计量经济学的含义精选(九篇)

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第1篇：计量经济学的含义范文

关键词：本科阶段；问题解决为导向；计量经济学

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）22-0102-02

一、引言

自上个世纪30年代诞生以来，计量经济学无论是在自身的理论体系还是延伸的应用领域，都取得了举世瞩目的成就。著名计量经济学家、诺贝尔经济学奖获得者克莱因教授指出：“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中最权威的一部分。”上个世纪80年代初，国内学者开始了计量经济学的科研和教学工作，经过四十余年的历程，时至今日，计量经济学已经成为经济学研究和教学中必不可少的学科，已经成为财经类院校本科生学习阶段的基础课程。尽管计量经济学的教学在国内已经取得长足的发展，但不可否认的是，在计量经济学的教学过程中，仍然面临着诸多挑战，其中较为突出的是：重理论，轻实践；重方法，轻能力。实际问题是计量经济学方法发展的直接驱动因素，尽管计量经济学的理论方法已相对成熟，但应用计量方法解决实际问题仍是计量经济学的首要任务。打破本科计量经济学教学中重方法、轻实践的局面，培养学生应用计量方法解决实际问题的能力是计量经济学教学改革中的迫切任务。

为使计量经济学的教学能够更符合教育规律，计量经济学教学的实践者开展了一系列的尝试。比如，裴育（2005）从管理体制、教学计划、课程设置、硬件建设、师资队伍建设和实践性教学考核方式等方面，对实践性教学模式进行了研究。胡新艳等（2006）分析了在计量经济学教学中运用EDP教学模式的可行性，并介绍了EDP模式教学的具体做法。洪永淼和汪寿阳（2007）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。余国合（2008）从提高学生学习兴趣、学习效果和应用能力等方面对计量经济学的教学改革提出了建议。马文成等（2011）在阐述计量经济学教学中实施案例必要性的基础上，从案例编写、案例展示、案例分析讨论等环节详细探讨了案例教学法在《计量经济学》课程教学中的具体应用，并指出了案例教学中需要注意的问题。王少平（2012）分析了计量经济学中能力培养的重要性，指出了能力培养的关键环节，并进一步给出了能力培养的策略。楼永（2015）在了同济大学计量经济学课程实验教学改革经验的基础上，提出进一步完善研究型人才培养方式的思考与建议。本文在借鉴已有的计量经济学教学改革实践成果的基础上，结合作者多年的教学实践，指出了本科阶段的计量经济学教学应以问题解决为导向，并进一步给出了“以调动学习主动性的专业问题为引导、以增强学生问题解决能力的案例教学和实验教学为主体、以适当深度的理论教学为支撑”的三位一体的教学体系，从而对已有的计量经济学教学改革方案提供了补充，为计量经济学教学实践者提供借鉴。

二、以问题解决为导向计量经济学教学的必要性

1.明确计量经济学的学习目的。实际教学中，学生学习计量经济学的目的并不明确，不知道计量经济学的功能和作用在哪里，尽管在课程的绪论部分通常会对计量经济学的诞生、发展、内容体系等加以介绍，但多数学生都是知其然不知其所以然。在这种情况下，如果直接抛出一个和现实紧密结合的可量化问题，针对这一问题提出若干疑问，组织学生讨论解决问题的途径，并给出以计量方法解决此问题的可行性思路，不但可以将计量经济学的作用和学习的目标具象化，而且能够调动学生学习计量经济学的兴趣。兴趣是最好的老师，只有当学生具备了学习计量经济学的兴趣后，面对后续相对较难理解的计量经济学知识点才能够迎难而上。

2.培养学生解决实际问题的创新思维。实际教学中通常存在这样的现象：当一学期的计量经济学学习完成后，学生可以很容易地说出计量经济学的方法体系，知道回归模型可能会产生的问题，以及产生这些问题的补救措施，但是当真正拿出一个具体的现实问题，让学生建立计量模型加以分析时，往往无从下手。计量理论学习得再好，如果不能够将理论付诸实际，也只能是空中楼阁。以问题解决为导向，能够使学生在学习计量经济学理论的过程中，知道计量理论适用于哪些实际问题，以及其本身所具有的局限性，最终达到融会贯通，培养起用计量方法解决实际问题的创新性思维。

3.适应创新性人才培养时代的需要。创新已经成为国家发展的基本战略之一，而创新的关键是创新性人才的培养，大学作为人才培养的摇篮有义务承担起创新性人才培养的重任。教学是创新性才培养的重要环节。计量经济学作为一门应用性较强的学科，在教学过程中更应注重学生创新思维的培养，使学生能够建立起完整的采用计量方法分析问题和解决问题的思维。计量经济学教学应强调实践与理论的结合，强化实践教学环节，建立起一套以问题解决为导向，以实践教学为手段，以理论教学为支撑的科学教学体系，适应创新性人才培养时代的需要。

三、以问题解决为导向的计量经济学教学策略

1.以与学生专业紧密结合的实际问题为引导。计量分析方法在许多学科中都已具有广泛的应用。由于不同学科学生的专业背景并不相同，如果仍然以经济学实例为基础讲授计量经济学，对于经济学科外的其他学生来说，理解起来具有一定的困难。这就要求计量经济学教学中起引导作用的问题要与学生的专业紧密结合，是学生能够理解的专业问题，这不仅能够使学生更容易理解计量经济学的方法体系，而且能够调动学生学习计量分析方法的主动性，真真切切感受到计量分析方法的魅力。实际教学中，起引导作用的问题应该在计量经济学的首次课程中提出，并且问题要具有综合性，问题的解决方法要尽可能囊括计量经济学中较多的知识点，比如应该包含多元回归、函数形式的设定、虚拟变量、异方差或自相关性等，通过这一问题的解决能够使学生达到掌握计量分析基本方法的目的。

2.以案例教学和实验教学两种实践教学方法为主体。实践教学是本科生学习计量经济学中的重要环节。在实际的教学中，实践教学可以采用案例教学和实验教学两种方法。案例能够帮助学生更好地理解计量经济学中的具体知识点，比如在回归分析中估计、假设检验、多重共线性、异方差、自相关等每个章节的教学中，案例都是必不可少的内容。恰当的案例能够使计量经济学的教学起到事半功倍的作用。教学中，应鼓励学生对案例进行分析讨论，教师对学生的不同意见暂不做评论，将学生在讨论中产生的疑问带到知识点的学习中，通过学习修正案例讨论中产生的偏差。实验教学是计量经济学教学中必不可少的环节，应充分利用学校的实验室资源，通过上机实践、自主学习、教师讲授与小组讨论相结合的方式来熟悉计量软件的操作，使学生能够针对计量经济学的知识点完成相应的操作，最终达到采用计量软件完成数据分析的目的。此外，通过案例教学和实验教学能够有效激发学生学习的主动性，计量经济学的教材中有大量的数学推导，如果只是枯燥地讲授这些内容，学生学习的积极性和主动性无法得到发挥。在教学中通过恰当的案例分析与讨论，结合具体的数据对案例进行实际的软件操作，使学生在学习中进行充分的思考，释放学生学习的主动性，通过这样的学习过程，学生对计量经济学知识点的理解将会更加深刻。

3.以适当深度的理论教学为支撑。计量经济学经过数十年的发展已经建立起了完整的理论体系，无论是经典线性回归模型假定下的最小二乘估计方法，还是微观计量、时间序列等非经典建模方法，其理论体系都已日渐完善。计量理论的推导需要数学、统计学等前导知识，对于非数学专业本科生来说能够准确理解计量理论的推导并不容易，任何一本计量经济学教材都充满了各式各样的数学符号，也正因如此，提到计量经济学，学生普遍认为是较难学习的一门课程。尽管实践教学是本科阶段计量经济学教学的主体，但这并不意味着理论就可以忽视，恰恰相反，为能够理解好计量经济学的知识点，适当的理论推导是必不可少的，理论的讲解是学习计量经济学的支撑，只有将理论理解得透彻，才能恰当地解决实际问题分析中遇到的各类问题，才能更好地理解建模过程中所出现的异方差、自相关以及内生性等现象。然而，计量经济学与单纯的数学推导又不相同，计量经济学中所涉及到的公式都具有较强的现实含义，如何让学生更好地理解计量经济学的结论是计量经济学教学中的重点问题。在实际的本科教学中，要把握计量理论讲解的深度，重点在于介绍理论的前提假设和所得到的结论，不要陷入理论的烦琐推导之中。

参考文献：

[1]裴育.财经类高校实践性教学模式探讨[J].南京审计学院学报，2005，（1）：107-110.

[2]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）：58-60.

[3]余国合.刍议“计量经济学”教学中大学生应用能力的培养[J].湖北经济学院学报：人文社会科学版，2008，（7）：178-179.

第2篇：计量经济学的含义范文

[关键词] 依达拉奉；弥漫性轴索损伤；神经保护；血清；髓鞘碱性蛋白

[中图分类号] R651.15 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2013）02（a）-0084-03

脑弥漫性轴索损伤（DAI）是一种病情复杂、伤残率及死亡率均高的重型闭合性颅脑损伤，目前尚无特异治疗方法，但研究发现，脑损伤后脑内氧自由基增加，脂质过氧化反应增强[1]。依达拉奉是一种脑保护剂及自由基清除剂[2]，能减轻各种代谢毒物对脑细胞的损害，从而改善预后[1]。近些年来通过对血清和脑脊液中的一些与脑损伤相关生化标志物（蛋白）进行的研究，显示其对脑创伤诊疗评价具有一定价值或前景，本试验测定了DAI患者应用依达拉奉治疗前后血清及脑脊液中髓鞘碱性蛋白（MBP）含量及神经功能缺损的变化，探讨伊达拉奉对DAI神经保护作用及其血清及脑脊液中MBP的影响。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择河北省第七人民医院2012年1月～2012年9月病程6 h。③CT或MRI检查显示弥漫性双侧脑白质水肿、脑肿胀、灰白质界限不清，脑室、脑池、脑沟及蛛网膜下腔变窄、消失，无中线移位，大脑灰白质交界区、胼胝体、基底节、脑干或小脑散在性出血灶（直径

将符合上述DAI诊断标准的60例患者随机分为治疗组和对照组，每组30例。治疗组男23例，女7例；年龄16～66岁，平均39.2岁；格拉斯哥昏迷评分（GCS）（6.7±0.8）分。对照组男24例，女8例；年龄18～68岁，平均39.6岁；GCS（6.8±0.6）分。两组患者性别、年龄、脑损伤程度等方面比较，差异无统计学意义（P > 0.05），具有可比性。

