寻找这些纷乱逻辑中的随机性，然后利用随机性这把刀，斩断其他干扰我们判断的因素，找出我们希望真正观察到的因果关系。
10月11日下午，瑞典皇家科学院公布了2021年诺贝尔经济学奖。其中，经济学家戴维·卡德（David Card）因“对劳动经济学的实证贡献”获一半奖项，另两位经济学家乔舒亚·安格李斯特（Joshua Angrist）和吉多·因本斯（Guido Imbens）因“对因果关系分析的方法论贡献”共享另一半奖项。
瑞典皇家科学院指出，今年的三位获奖者提供了关于劳动力市场的新见解，并展示了关于因果关系的结论可以从自然实验中获得这一点。他们的研究方法已经扩展到其他领域，并彻底改变了实证研究，涵盖到了我们生活中的诸多方面，例如医保，养老金，劳工报酬等，下面我们来聊聊......
自然实验
在大众的印象里，做实验就等于科学研究。在经济学领域也是一样，如果我们不做实验，仅仅通过观察到的数据来对比，那往往会得出一些让人哭笑不得的结论。
社会科学中的许多重大问题都涉及因果关系，譬如不同地方政府补贴对于企业的影响，更长时间的教育如何影响一个人的未来收入。但这些因果关系问题一直比较难回答，因为很难对其进行比较研究。
譬如最近有的公司债务缠身，那么如果我们要研究政府补贴对公司债务的影响，应当怎么做呢？直接比较不同地区不同公司是不行的，因为公司往往会观察当地政府的各种优惠来选择是不是在当地投资建厂。正因如此，经济学所关注的领域有太多这样无法做实验，但是又很重要的问题。比如医保、养老金制度的改革：在政策推出之前，可以有很多论证，但发生了就是发生了，我们也不可能回到没有发生的状态，换一种选择再观察一遍。
但今年的获奖者证实一点，那就是可以用自然实验来回答这类难解的社会问题。其关键是，要利用偶然事件或政策变化导致人群受到不同对待的情况，类似于医学临床试验的方式。
例如：分析美国新泽西州将最低时薪从 4.25 美元提高到 5.05 美元的影响。
经济学家的传统观点是，提高最低工资会导致就业减少，因为这会增加企业的工资成本——但这种因果关系的证据并不完全令人信服。但仅仅研究这次上涨后新泽西发生的事情并不会显示出影响，所以卡德二人使用了一个工资没有变化但所有其他因素都相同的对照组：他们选择了快餐店—一个薪酬低且最低工资很重要的行业。
结论：两位经济学家将新泽西州的快餐店与宾夕法尼亚州边境的快餐店进行了比较，发现与之前的经济学研究相反的是，提高最低工资对员工人数没有影响。
双重差分与断点回归
上述的案例所应用的方法，便是David Card通过自然实验分析了最低工资、移民和教育对劳动力市场的影响所用的双重差分，做法很简单：
第一步，先把新泽西和宾夕法尼亚州最低工资还没发生变化时刻的劳动力供给相减，得到的结果就是两个相邻地区固有的差异；
第二步，等到新泽西州法案实施之后，再把两个地区的劳动力供给减一次，得到的是新的地区差异；
第三步，把新的地区差异，减去第一步获得的固有差异，我们就得到了最低工资提升的政策效果。
但我们会发现，某些情况下，对照组也找不到怎么办呢？那就用“断点回归”。
例如研究奖学金对于未来学业的影响,学生是否获得奖学金取决于考试的分数。因为考试必然存在发挥的问题，也就是在分数线上下的一个狭窄区间，故成绩刚好达到获奖标准与差一点达到的学生具有可比性。如果考试分数大于获奖标准分数, 则进入处理组；如果考试分数小于获奖标准分数, 则进入控制组。因此处理变量在获奖标准分数处形成了一个断点，该研究设计的主要思想是可以利用靠近这一断点附近的样本来有效估计处理效应。
Angrist在研究班级规模对成绩的影响时，利用以色列教育系统的一项制度进行断点回归；该制度限定班级规模的上限为40名学生，一旦超过40名学生（比如41名学生），则该班级被一分为二。
政策的随机性、个人发挥的随机性，这些都可以经过巧妙的构建，成为自然实验，来研究一些表象之下更深层次的问题。此后30年, 该方法并未引起学术界的重视，直到1990年以后, 断点回归设计开始被应用于各种领域，并且近年来成为因果分析和政策评估领域最重要的研究方法。
最后，给到三位的颁奖词这样写道：他们提供了关于劳动力市场的新见解，并展示了可以从自然实验中得出关于因果关系的结论。他们的方法已经扩展到其他领域，并彻底改变了实证研究。
