经济统计学精选(九篇)

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第1篇：经济统计学范文

1.经济统计学的发展历程

统计实际上属于一种社会调查活动，凡是涉及到数量信息和数字问题内容的均涵盖在统计学研究领域中。经济统计学是在国民收入统计基础上而研究起来的。随着不断的努力，经济统计学逐渐得到完善。

2.统计学在经济研究中的作用

统计学是经济研究中不可少的重要手段，具体作用有：首先，数据收集中少不了统计，所以其能够为经济研究中相关数据的收集提供科学合理的方法。通过定性分析的方式促进经济学的有效研究，而为了保证定性研究的正常进行应具备完整的数据库，这就需要在统计的帮助下实现。其次，为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法。因为对经济发展造成影响的因素众多，且存在各种不同的现象，为了有针对性的分析数据，以便从偶然中发现必然。另外，为检验经济学理论的真实性和完善程度提供保障；所有新得出来的理论均属于相对理论，唯有在一番严格的验证后方可变为绝对真理。所以应通过经济数据对经济学理论进行检验，以明确其准确性。经济学与数据间是紧密相关的，但统计发挥着收集数据的作用，可见，统计学在经济学中所占的重要地位。

3.经济统计的应用的意义

经济涉及到的领域与信息较多，因此使得经济的研究困难重重。众所周知，数据是信息最重要的表现形式，经济问题也同样需要利用数据进行分析，在庞大的信息量下，只有运用统计学内有效合理的方法深入细致的调查整理，方能对以后的研究工作奠定坚实的基础。经济的研究始终离不开数据的支撑，所以经济统计学意义重大。若缺乏统计学的支持，经济的研究将停滞不前。由于统计学分析研究工作少不了数据这一关键因素以及统计在数据收集中的作用，可见加强经济统计的应用至关重要。只要经济统计得到充分应用，就能够推动我国经济快速发展。

二、结论

第2篇：经济统计学范文

从目前通用的几种最主要学科分类目录看，对统计学的划分也不一致国家技术监督局制定的GB/T14745-92〈学科分类与代码》中，统计学被作为社会科学下的一级学科。国家教育部新修订的的大学本科专业目录将统计学作为理学门类下的一级学科(但可授经济学学位、或理学学位)而在新修订的研究生专业目录中，统计学被分为若干二级学科，分别列在其他有关的一级学科之下如经济统计专业划归经济学.概率统计专业划归数学流行病与卫生统计专业划归医学那么经济统计学究竟是社会科学还是具有通用方法论性质的理学呢？我想就此谈一些自己的看法。

统计学历经300多年的发展，事实上已成为横跨社会科学和自然科学领域，并与数学紧密结合的多科性的科学。为了便于讨论，我们首先给出一个目前国内统计学界大多数人能够接受的关于统计学的定义:“统计学是有关如何测定、收集和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学”®这一定义实际上是按所谓“大统计学”的观点给出的。从横向看，各种统计学都具有上述共同点，因而能够形成一个学科“家族”。从纵向看，统计学方法应用于各种实质性科学，同它们相结合，产生了一系列专门领域的统计学参见图1

由此可见，统计学可以分为两大类:一类是以抽象的数量为研究对象，研究一般收集数据分析数据方法的理论统计学另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学前一类统计学具有通用方法论的理学性质，其特点是计量不计质。后一类统计学则与各不同领域的实质性学科有着非常密切的联系，是有具体对象的方法论，因而具有复合性学科和边缘学科的性质所谓应用既包括一般统计方法的应用，更包括各自领域实质性科学理论的应用。传统的“数理统计学派”只承认前一类统计学，否认后一类统计学的存在，是不妥当的传统的“社会统计学派”否认理论统计学具有通用方法论的性质，将统计学全部划归社会科学也是不合适的。

经济统计学是以经济数量为对象的方法论科学。要在经济领域应用统计方法，必须解决如何科学地测定经济现象即如何科学地设置指标的问题，这就离不开对有关经济现象的质的研究要对经济问题进行统计分析，也必须以有关经济理论为指导。因此，经济统计学的特点是在质与量的紧密联系中，研究事物的数量特征和数量表现不仅如此，由于社会经济现象所具有的复杂性和特殊性，经济统计学不仅要应用一般的统计方法，而且还需要研究自己独特的方法，如估算的方法、核算的方法'综合评价的方法等等。所以'从总体上看，我们认为经济统计学属于社会科学它既是统计学的一个分支，又是经济学下的二级学科经济统计学与其他统计学的区别在于:研究的具体对象不同，其所结合的实质性学科也有较大差别经济统计学与其他经济学的二级学科的区别在于:它并不直接研究经济规律，而是为其他经济学科提供专门的方法和工具。

应当指出，将经济统计学作为经济学下的二级学科，并不会影响该学科所具有的方法论性质举个例子来说，经济计量学中应用了大量数学和统计学方法，它也是方法论性质相当强的学科。经济计量学属于经济学，对此，人们并无异议那么为什么一定要把经济统计学从经济学中分离开来呢?事实上，经济学的进步离不开经济统计学，已经有多位学者由于其在国民经济核算投入产出核算、经济计量分析和将统计方法应用于投资分析等方面的贡献而获得诺贝尔经济学奖经济统计学的发展，也不仅有赖于通用的统计方法的发明和完善，而且更有赖于经济学提供研究的背景和新的研究课题全融合,形成统一的学科？—对经济统计学发展方向的认识。

如前所述，现实中存在着两类不同性质的统计学目前国内统计学界有一种比较流行的说法，认为:两类统计学最终将完全融合，形成统一的学科因此，将统计学划为理学“是与国际接轨的”，“可使统计学真正成为以概率论和数理统计为基础、多领域应用、多学科交叉的横向学科”。对于这种观点笔者不敢苟同。

首先，这一观点只是与国际上的“数理统计学派”接轨，而不是真正的与国际接轨从国际统计学会新修订的章程看，国际统计学会的宗旨是:“在广泛意义上发展和完善统计方法，并在全世界推广应甩”所谓“广泛意义上”的统计方法不仅包括以概率论为基础的数理统计方法，而且包括与概率论并无多大联系的其他统计方法。尽管过去较长一段时期内国际统计学界，数理统计学派占据主流地位但是，社会统计学派仍然存在和发展，并且在一些国家有较大的影响。例如，1997年笔者曾赴日本进行访问和学习据了解，当时，日本文部省资助的有关社会经济统计研究的重点课题有两项:一项是“微观统计信息的开发与应用”，另一项是“亚洲长期经济统计”。其资助金额分别为5亿日元和4亿5千万日元(按当时的汇率，大约相当于人民币4000万元到3500万元）在这两项研究中，数理统计方法的应用只占一小部分，所应用的方法大量是非概率的统计方法顺便提一下，同一时期的日本文部省资助的数理统计方面的课题只有两项，资助强度每项只有300万日元事实上，从80年代以来，国际统计学界已出现了一些新的动向不少原来从事数理统计理论方法研究的学者开始越来越关心实际的应用问题正如一份参加国际学术会议的总结报告所指出的那样，国际上应用统计学的发展趋势是“统计学与数学的关系越来越远，与计算机科学的关系越来越近，与经济学及其他实质性学科的结合越来越密切。一些国际知名的数理统计出身的统计学家甚至提出“统计学与数学离得越远越好”的观点。台湾辅仁大学统计系系主任谢邦昌教授提出:“一个重要的问题是应该淡化统计的理学院色彩，现在统计这个领域愈来愈偏向管理学院和商学院目的就是希望统计在这些领域中和其他学科互相结合。

    国际统计学会下的专业分会，70年代以前只有“国际自然科学统计协会”，后改为“贝努里数理统计和概率学会”。进入70年代，“国际调查统计协会”、“国际统计计算协会”雛成立1985年/‘国际官方统计协会”成立1990年，笔者作为中方的正式代表参加了官方统计协会在北京举行第二届会议，这届会议所提交的相当一部分论文，如关于通货膨胀率的测算总供需的平衡测算等与概率统计都没有紧密的联系，而是官方统计中迫切需要解决的重大问题1987年，原中国统计学会会长、经济学家和社会经济统计学家李成瑞还被选为国际统计学会的副主席(任期1987-1989)从国外一些主要学科分类目录看，如联合国教科文组织制定的国际文献联合会分类体系、美国科研基金会科学和工程研究资助大纲、日本大学学科分类目录、日本文部省学术国际局研究课题分类等，都将社会经济领域的应用统计列为社会科学，而不是理子所有这些都说明，“只有数理统计才是统计”已经不再是国际学术界的主流观点因此，不能认为将统计学划归理学就是“与国际接轨”。

其次，两类统计学都是统计科学大家族的成员，可以相互借鉴、相互促进、相互渗透、共同发展，但两类统计学特别是其中的社会经济统计学与数理统计学的研究对象不同，理论基础不同，知识体系也有相当大的差异，不能互相取代，不可能也没有必要归并成统一的学科。

过去，我国照搬前苏联的理论，认为只有社会经济统计学才是唯一的统计学，而将数理统计学排斥在外，严重妨碍了整个统计科学的发展，经济统计学自身也停留在“初等的统计学方法加简单的指标解释”的水平改革开放以来，不少同志感到:为了推进经济统计学的发展和进步，使之适应社会主义市场经济发展的需要，有必要大力引进和吸收数理统计学的成果所谓“大统计学”的提法，就是在这样一种背景下产生的并且得到了相当部分统计学家的赞成①”笔者认为，“大统计学”的提法，对于促进理论统计学与各种应用统计学的相互借鉴、相互渗遂共同繁荣、共同发展是有益的。但是，如果认为“大统计学”就是要将各类不同性质的统计学完全结合起来，建立一门统一的学科，则很可能从一个极端走到另一个极端。因为，作为统一的学科必然要强调其共性，由于各种统计学横跨社会科学和自然科学领域，与其密切结合的各种实质性学科性质差异很大，其共性只能是它们所利用的具有通用性质的统计方法和作为这些统计方法理论基础的概率论。因此，从某种意义上讲，将所有的统计学都划为理学，是上述“建立统一的统计学科”符合逻辑的结果。而如果统计学是理学，则社会经济统计学的大部分内容如国民经济核算等将很难被包括在“理学”的统计学内。事实上，已经有一些学者提出：国民经济核算等不是统计学而是经济学如果这一观点可以成立，则连国家统计局都要改名。因为官方统计工作的大部分内容，与“理学的”统计学并无太大的关系。在这样一种误导下，进行统计学的学科建设，其结果很可能是名义上的“大统计”，实质上的小统计，即最终异化成“只有数理统计才是统计”。

