計量經濟學的含義精選(九篇)
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第1篇：計量經濟學的含義范文
關鍵詞：本科階段；問題解決為導向；計量經濟學
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）22-0102-02
一、引言
自上個世紀30年代誕生以來，計量經濟學無論是在自身的理論體系還是延伸的應用領域，都取得了舉世矚目的成就。著名計量經濟學家、諾貝爾經濟學獎獲得者克萊因教授指出：“在大多數大學和學院中，計量經濟學的講授已經成為經濟學課程中最權威的一部分。”上個世紀80年代初，國內學者開始了計量經濟學的科研和教學工作，經過四十余年的歷程，時至今日，計量經濟學已經成為經濟學研究和教學中必不可少的學科，已經成為財經類院校本科生學習階段的基礎課程。盡管計量經濟學的教學在國內已經取得長足的發展，但不可否認的是，在計量經濟學的教學過程中，仍然面臨著諸多挑戰，其中較為突出的是：重理論，輕實踐；重方法，輕能力。實際問題是計量經濟學方法發展的直接驅動因素，盡管計量經濟學的理論方法已相對成熟，但應用計量方法解決實際問題仍是計量經濟學的首要任務。打破本科計量經濟學教學中重方法、輕實踐的局面，培養學生應用計量方法解決實際問題的能力是計量經濟學教學改革中的迫切任務。
為使計量經濟學的教學能夠更符合教育規律，計量經濟學教學的實踐者開展了一系列的嘗試。比如，裴育（2005）從管理體制、教學計劃、課程設置、硬件建設、師資隊伍建設和實踐性教學考核方式等方面，對實踐性教學模式進行了研究。胡新艷等（2006）分析了在計量經濟學教學中運用EDP教學模式的可行性，并介紹了EDP模式教學的具體做法。洪永淼和汪壽陽（2007）根據計量經濟學的學科特點和中國計量經濟學教學與研究的具體實際，借鑒國際主流計量經濟學的教學與研究經驗，初步探索中國計量經濟學的教學和研究規律，以盡快縮短中國計量經濟學與國際主流計量經濟學的差距。余國合（2008）從提高學生學習興趣、學習效果和應用能力等方面對計量經濟學的教學改革提出了建議。馬文成等（2011）在闡述計量經濟學教學中實施案例必要性的基礎上，從案例編寫、案例展示、案例分析討論等環節詳細探討了案例教學法在《計量經濟學》課程教學中的具體應用，并指出了案例教學中需要注意的問題。王少平（2012）分析了計量經濟學中能力培養的重要性，指出了能力培養的關鍵環節，并進一步給出了能力培養的策略。樓永（2015）在了同濟大學計量經濟學課程實驗教學改革經驗的基礎上，提出進一步完善研究型人才培養方式的思考與建議。本文在借鑒已有的計量經濟學教學改革實踐成果的基礎上，結合作者多年的教學實踐，指出了本科階段的計量經濟學教學應以問題解決為導向，并進一步給出了“以調動學習主動性的專業問題為引導、以增強學生問題解決能力的案例教學和實驗教學為主體、以適當深度的理論教學為支撐”的三位一體的教學體系，從而對已有的計量經濟學教學改革方案提供了補充，為計量經濟學教學實踐者提供借鑒。
二、以問題解決為導向計量經濟學教學的必要性
1.明確計量經濟學的學習目的。實際教學中，學生學習計量經濟學的目的并不明確，不知道計量經濟學的功能和作用在哪里，盡管在課程的緒論部分通常會對計量經濟學的誕生、發展、內容體系等加以介紹，但多數學生都是知其然不知其所以然。在這種情況下，如果直接拋出一個和現實緊密結合的可量化問題，針對這一問題提出若干疑問，組織學生討論解決問題的途徑，并給出以計量方法解決此問題的可行性思路，不但可以將計量經濟學的作用和學習的目標具象化，而且能夠調動學生學習計量經濟學的興趣。興趣是最好的老師，只有當學生具備了學習計量經濟學的興趣后，面對后續相對較難理解的計量經濟學知識點才能夠迎難而上。
2.培養學生解決實際問題的創新思維。實際教學中通常存在這樣的現象：當一學期的計量經濟學學習完成后，學生可以很容易地說出計量經濟學的方法體系，知道回歸模型可能會產生的問題，以及產生這些問題的補救措施，但是當真正拿出一個具體的現實問題，讓學生建立計量模型加以分析時，往往無從下手。計量理論學習得再好，如果不能夠將理論付諸實際，也只能是空中樓閣。以問題解決為導向，能夠使學生在學習計量經濟學理論的過程中，知道計量理論適用于哪些實際問題，以及其本身所具有的局限性，最終達到融會貫通，培養起用計量方法解決實際問題的創新性思維。
3.適應創新性人才培養時代的需要。創新已經成為國家發展的基本戰略之一，而創新的關鍵是創新性人才的培養，大學作為人才培養的搖籃有義務承擔起創新性人才培養的重任。教學是創新性才培養的重要環節。計量經濟學作為一門應用性較強的學科，在教學過程中更應注重學生創新思維的培養，使學生能夠建立起完整的采用計量方法分析問題和解決問題的思維。計量經濟學教學應強調實踐與理論的結合，強化實踐教學環節，建立起一套以問題解決為導向，以實踐教學為手段，以理論教學為支撐的科學教學體系，適應創新性人才培養時代的需要。
三、以問題解決為導向的計量經濟學教學策略
1.以與學生專業緊密結合的實際問題為引導。計量分析方法在許多學科中都已具有廣泛的應用。由于不同學科學生的專業背景并不相同，如果仍然以經濟學實例為基礎講授計量經濟學，對于經濟學科外的其他學生來說，理解起來具有一定的困難。這就要求計量經濟學教學中起引導作用的問題要與學生的專業緊密結合，是學生能夠理解的專業問題，這不僅能夠使學生更容易理解計量經濟學的方法體系，而且能夠調動學生學習計量分析方法的主動性，真真切切感受到計量分析方法的魅力。實際教學中，起引導作用的問題應該在計量經濟學的首次課程中提出，并且問題要具有綜合性，問題的解決方法要盡可能囊括計量經濟學中較多的知識點，比如應該包含多元回歸、函數形式的設定、虛擬變量、異方差或自相關性等，通過這一問題的解決能夠使學生達到掌握計量分析基本方法的目的。
2.以案例教學和實驗教學兩種實踐教學方法為主體。實踐教學是本科生學習計量經濟學中的重要環節。在實際的教學中，實踐教學可以采用案例教學和實驗教學兩種方法。案例能夠幫助學生更好地理解計量經濟學中的具體知識點，比如在回歸分析中估計、假設檢驗、多重共線性、異方差、自相關等每個章節的教學中，案例都是必不可少的內容。恰當的案例能夠使計量經濟學的教學起到事半功倍的作用。教學中，應鼓勵學生對案例進行分析討論，教師對學生的不同意見暫不做評論，將學生在討論中產生的疑問帶到知識點的學習中，通過學習修正案例討論中產生的偏差。實驗教學是計量經濟學教學中必不可少的環節，應充分利用學校的實驗室資源，通過上機實踐、自主學習、教師講授與小組討論相結合的方式來熟悉計量軟件的操作，使學生能夠針對計量經濟學的知識點完成相應的操作，最終達到采用計量軟件完成數據分析的目的。此外，通過案例教學和實驗教學能夠有效激發學生學習的主動性，計量經濟學的教材中有大量的數學推導，如果只是枯燥地講授這些內容，學生學習的積極性和主動性無法得到發揮。在教學中通過恰當的案例分析與討論，結合具體的數據對案例進行實際的軟件操作，使學生在學習中進行充分的思考，釋放學生學習的主動性，通過這樣的學習過程，學生對計量經濟學知識點的理解將會更加深刻。
3.以適當深度的理論教學為支撐。計量經濟學經過數十年的發展已經建立起了完整的理論體系，無論是經典線性回歸模型假定下的最小二乘估計方法，還是微觀計量、時間序列等非經典建模方法，其理論體系都已日漸完善。計量理論的推導需要數學、統計學等前導知識，對于非數學專業本科生來說能夠準確理解計量理論的推導并不容易，任何一本計量經濟學教材都充滿了各式各樣的數學符號，也正因如此，提到計量經濟學，學生普遍認為是較難學習的一門課程。盡管實踐教學是本科階段計量經濟學教學的主體，但這并不意味著理論就可以忽視，恰恰相反，為能夠理解好計量經濟學的知識點，適當的理論推導是必不可少的，理論的講解是學習計量經濟學的支撐，只有將理論理解得透徹，才能恰當地解決實際問題分析中遇到的各類問題，才能更好地理解建模過程中所出現的異方差、自相關以及內生性等現象。然而，計量經濟學與單純的數學推導又不相同，計量經濟學中所涉及到的公式都具有較強的現實含義，如何讓學生更好地理解計量經濟學的結論是計量經濟學教學中的重點問題。在實際的本科教學中，要把握計量理論講解的深度，重點在于介紹理論的前提假設和所得到的結論，不要陷入理論的煩瑣推導之中。
參考文獻：
[1]裴育.財經類高校實踐性教學模式探討[J].南京審計學院學報，2005，（1）：107-110.
[2]胡新艷，陳文藝.EDP教學模式在“計量經濟學”教學中的應用[J].高等農業教育，2006，（4）：58-60.
[3]余國合.芻議“計量經濟學”教學中大學生應用能力的培養[J].湖北經濟學院學報：人文社會科學版，2008，（7）：178-179.
