计量经济学和统计学精选(九篇)
第1篇：计量经济学和统计学范文
在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。
作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。
二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系
统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive statistics ) 与推断统计学两大领域。描述统计学主要是数据搜集、整理、加工、表示、刻画和分析等，包括概括性的数据处理与分析; 而推断统计学则是基于样本信息，对产生样本数据的母体或系统进行推断的方法论科学。现代统计学的迅速发展有两个主要历史原因，一是各个国家、政府和社会部门基于管理目的搜集社会经济信息的客观需要; 二是数学学科中的概率论的发展。在人类社会中，数据搜集的历史非常悠久，描述统计学特别是数据搜集、整理、描述、刻画与分析的重要作用是不言而喻的。数据的搜集及数据质量本身是任何有意义的数据分析的基础与前提。没有高质量的数据，任何数据分析及其结论将毫无意义。在当今信息爆炸时代，如何用简洁、方便、易于解释的方式，从大量复杂数据中概括其最有价值的信息，也是描述统计学的一个重要作用。
但是，现代统计学的发展及其在自然科学与人文社会科学中很多领域的应用，主要是由概率论的产生与发展推动的。概率论的产生最初主要是对研究的需要，后来成为研究不确定性现象最主要的数学工具，广泛地应用于自然、工程、社会、经济等各个领域。在统计应用中，人们一般无法获得整个母体的信息，而只能搜集到母体的一部分信息，即样本信息，其主要原因是因为获取整个母体信息的成本太高、时间太长或者因为客观原因而无法获得。因此，人们只能从有限的样本信息推断母体的规律特征。在这个推断过程中，概率论对描述样本信息与母体规律特征之间的关系提供了一个非常有用的数学工具; 更重要的是，它对基于样本数据的统计推断所获得的结论能够给出某种可靠性描述。这奠定了推断统计学的科学基础，也是统计推断区别于其他形式的推断( 如命理师根据手相或面相等样本信息推断一个人一生的命运) 的最为显著的特点。
因为这些原因，概率论的发展极大地推动了推断统计学的发展，特别地，概率论提供了很多数学概率模型，可用于对母体的概率分布进行建模。因此，统计推断就转化为从样本数据推断数学概论模型参数值以及其他重要特征等信息。这样，推断统计学就主要表现为数理统计学的形式。数理统计学有两个主要内容，一个是模型参数的估计，另一个是参数假设的检验。经过几十年的发展，数理统计学发明了很多推断理论、方法与工具。这些推断理论、方法与工具能够从样本信息推断母体特征、性质与规律，并提供所获结论的可靠性判断。由于自然科学与社会科学大多是从实验数据或观测数据推断所研究的系统或过程的内在规律，因此，数理统计学被广泛而迅速地应用于各个学科和领域的实证研究。数理统计学之所以成为现代统计学的一个重要的发展方向，就是因为它作为一门严谨的实证研究方法论，符合人类科学探索的过程与需要，即从有限样本信息推断系统或过程的性质与规律。随着中国科学的发展与研究水平的提高，包括人文社会科学在内的各个学科，对实证研究的方法论的需要将与日俱增。
因此，统计学特别是数理统计学今后将得到日益广泛的应用与迅速的发展。描述统计学几十年来也有长足的进展，在包括实验或调查方案设计，数据的搜集、整理以及分析，无论在方法论、调查手段还是工具方面，都有极大改进。数据挖掘作为一门关于数据分析方法与技术的新兴学科，可视为描述统计学的范畴。在描述统计学和推断统计学之间，描述统计学发挥着基础性作用，因为描述统计学牵涉到数据的搜集、解释、整理、测度、表示、刻画与分析，而数据及其质量是推断统计学结论科学性的重要前提和基础。描述统计学在刻画数据特征时所使用的一些统计方法与统计量，也是推断统计学的基础工具。与描述统计学相对应，经济统计学是对经济系统中各个主体、部门、变量和各种经济现象的一种数量描述。经济统计学的本质是经济测度学。经济统计学可视为描述统计学的一个分支，但不是描述统计学在经济学领域的简单应用，而是描述统计学和经济理论的有机结合。前苏联以及中国改革开放前的计划统计，特别是部门统计，就是在社会主义计划经济理论和实践基础上建立起来的。随着中国经济从计划经济模式转为市场经济模式，部门统计乃至计划统计越来越不适用于描述中国经济的实际运行。经济统计学需要经济理论的指导。这其实是著名经济统计学家钱伯海( 1997)在他的晚年将精力从研究经济统计学转向研究社会劳动价值论的主要原因，因为传统社会主义计划经济理论已经落后于中国经济转型以及中国经济统计学发展的需要。经济统计学主要是在描述统计学和经济理论两者基础上发展起来的，具有统计学与经济学双重学科属性。
由于研究对象经济系统的复杂性，经济统计学中量化描述经济现象与测度经济变量的理论、方法与工具，比描述统计学标准教科书所介绍的理论、方法与工具要丰富和复杂得多。这也是经济统计学的魅力所在。同经济学可划分为宏观经济学与微观经济学一样，经济统计学也可划分为宏观经济统计学、中观经济统计学和微观经济统计学。所谓宏观经济统计学就是国民经济统计学，主要是搜集和整理整个国民经济运行全过程的所有数据信息，对包括存量与流量、总量与结构、国内与国外，静态与动态等各种方面进行量化描述与分析。
微观经济统计学也称为企业经济统计学，主要是对企业本身各种经济活动、经济行为、经济现象进行量化描述。以企业财务为主要对象的会计学，在某种意义上是微观经济统计学的一个重要组成部分，即企业财务统计学。所谓中观经济统计学，是指对介于整个国民经济与企业之间的中观部门，如政府部门、产业部门，不同地区的经济活动和经济现象进行以数据为基础的量化描述。与经济统计学密切相关的一门学科是计量经济学。计量经济学假设经济系统是一个随机过程，服从某一客观运行规律; 任何观测经济数据，都是从这个随机经济系统产生出来的。计量经济学的主要任务就是基于观测经济数据，以经济理论为指导，利用统计推断的方法，识别经济变量之间的因果关系，揭示经济运行规律。有关计量经济学的学科定位与方法论作用，可参看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齐良书( 2010)。
可以说，计量经济学是推断统计学在经济学的应用，但并不是简单的应用，而是统计推断理论和经济理论的有机结合。
首先，在数理统计学中，统计推断是通过数学概率模型对样本数据建模。在计量经济学中，计量经济模型不仅仅是数学概率模型，其模型设定需要经济理论的指导( 如选择哪些经济解释变量) 。
其次，数理统计学的一些方法论并不能直接用于对经济数据的统计推断，因为经济数据有其特殊性。比如很多高频金融数据，有所谓的波动聚类现象( volatility clustering) ; 在劳动经济学中，很多数据存在所谓的内生性，这种内生性对识别经济变量之间的因果关系造成很大困扰。另外，一些计量经济模型，如宏观经济学和金融学领域的动态资产资本定价模型( Hansen、Singleton，1982)，是通过欧拉方程条件矩刻画的，其中经济理论( 如理性预期理论) 并没有假设相关经济变量的概率分布已知。因此，数理统计学没有现成的方法可用于估计、检验这个模型。这就是为什么2013 年经济学诺贝尔奖得主Hansen( 1982)提出广义矩( GMM) 估计方法的原因。
第三，使用什么样的计量经济模型，要由所研究的经济问题来决定。什么时候需要用回归模型，什么时候需要用波动模型，什么时候需要用整个概率分布模型，这并不是由研究者个人随其偏好而定，而是取决于所研究的经济问题的本质。例如，用历史数据研究市场有效率理论以及资产收益率的可预测性时，合适的计量经济模型是时间序列回归模型( 即条件均值模型) 。这是因为预期收益率可由条件期望来刻画( 陈灯塔和洪永淼，2003)。
第四，计量经济学是经济计量模型的推断方法论，包括如何估计参数和进行检验参数假设，判断模型是否正确设定，以及如何进行经济解释。参数假设与原始的经济假说既密切相关又有区别。经济学家关心的是经济理论、经济假说的正确与否，为此必须首先将经济理论和经济假说转化为可检验的计量经济模型的参数假设，然后利用经济数据进行参数假设检验，并解释参数假设检验结果的经济含义。计量经济学建立在经济观测数据的基础上，即建立在经济统计学的基础上。经济统计学对经济变量和经济现象进行量化测度，这些测度首先表现为经济数据。经济数据是计量经济学实证研究的原材料。计量经济学的推断结论的科学性很大程度取决于原材料即经济数据的质量优劣。
绝大多数经济数据是现实经济生活中的观测数据，不能用可控的实验方法获得，因此经济数据的测度具有巨大的挑战性。同时，由于经济观测数据的不可实验性，计量经济学需要一些基本假设，如假设经济系统是一个随机过程，经济观测数据是经济随机系统的一个( 偶然) 实现，经济随机系统满足某种平稳性或同质性条件，等等。这些假设是否符合客观经济现实也会影响计量经济实证研究结论的科学性。对经济变量、经济现象的准确测度，是经济实证研究的先决条件与基础。没有高质量的经济数据，任何经济实证分析及其结论将毫无意义。
与此同时，经济统计学可以揭示、刻画重要经济变量的性质以及它们之间的数量关系，也就是通常说的典型经验特征。这些典型经验特征实际上是经济实证研究与经济理论创新的重要基础与出发点。测度与刻画经济变量的数据特征，包括它们之间数量关系的特征，是经济统计学的范畴。如何更进一步地揭示经济变量之间的因果关系以及内在规律，则需要经济理论与统计推断。经济理论在某种意义上就像概率论一样，可以指导对经济现象的建模。因此，在经验典型特征事实基础上，以经济理论为指导，对经济现象进行建模( 所建模型即为计量经济模型) ，并基于经济观测数据对计量经济模型进行统计推断，从中找出经济变量的因果关系及经济运行规律，并解释经验典型特征事实。这是计量经济学的范畴。可以看出，计量经济学是经济统计学、经济理论( 包括数理经济学) 与数理统计学三者的有机结合，是一个交叉学科。正如著名计量经济学家Goldberger( 1964)指出的，计量经济学可以定义为这样的社会科学: 它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。
随着中国经济学研究从定性分析为主转为定量分析为主，特别是转为实证研究为主，可以预计，计量经济学作为实证研究最主要的方法论，将发挥越来越重要的作用。综上所述，经济统计学和计量经济学有不同的研究对象和研究范畴。经济统计学是对各种经济现象、经济行为和经济主体的一种量化描述，其本质是经济测度学。而计量经济学是在观测经济数据的基础上以经济理论为指导进行计量经济学建模与统计推断，从而检验经济理论和经济假说的有效性与正确性，并揭示经济变量的因果关系和内在经济运行规律。
很明显，经济统计学是计量经济学的重要前提与基础。经济统计学和计量经济学两者结合在一起，构成了经济实证研究的完整的方法论。经济统计学是经济研究的基础方法论，是整个经济研究过程中的一个前置环节。计量经济学的推断方法，包括计量经济学模型的构建( 由经济理论指导) ，模型参数的估计、检验及其经济解释，是经济实证研究的主要内容。1970 年经济学诺贝尔奖得主萨缪尔森曾说过，计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析，这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。换言之，计量经济学是建立在经济理论和经济测度两者基础上的，而经济理论和经济观测又是通过统计推断方法，即通过数理统计学而联系在一起。与经济统计学一样，计量经济学同样具有统计学与经济学两种学科属性，并不是数理统计学的一个分支。以上各个相关学科之间的关系，可用图1 表示。
三、经济统计学的地位与作用
前文分析指出，经济统计学是对经济现象的量化描述与对经济变量的测度，而计量经济学则是在观测经济数据的基础上，以经济理论为指导，结合统计推断，揭示经济变量的因果关系与经济运行规律。经济统计学和计量经济学一起，构成经济实证研究完整的方法论，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方法论前提，它起着一种基础性方法论的作用。那么，经济统计学在社会经济管理和经济研究中具体能够发挥什么样的作用呢?
