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中國經濟發展的世界意義

為了解決eds分析深度的問題，作者蔡昉 這樣論述：

　　中華人民共和國成立以後，中國經濟走上獨立自主的發展道路，分別在不同階段上進行了艱辛的探索，積累了成功的經驗和有益的教訓，最終在改革開放條件下取得舉世矚目的成就，創造了史無前例的發展奇跡，也對世界經濟發展做出了顯著的貢獻。中國經濟以世界同期最快的增長速度以及不斷擴大的總規模，發揮了世界經濟發動機和穩定器的作用；為廣大發展中國家提供了彌足珍貴的經驗分享與智慧借鑒；中國經濟探索中所體現的具有共性的發展規律，以及把一般規律與特殊國情相結合的方法論，為修正、豐富和創新經濟理論提供了有益的素材，尤其有助於推動發展經濟學的復興。面向兩個一百年目標，中國經濟正從中等偏上收入階段邁向高收入階段，更高水準的改

革開放不僅是保持可持續發展的關鍵，還將對世界做出更大的貢獻。 作者簡介 蔡昉 　　中國社會科學院副院長、學部委員。主要研究領域包括：勞動經濟學、人口經濟學、經濟增長、收入分配、中國經濟改革等。主要著作有：《超越人口紅利》《四十不惑：中國改革開放發展經驗分享》《“一帶一路”手冊》《中國智慧》等。 緒 論 第一篇 經濟史和增長理論的視角 第一章 世界五分之一人口的貢獻 一 引言 二 世界經濟發動機和穩定器 三 尋找經濟發展的基本條件 四 復興發展經濟學 五 結語 第二章 中國發展的經濟史坐標 一 引言 二 M 類型增長與「大分流之謎」 三 L 類型增長與「中國奇跡

」 四 T 類型增長與「中等收入陷阱」 五 S 類型增長及其可持續源泉 六 結語 第三章 從增長視角重解「李約瑟之謎」 一 引言 二 馬爾薩斯陷阱中的中國經濟 三 「高水平均衡陷阱」假說 四 人力資本和物質資本積累激勵 五 結語 第四章 二元經濟作為一般發展階段 一 引言 二 回到古典經濟學 三 作為起飛條件的人口增長 四 農業內捲化與二元經濟形成 五 起飛前的傳統經濟內捲化 六 結語 第二篇 改革開放發展分享的敍事 第五章 從中國經驗可以學到什麼？ 一 引言 二 計劃經濟下錯失的趨同機會 三 改革開放的邏輯與過程 四 在改革開放中兌現人口紅利 五 結語 第六章 農村改革的背景、邏輯

與貢獻 一 引言 二 人民公社興衰：烏托邦實驗 三 農村改革如何創造退出條件 四 作為發展結果的農業份額下降 五 規模經濟的回歸 六 結語 第七章 改革開放發展中的城市化 一 引言 二 關於改革的三個歷史瞬間 三 中國特色城市化的特徵化事實 四 如何提高農業勞動生產率 五 橫向流動到縱向流動 六 推動農民工落戶的體制改革 七 結語 第八章 改革的資源重新配置效應 一 引言 二 資源重新配置為什麼重要？ 三 勞動力轉移與配置 四 勞動生產率增長及其源泉 五 防止逆庫茲涅茨過程 六 勞動力轉移未完成的階段 七 結語 第九章 中國扶貧理念、實踐及其全球貢獻 一 引言 二 廣泛共享的高速增長 三

改革時期減貧實踐及其效果 四 中國減貧成效的世界意義 五 結論 第十章 認識中國經濟增長減速 一 引言 二 為什麼經濟學家固執於週期視角？ 三 發展階段變化的標識性轉折點 四 從人口紅利到改革紅利 五 高收入俱樂部的「門檻陷阱」 六 結語 第三篇 新科技革命和高版本全球化 第十一章 全球化、趨同與中國經濟發展 一 引言 二 回歸李嘉圖：全球化特點變化 三 從俱樂部趨同到新一輪大趨同 四 全球化背景下的中國經濟發展 五 結語 第十二章 全球化的政治經濟學及中國策略 一 引言 二 不一樣的本輪全球化：廣度與深度 三 全球化的後果及其政治反應 四 作為全球化受益者，中國為什麼不一樣？ 五

逆全球化背景下的挑戰和策略選擇 六 結語 第十三章 全球公共品供給和中國方案 一 引言 二 什麼樣的全球公共品？ 三 國家的貧困與治理模式的貧困 四 從中國故事到中國方案 五 結語 第十四章 新技術革命與經濟學反思 一 引言 二 關於技術進步的思想簡史 三 涓流經濟學批判 四 滲透經濟學的謬誤 五 經濟學亟待回應的問題 六 結語 後 記   緒論 　　中華人民共和國成立以來，中國自立於世界民族之林的卓著成就，特別是改革開放以來取得的世人矚目成就，一個重要的表現在於經濟發展方面。正如任何國家經濟發展歷史所表現的那樣，中國的經濟發展歷程中也遭受過挫折，有過一次次的起伏波折，付出過沉痛的