第2篇：計量經濟學的含義范文
[關鍵詞] 依達拉奉；彌漫性軸索損傷；神經保護；血清；髓鞘堿性蛋白
[中圖分類號] R651.15 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2013）02（a）-0084-03
腦彌漫性軸索損傷（DAI）是一種病情復雜、傷殘率及死亡率均高的重型閉合性顱腦損傷，目前尚無特異治療方法，但研究發現，腦損傷后腦內氧自由基增加，脂質過氧化反應增強[1]。依達拉奉是一種腦保護劑及自由基清除劑[2]，能減輕各種代謝毒物對腦細胞的損害，從而改善預后[1]。近些年來通過對血清和腦脊液中的一些與腦損傷相關生化標志物（蛋白）進行的研究，顯示其對腦創傷診療評價具有一定價值或前景，本試驗測定了DAI患者應用依達拉奉治療前后血清及腦脊液中髓鞘堿性蛋白（MBP）含量及神經功能缺損的變化，探討伊達拉奉對DAI神經保護作用及其血清及腦脊液中MBP的影響。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選擇河北省第七人民醫院2012年1月～2012年9月病程6 h。③CT或MRI檢查顯示彌漫性雙側腦白質水腫、腦腫脹、灰白質界限不清，腦室、腦池、腦溝及蛛網膜下腔變窄、消失，無中線移位，大腦灰白質交界區、胼胝體、基底節、腦干或小腦散在性出血灶（直徑
將符合上述DAI診斷標準的60例患者隨機分為治療組和對照組，每組30例。治療組男23例，女7例；年齡16～66歲，平均39.2歲；格拉斯哥昏迷評分（GCS）（6.7±0.8）分。對照組男24例，女8例；年齡18～68歲，平均39.6歲；GCS（6.8±0.6）分。兩組患者性別、年齡、腦損傷程度等方面比較，差異無統計學意義（P > 0.05），具有可比性。
1.2 方法
兩組均采用重型顱腦損傷常規處理，對照組給予止血、脫水、促醒、營養神經、維持水電解質平衡、營養支持、控制血糖和防治相關并發癥等常規治療。治療組除常規治療外，在傷后24 h內給予伊達拉奉30 mg（商品名：必存，江蘇先聲藥業有限公司生產，批號H20101002）加入0.9%氯化鈉注射液100 mL中靜脈滴注，每天2次，30 min滴完，連續應用14 d。對照組則應用0.9%氯化鈉注射液100 mL靜脈滴注，每天2次，30 min滴完，連續應用14 d。
1.3 觀察項目
分別測定患者血清及腦脊液中MBP的含量。MBP測定：于治療前、治療后1、3、7、14 d采靜脈血4 mL，冰浴，4℃冰箱2 h，待凝后4 000 r/min離心，分離血清，于-2℃冰箱中待測。于同樣時間點采集腦脊液標本5 mL于-2℃冰箱中待測，有嚴重的顱內高壓患者腰穿前給予甘露醇250 mL，緩慢放腦脊液。按說明書操作用酶免法測定血清及腦脊液中MBP含量。
用藥期間注意觀察神經系統癥狀、體征與生命體征的變化；用藥前后均行肝、腎功能、血常規和尿常規檢查。
1.4 療效判定
采用格拉斯哥預后評分量表（Glasgow outcome scale，GOS）的5級劃分，恢復良好（5分）、中殘（4分）、重殘（3分）、植物狀態（2分）、死亡（1分），療效判定時間為傷后3個月。治療結果以恢復良好和中殘表示顯效。
1.5 統計學方法
采用SPSS 11.0軟件進行統計分析，計量資料采用均數±標準差（x±s）表示，組間比較用方差分析和LSD-t檢驗，計數資料用χ2檢驗。以P < 0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組治療前后血清MBP水平比較
治療前及治療第1天相比，兩組血清MBP水平無明顯差異，兩組治療后血清MBP水平均有不同程度下降，治療組術后第3天和第7天MBP水平均顯著低于對照組（P < 0.05），14 d后MBP回到相同水平，差異無統計學意義（P > 0.05）。見表1。
2.2 兩組治療前后腦脊液MBP水平比較
治療前及治療1 d后兩組患者CSF中MBP水平無明顯差異，之后MBP水平呈逐漸升高，于第7天達最大值，隨著時間延長，腦脊液中MBP水平逐漸下降；兩組治療后腦脊液中MBP水平均有不同程度下降，治療組術后第3、7、14天MBP水平均顯著低于對照組（P < 0.05或P < 0.01），14 d后腦脊液中MBP水平仍高于正常水平。見表2。
2.3 兩組療效比較
治療結束后3個月隨訪，治療組顯效率顯著高于對照組（χ2=5.554 2，P < 0.05）。見表3。
2.4 安全性評估
治療前后尿常規及腎無明顯變化，未見頭暈、過敏及皮膚黏膜瘀斑等現象。治療組2例出現谷氨酸轉氨酶升高，1例血小板輕度降低，經對癥處理后均恢復正常。
3 討論
DAI是在特殊的外力作用下，腦內發生以神經軸索斷裂為特征，可引發缺血缺氧、興奮性毒性、自由基、炎性免疫反應、膠質細胞反應性增生等一系列病理生理變化損傷。近年來，顱腦損傷學的研究已達到了分子水平，目前認為自由基損傷是神經元死亡的途徑之一[3]，分子生物學證實，DAI患者由于剪切力的作用可造成小血管和毛細血管損傷甚至斷裂，導致腦微循環功能障礙，引起氧化應激損傷、能量代謝異常，生成大量自由基，同時Ca2+-ATP酶活性降低，Ca2+通道開放，Ca2+內流，造成神經細胞內Ca2+濃度急劇增加，繼而激活Ca2+酶促反應，造成腦深部神經軸索腫脹、斷裂，引起嚴重的臨床癥狀。因此，如何糾正缺氧，改善微循環，切斷繼發性軸索斷裂是早期治療的終極靶點實驗。
依達拉奉的主要成分為3-甲基-1-苯基-2-吡唑啉-5-酮，該藥是日本新開發的一種小分子的自由基清除劑[4]，其血-腦屏障穿透率約為60%。在生理pH下有50%以陰離子形式存在，而陰離子形式被認為具有最強的自由基清除功能[5]，靜脈給藥之后可以清除大腦內的具有高度細胞毒性的羥自由基，具有自由基清除和抑制脂質過氧化的作用，抑制腦細胞的過氧化作用和延遲性神經細胞死亡[6-7]。
MBP是CNS的一種特殊的蛋白，是神經組織特別是神經髓鞘所特有的一種蛋白質，只在CNS的少突膠質細胞和周圍神經雪旺細胞內合成，其他非神經組織基本很少產生此種蛋白質[8]。MBP是一種強堿性膜蛋白，占髓鞘蛋白總量的30%，具有神經組織特異性，是神經髓鞘的標記物，在神經纖維的絕緣和快速傳導中起重要作用，與髓鞘脂質緊密結合，起維持CNS髓鞘結構和功能穩定的作用。正常情況下，在人體CNS中MBP存在的形式可分為游離型和結合型，通常它以游離型存在。正常情況下，腦脊液MBP
本實驗對DAI患者腦脊液及血清中MBP水平的檢測結果表明，損傷后12 h以內即治療前，兩組患者腦脊液及血清中MBP水平的檢測結果比較無顯著性差異（P > 0.05），直到1 d后才開始逐漸升高，并在7 d左右達頂峰。這些改變顯然與軸索損傷的漸進性過程有關，即損傷的早期軸索首先腫脹增粗，連續性未改變，數小時后出現軸索斷裂及髓鞘崩解，BMP進入腦脊液，使腦脊液MBP含量逐漸增高，因為血腦屏障的破壞，部分BMP通過受損的血腦屏蔽進入血液，因此血清中MBP含量也逐漸升高，但其水平明顯低于腦脊液。治療結果顯示治療組治療后血清及腦脊液中MBP水平顯著低于對照組（P < 0.05），表明依達拉奉能明顯降低患者血清及腦脊液中MBP水平，降低自由基對大腦的損害。并且治療結束后3個月隨訪，GOS評估雖然未能明顯減少死亡率，但顯效率顯著高于對照組（P < 0.05），提示治療組患者生活質量有較大改善。這充分說明依達拉奉能夠清除自由基，抑制脂質過氧化，抑制神經細胞死亡和凋亡，從而減輕因缺氧缺血所致的腦水腫和腦損傷，發揮神經保護作用，保護血腦屏障，減少Ca2+內流，解除蛋白激酶C的抑制，阻斷Ca2+對神經元的毒性作用，繼而改善損傷部位的微循環及血流灌注。這些諸多的機制均有利于促進觸突功能的恢復和抑制軸突脫髓鞘，減少神經組織細胞破壞，從而從病因和病理學角度促進了損傷腦組織的恢復。
綜上所述，依達拉奉具有明確的神經保護作用，能促進腦功能恢復，改善遠期生活質量，且安全性高，在DAI治療中顯示出其良好的療效。但DAI的病理變化是一個多因素多環節的極為復雜的病理過程，而不是一個單純的線性過程，采用某一種藥物僅能阻斷其某一個局部線性過程，不能阻斷整個病理過程，因而對DAI治療仍需要綜合治療。
[參考文獻]
[1] 那昕，唐合春.依達拉奉聯合小劑量尿激酶治療進展性卒中的療效觀察[J].重慶醫學，2010，39（19）：2657-2659.
[2] 游維麗.依達拉奉聯合血塞通注射液治療2型糖尿病并發急性腦梗死45例療效觀察[J].臨床合理用藥雜志，2010，3（18）：59-60.
[3] 江基堯，朱誠，羅其中.現代顱腦損傷學[M].上海：第二軍醫大學出版社，2004：473.
[4] Nakamoto N，Tada S，Kameyama K，et al. A free radical scavenger，edaravone，attenvates steato-sis and cell death via reducing inflammatorycytokine production in rat acute liver injury [J]. Free Radic Res，2003，37（8）：849-859.
[5] Watanabe T，Tahara M，Todo S. The novel antioxidant edaravone：from bench to bedside [J]. Cardiovasc Ther，2008，26（2）：101-114.
[6] Noor JI，Ikeda T，Ueda Y，et al. A free radical scavenger，edaravone，inhibits lipid peroxidation and the production of nitric oxide in hypoxic-ischemic brain damage of neonatal rats [J]. Am J Obstet Gynecol，2005，193（5）：1703-1708.
[7] Alvarez-Sabin J，Delgado P，Abilleira S，et al. Temporal profile of matrix metallop roteinases and their inhibitors after spontaneous intracerebral hemorrhage：relationship to clinical and radiological outcome [J]. Stroke，2004，35：1316-1322.
[8] 阿里，譚源福.腦損傷相關標志物研究進展[J].中國廠礦醫學，2008，21（1）：96-97.
[9] 楊紹文，曹國彬，李波，等.血清S100B、NSE和MBP在顱腦損傷患者中的檢測及其臨床意義[J].廣州醫藥，2007，38（3）：3-4.
[10] 竇宇紅，劉和錄，吳雄君，等.腦外傷后血清和腦脊液中髓鞘磷脂堿性蛋白含量變化及臨床意義[J].現代生物醫學進展，2010，10（13）：2545-2548.
[11] 彭洪，龍中林，彭芳.中西醫結合治療彌漫性軸索損傷的臨床觀察[J].中國醫藥導報，2010，7（19）：203-204.
第3篇：計量經濟學的含義范文
一、隨機行走的世界
對我們所生活于其中的宇宙的認識和思考，一直以來吸引著各個時代思想家們的智慧。我們生活的這個宇宙本質上是什么樣的呢？是以一種有序的、有規律的方式在運轉還是無序的、雜亂無章的運轉？這種運轉能否為我們的智慧所認識？人們對這些關于宇宙問題的渴求正是造就了人類自身的智力進化和卓越品質的重要動力之一。
在我們今天的視野所及的范圍，我們知道對這些問題思考的最有影響力的思想是由18世紀的思想家們做出的。18世紀的思想家們建立了近代最有影響力的哲學體系，他們設計了一個“有序的”世界。在某種程度上，他們的世界觀是一種“決定論”的世界觀，堅信這個世界正在按照某種已經設計好的秩序在運行。持有這個“決定論”觀點的人包括諸如牛頓、愛因斯坦等最偉大的自然科學家。這個體系的科學性則是由牛頓定律和對牛頓體系進一步思考的數學定律所保證的。當然，自然科學家們這種關于宇宙的信念和洞見不可避免的影響到了從事社會科學研究的思想家們，其中也包括經濟學家。
經濟學的創始人，亞當•斯密的思想根基也是源于這樣的一種信念。他把這種自然科學的有序世界的觀點應用到人類社會里，形成了一種從看似“無序”到“有序”的觀念，提出了一個“和諧的經濟系統”的觀點。這種和諧的經濟系統的動力則是人的自利動機。
我們決不應該低估這種關于世界的觀點的影響力和洞察力。事實上，我們一直在這種“決定論”的世界觀下生活并做出各種與我們自身息息相關的決策。一種對于人類經濟社會的“完美和諧”的信念直接導致了大家對政府干預經濟的效果的質疑，并且主導了許多關于政府問題的爭論。這種“決定論”的觀點在很大程度上支撐著我們對于自由經濟的信心和我們對于世界的信仰。
但是這一體系在歷經幾個世紀之后，遭到了懷疑。對于這種“決定論”的世界觀的挑戰來自于統計觀點，尤其是概率論的成功。我們可以舉一個簡單的例子來說明這二者對于世界的看法的分歧。比如我們說，消費函數是，其中，是自發消費，是可支配收入，c是邊際消費傾向。進而我們可以把消費函數寫作是可支配收入的函數：。這個消費函數是更加廣泛意義上的數學若干函數中的一個。這個函數明白無誤地說明，居民的消費量將精確地取決于可支配收入、自發消費和邊際消費傾向。這種函數關系是一種確定性的關系。但是，我們知道，這種關于居民消費的斷言在現實中毫無疑問是會受到質疑的，居民的消費量并不是精確地取決于這幾個因素。在很大的程度上，這種消費關于自發消費、可支配收入和邊際消費傾向的關系是不確定的，或者說是隨機的，有著概率分布的。這就是二者之間的差別，持有決定論觀點的人依據一種確定性的函數關系認為，這個世界將會精確地按照數學定律所描述的那樣運轉。而持有統計觀點的人卻認為，即使是知道了這種關系，消費與其他幾個因素之間仍然是一種偶然的，不確定的，有著概率分布的關系。
