书籍介绍
这是一本把因果推断奉为计量经济学正脉的书。作者赵西亮不纠缠于统计性质的推导证明，而是聚焦工具变量、双重差分、断点回归、合成控制法等真正能用于实证识别的方法，完成了从统计推断向因果推断的范式转换。读者最看重的，是它把抽象的识别策略落到中国实际案例上，并配了Stata操作，让做应用的人感到
作者简介
赵西亮
清华大学经济学博士，厦门大学经济学院副教授、副系主任。在《经济管理》《南方经济》等期刊发表多篇论文，自2005年在厦门大学经济学院为本科生和研究生开设计量经济学课程。研究领域：应用计量经济学、劳动经济学等。
AI导读
核心看点
- 聚焦因果推断，涵盖匹配、IV、DID等现代方法
- 弱化数学推导，侧重实际应用与中国案例结合
- 填补国内原创因果推断教材空白，致敬经典
读者共识
- 国内应用微观计量入门佳作，实用性强
- 翻译痕迹较重，部分表述不够流畅自然
- 适合初学者建立因果推断框架与直觉
精彩摘录
- "由共同原因造成的相关性称为混杂偏差（confounding bias），由以共同结果为条件造成的相关性称为样本选择偏差（sample selection bias），这两种偏差统称为选择偏差（selection bias）。"
- "用因果图的语言描述，样本选择偏差是由于以两个变量的共同结果为条件造成的，这两个变量中一个是原因变量或与原因变量相关，另一个变量是结果变量或与结果变量相关（Hernan and Robins, forthcoming）"
- "内生性问题意味着未观测因素可能是潜在的混杂因素，影响个体的选择，同时对结果产生影响，控制可观测因素后，选择偏差仍然存在。因而，匹配方法不能解决内生性问题。"
- "这种由于以共同结果为条件造成的偏差称为样本选择偏差（Heckman，1979）或内生选择偏差（Elwert and Winship，2014）。"
目录
用户评论
强烈推荐，入门计量经济学的好书。比Angrist的《基本无害的计量经济学》更具可读性，当然是指中文版。扼要不一定简明，知识点有换着角度来重复提及，恰到好处，很像听好老师讲课的过程。在看完讲计量经济学案例的《大侦探经济学》一书后，再看这本讲基础理论的书，果然顺畅了很多。
超级好的课本！常读常新
继承了基本无害的计量经济学的思想，因果推断才是计量经济学应该干的事情而不是各种统计性质的证明。介绍了工具变量法、双重差分、固定效应、倾向性得分、断点回归这些最有用的方法，亮点是介绍了面板数据中的回归合成方法，这个在实际中有极大的用处。厦大的两本计量经济学的书都是好书。
对计量相关的因果推断方法有了更多的了解
因果推断，识别策略
非常好读。 @2019-08-28 10:45:01
还行 就是定义前后不同的地方有点多。
案例丰富，框架挺好
因果图一章讲的不好，云里雾里，失去了graphic intuition的美感。OLS那章也是，受RCM框架约束太多，不自然。
RCM介绍是很全面了。看完之后对中文教材也有了期待。
觉得这本书和邱嘉平老师，谢宇老师书还有MHE混在一起看，互相比对印证，因果推断会得到升华
工具书还是五星吧，后面其实有的地方不太能看懂
让我们说：也谢谢赵西亮🙏🏻
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