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出版者:Edward Elgar Pub

作者:Simon W. Bowmaker

出品人:

页数:520

译者:

出版时间:2012-11-30

价格:USD 199.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781849808460

丛书系列:

图书标签:

• 经济理论
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• 计量经济学
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《经济学研究的艺术与实践》：一部涵盖广阔、深入细致的学术指南 导言：探索经济学研究的精髓与前沿 本书并非一本简单的教科书，而是一部旨在引导有志于经济学研究的学者、研究生乃至专业人士，深入理解并掌握现代经济学研究全流程的综合性指南。它立足于当前经济学研究的最高标准与最前沿实践，系统性地剖析了从选题、文献综述、理论构建、计量模型选择与实施，到论文撰写与国际发表的全过程。本书的独特之处在于，它平衡了理论的严谨性与实践操作的可行性，致力于将晦涩的研究方法论转化为清晰、可执行的步骤。 第一部分：奠定研究的基石——选题、文献与理论框架的构建 第一章：发掘有意义的研究问题 成功的经济学研究始于一个有价值的问题。本章深入探讨了如何从浩如烟海的经济现象中识别出具有学术贡献潜力的研究空白（Research Gaps）。我们不仅讨论了经典经济学理论中的未解之谜，更着重于如何结合新兴的社会、技术和政策变化，构建具有时代意义的实证问题。内容涵盖：如何通过批判性阅读顶级期刊论文来发现“可改进之处”；区分“有趣的问题”与“可操作的研究问题”；以及如何通过初步的数据探索来验证一个问题的可行性。我们将强调“问题驱动”（Problem-Driven）的研究范式，而非纯粹的“方法驱动”或“数据驱动”。 第二章：精炼的文献综述与知识地图的绘制 文献综述不仅仅是罗列前人的工作，而是一项主动的、批判性的知识重构过程。本章详细阐述了构建高质量文献综述的技巧。读者将学会如何系统地追踪一个领域内关键理论的演变脉络，识别出核心的争论焦点（Controversies）和尚未被充分探索的维度。我们提供了识别“经典文献”与“前沿工作”的实用标准，并教授如何利用文本分析工具辅助文献管理，最终形成一张清晰的“知识地图”，从而准确定位自己的研究在现有知识体系中的独特贡献位置。 第三章：理论模型的构建与简化艺术 经济学研究的生命力在于其理论基础。本章专注于理论模型的构建与运用。我们将从基础的理性选择理论、博弈论框架入手，逐步深入到动态随机一般均衡（DSGE）模型及代理人基模型（Agent-Based Models）的简化策略。重点讨论如何在保持核心经济直觉的同时，进行必要的模型假设简化，以确保模型既具有解释力，又便于后续的计量检验。内容包括：如何恰当地选择函数形式；如何使用规范分析（Normative Analysis）与正向分析（Positive Analysis）来构建理论预测；以及如何撰写简洁且富有洞察力的理论推导部分。 第二部分：掌握现代计量工具——从识别到实施 第四章：因果推断的哲学与方法论基础 现代经济学研究的核心转向了对因果关系的确立。本章是全书的基石之一，详细阐述了因果推断的逻辑框架，特别是“潜在结果框架”（Potential Outcomes Framework，Neyman-Rubin模型）和结构化模型（Structural Models）的差异与互补。我们将深入探讨“可信性假设”（Credibility Assumptions）的含义及其检验，例如识别假设（Identification Assumptions）的重要性。 第五章：准实验设计的精细化操作 本书将大量篇幅用于介绍和实践当前最前沿的准实验设计方法，这些方法通常是处理内生性问题的首选。内容覆盖： 断点回归设计（RDD）： 局部处理效应（LATE）的估计、带宽选择的优化、非连续性的检验与稳健性分析。 双重差分法（DID）及其高级变体： 动态DID模型的处理，以及如何应对“平行趋势假设”的内生性挑战（如使用Ashenfelter’s Dummy或基于事件时间的研究设计）。 工具变量法（IV）： 弱工具变量的识别与规避，以及在存在异质性处理效应下的应用。 第六章：大数据时代的计量经济学前沿 随着数据获取能力的增强，传统计量方法面临新的挑战。本章介绍了如何有效地将前沿的机器学习技术（如LASSO, Random Forests）与因果推断相结合，构建更精确的“双重机器学习”（Double Machine Learning, DML）估计器，以处理高维协变量的控制问题。此外，本书也涵盖了面板数据模型（Panel Data Models）在处理时间序列相关性方面的最新进展。 第三部分：数据、编程与稳健性检验 第七章：数据管理与高质量数据清洗 高质量的实证研究依赖于高质量的数据。本章提供了处理和管理大规模数据集的实用技能。内容包括：微观调查数据、宏观时间序列数据以及新型文本数据的预处理流程。重点讲解如何识别和处理测量误差、缺失值（Missing Data Mechanisms）以及如何构建和维护一个可复现的数据处理流程（Data Pipeline）。 第八章：计算经济学的实践与代码复现 本书强调研究的可复现性（Reproducibility）。本章将指导读者熟练运用主流的计量软件（如Stata/R/Python）来实现复杂的估计程序。我们不仅提供关键代码片段，更侧重于讲解如何设计清晰、模块化的代码结构，以及如何利用版本控制系统（如Git）管理研究项目，确保研究成果能够被同行快速验证。 第九章：稳健性检验的艺术与伦理 一份严谨的经济学论文必须经受住严苛的稳健性检验。本章细致地分类并阐述了不同类型的稳健性检验：替代模型设定、更换样本子集、使用不同标准误估计方法等。此外，本章还探讨了经济学研究中的数据使用伦理、选择性报告偏差（Publication Bias）的识别与规避，以及如何诚实地报告模型的局限性。 第四部分：从草稿到发表——沟通与影响 第十章：撰写具有影响力的研究论文 一篇优秀的论文，其行文逻辑和叙事结构至关重要。本章提供了国际顶级期刊（如AER, JPE, Econometrica）对论文结构的具体要求。重点指导如何撰写引人入胜的引言（Hook the Reader）、如何清晰地呈现理论推导（Clarity over Complexity）、如何用图形和表格有效传达实证结果，以及如何撰写具有前瞻性的结论。 第十一章：有效应对同行评审的策略 国际发表是一个充满挑战的旅程。本章提供了详细的“同行评审应对手册”。内容包括：如何系统地回应审稿人的意见，区分哪些是“关键性修改”和“次要修正”；如何礼貌而有力地辩护自己的核心方法论；以及在被拒稿后如何进行“建设性再启动”（Constructive Relaunch）。 结论：构建终身研究的愿景 本书最后部分鼓励读者将单篇论文的研究视为一个长期学术生涯的连续过程。我们展望了未来经济学研究可能的发展方向，并强调了跨学科合作的重要性，以确保研究成果能够真正对现实世界产生积极影响。 附录：常用高级计量技术速查表 附录提供了对结构模型估计、贝叶斯方法在经济学中的新兴应用、以及高级时间序列分析方法的简要介绍，作为读者深入学习的进一步参考。

