由 dawei
北京时间10月11日，瑞典皇家科学院公布2021年诺贝尔经济学奖。其中，经济学家戴维·卡德(David Card)因“对劳动经济学的实证贡献”获一半奖项，经济学家乔舒亚·D·安格里斯特(Joshua D.Angrist)和吉多·W·因本斯(Guido W.Imbens)因“对因果关系分析的方法论贡献”获另一半奖项。三个人的贡献看起来并不相同，但从本质上看，其都运用了自然实验的方法，对因果关系检验做出巨大贡献。
我们都知道，随着统计软件的发展，很容易找到两个变量之间的关系，但是如何判断这两个变量是谁导致的谁，怎么建立因果关系，非常困难。我们经常会陷入类似“到底是鸡生的蛋，还是蛋生的鸡”的困境。那么，他们三人做的巨大贡献就是找到一些方法，能够帮助我们建立一个关系，说明为什么是x导致的y，而不是y导致的x(即使有的时候可能是y发生在x之前)。它核心的逻辑就是，如果你想说明是因为x导致的y，而不是y导致的x，就去找一些相对比较外生的冲击，或者说是一些类似于自然界发生的事情，然后对这个x进行随机扰动，看x这个随机扰动怎么导致y的一些变化，从而建立起x和y之间的因果关系。
举个很简单的例子，我们经常会看到有些人特别爱喝红酒，他在事业上也更成功。把这两个变量放在一起，你会发现他们是正相关的。那么，我们能不能说是因为爱喝红酒帮助这个人取得了事业上的成功呢？显然不能，有可能是因为这个人事业很成功，他的财富允许他能够买很好的红酒来喝。还有一种情况，可能这个爱喝红酒的人，他的性格特点往往都是那种很开朗热情的，那么恰恰是因为他的个性，事业上更进取，进而更容易成功。换句话说，爱喝红酒只是他开朗热情个性的一个表象。从本质上看，前者是因果倒置的问题，后者是变量遗漏的问题。