相关性与因果有什么联系与区别？ 第1页

开门见山，反对 @Odysseus 的回答。这大概是金融业界和经济学界在思维方式上的区别吧。

相关和因果什么区别？当我们面对数据，如果我们只满足于从中总结出规律，满足于知其然而不知其所以然的话，所能获得的就最多只有相关性。

而当我们试图穿透数据表面的迷雾，不仅总结规律，更试图用更根本、更深层的东西来解释这些规律，那我们就有机会超越相关性，获取因果性。

让我们回到 @Odysseus 的例子。对这个例子末尾的问题，我的问答是，是的，这个东西真的没有逻辑。

这个例子首先有两个问题。

第一，它只有三个数据点。当然，的确有时候从少量数据中也可以获得有价值的结论。但更大问题是，第二，这里的第一个数据还是错的：虽然恒大第一次在中超夺冠是2011年，但作为新产品的恒大足球队是2010年3月成立的，显然，这个时间距2011年底的降准远不止“1-4个季度”。

当然，这还不是这里仅有的问题。我想说的是，就算这样的数据点有无数个，就算每个数据点都没出错。我们仍然无法从中获得因果。事实上，从这样简单的总结出发，我们最多只能知道这两件事在发生时总是在时间上前后相继，而这顶多意味着相关，离因果性相去甚远。

我们可以用 @陆铭 老师在课堂上常举的一个例子来理解时间上的前后相继与因果性的区别。

我读中学时，学生间流行在圣诞节时相互赠送圣诞卡。这些圣诞卡通常花花绿绿，非常好看，最复杂的一些甚至还可以上电池来发光唱歌。然后学校附近的商家自然也知道学生的这一消费习惯。所以每年快到圣诞节时，学校边上的小店门口，就会摆出大量的圣诞卡，学生们会过来挑选、购买，然后在圣诞节当天相互赠送。

这段描述里有两个事件，一是，商店门口出现圣诞卡，然后学生来买；二是，学生们在圣诞节相互赠送卡片。

在时间上，它们是前后相继的，事件一在前，事件二在后。如果你满足于相关性，那完全没有问题，你甚至也可以把事件一当成事件二的先行指标：的确，每当事件一发生时，事件二就总会随后发生。

但如果你试图再进一步，想把这个相关性理解为因果性，那你就犯错了：显然，这个地方，后发生的事件二才是原因，商家们预期到了学生有相互赠送卡片的需求，才会提前准备圣诞卡用于出售。

当然，你可能还会问，如果我总是可以基于事件一来预言事件二的发生，那为何我非要关心因果性？相关性就已足够了。

的确如此，如果你只是一个市场的观察者，或者只是一个不试图改变市场的随波逐流小参与者，那基于时间先后的相关性来做一些预言，甚至指导自己的一些行为也够了。

但你如果是这个市场的主要参与者，你还非要简单地认为事件一就是事件二的原因，认为只要事件一发生，事件二就会随之发生，认为只要你在商店门口摆出圣诞卡，学生就自然会买来相互赠送，甚至认为这个模式可以进一步推广到其他时间、其他地方，那显然，你就会犯错了。

所以相关性有用，但因果性更有用。

而如果我们想要获得因果，那就不能满足于数据表现出来的规律，而要设法去理解，去解释它。

比如，回到 @Odysseus 的例子里。再次假设这个例子里的数据是没问题的，那也许是因为恒大有出色的研究部门或者可靠的政商关系，可以提前预期到宏观政策变化，所以恒大可以提前反应，总是在融资成本将要降低的时候就提前开始布局自己的投资，推出新产品。那么我们现在或许可以说，这个规律可以被理解，它背后可能隐藏着因果性。

当然，这还不够。一方面，如果恒大真的能提前预测到宏观政策变化，那我们必然会在其他地方看到更多的表现，甚至能完成类似预测的，必然不止它一家；另一方面，这真的是唯一的解释吗？为什么不是恒大总是在市场不振、资金紧张的时候推出新产品，从而推高股价，借此完成融资。而市场不振一段时间后，央行便会释放流动性呢？

真要获得令人信服的因果性，那前一方面我们基于这个解释的其他推论应该成立，而后一方面我们又要能排除掉对同一现象的其他解释。

当然，这样我们获得的因果性，也不是恒大新产品与降准，而是其他什么东西之间的了。这样从相关到因果的跨越，其实也正是很多经济学研究从到到尾的主题。