关键词:数理经济模型;计量经济模型;经济增长模型;生产函数
一、引言
作为索洛-斯旺经济增长模型的一个具体形式,20世纪30年代初,美国经济学家柯布和道格拉斯提出下列生产函数:
Y=Kα(AL)1-α,(0<α<1)
式中,K表示资本,L表示劳动,A表示“知识”或“劳动的有效性”,AL表示有效劳动,α是参数,Y表示产量。这就是著名的柯布-道格拉斯生产函数。柯布和道格拉斯用美国1899-1922年制造业的生产统计资料来估计模型的参数,得出:
Y=1.01L0.75K0.25
对这个生产函数以及柯布、道格拉斯所做的工作,余斌,程立如提出了下列批评[1]:
第一,柯布-道格拉斯生产函数“论证”了资本家的所得不是来自劳动所创造的剩余价值,而是来自资本的边际产出。从而成为为资本主义制度进行辩护的工具。第二,柯布-道格拉斯生产函数中遗漏了许多可能会影响产出的其他的重要因素。如:机器性能的提高、由于经济的短期波动而导致的资本闲置或过度使用的情况、工人每天(或每周或每年)工作小时数的变化、劳动者素质的变化、劳动强度的变化等。因而柯布和道格拉斯对模型所做的估计并无实际价值。本论文由整理提供第三,本来,生产函数须在一定技术条件以及一定的资本有机构成下(这两个条件在不同的生产部门有很大的差别)来讨论投入对产出的影响。可是,在柯布-道格拉斯生产函数中,这些条件是随意可变的。文献[1]举例说,由于这一疏忽,可能会引出“用1个轮胎配16个汽缸可以组成一辆汽车”这样的荒谬结论。
作为与余斌,程立如观点的商榷,程细玉、陈进坤阐述了下列几个基本观点[2]:第一,一个经济模型是这样建立起来的:在一定经济理论的背景下,根据样本数据,对经济现象众多的影响因素进行检验、比较、筛选,找出其中一种或若干种最重要的因素,用他们来构建模型(而把其他次要因素的作用效果纳入模型的误差项),然后用样本数据来估计模型的参数,最后再对估计结果进行经济意义检验和一系列统计检验。柯布-道格拉斯生产函数是通过以上程序建立的,因而是科学的。第二,影响产出量的要素有哪些?在供给不足的经济环境中,影响产出量的要素是:劳动、资本、技术等等;在需求不足的经济环境中,影响产出量的要素是:居民收入、人口、消费习惯等。第三,柯布-道格拉斯生产函数把技术条件假定为不变,这的确造成了模型与现实之间的距离。针对这一缺点,后来的学者对柯布-道格拉斯生产函数进行改进,把技术进步速度纳入了模型。第四,用样本数据估计了模型的参数之后,要检查所得的结果是否符合经济实际,接着还要进行一系列统计检验。第五,建立经济模型时要考虑所选变量数据的可得性。能够获得数据的变量才具有实际意义,才能成为模型中的变量。
这两篇文章所提出的问题以及二者之间的争论,引起了笔者的若干思考。
二、数理经济模型
人们在进行经济学研究和进行计量经济学研究时,必须要把数理经济模型和计量经济模型清楚地区分开。事实上,柯布-道格拉斯生产函数(以及作为该模型一般形式的索洛-斯旺经济增长模型)属于数理经济模型范畴。后来,柯布和道格拉斯用美国1899-1922年制造业的生产统计资料来估计模型的参数,这是把数理经济模型直接移作计量经济模型来使用(我们将要在后面谈到,这种做法存在着很大的风险),此时,柯布和道格拉斯所作的事情已不再是研究一个数理经济模型,而是在估计一个计量经济模型(此时,模型中加上了随机项,而数理经济模型是无所谓随机项的)。
数理经济学是运用数学方法对经济学理论进行陈述和研究的一个分支学科。数理经济学中的数学模型,是为了探索不能用数字表现的数量之间的关系和不能用代数表现的函数之间的关系,这种模型旨在通过数学逻辑推理来阐释经济现象之间的关系和演变趋势。这就是说,数理经济学是在理论的层面上运用数学语言来研究和表述经济理论,而不是在经验的层面上对经济现象在具体时间、地点、条件下的结局进行描述、估计或预测。
余、程的文章和程、陈的文章同样都把数理经济模型与计量经济模型混为一谈了。余、程文章的主旨是要批评一个数理经济模型(柯布-道格拉斯生产函数),程、陈文章的主旨则是要为这个数理经济模型辩护。但是,两篇论文的内容,其实却撇开了数理经济模型,说的都是计量经济模型的事情。例如,余、程的文章批评说,模型中遗漏了若干变量、没有把技术条件固定住。对于计量经济模型,这些批评是对的;对于数理经济模型,这些批评则是不对的。再如,程、陈的文章一开篇,便开宗明义地说,经济模型中会含有一个误差项(随机项),显然,作者这里所说的“经济模型”指的是计量经济模型而不是数理经济模型,因为,数理经济模型无所谓随机项,计量经济模型才考虑这个项。该论文接下来所说的收集样本数据、对模型进行估计和检验等等,也全都是建立计量经济模型时候的事情。
把数理经济模型与计量经济模型混为一谈的现象,在一些研究人员的成果中也常可见到。有的作者用索洛-斯旺经济增长模型的柯布-道格拉斯生产函数做计量经济分析时,把索洛-斯旺经济增长模型里假定为外生的那些变量作为计量经济分析中理所当然的假定前提,并相应地假定随机项的期望值为0。这些研究人员认为,由于现在使用的是索洛-斯旺模型而不是别的其它模型,就应该把索洛-斯旺模型的假定作为对现实生活的假定,认为这就是以经济学理论为根据。这些作者犯了用模型定义现实世界的错误。计量经济分析的目标是尽可能准确地描述现实世界。现实世界只有一个。现实世界是检验计量经济分析正确性的唯一标准。
现在我们来考察数理经济模型。
一个经济学原理,可以用文字阐述,可以用图形来直观地描述,也可以用数学语言(数学模型———数理经济模型)来表述。三者目标相同,都是为了阐释经济学原理(而不是模拟现实世界)。
为了使经济原理的阐释更易于理解,常常需要把现实世界加以简化(简化的世界当然已经不是真实的现实世界)。这是允许的。因为数理经济模型的目的并不是模拟真实的现实世界,而仅仅是为理解这个世界的特定特征提供见解。这种简化现实世界的方法叫做抽象法。抽象法是科学研究中一种常用的方法。马克思在《资本论》中,为了阐述劳动创造价值的理论和剩余价值理论,舍象掉了生产商品的劳动的具体形态
而仅仅从量上考察抽象的人类劳动;舍象掉了商品的使用价值而仅仅考察商品的价值———生产商品的社会必要劳动时间。在自然科学里,抽象法的使用也比比皆是。例如,物理学在阐释一个力学原理时,常常会把摩擦力忽略不计。索洛-斯旺经济增长模型(以及作为它的具体形式的柯布-道格拉斯生产函数)同样使用了抽象法,把现实世界中一些本来对经济增长有影响的因素假定为不变。该模型假定,产出量Y对于资本K和有效劳动AL是规模报酬不变的,即:如果资本和有效劳动加倍,则产量加倍———这意味着,对新投入品的使用方式与对已有投入品的使用方式一样———这也就是假定,资本有机构成不变。
美国经济学家戴维·罗默更具体地指出了这个模型所应用的假定:只有一种产品;没有政府;就业的波动被忽略;储蓄率、折旧率、人口增长率和技术进步率均不变[3]。对现实世界所作的舍象越多,模型越容易理解,但是,模拟现实世界的能力越差。为了缩小数理经济模型与现实世界的距离,经济学家会把被舍象掉的东西逐步纳入模型,从而使得数理经济模型越来越深刻。索洛-斯旺经济增长模型假定储蓄率s不变,在这一假定下,t时刻的投资sY(t)是t时刻产出量的一个固定的比例,可是,在实际上,s是在家庭和厂商各自追求效用最大化的相互作用下对家庭的收入进行“消费”和“储蓄(即厂商的投资)”分配的权衡之后形成的,它不是固定的;索洛-斯旺经济增长模型假定人口增长率不变,可是,在实际上,人口增长率也不会固定不变。这种过度的舍象使得索洛-斯旺经济增长模型不能很好地解释经济增长。本论文由整理提供后来提出的拉姆齐-卡斯-库普曼斯模型,通过“产量减消费”来计算投资,其中的消费通过对家庭的效用函数在效用最大化的目标下求解得到,这样,就把储蓄率从外生不变转变成为内生变化;再后来,进一步把人口变动从外生转变成为内生,提出了有移民的经济增长模型(包括有移民的索洛-斯旺经济增长模型和有移民的拉姆齐-卡斯-库普曼斯模型)。在这里我们看到了数理经济模型从简单到复杂,对现实世界的解释能力从低到高的发展过程。顺便说一句:程、陈文章所谓在供给不足的经济环境中影响产出量的要素是劳动、资本和技术,在需求不足的经济环境中影响产出量的要素是居民收入、人口和消费习惯的说法显然是错误的———事实是,索洛-斯旺经济增长模型舍象掉了居民收入、人口和消费习惯等变量,后来一些进一步的模型把这些变量加了进来。
