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內容簡介
天鵝絨革命、兩德統一、烏克蘭人民運動、歐洲共產主義終結
1989是奇蹟之年，也是轉變之年，變革的力量，讓多元的歐洲煥然重生
2015年萊比錫書展獎非小說類大獎、德國艾伯特基金會年度政治類選書
專文導讀 作家蔡慶樺
Courant書系選書人 作家楊照
伍碧雯（國立臺北大學歷史學系副教授）
李顯峰（國立臺灣大學經濟學系兼任副教授）
洪德欽（中央研究院歐美研究所研究員兼副所長）－－聯名推薦
不管是語言能力、學術訓練或個人經歷，這位「入戲的觀眾」都是寫作這本書的極佳人選。再加上，其介於研究者與見證者之間的敘述舉重若輕，雖有不少政治經濟學術語，但易讀性高，顯見其功力。──作家蔡慶樺
想了解歐洲近代衝突的讀者，都應該看這本書。──萊比錫書展大獎評語
在他的這本「令人驚嘆的書」裡，作者以全歐洲的視角破天荒地對舊大陸上的新秩序，提出了一套全面性的歷史分析。他揭開了許多關於「一九八九」的神話，為新自由主義秩序做了第一次的總結。──《南德意志報》彥斯・比斯基（Jens Bisky）
一九八九年，近代歐洲新方向的轉捩點
▍兩德統一扭轉柏林，轉型成就德國新的政治生態。
▍蘇聯改革失利與嚴重的通貨膨脹，開始對下層人民實行更進一步的緊縮政策。
▍波蘭國會大選，終結歐洲共產主義，是東歐民主化的起點。
▍捷克發生反共產黨統治天鵝絨革命，朝向民主化國家發展。
▍烏克蘭人民運動成立，爭取改革運動。
本書作者菲利浦・泰爾，根據親身經歷為讀者詳細地描述了自一九八九年以來的歐洲歷史。一九八九年十一月柏林圍牆倒下後，一場遍及整個歐洲大陸的大規模實驗也跟著展開。在短短幾年中，前「東方集團」國家走向新自由主義的體制，政權也服膺於私有化與自由化。轉型造就了贏家與輸家。俄國落入一場經濟混亂，總統普丁趁勢建立了他的威權政府。波蘭、捷克與烏克蘭等國則勵精圖治，如今更成為歐盟的成員國。有別於華沙與其他的首都發展成為新興都市，鄉村地區卻是日益貧困。
在本書中，作者以敘事的方式，為讀者講述了這些轉變的細節。他表示，自由化和私有化的深刻的影響了東歐各國，此外，經濟「休克療法」並非歐洲經濟增長的基礎，人力資本和基礎性的轉型才是經濟成功與失敗的決定性因素。與此同時，作者也闡述了西方資本主義如何對東歐進行「重塑」、西歐新自由主義改革的步伐和範圍，以及二○○八年後全球性金融危機對東歐、西歐產生的各種影響等問題。
作者介紹
菲利浦・泰爾Philipp Ther
生於一九六七年，維也納大學東歐史研究所教授。曾任哈佛大學歐洲研究中心約翰・甘迺迪紀念研究員、於佛羅倫斯的歐洲大學學院教授。其著作《現代歐洲的民族清洗》（Ethnische Säuberungen im modernen Europa）一書，曾在二〇一二年榮獲德國書業協會表揚，更被翻譯成多種語言。《歐洲1989》（Die neue Ordnung auf dem alten Kontinent）則在二〇一五年獲頒萊比錫書展獎非小說類大獎、德國艾伯特基金會年度政治類選書。
譯者簡介
王榮輝
曾就讀東吳大學政治系、政治大學歷史系與法律系；其後前往德國哥廷根大學（Universität Gottingen）攻讀碩士，主修哲學、西洋中古史與西洋近現代史。通曉英、德、法、日與拉丁文等外文。2009年起，擔任台北歌德學院特約翻譯。譯有：《向下扎根！德國教育的公民思辨課7－「過濾氣泡、假新聞與說謊媒體──我們如何避免被操弄？」：有自覺使用媒體的第一步》、《向下扎根！德國教育的公民思辨課6－「宗教怎麼來的？為什麼人會相信看不見的神？」：寫給所有人的宗教入門書》、《思考的藝術：52 個非受迫性思考錯誤》、《生活的藝術：52個打造美好人生的思考工具》等書。
目錄
個人的引言
歷史化
新自由主義的起源
轉型的概念
二、一九八〇年代的危機與改革辯論
