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出版者:Academic Press

作者:Boumans, Marcel 编

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:2007-08-31

价格:USD 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123704894

丛书系列:

图书标签:

• 经济计量学
• 计量经济学
• 测量
• 经济学
• 统计学
• 数据分析
• 方法论
• 模型
• 实证分析
• 经济研究

经济学研究的基石：严谨量化与实证洞察 本书深入探讨了在经济学研究领域中，如何构建、应用和解释量化工具与实证分析方法。它并非一本关于特定经济理论（如宏观经济学、微观经济学或计量经济学）的教科书，而是一部聚焦于“测量”这一核心过程的指南。全书旨在为经济学研究者、高级学生和政策分析师提供一个全面、审慎的框架，用以应对复杂现实世界数据的固有挑战。 本书的核心论点在于：任何有意义的经济学结论，都必须建立在对经济现象进行清晰、准确、且可重复测量的基础之上。 缺乏对测量误差、数据质量和模型识别性的深刻理解，再精妙的理论也可能沦为臆测。 全书结构围绕经济学研究的生命周期展开：概念化、数据采集、模型构建、估计与推断，以及结果的稳健性检验与解释。 第一部分：概念的量化与测量误差的本质 本部分着重于理论概念如何转化为可操作的、可测量的变量。我们首先考察经济学中核心概念的操作性定义（Operational Definition）难题。例如，如何准确测量“福利”、“不平等”、“生产力”或“理性预期”？ 我们详细分析了测量误差的来源和类型，包括经典的随机误差与系统性偏差。书中引入了关于问卷设计（针对调查数据）和传感器局限性（针对高频交易或物理经济数据）的批判性讨论。特别地，本部分深入探讨了“不可观测变量”的处理策略，如潜变量模型（Latent Variable Models）的原理及其在社会偏好和金融市场情绪测量中的应用。 我们超越了简单的误差方差估计，探讨了测量误差如何影响估计量的偏差和效率。这部分内容要求读者建立对统计理论的扎实理解，以便在后续章节中应用这些洞察力来构建更健壮的模型。 第二部分：数据的获取、整合与清洗的艺术 经济学研究的质量往往受限于数据的质量。本部分将焦点从理论概念转移到实务操作层面。 我们系统地审查了主要的经济数据源：官方统计数据（如GDP、CPI、劳动力调查）、微观层面的行政记录（如税务、海关数据）、以及新兴的替代性数据源（如卫星图像、社交媒体文本）。每种数据源的固有偏见、采集频率和粒度差异都被进行了细致的比较分析。 书中花费大量篇幅讨论数据整合（Data Integration）的复杂性，特别是在处理不同频率、不同空间尺度数据的“对齐”问题上。例如，如何有效地将季度宏观数据与每日微观数据结合，以进行因果推断。 关于数据清洗（Data Cleaning），本书提供了一套严谨的诊断流程，而不仅仅是简单的异常值剔除。我们探讨了如何区分真实的极端事件与测量错误，如何使用统计工具（如Cook's Distance, Leverage Points分析）来识别潜在的数据问题，以及在面对缺失数据时，采用何种插补技术（如多重插补、选择模型）既能保持信息量，又能避免引入过度的模型依赖性。 第三部分：模型识别、识别策略与因果推断的量化挑战 本部分是全书的理论核心，它关注如何将测量的结果与经济理论联系起来，以得出因果关系的结论，而非仅仅是相关性。 我们首先回顾了模型识别（Identification）的严格要求。在没有实验机会的经济学中，识别的关键在于寻找外生性。书中详细对比和评估了主要的识别策略的内在局限性： 1. 工具变量（IV）方法： 深入分析了“排他性约束”和“第一阶段强度”的实际检验问题，以及在多工具变量设置下的有效性。 2. 断点回归（RDD）： 强调了带宽选择对估计结果的敏感性，以及如何严格验证排序变量（Running Variable）的连续性假设。 3. 双重差分（DID）/ 涉及面板数据的方法： 核心在于对“平行趋势假设”的替代性检验和前瞻性检验，以及如何处理随时间变化的混淆因子。 此外，本书对结构模型（Structural Models）中的识别问题进行了深入探讨。它要求读者理解，在估计结构参数之前，必须先解决观测数据与理论假设之间的“映射”问题，这通常涉及复杂的数值优化和贝叶斯方法。 第四部分：估计、推断的稳健性与报告标准 一旦模型和数据准备就绪，接下来的挑战是如何进行可靠的估计和推断。本部分侧重于计量实践的精细之处。 我们讨论了在非标准模型下的估计技术，如高维数据中的正则化方法（Lasso, Ridge）在经济学预测和变量选择中的应用，以及时间序列模型中非线性和协整的准确估计。 稳健性（Robustness）是本部分反复强调的主题。我们不能满足于单一的模型估计结果。本书提供了一套系统性的稳健性检查清单，包括： 替代性模型设定检验： 更换误差项分布假设（例如，从正态性到t分布）。 替代性样本检验： 对特定子样本进行重新估计，观察一致性。 替代性估计量检验： 使用不同的估计方法（如OLS vs. GMM vs. IV）进行交叉验证。 最后，本书对经济学研究的报告和交流标准提出了严格要求。一个优秀的量化研究，其结论的可信度不仅在于其统计显著性，更在于其透明度。我们详细阐述了如何清晰地报告数据处理步骤、模型假设、识别策略的合理性，以及在报告效应大小时，如何平衡经济显著性与统计显著性。本书倡导一种“测量优先”的研究文化，即在理论框架提出之前，就必须对关键变量的可测量性和估计策略的可靠性进行严格论证。 本书的最终目标是培养读者一种批判性的“量化思维”：任何数字都只是对现实的近似。理解这个近似的边界，才是进行可靠经济学研究的真正起点。

