西方非主流经济学ppt课件.ppt

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1、西方非主流经济学方法论的研究成员：董鑫鑫，李俊葶，王世威，尹礼强，田宇主要文献Whysocialsciencesarenotscientificenough.—ReinTaagepera（塔格培拉）EssentialsofHeterodoxandPost-KeynesianEconomics.—MarcLavoie（马克·拉沃）Thenatureofheterodoxeconomics.—TonyLawson（托尼·劳森）Whysocialsciencesarenotscientificenough.—R

2、einTaagepera（塔格培拉）文章概述这是《MakingSocialScienceMoreScientific》的第一章，主要讨论在现在社会科学研究中为什么“科学性”不足的问题。科学不仅是经验主义的“是什么”，还应该包括“科学的逻辑基础是什么”。统计分析基本上是对数据进行描述，逻辑模型是解释说明的方式进行预测。社会科学在过去100年取得了很大的进步，但社会和政治科学出现了很大的问题（癌症）——过度依赖数据分析，尤其在线性回归方面。描述性统计分析应用在最合适的地方，却在需要进行逻辑思考的研究阶段挤占了本

3、应用定量解释分析方法的位置。社会科学并不如他们自身那么科学，并非使用方法错误，而是方法的过度使用。例：与世隔绝的人使用螺丝刀。社会科学过度的运用了有限的统计方法，甚至到了任何问题都要运用的地步，这将导致研究中忽略了科学方法的基础连接。本书的目的是提供一种超越统计方法本身的方法，同时也能够以一种更好的方式来使用统计方法。文章结构IntroductionOmittingone-halfofthescientificmethodDescriptionandpredictionThelawsofphysicswer

4、ediscoveredwithoutstatisticalhypothesistestingWecandobetterthanthatAppendixtochapter1科学方法的基础一半被忽略了科学以两个因素为基础：一是“whatis”，问题通过数据的收集和分析，使实证研究数据适用于所谓的描述性模型。二是“howshoulditbeonlogicalgrounds”探寻事件本身内在逻辑，需要构建逻辑性的相容且定量专用模型。不能过度寄希望于其中任何一种方法，而是让科学两条腿走路。科学方法的基础一半被忽略了在

5、研究“Whatis?”、“Howshoulditbeonlogicalgrounds?”的问题上，并不废弃使用系统性的数理思维；相反，更需要数理逻辑的参与；而在上述两个问题的考虑顺序上，作者在文中认为：“Whatis?”、“Howshoulditbeonlogicalgrounds?”，第一个基础和第二个基础是螺旋上升的协同作用，甚至解释模型应该置于系统数据的收集之前.只发布回归系数，并不考虑其与预期是否吻合，而只考虑显著性水平，这并不是科学研究；在实际研究中，作者更加推崇将预测性的逻辑模型和描述性的发现相

6、结合。统计方法（描述）与定量逻辑模型（预测）科学的目的是要解释一种能够带来潜在预测的方式，这种解释包含：应该是什么，因为什么，逻辑上是什么样的。描述模型：描述性模型就是探寻这样一个问题：事物之间是如何相互影响的，他的主要方法是对线性的数据进行统计分析找出统计模式中的共性。在给定“Whatis?”的情况下，数据并不需要证伪；如果将描述模型用来预测，那么新数据的加入会导致略微不同的预测结果；在一方面，描述模型不只是描述，也可以起到某种程度上的预测；另一方面，描述模型不是完全的表述，因为该模型只对研究中问出的问题

7、做了回应；把统计学当作完全的描述模型，会忽略其在预测方面的一些功能，同时又会忽略其他可能存在的合适的描述模型；描述与定量预测逻辑模型逻辑模型：“Thisshouldbeso,because,logically…”用逻辑模型来预测，最根本的方法在于考虑他们之间的逻辑联系及限制。鉴于预测结果依赖于逻辑基础，有限的数据的成功检验能够带来更广泛数据范围的预测，所以即使新数据的加入之后也会保持相对的稳定。物理定律的发现不需要统计假设检验对比统计分析在经济学，医学和物理学中的作用。与其他社会科学相比医学研究的统计分析的

8、运用更加宽泛，更有节制。但是由于大概率的“假阳性”的产生，并不能通过重复的统计学中的“显著性”检验验证。事实上物理学家做的事情像心理学家一样，发现人们生活中自然而然的事情。每当尝试对事物做出解释时，常常先用模型而不是以“纯社会学家”的身份通过观察到的相互间的关系进行推演。社会科学中几乎没有固定的预测方法，原因在于很难找到或是固定的标准方法会使我们误入歧途。但只要去做，就会有很多预测模型等待着我们去发现。科学家和统