出版前言 1
前言 1
致谢 1
本书结构 1
第一部分 导论 3
1关于“问题”的问题 3
2理想的实验 8
2.1选择性偏误 8
2.2用随机分配解决选择性偏误 11
2.3对实验的回归分析 16
第二部分 核心 21
3让回归变得有意义 21
3.1回归的基本原理 22
3.2回归与因果关系 38
3.3异质性与非线性 49
3.4回归的细节 65
3.5附录：对加权平均导函数求导 78
4实践中的工具变量：得到你想要的 79
4.1工具变量与因果关系 80
4.2两阶段最小二乘的渐进推断 97
4.3双样本工具变量和剖分样本工具变量 103
4.4工具变量与异质性潜在结果 105
4.5对局部平均处理效应的推广 122
4.6工具变量的细节 133
4.7附录 153
5相似世界：固定效应、双重差分和面板数据 155
5.1个体固定效应 155
5.2双重差分：事前与事后，处理和控制 159
5.3固定效应与滞后被解释变量 170
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 173
第三部分 拓展 177
6更进一步：断点回归设计 177
6.1清晰断点回归 177
6.2作为一种工具变量法的模糊断点回归 183
7分位数回归 190
7.1分位数回归模型 191
7.2对分位数处理效应的工具变量估计 200
8非标准的标准误问题 207
8.1在估计稳健标准误时存在的偏误 208
8.2面板数据中的聚类问题和序列相关问题 218
8.3附录：对简单Moulton因子的计算 228
最后的几句话 230
术语表及名词缩写 231
参考文献 234
译后记 257