我們把后一種對于世界的觀點叫做統計觀點，正是這種統計觀點，打破了原來思想家們頭腦中的有序結構。但是，這二者之間的分歧似乎是讓人迷惑的。因為，當我們在利用統計方法的時候，我們卻得出了一些幾乎完全可靠的定律。而且，統計總體越是偶然、紊亂，就越能更好地表現出統計規律和必然性。比如，我們投擲硬幣，當我們投擲的次數足夠多的時候，我們發現，出現正面和反面的概率竟然驚人地各是0.5。再比如，我們對于某種考試成績的統計發現，如果樣本足夠的大的話，成績分布將會呈現一種正態分布。并且，人數越多，成績就越呈現標準正態分布。更加令人驚奇的是，看起來我們做事情可能犯錯誤的情況也是有規律可循的，人幾乎不能隨意地犯錯誤！總之，某些看起來是無跡可尋的東西，似乎又都可以找到規律。這樣，決定論和統計觀點二者之間又有什么差別呢？事實上，二者之間的差別僅在于，統計觀點認為不存在絕對的定律，任何所謂的定律其實都是有著某種概率的“可能的”情形。在這個意義上說，沒有什么事情是確定無疑的。也就是說，這個世界是隨機行走的，各種情況都有可能發生。尤其是在人類社會中，如果我們相信獨立于人的意識而存在的物質世界都是隨機行走的，那么人類社會也會表現出這種隨機性看來并不是不可以接受的。
但是，這并不就意味著隨機行走的世界會因為其不確定性而無法認識，即使這種隨機行走的世界確實可能形成一種混沌狀態。我們能夠在“決定論”和關于世界的“統計觀點”那里架起一座橋梁。那就是：我們相信，我們可以得到一些定律，這些定律是對某些事情本質的一種最好近似，即使這些事情的本質可能并不是一元的。或者說，這個世界會從無序走向某種程度上的有序。對這些統計定律的發現，在我們的專業范圍內，就是計量經濟學的任務了。
二、隨機行走的世界與計量經濟學的任務
事實上，統計的成功應用在很早就已經開始了。大約在17世紀，有一位叫做格蘭特的英國商人就通過研究注意到：因事故、自殺、各種疾病而死亡的人的百分比是固定的。這幾乎叫人感到驚奇！而且也是統計學的成功使得人們日益認識到，一個國家的定量材料應該得到應有的重視，無論是經濟學家還是政府決策者，都應該思考數據。
計量經濟學就是為了在一個隨機行走的世界中探討統計性規律！因為只要知道了這個規律，我們就可以在某種程度上認識這個世界。但是要記住這種認識肯定是不完全的。而且根據需要，我們還可以根據這個規律來進行預測。進行預測是我們關心規律的一個十分重要的原因。更加值得稱道的是，計量經濟學在推斷統計規律時所用的方法和理念。因為，我們對于這個世界的認識永遠是不會完全的，我們只能根據部分“樣本”來推斷這個世界的整體狀況。可以假設這樣一種情況：如果我們能夠對這個世界的方方面面進行完全的觀察，我們就期望可以得出一個關于這個世界本質的定律。可是，我們不能把這個世界的方方面面都觀察到，也可以說，我們認識的局限是不確定性的來源。能否由樣本近似地認識整體是一個很重要的問題。如果，我們沒有一種堅信可以由樣本來推斷整體規律的信念的話，我們就不能建立這門學科。
這種由樣本來對整體進行推斷的方法是計量經濟學的主要方法。我們要通過一種叫做回歸分析的技術來達到這個目的。“回歸”這個詞最先由F.加爾頓（FrancisGalton）爵士引入。加爾頓研究發現，父母和孩子的身高有這樣的一個趨勢：父母高，兒女就高；父母矮，兒女也矮。但是高個父母的兒女們在同齡人中并不像父輩那樣在同齡人中顯得那樣高，兒女輩的平均身高將“退化”到或者說“回歸”到全體人口的平均身高。這也叫加爾頓的“普遍回歸定律”。加爾頓在智力遺傳的方面也得到了類似的結果：一般來說，天才是要遺傳的。但是天才的后代卻要比他們的父輩們平庸，也就是他們的智力水平將“回歸”到中等水平。但是，對于這種回歸背后的動力分析可能已經超出了計量經濟學這個學科的研究范圍，即使這種研究也許會導致一種有意思的哲學的建立：所有的有機組織都將趨于標準狀態！
回歸的現代意義則稍微有點不同。現代意義上的回歸是指，一個叫做因變量的量和其解釋變量之間的依賴關系。也可以說是一種相關的關系。實際上，回歸和相關是兩個極容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因為這兩個概念的相近性，更重要的是因為這個世界的復雜性。哲學上宣稱，這個世界是普遍聯系的。這個宣稱的深刻性在于確認了世界上沒有什么是完全獨立的。比如，我們可以發現在現代社會死于癌癥的人逐漸增多，這二者是相關的。但是我們并不能就此認為，是現代社會導致了更多的人染上癌癥。再比如，這也經常被用來反駁統計結論，一個國家的經濟繁榮的情況可能和這個國家一個時期的太陽黑子出現的情況存在一種相關關系，但是這種相關關系卻不能作為我們行動的任何指導。在這個問題的區分上，就是計量經濟學和統計學之間的分歧了。計量經濟學討論的是回歸關系，這種回歸的特點在于，我們試圖根據某些變量的數值來估計另一個量的數值，我們要依據這種關系進行預測。比如，我們試圖通過研究父母的身高來估計其孩子的身高。這種估計就要依賴于我們所關心的兩個量之間存在的一種理論上的聯系。而相關關系則充斥著統計學的各個方面。并且因為世界的普遍聯系性，相關關系是一種常態。
基于上面的差別，在回歸中，我們要求解釋變量是確定的，可以控制的，但是被解釋變量（因變量）可以是隨機的（被解釋變量正是我們要估計的）。但是在相關關系中，這二者并不加以區分。之所以說這兩個概念容易混淆是源于這個世界的復雜性，是因為，這個世界本質上就存在一種難以言明的精密聯系。我們實在不能夠足夠自信地認為我們可以確定哪些變量可以控制，哪些變量之間可以精確地被認為是一種回歸關系。比如，事實上，我們也可以找出一種機制使得癌癥和現代社會之間存在一種回歸關系，就像我們可以發展一種理論來說明，太陽黑子的活動和一個國家的經濟繁榮存在著回歸關系。這個世界的復雜性要求我們必須對我們認識世界和改造世界的能力保持謙虛。同時請記住：具有回歸關系可能并不必然地意味著具有因果關系。在判斷因果關系時，我們必須要很小心。因為，這個因果關系很不好說，也許看似因果的兩個事件，實際上可能是互為因果的。就像佛經中認為的那樣：因果是循環的。
我們講了這么多關于計量經濟學的性質，實際上是為了表達我們這樣的信念：我們可以在一定的層次上認識世界，我們堅信這個世界存在著某些統計規律，應用這些規律我們可以在“一定程度的錯誤”的前提下認識和改造世界。計量經濟學可以幫助我們達到這個目的。我們可以借助近似地描述了具有相關關系的變量間聯系的函數，主要是回歸函數，來描述這種關于世界運行的定律。
但是，計量經濟學在得到這個回歸函數時所使用的復雜的數學推導可能會讓我們在特定的時段感到計量經濟學的混亂和無序，即使在最后我們堅信可以實現一種理解上的有序。但是，過程中的痛苦可能會讓很多人駐足。這里，我們想提前接觸一下，那條駕馭計量經濟學研究內容的靈魂。
因為，認識世界的理論的建立來自于對世界本質表現出來的現象的分析。有兩種對現象進行分析的方式：一種是對現象直接進行操作。這種操作極其便捷，簡單而且有洞察力，但是對天賦的要求非常高。其不利之處在于這種對現象的思考得出的結論可能廣受爭議。另一種方式則是對現象的屬性——數據來進行操作。過程中要遵循嚴格的科學方法。第二種方法就是計量經濟學的方法了，這種方法因為是用數據說話，可能爭議較少。但是，不利之處卻是，這種分析結論卻要嚴格的依賴于數據的質量，也就是說，這種方法得出的結論的質量不會比數據的質量更好。
盡管有這樣的困難，我們還是推薦計量的方法。因為，數據的質量可以通過統計手段和統計工具的完善加以解決。并且，根據我們的概率知識，即使這種有誤差的數據，其誤差也是有規律的，誤差情況總是會表現為正態曲線。那么如何來對數據進行操作呢？計量經濟學的思路通常是這樣：最簡單的情況下（雙變量回歸），在一個坐標平面上畫出散點圖，發現其大致的規律，通常我們可能發現，我們關心的兩個簡單量之間呈現一種類似于線形的關系（當然，也可能不是線性的，這種情況下需要更高深的數學工具）。把這種線形的關系利用解析幾何的知識轉化為直線方程并不困難。獲得了這樣的一個直線方程是一個極大的成功。因為，這個方程，就是在“某種程度的錯誤”的前提下的一種描述世界如何運行的定律。事實上，計量經濟學的任務在很大的程度上，就是發現這樣的關于世界如何運行的定律。
但是，在從數據那里獲得一些關于變量間“規律”的方式也可以通過另外的方式來進行。也就是在使用數據之前，通過對先驗的知識進行演繹和推理從而得出一系列“定律”。這就是我們在數理經濟學中所看到的那些數理方程式。這些數理方程就是我們對世事認識的理論，這種理論能夠給我們認識世界和改造世界以指導。尤其是在確定我們所考慮的變量之間的可能具有的關系時很有作用。但是我們是否可以應用這些方程式來指導我們認識世界和改造世界的活動并沒有得到證明。計量經濟學提供了一種這樣的證明。我們可以利用數據來檢驗這些先驗的定律是否符合實際，或者得出一種明確的可以應用于實際的形式，從而對數理方程做出了適合實際的修正。尤其是在不同的國家中，因為不同的文化等隱性的制度因素，這些定律可實施的情況是完全不同的。事實上，始于一種對世界認識的先驗的推理，建立一種解釋世事的假說并用以改造世界，是每一個學者的虛榮心。
因此，計量經濟學的研究的思路或者說計量經濟學的靈魂是：通過先驗的演繹和推理得出理論模型，最好是數理模型。數理模型中會有參數，那么利用數據對這個模型的參數進行估計得出一條回歸方程，并通過假設檢驗來確認這個方程式。如果這個方程式滿足了理論建立時的要求，那么就證明了那個先驗的理論是正確的并且能夠利用這種理論進行預測。接下來的計量分析就是在這些思路下進行的技術探討了。
對計量經濟學這套思想方法和其技巧的同時掌握，是掌握這門學科并加以實際運用的重要素質。尤其是計量經濟學的技巧，是一個計量人的必備素質。因為我們一直堅信，偉大的思想來源于熟練的技巧。就像武俠中的“打狗棒法”雖然只有十八路，但是，一個使過無數次“打狗棒法”的丐幫幫主足可以因這十八招而笑傲江湖了。但是，如果過于沉迷于高級計量的數學推導，我們就很可能失去欣賞這門學科所固有的魅力的機會，并且因為數學知識的缺乏而造成的沮喪可能會阻礙對其進一步的學習，從而失去了領悟計量經濟學所蘊含的大量關于生活的智慧的機會。因此，這篇文章里，我們不對計量經濟學的技術過多的論及，而主要是看其蘊含的智慧之美。
三、計量經濟學：智慧之美
最能讓我們感受到美感的就是計量經濟學這種從樣本推斷整體的思想。如果能夠認識到我們生活的這個世界的復雜性的話，我們對這種思想可能會更加珍視。比如，如果我們有一種信念，比如相信我們能夠通過努力成為一個書法家。那么我們能夠怎么做呢？計量經濟學和書法家們都會這樣建議你：先選取幾十個字來，集中精力把這幾十個字練好，最好是臨摹以往大師們的作品。這樣，你就幾乎能夠發現寫好字的要領。因為，我們不能夠把這個世界上的字都練習到，我們只能夠由“樣本”來推斷所有字的寫法。并且，我們堅信這些“樣本”蘊含了足夠多的關于寫字的要領或者說是寫字規律的信息。這就是計量經濟學的智慧之一。從這個角度出發，我們幾乎將這種計量經濟學的思想推廣到生活的各個方面，并且可以指導我們成就卓越。無論是學習、應試、還是搞藝術，甚至想要成為武林高手，都可以應用這種思想。“樣本”往往是我們窺看世界本質的窗口！有心人自會從這里得到無盡的啟發。
計量經濟學就像從一個古老的神諭里蹦出來的智慧精靈，它幾乎全面的改變了我們對于腳踏實地的看法！掌握一種過硬的分析數據的能力，無疑會全面的改變你的工作方式和效率。這在一個人的職業生涯中是極其重要的。經濟理論經常地被認為是一門空洞無用的理論，這是在未有數據之前做出分析的常見批評，先驗和演繹的方法，很多人認為，不能夠對社會科學的研究有什么意義。但是，有了計量經濟學就完全不一樣了，我們就可以從數據出發來進行我們的分析和預測，這種工作方式無疑會培養我們踏實做人的人品。并且因為處理問題的獨特技巧和思維，掌握計量工具的人會得到青睞——來自上司和運氣。
在我看來，計量經濟學還對我們的人生哲學有著指導意義。人的一生其實只是一個短暫的瞬間，就好像那滑過天際的流星，留下的只是瞬間的美麗。這瞬間如何解釋？采用一種什么樣的方式來度過這一個瞬間？
人不過是蒼茫宇宙中的一粒塵埃，如果這個宇宙尚且遵循著從無序走向有序，那么我們是不是可以將這個信念加以演繹到我們每個人的人生中呢？！其實我們每個人的人生也只是在一個隨機行走的世界中的隨機行走過程。
我們永遠不會知道，在下一個時段，我們會經歷什么、會遇到什么，甚至我們對于我們未來的規劃都是不確定的。這個過程是隨機的、紊亂的、偶然的和無序的。但是，這種無序和紊亂最終會走向有序。用計量經濟學的說法，我們會從這些紊亂偶然的樣本中得到一個回歸方程。這個回歸方程就是我們的人生軌跡！
當然我們對于這個軌跡的認識永遠是后驗的。我們不可能在這人生的每一個階段之前就得出一個回歸軌跡作為我們人生的預測，這種東西沒有預測意義。那么這種有序的觀念究竟能給我們什么人生啟發呢？
那就是：我們實在沒有必要對于發生于我們周圍的看起來是好事或者壞事的東西耿耿于懷，我們實在沒有必要太過挑剔上天對我們的似乎是不公正的待遇，中國自古就有“福禍”的智慧之言。以一種應有的寬容心態來對待我們的人生無疑會讓我們感到快樂。甚至我們的職業追求也是如此，沒有什么絕對的好或者不好，我們的人生軌跡在我們某些年里需要紊亂和無序，根據計量經濟學的思想，越是紊亂和無序的樣本，我們就越容易得出穩定的統計定律——一條穩定的人生軌跡！假如大家去看看人物傳記就可以發現，在那些人的人生里，他們可能做過記者，參過軍，被抓到過牢里，看起來和其最終的路徑有了很大的背離，可是這些背離最終回歸到這條路徑上。事實上，我們并不好確定，是不是這種每個階段的紊亂和無序最終造成了他們穩定的人生軌跡？！
人生需要這種隨機性。并且如果我們要想有一條穩定的人生軌跡，依照計量經濟學的理念，我們還要讓我們的人生經歷這一樣本足夠大。如何讓自己的人生經歷更多？如何讓自己的人生有更多的隨機性？那就是：我們要過主動追求的人生。當我們在生活中有意識地主動去追求時，我們就在客觀上豐富了自己的經歷，并且擴大了自己的人生經歷樣本。因為，在你主動追求的時候，才能夠發現驚喜和奇遇。消極和封閉的人生態度不利于擴大自己的人生經歷樣本，樣本不具有變異性，就難以得出好的回歸方程。我們都應該學學“蒼蠅的哲學”，蒼蠅的四處亂撞讓蒼蠅即使在被困的時候也有機會逃脫。這也許是更有含義的古語的一句話的意思吧：樹挪死，人挪活。但是，在我們的追求中，因為，我們應該珍視隨機性，因此，對于得失就不必太讓自己負累。得失是隨機的。我們在生活中得到了什么、失去了什么，也許在這冥冥之中的東西面前，可能只是一個慈悲的玩笑。太過于在意也許是失去了更多。
參考文獻：
[1]古扎拉蒂.《計量經濟學》（第三版）[M]，林少宮譯.北京：中國人民大學出版社.2000.
