定量分析方法/公共管理硕士

定量分析方法/公共管理硕士 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:武汉出版社
作者:刘武 楼成武
出品人:
页数:305
译者:
出版时间:2003-8
价格:30.00元
装帧:
isbn号码:9787543027596
丛书系列:
图书标签:
  • 定量分析
  • 公共管理
  • 硕士
  • 数据分析
  • 统计学
  • 研究方法
  • 决策分析
  • 政策评估
  • 管理科学
  • 社会科学
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具体描述

《定量分析方法》是针对MPA(公共管理硕士)教育核心课程的教学需要而编写的系列教材之一。《定量分析方法》根据我国公共管理的实际需要,以公共管理活动模型为基础,将定量分析方法划分为统计分析、预测分析、规划分析、决策分析和评价分析五类方法加以论述。通过大量实例介绍了定量分析的基本方法,主要内容包括数据与数据整理、描述统计、概率和概率分布、统计估计与假设检验、回归分析、时间序列分析、线性规划、经济效益分析、投入产出分析、景气分析、理性决策模型、确定型决策、非确定型决策、博弈分析等。

编写《定量分析方法》的目的是提高行政管理者运用现代定量分析方法解决实践中的各类问题的能力,因而在结构体例设计和内容的取舍上充分考虑公共管理课程的特点和实际需要,丰富运用例题进行讲解,突出应用性和操作性,使读者阅后不仅能对定量分析的各种基本方法有全面的了解,更能融会贯通,在实践中加以运用。