首先，作为经济测度学，经济统计学用数字描绘经济系统的各种经济现象、各个经济主体、各个经济部门、各个经济层面在不同时间的动态立体图景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，虽然GDP 和国民经济核算似乎有些神秘，但它们是20 世纪最伟大的发明。如同人造卫星探测地球上的气候，GDP描绘出一幅经济运行状况的整体图形。这种对经济现象的数字描述，为经济学者、政府官员、企业家以及社会公众了解整个经济现状以及进行相关的经济决策，提供了非常有价值的信息。可以说，在现代经济学中，宏观经济学和微观经济学是经济理论的基础，而在经济统计学中，国民经济统计学是宏观经济学的统计版本，企业经济统计学则是微观经济学的统计版本。宏观经济学和微观经济学是对经济系统的理论描述，而宏观经济统计学和企业经济统计学是对经济系统的一种现实描述，以数量的形式描绘了整个经济运行的实际状况。
第二，统计学有一个重要思想，是通过构造简单、方便、易于解释但又具有科学性的统计方法与统计工具，从大量数据中概括其最主要特征与最有价值信息。经济统计通过收集每时每刻都在产生的大量经济数据并且进行分析，从中获取最有价值的信息，这是经济统计的最主要任务与最主要功能。在信息爆炸时代，从海量数据中总结有价值的信息，并及时地以简单、方便、易于解释的方式将信息传递给政府官员、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是政府宏观经济管理与决策、企业微观管理与决策及社会公众了解社会经济现象的重要基础。举几个例子: 第一个例子，各国中央银行的一个重要任务，是控制通货膨胀。根据通货膨胀率的变化趋势，及时调整央行的货币政策，而通货膨胀率，主要是CPI 的测度，其有效性、精确性与科学性是央行制定政策的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是政府进行宏观经济决策与经济管理的一个主要目标，是衡量经济发展的一个重要指标。如何测算GDP 是一个重要问题。第三个例子是如何测算中国的人力资本( human capital) ，这也是一个具有挑战性的问题。一段时间以来，社会公众对官方的经济统计数字经常表示质疑，这种质疑一方面表明，中国经济统计学家与经济统计工作者还需要做大量的解释工作和改进工作，另一方面也表明经济统计学知识在中国的普及势在必行。
第三，经济统计学是经济研究特别是实证研究的前提与基础。经济统计学提供的数据质量的优劣，直接影响实证研究结论的科学性。众所周知，经济学研究的最主要任务是通过对所观察到的各种经济现象进行理论思维与理论创新，揭示经济运行规律。经济统计学可以从观测经济数据中找出重要的经济变量之间的数量关系。这些数量关系构成经验典型特征事实。经验典型特征事实是对复杂经济现象的一种概括性刻画，是经济学实证研究与理论创新的重要基础。在宏观经济学中， Phillips( 1958)从英国宏观经济数据中发现货币工资增长率和失业率之间存在负相关的关系，这后来被转化为刻画通货膨胀与失业率之间的负相关关系并称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线作为宏观经济学的一个经验典型特征事实，构成了凯恩斯以后宏观经济学理论发展的基础。所有宏观经济理论都必须能够解释为什么通货膨胀和失业率之间存在负相关关系。上个世纪70 年代，以美国为代表的西方经济陷入了滞涨阶段，菲利普斯曲线变为正斜率，这个新的经验典型特征事实推动了后凯恩斯宏观经济理论的发展。另一个例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所谓证劵风险溢价之谜( equityrisk premium puzzle) ，即美国证券市场收益率远高于无风险债券市场收益率。这一经验典型特征事实，对宏观经济学与金融学领域的资本资产定价理论的发展起着巨大的推动作用。
在微观经济学中，有所谓的恩格尔曲线，即一个家庭消费所占的比例随收入的增加而逐渐减少。这是恩格尔通过微观经济统计数据发现的经验典型特征事实。在金融学方面，早在1960 年代，金融经济学家就发现，股票市场存在波动聚类现象，即今天一个大的波动，明天常常伴随另一个大的波动; 今天一个小的波动，明天常常会伴随一个小的波动，这两种变化交替进行，而不是大小波动均匀分布。2003 年经济学诺贝尔奖获得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波动模型之所以流行，一个重要原因是它可以解释金融市场波动聚类这个重要经验典型特征。在中国，引起中国经济学者、政府官员和社会公众关注的很多重要经济问题，其实都有经济统计学的贡献。
例如，经济学家在分析中国经济统计数据过程中发现，劳动收入在整个国民经济收入中所占的份额在过去近20年中逐步降低。这个经验典型特征事实成为一段时间以来中国经济学者的热门研究课题。中国经济研究特别是实证研究水平的提升，关键就是要能够在细致、准确地搜集与分析中国经济数据的基础上，总结反映中国经济在转型期的经验典型特征事实，在此基础上提出经济转型理论解释中国经济的运行及发展趋势，并运用计量经济学方法验证经济理论的有效性。如果中国经济学能够遵照这种研究范式，那么中国经济学的研究水平将得到很大提升，并对经济转型理论做出自己创新性的贡献。但是，目前中国经济统计学家、计量经济学家和经济学家在总结中国经济经验典型特征事实方面，做得还很不够，对重要经验典型特征事实在经济研究与理论创新过程中的作用与重要性，也认识不足。
第四，经济测度对计量经济学的学科发展有重要的推动作用。首先，经济测度的质量决定了计量经济学实证分析结论的科学性。其次，经济数据，特别是经济数据的类型，对计量经济学学科发展影响巨大。举几个例子: 首先是经济数据观测的误差( measurement errors) ，对计量经济学的推断，包括参数估计和参数假设检验，有很大的影响，如导致不一致的参数估计。为了研究测度误差的影响，计量经济学很早就有了一个分支，即变量误差的计量经济学。当然，变量误差也可能由其他因素而非测度误差引起。第二个例子是时间序列计量经济学的发展。Nelson 和Plosser( 1982)在一个实证研究中发现，绝大部分宏观经济时间序列，包括GDP、CPI和股票价格，都是非平稳时间序列。这对当时以平稳时间序列作为主要研究对象的时间序列计量经济学提出了挑战，因为平稳时间序列计量经济学的理论与方法，不适用于分析非平稳时间序列。
后来的单位根和协整等现代时间序列经济学理论，就是为了研究非平稳时间序列而发展起来的。第三个例子是不完全识别计量经济学( partialidentification econometrics) 。在微观经济数据中，有一些经济变量不能获得精确测度，比如在美国问卷调查一个人或家庭收入时，因各种原因只能调查收入处于哪个区间，不能获得一个精确测度。这种不精确经济测度，对计量经济学实证研究造成了很大影响。特别地，在估计计量经济模型参数值时，不能获得点估计，只能得到区间估计。这种统计推断的方法催生了一个新的计量经济学分支，即部分或不完全识别计量经济学。第四个例子，在大数据时代，各种以前没办法获得的数据，现在通过现代信息技术可以得到，比如在金融市场，可以获得每笔交易数据，即tick by tick data，每次交易的价格、交易量以及交易的时间点，都可以完整地记录下来。这种新型的交易数据，包含很多交易行为和市场微观结构的信息。除金融市场外，超级市场或商店通过信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同样可以获得。对这种实时交易数据进行计量经济学建模及推断，产生了一个新的计量经济学分支超高频数据计量经济学( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多讨论参见Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。
最后一个例子是面板数据。以前大部分经济数据，要么是时间序列数据，要么是横截面数据。现在，越来越多的二维数据，即对每个横截面单位( 如个人、家庭、国家等) ，可以在不同时期跟踪并测度。这种二维数据称为面板数据。一个很著名的例子，是美国密歇根大学PSID 调查数据。这个数据库调查了很多美国的个人和家庭，而且在不同时期跟踪测度，对研究美国劳动力市场与收入分配发挥了重要作用。这种数据推动了面板数据计量经济学的发展。实际上，不仅是面板数据，现在也可每天观测到一个曲线，如IBM 股票价格每天从开盘到收盘随时间变化的曲线，又如不同城市每天温度随时间变化的曲线，这些在统计学上称为函数数据，有相应的统计模型，更多讨论参见Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面几个例子表明，数据的类型，即经济测度的类型，在很多方面都推动了计量经济学学科的发展，这其实是经济统计学对计量经济学发展的影响和重要贡献。第五，一个多世纪前，有一位美国学者说过，统计思想与统计思维总有一天会和要求一个人能够读、写一样，是一个人在现代社会中所具备的基本能力。培养大量具有经过系统训练的经济统计人才，对完善一个国家的治理体系与提高治理能力是非常重要的。中国经济统计学的一个重要任务就是培养大量高素质、具有系统的经济统计学训练的专门人才，推动中国市场化经济转型、提高宏观与微观经济管理水平，提高国家社会治理水平。尤其是，现代社会是信息爆炸的社会，需要培养大量懂得搜集数据、分析数据、解释数据、基于数据进行决策与管理的经济统计人才
四、如何推动经济统计学的发展
如何在新的历史条件下提升与发展经济统计学?第一，坚持经济统计学是经济测度学这个基本学科定位。经济统计学用数字描绘各种经济现象、各种经济主体、各个经济部门和各个不同层次在不同时间的动态全景图像。经济统计学的最主要任务是经济测度方法论的创新，发展能够更精确地测度经济现象、经济行为和经济变量的理论方法与工具，并应用于实践。这个基本定位将保证经济统计学在经济学中的基础地位，从而不会受到包括数理统计学和计量经济学在内的其他相关学科在中国兴起的可能冲击与影响。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方法论的计量经济学作为其中一部分。
这种想法符合统计学的范畴定义，即如统计学分为描述统计学和推断统计学那样，经济统计学也可分为经济测度学和计量经济学。然而，由于历史的原因，计量经济学作为一个学科在国外已有80 多年历史，在中国也有30 多年发展历史。如果将计量经济学作为经济统计学的一个组成部分，有可能会出现计量经济学取代经济统计学的情形。因此，坚持经济测度学的基本定位可以更加明确经济统计学的学科特色，有利于经济统计学的长远发展。在这方面，邱东( 2013)对国民经济统计学科的定义与内涵、外延发展，做了精确阐述。
事实上，在国外，经济统计学主要也是定位在经济测度学方面。第二，发展经济统计学必须立足本土化。在中国，经济统计，特别是现代统计学意义上的经济统计，历史不是很长。中国地大物博、不同地区之间、城乡之间与不同群体或阶层之间差异巨大，经济统计不但水平较低，而且面临的挑战与困难也特别巨大。这种基本国情为在中国发展经济统计学提供了一个很大的空间，比如，关于宏观经济数据的构建，一个重要问题是处理季节性因素。在西方的经济统计工作中，季节性因素对经济变量的影响，比如感恩节、圣诞节、元旦等等，其处理都有一套成熟的方法，但是这些方法并不完全适合一些具有中国特色的季节性因素。比如中国的端午节、中秋节、春节，都是根据中国农历而定，而不是根据西方公历而定的季节性因素。这些季节性因素的处理方法将与国外季节性因素的处理方法有所不同，这是中国特色。
又如，中国在过去30 多年，成功地从计划经济模式转为市场经济模式。但是，与西方发达国家相比，中国市场经济发育、成熟的程度还比较低。中国经济统计学家能否提出一套刻画中国市场经济发展成熟程度的指标，以测度中国市场经济完善的程度? 还有，中国过去30 多年，以要素投入为主要特征的粗放型经济增长模式已经面临一个转折点。中国经济必须经济转型，以确保持续稳定发展。对中国过去30 多年粗放型经济增长模式所带来的一些不可持续的因素制约，如对环境污染的经济成本，在统计方法上还没有一个系统的、有说服力的量化描述与估计。最后，中国正处于实现以民族复兴、人民幸福为主要内容的中国梦过程中，对中国梦的量化指标的构建，包括对人民幸福感指数的构建，也是中国经济统计学家，计量经济学家与经济学家可以做的具有理论与现实意义的研究工作。总之，立足本土、立足国情、服务国家社会经济发展需要，将使经济统计学焕发出巨大的发展活力。第三，大力促进学科交叉与融合，通过学科交叉与融合，推动中国经济统计学的发展与现代化。上文在描述经济统计学的重要作用时，讨论了经济统计学对发展其他学科，特别是计量经济学的重要作用。同样地，包括经济理论、计量经济学、概率论与数理统计学在内的其他相关学科的发展，对发展经济统计学也有很大的推动作用。前面提及，著名经济统计学家钱伯海在他的晚年，集中精力从事社会劳动价值论的研究，他从经济统计学研究中深深感受到要发展经济统计学，特别是国民经济综合平衡核算体系，必须有新的经济理论作为指导。作为经济测度学，经济统计学不可避免地涉及到统计抽样调查。
