现代经济学理论与方法创新论坛 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:261

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出版时间:2009-8

价格:38.00元

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isbn号码:9787501793563

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• 经济学
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《思想的脉络：重塑现代经济学范式的探索》 内容梗概： 本书并非旨在全面梳理现代经济学的所有分支和既有理论，而是聚焦于那些引领经济学思潮变革、挑战传统框架、并预示未来发展方向的关键创新性议题。我们试图深入剖析那些推动经济学从静态描述走向动态演进、从宏观均衡走向微观行为、从理性人假设走向复杂现实的理论突破与方法论革新。本书旨在为读者提供一个更具穿透力的视角，去理解经济学如何不断自我审视、自我修正，并积极回应全球性挑战。 第一部分：认知革命与行为的维度 传统新古典经济学依赖于“理性人”模型，认为个体具备完全信息、稳定偏好和强大的计算能力，能够做出最优决策。然而，现实世界的经济行为远比这复杂。本部分将探讨“认知革命”如何深刻影响了经济学，特别是行为经济学的崛起。 有限理性与启发式思维： 我们将从赫伯特·西蒙的“有限理性”概念出发，解释为何个体在信息不对称、认知能力受限的情况下，会诉诸“启发式”（heuristics）和“满意准则”（satisficing）来简化决策过程。这不仅挑战了传统效用最大化的假设，更揭示了人们在实际经济活动中，如消费、投资、劳动供给等方面，如何受到认知偏差的影响。例如，我们可能探讨“锚定效应”（anchoring bias）、“可得性启发式”（availability heuristic）以及“确认偏差”（confirmation bias）如何在市场定价、广告策略和个人财务决策中发挥作用。 前景理论与损失厌恶： 丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基的“前景理论”（prospect theory）是行为经济学的基石之一。本部分将详细阐释该理论如何描述人们在面对风险时，其决策并非基于预期的价值，而是基于对潜在收益和损失的评估。特别是“损失厌恶”（loss aversion）的概念，即人们对损失的感知比对同等数量收益的感知更为强烈，这一发现如何解释了许多经济现象，例如股票市场的过度反应、保险的购买行为，以及企业在面对风险时的规避倾向。 社会偏好与互惠行为： 经济学长期以来将个体视为独立的、追求自身利益最大化的实体。然而，越来越多的证据表明，社会规范、公平感、信任以及他人的行为，都会深刻影响个体的决策。本部分将探讨“社会偏好”（social preferences）的概念，包括利他主义（altruism）、公平性（fairness）、嫉妒（envy）以及互惠行为（reciprocity）。我们将分析这些非自私动机如何体现在如公共物品博弈（public goods game）、最后通牒博弈（ultimatum game）等实验研究中，以及它们对劳资关系、慈善捐赠、甚至国际合作产生的影响。 神经经济学与大脑的决策机制： 随着神经科学的发展，神经经济学（neuroeconomics）开始尝试揭示经济决策背后的神经生物学基础。本部分将简要介绍神经经济学的研究方法和主要发现，例如，探讨特定脑区（如前额叶皮层、杏仁核）在风险评估、奖励感知和情绪反应中的作用。虽然不深入技术细节，但我们会说明这种跨学科研究如何为理解人类经济行为提供了更深层次的解释，并可能对设计更有效的激励机制和公共政策提供启示。 第二部分：演化与动态的视角 经济系统并非静止不变，而是处于持续的演化和动态调整之中。本部分将关注那些引入时间维度、演化机制和非均衡思想的经济学理论。 演化博弈论与策略的演化： 传统博弈论侧重于理性参与者如何找到纳什均衡。演化博弈论（evolutionary game theory）则将目光投向了策略本身如何在一个群体中演化和传播。本部分将介绍“复制子动态”（replicator dynamics）等核心概念，解释在没有完全理性或完美信息的情况下，那些能带来更高回报的策略如何自然而然地被模仿和复制，最终占据主导地位。这对于理解市场竞争、技术采纳、社会规范的形成以及生物进化等现象提供了有力的分析工具。 