【专家姓名】[美]詹姆斯•赫克曼 （James J. Heckman）
【基本情况】1944年出生于美国的芝加哥，现为芝加哥大学经济学教授
【研究领域】赫克曼在经济学领域的研究内容涉及诸如社会项目评估、非连续选择和纵向数据的计量经济学模式、劳工市场经济学以及收入分配的模式选择等等。
【专家介绍】早在1974年，詹姆斯•赫克曼就以一篇研究妇女劳动供给的论文《影子工资、市场工资与劳动供给》，奠定了无可争议的学术地位，那一年距他获得博士学位仅三年。赫克曼那篇文章及其后续论文，提出了处理样本偏差(sample bias)和自选择(self-selection)问题的一般方法。
正是在不断的"挑战"与"接招"中，赫克曼逐渐登上了经济学的巅峰，奠定了大师级的地位。赫克曼在经济学领域的研究内容涉及诸如社会项目评估、非连续选择和纵向数据的计量经济学模式、劳工市场经济学以及收入分配的模式选择等等，并因此被人称为走出"象牙塔"，贴近老百姓，以平民日常生活为研究课题的"平民经济学家"。赫克曼本人则认为："经济学实际上就是研究如何认识世界、改造世界的科学，当然不能以救世主的身份去做，而必须本着实事求是的诚实态度。"
从1995年起，赫克曼就在芝加哥大学获任亨利-舒尔茨杰出成就经济学教授。赫克曼在经济学领域的研究内容涉及诸如社会项目评估、非连续选择和纵向数据的计量经济学模式、劳工市场经济学以及收入分配的模式选择等等。此次他以“对分析选择性抽样的原理和方法所做出的发展和贡献”获奖。
赫克曼的主要贡献是提出对统计数据的选择偏差进行纠正的简单可行的理论和方法。所谓选择偏差是指在样本选取时因数据的局限或取样者的个人行为而引起的偏差。例如，考虑受教育程度与个人收入之间的统计关系问题。一般来说，数据来源总是有偏差的。教育程度高的人群的数据容易得到，而教育程度低的数据就不容易得到，因为他们的工作可能不固定，甚至常常失业。这样仅仅以搜集到的数据来作统计分析，受教育程度对个人收入的影响就会被低估。赫克曼 为此提出著名的 赫克曼 修正法。这种方法分为两个步骤。第一步先构造一个基于经济理论的工作概率模型，并由此对每个个人预测其工作的概率。第二步再把这些预测概率加到原来的模型中去，作为新的解释变量，由此就得到更确切的受教育程度与个人收入之间的统计模型。赫克曼 用这样的方法处理了许多类似的问题；例如，失业者再就业的时间间隔问题 (观察到的数据往往带有个人特征的影响)，职业培训的估价问题 (未经职业培训的个人数据不易得到，赫克曼得到的结论是许多职业培训的作用被高估)等。
赫克曼对微观经济学理论与方法上的贡献在于：
他通过实证分析提出了解决多种不同抽样问题的方法论；特别在劳动经济学研究的基础上，他提出的解决抽样偏差和自选择问题的理论与方法，对于实证研究经济学乃至社会学问题都具有广泛而又深远的意义。
他同样对有关应用计量经济学和理论计量经济学文献做出了重大的贡献。关于选择性偏差和社会规划评估的方法以及对异质消费者偏好和时间序列数据的分析方法得到了广泛运用。他在计量经济学模型主要类别的可识别性方面发表了一系列有影响的论文。
赫克曼教授的研究结合方法学和实证研究评估各种社会规划对经济和社会的影响。他的著作涉及美国公民权利和反歧视行动计划的影响，税收对劳动供给和人力资本积累的影响、公共及私人职业培训对收入和雇佣的影响、工会主义对发展中国家劳动力市场的影响和资质认证项目的影响。
【专家简历】
1944年生于伊利诺斯州的芝加哥市。
科罗拉多学院数学系本科毕业。
1971年在普林斯顿大学拿到经济学博士学位。
1971年-1972年，先后在哥伦比亚大学、耶鲁大学任教。
1973年起在芝加哥大学工作，同时身兼芝加哥大学公共政策学院的社会规划评估主任。
1983年，获美国经济学会克拉克奖(John Bates Clark Award)。
1995看起，获任亨利-舒尔茨杰出成就经济学教授。
2000年，因其对分析选择性样本的原理和方法所做出的贡献而获得诺贝尔经济学奖。
赫克曼还是美国法律家基金会资深研究员，计量经济学会会员，美国艺术与科学研究院及美国国家科学研究院院士。
