计量经济研究篇（1）

鼓励与支持课程组成员进修学习，拓展研究视野、提升教学能力。

（2）学习与借鉴国内外高校优秀教学经验与成果

课程组一方面注重跟踪学科的发展，结合《计量经济学》国际国内的最新科研成果不断更新教学内容，另一方面跟踪国外、国家与省级精品课、精品资源共享课，获取有益的经验与方法。

（3）改革课程考核方式，增强课程教学效果

课程的考试分为两部分：实验和课程论文。实验的考核主要是为了促进学生熟练掌握计量软件EVIEWS的应用，能够熟练进行建模求解并对模型的参数进行检验，进一步为科学研究的实证分析奠定基础；而课程论文的考核主要是增强学生的科研写作能力。

二《计量经济学》具体授课内容的改革方案

在理论教学内容方面，课程组要反复研讨并通过与学生的反馈交流，精心设计符合我校研究生实际的教学内容，使课程教学适应和符合培养经济管理创新型人才的需要。在教学实践方面，课程组要不断完善和更新教学案例，加强实践教学改革（特别是课程论文、课程实习等），注重培养学生在科研中应用本课程中相关知识与方法的能力。在教学载体方面，课程组要做到全部教学资源上网共享，实现课程在时间和空间上的无障碍教学。由于我校管理类专业研究生需要运用计量经济方法分析和解决本专业领域的实际问题，而非侧重在研究计量方法本身，因此，本课程的教学目标应是以培养学生的应用能力为主，课程教学应当理论与应用并重，融基本理论方法与应用为一体。考虑到本学科的研究生大部分在本科没有系统学过本课程，所以在教学中要根据大多数研究的实际情况以及本课程的体系，反复精选计量经济学的教学内容，使之更加符合本专业教学的实际要求。本课程以经典计量经济学的内容为主，适当概要性地介绍“非经典”计量经济学的新发展与动态。课程特别注重基本思想、经济背景、基本方法和实际应用，通过教学使学生掌握现代经济学、管理学研究和分析的基本理论与方法，并能够应用计量经济学模型分析现实的经济和管理问题。在《计量经济学》教学过程中，强调理论与实践的结合，注重培养学生运用定量分析方法解决经济管理问题的能力，以适应社会发展对创新型经济与管理人才的需要。《计量经济学》实验在培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力方面有显著成效。《计量经济学》实践性教学环节由案例分析、实验教学与课程论文三部分组成。

（1）案例教学

为了引导学生体验计量经济学理论与方法的实际应用，基本上每节课都结合案例进行讲解。通过实际经济问题的提出和解决，了解理论方法实际应用中出现的问题，以及解决的办法。并结合案例分析介绍EViews软件的使用方法。这种教学方式使学生感到计量经济理论方法更加贴近经济管理实际，而且是从实际需要出发去学习计算机软件，比单纯讲授软件本身更引起学生的兴趣。

（2）实验教学

实验教学是以通用的Eviews软件为载体，为配合《计量经济学》课堂教学专门设计的辅教学环节。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。具体做法是在工商管理实验室进行专门的上机实验教学，并要求学生课外另外安排不低于10小时的上机实践。上机实验课上，在教师的引导下，要求每个学生结合自己选定的作业和设计的模型，熟悉EViews软件的使用方法各个部分的具体操作。实践证明，经过8学时及以上的训练，学生都能掌握基本的计量经济分析的EViews软件操作，都具有了用计量经济软件作实证性经济分析的初步能力。

（3）课程论文

课程论文是要求研究生结合本专业所学基础理论和自身的研究兴趣，运用计量经济学的基本思路、方法和工具，解决一个社会、经济发展中的实际问题，并形成8000字左右的课程论文。这种方法可以使学生在学习了计量经济学理论方法以后，受到计量经济分析的实际训练，对运用计量经济方法解决实际经济问题方式有更深刻体会，从而提高学生处理实际经济问题的能力和素质，提高其科研能力。通过实践性教学，不仅可以增加学生对学习计量经济学的兴趣，而且使学生享受到了运用计量经济学分析实际问题的乐趣，培养了学生应用计量经济学的建模能力。一方面可以参加相关的建模竞赛，更可以运用《计量经济学》的理论和方法撰写科研论文进行发表，这几年研究生的科研成果论文能够充分说明这一点。

三《计量经济学》教学方法与手段的改革方案

该课程采用课堂讲授与上机实验相结合、模型计算与问题分析相结合的授课模式，使学生探究、协作的学习过程中达到学好《计量经济学》课程的目的。具体而言，我们在课堂教学中采用了精讲、案例、讨论等多种教学方法，将课程教学延伸到实践环节之中。根据教学内容、教学环境、教学对象采用了相应的教学方法，形式灵活，效果良好。例如，对一些理论性很强的难点内容，如总体回归函数、总体回归模型概念的联系和区别，t检验法、P值对回归方程系数显著性检验的联系与区别，回归模型存在多重共线性时会出现的理论后果和实际后果，内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲教学形式。对一些实践性很强的重点内容，如经济计量学的研究程序，运用包含虚拟变量的回归模型分析结构稳定性，多重共线性、异方差、自相关的各种诊断方法和补救措施，间接最小二乘法和两阶段最小二乘法，采用案例教学形式。对一些容易混淆难以理解的内容，如多元线性回归模型与一元线性回归模型的不同点，对数线性模型、半对数模型、线性对数模型的设定和参数含义，采用对比、讨论教学形式。对有些难点内容，如内生变量和外生变量、模型识别的阶条件和秩条件，采用精讲、案例、讨论等多种教学形式。教学手段：

（1）多媒体教学

通过多媒体教学讲授《计量经济学》，突破了传统教学手段的时空限制，节省了时间，增加了课堂教学的信息量，使课堂教学形象化、生动化。

计量经济研究篇（2）

区域空间经济学是一门新兴的边缘科学，如今随着空间计量模型的广泛运用，尤其在应用经济学方面的应用十分广泛。但是，国内的文献检索中发现国内学者对于空间计量模型的研究仍然是比较薄弱。随着空间计量分析方法和计量工具的快速发展，越来越多的经济地理学者和区域经济学者开始将注意力放到宏观尺度的空间集聚现象研究上，他们为了给区域经济的增长以及空间集聚产生的效应做出相对合理且详尽的分析，借助了空间计量方法以及一定的空间数据分析方法，并且在此过程中构建了空间结构模型的构建，分析集聚产生的机制以及经济成效，并将此应用于具体地区的实证研究。

