01 / 導讀
導讀
引用
Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2014). Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press.
章節概要
全書由引言和六章組成，正文約245頁，其後是縮略語表、實證註釋和索引。貫穿全書的組織思路是「五大神功」（Furious Five），即作者認為回答因果問題最有價值的五種方法：隨機分配、迴歸、工具變數、斷點迴歸設計和雙重差分。第1–5章各講一種方法，第6章把其中幾種方法用於同一個問題。功夫主題貫穿始終（例如第1章以電視劇《功夫》中的題詞和「我們的道路」（Our Path）概述開篇）。第1–5章在正文末尾都有一篇「計量大師」（Masters of 'Metrics）人物小傳，除第4章外，各章都附有一個附錄，以更傳統、基於公式的方式重述本章內容。每種方法都透過少數幾項已發表的研究來展開，這些研究的資料和Stata檔案可在本書網站下載。
引言
闡明本書把計量經濟學視為研究因果關係之學的立場，並介紹構成全書框架的五種工具。
第1章：隨機試驗
1.1節（「疾病與健康（保險）」）從調查資料出發，考察有醫療保險的人是否比沒有保險的人更健康，說明這類比較為何把保險的效果與選擇偏差混在一起，並藉助蘭德醫療保險實驗，提出以隨機分配作為解決辦法。1.2節（「奧勒岡之路」）轉向奧勒岡健康計劃的抽籤。人物小傳講述「從但以理到R. A. 費雪」，附錄（「掌握統計推斷」）在實驗框架下複習均值、標準誤和統計推斷。
第2章：迴歸
本章透過「上昂貴的私立大學是否值得」這一問題引入迴歸，分為三節：「兩所大學的故事」「配對一下，跑個迴歸」和「其他條件不變？」。正如標題所示，迴歸被呈現為一種透過配對實現「其他條件不變」比較的方法。人物小傳介紹高爾頓和尤爾，附錄講迴歸理論。
第3章：工具變數
三項研究用來說明工具變數：「特許學校之謎」討論特許學校；「反虐待行動」討論明尼亞波利斯家庭暴力實驗（隨機分配的警方處置並不總是按分配執行）；還有「人口炸彈」。人物小傳是「了不起的賴特父子」，附錄闡述工具變數理論。
第4章：斷點迴歸設計
「生日與葬禮」利用最低法定飲酒年齡，說明結果如何在年齡門檻處發生跳躍；「精英的幻象」利用錄取分數線，探討選拔性公立高中是否能提高學生成績。人物小傳介紹唐納德·坎貝爾。
第5章：雙重差分
「密西西比實驗」分析1930年銀行危機期間貨幣政策對密西西比州銀行倒閉的影響，追問在儲戶擠兌時中央銀行是否應當出手。「喝酒，喝了……」再次回到最低法定飲酒年齡，用跨州的迴歸形式雙重差分進行分析。人物小傳介紹約翰·斯諾，附錄討論迴歸雙重差分的標準誤。
第6章：教育的回報
最後一章把前面的工具應用於教育的經濟回報問題：「教育、經驗與收入」；基於同卵雙胞胎的估計（「雙胞胎，雙倍樂趣」）；基於童工法和出生季度的工具變數（「看工具，知計量經濟學家」）；以及德州州高中文憑的「羊皮效應」（「在孤星之州尋找羊皮紙」）。附錄討論測量誤差造成的偏差。
核心概念
引言與第1章
- 其他條件不變的比較：在其他條件相同的情況下比較結果，這是五種方法共同追求的目標。
- 選擇偏差：處理組與未處理組的簡單差異中，反映兩組原有差別而非處理效果的那部分。
- 隨機分配：消除選擇偏差的基準設計，其他方法都以它為參照來評判。
第2–3章
- 帶控制變數的迴歸：比較在可觀測特徵上相匹配的處理組和未處理組個體。
- 工具變數：一個能改變處理狀態、但只透過處理影響結果的變數，在對分配的遵從不完全時使用。
第4–6章
- 斷點迴歸：利用年齡或考試分數等驅動變數在門檻處的結果跳躍來估計效應。