1.2 方法

两组均采用重型颅脑损伤常规处理，对照组给予止血、脱水、促醒、营养神经、维持水电解质平衡、营养支持、控制血糖和防治相关并发症等常规治疗。治疗组除常规治疗外，在伤后24 h内给予伊达拉奉30 mg（商品名：必存，江苏先声药业有限公司生产，批号H20101002）加入0.9%氯化钠注射液100 mL中静脉滴注，每天2次，30 min滴完，连续应用14 d。对照组则应用0.9%氯化钠注射液100 mL静脉滴注，每天2次，30 min滴完，连续应用14 d。

1.3 观察项目

分别测定患者血清及脑脊液中MBP的含量。MBP测定：于治疗前、治疗后1、3、7、14 d采静脉血4 mL，冰浴，4℃冰箱2 h，待凝后4 000 r/min离心，分离血清，于-2℃冰箱中待测。于同样时间点采集脑脊液标本5 mL于-2℃冰箱中待测，有严重的颅内高压患者腰穿前给予甘露醇250 mL，缓慢放脑脊液。按说明书操作用酶免法测定血清及脑脊液中MBP含量。

用药期间注意观察神经系统症状、体征与生命体征的变化；用药前后均行肝、肾功能、血常规和尿常规检查。

1.4 疗效判定

采用格拉斯哥预后评分量表（Glasgow outcome scale，GOS）的5级划分，恢复良好（5分）、中残（4分）、重残（3分）、植物状态（2分）、死亡（1分），疗效判定时间为伤后3个月。治疗结果以恢复良好和中残表示显效。

1.5 统计学方法

采用SPSS 11.0软件进行统计分析，计量资料采用均数±标准差（x±s）表示，组间比较用方差分析和LSD-t检验，计数资料用χ2检验。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组治疗前后血清MBP水平比较

治疗前及治疗第1天相比，两组血清MBP水平无明显差异，两组治疗后血清MBP水平均有不同程度下降，治疗组术后第3天和第7天MBP水平均显著低于对照组（P < 0.05），14 d后MBP回到相同水平，差异无统计学意义（P > 0.05）。见表1。

2.2 两组治疗前后脑脊液MBP水平比较

治疗前及治疗1 d后两组患者CSF中MBP水平无明显差异，之后MBP水平呈逐渐升高，于第7天达最大值，随着时间延长，脑脊液中MBP水平逐渐下降；两组治疗后脑脊液中MBP水平均有不同程度下降，治疗组术后第3、7、14天MBP水平均显著低于对照组（P < 0.05或P < 0.01），14 d后脑脊液中MBP水平仍高于正常水平。见表2。

2.3 两组疗效比较

治疗结束后3个月随访，治疗组显效率显著高于对照组（χ2=5.554 2，P < 0.05）。见表3。

2.4 安全性评估

治疗前后尿常规及肾无明显变化，未见头晕、过敏及皮肤黏膜瘀斑等现象。治疗组2例出现谷氨酸转氨酶升高，1例血小板轻度降低，经对症处理后均恢复正常。

3 讨论

DAI是在特殊的外力作用下，脑内发生以神经轴索断裂为特征，可引发缺血缺氧、兴奋性毒性、自由基、炎性免疫反应、胶质细胞反应性增生等一系列病理生理变化损伤。近年来，颅脑损伤学的研究已达到了分子水平，目前认为自由基损伤是神经元死亡的途径之一[3]，分子生物学证实，DAI患者由于剪切力的作用可造成小血管和毛细血管损伤甚至断裂，导致脑微循环功能障碍，引起氧化应激损伤、能量代谢异常，生成大量自由基，同时Ca2+-ATP酶活性降低，Ca2+通道开放，Ca2+内流，造成神经细胞内Ca2+浓度急剧增加，继而激活Ca2+酶促反应，造成脑深部神经轴索肿胀、断裂，引起严重的临床症状。因此，如何纠正缺氧，改善微循环，切断继发性轴索断裂是早期治疗的终极靶点实验。

依达拉奉的主要成分为3-甲基-1-苯基-2-吡唑啉-5-酮，该药是日本新开发的一种小分子的自由基清除剂[4]，其血-脑屏障穿透率约为60%。在生理pH下有50%以阴离子形式存在，而阴离子形式被认为具有最强的自由基清除功能[5]，静脉给药之后可以清除大脑内的具有高度细胞毒性的羟自由基，具有自由基清除和抑制脂质过氧化的作用，抑制脑细胞的过氧化作用和延迟性神经细胞死亡[6-7]。

MBP是CNS的一种特殊的蛋白，是神经组织特别是神经髓鞘所特有的一种蛋白质，只在CNS的少突胶质细胞和周围神经雪旺细胞内合成，其他非神经组织基本很少产生此种蛋白质[8]。MBP是一种强碱性膜蛋白，占髓鞘蛋白总量的30%，具有神经组织特异性，是神经髓鞘的标记物，在神经纤维的绝缘和快速传导中起重要作用，与髓鞘脂质紧密结合，起维持CNS髓鞘结构和功能稳定的作用。正常情况下，在人体CNS中MBP存在的形式可分为游离型和结合型，通常它以游离型存在。正常情况下，脑脊液MBP

本实验对DAI患者脑脊液及血清中MBP水平的检测结果表明，损伤后12 h以内即治疗前，两组患者脑脊液及血清中MBP水平的检测结果比较无显著性差异（P > 0.05），直到1 d后才开始逐渐升高，并在7 d左右达顶峰。这些改变显然与轴索损伤的渐进性过程有关，即损伤的早期轴索首先肿胀增粗，连续性未改变，数小时后出现轴索断裂及髓鞘崩解，BMP进入脑脊液，使脑脊液MBP含量逐渐增高，因为血脑屏障的破坏，部分BMP通过受损的血脑屏蔽进入血液，因此血清中MBP含量也逐渐升高，但其水平明显低于脑脊液。治疗结果显示治疗组治疗后血清及脑脊液中MBP水平显著低于对照组（P < 0.05），表明依达拉奉能明显降低患者血清及脑脊液中MBP水平，降低自由基对大脑的损害。并且治疗结束后3个月随访，GOS评估虽然未能明显减少死亡率，但显效率显著高于对照组（P < 0.05），提示治疗组患者生活质量有较大改善。这充分说明依达拉奉能够清除自由基，抑制脂质过氧化，抑制神经细胞死亡和凋亡，从而减轻因缺氧缺血所致的脑水肿和脑损伤，发挥神经保护作用，保护血脑屏障，减少Ca2+内流，解除蛋白激酶C的抑制，阻断Ca2+对神经元的毒性作用，继而改善损伤部位的微循环及血流灌注。这些诸多的机制均有利于促进触突功能的恢复和抑制轴突脱髓鞘，减少神经组织细胞破坏，从而从病因和病理学角度促进了损伤脑组织的恢复。

综上所述，依达拉奉具有明确的神经保护作用，能促进脑功能恢复，改善远期生活质量，且安全性高，在DAI治疗中显示出其良好的疗效。但DAI的病理变化是一个多因素多环节的极为复杂的病理过程，而不是一个单纯的线性过程，采用某一种药物仅能阻断其某一个局部线性过程，不能阻断整个病理过程，因而对DAI治疗仍需要综合治疗。

[参考文献]

[1] 那昕，唐合春.依达拉奉联合小剂量尿激酶治疗进展性卒中的疗效观察[J].重庆医学，2010，39（19）：2657-2659.

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[4] Nakamoto N，Tada S，Kameyama K，et al. A free radical scavenger，edaravone，attenvates steato-sis and cell death via reducing inflammatorycytokine production in rat acute liver injury [J]. Free Radic Res，2003，37（8）：849-859.

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[10] 窦宇红，刘和录，吴雄君，等.脑外伤后血清和脑脊液中髓鞘磷脂碱性蛋白含量变化及临床意义[J].现代生物医学进展，2010，10（13）：2545-2548.

[11] 彭洪，龙中林，彭芳.中西医结合治疗弥漫性轴索损伤的临床观察[J].中国医药导报，2010，7（19）：203-204.

第3篇：计量经济学的含义范文

一、随机行走的世界

对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考，一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙本质上是什么样的呢？是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转？这种运转能否为我们的智慧所认识？人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重要动力之一。

在我们今天的视野所及的范围，我们知道对这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲学体系，他们设计了一个“有序的”世界。在某种程度上，他们的世界观是一种“决定论”的世界观，坚信这个世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持有这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的自然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然，自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们，其中也包括经济学家。经济学的创始人，亚当•斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里，形成了一种从看似“无序”到“有序”的观念，提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。

我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上，我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们自身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念直接导致了大家对政府干预经济的效果的质疑，并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很大程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。

但是这一体系在历经几个世纪之后，遭到了怀疑。对于这种“决定论”的世界观的挑战来自于统计观点，尤其是概率论的成功。我们可以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说，消费函数是，其中，是自发消费，是可支配收入，c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数：。这个消费函数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明，居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是，我们知道，这种关于居民消费的断言在现实中毫无疑问是会受到质疑的，居民的消费量并不是精确地取决于这几个因素。在很大的程度上，这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的，或者说是随机的，有着概率分布的。这就是二者之间的差别，持有决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为，这个世界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为，即使是知道了这种关系，消费与其他几个因素之间仍然是一种偶然的，不确定的，有着概率分布的关系。

我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点，正是这种统计观点，打破了原来思想家们头脑中的有序结构。但是，这二者之间的分歧似乎是让人迷惑的。因为，当我们在利用统计方法的时候，我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且，统计总体越是偶然、紊乱，就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如，我们投掷硬币，当我们投掷的次数足够多的时候，我们发现，出现正面和反面的概率竟然惊人地各是0.5。再比如，我们对于某种考试成绩的统计发现，如果样本足够的大的话，成绩分布将会呈现一种正态分布。并且，人数越多，成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是，看起来我们做事情可能犯错误的情况也是有规律可循的，人几乎不能随意地犯错误！总之，某些看起来是无迹可寻的东西，似乎又都可以找到规律。这样，决定论和统计观点二者之间又有什么差别呢？事实上，二者之间的差别仅在于，统计观点认为不存在绝对的定律，任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说，没有什么事情是确定无疑的。也就是说，这个世界是随机行走的，各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会中，如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的，那么人类社会也会表现出这种随机性看来并不是不可以接受的。

