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出版者:经济科学出版社

作者:唐·埃思里奇

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:1998-06

价格:17.00元

装帧:平装

isbn号码:9787505814394

丛书系列:国外经济学教材库

图书标签:

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聚焦信息经济时代的商业转型与创新：深度解析数字驱动的商业实践 在信息技术深刻变革传统商业模式的今天，企业面临着前所未有的机遇与挑战。本书旨在为广大商业决策者、战略规划师以及关注前沿商业趋势的研究者提供一套系统、前瞻性的分析框架与实践指南，深入剖析信息经济时代商业环境的复杂性、驱动要素以及成功的关键路径。我们不探讨传统的经济学研究方法论，而是将目光聚焦于实践层面——如何在新技术、新数据、新范式下构建、优化和重塑企业的价值创造体系。 第一部分：信息经济的宏观图景与商业范式转移 本部分首先描绘了信息经济时代的宏观特征，强调数据作为核心生产要素的地位日益凸显，以及网络效应、平台生态系统等新型竞争逻辑的崛起。我们分析了数字基础设施（如云计算、物联网、5G）如何重塑产业边界，并深入探讨了“去中心化”与“平台化”两种主要趋势对传统组织结构与治理模式的冲击。 数据驱动的价值链重构： 详细阐述了数据采集、处理、分析到变现的完整流程，并以多个行业案例（如金融科技、智能制造）为例，演示数据如何渗透并优化价值链的每一个环节。重点讨论了数据资产的评估、保护与合规性问题，这些是未来企业核心竞争力的基石。 平台经济的生态动力学： 剖析了双边和多边市场的运作机制，解释了网络效应如何形成“赢家通吃”的格局。本书提供了衡量平台健康度、设计激励机制以及有效管理生态伙伴关系的实用工具和模型，帮助企业理解和驾驭平台这种新型商业形态。 技术异质性与竞争优势的动态演化： 探讨了技术快速迭代背景下，企业如何保持长期竞争优势。重点分析了“颠覆性创新”的识别与应对策略，以及企业内部构建敏捷创新机制的重要性。这不是一个静态的竞争模型分析，而是侧重于企业动态能力理论在数字环境下的具体应用。 第二部分：商业模式创新与客户体验重塑 在信息经济中，商业模式的创新速度远超以往。本部分聚焦于如何利用数字化工具和思维，设计出更具适应性和盈利潜力的商业模式，并以前所未有的深度关注客户全生命周期的体验管理。 数字化商业模式设计矩阵： 提出了一个多维度的商业模式设计矩阵，该矩阵整合了收入模型（如订阅制、即服务/XaaS）、成本结构优化、关键资源配置（侧重于数字资产而非传统资产）以及渠道触点。本书提供了大量案例展示，如何从单一产品销售转向集成解决方案提供商。 超个性化与体验工程： 深入探讨了如何利用大数据和人工智能技术实现“超个性化”服务。这包括对客户旅程的精细化建模、情感计算在用户反馈中的应用，以及如何构建一个反馈闭环，确保产品迭代始终紧密围绕客户的实时需求展开。我们强调，体验的连续性与无缝性是留住高价值客户的关键。 敏捷组织与快速试错文化： 商业模式的成功不再依赖于完美的初始规划，而是依赖于快速验证和调整的能力。本章详细阐述了精益创业（Lean Startup）原则在企业级应用中的挑战与对策，特别关注跨职能团队的协作效率和“容忍失败”的企业文化建设。 第三部分：运营效率的数字化升级与供应链重塑 运营效率是利润的最终保障。本部分侧重于如何通过数字化手段，实现企业内部运营的精益化、柔性化和智能化。 智能供应链与可见性革命： 随着全球供应链的复杂性增加，可见性成为核心挑战。本书分析了区块链技术在提高供应链可信度方面的潜力，以及利用物联网和高级分析技术实现端到端的可视化管理。重点讨论了“需求驱动”的生产计划如何取代传统的“预测驱动”模式，从而显著降低库存成本。 人工智能在决策优化中的角色： 摒弃对AI的过度神化，本书聚焦于AI在特定业务场景中的落地应用，例如需求预测的精度提升、异常检测与风险预警系统、以及RPA（机器人流程自动化）在后台流程中的部署策略。我们强调的是“人机协同”的决策流程，而非完全的自动化替代。 云原生架构与IT的业务赋能： 讨论了微服务架构、DevOps实践如何支持业务的快速部署和扩展。对于非技术背景的管理者，本书清晰地解释了现代化IT架构如何直接转化为市场响应速度的提升，以及如何评估云投资的回报率（ROI）。 第四部分：治理、伦理与可持续发展的新挑战 信息经济的快速发展也带来了新的治理难题，尤其是在数据隐私、算法公平性以及可持续发展方面。 数据治理与信任构建： 在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下，企业如何合法、负责任地使用数据？本章提供了构建内部数据伦理委员会、设计数据使用政策以及建立用户透明度机制的实践步骤。 算法偏见与公平性审查： 探讨了算法模型中可能隐藏的社会偏见及其对商业声誉和客户关系的影响。本书提出了对关键算法进行“可解释性”（Explainability）审计的框架，确保决策的透明度和可追溯性。 数字化赋能的可持续商业实践（ESG）： 分析了如何利用数字化工具（如能源管理系统、碳足迹追踪软件）来优化企业的环境、社会和治理（ESG）表现，实现经济效益与社会责任的统一。 本书的全部内容均基于对当代商业案例的细致观察和对新兴技术驱动下商业逻辑的深入剖析，旨在为读者提供一套可以直接在信息经济时代落地的、可操作的商业转型蓝图。

