计量经济学的目的范文

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关键词:应用型人才培养;计量经济学;教学改革

中图分类号:G420 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2010)20-0212-02

随着经济发展的信息化和网络化,社会对经济管理类应用型人才的需求越来越迫切。衡阳师范学院是一所以培养应用型人才为目标的普通本科院校,毕业生的就业主要是面向各类企业, 这就更要求学生具有较强的实践能力和创新能力。1998年7月,教育部高等学校经济学学科教学指导委员会将“计量经济学”确定为经济学类各专业的8门核心课程之一。计量经济学在经济学科中的地位日益显现出来,已经被用于研究我国经济发展的各种现实问题。学好计量经济学将会明显提高学生解决实际经济问题的能力。目前,计量经济学已作为我校各经济类专业的必修课。但笔者在授课过程中发现,学生在计量经济学学习过程中普遍存在畏难情绪,学习兴趣不高;在指导学生毕业论文中发现,学生虽然都学过计量经济学,但很少有学生会在论文中运用计量经济学来分析问题。这就促使笔者思考现行的计量经济学教学体系是否适合以培养应用型人才为目标的院校。本文将主要讨论计量经济学课程在目前教学中存在的问题,并提出相应建议。

一、计量经济学教学中存在的问题

(一)教学定位不明:重数学推导,轻经济学知识

计量经济学属于引进学科,我国早期出版的教材多为翻译本和移植本。西方国家的经济学理论已经相当数理化,关于经济数量模型的设定和应用问题在经济理论课程中已有详细介绍。因此,国外的《计量经济学》课程主要是研究经济计量的方法论,教材内容繁杂艰深,对于本科生来说难度较大。近年来,我国学者根据我国的实际情况已经出版了自己编写的多种教材。但由于计量经济学的理论方法用到大量数学与统计学知识,因而,国内现存的绝大多数计量经济学教材,往往侧重数学推导,欠缺比较成熟而简明、可用于教学的实际案例,使学生望而却步;同时,由于学时的限制,计量经济学教材普遍存在一个问题,即在编写时,为了满足较少学时的需要,保留数学抽象而略去与经济学理论的结合,方法与实例的结合不够, 这样的充斥着数学推导的计量经济学教科书,颠倒了计量经济学是一门经济学科的学科性质, 使学生在学习时感到又是一门数学课, 望而生畏。而且学习了之后不能解决多少实际问题。尤其是对衡阳师范学院的经济学类专业学生大多是文理兼收的,许多文科生源的学生数学基础较差,他们普遍感到计量经济学课程难度很大。

(二)缺乏案例的理论教学手段:重方法介绍,轻能力培养

计量经济学研究应包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用。在目前的计量经济学教学中,各层次的教学都比较强调理论体系的完整,主要注重参数估计和各种检验的理论和方法,对如何从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题,却讨论得较少,学生在这些方面的练习也很不够。

我国计量经济学的研究和应用仍处在起步阶段,数量经济理论仍有待建立和完善,比较成熟和简明的可用于教学的实际案例也相当欠缺。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空间,从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。

(三)缺乏实验的教学方法:重理论体系,轻实际应用

计量经济学是一门应用性非常强的学科,而在过去的教学中由于学校实验硬件建设落后等原因,笔者所在学校一直没有开展大范围的实验教学。如果在计量经济学教学过程中不配备相应的实验教学,即使教师讲授了足够的案例,软件运用的实际操作训练仍然是薄弱的环节,学生学了不少估计和检验的方法,还是不知道应该怎么用,不熟悉在实际中如何进行数据处理,或者对计算的结果还是不能做出合理的解释,理论和实际相脱节,这门课程作为培养学生的创新能力和动手能力的重要性就无从谈起。

二、计量经济学教学改革建议

计量经济学作为方法论学科,是一门应用性较强的课程,强调理论、案例和实验三者的有机结合。为了突现计量经济学在经济学科中的地位和作用,强化学生对计量经济学的认识,使得课程教学达到预定的目标,起到培养应用型的人才作用,笔者根据自己几年的教学经验,提出以下几点建议。

(一)调整计量经济学教学内容

本科学生的计量经济学教材应当以计量经济学理论方法的由浅入深为线索,将各个单元串接起来.每一单元以实例分析和计算为中心,在分析中引入新的计量经济学教学内容(尽量回避数学推导),同步进行某一特定软件的教学,并注意已学过的经济学理论在分析中的应用。在每一单元,通过一个实际问题的分析计算,完成该单元计量经济学理论方法的教学内容和相应的软件计算方法的教学,并配合实际习题练习。步步为营,层层深入,逐步巩固和提高。这样就可以加强学生对计量经济学重要性的认识,提高学生的兴趣,打破计量经济学教材纯数学推导的局面,使软件教学与理论方法教学一一对应。按照这一方法编写教材和组织教学,即使是文科生源的,数学基础较差的学生,也能对该课程产生兴趣,掌握计量经济学的基本理论思想与方法,并用于解决实际问题。

(二)重视案例教学,提高学生的分析能力

案例教学已成为各类课程教学的一种潮流,成为培养适应能力、分析能力较强的人才的重要手段之一。在计量经济学的教学过程中,教师可以建立适应本科计量经济学教学的案例库,结合社会经济中的实际问题,逐步演示使用计量经济方法分析问题的原理及过程。

在案例教学中要注意这样几个问题:一是案例来源广泛,尽量利用针对性强的经济实证分析材料,素材可以取自国内外,尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作,也可以来源于教师承担的相关科学研究项目,以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性,能够保持案例的动态更新,在案例分析中体现出对经济热点问题的反映和解释,改变教材中实例一成不变的现象,有效地调动学生的学习热情和探索精神,达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理,案例所提供的信息和资料,必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理,从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固学到的理论知识。四是要善于根据以往教学或指导论文中发现的问题, 有针对性地指出学生进行案例分析时要注意的问题及解决方法。

(三)实施实验教学,培养学生的动手能力和创新能力

实验教学是计量经济学教学中不可或缺的部分,对于培养学生的动手能力是至关重要的。对计量经济学课程设置而言,理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分,二者缺一不可,因此,两者的合理衔接是至关重要的。在教学时间安排上,两者应统筹规划,根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间,每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现,安排学生完成布置的作业,由教师进行即时的现场讲解和点评,从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。根据笔者的经验,一般情况下,两周可完成一章的理论教学,因此,每两周安排2学时的实验教学比较合适,时间安排在该两周最后一次理论课之后,使实验教学和理论教学在时间安排上浑然天成,融为一体,利于学生学习、学透计量经济方法。

同时,在实验课程教学中,要求学生掌握一个计量分析软件。考虑到该课本身的学时数限制,应当选择直观的、不需编程或较少编程的、易于掌握的软件,例如Eviews这样的可视化软件,该软件基本能够满足所有计量经济分析应用。

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,2005.

