Handbook on Impact Evaluation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Public programs are designed to reach certain goals and beneficiaries. Methods to understand whether such programs actually work, as well as the level and nature of impacts on intended beneficiaries, are main themes of this book. Has the Grameen Bank, for example, succeeded in lowering consumption poverty among the rural poor in Bangladesh? Can conditional cash transfer programs in Mexico and Latin America improve health and schooling outcomes for poor women and children? Does a new road actually raise welfare in a remote area in Tanzania, or is it a 'highway to nowhere'?This book reviews quantitative methods and models of impact evaluation. It begins by reviewing the basic issues pertaining to an evaluation of an intervention to reach certain targets and goals. It then focuses on the experimental design of an impact evaluation, highlighting its strengths and shortcomings, followed by discussions on various non-experimental methods. The authors also cover methods to shed light on the nature and mechanisms by which different participants are benefiting from the program.For researchers interested in learning how to use these models with statistical software, the book also provides STATA exercises in the context of evaluating major microcredit programs in Bangladesh, such as the Grameen Bank. The framework presented in this book can be very useful for strengthening local capacity in impact evaluation among technicians and policymakers in charge of formulating, implementing, and evaluating programs to alleviate poverty and underdevelopment.
作者简介
目录信息
读后感
这本书是coursera上《Measuring Causal Effects in the Social Sciences》课程的指定用书，下载链接在课程页面里有。 全书分为两部分，前半部分是关于impact evaluation的理论，后半部分是stata代码。 impact evaluation的理论/方法，也就是causal inference的方法，基本每一...
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用户评价
阅读完这本巨著，我仿佛经历了一场密集而高强度的学术训练营。它的排版布局非常紧凑，几乎没有留白，图表和公式密集地占据了大部分页面，读起来需要极高的专注度。关于时间序列分析和面板数据模型的运用，作者提供了一套系统性的检验流程，强调在进行任何纵向数据分析之前，必须先对数据的自相关性和序列依赖性进行彻底的诊断，否则后续的估计结果将是毫无意义的空中楼阁。最令我印象深刻的是，书中关于“评估结果的推广性与适用范围界定”的部分。作者强调，一个成功评估的最终价值不在于它证明了某个干预措施在特定地点的有效性，而在于它清晰地界定了该有效性在多大程度上可以迁移到其他相似或不相似的环境中。这种对“情境依赖性”的强调，极大地拓宽了我对“有效”这个概念的理解，使其不再是一个绝对化的标签，而是一个充满边界条件的描述。对于希望成为一名真正专业、能够驾驭复杂评估项目的评估师来说，这本书是不可回避的一道坎。
评分这本书的结构组织方式非常具有启发性，它不像传统教科书那样按理论分支划分，而是以一个完整的评估项目生命周期为脉络展开的。从最初的理论模型构建，到数据收集的工具设计，再到最终报告的撰写与传播，每一个阶段都被视为一个独立的、但又相互依赖的子系统来考察。我特别关注了其中关于“效果测量指标选择的伦理困境”的那一章。作者深刻地指出，我们选择衡量什么、不衡量什么，本身就是一种价值判断的体现。例如，衡量一个教育项目时，选择考试分数作为核心指标，可能意味着牺牲了对创造力或社会适应能力的评估。这种对评估本身权力和局限性的深刻反思，使得这本书的层次远远高于市面上那些只关注统计效率的评估指南。它迫使读者跳出纯粹的技术视角，去思考“评估的意义是什么”，以及我们最终要对谁负责。这种宏观的哲学思辨穿插在严谨的技术讨论之中，形成了一种独特的阅读张力，让人在掌握技能的同时，也提升了自身的职业操守标准。
评分这本厚重的书摆在桌上，光是封面那略显陈旧的字体和朴素的装帧，就让人感到一股扑面而来的学术气息。我本以为这是一本针对初学者的入门指南，毕竟“Handbook”这个词常常给人一种纲要性的印象。然而，深入阅读之后才发现，它更像是一套精密的仪器，而不是一张简单的地图。书中的论述极其严谨，每一个章节的展开都建立在一系列复杂的理论前提之上，对于那些仅仅想了解“如何评估项目好坏”的读者来说，可能会感到有些吃力。它似乎默认读者已经对计量经济学和统计推断有了一定的掌握，例如，对于双重差分法（DiD）的讨论，它并没有花太多篇幅去解释“平均处理效应”的基本概念，而是直接跳入了对共线性、异方差性以及模型设定误差的深入探讨，甚至引用了上世纪八九十年代的一些经典文献来佐证其观点的精确性。我尤其欣赏作者在处理“反事实推断”时所展现出的那种近乎偏执的审慎态度，仿佛每一步推导都必须经过三重保险的检验。对于希望在学术界或政策分析领域深耕的人来说，这本书无疑是值得收藏的工具书，但对于急于寻找快速解决方案的实践者，它可能更像是一份需要耐心啃食的学术“硬菜”。
评分翻开这本《手册》，给我的第一印象是其极强的实操导向，但这种“实操”并非那种手把手教你点鼠标的教程，而更像是高级项目经理的会议记录。它没有提供标准化的模板，也没有给出所谓的“万能公式”，相反，它用一系列深入的案例研究来展现评估设计在真实世界中是如何一步步崩塌和重建的。作者显然不相信任何一套评估框架可以脱离具体的社会、政治和资源背景而独立存在。书中对随机对照试验（RCT）的讨论，没有停留在“随机化是黄金标准”的口号上，而是花了大量篇幅去剖析在发展中国家进行随机分组时，社区层面的干扰、干预措施的渗透性偏差（Contamination Bias）以及研究者自身的主观能动性是如何微妙地影响最终结果的。这些内容非常贴近一线工作者的痛点，读起来让人不禁在脑海中对照自己手头正在做的项目，反思那些被我们轻易忽略的“灰度地带”。文风上，作者的叙述风格非常直接，甚至有些不留情面，直指那些试图用简单数字掩盖复杂现实的倾向。如果你期待的是一套轻松愉快的阅读体验，那么你可能会失望，因为它强迫你直面评估过程中的所有不完美。
评分老实说，这本书的翻译质量参差不齐，使得一些关键术语的理解上需要反复查阅原文，这无疑给非母语读者增加了额外的负担。然而，即便撇开翻译的瑕疵，其内容本身的复杂度也是一个挑战。它深入探究了许多前沿的研究领域，比如如何利用大数据和机器学习技术来辅助因果推断，以及如何构建更具稳健性的混合方法评估框架。书中对“倾向得分匹配（PSM）”的批判性分析尤其值得称道，作者并没有简单地将其视为RCT的替代品，而是详细列举了在特定条件下PSM可能引入的“选择偏差”陷阱，并提供了针对性的诊断工具。这表明作者对评估方法论的掌握并非停留在教科书知识层面，而是基于长期的实践经验，知道哪些方法在哪些特定情境下是“有毒的”。整本书洋溢着一种对“过度自信”的警惕，不断提醒读者，每一个统计模型都只是对现实世界的一种简化假设，并敦促读者对结果的解读保持极度的谦逊和克制。
评分an easy introduction.
评分上coursera的causal inference课用的书，比较基础，毕竟是handbook，但也没有具体告诉你怎么做estimation：）最好还是能系统地上一下econ的课。
评分简短易读，但是也太简短了
评分Public Economics
评分an easy introduction.
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