代價。但是，在這70 年中，特別是在改革開放的40 年中，中國終究取得了人類歷史上罕見的成功發展。在1978—2018 年期間，中國經濟保持年均9.4% 的實際增長率，比同期任何一個國家的增長速度都高出很多，成為梅納德．凱恩斯所說的「複利奇跡」的經典例證1。 　　1 凱恩斯提出「複利奇跡」這個概念，表達他對於人類經濟發展前景的樂觀判斷。但是，他所依據的經濟增長經驗，遠遠不能與中國在過去40 餘年所取得的奇跡媲美，他所依據的生產率進步事實，與如今的新技術革命也不能相提並論。參見John MaynardKeynes, “Economic Possibilities for our Grandch

ildren”(1930), in Lorenzo Pecchi and GustavoPiga (eds.), Revisiting Keynes Economic Possibilities for our Grandchildren, Cambridge,Massachusetts and London, England: The MIT Press, 2008, pp.17 - 26。 　　中國經濟發展的成就彌足珍貴，國際社會也給予了高度的評價，中外經濟學家一直以來嘗試做出理論總結，也不乏一些試圖揭示這一奇跡的世界意義的有益成果。對一個國家經濟發展的研究，應該以是否符合這個國家實際走

過的歷程為據，以是否能夠揭示過程的本質特徵為優劣判斷，以是否能夠提煉出具有一般意義的規律性為價值，而不應該把是否符合某些已故經濟學家的教義為依據。 　　從這幾個角度來判斷，迄今為止我們看到的對於中國改革開放發展分享經驗的解讀文獻，來自國外學者的研究對中國歷史和現實常有隔靴搔癢的距離感，國內學者的研究總體來說缺乏全球視野和歷史深度，也鮮見能夠把一般規律與中國特色完好結合的作品。這諸種缺陷不可避免地導致對中國經濟發展的世界意義的低估。讓我們先從以下四個方面，來認識研究中國經濟發展不可忽視的視角，以及理解為什麼經濟學不能缺乏這些視角。 　　首先，在中華人民共和國成立之初的1950 年，中國擁有總

人口5.54億，佔世界人口的21.9%；在改革開放伊始的1978 年，中國人口達到9.66 億，佔世界人口的22.4%；截至2017 年，中國總人口為13.90 億，佔世界人口的18.41%。佔人類總數高達1/5 到1/4 的中國人民所進行的經濟發展探索和實踐，與其他國家人民的願望和努力相同，並且取得了引人矚目的偉大成就，本身便天然具有了顯著的世界意義。 　　其次，正如任何國家的經濟發展都是在自己獨特的歷史起點上和一段時期特定的環境中所發生一樣，中國的經濟發展也有自身的歷史淵源和現實環境。但是，整個世界經濟史和經濟學說史也表明，人類需要共同遵循的一些經濟發展規律，正是從每一個獨特的國家經濟發

展經驗中提煉和抽象出來的。一般性與特殊性的統一、多樣性與個案性的統一，不僅是發展規律的源泉，也是其作為一門經世濟民學問之所在。把中國經驗與一般規律進行比照並得出有益的啟示，也是中國經濟發展所具有的世界意義。 　　第三，成功的經濟發展、結構變革和成果共享，都是以經世濟民為己任的經濟學，特別是發展經濟學和增長理論所孜孜以求的目標，改革開放方式和路徑也是另一些經濟學分支如制度經濟學、轉軌經濟學等高度關注的制度變革過程。中國在所有這些領域進行的實踐雖然不乏自身特色，同時也或多或少、或直接或間接、以證實或證偽的方式與諸多經濟理論、定理、假說相聯繫，為修正、檢驗、豐富和創新經濟學提供了有益養分。而且，由

於中國經濟體量之龐大、制度變遷內容之豐富多樣、成效之顯著，中國經驗可謂經濟學研究不可多得的富礦。 　　最後，中國自2010 年成為全球第二大經濟體之後，經濟總規模繼續擴大，2018 年國內生產總值（GDP）達到13.61 萬億美元，相當於美國的66.4%，佔到低收入國家和中等收入國家總和的42.9%，佔世界經濟總量的15.9%。預計21 世紀20 年代初中國人均GDP 達到高收入國家的門檻標準，30 年代初經濟總量將超越美國。也就是說，中國將很快成為一個史無前例的大國，能夠在如此短的時間內經歷低收入、中等偏下收入和中等偏上收入階段，跨入高收入國家行列。如果認同這一經濟發展具有重要的世界意義，

中國經濟的未來路徑、趨勢和走向，必然會以十分顯著的程度影響世界經濟特別是新興經濟體和其他發展中國家的發展。 　　本書嘗試把中華人民共和國70 年經濟發展，特別是40 年改革開放發展放在中國歷史的縱向維度和世界經濟的橫向維度中進行考察，特別注重描述這個過程的關鍵時刻，揭示改革開放發展的關鍵環節，分析各種影響人們對中國經驗和中國智慧進行理解的關鍵問題。與此同時揭示中國經濟發展的特色和一般意義。全書共分14 章，現將其邏輯脈絡、結構安排和主要內容簡介如下。 　　第一章作為全書開篇，重點闡述中國經濟發展的世界意義。中華人民共和國成立以後，中國經濟走上獨立自主的發展道路，分別在不同階段上進行了艱辛的

