计量经济学的作用精选(九篇)

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第1篇：计量经济学的作用范文

关键词： 计量经济学 课程设计 案例 成绩评价

一、计量经济学教学的重要性

本科阶段计量经济学的教学，为本科生数量分析能力的培养和做学术研究奠定了坚实基础。我国经济学要科学化和现代化，发展成为一门能够指导经济发展和金融发展的科学，任务之一就是学习研究发展计量经济学，特别是今年来我国金融市场活跃，股票、期货和期权，有大量的高频数据，需要用计量的方法进行分析。

世界计量经济学会2006年远东会议在清华大学召开，会议邀请了将近15位世界著名的经济学家和计量经济学家作主旨报告，研究主题微观计量经济学理论、估计与检验方法，宏观计量经济学的理论、估计与检验方法等，经过近100场的研讨会，对计量经济学的研究达到了一个前所未有的认识，使中国计量经济学的发展达到了一个新阶段，这对教师的日常计量经济学教学发挥了很好的引导和促进作用。洪永淼教授和汪寿阳教授根据计量经济学的学科特点和中国计量经济学教学与研究的具体实际，借鉴国际主流计量经济学的教学与研究经验，初步探索中国计量经济学的教学和研究规律，以尽快缩短中国计量经济学与国际主流计量经济学的差距，并创造具有中国特色的一流计量经济学。论文最特别之处是附录包含一份计量经济学课程设置及教科书或参考书建设的目录表。这对各大学计量经济学课程设置有一定引导作用[1]。杜修力、何剑针对当前高校计量经济学本科课程教学存在的主要问题，以提高学生分析解决实际经济问题的能力为着力点，结合其多年教学实践，提出了“三维”教学模式及在实施中应注意的问题[2][3]。姜树元、王锋在计量经济学课程建设的若干思考中，针对当前计量经济学课程设置中存在的主要问题，如课程层次划分不清晰、重理论轻应用、重方法介绍轻能力培养等，给出改革建议，如规范教学大纲科学划分教学层次，教学应该重思想重方法重应用，以及计量经济学教学和计算机软件紧密结合，等等。胡荣才和许涤龙探讨了素质教育背景下的计量经济学实验教学，强调了计量经济学实验的重要性。

二、问题的提出及其建设

1.强调计量经济学和统计学关系和重要性

计量经济学教学中，由于教师认识不够，未在开始教学时强调计量经济学在整个经济分析中的重要性，或者只单单一句话，学生并未注意。在计量经济学教授中，给学生讲授计量经济学重要性，激发学生兴趣，而激发学生兴趣最好的材料就案例，诺贝尔经济学奖得主很多做的研究都是和计量相关的。同时应强调统计学重要性，统计学是计量经济学的先修课程，很多学校在统计学讲授中也只讲理论，由于统计公式偏多偏大，学生理解起来比较困难，转而消极对待这门课，故要学好计量经济学，统计学的基础也很重要，学校在开始先修课程时就该注意到其与后续课程之间的联系，计量经济学理论教学中用到大量统计学的相关理论和知识，打好统计学的基础，对计量理解具有很重要的作用，计量经济学的实质就是对经济数据进行统计分析，找到统计特性，对计量经济学的建模和预测具有重要作用。

2.加大理论课程中案例比例

传统计量经济学教学中案例分析所占比例比较小，不够形象化。我们针对湖南人文科技学院2010、2011年和2012年经管系和数学系金融班正在开设计量经济学的学生做了一项调查，连续三年调查中，几乎92%的学生希望老师多讲些实际应用知识，少讲公式，最好能用现有的宏观或金融数据，通过案例讲解计量经济学，8%的学生希望先打好理论知识基础。传统计量经济学的教学偏重理论教学，旨在推导公式如何得来，没有讲解公式的意义与背景知识。一方面因为我国研究计量的文献资料还不是很多，老师没有渠道获得优秀的前沿文献资料，只能依靠书本，特别是二本学校。最近几年情况有所改善，学校一般买了数据库，有大量的计量理论研究文献和运用计量经济学解决实际问题的文献，在平时的课堂教学中，理论知识讲解完，下载优秀论文和学生一起分析讨论，加深对计量的理解，对理论知识起到了巩固作用。

3.加强学生动手能力培养

传统计量经济学教学偏重方法介绍，轻能力培养，一方面是觉得理论是应用的基础应该讲好，另一方面老师有关计量经济学应用方面的知识相对贫乏，自己都不是很会应用，更不要说讲给学生，其中包括计量实验方法所涉及使用软件分析，国内做得还比较少，大多只能通过国外的论文进行了解，最近几年情况有所好转，很多计量分析方法可以用软件操作，国内也有很多学者编写了运用eviews软件解决计量问题的实验教程，老师加以参考，在讲解案例时就可以随时演示给学生看。安排上机实验课，通过演示，使学生掌握计量经济学建模和运用软件处理过程，再要求学生根据计量经济学模型和当前的热点问题进行研究，课堂做报告并一起讨论，调动学生积极性和主动性。

参考文献：

[1]洪永淼，汪寿阳.论中国计量经济学教学与研究[J/OL].厦门大学王亚南经济学院研究院，2007.

[2]杜修立.计量经济学教材改革的几点思考[J].山西财经大学学报，2007，10（2）：59-62.

第2篇：计量经济学的作用范文

【关键词】本科；计量经济学；教学

一、引言

计量经济学是经济学的一个重要的分支，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的学科。著名计量经济学家，诺贝尔经济学奖获得者弗里希将计量经济学定义为经济学理论、统计学和数学的结合：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。”“经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”

本科《计量经济学》以概率论和数理统计、统计学、线性代数为基础，课程建设目标是建设成为一门真正的经济学课程。希望通过课程学习，使学生掌握计量经济学的基本概念、基本理论和基本方法，初步学会建立和使用计量经济模型，培养学生运用计量经济学知识处理经济管理问题的初步能力。真正实现“经济理论、统计学、数学的结合”。使得学生掌握“模型设定、数据诊断、模型估计、模型检验、模型应用”的全过程，具体来说要求学生掌握：一元线性回归分析基础，多元线性回归分析，模型中误差项假定的诸问题，线性模型的扩展，建立方程组模型的估计。

笔者通过查阅相关文献资料，结合教学实践，对本科计量经济学教学中存在的问题和解决方案提出了一些浅薄的看法，希望抛砖引玉，给后来者一点启示，目的是更好的促进本科计量经济学的教学。

二、存在的问题

教学是教师的教和学生的学所组成的双向活动，计量经济学的教学也不例外。因此计量经济学教学中存在的问题可以从教师和学生两个层面上进行剖析。

1.从教师层面上看

（1）教学大纲的问题

作为教育部高等教育司认定的经济类专业的八门核心课程之一，计量经济学在整个经济类专业学生系统学习中的重要性不言自明。一定的经济学、统计学以及高等数学知识是获得良好的计量经济学教学的前提。以笔者任教的情况为例，先修过统计学的班级期末的考核成绩明显高于没有先修过统计学的班级。另外，计量经济学的总教学时间安排较少，也制约了教学效果。以笔者任教的情况看，作为必修课程的计量经济学总共安排了46个课时，造成教学内容讲述上时间严重不足：只能讲述经典方程计量经济学模型的理论与方法。显然这样有限的知识体系是无法满足学生的实际需求的，从学生的课程论文还有本科毕业论文在计量经济学应用上的错误百出就能窥见一斑。

（2）教学方法的问题

理论教学上的问题主要体现在多媒体教学的尴尬：由于计量经济学理论教学部分存在大量的矩阵计算和公式推导，在有限的学时限制下，教师选择了多媒体教学。这一定程度解决了教学进度的问题，但是学生还是反映这种幻灯片上的教学不如黑板、粉笔的传统教学模式来得亲切，而且容易流于形式，使得课程讲授变成幻灯片放映。