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对于我而言，经济学研究的吸引力不仅在于其揭示经济运行规律的能力，更在于其背后所蕴含的严谨逻辑和创新精神。《The Art and Practice of Economics Research》这本书的书名，准确地捕捉了我对这一领域探索的关注点。我理解，其中的“艺术”部分，很可能指的是研究者需要具备的发现问题、提出假设、以及构建理论框架的创造性能力，而“实践”则必然涵盖了数据处理、模型构建、统计分析和结果解释等一系列具体的步骤。我非常好奇，书中是否会提供关于如何从宏观经济数据中推断微观经济行为的案例，或者如何设计一个巧妙的实验来检验某个经济学理论在不同文化背景下的适用性。我期待书中能够深入讲解如何将现代计量经济学工具，如面板数据分析、工具变量法或断点回归设计，有效地应用于实际研究中，并提供如何处理因数据不完整或存在测量误差而带来的挑战的解决方案。我相信，这本书将是我在经济学研究道路上的一位重要引路人，帮助我理解并掌握从理论到实证，再到创新的全过程。

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这本《The Art and Practice of Economics Research》的出现，无疑是对经济学研究方法论的一次全面梳理和升华。作为一名对经济学研究充满热情但又时常感到无从下手的学生，我一直渴望找到一本能够系统性地讲解从理论萌芽到实证检验全过程的书籍。我尤其关注书中如何强调“艺术”的成分，这让我联想到经济学研究并非简单的套用公式，而是需要研究者具备敏锐的洞察力、丰富的想象力以及对经济世界深刻的理解。这种“艺术”体现在提出独到见解、设计巧妙的实验、以及在数据中发现隐藏的规律。同时，“实践”部分则关乎研究的落地，如何将抽象的理论转化为可操作的模型，如何运用前沿的统计工具进行严谨的分析，以及如何清晰地呈现研究成果，这些都是必不可少的技能。我期待书中能够提供具体的案例分析，展示不同研究范式下的实践操作，例如如何构建一个有效的微观计量模型，或者如何进行宏观经济的时间序列分析。更重要的是，我希望这本书能够帮助我理解，经济学研究的“艺术”与“实践”并非孤立存在，而是相互促进、相辅相成的，好的实践离不开艺术的指导，而艺术的实现也必须依靠扎实的实践。