但是，这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识，即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是：我们相信，我们可以得到一些定律，这些定律是对某些事情本质的一种最好近似，即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说，这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现，在我们的专业范围内，就是计量经济学的任务了。

二、随机行走的世界与计量经济学的任务

事实上，统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪，有一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到：因事故、自杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇！而且也是统计学的成功使得人们日益认识到，一个国家的定量材料应该得到应有的重视，无论是经济学家还是政府决策者，都应该思考数据。

计量经济学就是为了在一个随机行走的世界中探讨统计性规律！因为只要知道了这个规律，我们就可以在某种程度上认识这个世界。但是要记住这种认识肯定是不完全的。而且根据需要，我们还可以根据这个规律来进行预测。进行预测是我们关心规律的一个十分重要的原因。更加值得称道的是，计量经济学在推断统计规律时所用的方法和理念。因为，我们对于这个世界的认识永远是不会完全的，我们只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。可以假设这样一种情况：如果我们能够对这个世界的方方面面进行完全的观察，我们就期望可以得出一个关于这个世界本质的定律。可是，我们不能把这个世界的方方面面都观察到，也可以说，我们认识的局限是不确定性的来源。能否由样本近似地认识整体是一个很重要的问题。如果，我们没有一种坚信可以由样本来推断整体规律的信念的话，我们就不能建立这门学科。

这种由样本来对整体进行推断的方法是计量经济学的主要方法。我们要通过一种叫做回归分析的技术来达到这个目的。“回归”这个词最先由F.加尔顿（FrancisGalton）爵士引入。加尔顿研究发现，父母和孩子的身高有这样的一个趋势：父母高，儿女就高；父母矮，儿女也矮。但是高个父母的儿女们在同龄人中并不像父辈那样在同龄人中显得那样高，儿女辈的平均身高将“退化”到或者说“回归”到全体人口的平均身高。这也叫加尔顿的“普遍回归定律”。加尔顿在智力遗传的方面也得到了类似的结果：一般来说，天才是要遗传的。但是天才的后代却要比他们的父辈们平庸，也就是他们的智力水平将“回归”到中等水平。但是，对于这种回归背后的动力分析可能已经超出了计量经济学这个学科的研究范围，即使这种研究也许会导致一种有意思的哲学的建立：所有的有机组织都将趋于标准状态！

回归的现代意义则稍微有点不同。现代意义上的回归是指，一个叫做因变量的量和其解释变量之间的依赖关系。也可以说是一种相关的关系。实际上，回归和相关是两个极容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因为这两个概念的相近性，更重要的是因为这个世界的复杂性。哲学上宣称，这个世界是普遍联系的。这个宣称的深刻性在于确认了世界上没有什么是完全独立的。比如，我们可以发现在现代社会死于癌症的人逐渐增多，这二者是相关的。但是我们并不能就此认为，是现代社会导致了更多的人染上癌症。再比如，这也经常被用来反驳统计结论，一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系，但是这种相关关系却不能作为我们行动的任何指导。在这个问题的区分上，就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系，这种回归的特点在于，我们试图根据某些变量的数值来估计另一个量的数值，我们要依据这种关系进行预测。比如，我们试图通过研究父母的身高来估计其孩子的身高。这种估计就要依赖于我们所关心的两个量之间存在的一种理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面。并且因为世界的普遍联系性，相关关系是一种常态。

基于上面的差别，在回归中，我们要求解释变量是确定的，可以控制的，但是被解释变量（因变量）可以是随机的（被解释变量正是我们要估计的）。但是在相关关系中，这二者并不加以区分。之所以说这两个概念容易混淆是源于这个世界的复杂性，是因为，这个世界本质上就存在一种难以言明的精密联系。我们实在不能够足够自信地认为我们可以确定哪些变量可以控制，哪些变量之间可以精确地被认为是一种回归关系。比如，事实上，我们也可以找出一种机制使得癌症和现代社会之间存在一种回归关系，就像我们可以发展一种理论来说明，太阳黑子的活动和一个国家的经济繁荣存在着回归关系。这个世界的复杂性要求我们必须对我们认识世界和改造世界的能力保持谦虚。同时请记住：具有回归关系可能并不必然地意味着具有因果关系。在判断因果关系时，我们必须要很小心。因为，这个因果关系很不好说，也许看似因果的两个事件，实际上可能是互为因果的。就像佛经中认为的那样：因果是循环的。

我们讲了这么多关于计量经济学的性质，实际上是为了表达我们这样的信念：我们可以在一定的层次上认识世界，我们坚信这个世界存在着某些统计规律，应用这些规律我们可以在“一定程度的错误”的前提下认识和改造世界。计量经济学可以帮助我们达到这个目的。我们可以借助近似地描述了具有相关关系的变量间联系的函数，主要是回归函数，来描述这种关于世界运行的定律。

但是，计量经济学在得到这个回归函数时所使用的复杂的数学推导可能会让我们在特定的时段感到计量经济学的混乱和无序，即使在最后我们坚信可以实现一种理解上的有序。但是，过程中的痛苦可能会让很多人驻足。这里，我们想提前接触一下，那条驾驭计量经济学研究内容的灵魂。

因为，认识世界的理论的建立来自于对世界本质表现出来的现象的分析。有两种对现象进行分析的方式：一种是对现象直接进行操作。这种操作极其便捷，简单而且有洞察力，但是对天赋的要求非常高。其不利之处在于这种对现象的思考得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。第二种方法就是计量经济学的方法了，这种方法因为是用数据说话，可能争议较少。但是，不利之处却是，这种分析结论却要严格的依赖于数据的质量，也就是说，这种方法得出的结论的质量不会比数据的质量更好。

尽管有这样的困难，我们还是推荐计量的方法。因为，数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。并且，根据我们的概率知识，即使这种有误差的数据，其误差也是有规律的，误差情况总是会表现为正态曲线。那么如何来对数据进行操作呢？计量经济学的思路通常是这样：最简单的情况下（双变量回归），在一个坐标平面上画出散点图，发现其大致的规律，通常我们可能发现，我们关心的两个简单量之间呈现一种类似于线形的关系（当然，也可能不是线性的，这种情况下需要更高深的数学工具）。把这种线形的关系利用解析几何的知识转化为直线方程并不困难。获得了这样的一个直线方程是一个极大的成功。因为，这个方程，就是在“某种程度的错误”的前提下的一种描述世界如何运行的定律。事实上，计量经济学的任务在很大的程度上，就是发现这样的关于世界如何运行的定律。

但是，在从数据那里获得一些关于变量间“规律”的方式也可以通过另外的方式来进行。也就是在使用数据之前，通过对先验的知识进行演绎和推理从而得出一系列“定律”。这就是我们在数理经济学中所看到的那些数理方程式。这些数理方程就是我们对世事认识的理论，这种理论能够给我们认识世界和改造世界以指导。尤其是在确定我们所考虑的变量之间的可能具有的关系时很有作用。但是我们是否可以应用这些方程式来指导我们认识世界和改造世界的活动并没有得到证明。计量经济学提供了一种这样的证明。我们可以利用数据来检验这些先验的定律是否符合实际，或者得出一种明确的可以应用于实际的形式，从而对数理方程做出了适合实际的修正。尤其是在不同的国家中，因为不同的文化等隐性的制度因素，这些定律可实施的情况是完全不同的。事实上，始于一种对世界认识的先验的推理，建立一种解释世事的假说并用以改造世界，是每一个学者的虚荣心。

因此，计量经济学的研究的思路或者说计量经济学的灵魂是：通过先验的演绎和推理得出理论模型，最好是数理模型。数理模型中会有参数，那么利用数据对这个模型的参数进行估计得出一条回归方程，并通过假设检验来确认这个方程式。如果这个方程式满足了理论建立时的要求，那么就证明了那个先验的理论是正确的并且能够利用这种理论进行预测。接下来的计量分析就是在这些思路下进行的技术探讨了。

对计量经济学这套思想方法和其技巧的同时掌握，是掌握这门学科并加以实际运用的重要素质。尤其是计量经济学的技巧，是一个计量人的必备素质。因为我们一直坚信，伟大的思想来源于熟练的技巧。就像武侠中的“打狗棒法”虽然只有十八路，但是，一个使过无数次“打狗棒法”的丐帮帮主足可以因这十八招而笑傲江湖了。但是，如果过于沉迷于高级计量的数学推导，我们就很可能失去欣赏这门学科所固有的魅力的机会，并且因为数学知识的缺乏而造成的沮丧可能会阻碍对其进一步的学习，从而失去了领悟计量经济学所蕴含的大量关于生活的智慧的机会。因此，这篇文章里，我们不对计量经济学的技术过多的论及，而主要是看其蕴含的智慧之美。三、计量经济学：智慧之美

最能让我们感受到美感的就是计量经济学这种从样本推断整体的思想。如果能够认识到我们生活的这个世界的复杂性的话，我们对这种思想可能会更加珍视。比如，如果我们有一种信念，比如相信我们能够通过努力成为一个书法家。那么我们能够怎么做呢？计量经济学和书法家们都会这样建议你：先选取几十个字来，集中精力把这几十个字练好，最好是临摹以往大师们的作品。这样，你就几乎能够发现写好字的要领。因为，我们不能够把这个世界上的字都练习到，我们只能够由“样本”来推断所有字的写法。并且，我们坚信这些“样本”蕴含了足够多的关于写字的要领或者说是写字规律的信息。这就是计量经济学的智慧之一。从这个角度出发，我们几乎将这种计量经济学的思想推广到生活的各个方面，并且可以指导我们成就卓越。无论是学习、应试、还是搞艺术，甚至想要成为武林高手，都可以应用这种思想。“样本”往往是我们窥看世界本质的窗口！有心人自会从这里得到无尽的启发。

计量经济学就像从一个古老的神谕里蹦出来的智慧精灵，它几乎全面的改变了我们对于脚踏实地的看法！掌握一种过硬的分析数据的能力，无疑会全面的改变你的工作方式和效率。这在一个人的职业生涯中是极其重要的。经济理论经常地被认为是一门空洞无用的理论，这是在未有数据之前做出分析的常见批评，先验和演绎的方法，很多人认为，不能够对社会科学的研究有什么意义。但是，有了计量经济学就完全不一样了，我们就可以从数据出发来进行我们的分析和预测，这种工作方式无疑会培养我们踏实做人的人品。并且因为处理问题的独特技巧和思维，掌握计量工具的人会得到青睐——来自上司和运气。