探索，積累了成功的經驗和有益的教訓，最終在改革開放條件下取得舉世矚目的成就。在前30 年經濟建設的基礎上，後40 年的改革開放逐步消除了計劃經濟的體制弊端，形成市場經濟下的有效激勵機制，推動資源重新配置，中國全方位參與世界經濟分工，創造了史無前例的發展奇跡，也對世界經濟發展做出了顯著的貢獻。 　　首先，中國經濟以同期世界上最快的增長速度以及不斷擴大的總規模，成為總量第二和增量貢獻最大的經濟體，發揮了世界經濟發動機和穩定器的作用。 　　其次，佔世界人口五分之一的中國人民的成功實踐，從數量意義上奠定了中國經驗的世界性和顯著性，為廣大發展中國家提供了彌足珍貴的經驗分享與智慧借鑒。 　　最後，中

國經濟發展探索中所體現的具有共性的發展規律，以及把一般規律與特殊國情相結合的方法論，為修正、豐富和創新經濟理論提供了有益的素材，尤其有助於推動發展經濟學的復興。面向「兩個一百年」目標，中國經濟正在從中等偏上收入階段邁向高收入階段，更高水平的改革開放不僅是保持可持續發展的關鍵，還將對世界做出更大的貢獻。 　　第二章嘗試從增長理論和經濟史的角度，為中國經濟發展確立一個歷史坐標。新古典增長理論基於西方國家發展經驗，把經濟增長看作單一、勻質的過程，在認識和解釋包括中國在內的許多發展中國家現實經濟發展時，暴露出理論和方法論上的局限性。 　　這一章嘗試貫通各種經濟發展理論，形成一個統一的分析框架，從物

質資本和人力資本積累激勵的角度解說經濟增長成敗。從較宏大的經濟史視野，把經濟增長劃分為馬爾薩斯貧困陷阱、劉易斯二元經濟發展、劉易斯轉折點和新古典增長等幾種類型或階段。同時，把中國經濟發展問題嵌入相應的增長類型和階段，對每個階段相關的重大中國命題，如「李約瑟之謎」「劉易斯轉折點」和「中等收入陷阱」等，進行實證分析並提出政策建議。 　　第三章立足於經濟增長理論框架，分析經濟史研究中「大分流之謎」的中國版本「李約瑟之謎」，力圖增進認識中國經濟發展的歷史深度。在一個周而復始的貧困陷阱中，必須具備形成臨界最小物質資本積累的條件，以及形成一種人力資本激勵機制，實現創新與生產活動相結合，否則無法打破貧困均

衡陷阱。因此，「李約瑟之謎」可以重新定義為：為什麼中國歷史上未能形成打破馬爾薩斯貧困陷阱所必需的物質資本和人力資本積累，並將其轉化為科學技術創新，以致中國未能成為工業革命的誕生地，錯失擁抱現代化的歷史機會。 　　這一章揭示前現代時期歐洲典型的封建制與中國的王朝帝國制的巨大差異，造就了大相徑庭的物質資本和人力資本的積累激勵機制，嘗試為理解「李約瑟之謎」提供一個經濟增長視角。 　　第四章為中國所經歷的二元經濟發展階段進行理論和經濟史鋪墊，嘗試賦予其一般意義。在主流增長理論中，傳統上只承認一種經濟增長類型，即新古典增長，而忽略在發展中國家普遍存在的二元經濟發展類型和階段。這不僅傾向於低估劉易斯經

濟發展理論的學術史貢獻，也弱化了新古典增長理論對大量發展現象的解釋力和預測力。 　　這一章嘗試填補新古典增長理論的這一邏輯缺陷。通過梳理經濟增長理論和經濟史文獻，整合一些經濟史研究的經驗與發現，論證各國經濟史上都經歷過積累起大規模農業剩餘勞動力，從而形成二元經濟結構的過程，並稱之為「格爾茨內捲化」經濟發展階段。這樣，可以把東西方各國的經濟發展，典型地概括為馬爾薩斯貧困陷阱、格爾茨內捲化、劉易斯二元經濟發展、劉易斯轉折點和索洛新古典增長，因而在第二章論述的基礎上，使經濟增長類型和階段的劃分在邏輯上更為完整，在經驗上更加豐富和包容。 　　第五章整體揭示中國改革開放的分享經驗。總結長達40 年的

中國改革開放經驗，可以顯著增進對人類社會發展規律的認識，也為經濟學進行回顧總結、經驗分析和理論提煉提供豐富的素材。雖然國內外經濟學界關於中國經驗的成功予以高度肯定，但是，對中國改革與發展做出理論解釋和評價的研究中，佔主流地位的範式仍以新古典經濟理論和話語作為圭臬。 　　這一章從中國實際出發，結合對國內外經濟學界相關文獻的討論，揭示中國經驗的獨特性及其與一般經濟發展規律的一致性，概括中國智慧和中國方案。本章立足於歷史邏輯同理論邏輯相統一的思想方法，簡述中國改革開放發展的歷程，闡釋其相互關係和推進邏輯，概述通過激勵機制、要素積累和資源配置體制、市場發育、宏觀政策條件等方面的改革，實現經濟增長、結

