在计量经济学可信度革命的浪潮中，因果识别成为实证研究的核心诉求。工具变量法作为解决内生性问题的经典工具，其有效性高度依赖相关性与外生性的双重满足，但传统工具变量常面临自然实验稀缺、数据可得性不足或普适性有限的困境。在此背景下，Bartik工具变量法（又称Shift-Share 工具变量法）凭借其独特的构造逻辑与强大的可操作性，在经管科研领域迅速崛起，成为政策评估、因果推断的利器。从劳动经济学的就业市场分析到国际贸易的政策冲击评估，从金融领域的风险传导研究到环境经济的绿色转型分析，Bartik工具变量法正重塑着实证研究的因果识别范式。

 

一、Bartik 工具变量法的核心原理

Bartik工具变量法由Timothy J. Bartik于1991年首次提出，经Blanchard和Katz（1992）推广后逐步成为因果识别的主流方法之一。其核心创新在于通过“宏观冲击 + 微观份额”的交互设计，构建出兼具相关性与外生性的工具变量，巧妙破解内生性难题。

1. 定义与核心构造逻辑

Bartik工具变量的本质是一种合成工具变量，通过将个体（地区/企业/行业）的基期特征份额与外生的宏观冲击变量进行加权平均构建而成。其核心逻辑是：个体的经济结果变化既受自身特征影响，也受宏观趋势冲击，但宏观冲击对不同个体的影响程度取决于其初始特征份额。通过分离出宏观冲击对个体的差异化暴露，即可获得与内生解释变量相关但与个体特异误差项无关的工具变量。

其经典数学表达式为：

 

其中：B_i为个体i的Bartik工具变量；S_ik为个体i在基期（样本期开始前）的第k类特征份额（如地区i中行业k的就业占比、企业i中某类业务的收入占比），满足sik≥0且，代表个体i对第k类宏观冲击的暴露程度；g_k为第k类宏观层面的外生冲击变量（如国家层面行业k的增长率、全国范围内某类政策的实施强度），与个体层面的不可观测因素无关。

如在研究地区就业增长对工资水平的影响时，直接回归易面临内生性问题，即高工资可能吸引劳动力流入从而推动就业增长（反向因果），且地区经济活力等不可观测因素可能同时影响两者（遗漏变量偏差）。此时可构造Bartik工具变量：以“地区基期各行业就业份额”为权重，乘以“国家层面各行业就业增长率” 并求和，得到地区i的就业增长预测值，以此作为实际就业增长率的工具变量。

2. 两大核心识别假设

Bartik 工具变量要实现一致估计，必须满足工具变量的通用条件，但其构造特性使其识别假设可进一步细化为份额权重与政策冲击的双重要求：

相关性条件：工具变量B_i与内生解释变量X_i显著相关。这一条件本质上要求份额权重S_ik或宏观冲击g_k与X_i存在经济意义上的关联。例如，地区产业结构份额（S_ik）与地区就业增长（X_i）高度相关，而国家行业增长率（g_k）通过影响各行业的本地扩张间接作用于就业增长，最终保证B_i与X_i的强相关性。

外生性条件：工具变量B_i与随机误差项ϵ_i不相关。这是Bartik工具变量法的核心假设，可拆解为两种情形：基于份额权重的外生性：若研究设计依赖份额权重的外生性，则要求基期份额S_ik与误差项无关，即基期特征份额不会通过未观测渠道影响被解释变量。例如，选择样本期前的历史产业结构作为份额权重，可避免其受样本期内不可观测因素的干扰；基于政策冲击的外生性：若研究设计依赖政策冲击的外生性，则要求宏观冲击g_k具有准随机性（即冲击分配与个体特征无关），且需满足大样本要求与冲击独立性。例如，全国性的行业技术冲击对各地区而言是外生的，不会因地区差异而调整。

3. 理论拓展与前沿解析

近年来，学者们对Bartik工具变量法的理论内涵进行了深度拓展，揭开了其“黑箱”本质：与GMM估计的等价性：Goldsmith-Pinkham et al. （2020）证实，Bartik工具变量的两阶段最小二乘（2SLS）估计量，在数值上等价于以份额权重为工具变量、以宏观冲击为权重矩阵的广义矩估计（GMM）量。这意味着Bartik工具变量的识别核心更多依赖份额权重的外生性，而宏观冲击主要影响工具变量的相关性强度。