[2]羅伯特S.平狄克，丹尼爾L.魯賓費爾德.《計量經濟模型與經濟預測》[M].北京：機械工業出版社.1998.
第4篇：計量經濟學的含義范文
新經濟地理學派認為經濟增長與經濟活動的空間集聚相互聯系。20世紀90年代后期，新經濟地理學領域內的一些學者開始整合新經濟地理學與新增長理論，在統一的框架下探討集聚與增長的相互作用，他們通過強調技術外溢和空間集聚的相互作用，為解釋經濟集聚和經濟增長之間的內在聯系提供了一個非常清晰和簡明的理論分析框架。［2］Bertinelli和Black（2004）認為由于地方知識和信息的溢出能夠產生經濟集聚，而人力資本積累能夠促進內生經濟增長，所以單個城市伴隨著人力資本的積累和知識的溢出而增長，城市數目增加以后所形成的城市化群落也就越來越成為經濟增長的重要引擎。［3］自從20世紀70年代一些歐洲學者開始進行空間計量研究以來，空間計量經濟學已經成為空間經濟學及其相關學科的重要學科基礎，成為計量經濟學的一個新興分支。［4］隨著Anselin（1988）出版了空間計量經濟學領域具有重要意義的著作（Spatial Econometrics：Methods andModels），關于空間計量經濟學的理論研究以及實證應用得到了極大的發展。空間效應的一系列模型設定方法、估計方法以及檢驗方法得到了許多計量學者的廣泛關注。同時，利用空間計量經濟學模型在分析城市和區域經濟問題、經濟增長與發展的區域協同效應問題、以及其他相關的空間外部性問題等領域，也得到了廣泛的應用。［5］空間計量經濟學的誕生是對傳統計量經濟學理論的一個巨大挑戰。傳統的計量理論的基礎是建立在高斯－馬爾科夫假設（Gauss－Markov assumptions）上的在研究區域經濟問題時，對于具有地理空間屬性的數據，會出現空間自相關（Spatial dependence）以及空間異方差（Spatial heterogeneity）問題，這將使高斯－馬爾科夫假設不成立。［6］而空間計量經濟學可以解決上述問題，空間計量模型成為研究區域經濟問題時的重要研究工具。當前，國內已有部分學者開始利用空間計量方法對區域經濟問題進行專門研究，例如周慧、曹廣喜（2010）利用空間計量模型對江蘇省經濟集聚與經濟增長的關系進行了實證分析［2］，呂健（2011）采用探索性橫截面空間數據，考察了中國內地31個省域城市化對經濟增長驅動的大小［7］；姜磊、季民河（2011）基于截面數據所建立的空間計量經濟學模型發現：城市化、研發投入和市場化均有助于知識的空間溢出；周國富、蘭宇寧（2012）采用類似的方法分析和探討了可能影響我國城市經濟增長和導致區域差異的因素［8］。然而這些研究所使用的方法均是截面空間計量模型，目前應用空間面板模型進行區域經濟實證研究的文獻還不多。近年來，隨著空間面板（Spatial panel）技術的不斷改進，國外空間計量研究逐漸轉向面板數據模型（空間計量研究曾長期停滯在橫截面數據階段），面板數據和橫截面數據相比，面板數據包含有更多的信息并且可以避免多重共線性問題。［10］與目前國內已有研究不同的是：本文首次使用目前空間計量領域最前沿的空間面板數據方法對江蘇省內市域數據進行了空間計量，通過計量結果探析都市圈內各城市經濟政策對本市及鄰近城市經濟增長的影響，從而揭示當前江蘇省內都市圈經濟發展的互動程度。
二、實證研究
本節將使用實證研究的方法，運用空間計量經濟學（Spatial econometrics）方法對江蘇省內市域面板數據進行回歸分析，探索都市圈內各市經濟發展政策對本地經濟增長的直接效應和鄰近城市的間接效應。（一）研究方法使用空間面板模型進行計量分析，包括空間自回歸（Spatial Autoregressive，簡稱SAR）面板模型，也稱空間滯后（Spatial Lag）面板模型；空間誤差面板模型（Spatial Error Model，簡稱SEM），以及空間杜賓面板模型（Spatial Durbin Model，簡稱SDM）三個模型。（二）數據樣本說明進入21世紀以后，江蘇省開始著力打造蘇錫常都市圈、南京都市圈以及徐州都市圈這三大區域經濟體，地區經濟發展集聚效應明顯。因此我們以江蘇省的13個地級市（包括南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮江、泰州以及宿遷）為樣本，選取時間跨度為2001至2010年的一些主要推動經濟發展的指標，通過空間面板模型來探索都市圈內各市經濟發展政策對本地經濟增長的直接效應和對鄰近城市的間接效應，數據來源為各年《江蘇省統計年鑒》以及美國密歇根大學的《中國數據在線》數據庫，因變量和自變量的指標選取如表3所示。（三）空間面板模型分析1．模型選擇對于相應的數據，模型是選用空間自回歸（SAR）面板模型，還是空間誤差面板模型（SEM），抑或空間杜賓面板模型（SDM）。Elhorst（2010）［11］認為應通過兩個階段的檢驗進行：第一階段在不考慮任何空間相關性的基礎上，使用拉格朗日乘數檢驗法（Lagrange Multipliertest，LM檢驗）或者穩健的拉格朗日乘數檢驗法（Robust Lagrange Multiplier test，穩健的LM檢驗）對因變量或者殘差項是否存在空間自相關進行檢驗；第二階段通過Wald檢驗和LR（Likelihood Ratio）檢驗對SDM模型的兩個假設H0：γ＝0和H0：γ＋δβ＝0進行檢驗。如果這兩個假設都被拒絕，則應選用SDM模型；如果第一個假設不能被拒絕，并且LM檢驗以及穩健的LM檢驗顯示因變量存在空間相關性，則應選擇SAR模型；如果第二個假設不能被拒絕，并且LM檢驗以及穩健的LM檢驗顯示殘差項存在空間自相關，則應選擇SEM模型①。
三、結論與政策含義
第5篇：計量經濟學的含義范文
關鍵詞：就業;收入分配差距;計量分析
就業和收入差距問題是我國社會主義市場經濟改革和轉型過程中的兩大難題。就業與收入分配問題越來越成為人們關注的焦點。從宏觀上看，就業是勞動者初次收入分配主要方式，為勞動者及其家人的生存、生活提供了最初的保障。就業是勞動者參與國民收入分配的前提，一國的就業情況與收入分配差距變動有著重要的相關性。本文從計量經濟學的角度對就業和收入分配關系進行分析。
一、指標選取和數據處理
就業指標：就業人數的總量、第二和第三產業就業的總人數占總就業人數的比重（就業結構）。居民收入分配指標:城鎮農村居民收入的相對差距。我國目前收入分配差距主要體現在城鎮居民與農村居民之間，所以在此選擇了城鎮農村居民收入的相對差距來反映我國的收入分配狀況。就業結構隨著產業結構的轉變也在發生著轉變，考慮就業指標時就要把就業結構這一方面加以分析。本文的收入均采用可比價，從數據的可得性考慮采用1985-2009年的數據且均來源于2010年統計年鑒。
總的就業人數和第二和第三產業就業的總人數占總就業人數的比重在數據方面就出現了逐步增長的趨勢，顯而易見這兩個變量序列也為非平穩序列。
從圖中明顯可以看出我國居民相對收入分配差距大體呈現出了增大的趨勢，居民相對收入分配收入為非平穩序列。
非平穩時間序列建立模型會產生“偽回歸”的現象。為了防止“偽回歸”的現象的發生在此對居民相對收入差距、就業人數和就業結構變量序列進行ADF單位根檢驗。
由上表可以看出，在5%的顯著水平上可以認為居民相對收入分配差距、就業人數和就業結構變量序列是二階平穩序列即I（2）。
二、格蘭杰因果關系的檢驗
上圖分別是差分變量滯后兩期的格蘭杰因果檢驗結果，可以在5%的顯著水平上認為就業人數的變動是引起居民相對收入差距變動的原因，而居民相對收入差距的變動不是引起就業人數變動的原因。
三、協整檢驗及協整方程
變量之間存在協整就意味著變量間存在著長期均衡的穩定關系。非平穩時間序列不能直接建立模型，不然容易產生“偽回歸”的現象。如果非平穩序列存在協整關系了就可以建立模型不會產生“偽回歸”。在此有必要對變量進行協整檢驗。多變量間的協整檢驗用Johansen協整檢驗, Johansen檢驗有兩種方法跡檢驗和秩檢驗。有時兩種檢驗會出現不同的結果。下面就是居民相對收入分配差距、就業人數和就業結構變量間的Johansen檢驗。
Johansen協整檢驗的跡檢驗和秩檢驗都一致表明居民相對收入差距、就業人數和就業結構三個變量之間存在著一個協整關系。存在協整關系的含義是居民相對收入差距、就業人數和就業結構三個變量之間存在長期均衡關系。標準化的協整方程如下：
XD =-0.000178JY+0.188869JG
(4.0E-05)(0.05475)
從上面的協整方程中可以看出：只是從總的就業人數方面來看就業人數的增加會使居民相對收入分配差距減小，即總的就業人員每增加一個單位，居民相對收入分配差距就會減小0.000178個單位。
從就業結構方面來看，第二和第三產業就業人員占人員的比重越大，居民相對收入分配差距就會越大。第二和第三產業就業人員占人員的比重每增加一個單位，居民相對收入分配差距就會增加0.188869。
參考文獻：
第6篇：計量經濟學的含義范文
關鍵詞:GDP 電力生產 發電量 產業結構
一、引言
電力作為國民經濟的重要基礎產業，發電量和用電量指標歷來被認為是經濟運行態勢的重要反映。
國內方面，在研究角度上，有不同學者研究過電力工業與經濟增長的內在關系，也有直接使用電力消費數據或從電力彈性系數入手探究電力消費與GDP的關系的論文；在研究方法上，國內大多數學者采用協整分析和誤差修正模型以及格氏因果關系來分析研究電力與經濟發展的長期內在均衡關系，以上綜述了前人對電力與GDP關系的研究成果，然而，由于國家、地區的不同，樣本區間的不同，并沒有一個放之四海而皆準的一致的結論和數量規律。
關于本文要研究的這一問題，其理論和現實基礎是電力生產、消費與經濟增長的關系。因而要嘗試使用計量經濟學中的不同模型進行擬合，從經濟學意義出發，結合模型篩選的多個角度和準則，選出更適合所研究的問題及其重點的模型，對電力與經濟增長的關系這一實際問題進行分析。具體而言，就是運用eviews這一常用的數據分析工具，綜合應用經濟學、統計學的思想，用協整、回歸與時間序列組合模型等計量方法，來探討和研究這類問題，測度各因素影響力的大小。
二、 建模思想與實現途徑
鑒于研究對象出現的時效性以及模型研究的空白，我們確定了本文研究的探索點：即從經濟學意義出發，運用統計學和計量經濟學的方法，基于1995年到2009年發電量、用電量與GDP共15對數據，使用回歸與時間序列組合模型，將問題分視為長期趨勢，試圖從定性與定量相結合這一全新角度解開電力生產與GDP增長的關系。
研究經濟問題的模型是為解決實際中的經濟問題而建立，因此在保證數學方法的正確性基礎上，必須以經濟理論和經驗分析為首要指導，只有這樣，由模型得出的結論才具有現實的指導意義。
針對中國而言，由于第一產業對電力影響較小，并且隨著經濟發展二三產業結構比例變化對電力和GDP影響顯著，因此我們研究的主要方向是二三產業結構比例變化與電力系統和GDP之間的關系。然而在分析數據的過程中，我們發現2008年的全社會耗電量與2009年相比出現拐點，其原因是2008年全球的金融危機，下半年我國單月發電量同比負增長卻與同期GDP正增加的情況相伴出現。