[2] 胡荣才,王亚雄.本科计量经济学中几个问题的思考[J].统计教育,2009,(6):20-21.

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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.

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关键词：计量经济学;教学创新;策略

中图分类号：G642.0 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，经济学的任何分支，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，进而为政策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。为更好提升学生学习和应用能力，应着重从以下方面入手进行计量经济学人才的培养。

（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体制、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。比如，通过引导学生观察通胀现象，逐步提出以下问题：如何检验通货膨胀与M2是否是平稳序列？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]。基于培养学生能力这一角度，借鉴以往教学改革的有益建议，结合我国计量经济学教学的现实状况，在计量经济学教学实践中，尝试从以下方面践行教学活动。

（一）立足引导与启发

首先要清晰讲授相关概念、理论和方法，梳理知识之间的内在联系，适时对学生提出问题，培养其智能[5]。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含义，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。不管是经济学理论，还是计量经济学的研究，经济现象及其背后的运行规律是学生关注的问题。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）.

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关键词：计量经济学；理论教学；实践教学；教学模式

1引言

计量经济学与宏观、微观经济学共同构成经济类专业三门核心的必修课程，是现代经济学教育中不可或缺的组成部分，因而计量经济学的教学引起越来越广泛的关注，但计量经济学的教学仍明显落后于宏、微观经济学的教学。计量经济学的教学目标是让学生能理解与掌握计量经济学的基本原理和方法，并能熟练运用，以解决实际中的经济问题。因此，计量经济学的理论与实践教学相融合教学模式，有利于促进理论教学与实践教学的协调发展，是实现计量经济学教学目标的有效途径。目前，在计量经济学的教学实践中，普遍存在“教师难教”与“学生难学”的双重困境，对于这样一门教和学难度都很大的课程，如何调动学生学习的积极性和主动性是提高教学效果的关键，而计量经济学的理论教学与实践教学相融合发展是提高教学效果的必要手段。

2计量经济学理论教学

理论教学是计量经济学教学的基础，国内高校计量经济学的教学方式主要是教师课堂讲授书本知识，由于理论本身的枯燥乏味，很容易使学生感到疲惫厌倦，很难形成感性认识，这种为应付考试而进行的学习，并不能给学生带来更多的思考。这一教学模式在我国高校中普遍存在，虽然在人才的培养中起到了一定作用，但总体效果却不甚理想，要提高理论教学效果，应从以下几个方面入手改变当前教学模式。

2．1教学内容要与时俱进，推陈出新

人才培养要以社会需求为导向，要敢于打破落后的教学计划，根据社会需求来制定教学内容，争取在有限的时间传授给学生有用的知识，激发学生内在的学习欲望，为实践教学奠定基础。经济理论是经济实践发展到一定阶段的必然产物，且随着经济实践的发展而深化，因此，在教学内容安排和教材的选定上，要推陈出新，引进前沿的学术理论和最新的经济范例。同时，鉴于教师在教学活动中具有主导作用，教师要对教学内容及时进行调整，以缩短理论和现实之间的距离，强化计量经济学理论与实践的结合。

2．2创新教学手段，提升教学质量

打破传统的“填鸭式”教学方式，取而代之的是互动授课方式和反向教学模式。传统的“填鸭式”教学方式，理论教学枯燥乏味，适当增加互动式授课，让学生走上讲台讲解自己的观点，理论知识变得更生动、更形象，通过同学间的相互讨论，互相补充和启发，化被动为主动，学生学习的积极性得到显著提高，学生积极参与到课堂教学过程中，既活跃了学习氛围，提高了学习效果，又锻炼学生独立思考和表达的能力。反向教学模式是满足学生求知欲的一种有效方式，学生发现一些在实际生活中不能理解的经济问题，带到课堂向老师请教，在与老师探讨的过程中，深化了对经济问题的理解，完成理论与实践的初次结合。教学手段的丰富不仅学生理论学习的兴趣得到提升，而且锻炼了学生语言表达和逻辑思维能力，思考问题的广度和深度显著提高，理论联系实际的能力明显增强，从而提升了理论教学的质量与效果。

2．3加强教师队伍建设，提升教学水平

教师是创新理论教学的主体，是实现人才培养目标的主导因素，计量经济学师资队伍的建设是提升其教学水平的关键。计量经济学是一门处于动态发展中的学科，新的知识和理论不断涌现，因而要重视对青年骨干教师的培养，提升其理论水平和创新意识，引导其投身于教学和科研之中，从而提升教学水平。

3计量经济学实践教学

经济学的宗旨就是要解释和解决现实中的经济问题。经济学是一门致用之学，须对现实世界的经济现象进行描述，对经济规律做出解释，能否准确地解释经济现象与规律，能否有效地指导社会经济实践，是评判经济理论的一个重要标准。因此，实践教学是高等教育的重要且必不可少的组成部分。实践教学作为理论教学的有益补充，可使学生对理论知识产生全面而感性的认识。但目前许多高校对实践教学不够重视，只是做做形式，走走过场，导致理论教学与实践教学不相匹配，直接影响到人才培养质量的提升。我们要想使实践教学真正取得实效，应做好以下几个方面工作。

3．1加强理论教学的过程化学习，为实践教学夯实基础

计量经济学的理论教学活动中有实验教学环节，安排在计算机房进行，在每一章都有一个综合案例，既能诱发学生学习兴趣，又能使学生熟悉计量软件操作。将抽象的计量经济建模方法贯穿于具体的经济范例分析之中，将枯燥而乏味的理论分析变为生动而有趣的案例分析，从而使学生能够主动接受相关的知识。这种从感性认识上升到理性认识的教学模式，契合大多数学生的认知习惯，能激发出学生的学习热情，提高学生的学习效果，从而使学生能够有扎实的专业基础，并提升其分析解决实际问题的能力，从而为实践教学夯实基础。

3．2调动师生参与实践教学的积极性

激发学生的主体意识是进行实践教学的关键性因素，要适当地引导并激励学生，发挥其在实践教学中的主体作用，只有提升学生参与实践教学的积极性，从根本上改变学生在实践教学中的被动状态，才能真正达到提升学生实践能力的目的。老师既是理论教学的组织者，又是实践教学的引导者，学校应鼓励和支持老师进行更多的课程实践教学，还应尽可能地创造条件让老师多接触社会，提升教师队伍的实践教育能力，同时邀请社会上一些有实战经验的专家来学校做专题讲座，让同学多了解社会，以弥补校内教师实践经验的不足。

