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【关键词】卢卡斯批判 理性预期 动态计量
引言
2011年诺贝经济学奖授予了，萨金特（thomas sargen）、西姆斯（christopher-sime）表彰了两位为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献。两位学者对宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面做出了开创性的工作。使得宏观经济学研究更强调实证分析与理论的结合，为宏观经济学的研究提供了新的方向。凯恩斯（1936）发表《就业、利息和货币通论》，标志着现代宏观经济学的诞生。
凯恩斯的思想和方法之后为萨缪尔森与托宾等继承，从而形成了新古典综合学派。但是70年代的滞涨现象，以凯恩斯主义为基础的宏观计量经济模型的预测和解释能力得到了巨大的挑战。Lucas（1976）指出，政策制度的改变会改变个人对政策的反应方式，而个人行为的改变会使经济模型的参数发生变化，而参数的变化又是难以衡量的，使得很多早期计量经济模型很难评价经济政策的效果。
一、动态计量经济学在理性预期中运用
根据“卢卡斯批判”，经济人会根据变化的经济环境随时调整自身的参数。传统宏观经济学模型不能持续描述经济主体的变化，在拟合一段时间后，误差将逐渐加大。经济学研究者，需要迫切解决的是如何利用随机数据来反映理性预期的思想。在动态时间序列分析中，对一个AR（自回归）过程的估计，可以转化为一个无限期随机项的MA（移动平均）过程，这样就可以利用随机误差项对参数的真实值进行估计了。萨金特（1980）使用了厂商优化模型来体现理性预期的思想。设厂商目标函数为：
■E■■β■（γ■+α■-w■）n■-（r■/2）n■■-（δ/2）（n■-n■）■
（1）
其中，β为贴现率，n■为第t期劳动力投入，α■为第t期技术水平，w■为第t期工资水平。γ■，γ■，β为待估参数。根据利润最大化得：
nt=ρnt-1-（ρ/δ）■（βρ）jEt[wt+j-at+j-γ■] （2）
利用wiener-kolmogorov算子把t+j期工资率和技术水平内生化得：
n■=ρn■-（ρ/δ）Uξ（λ）-1[1+■（■（λ）■ξ■）L■]x■+（ρ/δ）（λ）■[1+■（■（λ）■a■）L■]a■+ργ■/[δ/（1-λ）]其中，λ=βρ，U是一个1×p的向量。定义π（L）=（ρ/δ）（λ）■[1+■（■（λ）■a■）L■]，则误差项为α（L）et=π（L）v■■，定义μ（L）=n（ρ/δ）ξ（λ）■[1+■（■（λ）■ξ■）L■]，c■=v■■-vv■■。对v■■的OLS估计可得第t期的最优劳动力投入为：
nt=（1-ρL]-1[μ（L）+π（L）α（L）-1vξ（L）]xt+（1-ρL）-1π（L）α（L）-1ct （3）
通过ML估计出参数r0，γ1，δ，v，α（L），ξ（L）这些估计出的参数是具有理性预期的经济人最优目标中含有的参数以及技术水平参数，这样就可以通过所估计的参数来体现理性预期思想了。
二、动态计量经济学在一般均衡中的运用
（一）有关经济周期的计量
与萨金特相比，西姆斯更集中于计量经济学方面的研究。西姆斯（1972）研究了时间序列数据的区间问题，他认为，二次可积函数中具有滞后分布的时间序列分布模型的时间距离和频率空间是等距同构的。在这个度量空间下，二者可以相互转化，可进行普通最小二乘估计，1974年西姆斯提出了消除时间序列季节影响因素的计量方法。
（二）有关格兰杰因果检验
在格兰杰因果检验中变量之间因果关系的确定是假设一个变量为被解释变量而另外一个变量的滞后项为解释变量时，回归结果的整体显著性检验是否成立。该检验只是体现变量与滞后变量的整体性关系，也就是说研究一个变量的历史数据对另外一个变量所产生的影响。西姆斯（1972）在格兰杰的基础上提出了新的检验方法，他认为在时间序列中，如果解释变量是外生的，对滞后项的整体性检验存在错误。他提出的因果性检验是通过比较一个变量为被解释变量与另外一个变量的未来值为解释变量时，回归后的整体显著性检验是否成立。西姆斯（1983）对货币供应是否是引起经济周期波动的原因的实证研究提出了怀疑，并对这些实证研究提出了反驳。
（三）有关离散时间模型
西姆斯（1971）认为当把具有连续时间分布滞后的计量转化为离散时间的计量时往往需要对分布滞后项增加平滑约束条件使得估计更准确，西姆斯（1980）把这种思想发展成为后来广泛使用的向量自回归方法（VAR）。西姆斯（1988）认为在贝叶斯分析中由于某些参数是无法量化或量化不够准确因此无法使用事前prior概率分布给参数赋值。研究者从简化模型的角度出发，经常只需估计有限的参数，这样会导致事前事件的似然性降低。研究发现，时间序列模型分析中通过模型检验选择模型形式的方法并不可靠。检验的显著性会受到样本数量的影响，而非样本本身。另外，许多研究者经常利用估计好的模型进行事后检验，通过对未来值进行预测，比较预测值与真实值的差距，从而检验模型设计是否合理。这种方法在短期时间序列模型中比较有效，在长期却很难成立。在预测方面，往往需要在正则性和协方差平稳的前提下进行，然而在实际预测中，非正则性和非平稳性会经常出现，这使得预测误差变得很大。
三、结论
在新古典宏观经济学统治了近半个世纪后卢卡斯、普雷斯科特等人建立了宏观经济学的微观基础，而2011诺贝尔经济学奖授予萨金特与西姆斯，使得动态宏观计量思想为大多数研究者所认可。且对传统经典计量经济学提出了挑战，他们的研究工作使得小样本最小二乘估计法被放弃，而使得大样本的ML、GMM、贝叶斯估计等方法广泛使用。而且VAR模型在经济变量的因果关系分析、脉冲响应分析、波动分析等方面具有无可比拟的优势，使得动态计量方法在现代宏观经济研究中既能帮助政策制定者制定合理的经济政策，也可以对政策执行效果进行一定的评估。因此，萨金特与西姆斯的研究成果不但能应用在宏观经济研究领域，在经济决策分析中也能得到极大的运用。
参考文献
[1]Hansen，L.&T.J.Sargent.Formulating and estimating dynamic linear rational expectations models[J].Journal of Economic Dynamics and Control，1980（02）：7-46.
[2]Sims，C.A.Discrete approximations to continuous time distributed lags in econometrics[J].Econometrica，1971，39（03）：545-563.
[3]郭路，刘霞辉.动态计量方法在宏观经济学中的应用——2011年度诺贝尔经济学奖获得者学术成就评述[J].经济学动态，2011（12）：98-103.
