社会科学中的因果分析--潜在结果模型、因果网络模型与ABM

因果问题是社会科学的核心问题。在因果研究中采取反事实的因果定义已在各学科中达成共识。在这一前提下,当前社会科学的因果分析主要在三大方法论框架下展开:潜在结果模型、因果网络模型和ABM。本文对这三大方法论框架的核心思想及其主要模型和方法进行了回顾,首先按照数据类型和混淆变量的可观测性对倾向值匹配、加权、工具变量、断点回归、双重差分法等传统的模型进行了梳理,并介绍了与机器学习结合的最新进展;接着对因果网络模型的来源和其主要方法——贝叶斯因果图——进行了介绍,并简单阐述了贝叶斯因果图对于揭示横向因果机制的作用;最后对ABM的模型原理进行了介绍,分析了其在识别因果关系上的限制及其用于分析纵向因果机制的前提条件、优势与局限。本文希望通过系统性的梳理来为社会科学研究者了解因果分析方法体系及其前沿进展提供参考。

因果推理中的潜在结果模型:起源、逻辑与意蕴

潜在结果模型是统计学上的因果推理革命,它开创了统计学研究因果推理的新境界,具有划时代的意义。潜在结果模型强调对同一单位同时接受不同干预的比较而得出一个干预相对于另一个干预的因果关系。潜在结果模型得以成立需要依赖两个关键假设:一个是稳定单位干预价值假设,它强调被干预的单位或对象之间不会有交互关系;另一个是可忽视的干预机制假设,它强调在一定情景之下,分配机制不会对潜在结果产生影响。由于潜在结果是由分配机制决定,这使得分配机制在潜在结果模型中具有突出作用。分配机制是区分不同研究的重要依据。潜在结果模型是认识论和方法论革命,它将实验研究和观察研究统一在一个框架之下思考,并且让观察研究去接近实验研究,也是判断因果关系的重要标准,它对社会科学因果推理研究具有重要启发和借鉴意义。

因果推理中的科学模型--反事实、选择性偏差与赫克曼结构计量经济学模型

因果推理中的科学模型起源于赫克曼对于经济学中样本选择性偏差的研究,它代表了经济学对于因果关系的理论思考,也是对统计学提出的因果理论的回应。为了解决选择性偏差问题,赫克曼没有像统计学一样试图通过随机实验而使得样本选择对于干预结果没有影响,而是求助于科学研究,去发现导致选择性偏差的真实原因,对偏差进行估计,并且将这一选择性偏差模型化,形成了有关选择的模型和结果的模型的两个模型。这种将选择与结果分别建立模型,并且强调它们之间内在逻辑关系构成了因果推理的结构计量经济学路径,也是因果推理中科学模型的核心思想。赫克曼的科学模型不仅对于社会科学研究有非常重要的意义,而且对于政策评估有突出的价值。更多的因果模型不应该是非此即彼的选择,而应该是在相互竞争中共同学习、共同成长和共同演化。

因果推断三种分析框架及其应用综述

介绍因果推断所涉及的基本概念及其三种分析框架:反事实框架、潜在结果模型和结构因果模型.首先,从反事实框架介绍因果效应的发端;然后,从基于反事实的两个因果推断分析框架:潜在结果模型和结构因果模型,来分别阐述两个分析框架所涉及的关键理论和应用方法.其中,潜在结果模型使用数学和可计算的语言对因果理论进行阐述,是一种将假设、命题和结论清晰化表达的计算模型,其在原因和结果变量已知的前提下定量分析原因变量对结果变量的因果效应,并对缺失的潜在结果进行补齐,使观察性研究的效果接近试验性研究.结构因果模型则是一种基于图论的因果推断方法,它将事件分为观察、干预和反事实三个层级,并通过do运算将干预和反事实层级的因果关系都降维成可以通过统计学手段解决的问题.最后,探讨了现今多领域内因果推断的应用场景,并总结了三种分析框架的异同点.

林业合作组织与林权流转意愿的因果研究

从因果角度出发,结合潜在结果模型与倾向分方法探讨加入林业合作组织与农户林权流转意愿之间的关系。采用"林权制度改革监测"数据,对福建、甘肃、湖南等7省进行分析。结果显示,除福建、甘肃2个省外,在其他5省参加合作组织均是林权流转意愿提升的原因;平均来看,参加合作组织能促使农户林权流转意愿提升36个百分点。因此,建议加快发展林业合作组织,提升其经营管理效率,并关注其在不同地区的差异。