归根到底,数理经济模型的目的不是模拟现实世界,而只不过是解释现实世界的某种特征。事实上,我们已经拥有了一个完全现实的模型———这个世界本身。不幸的是,这个“模型”太复杂了,复杂得难以理解。从解释现实世界的某种特征这一目的出发,我们必须要对现实世界加以简化。上面所叙述的经济增长模型的简要发展过程告诉我们,在阐述科学理论的时候,对现实世界所作简化的合理性会有程度之分。在这里,“所探讨的问题”是判断合理性的根据。如果一个简化性的假定使得模型对所探讨的问题给出了不正确的答案,那么,这样的简化是不合理的;如果相反,所作的简化是合理的。尽管这时的模型仍然是“缺乏现实性”的,但是,此时的缺乏现实性应当被认为是模型的优点,因为,此时的模型十分清楚地把我们所关注的效应凸现出来(把这些效应与纷繁的现实世界隔离开来),使得问题更易于理解。所以无论如何,任何一个数理经济模型,都逃避不了要对现实世界做出若干简化性的假定。顺便提一下,在应用数学领域,人们有时会考虑经济问题的数学建模课题。此时,研究目标是,依据所构建的数学模型来求得我们所关心的数学解。例如,谭永基把索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数作为经济增长的数学模型,要求导出下面的解:在一定的总成本下,怎样分配投资和劳动可以使产量最大;或是,在一定的产量下,怎样分配投资和劳动可以使成本最省[4]。在这里,对于所推出的结果,研究人员应当负责任地说明,这些结果是在何种假定下推出来的;另外,这里所推导的结果究竟有多大的参考价值似乎值得怀疑,因为,柯布-道格拉斯生产函数所设定的“简化世界”距离现实太远了。
三、基于估计因果效应研究目标的
计量经济模型计量经济模型(本文只考虑回归模型形式的计量经济模型)的功用是:预测、控制、进行因果效应估计①(测算某一个自变量对因变量的影响效应)。在不同的功能要求下,对于模型的构造有不同的标准。本文要讨论的是基于估计因果效应这一目标,对计量经济模型所提出的要求。从原则上说,为了在变量的因果关系中确定各个变量的影响效应,所用的模型应当是现实世界本身。拿经济增长模型来说,假若我们有一个描述经济增长的现实世界的模型,那么,对于一个特定的时空,它就会确定地反映出该时空下每个原因变量对经济增长的影响效应。然而,这是不可能做到的。事实上,我们不可能把影响(决定)经济增长的全部因素无遗漏地列举出来,我们所建立的计量经济模型无法避免地要漏掉一些变量。由于无法控制被漏掉的变量的值,因而把某一时空下模型中各个变量的值输入以后所算出的该时空的经济增长数值与实际数字之间会有一个误差(它的大小事先不能确定,是一个随机项)。所以,计量经济模型一定会有一个随机项,它是计量经济模型对现实世界所作的模拟与真实的现实世界之间的差距。数理经济模型没有这样的项,因为,数理经济模型旨在设计一个简化的世界来解释某一个问题,而不是用来测算现实世界。那么,用于估计因果效应的计量经济模型应当满足何种要求呢?仍然拿经济增长模型来说。我们所建立的一个关于经济增长的计量经济模型,它的随机项里会包括被遗漏的影响经济增长的两种类型的因素:一类是对经济增长有举足轻重影响的因素,另一类是大量均匀小的偶然性的影响因素。假若把索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数当作计量经济模型使用,那么,被该函数假定为外生的储蓄率、折旧率、人口增长率、技术进步率等变量便属于随机项里面的第一类影响因素。除此以外,在这个模型的随机项里边,还包含有许多其它的对经济增长有举足轻重影响的因素。例如,美国经济学家斯蒂格利茨讲过,经济增长有四个重要的源泉:资本品积累(投资)的增加;劳动力质量提高;资源配置效率的改善;技术变革[5]。这里,所谓资源配置效率的改善,指的是把资源(例如劳动)从生产率低的部门(如传统农业)转移到高生产率的现代制造业。索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数假定只有一种产品,当然不会考虑资源在部门间转移的情况,换句话说,这个变量被放在了随机项之中。再如,索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数假定了一个封闭的经济,可是,现代经济都是开放经济。在一个封闭经济中,投资水平由国内储蓄水平决定,投资等于储蓄,没有更多的储蓄,投资便不能增加;相反,在一个开放经济中,这两者之间的关系是松散的,因为一个国家可以从国外借款来为其投资提供资金。于是,储蓄和投资之间的联系这个变量被放在了随机项之中。又如,政府的宏观经济政策、政府的公共支出无疑是经济增长的重要影响因素。可是,索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数假定没有政府。于是,这些变量也被放在了随机项之中。除了这三个变量之外,还可以举出更多。这就是说,当我们把索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数当作计量经济模型使用的时候,在模型的随机项里面,一方面包含有大量均匀小的偶然性影响因素,另一方面还包含有许多对经济增长有举足轻重影响的因素。其中的均匀小的偶然性影响因素,各自一方面与模型的结果变量(因变量)Y相关,另一方面与模型的解释变量(自变量)K以及AL独立;而其中的对经济增长有举足轻重影响的因素中,会有一些既与Y相关,又与K、AL或其中的某一个相关。对上述后一类变量,即遗漏在模型外边的(因而包含在随机项中的)既与因变量相关又与自变量相关的变量,计量经济学给予特别的关注,专门把它们叫做遗漏变量。当使用计量经济模型测算因果效应的时候,如果存在遗漏变量,会得出错误的因果效应结论。人们熟知,做线性回归分析时,对模型的随机项有若干条假定,其中的一条是:随机项的期望值为0。当随机项期望值为0时,我们所得到的模型回归系数的最小平方估计量是无偏的,反之,估计量有偏。什么时候会发生随机项期望值不为0的情况呢?美国经济学家詹姆斯·H.斯托克和马克·W.沃特森[6]97-97,122-123指出,当模型外存在遗漏变量的时候会出现这种情况。所以,当模型外存在遗漏变量的时候,回归系数的最小平方估计量有偏,也就是说,在这种情形下我们所得到的计算结果并不是对总体的正确的估计。这就是计量经济分析中的遗漏变量效应。可见,用于估计因果效应的计量经济模型应当满足的要求是:模型外不存在遗漏变量,或者说,应当仔细地找出遗漏变量,尽可能把它们都纳入模型。对于一些无法观测的遗漏变量,计量经济学开发了处理它们的若干种办法,例如,面板数据回归,工具变量回归,设计准实验等[6]160-161,177-192,216-276。有的研究人员在建立了他所需要的模型以后,不考虑模型中随机项的期望值是否真的是0,而武断地声明,假定自己模型随机项的期望值为0。其实,在回归分析的教科书中阐述关于模型随机项的假定的时候,所用的“假定”一词的含义,并不是这个词通常的词义。“假定”一词通常的词义是指:我们对事物的状态所做的某种与真实状态相悖的设定,或者是当我们并不了解真实状态时所做的某种猜想性的设定。然而,回归分析中的“假定”一词却不是这个意思。回归分析教科书中所提出的模型随机项的假定,指的是正确地运行回归分析必须要满足的前提条件。
直接用数理经济模型来充当计量经济模型的风险在于:数理经济模型要对现实世界加以简化,也就是,要把因变量的某些重要的影响因素假定为不变,当我们把该模型充作计量经济模型使用时,只要这些被假定为不变的因素与模型内的自变量相关,它们就成为计量经济模型的遗漏变量,从而导致遗漏变量效应。
由遗漏变量效应所导致的回归系数最小平方估计量的偏差大小由随机项与模型中自变量之间相关程度的大小决定,相关程度越大,偏差就越大。因此,测算因果效应时,至少应当把与模型中自变量相关程度大的遗漏变量仔细地找出来,将其纳入模型。本论文由整理提供回到索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生产函数上来:其实,它只不过是一个初级的生产函数模型,在经济学中十分明确地指出了这个模型对于解释经济增长的缺陷,因此在其后才陆续提出了若干进一步的模型。后来提出的模型与现实世界的距离较之索洛-斯旺模型要小。我们为什么不使用与现实世界距离小些的较为复杂的模型而偏要用假定性明显过大的索洛-斯旺模型呢?
