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计量经济学——第二好的解释性实践
作为因果解释力的衡量标准，R 平方也没有表现得更好。这里也出现了解释方差而不是水平的问题——如果它衡量因果影响，它必须是对方差的影响。但我们往往不关心经济变量方差的原因，而是 [...]
来源:Lars P Syll计量经济学 — 第二好的解释性实践
作为因果解释力的衡量标准，R 平方也没有表现得更好。这里也出现了解释方差而不是水平的问题——如果它衡量因果影响，它必须是对方差的影响。但我们常常不关心经济变量方差的原因，而是关心那些没有提及的变量水平的原因。同样，由于 R 平方的大小随样本中的方差而变化，因此可以出于任意的非因果原因在一个样本中发现很大的影响，而在另一个样本中则没有。因此，虽然 R 平方可能有一些有用的认知作用，但测量解释力并不是其中之一。
哈罗德·金凯德
现代计量经济学从根本上基于假设（通常没有任何明确的理由），即我们可以通过考虑可能对“因变量”的变化产生影响的“自变量”来获得因果知识。然而，正如金凯德所说，这远非不证自明。通常，“基本原因”是恒定的力量，不适合计量经济学为我们提供的分析。正如斯坦利·利伯森 (Stanley Lieberson) 在《Making It Count》中所说：
人们总是可以说，在给定的经验背景下，给定的变量或理论是否比另一个变量或理论解释了更多的变异。但几乎可以肯定的是，观察到的变化并不随时间和地点的变化而普遍存在。因此，使用这样的标准首先需要得出因变量随时间和地点的变化的结论。如果没有进行这样的分析，理论结论就会因缺乏信息而被削弱......