Методы Каузального Анализа в Современной Политической Науке

Политическая наука. 2021. № 1. С. 98–115.

Седашов Е. А.

В настоящей статье описываются методы каузального анализа, наиболее популярные в современной политической науке. Мы не фокусируемся на технических деталях, стоящих за каждым методом, а описываем основные идеи с целью сделать их более доступными для широкой аудитории исследователей. Мы также описываем алгоритм исследовательского дизайна для каждого метода.

Во-первых, мы анализируем общую мотивацию каузального анализа. Мы обсуждаем, как проблема каузальности возникает в тестировании гипотез, и показываем эту проблему на примере взаимосвязи демократии и экономического развития. Во-вторых, мы иллюстрируем общую проблему каузальности в рамках Каузальной Модели Рубина (КМР). Мы предоставляем все основные понятия данной модели и затем демонстрируем, как КМР формулирует общую проблему каузальности. В-третьих, мы описываем наиболее часто используемые методы каузального анализа: рандомизированные эксперименты, метод разрывной регрессии, метод difference-in-difference и инструментальные переменные. Для каждого метода мы даём читателю общее описание, а также шаги исследовательского дизайна. Мы также приводим примеры известных исследований, в которых применяется тот или иной метод, и кратко обсуждаем достоинства и недостатки каждого метода. Читатель, вооружённый этим знанием, сможет найти метод, наиболее подходящий к его исследовательской проблеме. В заключении мы обсуждаем, как идеи казуального анализа могут применяться в качественных исследованиях, в частности в кейс-стади, и делаем вывод о важности этих идей как для количественных, так и для качественных политических исследований.

Ключевые слова: инструментальные переменные, каузальный анализ, Рандомизированный эксперимент