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计量经济学与统计学大全11篇

时间:2023-07-25 16:45:30

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计量经济学与统计学

篇(1)

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。

篇(2)

国际政治学是研究权力及其分布的学科。从历史经验来看,经济因素(财富)是权力的重要来源,国家力量是国家富裕的必要条件。因此,把政治和经济结合在一起研究的动力,是对权力来源和运用的分析。从本质上看,国际政治经济学考察的就是权力和财富之间的互动。

美国国际政治经济学者罗伯特吉尔平认为,二者互动的内在机制可以归纳为回答三方面的问题[1]:首先是市场经济增长的政治根源及作用;其次是经济变化和政治变化之间的关系;最后,国际市场对国内经济的影响。与吉尔平相似,英国学派的苏珊斯特兰奇也对权力的结构作出了解释[2]。她认为,国际社会存在两种权力:联系性权力和结构性权力。联系性权力是传统权力政治的范畴,结构性权力由安全、生产、金融和知识四种结构组成。这是斯特兰奇对财富与权力转化模式的探索。

早期的IPE代表理论[3]包括:相互依存论、霸权稳定论和依附理论。罗伯特基欧汉和约瑟夫奈的“复合相互依存理论”[4]通过“敏感性”和“脆弱性”两个概念,突破了纯粹的经济自由主义领域,把经济权力与政治权力联系在一起,初步探讨了财富与权力的转化关系。金德尔伯格[5]和吉尔平所主张的霸权稳定论,在严格意义上并没有涉及财富与权力的转换关系,但是这种理论作为早期IPE的探索,把经济现象纳入政治学的分析框架中,为政治与经济在学科上的统一做出了努力。基欧汉的后霸权合作论引入了国际机制的研究视角,为国际政治经济学分析方法的转型提供了新的思路。依附论研究市场经济在国际范围内发生的影响,则在政治学和经济学之间搭建了桥梁。不过,依附论建立在一个相对比较静态的理论模型上,对世界经济体系中各国经济地位的变更无法给出合理的答案;同样,这一理论也无法让人信服地理解财富和权力转换的途径和因果关系。

通过以上简要的分析,我们不难看出,早期国际政治经济学者的理论,主要目的是从政治和经济互动的角度,研究国际关系中仅靠政治学无法解释的现象。但是,由于传统国际政治的研究对象是国家,早期的国际政治经济学不可避免地带有政治学的痕迹,落入以国家为中心、由内而外的研究思路中。

因此,这一时期的国际政治经济学理论具有以下几个特点:

(1)把国家视为统一、抽象的变量。政治学研究对象中的国家,是国际政治中处于单元层次的变量[6]。无论是现实主义者或者自由主义者,都以国家利益为分析对象。他们假定,国家中不同阶层和社会团体的成员,对国家利益的认同是一致的。因此,在传统政治学的分析方法中,国家是统一的整体。即使是肯尼斯华尔兹本人,也无法要求研究者区分体系层次和单元层次的不同变量,更不可能继续对国家内部的不同政治层次进行区分,

(2)国家是国内政治经济变革的唯一决定者。传统政治学认为,由于国际体系的无政府状态,国家间的关系几乎完全由国家自行决定。受到这一思路的影响,学者们更多地把注意力依旧集中在国内政策、条件变化对国际政治经济环境可能出现的影响上。

(3)世界经济体系结构基本稳固,一个国家在这个体系中的国际分工决定了它在体系中的位置。各国政府通过刺激需求的政策和福利计划,可以满足本国选民的需求,并促进国内充分就业,同时无须放弃对稳定国际经济所承担的义务。国内经济自主和自由国际经济秩序的准则之间协调一致,是国际政治和经济体系稳定的一个主要因素。至少到20世纪60年代末,各国基本上可以部分互不相干地执行国内需求管理政策[7]。

但是,国际关系发展的现实,极大地挑战了这一时期的IPE理论。从20世纪70年代开始,各国互不相干地执行国内需求管理政策的情况受到了挑战。商品、货币和资本频繁的流动,使得国内和国际越来越难以截然分开,社会对政府要求提高,各国政府政策的自主程度开始下降,各国经济的类似性不断增加。“几乎在每一个国家,公众和私人的需求远远比国家满足这些需求的经济能力增长得快”[8]。随着全球化浪潮的到来,本属于各国内部的经济管理事务,越来越被暴露到外部世界面前。传统的“以国家为中心”研究范式,越来越受到国际范畴内新出现的各种政治经济力量的挑战。而越来越多的学者也逐渐发现,即使是一个国家内部,由于受到外部力量影响的速度不同,在政策立场上也存在着不同的层次。在此基础上,国际政治经济学的研究思路,开始出现了由外而内的逆转。

二、由外而内的研究路径:国际力量影响国内政策选择

早在上世纪70年代,就有学者提出,不能忽视国际经济环境对国内政治经济的影响。彼得卡赞斯坦( Peter Katzenstein)在《国际关系和国内结构:工业发达国家的对外经济政策》[9]中认为,国际关系的内部化和国内结构的外部化在对外经济政策决策过程中有同等重要性。而最突出的研究成果当数彼得古勒维奇( Peter Gourevitch) 。他提出的“颠倒的第二种意向”,突破了传统国际政治领域视国家为单一行为体的研究模式,指出了国际力量影响国内政策选择的中介环节,从而奠定了国际政治经济学研究思路由外而内转型的基础。

不过,卡赞斯坦、古勒维奇等的探索直到80年代后期才逐渐引起学术界的关注,最终在90年代成为国际政治经济学领域的主流,并进而影响到国际关系其他领域的研究。如今的国际经济学者认为:“如果不抓住国家经济和世界经济之间联系的性质以及这些联系的变化,我们不能理解国家内部的政治”[10]。

