时间：2023-08-14 17:26:57
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇经济学和统计学，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
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。
统计学在现代社会经济中得到广泛地运用的发展，为社会经济的发展提供了便利的条件和手段。统计学与社会经济存在着密切联系。本文通过分析统计学与社会经济之间的相互关系，从而将统计学更好地运用到社会经济的各个领域。
【关键词】
统计学； 社会经济； 关系
1 统计学在社会经济中的作用
统计学在社会经济研究中的重要作用主要表现在以下几个方面：
1.1 为收集经济数据提供必要的方法
现代经济学的研究必须在定性分析的基础上，建立经济数量模型，开展定量分析。因此首先有必要收集必要的经济数据。经济统计学给出了各种经济统计指标的科学定义和计算口径，给出了具体收集各种指标的方法和途径。离开了统计学的支撑，就不可能得到充分的能够真实反映客观世界的经济数据。
1.2 为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法
社会经济的个别现象受多种复杂因素的影响，其中包括了相当多的偶然因素，只有通过统计的大量观察法，才能从偶然中发现必然，总结出现象变动的数量特征。微观经济学中著名的恩格尔曲线（Engel’s curve）与宏观经济学中的菲利普斯曲线（Phillips curve） ，就是通过统计观察发现数量特征的典型事例。
1.3 为检验经济学理论的真实性和完善程度提供方法论基础
任何经济理论都只是相对真理，只能在特定的历史阶段较好地解释某些经济现实。因此需要人们利用经济数据去检验这些理论是否能够与实际情况相符。这种分析被称为实证分析。实证分析所获得的新知识常常为实质性学科的研究开辟新的领域，例如消费函数。
2 社会经济统计研究成果的评价标准
美国著名统计学家Tukey1962年发表了题为“数据分析的未来”的长篇文章，论及对数理统计研究的评价标准。对分析数据工作有无直接作用。是否发明了新的统计方法或者将一些统计方法组合应用于新的领域。对分析数据工作有无间接作用。虽然未发明新的统计方法，但就学科的理论框架进行了有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。如费歇在1921年发表的题为《理论统计学的数学基础》和1925年发表的题为《点估计理论》的文章，虽则并末提出新的统计方法，但其中所提出的概念和理论框架，主导了以后许多年的数理统计学的研究思路影响延续至今。成果的数学水平。解决或推进有统计学背景的数学问题方面有独到和创新之处。
对于社会经济统计研究来说，衡量社会经济统计研究成果也可以有类似的三个标准：
第一，经济学标准。通过对经济数据的分析，发现了新的经济规律，或者是很好地论证和说明了某种经济现象发展的趋势和数量变动规律。
第二，对经济数据分析工作的直接作用。提出了新的经济指标及其核算方法、发明了新的分析方法或者是将产生于其他领域的方法成功地应用于经济社会领域，或者是巧妙地结合运用已有的方法等等。
第三，对经济数据分析工作的间接作用。虽然未提出新的方法，但就学科的理论框架进行有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。关于大统计学科的讨论等等，经济统计领域大国民核算体系的提出等等也属于类似的工作。
长期以来，我国的数理统计学界，采用发展纯数学的方法去发展统计学，特别是在成果评价方面，重理论轻实用。这种“政策导向”使许多数理统计学者对实用问题不感兴趣。研究内容流于空疏，无补于实际。
我国的经济统计学界没有很好地将现代统计方法应用于社会经济领域，去得到一些非统计专业的经济学者难以得到的很有参考价值的定量分析结论。因此，难于获得社会的支持。使学科发展的“良性循环”无法形成。相当一部分经济统计学论文的统计特色不够鲜明，不会江统计学深入运用到社会经济领域。与经济学其他学科的研究没有明显的区别。个别论文甚至只有文字的论述或数学公式的推导，而很少统计方法与统计数据的应用。
3 统计学在社会经济领域中的正确运用
3.1 坚持统计学的正确方向
对社会经济进行研究时，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法。因此，搞经济统计时不能盲目照搬照抄西方经济理论，而应该从我国国情出发，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为研究的重点，同时积极参与重大社会经济问题的研究，发挥经济统计学的作用。
3.2 经济研究最重要的是经济思想而不是数学公式
不能以数学水平的高低来衡量经济学家的水平，也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。我们在对社会经济进行深入研究时，不能将简单问题复杂化，不注意问题的实质和方法的适用条件，片面追求复杂的方法和复杂的模型。我们应该找的最佳的方法和手段来解决复杂问题。
3.3 重视社会经济思想的运用
在肯定数学在经济学研究中的重要作用的同时，需要指出：经济学不是数学。在经济研究中，经济思想是最重要的，数学和计量方法只是体现和执行经济想法的工具。经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜。
【参考文献】
[1]陈希孺：数理统计学及其与社会经济统计学的关系[J].中国统计，2001年第7期。
[2]余明江：统计学基本理论问题的再认识[J].商业经济与管理，2002年第1期。
关键词：计量经济学；定义；科学性；不精确性；局限性
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.
[2]Frisch，1993，editorialEconometrica，pl.
（一）合班教学内容不当受教学设施、师资队伍等因素影响，新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。由于民族和汉族学生的逻辑思维能力差异显著，这就使合班教学中的学生出现了较为严重的数学和统计学基础分化现象。最重要的问题是，合班教学时需要兼顾教学内容设计和编排、课时数量和学生实际情况等因素，这势必增加教学内容设计的难度。一是民汉合班导致设计教学内容存在一定难度。与新疆高校各专业中的民考汉学生相比，汉族学生的数学和统计学功底和理解能力要明显好于民族学生，这就使民汉合班的学生出现数学和统计学基础功底两极分化的现象，这种合班授课形式导致教师出现教学内容偏多或偏少、难度偏深或偏浅的问题。这就需要对计量经济学教学内容进行重新调整。二是教学过程中偏重于计量软件实践操作的讲解，忽视了计量经济学基础理论的教学内容。在这种验证式的教学过程中，侧重于要求学生掌握软件的用法，但是从理论层面上看，学生并不理解案例操作背后的原理，从理论上不能阐述操作步骤中暗含的相关计量经济学原理，更有甚者根本不会结合实证结果对所研究的问题给予专业的解释。三是教学内容不能反映新疆经济社会发展的实际情况。由于目前的计量经济学教材选用国内权威教材，教学案例大多是摘录国内经济发展的数据，缺少反映新疆经济社会发展的数据，无法让学生了解新疆经济发展的基本情况。
（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。
2．基于学生数学和统计学基础差异的情形，计量经济学应采取板书和多媒体相结合，且以板书为主、多媒体为辅的教学方式，充分利用两种教学手段的优点，弥补其不足，从而提高教学效果，实现教学目的。
