计量经济学分析篇1
[关键词]计量标准、经济状况
analysisoneconomicsofaging:measurementandeconomicStatus
[Keywords]measurement,economicStatus
前言
目前我国老龄经济学研究还处于起步阶段，我们对老龄经济学的理论、方法和数据的收集，以及研究中碰到的难题和结症等问题还没有充分的认识，老龄经济学的研究远远不能满足社会经济发展和政府决策的需要，因此，加强老龄经济学的研究迫在眉睫。在过去半个多世纪里，西方国家尤其是美国，在老龄经济学研究上积累了丰富的研究成果，笔者将其中具有代表性的研究成果介绍给国内学者。
一、老人经济福利的计量
我们做研究，首先要搞清楚所使用的计量单位和概念问题。克雷斯托[1]对老龄经济学研究中遇到的计量问题进行了细致的梳理。他认为，从已经公开发表的研究成果来看，对老年人以及比较老年人与其他年龄人口所拥有的经济资源的估计量存在很大的差异，这种差异主要是由于选择使用的概念和方法的不同造成的。必须考虑的计量问题包括：（1）计量收入积蓄的层面概念，即是用个人、家庭还是用家庭户为计量单位。（2）分析单位和对“老年人”单位的界定，即老年人为户主的平均家庭户收入与只有老年人的平均家庭户收入是不同的。（3）调查数据来源的选择。（4）按家庭或家庭户规模、资产对老人经济福利的贡献，以及实物收入，对在可使用的调查数据中，一些收入类型的低报进行调整。（5）集中趋势计量单位的选择，即用平均数还是用中位数。（6）横截面视角对纵向视角，即用横截面数据还是用纵向数据。
1.分析单位和收入概念
美国大多数消费收入和资产统计基于普查局调查的数据，如每十年一次的人口普查和Sipp调查等，在分析这些数据时，分析单位可以是家庭户、家庭或个人。这同样适用于分析老年人收入时所使用的概念，例如，个人层面的分析可以侧重于个人收入、家庭收入或家庭户收入的分析。由于相对少量的老年人家庭包括非家庭成员，家庭户和家庭收入计量非常相似。许多研究使用家庭户作为分析单位，比较老年人为户主和非老年人为户主的家庭户资产，因为，在这种分析中，以老人为户主的家庭户权数是相同的，不管这样的家庭户是否包含一个、两个或更多的老人。与有配偶老人相比，关于独居老人的数据被大大地加权。而那些住在非老人户主家庭户中的老人则没有被体现出来，因此，这样的数据在统计上不能代表老年人口。家庭户收入作为简明扼要的计量单位仅仅反映部分情况：关于个人收入的信息同样重要，因为，用家庭户或家庭为计量单位的关于“经济资源共享”假设充其量只是对复杂现实的粗略估计。为了比较不同老年亚群体以及老年人群与其他年轻人群的经济福利，我们必须根据不同家庭户收入差异和消费这些收入的人数的差异，确定可以比较的家庭生活水平。通常按照未调整的家庭户收入，用户主的年龄对家庭户进行比较：这种比较特别指出，老年户主家庭户显然不如非老人户主的家庭户富有。
2.贫困计量
一些研究者认为，试图按照一个绝对的、不随时间和收入分配的变化而变化的计量标准测量贫困是不适当的，而且会夸大老年人经济改善情况。他们建议使用一个相对计量标准，如收入中位数的50%为贫困线[2]。另外，官方的贫困统计以现金为基础，没有反映实物补助的变化，因而可能低估了改善情况。争论的结果建议贫困计量标准使用更宽泛的收入概念，例如在收入中包括医疗补助等[3]。由于许多老年人聚集在接近按官方定义的贫困线区域附近，有关低于贫困线的老人和非老年人的比例变化趋势的研究，为我们提供了一个过分乐观的老年人经济状况改善的画面。尽管研究者对使用官方贫困线尚存在相当大的不满，但对于使用一个恰当的贫困概念还没有达成共识。然而研究结果证明，在现有的贫困标准框架内，运用不同的贫困线进行比较为我们提供了更广阔的视野。
3、资产对经济福利的贡献
像现金收入一样，对资产的所有权代表着对经济资源的支配权，即使这些资产在即定的年份没有兑现成现金的收入。有研究者采用几种方法来分析资产对经济福利的贡献，特别是探讨了资产的全部或部分净值，因为它是在个人晚年生活中可以分配的年收入。住宅资产受到特别的关注，因为它是一种相对固定的资产。住宅资产提供居住资源，在西方国家它的价值可以被折算为“估算的房租”。显然，在比较经济福利时，完全忽视住宅资产是说不过去的。莱德勒[4]也将财富纳入分年龄别的经济福利比较之中。考虑到在计量方法上缺少共识，他提供了几种可供选择的估计方法，其中一些方法将财富定义为全部净价值（包括100%住宅资产），其它仅按金融资产概念来定义财富。调整后的收入概念包括非财产收入加上1/3财富。通过这种方法，将资产适当考虑进来后，老年人的经济状况相对改善了。这反映了这样一种事实：老年人的财富远远超过了非老年人，不管其净值或金融资产是否被用来定义财富概念。
4、其它概念问题
在计量经济福利当中，老年医疗保险是一个有争议的问题，另一个分析问题是集中趋势计量方法的选择，因为晚年收入存在偏态分布，平均数受到高收入人口分布的影响很强（高收入人群的分布在很大程度上强烈地影响了平均数）。一些分析家认为，分年龄组进行比较时，应当主要使用中位数而不是平均数作为比较的基础。假使老年人收入分布不均匀，集中趋势的任何单个计量方法都不足以为比较不同群体收入提供根据。因此，必须用其它有关收入分布的信息补充集中趋势的计量分析的不足。
二、经济状况
在过去几十年里，老年人的经济福利一直是公众争论的焦点。赫德[5]认为，抱着众多目的，分析老年人经济状况的研究结果发现，测量经济福利比只测量收入统计数据效果要好，用这种计量方法能确定老年人的经济状况是否得到改善，是否比非老年人的经济状况改善得更快，是否比非老年人的经济地位更高。这些研究最终的社会目标是评价非老年人对老年人的转移支付是否充足，以及是否有现实的政策意义。
1、收入的来源
克拉克、克瑞普斯和斯潘格勒[6]认为，在美国，随着社会保障制度的健全，社会保障金已经成为老年人收入最主要的来源，但随着社会保障受益人其它收入的增加，社会保障金在收入中所占的份额急剧下降。舒尔兹[7]分析了1996年65+老人的收入来源构成：社会保障是主要来源，占40%，资产收入占18%，养老金占19%，工资占20%。西方学者指出老年人通常是通货膨胀的受害者。舒尔兹列举了老年人可能受到通货膨胀不利影响五个主要方面。（1）没有随通货膨胀调整的资产价值会贬值。（2）转移支付的收入或其它收入的调整滞后于通货膨胀，其实际收入会减少。（3）工资水平的调整滞后于通货膨胀，实际工资会减少。（4）实际税收负担的增加。（5）如果通货膨胀针对构成老年人预算支出的大部分项目，特别是用于计量和调整各种收入来源的指数不能准确反映老年人购买模式，那么老年群体也会受到不同程度的影响。
2、收入趋势
赫德认为，没有一项的调查或研究能够得到对家庭户规模和收入进行调整后的令人满意的收入结构。他首次运用一种规模调整方法，然后将这种调整方法应用于某一个年份，假定调整的结果具有稳定性，把这两种方法合并，就可以看出完全调整后的收入趋势。表1显示税前货币收入的年增长率和1984年按照官方贫困指数进行调整以后的家庭户规模的收入水平。在这种按比例测量中，给一个非老年人的权数为1.024，两个非老年人的权数为1.322，三个人（或者是老年人或者是非老年人）的权数为1.568等等。给老年人的权数比非老年人少些，规模调整后的收入等于家庭户收入除以家庭户权数。这种按比例测量体现了家庭户消费的实际规模收益假设：两个人的非老人家庭户比一个人的家庭户只需要29%多些收入。这种测量得到的收入数量更接近人均家庭户收入，而不是人均收入。老年家庭平均人数比非老年家庭平均人数少，因而，相对于非老年人来说，规模调整将提高老年人的收入数量。1984年未做规模调整的非老人对老人的收入比为0.67，规模调整后的比率为0.87。平均家庭规模一直在下降，但非老人比老人家庭规模下降得更快，因而，规模调整后会出现非老年人收入比老年人增加很多。例如，从1979到984年，规模调整使得非老年人年收入增长率增加0.9%，而老年人只有0.3%。不管使用调整的还是未调整的计量方法，老年人比非老年人有更高的收入增长率。表1还表明，对规模进行调整后，在大多数情况下，收入增长伴随着年龄增长，部分原因是存在较富有的同批年轻老年人效应，部分原因是社会保障的增加。
表1：平均家庭收入的增长
年收入增长（%）1984年收入（美元）
1967-19791979-1984
未调整
65岁以下1.0-0.427，464
65+1.53.418，279
调整
65岁以下1.70.516，293
65+2.23.714，160
65-691.83.816，496
70-742.14.214，401
75-793.03.112，617
80-842.93.311，469
85+2.75.511，825
来源：见参考文献[8]
3、收入分配
舒尔兹分析了美国老年人家庭的总货币收入情况，另外，还分析了1998年不同年龄户主的中位数家庭收入，45-54岁为61，833美元，55-64岁为52，577美元，65-74岁为34，719美元，75+岁为27，717美元，可见，中位数收入变化还是很大的。尽管美国的社会保障是老年人收入重要来源，并且通过社会保障累进制减少了收入不平等，但老年人的收入分配比非老年人更加不平等。表2显示了收入的吉尼系数和将收入划分为五组中最高一组收入所占的百分比。
表2：收入分配(略)
克雷斯托分析了老年人收入不平等现象，早年经济机会和经济资源是导致晚年经济不平等的因素，预测退休后影响经济福利的要素与预测退休前影响经济福的利要素是一样的。福切斯[9]认为，65岁以上的收入状况比65岁以下的要平等得多，65岁以上的收入差距减少的主要原因是社会保障金的作用越来越重要，而劳动性收入明显减小，前者的分配比后者更平等。经验研究结果取决于所使用的方法。例如，克雷斯托和希尔用吉尼系数比较1984年Sipp调查中不同年龄组的不平等状况，使用的收入概念是家庭户收入，并对家庭户规模、低报和资产等数据进行了调整。结果显示，65-74岁的收入不平等比之前的任何年龄组都高，而75+岁最高。克雷斯托和希尔提醒说，这种分析没有告诉我们退休前处于有利经济地位的人和退休后处于有利的地位的人是不是同样的人。这样的分析则需要使用纵向数据而不是横截面数据。他们还认为，生命事件如健康状况变化或丧偶可能引起老人经济状况的改变，未来研究老年人经济状况一个主要的挑战，是深入理解这种事件的财政金融影响以及退休计划项目能否为避免这些影响提供保护的程度。受教育程度也是研究老年人经济状况一个社会经济指标。一项研究表明，与中青年相比，受教育程度更好地解释了65岁以上人的经济资源的变化情况[10]。
4、贫困
老年人贫困一直是老龄研究的一个重点和热点，因为贫困问题给老年人造成很大的麻烦，老年人陷入贫困的时间比非老年人更持久，解决的办法也很有限。在美国65岁以上的老人中，收入低于官方贫困线的人数从1959年的550万下降到1976年330万，比例（贫困老人人数占老年人总数）从35.2%下降到15.0%，老年家庭的贫困率下降得尤为显著，从27%下降到8%。莱德勒认为，伴随者收入增加，老年人贫困率急剧下降。美国普查局1988年的一项研究表明，如果考虑非货币收入等因素，贫困率会显著降低。美国劳动统计署[11]在1998年做了一项研究表明：用一般通用的方法计算1995年美国65岁以上老人贫困比例为10.5%，用美国科学院（naS）建议的方法计算为24.2%，两个结果相差很大。
女性丧偶老人的贫困率也下降了，但比起总人口和其他老年人的贫困率还是高，原因很复杂。一种解释认为，不同收入水平的死亡率存在差异，贫困家庭丈夫比富有家庭的丈夫死得早，经常的情况是贫困家庭的女性丧偶老人继续遭受贫困。另一种解释是，当丈夫死后，一些收入来源中断了，一些财富减少了。第三种解释是，死亡率与财富水平有影响，丈夫死亡时财富构成的变化为女性丧偶老人的高贫困率提供一些解释。由于横截面的贫困数据存在同批人效应，目前还不清楚贫困究竟在多大程度上是由于作为个人年老时花费的资产造成的。
5、财富
赫德认为，尽管收入实际上是计量老年人经济状况唯一使用的标准，但生命周期理论告诉我们，至少对于老年人来说，财富却是测量消费机会更好的计量标准。基于收入的代际比较要改成用财富来比较不是件容易的事情，因为在职人员大部分财富是观察不到的未来的收入。由于预期寿命的变化，我们甚至不能直接比较不同年龄的退休老人的财富。尽管存在这些问题，但财富数据对收入数据是一种有意义的替代和补充。表3[12]给出了老人平均可遗赠财富。需要说明的是，SCF以家庭为单位，Sipp以家庭户为单位。财富包括金融资产、不动产、住宅资产、所有净负债。不包括养老金和社会保障财富，人生保险和家庭户耐用消费品的现金价值。SCF不包括在小企业和农场的汽车和股票面值。SCF样本规模为3，824，Sipp为18，700，包括所有年龄。
表3：老年人平均可遗赠财富
1983年没有1983年有补
1984年Sipp补充的SCF充的SCF
平均数90，800118，700250，000
中位数59，50051，00051，900
注释：SCF:theSurveyofConsumerFinances.
