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管理人网 发表于 2006-12-20 10:46

魔鬼经济学

<img width='200' height='280' src="../../upload/book/1160977709970.jpg"> 出版社:广东经济出版社 目录:<div style="FONT-SIZE: 10pt; FONT-FAMILY: ？？？？">译者序 
前言本书的源起 
引言：所有事物背后的一面 
第1章学校老师跟相扑运动员之间有何共同之处 
第2章三K党跟房地产经纪人之间有何共同之处 
第3章为什么毒品贩子仍然跟自己的妈妈住在一起 
第4章犯罪分子都到哪里去了 
第5章怎样才能成为完美的父母 
第6章名字对孩子的未来有影响吗</div> <div style="FONT-SIZE: 10pt; FONT-FAMILY: ？？？？">    在本书中，列维特和史蒂芬·都伯纳取材日常生活，以经济学的方式来探索日常事物背后的世界：念书给婴儿听会不会使他日后成为一个好学生？游泳池比枪支还危险？贩毒集团的结构其实和麦当劳的组织很像，而且基层员工和小弟都没赚头，钱都进了总裁和大哥的口袋；父母教养方式的差异对孩子影响不大。 
    《魔鬼经济学》中确立了一个有悖于传统智慧的观点：如果说伦理道德代表了我们心目中理想的社会运行模式的话，那么经济学就是在向我们描述这个社会到底是如何运行的。 
    同时，作者也展示了千方百计搜集来的各种数据——学校的考试成绩、日本著名相扑手的秘密证据、房地产经纪人的买卖记录，甚至还有黑社会卧底的秘密日记。通过对这些数据的巧妙分析，作者得出了种种令人跌破眼镜的结论。他将教会你如何用数据分析你所看到的世界；他将告诉你：真实的世界原来是这样的…… 
    著名的书评人兰兹·伯格把《魔鬼经济学》比喻成一部侦探小说，说自己在阅读读书的过程中一直都“屏住呼吸”，生怕一呼一吸之间，吹跑书中的那股灵气。在他看来，《魔鬼经济学》的每一个章节都包含了一本一流侦探小说的所有元素。只不过列维特所要侦破的最终目标不是“找到凶手”，而是“揭开真实世界的伪装”。《魔鬼经济学》书中的几乎每一个字都是对传统智慧的颠覆，他的许多发现被认为是惊世骇俗的，有些甚至会为他引来杀身之祸。 
    不论从哪个角度来说，这都是一本会让人眼界一新的书。</div>

huang.zijuan@16 发表于 2006-12-20 10:46

这本书曾经高居Amazon排行榜，而且，他从英文翻译成中文，也是速度比较快的。我在豆瓣的第一个好友Windrose早早就为此书写过一篇书评，感兴趣的可以去参考。 <?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /><o:p></o:p>
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　　既然已经不是时髦阅读物，现在来补写书评，我就勉为其难的语出惊人一回。 <o:p></o:p>
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　　很多推介这本书的人，都介绍到作者讲了6个故事： <o:p></o:p>
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　　学校老师和相扑运动员都会作弊； <o:p></o:p>
　　3K党的失败和地产经纪人的成功都是因为信息不对称； <o:p></o:p>
　　毒品贩子其实挣不了多少钱； <o:p></o:p>
　　犯罪分子没能出生就被“计划生育”了； <o:p></o:p>
　　怎样才能成为完美的父母； <o:p></o:p>
　　孩子的名字重要吗? <o:p></o:p>
　　然而作者发散的思维和旁征博引，导致在我看来，何止是6个故事，60个恐怕也不止。 <o:p></o:p>
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　　看完这本书，我有两个印象比较深刻： <o:p></o:p>
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　　第一个印象来自作者，一位经济学专家和教授可以有充足的时间、兴趣和金钱来研究这些有趣的问题。当然，和研究问题相比，发现这些问题更能说明作者的见解和智商。因此，做学问这件事其实很微妙，下力气固然重要，但选题也是成功的关键。即便不能获得诺贝尔奖，但写一本畅销书，给普通大众讲讲趣味经济学，恐怕也不算埋没自己多年的功课。 <o:p></o:p>
　　 <o:p></o:p><SPAN style="FONT-SIZE: 10.5pt; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-size: 12.0pt; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA">　　第二个来自统计分析工具--相关性。统计相关性是经济学中常用的一种分析工具。相关性是指当两个因素之间存在联系的时候，一个典型的表现是：一个变量会随着另一个变量变化。相关又会分成正相关和负相关两种情况。我用书中作者的例子来举例说明，下雪外面就会变冷，这是正相关。出太阳就不会下雨，这是负相关。值得注意的是（我自己当年学习统计和经济学时经常犯类似错误），相关性并不描述因果关系。比如每天更新自己的Blog就会提升自己的排名吗？如果经过统计发现，排在Blogger排行榜上的多数Blogger的更新频率是每天一次，似乎我们就可以说结论成立。但其实不然，影响Blogger的排名因素远远不止一个更新频率，上述假设的数据（如果确实如此）只是说明更新频率和Blogger排名存在一种正相关。

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