2022年9月19日，第九期“京师经管·青年学者沙龙”顺利举办。本期学学者沙龙有幸邀请到对外经济贸易大学国际经济研究院陈昊教授，为大家带来题为《因果识别的基本框架》的讲座。本次会议由孙海洋老师主持。

 

 

 

　　首先，陈教授介绍了计量经济学在中国的历史和推荐教材，现代观点和传统观点的区别，以及理念的变化。因果识别的方法在目前的研究里十分普遍，它是对“计量经济学是数字游戏”的最佳反驳。因果识别的五种方式分别是随机实验、回归分析、DID、RDD、IV。

 

 

 

 

　　随后，陈教授详细对比了经济学研究与自然科学研究的区别和联系，经济学一直在借鉴自然科学中的研究方法和思想，比如安慰剂实验在因果识别中运用十分广泛，这种方法是来源于自然科学中医学的研究。因果识别的困难在于可能会与相关关系混淆，这也是很多论文在发表时最大的难题，即使是自然科学也未必总能识别因果。所以，在论文中把因果识别做的比之前更好是目的，而不是做到完美。

 

 

 

 

　　然后，陈教授讲述统计推断向因果识别的转变。举了加州伯克利大学研究生录取的例子，报考研究生的员工男女比例是2：1，而最终的录取比例是7或8：1，看似是性别歧视的结果，其实背后的原因是因果识别的黑箱没有打开。这个黑箱是男女生的报考专业不同，男生多去报考冷门专业，而女生更多的报考热门专业。这为我们未来做因果研究提供很大的启示。

 

　　在这一部分中，陈教授介绍了以下两个方面：

 

  1.因果推断的发展历史

 

  2.因果框架下的经济学研究计划

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　　接着，陈教授讲到潜在结果框架，包含三个基本要件，分别是潜在结果、稳定性假设和分配机制。因果推断中肯定存在一个“干预”，对于每个干预状态，都存在一个潜在结果。在干预实施之前，有几个干预状态就有几个潜在结果，在干预实现之后，只有一个潜在结果可以被观测到。因果识别的困难就在于无法同时观测到个体所有潜在结果的现象。

 

 

 

　　 

　　最后，教授评价了各种因果识别的方法，断点是最接近随机试验的方法。IV是一个比较古老的方法，写论文最受考验。DID的方法容易上手，但是变种极多。只有一个控制组的时候就可以用合成控制。PSM则是用评分的方式来找反事实。

 

　　讲座的尾声，陈教授提醒大家注重经济显著性，并且对两位同学提出的问题进行了耐心的解答。会后，同学们都表示这次讲座受益匪浅，真诚地向陈教授表示了感谢。