Tag: 因果推断

虽然知道自己写不好这个题目，但是还是想多少记录一下最近的一些思考。放在这里贻笑大方也无所谓，反正是自家的园子，来者只能客随主便。

这么多年其实做的东西一直没能跳出因果推断的这个小圈子。虽然知道自己的短板在哪里，也知道再不好好去突破那么天花板就挡在那里了。可能开始只是一个非常实用主义者的角度，不是特别关心哲学层面的限制。到后面做的越多，知道的越多，对这个领域的敬畏也就越深。到现在，虽然每天因为工作的原因，还是会跟不熟悉这个领域的人一遍遍灌输因果推断的基本想法和重要性，但是自己其实知道我可以脱口而出的那些套路背后有多少隐藏的假设。稍稍去深思一下那些假设，有的时候也知道很多东西其实并不是站得那么牢靠。

我其实在过去的很长一段时间都怀着对统计意义上因果推断最底层的怀疑：这真的是科学一直在追求的因果关系吗？从开始学习计量经济学的时候，这一层挥之不去的“不相信”就一直顽固地存在着。当然，一开始的时候是因为知道的太少，只是本能地去抗拒一个不能融入我直觉的思维方式。一晃过了十几年，我终于有勇气再去翻看当年写下的无知者无畏的文字，还是挺有意思的。当年没有得到太多的现实应用的锤炼，居然可以在一定抽象的层面来思考这个问题，还是一番挺有意思的大脑锻炼。现在经手了这么多现实的案例，回过头去再看，当年的感悟虽然有灵性，却没有根基。

前段时间给统计之都写了一篇概述因果推断业界应用的科普文，题目起的很大，写起来也让我诚惶诚恐。其实也有跟编辑们讨论过题目是不是太猖狂了，后面大家觉得还好，就这么留下了。不知道有多少人注意到，其实我在里面非常小心地写了一个“限定句”，“这里的 ‘因果’限定为统计意义上的因果效应”。这一句一定要在一开始就写，因为我只能在做出这个限定之后，才能流畅地在一个给定的框架之内写下去。读者们不一定能感觉到作者心里的微妙情绪，但我没法自己欺骗自己。最后一段，我试图跳出这个限定，提到了“个体处理效应”，然后心里仿佛又有一口大钟撞来撞去，不敢再胡扯下去，旋即收笔。一篇不过几千字的文章让我如此胆战心惊，可见背后的思考是让我如何地坐立不安。

那么到底是什么让我如此的忐忑呢？其实就是“因果”这两个字的定义。说到因果，最符合我直觉的就是古典物理或者化学意义上的因与果，比如牛顿力学，比如氢气在氧气中燃烧变成水。这些都是可以用优雅的数学公式直接而具体地刻画的，好似真理一般，让人没法质疑。更让人笃定的则是，这些都是可以被实验验证的。虽然后面知道，古典力学只是在一个局限的环境中才会被遵循的物理定律，化学元素之间的反应也是限定在某些条件之中的，但这仿佛并不影响我对于这种非常机械式的因果的信仰。但问题在哪里呢？数学公式的局限在于，它需要一套假设和公理体系。当这些假设不成立的时候，这个看似精密环环相扣的因果体系就会土崩瓦解。数学家不会去验证假设能不能成立，他们可以得到一个理想条件下的真理，而应用者却不得不面对假设可能不成立的境况。然而我有限的物理或者化学训练并不足以告诉我，当这些假设不成立的时候，我们又如何去构造和验证一套新的理论体系呢？

从确定性到不确定性，其实是我在本科四年学习里面获益最深的一个思考范围的突破。概率论其实是一个非常强的对于思维方式的影响。这种思维方式的影响不在于记住了多少参数分布，而是在于它潜移默化地引入了一个新的假设：因果关系可以不再是一对一的、确定的，而可以是不确定的。这个时候，我们便可以借用概率分布来描述这种不确定性。这一点我其实在很长的一段时间都没有领悟到，虽然我可以熟练地推导各种利用概率来描述的公式。我其实特别喜欢问自己和问别人一个问题，什么是方差？很多人脱口而出，离中心点的距离（平方和）。然而细细想下去，比如我不断地去抛一枚均匀的硬币，每次的结果要么是正要么是负，那中心点的那个永远无法实现的1/2到底是什么？方差又是在描述什么？（想到这里，觉得哈利波特里面那个“九又四分之三站台”更加神奇了。）（另，后面看到一些脑科学的研究，说不确定性其实是对于人们认知的一个极大挑战，因为我们的神经系统从物理层面其实是不那么兼容不确定性的。人类做决策的时候其实是很难吸收不确定性的。）

从确定性到不确定性，其实也是很大程度上改变了我对于因果关系的理解。在确定性的框架之内，因果关系是不需要统计的（因为没有不确定性，我们不需要借助概率的语言来描述这件事情）。当我们放松了确定性这个假设，引入概率之后，因果便不得不被重新定义。我不知道自己花了多久想明白这一点，可能至少五六年的功夫吧（所以我硕士毕业的时候脑子里面对这一点还是一头雾水，虽然我已经天天在积极地讨论计量经济学上的“识别”(identification)这个问题了），而且每次都是一点点局部的进展，经过了很久的磨砺才愈见清晰。很长的一段时间，我是完全把这两种对于因果的定义隔绝在两个平行世界的，绝对不允许两者同时出现在我的思维框架之内。

