第1章 导言 1
第2章 设定 5
第1节 路径图、方程、矩阵：一个设定的例子 8
第2节 从理论到模型：隐含的协方差矩阵 10
第3节 简单回归暗含的协方差矩阵 15
第4节 递归和非递归模型 17
第5节 直接、间接以及总体效应 20
第6节 结构方程和约减方程 21
第7节 工具变量 24
第3章 识别 31
第1节 已知和未知参数 34
第2节 限定条件 36
第3节 三种方程类型 37
第4节 识别法则 41
第5节 分块递归识别 49
第4章 估计 59
第1节 含有内生性的最小二乘估计的后果 61
第2节 有限信息估计的可选方法：两阶段最小二乘法 64
第3节 一般最小二乘法与两阶段最小二乘法 68
第4节 完全信息估计：三阶段最小二乘法 71
第5节 完全信息的最大似然估计 73
第6节 理解迭代估计 75
第7节 完全信息和有限信息估计 77
第8节 实证例子：恰好识别的情形 79
第9节 非递归模型的STATA和SAS命令 81
第10节 实证例子：过度识别的情形 86
第5章 评估 91
第1节 单方程评估 93
第2节 模型总体拟合优度评估 95
第3节 工具变量质量评估 102
第4节 实例：信任与协会会员 111
第5节 总结和最优方法 119
第6章 模型解释 121
第1节 变量之间的总体关联：因果效应和非因果关联 123
第2节 理解非递归模型中的乘数效应 127
第3节 计算直接、间接和总体效应 129
第4节 收敛和均衡 132
第5节 计算直接、间接和总体效应：递归的例子 133
第6节 计算直接、间接和总体效应：非递归的例子 136
第7节 解释理论驱动的指定间接效应 138
第8节 关于中介更多的信息 140
第9节 检验间接效应：简单的中介效应 143
第10节 检验间接效应：多元delta方法 146
第11节 检验间接效应：自举法 152
第12节 实证的例子：检验间接效应 154
第7章 结论 161
注释 165
参考文献 168
译名对照表 177