構調整和生產率提高的效果，並結合發展階段變化對改革做出展望，提出政策建議。 　　第六章從經濟發展規律的角度總結農村改革對經濟發展的貢獻。本章從農業內捲化背景出發，闡釋從農業內捲化轉向現代化農業生產方式的幾種備選路徑及其在不同國家的適用性，以此解說農業人民公社化的邏輯以及人民公社失敗的原因。自農村實行家庭聯產承包制，一舉解決了農業生產缺乏激勵的問題之後，在40 餘年改革開放時期，農村改革乃至整體經濟改革始終圍繞着賦予農民對生產要素的配置權利進行，使農村勞動力得以不斷退出生產率低的生產活動，日益充分地在地區之間、城鄉之間、產業之間流動，並依次進入生產率更高的生產活動部門。 　　隨着經濟發展階段

的變化，農業經營規模問題再次上升到重要的議事日程。一方面，由於土地經營規模的制約，農業出現了資本報酬遞減現象，顯現出作為一個產業缺乏自立性和競爭力；另一方面，以農業產業特殊論為代表的傳統觀念禁錮了農業發展的政策思路，使中國農業開始走向過度依賴補貼和保護的道路，農業發展新階段的任務遲遲不能破題。本章嘗試從理論上對不利於構建現代化農業生產方式的傳統觀念予以澄清，從經驗上揭示中國農業因規模不經濟而面臨的困境，從政策上建議通過改革，破除土地制度和戶籍制度等妨礙土地經營規模擴大的體制性障礙。 　　第七章選取最具有代表性的三個歷史瞬間或事件，分別從勞動力從低生產率農業及農村產業中「退出」，在農業和非農產

業之間、城鄉之間、地域之間的「流動」，以及在居住、就業、社會身份等方面「進入」城市及其部門和社會三個角度，敍述了同時作為改革過程和發展過程的中國特色城鎮化。 　　以城鎮化為代表的中國改革和發展經驗，可以回答如下一些重要問題，並且為解決一般的發展問題提供方案。第一，通過改革解決生產要素積累的激勵問題和生產要素重新配置的機制問題，把必要條件轉化為實際經濟增長；第二，立足於勞動力重新配置從而促進更加充分就業，把改革、開放、發展和分享融為一體，由此獲得全社會對改革的共識，使之得以持續推進；第三，隨着發展階段的變化，不斷調整改革的重點，以保持和挖掘經濟增長的必要條件。順應相同的邏輯，進一步改革和發展，

需要以提高農業勞動生產率為動力，推動勞動力繼續退出，以消除深層體制障礙促進其更充分的流動，以搭建社會縱向流動階梯推動其更高進入。 　　第八章着重闡述中國經濟改革促進經濟增長效果的一個重要視角，即觀察改革如何通過改善激勵機制、矯正價格信號和拆除體制障礙，促進生產要素特別是勞動力的重新配置，從增量和存量兩個方面提高資源配置效率。這一章梳理了國內外解析中國經濟改革及其增長效應的相關研究，從關於中國經濟發展奇跡的充分條件、機制機理、結構視角和階段變化等方面，嘗試對現有研究文獻的不足做出自己的補充。這一章從勞動力重新配置的角度簡述了一系列體制改革的過程和邏輯，從經驗角度估算了三個產業總體以及產業結構變

化對勞動生產率提高的貢獻，揭示高速經濟增長的資源重新配置效應，並闡釋其對中國經濟進一步改革和發展的含義。 　　在分析的基礎上，本章借助發展經濟學的三個經典模型及其強調的勞動力轉移重點任務，分別從劉易斯轉移階段、托達羅轉移階段和費-拉尼斯轉移階段的邏輯關係和時間遞進性，對進一步實現勞動力轉移提出政策建議。 　　第九章分析中國最富成效的成功實踐—大規模減貧及其經驗。中國實施的一系列經濟改革拆除了阻礙生產要素流動和配置的體制障礙，推動勞動力從低生產率就業領域不斷退出，實現城鄉之間、地區之間和產業之間日益充分的流動，進而獲得更高效率的重新配置，不僅為經濟高速增長創造了必要條件，也通過勞動力轉移和就

業擴大提高了農戶收入，同時實現了發展與共享。 　　與這種整體的共享型發展相並行，中國政府實施了專門的農村扶貧開發戰略，並隨着發展階段和貧困性質的變化，與時俱進地調整對貧困對象的聚焦程度，打破了扶貧效果邊際遞減的迷思，取得了世界矚目的減貧成就。 　　這一章從減貧的角度簡述40 年改革和發展過程，揭示這個時期的經濟增長源泉，展示發展所具有的共享性質；回顧國家農村扶貧戰略的實施過程，揭示其中體現的以人民為中心的發展思想，概括改革促進發展和減貧的實踐、主要經驗及其世界意義；對2020 年實現按現行標準農村貧困人口全部脫貧目標之後面臨的新任務做出展望，提出相應的政策建議。 　　第十章討論中國經濟進