3．3重视探索性实践教学，强化理论与实践教学的融合

计量经济学教学要注重培养学生实际应用能力，切忌照本宣科，作是一门应用性与实践性都很强的课程，其教学的目的就是要提升学生“学以致用”的能力。计量经济学教学不仅要使学生具有扎实的理论基础，更为重要的是培养学生分析解决现实经济问题的能力。通过“探索性案例”使学生深刻体会发现、分析和解决问题的全过程，学会如何进行定量分析，并清晰地进行阐述。在这过程中，教师要加强对学生探索性学习过程的引导和考核，以提高教学的效果，真正使学生做到“学以致用”。

4计量经济学理论与实践教学相融合模式

理论与实践教学相互依存，相得益彰。扎实的理论功底是理论与实践教学相结合的基础，实践教学改革必须在理论指导下进行，没有理论指导的实践是盲目的，同时，失却实践的理论是空洞而乏味的，理论教学和实践教学具有内在依存性和统一性。我们按照问题导向———研究探索———理论提升———指导实践的教学思路，建议采用如下几种有效的教学模式。

4．1案例教学与课堂讨论

首先利用案例教学提出问题，让学生查阅相关资料，然后进行课堂讨论，让他们提出对问题的理解和解决问题的方法，老师然后针对学生的分析进行指导，对问题进行理论上的分析与总结，让学生较好的体验与感受计量经济学，而不只是空谈理论。利用案例来提出计量经济学所探讨的问题，案例教学可让学生更直观地理解与掌握抽象的理论，提高其学习兴趣，教师对关键知识点进行讲解，鼓励学生相互讨论，发表自己的见解，让学生在独立探索和共同探讨中，获得一种自我价值实现的满足感与成就感。

4．2学术论文探讨模式

阅读一些经典的学术论文有利于学生更好地理解相关的计量经济理论，采用学术论文探讨模式应注意论文的选择，既要尽量贴近现实生活，又要难度适中，教师可选择一些经典的学术论文让学生先阅读，然后进行讨论，这可对有学术兴趣的同学进行启蒙，而且学术论文的精读是把握计量经济学前沿的有效方法，对那些希望进一步深入研究的学生来说，研读学术论文更是一种将其引入计量经济研究的有效方法。

4．3项目团队学习模式

由教师设计教学项目，将学生分为几个团队，引导学生团队协作完成教学项目，在此过程中培养学生的团队合作精神，提升其理论和实践能力。基于项目团队的教学模式，既能够提升学生的团队合作精神，又能够让学生利用课余时间进行社会调研，将所学理论知识运用到实际问题的分析中去，加深对计量经济学的理解和运用。

5结论

在计量经济学的教学过程中，我们要充分认识到理论教学和实践教学既相辅相成，又相对独立的特性，理论教学和实践教学相互融合应是一种互动的发展模式，符合理论教学与实践教学未来的发展方向，只有将理论和实践教学有机融合，才能达到提升人才培养质量的最终目标。

参考文献

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［2］阳玉香，谭忠真，莫旋．应用型人才培养目标下的计量经济学教学改革［J］．经济研究导刊，2010，（20）：212－213．

［3］沈星元．基于SECI知识创造模型的会计电算化教学改革研究［J］．现代商贸工业，2016，（15）：165－166．

［4］莫旋，陈敏．计量经济学开放性实践教学模式探讨［J］．特区经济，2016，（2）．169－170．

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1．教学方法单一，难以引起学生的兴趣计量经济学是一门理论性和应用性都比较强的课程，经典线性回归部分的内容前后之间逻辑联系较为紧密，因此教师教学过程中会较为注重课程内容的系统与连贯性。这对于学生全面掌握经典回归模型的体系是十分必要的。正是如此，部分教师在讲授普通最小二乘估计相关知识时，十分重视其中的公式推导与逻辑关系，教学方法较为单一，基本以理论讲授为主，依然采取教师讲、学生听的“填鸭式”教学式方法，启发式教学、学生课堂讨论采用得较少。这样的教学方法较为呆板，上课气氛沉闷，很难引起学生学习计量经济学的兴趣，难以激发同学们的求知欲，导致的后果是部分基础稍差、自制力不强的同学由于理解相关知识存在困难，上课时精力不集中，或玩手机或睡觉，有的干脆以逃课来逃避学习压力;而基础较好、求知欲较强的同学可能会将侧重点放在计量经济学相关的公式推导和逻辑关系上，忽略其具体的应用。这种现象不仅严重影响“传授知识”这样一个基本目标的实现，更重要的是可能会偏离“学以致用”的教学目标，不利于学生走上工作岗位以后应用回归分析的知识进行数据分析和处理。

2．案例不够丰富，没有考虑专业差异目前的计量经济学教学过程中，通常情况下教师都会直接运用教材上的案例进行讲授。案例主要涉及一元、多元线性回归及放宽古典假定的内容，一般都是经济问题分析，如居民消费问题、财政收入影响因素等。这些案例的突出特点是适用性广泛，只要学生有宏观经济学、微观经济学的基础知识，都能很好地通过案例掌握相关数据分析的方法。在实际教学中，这些案例的不足之处在于没有和学生的专业基础密切结合，不能拓宽学生的视野，部分同学会误以为计量经济学只能应用于经济学，而对于以后如何在自己的专业中应用相关知识缺乏相应的了解和实践。

3．课程难度大，学生重视程度不一由于计量经济学是数学、统计学和经济学三门学科的结合，在经典线性回归理论部分，需要用到矩阵、参数估计和假设检验的大量知识。对一般经济管理类专业的学生而言，学习计量经济学课程并不轻松，文科背景的同学学习起来更加困难。调查问卷中关于计量经济学难度的问题中，有28%的同学选择了很困难，有43%的同学选择了比较困难，选择一般困难的有27%，只有2%的同学选择了不困难。从调查结果看，选择比较困难和很困难的学生高达71%的比例，充分说明对一般本科院校的学生而言，计量经济学课程难度还是比较大的。对计量经济学课程的重要性方面，有41%的同学认为计量经济学对以后的工作学习有用，高达54%的同学认为用处不大，5%的同学认为没有用。当今学生学习有一定的功利性，如果学生认为某门课程在目前对就业、考研没有直接作用，往往不太重视，也不会投入太多精力。学生学习计量经济学的目的中，排在第一位的是通过考试，这是无可厚非的，但需要注意，选择通过考试的同学中，有10位同学除了通过考试外，其他的选项均没有选择，说明这部分同学学习计量经济学的目的就是为了通过考核，拿到学分;还有5位同学选择了所有的选项，说明这5位同学是希望通过计量经济学课程的学习能掌握相关知识。排在第二位的是为以后学习数据分析方法打基础，当今是大数据时代，许多行业的发展都离不开数据分析，学习计量经济学能为数据分析打下基础，学生对此也有较清晰的认识。此外，掌握计量经济学基本理论和软件使用方法排名在第三和第四，而运用计量经济学理论进行实证分析排在最后，说明学生对如何运用计量经济学的理论信心不足。

