非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 帕梅拉·M.帕克斯顿，[美] 约翰·R.希普，[美] 桑德拉·马夸特-派亚特 著，范新光 译，武玲蔚 校

图书标签:

• 非递归模型
• 系统动力学
• 内生性
• 互反关系
• 反馈环路
• 复杂系统
• 建模
• 仿真
• 动态系统
• 控制论

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543226654

版次：1

商品编码：12091716

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：85

字数：143000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路》系统地梳理了联立方程模型的五个关键步骤，强调了工具变量的质量的重要性，并提示社会科学的研究者一方面要重视理论构建，因为理论如何被构造，直接影响了其所研究的变量的可估计性；另一方面需要尽可能多地检验非递归模型的假设，利用不同的统计软件保证检验的全面性。毋庸置疑，这些建议对方兴未艾的社会科学定量研究有重要意义。

内容简介

　　《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。

作者简介

　　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。

目录

序

第1章 导言

第2章 设定
第1节 路径图、方程、矩阵：一个设定的例子
第2节 从理论到模型：隐含的协方差矩阵
第3节 简单回归暗含的协方差矩阵
第4节 递归和非递归模型
第5节 直接、间接以及总体效应
第6节 结构方程和约减方程
第7节 工具变量

第3章 识别
第1节 已知和未知参数
第2节 限定条件
第3节 三种方程类型
第4节 识别法则
第5节分块递归识别

第4章 估计
第1节 含有内生性的最小二乘估计的后果
第2节 有限信息估计的可选方法：两阶段最小二乘法
第3节 一般最小二乘法与两阶段最小二乘法
第4节 完全信息估计：三阶段最小二乘法
第5节 完全信息的最大似然估计
第6节 理解迭代估计值
第7节 完全信息和有限信息估计
第8节 实证例子：恰好识别的情形
第9节 非递归模型的STATA和SAS命令
第10节 实证例子：过度识别的情形

第5章 评估
第1节 单方程评估
第2节 模型总体拟合优度评估
第3节 工具变量质量评估
第4节 实例：信任与协会会员
第5节 总结和最优方法

第6章 解释
第1节 变量之间的总体关联：因果效应和非因果关联
第2节 理解非递归模型中的多种效应
第3节 计算直接、间接和总体效应
第4节 收敛和均衡
第5节 计算直接、间接和总体效应：递归的例子
第6节 计算直接、间接和总体效应：非递归的例子
第7节 解释理论驱动的指定间接效应
第8节 关于中介更多的信息
第9节 检验间接效应：简单的中介效应
第10节 检验间接效应：多元delta方法
第11节 检验间接效应：自举法
第12节 实证的例子：检验间接效应

