其实,只要满足一个条件,上述思路便可以成立。这个条件就是:有广告组和无广告组必须是“可比较”的。
假设有广告组位于大城市,当地居民收入很高。而无广告组位于地方城市,那里的居民一般不会购买宝石。这种情况下,就不能“用无广告组的销售额替换有广告组的反事实销售额”。
怎样才称得上“可比较”呢?如果两个组在人口、居民人均所得、流行敏感度等所有可能影响宝石饰品销售额的特征方面都非常接近,唯一的区别是“有无投放广告”,那么这两个组就是“可比较”的。
然而,现实中没有哪两个组在所有可能影响珠宝店销售额的特征上都非常接近。那么,也许有人会问:两个“大致相同”的组之间不能比较吗?
很遗憾,“大致相同”不能和“可比较”画等号。让我们思考下面这则事例。两个组所在地区特征相似,除了有无投放广告之外,还有唯一一个小小的差异:投放广告组所在地区和未投放广告组所在地区播放的电视节目不同。当时投放广告的地区正在播放电视剧,参演的当红女演员佩戴了珠宝店的主打商品,而未投放广告的地区没有播放该电视剧。
即便只是很小的不同,我们也不应忽略由此带来的差异。这种情况下,即使有广告组的销售额高于无广告组,我们也无法判断带动销售额的是广告还是电视剧。假设电视剧的效应远远大于广告,会导致什么后果?第二年圣诞季即使再次投放广告,销售额恐怕也无法达到预期的水平。
因此,用于比较的两个组除了有无投放广告之外,在所有可能影响珠宝店销售额的特征上都必须极为相似。
然而,现实中我们很难找到这样的事例。正因为如此,经济学者们要运用各种方法,尝试将两个不相似的组转化为“可比较”的组。这些方法将在第2章之后详述。