推荐序一

对多数业界人士而言，经济学当是致用之学。于是，在社会经济领域，究竟如

何相应地进行事物间因果关系（笔者以为，与“物理”“数理”和“心理”相对，

这里或可概括为“事理”）的推断就成为实证研究的主旋律。2021年，诺贝尔经

济学奖颁发给大卫·卡德、乔舒亚·安格里斯特和吉多·因本司三位领域内的“尊

神”，因果推断研究再度引起世人瞩目。

追踪学科前沿理所应当，然而需要当心的是，这里或许存在着路径选择问题。

非常流行的一种做法，是用“数理”取代“事理”。例如，高级经济学的教科书中

没有什么文字，以数学工具的复杂度作为判断学科水平的标准，即把经济学当成数

学去提升，“事理科学”完全变成了“数理科学”，这一路径为不少睿智的年轻学

者所推崇。

说到睿智，一个无法回避的现实态势就是，人类已经遭遇到了机器的挑战。人

工智能（或许可称之为“数字人”）在知识领域取代“生物人”已经不是个别事

件。机器可以写新闻稿，我们每天从手机里读到的东西，不少并不是人写的。会

计、法律等学科前景也不乐观，据其业内人士估计，被机器替代的可能性非常之

大。经济定量分析同样遇到麻烦，据报道，机器撰写的实证论文已经通过了海外专

业刊物的盲审。一种相向而行的态势，颇为滑稽：人越来越趋于机器，与此方向相

反，机器越来越胜过人。

如何“应对”这种挑战（“迎接挑战”的说法实在不妥）？不同学科所面临的

风险不同，同一学科不同发展路径所面临的风险也不同。乐观地看，个人学术精力

布局战略调整的空间尚存；悲观地看，应该选择被替代可能性较小的专业发展路

径，尽可能延迟被替代的时间。于是需要思考，本专业的多数学生到底应该学些什

么？他们大致需要为将来的职场发展准备些什么？相应地，教师们究竟应该教些什

么？怎样才能为之做出本应有的贡献？

从学科发展大背景回到社会经济的因果推断这个主题，对象应该聚焦于“事

理”，方式应该是“相应地”。显然，多数学生，包括研究生和毕业后的学者或业

者，不应该仅仅在“数据”和“方法”之间空转，只会“套用”公式和模型，被机

II

因果推断初步——微观计量经济学导论

器替代的风险最大。既然是“应用”，就得把重心放在“应”字上。教师采取负责

任的职业态度，就需要践行“授之以渔”的师者文化传统。

所谓“渔”，在这里体现为应用的“方法论”。“套用”之所以逊于“应

用”，关键在于对“方法”的态度。前者把方法当成固化之物，当成没有灵魂的器

具，随意处置；而后者则对方法抱有敬畏之心，方法本身是活的，是带有生命意义

的，从而，方法需要“论”，即思想的交锋，且需要学者们代代相“论”，其中有

传承、有质疑、有争辩、有批判、有放弃、有悬置、有割舍、有添加……从而为方

法增添价值，从而使得方法的生命意义趋于“充满”。

从这个角度评价应用类的因果推断教材，其中应该具备更多的“应用方法论要

素”：方法产生的背景和格局、方法的设计理念和意义所在、方法构建所需要的基

础性概念及其关系、方法应用所依赖的假设和条件、方法成立的逻辑机理（如各概

念节点如何切实链接等）、方法应用的合适场域和范围、诸方法比较中的优点和缺

点（局限性）、方法之间如何互相借鉴优化，如此等等。

对这些“应用方法论要素”的讨论，必然要结合领域场景和相关知识进行，遵

循“问题导向”的路径，这也是“现场统计”的意蕴所在。这里需要当心的是，中

国的经济学学者实际上处于“双重学生”的地位。

其一，回顾经济学产生、发展的历史过程，自然科学是经济学的母学科和样板

学科，故而在应用过程中，在方法的学习过程中，需要探索如何用社会经济事例来

替代物理和生物事例。对自然科学领域因果推断方法应用的借鉴，需要把握其学术

精神的实质。笔者以为，自然科学的第一要务并不是追求精确，而是实事求是。遇

到实际状况与理论概念出现矛盾，一定是回头寻找理论概念的隐含问题，不能武断

地认定实践错了。然而无论中外，经济研究中罔顾现实的肆意成果实在太多，即哈

耶克所斥“知识的僭妄”。

其二，在中国大地上探讨社会经济领域的因果推断方法应用，还需要探讨，如

何用中国故事来替代海外的故事。需要向海外的先行者学习，看看他们如何开创或

改进因果推断方法，切实地（鉴于形式化的“虚证分析”过多，这个副词不可忽