4．先导课程基础差异大为了探明学生畏难情绪的原因，在之后的调查中，设计了这样的问题:计量经济学课堂上，您能否跟得上授课老师的思路，教学内容能否及时消化?从学生调查的结果看，选择完全跟得上的只有9%，选择勉强跟得上的有58%，有33%的同学选择了跟不上。说明在课堂上计量经济学的授课效果并不是很理想，有三分之一的同学跟不上老师的思路。，占比例最大的是每节课信息量太大，其次是没有及时预习和复习课堂内容，第三是先导课程没有学习，理科基础不好。由于计量经济学的课程特征，上课会用到线性代数、数理统计的知识，学生只有进行课前预习和课后复习才能有效地掌握相关知识。实际情况中，一般院校都将计量经济学安排在第5或者第6个学期，正是学生大量学习专业课的时间，课程压力较大，因此，学生没有充裕的时间进行预习和复习，导致学生对于每节课的信息不能充分接收。此外，目前本科院校中，各个专业的课程体系安排有一定的差异，大多数专业是在第3个学期学习的概率论与数理统计学课程，但数理统计部分由于课时的限制，在参数估计和假设检验部分授课教师一般不作深入介绍，学生也很少去主动自学这部分内容，掌握程度不是很理想;更有个别院校，将计量经济学和数理统计学安排在同一学期学习。这样的教学安排，导致学生在学习计量经济学课程时，由于存在大量的数学符号，本来就心存畏惧，加上数理统计知识不够扎实，容易对计量经济学课程产生厌学情绪，影响教学效果;对教师而言，在上课过程中需要专门抽时间补充介绍数理统计基础知识，影响教学进程。

5．课时安排偏少通过查阅相关资料发现，一般的本科院校的计量经济学课程设置为48个学时，其中包括40个学时的理论授课，8个学时的上机实验。一些重点院校的计量经济学课程学时安排多一些，如清华大学的计量经济学课程为54个学时。郑州航院计量经济学安排了48个学时，这样的学时安排，调查中有14%的同学认为课时够用，而有39%的同学认为理论课时不够，有47%的同学认为上机时间不够。计量经济学既需用到大量的矩阵和数理统计知识，又需要一定的经济学基础，同时又是一门操作性和实用性很强的学科，必须将理论知识讲授与软件使用结合起来，才能达到学以致用的目的。面对数理基础和经济学基础程度不一、接受能力有别的学生，教师在有限的学时内，将经典的回归理论能够全面、系统地给学生介绍清楚，已属不易。通过短短几个学时的上机实验，让学生能掌握相关的软件操作技能，也显得勉为其难。此外，在教学过程中，教师一般缺乏充裕的时间进行案例分析和介绍前沿的研究成果，这种拓展既能开阔学生的视野，又能增强学生学习计量经济学的兴趣，但因课时限制，一般得不到实施。

6．实验教学效果难以保障现有计量经济学实验教学主要是验证性的，教师讲授计量经济学软件(Eviews、SAS等)操作方法，给定学生数据，学生验证经典回归模型的估计、检验方法。这样的教学过程对学生掌握具体的软件操作过程是十分必要的。实际教学过程中，实验教学的主要目的也是使学生掌握相关软件操作方法，学会利用软件实现数据分析，但对学生而言，如何将这些理论知识和实际问题结合起来，尤其是将计量经济学的知识应用于专业相关的数量分析，缺乏实践。

二、计量经济学教学改革建议

1．做好课程衔接和课时安排从调查的结果看，许多学生觉得计量经济学课程困难的原因一方面是信息量太大，另一方面是先导课程没有学习，基础不好。因此，在前期的课程安排方面，一定要做好课程的衔接，学生后期要学习计量经济学，一定要在前期安排数理统计学的课程内容。可以采取增加概率论与数理统计课时或者专门开一门数理统计学课程来解决。从课时安排看，条件允许的学校可以适当增加计量经济学的课时，尤其上机实验的课时。增加理论课时一方面可以讲授如时间序列的平稳性、协整、格兰杰因果关系检验等非经典线性回归的内容;另一方面教师可以简要介绍计量经济学前沿知识，如向金融学专业学生介绍金融计量、向经济学专业的同学介绍空间计量经济学等，开阔学生的视野，走上工作岗位后学生可根据实际需要自学相关知识，有条件的院校可将计量经济学理论课时增加4～8个。从上机课时看，一般8个课时的上机基本能保证学生熟悉一个软件的基本操作，完成经典线性回归的相关验证性实验，如能增加2～4个学时，学生会对软件操作更加熟悉，对相关分析结果的分析更加深入，以后的应用较为得心应手。

2．改革教学目标在以应用型人才培养为目标的本科院校，学生毕业后一少部分进入研究生阶段的学习，大多数学生都是直接走上工作岗位从事经济管理类的工作。根据调查结果，学生多数认为计量经济学课程难度较大，主要是课程信息量太大，难以取舍，因此在计量经济学的教学目标上，应当定位在使学生掌握计量经济学研究的基本方法与相关的软件操作方面。教学过程中首先应当介绍计量经济学相关方法的基本背景，在授课过程中应特别注意介绍基本思想、基本方法和应用范围，尤其是这些方法的经济背景。在介绍普通最小二乘估计和相关检验方法的时候，要把侧重点放在思路和结论方面，而尽量减少或者简化相关的推导过程，要求学生“知其然”即可，而对学有余力的同学可以通过课下自学的方法“知其所以然”。

3．改革教学方式计量经济学的教学不仅要传授知识，更是要教给学生学会利用相关知识进行数据分析，因此，要把理论教学、案例教学和实验教学等教学方式充分结合起来。理论教学部分，要更多地采用启发式教学、课堂讨论等方式。启发式教学可以激发学生学习理论知识的积极性，引导学生主动思考;课堂讨论要选择合适的教学内容，提前定下讨论内容，要求学生发挥主观能动性，提前做好课下准备，加深对理论知识的理解。案例教学则需要任课教师提前做好准备，选择与学生专业相关的案例。案例分析过程要尽量让学生参与进来，教师提前选择好专业方面的问题。可以安排部分同学进行前期的理论分析，部分学生搜集相关数据，最后在教师的带动下完成案例分析的全过程。