在这方面，数理统计学特别是抽样理论的最新发展可以提供很大帮助。在国民经济统计学中，对宏观经济变量的测度，以及对宏观经济变量之间数量关系的描述及解释，也需要经济理论的指导。宏观经济变量是微观经济变量在一定时期内的加总( aggregation) 。由于微观个体的异质性，加总以后的宏观经济变量的性质，以及宏观经济变量之间的数量关系，与原始的微观经济变量以及它们之间的关系可能有很大的不同。在微观经济学中，一个著名的例子，就是需求函数，即微观个体需求与个体收入之间的关系，如果对微观层面个体的需求函数加总，所获得的总需求与总收入之间的关系与原来个体的需求函数将有所不同，除非微观个体消费者的效用函数满足所谓的hypathetic utility function 假设。由此可以看出，对宏观经济变量的测度( 类似加总) 之后，如何理解宏观经济变量的性质以及它们之间的数量关系，需要有微观基础，而这就涉及到经济理论。另一方面，概率论与数理统计学对理解宏观经济变量的性质也是很有助益的。例如，Granger( 1980)讨论了微观消费函数的加总问题。他假设个体之间的边际消费倾向系数有所不同，而且微观个体的边际交易倾向的数值可视为是从 分布中产生的实现。
加总以后的宏观消费变量与原始个体消费变量的统计性质将出现本质区别: 虽然微观个体的消费是一个短记忆的时间序列，但是加总以后的宏观消费变量将具有长记忆( longmemory) 的时间特性。总之，推动各个统计学科的交叉与融合将促进各个学科的发展，包括经济统计学。不管是计量经济学、经济统计学或是数理统计学，这些相关学科都有它们共同的基础，即统计思想与统计思维。因此这些学科完全能够在互相交叉融合中不断完善。同时，也有可能因此产生一些新的交叉学科。例如，实验产生的数据与现实观测经济数据有很多不同特点。特别地，经济观测数据是各种因素联合作用的结果，而且具有不可实验性( 即不能通过重复实验获得) ，因此一般情况下没有办法将其中某一或某些因素所产生的经济后果准确地分离测度出来。而实验经济学则借鉴自然科学的研究方法，通过控制实验条件排除其他因素的影响，从而可以较精确地测度所关注因素所产生的后果。实验经济学实质上是通过可控实验改进经济测度，从而可以更好地研究经济行为与经济规律，包括经济因果关系。
事实上，实验经济学与经济测度学及计量经济学的交叉与融合，正在产生一个新的交叉学科，即实验计量学( experimetrics)。第四，为了发展经济统计学，必须大力推动国际化，通过国际化推动经济统计学的发展。在中国，经济统计的历史相比西方国家短得多，特别是中国社会主义市场经济的实践只有30 几年历史，而西方成熟的市场经济已有几百年历史，我们在统计资料搜集、统计方法与工具等各个方面，还有较大差距。上个世纪70、80 年代，中国国家统计局和厦门大学合作，提出了中国国民经济核算体系，这是西方经济统计学、现代经济学和中国经济实际相结合的一个范例。今天中国的经济统计学同样可以从国外相关学科学到很多有益于自己学科发展的知识。例如，众所周知，GDP 大体反映了一个经济体社会财富水平。但是GDP 作为描述经济发展的指标，有很多缺陷，既不能精确地反映总量，也不能反映经济活动的质量与效益，更不能反映经济结构、社会分配、民生改善、以及对环境破坏的程度等等。
认识到GDP 的种种缺陷，国外学者，包括经济统计学家、经济学家，过去几十年提出各种指标，试图修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除环境污染和交通堵塞等成本的净经济福利指标; Repetto等( 1989)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 1989)提出了将财务分配状况、社会成本等因素计算在内的所谓可持续经济福利指标; Pinter、Hard( 1995)提出可持续发展指数; VonWeizsacker 等( 1997)提出了绿色GDP 概念，等等。这些对构建适合刻画中国宏观经济增长与发展水平的指标都有很好的借鉴意义。第五，必须顺应时展潮流，与时俱进地发展经济统计学。我们正处于一个大数据的时代，大数据提供了极其丰富的信息。如何有效地获取大数据中的有用信息，统计学无疑提供了非常重要的方法、理论与工具。与此同时，大数据也为包括经济统计学在内的统计学等分支学科的发展提供了一个新的广阔空间。例如，包括跨境电商在内的电子商务，正在中国蓬勃兴起，深刻地影响了贸易、购物、消费乃至生产形态。如何统计电子商务成为一个迫切需要解决的现实经济统计问题，这也为经济统计学的发展提供了一个难得的机遇，又如，大数据使得以较高频率测度宏观经济变量成为可能。目前绝大多数的宏观经济变量( 如CPI) 最高频率只有月度数据，在大数据条件下，完全有可能获得更高频( 如每周) 的宏观经济数据，这样可更及时反映客观经济运行情况。第六，加速经济统计学教材更新换代，尽可能地全面反映几十年来中国乃至世界上经济统计学和现代统计学的研究成果。在国外，不论是统计学还是经济学相关专业，大都没有经济统计学课程设置，因此也就没有相应的教材。这与宏观经济学、微观经济学、计量经济学等其他经济学课程有很大不同。因此，中国经济统计学教育必须更加注重教材建设，在明确学科定位的基础上，总结国内外各个相关学科以及经济统计的理论与实践，尽量汲收国内外所有有用的研究成果与经验，争取使经济统计学的研究与教育不但成为中国经济学教育的一大特色，同时也成为引领世界前沿研究的国际化学科。
五、结论
本文从统计学和经济学统一的视角出发，分析论述了现代统计学若干分支，特别是概率论、统计学、描述统计学、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 之间的内在联系，包括它们的区别与联系，以及发展前景。分析表明，统计学的这些相关学科，各自定位非常清晰，在各自学科发展方面，都有自己不可替代的发展空间。其中，经济统计学既是统计学的分支，也是经济学的分支，是统计学与经济学结合的交叉学科，具有统计学和经济学双重学科身份。经济统计学本质是经济测度学，是经济测度的方法论，是经济学实证研究的前提与基础。这是经济学其他任何相关学科，包括计量经济学，经济理论，数理经济学等无法替代的;也是统计学的其他相关学科，包括数理统计学无法替代的。
随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方法论的数理统计学与计量经济学，因为有日益增加的需求而得到迅速发展。作为从样本数据推断母体特征的一般方法论，数理统计学因为符合科学研究与探索的过程与需求而在自然科学和社会科学很多领域有广泛的应用。作为经济实证研究的推断方法论，计量经济学在中国过去30 多年来有了巨大的发展。在《经济研究》、《统计研究》、《管理世界》等国内顶尖学术期刊，可以看到大量应用计量经济学理论与方法的实证研究，而专门研究经济测度的经济统计学的文章的数量则相对减少，这主要是因为经济实证研究对推断方法论日益增加的需求。计量经济学方法的大量使用，显著地提升了中国经济实证研究水平与规范程度。
第2篇：计量经济学和统计学范文
关键词：社会经济统计学；数理统计学；关系解析
中图分类号：C8文献标志码：A文章编号：1673-291X（2019）24-0003-02
一直以来，社会经济统计学和数理统计学之间的关系都是我国统计学领域研究的重点。纵观当前统计学领域当中，对两者之间的关系主要分成两种看法。其一，持“分”的态度，部分学者认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别按照各自的理论基础、内容结构进行分割式的纵向发展。其二，持“合”的态度，很多学者认为应该将二者融为一体，通过相互借鉴、相互学习的形式，促进二者之间的和谐共处与进步，从而既可以用来对自然现象进行认知，又可以使其成为社会现象认知的工具，切实地便于人们更好地工作与学习，为统计工作带来更多的便利，并揭示自然规律和社会现象。为了深入探究该问题，本文将针对社会经济统计学和数理统计学的关系进行详细的解析。
一、社会经济统计学和数理统计学的概述
1.社会经济统计学。社会统计学派的创始人是德国的经济学家、统计学家克尼斯，早期主要代表人物有恩格尔、梅尔等人。他们的观点融合了更早的国势学派和政治算术学派，认为统计学在学科性质上是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。随着社会经济的发展以及社会科学本身不断地向细分化和定量化发展，社会统计学派为了提供更有效的整理、分析资料的方法，也日益重视方法论的研究。如今，社会经济统计学分科包括农业统计、工业统计、人口统计、社会统计、金融统计、国民经济核算等，是一门涉及范围相对广泛的学科。目前，社会经济统计学活跃在社会经济发展的各个方面。社会经济统计学是以社会再生产理论为依据，研究国民经济的生产、分配、流通、使用各环节的经济运行和社会发展情况的科学[1]。社会经济统计学主要针对社会经济各项活动的相关规律内容进行详细的研究，以反映出国民经济运行当中的各种数量关系和数量规律。随着我国社会经济的不断发展和进步，为了能准确掌握国民经济和社会发展情况，社会经济统计研究工作显得更加重要。
2.数理统计学。数理统计学派的产生与概率论的发展紧密相关。瑞士数学家伯努利对大数定律的论证，法国数学家棣莫弗发现了正态分布的密度函数，以及颠覆经典统计学的贝叶斯理论等都极大地推动了数理统计学的理论发展。数理统计学是研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法，可分为描述统计和推断统计。描述统计的主要任务是搜集资料，进行整理、分组，以计算各种特征指标，描述资料分布的集中趋势、离中趋势等。推断统计则是在描述统计的基础上，根据样本资料对总体进行推断和预测[2]。数理统计学在实际运用的层面上，涉及到的范围极其广泛，也是一门社会基础性的学科。并且随着计算机技术的不断发展，使得数理统计在理论研究和应用方面也得到更深层次的发展。数理统计学可以切实有效地利用先进的数理统计知识，为行动和决策提供强大的数据依据。在各类社会问題的处理工作中，都可以通过数理统计学的手段，针对相关数据进行专业的分析和处理，以进行预先判断并提供相关决策。
二、社会经济统计学和数理统计学的关系
1.社会经济统计学和数理统计学的联系。统计学本身起源于对社会经济问题的研究，最早可以追溯到原始社会末期。在奴隶社会制度的早起，需要针对奴隶社会的人口数量以及土地进行丈量与统计，虽然只是简单的登记和计数，但最初的社会经济统计学可以说已经出现了萌芽。之后，随着社会的不断发展以及经济的进步，人们开展了大量的社会经济统计活动，在资本主义社会时期，社会经济统计学的应用已经到达了一个巅峰。在资本主义环境之下，社会资源更加炙手可热，社会分工更加明确。随着人们社会实践活动的展开，在实践的过程中，社会经济统计学的使用也更加成熟。早期的概率论所研究的问题基本都来自于当时比较泛滥的活动。17—19世纪，不少数学家都对概率论的发展做出了贡献。数理统计学随着概率论的发展而迅速发展起来，虽然从时间上看，形成要晚于社会经济统计学，但发展飞速。数理统计并非完全独立于社会经济统计，它是在统计学的发展阶段中形成的一种分析数据的方法，社会经济统计学在分析问题时同样需要概率论与数理统计知识的支持。近代，数理统计学的发展势头迅猛，甚至有一些看法认为统计学几乎就是数理统计学。然而社会经济统计，作为对社会经济现象的一种调查研究活动，在社会发展中绝对有其存在的意义。有学者提出，社会经济统计学和数理统计学之间的关系与牛顿的力学和相对论力学的关系十分相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便，社会经济统计学在描述变量时使用，数理统计学在描述随机变量时使用[3]。随机变量是随机现象下的变量，变量与随机变量的这种联系揭示了在一定条件下，社会经济统计学与数理统计学之间存在可以相互转化的关系。
