Foundations of Research in Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Edward Elgar Pub

作者:Medema, Steven G. (EDT)/ Samuels, Warren J. (EDT)

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:

价格:35

装帧:Pap

isbn号码:9781858987712

丛书系列:

图书标签:

• 经济学研究
• 研究方法
• 计量经济学
• 经济学理论
• 学术研究
• 经济学
• 方法论
• 研究基础
• 经济分析
• 高等教育

好的，这是一本名为《Foundations of Research in Economics》的书籍的详细简介，内容完全围绕其主题展开，旨在为读者提供一个全面而深入的认识，而不涉及任何虚构或不相关的材料。 --- 《Foundations of Research in Economics》 书籍简介 《Foundations of Research in Economics》是一部旨在为经济学研究者、高级本科生、研究生以及希望深入理解现代实证和理论经济学研究范式的学者们提供全面基础性指导的著作。本书的核心目标在于构建一座坚实的桥梁，连接经济学理论与前沿的实证研究方法论，确保读者不仅掌握“做什么”的研究，更能理解“如何做”以及“为什么这样做”的内在逻辑。 本书的结构设计旨在引导读者逐步建立起一套严谨的研究思维框架。它不仅仅是一本方法手册，更是一本关于如何提出有意义的研究问题、设计可靠的研究方案，并以批判性视角评估现有文献的指南。 第一部分：经济学研究的哲学基石与范式 本部分着重于为经济学研究设定理论和哲学的基石。我们将探讨经济学作为一门科学的本质，深入分析实证主义、可证伪性（Falsifiability）在经济学中的应用与局限。读者将了解主流经济学范式如何塑造了我们对经济现象的理解，并讨论替代性或互补性的研究哲学，例如行为经济学和制度经济学如何挑战传统理性选择模型的边界。 科学哲学与经济学： 考察卡尔·波普尔（Karl Popper）的证伪主义在计量经济学中的作用，以及库恩（Thomas Kuhn）的范式转换理论如何描述经济学理论的演进。 因果推断的哲学基础： 深入探讨“因果关系”在经济学中的定义和识别难度，区分相关性与因果性的关键区别，这对于所有实证研究至关重要。 模型构建与简化： 阐述经济学模型作为现实的简化表征的必要性。我们将分析模型选择的标准——简洁性、预测力与解释力之间的权衡，以及构建“好模型”所需的洞察力。 第二部分：理论框架的构建与微观基础 经济研究的有效性往往依赖于其背后的理论支撑。本部分将详细阐述如何从坚实的微观经济学原理出发，构建出可供实证检验的理论假设。 微观经济学作为研究起点： 回顾并深化消费者理论、生产者理论和一般均衡理论的核心概念。重点将放在如何将这些抽象理论转化为可操作的、可检验的假设（Testable Hypotheses）。 博弈论在研究设计中的应用： 阐述博弈论如何提供预测相互作用行为的强大工具。从静态博弈到动态博弈，分析如何利用纳什均衡、子博弈完美均衡等概念来指导实证研究的设计，尤其是在产业组织和公共经济学领域。 构建叙事与理论假设： 强调研究问题的提出必须植根于对现实经济机制的深刻理解。指导读者如何将直觉性的经济学洞察转化为形式化的、可量化的理论预测。 第三部分：计量经济学的核心方法论：从相关到因果 这是本书最核心和最实用的部分，聚焦于现代计量经济学如何解决经济学中的核心难题——识别因果效应。本部分将摒弃对基础代数和统计学的冗余回顾，直接聚焦于识别策略。 随机对照试验（RCTs）的黄金标准： 详细分析在何种情况下RCTs是可行的，以及其在实验经济学和发展经济学中的应用案例。讨论“外部有效性”（External Validity）的挑战。 准实验设计的艺术（The Art of Quasi-Experiments）： 详细解析识别因果效应的非随机方法，这是大多数应用微观经济学研究的基石。 断点回归设计（Regression Discontinuity Designs, RDD）： 深入讲解Sharp RDD和Fuzzy RDD的识别假设（排序变量的连续性），以及如何进行稳健性检验。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 重点讨论平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的检验与应对，并介绍其更现代的拓展形式，如多时期DiD。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 阐释工具变量的三个核心条件（相关性、排他性约束、外生性），以及如何应对“弱工具变量”问题。 第四部分：数据、测量与实证操作 优秀的研究不仅需要好的方法，更需要高质量的数据和精确的测量。本部分探讨数据获取、处理和研究设计的实际操作层面。 数据的类型与质量评估： 比较截面数据、时间序列数据、面板数据和大数据集的特点。重点讨论数据选择偏差（Selection Bias）、测量误差（Measurement Error）对因果识别的影响及其修正方法。 构建合适的量度指标（Constructing Measures）： 许多重要的经济变量（如社会资本、市场效率、政策依从性）无法直接观测。本节指导读者如何根据理论定义，通过代理变量（Proxies）或构建复合指数，可靠地测量这些不可观测的潜变量。 检验稳健性与透明度： 强调科学研究的透明度要求。介绍如何通过更换估计方法、调整样本选择、使用不同的控制变量集来系统地检验核心结果的稳健性，确保研究结论的可靠性。 第五部分：超越因果：预测、机制与政策含义 经济学研究的终极目标不仅是识别因果，更是要通过预测和政策建议来影响现实。 预测模型的考量： 虽然因果推断是核心，但在某些应用领域，预测模型的优劣至关重要。探讨如何平衡因果模型与纯预测模型（如机器学习方法在经济学中的引入）之间的关系。 机制的探索（Uncovering Mechanisms）： 识别出效应（What）之后，下一步是解释机制（How）。介绍多种方法来探究是哪一条或哪几条经济渠道导致了观察到的效应，例如中介分析（Mediation Analysis）。 从研究到政策建议： 阐述如何负责任地将实证发现转化为政策建议。讨论研究的外部有效性限制，并指导研究者如何清晰地向政策制定者沟通研究的确定性边界与潜在风险。 《Foundations of Research in Economics》旨在提供一个从抽象理论到具体实践的完整路线图，使读者能够自信地进入并为现代经济学研究的前沿做出贡献。本书的价值在于它不仅教授技术，更培养研究的批判性思维和伦理责任感。

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