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| 編輯推薦： |
图尔钦十年前预测美国2020年大动荡，这一惊世骇俗观点背后的科学理论尽在本书呈现
用科学方法来研究历史，这本身存在争议，争议即话题
国家的兴衰一直是备受世人关注的话题
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| 內容簡介： |
为什么有些国家能成功地启动疆域扩张计划并成为帝国？为什么帝国迟早会衰落？这是历史研究中长盛不衰而又众说纷纭的问题。
彼得图尔钦将建模和定量方法运用于研究国家兴衰问题，他从地缘政治、群体感、民族同化和宗教皈依以及人口动态与社会稳定之间的相互作用入手，构建不同的定量模型，解释了帝国的扩张与衰落。
该书为我们理解国家兴衰和人类历史的动态变迁提供了与众不同的全新视角。
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| 關於作者： |
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康涅狄格大学进化生物学教授，牛津大学人类学学院副研究员、进化研究所副所长。他的研究兴趣集中在社会与文化演化、历史宏观社会学、经济史与计量史学、长期社会进程的数学建模，以及历史数据库的构建与分析等交叉领域。他是历史社会科学新领域历史动力学（http：peterturchin.comcliodynamics）的创始人之一。
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| 目錄：
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第1章 问题陈述
1.1 我们在历史问题上为何需要数学理论
1.2 历史动态研究项目
1.3 总结
第2章 地缘政治
2.1 动态研究的基础知识介绍
2.2 柯林斯的地缘政治理论
2.3 结论：作为一阶进程的地缘政治
2.4 总结
第3章 集体团结
3.1 社会学中的群体
3.2 集体团结和历史动态
3.3 总结
第4章 元民族边境理论
4.1 边境是群体团结的孵化器
4.2 数学理论
4.3 总结
第5章 对元民族边境理论的实证检验
5.1 设置检验
5.2 结果
5.3 位置优势？
5.4 结论：欧洲的形成
5.5 总结
第6章 民族动力学
6.1 新并入人口的忠诚度动态
6.2 理论
6.3 实证检验
6.4 结论：自动催化模型得到了数据的支持
6.5 总结
第7章 人口结构理论
7.1 人口动态和国家崩溃
7.2 数学理论
7.3 实证应用
7.4 总结
第8章 人口数量的长周期
8.1 前言
8.2 人口动态的规模和阶
8.3 长期实证模式
8.4 人口动态和政治动荡
8.5 总结 220
第9章 案例研究
9.1 法国
9.2 俄罗斯
第10章 结语
10.1 主要事态发展综述
10.2 将各种机制融入一个综合机制
10.3 拓宽研究重心
10.4 发展方向是历史动力学理论？
附录A 数学附录
附录B 元民族边境理论中的数据汇总
参考文献
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| 內容試閱：
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很多历史进程都是动态的：人口的增长和衰落、帝国的疆域扩张和收缩、政治的集权分权趋势以及世界宗教的扩散，这些只是其中数例而已。研究动态系统的一般方法是根据特定机制提出对立假设，将这些假设转化为数学模型，并将模型预测与实证模式进行对比。数学建模是本项研究的一个关键要素，因为纯靠语言描述是无法全面理解定量动态现象的它经常会受到复杂反馈（complex feedback）的影响。另一个重要因素是充分利用统计技术（如时间序列分析）对模型预测模式和实际观察模式进行定量和严格的对比。事实证明，这种一般方法在自然科学中的应用非常成功。但它能否有助于加深我们对历史进程的理解呢？
《历史动力学》一书正是为了回答这个问题而做出的尝试。我们选择了农业国家的疆域动态这个具体问题进行分析。换言之，我们能否弄明白为什么有些政体在某些时候会扩张，而在另外一些时候会收缩？这种聚焦于疆域扩张收缩的做法有一个优势，那就是我们在历史动态这一领域有着相当准确的实证数据（历史地图集）。之所以重点关注农业政体，既是因为实证材料的丰富程度（大致从公元前第三个千年到公元后1800年），也是因为这些社会与现代政体相比要简单得多，因而更易于理解和建模。
虽然本书的主要着眼点是疆域动态，但很显然，国家能否扩张很大程度上取决于其内部特征。因此，要想弄明白国家如何以及为何扩张和收缩，我们需要研究社会动态的军事、经济、人口、民族和意识形态等多个方面。我研究了四个有望解释疆域动态的社会学理论。第一个理论是兰德尔柯林斯（Randall Collins）的地缘政治模型。这是一个清晰明确的理论，稍做努力就可以将之转换成数学模型。与之形成对比的第二个理论是一种原创设想。根据14世纪阿拉伯思想家伊本赫勒敦（lbn Khaldun）的观点和社会生物学的最新发展，我提出了一个旨在解释集体行动能力为什么会因社会而异的理论。第三个理论研究了民族同化宗教信仰转变的动态问题。最后，第四个理论关注的是人口动态与社会政治稳定之间的相互作用。人口增长与国家崩溃之间的关联是根据杰克戈德斯通（Jack Goldstone）的人口-结构模型（这也是一个清晰明确的理论，很容易转换成动态模型）得出来的。在这个模型中，我添加了反馈机制并假设了国家崩溃和由此导致的社会政治不稳定会对人口数量产生怎样的负面影响。这四个理论分别涉及历史动态的不同领域，因此从逻辑上来说并不是相互排斥的。不过，我们可以依据它们来推导对特定实证模式的备择假说（alternative hypotheses）并用数据进行检验。我在书中介绍了一些这样的实证检验。
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