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我是一名对经济史和经济思想史感兴趣的业余研究者。在我看来，任何重要的经济理论的诞生和发展，都离不开与之相匹配的测量方法的进步。因此，《Measurement in Economics》这个书名吸引了我。我很好奇，在历史上，经济学家们是如何一步步发展出今天我们习以为常的各种经济指标的？例如，早期的GDP是如何被概念化和计算的？而像“通货膨胀”这样的概念，又是如何随着时间的推移，通过不同的测量方式来反映经济状况的？我期待这本书能够提供一些历史的视角，展现经济测量方法是如何演进的，以及这些演进又是如何反过来推动了经济学理论的革新。理解了这些历史脉络，我想我将能更深刻地认识到，经济测量不仅仅是技术层面的问题，更是经济思想发展的重要组成部分。

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这本《Measurement in Economics》的封面设计倒是颇为引人注目，有一种沉稳而又不失现代感的气息。我拿到这本书的时候，就被它那厚实的纸张和精美的印刷所吸引。封面上那些象征着经济学抽象概念的线条和数据图示，似乎在预示着本书将带领读者深入探索经济学研究中那些至关重要的测量问题。作为一名对经济现象充满好奇的普通读者，我一直对经济数据是如何产生的、又是如何被解读的感到好奇。很多时候，新闻报道中充斥着各种经济指标，比如GDP增长率、通货膨胀率、失业率等等，但这些数字背后的计算方法和潜在的局限性，对于非专业人士来说常常是模糊不清的。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，揭示这些经济测量背后的逻辑和挑战，让我能够更深刻地理解经济学研究的严谨性，以及它在现实世界中的应用价值。也许它会解答我心中那些关于“数据陷阱”的疑问，让我能够更批判性地看待那些看似客观的经济数字。

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我是一名希望通过更科学的方式来理解和分析个人财务状况的普通读者。虽然《Measurement in Economics》这个书名听上去可能有些宏大，但其中关于“测量”的概念，却与我的个人需求息息相关。我希望这本书能够提供一些关于如何衡量经济活动的普遍性原理，哪怕这些原理最初是针对宏观经济设计的，我也希望能从中提炼出一些可以借鉴的思路，用来更好地理解个人储蓄、投资、消费等行为的“测量”维度。例如，如何更准确地衡量自己某个时期的“实际购买力”？如何评估一项投资的“风险-收益比”？这本书或许能帮助我认识到，生活中看似日常的经济行为，其实都存在着可以被量化的“度量衡”。如果能从中获得一些启发，让我能更理性地审视自己的财务决策，那么这本书的价值对我来说就非常巨大了。

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作为一名对经济学理论的实践性应用颇为关注的学生，我在浏览各类经济学书籍时，常常被那些动辄使用复杂模型和统计方法的论述所劝退。《Measurement in Economics》这个书名，听上去就有一种务实的味道，仿佛它能为我打开一扇了解经济学如何“落地”的窗户。我尤其期待这本书能阐述清楚，那些抽象的经济理论是如何通过可量化的指标来检验和验证的。例如，当经济学家提出某种政策建议时，他们是如何通过对现有数据的分析来预测其潜在效果的？或者，当经济出现波动时，我们又是如何通过一系列测量工具来诊断问题的根源？我希望这本书能提供一些生动的案例，说明在实际的经济研究中，研究人员是如何克服数据获取的困难，如何设计调查，以及如何处理那些不完美的数据。能够理解这些“硬核”的研究过程，我想我将不再是仅仅停留在理论层面的学生，而是能离经济学研究的实际操作更近一步。

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在接触经济学领域之前，我总以为它是一门完全由理论构建的学科，直到我开始接触一些经济学研究的论文，才意识到“测量”在其中扮演着如此核心的角色。这本书的标题《Measurement in Economics》恰恰点出了我的兴趣所在。我希望这本书能够深入浅出地讲解经济学中各种关键变量是如何被定义的、被度量的。比如，当我们谈论“消费者信心”时，它究竟是如何被量化成一个具体的数值的？而“生产力”的提高，又有哪些具体的衡量标准？更重要的是，这些测量方法本身是否会受到各种因素的影响，从而产生偏差？我希望书中能够探讨这些测量过程中的潜在挑战，例如数据的可比性问题、测量误差的来源，以及如何通过更精细化的方法来提高测量的准确性。如果这本书能让我对这些计量经济学的基础有更清晰的认识，那将是对我理解整个经济学体系非常有益的。

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