產業結構調整應該是非常重要的原因，因為我國進行經濟體制改革到現在，產業結構調整和節能的成效已經累積到一個可以逐步顯現的時機。
三、模型設計說明
針對GDP與電力生產之間的關系，由于技術難度的限制，故而放棄了偏差模型和殘差模型的分析，選擇直接建立電力與GDP關系模型。這種途徑是只用一步線性回歸，將GDP作為被解釋變量，將發電量、二三產業結構比重、能源生產彈性系數與電力有關的因素作為解釋變量，以回歸估計所得到的參數來反映各自在電力方向影響GDP的大小。可以更簡單而直觀的看出二者的關系，同時更方便測出二者影響力的大小。
四、 多元回歸模型
考慮到本文研究的現實問題，綜合各指標時間序列所體現出的特點，在進行多種方式的嘗試后，決定首先選用回歸模型。涉及到解釋變量與被解釋變量的部分，是根據經濟理論和現實情況加以設定、并通過計量分析方法得到的。
(一)指標選擇與數據處理
經過多次試驗，選取的原始指標主要有：年度發電量、年度GDP、第二、三產業比重、能源生產彈性系數。時間序列長度則是從1995年到2009年共15組。前期數據處理中，計算了數據的各種表現形式，如在原始數據的基礎上，進行同比、差分等方式的處理，想要對這一未知問題的解釋進行全方位、多角度的嘗試。在最后確定的模型中使用了第二產業比重與第三產業比重相比的數據作為指標。模型中所使用的變量符號與含義為：
Y：GDP
X1：發電量
X2：電力生產彈性系數
X3: 將第三產業比重與第二產業比重相比計算二者比例，再與上年同季度相比。反映產業結構動態變化狀況。
(二)變量單位根檢驗，變量平穩性檢驗結果
協整的前提是變量的同階單整，因此首先要對模型中的各變量進行平穩性檢驗，即單位根檢驗。
常用的方法是進行ADF檢驗，對模型中三個變量的檢驗結果如表1所示。
可以看出，在二階差分過后，數據實現平穩性。
* 模型建立與估計：
用Y、X1、X2、X3建立模型，用eviews進行分析，估計：
建立如下方程：
Y = 0.2653705279*X1 - 7514.117574*X2 + 18713.36344*X3 - 38978.06882
(三)檢驗
1、經濟學意義檢驗：
在所估計參數中，發電量（x1）的系數為正，表明發電量越多，GDP產值越高，與現實情況相符；電力生產彈性系數（X2）的系數為負數，說明彈性系數越小， GDP產量越大；第二、三產業所占比例的同比值（x3）前系數為正值，這與現實情況相符，因為二三產業在用電量上的差異是很大的，我國3/4的電量都用在第二產業上，因此，相同產值下第二產業相對比重越大，越會對用電量產生相對較大的推動力，會使發電量相對增大，GDP產量越大。
因此通過了經濟學意義的檢驗
2、技術檢驗：
第7篇：計量經濟學的含義范文
Abstract: This article predicts the management indexes of an enterprise by using mathematical model. In this text, we attempt to calculate the management indexes of an enterprise by econometric model,basing on theory of the industry chain and the data of GDP and industry data. We make a positive analysis with paper industry.
關鍵詞:產業鏈;數學模型;造紙業;實證分析
Key words: industry chain;mathematical model;paper industry;positive analysis
中圖分類號:F224文獻標識碼:A文章編號:1006-4311(2010)05-0088-02
0引言
在企業經營過程中,科學準確預測主要經營指標是比較困難的。用數學模型來確定企業的經營指標是一種科學的方法,可以為企業的經營提供科學決策支持。筆者曾經使用GDP及行業歷史數據來預測企業經營指標,實際誤差在可以接受的范圍內。認為是一種比較科學的方法,值得借鑒和推廣。
在企業尤其大型企業集團,一年一度的經營績效目標制定是一件重大的事情,合理的績效目標尤其是營業收入對企業運行及目標達成具有重要影響。收入預測決定著成本預算、人力資源預算、生產預算、籌資投資預算等一系列生產經營財務安排。經營績效目標制定一般遵循“由上到下”和“由下到上”的流程,達到“上下”一致認同的目標。企業所有者或最高管理者往往會依據其對經濟形勢的判斷、對行業形勢及企業發展的把握,在上年的基礎上確定一個“增幅”作為目標。下屬往往會疑問“增幅”的合理性,而上級無法準確的給下屬明確答復。下屬依據自身對行業的認識,對市場一線的了解,會按照上級的要求,上報年度績效目標。但是,這樣的目標匯總后往往達不到上級的預期。
由于信息不對稱而產成的“矛盾”或“困惑”普遍存在。如何消除“上下級”雙方的顧慮,制定比較合理、科學的收入指標,進而確定企業經營指標便成為一個有意義的課題。目前已經形成了市場預測體系的比較完整的理論體系,應用廣泛。
1市場預測的方法體系研究
從市場預測方法的分類來看,主要有判斷預測法、時間序列分析法和因果分析法三大類。判斷預測法,也叫直觀法,是預測者根據已有的資料,依靠個人的經驗和分析能力,對市場未來的變化趨勢作出判斷,以判斷為依據作出的預測。判斷預測法主要有:集合意見法、專家意見法和市場調查法。時間序列分析法,是將歷史資料按時間順序加以排列,構成一統計的時間序列,然后向外延伸,預測市場未來的發展趨勢。因而,又稱之為歷史延伸法或外推法。因素分析法,也叫相關分析法。它是在分析研究實際資料的基礎上,找出影響市場發展變化的規律性因素及其相互關系,進而找出原因與結果之間的聯系方法,建立數學模型,依據引起市場變化的原因之量的變化,來預測市場未來的發展趨勢。
在三類預測方法中,前一類基本上屬于定性分析法,后兩類則屬于定量分析法。定性分析法屬于經驗預測、描述性預測,屬于簡單預測。時間序列定量分析法僅限于自身時間趨勢的外延延伸,沒有考慮到影響因素及影響程度。而因素分析法(相關分析法)無疑是科學的預測方法。它有效地克服了主觀經驗判斷的局限,增加了相關因素對預測指標的分析判斷,增強了預測的可信度和說服力。但是,運用因素分析法需要具備一定的條件,如必須具有一定的數據, 能夠對影響市場變化的因素進行定量分析等。
基于解決“上下級”雙方的矛盾,筆者擬采用因素分析法,以GDP和行業數據,來預測企業的收入指標。
GDP是宏觀經濟中最受關注的經濟統計數字,它被認為是衡量國民經濟發展情況最重要的一個指標。GDP是國民經濟體系在一定時期內經濟活動產生的最終成果,是由國民經濟結構所決定的。完整的國民經濟體系是各個產業基于一定的技術經濟關聯,并依據特定的邏輯關系和時空布局關系客觀形成的鏈條式網狀關聯關系形態,形成生態產業鏈。產業鏈的本質是用于描述一個具有某種內在聯系的企業群結構,它是一個相對宏觀的概念。產業鏈中大量存在著上下游關系和相互價值的交換,上游環節向下游環節輸送產品或服務,下游環節向上游環節反饋信息。引進產業鏈的目的在于準確定位目標行業/具體產品在產業結構中所處的位置,找到主要的影響因素。
世界各國的經濟學家及各種研究機構對GDP做了大量的研究,提供了一些預測數據,成為了解把握經濟走勢的重要參照。另外,國民經濟體系中,各產業、主要產品基本上都已經積累了較多的歷史數據資料,這些數據可以為作為分析的基礎資料。
總體來說,在一定時期內,國民經濟系統是相對平衡的,供需總體上是均衡的;國民經濟產業結構的變化會引起連鎖反映,并促進產業鏈趨于新的平衡;產業結構的變化最終體現到經濟數據里。根據數據之間的邏輯聯系,構造出數學模型。例如,以GDP為自變量,以目標產業或者行業或者具體產品為因變量,構建出通用模型:
Y=f(x),其中:x為GDP,y為目標行業/具體產品的經濟指標,f為函數關系。根據自變量、因變量之間的數據趨勢,采用一定的方法,模擬出具體函數表達式。考慮到宏觀經濟數據GDP和微觀企業的銷售數據之間判定系數及經濟意義的解析,兩者之間引進行業(子行業)數據,作為中間變量。那么通用模型就變化成Y=g(f(x)),x為GDP,f(x)為中間行業與GDP的模型,g(f(x))為中間行業與目標行業/具體產品的模型。當然,如果目標行業/產品與GDP具有高度相關,模型能通過檢驗,無需引入中間變量,成為一步到位的簡單模型;如果一次引入中間變量不夠,可以多次引入,變成一個比較復雜的復合模型。
不管是簡單模型還是復合模型,均需要通過檢驗。模擬模型需要通過一系列檢驗,比較常見的是計量經濟學模型,需要通過三重檢驗:①經濟意義檢驗:主要檢驗模型參數估計量在經濟意義上的合理性。②統計檢驗:檢驗模型的統計學性質,通常最廣泛應用的統計檢驗準則有擬合優度檢驗、變量和方程的顯著性檢驗等。③計量經濟學檢驗:目的在于檢驗模型的計量經濟學性質。通常最主要的檢驗準則有隨機誤差項的序列相關檢驗和異方差性檢驗,解釋變量的多重共線性檢驗等。
筆者以造紙業為例,對因素分析法的操作過程進行實證。
2以造紙業為例進行實證分析
假定一家以瓦楞紙箱為主要業務的企業,經營處于行業的正常水平,銷基本平衡,經營團隊積極進取,能準確把握經營環境及形勢變化,并能隨著上下游市場變化及時調整產銷策略。如何使用因素分析法,測算銷售收入指標?其步驟如下:
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2.1 產業鏈梳理梳理產業鏈的目的在于準確定位瓦楞紙箱業務在紙產業結構中所處的位置,尋找與瓦楞紙箱的最主要的相關因素。在紙產業鏈中,依據紙產品的生產和生命周期,可以將其劃分為農林、制漿、造紙、紙消費和紙回收等幾個階段,在制漿造紙機械、化學助劑等產業的配合下,構建成紙業系統的完整產業鏈。見圖1。
很明顯,瓦楞紙箱屬于紙制品,其原料來源于箱板紙,而箱板紙是機制紙及紙板的一部分。機制紙及紙板是重要的輕工業原料,應用范圍廣泛。造紙業長期以來與國民經濟的景氣度密切相關。
2.2 收集數據資料。根據《中國統計年鑒2008》、《造紙工業年鑒》及國家統計局網站,可以獲取機制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱和全國GDP的歷史數據,見表1。為方便理解和應用,假定機制紙及紙板、紙制品和瓦楞紙箱產銷平衡,產量即為銷量。
2.3 數據處理機制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱忽略產品結構的差異,剔除結構變化對模型的影響。單位均為萬噸,無需處理;GDP指數可以直接從年鑒查詢;2002～2009年不變價格GDP按公式為:GDP1+1=GDPi*指數GDPi+1/100,1990
2.4 模型模擬使用SPSS軟件,以機制紙及紙板為因變量(y)、GDP為自變量(x),采用線性回歸的方法,模擬出兩者的關系式:
y1=0.0818x1-489.29(R2 =0.9627,t=21.57,F=465.2)模型(1)
類似的,分別以紙制品為因變量、機制紙及紙板為自變量,以瓦楞紙箱為因變量、紙制品為自變量模擬出各自的模型:
