Estimating Causal Effects with Observational Data: Guidelines for Agricultural and Applied Economists
利用观测数据估计因果效应：农业与应用经济学研究指南AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论观测数据因果效应估计、研究设计和识别假设。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用观测数据估计因果效应：农业与应用经济学研究指南
- 研究问题
- 农业与应用经济学研究主要依赖观测数据时，如何选择适当的因果研究设计，并透明讨论识别假设及其支持证据？
- 方法与思路
- 作者综述该领域常用的观测数据因果估计方法，并就识别策略的评估、假设讨论及论文中的研究设计呈现提供建议。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是整理常用方法并提供实践指南，强调因果结论应建立在适当研究设计、明确假设及相关经验支持之上。
- 阅读关注点
- 应核对全文覆盖哪些识别策略，各策略的关键假设如何表述，以及作者如何区分可检查的经验含义与无法直接验证的假设。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，不能据此声称已同行评审或期刊接收。摘要未列举具体方法和诊断步骤，无法据此评价指南的完整性。
原文摘要
Most research questions in agricultural and applied economics are of a causal nature, i.e., how one or more variables (e.g., policies, prices, the weather) affect one or more other variables (e.g., income, crop yields, pollution). Only some of these research questions can be studied experimentally. Most empirical studies in agricultural and applied economics thus rely on observational data. However, estimating causal effects with observational data requires appropriate research designs and a transparent discussion of all identifying assumptions, together with empirical evidence to assess the probability that they hold. This paper provides an overview of various approaches that are frequently used in agricultural and applied economics to estimate causal effects with observational data. It then provides advice and guidelines for agricultural and applied economists who are intending to estimate causal effects with observational data, e.g., how to assess and discuss the chosen identification strategies in their publications.