一、 空间计量经济学的产生和主要概念

空间计量经济学作为一个确定的研究领域出现时在20世纪70年代早期，是为了满足区域计量经济学中处理区域经济数据的需要而出现的。1974年的荷兰统计协会年会上，J.Pealinck在其对大会的演讲中第一次提出了"空间计量经济学"的概念。

Paelinck和Klaassen（1979）没有定义空间计量经济学本身，而是初步确定了五个重要原则，用来指导空间经济计量模型。这五个规则包括：（一）空间相互依存的作用；（二）空间关系的不对称性；（三）位于其他空间解释性因素的重要性；（四）分化事后和事前互动；（五）明确建模空间模型中的空间模拟。

有趣的是，这些规则强调一个现实的表达空间直观变量在计量模型规范中的重要性，如潜在措施，距离衰退功能和空间的安排。他们同时指出，空间系列和时间系列的根本区别是由于空间相互作用相对于时间序列的反馈。

空间计量经济学系统研究后得出的结论由Anselin（1988a）提出：对总的空间统计分析特殊性所造成的空间科学模型进行处理。换句话说，空间计量经济学研究，明确考虑空间的影响，包括空间自相关，空间滞后和空间不均匀误差的方法。Anselin在定义中提到的将区域，位置和空间的相互合成作用，及对他们的估计参考地理数据模型，数据可能来自空间中的一个点，也可能是从一个区域。

二、空间计量经济学研究的国内外发展状况

（一）国外研究状况

国外学者运用空间数据分析方法和空间计量经济方法在分析区域经济增长的方面已经做了不少的工作。如Rey等（1999）首次运用空间数据分析方法研究美国各州1929～1994年人均收入的收敛性，通过Moran's I指数测试验证了证明空间相关性在统计上非显著性，并根据LM检验选择了空间误差模型进行了深入分析和结果比较。Baumont等（2003）运用空间数据分析方法辨识1980～1995年欧共体的空间俱乐部，发现南北两区分属于不同的俱乐部，并选择空间误差模型对南方和北方的俱乐部空间趋同性做了研究。

（二）国内研究状况

国内已经出现了许多研究空间区域经济增长的实证研究成果，研究对象很多都延伸到了县级单位，但是研究方法和实证检验仍有待进一步的充实和丰富。纯粹从理论层面来讲，大多数研究人员在解释研究成果时，对于省级尺度的研究成果更具有说服力，但是由于数据规模较大，而导致选择的参考意义和现实意义不强。吴玉鸣（2000）在分析时运用到了空间计量经济模型，对中国的31个省市进行了集聚增长因素的分析；陈晓玲等（2006） 采用了我国1978～2004 年30 个省、自治区和直辖市的省级数据，考察了改革开放之后我国地区经济增长的空间相关联性。一些学者在引鉴国外研究时，保持了相对谨慎的态度，以地市或县域为基本分析单元，尽管总体上这类研究较少，但研究者开始关注县域尺度的研究，一些研究结论的解释的参考性和实践意义得到加强。如李小建等（2006）以县域为基本空间单元，以人均GDP为衡量指标，分析河南省经济空间结构演变过程。

三、空间计量经济学研究的主要内容

空间计量经济学主要包含的内容包括：主要包含了的空间相关为主的，辅之以空间差异性，涉及空间相邻，空间相邻矩阵等概念。

（一）空间相关

对于空间的相关性，空间自相关常常是其核心内容，空间自相关（spatial autocorrelation）是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。

空间自相关的计算方法有许多种，但是为人常知的并且为学者所常用的方法有：Moran's I、Join count、Getis、Geary's C等。然而，这些方法都有其功能，但是在其范围和局限性方面，当然也有自己的优点和缺点。在一般情况下，该方法的功能可以大致分为两类：一类为全域型，另一种是区域模型。

全域型是为了确定是否存在这种现象在空间聚集行为，但它并不表明到底在哪些领域聚集。如果全域型不同的间距（空间滞后）顺序排列的空间自相关统计时，可以进一步作出空间自相关系数图，这种现象表明在空间分析上是否是一个层次的分布。根据Anselin（1995年）提出的LISA（本地空间关联指标）方法声明，区域聚集能推断（空间热点）范围的方法主要有两个：首先，通过显着性检验方法，表征收集空间单元相对整体研究范围，如果检测值是大的，表明空间自相关是显著的，也就是说，这是这一现象的空间聚集的领域，如：G系数和Ord（1992）开发的G系数的统计方法；其次，它度量空间单元对整个的研究空间自相关的影响程度，影响范围往往是一个大面积的"特殊情况"（离群值），这意味着这些"特殊情况"点往往是一个聚集点的空间现象，如：Anselin的莫兰散点图。

（二）空间差异性

空间差异性是空间相关的目标缺乏均匀性的区域，如发达地区和落后的区域，中央区域和区域等。例如，中国的中部和西部地区，中国沿海地区相对其经济有一个非常大的区别。空间差异的研究中，只要空间单元的特性考虑，大部分都可以使用经典计量经济学的方法来解决。然而，当存在交叉的空间差异和空间相关性存在，则经典的计量方法不再适用。

本文研究空间模型的主要区别有以下两种：E.Casetti（1972）提出了空间扩展模型和回归分析模型参数漂移。空间差异主要体现在模型中参数的空间相对位置的变化，空间单元的位置信息作为辅助变量。

（三）时空数据空间模型

该模型是在设计中考虑到了时间维，从而增加了描述的复杂。在经典计量经济学模型，这是一个考虑全面的时间安排的情形，部分数据属于时间序列的情况，在实际工作中是非常有用的。同样，数据被划分成与空间有关的空间相关性的存在和缺乏。如果数据不存在空间相关性，可用于面板数据模型的。

四、空间计量经济学的局限性及发展方向

在目前的研究中，由于其他单位系统单元内存在空间的位置影响到其他的位置，系统的单元位置受到相邻的单元格之外的边界位置的影响，以及如何影响模型仍然是一个问题并且值得研究的。

随着电子商务的发展，国与国之间，地区与地区之间的经济联系并不是由距离的远近来决定的，单用地理上的距离在如今看来显得太为狭隘，因此，在研究这些问题，如何进行交易，并且将资金，人才流动以及贸易，充分体现在空间权重矩阵去，仍然是一个非常值得研究的问题。

除此之外，在许多经济问题中需要研究的问题并非只是一维的而是多维的，如何在空间矩阵中建立一系列的空间模型也尚待进一步研究。在此类问题中，整个模型的描述可能会因为数据级的变化而产生变化，不同的变化对模型变化也还未知，如何能采用一个统一的模式对系统进行描述仍然尚待研究。

随着我国遥感技术的逐渐发达以、统计资料的不断累积以及众多学者对空间计量经济分析方法运用的日趋熟练，根据时间以及对空间的排列数据越来越多，从而对数据的空间分析更为快捷。

参考文献：

[1] Paelinck， J. and L. Klaassen. 1979. Spatial Econometrics. Saxon House， Farnborough.