國家社會主義的沒落
冷戰的另類解讀
西方與東方的新自由主義轉向
三、一九八九～九一年的革命
革命的過程和作用範圍
解釋方法
革命的中心與參與者
「談判的」革命
四、新自由主義的實踐與副作用
轉型的分期
轉型危機
系統固有的問題
改革結果的類型學
五、新自由主義的第二波與歐盟的角色
新自由主義的外表
單一稅制與民粹主義
人力資本
新富裕
富裕的城市，貧窮的鄉村
歐盟的角色
六、中東歐大都會的比較
蘋果與梨子？關於比較的目標
由下而上的轉型
繁榮時期
新興城市華沙
大都會的趨同現象
七、危機後的結算
經濟追趕過程結束了嗎？
危機的過程
外幣貸款的例子
政治上對於危機的反應
八、南部成為新東部
危機的持續時間與深度
移民作為出路
歐洲的心智圖
九、共同轉型
德國的社會改革與勞動市場改革
關於公民社會的討論
來自德東的政治人物
十、被利用與被錯過的機會
參與革命
革命的價值
歐洲統一的陣痛
烏克蘭危機
新自由主義的觀點
結語
參考文獻
謝詞
註釋
序
推薦序：舊大陸的新秩序
蔡慶樺（作家）
《刑案偵訊室：德國》（Criminal: Deutschland）這部影集的第一集，描寫在東西德剛剛統一時發生的一起命案。在偵訊室裡，嫌疑犯這麼說起統一後的東柏林，他是戰後靠房地產致富的西德人，統一時他從西德來到東柏林，買了第一間房子，開始建造其房地產帝國。他說，當時東德的房地產，「就像免費一樣」。
這個片段，暗示了整個前社會主義陣營面對西方新自由主義時的無力，以及冷戰結束後，來自西方的資本如何以巨大的力量重組了東方的經濟秩序。而這也是菲利浦・泰爾要在本書勾畫的藍圖，究竟，一九八九年後，在「除了自由主義外無任何其他替代方案」的信念中，新秩序如何在舊大陸上被實踐及運作？今日的歐洲（包括歐洲的問題）如何成為今日之所是？
答案非常不容易找到，因為副書名中短短「舊大陸」一詞，處理的地區橫跨德國、巴爾幹半島諸國、波蘭、捷克、烏克蘭甚至俄國等，每個國家的歷史、政治、經濟狀況都不同，卻又多少相互牽連，而這麼複雜的轉型，牽涉多種語言與族群，實在難以處理，並且必須寫得易讀，但本書確實能滿足挑剔的讀者。
有關東歐地區轉型過程中走上新自由主義道路，雖非新的論點，但是本書有其特點：冷戰如何結束、結束後市場鬆綁、去管制、國有企業解體及私有化等措施如何在這些後轉型地區起作用，曾有的失望與後來的失望，曾許下的承諾與沒能實踐的承諾，這本書給出從八〇年代中期到二〇一四年左右非常清楚的因果鋪陳，另外也加入了貼近當代的分析，把歷史與現況的因果串連起來，例如烏克蘭危機及南歐國家面臨的經濟困境。
本書資料豐富，限於篇幅，在此僅提出令我印象深刻的幾點讀後心得。
作者的追尋答案之旅並非鐵幕降下後才開始，冷戰的結束，並非突然地在一九八九年德國統一、一九九〇年蘇聯解體等這些日子發生，而是在八〇年代末期，東西陣營間在經濟誘因上持續接觸，共產陣營的人用盡一切辦法買到西方物資，「購物旅行」，「金錢刺穿了鐵幕」，交易培養了信任。另外，西方也前進東方，例如宜家家居便到東德設廠生產。東方對西方的依賴逐漸提高。
因此，在德國，一九八九年向被認為是「奇蹟之年」（annus mirabilis），柏林圍牆突然倒塌，東德一夕垮台，人人歡慶「轉變」（Wende），其劇烈變動的程度不亞革命。可是，作者懷疑「革命」這樣的說法，不只是當年中東歐變體時反對派對當權者的要求多是體制內改革，相較於歐洲其他革命（一七八九、一八四八、一九一七），並無明顯暴力性；另再加上所謂革命與轉變不是一夕之間發生的，而是經濟力量逐漸穿透了鐵幕，越來越多的交流，最後，雖然在一九八九年年初，東德領導人何內克還信誓旦旦說柏林圍牆仍將矗立五十年或一百年，但不到一年間，整個中東歐已累積足夠能量，再加上一些不可能重演的偶然因素，才無比幸運地誕生了這場人類歷史上少見的巨大變革。