国际政治经济学逆向的探索未能立即受到广泛的关注,是基于两方面的因素:首先,尽管IPE的兴起是为了把现实主义抽象掉的经济变量和非国家行为体重新纳入到国际关系领域的研究中,但是在上世纪70~80年代,国际关系的研究依然以现实主义为主导,国际政治经济学领域也不能例外,无论是吉尔平或是斯特兰奇,都是现实主义学者。因此,国际政治经济学者的注意力,依旧集中在解释财富与权力的转化关系上。霸权稳定论、相互依存理论和依附理论,都以全球市场与民族国家处于紧张状态为前提假设条件。IR{pq|lD=lRl !DpZsP5*6}sPvc:2J66wen ki@vcf6FFB J2H3&G0gh

其次,从20世纪80年代后期开始,国际环境出现两个重大的变化:一是苏联解体,冷战结束;二是全球化的逐渐深入。全球运输成本的降低,包括通信、贸易金融制度等全球一体化公共产品的建立,使得国际贸易的流动性大大增加,国际资本市场大幅度扩张,生产要素全球流动的可能性增强。这些变化,几乎影响了每一个国家的政策选择。有些影响比较明显,比如出现关税同盟,建立区域经济合作组织;有些影响虽然不那么明显,但在国内政治领域意义更为重大,如跨国行为体对国内政策的影响,利益群体同盟的瓦解与再结盟等。海伦米尔纳和基欧汉认为,国际化通过三种途径影响了国内政治:塑造新的政策偏好和政治同盟;引发国内经济和政治危机;削弱政府对宏观经济政策的控制[11]。

论文国际政治经济学的两种不同研究路径:国际与国内来自WWW.66WEN.COM免费

在此基础上,越来越多的学者开始思考如何从理论上突破早期的国际政治经济学的国家范式,转而从市场与国家互动的角度来理解当下的国际关系。从大的研究路径而言,由外而内的IPE理论分为两类:一类以国内结构作为变量,分析不同模式的国内结构对国际力量作出什么样的不同反应;一类以国内行为体的经济立场为变量,分析利益群体的政策偏好,采纳和推行不同的贸易政策应对国际力量。总的来说,由外而内的国际政治经济学研究包括以下代表理论:

1.“颠倒的第二种设想”[12]

在华尔兹关于战争根源的三种设想中,第二种强调的是国内政治体制差异对国际冲突或合作的“外溢”效果。古勒维奇认为,将这种设想“颠倒”过来,就可以得出这样的结论——国际体系不是国内政治和结构的结果,而是后者的原因。这种分析方法的特点是:首先,把国家内部的属性视为一个随时间而变化的变量;其次,把国际力量作为国家制订政策的环境因素。

古勒维奇是在分析经济危机对国家内部的政治结构、经济政策的影响时提出这一假设的。20世纪30年代大萧条以及之后的二战期间,西方发达资本主义国家的经济政策发生了本质性的变化。在大萧条之前,各国都从经典经济学理论出发,通过供给和需求的曲线变动来制订政策。因此,当1929年经济危机发生时,各国普遍的做法是降低物价,削减成本,减少投资,其结果是工人工资降低,抑制了购买力,并进而引起经济发展的动力不足。在此情况下,各国开始探索不同的经济政策。一直提倡自由贸易的英国开始贬低英镑的价值,对进口设置关税壁垒,提高政府补贴,并对工业提供一定的补助。瑞典、德国和美国也采取了相似的措施,并且他们还开始应用经济学理论探索新的政策,这就是现在为我们所熟悉的——拉动内需和宏观经济调控。

古勒维奇认为,国际经济环境通过中介环节,影响国内政策选择。“国际体系不仅是国内政治和结构的结果,更是后者的原因。经济联系和军事压力限制了包括政治决策、政治形式在内的一系列国内行为。因此,国际关系和国内政治之间的联系是如此紧密,使得二者必须被视作一个整体而同时研究”[13]。

篇(3)

回归分析是一种确定两种或者两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法,回归分析按照自变量的多少,可以分为一元回归分析和多元回归分析。随着回归分析的发展,统计学家们建立了多种回归模型进行统计分析,数学建模和预测参数成为了回归分析研究的主要内容。

回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型。回归分析按照自变量的多少可在表1中体现出来。

在我们研究产品价格和其他因素对于销量影响程度的时候,我们可以应用到回归分析的相关理论,如表2。

利用数学建模回归分析可以解释如下问题:价格、广告、促销等各种因素之间的关系是怎样的。价格是怎样做到影响销量的?如果价格和广告支出同时变化一定量的值。那么销量预期又是多少。

在这个实例中,销售额属于因变量、价格、广告、促销等属于自变量。在回归分析应用中,一般会采用与方法相适应的固定步骤,首先,要根据自变量和因变量的因果关系来确定回归模型;然后,根据认真观测数据,评价回归函数的实时数据,并且估计该回归函数的相关参数;最后,还要检验该估计数学的准确性。

一、绘制并观测散点图

要根据散点图来判断,假设是否存在线性关系,例如以上广告与销售额的关系,我们通过绘制散点图,并且观测,最终得到这样一个结论,二者之间的呈一元一次的函数关系趋势,而且呈正相关形态。此时,我们就要考虑建立回归模型,根据散点图判断,我们建立的是一元一次方程模型。

二、建立数学模型,预测回归函数

1.一元线性回归分析

一元线性回归的标准式为:Y=a+bx+ε,这里X是自变量,Y是因变量,ε是随机误差。

以我们上面举过的广告费和销售额为例,我们在估计因变量Y(销售额)的值,所以做出建立如下函数:回归函数y’=a+bx

在这个函数中y’作为y的估算值,a当自变量为零时,因变量的值,b是函数的系数、直线的斜率。运用数学知识我们可以知道,我们要计算出a和b的值,才能确定回归方程,我们可以用最小二乘法确定参数a、b。最小二乘法是最重要的统计估计方法之一,观察值与估计值的偏差平方后,较大的偏差权重加大,从而避免了正负偏差相互抵消。