试验教学的问题主要体现在：一方面，无法确保正常的教学时间，以笔者任教的学校来看，46个学时的时间要满足理论教学和上机试验操作显得相当勉强。另一方面，现有的试验案例与理论教学存在很严重的脱节问题。学生反映课堂上的理论学习和软件学习相关性不大，这就造成学生在理论教学和试验教学环节没有学到系统的分析方法，只是看到两个割裂的过程。在有限的时间内，学生无法对这两部分知识进行消化吸收，导致在撰写课程论文时，只能机械的模仿书本上的模式进行建模，然后在软件上进行操作，而无法将理论和试验部分进行有机的融合，完成高质量的课程论文。

（3）教学经验的问题

计量经济学自20世纪70年代末到80年代初才进入中国。从80年代开始，高等院校经济类专业才相继开设了计量经济学课程。因此，计量经济学的教学本身仍处于一个不断摸索发展的阶段。计量经济学课程教师尤其是青年教师，虽然有良好的基本功，满腔的工作热情，但是往往缺乏教学经验，这就使得他们在对教材的处理上、知识深广度的挖掘上、教学方法的选取以及师生交流上存在一定的困难。这样便很容易使教师在讲授计量经济学时流于公式推导，变成数学课程的讲述，而忽视了计量经济学属于经济学的本质。

2.从学生层面上来看

（1）学习态度的问题

学生不重视计量经济学的学习，这种学习态度直接影响了本科《计量经济学》的教学效果。由于计量经济学课程要求学生具有一定的经济学、统计学以及数学知识，另外理论教学和实践教学相结合的教学模式，使学生产生陌生感，较难赢得学生的学习兴趣。学生在缺失了起初的新鲜感之后，由于对计量经济学课程缺乏正确的认识，认为经济学只需要掌握一种定性研究方法就足够了，而不需要掌握定量分析的方法，容易产生学习上的厌倦感，造成对计量经济学不重视。

（2）学习基础的问题

学生对基础知识的掌握主要体现在：经济学理论知识和应用数学工具的掌握上。

经济学的学习应该是个系统的过程，计量经济学的学习也不例外。因此，在计量经济学的学习过程中，需要将以往的知识结合起来，融会贯通地学习，最终掌握认识经济现象和解决经济问题的工具。但是，从笔者掌握的情况来看，学生对计量经济学的学习往往是被动的，学习了课堂上的知识后，课外很少进行消化以及比较学习。因此，很容易出现如下几种情况：首先，进行模型设立的时候，因为缺乏对经济现象的正确认识，对经济学原理掌握不牢，往往无法选择正确的模型。其次，就算勉强得出了计量分析结果，由于对前期课程知识理解不深，无法对回归结果进行正确解释并给出相关政策建议。

而因为无法灵活掌握应用数学工具，使得学生在学习过程中，纠结于数学过程的推导，造成一定的理解困难，最终影响教学效果。当然，这再一次说明了教学大纲设置时，应该合理考虑课程的衔接，避免造成一部分学生因为没有统计学基础，而影响计量经济学课程的学习效果。

（3）其他问题

学生递交的不规范的课程论文也暴露出很多的问题：前期专业知识的掌握问题，写作上的问题以及编辑等诸多细节性的问题。学生不熟悉科研论文的写作，表现形式多样:论文形式不妥，譬如出现结构不规范、语言不规范等问题；论文研究内容不妥，譬如有的同学研究的问题动辄宏观经济分析，但是其研究基础薄弱，往往停留于表面现象的阐述，分析不够深入。另外学生对编辑软件的掌握程度参差不齐，各种编辑错误随处可见，加上时不时出现的错别字，使得课程论文的质量大打折扣。

三、解决方案

针对本科《计量经济学》教学中出现的上述问题，笔者认为可以从如下几个方面着手进行改进，加强本科计量经济学课程教学效果，最终适应经济管理类各专业的要求：

1.针对教师层面问题的解决方案

首先，在教学大纲的设定上，可以从两个方面进行考虑：一方面，加强学生对前期宏观经济学和微观经济学的系统学习，夯实经济理论基础。另一方面，在计量经济学的教学大纲制定时可进行适当的调整，将第九章：计量经济学应用模型作为课堂讲授内容，而将第六章联立方程计量经济学模型：理论与方法作为限讲内容。在《2011年厦门大学计量经济学教学研讨会》上，该调整方案得到了教材编写者：著名计量经济学家清华大学李子奈教授的认同。

其次，针对教学方法的问题，教师可从如下方面进行改进。一方面，在理论教学上，应该熟悉课程内容，充分理解和掌握本科计量经济学的知识点，适应多媒体教学模式。通过向经验丰富的教师学习掌握教学方法和授课技巧，加强和学生的交流和沟通，及时了解学生的学习情况，在必要情况下，对授课安排进行适当的调整。另一方面，在试验教学上，尤其是对经济分析工具的学习上，首先是重点确定一个应用软件，最好是在使用较广泛几种软件中进行挑选，譬如Eviews、SPSS、SAS、STAT、Matlab以及R等。针对笔者所在学校的实践来看，本科阶段的学生对Eviews的掌握程度较好。当然，可以鼓励学有余力的学生自学其他的计量分析软件。其次，是在具体的教学过程中，教师应该适当调整教学顺序，最好在每章的理论教学完成之后，进行上机实验，达到理论教学和实践教学的有机结合。再次，在软件教学中，除了教师的现场演示外，可以通过给学生发放计量软件使用手册的方式，鼓励学生进行课外学习，加深对计量软件的掌握程度。

再次，针对教学经验的问题，主要应该加强教师自身素养的提高，从而适应新形势下本科计量经济学教学要求。首先，教师应该事前做好充分的准备，对讲授的内容达到十分熟练的程度，尤其是应当对各个重难点进行适当的梳理。其次，可以通过向经验丰富的教师请教或观摩，适时总结本科计量经济学课程的教学经验教训。教师应该确保在课堂上思路清晰、思维流畅，掌握合适的教学进度，能够合理分配有限的课堂时间于各个知识点。同时，应该善于积极利用各种可能的方式，充分调动学生的积极性，体现学生在教学环节中的主体地位，以加深学生对课堂学习内容的理解和掌握。总之，应当努力提高教师教学水平，迅速建立起一支合格的适应当下本科计量经济学教学的教师队伍。

2.针对学生层面问题的解决方案

首先，针对学生对课程重视程度不够的问题，应当从多方面使学生认识到计量经济学的学科性质、地位和作用。使学生认识到计量经济学是经济学中的重要分支，具有独立的学科性质。随着经济学的发展，尤其是在精确化和定量分析方面的发展需求，使得计量经济学的地位日益凸显，成为经济学家、政策制定者甚至是其他领域研究人员进行经济结构分析、经济预测、政策评价和理论检验与发展的重要工具。因此，只有牢固掌握了计量经济学这个必要的研究工具，才能真正进行现代经济学研究。

其次，针对学生基础的问题，也许我们无法在一门课程中彻底解决学生基础薄弱的问题，但是，我们可以通过采取新颖的教学形式提高学生的综合能力。譬如，可以将学生组合成小型的学习小组，小组人数一般控制在十人以内。通过采取集中学习的形式，为学生提供共同学习的环境，使学生易于获得知识溢出。这样的学习模式充分利用了外部效应，尤其在课时较少的情况下，能获得较好的学习效果，达到夯实学生基础的作用。

最后，我们应该采取多种形式的教学形式，多方面多角度提高学生的综合能力。可以通过向学生传授学术论文的写作方法和技巧的方式，让学生熟悉科学研究的基本方法和技巧。一般来说，可以采取集中讲授和个别指导的模式进行。即教师进行先期集中讲授论文写作技巧，后期学生写作时进行沟通交流指导，最终完成高质量的论文。这个过程对学生的整体研究能力有很大的提高，是将课本知识进行实际应用的有益尝试。

四、结束语

本文只是笔者对以往本科计量经济学教学的一个总结和回顾，错误和不足之处在所难免。总之，我们应该根据实际教学情况不断创新和改进课程教学，建设有中国特色的计量经济学课程，培养更多适应当代经济建设的经济学人才。

参考文献

[1]李子奈,潘文卿.计量经济学[M].北京:高等教育出版社,2010.