4．改革实验教学计量经济学应以学生掌握相关软件的操作为目标，对于基本的操作，可以通过教师演示，学生进行验证性实验加以学习。而学生若要真正掌握具体的应用，必须经过一个完整的搜集数据、建立模型、估计和检验、模型应用的一个过程，只有这样以后才能学以致用。因此，实验教学不能仅仅包含学生在实验室里完成验证性实验的过程，建议增加课程论文。在学期初就给学生布置好任务，要求就本专业的相关经济、管理等方面的问题，分成小组，依据经济理论，选择相关变量，搜集数据，建立计量经济学模型，进行一个完整的数据分析过程，最后以课程论文的形式提交实验结果。这个过程中老师根据学生的实际情况加以指导和监督。自己动手进行实践的过程，不仅锻炼了学生的动手能力和实践能力，由于整个过程是结合理论教学逐步进行的，也对学生掌握相关理论知识起到了有益的补充。

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1.1存在的困难。如前所述，计量经济学要求学生具有较坚实的理论基础，张益丰、周卫民(2010)通过序次Probit模型，得出学习统计学等前期课程对计量经济学教学效果贡献显著。对于一般院校经管类专业学生来说，大多数学生数学基础薄弱，更有一些学生是以文科生身份进入大学学习的，数学基础不扎实进一步导致学生在经济学、统计学上的欠缺，尤其是繁冗的数学推导过程，估计参数的多种方法的差异，模型结构的复杂关系等都使学生对计量经济学望而生畏，同时正是由于自身相关理论基础薄弱致使学生缺乏学习计量经济学的勇气和兴趣，这些均制约着计量经济学的教学效果。

1.2存在的主要问题

1.2.1理论教学与实验教学脱节。计量经济学是一门方法论科学，其教学一般包括理论教学与实验教学两个环节，我校《计量经济学》课程共计40学时，其中理论学时30，实验学时10，通常情况下，理论教学完成后安排实验教学。课堂教学侧重理论知识讲授，一方面数学公式繁多、逻辑推理冗长，另一方面理论学时不足，课堂讲授仅能安排最为基础的内容，有时，为完成教学计划，课上任务过多，学生接受起来难度较大。计量经济学是一门应用性较强的课程，强调理论与实践的结合，实践掌握主要体现在相关计量经济学软件的应用与估计结果的统计分析上。实验教学通常是在理论学时完成后根据实验室应用情况安排，理论与实验教学上的时间断档使得学生在进行实验操作过程中由于理论知识模糊导致实验教学效果欠佳。

1.2.2理论知识与实际应用脱节。计量经济学教学无论是理论还是实验环节注重的都是方法的讲授，而假定学生已经具备一定的经济学、数学以及统计学基础，尤其是经济学，然而实际情况是学生在学习过程中往往对学习该门课程的目的以及实际应用并不清晰，并且，在实际研究中，应用的计量研究方法并非30学时理论教学中的基本内容所能满足，真正涉及的是更为高深的计量经学模型方法，如时间序列分析、面板数据模型等，有些学校针对这些具体模型设置了专门课程，仅计量经济学相关课程多达几门。因此，理论与实际应用的脱节致使学生对这种以模型分析为主研究实际经济问题的方法更难掌握，因此，教学任务完成后只有少部分学生能够基本入门，很难收到满意的效果。

2计量经济学分层教学模式

胡静波(2014）认为分层教学以学生已有的认知水平、智力因素和非智力因素为条件，把学生科学地分成几组各自水平相近的群体并根据不同群体的实际水平进行教学。对分层教学概念的理解有不同的认识，但其共性即是突出学生个体差异与因材施教。计量经济学的学科特点与学生基础的差异性决定了对该门课程有必要进行分层教学。

2.1分层走班模式的实施。所谓分层走班指学生在进行某一学科的学习过程中，打破原有行政班的限制，在教师指导下，根据自己在本科中学习程度的不同层次以及对该学科的不同学习能力和兴趣等，自主选择不同层次的教学班，在开展教学活动中，同一科目同时授课，学生分别到相应的班级进行上课的一种不固定班级、流动性的学习模式。我校计量经济学一般为大三、大四年级开设，并且每学期均安排此门课程开课，一般情况下，每学期5-6个行政班，分层走班模式的想法是可将这些行政班分成3个层次，分别对应高、中、低层学生，划分标准兼顾学生意愿与其理论基础，但应以前者为重点，充分发挥学生自主学习意识。分层走班并不打破原有行政班建制，它本身就是一种运动式的、大范围的分层（刘树仁，2001）。三个层次中，第一层次设置1个班级，学生数量可规定为学生总数的20%（并可依据实际情况进行适当调整），第二层次2个班级，约占学生总数的35-40%，第三层次2-3个班级，学生数量约为总数的40%-45%。第一个层班级人数最少，属于小班制授课，根据学生数学、经济学、统计学课程成绩进行综合排名，并结合学生学习计量经济学兴趣进行组合，课堂讲授与实际应用都要求精求深。鉴于学生基础较好，因此可以适当增加讲授内容，设置不同的教学计划，为了使学生能够更好利用所学知识达到分析、解决经济问题的目的，以及为培养学术研究型人才，激发同学们的科学研究兴趣，可以考虑增设应用计量经济学方法的研究性论文的讲解与撰写，切实提高该层学生的科学研究兴趣与能力。对于第2层次班级与第3层次班级，原则上理论授课内容一致，但要求掌握的知识深度会有所差异，第3层次班级教学以计量经济学基本入门为目标，少一些理论推导，多增设一些应用所学基础的实际案例的讲解。

2.2班内分层模式。同一班级，学生的理论基础、认知能力、学习兴趣都存在着较大的差异，分层走班模式可以使班级内部人员差异缩小，教学效果更容易体现，但学生整体差异仍然存在。对于公共基础课程实施分层走班模式的高校较多，而对于专业课程则相对甚少，有时源于条件不足分层走班模式并不容易实施，此种状况下，可以考虑在原有教学班级内部进行分层。具体分层的环节涉及目标分层、授课分层、训练分层、评价分层等。所谓目标分层就是针对不同层次学生提出不同要求，高层次高标准当然也要高要求，具体分层目标可以结合本专业学生实际情况而做出相应调整。无论是分层走班还是班内分层模式，其共同点就是承认学生差异，将学生分成不同层次进而因材施教。通常情况下，会将学生分成三层，即高、中、低层。对于高层学生，(1)适当扩大并加深课堂教授内容，梳理、明晰计量经济学知识结构，为学生进一步学好《计量经济学》指引方向；(2)增加使用计量经济方法的研究性论文的讲授与撰写，真正实现学以致用的目的；(3)加大课后练习，强调软件应用在计量经济学中的重要作用，要求学生对所学内容对应的软件操作能够熟练掌握，由于课堂理论与实验学时均有限，若要达到预期目标，学生需适当利用课后时间进行练习。对于中、低层学生，不太容易区分与定位，但课堂讲授应尽量避免繁琐的原理推导，学生应能掌握基本的理论知识与软件应用。