Σ(y-yc)=最小值,设Q=Σ(y-yc)2=最小值yc=a+bx代入上式,得:Q=Σ(y-a-bx)2=最小值偏导数得

Σy=na+bΣx

Σxy=aΣx+bΣx2

经过整理和计算最终会得到a和b。

a、b确定后,回归直线方程yc=a+bx,在确定x值后,就可以继续推算y的值,然后根据资料代入各相关值,就可以得到最终的a和b值,确定回归方程模型。

2.多元线性回归分析

在现实中往往一个因变量受多个自变量的影响。如果只用一个自变量来进行回归分析,分析的结果就存在问题;如果将影响因变量的多个因素结合在一起进行分析,则更能提示现象内在的规律,统计中,将涉及两个及以上的自变量的线性回归分析,称为多元线性回归分析。

多元线性回归分析研究因变量和多个自变量的线性关系,这种线性关系也可用数学模型来表示。记因变量为y,因变量y与自变量x1,x2,x3,…,xn之间存在线性关系,可用多元线性回归方程来表示这种关系。设多元线性回归方程为:yc=a+b1x1+b2x2+b3x3+…+bnxn,式中a,b1,b2,b3,…bn为线性回归方程的参数,要解出多元线性回归方程,同样也必须要首先确定这些参数,参数的求解是通过多元线性方程组来进行的。由于二元线性回归方程是最典型的多元线性回归方程,通过观察求解二元线性回归方程参数的过程,就可了解其他类型的多元线性回归方程参数,本文采取二元线性回归方程为例,了解其他的多元线性回归方程参数的求解方法。

设有二元线性回归方程:Yc=a+b1x1+b2x2

要确定该回归方程,必须要先求解a,b1,b2三个参数。同样要用最小二乘法求解得如下方程:

Σy=na+b1Σx1+b2Σx2

Σx1y=aΣx1+b1Σx12+b2Σb1x1

Σx2y=aΣx2+b1Σx1x2+b2Σx2

利用该方程组可以确定a,b1,b2三个参数的值,此时既可以确定Yc=a+b1x1+b2x2,具体方法和一元线性回归相同,代入相关资料,给出自变量的值,就可以得到估算值。以广告和促销为例,广告、销售额之间存在着关系,销售额、广告费是自变量,利润额是因变量。可以带入上式。

三、估算标准差

在确定回归模型之后,我们还需要做以下程序,包括对回归模型的检验和确定等。线性回归方程模型建立的一个重要作用就是,能够根据自变量的已知值来推算因变量的可能值。这个可能值包罗万象,既可以称作称估计值,也可以称作理论值、平均值,它和真正的实际值可能一致,也可能不一致。在这种情况下就产生了估计值的代表性问题。推算后,如果yc与y值一致时,就表明推断结构准确;如果yc与y值不一致时表明推断结构有所误差。可以明显地得出这样结论,将一系列yc值与y值加以比较,就可以发现其中存在着一系列离差,有的是正差,有的是负差。一般来说,回归方程的代表性如何,都是通过估计标准误差指标的计算来加以检验。估计标准误是用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标,其计算原理与标准差基本上相同。通常是代入公式,并且进行计算,同样要提取大量的资料。

但是,回归分析只能判断和证明变量的关系,并不是证明因果关系的一种方法,所以主要的工作是对历史数据和大量资料的搜集和观测,只有做好了这项工作,才能保证预测的准确性。回归分析中的因果关系通常只是一个假设,即研究者的猜测。因而,始终必须检验此类假设的可信性,对此需要统计学以外的知识,即理论和逻辑思考,或者进行实验。

四、结论

回归分析的统计预测是在为因变量和自变量收集历史数据,虽然因变量和自变量有所区别,但是必须看到,这只是统计研究的一种预测和假设。需要用理论分析和逻辑推导去验证。由于篇幅有限,在此没有给出具体实例,来说明数学建模经济变量线性回归统计预测的统计方法。不过,这种在实际中适当运用数学建模的理论,做好经济变量的统计预测方法,在经济变量的线性回归统计中有着重要的应用。

参考文献:

篇(4)

中图分类号 S511 文献标识码 A 文章编号 1007-5739(2017)06-0001-01

平罗县位于宁夏银川平原北部、黄河中下游,地处东经105°57′42″~106°58′02″,北纬38°36′18″~39°51′13″,属于大陆性气候。农业倚黄河之利,水资源充足,是中国商品粮生产基地之一,水稻年均种植面积9 200 hm2、总产量5.91万t,分别占宁夏水稻种植面积与产量的11.6%和8.44%。近年来,该县水稻主产区农机农艺融合,积极开展水稻机械化精量旱直穴播播种与配套技术的试验示范[1-3],解决了旱直穴播生产中的一些技术问题,取得了一定的成效。为了探索水稻精量旱直穴播的关键技术措施,开展了不同行距的水稻机械化精量旱直穴播播种试验。现将结果总结如下。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验地点设在平罗县通伏乡五香村。水、肥、光、热条件优越,年辐射量643.6 kJ/cm2,境内黄河自南从平罗县南端进入到该村出境,多年平均径流量为301亿m3,洪峰期均值流量为3 440 m3/s,枯水期均值流量为491 m3/s,地势平坦,渠系纵横,得引黄灌溉之利。农田土壤属灌淤土,试验田0~20 cm耕层土壤有机质含量1.273%、全氮0.278 1%、碱解氮133.5 mg/kg、全磷0.246%、速效磷1.831%,前茬为小麦,中上肥力,具有代表性。

1.2 试验设计

试验设3个行距处理,分别为15、20、25 cm,株距为12~15 cm,用华南农业大学研制生产的2BDH-10型同步开沟水稻精量旱穴播机进行播种,每个小区面积0.2 hm2,随机排列[4-6],3次重复。

1.3 试验实施

各处理结合春耕一次性施农家肥60 t/hm2、氮肥(纯N)300 kg/hm2、磷肥(P2O5)120 kg/hm2、钾肥(K2O)75 kg/hm2,耕深≥25 cm,播前激光平地清理田间根茬并达到田间高低误差≤2 cm,采用脱芒的2007XZ―181稻种并用100 mL亮盾+10 g锐胜+1 kg水+35 kg稻种进行种子包衣处理,各处理统一播量180 kg/hm2,于4月20日统一播种,其他同大田。