笔者认为，我国统计学科建设的正确方向是:理论统计学与各类应用统计学继续并存，相互促进、共同发展一方面，理论统计学要结合应用统计研究中提出的需要解决的通用方法论问题，丰富和完善其方法论内容另一方面，应用统计学不仅要吸收和利用理论统计学研究的成果，而且还要与本领域的实质性科学更加紧密结合，着重研究适合本领域的特有的统计方法各类统计学都按其自身的规律发展，最终形成较为松散的“统计学”学科群体，而不是强求一致的统一的一级学科。

就经济统计学而言，今后一段时期需要重点研究的课题有：国民经济核算体系的进步充实和完善;有关地下经济的测算的研究;关于如何准确把握我国失业状况的研究；适合我国国情的统计调查方法体系的研究；可持续发展的统计测定;知识经济的统计测定;统计如何为企业经营决策服务;统计在投资和决策中的应用研究;统计在保险精算中的应用等等。进行这些课题的研究，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法上述课题的相当一部分，都不是“以概率论和数理统计为基础的”、“理学的”统计学所能涵盖、所能指导的。

总之，搞经济统计的同志不要妄自菲薄，不要“东施笑颦”，更不要“邯郸学步”，而应该理直气壮地坚守自己的阵地，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为自己研究的重点努力促进经济统计学的现代化，并为整个统计科学的发展和进步作出自己应有的贡献。

三、“大统计”还是“大经济”?—对经济统计学专业办学模式的认识

随着我国社会主义市场经济的逐步发展，我国高校原有的专业设置面过窄、专业划分过细、所培养的人才适应面不广等弊端曰益显现。针对这些弊端，不少专家提出了要淡化专业，培养“宽口径”人才。这种提法无疑是正确的。对于统计学专业来说，问题在于要培养什么样的宽口径人才。

对于统计专业的办学方向有两种模式：一是强调各类统计学所具有的共性由于统计学是横跨不同领域具有交叉学科性质的方法论体系任何人毕其一身精力也难以成为精通统计学各领域的人才。因此，这种模式实际上将主要培养学生掌握通用的统计方法和理论它肯定统计学的“理学性质”，按照理学类学科的特点设置课程，概率论和数理统计方法等通用的统计方法论在课程中占有较大份量其培养目标是有良好的数学基础熟练掌握统计学基本理论与各种方法，同时有一定的专门领域的知识，能够适应各个不同领域的统计工作和统计研究的统计人才。二是强调各类统计学的个性，对于经济统计学来说，就是强调其与经济学其他学科的密切联系，按照经济类学科的特点设置课程，除统计学本身的专业课外，经济学类的课程占相当大的份量其培养目标是所谓的“复合型人才”，即具有坚实的经济理论基础、既懂数理统计方法>又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济统计人才。这种人才既是统计人才又是经济管理人才，不仅能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，而且能从事市场调查经济预测、信息分析和其他经济管理工作。前一种办学模式可称为“大统计”模式，后一种办学模式可称为“大经济”模式。从国际上看，总的来说，美国的统计教育比较接近于“大统计”模式，而日本的统计教育比较接近于“大经济”模式。

那么我国应采取何种模式呢?笔者认为，要正确回答这一问题，应根据我国的国情和社会主义市场经济发展对人才的需求，进行实事求是的分柝。

第3篇：经济统计学范文

    一、统计在经济管理领域的重要性

    统计是人们透过现象,认识事物本质的有效工具,也是我们制定各项经济计划的数据基础。统计的根本任务就是对国民经济发展进行的情况进行调研、整理、分析,提供统计数据,进行统计监督或预测。加快统计学理论应用于实践,是社会主义经济发展的一项基础工作。统计在经济与管理领域的作用,主要表现在以下几个方面:一是能够反映社会发展的基本状况,通常反映的是国家或地区的资源状况、发展阶段、主要的经济成果等等指标;二是揭示了社会和经济发展的性质,通过分配关系和所有制关系的统计资料来说明;三是反映社会、经济现象的发展规律,比如两个现象间的依存关系、比例关系、结构变化以及因果关系。统计信息的充分利用,不仅能对事物本身进行定量和定性的分析,还可以针对不同事物之间的联系进行比较的分析,无论从纵向还是横向,统计学都有用武之地。

    二、国民经济在统计过程中所存在的问题

    1、统计管理体制落后

    统计有外向性的特征,因此影响着统计工作的建设与发展。国家所设定的宏观报表和各企事业单位内部管理所需要的统计数据不相匹配,因而导致企事业单位的统计部门,做的工作仅仅是完成主管部门布置的统计任务而已。现阶段企事业单位花费大量的人力和物力,来完成主管部门的许多报表,服务的对象也是政府工作部门,对自身的生产运营作用,并没有占主要地位。统计工作并不是为自身决策和管理来服务的。这种外向性从某个角度反映了统计工作的单一性和机械性。

    2、投入不足,人员流失严重,基础薄弱

    目前,企事业单位的统计工作,已经很难适应信息化发展的要求。许多企事业的统计部门被撤消,或者与其它部门合并,大批统计人员下岗或者分流,这样就无法完成对基本数据的收集、整理、加工。还有获取信息的渠道闭塞,不规范、失真的数据信息,使得统计结果毫无利用价值。各单位的领导者,也不愿意花时间在没有短期的利用价值,而长期又不可或缺的工作上,由于领导者的不重视,投入少,很多统计部门实际上名存实亡。

    3、对统计数据分析的深度不够,无法挖掘有价值信息

    虽然市场经济体制在不断发展,但很多统计工作还没有长足的发展,还习惯于对数字的简单罗列,缺少深层次的总结分析;多数统计人员已经习惯了确定性的结果分析,缺少不确定性的分析。统计人员的大部分工作仍是面对各种各样的统计报表,统计分析工作做不到深入挖掘,所以不能满足现代企业管理的需求。加上信息量小,精度低,预测能力低,又对事物缺少动态的评价,根本无法满足在竞争环境下的需求。

    三、如何加强统计学在经济与管理领域的应用

    1、完善统计体系

    在相当长的时间内,企业的统计职能都是由计划部门来完成的,信息的传递方向是由下向上单向运行,经计划部门汇总后上报给领导,并负责对外报出。这种运行机制存在着很多的弊端,必须要进行彻底改革。一是单位要从管理的角度来考虑自身所需要的信息,有针对性的搜集、整理;二是对收集的信息进行归类、建档,并进行深入的分析,提高信息的价值含量;三是加快单位内部各部门信息的传递速度,让信息的利用范围扩大。

    2、提高对统计人员的重视程度

    系统、完善的统计工作,需要有专业技术的统计人员来完成。对于统计人员的专业水平要严格审核,保证质量。要定期举行员工的培训,确保统计人员要具有扎实的统计理论和丰富的业务知识。单位领导要注意给统计人员创造机会,组织学习与统计相关的业务知识、法律法规和计算机知识,鼓励统计人员参加相关的职称考试,获取更多的技能。

    3、利用先进的科学技术,提高统计数据的利用程度

    随着互联网技术的广泛应用,企事业单位要把握好机会,充分利用信息技术的强大优势,建立符合企事业单位自身需求的数据库,以达到全方位的收集信息,加快信息的处理和传递,提高数据质量,从而为企事业单位的决策提供准确、全面的数据支持,提高管理水平。

第4篇：经济统计学范文

一、统计学课程教学的现状

1.教学方式陈旧。

著名统计学家C.R.Rao曾说过：“在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的世界里，所有的判断都是统计学”。统计学与数学最大的区别在于统计学将抽象的数字、公式赋予了经济的含义，在定性分析的基础上，运用量化分析方法处理社会经济的实际问题。在传统的教学中，许多课堂往往注重理论和方法上的讲解，大量公式的推导和数学计算使学生对统计学丧失学习兴趣，从而被动学习。

2.课程针对性不强，与相关专业融合不够。

教师根据书本内容讲解统计方法的基本原理、实施步骤，而对方法本身在各个领域中的实际作用未能进行详细阐述，导致学生对统计方法的学习过于枯燥，即使学完也不知如何在实际中运用这些统计学方法，无法将统计学作为定量研究的方法论指导相关专业领域的预测和决策。再者，教师在课堂上讲解统计计算方法，却对所计算的变量、参数和结果不能给出很好的解释，甚至忽略统计方法的前提假设条件。这种与实际脱节的教学方式，让学生形成统计就是数学的思想，从而无法起到让学生形成统计思想，学会用统计的教学目的。

3.实践教学不足。

统计学是一门操作性较强的学科。通过实践教学，一方面可以弥补课堂学习的不足，检验课堂教学；另一方面学生可以具体操作统计实务，增强实际动手能力，提高适应社会的能力。因此实践教学是统计学学习中不可或缺的手段。可是，据目前针对武汉市各高校统计学教学调查的实际情况来看，很多学校教学中理论教学与实践教学脱节，仅有理论课程的讲解，教师只注重课本例题、习题的讲授，实践教学处于缺失状态。其次，随着计算机技术的发展，各种统计软件应运而生，从word、excel自带的统计功能包到SPSS、SAS等专业的统计软件，现代化的信息处理技术可以帮助我们走出大量繁琐的数学计算，便捷地得到正确的计算结果，让我们的实践教学不仅仅停留在手工案例分析的阶段。但是，在实际的授课中，针对统计软件的讲解没有得到应有的重视。有的学校只讲公式运算不讲软件，学生甚至连统计静态描述中的统计图表、平均数、方差连统计图表都不会用计算机软件生成，一个综合性的问题往往需要几十分钟才能算完，浪费了宝贵的时间，消耗了大量的精力。这样的统计学学习完全脱离了统计学方法论的本质，不但不利于学生社会竞争力的培养同时也为今后的工作带来困难，让统计学沦为有形无神的一纸公式。

