如果有人跟你说：吃了状元饼就一定能考上状元，你是不是一定会嗤之以鼻毫不相信？

但是如果有人跟你说：跟学霸做朋友的话，就能提高学习能力，你是不是有点将信将疑开始有点相信了？

如果还有人跟你说：看电视会降低孩子的学习能力，你是不是毫不犹豫不假思索地就接受认为是真理了。

识别出浅显的因果关系（吃状元饼与考上状元），似乎比较容易。但是对于其他的不那么明显的关系（学霸做朋友与学习能力，看电视与学习能力），我们判断起来就没那么容易了。

这时候，我们就需要这本《原因与结果的经济学》，用五个步骤进行因果推理，找准原因。那么粉碎谣言，优化决策也不在话下了。

别看名字朴实，其实这本《原因与结果的经济学》，来头不小。这本书荣获了日本《周刊钻石》杂志2017年最佳经济类图书第1名。两位作者中室牧子与津川友介，都是响当当的学霸人物。

其中中室牧子是日本国内排名前十的私立大学庆应义塾大学综合政策学部副教授。还是哥伦比亚大学公共管理硕士，教育经济学博士，研究领域是教育经济学，曾在日本银行，世界银行和东北大学都任职。他的作品《学力的经济学》在2016年日本经管类图书大奖中荣获亚军，销量超过30万册。

津川友介是加州大学洛杉矶分校（UCLA)的助理教授。他是哈佛大学公共卫生硕士，医疗政策学博士，主要研究领域是医疗政策学和医疗经济学。曾在圣路加国际医院，世界银行和哈弗大学任职。

虽然《原因与结果的经济学》的作者都是响当当的学者专家，这本书却意外地写的深入浅出。豆瓣有人将这本书评价为“统计学入门的入门”，我觉得十分合理。即使是没有任何经济学和统计学背景知识，也都可以在每一步真实的研究案例中弄懂原理。而且书中选取的案例也不拘于“经济学”，涉及生活的方方面面，也充满了趣味性。

第一步：原因是什么

明确定义出原因是什么。

在书中探讨投放广告与店铺销售业绩之间关系的例子中，原因就是“投放广告”。

第二步：结果是什么

明确定义出结果是什么。

同样对与投放广告与店铺销售业绩的例子，结果是销售业绩，那么想要统计的是店铺的销售收入还是税前利润，这也是需要提前定义明确出来的。

第三步：确认三个要点

原因元素与结果元素之间会有关联，但是这些关联并不一定表示它们之间是因果关系。

有三个要点可以用来确认原因元素与结果元素之间是不是存在因果关系：

（1）是否“纯属巧合"

书中举了个几个有趣却很荒唐的例子”温室效应的加剧导致海盗数量的下降“，是真的吗？

”尼古拉斯凯奇一年参演电影的部数“与”泳池溺亡人数“之间的关系

”美国小姐年龄“与”因取暖设备丧命的人数“之间的关系

”商业街的总收入“与”在美国获得计算机科学博士学位的人数“之间的关系

看看这些煞有介事的图表和数据信息，也许不少人会惊呼他们之间似乎真的有联系呀！

但是其实，看似两个事件相关，其实它们只是”纯属巧合“罢了。像这样两个变量的变化趋势碰巧相似的现象叫”伪相关“。                             

就像状元吃了状元饼得了状元，也是纯属巧合而已。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       

（2）是否存在第三变量

第三变量的影响又可以叫做”混杂因素“，意思是把只有相关关系的因素伪装成有因果关系，混淆视听。

比如，书里举了个”体力好的孩子学习能力强“的论断。真的是这样吗？果真如此，似乎大家都该让孩子去锻炼身体，而不用学习了。

所以，体力与学习能力之间一定不是这么直接的因果关系。

再往深层次探讨，发现说不定还有个变量，会共同影响孩子的体力和学习能力。比如”父母对子女教育的热衷程度“。重视热衷教育的父母自然对孩子的饮食，身体健康，体育锻炼都很在意，这些就会影响到孩子的体力。同时，热衷教育的父母也会注意督促孩子学习，让孩子养成好的学习习惯，或者帮孩子报课外辅导补习班，这些也都有助于提高孩子的学习能力。

由此可见，体力与学习能力并不是因果关系。

（3）是否存在逆向因果关系

逆向因果关系很好理解，通俗的说就是把原因和结果搞反了。

比如书里列举的”一个地区的社会治安与警察数量的关系“。似乎是警察多的地区，犯罪反而多。但是，真正的因果关系可能是反过来的，也就是说，是因为这个地区的犯罪多，才派了更多的警察。

第四步：制造反事实

反事实是假设过去的情形与现在相反导致的现在的状况，就是仿佛利用时光穿梭机回到以前，但是做出另一种选择之后会出现的情形。将现在的情形（事实）与反事实对比，就能判断出是否存在因果关系。

不过可惜的是，现在还没有时光穿梭机，因而，我们就用贴切的值替代反事实。

第五步：调整到可比较的状态

第四步中对反事实的替代结果一定不那么完美，因为需要对数据进行调整，达到与现在”事实“可比较的状态。

通常的因果关系推理会采用如下几个方法：随机对照试验，利用与实验类似的偶发现象进行的自然实验，排除趋势影响的双重差分法，利用第三变量的工具变量法，

关注跳跃的断点回归设计和组合相似个体的匹配法。上述的方法都有详实的例子，保证读者能看懂又能看得津津有味，这大抵也是这本书的魅力之处。其中内容较多又很专业，我就不在这里赘述了。

《原因与结果的经济学》这本书逻辑性很强，环环相扣。书中列举的实验和例子，似乎对于我们来说”有趣“的意义更大于实际的应用。哪怕没有机会去操作那些复杂的实验，三个要点（纯属巧合，第三变量和逆向因果关系）已经足以帮助我们应对生活和工作中的分析和谣言了。

希望看完这本《原因与结果的经济学》能帮你多一份思考，不人云亦云，理智决策！