计量经济学的含义范例

计量经济学的含义范文1

关键词：经济学;教学创新;策略

中图分类号：G2.0 文献标识码：A 文章编号：1002-4107（2015）03-0010-02

计量经济学是经济学中重要的分支，任何分支，如宏观经济学、微观经济学、金融学等均需计量经济学的支撑。因此，学习和应用计量经济学成为从事经济管理工作的专业人才的必备技能。

计量经济学理论艰涩、难教难学，是当前高校的实际局面，究其原因有：首先，其需要大量数学和数理统计学的基础，学生对回归模型概念、经典模型的假设、设定模型、估计参数、统计量的性质与分布等，难以准确理解与把握;其次，既有教学内容与实践需求存在一定脱节;最后，对社会经济现象进行深入研究，需具备广泛知识，因此，计量经济学教学关键在于，强化学生对计量经济模型的理解，提升其进一步学习与应用的能力。本文认为，改革创新计量经济学教学模式与方法，促进计量经济学理论教学与实践教学的有机结合，提高学生学习研究兴趣和综合能力，是解决上述问题的关键。

一、计量经济学教学改革的意义

经济学是考察社会经济现象、行为及其规律的学科，而计量经济学则是揭示经济学理论所考察的社会经济现象之间的数量规律[1]。计量经济学的学习与应用能力，关键取决于能否运用经济学的思维方式观察理解经济现象，能否构建恰当的经济模型，能否准确进行参数估计与模型检验，使研究结论客观反映经济规律，进而为决策提供有意义的参考。目前，虽然计量经济学已被列为高等院校经管类各专业的重要课程，但我国计量经济学教学与研究与发达国家相比还有较大差距，进一步培养好计量经济学人才任重道远。。

（一）有助于培养学生观察与分析经济现象的能力

计量经济学重在培养学生基于经济学理论观察社会经济现象，勇于提出问题。譬如，在研究通货膨胀时，学生应回顾成本推动型、需求拉动型等通胀形成机制，思考这些理论能否解释现实。以始于2009年下半年的通货膨胀为例，显然，每个人都经历与感知到了该轮通货膨胀对自身的影响，企业家感觉到原材料上涨，居民感觉到菜价上涨，学生发现食堂饭菜价格上升。对于计量经济学的学生来说，首先要思考此轮通胀的原因与货币供给过多是否相关，进而要思考此轮通胀与过去通胀是否存在相同特征。教师要将这些问题引入课堂，适时引导学生思考与研究社会经济现象，这实质就是培养学生学习与研究计量经济学的能力。

（二）有助于培养学生研究社会经济现象的能力

计量经济学教学是引导学生应用经济学理论理解经济问题的过程。由于社会经济现象的形成机制非常复杂，对同一经济现象经济学家存在不同的看法。经济学理论和计量经济学方法发展日新月异，这种快速的知识更新使得师生需要不断学习与研究。此外，经济现象本身也伴随经济、运行机制与经济结构的变化而发生复杂变化，对这些日益复杂的现实经济现象的深入考察，也考验着我们运用计量经济模型的能力。因此，深刻理解经济现象及其背后的机制，重在能否正确应用计量经济学。仍以通胀现象为例，学生可能首先联想到的是货币需求函数，此时，教师可以引导学生比较分析消费价格指数（CPI）与广义货币（M2）的时间序列数据。通过观察，M2增速于2009年起快速下降，但与此同时，通胀却表现出持续上涨的态势。该现象提醒我们，若以非线性货币需求函数建模，则可以揭示通胀与货币需求间的复杂关系。为此，适时引导学生针对我国特定的数据，探索性研究通胀与货币需求间的复杂关系，能够培养其学习与解决问题的能力。

（三）有助于培养学生研究计量经济理论的能力

高等教育的重要落脚点是开发学生创新能力。在计量经济学学习中，学生的创新能力体现于能否发展计量经济学理论。？这两个变量是否存在协整关系？该关系是否具有非对称、非线性的特征？怎样检验与估计非对称、非线性的长期均衡关系？要回答以上问题，必须学习与发展计量理论，这需要我们拓展既有非平稳时间序列分析的理论与方法。因此，在研究中准确理解与应用相关理论与方法，特别是针对数据特征拓展计量理论，是培养与提升学生学习与应用能力的重点。

二、计量经济学教学实践改革路径

现代计量经济学的主要内容有：单位根检验与基于非平稳变量的建模技术;描述经济现象复杂动态性的模型;使用面板数据建立的模型。这些理论与方法与之前的经典计量经济学相比存在较大区别，为使教学与现代计量经济学的发展相适应，许多教师从教材改革、教学方法创新、突出实验教学等角度思考了计量经济学的教学方法改革[2-4]。。

（一）立足引导与启发

。例如，在讲解参数估计量的线性无偏最小方差性质中，应分析估计量是被解释变量的线性样本组合，从而引导学生认识估计量的本质，在理解估计量为一个随机变量的基础上，提出其是否服从特定的分布，最终引导学生理解估计量的方差以及对备选估计量的方差分析比较。基于估计量的有效性，再讲解渐进无偏与渐进最优估计量。接下来，适时展示线性无偏最小方差估计量的仿真结果，以此引导学生理解基本的计量经济理论，把引导学生学习和“教会学生学习”一体化。