4.考核方式不完善。

目前，本科经管专业统计学课程广泛采用“平时成绩+期末考试成绩”的考核方式。期末考试多为闭卷，比例在总成绩中占70%甚至更高。这样的考核评价方法单一片面，忽视了对学生统计方法综合应用能力的考察，不利于促进学生提高统计分析具体问题的能力。

二、统计学教学改革的几点建议

1.采用启发式教学。

教学工作，包含两种最基本的活动，一是教师的讲授，一是学生的攻读。教育家叶圣陶先生曾经指出：“教师之为教，不在全盘授予，而在相机诱导。”因此，教学必须在以诱导为核心的前提下，以问题为导向，对学生进行积极的引导和鼓励，紧紧抓住学生的注意力，利用学生的好奇心和好胜心，激发学生的学习兴趣，启发他们自主地探讨相关知识。比如在学习时间序列时，可以让学生站在企业经理的角度，通过上市公司年报尽可能地搜集和整理相关的资料，结合往年公司的销售额思考如何预测。让学生带着问题学习，并最大程度地通过自己搜集资料和的研究和分析，提出恰当的解决办法。将平铺直述、一讲到底的课堂组织模式转变为以学生为核心、课程内容为导向、教师引导和控制组织的学习活动。因此，教师还应在对学生充分了解、对教材充分掌握、对各类教学策略与技术充分熟悉的基础上，有足够的知识储备，形成合理的知识结构，拓展课程的内涵和外延，使统计学课堂真正丰满起来。

2.突出案例教学法。

（1）案例教学。

统计案例教学属于实践活动的真实模拟。通过案例让学生在课堂上接触到大量实际的具体问题，培养学生的统计思维和综合运用所学知识解决实际问题的能力。教师通过引导分析具体案例，让学生了解分析实际问题的思路，解读计算结果，并根据分析结果提出有针对性的对策和建议，以达到深刻理解、熟练掌握、会实际应用的目的。其次，通过案例将抽象、枯燥的理论与社会经济中的实例联系起来，生动形象地帮助学生加强对基本理论的理解和思考。并且在实际问题的研究中，从不同的角度选用不同的理论和方法分析案例，得到不一样的解决方案，不但能有效地调动学生的主动性和求知欲，更能促进学生对综合问题分析能力的培养起到触类旁通的作用。比如，在统计调查的教学中让学生调查在校大学生的月支出情况，如果向全校同学都发放问卷调查即为普查，但普查工作量大、成本高；如果随机选择同学进行调查则是抽样调查，若针对某特定年级的调查也可以分为整群调查，或选择占全校大多数学生的学院调查为重点调查等。通过案例使学生加强了基本概念的理解，培养了学生的统计思维，让学生学会针对具体问题采用适当的统计方法进行分析。

（2）突出专业契合度。

统计学作为经济管理专业的核心课程，经管类许多专业均要开设。教师在备课时针对不同专业学生设置不同的案例。突出不同专业学生的专业背景，既能让学生加强对概念、公式等理论知识的理解，又能调动学生的学习积极性，同时还能与本专业其他课程进行有效的衔接，突出统计学作为工具和方法的实用性。比如对会计专业讲解时期指标和时点指标，我们结合基础会计课程中会计要素、会计账户及其金额和会计报表编制的讲解。再如，将统计学中平均指标计算与财务会计课程中存货计价方法、管理会计课程中销售预测相联系。存货成本的先进先出法和加权平均法，就是应用统计平均指标的计算原理，即简单算术平均数和加权算术平均数的计算；管理会计课程的销售预测则是算术平均法、移动平均法的应用。这样，学生有效地利用了自己的专业背景理解起来会更为透彻。统计知识在专业的应用地位凸显出来了，学生有了对统计课重要性的认识和学习统计学的兴趣，统计课堂的教学效率也自然提高了。

3.加强实践性教学。

（1）课程引入实践专项训练。

统计学是一门应用性很强的学科。通过加强实践能力的培养有助于学生从书本走向实际，从理论走向实践，用知识转化成能力，从而达到培养学生的创新精神和创新意识的目的。如果教学只停留在课堂上教师单纯对理论的讲解学生被动地学习，学生学完后根本不具备独立定量分析处理社会经济问题的能力。只有大力改进教学体系，强化实践性教学和专业技能训练，使实践性教学在教学计划中占有较大的比重，打破经管专业学生在校期间只有毕业实习这个唯一实践性教学的做法，构建以课堂、实验室和社会实践相结合的多元化立体教育体系。以专周或独立设置的统计学配套实践教学，组织学生选择一些社会热点问题进行社会调查、专题研究或参与企业管理。保证学生能在相对集中的时间内独立设计统计调查的方案、搜集数据、绘制图表、分析预测，让学生走出课堂，在实际工作中使专业教学与统计实践密切结合。

（2）重视电算化能力的培养。

统计学的应用性和实践性很强，但是定量分析的内容较多，计算复杂且工作量较大。统计软件的使用不仅使统计技术变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松；节省了时间、人力和物力。因此，加强对计算机软件（如Word和Excel）和统计学软件（如SAS和SPSS）的教学，培养和指导学生选择合适的统计分析软件处理相关数据成为实践教学中不可或缺的部分。在教学中，首先应让学生明确正确操作相关软件的步骤，引导学生输出计算结果，重点阐述计算机输入和输出的数据的内容和意义，让学生掌握评价和分析数据的方法，提高对数据分析和评价的能力。

4.累进及多样化的考核方式。

第5篇：经济统计学范文

市场经济统计学管理

一、统计在经济与管理领域的作用

统计在经济与管理领域的作用，主要表现在以下几个方面：一是能够反映社会发展的基本状况，通常反映的是国家或地区的资源状况、发展阶段、主要的经济成果等等指标；二是揭示了社会和经济发展的性质，通过分配关系和所有制关系的统计资料来说明；三是反映社会、经济现象的发展规律，比如两个现象间的依存关系、比例关系、结构变化以及因果关系。统计信息的充分利用，不仅能对事物本身进行定量和定性的分析，还可以针对不同事物之间的联系进行比较的分析，无论从纵向还是横向，统计学都有用武之地。

在市场营销活动中，要想做到策划准确，必须要广泛的收集信息，科学的处理信息，以便结果准确、决策科学。统计学作为一门收集信息、处理信息的科学，无论是在收集信息阶段的市场调查之调查问卷设计与调查样本的确定，还是在处理信息阶段的数据甄别和数据分析，都可起到十分重要的作用。

二、在市场分析实际操作中，主要包括统计整理与统计分析

“统计整理”是对统计调查所搜集到的原始资料进行科学的分类，汇总，使其条理化，系统化的工作过程。统计整理应从对调查资料的审核，科学的分组，汇总计算等几方面进行工作。经过统计整理，我们可以从简单，枯燥的数据中找出客观事物内在的联系和事物发展的轨迹，为进一步做好统计分析工作打下良好的基础。”统计分析”是将统计调查和统计整理的结果通过各种对比，通过动态数列，指数指标分析等方法进行深入的总结，分析。形象的显露事物变化的规律。从质的角度剖析事物数量的变动方向和变动程度。通过分析，与既定的指标指数相对照，从而得出内在联系或结论。以此为依据进行工作调整，达到统计的最终目的。

在市场营销之市场策划活动中，要想做到策划准确，必须要广泛的收集信息，科学的处理信息，以便结果准确、决策科学。统计学作为一门收集信息、处理信息的科学，无论是在收集信息阶段的市场调查之调查问卷设计与调查样本的确定，还是在处理信息阶段的数据甄别和数据分析，都可起到十分重要的作用。本文就统计学在市场营销涉及的顾客满意度与顾客忠诚度调查分析应用模型（美国顾客满意度指数模型）、市场营销之市场细分所涉及到的细分变数的选择与细分的统计方法，以及市场价格确定的统计模型等方面作了一个简略的介绍，借此说明统计学在市场营销中的广泛应用。当代的经济管理中，提倡以人为本的导向使管理方法进一步由定性向定量方向发展，而这一切都离不开统计方法的使用。我国在生态经济发展的宏观调控中，需要对一系列的经济收支明确，因此，国家常会用统计表格来表示，通过图表，可以看出我国经济发展中生态税收的分别比重，国家通过这些可以在宏观上对以后年份的经济投入比例进行调整。经济发展是在一定经济增长基础上，经济结构的优化及经济质量的有效提高，从上例可以看出，我国在2002-2007年间中与资源、环境有关的生态税收的作用被弱化。从税收收入的绝对额上看，与生态环境有关的生态税收在逐年上升，但其占全部税收收入的比重却呈下降趋势。根据我国的实际情况调查，我国税制的绿色化程度近年来是后退的，这就需要国家加大对生态经济的投入、对环境的保护也要加强。

一个国家的经济发展和管理是件庞大的事情，国家也不可能把全部的调查报告放在一起查看，那么如何更清晰、直观的表达出很长一段时间内的经济情况，就需要统计学的加入。同一公式可以同样地适用于绝对不同类型的具体对象，这是统计学的一个特征。经济应用统计学研究社会经济现象的数量特征和数量关系，必然要利用数学方法。在经济管理中，经济现状的分析、随即现象的概率、每个变量总体的影响等都与数学不可分割。把数学有的、严密性的特性结合到统计中，为经济管理提供论证和计量方法。运用好数学知识，在一定条件下，对大量事物的观察数据加以综合汇总、计算各种综合指标，从而较好的反映出现象的规律性，可以把管理工作做的更好。随着经济的发展，统计学将会在经济与管理方面发挥着十分重要的作用。无论是国民经济管理，还是企业管理以至于个人的生产、经营和决策，都要依赖于统计分析的应用。

三、经济、管理类在现实中更注重于实际应用能力

在工作中通过列表、图示和加减乘除等初等方法对数据进行分析，可以对数据表达的总体有直观的了解，帮助人们解决问题。根据不同的位置，需要统计的事物也并不相同，所以我们也要灵活的运用统计学。统计学在管理中面临最多的，基本有三个方面：营销中的统计。管理营销常常要统计一个阶段或一部分单位的销售情况、顾客的满意情况、市场的需求情况等，通过这些统计，分析出各个环节的正常与否，针对问题具体解决。例如通过统计图表，顾客不满意或供过于求时，那么企业收益会减少；人力资源管理中的统计。如何更完善的做好人力资源培养和调度，使企业发展中的消极因素减到最低，也是统计学在管理应用中的一个重要方面；审计实务中的统计。审计抽样的分层及其样本的确定。在审计抽样中，每一个样本的单位的重要性都是不同的，这就要求在抽样过程中，对于不同重要程度的单位应有不同的抽中概率，利用好数理统计学在审计实务统计中，采用最优分层及最优样本容量分配，可以大幅度的提高估计的精确度。参考文献：

[1]杜克勤编著.中国山区经济研究[M].中国林业出版社，2004.