2.社会经济统计学和数理统计学的相同之处。社会经济统计学和数理统计学具有一定的相同点，都能够有效地针对客观的事物进行充分的统计，并且针对客观事物的发展趋势、发展规律进行研究。社会经济统计学和数理统计学两者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能够利用归纳、推理的研究手段分析问题，并针对问题提出相对客观，且具有建设性的解决建议。学术界在对于数理统计学进行表述时，都明确地说明了数理统计学是对随机现象的数量变化进行统计，并对研究对象进行规律性的研究和问题揭示。但是针对社会经济统计学来说，学术界对其的界定存在一定程度上的差异。一些学者认为，社会经济统计学是独立的社会学科，在应用的过程中，一般是将具体时间、具体地点、社会现象中所表现出的经济活动内涵进行阐述，有效地揭示其数量表现以及规律特点。另一部分学术工作人员认为，社会经济统计学应该被归纳到统计学当中，并在重大社会事件中详细地分析出事物发展的规律。在经济现象的积极引导之下，对数据进行收集、整理、分析[4]。从长期的社会实践和社会发展的总体环境中来看，社会经济统计学和数理统计学两者的实际研究对象相同，并且两者都能够对统计规律进行详细的分析和探究。两者从研究对象的角度来看，都能够将某一人、某一事物、某一项目作为研究对象。研究对象还可以针对部分进行划分，分别是研究目标、研究客体，并能有效地分析出研究对象的客观发展规律。
3.社会经济统计学和数理统计学的不同之处。社会经济统计学和数理统计学的区别与差异也是非常显著的，其主要的差异有以下几点：其一，社会经济统计学和数理统计学两者研究范围不同。针对社会经济统计学来说，一般是针对社会经济现状内容进行分析。针对数理统计来说，不仅可以对社会经济现象进行分析，而且还可以有效地针对自然现象进行数据分析处理。相较于社会经济统计学来说，数理统计学所涉及到的应用问题相对比较广泛。社会统计学虽然研究范围相对狭隘，但是社会经济当中所涵盖的内容非常广泛。从广义的层次上来说，社会经济不仅涵盖了人们的物质、精神、自然环境的再生产活动，而且社会经济统计学当中的各项内容又存在相辅相成、不可分离的特点。所以，在社会经济统计学在实际运用的过程中，还需要考虑到研究对象与物质、精神、自然环境等内容之间的关系[5]。客观来说，社会经济统计学涉及到了人们日常生活的各个层次领域当中。而数理统计学一般是针对研究对象的自然现象进行研究，利用随机现象的手段，结合研究对象的实际情况，预测和体现出随机现象的可能性。其二，社会经济统计学和数理统计学的理论基础存在差异。客观来说，数理统计学的核心理论基础内涵便是概率论、统计推断理论。尤其是针对抽样推断来说，更是以概率论的大数法作为核心理论基础。
总而言之，社会经济统计学和数理统计学作为我国社会学科的基础内容，都是在统计学的基础上所衍生出来的内容。客观来说，社会经济统计学和数理统计学两者在研究对象和研究方法的层面上，存在一定程度的相同之处，但是在研究范围以及理论基础层面当中，存在一定程度上的差異。在实际运用社会经济统计学和数理统计学的过程中，必须要清晰地认识到两者的优势和两者之间的区别，不能够将两者一概而论，更不能将两者进行分离。另外，社会经济统计学和数理统计学的研究范围，在一定的条件下其实是可以相互转化的。这对既有区别又有联系的学科，相信今后可以相辅相成，继续发展壮大。
第3篇：计量经济学和统计学范文
宏观经济统计分析是建立在经济学、统计学基础上，伴随中国社会主义市场经济发展而逐步完善起来的。近年来，随着市场化进程的加快，特别是在信息技术的推动下，大数据时代的到来，对于宏观经济统计分析提出了更多挑战。面对新的情况，如何从统计学知识体系来渗透经济分析方法，并从宏观经济统计分析中的问题来探讨其发展趋向，对于提升我国宏观经济统计分析的科学水平具有重要的现实意义。
关键词：
宏观经济统计分析；统计方法；关键问题
从概念上来看，宏观经济统计分析是建立在经济学、统计学知识体系基础上，以统计知识为核心，围绕经济学知识进行研究和分析。在我国社会主义市场经济体制下，宏观经济统计分析的内容也经历了几个不同发展阶段。在以计划经济为主时期，宏观经济统计分析主要运用计量经济学知识，利用数理统计和模型分析，来完成对国民经济运行系统的优化和平衡。同时，借助于政府统计系统，从国民经济运行相关数据分析中，对计划执行情况进行研究，改进下一阶段计划经济重大问题。这一时期的计划经济为宏观经济统计分析提供了基础数据，但是，对于统筹兼顾、优化管理为主体的计划经济管理思想是一以贯之的。从我国统计学发展历程来看，对于宏观经济统计分析的内容，概况的讲，主要是围绕国民经济主要经济指标来展开，如利用国民经济账户、投入产出、资金流量表、国际收支平衡表等，从各个核心部门、核心指标、核心统计体系中来分析国家、产业的发展状况，减少经济危机的发生。改革开放以后，我国宏观经济统计分析，借鉴了马克思社会再生产、计划经济管理理论，同时借鉴了国民经济核算体系理论思想，完善了我国国民经济综合平衡统计方法，逐步实现了财政、信贷、外汇、物资的四大平衡。在以信息社会、大数据时代为特征的第三阶段，宏观经济统计分析将实际问题作为研究重点，特别是经济学与现实问题的关联，大数据环境下数据的可比性，统计分析方法的科学性和实效性等。
一、宏观经济统计与宏观经济统计分析概念研究
我国国民经济统计主要依托国民经济核算体系，包括经济循环理论下的宏观经济统计指标体系，以及各类标准、统计分类等内容。宏观经济统计，从概念上理解为从宏观上来探讨经济运行过程及结果的统计测度理论和方法。从统计范围来看，主要从经济活动中来获取统计数据，包括各类经济活动的信息整理、也包括各类统计部门设计的用于统计实际数量的调查资料。统计学是依据统计学理论，运用统计学方法来对各类经济信息进行统计分析，如利用抽样调查来进行统计分析，以实现对样本总量的推断；在获取相关统计数据内容时，常用的统计方法有分类法、关联统计法、变化率统计法、总量统计法、结构统计法等。信息化社会的发展，特别是基于网络技术的电子商务平台的建设，使宏观经济统计分析的独立性和地位更趋重要。概括来讲，经济统计分析从统计方式、统计数据上来全面认识经济获得，并从有效分析中提升经济发展水平.宏观统计数据的测度方式及搜集方法，与传统的调查方法，如普查、抽样调查、统计报表相类似，在现代经济统计中，增加了软统计内容，如抽样问卷、心理量表等。宏观经济统计分析是建立在宏观经济统计基础上，利用统计学理论和方法，以实证经济分析来处理统计结果。从概念上来看，广义的宏观经济统计分析包括的经济活动较多，不仅有重要的宏观经济指标内容，还有其他与国民经济管理相关的统计分析。微观来讲，宏观经济统计分析主要从经济问题的统计分析研究中，来构建统计分析模型，并从统计分析变量或指标中探析统计数据所反映的结果。
二、宏观经济统计分析体系研究
1.宏观经济统计分析内容
宏观经济统计分析体系包括宏观经济学目标、宏观经济管理目标和宏观经济统计目标三项内容，对于宏观经济学目标，主要从宏观经济统计分析对象，如社会总供给、总需求等建立均衡统计分析，从国民收入分配统计分析中来构建各项统计指标，如产业结构统计分析、经济周期统计分析、知识经济发展与创新统计分析、消费-投资需求分析、通货膨胀统计分析等等。宏观经济管理目标主要从宏观经济运行体制及组织结构上，围绕国家经济社会重大战略开展统计分析。如创新型国家经济战略、科教兴国战略、财政政策、货币政策、城镇化区域发展战略、可持续发展战略等等。宏观经济统计目标主要从国家统计、部门统计、行业统计、区域统计等层次化统计数据基础上来开发，围绕社会创新、政府管理、科学研究等内容展开统计方法创新。
2.宏观经济统计分析问题
宏观经济统计分析是政府统计工作的重要内容，一方面归结为制度化的统计分析工作，另一方面表现为专题型或问题型统计分析工作。在制度化统计分析工作中，围绕政府统计调查指标体系，从宏观经济运行过程及结果中来搜集数量特征、数量关系，并从宏观经济运行情况综合表现上来剖析主要问题和成功之处；对于各项宏观经济政策措施的执行情况进行跟踪，对执行效果进行对照分析，并从存在问题中来提出应对建议。如国家统计局和各下属统计单位，每年要对上一年度的统计工作进行汇报，以经济分析白皮书形式进行综合。制度化宏观经济分析工作，能够从社会生产、市场供需、收入分配、金融市场化、国际收支等多方面进行呈现，既有动态指标，也有近期、中长期发展趋向分析。宏观经济专题统计分析具有灵活性和变化性，主要是围绕不同时期的经济工作，从经济问题中来展开针对性调查统计分析。其特点表现在：一是对所研究的问题或专题具有较深的研究；二是多采用多重调查方法来实现对专题问题的全面分析，如抽样调查、软实力调查、问卷调查等的综合使用；三是运用现代信息技术来提升统计分析能力，特别是用网络化平台技术来弥补传统调查方法的不足，改善数据质量等。
三、宏观经济统计分析方法研究
宏观经济统计分析方法具有多样性，针对不同问题，有搜集数据、整理数据方法，也有针对经济问题的分析方法，还有基于统计描述和探索性数据分析方法。总的来看，对于宏观经济统计分析工作，多种方法的综合运用有助于提升宏观经济统计分析的科学性和有效性。对于宏观经济统计分析，不同领域所涉及的统计方法具有交叉性。但对于宏观经济分析中动态经济分析、静态经济分析、比较动态经济分析、比较静态经济分析方法所反映的经济学问题，能够从全面质量管理方法中体现目标、过程、方法、绩效、因素等统计描述信息，改善统计分析的应用实效性。主要常用的方法有因素分析法、指数分析法、弹性分析法、时间序列分析法、应用回归分析法和多元统计分析法等。对于不同经济变量体系的描述，根据经济运行过程及数量特征，从所选定的指标变量上来进行估计，包括推算、核算和估算等方法。描述性统计分析方法是基于统计分析应用，从构建基本逻辑架构中来分析客观存在的相关变量之间的关系；由于经济活动中各经济关系之间存在动态性，需要从经济分析的聚类、因子分析等方法中，运用分层回归、分位回归以及协整分析方法来转换，以促进对各项分析指标体系进行综合评价和反映。同样道理，在宏观经济统计分析方法研究中，面对大量微观性数据，如何发挥统计变量测度及过程变量特征分析优势？实践中常用统计系统描述方法，将系统分类及归纳至分位、分层、立体、动态的复杂系统中，从探索各关系变量及因素之间关系上来进行描述性分析。如在人口普查以及经济普查中，对于各类模拟系统方法的运用，主要从各因素的顺序识别和组内方差缩小、组间方差扩大上来实现动态过程的科学推断，提升核心主体的统计分析精度。
四、宏观经济统计分析的趋向研究
从宏观经济统计分析的应用来看，当前社会环境下面对更多挑战，其主要研究方向有以下几点：一是做好对国家经济社会发展管理的重要决策导向研究，特别是在信息技术快速发展背景下，从海量数据分析中来挖掘科学的信息资源，来优化和辅助市场化竞争、产业竞争及区域、国际间的竞争需要。哈佛大学加里·金（GaryKing）提出“信息革命背景下，对于海量数据资源的统计分析，将席卷商业界、学术界和政界”。建立在大数据基础上的精细化测量行为研究，从经济领域、商业领域来拓宽延伸，以促进社会发展；二是顺应大数据时代的发展机遇，在中国特色社会主义市场经济转型关键期，从协同政府、行业、经济、社会发展关系的角度，以政府公共数据共享平台建设来完善社会发展科学管理水平，从中长期发展政策分析中来进行科学谋划和实施。对于统计信息平台中的活动、业务、行政记录、财务信息等资料，要按照统计数据的统一化要求进行科学转换，增强宏观经济统计分析的决策科学化能力；三是强化创新型国家建设统计分析工作，围绕国家创新能力、国家创新体系建设发展要求，从国家科技政策制订，到各项经济统计工作的实施，都应扎实推进宏观经济统计分析在经济建设中的核心和驱动地位；四是构建高端化的产业结构统计分析模型，围绕我国全面转型过渡期的产业结构现状资料，从构建“三高一低”产业结构高端化统计目标入手，加大对信息化金融产业的创新，延长产业价值链，增强产业辐射及带动作用，优化产业结构向高端化进程转移；五是注重金融统计分析，完善我国金融管理体系，提升金融管理效率。在建设金融服务业与其他产业的协同发展上，发挥统计手段来全面跟踪和优化我国货币政策服务环境，挖掘金融数据，加大金融风险监测和防范；六是注重宏观经济空间统计分析，依托大数据时代数据集中化平台，为宏观经济统计分析创造有利环境，实现大数据的共享、合作和协同发展，真正实现大数据的整体效益。
参考文献：
[1]赵彦云,周芳.试论大数据时代中国政府统计改革发展新模式[J].教学与研究，2014(01).
