学术活动｜诺贝尔经济学奖的因果推断，在“方法的夏天”里被预见到了

注：图片来源于https://www.nobelprize.org

2021年10月11日，Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens因其对因果关系分析的方法贡献而获奖得了2021年度的诺贝尔经济学奖（另外，David Card因其对劳动经济学的实证贡献而获得另一半奖金）。诺贝尔奖官网将他们的贡献总结为“……展示了从自然试验中可以得出哪些关于因果的结论。他们的方法已经扩展到其他领域，并彻底改变了实证研究”。

“方法的夏天”里有“因果推断”

在“方法的夏天：面向图情档研究问题的研究方法”系列讲座中，有4讲内容都是关于因果推断，基本把因果推断的框架都覆盖了。我们挺高兴能在某种程度上具有了超前的预见性，也充分说明这种研究方法的重要性。我们专门整理出了这4讲的讲座纪要和视频回放，希望在关注诺贝尔奖的同时也更多一些学习的代入感。

关于Joshua D. Angrist

Joshua D. Angrist，1960年出生于美国俄亥俄州，1989年在普林斯顿大学经济学相继获得经济学硕士和博士学位。1994年开始担任麻省理工学院任教，现任福特经济学教授。他在AMERICAN ECONOMIC JOURNAL等国际顶级期刊上发表了许多具有影响力的学术论著，先后当选为计量经济学会会士、劳动经济学会会士和美国文理科学院院士，并在Addison-Wesley, American Economic Review等期刊担任审稿人。他长期致力于利用自然试验法和工具变量提供具有说服力的经验性证据以解决实际问题，研究领域涉及劳动、教育、移民、医疗保险和微观计量方法等诸多方面。

Joshua D. Angrist的经典著作

Joshua D. Angrist为经济学以外领域的人所熟知的是他的两本经典著作：

对应的中文版分别如下：

注：以上图片均来源于网络

这两本书我极力推荐，推荐语如下：

以往，图书情报与档案管理的研究方法中很少用到因果推断，这使得我们的定量研究成果缺乏对“为什么”的解释。如果有一种技能能够在未来10年提升图书情报与档案管理这个学科在整个科学体系中的地位，我猜非因果推断莫属。因为，在开放数据的浪潮中，既能揭示是什么，又能解释为什么的学科才能长立潮头。

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借助数据和模型来推断事物之间的因果关系可能是计量研究中最激动人心的一部分。数据不会说话，模型不会开口，即便是精心构建的模型也有可能引人堕入虚假因果的陷阱，因果结论终究依赖我们自身的推理能力。幸运的是，因果推断提供了一套强大的“诊断”方法，告诉你模型可能在哪里设下了陷阱，并且给出操作层面的建议来帮助我们避开这些陷阱——这正是Angrist和Pischke两部曲《基本无害的计量经济学——实证研究者指南》与《精通计量——从原因到结果的探寻之旅》所重点介绍的内容。

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关于Guido W. Imbens

Guido W. Imbens，1963年出生于荷兰，1991年获得美国布朗大学的经济学博士学位，现为美国计量经济学会和美国艺术学院会员。于布朗大学毕业后先后任教于佛大学、加州大学洛杉矶分校和加州大学伯克利分校。现担任斯坦福大学商学院的经济学教授。主要从事计量经济学和统计学研究。他的研究重点是使用匹配、工具变量和回归不连续性设计方式在观察性研究中建立因果推断的方法，研究领域包括：因果推断、贝叶斯方法、半参数方法以及工具变量等。

Angrist和Imbens对因果推断方法的贡献

社会科学中的很多问题都涉及因果关系，例如对于教育的经济学回报问题，如何探究学生接受教育与未来的收入之间的关系等。过去传统的研究方式主要是通过统计推断来证明。Angrist和Imbens巧妙的将自然试验的方法与理念应用到了经济学领域，提出了因果分析的基本框架，通过对过程进行随机试验来对潜在结果进行建模以解释变量之间的因果关系，从而更好的运用切实可靠的经验材料和客观数据对相关问题进行经验描述和解释内在机制，实现科学的判断。两位经济学家的工作极大的推动了因果关系分析的方法论的发展，也体现经济学实证研究的重要性。

因果推断对科学计量学的影响

在研究方法上，科学计量学自诞生以来并没有太大变化，主要依赖统计学方法对计量对象的特征做描述，以揭示『是什么』；直到因果推断方法被引入后，科学计量学开始尝试解释『为什么』。

匹配、双重差分、工具变量、断点回归的方法在科学计量学研究中越来越常见。2019年，国际科学计量与信息计量学会（ISSI）将年度最佳论文授予一项用因果推断方法（断点回归）分析『基金资助中的马太效应』的研究（论文解释了能力相同/相近的情况下，科研人员受资助与未受资助而产生的变化，发表在PNAS上）。

未来十年，科学计量学最值得期待的进步是什么？我认为应该是：因果推断方法将让科学计量学不再只是揭示科学的特征，而能够解释科学进步的机制。

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