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关键词：应用型人才；计量经济学；实践教学

0 引言

计量经济学是被教育部确定的经济类各专业8门核心课程之一，在经济类专业人才培养中的作用已经得到普遍认可。由于计量经济学是经济学、高等数学、统计学三大学科的有机结合，在课程教学内容上主要包括理论教学和实践教学两大部分。其中，理论教学主要是讲解计量经济分析的基本理论与方法，实践教学主要是利用相关软件对现实中的具体经济问题进行计量分析。近年来，从事计量经济学教学的相关老师对计量经济学怎样开展实践教学进行了大量的探讨和研究。比如，在教学模式上叶霖莉（2014）、李磊（2013）提出了问题导向型和任务驱动型教学模式[1，2]，在教学内容上姚寿福、刘泽仁、袁春梅（2010）、肖小爱（2013）研究认为要尽量简化数学推导教学，强化经典案例教学[3，4]，在教学方式上李晓宁、石红溶、徐梅（2011）研究指出要注重启发式、互动式教学和多媒体的应用[5]。

现有研究虽然就怎样加强计量经济学的实践性教学进行了大量探讨，但是其研究的核心内容主要集中在实践教学的一般模式、方法或内容上，而对于怎样通过实践教学提升学生的应用能力并没有进行系统深入的阐述。本研究认为，计量经济学实践教学是提升学生应用能力的基础，计量经济学的实践教学也必须以应用为导向。但是在对应用型人才的认识上，由于不同学校、不同老师的观点不一致，进而导致实践教学中所期望的应用能力培养与学生应该掌握或期望掌握的应用能力出现偏差。基于上述认识，本研究首先从计量经济学在应用型人才培养中的作用出发，分析应用导向下计量经济学实践性教学存在的困境，进而结合自身的实际教学经验提出应用导向下计量经济学实践性教学构想。

1 计量经济学在应用型人才培养中的作用

应用型人才一般是指将技术或理论应用到各种社会经济活动实践中的专门人才。就概念而言，应用型人才是相对于理论型人才的，但他们只是类型的差异，而不是层次的差异。前者强调应用性知识，后者强调理论性知识；前者强调技术应用，后者强调科学研究（周谷平、徐丽清，2005）[6]。而事实上，对于经济学类人才而言，纯粹的理论型人才是不存在的，无论是从事科学研究，还是从事实践工作，都必须将前人理论或技术成果与各种现实问题或现实工作相结合。基于此，可以将经济学类的应用型人才划分为创新型应用型人才和职业技能型应用型人才。职业技能型应用人才不但要求学生掌握将要从事职业的基本技能，而且要求学生具有从基础性工作岗位向高层次工作岗位迈进的知识素质和发展潜力；创新型应用人才与单纯的理论型人才不同的是，要求学生在将来的实践工作中能够创新性的解决现实问题，并形成创新性的技术或理论成果。而计量经济学教学在两种类型应用型人才培养中的地位和作用是存在差异的。主要体现在：

首先，对于创新型应用人才而言，计量经济学是通过分析现实经济问题，进而发展和创新经济理论的重要手段。发现新的经济问题，解释新的经济现象，进而推动经济理论创新发展，是经济学类创新型应用人才的首要任务。由于经济理论本身是对现实经济现象、经济问题的运行规律的科学总结，因此发展和创新经济理论必须做到理论联系实际。理论联系实际的重要手段之一是案例分析，即通过一个或多个案例，对新的经济问题、经济现象进行研究，进而得到新的研究结论，促进经济理论发展创新。但是，案例分析方法很难建立在大样本基础上，一旦样本数量达到成百上千个，案例分析方法没办法解释清楚变量与变量之间的内在关系。与案例分析方法不同的是，计量分析法能够突破样本容量的限制，可以通过统计学理论，以大样本为基础，揭示各种经济变量之间的数量关系，进而为验证和发展经济理论提供有力支撑。由此可见，在经济学类创新型应用人才的培养过程中，计量经济学是必不可少的科学分析手段，借助这一手段可以更好的提升经济学类创新型应用人才的创新能力。

其次，对于职业技能型应用人才而言，计量经济学是对现实经济问题的各类数据进行分析，进而提出科学合理对策建议的重要工具。与创新型应用人才不同的是，职业技能型应用人才的主要任务是如何更好的解决现实中的各种经济问题，提出更好的对策建议，提出更好的解决方法。而对现实经济问题的解决，必须建立在对现实经济问题的科学分析解释之上。而对现实经济问题的科学分析解释，一方面可以根据现有的经济理论进行分析解释进而提出相应的对策建议，另一方面则必须对现实经济问题的相关数据进行分析，验证经济理论的合理性和适用性，进而提出更好的政策建议。对现实经济问题的相关数据进行分析，虽然单纯的统计学方法可以较好的实现，但是统计学是完全以数据为中心，而忽略了数据背后的经济学内涵，进而不能很好的反应各种经济问题直接的内在因果关系，也就很难真正发现导致现实经济问题的各种原因，或现实经济问题的各种影响因素，也就不能较好的提出对策建议。与单纯统计分析方法不同的是，计量经济学可以建立在经济变量之间的合理关系之上，分析经济问题的各种影响因素，发现导致经济问题的各种深层次原因，进而为解决问题提供更好的对策建议。由此可见，在职业技能型应用型人才的培养过程中，计量经济学是提升学生解决实际问题能力的有效工具。