[2]侯福忠.宏观经济统计分析在国民经济核算体系中的作用[J].现代商业，2013(15).
第4篇：计量经济学和统计学范文
摘 要: 计量经济学论文" target="_blank">经济学是属于经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科。高校本科阶段的计量经济学的学习，对文科背景学生而言是一个巨大的挑战。针对这种现状，因材施教，积极探索教学改革，是计量经济学教学的一项重要课题。
关键词: 文科背景; 计量经济学; 案例教学
计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合。计量经济学本身并不涉及经济现象及其演变的内部机理，计量经济模型的建立和计量分析结果的解释都依赖于经济学的理论分析。从其性质来说，计量经济学是一门经济学科，或者说是经济学的一个分支，是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科，而不是应用数学或应用统计学。
计量经济学从20 世纪20 年代末30 年代初诞生以来， 经过70 余年的发展， 其理论日臻完善，应用也十分广泛，已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题，它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外，理论模型的设计和统计数据的搜集，必须在经济理论指导下进行，模型参数估计和检验等也需要运用经济理论，不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中，计量经济学的重要性已日益凸现，其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998 年，教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前，大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。
计量经济学的学科性质、课程特点和日益显现的重要性，对当前普通高校经济管理类专业课程的学习和教学，特别是对文科背景的本科生，都是一个不小的挑战。
一、文科背景下计量经济学教学面临的问题
1. 知识基础和课时设置与教学目标不相适应
本科阶段计量经济学是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础， 通过理论学习和各类实践， 能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位， 掌握经典计量经济学理论与方法，能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题，为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。
笔者在教学的过程中发现，由于学生数学基础参差不齐，部分学生缺乏对这门课程的兴趣，对于较深的数学推导更是觉得晦涩难懂，而且在一定程度上计量经济学教学的理论与实践相脱节，部分学生不知道该如何使用计量经济学的方法处理经济中的问题，也不懂得如何操作相关软件来完成计量经济学的运算。
计量经济学之所以使许多学生感到难学，除了一部分学生的数学和数理统计学知识掌握较差这个原因外，还有一个原因就是课时少，没有为学生深入学习提供足够的时间保证。计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的统一，其中经济理论的学习相对要容易点，数学和数理统计学要难
一些，特别是对文科学生更是如此。文科学生在中学阶段的数学知识范围相对理科学生要窄，进入大学后要在一年半到两年的时间内学完微积分、线性代数和概率论与数理统计，难度可想而知，学过这三门课的人都知道，它们的思想有很大的差别，学习方法和理解思路也有相当的不同。计量经济学的学习除了认真听课外，课后的习题练习同样重要，不做大量的习题，很难深刻理解计量经济学的理论和方法，这点跟数学的学习方法特别相似。通过做大量的习题来理解计量经济学的学习方法，其效果已经过教学实践多次得到验证。
2. 教学方法单一，重理论教学，难以实践当前， 在计量经济学教学中，由于各种条件限制，课堂教学方法不灵活， 几乎都以讲授为主，各层次的教学都比较强调理论体系的完整，启发式教学、讨论式教学、案例教学和实验教学没有很好展开。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识，较多地偏于理论方法的证明，使部分学生感到有一定困难， 且与经济学课程似乎有一定距离。
有些学校由于教学条件较差或者缺少实验师资力量，在计量经济学教学中，只进行理论教学，而没有实验教学。这种教学模式的教学效果不是很好。学生面对复杂的数学推导与数学运算，难免会对计量经济学产生厌烦和畏惧心理，课后作业也完成不好，直接影响学习效果。在这种“填鸭式”教学模式下，学生只能被动地接受理论知识，不能主动地参与教学活动，更谈不上运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。对于文科学生来说，习惯于死记硬背一些概念和理论，涉及到数学推导过程，以及如何将经济学问题从文字转化为数学语言或统计学语言，更是一个艰难的思维和理念的转换过程。
计量经济学教学中，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，或者对计算的结果还是不能做出合理的解释，运用计量模型分析和解决经济问题实际能力的培养还有待进一步加强。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， 目前的教学中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。“教学方法单一”在某种程度上更加剧了“重理论体系， 轻实际应用;重方法介绍，轻能力培养”。文科学生在软件学习和使用的能力和兴趣上，明显不如理工科背景的学生。
对计量经济学的教学改革，国内不乏许多有益的实践，有“案例教学法”、“任务驱动”教学法等等，这些改革在相应的教学条件下获得了较好的教与学的效果。例如，“任务驱动”教学法以软件技术为基础，倡导一种“任务驱动”教学模式: 以任务为驱动，重实践过程，培养学生的主动性和动手能力。但从教学实践看，在教学条件和受教学生变化时，尤其是对于基本功相对差( 数学，软件技术) 的文科背景学生“， 任务驱动，重实践，相对独立完成”是不切实际的要求;而“案例教学法”大多由于侧重于应用、对理论学习的重视程度不够而导致理论教学重点不突出，教授时间紧张，因而“案例教学法”在实践中很难把握好“度”，集中体现在理论知识学习与案例实践应用在时间上的冲突。[ Www.]
二、因材施教，积极探索计量经济学教学改革
1. 充分尊重学科地位，适当调整课程设置正确认识计量经济学的学科性质、地位和作用，是正确认识计量经济学课程的性质和地位的关键。计量经济学是经济学的一个独立的分支，它不同于经济理论，也不同于统计学和数学。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支，有一定的学科独立性，但不可否认它的工具性和服务性。根据一般大学生掌握的数学知识水平，要想取得较好的学习效果，建议计量经济学的教学安排以两个学期为好，因为一个学期(一般为54 学时) 对老师和学生而言都过于紧张，无论是学习的内容、理论知识还是应用能力都很难得到保证，两个学期的课时安排，将给任课教师充裕的时间安排教学计划，给学生充足的时间保证做习题，教师以将计量经济学的最新理论如动态计量经济学、非均衡计量经济学和协整理论、建模的科学性与艺术性的统一等内容介绍给学生，使学生对计量经济学有比较全面而深刻的理解和较强的应用能力，为以后的学习打下坚实的基础。
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，两者的合理衔接至关重要。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。对于16周64 学时的理论教学而言，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，8 周共计16 学时。这样一来，试验教学和理论教学在时间安排上浑然天成，融为一体。
2. 适当减少理论教学，注重计量分析思维的培养
计量经济学的主要任务是进行探索真相、理论检验和预测，这些工作都离不开建立模型。构造模型的科学，包括一些用来构造和检验真实世界的数学理论和数学工具，它们的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。数学和统计学的理论知识无疑是科学，科学的学习方法与艺术的学习方法有本质的区别，科学知识的表述是明确的和有严格的逻辑性的，可用文字或定理或公式的形式清楚地阐述，尽管有一定的难度，但经过认真学习和深刻理解领会是可以掌握的。建立计量经济模型在某种程度上是一种艺术，即使是简单的单方程模型，也必须判断哪些变量应该放进方程，选择什么样的函数形式，怎样解释模型的统计拟合度，以及模型的结果对预测或解释目的的有用程度。众所周知，经济数据一般来说是非实验数据(实验经济学所研究的数据除外) ，绝大多数情况下人们只能被动地接受，这点与物理学、化学等自然科学截然不同。即便如此，研究者还经常会面对数据短缺或缺失的问题。如何根据已有数据去补全所有数据或者寻找相关的数据来代替缺失的数据，更是一门艺术，没有现成的理论可以学习和利用，只能按照研究者对计量经济学的理解去进行。在一定程度上，计量经济学的艺术性比其科学性更难理解和掌握，因为艺术性的知识很难用文字性的东西来阐述，更多的是靠研究者在长期的学习和研究中对计量经济学培养的悟性与直觉。
作为文科背景本科学生，计量经济学的学习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，不仅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，及时练习和巩固。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。
3. 充分重视实践教学，注重计量分析能力的培养
在教师教学实践中，应当建立适应本科计量经济学教学的案例库。在建立案例库过程中，应注意以下问题:
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主题的反映和解释，改变教材中实例一成不变的形象，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理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题，让学生产生认知上的冲突，从而激发学生主动学习的动机， 因为案例教学法主要不是传递信息，而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识，做到经济学理论分析、计量经济学方法及其软件应用与具体的经济问题解决三结合。
在实验课程教学中，应编写上机实习指导，并要求学生掌握一个计量分析软件。
上机实际操作也是案例分析的重要组成部分，这是要求学生动手完成的， 在课堂教学的每一个重要阶段，都要给学生安排一次。这里的所谓案例，是经教师精心设定的一个经济计量问题。学生在建模分析中要达到的目的是，掌握经济计量软件建模的计算机实现过程、读懂输出结果、撰写分析报告。为此，必须编写上机实习指导，具体地列出实习中涉及的理论知识点和计量软件的操作方法以及对学生的具体要求。
掌握了一个计量软件等于掌握了一个有用的工具。目前在经济计量分析中，使用较为广泛的应用软件是Eviews、SPSS、SAS、STA TA。就经济计量建模应用来说， 软件处理的方法原理是一致的。在这个意义上，精通一个软件会产生触类旁通的效果。当然，各类软件处理计量经济问题的功能强弱还是有差别的。对本科生教学来说，使用Eviews 软件是比较适宜的。
三、结论
现代经济学理论和方法已经不能与计量经济学分离开来，经济学的许多高级课程都是以计量经济学应用为基础的。一个学习经济学的人，如果不学计量经济学，很难与他人进行学术交流，甚至连经济学的学术刊物也难以读懂。因此，无论怎么强调这门学科重要性，都不为过。问题是，由于建国后高校对计量经济学的误解而不够重视，全面引入较迟，教师队伍本身的计量经济学功底参差不齐，加上不少高校经济管理专业招收文科背景学生，这门课程的教学和学习面临很多困难。但是，我相信，在高校教师自身努力和相关管理部门重视下，即便是文科学生，在掌握了计量经济学的基本原理与思想，并借助于软件的学习和应用，是完全能够满足实际工作中对经济现象和问题的分析，以及阅读经济学学术刊物和进行学术研究。[]
参考文献
[ 1 ]王立平，王健. 计量经济学实验教学改革模式研究[J ] . 山西财经大学学报(高教版) ，2006 (4) :56 - 58.
