因果推斷

探究因果關(guān)系是科學(xué)工作的重要目的，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)借助統(tǒng)計(jì)學(xué)中對(duì)因果關(guān)系的認(rèn)識(shí)，催生了一場(chǎng)因果推斷研究的革命。

這本書(shū)通俗易懂地介紹了社會(huì)科學(xué)家得以確定因果關(guān)系的主要數(shù)學(xué)工具和方法，是作者十多年研究和教學(xué)成果的結(jié)晶。全書(shū)對(duì)因果推斷領(lǐng)域的理論與方法涵蓋面非常廣泛，對(duì)理論的闡述言簡(jiǎn)意賅，對(duì)方法應(yīng)用著墨更多。作者通過(guò)列舉許多社會(huì)科學(xué)相關(guān)的因果推斷案例和參考論文，對(duì)實(shí)際案例的細(xì)節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 軟件的具體操作程序。

對(duì)于基本內(nèi)容，作者在回顧基本的因果推理概念、概率與回歸概念的基礎(chǔ)上，介紹了有向無(wú)環(huán)圖 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潛在結(jié)果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及斷點(diǎn)回歸 (Regression Disc...

探究因果關(guān)系是科學(xué)工作的重要目的，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)借助統(tǒng)計(jì)學(xué)中對(duì)因果關(guān)系的認(rèn)識(shí)，催生了一場(chǎng)因果推斷研究的革命。

這本書(shū)通俗易懂地介紹了社會(huì)科學(xué)家得以確定因果關(guān)系的主要數(shù)學(xué)工具和方法，是作者十多年研究和教學(xué)成果的結(jié)晶。全書(shū)對(duì)因果推斷領(lǐng)域的理論與方法涵蓋面非常廣泛，對(duì)理論的闡述言簡(jiǎn)意賅，對(duì)方法應(yīng)用著墨更多。作者通過(guò)列舉許多社會(huì)科學(xué)相關(guān)的因果推斷案例和參考論文，對(duì)實(shí)際案例的細(xì)節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 軟件的具體操作程序。

對(duì)于基本內(nèi)容，作者在回顧基本的因果推理概念、概率與回歸概念的基礎(chǔ)上，介紹了有向無(wú)環(huán)圖 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潛在結(jié)果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及斷點(diǎn)回歸 (Regression Discontinuity) 等因果推理工具和因果識(shí)別策略。其中，DAG 幾乎出現(xiàn)在書(shū)籍中的每一章節(jié)。

這本書(shū)不僅涵蓋了很多案例，關(guān)注了工具變量法、斷點(diǎn)回歸法等準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，還包括了經(jīng)濟(jì)學(xué)者目前關(guān)注的合成控制法。此外，書(shū)中提供了案例分析所需的數(shù)據(jù)、代碼內(nèi)容。因而，本科生、碩士生和剛?cè)雽W(xué)的博士生如果想了解因果推理和學(xué)習(xí)諸如合成控制法這類(lèi)的最新方法，可以參考這本書(shū)。

斯科特·坎寧安（Scott Cunningham），美國(guó)得克薩斯州貝勒大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，美國(guó)知名的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家，主要研究領(lǐng)域：犯罪經(jīng)濟(jì)學(xué)和勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，在《經(jīng)濟(jì)研究評(píng)論》（RES）等頂級(jí)期刊發(fā)表論文數(shù)十篇。