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作者簡介
喬萬尼·賽魯利
意大利國家研究委員會下屬經濟可持續發展研究機構（CNR-IRCrEs）研究員，羅馬大學經濟學博士，《國際計算經濟學與計量經濟學》（The International Journal of Computational Economics and Econometrics ）主編。主要研究方向為統計因果推斷模型和項目評估的計量經濟學模型。
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序
這本書為讀者提供了一套用於社會科學政策評估的現代微觀計量經濟學理論和應用工具。讀者可以結合Stata軟件工具箱對項目設計嚴謹而有效的事後評估。我們在每個處理效應理論模型後面都會提供至少一個Stata內置的和用戶編寫的命令實例。
通過本書的學習，讀者將逐步熟悉文獻中經常討論的政策評估方法，如回歸調整、匹配、雙差分、工具變量，以及斷點回歸設計，並了解在不同的政策背景下該如何選擇和使用最合適的方法。
本書共四章。
第一章是政策評估的計量經濟學導論，是後續章節的基礎，包括在社會經濟背景下估計政策的處理效應所需要的統計設定、標準符號和基本假設。還會介紹由於可觀察和不可觀察的因素導致的選擇偏差的概念，以及修正方法。章節最後簡要討論了用於估計處理效應的Stata命令，以及文獻中提出的各種二元處理的計量經濟學方法。
第二章主要介紹在“基於可觀察的選擇”（或“顯性偏差”）假設下，平均處理效應的估計，並系統闡述政策評價分析中這種假設的意義和範圍。一些計量經濟的方法（如：回歸調整、匹配、重新加權和雙穩健估計）將會涉及到，以確保在此設定下，正確地估計因果參數。本章最後是這些方法的實證例子及其比較。
第三章主要介紹在“基於不可觀察的選擇”（或“隱性偏見”）下的平均處理效應的估計。當不可觀測的因素顯著地驅動非隨機分配時這種情況就會發生。此時，第二章討論的方法不再適合。因此，我們介紹三種基於不可觀測選擇時進行正確估計的方法：工具變量、選擇模型和雙差分。當然實施這些方法需要額外的假設。
第四章討論了兩個相關的問題：局部平均處理效應（LATE）和斷點回歸設計（RDD），都被認為是近似準實驗方法。本章第一部分討論了LATE方法的理論基礎，闡述了不完全依從隨機實驗的設置，以及LATE的樣本估計。第二部分主要討論RDD，通過一個特定的變量（所謂驅動變量）定義一個“閾值”，區分（無論是模糊的還是清晰的）處理組和控制組。在介紹了RDD模型的計量經濟學的背景之後，主要討論清晰-RDD和模糊-RDD方法，同時建立它們的模擬模型，來說明不同方法的基本假設所起的作用不同。
這本書的每一章可以看作是相當獨立的單元。然而，有興趣的讀者會發現，有必要透徹理解每一章中單個的主題。最後，需要說明的是，本書假設讀者已經熟悉基本的計量經濟學理論，並事先了解Stata的使用。
意大利，羅馬
喬萬尼·賽魯利
目次
第一章政策評估的計量方法
1.1 引言
1.2 統計設定、命名及假設
1.3 基於可觀測的和不可觀測量的選擇
1.4 刻畫選擇偏差
1.5 選擇控制變量的依據
1.6 ATEs的部分識別：邊界方法
1.7 量化政策評估方法的分類
1.8 反事實評估的政策框架和統計設計
1.9 相關的計量經濟學軟件
1.10 本書的簡要概述
第二章基於可觀測變量的選擇
2.1 引言
2.2 回歸調整
2.3 匹配方法
2.4 重賦權重（再加權
2.5 雙重穩健估計
2.6 回歸調整的實現與應用
2.7 匹配法的實現與應用
2.8 再加權的實現與應用
第三章基於不可觀測變量的選擇
3.1 引言
3.2 工具變量
3.3 選擇模型
3.4 雙重差分
3.5 工具變量和選擇模型的實現與運用
3.6 DID法的實現與應用
第四章局部平均處理效應和斷點回歸設計
4.1 引言
4.2 局部平均處理效應
4.3 斷點回歸
4.4 應用與實現
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