Sipp:theSurveyofincomeandprogramparticipation.
如前所述，单独的收入数据只能部分地理解老年人经济资源的拥有量，财富也是一项极为重要的资源。所以，有必要研究老年人的财富分配。由于财富分配比收入分配的偏态分布更严重，在分析中忽视老年人持有的财富会低估晚年生活实际的经济不平等程度。
三、评论
老龄经济学是一门交叉科学，需要有经济学、人口学、统计学等多种学科背景，并将其融会贯通，国外学者做得很好，这是需要我们学习的。另外，国外老龄经济学研究非常重视数据的开发和经验分析。虽然在美国已经有了几项大型的老龄经济调查，但仍然不能满足研究的需要，有些分析和比较受到数据的限制，无法再深入下去或者搁浅。这是我们今后研究需要注意的。再次，从美国的研究来看，老龄经济学研究和数据开发的政策意义还没有完全展示出来，还有很大的伸展空间。这对我们也是一个很好的启示。
参考文献
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[6]Clark,RobertL.;Kreps,JuanitaandSpengler,JosephJ.economicsofaging:aSurvey.JournalofeconomicLiterature1978;16(Sept):919-962.
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[10]Crystal,S.，Shea,D.&Krishnaswami,S.educationalattainment,occupationalstatus,andeconomicwell-beingamongtheelderly.Journalofgerontology:socialscience,1992;47(5):S213-S221.
计量经济学分析篇2
关键词：计量经济学课程满意度结构方程模型
中图分类号：G640
文献标识码：a
Doi：10.3969/j.issn.1672-8181.2015.03.022
目1998年教育部高校经济学学科教学指导委员会将《计量经济学》首次列为经济类专业核心课程以后，计量经济学课程几乎出现在财经类院校的各个专业中，在经济学、管理学、金融学、社会学等学科中得到广泛应用。财经院校的学生对计量经济学课程的满意度直接影响到课程建设效果，因此对财经院校计量经济学课程满意度展开研究，对提升学生教学效果以及改善教师教学工作有着重要意义。
1引言
很多学者对课程满意度进行了探讨分析，如李粉红，丁争尚，赵鹏军（2013）从课程的课时、内容、课程资源和教师等几个方面对高校学生课程满意度进行统计分析。赵伶俐，潘莉（2001）从不同类别的高校和不同年级的学生出发，对高校任课教师、课程满意度及与高校教学满意度的关系进行了分析。赵韶韵，郑建中，董魁，韩冬（2012）从课时安排和课程内容上调查现阶段对课程设置的满意度，指出应平衡各课程组群学时数、改善专业课教学方法和内容来提高学生学习积极性和满意度。聂二辉（2013）比较分析了不同性别、不同年级、不同生源地和不同高校的学生对核心课程满意度。曹霞，姚利民，黄书真（2012）认为教师、学校和学生是影响高校教学有效性的因素。万生新（2012）认为学生学习成绩在班级的排名、课前准备、课堂组织等因素是影响课程满意度的重要因素。
《计量经济学》作为财经类专业学生的必修课程，由于其课程内容偏向于数理方向，许多文科出身的学生对于《计量经济学》的学习产生畏惧心理，成为探索研究深层次的专业知识的一个瓶颈。因此，本文以地方财经院校重庆工商大学计量经济教学为研究对象，通过问卷调查，结合微观计量分析研究学生对《计量经济学》课程的满意度的影响因素，为提升同类院校计量经济学教学提供一定的参考。
2模型设定及变量说明
影响计量经济学教学满意度因素很多，根据上述相关文献砑究，结合本校实际情况，本文将影响计量经济学课程满意度因素分为教学资源、教学水平、学生课程认知度等三个大类（变量如表1）。每个影响因素按照Likert五级量表打分，如老师上课讲授“内容清晰度X5”选题对应的“非常清晰、较清晰、清晰、不清晰、很不清晰”分别对应赋值“5、4、3、2、1”。在此基础上，制作调查表收集数据，再引入“潜变量”概念，采用结构方程模型（Structuralequationmodel，Sem）来研究计量经济课程满意度的影响因素。
3计量结果分析
本文调查问卷共有约210人参与回答。最后，确认有效回答为198份，问卷有效率94.3%，因而用于Sem分析的样本共有198个。利用amoS软件，剔除不显著的变量，最终得到如图1所示的结果。
图1课程满意度Sem结果
模型中p*（x2）=0.533，GFi=0.981、RmSea=o.ooo，符合有关模型检验标准的要求（孙建，周兵（2008）【7】），说明模型整体拟合效果是比较不错的。其他相关检验指标也通过，这里不再列出。图1变量mYD到变量Xl-X7的系数为完全标准化后的系数，用于比较各因素对课程满意度影响的相对作用。整体来看，七大因素（剔除了不显著因素）对计量经济学课程满意度都有正向影响。其中，学生课堂纪律（Xl）对计量经济学课程满意度的影响最大，标准化后的路径影响系数为1。学生课前准备程度（X2）和上课教师对案例的示范和评讲（X6）对课程满意度的影响大小排在第二位，标准化后的路径影响系数为0.55。课程学习兴趣对课程满意度的影响大小排在第三位，影响系数为0.50。教学课件（X4）对课程满意度的的影响大小排在最后一位，影响系数为0.06。
4简要结论及对策思考
本文根据结构方程模型，通过调查问卷方式收集数据，以重庆工商大学财经类学生计量经济学授课学生为调查对象，研究了计量经济学课程满意度影响因素问题。从研究结论来看，整体来看，七大因素（剔除了不显著因素）对计量经济学课程满意度都有正向影响，其影响系数按从大到小排序依次为：学生课堂纪律（Xl）、学生课前准备程度（X2）与上课教师对案例的示范和评讲（X6）、课程学习兴趣（X3）、作业评改（X5）、教师上课内容清晰度（X7）、教学课件对教学内容的反映程度（X4）。根据分析结论，我们认为，在计量经济学教学过程中为了取得较好的教学效果，实现学生较高的课程满意度，有必要强化学生课堂课堂纪律。当前，大学课程纪律较差的一个重要表现就是学生上课玩手机。在课堂上使用手机的情况中，90%的学生都承认自己在课堂上玩过手机，上课玩手机成“国际难题”。此外，引导学生在课前对相关内容进行预习，通过具体化实践化的案例分析示范应用等手段，可以提高学生对计量经济学课程的满意度。
参考文献：
【1】李粉红，丁争尚，赵鹏军.高校学生课程满意度的统计分析――以《概率论与数理统计》课程为例【J】.商洛学院学报，2013，（6）33-36.
【2】赵伶俐，潘莉.高校学生对教学、任课教师和课程满意度的调查【J】.重庆大学学报（社会科学版），2001，（3）：119-124.
【3】赵韶韵，郑建中，董魁，韩冬.山西省某医科大学卫生事业管理专业学生专业课程满意度调查【J】.医学与社会，2012，（9）：91-93.
【4】聂二辉.档案学本科核心课程满意度实证研究【J】.档案学通讯，2013，（1）：66-70.
【5】曹霞，姚利民，黄书真.论教师、学生、学校因素对高校课堂有效教学的影响【J】.大学教育科学，2012，（1）：25―31.