近年来，已有越来越多的国内大学采纳了欧美发达国家的经济学教育体系，即将微观经济学、宏观经济学课程分为初、中、高三个级别，以不同的教学目的、不同的教学内容和不同的教材相互区别，本科生教育涉及初级和中级课程，研究生教育涉及高级课程。这对于促进我国经济学教育的规范化、国际化，缩小与发达国家之间教学水平和科研水平的差距，产生了巨大的推动作用。
初级宏观经济学是继初级微观经济学之后所有经济学类、管理学类专业学生的经济学入门课程，它也是一系列后续主干课程如货币银行学、财政学、国际贸易、国际金融、中级微观经济学、中级宏观经济学等的理论基础，其作用承上启下、其地位举足轻重。初级宏观经济学具有理论性强、知识涉及面广、抽象程度高却又与现实联系紧密等特点，学习该课程的学生大多数都会反映无论是理解内容还是完成习题都有一定的难度，需要付出比同期其它经济管理类课程多得多的时间和精力。在越来越多的国内大学开设定位明确的初级宏观经济学课程的背景下，进行提高课程教学质量的积极探索无疑具有广泛的理论意义和实践意义。笔者根据多年研习、教学初级宏观经济学的体会，拟在教材选择、内容确立和教学实施三个方面展开提高课程教学质量的论述。
一、教材选择
关于教材与教学质量的关系，学生的反馈意见很通俗、却很在理：遇上一个好的老师是学生的福分，但不是每一届学生都有这样的福分，其实，如果有一本好的教材，老师也就不那么重要了。目前国内图书市场上已经有数也数不清的宏观经济学本土教材，但称得上优秀者恐怕凤毛麟角，大都存在着这样那样的问题。最根本的问题是定位不明确，初级、中级搅合在同一本书里，两个级别的内容都没有讲清，两个级别的要求都没有达到。幸好近十几年来，国内出版社大量翻译、出版了由国外著名经济学家撰写的教材，业已涵盖宏观经济学的所有三个级别，根据笔者的不完全统计，常见的属于初级层次的就有9种，见表一。与本土教材相比，上列外版教材具有定位明确、内容翔实、体例活泼、印制精美等等优点，更容易被宏观经济学的初学者接受。笔者认为，在现阶段缺乏科学合理的本土教材的情况下，从表一中选择一本作为初级宏观经济学课程的指定教材或指定参考书，是提高课程教学质量的前提条件和根本保证！
上列外版教材在中国影响最大的是萨缪尔森、诺德豪斯的《宏观经济学》、斯蒂格利茨、沃尔什的《经济学（下册）》和曼昆的《经济学原理（宏观经济学分册）》，而目前使用量最大的应该是曼昆的那本，如该书中译本第4版封三所介绍的，前三版的中译本自1999年出版以来一直是国内选用最多、最受欢迎的经济学教材。笔者在本校经济类、管理类专业的初级宏观经济学课程中，一直采用这本教材，每一届学生几乎都会有同样的反映：曼昆的书是经济管理类教材中自己平时还想翻翻看看的一本。
二、内容确立
对于提高课程教学质量，课程内容必须在两个层面加以确立,一是课程的主要理论框架，二是课程的主要特点。
(一)课程的主要理论框架初级宏观经济学的授课对象通常是低年级的本科生或专科生。经过中小学阶段学习的学生，已经积累了一些零散的经济知识，同时，基于若干年日常生活的观察和体验，对宏观经济的某些方面已经有所感受。但是这些知识只能称为经济常识，而绝不是作为经济学专门学科的宏观经济理论。因此，初级宏观经济学课程的教学目的是让学生初步掌握、理解并运用宏观经济学的基本理论，实现从经济常识到科学理论的质变。结合授课对象和教学目的，再综合参考表一所列外版教材，笔者认为一门保质保量的初级宏观经济学课程应该具有表二以模块结构表示的主要内容。如果课时较少而不得不对上述内容作出删减，可以略去模块5、9、10、13。
(二)课程的主要特点相对于确立课程内容，把握课程特点可能更加重要，因为这直接决定教师在日常教学过程中采取的教学方法。初级经济学不像中级以上经济学那样注重理论逻辑性、注重定量分析，而是更加重视经济学直觉的培养，也就是一个经济学道理能否尽量用大白话讲清楚。初级宏观经济学也有模型，常用的模型见表二，但是阐述同样一个经济问题，初级课程主要使用举例、类比方法，以文字描述和不带数量的图形模型作为工具，回避使用微积分，中级课程主要使用逻辑推理方法，以方程描述和带数量的图形模型作为工具，一些地方开始使用微积分。这是每一位从事经济学教学的教师必须领会的不同级别经济学的重要区别，而且需要一以贯之地指导日常教学。
三、教学实施
选择教材、确立内容之后，为切实提高课程教学质量，在教学实施过程中还需注意专业术语的规范化问题和经济数据的本土化问题。
(一)专业术语的规范化学生在学习初级宏观经济学的过程中，掌握、理解、记忆常用专业术语非常重要。然而，同一个经济学英文术语有不同的中文译名却是非常普遍的现象，这些译名不仅在表一所列外版教材之间互不相同，而且也与国内媒体上时常出现的名称不相同，这种情况令宏观经济学的初学者深感困惑。笔者将常见的中文译名不统一的专业术语整理成表三。经济学需要学以致用，处在中文语言环境下，学生必须掌握相应的中文专业术语。每逢一个专业术语，在教师首先讲解准确含义后，三个步骤应该完成，一是学生掌握英语原文，二是教师介绍常见译名以便学生参照，三是教师给出建议译名并解释理由以便学生记忆。笔者给出的建议译名见表三的建议译名栏。
关键词：NOEM 投资组合管理 国际宏观金融学
一、投资组合问题
Lane & Milesti - Ferretti (2007)显示,就涉外资产/负债组合头寸和结构而言,新兴国家在股权和FDI上渐成借方,在债券等固定收益资产上则为贷方;发达国则相反.亟需解答的问题是,一国涉外资产头寸和最优风险分享型组合的决定因素,汇率和资产价格对涉外财富价值、冲击的国际传递和经济周期的影响等.Devereux、Sutherland和Saito(2006)以“随机动态一般均衡”(DSGE)方法作了初探.
设有发达和新兴两国,前者具某先进技术,预期瞬间报酬和方差为和；后者持“传统”和“现代”技术而有 和。以发达国技术为例,报酬为,
(1.1)
为标准Weiner过程增量；设、和间协方差均为零,即三种技术相互独立;因市场不完备，新兴国行为人无法购买发达国股份，发达国行为人只能购买新兴国现代部门股份(FDI)；两国名义债券各以货币标示且含通胀风险，
(1.2)
即，平均通胀率为，标准差为,为标准Weiner过程增量；和的协方差为，即名义债券报酬与发达国技术报酬关联度，表实际债券报酬呈同周期变动；和独立于；以所标债券瞬时名义报酬为,实际报酬为，
(1.3)
为调整性名义利率。发达国预算约束为，
(1.4)
是财富，为无风险利率，、和 为技术、名义债券和FDI的组合份额,故是实际无风险债券份额。类似地可写出新兴国预算约束。
发达国行为人的偏好是，
(1.5)
为时间偏好率。
自上两式可得最优消费法则，
及下列最优投资组合法则，
发达国，
(1.6)
新兴国，
(1.7)
定义，可得，
(1.8)
(1.9)
发达国均衡的FDI份额为，
(1.10)
，为的增函数和的减函数，且受制于；若， 的增加将导致其FDI增加。
再者，在新兴国组合中,官方储备和无风险债券份额为，
(1.11)
(1.12)
可见，若和官方储备总为正,无风险债券量持有则可正可负。
二、宏观经济理论的前景展望
在开放经济框架内，经济学和金融学愈显合流。常规国际经济模型多忽略股资市场、组合管理和潜在涉外股权收益 (所谓“估价效应”)。新兴的国际宏观金融学力图构筑新型模型，以股权收益调整经常账户定义，以便探研金融与实体经济的互动。因此，力图把国际资产定价、国际贸易与开放型宏观理论予以统一，由Pavlova & Rigobon (2006, 2010) 模型或为值得关注的构模版式。
设世界由两国构成，各专产某特定产品，产出的不确定是唯一风险源；状态是截至期的历史，发生概率为。两国状态依存性“产出-价格”对是和.贸易条件()为.计价品篮子中,两国产品权重为和.在Arrow-Debreu市场上,存在两国的价格为和的两国单期无风险债券和价格为和的股票.行为人的预期效用函数为,
(2.1)
.因设市场完备, 可将约束表述为Arrow-Debreu形式,
(2.2)
为状态的Arrow-Debreu式价格除以其发生概率 ;为的期初财富.国际竞争性均衡由状态依存的配置 和构成,可使两国行为人均达到效用最大和产品、资产市场出清.全球最优资产配置问题是求取效用权数组 和竞争性均衡价格,
(2.3)
s.t. 乘数为 (2.4)
乘数为 (2.5)
可将外国权重规范为1.为本国单位产品在时状态下的价格.以状态发生概率加权,单位计价物在下的价格为,
(2.6)
也可看作状态价格缩减因子,即行为人在最优化时对价格指数的边际效用估价.是两国产品间的边际替代率,即资源约束乘数之比率,
(2.7)
据上可得权数,进而可为资产定价.根据“无套利条件”,股票和债券价格各为以贴现的状态依存报酬,
(2.8)
(2.9)
是以时可得信息为条件的预期.至此,勾勒了Pavlova 和 Rigobon的“构模版式”.