在我看来，计量经济学还对我们的人生哲学有着指导意义。人的一生其实只是一个短暂的瞬间，就好像那滑过天际的流星，留下的只是瞬间的美丽。这瞬间如何解释？采用一种什么样的方式来度过这一个瞬间？

人不过是苍茫宇宙中的一粒尘埃，如果这个宇宙尚且遵循着从无序走向有序，那么我们是不是可以将这个信念加以演绎到我们每个人的人生中呢？！其实我们每个人的人生也只是在一个随机行走的世界中的随机行走过程。

我们永远不会知道，在下一个时段，我们会经历什么、会遇到什么，甚至我们对于我们未来的规划都是不确定的。这个过程是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但是，这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法，我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程。这个回归方程就是我们的人生轨迹！

当然我们对于这个轨迹的认识永远是后验的。我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测，这种东西没有预测意义。那么这种有序的观念究竟能给我们什么人生启发呢？

那就是：我们实在没有必要对于发生于我们周围的看起来是好事或者坏事的东西耿耿于怀，我们实在没有必要太过挑剔上天对我们的似乎是不公正的待遇，中国自古就有“福祸”的智慧之言。以一种应有的宽容心态来对待我们的人生无疑会让我们感到快乐。甚至我们的职业追求也是如此，没有什么绝对的好或者不好，我们的人生轨迹在我们某些年里需要紊乱和无序，根据计量经济学的思想，越是紊乱和无序的样本，我们就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹！假如大家去看看人物传记就可以发现，在那些人的人生里，他们可能做过记者，参过军，被抓到过牢里，看起来和其最终的路径有了很大的背离，可是这些背离最终回归到这条路径上。事实上，我们并不好确定，是不是这种每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹？！

人生需要这种随机性。并且如果我们要想有一条稳定的人生轨迹，依照计量经济学的理念，我们还要让我们的人生经历这一样本足够大。如何让自己的人生经历更多？如何让自己的人生有更多的随机性？那就是：我们要过主动追求的人生。当我们在生活中有意识地主动去追求时，我们就在客观上丰富了自己的经历，并且扩大了自己的人生经历样本。因为，在你主动追求的时候，才能够发现惊喜和奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本，样本不具有变异性，就难以得出好的回归方程。我们都应该学学“苍蝇的哲学”，苍蝇的四处乱撞让苍蝇即使在被困的时候也有机会逃脱。这也许是更有含义的古语的一句话的意思吧：树挪死，人挪活。但是，在我们的追求中，因为，我们应该珍视随机性，因此，对于得失就不必太让自己负累。得失是随机的。我们在生活中得到了什么、失去了什么，也许在这冥冥之中的东西面前，可能只是一个慈悲的玩笑。太过于在意也许是失去了更多。

参考文献：

[1]古扎拉蒂.《计量经济学》（第三版）[M]，林少宫译.北京：中国人民大学出版社.2000.

[2]罗伯特S.平狄克，丹尼尔L.鲁宾费尔德.《计量经济模型与经济预测》[M].北京：机械工业出版社.1998.

第4篇：计量经济学的含义范文

新经济地理学派认为经济增长与经济活动的空间集聚相互联系。20世纪90年代后期，新经济地理学领域内的一些学者开始整合新经济地理学与新增长理论，在统一的框架下探讨集聚与增长的相互作用，他们通过强调技术外溢和空间集聚的相互作用，为解释经济集聚和经济增长之间的内在联系提供了一个非常清晰和简明的理论分析框架。［2］Bertinelli和Black（2004）认为由于地方知识和信息的溢出能够产生经济集聚，而人力资本积累能够促进内生经济增长，所以单个城市伴随着人力资本的积累和知识的溢出而增长，城市数目增加以后所形成的城市化群落也就越来越成为经济增长的重要引擎。［3］自从20世纪70年代一些欧洲学者开始进行空间计量研究以来，空间计量经济学已经成为空间经济学及其相关学科的重要学科基础，成为计量经济学的一个新兴分支。［4］随着Anselin（1988）出版了空间计量经济学领域具有重要意义的著作（Spatial　Econometrics：Methods　andModels），关于空间计量经济学的理论研究以及实证应用得到了极大的发展。空间效应的一系列模型设定方法、估计方法以及检验方法得到了许多计量学者的广泛关注。同时，利用空间计量经济学模型在分析城市和区域经济问题、经济增长与发展的区域协同效应问题、以及其他相关的空间外部性问题等领域，也得到了广泛的应用。［5］空间计量经济学的诞生是对传统计量经济学理论的一个巨大挑战。传统的计量理论的基础是建立在高斯－马尔科夫假设（Gauss－Markov　assumptions）上的在研究区域经济问题时，对于具有地理空间属性的数据，会出现空间自相关（Spatial　dependence）以及空间异方差（Spatial　heterogeneity）问题，这将使高斯－马尔科夫假设不成立。［6］而空间计量经济学可以解决上述问题，空间计量模型成为研究区域经济问题时的重要研究工具。当前，国内已有部分学者开始利用空间计量方法对区域经济问题进行专门研究，例如周慧、曹广喜（2010）利用空间计量模型对江苏省经济集聚与经济增长的关系进行了实证分析［2］，吕健（2011）采用探索性横截面空间数据，考察了中国内地31个省域城市化对经济增长驱动的大小［7］；姜磊、季民河（2011）基于截面数据所建立的空间计量经济学模型发现：城市化、研发投入和市场化均有助于知识的空间溢出；周国富、兰宇宁（2012）采用类似的方法分析和探讨了可能影响我国城市经济增长和导致区域差异的因素［8］。然而这些研究所使用的方法均是截面空间计量模型，目前应用空间面板模型进行区域经济实证研究的文献还不多。近年来，随着空间面板（Spatial　panel）技术的不断改进，国外空间计量研究逐渐转向面板数据模型（空间计量研究曾长期停滞在横截面数据阶段），面板数据和横截面数据相比，面板数据包含有更多的信息并且可以避免多重共线性问题。［10］与目前国内已有研究不同的是：本文首次使用目前空间计量领域最前沿的空间面板数据方法对江苏省内市域数据进行了空间计量，通过计量结果探析都市圈内各城市经济政策对本市及邻近城市经济增长的影响，从而揭示当前江苏省内都市圈经济发展的互动程度。

二、实证研究

本节将使用实证研究的方法，运用空间计量经济学（Spatial　econometrics）方法对江苏省内市域面板数据进行回归分析，探索都市圈内各市经济发展政策对本地经济增长的直接效应和邻近城市的间接效应。（一）研究方法使用空间面板模型进行计量分析，包括空间自回归（Spatial　Autoregressive，简称SAR）面板模型，也称空间滞后（Spatial　Lag）面板模型；空间误差面板模型（Spatial　Error　Model，简称SEM），以及空间杜宾面板模型（Spatial　Durbin　Model，简称SDM）三个模型。（二）数据样本说明进入21世纪以后，江苏省开始着力打造苏锡常都市圈、南京都市圈以及徐州都市圈这三大区域经济体，地区经济发展集聚效应明显。因此我们以江苏省的13个地级市（包括南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州以及宿迁）为样本，选取时间跨度为2001至2010年的一些主要推动经济发展的指标，通过空间面板模型来探索都市圈内各市经济发展政策对本地经济增长的直接效应和对邻近城市的间接效应，数据来源为各年《江苏省统计年鉴》以及美国密歇根大学的《中国数据在线》数据库，因变量和自变量的指标选取如表3所示。（三）空间面板模型分析1．模型选择对于相应的数据，模型是选用空间自回归（SAR）面板模型，还是空间误差面板模型（SEM），抑或空间杜宾面板模型（SDM）。Elhorst（2010）［11］认为应通过两个阶段的检验进行：第一阶段在不考虑任何空间相关性的基础上，使用拉格朗日乘数检验法（Lagrange　Multipliertest，LM检验）或者稳健的拉格朗日乘数检验法（Robust　Lagrange　Multiplier　test，稳健的LM检验）对因变量或者残差项是否存在空间自相关进行检验；第二阶段通过Wald检验和LR（Likelihood　Ratio）检验对SDM模型的两个假设H0：γ＝0和H0：γ＋δβ＝0进行检验。如果这两个假设都被拒绝，则应选用SDM模型；如果第一个假设不能被拒绝，并且LM检验以及稳健的LM检验显示因变量存在空间相关性，则应选择SAR模型；如果第二个假设不能被拒绝，并且LM检验以及稳健的LM检验显示残差项存在空间自相关，则应选择SEM模型①。

三、结论与政策含义

第5篇：计量经济学的含义范文

关键词：就业;收入分配差距;计量分析

就业和收入差距问题是我国社会主义市场经济改革和转型过程中的两大难题。就业与收入分配问题越来越成为人们关注的焦点。从宏观上看，就业是劳动者初次收入分配主要方式，为劳动者及其家人的生存、生活提供了最初的保障。就业是劳动者参与国民收入分配的前提，一国的就业情况与收入分配差距变动有着重要的相关性。本文从计量经济学的角度对就业和收入分配关系进行分析。

一、指标选取和数据处理

就业指标：就业人数的总量、第二和第三产业就业的总人数占总就业人数的比重（就业结构）。居民收入分配指标:城镇农村居民收入的相对差距。我国目前收入分配差距主要体现在城镇居民与农村居民之间，所以在此选择了城镇农村居民收入的相对差距来反映我国的收入分配状况。就业结构随着产业结构的转变也在发生着转变，考虑就业指标时就要把就业结构这一方面加以分析。本文的收入均采用可比价，从数据的可得性考虑采用1985-2009年的数据且均来源于2010年统计年鉴。

总的就业人数和第二和第三产业就业的总人数占总就业人数的比重在数据方面就出现了逐步增长的趋势，显而易见这两个变量序列也为非平稳序列。

从图中明显可以看出我国居民相对收入分配差距大体呈现出了增大的趋势，居民相对收入分配收入为非平稳序列。

非平稳时间序列建立模型会产生“伪回归”的现象。为了防止“伪回归”的现象的发生在此对居民相对收入差距、就业人数和就业结构变量序列进行ADF单位根检验。

由上表可以看出，在5%的显著水平上可以认为居民相对收入分配差距、就业人数和就业结构变量序列是二阶平稳序列即I（2）。

二、格兰杰因果关系的检验

上图分别是差分变量滞后两期的格兰杰因果检验结果，可以在5%的显著水平上认为就业人数的变动是引起居民相对收入差距变动的原因，而居民相对收入差距的变动不是引起就业人数变动的原因。