（二）贯穿“理论、方法和应用”三位一体

在教学中因势利导，从经典计量经济学适当拓展到现代计量经济学，并据此阐释计量经济学的相关理论，注重学生的学习反应，清晰介绍相关前沿理论。培养学生学习与应用计量经济学的能力重在：一要阐释回归分析的产生背景及其内涵;二是要培养学生根据我国数据构建计量模型的能力;三是要根据学生的实际情况对讲授内容进行延伸。计量经济学前沿的理论与方法集中在文献中，应根据学生的知识基础与结构从教材延伸至文献中。比如，在讲授异方差时，适时引出ARCH模型及其应用;在讲授面板模型时，适时延伸到动态面板模型与广义矩估计，并结合我国各省市城镇居民收入的面板数据，介绍动态面板模型和广义矩估计的分析思路。这种适时适度地引申新的知识，不但使学生深入理解基础概念，还启发学生拓展知识进行应用研究。

（三）充分利用蒙特卡洛仿真技术

针对学生对计量经济学理论望而生畏的现状，我们利用蒙特卡洛仿真技术，通过编程将计量经济学中晦涩难懂的估计与检验理论转化为仿真结果，使得学生对抽象数学公式的模糊认识，转化为对仿真图形直观深入的理解。比如，线性无偏有效估计量的统计，既是参数估计中最基础的知识，又是大多数学生难懂的部分。在教学中采用仿真实验和仿真图形，让学生对抽象的计量理论产生直观的认识。又如，模型的误设定（如随机误差项的异方差性）及其导致的相应后果，是学习传统线性计量模型基本假设的重点，由于需要较强的数理统计学基础，这部分内容不但学生难理解，也是教师难以诠释清楚的问题。通过仿真实验结果能够形象展示违背经典计量经济假设下所导致的结果，促进学生对设定正确模型的重要意义产生深刻理解。这种仿真实验的教学模式不仅避免数学方面繁杂的推导过程，防止学生对计量经济理论“望而生畏”，还培养了其创新性的学习与研究能力。

三、计量经济学教学创新策略

不断创新教学方法，培养学生对计量经济学的学习兴趣与解决问题的能力，是 “学生主动学习”与“干中学”这种新型教学理念的出发点与落脚点。在教学实践中，我们采用如下策略。

1.在课堂讲授中有意识地提出问题，与学生互动，共同讨论问题，适时延伸问题，将学生引入到对相关前沿文献的学习。例如，为何采用标准差衡量估计量的精度？OLS与广义GMM的估计原理区别在哪？单位根检验统计量的概率分布为何区别于常规分布？通过不断提出类似问题，与学生“互动式”讨论并且解答问题，不仅可以启发学生的思维向深度与广度发展，还有助于激发其学习积极性。

2.在课堂教学中协调理论讲授、案例分析、实验教学之间的关系。课堂教学的核心是模型设定、参数估计与假设检验等，案例分析和实验教学的目的在于帮助学生直观理解理论和方法，并促进其学以致用，能够进行经济学研究，但绝对不应以软件操作教学替代基础理论的教学。在讲解理论的基础上，适时操作相关的计量经济学软件，解释软件输出结果，是实现理论教学和实验教学融合的有效路径。

3.通过案例与数据分析，建立恰当的计量经济学模型，引导学生灵活运用。。基于我国的实际例子讲授计量模型，容易激发学生对计量经济学的学习兴趣，能够有效促进学生应用所学知识解决现实经济问题的能力。

针对计量经济学“难教、难学、难懂”，上述教学方法体现“学生主动学习”和“干中学”等先进教学理论的精神实质，不仅使学生带着浓厚的兴趣学习计量经济学，也开拓了其知识视野，培养学习、研究与应用计量经济学的能力。

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]何剑.计量经济学本科课程“三维”教学模式的构建及实施[J].统计教育，2007，（2）.

[3]梁云芳.本科计量经济学教学改革的新思考[J].中国科教创新导刊，2008，（6）.

计量经济学的含义范文2

另一方面，绝大多数本科教材都是由具有丰富教学经验的人员编写的。。因此，单是一个优秀的教学人员，也不能写出一本优秀的教材。

。他师从计量经济学界权威Hal White教授，并得到如下评价：“他是我指导过的最优秀的学生。” 。。同样获此殊荣的还有诺贝尔经济学奖得主萨缪尔森和麦克法登。

市面上计量经济学教科书都只介绍统计方法而忽略了经济学的内容，而且和一些统计学教材并无二样。。

本书和其他教材之间最大的差别也许在于，它是以经济学为背景的。除了介绍计量的方法和模型外，还介绍了这些模型及其假设的经济含义，并指导如何从经济学的角度去解释所估计的模型。计量经济学不再是一门乏味的统计学，而是一门生动活泼并具有朝气的学科。它不仅向学生讲授必要的工具和模型，而且告知他们如何做实证研究工作。对从事经济学实证研究和诸如金融学、会计学、市场学、管理学、政治学和心理学等其他社会科学研究的学者而言，这也是一本难得的必备教材。。在美国有50多所著名大学都采用这本书作为教材。

另一个重要原因在于，我对本书的一些相关的人员非常了解和信任。；本书的校者和译者之一林少宫教授，早年留学美国并取得计量经济学方面的博士学位，尔后在美国执教多年。林老师是我的硕士研究生导师。。

――在初级计量经济学教科书中，只有本书对时间序列的计量分析进行了认真而又的讨论……它无须过分严密的推导而对复杂的计量经济思想进行了清晰而又直观的表述。

――一件出色的工作。许多基本计量经济学概念和问题时常都迷失在错综复杂的数学公式之中，但本书总能给出非常直观的解释。

――让第一学期的计量经济学课程就与实证研究齐头并进的时刻到了，我完全同意，不用微积分和太多的数学，也能培养出一流的实证计量经济学家。本书与我过去几年在哈佛大学曾讲授的一门深受学生喜欢的课程十分相似。

