保罗·W.格莱姆齐是一位著名的神经科学家,他还是一位勇敢的跨学科探索者。在《神经经济学分析基础(精)》一书中,他以现代神经科学、经济学和心理学为参照点,探讨了把所有这三个学科领域综合起来的价值,并奠定了将它们融合为神经经济学之道路的基础。本书为神经经济学这个激动人心的新学科制定了标准。
发表于2024-12-22
神经经济学分析基础 2024 pdf epub mobi 电子书
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以神经经济学而言,许多主流经济学家都有很大的疑问:大脑内部的机制是否真的与经济学问题相关?我们今天所掌握的关于大脑知识真的能够告诉我们一些与人类的决策行为有关的信息吗?现在被归入“神经经济学”的研究是经济学研究吗?真正经济学意义上的神经经济学是否可能、如何可能?
《神经经济学分析基础》对上述问题做出了肯定性的回答。该书作者保罗·格莱姆齐(Paul Glimcher)是神经经济学的创始人之一,也是神经经济学界“乐观派”的主要代表人物。他现为纽约大学经济学、心理学和神经科学教授,领导着纽约大学神经经济学研究中心和决策行为跨学科研究院。他认为,作为一门新兴的交叉学科,神经经济学的存在已是一个不争的事实,为其构建一个“基础”的时机已经成熟。《神经经济学分析基础》一书的目的就是,为神经经济学奠定哲学和实证基础,并将相关的生理机制和生理约束与相关的选择理论和估价理论综合为一个整体。格莱姆齐通过实例阐明,神经经济学的三个“母学科”——神经科学、心理学和经济学——的现有的理论和数据,已在各自的层面上确定了灵长类动物(包括人类)的决策机制的基本特征。将这三个学科融会贯通,我们就可拥有足够的洞察力,洞悉决策过程的根本特征。神经经济学的使命就在于此。
《神经经济学分析基础》全书共四篇。在第一篇中,格莱姆齐先界定了神经经济学必须面对的核心哲学问题,为其奠定坚实的哲学基础。为此,他首先分别描述了神经科学、心理学和经济学解释人类决策行为的不同进路,然后回顾了知识论关于不同学科之间如何实现互动的一系列洞见。格莱姆齐一方面捍卫了新古典经济学,另一方面又严厉抨击了一些主流经济学家所坚持的经济学一定不能被神经科学关于大脑的“机制”的研究所限制的观点。他指出,目前的经济学理论,只是一种“软”的经济学理论,我们必须发展出一种“硬”的经济学理论。“硬”的经济学理论的核心见解是,决策者之所以这样做而不是那样做,就是因为他们的大脑内部出现了相应的深层神经生物表征,即,将经济学中的“似乎是如此”,替换为“就是因为如此”。
在第二篇中,格莱姆齐简练而深入地描述了神经科学已知的灵长类动物(包括人类)的选择机制,即,存在于我们的大脑内部的、能够对各个可选项进行选择的生理结构和神经机制。他立足于关于额叶和顶叶皮层的神经生物学研究成果,将经济学模型、心理学模型和神经科学模型综合起来,构建了一个用来理解我们如何做出选择的跨学科的理论框架,然后在此基础上引申出一系列关于人类行为(无论是理性的行为,还是非理性的行为)的原因的新见解,同时还为所谓的非理性行为赋予了全新的意义:在特定的生理约束条件下,它们其实是神经生物层面上的最优化。
第三篇介绍了估价的神经回路和神经机制,即,我们的大脑是如何学习、存储和表达我们要进行选择的那些选项的价值。在本篇中,格莱姆齐将来自计算机科学、神经科学的研究成果与经济学中有代表性的理论框架结合起来讨论,从而使现代经济理论的优点和弱点都凸现了出来。
第四篇是结论。格莱姆齐在此给出了一个关于人类决策行为的新模型,它以估价-选择的神经机制为基础,综合了来自神经经济学的母学科的所有约束条件。
在这本书中,保罗·格莱姆齐雄辩地证明,神经经济学研究,作为对人类(也包括一些动物)的决策的综合性的跨学科研究,不仅是可能的,而且事实上已顺利地开展了起来。当然,他也强调,只有将经济学、心理学和神经科学的洞见统一起来,以“大综合”的形式出现时,神经经济学的存在才是可靠的、可欲的,因为只有那样才能描绘出关于人类决策行为的完整图景。
本来以为是枯燥的教材,但没想到太好看了,论述逻辑很棒!尽管整个神经经济学体系还理解的不完整,但是思维的收获很大,尤其是建立学科间关系的方法论
评分很好 脑洞大开
评分强扭的瓜不甜。难不成以后买东西的画面是这样?服务员问:先生,您今儿想吃鸡肉饭还是牛肉面?顾客说:我有点犹豫……服务员说:没关系,让我电您一下,帮你知道您今儿对鸡肉饭和牛肉面的期望主观价值啦。顾客说:太好了,快来电我下,我看哪个期望主观价值大,就吃哪个。
评分本来以为是枯燥的教材,但没想到太好看了,论述逻辑很棒!尽管整个神经经济学体系还理解的不完整,但是思维的收获很大,尤其是建立学科间关系的方法论
评分首先先给出哲学上的理论体系基础,这是十分不可思议的,做任何学问最根本的还是要有哲学上的大局观的指导。总体上很享受,但是对于一些神经方面的数理化推导感觉浑浑噩噩,连指数函数的图都有问题,这就不好了。中间有几章由于时间问题跳过了。
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