[ 2 ]杨华. 以案例教学施教《计量经济学》的思考[J ] . 统计教育，2005 (2) :27 - 28.
第5篇：计量经济学和统计学范文
计量经济学经过几十年的发展,已经成为一门集经济理论、高等数学和统计学为一体的经济学科。在经济学、管理学领域及经济管理活动中得到越来越广泛地应用。国内外重要的学术刊物上发表的文章大多采用了设立模型进行定量分析的方法[1]105,并且获得的效果也很显着。正如诺贝尔经济学奖获得者、着名经济学家克莱茵所说:“计量经济学已在经济学科中居最重要的地位”。只有掌握好计量经济分析的基本思想和方法,才能提高在复杂的经济环境中分析和解决实际问题的能力。所以财经类专业的学生必须掌握一定程度的计量经济学基本理论和方法。教育部将计量经济学列入经济学科核心课程是我国经济学科走向现代化和科学化的重要标志,对于提高我国经济学人才培养质量和研究水平具有重要意义。然而在我国高等学校计量经济学的教学中出现了一些例如学生学习兴趣不高,不能将所学知识得以应用,教学中学生解决实际问题的能力薄弱,教师重视理论的讲授、数学过程的推导等问题,不利于应用型人才的培养。鉴于此本文从我国高校计量经济学的教学中出现的问题出发,提出解决方法,以便推动计量经济学教学改革的进程。
二、计量经济学教学过程中出现的问题
(一)培养计划的制定不合理目前在我国高校中,关于学习课程的安排,以及学时等方面不能完全满足社会对财经类学生的需求,尤其是计量经济学课程的安排上凸显了这个问题。
1?课程安排不合理计量经济学是经济学、数学和统计学三门学科的有机结合,所以计量经济学课程应安排在学生对经济学、数学和统计学三门课程学习完之后更加合理。然而在实际的培养计划中,往往由于有关人员对这门课程不够了解,有时会安排在大二下学期,使得学生在没有学习数学与统计学等基础课程的情况下就开始了计量经济学课程的学习[2]200。由此带来的问题使学生不能扎实地理解和掌握计量分析方法,同时也使得教师在讲授的过程中无法获得好的教学效果。
2?教学总课时少计量经济学的课时安排少。很多讲授计量经济学课程的教师认为,计量经济学的教学课时不足。有些高校为了增加学生的知识宽度开设了许多课程,从而压缩了一些重要课程的学时数[3]113。一般包括实验课及软件的学习在内只有54课时。而这些课时对于初级计量经济学的教学明显是不够的,不能将知识讲得透彻,教学效果受到了很大的影响。
3?实验课教学安排少计量经济学是一门应用性很强的课程,单纯地通过理论的讲授和数学的推导,无法使学生掌握计量分析方法,必须将理论课教学与实验课教学相结合。但是目前很多学校财经类学生的培养计划中实验课的课时安排过少,一般在6—8课时,这样不能使学生在学习理论之后及时通过实验课来加以巩固。
(二)使用的教材编写不足就目前常见的计量经济学教材而言,主要存在以下几点不足:
1?教材的内容编写过于偏重理论,而忽视了实际应用能力的培养。目前能够见到的国内教材多为大篇幅地阐述理论和数学推导,而应用案例很少。这增加了学生学习计量经济学的负担,甚至使那些数学基础薄弱的学生产生畏惧感,从而丧失学习的兴趣。
2?缺少常用软件的编写。几个常见的统计软件,如sas、eviews、matlab和spss等软件很少能在计量经济学教材中见到完整而详细的编写,几乎都是简单地概括和介绍而已。然而在使用计量分析方法时,由于数据容量大、参数多,尤其是多元分析时会使用矩阵方法,计算量非常大,这些都需要借助统计软件才能完成。在教材中忽视对这些软件的详细编写,使得实际教学中达不到相应教学目标。
3?编入教材的统计分析方法少。根据教育部高教司制定的高等学校经济学本科教学课程教学基本要求,现行的计量经济学教材包括的内容有:计量经济学概述、经典单方程的一元线性回归模型和多元线性回归模型,假设检验、联立方程组模型以及应用计量经济模型等内容。然而随着社会经济的发展,这些内容已经不能够满足实际需求,各种错综复杂的问题需要更多其他的方法才可以解决。例如,缺少离散选择模型、简单的面板数据模型、简单的时间序列模型(包括单整、协整和误差修正模型)等。
(三)数据来源渠道少在计量经济学中,根据性质可以将数据划分为质量数据和数量数据[4]20。质量数据是用来识别单位某一特征的标记或名称,根据需要取整数即可。而数量数据是用于表示规模或水平的数据,根据需要收集或调查。这种数据在实际中获取的渠道相对来说比较少,主要是通过各年的《中国统计年鉴》和各省的《统计年鉴》。由于统计方法、统计指标和统计口径等的不同,部分宏观数据仅仅从统计年鉴上不能完全获得,这就给计量分析方法的应用带来困难,也给计量经济学在教学过程中增加案例带来了困难。
(四)缺少计量经济学实验室在数据量庞大、模型复杂和计算量大的情况下,只有借助于eviews、spss等统计软件才能完成。计量经济学课程的教学必须包括这些软件的讲授和实践操作,而这种实验教学必须在实验室才能完成。在实际中缺少计量经济学实验室使计量经济学的理论教学和实验教学很难结合,而这严重阻碍了计量经济学教学质量的提高。
(五)教师教学方面存在不足在实际中,教师教学方面存在的问题也是我国高校计量经济学教学效果不好的一个重要原因。
1?计量经济学师资力量不足。由于计量经济学在我国的发展也只有20几年的时间,所以从总体上来看这方面的高级人才相对匮乏。另一方面,由于高校建设的要求,使得新进人才的标准不断提高,很大程度上阻碍了计量经济学教师的流入。
2?教学方法的不合理。在实际教学过程中,很多是采用多媒体教学。多媒体教学确实给教学带来了方便,节省了大量板书的书写时间。同时会加快教学节奏,增加学生思考的负担和强度,反而影响教学效果。
第6篇：计量经济学和统计学范文
实际上，经济统计学就是统计学的一个分支。当前，随着社会的快速发展，应对经济统计学的学科性质加以充分的认识，加强经济统计学专业办学模式，这对于我国统计科学的发展以及专业统计人才的培养有着十分重要的现实意义。本文首先论述了经济统计学学科性质，其次对经济统计学的应用模式进行了一番思考。旨在为相关人员提供一定的借鉴。
一、充分认识经济统计学学科性质
虽然统计学已经形成与发展了数百年之久，但是，至今为止，相关专家仍然在对这一学科的性质与内容进行着激烈的争论。从学术发展过程上来看，统计学一词的产生是在17世纪由德国的“国势学派”按照国家一词而发展起来的。初期阶段，统计学有着极为明显的社会学科色彩。所以说，统计学不仅属于一项可以对社会现象进行研究的学科，同时，其还是一项可以对自然现象进行研究的方法论的学科。如果从数理的统计学观点上看，可以明显的看出经济统计学实质上就是利用数理统计的方法在世界整个经济范围中的广泛应用。统计学已经有了数百年的发展历史，目前，其已经跨越了社会科学与自然科学的各个领域中，并且和数学进行了有机的结合。为了更好的讨论，应先给出一个现阶段国内统计学界学者都能够接受的统计学定义“统计学是相关如何测定、收集以及分析反映实际现象总量的一个数据，以提供合理的方法论科学”。这一定义主要是在大统计学的观点上而制定的。如果从横向的角度上分析，任何一项统计学均和上述所述的内容相同，从而可以形成一个大学科。如果从纵向角度上分析，将统计学方法充分的应用到诸多的实质性科学中，彼此间有机的结合，会形成诸多的专业范围内的统计学。
我们可以将统计学氛围两大类即将抽象的数量作为研究对象，主要对一般收集数据及分析数据方法的理论统计学进行研究；另一种是将各个不同领域的具体数量作为研究对象的应用统计学。前一种统计学具有通用方法论的理学性质，它的特征是只计量不计质；后一种统计学和不同领域中的所有实质性学科之间的联系十分密切，是具有具体对象的方法论，所以，其体现出了两种性质，一种是复合性学科，一种是边缘学科。这里所说的应用不仅涵盖了统计方法的应用，还涵盖了各自领域中实质性科学理论的应用。以往的“数理统计学派”只认可前一种统计学，对于后一种统计学表示反对，这是极为不妥的。而传统的“社会统计学派”不认可理论统计学具有通用方法论的性质，将整个统计学划归到了社会科学中，这也是不合适的。经济统计学主要将经济数量作为对象的一种方法论科学，要想确保统计方法在经济范围内广泛的应用，前提条件就是对设置指标方面的问题进行有效的处理，而这就要求对相关经济情况进行质的研究。
应将相关经济理论作为重要指导，对各种经济问题进行统计分析。所以，经济统计学具有的特征是将质与量紧密的联系起来，对实际事物的数量特征以及表现加以充分的研究。另外，由于社会经济活动有着一定的复杂性与特殊性，经济统计学除了要采用普通的统计方法之外，还应积极的研究出一套自己特有的方法，比如估算的方法、核算的方法等。因此，从整体角度上来看，笔者认为，经济统计学就是社会科学的范畴，其不仅属于统计学的分支，同时，还属于经济学科下的二级学科。
经济统计学和其他统计学间的不同之处就是：研究的对象不相同，并且与其相联系的实质性学科也存在着不同。经济统计学和其他经济学下的二级学科不同之处是：其并不直接对经济规律进行研究，主要任务是提供科学的方法与专门的工具，以服务于其他经济学科。特别说明一下，将经济统计学当做经济学下的二级科目，不会对这一学科自身的方法论性质造成影响。比如，将诸多的数学与统计学方法应用到经济计量学中，在方法论性质中也属于一门较强的学科。实际上，经济统计学的发展，依赖于将通用的统计方法进一步完善以及依赖于经济学给出相关研究背景以及相关研究课题。
二、对经济统计学应用模式进行一番思考
当前，随着市场经济的迅猛发展，我们能够明显的看出，在我国各个高校中关于统计学专业课程的设置，没有加以充分的思考，过细的划分了专业，所以，统计专业最终所培养出的人才大都无法与当前社会的发展情况相适应，存在着各种弊端行为。由于学校教学有着诸多的不完善之处，多数教育者与相关专家一致提出了将专业进一步淡化的意见，并且，也充分的说明了应培养何种人才。所以，应根据社会对人才的需求，培养出与其相适应的人才队伍。
长期以来，统计专业所遵循的办学方向是强调各种类型的统计学自身所涵盖的特征，这主要是因为统计学涉及了诸多领域的学科，同时，还属于交叉的学科性体系。所有人都无法精通统计学各个领域。所以，实际应用过程中，必须全方位的思考。一方面，统计学在社会应用过程中应通过人才的培养来进行，社会实际发展中，对于统计学的人才有着一定的需求。应时刻的保持着一种开阔的胸怀，同时还应积极开展一系列的与其相关的学习模式，各个高校应结合自身具有的特色和现代市场现状进行有效的调节与控制，了解社会对统计专业人才的实际需求量，以此对教学进一步的调整，从而满足时展过程中的要求。另一方面，从目前我国社会的发展速度上看，未来中对经济统计人才的需求将会远远高出数理统计类的需求。主要有三方面的原因：第一，统计干部队伍以及政府经济部门的生存与发展仍然缺少不了复合型的经济统计人才；第二，社会中的各个行业对于既懂经济，熟知科学合理的数量分析法，并且计算机信息处理能力水平高的人才迫切需求，而真正称得上有这种知识经济结构的人才只有经济类统计专业人员方可胜任。同时，随着先进计算机技术的快速发展以及统计软件系统开发的进一步加快，使得以往十分复杂的统计方法和实际应用变得更加的简单化。能够实现社会发展实际需求的是数理统计专业的人才。所以，我们可以很明显的看出，社会实际发展过程中，经济类统计的应用将会高于纯粹的统计人才。现阶段，我们应有效的解决经济统计中存在的问题并积极的应用，紧跟时展步伐，将现实中存在的问题处理好，只有这样，才能够进一步推动现代社会与经济的健康发展。
第7篇：计量经济学和统计学范文
