计量经济研究范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的5篇计量经济研究范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

篇1

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）

篇2

对于计量科学的精确性、绝对性的探讨由来已久，当前学术界的争论只是对这一问题的深化。早在1939年，Keynes就指出计量经济学模型方法存在三个层面的问题：一是理论的先验正确性问题00，二是线性假设以及滞后期与趋势决定的主观随意性问题,®三是计量经济学的结构不变性问题。认为这三个问题造成了计量经济学经济分析的局限。相对于凯恩斯，Lawson的观点相对来说比较极端，Lawson学建模的研究方法进行了严厉的批判，认为当前的计量经济学模型，尤其是VAR系列模型在研究现实经济机制方面作用甚微，模型未获得关于经验现实的真正洞察，其预测结果不具备经验充分性。

 

而Juselius则更倾向于为现代计量经济学模型、尤其是VAR系列模型进行辩护H，认为计量经济学本身不存在任何问题，只是在面对当前危机时应做一些转变H。并指出正确设定的、具有经验充分性的协整向量自回归模型可以实现这一转变15。作为计量经济学的拥护者，Hendry同样对计量经济学进行了辩护，指出虽然计量经济学方法确实可能会产生谬误回归，但这种谬误可通过检验进行回避与拒绝63;Hendry提出根据数据生成过程进行建模的理念，指出计量经济学应根据DGP过程进行经验建模，进而保证计量经济学应用研究的科学性与精确性。

 

国内学界对计量经济学基本持肯定态度，李子奈认为，从计量经济学模型方法的建立、估计与检验过程来说，其方法具有坚实的统计、逻辑基础，符合科学研究的发现过程67。计量经济学研究方法实质上就是回归分析，是证实与证伪、归纳与演绎、检验与发现、相对与绝对相结合的过程。并探讨了计量经济学模型政策评价、结构分析、预测与检验功能上的局限。洪永淼认为计量经济学模型面临三个主要问题：非重要因素的影响问题、观测数据问题以及样本外预测问题°8。但计量经济学理论本身已经发展得相对成熟与全面，只是由于经济系统的时变性、不可逆性以及经济数据的缺陷导致了计量经济学的分析、预测没有物理学那样精确，这也是计量经济学与自然科学最大的区别。

 

那么计量经济学究竟是怎样的科学?它是否具有其自身难以避免的不足与局限?要对这一问题进行解答，就要从其模型方法的概率和统计学科基础进行探讨，从其表述语言、方法论及功用层面进行基础研究，以提高其应用研究的科学性，使计量经济学应用研究沿着正确的方向发展，这也正是本文的研究目的。

 

二、计量经济学的语言分析：模型语言经济学表述的非充分性

 

经济学语言学转向引发人们对语言在经济分析中作用的广泛关注，进而产生一个问题，计量经济学的主要语言是什么?计量经济学语言具有什么特征?其在经济分析中又处于什么地位?要解决这些问题，就要从什么是计量经济学的语言以及计量经济学语言的方法论地位来着手。

 

要探讨计量经济学的语言，离不开对计量经济学的界定及其基本分析结构的探讨。计量经济学是通过模型来表述经济现实的，基于统计、概率方法的模型构建是计量经济学经济表述的主要手段与方式，也是计量经济学进行经济研究与分析，以及作用于应用实践的基础途径。从学科的自我表述与实践应用两个层面来说，一方面，以概率和统计为基础的计量经济学模型是计量经济学这一学科的主要表达方式，也就是计量经济学的“语言”另一方面，从计量经济学的基本分析结构来说，模型是计量经济学分析的基本结构，是计量经济学描述、解释经济现实的主要手段，也是计量经济学进行学科表述与对外自我表达的主要途径，可称为计量经济学的“模型语言”。以概率和统计为基础的计量经济学模型，既是方法又是语言，在计量经济学经济分析中处于核心地位。作为经验实证的计量经济学，其研究方法从方法论上来说是经验实证的模型方法，其语言也必然离不开经验实证的方法论基础地位，是经验实证的模型语言。

 