[2] Anselin， L.1988a. Lagrange multiplier test diagnostics for spatial dependence and spatial heterogeneity. Geographical Analysis 20

[3]Rey， S. J.， and B. D. Montouri. 1999. U.S. regional income convergence： A spatial econometric perspective. Regional Studies 33

[4]陈斐，区域空间经济关联模式分析：理论与实证研究[M]，中国社会科学出版社，2008.4

[5]吴玉鸣. 我国31个省市区第三产业综合发展水平的最新评估[J]，《中国软科学》，2000（10）

计量经济研究篇（3）

统计学和计量经济学这两门课程是经管类专业的核心基础课程之一，充分顺应当前的经济发展趋势，以经济理论和现实经济问题为主要研究对象，运用各种统计计量软件对现实经济数据进行分析，从而更准确地判定经济形势和预测经济发展趋势，体现了理论与实践的完美融合。本文主要思考如何将统计学和计量经济学的实践教学相互融合补充，结合漓江学院培养应用性复合型人才的目标，以培养学生利用现代信息技术搜集、整理、分析统计数据，用各种定性、定量统计方法对经济现象进行较深层次的分析与预测，进而对经济学理论进行实践检验的能力。

1.教学目标

1.1基本目标

旨在培养学生在充分理解经济学相关原理与基本数学知识的同时，利用现代信息技术搜集、整理、分析统计数据，用各种定性、定量统计方法对经济现象进行较深层次的分析与预测，进而对经济学理论进行实践检验的能力。

1.2具体目标

1.2.1理论目标

掌握统计学、计量经济学的基础知识和科学的经济学分析方法。

1.2.2能力目标

实践调查的设计和实施能力；团队协作能力；理论知识转化能力；软件操作能力；创新能力；实际经济问题的分析能力；领导与沟通能力；信息收集与处理能力。

2.教学依据

时刻围绕经济管理专业的培养特色，以“宽口径、厚基础”的培养模式在大一大二从经济理论和数学基础方法的讲授开始抓，将实践教学理念贯穿于整个大学教学过程中。在讲解基础理论时强调与现实经济问题的结合，培养学生发现问题和用数字去研究经济问题的兴趣。在大三大四以“重技能、显特色、强素质”为主。在统计学和计量经济学的讲授过程中，更多地注重如何解析现实经济问题，如何寻找和整理经济数据，同时学会用各种功能丰富的软件进行实证研究。将整个大学课程教育整合成一个紧密的体系，有目的有计划的灌输实践教学理念和执行实践教学过程。

3.教学思路

4.教学实践方案

4.1课堂教学实践

4.1.1环节一：理论教授，思维渗透

本环节主要在大一、大二实施，重点围绕学生经济学理论的学习、经济学思维的培养以及数学方法的灵活运用。在整个教学过程中适时结合案例分析、专题研讨、角色扮演、调查与访问等方式进行课堂实践，逐渐渗透理论联系实际的学习思维。

4.1.2环节二：理论与方法的整合，将经济现象具现化、简单化

本环节主要在大三上学期实施，重点在于让学生学会将现实生活中的经济问题数字化，同时从数字表现出的关系、特点、变化趋势中了解和认识经济发展的现状。具体从两个方面着手：

第一，以统计年鉴所包含的内容以及内在结构特点的分析、数据的测算为主线，针对《统计学原理》课程中包括的内容理论性偏强而实践性薄弱的特点，以《中国统计年鉴》、《经济统计年鉴》、《旅游统计年鉴》、《交通统计年鉴》等各类型统计年鉴作为研究的范本，将年鉴的主要模块、各模块之间的关系、各模块包括的主要经济指标的内容和测算方法以及所反映的经济现实作为研究案例，有针对性地将课程中涉及的公式、原理对照讲解，让学生充分认识到所学的不是枯燥的数字、公式和理论，而是一些生动的现实的经济数据和经济事实。在讲解的同时穿插Excel、SPSS等统计软件的使用教学，增强学生的动手能力。通过对统计年鉴的分析，既能让学生将理论进行实际转化，也能解决同学在写毕业论文时关于数据难找难分析的问题。

第二，以实践调查研究工作所涉及的准备、实施、整理、分析、撰写报告等环节为基线，结合《统计学原理》的相关章节内容，将整个学习过程分解成六个学习任务，具体有：调查方案设计、调查问卷设计与实地调查、调查数据的统计与汇总、研究对象的历史数据汇总分析、调查数据的统计分析、撰写调查报告。同时以学习任务驱动的方式，引导和带动学生参与到课程学习和实践中，强化学生在任务完成的过程中自主领悟和学习统计学的有关内容和方法。

4.1.3环节三：实证分析，检验经济理论，分析经济现象

本环节主要在大三下学期实施，旨在让学生掌握两三个计量分析软件，能够用环节二中掌握的数据结合计量软件进行实证分析，进而用实证分析方法检验经济理论、分析经济现象。

（1）针对《计量经济学》课程的特点，在讲解理论的同时重点专注于计量软件在实证研究中的使用，结合现实经济案例让学生学会如何用软件进行计量操作分析，并理解计量结果所表示的经济学意义，从而将计量结果用于验证经济理论，指导经济实践。

（2）针对实际运用方面，结合政府、金融机构、公司等所涉及的计量领域，以案例说明、角色扮演、情景设计、专题研讨等方式向同学们介绍相关的知识和使用的方法，让学生在出校门前对本门课的应用领域有所认识。

4.2课后实践教学

4.2.1课后辅助练习

以学习任务驱动的方式，引导和带动学生参与到课程学习和实践中，强化学生在任务完成的过程中自主领悟和学习统计学、计量经济学的有关内容和方法。

4.2.2暑期实践调查

组织大二、大三学生在暑期进行实践调查活动，指导学生将课堂中学习到的理论、方法联系调查实施的过程，切实在实践调查中掌握调查工作的准备、实施、整理、分析、撰写报告等各个环节所涉及到的理论、方法，最终通过调查结果的分析了解、认识某个现实经济问题，学会如何将理论见诸于实践。