计量经济学分析篇3
关键词：大美青海；旅游需求；计量经济学；回归分析
中图分类号：F592.7文献标识码：a
青海位于祖国的西北，雄踞世界屋脊青藏高原的东北部，是青藏高原的重要省份。境内山脉高耸，河流纵横，是长江、黄河、澜沧江的发源地，素有“中华水塔”之美誉。近几年，青海省旅游产业发展迅猛，国家对旅游业的大力扶持，当地经济的发展离不开旅游业的拉动作用。影响旅游需求的因素众多，既与消费者自身的内因有关，同时也受到外部环境的制约。消费者出游的偏好和动机、旅游产品的价格、旅游地的安全状况、路途的远近都会或多或少的影响旅游需求量。这些因素中哪些是主要因素？哪些是次要因素？这就需要通过建立计量经济模型并进行回归分析来确定，通过对模型结果的进一步分析，提出具有针对性地建议，从而促进青海省旅游业更好更快地发展。
1青海省旅游发展现状
1.1大美青海，美在自然景观和人文景观
1.1.1自然景观
青海的自然景观有青海湖、茶卡盐湖、部级自然保护区三江源、可可西里、玉树隆宝、北山森林公园、格尔木胡杨林、卓尔山、循化孟达、大通老爷山、柴达木梭梭林、门源百里油菜花海、昆仑山、日月山、坎布拉风景区、金银滩大草原、阿尼玛卿和年保玉则雪山……大多数景区都保留了最原始的状态，没有过多人为的干预，没有浓郁的商业气息，每到一处都能让人心旷神怡，豁然开朗。
1.1.2人文景观
青海具有多民族聚居、多宗教并存的特点。青海的少数民族众多，其中主要的少数民族有藏族、回族、土族、撒拉族、蒙古族。各民族都有着悠久的历史和优秀的文化传统，民族文化与宗教文化的同步发展使宗教成为构筑青海省当地深厚文化底蕴的重要因素。宗教神话、史诗、传说、祭祀等迎合旅游消费者求知、猎奇和探秘的心理需求；散布全省各地的寺院、庙宇、道观、教堂、清真寺等集建筑、雕塑、绘画、音乐、书法和装饰为一体的宗教场所对游客具有很大的吸引力。
1.1.3景区分布
由图1可知，青海省a级景区以3a和4a为主。a级旅游景区在全省呈集中分布特征，并且分布均匀度低，空间上表现不平衡。主要分布在西宁市、海东市以及玉树和果洛地区。青海省a级景区空间分布受区域经济发展、区域旅游发展、旅游资源禀赋、交通条件以及客源市场等的影响。
1.2青海旅游发展的不足
1.2.1气候条件较差，旅游分布不均衡且间距较大
青海是典型的高原大陆性气候，夏季凉爽，适宜避暑疗养，是游览的好时节，但是冬季寒冷，空气干燥，昼夜温差大，并不利于旅游活动的开展。
青海省面积为72.10万平方公里，东西长约1200公里，南北宽约800公里，这意味着省内优质景点之间的距离较远，难以实现聚集效应带来的带动性和吸引力。即使在不考虑海西、果洛等市州的情况下，仅选取以西宁市为中心点，涵盖海东市、海南州、海北州部分地区的环形区域构成的“主要旅游景点集群”，计算西宁至各景点所在地的距离和驾驶所需时间，可以得出均需40分钟至半天时间的车程，如果游客形成一定旅游线路规划，那每次奔赴下一景点的距离平均也在50～100公里。同时，由于碎片化分布的单一景区规模不大，且景点之间缺乏中小型旅游项目连接，导致旅游的边际效用无法匹配付出的时间成本和心理成本，也造成青海省难以独立形成具有公认影响力的旅游品牌项目（表1）。
在主要景点相距较远、游览更加耗费精力时间的现实条件下，青海省旅游资源吸引的更多是时间充裕的深度游背包客或自驾游、公路旅游爱好者，目标群体数量比较有限。
1.2.2产品开发层次低，旅游活动不丰富
观光旅游为主要形式，缺少游客参与性、知识性和娱乐性开发项目。游客旅游结束，并不能买到具有青海特色的可长期保存的纪念品，产业链短，旅游副产品开发不足，旅游购物消费远远赶不上内地经济发达省份。而且主要景区因与城市距离较远，对于游客来说，一日往返十分辛苦。但景区周边可选酒店住宿偏中低端，未做到消费分层布局，中高端酒店配备不足，酒店特色不够鲜明，服务不匹配。
1.2.3宣传不到位，旅游知名度不高
青海省远离东部沿海发达地区，独特的地理位置造就了其如画的风景，但同时因其地理位置而阻碍了青海省相当一部分的发展，宣传不到位，旅游知名度不高。
1.2.4旅游管理服务工作有待提升
青海虽然独具得天独厚的自然资源，但景区的管理服务却与5a级景区的金字招牌并不匹配，景区的内在价值并未充分体现出来，管理线条偏粗放，未重视游客的体验感受，对细节的关注度不够，对文创产品和服务的开发设计也不够。在景区管理与整体设计中，智能化与科技化程度偏低，未有效利用GpS、大数据等技术手段对游客进行有效引导和导流，手机与景区对接不够。
2模型设定
2.1模型的设定
旅游者可支配收入和GDp的增加会刺激旅游消费，所以青海省旅游需求会随着旅游者可支配收入和GDp的增加而增加，人口数量与全年铁路里程的变化也是与旅游需求同步的。
本文主要引入以下四个变量：X1国内生产总值（GDp），X2可支配收入，X3铁路里程，X4我国人口数量，对Y青海省旅游需求（青海省旅游人数来表示）进行初步回归分析。β0为常数项，β1、β2、β3和β4分别为各个解释变量的待估系数，μ为随机扰动项。
本文初步拟用线性模型来进行分析，若实际模型建立时，线性模型不符合要求再考虑使用非线性模型。
初始的多元线性回归模型如式（1）。
2.2数据的收集
2.3模型的估计与检验
2.3.1模型的估计
利用eviews软件对上述模型进行最小二乘估计，结果如图2所示。
根据表2，用eViews软件求参数的最小二乘估计量得到模型三行回归报告式（2）：
2.3.2模型的检验
（1）经济意义检验。主要是检验参数估计值的符号以及数值的大小在经济意义上是否合理。通过模型可知，青海省的旅游需求与国内生产总值（GDp）和旅行者可支配收入成正相关关系且与经济学一般原理相符；但是人口数量和全年铁路里程的变化与旅游需求呈负相关的关系，说明经济意义检验未通过。由此说明模型可能存在多重共线性。
（2）自相关性检验。该回归方程调整的可决系数为0.896372，说明在总体的变差中，可以由解释变量解释的部分占90%，其他随机因素的影响只占10%，说明模型总体拟合效果较好。对样本容量为10，四个解释变量的模型，5%的显著性水平，由于样本容量太少，Dw表上并未查到相应的数据。因此用eviews软件做出残差图进行检验（图3）。
由图3可知，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需要采取补救措施。
（3）多重共线性的检验
计算各解释变量的相关系数，由计算结果可知，各解释变量之间的相关系数非常高，说明模型存在严重的多重共线性。
2.4模型的修正
由于线性回归模型所有的检验都未通过，解释变量之间存在严重的多重共线性，并且不同指标之间的单位相差很大，因此将所有数据进行取对数处理，以便得到数据之间更真实的内在规律，去掉个别的解释变量再用eviews软件进行最小二乘估计。根据上文对青海省旅游需求的影响因素的分析，建立如式（3）计量经济模型：
其中，X2为可支配收入；X3为铁路里程；X4为人口数量，对Y青海省旅游需求（青海省旅游人数来表示）进行初步回归分析。β0为常数项，β2、β3、β4分别为各个解释变量的待估系数，μ为随机扰动项。
由图4可知，用eViews软件求参数的最小二乘估计量得到模型三行回归报告式：
2.4.1经济意义检验
经济意义检验主要是检验参数估计值的符号以及数值的大小在经济意义上是否合理。通过模型可知，青海省的旅游需求与旅行者可支配收入、人口数量和全年铁路里程的变化成正相关关系，且与经济学一般原理相符，说明经济意义检验通过。
2.4.2统计意义检验
F检验：针对H0：β0=β2=β3=β4=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为n-k-1=6的臨界值F（3，6）=4.76，由表中得到F=580.2740，由于F=580.2740>4.76，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即“可支配收入”“铁路里程”“人口数量”联合起来对“青海省旅游需求”有显著影响。
t检验：分别针对H0：βj=0（j=0，2，3，4），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k-1=6临界值=1.943，与对应的t统计量分别为7.847576，2.435488，-2.706132，7.723177，其绝对值均大于1.943，这说明分别都应当拒绝H0：βj=0（j=0，2，3，4），即当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“可支配收入”“铁路里程”“人口数量”分别对被解释变量“青海省旅游需求”都有显著的影响。
2.4.3计量经济学检验
该回归方程调整的可决系数为0.994279，说明在总体的变差中，可以由解释变量解释的部分占99.4279%，其他随机因素的影响约占0.6%，说明模型总体拟合效果非常好。修正的模型消除了自相关和多重共线性的影响，因此计量经济学检验也通过了。
3模型分析与预测
根据最终的回归模型：当旅行者可支配收入、青海省铁路里程、全国人口数量每增加1%，选择前往青海旅游的人数就会分别增加0.621013%、0.841678%、48.16785%。
4对策与建议
受到经济发展、居民收入和人口迭代的影响，中国居民的消费主力正在发生转变，新兴中产阶级和年轻消费群体的消费能力显现，消费群体的迭代带来消费理念的更替，逐渐向着个性化、品质化、便利性、注重体验的情感主导型消费演进。这种消费理念的升级只有配合旅游场景的同步升级，才能继续展开游客与景区双方的情景互动。
4.1调整营销管理策略，满足不同游客“分层需求”
我们所熟知的景区之所以能成为著名游览胜地，一方面是其高品质的旅游资源，另一方面则是在开发过程中抓住资源的特点，从景观设置到营销管理都围绕着一定的定位、主题及其所面向的细分旅游市场目标人群。青海省旅游景区也应当根据景区特性，寻找独特的定位和关联的主题，并根据不同种类游客的心理氛围强化具有针对性的、立体的体验，这样才能够保持生命力。
比如，夏秋季节可突出避暑主题，青海省属于高原气候，每逢夏季气温最高的7月平均最高气温为19～27℃，气候凉爽宜人，是盛夏避暑的理想去处。
4.2全方位优化体验，创新与时俱进
不论是自然还是文化类景区，必须关注的是游客的游览体验，人性化的完善服务体系对于提升景区的口碑度和重游率起到重要作用。景区要真正做到以人为本，从基础与配套设施建设、场景设置、服务水平、技术应用等各个方面做到想游客之所想，及游客之所需，在关注共性需求的同时也要关注差异化需求，从而提升游客的综合游览体验。值得注意的是，游客的需求并不是一成不变的，因此景区也要保持不断优化创新的理念，利用信息技术、人工智能等技术，实现对景区更科学高效的管理，让其更好地服务于游客。
4.3积极开发打破区域限制的文创产品
积极研发有关牦牛、藏羚、雪豹、兔狲、盘羊等动物的卡通形象和拟人化嵌入产品，也可考虑以唐卡、藏毯、堆绣、骨雕为概念的小件或者周边产品。纪念品不是简单将各种无特色的小商品进行堆砌售卖，而是非常讲究专业性，需要景区的运营者对景区主题文化有深刻的理解，并通过专业的设计团队进行系统性开发。
计量经济学分析篇4
关键词：贝叶斯计量；先验分布；后验分布；伸缩性
Zellner的《anintroductiontoBayesiananalysisineconometrics》一书的出版标志着贝叶斯计量经济学的真正诞生。该书较为全面地阐述了贝叶斯计量经济学的大多数专题，其中包括回归模型中的大多数问题、联立方程模型和时间序列模型等的贝叶斯计量方法。
此后，研究贝叶斯计量经济学的文献开始大量出现。当代许多杰出的计量经济学家如Geweke,Litterman,Dempster,Sims,maddala,Chib等都应用贝叶斯计量经济学解决经济问题。Qin（1996）对贝叶斯计量经济学理论发展进行了回顾。poirier（2006）对国外1970―2000年间几种重要的期刊在经济和计量经济学文章中使用的贝叶斯方法数量发展速度进行了回顾。国内研究贝叶斯理论的人员很多，但是研究贝叶斯计量经济学的文献并不是很多，只有朱慧明、韩玉启（2006）研究了贝叶斯计量经济学的几个重要专题，并深入地进行了讨论。虽然贝叶斯计量经济学作为一种科学的数据分析的方法早已经存在，但贝叶斯计量经济学分析应遵循的基本框架是什么？本文就此分八个部分进行阐述，并对其发展和应用前景进行展望。
一、贝叶斯学派与经典学派之间的差异及其分析的优点
统计学发展过程中产生了两个主要学派：经典学派与贝叶斯学派。经典学派又叫频率学派，其发展已有几百年的历史。而贝叶斯学派的发展历史不过0多年，在贝叶斯学者的努力下，打破了经典统计一统江山的局面，两个统计学派共同发展起来，而且不同的派别各自有大量的追随者（茆诗松，1999）。
