變更

迪顿于1980年代逐渐将其研究方向转到经济发展问题上，并利用家庭调查数据解释各种发展政策问题。在普林斯顿大学执教期间，他加入普林斯顿大学发展问题研究项目(the Research Programin Development Studies)，并建立了一个对发展问题感兴趣的团队，使得普林斯顿成为研究发展问题的主要基地之一。通过在世界银行的工作，迪顿促成了生活标准测度调查(Living Standards Measurement Surveys)的设计，从而取得很多国家的家庭调查数据。迪顿利用这些数据以及其他数据开展了很多有影响的研究，比如在男孩女孩之间进行资源分配时的家庭内部歧视，估计需求价格弹性时质量和数量效应的差异，以及规模经济和食品消费等。他在《家庭调查分析:发展政策的微观计量方法》(1997)一书中比较系统地介绍了家庭调查数据的分析方法，包括家庭调查的构建、适用的经济计量分析工具以及由此引出的一系列发展政策问题。迪顿指出，家庭调查不仅能够提供各种受政策影响的经济变量信息如价格，而且是一个研究相关经济行为和经济政策的数据源。他利用这种家庭调查研究方法，分析了科特迪瓦、印度、巴基斯坦、泰国和我国台湾地区等几个发展中国家和地区的政策性问题。迪顿(2010a)认为家庭调查数据的数量和有效性在逐步提高，这些调查不仅提供了家庭收入和支出数据，还提供了关于健康度量特别是人体测量学(anthropometrics)、婴幼儿死亡率以及福祉和情感经验的自我报告数据。同时，经济发展的概念也从单一的真实收入增长扩展到包括健康福祉等方面。经济发展因涉及到对低收入经济体(low-income economies)和生活在低收入经济体中人群的研究，使得它不同于大多数经济学研究领域。经济发展研究的特殊性可能使它更接近于劳动经济学或者健康经济学的研究领域。

目前学者关于国外援助的有效性以及什么类型的项目能够带来经济发展等方面的研究问题尚存不少分歧，对计量分析能否解决这些问题以及相关的发展部门能否从自身的经历中汲经验和教训也存在诸多疑问。现在发展经济学越来越多地使用随机对照试验(randomized controlled trials)和工具变量(instrumental variable)技术来积累可靠的如何发展经济的知识。迪顿(2010b)指出，由于对外生性(exogeneity)和异质性(heterogeneity)的不恰当处理，导致了数据加工无效。他认为，相对于其他方法，实验并没有拥有特殊能力来生成更多可信的信息，真实的实验经常受制于实际问题，这些问题影响了统计或其他认知的作用。就像工具变量技术一样，基于随机对照试验的估计，由于没有掌握底层的运行机制，是不可能真正理解经济发展的内在规律的，因而目前的研究应更多地转向对经济发展理论机制的评估上。迪顿(2010c)强调好的理论或者对现有理论的完善，需要理论工作者熟悉并关注历史性和经验型证据。要了解发展就需要调查影响发展的机制问题。机制的调查、测试和评价能够将不同的实证结果整合起来，构成一个进步的实证研究策略。他同时讨论了能够解释发展机制的一些关键问题如:储蓄和发展的关系、商品价格的影响，迪顿认为解决这些问题的最常用方法包括逻辑实证主义的假说演绎法、辅助变量法和随机试验等。

此外，迪顿对大宗商品的价格波动以及它对主要生产国的影响也比较关注。他与拉罗克(G.Laroque)曾在《商品价格行为的研究》(1992)一文中分析了商品价的理论和经验行为，指出商品的价格是极其不稳定的。并利用标准的理性预期竞争性存

储模型(the standard rational expectations competitive storage model)，解释了商品价格的偏度(skewness)、价格的剧烈波动以及多数情况下表现出的价格自相关。他们又在几篇合作论文中(Deaton & Laroque，1992，1996a，1996b)考察了商品价格投机性存储标准模型(the standard model of speculativestorage for commodity prices)，认为全球大宗商品价格对世界上许多最贫穷国家(主要是但不仅限于非洲)的经济具有很深远的影响，因此对价格行为的更深入理解会有利于很多贫穷国家的宏观经济管理。虽然1992年的文章已经成为理论并对相关研究产生了重大影响，但后续的研究表明，该理论并不能很好的解读实际数据。迪顿对购买力平价(PPP)一直保持较浓厚的兴趣，迪顿(1995)曾质疑利用世界银行提出的购买力平价换算的中国和印度的GDP，按世行The Penn World Tables Mark 5换算的1985年中国人均GDP是同期印度的2.71倍;而按世行The Penn World Tables Mark 4换算得到的结果却变为3.26倍。