三、协整检验及协整方程

变量之间存在协整就意味着变量间存在着长期均衡的稳定关系。非平稳时间序列不能直接建立模型，不然容易产生“伪回归”的现象。如果非平稳序列存在协整关系了就可以建立模型不会产生“伪回归”。在此有必要对变量进行协整检验。多变量间的协整检验用Johansen协整检验, Johansen检验有两种方法迹检验和秩检验。有时两种检验会出现不同的结果。下面就是居民相对收入分配差距、就业人数和就业结构变量间的Johansen检验。

Johansen协整检验的迹检验和秩检验都一致表明居民相对收入差距、就业人数和就业结构三个变量之间存在着一个协整关系。存在协整关系的含义是居民相对收入差距、就业人数和就业结构三个变量之间存在长期均衡关系。标准化的协整方程如下：

XD =-0.000178JY+0.188869JG

(4.0E-05)(0.05475)

从上面的协整方程中可以看出：只是从总的就业人数方面来看就业人数的增加会使居民相对收入分配差距减小，即总的就业人员每增加一个单位，居民相对收入分配差距就会减小0.000178个单位。

从就业结构方面来看，第二和第三产业就业人员占人员的比重越大，居民相对收入分配差距就会越大。第二和第三产业就业人员占人员的比重每增加一个单位，居民相对收入分配差距就会增加0.188869。

参考文献：

第6篇：计量经济学的含义范文

关键词:GDP 电力生产 发电量 产业结构

一、引言

电力作为国民经济的重要基础产业，发电量和用电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。

国内方面，在研究角度上，有不同学者研究过电力工业与经济增长的内在关系，也有直接使用电力消费数据或从电力弹性系数入手探究电力消费与GDP的关系的论文；在研究方法上，国内大多数学者采用协整分析和误差修正模型以及格氏因果关系来分析研究电力与经济发展的长期内在均衡关系，以上综述了前人对电力与GDP关系的研究成果，然而，由于国家、地区的不同，样本区间的不同，并没有一个放之四海而皆准的一致的结论和数量规律。

关于本文要研究的这一问题，其理论和现实基础是电力生产、消费与经济增长的关系。因而要尝试使用计量经济学中的不同模型进行拟合，从经济学意义出发，结合模型筛选的多个角度和准则，选出更适合所研究的问题及其重点的模型，对电力与经济增长的关系这一实际问题进行分析。具体而言，就是运用eviews这一常用的数据分析工具，综合应用经济学、统计学的思想，用协整、回归与时间序列组合模型等计量方法，来探讨和研究这类问题，测度各因素影响力的大小。

二、 建模思想与实现途径

鉴于研究对象出现的时效性以及模型研究的空白，我们确定了本文研究的探索点：即从经济学意义出发，运用统计学和计量经济学的方法，基于1995年到2009年发电量、用电量与GDP共15对数据，使用回归与时间序列组合模型，将问题分视为长期趋势，试图从定性与定量相结合这一全新角度解开电力生产与GDP增长的关系。

研究经济问题的模型是为解决实际中的经济问题而建立，因此在保证数学方法的正确性基础上，必须以经济理论和经验分析为首要指导，只有这样，由模型得出的结论才具有现实的指导意义。

针对中国而言，由于第一产业对电力影响较小，并且随着经济发展二三产业结构比例变化对电力和GDP影响显著，因此我们研究的主要方向是二三产业结构比例变化与电力系统和GDP之间的关系。然而在分析数据的过程中，我们发现2008年的全社会耗电量与2009年相比出现拐点，其原因是2008年全球的金融危机，下半年我国单月发电量同比负增长却与同期GDP正增加的情况相伴出现。

产业结构调整应该是非常重要的原因，因为我国进行经济体制改革到现在，产业结构调整和节能的成效已经累积到一个可以逐步显现的时机。

三、模型设计说明

针对GDP与电力生产之间的关系，由于技术难度的限制，故而放弃了偏差模型和残差模型的分析，选择直接建立电力与GDP关系模型。这种途径是只用一步线性回归，将GDP作为被解释变量，将发电量、二三产业结构比重、能源生产弹性系数与电力有关的因素作为解释变量，以回归估计所得到的参数来反映各自在电力方向影响GDP的大小。可以更简单而直观的看出二者的关系，同时更方便测出二者影响力的大小。

四、 多元回归模型

考虑到本文研究的现实问题，综合各指标时间序列所体现出的特点，在进行多种方式的尝试后，决定首先选用回归模型。涉及到解释变量与被解释变量的部分，是根据经济理论和现实情况加以设定、并通过计量分析方法得到的。

(一)指标选择与数据处理

经过多次试验，选取的原始指标主要有：年度发电量、年度GDP、第二、三产业比重、能源生产弹性系数。时间序列长度则是从1995年到2009年共15组。前期数据处理中，计算了数据的各种表现形式，如在原始数据的基础上，进行同比、差分等方式的处理，想要对这一未知问题的解释进行全方位、多角度的尝试。在最后确定的模型中使用了第二产业比重与第三产业比重相比的数据作为指标。模型中所使用的变量符号与含义为：

Y：GDP

X1：发电量

X2：电力生产弹性系数

X3: 将第三产业比重与第二产业比重相比计算二者比例，再与上年同季度相比。反映产业结构动态变化状况。

(二)变量单位根检验，变量平稳性检验结果

协整的前提是变量的同阶单整，因此首先要对模型中的各变量进行平稳性检验，即单位根检验。

常用的方法是进行ADF检验，对模型中三个变量的检验结果如表1所示。

可以看出，在二阶差分过后，数据实现平稳性。

* 模型建立与估计：

用Y、X1、X2、X3建立模型，用eviews进行分析，估计：

建立如下方程：

Y = 0.2653705279*X1 - 7514.117574*X2 + 18713.36344*X3 - 38978.06882

(三)检验

1、经济学意义检验：

在所估计参数中，发电量（x1）的系数为正，表明发电量越多，GDP产值越高，与现实情况相符；电力生产弹性系数（X2）的系数为负数，说明弹性系数越小， GDP产量越大；第二、三产业所占比例的同比值（x3）前系数为正值，这与现实情况相符，因为二三产业在用电量上的差异是很大的，我国3/4的电量都用在第二产业上，因此，相同产值下第二产业相对比重越大，越会对用电量产生相对较大的推动力，会使发电量相对增大，GDP产量越大。

因此通过了经济学意义的检验

2、技术检验：

第7篇：计量经济学的含义范文

Abstract: This article predicts the management indexes of an enterprise by using mathematical model. In this text, we attempt to calculate the management indexes of an enterprise by econometric model,basing on theory of the industry chain and the data of GDP and industry data. We make a positive analysis with paper industry.

关键词:产业链;数学模型;造纸业;实证分析

Key words: industry chain;mathematical model;paper industry;positive analysis

中图分类号:F224文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)05-0088-02

0引言

在企业经营过程中,科学准确预测主要经营指标是比较困难的。用数学模型来确定企业的经营指标是一种科学的方法,可以为企业的经营提供科学决策支持。笔者曾经使用GDP及行业历史数据来预测企业经营指标,实际误差在可以接受的范围内。认为是一种比较科学的方法,值得借鉴和推广。

在企业尤其大型企业集团,一年一度的经营绩效目标制定是一件重大的事情,合理的绩效目标尤其是营业收入对企业运行及目标达成具有重要影响。收入预测决定着成本预算、人力资源预算、生产预算、筹资投资预算等一系列生产经营财务安排。经营绩效目标制定一般遵循“由上到下”和“由下到上”的流程,达到“上下”一致认同的目标。企业所有者或最高管理者往往会依据其对经济形势的判断、对行业形势及企业发展的把握,在上年的基础上确定一个“增幅”作为目标。下属往往会疑问“增幅”的合理性,而上级无法准确的给下属明确答复。下属依据自身对行业的认识,对市场一线的了解,会按照上级的要求,上报年度绩效目标。但是,这样的目标汇总后往往达不到上级的预期。

由于信息不对称而产成的“矛盾”或“困惑”普遍存在。如何消除“上下级”双方的顾虑,制定比较合理、科学的收入指标,进而确定企业经营指标便成为一个有意义的课题。目前已经形成了市场预测体系的比较完整的理论体系,应用广泛。

1市场预测的方法体系研究

从市场预测方法的分类来看,主要有判断预测法、时间序列分析法和因果分析法三大类。判断预测法,也叫直观法,是预测者根据已有的资料,依靠个人的经验和分析能力,对市场未来的变化趋势作出判断,以判断为依据作出的预测。判断预测法主要有:集合意见法、专家意见法和市场调查法。时间序列分析法,是将历史资料按时间顺序加以排列,构成一统计的时间序列,然后向外延伸,预测市场未来的发展趋势。因而,又称之为历史延伸法或外推法。因素分析法,也叫相关分析法。它是在分析研究实际资料的基础上,找出影响市场发展变化的规律性因素及其相互关系,进而找出原因与结果之间的联系方法,建立数学模型,依据引起市场变化的原因之量的变化,来预测市场未来的发展趋势。

在三类预测方法中,前一类基本上属于定性分析法,后两类则属于定量分析法。定性分析法属于经验预测、描述性预测,属于简单预测。时间序列定量分析法仅限于自身时间趋势的外延延伸,没有考虑到影响因素及影响程度。而因素分析法(相关分析法)无疑是科学的预测方法。它有效地克服了主观经验判断的局限,增加了相关因素对预测指标的分析判断,增强了预测的可信度和说服力。但是,运用因素分析法需要具备一定的条件,如必须具有一定的数据, 能够对影响市场变化的因素进行定量分析等。

基于解决“上下级”双方的矛盾,笔者拟采用因素分析法,以GDP和行业数据,来预测企业的收入指标。

GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字,它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。GDP是国民经济体系在一定时期内经济活动产生的最终成果,是由国民经济结构所决定的。完整的国民经济体系是各个产业基于一定的技术经济关联,并依据特定的逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式网状关联关系形态,形成生态产业链。产业链的本质是用于描述一个具有某种内在联系的企业群结构,它是一个相对宏观的概念。产业链中大量存在着上下游关系和相互价值的交换,上游环节向下游环节输送产品或服务,下游环节向上游环节反馈信息。引进产业链的目的在于准确定位目标行业/具体产品在产业结构中所处的位置,找到主要的影响因素。

世界各国的经济学家及各种研究机构对GDP做了大量的研究,提供了一些预测数据,成为了解把握经济走势的重要参照。另外,国民经济体系中,各产业、主要产品基本上都已经积累了较多的历史数据资料,这些数据可以为作为分析的基础资料。