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我一直对经济学中那些巧妙地利用数据解决现实问题的研究充满敬意。这本书的题目“应用经济学研究方法论”正好触及了我的兴趣点。我尤其关注的是书中是否会深入剖析如何进行有效的文献回顾和研究问题界定。在我看来，一项优秀的研究，其起点往往在于对现有研究的深刻理解，以及对尚未被充分解答的研究问题的敏锐捕捉。这本书能否提供系统性的指导，帮助我学习如何识别研究的空白，如何从宏观的经济现象中提炼出具体、可操作的研究问题，并在此基础上构建出清晰的研究假设？这是我非常看重的一点。此外，关于研究设计，我相信书中会对不同的研究类型，如横断面研究、时间序列研究、面板数据研究等，进行详尽的介绍，并阐述它们各自的优劣以及在特定研究情境下的选择依据。我希望能够学习到如何根据研究问题和数据的特点，选择最恰当的研究设计。例如，在研究政策效果时，如何设计一个能够有效识别政策冲击的实验或准实验设计？在研究市场行为时，又该如何选择合适的数据收集方式和分析模型？这些都是我非常渴望在这本书中找到答案的。我对这本书的期待，不仅仅是学习理论，更是希望它能教会我如何“思考”经济学问题，并找到解决问题的方法。

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这本书的包装和封面设计相当用心，一看就知道是经过仔细打磨的。纸张的质感很好，印刷也清晰不刺眼，拿在手里沉甸甸的，很有分量感。我一直以来都在寻找一本能够真正帮助我理解经济学研究背后逻辑的书，而不是仅仅罗列公式和理论。市面上很多书要么过于晦涩难懂，要么流于表面，无法触及核心。这本书的题目——“应用经济学研究方法论”——立刻吸引了我。我个人认为，真正的经济学研究魅力在于它如何将抽象的理论转化为解决现实问题的工具，而“方法论”恰恰是这座桥梁的关键。我对书中是否能清晰地阐述各种研究方法的理论基础、适用场景以及在实际应用中的注意事项非常期待。例如，对于计量经济学中的回归分析，我希望能够深入理解其假设条件、模型选择的依据、以及如何解读结果并识别潜在的偏差。再比如，实验经济学和准实验经济学在设计研究时需要考虑哪些关键因素，如何确保研究的外部效度和内部效度？这些都是我非常感兴趣且希望在这本书中得到解答的问题。而且，我期望书中不仅仅是理论的堆砌，还能提供一些真实的案例分析，展示这些方法论是如何被成功应用的，以及在应用过程中可能遇到的挑战和解决方案。这样的内容能够极大地增强我对方法的理解和信心，也更容易将学到的知识迁移到我自己的研究中。我对这本书的开篇内容充满好奇，希望它能为我打开一扇通往扎实经济学研究的大门。

