Coping with Inductive Risk When Theories are Underdetermined: Decision Making with Partial Identification
理论欠决定时应对归纳风险：部分识别下的决策AI 解读 ↓
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理论欠决定时应对归纳风险：部分识别下的决策
- 研究问题
- 当数据和可靠假设不足以区分多个理论时，如何表达预测中的科学不确定性，并在不任意选定单一理论的情况下作出公共政策决策？
- 方法与思路
- 作者介绍计量经济学的部分识别工具，将人口结局预测中的不确定性刻画与不确定性下的合理决策准则结合，讨论福利政策分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要主张，部分识别能够为理论欠决定与归纳风险提供数学表达，并支持无需接受某个欠决定理论的连贯政策选择方式。
- 阅读关注点
- 应核对科学不确定性如何对应识别集合、采用哪些决策准则及其规范依据，并区分哲学论证、方法介绍与具体政策分析的证据。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核验。摘要未说明具体识别模型、决策准则或新定理，不能据此判断各类政策问题的操作细节。
原文摘要
Controversy about the significance of underdetermination of theories persists in the philosophy and conduct of science. The issue has practical import when research is used to inform decision making, because scientific uncertainty yields inductive risk. Seeking to enhance communication between philosophers and researchers who study public policy, this paper describes econometric analysis of partial identification and its use in welfare-economic policy analysis. Study of partial identification finds underdetermination and inductive risk to be highly consequential for credible prediction of important societal outcomes and, hence, for credible public decision making. It provides mathematical tools to characterize a broad class of scientific uncertainties that arise when available data and well-supported assumptions are combined to predict population outcomes. Combining study of partial identification with criteria for reasonable decision making under uncertainty yields coherent approaches to make policy choices without accepting one among multiple empirically underdetermined theories. The paper argues that study of partial identification warrants attention in philosophical discourse on underdetermination and inductive risk.