估计量的加权分解：前沿研究将 Bartik 估计量分解为一系列恰好识别估计量的加权平均，其中Rotemberg权重可衡量每个份额工具变量对整体估计的贡献与敏感性。高Rotemberg权重的行业份额其外生性对估计结果至关重要，需重点检验。

异质性处理效应的挑战：最新研究指出，传统Bartik设计假设处理效应同质，但实际中可能存在位置特异性效应，导致估计量成为加权和（权重可能为负），进而引发推断偏差。为此，学者们提出了兼顾异质性的替代估计量与稳健性检验方法。

二、Bartik 工具变量法的优缺点剖析

Bartik 工具变量法之所以能在经管科研中广泛应用，与其独特优势密切相关，但同时也存在不可忽视的局限性，需研究者在应用中审慎把握。

1. 核心优势：为何成为科研“利器”

可操作性强，普适性广：相较于依赖偶然自然实验的工具变量，Bartik工具变量通过“份额+冲击”的标准化构造流程，无需特殊数据或场景，只要能获取基期特征份额与宏观冲击数据，即可应用于地区、企业、行业等多层面研究。无论是贸易政策评估、劳动力市场分析，还是环境治理效应检验，均可灵活适配。

数据可得性高，成本较低：份额权重通常可从人口普查、工业企业数据库、统计年鉴等公开数据中获取（如就业份额、产业结构、贸易占比等），宏观冲击变量也可通过国家统计局、行业协会报告等渠道获得（如行业增长率、关税税率、政策实施强度等），无需投入大量资源收集专项数据。

有效解决复杂内生性问题：尤其适用于处理“差分暴露设计”中的内生性，即当个体对共同冲击的暴露程度存在差异时，Bartik工具变量可分离出外生冲击的净效应，有效规避反向因果、遗漏变量等偏差。其逻辑与双重差分法（DID）相通，但更适用于连续型处理变量的场景。

兼具宏观与微观视角：通过将宏观层面的政策冲击分解为微观个体的差异化暴露，Bartik工具变量法搭建了宏微观分析的桥梁，既保留了宏观冲击的外生性特征，又能精准捕捉微观个体的异质性反应，丰富了因果识别的维度。

2. 主要局限：应用中的潜在挑战

外生性假设的脆弱性：这是Bartik工具变量法最核心的局限。基期份额权重可能存在“隐性内生性”——若基期特征份额与未观测到的个体禀赋相关（如地区基期产业结构受地理优势、资源禀赋等不可观测因素影响），则会违反外生性假设。例如，沿海地区的产业结构（份额权重）可能与对外开放程度（未观测变量）相关，进而影响贸易冲击的估计结果。

构造细节的敏感性：工具变量的构建依赖多个关键细节的选择，不同设定可能导致结果差异：

基期选择：基期距离样本期过近可能受内生性影响，过远则可能因结构变迁导致份额权重与当前经济特征脱节；

行业/分类口径：分类过粗会掩盖异质性冲击，过细则可能导致样本量不足或冲击相关性减弱；

冲击变量选择：若宏观冲击与个体特异冲击相关（如行业冲击存在地区溢出效应），则会破坏外生性。

异质性处理效应的忽视：传统Bartik设计假设处理效应同质，但实际中宏观冲击对不同个体的影响可能存在差异。最新研究发现，当存在位置特异性效应时，Bartik估计量可能出现负权重，导致估计结果误导性。

识别假设检验的复杂性：相较于经典工具变量的过度识别检验，Bartik工具变量的外生性检验更为复杂。由于其本质是单一工具变量（或恰好识别设计），无法通过传统过度识别检验验证外生性，需结合平行趋势检验、安慰剂检验、替代估计等多种方法交叉验证，操作难度较高。

国内研究的常见误用：目前国内部分研究仅简单套用“份额×冲击”的构造形式，将其视为政策冲击分解工具而非严格的工具变量，忽略了外生性与相关性的正式检验，或在份额权重选择、基期设定等细节上存在随意性，影响了研究结论的可信度。