y2=0.6412x2-2139.7(R2=0.994,t=31.46,F=989.5)模型(2)
y3=0.5959x3-66.694(R2=0.9886,t=22.8,F=521.8)模型(3)
從模型(1)到模型(3)實現了由GDP-機制紙及紙板-紙制品-瓦楞紙箱遞推,依次經過3個模型,便可以成功的由GDP測算出瓦楞紙箱的產銷量。
2.5 模型檢驗以模型(1)為例,進行三重檢驗。
2.5.1 經濟意義檢驗該表達式的含義是:當以1990年可比價格算的GDP每變化1億元時,需機制紙及紙板產銷量變化818噸。也就是說,在其他條件不變的情況下,機制紙及紙板產銷量每增加818噸時,其上下游產業推動GDP增長1億元。具有經濟意義。
2.5.2 統計學檢驗:①擬合優度檢驗(R2):判定系數 R2=0.9627,接近1,表明模型對于樣本值的擬合程度高,可信度高。②參數顯著性檢驗(t檢驗):給定顯著水平a=0.05,自變量t檢驗值 21.568>t0.025(19)=2.093,通過 t檢驗值,說明參數的顯著性。③回歸總體線性顯著性檢驗(F檢驗)F=465.17,說明模型線性關系在a=0.05的顯著水平下是成立。
2.5.3 計量經濟學檢驗:本模型是一元回歸,不存在多重共線性問題。
通過上述三重檢驗,可以認為該模型有效。
按照前述方法模型2、3加以闡述和檢驗,具有實際經濟意義并通過檢驗,模型可以采用。到此,該瓦楞紙箱預測模型就完成了。
2.6 預測瓦楞紙箱的產銷量在模型的幫助下,該瓦楞紙箱生產企業可以估算其產銷量。并根據其在行業的地位、瓦楞紙箱的結構、市場占有率、新產品上市等因素進行修正,最終確定一個預測產量作為目標產量。結合價格變化趨勢的預測,便可以推算出銷售額。
據專業研究機構分析,2010年我國GDP估計在8.5%～10%。那么GDP指數應該在108.5～110,按照GDP處理公式,計算出可比價格的GDP。結合模型(1)、(2)、(3),便可以計算出機制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱的生產量。
根據表2,2010年瓦楞紙箱的行業增長率在12%～14.52%。基于2010年是后經濟危機時代,經營環境仍然比較復雜,經濟回暖仍然需要確認,該企業可以保持中性的估計,跟上行業發展水平即可。既不悲觀也不樂觀。當然,如果該企業屬于行業的優勢企業,那么經營策略則可以在“危”中尋“機”,做強做大也是機會,那是另外的一個主題,本文不累述。
2.7 經營指標的預測在銷售收入的基礎之上,企業的銷售預算、生產預算、采購預算、財務預算等,可以按照常規方法,順理成章的完成。
3實證結果分析及應用建議
筆者曾經用該思路和方法,多年完成大型企業集團內各個業務領域產銷量指標的測算,比憑經驗的簡單估算更具有說服力,有效的消除了“上下級”的矛盾和困惑。過去幾年的實際運行表明,誤差基本上都在可以接受的范圍內。
基于宏觀經濟數據、行業數據來測算企業主要經營指標的思路和方法,具有明顯的優點:采用定量分析把紛繁復雜的經濟現象準確定位在一個數學模型,簡潔、直觀,易于理解。但是也存在明顯的不足和缺陷,在應用中需要注意的一些問題:①在企業層面使用,需要準確找到主要因素。本文提供了基于產業鏈來尋找主要影響因素的方法,有效的為模型的經濟意義解析提供較好的基礎。②必須能夠收集到客觀科學的歷史數據資料。從企業層面,往往難以獲取子行業的歷史數據。企業本身的數據由于產品結構的變化、企業統計資料的缺失等原因往往也不能直接使用。③數據之間的趨勢往往呈現多種可能,既有可能是直線型,也有可能是指數、對數及多次型函數,還有可能需要轉化后才能發現趨勢特征。因而,增加了使用模型的難度。④隨著世界政治經濟形勢的劇烈變化,往往存在局部的不平衡。不平衡的政治經濟格局會嚴重影響企業的生產經營和經營環境的相對均衡性。從而產生模型使用的前置假設失效。
總之,定量的預測法是比較科學的一種方法。在企業經營分析決策過程中可以多加應用,為企業的經營提供科學分析,為決策提供科學支持,減少不必要的信息不對稱而出現的“矛盾”或“困惑”。
參考文獻:
[1]李子奈.計量經濟學[M].北京:高等教育出版社,2008.
[2]盧文岱.SPSS FOR WINDOWS統計分析[M].北京:電子工業出版社,2002.
[3]陳新輝.企業產品銷售狀況預測與仿真[D].中國農業大學,2001.
[4]王興燦.幾種市場預測方法[J].企業經濟,1994,(6).
第8篇：計量經濟學的含義范文
（深圳大學，深圳 518060）
摘要：目前國內外學術界關于學區房的研究多集中在學校質量對周邊住宅價格的影響。本文重點梳理衡量學校質量指標選取、學校樣本選取以及剝除鄰里效應方法選擇。研究表明，國內研究起步較晚，大多數文獻研究尚未考慮學區房的空間自相關性；而國外關于學校對周邊住宅價值影響的研究起步較早，在研究對象的確定、研究方法的選擇以及研究內容等方面相對成熟，國內對學校對周邊住宅價值影響的研究需要細化和提高。
關鍵詞 ： 學區房；住宅價格；空間計量經濟法；文獻綜述
中圖分類號：F293.35 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2015）26-0005-04
作者簡介：宋博通（1968-），男，廣東深圳人，深圳大學基建部主任、深圳大學房地產研究中心常務副主任，副教授，博士，主要研究方向為城市經濟與房地產市場、住房政策；李亞寧（1992-），男，河南周口人，深圳大學碩士研究生，主要研究方向為城市經濟與房地產市場。
0 引言
經濟學家史蒂文·吉本斯說，“好學校與高房價之間的聯系是世界上最穩定的關系之一”[1]。現實中，擁有著“好學校”入讀資格的住宅奇貨可居，針對學區房的需求及研究，是人們持續關注的熱點。自20世紀60年代以來，歐美國家一直十分重視與學區房價格相關問題的研究，并取得豐富成果，但也存在部分研究視角的缺失，國內自20世紀90年代末逐步重視該領域的研究，起步相對較晚，研究中存在下列問題：①度量學校指標單一，以偏概全，還存在選取上的主觀性，降低研究結果的準確性；②學校樣本的選取范圍過小，對象不夠完備；③研究方法上，國內學校對周邊住宅價值的影響因素研究還沒有考慮住宅市場的空間自相關性，仍然運用傳統的計量經濟學手段，即沒有進行消除或減弱鄰里效應對研究的影響。本文將對已有的學校對周邊住宅價值影響的研究進行綜述，得出解決存在這些問題的新思路，期望能夠對以后的研究者提供借鑒作用。
1 國內學區房研究的必要性——以深圳數據為例
深圳房地產業較為發達，作為我國四個一線城市之一，房地產價格水平居全國前列。同時，深圳于2004年8月成為廣東省第一個教育強市。因此選擇以深圳為例。
1.1 深圳學區房簡介
2006年深圳市3～6歲兒童受教育率達98%、九年義務教育入學率達100%、高考升學率達92%以上。根據深圳市教育局公布資料，截至2012年12月底，全市共有各級各類學校（含幼兒園）1856所，較建市之初增長了近6倍，其中高校單位11個，普通中小學635所，中等職業學校（含技工學校）22所，幼兒園1186所。
作為經濟特區，深圳市教育事業與經濟建設同步快速發展，學校數量、招生規模均具有一定水平，但仍存學位供應緊張、優質資源分布不均衡等社會普遍現象。如表1所示，從2006年來深圳市新生兒數量首次突破10萬人次，近7年來一直呈現上漲趨勢，到2013年翻了一番，達到20.7萬人次，未來深圳學區房供給會更加緊張。
1.2 深圳學區房的量與價
深圳居民學區房置業熱情高漲，據搜房網上進行的深圳學區房網絡小調查顯示，近85%的調查者表示愿意為孩子獲得好的教育環境購買學區房，約60%的調查者表明在購買學區房時會首先考慮學校質量。
深圳學區房需求的火熱，除了在上述居民購買意愿的調查中得以量的反映之外，在價上亦有跡可循。以深圳福田百花片區為例，該片區名校云集，有深圳實驗學校、百花小學、荔園小學以及紅嶺中學等，片區內上個世紀八九十年代的二手商品住宅至今仍然赤手可熱，價格長期高位運行，且一房難求，如圖1所示，2014年售價卻已經超過5萬元/m2，且還有上漲趨勢，比周邊房齡小、非名校學位的住房每平米售價高出10000-15000元，學區房溢價顯著。
圖1數據表明深圳學區房供給不足，學區房價格上漲速度過快，學校對周邊住宅資本化日益明顯。測算出學校對周邊住宅資本化的程度，對居民購買學區房有指導性的建議，同時對政府合理規劃學校的建設提供參考，使教育資源均衡分布；因此，研究學校對周邊住宅價值的影響十分必要。
2 國內研究現狀分析
美國經濟學家Tiebout[2]認為在居民可自由流動的前提下，遷移是其選擇地方公共品最優供給水平的有效手段，也就是著名的“用腳投票”（vote with their feet）理論。
丁維莉與陸銘[3]認為在中國，人們通過居住地選擇來獲取優質學校，學校質量資本化反應到房地產價格的機制是存在的。近年來，國內已有一些學者進行了學校對于周邊住房價格影響的研究，成果頗豐。總結可以分為如下幾類：
第一類，邊緣式研究周邊學校對住宅價格有無影響。如王琳[4]在研究城市軌道交通對住宅價格影響時，采用特征價格模型，以虛擬變量形式引入學校作為住宅鄰里特征變量之一，判斷出成都市住宅小區0.5km范圍內學校對住宅價格有影響。這類邊緣研究學校對周邊住宅價格影響文獻最為多見，其采用的研究方法和得出的結論也較為統一，但研究深度較淺。
第二類，拋開學區限制，粗線條式研究距離最近學校教學質量、上學距離對住宅價格影響。如賈朝健[5]研究教育設施對周邊住宅價格影響研究時，采用特征價格模型，以家長心中最好大中小學校民調占比、住宅至最近大中小學校距離作為評價學校主要特征變量，分析出在成都市學校教學質量對購房者決策影響不明顯，上學距離則影響顯著，至最近中學距離每增加1km ，住宅均價下降3.98%。這類研究雖是較為系統地研究學校對周邊住宅價格影響，但研究手段略顯粗糙，表現在：①拋開學區限制，選取距離最近學校為樣本學校與現實不符。雖然我國義務教育階段現行招生制度遵循“就近入學”原則，但是招生范圍仍有區域限制，適齡兒童只能在所屬學區內學校就讀，并不能保證所讀學校即為上學距離最近學校，尤其是在人口密度較大或名校所在區域，學生往往被分流到周邊學校就讀，而不全是在最近學校入讀。②采用家長心中最好大中小學校民調占比來度量學校質量的方法欠佳。相比之下，反映學校自身辦學水平的學校等級和升學率等指標就顯得更為客觀，與普通民眾評判學校質量好壞所常選用的評判指標與量化方法也更為一致，因而適用性也會更好。
第三類，“偷梁換柱”研究教育資源對周邊不動產價格影響，這類研究多是從宏觀角度把握教育資源對房地產價格的影響，如周京奎和吳曉燕[6]利用省級面板數據分析地方公共投資對房地產市場價格的溢出效應，文章中用來度量教育投資的指標是每個省的小學、中學、大學的數量以及教師人數，結論表明在省級水平上的中學數量對各類房產和土地的溢價是最顯著的。
王旭程[7]實證研究房價與教育資源的雙向關系，采用我國27個省份和4個直轄市1991-2009年的房價平均值和教育資源時間序列，進行格蘭杰因果檢驗，其中教育資源的度量方式是每十萬人中高校學生的比例，結論表明我國教育資源對于房價有很明顯的推動作用，在此基礎上進行回歸分析得出教育資源對于房價的影響價格彈性系數。