可将它用于国际经济理论中常见效用函数,普通对数线性偏好函数和具备冲击项的对数线性偏好函数.现仅概述围绕后者所得一些结论,其形式为,
(2.10)
表对一国需求的状态依存冲击程度,设它服从“鞅稳定”,即.据前述,将体现冲击效应,
(2.11)
股价为,
和 (2.12)
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。
0引言
计量经济学是一门研究经济变量之间的统计关系及其规律的科学，广泛应用于经济学的各个领域。通过课程的学习，要求学生建立合适的计量经济学模型，能够使用软件估计模型参数，并能够对估计结果进行检验，且正确解释模型的经济意义。在本科阶段参数估计的方法为普通最小二乘法，为了使得其估计参数有良好的统计性质，需要使计量经济学模型满足经典假设。在对参数进行经济意义检验和统计检验之外，需要考察模型是否满足经典假设及不满足经典假设的修正方法。授课内容主要围绕参数估计与检验展开，教师需要深入浅出的讲解普通最小二乘法的经典假设，经典假设是理解课程后续内容的基础。我国《高等教育法》指明了培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的培养目标，且市场更需要应用型、创新型的高层次经济学人才，由此计量经济学教学内容、教学方式、考核方式改革已迫在眉睫。笔者将结合多年的教学实践，分析经济类学生在学习计量经济学时的知识构建及授课中遇到的问题，提出有利于提高学生创新能力的教改方案。
1计量经济学教改的探索
经济类教师和学生已普遍认识到计量经济学的重要性，但是该课程涉及到经济理论、统计学、数学相关知识的综合运用，讲授难度较大。很多学者从教学内容、课程设置等角度，对计量经济学教学改革做了有益的探索。李子奈指出目前计量经济学教学内容上没有体现出经济学科特点，应将计量经济学模型的设定、数据的分析作为计量经济学教学内容[1]。案例教学和实验教学的重要性也被许多学者认识到。李芝倩提出计量经济学在教学中应以应用为导向，在理论讲解的基础上，注重案例教学和实践环节[2]。张长青认识到计量经济学教学中存在重理论、轻应用等问题，忽视对学生实践应用能力的培养，建议建立具有专业特色的案例库，使课程理论教学与实验教学合理衔接[3]。也有学者比较研究国内外计量经济学课程体系设置，如谭砚文等，比较了中美计量经济学课程设置，发现美国计量经济学课程内容丰富、课程衔接紧密、注重学生实践能力的培养，而我国计量经济学教学体系、教学理念、课程设置都明显落后[4]。
2课程的衔接问题
2.1计量经济学课程设置问题计量经济学作为一门重要的专业基础课，在微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、统计学、高等数学、线性代数等课程之后开设，一般设置在大三第一学期。大多数高校没有针对不同类型的学生开设不同层次的计量经济学课程。由于我国经济类专业同时向文科和理科招生，学生数理基础差异较大，不适合按照统一的教学目标来授课。国外许多高校已经开设不同层次的计量经济学课程，不同基础及不同研究方向的学生可以自主选择有关课程。例如，麻省理工分别开设初级计量经济学、中级计量经济学、时间序列分析、非线性计量分析、现代计量经济学方法等近10门课，构成了不同层次的计量经济学课程体系[2]。而国内大多数高校计量经济学课程课时安排较少，不能很好体现计量经济学的学科地位。含上机实验课在内计量经济学仅有48课时左右，教师没有充分的时间讲解计量经济学的相关理论。在实践中应用较多的时间序列模型、面板数据模型、二元选择离散模型没有时间讲授。学生在工作或论文写作中，若需要建立计量经济学模型，仍需要花费大量时间进行后续学习。计量经济学软件为学生理解计量经济学方法提供了一个视窗，是计量经济学理论和实践结合的桥梁。教师在上机实验授课环节讲授软件的使用，可使学生认识到繁琐的计算过程可由计算机来完成，对提高学生学习积极性和实践能力起着重要作用。而大多数高校上机实验教学环节没有得到应有的重视，仅有4至10课时。计量经济学软件多为国外开发，学生很难在这么短的时间内掌握软件的使用方法，直接影响到学生在实践环节对数据的分析能力。
2.2数学基础课程衔接问题现代经济学已经从思辨哲学转向数理实证，经济理论均要经过严格的数理逻辑证明及经验检验，经济学研究中对数学知识的运用已经超过物理等自然学科。我国经济学专业学生的数学基础课程仅有高等数学、线性代数、概率论与数理统计这三门，其教学授课难度较低。且这些课程由理学院数学专业教师讲授，他们对经济学了解较少，不知道经济学中会用到哪些知识，授课内容与经济学专业需要脱节，学生在这些课程上花费了大量的时间，并不能取得良好的效果。计量经济学建模中涉及到微分方程、动态最优方法、拓扑学、实变函数等知识，在高等数学中均没有讲授；多元回归分析中需要对矩阵求偏微，需要学生有空间思维能力，而这些知识在线性代数教学中却没有涉及；统计量的构建及统计性质的证明的相关基础知识，在概率论与数理统计中往往是一笔带过，并没有作为重点讲授。没有数学基础课程的教学改革支撑，经济学专业创新人才的培养难以取得突破性进展。计量经济学教学过程中普遍注重数理模型的推导、统计量的构建及统计性质的证明等基本原理的讲授，学生在经济学、高等数学、线性代数、数理统计等课程中若存在知识缺陷，均会影响到该课程的学习。由于大多数经济类学生数理基础较弱，不能很好地理解枯燥抽象的证明及公式的推导，课堂往往成为教师的独角戏。
2.3经济学专业课程衔接问题许多高校课程设置上，缺少与计量经济学有效衔接的其他经济类课程，不利于计量经济学的学习及创新人才的培养。西方国家经济学专业一般在学习计量经济学课程前，讲授中级微观经济学、中级宏观经济学。在学习了初级微、宏观经济学及数学基础课程后，再学习中级微、宏观经济学，使得学生能从数学逻辑上理解经济学，为经济学模型的理解及计量经济学建模打下坚实的基础。我国在本科阶段仅讲授初级水平的经济学，没有中级经济学的学习，学生很难理解经济学模型，计量经济学建模的授课环节会遇到较大困难。大部分高校缺少计量经济学后续课程的教学，只有少数高校增设了金融计量经济学、时间序列分析、计量经济学方法讲座等后续课程。计量经济学课程中学习了建模、估计参数、检验的一般方法，可以应用到经济学各分支内，如结合各分支开设后续课程，会加强对这门工具课的理解。
3计量经济学教材建设的问题