《定量分析方法》条理清晰、简明扼要、浅显易懂,亦适合作为行政管理及社会科学各专业各层次教学的参考教材。

聚焦公共政策、组织行为与治理创新的前沿探索 《公共管理前沿:理论、实践与未来展望》 本书简介 本书旨在深入剖析当代公共管理领域面临的复杂挑战与新兴趋势,为政策制定者、政府官员、学术研究人员以及致力于提升公共服务效率与社会福祉的实践者提供一套系统而前沿的分析框架和实证案例。本书内容横跨公共政策分析、组织行为学、治理创新、电子政务以及危机管理等多个核心模块,强调理论的严谨性与实践的可操作性之间的有机结合。 第一部分:公共政策的演进与科学决策 本部分着重探讨现代公共政策制定的复杂性与理性选择的局限。我们首先回顾了经典政策周期模型(如拉斯韦尔模型、王宫模型),并批判性地分析了其在快速变化的社会环境中的适用性。随后,本书引入了增量主义、精英理论、以及利益集团理论等多种视角,用以解释政策是如何被塑造和执行的。 核心议题包括: 证据驱动决策(Evidence-Based Policy Making): 详细阐述了如何有效地收集、评估和整合社会科学研究成果、大数据分析结果以及公众反馈,以构建更具实效性的政策干预措施。书中特别关注了因果推断方法的选择(如随机对照试验RCTS、准实验设计)及其在政策评估中的伦理考量。 政策网络与多方协作治理: 传统的自上而下的治理模式已无法应对跨部门、跨层级的复杂社会问题。本章深入剖析了政策网络(Policy Networks)的结构、权力分配以及动态演变过程,探讨了如何在公共部门、私营企业、非营利组织之间建立有效的信息共享机制和信任基础,以实现协同治理的目标。 政策沟通与公众参与: 政策的成功不仅在于设计精巧,更在于其被社会各界理解和接受的程度。本书探讨了风险沟通的策略、利用社交媒体进行政策倡导的技巧,并分析了参与式预算和公民听证会等工具在提升政策合法性(Legitimacy)方面的作用。 第二部分:公共组织行为与绩效管理 理解公共部门内部的运作逻辑是实现有效治理的关键。本部分聚焦于公共部门特有的组织文化、激励机制与变革管理。 重点关注领域: 公共服务动机(Public Service Motivation, PSM): 深入研究驱动公务人员行为的核心价值取向,探讨PSM如何影响员工的敬业度、公民导向行为和组织公民行为(OCB)。书中提供了量化和质化研究方法,用于衡量和培育这种独特的动机结构。 组织文化与伦理治理: 公共组织的文化往往比私营企业更具韧性,也更难进行自上而下的变革。本章分析了官僚主义倾向、问责制(Accountability)的类型(政治问责、法律问责、绩效问责)及其在不同文化背景下的张力,并提出了增强组织伦理氛围的实践路径。 绩效管理体系的构建与挑战: 探讨了从目标设定(如平衡计分卡在公共部门的应用)、绩效衡量、反馈到激励的完整流程。特别批判性地审视了“结果导向管理”可能带来的“目标漂移”(Goal Displacement)现象,以及如何设计出既能衡量效率又能保障公平性的指标体系。 第三部分:治理创新与电子政务的未来 面对日益增长的公众期望和有限的公共资源,治理的创新能力成为衡量现代政府效能的核心指标。 本书详细阐述了以下创新方向: 数字治理与智慧城市: 电子政务已进入“数字政府”和“智慧治理”的新阶段。本章分析了云计算、物联网(IoT)和人工智能(AI)等前沿技术如何重塑政府服务交付的模式。我们探讨了数据共享的法律框架、跨部门数据整合的挑战,以及如何运用“设计思维”(Design Thinking)来重构面向市民的数字服务体验。 公私伙伴关系(PPP)的深度合作: PPP不仅是融资工具,更是现代基础设施和服务供给的治理模式。本书超越了传统的合同管理,深入探讨了风险分担机制、长期合同的调整与再谈判过程,以及如何确保伙伴关系实现公共价值最大化而非仅追求私营部门利润。 韧性治理与危机管理: 鉴于全球不确定性的增加(如气候变化、流行病、地缘政治冲突),建立具有社会韧性的治理体系至关重要。本章系统介绍了预警机制的建立、跨层级应急响应的协调、以及如何通过“冗余性”设计来增强系统的抗冲击能力。 书中结合了近期重大公共卫生事件的案例,对领导力在危机中的作用进行了深入剖析。 本书特色 本书内容结构清晰,理论阐述深入浅出,并辅以全球不同国家和地区的实证案例研究(Case Studies),涵盖北美、欧洲和亚洲的改革经验。它不仅是对既有理论的梳理,更是对未来公共管理领域可能发展方向的前瞻性思考,致力于培养读者批判性思维和创新解决问题的能力。对于期望在公共部门或相关咨询领域取得卓越成就的专业人士而言,本书是不可或缺的智力伙伴。

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读后感

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用户评价

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当我翻到关于**因果推断方法**的那几个章节时,这本书的“冷峻”风格达到了顶峰。它没有过多渲染因果关系在政策制定的重要性,而是直接进入了**倾向得分匹配(PSM)**和**断点回归(RDD)**等方法的数学基础和局限性分析。我发现作者对不同方法的适用边界划分得极为清晰和苛刻,几乎没有给出“万能公式”的错觉。例如,他对PSM在控制混淆变量方面的敏感性进行了极其细致的批判性分析,指出如果核心假设被违反,结论的误导性将是多么巨大。这种极度的审慎态度,虽然在理论上无可指摘,但在实际操作中可能会让一些急于产出成果的读者感到受挫。这本书更像是一个“学术上的守门人”,它不断提醒你:在你宣称发现了“因果”之前,你必须先证明你的“方法”足够无懈可击。我花了很多时间去理解作者对于**内生性问题**处理的哲学思考,这部分内容已经超越了单纯的统计技巧,上升到了科学认识论的层面。

