《高级区域与城市经济学》是一本面向研究生和科学研究者层面的著作。高级者,大量应用数学也。本书涉及微积分、概率论、线性代数、基础统计与计量经济学, 为了更通俗易读,前面几章会对有关数学知识做简单介绍, 尽量做到浅入浅出。与本书配套的初级著作《区域与城市经济学》(第2 版) (踪家峰、潘丽群编著)主要面向初学者和本科生,几乎未用到高等数学知识而仅用图表表达。读者可根据自身需要选用这两本书。 本书提供了该领域学习研究的最精简的模型与文献, 是该领域研究生特别是博士生和科研人员通向前沿的桥梁。 这些模型和文献包括单中心城市经济模型(AMM) 、多中心城市经济模型、城市体系模型、新经济地理模型、量化空间模型、Hotelling 模型和地方政府模型等, 涵盖GIS 应用、空间计量经济学、DEA 分析、双重差分方法等。 本书不仅阐述了理论模型, 而且比较详细地介绍了实证方法, 这符合理论模型与数据匹配的学科发展趋势。 对于研究生而言, 花大精力阅读经典文献是必须的。 我们调研发现, 相关专业的硕士生乃至博士生真正系统读过经典文献者不多, 同时, 有些所谓的高级课程也只是初中级水准, 离高级和前沿差得很远, 这是制约中国区域与城市经济学发展的重要原因。 我们认为, 一名合格的研究生层次的区域与城市经济学专业学生(包括区域经济学、城市经济学、空间经济学、经济地理学等)至少应该掌握的理论有单中心城市模型、Rosen-Roback 模型、核心边缘模型、量化空间模型与地方政府模型, 掌握的实证方法包括因果推断、GIS 与空间计量等, 还需要掌握经典算法与数值分析、机器学习等技术。 可见, 这门学科的门槛较高。 在软件方面, 最好需要掌握 GIS、Stata、Python 等, 会R 语言可以不学Stata, 不会R 语言最好要学习Stata。 软件的入门是简单的, 大致几周即可成为这方面的熟练操作工, 但是要深入掌握, 则必须学习基础的算法和数值分析, 不然基本上浮于表面, 而基本的算法和数值分析是大多数经济类研究生所缺失的知识和能力。 对于研究生来说, 不仅需要熟练地进行实证研究, 而且需要花大力气学习理论模型, 做到既能写代码, 又能进行理论模型推导, 切记少壮工夫老始成。 有的学生将文字叙述作为理论研究, 认为不做实证不写代码就是理论研究, 其实这与理论研究八竿子打不着, 理论模型创新的基础在于对经典理论模型的熟悉, 如果连经典模型都闻所未闻, 连前人的肩膀都没够到, 那么谈何站在前人的肩膀上? 有的学生拘泥于城市经 济学、区域经济学、空间经济学、经济地理学、区域与城市经济学的称呼, 但其实它们没多大区别, 是相互融合成的一个关于资源空间配置的经济学科, 与其拘泥于它们的称呼, 不如静下心来好好学习理论模型和实证方法, 读万卷书, 行万里路, 知中国, 服务中国。 政策研究只是该学科的一小部分, 不应该把政策解读等同于该学科, 区域与城市经济学主要是探求资源的空间配置规律, 而不是政策解读。 在撰写本书的过程中, 康明、白雪、谢凡等同学对部分数据进行了测算。 本书参考了国内外众多文献和讲稿, 并结合了作者本人的学习心得和思考, 可作为经济学类、经济地理类等专业研究生的参考书, 亦可让对经济感兴趣的读者了解如何将地理因素纳入经济分析中, 对地理感兴趣的读者可以了解如何从经济学的角度对地理进行分析。不可否认, 撰写这本书是非常具有挑战性的, 缺点和错误在所难免, 恳请广大读者和同行批评指正。 知无知, 我们知道自己对这门学科还有太多的东西没有理解透, 这正是我们继续学习和研究的动力之一。 我从事区域与城市经济学的教学和研究20 余年,2004 年获评管理科学与工程专业副教授,2008 年获评经济学教授,2010 年开始指导区域经济学等专业的博士生, 在国内较早对城市治理、区域治理等进行理论与实证研究,较早对AMM、Rosen-Roback、空间筛选、产业集聚等进行实证分析。 2005 年,我写出了 Matlab 的空间计量代码。 2012 年, 我在德国法兰克福美因河畔的文化宫宿舍里开始系统推导新经济地理、城市经济的模型,推导过程很是辛苦,A4 纸用了600 多张,由此发现自己开始初步真正理解了区域与城市经济学的理论模型。 我曾经教过高级微观经济学、高级计量经济学、高级公共经济学、高级区域经济学、博弈论、区域经济学/城市经济学/空间经济学、产业经济学、房地产、财政学、中国财政思想史、管理学、组织行为学、Stata 应用、Python 入门等课程, 积累了经济管理学的一些教学经验。 自2004 年起,我陆续指导了区域经济学、财政学等专业的硕士生和博士生,积累了一些指导经验。 我经常激励我的学生们, 要下苦功夫, 要做冷板凳, 科学研究不能花里胡哨,什么时候开始学习都不晚。 区域与城市经济学在中国已经获得长足的发展, 但大量创新性成果的涌现仍有漫长的道路要走, 研究者需要坐得十年冷板凳, 方能柳暗花明又一村。 以文会友, 以友辅仁, 与读者和同行共勉。
新书资讯