周口师范学院学院在第四学期为统计学专业开设了计量经济学这门课程，每周4个（3节理论课+1节实践课）学时，共68学时。计量经济学是经济、统计、数学交叉结合的学科。其内容体系分为：单方程计量经济学模型、联立方程计量经济学模型、违背基本假设的模型、时间序列分析等内容。该课程开设目的在于让学生基本掌握现代经济学分析与研究理论及方法，能够应用计量经济学模型理论知识分析解决实际经济问题。经典单方程计量经济学模型主要包括线性回归分析、违背基本假定的经典计量经济学模型及联立方程计量经济学模型等。计量经济学课程在内容体系与数学分析、高等代数、概率统计、西方经济学等紧密相联，我校目前的教学以教师讲授为主，学生被动的学习。
2教学过程中存在的问题
第一，计量经济学是以经济学理论为理论基础，以现实观测数据和实验数据为支撑，利用数学、概率统计等方法，依据计算机技术，来研究分析伴有随机因素效应的现象的定量关系和发展变化的统计规律的一门学科。计量经济学作为西方经济学的新的一个分支，西方经济学为其发展奠定了的理论基础，西方经济学中关于对经济变量之间质的分析是计量经济学进行定量研究的前提。数学与概率统计是计量经济分析、理论研究的主要工具，计量经济学在的建立与选择时，很多地方需要用到数学的方法和技巧。但在实际教学中，仅注重计量经济学模型的求解及检验方法，而忽略模型建立的经济学基础；仅仅强调模型的设定是正确的，但是却没有教会学生如何去检验模型是否正确；同时，也未将经济学基础考虑进来。
第二，目前的教学过于强调“重思想、重方法”，把必要的数学过程与技巧只是作为解决计量经济学基本思想的工具，不过分强调，而是着重于基本思想和解决问题思路的分析。
第三，在教学时，并没有将计量经济学方法应用到实际问题中进行实践。在上机课上，让学生自己操作Eviews软件对课本习题进行操作练习，并写实验报告，训练了学生的动手能力，但是学生并没有机会将所学到的知识运用到实际的经济问题中，计量经济学的教学理论在一定程度上与实践相脱节，相当一部分学生在使用计量经济学方法处理经济问题时，感到迷茫，也不知运用相关软件来完成计量经济学的运算，即使能够运用软件，却不知该怎样解释与分析模型的结果。
3计量经济学教学措施
通过教学改革提高课程教学质量，进一步使学生达到掌握经典的计量经济学模型理论和方法，了解计量经济学理论与方法的新发展；要求学生能够应用简单的计量经济学模型和方法，对实现经济数量关系进行实证分析；为继续学习高级计量经济理论、方法打下基础。
3.1理论与实验教学的互动发展，提升教学效果加强理论教学，同时开展创新实验教学，理论教学与实验教学的互动、协调发展。
3.2以"任务"驱动教学课程理论知识、使用专用软件、提出研究问题、解决研究问题为计量经济学课程教学的四大任务。带动学生的自主创新及动手能力，适时的给学生布置任务，提高学生学习的积极性。
3.3划分和挑选教学内容对计量经济学教学内容的层次划分进行反复讨论和界定，形成分层次的课程教学体系。
第8篇：计量经济学和统计学范文
［关键词］内涵式发展；经济统计；人才培养
一、就业导向视阈下经济统计专业人才培养存在的问题
经济统计是应用统计学中最为枝繁叶茂的一个分支[4]，它是建立在经济理论、概率论与数理统计、统计分析等相结合的一门应用经济学。在量化描述经济现象并透过现象揭示背后的数量规律的过程中，经济统计发挥着重要作用[5]。随着计算机技术、互联网技术、云计算等的迅速发展，记录政府、企业、银行、保险、证券、电商等经济活动的数据越来越丰富[6]，为了挖掘这些海量数据所蕴含的重要商业价值信息，政府和企事业单位对高质量经济统计人才需求非常迫切，也对经济统计专业技能提出了较高要求。从就业导向来看，经济统计专业人才培养存在以下一些问题。
（一）专业知识与市场需求不完全契合
就经济统计教学内容来看，尽管一般高校所用相关教材不断地进行了修订，但是其主要内容并没有更新，知识内容无法满足新常态下经济社会创新发展的需要。相比市场需求而言，经济统计专业教育知识面显得比较窄，培养出来的经济统计人才综合能力不足，不能满足社会需求，集中体现在两个方面。一是数据库知识内容缺乏或者偏少。经济统计学与数据库的关系越来越紧密，数据库技术通过对数据进行分类、编码、存储、检索、输出等有效地管理海量数据资源，这些数据资源既是统计分析的基础，也是金融部门、政府部门、电子商务等组织处理大规模日常事务的基石。纵观我国高校的经济统计专业教育，经济统计要么与数学紧密结合，要么与经济等学科关系密切，而与计算机科学结合的程度有待进一步加强，特别是要增加数据库知识的教学内容。二是机器学习知识内容缺乏或者偏少。经济统计的发展源于统计实践的活动，而人工神经网络、遗传算法、模拟退火、人工智能在社会经济领域有着广泛的应用，经济统计学理应有条件地向其他学科取长补短，提高经济统计专业人才的分析问题和解决问题的能力。从需求来看，越来越多的毕业生从传统领域的生产统计、营销统计、物流统计岗位转向市场调查类岗位，像计算模拟等知识越来越重要，需要增加机器学习知识内容。
（二）软件驾驭能力和市场需求不完全相符
就经济统计学学科属性来看，尽管主要借鉴了概率论与数理统计的方法研究社会经济现象而具有“概率属性”，但是由于其研究社会经济领域的变量之间具体数量规律，因此应用性才是经济统计最终的使命。分析问题和解决问题的综合能力更多地体现在数据分析方面，而数据处理和分析能力又聚焦于相关统计软件熟练程度上。相关软件驾驭能力不能满足市场需求主要体现在两个方面。一是对熟练掌握R语言、Python等软件的经济统计人才市场需求巨大，而大部分高校的经济统计专业并未开设相关软件课程。近几年，越来越多的电子商务公司、信息科技公司、网络科技公司等在招聘信息中明确要求：熟悉R语言、Python等中的一种或多种，会制订调查方案，会撰写统计分析报告等，这就要求应聘者对一些主流统计软件具有较强驾驭能力，而目前大部分高校经济统计专业教育主要用Eviews、SPSS等统计软件，并未开设R语言、Python等主流软件。二是企事业单位要求熟练掌握相关软件是针对实际数据（案例）进行统计分析的，而大部分高校的经济统计专业案例教学和编程教学比较少。对于企事业单位而言，每天都会产生大量数据，随着数据库建设的日益普及，挖掘本单位存储的数据价值是企事业单位面临的重要课题，这些数据和课堂上所列举的数据有着本质区别，其中最主要的区别是实际数据伴随大量噪声，需要进行数据的分类、挑选、匹配、横向合并、纵向合并、行列互换等数据清洗工作，这就需要熟练掌握一款数据分析的软件利器，通过编程实现从海量数据集中找到所需要的目标子数据集，进而进行统计分析，并撰写统计报告。
（三）统计专业素养与市场需求不完全匹配
就经济统计专业教学过程来看，通过师生互动掌握基本概念、基本理论和基本方法固然重要，但统计专业素养的培育更加重要。从笔者教学经验来看，统计素养主要反映了在实际工作中分析具体问题时遇到困难和挫折的个人态度与团队协作精神状态，这种素养主要是在教学互动、课题讨论和参加比赛的过程中，潜移默化地把统计观念、统计思想、编程思维、难题解决方案等信念和思想传递给学生的一种内在精神特质。统计素养很难用现有的考核体系来衡量，但它是经济统计专业人才培养的核心。统计专业素养与市场需求不完全匹配表现在下述两个方面。一是经济统计专业大学生容易出现重理论、轻实践的态度，不能满足社会需要或者没有为市场需求做好准备。重理论、轻实践的态度是由多方面原因造成的，其中主要原因是应聘者对工作岗位缺乏正确的认识，容易高估自己的能力，造成自己的期望与公司给予的机遇之间出现较大落差，容易滋生不满情绪和离职倾向。这反映了应聘者对从单位基层工作做起缺乏足够的认识，也没有认识到自己的敬业精神和工作成绩才是获得单位认可并逐步升迁的重要保证。二是团队协作意识的培养仅靠就业指导是不够的。团队协作意识是统计专业素养的核心素养，它贯穿于数据资料收集、调研、访谈、统计整理、统计分析以及统计报告展示的全过程，表现为学会与人相处、与人交往、与人合作，不仅善于用语言描述问题和分析问题，而且善于用数据指标、图表以及可视化等形式说明问题，也善于用书面语言呈现研究报告。
二、适应就业需求的经济统计专业人才培养路径
经济统计人才培养是经济统计专业的根本任务和基本功能，也是落实高校内涵建设的重要方面。一般而言，经济统计专业人才培养模式主要包括人才培养目标、师资力量、专业建设、课程体系、教学内容、教学方法、教学手段、教学评价等内容，涵盖了人才培养的目标、要求、内容、方式、条件等诸多要素。在我国经济从高速发展转向高质量发展阶段，经济统计专业无疑具有更大发展空间，培养出新时代社会经济发展需要的经济统计专业人才是全体经济统计学界的专家学者们的共同心声。笔者认为，提高经济统计专业人才质量，需要结合市场需求情况探索科学的路径。
（一）优化课程体系优化课程体系，适时更新教学内容，适当增加
数据库技术和机器学习内容系统优化经济统计专业的课程体系和知识结构，参考国内外相关专业的设置及其市场对经济统计人才的需求状况，综合考虑基础知识教育和专业知识教育、理论方法教学和实践实习教学、专业基础知识和职业技能训练之间的关系，统筹兼顾应用性和前瞻性。对现有课程体系中相近课程和内容重复课程进行合并，并对开课门数较多的经济类课程进行除粗取精，保留重要课程，删减其他课程，同时广泛征求意见压缩相关课时，并对必修课程和选修课程进行调整。一是适当增加数据库知识内容。鉴于数据技术在实践中的重要性，在课程体系中的专业基础课中适当增加一到两门数据知识课程作为必修课，让学生能够了解数据库，提高学生调用数据库中的数据集，并进行补充数据等的管理数据能力，同时在选修课程中适当增加一门数据技术，提供给学生选择数据库有关课程的机会。二是适当增加机器学习知识内容。尽管机器学习内容十分庞杂，但是可以把一些在社会经济中应用比较广泛的内容，如人工神经网络、遗传算法、随机森林等设置成教学内容，可以在专业基础课或专业课体系中安排一门相关课程，另外设置一门选修课。
（二）突出数据清洗能力的培养突出数据清洗能力的培养，训练软件编程思维
随着相关数据库建设的推进和国内外各种学术团体、高校的微观数据库开放，获得数据资料变得非常便捷，关键问题是怎样从海量的数据库中获得所研究问题的子数据集，而获得这些高质量的子数据集，必然涉及数据加工能力及其编程能力。另外，经济统计专业和一般的经济学专业相比，优势在于培养学生具备数据处理和加工能力，因此经济统计专业人才培养方案需要突出数据清洗能力和编程能力的要求。一是加强数据清洗能力的培养。在统计分析过程中，数据质量对研究结论的影响不言而喻，然而由于各种因素的影响，获取的社会经济数据往往伴随大量噪声，想要的数据集和搜集到的数据集并不完全一致，特别是来自开放数据库中的数据集，这就要求学生必须掌握数据处理的一些基本技能，能够按照指定要求进行纵向和横向合并、分类统计，网页爬虫、数据集的输出格式调整以及不同格式数据集的互调等。二是使用真实数据代替虚拟的教学数据。在教学过程中，采用来自统计调查、开放数据库、学术论文中的真实数据，而不是采用虚拟的教学数据或精选的真实数据，应把数据中关键指标的获取及其来源向学生交代清楚，增强学生对数据的敏感性，同时可利用R语言或Python软件向学生展示数据结构，并进行可视化分析等。
（三）注重学生统计专业素养注重学生统计专业素养，增强团队合作意识
