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出版者:投入产出分析

作者:向蓉美

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2007-7

价格:27.00元

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isbn号码:9787810886833

丛书系列:

图书标签:

• 投入产出方法
• 西南财经
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• 投入产出分析
• 经济学
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经济学前沿：宏观经济分析的革新与实践 本书聚焦于宏观经济分析领域中，一系列经典理论的批判性继承与现代工具的创新性应用，旨在为经济研究者、政策制定者及金融市场专业人士提供一套深度、广度兼具的分析框架。全书摒弃了对既有成熟模型的简单罗列，而是着重于揭示经济系统运行的深层逻辑、复杂互动关系，以及在不确定性环境下进行有效决策的方法论。 --- 第一部分：结构性分析的范式转换 本部分对传统经济学中关于经济结构、部门关联的理解进行了深刻的反思与重构。我们不再满足于静态的均衡分析，而是深入探讨经济体内部要素流动的动态性和脆弱性。 第一章：要素流动与价值创造的非线性模型 本章挑战了要素投入与产出之间简单的线性关系假设。我们引入了非线性动力学系统（Nonlinear Dynamical Systems）的工具，用于刻画资本、劳动力、技术知识在不同经济部门间的溢出效应和反馈回路。重点分析了“关键瓶颈部门”（Critical Bottleneck Sectors）的识别方法，这些部门的效率波动将对整个经济系统产生不成比例的巨大影响。我们探讨了如何运用复杂网络理论来构建跨部门的依赖图谱，并模拟在特定冲击下（如关键技术中断或劳动力技能错配）的系统级风险传导机制。理论上，本章构建了一个基于信息不对称的“结构脆弱性指数”（Structural Vulnerability Index, SVI），用以量化一个经济体抵抗外部冲击的能力，而非仅关注其增长速度。 第二章：隐含技术进步与全要素生产率的再定义 全要素生产率（TFP）作为衡量技术进步的主流指标，其内在的测算缺陷在本章受到严格审视。我们提出“隐含技术进步”（Latent Technological Progress）的概念，认为相当一部分的生产率提升并非来源于显性的新技术发明，而是来源于组织结构的优化、管理实践的渗透以及制度环境的改善。本章详细阐述了如何通过对企业异质性数据的微观计量分析，剥离出由“组织资本”驱动的生产率增量。同时，我们构建了一个多部门、多要素的内生增长模型，其中技术知识的积累受到知识产权保护强度、研发投入的空间溢出效应以及跨部门知识共享机制的共同影响。这要求政策制定者必须从产业政策转向更注重“知识基础设施”建设的战略视野。 第三章：投入要素的“时间价值”与跨期决策的权衡 传统的分析往往将投入要素视为瞬时资源，但现实中，资本的形成、劳动力技能的培养都需要时间。本章的核心在于将“时间结构”纳入投入产出分析的框架。我们引入了基于期权理论（Real Options Theory）的分析方法，来评估在不确定未来情景下，企业或政府在基础设施投资、人才储备上的最优“等待”或“快速行动”策略。通过构建动态随机一般均衡（DSGE）模型的一个变体，本章模拟了不同时间折现率下，长期投资决策（如绿色能源转型）的社会最优路径，并分析了短期政策干预对长期结构演化的路径锁定效应。 --- 第二部分：现代计量工具在经济结构分析中的突破 本部分转向方法论的创新，探讨如何利用大数据、机器学习和先进的计量经济学工具，克服传统统计方法在处理高维、非结构化经济数据时的局限性。 第四章：高维数据下的部门关联识别：从关联矩阵到嵌入空间 传统投入产出表依赖于预设的部门分类，这在快速变化的现代经济中显得过于僵化。