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我一直相信，经济学研究并非是枯燥的公式推导和数据堆砌，其中必然蕴含着一种独特的“艺术”和一套行之有效的“实践”。《The Art and Practice of Economics Research》的书名，完美地契合了我对这一领域的探求。我理解，“艺术”可能是指研究者需要拥有的直觉、洞察力以及对经济现象背后逻辑的深刻理解，它体现在提出新颖的研究问题和构建创新的理论模型上。而“实践”则必然涉及一系列严谨的操作，例如数据收集、清洗、分析，以及模型选择、估计和结果解释。我尤其关注书中是否会深入探讨如何将不同类型的经济学理论融入到实证研究中，以及如何根据研究问题的性质选择最恰当的计量经济学方法。是否有关于如何进行因果识别的详尽说明，以及如何处理现实数据中普遍存在的内生性问题？我希望这本书能够为我提供一套完整的经济学研究的“入门指南”，帮助我理解如何从一个模糊的经济现象出发，最终形成一篇具有学术价值的研究论文。

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我曾花费大量时间在经济学文献的海洋中遨游，但总觉得对研究的“艺术”与“实践”之间如何形成良性互动缺乏清晰的认识。《The Art and Practice of Economics Research》这个书名触动了我内心深处的需求。我理解，“艺术”可能指的是研究者独特的视角、创新性的思路以及理论框架的构建能力，而“实践”则涉及到具体的研究方法、数据分析技术和结果呈现方式。我渴望了解，那些经济学领域的大家是如何在浩瀚的数据和复杂的理论之间找到属于自己的研究路径的。书中是否会深入探讨如何从宏观经济数据中挖掘微观经济行为的规律？抑或是如何设计一项田野实验来检验某个经济学理论的有效性？我特别希望书中能够提供一些关于如何将抽象的经济学概念转化为可量化的变量，以及如何处理那些可能存在测量误差或内生性问题的实际数据。同时，我也期待书中能够分享一些在研究过程中常见的挑战以及应对策略，比如如何处理缺失数据，如何避免过度拟合，以及如何有效地进行论文答辩。这本书若能提供一套完整的“从无到有”的研究指南，那将对我意义非凡。

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长期以来，我一直对经济学研究的“黑箱”感到好奇，尤其是那些卓越的研究成果背后所蕴含的“艺术”与“实践”的精髓。《The Art and Practice of Economics Research》这个书名，恰好戳中了我的兴趣点。我理解，“艺术”部分可能涉及到研究者如何敏锐地捕捉经济世界的脉络，如何构思巧妙的研究设计，以及如何以一种引人入胜的方式呈现研究成果。而“实践”则涵盖了从数据处理到模型构建，再到统计分析和结果解释的整个流程。我尤其希望能从书中找到关于如何将理论的抽象性与数据的具体性相结合的指导。例如，当研究一个宏观经济现象时，如何从大量的宏观数据中提炼出关键变量，并建立一个能够有效捕捉现象本质的模型？反之，当研究一个微观经济行为时，又该如何设计出一个能够捕捉其背后经济学原理的实验？我期望书中能提供一些关于如何规避研究中的常见陷阱，例如数据挖掘的过度拟合，或者模型选择的随意性，以及如何在研究过程中保持批判性思维的建议。

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我对经济学研究的理解，一直停留在理论与方法的层面，但这本书《The Art and Practice of Economics Research》的书名，让我看到了更深层次的启示。我猜想，“艺术”在这里指的是经济学研究者所需要具备的洞察力、想象力和创造力，能够从纷繁复杂的经济现象中发现隐藏的规律，并构建出精妙的理论框架。而“实践”，则涵盖了从数据收集、清洗，到模型选择、估计，再到结果解释和论文写作的整个过程。我特别期待书中能够详细阐述如何将经济学理论与现实数据有效结合，如何运用各种计量经济学工具来检验和发展理论。是否有关于如何进行因果推断的深入讨论？如何处理可能存在的选择偏差或信息不对称问题？我希望这本书能够提供一些具体的案例分析，展示不同研究方法在实际应用中的优劣，以及研究者是如何克服研究过程中的种种困难的。作为一名渴望成为独立研究者的学生，我希望能从这本书中获得一套系统性的研究方法论，并培养出严谨的科学态度和创新的研究思维。