第7章 结论

注释
参考文献
译名对照表

精彩书摘

　　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。

　　……

《非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路》 引言 在理解复杂系统及其运作机制的过程中，我们常常面临一个根本性的挑战：如何清晰地捕捉到构成系统内部的各个要素之间错综复杂、相互影响的关系？传统的分析方法，往往倾向于将系统分解为独立的、线性的因果链条，然后逐一审视，这种方法在处理一些相对静态或单向作用的现象时颇为有效。然而，当置身于一个动态、多向、相互作用日益显著的现实世界，例如生物演化、经济发展、社会变迁、生态平衡，甚至是人工智能的深度学习网络时，这种“递归”式的、自上而下的或线性的视角就显得捉襟见肘，难以胜任。 本书《非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路》正是为了回应这一挑战而生。它并非旨在构建一个脱离现实的抽象数学框架，而是致力于提供一套更具解释力、更能反映现实复杂性的分析工具和思维范式。我们所倡导的“非递归模型”，核心在于跳出单一、线性的因果链条，转向关注系统内部各组成部分如何通过“内生性”的驱动力相互生成，如何形成“互反关系”的相互制约，以及如何通过“反馈环路”来调节和塑造系统的整体行为。 本书的写作初衷，源于作者在长期研究和实践中对现有理论局限性的深刻体认。无论是面对瞬息万变的金融市场，还是探索生命起源的奥秘，抑或是设计更加智能和自适应的AI系统，我们都发现，系统中许多关键的动态并非由外部力量单一决定，而是源于系统内部的相互作用，是“自己长出来的”，并且这种作用不是一次性的，而是不断循环、相互强化的。因此，理解“非递归”的视角，也就意味着理解了系统自我组织、自我演化和自我稳定（或失稳）的内在逻辑。 第一部分：非递归模型的基石——内生性 “内生性”是理解非递归模型的第一块基石。它强调一个系统的许多重要特征和演化轨迹，并非由外部的“强加”或“输入”所决定，而是由系统自身的结构、要素和内在的动态过程所产生。 在传统的模型中，我们常常寻找一个外部的“原因”来解释某个现象的发生。例如，经济学家会分析政府的财政政策或央行的货币政策如何影响通货膨胀。然而，在许多复杂系统中，这种外部驱动力往往只是众多因素之一，甚至不是最关键的。内生性视角则要求我们将目光投向系统内部。 以经济系统为例，除了外部的宏观调控，一个经济体的繁荣或衰退，很大程度上取决于其内部的创新能力、企业间的合作与竞争、消费者信心的波动、以及金融体系内部的信用生成机制。这些内部的相互作用，会不断地“生成”新的经济活动、新的增长点，或者导致衰退的螺旋。创新本身并非凭空而来，它源于科学家、工程师、企业家之间的知识交流、灵感碰撞，以及对市场需求的内生性响应。信用扩张也并非简单地由央行“印钱”完成，它更是银行体系内基于风险评估和利润驱动的贷款行为的累积结果。 本书将在这一部分深入探讨内生性的不同维度。我们将区分“弱内生性”和“强内生性”。弱内生性可能指的是系统对外部信号的内部处理和放大，而强内生性则强调系统元素的生成和演化本身就是系统内部互动的结果，不受外部直接控制。我们将通过大量跨学科的案例，比如生物界的基因变异与自然选择的相互作用，社会学中文化传播与社会结构变迁的共生关系，来阐释内生性的概念。 此外，我们还将探讨内生性如何与系统的“涌现性”紧密相连。许多我们观察到的宏观现象，如市场价格的形成、群体行为的模式、生态系统的稳定性，并非预先设计的结果，而是大量微观个体在遵循简单规则下的互动中“涌现”出来的。理解了内生性，也就为理解这些复杂涌现现象奠定了基础。 第二部分：连接的张力——互反关系 在系统内部，要素之间的关系往往不是单向的“A导致B”，而是呈现出“互反性”，即A影响B，同时B也反作用于A。这种互反关系构成了系统动态运作的核心张力，也是非递归模型中不可或缺的要素。 互反关系意味着我们不能孤立地分析一个要素或一个过程。任何一个要素的变化，都会牵一发而动全身，影响到与它发生互反关系的其他要素，并最终可能反过来影响自身。这种相互制约和相互塑造，使得系统的行为变得更加复杂和难以预测。 例如，在人际关系中，一个人的性格（A）会影响他与他人（B）的互动方式，而他人（B）对他的态度和反应（反作用于A）又会进一步塑造和调整他自身的性格。在企业竞争中，一家公司（A）推出新产品会影响竞争对手（B）的市场份额，而竞争对手（B）的价格调整或技术模仿（反作用于A）又会迫使原公司（A）调整其战略。 本书将详细阐述不同类型的互反关系： 协同互反（Positive Reciprocity）：也称为正反馈，指两个要素的相互作用会放大彼此的影响，导致系统向某个方向加速发展。例如，一个企业良好的声誉（A）吸引更多客户（B），更多的客户（B）又进一步提升了该企业的声誉（反作用于A）。 