三、Bartik 工具变量法在经管科研中的应用场景

凭借其独特的构造逻辑与优势，Bartik工具变量法已广泛应用于经管科研的多个领域，成为解决内生性问题的“通用方案”（Goldsmith-Pinkham et al., 2020）。以下结合经典研究与前沿文献，梳理其核心应用场景：

1. 劳动经济学：劳动力市场动态分析

劳动经济学是Bartik工具变量法的发源地，也是应用最成熟的领域，核心聚焦就业、工资、移民等议题的因果识别：

劳动力供给弹性估计：这是Bartik工具变量的经典应用。学者以“地区基期行业就业份额×全国行业就业增长率”构造工具变量，工具化地区就业增长，进而识别工资对劳动力供给变化的因果效应，有效规避了工资与就业的反向因果关系。

移民对本地劳动力市场的影响：研究移民是否压低本地工资、挤占就业机会时，移民流入可能受本地经济状况影响（内生性）。学者们以“地区基期移民来源地构成×全国该来源地移民流入率”构造Bartik工具变量，分离出外生的移民冲击，发现移民对本地工资的负面影响远小于OLS估计结果。

政策对就业的异质性效应：有学者基于美国50个州的面板数据，以“州基期行业就业份额×全国行业就业增长率”构建工具变量，分析区域就业调整的动态过程，发现不同产业结构的州对全国就业冲击的反应存在显著差异。

2. 国际贸易：政策冲击与市场反应

在国际贸易研究中，Bartik工具变量法常用于识别贸易政策、进口竞争、出口扩张等冲击对微观主体的因果效应：

进口竞争对本地就业的影响：Autor等（2013）的经典研究以“地区基期制造业就业份额×中国行业出口增长率”构造Bartik工具变量，识别中国进口竞争对美国本地劳动力市场的影响。结果表明，进口竞争显著降低了美国制造业就业份额，且对低技能劳动力的冲击更大。

出口扩张对企业绩效的影响：企业出口决策可能受生产率等不可观测因素影响（内生性）。研究者以 “地区基期行业出口份额×全球行业需求增长率” 构造工具变量，发现出口扩张显著提升了企业全要素生产率与创新投入。

贸易政策的区域异质性效应：在评估关税调整、自贸协定等政策效应时，以 “地区基期行业贸易依存度×全国行业关税变化率”构建Bartik工具变量，可精准捕捉不同贸易结构地区对政策冲击的差异化反应，为政策制定提供精细化参考。

3. 环境与公共财政：政策评估与外部性治理

环境经济与公共财政领域的研究常面临政策内生性问题（如污染治理政策可能针对污染严重地区实施），Bartik工具变量法提供了有效的解决方案：

环境规制对企业绿色转型的影响：以“地区基期高污染行业份额×全国环境规制强度增长率”构造工具变量，识别环境规制对企业减排投资、绿色技术创新的因果效应。研究发现，严格的环境规制通过波特效应促进了企业绿色技术进步。

制造业集聚对能源效率的影响：制造业集聚与能源效率存在双向因果关系，且受地区资源禀赋等不可观测因素影响。以“城市基期产业结构份额×全国行业能源强度变化率”构造Bartik工具变量，研究发现适度集聚通过技术溢出提升了全要素能源效率。

财政政策的区域传导效应：评估国防支出、医疗补助扩张等财政政策时，以“地区基期相关产业份额×全国财政支出增长率”构建工具变量，识别政策对地方经济增长、就业、公共服务供给的影响，为财政资源优化配置提供依据。

 

参考文献

[1] 余振,李萌,庄额嘉.Bartik工具变量法在因果识别中的应用与检验[J].数量经济技术经济研究,2025,42(01):200-220.

[2] Autor D H, Dorn D, Hanson G H. The China syndrome: Local labor market effects of import competition in the United States[J]. American economic review, 2013, 103(6): 2121-2168.

[3] Bartik, T. J. (1991). Who Benefits from State and Local Economic Development Policies? W.E. Upjohn Institute for Employment Research.

[4] Goldsmith-Pinkham, P., Sorkin, I., & Swift, H. (2020). Bartik instruments: What, when, why, and how. American Economic Review, 110(8), 2586-2624.