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出版者:浙江大学出版社

作者:姚先国

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2004-9

价格:16.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787308039482

丛书系列:

图书标签:

• 经济
• 毕业论文
• 华师大图书馆
• 写作
• MPA
• 20140104
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• 大学生
• 经济学专业
• 论文规范
• 文献综述
• 研究方法

《经济学研究方法论：从理论构建到实证检验》 本书旨在为经济学领域的学生和研究者提供一套系统、深入的研究方法论框架。我们聚焦于如何构建严谨的经济学理论，以及如何运用科学的实证方法来检验和发展这些理论。全书围绕着经济学研究的生命周期，从问题的提出、文献回顾，到理论建模、数据收集，再到模型构建、计量分析，最终完成研究成果的呈现，提供全方位的指导。 第一部分：经济学研究的基石——问题、文献与理论 本部分将引领读者深入理解经济学研究的起点。我们将探讨如何从纷繁复杂的现实经济现象中辨识出具有研究价值的经济学问题，并详细阐述提炼和界定研究问题的艺术。接着，我们将详细讲解文献回顾的重要性、方法和技巧，包括如何高效地检索、筛选、阅读和批判性分析经济学文献，从而把握学科前沿，识别研究空白。在此基础上，我们将深入探讨经济学理论的构建过程。这包括理解经济学理论的基本要素，如假设、逻辑推理和预测；学习如何从抽象概念出发，构建具有内在一致性和解释力的理论模型；并探讨不同理论流派的思维方式和研究范式。我们将强调理论的批判性思考，鼓励读者不仅要掌握现有理论，更要学会挑战和超越它们。 第二部分：模型的语言——理论建模的艺术与实践 理论的精髓在于模型。本部分将聚焦于经济学理论建模的诸多方面。我们将介绍不同类型的经济学模型，如静态模型、动态模型、均衡模型、博弈论模型等，并分析它们各自的适用范围和分析工具。读者将学习到如何根据研究问题选择合适的建模方法，并掌握构建基础模型的步骤和技巧，包括定义变量、设定约束条件、构建效用函数或生产函数等。我们将深入讲解模型求解的基本方法，涵盖解析解法和数值解法，并对模型的定性分析和定量分析进行详细阐述。此外，我们还将讨论模型的校准与辨识问题，即如何使模型参数与现实经济数据相匹配，以及如何处理模型可能出现的内生性问题。理解模型的假设及其局限性，是审慎运用模型进行研究的关键。 第三部分：数据的故事——实证分析的工具与挑战 理论的生命在于与现实的对话。本部分将全面介绍经济学实证分析的理论与实践。我们将首先探讨不同类型经济学数据的特点，包括横截面数据、时间序列数据、面板数据以及实验数据，并讲解各自的获取途径和潜在的数据质量问题。接着，我们将详细介绍常用的计量经济学模型和分析方法，涵盖线性回归模型、时间序列模型（如ARIMA、VAR）、面板数据模型（如固定效应、随机效应）、离线选择模型、工具变量法、断点回归、双重差分法等。我们将重点讲解这些方法的统计原理、模型设定、估计与检验，以及如何解读回归结果。同时，我们还将深入探讨实证研究中常见的挑战，例如内生性、遗漏变量、样本选择偏差、多重共线性等，并提供相应的处理策略和解决方案。数据可视化技术也将被介绍，以帮助研究者更直观地呈现和解释数据分析结果。 第四部分：研究的升华——前沿方法与学术规范 在掌握了基础的研究方法后，本部分将引导读者触及经济学研究的前沿领域，并强调学术诚信与规范的重要性。我们将介绍一些新兴的实证研究方法，如机器学习在经济学中的应用（如预测模型、分类模型）、因果推断的新方法（如匹配方法、倾向得分匹配、工具变量的变种）、以及大数据分析技术等，并讨论它们在解决复杂经济问题中的潜力。此外，我们将深入探讨实验经济学和行为经济学的研究设计与方法，包括实验室实验、现场实验和自然实验的设计原则与执行要点。最后，我们将强调学术道德规范，包括数据和代码的公开透明、避免抄袭和数据造假、以及正确引用他人的研究成果。我们将指导读者如何撰写符合学术标准的论文，包括清晰的结构、严谨的论证、准确的数据呈现和恰当的结论。 《经济学研究方法论：从理论构建到实证检验》不仅仅是一本教科书，更是一位伴随读者探索经济学奥秘的向导。我们相信，通过学习和实践本书所介绍的研究方法，每一位经济学学子都能够独立、自信地开展高质量的学术研究，为经济学理论的发展和现实经济问题的解决贡献自己的力量。