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一直以来，我对经济学研究的“艺术”与“实践”这两个层面的结合深感好奇，这本《The Art and Practice of Economics Research》恰好填补了我在这方面的认知空白。从书名就能感受到一种严谨而不失灵动的气息，仿佛作者不仅要教授我们研究的方法论，更要揭示经济学研究背后那份需要洞察力、创造力和一丝不苟态度的“艺术”。我尤其期待书中能够深入探讨如何从纷繁复杂的经济现象中提炼出核心问题，以及如何运用创新的研究设计来回答这些问题。研究的“实践”部分，我猜想会涵盖数据收集、模型构建、统计分析等一系列操作性很强的技巧，但更重要的是，如何将这些技巧与研究的“艺术”相融合，让研究结果既有理论深度，又能指导实际的经济决策。这本书是否能够帮助我理解经济学家是如何思考的？他们是如何在理论框架和现实数据之间游走的？又是如何在众多可能的研究方向中找到最有价值的那一条路？这些都是我迫切想要从书中找到答案的。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入经济学研究的殿堂，让我不仅仅是学习方法，更能培养一种对经济世界的深刻理解和对研究本身的热爱。那种抽丝剥茧、发现真理的乐趣，我相信这本书定能有所启迪。

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作为一名对经济学研究充满憧憬的从业者，我一直致力于提升自己的研究能力，尤其是对“艺术”与“实践”的平衡理解。《The Art and Practice of Economics Research》这本书的出现，无疑为我提供了一个极佳的学习机会。我理解，“艺术”层面的研究，指的是如何提出有价值的研究问题，如何构建具有说服力的理论模型，以及如何用清晰的逻辑来阐述研究发现。而“实践”层面，则关乎如何熟练运用各种计量经济学工具，如何有效地处理和分析数据，以及如何确保研究的严谨性和可重复性。我尤其好奇书中是否会探讨如何在不同学科领域之间借鉴研究方法，比如如何将心理学中的行为经济学原理应用于传统的宏观经济模型。我也希望能从书中学习到一些前沿的研究技术，例如如何利用机器学习的方法来分析经济数据，或者如何设计和执行大规模的调查问卷。最重要的是，我希望这本书能够帮助我理解，经济学研究的“艺术”与“实践”是相辅相成的，只有将二者有机结合，才能产出既有理论深度又有现实指导意义的研究成果。

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对于经济学研究领域而言，一本能够兼顾理论深度与操作实操的书籍是弥足珍贵的。我之所以对《The Art and Practice of Economics Research》产生浓厚的兴趣，正是因为它承诺了对研究“艺术”和“实践”的双重探索。我理解，“艺术”或许是指研究过程中所需要的创造性思维、问题洞察力以及理论框架的构建能力；而“实践”则涵盖了从数据收集、清洗，到模型选择、估计，再到结果解释和论文写作等一系列具体的研究步骤。我希望书中能够详细阐述如何将严谨的经济学理论与现实世界的数据相结合，如何运用各种计量经济学工具来检验和发展理论。我特别关注书中在“艺术”层面对于提出创新性研究问题的讨论，以及在“实践”层面对于选择合适的统计方法和处理复杂数据集的指导。如果这本书能提供一些关于如何规避研究中的常见误区，或者如何在研究过程中保持批判性思维的建议，那将是极大的帮助。我期望通过阅读这本书，能够获得一套系统性的研究方法论，并且培养出独立开展经济学研究的能力，从而能够更有效地分析和理解复杂的经济现象。

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我一直认为，经济学研究不仅仅是一门科学，更是一门需要灵感和技巧的艺术。这本书《The Art and Practice of Economics Research》的名字立刻吸引了我，它似乎要揭示经济学研究背后不为人知的“魔法”。我希望这本书能够深入探讨如何培养经济学研究者的“艺术感”，例如如何从日常生活中捕捉经济学问题，如何建立清晰的理论逻辑，以及如何用优雅而精确的语言表达研究发现。同时，我也非常期待书中能够提供关于“实践”层面的具体指导，比如如何高效地获取和处理数据，如何选择合适的计量模型来回答研究问题，以及如何进行鲁棒性检验以确保研究结果的可信度。我尤其好奇书中是否会分享一些成功的经济学研究案例，通过这些案例来剖析研究者是如何将“艺术”与“实践”巧妙结合，最终产出具有影响力的研究成果的。对于任何希望在经济学领域有所建树的人来说，掌握扎实的“实践”技能固然重要，但更关键的是拥有能够发现问题、解决问题的“艺术”思维。这本书若能在这两方面都提供深刻的见解，必将成为我不可或缺的学习资源。

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