1.4 调查内容与方法

田间记载用药量、人工与农机投入量;作物成熟后取样考种,统计农艺学性状和产量构成因素,核算经济效益,对各处理的效益进行评价[7]。

2 结果与分析

2.1 不同行距处理水稻的生育性状

在苗期,从出苗时间看,行距25 cm较其他2个处理分别提前14、12 h;从抗性看,25 cm行距立枯病病株率3.1%,较其他2个处理分别下降2.5%和1.26%,未发现青枯病;从苗质看,20 cm行距其株高达14.3 cm,分别较其他2个处理高1.8、0.8 cm;茎粗达2.35 mm,分别较其他2个处理高0.60、0.45 mm;叶片数3.6片,分别较其他2个处理高0.6、0.8片;百株鲜重达28.6 g,分别较其他2个处理高7、9 g。

在拔节期,25 cm行距水稻冠层、中部、基部光强分别占自然光强的98.7%、87.2%和23.8%,分别较其他2个处理平均高10.3%、9.73%和4.1%;叶温分别达到21.0、20.3、21.2 ℃,分别较其他2个处理平均高1.8、1.1、0.6 ℃;地表5 cm处地表温度分别较其他2个处理高3.2、2.1 ℃,在此期间测定其根条数为34.3条,分别较其他2个处理多4.3、3.8条,根条数增多与根系活力增强,各层错落分布,从而使其吸收养分与抗倒伏的能力增强,加之栽培方式上稀中有密、密中有稀、错落有序的田间结构,强化透光,改善田间通风和CO2供给状况、调节温、湿度方面的优势明显,必然改善水稻的生理机能与生长发育状况。

在收获期,25 cm行距基本无倒伏现象,其他2个处理倒伏率分别为3.34%和2.18%。

2.2 不同行距处理水稻的产量水平

3个不同行距处理的产量测定结果(表1)表明,25 cm行距其产量水平分别较行距20、15 cm 2个处理高5.96%和11.17%,产量三要素中以穗长、穗粒数多、空秕率低而增产。

2.3 不同行距处理水稻的经济效益

田间记录表明,25 cm行距因出苗早,水稻收获期因倒伏投入人工减少1.5个/hm2,减少了药剂费与人工投入费共计420元/hm2,经济产投比达(包括副产品)3.23∶1.00,较其他2个处理分别提高9.7%和12.6%。

3 结论与讨论

25 cm行距栽培方式因群体结构协调,通风透光好,其生育性状无论是苗期、拔节期还是收获期,均好于行距20、15 cm 2个处理。25 cm行距栽培方式由于防病与抗倒伏能力好于行距20、15 cm 2个处理,增产增收效果较为明显。旱直穴播技术尽管减轻了劳动强度、减少了育秧环节,运用了机械激光平地、种子包衣等技术,但出苗率仍不高,用种量大,抗倒伏能力仍不强,效益仍不高,需进一步试验研究。

4 参考文献

[1] 蒋东亮.水稻机械化精量旱直穴播效益分析[J].现代农业科技,2016(8):63.

[2] 田建民.宁夏现代农业机械化重点推广技术[M].银川:宁夏人民出版社,2013.

[3] 姚建霞.种子包衣剂及配套技术对旱直播水稻的应用效果分析[J].现代农业科技,2016(23):27.

[4] 赵海新,杨丽敏,陈书强,等.行距对两个不同类型水稻品种冠层结构与产量的影响[J].中国水稻科学,2011(5):488-494.

篇(5)

麻醉的基本任务是消除手术所致的疼痛和不适感觉,保障手术病人的安全,并为手术创造良好的工作条件。最近半个世纪以来,专门为麻醉而进行的基础理论研究工作已经很丰富,与此相适应,临床麻醉技术也有了非常显著的提高,从而使麻醉的内容大为充实,结果就形成了一门既有丰富的理论又有足以解决临床疑难问题的技术的专门的学科,即麻醉学。但在临床实践中,麻醉后头痛是硬膜外麻醉穿破硬脊膜后比较常见的并发症,对此,我院结合实际进行了分析研究。

1临床资料

1.1一般资料今年2月份,我院收治一名患者,性别为女,年龄为35岁,入院临床诊断为宫外孕并伴有出血现象发生,确诊后我院准备对其施行手术治疗。

1.2基本情况分析宫外孕患者于2013年2月24日晚急诊入院进行手术,术前血压测定为14/8kPa,心率诊断为90次/分钟,呼吸平稳,神志清醒,拟在硬膜外麻醉下行剖腹探查术。

1.3具体措施及结果对于宫外孕患者在施行硬膜外麻醉穿刺时,穿破硬脊后及时在膜外腔注入静脉血,有效地预防了患者麻醉后头痛病灶的发生。

2方法

2.1第一次麻醉穿刺时表现顺利,但置管却不畅,有血液从管中流出,取出穿刺针及导管后重新穿刺。

2.2在第二次穿刺中,没有遇到任何阻力,进针2cm时,发现针孔有无色透明液体流出,用5ml空针管回抽,顺利抽出澄清液约3ml,当即确定为脑脊液外漏,即刻将抽出液体推入腔内,取出穿刺针。

2.3在下一个间隙穿刺置管成功后,在严密监测下推入局麻后再施行手术,直至手术完成。

3结果

3.1手术结束后,在拔出硬膜外导管以前,抽患者左臂头静脉血约5ml,推入硬膜外腔。后拔管送病人回病房嘱其去枕平卧,在麻醉作用消退以前不翻身,24小时以后再视情况遵医嘱坐、立和行走。