略！）应用于他们所面临的现实社会问题。唯有重视“问题导向”，因果推断方法

的应用才能为各种决策（在宏观层面表现为政策）提供坚实的、可靠的、高质量的

量化依据和实证基础。

强调应用过程中的方法论探索，并不否认“一般方法论”的研究。毋宁说，应

用过程中的方法论探索，恰恰为“一般方法论”的研究提供了不可或缺的素材。例

如，法兰西斯·高尔顿在遗传和心理领域的统计实验，还有罗纳德·费歇尔基于农

III

推荐序一

作物统计实验的“收成变异之研究”，都为数理统计学的一般化理论和方法论体系

提供了坚实基础。北京大学耿直教授在因果推断方法论研究上成果颇丰，中国实践

能否为其提供有益的案例素材？

方法论发展是方法与其应用互相促进的、多轮次的完整过程，从特殊到一般，

从一般到特殊，构成了这个完整过程的两个方向相反的子过程。故而，在方法的应

用过程中，还需要进行某种逆过程—与方法构建中的抽象过程方向相反，即需要

将特殊场景因素再添加回来，需要让一般化的方法“脚踏实地”，让理论与实践真

正打通。因其一般性，方法自然放之四海皆可用，但不等于放之四海而皆准，不能

将“可用”与“皆准”混为一谈。准不准，就得看“用”得是否“相应”。

基于以上认知，笔者谨以早期读者的身份，认真地向诸位推荐中央财经大学姚

东旻教授的《因果推断初步—微观计量经济学导论》。先睹为快，不仅是得信息

于先，这是我愿意读到和一直希望读到的因果推断教材。同时以己度人地以为，这

是多数经济学专业的学生应该读到的教材，如果他们热心于应用因果推断方法进行

社会科学领域的定量研究。

从教材内容和作者自序可以看出，姚东旻教授对学科发展的路径选择具备较强

的自觉意识，该教材的“三个特点”充分体现了这种意识，笔者诚以为然。

无论什么教材，都需要重视核心概念和基本原理，姚东旻教授的重视特别表现

在：“尝试采用多种方法，力图阐明其背后的道理和对应的数据直觉。”在量化分

析的教材里，于三大心智工具（数字、文字和图形）中选择以文字为主，间以简单

计算和案例数据生成过程，只保留不可省略的数学公式，这种布局确实比较独特。

在当下“唯数理”的迷思和氛围中，这样处理是需要勇气的，当然更缺不了学术

智慧。

表面上看，这种路径似乎有些偏科普，而学术界往往有一种瞧不起科普的倾

向。笔者以为，即便科普，也需要“第一性思考”，需要思想的纵深穿透力。正所

谓“深入浅出”，不“深入”，哪里来的“浅出”。而且，不要误以为数学少了，

教和学就很容易，这将遇到另一种困难。纯理论和纯方法论研究需要抽象思维能

力，但在现实空间做研究却无法天马行空，而需要发现和应对“异质性问题”的能

力，需要方法与“领域知识”交叉的能力。“应用”并不是给出一两个实例，真要

达到“应”的程度，就没那么简单，面对的现实约束更多。即便方法使用也需要研

究，是谓“应用研究”。

当然，就教授因果推断的这种布局而言，姚东旻教授并非开创者，开此种风气

之先的应该是乔舒亚·安格里斯特和约恩·斯特芬·皮施克，他们著名的《基本无

害的计量经济学：实证者指南》风靡业内。如今十多年过去了，所剖析的几种因

果推断方法，无论是方法论思考还是应用实践，都有了长足进展，显然，这种学科

发展路径值得发扬光大。姚东旻教授的这部教材，可以看作此种路径的一种本土实

践。此道不孤，如姚东旻教授书中推荐的赵西亮博士和邱嘉平博士，都出版了包含

这种风格的计量经济学教材，值得关注和比照。

论及特点，更有甚者：姚东旻教授的这部教材还“彻底放弃了主流计量软

件”，“借助Excel运算表格，仅仅使用数据的四则运算”，力图让读者理解“代码

到底是在执行何种运算指令”，这样就“打开了从理论到应用的黑箱”，便于读者

“知晓理论和数据运算如何对应”。

笔者认为，这种“大逆不道”的处理值得认真看待。数年前笔者曾公然断言，

所谓数理模型，不管多么高深复杂，无非四则运算的衍生品。因而，把这个衍生过

程揭示清楚，对方法应用者而言，自是功德无量。仔细想来，姚东旻教授的这种

“造反”其实是一种非常老实的治学态度：不是居高临下地把学生挡在门外，而是

把自己的身段放低，从基础做起，同舟共济，渡人渡己。

为了充分体现教材内容的应用性，姚东旻教授刻意准备和积累了大量的实际案