另外，基于刘易斯的价格模型，迪顿与拉罗克(Deaton & Laroque，2003)提出了一个关于商品价格的时间序列统计模型，并假定模型中的商品供给量从长期来说是无限弹性的，供给增长率随当期价格与长期供应价格之差发生变化，而且商品价格固定在供给价格上。通过这个模型，他们说明了价格在短期内会随着收入发生变动，但长期来看价格相对于收入是不变的。此外，迪顿等(Deaton & Heston，2010)还研究了价格指数问题。他们曾指出，由于国际比较项目(the International ComparisonProgram，ICP)计算出的各国价格指数没有显示出各国之间收入的差异性，对一些比较重要的国家如中国、巴西、印度等，ICP的农村价格或是没有收集或者不具有代表性。所以，通过价格比较大国和小国的收入差异不具有说服力。迪顿还曾尝试着研究推动世界商品价格波动的原因，但尚未成功。

(三)、'''关于贫困、健康以及福祉问题的研究'''

从20世纪80年代中期开始，迪顿除了关注经济发展问题外，还一直致力于贫困度量问题的研究，特别是如何调整基于空间价格差异的标准收入以及购买力平价(PPP)汇率对全球贫困和不平等的影响。迪顿(2005)认为，世界银行定义的贫困计算方法是对每天生活不足1美元人数的简单统计，虽然这种方法比较简单透明但实际操作性差。迪顿及其合作者(Deaton，2010d;Deaton & Dupriez，2011)提出了通过购买力平价(PPP)汇率计算出国际价格差异来比较不同国家间人们的生活标准。由于PPP汇率指数的经常性调整，使得PPP汇率指数在衡量贫困时具有不确定性，修订后的汇率指数对改变实际的贫困状况没有起到很大的作用。针对贫困人口大幅度上升(将近10亿)的现象，迪顿(2010d)认为，这是由于全球贫困线不恰当设定导致的，目前使用的ICP更新程序也是不完善的，它会导致国家贫困线下降而全球贫困线上升。基于盖洛普世界民意调查(the Gallup World Poll)的数据，迪顿还指出，在使用国际数据特别是用其对比贫富国家情况时，应该对使用的数据抱有怀疑的态度，因为数据的差异会导致非常不同的结果。对于未来全球贫困线的设定，迪顿认为可以有两种不同的方法:一种是目前广泛使用的、基于贫穷国家的贫困线，比如印度的1卢比贫困线或者全球贫穷国家的平均贫困线。虽然这些贫困线不会随着时间而改变，然而ICP的不断修订改变了这些贫穷国家的相对购买力平价，全球贫困线就不可避免地随之变化。另一种是基于富裕国家每人每天1美元的国际贫困线，也是迪顿比较认同的一种方法，它仅根据美国的CPI进行更新。由于每天1美元标准被大多数发达国家的非政府组织和国际组织使用，因此按美元衡量的贫困线更容易被接受。

此外，迪顿还对印度的贫困问题做了专门的研究。基于印度1990年代是"生活标准空前提高"时期还是"普遍贫穷"时期的争议，迪顿等(Deaton & Dreze，2002)根据贫困发生率(headcount ratio)即贫困线以下人口的比例，利用印度NSS(NationalSample Survey)调查数据，重新考虑了贫困发生率和其他贫困指数的标准。他们指出在三个参考期(1987-1988年，1993-1994年和1999-2000年)内，大多数州的贫困呈现出持续下降趋势。修订后的贫困估计与人均支出、州内产出和实际农业工资是一致的。通过对1993-1994年和1999-2000年NSS数据的分析，他们认为1990年代印度的不平等呈现明显上升趋势，各州内部特别是城市地区以及城乡之间的经济不平等扩大了。具体表现在:各州之间人均支出有很大的差异，特别是印度南部和西部地区;城乡人均支出的差距上升;大多数州城市内部的不平等也在扩大。通过考察健康、教育等发展指标对贫困的影响，他们还发现，社会进步在不同领域中也是不平衡的。在某些领域能够加速进步，但在另一些领域可能会减缓甚至衰退。并没有可靠的证据说明20世纪90年代的印度是"空前进步"还是"普遍贫穷"。迪顿进一步在《印度贫困大辩论》(with V.Kozel，2005)一文中，解释了政治和统计因素在这场关于印度贫困大辩论过程中的相互影响，提出虽然没有人口普查数据来提供证据，但是还是有充分的事实表明:一方面印度的贫困人口数确实下降了;另一方面印度政府对贫困发生率的下降幅度过于乐观，特别是在农村地区。该论文还涉及到有效的问卷设计、报告期、无回应调查、调查数据的完善、贫困线的设定等相关问题。