教材是教师课堂授课和学生课下复习的依据，教材的选用一定程度上决定了授课内容及授课效果。计量经济学的建模基于经济思想及理论，对于计量经济学模型过程的学习，有助于学生体会经济学理论在计量经济学中的作用，有利于学生创新能力的培养。案例分析教学是培养学生利用计量经济学模型分析和解决经济问题能力的有效途径。计量经济学教材建设需要与时俱进，寻找紧密联系实际的丰富案例。案例应尽可能选取国内外实证研究的热点经济问题，尽可能体现经济分析、经济模型的建立、软件的使用、回归结果的分析整个过程。目前高校普遍使用的计量经济学教材并没有体现对学生建模思想的培养[5]，没有使学生深切体会到计量经济学的重要性。流行的国内教材侧重计量经济学理论的数学推导，虽然也有部分案例，但案例均为宏观经济案例且普遍忽视计量经济学模型的建模过程的说明。由于文化差异，中国学生很难接受国外的案例，使用国外经典教材效果有限。例如，A.H.施图德蒙德著的《应用计量经济学》被视为美国“近30年来最具重要性的新版教材之一”，该教材结合美国大学生的生活选取了丰富的案例，而中国学生并不能理解其案例中所讨论的变量间的关系。#p#分页标题#e#
4计量经济学教学改革方案建议
4.1设置多层次的教学目标因材施教，区别对待文科、理科类别的学生。根据经济类各专业不同的文理招生类别，制定不同的培养目标。文科生的培养目标定位于思想创新，能够应用计量经济学工具即可；教学目标应注重经济理论，培养学生依据经济理论分析经济变量之间的因果关系。文科生对经济学理论掌握程度要远远好于数学和数理统计，授课中应淡化数理推导，强调计量经济学软件的应用。注重培养文科生的思想创新，引导学生发现经济问题，试图用经济理论进行解释，并能够使用计量经济学方法对其进行经验检验。理科生的培养目标定位于理论创新，注重计量经济学理论的讲授，引导学生创新计量经济学理论。理科生数理基础较好，应扎实基础、提高其培养层次，计量经济学不能仅仅局限于应用，要提高到计量经济学相关理论的推导及证明层面上。
4.2配套改革课程体系计量经济学良好的教学效应需要配套改革经济学类的基础课程。以计量经济学课程为核心的课程体系改革，促使经济学各门课程有效衔接，学生的理论抽象和实证分析能力会得以提高。增设中级微观经济学、中级宏观经济学、数学建模等先修课程，这些课程的开设有助于学生理解经济学模型，提高学生建立经济学模型的能力。根据经济学专业的需要，调整高等数学、概率论与数理统计、线性代数课程的授课内容。例如，高等数学课程中强调泰勒级数展开式等相关内容；概率论与数理统计课程中强调统计量构建及其性质、假设检验等内容；线性代数课程中加入矩阵的求导、矩阵的期望值、随机变量方差－协方差矩阵等相关内容。适时开设金融计量学、时间序列分析、中级计量经济学、高级计量经济学等后续课程。
4.3注重案例教学，从模仿到创新案例教学有助于激发学生的学习兴趣、调动学生的学习热情和探索精神，选择或编著案例丰富、注重分析建模思想的教材授课。例如，研究家庭收入对消费支出的影响，教师首先引导学生分析影响家庭消费支出的因素。学生根据经济理论，可能提出价格和收入是影响家庭支出的两大因素，价格和收入增加会导致家庭消费支出增加，他们是正相关关系。在因变量和自变量确定后，引导学生选择合适的计量经济学模型。不同的计量经济学模型，待估参数的经济意义不同。如果直接以家庭消费支出为因变量，价格和家庭收入为自变量，那么待估参数分别表示价格对支出的边际影响、家庭的收入边际支出；如果选择双对数模型，待估参数分别表示价格支出弹性、家庭收入支出弹性。之后就要搜集数据，可以组织学生抽样调查也可以寻找相关数据，使用软件估计参数。参数估计出来要检验其经济意义、判断其统计性质、检验是否违背高斯假设，若违背高斯假设再用修正后的方法估计参数。通过案例教学巩固了学生对理论知识的理解，使学生充分认识到计量经济学这门课程在实际工作或经济学研究中的重要性。精选经济学各专业方向的计量经济学案例丰富课堂内容，结合案例让学生了解计量经济学的建模过程及软件的使用。引导学生结合自己的专业，运用经济学理论分析具体的经济问题，建立计量经济学模型，经验检验经济学相关理论。
4.4结合生产实习，培养实践能力生产实习环节是培养学生实践能力的最好时机。企业要预测销售量，证券部门要分析影响股票价格的因素，政府部门要分析政策对经济的宏观影响等等，都要应用到计量经济学。在学习计量经济学这门课程后，组织学生到不同部门实习，让学生体会到计量经济学不仅是枯燥的理论，确实可以解决现实中各种问题。学生可以在实习中观察经济现象，发现经济问题，根据自己掌握的经济学理论，分析变量之间的因果关系，建立合适的计量经济学模型。利用实习部门提供的数据，使用计量经济学软件估计模型参数，并做相关预测，为实习部门决策提供依据。另外，通过生产实习，不仅会提高学生对计量经济学后续课程的学习兴趣和热情，学生分析问题、解决问题的实践能力也会大幅提升。
4.5改革对课程的考核模式，激发学生创新大多高校计量经济学课程考核由实验成绩和考试成绩两部分构成[6]。实验环节要求学生根据教师给定的案例和数据，模拟建模撰写实验报告；考试一般为闭卷考试，考核内容多为考察学生对相关知识点的掌握程度。在这种传统考核模式下，学生可能疲于应付考试，并没有真正去分析经济问题，缺少建立计量经济学模型的激励，不能很好的激发学生的创新能力。建议改革考核模式，要求学生根据自己的专业方向或兴趣爱好选择经济学问题，建立计量经济学模型，撰写经济学论文。根据学生经济学论文的完成情况，评定学生计量经济学成绩。学生通过撰写经济学论文，有助于提高其创新及处理实际问题的能力[7]。
[关键词]计量经济学；创新；教学目标
[中图分类号]G642.0
[文献标识码]A
[文章编号]1005—4634（2012）04—0092—03
0 引言
计量经济学是一门研究经济变量之间的统计关系及其规律的科学，广泛应用于经济学的各个领域。通过课程的学习，要求学生建立合适的计量经济学模型，能够使用软件估计模型参数，并能够对估计结果进行检验，且正确解释模型的经济意义。在本科阶段参数估计的方法为普通最小二乘法，为了使得其估计参数有良好的统计性质，需要使计量经济学模型满足经典假设。在对参数进行经济意义检验和统计检验之外，需要考察模型是否满足经典假设及不满足经典假设的修正方法。授课内容主要围绕参数估计与检验展开，教师需要深入浅出的讲解普通最小二乘法的经典假设，经典假设是理解课程后续内容的基础。我国《高等教育法》指明了培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的培养目标，且市场更需要应用型、创新型的高层次经济学人才，由此计量经济学教学内容、教学方式、考核方式改革已迫在眉睫。笔者将结合多年的教学实践，分析经济类学生在学习计量经济学时的知识构建及授课中遇到的问题，提出有利于提高学生创新能力的教改方案。
1 计量经济学教改的探索