3.2对于术后患者另外要给予患者每天补液3000 ml,嘱其早进食,休息好,不要有思想顾虑。

3.3在患者手术后第二天中午,可以使患者在医院病房护士的协助之下,能够尝试着坐起吃饭,而在此过程中表现为无头痛反应。此时可以继续给予患者静脉补入足够的液体,同时使患者注意多休息,嘱其不要急于下床活动。

3.4在患者手术后的第四天下午,经过我们的治疗情况已经完全好转,在患者多次要求下,护士扶其下床活动,除了患者伤口处出现少许不适以外,没有头痛情况的发生。在术后的第五天,患者即能够行走如常,在家属的陪同下出院。

4讨论

4.1外麻醉穿破硬脊膜,脑脊液外漏后导致患者在手术过程中麻醉以后出现头痛情况,这是在临床上较为常见的并发症。

4.2患者头痛多数情况下是在麻醉作用消失以后的数个小时至24小时以内出现,在第二至第三天头痛剧烈,第七天到第十四天消失,少数病人持续时间更长。

4.3临床上经过手术麻醉的这例患者在采取硬膜外腔内推注适量静脉血的措施以后,能够在手术以后的第五天一点症状都没有的情况下出院,临床证实这样的预防措施确实有效。

4.4通过本人在临床麻醉方面多年的实践认为,硬脊膜穿破以后,因硬膜外腔呈现出负压,而脑脊液具有一定的液压,导致脑脊液不断从该穿刺孔流出,这样以来才导致患者脑脊液容量不足,引起头痛。

4.5患者临床上经过医生在麻醉头痛后注入静脉血以后,一是可以利用血细胞迅速堵塞穿刺孔,阻止脑脊液进一步外漏;二是血液中的凝血因子使穿刺孔的血细胞凝固,促进针孔的愈合,完全阻止了血液外漏情况的发生。

4.6临床上对于此例宫外孕手术患者进行麻醉时,经过我们的治疗与应对是否与增加硬膜外腔液压,减轻腔内负压以减少漏出等等其他因素有关,此方面尚需与同行们作进一步的探讨,在此方面这正是我们对于这方面报道的目的所在。

4.7疼痛虽然是现实生活中常有的经历,然而,如何安全、无害并确切可靠地解除手术或者创伤所导致的疼痛,却是一个较为复杂的问题。迄今为止进行麻醉所采用的药物和方法虽然都经历过严格的筛选、改进和研究,但是仍然未尽理想,仍然会给机体带来各种生理功能方面的不同程度的影响。尤其是当临床麻醉处理不当或者病情危重时,麻醉的问题就有可能构成一个关系到病人生命安全的问题。临床上为了消除或者减少这些不利的生理影响,就必须要采取一些相应的措施,这些措施便是基于麻醉的理论并结合临床具体条件发展起来的麻醉技术。对于病情复杂的病例,麻醉时如果不能将其生理功能控制和维护于安全范围以内,手术即无安全可言。因此,临床工作中有可能遇到需要进行手术治疗但又不能耐受麻醉的病例。随着近代麻醉学的发展,麻醉的理论和技术都在日益提高,所谓不能耐受麻醉也已经日益罕见。

参考文献

[1]王栋.《硬膜外腔自体血填充治疗硬脊膜穿破后头痛12例》.《长江大学学报(自然科学版)》,2011年08期.

篇(6)

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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:

[1]洪永激.计量经济学的地位、作用和局限.经济研究,2007(5):139-156.

篇(8)

    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

篇(9)

计量经济学是经济学的一个分支学科,用定量方法研究经济活动规律的一门应用学科。1926年挪威经济学家R. Frish(弗里希)模仿生物计量学(Biometric)第一个提出了计量经济学概念。1930年12月29日世界计量经济学会的成立和1933年学术刊物Econometrics的创办,正式标志着计量经济学作为一门独立学科正式诞生。20世纪70年代以来,随着经济的发展和计算机技术水平的不断提高。计量经济学的重要性得到了越来越多人们的认可。1998年7月,教育部高等学校经济学学科教学指导委员会首次将计量经济学列为高等学校经济学门类各专业的八门核心课程之一。现在,几乎所有的院校都已将计量经济学列为经济管理专业的重要基础课程,正如诺贝尔经济学奖获得者R. Klein(克莱因)所指出的:“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位,在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最为权威的一部分。”诺贝尔经济学奖获得者P. Samuelson(萨缪尔森)甚至说:“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。”

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法,使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映事实的统计数据为依据,用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

通过这门课程教学,学生能够掌握计量经济学的基本理论与方法,并能够建立和应用计量经济模型进行经济预测、结构分析和政策模拟评价。具体来说,一是具有扎实的计量经济学理论功底,为经济学其他课程的学习和进一步深入研究奠定基础;二是培养发现问题、解决问题的能力;三是提高经济计量分析能力和水平,为将来进行学术研究奠定基础。

二、计量经济学教学存在问题

(一)老师和学生的重视程度不够。

据统计,从1969年诺贝尔经济学奖设立至2008年,一共有62位经济学家获得此荣誉,直接对计量经学的创立和发展作出贡献的达10余人。当前许多世界一流大学的经济学院在其教学计划的培养目标中明确提出了学生应用数学工具去思考和描述经济问题和政策的能力。例如,加拿大多伦多大学认为,现代经济学理论的一个显著特点是数学的广泛应用,学生必须学会用数学工具描述和发展经济学理论。而与国外相比,国内高校对学生的数量分析方法不够重视,以农林经济管理专业本科生教学为例,很多老师和学生认为计量经济学无非就是对数据进行简单分析,提不出什么创新的思想和成果,轻视定量分析。

(二)对计量软件学习不重视。

计量经济学是一门应用性较强的课程,学生学习该课程最基本的目的就是能熟练地建立计量经济模型并进行预测,从定量的角度研究经济领域、社会领域相关问题。计量经济学课程涉及大量的数学理论的推导和证明,如果用手工去推导和证明,工作量非常大,而且非常复杂。如多元线性回归中,运用最小二乘法去估计参数,很难解出各参数具体的表达式。使用计量软件则可大大减少复杂的计算过程,将搜集到的数据输入软件,输入程序或点击就能力建立复杂的计量经济模型。需要说明的是,对于本科生来说,学习的计量软件种类不必多,一种就足够,比如EVIEWS,这是一个专业的计量统计软件,操作非常方便,不需要编辑复杂的程序,只需点击按钮就能完成模型的建立和数据的预测,比较适宜于本科生。