入新的發展階段的減速現象。這一章總結了中外經濟學家用來分析增長減速現象的三種流行範式，剖析其對於認識中國經濟的削足適履之嫌。從供給側原因即人口紅利消失從而潛在增長率下降的角度解釋中國經濟增長減速，否定從需求側或週期性因素解釋減速的合理性，區分中國經濟發展新階段上出現的減速與以往歷次出現的週期性減速的不同，以及中國經濟發展新常態與世界經濟新平庸的不同，以國際經驗和教訓闡釋過度採用需求側宏觀經濟刺激政策的潛在風險。 　　針對中國經濟發展所處特殊階段，第十章提出中等收入陷阱的一個更加聚焦的版本—門檻陷阱，籍此揭示在中國即將跨入高收入國家行列之際，在增長、改革和保障民生方面的新挑戰。既借鑒國際經驗，

又立足於中國的問題導向，從勞動力供給、人力資本積累、投資回報率以及全要素生產率等方面指出潛在增長率進一步下降的因素。在揭示阻礙生產要素供給和生產率提高的體制性障礙的基礎上，指出通過結構性改革提高潛在增長率的必要性，並依此邏輯指出贏得改革紅利的關鍵領域。 　　第十一章從全球化和世界經濟趨同的視角考察中國經濟發展。在歷次工業革命基礎上形成的全球化高潮，雖然從理論上可以預期為世界經濟和各國增長提供強大動力，然而第一次工業革命和第二次工業革命，以及對應的全球化1.0 和全球化2.0 都把廣大發展中國家排除在受益者之外。20世紀90 年代以來，發展中國家和轉軌國家廣泛參與全球價值鏈分工，同時進行國內經

濟體制改革，推動了全球化3.0 並從中獲益，實現了後起國家經濟發展的趕超，導致世界經濟的明顯趨同。 　　與這一輪全球化並行，中國實行經濟改革和對外開放，創造出發展所必需的「錢納里條件」，實現了激勵改善與資源配置效率提高的統一，在分享全球化紅利的同時，走到了新一輪工業革命的前沿。隨着國際形勢變化和自身發展階段變化，面對來自全球化的逆風和傳統增長動能的式微，中國經濟發展也遭遇到嚴峻的挑戰。堅持深化經濟改革和擴大對外開放，引領全球化保持開放包容性質，堅持和完善自身發展所必要的「錢納里條件」，中國經濟就可以實現長期可持續發展。 　　第十二章闡述全球化趨勢以及中國應採取的應對戰略。20 世紀90 年

代以來的全球化高潮，在廣度和深度上都超過了以往，以致許多工業化國家的國內經濟社會政策跟不上其步伐，造成就業崗位損失和收入停滯，中產階級和低收入者成為「輸家」，日益強烈地表達不滿，政治家則傾向於把問題指向包括中國在內的新興經濟體的發展。以美國信貸擴張為代表的應對政策緣木求魚，未能從供給側解決生產率滯緩的問題，也未能通過再分配解決全球化收益的分享問題，反而對房地產泡沫推波助瀾，最終導致泡沫的破滅，釀成國際金融危機繼而歐洲債務危機，使世界經濟陷入平庸狀態。 　　隨着西方國家政治結構的民粹主義化，貿易、投資和移民等領域保護主義政策盛行，全球化趨勢有被逆轉或阻滯的危險。中國在改革開放和二元經濟發展時期

充分利用了上一輪全球化機遇，實現了高速經濟增長和就業擴張，從而使全球化成果得以在廣泛的基礎上分享。面對式微的全球化，中國應以其經濟體量和潛在消費力在世界經濟中舉足輕重的優勢，在國際事務中主動作為，成為新一輪全球化的推動因素。 　　第十三章探討全球公共品供給及其中國方案。以英國和美國作為單一霸主國家，主導國際公共品供給的傳統全球治理模式，因其未能廣泛代表各國的共同意志和平等利益，終究不能提供真正意義上的公共品。隨着世界經濟及其貢獻者的多極化，不僅傳統的治理方式和格局不再是不可或缺，而且全球共治新模式的形成不可避免。 　　因而，當今世界並不存在關於公共品供給真空或治理主導權交接的金德爾伯格陷阱

。隨着中國在世界經濟中地位的不斷提升，也必將積極參與全球治理，並代表新興經濟體和廣大發展中國家爭取更大的話語權。但是，這並不意味着要尋求霸主國家地位及其蘊涵的全球公共品供給者的主導地位。從努力為人類和平與發展事業做出更大貢獻的願望出發，中國願意與世界各國分享其改革開放促進發展和共享的成功經驗，也有責任和能力提出關於全球減貧的中國方案，與各國人民一道，為破解被稱作伊斯特利悲劇的反貧困難題貢獻智慧和努力。 　　第十四章闡釋迎接新的工業革命所需要的經濟學革命。中國經濟和世界經濟都正在面臨着第四次工業革命和全球化4.0 的嶄新挑戰。以往的歷次工業革命和不同版本的全球化，無疑都起到了經濟增長發動機的作

用，但是回顧經濟發展史，可以發現工業革命和全球化同時也帶來世界經濟趨異、國內發展不平衡、收入不平等乃至貧困等痼疾。 　　從經濟思想史來看，以存在着「涓流效應」為假設的兩種經濟學傳統觀念，即涓流經濟學和滲透經濟學更是源遠流長，產生的誤導及其後果綿延不絕。把經濟史的回顧與經濟學反思結合起來，可以得出結論：技術變革既不會以同等程度滲透到所有領域，並由此自然而然地導致均衡發展，也不應該指望能夠坐享其成，等待產生經濟增長成果的均等分享。 　　既然經濟理論是經濟政策制定的方法論之基和理念之源，正確應對正在發生的新工業革命和更高版本全球化，亟待破除對政策制定產生誤導的實證經濟學方法論、政策制定中的唯教義

