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2021年10月11日，瑞典皇家科学院宣布，将当年的诺贝尔经济学奖的一半授予戴维·卡德（David Card），因为他“对劳动经济学实证研究性的贡献”，另一半联合授予乔舒亚·D·安格里斯特（Joshua D.Angrist）和吉多·W·因本斯（Guido W.Imbens），因为他们“对因果关系分析的方法学贡献”。
如果用一个关键词来概括三位获奖者的学术成就，那就是“自然实验”（或“准实验”）。他们创造性地发展出基于观测数据的因果推断方法，使因果推断方法在社会科学领域拥有了更广阔的应用空间。
近30年来，因果推断方法在教育等社会科学领域的应用取得了巨大成功。三位获奖者之一的安格里斯特教授，就是教育经济学的开拓者之一。他的研究广泛涉及教育的经济回报、教学激励措施的实施效果、班级规模效应、同伴效应、家庭与劳动供给、特许学校实施效果等方面。
教育科学正处在因果推断方法推广的前沿。运用观测的教育数据进行因果识别与推断，加强了教育学科的科学属性，提高了教育科学研究的技术标准，同时也与教育的人文属性能够很好地兼容。关于这方面的介绍和论证，我们推荐大家阅读一篇论文：黄斌，李波. 因果推断、科学证据与教育研究——兼论2021年诺贝尔经济学奖得主的教育研究[J]. 华东师范大学学报（教育科学版）, 2022(4): 1-15.
今天，我们向大家介绍黄斌、范雯、朱宇三位教育经济学者新出版的著作《因果推断：在教育及其他社会科学领域的应用》。这本书面向经济学“零起点”的学习者，循序渐进地介绍因果识别与推断方法的基本思想、理论进展以及在教育等社科研究中的应用，让你一书在手，学会即用，掌握一项闯荡“计量江湖”的必备本领。
精彩试读
因果推断方法常用于评估教育及其他公共政策。当今世界各国政府制定公共决策已由依靠主观经验的传统模式向以客观证据为导向的科学模式转变，越来越依赖因果证据的获取，这促成了近30年因果推断方法的爆发式发展。当前，在各社会科学领域均有大量学者专门从事基于观测或实验数据的因果推断研究工作，因果推断方法已替代传统相关方法，成为微观计量领域的主流方法。社会科学的经验研究愈发苛求估计结果的因果效力，因果识别业已成为众多社会科学学术期刊用稿的通行“技术标准”。“无因果不发表”，一项计量研究能否通过期刊同行评议，在很大程度上取决于其运用方法
的规范性与因果识别的有效性。
与因果推断方法在学术市场蓬勃发展形成鲜明对比的是，有关因果推断方法的专业书籍和教材严重匮乏。目前，市面上销售的绝大多数微观计量方法教材和工具书在内容编排上依然以探索变量间相关关系为主线，所讲授的方法大都是早已绝迹于“计量江湖”的“死方法”，即便涉及部分因果推断方法，也只是散落于书中各章节，不成体系。2005年后，国内外计量经济学家陆续出版了一些因果推断方面的专业书籍和教材，其中不乏优秀者，但这些书籍和教材大都面向有经济学背景的读者，表述高度数学化，令非经济学背景的读者阅读起来十分困难。
2011年，我开始为研究生讲授微观计量方法前沿课程，所教授的学生中有很大一部分在本科阶段未修读计量经济学或其他相关统计课程。因此，于我而言，授课的一个重要目标是让这些“零起点”或“低起点”的学生能通过一学期2或3学分的课程学习，掌握各类因果推断方法的基本原理并具备将所学方法应用于研究实战的能力。
五年前，有感于现有出版物与研究、教学实际所需之间的严重脱节，我产生了为非经济学背景读者撰写一本因果推断方法书的念头，并立即着手系统地收集、阅读相关文献。“一读文献深似海”，一方面是有巨量的过往文献需补充阅读，另一方面是新发表的重要文献层出不穷。文献越读越多，可越读越不敢下笔。正所谓“想得清楚不如说得清楚，说得清楚不如写得清楚”，想都未想清楚,如何敢下笔呢?
