公共经济政策决策科学化有赖于政策的科学评估。只有正确分离出政策干预的因果效应，才能科学地指导后续政策调整，为科学决策提供依据。随着国外公共政策评估研究越来越依赖于旨在评估政策因果效应的因果推断方法,国内公共政策学者也开始进行初步尝试, 尤其是2021年诺贝尔经济学奖奖励三位学者利用自然实验（natural experiment）方法研究经济问题以及确定测算局部平均处理效应（LATE：local average treatment effect）的框架以识别因果关系，更加突出了公共经济政策中因果关系识别的重要意义及应用前景。我国的政策评估研究已经从规范性的辩论逐渐发展为更加依赖客观数据与实证经验的定量评估。如何有效选择和运用因果推断方法开展政策评估研究这一领域是逐步开始兴起的领域，代表了公共政策定量评估的新发展趋势和热点，也是未来极具发展前景的应用。本课程聚焦于因果关系识别的三大主流方法，即双重或三重差分（Difference in Differences）、断点回归设计（Regression Discontinuity Design）、倾向分数匹配（Propensity Score Matching）。在学习定量方法及因果推断原理的同时，教学突出结合统计软件STATA的操作以提升学生理解、分析、解释与定量评价公共经济政策因果效应的能力。