这个耸人听闻的“标题党”出自上个礼拜塞在我家门缝里的一张广告纸，来自于一个叫“No on 56”的组织：Cheats Schools out of $600M a Year

Proposition 56，即加州第 56 号提案，是一项提高烟草税的新提案。这项提案中提到，所有新增税收将为以下项目提供资金：现有的医疗保险、预防和控制烟草使用、烟草相关的疾病研究和法律执行、加州大学医师训练、口腔疾病预防和综合管理；此外，新增税收不被列入一般收入（General Fund Revenue）、州财政收入（State Revenue）或是一般税收收入（General Fund Proceeds of Taxes）。

那这和教育经费又有什么关系呢？这是因为，Proposition 98，即加州第 98 号提案规定，如果某项收入被列入了“一般收入”，那么，其中至少有 43% 应当被划作教育经费。56 号提案估计的税收将达到每年 10 亿至 14 亿美元，取最大值 14 亿乘以 43% 大概就是 6 亿美元，现在这笔钱就没了，那么岂不是“偷”了 6 亿教育经费？

于是，56 号提案的反对者们就提出：

因为这笔钱没有花在我们的学校上，所以我们要拒绝烟草税！

以及，虽然我们的主要赞助商其实是烟草公司，但是还是有其它的一些纳税人啊教育工作者啊法律工作者啊之类的也在支持我们的！

Major Funding by Philip Morris USA Inc. and R.J. Reynolds Tobacco Company, with a Coalition of Taxpayers, Educators, Healthcare Professionals, Law Enforcement, Labor, and Small Businesses.

BUT……事实真的是这样的吗？

我随手搜索了一下，就找到了这篇文章：Big Tobacco blowing smoke in claim about California's Prop 56，其中对上述“偷走教育经费”的回应是：

根本就没有“偷”这回事儿， 因为历史上，无论是 1988 年的烟草税提案，还是 1998 年的烟草税提案，这些税收收入从来就是作为专项资金存在的，本来就没有 98 号提案什么事儿。

反对者试图给群众们营造出这样一个假象：如果 56 号提案通过了，那么将会有 14 亿美元的税收用于烟草相关和医疗相关的州财政开支，但同时会“少掉”6 亿美元的教育经费。然而事实上，即使没有 56 号提案，也不存在那“少掉”的 6 亿美元教育经费，所以这项提案的效果只是增加了 14 亿美元的税收而已。而且，由于吸烟具有负外部性，合理的庇古税不仅不会像一般税收那样造成无谓损失，还可以进一步提高社会总效用，同时又能用这笔税收资助科学研究和提供公共服务，这同时又解决了具有正外部性的商品的 Free Rider 问题（关于 Free Rider“搭便车者”，参见这个回答）。

这让我想到了我最近写的一个回答 如何评价盲人因难辨 12306 图形验证码状告铁路总公司，一审被驳回？ ，其中有一点也是非常类似的：

……我觉得很难说网络订票侵犯了平等购票的权利：没有网络、电话订票的年代，盲人如果打算跑到火车站去买票，难道就更加平等，成本就更低了么？当然，也可以找个朋友或亲戚去跑这一趟，然而现在这个朋友或亲戚可以足不出户就买好票，难道不是更方便了吗？再说了，如果某个盲人恰好没有朋友或亲戚在身边，需要拜托一个不那么亲近的人（比如邻居、同事或是社区工作人员），拜托别人跑一趟火车站别人未必愿意，但是拜托别人帮你网上买一张火车票别人多半是会帮这个忙的。所以要我说，在网络购票的年代，盲人（以及其它残疾人）和普通人之间的差别反而是更小了才对。

只看到盲人不能自己购票，却没有看到网络购票降低了所有人的购票成本（也包括帮助盲人购票的人），就认为新技术的出现损害了公平，我觉得这样的眼光是很狭隘的。

进行政策评价，必须明白这样一个事实：当一项政策实行之后，并不是所有政策实行前不存在而政策实行后存在的成果或者问题，都是政策本身带来的；这些成果和问题，有可能即使没有政策，本来就会发生，这个政策不过是适逢其会而已。

在以上两例当中，政策的反对者所批评的结果（“偷”走的 6 亿教育经费、盲人购票不公平），并不是政策本身造成的：6 亿教育经费本来就不存在，谈不上被“偷”走；盲人购票不公平在网络购票之前就已经存在了，而网络购票，如上所述，一定程度上反而缩小了盲人与普通人的购票成本的差距。

