件不发生，Y事件也发生时，我们不能直接排除X事件是Y事件的原因这一结论，因为可能存在其他因素（在a，b中都存在）同时影响到了X事件与Y事件。因此我们需要更多的观测样本，更仔细地比较不同样本（或案例）之间其他因素的差异。">当差异性案例或样本足够多时，其他因素对事件Y的影响就越来越随机，我们进而可以更加准确地获知X事件对于Y事件的影响。同时，我们也可以利用定量方法来检验X事件与Y事件之间的关系，而非逐个进行案例比较。
图1反事实框架下的因果效应<注："由于无法观测实际的因果效应，图中为随机因果效应。">
因果关系的识别要求我们能够找到相似案例进行反事实推断，然而案例之间往往存在诸多不同，因此有相当多干扰因素(confounders)会影响到我们结论的可靠性。尤其是当某些干扰因素因不可知而被我们遗漏时，因果推断会遇到极大挑战。如果我们能够找到某个历史场景，存在两个相似案例（地区或者组别），由于某种历史偶然性，其中一个案例发生了外生变化或者具有某种特征（这个变化或特征及其导致的结果正是我们关心的），而另一个案例没有发生这种变化或没有这种特征，那么我们就可以利用这样一种“历史自然实验”(historicalnaturalexperiment)来检验该变化与特征对于我们关心结果的影响(DiamondandRobinson2010；CantoniandYuchtman2021，213—241)。这是近些年定量研究方法最为重要的进展。
下文以笔者与陈雨新、王海骁的一项研究为例，尝试部分说明这一方法的进展(Chen，Wang，andZhang2021)。我们的研究试图回答以下问题：中央z.府加强国家能力（如税收、征兵）的种种尝试往往会因受到地方精英的抵抗而失败，这是因为地方精英控制了大量的资源——如土地与人口，加强国家能力的改革直接冲击了他们的经济利益(AcemogluandRobinson2000)。那么，前者如何克服后者的敌视与抵抗，从而推动中央化改革呢？我们的经验研究对象是中国南北朝时期北魏冯太后主持下的一场加强国家资源控制力的改革(485—486)。这场改革推出了包括均田制、三长制在内的一系列措施，极大地提高了北魏政权对基层社会的渗透以及对财政与军事资源的控制。<注："均田制是指国家通过将无主荒地国有化，并且将土地分配给自耕农耕种以交换赋税与劳役，从而强化北魏政权的征税
