2018年6月19日下午，第540期现代经济学系列讨论在经济学院710会议室顺利举行。本次讲座的主讲人是来自加洲大学圣地亚戈分校的徐轶青老师，报告的题目为“Casual Inference with Panel Data”。 本次讲座由复旦大学经济学院的陈钊教授主持，陆铭教授及部分博士和硕士研究生参与了此次讲座。
徐老师首先举了一个例子说明在双重差分法中，进行平行趋势检验对于因果关系识别的重要性。当平行趋势假设不满足时，用双重差分法就难以进行因果推断，因为双重差分法只能去除不随时间变化的不可观测的因素的影响，而无法剥离随时间变化的不可观测的因素的影响；双向固定效应同样无能为力。那么，对于这种随时间变化的不可观测的因素，我们就束手无策了吗？徐老师提出了几种解决方法。
为了引出解决方法，徐老师回顾了因果推断的根本问题——无法观察到反事实，并指出对于这个问题，有两种思想来解决：其一是，统计学的方法，即利用相似群体的信息来预测自身的反事实。其二是，科学的方法，即严格的模型假设，例如：单位根假定。所以这个科学的方法是否真正科学，取决于我们的理论假定是否合理。而面板数据的优势正在于综合了上述两种方法。具体而言，有匹配-双重差分法、合成控制法等。随后，徐老师梳理了双重差分法的文献进展，并详细介绍了隐因子模型、非参方法和半参方法。最后，徐老师总结：因果推断是关于反事实的预测。讲座过程中及讲座之后，与会师生与主讲人进行了热烈的讨论。
文/张卓韧 摄影/张卓韧