经济类教师和学生已普遍认识到计量经济学的重要性，但是该课程涉及到经济理论、统计学、数学相关知识的综合运用，讲授难度较大。很多学者从教学内容、课程设置等角度，对计量经济学教学改革做了有益的探索。李子奈指出目前计量经济学教学内容上没有体现出经济学科特点，应将计量经济学模型的设定、数据的分析作为计量经济学教学内容。案例教学和实验教学的重要性也被许多学者认识到。李芝倩提出计量经济学在教学中应以应用为导向，在理论讲解的基础上，注重案例教学和实践环节。张长青认识到计量经济学教学中存在重理论、轻应用等问题，忽视对学生实践应用能力的培养，建议建立具有专业特色的案例库，使课程理论教学与实验教学合理衔接。也有学者比较研究国内外计量经济学课程体系设置，如谭砚文等，比较了中美计量经济学课程设置，发现美国计量经济学课程内容丰富、课程衔接紧密、注重学生实践能力的培养，而我国计量经济学教学体系、教学理念、课程设置都明显落后。
2 课程的衔接问题
2.1 计量经济学课程设置问题
计量经济学作为一门重要的专业基础课，在微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、统计学、高等数学、线性代数等课程之后开设，一般设置在大三第一学期。大多数高校没有针对不同类型的学生开设不同层次的计量经济学课程。由于我国经济类专业同时向文科和理科招生，学生数理基础差异较大，不适合按照统一的教学目标来授课。国外许多高校已经开设不同层次的计量经济学课程，不同基础及不同研究方向的学生可以自主选择有关课程。例如，麻省理工分别开设初级计量经济学、中级计量经济学、时间序列分析、非线性计量分析、现代计量经济学方法等近10门课，构成了不同层次的计量经济学课程体系。
而国内大多数高校计量经济学课程课时安排较少，不能很好体现计量经济学的学科地位。含上机实验课在内计量经济学仅有48课时左右，教师没有充分的时间讲解计量经济学的相关理论。在实践中应用较多的时间序列模型、面板数据模型、二元选择离散模型没有时间讲授。学生在工作或论文写作中，若需要建立计量经济学模型，仍需要花费大量时间进行后续学习。
计量经济学软件为学生理解计量经济学方法提供了一个视窗，是计量经济学理论和实践结合的桥梁。教师在上机实验授课环节讲授软件的使用，可使学生认识到繁琐的计算过程可由计算机来完成，对提高学生学习积极性和实践能力起着重要作用。而大多数高校上机实验教学环节没有得到应有的重视，仅有4至10课时。计量经济学软件多为国外开发，学生很难在这么短的时间内掌握软件的使用方法，直接影响到学生在实践环节对数据的分析能力。
2.2 数学基础课程衔接问题
现代经济学已经从思辨哲学转向数理实证，经济理论均要经过严格的数理逻辑证明及经验检验，经济学研究中对数学知识的运用已经超过物理等自然学科。我国经济学专业学生的数学基础课程仅有高等数学、线性代数、概率论与数理统计这三门，其教学授课难度较低。且这些课程由理学院数学专业教师讲授，他们对经济学了解较少，不知道经济学中会用到哪些知识，授课内容与经济学专业需要脱节，学生在这些课程上花费了大量的时间，并不能取得良好的效果。计量经济学建模中涉及到微分方程、动态最优方法、拓扑学、实变函数等知识，在高等数学中均没有讲授；多元回归分析中需要对矩阵求偏微，需要学生有空间思维能力，而这些知识在线性代数教学中却没有涉及；统计量的构建及统计性质的证明的相关基础知识，在概率论与数理统计中往往是一笔带过，并没有作为重点讲授。没有数学基础课程的教学改革支撑，经济学专业创新人才的培养难以取得突破性进展。计量经济学教学过程中普遍注重数理模型的推导、统计量的构建及统计性质的证明等基本原理的讲授，学生在经济学、高等数学、线性代数、数理统计等课程中若存在知识缺陷，均会影响到该课程的学习。由于大多数经济类学生数理基础较弱，不能很好地理解枯燥抽象的证明及公式的推导，课堂往往成为教师的独角戏。
关键词：计量经济学；教学内容；经济学；工商管理
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）10-145 -03
一、引言
计量经济学是经济学学科（一级学科）① 与工商管理学科（二级学科）各专业的专业核心基础课，计量经济学在两个学科的课程体系中占有极为重要的地位。目前，计量经济学与微观经济学、宏观经济学一起成为我国高校经管类本科生、硕士生和博士生的必修课程。有效的计量经济学教学，能够满足学生后续进入研究生领域的学习，也有利于学生本科期间的科研活动以及毕业论文的撰写需求。但计量经济学发展至今，形成了诸多的理论，因此，在有限的教学时间内根据不同专业特点确定计量经济学的教学内容就具有极为重要的意义，这也成为本文研究的主要内容。
二、计量经济学的框架体系
根据计量经济学的学科特点以及研究数据的特点，一般计量经济学学科主要分为经典计量经济学、时间序列计量经济学以及面板数据计量经济学。各部分涉及的主要内容有：
（一）经典计量经济学板块
经典计量经济学主要包括：A1计量经济学概述、A2计量经济学发展历史、A3一元线性回归模型、A4多元线性回归模型、A5线性回归模型基本假定放宽带来的问题以及处理（异方差性、序列相关性、多重共线性）、A6联立方程计量经济模型、A7虚拟变量模型、A8滞后变量模型。
（二）时间序列计量经济学板块
时间序列计量经济学板块包括：B1时间序列的平稳性检验、B2协整与误差修正模型、B3 格兰杰因果关系检验、B4向量自回归模型。
（三）面板数据计量经济学板块
面板数据计量经济学板块包括：C1混合回归模型、C2 变截距模型、C3变系数模型。
三、计量经济学教学内容探讨
（一）培养目标的比较
在我国按学科门类分，经管理专业主要分为管理学一级学科以及经济学一级学科，工商管理学科是管理学一级学科下面的二级学科。1998年，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的共同核心课程，包括政治经济学、西方经济学、计量经济学、货币银行学、财政学、统计学、会计学和国际经济学共8门课程。而对于工商管理类学科，并没有文件或会议把计量经济学作为其核心课程，但多数高校都把计量经济学作为工商管理类学科的专业基础课。但经济学与工商管理学科在培养目标中存在很大差异，因此对计量经济学的教学目标也存在较大差异。
（二）学生培养能力的差异
一般来说，经济学学科侧重培养学生在综合经济管理部门、政策研究部门，金融机构和企事业单位从事经济分析、预测、规划以及经济管理等工作的高级专门人才。工商管理学科的重点在于研究赢利性组织的经营活动规律以及相关的企业管理的理论、方法以及技术的管理类学科。在我国，工商管理类学科下设工商管理、市场营销、人力资源管理、旅游管理、会计学（审计）等专业。
