经济学方法论基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:长春

作者:劳伦斯·博兰德

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2008-1

价格:38.00元

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isbn号码:9787544504904

丛书系列:经济学汉译文库

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现代经济学中的实证转向与计量经济学的演进 内容提要： 本书深入探讨了自20世纪中叶以来，现代经济学研究范式如何从侧重于纯粹的逻辑演绎和模型构建，逐渐转向以大规模数据分析为核心的实证主义方法论。全书系统梳理了计量经济学理论与实践的重大发展，重点剖析了因果推断在当代经济学研究中的核心地位及其面临的挑战。通过对经典计量方法的批判性回顾，结合对前沿工具，如结构性计量模型、非参数估计、机器学习在经济学中的应用等领域的详细介绍，本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有批判性视野的现代经济学实证研究指南。 第一部分：范式的转换——从“理论优先”到“数据驱动” 第一章：经济学思想史中的方法论分野 本章追溯了经济学作为一门学科的早期思想基础，对比了古典经济学、新古典主义早期的演绎推理模式与经验观察的地位。重点讨论了“奥地利学派”与“芝加哥学派”在方法论上的根本差异，特别是对“可证伪性”原则在经济学中的应用困境的剖析。阐明了数理经济学兴起初期，模型简洁性和一致性如何被置于经验吻合度之上的现象。 第二章：计量经济学成为核心：计量革命的爆发 本章聚焦于二战后，特别是20世纪60年代至80年代，计量经济学如何从经济学理论的“附庸”转变为驱动研究的核心工具。详细分析了结构化方程模型（SEM）的建立、识别问题以及先验理论约束的重要性。同时，探讨了经济理论与经验数据之间张力是如何推动了对“内生性”和“模型设定误差”等关键问题的重视，为后续计量方法的变革埋下伏笔。 第三章：大数据的冲击与“去理论化”的风险 随着信息技术的发展和数据的可得性增强，本章探讨了经济学界对“大N”（大数据）和“高频数据”的反应。讨论了部分研究领域出现的“数据挖掘”倾向，即在缺乏坚实理论支撑的情况下，仅基于统计显著性进行结论推导的风险。引入了对“相关性不等于因果性”这一核心理念在当代语境下重新审视的必要性。 第二部分：因果推断的复兴与计量工具箱的扩展 第四章：从相关到因果：计量经济学的核心使命 本章是全书的基石，深入解析了现代经济学对“因果识别”的执着追求。详细介绍了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），并对比了尼尔森（Neyman-Rubin）模型与结构性模型的哲学差异。核心讨论了“随机对照试验”（RCT）在经济学中的引入及其在实验经济学和发展经济学中的应用，同时也批判性地评估了RCT在宏观和金融领域应用受限的原因。 第五章：准实验方法的精妙运用 本章系统梳理了在无法进行完美随机化的现实世界中，如何利用自然发生的“准实验”来识别因果效应。详细讲解了经典工具，如： 1. 工具变量（IV）/间接最小二乘法（2SLS）： 重点讨论了工具变量的有效性检验（如弱工具变量问题、外生性检验）及其在解决内生性问题中的地位。 2. 双重差分法（DiD）： 详细阐述了平行趋势假设的检验与稳健性考量，以及对多期DiD模型的处理。 3. 断点回归设计（RDD）： 区分了清晰断点和模糊断点，并讨论了局部平均处理效应（LATE）的解释边界。 第六章：面板数据模型与时间序列的动态视角 本章侧重于处理具有时空结构的数据。深入剖析了固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE）的选择依据，重点关注了面板数据中的序列相关性和异方差性处理。在时间序列分析方面，本章转向动态模型，包括向量自回归（VAR）模型、协整检验（Cointegration）在宏观经济学中的应用，以及处理结构性突变时所用的Chow检验等。 第三部分：前沿挑战与方法论的未来方向 第七章：半参数方法与模型设定的灵活性 本章探讨了当经济学家对潜在的函数形式或分布假设缺乏信心时所采取的方法。介绍了非参数估计的基本思想，如核估计，并重点解析了半参数模型，特别是效率估计（Semiparametric Estimation）的原理。强调了在保持统计效率与放松模型假设之间的权衡艺术。 第八章：机器学习在经济学中的融合：预测、结构识别与因果推断 本章紧跟技术前沿，探讨了诸如随机森林、梯度提升机（GBM）以及神经网络等机器学习工具如何被引入经济学分析。区分了机器学习在预测任务中的优势与在因果推断任务中的局限性。详细介绍了“双重机器学习”（Double Machine Learning, DML）等新兴方法，这些方法旨在利用机器学习的灵活性来处理高维协变量，同时保持因果参数估计的有效性。 第九章：结构模型的现代回归与计算挑战 本章回归到对经济主体行为进行结构性建模的传统，但侧重于现代计算技术的应用。讨论了如何利用大规模模拟、贝叶斯方法（如MCMC）来估计复杂的动态随机一般均衡（DSGE）模型和其他需要复杂数值积分的结构模型。重点分析了结构模型在识别复杂异质性行为方面的优势，以及其对计算资源和参数化选择的敏感性。 结论：构建稳健的经济学叙事 本书最后总结了现代经济学方法论的基调：即一个有价值的经济学研究，必须在坚实的理论逻辑、严谨的经验证据和清晰的因果识别策略之间建立起不可分割的联系。强调了研究者必须具备超越单一技术栈的能力，理解不同方法的适用场景和内在假设，以构建具有解释力和预测力的经济学叙事。 关键词： 计量经济学、因果推断、工具变量、双重差分、断点回归、结构模型、机器学习、准实验方法、模型设定、实证主义。