好了，我现在仿佛终于打通任督二脉，就可以闭关修炼然后期待境界突破了吗？其实并没有。我这几年读了很多相关书籍，统计学的可能多一点，毕竟先要确保自己理解数学工具是怎么来严格地描述这个问题的。应用方面的也不少，主要是想挑战自己把现实和理论连接起来的能力，也便于理解那些抽象出来的框架和假设。然而最让我痛苦的瓶颈则是哲学层面的思考。我试图去读科学哲学，一遍遍，却仿佛还没有找到那个灵感突发的契机（eureka moment）。我试图跟别人聊，去倾听大家的理解，然而这仿佛是一个迷雾森林，大家都在一个特定的范围之内默默地停下了。有人或许试图找到在迷雾中前进的线索，却也是半途折返。我是一个很好的观察者和倾听者，却不是一个合格的冒险家，我根本不知道从哪里开始探寻。

有人说，经济学是社会科学之中的物理学。我觉得从面临因果推断这个迷雾森林的角度，经济学和物理学或许面对的是一致的挑战。物理学有些许进展，而经济学在蓬勃发展了半个世纪之后，却陷入了更大的迷茫（我觉得19年诺奖经济学其实某种程度上映射了大家对于这个问题的无能为力）。当应用学科止步不前的时候，大家在等待的或许是哲学和理论上的突破了。当然，我觉得其实我自己都没有窥得现在境况的全貌，只是隐约觉得，我离那个看不见的玻璃墙越来越近了。

（这篇真是的随便写写，大家尽情吐槽，也欢迎砸更多的信息和思考。）

最近一时兴起，打算记录一下工作中的一个项目，遂写了一篇科普文。最开始的时候，想着不如写的搞笑一点，所以里面穿插了无数的段子和包袱，刻意卖弄文笔。结果发给一个朋友看，人家生生的没看懂我想说什么（心疼小白鼠10s）。受打击之后，停了一个月。

然后重新写，主要是此时相对简洁的英文版写完了（英文版主要是写给内部，所以注重事实和逻辑，不需要科普什么。但我承认，中文我是习惯性的废话...），所以打算参照逻辑清晰的英文版重新写一遍。大刀阔斧的删掉了无数不相关的段子（其实也不怎么好笑），然后居然还啰啰嗦嗦的写了7000多字。自己看了几遍之后，发现自己的东西自己没法改，所以求救于几位朋友们帮忙审稿。

最初吐槽我写的一塌糊涂的朋友，大概是看到了第一版的惨不忍睹，所以对修订版格外包容，来了一句，至少能看懂了...我默默的偃旗息鼓。其他的朋友就没这么客气了，噼里啪啦给了各种修改建议，到最后我都觉得，我到底为什么班门弄斧的写了这么一篇文章？不过讨论的过程也是交流，有些没想到的问题变得清晰了一些。

几点感触吧。

1. 不同的人看问题肯定是不同的（废话）。每个人都是另一个人眼中的井底之蛙。评价标准其实很简单——解释一个问题是不是费力。如果毫不费力的直达核心，那就是对于这一类问题看的都很通透，所以并不需要绕着弯子废话那么多。而像我这种半瓶子晃荡的，就产生了无数废话，效果也并不好——事情没有讲清楚，还造成了各种模糊和误解。这也是我一遍遍删改的过程中，坚持的一个基本原则：要把自己知道的讲清楚，自己不知道的索性不讲，或者明说不知道。含混其词其实并没有什么好处，反而贻笑大方。
2. 受众与定位。其实写什么文章都是这样，作者不应该期待每个人都能理解。这并不是白居易写诗的年代。写科普文也是如此——一开始的时候，我总是有点贪心，希望就算读者不怎么了解这个领域，也可以大致看懂一些东西。结果适得其反，一位朋友直截了当的说，你这样写，懂的人没必要看，不懂的人也看不懂。醍醐灌顶，然后我决定把跟主旨不相关的删掉——要么另写它文再做深入揭示，要么读者的定位就是有一定基础的。很多问题确实不是三言两语可以解释清楚的，强行放在那里只会喧兵夺主。
3. 学无止境。好在我还可以意识到自己是井底之蛙，那也就说明了还有一番广阔的天地。每当意识到这里的时候，其实就是指明了一些学习的方向。比如，计量经济学里面的structural model, instrumental variable等等，和统计里面的基于贝叶斯网络做因果分析有什么共同之处。propensity score模型怎么可以扩展（Rubin&Imbens 后面的章节我并没有读完...汗颜）。实践中我们习以为常的一些操作后面有没有理论依据（比如capping and bias, aggregation）等等。越到这里，越觉得自己的理论知识远远不够，很多事情就这么木然的按着所谓“直觉”做下去了，而其实做的时候并没有想这么多。回头想想，有些真的是无知者无畏的后怕吧。尤其是在被懂行的人问到语竭词穷的时候，那是一种从头到脚的尴尬。

感觉其实把自己做的事情写出来也是很重要的，这样才能意识到哪些地方其实自己并没有想得很清楚，反而可以激发求知欲。不说了，我准备这周末再把Rubin&Imbens拿出来读一下。除了技术细节以外，还要试图理解一个问题——他们当时为什么会这么想这么做，有没有什么其他的想法但并不可行。有的时候真理或许并不重要，重要的是思考的过程和那种醍醐灌顶的乐趣吧。

谨以此，警示一下一度飘飘然的自己。天外有天，脚踏实地。