贝叶斯学派与经典学派之间的差异是明显的。首先，两个学派的核心差别是对于概率的不同定义。经典学派认为概率可以用频率来进行解释，估计和假设检验可以通过重复抽样来加以实现。而贝叶斯学派认为概率是一种信念。结合这种信念加以假设检验（先验机会比），当数据出现以后就产生后验机会比。这种方法结合了先验和样本信息辅助假设检验。其次，两者使用的信息不同。经典学派使用了总体信息和样本信息，总体信息即总体分布或总体所属分布族的信息，样本信息即抽取样本(数据)提供给我们的信息。而贝叶斯学派除利用上述两种信息外，还利用了一种先验信息，即总体分布中未知参数的分布信息。两者在使用样本信息上也有差异，经典统计对某个参数的估计说是无偏的，其实是利用了所有可能的样本信息，贝叶斯学派只关心出现了的样本信息。而且贝叶斯学派将未知参数看作是一个随机变量，用分布来刻划，即抽样之前就有有关参数问题的一些信息，先验信息主要来自经验和历史资料。而经典统计把样本看成是来自具有一定概率分布的总体，所研究的对象是总体，而不局限于数据本身，将未知参数看作常量。
贝叶斯方法的优点很多。例如：与频率方法比较贝叶斯方法充分利用了样本信息和参数的先验信息，在进行参数估计时，通常贝叶斯估计量具有更小的方差或平方误差，能够得到更精确的预测结果；贝叶斯pD（最大后验）置信区间比不考虑参数先验信息的频率置信区间短；贝叶斯方法能对假设检验或估计问题所做出的判断结果进行量化评价，而不是频率统计理论中的接受、拒绝的简单判断；在基于无失效数据的分析工作，贝叶斯统计有着更大的优点（韩明，200）。
二、贝叶斯定理的表述
贝叶斯方法的一个关键元素是贝叶斯定理，通常又叫反概率原理。当先验分布和后验分布都是连续形式时：用θ表示我们关心的参数向量或矩阵，用y表示来自联合密度函数f(y∶θ)的样本观测值向量或矩阵，联合密度函数又可以写成f(y｜θ)，函数f(y｜θ)在代数上等同于θ的似然函数，它包含了关于θ的所有样本信息，在贝叶斯理论中由于θ是随机变量，f(y｜θ)是给定θ的条件下y的条件密度函数，而且有h(θ,y)=f(y｜θ)π(θ)=π(θ｜y)f(y)。其中h是θ和y的联合密度函数，π是θ的先验密度函数，它包含了关于θ的非样本信息，通常将上式重新排列得到结果π(θ｜y)=f(y｜θ)π(θ)f(y)。由于f(y)是与θ无关的一个常数，上式可写成：π(θ｜y)∝f(θ｜y)π(θ)，其中∝表示“与……成比例”，若用文字表述就是：后验密度∝似然函数×先验密度。这就是贝叶斯定理的连续形式，它把先验信息、样本信息和总体信息融为一体。
贝叶斯后验均值估计的最基本特性是伸缩性(shrinkage)。当似然函数的精度h0较大时，后验均值主要受样本均值支配；相反，当先验精度h1较大时，后验均值主要受先验均值支配。这就是为什么贝叶斯估计通常取先验精度较低的原因（方差给得较大），也可以看出贝叶斯估计在调整先验精度下可以达到经典估计的效果，从某种意义上说经典估计是贝叶斯估计的特殊形式。通过两种精度的调整达到对后验均值的估计叫做伸缩性估计特性，所有贝叶斯估计的均值都具有伸缩性估计这个特性。
三、先验分布理论的研究
从上面已经看出，似然原理在贝叶斯学派和经典学派都有应用，而区别在于解释不同。除了似然原理外，贝叶斯定理得到后验分布的另外一个元素就是参数θ的先验分布。先验分布是后继贝叶斯推断的基础和出发点，是贝叶斯学派研究的重点问题之一，也是贝叶斯理论有争议最多的部分。先验分布大体可以分为扩散先验（diffuseprior）分布和共轭先验(conjugateprior)分布两大类。此处的扩散先验即一般文献中的无信息先验分布（noninformativeprior）。当然无信息先验分布并非一无所知，实际包含许多信息，至少知道该参数是位置参数还是尺度参数。共轭先验分布是指这个先验分布与似然函数相乘后，得到的分布与先验分布函数形式一样，即属同一个分布族。这种先验的好处是，当一个新的样本被观察后，关于参数θ的后验分布有同样的解析形式，只需带入超参数和样本值，就可以计算出后验的均值和方差。
参数的先验分布的选取方法之一是贝叶斯假设，即假设参数的先验分布在取值范围内是均匀分布的：若将θ的取值范围记为，并略去密度取值为0的部分，则参数θ先验分布密度函数为：π(θ)∝aconstant时，这时先验叫improperprior或叫flatprior。因为这个分布积分不为1（概率公理不满足）。
通常，贝叶斯假设在参数变换下并不满足不变性的要求，即变换后的分布不再服从均匀分布。如果参数θ选取均匀分布作为其先验分布，根据贝叶斯假设，θ的函数π(θ)也应选取均匀分布作为其先验分布，然而由θ服从均匀分布这一前提，往往导不出π(θ)也服从均匀分布。例如正态总体标准差为σ，它的参数空间是(0,∞)，为能变换，我们选取贝叶斯假设σ～U(0,1)，即f(σ)=1，0＜σ＜1，其它情况密度为0，取它的一个变换η=σ2，这是一一变换，根据随机变量函数的变换，g(η)=f(σ)×1/2σ=1/2σ，可以看出η的密度已不是均匀分布了，而是与随机变量σ有关了。
针对贝叶斯假设在变换下并不满足不变性，effreys（1961）建议对于参数在有限范围内或-∞到+∞范围内取任意值，它的先验分布应取成均匀分布，若它的可能取值范围是从0到∞之间，则它取对数后的先验分布应是均匀分布。所以位置参数的先验应与一个常数成比例，尺度参数应与自己的逆成正比，例如来自正态分布n(μ,σ2)的样本的扩散先验应为π(μ,σ)∝1/σ。effreys（1961）根据不变性的要求，又提出了一种基于Fisher信息阵的多参数模型扩散先验分布选择方法。若令L(θ)为似然函数，effreys认为参数先验分布应与Fisher信息阵的行列式的平方根成比例：π(θ)∝［deti(θ)］1/2，其中i(θ)=e-2logLθθ，ellner(1971)详细研究了effreys先验分布能够满足的各种不变性要求。所以在贝叶斯计量经济学中讨论位置参数θ的扩散先验应为π(θ)∝1,θ∈，尺度参数的扩散先验分布为π(θ)∝1/θ,θ＞0；对于正态分布n(μ0，σ2),μ0已知，σ＞0未知，此时标准差σ是尺度参数，那么标准差σ的扩散先验分布应为：π(σ)∝1/σ,σ＞0。对于正态分布n(μ,σ20),σ20已知，此时μ是位置参数，那么其扩散先验分布应为π(μ)∝1,μ∈R。位置――尺度参数的联合扩散先验分布形式
四、贝叶斯点估计
参数的后验密度概括了参数的所有信息。因此，一旦得到参数的后验密度，就可以对参数进行研究。在确定参数的具体值（点估计）时，就要依据某个准则来决定哪一个值最佳。若最佳估计值的选取依赖于用来估计真参数θ时所造成的损失。一般来说，当估计值离参数真值θ越远，损失就越大。描述点估计与真参数θ间的函数L(θ,)称为损失函数。常用的损失函数是二次损失函数L2=c(-θ)2和线形损失函数L1=c｜-θ｜，其中c是一个正的常数。要获得点估计值，需要考虑某种损失函数形式使损失最小，要使所有类的损失函数都能达到最小的，只有=θ；然而，真实参数θ是未知的，这种方法明显不行。为了克服这一困难，在θ的所有可能值上加权平均（或期望）损失最小，权数为后验密度函数π(θ｜y)，因而，一个贝叶斯点估计值就是使期望后验损失最小的值。这里，期望后验损失由下式给出eθ｜y［L(θ,)］=∫L(θ,)π(θ｜y)dθ，对于二次损失函数L2，后验分布的均值就是使上式达到最小的点估计值，因为eθ｜y［L2(θ,)］=∫c(-θ)2π(θ｜y)dθ，为使上式达最小的值，对上式求导得dd{eθ｜y［L2(θ,］}=∫2c(-θ)π(θ｜y)dθ，令上式为零便得的最小值，∫π(θ｜y)dθ=∫θπ(θ｜y)dθ。由密度函数的性质知上式左边积分号的内容等于1，因此二次损失函数下的θ的点估计值就是后验密度的均值（期望）：=e［θ｜y］=∫θπ(θ｜y)dθ。在贝叶斯计量经济学中，只要对后验分布求期望就能得到参数的点估计值。
五、贝叶斯区间
我们在经典统计下讨论置信区间和参数时，都是说这个区间覆盖参数的可能性，而不说这个参数在这个区间内，因为这里随机变化的是区间而不是参数。当说一个参数有90%的把握落在某个区间内，这种说法经典统计是不容许的，因为经典统计认为参数是固定的；只能说90%的机会覆盖这个参数；而贝叶斯学派可以说某个参数落入某个区间的概率。这是因为贝叶斯学派认为参数是个随机变量，有一个概率分布。而只有在得到贝叶斯后验分布时，才用区间覆盖某个参数这种说法。为了与经典学派相区分，贝叶斯学派用可信区间而不是置信区间，可信区间来自后验分布。
所以当θ的后验分布π(θ｜y)获得以后，立即可以计算出θ落入某个区间［a,b］内的后验概率。p(a＜θ＜b)=∫baπ(θ｜y)=1-α，满足这个式子的a,b不唯一（单峰型的密度函数中是唯一的），因此需要依据某些准则来选择这个区间。一种可能是，要求所选区间内的每点的后验密度函数值都大于区间以外点的密度函数值。具有这种性质的区间叫做最大后验密度（pD）。反之，若给定1-α的概率，要找一个区间［a,b］，使上式成立，这样求的区间就是θ的贝叶斯可信区间。
六、贝叶斯假设检验
抽样理论中的假设检验是通过设置两个假设0和1，和一个适当的统计量，根据此统计量的值是否落入临界区域内决定每个假设被接受还是拒绝。贝叶斯假设检验是根据零假设0下的设定值是否以预先指定的概率落入pD区间，来决定接受或是拒绝零假设。常用的贝叶斯假设检验是利用后验机会比（posteriorodds）。这种方法通过计算每种假设下的后验概率p(0｜y)和p(1｜y)得到后验机会比01，01=p(0｜y)p(1|y)。这一比率给出了0相对于1的优势。利用后验机会比进行假设检验，与其说是假设检验还不如说是“比较”。从上面可以看出，贝叶斯假设检验不要求接受或是拒绝某个假设，因为后验机会比就足以说明问题。后验机会比01大于1表明支持原假设，后验机会比小于1表明接受1，后验机会比01约等于1时须重新搜索信息，不宜做出判别，这种后验机会比01也适合多重假设检验，这是经典统计办不到的。
七、贝叶斯预测
许多情况下，给定样本信息y后，我们希望对其它还未观测到的未来值y进行预测。在贝叶斯方法中，给定样本信息后能够求得还未观察值的分布，我们称之为预测分布。令y为还未观察到的向量，y和参数向量θ在
们就可以对未来参数进行点预测和区间预测了。
八、贝叶斯计算方法
尽管贝叶斯推断模式简单，并且概率形式优美。然而，在贝叶斯分析中，一般只知道后验分布密度函数的核，而难以获得具体的边缘密度函数和条件密度函数，也很难找到累积分布函数的数值分位点，计算边缘后验分布密度函数和条件密度函数的困难是阻碍贝叶斯方法应用广泛的最大障碍。对于贝叶斯后验分布的高维问题，通常的格点搜索方法和拉普拉斯算法都不是很有效。而蒙特卡洛方法对这类问题较为强劲，且一直受到计量经济学家的关注(朱慧明、韩玉启,2006)。然而，这些方法的实现，需要依靠复杂数值的解析近似技术及相应的软件支撑。
目前，在贝叶斯分析中应用最为广泛的是mCmC方法，而mCmC方法主要有两种：Gibbs抽样方法和metroplis-astings方法。能够支持这种运算的软件和应用程序已经有很多被开发出来，例如winBUGS通常专门用来实现mCmC，还有一些在软件中加入贝叶斯模块，例如RaS、S-plus和matlab等。尽管mCmC方法应用广泛，但很难判断何时马尔科夫链已经渐近收敛于平稳分布，所以对mCmC方法收敛性的研究一直是个重要课题。从某种意义上说，贝叶斯研究带动了计算技术的发展。
通常一个完整的贝叶斯计量经济学问题的分析结构都应包括上述八个步骤的讨论，当然具体问题还要具体对待。展望未来贝叶斯计量经济学仍然是一个值得大量研究的领域，例如，面板数据分析中的随机系数模型和时变参数模型，若是给定先验分布就是一个贝叶斯问题；单位根检验也是贝叶斯方法大有用武之地的领域,很多计量经济学家都对其进行了研究，并且提出了不同的观点，得出了宏观经济数据的不同单位根检验的结果；缺失数据的分析天然地与贝叶斯方法结合比较紧密，它本身就是对未知值的一种信念。越来越多的文献目前关注着贝叶斯方法的发展和贝叶斯方法在计量经济学文献中的应用。
参考文献：
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LiXiaosheng1，2XiaYuhua1
(1.XiamenUniversity,Xiamen36100;2.anhuiUniversity.ofFinanceandeconomics,Bengbu233041)
abstract:alongwiththedevelopmentofBayesiantheoryandtheadvancementofcomputersimulation,Bayesianeconometricsdevelopsrapidly.hispapercomparestheclassicalandBayesianschoolofthought,andbrieflyreviewsBayesianeconometricsdevelpomentcourses.intheend,itanalyzesitsframeworkfromeightaspectsanditsoutlook.
