用FE-固定效应模型能做因果推断吗？

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目录

• 1. 简介
• 2. 个体固定效应模型的因果识别假设
  • 2.1 线性个体固定效应模
  • 2.2 非参框架下的因果识别分析
  • 2.3 哪些因果识别假设可以被放宽？
  • 2.4 加入可观测的、随时间变化的混淆变量
• 3. 新的非参匹配框架
  • 3.1 组内匹配估计量的一致性
  • 3.2 基于组内比较的识别策略
• 4. 加权个体固定效应估计量
  • 4.1 加权个体固定效应估计量与组内匹配估计量的等价关系
  • 4.2 权重如何确定？
  • 4.3 模拟时间趋势
• 5. WFE 与组内匹配估计量的应用
  • 5.1 估计加入 GATT 对双边贸易量的影响
  • 5.2 总结
• 6. 参考文献
• 7. 相关推文

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1. 简介

在大多数理论检验和政策评价中，因果关系推断是极为重要的。许多研究者在使用面板数据进行因果推断时，将个体固定效应模型作为默认方法。那么，什么时候应该用个体固定效应模型来进行面板数据的因果推断呢？

对于上述问题的回答，取决于更加关注不可观测的、不随时间变化的混淆变量还是结果变量与处理变量间的动态因果关系。当我们更关注前者时，个体固定效应模型是调整不可观测的、不随时间变化的混淆变量的有效工具；而当我们更关注后者时，基于边缘结构模型 (MSMs) 的 “按可观测变量选择 (selection-on-observables)” 方法可能更有效地解释了动态因果关系。至于同时调整不可观测的、不随时间变化的混淆变量和动态因果关系，目前并没有方法可以在不增加额外假设的条件下实现。

Imai 和 Kim (2019) 的这篇文章首先对个体固定效应模型的基本因果假设进行分析，接着引入一种新的非参匹配框架，通过建立匹配估计量和加权个体固定效应估计量之间的等价关系，实现了多样的识别策略，在不存在动态因果关系的条件下调整不可观测的因素。

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