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这本书的装帧设计非常朴实,封面几乎没有任何花哨的装饰,封底印着密密麻麻的专业术语和一些略显晦涩的公式符号,这立刻给我一种“硬核学术”的预感。拿到手里,沉甸甸的手感也让人觉得内容充实。我原本是抱着学习一些基础统计学工具的心态来翻阅的,毕竟公共管理这个领域,数据驱动的决策越来越重要。然而,这本书的开篇就迅速将我拉入了一个相对高深的领域,它不是那种循序渐进的入门教材,更像是一本技术手册,面向的读者群可能是在职的、已经对基础理论有所涉猎的研究人员或高级管理者。书中对各种模型假设的探讨极其深入,甚至会穿插一些历史背景和理论演进的论述,这使得理解过程需要极大的专注力。我特别注意到它在处理**非线性关系模型**时所采用的视角,与其他我读过的管理学方法论书籍有显著的不同,它更偏向于数学推导的严谨性,而不是应用场景的便捷性。对于初学者来说,这可能构成一个不小的门槛,但对于希望深入挖掘数据背后逻辑的人来说,这种深度无疑是宝贵的财富。我花了好几天才大致理清了第一章关于**稳健性检验**那几个部分的脉络,从中可以看出作者在学术上的深厚功底。

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这本书的参考文献列表相当宏大且具有时代跨度,从早期的经典计量经济学大师到近十年顶尖期刊的最新论文都有涵盖,这显示出作者的知识体系极其扎实和广博。然而,这种广博也带来了一个问题:对于非专业背景的读者来说,书中引用的很多前置理论的名称,本身就是一本独立教材的内容。例如,书中在讲解**结构方程模型(SEM)**时,仅仅是概述性地提到了“基于潜变量理论的路径分析”,并没有花篇幅重新介绍潜变量的测量理论,假定读者已经非常熟悉。这使得我在查阅相关概念时,不得不频繁地在我的书架上寻找其他辅助读物,这本书的“自洽性”并不高,它更像是一个高级知识体系中的一个特定模块,需要依赖外部的知识网络来支撑。我甚至怀疑,这本书的理想读者是那些已经完成了方法论博士课程,正在进行独立研究的学者,而非像我这样试图从中系统学习核心技能的管理者。

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从整体阅读体验来看,这本书的语言风格是极其学术化和去个人化的,几乎完全没有口语化的表达或轻松的案例穿插。它更像是精心编织的一张逻辑网,要求读者主动进入这个网络中去寻找连接点。我曾经尝试用它来辅助分析一个关于政府服务效率的项目数据,结果发现,虽然它提供了处理复杂数据集的工具箱,但将现实世界的问题“翻译”成符合书中模型要求的形式,本身就是一个巨大的挑战。书中提供的几乎所有案例都来源于经典的、已经被高度抽象化的经济学或社会学研究,缺乏与当代公共管理实践的直接对接。这使得理论和实践之间存在着一层不易察觉的鸿沟。这本书的价值在于其对**方法论严谨性**的极致追求,它能极大地提升你对统计推断的批判性思维,但如果你期待一本能够手把手教你快速应用软件得出结论的指南,那么你很可能会感到失望,因为它更关注“为什么”和“如何避免错误”,而不是“如何快速完成”。

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这本书的排版和符号系统简直是一场视觉上的挑战,毫不夸张地说,阅读它需要备好大量的空白笔记本和一支不同颜色的笔。它几乎没有使用太多图表来辅助说明复杂的概念,大量的篇幅被用来呈现严密的数学推导和逻辑论证。举个例子,在讲解**时间序列分析**时,作者几乎是逐行推导了模型的演变过程,这在某些章节显得过于冗长和细致,以至于我偶尔会感到思路被公式的海洋淹没。我尝试着在图书馆里找找其他相关的教材对比一下,发现大多数教材会用流程图或简单的图形来简化这些步骤,但这本书坚持了“源头活水”的原则,力求展现理论的完整性。对于我这种更倾向于“先理解应用场景再反推理论”的学习者来说,这种写作风格需要我彻底转变阅读策略,必须耐下心来,把每一个希腊字母和上下标都当作一个需要被理解的独立变量来对待。这绝对不是一本可以“快速浏览”的书,它要求的是一种近乎于“研读”的状态,每一个论断的得出都像是在法庭上进行缜密的举证,不留一丝含糊的空间。

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