――本书使我讲授和应用计量经济学的努力减到最小。我很喜欢它提供的数据可直接利用，体系自圆其说。这本书能为我处理许多学生的“难”，所以使我给本科生和低年级研究生讲课不再那么困难。

――此书为计量经济分析工具提供了很好的直觉。对计量经济学而言，本书是简明地包含如此丰富内容、解释如此广泛内容的最简单教材。

――只须具备初级统计学知识，就能享受这本书。就我所看过的书来看，这是最好的一本，这一本书就能让你学会初级计量经济学。而且，它还讨论了许多最新的专题（如联立方程、综列数据和时间序列等）。。。这种品质使此书成为经济学家最好的计量经济学教材。

――本书对我们所做的假定及其原因和我们试图解决的问题及解决方法给出了精辟的直观解释。。对计量经济分析感兴趣的人一定要拥有这本书。。

计量经济学的含义范文3

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，其中经济统计学作为测度方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，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) 。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。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、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，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、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，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( 19)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，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。经济统计学是经济研究的基础方，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 。。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，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方前提，它起着一种基础性方的作用。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、、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、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是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，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的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是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。。

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。。

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。。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方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过程中，对的量化指标的构建，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。。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。。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( 19)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 19)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) 。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，是经济学实证研究的前提与基础。。

随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方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，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，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。

计量经济学的含义范文4

【摘要】本科计量经济学“问题导向型”教学研究的分析范式通过序次Probit模型对《计量经济学》教学改革问卷调查数 据得以实证检验;并基于实证角度提出贯彻“问题导向型”教学改革应主要应集中在教材选用、以案例和实际问题为导向，调 整改革现有课程设置与评分级制等方面因素，能使教学质量得以提升，并能为探索符合地方本科院校特色的专业课教学新型教 学模式。

前言

众所周知，计量经济学作为经济学、统计学与数学的交 叉学科，在现代经济学的发展过程中地位逐渐加强。经过21 年的《计量经济学》的教学探索，本科阶段计量经济学教学 研究取得了显著成效。但在实际教学中也存在一些教学手段 与形式方面的问题亟待解决：

一、学生学习计量经济学兴趣 不够高;

二、没有有效的适合本科层次学生学习的互动式教 学手段，从而使教学效果提升不明显;

三、学生通过课程学 习，却不能很好掌握计量经济学理论及其实践的前沿发展动 态，学生的科学思维能力不能通过课程学习得到有效启发。 这些成为摆在计量经济学教学人员面前的主要研究课题。 哪些因素阻碍了计量经济学教学效果的有效提高?(2)从实 证检验角度验证对教学效果产生阻碍的因素进行改进，能否 有效提高教学效果?(3)推行“问题导向型”计量经济学教 学是否可以通过这些措施加以实现?由此，本文通过向地方 综合类高等院校(xx大学经管学院)财经类本科学生随机投 放《计量经济学教学改革问卷调查》收集的数据为基础，利 用Ordered Probit模型进行计量，实证分析了教学质量绩效; 通过实证分析为“问题导向型教学”模式寻找理论支撑点; 并提出从教材设置、多媒体互动环节、实验课时设置与利用 案例提高操作能力这几个环节入手来完善本科计量经济学教 学手段的教学建议。 本文的正文安排如下：(1)对现有《计量经济学》教学 研究文献的回顾与总结，在前人研究的基础上提出本文的创 新点;(2)通过对调查问卷的反馈信息，利用序次Probit模 型和实证分析;(3)最后提出从教材设置、教学安排与其他 交叉学科互动这几个环节的教学改革建议。 二文献回顾 计量经济学具有多学科(统计学、数理经济学、经济学) 知识交叉渗透的特点，一般本科学生都是在先修学完统计、 数理经济学及经济学基础课程后才学习该课程。计量经济学 教学日的要求学生通过理论学习和各类案例操作实践，掌握 经典计量经济学理论与方法，在复杂的经济环境中能够运用 统计工具与经济学知识来分析和解决实际问题，为进一步学 习和与工作打下基础。计量经济学方法的学习必须与具体的 实质性学科知识学习相结合，课程建设的核心问题是课程设 置和规范课程内容。教学应改变灌输式教学为启发式教学， 改单向接受式的教学为双向互动式教学Ⅲ。大规模采用多媒体 教学，统筹安排实验课时与理论教学课时，建设教学案例库 来丰富教学内容，完善计量经济学教学”’。 EDP(Exploration—Discussion—Practice)教学模式能充分 发挥学生的主动性、教师的引导性、教学互动性、方法多样 性和措施灵活性，有利于学生对基本理论与方法的深刻理解 和灵活应用，激发其学习激情和创造力口1。通过组织学生参与 统计调查实践活动，通过数据收集、整理分析、结合实际经 济问题来提高学生的实际能力也未尝不是教学工作的新颖方 式“1。计量经济学自主性实验教学可以成为一种教学效果较好 的教学模式，适合于本科及研究生层次的计量经济学课堂教 学嵋““;指导学生重点学习一个统计应用软件的学习，掌握有关计算软件的操作技能，可以提高学生对计量经济学的学习 兴趣‘71【8】。

