书名：基于设计的计量经济学（第二版）
定价：89.0
ISBN：9787301375457
作者：赵西亮 编著
版次：2
出版时间：2026-07

内容提要：

因果推断基于随机化实验，利用自然实验引入合理的识别假设，对目标参数进行非参数识别。而参数估计是利用样本信息估计总体参数，并推断估计量是否能够代表总体参数。因果推断基于总体，参数估计基于样本，两者的目的不同。因而，本教材立足于“因果推断基于总体、参数估计基于样本”的基本区分，将论述重心置于因果推断框架之上，而将统计推断的内容包括线性回归、固定效应模型、非参数回归等常用方法移至附录，以便于已具备一定统计学基础的读者快速回顾，同时也更突出因果推断在实证经济学中的核心地位。

作者简介：

赵西亮，厦门大学经济学院和王亚南经济研究院教授、博士生导师，研究领域包括劳动经济学、应用计量经济学、中国经济等。主持社科基金一般项目2项、教 育 部人文社科项目1项等。

目录：
第一章绪论
第一节引言
第二节因果推断简史
第三节两种计量经济学研究范式
第四节本书安排
第一篇理论基础
第二章潜在结果框架
第一节潜在结果
第二节稳定性假设
第三节分配机制
第四节因果效应参数
第五节选择偏差
第六节总结
第三章因果图
第一节基本概念
第二节因果图和结构模型
第三节因果图的基本结构
第四节选择偏差和因果效应识别
第五节选择偏差的处理
第六节好坏控制变量
第七节 do‐运算*
第八节总结

第二篇识别策略

第四章随机化实验
第一节随机化实验的作用
第二节随机化实验与选择偏差
第三节随机化实验的分类
第四节完全随机化实验的分析
第五节分层随机化实验的分析
第六节配对随机化实验的分析
第七节随机化实验的缺陷
第八节软件实现
第九节总结
第五章非混杂性假设下的因果推断
第一节非混杂性
第二节分层
第三节回归调整
第四节匹配
第五节使用倾向得分
第六节双重机器学习
第七节安慰剂检验
第八节敏感性分析
第九节软件实现
第十节总结
第六章工具变量法
第一节经典工具变量法
第二节 LATE框架
第三节 MTE框架
第四节软件实现
第五节总结
第七章双重差分法
第一节 2×2DID设计
第二节 DID‐IV设计
第三节多期DID设计
第四节交错DID设计
第五节平行趋势检验和敏感性分析
第六节统计推断问题
第七节讨论
第八节软件实现
第九节总结
第八章反事实结果填补方法
第一节合成控制法.
第二节合成双重差分法
第三节反事实填补方法
第四节交互固定效应方法
第五节矩阵补全方法
第六节时变干预的因果效应*
第七节总结
第九章断点回归设计
第一节断点回归设计
第二节断点回归设计的图形分析
第三节断点回归设计的估计
第四节断点双重差分设计
第五节弯折回归设计
第六节软件实现
第七节总结
第十章因果中介分析
第一节中介分析
第二节目标参数.
第三节因果识别
第四节参数估计
第五节工具变量法
第六节总结.
结语.
第三篇附录
附录A简单随机抽样
第一节简单随机抽样
第二节基于设计的方法
第三节置信区间
第四节假设检验
附录 B线性回归.
第一节条件期望函数
第二节饱和回归
第三节线性回归
第四节 OLS估计量的渐近特征
第五节二元因变量模型
第六节高维协变量情况下的线性回归
第七节工资预测和性别工资差距
附录 C非参数估计
第一节非参数密度估计
第二节非参数回归
附录 D面板数据方法
第一节混合回归
第二节随机效应模型
第三节固定效应模型
第四节相关随机效应模型
附录 E Stata数据处理编程简介
第一节常用命令
第二节 do文件
第三节结果呈现
参考文献
索引