(三)计量经济学课程学时偏少。

计量经济学、微观经济学、宏观经济学被并列为中国高校经济管理类学生必修的三门经济学核心课程,然而计量经济学的课时却少于微观经济学、宏观经济学的课时。海南大学农林经济管理专业计量经济学仅为32学时(而微观经济学和宏观经济学有48学时)。在这短短的32课时内,即使只是向学生讲授经典的计量经济理论和方法,也是一件很困难的事情,更不用说另外辟出时间供学生上机实习软件操作了。

(四)基础课程知识缺乏。

计量经济学是一门综合性很强的课程,在学习计量经济学之前,学生必须学习宏微观经济学、数学(主要是线性代数)、统计学和电脑技术等课程。实际上,大部分农林经济管理专业学生在高中是文科生(以海南大学经济与管理学院2008级农林经济管理专业为例,有近60%左右的学生在高中是文科生),上大学之前的数学基础较弱,对数学学习有厌烦心理。虽然进入高校后学习了数学、统计学等相关理论知识,但大部分学生很难掌握好。特别是统计学中关于现价与不变价的转换,环比指数与定基指数,以及定基指数之间的变换,很多同学没有掌握好。由于缺乏这些课程知识,学习计量经济学失去了一定的基础,这是导致大部分学生难以学好计量经济学课程的一个重要因素。

(五)偏重理论教学,轻视实验教学。

目前计量经济学教学中有两种现象,一是偏重理论和方法,在教学中过分强调理论知识,缺乏实际操作;二是偏重实际应用,忽略对计量经济理论和方法的讲解。计量经济学是一门用定量的方法研究经济学活动规律及其应用的科学,强调理论与应用并重,既强调计量经济理论与方法的介绍,又重视解决实际问题。以海南大学经济与管理学院2008级农林经济管理专业为例,开设的计量经济学课程只有理论课时,没有实验或实践课时。首先,从学生角度来看,不少学生认为计量经济学只是一门理论课程,与实践几乎没有关系,从而在思想上轻视实验教学;其次,纯粹的理论教学,学生只能被动地接受理论知识,导致学生表面上听懂了老师讲授的理论,一旦自己通过建立模型真正解决实际问题的时候,却无从下手,从而对该课程产生厌倦情绪。通过增加合理的实验教学,学生不仅能及时地将所学的理论知识运用于实践,而且能发现问题和加深对理论理解,认识到该门课程的重要性和实用性,让学生能够体会到计量经济学在实践中的用处,能够解释和解决现实生活中存在的现象和问题,极大地调动学生学习的积极性,达到良好的教学效果。

(六)对计量经济学与相关学科关系的认识不明确。

大部分老师和学生认为,计量经济学的重要性要远远低于微观经济学和宏观经济学,对计量经济学与相关学科关系的认识不明确。如,不少人认为计量经济学仅仅是经济学实证研究的技术分析工具,没有意识到计量经济学作为经济学定量研究方法论的重要性;特别是很多人不清楚计量经济学与经济学、数学和统计学之间的关系,由于大部分计量经济学教材涉及大量的数学和统计学知识,侧重于数学证明和推导,因此很多学生认为计量经济学就是数学或统计学。如果老师不加以正确的引导和说明,那些对数学厌烦的学生也会对计量经济学的学习产生抵触心理。

三、提高计量经济学教学效率的建议

为进一步提高“计量经济学”课程的教学水平和教学效率,以适应农林经济管理类专业的要求,应当从多方面探索“计量经济学”教学方式的改革与创新。我们提出以下几点建议。

(一)正确认识计量经济学。

实际上,计量经济学是经济学、数学、电脑技术和统计学的相结合的综合学科,经济学为计量经济学研究提供了相关理论和经验,数学和电脑技术是计量经济学的工具和方法,统计学对数据进行统计分析,特别是数据的调查、整理、汇总和分析及其变量的统计显著性检验。计量经济学学会的创始人Fisher(1993)在《计量经济学》期刊的创刊号中指出:“计量经济学学会的目标是促进各界实现对经济问题定性与定量研究和实证与定量研究的统一,促使计量经济学能像自然科学那样,使用严谨的思考方式从事研究,……只有将统计学、经济理论和数学三个要素互相融合,才能发挥各自的威力,才构成了计量经济学。”在对计量软件如EVIEWS、SPSS、SAS、STATA等的结果分析中,要运用经济学的相关理论和知识对结果进行解释和检验,判断所建立的计量模型是否符合经济学理论。

(二)注重EDP教学模式在课程中的应用。

EDP(Exploration-Discussion-Practice)教学模式是指利用“探究―讨论―实践”三环节有机组织教学的一套教学模式,其教育理念为着眼于学生对基本理论与方法的深刻掌握和灵活应用,发挥主观能动性,开发学生的创造力和实践能力,使教学过程变得富有活力和创造性。这种教学模式充分体现了教师的引导性、学生的主动性和过程的互动性,老师适时转化角色,由原来的知识授课者转变为引导者和问题咨询者,让学生积极参与到EDP教学模式各环节中,教师与学生不断进行教学信息和知识的交流与反馈,形成强烈的学习热情和兴趣。

(三)适当增加课程时间。

由于这门课程的重要性,应适当地增加计量经济学课程的时间,可以将现在的32学时增加到48学时。课时安排上:理论课时与实验课时比例为3∶1,即理论课时32学时,实验课时16学时。这样既能保证有充足的时间进行理论知识讲解,又能进行实验操作。