计量经济学分析篇5
关键词：流通方式货物周转量计量经济学oLS回归分析
由于数据的可获得性，本文采用1990—2010年共21个我国货物周转量及不同运输方式下线路里程的数据进行oLS回归分析，得出铁运、公路、水云以及民航等不同运输方式对我国货物周转量的影响程度，对提高我国货物流通效率提出一些规范性建议。
一、模型设定
二、数据的收集
本文数据均通过我国统计年鉴相关年份数据的查询获得，选用1990—2010年我国货物周转量以及铁路、公路、内河航路和民航运输线路里程数据对上述建立的模型进行回归分析。
三、模型分析与调整
1.模型的参数估计
利用eViewS软件，对上述模型进行oLS估计。
（1）经济意义检验
（2）统计意义检验
2.多重共线性的检验与修正
3.异方差的检验与修正
（2）异方差的修正—wLS
4.序列相关性的检验与修正
5.模型最终分析
四、总结及建议
本文运用计量经济学模型，研究不同运输方式对我国货物周转量的影响程度，通过oLS回归分析可得，对我国货物周转量影响程度最大的是铁路运输，其次是公路运输；水运方式在α=0.05水平下对货物流通效率呈现负影响，因为本文被解释变量为货物周转量，衡量的是货物流通效率，而不是货物量，水运以其容积大，在货物量上的影响很显著，但由于其运输线路的特殊性以及运转的复杂性，所以水运方式呈现负影响。基于实证分析结论，对提高我国货物周转效率提出一些建议：
1.综合调度最佳的配送线路和运输方式
在流通配送中，要达到高效率流通，做到时间最少、距离最短、成本最低，必须综合调度最佳的配送线路和运输方式。只有合理完善调配运输线路与运输工具，才能不断加强产销衔接点，缩短运输线路，节省运输时间，降低运输成本，选择合适的运输工具，减少货物在运输过程中的损耗。
2.加大投资力度，改善传统运输工具
由回归方程可知，对我国货物周转量影响最为显著的主要是铁路与公路运输方式，在一定的运输距离下，运输工具要充分快捷、迅速。因此建议要加大货物运输工具的投资力度，积极改善传统运输工具的装备配置，提高传统运输工具的运转效率，只有这样才能有效减少货物在流通过程中的损失及运输风险。
3.提高“节约历程法”在货物流通中的应用水平
“节约里程法”的基本思想即是几何三角形中的“两边之和大于第三边”的定理，在运送货物时，首先要估计各目的地之间的距离，计算连接各目的地到同一线路上的距离节约值，之后确定初始运输方案的运输线路及运输费用，合理安排运输方式以达到节约里程的同时节约运输时间，减少运输环节及成本。
参考文献：
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[4]戴群艳.对我国国内旅游需求的计量经济学分析[J].中国商界.2010（7）.第202期
[5]于航.基于节约里程法的鲜活农产品物流配送车辆路线的最优设计[J].安徽农业科学.2011（4）
[6]王珊.我国鲜活农产品物流存在的突出问题及解决对策研究[J].现代经济信息.2011（9）
[7]童光荣.《计量经济学实验教程》[D].武汉大学出版社.2008（6）
计量经济学分析篇6
关键词：计量经济学；学习建议；案例教学；研究型教学模式
中图分类号：G642.1文献标志码：a文章编号：1674-9324（2012）09-0095-03
一、引言
计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国之后，其发展过程可以分为3个阶段——从“推广普及”阶段到“计量经济学教学的提高阶段和应用研究的推广阶段”，再到“计量经济学的发展和创新阶段”[1]（李子奈，2008），其经历了与传统经济学内容的不断磨合，直到完全融入经济学教学和研究工作中。计算机技术、网络以及学术交流的国际化都为计量经济学在中国的发展提供了良好的环境，而计量经济学方法的普及和不断创新又为提高我国经济学教学和研究水平提供了良好的平台。纵观国内外应用经济学研究成果，其中采用计量经济方法作为主要分析工具的比重也越来越大，目前在《经济研究》《管理世界》等国内主要经济管理类期刊中，以计量经济学模型作为主要分析方法的论文占比已超过50%。计量经济方法在应用经济学及管理学科学研究中应用的增加和普及，使得计量经济学已成为现代经济学和管理学教学中必不可少的一门课程。它和宏观经济学、微观经济学一起构成了中国高校经济管理类本科生和研究生必修的三门经济学核心理论课程[2]（洪永淼，2007）。计量经济学无论在教学内容、教学手段，还是在使用广度上在国内都已经得到极大的发展，且其在经济学科中的地位已得到普遍的认同，但是很多学生在学习和使用过程中仍存在一些问题或认识上的误区，尤其是在部分非数量经济学专业硕士研究生的论文写作中，这些问题可能直接导致结论的错误，进而使一些学者开始怀疑计量经济学模型的科学性和实用性。很多讲授和传播计量经济学知识的学者已经意识到这些问题，并试图从本质上改变这一现象[3]（李子奈，2009等）。本文正是在这样的背景下，结合多年教学和科研中遇到的实际问题，对当前研究生（尤其是非数量经济学专业）在学习和使用计量经济学过程中存在的问题进行归纳，并给出相应的建议。本文结构安排如下：第一部分为本文研究的背景；第二部分将归纳目前部分学生，尤其是非数量经济学专业硕士研究生，甚至一些博士研究生在计量方法使用过程中存在的一些问题；第三部分将结合实际情况，提出相应的建议；最后给出本文的结论。
二、计量经济学学习过程中存在的问题
近年来，无论是在经济理论的科学研究中，还是在经济问题的实际分析中，采用计量经济方法解决问题已成为一种趋势。很多学生为了赶上这趟“潮流”，在分析问题过程中积极地开发和使用各种前沿的计量方法，而忽略了模型需要满足的一些外部条件，例如模型设定的假定、模型对数据的依赖、模型的经济意义等。本部分将主要归纳几个在计量经济学学习过程中常见的现象：
第一，计量软件的多样化，弱化了学生对很多基础计量方法的探究。随着计量经济方法在经济分析中地位的不断提高，很多学生开始注重在论文写作过程中使用计量方法，尤其是前沿的方法。同时，随着计算机技术的发展，计量方法的相关软件也越来越丰富，促使其应用变得更加普及。然后正是这种软件的多样化和智能化，弱化了很多学生对计量经济方法理论基础的探究，如模型估计前一些必要的检验等。很多研究生在使用计量方法时，只是简单地将搜集到的数据输入到一个类似“黑箱子”的软件包中，然后就可以直接得到结果。
第二，过分强调计量方法，而忽略了经济理论。与第一个问题不同的是，还有部分学生也许对计量方法使用得很好，但是他们却忘记了自己更应该是一名经济学专业的学生。他们在使用计量经济学方法分析问题时，缺少必要的经济理论支撑和分析。众所周知，目前在国内一些经济类核心期刊中，超过50%的文章采用计量经济模型作为主要的分析方法，这种现象使得更多的研究生喜欢在论文写作中加入计量方法进行实证分析。当很多学生陶醉于学习和应用各种先进的计量方法分析问题时，在另一方面他们却忽略了也需要阅读大量经济学、金融学或财政学等与本专业理论相关的文献或教科书，进而缺乏对实际经济现象深入的观察。因此也许他们可以采用计量方法得到非常合理的结果，但他们根本无法对结果进行深入的理论分析。这一现象并不是个例，而是可以在大部分硕士生的写作中看到——很多的结果图表，文字却很少，看上去更像一个经济学的实验报告，而不像一个学术论文。这正是由于很多学生片面追求计量方法的前沿性和复杂性，而忘记了计量经济学本身是一门经济学课程。如果计量模型的使用和结果分析离开经济理论的支撑，则变成一堆枯燥的数学符号和漂亮的图表，而无法体现计量经济学在经济学科中的真正地位。
计量经济学分析篇7
关键词：宏观经济统计分析；问题；政府统计；作用
中图分类号：F2文献标识码：a文章编号：1001-828X（2014）09-0000-01
由于我国特有的社会主义市场经济体制，我国的国民经济统计发展需要采用宏观经济统计分析方法，宏观统计分析能够为统计学科的发展提供帮助，对于社会也有着重要的贡献，其实际的应用价值适合被广泛推广。
一、宏观经济统计分析
（一）宏观经济统计分析的产生
宏观经济统计分析是根据中国现有的经济体制而诞生的专业性术语，在其发展的过程当中伴随着统计学和经济学的知识体系推动，发展而来的宏观经济统计分析中包含了两门学科的知识，由于国家的市场经济体制，两门学科中更重视经济学，具体表现出的是计量经济学。但是在发展过程中我们发现，宏观统计分析虽然表现为计量经济学，但是并不能将计量经济学完全代表宏观经济学，因为宏观统计分析是伴随着社会主义国家的经济发展实践。
就我国的经济发展为例：计划经济阶段，统计学是计划管理常用的工具，基本可以完全衡量国民经济水平，凭借着政府的统计数据就可以分析出国民经济状况，并为下一阶段的经济发展做出合适的计划。当我国的计划经济体制得到了改革，建立起了中国特色的社会主义市场经济体制，原有的宏观经济统计分析方法并没有被完全取缔，而是同样调整为市场经济体制下的宏观经济分析方法。所以，在我国经济发展的几十年里，宏观经济统计分析为国民经济统计做出了卓越的贡献。
（二）宏观经济统计分析的基本概念
宏观经济统计分析就是指将宏观经济理论当做指导思想，并引入国民经济的统计资料，为国民经济中各个部门和生产环节的主要要素有机结合起来并做出综合评估。国民经济的概念范围比较大，包含了多个部门环节和基本要素，只有分析出各个部分之间的联系，才能对现行的国民经济运行状态做出客观的评价，并为未来的国家经济发展制定出合理的目标，制定出适合的国家发展规划。
（三）宏观经济统计分析的基本特点
宏观经济统计分析和一般的统计分析一样，具有总体性、实证性和数量性等基本特点，除此之外，还具备其特有的特性，具体包括：
1.对象是系统的
宏观统计分析的对象是国民经济，国民经济是一个整体，其中包含了相互作用的若干个组成部分，各个组成部分又有其自身的特殊功能。我们把国民经济看做一个系统，在进行宏观统计分析时，应该从这个系统的整体出发，分析其中各个部门的联系和各个部门与外界的联系，综合定量地考察整个系统，实现整体最优。国民经济中的各个部门必须共同发展，彼此间能够有机的协调起来。
2.按层次分析
宏观经济统计分析要根据国民经济的资料进行分析，采用统计的方式分析评价国民经济的运行机制和联系，统计分析的最高层次就是国民经济核算的最后一个阶段。国民经济系统通常是多层次的，宏观经济统计分析要根据国民经济的特点进行分析，即一方面进行整体性的分析，另一方面还要进行分层次的分析，对国民经济运行的各个阶段进行分析监控，对于国民经济中的问题则要专项分析。
（四）宏观经济统计分析方法
宏观经济统计分析的方法与统计学和经济学密不可分，是在这两门学科的基础上发展出来的，所以分析方法涵盖的范围很广，既有数据统计类的方法，还有经济学分析方法，另外还可以采用统计描述或探索数据分析法，模型推断分析法等等。主要采用的是科学性较深的分析方法，并在实际例证的基础上进行分析。
在当今信息时代，我们的海量数据统计分析方法比从前的分析方法有了很大的进步，速度更快，分析范围更广，准确率也得到了提升，我们可以更直观的观测出国民经济发展的动态和随时间进化的演变机制。
二、宏观经济统计分析的发展问题及其对我国政府统计发展的影响
（一）宏观经济统计分析的发展问题
宏观经济统计分析在发展的过程中，为我国的国民经济统计分析做出了卓越的贡献，但也遇到过一些问题。
宏观经济统计分析诞生于计量经济学，在我国特有的社会主义经济体制下，演变的过程中并没有实际经验可以借鉴，只能依靠国内的专家学者根据实际的统计分析总结经验，向前探索，这样难免会在发展的过程中犯错，或是得不到预期的分析效果。此外，由于国民经济的整体性和层次性，如何对国民经济进行既整体又分层次的统计分析，是需要解决的一个难题，想要准确合理的把握两者之间的度需要工作人员不断的探究并总结经验。
（二）我国政府统计发展
国家政府统计分析关系着对一个国家过去经济运行状况的评价和对未来经济发展的计划展望。我们采用宏观经济统计分析为政府统计服务，为国家未来的发展做出规划。
当今社会是个经济大发展的社会，信息网络技术大幅度进步，在这个信息时代只有充分利用各类海量的信息才能保证国家的市场竞争力，各行各业的发展结合数据分析会更加科学，管理人员也会做出更加合理的决策，而不是像原来根据经验和直觉做出决策。
在这个大数据的发展时代，中国想要成为具备国际竞争力的强大国家，必须保证科学化的决策制定，根据信息网络中的大量数据加强宏观经济统计分析，构建出全新的思维模式，为国家政府统计发展起着促进的作用。虽然我国的经济发展跟欧美的一些发达国家有所区别，但是同样采用的市场经济体制，所以外国类似的宏观经济统计分析经验对于我国的经济发展也是有一定辅助作用的，不能完全忽视。
三、结语
2006年，我国提出要建设新型的创新型国家，所以宏观经济统计分析的创新能力需要得到国家领导人的重视。我们在未来要大力发展创新型企业，建立科学发展观，实现伟大的民族复兴，把我国建设成富强、民主的社会主义现代化国家。
参考文献：
[1]赵彦云.宏观经济统计分析发展的基本问题[J].经济理论与经济管理，2013（05）.
