基本无害的计量经济学：实证研究者指南

　　这是一本“背叛”传统计量经济学的实证指南。 小班化教学促进学生的学习吗？ 家暴施暴者是否应该被逮捕呢？ 教育在多大程度上提升了工资？ …… 随着基于自然实验的实证研究的兴起，经济学界越来越重视探寻因果关系在经济学研究中的作用。而计量经济学工具包中的一些核心方法，如工具变量法、双重差分法等，在现代实证主义范式下，引导人们将视线更多地投向寻找和解释清晰的因果问题。与过去强调首先确定理论模型，基于模型假设进行分析不同，本书展示了应用计量经济学的基本工具如何“让数据说话”，为实证研究者把握计量经济学的精义提供了一个向导。 此外，本书还涉及几个重要的扩展——断点回归设计和分位数回归，以及如何修正标准误差。安格里斯特和皮施克解释了为什么很多看似高级华丽的计量方法常常不是必需的，有时甚至是有害的。对于当代社会科学的很多研究领域来说，本书所强调的应用计量经济学方法是极好上手的，并且息息相关。

　　乔舒亚？？安格里斯特（Joshua D.Angrist），“因为对因果关系分析的方法论贡献”摘获2021年诺贝尔经济学奖。 安格里斯特现任美国麻省理工学院Ford经济学教授、Blueprint Labs主任，美国国家经济研究局研究员，美国艺术与科学院院士，计量经济学学会会员。曾任教于以色列希伯来大学和美国哈佛大学。主要教授劳动经济学和计量经济学，研究领域广泛，涉及教育经济学、社会实验、公共项目的计量经济学方法研究以及政策评估。著有《基本无害的计量经济学：实证研究者指南》《精通计量：因果之道》。 约恩-斯特芬？？皮施克（Jörn-Steffen Pischke），英国伦敦政治经济学院（LSE）教授，LSE经济表现中心资深研究员，美国国家经济研究局研究员。主要教授劳动经济学和计量经济学，研究领域集中为教育政策评估，包括义务教育的收入回报、学期长短对学生成绩的影响，以及班级成员间的影响效应等。著有《基本无害的计量经济学：实证研究者指南》《精通计量：因果之道》。

导读

前言

致谢

本书结构


第一部分导论

1关于“问题”的问题

2理想的实验

2.1选择性偏误

2.2用随机分配解决选择性偏误

2.3对实验的回归分析


第二部分核心

3让回归变得有意义

3.1回归的基本原理

3.2回归与因果关系

3.3异质性与非线性

3.4回归的细节

3.5附录：对加权平均导函数求导

4实践中的工具变量：得到你想要的

4.1工具变量与因果关系

4.2两阶段最小二乘的渐进推断

4.3双样本工具变量和剖分样本工具变量*

4.4工具变量与异质性潜在结果

4.5对局部平均处理效应的推广

4.6工具变量的细节

4.7附录


5相似世界：固定效应、双重差分和面板数据

5．1个体固定效应

5．2双重差分：事前与事后，处理和控制

5．3固定效应与滞后被解释变量

5．4附录：对固定效应模型和滞后被解释变量模型的进一步讨论


第三部分拓展


6更进一步：断点回归设计

6．1清晰断点回归

6．2作为一种工具变量法的模糊断点回归

7分位数回归

7．1分位数回归模型

7．2对分位数处理效应的工具变量估计

8非标准的标准误问题

8.1在估计稳健标准误时存在的偏误*

8.2面板数据中的聚类问题和序列相关问题

8.3附录：对简单Moulton因子的计算


最后的几句话

术语表及名词缩写

参考文献

译后记