那么，计量经济学经验实证的模型语言在经济学研究中处于何种位置?其经济学的表述充分性如何?是否能够替代自然语言?要回答这些问题，首先就要明确经济学学科本质与计量经济学经验实证模型语言的方法论地位。作为社会科学的‘‘皇冠”，其特殊的学科性质决定其不等同于物理学这样的自然科学，同时人类社会也不等同于实验室。经济现实的复杂多变性，人性与人类心理的不可预测性，使得经济发展过程成为一个异常复杂的有机体，这些必然复杂化经济学的表述及其语言，单一的基于以概率和统计的模型语言难以完成这一任务。此外，从经济科学理论表述层面来看，经济理论并不必然由数学或统计学来证明。经济学的语言是多元而非一元的，数学、统计语言是经济学分析语言中不可替代一种，是“多元”中的‘‘一元”，但并不必然比其他语言更重要。当然，这也解释了计量经济学以概率和统计为基础的模型语言在经济分析语言中的地位。

 

计量经济学经验实证的模型语言是计量经济学科学化经济研究的一个重要体现，但同时也难以避免其自身与生俱来的方法论局限：

 

首先，经验实证的模型语言面临经济研究中价值判断理念的计量化问题。计量经济学模型语言对

 

①李子奈在他的‘‘计量经济学方法论的若干问题’，“计量经济学模型的功能与局限”中均有提到这一观点。

 

经济现实的表述是建立在表示现实经济活动结果数据的概率分布假定基础之上的，模型语言对经济现实中不可度量的社会关系、政策和心理等价值理念的处理是通过主观假定赋值或虚拟变量来完成的。从一定程度上来说，计量经济学模型语言对价值判断的这种表述稍显随意、主观，是不精确的;此外，很多价值判断理念难以通过统计语言或概率分布来表述。因此，计量经济学模型语言存在着价值判断理念计量化的问题。经济研究是以人及其构成社会的经济活动与关系为核心的，而这种社会经济关系的表述不仅是‘‘量”的统计，还包括‘‘质”的描述。计量经济学模型语言对经济现实的解释与描述是通过变量与现实经济因素的映射来完成的，因此，模型对经济现实的解释是建立在模型方程涵盖待解释经济变量这一前提之上的。那么就产生了一个问题，模型是否可以包含所有经济因素，也就是经济因素都可以通过适当量化的形式纳入模型语言的表述范围吗?答案是否定的。很多宏观计量经济学模型中的政策、环境因素以及微观计量模型中的心理因素，都很难一一映射为计量模型中等价的变量形式。虽然虚拟变量是一种选择方式，但现代计量经济学中的虚拟变量通常是简单的‘二进制”，这种“是与否”的极端表述方式很难精确描述经济现实的渐变过程与渐变效应。

 

此外，即便勉强将价值判断理念通过主观赋值的变量进行计量化，还存在现实经济因素与观测数据统计方式的非‘‘一一映射”问题。很多模型表达的变量或符号在现实经济中有多个对应统计方式，而每种方式的选取都代表着不同的样本数据，有时甚至会影响到模型的估计结果。如探讨外商直接投资与中国经济增长的关系时，涉及到国家开放程度这一政策理念及其模型对应变量的选取。究竟用什么代表开放程度，现实中选取模型样本数据时就涉及一个选择的问题，有的研究者将年进出口贸易总额的GDP占比作为一国开放程度的度量标准，有的将对外政策的颁布作为开放程度的度量。这种变量的选取通常以模型的估计结果是否更优作为条件，可以说这种选取模式是稍显主观随意的，并不具备严格的科学性。

 