5.实践教学效果的评估

课程评价是保证理论和实践性课程实施质量的的一个重要方面，介于统计学与计量经济学实践性较强的特点，计划改革传统理论考试模式，设计创新性考核方式。考核方式采用按工作任务的学习过程进行考核，并根据学生写的学习实践日记进行平时成绩的考核，其成绩纳入总成绩，结课后进行学习成果展示，在成果展示汇报时，每个学生们走上讲台，通过演讲的形式，把调查与统计分析的工作过程展示给大家。考核没有统一答案，通过学习成果的评价表，学生自评、互评，学生参与评定成绩的做法，可以更加公正的评价学生的学习质量及教师教学的质量。具体评价指标有：第一，调查问题、对象选择的新颖、时效性；第二，调查实施方案的完整性；第三，调查问卷设计的合理性、规范性、科学性；第四，参与课堂讨论的积极性；第五，实践调查参与的主动性及贡献；第六，调查团队协作能力；第七，理论知识的应用能力；第八，Excel、Eviews、SPSS等软件的操作能力；第九，数据的总结分析能力；第十，文字的组织和文章的撰写能力；第十一，成果汇报的现场效果。

【参考文献】

[1]张真.计量经济学——经济学数学和统计学的结缘[J].科技与经济，2006（13）：16-18.

计量经济研究篇（4）

 

 

一、引言 

 

所谓宏观经济,是指一个国家,一个社会总体的经济行为及其后果。而宏观计量经济学模型是在一国的宏观经济总量水平上,把握和反映经济运动的全面特征,研究宏观经济主要指标间的相互依存关系,用数学的语言描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系,并可以用以进行宏观经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。本文中,我们选取了经典的四部门(消费者、企业、政府、国外)经济的国民收入构成理论,作为我们研究的理论基础,并以此来建立模型。 

 

二、模型的构建与识别 

 

1、模型的构建 

首先,根据四部门经济的国民收入构成理论,我们可以得到以下等式: 

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006 

其中,y表示gdp,c表示居民消费,i表示投资,g表示政府购买,nx表示净出口。 

我们假设政府购买和净出口额作为外生变量,由系统外部给定,并对系统内部其他变量产生影响。而居民消费和投资这两项指标,又都由当年的gdp决定。根据这些设定,我们分别建立居民消费和投资的方程,如下: 

c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t) , t=1978,1979 … 2005,2006 

i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t) , t=1978,1979 … 2005,2006 

因此,最后我们得到了如下的联立方程计量经济学模型: 

c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t) 

i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t) 

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006 

2、模型的识别 

由于我们完备的结构式模型为: 

c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t) 

i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t) 

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006 

结构参数矩阵为: 

 1 0 –a(1) -a(0) 0 0 

 0 1 –b(1) -b(0) 0 0 

 -1 -110 -1 -1 

 此时,g=3,k=3。 

对于第1个方程,有 

β0γ0= 1 0 0 

-1-1-1 

此时,g(1)=2,k(1)=1。 

因此,r(β0γ0)=2=g-1,所以该方程可以识别。 

又因为k(1)=1,则k-k(1)=2>g(1)-1,因此,该方程为过度识别方程。 

对于第2个方程,有 

β0γ0=1 0 0 

 -1-1-1 

此时,g(2)=2,k(2)=1。 

因此,r(β0γ0)=2=g-1,所以该方程可以识别。 

又因为k(2)=1,则k-k(2)=2>g(2)-1,因此,该方程为过度识别方程。 

而第3个方程,是平衡方程,不存在识别问题。 

综合以上结果,该联立计量经济学模型是可以识别的。

三、实证研究 

 

1、数据的选取 

我们从《中国统计年鉴》(2007)中,得到如下样本观测值,用来对模型里的参数进行估计(见表1)。 

2、参数的估计 

我们将数据导入eviews 软件中,并在软件中进行操作,对各个方程的参数进行估计。我们采用两阶段最小二乘法进行估计,得到如下模型: 

c(t) = 2286.983 + 0.388730y(t) + u(1)(t) 

i(t) = -1222.740 + 0.415093y(t) + u(2)(t) 

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006 

3、参数的检验 

首先,我们对模型进行经济意义检验。 

在本模型中,模型参数估计量的符号、大小、相互关系,都与现实经济运行情况相符,因此,我们认为,本模型能通过经济意义检验。 

第二,我们对模型进行统计检验。 

通过上面的估计结果,我们可以看到,消费和投资两个方程的r-squared的值,分别为0.986370、0.992586,因此,两个方程的拟合优度都非常好,可以通过拟合优度检验。我们再看变量的显著性。由上表可以看出,两个方程中变量y的系数的t值分别为44.16973、59.90907。我们给定一个显著性水平α=0.05,查t分布表中,自由度为,α=0.05的临界值,得到t(α/2)(1)=6.314,小于两个方程变量y的系数的t值。因此,通过变量的显著性检验。 

第三,我们对模型进行计量经济学检验。 

我们使用图示检验法,对模型进行异方程性检验。做出散点图如下: 

从以上图中可以看出,两幅散点图中,都没有出现明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势,即两个方程中的随机干扰项,都没有出现明显的波动变化。因此,我们认为,本模型可以通过异方差性检验。 

再来看随机干扰项是否存在序列相关性。从上边三个表中,我们可以看到,三个方程的durbin-watson stat的值分别为0.203004、0.281410。查d.w.分布表,我们可以知道,当n=29,k=2时,按1%的上下界时,dl=1.12,du=1.25。因此,三个d.w.值都小于dl,随机干扰项存在一定的正自相关。可采用广义最小二乘法等方法进行进一步修正。 

由于本模型的前两个方程中,解释变量只有y这一个,因此不会发生多重共线性问题。 

最后,我们对模型进行模型预测检验。 

我们查找到了本次估计中未使用到的2007年的中国gdp数据,并带入模型进行检验,结果,得出的各项数据,与模型估计的值,比较好得符合。 

至此,我们完成了该模型的检验。 

四、结论与评价 

通过上面的分析,我们最后得到了如下的中国宏观经济的计量经济学模型: 

c(t) = 2286.983 + 0.388730y(t) + u(1)(t) 

i(t) = -1222.740 + 0.415093y(t) + u(2)(t) 

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006 

这个模型,优点是比较简明,在应用它进行经济预测的时候,使用很方便,分析所用的数据也比较容易得到。所不足的是,该模型只能分析和预测宏观经济中最基本的量,不能详细地分析和预测整个经济系统的细节环节。对比如清华大学研制的256个方程联立构成的“中国宏观计量经济学cmet-1”等更为细致专业的模型,本文中使用的模型还是太显简略,还不能用于对国家经济的深入分析预测,尚有很大的改进和细化的空间。 

