因果论是人类认识世界，掌握万物发展变化规律的根本方法。在社会科学研究中，研究对象的因果关系论证是最难，也是最有趣的内容。

为什么说社会科学中因果关系论证比较难呢，我们先来看下在医学中的因果论证方法。为了证明一种药物是否能够治疗疾病，研究者通常会做如下实验：找两组病人（这两组病人年龄、性别等的分布需一样），一组病人设为实验组，另一组病人设为对照组；然后让实验组的病人服用该药物，对照组的病人服务安慰剂（排除心理作用的干扰）。如果结果显示实验组病人的病情显著好转，而对照组病人的病情未见好转，那么就可以证明该药物是有效的。之所以社会科学中因果关系论证比较难，是因为在社会科学中难以进行对照实验。一是难以找到和实验组匹配的对照组，如在“房地产调控政策”的研究中，需要找到两个一模一样的城市，其中一个实施房地产调控政策，另一个不实施政策。二是样本的自我选择偏差，如在“上名校对学生中考成绩影响”的研究中，研究者很难说服家长让其孩子去上非名校（对照组），而如果仅直接对比名校和非名校的学生成绩，则可能会受到学区房等其他的干扰因素（只有购买学区房家庭的孩子才能上名校，而这些家庭可能在父母智商、教育理念等方面有优势）。

经过长期的科研实践，学者们也提出了一些用于分析社会科学中因果关系的方法。这些方法虽然操作起来不那么容易，但是其思想却很简洁，而且非常具有启发性。下面我们通过几个例子来探求实证研究中的因果推断。

1.上名校对未来工作收入的影响？

这个问题看似简单，直接对比下上过名校和没有上过名校两组样本对象的收入不就行了。但这样处理很可能会得出错误的结论。在“对比下上过名校和没有上过名校两组样本对应的收入”时，其实隐含了这两组样本除了是否上名校外，其他条件是一样的假设，如果这个假设满足，那么该方法就可以，否则该方法就是不合理的。

在上过名校和没有上过名校的两组样本中，智商可能是有差别的。即存在如下的因果链：智商高⇒上名校⇒收入1，智商低⇒未上名校⇒收入2。那么导致收入差异的根本原因应该是智商的差别，而不是或者说不全是上名校导致的。

能否将智商这一干扰因素排除呢？假设名校的分数线是600分，那么可以选择一些599分未考上名校的学生作为对照组，选择一些600分压线考上名校的学生作为实验组，然后对比两组样本的收入看是否存在差别。599分和600分的学生可以认为聪明程度一样，这1分的差异是由随机因素造成的，因而可以排除智商这一干扰因素。

2.房价调控政策有用吗？

房价涨幅过快的时候往往会实施房地产调控政策，如限购、提高贷款利率等。假如实施调控政策后，房价回落了，那么能说明房地产调控政策有效吗？严格上来说是不能的。因为我们缺少对照组，房价回落可能是房价大幅上涨后的自然回落，而不是房地产调控政策引起的。

现实中，我们很难找到两个一样的城市，分成实验组和对照组来研究政策效果。那么退而求其次，我们可以找两个房价走势相似的城市，如城市A和城市B的房价在实施调控政策前具有相同的走势（不需要房价绝对数值相同，只要求变化趋势一致就行）；在某个时间节点上，城市A实施了房地产调控政策，城市B没有实施，实施房地产调控政策后，城市A 和城市B房价的走势出现了分歧，那么就可以认为这种走势的分歧是房地产调控政策引起的。这一思想可以用下图所示：在政策干预前，实验组和对照组的走势是一样的，两者之间的差值始终为α1，当实验组进行政策干预后的某个时点，两者之差变为了α1+α3，这说明政策干预发挥了效果！

3.宅在家里是否会引起抑郁？

宅在家里与抑郁关系的研究存在内生性，所谓内生性问题，是指两个变量之间存在互为因果的关系，即到底是因为抑郁才喜欢待在家里，还是因为待在家里导致了抑郁。因而不能直接用待在家里的时长来判断其对抑郁的影响程度。对于该类问题，一般采用工具变量方法，例如采用下雨量作为工具变量，下雨的时候大多数人（本身没有抑郁症状）被迫待在家里，因而可以排除掉“因为抑郁才喜欢待在家里”这一反向因果关系，正确估计宅在家里对抑郁的影响程度。

4 总结

虽然学者们提出了诸多处理因果关系的方法。但是由于社会科学中的干扰变量太多，很难完全把所研究变量与其他干扰变量分离开来，这也导致社会科学中的因果关系论证只能尽可能的接近正确答案，真正的答案可能根本无法获知。