本書的編撰共劃分五大篇十八個章節,即總論篇、消費篇、廠商篇、市場篇與實證篇。由消費者、生產者、要素提供者,引申至政府角色的討論,加以探討完全競爭市場特性,以及政府政策的介入與市場失靈的原因,最後再輔以核心模式的建構概念,來展開實證研究的操作模式與步驟,希望能提供讀者全面且有系統的思惟模式,並且兼具學理與實證的對話空間。本書適合大專技職院校經濟、財金、商學與管理等相關科系,開設「經濟分析」、「應用經濟分析」等相關課程使用。
楊政學
1967年9月29日出生高雄市。
學歷/國立台灣大學農業經濟學博士(1996年畢業)
現職/明新科技大學企業管理研究所專任副教授兼所長、明新科技大學企業管理專任副教授兼系主任
著作/經濟分析:學理與實證
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这本书的装帧设计实在是一言难尽,封面那种深沉的、近乎于黑色的底色,配上黄色的宋体字,初看之下,一股浓浓的八十年代教材气息扑面而来。我是在图书馆里随手翻到的,当时只是想找本能用来辅助理解宏观经济学基础概念的读物,结果被这个外观劝退了好几次。内页的纸张质感也比较粗糙,印刷的字迹在某些地方略显模糊,尤其是一些复杂的数学公式和图表,看着费劲。如果能用更现代、更清晰的排版,比如增加一些留白,使用更易于阅读的字体,哪怕是稍微活泼一点的配色,相信对于吸引年轻读者,或者那些对纯理论感到畏惧的入门者来说,都会有极大的帮助。这本书的定位似乎是严肃的学术探讨,但过于保守的外观处理,反而使得它在信息爆炸的今天,难以在众多新出版的经济学著作中脱颖而出,让人在货架上就失去了深入了解的兴趣。我希望未来再版时,能在视觉呈现上多下点功夫,毕竟“人靠衣装,书靠封面”的道理,在市场竞争中依然适用。
评分这本书的结构安排上,我发现其逻辑跳跃性比较大,尤其是在章节之间的衔接处理上显得有些生硬。前一章还在热烈地探讨供给侧的均衡条件,下一章突然就跳跃到了时间序列数据的处理方法,中间缺乏一个平稳的过渡段来解释这种从理论到实证方法的转变。我理解经济分析必然涉及理论和方法论的结合,但这种结合需要一个循序渐进的过程。如果能增加一个“方法论导论”或者在每个理论章节末尾,加入一个“实证应用展望”的小节,或许能更好地引导读者进行知识的整合。此外,书中引用的参考文献列表虽然庞大,但很多引文的引用方式显得比较零散,有时候读到某个关键论点,想去追溯其源头时,需要花费额外的时间在目录和正文中来回比对,这在处理复杂学术观点时,无疑增加了读者的认知负担。整体来看,它更像是一系列优秀论文的堆砌,而不是一个整体构建起来的、有机的知识体系。
评分这本书的案例分析部分,老实说,感觉像是后期为了凑篇幅而强行加入的。很多实证研究的选取,虽然都是经典的文献回顾,但其年代感过于久远,且大多集中在特定的几个发达经济体中。这些案例虽然在学术史上占有重要地位,但对于身处快速变化环境的现代读者来说,缺乏足够的现实穿透力和指导意义。例如,当讨论通货膨胀的成因时,书中引用的数据和背景往往停留在上世纪九十年代的石油危机或滞胀时期,而对于近年来由供应链中断、量化宽松等因素导致的全新通胀模式,书中几乎没有涉及或分析得非常表面。一个好的分析读物,理应将经典理论与最新的现实挑战相结合,通过鲜活的、贴近当前经济热点的案例来印证学理的适用性。缺乏对最新宏观经济现象的深度耦合,使得这本书在“实证”层面显得有些力不从心,难以提供即时的洞察力。
评分初次阅读这本书,我最直观的感受是作者的语言风格过于**学院派**和**冗余**。他似乎习惯于在每一个论点后都进行详尽的、近乎于辩护式的论证,这导致很多本该快速带过的背景铺垫被拉得非常长。比如,在讨论某个经济模型的基本假设时,作者花了整整三个章节去回顾历代经济学家的观点,虽然显示了作者的博学,但对于追求效率的读者而言,这种深度挖掘反而成了理解核心框架的阻碍。我更倾向于那种开门见山、直击要害的写作方式,能够迅速建立起对理论脉络的把握,然后再根据兴趣点去查阅延伸阅读。这本书更像是为一名已经具备扎实经济学训练的研究生准备的参考书,而不是面向更广泛读者的“引路灯”。这种不加节制的学术表达,让阅读过程充满了频繁的回溯和猜测,极大地降低了阅读的流畅性,使得原本清晰的逻辑链条,因为过多的枝节而显得有些松散和拖沓。
评分我在尝试使用这本书作为自我提升工具时,遇到的最大困难在于其对数学工具的假定起点过高。书中很多核心模型的推导,例如对动态随机一般均衡(DSGE)模型的简化介绍,直接假定了读者已经非常熟悉高等微积分和线性代数在经济学中的应用,并且对拉格朗日乘数法、动态规划等工具了如指掌。对于我这样并非科班出身,但在工作中需要了解经济学原理的人来说,读到这些推导时,感觉就像是在看一本外文原著,虽然能分辨出符号的含义,但其背后的深刻含义和经济直觉完全无法捕捉。如果作者能在引入这些数学工具时,哪怕只用一小段篇幅,以更直观的语言或类比来解释其经济学意义,而不是直接进行冰冷的代数操作,这本书的受众范围将会大大拓宽。目前的状态,它更像是一个“筛选器”,只有那些已经通过严格数理训练的人才能轻松领略其精髓,对于更广泛的商业决策者而言,门槛实在太高了。
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