一、《计量经济学》课程简介
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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（一）课时紧张
青岛大学商学院会计系于2011年开设了计量经济学课程。根据课程安排和学分要求，该门课被安排在大二下学期，课时为一个学期总计36学时，去掉假期、校运动会或中期考试等2~6学时，总可用学时仅为32学时左右。学生在此之前已经修完概率与数理统计、线性代数、微观经济学，宏观经济学与计量经济学在同一学期修读，但尚未学习统计学。从教学大纲和课程内容体系来看，这个课时量明显不足。对于大多数高校来讲，本科生培养方案需要保持相对稳定，即使培养方案有所变更，各课程的课时量调整也要综合考虑专业性质、学科性质、培养目标、学分安排等多方面的因素。因此，计量经济学课时量的增加在短期内难以实现。对于许多高校来说，计量经济学是一门新兴课程。一些学校在管理学类专业中尚未开设该课程，而开设了该课程的管理类专业也普遍存在课时量不足的问题。谭砚文、陈珊妮（2011）的统计表明，在8所具有代表性的综合类大学中，本科计量经济学教学的平均课时为58学时，而一些农业院校仅为48学时。这个统计数据是基于经济学类专业的调查结果，而对于管理学类专业来讲，其课时量更少。以全国45所财经类大学的会计专业为例，仅开设统计学的有32所，未开设统计学而直接开设计量经济学的有2所（总课时分别为32、54学时），先后开设统计学和计量经济学的有11所（计量经济学的课时分别为30、32、32、36、48、48、48、48、51、36、72）。可见，对于管理学类的课程来讲，课时紧张是普遍存在的问题，这就要求教师在教学过程中采取恰当的教学方式，争取在最少的课时量内完成教学任务。
（二）先修知识准备不足
计量经济学创始人R.弗里希曾指出：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”因此，计量经济学是数学、经济学和统计学的结合，这门课程对学生的基础知识要求较高，在学习该课程之前，学生应掌握经济学、概率论与数理统计、线性代数、经济统计学等先修知识。显然，经济学类本科生在经济学基础方面比管理学类本科生具有“先天的优势”，而一些学校的课程设置也对管理学类本科生不利，如有的学校未开设经济统计学而直接开设计量经济学，有的学校将宏观经济学和计量经济学开设在同一学期而未先后开设。除了经济学基础的差异之外，一些高校对经济学类专业学生的数学要求要高于管理学类专业。因此，总的来看，管理学类本科生的数学基础要弱于经济学类本科生。综上，先修知识准备不足、基础知识薄弱，是管理学类专业计量经济学教学过程中存在的主要问题。如何在改善这些弱势条件的基础上，提高教学效果，值得我们深思。
二、教学经验总结
在教学过程中，经常有学生在课后提出一些与数量研究方法相关的问题。比如，有学生在参加大学生挑战杯创业计划竞赛或学校举办的建模大赛的过程中，希望用上所学的计量经济学知识；也有学生在学习了这门课程之后，对现实经济生活中的问题产生研究兴趣，如是哪些因素决定了股票价格的上升，能否量化这些因素的影响等。2011年之前，青岛大学会计系本科生的毕业论文几乎全部为规范研究。2011年之后，每年在240篇左右的本科生毕业论文中，有10篇左右的论文采用了实证研究方法，用到了计量经济学课程所学的知识。总体来看，计量经济学的开设已引起很多学生的兴趣，有部分学生在学习和研究中运用了课上所学的知识。
（一）合理的目标定位
计量经济学是一门应用学科，可以为实证研究提供工具基础，在管理学领域已有广泛的应用。因此，对管理学类的本科生来讲，学习计量经济学的必要性毋庸置疑。计量经济学的教学目标在于培养学生的数量分析能力和研究能力。王少平、司书耀（2012）指出，计量经济学教学中对学习兴趣和研究能力的培养重点在于三个关键能力的培养，即观察和分析实际经济现象的能力、基于观察到的经济现象提出问题的能力和应用恰当的计量经济模型或者方法进行研究的能力、在研究的过程中发展计量经济理论和方法的能力。学习计量经济学要求学生具备经济学、数学和统计学的知识基础，但这对于管理学类的本科生来讲，难度较大。很多学生数学基础不好，有些高校管理学类本科生在读期间并未事先修读统计学，这就给计量经济学的学习增加了难度。很多学生是初次听说计量经济学一词，对于该学科的性质、定位、掌握程度等没有清晰的认识。一些学生在看到教材中的数学推导和大量的统计结果时，直接将其定位为数学，并将该学科划入“超困难”级别，从心理上产生了抵触情绪。管理学类本科生的经济学基础和数学功底较之经济学类本科生要差，再加上课时紧张等原因，对管理学类本科生的目标要求不应与经济学一样。同时，由于专业性质和培养目标的差异，管理学类本科生也不需要与经济学类本科生有着相同的目标定位。在教学过程中，应将计量经济学定位为一门工具学科，而一个工具要发挥作用，就要有该工具能产生作用的对象，计量经济学也只有应用于相关学科，才能真正发挥力量。正如古扎拉迪所指出的：“在应用计量经济学中，要利用理论计量经济学作为工具，去研究经济学或者商业中的某些特定领域。”对管理学类专业的本科生来讲，其研究的更多是商业中的某些特定领域。王少平、司书耀（2012）提出的三个能力的培养，是要根据不同的学科，更多地关注商业或管理学的某些领域，即观察和分析实际商业现象的能力、基于观察到的商业现象提出问题的能力以及应用恰当的计量经济模型或者方法进行研究的能力。第三个目标“在研究的过程中发展计量经济理论和方法的能力”对于管理学类本科生来讲，有些难度，不适宜作为必须达到的教学目标。
（二）针对管理学类本科生的应用导向式学习
计量经济学是一门工具学科，它不仅有助于提高文科学生的逻辑思维能力，同时还能培养学生对经济问题的定量分析技能，使学生的文理知识很好地整合起来。目前，普通本科院校的文科学生普遍缺乏这种逻辑能力，虽然学生会在大一学习微积分、线性代数等必修课程，但这些课程常与经济管理实际脱节，很多学生在学习了数学课程后不清楚其应用价值，甚至认为不是专业课就不用好好学。计量经济学可以起到文理衔接的作用，使计量经济学更好地服务于管理学类的学科体系，为该专业后续课程的学习和研究打下良好的定量分析基础，为学生的进一步学习扫清数理障碍。对管理学类本科生应采用“应用导向式教学”，即教师在授课过程中尽量不去讲解公式的推导、统计理论的证明等“深层计算问题”，而是以“表层意义和实际运用”为导向，使学生“知其然，知其然何所用，但不必知其所以然”。当然，对于数学基础较好的学生，也鼓励其“知其所以然”。另外，在案例教学过程中，教师要尽量结合具体学科，以管理学领域的问题为案例，以学生比较关心的问题展开讲解。比如，对于显著性这一概念，可以结合“A股历史上最刺激的迷案”重庆啤酒案例进行讲解。2011年12月，重庆啤酒的股价开始连续9个跌停，一个月内股票价格由每股80多元暴跌至20多元，市值蒸发高达270多亿元。这一切源自重庆啤酒披露的一则消息：“乙肝疫苗Ⅱ期在临床试验的主要疗效指标方面，安慰剂组与用药组无显著性差异———这相当于鸡汤熬熟了，居然只相当于白开水的营养价值。”2012年1月9日，重庆啤酒再次披露信息：Ⅱ期次要疗效指标方面安慰剂组与用药组“在统计意义上无差异”。何为“在统计意义上无差异”？从案例中引入显著性这一概念，不仅可以引起学生的兴趣，使学生了解到这门学科的应用价值，而且可以结合本专业具体的问题展开进一步的思考和探索。比如，在了解了显著性这一概念后，学生会注意到信息披露对股价的影响，进而会思考有哪些因素会影响股价的变动？哪些因素是有显著影响的？如何收集这些因素的数据？是否可以判断股价变动的方向和程度并据此进行投资从而获取收益？通过对这些问题进行思考，学生将现实生活、经济问题与所学知识联系起来，增强了学习兴趣和对该应用学科的直观认识。