其次，计量经济学模型语言难以完全取代经济学表述中的自然语言，一元的模型语言难以对经济学进行全面、充分表述。第一，能够表述经济世界的是语言性的词语而不是人为创造的符号、模型，计量经济学的模型语言并不比自然语言更接近经济现实，同时，经验实证的模型语言所描述的逻辑建构具有其本身的局限，不能完全取代经济学自然语言的使用。虽然计量经济学模型语言中的数学公式与统计推断过程本身也是一种话语，但这种“话语”本身也有语言问题，爱因斯坦指出“就数学定律指涉现实而言，它们并不确定;就其确定性而言，他们并不指涉现实”。数学哲学的观点展示出数学、统计的模型语言，作为一种经济学研究语言，其所构建的‘‘经济世界”并不比自然语言的更准确，也不比自然语言的更接近现实世界。第二，人们生活的世界是词语的世界而非函数的世界，对语言最重要的沟通与交流功能来说，经验实证的计量经济学模型语言作为交际语言并不具备足够的充分性。虽然其在统计推断与函数符号表达上具有严谨性与便利性，并因此一定程度上体现了其科学性，但对于语言最为重要的交际功能，计量经济学模型语言并未表现出任何超越其他语言范式的优势，尤其是在与公众交流时。用函数与符号表达的数学语言是自然科学的通用语言“对自然科学家而言，它就像过去拉丁语对学者一样，而对许多经济学家来说它不幸是希腊语”10,因之其模型方程与符号的表达范式可能更容易使人们感觉它只想通过深奥的数学让人肃然起敬，而不是更有助于交流。

 

还有一个不得不说的问题，不论计量经济学模型语言多么严谨、精确，也不可能做到对完整社会关系进行精确表述，这取决于计量经济学模型设定的非精确性与局部性，因为任何模型都不可能把整个社会复杂多面的关系全部纳入模型体系，无论从技术层面来说还是从方法论层面来说，这是不现实也是不可能实现的。

 

三、计量经济学的数理基础：非精确数量关系的度量

 

由于计量经济学以概率和统计作为其学科的数理基础，其结论是基于样本数据(总体样本的一部分)的推断做出的，而非真实的针对总体样本进行的精确运算，因而其结论并非是确定的、精确的。而计量经济学中以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性、概率约化方法下统计推断的非确定性，都导致了计量经济学度量精确数量关系上的局限。

 

篇3

一、引言

随着我国经济的发展，在计量经济学上的研究越来越深入，开始应用于管理、会计、教育等研究领域，为我国现代社会经济的发展提供了巨大的动力。就我国计量经济学研究工作来看，经过30多年的研究，虽然取得了瞩目成果，但是与国外研究成果相比，还存在一定的差距，这种差距主要表现在研究方法和水平上，严重影响到计量经济应用研究的科学性、可靠性。因此，相关部门必须深入研究，不断提高计量经济学应用研究水平，从而更好地服务社会经济发展。

二、我国计量经济学应用研究主要问题

1.计量经济学应用研究的理性认知问题

虽然我国计量经济学应用研究取得了瞩目成果，但是，对计量经济学应用研究缺乏理性认知，在应用研究中还是停留在表面。一方面，对计量经济学在经济分析中扮演的角色的认知不到位，认为计量经济学就是一种数据分析方法，主要是围绕经济学理论来分析，对经验数据的深入分析不足，这种错误的认知直接制約了计量经济学的发展；另一方面，计量经济学应用研究“量化”发展，认为计量回归的技术先进程度是衡量文章学术层次的重要表征，在这种人之下，研究学者的研究倾向、方法选择上很容易进入“量化”误区，造成计量经济学应用研究的发展可能产生“非理性”导向。

2.计量经济学研究模型的不合理

在计量经济学应用研究中，模型设定是该学科的核心内容，合理、正确的模型设定是其应用研究科学性的保证。但是，就目前来看，我国许多计量经济学应用研究中存在模型设定不合理的问题。在模型设计中，不能有效地结合理论与数据，有的建模理念脱离了实践，有的建模理念单纯的以经验数据为主，这种片面性的建模，很难发挥出计量经济学应用研究模型的真正作用。以经济理论为导向的建模范式为例，这种模型主要根据几个变量之间的关系来建模，然后进行回归分析，这种以单纯的经济理论为导向的模型应用性效果比较差，难以满足实际应用的需求。

3.模型应用研究的技术问题

我国计量经济学应用研究技术水平还比较低，受技术因素的制约，计量经济应用研究发展比较缓慢。以时间序列为例，就目前来看，时间序列模型设定时，为了获得更好的统计效果，会在模型中添加滞后项或移动平均项目，然而这种行为是没有经济学理论依据的，当时间序列模型中添加这些项后，回归模型的残差就可能存在时间序列相关，进而使得模型难以准确的反应时间序列动态变化，难以对变量作出准确的评估。另外，在时间序列模型中，误差的计量方法比较落后，在模型计量误差的时候是直接应用DF或ADF一般单位根检验临界值作为残差检验临界值，这种方法可能导致本来不具备协整关系的方程残差通过检验，进而影响到应用研究的科学性、可靠性。

