经济思想史中经济学研究方法的多元传统与流变--普利布拉姆《经济推理史》的创见和缺陷

作为经济思想史研究的一部名著,普利布拉姆的《经济推理史》具有两个突出的特征:首先,它强调经济学中不同推理模式对经济思想史中不同研究传统的形成和发展的决定性影响,而不同的推理模式又被看作是历史上曾流行的哲学社会思潮的产物;其次,它认为经济思想史上持续存在着多元的经济学研究传统,并且一度形成了假设推理、有机推理和辩证推理这三种推理模式及其对应的经济学研究传统并存的多元格局,并将这些推理模式的根本分歧追溯到了唯名论和本质主义的矛盾上。普利布拉姆的研究对经济思想史史学理论的发展做出了重要贡献,为我们今天倡导经济学多元主义科学精神提供了深邃的历史视野,但其对唯名论和本质主义的区分并没有正确理解科学实践的实质,他将经济思想史中不同研究传统的形成和流变主要归于当时流行的哲学社会思潮的观点以及对很多经济学说的评价也存在偏颇之处。

正当程序、经济推理与“警察圈套”

在"警察圈套"的司法审查标准问题上,美国联邦法院判例及学术界有"主观审查标准"与"客观审查标准"之争。从保护被引诱人人权角度看,两种审查标准均有可能造成人权保护中的法律漏洞,运用经济分析方法审查可以对之进行相应的弥补。根据科斯的经济理论,通过立法确定被引诱人的基本人权,降低交易成本,以使"第二方监督"产生实效,能够更有效地防范侦查机关滥用诱惑侦查权,也更实际可行。对被引诱人的初始权利的立法界定以及降低其维权成本,可以看作是吓阻警方违法侦查以解决警察圈套问题的关键。如果被引诱人系事前无犯罪倾向者,根据正当程序原则,国家机关可能因此丧失公诉权。即使被引诱人具有事前犯罪倾向,也应当允许法院对警方恶劣的引诱行为进行司法审查,在量刑幅度上保护被引诱人。非法证据排除规则难以吓阻警察的诱捕侦查行为,通过减轻被引诱人的证明责任以及限制犯罪前科证据的使用,能够更有效地保护被引诱人的正当权益。

法学视野下的经济逻辑

经济逻辑学是以经济推理为研究对象,探讨经济活动和问题的思维过程的结构化特征、运作方法以及价值导向的理论体系。法学和经济学的思维模式和价值原则存在不同。经济学和法学作为语用之学,都需要依赖语境分析和案例引导来获取生命力。法学和经济学都面临着从主体自身权利和利益的最大化到主体间的话语与商谈互动在利益协调当中的均衡,都需要注意对分析对象的理性预设。经济逻辑学就是经济分析法学方法论的逻辑进路,并且经济分析方法是法学方法论的有机组成部分。

经济逻辑研究何以可能

经济逻辑是研究经济学中的逻辑推理问题。在前人探讨的基础之上提出一种研究经济逻辑的新的视野,即以现代逻辑为基本分析工具研究经济推理的必然性问题。因此经济逻辑实则是现代逻辑在经济学中的应用。以逻辑学在哲学中应用而产生分析哲学为摹本,同理亦可在经济学中加以应用结合数理分析形成分析经济学。

试论经济逻辑研究的对象与性质——语用学与语用逻辑的维度

经济逻辑是研究经济推理(或策略推理)及其有效性的学科,是研究经济活动、知识经济活动以及经济学研究过程之逻辑结构与方法的学科。经济逻辑的基本特征在于它的经济性、多主体性和策略性。就其多维的学科面向而言,它是语用逻辑,是行动逻辑,是价值逻辑,是知识创新的逻辑。它不同于传统的形式逻辑,也区别于现代形式逻辑;就其基本功能而言,它是能够适应知识创新、价值评估、价值创造、风险决策和经济学研究需要的逻辑。

经济思想史中经济学研究方法的多元传统与流变

普利布拉姆《经济推理史》的创见在于,一方面,它强调不同社会时期的哲学思潮直接影响着当时的经济学推理模式;另一方面,它强调,在经济思想史上,不同推理模式的本质分歧在于唯名论与本质主义的对立上。无疑,普利布拉姆的经济学研究与创见成为经济思想史上浓墨重彩的一笔。但是,站在辩证角度观察,我们也发现了其理论上的缺陷,即他对唯名论与本质主义的区分没能站在科学实践的角度,其对于经济学研究方法的多元传统和流变的认识、评价也有不足之处。

Primary Research on WSeveral Theorems,Laws and Corollaries of Hydrology

The conceptions of theorems, laws and corollaries of hydrology were put forward. Combining with hydrology practice, several theo- rems, laws as well as corollaries of hydrology were summarized. The study provided some references for accelerating the development of hydrology theory in these aspects and promoting the improvement of its production technology.

Measuring Nonlinear Dependence Between Time Series Based on Correlation Dimension

In this paper, it is proved that the correlation dimension estimate of a nonlinear dynamical system with its multivariate observation series is the same as that with its univariate observation series. Based on this result, an inference method is presented, and the Nonlinear Dependence Coefficient is defined. This method is designed for testing nonlinear dependence between time series, and can be used in economic analysis and forecasting. Numerical results show the method is effective.