简介
回归不连续模型（RD）为计量经济模型中因果推断模型的一种。经济领域的因果推断，由于一些条件的限制难以达到“准自然实验”的条件，只能力争最大限度地做到随机选择实验对象以及最大限度平衡实验个体的异质性。具体从模型来说，潜在结果模型可以度量因果效应，当满足一定的条件时，因果效应存在会使回归直线出现中断，回归不连续（Regression Discontinuity）因此得名。
翻译
张晓峒认为Regression Discontinuity翻译为“回归不连续”比“断点回归”更加准确，一是强调了因果分析，二是可以与“截断回归”区分开来。
用途
用回归不连续进行政策效应评估时，可以使用精确回归不连续分析回归方程。
缺陷
回归不连续分析的设计是存在缺陷的，如其他控制变量的“中断”现象，研究对象的异质性以及很难推广到整体。
案例
之后，张教授以“非典事件是否给中国旅游人数序列造成冲击？”、“美国满21岁才可合法饮酒法律是导致21岁生日日死亡人数大幅增加的原因吗？”、“小班上课对教学效果有提高吗？”以及“三年经济困难给中国年增人口序列造成严重冲击了吗？”四个案例具体介绍了回归不连续的实际应用和分析解释。
一般步骤
最后，张教授介绍了回归不连续分析的一般步骤，即画实验结果Y与分组变量X的散点图观察是否发生跳跃、画实验结果Y的频数分布图观察是否发生截断，但这两种方法均需注意区分图像为回归不连续还是logistic分布，另外，也可以用Y对常数项、处理变量D、分组变量X、处理变量和分组变量的交互项以及他们的高次项回归来判断是否存在回归不连续。[1]