馮皓，陸銘[8]基于上海市52個區域的房價與學校分布的月度面板數據，利用面板數據中的固定效應模型，回歸得出區域間基礎教育數量對房價的貢獻，同時引入“實驗性示范性高中”命名的自然實驗，解決了基礎教育資源數量和質量存在的內生性問題，衡量了教育資源數量和質量指標，探討城市內部的居住區分割和教育資源不均衡發展的關系；梁若冰、湯韻[9]、李祥[10]等得出了類似的結果。
第四類，研究單一學校對周邊學區房價格的影響，如徐瑩[11]建立特征價格模型研究大學對于周邊住宅價值的影響，結論是以大學為中心的250m~500m范圍內，住宅價格會受到大學的影響，只考慮到大學的影響，忽略了其他教育資源的影響，解釋度并不高，有待進一步研究。
黃濱茹[12]利用人大附小學周邊163個住宅樣本，分別建立“有人大附小名額”和“無人大附小名額”特征價格模型，實證“有人大附小名額”對周邊二手房價有顯著的正面影響的結論；同年，黃濱茹[13]選取西安市碑林區的18所中學及中學周邊1千米范圍內59個小區共349個樣本點，主要通過對樣本數據的定性分析為主，定量為輔，研究城墻內外中學教學質量對周邊住宅的影響，采用的學校質量指標為各中學在2006-2008年高考“一本上線率”，結果表明在城墻外“一本上線率”與周邊住宅價值存在非線性關系，而在城墻內，這一結果并不顯著。由于作者只考慮到小學或者中學的單獨影響以及住宅樣本過少使得研究解釋力有所削弱。
第五類，初步考慮住宅市場的空間相關性，研究學校對周邊學區房價格的影響，溫海珍，楊尚[14]重點從教育變量細化和消除鄰里效應入手，構建特征價格模型和空間計量模型，分析不同類型教育配套對住宅價格的影響機制，證實杭州市住宅市場空間自相關性顯著，構建空間滯后模型和空間誤差模型，定量測算了消除空間相關性后，教育配套對在住宅市場的資本化程度，但研究數據有待進一步提高。
上述研究較為系統地研究了學校對房地產價格產生的影響，但研究內容和方法都略顯粗糙，表現在：①度量學校指標的選取，大多數學者選取的是一定范圍內學校的數量，卻未曾關注學校的辦學水平、教育經費、師生比率等，不能系統的對比分析，而這正是屢禁不止的“擇校風”形成的原因之一。②研究單一學校對住房價格的影響，不夠科學，夸大某一學校對于房價的影響。③采用問卷調查各中小學在民眾心中的排名來度量學校質量有失偏頗。對比之下，學校等級和重點中學升學率等指標就更為客觀可憑，適用性更好。④在剝離學校單獨對學區房價格的影響，國內文獻涉及相對較少，這樣研究的結果準確性大大降低。
3 國外研究現狀分析
相比國內，國外學者則較早地對學區房問題進行了較長時期的系統研究，取得了豐碩的成果。可概括如下幾個方面：①研究對象集中于小學、中學；②研究方法多采用特征價格法；③研究內容多為學校質量對房價的影響，且度量學校質量時多采用學生考試成績和考試通過率指標；④研究結論多見于學生考試成績與周邊住宅價格的關系，如學生考試成績每提高1單位，周邊住宅價格上漲幅度。
奧茨（Oates，1969）[15]是最早應用特征價格模型研究學校對周邊住宅價格影響。研究表明，學生人均支出與學區內住宅價格呈正相關。許多學者進行了類似的研究，一致認為質量較好的學校所在學區內的住宅價格也較高，一般而言，學校質量每提高1%，學區內住宅價格上漲0.26%-1.6%。
國外有關研究學校對房地產價格影響的代表性文獻如表2所示。由表2知，國外對于學校與房價的關系研究成果相當豐富，總結主要有如下：
①國外學者大多數采用面板數據，且樣本豐富，住宅樣本多數基本都在1萬個以上，甚至個別達到十萬以上，數據量越大，模型擬合效果越能反應真實水平，數據庫系統較為完善，信息公開透明化程度高，為后續學者深入研究教育資源對于房價影響提供了范例，而國內的研究則受限于微觀交易數據難以獲取，進展頗慢。
②關于學校與房地產價格關系的研究面臨著這樣一個困境：如何剝離出學校的單獨影響。國外很多學者進行了嘗試，常用的方法有三種，分別為固定邊界法（Boundary Fixed Effect）、工具變量法、空間計量經濟法。
固定邊界法，其中最具代表性的是Black提出，沿學校學區邊界相鄰兩側選擇住宅樣本，保證學區房的區位和除學校外的其他鄰里特征基本一致，使用BFE選取樣本的前提是學區邊界線兩邊學校質量必須存在差異。由表2知，Black提出固定邊界法以后，眾多學者在研究學校對周邊住宅價格的獨立影響時將此方法進行擴展改進，以期獲得更精確的結果。
工具變量法，Hayes&taylor（1996）[31]、Weimer&wolkoff（2001）[32]、Gibbons&Machin（2003）[33]和Rosenthal（2003）[34]采用工具變量法研究學校質量在房地產市場的資本化效應，總體說服力一般。
空間計量經濟法，是公共品資本化研究進程中一個開創性進步，研究對象的空間依賴性打破了大多數古典統計和計量經濟學分析中樣本相互獨立的基本假設，而古典計量經濟學的方法通常不能消除這些數據的空間相關性，目前解決空間相關性的常用模型是使用空間滯后模型和空間誤差模型（Sedgley，2008）[35]。空間計量經濟學使研究學校或者其他公共物品對周邊住宅價格影響變得更符合實際，對后續研究具有較大的指導意義。
但是國外研究亦存在一些不足之處，主要表現在以下兩個方面：①國外學者在研究學校對于房價影響時，選擇的樣本學校多數都是某一類學校，如小學，事實上，對于選取的某一住宅樣本，其周圍可能同時存在中小學校，單獨考慮特定類別的學校的影響未免有失偏頗，使得該類學校的估計影響會偏大，存在不合理之處。②選取代表學校質量的指標大多數為學生考試成績，研究成績波動時，周邊房價的變化趨勢。學生成績在一定程度上代表學校辦學質量的差異，可是僅僅只考慮這一個因素未免以偏概全。
4 結論
綜上，目前已有的國內外有關學校對周邊住宅價值的影響研究，針對存在的不足，提出具體建議措施：
第一，度量學校指標的選取，國內外大多數學者選取一定范圍的學校數量或者考試成績。學生成績在一定程度上代表學校辦學質量的差異，可是僅僅只考慮這一個因素未免以偏概全；或采用問卷調查各中小學在民眾心中的排名來度量學校質量有失偏頗。后期研究可以考慮增加其他一些衡量校際之間差異性的指標，如學生人均支出、師生比、教師素質、教育經費等，以期獲得更準確的研究成果。
第二，學校樣本的選取，樣本學校的選擇多數都是某一類學校，如小學，事實上，對于選取的某一住宅樣本，其周圍可能同時存在中小學校，僅僅考慮一種類別的學校的影響有失偏頗，該類學校的估計影響會偏大，存在一些不合理之處。后期研究盡量使學校樣本涵蓋一個城市中所有的教育配套，反映整個城市的總體情況。
第三，剝除學校鄰里效應方面，對于空間自相關的問題，需要運用空間經濟學領域的知識予以解決，但目前空間計量經濟學的模型還很少運用到學校對周邊住宅價值的影響的研究中。后期研究可以通過空間計量經濟學理論，削弱鄰里效應的影響，以得到更加準確的結果。
參考文獻：
[1]蒂姆·哈福德.擇鄰而居亦有價[J].21世紀商業評論，2013（04）:95.
[2]Tiebout C M. A Pure Theory of Local Expenditures [J]. The journal of political economy, 1956:416-424.
[3]丁維莉，陸銘.教育的公平與效率是魚和熊掌嗎——基礎教育財政的一般均衡分析[J].中國社會科學，2005（06）:47-57.
[4]王琳.城市軌道交通對住宅價格的影響研究——基于特征價格模型的定量分析[J].地域研究與開發，2009（02）:57-61.
[5]賈朝健.教育設施對周邊住宅價格的影響研究[D].重慶大學，2007.
[6]周京奎，吳曉燕.公共投資對房地產市場的價格溢出效應研究——基于中國30省市數據的檢驗[J].世界經濟文匯，2009（01）：15-32.
[7]王旭程.房價與教育資源關系的實證研究[D].中國科學技術大學，2011.
[8]馮皓，陸銘.通過買房而擇校:教育影響房價的經驗證據與政策含義[J].世界經濟，2010（12）:89-104.
[9]梁若冰，湯韻.地方公共品供給中的Tiebout模型:基于中國城市房價的經驗研究[J].世界經濟，2008（10）:71-83.
[10]李祥，高波，李勇剛.房地產稅收、公共服務供給與房價——基于省際面板數據的實證分析[J].財貿研究，2012（3）:67-75.
[11]徐瑩.大學對周邊住宅價格影響范圍的實證研究[J].中國物價，2009（04）:39-41.
[12]黃濱茹.教育配套對其周邊住宅價格的影響——基于人大附小學區劃片對周邊住宅價格的影響的調查[J].消費導刊， 2010（02）:58-60.
[13]黃濱茹.中學教學質量對周邊住宅價格的影響——以西安市碑林區的中學為例[J].中國商界（下半月），2010（3）:156-158.
[14]楊尚.城市教育配套對住宅價格的影響研究[D].浙江大學，2013.
[15]Wallace E. Oates. The effects of property taxes and local public spending on property values: An empirical study of tax capitalization and the Tiebout hypothesis [J]. The Journal of Political Economy, 1969:957-971.
[16]Gibbons S, Machin S, Silva O. Valuing school quality using boundary discontinuities[J]. Journal of urban economics, 2013,75:15-28.
[17]Ries J, Somerville T. School quality and residential property values: evidence from Vancouver rezoning[J]. The review of economics and statistics, 2010,92(4):928-944.
[18]Yinger J. Hedonic Markets and Explicit Demands: Bid-Function Envelopes for Public Services and Neighborhood Amenities[J]. Center for Policy Research Working paper, Syracuse University, 2010.
[19]Cellini S R, Ferreira F, Rothstein J. The value of school facility investments: evidence from a dynamic regression discontinuity design[J]. The quarterly journal of economics, 2010,125(1):215-261.
