以下文章来源于管理世界杂志 ，作者李文钊、徐文
基于因果推理的政策评估：一个实验与准实验设计的统一框架
文章来源
作者：
李文钊（中国人民大学公共管理学院）
徐文（中国人民大学公共管理学院）
文章刊发：《管理世界》2022年第12期
文章主要内容
摘要：因果推理的可信革命正在对计量经济学、统计学、生物学等学科产生深远的影响，回归实验主义传统成为殊途同归之路。政策评估既是检验因果推理的重要场景，又可以通过引入因果推理提升其科学性。本研究试图发展基于因果推理的政策评估科学，重点讨论因果推理的理论基础，即潜在结果模型、内部效度和外部效度理论、选择性偏差模型以及因果图等4种理论，并阐明不同因果推理理论的内在逻辑和一致性。同时，本文还将基于潜在结果模型，提出一个实验和准实验设计的统一框架，并结合政策评估案例进行阐述，他们为政策评估的科学性奠定了基础。对于随机实验设计，重点讨论实验室实验、调查实验和实地实验。对于准实验设计，重点讨论匹配法、双重差分、合成控制、工具变量和断点回归。
关键词：因果推理 潜在结果模型 政策评估 随机实验设计 准实验设计
一、本文研究背景与意义
因果推理的可信革命实现了从强调“规律性”的因果关系到利用反事实框架来探讨因果关系的转变，正在对计量经济学、统计学、生物学等学科产生深远的影响。不同学者从不同研究传统和路径出发，形成了多样性的因果理论，回归实验主义传统成为殊途同归之路。政策评估既是检验因果推理的重要场景，又可以通过引入因果推理提升其科学性。传统的政策评估过于关注政策过程中投入与产出之间的关系，且使用的方法难以进行因果推理。可见，建立某项公共政策（原因、干预）与某种影响（效果、结果）之间可信的因果关系对于发展政策评估科学具有重要意义。
中国学者对于因果推理的关注，主要着重将相关的研究设计引进并应用于经济学、政治学、公共管理学等领域，促使实验方法成为研究的新增长点，但较少关注因果推理理论的发展。已有研究还没有很好地回答两个问题：（1）为什么实验方法是一种好的因果推理方法？（2）不同研究设计之间具有何种内在联系性？这使得现有对因果推理方法论的讨论中，大部分学者仍然有一种倾向就是将“随机实验设计”与“准实验设计”分开讨论，或者以“随机实验设计”来否定“准实验设计”，对于两者之间的差异性关注多于共性关注，这既不利于理论发展，也不利于实践应用。
二、主要内容
为走向政策科学，政策评估需要实现因果推理转向。要发展基于因果推理的政策评估科学，其核心需要处理因果推理中密切联系的两个关键问题，即因果关系的定义和因果推理的方法。为此，本研究试图发展基于因果推理的政策评估科学，重点讨论因果推理的理论基础，并基于潜在结果模型，提出一个实验和准实验设计的统一框架，以理解随机实验和准实验设计进行因果推理的原理。干预效果是所有因果推理理论讨论的核心问题。不同学者从不同研究传统和路径出发，对于干预效果形成了不同的定义、假设、解决路径和方法，这些也构成了多样性的因果理论。现有潜在结果模型、内部效度和外部效度理论、选择性偏差模型以及因果图等4种理论，它们分别以实验设计、模型、图像化的3种不同方式，探究干预的因果效应。
坎贝尔的效度理论从实验角度来思考改革和讨论因果关系，并提出了一些随机实验和准实验设计的思路。鲁宾的潜在结果模型遵循统计学路径，构建了随机实验和准实验设计的统一框架，试图通过研究设计将观察研究转变为趋近于随机实验的研究，将控制组样本的结果作为实验组样本没有接受干预时的“潜在结果”，通过对比两组样本结果的差异得到干预效应的无偏估计。赫克曼代表了模型论者的“堂吉诃德”，倡导通过科学模型进行因果推理，并对实验主义的传统进行了批判，认为即便随机实验也不可能真正消除偏差。珀尔的“因果图”则以图像化的方式直观呈现不同变量间的关联，以回答关于干预和反事实的问题。
