1.什么是因果关系？

经济学研究特别注重“因果推断”,因果分别代表原因和结果，推断是指根据事件A来推导、推测事件B，即分析和判断事件A是否为原因，事件B是否为结果的过程。简言之，因果推断需要区分A与B之间是”因果关系”还是“相关关系”。

因果关系是指事件A的发生导致了事件B的发生，事件A是原因，事件B是结果。

相关关系是指事件A发生后，事件B也随之发生，但是两者之间不属于原因与结果的关系。

广义的相关关系可以分为因果相关和非因果相关两种类型，我们可以把因果关系看作相关关系的一种类型。

知道定义之后，我们来看几组有数据支持的事实关系，大家来判断一下哪些是因果关系，哪些是相关关系。

一、全球气温越高，海盗数量就越少。

二、尼古拉斯·凯奇每年参演电影的数量与泳池溺亡的人数正相关。

三、美国小姐的年龄与因取暖设备丧命的人数正相关。

四、商业街的总收入与美国获得计算机科学博士学位的人数正相关。

五、孩子体力越好，学习能力越强。

六、一个地区的警察数量越多，犯罪案件数量也越多。

2.如何质疑因果关系？

上述结论都有真实数据支持，但还遗憾，都只是相关关系，不具有因果关系。

如果我们在生活中轻易相信类似的结论，我们的行动就可能会被误导，在错误的道路上越走越远。例如，父母会花大力气提升孩子的体力以期望提高孩子的学习成绩，结果身体倍棒，学习成绩不见长进；政府可能为了降低犯罪率而减少当地的警察数量，结果犯罪分子更加猖狂，等等。这就体现出因果推断的重要性，因为只有弄清楚事情的前因后果才能“对症下药“、”药到病除“。我们也不会被许多表面现象所蒙蔽。

那么再面对类似上述结论时，我们大多数人是没有时间或精力去学习专业的“因果推断”方法来对日常的结论进行验证，但我们有三条排除非因果关系的方法，来辩证地看待日常生活中的有关结论。

第一，是否纯属巧合？

A与B之间的关系只是碰巧，上述例子中的1-4就属于碰巧的情况。这种巧合就如“蝴蝶在亚洲扇动翅膀，南美洲就会刮起飓风”，也可能是因为你在家里打了一个哈欠，南美洲刮起了飓风。又譬如，雄鸡一唱天下白，我们古人可能会认为鸡叫与太阳升起是因果关系，但是我们知道即使鸡不打鸣，太阳也会照常升起。

两者只是凑巧看起来高度相关，但是并不存在因果关系。

第二，是否存在第三者？

A与B之间的关系受到第三者C的影响，是C导致了A与B之间高度相关。也就是说，没有C的参与，A与B就不会呈现出高度相关关系。

拿上述例5来说，孩子体力好和学习成绩好可能是因为父母对孩子的教育和培养非常重视。一方面，父母会关注孩子的健康问题，督促孩子经常锻炼身体，孩子的体力变好；另一方面，父母会关注孩子的学习成绩，督促孩子好好学习，孩子的学习成绩变好。由此，呈现在我们面前的结论是：孩子体力好，成绩也会变好。

经济学中将这样的第三者称为“遗漏变量”。

第三，是否存在反向因果关系？

反向因果关系是说B可能是原因，A才是结果，我们把两者的关系想反了。

拿上述例6来说，并不是我们看到的一个地区的警察数量越多，犯罪案件数量也越多，而是一个地区的犯罪事件越多，当地政府才会派遣更多的警察来防止犯罪行为。犯罪案件数量是原因，警察数量增多是结果。

3.如何推断因果关系？

推断事物之间是否具有因果关系需要“反事实”。

所谓“反事实”是假设事件A没有发生，看事件B是否还会发生。如果B不发生了，那我们就可以推断A与B之间具有因果关系。如果A消失了，B照常发生，那A与B之间肯定不是因果关系。以雄鸡一唱天下白为例，反事实的具体做法是你把家里鸡的嘴巴堵上，使其不能打鸣（让事件A不发生），看明天的太阳是否会升起（看事件B是否还会发生）。

所以，反事实是因果推断中最重要的概念。下面以珠宝店1是否投放广告(A)对销售额(B)的影响为例，也就是看广告和销售额之间是否存在因果关系。

方法一，珠宝店1在2月份投放了广告（事实），2月份的销售额为1500万。

那我们需要构造一个“反事实”，即珠宝店在2月份没有投放广告，看销售额是多少。时光不可逆转，这是不可能发生的事情。

假设我们有一个“月光宝盒”，可以穿越时空。我们告诉珠宝店老板2月份不要投放广告，结果2月份的销售额为1000万。

如此，我们可以确定广告与销售额之间存在因果关系，是因为投放了广告，所以销售额增长了500万。这500万我们称之为因果效应。

方法二，世上没有“月光宝盒”，前面构建“反事实”的方法是反科学的，不可行的。那我们可以给珠宝店1找到一个“替身”，珠宝店2。让珠宝店1在2月份投放广告，让珠宝店2在2月份不投放广告，看两者销售额的差值。

但比较的前提条件是珠宝店1与珠宝店2在其他主要特征方面（地理位置、店铺规模、店员销售水平、销售的商品）基本没有差别，唯一的差别就是2月份投不投放广告。

这样，我们可以构建一个珠宝店1投放广告的“反事实”，即“替身”珠宝店2没有投放广告。

如果珠宝店1在2月份投放了广告（事实），2月份的销售额为1500万。珠宝店2在2月份没有投放广告（反事实），2月份的销售额为1000万。我们可以说广告和销售额之间存在因果关系，因果效应为500万。

但是，我们很难保证珠宝店1月珠宝店2在所有特征上面都不存在差异，所以我们推断出来的因果效应并不是一个完美的值，只是尽可能地逼近真相。

所以我们能做的就是“制造可比较的组，用最贴切的值替换反事实”。

我们在实际的学术研究中用到的因果推断方法，根据证据等级的高低可以大体分为：

1.元分析：多个随机对照实验的整合，是推断因果关系最有力的武器。

2.随机对照实验：将研究对象随机分为干预组和对照组，这是推断因果关系的理想武器。

3.自然实验与准实验：巧妙地运用社会中发生的各种“类似实验的现象”来分析因果关系。

4.回归分析：利用数据统计原理，建立回归方程，并加以外推，用于预测因变量变化的分析方法。

4. 小结

最后，我们总结一下因果推断的五个关键步骤。

（1）明确原因。

（2）明确结果。

（3）明确三个质疑。

（4）制造反事实。

（5）形成可以比较的组。