乔万尼·赛鲁利Giovanni Cerulli意大利国家研究委员会下属经济可持续发展研究机构(CNR—IRCrES)研究员，罗马大学经济学博士，《国际计算经济学与计量经济学》(The Intemational Journal of Computational Economics and Econometrics)主编。主要研究方向为统计因果推断模型和项目评估的计量经济学模型。

1 政策评估的计量经济学方法
1.1 引言
1.2 统计设定、命名及假设
1.3 基于可观测的和不可观测量的选择
1.4 刻画选择偏差
1.5 选择控制变量的依据
1.6 .ATES的部分识别：边界方法
1.7 量化政策评估方法的分类
1.8 反事实评估的政策框架和统计设计
1.9 相关的计量经济学软件
1.10 本书的简要概述
2 基于可观测变量的选择
2.1 引言
2.2 回归调整
2.3 匹配方法
2.4 重赋权重(再加权)
2.5 双重稳健估计
2.6 回归调整的实现与应用
2.7 匹配法的实现与应用
2.8 再加权的实现与应用
3 基于不可观测变量的选择
3.1 引言
3.2 工具变量
3.3 选择模型
3.4 双重差分
3.5 工具变量和选择模型的实现与运用
3.6 DID法的实现与应用
4 局部平均处理效应和断点回归设计
4.1 引言
4.2 局部平均处理效应
4.3 断点回归
4.4 应用与实施
译后记

这本书为读者提供了一套用于社会科学政策评估的现代微观计量经济学理论和应用工具。读者可以结合Stata软件工具箱对项目设计严谨而有效的事后评估。我们在每个处理效应理论模型后面都会提供至少一个Stata内置的和用户编写的命令实例。
通过本书的学习，读者将逐步熟悉文献中经常讨论的政策评估方法，如回归调整、匹配、双差分、工具变量，以及断点回归设计，并了解在不同的政策背景下该如何选择和使用最合适的方法。

在公共机构制定政策的过程中，如何检验政策实施的效果？选取不同的观察对象对公共政策的实施效果会出现不同的结论。如果公共机构仅仅考虑观测到的水平，那么其对于政策效果的结论可能存在严重偏误。本书利用计量经济学理论，将变量带入计量经济学模型中，探讨女性的受教育程度是否影响生育意愿、参加技能培训能否真正增长实际收入，以及政策实施后餐馆的员工是否增多等公共政策相关的实际问题，并提出了检验政策是否有效的数学模型。
本书对当前流行的政策评估方法，包括反事实(counterfactual)、双差分(DID)、倾向得分匹配(PSM)、断点回归设计(RDD)等进行了细致的剖析和演绎。从理论模型，到实证案例，再到Stata软件实现，都进行了详尽而明了的讲解，为政策背景选择和应用合适的方法提供实用指导。