本文对1980年至2023年间的超过44,000篇经济学工作论文进行了深入分析。在阅读的过程中，发现二部分特别引人入胜：一是对经济学研究中可信度革命的横向和纵向比较，二是经济学各领域中实证研究方法的演变。
Garg, P and T Fetzer (2024), ‘DP19701 Causal Claims in Economics‘, CEPR Discussion Paper No. 19701. CEPR Press, Paris & London.
1.了解经济学研究中的可信度革命
为了分析因果推断方法在经济学研究中的演变，我们专注于研究论文中因果关系比例随时间的变化。这一指标不仅反映了经济学家在研究中越来越倾向于采用严谨的因果推断方法，也标志着“可信度革命”的兴起。
图5(a)展示了1980年至2023年间每篇论文中因果关系比例的平均值。数据显示，这一比例显著上升。1990年时，平均比例约为4.2%；到2000年，略微上升至约8.4%。然而，在随后的几十年中，增长趋势愈发明显：2010年时达到约17.1%，到2020年进一步上升至约27.8%。这一上升趋势表明，在过去三十年间，经济学论文中越来越多地采用因果推断方法来支持其研究结论。这一显著增长反映了经济学研究中对建立可信因果关系的日益重视。实证方法的普及以及对因果识别策略的高度关注推动了这一趋势，体现了“可信度革命”对经济学的深远影响。
还分析了因果关系比例在经济学不同领域中的变化。图5(b)比较了2000年前后各领域论文中因果关系比例的平均值。数据显示，大多数领域在2000年后的因果关系比例都有显著提高。
在经济学的各个领域中，城市经济学、健康经济学、发展经济学和行为经济学等领域的因果推断方法增幅最为显著。例如，城市经济学的因果关系比例从2000年前的约4.7%上升至2000年后的33.2%，成为增幅最大的领域之一。健康经济学的比例从10.1%上升至37.6%，达到所有领域中2000年后的最高水平。发展经济学的比例从4.4%提高至31.0%，而行为经济学的比例从3.6%上升至29.6%。这些领域通常研究与政策相关的问题，并能够利用自然实验或有利于因果分析的数据，因此更加广泛地采用了因果推断方法。这种趋势反映了这些领域在因果推断方法应用上的广泛性和深入性。
相比之下，某些领域的增幅较小或保持较低水平。例如，宏观经济学的因果关系比例仅从3.3%略增至8.4%，这反映出由于实验设计和识别策略方面的挑战，宏观经济学在采用因果推断方法时较为谨慎。计量经济学的比例从6.3%上升至11.0%，而金融经济学则从2.9%增长至17.0%。这些差异表明，各领域对因果推断方法的采用因研究问题的性质、数据的可获得性以及各自的方法论传统而有所不同。
2.经济研究中实证方法的演变
双重差分法的使用显著增加，从1980年论文的约4%上升至近年来的15%以上。这表明双重差分法在通过政策变化和自然实验来识别因果效应方面的实用性得到了广泛认可。工具变量方法也呈现出稳定增长，从1980年的约2%上升至2023年的6%以上，这强调了其在通过外生工具解决内生性问题中的重要作用。随机对照试验的使用自2000年代初加速增长，从2000年的不到1%增长至2023年的7%以上，这反映了实验设计在经济学中日益可行且被接受。同样，断点回归的使用从1980年代接近于零增长至近年来的2%以上。这些数据表明，经济学研究方法正在向更为严谨和实证的方向发展。
相比之下，理论和非实证研究的比例显著下降，从1980年的约20%减少至2023年的不到10%。同时，模拟方法的使用也有所减少，从1980年的6%以上下降至近年来的约2%-4%。这种变化可能是由于更丰富的数据集和更复杂的实证方法的可获得性所致。
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