“问题导向型”教学模式实际上就是将前人提出的“研 究型教学法”与“案例型教学法”有机结合并加以拓展9。纵 观过去的计量经济学教研文献，“研究性教学”与“案例型教 学”的教学建议提出得非常具体、也较富有针对性。但不足 的是，这些论述基本停留在对教学现状归纳总结和教学建议 层面上，利用调查问卷信息的教学论文尚处在定性分析阶段 “⋯。本文的创新点在于，研究很好地利用调查问卷数据进行 相关定量分析，以序次Probit回归实证检验结果来验证前人的 理论论述;为“『口j题导向型”教学方式运片j在计量经济学教 学实践提供了实证依据，教学改革的教学建议因此也变得更 有针对性。 三数据说明与实证分析 认为：选用适宜的教材、通过案例教学、多媒体教学、通过 学生与教师在课内外的教学辅助活动都会对教学效果的提高 产生正效应。为此，我们进行相应实证检验。 首先，将教学改革调查问卷设计为两部分：教学现状问 卷与教学改革意向”。在)【x大学(地方综合类院校)经管学 院大四学生中随机投放问卷400份，回收有效问卷306份， 有效问卷比率达76.5%。该学院财经专业采用国内大多数二本 院校采用的传统计量经济学教材。教材以数学的公理化、形 式化为基础，该校计量经济学教学环节共48课时，形式为考 试科目，教学注重数理逻辑推导与定理证明的知识连贯性， 。 学生反馈信息显示学生修学完计量经济学课程后对该课 程的认识：有10.87%的认为对将来学习工作有用，用处不大 的达到69.48%，认为无用的为20.65%。这说明现有的计量经 济学的核心课程地位与重要性并未在教学中充分表现出来。 另外对现有计量经济学教学的满意程度来看：表示对现有教 学满意的为11.96%，比较满意的为40.22%，不太满意的 34.78%，不满意的达13.04%。从这一结果更看出现有的教学 尚有改进的余地。表l对教学现状其余部分加以说明。在教学意见部分，问卷显示认为现有计量经济学选用的教 材不合适的主要原因：(1)认为课本内容过于复杂;(2)难以 理解的比率为61.29%;(3)认为课本内容太浅的为3.37%;(4) 课本理论与实践脱节的为33.87%;(5)认为教材质量尚待改进 的为1.61%;(6)其它理由为1.61%。对计量经济学教学过程 中不满意的意见集中在：(1)公式推导部分的枯燥乏味为 56.52%;认为计量分析解释部分繁琐为34.78%;(2)实际经济 讲解不够精彩7.61%;(4)其他部分为4.35%。而对教学改革 的建议则认为应该增加实际案例讲解达60.87%：应增加计量统 计软件使用讲解为35.87%;增加多媒体互动环节教学的为 33.69%;增加实验教学(上机实践)为43.48%;增加总课时安 排的为9.8%;其他要求为2.17%。

这在一定程度上也反映了现 有教学模式创新的努力方向。问卷调查数据还显示，学生愿意在白备电脑或网络机房学习使用统计软件的比率高达56.74%，不愿意的仅为1 8.265%;无所谓的比率为25%。由此也看出创 造条件激发学牛学习统计软件来更好地提高教学效果具有可 操作性。反馈信息对增加案例教学环节与问题导向犁教学法的 建议集中在：(1)通过阅读经典计量文献，增加计量经济学论 文研读与分析为14.13%;(2)增加与国际贸易、会计学、市场 营销、财政学相关专业课程教学经典案例的论证分析上的为 48.91%;(3)对现实经济问题的思考与讨论分析的为20.65%; (4)提出以学期课题形式，在老师指导下实际解决现实问题 的为35.87%。另外对是否愿意利用所学知识，协助教师完成科 研的反馈意见显示：同意的为51.09%，不同意的为27.17%， 无所谓的为21.74%，这也反映出学生急切希望认真学习计量经 济学课程、更好地学以致用的热情。 为得到定量分析结果，我们采用序次Probit与序次Logistic 回归对问卷数据进行实证检测“。首先因变量为对现存计量经 济学教学的满意程度，用Y表示，Yt的分类为{2-“满意”，l_ “比较满意”，o=“不太满意”，一l=“不满意”};对有无统计 学课程的前期课程准备为xIl’其取值分类{l=“满意”，o=“不 满意”，;对选用教材的满意程度为)c12t，其取值分类{l=“满 意”，o=“不满意”};x3t、)(0、X5I x翻分别表示对是否需要 进行统计学课程的前期准备、是否采用多媒体教学、是否采用 案例作业进行教学与有无上机实验课教学环节，其选项定义分 类均为fl=“有”，o=“没有”}。回归检验结果见表2与表3。从表2与表3的分析结果来看，表2中卡方值、Pseudo R2均大于表3中的结果，同时回归结果也较为合理，所以选 择Ordered Probit作为回归模型。序次Probit回归检验结果显 示有无统计学学习背景与对现有计量经济学教学效果呈现弱 相关性，但在序次Probit回归显然比检验要比输出的渐进z从实证检验结果清晰地看出，增加计量经济学教学统计 软件讲解、多媒体教学方式的有效采用、增加实验教学环节、 利用实际经典案例进行授课以及改进计量经济学教材选取， 会有效提高教学效果，其作用排序呈现递增的态势。从这几 个方面入手能够有效改进计量经济学教学质量与学生对该课 程的重视程度。而有无统计学等课程的前期准备虽然在实证 检验中表现出与教学效果的弱相关，但这并不能说明前期课 程的知识储备不重要，结果只是反映出计量经济学教学在课 程前半段的统计学基本知识的回顾可一定程度弥补统计学课 程缺失给计量经济学教学带来的不利影响。 四教学建议 对于以培养满足地方建设需要人才为目标的地方普通高 校来说，增强学生动手实践能力，培养理论与实践相结合的 能力，增加学生就业机率成为教学首要目标。通过计量经济 学这样的交叉学科课程改革，形成具有特色的“问题导向型” 教学模式，十分具有现实意义。从实证结果中可以发现“问 题导向型”教学模式可以从教材改革、案例讲解、用好用活 多媒体互动环节、增加实验教学环节，以及引导学生参与相 应课题的研究等形式来加以完善。

