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大侦探经济学

  自20世纪90年代以来,现代经济学正在悄悄地发生着一场革命,这就是因果推断革命。借助于统计学中对因果关系研究的前沿成果,经济学家开始越来越多地使用因果推断的基本框架,在经济学经验研究领域掀起了一场研究高潮。这种研究范式的改变,必将对人们的思考方式形成空前的冲击。本书是作者在哈佛大学访学期间潜心学习和阅读因果推断经济学文献的一个成果。它形象地借用了经济学大侦探这个说法,精心挑选了10个主题,以探案故事的形式生动地讲述了因果推断在经济学上神乎其技的运用。这10个主题,内容涉及劳动经济学、法律经济学、政治经济学、犯罪经济学、环境经济学、发展经济学、制度经济学、经济史、货币经济学以及宏观经济学等多个研究领域,综合而全面地介绍了经济学家的前沿成果。尤其是作者还采用《西游记》的故事来讲述因果推断的五种武器,深入浅出地对这个方兴未艾的经济学领域进行了介绍。本书的目的是想面向普通读者,科普这一现代经济学的重要成果,以饶有趣味的方式,使读者认识这一激动人心的学科领域。

编辑推荐

  该书为浙江财经大学李井奎教授的新书,形象地借用了经济学大侦探这个说法,精心挑选了10个主题,以探案故事的形式生动地讲述了因果推断在经济学上的运用。这10个主题,内容涉及劳动经济学、法律经济学、政治经济学、犯罪经济学、环境经济学、发展经济学、制度经济学、经济史、货币经济学以及宏观经济学等多个研究领域,综合而全面地介绍了经济学家的前沿成果。尤其是作者还采用《西游记》的故事来讲述因果推断的五种武器,深入浅出地对这个方兴未艾的经济学领域进行了介绍。本书的目的是想面向普通读者,科普这一现代经济学的重要成果,以饶有趣味的方式,使读者认识这一激动人心的学科领域。

作者简介

  李井奎,浙江大学人文高等研究院驻访学者,哈佛大学法律经济学项目访问学者、博士后研究员,浙江工商大学经济学教授、博士生导师,在法律经济学和经济思想史领域发表学术论文多篇,专著多部。另著有随笔集《亲历:一位经济学家在哈佛看美国》,译有《约翰·梅纳德·凯恩斯文集》(共十一卷)。