（三）教学内容的差异
从培养目标上看，经济学培养较为宏观，特别是要求学生具有分析、预测经济的能力。而工商管理学的培养目标较为微观，学生侧重于企业管理相关理论的学习，因此培养目标侧重于微观个体。在此背景之下，对计量经济学的教学内容的要求也不同。
一般来说，经济学科的研究数据都为宏观数据，大都是时间序列数据或面板数据，而工商管理学科一般的研究对象为企业或者消费者等个体，侧重于截面数据。特别是工商管理学科中的某些学科如市场营销，侧重于问卷调查，会广泛运用到哑变量，因此两者的教学内容必须有所差异。
四、计量经济学教学内容设置的策略选择
（一）学时设置
一般来说，工商管理学科对计量经济学的要求相对较低，而经济学类由于预测等方面的需要，对计量经济学要求相对较高，因此经济学科计量经济学一般设置为3学分，按16个教学周，合计48学时；工商管理学科一般设置为2学分，按16个教学周，合计32学时。
（二）数学基础
计量经济学是对数学知识要求非常高的学科，计量经济学一般在学生学习完高等数学、微观经济学、宏观经济学以后开设，因此一般大都在大二下学期或大三上学期开设，而此时学生对数学知识的遗忘都较为严重。一般需要设置4学时的数学基础课程。数学基础一般围绕：概率论基础、随机变量及其概率分布、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验。这些数学知识伴随计量经济学学习的始终，因此务必加强学生对这些基础数学知识的复习。
（三）经典计量经济学
经典计量经济学主要涉及计量经济学的课程导论、一元线性回归模型、多元线性回归模型、异方差性、多重共线性等教学内容。该部分教学内容多，难点、重点也多，也是学习其他计量经济学板块的核心和基础。因此是经济学和工商管理学学科学生必须学习的重点。但在A7的子版块中，由于工商管理学科学生在科研活动中一般的研究对象都是个体，因此他们对哑变量数据的处理要求非常高，该板块对经济学板块做介绍处理，而对工商管理学科的学生必须重点来讲，如LOGIT、PROBIT检验等。这个板块大约占教学内容50%。
（四）时间序列计量经济学
时间序列计量经济学包括：平稳性检验、协整与误差修正模型、格兰杰因果关系检验、向量自回归模型等。该板块是计量经济学的高级阶段，也是经济学科进行预测、时间序列数据检验的主要方法。因此在经济学学科必须重点介绍。在工商管理学科，一般只做基本介绍。
（五）面板数据计量经济学
面板统计是计量经济学中比较难的板块，对本科生来说属于较为复杂的板块，但经济学学科的学生在毕业论文涉及中往往会用到该板块的知识。因此该板块在经济学科中做较为详细的讲授，而在工商管理学科中只以介绍为主。
计量经济学的教学内容和课时安排如表1：
五、计量经济学上机实验内容设置
（一）课时安排
计量经济学是实践性非常强的学科，特别是计量经济学涉及到上机操作，因此必须安排好实验学时。从教学的时间来看，经济学学科适合安排8学时的上机实验，而工商管理学科安排6学时的上机实验。
（二）教学内容安排
上机实验的教学内容有：
D1：包括计量经济软件的基本操作（如数据录入、编辑等）、一元线性回归的基本操作、多元线性回归的基本操作等；
D2：数据异方差性、序列相关性、多重共线性的检验以及处理
D3：时间序列数据平稳性检验（ADF）检验、协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验
D4：面板数据的基本检验与操作。
（三）具体实验教学内容与课时安排
具体实验教学内容与课时安排见表2：
六、计量经济学教学的其他建议
（一）重视计量经济学的课下实验
计量经济学是操作性很强的课程，在学完了计量经济学的基本理论以后，学生通过上机操作来实现对数据的各种处理练习。每个计量经济理论都需要通过上机实验来进行巩固。但从现有的教学时间来看，不可能都对计量经济学的实验都进行统一的上机安排。因此必须重视对学生课下上机实验的要求。教师应该将需要学生掌握的上机操作编制成讲义，供学生课下练习，并安排好答疑工作。
（二）重视对计量经济学的应用性的考核
计量经济学是实践性非常强的课程，教师在对计量经济学的考核中，除了重视对基本理论、基本原理的考核以外，应重视对计量经济学实践能力的考核。在考核过程中，上机操作、课后作业、计量经济学应用论文等都应该成为考核的重要方式，这样才能摒弃学习该课程学习过程中的死记硬背的现象。对于本科生来说，甚至可以用上机操作考核取代传统的闭卷考核。
（三）重视在计量经济学教学中对经济思想的灌输
计量经济学是理论经济学的重要分支，但计量经济学绝对不是单纯的“数字课”。教师在对基本理论介绍完毕后，要用真实的案例数据进行相关的演示，演示前必须交代好数据以及相关模型的经济学背景，检验结束后，必须对该案例反映的经济思想和经济理论进行总结。这样能够让学生明白计量经济学的学习目的，不能让学生单纯地把计量经济学理解为数学课。
（四）重视教材的选用
计量经济学在我国引进比较晚，在师资、教材方面都存在诸多不足。在我国，计量经济学的教材分原版教材、翻译教材以及国内原创教材。原版教材由于价格昂贵，对英语水平要求高，一般都被选用研究生教材。翻译教材一般篇幅过多，也不适合作为本科生教材。因此一般本科教学大都选用国内原创教材。国内教材的案例数据一般都来源于中国经济问题，方便教学，也能更好地反映中国的经济问题。但国内原创教材大都存在篇幅过短、错误较多等问题，因此教师在选用教材的同时，应考虑编制相关的学习讲义，供学生系统学习和掌握。
（五）重视计量经济学的规范性教学
计量经济学应用型比较强，在学生今后的毕业论文、科研活动中会频繁用到计量经济学工具。在计量经济学的教学过中，要重视规范性方面的教学。如许多学生会出现如下错误：撰写回归方程时不写∧符号；撰写回归模型时没有误差项ε；有的学生混淆显著性水平和置信度两个概念等等。这些规范方面的错误虽然不会引起误解，但却导致读者对论文形象大打折扣。因此教师在计量经济学的教学过程中，必须加强计量经济学的规范性方面的教学。
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，（05）：139-153.
[2]李子奈.教育部高等学校经济学学科教学指导委员会决定将《计量经济学》列入经济学门类核心课程[J].数量经济技术经济研究，1998，（09）：78.
[3]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2014.
[4]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，（01）：18-22.