有的研究人员用计量经济分析手段对数理经济模型进行“实证”。他们用样本数据估计了模型的回归系数,然后进行一系列的统计检验,如果统计检验被通过了,就认为数理经济模型获得了证实。事实上,当我们用计量经济分析方法去“实证”一个数理经济模型时,只能证伪,不能证实。为什么呢?无疑,所有的数理经济模型都是因果关系模型,那末,所谓实证,首先就是要证明因果关系成立。计量经济分析有能力完成“X与Y统计独立还是统计相依”的检验,然而,如黄芳铭指出的,要想把“X与Y统计相依”的论断引申为“X与Y具有因果关系”,必须要具备的前提条件是:“无关的影响变量必须被排除”[7]。
对于计量经济模型来说,这个要求意味着模型外没有遗漏变量(或模型随机项的期望值为0)。但是,计量经济研究中所使用的样本数据都是调查数据,在这种情况下,一个计量经济模型是否满足“模型外没有遗漏变量(或模型随机项的期望值为0)”的要求,在统计上是无法获得证明的。因此,当一个统计检验拒绝了“总体回归系数等于0”的零假设的时候,充其量只能说明该自变量与因变量统计相依,而始终无法说明二者之间具有因果关系。假若得到相反的检验结论———“总体回归系数等于0”的零假设无法被拒绝,那倒是可以说明把该自变量做为因变量的一个原因放入数量经济模型是错误的。
四、基于预测任务的计量经济模型
当计量经济模型的任务是用于预测的时候,我们所关心的不是估计的回归系数有没有因果解释能力,是不是无偏;此时我们所关心的是模型的预测能力,即:模型是不是能够生成可靠的预测值。有的时候,遗漏变量效应使得一个模型对于测算因果效应是无用的,但是它仍然可以用于预测[6]。怎样从统计上来评价一个模型的预测能力呢?直观地说,这可以用“预测误差”的大小来衡量。预测误差的大小可以用均方预测误差来描述,它是若干期的预测值与相应实际值的离差平方的平均值。将它与回归分析中熟知的均方残差对照,可以看出,后者也大致地提供了模型的预测误差的信息。另一方面,还可以考察在因变量样本数据的总变差平方和中,有多大的比例可以由回归来解释,这个比例越大,模型的预测能力便越强。显然,它就是判定系数R2。由于R2可以换算成F统计量,所以,也可以用F统计量来评价模型的预测能力(F统计量的值越大,模型的预测能力越强)。
柯布-道格拉斯生产函数是不是一个好的预测模型呢?这需要经过自变量选择的操作才能最后作结论。我们来考察一下两种常用的选择回归自变量的方法[8]:回归选元法和逐步回归法。回归选元的做法是:列出所有可能的自变量,再列出由它们所组成的所有的一元回归模型,所有的二元回归模型,等等,然后构造适当的统计量来设法找出其中使预测误差“接近最小”的模型(进一步缩小预测误差能够缩小的量与相应地需要增加模型的自变量所带来的难度相权衡,不值得再增加更多的自变量)。逐步回归的做法是:列出所有可能的自变量,再列出由它们所组成的所有的一元回归模型(每一个模型中的自变量称作该模型的初始自变量);计算每一个一元回归模型的F统计量,把其中F值最大的那个模型的初始自变量分别加到其他的一元模型中去,形成一个个二元模型;对每一个二元模型计算针对该模型初始自变量的偏F统计量,把其中偏F值最大的那个模型的初始自变量分别加到其他的二元模型中去,形成一个个三元模型;如此逐步进行下去。在这里,针对某一个自变量的偏F统计量的分子度量了把这个自变量加入模型后对于解释总变差平方和做出的贡献。
在逐步回归的操作中,事先规定偏F统计量的一个水平,当逐步回归进行到这样一个阶段时程序终止:在该阶段所算出的各个回归模型针对其初始自变量的各个偏F统计量中最大的那个值低于事先规定的偏F统计量水平,这表明,相应的那个自变量进入模型被认为对于提高预测能力是没有充分帮助的,所以逐步回归所选择的模型到上一个阶段为止,无必要继续为模型增加自变量了。通过考察回归选元法和逐步回归法我们看到,选择回归自变量时,不管用哪一种方法,都必须首先要把所有可能的自变量全部列出来,然后才谈得到设法选择预测能力优良而自变量又尽可能少的模型。可见,那种直接搬用数理经济学里面的某一个经济增长函数用来充当预测经济增长的回归模型的做法是不妥当的。在估计因果效应和预测这两种不同的任务下,对计量经济模型有不同的要求。上文指出了二者的一个重要差别:在估计因果效应时要强调回归系数的因果解释能力,所以特别关注并且要设法解决遗漏变量所导致的回归系数估计量的偏差;在预测时所关心的是模型的预测能力,在不影响模型预测能力的前提下,遗漏变量、回归系数估计量有偏,都是允许的。下面补充指出二者的另一个重要差别:在估计因果效应时强调,模型中的自变量必须真正是引起因变量变化的原因,也就是说,模型必须真正是因果关系模型;在预测时则允许模型中的自变量并不一定是因变量的原因,它只要是和因变量具有间接的因果关系因而表现为统计相依就可以了(于是,在进行自变量筛选起步时所列出的自变量,除了直接因果关系变量以外,还会有间接因果关系变量)。
五、简短的结论
数理经济模型为计量经济分析提供了理论框架,但是,不能直接简单地把数理经济模型当作计量经济模型使用;由于计量经济分析所使用的样本数据都是调查数据,在这种条件下,计量经济分析无法论证变量之间的因果关系,它所能够做的事情只能是,针对经济学中所论证的经济现象之间的因果关系来测算具体时间、地点、条件下具体的因果关系效应;本论文由整理提供当构造一个旨在测算因果关系效应的计量经济模型时,应当力求做到模型外没有遗漏变量,因为,遗漏变量的存在会导致因果关系效应的测算发生错误;计量经济分析还具有预测的功能,当构造一个旨在完成预测任务的计量经济模型时,所关注的是模型的预测功能,此时,允许模型外存在遗漏变量,也允许模型中的自变量只是和因变量具有间接的因果关系而不具有直接的因果关系;构建预测模型时应首先把所有可能充当预测变量的自变量全部列出来,然后设法筛选出具有优良预测功能而所使用的预测变量又尽可能简约的模型。
参考文献:
[1]余斌,程立如.生产函数的统计学问题———与西方生产函数论商榷[C]//程恩富,顾海良.海派经济学(第三辑)[M].上海:上海财经大学出版社,2003:176-180.
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[6]斯托克H,沃特森·马克·W.经济计量学[M].王庆石,译.大连:东北财经大学出版社,2005:96-97,122-123.
关键词：计量经济学；教学改革；金融实践
近年来，不少学者提出了计量经济学的教学改革：姜丽丽（2011）站在经济学科的立场讨论了计量经济学和相应的计量软件（主要是Eviews）的结合；李劫（2014）对计量经济学实验教学改革进行研究，认为应该将原理验证性实验与研究设计性实验相结合；张卫东，黎实（2016）讨论了博士阶段的高级计量经济学的教学改革问题。但是，由于金融数学是新兴专业的原因，当前的计量经济学教学改革尚缺乏针对金融数学专业的探讨。本文重点针对金融数学专业剖析计量经济学中金融理论及实践结合不紧密问题，并给出相关改进对策与建议。
一、计量经济学与金融理论及实践的结合不紧密
当前计量经济学教材在编写时，为了满足较少学时的需要，保留了数学抽象，减少了与经济学理论的结合，特别是与金融学、投资学理论的结合更是几乎没有。这使学生在学习时很难理清计量经济学课程与金融理论、金融问题间的关系，而且学习完成后也难以应用该课程的知识来解决实际金融问题。我们以如下两个例子为例。
第一，以消费—收入案例作为经典一元线性回归计量经济学模型的案例。当前众多的计量经济学教材在介绍完经典的一元线性回归模型的相关理论后，为使得学生能学以致用，往往引入一个实例进行分析。由于当前教材大多以经济学或金融学学生为授课对象，所以其在教材中引入的案例往往都是经济学的案例。例如，分析居民收入与消费间的关系。如此导致金融数学的学生误认为计量经济学仅仅只是一门经济学课程，在金融上应用很少。
第二，引入消费习惯作为经典多元线性回归计量经济学模型的案例。不少教材在对多元线性回归案例的选择时，仍然是主要以经济学、金融学的学生为考虑对象，通过引入消费习惯（上一年的消费）进一步加深消费—收入模型的分析，得到多元线性回归模型的案例。然而这对于金融数学专业的学生而言，正好加深了学生对计量经济学的误会，如此导致金融数学专业的学生误认为计量经济学在金融上没有应用。可见当前计量经济学的案例分析往往都是以传统的经济模型作为分析，考虑的往往是消费—收入等这些经济现象，没有体现出计量经济学在金融的应用。这显然不足以让金融数学专业学生了解计量经济学在金融学、投资学中的应用，学生亦难以将计量经济学方法、模型应用于指导金融实践。事实上，金融学、投资学中的资本资产定价模型（CAPM）、三因子定价模型等等大量金融模型就是计量经济学中一元线性回归、多元线性回归模型。这些金融模型在计量经济学中的引入必然将对金融数学的教学产生良好的促进作用。如何把金融理论及实践与计量经济的教学进行结合是本课题研究的核心问题。
二、计量经济学中数学推导的改革措施
金融数学的学生在计量经济学的学习过程中，更多的应该是在学习好计量经济学方法、模型的同时，把方法与模型应用于现实金融市场，以指导金融实践。因此，针对上述数学推导的设置问题，我们提出如下改革措施。
第一，将资本资产定价模型的实证分析作为案例引入计量经济学。在介绍完计量经济学一元线性回归模型：Y=β0+β1X+μ后，立刻把金融学经典的资本资产定价模型（CAPM）作[1]FamaEF，FrenchKR.Commonriskfactorsinthereturnsonstocksandbonds[J].JournalofFinancialEconomics，1993，33（1）.[2]姜丽丽.计量经济学课程教学改革探索[J].经济研究导刊，2011（26）.[3]李劼.高校《计量经济学》课程实验教学改革与探索[J].教育教学论坛，2014（19）.为案例引入计量经济学的教学中。例如，采用CAPM分析中国石油（R2）的收益：R2=α+β（Rm-Rf）+μ，其中，Rm为市场收益（例如上证综指的收益率），Rf为无风险收益率（例如上海银行间同业拆借利率）。CAPM在计量经济学的视角下其实就是做一个简单的一元回归。因此，通过在案例中引入CAPM的实证分析，能加强金融数学专业学生对计量经济学的认识，同时让学生了解到计量经济学与投资学间的关系，提示学生的学习兴趣。
从专业设置和课程衔接来看，经济学、数学和统计学是计量经济学的基础和先导课程。目前，统计学的数学基础主要包括线性代数、概率论和高等数学等内容，统计学中的很多理论和知识点都是通过数学演绎推理而来的，而且统计学课程对于其他课程来说是一门重要的方法性和工具性极强的课程。这些数学基础是统计学课程形成的基础，也是学生掌握统计学理论和方法的前提条件。更为重要的是，计量经济学中有很多是涉及和使用统计学中的理论和方法。因此，数学是统计学的基础，统计学又是计量经济学的先导课程，这两门课程共同成为计量经济学的基础课程。简单地说，如果学生没有数学和统计学基础，学好计量经济学是相当困难的。
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存在的问题
从新疆高校特别是综合性高校的教学实践看，经管类专业对学生的数学基础课程（主要指高等数学、线性代数和概率论与数理统计）的教学要求、教学内容和难度因专业不同而不同，更多表现在经济学专业和管理类专业的侧重点不同，经济类专业的要求高于管理类专业。同时，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。再者，教材甄选与学生专业要求有一定差距，这就导致学生数学基础存在差异，致使学生的统计学基础存在严重的分化现象，这种情形在新疆高校的民汉合班教学中更为明显。这些都给计量经济学课程的教学增加了难度。
（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。
三、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。
关键词:文科背景;计量经济学;案例教学
计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合。计量经济学本身并不涉及经济现象及其演变的内部机理,计量经济模型的建立和计量分析结果的解释都依赖于经济学的理论分析。从其性质来说,计量经济学是一门经济学科,或者说是经济学的一个分支,是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科,而不是应用数学或应用统计学。