l以选择适合的教材为切入点。根据笔者在国外留学以 及回国任教担任计量经济学专任教师的授课经验发现国外对 于计量经济学本科阶段教学中计量经济学课程设置由易到 难，具有理论与实践操作相结合的本科初级计量经济学值更为准确，可应用LR卡方检验结果验证xlt是否应该被剔 除。同时，利用Likelihood.Ratio检验是否应该将xlt剔除出 回归方程式，其结果显示LR般1)2=10.32，Prob>t2.司.0132;说 明原有orderedprobit模型中Xlt不可或缺，学习统计学前期课 程对回归方程式的贡献显著，无法剔斛101。ECON315与理论为主、实践辅助的本科中级计量经济学 ECON435和其他计量经济学应用(时间序列分析)类课程组 合。课程设置具有梯度，能较好地将理论、实践和案例教学 结合，凸显出计量经济学经济与管理类主干核心课程地位。 在这方面我国地方高校由于教学条件尚无法达到，因此 选择一本好的计量经济学教材入手引导学生自助学习，尤为 重要。采用国外主流本科计量经济学教材的中译版，如东北 财大出版社出版的希尔等人著的《初级计量经济学》与詹姆 斯H.斯托克、马克w.沃特森著的《计量经济学精要》的中译 本，教材偏重实践应用，大量案例分析与实际应用实例贯穿 全文，较适合数学功底不强的文科学生学习计量经济学，可 作为普通高校财经专业学生《计量经济学》入门教材的首选。 2提倡互动式教学，以解决实际问题为导向的教学模式。

对于各教学章节，教师通过多媒体教学完成理论知识的传授， 辅以实验教学环节，让学生先模拟课本例题，完成课后习题。 对于理论教学部分更要强调培养学生的学习兴趣，改变以往 多媒体教学只是课堂板书的电子版，完全照抄课本内容，知 识传授过程完全“一言堂”的弊端。采用声光影结合，通过 实际生活中发生的经济现象，模拟采集经济数据的全过程， 通过统计软件运行演示，对统计结果的注解与分析来指导学 生更为直观与具体地了解所学知识的实际用途。指导学生通 过课后使用统计软件完成布置的习题与小课题，以抓问题主 线为中心，提高学生实际解决问题的能力，为教研改革下一 步顺利开展打下坚实基础。3以加强实验环节来夯实教学效果。建议增加实验课程 课时，利用实验课指导学生掌握一种统计软件基本操作。在 实验课环节中，充分利用学校网路机房的硬件资源，通过对 上机实践、自主学习与教师讲授相结合的方式来熟悉该软件， 引导同学自主完成统计回归分析与简单统计编程的练习。提 倡实验教学中采用导师指导下的学牛自主研究，将学生划分 成若干小组，每个小组都有一个研究课题(现实经济问题的处 理)。小组内部采用组长负责，自主寻找感兴趣的小课题，利 用业余时间搜集实验数据，选择应用模犁及进行小型科研创 新，完成计量分析，最终合作完成最终研究报告，做剑学以 致用。 4通过与其他财经课程的横向合作丰富教学案例库。货 币银行学、宏观与微观经济学、财政学、市场营销的实际案 例比比皆是，可以借鉴使用。备选案例还可从教师的研究课 题、历届学生的统计调查分析实践材料、以及统计教学案例 集中抽取，构建教学案例库，以备教学实践。 5提高学生参与科研活动的积极性。通过建立兴趣小组 来提高学有余力的同学参与科研与教学实验中，利用团队的 能力来实际解决经济问题、提高他们的理论与实践相结合的 工作能力。

利用知识竞赛和论文竞赛的方式，鼓励学生将所 学的统计知识与实践操作相结合，利用竞赛、知识问答、学 术研讨会等方式启发学生“比学赶超”。 6改革现有成绩评价制度。学校往往采取闭卷考试这种 单一的方式来评价学生的水平，这种评价方法重知识考核， 轻能力考核，造成学生平常不用功、考前搞突击，只注重书 本知识学习、轻视创新能力。这就要求改革传统的考试评价 模式，避免以期终考试成绩定终身的情况，将卷面成绩和平 时上机实验成绩和课程论文的成绩结合起来评定计量

经济学 课程的总评成绩。可以采卷面成绩40%+研究报告30%+学期 论文30%的评价方式考察学生学习情况。使课程评价真正起 到激励和导向作用，既能检测学生的基础知识掌握程度，又 检测学生的创新能力。同时教师又能通过课程评价中的反馈 信息发现自己教学过程中存在的问题，及时改进教学内容与 方法。

计量经济学的含义范文5

人类的发展史是一个不断避免、消减、抗争残疾的历程，如何认识残疾是社会文明的一个标志。在残疾文明观的发展过程中，残疾人运动从民间、松散、无序走向组织化、国际化、规范化；对残疾现象也从医疗康复角度转向社会代价角度去认识；对残疾人的救助从怜悯式善举救助走向了权益保障、公共责任和道义担当。

