推荐14篇因果推断方法中文期刊论文！

2021年诺贝尔经济学奖颁给Card、Angrist以及Imbens，以表彰他们在劳动经济学实证方法研究和因果分析方法论上作出的突出贡献。这意味着实证研究已慢慢从“数星星”的传统统计推断时代到更加重视研究设计以及因果关系的因果推断时代，潜在结果框架、随机化实验、匹配、双重差分、工具变量、断点回归、合成控制成为当前实证研究的新宠，本期从中国知网（https://www.cnki.net/）整理了2022年中文核心期刊关于因果关系相关的方法论文献，相信对大家系统深入了解因果推断，提升实证研究方法类大有裨益。

江艇.因果推断经验研究中的中介效应与调节效应.中国工业经济.2022,(05)

• 【摘要】中介效应分析与调节效应分析是国内经济学因果推断经验研究中被广泛采用的两种研究手段，但是存在不同程度的误用。前者的主要问题在于过度使用中介效应逐步法检验，后者的主要问题是对其在因果识别中的作用阐发不足。为此，本文深入讨论了中介效应检验的偏误、如何正确开展中介效应分析，以及如何使用调节效应分析来强化因果关系论证，并针对当前的使用现状提出了相应的操作建议。
• 【关键词】因果推断;中介效应;调节效应;

句国栋,陈云松.图形的逻辑力量:因果图的概念及其应用.社会.2022,42(03)

• 【摘要】本文旨在系统性地引介因果图方法,一种社会科学领域新近发展起来的探究因果推断的非参数估计工具。首先对因果图的基本概念和构型进行介绍,讨论变量之间不同“通路”对应的开启和阻断规则及因果推断中的三种偏差来源,即混淆偏差、过度控制偏差、内生性选择偏差。在此基础上,本文将因果图框架与现有定量社会科学研究中基于回归模型的因果推断方法思路进行融合,结合实际案例使用因果图阐释包括遗漏变量、样本选择、自选择及联立性在内的四种内生性问题,并对多元回归与匹配、代理变量、实验、工具变量、面板模型等因果推断方法的运行机制进行了图形化。最后,本文使用因果图厘清一些关于因果推断的不准确理解。
• 【关键词】因果图;非参因果推断;混淆偏差;过度控制;内生性选择偏差;

王思琦.中国政策试点中的随机实验：一种方法论的探讨公共行政评论.2022,15(01)

• 【摘要】中国独特的政策试点机制近年来成为公共政策研究的热点问题。部分研究者将政策试点与发展经济学中广泛开展的随机对照实验进行类比,认为中国的政策试点应当借鉴或采用随机实验的程序与方法,以便对政策效果进行科学的影响评估（Impact Evaluation）或因果推断（Causal Inference）。论文提出了一种不同的观点:尽管政策试点缺乏随机实验中干预的随机分配和精确的测量结果,但是,考虑到中国的政策实施规模与政府执行能力,随机实验评估并不是必要的。理由如下:国家发展是一个宏观的政治经济过程,随机实验评估难以真正实施;即使政策被随机实验验证有效,也可能由于政府部门能力存在差异而难以推广;在科层制下,随机实验方法和实验结果并不一定会被重视与采纳;在局部地区和领域中,得到的实验结果可能无法在更大范围内重现。因此,真正高质量的政策评估,不仅需要准确认识到随机实验的价值与问题,还要充分结合实验与非实验方法,深入理解政策试点对国家治理的重要意义。
• 【关键词】政策试点;因果推断;随机对照实验;实地实验;影响评估;

任国强,王于丹,周云波.科学研究中因果推断的方法、应用与展望——以个体健康研究为例.人口与经济.2022,(02)

• 【摘要】以个体健康研究为例，探讨科学研究中因果推断的方法、应用与展望。因果推断方法作为研究个体健康影响机制的重要手段，有助于促进健康相关政策制定的科学化、合理化，为个体健康提供更为可靠的社会保障，对提高居民健康水平具有十分重要的社会意义。从个体健康研究中的常见问题、因果推断理论框架、实证研究中的因果推断三个方面对现有文献进行分析和评价。作为涵盖范围最广泛的研究领域，个体健康水平受到社会资本、收入、教育、保险、迁移、退休、工作等多类因素的影响，同时，实证研究中主要存在测量偏误、遗漏变量、互为因果、共同原因和选择偏差五类问题，解决这些问题常用的因果推断方法主要包括随机控制实验、倾向得分匹配、工具变量法、双重差分法、断点回归设计以及个体固定效应模型。研究阐述了这些因果推断模型的适用条件及优缺点，并对各类模型在个体健康实证研究中的应用作了简要的总结和分析。研究还有助于学者在个体健康研究领域中选择合适的因果推断方法，或进一步综合应用已有的方法。随着大数据技术的发展和对因果推断方法的深入了解，未来应加强机器学习和因果推断方法的结合，丰富已有的因果推断工具，保障研究结果的稳健性。
• 【关键词】个体健康;内生性;混杂因素;因果推断;