计量经济学从20世纪20年代末30年代初诞生以来,经过70余年的发展,其理论日臻完善,应用也十分广泛,已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题,它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外,理论模型的设计和统计数据的搜集,必须在经济理论指导下进行,模型参数估计和检验等也需要运用经济理论,不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中,计量经济学的重要性已日益凸现,其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998年,教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前,大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。
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
本科阶段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,通过理论学习和各类实践,能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位,掌握经典计量经济学理论与方法,能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题,为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。
笔者在教学的过程中发现,由于学生数学基础参差不齐,部分学生缺乏对这门课程的兴趣,对于较深的数学推导更是觉得晦涩难懂,而且在一定程度上计量经济学教学的理论与实践相脱节,部分学生不知道该如何使用计量经济学的方法处理经济中的问题,也不懂得如何操作相关软件来完成计量经济学的运算。
计量经济学之所以使许多学生感到难学,除了一部分学生的数学和数理统计学知识掌握较差这个原因外,还有一个原因就是课时少,没有为学生深入学习提供足够的时间保证。计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的统一,其中经济理论的学习相对要容易点,数学和数理统计学要难
一些,特别是对文科学生更是如此。文科学生在中学阶段的数学知识范围相对理科学生要窄,进入大学后要在一年半到两年的时间内学完微积分、线性代数和概率论与数理统计,难度可想而知,学过这三门课的人都知道,它们的思想有很大的差别,学习方法和理解思路也有相当的不同。计量经济学的学了认真听课外,课后的习题练习同样重要,不做大量的习题,很难深刻理解计量经济学的理论和方法,这点跟数学的学习方法特别相似。通过做大量的习题来理解计量经济学的学习方法,其效果已经过教学实践多次得到验证。
2.教学方法单一,重理论教学,难以实践当前,在计量经济学教学中,由于各种条件限制,课堂教学方法不灵活,几乎都以讲授为主,各层次的教学都比较强调理论体系的完整,启发式教学、讨论式教学、案例教学和实验教学没有很好展开。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识,较多地偏于理论方法的证明,使部分学生感到有一定困难,且与经济学课程似乎有一定距离。
有些学校由于教学条件较差或者缺少实验师资力量,在计量经济学教学中,只进行理论教学,而没有实验教学。这种教学模式的教学效果不是很好。学生面对复杂的数学推导与数学运算,难免会对计量经济学产生厌烦和畏惧心理,课后作业也完成不好,直接影响学习效果。在这种“填鸭式”教学模式下,学生只能被动地接受理论知识,不能主动地参与教学活动,更谈不上运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。对于文科学生来说,习惯于死记硬背一些概念和理论,涉及到数学推导过程,以及如何将经济学问题从文字转化为数学语言或统计学语言,更是一个艰难的思维和理念的转换过程。
计量经济学教学中,软件运用的实际操作训练仍然是薄弱的环节。学生学了不少估计和检验的方法,还是不知道应该怎么用,或者对计算的结果还是不能做出合理的解释,运用计量模型分析和解决经济问题实际能力的培养还有待进一步加强。计量经济学研究应包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用,目前的教学中主要注重参数估计和各种检验的理论和方法,对如何从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题,却讨论得较少,学生在这些方面的练习也很不够。“教学方法单一”在某种程度上更加剧了“重理论体系,轻实际应用;重方法介绍,轻能力培养”。文科学生在软件学习和使用的能力和兴趣上,明显不如理工科背景的学生。
对计量经济学的教学改革,国内不乏许多有益的实践,有“案例教学法”、“任务驱动”教学法等等,这些改革在相应的教学条件下获得了较好的教与学的效果。例如,“任务驱动”教学法以软件技术为基础,倡导一种“任务驱动”教学模式:以任务为驱动,重实践过程,培养学生的主动性和动手能力。但从教学实践看,在教学条件和受教学生变化时,尤其是对于基本功相对差(数学,软件技术)的文科背景学生“,任务驱动,重实践,相对独立完成”是不切实际的要求;而“案例教学法”大多由于侧重于应用、对理论学习的重视程度不够而导致理论教学重点不突出,教授时间紧张,因而“案例教学法”在实践中很难把握好“度”,集中体现在理论知识学习与案例实践应用在时间上的冲突。
二、因材施教,积极探索计量经济学教学改革
1.充分尊重学科地位,适当调整课程设置正确认识计量经济学的学科性质、地位和作用,是正确认识计量经济学课程的性质和地位的关键。计量经济学是经济学的一个独立的分支,它不同于经济理论,也不同于统计学和数学。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支,有一定的学科独立性,但不可否认它的工具性和服务性。根据一般大学生掌握的数学知识水平,要想取得较好的学习效果,建议计量经济学的教学安排以两个学期为好,因为一个学期(一般为54学时)对老师和学生而言都过于紧张,无论是学习的内容、理论知识还是应用能力都很难得到保证,两个学期的课时安排,将给任课教师充裕的时间安排教学计划,给学生充足的时间保证做习题,教师以将计量经济学的最新理论如动态计量经济学、非均衡计量经济学和协整理论、建模的科学性与艺术性的统一等内容介绍给学生,使学生对计量经济学有比较全面而深刻的理解和较强的应用能力,为以后的学习打下坚实的基础。
对计量经济学课程设置而言,理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分,二者缺一不可,因此,两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上,两者应统筹规划,根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间,每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现,安排学生完成布置的作业,由教师进行即时的现场讲解和点评,从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。对于16周64学时的理论教学而言,一般情况下,两周可完成一章的理论教学,因此每两周安排2学时的实验教学比较合适,时间安排在该两周最后一次理论课之后,8周共计16学时。这样一来,试验教学和理论教学在时间安排上浑然天成,融为一体。
2.适当减少理论教学,注重计量分析思维的培养
计量经济学的主要任务是进行探索真相、理论检验和预测,这些工作都离不开建立模型。构造模型的科学,包括一些用来构造和检验真实世界的数学理论和数学工具,它们的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。数学和统计学的理论知识无疑是科学,科学的学习方法与艺术的学习方法有本质的区别,科学知识的表述是明确的和有严格的逻辑性的,可用文字或定理或公式的形式清楚地阐述,尽管有一定的难度,但经过认真学习和深刻理解领会是可以掌握的。建立计量经济模型在某种程度上是一种艺术,即使是简单的单方程模型,也必须判断哪些变量应该放进方程,选择什么样的函数形式,怎样解释模型的统计拟合度,以及模型的结果对预测或解释目的的有用程度。众所周知,经济数据一般来说是非实验数据(实验经济学所研究的数据除外),绝大多数情况下人们只能被动地接受,这点与物理学、化学等自然科学截然不同。即便如此,研究者还经常会面对数据短缺或缺失的问题。如何根据已有数据去补全所有数据或者寻找相关的数据来代替缺失的数据,更是一门艺术,没有现成的理论可以学习和利用,只能按照研究者对计量经济学的理解去进行。在一定程度上,计量经济学的艺术性比其科学性更难理解和掌握,因为艺术性的知识很难用文字性的东西来阐述,更多的是靠研究者在长期的学习和研究中对计量经济学培养的悟性与直觉。
作为文科背景本科学生,计量经济学的学习应当以计量经济学理论方法的由浅入深为线索,将各个单元串接起来。每一单元以实例分析和计算为中心,在分析中引入新的计量经济学教学内容,尽量回避数学推导,同步进行某一特定软件的教学,并注意已学过的经济学理论在分析中的应用。在每一单元,通过一个实际问题的分析计算,完成该单元计量经济学理论方法的教学内容和相应的软件计算方法的教学,并配合实际习题练习,步步为营,层层深入,逐步巩固和提高。这样,不仅可以加强学生对计量经济学重要性的认识,提高学生的兴趣,打破计量经济学教材纯数学推导的局面,使软件教学与理论方法教学一一对应,及时练习和巩固。按照这一方法编写教材和组织教学,即使是文科生源的,数学基础较差的学生也能对该课程产生兴趣,掌握计量经济学的基本理论思想与方法,并用于解决实际问题。
3.充分重视实践教学,注重计量分析能力的培养
在教师教学实践中,应当建立适应本科计量经济学教学的案例库。在建立案例库过程中,应注意以下问题:
一是案例来源广泛,尽量利用针对性强的经济实证分析材料,素材可以取自国内外,尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作,也可以来源于教师承担的相关科学研究项目,以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性,能够保持案例的动态更新,在案例分析中体现出对经济热点主题的反映和解释,改变教材中实例一成不变的形象,有效地调动学生的学习热情和探索精神,达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理,案例所提供的信息和资料,必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理,从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题,让学生产生认知上的冲突,从而激发学生主动学习的动机,因为案例教学法主要不是传递信息,而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识,做到经济学理论分析、计量经济学方法及其软件应用与具体的经济问题解决三结合。
在实验课程教学中,应编写上机实习指导,并要求学生掌握一个计量分析软件。
上机实际操作也是案例分析的重要组成部分,这是要求学生动手完成的,在课堂教学的每一个重要阶段,都要给学生安排一次。这里的所谓案例,是经教师精心设定的一个经济计量问题。学生在建模分析中要达到的目的是,掌握经济计量软件建模的计算机实现过程、读懂输出结果、撰写分析报告。为此,必须编写上机实习指导,具体地列出实习中涉及的理论知识点和计量软件的操作方法以及对学生的具体要求。
掌握了一个计量软件等于掌握了一个有用的工具。目前在经济计量分析中,使用较为广泛的应用软件是Eviews、SPSS、SAS、STATA。就经济计量建模应用来说,软件处理的方法原理是一致的。在这个意义上,精通一个软件会产生触类旁通的效果。当然,各类软件处理计量经济问题的功能强弱还是有差别的。对本科生教学来说,使用Eviews软件是比较适宜的。
三、结论
现代经济学理论和方法已经不能与计量经济学分离开来,经济学的许多高级课程都是以计量经济学应用为基础的。一个学习经济学的人,如果不学计量经济学,很难与他人进行学术交流,甚至连经济学的学术刊物也难以读懂。因此,无论怎么强调这门学科重要性,都不为过。问题是,由于建国后高校对计量经济学的误解而不够重视,全面引入较迟,教师队伍本身的计量经济学功底参差不齐,加上不少高校经济管理专业招收文科背景学生,这门课程的教学和学习面临很多困难。但是,我相信,在高校教师自身努力和相关管理部门重视下,即便是文科学生,在掌握了计量经济学的基本原理与思想,并借助于软件的学习和应用,是完全能够满足实际工作中对经济现象和问题的分析,以及阅读经济学学术刊物和进行学术研究。[论-文-网]
参考文献:
[1]王立平,王健.计量经济学实验教学改革模式研究[J].山西财经大学学报(高教版),2006(4):56-58.
