Economic Methodology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Marcel Boumans

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2010-04-27

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780230218130

丛书系列:

图书标签:

• 经济
• Economics
• EconWEWChapter
• 经济学方法论
• 方法论
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• 哲学
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• 解释学
• 理性选择
• 经济思想史

《经济学方法论：视角与探索》 本书旨在引领读者踏上一段深入探究经济学研究基石的旅程，而非直接呈现经济学某一特定分支的知识体系。我们关注的焦点是“如何”进行经济学研究，而非“研究什么”。这是一本关于经济学思想根源、分析工具、推理方式以及学科演进的书籍，旨在培养读者批判性思维和严谨的学术探究能力。 第一部分：经济学方法论的基石 第一章：何为经济学？观念的起源与演变 经济学，作为一个社会科学分支，其核心在于理解人类行为在稀缺资源下的选择。本章将追溯经济学概念的早期萌芽，从古希腊哲学家对财富与分配的初步思考，到中世纪经院学派对公平价格的辩论。我们将探讨亚当·斯密《国富论》的划时代意义，它不仅提出了“看不见的手”的革命性思想，更奠定了古典经济学分析框架。随后，我们将审视马克思主义对资本主义生产关系的深刻批判，以及新古典经济学如何通过边际革命引入数学工具，使经济学分析更加精细化。这并非要详细介绍这些学派的具体理论，而是要理解他们各自在经济学方法论上的贡献与差异，例如，古典经济学的宏观视角与新古典经济学的微观个体分析之间的张力，以及这些不同视角如何塑造了后续的研究范式。我们将深入分析“稀缺性”这一基本经济学假设的深远影响，以及经济学家如何试图在普遍存在的稀缺条件下，解释和预测人类的经济行为。本章的核心在于揭示经济学作为一个学科，其研究对象和基本问题是如何随着时代和社会变迁而演变的，而这些演变又如何反过来影响了经济学的方法论。 第二章：科学方法论在经济学中的应用 本章将聚焦于科学方法论在经济学研究中的具体体现。我们将解析实证分析与规范分析的区别，理解经济学家如何试图从“是什么”的问题转向“应该是什么”的问题，以及这其中的界限和挑战。我们将探讨演绎法与归纳法在经济学理论构建中的作用，例如，从普遍的理性经济人假设出发，通过逻辑推导构建理论模型（演绎法）；又或是在观察到大量市场数据后，提炼出新的经济规律（归纳法）。我们还将审视经济学研究中“模型”的重要性，理解模型是现实的简化，是理解复杂经济现象的工具，而非现实本身。从简单的供需模型到复杂的宏观经济模型，我们将分析不同模型所采用的假设、变量以及它们所能解释的经济现象的范围。同时，我们将讨论检验经济学理论的经验证据，包括统计数据、实验经济学以及历史案例分析，理解这些证据如何支持、修正或推翻现有理论。本章的重点在于建立一种严谨的科学思维方式，强调经济学研究的客观性、可证伪性以及理论的动态发展。 第三章：经济学研究中的基本假设与公理 经济学研究离不开一系列基本假设，它们是构建理论大厦的基石。本章将深入剖析这些核心假设，例如“理性经济人”假设，理解其含义、局限性以及在不同经济学流派中的变体。我们将探讨“信息完全”或“信息不对称”等假设如何影响市场均衡和效率分析。此外，我们还将审视“理性预期”等更为复杂的假设，理解它们在宏观经济政策分析中的作用。本章并非要详细介绍这些假设所导出的具体理论，而是要理解这些假设的逻辑起点，以及它们如何塑造了我们对经济主体行为和市场运作的认知。我们将探讨一些经济学理论中被视为“公理”的命题，理解它们在数学化和逻辑严谨性方面的重要性，以及它们如何作为推理的起点，避免无限回溯。通过对这些基本假设和公理的审视，读者可以更深刻地理解经济学理论的内在逻辑，并对其进行批判性评估。 第二部分：经济学分析的工具与视角 第四章：数学与统计学在经济学中的角色 本章将探讨数学和统计学作为经济学分析核心工具的地位。我们将介绍数学模型如何被用来精确地表达经济理论，例如，使用微积分来分析边际概念，使用线性代数来处理多变量模型。我们将审视方程组、优化问题以及博弈论等数学工具在经济学研究中的广泛应用。同时，我们将重点分析统计学在经济学中的关键作用，包括描述性统计（如均值、方差）如何帮助我们理解经济数据，以及推断性统计（如回归分析、假设检验）如何帮助我们检验经济理论。