11月26日下午，世界计量经济学会会士、南加州大学萧政教授作客“邹至庄讲座”杰出学者论坛第43期，为厦大经济学科师生带来题为“A Selective Review of Panel Approaches to Construct Counterfactuals”的报告。本场讲座由洪永淼教授主持。
萧政教授指出，衡量处理效应的根本问题在于对缺失结果做出良好的预测。然而，并没有实际值来评估某一特定方法所生成的预测值到底有多好。预测方法的选择必须依赖于观测数据与某一方法的潜在假设的兼容性以及该方法的预测能力。在此次讲座中，萧教授有选择性地回顾了一些因果和非因果方法，并探讨了它们各自的局限性。
萧政教授首先详细介绍了几种常见的因果和非因果的面板方法，阐述了每种方法在构建反事实情况时的基本思路和运用方式。比如，在介绍某一因果面板方法时，他通过实际案例展示了该方法是如何基于已有的数据特征去尝试推测出如果没有特定干预因素影响时的可能结果，也就是反事实结果，同时也点明了在这一过程中，需要满足一定的数据假设前提，像数据的平稳性、个体的同质性等方面的假设，一旦实际数据与这些假设出现偏离，那该方法所得到的反事实预测结果就可能存在偏差。对于非因果的面板方法，萧政教授同样以通俗易懂的例子说明了其运作逻辑，强调虽然这类方法不直接聚焦于因果关系的探究，但在一些情况下同样有助于我们去构建合理的反事实情境，辅助分析问题。不过，这类方法往往也存在诸如对数据外推能力有限等局限性。
在讲解各方法局限性时，萧政教授提到，不同的方法因其自身的理论基础和适用条件，在面对复杂的现实数据时，会出现诸如对复杂数据结构难以适配、无法准确捕捉动态变化等情况，从而影响最终反事实结果的准确性和可靠性。
讲座最后，针对在座师生提出的问题，如不同方法在具体经济研究场景中的应用可行性，因子模型的投影方差大等问题，萧政教授都一一进行了回答。
嘉宾介绍萧政教授现为美国南加州大学经济系教授，世界计量经济学会会士，曾在Pacific Economic Review和Singapore Economic Review的顾问委员会任职，担任国际顶级学术期刊Journal of Econometrics编辑20余年。
萧政教授长期从事计量经济学研究与教学，为世界面板数据研究领域的权威学者，在面板数据计量经济学的方法论和应用上做出了许多重要贡献。其专著《面板数据分析》深受学术界好评。
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