Econometrics and Data Analysis for Developing Countries pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Chandan Mukherjee

出品人:

页数:520

译者:

出版时间:1997-12-18

价格:GBP 50.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780415094009

丛书系列:

图书标签:

经济
Econometrics
Data Analysis
Developing Countries
Applied Econometrics
Statistical Modeling
Quantitative Methods
Economic Development
Policy Evaluation
Regression Analysis
Time Series Analysis

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具体描述

Getting accurate data on less developed countries has created great problems for studying these areas. Yet until recently students of development economics have relied on standard econometrics texts, which assume a Western context. Econometrics and Data Analysis for Developing Countries solves this problem. It will be essential reading for all advanced students of development economics.

理论、方法与实践：计量经济学在发展中国家的应用新视域本书旨在为研究发展中国家经济现象、政策评估及发展规划的学者、政策制定者和学生提供一套全面、深入且具有高度实践指导性的计量经济学分析框架。我们摒弃了过度依赖成熟市场假设的传统模型，转而聚焦于发展中经济体的独特结构性挑战——从数据稀疏性、异质性到制度约束和市场失灵。第一部分：发展中国家经济学的计量基础与挑战本部分奠定了分析发展中国家经济问题的计量基础，并系统梳理了这些地区在数据收集、模型设定中面临的特有困难。第一章：发展经济学的计量语境重构在全球化的背景下，发展中国家正经历前所未有的经济转型。本章首先探讨了将成熟经济体中成熟的计量模型（如标准内生性处理、协整分析等）直接应用于发展中国家时可能产生的偏差。重点分析了发展中国家经济体的几个关键特征对计量建模的约束：非正态性（收入分布、贫困衡量）、结构性不平衡（城市-乡村差距、非正规部门的规模）、以及制度刚性（产权不明确、法律执行效率低下）。我们详细阐述了在特定领域，例如微观贫困分析、宏观不稳定的计量检验中，何种基础假设更容易被打破，并据此提出初步的计量策略调整建议。第二章：发展数据的采集、清洗与处理：稀疏性与非结构化挑战高质量的数据是有效计量分析的前提，但在许多发展中国家，尤其是在区域和微观层面，数据质量是最大的瓶颈。本章深入探讨了发展中国家数据的固有缺陷，包括测量误差（对收入、消费的低报）、选择性偏差（仅对特定人群进行抽样）以及数据缺失的机制（非随机缺失）。我们提供了针对发展中国家数据的实用数据处理技术。这包括：利用高频、非结构化数据（如卫星图像、移动通信数据）进行收入和环境指标的代理变量构建；在数据稀疏环境下，如何使用贝叶斯方法或分层模型（Hierarchical Models）来整合不同来源、不同时间跨度的数据；以及处理问卷调查数据中常见的尾部异常值（Outliers）和结构性截断（Truncation）问题的稳健方法。强调了在数据质量无法完全改善的情况下，如何通过计量模型的设定来最大化现有信息的有效性。第三章：微观计量在发展领域的新拓展：因果推断的边界发展经济学的核心在于识别有效的干预措施，如教育、医疗、小额信贷或基础设施投资的效果。本章聚焦于发展中国家背景下的因果推断方法，超越了标准的随机对照试验（RCTs）。详细讨论了准实验设计在制度转型背景下的应用：断点回归设计（RDD）在跨越特定门槛（如补贴资格线、选举区边界）的政策评估中的严格执行；双重差分法（DID）在处理非同期冲击和处理组/控制组动态演变时的局限性及修正；以及工具变量法（IV）在识别内生性时的挑战——如何找到在发展中国家具有足够外生性和相关性的有效工具变量。