因果關系分析的方法學貢獻

① 什麼是因果關系分析法

因果分析圖法，也稱為質量特性要因分析法，其基本原理是對每一個質量特性或問題，採用圖示的方法，逐層深入排查可能原因。然後確定其中最主要原因，進行有的放矢的處置和管理。
因果關系分析法，是從事物變化的因果關系質的規定性出發，用統計方法尋求市場變數之間依存關系的數量變化函數表達式的一類預測方法。這類預測方法，在市場預測中常用的方法有兩種：
回歸分析法

當預測目標變數(稱因變數)由於一種或幾種影響因素變數(稱自變數)的變化而發生變化，根據某一個自變數或幾個自變數的變動，來解釋推測因變數變動的方向和程度，常用回歸分析法建立數學模型。
回歸分析法：在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的回歸關系函數表達式，來描述它們間數量上的平均變化關系。這種函數表達式稱回歸方程式。
回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。
回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
線性回歸分析是最基本的方法，也是市場預測中的一種重要預測方法。
經濟計量法

在市場經濟條件下，市場作為社會經濟活動的基本場所，它一方面是企業營銷活動的環境，另一方面也將社會經濟系統視為其環境。這種市場現象間的系統關系，使市場變數間的某些因果關系不能只研究自變數對因變數的影響，而忽視因變數對自變數的逆向影響或各種自變數之間的相互影響。
這樣一種市場變數間相互依存的復雜關系，回歸分析法往往就不能對其做出系統描述。
經濟計量法就是揭示這類市場變數間復雜因果關系數量變化關系的方法。
經濟計量法，是在以經濟理論和事實為依據的定性分析基礎上，利用數理統計方法建立一組聯立方程式，來描述預測目標與相關變數之間經濟行為結構的動態變化關系。這組聯立方程式稱為經濟計量模型。

② 因果關系原理

因果關系（causality或causation）是一個事件（即「因」）和第二個事件（即「果」）之間的作用關系，其中後一事件被認為是前一事件的結果。一般來說，一個事件是很多原因綜合產生的結果，而且原因都發生在較早時間點，而該事件又可以成為其他事件的原因。

一般來說，因果還可以指一系列因素（因）和一個現象（果）之間的關系。對某個結果產生影響的任何事件都是該結果的一個因素。直接因素是直接影響結果的因素，也即無需任何介入因素（介入因素有時又稱中介因素）。從這個角度來講，因果之間的關系也可以稱為因果關聯。
原因和結果通常和變化或事件有關，還包括客體、過程、性質、變數、事實、狀況；概括因果關系爭議很多。對因果關系的哲學研究歷史悠久，佛教和西方哲學家如亞里士多德在2000多年前就已經提出了因果，該問題仍是現代哲學的重要課題。
特點
1.因果關系的客觀性。因果關系作為客觀現象之間引起與被引起的關系，它是客觀存在的，並不以人們主觀為轉移。
2.因果關系的特定性。事物是普遍聯系的，為了了解單個的現象，我們就必須把它們從普遍的聯系中抽出來，孤立地考察它們，一個為原因，另一個為結果。刑法因果關系的特定性表現在它只能是人的危害行為與危害結果之間的因果聯系。
3.因果關系的時間序列性。原因必定在先，結果只能在後，二者的時間順序不能顛倒。在刑事案件中，只能從危害結果發生以前的危害行為中去查找原因。
4.因果關系的條件性和具體性刑法因果關系是具體的、有條件的。在刑事案件中，危害行為能引起什麼樣的危害結果，沒有一個固定不變的模式。因此，查明因果關系時，一定要從實施危害行為的時間、地點、條件等具體情況出發作具體分析。
5.因果關系的復雜性辯證唯物主義認為，客觀事物之間聯系的多樣性決定了因果聯系復雜性。

③ 2021 年諾貝爾經濟學獎分別授予勞動經濟學和因果關系分析，三位經濟學家的貢獻對現實社會有哪些意義

如下：

他們的貢獻，尤其是Angrist和Imbens，橫跨經濟學的各個領域，深刻而顯著的影響了整個實證經濟學的研究。無數的頂刊文章，很多國家的政策分析，都得益於他們在經濟學方法論上的卓越貢獻。

可以說，現在經濟學家，尤其是做數據、做實證的經濟學家，幾乎沒有人沒有讀過Angrist和Imbens的著作，沒有人沒有用過他們的方法。

在自然科學中，做實驗的地位是非常重要的，尤其是在大眾的印象里，做實驗就等於科學研究。

但是在社會科學裡面，做實驗往往非常的不現實——像一個國家、觀察數據的不可靠性，在經濟學上被稱為「內生性」，本質上就是在於各種因素的內在邏輯互相糾纏，而最終的數據體現出來的是綜合的結果，無法把裡面的邏輯分開。

