出版前言

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