因果推断：利剑和2021诺贝尔经济学奖三剑客的故事

理财鱼小提示：因果推断：利剑和2021诺贝尔经济学奖三剑客的故事

陈永伟/文 北京时间10月11日18点，2021年诺贝尔经济学奖得主揭晓。经济学家戴维·卡德（David Card）、约书亚·安格里斯特（Joshua D. Angrist） 、和奎多·因本斯（Guido W. Imbens）共同获得这一奖项。和往年惯常的三位获奖者以相同比例分享将奖项不同，根据诺奖评委会的决定，卡德因其“对劳动经济学实证研究性的贡献”而获得了一半的奖项；而安格里斯特和因本斯则因“对因果关系分析的方法学贡献”而分享另一半的奖项。

不过，虽然诺奖评委会专门区分了三位获奖者的贡献以及获奖比例，但事实上，这“三剑客”的研究是有很多交叉的。卡德虽然是做劳动经济学的，但他用的方法主要是因果推断；而虽然安格里斯特和因本斯的获奖理由主要是因果推断，但他们也都在劳动经济学的问题上有所探究。从这个意义上讲，如果我们说这次诺奖其实就是颁给因果推断的，似乎也没有什么大问题。

那么，因果推断作为一种计量方法，究竟对经济学有什么重要意义？在现在的经济学领域，究竟有哪些重要的因果推断方法，它们又是如何被应用的？此次获得诺奖的三位究竟在因果推断领域作出了哪些贡献，又会对经济学未来的发展产生怎样的影响？对于所有的这些问题，就让我们慢慢道来吧。

因果研究简史：从亚里士多德到鲁宾

作为万物的灵长，人类天性当中就包含了对因果关系的好奇。当看到一桩新事物的时候，人们总是会不禁地问：“这东西为什么会这样？它背后的原因到底是什么？”比如，在战国时期著名诗人屈原的长诗《天问》中，就围绕天地万物运行的因果一口气提出了170多个问题。

在古人看来，因果关系是神圣的，具有极高的价值。据说，曾经有人问过古希腊哲学家德谟克里特，因果关系到底有什么价值，这位哲人的回答是，对他来说，一个因果关系的价值要胜过一个波斯的王位——尽管这个回答是出自一位哲人之口，但它确实也在一定程度上道出了因果关系在人们心中的重要地位。

由于因果关系对人们来说是如此的重要，因此至少从两千多年前开始，人们就已经开始了对因果问题的相关理论探究。例如，亚里士多德在其著作当中，就曾经提出了著名的“四因说”，把事物的原因分为了“形式因”、“质料因”、“动力因”和“目的因”，并提出了用枚举和归纳来推测因果的操作方法。到了文艺复兴时期，弗朗西斯·培根等学者则开始用归纳法来分析事物的因果。随后，约翰·穆勒则在自己的著作《逻辑体系》（注：中译由严复先生翻译，题目为《穆勒名学》）中对通过归纳确定因果关系的思路进行了详细的论证，并提出了五种分析因果关系的方法。后来，这五种方法被学界统称为称为“穆勒五法”。由于穆勒本人是古典经济学的重要代表人物，因此经济学界或许有权利宣称早在19世纪时，经济学人已经开始了对因果问题的研究。

不过，和穆勒的讨论相比，现代经济学意义上的因果关系还是有很大不同的。如果说，在穆勒时代，因果推断更多是一种基于哲学的探索，那么现代意义上的因果推断则更多是一种统计上的努力。

在现代经济学中，曾经有两个和因果相关的理论先后受到了人们的重视：

前一个理论是所谓的“格兰杰因果”（Granger Causality）理论。这种因果理论关系的是两组时间序列之间的关系。例如，我们观察了几十年的收入和消费数据，发现从收入的变化可以从统计上解释消费的变化，但反过来不行，那我们就可以说收入是消费的原因，但反之不然。需要指出的是，尽管“格兰杰因果”理论帮助其提出者克莱夫·格兰杰（Clive W.J.Granger）斩获了2003年的诺贝尔经济学奖，并且其在现实当中也有很多应用，但关于“格兰杰因果”究竟能不能属于真正意义上的因果关系，学界是一直存在争论的。并且随着计量技术的发展，“格兰杰因果”已经在学界被逐渐边缘化。

后一个理论则是由统计学家鲁宾(Donald B. Rubin)提出的基于干预效应（Treatment Effect）的因果推断理论。而如果从思想上，这一理论的源头则至少可以追溯到上世纪前半期的著名统计学家耶日内曼（Jerzy Neyman）。

1923年，当时还是华沙大学博士生的内曼就对因果问题进行过考虑。在他看来，所谓的因果关系，应该是基于一种“干预”（treatment）进行前后被干预对象表现的差别。比如，一亩地如果不用化肥，可以产五百斤的粮；如果用了化肥，可以产八百斤，那么这中间差的三百斤就是使用化肥这个“干预”所产生的因果效应。不过，这里就产生了一个问题：从理论上讲，要看一个因果关系的大小，就应该看同一亩地在施肥这个现实状态和不施肥这个反事实（counterfactual）状态下的产量对比。但是，一亩地怎么可能比较这两种状态呢？显然这就存在一个悖论。内曼提出的一个方案是，可以用对照试验来解决这个问题。比如，可以找一千亩地，随机地把它们分成两组，把其中的一组视为“干预组”（treatment group），另一组作为“对照组”（control group）。对于“干预组”的地，都施用化肥，而对“对照组”的地，则什么也不做。最后，研究者只需要对比“干预组”和“对照组”的平均亩产量，就可以得到最终的因果效应。

应该说，内曼的方法是十分有建设性的。事实上，在他的方法提出后，就立即被很多学科采纳了。甚至在一直被认为不能进行实验的经济学领域，也催生出了实验的方法，而采用实验方法的迪芙洛（Esther Duflo）和巴纳吉（Abhijit Banerjee），也已经在几年前获得了诺贝尔经济学奖——关于这段故事，我们在先前的专栏当中已经进行了介绍，在此不再赘述。

需要说明的是，尽管实验的方法可以在很多条件下帮助我们识别因果效应，但是在很多情况下，实验根本无法进行。比如说，如果我们要分析某种食物的致癌性，那么从理论上讲，最好的办法就是找一个“对照组”和一个“实验组”，让一组人吃这种食物，另一组人则不吃，然后比较这两组人的癌症患病率。但是，除了极少数的科学狂人之外，恐怕没有人会同意这个方案，因为它实在是违背了伦理。换言之，在现实当中，是否接受“干预”很难是一个随机现象。在这种条件下，直接比较两组人的表现就不再能直接表达出因果效应。以吸烟和癌症为例，有一种理论就认为，有些人之所以爱吸烟，就是因为含有某种基因，而这种基因本身就能让人更容易得癌症。因此，表面上看起来的吸烟导致的高致癌率，其实是因为这种基因所引起的。

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