- 雙重差分：把處理組隨時間的變化與未處理組的變化相比較；第5章以迴歸形式在多個州之間進行估計。
- 測量誤差偏差：解釋變數（例如自報的受教育年限）中的誤差如何使估計產生偏差。
評析
優點
- 因果問題先行。 全書圍繞醫療保險、大學、警務、銀行和教育等問題展開，而不是圍繞估計量。Walter Krämer在《Statistical Papers》（2015年）的書評中稱它是一本「相當與眾不同」的微觀計量經濟學教材：嚴格從應用出發，並把幾乎不存在受控實驗這一難題放在最前面。
- 正文中的形式化工具極少。 公式大多放在附錄裡。Krämer指出，書中較早給出的期望定義會讓偏重數學的讀者皺眉，但能幫助不熟悉數理統計的經濟學者。Simeon Paton的學生書評也同樣稱讚本書語言平實，並由附錄承擔教科書式的講解。
- 真實研究與可重現的資料。 每個例子都是已發表的研究，作者網站為第1章和第3–6章的表格和圖提供了資料和Stata .do檔案，便於與動手實踐結合。
- 令人難忘，引人入勝。 作者網站上彙集的Andrew Gelman、Gary King等人的推薦語特別提到本書的可讀性和幽默感；「計量大師」人物小傳則為每種方法提供了歷史背景。
局限
- 並非完整的計量經濟學課程。 書中只講五種設計，目錄中沒有時間序列方法、受限因變數模型或迴歸的矩陣表述。Paton指出，它可能無法完整滿足經濟學大學部課程的需要。
- 例子範圍窄，且以美國為主。 Krämer認為，從哈佛與州立大學的比較到美國各州的飲酒年齡，這些例子對身處這一環境之外的讀者來說相當狹隘。
- 比文風顯示的更難。 Paton指出，由於話題的複雜程度上升很快，具備一些計量經濟學基礎會有幫助。
- 沒有習題。 目錄中沒有習題集，練習需要依靠網站資料或配套教材。
在課程中的定位
在本課程書單中，Mastering 'Metrics 是一本以研究設計為核心的因果推斷簡明入門書。它很適合與系統講解迴歸的傳統教材搭配：Studenmund的 Using Econometrics、Stock與Watson的 Introduction to Econometrics 或Wooldridge的 Introductory Econometrics 提供本書略去的估計理論、診斷方法和其他主題，而Angrist和Pischke則解釋為什麼某些研究設計是可信的。如果具備Newbold等人的 Statistics for Business and Economics 所涵蓋的統計基礎，讀推斷附錄會更輕鬆。
作者本人的 Mostly Harmless Econometrics 在研究所學生層次上討論同樣的工具（迴歸、工具變數、雙重差分、斷點迴歸，另加分位數迴歸）。本書網站引用的Chris Blattman的評價認為，Mastering 'Metrics 正是那本較難的書所缺少的、更輕鬆直觀的入門讀物；先讀本書，再讀 Mostly Harmless 會容易得多。
如何使用本書
本書適合修讀第一門計量經濟學或研究方法課程的經濟學和社會科學大學部學生、政策科系學生，以及需要閱讀實證論文的其他領域研究所學生。具備一些基礎統計知識會有幫助，尤其是在讀附錄時。
- 核心： 按順序讀引言和第1–5章；每種方法都建立在第1章選擇偏差框架的基礎上。
- 附錄： 第二遍閱讀時再看；如果課程偏技術，可與迴歸教材的相應章節並讀。
- 第6章： 展示如何把多種方法用於同一問題的總結性章節，適合複習。
- 實踐： 從作者網站的「Killer Apps」頁面下載資料和.do檔案，重現書中的表格，例如奧勒岡抽籤的結果或飲酒年齡斷點迴歸的圖。
讀書會或政策課程可以只讀正文、略過附錄；計量經濟學課程則應佈置附錄，並從傳統教材中補充習題。