第6篇：经济统计学范文

在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。

作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。

二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系

统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive statistics ) 与推断统计学两大领域。描述统计学主要是数据搜集、整理、加工、表示、刻画和分析等，包括概括性的数据处理与分析; 而推断统计学则是基于样本信息，对产生样本数据的母体或系统进行推断的方法论科学。现代统计学的迅速发展有两个主要历史原因，一是各个国家、政府和社会部门基于管理目的搜集社会经济信息的客观需要; 二是数学学科中的概率论的发展。在人类社会中，数据搜集的历史非常悠久，描述统计学特别是数据搜集、整理、描述、刻画与分析的重要作用是不言而喻的。数据的搜集及数据质量本身是任何有意义的数据分析的基础与前提。没有高质量的数据，任何数据分析及其结论将毫无意义。在当今信息爆炸时代，如何用简洁、方便、易于解释的方式，从大量复杂数据中概括其最有价值的信息，也是描述统计学的一个重要作用。

但是，现代统计学的发展及其在自然科学与人文社会科学中很多领域的应用，主要是由概率论的产生与发展推动的。概率论的产生最初主要是对赌博研究的需要，后来成为研究不确定性现象最主要的数学工具，广泛地应用于自然、工程、社会、经济等各个领域。在统计应用中，人们一般无法获得整个母体的信息，而只能搜集到母体的一部分信息，即样本信息，其主要原因是因为获取整个母体信息的成本太高、时间太长或者因为客观原因而无法获得。因此，人们只能从有限的样本信息推断母体的规律特征。在这个推断过程中，概率论对描述样本信息与母体规律特征之间的关系提供了一个非常有用的数学工具; 更重要的是，它对基于样本数据的统计推断所获得的结论能够给出某种可靠性描述。这奠定了推断统计学的科学基础，也是统计推断区别于其他形式的推断( 如命理师根据手相或面相等样本信息推断一个人一生的命运) 的最为显著的特点。

因为这些原因，概率论的发展极大地推动了推断统计学的发展，特别地，概率论提供了很多数学概率模型，可用于对母体的概率分布进行建模。因此，统计推断就转化为从样本数据推断数学概论模型参数值以及其他重要特征等信息。这样，推断统计学就主要表现为数理统计学的形式。数理统计学有两个主要内容，一个是模型参数的估计，另一个是参数假设的检验。经过几十年的发展，数理统计学发明了很多推断理论、方法与工具。这些推断理论、方法与工具能够从样本信息推断母体特征、性质与规律，并提供所获结论的可靠性判断。由于自然科学与社会科学大多是从实验数据或观测数据推断所研究的系统或过程的内在规律，因此，数理统计学被广泛而迅速地应用于各个学科和领域的实证研究。数理统计学之所以成为现代统计学的一个重要的发展方向，就是因为它作为一门严谨的实证研究方法论，符合人类科学探索的过程与需要，即从有限样本信息推断系统或过程的性质与规律。随着中国科学的发展与研究水平的提高，包括人文社会科学在内的各个学科，对实证研究的方法论的需要将与日俱增。

因此，统计学特别是数理统计学今后将得到日益广泛的应用与迅速的发展。描述统计学几十年来也有长足的进展，在包括实验或调查方案设计，数据的搜集、整理以及分析，无论在方法论、调查手段还是工具方面，都有极大改进。数据挖掘作为一门关于数据分析方法与技术的新兴学科，可视为描述统计学的范畴。在描述统计学和推断统计学之间，描述统计学发挥着基础性作用，因为描述统计学牵涉到数据的搜集、解释、整理、测度、表示、刻画与分析，而数据及其质量是推断统计学结论科学性的重要前提和基础。描述统计学在刻画数据特征时所使用的一些统计方法与统计量，也是推断统计学的基础工具。与描述统计学相对应，经济统计学是对经济系统中各个主体、部门、变量和各种经济现象的一种数量描述。经济统计学的本质是经济测度学。经济统计学可视为描述统计学的一个分支，但不是描述统计学在经济学领域的简单应用，而是描述统计学和经济理论的有机结合。前苏联以及中国改革开放前的计划统计，特别是部门统计，就是在社会主义计划经济理论和实践基础上建立起来的。随着中国经济从计划经济模式转为市场经济模式，部门统计乃至计划统计越来越不适用于描述中国经济的实际运行。经济统计学需要经济理论的指导。这其实是著名经济统计学家钱伯海( 1997)在他的晚年将精力从研究经济统计学转向研究社会劳动价值论的主要原因，因为传统社会主义计划经济理论已经落后于中国经济转型以及中国经济统计学发展的需要。经济统计学主要是在描述统计学和经济理论两者基础上发展起来的，具有统计学与经济学双重学科属性。

由于研究对象经济系统的复杂性，经济统计学中量化描述经济现象与测度经济变量的理论、方法与工具，比描述统计学标准教科书所介绍的理论、方法与工具要丰富和复杂得多。这也是经济统计学的魅力所在。同经济学可划分为宏观经济学与微观经济学一样，经济统计学也可划分为宏观经济统计学、中观经济统计学和微观经济统计学。所谓宏观经济统计学就是国民经济统计学，主要是搜集和整理整个国民经济运行全过程的所有数据信息，对包括存量与流量、总量与结构、国内与国外，静态与动态等各种方面进行量化描述与分析。

微观经济统计学也称为企业经济统计学，主要是对企业本身各种经济活动、经济行为、经济现象进行量化描述。以企业财务为主要对象的会计学，在某种意义上是微观经济统计学的一个重要组成部分，即企业财务统计学。所谓中观经济统计学，是指对介于整个国民经济与企业之间的中观部门，如政府部门、产业部门，不同地区的经济活动和经济现象进行以数据为基础的量化描述。与经济统计学密切相关的一门学科是计量经济学。计量经济学假设经济系统是一个随机过程，服从某一客观运行规律; 任何观测经济数据，都是从这个随机经济系统产生出来的。计量经济学的主要任务就是基于观测经济数据，以经济理论为指导，利用统计推断的方法，识别经济变量之间的因果关系，揭示经济运行规律。有关计量经济学的学科定位与方法论作用，可参看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齐良书( 2010)。

可以说，计量经济学是推断统计学在经济学的应用，但并不是简单的应用，而是统计推断理论和经济理论的有机结合。

首先，在数理统计学中，统计推断是通过数学概率模型对样本数据建模。在计量经济学中，计量经济模型不仅仅是数学概率模型，其模型设定需要经济理论的指导( 如选择哪些经济解释变量) 。

其次，数理统计学的一些方法论并不能直接用于对经济数据的统计推断，因为经济数据有其特殊性。比如很多高频金融数据，有所谓的波动聚类现象( volatility clustering) ; 在劳动经济学中，很多数据存在所谓的内生性，这种内生性对识别经济变量之间的因果关系造成很大困扰。另外，一些计量经济模型，如宏观经济学和金融学领域的动态资产资本定价模型( Hansen、Singleton，1982)，是通过欧拉方程条件矩刻画的，其中经济理论( 如理性预期理论) 并没有假设相关经济变量的概率分布已知。因此，数理统计学没有现成的方法可用于估计、检验这个模型。这就是为什么2013 年经济学诺贝尔奖得主Hansen( 1982)提出广义矩( GMM) 估计方法的原因。

第三，使用什么样的计量经济模型，要由所研究的经济问题来决定。什么时候需要用回归模型，什么时候需要用波动模型，什么时候需要用整个概率分布模型，这并不是由研究者个人随其偏好而定，而是取决于所研究的经济问题的本质。例如，用历史数据研究市场有效率理论以及资产收益率的可预测性时，合适的计量经济模型是时间序列回归模型( 即条件均值模型) 。这是因为预期收益率可由条件期望来刻画( 陈灯塔和洪永淼，2003)。

第四，计量经济学是经济计量模型的推断方法论，包括如何估计参数和进行检验参数假设，判断模型是否正确设定，以及如何进行经济解释。参数假设与原始的经济假说既密切相关又有区别。经济学家关心的是经济理论、经济假说的正确与否，为此必须首先将经济理论和经济假说转化为可检验的计量经济模型的参数假设，然后利用经济数据进行参数假设检验，并解释参数假设检验结果的经济含义。计量经济学建立在经济观测数据的基础上，即建立在经济统计学的基础上。经济统计学对经济变量和经济现象进行量化测度，这些测度首先表现为经济数据。经济数据是计量经济学实证研究的原材料。计量经济学的推断结论的科学性很大程度取决于原材料即经济数据的质量优劣。

绝大多数经济数据是现实经济生活中的观测数据，不能用可控的实验方法获得，因此经济数据的测度具有巨大的挑战性。同时，由于经济观测数据的不可实验性，计量经济学需要一些基本假设，如假设经济系统是一个随机过程，经济观测数据是经济随机系统的一个( 偶然) 实现，经济随机系统满足某种平稳性或同质性条件，等等。这些假设是否符合客观经济现实也会影响计量经济实证研究结论的科学性。对经济变量、经济现象的准确测度，是经济实证研究的先决条件与基础。没有高质量的经济数据，任何经济实证分析及其结论将毫无意义。