 

参考文献: 

计量经济研究篇（5）

一、引言

所谓宏观经济,是指一个国家,一个社会总体的经济行为及其后果。而宏观计量经济学模型是在一国的宏观经济总量水平上,把握和反映经济运动的全面特征,研究宏观经济主要指标间的相互依存关系,用数学的语言描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系,并可以用以进行宏观经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。本文中,我们选取了经典的四部门(消费者、企业、政府、国外)经济的国民收入构成理论,作为我们研究的理论基础,并以此来建立模型。

二、模型的构建与识别

1、模型的构建

首先,根据四部门经济的国民收入构成理论,我们可以得到以下等式:

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006

其中,y表示gdp,c表示居民消费,i表示投资,g表示政府购买,nx表示净出口。

我们假设政府购买和净出口额作为外生变量,由系统外部给定,并对系统内部其他变量产生影响。而居民消费和投资这两项指标,又都由当年的gdp决定。根据这些设定,我们分别建立居民消费和投资的方程,如下:

c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t) , t=1978,1979 … 2005,2006

i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t) , t=1978,1979 … 2005,2006

因此,最后我们得到了如下的联立方程计量经济学模型:

c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t)

i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t)

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006

2、模型的识别

由于我们完备的结构式模型为:

c(t) = a(0) + a(1)y(t) + u(1)(t)

i(t) = b(0) + b(1)y(t) + u(2)(t)

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006

结构参数矩阵为:

1 0 ?a(1) -a(0) 0 0

0 1 ?b(1) -b(0) 0 0

-1 -110 -1 -1

此时,g=3,k=3。

对于第1个方程,有

β0γ0= 1 0 0

-1-1-1

此时,g(1)=2,k(1)=1。

因此,r(β0γ0)=2=g-1,所以该方程可以识别。

又因为k(1)=1,则k-k(1)=2>g(1)-1,因此,该方程为过度识别方程。

对于第2个方程,有

β0γ0=1 0 0

-1-1-1

此时,g(2)=2,k(2)=1。

因此,r(β0γ0)=2=g-1,所以该方程可以识别。

又因为k(2)=1,则k-k(2)=2>g(2)-1,因此,该方程为过度识别方程。

而第3个方程,是平衡方程,不存在识别问题。

综合以上结果,该联立计量经济学模型是可以识别的。

三、实证研究

1、数据的选取

我们从《中国统计年鉴》(2007)中,得到如下样本观测值,用来对模型里的参数进行估计(见表1)。

2、参数的估计

我们将数据导入eviews 软件中,并在软件中进行操作,对各个方程的参数进行估计。我们采用两阶段最小二乘法进行估计,得到如下模型:

c(t) = 2286.983 + 0.388730y(t) + u(1)(t)

i(t) = -1222.740 + 0.415093y(t) + u(2)(t)

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006

3、参数的检验

首先,我们对模型进行经济意义检验。

在本模型中,模型参数估计量的符号、大小、相互关系,都与现实经济运行情况相符,因此,我们认为,本模型能通过经济意义检验。

第二,我们对模型进行统计检验。

通过上面的估计结果,我们可以看到,消费和投资两个方程的r-squared的值,分别为0.986370、0.992586,因此,两个方程的拟合优度都非常好,可以通过拟合优度检验。我们再看变量的显著性。由上表可以看出,两个方程中变量y的系数的t值分别为44.16973、59.90907。我们给定一个显著性水平α=0.05,查t分布表中,自由度为,α=0.05的临界值,得到t(α/2)(1)=6.314,小于两个方程变量y的系数的t值。因此,通过变量的显著性检验。

第三,我们对模型进行计量经济学检验。

我们使用图示检验法,对模型进行异方程性检验。做出散点图如下:

从以上图中可以看出,两幅散点图中,都没有出现明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势,即两个方程中的随机干扰项,都没有出现明显的波动变化。因此,我们认为,本模型可以通过异方差性检验。

再来看随机干扰项是否存在序列相关性。从上边三个表中,我们可以看到,三个方程的durbin-watson stat的值分别为0.203004、0.281410。查d.w.分布表,我们可以知道,当n=29,k=2时,按1%的上下界时,dl=1.12,du=1.25。因此,三个d.w.值都小于dl,随机干扰项存在一定的正自相关。可采用广义最小二乘法等方法进行进一步修正。

由于本模型的前两个方程中,解释变量只有y这一个,因此不会发生多重共线性问题。

最后,我们对模型进行模型预测检验。

我们查找到了本次估计中未使用到的2007年的中国gdp数据,并带入模型进行检验,结果,得出的各项数据,与模型估计的值,比较好得符合。

至此,我们完成了该模型的检验。

四、结论与评价

通过上面的分析,我们最后得到了如下的中国宏观经济的计量经济学模型:

c(t) = 2286.983 + 0.388730y(t) + u(1)(t)

i(t) = -1222.740 + 0.415093y(t) + u(2)(t)

y(t) = c(t) + i(t) + g(t) + nx(t)t=1978,1979 … 2005,2006

这个模型,优点是比较简明,在应用它进行经济预测的时候,使用很方便,分析所用的数据也比较容易得到。所不足的是,该模型只能分析和预测宏观经济中最基本的量,不能详细地分析和预测整个经济系统的细节环节。对比如清华大学研制的256个方程联立构成的“中国宏观计量经济学cmet-1”等更为细致专业的模型,本文中使用的模型还是太显简略,还不能用于对国家经济的深入分析预测,尚有很大的改进和细化的空间。

参考文献:

计量经济研究篇（6）

一、计量经济学教学的重要性

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

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

二、问题的提出及其建设

1.强调计量经济学和统计学关系和重要性

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

2.加大理论课程中案例比例

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

3.加强学生动手能力培养

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

参考文献：

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

计量经济研究篇（7）

Anselin()对空间经济计量学进行了系统的研究，它以及Cliff和Ord(,)这三本著作至今仍被广泛引用。Anselin对空间经济计量学的定义是：“在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列方法。”Anselin所提到的区域科学模型，指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中，并且它们的估计及确定也是基于参照地理的（即：截面的或时－空的）数据，数据可能来自于空间上的点，也可能是来自于某个区域，前者对应于经纬坐标，后者对应于区域之间的相对位置。

国外近几年空间经济计量学得以迅速发展，如Anselin和Florax()指出的，主要得益于以下几点：

()人们对于空间及空间交互影响的作用的重新认识。对空间的重新关注并不局限于经济学，在其它社会科学中也得以反映。

()与地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。在美国以及欧洲，官方统计部门提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很容易得到，并且价格低廉。这些数据可以进行空前数量的截面或时空观测分析，这时，空间（或时空）自相关可能成为标准而非一种特殊情况。