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这本书的装帧和排版给我一种非常“学院派”的感觉，字体选择偏向于宋体和楷体混用，可能更适应传统论文的格式要求。我个人对论文的“规范性”要求很高，特别是引用格式这一块，简直是噩梦。我迫切想知道，这本书对于“中英文参考文献的交叉引用”以及“脚注的使用规范”是如何界定的。我参与过好几次小组合作项目，光是统一大家的引用风格就耗费了大量精力。我希望它能提供一个清晰的对比表格，展示APA、MLA以及经济学界常用的Chicago格式之间的关键差异，并给出明确的建议——在撰写商业经济类论文时，应该优先采用哪种标准。此外，关于数据来源的透明度和伦理规范部分，我也希望能有更细致的阐述。毕竟，现在对学术不端行为的审查越来越严格，确保从数据获取到最终呈现的每一个环节都经得起推敲，是至关重要的。

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从书籍的气味和纸张的触感来看，这似乎是一本经过反复校对和印刷的版本。我关注的重点在于“口头答辩的准备与应对策略”。笔试的压力是一回事，但面对答辩委员会的专家提问，那种临场反应能力才是决定性的。我希望这本书能提供一些经过验证的“高压问答”技巧。比如，当被问及一个自己完全没有预料到的、涉及交叉学科的尖锐问题时，如何既不失礼貌地争取思考时间，又能给出言之有物的回应？它是否涵盖了如何预判评委可能提出的“刁钻”问题，并提前准备好应对预案？我非常希望能看到一些真实的答辩情景模拟，例如“如何回应‘你的研究结论是否具有普适性’这类挑战性问题”，并给出不同层次的回答示范。这本书如果能在这些实战经验方面有所建树，那它就不仅仅是一本写作指南，更像是一份职业素养的速成手册了。

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这本书的封面设计得相当朴实，那种略带陈旧感的米黄色纸张，让我想起了图书馆里那些泛黄的经典教材。拿到手里，首先感受到的是它厚实的重量，感觉内容一定非常扎实。我最期待的是关于“实证研究方法”那一章节。我目前正在进行一个宏观经济学模型的构建，对于如何规范地选取和处理时间序列数据感到非常头疼。我希望这本书能提供一些具体的操作步骤，不仅仅是理论上的阐述，而是能手把手教我如何使用Stata或R语言来运行回归分析，特别是对于内生性问题的处理，比如二阶段最小二乘法（2SLS）或广义矩估计（GMM）。如果能附带一些经典的经济学案例，比如劳动力市场或者货币政策传导机制的研究，那就再好不过了。毕竟，理论再美，最终还是要在数据面前经受检验的。我希望它能成为我从课堂知识到实际研究的桥梁，而不是又一本堆砌概念的“砖头书”。如果能对计量经济学中的最新发展，比如机器学习在经济预测中的应用有所涉及，那就更值得称赞了。

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阅读这本书的章节目录，我注意到它似乎用了相当大的篇幅来讨论“论文的结构化表达与逻辑连贯性”。这正是我目前最大的弱项。我的导师经常指出我的草稿逻辑跳跃，段落之间的过渡生硬，读起来像是由几个独立的小报告拼凑而成。我特别希望书中能深入探讨“论证的层次感”——如何从引言中提出的宏大问题，一步步分解到主体部分的具体论据，再回归到结论的升华，保持一个清晰的“叙事线”。比如，它是否提供了不同类型的过渡句模板，或者如何使用“承上启下”的句式来确保读者不会在阅读过程中迷失方向？我更看重的是“说服力”的构建，而不是单纯的文字堆砌。如果能配有“好”与“不好”的段落对比范例，让我直观感受到逻辑清晰与混乱的区别，那简直是教科书级别的指导了。

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坦白说，我买这本书主要是冲着它声称对“文献综述与创新点提炼”的深入探讨去的。在我的专业领域，金融工程，很多同学面临的共同困境是：感觉前人已经把所有能研究的东西都研究透了，自己能找到的“蓝海”少之又少。我特别关注的是，这本书是如何指导学生去识别现有研究的“缝隙”的。它有没有提供系统的工具箱，比如如何通过批判性阅读（Critical Reading）来发现现有文献的局限性？我希望它能详细讲解“Contradictory Findings”的处理策略——当不同学者的研究结果相互矛盾时，一个初学者该如何定位自己的研究价值点？如果书中能提供一些知名的经济学顶刊（如AER, JPE）论文的范例分析，拆解它们是如何巧妙地构建研究问题的，那将是极大的帮助。我期待的不是空泛的“要有创新性”的口号，而是那种能让我立刻在电脑前打开文献管理软件，开始结构化梳理知识体系的具体方法论。

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几乎都是大话套话，没有什么指导意义

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