微观动机与宏观行为

[美] 托马斯·C. 谢林

出版时间

2005-11-01

ISBN

9787300065472

评分

★★★★★

标签

经济

书籍介绍

本书的主题是关于个体动机、行为(或微观动机)与其所带来的总体结果(或宏观行为)之间的相互关系,它不仅探讨个体行为所导致的令人惊奇的宏观结果,也讨论宏观结果中所蕴涵的个体动机或行为,以及是否可能从观察到的宏观行为中推论出微观动机。谢林教授通过人们耳熟能详的、简单易懂的例子说明了当总体行为不仅仅是个体行为的简单累加时会出现什么样的情况,社会成员为何对他们的单独行动所产生的集体后果视而不见,以及为何从群体现象中推导个人意愿的尝试是一种投机取巧的行为。在书中他还建立了一些既不太艰深又并非显而易见的模型,以及一些基本的分析系统,并将这些模型和分析系统应用于解决类似于由种族、性别、年龄和收入所引起的社会分隔问题上。

托马斯·C·谢林是哈佛大学肯尼迪政府学院的卢修斯·N·李特尔(Lucius N. Littauer)政治经济学教授。获加州伯克利大学学士学位,哈佛大学经济学博士学位。其著作有《国际经济学》,《冲突的策略》,以及《武器及其影响》。1977年他获得了政治经济学弗兰克·E·塞德曼(Frank E. Seidman)杰出贡献奖,获2005年度诺贝尔经济学奖。

AI导读
核心看点
  • 揭示个体动机如何引发意想不到的宏观结果
  • 用抢凳子等通俗例子解释复杂的社会分隔现象
  • 探讨从宏观行为反推微观动机的逻辑陷阱
适合谁读
  • 对博弈论和行为经济学感兴趣的读者
  • 希望建立模型思维框架的社会科学学习者
  • 关注种族、性别等社会分隔议题的研究者
读前提醒
  • 后半部分涉及数学模型,非专业读者可能吃力
  • 翻译质量参差不齐,部分术语需结合原文理解
  • 建议配合Coursera模型思维课程辅助阅读
读者共识
  • 诺奖得主谢林的经典之作,思想极具启发性
  • 前半部分生动有趣,后半部分理论性较强
  • 虽未完全覆盖书名宏大主题,但核心模型精彩

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成,不等同于全文精读。

精彩摘录
  • "常有的情况是他们收到贺卡只是因为寄卡的人期望收到贺卡。"
  • "假设有一个人群,他们的年龄均匀分布在0到100之间。同样,假设在同一楼层有两个房间——我们可以设想它们为同一楼层的两个餐厅,而且每一个人都可以自由选择进入他所选择的房间,并可转换到年龄中间值跟他/她的偏好更接近的房间内……下面,我们可以尝试给出有关这些人的不同偏好结构: (1)每个人都更愿意待在平均年龄和他自己年龄最接近的房间内 稍作思考,我们就可以得出,任何稳定的分隔必须是以年龄为基础的,在一个房间内的所有人都在这个年龄之上,而在另外一个房间内的所有人都小于这个年龄"
  • "社会科学家更像是森林里的护林员而不是自然主义者。自然主义者关心导致物种灭绝的原因是什么,而不关心这种物种是否灭绝。(如果一种物种已经灭绝了上百万年,他自然不会去考虑。)而护林员关心的是美洲野牛是否会消失,以及如何使它们与周围的环境保持一种平衡状态。"
作者简介
托马斯·C·谢林是哈佛大学肯尼迪政府学院的卢修斯·N·李特尔(Lucius N. Littauer)政治经济学教授。获加州伯克利大学学士学位,哈佛大学经济学博士学位。其著作有《国际经济学》,《冲突的策略》,以及《武器及其影响》。1977年他获得了政治经济学弗兰克·E·塞德曼(Frank E. Seidman)杰出贡献奖,获2005年度诺贝尔经济学奖。
目录
第1章 微观动机和宏观行为
目的性行为
市场行为
均衡分析
交换和其他交易行为

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用户评论
人民大学
对经济学菜鸟来说有点太难了
博弈论模型及其在宏观经济背景下运用概要。中间有几处关于数学推导的翻译错误。
图很多 看到后面很晕 不过 关于从囚徒困境延伸的多种不同情况的讨论 是一个亮点
比较专业,没读完
作者从开始的现象入手,再到数学部分的推论,整个逻辑循序渐进,思路也很清晰。从提问开始,构成系统的个人行为是怎样的,他们的行为如何形成我们所看到的整体宏观模式。从经济学的角度,作者进行了分析诸如公地悲剧、临界点、种族分离等想象的形成,途中不觉枯燥,不得不佩服作者深入浅出的讲解;但在模型建立分析阶段,由于大量的推理和假设的存在,导致结果及对应的例证缺乏足够的说服力。作为一本具有分析推论的社科类书籍来说,虽有所欠缺,但值得一读。
【电子简版】简版读着挺通透。
驭民有术
博弈论的几个经典模型
托马斯·谢林写的,算是科普类的书籍了 书中举了大量的例子,平时理所当然的事情,实际结果往往出人意料,引人思考 主要都是囚徒困境与博弈;按照国人的说法就是算计与站队,只是中国人一贯不太爱定量思考 语句组织比较绕,子句从句太多(原文如此,怪不得翻译者),看起来累 涉及到具体的模型推算有点啰嗦,如果是现在的话,直接就用NetLogo实作出来更好
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