[2]杨华.以案例教学施教《计量经济学》的思考[J].统计教育,2005(2):27-28.
[3]胡荣才,王亚雄.本科计量经济学中几个问题的思考[J].统计教育,2009(6):20-21.
摘 要: 计量经济学论文" target="_blank">经济学是属于经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科。高校本科阶段的计量经济学的学习，对文科背景学生而言是一个巨大的挑战。针对这种现状，因材施教，积极探索教学改革，是计量经济学教学的一项重要课题。
关键词: 文科背景; 计量经济学; 案例教学
计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合。计量经济学本身并不涉及经济现象及其演变的内部机理，计量经济模型的建立和计量分析结果的解释都依赖于经济学的理论分析。从其性质来说，计量经济学是一门经济学科，或者说是经济学的一个分支，是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科，而不是应用数学或应用统计学。
计量经济学从20 世纪20 年代末30 年代初诞生以来， 经过70 余年的发展， 其理论日臻完善，应用也十分广泛，已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题，它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外，理论模型的设计和统计数据的搜集，必须在经济理论指导下进行，模型参数估计和检验等也需要运用经济理论，不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中，计量经济学的重要性已日益凸现，其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998 年，教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前，大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。
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
本科阶段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， 通过理论学习和各类实践， 能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位， 掌握经典计量经济学理论与方法，能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题，为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。
笔者在教学的过程中发现，由于学生数学基础参差不齐，部分学生缺乏对这门课程的兴趣，对于较深的数学推导更是觉得晦涩难懂，而且在一定程度上计量经济学教学的理论与实践相脱节，部分学生不知道该如何使用计量经济学的方法处理经济中的问题，也不懂得如何操作相关软件来完成计量经济学的运算。
计量经济学之所以使许多学生感到难学，除了一部分学生的数学和数理统计学知识掌握较差这个原因外，还有一个原因就是课时少，没有为学生深入学习提供足够的时间保证。计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的统一，其中经济理论的学习相对要容易点，数学和数理统计学要难
一些，特别是对文科学生更是如此。文科学生在中学阶段的数学知识范围相对理科学生要窄，进入大学后要在一年半到两年的时间内学完微积分、线性代数和概率论与数理统计，难度可想而知，学过这三门课的人都知道，它们的思想有很大的差别，学习方法和理解思路也有相当的不同。计量经济学的学习除了认真听课外，课后的习题练习同样重要，不做大量的习题，很难深刻理解计量经济学的理论和方法，这点跟数学的学习方法特别相似。通过做大量的习题来理解计量经济学的学习方法，其效果已经过教学实践多次得到验证。
2. 教学方法单一，重理论教学，难以实践当前， 在计量经济学教学中，由于各种条件限制，课堂教学方法不灵活， 几乎都以讲授为主，各层次的教学都比较强调理论体系的完整，启发式教学、讨论式教学、案例教学和实验教学没有很好展开。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识，较多地偏于理论方法的证明，使部分学生感到有一定困难， 且与经济学课程似乎有一定距离。
有些学校由于教学条件较差或者缺少实验师资力量，在计量经济学教学中，只进行理论教学，而没有实验教学。这种教学模式的教学效果不是很好。学生面对复杂的数学推导与数学运算，难免会对计量经济学产生厌烦和畏惧心理，课后作业也完成不好，直接影响学习效果。在这种“填鸭式”教学模式下，学生只能被动地接受理论知识，不能主动地参与教学活动，更谈不上运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。对于文科学生来说，习惯于死记硬背一些概念和理论，涉及到数学推导过程，以及如何将经济学问题从文字转化为数学语言或统计学语言，更是一个艰难的思维和理念的转换过程。
计量经济学教学中，软件运用的实际操作训练仍然是薄弱的环节。学生学了不少估计和检验的方法，还是不知道应该怎么用，或者对计算的结果还是不能做出合理的解释，运用计量模型分析和解决经济问题实际能力的培养还有待进一步加强。计量经济学研究应包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用， 目前的教学中主要注重参数估计和各种检验的理论和方法，对如何从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题，却讨论得较少，学生在这些方面的练习也很不够。“教学方法单一”在某种程度上更加剧了“重理论体系， 轻实际应用;重方法介绍，轻能力培养”。文科学生在软件学习和使用的能力和兴趣上，明显不如理工科背景的学生。
对计量经济学的教学改革，国内不乏许多有益的实践，有“案例教学法”、“任务驱动”教学法等等，这些改革在相应的教学条件下获得了较好的教与学的效果。例如，“任务驱动”教学法以软件技术为基础，倡导一种“任务驱动”教学模式: 以任务为驱动，重实践过程，培养学生的主动性和动手能力。但从教学实践看，在教学条件和受教学生变化时，尤其是对于基本功相对差( 数学，软件技术) 的文科背景学生“， 任务驱动，重实践，相对独立完成”是不切实际的要求;而“案例教学法”大多由于侧重于应用、对理论学习的重视程度不够而导致理论教学重点不突出，教授时间紧张，因而“案例教学法”在实践中很难把握好“度”，集中体现在理论知识学习与案例实践应用在时间上的冲突。[ Www.]