与此同时，经济统计学可以揭示、刻画重要经济变量的性质以及它们之间的数量关系，也就是通常说的典型经验特征。这些典型经验特征实际上是经济实证研究与经济理论创新的重要基础与出发点。测度与刻画经济变量的数据特征，包括它们之间数量关系的特征，是经济统计学的范畴。如何更进一步地揭示经济变量之间的因果关系以及内在规律，则需要经济理论与统计推断。经济理论在某种意义上就像概率论一样，可以指导对经济现象的建模。因此，在经验典型特征事实基础上，以经济理论为指导，对经济现象进行建模( 所建模型即为计量经济模型) ，并基于经济观测数据对计量经济模型进行统计推断，从中找出经济变量的因果关系及经济运行规律，并解释经验典型特征事实。这是计量经济学的范畴。可以看出，计量经济学是经济统计学、经济理论( 包括数理经济学) 与数理统计学三者的有机结合，是一个交叉学科。正如著名计量经济学家Goldberger( 1964)指出的，计量经济学可以定义为这样的社会科学: 它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。

随着中国经济学研究从定性分析为主转为定量分析为主，特别是转为实证研究为主，可以预计，计量经济学作为实证研究最主要的方法论，将发挥越来越重要的作用。综上所述，经济统计学和计量经济学有不同的研究对象和研究范畴。经济统计学是对各种经济现象、经济行为和经济主体的一种量化描述，其本质是经济测度学。而计量经济学是在观测经济数据的基础上以经济理论为指导进行计量经济学建模与统计推断，从而检验经济理论和经济假说的有效性与正确性，并揭示经济变量的因果关系和内在经济运行规律。

很明显，经济统计学是计量经济学的重要前提与基础。经济统计学和计量经济学两者结合在一起，构成了经济实证研究的完整的方法论。经济统计学是经济研究的基础方法论，是整个经济研究过程中的一个前置环节。计量经济学的推断方法，包括计量经济学模型的构建( 由经济理论指导) ，模型参数的估计、检验及其经济解释，是经济实证研究的主要内容。1970 年经济学诺贝尔奖得主萨缪尔森曾说过，计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析，这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。换言之，计量经济学是建立在经济理论和经济测度两者基础上的，而经济理论和经济观测又是通过统计推断方法，即通过数理统计学而联系在一起。与经济统计学一样，计量经济学同样具有统计学与经济学两种学科属性，并不是数理统计学的一个分支。以上各个相关学科之间的关系，可用图1 表示。

三、经济统计学的地位与作用

前文分析指出，经济统计学是对经济现象的量化描述与对经济变量的测度，而计量经济学则是在观测经济数据的基础上，以经济理论为指导，结合统计推断，揭示经济变量的因果关系与经济运行规律。经济统计学和计量经济学一起，构成经济实证研究完整的方法论，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方法论前提，它起着一种基础性方法论的作用。那么，经济统计学在社会经济管理和经济研究中具体能够发挥什么样的作用呢?

首先，作为经济测度学，经济统计学用数字描绘经济系统的各种经济现象、各个经济主体、各个经济部门、各个经济层面在不同时间的动态立体图景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，虽然GDP 和国民经济核算似乎有些神秘，但它们是20 世纪最伟大的发明。如同人造卫星探测地球上的气候，GDP描绘出一幅经济运行状况的整体图形。这种对经济现象的数字描述，为经济学者、政府官员、企业家以及社会公众了解整个经济现状以及进行相关的经济决策，提供了非常有价值的信息。可以说，在现代经济学中，宏观经济学和微观经济学是经济理论的基础，而在经济统计学中，国民经济统计学是宏观经济学的统计版本，企业经济统计学则是微观经济学的统计版本。宏观经济学和微观经济学是对经济系统的理论描述，而宏观经济统计学和企业经济统计学是对经济系统的一种现实描述，以数量的形式描绘了整个经济运行的实际状况。

第二，统计学有一个重要思想，是通过构造简单、方便、易于解释但又具有科学性的统计方法与统计工具，从大量数据中概括其最主要特征与最有价值信息。经济统计通过收集每时每刻都在产生的大量经济数据并且进行分析，从中获取最有价值的信息，这是经济统计的最主要任务与最主要功能。在信息爆炸时代，从海量数据中总结有价值的信息，并及时地以简单、方便、易于解释的方式将信息传递给政府官员、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是政府宏观经济管理与决策、企业微观管理与决策及社会公众了解社会经济现象的重要基础。举几个例子: 第一个例子，各国中央银行的一个重要任务，是控制通货膨胀。根据通货膨胀率的变化趋势，及时调整央行的货币政策，而通货膨胀率，主要是CPI 的测度，其有效性、精确性与科学性是央行制定政策的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是政府进行宏观经济决策与经济管理的一个主要目标，是衡量经济发展的一个重要指标。如何测算GDP 是一个重要问题。第三个例子是如何测算中国的人力资本( human capital) ，这也是一个具有挑战性的问题。一段时间以来，社会公众对官方的经济统计数字经常表示质疑，这种质疑一方面表明，中国经济统计学家与经济统计工作者还需要做大量的解释工作和改进工作，另一方面也表明经济统计学知识在中国的普及势在必行。

第三，经济统计学是经济研究特别是实证研究的前提与基础。经济统计学提供的数据质量的优劣，直接影响实证研究结论的科学性。众所周知，经济学研究的最主要任务是通过对所观察到的各种经济现象进行理论思维与理论创新，揭示经济运行规律。经济统计学可以从观测经济数据中找出重要的经济变量之间的数量关系。这些数量关系构成经验典型特征事实。经验典型特征事实是对复杂经济现象的一种概括性刻画，是经济学实证研究与理论创新的重要基础。在宏观经济学中， Phillips( 1958)从英国宏观经济数据中发现货币工资增长率和失业率之间存在负相关的关系，这后来被转化为刻画通货膨胀与失业率之间的负相关关系并称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线作为宏观经济学的一个经验典型特征事实，构成了凯恩斯以后宏观经济学理论发展的基础。所有宏观经济理论都必须能够解释为什么通货膨胀和失业率之间存在负相关关系。上个世纪70 年代，以美国为代表的西方经济陷入了滞涨阶段，菲利普斯曲线变为正斜率，这个新的经验典型特征事实推动了后凯恩斯宏观经济理论的发展。另一个例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所谓证劵风险溢价之谜( equityrisk premium puzzle) ，即美国证券市场收益率远高于无风险债券市场收益率。这一经验典型特征事实，对宏观经济学与金融学领域的资本资产定价理论的发展起着巨大的推动作用。

在微观经济学中，有所谓的恩格尔曲线，即一个家庭消费所占的比例随收入的增加而逐渐减少。这是恩格尔通过微观经济统计数据发现的经验典型特征事实。在金融学方面，早在1960 年代，金融经济学家就发现，股票市场存在波动聚类现象，即今天一个大的波动，明天常常伴随另一个大的波动; 今天一个小的波动，明天常常会伴随一个小的波动，这两种变化交替进行，而不是大小波动均匀分布。2003 年经济学诺贝尔奖获得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波动模型之所以流行，一个重要原因是它可以解释金融市场波动聚类这个重要经验典型特征。在中国，引起中国经济学者、政府官员和社会公众关注的很多重要经济问题，其实都有经济统计学的贡献。

例如，经济学家在分析中国经济统计数据过程中发现，劳动收入在整个国民经济收入中所占的份额在过去近20年中逐步降低。这个经验典型特征事实成为一段时间以来中国经济学者的热门研究课题。中国经济研究特别是实证研究水平的提升，关键就是要能够在细致、准确地搜集与分析中国经济数据的基础上，总结反映中国经济在转型期的经验典型特征事实，在此基础上提出经济转型理论解释中国经济的运行及发展趋势，并运用计量经济学方法验证经济理论的有效性。如果中国经济学能够遵照这种研究范式，那么中国经济学的研究水平将得到很大提升，并对经济转型理论做出自己创新性的贡献。但是，目前中国经济统计学家、计量经济学家和经济学家在总结中国经济经验典型特征事实方面，做得还很不够，对重要经验典型特征事实在经济研究与理论创新过程中的作用与重要性，也认识不足。

第四，经济测度对计量经济学的学科发展有重要的推动作用。首先，经济测度的质量决定了计量经济学实证分析结论的科学性。其次，经济数据，特别是经济数据的类型，对计量经济学学科发展影响巨大。举几个例子: 首先是经济数据观测的误差( measurement errors) ，对计量经济学的推断，包括参数估计和参数假设检验，有很大的影响，如导致不一致的参数估计。为了研究测度误差的影响，计量经济学很早就有了一个分支，即变量误差的计量经济学。当然，变量误差也可能由其他因素而非测度误差引起。第二个例子是时间序列计量经济学的发展。Nelson 和Plosser( 1982)在一个实证研究中发现，绝大部分宏观经济时间序列，包括GDP、CPI和股票价格，都是非平稳时间序列。这对当时以平稳时间序列作为主要研究对象的时间序列计量经济学提出了挑战，因为平稳时间序列计量经济学的理论与方法，不适用于分析非平稳时间序列。

后来的单位根和协整等现代时间序列经济学理论，就是为了研究非平稳时间序列而发展起来的。第三个例子是不完全识别计量经济学( partialidentification econometrics) 。在微观经济数据中，有一些经济变量不能获得精确测度，比如在美国问卷调查一个人或家庭收入时，因各种原因只能调查收入处于哪个区间，不能获得一个精确测度。这种不精确经济测度，对计量经济学实证研究造成了很大影响。特别地，在估计计量经济模型参数值时，不能获得点估计，只能得到区间估计。这种统计推断的方法催生了一个新的计量经济学分支，即部分或不完全识别计量经济学。第四个例子，在大数据时代，各种以前没办法获得的数据，现在通过现代信息技术可以得到，比如在金融市场，可以获得每笔交易数据，即tick by tick data，每次交易的价格、交易量以及交易的时间点，都可以完整地记录下来。这种新型的交易数据，包含很多交易行为和市场微观结构的信息。除金融市场外，超级市场或商店通过信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同样可以获得。对这种实时交易数据进行计量经济学建模及推断，产生了一个新的计量经济学分支超高频数据计量经济学( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多讨论参见Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。