计量经济学分析篇8
0引言
计量经济学是一门研究经济变量之间的统计关系及其规律的科学，广泛应用于经济学的各个领域。通过课程的学习，要求学生建立合适的计量经济学模型，能够使用软件估计模型参数，并能够对估计结果进行检验，且正确解释模型的经济意义。在本科阶段参数估计的方法为普通最小二乘法，为了使得其估计参数有良好的统计性质，需要使计量经济学模型满足经典假设。在对参数进行经济意义检验和统计检验之外，需要考察模型是否满足经典假设及不满足经典假设的修正方法。授课内容主要围绕参数估计与检验展开，教师需要深入浅出的讲解普通最小二乘法的经典假设，经典假设是理解课程后续内容的基础。我国《高等教育法》指明了培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才的培养目标，且市场更需要应用型、创新型的高层次经济学人才，由此计量经济学教学内容、教学方式、考核方式改革已迫在眉睫。笔者将结合多年的教学实践，分析经济类学生在学习计量经济学时的知识构建及授课中遇到的问题，提出有利于提高学生创新能力的教改方案。
1计量经济学教改的探索
经济类教师和学生已普遍认识到计量经济学的重要性，但是该课程涉及到经济理论、统计学、数学相关知识的综合运用，讲授难度较大。很多学者从教学内容、课程设置等角度，对计量经济学教学改革做了有益的探索。李子奈指出目前计量经济学教学内容上没有体现出经济学科特点，应将计量经济学模型的设定、数据的分析作为计量经济学教学内容[1]。案例教学和实验教学的重要性也被许多学者认识到。李芝倩提出计量经济学在教学中应以应用为导向，在理论讲解的基础上，注重案例教学和实践环节[2]。张长青认识到计量经济学教学中存在重理论、轻应用等问题，忽视对学生实践应用能力的培养，建议建立具有专业特色的案例库，使课程理论教学与实验教学合理衔接[3]。也有学者比较研究国内外计量经济学课程体系设置，如谭砚文等，比较了中美计量经济学课程设置，发现美国计量经济学课程内容丰富、课程衔接紧密、注重学生实践能力的培养，而我国计量经济学教学体系、教学理念、课程设置都明显落后[4]。
2课程的衔接问题
2.1计量经济学课程设置问题计量经济学作为一门重要的专业基础课，在微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、统计学、高等数学、线性代数等课程之后开设，一般设置在大三第一学期。大多数高校没有针对不同类型的学生开设不同层次的计量经济学课程。由于我国经济类专业同时向文科和理科招生，学生数理基础差异较大，不适合按照统一的教学目标来授课。国外许多高校已经开设不同层次的计量经济学课程，不同基础及不同研究方向的学生可以自主选择有关课程。例如，麻省理工分别开设初级计量经济学、中级计量经济学、时间序列分析、非线性计量分析、现代计量经济学方法等近10门课，构成了不同层次的计量经济学课程体系[2]。而国内大多数高校计量经济学课程课时安排较少，不能很好体现计量经济学的学科地位。含上机实验课在内计量经济学仅有48课时左右，教师没有充分的时间讲解计量经济学的相关理论。在实践中应用较多的时间序列模型、面板数据模型、二元选择离散模型没有时间讲授。学生在工作或论文写作中，若需要建立计量经济学模型，仍需要花费大量时间进行后续学习。计量经济学软件为学生理解计量经济学方法提供了一个视窗，是计量经济学理论和实践结合的桥梁。教师在上机实验授课环节讲授软件的使用，可使学生认识到繁琐的计算过程可由计算机来完成，对提高学生学习积极性和实践能力起着重要作用。而大多数高校上机实验教学环节没有得到应有的重视，仅有4至10课时。计量经济学软件多为国外开发，学生很难在这么短的时间内掌握软件的使用方法，直接影响到学生在实践环节对数据的分析能力。
2.2数学基础课程衔接问题现代经济学已经从思辨哲学转向数理实证，经济理论均要经过严格的数理逻辑证明及经验检验，经济学研究中对数学知识的运用已经超过物理等自然学科。我国经济学专业学生的数学基础课程仅有高等数学、线性代数、概率论与数理统计这三门，其教学授课难度较低。且这些课程由理学院数学专业教师讲授，他们对经济学了解较少，不知道经济学中会用到哪些知识，授课内容与经济学专业需要脱节，学生在这些课程上花费了大量的时间，并不能取得良好的效果。计量经济学建模中涉及到微分方程、动态最优方法、拓扑学、实变函数等知识，在高等数学中均没有讲授；多元回归分析中需要对矩阵求偏微，需要学生有空间思维能力，而这些知识在线性代数教学中却没有涉及；统计量的构建及统计性质的证明的相关基础知识，在概率论与数理统计中往往是一笔带过，并没有作为重点讲授。没有数学基础课程的教学改革支撑，经济学专业创新人才的培养难以取得突破性进展。计量经济学教学过程中普遍注重数理模型的推导、统计量的构建及统计性质的证明等基本原理的讲授，学生在经济学、高等数学、线性代数、数理统计等课程中若存在知识缺陷，均会影响到该课程的学习。由于大多数经济类学生数理基础较弱，不能很好地理解枯燥抽象的证明及公式的推导，课堂往往成为教师的独角戏。
2.3经济学专业课程衔接问题许多高校课程设置上，缺少与计量经济学有效衔接的其他经济类课程，不利于计量经济学的学习及创新人才的培养。西方国家经济学专业一般在学习计量经济学课程前，讲授中级微观经济学、中级宏观经济学。在学习了初级微、宏观经济学及数学基础课程后，再学习中级微、宏观经济学，使得学生能从数学逻辑上理解经济学，为经济学模型的理解及计量经济学建模打下坚实的基础。我国在本科阶段仅讲授初级水平的经济学，没有中级经济学的学习，学生很难理解经济学模型，计量经济学建模的授课环节会遇到较大困难。大部分高校缺少计量经济学后续课程的教学，只有少数高校增设了金融计量经济学、时间序列分析、计量经济学方法讲座等后续课程。计量经济学课程中学习了建模、估计参数、检验的一般方法，可以应用到经济学各分支内，如结合各分支开设后续课程，会加强对这门工具课的理解。
3计量经济学教材建设的问题
教材是教师课堂授课和学生课下复习的依据，教材的选用一定程度上决定了授课内容及授课效果。计量经济学的建模基于经济思想及理论，对于计量经济学模型过程的学习，有助于学生体会经济学理论在计量经济学中的作用，有利于学生创新能力的培养。案例分析教学是培养学生利用计量经济学模型分析和解决经济问题能力的有效途径。计量经济学教材建设需要与时俱进，寻找紧密联系实际的丰富案例。案例应尽可能选取国内外实证研究的热点经济问题，尽可能体现经济分析、经济模型的建立、软件的使用、回归结果的分析整个过程。目前高校普遍使用的计量经济学教材并没有体现对学生建模思想的培养[5]，没有使学生深切体会到计量经济学的重要性。流行的国内教材侧重计量经济学理论的数学推导，虽然也有部分案例，但案例均为宏观经济案例且普遍忽视计量经济学模型的建模过程的说明。由于文化差异，中国学生很难接受国外的案例，使用国外经典教材效果有限。例如，a.H.施图德蒙德著的《应用计量经济学》被视为美国“近30年来最具重要性的新版教材之一”，该教材结合美国大学生的生活选取了丰富的案例，而中国学生并不能理解其案例中所讨论的变量间的关系。#p#分页标题#e#
4计量经济学教学改革方案建议
4.1设置多层次的教学目标因材施教，区别对待文科、理科类别的学生。根据经济类各专业不同的文理招生类别，制定不同的培养目标。文科生的培养目标定位于思想创新，能够应用计量经济学工具即可；教学目标应注重经济理论，培养学生依据经济理论分析经济变量之间的因果关系。文科生对经济学理论掌握程度要远远好于数学和数理统计，授课中应淡化数理推导，强调计量经济学软件的应用。注重培养文科生的思想创新，引导学生发现经济问题，试图用经济理论进行解释，并能够使用计量经济学方法对其进行经验检验。理科生的培养目标定位于理论创新，注重计量经济学理论的讲授，引导学生创新计量经济学理论。理科生数理基础较好，应扎实基础、提高其培养层次，计量经济学不能仅仅局限于应用，要提高到计量经济学相关理论的推导及证明层面上。
4.2配套改革课程体系计量经济学良好的教学效应需要配套改革经济学类的基础课程。以计量经济学课程为核心的课程体系改革，促使经济学各门课程有效衔接，学生的理论抽象和实证分析能力会得以提高。增设中级微观经济学、中级宏观经济学、数学建模等先修课程，这些课程的开设有助于学生理解经济学模型，提高学生建立经济学模型的能力。根据经济学专业的需要，调整高等数学、概率论与数理统计、线性代数课程的授课内容。例如，高等数学课程中强调泰勒级数展开式等相关内容；概率论与数理统计课程中强调统计量构建及其性质、假设检验等内容；线性代数课程中加入矩阵的求导、矩阵的期望值、随机变量方差－协方差矩阵等相关内容。适时开设金融计量学、时间序列分析、中级计量经济学、高级计量经济学等后续课程。
4.3注重案例教学，从模仿到创新案例教学有助于激发学生的学习兴趣、调动学生的学习热情和探索精神，选择或编著案例丰富、注重分析建模思想的教材授课。例如，研究家庭收入对消费支出的影响，教师首先引导学生分析影响家庭消费支出的因素。学生根据经济理论，可能提出价格和收入是影响家庭支出的两大因素，价格和收入增加会导致家庭消费支出增加，他们是正相关关系。在因变量和自变量确定后，引导学生选择合适的计量经济学模型。不同的计量经济学模型，待估参数的经济意义不同。如果直接以家庭消费支出为因变量，价格和家庭收入为自变量，那么待估参数分别表示价格对支出的边际影响、家庭的收入边际支出；如果选择双对数模型，待估参数分别表示价格支出弹性、家庭收入支出弹性。之后就要搜集数据，可以组织学生抽样调查也可以寻找相关数据，使用软件估计参数。参数估计出来要检验其经济意义、判断其统计性质、检验是否违背高斯假设，若违背高斯假设再用修正后的方法估计参数。通过案例教学巩固了学生对理论知识的理解，使学生充分认识到计量经济学这门课程在实际工作或经济学研究中的重要性。精选经济学各专业方向的计量经济学案例丰富课堂内容，结合案例让学生了解计量经济学的建模过程及软件的使用。引导学生结合自己的专业，运用经济学理论分析具体的经济问题，建立计量经济学模型，经验检验经济学相关理论。
4.4结合生产实习，培养实践能力生产实习环节是培养学生实践能力的最好时机。企业要预测销售量，证券部门要分析影响股票价格的因素，政府部门要分析政策对经济的宏观影响等等，都要应用到计量经济学。在学习计量经济学这门课程后，组织学生到不同部门实习，让学生体会到计量经济学不仅是枯燥的理论，确实可以解决现实中各种问题。学生可以在实习中观察经济现象，发现经济问题，根据自己掌握的经济学理论，分析变量之间的因果关系，建立合适的计量经济学模型。利用实习部门提供的数据，使用计量经济学软件估计模型参数，并做相关预测，为实习部门决策提供依据。另外，通过生产实习，不仅会提高学生对计量经济学后续课程的学习兴趣和热情，学生分析问题、解决问题的实践能力也会大幅提升。
