《原因与结果的经济学》读后感100字

《原因与结果的经济学》是一本由[日] 中室牧子 / [日] 津川友介著作，后浪丨民主与建设出版社出版的平装图书，本书定价：38.00元，页数：168，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《原因与结果的经济学》读后感(一)：确认有无因果关系是经济学研究的核心

今天合上这本书的时候，已经是精读二刷了。作为计量经济学的一个入门，这本书很好地给出了回归分析以外其他经济学研究方法的具体阐释。贯穿全书的珠宝商做广告的例子十分生动形象，基本上看不懂的专业术语说明部分都可以用珠宝商广告的案例进行分析；配合的表格图解也是非常到位。现在很多刚入门的社会科学研究者都会将精力放在回归方程的建立上，而忽视了回归方程设立本身的意义是什么。这本书恰恰相反，将回归方程放在最后一章用极小的篇幅进行阐释，而将更多的精力放在了证据可信度更高的随机实验、自然实验和准实验上面。双重差分法与工具变量法、得分倾向匹配法等是计量经济学中非常用常见的研究方法，然而这些方法和回归方程的关系多数研究人员却知之甚少。使用这些方法可以使研究者更好的采用社会现有数据进行反事实假设的重现，这才是一个社会科学工作者真正应该追求的，有效针对真实世界从不同角度建模的重要方法论依据。建议每一个对经济学究竟怎样得出那些反直觉结论有兴趣的人都来读一读这本书。即使你没有任何数学基础，也能够清晰而准确地把握书中验证理论的方法。这本书刚发售的时候在豆瓣上有9分的好评，现在分数低了，我估计是许多专业人士读起来觉得不够深入，因此不推荐。但是作为一个研究程度尚浅的入门研究者来说，我个人非常推崇这本书：这本书的篇幅非常短小，内容却都是干货，集中精力的话两天内就可以重读三四遍，带来的收获是显著的（笑）。最后祝大家都能从这本书中收获自己研究的智慧~

《原因与结果的经济学》读后感(二)：如何活成一个明白人

我们的生活中充斥着五花八门的信息，特别是信息时代，获取消息的途径越来越多，也更加难以进行有效辨识其正确性和实用性，难免会带着“宁可信其有”的态度，但信息里包含的逻辑漏洞，我们总也不知道该怎么进行有力反驳和批判，便也就着这样的观点作为行动依据，从而付出了时间和金额的代价。

这正是本书要讲的内容，旨在让我们面对勃杂的信息时，掌握科学的因果推理方法，学会分析数据，同时要掌握且拥有解读数据分析结果的能力。因果推理也是我们每个人必备的素养。看书之前有几个重点名词需要了解一下。

因果关系：两个事件中，一方为原因，另一方为结果的状态被称为存在因果关系。

相关关系：两个事件相互关联，但不存在因果关系的状态被称为相关关系。

如何掌握因果推理？

最为简单就是：原因直接导致结果，因果关系。

判断因果关系的三个要点和一个证明，本书理论加实际，要点加举例进行通俗说明，

1、 是否“纯属巧合”？

例：海岛数量下降是因为全球变暖。因为结果而硬凑原因，当我们把时间线拉长，会发现海盗数量和温室效应没有直接关系。一个“伪相关”的巧合关系。

2、 是否存在“第三变量”？

例：因为身体好所以学习好。身体好和学习好之间是否存在直接的因果关系？如果轻信观点，我们可能就直接去锻炼身体，那么学习成绩就自然提高了吗？提高学习成绩肯定还有其他的隐藏变量。

3、 是否存在“逆向因果关系”？

例：警察多的地区犯罪就多。警察多导致犯罪多，如果条件成立，是否可以表示若要犯罪少，警察下岗就行了呢？这明显是伪命题。事实是，由于犯罪数量太多，该地区调配了更多的警力。

4、 证明因果关系需要“反事实”。

简单的说，如果那样….，就会这样….，以事实为理论进行反推。

生活中，对待一件事情，如果我们明确和理清了这两个关系之后，同时运用简单的因果推理原则，才不会导致错误的判断。在得到正确的信息后，我们日常生活中获得满意的成果概率也会更高，活成一个明白人。开卷有益。