(四)加强基础课程知识的学习。

计量经济学课程一般在大三开设,而作为基础知识的数学、经济学和统计学课程往往都是在大一、大二开设。由于时间上的间断,很多学生早就忘记了这些理论知识。而这些基础理论知识的缺乏造成了学生对计量经济学课程产生畏惧心理。因此,应加强数学、经济学和统计学等基础课程知识的学习。首先,老师要求学生课后及时地对基础课程进行复习,对基本的理论和原理有所了解。其次,老师在上课期间,应对线性代数、微积分、统计学、经济学等相关知识做系统复习。特别是针对学生数学基本薄弱的特点,加强对线性回归分析的复习,使学生在学习计量经济学之前了解和掌握基本的分析方法。第三,应选择优秀责任心强的教师来讲授数学、经济学和统计学课程,为学生进一步学习其他课程奠定良好的基础。

(五)注重案例教学,激发学生学习的主动性。

案例教学是衔接理论教学和实验教学一个有效的中介环节,在讲授理论知识的过程中,结合实际案例进行讲解是非常重要的。可以从现实生活中选择典型案例,如上学期某班级某门课程学习成绩的因素分析,CPI上涨对居民生活消费支出的影响分析,等等。案例教学一方面能让学生了解计量经济学在现实中的应用,激发学生学习的兴趣。另一方面也能为实验教学奠定基础,学生可以根据典型案例进行上机操作,触类旁通,掌握计量经济模型建立和预测的方法和技巧,强化学习的效果。最后,教师要及时地进行总结,有针对性地指出学生进行案例分析时要注意的问题及解决方法。

(六)加强实验课教学,建立学生撰写实验报告制度,使农林经济管理专业计量经济学课程与计量软件紧密结合。

计量经济学课程既强调理论知识,又重视实验教学,两者相辅相成,缺一不可,理论知识是学习计量经济学的基础,而实验教学又是理论知识在实践中的延伸,反过来有利于正确理解理论知识。因此,在教学中要合理衔接理论和实验,在时间安排上,根据教学内容来合理安排教学实验,每章结束后要安排一次上机实验课。首先,由老师结合实际案例运用计量软件进行现场演示,对环节、过程和注意事项进行详细的解释。其次,老师演示结束后,由学生根据要求独立地完成实验内容,并撰写实验报告,包括实验目的,实验要求,实验结果和实验心得,或实验存在问题,以及如何解决,等等。通过建立撰写实验报告制度,老师可以检查学生是否掌握了计量经济学基本理论和方法,及时发现存在的问题,从而提高学生的实践操作能力。

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(二)教材及软件甄选的科学性和实践性不协调目前,在新疆高校的此类课程教学中普遍存在教材及软件甄选的科学性和实践性之间的不协调性问题,主要表现如下:一是受师资力量的影响,同一高校的计量经济学教材由于教师所教授计量软件的类别不同,再加上教材的多样化,一般很难统一成一种教材。二是对于新疆高校学生来说,根据主编的学术声望和出版社级别所甄选的教材有的内容过多且难度较大,增加了授课难度,降低了学生的自我效能感。三是在新疆高校经管类专业中,有的学院以计量经济学理论为教材甄选的主要依据,有的高校则注重某种计量软件操作的实践指导性为教材甄选原则。

(三)数学和统计学基础相对薄弱的学生自我效能感较低新疆高校特别是经管类专业的学生中有相当一部分生源是民考汉的少数民族学生,与汉族学生相比,其本身语言理解能力相对较差,而且他们本身对数学和需要数学基础的统计学课程缺乏兴趣,学习的自我效能感非常低。这与计量经济学的连贯性要求有差距,因为学习计量经济学必须有良好的数学和统计学基础,而且其教学内容具有一定的连贯性。主要表现在:有些学生在一些前期内容上“卡壳”后,如得不到及时解决,会明显影响后续章节内容的学习;有的学生听不懂的内容累积到一定程度,往往会产生放弃本课程学习的念头;有的学生特别是少数民族学生,对数学、统计学和计量经济学这样的课程自我效能感特别低,有的学生从开始就彻底放弃了学习此类课程。所以,在民汉学生合班的计量经济学授课过程中,民族学生自我效能感较低,学习状态和掌握程度呈现两级分化的状态。

(四)新疆高校计量经济学课程的师资力量薄弱教授经管类专业计量经济学课程的教师应该有深厚的数学背景、经济学和统计学基础,还要具备计量经济学软件操作的应用能力。目前,新疆高校从事计量经济学课程教学的教师具备这样要求的明显偏少。这就导致新疆高校计量经济学教学过程中存在理论教学与经济模型脱离、与实际案例脱节、与相关计量软件分离的问题。具体表现在:第一,有的高校讲授计量经济学的教师是非经管类专业的学科背景,教师的专业水平和知识结构虽然能够讲授计量经济学,但由于学科功底不够深厚,使其在教学过程中引导学生利用计量软件分析经济现象数量关系的能力较弱。第二,有的高校理论教学与软件教学完全由两个学院的教师承担,理论教学由经济类专业的学院负责,而计量软件由数学或计算机学院的教师负责。从学科融合角度看,导致计量经济学中的经济模型与实际操作之间的讲授产生脱节,影响教学效果。第三,有的高校仅注重某种软件的操作应用能力,学生根本不了解经济计量学的基本理论,使学生缺少理论指导实践的能力,导致学生学完该门课程后,不能结合实际情况运用所学到的知识。

(五)验证式实验教学方法忽视了学生独立思考能力的培养目前,新疆高校的计量经济学实验教学模式主要是以讲授、验证式实验教学模式为主,通常采用先讲授后实验与边讲授边实验两种教学方法,但在教学实践中,该方法仍存在一些问题:第一,“填鸭式”地向学生展示软件操作、验证书本内容,使学生被动地接受相应内容,亦步亦趋地模仿教师所展示的内容。第二,此种教学方法和手段很少考虑学生统计思维和解释数据能力及其运用计量模型解释经济社会现象的统计素养的培养。

