內容簡介
薩伊是法國資産階級庸俗經濟學的創始人。本書是他的主要著作。在書中,他吸取亞當·斯密經濟理論的庸俗成份,歪麯並庸俗化瞭斯密理論的科學成份,建立瞭一套庸俗經濟學說,如“生産三要素論”、“生産費用論”、“補償說”、“銷路說”等。這些理論對資産階級政治經濟學的發展曾發生很大影響。 (法)薩伊(Jean Baptiste Say) 著;陳福生,陳振驊 譯 薩伊,法國經濟學傢。古典自由主義者。他是繼亞當斯密,李嘉圖古典經濟學派興起之後的又一個經濟學偉人。坦白講,這本書在“勞動經濟學”方麵的敘述,讓我覺得有些過於平靜瞭。它描述瞭工資的決定因素,比如勞動力供給和需求,也提到瞭工會的作用。但當我讀到關於“勞資關係”的部分時,我總覺得少瞭點什麼。我期待的是,能夠看到更多關於勞資雙方在談判桌上的博弈,關於不同行業的工人爭取權益的真實案例,甚至是關於自動化對就業市場帶來的顛覆性衝擊,以及社會應該如何應對這些挑戰的討論。這本書更像是在陳述一個靜態的模型,而現實世界中的勞動市場,卻是一個充滿動態和衝突的地方。我希望能讀到一些更具批判性的分析,一些關於權力不對稱如何影響工資分配,或者一些關於如何建立更公平、更可持續的勞動關係的思考。目前這本書的描述,感覺就像是在一份詳盡的年報,裏麵充滿瞭各種數據和圖錶,但卻少瞭那些能觸動人心的故事和深刻的反思。
評分這本書的行文風格,我隻能說,挺“學術”的。每一個概念的提齣,都伴隨著嚴謹的定義和冗長的論證。讀起來的時候,我常常需要反復咀嚼,纔能把那些句與句之間的邏輯關係捋清楚。比如,它在講解“重商主義”時,花瞭很多篇幅去梳理其曆史淵源和代錶人物的觀點,這固然體現瞭作者的學識功底,但對於我這樣想要快速掌握核心思想的讀者來說,未免有些過於冗長。我更希望的是,能夠在我理解瞭基本概念之後,立刻看到它在不同曆史時期、不同國傢是如何演變的,以及它對後世經濟思想産生瞭怎樣的衝擊。而這本書在這方麵,感覺有些欠缺,它更像是在給這個理論“畫像”,而非“解剖”。有時候,讀著讀著,我會覺得有些疲憊,因為它在知識的密度上太高瞭,缺乏一些能夠喘息的、引導性的語言。要是能在每個章節的開頭,有一個簡明的引言,或者在結尾,有一個清晰的總結,再輔以一些啓發性的問題,可能效果會更好。
評分這本書的封麵設計倒是挺吸引人的,那種古樸的風格,搭配上沉甸甸的書名,讓人一看就覺得內容一定很紮實。我拿到手的時候,就迫不及待地翻開瞭,想著能好好梳理一下我對這個領域的模糊認識。可惜,當我讀到關於市場失靈的章節時,我發現書中對於那些現實世界中層齣不窮的、五花八門的“失靈”現象,分析得還是有些過於理論化瞭。它列舉瞭外部性、信息不對稱這些經典例子,但對於當今社會普遍存在的平颱壟斷、數字鴻溝,以及它們在具體經濟活動中産生的復雜影響,似乎觸及得不夠深入。總覺得,在解釋一些具體案例時,少瞭那麼點“接地氣”的感覺,更像是在課堂上聽老師講課,雖然概念清晰,但鮮少能讓我聯想到自己生活中的實際經曆,或者讓我對正在發生的某些經濟事件産生更深刻的洞察。我期待的是,在討論這些抽象概念的時候,能有更多生動、鮮活的案例分析,哪怕是稍微偏離主綫,但能讓我在腦海中勾勒齣清晰的圖景,而不是隻能在腦海裏泛泛而談。
評分這本書在論述“經濟增長”的部分,給我留下瞭一種“宏大敘事”的感覺。作者似乎非常熱衷於勾勒齣一種曆史的演進圖景,從工業革命一路講到全球化。但我總覺得,它在關注點上,似乎忽略瞭更微觀的層麵。雖然它提到瞭技術創新和資本積纍的重要性,但對於那些真正驅動個體企業和傢庭做齣決策的因素,例如企業傢精神、風險偏好、社會信任的建立,或者甚至是具體的政策 Incentives(激勵機製),分析得就顯得比較概括瞭。我一直覺得,經濟增長不僅僅是宏觀數字的變化,更是無數個體努力和選擇的集閤。當書中大談特談GDP增長率時,我反而會好奇,在光鮮的數字背後,有哪些具體的、可操作的因素在起作用?有沒有一些案例,能夠展示一個小小的政策調整,如何能夠激發一個地區的活力,或者一個成功的創業故事,是如何在特定的經濟環境中萌芽並壯大的?這本書在這方麵,給我留下瞭比較大的想象空間,但也讓我在思考如何將理論應用於實踐時,感到有些無所適從。
評分我不得不說,這本書的章節設置,有時候讓我覺得有些跳躍。比如,在講到“福利經濟學”的時候,它突然就切入到瞭“公共物品”的討論,然後又迅速轉到瞭“信息不對稱”下的市場效率問題。我理解這些概念之間可能存在一定的關聯,但從一個讀者,尤其是對這個領域不是非常精通的讀者來說,這種過渡顯得有些生硬,缺乏足夠的鋪墊和過渡性的論述。我感覺就像是在走一段崎嶇的山路,時而需要攀爬,時而又突然齣現在一個平坦的開闊地。我期待的是,在每一個重要的概念轉換點,都能有更清晰的邏輯鏈條,能夠解釋清楚,為什麼我們要從A點跳到B點,以及A和B之間到底有著怎樣的必然聯係。有時候,讀著讀著,我就會被這種突兀的轉摺打斷思路,需要花費額外的時間去重新梳理腦海中的知識結構。希望在未來的版本中,能夠對章節之間的邏輯關係進行更細緻的打磨。
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