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因果推断 (causal inference) ，缘起人类的本能或经常自发提出的一个简单问题：为什么 (why) ？事实上，作为科学研究的核心与宗旨——因果推断就是关于此问题的严肃思考、科学验证或因果分析 (causal analysis)。目前，因果推断模型与方法受到了经济学、金融学、社会学、管理学、人口学及公共卫生等领域的重视和青睐，并成为实证研究的核心利器。但因果推断并非轻而易举之事，正如约翰・杜威 (John Dewey) 所述，“科学的法则与规律，并不位于自然界的表层，而是隐藏在暗处，我们必须主动利用精心设计的探索技巧把它们从自然中剥离出来。”为此，我们主办了因果推断研讨活动，并邀请我国量化分析及实证研究的著名大咖王老师与大家一起讨论因果推断的基本概念、主要模型和及Stata 实现、结果解读等。

一、参加对象

高等院校和科研院所经济学、法学、公共管理学、政治学、资源环境、地理科学、信息管理、城市、人口、房地产等社会学科及社科类专业从事定量学术相关研究、想利用微观调查数据进行研究的资深教师、研究生和学者；以及其他对Stata计量统计与分析感兴趣的科研人员。

二、时间安排    可咨询：13932327338   13932327338@163.com            

2022年7月15日～17日 远程直播

三、主讲专家

王老师，博士毕业于北京大学 (与 University of Michigan 合作培养)，博士后研究员就职于University of Illinois at Urbana-Champaign。主要从事社会统计及计量经济分析等领域的研究与教学。2013 年入选教育部新世纪优秀人才计划，兼任北京大学社会科学方法培训教授、美国 PAA、国际 IUSSP 会员及 IUSSP 社会科学定量方法培训专家组成员等。曾在《中国社会科学》《社会学研究》, Applied Economics, The China Review,Chinese Sociological Review, Schizophrenia Research 等期刊发表论文近百篇，出版著作 6 部；主持国家社科基金项目 3 项、横向课题 12 项。

四、课程简介

课程内容、目标与特点：

a)   帮助大家快速了解经济学研究、特别是经济学实证研究的全过程；

b)   掌握开展经济学实证研究所需要具备的三大技能：软件应用、计量方法和数据获取；

c)   掌握论文写作、交流和投稿的基本技能

d)   通过论文复现与精讲的方式帮助大家进一步熟悉经济学实证研究过程、练习研究技能和熟悉论文发表过程

五、课程内容

第 1 讲从多元回归走向因果推断 (3 小时)

•    作为因果推断的基础——多元回归

•    基本假定与计量模型的脉络及发展

•    计量建模原则与分析策略

•    回归模型与因果解释

•    尤尔-辛普森悖论

•    Rubin因果模型 (Rubin Causal Model, RCM)

•    决策理论因果模型 (decision-theoretic causality)

•    因果图 (Causal Diagram: DAGs)

•    Stata实例与操作

建议阅读：

Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2008). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton university press.

Levitt, S. D. (2004). Understanding why crime fell in the 1990s: Four factors that explain the decline and six that do not. Journal of Economic perspectives, 18(1), 163-190.

Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd). New York: Cambridge University Press.

Pearl, J., & Mackenzie, D. (2018). The Book of Why: the New Science of Cause and Effect. CITIC press.

Morgan, S. L., & Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. New York, NY. Cambridge University Press.

Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference in Statistics, Social, and Biomedical sciences. Cambridge University Press.

第 2 讲 固定效应模型& 随机效果模型 (3小时)

•    追踪数据 

•    不可观测的异质性

•    固定效应模型 

•    随机效应模型 

•    固定效应模型 Vs 随机效应模型  

•    追踪数据非线性模型

•    经典论文与案例  

•    Stata实例与操作

建议阅读：

Acemoglu, D., Johnson, S., Robinson, J. A., & Yared, P. (2008). Income and democracy. American Economic Review, 98(3), 808-42.

Enikolopov, R., Petrova, M., & Zhuravskaya, E. (2011). Media and political persuasion: Evidence from Russia. American Economic Review, 101(7), 3253-85.

Anderson, S. (2018). Legal origins and female HIV. American Economic Review, 108(6), 1407-39.

第 3 讲工具变量回归 (IV) (3小时)

•    内生性问题与解决路径

•    工具变量选择的方法及分类

•    同质效应模型&异质效应模型

•    作为因果推断的工具变量法

•    工具变量系列检验

•    工具变量回归估计 (2SLS+LIML+GMM)

•    经典论文与案例

•    Stata实例与操作

建议阅读：

Qian, N. (2008). Missing women and the price of tea in China: The effect of sex-specific earnings on sex imbalance. The Quarterly Journal of Economics, 123(3), 1251-1285.

Waldman, M., Nicholson, S., & Adilov, N. (2006). Does Television Cause Autism? (No. w12632). National Bureau of Economic Research. Working Paper. https://www.nber.org/papers/w12632.pdf

Hoxby, C. M. (2000). Does competition among public schools benefit students and taxpayers?. American Economic Review, 90(5), 1209-1238.

第4讲 双重差分估计（共2课时）

•    随机试验、准实验及自然实验

•    双重差分估计（DID）

•    违背平行趋势假定的应对

•    双重差分估计的应用与挑战

•    三重差分估计、非线性双重变化模型（CIC）及HCW等

•    经典论文与案例

•    Stata实例与操作：双重差分估计、三重差分估计、非线性双重变化模型

建议阅读：

Card, D., Krueger, A. B. (1994). Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry. American Economic Review, 84 (4):772-792.

Meyer, B. D., Viscusi, W. K., & Durbin, D. L. (1995). Workers' compensation and injury duration: evidence from a natural experiment. American Economic Review, 85(3): 322-340.

Acemoglu, D., & Angrist, J. D. (2001). Consequences of employment protection? The case of the Americans with Disabilities Act. Journal of Political Economy, 109(5), 915-957.

Chetty, Raj, Adam Looney, and Kory Kroft. (2009). Salience and Taxation: Theory and Evidence. American Economic Review, 99 (4): 1145-77.

Lucas, A. M., & Mbiti, I. M. (2012). Access, sorting, and achievement: The short-run effects of free primary education in Kenya. American Economic Journal: Applied Economics, 4(4), 226-53.

第5讲 断点回归（共3课时）

•    基本原理 

•    精确断点回归

•    模糊断点回归

•    经典论文与案例  

•    断点回归评述 

•    Stata实例与操作 

建议阅读：

Almond, D., Chen, Y., Greenstone, M., & Li, H. (2009). Winter heating or clean air? Unintended impacts of China's Huai river policy. American Economic Review, 99(2), 184-90.

Duflo, E., Dupas, P., & Kremer, M. (2011). Peer effects, teacher incentives, and the impact of tracking: Evidence from a randomized evaluation in Kenya. American Economic Review, 101(5), 1739-74.

第6讲 倾向得分匹配（共3课时）

•    基本原理 

•    常用倾向得分匹配方法

•    匹配方法讨论 

•    经典论文与案例  

•    Stata实例与操作

建议阅读：

Rubin, D. B., & Waterman, R. P. (2006). Estimating the causal effects of marketing interventions using propensity score methodology. Statistical Science, 21(2): 206-222.

Rubin, D. B.(1997) Estimated causal effects from large datasets using propensity scores. Annals of Internal Medicine. 127, 8(II):757–763.

六、学时证明

参加课程结束，出具学时证明。

七、费用标准

培训费为3580元/人，支持微信绑定公务卡在线支付或银行对公转账，提供正式增值税报销发票。