최적 수송 이론은 확률 분포를 비교하는 강력하고 우아한 틀로 발전하여 과학 전 분야에 광범위하게 적용되고 있다. 기저 상태 공간을 비교하여 확률을 분석하는 기본적인 아이디어는 반사실적 상태를 이해하고 정량화하는 것이 가장 중요한 인과 추론의 핵심 아이디어와 자연스럽게 일치한다. 이러한 직관적인 연결에도 불구하고, 최적 수송과 인과 추론의 교차점에 대한 명시적인 연구는 이제 막 시작되고 있다. 그러나 많은 기초적인 인과 추론 모델은 기저 연결을 인식하지 못한 채 수십 년 동안 암묵적으로 최적 수송 원리를 사용해 왔다. 따라서 이 논문의 목표는 최적 수송이 단순한 잠재적 도구 집합이 아니라 실제로 모델 가정의 기초를 구축하는 관찰 데이터를 사용한 인과 효과의 확인과 최적 수송 사이의 놀라울 정도로 심오한 기존 연결에 대한 소개를 제공하는 것이다. 결과적으로 이 논문은 이러한 기존 연결을 지적함으로써 통계학, 수학 및 계량 경제학의 다양한 분야 간의 언어와 표기법을 통합하고, 이러한 인식에서 파생된 양 분야의 미래 작업에 대한 새로운 문제와 방향을 탐구하고자 한다.