[2]李子奈.关于计量经济学课程教学内容的创新与思考[J].中国大学教学,2010,1:18-22.

[3]李子奈.计量经济学应用研究的总体回归模型设定[J].经济研究,2008,8:136-143.

[4]郭惠英.谈多媒体课件教学在计量经济学课程中的应用[J].中国高教研究,2003:7:93-94.

[5]Jeffrey M.Wooldridge.Introductory Econometrics:A Modern Approach [M].South-Western Pub,1st edition(August 6,1999).

第3篇：计量经济学的作用范文

《计量经济学》在现代经济学中起着越来越重要的作用。本文以贵州某大学J学院为例，结合多维能力的培养目标，从“为什么要学习”以及“如何学习”两个方面分析了J学院计量经济学教学实践中存在的问题，并从课程衔接，教学目标，组织形式，教学内容等四个方面提出具有针对性的对策建议。

关键词：

多维能力；计量经济学；教学效果；能力提升

一引言

随着理论研究的繁荣，数据资料的齐备，计算工具的创新等因素的推动，计量经济学迅速发展成为一门独立的、日臻丰富完善的新兴交叉科学。1998年教育部将“计量经济学”确定为高等学校经济类各专业八门核心课程之一，明确了计量经济学在经济类学科建设中的重要地位。《计量经济学》具有交叉性、前沿性以及实证性等特点[1]，一直是贵州某大学经济类的核心课程，学校及学院层面对该课程的教改问题十分重视，但与国内知名高校经济类学科比较，该校《计量经济学》的理论教学与实践应用无论是在广度还是深度上都存在明显差距，尤其是学生多维能力的欠缺，成为制约该课程教学质量的瓶颈因素。在此背景下，本文结合贵州某大学J学院计量经济学的教学实际，剖析了制约该课程发展的梗塞因素，以期为后续的教学改革发展提供参考借鉴。

二计量经济学教学实践中存在的问题分析

(一）知识储备不足，课程衔接脱节

学生之所以感到计量经济学难学，关键在于该课程要求预先储备的知识太多。而且这些前期知识涵盖范围广，内容多，难度大，具有明显的多维特征。具体而言，这些知识包括高等数学，线性代数，概率论与数理统计，统计学以及宏微观经济学等理论知识。如果这些预备知识的某一部分缺失会导致学生在学习这块内容的过程中直接失去兴趣甚至信心。另一方面，该学院的培养方案中存在着课程衔接脱节或者缺失的情况。比如说部分专业存在着先导课程缺失，如没有开设线性代数；还有部分专业的统计学与计量经济学安排在同一学期，颠倒了课程之间的逻辑关系，起不到先导的作用。实际上，计量经济学作为经济学高级阶段的课程，都是按照先低层次后高层次，先基础课后专业课的逻辑顺序来展开的，不同阶段课程的合理衔接对培养目标的实现至关重，忽略了这个衔接直接带来先天不足，影响学生学习效果。

(二）缺乏明确目标，逻辑梳理不够

当前，困扰学生的一个重要问题是“为什么要学习计量经济学”，绝大多数学生认为仅仅是为了考试，显然学生对学习计量经济学的目标缺乏正确认识。我们常说，思路决定出路，只要没有理解清楚“为什么要学习”的问题，那么在后面的学习过程中学生必然会出现学习兴趣不浓，迟到，早退，旷课等现象的发生。实际上，数量化是计量经济学区别于其他传统人文社会科学最重要的特征。而计量经济学正是这种数量化形态在实证研究方面的支柱[2]。其次，随着大数据时代的来临，无论是理论界还是实务部门都十分重视数据收集整理以及软件应用等内容，而计量经济学都具备这些特征。此外，学生对计量经济学的相关内容分布缺乏逻辑上的认知，比如说什么是异方差，自相关，多重共线等假设条件与一元线性回归，到多元线性回归，到联立方程模型等模型之间的逻辑关系，缺乏系统化的梳理，知识点之间碎片化严重。

(三）学时设置偏少，重点把握不当

当前，高校课时的减少是一个普遍现象。J学院的计量经济学课时由之前的72学时减少到现在的48学时，加之扣减掉法定节假日，校内体育节，文化节等活动占用的情况，实际平均课时不足44学时。课时的减少对任课教师而言直接形成时间上的压力。因为时间减少但教学内容却无法减少，还是必须根据教学大纲和教学计划进行，最终的结果是上课速度加快，许多需要精讲的内容只能讲个大概，同时也压缩了上机实践的时间，严重影响了教学质量。此外，由于任课教师数量偏多，J学院计量经济学任课教师数量为4人，不同教师对计量经济学的重点内容缺乏统一认识，比如说有的老师重理论教学轻上机实践，有的老师重数学推导轻经济内涵，还有的老师重传统教学轻案例教学等，对该门课程的讲授重点把握不一，严重影响了学生对计量经济学这门课程的整体认知。

(四）缺乏长远规划，团队建设缺失

不同于传统经济学的相关课程，计量经济学集理论学习、上机操作与问题解决于一体，是一门涉及到诸多内容的复杂交叉学科[3]。长期以来，由于J学院缺乏数量经济，计量经济等相关专业教师的队伍支撑，计量经济学的教学缺少学科发展的引导，也没有形成相应的以课程群建设为目标的教学团队，更缺乏该学科以及课程发展的长远规划，很难理清不同课程之间的相关关系，即使从时间安排上确定了课程之间的先后顺序，也难从具体的内容安排上确定讲授的具体内容。尤其是课程群建设的缺失，忽略了计量经济学的多维特征，使得计量经济学课程建设仅局限在强调单门课程质量，没有突破课程边界，没有创新课程组织方式，消除具有逻辑关系的课程之间的时间错位，内容脱节，信息不对称等制度上的缺陷。

三多维能力目标下优化计量经济学教改的对策建议

(一）优化培养方案，课程衔接流畅

本科生的培养方案具有明显的导向性，目标性以及长期性等特点，制定出适合学科发展的培养方案是优化教学资源，提升教学质量的重要举措[4]。当前，J学院应该以新一轮教学培养方案制定为契机，全面理清计量经济学先导课程，即高等数学，线性代数、概率与数量统计、统计学以及宏观经济学，微观经济学之间的逻辑关系，合理安排这些课程的授课时间。具体而言，在制定具体的培养方案时，既要考虑计量经济学与先导课程之间的逻辑关系，又要考虑先导课程之间的内部逻辑关系，不能顾此失彼。要制定出科学合理的培养方案，需要邀请包括教师，学生，教务科等在内的组织和个人参加制定培养方案的座谈会，结合课程特点，瞄准学生需求，从而理顺以计量经济学为核心的相关课程衔接。

(二）明确教学目标，避免内容碎片化

教学目标是指教学活动实施的方向和预期达成的结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿。教学目标的明确可以帮助学生回答“为什么要学习计量经济学”这样的问题，消除学生对计量经济学的信息不对称，有助于帮助学生树立起针对该门课程正确的学习观。实际上，按照课堂教学和上机时间可以将计量经济学的教学目标划分为理论教学和实践教学两个方面的目标，同时强调计量经济学模型应用的问题导向。通过不定期召开教师座谈会，讨论多维能力培养目标下计量经济学的教学内容，即对计量经济模型讲解的广度，深度，发展方向进行定位，避免因授课教师风格不同，偏好不同等原因导致讲授内容的碎片化，同时将课程内容与教学目标紧密结合，通过教学目标指导教学活动有序，合理，高效的运行。