()地理信息系统(GIS)和空间数据分析软件，以高效和低成本的计算技术处理空间观测的发展。GIS的使用，允许地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化，为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。至少目前线性模型中，缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。目前已有一些专门的空间统计分析软件，并且SAS、S-PLUS等著名统计软件中，都已经包括用于空间统计分析的模块。

（二）空间经济计量学与相关学科的关系

空间统计学是研究空间问题的另一门学科，它是应用数学的一个快速发展的分支。它起源于世纪年代早期，用以帮助采矿业进行矿藏量的计算。最早的工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的。年代随着计算机的普及以及运算速度的大幅提高，空间统计分析技术逐渐扩展到地球科学的其它领域。目前已经普遍存在于需要处理时间上或空间上相关的数据的科技领域中。

空间经济计量学与空间统计学的区分不太容易。Haining和Anselin的观点认为空间统计学的研究大多由数据驱动，而空间经济计量学由模型驱动，即从特定的理论或模型出发，重点放在问题的估计、解释和检验上。空间统计学的主流是研究生态学和地质学中的物质现象，空间经济计量学主要研究与区域及城市经济有关的模型。有一种观点认为二者的区分应基于作者将其工作对应于空间经济计量学还是空间统计学，这种区分办法可能较为简单。

地质统计学(Geostatistics)发展于世纪年代，主要用于研究地质学现象的空间结构和进行空间估值。例如，在探矿过程中，通常是在空间上布点进行钻探，然后对采样得到的样品进行分析，估计矿藏的分布和储量。由于矿藏不开采的话，在时间上结构几乎是不变的，因此地质统计学研究的问题主要是空间相关。空间经济计量学所研究的问题不仅存在空间相关，往往所研究的问题在时间上也存在相关。

在区域经济学的理论中，人们建立了各种理论以及关系式来描述人类在空间上的行为，如研究城镇问题的“引力模型”等。但在利用模型进行定量研究问题的时候，需要将理论或关系式用数学模型来进行刻划，利用统计方法对模型进行估计、检验，并进行评价，这些正好是属于经济计量学研究的范畴。应该说，空间经济计量学主要研究区域经济问题，依据的是区域经济学理论，但它还需要综合数学，以及空间统计学等学科，因此它不等同于区域经济学，而是一门交叉学科。

二、研究的问题

空间经济计量学主要研究存在空间效应的问题。空间效应主要包括空间相关和空间差异性。在研究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。

（一）空间相关

空间相关指在样本观测中，位于位置i的观测与其它j≠i的观测有关，即

附图

存在空间相关的原因有两方面：相邻空间单元存在测量误差，空间交互影响的存在。测量误差是由于调查过程中，数据的采集与空间中的单位有关，如数据是按省、市、县等统计的，但设定的空间单位与研究问题不一致，存在测量误差。

空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性，并且意味着潜在于这种空间相关中的空间结构，也就是说空间相关的强度及模式由绝对位置和相对位置（布局，距离）决定。

对于空间相关，空间自回归通常是其核心内容，空间自回归模型的一般形式为：

附图

在这个模型中，β解释变量X（n×k矩阵）的参数向量(k×)，ρ是空间滞后相关变量的参数，λ是残差空间自回归（空间AR）结构中的参数。

W[,]和W[,]为n×n矩阵，是标准化或未标准化的空间加权矩阵，分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回归过程，这两个矩阵可以不同，这意味着两个过程由不同的空间结构生成。

这个模型可以退化成为普通的线性回归模型、（纯）空间自回归模型、混合回归与空间自回归模型、残差空间自回归模型等形式。

对这个模型，普通最小二乘估计不仅是有偏的，而且是不一致的，参数的估计通常采用极大似然估计，近几年，有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。

（二）空间差异性

空间差异性指空间上的区域缺乏均一性，如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如，我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。

对于空间差异性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性与空间相关共同存在时，经典经济计量学方法不再适用，而且这时问题可能变得非常复杂，因为这时要区分空间差异性与空间相关可能非常困难。

研究空间差异性的模型主要有：

E.Casetti提出的空间扩展模型()和回归参数漂移分析方法（简称DARP）模型()。这时，空间差异性表现为模型参数随空间位置变化，并以空间单元的位置信息作为辅助变量（称为扩展参数）。

y=Xβε

附图

模型()为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的距离作为扩展参数设计模型。

将模型()的第二个式子右边加入随机扰动项，则为DARP模型。E.Casetti()进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。

D.P.McMillen和J.F.McDonald()，C.Brunsdon

   

,A.S.Fotheringham;Martin Charlton()，提出地理加权回归模型（简称GWR模型）。

附图

（三）时空数据空间模型

在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性，但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中，这是综合截面和时间序列数据的情形。如果数据不存在空间相关，则可以采用Panel Data模型。Anselin()将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形，提出空间SUR模型。

三、应用前景及需要进一步研究的问题

（一）在中国的应用前景

在我国，地质统计学是较早应用空间统计学的领域，在世纪年代中国科学院就有人研究并应用Krige模型。空间统计学除了在地质学的研究中发挥作用，近十年来，周国法、徐汝梅等学者研究生态学中的空间相互作用，并于年出版了《生物地理统计学》。世纪年代以来，我国利用卫星遥感技术，对土地、森林、农业、矿产、能源、作物估产、灾患检测等进行应用，开始了我国空间统计学在经济领域应用中统计调查的工作，为了将空间遥感调查技术逐步纳入到我国统计的常规性工作中，年月，国家统计局成立了空间统计研究室，并与中国科学院地理所合作，组成了“空间信息多重采样设计的空间统计学应用研究”课题组，运用遥感技术和空间分析对我国农业耕地、森林、草地等资源以及城镇动态变化进行调查，该项目获得国家统计局年课题研究一等奖。

在我国地质统计学、生物地理统计学及利用遥感技术进行的各种调查，都属于空间统计学的范畴。地质统计学、生物地理统计学主要研究空间相关及空间估值，在生物地理统计学的研究中还包括物种的空间扩散过程。所用的方法主要是各种Krige模型、方差图模型，以及空间自回归模型。空间动态采样的研究，与地质矿产调查类似，主要涉及样本在空间上的布局、有效样本量的确定、采样误差的计算等问题的研究，根据其研究的问题和方法，也可以将其归入统计学的抽样调查分支之中。