制衡互反（Negative Reciprocity）：也称为负反馈，指两个要素的相互作用会相互抵消或限制，有助于维持系统的稳定。例如，消费者对商品价格上涨的敏感度（A）会限制生产商（B）随意提价，而生产商（B）的成本控制（反作用于A）也会影响其定价能力。 非线性互反（Non-linear Reciprocity）：指两者之间的作用关系不是简单的线性比例关系，而是存在阈值、饱和或突变等复杂效应。例如，污染物的排放（A）与生态系统的自我净化能力（B）之间的关系，并非简单的线性比例，达到某个临界点后，生态系统可能发生不可逆的崩溃。 我们将通过对不同领域的深入剖析，例如疾病传播中的宿主与病原体的互搏，气候变化中的温室气体排放与全球温度的相互作用，以及金融市场中投机者与理性投资者的博弈，来展示互反关系在塑造系统动态中的决定性作用。理解互反关系，能帮助我们洞察系统中潜在的“循环论证”和“相互强化”的机制，从而更准确地把握系统演化的方向和趋势。 第三部分：动态的调节器——反馈环路 反馈环路是连接内生性和互反关系的桥梁，它将系统内部的相互作用转化为动态的调节机制，使得系统能够自我维持、自我适应，甚至经历剧烈的转型。反馈是使非递归模型得以运转的核心机制。 “反馈”的概念最初在工程学中被广泛应用，用来描述一个系统输出的部分信号被重新输入到输入端，以调节系统行为。在复杂系统中，反馈则意味着系统内部的输出（结果）会反过来影响其输入（过程），从而形成一个不断循环的动力学过程。 本书将详细解析反馈环路的类型及其在系统中的作用： 正反馈环路（Positive Feedback Loop）：如前所述，正反馈会放大偏差，加速系统的变化。在非递归模型中，正反馈环路是驱动系统快速增长、扩张或衰退的重要力量。例如，一次成功的商业模式（A）吸引更多资本（B），更多的资本（B）又支持该商业模式（A）进一步扩张。在某些情况下，过度的正反馈可能导致系统失稳，如金融泡沫的形成。 负反馈环路（Negative Feedback Loop）：负反馈则起到稳定和缓冲作用，将系统拉回到一个相对平衡的状态。例如，动物的体温调节机制（B）感知到体温升高（A），会通过出汗等方式降低体温，从而维持体温稳定。在经济系统中，当某商品价格过高（A），需求（B）下降，价格（A）会随之回落，恢复供需平衡。负反馈是维持系统稳定性和韧性的关键。 反馈的延迟与非线性（Feedback Delay and Non-linearity）：在现实世界中，反馈并非瞬时发生，而是存在时间延迟。这种延迟可能使得原本是负反馈的系统，在短时间内表现出类似正反馈的振荡行为；而正反馈的系统，由于各种限制或饱和效应，其增长速度最终会趋于平缓。认识到反馈的延迟和非线性，是理解系统行为的关键。 嵌套反馈与层级反馈（Nested and Hierarchical Feedback）：在复杂系统中，反馈环路并非孤立存在，而是相互嵌套，形成复杂的层级结构。一个宏观层面的负反馈环路，可能包含了多个微观层面的正反馈环路。例如，整个生态系统的物种数量（宏观负反馈）可能通过食物链（微观正反馈）相互作用而维持平衡。 本书将通过对具体案例的细致分析，例如流行病的传播模型中感染率与传播率的反馈关系，气候系统中碳循环与大气温度的反馈耦合，以及人工智能神经网络中梯度下降与权重更新的反馈机制，来阐释反馈环路如何驱动系统演化，如何维持其稳态，又如何在特定条件下导致系统的突变或崩溃。 结论 《非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路》旨在为读者提供一种全新的、更具洞察力的视角来理解和分析复杂系统。我们相信，通过深入理解内生性驱动的系统生成，互反关系塑造的动态张力，以及反馈环路实现的自我调节，读者能够更有效地应对现实世界中层出不穷的挑战，设计出更鲁棒、更具适应性的解决方案。 本书并非要否定传统线性模型的价值，而是要拓展我们的分析工具箱，为理解那些传统模型难以捕捉的、动态的、相互影响的系统提供理论支撑和实践指导。我们希望，通过本书的学习，读者能够培养出一种“系统思维”，能够跳出单一的视角，看到事物之间千丝万缕的联系，从而在理解和改造世界方面迈出更坚实的一步。 本书所构建的非递归模型，不仅适用于科学研究，也对工程设计、政策制定、商业战略等诸多领域具有重要的启示意义。它鼓励我们以一种更动态、更整体的眼光看待问题，认识到许多问题并非由单一因素引起，也无法通过单一的干预来解决，而是需要关注系统内部的相互作用和反馈机制，从而做出更明智、更有效的决策。

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☆☆☆☆☆

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。

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。

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