在弘扬人道主义、发展残疾人事业的历程中，形成了残疾人学科，包括残疾人心理学、残疾人社会学、残疾人体育学等，都以残疾人、残疾现象作为研究对象。比如，医学在参与医疗、治理和恢复残疾身体功能的发展过程中，形成了康复学。比如，社会学在呼吁社会消除歧视残疾人的过程中，促进和推动了残疾人观的发展和更新，形成了残疾人社会学。教育学在提供残疾人教育、提高残疾人知识技能、让残疾人融入社会的过程中，形成独特的教育理念、模式和方法，称为特殊教育。诸如此类，随着社会的不断发展进步、知识的日渐更新与融合，残疾人社会学、残疾人教育学、残疾人体育学、残疾人医学（康复）、残疾人艺术（特殊艺术）、残疾人口学、残疾人心理学等已有较多探索，一些学科已经比较完善。比如，上世纪90年代初，浙江大学（当时为合并前的杭州大学）、浙江省残联等在编写《残疾人工作概论》基础上，出版了《残疾人社会学》，对当时残疾人社会学、残疾人理念、残疾人工作等许多重大问题进行了前瞻性探索，填补了残疾人社会学领域的空白。关于残疾人体育学、残疾人教育学、残疾人康复学等，也都已经有相当成熟的研究，仅国内就有《中国特殊教育》、《中国康复》、《中国康复医学杂志》、《中国组织工程研究与临床康复》、《中华物理医学与康复杂志》、《中国听力语言康复科学杂志》等10多种专业期刊，另外，更多的报刊杂志都发表过残疾人事业及各学科论文；有关高等院校还专门设置了有关残疾人的专业，比如教育领域的特殊教育专业，高校及有关部门还有一大批研究残疾人事业及各学科的科研人员；在残疾人实际工作部门，同样需要有关残疾人专家的指导和残疾人有关专业的毕业生参加。一些残疾人学科还与国际有关组织开展学术交流。从这些学科构成及现状来看，这些学科已经比较完善并且发挥巨大功效。

二、残疾人经济学的基础准备与生成背景

作为一门解释现象、经世致用的学科，在西方，经济学思想的起源和发展可以追溯到亚里士多德甚至更早，但现代经济学是以亚当・斯密的《国富论》作为奠基之作的。在我国古代，“经济”一词是“经邦”和“济民”、“经国”和“济世”，以及“经世济民”等词的综合和简化，含有“治国平天下”的意思，经济思想自管子甚至更早就有了，现代经济学在中国的传播则由严复翻译亚当・斯密《国富论》的《原富》为开端。到今天，经济学已经成为一门与政治学、社会学、教育学等并列的大学科，而且经济学有成熟的理论体系和分析工具，也具有很强的解释能力和张力。

由于国际残疾人运动和现代经济学的历史都不长，《国富论》写于1776年，同时，在经济学发展中，由于对理性经济人范式的追求，将研究对象“人”看做是在智力、信息、情感等方面无差别、统一的“理性人”，因此，尽管一些经济思想、公共对残疾人事业曾经发挥过作用，但经济学并没有将残疾人和残疾现象作为自身的研究对象。另外，也应该看到，在残疾人观的历史变迁中，在相当长的时间内，残疾还只是从病理模式去理解的，从文明代价、社会道义、公共责任角度来理解残疾人和残疾现象的历史还不长。

在长期的经济学思想、方法和范式变迁中，经济学的研究领域和研究对象也曾经拓展到残疾人、残疾现象及有关残疾人社会问题。比如歧视经济学里面，就曾经研究对包括残疾人在内的社会现象的歧视机理；在研究就业问题的时候，也有不少文献论及残疾人就业甚至专门就残疾人就业问题开展研究；在公共经济学、财政经济学、发展经济学、利他现象经济学等领域，对残疾人的补助、扶贫、救济的研究也是比较丰富的。在长期的国际残疾人运动、残疾人观变迁历史中，残疾人学也同样逐步吸纳了许多经济学思想，比如残疾人是社会发展的代价这一理念的形成，就契合了经济学领域的公品理论；残疾人的无障碍环境同样涉及到自己供给、相互供给、公共供给和利他供给等模式。同时，应当看到，无论是经济理论对残疾现象的研究，还是残疾人运动与理念发展对经济思想的采纳，都还只是片面的、零散的，不过是对残疾人经济学学科必不可少的前期准备。

近年来，随着经济学体系的完善和发展，解释能力的增强，特别是公共经济学、制度经济学及对慈善、扶贫、救助等领域的研究，经济学在公共领域内的作用更加突出。同时，残疾人事业也强调公共，强调社会代价及其补偿，强调残疾人的机会平等、公责普惠和融入社会。残疾人学与经济学之间具备了交叉融合的条件，为残疾人经济学的生成、发展和完善提供了难得的历史机遇。

三、残疾人经济学的体系构成与含义

。经济学按照教授所定义的，是从成本、价格、费用等角度来解释现象的，残疾是一种特殊的现象，也是自古以来就存在的，那么，残疾这一现象也可以由经济学来解释。经济学按罗宾斯所定义的，是一门科学，它研究人的选择行为，或按贝克所定义的，经济学是研究人类行为的科学。那么，残疾人的行为选择也是残疾人经济学的研究对象，更广义的，残疾人的行为也是经济学的研究对象。经济学同时也是一门建议的学科，那么，残疾人事业的及其影响也是经济学的研究对象，寻求最佳的残疾人事业发展，也是残疾人经济学的目标所在。