（三）在教学过程中运用网络、多媒体等IT教学资源
在当今IT时代，知识的获取、传递和沟通等都可借助于IT实现。IT改变了教学方式，也改变了学生的学习方式。应用导向的教学方式会忽略公式推导等“深层计算问题”，而以“表层意义和实际运用”为导向，使学生“知其然，知其然何所用，但不必知其所以然”。这样的教学方式虽然把学生从繁琐、复杂的数学推导中解脱出来，但也会使部分学生感到“不踏实”“，对没有证明过的问题感觉内心惶恐”，也“不便于记忆和理解”。运用IT进行教学，可以在一定程度上消除这些弊端。比如，在讲授样本均值是总体均值的最优线性无偏估计量（BLUE）这个概念时，教师仅需简单推导无偏这一概念，而对方差最小这一特征可以用动画的方式来呈现。再如，在推断统计中，参数估计和假设检验是两大核心问题，而假设检验是难点，学生无法理解何时拒绝零假设以及为何拒绝零假设，容易在判断过程中因为显著性水平α的不同而在与实际概率值ρ的比较中产生混乱。恰当地制作课件，形象地向学生展示判断过程，就会给学生直观的认知，使其更容易理解和记忆。以总体均值m=50和总体均值m=10.5两个零假设为例。计量经济学教学重在对基础性计量经济模型和方法的正确理解与延伸，以引导和培养学生进一步的学习兴趣和研究能力（王少平、司书耀，2012）。因此，教师除了在课堂中利用课件进行教学外，课后还可以通过学校网络教学平台、微信朋友圈、微博、博客等与学生展开交流，课程的相关视频，沟通课上难点，补充基础知识，推荐参考资料，解答疑难问题，举办知识竞赛，从而进一步提高学生的学习积极性和学习兴趣，拓宽学生的知识面，强化学科的应用性，最终提高教学效果。
三、结束语
关键词：概率论；数理统计；计量经济学；教学设计
从1998年教育部把计量经济学列入高等学校经济学门类各专业核心课程之一，计量经济学已经成为现代高校经管专业必不可少的核心课程[1]，它和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济管理类本科生和研究生的核心理论课程[2]。近20年来计量经济学课程受到了越来越多的重视，在中国大多数经济与管理相关的专业的教学大纲中，计量经济学作为本科公共必修基础课，一般都要求学生已经修完微积分、线性代数、概率论与数理统计等前期课程。事实上计量经济学的基础知识主要来自于概率论和数理统计，计量经济学的基本研究过程与概率论和数理统计是一致的，先设定模型，然后通过样本抽样，参数估计和假设检验[3]。
在计量经济学实际教学中发现，许多同学对统计学中基本概念掌握得很好，依然无法理解计量经济学的内容。主要的原因是已有的计量经济学教材缺乏引导学生从概率论和统计学过渡到计量经济学的相关知识衔接。由于学生在学习这两门课的过程中，缺失了知识点的过渡和迁移，常常用孤立和割裂的视角来看待计量经济学的内容，这无疑提高了学生学习计量经济学的困难程度。学生不知道将已有的数学知识与计量经济学相互结合，形成完整的逻辑体系。针对上述问题，本文将论述从概率论和统计学过渡到计量经济学过程中出现的知识点相互割裂的主要问题，阐述造成学生理解困难的原因，并提出相应的改进方法。
一、从概率论与统计学过渡到计量经济学出现的教学问题
虽然大多数学生在学习计量经济学之前，已经学过计量经济学的基础课程——概率论与数理统计。但学生在计量经济学学习的过程中，面临的巨大挑战是如何将已有的概率论和数理统计的知识和计量经济学中的知识点相串联。造成这一问题的原因主要有：第一，许多计量经济学中的重要知识点，在概率统计中只是简略的介绍，甚至一带而过，并未引起学生的重视。第二，许多计量经济学的教材常常忽视概率论与数理统计的知识点，这可能是由于在欧美的计量经济学课程，并不要求学生前期修过概率论和数理统计。所以中国在引进的国外的计量经济学教材后，也没有在课程上复习概率论和数理统计的相关知识。为了具体说明教学中遇到的问题，本文以本科计量经济学教学大纲中最主要的教学内容：经典线性回归的最佳线性无偏性质和违反基本假设造成的后果两个重要的知识章节作为案例说明。
（一）经典线性回归估计的最佳线性无偏性
经典线性回归估计的最佳线性无偏性是小样本理论下的普通线性回归的最重要的性质，大多数本科计量经济学教材最前面的2-3章都是介绍这一内容，例如国内最常用的教材李子奈的教材《计量经济学》[4]和国外的伍德里奇的教材《计量经济学导论：现代观点》[5]等。学生对这一内容的理解程度也将直接影响到计量经济学的后续学习。然而对于学完概率论与数理统计的同学来说，虽然他们学过随机变量的数字特征，包括期望和方差，还有n阶原点距以及n阶中心距的内容。但他们在概率论与数理统计的课程中并没有接触过无偏性和有效性的概念，事实上，就计量经济学的本质来说。无偏性就是用一阶中心距来计算，有效性则用二阶中心矩来衡量。而这两个概念在在概率论与数理统计的课程中都已经学过，但如果在计量经济学的教学中不特别加以说明，学生很难意识到两者之间的联系。学生难以理解的另一个原因在于，在数理统计课程中，关于中心矩的介绍很简略，许多学生可能并没有意识到其在计量经济学中的重要性，而计量经济学教材中往往忽视对概率统计的中心矩的介绍，导致学生采取一种割裂的视角，无法建立一个统一的思维框架。
在计量经济学的教学中，常常遇见许多同学难以理解为什么要用最优线性无偏性来衡量最小二乘法的优劣？因为大多数计量经济学教材往往直接介绍最小二乘法种种优良性质，在同学们不熟悉无偏性和有效性与中心矩之间关系的前提下，直接引入这两个概念往往显得突兀，学生在学完了线性最小二乘法的最优线性无偏性之后，仍然会产生为什么要用这两个指标来衡量的疑问。更合理的方法是，可以在介绍最小二乘法的内容之前，先介绍均方误差的概念来引入无偏性和最小方差两个概念，这与数理统计中如何衡量参数估计的性质等内容部分是一脉相承的，学生如果学过了数理统计学，就很容易理解均方误差的概念。关于这种过渡知识的介绍，已有计量经济学教材在这方面做了很好的改进，例如陈强著的计量经济学教材[6～7]，與许多其他的计量经济学教材不同，他并不是在计量经济学教材中直接介绍最小二乘法具有最优线性无偏性的性质。而是在还没有引入最小二乘法之前，先介绍了如何评价参数估计的优劣，即介绍均方误差的方法，均方误差可以进一步分解成方差和偏差平方之和。偏差平方等于零就是无偏性的证明，方差最小就是有效性的证明，这种分解方法可以直观的表示为什么线性回归的最小二乘法估计会得到最佳线性无偏的优良性质。因为这种对参数估计优劣的评价是通用于所有的参数估计，而不仅仅是对最小二乘法。同学在理解了评价参数估计的方法之后，就不会再对最小二乘法最优线性无偏性的证明过程感到难以理解了，这有助于同学们理解如何从数理统计过渡到计量经济学的相关知识。
（二）违反基本假设对最优线性无偏性的影响
当违反普通最小二乘法的基本假设时，其最优线性无偏性会如何受到影响？许多同学常常依靠背诵的方法记住违反了每一条假设产生的后果，正如已有研究中所指出的[8]。这会导致学生混淆违反不同基本假设与产生后果之间的关系。古典线性回归模型是基于以下四条假设而得出的最优线性无偏的优良性质，第一，线性假定；第二，严格的外生性；第三，不存在严格多重共线性；第四，球形扰动项。事实上，在对于无偏性的证明当中，并没有用到第三条和第四条假定。第一条假定可以通过设定线性方程的形式来保证实现，一般我们可以假设其满足。所以，影响无偏性最重要的假定是第二条严格外生性。第二条假设也是最容易违反的，而且直观上并不能看出是否违反了第二条假设，也很难使用计量的统计方法来检测第二条假设是否被违反。事实上我们所有关于线性回归方程内生性的讨论，都是基于违反的严格外生性的假定而展开的。只有违反第二条假设，最终的估计才是有偏的，而违反第三条和第四条假设，并不会对估计结果的无偏性产生影响。在教学中发现，许多同学最容易犯的一个错误，就是他们常常认为违反多重共线性或者球形扰动项的假设都会影响无偏性的估计。以至于他们认为所有变量之间不可以存在任何相关性，或者认为不可以存在异方差和自相关，否则他们认为会导致估计结果有偏，这都是错误的观念。究其原因，还是因为没有理解在推导无偏性中所使用的概率论与数理统计学的相关知识。这里所需要期望的概念，同学们在数理统计中已经学过，但是另一个重要的知识点——迭代期望定律，在本科生概率论和数理统计课程中一般并不会介绍，如果在推导普通最小二乘回归的无偏性之前，先介绍迭代期望定理，则可以让同学们很容易理解整个推导过程，从而理解得到无偏性所需要的假设，并可以推导出违反不同假设对最优线性无偏产生的影响。二、统计学和计量经济学相结合的教学改进方案