最后，本章着重探讨了合成控制法（Synthetic Control Method）在评估大规模区域性政策（如经济特区设立、重大基础设施项目）影响时的精确构建与敏感性检验。第二部分：宏观与结构性问题的计量建模本部分转向发展中国家宏观经济波动、不平衡增长以及特定部门（如金融与贸易）的结构性计量分析。第四章：波动性、风险与宏观经济失衡的非线性建模发展中国家经济体普遍面临更高的宏观波动性，表现为更剧烈的经济周期、更频繁的金融危机和更严重的通货膨胀冲击。本章侧重于非线性时间序列模型在捕捉这些特征中的应用。我们详细分析了门限自回归模型（TAR）和转换模型（TVP-VAR），以揭示经济状态（如高负债率、外部冲击前）对货币政策有效性或财政乘数大小的影响。特别关注了金融部门的传染效应：如何使用动态相关性模型（DCC-GARCH）来量化发展中国家金融市场与全球市场的溢出效应，以及如何通过条件相关性分析来评估危机时期国内部门间的风险关联。第五章：经济增长与收敛：面板数据的异质性与时变参数探讨发展中国家长期的经济增长路径和区域间的收敛问题，是发展计量经济学的核心议题。本章利用面板数据模型来处理发展中国家的异质性。除了标准的固定效应与随机效应模型外，重点介绍了随机系数模型（Random Coefficient Models）和动态面板模型（如Arellano-Bond, GMM），用以捕捉不同国家在资本积累、人力资本发展路径上的差异，并解决可能存在的动态内生性问题。此外，本章提出了时变参数（Time-Varying Parameter）方法，用于检验“发展阶段”本身是否改变了要素生产率的参数结构，即一个国家在人均GDP达到某一阈值后，其经济增长的驱动力是否发生了结构性变化。第六章：贸易、全球价值链与外部冲击的计量分析在全球化深度参与的背景下，理解发展中国家如何融入全球价值链（GVCs）至关重要。本章侧重于投入产出模型与引力模型的计量拓展。我们讨论了如何使用贸易弹性模型来评估关税、汇率变动对出口结构（初级产品与制成品）的影响。在GVC分析中，重点展示了如何利用网络计量学和中间品贸易数据来识别一个国家在价值链中的位置效应和升级潜力。此外，分析了外部需求冲击（如主要贸易伙伴国的衰退）如何通过金融渠道和贸易渠道在发展中国家内部进行传递和放大，并利用结构向量自回归（SVAR）模型进行了严格的脉冲响应分析。第三部分：政策评估与政策制定：从模型到行动本部分关注如何将计量分析结果转化为可操作的政策建议，并评估发展领域的核心政策干预。第七章：人力资本与不平等的计量建模：多层次分析教育和健康是打破贫困代际传递的关键。本章强调了多层次模型（Multilevel Modeling）在分析人力资本投资中的必要性。这些模型能够区分个体特征（如家庭背景）和群体特征（如学校资源、社区环境）对教育产出的联合影响。在收入不平等分析中，侧重于使用Quantile Regression（分位数回归）来揭示不同收入阶层（贫困线以下、中产阶级、顶层1%）对政策变量（如最低工资、社会福利支出）的不同反应，避免了传统OLS对平均效应的过度概括。同时，探讨了如何通过分解方法（如Oaxaca-Blinder分解）来量化制度性歧视或市场结构变化在收入差距扩大中的贡献。第八章：基础设施、城市化与空间计量经济学发展中国家的基础设施投资往往具有显著的外部性和空间相关性。本章引入空间计量模型来量化这些效应。详细介绍了空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）在评估交通网络、电力普及对邻近地区生产率影响时的适用性。重点关注城市化和区域集聚效应的计量识别：如何使用空间计量面板模型来检验“集聚经济”是否在发展中国家特别是大都市圈内真实发生，以及这种集聚效应是否被非正式部门的扩张所扭曲。讨论了如何将地理信息系统（GIS）数据与计量模型无缝衔接，以实现更精准的政策定位。第九章：模型选择、稳健性检验与政策建议的转化本章是实践指导的总结。它强调了计量经济学报告的透明性和稳健性。对于发展中国家的研究，模型选择的依据必须清晰地与当地的制度和市场结构相匹配。提供了系统的稳健性检验流程，包括使用不同的内生性处理技术、改变模型设定假设（如更换分布假设）以及进行样本分割测试，以确保研究结论的可靠性。最后，讨论了如何将复杂的计量结果转化为政策制定者能够理解的情景模拟（Scenario Analysis）和政策敏感性报告，从而弥合学术研究与发展实践之间的鸿沟。本书的最终目标是为发展中国家的决策者提供一套更精确、更具前瞻性的分析工具，以有效应对复杂多变的经济发展挑战。