按照经济学的基本概念和学科构成，微观经济学方面，残疾人经济学首先需要明确的是如何将“残疾人”纳入“理性经济人”统一范式，将残疾看做是理性经济人的一种约束，同时将理性、能力、信息等方面的不足及其变量纳入经济人假定，残疾在信息交往障碍方面的特征则是信息经济学值得纳入的新领域。正是在这意义上，残疾是有成本的，残疾的成本和收益及涉及到的外部性、交换等经济学理论才有探讨的意义，残疾在某种程度上也是人力资本的残缺，则涉及到人力资本理论和劳动力经济学，对残疾的歧视也涉及到歧视经济学。残疾作为一种成本收益，必然涉及到选择理论，家庭如何应对残疾则是家庭经济学的组成部分，对残疾成本的广泛计量则可成为计量经济学的新领域。残疾人往往身处贫困，需要接受更好的教育、培训和扶助，这是教育经济学、发展经济学和社会保障经济学的领域。

。残疾人的需求及其供给满足也是一个宏观问题。由于残疾是社会问题，因此残疾人与残疾现象必然要纳入公共经济学领域，残疾人公共问题经济学的分量应当是最重的。另外，残疾人就业的福利企业集中安置及其财政补贴与税收优惠属于财政经济学和税收经济学的领域。另外，残疾人的自我组织、委托组织、参政议政、企业家群体、艺术创作等现象或行为，也是组织经济学、制度经济学、信息经济学、博弈理论等的研究范畴。另外，残疾人事业与经济社会发展的互动关系也是残疾人经济学很重要的研究领域。

从含义看，残疾人经济学已经具备了学科体系条件；残疾人事业需要科学发展，必须依靠学术的论证和支撑，因此，应当加大对残疾人事业的研究力度，将其作为一项基础性工作常抓不懈；残疾人经济学对提高残疾人事业的科学决策和发展规划具有重要作用，在残疾人学中和残疾人事业中具有不可替代的独到作用；。

计量经济学的含义范文6

经济学的理论分析框架由三个主要部分组成:视角(perspective)、参照系(reference)和分析工具(analyticaltools)。第一,现代经济学提供了从实际出发看问题的视角。这些视角指导我们避开细枝末节,把注意力引向关键的、核心的问题。经济学家看问题的出发点通常基于三项基本假设:经济人的偏好、生产技术和制度约束下可供使用的资源禀赋。用经济学的视角看问题,消费者想买到物美价廉的商品,企业家想赚取利润,都是很自然的。经济学就是要探讨在个人自利动机的驱动下,人们如何在给定的机制下互相作用,达到某种均衡状态,并且评估在此状态下是否有可能在没有参与者受损的前提下让一部分人有所改善(即是否可以提高效率)。以此为出发点,经济学的分析往往集中在各种间接机制(比如价格、市场供求因素等)对经济人行为的影响,并以“均衡”、“效率”作为分析的着眼点。以这种视角分析问题不仅具有方法的一致性,且常常会得出出人意料,却合乎情理逻辑的结论。第二,经济学提供了多个参照系。参照系对任何学科的建立和发展都极为重要,经济学也不例外。这些参照系的重要性并不在于它们是否准确无误地描述了现实,而在于建立了一些让人们更好地理解现实的标尺。经济学家的头脑中总有几个参照系,这样,分析经济问题时就有可比性。比如讨论资源配置和价格问题时,充分竞争下的一般均衡理论就是一个参照系;讨论产权和法的作用时,科斯定理就是一个参照系。参照系的建立对经济学的发展起到了有效的推动作用。第三,经济学采用了一系列强有力的“分析工具”,它们多是各种图象模型和数学模型。比如:供需曲线图象模型,它以数量和价格分别为横、纵轴,提供了一个非常方便和多样化的分析工具。经济学家用这一工具来分析局部均衡下的市场资源配置、市场扭曲、市场失灵等问题和干预市场的效果。这种工具的力量在于,用较为简明的图象和数学结构帮助我们深入分析纷繁复杂的经济行为和现象。