总体来说,在一定时期内,国民经济系统是相对平衡的,供需总体上是均衡的;国民经济产业结构的变化会引起连锁反映,并促进产业链趋于新的平衡;产业结构的变化最终体现到经济数据里。根据数据之间的逻辑联系,构造出数学模型。例如,以GDP为自变量,以目标产业或者行业或者具体产品为因变量,构建出通用模型:

Y=f(x),其中:x为GDP,y为目标行业/具体产品的经济指标,f为函数关系。根据自变量、因变量之间的数据趋势,采用一定的方法,模拟出具体函数表达式。考虑到宏观经济数据GDP和微观企业的销售数据之间判定系数及经济意义的解析,两者之间引进行业(子行业)数据,作为中间变量。那么通用模型就变化成Y=g(f(x)),x为GDP,f(x)为中间行业与GDP的模型,g(f(x))为中间行业与目标行业/具体产品的模型。当然,如果目标行业/产品与GDP具有高度相关,模型能通过检验,无需引入中间变量,成为一步到位的简单模型;如果一次引入中间变量不够,可以多次引入,变成一个比较复杂的复合模型。

不管是简单模型还是复合模型,均需要通过检验。模拟模型需要通过一系列检验,比较常见的是计量经济学模型,需要通过三重检验:①经济意义检验:主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。②统计检验:检验模型的统计学性质,通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。③计量经济学检验:目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验,解释变量的多重共线性检验等。

笔者以造纸业为例,对因素分析法的操作过程进行实证。

2以造纸业为例进行实证分析

假定一家以瓦楞纸箱为主要业务的企业,经营处于行业的正常水平,销基本平衡,经营团队积极进取,能准确把握经营环境及形势变化,并能随着上下游市场变化及时调整产销策略。如何使用因素分析法,测算销售收入指标?其步骤如下:

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2.1 产业链梳理梳理产业链的目的在于准确定位瓦楞纸箱业务在纸产业结构中所处的位置,寻找与瓦楞纸箱的最主要的相关因素。在纸产业链中,依据纸产品的生产和生命周期,可以将其划分为农林、制浆、造纸、纸消费和纸回收等几个阶段,在制浆造纸机械、化学助剂等产业的配合下,构建成纸业系统的完整产业链。见图1。

很明显,瓦楞纸箱属于纸制品,其原料来源于箱板纸,而箱板纸是机制纸及纸板的一部分。机制纸及纸板是重要的轻工业原料,应用范围广泛。造纸业长期以来与国民经济的景气度密切相关。

2.2 收集数据资料。根据《中国统计年鉴2008》、《造纸工业年鉴》及国家统计局网站,可以获取机制纸及纸板、纸制品、瓦楞纸箱和全国GDP的历史数据,见表1。为方便理解和应用,假定机制纸及纸板、纸制品和瓦楞纸箱产销平衡,产量即为销量。

2.3 数据处理机制纸及纸板、纸制品、瓦楞纸箱忽略产品结构的差异,剔除结构变化对模型的影响。单位均为万吨,无需处理;GDP指数可以直接从年鉴查询;2002～2009年不变价格GDP按公式为:GDP1+1=GDPi*指数GDPi+1/100,1990

2.4 模型模拟使用SPSS软件,以机制纸及纸板为因变量(y)、GDP为自变量(x),采用线性回归的方法,模拟出两者的关系式:

y1=0.0818x1-489.29(R2 =0.9627,t=21.57,F=465.2)模型(1)

类似的,分别以纸制品为因变量、机制纸及纸板为自变量,以瓦楞纸箱为因变量、纸制品为自变量模拟出各自的模型:

y2=0.6412x2-2139.7(R2=0.994,t=31.46,F=989.5)模型(2)

y3=0.5959x3-66.694(R2=0.9886,t=22.8,F=521.8)模型(3)

从模型(1)到模型(3)实现了由GDP-机制纸及纸板-纸制品-瓦楞纸箱递推,依次经过3个模型,便可以成功的由GDP测算出瓦楞纸箱的产销量。

2.5 模型检验以模型(1)为例,进行三重检验。

2.5.1 经济意义检验该表达式的含义是:当以1990年可比价格算的GDP每变化1亿元时,需机制纸及纸板产销量变化818吨。也就是说,在其他条件不变的情况下,机制纸及纸板产销量每增加818吨时,其上下游产业推动GDP增长1亿元。具有经济意义。

2.5.2 统计学检验:①拟合优度检验(R2):判定系数 R2=0.9627,接近1,表明模型对于样本值的拟合程度高,可信度高。②参数显著性检验(t检验):给定显著水平a=0.05,自变量t检验值 21.568>t0.025(19)=2.093,通过 t检验值,说明参数的显著性。③回归总体线性显著性检验(F检验)F=465.17,说明模型线性关系在a=0.05的显著水平下是成立。

2.5.3 计量经济学检验:本模型是一元回归,不存在多重共线性问题。

通过上述三重检验,可以认为该模型有效。

按照前述方法模型2、3加以阐述和检验,具有实际经济意义并通过检验,模型可以采用。到此,该瓦楞纸箱预测模型就完成了。

2.6 预测瓦楞纸箱的产销量在模型的帮助下,该瓦楞纸箱生产企业可以估算其产销量。并根据其在行业的地位、瓦楞纸箱的结构、市场占有率、新产品上市等因素进行修正,最终确定一个预测产量作为目标产量。结合价格变化趋势的预测,便可以推算出销售额。

据专业研究机构分析,2010年我国GDP估计在8.5%～10%。那么GDP指数应该在108.5～110,按照GDP处理公式,计算出可比价格的GDP。结合模型(1)、(2)、(3),便可以计算出机制纸及纸板、纸制品、瓦楞纸箱的生产量。

根据表2,2010年瓦楞纸箱的行业增长率在12%～14.52%。基于2010年是后经济危机时代,经营环境仍然比较复杂,经济回暖仍然需要确认,该企业可以保持中性的估计,跟上行业发展水平即可。既不悲观也不乐观。当然,如果该企业属于行业的优势企业,那么经营策略则可以在“危”中寻“机”,做强做大也是机会,那是另外的一个主题,本文不累述。

2.7 经营指标的预测在销售收入的基础之上,企业的销售预算、生产预算、采购预算、财务预算等,可以按照常规方法,顺理成章的完成。

3实证结果分析及应用建议

笔者曾经用该思路和方法,多年完成大型企业集团内各个业务领域产销量指标的测算,比凭经验的简单估算更具有说服力,有效的消除了“上下级”的矛盾和困惑。过去几年的实际运行表明,误差基本上都在可以接受的范围内。

基于宏观经济数据、行业数据来测算企业主要经营指标的思路和方法,具有明显的优点:采用定量分析把纷繁复杂的经济现象准确定位在一个数学模型,简洁、直观,易于理解。但是也存在明显的不足和缺陷,在应用中需要注意的一些问题:①在企业层面使用,需要准确找到主要因素。本文提供了基于产业链来寻找主要影响因素的方法,有效的为模型的经济意义解析提供较好的基础。②必须能够收集到客观科学的历史数据资料。从企业层面,往往难以获取子行业的历史数据。企业本身的数据由于产品结构的变化、企业统计资料的缺失等原因往往也不能直接使用。③数据之间的趋势往往呈现多种可能,既有可能是直线型,也有可能是指数、对数及多次型函数,还有可能需要转化后才能发现趋势特征。因而,增加了使用模型的难度。④随着世界政治经济形势的剧烈变化,往往存在局部的不平衡。不平衡的政治经济格局会严重影响企业的生产经营和经营环境的相对均衡性。从而产生模型使用的前置假设失效。

总之,定量的预测法是比较科学的一种方法。在企业经营分析决策过程中可以多加应用,为企业的经营提供科学分析,为决策提供科学支持,减少不必要的信息不对称而出现的“矛盾”或“困惑”。

参考文献:

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[4]王兴灿.几种市场预测方法[J].企业经济,1994,(6).

第8篇：计量经济学的含义范文

（深圳大学，深圳 518060）

摘要：目前国内外学术界关于学区房的研究多集中在学校质量对周边住宅价格的影响。本文重点梳理衡量学校质量指标选取、学校样本选取以及剥除邻里效应方法选择。研究表明，国内研究起步较晚，大多数文献研究尚未考虑学区房的空间自相关性；而国外关于学校对周边住宅价值影响的研究起步较早，在研究对象的确定、研究方法的选择以及研究内容等方面相对成熟，国内对学校对周边住宅价值影响的研究需要细化和提高。

关键词 ： 学区房；住宅价格；空间计量经济法；文献综述

中图分类号：F293.35 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）26-0005-04

作者简介：宋博通（1968-），男，广东深圳人，深圳大学基建部主任、深圳大学房地产研究中心常务副主任，副教授，博士，主要研究方向为城市经济与房地产市场、住房政策；李亚宁（1992-），男，河南周口人，深圳大学硕士研究生，主要研究方向为城市经济与房地产市场。

0 引言

经济学家史蒂文·吉本斯说，“好学校与高房价之间的联系是世界上最稳定的关系之一”[1]。现实中，拥有着“好学校”入读资格的住宅奇货可居，针对学区房的需求及研究，是人们持续关注的热点。自20世纪60年代以来，欧美国家一直十分重视与学区房价格相关问题的研究，并取得丰富成果，但也存在部分研究视角的缺失，国内自20世纪90年代末逐步重视该领域的研究，起步相对较晚，研究中存在下列问题：①度量学校指标单一，以偏概全，还存在选取上的主观性，降低研究结果的准确性；②学校样本的选取范围过小，对象不够完备；③研究方法上，国内学校对周边住宅价值的影响因素研究还没有考虑住宅市场的空间自相关性，仍然运用传统的计量经济学手段，即没有进行消除或减弱邻里效应对研究的影响。本文将对已有的学校对周边住宅价值影响的研究进行综述，得出解决存在这些问题的新思路，期望能够对以后的研究者提供借鉴作用。

1 国内学区房研究的必要性——以深圳数据为例

深圳房地产业较为发达，作为我国四个一线城市之一，房地产价格水平居全国前列。同时，深圳于2004年8月成为广东省第一个教育强市。因此选择以深圳为例。

1.1 深圳学区房简介

2006年深圳市3～6岁儿童受教育率达98%、九年义务教育入学率达100%、高考升学率达92%以上。根据深圳市教育局公布资料，截至2012年12月底，全市共有各级各类学校（含幼儿园）1856所，较建市之初增长了近6倍，其中高校单位11个，普通中小学635所，中等职业学校（含技工学校）22所，幼儿园1186所。