例，特别是中国的案例，每一章都用案例导入，结束前也配备了经典案例的剖析，

此为这部教材的第三个特点。

选择合适的实际案例，可不是短时间突击和拷贝所能完成的，需要问题、理论

与方法之间的“匹配”（matching），一项耗时间的工作，一项熬心血的工作，急

功近利断然不成。乔舒亚·安格里斯特和约恩·斯特芬·皮施克在其《基本无害的

计量经济学：实证者指南》中曾说过，“如果应用计量经济学很容易，那么理论家

也会去做了”。图基先生在六十年前明确指出了数据分析的两条道路：一条是解决

实际问题的坎坷道路；一条是由“不实假定、武断推测和没有实际附着的抽象结果

构成的坦途。”

显然，姚东旻教授选择了走坎坷之路，从2014年（那个时间应该还是姚东旻博

士）教授这门课程开始，就留心探索“问题导向”的学科发展路径。七年光景，师

生深入交流，不拘于黑板和教室，“依据问题性质，策略性地选择和设计实证思

路”，学生在应对问题的尝试中得益，“做出了非常突出的成绩”。

笔者以为，师者的六字箴言中，第三个方面应该是“论惑”，而非“解惑”。

“解惑”的表述，容易误导，似乎老师传授的知识，学生无法理解，从而需要老师

来解。就现代教育过程而言，教师组织讨论是非常重要的一种方式，师生之间、学

生之间、问学之间相互作用。更主要的在于，知识并不是固定的，正是在“论惑”

中勃发了生命。以这个见解评价姚东旻教授的这种实践，自然是“授业”中比较好

的一种方式。

综合上述三个特点，在积累相关理论、方法论和实践素材的基础上，姚东旻教

授系统梳理，有述有综，探索创新，而今终成大作，值得敬佩和推荐。

然序言不只为点赞。借助于这部教材的粗读，感觉到因果推断的学术平台也还

大有待完善的空间。一部好教材笃定需要修订，经典教材出自于大量使用和多轮

修订。

姚东旻教授的教材第1章梳理阐述了因果推断的核心概念，为后面各章的方法

论讨论奠定了良好的“微观”基础。如果能够增添对本学科宏观格局的概述，让学

生和用户先有一个整体上的基本把握，可能对因果推断方法的学习更为有利。

教材本身或许应该成为本领域的学术信息系统，例如，给出更为丰富的参考书

系列目录，“核心”论文系列目录。或者，可能应该逐步配套形成相应的参考书系

列，例如，因果推断典型案例系列。

好教材应该具备某种程度“学说史”的作用。理论概念和方法都不是横空出世

的，总对应着某些问题，现成的概念和方法无以应对，只好加以改造，或者发明新

的概念和方法。如果我们将各种理论概念和方法的真实生发过程给出历史线索，辨

明机理，勾画出总体框架，无疑对方法的应用将大有裨益。

笔者愿意在此特别提及的是，十多年前，清华大学李子奈教授领衔组织“计量

经济学模型方法论”的探索，发表了系列论文，并于2011年结集出版。尽管这个领

域的方法发展得很快，但方法论的思考恐怕不会过时，至少从科学哲学角度看，李

子奈教授的论著具备重要的参考价值。

还应该在更大的学科背景中思考本教材的发展。经济学是一个庞大的学科群，

除了主流经济学派的著述外，还有各种非主流学派的著述，其中演化经济学派、行

为经济学派等核心逻辑尤其值得重视。至于复杂性科学则更需要关注，而且不只是

“圣塔菲学派”的著述，还有普利高津先生创立的“布鲁塞尔学派”，特别是法国

哲学家莫兰的人文底色的复杂学派（往往被我们所忽视），他们都对提升因果推断

的科学性具有重大指导意义。

自然，一部初版的教材不可能承载过多。我们应该让学生和用户知晓，无论就

学科整体，还是其某方面内容而言，方法改进和创新都非易事，不可期望过高。

“最优”难以企及，“次优”都难能可贵。过于精确和漂亮的数据结果需要警惕

其真伪，“真计量”往往陷于难以匹配的困苦之中，这就需要经济统计学的“增

加值”思维：我的思考，是否为已有相关思考添加了新的成分？确有一二，略加

“演进”（甚至未必非得是“进化”，多维思考格局中，“退化”也可能是一种贡

献），就当得起“创新”二字了。判断认知的新旧，需要学科格局的把握，格局大

于观点。或者说，学科格局是认知创新和探索的宏观基础。

以上这些文字，不揣冒昧，谨为姚东旻教授的探索创新之作《因果推断初步》

鼓与呼。

邱 东

江西财经大学统计学院讲席教授

 2022年1月18日