(三）延长教学时长，把握教学重点

教学时间是影响教学质量的一个重要指标。由于计量经济学有着不同于其他课程的特殊性，如学生不愿意或者很难在上课前进行预习，对授课教师的依赖性强，上机实践报告内容多，提炼问题的难度系数大，使得计量经济学的授课时间要长于其他传统课程的教学，最好能恢复到72学时。此外，还应该借助信息技术，建立包括QQ群，微信，以及专题网站在内等在线手段，通过课外时间及时对学生提出的问题进行解释。同时，在条件成熟的时候，录制教学过程的视频资料，尝试翻转课堂在计量经学实践中的应用，从而弥补课堂时间不足的缺陷。同时，按照课程重点合理分配教学时间。

(四）加强团队建设，创新教学模式

作为应用经济学的重要基础课程，计量经济学具有凝练学科发展方向，增强学科竞争优势，提升学科建设水平，满足差异化培养目标等重要作用。当前，以教学团队以及课程群方式为新的组织方式进行教学改革已成为趋势。在此背景下，J学院应该顺应这种趋势，通过建设以计量经济学课程为核心的应用经济学教学团队，打破教师与教师之间的利益壁垒，信息壁垒以及知识壁垒，一改过去单打独斗的教学模式，构建以团队方式进行教学的新模式；另一方面，应该建立以以计量经济学课程为核心的课程群建设，有助于打破课程之间的边界，理顺课程之间的先后关系，逻辑关系，有助于借助团队模式实现课程内容，课程信息的有效沟通，从而全面提高学生的数学推导、上机操作、模型创新、问题解决、论文撰写5个方面能力[5]。通过教学团队以及课程群的综合建设，打破教师与教师之间，课程与课程之间的壁垒，不断创新教学模式，提高教学质量。

四结语

计量经济学是经济学课程中唯一一门对学生提出知识、方法、能力和素质的综合能力要求的学科，客观上决定了计量经济学教学内容的复杂性，教学方法的多样性。实际上，提升计量经济教学质量是涉及到教师，学生，学院等不同主体的系统工程，是一个长期的过程。本文主要从“为什么要学习计量经济学”，“如何学习计量经济学”两个方面展开分析，但还涉及到教材建设，软件操作以及论文写作等多方面的内容，这些都是今后在具体的计量经济学教学实践中需要注意的内容。

作者：汪磊 单位：贵州大学公共管理学院

参考文献

[1]聂红隆，沈又华.计量经济学课程理论和实验教学改革实践[J].宁波工程学院学报，2015，（4）：119-124.

[2]朱成全，刘丽艳.论多元方法论框架下的计量经济学观[J].经济学家，2013，（4）：5-12.

[3]尹向飞.计量经济学课程教学改革探讨[J].当代教育理论与实践，2015，（7）.

第4篇：计量经济学的作用范文

关键词:本科;《计量经济学》课;教学理念

中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2010)05-0217-02

“计量经济学”作为一门课程,在我国一部分高等院校经济学科、管理学科相关专业中开设已经有二十年的历史,它的重要性也逐渐为人们所认识。克莱因(R・Klein)说:“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位,在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。 萨缪尔森(P・Samuelson) 认为:“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。 1998年7月,教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程,其中包括“计量经济学”。这是我国经济学学科教育走向现代化和科学化的重要标志,必将对我国经济学人才的培养质量产生重要影响。特别是计算机技术的迅速发展和计量软件开发,为计量经济学的应用提供了广阔的空间。应该说,经过多年的努力,在计量经济学课程建设上我们已经取得了不小的成绩。在充分肯定这门课程作用的基础上,认真总结多年的教学实践,我们也感到对于本科计量经济学的教学理念还需要进一步商榷。

目前,我们研究问题的分析方法已经实现了由过去的定性分析到定量分析的转变,特别是计量经济的研究方法已经成为经济学及相关领域的主流方法,这是值得充分肯定的。这也是我们本科计量教学工作者的一大贡献,它彻底扭转了单纯的定性分析理念。然而,令人不安的是在本科计量经济学的教学中出现了两种倾向:其一是把计量经济学当成了“圣经”,唯计量是从,似乎是没有计量参加的学科都是伪科学或者说不够科学,其结果是计量方法的滥用;其二是计量的数学化,也就是数学的计量而不是经济学的计量,其结果是使得计量经济学脱离实际,变成了数学游戏。就上述问题,结合本科计量经济学教学实际谈谈我们的看法。

一、计量经济学不是“圣经”:完美中有折中

首先,计量模型是完美的。我们以一元模型为例:

Y=β0+β1X+μ (1)

其中,μ 表示除X以外的所有影响Y的因素,模型(1)叫总体回归模型。该模型描述的变量之间的关系是相关关系,而非函数关系。对同样问题处理的数理模型:

Y=β0+β1X (2)

模型(1)比模型(2)完美,因为模型(1)比模型(2)考虑问题全面。在模型(1)中,每给X一个值,从理论上讲,由于μ的存在,模型考虑了和X对应的所有Y的值;模型(2)仅考虑了因素X对Y的唯一影响,而没有考虑X以外的其他因素对Y的影响,因此,模型(2)仅考虑了和X“对应”的一个Y值,这里对应加引号是因为从理论上讲,那个Y值仅仅是无穷多个Y值中的一个,而未必就是真的和X对应的那个,这就是计量经济学家和数理经济学家的不同之处,所以,我们说计量经济学是完美的(确切的说是计量模型比数理模型完美)。但是,完美的计量模型(总体回归模型)理论上是存在的,实践中是求解不出来的,不是因为我们的计算技术达不到而求解不出来β0,β1,而是由于总体的无限性和μ的复杂性(随机变量),特别是在现实经济问题中,我们面临的问题的总体一般是不知的(总体数据搜集的困难)。因此,计量经济学家就退而求其次优结果━━总体回归直线:

E(Y)=β0+β1X (3)

总体回归直线(3)就是我们常说的函数形式或方程,它是由(1)两边取数学期望而得到(假定E(μ)=0),它揭示了,每给X一个值,有唯一的一个Y的期望值与之对应。这里的分析思路:从模型(1)到模型(3)就由相关关系转化为函数关系,从而计量模型的完美性在这里受到了挑战,这就是我们说的计量模型的第一次打折。那么总体回归直线(3)是否可以顺利的求解呢?在总体数据已知的条件下可以找到。在现实经济问题中,我们面临的问题的总体一般是不知的,因此求解总体回归函数的思路也是行不通的。既然是这样,那就退而求其次优结果(再次打折),计量经济学家自然就想到借助样本来分析问题,建立样本回归模型:

Y=■0+■1X+e (4)

这里,■0,■1是总体回归(1)中β0,β1的近似估计,残差e也是随机干扰项μ的近似估计。那么样本回归模型(4)可以容易求解吗?尽管样本的数据可以很容易的收集,但是由于残差同样存在和随即干扰项的一样困难,使得样本回归模型仅仅是理论上的存在,现实中很难操做。计量经济学家又再次退而求其次优结果,寻找样本回归直线(第三次打折):

■=■0+■1X (5)

这里,方程(5)是由(4)两边取数学期望得到的。参数的估计应用了普通最小二乘法。单就上述分析过程我们不难发现,计量模型是完美的,而模型估计是打折的不完美。

二、计量模型与模型估计一样吗?