上述介绍的从概率论和数理统计学过渡到计量经济学教学过程中出现的问题及原因，这些是高校计量经济学教学过程中常出现的现象。结合教学实践和相关教学研究，笔者提出以下改进的方法和建议。
总体而言，在计量经济学的教学过程当中，推荐多采用互动式的教学方法，对于一些非常新的概念和知识点，先让同学分组讨论，由此可以了解他们的概率论和数理统计的基础，并且让同学们尝试应用概率论和数理统计的相关知识推导出计量经济学的结论，在此基础上。教师可以知道学生已有的知识储备和知识缺口，同时能够很好的将计量经济学的新知识和他们的知识储备相连接，帮助学生从概率论和数理统计的知识点过渡到计量经济学的知识点，建立一个整体的知识框架，在具体实践中可以采用以下方法。
（一）计量经济学教材的选择
在计量经济学教材的选择方面，最好选用计量经济学教材在介绍最小二乘法内容之前，先复习概率论和数理统计的相关知识。虽然有些教材将这部分知识放到了附录部分，但是在实际教学过程中，往往忽略对这一部分基础知识的介绍。所以更合适的方法是先介绍完概率论和数理统计的基础知识，比如，最重要的知识点包括条件概率、条件分布、数字特征，迭代期望定理，随机变量的性质、假设检验、统计推断、大数定理和中心极限定理、随机过程等。让同学们在学习计量经济学之前能够回忆起已经学过的概率论和数理统计基础知识。尤其对学生后期进一步学习最小二乘法的性质的数学推导过程和性质非常有帮助。
（二）课堂教学的改进方案
在课堂教学方面可以采用“学生分组讨论+教师讲解+课后习题演练”三者相结合的方法，传统的教学方式往往重视教师的讲解和课后的习题演练。而忽视学生的分组讨论，虽然学生分组讨论在学生较多的时候很难开展，尤其是在总学时有限的情况下。但是，如果在课堂上给出五分钟，让同学们能够自行讨论，并反馈他们对于计量经济学推导过程的理解，将有助于老师掌握学生真实的基础知识，尤其在不知道他们掌握了哪些概率论和数理统计的基础知识的前提下，一味的介绍计量经济学的相关知识，往往无法在他们已有知识库和新的知识之间建立很好的链接。造成学生在理解计量经济学的推导过程中采用孤立的视角，无法跟他们之前的概率论和数理统计的知识点形成有效的联系，最终无法建立更加统一的知识框架和体系。
（三）教学大纲的优化方案
对于本科阶段计量经济学的教学，现有的教材在不同教学知识点的安排上并不十分合理。应该根据学生掌握的概率论和数理统计的基础情况，提出更合理的计量经济学的教学大纲。比如，从目前国内比较流行的计量经济学教材来看，往往会花很多笔墨来介绍小样本理论的普通最小二乘法的推导过程和相关性质，尤其是在违反了不同假设之后所导致的不同后果。许多教材都会介绍当扰动项存在异方差和自相关时，会产生什么样的后果，并提出多种不同的解决方法。但在计量经济学的实际应用当中，这两种违反假设产生的后果并不十分严重，在使用计量软件进行回归处理的方法非常简单。这与实际教学中所花费的学时不相符。另外，在计量经济学的理论教学中，往往会花很多时间来介绍多重共线性对于回归结果产生的影响，但在实际应用当中，我们并不经常讨论多重共线性的问题，除非是存在着非常严重的多重共线性，因为当建立回归的模型时，我们就会考虑变量之间的多重共线性问题，尽量避免使用多重共线性很严重的变量。而不是通过后期的测量多重共线性的方法来删除相关变量，因为如果该变量纳入到回归方程中，一般情况下我们首先应考虑其理论意义，而不是为了降低多重共线性将其删除，如果删除一个相关的变量，则有可能会因为删除一个重要的控制变量，导致最终的回归结果产生偏误，最终反而得不偿失。
上述内容越来越被计量经济学的研究者所认识到，目前，计量经济学正发生可信性革命性[9]。传统的计量经济学教材需要在相关的教学内容上做进一步的调整，以适应计量经济学的不断发展和变化[10]。所以对于在一些理论上推导复杂，但是实际应用中简单的相关知识，应当在教学中多介绍概率论和数理统计的相关知识来推导模型，并说明推导过程中违背假设所导致的后果以及实际处理方法，如果学生能够运用概率论和数理统计的相关知识来理解不同的假设条件下的推导过程，将对他们在实践中处理各种计量经济学的相关问题大有裨益。
关键词:统计学专业;就业问题分析;方法对策
随着社会经济的多元化发展，和对于市场经济多元化的改革持续，统计学显得极其重要，回顾这几年，统计学在国内的发展十分迅速但各个领域的统计学从业人员基本上都达到了饱和状态，作为一个一级学科，统计学的就业形势以及就业面并不算宽，如何提高统计学毕业生的就业机会，是现代社会经济发展需要深刻研究分析的问题。统计学专业就业问题
1统计学的应用相当广泛，是工农业生产及科学管理的重要工具
我国统计学的研究较晚，时至今日，开设统计学的高等院校也并不太多。而且对于统计学的理论方法的知道中，只是来源于课本上的东西，过分的强调理论知识，单调的用统计学定理公式以及概念去引导学生。
2公司倾向名校
随着大学生的人数越来越多，更多的公司将招聘的目标盯在了“211”“985”一类的名校上，反而对于普通高等院校的毕业生不屑一顾，相当大一部分毕业生反映，正是学校的名气很大程度上加重了自己的就业难度。
3统计学的就业方向还十分单一
企业管理的目标大都是追求利益的最大化，只要用会计的方法就可以满足于公司的需求，大多数公司并没有专门的统计部门，因此就不需要专门的统计人员，这样对于统计学的毕业生，就业面就剩下了政府部门各级统计局、国调队工作，或是去考研究生，博士以去高校成为老师的方法，就业渠道狭窄，相当严峻的就业形势导致了这样无奈的选择。
4高校的教材都大同小异
随着中国经济多元化的逐渐发展，更需要高校提供更多的、更有效的统计学方法，现有的教材已经满足不了这样的需求，而且一般从事统计学的毕业生都首先要掌握各种统计信息，需要相当的知识含量和良好的知识构架这些技能的获取大都来自课本，现在的教材已经完全满足不了需求。
5跟大部分专业一样，统计学的毕业生也有自己的个人原因导致了就业渠道的狭窄
5．1就业的期望值过高，定位不准确
5．2自身综合素质不足
针对现在统计学专业大学生就业所面临的各种问题，要使得问题得以缓解，就要采取一定有效的措施。需要国家，高校，企业，大学生自身各个方面做出努力。
5．2．1政府要加大就业政策的扶持力度，发挥政策效应．积极引导毕业生基层就业，大力推进毕业生的自主创业。要加大对毕业生自主创业经费、政策、项目的支持;为高校毕业生提供自主创业孵化基地，组织创业实践。对有创业意愿的高校毕业生要开展有针对性的项目引导、技能培训、专家指导等帮助和服务。