关键词：计量经济学；教学方法；教学改革
《计量经济学》于上个世纪20年代末期产生，后来经过不断的发展和完善，该学科成为经济学中一个较为活跃的分支学科。随着教育部将《计量经济学》这门课程确定为高等学校经济学类各专业核心课程，该门课程的重要性才逐渐得到高校经管类教师的认同，并逐渐成为我国高校经管类各专业一门备受关注的课程。但是从学生学习过程来看，众多学生对《计量经济学》的学习感到困难和吃力，尤其对于那些数学基础比较差的学生更是特别困难。而在该门课程的具体教学过程中，从教材选用、课程安排、教学方法等多个方面都存在一些问题，本文将对此进行详细分析并提出相应的措施建议。
一、国内外《计量经济学》发展概述
大多数《计量经济学》工作者都致力于客观的分析认识经济现象与科学准确的阐述经济规律。但是，经济学的科学化进程一直受众多因素的影响，如经济活动的多因素性、随机波动性以及事件发生的不可逆性，等等。我们知道，自然科学研究中能够建立实验室和创造出其他因素不变的条件下的理想状态和环境，其变量往往会遵循特定的函数关系，而经济学研究则不同，它不能遵循既定的函数关系，只能通过建立统计模型来进行定量分析。
《计量经济学》大体上可以划分为两个阶段。
第一阶段：本世纪70年代以前，《计量经济学》以“经济平稳时间序列”为样本数据进行建模分析。数学方法在经济理论运用上的不断深入，为《计量经济学》的诞生奠定了数理基础，如19世纪初高斯（Gauss）提出最小二乘法概念，19世纪末高尔登（Galton）提出“回归”概念，20世纪初费雪（Fisher）提出抽样分布理论。之后，尼曼（Neyman J.D）和皮尔逊（Pearson）相继提出了假设检验理论。随着数理统计理论框架的基本形成，人们逐渐学会应用这些知识来分析和研究经济问题，从而诞生了《计量经济学》。1926年挪威著名经济学家拉格纳·弗里希（Ragnar Frisch）提出了《计量经济学》的名称，为这门学科的建立奠定了基础。1929年美国经济学家戴维·S·穆尔（David.S.Mull）描述了工资波动，并决定从1933年开始出版《计量经济学》杂志，这一举措标志着《计量经济学》这门学科已成为一门新兴的独立学科。
第二阶段：本世纪70年代以前的建模都是以“经济平稳时间序列”为样本数据进行分析，而现实生活中的宏观经济变量大都呈现出非平稳性特征，因此在利用联立方程模型对非平稳经济变量进行回归分析和预测时，常常出现伪回归现象或预测失败。从70年代开始，宏观经济变量时间序列的非平稳性问题和伪回归问题逐渐引起人们的关注，进而来提高经济计量模型参数估计的准确性和可靠性。
20世纪60年代Granger-Newbold首先提出伪回归问题，引起了计量经济学界的关注。之后，Box-Jenkins于1967年出版了《时间序列分析，预测与控制》一书，对上述问题进行详细的分析和阐述。时间序列模型与回归模型有一定的区别，时间序列模型是一种较为全新的建模方法，它往往通过依靠变量本身的外推机制来建立相应的模型。由于时间序列模型客服了变量的非平稳性问题所带来的伪回归，提高了分析的准确度和可靠性，从而为其在经济领域的应用奠定了理论基础。此时，《计量经济学》的发展面临着一些亟待解决的问题，如经济变量非平稳性的检验方法；如何把时间序列模型引入经济计量分析领域，以及如何进一步修改和完善传统的经济计量模型，等等。
针对《计量经济学》发展中出现的这些问题，Dickey-Fuller于1979年首先提出时间序列非平稳性的DF检验法和应用更为广泛的ADF检验法。Sargan于1964年提出误差修正模型（ECM）概念。之后，Hendry-Anderson（1977）和Davidson（1978）的论文进一步完善了误差修正模型，并尝试用该模型来解决和分析非平稳变量的建模问题。Sims于1980年提出用一组内生变量作动态结构估计的联立模型，即向量自回归模型（VAR），向量自回归模型虽然不以经济理论为基础，但却具有较强的预测力。以上研究成果为协整理论的提出奠定了理论基础。Engle-Granger于1987年提出协整概念。Granger定理证明若干个一阶非平稳变量间若存在协整关系，那么这些变量一定存在误差修正模型表达式。反之亦成立。1988-1992年，Johansen对向量自回归模型中检验协整向量进行了更深入的分析和阐述，并建立向量误差修正模型（VEC）的文章，从而进一步丰富和完善了协整理论。协整分析理论为现实经济问题的分析和描述提供了一种理论联系实际的强有力工具。近些年是《计量经济学》快速发展阶段，尤其是对非平稳经济时间序列的研究取得了较大的进展。如：1982-1985年出版了一本《计量经济学手册》，为三卷本，含有35章讲解内容。虽然当时计量经济学者们大都知道大多数宏观经济时间序列是非平稳的，但囿于知识面的局限性，手册中没有对非平稳的时间序列问题进行任何的分析和讨论；1985年在波士顿召开的世界计量经济学会大会上，上百篇发表的论文中只有为数很少的几篇论文讨论了非平稳时间序列。而当今在世界主要计量经济学杂志上几乎没有一份、没有一期不刊登有关平稳性检验及协整问题的文章。
1960年中国科学院经济研究所成立了一个经济数学方法研究组。主要搞投入产出、优化研究。那时在大专院校的经济类专业还没开设《计量经济学》课程。改革开放以后，1979年3月成立了中国数量经济研究会（1984年定名为中国数量经济学会，并办有一份杂志，《数量经济技术经济研究》）。1980年中国数量经济学会首次举办《计量经济学》讲习班，邀请Klein等七位美国教授讲课。自此，《计量经济学》的教学与科研迅速展开，取得许多研究成果。国家信息中心为参加联合国的“连接计划”研制了我国的宏观计量经济模型。吉林大学数量经济研究中心研制了“国家财政模型及经济景气分析系统”。1998年教育部第一次把《计量经济学》这门课程列为我国大学经济类专业本科学生的8门必修课之一。多数学校已经把《计量经济学》列为硕士生和博士生的必修课程。目前我国已经有14个《计量经济学》专业博士点、42个硕士点。但从整体上说，我国的《计量经济学》教学与科研水平和世界水平相比还有很大差距，还缺少在世界上知名的学者。
二、目前我国高校《计量经济学》教学中存在的问题
关键词：计量经济学；课程建设；宏观经济分析综合实训
作者简介：孙建（1974-），男，四川崇州人，重庆工商大学经济学院，副教授。（重庆 400067）
基金项目：本文系2009年重庆工商大学经济学国家级特色专业建设项目“基于3S技术的区域经济分析综合实训课程建设与实践”的研究成果。
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）16-0121-02
目前在我国高等学校中经管类专业实验课程主要集中在实务操作方面，例如会计电算化、国际贸易模拟实验等。在抽象程度较高的经济类专业理论课方面，实验课程建设严重滞后，实验环节严重不足，开展经济类专业实验的高校也比较少。这一方面是因为该类课程理论程度比较高，另一方面也是由于历史原因，对该类课程实验课程建设长期不重视。因此，在高等学校经济类课程要体现特色性、实用性的时代要求下，高等学校有必要加强对经济学专业实验课程的开发和建设。
一、“宏观经济分析综合实训”课程概述