最后一个例子是面板数据。以前大部分经济数据，要么是时间序列数据，要么是横截面数据。现在，越来越多的二维数据，即对每个横截面单位( 如个人、家庭、国家等) ，可以在不同时期跟踪并测度。这种二维数据称为面板数据。一个很著名的例子，是美国密歇根大学PSID 调查数据。这个数据库调查了很多美国的个人和家庭，而且在不同时期跟踪测度，对研究美国劳动力市场与收入分配发挥了重要作用。这种数据推动了面板数据计量经济学的发展。实际上，不仅是面板数据，现在也可每天观测到一个曲线，如IBM 股票价格每天从开盘到收盘随时间变化的曲线，又如不同城市每天温度随时间变化的曲线，这些在统计学上称为函数数据，有相应的统计模型，更多讨论参见Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面几个例子表明，数据的类型，即经济测度的类型，在很多方面都推动了计量经济学学科的发展，这其实是经济统计学对计量经济学发展的影响和重要贡献。第五，一个多世纪前，有一位美国学者说过，统计思想与统计思维总有一天会和要求一个人能够读、写一样，是一个人在现代社会中所具备的基本能力。培养大量具有经过系统训练的经济统计人才，对完善一个国家的治理体系与提高治理能力是非常重要的。中国经济统计学的一个重要任务就是培养大量高素质、具有系统的经济统计学训练的专门人才，推动中国市场化经济转型、提高宏观与微观经济管理水平，提高国家社会治理水平。尤其是，现代社会是信息爆炸的社会，需要培养大量懂得搜集数据、分析数据、解释数据、基于数据进行决策与管理的经济统计人才

四、如何推动经济统计学的发展

如何在新的历史条件下提升与发展经济统计学?第一，坚持经济统计学是经济测度学这个基本学科定位。经济统计学用数字描绘各种经济现象、各种经济主体、各个经济部门和各个不同层次在不同时间的动态全景图像。经济统计学的最主要任务是经济测度方法论的创新，发展能够更精确地测度经济现象、经济行为和经济变量的理论方法与工具，并应用于实践。这个基本定位将保证经济统计学在经济学中的基础地位，从而不会受到包括数理统计学和计量经济学在内的其他相关学科在中国兴起的可能冲击与影响。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方法论的计量经济学作为其中一部分。

这种想法符合统计学的范畴定义，即如统计学分为描述统计学和推断统计学那样，经济统计学也可分为经济测度学和计量经济学。然而，由于历史的原因，计量经济学作为一个学科在国外已有80 多年历史，在中国也有30 多年发展历史。如果将计量经济学作为经济统计学的一个组成部分，有可能会出现计量经济学取代经济统计学的情形。因此，坚持经济测度学的基本定位可以更加明确经济统计学的学科特色，有利于经济统计学的长远发展。在这方面，邱东( 2013)对国民经济统计学科的定义与内涵、外延发展，做了精确阐述。

事实上，在国外，经济统计学主要也是定位在经济测度学方面。第二，发展经济统计学必须立足本土化。在中国，经济统计，特别是现代统计学意义上的经济统计，历史不是很长。中国地大物博、不同地区之间、城乡之间与不同群体或阶层之间差异巨大，经济统计不但水平较低，而且面临的挑战与困难也特别巨大。这种基本国情为在中国发展经济统计学提供了一个很大的空间，比如，关于宏观经济数据的构建，一个重要问题是处理季节性因素。在西方的经济统计工作中，季节性因素对经济变量的影响，比如感恩节、圣诞节、元旦等等，其处理都有一套成熟的方法，但是这些方法并不完全适合一些具有中国特色的季节性因素。比如中国的端午节、中秋节、春节，都是根据中国农历而定，而不是根据西方公历而定的季节性因素。这些季节性因素的处理方法将与国外季节性因素的处理方法有所不同，这是中国特色。

又如，中国在过去30 多年，成功地从计划经济模式转为市场经济模式。但是，与西方发达国家相比，中国市场经济发育、成熟的程度还比较低。中国经济统计学家能否提出一套刻画中国市场经济发展成熟程度的指标，以测度中国市场经济完善的程度? 还有，中国过去30 多年，以要素投入为主要特征的粗放型经济增长模式已经面临一个转折点。中国经济必须经济转型，以确保持续稳定发展。对中国过去30 多年粗放型经济增长模式所带来的一些不可持续的因素制约，如对环境污染的经济成本，在统计方法上还没有一个系统的、有说服力的量化描述与估计。最后，中国正处于实现以民族复兴、人民幸福为主要内容的中国梦过程中，对中国梦的量化指标的构建，包括对人民幸福感指数的构建，也是中国经济统计学家，计量经济学家与经济学家可以做的具有理论与现实意义的研究工作。总之，立足本土、立足国情、服务国家社会经济发展需要，将使经济统计学焕发出巨大的发展活力。第三，大力促进学科交叉与融合，通过学科交叉与融合，推动中国经济统计学的发展与现代化。上文在描述经济统计学的重要作用时，讨论了经济统计学对发展其他学科，特别是计量经济学的重要作用。同样地，包括经济理论、计量经济学、概率论与数理统计学在内的其他相关学科的发展，对发展经济统计学也有很大的推动作用。前面提及，著名经济统计学家钱伯海在他的晚年，集中精力从事社会劳动价值论的研究，他从经济统计学研究中深深感受到要发展经济统计学，特别是国民经济综合平衡核算体系，必须有新的经济理论作为指导。作为经济测度学，经济统计学不可避免地涉及到统计抽样调查。

在这方面，数理统计学特别是抽样理论的最新发展可以提供很大帮助。在国民经济统计学中，对宏观经济变量的测度，以及对宏观经济变量之间数量关系的描述及解释，也需要经济理论的指导。宏观经济变量是微观经济变量在一定时期内的加总( aggregation) 。由于微观个体的异质性，加总以后的宏观经济变量的性质，以及宏观经济变量之间的数量关系，与原始的微观经济变量以及它们之间的关系可能有很大的不同。在微观经济学中，一个著名的例子，就是需求函数，即微观个体需求与个体收入之间的关系，如果对微观层面个体的需求函数加总，所获得的总需求与总收入之间的关系与原来个体的需求函数将有所不同，除非微观个体消费者的效用函数满足所谓的hypathetic utility function 假设。由此可以看出，对宏观经济变量的测度( 类似加总) 之后，如何理解宏观经济变量的性质以及它们之间的数量关系，需要有微观基础，而这就涉及到经济理论。另一方面，概率论与数理统计学对理解宏观经济变量的性质也是很有助益的。例如，Granger( 1980)讨论了微观消费函数的加总问题。他假设个体之间的边际消费倾向系数有所不同，而且微观个体的边际交易倾向的数值可视为是从 分布中产生的实现。

加总以后的宏观消费变量与原始个体消费变量的统计性质将出现本质区别: 虽然微观个体的消费是一个短记忆的时间序列，但是加总以后的宏观消费变量将具有长记忆( longmemory) 的时间特性。总之，推动各个统计学科的交叉与融合将促进各个学科的发展，包括经济统计学。不管是计量经济学、经济统计学或是数理统计学，这些相关学科都有它们共同的基础，即统计思想与统计思维。因此这些学科完全能够在互相交叉融合中不断完善。同时，也有可能因此产生一些新的交叉学科。例如，实验产生的数据与现实观测经济数据有很多不同特点。特别地，经济观测数据是各种因素联合作用的结果，而且具有不可实验性( 即不能通过重复实验获得) ，因此一般情况下没有办法将其中某一或某些因素所产生的经济后果准确地分离测度出来。而实验经济学则借鉴自然科学的研究方法，通过控制实验条件排除其他因素的影响，从而可以较精确地测度所关注因素所产生的后果。实验经济学实质上是通过可控实验改进经济测度，从而可以更好地研究经济行为与经济规律，包括经济因果关系。

事实上，实验经济学与经济测度学及计量经济学的交叉与融合，正在产生一个新的交叉学科，即实验计量学( experimetrics)。第四，为了发展经济统计学，必须大力推动国际化，通过国际化推动经济统计学的发展。在中国，经济统计的历史相比西方国家短得多，特别是中国社会主义市场经济的实践只有30 几年历史，而西方成熟的市场经济已有几百年历史，我们在统计资料搜集、统计方法与工具等各个方面，还有较大差距。上个世纪70、80 年代，中国国家统计局和厦门大学合作，提出了中国国民经济核算体系，这是西方经济统计学、现代经济学和中国经济实际相结合的一个范例。今天中国的经济统计学同样可以从国外相关学科学到很多有益于自己学科发展的知识。例如，众所周知，GDP 大体反映了一个经济体社会财富水平。但是GDP 作为描述经济发展的指标，有很多缺陷，既不能精确地反映总量，也不能反映经济活动的质量与效益，更不能反映经济结构、社会分配、民生改善、以及对环境破坏的程度等等。

认识到GDP 的种种缺陷，国外学者，包括经济统计学家、经济学家，过去几十年提出各种指标，试图修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除环境污染和交通堵塞等成本的净经济福利指标; Repetto等( 1989)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 1989)提出了将财务分配状况、社会成本等因素计算在内的所谓可持续经济福利指标; Pinter、Hard( 1995)提出可持续发展指数; VonWeizsacker 等( 1997)提出了绿色GDP 概念，等等。这些对构建适合刻画中国宏观经济增长与发展水平的指标都有很好的借鉴意义。第五，必须顺应时展潮流，与时俱进地发展经济统计学。我们正处于一个大数据的时代，大数据提供了极其丰富的信息。如何有效地获取大数据中的有用信息，统计学无疑提供了非常重要的方法、理论与工具。与此同时，大数据也为包括经济统计学在内的统计学等分支学科的发展提供了一个新的广阔空间。例如，包括跨境电商在内的电子商务，正在中国蓬勃兴起，深刻地影响了贸易、购物、消费乃至生产形态。如何统计电子商务成为一个迫切需要解决的现实经济统计问题，这也为经济统计学的发展提供了一个难得的机遇，又如，大数据使得以较高频率测度宏观经济变量成为可能。目前绝大多数的宏观经济变量( 如CPI) 最高频率只有月度数据，在大数据条件下，完全有可能获得更高频( 如每周) 的宏观经济数据，这样可更及时反映客观经济运行情况。第六，加速经济统计学教材更新换代，尽可能地全面反映几十年来中国乃至世界上经济统计学和现代统计学的研究成果。在国外，不论是统计学还是经济学相关专业，大都没有经济统计学课程设置，因此也就没有相应的教材。这与宏观经济学、微观经济学、计量经济学等其他经济学课程有很大不同。因此，中国经济统计学教育必须更加注重教材建设，在明确学科定位的基础上，总结国内外各个相关学科以及经济统计的理论与实践，尽量汲收国内外所有有用的研究成果与经验，争取使经济统计学的研究与教育不但成为中国经济学教育的一大特色，同时也成为引领世界前沿研究的国际化学科。