可是，這個變革，也帶來巨大的代價。二〇一九年適逢柏林圍牆倒塌三十週年，《時代週報》（Die Zeit）刊登一則專題報導，封面照片是開放邊界那天駕車穿越邊界的東德人，拉下車廂與車外的西德行人相吻的畫面。記者提出的問題，也是每個德國人自問的：到底發生了什麼事，使得當年那麼相愛著的（或者以為終究能夠相愛的）我們，今日如此相互憎恨？
當年東德人民上街，吶喊「我們是一個民族」（Wir sind ein Volk），要求統一；而多年過去，東西之間的經濟差異加上政治版圖的演變，有愈來愈多的德國人自問：我們真的是一個民族嗎？本書也提供讀者回答這問題的線索。作者認為，中東歐從計畫經濟轉型為新自由主義經濟制度，是一種劇烈的「休克」療法，引起失業率高漲、社會安全網崩潰、甚至在某些國家有嚴重的通貨膨脹或者貪污問題，而德國的「統一」，遮掩了東德其實也經歷休克療法的事實。東德，必須被視為轉型國家，而不是自然而然地便融入了西方新自由主義經濟體系，並且在這轉型過程中，充滿痛苦，當時計畫經濟下的產業以極為快速的腳步轉型，造成大量工人失業，房產被賤賣，青年人出走，直至今天德東地區人的被剝奪感仍居高不下，也促成了該地區排外勢力的茁壯。至今東西德人民之間無法化解的差異與分裂，都與那一九八九年有關──那既是「奇蹟之年」，但對某些人來說，也是「恐怖之年」（annus horribilis）。
泰爾任教於東西歐交界處的奧地利，曾在德、美等國研讀歐洲史，亦長年生活於東歐，早在鐵幕還高掛時，已多次進出東歐，親眼目睹計畫經濟逐漸走向崩潰的過程，甚至，一九八九年十一月捷克天鵝絨革命爆發時，他就在布拉格親眼看著人民在街頭要求共黨總書記雅克什（Miloš Jakeš）下台。不管是語言能力、學術訓練或個人經歷，這位「入戲的觀眾」都是寫作這本書的極佳人選。再加上，其介於研究者與見證者之間的敘述舉重若輕，雖有不少政治經濟學術語，但易讀性高，顯見其功力。本書曾被德國艾伯特基金會（Friedrich-Ebert- Stiftung）選為年度政治類書籍，並獲得萊比錫書展獎，確無異議。
詳細資料
- ISBN：9789863447047
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 528頁 / 21 x 14.8 x 2 cm / 普通級 / 單色印刷
- 出版地：台灣
- 適讀年齡：0歲~99歲
- 本書分類：> > >
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內容連載
在黑夜降臨布達佩斯的大型露營地後，我獲得了關於一九八九年、東方集團的崩潰及隨之而來的轉型初體驗。營地入口大門處有兩個窗口和兩條人龍，一長、一短。在那條一動也不動的長人龍裡，講著某種我並不熟悉的方言的德國人兩手空空地站著傻等，偶爾還會惡狠很地往裡頭瞧個幾眼。一旁的短人龍排隊的也是德國人。他們的穿著和我們差不多，手裡還拿著德國馬克的紙鈔。當時還是青少年的我，在父親的牽引下越過長長人龍，內心不免感到尷尬。我被告知，在我們所排的隊伍裡，由於人們所支付的是「德國馬克」，因此可以立即獲得一個停車及搭帳篷的位子；至於排另一排隊伍的人，他們所支付的則是「東部馬克」（Ostmark），得要等到接近關門的時候才曉得是否還有空位。
之前我們曾經講過，無監督學習是一種不使用標記數據（無目標變量）的機器學習。因此，算法的任務是在數據本身中尋找模式。無監督機器學習算法的兩種主要類型分別是使用主成分分析的降維算法和聚類算法（包括K-Means和層次聚類算法）。下面將依次介紹這些內容。 主成分分析 降維是一種重要的無監督學習方法，在實踐中得到了廣泛的應用。當數據集中有許多特徵時，可視化地表示數據或將模型擬合到數據中可能會變得非常複雜。在這種情況下，可能需要降維。降維的目的是通過一組更小的特徵來表示具有許多(通常存在相關性)特徵的數據集，這些特徵仍然可以很好地描述數據。 主成分分析(PCA)是一種最常見降維統計方法。