随着我国按地区进行统计的统计基础资料不断积累，尤其是遥感技术应用到统计调查中来，都将使得按时间和空间排列的数据资料极为丰富，对数据进行空间甚至时空分析成为可能，人们将逐渐从时间的角度转向普遍从时空的角度来考虑问题。

从经济分析的角度看，空间经济计量学在我国以下几个方面将有很大的应用前景。

由于区域之间存在相关性，或者存在差异性，因此一项政策对每个区域的影响是不同的，通过运用空间经济计量学方法对各区域进行研究之后，找到政策在各区域上作用的关系，对于政府决策、正确制订政策具有很大的参考价值。

由于区域之间存在先进地区和后进地区，通过空间经济计量学方法可以对先进地区与后进地区之间的相互关系进行研究。

按区域编制投入产出表时，空间的概念将发挥作用。

对房地产的价值进行评估时，在考虑外界影响因素的基础上，充分考虑地区之间的相互关系，将对正确评估房地产的价值有很大帮助。

对环境污染进行研究时，运用空间经济计量学方法对污染的传播方式进行研究，有助于人们对环境污染进行控制。

在交通领域的研究，可以利用空间经济计量学方法对人员、货物在空间上的流动方式进行研究，同时对通道上的不同区段进行研究。

在对某种疾病（如流感）在空间上的传播过程进行研究之后，对于疾病的预防控制将有很大的帮助。

建立了空间的概念之后，人们对于在空间上的抽样将综合考虑空间单元之间的相关性。而空间抽样在空间上的布点方式也可以用作商业网点的布局研究。

总之，只要问题涉及到空间的概念，空间经济计量学就将发挥其作用。对空间经济计量学的深入研究及应用，将促使人们面对问题的时候，从空间或时空的角度思考问题。

（二）需要进一步研究的问题

目前的研究中，系统内的空间单元受到系统内其它位置单元的影响，但边界处的单元还受到系统外与之相邻的单元的影响，如何将这个影响考虑在模型中值得研究。

在具体问题中，距离的概念需要加以认真对待，单用地理上的距离有时并不合适，例如国与国之间的经济联系在今天并不是距离远近决定的，电子化交易使得资金的流动非常迅速方便，因此，在研究这类问题时，如何将贸易、人员、资金的流动充分考虑到空间加权矩阵中去，尚值得研究。

贝叶斯方法在统计学各个分支的应用越来越广，空间贝叶斯模型也是目前空间经济计量学研究的热点之一。

可变单元的问题。当数据汇总的级别变化，可能整个模型的描述都发生变化，对于不同的问题，可能影响模型变化的汇总的级别也不同，能否有一个统一的模式对系统进行描述尚待进一步研究。

时空数据的综合分析，参数估计的渐近性质，模型的各种检验方法等，还有待进一步的研究。

经济问题中，许多需要研究的对象是多维的，即研究对象是一个向量，如何在空间问题中建立一系列空间VAR模型，尚需研究。

计量经济研究篇（8）

1980年应中国社会科学院邀请，美国经济学家克莱因教授在北京颐和园讲授了计量经济学，为我国培养了第一批计量经济学学者。而且计量经济学于1998年7月，被教育部确定为高校经济学类各专业的核心课程之一。从此，我国财经类高校对计量经济学课程越来越重视，据调查发现，98%的经济类高校和60%的管理类高校都开设了“计量经济学”课程［1］。财经类高校都很重视计量经济学的教学，而且在教学过程中都采取了一系列措施，一定程度上提高了财经类高校“计量经济学”的教学水平和科研水平，但是由于财经类高校专业和学生的自身特点，教学过程中仍然存在不少问题，这些问题影响了计量经济学的教学效果和该课程的发展。因此，必须对计量经济学这门课程进行教学改革。

一、硕士研究生计量经济学教学中存在的问题

作者在多年的教学过程和对财经类高校计量经济学教学调研中发现，财经类研究生计量经济学教学过程主要存在以下问题:

(一)学生本科专业基础差距很大

克莱因教授在《经济计量学讲义》一书中阐述:计量经济学是数学方法、统计技术和经济分析的综合。就其字义来说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且包含根据一定的经济理论进行计算的意思。计量经济学的主要任务是以经济理论为指导，使用计量经济学方法和工具，构建合适的计量经济模型，揭示经济发展规律，指导经济实践［2］。因此在学习计量经济学时要求学生必须具有扎实的经济学、数学、概率论和数理统计的理论知识。但是，财经类专业录取的研究生一部分属于跨专业报考，在研究生阶段只有一年时间来进行课程的学习，一年时间也只能安排一些经济管理类的基础课程，比如“微观经济学”、“宏观经济学”、“管理学”等基础课程。而且由于课时等原因只能对这些经济管理类基础课程知识进行粗略的讲解，这些学生根本不能系统地掌握经济管理知识。因此，在利用计量经济学分析经济问题时缺乏经济理论知识，很难对结果给出合理的解释，甚至不能构建出符合经济理论的计量经济学模型。除此之外，还有一部分硕士研究生属于文科生，由于长期受到文科知识体系的熏陶，大部分学生更加偏爱于定性的思维模式，而计量经济学课程严密的逻辑性和诸多的数学模型造成他们在学习过程中产生畏惧心理，给计量经济学的教学带来很大的困扰。

(二)学时不够，不能系统掌握课程知识

大部分财经类高校硕士研究生的计量经济学课程都放在了一年级的第二个学期开设。而且基本只开设一个学期，课时基本在50课左右。由于学生本科阶段所学课程的限制，造成大部分高校的计量经济学教学课时不能满足计量经济学知识的讲授。据调查发现，很多硕士研究生在本科阶段没有学过计量经济学初级部分相关内容，因此在进行计量经济学教学时，只能从初级计量经济学开始讲授，然后才能开始中高级计量经济学的教学。又由于计量经济学的教学先修课程包括:西方经济学、概率论、统计学、线性代数、高等数学(微积分)等课程。通过调查还发现，有一部分学生在本科阶段没有学过统计学以及相关课程，虽然学生在考研时都考过微积分和概率论相关知识，但是其知识并不扎实，造成在讲解计量经济学课程时存在很多问题。利用50课时要完成教学大纲的要求，则不能把理论知识讲解全，也根本没有时间安排实验课教学和操作，造成学生利用计量经济学解决实际经济管理类问题的能力得不到提高。

