《非递归模型:内生性、互反关系与反馈环路》是“格致方法?定量研究系列”丛书中的一部,主要围绕非递归联立方程组中关于模型的指定、识别、估计、评估和解释的整个过程,对两阶或三阶zui小二乘估计法的价值,工具变量的质量等问题进行了讨论,强调工具变量的选择对模型的识别和成功估计的重要意义。并介绍了SAS、Stata等统计软件对于相关问题的检验方法。
帕梅拉·帕克斯顿,德克萨斯州大学奥斯汀分校社会学和政府管理教授、人文科学Christine and Stanley E. Adams, Jr. Centennial教授。她在校级政治和社会研究联合项目(ICPSR)高级统计方法夏季培训教授课程,并且为美国国际发展机构(USAID)提供咨询。她是关于亲社会行为、政治中的女性和定量方法论的许多文章和书籍的作者。
约翰·R.希普,加利福尼亚州大学Irvine分校犯罪学、法律和社会和社会学系的副教授。目前教授关于结构方程模型的研究生课程,从2003到2005年在ICPSR高级统计方法夏季培训教授关于联立方程组模型的一门课程。他的研究兴趣主要是邻里随时间的变化,这一变化如何影响邻里犯罪以及如何被影响,以及网络和制度在这一变化中扮演的角色。
桑德拉·马夸特-派亚特,密歇根州立大学的社会学、环境科学和政策项目的助理教授。她是密歇根大学ICPSR定量方法夏令营联立方程组课程的指导老师,并且定期教授关于结构方程模型的研究生课程。她的研究和教学经验主要集中在比较社会变迁、环境社会学、政治社会学和定量方法。她主要集中在环境态度和行为的跨国模式的研究、环境可持续发展的比较研究和跨国民主态度的研究。
纵观本书,我们囊括了关于联立方程非递归模型的两个基本视角。首先,联立方程在包含潜变量的结构方程模型(SEM)文献中已有提及(e.g., Bollen, 1989b; Kaplan, 2009)。结构方程模型的文献强调利用路径图进行模型设定,完全信息估计以及模型适用的整体评估。但是,由于忽略非递归模型、缺乏对单个方程的评估以及很少讨论非递归模型中的工具变量的质量,联立方程的结构方程模型取向是存在局限性的。许多联立方程的SEM处理几乎无一例外地关注于完全信息估计策略,例如最大似然估计法。但是有限信息取向(approach)对于一些检验颇为有用,例如模型中单个方程的评估。对于最大似然法的过分执着使得研究者很难找到评估非递归模型的假设的有效工具。
另一个联立方程模型的基本取向源自计量经济学传统(e.g. Greene, 2008; Kennedy, 2008; Wooldridge, 2002, 2009)。计量经济学的文献强调联立方程模型与传统回归方法的假设违背之间的联系,强调使用工具变量识别非递归模型以及在更广泛程度上关注有限信息的估计值。但是由于计量经济学关注单个方程,所以它并不强调结果的解释作为多方程模型的组成部分。而且,工具变量评估的范围很少是完善和具有可比性的。
纵观本书,我们的立场是,诸如两阶段最小二乘法之类的有限信息估计并不是过时的方法,因此研究者在使用结构方程软件包时不能将其自然而然地忽略。我们认为对于非递归模型的清晰详尽的描述在如今来看很有必要。随着统计软件的操作越来越便利,如今社会科学家没有必要完全理解非递归模型特点,就可以估计出它们。许多完全信息的估计软件并没有提供对模型方程进行逐个检验的程序以进行模型质量评估。重要的信息包含在了这些模型的简化方程(reduced form)之中;对于那些接受完全信息估计取向的研究者而言,这无疑如同一块黑幕。通过将计量经济学和结构方程取向结合并纳入联立方程模型研究之中,这本书提供了一个“返璞归真”(back to basics)的取向,对那些希望估计非递归模型的研究者很有帮助。本书围绕我们提出的建模过程中的五个步骤展开:设定、识别、估计、评估以及解释。在丛书中相关的一些书集中于一些特定的步骤:例如,Berry(1984)详细描述了识别过程。
在我们的书中,我们假设读者已经掌握了多元回归分析的知识。如果读者了解SEM的知识,那么他们会获益更多。对SEM的很好的叙述可参见Bollen(1989b)和Kaplan(2009)。我们通常通过路径图、方程或矩阵方程对模型进行展现和讨论。Gill(2006, 第 3章和第4章),Fox (2009)和Namboodiri(1984)对矩阵代数有很好的介绍。关于利用单一模型进行估计的软件,如SAS和Stata,我们也提供了一些例子。
……