PCA將高度相關的多個數據特徵減少到幾個主要的、不相關的複合變量。複合變量是將兩個或多個在統計上緊密相關的變量組合在一起的變量。PCA涉及到特徵的協方差矩陣的變換，在這裡會有兩個關鍵的概念：特徵向量和特徵值。特徵向量定義了新的、相互不相關的複合變量，它們是原始特徵的線性組合。作為一個向量，一個特徵向量也代表著一個方向。與每個特徵向量相關的是一個特徵值。一個特徵值給出了初始數據中總方差的比例，該比例由每個特徵向量來解釋。PCA算法根據特徵值將特徵向量從高到低排序——也就是說，根據它們在解釋初始數據的總方差方面的有用性程度排序。主成分分析選擇解釋數據集中變化比例最大的特徵向量(特徵值最大的特徵向量)作為第一個主成分。第二主成分解釋了在第一主成分之後的下一個最大的方差比例;接著是第三、第四和其後的主要成分。由於主成分是初始特徵集的線性組合，通常只需要幾個主成分就可以解釋初始特徵協方差矩陣中大部分的總方差。 下表顯示了一個具有三個特徵的假設數據集，因此它是沿著x、y和z軸在三維空間中繪製的。每個數據點都有一個測量值(x、y、z)。首先我們將數據進行標準化，以便每個系列(x、y、z)的均值為0，標準偏差為1。假設我們通過PCA，得出了前兩個主成分，PC1和PC2。對於PC1，每個數據點到PC1的垂線距離表示投影誤差，平行於PC1方向上的每個數據點之間的距離表示數據沿PC1的變化或延伸。PCA算法通過選擇所有數據點的投影誤差之和最小，所有數據點之間的距離之和最大的直線來找到PC1。 作為結果，PC1是唯一的向量，它在初始數據的方差中占了最大比例。剩下的方差中，第二大部分由PC2來解釋，它與PC1成直角，因此與PC1不存在相關關係。現在，數據點由前兩個主成分表示。這個例子演示了PCA算法在降維方面的有效性。 ... 了解需要保留多少主成分非常重要，我們需要在複雜數據集的維度數量、信息丟失程度之間進行權衡。碎石圖（Scree plots），顯示了每個主成分解釋的數據中總方差的比例。在實踐中，應該保留的主成分的最小數量可以根據碎石圖判斷，一般要求所有主成分解釋初始數據總方差的85%到95%。 案例 DLC 500和VLC 30股票指數收益的主成分分析碎石圖 在本案例中，研究人員使用碎石圖發現，三個主成分足以解釋過去10年期間DLC 500和VLC 30股票指數的回報率。DLC 500是涵蓋所有行業大盤股的多元化指數，VLC 30則是30家最大的上市公司的指數。數據集包括指數價格和2000多種特徵。特徵之間的多重共線性是最重要的干擾因素，因為許多特徵或特徵組合往往存在著重疊問題。為了解決這個問題，我們使用PCA來捕獲數據中的信息和差異。下面的碎石圖顯示，在生成的20個主成分中，前3個主成分共解釋了DLC 500和VLC 30指數的90%和86%的方差。從碎石圖可以看出，在第5個主成分之後，解釋數據方差的增量貢獻都很小。因此，這些不太有用的主成分可以被忽略，不會丟失太多信息。 ...... 主成分分析的缺點是，由於主成分是數據集的初始特徵的組合，它們不能被分析人員輕鬆地解釋。與已經被定義好的變量數據相比，PCA的結果可能會被視為「黑箱」。 即使處理只有10個左右特徵的數據集時，將特徵的數量減少到最相關的幾個也非常有用。另外，降維有助於在二維或三維空間中可視化地表示數據。 主成分分析通常作為數據分析的一部分執行，然後用來訓練另一個監督或非監督學習模型。這樣，機器學習模型訓練的速度更快，傾向於減少過擬合的情況。 本文由「邊際實驗室」原創，轉載請務必註明出處。如果喜歡本文，請點轉發讓更多人看到。 原創不易，感謝您的支持！ 更多原創文章： 有監督學習算法介紹：K近鄰與決策樹（分類與回歸樹） 懲罰回歸算法與支持向量機 有監督學習中防止過擬合的方法 算法的性能評估及過擬合 ...
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