本章介绍了如何利用文本分析（Textual Analysis）和机器学习技术，从海量的行业报告、专利数据库和贸易合同中，自动识别出新兴的、尚未被官方统计纳入的经济关联。我们重点阐述了“知识图谱嵌入”（Knowledge Graph Embedding）技术在经济数据中的应用，该技术能够将具有相似投入产出特征的经济实体映射到低维向量空间中，从而揭示出潜在的、更具动态性的产业集群（Dynamic Industry Clusters）。这为宏观调控部门提供了一种实时监测产业结构调整的“雷达系统”。 第五章：因果推断的严谨性：超越相关性的结构识别 经济政策分析的核心在于确立因果关系。本章系统梳理了近年来在面板数据和断点回归（RDD）等工具在结构分析中的最新进展，并特别关注了在存在遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias）和内生性问题时的解决方案。我们引入了“工具变量的识别策略”（Instrumental Variable Strategy）的精细化构建方法，例如利用地理邻近性和历史监管变迁作为外生冲击的代理变量，来识别特定产业政策对区域就业结构调整的真实影响。本章的实践案例集中在分析全球供应链重构过程中，地缘政治风险对核心技术环节的真实“挤出效应”。 第六章：时间序列分析：波动率、长协整与政策有效性 现代经济系统表现出显著的波动率聚集和长程依赖性。本章超越了传统的ARIMA模型，深入探讨了GARCH族模型在金融市场溢出效应分析中的应用，尤其关注不同宏观冲击（如货币政策、财政刺激）在不同时间尺度上（短期波动、长期趋势）对实体经济各部门的影响差异。我们运用了“误差修正模型”（Error Correction Model, ECM）来检验长期的均衡关系是否在短期内受到冲击的破坏，以及这种破坏如何通过速度项（Adjustment Speed）体现出来。最终，本章为评估特定宏观政策（如量化宽松）在不同经济周期中对资本形成和库存调整的具体影响提供了严谨的计量框架。 --- 第三部分：系统稳健性、政策模拟与未来挑战 本部分将理论与工具相结合，探讨在复杂系统背景下，如何进行稳健的政策模拟，并预判未来宏观经济分析面临的关键挑战。 第七章：系统动态学视角下的经济政策压力测试 将系统动态学（System Dynamics）引入宏观分析，使得我们可以模拟跨部门、跨时间尺度的复杂反馈循环。本章详细构建了一个基于存量-流量图（Stock and Flow Diagram）的宏观经济模型，该模型特别关注“社会心理预期”与“实体经济行为”之间的相互强化或抑制关系。我们应用该模型进行了一系列“压力测试”（Stress Testing），模拟情景包括：高债务水平下的“去杠杆陷阱”、公众对通胀预期的失控、以及气候变化带来的渐进性成本冲击。重点在于识别“临界点”（Tipping Points），即系统从稳态快速转向不可逆转的低迷状态的阈值。 第八章：全球化背景下的复杂性与多尺度决策 在全球经济深度互联的今天，任何单一国家的结构分析都面临着“外部溢出”的挑战。本章引入了“多尺度分析框架”，旨在协调国家内部的部门结构分析与全球供应链网络分析之间的衔接。我们利用投入产出表的国际扩展（Global Input-Output Tables）数据，识别出不同国家经济结构间的“功能性互补性”和“风险同构性”。本章提出的“结构化外溢指数”（Structured Spillover Index, SSI）量化了特定国家经济衰退向其主要贸易伙伴传导的深度和广度，为国际协调政策的制定提供了量化依据。 第九章：面向未来的分析：数据伦理、透明度与模型风险 本书最后一部分聚焦于方法论的未来发展与伦理边界。随着模型变得越来越复杂，其透明度（Interpretability）成为关键的政策挑战。我们讨论了“可解释的AI”（Explainable AI, XAI）技术如何在经济预测中应用，以避免“黑箱”决策的风险。同时，本章探讨了新的数据来源（如卫星遥感、社交媒体数据）对传统经济普查的补充作用，并讨论了在利用这些非结构化数据时，如何确保数据隐私与分析的严谨性之间的平衡。本书呼吁建立一个更加透明、更具鲁棒性的宏观分析生态系统，以应对未来经济结构前所未有的快速变迁。