論以及在處理市場與政府關係上的一成不變論，以人民為中心制定和實施經濟發展戰略和產業政策。  

Python資料分析實戰 第2版

為了解決eds分析深度的問題，作者(意)法比奧•內利 這樣論述：

Python簡單易學，擁有豐富的庫，並且具有極強的包容性。 本書展示了如何利用Python語言的強大功能，以最小的程式設計代價對資料進行提取、處理和分析。這一版除了介紹資料分析和Python基礎知識、NumPy庫和pandas庫，使用pandas讀寫和處理資料，用matplotlib庫實現資料視覺化，用scikit-learn庫進行機器學習，D3庫嵌入和識別手寫體數位，還新增了用TensorFlow進行深度學習，用NLTK分析文本數據，用OpenCV分析圖像及實現電腦視覺等。 法比奧·內利（Fabio Nelli），IRBM科學園IT科學應用專家，曾為IBM、EDS等企業

提供諮詢。目前從事Java應用開發，對接科學儀器和Oracle資料庫，生成資料和Web伺服器應用，為研究人員提供即時分析結果。他還是Meccanismo Complesso社區（www.meccanismocomplesso.org）的專案協調人。 版權聲明 獻詞 譯者序 第1章 資料分析簡介　1 1.1　資料分析　1 1.2　資料分析師的知識範疇　2 1.2.1　電腦科學　2 1.2.2　數學和統計學　3 1.2.3　機器學習和人工智慧　3 1.2.4　資料來源領域　3 1.3　理解資料的性質　4 1.3.1　資料到資訊的轉變　4 1.3.2　資訊

到知識的轉變　4 1.3.3　資料的類型　4 1.4　資料分析過程　4 1.4.1　問題定義　5 1.4.2　數據抽取　6 1.4.3　數據準備　6 1.4.4　資料探索和視覺化　7 1.4.5　預測建模　7 1.4.6　模型驗證　8 1.4.7　部署　8 1.5　定量和定性資料分析　9 1.6　開放數據　9 1.7　Python和資料分析　10 1.8　結論　11 第2章 Python世界簡介　12 2.1　Python——程式設計語言　12 2.2　Python 2和Python 3　14 2.2.1　安裝Python　15 2.2.2　Python發

行版本　15 2.2.3　使用Python　17 2.2.4　編寫Python代碼　18 2.2.5　IPython　22 2.3　PyPI倉庫——Python包索引　25 2.4　SciPy　29 2.4.1　NumPy　29 2.4.2　pandas　29 2.4.3　matplotlib　30 2.5　小結　30 第3章　NumPy庫　31 3.1　NumPy簡史　31 3.2　NumPy安裝　31 3.3　ndarray：NumPy庫的心臟　32 3.3.1　創建陣列　33 3.3.2　資料類型　34 3.3.3　dtype選項　34 3.3.4　自

帶的陣列創建方法　35 3.4　基本操作　36 3.4.1　算術運算子　36 3.4.2　矩陣積　37 3.4.3　自增和自減運算子　38 3.4.4　通用函數　39 3.4.5　彙總函式　39 3.5　索引機制、切片和反覆運算方法　40 3.5.1　索引機制　40 3.5.2　切片操作　41 3.5.3　陣列反覆運算　42 3.6　條件和布林陣列　44 3.7　形狀變換　44 3.8　陣列操作　45 3.8.1　連接陣列　45 3.8.2　陣列切分　46 3.9　常用概念　48 3.9.1　物件的副本或視圖　48 3.9.2　向量化　48 3.9.3　廣

播機制　49 3.10　結構化陣列　51 3.11　陣列資料檔案的讀寫　52 3.11.1　二進位檔案的讀寫　53 3.11.2　讀取檔中的清單形式資料　53 3.12　小結　54 第4章 pandas庫簡介　55 4.1　pandas：Python資料分析庫　55 4.2　安裝pandas　56 4.2.1　用Anaconda安裝　56 4.2.2　用PyPI安裝　56 4.2.3　在Linux系統的安裝方法　57 4.2.4　用原始程式碼安裝　57 4.2.5　Windows模組倉庫　57 4.3　測試pandas是否安裝成功　57 4.4　開始pandas

之旅　58 4.5　pandas資料結構簡介　58 4.5.1　Series對象　59 4.5.2　DataFrame對象　65 4.5.3　Index對象　71 4.6　索引物件的其他功能　72 4.6.1　更換索引　72 4.6.2　刪除　74 4.6.3　算術和資料對齊　75 4.7　資料結構之間的運算　76 4.7.1　靈活的算數運算方法　76 4.7.2　DataFrame和Series物件之間的運算　77 4.8　函數應用和映射　78 4.8.1　操作元素的函數　78 4.8.2　按行或列執行操作的函數　78 4.8.3　統計函數　79 4.9　排序

