李明宰（Myoung-jae Lee），韩国高丽大学(Korea University)计量经济学家和统计学家。1989年于美国威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)获得经济学博士学位，已在Econometrica、Journal of the Royal Statistical Society(Series B)、Journal of Econometrics、Transportation Research(Part B)、Sociological Methods & Research等经济学、统计学及其他专业的知名学术刊物上发表60余篇学术论文，也出版了4本关于受限因变量、面板数据、处理效应分析等微观计量经济学书籍。

本书综述了在应用经济学和其他社会科学中最常用的匹配、断点回归和双重差分的三种方法(及其拓展内容)，介绍了方法内在的计量经济学和统计学思路，说明了参数识别的涵义及参数估计的实施方法，展示了使用各种方法进行实证分析的具体事例。本书强调了使用数据进行三种估计方法的实践，有用的在线附录提供了相应的数据与Gauss程序。理论计量经济学、统计学、应用经济学、社会科学等学科的研究者、学生都能从不同视角阅读本书而有所收获。

这是李明宰又一本易读而严谨的应用计量经济学书籍，说明了双重差分、匹配及断点回归等分析处理效应的最常用方法。实证分析的研究者与研究生都能从这本书的清晰描述中获益。这本书也将成为应用统计学专业研究生课程的必读材料之一。

这是一本清晰讲解分析处理效应最常用方法的应用计量经济学书籍，值得实证分析的研究者与应用统计学研究生阅读。

 ——戈登·达尔(Gordon B. Dahl)，加利福尼亚大学圣迭戈分校(University of California, San Diego) 经济学教授

这本书对快速发展的因果分析的计量经济方法进行了非常好的简洁性总结。对于旨在理解各种估计量的方法及适用范围的读者而言，本书的内容是简明扼要的。

——阿瑟·卢贝尔 (Arthur Lewbel)，波士顿学院(Boston College) 经济学系

前言

1 处理效应分析的基础

  1.1 反事实、干扰和因果关系

  1.2 多种处理效应和无效应

  1.3 组均差异和随机化

  1.4 显性偏误、隐性偏误和选择性问题

  1.5 组间均值差异的估计和最小二乘估计量

  1.6 结构型、分配和边际模型

  1.7 辛普森悖论和错误共变量控制

2 匹配

  2.1 匹配和不同处理效应的基础

  2.2 实施匹配

  2.3 倾向得分匹配

  2.4 更多诠释

3 非匹配与样本选择

  3.1 加权

  3.2 回归插补

  3.3 双重求和的完全配对

  3.4 样本选择的处理效应*

  3.5 样本选择模型的效应分解*

4 断点回归

  4.1 引入前后比较的断点回归

  4.2 断点回归的识别与特征

  4.3 断点回归估计量

  4.4 设定检验

  4.5 断点回归专题*

5 双重差分

  5.1 双重差分的基础

  5.2 重复横截面数据的双重差分

  5.3 面板数据的双重差分

  5.4 随时间变化资格变量的面板数据的停留者

6 三重差分与广义双重差分

  6.1 三重差分的基础与拓展

  6.2 重复横截面数据的三重差分

  6.3 面板数据的三重差分

  6.4 广义双重差分及拓展

  6.5 双重差分与三重差分的聚类问题与推断

附录

  A.1 核密度与回归的估计量

  A.2 自助法

  A.3 混杂检测、工具变量估计量和选择修正

  A.4 双重差分的补充说明

参考文献