因果作用评价与因果关系发现

因果推断是利用数据评价变量之间因果作用、发现因果关系的统计理论和方法,目前已成为大数据和人工智能研究的前沿热点问题之一。混杂分析、因果网络学习和归因分析是评价因果作用、发现因果机制和反思因果决策的核心工具,在社会经济、生物医学等领域有广泛应用。本文回顾因果推断在这三个方面的研究动态,介绍近期在代理推断,因果网络学习与因果作用评价结合,以及归因分析方面的部分研究成果。

打开“黑箱”:实验研究中的随机分配机制

近年来,国内采用实验设计的实证研究虽已蔚然成风,但作为其圭臬的随机分配机制却未能引起学界的足够重视,致使该机制在实践中被误解或错用.为了打开随机分配机制的“认知黑箱”,本文首先从反事实框架下的潜在结果模型切入,重点讨论了随机分配机制的两个基本假设,厘清了与之相关的六项限定条件;随后,文章借用一个研究案例,从随机抽样的角度阐明了随机分配机制的工作原理,并细致分析了违反限定条件带来的后果;最后,文章依托2014年的中国家庭追踪调查数据,模拟了政策干预的随机和非随机分配,其分析结果既检验了实验研究相较于观察研究的优势,也揭示了后者在因果推论上的局限.

基于因果推理的政策评估:一个实验与准实验设计的统一框架

因果推理的可信革命正在对计量经济学、统计学、生物学等学科产生深远的影响,回归实验主义传统成为殊途同归之路。政策评估既是检验因果推理的重要场景,又可以通过引入因果推理提升其科学性。本研究试图发展基于因果推理的政策评估科学,重点讨论因果推理的理论基础,即潜在结果模型、内部效度和外部效度理论、选择性偏差模型以及因果图等4种理论,并阐明不同因果推理理论的内在逻辑和一致性。同时,本文还将基于潜在结果模型,提出一个实验和准实验设计的统一框架,并结合政策评估案例进行阐述,他们为政策评估的科学性奠定了基础。对于随机实验设计,重点讨论实验室实验、调查实验和实地实验。对于准实验设计,重点讨论匹配法、双重差分、合成控制、工具变量和断点回归。

因果推断的统计方法

探索事物之间的因果关系和因果作用是很多科学研究的重要目的.因果推断的统计方法是利用试验性研究和观察性研究得到的数据,评价变量之间的因果作用和挖掘多个变量之间的因果关系.本文将介绍因果作用和因果关系的形式化定义,以及因果推断的两个主要统计模型:潜在结果模型和因果网络模型.本文将探讨因果作用的可识别性和因果网络的结构学习,综述有关因果推断的若干研究问题和动态.

实验方法及其在美国政治研究的应用

近年来,因果推断成为社会科学各领域追求的"圣杯"。实验因其在因果机制推断和实证检验理论方面所呈现出的优势,成为一项不可或缺的方法论工具。随着实验方法在政治学的飞速发展,美国政治诸领域如选举与投票、移民与种族、公众民意、媒介效果、信息政治等产生了大量前沿研究。实验类型亦从传统的实验室实验发育出调查实验、实地实验、自然实验等多种类型。本文介绍实验方法的概念、理论逻辑、历史发展、类型和应用,并通过文献计量方法呈现实验在美国政治研究中的前沿发展趋势。实验方法的发展方兴未艾,其与传统及其他新兴方法的有机结合为研究者提供了广阔的空间。美国政治的丰富议题与方法论的持续革新将不断推动政治学向前发展。

因果的革命与革命的因果

亚里士多德的四因说,作为因果理论的肇始,界定了之后两千年因果讨论的范式,而休谟的因果理论和穆勒五法蕴含着现代因果推断的思想雏形:用反事实来分析因果。随着后牛顿物理学的兴起,因果概念本身的合法性与重要性遭到质疑。20世纪末,用反事实分析因果的径路兴起了"因果的革命",逐步建立起了当代三个因果的反事实模型:以可能世界的反事实模型为基础的因果理论,以及数据科学的结构因果模型与潜在结果模型,尽管它们有共同理论直觉,却选择了不同的刻画方式。这一"因果的革命"也对其他社会科学领域的研究方法构成革命性影响。

基于因果推断的冷轧带钢厚度异常根因分析

厚度精度是衡量冷轧带钢质量的重要指标之一,快速诊断带钢厚度异常并定位异常发生的根本原因,对提升带钢质量及生产稳定性具有非常重要的意义。为此,通过轧制机理模型确定厚度影响因素,采用多元线性回归方法构建厚度增量残差模型,对残差进行核密度估计来检测厚度异常;针对厚度异常,基于因果推断计算影响因素的因果效应,辨识出厚度异常的根本原因。实际应用结果表明,该方法能准确地诊断厚度异常和辨识异常的根本原因,与常规方法相比,其对冷连轧过程变量之间具有高度相关性的工况更为有效。