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编辑:计量经济圈; 作者:Elizabeth A. Stuart; 原文:参见文末

所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到因果推断研究小组交流访问.

告计量经济圈圈友们书：计量经济圈受到很多非圈子里的bad apples的恶意攻击，比如我们在文后写着“帮助点一下小广告”，然后立马有几个bad apples就花很多精力投诉。又比如，在有些文章里面有某些图片是从其他外文文献里分享出来的，当我们把“文字完全属于我们”的文章标注了“原创”后，也会有几个bad apples去投诉（其他公众号类似情形并没有受到此等待遇）。又比如，有几个bad apples就我们之前解读外文文献的事情去进行投诉，说我们没有得到出版该文章的出版社授权或者作者的授权来解读这些文章（很多公众号依靠外文文献的翻译或解读为生，可并没有受到此等待遇）。我们就在想这些bad apples是怎样的一种心态，还四处去散布谣言“计量经济圈的存在很糟糕”，我们就在想难道经济学术标准是以这些bad apples为标准。后来，我们经过一段时间思考后，得到的结论是，经济学术标准当然不是以这些bad apples为标准。而且，不管这些bad apples怎么去攻击我们计量经济圈，他们也阻挡不了我们继续把计量经济学知识引荐给海内外的圈友们。维系计量经济圈绝非容易之事，很感恩在我们面对艰难困苦的时刻，有众多圈友(群友)积极地支持圈子。

今天，我们“因果推断研究小组”将为计量经济圈的圈友引荐一篇详细介绍因果推断中的匹配方法的文献。这年头，各位圈友在学术研究中都在不断反复推敲“内生性”，因为这关系着我们是否能够识别出变量间的因果关系。事实上，我们知道很多研究对经济理论没有什么实质上的贡献，但是我们依然需要尽力去探寻变量间的真实关系。当前的因果推断方法正在如火如荼地发展中，我们能够用更为有效的计量方法去理解这种causal effect，这为我们的实证研究提供了很多新机会。

今天引荐的这篇文章需要一些时间去阅读并思考，因为涉及到的内容比较广，但对我们理解整个匹配方法有很多的帮助。有这么多匹配方法，比如NNM, CEM, PSM, GPSM，我们需要知道他们各自的优缺点以及使用场景，然后再考虑一下将来的发展方向。就像我们之前看到的，二期DID，多期DID，二期DDD，多期DDD，截面DID等，这些方法的出现都是着眼于解决实际问题，但他们背后的哲学基础都是统一的。那就是他们都是在“counterfactual框架下”探寻因果关系，这是社会科学中observational数据的普遍因果识别工具。

以下这篇文章值得反复读：

摘要: When estimating causal effects using observational data, it is desirable to replicate a randomized experiment as closely as possible by obtaining treated and control groups with similar covariate distributions. This goal can often be achieved by choosing well-matched samples of the original treated and control groups, thereby reducing bias due to the covariates. Since the 1970s, work on matching methods has examined how to best choose treated and control subjects for comparison. Matching methods are gaining popularity in fields such as economics, epidemiology, medicine and political science. However, until now the literature and related advice has been scattered across disciplines. Researchers who are interested in using matching methods—or developing methods related to matching—do not have a single place to turn to learn about past and current research. This paper provides a structure for thinking about matching methods and guidance on their use, coalescing the existing research (both old and new) and providing a summary of where the literature on matching methods is now and where it should be headed.

文献：Matching Methods for Causal Inference:A Review and a Look Forward （Published on "Statistical Science"）阅读原文可以下载该文。

可以到计量经济圈因果推断研究小组进一步访问交流各种因果推断学术问题。这年头，我们不能强调一个人的英雄主义，需要多多汲取他人的经验教训来让自己少走弯路。要想成为因果推断研究小组的研究员，我们希望你能够有一些因果推断的逻辑，这样才能够提高我们整个小组在计量经济圈的威望。

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