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阅读体验堪称一场思想的攀登，每向上一个台阶，视野都变得更加开阔，但同时也意味着对自身已有认知的挑战。这本书的结构安排精妙，它没有采用那种线性的、按部就班的教学方式，而是像一张巨大的思维网络，各个章节相互呼应，形成一个有机的整体。我特别欣赏作者在处理诸如“理性预期的有效性”这一敏感话题时的克制与深刻。它没有简单地将之全盘否定，而是细致地剖析了它在特定模型下的适用边界，并巧妙地引出了对“动物精神”和群体非理性行为的研究。书中对计量经济学方法论的反思也令人印象深刻，作者没有将统计工具视为无菌的、客观的真理载体，而是坦诚地揭示了数据选择、模型设定过程中不可避免的主观性和潜在的意识形态影响。这使得全书的论述充满了诚恳的学术勇气，它拒绝提供廉价的答案，而是邀请读者一同参与到知识建构的严谨过程中去，这种互动感极大地提升了阅读的价值。

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这本书的引人入胜之处在于它对经济学理论体系的解构和重塑。作者以一种近乎哲学思辨的笔触，带领读者深入探讨了现代经济学赖以建立的那些看似不言自明的基础假设。从效用最大化的公理出发，它不断追问：这些假设在现实世界中是否真的站得住脚？我们对“理性人”的刻板描绘，是否掩盖了人类行为复杂而迷人的多样性？书中对行为经济学的引入，并非简单的罗列发现，而是将其置于传统新古典范式之下进行审视，探讨两者之间的张力与潜在的融合路径。特别是对于“信息不对称”和“博弈论”的讨论，作者的见解独到，它不仅仅停留在技术层面展示工具如何运作，更深入挖掘了这些工具背后所蕴含的权力结构和社会互动模式。读完后，你会发现自己对日常经济新闻的解读角度发生了根本性的变化，不再满足于教科书式的解释，而是开始主动探寻隐藏在数字和模型背后的深层逻辑。这种思维的拓展，无疑是任何一个希望真正理解现代经济运行机制的人所必需的洗礼。

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这本书的阅读体验，更像是一次深入的自我反思之旅，它要求读者不仅要理解经济学的理论，更要理解“为什么我们选择相信这些理论”。作者在介绍各种理论模型时，总是会附带一个深刻的反思环节，探讨这些模型如何塑造了政策制定者和公众的认知。例如，在讨论福利经济学时，书中对帕累托最优标准的局限性的剖析，尖锐地指出了其在面对分配正义问题时的无力感。接着，作者没有止步于批判，而是引导读者去探索替代性的评估框架，比如关注机会平等或最低保障水平。这种建设性的批判态度，使得全书充满了积极的求索精神。它不是一本“去相信什么”的书，而是一本“如何审视你所相信的”的指南。对于那些渴望拥有批判性思维，希望摆脱教条束缚的经济学学习者或实践者而言，这本书提供了一把通往更高层次理解的钥匙。

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这本书的语言风格是如此的鲜明和有力，它仿佛是一位经验老到的辩论家，步步紧逼，却又不失优雅的逻辑美感。我感觉自己不是在阅读一本学术专著，而是在聆听一场跨越几个世纪的智慧对话。对于许多经济学经典理论的追溯，作者挖掘得非常彻底，从亚当·斯密到凯恩斯，再到当代的思想流派，每一个流派的核心论点都被用最凝练的语言概括出来，然后迅速被置于更广阔的社会历史背景下进行拷问。书中对“价值”的探讨尤其震撼人心，它超越了传统成本或主观偏好的简单叠加，触及了价值在社会协作和文化建构中的复杂角色。这种宏大的叙事视角，结合对具体模型漏洞的精准打击，使得全书的论证力量十足。它成功地将经济学从一门纯粹的“硬科学”的自我期许中解放出来，使其重新拥抱其作为一门研究人类社会组织与资源分配的“社会科学”的本来面目。

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如果要用一个词来形容阅读这本书后的感受，那一定是“颠覆”。我原本以为自己对经济学的理解已经足够扎实，但这本书就像一把精密的解剖刀，将我心中那些根深蒂固的经济学“常识”一一拆解，暴露了其结构性的脆弱。作者对“均衡”概念的探讨尤其犀利，它质疑了静态均衡是否真的能够捕捉到真实世界中持续不断的动态调整和突变。书中对“制度”在经济分析中的地位的重新定位，更是让我耳目一新，它强调了法律框架、文化习俗乃至政治权力如何内生地塑造市场结构和个体行为，而非仅仅作为外生的“背景条件”存在。这种将经济现象置于更广阔的社会科学视野下的努力，使得整本书的分析深度远超一般专业教材的范畴。它迫使读者去思考，我们所使用的所有模型，本质上都是对现实的某种简化和投射，而理解其简化之道，远比记住模型本身更为重要。

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