目录

献词
推荐序一
推荐序二
序言 因果推断革命:寻找另一个犯罪现场
第一章 乔治·弗洛伊德之死
帕克斯女士的“惊天一坐”与歧视经济学
歧视研究难煞人
名字决定命运?——一个别出心裁的随机实地实验
为什么黑人的车里更容易发现毒品和其他违禁品?
黑人更容易被判死刑?
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第二章 墨西哥毒品战争之殇
墨西哥毒品战争
大侦探梅丽莎·戴尔登场
墨西哥毒品战争是否导致了更大规模的暴力犯罪?
大侦探的推理神器:断点回归
墨西哥的贩毒组织与毒品战争
墨西哥毒品战争对暴力犯罪的直接影响
揭开谜底
墨西哥毒品战争的溢出效应
教训与反思
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第三章 意大利黑手党的前世今生
西西里黑手党崛起的历史背景
黑手党源于19世纪的意大利土地改革?
黑手党源于国际柠檬市场的扩张?
黑手党的发展壮大源于19世纪末意大利的社会主义运动?
大侦探的推理神器:工具变量回归
国家能力不足带来的教训:黑手党的扩张对西西里地区的中长期影响
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第四章 看不见的雾霾杀手
淮南为橘,淮北为枳?
冬季燃煤供暖“杀人事件”
秸秆焚烧“杀人事件”
隐藏在绿水青山背后的成本
绿水青山也是金山银山
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第五章 名校骗局?
教育回报的问题为什么这么难回答?
多读一年书到底能带来多少收入?
揭开常春藤盟校毕业生收入谜底——神奇的倾向得分匹配法
精英高中的幻觉
优秀的绵羊?——精英教育的问题
本章推荐阅读文献
第六章 消失的女性之谜
都是乙肝病毒惹的祸?
乙肝病毒表示:这锅我可不能背!
大侦探的推理神器:倍差法或双重差分法
自然实验:我国20世纪80年代初的农村改革
消失的女性与茶叶的种植
农村土地承包制度改革、B超技术、计划生育与性别失衡
“消失的女性”带来的社会苦果
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第七章 奴隶贸易的阴影
哭泣的黑非洲
持续数百年的奴隶贸易是非洲经济发展滞后的罪魁祸首?
奴隶贸易的历史阴影:信任的丧失
白人的负担?
美国的食品援助给发展中国家带来了内战?
本章推荐阅读文献
第八章 白人殖民者的意外死亡
新教伦理与资本主义精神——韦伯是对的吗?
越冷的国家越富——孟德斯鸠说对了吗?
白人殖民者的意外死亡——一个巧妙的工具变量
榨取型殖民经济制度一无是处吗?
殖民地的文化遗产
本章推荐阅读文献
第九章 大萧条的幕后真凶
萧条与衰退之谜
密西西比河创造的天然实验室
地中海果蝇与佛罗里达州银行恐慌——来自1929年的历史启示
蝴蝶的翅膀——大萧条和20世纪中国经济与历史的命运
本章推荐阅读文献
第十章 消逝的“美国梦”
消逝的“美国梦”:美国绝对收入流动性趋势
在绝望中死去?
搬到富裕社区会不会让孩子的未来更好?
真相的意义
本章推荐阅读文献
终章 因果推断的五种武器——《西游记》番外篇
仙丹、蟠桃和唐僧肉——随机实验辨长生
雷音寺与凌霄殿的纠纷——匹配回归显神通
通天河畔的领悟——断点设计揭谜底
高老庄与流沙河——双重差分断奇案
御马监里的经济账——工具变量解纷争
后记

前言

  近30年来,借助于统计学中对因果关系认识的深化,现代经济学研究爆发了一场因果推断革命。这场因果推断革命,使得经济学家的工作变得越来越有趣,经济学家也越来越像一个个的大侦探。他们从纷繁复杂的世事以及各色各样的数据中,使用因果推断的计量工具,探寻一个又一个积年的悬案和新奇疑问背后的真相,为我们解开了一个又一个历史、社会和经济的谜团。
·美国企业雇主在雇佣决策中到底有没有歧视黑人?(第一章“乔治·弗洛伊德之死”)
·黑人更容易被美国法院判处死刑吗?(第一章“乔治·弗洛伊德之死”)
·墨西哥扫毒之战有没有导致墨西哥刑事犯罪率暴增?(第二章“墨西哥毒品战争之殇”)
·黑手党的真正起源是因为意大利西西里地区更适合种植柑橘?(第三章“意大利黑手党的前世今生”)
·中国北方冬季供暖令多少人死于由此带来的心肺疾病?(第四章“看不见的雾霾杀手”)
·在美国上名校是否能让未来收入增加?(第五章“名校骗局?”)
·传统中国种植茶叶地区的女孩是不是更容易存活下来?(第六章“消失的女性之谜”)
·对非洲等发展中国家的食品援助是不是加剧了这些地区的内战?(第七章“奴隶贸易的阴影”)
·气候越热的国家经济发展是不是就越差?(第八章“白人殖民者的意外死亡”)
·白人殖民者的死亡率是不是决定了该殖民地日后的经济发展状况?(第八章“白人殖民者的意外死亡”)
·货币政策对走出大萧条到底有没有帮助?(第九章“大萧条的幕后真凶”)
·搬到更富裕的社区生活对多大孩子的成长有好处?(第十章“消逝的‘美国梦’”)