三、计量经济学应用研究科学性的建议

1.正确看待计量经济学应用研究方法的科学性与局限性

计量经济学作为一门交叉型学科，在现代社会经济中有着重要的作用，而要想发挥其作用，就必须正确看待计量经济学。首先，要认识到计量经济学的科学性，理性看待计量经济学的地位、作用，只有正确认知计量经济学，才能更好地服务经济发展；其次，要认识到计量经济学的局限性，深入研究计量经济学理论，全面了解计量经济学应用研究领域，从而更好地发展计量经济学，推动社会经济的更好发展。

2.提高计量经济学研究模型的科学性、合理性、可靠性

经济社会里，计量经济学已成为一种重要的工具，而要想推动计量经济学的发展，就必须合理、科学设定计量经济学应用模型。首先，在计量经济学应用模型设定中，要有效结合理论、数据，遵循理论和数据相结合的“关系导向”范式，设定合理的模型，保证模型、理论、数据三位一体，确保模型能够全面地反映经济规律；其次，要确保计量模型与经验显示相符，在模型设定的时候，要根据数据生成过程来建模，从而保证模型设定经济意义上的有效性，确保模型本身与理论、数据相一致。

3.提高计量经济学的技术性

提高计量经济学应用研究的技术性是推动计量经济学应用研究发展的关键，以先进的技术为载体，可以提高计量经济学模式的应用效果，从而更好地服务经济发展。首先，要正确设定计量经济学应用模型，进而最大限度地保证误差项的源生性，模型设定过程中，要综合各方面的因素，以相关数据为依据，以理论为指导，从而保证应用模型的科学性；其次，要加强模型协整关系的检验，明确数据生产过程，采用科学、先进的计量软件来完成计算过程，保证计算结果的科学性，进而推动计量经济学研究的科学发展。

四、结语

综上，计量经济学应用研究是社会发展的必然，加大计量经济学应用研究可以更好地满足社会经济发展的需要，然而现阶段，我国计量经济学应用研究水平还比较低，计量经济学应用研究方法比较落后。因此，必须深入研究计量经济学，提高计量经济学应用研究水平，从而为社会经济发展提供保障。

参考文献： 

[1]刘艳. 一部深度反思计量经济学科之作——《计量经济学方法论研究》评介[J]. 财经问题研究，2016，（10）：129. 

篇4

关键词计量经济学内容模型方法

计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的结合。计量经济学研究的主体是经济现象发展变化的数量规律，计量经济模型描述的是经济变量之间的数量关系，这就决定了计量经济研究必须以经济理论和经济运行机制作为建立模型的理论依据。此外，由于计量经济研究过程是将经济理论与客观事实紧密联系起来进行分析，计量经济研究的结论反过来可以验证有关经济理论的正确与否（即是否符合客观实际）。因此，计量经济的研究成果又可以进一步充实，完善和发展经济理论。

数理经济学是一门以数学形式描述经济变量之间逻辑关系、运用数学符号和公式分析研究经济现象的学科。数理经济学与理论经济学的区别只是表述形式不同，所以，有人称之为“理论上的空盒子”。但是，数理经济学对计量经济学的产生和发展却有着重大影响，因为它毕竟将经济关系数学化、公式化了，为计量经济学的进一步研究奠定了基础。

计量经济学家在此基础做了两点改进，一是在模型中加入随机误差项，使模型成为随机方程。二是利用统计资料和数理统计方法估计出模型的具体形式。所以，计量经济学时计量经济研究的基础，计量经济学时数理经济学的具体应用和发展，计量经济的研究结果在数理经济学的“空盒子”中填上了实际内容。

一、关于计量经济学模型方法科学性的研究

讨论计量经济学模型方法的科学性，必须回答如下两个方面的问题。

1．计量经济学的哲学基础问题。广义的或者说完整的计量经济学模型方法并不是一般认为的“只能检验，不能发现”，而是一个能够作出科学发现的研究全过程。计量经济学模型不是有人认为的“是归纳的”，模型设定阶段的演绎与模型检验阶段的归纳相结合，构成了完整的、辨证的计量经济学模型的认识论。