直至2020年年初，课程教学工作受疫情影响转为线上，教师们需录制课程视频，交予学生自学。录制课程视频不比常规授课，知识讲授需前后贯通且一次成型。我耗费两个多月重新整理读书笔记和授课讲义，将全套课程视频录制完毕，总算是跨过“想得清楚”和“说得清楚”阶段，方有勇气开始试写一些章节。不曾想，进展十分顺利，一年时间便完成全书初稿，之后将其作为预印教材投入课堂教学实战。我边教学边对书稿进行修改和完善，终于在虎年农历新年前夕完成修改。
本书有三重定位：
一是作为教育学、经济学、公共管理学、社会学、政治学等专业高年级本科生和研究生研修因果推断方法的初、中级教材；
二是作为指引社会科学领域研究者从事微观计量应用研究的方法工具书；
三是作为系统梳理和评述近年来因果推断方法前沿发展的专业书籍。
当前，社会科学研究实现因果推断有随机对照实验和准实验（或自然实验）两种方法。本书主要对准实验方法进行系统讲解，囊括了目前常用于社会科学领域观测数据因果分析的主要方法。全书共分六讲，分别是：计量分析的起点、线性回归分析、倍差法、工具变量、断点回归和匹配法。前两讲为读者奠定微观计量基础，后四讲详细介绍四种常用的准实验方法。在后四讲中，每一讲大致分因果识别策略、估计方法、实例讲解、Stata操作四部分进行讲解。
与同类出版物相比，本书有以下三方面特点。
一是注重非经济学背景读者的“用户体验”。本书从交叉表格、回归控制等初阶方法入手，循序渐进地向读者介绍各种因果推断高阶方法。作者尽量采用非技术表述，并穿插大量的图表及漫画，降低读者的阅读难度，激发读者对枯燥计量方法的学习兴趣。各讲开篇均有题记、思维导图与导语，将读者引入本讲学习；结尾处有“结语”，帮助读者回顾整讲的内容与要点，并推荐延伸阅读文献，指引读者通过其他文献进行补充学习。
本书在知识讲授顺序上亦异于其他同类读物。绝大部分因果推断方法书籍开篇从反事实分析框架与随机实验谈起，其中涉及不少非常重要但相对抽象的统计概念、假设与定理。基础薄弱的读者可能会觉得这部分内容晦涩难懂，不知学习这些概念、假设和定理有何作用，入门不得其法，便会过早放弃对方法的学习。为此，本书作者特意调整了讲授顺序，先介绍变量间关系，教会读者如何运用图形工具理解各类型因果识别策略，在帮助读者明白“为何识别变量间因果关系如此重要，又如此之难”这一核心问题之后，才徐徐进入对因果推断方法的学习。在书中，作者未将反事实分析框架与随机实验单独设一章，而是将它们融入倍差法的讲解，这也正是为便于读者理解而有意为之。
二是注重培养读者对方法学习的“设计感”。因果推断非常强调研究设计的有效性。仅学习方法的统计原理，读者无法明白在特定的研究情景中和数据环境下如何形成有效的因果识别。为此，本书除第一讲外，其余各讲都设有一节专门用作实例讲解，以文献解读与对话的方式，带领读者领略各种因果推断方法在实际研究中的“妙用”。所讲解的文献均选自经济学、教育学的重要学术期刊，所讨论的议题包括最低工资政策、小班化教学、延长学生在校学习时间、大学生转换专业、学生奖助学金、教育收益率、学区房溢价、离婚的性别不平等、农村道路修建等，不同学科背景的读者对于这些大众化议题应不会感到陌生。
三是注重对读者方法学习的实战训练。学习计量方法极强调实用性,好的方法教科书和工具书应让读者“学完即能用”。为达成这一目的，本书每一讲均设有一节专门用于呈现Stata统计软件操作过程，对实现各类方法的Stata命令及程序进行细致讲解。随书奉送实例数据和do文件，方便读者跟随书中讲解重复软件操作的全过程，增强读者的实战应用能力。
此书于我而言，意义重大。有好友曾云：“少不做理论，老不学方法。”我年岁已奔五十，依然在学习方法的道路上不断向前探索，从全力奔跑到步履蹒跚。回想十余年前刚入读香港中文大学，第一次步入大学图书馆二楼藏书室时，书架重重叠叠，满眼望去全是外文专业书籍，不禁感慨：“这怎么读的完啊！”是啊，读是读不完的，但还得继续读。本书可算是我自博士毕业以来学习微观计量方法的一份读书报告。既然是读书报告，我不敢奢望自己能有什么创见或创新，只希望尽我所能，将我所读到的、学到的、领悟到的如实地报告给各位读者，仅此而已。
作者简介
黄斌 教授
黄斌 香港中文大学哲学博士，南京大学教育研究院、陶行知教师教育学院教授，南京大学教育经济与管理研究所所长，研究方向为义务教育财政、教育经济微观计量分析，长期讲授微观计量方法前沿课程。
范雯 副教授
范雯 爱尔兰都柏林大学经济学博士，南京财经大学公共管理学院副教授，研究方向为个体经济决策、公共教育政策分析。
朱宇 教授
朱宇 剑桥大学经济学博士，英国邓迪大学商学院讲席教授，研究方向为教育经济与劳动经济。
（本文系《因果推断：在教育及其他社会科学领域的应用》序言，作者为黄斌。微信推送时略有改动。教育科学出版社2022年8月出版。）
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