二、数学工具对经济学发展的影响

现代经济学的一个明显特点是越来越多地使用数学(包括统计学)作为分析工具,绝大多数的经济学前沿论文都包含数学或计量模型。从经济学的分析框架来看,这并不难理解,因为参照系的建立和分析工具的发展通常都要借助数学。但是,在部分经济学家的理论研究中,逐渐形成了一个基于唯数主义的数学化倾向,这种倾向偏离了经济学研究的基本视角,不仅不能为非西方世界的经济学家所接受,而且在西方经济学家内部也颇存异议。因此,我们必须一分为二地看待数学工具对经济学发展的影响。(一)数学在经济学中的应用从理论研究角度,借助数学模型有三个优势:第一,数学语言可以清楚地描述前提假定,这使得经济学的推理与分析过程呈现出数理逻辑的严谨性。例如,边际效应价值实际上是在对效用函数进行测定的基础上,运用一系列联立方程组推导的结果。社会资源最优配置的帕累托最优理论,也是运用联立方程组对生产和交换均达到最优配置下社会福利最大化的阐述。第二,数学方法使经济学拥有了一个统一的语话体系,并进而使经济学的发展具有了一个共同的基础,让后人较容易在已有的研究工作上继续开拓,也使得在深层次上发现似乎不相关的结构之间的关联变成可能。西方经济学就是在这一共同的话语体系下获得长足的发展。第三,数学表述具有文字性表述所不具备的确定性与精确性。数学推导具有数理上的逻辑性,运用数学模型讨论经济问题,学术争议便可以建立在这样的基础上:或不同意对方前提假设;或找出对方论证错误;或是发现修改原模型假设会得出不同的结论。这样就可以有效地避免经济学理解上的歧义,避免基于不同理解而发生的毫无意义的争论,因此,从整体上有利与提高经济学家工作的效率。从实证研究角度看,使用数学和统计方法的优势也比较明显:其一是以经济理论的数学模型为基础可以发展出用于定性和定量分析的计量经济模型;其二是证据的数量化使得实证研究具有系统性;其三是使用精致复杂的统计方法可以让研究者从已有的数据中最大程度地汲取有用的信息。因此,运用数学和统计方法进行经济学研究可以把实证分析建立在理论基础上,并从系统的数据中定量地检验理论假说和估计参数的数值。这就可以减少经验性分析中的表面化和偶然性,并分别确定它在经济意义下的显著程度。(二)经济学数学化的误区在肯定数学在经济学中的重要作用的同时,更需要指出的是:经济学不是数学。首先,经济学并不是一些数学模型和概念的简单汇集,经济学家的工作也不是开拓数学理论前沿,而是运用这些理论所代表的分析框架来解释和理解经济行为和现象。经济学发展的关键绝不在于其对数学的运用是否精通,而是取决于经济理论分析和实证分析的深度。比如经济学家应用统计回归方法,不仅关心变量的估计值和变量间的相关性,更关心变量间的因果关系、模型假定对预测的影响以及计量结果背后的经济含义,这是计量经济学不同于数学或统计学的最重要方面。其次,经济学理论的发展必须从经济学独有的研究视角出发,数学和计量方法只是体现和执行经济想法的一种工具,而不是唯一的工具。目前,英美许多经济学杂志取舍稿件的重要标准之一就是是否建立了数学模型,是否采用计量分析,如果论文不是有意的使用一组代数符号的话,那么,该论文便会自动被视为毫无价值而遭拒绝。这种作法排除了其他解决问题的思路,使运用其他研究方法解决经济问题的个人没有得到应有的尊重。。因此,我们不能以数学水平的高低来衡量一名经济学家的水平,我们也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量的标准。同时,经济学中的过度数学化倾向还表现在,一些经济学家把数学当作经济分析的唯一手段,不顾条件地加以运用。这种运用很大程度上是一种形式主义的运用,导致了经济研究的资源误置。。而心理学的研究结果表明,在一些情况下人的决策与模型中的严峻假定有系统性偏差,修改某些有关数理模型条件下市场中人的经济行为,将得出很多与已有的理论不同的结论。要想使严峻假定下建立的模型具有可行性,就必须要

不断的放松假定,加进新的变量,这样做会使问题变得越来越复杂,直到超出数学能力所限,使得数学方法的运用陷入死循环。必须承认,经济运行中存在着许多无法量化的因素,如果一味地追求对经济现象的数量分析而忽视数学分析方法本身的局限性,将必然会陷入“数字游戏”的怪圈。事实证明,单纯使用数学工具解决经济问题具有明显的局限性。

三、运用经济学分析工具的几点建议

应该说,在经济学中系统地运用数学方法是不应受到过多指责的,但是,任何方法的运用都需要遵循适度的原则,过度化只能造成相反的效果。。一方面,所有的经济学理论最终都要接受现实的检验;另一方面,新理论的创立和旧理论的发展也要受现实的启发。包括数学在内的任何分析工具都不能脱离这一范畴而孤立存在。经济学过度数学化使经济学家在研究问题时不自觉地接受了数学家的价值取向,把经济学变为基于一系列超现实抽象假定的科学,实际上忽视了经济学作为一门社会科学的特征。因此,解决经济问题必须考虑到经济学研究不同于自然科学研究的基本困难,是可控实验的不可行性和用经验数据直接检验结论的有限性,必须摒弃以主观局限的数学推导进行客观经济规律探索的方。第二,经济理论是描述一个理性的人如何在给定的条件下做出选择,以达到其目标最大化的过程,而选择结果便是理论所要解释的现象。因此,一个经济理论能否解释现实的关键就在于模型中当事人选择的给定假设条件是否合适。所谓合适,是指模型中的条件要尽可能地具有“普适性”(Robustness),也就是要具有一般性。例如,要素禀赋决定了一个经济中的各种要素的相对价格,是社会中任何经济决策都必须考虑到的条件,因此,要素禀赋是一个非常“一般”的条件,以发展目标和要素禀赋的矛盾来解释计划的产生,也就有了较强的“普适性”。运用要素禀赋理论就可以解释为什么不同社会性质的国家采用了类似的计划以及为什么我国的社会性质未变,而改革后却从计划转型到市场的现象。。第三,从经济学引入数学以后100多年的历史来看,作为一种分析工具,数学的确显示出诸多值得充分肯定的优越性,我们应该不断加强经济学数学分析方法自身的完善,拓展其应用领域,进一步发挥其在经济理论研究和实践中的作用。在继承和发扬传统数学分析方法的基础上,学习和应用最新的数学分析方法,如博奕论方法、对策论方法、模糊数学方法、非线性系统方法等,使数量分析由单变量向多变量发展,由单目标向多目标发展,并且大力拓展计算机等相关技术领域,提高数学解决经济问题的能力。第四,经济现象本质上一种社会现象,其发展受到许多无法量化的因素制约,这要求我们进行经济研究的时候必然要经过一个定性到定量的分析过程。如果舍弃那些不可定量却对经济行为产生重要影响的因素,生硬地把经济现象抽象到数学模型当中,就会歪曲经济事物的本来面目,影响结论的科学性和有效性。因此,在加强数学工具运用的同时,我们绝不能局限于数学的分析方法,更不能局限于形式上的数学化,简单否定和排斥定性分析的作用。行为经济学之所以逐渐被主流经济学接受,正是因为它合理运用定性分析的方法,并且将通常的理性假设的情况包涵在其中,而不是单纯的依靠严峻假设下的数学模型来解决问题。

主要参考文献:

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