相似的例子还有这个问题：癌症高发与转基因有关吗？去年癌症新增 430 万，同时进口了 8000 多万吨大豆 ，去年进口了 8000 多万吨转基因大豆，然后癌症新增 430 万，所以进口转基因大豆不好，这个逻辑显然是不周全的，起码还需要论证：如果没有进口转基因大豆，那么就不会新增 430 万癌症患者。事实上，随着时间的推移，收入增加（因而生活方式更加不健康）、医疗检测技术提高（因而本来没发现的被发现了），这些本来就会造成每年新增确诊的癌症患者数量提高，也许这部分就有 400 万，转基因大豆增加了 30 万，又也许这部分本来就有 500 万，转基因大豆大量进口使得大家多喝豆浆反而少了 70 万呢？

还有一个经典的例子，用均值回归（Mean Regression）来解释为什么批评教育的效果可能被夸大了：当一个人这次表现较差时（没能正常发挥），他会受到批评，下次由于均值回归，他的表现恢复正常，于是就认为批评能够提高表现，相反，当一个人这次表现较好时（超常发挥），他会收到表扬，下次由于均值回归，他的表现回复正常，于是就认为表扬反而不利于提高表现。然而，无论有没有表扬或批评，如果这次表现较差，下次本来就会表现得比这次好，这次表现较好，下次本来就会表现得比这次差，批评教育的效果不应当是两次表现之间的差值，而应该是批评后的下次表现和没有批评的下次表现之间的差值。

以及一个有趣的例子，来自这个回答：@Ricin

有哪些看起来很高端的技术其实原理很暴力很初级？ - Ricin 的回答

包装上还给出了使用方法，建议最佳使用面膜时间不能超过晚上 10 点，并保证如果完全按照包装上的方法，一个月皮肤绝对有所改善。
……
“这不就是每天 10 点前上床睡觉吗?”

再比如我昨天读到的一篇 EconBlog 的博客

A Great Paragraph from Arnold Kling, David Henderson

The deregulation that ratified these changes would have happened under any conceivable Fed chairman at that time.

有些记者称赞格林斯潘是自由市场的坚定拥护者，在美联储主席任期内坚决抵制了许多金融市场的监管措施。（唔，原文确实用的是褒义语气……）然而作者认为，无论那个时候谁在当美联储主席，都会签署同样的文件（也要考虑历史的进程），所以这算不上是格林斯潘的功劳。

为了避免把政策实际的效果和本来就会发生的结果混为一谈，经济学上通常采用的是 Difference in Difference 的做法，具体细节参见 @慧航 的这个回答：什么是双重差分模型（difference-in-differences model）？ - 慧航的回答。

其实用大白话说，DID 就是一种变相的控制变量：现在城市 A 要实行政策 P，实行一段时间后，我们想要评估一下政策 P 的效果，是不是直接比较实行政策 P 前后就可以了呢？并不是，我们应该来比较“实行政策的城市 A”和“没有实行政策的城市 A”，发展到今天会变成什么样。

然而既然城市 A 实行了政策，我们又怎么观察到“没有实行政策的城市 A”呢？那我们就找一个和城市 A 相似的城市 B，而且城市 B 并没有实行政策 P，我们假定，如果城市 A 也没有实行政策 P，那么它应该和现在的城市 B 差不多，这样我们就可以通过比较现在的城市 A 和现在的城市 B 来衡量政策 P 的效果。

如果找不到和城市 A 相似的城市 B，那又怎么办呢？我们可以找一个城市 B，它和城市 A 在政策 P 造成影响的各个方面和城市 A 都有一定的差距，但是我们假定这部分差距是因为其他原因造成的，因此不管有没有政策 P 都会存在。这样，我们比较城市 A 和城市 B 原来的差距和现在的差距，再比较这两个差距的差距（你看，Difference in Difference 就是这么来的），这就是政策 P 的效果。

显然用两个城市是不够可信的，我们应该找一堆城市，有的实行了政策 P 有的没有实行，它们之间的差别就更加复杂，需要我们添加更多变量来控制一些可能影响差距的因素，最后我们就得到上面@慧航回答中的计量模型了。