天哪,我最近读完的那本书简直是为我打开了一扇新的大门,虽然它探讨的主题听起来可能有点晦涩,但作者的叙述方式实在是太引人入胜了。这本书深入探讨了社会、经济乃至心理学领域中那些看似独立却又相互影响的复杂系统。我特别喜欢作者是如何通过一系列精彩的案例分析,将那些抽象的理论具象化的。比如,书中对“信息茧房”现象的剖析,它不仅仅是停留在描述现象的层面,而是进一步挖掘了这种现象是如何在个体决策和群体行为之间形成一个难以打破的循环。我记得有一章专门讲了媒体传播中的“回音室效应”,作者用非常生动的语言描述了当一个观点被反复强化时,它如何从一个边缘的声音迅速膨胀成主流的共识,而那些持不同意见的人又是如何被边缘化的。整本书读下来,感觉就像是拿到了一份复杂世界的操作手册,很多过去想不通的社会现象,现在都有了一个更清晰的解释框架。它迫使我重新审视自己日常生活中所做的每一个选择,以及这些选择背后的驱动力。这本书的深度和广度都让我印象深刻,绝对是那种读完之后会让你对世界产生不同看法的佳作。
评分这本书最让我感到震撼的地方在于其无与伦比的跨学科视野。作者似乎拥有将经济学、社会学、控制论乃至神经科学的知识融会贯通的超能力。我过去总觉得这些领域是相互隔离的,但这本书清晰地展示了它们在底层逻辑上是相通的,都是关于信息处理和状态维持的系统。比如,书中对比了金融市场中的羊群效应和生物种群中的集群行为,指出两者在数学模型上的惊人相似性,这让我对“普遍规律”的存在深信不疑。作者的行文极其精炼,每一个句子都似乎负载了巨大的信息量,没有一句是多余的。我常常在读完一个段落后,会感到一种智力上的“紧绷感”,需要停下来消化一下作者刚刚构建的那个精妙的逻辑结构。这本书的学术价值毋庸置疑,但更重要的是,它提供了一种看待世界的全新视角——万物皆是联系,一切都在流动和相互塑造之中。它拓宽了我对“关联性”的理解,让我开始关注那些隐藏在表象之下的动态关系网。
评分这是一部极具颠覆性的著作,它挑战了我们对“独立个体”和“单向因果”的传统认知。我读完后,对于“谁是谁的起因,谁是谁的结果”这个问题,产生了深深的怀疑。作者通过对一系列复杂动态系统的剖析,有力地论证了“互为因果”才是世界运行的基本法则。书中有一段关于政策制定的分析尤为精彩:一个政府出台了旨在解决问题的政策,但由于系统本身的抵抗力和参与者的反应,这个政策非但没有达到预期效果,反而可能催生出新的、更棘手的问题,形成一个自我维持的恶性循环。这种“系统反作用力”的讨论,对于任何身处组织或社会结构中的人来说,都是醍醐灌顶的警示。这本书没有提供轻松的答案,相反,它要求读者学会与“不确定性”共存,并理解复杂性本身就是一种常态。它的语言风格既有哲学思辨的深度,又不失工程师般的精确性,是一种非常独特的组合。读完这本书,你会感觉自己好像刚完成了一场高强度的思维训练,虽然有些疲惫,但精神上却得到了极大的升华。
评分说实话,这本书的阅读体验相当“烧脑”,但绝对值回票价。它不像那些畅销书那样追求轻松愉快的阅读体验,它要求读者拿出百分之百的专注力。我得承认,有些章节我来来回回读了好几遍才勉强跟上作者的节奏,特别是涉及到系统动力学的描述部分,那简直就是一场智力上的攀岩。然而,一旦你成功“登顶”,眼前的风景就豁然开朗了。书中对“反馈”这一核心概念的阐述,彻底颠覆了我过去线性因果的思维定势。作者用生动的比喻,比如一个不断自我强化的社会偏见,展示了正反馈循环是如何将一个小小的初始条件放大成不可逆转的趋势的。更让我震撼的是,作者还讨论了如何通过引入“负反馈”机制来稳定系统,这不仅仅是理论探讨,更像是为解决现实难题提供了一种哲学指导。这本书的文字风格非常学术化,但又巧妙地穿插了一些历史性的插曲,使得阅读过程虽然沉重,却又不失趣味性。这是一本需要耐心和毅力去啃食的硬骨头,但一旦消化,其滋养是长远的。
评分这本书的论证结构严谨得令人赞叹,仿佛是在进行一场精密的数学推导,但其内容却充满了对现实世界的深刻洞察。我尤其欣赏作者在构建理论模型时所展现出的那种极度审慎的态度。他不像某些学者那样急于下结论,而是花费大量篇幅来界定概念的边界,探讨不同变量之间的作用机制。例如,在讨论市场失灵时,作者并没有简单地归咎于外部性或信息不对称,而是构建了一个多层次的模型,展示了制度设计如何与参与者的预期相互作用,从而产生非线性的、甚至是灾难性的后果。这种层层递进的分析方法,让读者在跟进作者思路的同时,也能感受到那种智力上的挑战和满足感。我常常需要停下来,对照着书中的图表和公式,仔细琢磨每一个假设背后的逻辑支撑。这本书的价值不在于它提供了多少“标准答案”,而在于它提供了一种思考问题、解构复杂性的工具箱。对于任何希望在复杂环境下做出明智决策的人来说,这本书都是不可多得的宝藏。读完它,你会发现,很多突发事件并非偶然,而是深层结构相互作用的必然结果。
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