2017年10月17日，第507期现代经济学系列讲座在经济学院710会议室顺利举行。本次讲座的主讲人是来自美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的徐剑锋博士。徐博士报告的题目是：Statistical Discrimination, Taste Bias and Cognitive Bias——Analyzing Grading Bias Caused by Handwriting Quality in a Randomized Control Trial。讲座由复旦大学经济学院的吴建峰副教授主持，部分博士研究生参与了此次讲座。
这个话题很新颖，并且关系到大量考生的利益。徐博士通过分析江苏省南通市如东县的中考数据告诉我们，写字美观程度跟语文作文得分关系密切，且效应巨大，往往数理能力较强的同学写字比较难看。在阅卷老师打分阶段，主观偏差被定义为讨厌差字体并打低分；统计歧视被定义为通过字体好坏推断文章内容；认知偏差被定义为主观不讨厌差字体但客观无意识的给差字体打低分。这些偏差都有其行为方面的理论支撑。
徐博士通过精巧的实验方法可以把上述偏差区分开来。某初中同学们的800篇作文，被两所其他初中的同学各抄写一份，共得到1600篇手写稿。原初中30名语文老师被随机分成两组，按照中考阅卷要求（包含卷面分字体分）对上面抄写的各800篇作文手稿打分。该实验用以分离出总的打分偏差。2个月后（可认为语文老师已经忘记了作文的内容），再从之前30名老师中随机挑出14名，并告之作文手写稿是抄写的且与原作者无关，再进行评分。这样阅卷老师则无法从字体美丑推断作文内容质量，从而分离出了统计歧视。而最终用计算机打印版作文再给从上述阅卷老师随机挑选的8位老师阅卷，可以得出作文的真实质量。
徐博士认为文章的主要贡献在首次量化了写字美丑造成的得分偏误，这种偏误惩罚在数学好的同学上，比歧视更为恶劣，应该呼吁教育系统尽快采用计算机上机方式进行考试。同时基于得分这种连续的被解释变量，分析识别了偏误背后的几种机制。最后文章在计量上提出了Symmetric Averaging IV Estimator用于处理小样本大测量误差。
徐博士的实验设计非常精巧得到老师同学们的一致好评。但是不得不承认，实验经济学的实验成本巨大或者需要额外的资源来进行支撑。
文/刘晓罡 摄影/李国徽