杨利雄,赵君昌,李庆男.双重机器学习处理效应估计的蒙特卡洛模拟.统计与决策. 2022,38(06)

• 【摘要】基于机器学习进行因果推断是学术界研究的一个热点，双重机器学习是最新的因果效应估计方法之一，然而，相关理论并没有对不同机器学习方法之间的选择提供指导。鉴于此，文章运用蒙特卡洛模拟方法，研究不同情况下常见机器学习方法在双重机器学习处理效应估计中的表现，比较分析各种机器学习方法的估计结果，研究发现：基于不同机器学习方法的因果效应估计结果存在明显差异，双重机器学习方法的表现受到非线性函数形式以及样本容量的大小的影响；最后，在此基础上提出对机器学习方法选择的建议。
• 【关键词】因果推断;双重机器学习;蒙特卡洛模拟;

黄炜,张子尧,刘安然.从双重差分法到事件研究法.产业经济评论.产业经济评论.2022,(02)

• 【摘要】近年来双重差分法在政策评估领域得到了广泛应用。然而由于对双重差分法的识别假设等基本问题理解不够准确或存在误解，部分研究出现了随意添加控制变量、 错误解释平行趋势检验等一系列问题。本文试图对双重差分法进行系统性的归纳梳理，以厘清在双重差分法实践应用中的一些相关基本问题。本文分析了双重差分法的识别假设及其经济含义，归纳了研究中常见的几类双重差分法的设定方式， 详细分析了控制变量的选取、平行趋势检验以及组间线性时间趋势的控制等应用中的常见问题。针对近年来使用逐渐增多的交错双重差分法及其可能存在的偏误，本文建议使用动态双重差分法和事件研究法作为基准识别策略，并详细说明了二者的使用方法、相互关系和注意事项。最后本文强调了使用双重差分法进行实证研究的其他问题，包括重视真实的制度背景、对政策外生的理解、溢出效应的处理以及一般均衡视角下的成本收益分析等。
• 【关键词】因果推断;双重差分法;事件研究法;实证研究;

王东明,陈都鑫.因果推断：起源和发展.控制工程.2022,29(03)

• 【摘要】近年来，随着因果理论的逐渐完善和大数据时代的到来，因果推断已经发展为一个跨学科的重要研究课题。主要综述了因果理论的一些研究进展，首先介绍了因果理论有重要影响的结构化因果框架和潜在结果框架，分析了二者的异同，并通过实例演示了一般因果推断的过程；然后分别介绍了在不同学科领域衍生的线性、非线性和部分线性因果模型的重要理论成果；接下来介绍了基于数据的因果推断和因果网络构建算法；最后总结了因果推断可能的发展方向和对机器学习的影响。
• 【关键词】因果推断;因果模型;因果网络;人工智能;

白永梅，孙华鸽，杜建.知识图谱：一种系统性构建因果图的方法.首都医科大学学报.2022,43(04)

• 【摘要】因果推断（相对于相关性分析）是基于大数据的观察性研究的主要目标。因果图通过有向无环图（directed acyclic graph, DAG）整合大量先验知识将变量之间复杂的因果关系可视化，已成为合理制定因果推断策略的重要工具。然而目前因果图的构建主要依赖专家知识和经验，亟需从整个医学知识体系的角度进行系统化构建，从现有出版物中进行医学知识提取是系统构建DAG的基础，本文将系统介绍基于美国国立卫生研究院SemMedDB数据库研发的结构化医学知识体系平台。本文尝试从跨学科角度，将因果图定义为研究问题涉及概念（头概念和尾概念）及其所有第三方变量之间的复杂网络，提出系统化构建DAG提供新策略：一是将知识图谱修剪为因果图；二是将基于人群-干预/暴露-对照-结果（population-interventions/exposure-comparisons-outcomes, PI/ECO）框架的证据结论合成为因果图。
• 【关键词】因果图;知识图谱;证据合成;混杂变量;中间变量;对撞变量;

孙艳华,白仲林,李敏.一种估计并分解宏观经济政策动态因果效应的方法.统计研究.2022,39(11)