2．计量经济学模型方法体系的内在一致性问题。现代计量经济学包括时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学等相对独立的分支。它们之间的关系，特别是内在一致性，是计量经济学模型方法是否具有科学性的重要体现。从计量经济学模型发展的角度，论述计量经济学模型方法的科学性。

二、关于计量经济学模型的统计学基础研究

与计量经济学模型方法的统计学基础相关的专题有3个，即模型类型设定对数据的依赖性、模型随机扰动项的源生性和假设检验的不对称性。“计量经济学模型对数据的依赖性”全面地论述了计量经济学模型与数据的关系。从计量经济学模型类型选择、总体回归模型设定、模型估计和模型应用等方面分析了数据的作用，强调了模型对数据的依赖性。具体包括，计量经济学应用模型的类型依赖于表征研究对象状态的数据类型，不同类型的数据，必须选择不同类型的模型。

从检验对象的角度，计量经济学中的假设检验大体分为四类。一是关于模型设定的检验。二是关于分布的检验。三是关于样本数据的检验。四是关于模型结果的检验。从检验方法的角度，计量经济学中的假设检验大体分为两类。一类是非嵌套检验。在非嵌套检验中，既设定了原假设，又同时设定了备择假设，检验一次完成。绝大多数假设检验都采用非嵌套检验。一类是嵌套检验。在嵌套检验中，只设定了原假设，没有明确的备择假设，检验非一次完成。当原假设被拒绝，需要设计进一步的检验。

假设检验中充满着不对称性。假设检验的不对称性包括三个方面，一是统计意义和经济意义的不对称性，属于经济学范畴；二是证伪和证实的不对称性，属于逻辑学范畴；三是犯第一类错误和犯第二类错误的不对称性，属于统计学范畴。正确理解假设检验的不对称性，对于正确认识和正确应用计量经济学模型方法，都是十分重要的。

三、关于计量经济学模型设定理论的研究

在经典计量经济学模型的应用研究中，直接依据经济学理论设定总体模型的现象十分普遍，因此经典计量经济学模型通常被认为是先验理论导向的。以先验的经济学理论作为计量经济学模型总体设定的导向，至少存在两个主要障碍。第一，正统经济学以经济人假设和理性选择为其理论体系的基石，任何一种理论都建立在决策主体是理性的和决策行为是最优的基础之上。而计量经济学模型总体设定的目的，是建立能够描述人们实际观察到的经济活动之中蕴藏着的一般规律的总体模型，毫无疑问，实际经济活动既不是“理陛”的，也不是“最优”的。第二，正统经济学理论强调“简单”，认为只有简单的理论才能够揭示本质。而计量经济学模型恰恰相反，它强调“一般”，必须将经济活动所涉及的所有因素包含其中。所以，即使经济学理论是正确的，也不能据此设定计量经济学模型，因为它舍弃了太多显著的因素。所谓“统计检验必要性”原则，是对数据关系导向的批评。

计量经济学模型设定应该遵循“经济主体动力学关系导向”原则。以经济主体与环境之间的动力学关系分析为基础和前提，基于该动力学过程生成的数据，以数据统计分析为必要条件，验证并确定经济主体与环境的互动关系，正是计量经济学总体模型所要界定的因果关系。以这样的原则设定计量经济学模型，可以实现先验理论导向和数据关系导向的综合。

参考文献：

[1]李芝倩.应用导向下的本科阶段计量经济学教学之思考.赤峰学院学报(自然科学版).2010(12).

