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| 編輯推薦： |
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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，基于此，计量经济学的“宇宙”正在不断膨胀，越来越多精妙复杂的计量方法出现了。但即使如此，计量经济学的核心方法和理念也并没有发生很大变化，所以本书便定位于最为“基本无害”的指导用书，旨在介绍精要，提供研究方法的指导，帮助实证研究者探究现实问题。
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| 內容簡介： |
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本书包含了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，比如断点回归设计和分位数回归，以及如何修正标准误差。两位作者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非常平实且易上手。
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| 關於作者： |
乔舒亚·安格里斯特（Joshua D.Angrist），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。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。著有《基本无害的计量经济学》《精通计量》。
约恩-斯蒂芬·皮施克（J?rn-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》《精通计量》。
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| 目錄：
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第一部分 预备知识
１ 关于“问题”的问题
２ 理想的实验
２．１ 选择性问题
２．２ 用随机分配解决选择性偏误、
２．３ 实验的回归分析
第二部分 核心
３ 使回归有意义
３．１ 回归的基本原理
３．２ 回归和因果关系
３．３ 异质性和非线性
３．４ 回归的细节
３．５ 附录：平均导数加权函数的推导
４ 实践中的工具变量：有时你就是可以得你所需
４．１ 工具变量和因果关系
４．２ 两阶段最小二乘的渐进推断
４．３ 双样本工具变量和拆分样本工具变量
４．４ 异质性潜在结果的工具变量
４．５ 局部平均处理效应的拓展
４．６ 工具变量的细节-
４．７ 附录-
５ 平行世界：固定效应、双重差分和面板数据
５．１ 个体固定效应
５．２ 双重差分法：事前与事后，处理和控制
５．３ 固定效应与滞后因变量
５．４ 附录：更多关于固定效应和滞后因变量模型的内容
第三部分 拓展
６ 微跳一步：断点回归设计
６．１ 清晰断点回归
６．２模糊断点回归是工具变量
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稳健标准误时估计值的偏误
８．２ 面板数据中的聚类问题和序列相关问题
８．３ 附录：莫尔顿因子的简单推导
最终感言
术语表及名词缩写
参考文献
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| 內容試閱：
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在应用计量经济学家的工具箱里，有以下这些重要的工具：
1. 为控制可能掩盖了我们所感兴趣的因果效应的变量而设计的回归模型；
2. 为分析真实实验和自然实验而采用的工具变量方法；
3. 使用重复观测值控制未观察到的遗漏因素的倍差类策略。
若要富有成效地使用这些基本方法，我们需要具备坚实的概念基础以及对统计推断机制的良好理解。本书即涵盖了应用计量经济学的这两个方面。
对于什么才是重要的计量经济学方法，此看法是由我们作为经验研究者的经验，尤其是由我们对经济学博士生的教学和研究指导方面的经验所形成的。这本书就是写给这些学生们的。同时，对于那些对研究方法的选择以及对研究发现的解读具有迫切需要的研究者群体，我们也希望本书能够成为他们阅读的对象。应用计量经济学关心的问题，与其他社会科学或流行病学所关心的问题，并无根本的不同。任何有兴趣利用数据制定公共政策或促进公共卫生的人，都必须透悟和使用统计结果。任何感兴趣于从有关人类行为的数据中得到有用推断的人士，都可以说是应用计量经济学家。
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