Angrist和Imbens的貢獻，就是在於要尋找這些紛亂邏輯中的隨機性，然後利用隨機性這把刀，斬斷其他干擾我們判斷的因素，找出我們希望真正觀察到的因果關系。

觀察數據的不可靠性，在經濟學上被稱為「內生性」，本質上就是在於各種因素的內在邏輯互相糾纏，而最終的數據體現出來的是綜合的結果，無法把裡面的邏輯分開。

Angrist和Imbens的貢獻，就是在於要尋找這些紛亂邏輯中的隨機性，然後利用隨機性這把刀，斬斷其他干擾我們判斷的因素，找出我們希望真正觀察到的因果關系。

一個省的醫療保健政策，如何做實驗呢？發生了就是發生了，我們也不可能回到沒有發生的狀態再觀察一遍；再比如勞動力的供給，一個地區的勞動力供給就是有限的，而勞動力的自然增長往往和其他的因素密切相關，如何才能知道勞動力供給和工資之間的關系呢？

總不能學朱棣從山西大槐樹那邊強行移民來做實驗吧？

這些宏觀的、成千上萬人參與其中的經濟事件，都是沒有辦法做實驗的。但是這些問題，恰恰又是和我們的生活、社會密切相關的問題，一個政策或者規制的效果、區域的勞動力供給……這些問題又需要能找到定量的方法，來進行評估、總結和測試。

這就是Angrist和Imbens的功勞了。 他們開發了「擬自然實驗」這個工具，很好的解決了這一問題。

比如說，如果我們要研究政府投資對地區經濟增長的作用，直接的比大小是不行的。因為地區的經濟增長往往會帶來投資，而投資又會促進經濟增長，我們不知道他們誰先誰後，因果混雜在一起，直接進行數據分析往往得到的參數就是不準確的。這個也稱之為「內生性」。

內生性是經濟學研究的大敵，可以說整個計量經濟學，很大一部分圍繞著如何處理和減輕經濟數據的內生性來進行的。 就像醫學一樣，醫學也經常使用類似的方法，但是醫學中做的是「真實驗」。

而在社會科學中，既然沒有辦法做真實驗，那就要構建出彷彿是實驗的對照組和控制組，這就是「擬自然實驗」的意義。

真實的世界我們觀察到的，只有一種選擇，而經濟學家們要做的，就是通過技巧和工具，來構建出一個可信的「如果這件事情沒有發生會怎麼樣」的樣本，然後和真實世界的數據進行對比。

④ 因果關系的主要內容是什麼把握因果關系有何方法論意義

其實因果關系指的是你種瓜得瓜種豆得豆的意思，也就是說有一個前因就會造成一個後果，你要把握因果關系就要從源頭上去阻斷，他也就是說當你思想意識到這種問題的時候，就要馬上切斷，這樣子才能夠避免。

⑤ 目前社會科學經驗研究「因果識別」都有哪些方法和新發展

因果關系的確定並不容易，我們一般先是從具有統計學意義的相關關系入手。兩個變數具有相關關系，例如和俗套的：小朋友和小樹在某一年同時測定高度，以後每日測一次高度。我們第一個觀察到的現象是人長高，樹也長高。這時候我們的第一個問題是：這種現象是隨機的，還是非隨機的？為了解答這個問題，我們首先可以觀察更多的數據，通過統計學方法，明確到這種現象是有統計學意義的，即「非隨機現象」。隨後就要討論，這個現象是否存在有因果關系，這時候我們可以從：時間關系、關聯強度、可重復性、分布一致性、合理性、終止效應、特異性等方面來討論。

時間關系：這個很好理解，就是「因」必然要在「果」之前。關聯強度：是指兩個現象相關，那麼它的相關程度有多大，描述關聯強度的有：決定系數R²，OR，RR值等可重復性：就是說你認為這兩者有因果關系，那麼是不是每次因出現都能有果，或者每次果之前都有因，是否可以重復。

分布一致性：是指「因」的分布和「果」的分布是否一致，例如說A地吸煙率高，那麼A地的肺癌發生率是否也高，兩者分布是否一致。合理性：是指這種因果在科學上能否得到合理的解釋，例如抽煙導致肺癌發生的機制已經很明確，那這就是抽煙導致肺癌的合理性。終止效應：到「因」被終止後，果是不是會消失或減少。