计量模型指的是总体回归模型,模型估计是样本回归函数(回归直线)。因此,用计量模型方法分析问题的实质是归结为模型估计,所以,这种方法也是折中(打折)的研究问题。那么这种方法可靠吗?当上述研究的问题(计量模型)满足基本的假定条件才是可靠的:(1)正态性假设:随机误差项服从正态分布。等价于被解释变量(因变量)在自变量的各水平上服从正态分布;(2)独立性假设,无自相关性假设;(3)同方差性假设;(4)随机误差项与解释变量不相关;(5)零均值假设。这些假定条件在现实经济问题中是很难满足的,而且模型估计是直接对样本负责,而只有样本满足简单随机抽样,才能够较好地描述总体状态特征。我们知道,真正的简单随机抽样也是不容易做到的。因此,我们主张使用计量分析方法也要谨慎,它不是随便就可以使用的,尽管专业的计量分析软件大大简化了计量的运算。

三、本科《计量经济学》课教学理念:理论与应用并重

目前,与过多介绍理论的传统教学方式相比,随着多媒体技术的应用,计量经济学的教学生动了很多,老师也会列举一些例子对所讲授的内容进行说明,但是多数仅限于此,并没有对计量经济学的建模步骤、原理以及模型的局限性等进行深入分析,更谈不上与学生的互动。而且计量经济学方法已经被广泛地用于分析中国现实经济问题,但是实际教学中仍然缺乏包含经典案例的教材。同时,由于授课学时的限制使得目前的计量经济教学中缺少生动的案例分析。

我们既要重视理论方法,也要重视应用模型和应用中实际问题的解决。因此,在课程内容和教学大纲的安排上要强调理论、案例和实验多元化的教学手段,理论教学、实验教学和案例教学应成为当前计量经济学教学缺一不可的内容。尤其是实验教学和案例教学,在教学过程中起着激发学生主观能动性、创新能力的作用,授课教师应根据学生专业(如金融、财政、国际贸易)的不同,安排相应的案例和实验内容,使学生能够很好地将经济理论和计量经济学的实证分析方法结合起来,提高学生对实际经济问题的分析和判断能力。

实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分,对于培养学生的动手能力是至关重要的。因此,在计量经济学的实验教学中要注意两方面的问题:第一,实验教学要与理论教学相衔接,即应该将实验教学合理、恰当地穿插在理论教学的过程中,而不能截然分离开。这样有助于加深学生对理论知识的理解和应用。第二,教师应该精心选择实验内容,编好实验计划,做好示范。在编写实验计划时不仅要加强基础内容的学习训练,而且要构建能有效将实践技能训练与科学研究能力相结合的实验体系,进而形成“基础实验综合实验研究创新型实验”多层次、多模块相互衔接实验教学。第三,结合实际情况,要特别强调学生在处理数据(如:频率转换、季节调整)、建立模型等方面容易出现的问题。

总之,为了实现本科《计量经济学》课教学理念的改革,突出基本思想、方法和应用的教学,最关键的还是加强计量经济学师资队伍的建设,大力培养既懂经济又熟悉数学和计量方法的教师队伍,使我们的计量经济学教师的知识结构合理,如在本科阶段学数学、研究生读经济、博士读数量经济等。

参考文献:

[1] 洪永淼.计量经济学的地位、作用和局限[J].经济研究,2007,(5).

[2] 范钦珊.以内容方法技术为重点深化课程教学改革[J].中国高等教育,2004,(1).

[3] 胡荣才,王亚雄.本科计量经济学教学中几个问题的思考[J].统计教育,2006,(9).

[4] 胡新艳,陈文艺.EDP教学模式在计量经济学教学中的应用[J].高等农业教育,2006,(4).

第5篇：计量经济学的作用范文

    计量经济学是一门研究经济变量之间的统计关系及其规律的科学,广泛应用于经济学的各个领域。通过课程的学习,要求学生建立合适的计量经济学模型,能够使用软件估计模型参数,并能够对估计结果进行检验,且正确解释模型的经济意义。在本科阶段参数估计的方法为普通最小二乘法,为了使得其估计参数有良好的统计性质,需要使计量经济学模型满足经典假设。在对参数进行经济意义检验和统计检验之外,需要考察模型是否满足经典假设及不满足经典假设的修正方法。授课内容主要围绕参数估计与检验展开,教师需要深入浅出的讲解普通最小二乘法的经典假设,经典假设是理解课程后续内容的基础。我国《高等教育法》指明了培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的培养目标,且市场更需要应用型、创新型的高层次经济学人才,由此计量经济学教学内容、教学方式、考核方式改革已迫在眉睫。笔者将结合多年的教学实践,分析经济类学生在学习计量经济学时的知识构建及授课中遇到的问题,提出有利于提高学生创新能力的教改方案。

    1计量经济学教改的探索

    经济类教师和学生已普遍认识到计量经济学的重要性,但是该课程涉及到经济理论、统计学、数学相关知识的综合运用,讲授难度较大。很多学者从教学内容、课程设置等角度,对计量经济学教学改革做了有益的探索。李子奈指出目前计量经济学教学内容上没有体现出经济学科特点,应将计量经济学模型的设定、数据的分析作为计量经济学教学内容[1]。案例教学和实验教学的重要性也被许多学者认识到。李芝倩提出计量经济学在教学中应以应用为导向,在理论讲解的基础上,注重案例教学和实践环节[2]。张长青认识到计量经济学教学中存在重理论、轻应用等问题,忽视对学生实践应用能力的培养,建议建立具有专业特色的案例库,使课程理论教学与实验教学合理衔接[3]。也有学者比较研究国内外计量经济学课程体系设置,如谭砚文等,比较了中美计量经济学课程设置,发现美国计量经济学课程内容丰富、课程衔接紧密、注重学生实践能力的培养,而我国计量经济学教学体系、教学理念、课程设置都明显落后[4]。

    2课程的衔接问题

    2.1计量经济学课程设置问题计量经济学作为一门重要的专业基础课,在微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、统计学、高等数学、线性代数等课程之后开设,一般设置在大三第一学期。大多数高校没有针对不同类型的学生开设不同层次的计量经济学课程。由于我国经济类专业同时向文科和理科招生,学生数理基础差异较大,不适合按照统一的教学目标来授课。国外许多高校已经开设不同层次的计量经济学课程,不同基础及不同研究方向的学生可以自主选择有关课程。例如,麻省理工分别开设初级计量经济学、中级计量经济学、时间序列分析、非线性计量分析、现代计量经济学方法等近10门课,构成了不同层次的计量经济学课程体系[2]。而国内大多数高校计量经济学课程课时安排较少,不能很好体现计量经济学的学科地位。含上机实验课在内计量经济学仅有48课时左右,教师没有充分的时间讲解计量经济学的相关理论。在实践中应用较多的时间序列模型、面板数据模型、二元选择离散模型没有时间讲授。学生在工作或论文写作中,若需要建立计量经济学模型,仍需要花费大量时间进行后续学习。计量经济学软件为学生理解计量经济学方法提供了一个视窗,是计量经济学理论和实践结合的桥梁。教师在上机实验授课环节讲授软件的使用,可使学生认识到繁琐的计算过程可由计算机来完成,对提高学生学习积极性和实践能力起着重要作用。而大多数高校上机实验教学环节没有得到应有的重视,仅有4至10课时。计量经济学软件多为国外开发,学生很难在这么短的时间内掌握软件的使用方法,直接影响到学生在实践环节对数据的分析能力。

