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现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。
美国贝勒大学经济学教师斯科特·坎宁安（Scott Cunningham）为大学生讲授因果推断与研究设计课程已经有十三年之久，他结合自己的教学经验与成果，写出了一本Causal Inference: The Mixtape（Yale University Press），这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。坎宁安通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。
英文版一经出版好评如潮
这本书既适合想要进入因果推断领域的初学者，内容友好，学习成本不高；又适合已经会了一点因果推断，会跑Stata或R程序，但是对方法的本质不太理解，想要加深、修正和规范对方法和本质的理解的读者；又适合想要快速了解因果推断各类方法的新进展的读者。坎宁安教授在社交媒体上又非常活跃，积极为年轻人答疑解惑。于是，这本名叫Causal Inference:The Mixtape(Yale University Press） 的书毫无悬念地受到了广大学生和研究工作者的狂热追捧，在亚马逊上好评如潮。
亚马逊五星好评
对社会科学中确定因果关系的方法作了通俗易懂的介绍
"自古以来，因果关系与相关关系一直是经济和其他方面争论的基础，《因果推断》使用了现实世界的例子，我发现这些例子确实发人深省。很少有一本书能令读者扩大他们的视野；这本书对我来说就是这样。"
——马文-杨（Young MC）
最好的应用微观计量学教材，举双手赞成!
我想先说一下，我拥有最近出版的所有三本 “知名”的因果推断的书，这是迄今为止我最喜欢的一本。这本书如此出色的原因是，它在可读性和数学严谨性之间提供了一个很好的平衡，非常适合应用经济学和其他定量社会科学项目的硕士生，这些项目优先考虑经验而不是理论和深入的数学推导。你真的只需要有概率论、简单微积分的基础。总的来说，这本书将成为政策实践和经济分析领域从业人员的最佳案头参考书。
一本可读性极强的方法书!
我一直在为从事政策分析的学生开设的课程中使用这本书中的一些片段，它总是很有帮助。坎宁安以直观的方式解释问题，没有跳过任何步骤 ——这本书是真正为读者而写的！我认为这反映了作者对读者需求的深刻理解。我认为这反映了作者的信心，即来自不同学科和背景的人都可以通过了解模型的逻辑而对因果推断的方法有充分的了解和掌握。虽然技术材料根据需要也在其中，但这本书的关键在于，一个人可以学习何时何地使用不同的建模技术，并可以通过书中的材料同时使用Stata和R软件进行练习。坎宁安对他所引用的研究（有时是真正的数据挖掘）的热情是有感染力的，我相信当我下学期把这本书推荐给学生时，我的学生们会喜欢这本书。
不仅受到普通教师学生和研究人员的欢迎，这本书也惊动了学界大咖们。
图灵奖得主、因果人工智能奠基者朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）盛赞：“这本书把因果图模型的清晰性、洞察力和相关有力工具纳入计量经济学，这会让经济学教师们大为震惊。”
2021年诺贝尔经济学奖得主吉多·因本斯（Guido Imbens）教授说：“坎宁安对因果推断进行了通俗易懂、充满洞见和机智的介绍，并为从业者提供了编程示例，非常引人入胜”。
密歇根大学教授和《纽约时报》撰稿人贾斯汀·沃尔弗斯（Justin Wolfers）说：“坎宁安的这本书是为学生和从业者所写的少有的出色的统计学著作。它用引人入胜的语言和生动形象的例子，为广大读者介绍了因果推断的各种工具。”
就连很少夸人的合成控制法创始人阿尔贝托·阿巴迪（Alberto Abadie）也说：“这是一本深入浅出的作品，对因果推断进行了出色介绍。”
这本书到底有啥魔力？
坎宁安的《因果推断》英文版不仅流行于美国，远在中国的许多高校青年教师与学生，也都知道有这么一本书，非常盼望该书出版中文版。那么万众期待的斯科特·坎宁安的《因果推断》到底好在哪里呢？
首先，这本书的涵盖范围和技术更新程度超越目前流行的因果推断著作。这本书不仅包含了前沿的各类因果识别方法以及这些方法的新进展，还包含了合成控制法和因果图模型。作者从基础的概率与回归分析讲起，引出因果革命中最基础的两个分析工具——有向无环图和潜在结果因果模型。接下来分别介绍了目前主流的因果识别方法，分别是：匹配与分层方法，断点回归，工具变量，面板数据与双重差分法，合成控制法。以双重差分法（DID）为例，最近两年出现了一大批基于异质性处理效应的DID 估计，这些方法也被经济学顶级期刊（AER，QJE等）上的文章所采用，这本书对双重差分法的最新进展给出了介绍，而其他同类书籍中是没有的。这本书还包括了大部分书籍所没有的合成控制法和因果图模型，这两种方法目前看来对于经济学研究是非常重要的，其中合成控制法被称为是过去15年因果推断中最重要的创新。
其次，这本书融汇了编程实例、数据和详细的解释，分别使用Stata和R程序演示实证练习，手把手教给读者，真正想读者之所想。使用两套程序完成相同的任务，一方面照顾了经济学以及社会学、政治学等其他不同专业的读者的需求偏好，另一方面对已经了解了R并且想要学习Stata，或者已经了解了Stata想要学习R的读者会很有帮助！
最后，实用性强，能让初学者快速入门和上手开始研究。书中的实例有些是因果推断领域的经典论文，有些则是作者自己的研究所得。这些实例具体而微地向读者展示了一项研究成果是如何开展的，如何获取数据、编写代码，如何利用理论和场景知识，在自己的项目中实现合理的设计。一个对因果推断和编程一无所知的人，也可以从这本书开始，逐步达到胜任因果推断的境地！
从诗人变成计量实证高手：
励志学术奋斗史
坎宁安为什么会写出一本如此出色的因果推断工具书造福广大读者呢？这件事可是说来话长。
十几年前，在田纳西大学主修英文的斯科特·坎宁安怀着成为职业诗人的雄心壮志毕了业。然而，残酷的现实很快让斯科特打消了成为诗人的念头，毕业后他结了婚，很快有了孩子，为了谋生，他不得不接受一份市场调研员的工作来养家糊口。这份市场调研员的工作逐渐让他对数据分析产生了兴趣，他转向了经济学研究，开始把计量经济学作为他的主要研究领域。尽管计量经济学很难学，但架不住对诸如教育回报、犯罪、不平等等社会经济问题的强烈兴趣，他毅然决然地投身到这一领域，历尽千辛万苦，修读了佐治亚大学所有的计量经济学课程，通过了博士资格考试。在博士论文写作阶段，他接触到了因果推断方法，发现了研究的新天地，从此沉醉于因果推断方法的研究和应用。
坎宁安博士毕业后到美国得克萨斯州贝勒大学教书，讲授计量经济学，他发现计量经济学是不可或缺的，但是因果关系这个重要的领域被遗漏了，于是他开设了一门关于因果关系的课程，并于2010年首次向贝勒大学的硕士生进行讲授。在讲课时，他发现，因果推断领域常用的权威经典著作，要么是没有包含有向无环图（DAG）模型、断点回归、面板数据和合成控制等重要内容；要么是对某些非常有用的方法着墨太少；更要命的是，现有的书都没有提供任何实用的编程指导，而坎宁安认为，我们在这些领域的知识，恰恰是通过复制论文和写研究代码获得的。苦于找不到特别合适的教材，他结合自己十年的教学成果，努力编写出了一本融汇编程示例、数据和详细解释，并且富有可读性的介绍性书籍。他相信，学生们真正需要的是一本指南，使他们能从一无所知逐步达到胜任因果推断的境地！
斯科特·坎宁安《因果推断》中文版终于来啦
经过两年多的精心翻译和编校，《因果推断》终于可以和中国的读者见面啦！全书图文并茂，语言风趣简练，引人入胜。对于读者反映的英文版有许多错误的问题，这本书的译者李井奎老师也和编辑老师一起一一做了修正。
世界计量经济学会会士、中国科学院大学洪永淼教授欣然为本书推荐：“这本书将理论与实际经典案例相结合，实用性和可读性俱佳，是一本有助于读者深入了解因果推断方法的优秀计量经济学著作。”
中国人民大学江艇老师说：“作者戏称此书为‘音乐合辑’，但实际上它远远超越了简单的大杂烩，兼具通俗、准确、前沿、实用的优点，注定要成为因果推断经验研究工作者的案头必备，不是偶尔查阅，而是要从头到尾通读的那种。此书特别适合三类读者：想要一窥因果推断分析范式之堂奥的，对工具之运用想要知其所以然的，以及想要快速了解该领域之最新进展的。”
一位厦门大学的年轻老师昨天买到书后对编辑说，目前流行的大部分书，估计都是高校老师在看，学生们很难看得懂，但是坎宁安这本，学生们真的能看懂、能学会用！一位山东大学的年轻老师说，他必须买10本给他的硕士研究生们，让他们人手一本！
因果推断让回答“为什么”这个科学盲点成为了历史。因果推断目前在社会科学、人工智能、医疗、生物技术等多个领域都有广泛的应用前景。因果推断也是经济学、社会学、教育学、政治学、新闻学、统计学等各个社会科学领域的教师和学生争相学习的先进方法，毕竟谁不想在自己的论文中用上这么好用的方法，让自己的论文写作水平再上新台阶呢？坎宁安的这本书，不但适合于经济学的教师和学生，同样也适合于其他社会科学领域的读者学习，喜欢的读者就赶快下单吧！
文末福利
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