精彩书摘

  在美国,非裔美国人在驾车时更容易受到警察对毒品和其他违禁品的搜查。例如,在美国马里兰州的高速公路上,州警察对过往车辆进行毒品和违禁品搜查,搜查对象中63%是非裔美国人,但在这条高速公路上开车的非裔美国人只占总驾车量的18%。那么,警察之所以会拦车盘查,是不是因为黑人和白人的驾驶习惯不同呢?有关交通方面的研究却并未发现这两个人群之间有什么根本性差别,由此可断定,警察不是因为非裔美国人更容易违反交通规则而对他们进行拦车盘查。
对此,还有另外一种解释,那就是像某些人权组织批判的那样:美国警察在执法时存在着种族主义差别对待。这种解释被称为“种族脸谱化”(Racial Profiling),指的是执法机关在判断某一类特定类型的犯罪或违法行为的犯罪嫌疑人身份时,将种族或族群特征列入考虑范围,进而可能导致在破案过程中更多地怀疑某一族群的作案嫌疑。20世纪末以来,这种做法由于执法机关可能会滥用职权,在美国受到了公众的非议。但也有人认为,警察在确定犯罪嫌疑人身份时使用包括种族在内的多种考量因素,是经过实践检验的常用的有效措施,刻意把种族因素排除在外是没有逻辑的。大家众说纷纭,意见始终难以一致。
这个时候,当然又是我们经济学大侦探一展拳脚的大好时机。事实上,在这个问题上,经济学家已经持续努力了将近20年。
如果我们把犯罪行为看成是一个包括种族和其他可以观察到的特征在内的函数,然后把搜集到的数据放进一个简单的计量方程中进行回归分析,若是发现种族这个变量没有什么解释力,也就是说,没有发现种族对犯罪行为有显著的影响,然后据此认为不应该进行“种族脸谱化”;或者,若是发现种族这个变量对犯罪行为有显著的影响,然后据此认为应该进行“种族脸谱化”;这样的做法是否可取呢?不得不说,这样的做法是有问题的。因为它需要收集到警察决定是否盘查过往车辆时的所有考量因素,这肯定是做不到的,最大的问题是你根本不可能完全搞清楚警察到底是怎么想的。如果你的数据没有反映出某些考量因素,那么,这就会构成遗漏变量偏误的问题。也就是说,真正使警察更多地盘查非裔美国人车辆的因素是这些遗漏变量,而由于这些变量与种族这个因素高度相关,这样就会让你得出警察的选择性执法是种族主义的表现。但其实,警察使用种族这个标准进行拦车盘查,可能是一种统计性歧视,而非一种种族主义的歧视。
统计性歧视可以是警察提高办案效率的一种有效手段,但种族主义则是赤裸裸的种族歧视。让我们来做个思想实验:假如你是一名警察,你接到任务到一个高速路口对过往车辆进行盘查,有效查获其中携带的毒品和其他违禁品是你的职责所在。根据过去的经验,你和你的同事很清楚,非裔美国人的车里藏有毒品和其他违禁品的概率是60%,而白人中这个概率只有20%。也就是说,你盘查5辆黑人的汽车,有3辆会发现毒品和其他违禁品,而如果拦下5辆白人的汽车,却只有1辆会发现毒品和其他违禁品。你们的时间和精力都是有限的,如何把警力用在最有效的盘查上,你大概会有自己的选择了。此时的你很可能只对那些特别可疑的白人车辆进行盘查,而对黑人的车辆可能稍微有些怀疑就开始拦车盘查了,显然是统计性的经验让你理性地选择了更多地盘查非裔美国人的汽车,而不关种族主义什么事。如果是这样的话,现在你或许对“种族脸谱化”的执法习惯没有那么反感了吧。
问题在于,我们如何才能区分作为有效执法手段的统计性歧视和作为赤裸裸歧视的种族主义呢?
2001年,大侦探约翰·诺尔斯(John Knowles)、尼古拉·柏思科(Nicola Persico)和珀特拉·托德(Petra Todd)提出了一种新的检验方法,这种检验方法有一个非常好的地方在于,它不要求我们搜集到的数据包含警察考量的全部因素,只需要包含一部分变量就可以进行检验,并能分辨出统计性歧视和种族主义歧视。

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书名:大侦探经济学
作者:李井奎
出版社:中信出版集团
ISBN:9787521732054
豆瓣评分:7.7

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