    2.2数学基础课程衔接问题现代经济学已经从思辨哲学转向数理实证,经济理论均要经过严格的数理逻辑证明及经验检验,经济学研究中对数学知识的运用已经超过物理等自然学科。我国经济学专业学生的数学基础课程仅有高等数学、线性代数、概率论与数理统计这三门,其教学授课难度较低。且这些课程由理学院数学专业教师讲授,他们对经济学了解较少,不知道经济学中会用到哪些知识,授课内容与经济学专业需要脱节,学生在这些课程上花费了大量的时间,并不能取得良好的效果。计量经济学建模中涉及到微分方程、动态最优方法、拓扑学、实变函数等知识,在高等数学中均没有讲授;多元回归分析中需要对矩阵求偏微,需要学生有空间思维能力,而这些知识在线性代数教学中却没有涉及;统计量的构建及统计性质的证明的相关基础知识,在概率论与数理统计中往往是一笔带过,并没有作为重点讲授。没有数学基础课程的教学改革支撑,经济学专业创新人才的培养难以取得突破性进展。计量经济学教学过程中普遍注重数理模型的推导、统计量的构建及统计性质的证明等基本原理的讲授,学生在经济学、高等数学、线性代数、数理统计等课程中若存在知识缺陷,均会影响到该课程的学习。由于大多数经济类学生数理基础较弱,不能很好地理解枯燥抽象的证明及公式的推导,课堂往往成为教师的独角戏。

    2.3经济学专业课程衔接问题许多高校课程设置上,缺少与计量经济学有效衔接的其他经济类课程,不利于计量经济学的学习及创新人才的培养。西方国家经济学专业一般在学习计量经济学课程前,讲授中级微观经济学、中级宏观经济学。在学习了初级微、宏观经济学及数学基础课程后,再学习中级微、宏观经济学,使得学生能从数学逻辑上理解经济学,为经济学模型的理解及计量经济学建模打下坚实的基础。我国在本科阶段仅讲授初级水平的经济学,没有中级经济学的学习,学生很难理解经济学模型,计量经济学建模的授课环节会遇到较大困难。大部分高校缺少计量经济学后续课程的教学,只有少数高校增设了金融计量经济学、时间序列分析、计量经济学方法讲座等后续课程。计量经济学课程中学习了建模、估计参数、检验的一般方法,可以应用到经济学各分支内,如结合各分支开设后续课程,会加强对这门工具课的理解。

第6篇：计量经济学的作用范文

作为我国高等学校经济学门类各专业8门核心课程之一，计量经济学越来越受到经济学专业教师和学生的重视与青睐［1－2］。我校区域经济学专业硕士研究生开设此门课程虽然只有6年的历史，但是其在研究生课题研究中发挥的作用越来越大。因此，计量经济学课程建设需要根据当前计量经济学教学的发展趋势，做出相应的改进。

一、计量经济学教学中存在的主要问题

(一)重视程度不够，学时偏少

我校区域经济学专业硕士研究生的计量经济学课程课时为32学时，这远远低于很多高～60学时的安排。课时安排偏少，很大程度上制约了教师水平的发挥、教学内容的设计，学生对于该课程的理解和接受程度也会大打折扣。

(二)课程定位不清晰

我校的计量经济学课程究竟是理论课还是实践课，目前有不同的意见。从目前该课程的学时安排来看，显然是将该课程设定为理论课，在教学中强调知识体系的系统性和严谨性。但是作为一名硕士研究生，其学习本课程的主要目的是在掌握模型建立、参数估计、模型检验和运用的理论与方法之后，在自己的研究中结合研究课题实现将现实经济问题抽象化和模型化。因此，目前对于计量经济学课程的定位难以在培养学生分析问题、解决问题能力上起到很好的引导作用。

(三)研究型教学模式运用不够，实验教学

与案例教学质量难以提高计量经济学是以数理统计为基础，数学方法为手段，经济理论为指导，考察现代社会中各种经济现象的数量关系，预测经济发展趋势，检验政策效果等。也是经济学课程中唯一一门对学生提出知识、方法、能力和素质的综合能力要求的学科，这就决定了计量经济学教学方法的多样性。当前，在计量经济学教学中，课堂教学以讲授为主，外加演示Eviews软件以熟悉各种估计和检验方法的流程。计量经济学研究思路包括建立模型、估计参数、模型检验及模型应用。目前的教学中主要就参数估计和各种检验的理论和方法进行介绍，而对如何从专业领域的经济问题出发建立模型，如何应用模型分析实际经济问题，没有足够的时间进行讨论，学生的应用能力差。此外，目前应用广泛的一些计算机软件的实际操作训练仍然是薄弱环节，学生上机操作训练不够，主要限于每节课最后学生的操作演示。

二、对完善计量经济学课程建设的若干思考

(一)在明确定位的基础上优化课程内容体系

课程建设的重点是设计科学合理的课程内容体系，这需要明确计量经济学课程的定位。计量经济学教学要尽量做到基本原理、基本方法和基本应用并重，同时要联系实际的研究情况。核心问题是如何优化课程内容体系使之适应创造性经济学专业人才培养和研究型教学模式的需要。为此，需要处理好以下4个方面的关系:首先，在整体思路上，处理好教学内容的系统性、基础性、前沿性和时代性关系。计量经济学的理论和方法发展很快，前沿性的研究成果不断涌现。在研究生计量经济学教学中既要介绍基本的经典理论与方法，又要讲授一些非经典的理论与方法。经典理论方法是非经典理论方法发展的基础，而且至今仍然被普遍应用，在课程内容建设中理应受到重视。同时，应当指出经典理论方法的主要特征及其与实际经济问题之间的差距，在此基础上阐述以微观计量经济学、非参数计量经济学和动态计量经济学为主要内容的非经典计量经济学理论方法，从而追踪本学科领域的最新成果，介绍新的理论和方法的发展动态。同时增加案例教学，培养学生分析问题和解决问题的能力。通过不断补充和优化课程内容体系，既保持教学内容的系统性和基础性，又体现其前沿性和时代性。其次，在内容结构上，处理好理论、方法和实际应用的关系。研究生能够结合各自研究方向应用所学的计量经济学方法，分析和解决实际课题研究中的问题是我们的主要教学目标。因此，在教学中，要注重计量经济理论与方法和现实经济问题的结合，坚持理论与应用并重。在讲完单一方程和联立方程理论方法之后，还要讲解单一方程计量经济学应用模型和联立方程计量经济学应用模型及其在生产、供给、需求、消费、金融、贸易等主要领域的应用，同时根据学生的研究方向与课题，设置不同类型的专题讲座与案例讨论。这样既能激发学生的主动参与意识，又能加深学生对于计量经济学基本理论和方法的理解。再次，在理论与方法的讲授上，处理好思路剖析和数学推导的关系。阐述计量经济学的理论与方法需要借助数学推导过程，然而要认识到，最重要的是思路而不是数学推导过程。很多数学推导过程都可以通过自学掌握，而解决问题的方法思路则要通过教师的引导才能掌握，只有让学生理解和掌握了理论方法产生和发展的方法论，才有可能在实践中不断创新。因此，在时间极其有限的课堂教学中，让学生着重掌握的应该是常用方法及其思路，而不是详尽的数学推导过程。一些较繁琐的数学推导和更多的方法可以在课后针对有研究需要的学生另行安排。最后，在模型应用的讲授上，处理好理论模型介绍和发展过程分析的关系。计量经济模型在每个领域的应用都有其特定的演变与发展过程。通过各种应用模型的讲解，可以让学生熟悉常用的计量经济模型及其估计方法。更重要的是要让学生了解有关模型的产生与发展过程，以便其在未来的研究实践中能够根据具体情况提出和改进模型。所以在应用模型的讲授上，应重点介绍模型演变与发展的方法论，只有这样才可以使学生真正了解计量经济学的理论方法是如何发展的。

(二)在积累丰富素材的基础上加强教材建设

所用教材的优劣是课程建设水平高低的标志之一。近30年来，计量经济学的教材层出不穷，其中不乏比较好的。然而多数以介绍理论和方法为主，除了一些例题外，很少有关于应用的专门章节。因此，计量经济学给人的印象是一门孤立的课程，读者难以发现它与其他经济学课程之间的联系，更不能理解它在整个经济学课程体系中的地位，甚至会把它视为一门经济数学方法类课程。为了较好地体现上述关于课程内容体系优化的思想，急需总结多年来的教学与研究经验，在积累丰富素材和融入最新科研成果的基础上，更新教材内容，做到理论与应用并重，将计量经济学设计成为一门特色鲜明的经济学课程。这一方面需要处理好基础性和前沿性的关系，另一方面需要增加实例，更新和改变软件。