二、因材施教，积极探索计量经济学教学改革
1. 充分尊重学科地位，适当调整课程设置正确认识计量经济学的学科性质、地位和作用，是正确认识计量经济学课程的性质和地位的关键。计量经济学是经济学的一个独立的分支，它不同于经济理论，也不同于统计学和数学。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支，有一定的学科独立性，但不可否认它的工具性和服务性。根据一般大学生掌握的数学知识水平，要想取得较好的学习效果，建议计量经济学的教学安排以两个学期为好，因为一个学期(一般为54 学时) 对老师和学生而言都过于紧张，无论是学习的内容、理论知识还是应用能力都很难得到保证，两个学期的课时安排，将给任课教师充裕的时间安排教学计划，给学生充足的时间保证做习题，教师以将计量经济学的最新理论如动态计量经济学、非均衡计量经济学和协整理论、建模的科学性与艺术性的统一等内容介绍给学生，使学生对计量经济学有比较全面而深刻的理解和较强的应用能力，为以后的学习打下坚实的基础。
对计量经济学课程设置而言，理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分，二者缺一不可，因此，两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上，两者应统筹规划，根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间，每章的理论教学完成之后，紧接一次实验教学，由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现， 安排学生完成布置的作业，由教师进行即时的现场讲解和点评，从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。对于16周64 学时的理论教学而言，一般情况下，两周可完成一章的理论教学，因此每两周安排2 学时的实验教学比较合适， 时间安排在该两周最后一次理论课之后，8 周共计16 学时。这样一来，试验教学和理论教学在时间安排上浑然天成，融为一体。
2. 适当减少理论教学，注重计量分析思维的培养
计量经济学的主要任务是进行探索真相、理论检验和预测，这些工作都离不开建立模型。构造模型的科学，包括一些用来构造和检验真实世界的数学理论和数学工具，它们的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。数学和统计学的理论知识无疑是科学，科学的学习方法与艺术的学习方法有本质的区别，科学知识的表述是明确的和有严格的逻辑性的，可用文字或定理或公式的形式清楚地阐述，尽管有一定的难度，但经过认真学习和深刻理解领会是可以掌握的。建立计量经济模型在某种程度上是一种艺术，即使是简单的单方程模型，也必须判断哪些变量应该放进方程，选择什么样的函数形式，怎样解释模型的统计拟合度，以及模型的结果对预测或解释目的的有用程度。众所周知，经济数据一般来说是非实验数据(实验经济学所研究的数据除外) ，绝大多数情况下人们只能被动地接受，这点与物理学、化学等自然科学截然不同。即便如此，研究者还经常会面对数据短缺或缺失的问题。如何根据已有数据去补全所有数据或者寻找相关的数据来代替缺失的数据，更是一门艺术，没有现成的理论可以学习和利用，只能按照研究者对计量经济学的理解去进行。在一定程度上，计量经济学的艺术性比其科学性更难理解和掌握，因为艺术性的知识很难用文字性的东西来阐述，更多的是靠研究者在长期的学习和研究中对计量经济学培养的悟性与直觉。
作为文科背景本科学生，计量经济学的学习应当以计量经济学理论方法的由浅入深为线索，将各个单元串接起来。每一单元以实例分析和计算为中心，在分析中引入新的计量经济学教学内容，尽量回避数学推导，同步进行某一特定软件的教学，并注意已学过的经济学理论在分析中的应用。在每一单元，通过一个实际问题的分析计算，完成该单元计量经济学理论方法的教学内容和相应的软件计算方法的教学，并配合实际习题练习，步步为营，层层深入，逐步巩固和提高。这样，不仅可以加强学生对计量经济学重要性的认识，提高学生的兴趣，打破计量经济学教材纯数学推导的局面，使软件教学与理论方法教学一一对应，及时练习和巩固。按照这一方法编写教材和组织教学，即使是文科生源的，数学基础较差的学生也能对该课程产生兴趣，掌握计量经济学的基本理论思想与方法，并用于解决实际问题。
3. 充分重视实践教学，注重计量分析能力的培养
在教师教学实践中，应当建立适应本科计量经济学教学的案例库。在建立案例库过程中，应注意以下问题:
一是案例来源广泛，尽量利用针对性强的经济实证分析材料，素材可以取自国内外，尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作，也可以来源于教师承担的相关科学研究项目，以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性，能够保持案例的动态更新，在案例分析中体现出对经济热点主题的反映和解释，改变教材中实例一成不变的形象，有效地调动学生的学习热情和探索精神，达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理，案例所提供的信息和资料，必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理，从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题，让学生产生认知上的冲突，从而激发学生主动学习的动机， 因为案例教学法主要不是传递信息，而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识，做到经济学理论分析、计量经济学方法及其软件应用与具体的经济问题解决三结合。
在实验课程教学中，应编写上机实习指导，并要求学生掌握一个计量分析软件。
上机实际操作也是案例分析的重要组成部分，这是要求学生动手完成的， 在课堂教学的每一个重要阶段，都要给学生安排一次。这里的所谓案例，是经教师精心设定的一个经济计量问题。学生在建模分析中要达到的目的是，掌握经济计量软件建模的计算机实现过程、读懂输出结果、撰写分析报告。为此，必须编写上机实习指导，具体地列出实习中涉及的理论知识点和计量软件的操作方法以及对学生的具体要求。
掌握了一个计量软件等于掌握了一个有用的工具。目前在经济计量分析中，使用较为广泛的应用软件是Eviews、SPSS、SAS、STA TA。就经济计量建模应用来说， 软件处理的方法原理是一致的。在这个意义上，精通一个软件会产生触类旁通的效果。当然，各类软件处理计量经济问题的功能强弱还是有差别的。对本科生教学来说，使用Eviews 软件是比较适宜的。
三、结论
现代经济学理论和方法已经不能与计量经济学分离开来，经济学的许多高级课程都是以计量经济学应用为基础的。一个学习经济学的人，如果不学计量经济学，很难与他人进行学术交流，甚至连经济学的学术刊物也难以读懂。因此，无论怎么强调这门学科重要性，都不为过。问题是，由于建国后高校对计量经济学的误解而不够重视，全面引入较迟，教师队伍本身的计量经济学功底参差不齐，加上不少高校经济管理专业招收文科背景学生，这门课程的教学和学习面临很多困难。但是，我相信，在高校教师自身努力和相关管理部门重视下，即便是文科学生，在掌握了计量经济学的基本原理与思想，并借助于软件的学习和应用，是完全能够满足实际工作中对经济现象和问题的分析，以及阅读经济学学术刊物和进行学术研究。[]
参考文献
[ 1 ]王立平，王健. 计量经济学实验教学改革模式研究[J ] . 山西财经大学学报(高教版) ，2006 (4) :56 - 58.
[ 2 ]杨华. 以案例教学施教《计量经济学》的思考[J ] . 统计教育，2005 (2) :27 - 28.
关键词: 文科背景; 计量经济学; 案例教学
计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合。计量经济学本身并不涉及经济现象及其演变的内部机理,计量经济模型的建立和计量分析结果的解释都依赖于经济学的理论分析。从其性质来说,计量经济学是一门经济学科,或者说是经济学的一个分支,是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科,而不是应用数学或应用统计学。
计量经济学从20 世纪20 年代末30 年代初诞生以来, 经过70 余年的发展, 其理论日臻完善,应用也十分广泛,已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题,它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外,理论模型的设计和统计数据的搜集,必须在经济理论指导下进行,模型参数估计和检验等也需要运用经济理论,不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中,计量经济学的重要性已日益凸现,其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998 年,教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前,大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。
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
本科阶段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, 通过理论学习和各类实践, 能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位, 掌握经典计量经济学理论与方法,能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题,为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。
笔者在教学的过程中发现,由于学生数学基础参差不齐,部分学生缺乏对这门课程的兴趣,对于较深的数学推导更是觉得晦涩难懂,而且在一定程度上计量经济学教学的理论与实践相脱节,部分学生不知道该如何使用计量经济学的方法处理经济中的问题,也不懂得如何操作相关软件来完成计量经济学的运算。
计量经济学之所以使许多学生感到难学,除了一部分学生的数学和数理统计学知识掌握较差这个原因外,还有一个原因就是课时少,没有为学生深入学习提供足够的时间保证。计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的统一,其中经济理论的学习相对要容易点,数学和数理统计学要难