和排位次　80 4.10　相關性和協方差　82 4.11　NaN數據　84 4.11.1　為元素賦NaN值　84 4.11.2　過濾NaN　84 4.11.3　為NaN元素填充其他值　85 4.12　等級索引和分級　85 4.12.1　重新調整順序和為層級排序　87 4.12.2　按層級統計資料　88 4.13　小結　88 第5章　pandas：數據讀寫　89 5.1　I/O API工具　89 5.2　CSV和文字檔　90 5.3　讀取CSV或文字檔中的資料　90 5.3.1　用RegExp解析TXT文件　92 5.3.2　從TXT檔讀取部分資料　94 5.3

.3　將資料寫入CSV檔　94 5.4　讀寫HTML文件　96 5.4.1　寫入資料到HTML檔　96 5.4.2　從HTML檔讀取資料　98 5.5　從XML讀取數據　99 5.6　讀寫Microsoft Excel文件　101 5.7　JSON數據　102 5.8　HDF5格式　105 5.9　pickle——Python物件序列化　106 5.9.1　用cPickle實現Python物件序列化　106 5.9.2　用pandas實現物件序列化　107 5.10　對接資料庫　108 5.10.1　SQLite3數據讀寫　108 5.10.2　PostgreSQL數

據讀寫　110 5.11　NoSQL資料庫MongoDB資料讀寫　112 5.12　小結　113 第6章　深入pandas：資料處理　114 6.1　數據準備　114 合併　115 6.2　拼接　118 6.2.1　組合　121 6.2.2　軸向旋轉　122 6.2.3　刪除　124 6.3　資料轉換　124 6.3.1　刪除重複元素　125 6.3.2　映射　125 6.4　離散化和麵元劃分　129 6.5　排序　133 6.6　字串處理　134 6.6.1　內置的字串處理方法　134 6.6.2　規則運算式　135 6.7　數據聚合　137 6.7.

1　GroupBy　137 6.7.2　實例　138 6.7.3　等級分組　139 6.8　組反覆運算　140 6.8.1　鏈式轉換　140 6.8.2　分組函數　141 6.9　高級數據聚合　142 6.10　小結　145 第7章　用matplotlib實現資料視覺化　146 7.1　matplotlib庫　146 7.2　安裝　147 7.3　IPython和Jupyter QtConsole　147 7.4　matplotlib架構　148 7.4.1　Backend層　149 7.4.2　Artist層　149 7.4.3　Scripting層（pypl

ot）　150 7.4.4　pylab和pyplot　150 7.5　pyplot　151 7.6　繪圖窗口　152 7.6.1　設置圖形的屬性　153 7.6.2　matplotlib和NumPy　155 7.7　使用kwargs　157 7.8　為圖表添加更多元素　159 7.8.1　添加文本　159 7.8.2　添加網格　162 7.8.3　添加圖例　163 7.9　保存圖表　165 7.9.1　保存代碼　165 7.9.2　將會話轉換為HTML檔　167 7.9.3　將圖表直接保存為圖片　168 7.10　處理日期值　168 7.11　圖表類型　170

7.12　線性圖　170 7.13　長條圖　177 7.14　條狀圖　178 7.14.1　水準條狀圖　180 7.14.2　多序列條狀圖　181 7.14.3　為pandas DataFrame生成多序列條狀圖　182 7.14.4　多序列堆積條狀圖　183 7.14.5　為pandas DataFrame繪製堆積條狀圖　186 7.14.6　其他條狀圖　187 7.15　圓形圖　187 7.16　高級圖表　190 7.16.1　等值線圖　190 7.16.2　極區圖　192 7.17　mplot3d工具集　194 7.17.1　3D曲面　194 7.17.2

　3D散點圖　195 7.17.3　3D條狀圖　196 7.18　多面板圖形　197 7.18.1　在其他子圖中顯示子圖　197 7.18.2　子圖網格　199 7.19　小結　200 第8章　用scikit-learn庫實現機器學習　201 8.1　scikit-learn庫　201 8.2　機器學習　201 8.2.1　有監督和無監督學習　201 8.2.2　訓練集和測試集　202 8.3　用 scikit-learn實現有監督學習　202 8.4　Iris資料集　202 8.5　K-近鄰分類器　207 8.6　Diabetes資料集　210 8.7　線性回

歸：最小平方回歸　211 8.8　支持向量機　214 8.8.1　支援向量分類　215 8.8.2　非線性 SVC　218 8.8.3　繪製SVM分類器對Iris資料集的分類效果圖　220 8.8.4　支持向量回歸　222 8.9　小結　224 第9章　用TensorFlow庫實現深度學習　225 9.1　人工智慧、機器學習和深度學習　225 9.1.1　人工智慧　225 9.1.2　機器學習是人工智慧的分支　226 9.1.3　深度學習是機器學習的分支　226 9.1.4　人工智慧、機器學習和深度學習的關係　226 9.2　深度學習　227 9.2.1　神經網路

和GPU　227 9.2.2　資料可用：開來源資料資源、物聯網和大資料　228 9.2.3　Python　228 9.2.4　Python深度學習框架　228 9.3　人工神經網路　229 9.3.1　人工神經網路的結構　229 9.3.2　單層感知器　230 9.3.3　多層感知器　232 9.3.4　人工神經網路和生物神經網路的一致性　232 9.4　TensorFlow　233 9.4.1　TensorFlow：Google開發的框架　233 9.4.2　TensorFlow：資料流程圖　233 9.5　開始TensorFlow 程式設計　234 9.5.1　安