(三)缺乏跨学科教师

讲授硕士研究生计量经济学课程的教师应该具备深厚的经济学知识、统计学基础和数学知识背景，同时还要具备计量经济学软件操作的应用能力。目前，财经类高校尤其是西部地区财经类高校从事计量经济学课程教学的教师极少具备这些素质。具体表现在:一部分财经类高校计量经济学课程开设在统计与数学学院，部分开设在经济学院，管理学院，还有部分高校把课程开设在商务学院等。开设在统计与数学学院的，主讲计量经济学的老师大部分具有理科学位，缺乏经济学的理论基础，缺乏系统的计量经济学专业训练。在计量经济学讲授时容易忽略问题本身的经济含义，学生在进行实际问题分析时造成计量经济方法和问题本质脱离。而开设在其他经济管理类学院的，也存在一定的问题，虽然主讲计量经济学课程的老师经济管理理论知识扎实，但是缺乏统计学、数学的专业知识，在讲授计量经济学课程时有些统计学知识讲授不太清楚，学生只能死记硬背那些结论，不能活学活用。因此，计量经济学课程的教学需要具有综合学科背景的教师，具有跨学科背景的教师更能胜任此项工作。

(四)缺乏专业的教材

目前，适用于财经类高校硕士研究生计量经济学教学的教材并不多，而且大多数财经类高校选取教材时都用到了本学校教师编写的教材或者电子版课件，部分学校甚至都没有自己编写的教材，在研究生开课以后只能由任课教师向学生推荐一些教材，而这些教材不一定适合于各个专业的学生。

(五)合班教学没有针对性

大多数财经类高校的教师在进行硕士研究生在计量经济学的教学时，采用统一授课的教学模式。但是不同专业对于计量经济学的课程需求不一样，统一授课不仅影响教学进度，而且也很难达到预期的教学目标。

二、硕士研究生计量经济学教学改革的建议

上述问题制约了财经类高校硕士研究生计量经济学的教学效果。笔者根据多年的教学体会以及结合相关文献的观点，对财经类高校硕士研究生计量经济学教学内容以及教学方式进行改进。

(一)前期加强基础课程的培训

硕士研究生的计量经济学课程大部分开设在一年级第2个学期，对于本科阶段没有学过计量经济学的学生，可以在一年级第一学期旁听本科生的计量经济学(初级部分)课程，在第二学期开设计量经济学课程时就可以利用3－6小节的课时来回顾“计量经济学”的初级内容，争取到更多的学时全面进行中高级计量经济学的理论知识教学，和实验课的案例操作教学，提高学生学习计量经济学的积极性和主动性，从而避免了基础好的学生“学不到”，基础差的学生“听不懂”的尴尬局面。

(二)紧扣教学目标，优化教学内容

硕士研究生进行计量经济学课程学习的主要目标是结合自己的专业和研究方向，利用计量经济学方法，解决自己专业研究中所出现的实际问题。基于该目标，在计量经济学的教学内容选取和教学时，应该轻理论和方法推导，重理论和方法与实际经济管理问题的结合、重理论和方法的使用条件和应用范围、重理论和方法的软件操作、重操作结果的分析。

(三)适当增加教学课时，补充实验课教学

由于硕士研究生的计量经济学教学课时只有50学时左右，课程的理论部分勉强才能讲授完，根本没有时间进行实验课的教学。因此，可以适当增加10－15课时时间，进行实验课的教学，实验课教学主要培养学生利用eviews软件［3］或者SAS软件对实际专业知识进行计量经济学分析的能力。作者就职的高校在从事计量经济学实验教学时一直采用eviews软件，此软件操作简单、可视性极强，非常利于学生掌握。

(四)重视案例教学，构建典型案例库

为了提高计量经济学教学效果，大部分财经类高校在教学过程中讲授完一段理论和方法，都会配备一些典型案例进行教学，并采用eviews软件对案例进行实际操作。但是，由于硕士研究生的专业不同则研究方向也不同，如何提高学生利用计量经济学模型和方法解决实际专业问题的能力，仅仅靠课上案例教学和学生查阅相关文献是不行的，课上所讲案例只是针对某一个或者某几个专业的问题进行的分析。因此，课下需要针对每一个专业建立相应的典型案例教学库，并定期对案例库进行维护和更新。通过案例库让每个专业的学生都能够切身体会计量经济学的重要性，增强他们学习的积极性，从而提高分析和解决实际专业问题的能力。

(五)加强教师对外交流，提升教师教学水平

以作者本人工作的学校为例，从事计量经济学教学的老师大部分是博士或者在读博士，从事计量经济学的教学工作也基本在5年以上，但基本都是青年教师，而且教学科研水平还处于起步阶段。我国部分高校在计量经济学的教学科研方面积累的丰厚的经验，非常值得我们这些计量经济学教学科研水平还处于起步阶段的高校去借鉴。因此，需要加强青年教师的培训和交流，多邀请国内外著名计量经济学学者、专家来对青年教师进行计量经济学前沿知识的培训，而不是几个小时的学术报告。厦门大学曾经在2005年7月邀请了五位海外著名计量经济学家开设了5天的国际计量经济学培训班，吸引了国内300余名专家和学者，受到了与会者的热烈欢迎［4］。

(六)分班教学，不同专业制定不同的大纲

由于经济类专业和管理类专业在计量经济学知识运用时，侧重点不一样，因此在硕士研究生在课程设置时，根据学科要求和学科特点，可以采取分班教学的方式进行，基本可以分为三个班，即经济专业班、管理专业班和统计专业班。采用不同的教学大纲进行教学。经济学类专业主要讲授时间序列数据、截面数据和面板数据的基本理论内容和案例分析。管理类专业比如会计学专业等主要讲授截面数据、面板数据的基本理论内容和案例分析。统计学专业学生由于本科阶段学过时间序列分析和计量经济学等专业课程，而且统计学基础扎实，因此在统计学专业教学时，可以对向量自回归模型、面板数据模型、空间面板数据模型等进行深入的讲解。总之，根据专业需求，制定相应的教学大纲进行教学活动。

三、结论

综上所述，财经类高校硕士研究生计量经济学课程教学虽然积累了一些经验，但也存在很多不足。因此，要求我们必须加快硕士研究生的计量经济学教学改革，学校和学院帮助任课老师解决教学中遇到的困难，要注重师资力量的培训，须鼓励从事计量经济学教学科研的教师参与多种渠道的交流，提供必要的专业学习与培训机会。

［参考文献］

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

［2］洪永淼．计量经济学的地位、作用和局限［J］．经济研究，2007，(5):139－153．

计量经济研究篇（9）

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：

[1]李子奈，刘亚清.现代计量经济学模型体系解析[J].经济学动态，2010（5）：22-31.

[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.

计量经济研究篇（10）

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。

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、STATA。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。[论-文-网]

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.