我们将讨论计量经济学作为一门连接理论与数据的学科，其所面临的挑战，例如内生性问题、序列相关性等，以及经济学家如何试图通过各种技术来克服这些挑战。本章强调的是理解这些工具如何服务于经济学研究，而非教授读者如何掌握这些数学和统计学技巧，而是培养一种“用数学和统计学思维”来理解经济问题的能力。 第五章：理性选择理论与行为经济学 理性选择理论是现代微观经济学分析的基石，本章将对其进行深入探讨。我们将解析理性选择理论的基本框架，包括偏好的完整性、传递性以及效用最大化原则。我们将理解该理论如何解释个体在面对多种选择时的决策过程。然而，本章的重点并非仅仅停留在经典理性选择理论，而是将引入行为经济学这一新兴领域。我们将探讨行为经济学如何挑战传统理性人假设，揭示人类决策中存在的系统性偏差，例如锚定效应、损失厌恶、禀赋效应以及框架效应等。我们将分析心理学、神经科学等学科的洞察如何被融入经济学分析，为理解真实的经济行为提供更为丰富和深刻的视角。本章的目的是让读者理解，经济学在解释人类行为时，既可以依赖于高度抽象的理性模型，也可以结合对人类心理和社会因素的认知，从而形成更为贴近现实的分析。 第六章：均衡分析与市场失灵 均衡分析是理解经济系统如何运行的重要方法。本章将深入探讨各种形式的均衡概念，从供需均衡到一般均衡。我们将理解均衡点作为一种理论状态，反映了市场力量相互作用下的稳定状态。然而，本章的另一个重要焦点将放在“市场失灵”上。我们将解析市场失灵的多种表现形式，例如外部性（正外部性和负外部性）、公共物品、信息不对称以及垄断和寡头垄断等。我们将理解这些情况如何导致市场无法达到帕累托最优，从而产生资源配置效率低下。本章将分析经济学家如何运用各种理论工具来识别和分析市场失灵，并讨论可能存在的干预措施，例如税收、补贴、管制以及产权界定等，但重点在于分析这些干预措施的逻辑和潜在效果，而非具体政策的细节。通过对均衡和市场失灵的分析，读者将能够理解市场机制的优势与局限，以及经济学家如何评估经济活动的效率。 第三部分：经济学研究的挑战与前沿 第七章：经济学理论的可证伪性与实证检验的挑战 科学理论的一个重要标志是其可证伪性，即理论可以被经验证据所推翻。本章将深入探讨经济学理论的可证伪性问题。我们将审视一些看似难以证伪的经济学理论，以及经济学家如何试图通过设计精巧的实证研究来检验它们。我们将讨论“黑天鹅”事件和“反例”在经济学研究中的重要性。本章的重点将放在实证检验的挑战上。我们将深入分析因果关系识别的难题，例如，如何区分相关性和因果性，如何处理内生性问题，以及如何避免混淆变量的影响。我们将讨论各种计量经济学方法和实验设计在解决这些挑战中的作用，以及它们各自的优缺点。本章旨在培养读者对经济学研究严谨性的认识，理解理论的生命力在于其接受经验检验的能力，并认识到实证研究的局限性。 第八章：跨学科研究在经济学中的兴起 经济学作为一门社会科学，其研究的边界正在不断拓展，跨学科研究日益成为重要趋势。本章将探讨经济学与其他学科的融合，例如，经济学与心理学的结合催生了行为经济学；经济学与计算机科学的结合带来了计算经济学和大数据分析；经济学与社会学的结合，如社会经济学，关注社会结构和制度对经济行为的影响；经济学与政治学的交叉，如政治经济学，研究政治决策与经济结果之间的关系。我们将分析这些跨学科研究如何丰富了经济学的理论框架和研究方法，为理解更为复杂和现实的经济问题提供了新的视角和工具。本章并非要详细介绍某个跨学科领域的具体内容，而是要强调跨学科合作的价值，以及它如何推动经济学研究的创新和发展。 第九章：经济学方法论的未来展望 在对经济学方法论进行了系统性的梳理之后，本章将展望该领域未来的发展方向。我们将讨论大数据时代对经济学研究方法带来的机遇与挑战，例如，如何从海量非结构化数据中提取有用的经济信息，如何处理数据隐私和伦理问题。我们将审视计算科学和人工智能在经济学模型构建、预测和政策模拟中的潜力。同时，我们将反思经济学在应对全球性挑战（如气候变化、收入不平等、技术变革）时，其方法论需要进行的调整和创新。本章将鼓励读者思考，经济学方法论如何能够更加有效地服务于解决现实世界的问题，并保持其作为一门重要社会科学的活力和相关性。我们将强调，方法论的进步是经济学不断自我革新和发展的内在动力。 本书旨在构建一个关于经济学研究“工具箱”和“思维地图”的框架，鼓励读者以批判性、系统性的方式审视经济学知识的生产过程。它不是一本直接教授经济学理论的教材，而是一本帮助读者理解和掌握经济学研究“语言”和“方法”的向导。通过对经济学方法论的深入探索，读者将能够更深刻地理解经济学研究的本质，并为未来的学术探索打下坚实的基础。

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