4.5改革对课程的考核模式，激发学生创新大多高校计量经济学课程考核由实验成绩和考试成绩两部分构成[6]。实验环节要求学生根据教师给定的案例和数据，模拟建模撰写实验报告；考试一般为闭卷考试，考核内容多为考察学生对相关知识点的掌握程度。在这种传统考核模式下，学生可能疲于应付考试，并没有真正去分析经济问题，缺少建立计量经济学模型的激励，不能很好的激发学生的创新能力。建议改革考核模式，要求学生根据自己的专业方向或兴趣爱好选择经济学问题，建立计量经济学模型，撰写经济学论文。根据学生经济学论文的完成情况，评定学生计量经济学成绩。学生通过撰写经济学论文，有助于提高其创新及处理实际问题的能力[7]。
计量经济学分析篇9
关键词：高级计量经济学；教学理念；教学方式；教学内容
作为经济管理类博士研究生的必修基础课程———《高级计量经济学》是以介绍、研究计量经济学理论与方法，辅以相应的数学证明推导和统计推断结果，建立计量经济模型并以此刻画、分析、检验及预测现实经济问题和经济现象为主要内容。其教学目的在于培养和训练博士研究生对于不确定的、经济现象背后的规律的认识和发现能力，特别是实证分析能力。国内众多高校都非常重视《高级计量经济学》课程的建设和改革。清华大学李子奈教授就《高级计量经济学》课程的教学体系及计量经济学模型方法论的若干问题进行了多方面的论述（2010）[1][2][3]；厦门大学洪永淼教授分析了计量经济学的地位、作用和局限（2007）[4]；中山大学王美今教授等对计量经济学应用研究中的可信性和切适性问题进行了阐释（2012）[5]。南开大学张晓峒教授也多次讨论《高级计量经济学》课程的教学内容及方式。而笔者在多年的博士研究生《高级计量经济学》课程的教学实践中发现，博士研究生在学习《高级计量经济学》课程的过程中，由于其理论基础知识、学科专业需求等方面存在着较大差异，应因地制宜、因材施教地探索适合学科特点的《高级计量经济学》课程的教学内容和方式。如何合理有效地组织《高级计量经济学》教学内容和教学方式，切实提高教学质量和效果，增强博士生的科研能力，是一个值得探索的课题。因此，本文从笔者自身教学实践情况出发，分析高级计量经济学教学过程中存在的问题，提出相应的教学改进思路。
一、高级计量经济学课程教学的现状与存在的问题
《高级计量经济学》是跟随北美研究生教育体系所开设的一门课程，本质上是一门集理论性、方法性和应用性且要求较高的经济学类核心课程。其主要内容是，伴随着重要理论、概念和方法的是众多的统计分析思想和复杂的数学推导证明，因此要求前序课程应具备高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、初中级计量经济学等课程的基础。在多年的博士研究生的《高级计量经济学》课程教学实践中，我们发现，《高级计量经济学》对于培养和训练经济管理类不同专业的博士生，运用数量方法和工具分析解决实际问题，增强科研能力等方面的确起到重要作用。但也存在一些问题。在现实教学实践中的实际情况是，多数博士生并不满足真正意义上《高级计量经济学》学习的基本要求，其学习的基础、专业背景和要求均不一致。大致分为两类，一类是在本科或硕士阶段学过计量经济学的知识，但在深度、广度和学习要求等方面有所不同；另一类是根本没有接触过计量经济学，或者本科或硕士的专业不是经济类或管理类。面对这种情况，《高级计量经济学》教学实践中，关于一些计量经济学基本问题的处理，如果教师点到即止，不加以深化，对于已有计量经济学基础的博士生而言，学习没有新鲜感；如果讲解中偏重于方法性质的推导和证明，对于毫无计量经济学基础的博士生来说，认为课程教学内容过于理论化，感觉压力很大，不知道如何应对。最终这两类博士生，都对高级计量经济学失去兴趣，教学效果不佳。毋庸置疑，无论初级、中级和高级计量经济学都是从国外引进的课程。对于高级计量经济学而言，对数学和数理统计学理论与方法的要求，在深度和广度方面均有较高的要求，数学化的教学内容，大幅度的数理方法证明推导；重理论体系，轻实际应用；重方法介绍，轻能力素质培养，使经济管理类各专业博士研究生学习有一定困难，感到与经济学课程有相当距离，对如何分析解决实际经济问题感到茫然。究其原因，主要是计量经济学教学过于强调数学化的教学内容，教学模式存在问题。
二、教学改革思路探索
应当说，《高级计量经济学》在经济管理类博士学历教育中具有相当重要的地位，现代经济学对计量经济学又提出了高标准的要求，博士研究生知识结构与基础的较大差异性，对博士研究生高级计量经济学的教学提出了新的挑战。面对这些挑战，笔者以为，其教学改革，应在授课对象实际背景的基础上，从一级学科的理念切入，分别从课程的教学理念、教学方式、教学内容体系几个方面进行，以到达深化课程教学改革之目的。
（一）教学理念
笔者认为，适合于经济类各专业博士生教学实际的高级计量经济学课程教学理念依然是“重思想、重方法、重应用，着力培养学生创新意识和实证分析能力”。不同层次的计量经济学均是理论性和实践性都很强的课程，要从教育思想和博士研究生教学目标去明确高级计量经济学的教学理念。应当强调是，计量经济方法是为解决经济问题服务的工具，方法手段要服从经济活动的本质特征，这是与数学根本不同之处。计量经济学研究的是经济数量规律，当然离不开数学和统计学方法，但是，如果离开了计量方法所提出的经济背景、离开了计量方法本身的经济学解释、离开了计量方法应用的经济对象，计量经济学只不过是一些无用的数字和符号。因此，计量经济学本质上是一门经济学课程。因此要树立“重思想、重方法、重应用，着力培养学生创新意识和实证分析能力”的教学理念。“重思想”是指重计量经济分析的基本思想，注重问题提出的经济背景、解决问题的前提条件和基本思路，注重计量分析结果的经济学解读。对于高级计量经济的理论方法，重要的是提出问题的基本思想和解决问题的基本思路。尽管《高级计量经济学》中，数学推导证明过程是博士生教学中的重要内容之一，但学生着重掌握的应该是思路，详尽的数学过程可以通过自学搞清楚，而思路则要通过教师的引导才能掌握；更重要的是，思路是反映理论方法产生和发展的精髓，掌握思路才是最重要的素质和能力所在，才可能有所发展和创新。能否把握解决问题的基本思路，是博士研究生能力素质的具体体现，这正是我们《高级计量经济学》教学的根本目的所在。“重方法”是指重在用于解决实际经济问题的不同方法（即“具体怎么去做”），重在各种计量方法怎样通过在计算机上的具体实现。《高级计量经济学》在不同数据类型、各类设定、估计、检验方法等方面，已形成了庞大、复杂的方法论内容体系，而且新的方法论正在不断地出现。重方法就是要重各类方法的发展沿革与演变过程，关注其各种方法的前提条件和适应性的不断进化过程，并在重思想理念下予以明晰。“重应用”是指能正确选择和使用各类计量经济方法，借助计算机技术去分析和解决实际经济问题。各类方法的计算机软件实现是重方法的重要要素。现有的计量经济学软件（如eviews、Stata、R软件等），也在不断地吸取计量经济学方法论发展前沿的成果，充实其内容。对于多数经济学类专业的博士研究生而言，应当能够正确使用分析软件，解决实际经济问题；对部分有特殊要求的博士生，应在编程方面有所训练，以实现其在方法论方面的探索需求。
（二）教学方式
“课堂讲授、实验教学、课程论文”三结合，从多方面提高博士生计量经济方法的应用能力和创新意识，应是高级计量经济学的教学方式或范式。“高级”是相对于中级和初级而言的，因此在课堂讲授环节就应突出“高级”特色。“高级”的特色与教学内容密切相关。但是，笔者以为，无论高级、中级还是初级，教学方式应存在共性。这就是要求教师在不同章节的讲授过程中，应当注重问题导向型的讲授方式，即从实际经济背景出发，从实际应用角度出发，从方法论体系发展沿革出发，讨论研究问题的经济学背景和计量经济学特征，从各类计量经济方法的前提条件、适用性等方面提出将要讨论的主要问题，避免从概念到概念，从公式到公式，尽量用鲜活的经济事例说明问题的原由，使抽象的高级计量经济理论和方法具体化。通过实际经济问题的提出和解决，体验计量经济学方法实际应用中出现的问题，以及解决的途径。即，问题导向，工具驱动。实验教学是培养学生创新意识和应用能力的重要环节，其主要目的是培养博士研究生驾驭各种计量经济软件解决各类实际问题的能力。实验教学在过程控制和目标管理双重约束下，提供对教学理念和课堂讲授教学的有力支持。各类算法的计算机实现，在有助于对方法论的理解和感悟、激发出新想法新思路。课程论文也是实现教学改革的重要路径之一。目前，一些高校在本科计量经济学教学过程中，采用了课程论文并答辩的教学方式。应当说，在多年的教学实践过程中，这是一种行之有效的方式。也应在博士研究生高级计量经济学教学过程中实施。这是因为，尽管经济管理类各专业博士研究生在其专业理论知识的训练方面，从深度和广度方面看，远远高于非博士研究生学历教育各个层次的学生，但是，在定量分析或数量关系分析方面，仍需要与其专业理论知识训练相匹配水平的训练。因此，通过自己选择研究题目、自己设计研究路线、自己收集数据资料、自己解决所遇到的问题、自己撰写课程论文等多个要素层面的训练，应当达到充分理解和掌握高级计量经济学方法论，作为博士学位论文或学术论文前期工作基础等多种目的。
（三）教学内容体系设计
一级学科建设与学校特色相结合是精选《高级计量经济学》教学内容的基本定位。目前，国内外关于高级计量经济学教学内容有其不同的组成。就其内容体系看，在不同的分类标志下，有着不同内容的名称称谓。例如，理论与应用计量经济学、经典与现代计量经济学、宏观与微观计量经济学等。同时，现代计量经济学又有不同的各类分支。如何选择适合于经济管理类各专业博士生《高级计量经济学》教学的内容体系，是实现教学理念和教学方式改革的基础。笔者认为，在《高级计量经济学》教学内容体系设计过程，应遵循以下原则：1.一级学科和学校特色相结合原则。从高等教育长期发展角度看，笔者认同按照不同门类一级学科建设的思路来设计《高级计量经济学》课程内容体系。就目前而言，高级计量经济学的授课对象主体是经济学和管理学门类下的不同一级学科属性下的各专业博士研究生。这些博士生中，除数量经济学和统计学专业的博士研究生外，多数专业博士研究生的基本需求是在自己专业中应用高级计量经济学的方法。同时，考虑到高级计量经济学具有经济学的基本特征，以及管理学中各一级学科与应用经济学有着不可分割的密切联系，高级计量经济学教学内容的设计，应基本从应用经济学一级学科建设的角度出发进行取舍。不同学校应用经济学科有其不同的研究特色，因此，在高级计量经济学内容体系设计时，应凸显自身应用经济学方面特色。例如，以金融为特色的应用经济学，应在现代时间序列计量经济学、微观计量经济学等内容方面有所显现。2.确保高级计量经济学的“高级”原则。高级计量经济学中“高级”特色，主要是指中级和初级计量经济学教学中，或是没有涉及，或是涉及了但仍需加深深度的计量经济学的内容，应突出其发展前沿，使之成为名副其实“高级”计量经济学。基于这种认识，笔者以为，高级计量经济学的内容应主要在现代（或非经典）计量经济学中进行取舍。基本内容应覆盖金融时间序列分析、微观计量经济分析、面板数据计量经济学、非参数计量经济学、空间计量经济学以及这些分支间的交叉发展方面等的内容。另外，专门的估计方法，非线性估计、广义矩估计、贝叶斯估计以及分位数回归估计等方法可作为这些内容的基础，也将涵盖其中。将本科、硕士、博士三个不同学历教育层次中的计量经济学内容体系通盘考虑，在应用经济学一级学科建设前提下，进行高级计量经济学中“高级”部分教学内容体系的建设。3.“山峰”与“平原”结合的原则。高级计量经济学教学内容设计过程中，“山峰与平原”问题也是不可避免的问题。这里的“山峰”，主要是指现代计量经济学理论与方法的发展前沿，“平原”主要是指成熟的经典计量经济学理论与方法。需要指出的是，经典计量经济学中相关部分的内容，正是现代计量经济学发展的起源，现代计量经济学也是经典计量经济学在深度和广度方面的延续。例如，沃尔德（wald）、拉格朗日乘数（Lm）和似然比（LR）检验，应属于经典计量经济学中的内容，但这些内容在不同数据类型、不同的现代计量经济学分支中，有其内涵和外延的扩充与发展，形成具有不同用途的新型检验统计量和统计方法，成为现代高级计量经济学的新内容。因此，“山峰”和“平原”两部分的内容，在不同授课对象中，依据其教学目标，统筹安排合适的教学比例和讲授方式。