《原因与结果的经济学》读后感(三)：冷漠，理性、高效与进化

我在想经济学的相关理念在生活方式中会占到多大份额才能让幸福感更高些，而此刻我正在用经济学的思考方式来解决这样的困惑，而且我也在这本书中找到了一些提示与建议。拿到这本书是日本国民教育通识课《原因与结果的经济学》。书很薄，把因果关系用很多实例和数据分析来透彻解释了一番，也把与之混淆的相关关系概念加以区分，用假设（反现实）和概率学的一些手段论证事件的因果性，可以说这是一本不能再理性的书了。

往往在理性过度的时候会让人产生冷漠的错觉，正如社会形态与我们不同的日本一样，人与人之间在道德礼貌的外向表达的背后总是有种冷漠的理性，这与受教育程度有关，这本书在邻国的普遍性也避免了社会形态中所不必要的误解与纠纷，在国人眼中的道理很多一厢情愿缺乏理性的因果分析，而过多强调个人感情和利益，所造成的现实人情世故变得繁杂以致成为国情民风。当站在科学的理性因果分析后，自会变成单项结果（认识第三变量、相关关系的干扰项和反向因果关系）。事情变得简单而且正确，于是也不需要所谓的成熟度来调节杂七杂八的错误选项。我宁愿单纯如初。

这样看起来当然会少了很多不必要的沟通，以至于冷漠，但却异常高效。这在办公室是理想的工作方式，在科研、政治、经济等领域也会选择出正确的决断来完善项目和政策，极大的提速社会效率，在大数据时代的今天，庞大和复杂会混乱了秩序，它在提供数据分析的同时也造成了不必要的相关联系，在很大一部分中是与当是事件无关的信息。所以在人类的辨识中，因果关系的正确处理是非常必要的普遍性的能力。我觉得这应该当是人类社会进步的一部分，并伴随的。

这本书极为高效的处理如何辨识生活中的因果关系，可以说十分有效和详尽。在此不赘述方法。

回到最开始我自己的疑问，我想因果关系的认知当然要融入生活中，但生活中并不是所有的事都框在因果中，也不会是经济学的范畴。有些无来由的快乐、悲伤、感念都夹杂在生活中，这些都被感性的自己吸收了，人与人之间其实要复杂得多，很多事情也在变化中起了变化。怎样才会让彼此都舒服，而不会有失错误的选择，这是一个大智慧。

对于我这样很没有经济头脑的人来说，这本书是提神醒脑的，不单单关于经济利益的一些决策，也在生活中让我意识了自己需要如何张弛有度。

《原因与结果的经济学》读后感(四)：主要内容摘录

判断因果关系的三个要点：

1. 是否”纯属巧合“

伪相关：两个变量的变化趋势只是碰巧相似的现象

2. 是否存在”第三变量“

判断是否存在同时影响原因和结果的“第三变量”（混杂因素）

3. 是否存在”逆向因果关系“

本以为是原因的事件其实是结果，本以为是结果的事件其实是原因

指对过去未曾发生的事实所做的假设，例如”如果当时没有….,那么…..“。

1. 随机对照实验：通过投硬币、随机数表、抽签等方式，将研究对象人群随机分为接受干预的组（干预组）和不接受干预的组（对照组），使两组成为可比较的组，用对照组的数据替换干预组的“如果没有收到干预”的反事实。

2. 自然实验：利用研究对象人群由于法律制度变更、自然灾害等“外生冲击”的影响而自然分成受影响组（干预组）和不受影响组（对照组）的现象，来验证因果关系。

3. 双重差分法：从受到干预的组（干预组）和未受干预的组（对照组）中获取干预前后的结果差异，以及干预后和对照组的结果差异。前提条件：1）干预组和对照组在干预前的结果具有相同的“趋势”。2）在施加干预期间，没有其它变化对干预组和对照组的结果产生影响。

