●導讀
前言
致謝
本書結構
第一部分導論
1關於“問題”的問題
2理想的實驗
2.1選擇性偏誤
2.2用隨機分配解決選擇性偏誤
2.3對實驗的回歸分析
第二部分核心
3讓回歸變得有意義
3.1回歸的基本原理
3.2回歸與因果關繫
3.3異質性與非線性
3.4回歸的細節
3.5附錄：對加權平均導函數求導
4實踐中的工具變量：得到你想要的
4.1工具變量與因果關繫
4.2兩階段最小二乘的漸進推斷
4.3雙樣本工具變量和剖分樣本工具變量*
4.4工具變量與異質性潛在結果
4.5對局部平均處理效應的推廣
4.6工具變量的細節
4.7附錄
5相似世界：固定效應、雙重差分和面板數據
5.1個體固定效應
5.2雙重差分：事前與事後，處理和控制
5.3固定效應與滯後被解釋變量
5.4附錄：對固定效應模型和滯後被解釋變量模型的進一步討論
第三部分拓展
6更進一步：斷點回歸設計
6.1清晰斷點回歸
6.2作為一種工具變量法的模糊斷點回歸
7分位數回歸
7.1分位數回歸模型
7.2對分位數處理效應的工具變量估計
8非標準的標準誤問題
8.1在估計穩健標準誤時存在的偏誤*
8.2面板數據中的聚類問題和序列相關問題
8.3附錄：對簡單Moulton因子的計算
最後的幾句話
術語表及名詞縮寫
參考文獻
譯後記

這是一本“背叛”傳統計量經濟學的實證指南。小班化教學促進學生的學習嗎？家暴施暴者是否應該被逮捕呢？教育在多大程度上提升了工資？……隨著基於自然實驗的實證研究的興起，經濟學界越來越重視探尋因果關繫在經濟學研究中的作用。而計量經濟學工具包中的一些核心方法，如工具變量法、雙重差分法等，在現代實證主義範式下，引導人們將視線更多地投向尋找和解釋清晰的因果問題。與過去強調首先確定理論模型，基於模型假設進行分析不同，本書展示了應用計量經濟學的基本工具如何“讓數據說話”，為實證研究者把握計量經濟學的精義提供了一個向導。此外，本書還涉及幾個重要的擴展——斷點回歸設計和分位數回歸，以及如何修正標準誤差。安格裡斯特和皮施克解釋了為什麼很多看似高級華麗的計量方法常常不是必需的，有時甚至是有害的。對於當代社會科學的很多研究領域來說，本書所強調的應用計量經濟學方法是極好上手的，並且息息相關。

(美)喬舒亞·安格裡斯特,(美)約恩-斯特芬·皮施克 著 郎金煥,李井奎 譯