5．2．2学校和政府为大学生创业提供支持和帮助。(1)学校要加强对学生的创业教育，开设大学生职业规划课和就业指导课，在课程中安排创业教育内容;开展职业规划大赛和创新创业大赛，提高学生创业理论实践水平。政府也应加快建设一批投资少、见效快的大学生创业园或创业孵化基地，要在金融、税收、工商登记等方面对高校毕业生自主创业、自谋职业给予扶持;通过优惠的政策、良好的环境，鼓励大学生自主就业，积极创业。［1］(2)高校应根据市场的需求及时对专业设置进行调整。在市场经济的今天，大学生也可以说是是一种特殊的产品。和其它产品一样，高校对于培养大学生也存在着“产销”是否对路、供求是否能平衡的问题。(3)高校需要在向学生灌输一定专业知识的同时，注重去培养学生实践操作能力和综合素质，并多为学生提高实习或就业机会。现在大多数统计学毕业生对于课本的知识掌握得较好，但大多缺少实践能力、协调能力及管理能力，因此要追求高质量的工作就很难。“素质教育强调个人素质的发挥，因而高校应培养出更多更好的具有创新精神和实践能力的毕业生，可以有效地提高毕业生的社会适应能力，增强毕业生在就业市场中的竞争力。”［2］同时，应建立大学生和用人单位的沟通渠道，传递就业信息。
5．2．3用人单位可以一定程度上调整用人的要求，给新人一定的展现舞台，只要有机会，就会有竞争，一旦有竞争机会就会促进个人工作发展，促进就业。
5．2．4统计学毕业生应树立正确的就业观，对自身就业进行准确定位。在找工作前首先应该认清自己，了解自己，分析自己的专业、能力、水平等各个方面情况，对自己要有一个准确的定位，从实际出发，切不要好高骛远。“同时大学生要转变就业观念，处理好理想与现实之间的关系，当理想与现实发生冲突时，要学会从实际出发，树立‘先就业求生存，后择业谋发展’的思想，更加长远地谋划自己的就业之路。”［3］相信通过国家、社会、企业、个人的多方面努力。统计学专业的毕业生能有一个更加广阔的舞台，能够做到就业无忧，前途光明。
作者:刘向东 李超锋 单位:黄淮学院数学科学系
参考文献:
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关键词：计量经济学；课程特点；对策
计量经济学与宏观经济学、微观经济学成为我国高等院校经济管理类学生必修的三门经济学核心理论课程。近年来，计量经济学的应用与教学受到国内众多学者、教育工作者的广泛关注。然而，基于笔者的教学经验以及对其他院校计量经济学教学工作的调研，发现现有的计量经济学在其教学开展过程中仍存在不少问题。例如，对于计量经济学的重要性，学科理论基础、学科性质等问题未能形成清楚的认识。此外，在课时安排上仍存在不足现象，而学生的统计学、数理经济学乃至宏微观经济学的先修知识不足。这些问题对于计量经济学的课程教学效果具有至关重要的影响，如若不能及时有效的解决这些问题，对于计量经济学的教育教学目标、学生的培养目标将事倍功半。为此，本文对计量经济学的学科特点以及结合本人在教学及调研过程中发现的问题进行了相应的梳理，基于此，提出本人对于提高计量经济学教学效果的解决方案。
一计量经济学的界定与学科特点
Frisch（1933）对计量经济学的定义给出了一个较为明确的界定，他认为将统计学、经济理论与数学结合起来构成了计量经济学的研究理论体系。进一步说，基于现有经济数据、构建经济理论回归模型、估计模型参数、参数检验以及对相关实证结果的具体应用构成了计量经济学的基本框架。而时间序列分析、面板数据计量经济学、非参数计量经济学以及微观计量经济学构成了现代计量经济学的四大分支（李子奈，刘亚清，2010）。此外，学者们基于对计量经济学理论基础的研究或者将计量经济学模型应用于现实经济问题的分析的角度，将计量经济学划分为理论计量经济学和应用计量经济学。对于大部分本科院校，其对学生的培养定位或者理念就是培养高级应用型人才。因此，在计量经济学课程的开展过程中，注重计量经济学在现实经济问题分析中的应用，而对其诸如模型构建、参数估计、参数检验等理论基础未作深入探讨。整体而言，计量经济学具有综合性、数据依赖性以及理论与应用结合的特点。首先，对于其综合性，正如Frisch（1933）指出的那样，计量经济学融合了经济学、统计学和数学的研究体系或方法。这也对学生的知识储备提出了较为严格的要求，不仅要掌握经济理论以及概率论与数理统计、线性代数等理论知识，还要具有一定的计算机编程基础。其次，计量经济学对经济问题的分析能力在很大程度上取决于数据的质量，以及数据的可获取性。这就要求学生不仅能够充分利用各种统计资料、数据库、互联网采集大量的数据，而且对于数据的处理、特征提取、缺失数据等诸多工作也有较为严格的要求。数据的质量以及数据的数量对于计量模型估计结果的稳健性、准确性影响较大，这就是所谓的计量经济学的数据依赖性。最后，计量经济学理论与应用的紧密结合特点，经典的计量经济学研究体系，其模型建立的理论基础就是传统的经济学理论，通过模型的建立，数据的采集，参数的估计、检验等一系列计量经济学理论，最终达到分析经济问题间的数量关系的目的。即进一步将计量经济学应用于解决、服务实际问题，完成经济问题定量关系的探究、经济预测等目标，而这也是经济学学科研究本身的最终目标。因此，计量经济学的综合性、数据依赖性、理论与应用结合的特性决定了计量经济学的学习具有一定的难度，或者在一定程度上说是一门较为综合的学科。但也充分反映了计量经济学学习的重要性，以及对学生理论、应用研究能力培养的重要性。基于笔者计量经济学的授课经验以及相关调研，计量经济学的教学过程中存在不少问题，本文列举了较为突出的几项问题。
二计量经济学教学问题分析
（一）先修课程有待完善
计量经济学具有综合性的特点，不仅要求学生对经典的经济理论体系具有较为清晰的认识，对于学生的统计学与概率论基础，以及计算机编程等内容要求也较为严格。然而，部分高校在大学二年级就开设计量经济学课程，学生对于经济学内容、数学内容未能形成深刻的认识，因此在学习的过程中存在较大难度。同时，由于本科生注重计量经济学的应用，学生对于采用诸如Eviews、Stata、Matlab等工具进行计量经济学模型的估计甚至模拟过程中对于缺乏一定的计算机编程知识，导致其入门难度大。这些问题不仅会导致学生不能很好的掌握计量经济学，也会导致学生对计量经济学学习兴趣的缺失。此外，姚福寿等（2010）指出，学生的数学基础薄弱，尤其是文科生对计量经济学的理论基础、方法等了解较为困难。因此，在整个课程的设置过程中必须充分考虑学生数学能力的培养。例如，高等数学、线性代数以及概率论等课程应成为经济学专业学生较为重视的先修课程。
（二）过于依赖多媒体教学方式
随着计算机、信息化程度的不断深入，多媒体教学在高等院校中占据越来越重要的地位。多媒体教学可以形象地展示教学内容，吸引学生对授课内容的兴趣，提高了教师的授课效率。但是，在计量经济学的教学过程中，模型的估计、参数的检验等需要较为复杂的数学推导过程，而将这些内容仍以多媒体的形式展现，无疑会出现较多的问题。例如，学生对于公式的推导过程未能形成深刻印象，教学内容展示过快。这些问题影响了学生的听课效率以及对教学内容的掌握。因此，多媒体教学在表面上看来提升了教师的授课效率，但是也在一定程度上加重了学生的负担。因此，计量经济学的课程应注重多媒体教学与板书的结合，以达到最高效的授课方式。
（三）计量经济学软件掌握较差
现在的计量经济学教学过程中，大部分教师注重对计量经济学理论知识的讲解。王少平、司书耀（2012）指出，计算机已成为计量经济学课程中不可或缺的工具，学生对计量经济学的相关知识的仿真实现可以提高学生对于该课程的学习兴趣。然而，教师大都通过计算机实验室对案例演示操作，使得学生不能熟悉的掌握操作，影响了计量经济学实验的效果（郑兵云，2010）。
三改进计量经济学课程教学的对策与建议
（一）提高教师教学质量
充分考虑学生的知识储备以及该学校在计量经济学的师资条件、硬件设施等是提高计量经济学授课效果的重要保障。例如，对于以理科为主的学生要注重其对经济学理论相关知识的强化，否则，计量经济只是作为数学与统计学的结合，学生对现实经济问题不能形成很好的分析能力。而对于文科背景的学生，应注重其高等数学、概率论与数理统计等数学知识的强化。否则，学生对于其模型的设定、参数估计问题一知半解，更无法将其应用于经济问题分析与预测中。综合而言，计量经济学教学过程中，必须以经济学、统计学、数学结合的特点为前提展开。否则，会导致学生不能真正把握计量经济学的理论基础与应用分析。