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这本书给我最直观的感受就是其严谨的学术态度。我深信，好的研究方法论，其核心在于“逻辑”和“严密性”。从我初步翻阅的章节来看，这本书似乎并没有回避经济学研究中那些复杂且具有挑战性的问题。我特别关注的是书中对“模型设定”的探讨。经济学模型是理解经济现象的工具，但模型的选择本身就蕴含着研究者的判断和假设。这本书是否会详细介绍不同类型的经济学模型，比如微观经济学中的效用最大化模型、宏观经济学中的IS-LM模型，以及它们在应用经济学研究中如何被选择、构建和改进？我希望能够理解模型设定的逻辑基础，以及如何评估模型的适用性和局限性。同时，我也对书中关于“数据分析工具”的介绍抱有期待。虽然这本书不直接教授编程语言，但我希望它能提供关于各种统计软件和分析方法的介绍，以及如何根据研究需求选择合适的工具。例如，在进行时间序列分析时，应该关注哪些重要的统计检验和模型选择标准？在处理非参数数据时，又该如何选择恰当的分析方法？这些实践性的指导对我而言将是无价的。我希望这本书能够帮助我建立起一套扎实的研究方法论知识体系，为我的学术探索打下坚实的基础。

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这本书的出版，填补了我一直以来在经济学研究方法论学习上的一个重要空白。我始终认为，理论与实践的结合是经济学研究的精髓，而“方法论”正是连接这两者的关键。我非常期待书中能够对“变量选择与测量”这一环节进行深入的阐述。在实际研究中，如何准确地选择和测量关键变量，直接影响到研究结果的有效性和可靠性。这本书是否会提供关于如何从理论概念转化为可观测变量的指导，以及如何处理潜变量和多重测量问题？例如，如何测量一个抽象的经济概念，如“消费者信心”或“技术进步”，并确保测量的准确性和一致性？这是我非常感兴趣且认为至关重要的一点。此外，我也对书中关于“结果检验与解释”的部分充满期待。研究的最后一步是如何有效地检验研究假设，并清晰、准确地解释研究结果。这本书是否会强调研究结果的稳健性检验，以及如何在报告中恰当地呈现统计证据，避免过度解读和误导？我希望能够学习到如何将复杂的统计结果转化为易于理解的经济含义，并能为政策制定或商业决策提供有价值的参考。这本书的深度和广度，将直接决定它能否成为我研究道路上的得力助手。

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这本书从拿到手的那一刻起，就散发着一股严谨而专业的学术气息。我一直认为，经济学研究的魅力在于其对现实世界的洞察力，而“方法论”正是这种洞察力的载体。我最期待的是书中能够深入探讨“回归分析的应用与进阶”。虽然许多研究者都能进行基本的回归分析，但如何正确设定模型、理解回归系数的经济含义、识别和处理多重共线性、异方差等问题，是区分优秀研究者与普通研究者的关键。这本书是否会提供关于稳健标准误、异方差稳健估计等内容？我希望能够学习到如何通过更高级的回归技术来提升研究的可靠性。此外，我也对书中关于“案例研究的设计与执行”部分充满期待。在我看来，案例研究是理解复杂经济现象的有效途径。这本书是否会介绍如何选择合适的案例，如何设计研究框架，以及如何运用定性和定量相结合的方法来分析案例？我希望能够学习到如何通过深入的案例研究，来阐释理论，验证模型，并为政策制定提供洞见。这本书的价值，将体现在它能否帮助我构建起一套完整的、实用的研究体系，让我能够从容应对各种研究挑战。

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这本书的开篇就给了我一种耳目一新的感觉，尽管我尚未深入到细节，但其内容的深度和广度已经初步显现。我一直认为，经济学研究的生命力在于其对现实世界的解释能力，而“方法论”正是这种解释能力的基石。我特别关注书中是否会对“实验设计”进行系统性的介绍。在应用经济学领域，尤其是涉及政策评估和行为经济学研究时，严谨的实验设计至关重要。这本书是否会详细讲解随机对照试验（RCT）的原则，如何设计对照组和处理组，以及如何处理随机化失败的情况？此外，对于准实验方法，如倾向性得分匹配（PSM）和工具变量法（IV）在实际应用中的具体操作步骤和注意事项，我也非常期待。如何选择合适的匹配变量，如何验证工具变量的有效性？这些都是我一直以来在实践中遇到的困惑，希望在这本书中得到解答。我期望这本书不仅是理论的梳理，更是一份操作指南，能够帮助我理解方法背后的逻辑，并能够自信地将其应用于我的研究之中。我对这本书的期待，在于它能否真正赋能我的研究实践，让我能够更有效地解决现实经济问题。

