Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Claims in Economics

論文の概要: Causal Claims in Economics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06873v1
Date: Sun, 12 Jan 2025 17:03:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-14 14:25:54.121786
Title: Causal Claims in Economics
Title（参考訳）: 経済学における因果関係
Authors: Prashant Garg, Thiemo Fetzer,
Abstract要約: 1980年から2023年までの44,000件以上のNBERおよびCEPR作業論文を,知識グラフ構築のためのカスタム言語モデルを用いて分析した。我々は、1990年の約4%から2020年の約28%まで、因果関係の主張のシェアが大幅に上昇したことを報告している。因果的物語の複雑さは、上位5誌の出版と上位引用数の両方を強く予測するのに対し、非因果的複雑性はこれらの結果と非相関性または負の相関性を持つ傾向にある。
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Abstract: We analyze over 44,000 NBER and CEPR working papers from 1980 to 2023 using a custom language model to construct knowledge graphs that map economic concepts and their relationships. We distinguish between general claims and those documented via causal inference methods (e.g., DiD, IV, RDD, RCTs). We document a substantial rise in the share of causal claims-from roughly 4% in 1990 to nearly 28% in 2020-reflecting the growing influence of the "credibility revolution." We find that causal narrative complexity (e.g., the depth of causal chains) strongly predicts both publication in top-5 journals and higher citation counts, whereas non-causal complexity tends to be uncorrelated or negatively associated with these outcomes. Novelty is also pivotal for top-5 publication, but only when grounded in credible causal methods: introducing genuinely new causal edges or paths markedly increases both the likelihood of acceptance at leading outlets and long-run citations, while non-causal novelty exhibits weak or even negative effects. Papers engaging with central, widely recognized concepts tend to attract more citations, highlighting a divergence between factors driving publication success and long-term academic impact. Finally, bridging underexplored concept pairs is rewarded primarily when grounded in causal methods, yet such gap filling exhibits no consistent link with future citations. Overall, our findings suggest that methodological rigor and causal innovation are key drivers of academic recognition, but sustained impact may require balancing novel contributions with conceptual integration into established economic discourse.
Abstract（参考訳）: 1980年から2023年までの44,000以上のNBERおよびCEPRワーキングペーパーを分析し、経済概念とそれらの関係をマッピングする知識グラフを構築するために、カスタム言語モデルを用いて分析した。一般的な主張と因果推論手法(例えば、DiD, IV, RDD, RCTs)で文書化された主張を区別する。我々は、1990年の約4%から2020年の約28%まで、因果関係の主張のシェアが大幅に上昇したことを報告している。因果関係の複雑さ(例えば、因果関係の深さ)は、上位5誌の出版と上位引用数の両方を強く予測するのに対し、非因果関係の複雑さは、これらの結果と非因果関係または負の関係を持つ傾向にある。真に新しい因果縁や経路を導入することで、先進的なアウトレットや長い引用の両方を受け入れる可能性が高くなり、非因果的ノベルティは弱いかネガティブな効果を示す。中央の広く認識されている概念に関わる論文は、出版の成功を導く要因と長期の学術的影響の相違を浮き彫りにする傾向にある。最後に、探索されていない概念ペアのブリッジは、主に因果的手法に基礎を置いているときに与えられるが、そのようなギャップフィリングは将来の引用と一貫した関係を示さない。全体として,方法論的厳密さと因果的革新が学術的認知の鍵となることは示唆されるが,持続的な影響は,確立された経済談話への概念的統合と新規貢献のバランスを必要とする可能性がある。

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