一些,特别是对文科学生更是如此。文科学生在中学阶段的数学知识范围相对理科学生要窄,进入大学后要在一年半到两年的时间内学完微积分、线性代数和概率论与数理统计,难度可想而知,学过这三门课的人都知道,它们的思想有很大的差别,学习方法和理解思路也有相当的不同。计量经济学的学习除了认真听课外,课后的习题练习同样重要,不做大量的习题,很难深刻理解计量经济学的理论和方法,这点跟数学的学习方法特别相似。通过做大量的习题来理解计量经济学的学习方法,其效果已经过教学实践多次得到验证。
2. 教学方法单一,重理论教学,难以实践当前, 在计量经济学教学中,由于各种条件限制,课堂教学方法不灵活, 几乎都以讲授为主,各层次的教学都比较强调理论体系的完整,启发式教学、讨论式教学、案例教学和实验教学没有很好展开。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识,较多地偏于理论方法的证明,使部分学生感到有一定困难, 且与经济学课程似乎有一定距离。
有些学校由于教学条件较差或者缺少实验师资力量,在计量经济学教学中,只进行理论教学,而没有实验教学。这种教学模式的教学效果不是很好。学生面对复杂的数学推导与数学运算,难免会对计量经济学产生厌烦和畏惧心理,课后作业也完成不好,直接影响学习效果。在这种“填鸭式”教学模式下,学生只能被动地接受理论知识,不能主动地参与教学活动,更谈不上运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。对于文科学生来说,习惯于死记硬背一些概念和理论,涉及到数学推导过程,以及如何将经济学问题从文字转化为数学语言或统计学语言,更是一个艰难的思维和理念的转换过程。
计量经济学教学中,软件运用的实际操作训练仍然是薄弱的环节。学生学了不少估计和检验的方法,还是不知道应该怎么用,或者对计算的结果还是不能做出合理的解释,运用计量模型分析和解决经济问题实际能力的培养还有待进一步加强。计量经济学研究应包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用, 目前的教学中主要注重参数估计和各种检验的理论和方法,对如何从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题,却讨论得较少,学生在这些方面的练习也很不够。“教学方法单一”在某种程度上更加剧了“重理论体系, 轻实际应用;重方法介绍,轻能力培养”。文科学生在软件学习和使用的能力和兴趣上,明显不如理工科背景的学生。
对计量经济学的教学改革,国内不乏许多有益的实践,有“案例教学法”、“任务驱动”教学法等等,这些改革在相应的教学条件下获得了较好的教与学的效果。例如,“任务驱动”教学法以软件技术为基础,倡导一种“任务驱动”教学模式: 以任务为驱动,重实践过程,培养学生的主动性和动手能力。但从教学实践看,在教学条件和受教学生变化时,尤其是对于基本功相对差( 数学,软件技术) 的文科背景学生“, 任务驱动,重实践,相对独立完成”是不切实际的要求;而“案例教学法”大多由于侧重于应用、对理论学习的重视程度不够而导致理论教学重点不突出,教授时间紧张,因而“案例教学法”在实践中很难把握好“度”,集中体现在理论知识学习与案例实践应用在时间上的冲突。[ Www.LunWenData.Com]
二、因材施教,积极探索计量经济学教学改革
1. 充分尊重学科地位,适当调整课程设置正确认识计量经济学的学科性质、地位和作用,是正确认识计量经济学课程的性质和地位的关键。计量经济学是经济学的一个独立的分支,它不同于经济理论,也不同于统计学和数学。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支,有一定的学科独立性,但不可否认它的工具性和服务性。根据一般大学生掌握的数学知识水平,要想取得较好的学习效果,建议计量经济学的教学安排以两个学期为好,因为一个学期(一般为54 学时) 对老师和学生而言都过于紧张,无论是学习的内容、理论知识还是应用能力都很难得到保证,两个学期的课时安排,将给任课教师充裕的时间安排教学计划,给学生充足的时间保证做习题,教师以将计量经济学的最新理论如动态计量经济学、非均衡计量经济学和协整理论、建模的科学性与艺术性的统一等内容介绍给学生,使学生对计量经济学有比较全面而深刻的理解和较强的应用能力,为以后的学习打下坚实的基础。
对计量经济学课程设置而言,理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分,二者缺一不可,因此,两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上,两者应统筹规划,根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间,每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现, 安排学生完成布置的作业,由教师进行即时的现场讲解和点评,从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。对于16周64 学时的理论教学而言,一般情况下,两周可完成一章的理论教学,因此每两周安排2 学时的实验教学比较合适, 时间安排在该两周最后一次理论课之后,8 周共计16 学时。这样一来,试验教学和理论教学在时间安排上浑然天成,融为一体。
2. 适当减少理论教学,注重计量分析思维的培养
计量经济学的主要任务是进行探索真相、理论检验和预测,这些工作都离不开建立模型。构造模型的科学,包括一些用来构造和检验真实世界的数学理论和数学工具,它们的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。数学和统计学的理论知识无疑是科学,科学的学习方法与艺术的学习方法有本质的区别,科学知识的表述是明确的和有严格的逻辑性的,可用文字或定理或公式的形式清楚地阐述,尽管有一定的难度,但经过认真学习和深刻理解领会是可以掌握的。建立计量经济模型在某种程度上是一种艺术,即使是简单的单方程模型,也必须判断哪些变量应该放进方程,选择什么样的函数形式,怎样解释模型的统计拟合度,以及模型的结果对预测或解释目的的有用程度。众所周知,经济数据一般来说是非实验数据(实验经济学所研究的数据除外) ,绝大多数情况下人们只能被动地接受,这点与物理学、化学等自然科学截然不同。即便如此,研究者还经常会面对数据短缺或缺失的问题。如何根据已有数据去补全所有数据或者寻找相关的数据来代替缺失的数据,更是一门艺术,没有现成的理论可以学习和利用,只能按照研究者对计量经济学的理解去进行。在一定程度上,计量经济学的艺术性比其科学性更难理解和掌握,因为艺术性的知识很难用文字性的东西来阐述,更多的是靠研究者在长期的学习和研究中对计量经济学培养的悟性与直觉。
作为文科背景本科学生,计量经济学的学习应当以计量经济学理论方法的由浅入深为线索,将各个单元串接起来。每一单元以实例分析和计算为中心,在分析中引入新的计量经济学教学内容,尽量回避数学推导,同步进行某一特定软件的教学,并注意已学过的经济学理论在分析中的应用。在每一单元,通过一个实际问题的分析计算,完成该单元计量经济学理论方法的教学内容和相应的软件计算方法的教学,并配合实际习题练习,步步为营,层层深入,逐步巩固和提高。这样,不仅可以加强学生对计量经济学重要性的认识,提高学生的兴趣,打破计量经济学教材纯数学推导的局面,使软件教学与理论方法教学一一对应,及时练习和巩固。按照这一方法编写教材和组织教学,即使是文科生源的,数学基础较差的学生也能对该课程产生兴趣,掌握计量经济学的基本理论思想与方法,并用于解决实际问题。
3. 充分重视实践教学,注重计量分析能力的培养
在教师教学实践中,应当建立适应本科计量经济学教学的案例库。在建立案例库过程中,应注意以下问题:
一是案例来源广泛,尽量利用针对性强的经济实证分析材料,素材可以取自国内外,尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作,也可以来源于教师承担的相关科学研究项目,以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性,能够保持案例的动态更新,在案例分析中体现出对经济热点主题的反映和解释,改变教材中实例一成不变的形象,有效地调动学生的学习热情和探索精神,达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理,案例所提供的信息和资料,必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理,从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题,让学生产生认知上的冲突,从而激发学生主动学习的动机, 因为案例教学法主要不是传递信息,而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识,做到经济学理论分析、计量经济学方法及其软件应用与具体的经济问题解决三结合。
在实验课程教学中,应编写上机实习指导,并要求学生掌握一个计量分析软件。
上机实际操作也是案例分析的重要组成部分,这是要求学生动手完成的, 在课堂教学的每一个重要阶段,都要给学生安排一次。这里的所谓案例,是经教师精心设定的一个经济计量问题。学生在建模分析中要达到的目的是,掌握经济计量软件建模的计算机实现过程、读懂输出结果、撰写分析报告。为此,必须编写上机实习指导,具体地列出实习中涉及的理论知识点和计量软件的操作方法以及对学生的具体要求。
掌握了一个计量软件等于掌握了一个有用的工具。目前在经济计量分析中,使用较为广泛的应用软件是Eviews、SPSS、SAS、STA TA。就经济计量建模应用来说, 软件处理的方法原理是一致的。在这个意义上,精通一个软件会产生触类旁通的效果。当然,各类软件处理计量经济问题的功能强弱还是有差别的。对本科生教学来说,使用Eviews 软件是比较适宜的。
三、结论
现代经济学理论和方法已经不能与计量经济学分离开来,经济学的许多高级课程都是以计量经济学应用为基础的。一个学习经济学的人,如果不学计量经济学,很难与他人进行学术交流,甚至连经济学的学术刊物也难以读懂。因此,无论怎么强调这门学科重要性,都不为过。问题是,由于建国后高校对计量经济学的误解而不够重视,全面引入较迟,教师队伍本身的计量经济学功底参差不齐,加上不少高校经济管理专业招收文科背景学生,这门课程的教学和学习面临很多困难。但是,我相信,在高校教师自身努力和相关管理部门重视下,即便是文科学生,在掌握了计量经济学的基本原理与思想,并借助于软件的学习和应用,是完全能够满足实际工作中对经济现象和问题的分析,以及阅读经济学学术刊物和进行学术研究。[论-文-网]
参考文献:
[ 1 ]王立平,王健. 计量经济学实验教学改革模式研究[J ] . 山西财经大学学报(高教版) ,2006 (4) :56 - 58.
[ 2 ]杨华. 以案例教学施教《计量经济学》的思考[J ] . 统计教育,2005 (2) :27 - 28.