裝TensorFlow　234 9.5.2　Jupyter QtConsole程式設計　234 9.5.3　TensorFlow的模型和會話　234 9.5.4　張量　236 9.5.5　張量運算　238 9.6　用 TensorFlow實現SLP　239 9.6.1　開始之前　239 9.6.2　待分析的資料　239 9.6.3　SLP模型定義　241 9.6.4　學習階段　243 9.6.5　測試階段和正確率估計　246 9.7　用TensorFlow實現MLP（含一個隱含層）　248 9.7.1　MLP模型的定義　249 9.7.2　學習階段　250 9.7.

3　測試階段和正確率計算　253 9.8　用TensorFlow實現多層感知器（含兩個隱含層）　255 9.8.1　測試階段和正確率計算　259 9.8.2　實驗資料評估　260 9.9　小結　262 第10章 資料分析實例——氣象資料　263 10.1　待檢驗的假設：靠海對氣候的影響　263 10.2　資料來源　265 10.3　用Jupyter Notebook分析資料　266 10.4　分析預處理過的氣象資料　269 10.5　風向頻率玫瑰圖　279 10.5　小結　283 第11章 Jupyter Notebook 內嵌 JavaScript庫D3　284

11.1　開放的人口資料來源　284 11.2　JavaScript庫D3　286 11.3　繪製簇狀條狀圖　290 11.4　地區分佈圖　293 11.5　2014年美國人口地區分佈圖　296 11.6　小結　300 第12章 識別手寫體數位　301 12.1　手寫體識別　301 12.2　用scikit-learn識別手寫體數位　301 12.3　Digits資料集　302 12.4　使用估計器學習並預測　304 12.5　用TensorFlow識別手寫體數位　306 12.6　使用神經網路學習並預測　307 12.7　小結　310 第13章 用NLTK

分析文本資料　311 13.1　文本分析技術　311 13.1.1　自然語言處理工具集　311 13.1.2　導入NLTK庫和NLTK下載器　312 13.1.3　在NLTK語料庫檢索單詞　314 13.1.4　分析詞頻　315 13.1.5　從文本選擇單詞　317 13.1.6　二元組和搭配　318 13.2　網路文本資料的應用　319 13.2.1　從HTML文檔抽取文本　320 13.2.2　情感分析　320 13.3　小結　322 第14章 用OpenCV庫實現圖像分析和視覺計算　323 14.1　圖像分析和計算視覺　323 14.2　OpenCV和Pyt

hon　324 14.3　OpenCV和深度學習　324 14.4　安裝OpenCV　324 14.5　影像處理和分析的第 1類方法　324 14.5.1　開始之前　324 14.5.2　載入和顯示圖像　325 14.5.3　影像處理　326 14.5.4　保存新圖　327 14.5.5　圖像的基本操作　327 14.5.6　圖像混合　330 14.6　圖像分析　331 14.7　邊緣檢測和圖像梯度分析　332 14.7.1　邊緣檢測　332 14.7.2　圖像梯度理論　332 14.7.3　用梯度分析檢測圖像邊緣示例　333 14.8　深度學習示例：面部識別　3

37 14.9　小結　339 附錄A　用LaTeX編寫數學運算式　340 附錄B　開放資料來源　350

設計趨勢預測應用於設計思考流程之研究

為了解決eds分析深度的問題，作者林貞瑜 這樣論述：

台灣近年愈來愈重視設計產業，政府提倡將設計作爲企業的目標策略與核心，不過目前許多政策仍在規劃階段，只有少數成功的大型企業，早已開始進行設計趨勢相關的研究工作，因此本研究動機為瞭解企業執行設計趨勢的目的與過程，以及對設計師的影響。本研究採用質性研究中的半結構式訪談，以台灣本土大型科技企業之設計中心作為本研究之個案，透過研究目的：一、瞭解企業內部如何進行設計趨勢預測與彙整。二、企業內之設計師如何應用設計趨勢進行設計思考與發想。三、設計趨勢對於企業內的設計師的影響為何。以及文獻探討的歸納，聚焦於企業中執行設計趨勢預測與設計思考之流程及應用，以及企業內之設計師認為趨勢預測之於個人或公司之影響，訪綱分

為四大類，共26道題目，分別訪談八位參與過設計趨勢研究之設計師，從中瞭解設計趨勢的重要性。本研究依照企業內部設計師們所提供的經驗與建議，研究者根據訪談結果提出下列點結論：1、企業內之設計中心執行趨勢，會綜合多種不同形式的團體預測方法使用，每年無固定使用之方法，會依據人員、目標的不同去做調整，訂定趨勢結論。；2、企業全體人員可從宏觀趨勢抓取機會點，在成立新專案時導入，而設計人員可從設計趨勢抓取應用面，在設計發想時導入使用，或是設計提案時導入設計理念中。；3、設計趨勢對於設計師而言，是一個與時俱進的工具書，使設計作品在產業界的壽命更加長遠。4.趨勢研究結果不需要強制在設計中心內部去做驗證，可以從市

場回饋中得到答案。