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初次翻阅这本书，我便被其清晰的逻辑和全面的覆盖面所吸引。我深信，经济学研究的生命力在于其不断探索未知、解决问题的能力，而“方法论”正是这种能力的训练场。我特别关注书中是否会详细讲解“面板数据分析”。随着现实经济活动日益呈现出跨时性和个体异质性，面板数据作为一种能够同时捕捉时间维度和个体维度的研究方法，其重要性不言而喻。这本书是否会系统介绍固定效应模型、随机效应模型，以及如何选择合适的方法，并处理面板数据中的序列相关和异方差问题？我希望能够通过这本书，真正掌握驾驭面板数据的技巧。同时，我也对书中关于“研究的可视化呈现”的指导抱有极高的期待。一个优秀的研究成果，不仅需要有扎实的理论基础和严谨的分析，还需要能够以清晰、直观的方式呈现给读者。这本书是否会介绍如何利用图表、数据可视化工具来有效地传达研究发现，例如如何绘制有说服力的散点图、时间序列图，以及如何设计信息图来展示研究结果？我希望通过这本书，能够提升我报告研究成果的专业性和影响力，让我的研究能够被更多人理解和接受。

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在接触了这本书的封面和目录后，我预感到它将是一本具有里程碑意义的著作。我一直秉持着“工欲善其事，必先利其器”的学习理念，而研究方法论正是经济学研究的“器”。我最期待的是书中对于“研究伦理与规范”的阐述。作为一名严谨的研究者，我深知遵守学术道德和研究规范的重要性。这本书是否会涵盖数据保密、避免抄袭、以及如何公正地处理研究数据和结果等方面的指导？我希望能够学习到如何在研究过程中始终坚守学术诚信的底线。同时，我也对书中关于“研究的局限性与未来展望”的讨论抱有浓厚的兴趣。任何一项研究都不可能完美无瑕，承认研究的局限性并提出未来的研究方向，是保持学术谦逊和推动学科发展的重要标志。这本书是否会鼓励读者认识到自身研究的不足之处，并为后续的研究提供有价值的启发？我希望通过这本书，能够培养一种批判性思维，不仅能有效地运用研究方法，还能审视和提升自身的研究能力。我对这本书寄予厚望，希望它能引领我走上更规范、更深入的学术研究之路。

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这本书给我的整体印象是，它不仅仅是一本方法论的介绍，更是一次关于如何进行高质量经济学研究的深度思考。我深知，在信息爆炸的时代，如何筛选、评估和运用经济学研究成果，是一项重要的能力。我非常期待书中能够对“批判性评价经济学研究”进行详细的阐述。这本书是否会教授如何识别研究中的潜在偏误，例如选择性偏差、测量误差，以及如何评估研究的稳健性和可复制性？我希望能够学习到一套系统性的方法，来审视他人的研究，从而从中汲取养分，避免陷阱。同时，我也对书中关于“新兴研究方法”的介绍抱有极大的兴趣。经济学研究方法论并非一成不变，新的数据和技术不断催生新的研究范式。这本书是否会涉及机器学习、大数据分析在经济学研究中的应用？如何利用这些工具来处理海量非结构化数据，发现隐藏的经济规律？这些前沿的内容无疑会为我的研究带来新的思路和可能性。我希望这本书能够帮助我跟上时代步伐，掌握最前沿的研究工具和理念，从而在经济学领域做出更有价值的贡献。

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拿到这本书后，我首先被它严谨的结构和内容的深度所吸引。虽然我尚未深入阅读细节，但从目录和章节标题的设置上，我就能感受到作者在构建体系上的深思熟虑。一个好的方法论书籍，应该能够循序渐进地引导读者，从基础的研究设计理念，到具体的分析工具，再到如何批判性地评估研究成果。我个人非常关注的是书中对于“因果推断”的探讨。在经济学研究中，关联不等于因果，而真正有价值的研究往往在于揭示变量之间的因果关系。这本书是否能够清晰地阐述因果推断的不同方法，比如双重差分法、工具变量法、断点回归法等，并且深入分析它们各自的优势、劣势以及在不同情境下的适用性，是我最为期待的部分。此外，对于数据处理和管理的重要性，我也抱有很高的期望。高质量的数据是可靠研究的基础，书中是否会涉及数据收集的原则、数据清洗的技巧，以及如何处理缺失值、异常值等常见数据问题？这对我而言至关重要。一个完善的研究方法论，也应该包含对研究结果的解释和呈现方式的指导。我希望书中能够强调清晰、准确地传达研究发现的重要性，以及如何避免误导性的解读。总而言之，我对这本书的理论框架和实用性都寄予厚望，希望它能成为我在经济学研究领域的一位可靠向导。

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