由北京师范大学经济与工商管理学院、首都教育经济研究院与劳动力市场研究中心联合举办的“劳动、教育与发展”论坛系列讲座于4月22日晚7时在京师大厦9406会议室开讲。第一讲由清华大学经管学院李宏彬教授主讲，题目是“社会科学研究中的因果关系”。经管学院赖德胜院长主持了本次讲座。
困扰社会科学研究学者的一个重要问题是如何精确的揭示社会现象之间的因果关系。李宏彬教授的讲座以伽利略的经典实验作为引例，阐述了验证变量因果关系应符合理想的随机实验设计的要求。然而，社会科学中往往受到伦理道德、政策资源、实验对象的自选择问题等条件的限制，随机实验方法往往很难实施，从而大量应用调查数据。这就需要通过方法的创新，使得针对调查数据的分析尽量符合随机实验的条件，从而达到识别因果关系的目的。
接下来，李教授以自己及其合作者的四项研究为例，详细介绍了三种识别因果关系的方法：工具变量、寻找特殊样本、断点回归。在探讨人口增长与经济增长关系的研究中（Do High Birth Rates Hamper Economic Growth?），他们采用的是工具变量法，也就是寻找与人口增长有关、但与经济增长无关的变量作为人口增长的工具变量，采用二阶段法进行估计。我国实行的计划生育政策对汉族和少数民族是有区别的，这样，这种政策特点就可以用少数民族在全省的比重作为工具变量。基于我国二十八个省超过二十年的数据的分析，他们发现人口增长对经济增长产生负面影响，说明了我国的计划生育政策对增长的起到了促进作用。第二项研究以是否是中共党员衡量政治关系，探讨其对个人收入影响（Economic Returns to Communist Party Membership：Evidence from Chinese Twins）。中共党员并不是随机产生，高能力的人更容易发展为党员，且高能力的人同时会容易获得较高收入，这样，简单的OLS估计就会存在估计偏差。他们利用了一个特殊样本——双胞胎数据，通过差分法剔除了能力和家庭背景等因素对收入的影响，研究结果发现是否具有党员身份并不会对收入产生显著影响。第三项研究探讨的是母亲受教育水平对子女健康的影响（Mother’s education and child health：Is there a nurturing effect）。防碍识别因果关系的因素是基因等因素的影响，需要在估计中将这一因素剔出。该研究同样利用了一个特殊样本——收养孩子，由于收养的孩子与母亲不存在基因关系，而只有后天环境的影响，从而就可以把基因因素剔出。同时，对比收养孩子数据和生育的孩子数据的估计结果，还可以将基因、后天环境的影响程度估计出来。研究发现健康在代际间的传递主要来自于后天因素，而非遗传因素的影响。第四项研究是有关空气污染对预期寿命的影响（Evidence on the impact of sustained exposure to air pollution on life）。证明空气污染对人类健康的影响是一个科学上的难题。该研究采用了断点回归的方法（regression discontinuity）。我国的供暖是以秦岭淮河作为分界线，以北地区冬季取暖以燃煤为主，而烧煤是影响空气质量主要因素。在这个分界线南北的狭小区域内，人们的生活条件、发展水平、行为习惯等不会有显著的差异（这也就是需要剔出的影响预期寿命的因素），但是污染程度会有不同。基于这一事实，就可以比较这一分界线（断点）南北一定范围内的人口预期寿命，从而识别空气污染对预期寿命的影响。研究发现，由于空气污染会增加心脑血管及肺部疾病的发病率，使得北方人的平均预期寿命比低南方人低约5.5年。
李教授及其合作者们在识别因果关系的这些研究中所运用的巧妙方法给参加讲座的老师和同学留下了深刻的印象。能从司空见惯的事实中想到别人没有想到的，是一个优秀的研究者应该具备的品质。在最后的互动环节中，现场听众就数据获取、干预项目的效果评价、变量间因果关系解释的政策含义、模型估计的稳健性等方面提出了问题，李教授都予以了详细解答。整场讲座气氛热烈，听众收获颇多。
最后，赖德胜院长对本次讲座进行了精彩总结。赖院长首先肯定了当今研究中精湛的技术和方法的重要性，同时也对到场学生提出了中肯建议，希望同学们在学习先进方法技术的同时不要忽视思想的重要性，应培育创新精神，培养自己提出问题的能力。