4. 工具变量法：利用“只能通过影响原因而间接影响结果”的工具变量，使干预组和对照组形成可比较的状态。前提条件：1）工具变量会影响原因，但不会直接影响结果。2）不存在同时影响工具变量和结果的第四变量。

5. 断点回归设计：利用任意决定的断点值两侧自然成为干预组和对照组，推算因果效应的方法。前提条件：断点值周围没有发生影响结果的其它事件。

6. 匹配法：运用能够影响结果的协变量，从对照组中选出和干预组相似的样本进行匹配，并对两个组进行比较。成立条件：影响结果的所有协变量均可观测。（协变量：指除原因和结果外的其它所有变量；混杂因素：协变量中“同时影响原因和结果的变量”。即协变量中包括混杂因素也包括非混杂因素。）

内部效度：指两个变量之间的因果关系的确定程度，即对研究对象群体再次施加相同干预后，会出现相同结果的程度。

外部效度：对研究对象之外的群体施加相同干预后，会出现相同结果的程度。

《原因与结果的经济学》读后感(五)：看透本质，做明眼人

我们在生活中经常会遇到各种因果关系的事情，比如玩耍时间少的孩子学习好，比如爱加班的同事更敬业，上课不睡觉的学生成绩更好，经常使用XX化妆品/保健品的女士看起来更年轻等等，尤其是在媒体渠道越来越多样化的今天，纷飞而来的广告让人眼花缭乱，无法判断真实性，更是在不断地循环洗脑中让人慢慢信服，但是，我们遇到的这些事情，真的是因果关系吗？《原因与结果的经济学》一书中，提及到另一个重要的关系——相关关系，即两个事件相互关联，但不存在因果关系，而分清因果关系和相关关系对于我们的生活和工作都是十分重要的。本书介绍“因果推理”在美国是大学的课程学习之一，我们不难看出美国人实际上在逻辑和叙述中，即便不是商务和政治场合，也会有意识地在言谈中注意因果推理的应用，在亚洲的大部分国家，教育中的“因果推理”却是少之又少。

本书作者中室牧子，庆应义塾大学综合政策学部副教授，哥伦比亚大学公共管理硕士、教育经济学博士，研究领域为教育经济学，曾就职于日本银行、世界银行和东北大学，另著有经管畅销书《学力的经济学》。本书另一位作者津川有介，加州大学洛杉矶分校助理教授，哈佛大学公共卫生硕士、医疗政策学博士，研究领域为医疗政策学和医疗经济学，曾就职于圣路加国际医院、世界银行和哈佛大学。

随机分组一章让我印象非常深刻，其中案例以“接受体检的人会更长寿”为论点，阐述随机分组的重要性，这也再次说明“因果推理”学问的重要性，的确在我国的教育中，不管是因果推论还是逻辑训练都是极其缺乏的，其实只看“接受体检的人会不会更长寿”这个问题，我们经常会想当然地想到实验方式是把定期体检和不定期体检的人分别以相同的数量做下寿命对比就好了，然而本书中明确指出这种方法的问题点——选择性偏差，英语俗语：简直是在拿苹果和橘子比，即拿两种原本就截然不同、没有比较意义的事物做比较的行为。而我们要避免人为地干预分组，要让苹果和苹果对比，橘子和橘子对比，其中最可靠的方法就是用抽签的方式随机决定是否接受体检，让等量的重视健康和不重视健康的人混合在一起后随机分成体检和不体检组，避免个人按照自身的意志做出选择，这样分出的组就是课比较的苹果与苹果，而该实验最终证明两组的死亡率差异在统计学上不具有显著性。

因果关系隐藏在杂乱无章的数据和若有似无的线索之中，发掘因果关系需要严谨的论证和既具针对性的技术手段，本书把因果推理法归纳为简单的5个步骤，并提供了一系列工具，以保证推理过程的严谨性，所以在日常我们要去验证因果关系或是相关关系的时候，就必须严格按照步骤和方法进行推理，只有这样，才能够在日常不被迷惑，看清楚事件的本质。

本书由后浪出版策划发行。