2 应用导向下计量经济学实践性教学的困境

（1）繁多的数理推导给学生以计量经济学脱离实际、脱离应用的假象，进而影响学生的学习兴趣

计量经济学是数学、统计学与经济学三者的有机结合，计量经济学的分析方法大多是以数理统计学的分析方法为基础。因此，要对计量经济学分析方法的深入理解，就离不开必要的数理推导。但是，在计量经济学的实际教学中，由于大多数报考经济学类专业的学生，数学基础比较差，进入大学后开设的数学课程又不多，这就导致在老师的讲解过程中，学生要想听懂，并有深入的理解，就显得格外困难。此外，在数理推导过程中，由于是从数学符号到数学符号，而缺乏结合具体的实际经济社会现象的讲解，进而导致数学推导过程非常抽象化、理论化，与实际经济问题脱离。而学生要想理解这一过程，也仅仅靠自己的动脑思考。如果有些学生的思维跟不上老师或课本的思路，又或者某些学生动脑的能力差，主动性不强，那么学生要想理解计量经济分析方法便成了难上加难。久而久之，学生的学习兴趣便因为难以理解而降低，进而使老师的教学效果不理想。

（2）实验项目具体经济问题的选择，以课本为主，或以老师关注的为主，忽略学生的兴趣和职业倾向，进而应用能力培养受到削弱

计量经济学的实验教学，主要是以实验操作为核心内容，在一定程度上避免了教学的理论性，增强了教学的应用性。但是，在计量经济学的实验教学中，对于实验数据或实验项目的选取非常重要。实验数据或实验项目，应该是根据具体经济问题选择的，实验数据是具体经济问题或经济现象的现实反映。但是在计量经济学的实验教学中，大多数老师在对具体经济问题或实验数据的选择上，主要以各种类型的课本为主。之所以选择课本为主，主要是因为，课本上的数据是经过许多老师的反复验证的，计量分析的结果与计量经济学知识讲解中所要求的结果，刚好相符，具有问题针对性。另一方面，老师实验讲解中，也会选择自己曾经研究过或关注过的经济问题和实验数据作为素材。主要是因为，选择这些作为素材，老师比较熟悉，可以给学生很好的展示在计量经济的实际应用中出现的各种问题，以及老师是怎样解决这些问题的。但是，上述两个方面的选择，都忽略了学生的兴趣或者学生将来的职业偏好。比如，学生可能对老师所关注的或者课本上的经济问题，并不关注，也不感兴趣，老师所关注的或者课本上的经济数据分析，在学生的今后工作中也不一定经常遇到。这就需要试验教学中，具体经济问题和经济数据的选择需要进行变革。

（3）学生的自己动手能力较差，对老师的依赖性较强，不善于发现问题，不善于应用计量工具分析问题

首先，在计量经济学的理论教学过程中，老师主要按照自己或课本的思路进行讲解分析。而在讲解分析过程中，缺乏与学生的有效互动，导致学生要么跟着老师与课本的思路走，遇到不懂的地方只能向老师请教。而学生自己缺乏比较相对独立的思考，对老师的依赖性增强，不善于发现自己在学习过程中的各种问题，也不能更好的加深自己对计量经济问题的理解。这在一定程度上，削弱了学生的灵活应用能力，特别是在今后的实际工作中，不能将计量经济作为一种分析工具，广泛的应用于各种领域。

其次，在计量经济学的实验教学过程中，大多数学生都是按照老师讲解的或者实验指导书的实验步骤，一步一步的实际操作。对于老师布置的课堂作业，也原封不动的按照老师讲解的或实验指导书的步骤进行操作。而学生自己缺乏对实验操作的探索，也缺乏对于为什么要这样操作的深入理解。学生自己在完成老师布置的作业后，便万事大吉，不会主动的寻找自己感兴趣的经济问题，应用相应的经济数据进行分析。由于老师和课本的操作步骤，都是标准化的，其并没有考虑实际应用的各种问题。这就导致，学生所遇到的经济数据或经济问题，始终是与老师讲解的计量经济问题对应的，而自己在实际分析中可能遇到的各种具体问题，就不知道该怎样处理。因此，长期以来学生对老师或实验指导书的严重依赖，在一定程度上也会削弱学生对计量经济分析方法的实际应用能力。

3 应用导向下计量经济学实践性教学的构想

（1）计量经济学原理的讲解必须体现理论联系实际

对于本科层次教学而言，在对计量经济学原理的讲解过程中，对于比较繁多的数学推导可以有选择性的省略。更多的是要结合实际的例子，说明计量经济学的本质性、适用性，计量经济分析方法的现实依据，对现实问题的解决能力。比如，对于利用最小二乘法进行回归分析的原理讲解中，可以结合到回归分析方法的来源及其产生背景，说明这种分析方法所反映的本质，使学生能够理解到回归分析揭示的是变量与变量之间的平均变化关系；在对回归模型的检验讲解中，必须结合到具体例子，分析各种检验的主要目的，各种检验所反映的现实经济意义；在对异方差性、多重共线性、自相关性的讲解中，必须结合到现实的例子，分析现实经济现象中为什么会存在这些不满足经典回归模型的假定，让学生理解到，对于这些问题的处理，不是为了使计量分析更加复杂化，而是为了是计量分析的结果更加能反映经济活动的真实情况。

（2）实验项目的选择必须切合学生兴趣和职业倾向

对于一个具体的实验项目，老师在讲解过程中，除了按照实验指导书与同学一起操作外，还需要增加一些学生关心的或将来工作中可能用到的予以讲解。在具体的经济问题选择上，应该结合学生兴趣和职业倾向。比如，当前许多经济学类专业的学生都对通货膨胀问题、经济增长中的环境保护问题感兴趣。那么老师在实验项目的选择上，就应该针对这些问题，搜集相关的数据，结合计量经济学各章的具体内容，对该问题进行计量分析。最后，能够使学生通过学习计量经济学课程后，对这些问题又更加深入的了解。再比如，对于国际经济与贸易专业的学生，就应该更多的选择今后其在工作中可能会接触到的汇率、进出口等问题进行计量经济学实验项目的讲解。使学生体会到学习计量经济学与其今后所从事的工作是密不可分的，也进一步提升了计量经济学在其今后工作中使用的可能性，进而增强计量经济学对学生应用能力的培养。

（3）教学方式上应增强学生自主性、互

为了更好的体现学生在计量经济学学习中的自主性和互。在计量经济学基本原理的讲解过程中，要鼓励学生对书本和老师的一些观点，提出疑问甚至是反对。通过老师和学生的有效互动，增强学生学习的自主性。在计量经济学的实验教学过程中，可以根据学生的兴趣和职业倾向划分成若干个组。让各个组的学生能够独立自主的选择自己比较关注的问题，搜集相关数据，应用相关分析方法，进行计量分析。在学生自主学习的过程中，如果遇到许多计量中的问题，除了可以内部交流解决为，还要进一步增强与老师的互动合作。在老师的协助下，让学生更好的解决这些计量分析问题，也让学生更好的理解计量分析方法，从而增强学生的计量分析能力，以及锻炼学生的发现问题、分析问题的综合能力。

参考文献：

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[2]李磊.本科计量经济学“任务驱动型”教学改革探讨[J].新疆财经大学学报，2013（01）；62-67.