尽管统计专业素养是一个仁者见仁，智者见智的问题，但是经济统计专业人才的专业素养是在对具体问题进行分析时所表现出来的一种专业眼光、专业方法和专业知识等，也是一种解决实际问题时油然而生的专业思维方式，更是一种在教学、科研和比赛过程中教师传授给学生的一种职业习惯和精神特质。一是要重视实践实习，养成从点滴做起的习惯。经济统计专业人才培养方案中需要改变重理论、轻实践的倾向，加大实践实习考核力度，让学生重视实践实习。实践实习不仅包括实践课程和实习课程，而且包括参与课题讨论、参加专业比赛项目等，通过实践实习，增强学生从数据搜集、数据整理、数据分析以及报告撰写全过程的综合能力，特别是培养学生解决困难的执着精神，养成从点滴做起的习惯。二是要善于沟通，增强团队合作意识。善于沟通以及团队合作是经济统计专业人才必备的核心素养。在统计报告形成的过程中，需要与调查对象、主管部门等进行充分沟通，也需要团队其他成员进行分工协作，并且能够用数字、图表、研究报告等形式展示研究成果。
（四）重视教学团队建设重视教学团队建设，提高师资力量
围绕经济统计专业人才培养模式改革，各高校需要根据自己的特色和市场需求状况，转变教育观念，重视教学团队建设，以提高师资力量作为关键举措。只有一支具备扎实统计知识、经济学知识和计算机知识，并且精通R语言、Python等软件的高质量的教师队伍，才能培养出“厚基础”“宽口径”的经济统计专业高质量人才。一方面需要引进优秀博士和高级专家学者，补充经济统计专业师资力量，另一方面需要加强对现有教师队伍的建设，发挥教师自学能力，鼓励教师参加相关培训和学术会议，及时更新前沿知识，打造一支年龄、职称结构合理的优秀的教学团队。
三、结束语
第9篇：计量经济学和统计学范文
关键词 计量经济学 实验教学模式 探索性实验
中图分类号：G642 文献标识码：A
Research on Econometrics Exploratory Experiment Teaching Model
――Take Qinghai University as an example
LIU Xiaoping
(College of Finance, Qinghai University, Xining, Qinghai 810016)
AbstractBased on the analysis of the necessity of Econometrics experiment teaching, combined with the author's teaching practice, taking Qinghai University as an example, puts forward design method of the exploratory experiment teachingmodel.
Key wordseconometrics; experimental model; exploratory experiment
0 引言
计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会发展到一定阶段的客观要求。计量经济学从20世纪30年代初诞生以来，经过80多年的发展，无论在理论方法方面还是应用方面，都形成了浩瀚的内容体系，已经在经济学科中占据极重要的地位。正如诺贝尔经济学奖获得者萨谬尔森所评价的， “第二次大战后的经济学是计量经济学的时代”。计量经济学作为一门独立的课程，于1980年后在我国高校中逐渐开设。1998年7月，被教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。
《计量经济学》是一门现代数量分析方法论课程，是经济管理类专业必须掌握的分析工具，具有很强的应用性，学完该课程后，要求学生应掌握计量经济学方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和研究的基本能力，能够建立和应用实用的计量经济学模型分析现实经济问题。随着计量经济学理论与方法的发展，其数学过程也越来越复杂，于是需要大量使用计算机应用软件来完成复杂的计算和建模过程。《计量经济学》实验教学是以通用的Eviews软件为载体，为配合课堂教学专门设计的教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容。所有的经济类专业培养目标都要求学生能够具备对经济问题和现象进行分析和研究的基本能力，成为具有创新精神和应用能力的高级专门人才。因此设置《计量经济学》实验教学环节是与经济类专业的培养目标要求相符合的，是应用性人才培养的需要。目前青海大学财经学院《计量经济学》课程教学中已经设置了综合性实验教学环节，但是系统地设计实验教学体系，结合实验教学进行应用性人才培养模式的设计与研究尚在起步阶段，还需进行深入的研究。并且还应结合青藏高原区域问题的定量研究，建立区域模型数据库，进行相关课题研究，提高教学质量，锻炼学生的科研能力，实现应用性人才培养的目标。
1 加强《计量经济学》实验教学的必要性
1.1 课程性质要求推广实验教学
《计量经济学》是经济类各专业的专业基础课之一，学完该课程后，学生应掌握计量经济学关于回归相关分析统计学数学与经济学相结合的方法论的基本原理，具备对经济问题和现象进行数量分析和研究的基本能力。本课程是数学统计学经济学的结合，是经济学的一个分支学科，是一门方法论及其应用课程，具有很强的应用性，要求培养学生使用计算机进行经济建模分析的能力和实际动手操作能力。
现代计量经济理论和方法在不断发展，其数学过程也越来越复杂，于是需要大量使用计算机应用软件来完成复杂的计算和建模过程。Eviews是目前世界上最流行的计量经济学软件之一，是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，俗称计量经济学软件包。具有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟等功能，在建模分析方面，包括单方程的线性和非线性模型，联立方程计量经济学模型，时间序列分析模型，分布滞后模型等多种估计方法。为了更好地完成计量经济学课程中的建模任务，需要配套开设实验课进行实践操作，培养学生使用计算机进行经济建模分析的能力和实际动手操作能力。现代计量方法的掌握和运用只有在学习相关理论知识的基础上通过实验教学来实现。模型参数估计、检验等计算和大量样本数据的处理只有在实验室中才能完成。建立系统的实验教学体系，通过实验教学让学生掌握定量分析方法在实际经济问题分析中的应用，体现了本课程性质和教学特点。
1.2 有利于提高学生学习兴趣和教学效果
实验教学是在教师的引导下，学生自主完成实验。这样，更有利于提高实验教学效果，培养学生自主学习能力、实践动手能力和创新精神。为了保证实验课内容与理论课的进度相符，课程实验项目按一定的时段开设。《计量经济学》实验教学是以通用的Eviews软件为载体，为配合课堂教学专门设计的教学环节。设计思想和目的是完成课堂讲授内容的计算机软件的实现，帮助学生理解、消化、评价课堂所学的内容，增强学生实际动手操作能力和提高学生对专业课程的学习兴趣和教学效果。实践证明，经过实验课的上机训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的EViews 软件操作，具有了用计量经济软件做实证性经济分析的初步能力。学生认为上机实习的收获较大，在对经济问题进行定量分析方面的实际操作和动手能力有所增强。
2 计量经济学探索性实验教学模式设计
根据教育部对实验类型的划分，《计量经济学》实验可以分为验证性实验和设计性实验。验证性实验是对研究对象有一定的了解，并形成了一定认识或提出了某种假说，为了验证这种认识或假说是否正确而进行的一种实验。而设计性实验（也称探索性实验或综合性实验）是根据学生的专业特点或者学生自己关注的问题，让学生利用所学的知识，独立自主地利用所学的理论和方法开展实验。在《计量经济学》教学改革中加强实验教学改革，学生通过探索性实验，达到熟练应用经济计量方法研究实际经济问题，解决课堂教学中计量经济学方法和经济实践脱节的问题，提高学生的创新实践能力。探索性实验内容需要学生发挥主观能动性，创造性地使用经济计量方法解决实际经济问题。
计量经济学探索性实验教学模式实施如下：根据实验内容，学生在进行探索性实验时，要完成如下几个实验步骤:实验题目设计、理论研究、文献检索、数据检索、实证研究和经济现象分析。
（1）理论研究。理论研究要求学生掌握所研究实际经济问题的经济理论和假设前提。在经济理论的指导下分析经济关系，利用经验数据检验经济关系，进而进行模型的总体设定。
（2）文献检索。学生通过文献检索，了解前人在研究该实际经济问题的方法和结论，利用“中国知网”等文献数据库，检索相关学术文献，为理论研究和实证研究奠定基础。文献检索，有助于提高学生对实际经济现象的理解和分析的能力。
（3）数据检索。经济学是问题导向型学科。好的经济理论要揭示经济发展的基本规律，反映实际经济现象出现的机制。经济现象是通过数据信息表现出来的。例如经济增长是由GDP、人均国民收入等数据体现出来，通货膨胀则是由CPI、PPI等指数体现出来。这个实验内容中，学生通过使用国家统计局的统计年鉴、地区统计年鉴以及其他类型数据库，学会检索研究中需要的经济数据，熟练使用各种数据库。
（4）实证研究。实证研究部分要求学生基于理论研究中的模型和假设，利用课堂教学中所学的经济计量方法，通过对数据的实证建模和检验，找出经济现象中隐含的规律。实证研究过程包括数据的处理和分析、数据的经济计量建模、模型的统计检验以及模型的对比选择等多个环节。通过实证研究，学生不但要掌握数据筛选、数据技术处理等基础的方法，更要掌握模型建立、检验和选择的经济计量技术。数据准确加上模型正确，才能正确反映经济发展规律，才能正确地对实际经济现象进行分析。
（5）经济现象分析。经济现象分析是探索性实验的最后环节。理论和实证研究的最终目的是了解经济现象，分析经济现象发生的机理，进而为政府制定政策提供理论依据。例如研究通货膨胀问题，就要通过模型分析通货膨胀的原因：成本推动型、需求拉动型还是混合型。正确分析经济现象的成因，才能找到解决经济问题的根本办法，才能提出正确的政策建议。学生通过分析经济现象，进一步提高解决经济问题的能力。
《计量经济学》课程实验教学的成果是形成实验报告与论文，在实验教学期间，要求学生有针对性的选定题目，建立模型并分析模型，鼓励部分学生将所研究问题撰写成学术论文公开发表。并通过教师和学生的科研活动积累教学素材和案例，进行系统教学研究和应用性人才培养模式研究。
3 结束语
《计量经济学》作为经济类专业的核心专业基础课，在人才培养上更显露出它的特殊性和重要性。根据经济、管理类专业的人才培养目标，《计量经济学》是现代经济学的重要体现，是高素质的、具有创新精神和实践能力的复合型现代经济管理人才必须掌握的方法论基础，具有很强的应用性，对于现实经济问题的定量实证分析，《计量经济学》作为方法论基础发挥着越来越重要的作用。正是基于这样的认识，承担《计量经济学》教学的教师结合多年的计量经济学实验教学经验，提出一种基于创新能力培养的探索性实验教学模式改革，结合学生专业特长和计量经济学方法，发挥学生的主观能动性，培养学生的创新能力，提高学生解决实际经济管理问题的能力，实现应用性人才培养的目标。
参考文献
[1]刘明广.本科《计量经济学》课程教学的几点建议[J].统计与咨询,2008(12).
[2]庞皓.对《计量经济学》课程建设的若干思考[J].统计教育,2004(3).
