8月5日上午，張曉峒老師給大家講了《社會(huì)科學(xué)中的因果推斷（上）~自然實(shí)驗(yàn)和準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)》。

張曉峒老師：日本大阪市立大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，中國數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)副會(huì)長。南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)原博士生導(dǎo)師，南開大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究所原所長。國內(nèi)13所著名大學(xué)兼職教授。

講座伊始，張曉峒老師指出社會(huì)科學(xué)中因果推斷的方法是人文社科類學(xué)者需掌握的必須技能。探索事物間的因果關(guān)系是哲學(xué)、自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)追求的共同目標(biāo)。張老師從因果關(guān)系一般介紹、潛在結(jié)果模型、隨機(jī)化試驗(yàn)方法和觀察性研究中的因果推斷方法以傾向得分匹配法向同學(xué)們介紹了自然科學(xué)中因果推斷的流程。張老師認(rèn)為如何根據(jù)觀測和實(shí)驗(yàn)探索事物之間的因果關(guān)系是東西方古代哲學(xué)乃至現(xiàn)代科學(xué)一直想要解決的問題。雖然因果推斷在現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的初始階段就已經(jīng)產(chǎn)生，但卻長期被忽視。直至最近 ?40年，尤其是最近 ?10年，因果推斷才得到廣泛認(rèn)可和大力研究，成為當(dāng)今主流研究方向之一。他強(qiáng)調(diào)實(shí)證研究是透過現(xiàn)象看本質(zhì)，探究事物發(fā)展的因果關(guān)系規(guī)律，而研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可得性則是實(shí)證研究的重要保障。張老師向我們介紹了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主 ?Heckman JJ (2008)提出關(guān)于政策評價(jià)的 3個(gè)因果推斷挑戰(zhàn)性問題，并通過三個(gè)問題引導(dǎo)我們思考學(xué)習(xí)。

講座第二部分，張老師介紹了因果關(guān)系與相關(guān)關(guān)系的區(qū)別。首先，張老師指出以相關(guān)系數(shù)(correlation ?coefficient)為標(biāo)志，人類對相關(guān)關(guān)系的研究已經(jīng)取得相當(dāng)滿意的成果(英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家 Galton Francis ?1822-1911首先提出線性相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式)。但對因果關(guān)系的研究卻一直滯后。張老師強(qiáng)調(diào)在相關(guān)研究中，判定因果關(guān)系有兩個(gè)條件：

一是 必須知道哪個(gè)變量先發(fā)生哪個(gè)變量后發(fā)生。二是“果”的發(fā)生是否還受到其他因素影響。通過對中國能源消費(fèi)(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)與 GDP關(guān)系研究、上海每日新增確診病例數(shù)走勢圖變化趨勢研究舉例論證，得出結(jié)論：具有相關(guān)關(guān)系是預(yù)測的基礎(chǔ);具有因果關(guān)系是決策的基礎(chǔ)。

講座第三部分，張老師向同學(xué)們介紹了因果推斷的常用分析方法。張老師首先向我們介紹當(dāng)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型可以分為 ?3大類：一階矩模型:如線性回歸模型，ARIMA模型等、二階矩模型:如 ?GARCH模型，隨機(jī)波動(dòng)模型等和因果推斷模型(經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域稱政策評估)。而目前，因果推斷采用的常用分析方法是：1、控制實(shí)驗(yàn)(科學(xué)實(shí)驗(yàn))；2、隨機(jī)化試驗(yàn)(Neyman ?J,1923，F(xiàn)isher R ?1926,1935)(潛在結(jié)果模型，平均因果效應(yīng)，Neyman,1923，1934)；3、準(zhǔn)隨機(jī)化試驗(yàn)(傾向得分法，Rubim,1974)；4、自然實(shí)驗(yàn)等。張老師指出控制實(shí)驗(yàn)在自然科學(xué)中有時(shí)容易做到，有時(shí)也很難做到其他條件嚴(yán)格可控所以研究因果關(guān)系的方法主要是隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)。而在社會(huì)科學(xué)中有時(shí)即便是隨機(jī)實(shí)驗(yàn)也很難做到。實(shí)際應(yīng)用的是準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法。而隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)易出現(xiàn)“反事實(shí)”的情況，即一個(gè)個(gè)體無法完成因果推斷，即使進(jìn)行效應(yīng)值處理仍存在一定的估計(jì)偏差。因此準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)才是人文社科類的大多數(shù)選擇。張老師介紹道：準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)就是沒做隨機(jī)化分配的實(shí)驗(yàn)。個(gè)體分配到處理組或控制組是由自我選擇self-selection)決定。準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)通過匹配入組個(gè)體的概率值引入隨機(jī)性，從而使個(gè)體看起來像“隨機(jī)地”被分配一樣。在許多自然實(shí)驗(yàn)中，即使研究者無法完全掌控實(shí)驗(yàn)的時(shí)程安排，比如，什么時(shí)候開始讓哪些研究個(gè)體接受實(shí)驗(yàn)處理等，還是可以在搜集資料的過程中加入一些類似實(shí)驗(yàn)研究的設(shè)計(jì)(例如，測量什么人及什么時(shí)候作測量)。整體而言，這種情況可以統(tǒng)稱為準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

講座第四部分，張老師介紹了潛在結(jié)果模型、隨機(jī)化試驗(yàn)方法與傾向得分匹配法。首先，張老師指出潛在結(jié)果模型是因果推斷模型的理論基礎(chǔ)。隨后以農(nóng)業(yè)試驗(yàn)為例引出平均因果效應(yīng)，并強(qiáng)調(diào)求平均處理效應(yīng)或做隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)必須滿足一個(gè)條件，即個(gè)體潛在結(jié)果取值與處理狀態(tài)相互獨(dú)立。而后通過美國脊髓灰質(zhì)炎疫苗隨機(jī)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)證明了隨機(jī)控制實(shí)驗(yàn)的嚴(yán)格要求存在的必要。最后張老師介紹了觀察性研究中的因果推斷法。從直覺上，隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)得到的因果推斷結(jié)論合乎邏輯。但是，大量不能做隨機(jī)化試驗(yàn)的場合限制了潛在結(jié)果模型的應(yīng)用?，F(xiàn)實(shí)的統(tǒng)計(jì)問題，很多數(shù)據(jù)收集并非源自隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)，這就是傾向得分匹配法。這種方法由魯賓提出，相較于之前介紹的研究方法，這能在準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中克服個(gè)體異質(zhì)性，進(jìn)而評價(jià)平均因果效應(yīng)，即用觀測數(shù)據(jù)可以構(gòu)造平均因果作用的估計(jì)量。

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