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我特别欣赏这本书的严谨性和科学性，它将复杂的经济问题，用一种非常系统化的方法进行梳理和呈现。它不是那种空洞的理论说教，而是建立在一套完整的模型和扎实的数理分析之上。虽然我对其中的一些数学公式并不完全理解，但作者通过大量的图示和比喻，将这些抽象的概念变得触手可及。我能够感受到作者在构建这个分析框架时所付出的心血，以及他对经济规律的深刻洞察。这本书让我明白，很多我们看似偶然的经济现象，其实都有其内在的逻辑和必然性。它提供了一种强大的工具，让我们能够更精确地量化经济活动，预测未来趋势，并为决策提供科学依据。这对于任何希望在经济领域有所作为的人来说，都是一本不可或缺的参考书。

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这本书真的让我大开眼界，原来经济学可以这么“接地气”。我一直觉得经济学离我们的生活很遥远，都是一些高深的理论和枯燥的数字，但《投入产出法》却用一种非常直观和生动的方式，把复杂的经济运行机理展现在我面前。书中通过大量的实际案例，比如一件 T 恤是如何从棉花种植、纺纱、织布、染色、设计、生产、运输，最终到达消费者手中，其中每一个环节都牵涉到无数的投入和产出，以及不同行业之间的紧密联系。我以前只知道一件衣服的成本，但这本书让我看到了，这件衣服的背后，还带动了多少农业、工业、服务业的发展，解决了多少就业，又消耗了多少能源和资源。它让我学会了从更宏观的角度去审视经济活动，理解了“牵一发而动全身”的真正含义。书中的图表和分析方法也十分清晰易懂，即使是没有经济学基础的读者，也能很快掌握核心思想。读完这本书，我感觉自己对经济新闻的理解也提升了一个档次，不再是雾里看花，而是能从中洞察到更深层次的逻辑和影响。

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这本书就像一个精密的经济“透视镜”，让我看到了经济活动的“幕后真相”。我一直对不同国家和地区之间的经济差异感到好奇，为什么有些经济体蓬勃发展，而有些则步履维艰？《投入产出法》为我解答了许多疑惑。它通过跨国比较和案例分析，展示了不同国家在产业结构、资源配置、技术水平等方面的差异，以及这些差异如何影响其整体经济表现。我了解到，一个国家经济的健康发展，不仅仅依赖于某一两个支柱产业，更需要一个协调发展、相互支撑的完整产业体系。书中对不同产业的投入产出比、对国民经济的贡献度等指标的介绍，都非常有启发性，让我能够更理性地看待和评价一个经济体的实力。这本书不仅拓宽了我的视野，更教会了我如何用一种更系统、更具批判性的眼光去审视全球经济格局。

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这本书带来的思维方式转变，可以说是颠覆性的。我以前做决策，总是习惯于聚焦于我眼前能看到的东西，考虑直接的成本和收益。但《投入产出法》教会我，真正有效的决策，必须考虑到更长远、更广泛的影响。就像在一张巨大的蜘蛛网中，你触动了一根丝，整个网都会随之震动。书中通过对不同经济部门的相互依赖关系的深入剖析，让我看到了一个经济体犹如一个巨大的有机体，各个部分都在相互滋养，也相互制约。这不仅仅适用于宏观经济分析，甚至对企业经营、个人投资都有着重要的启示。了解行业间的关联性，可以帮助我更好地识别潜在的风险和机遇。例如，当我想投资某个行业时，我会主动去研究这个行业在整个经济链条中的位置，它依赖哪些上游产业，又服务于哪些下游产业，这样就能更全面地评估这个投资的价值和稳定性。

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这本书的分析逻辑简直是神来之笔，让我重新认识了经济分析的深度和广度。它不仅仅是在描述经济现象，更是在揭示现象背后的“黑箱”。我一直对很多经济政策的效果感到疑惑，为什么有时候政府出台了刺激措施，但效果却不尽如人意？《投入产出法》给了我一个全新的视角。它详细阐述了如何通过分析不同行业之间的“联动效应”来预测政策的影响范围和程度。比如，如果国家要大力发展某个新兴产业，那么这个产业的发展会对上游的原材料供应、下游的加工制造、以及相关的服务业产生多大的拉动作用？反之，如果某个传统产业面临衰退，又会对其他哪些行业造成连锁反应？书中提供的模型和计算方法，虽然有些专业性，但作者的讲解非常到位，一步步引导读者理解其中的原理。我特别喜欢其中关于“间接效应”和“诱导效应”的阐释，这让我明白，一个经济决策的影响力往往是超出我们最初预期的，而且其传导路径是如此复杂和微妙。

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经典之作。

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