本书共分四篇,十五章。前三篇比较全面、系统地论述了经济计量学的理论与方法;第四篇深入浅出地介绍了经济计量学的应用。本书选用了通用的TSP(7.0)软件,且每章都配有适当的思考题与练习题。
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这本书的术语系统混乱得令人发指,简直是学者内部的“黑话大全”。同一个概念,在不同的章节中,经常被赋予不同的符号表示,这让我在做笔记和对比不同模型的参数估计时,不得不反复翻阅目录和前言,以确认我到底在看的是哪个“X”。更要命的是,作者似乎沉迷于挖掘那些极其小众的、只有少数几篇顶尖期刊才会引用的特定计量模型的变种。例如,在处理面板数据时,他似乎对“随机系数模型”的某个特定修正形式情有独钟,用了大量的篇幅去展示如何构建那个极为繁琐的联合损失函数,而对于更常用、更稳健的固定效应或广义矩估计(GMM)的实际应用限制,却蜻蜓点水。这种叙事重心,让初学者完全无法抓住重点,只会让人感觉知识点像漫天乱飞的蜘蛛网,密不透风,让人无从下手。如果你不是为了应付一场特定的、高度专业化的考试,而是希望建立一个扎实的计量思维框架,这本书的指引价值非常有限。
评分这本书的装帧设计实在是一言难尽,封面那种粗粝的纸张质感,配上那种老派的、近乎于八十年代教科书的字体,初次上手时我差点以为自己拿错了什么陈年旧物。内页的排版更是让人捏一把汗,行距窄得让人透不过气,关键是那些复杂的数学公式和希腊字母符号,印刷得深浅不一,有些地方几乎要和背景的纸张融为一体,尤其是当遇到大段的矩阵运算时,眼睛简直要练出探照灯的本事才能分辨清楚哪里是乘法哪里是转置。我花了整整一个下午,试图在第一章找到清晰的结构指引,结果发现作者似乎默认读者已经对基础的统计学和微积分了如数家珍,毫无“入门引导”的自觉。章节之间的过渡也显得生硬而跳跃,仿佛是把不同讲义的碎片硬生生地粘合在一起,对于初学者来说,这简直就像是面对一面布满复杂线路的电路板,找不到任何可以着手整理的逻辑起点。我甚至怀疑,这本书的编辑团队是否真正理解“用户体验”这个概念,或者他们只是想用这种近乎于“挑战”的方式,来筛选出真正有毅力的“战士”。
评分从语言风格上看,作者似乎患上了严重的“去人性化”表达障碍。通篇读下来,感受不到任何作者试图与读者建立沟通的努力。句子结构冗长且充满了复杂的从句套从句,常常一个句子就能占据半行甚至更多,语气的冷峻程度仿佛在撰写一份冷冰冰的法律条文。没有生动的比喻,没有历史背景的铺垫,更别提那些能让人会心一笑的学术趣闻了。我甚至在一些关键概念解释处,需要借助网络搜索其他更通俗的解释,才能勉强理解作者想表达的核心思想。这种极端的学术化表达,不仅增加了理解的难度,也极大地削弱了阅读的乐趣,让人感觉像是在啃一块坚硬无味的石头。如果说一本好的教材应该像一位耐心的导师,这本书更像是一堵高耸的知识之墙,它矗立在那里,要求你自行翻越,却不对你如何安全抵达对岸提供任何实质性的帮助或鼓励。
评分我必须指出,这本书的习题设计存在着明显的“智力游戏”倾向,而非“能力培养”导向。后面的练习题,很多都是围绕着如何代数上变换一个已知的复杂公式,或者要求读者证明某个在实际操作中几乎不会用到的定理的边界条件。我尝试做了几道看起来像是应用题的练习,结果发现,解题的关键并不在于理解背后的经济学含义,而在于你是否能记住作者在正文中那些晦涩的推导步骤。有一道关于异方差检验的题目,要求手动计算某个特定检验统计量的临界值,这在今天这个计算工具极其发达的时代,显得既低效又荒谬。这种练习方式,与其说是帮助学生巩固知识,不如说是在考验学生对作者特定解题思路的模仿能力。它鼓励死记硬背数学技巧,却未能有效地训练我们如何批判性地选择模型、诊断模型假设、并清晰地阐述实证发现的经济学意义,读完后我感觉自己更像一个合格的“公式复读机”,而不是一个能进行独立计量分析的学者。
评分阅读体验的煎熬,很大程度上源于其过于追求理论的完备性,而牺牲了现实世界中的应用感。全书充斥着大量抽象的、高度符号化的推导过程,每当我想把它和实际的经济现象联系起来时,总感觉隔着一层厚厚的毛玻璃。比如,讲解工具变量(IV)时,作者用了整整四页的篇幅来阐述识别条件的充分必要性,用的是那种极度严谨的代数证明,但对“为什么在存在内生性时,收入变量比教育水平更可能需要IV”这类直观的经济学直觉,却一带而过,仿佛这些“为什么”不值得深入探讨。我翻到后面的案例部分,期待能看到一些新鲜的、与时俱进的实证研究,结果发现大部分引用的数据都停留在上个世纪末,那些看似精妙的模型,在今天看来,其参数估计的稳健性都令人担忧。说实话,这更像是一本为理论研究者量身定做的工具书,而不是一本旨在培养具备解决实际问题能力的经济学毕业生的教材。它给了你一把极其复杂的瑞士军刀,但忘了告诉你哪些刀刃是用来切面包的。
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