宛圆渊的研究主要针对模糊断点回归模型中的经典假设，提出了改进断点回归模型有效性的检验方法，并对断点回归的实际应用与规范操作进行了一系列深入讲解。讲座第一部分，他首先指出断点回归模型的前提假设，即局部单调性假设(local monotonicity)和局部连续性假设(local continuity)，其中局部连续性假设又包含两种类型，分别是平均值意义上的局部连续性假设(LC-M)与分布意义上的局部连续性假设(LC-D)，满足LC-M条件即可得到平均处理效应的一致估计，满足LC-D条件则可以得到条件分布的一致估计。在详细介绍断点回归模型前提假设的基础上，宛圆渊提出一种新的断点回归模型假设检验方法，即sharp testable implication(STI)。该方法首先构造被解释变量的一系列闭区间集合，然后基于理论分析得出可以通过两个不等式条件（和）对每个区间上的局部单调性假设和局部连续性假设进行检验。宛圆渊从理论计量的视角指出，STI方法的满足是断点回归有效性的必要条件，而McCrary(2008)提出的样本分布连续性检验是断点回归识别局部处置效应非必要非充分条件，因此STI方法是对McCrary(2008)方法的有用补充。讲座第二部分，宛圆渊分别以中学班级规模断点研究设计(Angrist & Lavy, 1999)和补贴发放标准的断点研究设计(Miller et al., 2013)两个实际研究作为案例，实证呼应了所提出理论检验方法的可靠性。

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