篇5

中图分类号：F064.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-000-01

一、计量经济学的含义

1.计量经济学的早期含义

在17世纪时期，计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现，但当时，计量经济学这个专业术语并未出现，直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。在研究中发现在统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律，发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格意义上的科学。

1933年，计量经济学会将计量经济学定义为：通过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的，缺一不可。我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用，也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计，只有将三者构建在一起才能发挥出特定的效力。

2.计量经济学的现代含义

由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究，因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中，计量经济学的含义也随之发生了改变。其定义变的更加具体也更加具有内涵。第一种定义认为：“计量经济学是利用统计学和数学的方法来分析经济学理论数据，将经济学的经验理论包含在内一起分析，通过分析来证明经济理论的正确与否。”第二种定义认为：“计量经济学的目标是建立经济模型来分析经济学中的变量之间的相互关系。通过模型来确定当一个变量发生变化时对其他变量会造成多大影响。使用数学和统计学的方法工具来解决发生在经济和社会中的变量变化问题，并引导人们对此类问题分析和了解并解决。

小结：发展至今，计量经济学已经成为经济学的重要分支学科，但其基础和目标并未有多大改变。还是将经济学和数学以及统计学三者合一共同解决和推断经济理论假设的实证研究。不管是哪一门学科都可分为理论和应用两个方面。因此，计量经济学也可分为理论计量经济学和应用计量经济学。自2008年爆发的经济危机，其后果影响至今。作者认为这不一定是计量经济学的理论研究问题，其可归结于应用计量经济学的问题。由于人们对计量经济学的滥用和理解的不透彻所以才无法从理论计量经济学中找到问题的解决办法。

二、计量经济学的特性

计量经济学是经济学的重要分支学科。可以说计量经济学是经济学的独特一面。计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。当然，对于计量经济学科学性的质疑也从未间断过。凯恩斯认为计量经济学是“统计的炼金术”，“蹩脚的魔术”。他认为计量经济学到目前为止还算不上科学的研究方法。为此作者统计出了科学标准并表现了计量经济学的科学性。

1.计量经济学的科学性

首先，科学哲学标准为：逻辑实证主义科学标准：其核心是事物的可证实性。包括维也纳学派的逻辑实证主义和柏林学派的逻辑实证主义以及“亨善尔”逻辑主义。证伪主义科学标准。这种证伪主义的基本出发点是证实和证伪之间的逻辑不对称。凡是可以被证伪的那就不是科学的。

其次，我们可以在计量经济学中发现逻辑实证主义的特性：重视证实，观测，反对因果关系的存在，反对理论实体。从计量经济学中我们更能找到证伪主义科学标准的影子，计量经济学的作用就在于对原有的经济理论或问题进行模式分析，不断假设推断，通过证实和证伪发掘出解决实际问题的方法。在这一方面充分体现了在计量经济学中证伪主义科学标准的存在。

2.计量经济学的不确定性和局限性

首先，计量经济学具有不精确性。其实这是一件无可厚非的事。从基础来源上来看，庞大的经济数据本身就具有不精确性，通过计量经济学的研究也只能得到一个近似的结果。通过计量经济学的方法研究，我们能得到一个理想的世界，但未来是否真是如此还有待商榷。统计学也是计量经济学的构建者之一，这决定了计量经济学的研究结果是一个随机事件，是否得到想要的结果还需要共同的努力，这与计量经济学的科学性并未冲突。

其次，与其它学科一样，在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。从研究方法上而言，计量经济学的研究方法是经验实证的模型方法。这既是计量经济学的科学性和不精确性所在也是其局限性所在。从经济学的语言层面而言，以统计学和数学为基础的计量经济学的经验实证的模型语言有着其自带的局限性。计量经济学中证伪主义科学标准的存在的气息太重，这种以不平衡的逻辑为出发点的方法论决定了计量经济学的局限性。

三、结论与展望

时代在进步，人民富有了，消费提高了，伴随的经济危机也爆发了。经济危机的爆发更加重对计量经济学的质疑。无法准确预测经济危机的到来，在解决经济危机上的能力不足都存在于人们疑惑中。从上文的分析中我们可以得到这样的结论：“计量经济学的研究方法为解决经济问题提供了模型，在此模型中我么能够看到理想的世界，能够正确预测经济的走向，但是计量经济学中的统计学成分决定了其理想结果之外还存在其他结果。我们应当做的事理解透彻计量经济学并不滥用。计量经济学的科学性证明其是科学的方法。如果我们能够理解经济领域中变量的变化以及影响的大小并知道如何避免这种情况的发生或有制定对策，那么应该会有效的应用计量经济学。

参考文献：