作为经济特区，深圳市教育事业与经济建设同步快速发展，学校数量、招生规模均具有一定水平，但仍存学位供应紧张、优质资源分布不均衡等社会普遍现象。如表1所示，从2006年来深圳市新生儿数量首次突破10万人次，近7年来一直呈现上涨趋势，到2013年翻了一番，达到20.7万人次，未来深圳学区房供给会更加紧张。

1.2 深圳学区房的量与价

深圳居民学区房置业热情高涨，据搜房网上进行的深圳学区房网络小调查显示，近85%的调查者表示愿意为孩子获得好的教育环境购买学区房，约60%的调查者表明在购买学区房时会首先考虑学校质量。

深圳学区房需求的火热，除了在上述居民购买意愿的调查中得以量的反映之外，在价上亦有迹可循。以深圳福田百花片区为例，该片区名校云集，有深圳实验学校、百花小学、荔园小学以及红岭中学等，片区内上个世纪八九十年代的二手商品住宅至今仍然赤手可热，价格长期高位运行，且一房难求，如图1所示，2014年售价却已经超过5万元/m2，且还有上涨趋势，比周边房龄小、非名校学位的住房每平米售价高出10000-15000元，学区房溢价显著。

图1数据表明深圳学区房供给不足，学区房价格上涨速度过快，学校对周边住宅资本化日益明显。测算出学校对周边住宅资本化的程度，对居民购买学区房有指导性的建议，同时对政府合理规划学校的建设提供参考，使教育资源均衡分布；因此，研究学校对周边住宅价值的影响十分必要。

2 国内研究现状分析

美国经济学家Tiebout[2]认为在居民可自由流动的前提下，迁移是其选择地方公共品最优供给水平的有效手段，也就是著名的“用脚投票”（vote with their feet）理论。

丁维莉与陆铭[3]认为在中国，人们通过居住地选择来获取优质学校，学校质量资本化反应到房地产价格的机制是存在的。近年来，国内已有一些学者进行了学校对于周边住房价格影响的研究，成果颇丰。总结可以分为如下几类：

第一类，边缘式研究周边学校对住宅价格有无影响。如王琳[4]在研究城市轨道交通对住宅价格影响时，采用特征价格模型，以虚拟变量形式引入学校作为住宅邻里特征变量之一，判断出成都市住宅小区0.5km范围内学校对住宅价格有影响。这类边缘研究学校对周边住宅价格影响文献最为多见，其采用的研究方法和得出的结论也较为统一，但研究深度较浅。

第二类，抛开学区限制，粗线条式研究距离最近学校教学质量、上学距离对住宅价格影响。如贾朝健[5]研究教育设施对周边住宅价格影响研究时，采用特征价格模型，以家长心中最好大中小学校民调占比、住宅至最近大中小学校距离作为评价学校主要特征变量，分析出在成都市学校教学质量对购房者决策影响不明显，上学距离则影响显著，至最近中学距离每增加1km ，住宅均价下降3.98%。这类研究虽是较为系统地研究学校对周边住宅价格影响，但研究手段略显粗糙，表现在：①抛开学区限制，选取距离最近学校为样本学校与现实不符。虽然我国义务教育阶段现行招生制度遵循“就近入学”原则，但是招生范围仍有区域限制，适龄儿童只能在所属学区内学校就读，并不能保证所读学校即为上学距离最近学校，尤其是在人口密度较大或名校所在区域，学生往往被分流到周边学校就读，而不全是在最近学校入读。②采用家长心中最好大中小学校民调占比来度量学校质量的方法欠佳。相比之下，反映学校自身办学水平的学校等级和升学率等指标就显得更为客观，与普通民众评判学校质量好坏所常选用的评判指标与量化方法也更为一致，因而适用性也会更好。

第三类，“偷梁换柱”研究教育资源对周边不动产价格影响，这类研究多是从宏观角度把握教育资源对房地产价格的影响，如周京奎和吴晓燕[6]利用省级面板数据分析地方公共投资对房地产市场价格的溢出效应，文章中用来度量教育投资的指标是每个省的小学、中学、大学的数量以及教师人数，结论表明在省级水平上的中学数量对各类房产和土地的溢价是最显著的。

王旭程[7]实证研究房价与教育资源的双向关系，采用我国27个省份和4个直辖市1991-2009年的房价平均值和教育资源时间序列，进行格兰杰因果检验，其中教育资源的度量方式是每十万人中高校学生的比例，结论表明我国教育资源对于房价有很明显的推动作用，在此基础上进行回归分析得出教育资源对于房价的影响价格弹性系数。

冯皓，陆铭[8]基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据，利用面板数据中的固定效应模型，回归得出区域间基础教育数量对房价的贡献，同时引入“实验性示范性高中”命名的自然实验，解决了基础教育资源数量和质量存在的内生性问题，衡量了教育资源数量和质量指标，探讨城市内部的居住区分割和教育资源不均衡发展的关系；梁若冰、汤韵[9]、李祥[10]等得出了类似的结果。

第四类，研究单一学校对周边学区房价格的影响，如徐莹[11]建立特征价格模型研究大学对于周边住宅价值的影响，结论是以大学为中心的250m~500m范围内，住宅价格会受到大学的影响，只考虑到大学的影响，忽略了其他教育资源的影响，解释度并不高，有待进一步研究。

黄滨茹[12]利用人大附小学周边163个住宅样本，分别建立“有人大附小名额”和“无人大附小名额”特征价格模型，实证“有人大附小名额”对周边二手房价有显著的正面影响的结论；同年，黄滨茹[13]选取西安市碑林区的18所中学及中学周边1千米范围内59个小区共349个样本点，主要通过对样本数据的定性分析为主，定量为辅，研究城墙内外中学教学质量对周边住宅的影响，采用的学校质量指标为各中学在2006-2008年高考“一本上线率”，结果表明在城墙外“一本上线率”与周边住宅价值存在非线性关系，而在城墙内，这一结果并不显著。由于作者只考虑到小学或者中学的单独影响以及住宅样本过少使得研究解释力有所削弱。

第五类，初步考虑住宅市场的空间相关性，研究学校对周边学区房价格的影响，温海珍，杨尚[14]重点从教育变量细化和消除邻里效应入手，构建特征价格模型和空间计量模型，分析不同类型教育配套对住宅价格的影响机制，证实杭州市住宅市场空间自相关性显著，构建空间滞后模型和空间误差模型，定量测算了消除空间相关性后，教育配套对在住宅市场的资本化程度，但研究数据有待进一步提高。

上述研究较为系统地研究了学校对房地产价格产生的影响，但研究内容和方法都略显粗糙，表现在：①度量学校指标的选取，大多数学者选取的是一定范围内学校的数量，却未曾关注学校的办学水平、教育经费、师生比率等，不能系统的对比分析，而这正是屡禁不止的“择校风”形成的原因之一。②研究单一学校对住房价格的影响，不够科学，夸大某一学校对于房价的影响。③采用问卷调查各中小学在民众心中的排名来度量学校质量有失偏颇。对比之下，学校等级和重点中学升学率等指标就更为客观可凭，适用性更好。④在剥离学校单独对学区房价格的影响，国内文献涉及相对较少，这样研究的结果准确性大大降低。

3 国外研究现状分析

相比国内，国外学者则较早地对学区房问题进行了较长时期的系统研究，取得了丰硕的成果。可概括如下几个方面：①研究对象集中于小学、中学；②研究方法多采用特征价格法；③研究内容多为学校质量对房价的影响，且度量学校质量时多采用学生考试成绩和考试通过率指标；④研究结论多见于学生考试成绩与周边住宅价格的关系，如学生考试成绩每提高1单位，周边住宅价格上涨幅度。

奥茨（Oates，1969）[15]是最早应用特征价格模型研究学校对周边住宅价格影响。研究表明，学生人均支出与学区内住宅价格呈正相关。许多学者进行了类似的研究，一致认为质量较好的学校所在学区内的住宅价格也较高，一般而言，学校质量每提高1%，学区内住宅价格上涨0.26%-1.6%。

国外有关研究学校对房地产价格影响的代表性文献如表2所示。由表2知，国外对于学校与房价的关系研究成果相当丰富，总结主要有如下：

①国外学者大多数采用面板数据，且样本丰富，住宅样本多数基本都在1万个以上，甚至个别达到十万以上，数据量越大，模型拟合效果越能反应真实水平，数据库系统较为完善，信息公开透明化程度高，为后续学者深入研究教育资源对于房价影响提供了范例，而国内的研究则受限于微观交易数据难以获取，进展颇慢。

②关于学校与房地产价格关系的研究面临着这样一个困境：如何剥离出学校的单独影响。国外很多学者进行了尝试，常用的方法有三种，分别为固定边界法（Boundary Fixed Effect）、工具变量法、空间计量经济法。

固定边界法，其中最具代表性的是Black提出，沿学校学区边界相邻两侧选择住宅样本，保证学区房的区位和除学校外的其他邻里特征基本一致，使用BFE选取样本的前提是学区边界线两边学校质量必须存在差异。由表2知，Black提出固定边界法以后，众多学者在研究学校对周边住宅价格的独立影响时将此方法进行扩展改进，以期获得更精确的结果。

工具变量法，Hayes&taylor（1996）[31]、Weimer&wolkoff（2001）[32]、Gibbons&Machin（2003）[33]和Rosenthal（2003）[34]采用工具变量法研究学校质量在房地产市场的资本化效应，总体说服力一般。

空间计量经济法，是公共品资本化研究进程中一个开创性进步，研究对象的空间依赖性打破了大多数古典统计和计量经济学分析中样本相互独立的基本假设，而古典计量经济学的方法通常不能消除这些数据的空间相关性，目前解决空间相关性的常用模型是使用空间滞后模型和空间误差模型（Sedgley，2008）[35]。空间计量经济学使研究学校或者其他公共物品对周边住宅价格影响变得更符合实际，对后续研究具有较大的指导意义。

但是国外研究亦存在一些不足之处，主要表现在以下两个方面：①国外学者在研究学校对于房价影响时，选择的样本学校多数都是某一类学校，如小学，事实上，对于选取的某一住宅样本，其周围可能同时存在中小学校，单独考虑特定类别的学校的影响未免有失偏颇，使得该类学校的估计影响会偏大，存在不合理之处。②选取代表学校质量的指标大多数为学生考试成绩，研究成绩波动时，周边房价的变化趋势。学生成绩在一定程度上代表学校办学质量的差异，可是仅仅只考虑这一个因素未免以偏概全。