（二）优化课程设置
在某种程度上说，计量经济学是一门综合性的学科，这就要求学生的经济学理论知识、数学基础，计算机基础都应较为扎实。因此，在教学方案以及培养方案的设定中，必须充分考虑到学生对于这些基础知识的学习。笔者认为将计量经济学和经济学、高等数学及统计学等相关学科的设置综合规划、考虑，优化教学课程体系；其次，将计量经济学课程的开设置于经济学、高等数学、概率论与数理统计、统计学等计量经济学支撑课程学习之后；再次，在以初等计量经济学为教学重点的同时，以专题模块的方式适度开设高等计量经济学相关内容的介绍，引导学生对计量经济学前沿理论的了解。在此基础上，引导学生对计量经济学这门课有一个全面的、系统的认知。
（三）注重学生基础课程的学习
高等数学以及宏微观经济学等内容是经济学专业学生的基础课程，这些课程不仅是计量经济学课程学习的要求，对于学生知识的把握以及对解决问题能力的培养都至关重要。因此，必须注重、强化学生对于这些基础课程的学习。同时，注重学生对于基础课程应该的训练。尤其对于计算机软件的熟悉，例如最为容易掌握的EXCEL、SPSS、EViews等数据处理等方面的基础训练，这也为计量经济学等应用学科的学习奠定基础。
（四）注重计量经济分析软件的学习
学生熟练掌握计量经济分析软件，不仅可以提高学生对于计量经济学课程学习的兴趣，还可以提高其解决现实问题的能力。因此，计量经济软件在整个课程设置中具有重要地位，不应忽略。鉴于此，每个学期的计量经济学课程我们分配了三分之一的课时给实验教学，就是在锻炼学生对软件的学习运用能力的同时加强对计量经济学基础知识的运用能力。做完每个模型的模拟，我们在课堂上都会要求学生把自己的成果进行展示，通过做报告，学生的反馈是学到了很多有用的，课本上没有的软件应用知识。这对于掌握计量经济学这门课程的知识是非常有帮助的，也是非常必要的。
（五）因材施教，学以致用
计量经济学课程融合了经济学理论、数学知识以及计算机的相关内容，学生在这三方面的学习能力存在一定的差距。这就要求教师在授课过程中，不仅要注重计量经济学理论体系的讲解，对其应用分析以及在现实经济问题上的应用也该给予充分重视。同时，根据笔者教学的经验，应该针对不同的内容引导学生积极思考，将计量经济学模型和实际的经济活动相结合，并且应用模型去分析探索相关问题的解决，同时请学生将分析的结果在课堂上展示，通过笔者的尝试，这样的教学活动效果较好，学生反映可以做到“学以致用”，同时这也符合我们“应用型人才”高校办学的基本宗旨。
参考文献
[1]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京:高等教育出版社，2010.
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[6]姚福寿，刘泽仁，袁春梅.本科计量经济学课程教学改革探讨[J].高等教育研究,2010(2):45-48.
关键词：计量经济学；教学改革；实验教学
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）40-0129-02
计量经济学是经济学的一个分支学科，是揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。计量经济学是经济理论、数学和统计学三者相结合的一门综合性学科，在经济学科中占据极其重要的地位。“第二次大战后的经济学是计量经济学的时代――萨缪尔森”。
从1982年我国开始进行计量经济学的教育与研究开始，至今几乎所有的大专院校均开设计量经济学课程。1998年7月，教育部教学指导委员会将计量经济学列为经济类八门核心课程之一。计量经济学在经济实证性研究与创新性人才培养方面发挥着越来越重要的作用。计量经济学学习对于掌握经济理论与方法、深入分析经济等问题至关重要。计量经济学是经济研究中重要的数量分析工具，可以培养学生严密的思维、推理能力与精确的表达能力。
一、计量经济学课堂教学现状
应用型本科开设的课程更注重课程的实际应用而不是烦琐的理论推导。虽然计量经济学课程作为经济学的必修课程，在教学中越来越受到重视，但是计量经济学在开设过程中，存在着一些问题。
首先，计量经济学是由数学、经济学和统计学结合而成的交叉学科，也是数理经济学、数理统计学和经济统计学三者的交集，以微积分、线性代数、概率论和数理统计、统计学、宏观经济学和微观经济学为先修课程，因此计量经济学内容丰富。其次，计量经济学要求学生的先修课程具有良好的基础，但对于经管类的学生来讲，大部分为文科生，数学基础相对薄弱，而现行的计量经济学教材过分注重理论推导，各种公式充斥着教材，由于学生的知识结构背景以文科为主，枯燥乏味的理论推导大大降低了学生的学习兴趣，增加了学生对计量经济学课程的畏惧感，甚至出现排斥的心理。
二、计量经济学教学中存在的问题
（一）重视理论教学，忽视理论联系实际
经济学各专业课程设置中普遍存在理论课程过多过繁、实验课程所占比重较小且不被重视、教学方法缺乏创造性等特点，容易造成学生重视理论学习、轻视实践能力，重视书本知识、轻视实际应用能力的现象。对于经济类的学生来讲，经济类的专业都是应用型很强的专业，其理论和实践同样重要。而在实际教学中，以实际经济问题为出发点，建立数学模型的讲解相对较少，课程更重视理论参数估计、模型检验和理论方法的讲授，缺乏通过实验对计量模型的建模步骤、原理以及模型的局限性及前沿性的深入分析。教学中缺少经典案例的讲解与分析，导致学生学完理论方法之后，不知如何用经济模型解决实际问题，也不知如何对模型的经济意义进行解释，这种教学方式也就失去了开设计量经济学的实际意义。
（二）实验教学环节薄弱，效果欠佳
经济类各专业的实验教学主要是以上机模拟的形式出现，总体情况不太乐观。原因是班级人数太多，往往是2～3个班的100～150人同时上机，教师在前面演示实验，很多同学看不清楚，并且人数太多，教师指导学生实验难以起到良好的效果。
（三）教材难度太大，不适合本科生
纵观计量经济学的教材，很多学校选择李子奈的计量经济学，这本书很经典，不仅适合本科生，硕士生和博士生同样适合。对于本科生而言，这本教材难度太大，其他一些计量经济学的教材同样存在这个问题。对于经济类的本科生而言，更需要一本适合他们自身知识结构特点的教材，理论上能够深入浅出，同时又能结合经济热点问题进行分析，使得学生避开烦琐的数学推理，掌握一些更实用的知识，提高学生解决实际问题的能力。
（四）课程设置和课时设置不合理
目前计量经济学安排为48课时，其中理论课为32节，上机课为16节。在这么短的时间内要掌握计量经济学模型很不容易。课程设置为前面16节课为纯理论课，后面32节课是一半理论课一半上机课，课时数偏少，加上理论的晦涩难懂，一些理论需要反复讲解，导致教学效果欠佳，教学任务难以完成。
三、计量经济学课程教学改革
（一）改进理论教学，培养应用能力
目前的计量经济学考试都是以理论考试、平时成绩、作业等为主，若将课程论文作为平时成绩，将有利于培养学生的实际应用能力。指导学生通过图书馆网站下载相关计量经济学的论文，并指导学生从统计年鉴下载相关数据，进行数据整合并进行定性分析和定量分析，建立计量模型，估计方程并看懂相关统计指标的含义，并进行相关分析，为学生写毕业论文打下良好的基础。
（二）重视实验教学，改进实验条件
由于计量经济学是经济学课程而非数学课程，因此教学过程应当避免不必要的、烦琐的数学推理，重视理论方法，重点是思路而不是数学推理过程，要重视应用模型和应用中实际问题的解决，应当加强计量经济学的实际应用。在教学中加强演示实验，结合经济热点问题，引导学生进行定性和定量的分析，增强学生与教师之间的互动，带动学生学习的积极性。演示实验步骤，增加教学的直观性，根据实验结果进行分析，培养学生综合运用知识的能力。
