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出版者:中国科学技术出版社（现科学普及出版社）

作者:冯勤

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2006-8

价格:20.60元

装帧:

isbn号码:9787504644787

丛书系列:

图书标签:

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跨界融合与前沿探索：当代经济学与管理科学的最新图景 一、 宏观经济格局的深刻演变与新范式构建 本卷聚焦于当前全球经济格局的复杂性与动态性，深入剖析自上世纪末至今，一系列重大事件对传统宏观经济学理论框架产生的冲击与重塑。我们不再满足于对成熟模型的简单复述，而是力图展现经济学思想在应对全球化逆流、地缘政治冲突加剧、以及数字技术渗透等新挑战时的理论创新与实践调适。 1.1 复杂性经济学与非线性冲击： 本书首先将传统的均衡分析置于一个更具动态性的视角之下。我们系统梳理了复杂性经济学（Complexity Economics）的核心观点，特别是其对自组织现象、涌现行为以及系统性风险的强调。重点案例分析包括：2008年金融危机后，对“过度简化模型”的反思；“黑天鹅”事件（如新冠疫情冲击）如何揭示了经济系统对外部扰动的脆弱性；以及如何利用代理人基模型（Agent-Based Modeling, ABM）来模拟市场参与者异质性行为下的宏观结果，从而超越传统的代表性个体假设。 1.2 货币政策的“零下限”困境与非常规工具的评估： 在低利率甚至负利率成为常态的背景下，传统凯恩斯主义的货币政策传导机制面临严峻挑战。本部分详细探讨了量化宽松（QE）、负利率政策（NIRP）的理论基础、实际效果评估及其副作用，如资产泡沫风险与收入不平等加剧。此外，我们还引入了对央行数字货币（CBDC）的审慎分析，探讨其对支付体系、金融稳定及货币主权可能带来的长期影响。 1.3 绿色转型与可持续发展的经济学基础： 气候变化不再是外部性问题，而是核心经济变量。本书将环境经济学与增长理论深度融合，构建了“双碳”目标下的经济增长模型。我们详细分析了碳定价机制（碳税与碳交易）的有效性、技术变革在减排中的驱动力（如内生增长理论在绿色技术创新中的应用），以及如何通过跨国界环境治理协调来克服“搭便车”问题，确保全球经济向可持续路径的平稳过渡。 二、 组织与战略管理的前沿视角：数字化、韧性与生态系统 当代管理科学的焦点已从内部效率优化转向外部适应性与生态协同。本书的第二部分，着眼于信息技术革命对企业组织结构、战略制定和运营模式带来的根本性变革。 2.1 数字化转型中的组织结构重塑与敏捷性构建： 本章深入剖析了敏捷管理（Agile）从软件开发领域向整个企业渗透的内在逻辑与实践挑战。我们探讨了如何设计支持快速迭代、小团队协作和持续学习的网络化、扁平化组织架构，以应对市场环境的剧烈波动。研究重点包括：数据驱动决策（Data-Driven Decision Making）的组织文化建设、关键技术人才的获取与保留，以及在混合工作模式下，如何维护组织凝聚力与知识共享机制。 2.2 战略选择：从竞争优势到生态系统领导力： 传统竞争战略理论（如波特的五力模型）在高度互联的商业生态中显得力不从心。本节引入商业生态系统（Business Ecosystems）理论，强调企业价值创造不再仅仅依赖于自身的资源禀赋，而更多地取决于其在价值网络中的定位、治理能力以及对生态伙伴的赋能。我们分析了平台企业如何通过网络效应构建壁垒，以及传统企业如何通过“竞合”（Co-opetition）策略在巨头生态中寻找生存空间。 2.3 供应链韧性（Resilience）与风险管理重构： 近年来，地缘政治紧张、疫情导致的供应链中断暴露了过去几十年“即时化”（Just-In-Time, JIT）战略的局限性。本书构建了供应链韧性评估框架，区分了“鲁棒性”（Robustness）、“恢复力”（Recoverability）和“适应性”（Adaptability）。管理实践部分，侧重于探讨“多源采购”、“近岸外包”（Nearshoring）等策略的成本效益权衡，以及利用数字孪生（Digital Twin）技术进行实时风险预警与情景模拟的先进方法。 三、 计量经济学的工具革新与因果推断的深化 现代经济学研究的基石在于严谨的计量方法。本领域内容摒弃了对基础回归分析的冗余介绍，转而聚焦于因果推断（Causal Inference）的最新进展及其在政策评估中的应用。 3.1 准实验设计的精进与应用边界： 我们详尽梳理了双重差分法（DID）、断点回归（RDD）等经典准实验方法的适用条件、潜在偏差（如平行趋势检验的严格性）以及如何应对其失效的情况。更重要的是，本章深入探讨了合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）在处理单案例干预效果评估中的优势，并结合政策案例展示其实际操作的复杂性。 3.2 机器学习在计量经济学中的融合： 本书关注“因果机器学习”（Causal ML）的兴起。这并非简单地将预测模型用于解释，而是利用机器学习算法（如双重稳健估计 Double/Debiased Machine Learning, DML）来更有效地估计处理效应，尤其是在模型设定存在非线性或干扰变量众多的复杂场景中。这标志着研究范式从“参数化估计”向“非参数化稳健估计”的重大转变。 四、 行为科学对经济决策的精细刻画 行为经济学已从边缘学科发展为主流分析工具。本部分旨在揭示人类决策中系统性的偏误，并将其转化为可操作的政策干预或管理工具。 4.1 认知负荷与“助推”（Nudge）的有效性边界： 在信息爆炸的时代，有限理性（Bounded Rationality）的表现更为突出。本书侧重分析“助推”策略在金融决策（如养老金自动注册、储蓄行为）和健康管理中的应用案例。关键讨论在于：如何科学衡量助推的“剂量”，如何避免“助推疲劳”，以及在设计干预措施时，必须遵守的伦理边界与透明度原则，防止行为操纵。 4.2 信任、规范与社会资本的经济价值量化： 超越纯粹的个体效用最大化假设，本章探讨了社会规范、互惠性偏好和信任水平在市场交易成本和金融稳定中的关键作用。我们引入了实验经济学工具，尝试对社会资本进行量化，并分析在数字化互动（如在线社区和社交媒体）中，信任是如何快速构建或瞬间瓦解的，这对新型数字商业模式的风险管理具有直接指导意义。 总结： 本书的宗旨是提供一个整合性的知识框架，帮助读者理解当代经济学与管理科学如何在全球化碎片化、技术指数级发展的背景下，不断修正自我，探索新的理论前沿与应用路径。它面向有志于深入研究经济与管理复杂现象的学者、政策制定者和高级管理者，强调跨学科工具的融合与严谨的实证检验。

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2013/2014学年，星期一，1～3节。任课老师：CXL。谢谢生命里这最后几个背着书包去上学的 疲惫 又 充满希望的 周一早晨。

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