• 【摘要】为了甄别宏观经济政策冲击对非平稳变量的动态因果效应及其持久性和暂时性成分的分解，并以此分析我国货币政策的动态因果效应，本文在潜在结果框架下，基于结构向量误差修正（SVEC）模型提出利用外部工具变量方法进行动态因果效应的估计和推断。首先，在SVEC-IV条件下，根据SVEC模型的结构向量移动平均过程（SVMA）表示识别政策冲击的动态因果效应。其次，通过SVEC模型的结构化Beveridge-Nelson表示将政策冲击的动态因果效应分解为持久性成分和暂时性成分，获得政策冲击的长期因果趋势效应和短期动态因果效应。最后，对我国货币政策的动态因果效应进行实证研究，研究发现，当前我国货币政策传导存在一个季度阻滞且商业银行同业拆借市场具有弱有效性。本文所构建的理论方法将成为宏观经济政策动态因果效应分析的有力工具。
• 【关键词】非平稳;SVEC模型;动态因果效应;持久性成分;暂时性成分;

郭娇,吴寒天.大数据时代的因果推断——教育政策评估的新路径.重庆高教研究.2022,10(04)

• 【摘要】在研究方法与数据来源不断更新迭代的当下，对新兴路径与范式的探索业已成为教育政策研究者亟须开展的工作。蓬勃发展的“数据密集型科学发现”被界定为科学方法革命的“第四范式”,表征科学探究的基本范式在当前大数据时代前所未有的变化。这一深刻变革不仅发生在自然科学与工程领域，也同样作用于以教育学为代表的广义社会科学领域。然而，这一新范式与科学研究中既有的因果推断逻辑似乎存在一定程度的互斥，如何将二者有机融合或可被视为中观及宏观维度教育政策研究亟待探索的“蓝海”。聚焦教育政策评估中既有的因果推断范式，系统梳理国外运用随机实验、准实验设计以及机器学习等方法在该领域所开展的前沿研究，继而探讨如何构建“大数据-因果推断”这一新型研究路径，为教育政策实施效果评估提供依据。
• 【关键词】大数据;因果推断;教育政策;政策评估;科学研究范式;

马忠贵,徐晓晗,刘雪儿.因果推断三种分析框架及其应用综述.工程科学学报.2022,44(07)

• 【摘要】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.
• 【关键词】因果效应;因果推断;

王森浒,李子信,陈云松,龚顺.调查实验法在社会学中的应用:方法论评述.社会学评论.2022,10(06)

• 【摘要】调查实验法是近年来兴起的一种研究方法。它结合了调查和实验方法两者的优势，从而能够在保证样本代表性的基础上进行准确的因果推断。虽然这一方法有着广阔的应用前景，但它在国内社会学界还未受到充分关注。本文旨在介绍调查实验法的原理和优势，然后通过一个案例阐释此方法的操作流程，以及它在社会学研究中的应用场景，最后讨论调查实验法的局限和前景。
• 【关键词】调查实验法;因果推断;定量研究;社会研究方法;

徐文鸣.法学实证研究之反思：以因果性分析范式为视角.比较法研究.2022,(02)

• 【摘要】法学实证研究当下面临外部缺乏认同、内部陷入发展瓶颈的双重挑战，主要原因在于描述性统计分析局限于事实发现、相关性分析的科学性不足。法学实证研究的工作重心应当转向检验竞争性的理论假设，即通过数据分析进行理论证伪，实现突破性理论创新，促进法学研究的发展。从当代科学哲学的角度看，理论证伪必须建立在因果性分析的基础之上。法学实证研究迈向科学成熟的路径之一，在于引入统计学的虚拟事实模型，利用法律制度变化形成的准自然实验，并结合双差分、断点分析、工具变量和配对分析等识别模型，构建具有法学特色的因果性分析范式。
• 【关键词】法学实证研究;科学性;因果性分析;虚拟事实模型;理论证伪;

柴国俊,孙若宸.微观计量经济学应用中的若干问题探析.河北经贸大学学报.2022,43(06)

• 【摘要】2021年微观计量经济学因再次获得诺贝尔经济学奖而备受推崇，也有国内学者指出在具体运用时，存在方法应用不严肃、不科学的现象。针对目前显示出的“花架子”“跑回归”及“西化”问题，提炼出科学应用微观计量经济学的几个关键出路，依次是提升微观计量经济学理论认知、遵循科学的方法论、以习近平新时代中国特色社会主义经济思想为指导。技术细节方面，需多思路应对有效性挑战，多渠道破解样本量偏小缺陷。将微观计量经济学的应用与中国实际相结合，能够加快经济学科学化和马克思主义本土化进程。
• 【关键词】微观计量经济学;跑回归;西化;因果推断;