现在很多课程都是2～3个班合班上课，对于其他的课程是可以的，但是对于计量经济学课程来说，最好是小班上课。因为要通过软件演示实验，人数太多效果不好，并且在实验教学中，小班上课有利于教师对学生面对面的指导，更有利于学生实际操作能力的提高。
教师针对计量经济学的课程特点和学生的实际知识背景，应当准确、灵活地运用多种教学方法，有效激发学生的学习动机，提高学生学习的积极性和主动性。同时注重搜集实验资料，注重吸收其他课本的精华，把教学与科研结合起来，比如《Eviews统计分析与应用》这类书籍就有不少很好的案例和视频，可以借鉴过来，同时培养学生的自学能力，还可以结合SPSS和EXCEL，分析介绍Eviews和SPSS、EXCEL的功能，让学生了解一些常用软件的功能、操作，培养学生的能力，同时也提高了学生学习的积极性。
（三）教学方式多样化
根据所选教材，结合本校学生的实际情况，自己学校组织教师重新编写课程实验教学大纲、实验教学手册、实验教学案例等，安排学生在机房完成实验操作训练，并加强课堂交流与讨论。有效地将计量课程的专业理论、实验教学融为一体，通过多层次、多角度的分析、讨论、归纳和总结，开拓学生思路，培养学生综合运用知识的能力，为其他课程的学习、学位论文的撰写以及学生进一步的深造打下良好的基础。
（四）合理安排课程课时
学校应当根据实际的课时总数合理安排课时，在讲述理论时可根据需要引入一些实验内容，加强演示联系，边讲边练，提高讲课效率，同时也调动了学生学习的积极性。
参考文献：
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[关键词] 原发性高血压；药物经济学；成本
[中图分类号] R972+.4 [文献标识码] A [文章编号] 1674-4721（2013）09（b）-0098-02
原发性高血压是临床中较为常见的心血管类疾病，常引起脑、心、肾等功能器官的损害，是脑卒中、冠心病以及心力衰竭等病症的主要致病原因[1-2]。由于原发性高血压属于慢性疾病，因此对其治疗是一个缓慢的过程，并且由于治疗原发性高血压的药物种类繁多，治疗费用也居高不下，从而给该病症的临床治疗带来了一定的困难[3]。本研究以2010年1月～2012年1月入住本院的120例原发性高血压患者作为研究对象，运用药物经济学中的成本/效果分析方法探讨了三种原发性高血压治疗方案的临床效果和经济性，旨在为原发性高血压临床用药提供借鉴和指导。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择在本院接受治疗的120例原发性高血压患者作为研究对象，所有患者经诊断均符合原发性高血压的诊断标准[4]，在就诊前未服用任何降压药物，并且排除了急性脑血管疾病、继发性高血压、糖尿病、冠心病、动脉瓣关闭不全、贫血以及高血脂等其他相似症状病症。120例患者中，男性70例，女性50例；年龄51～78岁，平均60.8岁。将所有患者随机分为A、B、C三组，每组各40例，A组患者中，男性25例，女性15例；平均年龄61.2周岁；B组患者中，男性23例，女性17例；平均年龄60.5周岁；C组患者中，男性22例，女性18例；平均年龄61.3周岁。三组患者在年龄、性别等一般资料方面比较，差异均无统计学意义（P>0.05），具有可比性。
1.2 治疗方法
每天固定时间对A、B、C三组患者分别按照不同的治疗方案进行给药。A组患者给予替米沙坦（天津怀仁制药有限公司，批号：H20041938）35 mg和吲达帕胺（江苏亚邦强生药业有限公司，批号：H20123307）2.0 mg联合口服治疗，1次/d；B组患者给予氢氯噻嗪（广东华南药业集团有限公司，批号：H44020751）25 mg和依那普利（上海现代制药股份有限公司，批号：H31021937）10 mg联合口服治疗，1次/d；C组患者给予硝苯地平（河北巨龙药业有限公司，批号：H13022445）10 mg和酒石酸美托洛尔（常州四药制药有限公司，批号：H32025169）25 mg联合口服治疗，1次/d。疗程为56 d，治疗结束后检查患者的血常规、尿常规、肝功能、肾功能、血糖、血脂等。服药期间如果患者出现不良反应症状，需立即向临床医师进行报告并进行诊治。
1.3 药物经济学分析方法
本研究中采用成本/效果分析方法，成本是指在对患者进行某一治疗方案时消耗的资源价值，主要包括医用成本、劳动力成本以及精神损害等，一般用货币表示[5]。本研究中所有患者门诊和检查费用相同，间接成本在本文中忽略不计，因此成本主要集中于药品成本上，只需计算药品费即可，本文用总有效率表示临床效果，用成本/效果比进行药物经济学分析。在实际治疗过程中，每一个治疗方案都会因为有很多的变量而呈现多变化，往往难以进行精确的测量和比较，例如成本/效果分析就会受到药品价格的波动影响[6]，为了进一步探讨本研究中三种治疗方案的药物经济学特性，需对其进行敏感度分析，本研究基于所有药品涨价10%的基础上进行敏感度分析。
1.4 临床评价标准
依据《新药临床研究指导原则》对高血压疗效进行评定[7]。其中，舒张压正常或者下降≥20 mm Hg为显效，舒张压下降≥10 mm Hg且
1.5 统计学方法
采用SPSS 15.0统计学软件对相关数据进行分析，计数资料采用χ2表示，以P
2 结果
2.1 各组患者临床效果的比较
经过56 d治疗，A组患者的总有效率为92.5%，B组患者的总有效率为87.5%，C组患者的总有效率为85.0%，三组患者总有效率比较差异均无统计学意义（P>0.05）（表1）。
2.2各组患者不良反应发生率的比较
在56 d的治疗期间，共有10例患者发生不良反应，其中，A组3例（占7.5%），包括恶心1例，头昏1例，皮肤瘙痒1例；B组3例（占7.5%），包括头昏2例，心悸1例；C组4例（占10.0%），包括头昏1例，血压偏低1例，心悸2例。三组患者的不良反应发生率比较，差异均无统计学意义（P>0.05）。
2.3三种治疗方案药物经济学分析的比较
A、B、C三种治疗方案的成果/效果比分别为1.03、1.26和1.56，A组治疗方案成本明显低于B、C两组（P
2.4 三种治疗方案敏感度的比较
敏感度分析结果提示，A、B、C三种治疗方案的成本/效果比分别为1.13、1.39和1.71（表3）。
3 讨论
本研究对本院120例原发性高血压患者分别使用替米沙坦联用吲达帕胺、氢氯噻嗪联用依那普利、酒石酸美托洛尔联用硝苯地平三种方案治疗，并对该三种治疗方案进行了药物经济学探讨，目的是探索合适的用药方案，为患者节省治疗费用，同时又能提高药物的利用性，为临床用药提供借鉴和参考[8]。本研究结果提示，三组患者总有效率和不良反应发生率差异均无统计学意义（P>0.05），其中，不良反应以头昏和心悸为主。但是替米沙坦联用吲达帕胺的A方案所用成本明显低于其他两种方案，并且治疗有效率为92.5%，为三组中最高，并且成本/效果比最低，为1.03。另外本研究还利用敏感度分析方法分析了治疗方案中药品价格变化对成本/效果比变化，结果提示，A、B、C三组治疗方案的在药品价格上浮10%后的成本/效果比分别为1.13、1.39、1.71，即A组方案的成本/效果比仍然最低，说明替米沙坦联用吲达帕胺的A组治疗方案对于原发性高血压具有更好的经济效益，值得临床推广。
药物经济学在解决临床用药中患者的经济负担问题以及政府对我国公民医疗补偿机制的展开方面起到了非常重要的作用，同时由于患者存在较大的个性化差异，因此临床中研究药物经济学具有重要意义，其可以为疾病的治疗和合理用药提供参考[9]。
[参考文献]
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[8] 罗畅然，黄有胜.中重度原发性高血压3种治疗方案的药物经济学评价[J].广东药学院学报，2010，26（4）：409-411.
