本书是关于社会科学中因果关系确定方法的最新著作，其叙述风格尤其适合于经济学学生的学习。因果推断是当前国际学术界最热门的研究领域之一，是一种通过事物的原因推导至某个肯定结果的逻辑方式。本书介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。内容包括：概率理论和统计回顾、回归的性质、有向无环图、因果模型的潜在结果、匹配和子分类、不连续回归、工具变量和面板数据、差分、综合控制。对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Discontinuity) 等因果推理工具和因果识别策略。其中，DAG 几乎出现在书籍中的每一章节。
这本书不仅涵盖了很多案例，关注了工具变量法、断点回归法等准实验方法，还包括了经济学者目前关注的合成控制法。此外，书中提供了案例分析所需的数据、代码内容。因而，本科生、硕士生和刚入学的博士生如果想了解因果推理和学习诸如合成控制法这类的最新方法，可以参考这本书。

斯科特·坎宁安（Scott Cunningham），美国得克萨斯州贝勒大学经济学教授，美国知名的计量经济学家，主要研究领域：犯罪经济学和劳动经济学，在《经济研究评论》（RES）等顶级期刊发表论文数十篇。

第一章 导论
什么是因果推断？
不要混淆相关性和因果性
最优化使一切变得内生
示例：确定需求的价格弹性
总结

第二章 概率与回归知识复习


第三章 有向无环图

有向无环图表示法的介绍

第四章 潜在结果因果模型
物理随机化
随机化推断
总结


第五章 匹配和子分类
子分类
精确匹配
近似匹配

第六章 断点回归
断点回归非常常见
使用RDD进行评估
对识别的挑战
复刻一个流行设计：势均力敌的选举
拐点回归设计
结论

第七章 工具变量
工具变量的历史：父与子
工具变量的直觉认识
同质性处理效应
父母滥食冰毒和儿童寄养
弱工具变量问题
异质性处理效应
应用
流行的IV设计
结论


第八章 面板数据
DAG的例子
估计
数据练习：对成人服务提供者的调查
总结


第九章 双重差分
约翰·斯诺=的霍乱假说
估计
推断
通过事件研究和前期的平行提供平行趋势的证据
安慰剂对DD方法的重要性
具有时间差异的双向固定效应
结论


第十章 合成控制法

比较案例研究的介绍
监狱建设和黑人男性监禁

本书总结