計量經濟學的方法和實踐不斷發展，有些過於新奇的方法本來沒必要如此復雜，而且還可能是有害的。雖然對計量經濟學基本工具的解釋日趨精奧深微，但應用計量經濟學的核心內容卻保持著大體穩定。這本指南性質的教材為經驗研究者把握計量經濟學的精義提供一個向導，在討論回歸、工具變量和雙重差分法等核心內容的基礎上，強調估計值的一般性質（比如回歸總是可以近似條件均值函數等），以及對估計值賦予因果解釋所需的假設（比如條件獨立假設、相似世界等），之後再擴展至非連續實驗的回歸分析及統計推斷等問題。尤其是，作者對OLS和IV，從方法論到各種應用，講解極為詳細，把所有目前流行的帶試驗色彩的估計方法，全部放在回歸的框架中分析和討論，但不涉及試驗設計的內容。 喬舒亞·安格里斯特 美國麻省理工學院Ford經濟學教授，美國國民經濟研究局研究員，美國藝術與科學院院士，計量經濟學會會員。曾任教於以色列希伯來大學和美國哈佛大學。主要教授勞動經濟學和計量經濟學，研究領域廣泛，涉及教育經濟學、社會實驗、公共項目的計量經濟學方法研究以及政策評估。 約恩—斯特芬·皮施克 英國倫敦政治經濟學院（LSE）教授，LSE經濟表現中心資深研究員。主要教授勞動經濟學和計量經濟學，研究領域集中於教育政策評估，包括義務教育的收入回報、學期長短對學生成績的影響，以及班級成員間的影響效應等。

出版前言剛目致謝本書結構第一部分 導論 1 關於「問題」的問題 2 理想的實驗 2.1 選擇性偏誤 2.2 用隨機分配解決選擇性偏誤 2.3 對實驗的回歸分析第二部分 核心 3 讓回歸變得有意義 3.1 回歸的基本原理 3.2 回歸與因果關系 3.3 異質性與非線性 3.4 回歸的細節 3.5 附錄:對加權平均導函數求導 4 實踐中的工具變量:得到你想要的 4.1 工具變量與因果關系 4.2 兩階段最小二乘的漸進推斷 4.3 雙樣本工具變量和剖分樣本工具變量 4.4 工具變量與異質性潛在結果 4.5 對局部平均處理效應的推廣 4.6 工具變量的細節 4.7 附錄 5 相似世界:固定效應、雙重差分和面板數據 5.1 個體固定效應 5.2 雙重差分:事前與事後，處理和控制 5.3 固定效應與滯後被解釋變量 5.4 附錄:對固定效應模型和滯後被解釋變量模型的進一步討論第三部分 拓展 6 更進一步:斷點回歸設計 6.1 清晰斷點回歸 6.2 作為一種工具變量法的模糊斷點回歸 7 分位數回歸 7.1 分位數回歸模型 7.2 對分位數處理效應的工具變量估計 8 非標准的標准誤問題 8.1 在估計穩健標准誤時存在的偏誤 8.2 面板數據中的聚類問題和序列相關問題 8.3 附錄:對簡單Moulton因子的計算最後的幾句話術語表及名詞縮寫參考文獻譯後記