随着经济不断发展，无论是宏观的经济分析还是某一行业或企业对自身的发展做出预测与决策，其涉及的数据信息量越来越大，而预测和决策都离不开统计分析。社会、企业、民众从没有像现在这样关注统计，且统计数据、统计指标、统计分析方法逐渐渗透到各个行业和日常生活中。随着时间的推移，2011年，统计学学科新增为国家一级学科。同时，确定了统计一级学科下的二级学科，分别是数理统计学（理学），社会经济统计学（经济学），生物卫生统计学（理学），金融统计、风险管理与精算学（经济学），应用统计学（经济学、理学）。袁卫（2011）指出应用统计学专业是一个开放的二级学科，凡是在前四个没有涉及的应用领域，都可以在应用统计学中进行设置，因此，应用统计学专业将面临前所未有的机遇和挑战，且其学科性质要求大力推广实践教学[1]。对应用型本科院校而言，如何加强应用统计学专业实践教学，如何提高学生的统计分析、统计计算、数据挖掘等实际操作能力，显得尤为必要。
二、实践教学的发展与困境
随着大数据时代的发展，已有“黑板粉笔型”传统教学模式已经不适应人才培养和教学要求。在已有教学模式中，学生虽然掌握了许多理论知识，但是缺乏独立分析与解决实际问题的能力，很难说其真正掌握了统计分析、预测和决策的方法。对于应用型本科院校而言，应用统计学专业的人才培养更应注重方法的应用性和实践性，更应注重培养学生对实际问题的分析能力和解决问题能力。姜钰（2011）认为统计的实践教学体系涵盖了课堂上的案例教学、课程的实验教学、实际问题的模拟实验、社会调查、毕业论文、校外实习等在内的整个过程[2]。李玉萍（2014）认为统计的实践教学体系应由四个部分构成，分别是课堂上实践教学、课程的综合实践教学、校外的社会实践和毕业实习[3]。
有些应用型院校在制订人才培养方案的过程中，有意识地构建适合本校特色的实践教学体系，但实施效果并不显著，主要表现为以下方面：
（1）实践教学体系缺乏完整性。实践教学体系在设置过程中应该考虑其设置项目的完整性、设置项目之间时间安排的合理性与连贯性、实践教学师资的配套性等。如果实践教学体系缺乏完整性，在实施过程中就会产生各种问题。如实践教学项目较少、项目之间存在重复或时间设置顺序错乱、师资不足导致有些实践课程不能正常开设。
（2）实践教学方式缺乏多元化。在实施实践教学过程中，有些课程负责人可能主要在课堂上进行案例讲解或者在实验室带领学生进行实验的验证分析。实践教学缺乏针对周边或社会热点问题的分析、缺乏以项目推动实践教学等方式，导致学生学习热情不高、动手操作能力差，缺乏从专业角度解决实际问题的能力。
（3）实践教学财力、物力保障不足。实践教学在实施过程中可能会涉及专业化实验室，有些院系虽然有实践教学相应课程，但相应的配套实验室并没有建设完成或正常投入使用，这将导致实践教学效果不理想。同时，实践教学如果需要分析周边实际经济问题或社会问题、对外交流学习等，就需要一定的资金保障，而如果相应的资金保障不足将影响实践教学的实施效果。
（4）专业教师对实践教学认识不全面。有些教师在实施实践教学的过程中对实践教学认识片面，认为实践教学即为验证性教学。在实施过程中，教师将课本上的案例或练习让学生利用统计软件进行简单分析即为实践教学，而忽视对实际经济问题的分析、以项目推动实践教学、以校企合作推动实践教学，这将影响实践教学效果。
三、实践教学体系的构建
（一）实践教学体系的构建原则
在设计实践教学体系的过程中要求遵循一定的原则。本文从应用型大学角度出发，分析应用统计学专业设置实践教学体系应该遵循如下原则：
1.实践教学体系的构建需符合社会需求。在构建实践教学体系的过程中，其体系设计应该考虑社会实际经济问题的解决，而不能仅停留于理论分析、理论验证等。
2.根据人才培养目标制定差异化的实践教学体系。各个院校的应用统计学专业应该根据自身院校特点、所处位置、师资队伍等因素制定带有自身特色而非同质化的实践教学体系。
3.实践教学活动的各环节应互相关联。在制定实践教学体系的过程中不仅要考虑开设实践教学的项目，而且要考虑各环节之间的关系，而不能将各环节看成彼此相互独立。
（二）实践教学体系的构成因素
1.课程实验教学
课程实验教学是实践教学体系的基础。基于应用型本科院校视角，在专业课程核心课程中，可设置实践课程的包括统计学原理、应用回归分析、企业经营统计学、试验设计与方差分析、统计质量控制、多元统计分析、时间序列分析、计量经济学、预测与决策、数据挖掘、数据分析与R软件等。在开设时间的设置上，统计学原理课程的实验教学环节要先于其他课程开设；应用回归分析课程的实验教学环节要先于计量经济学开设；试验设计与方差分析课程的实验教学环节要先于统计质量控制开设；数据挖掘、数据分析与R软件两门课程的实践环节可能会涉及其他课程知识，其实践环节开设在最后。在课程知识体系的关联上，应用回归分析与计量经济学实践教学环节可适当进行整合，将应用回归分析实践教学环节作为计量经济学实践教学环节的铺垫。试验设计与方差分析与统计质量控制实践教学环节可适当进行整合，将试验设计与方差分析实践教学环节作为统计质量控制实践教学环节的铺垫。在借助统计案例教学的过程中，要有目的性地培养学生运用统计思维的能力，增强分析问题能力。同时，实验教学老师需重视课程实验教学，提高学生的操作技能和分析技能，为了避免验证性实验教学，在开设实验课的过程中，可以考虑理论课与实践课分离。
2.综合实训教学
首先，学生对所学知识需有一定的认识，并能对所学知识进行融合。其次，在此基础之上，学生已掌握几种常用统计软件并能对数据进行统计分析与处理。最后，学生能根据分析结果撰写统计分析报告。因此，综合实训教学应开设在大三，并以项目课题、实际经济问题的解决为导向推动综合实训教学。在设置过程中，综合实训教学需进行模块化，同时，避免不同模块内容同质化，需要指导老师对综合实训教学项目的内容进行精心准备。综合实训教学包括让学生以小组为单位针对某一实际经济问题利用所学知识撰写调查分析报告，并在结束后以小组为单位对其成果进行汇报；指导老师组织学生参加统计建模大赛，在建模大赛的过程中，学生需将实际经济问题在一定条件下进行量化、设定分析指标、构建模型、搜集数据、统计分析并根据分析结果及经济问题背景提出可行的政策建议。在上述两个基本模块基础之上，指导老师可根据实际情况对其进行衍生，并对综合实训效果进行总结并在后期加以改进。
3.社会实践
除了统计模拟实验室以外，学生还需要到真实的环境中，分析周边热点经济问题和社会问题。社会实践项目是学生利用业余时间开展社会调查实践。其实现方式可以多样化，如指导老师带领学生去企业调研、去其他院校交流或统计培训、参与校内外市场调查项目的调查与分析等。社会实践能够让学生对所学专业有一定认识，这种认识不是停留在理论上，而是在社会生活中。同时，社会实践能够增强学生对专业知识学习的热情，并根据实践活动有意识地增强专业技能。
4.毕业实习
在大四时，组织学生去金融机构（含银行、证券、保险、投资机构等）、政府部门、大型企业的有关统计岗位实习，实习工作职责如下：
通过毕业实习，发展综合运用知识的能力，密切学生与社会的密切联系，为学生即将开始的工作做好准备。
四、实践教学体系的实施的保障
实践教学体系对应用统计学专业人才培养方案的培养目标和培养规格有着重要作用，但其在执行过程中可能会面临许多挑战。因此，为了保障实践教学体系得以顺利执行，需要做好以下几方面工作：
（一）提高专业教师的专业技能
积极研究实践教学问题，主动开发和设计实践教学项目，切实保证实践教学工作的顺利开展。同时，切实做到工学结合，适当安排专业教师去统计局、调查公司等与专业相关单位去实践以保证课堂实践教学和社会实用结合，让学生能够学以致用。
（二）完善统计实验室的使用功能
统计实验室的功能将对实践教学体系产生重要影响，功能齐全的统计实验室不仅能保障本科生开设统计学验证性和综合性实验教学，还能为专业教师的成长创造良好的教学和科研环境，是承接校外课题及申报科研项目的基础。