(三)在适当增加课时的基础上改进实验教学#p#分页标题#e#

实验教学是计量经济学教学中不可或缺的一部分，它与理论教学相辅相成，两者缺一不可［3］。目前教学中，学生上机训练时间太少。建议在现有学时基础上，增加8个学时的上机操作训练，并将这8个学时穿插在原有的32学时中间，而不必专门安排软件应用的实验课。在实验教学中可以重点介绍一种专业应用软件，要做到实验教学与理论方法教学相衔接，即应该将实验教学合理、适时地穿插在理论与方法教学的过程中，而不能截然分开，这样有助于加深学生对理论方法的理解和运用。在实验教学中，要结合实际情况，加强学生在处理各类型数据、建立模型等方面的训练。可以适当安排一些综合练习，在综合练习中，让学生根据自己的兴趣与研究方向选择实际研究对象，综合应用所学的理论方法，建立模型，收集数据，估计、检验和应用模型，从而完成建模的全过程。通过独立的实践、教师的辅导和互相之间的交流，促成学生对理论知识的融会贯通。

(四)在丰富案例教学内容的基础上提高案例教学质量

计量经济学强调综合能力的培养，案例教学自然是教学方法的首选。然而，在目前计量经济学教学中，传统教学方法依然占主导地位，对如何根据经济学理论、从实际经济问题出发建立模型以及如何根据已建立的模型分析实际经济问题等讨论的较少，结合实际案例的分析和应用就更少。这样势必导致学生理论方法的实际应用能力较为薄弱，面对实际经济问题或现象，在提出建模设想、选用具体估计方法、查阅相关资料、收集整理数据、诊断发现问题和改进估计方法等各个计量经济建模环节都存在问题［4－5］。因此，在计量经济学课程建设中，除了适当增加实验教学外，急需加强案例教学，以便有效地消除或缩小理论与实践的鸿沟。首先需要有效地组织案例素材，建设有专业特色的案例库。有专业特色就是要充分体现我校区域经济学专业以及农业经济管理专业的学科特点，围绕当前国家社会经济生活中与区域经济和农村经济发展有关的课题，选取体现时效性、专业性、贴近个人社会经济生活的微观区域经济案例。在建立案例库的过程中，应当整合校内多个相关学院的资源，特别是人文与发展学院和经济管理学院要互通有无，合作交流。

第7篇：计量经济学的作用范文

关键词：应用型高校；计量经济学；课程教学

计量经济学的学科内生性要求与“应用型高校”的学生培养目标之间存在部分偏离。这种偏离对教师的授课提出了更高的要求，这意味着教师要在学科内生性要求之间与学生所必须掌握的计量经济学基本理论、基础知识与强化对实际经济问题的科学观察能力、应用知识能力、逻辑分析能力和实际操作能力之间确定平衡，以此提高教学效率。

一、方法论特征与能力培养

从经济学诞生以来，关于经济学的方法论就受到了广泛的讨论，而且学者研究的视角不同，结论也不一致。但经济学提供给了人们一套观察现实经济现象、分析经济现象背后的自然逻辑、提出相关经济问题的解决对策等方法则基本是所有经济学者和方法论学者都认同的。简单说，经济学提供了一套分析框架和逻辑体系，以帮助人们认识现实经济世界。计量经济学作为现代经济学的四大领域之一，其内容纷繁复杂。在一定意义上，由于现实可观测数据的变化特性从而使其具有与其他经济学科相比更大的发展性。但是，由于计量经济学仍然是一门经济学科，其方法论特征更加明显。许多计量经济学研究者都特别提到了这一点。进一步，计量经济学方法论特征的进一步体现在一定意义上简化为经济问题分析和研究的这样一种逻辑体系，即“经济现象的观察、经济问题的理论分析、计量经济学模型的构建、数据的搜集与处理、计量经济模型的估计、计量经济模型的检验、计量经济模型的应用”。事实上，这样的逻辑体系也是科学研究的本质。从这一逻辑体系来看，每一个环节都特別突出了计量经济学实践能力的培养，都暗含了计量经济学在方法论方面的要求。因此，这一方法论特征给予了计量经济学在“应用型高校”教学中提升学生应用实践能力更大的权重。这意味着，在实际教学中，要始终注意计量经济学的方法论特征，注重经济问题分析方法和工具的传授，而不是只强调理论知识和数学推导与证明，这一点对于计量经济学的教学尤其具有意义。在经济现象观察的阶段要培养学生的思考能力，经济问题的理论分析和计量经济学模型的构建中要培养学生的知识运用能力和协调能力，数据的搜集和处理则需要学生的动手操作能力和实践能力、计量经济学模型的估计和中检验中要培养学生的操作能力、知识运用能力、思考问题能力等，在计量经济学模型应用中培养理论与实践相结合的能力。

二、经济现象与直觉理解

经济现象存在于我们的经济生活当中，对经济现象（经济问题）的把握是经济学方法论的主要特征。这种把握也是进行计量经济分析的基础。从根本上说，休谟问题的起始正是对现象的分析，这也是众多学者诟病目前计量经济学教材只重视参数估计和检验进而缺少实际分析的原因。在实际教学中，要重点强调经济现象的直观把握，增强学生对问题分析的经济学直觉，而不是过分注重模型的构建。对经济现象的初始认识非常重要，这种认识包括对即将进行的模型分析的初步的认识，包括这样的问题有没有意义，这个问题能不能提炼出可验证的经济学假说等。从模型的角度理解，则意味着这种经济现象所体现出来的被解释变量是什么，解释变量又是什么，解释变量又是如何影响被解释变量等问题。对经济现象的分析正确把握也是本科计量经济学学习的第一步，同时，也是培养学生应用和实践能力的开端。虽然经济现象非常重要，但要对其彻底进行把握则是非常困难的，这就需要发挥经济学直觉的作用，经济学直觉能够帮助我们建立初步的判断，而且这往往也有助于对问题的深入理解。比如，在研究农业产出的决定因素这一计量模型时，就要引导学生思考那些因素会影响产出水平，进而再具体进行分，这就是经济学直觉的训练。再比如，对于总体模型随机扰动项方差的估计，就要通过将总体回归模型与样本回归模型的比较，建立起残差项与随机扰动项之间联系的直觉。这样，学生的理解和对问题的把握就较容易进行，再进行正式的数学证明就会较简单。

三、科学分析与逻辑推理

尽管通过经济学直觉可以帮助学生认识和把握经济现象，但这只能作为非正式的分析来进行，对计量模型的科学分析和逻辑推理还是基本的方法。科学分析建立在掌握的经济理论、方法和工具上。在实际教学中，科学分析与逻辑推理重要的是要完整体现分析与推理的过程，而不是仅仅应用数学模型构建和求解来进行，过分强调数学公式的证明和推导。要综合运用多种方法来进行。比如，对于计量模型解释变量的选择这样的问题，就是要步步进行，严格分析和逻辑推理过程。不能因为逻辑推导的过程过于复杂就省略，这样，学生的能力得不到培养，因为，学生的科学精神没有建立的机会。同时，学生对于结论的把握也是不清楚的，很容易遗忘，对于能力的培养起不到作用。可以综合运用语言描述、几何图形和数学来进行逻辑推理，建立分析严谨的能力和精神。