关键词:文科背景;计量经济学;案例教学
计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合。计量经济学本身并不涉及经济现象及其演变的内部机理,计量经济模型的建立和计量分析结果的解释都依赖于经济学的理论分析。从其性质来说,计量经济学是一门经济学科,或者说是经济学的一个分支,是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科,而不是应用数学或应用统计学。
计量经济学从20世纪20年代末30年代初诞生以来,经过70余年的发展,其理论日臻完善,应用也十分广泛,已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题,它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外,理论模型的设计和统计数据的搜集,必须在经济理论指导下进行,模型参数估计和检验等也需要运用经济理论,不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中,计量经济学的重要性已日益凸现,其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998年,教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前,大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。
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
本科阶段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,通过理论学习和各类实践,能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位,掌握经典计量经济学理论与方法,能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题,为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。
笔者在教学的过程中发现,由于学生数学基础参差不齐,部分学生缺乏对这门课程的兴趣,对于较深的数学推导更是觉得晦涩难懂,而且在一定程度上计量经济学教学的理论与实践相脱节,部分学生不知道该如何使用计量经济学的方法处理经济中的问题,也不懂得如何操作相关软件来完成计量经济学的运算。
计量经济学之所以使许多学生感到难学,除了一部分学生的数学和数理统计学知识掌握较差这个原因外,还有一个原因就是课时少,没有为学生深入学习提供足够的时间保证。计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的统一,其中经济理论的学习相对要容易点,数学和数理统计学要难
一些,特别是对文科学生更是如此。文科学生在中学阶段的数学知识范围相对理科学生要窄,进入大学后要在一年半到两年的时间内学完微积分、线性代数和概率论与数理统计,难度可想而知,学过这三门课的人都知道,它们的思想有很大的差别,学习方法和理解思路也有相当的不同。计量经济学的学了认真听课外,课后的习题练习同样重要,不做大量的习题,很难深刻理解计量经济学的理论和方法,这点跟数学的学习方法特别相似。通过做大量的习题来理解计量经济学的学习方法,其效果已经过教学实践多次得到验证。
2.教学方法单一,重理论教学,难以实践当前,在计量经济学教学中,由于各种条件限制,课堂教学方法不灵活,几乎都以讲授为主,各层次的教学都比较强调理论体系的完整,启发式教学、讨论式教学、案例教学和实验教学没有很好展开。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识,较多地偏于理论方法的证明,使部分学生感到有一定困难,且与经济学课程似乎有一定距离。
有些学校由于教学条件较差或者缺少实验师资力量,在计量经济学教学中,只进行理论教学,而没有实验教学。这种教学模式的教学效果不是很好。学生面对复杂的数学推导与数学运算,难免会对计量经济学产生厌烦和畏惧心理,课后作业也完成不好,直接影响学习效果。在这种“填鸭式”教学模式下,学生只能被动地接受理论知识,不能主动地参与教学活动,更谈不上运用所学计量经济学理论与方法深入研究现实经济问题。对于文科学生来说,习惯于死记硬背一些概念和理论,涉及到数学推导过程,以及如何将经济学问题从文字转化为数学语言或统计学语言,更是一个艰难的思维和理念的转换过程。
计量经济学教学中,软件运用的实际操作训练仍然是薄弱的环节。学生学了不少估计和检验的方法,还是不知道应该怎么用,或者对计算的结果还是不能做出合理的解释,运用计量模型分析和解决经济问题实际能力的培养还有待进一步加强。计量经济学研究应包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用,目前的教学中主要注重参数估计和各种检验的理论和方法,对如何从经济问题出发建立模型、如何应用模型分析实际的经济问题,却讨论得较少,学生在这些方面的练习也很不够。“教学方法单一”在某种程度上更加剧了“重理论体系,轻实际应用;重方法介绍,轻能力培养”。文科学生在软件学习和使用的能力和兴趣上,明显不如理工科背景的学生。
对计量经济学的教学改革,国内不乏许多有益的实践,有“案例教学法”、“任务驱动”教学法等等,这些改革在相应的教学条件下获得了较好的教与学的效果。例如,“任务驱动”教学法以软件技术为基础,倡导一种“任务驱动”教学模式:以任务为驱动,重实践过程,培养学生的主动性和动手能力。但从教学实践看,在教学条件和受教学生变化时,尤其是对于基本功相对差(数学,软件技术)的文科背景学生“,任务驱动,重实践,相对独立完成”是不切实际的要求;而“案例教学法”大多由于侧重于应用、对理论学习的重视程度不够而导致理论教学重点不突出,教授时间紧张,因而“案例教学法”在实践中很难把握好“度”,集中体现在理论知识学习与案例实践应用在时间上的冲突。
二、因材施教,积极探索计量经济学教学改革
1.充分尊重学科地位,适当调整课程设置正确认识计量经济学的学科性质、地位和作用,是正确认识计量经济学课程的性质和地位的关键。计量经济学是经济学的一个独立的分支,它不同于经济理论,也不同于统计学和数学。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支,有一定的学科独立性,但不可否认它的工具性和服务性。根据一般大学生掌握的数学知识水平,要想取得较好的学习效果,建议计量经济学的教学安排以两个学期为好,因为一个学期(一般为54学时)对老师和学生而言都过于紧张,无论是学习的内容、理论知识还是应用能力都很难得到保证,两个学期的课时安排,将给任课教师充裕的时间安排教学计划,给学生充足的时间保证做习题,教师以将计量经济学的最新理论如动态计量经济学、非均衡计量经济学和协整理论、建模的科学性与艺术性的统一等内容介绍给学生,使学生对计量经济学有比较全面而深刻的理解和较强的应用能力,为以后的学习打下坚实的基础。
对计量经济学课程设置而言,理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分,二者缺一不可,因此,两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上,两者应统筹规划,根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间,每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由教师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现,安排学生完成布置的作业,由教师进行即时的现场讲解和点评,从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。对于16周64学时的理论教学而言,一般情况下,两周可完成一章的理论教学,因此每两周安排2学时的实验教学比较合适,时间安排在该两周最后一次理论课之后,8周共计16学时。这样一来,试验教学和理论教学在时间安排上浑然天成,融为一体。
2.适当减少理论教学,注重计量分析思维的培养
计量经济学的主要任务是进行探索真相、理论检验和预测,这些工作都离不开建立模型。构造模型的科学,包括一些用来构造和检验真实世界的数学理论和数学工具,它们的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。数学和统计学的理论知识无疑是科学,科学的学习方法与艺术的学习方法有本质的区别,科学知识的表述是明确的和有严格的逻辑性的,可用文字或定理或公式的形式清楚地阐述,尽管有一定的难度,但经过认真学习和深刻理解领会是可以掌握的。建立计量经济模型在某种程度上是一种艺术,即使是简单的单方程模型,也必须判断哪些变量应该放进方程,选择什么样的函数形式,怎样解释模型的统计拟合度,以及模型的结果对预测或解释目的的有用程度。众所周知,经济数据一般来说是非实验数据(实验经济学所研究的数据除外),绝大多数情况下人们只能被动地接受,这点与物理学、化学等自然科学截然不同。即便如此,研究者还经常会面对数据短缺或缺失的问题。如何根据已有数据去补全所有数据或者寻找相关的数据来代替缺失的数据,更是一门艺术,没有现成的理论可以学习和利用,只能按照研究者对计量经济学的理解去进行。在一定程度上,计量经济学的艺术性比其科学性更难理解和掌握,因为艺术性的知识很难用文字性的东西来阐述,更多的是靠研究者在长期的学习和研究中对计量经济学培养的悟性与直觉。
作为文科背景本科学生,计量经济学的学习应当以计量经济学理论方法的由浅入深为线索,将各个单元串接起来。每一单元以实例分析和计算为中心,在分析中引入新的计量经济学教学内容,尽量回避数学推导,同步进行某一特定软件的教学,并注意已学过的经济学理论在分析中的应用。在每一单元,通过一个实际问题的分析计算,完成该单元计量经济学理论方法的教学内容和相应的软件计算方法的教学,并配合实际习题练习,步步为营,层层深入,逐步巩固和提高。这样,不仅可以加强学生对计量经济学重要性的认识,提高学生的兴趣,打破计量经济学教材纯数学推导的局面,使软件教学与理论方法教学一一对应,及时练习和巩固。按照这一方法编写教材和组织教学,即使是文科生源的,数学基础较差的学生也能对该课程产生兴趣,掌握计量经济学的基本理论思想与方法,并用于解决实际问题。
3.充分重视实践教学,注重计量分析能力的培养
在教师教学实践中,应当建立适应本科计量经济学教学的案例库。在建立案例库过程中,应注意以下问题:
一是案例来源广泛,尽量利用针对性强的经济实证分析材料,素材可以取自国内外,尤其是那些对中国经济问题进行实证研究的论文或著作,也可以来源于教师承担的相关科学研究项目,以增加对不同兴趣和需求的学生的吸引力。二是案例数据来源的方便性,能够保持案例的动态更新,在案例分析中体现出对经济热点主题的反映和解释,改变教材中实例一成不变的形象,有效地调动学生的学习热情和探索精神,达到与时俱进的效果。三是案例要能够尽量浓缩计量经济学的概念和原理,案例所提供的信息和资料,必须尽可能多地蕴涵教材中的重要概念和原理,从而使得学生在探究案例的过程中加深和巩固理论知识的学习。四是案例应包含有复杂、模糊或亟待解决的问题,让学生产生认知上的冲突,从而激发学生主动学习的动机,因为案例教学法主要不是传递信息,而是让学生在问题的发现和解决过程中建构知识,做到经济学理论分析、计量经济学方法及其软件应用与具体的经济问题解决三结合。
在实验课程教学中,应编写上机实习指导,并要求学生掌握一个计量分析软件。
上机实际操作也是案例分析的重要组成部分,这是要求学生动手完成的,在课堂教学的每一个重要阶段,都要给学生安排一次。这里的所谓案例,是经教师精心设定的一个经济计量问题。学生在建模分析中要达到的目的是,掌握经济计量软件建模的计算机实现过程、读懂输出结果、撰写分析报告。为此,必须编写上机实习指导,具体地列出实习中涉及的理论知识点和计量软件的操作方法以及对学生的具体要求。
掌握了一个计量软件等于掌握了一个有用的工具。目前在经济计量分析中,使用较为广泛的应用软件是Eviews、SPSS、SAS、STATA。就经济计量建模应用来说,软件处理的方法原理是一致的。在这个意义上,精通一个软件会产生触类旁通的效果。当然,各类软件处理计量经济问题的功能强弱还是有差别的。对本科生教学来说,使用Eviews软件是比较适宜的。
三、结论
现代经济学理论和方法已经不能与计量经济学分离开来,经济学的许多高级课程都是以计量经济学应用为基础的。一个学习经济学的人,如果不学计量经济学,很难与他人进行学术交流,甚至连经济学的学术刊物也难以读懂。因此,无论怎么强调这门学科重要性,都不为过。问题是,由于建国后高校对计量经济学的误解而不够重视,全面引入较迟,教师队伍本身的计量经济学功底参差不齐,加上不少高校经济管理专业招收文科背景学生,这门课程的教学和学习面临很多困难。但是,我相信,在高校教师自身努力和相关管理部门重视下,即便是文科学生,在掌握了计量经济学的基本原理与思想,并借助于软件的学习和应用,是完全能够满足实际工作中对经济现象和问题的分析,以及阅读经济学学术刊物和进行学术研究。
参考文献:
[1]王立平,王健.计量经济学实验教学改革模式研究[J].山西财经大学学报(高教版),2006(4):56-58.
[2]杨华.以案例教学施教《计量经济学》的思考[J].统计教育,2005(2):27-28.