4 结论

综上，目前已有的国内外有关学校对周边住宅价值的影响研究，针对存在的不足，提出具体建议措施：

第一，度量学校指标的选取，国内外大多数学者选取一定范围的学校数量或者考试成绩。学生成绩在一定程度上代表学校办学质量的差异，可是仅仅只考虑这一个因素未免以偏概全；或采用问卷调查各中小学在民众心中的排名来度量学校质量有失偏颇。后期研究可以考虑增加其他一些衡量校际之间差异性的指标，如学生人均支出、师生比、教师素质、教育经费等，以期获得更准确的研究成果。

第二，学校样本的选取，样本学校的选择多数都是某一类学校，如小学，事实上，对于选取的某一住宅样本，其周围可能同时存在中小学校，仅仅考虑一种类别的学校的影响有失偏颇，该类学校的估计影响会偏大，存在一些不合理之处。后期研究尽量使学校样本涵盖一个城市中所有的教育配套，反映整个城市的总体情况。

第三，剥除学校邻里效应方面，对于空间自相关的问题，需要运用空间经济学领域的知识予以解决，但目前空间计量经济学的模型还很少运用到学校对周边住宅价值的影响的研究中。后期研究可以通过空间计量经济学理论，削弱邻里效应的影响，以得到更加准确的结果。

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第9篇：计量经济学的含义范文

    面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息,不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据,面板数据是同时有横截面和时序二维的。使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据,在理论上被认为有一些优点,其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。在面板数据中,人们认为不同的横截面很可能具有异质性,这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的,同时异质性被假定为依横截面不同而不同,但在不同时点却是稳定的,因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性,如果异质性是发生在不同时期的,那么则用时期虚拟变量来控制。而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。

    然而,实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少,我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。使用面板数据做过实际研究的人可能会发现,使用的效应①不同,对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响,在某个固定效应设定下回归系数为正显着,而另外一个效应则变为负显着,这种事情经常可以碰到,让人十分困惑。大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果,因为不可观测的异质性(固定效应)很可能和回归元是相关的,在控制了这个效应后,由于变量之间的相关性,自然会对回归元的估计结果产生影响,因而使用的效应不同,估计的结果一般也就会有显着变化。

    然而,这个被广泛接受的理论假说,本质上来讲是有问题的。我们认为,估计的效应不同,对应的自变量估计系数的含义也不同,而导致估计结果有显着变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据,而在这两个不同维度上,以及将两个维度的信息放到一起时,样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。因此,我们这里提出另外一种异质性,即样本在不同维度上的相关关系是不同的,是异质的,这个异质性是发生在回归元的回归系数上,而不是截距项。我们试图从面板数据的横截面维度和时间序列维度的样本相关异质性角度来解释为什么使用的效应不同会使估计结果产生如此巨大的差异,而这很有可能正是由于异质性导致了在使用不同效应时,使估计的结果有显着的差异。

    另外,所谓的不可观测的异质性(Unobserved Heterogeneity)在理论上被假定是无法用回归元观测的,同时,一般认为面板模型的固定效应与回归元可能是相关的,而且这个效应与回归元是否正交(相关)实际上也是判断应该使用固定效应还是随机效应的标准之一(Greene,2002;Mundlak,1978)。而所谓的不可观测的异质性,实际上至少并不是完全不可观测的,通过适当的模型设定,把固定效应再进行分解,就得到可观测的和真正不可观测的异质性,并且模型的估计将在国家效应和随机效应之间获得融合,在这点上,我们与Mundlak(1978)的结论是一致的。

    面板模型的很多方法和解释通过教科书的广泛传播和人们的应用,已经形成了面板计量技术的使用者和研究者头脑中标准的理解,而这种已经在人们脑海中形成规范解释的东西则可能是较难以改变的,因此为了说明问题,我们在文中尽量使用直观的例子来进行解释,并对我们的想法给予简要而直接的证明,来加强论文的理论性。

    一、横截面和时间序列,哪一个维度?一个有其他遗漏变量的例子

    读者可能会对这个问题稍微感到奇隆,并回答面板数据由于是二维数据,那么其回归结果也应该同时来自于两个维度,这正是面板数据的长处,并且直觉上两个维度上的相关关系应该是一致的,这应该是个不言自明的问题。

    这个回答表面上看似正确的,然而真实的答案却不是那么简单,面板数据的回归结果并不真的一定同时来自两个维度,关于哪个维度占主要的问题在面板数据的分析中是至关重要的,尤其当我们有横截面和时间序列的维度相关异质性问题时。

    这里我们所说的异质性不同于传统的面板异质性。传统的面板异质性宣称异质性来自于依横截面和时点不同而变化的截距项,并通过横截面和时点的虚拟变量捕捉;而这个论点可能是武断的,异质性可能并不来自于截距项,而是来自于回归元的系数,尤其是在数据中经常有这样的现象,即自变量与因变量在横截面上的相关关系与时间序列上的相关关系是不同的②,这是我们所探讨的异质性,导致这种异质性的原因可能有很多,遗漏变量是一个可能的重要原因。另外自变量在不同维度上对因变量本身就具有不同的作用,这也是一种可能。图1为有其他变量遗漏的情况。

    图1的面板数据样本具有4个截面,6个时期,数据由如下过程生成:

    然而,如果是不可观测的,那么模型就会产生遗漏变量偏差。在实际面板数据模型的应用中,经常采用的步骤是先做混合回归,然后做横截面固定效应回归,然后做时间固定效应回归(或与横截面固定效应同时使用)。如果看图1,很可能研究者就会采用横截面固定效应或者双固定效应,而在上面的案例中,采用混合回归与横截面固定效应回归都会得到完全错误的结果,其中横截面固定效应的估计结果偏差最高,双固定效应的估计稍好,但是也经常产生有偏的结果,只有时期固定效应会产生最无偏有效的估计结果。

    图2给出了使用各种效应得到的回归拟合线,每个回归的截距项已经取平均从而使得回归线落在样本点的中央,从图2中可以看到,不同的模型设定对估计系数产生明显的影响。很明显,只有时间固定效应得到了x与y的真实的相关关系,偏差最小;横截面固定效应则显示了x与y在时序上的相关关系,是偏差最大的估计;混合回归也基本显示了时序的信息;而双固定效应在这里凑巧也有较大的估计偏误,这是因为双固定效应的双向组内均值离差操作损失了许多有用的样本信息,并且在我们模拟中的一个相对大的干扰项方差也降低了估计的效率。

    那么,为什么以上结果会发生呢?为了解决这个问题,我们需要探讨面板数据模型固定效应估计的本质。

    1.横截面和时间固定效应的本质

    如果我们有一个截面个体的时间序列样本y和X,我们可以对y和X做回归得到截距项α和系数向量β,这反映了样本在时序上的相关关系,如果我们把每个截面都做回归,就得到一个方程系统:

    从式(5)和式(6)中,很容易发现,拟合准则对于β和α的一阶条件产生了同样的估计条件,也即是横截面固定效应估计量的估计条件:

    Xβ+Dα=y (7)

    这个估计量即是有一个线性约束=β的每个截面个体的时间序列回归的估计量,同时我们知道这也是横截面固定效应的估计量。因此,我们有推论1:

    推论1 横截面固定效应估计本质上是在做一个有线性约束的时间序列回归,约束则是每个横截面个体具有相同的回归系数。同样,容易证明,时间固定效应估计量本质上是在做一个有线性约束的横截面回归,约束则是每个时期的横截面回归具有相同的回归系数。而回忆固定效应的算法,我们知道,横截面固定效应(时期固定效应),或者说不可观测的异质性,实际上是约束每个横截面(每个时期)的误差项的均值为0的结果,因此,固定效应,或者说不可观测的异质性实际是估计的结果而不是原因。

    2.每个横截面的和总的β的关系

    给定横截面个体i,我们知道该横截面的时间序列回归的估计量包含在式(10)中:

    可以看到,每个截面的时序回归实际上是把估计横截面固定效应的样本按横截面分成n份,或者反过来说横截面固定效应的估计实际上是把每一个截面的时序回归的样本放到一起形成一个大样本,那么,每个截面的回归系数与固定效应的回归系数β有什么样的关系呢?

    我们通过假设只有一个回归元x来给出直接的例证,若只有一个x,则对于某截面i有:

    如果现在有多于1个的回归元,并且回归元之间理论上是无关的,那么这时式(13)仍然成立,但如果回归元之间是相关的,问题就会复杂很多,不过如果使用偏回归方法,先排除其他变量的干扰,我们仍然可以得到类似的结论,我们自己所做的一些数值模拟和估计也显示了这点,细节不在这里补充。由以上的讨论,可得到推论2。

    推论2 横截面固定效应估计本质上是在做一个有线性约束的时间序列回归,其估计结果等于对每一个横截面进行时序回归得到的系数的加权平均。同样的结论可以推广到时间固定效应的估计,即时间固定效应的估计结果等于每个时期横截面回归估计结果的加权平均。

    现在我们知道图1和图2所示的例子中为什么使用混合效应,横截面固定效应会出现明显的偏误,而时期固定效应的结果则是正确的。因为和由于非平稳性导致在时序上两者是相关的,但是因为是随机生成的,并且和的生成过程是独立的,因此和在横截面维度上是不相关的。而使用混合回归不区分样本信息究竟来自哪个维度,它合并了时间序列和横截面二维的样本信息进行回归,因此导致的估计产生向上的偏误(因为被遗漏了),但混合回归的结果并不是偏误最严重的,因为至少在横截面方向上和是无关的;横截面固定效应估计则有最严重的偏误,因为如前所述,横截面固定效应是做一个有线性约束的时序回归,其结果等于每个截面的回归结果的加权平均,而这里和在时间序列上相关性明显,导致估计结果有很大偏误;只有时期固定效应产生了最准确的估计,因为时期固定效应做的是横截面方向的回归,而这里由于在横截面方向上和是无关的,因此即使缺失,也不会对的估计结果产生干扰,时期固定效应在以上我们所模拟的数据中是最好的估计量③。

    上面的例子中所做的模拟数据是一个有着大T小N的数据集,而面板数据一般是有着大N小T的数据集,因此我们的模拟可能会由于其特定的T和N而受到质疑,而实际上,理论结果并不受到样本尺寸的明显影响。图3和图4展示了另一个有着相对大N和小T的模拟数据,其中N=6,T=3。