四、教学内容与授课方法

教学具体内容是课堂教学中的一项重要组成部分，并且，在传统的教学过程中，教学内容构成了课堂教学的重要部分。计量经济学的教学内容由于学科内生性要求，其系统性较强。这意味着学生只有经过长期学习的“渐修”过程，才有可能“顿悟”。对于“应用型高校”中的教学而言，可能就浪费了时间。在应用型能力的培养中，要设计科学的授课方法，竭力整合教学内容，尽量使学生在较短的时间内能够掌握基本的学习内容，同时，又能完整理解学习内容的逻辑关系，减少学习和理解掌握的难度，减少“渐修”期限，增强“顿悟”能力。众多学者在这一方面进行了探索。在一元线性回归模型的教学中，尽管内容非常简单，但所包含的思想、方法和工具确实十分丰富的，具有基础性作用，其也是日后学习更复杂内容的基础。具体讲，首先，要体现思想性、方法性的学习。要帮助学生理解经济问题分析的内容是什么？（对于这一问题，许多同学是不清楚的，这体现在毕业论文写作过程中的因果不分和计量软件实习当中的被解释变量和解释变量位置的颠倒），让学生明白经济问题分析、经济理论、经济模型、变量之间的关系，这样的层次递进关系。进而，要知道计量经济学研究的是不确定性的关系及为什么是不确定性的关系。这种不确定性的关系为什么又在现实中表现出来进而表征为经济现象（经济问题）？第二，进入一元线性回归模型（最简单的描述变量之间关系的学习）。当然，在这个过程中，要说明为什么是一元模型而不是多元模型？总体回归模型的客观性、不可观测性和唯一性等。在接下来的分析中，最重要的是随机扰动项的解释和理解，被解释变量的随机性及其一次实现的确定性。对于设定的一元线性回归模型，要清晰地说明，分析和研究的主要任务是什么？即估计总体模型中的总体参数的一个“科学合理”的估计。估计之前要讲清楚这个纯数学模型的假设条件，特别要说明其经济学直觉含义。接着是总体参数的估计过程。第三，弄清楚估计的参数估计量是不是“科学合理”，这实际上就是要分析估计量的特征，重要的是讲清楚参数估计量的随机性，在这个过程中要注意推导过程中的假设条件在此的应用，使学生理解假设条件的作用与最终的结论之间的关系，为日后的学习打下良好的基础。第四，是考察参数估计量“科学合理”的第一步，即参数估计量表示的样本回归模型中变量之间的关系是不是“能”真正“揭示”总体模型中解释变量和被解释变量之间的关系，这实际上就是总体参数的显著性检验。第五，考察总体参数“科学合理”的第二步是说明这样的参数估计量多“揭示”总体模型中解释变量和被解释变量之间关系的程度，即在“能”基础上的“程度”问题，也就是要考察其拟合程度。第六，考察考察总体参数“科学合理”的第四步是考察这样的估计值的实际结果如何？即参数估计值揭示的关系的应用。第七是考察考察总体参数“科学合理”的第五步，要说明参数及模型的稳定性。

五、学科“文言文”与理解“白话文”

第8篇：计量经济学的作用范文

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9篇：计量经济学的作用范文

1、课程教学定位不明，缺乏专业针对性。以我校为例，《计量经济学》是工商管理、国际贸易、信息管理、会计、物流管理、市场营销等专业的必修课程。然而不同专业对计量经济学课程的要求不同，如信息管理、物流管理、国际贸易等专业要求定量分析较多，应以理论方法为主，而工商管理、会计、市场营销等专业则应以实际应用为主。并且，每个专业都有其专业特点和要求，必然导致计量经济学在各专业的应用和应用程度有较大的区别。然而，现有计量经济学课程的设置、教材建设、教学大纲的规范都过于泛化，难以适应专业需求。特别是教学案例的分析，此专业学生听彼专业的案例，往往会听得云里雾里的，结果不能激发学习的兴趣，所以学校在安排课程时应尽量一个专业一个班，而不是多个专业一起，应根据不同专业学生设置教学案例。

2、教学方法与教学手段单一化。目前，计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合，再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理，而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式，只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时，有的甚至要96课时。那么，对于如此复杂的课程来说，要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容，来配合事先拟定好的教学进度计划，就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点，何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生，他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息，难吸收、理解这些信息的内容和作用，更无从谈其应用。

3、轻能力培养与实际应用。学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而，现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事，更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:(1)缺乏研究创造性培养，这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的，但多数案例仍然过于简单化和抽象化，没有给予学生充分挖掘的计划，而使案例教学流于形式。我们知道，计量经济学讲究的是由问题入手，然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例，学生首先应该判定GDP是按可比价格计算，还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后，通过相关方法的解决处理，才能用这个数据去分析问题。而事实是，我们把所有可能面临的问题都想到了，都提前做好了，那么学生在做案例时就像填空一样，机械地完成教学内容的每一步，仍过多采用死记硬背的方式，这样既达不到计量经济学习的目的，也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。应用计量经济学除了要学会计量方法，还要学会相关计量软件(如Eviews，Stata，SAS等)操作与分析。然而，现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的，48课时除了要上理论课，还包括实践课，这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上，如实验室太小，计算机太少，一次安排不下很多人上机等情况，这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者，课堂上老师与学生互动环节较少，学生演示机会不多，也会降低其学习计量经济的兴趣，课后不愿动手去练习操作。

二、计量经济学教学的若干改进建议

1、合理安排课程设置。《计量经济学》是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础。许多老师都会有“难教”的感觉，一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实，但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大一、大二期间学习高等数学、宏微观经济学、矩阵代数、概率论与数理统计和统计学的学习，大三第一学期就应该紧接学习计量经济学，而不是将计量经济学安排在大四，这样学生就会很快投入到计量经济学的学习中，容易理解和吸收，而不是找寻或重拾学过但已忘记的内容。再者，我在教学中就碰到过将统计学与计量经济学安排在同学期同时开课，甚至统计学比计量经济学晚开课，这样就给计量经济学老师授课时带来很大的困难，在讲授过程中还得兼顾统计学基础知识的讲解，不但占用计量经济学的授课时间，也会打乱教学大纲安排，严重影响教学效果。

2、强调专业教学。这样做主要是比较有针对性，将计量经济学的理论内容与专业案例相结合，激发学生学习的兴趣，了解计量经济学在本专业哪些领域应用，如何应用，怎么实践等，从而克服计量经济学“难学”、抽象而模糊或无从下手的局面。以国贸专业为例，就会根据专业背景选取实际利用外资额(FDI)对经济增长的贡献、影响等问题来研究，既从定量角度让学生真正了解贸易对中国的影响情况，又将所学计量经济的内容融会贯通，并且一个案例的分析还能启发、衍生出新的问题，就可以跟学生共同探讨、研究，增强相互之间的沟通，有利于促进学生自发去学习本门课的兴趣。3、重视启发教育。计量经济学本质上是一种分析问题的工具，那么就需要去激发学生的主观能动性，去激发学生的探索精神

，才能充分展示计量经济这门工具的有效性。为此，要重视研究性学习、探究性学习、协作学习等现代教育理念在教学中的应用，如展开课程论文研究与写作等形式。老师通过有针对性地讲解哪些是好的选题，哪些是不好的选题，这一选题的目前研究现状及存在问题，然后以问题出发，结合所学的计量经济内容让学生参与、判断、分析这些问题，这样一方面可以培养学生独立思考的能力，另一方面学生就会改被动变主动，积极去学习。此外，计量经济学教材的选取也是很重要的，一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此，对于非统计专业学生来说，教材的选取应当注意以下几点:(1)内容简练，深入浅出，避开复杂的数学推导过程;(2)重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析;(3)详细介绍计算机软件操作步骤，帮助学生理解计算结果，学会计算操作;(4)教材结构和内容设计要具有继承性和集成性，要能兼顾国内外同类教材的精华，介绍计量经济的前沿知识，体现计量经济学的发展趋势。

参考文献: