基于观测数据的因果效应估计:面向农业与应用经济学家的指南
计量经济学
2025-08-05 v1 统计方法学
摘要
农业与应用经济学中的大多数研究问题本质上属于因果问题,即一个或多个变量(例如政策、价格、天气)如何影响一个或多个其他变量(例如收入、作物产量、污染)。其中只有部分问题可以通过实验方法加以研究。因此,农业与应用经济学中的大多数实证研究依赖于观测数据。然而,使用观测数据估计因果效应需要恰当的研究设计,并对所有识别假设进行透明的讨论,同时提供经验证据以评估这些假设成立的可能性。本文概述了农业与应用经济学中常用的多种基于观测数据估计因果效应的方法,并为有意开展此类估计的农业与应用经济学家提供了建议与指南,例如如何在发表的成果中评估与讨论所采用的识别策略。
引用
@article{arxiv.2508.02310,
title = {Estimating Causal Effects with Observational Data: Guidelines for Agricultural and Applied Economists},
author = {Arne Henningsen and Guy Low and David Wuepper and Tobias Dalhaus and Hugo Storm and Dagim Belay and Stefan Hirsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02310},
year = {2025}
}
备注
This is a revised and extended version of: Henningsen, A., G. Low, D. Wuepper, T. Dalhaus, H. Storm, D. Belay, and S. Hirsch (2024): Estimating Causal Effects with Observational Data: Guidelines for Agricultural and Applied Economists. IFRO Working Paper 2024/03, Department of Food and Resource Economics, University of Copenhagen, https://econpapers.repec.org/RePEc:foi:wpaper:2024_03