В течение последних 20 лет многоуровневое моделирование (MLM, Bryk & Raudenbush, 1992) широко распространилось как метод анализа данных в социальных науках, в частности в образовании, социологии, психологии, и менеджменте. Однако экономические исследования, в которых применяется MLM, до сих пор достаточно редки. Кроме того, в популярных учебниках по эконометрике, ориентированных на студентов-экономистов, описание MLM практически отсутствует. В данной работе мы пытаемся понять, почему это так. Мы предлагаем и критически анализируем две основные гипотезы. Во-первых, MLM изначально сформировался не в экономике, и потому, возможно, экономисты пока еще не успели взять этот метод «на вооружение». При этом исследовательские вопросы, для анализа которых обычно применяется MLM, возможно, мало интересуют экономистов. Во-вторых, возможно, с точки зрения экономистов, у MLM есть серьезные недостатки. Наш общий предварительный вывод состоит в том, что релевантны оба объяснения. Несовпадение исследовательских вопросов, безусловно, имеет место, однако даже в схожих ситуациях, где, например, социологи или социальные психологи по умолчанию используют MLM, экономисты предпочитают этого не делать. На наш взгляд, главной особенностью MLM, которая рефлекторно «отпугивает» экономистов, является встроенное в метод предположение о том, что ненаблюдаемая гетерогенность имеет случайную природу (модель со случайными эффектами), в то время как «золотым стандартом» в экономике является использование модели с фиксированными эффектами. Однако мы отмечаем, что в свете непрекращающейся дискуссии о сравнительных преимуществах и недостатках этих двух типов моделей данную особенность MLM не следует воспринимать как принципиальную проблему. Учитывая, что MLM обладает большей гибкостью, чем традиционный МНК, для анализа различных социальных эффектов, мы считаем, что этот метод незаслуженно игнорируется в экономике.

ПРИГЛАШАЮТСЯ ВСЕ ЖЕЛАЮЩИЕ!

Рабочий язык – английский.

В Санкт-Петербурге в связи с пропускным режимом всем посетителям семинара необходимо предварительно зарегистрироваться по электронной почте – vikorsunova@hse.ru. В Москве в связи с пропускным режимом всем посетителям семинара необходимо предварительно зарегистрироваться по электронной почте – ilomakin@hse.ru.