例如戒煙能降低肺癌發病率。特異性：這個不太好說，現在好像也都不怎麼提，我要不太懂，看有沒有大神能幫我解惑一下。因果關系的確定的確不容易，如果大家都能認識到「相關關系」不等以「因果關系」我敢保證微信微博上的那些什麼「7歲男孩每天和飲料致白血病」這類的新聞會少很多。

⑥ 因果分析的五種方法

因果關系的五種方法是求同法、求異法、同異共用法、共變法、剩餘法。

因果關系分析法也叫穆勒五法、溯因法。
因果分析是用於判斷事物之間因果關系的科學分析方法。

⑦ 為什麼說實驗法是唯一能進行因果關系推論的研究方法

實驗研究法是唯一能夠確認自變項與依變項間因果關系的研究方法。在實驗研究中，研究者藉由隨機抽樣、隨機分派的過程，將研究對象區分為實驗組與控制組，然後在嚴謹的實驗設計之下，系統且客觀的操弄自變項，且將影響依變項的各個干擾變項予以控制或維持恆定，再觀察依變項的反應，以作為研究結果的判定。
實驗研究包含三大部分，分別是自變項與依變項、實驗組與控制組以及結果的測量，藉由對此三部分的操弄、控制與觀察，研究者獲取了最後的研究結果。
二、實驗研究法的特徵
(一)隨機化
所謂的隨機化它需包含二個階段，第一個階段是隨機抽樣；第二階段是隨機分派。
實驗研究中之所以要控制變項，是為了要確保影響依變項的因素只剩實驗處理一項，亦即自變項，如此才能夠推論自變項與依變項間的因果關系。
(二)變項的控制
針對這些干擾變項的控制，常用的方式有下列六種：
1.隨機化
2.將干擾變項保持恆定不變
3.將變項納入實驗設計之中
4.配對
5.以受試者本身作為控制
6.共變數分析
三、實驗研究法的基本步驟
(一) 決定研究題目與目的
(二) 提出研究假設
(三) 界定變項
(四) 准備實驗或測量器材
(五) 控制干擾變項
(六) 選擇實驗設計
(七) 受試者的抽樣與分派
(八) 決定實驗步驟並依計劃進行實驗
(九) 資料的統計分析
(十) 根據實驗結果撰寫研究報告

⑧ 求大神說說經濟學中確定因果關系的方法及研究成果及其理論內容

經濟學家開拓了一種可以用來分析變數之間的因果的辦法，即格蘭傑因果關系檢驗。該檢驗方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive W. J. Granger）所開創，用於分析經濟變數之間的因果關系。他給因果關系的定義為「依賴於使用過去某些時點上所有信息的最佳最小二乘預測的方差。」
在時間序列情形下，兩個經濟變數X、Y之間的格蘭傑因果關系定義為：若在包含了變數X、Y的過去信息的條件下，對變數Y的預測效果要優於只單獨由Y的過去信息對Y進行的預測效果，即變數X有助於解釋變數Y的將來變化，則認為變數X是引致變數Y的格蘭傑原因。
進行格蘭傑因果關系檢驗的一個前提條件是時間序列必須具有平穩性，否則可能會出現虛假回歸問題。因此在進行格蘭傑因果關系檢驗之前首先應對各指標時間序列的平穩性進行單位根檢驗(unit root test)。常用增廣的迪基—富勒檢驗(ADF檢驗)來分別對各指標序列的平穩性進行單位根檢驗。

⑨ 何為因果分析法

在社會經濟現象之間，因果關系大致可分為函數關系、相關關系、因子推演關系等幾種不同的類型。相關關系指兩種或兩種以上的社會經濟現象間存在著相互依存關系，但在數量上沒有確定的對應關系。在這種關系中，對於自變數的每一個值，因變數可以有幾個數值與之相對應，表現出一定的波動性、隨機性，但又總是圍繞著它們的平均數並遵循著一定規律而變動。相關關系與函數關系是性質不同的兩類變數間的關系。變數之間存在著確定性數量對應規律的稱為函數關系，可以用數學函數式表達。變數間不存在確定性數量對應規律的要用統計學的方法來研究。統計學上研究有關社會經濟現象之間相互依存關系的密切程度叫做相關系數。相關分析可以得到一個表明相關程度的指標，稱為相關系數。這種方法對於不能在實驗室用實驗方法分析的社會經濟現象顯得特別重要。通過相關分析，還可以測定和控制預測的誤差，掌握預測結果的可靠程度，把誤差控制在一個范圍內。