二、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学的改进

(一)根据学生差异调整教学内容

1.加强统计学内容与计量经济学内容的衔接。统计学原有基本内容应该保留,保持知识结构的完整性,同时也要注重概率论与数量统计、统计学和计量经济学内容的衔接。

2.针对民汉合班教学形式,建立概率论与数量统计、统计学和计量经济学课程授课教师之间教学沟通机制。注意三门课程教学的前后顺序,避免内容重复讲授,而且授课教师应根据学生基础,对于涉及的数学基础与概率论及数量统计部分,如有必要可适当多分配一些课时。对一些重要但难度较大或因课时受限的内容,应予以简单介绍,以满足“吃不饱”的学生,同时要注意提高自我效能感较低的少数民族学生的学习兴趣。

3.教学内容设计中应多引用有关新疆经济发展的案例,这样既可以了解新疆经济发展的现实情况,也可调动学生的学习兴趣。在实践教学中,教师可以组织学生一起编制《计量经济学案例库和习题库》,使教学内容与实践相结合。其中,案例库由教师负责编制,习题库由优秀学生的实践调查报告和国内最新习题组成。

(二)教材和软件甄选应体现科学性和实践性的统一

1.在计量经济学教材管理方面,学校应建立教材质量及其使用价值的评价机制。教材应树立知识与能力并重的理念,不仅要注重理论和统计方法,注重数学推导,同时还要增加计量经济学软件的教学课时数。

2.教材甄选应突出“理论+实际案例+软件”的特色。同时,根据长期的实践积累,整合本校计量经济学师资队伍,发挥教师的优势和特长,综合各类软件优势,编写实验教学手册,提纲挈领地向学生介绍各类软件,给出相应的参考资料和网站,提升学生的实践能力和动手能力,弥补教学软件单一的弊端。

(三)调动自我效能感较低学生的学习积极性

1.针对不同的学生群体采用不同的教学方法。计量经济学章节体系内容一般是按照“概念———前提假定———理论推导———统计检验推导———案例”的顺序安排的。针对基础较差且理解能力较低的学生,教师设计教学环节可以从实际例题出发,调整该顺序,即采取“案例———统计检验推导及验证———理论推导———再举例———前提假定———概念”的方式展开,结合案例来讲解相应的理论推导及概念内涵,然后再通过举例进行巩固,最后使学生系统掌握章节的核心内容。

2.针对民汉学生基础差异分化的实际情况,加之计量经济学是一门方法性较强的课程,可设计PBL型的案例题,将学生置身于实际问题情境中,通过“讲解+提问”相结合的方式引导学生掌握理论知识、软件操作和实证分析能力。同时,在教学中应减少对概念、理论推导等内容论证的时间,侧重对计量分析方法的应用步骤和背后暗含的理论讲授,使学生掌握针对不同计量分析数据进行相应处理的方法及实证结果与案例分析相结合的能力。

3.教师应与学生多沟通,掌握学生基本情况,将学生分成小组开展学习活动。根据授课内容教师可安排专题性讲座,及时消除学生畏难情绪,激发其学习的积极性。通过设计案例习题,由学带领组内学生收集数据、处理数据和计量分析,同时组织小组对实证分析结果进行讨论,并由组内选派一名学生讲解案例分析过程及相应的结论。

(四)提升计量经济学课程师资的专业能力

1.注意各学科教师之间的衔接。师资队伍中应包括概率论和数理统计专业的教师、统计学教师和计量经济学教师,并加强彼此间的沟通,以保证在教学实践中,各专业教师根据教学对象的专业性及学生特点及时调整教学内容,设计符合相关专业的教学大纲,提高教师的教学能力。

2.提高计量经济学专业教师的经济理论水平。教师只有较深的理论功底,才能带领学生借助经济理论对所研究的经济现象和问题进行经济模型的构建,运用经济理论知识处理数据和模型检验,结合实证分析结果和经济理论解释经济现象。这是计量经济学教学的灵魂所在。

3.加强教师专业培训。整合本校计量经济学师资队伍,根据本校经管类专业特点,选派教师参加主要计量经济学软件与专业培训,提高教师实际操作能力和专业水平。

(五)革新教学方法

1.在实践教学中,教师可通过“结对子组建实验小组”、“好帮差”等形式,引入PBL教学方法,培养学生解决实际问题的能力。同时,开展基于问题情境的教学,为学生设计基于现实经济世界的真实问题,鼓励学生运用所学的经济学知识,通过分工协作、分析讨论并最终解决问题的方式,逐渐培养其发现问题、分析问题、解决问题的能力。

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2、教学方法与教学手段单一化。目前,计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合,再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理,而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式,只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时,有的甚至要96课时。那么,对于如此复杂的课程来说,要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容,来配合事先拟定好的教学进度计划,就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点,何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生,他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息,难吸收、理解这些信息的内容和作用,更无从谈其应用。

3、轻能力培养与实际应用。学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而,现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事,更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:(1)缺乏研究创造性培养,这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的,但多数案例仍然过于简单化和抽象化,没有给予学生充分挖掘的计划,而使案例教学流于形式。我们知道,计量经济学讲究的是由问题入手,然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例,学生首先应该判定GDP是按可比价格计算,还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后,通过相关方法的解决处理,才能用这个数据去分析问题。而事实是,我们把所有可能面临的问题都想到了,都提前做好了,那么学生在做案例时就像填空一样,机械地完成教学内容的每一步,仍过多采用死记硬背的方式,这样既达不到计量经济学习的目的,也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。应用计量经济学除了要学会计量方法,还要学会相关计量软件(如Eviews,Stata,SAS等)操作与分析。然而,现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的,48课时除了要上理论课,还包括实践课,这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上,如实验室太小,计算机太少,一次安排不下很多人上机等情况,这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者,课堂上老师与学生互动环节较少,学生演示机会不多,也会降低其学习计量经济的兴趣,课后不愿动手去练习操作。

二、计量经济学教学的若干改进建议

1、合理安排课程设置。《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。许多老师都会有“难教”的感觉,一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实,但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大