学界与业界的因果推断有何不同点和相似处? 能从彼此使用中学习到什么?

主要观点总结

本文讨论了学术界与产业界在因果推断方面的不同点和相似处，并探讨了两者之间的融合趋势。学术界追求深入理解现象背后的机制，推动理论发展，并建立具有普遍意义的知识体系，而产业界则侧重于解决实际业务问题，优化关键绩效指标，并支持高效、可扩展的决策。两者都使用因果推断来评估政策或干预措施的效果，但方法和目标导向有所不同。学术界更强调理论和方法论的严谨性，而产业界则注重实用性和快速实施。尽管存在差异，但因果机器学习的兴起代表了两者之间的交汇点，促进了思想交流与合作。此外，文章还介绍了潜在结果模型和结构因果模型等因果推断的基本框架和原则，并提供了关于因果推断的书籍推荐和社群信息。

关键观点总结

关键观点1: 学术界与产业界在因果推断上的目标导向差异

学术界追求深入理解现象背后的机制，推动理论发展，而产业界则侧重于解决实际业务问题，优化关键绩效指标。

关键观点2: 学术界与产业界在因果推断方法上的选择偏好

学术界偏好随机对照试验和复杂的准实验设计，而产业界大量依赖内部构建的大规模A/B测试平台，并注重方法的计算效率和可扩展性。

关键观点3: 学术界与产业界在因果推断实践中的融合趋势

尽管存在差异，但因果机器学习的兴起代表了两者之间的交汇点，促进了思想交流与合作。

关键观点4: 因果推断的基本框架和原则

文章介绍了潜在结果模型和结构因果模型等因果推断的基本框架和原则，为理解因果关系提供了理论基础。

关键观点5: 书籍推荐和社群信息

提供了关于因果推断的书籍推荐和社群信息，鼓励学者到社群交流探讨，相互成就。

文章预览

凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件： econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论 丛的code程序 , 宏微观 数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 今天，讨论一个问题：学界与业界的因果推断有何不同点和相似处? 能从彼此学习到什么? 这也是计量社群中各位群友讨论得比较多的议题，非常有意思，毕竟现在经管博士毕业了未必要待在学界，在业界完全能够大有作为。 首先，我们看看学术界的因果推断到底是什么？有什么特点呢？ 首先聚焦到因果推断在学术研究领域中的实践。学术界对因果推断的追求不仅在于量化效应，更在于深入理解现象背后的机制，推动理论发展，并建立具有普遍意义的知识体系（目标很伟大）。 1.学术界中因果研究的核心目标包括： 1️⃣揭示机制与理解“为何”: 学术研究的首要目标往往是深 ………………………………