[3]姚寿福，刘泽仁，袁春梅.本科计量经济学课程教学改革探讨[J].高等教育研究，2010（02）；45-48.

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[5]李晓宁，石红溶，徐梅.本科计量经济学教学模式的创新研究[J].高等财经教育研究，2011（02）；33-36.

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    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

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关键词：计量经济学模型；功能；比较

中图分类号：[F064.1] 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）07-0-01

众所周知，计量经济学模型已经被广泛运用到理论研究和实际分析中。作为实证研究的主要方法，计量经济学模型必须要能够很好的模拟实际现象。因此有必要对几种具体的计量经济学模型进行研究。本文就是以此为目的来展开分析的。

一、计量经济学模型简述

1.计量经济学模型的内涵：作为现代经济学的重要分支，计量经济学的主要任务是针对现实的经济活动中与经济活动有关的数量及其变化趋势而做出定量分析。而在研究实际经济问题时，计量经济学模型的设定是研究者首先要做的工作。这一设定工作包括选择相关的经济变量，以及确定各变量之间的数学关系式。其中，模型变量涉及被解释变量和解释变量，数学关系涉及线性关系和非线性关系。不过需要注意的是，计量模型只不过是在对现实经济现象深入分析的基础上，对复杂的经济问题的简单化，因此在设计计量模型时，往往会为了突出主要经济变量的作用，而忽略其他因素对被解释变量的影响。因此，模型的建立要遵循客观科学的原则，运用恰当的方法，务必保证计量经济学模型能够很好的拟合现实情况。

2.计量经济学模型的功能：（1）静态分析功能。静态分析是指给定解释变量的数值就可以求得被解释变量的数值。这可以直接由计量经济学模型所确定的数学关系式得到，只要把已知的解释变量的数值直接代入数学关系式即可。（2）比较静态分析功能。比较静态分析是指在其他变量的数值保持不变的情况下，一个或多个解释变量的变化会引起被解释变量的变化大小。只要将两组不同的解释变量数值代入到计量经济学模型的数学关系式中，并作差，就可以实现这一功能。（3）动态分析功能。动态分析是严格区别于静态分析的一种方法，它要求确定被解释变量随着解释变量连续变化的具体变化过程。这是分析的高级形式，可以根据计量经济学模型的数学关系式画出对应的图形，然后根据图形判断被解释变量的实际变化过程。

二、几种具体的计量经济学模型

根据所使用数据的类型不同，计量经济学模型可以分为以下三种模型：

1.横截面数据模型：横截面数据模型使用的是横截面数据，是经典的计量经济学模型。横截面数据是一组同一时点上不同指标的数据集合。例如：某一年各发达国家的国内生产总值；同一时点上不同家庭的消费。这类数据是经典计量经济学模型的基础，已经广泛应用到各种经典模型中。横截面数据模型要求解释变量和随机扰动项满足几项基本假定，比如：要求随机扰动项均服从均值为零，方差为某一定值的正态分布，同时各扰动项之间互不相关。如果其中的一项或多项假定没有被满足，就会出现诸如异方差、自相关、多重共线等问题，从而影响模型的准确性和可靠性。而现代计量经济学模型能够有效的解决以上问题，从而更好的拟合现实情况。

2.时间序列数据模型：时间序列数据模型是现代计量经济学的重要内容。这种模型使用的是时间序列数据，解决的是与时间有关的问题。时间序列数据是同一指标随时间的推移所得出的一系列数据集合。比如：近几年我国的国内生产总值；某厂逐月的主要营业收入和主要营业支出。时间序列数据模型已经被广泛用于分析社会的各个方面。不过这一模型要求所使用的数据序列满足平稳性和正态性等要求。平稳的时间序列数据的统计规律是固定的，不会随时间的推移而发生变化，而非平稳的时间序列数据会发生伪回归问题，从而使计量模型失去其存在的意义。因此，对这种模型进行实证分析的前提是通过单位根检验来测试数据是否平稳。

3.面板数据模型：面板数据模型是目前最流行的模型之一，这一模型中所使用的面板数据是横截面数据和面板数据相结合的数据。比如：全国各省份2001-2010年的工业总产值数据；某医院各心脏病患者逐年的治疗费用。这类数据能够增加各变量的多样性和自由度，减少了共线性，从而提供更有价值的数据信息：它可以同时提供同一样本随时间推移所得的指标数据信息和同一时点不同样本的指标数据信息。面板数据模型的回归分析包括固定效应和随机效应两种方法。其中，前者要求面板数据模型的数学关系式中的截距在不同个体之间存在差异；后者要求面板数据模型的数学关系式中的截距是对某一固定值的偏离。这两种方法可以通过Hausman检验进行区分。

三、计量经济学模型的比较分析

计量经济学模型是计量经济学处理数据最有用的手段。由于同属于计量经济学范畴，各模型之间存在一定的共性。目的一致：各模型的建立都是为了将实际问题进行简化和抽象化，进而定量分析相关变量之间的关系；满足假设：各模型都是对实际问题的简单模拟，因此在模型设定前首先会做出一些严格的假定来保证模型的解释力；有侧重点：各模型的建立宗旨是：研究问题的本质，屏蔽其他无关紧要的东西。因此在其设定时都会为了突出某些主要变量之间的关系，而将其他变量排除在模型之外。

当然，不同的模型也有其独特之处。使用数据不同：根据它们的定义就可以知道，这三种模型分别使用了三种不同的数据。这三种数据的维数不同，第一种数据只涉及指标这一个维度，第二种数据涉及时间和指标两个维度，而第三种数据增加了第三个样本。层次不同：第一种模型属于经典计量经济学模型的范畴，而后面两种模型属于现代计量经济学模型的范畴。研究侧重点不同：第一种模型侧重于相对简单的实际情况，第二种模型主要研究与时间相关的问题，而第三种模型研究的是相对复杂，信息量较多的问题。

四、总结

总之，计量经济学模型是定量分析实际问题的重要手段。横截面数据模型、时间序列数据模型和面板数据模型之间有其相同之处，也有其独特之处。因此，充分认识各种计量经济学模型，对于分析实际问题至关重要。

参考文献：

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[2]李子奈，齐良书.关于计量经济学模型方法的思考[J].中国社会科学，2010（2）：69-84.

[3]刘丽艳.计量经济学局限性研究[J].财经问题研究，2013，3（3）：3-14.

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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。