为了在经济学专业实验课程的开发和建设方面进行尝试和探索，重庆工商大学经济管理实验教学中心（国家级示范中心）于2007年成立“宏观经济分析实训课程建设小组”，经过近4年的建设和运行，建立起了以宏观经济原理为基本指导，以计量经济分析、统计分析为主要工具，以集报告写作、成果汇报等诸多环节于一体的团队项目制为工作形式的宏观经济分析综合实训课程体系。
课程主要目的在于四个方面：第一，培养学生宏观经济思想，理解宏观经济整体经济变量的变化与作用规律。第二，提高学生对宏观经济现实问题的分析技能。宏观经济思想是在经济实践经验分析基础上的理论总结，一方面必须在实际当中获得验证，另一方面必须应用于分析、预测与指导宏观经济运行，这些都离不开对实际宏观经济的分析技能。第三，获得团队合作能力。实训项目的完成有赖于团队作业，每个实训小组需要自行解决组织机构、技术分工和组员的激励与监督问题。第四，提高经管类毕业生综合职业能力。实训当中，报告撰写以及最后的工作汇报环节，要求学生反复修改和事先演练，有助于学生提高两个方面的职业能力。[1]
二、“宏观经济分析综合实训”课程教学中存在的问题
重庆工商大学“宏观经济分析综合实训”课程大致经过了4年时间筹建就获得正常运转，在实际运行过程中，取得了较大的成功，积累了大量的经验，如实验题目实行项目团队制，学生对该类实验项目兴趣都比较高，积极性也比较强，学生在实验报告的写作过程中，对宏观经济现实问题某些方面的分析表现出了较为深刻的思维分析能力，学生口头表达能力也得到了有效提升，但在运行过程中，也存在着如下问题需要进一步解决。
1.学生经济学素养不足、实际分析能力不够
经济学课程一般在大学本科的一年级下半学期或二年级上半学期开设，这些低年级学生长期习惯于应试教育，学习主动性不强，更缺乏对社会和企业的深入了解，缺乏经济学基本素养。尽管学生能够记住所学的理论知识，但由于缺乏对现实经济现象的感性认识和实际经验，甚至少数学生对国家的基本经济方针都知之甚少，因此不少学生在学习经济学的过程中对经济原理理解不够透彻，无法将书本理论与现实经济现象有效联系起来。[2]
2.学生文献阅读能力不高
通过实训课程近几年的运行，发现大多数学生文献阅读能力欠缺，不能对项目所涉及的相关文献进行有针对性的阅读，也不能通过对文献的分析，找到对项目工作完成有益的启发点，不能对文献进行有效借鉴。由于对相关文献未做深入学习，因此在实训项目的完成过程中，方向性不够明确，对项目所涉及问题的分析也不够深入。
3.前期知识准备不足
“宏观经济分析综合实训”课程的运行流程一般是：周一上午学生确定研究题目，接着由小组长与组员进行工作分工，各成员按分析完成各自工作，由组长汇总。整个过程中，指导教师未能系统地对各个小组所涉及的计量经济学理论知识、经济学基本理论和统计学理论知识等学生所学相关课程进行复习回顾，造成学生后期学习和先期知识脱钩现象，在运行相关工具分析实际问题时显得办不从心。
4.对学生学习引导不充分
由于学生实训时间一般只有五天，即一般从周一上午接受工作任务，周五上午口头汇报，实际工作时间只有四天半，时间较短，学生很难对相关的宏观经济学基本理论、计量经济学知识和统计学知识进行深入复习，从而对学生分析问题和解决问题的能力训练不够。
5.学生写作能力训练不足，模仿能力有待提升
尽管学生在参加宏观经济分析综合实训之前就已经完成过学年论文的写作，但由于学生不认真、指导教师不强调等诸多原因导致学生的文献学习吸收能力、报告写作能力没有得到有效训练。在“宏观经济分析综合实训”实践课程中发现，本科学生的文献学习能力和中文写作能力不足的问题尤其突出。
6.考核方法不尽合理
综合实训成绩分为三种，一是原始成绩，二是学生自评分，三是最终成绩。最终成绩是在原始成绩基础上通过学生自评分修正而成。原始成绩一般由实验报告和实验汇报两部分组成，由于实验汇报只能随机抽取一位学生来进行口头汇报（而以该生的汇报成绩作为全组的汇报成绩），因此汇报成绩带有一定随机性。
三、“宏观经济分析综合实训”创新教学法思考
通过对当前“宏观经济分析综合实训”课程存在问题的分析，结合学生大四学习的特点，在以后的实训教学过程中，要进一步明确课程训练目标，明晰课程改革思路，优化教学创新环节，不断提高“宏观经济分析综合实训”课程的教学效果。当务之急是要进一步完善项目驱动实训法。
项目驱动教学法是一种生动、灵活、多样化的教学方法，它打破传统的课堂教学概念，进行全方位、多层次的探索。[3]“宏观经济分析综合实训”课程在运行过程中，要进一步完善项目驱动实训法，项目任务要具体、可操作。在实训过程中，要做到：以一个完整的实验项目贯穿整个实训过程；以实验项目的理论工具为线索安排教学重点；实训过程由实验项目任务驱动。学生团队在学习过程中要主动参与项目设计、理论与应用工具复习、统计分析数据收集等过程，这样就能在实训过程中将理论和实践有机地结合起来，学生在实训过程中就是积极的参与者。为了提高实训效果，整个实训过程应做如下改革。
1.实训项目准备阶段
本阶段是在实训项目开展以前，要对实训用到的计量经济学基本理论、统计学基本理论进行简要复习。经管类专业计量经济学课程本科教学内容，应以经典计量经济学基本理论为主。统计学基本理论要以计量经济学当中用到的假设检验和区间估计为主。经济学理论主要以实训项目所涉及到的为主。在学生团队确实实训项目以后，实训教师就可以按照这三个层次针对学生项目所涉及的相关知识进行重点复习指导。这一环节是目前实训过程中的一个薄弱环节。
2.实训项目牵引阶段
本阶段对整个实训项目的顺利完成非常重要，既要使学生实训项目有思考切入点，又要使学生理解实训项目各个部分之间内在的逻辑联系，还要让学生最终完成一个实训报告。在此阶段，指导教师以“导师”的身份出现，引导学生参与到实训项目中，为学生提供技术支持，侧重检查项目子任务完成情况，并适时为学生归纳总结写作技巧和理论知识。对学生参与项目的引导不是简单说教，而是通过一些理论讲解、上机演示等形式，如计量经济学参数估计、统计检验等的演示，使学生能够动手实现，从而加深对所学理论知识的复习和应用。
3.实训项目完成阶段
本阶段是指实训项目的初步完成阶段，主要工作是通过完整实训报告的写作和汇报PPT的制作对整个一周的实训内容进行总结。这一阶段的工作以学生自主学习为主，学生可以通过各种途径查找资料，借鉴各种现成的资料，按一定格式完成项目文档，并制作汇报PPT。指导教师在学生口头汇报之前，对学生完成的实训报告内容和汇报PPT的制作进行初步检查，及时指出存在的问题和不足。
4.实训项目汇报阶段
本阶段的主要工作是检验学生对实训报告内容的口头组织能力和口头表达能力。一般由团队小组组长先进行汇报，主要介绍实训项目的组织策划、项目分工、项目研究的技术路线及项目时间安排。在此基础上，再随机抽取两位学生来对实训报告内容进行陈述，指导教师再做进一步的点评。这一阶段能对学生文字组织能力、口头表达能力进行有效训练。
四、小结与展望
“宏观经济分析综合实训”对毕业学生来说是极其重要的专业综合实训，其重要的理论性、工具性和综合性是其他实验实训课程难以比拟的。本文从实际工作出发，提出了教学改革的思路，以项目驱动为纲，对改革实训课程教学考核做了些许探索。实践证明，本文设计的教改思路在教学活动中取得了明显效果，学生的学习热情有较大程度的提高，文献阅读能力、综合写作能力、口头表达能力都得到了很好的锻炼。
参考文献：
[1]陈纪平，熊维勤，孙建，等.宏观经济分析综合实训教程[M].成都：西南财经大学出版社，2011：2.