复杂性经济学与涌现现象： 复杂性经济学（complexity economics）认为，宏观经济现象并非仅仅是微观个体行为的简单加总，而是由大量相互作用的个体组成的复杂系统所“涌现”（emerge）出来的。本部分将探讨“非线性相互作用”（non-linear interactions）、“反馈循环”（feedback loops）、“自组织”（self-organization）以及“多主体建模”（agent-based modeling）等概念。我们将以金融市场为例，说明多主体建模如何能够重现市场泡沫、崩盘等传统模型难以解释的现象，并强调理解系统的整体行为比仅仅理解个体行为更为重要。 非均衡宏观经济学与市场失灵： 新古典宏观经济学常假设市场能够快速达到均衡状态。然而，现实中的市场常常存在摩擦、信息滞后和粘性，导致市场失灵和长期的非均衡状态。本部分将介绍非均衡宏观经济学（disequilibrium macroeconomics）的观点，探讨价格和工资的粘性（sticky prices and wages）、信息不对称（information asymmetry）以及搜索摩擦（search frictions）如何阻碍市场出清，导致失业、产能过剩等问题。我们将讨论这些理论如何解释经济衰退的持久性以及财政和货币政策的有效性。 适应性预期与学习机制： 传统理性预期（rational expectations）假设个体能够准确预测未来。然而，在信息不完全和未来不确定的环境下，个体需要通过学习和适应来形成预期。本部分将介绍“适应性预期”（adaptive expectations）以及更复杂的“学习机制”（learning mechanisms）概念，探讨个体如何根据过去的经验和信息来调整其对未来的预测。这将有助于理解经济主体在面对新冲击时如何反应，以及宏观经济动态的调整过程。 第三部分：计量与方法论的创新 经济学的理论创新需要强大的实证工具来检验和支持。本部分将聚焦于那些拓展了经济学研究边界的计量方法和数据创新。 因果推断的精进： 识别因果关系是经济学研究的核心挑战。本部分将深入探讨现代因果推断方法，如“随机对照试验”（Randomized Controlled Trials, RCTs）在经济学中的应用，及其在发展经济学、教育经济学等领域的巨大贡献。同时，我们也将讨论“准实验设计”（quasi-experimental designs），包括“断点回归”（Regression Discontinuity Design, RDD）、“双重差分法”（Difference-in-Differences, DID）以及“工具变量法”（Instrumental Variables, IV）等，解释这些方法如何克服内生性问题，更准确地估计政策效应和变量之间的因果关系。 大数据与人工智能在经济学中的应用： 随着数字经济的蓬勃发展，海量数据（大数据）的获取和分析能力得到极大提升。本部分将探讨大数据如何为经济学研究提供前所未有的机遇，例如，利用高频交易数据分析市场微观结构，利用社交媒体数据分析消费者情绪，利用卫星图像分析经济活动。同时，我们将引入“机器学习”（Machine Learning）和“人工智能”（Artificial Intelligence）在经济学中的应用，例如，用于预测经济趋势、识别欺诈行为、优化资源配置等，并讨论这些新技术可能带来的挑战和伦理考量。 实验经济学与行为数据的生成： 实验经济学通过控制环境来检验经济理论和研究人类行为。本部分将介绍实验室实验（laboratory experiments）和现场实验（field experiments）的特点及其在经济学研究中的独特价值，特别是它们如何提供关于个体决策、市场机制和政策干预效果的精确证据。我们将探讨实验设计中的关键考虑因素，以及实验结果如何为建立更可靠的经济模型提供基础。 经济学方法的反思与整合： 理论与方法的创新是相辅相成的。本部分将对经济学研究方法的未来发展进行展望，强调跨学科合作的重要性，例如，经济学与心理学、社会学、计算机科学、神经科学等的结合。我们将讨论如何构建一个更具包容性和适应性的研究框架，以更好地应对现实世界复杂而严峻的经济挑战。 结语： 《思想的脉络：重塑现代经济学范式的探索》并非一本包罗万象的经济学教科书，而是对那些深刻改变我们理解经济世界方式的创新性思维和方法论进行的一次深入审视。我们相信，经济学是一门充满活力的学科，其生命力在于不断地自我革新和对未知领域的勇敢探索。通过对认知革命、演化动态以及方法论创新的聚焦，本书旨在启发读者，共同思考经济学如何才能更好地服务于理解和解决当今世界所面临的复杂经济问题。

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