三、结语
博士研究生《高级计量经济学》课程，一方面是以建立及应用计量经济模型为主要内容，强调应用模型的经济学和统计学基础，侧重于建立及应用模型过程中实际问题的处理；另一方面则应讨论计量经济学的理论与方法，一定程度上探究理论与方法的数理逻辑关系及证明推导。《高级计量经济学》不仅要使博士生具备扎实的基本知识，而且要使学生掌握计量经济分析的核心———实证分析方法，更重要的是拥有进行实证分析的思维，培养具有应用实证分析方法的创新能力。对于《高级计量经济学》的教学，如果学生能够明白所讲授的内容，仅仅是成功的一半。如果学生能够对所讲授内容中没有讲到的内容产生更多的问题，才是《高级计量经济学》教学最大的成功。《高级计量经济学》的教学目的不仅仅是传授知识，更重要的是启发学生的独立思考能力、提出问题的能力以及应对挑战及处理实际问题的能力。
参考文献：
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计量经济学分析篇10
【关键词】定量分析；定性分析；经济学研究
研究是通过各种研究方法对事实或材料进行加工整理，以获取新的可靠知识的思维活动。研究方法的选择、运用和创新对研究工作至关重要。在经济学的发展过程中，经济学家不断引进别的学科研究方法或开创一系列新的研究方法为之服务。这些研究方法的引进和创新都极大地推动了经济理论及相关科学理论的发展，拓展了经济学研究的深度和广度。然而我们也必须正确的认识和运用经济学方法论中的研究方法，把握正确的尺度和方向才能使我们的研究工作事半功倍。但由于经济研究对象的特殊性和复杂性，关于经济研究中的两种分析方法即定性分析与定量分析，哪一种方法更科学、更合理，学术界一直存在争议。在经济学界，主张定量分析的观点认为，采用数学语言，遵循数学所固有的逻辑程序，有助于清晰地表达思想，使概念精确，论证富有逻辑性，避免曲解和混乱，混乱，如经济学家施蒂格勒认为这种转换不仅值得搞，而且非搞不可。其转换有助于经济学与数理经济学的发展。另一方面，与其对立的观点认为，虽然严格地遵循数学逻辑程序，能使混乱的思想呈清，但数学只是经济认识的辅助手段，不能取代质的分析，滥用数学手段，也会产生许多谬误。著名经济学家萨缪尔森就认为，这种转换不仅无益，而且涉及到一种陈腐的智力几何学。结合国内经济学研究中所出现的对于定性分析和定量分析的争论，本文试图就定性、定量分析的定义其各自的特点入手，分析定性分析与定量分析在经济学研究中的相互关系。
一、定性分析的定义及特点
定性分析是认识事物的质、寻找事物的本质联系，是对事物或事件的性质和特点的分析。所谓质，即指事物成为其自身并使之区别于其他事物的内部规定性。世间万物之所以能呈现出多样性，是其自身与他物相区别，具有自身的特定的质。只有正确地认识了事物的质，才能把不同的事物区别开来。而只有清楚地认识事物本身并把握其发展变化的趋势，才能在实践中采取相应的政策措施。而定性分析正是在这一基础上，根据事物的现象、性质来确定概念，判断其未来的发展程度，对事物进行非数量化的分析。如对方针、政策的反映，某些商品的价格调整引起的生产和市场形势的变化，经济体制改革对市场形势的影响，国际化贸易带动下购买力投向的变化等，这些都难以准确地用数量来表示，只能用定性分析的方法，做出估计和判断。定性分析是建立在经验和逻辑思维的基础上的，主要依靠个人主观经验和直观材料来进行分析，从而确定未来事件和趋势的发展性质、发展程度。它对长期远规划、重大问题的发展前景、市场形势的估计和判断，以及制定工作计划和企业经营活动，都有一定的指导意义。在经济研究中，定性分析主要通过运用历史和逻辑相统一的抽象方法，将研究的注意力集中在经济现象的本质上，归纳影响经济运行机制的主要因素，然后通过对主要因素的分析和综合，演绎出经济发展的一般规律。回答各主要因素对经济运行的影响，各主要因素间的抽象关系，经济发展的历史过程，以及未来的发展趋势等问题，比较适合个案在不同层面进行深入的和多侧面的分析研究。如专家调查法、主观概率法、意见集合法、相互关系分析法、历史经验分析法等等，都是属于定性分析的一些具体方法。
定性分析的特点是简便易行，在缺乏资料的情况下也可以加以引用。它的不足之处是，缺乏量的分析，是粗放性的，不够具体，有一定的主观成份因此容易受分析、判断者的情绪和形势气氛的影响。
二、定量分析的定义和特点
定量分析是指对事物进行量的方面的分析和研究。量是指事物的规模、发展程度、速度，以及其构成成分在空间上的排列组合等可以数量表示的规定性。它是用数量指标来分析研究事物的实践结果和发展趋势及其程度的。定量分析是建立在数学、统计学、计量学、概率论、系统论、控制论、信息论、运筹学和电子学等学科的基础上，运用数字、方程、摸型、图表和计算机等进行分析研究的。主要分析方法包括数理经济学和计量经济学两方面。它可以应用于经济活动中的市场预测、经营决策、经营动态分析、商品调运分析、库存分析、成本核算、费用效益、经济效果、劳动效率、市场动态分析等各个方面。随着科学技术的发展和管理水平的不断提高，经济学研究中数理与计量分析的应用将越来越广泛，其作用将越来越大。因素量、时间量和比例量的分析都属于定量分析的范畴。定量分析的特点在于它的敏感性，精确性和客观性。定量分析相对于定性分析的主观性而言的，定量分析基于经验事实，可以通过数学或计量模型所具有的抽象性和逻辑结构的严谨性，对事物的发展变化及状态趋势给予客观的分析，并立刻做出相应的判断。但由于并非所有的经济现象都能够以数量或数值的形式表现出来，也必然造成了定量分析的局限性。
三、定性分析与定量分析的关系
综上所述，在经济学的研究中引入数学的方法是具有其必要性的。早在“边际革命”时期，新古典经济学派的瓦尔拉斯、帕累托、埃奇沃斯等人就大量的运用了数学方法对经济理论和经济现象进行研究分析。李嘉图在其代表作《经济学与赋税原理》中，对等级地租、工资、资本周转和比较成本等问题的论述，就多次运用了数学图表分析。20世纪初，计量经济学鼻祖费里希・丁伯根也将经济理论、统计学和计量数学结合起来，运用数学模型研究经济周期，并获得了丰硕的成果。数学的抽象性可以使复杂的经济关系变得清晰。数学的精确性可使经济范畴之间的数量关系得到精确的研究和描述，也有助于经济范畴得到精确的定义。数学的严密的逻辑性可使经济学理论的推理得到事半功倍的效果，且使理论中的错误得到一定程度的匡正。但同时我们也必须正视数学方法所存在的缺陷，数学方法毕竟只是一种工具，它的好坏全在于人对它的使用。同时作为进行量的分析手段，数学分析的运用必须以质的分析为前提。再者，在现实的经济领域中，有不少经济现象很难简单的运用数学模型加以解释和说明。强性使用数学模型将一些因素量化反会导致与经济想象的偏离、失真或者脱离研究的现实意义的状况。凯恩斯在其《通史》中，也批判了“将经济分析体系形式化了的符号伪数学方法”，认为“在令人自命不凡但却无所助益的符号迷宫里，作者会丧失对于真实世界中的复杂性与相互依赖的洞察力。”
然而，当今的经济学的研究领域中对于量的认识和处理出现了不少的偏差。国内外许多学者由于在经济学研究上很难迅速出成果，就纷纷在数学形式上大做文章，而忽略了所研究经济现象或事物的本质，缺乏对经济现象的直观判断和价值的认识，只注重数学分析的花哨的表面和模型的复杂性。更有甚者，为了使论文和研究满足数学逻辑一致性，编造经济数据，并拼凑参数范围，从而得到“理想”的实证结果，最终不是使经济研究的内容脱离现实或失去研究的真正意义。定量分析虽具有一定的优越性，但它本身只是对大量样本的部分特征的精确研究，所以只能对经济现象的比较表层的、可以量化的部分进行测量，但无法对其深层的原因和具体的细节进行深刻剖析。经济研究的正确取向应建立在对经济学本身的内容和研究对象的本质有了一定认识的基础上。马克思主义哲学认为，“任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。质是具有一定量的质，量是在一定质的基础上的量。不同质的事物拥有不同的量和量的界限范围。一方面，质决定着一定的量，规定着量的活动范围。另一方面，质必须以一定的量作为必要条件，它决定于数量的界限。量变超过了数量的界限，事物的质就会改变。所以，质和量是互相结合、互相规定的，并形成事物质与量的统一体，即度”。同样的，在经济研究中，定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。定性分析是定量分析的基础，是认识的起点。定量分析是定性分析的深化，是认识的精确性。定性分析主要是通过理解和解释，来把握教育现象的整体意义和价值关系的，它揭示的是教育现象中的价值性、历史性和社会性。经济学研究的问题提出、理论建构、假设验证、结果评价都是在定性分析的基础上展开的。定量研究中的逻辑命题、数学模型和统计分析都自然应当建立在对基本问题或理论假设的理解和解释基础之上。定量方法研究的是事物的量变过程，并通过研究事物所具有的度，即事物保持自己质的限度和范围，来把握事物相对稳定的本质特征。因此，经济学研究中，不应把定性研究和定量研究割裂开来，对立起来，而应把它们统一起来，通过对经济学现象本身的量变以及数量关系的分析，来达到对于经济现象本质规律的认识。
四、结论
总之，经济学实质上是一门研究在既定资源约束下人类经济行为和经济现象的科学。人的行为往往具有盲目性、社会性和主观性等非理性特征，不是所有都可以用理性逻辑来进行量化分析并加以解释的。同时人类社会又是一个多变量、多因素和多层次的复杂的动态系统。经济学的研究对象决定了其研究方法不能单一，而应该容多角度的不同侧面进行求证分析，经济研究需要更加精密的研究理论加以深化。因此，决定了经济学必须兼容其他自然学科与社会学科，作到定性与定量分析想结合。
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