社会科学研究中，政府项目、政策、改革等本质上是对社会的一种干预，更适合从实验角度来探究其干预效果的估计，因此，潜在结果模型作为随机实验与准实验设计的统一框架，为有效评估政策效果提供了理论基础。借鉴研究内部比较，将随机实验与准实验研究结合起来，试图观察不同研究设计的效度。对于随机实验，重点讨论实验室实验、调查实验和实地实验。对于准实验设计，重点讨论匹配法、双重差分、合成控制、工具变量和断点回归。
三、主要结论与政策建议
本文尝试基于潜在结果模型提出一个实验和准实验设计的统一框架，以理解随机实验和准实验设计进行因果推理的原理。潜在结果模型的核心假设是“没有操纵就没有因果”，它由行动、单位、分配机制、潜在结果等概念组成。潜在结果进行因果推理的过程中，主要通过两个假设来消除选择性偏误：稳定单位干预价值假设和可忽视的干预分配假设。
具体而言，潜在结果模型框架下，随机实验设计中的实验室实验、调查实验以及实地实验都是通过对干预分配的随机化以及控制其他影响因素，来建立实验组与控制组之间的有效对比。而准实验设计则通过不同的方式，来寻找可对比的实验组与控制组。其中，匹配法将实验组与控制组在相关特征变量上进行配对来实现有效对比；双重差分法则将控制组结果在干预实施前后的变化作为实验组在没有接受干预时结果变化的一种“潜在结果”；合成控制法通过加权平均或线性组合构造出一个合成的控制组，形成实验组在没有接受干预时的“潜在结果”；工具变量法则是强调寻找干预过程中的遵从者群体所组成的随机实验，来估计局部的平均因果效应；断点回归法则将临界值附近的实验组与控制组看成是一组随机实验，来寻找干预的因果效应。
四、边际贡献与未来拓展
本文的边际贡献体现在以下两个方面：第一，本文丰富了因果推理理论的研究。现有研究多关注随机实验与准实验设计之间的差异性。本研究基于潜在结果模型，探索了随机实验与准实验设计在因果推理中的共性。第二，本文丰富了政策评估的研究。传统的政策评估难以估计政策干预的因果效应。本研究试图将因果推理与政策评估联系起来，构建因果推理的政策评估体系，以推动政策评估理论的研究。就未来可能的拓展方向而言，首先，可以试图基于其他因果推理的基础理论，来理解随机实验和准实验设计，进一步推动因果推理理论的研究。其次，可以关注中国近年来的重大政府改革与实践，将研究内部比较应用到不同领域的政策评估中，以推动政策科学。
五、写作、投稿、修改的过程和心得体会
作者团队长期从事政策评估领域的教学与科研工作，并重点关注潜在结果模型、赫克曼二阶段模型、DID模型等因果推理理论与评估方法的相关研究。本文选题是源于第一作者对于过去研究和思考的一个集成，回应拉斯韦尔之问，引入因果推理，将潜在结果模型作为实验和准实验设计的统一框架，以提升政策评估的科学性。感谢《管理世界》编辑部的帮助，给予我们宝贵的修改机会和认真细致的建议。感谢匿名评审专家在结构安排、内容布局、理论阐述以及文字表述等方面给予的诸多建设性意见。本文也在中国人民大学公共管理学院研究生学术沙龙、“首届公共政策评估论坛”学术会议上报告，感谢汇报时各位专家学者提供的意见和建议。在充满思想碰撞、严谨、全面的建议的指引下，经过多轮修改，文章的质量得到了大幅提升。在中国开启全面建设社会主义现代化国家新征程时期，我们将继续关注政策评估问题，立足中国情景下各领域的政策转变和政府改革，讲好政策评估的中国故事，以推动政策科学。
文章刊发：
李文钊、徐文：《基于因果推理的政策评估：一个实验与准实验设计的统一框架》，《管理世界》，2022年第12期，第104~121页。
转自：“三农学术”微信公众号
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