五、结论

本文从统计学和经济学统一的视角出发，分析论述了现代统计学若干分支，特别是概率论、统计学、描述统计学、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 之间的内在联系，包括它们的区别与联系，以及发展前景。分析表明，统计学的这些相关学科，各自定位非常清晰，在各自学科发展方面，都有自己不可替代的发展空间。其中，经济统计学既是统计学的分支，也是经济学的分支，是统计学与经济学结合的交叉学科，具有统计学和经济学双重学科身份。经济统计学本质是经济测度学，是经济测度的方法论，是经济学实证研究的前提与基础。这是经济学其他任何相关学科，包括计量经济学，经济理论，数理经济学等无法替代的;也是统计学的其他相关学科，包括数理统计学无法替代的。

随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方法论的数理统计学与计量经济学，因为有日益增加的需求而得到迅速发展。作为从样本数据推断母体特征的一般方法论，数理统计学因为符合科学研究与探索的过程与需求而在自然科学和社会科学很多领域有广泛的应用。作为经济实证研究的推断方法论，计量经济学在中国过去30 多年来有了巨大的发展。在《经济研究》、《统计研究》、《管理世界》等国内顶尖学术期刊，可以看到大量应用计量经济学理论与方法的实证研究，而专门研究经济测度的经济统计学的文章的数量则相对减少，这主要是因为经济实证研究对推断方法论日益增加的需求。计量经济学方法的大量使用，显著地提升了中国经济实证研究水平与规范程度。

第7篇：经济统计学范文

关键词：高中数学；数学统计学；现代经济

统计学是发现社会数量关系的一项重要数学工具，不管是对现代经济的发展还是对高中数学的学习都要依靠通过统计学计算出科学的信息数据。统计学在现代经济发展中涉及到许多方面：预测、评估、分类等相关领域。同时，在现代经济的发展中，也对统计方法、统计分析提出了相关要求。不管是为了自身提高学习成绩，还是为了促进现代经济的发展，高中阶段的统计学学习尤为重要[1]。

一、统计学对现代经济发展的益处

高中统计学对现代经济的益处主要体现在以下几个点：第一，解决经济学问题，高中数学统计学对现代经济发展其至关重要的作用，对于一些实际经济问题通过建立数学模型、运用高中数学统计方法、分析计算、最后得出结论。这些结论不仅可以预测现代经济的未来走向，还可以为相应的经济类工程项目提供参考。在现代经济发展中统计学的应用及其广泛，人们对于经济活动的评估方式也由定性向定量转变。高中数学统计学的应用，可以使現代经济科学化、合理化。应用高中数学统计学可以让经济的风险控制在一个合理范围内。

二、高中数学统计学的应用

统计学是高中数学必修课。通过对高中数学统计学的学习，可以让高中生的数学逻辑思维更加敏捷，思考问题的方式更加严谨，让学生达到全面发展。一方面，通过统计学的学习，为高中生未来的工作、生活提供了诸多便利；另一方面，可为日后的现代经济发展做出贡献。高中数学统计学的应用，可以通过以下两个方法来进行。

（一）抽样法

抽样法由系统抽样、分层抽样等方面构成。系统抽样，在抽样的过程中，需要将总体分成若干部分，从每一小部分中进行抽取。例如，某学校要了解高中生的身高状况，依据1∶20的比例抽取样本，把高中生看作一个整体，依据1∶20的比例抽取样本，则要将所有高中生按整体分为20个部分，这样的分法符合系统抽样的应用条件，进而使用系统抽样法来解决生活中在校调查学生身高的问题。分层抽样，例如，某学校高一学生总数500人，高二学生人数总计400人，高三学生人数总350人，要调查3个年级学生对学校规章制度的看法，依据1∶9的比例抽取样本，这些学生是3个不同的年级，可划分为3个部分，依据既定比例抽取，各年级学生对应抽取的人数也会不同，这问题要求与分层抽样法的理念基本一致，因而对于这类问题要用分层抽样的方法来解决。

（二）样本估计

样本估计是统计学中最常见的，对样本估计的学习最主要的是提高对样本数量的认识，样本数量与估计值准确率相互关联，即样本数量越多，则估计值越准确。例如：某一整体可划分为60个个体，将各个个体进行1～60的编号，同时将它们划分为6个小组，组号分别为1～6，如果运用系统抽样抽取容量为6的样本，首次抽取个体号码为A，在第B次抽取时，个体号码个位数与A+B个位相一致，请问若A=3时，第5组号码为多少？经分析可得出，在A=3时，第B次抽取的个体号码个位数为A+B，由此表明第5组号码的个位数为3，再结合样本估计知识，便可得出具体的号码数字。由此可见，利用统计学解决生活中的实际问题无处不在，只有牢记相关的概念、方法，才能准确无误地解决问题。

第8篇：经济统计学范文

[关键词]“三本”院校 统计学 教学思考

[中图分类号] G642.0 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2014）01-0141-02

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。[1]1998年我国教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议上，将统计学列为高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程之一；2002年教育部高教司又将统计学列为工商管理类各专业的9门核心课程之一。统计学在经济管理类专业具有重要的地位，研究统计学课程的教学势在必行。

一、统计学课程的重要性

随着科学技术的不断发展，统计学的重要性开始逐渐被人们广泛认识并接受。正如统计学家C.R.Rao所说“统计学已经发展成为一种媒介科学”。目前，几乎所有的研究领域都用到统计方法；在人们的日常生活中，也会经常接触到统计数据或一些统计研究成果。著名统计学家H.G.Wells认为，统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。

统计学是一门综合性和应用性很强的课程，对于高校经济管理类非统计学专业的本科生来讲，统计学主要侧重于培养学生的实践操作能力和综合分析能力。首先，它有利于培养学生的定量分析能力。统计学是研究数据分析的方法论学科，包括很多具体的统计分析方法，对于培养学生的数据处理能力、定量分析能力、推理能力和定量思维等具有重要的作用。其次，它可以提高学生解决实际问题的能力。统计学是基于现实问题的需要，根据实际观测到的数据，运用各种统计分析方法，对现实生活中存在的问题进行分析和解释，统计已经成为人们认识客观世界不可或缺的重要工具。[1]

二、“三本”经济管理类专业统计学课程教学中存在的问题

笔者发现所在地区“三本”经济管理类专业《统计学》课程的教学中存在以下问题。

（一）缺乏与学生相适应的教材

三本院校的目的是培养应用型人才，目前由于缺少专门针对三本院校的教材，很多三本院校选择使用一本或二本院校的教材，从而出现要求过高而与实际相脱节的现象或有些教师删减内容过多而不能保证基本要求的问题。由于学生的素质与教材要求不符，这样给学生带来学习的困难。另外，目前国内统计学教材大多侧重基础理论介绍和公式推导，从应用层面上讲，是一种本末倒置，大大降低了统计学的实用性，对学生了解统计的基本思想和方法非常不利。

（二）教学方式单一

目前运用较多的方式是多媒体教学，该方法能增大教学信息量，提高学生学习的积极性，使教学更具灵活性和生动性，但因其存在教学节奏快，屏幕阅读易引起视觉疲劳等问题，[2]影响学生对课堂内容的消化吸收，从而影响教学效果。

（三）教学中重理论轻应用

三本院校培养的是应用型人才，统计学又是一门应用性较强的课程，但在实际教学中相当一部分学校只重视理论教学而不重视各种方法的实际应用，结果是学生学了不少统计方法，却不知道该怎么用，不熟悉数据如何处理，不理解计算的结果，学生不能运用所学知识解决实际问题，造成学生理论与实践相脱离。

（四）课程考核方式死板

统计学课程考核中存在的问题，主要是考试未能体现出课程性质。长期以来统计学考试一直采取笔试成绩占总成绩70%的考核方式。这种方式对于教与学起到了一定的促进作用，在一定程度上保证了基础理论部分教学质量，但这种方法只注重学生理论知识的考核，不能体现统计学应用性强的特点，而且在全面测试学生分析、解决问题的能力上存在着缺陷，在教学过程中对学生兴趣的激发，特别是学生的思维方式及创造能力的培养上缺乏动力。

此外，随着招生规模扩大，一些学校基于办学成本考虑，设置教学班级容量过大，影响教学过程的互动效果，从而影响教学效果。

三、教学改革的初步思考

（一）选择适合学生的教材

虽然统计学课程的教材众多，但目前直接针对“三本”院校开发和编写的统计学教学大纲和教材基本上没有。现有统计学教材大致可以分为两大类：一类侧重于统计学的基本原理，即详细介绍统计学基本原理知识、统计分析方法，以数学推导和手工计算为主；另一类则侧重于应用统计学，即简单介绍统计学的基本原理，重点介绍各种统计分析方法的基本思想、适用条件和分析结果的解释，涉及计算的部分借助excel/spss统计分析软件完成。由于三本学生本身数学知识基础比较薄弱，如果大量地介绍理论知识和统计公式，会使学生感到十分困难，往往导致他们产生厌学情绪，甚至完全放弃。鉴于此，笔者根据所在学校三本学生统计学课程的教学目标，结合学生特点，选用中国人民大学贾俊平教授编著的《统计学》（第四版）作为教材。该教材以数据的收集、处理、分析、解释的基本理论和基本方法为主线，以数据分析为核心，内容涵盖数据的收集、处理、分析、解释的一般原理和方法，强调利用excel/spss实现数据的计算和统计分析。

（二）理论教学和实践教学相结合

统计学是一门应用性非常强的学科，通过开设相应的实践项目可以加强学生对相关概念、统计思想及方法的理解和掌握，从而提高学生的实践能力和综合分析问题的能力。比如，在介绍统计数据的来源时，可以让学生自己采取各种数据收集方法收集数据，体验各种数据收集方法等。比如，在课程内容进行到假设检验时，可以针对现阶段所学内容开展综合实践。比如，让学生自选主题进行一项调查，要求学生对调查数据进行适当的整理和展示，具体包括生成频数分布表、交叉频数分布表、饼图、条形图等；还可以要求学生对总体参数进行推断，具体包括总体参数的点估计、区间估计和假设检验等。这样不仅可以培养学生的综合分析能力和解决实际问题的能力，还可以提高学生的学习兴趣，增加学生的学习积极性。

（三）理论教学和实验教学相结合

统计学课程中涉及大量的计算，如果让学生进行手工计算，会让学生感觉到枯燥，进而产生厌学情绪，并且手工计算也脱离了现代统计方法的实际应用。因此，在教学中应采取理论教学和实验教学相结合的方式。理论教学侧重于从实际问题出发，引出相关统计学概念，介绍统计方法的基本原理、思路、使用前提和主要用途，并通过案例分析讲明如何对分析结果进行解释，而具体的计算部分则由excel/spss软件完成。比如相关与回归分析的手工计算量非常大，如果没有计算机软件的支撑，是很难对实际问题进行分析的。在课堂教学中，我们只介绍相关与回归分析的使用前提、基本原理、思想、用途及如何解释软件输出结果，大量的计算工作则由计算机完成。这样不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且还可以激发学生的学习兴趣。

（四）考核方式多样化

统计学是理论与实践相结合的应用性学科。单一的笔试考试只重视书面考查，而忽视了学生动手能力的考查，且不利于激发学生的学习热情和钻研问题的兴趣。因此，统计学考核方式应多样化。笔者将其分为3个部分：（1）平时成绩部分，占总成绩的20%。根据学生的出勤情况、平时学习态度和作业完成情况进行综合评价。（2）实验成绩部分，占总成绩的20%。根据学生的上机操作和案例分析评定成绩，侧重于考核学生的实际动手能力、分析能力和综合统计能力。（3）笔试成绩部分，占总成绩的60%。基础理论知识的考核采取笔试的形式考核，侧重于考核学生对理论知识的理解程度。

四、结语

随着经济社会形势发展，对统计学的需要也在发生着变化，国内各高校对经济管理类非统计专业《统计学》课程的教学改革一直没有停息过，随着三本院校的出现，三本经济管理类非统计专业《统计学》课程的教学问题也越来越受到人们的重视。

[ 参 考 文 献 ]

第9篇：经济统计学范文

关键词：对外贸易；经济增长；四川省

一.研究背景

改革开放以来，四川省经济得到了迅速的发展，各项经济指标显著提高，对外贸易呈现良好走势。对外贸易与经济增长的关系一直是经济学研究中的重要问题，从理论上看，经济学家就对外贸易对经济增长有推动作用已经存在共识。就以往的定性分析而言，普遍认为对外贸易对经济增长的贡献主要体现在：对外贸易结构决定于产业结构，同时能够主动的带动产业结构的转换，产业结构的优化升级促使经济增长方式由粗放型向集约型转变；出口扩张带来外汇余额的积累，有利于外资的流入，提高省内资本形成率；通过利用外资引进先进技术，进而促进了技术进步等方面。迄今为止，关于对外贸易与经济增长关系的实证分析大多都是以国家为研究对象而展开的，同时也存在一些以地区为对象的分析。但中国各省、地区之间的地理、经济发达程度、生产消费结构等条件有很大差异，前人所采用的数据处理方法、计量模型等也各不相同，因此就四川省的情况而言，对外贸易是否能促进经济增长并不是显而易见的问题。有鉴于此，本文以四川省为研究对象，应用相关统计学分析方法，对四川省经济增长与进出口贸易之间的关系进行探讨。

二.变量与样本数据的选取

本文选择国内生产总值（GDP）、出口额（EX）、进口额（IM）三个变量作为研究对象，其中以宏观经济总量指标——国内生产总值（GDP）反映四川省的整体经济增长，以出口额（EX）和进口额（IM）反映四川省的对外贸易情况。样本数据选取1987年至2006年的年度数据，本文中分析所用原始数据全部来源于各年版的《四川省统计年鉴》和《中国统计年鉴》。为了消除数据中可能存在的异方差性，避免参数估计失效，本文对各变量数据取自然对数，记作ln GDP、ln EX以及ln IM，所有计算结果均得自软件Eviews 3.1。     

三.计量方法说明

在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生虚假回归问题，即得到两个相互独立的非平稳时间序列之间的相关系数显著不为零的结论，并在对两个相互独立的非平稳时间序列建立回归模型时得到具有统计显著性的回归函数。所以本文在分析中将首先对样本数据进行平稳性检验。在现实经济中的时间序列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的。有些时间序列问题，虽然它们自身是非平稳的，但其某种线性组合却是平稳的，这个线性组合就反映了变量间长期稳定的关系。由图1可见，GDP、进口、出口的对数时间序列在1987年到2006年期间，随着时间变化而具有大致相同的变化趋势，据此推测这三个变量之间可能存在着协整关系。针对上述情况，本文采用协整分析方法考察变量之间是否存在长期稳定的关系，避免出现虚假回归问题。                           

图1：变量的对数时间序列

在明确时间序列变量之间存在长期稳定的相关关系的基础上，通过因果关系检验则可确定序列之间是否存在因果关系，进一步解释变量之间的联系。本文将配合采用Johansen协整检验和Granger因果关系检验方法，就四川省对外贸易与经济增长的关系进行分析。最后通过最小二乘法，建立多元回归模型，确定四川省对外贸易与经济增长之间的定量关系。

四.计量结果和分析

1、平稳性检验

如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间的改变而改变，则这个序列就是非平稳时间序列。如果非平稳序列经过d次差分而成为平稳序列，则称其为d阶单整过程。由于Johansen协整检验要求时间序列变量是平稳的或者其差分序列是平稳的，而Granger因果关系检验都要求时间序列变量是平稳的或者具有协整关系，所以在进行上述分析前，首先对样本数据进行平稳性检验。本文使用ADF（Augment Dikey-Fuller）方法对方法对变量ln GDP、ln EX、ln IM进行单位根检验。用ADF方法检验各个变量的单位根，通过检验可知所有变量都是非平稳的，但它们的二阶差分序列都是平稳的，即ln GDP、ln EX、ln IM都是二阶单整过程，满足进一步进行协整检验的条件。

2、回归模型检验

参考Johansen协整检验结果和Granger因果关系检验结果，本文运用EVIEWS的PDL指令采用OLS法对变量建立二期分布滞后模型模型，结果如下：

ln GDP = 4.732578 - 0.07366*ln EX + 0.41596*ln EX(-1) + 0.90558*ln EX(-2)  ①

    （0.380800） （0.48845）    （0.05266）      （0.54303）

    （12.42103） （-0.15035）    （7.89859）      （1.66763）

(R2= 0.833329    F = 37.43522    DW = 1.511374)

ln GDP = 6.231097 + 0.49315*ln IM + 0.25534*ln IM(-1) + 0.01754*ln IM(-2)  ②

(0.119839)  (0.08920)        (0.01659)      (0.08800)

(51.99545)  (5.52868)        (15.3929)      (0.19927)

(R2 = 0.9415544    F = 120.8245    DW = 2.417543)

方程①中除ln EX的系数外都通过了t检验，表明出口贸易额对当年的GDP影响并不显著，但当年出口每增加1%，第二年的GDP会相应增加0.41596%，第三年的GDP会相应增加0.90558%。方程②中除ln EX（-2）的系数外，都通过了t检验，表明进口贸易额每增加1%，当年的GDP会相应增加0.49315%，第二年的GDP会相应增加0.25534%，而进口贸易额的增加对第三年的GDP影响并不显著。

五.结论

从协整分析的结果可以看出，四川省的对外贸易额和经济增长之间存在着长期稳定的关系。即从长期来看，进口、出口、GDP之间的联系比较紧密，三者相互约束，变动一致，构成稳定的均衡关系。从Granger因果关系检验的结果来看，四川省的对外贸易扩张导致了经济增长，但经济增长却不是对外贸易扩张的原因。根据回归模型，在出口每增加1%，三年内GDP总增加达到1.32154%，出口对经济增长有着较大且持久的促进作用。

在以往的一些研究地区性对外贸易与经济增长的文章中认为进口对经济增长不具有明显的推动效应，甚至进口额的增长会造成GDP的衰减。但本文将进口也作为影响GDP的重要因素考虑进来，主要出于以下考虑：①进口能提供许多重要的原材料供给；②技术、资本品的进口对促进技术进步有着重要的作用，进而使生产效率提高。而从本文的回归分析结果也可以看出，进口每增加1%，两年内GDP总增加达到0.74849%。说明忽视进口对经济增长的影响是不正确的，进口对经济增长也有着重要的贡献。

根据以上结果，为促进四川省经济增长，继续努力发展对外贸易，扩大对外贸易规模，应该成为四川省经济政策的长期选择。

值得注意的是，从本文的回归模型可以看到，四川省对外贸易额度的增长对经济增长的贡献有着明显的滞后期。造成这种情况的原因可能在于一些制度、政策、技术、心理预期因素所导致的出口结构提升对于产业结构升级的促进作用滞后、技术引进到新技术投入应用的时滞期较长等等。为应对这种情况，本文提出建议，要努力调整外贸商品结构，以达到：①提高出口层次和水平，并以更积极的政策引导企业，带动产业结构升级。②积极通过进口，引进技术，并加大投入，加快技术引进向生产力的转化。

参考文献：

[1]　沈程翔．中国出口导向型经济增长的实证分析：1997-1998．世界经济，1999，22(12)：26-30．