[20]Brasington D M, Haurin D R. Parents, peers, or school inputs: Which components of school outcomes are capitalized into house value?[J]. Regional science and Urban Economics, 2009,5(39):523-529.
[21]Dougherty J, Harrelson J, Maloney L, et al. School Choice in Suburbia:Test Scores, Race, and Housing Markets[J]. American Journal of Education, 2009,115(4):523-548.
[22]Seo Y, Simons R A. The effect of school quality on residential sales price[J]. The journal of real estate research, 2009,31(3):307-327.
[23]Clapp J M, Nanda A, Ross S L. Which school attributes matter?: the influence of school district performance and demographic composition on property values[J]. Journal of urban economics, 2008,63(2):451-466.
[24]Figlio D N, Lucas M E. How Much do Public Schools Really Cost? Estimating the Relationship between House Prices and School Quality*[J]. Economic Record, 2008,265(84):193-206.
[25]Mathur S. Impact of Transportation and Other Jurisdictional-Level Infrastructure and Services on Housing Prices[J]. Journal of Urban Planning and Development,2008,134(1):32-41.
[26]Bayer P, Ferreira F, McMillan R. A unified framework for measuring preferences for school and neighborhoods[J]. The journal of political economy, 2007,115(4):588-638.
[27]Crone T M. Capitalization of the quality of local public schools: what do home buyers value?[J]. Federal Reserve Bank of Philadelphia,2006.
[28]Reback R. House prices and the provision of local public services: capitalization under school choice programs[J]. Journal of urban economics, 2005,57(2):275-301.
[29]Figlio D N, Lucas M E. What´s in a grade? School report cards and the housing market[J]. The American economic review, 2004,94(3):591-604.
[30]Black S E. Do better schools matter? Parental valuation of elementary education[J]. The Quarterly Journal of Economics [H.W. Wilson - SSA], 1999,114(2):577.
[31]Hays K J, Lori L T. Neighborhood School Characteristics: What Signals Quality to Homebuyers[J]. Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review, 1996:2-9.
[32]Weimer D L, Wolkoff M J. School performance and housing values: using non-contiguous district and incorporation boundaries to identify school effects[J]. National tax journal, 2001,54(2):231-253.
[33]Gibbons S, Machin S. Valuing English primary schools[J]. Journal of urban economics, 2003,53(2):197-219.
第9篇：計量經濟學的含義范文
面板數據同時包含了許多橫截面在時間序列上的樣本信息,不同于只有一個維度的純粹橫截面數據和時間序列數據,面板數據是同時有橫截面和時序二維的。使用二維的面板數據相對于只使用橫截面數據或時序數據,在理論上被認為有一些優點,其中一個重要的優點是面板數據被認為能夠控制個體的異質性。在面板數據中,人們認為不同的橫截面很可能具有異質性,這個異質性被認為是無法用已知的回歸元觀測的,同時異質性被假定為依橫截面不同而不同,但在不同時點卻是穩定的,因此可以用橫截面虛擬變量來控制橫截面的異質性,如果異質性是發生在不同時期的,那么則用時期虛擬變量來控制。而這些工作在只有橫截面數據或時序數據時是無法完成的。
然而,實際上絕大多數時候我們并不關心這個異質性究竟是多少,我們關心的仍然是回歸元參數的估計結果。使用面板數據做過實際研究的人可能會發現,使用的效應①不同,對回歸元的估計結果經常有十分巨大的影響,在某個固定效應設定下回歸系數為正顯著,而另外一個效應則變為負顯著,這種事情經常可以碰到,讓人十分困惑。大多數的研究文獻都將這種影響解釋為控制了固定效應后的結果,因為不可觀測的異質性(固定效應)很可能和回歸元是相關的,在控制了這個效應后,由于變量之間的相關性,自然會對回歸元的估計結果產生影響,因而使用的效應不同,估計的結果一般也就會有顯著變化。
然而,這個被廣泛接受的理論假說,本質上來講是有問題的。我們認為,估計的效應不同,對應的自變量估計系數的含義也不同,而導致估計結果有顯著變化的可能重要原因是由于面板數據是二維的數據,而在這兩個不同維度上,以及將兩個維度的信息放到一起時,樣本信息所顯現出來的自變量和因變量之間的相關關系可能是不同的。因此,我們這里提出另外一種異質性,即樣本在不同維度上的相關關系是不同的,是異質的,這個異質性是發生在回歸元的回歸系數上,而不是截距項。我們試圖從面板數據的橫截面維度和時間序列維度的樣本相關異質性角度來解釋為什么使用的效應不同會使估計結果產生如此巨大的差異,而這很有可能正是由于異質性導致了在使用不同效應時,使估計的結果有顯著的差異。
另外,所謂的不可觀測的異質性(Unobserved Heterogeneity)在理論上被假定是無法用回歸元觀測的,同時,一般認為面板模型的固定效應與回歸元可能是相關的,而且這個效應與回歸元是否正交(相關)實際上也是判斷應該使用固定效應還是隨機效應的標準之一(Greene,2002;Mundlak,1978)。而所謂的不可觀測的異質性,實際上至少并不是完全不可觀測的,通過適當的模型設定,把固定效應再進行分解,就得到可觀測的和真正不可觀測的異質性,并且模型的估計將在國家效應和隨機效應之間獲得融合,在這點上,我們與Mundlak(1978)的結論是一致的。
面板模型的很多方法和解釋通過教科書的廣泛傳播和人們的應用,已經形成了面板計量技術的使用者和研究者頭腦中標準的理解,而這種已經在人們腦海中形成規范解釋的東西則可能是較難以改變的,因此為了說明問題,我們在文中盡量使用直觀的例子來進行解釋,并對我們的想法給予簡要而直接的證明,來加強論文的理論性。
一、橫截面和時間序列,哪一個維度?一個有其他遺漏變量的例子
讀者可能會對這個問題稍微感到奇隆,并回答面板數據由于是二維數據,那么其回歸結果也應該同時來自于兩個維度,這正是面板數據的長處,并且直覺上兩個維度上的相關關系應該是一致的,這應該是個不言自明的問題。
這個回答表面上看似正確的,然而真實的答案卻不是那么簡單,面板數據的回歸結果并不真的一定同時來自兩個維度,關于哪個維度占主要的問題在面板數據的分析中是至關重要的,尤其當我們有橫截面和時間序列的維度相關異質性問題時。
這里我們所說的異質性不同于傳統的面板異質性。傳統的面板異質性宣稱異質性來自于依橫截面和時點不同而變化的截距項,并通過橫截面和時點的虛擬變量捕捉;而這個論點可能是武斷的,異質性可能并不來自于截距項,而是來自于回歸元的系數,尤其是在數據中經常有這樣的現象,即自變量與因變量在橫截面上的相關關系與時間序列上的相關關系是不同的②,這是我們所探討的異質性,導致這種異質性的原因可能有很多,遺漏變量是一個可能的重要原因。另外自變量在不同維度上對因變量本身就具有不同的作用,這也是一種可能。圖1為有其他變量遺漏的情況。
圖1的面板數據樣本具有4個截面,6個時期,數據由如下過程生成:
然而,如果是不可觀測的,那么模型就會產生遺漏變量偏差。在實際面板數據模型的應用中,經常采用的步驟是先做混合回歸,然后做橫截面固定效應回歸,然后做時間固定效應回歸(或與橫截面固定效應同時使用)。如果看圖1,很可能研究者就會采用橫截面固定效應或者雙固定效應,而在上面的案例中,采用混合回歸與橫截面固定效應回歸都會得到完全錯誤的結果,其中橫截面固定效應的估計結果偏差最高,雙固定效應的估計稍好,但是也經常產生有偏的結果,只有時期固定效應會產生最無偏有效的估計結果。
圖2給出了使用各種效應得到的回歸擬合線,每個回歸的截距項已經取平均從而使得回歸線落在樣本點的中央,從圖2中可以看到,不同的模型設定對估計系數產生明顯的影響。很明顯,只有時間固定效應得到了x與y的真實的相關關系,偏差最小;橫截面固定效應則顯示了x與y在時序上的相關關系,是偏差最大的估計;混合回歸也基本顯示了時序的信息;而雙固定效應在這里湊巧也有較大的估計偏誤,這是因為雙固定效應的雙向組內均值離差操作損失了許多有用的樣本信息,并且在我們模擬中的一個相對大的干擾項方差也降低了估計的效率。
那么,為什么以上結果會發生呢?為了解決這個問題,我們需要探討面板數據模型固定效應估計的本質。
1.橫截面和時間固定效應的本質
如果我們有一個截面個體的時間序列樣本y和X,我們可以對y和X做回歸得到截距項α和系數向量β,這反映了樣本在時序上的相關關系,如果我們把每個截面都做回歸,就得到一個方程系統:
從式(5)和式(6)中,很容易發現,擬合準則對于β和α的一階條件產生了同樣的估計條件,也即是橫截面固定效應估計量的估計條件:
Xβ+Dα=y (7)
這個估計量即是有一個線性約束=β的每個截面個體的時間序列回歸的估計量,同時我們知道這也是橫截面固定效應的估計量。因此,我們有推論1:
推論1 橫截面固定效應估計本質上是在做一個有線性約束的時間序列回歸,約束則是每個橫截面個體具有相同的回歸系數。同樣,容易證明,時間固定效應估計量本質上是在做一個有線性約束的橫截面回歸,約束則是每個時期的橫截面回歸具有相同的回歸系數。而回憶固定效應的算法,我們知道,橫截面固定效應(時期固定效應),或者說不可觀測的異質性,實際上是約束每個橫截面(每個時期)的誤差項的均值為0的結果,因此,固定效應,或者說不可觀測的異質性實際是估計的結果而不是原因。
2.每個橫截面的和總的β的關系
給定橫截面個體i,我們知道該橫截面的時間序列回歸的估計量包含在式(10)中:
可以看到,每個截面的時序回歸實際上是把估計橫截面固定效應的樣本按橫截面分成n份,或者反過來說橫截面固定效應的估計實際上是把每一個截面的時序回歸的樣本放到一起形成一個大樣本,那么,每個截面的回歸系數與固定效應的回歸系數β有什么樣的關系呢?
我們通過假設只有一個回歸元x來給出直接的例證,若只有一個x,則對于某截面i有:
如果現在有多于1個的回歸元,并且回歸元之間理論上是無關的,那么這時式(13)仍然成立,但如果回歸元之間是相關的,問題就會復雜很多,不過如果使用偏回歸方法,先排除其他變量的干擾,我們仍然可以得到類似的結論,我們自己所做的一些數值模擬和估計也顯示了這點,細節不在這里補充。由以上的討論,可得到推論2。
推論2 橫截面固定效應估計本質上是在做一個有線性約束的時間序列回歸,其估計結果等于對每一個橫截面進行時序回歸得到的系數的加權平均。同樣的結論可以推廣到時間固定效應的估計,即時間固定效應的估計結果等于每個時期橫截面回歸估計結果的加權平均。
現在我們知道圖1和圖2所示的例子中為什么使用混合效應,橫截面固定效應會出現明顯的偏誤,而時期固定效應的結果則是正確的。因為和由于非平穩性導致在時序上兩者是相關的,但是因為是隨機生成的,并且和的生成過程是獨立的,因此和在橫截面維度上是不相關的。而使用混合回歸不區分樣本信息究竟來自哪個維度,它合并了時間序列和橫截面二維的樣本信息進行回歸,因此導致的估計產生向上的偏誤(因為被遺漏了),但混合回歸的結果并不是偏誤最嚴重的,因為至少在橫截面方向上和是無關的;橫截面固定效應估計則有最嚴重的偏誤,因為如前所述,橫截面固定效應是做一個有線性約束的時序回歸,其結果等于每個截面的回歸結果的加權平均,而這里和在時間序列上相關性明顯,導致估計結果有很大偏誤;只有時期固定效應產生了最準確的估計,因為時期固定效應做的是橫截面方向的回歸,而這里由于在橫截面方向上和是無關的,因此即使缺失,也不會對的估計結果產生干擾,時期固定效應在以上我們所模擬的數據中是最好的估計量③。
上面的例子中所做的模擬數據是一個有著大T小N的數據集,而面板數據一般是有著大N小T的數據集,因此我們的模擬可能會由于其特定的T和N而受到質疑,而實際上,理論結果并不受到樣本尺寸的明顯影響。圖3和圖4展示了另一個有著相對大N和小T的模擬數據,其中N=6,T=3。
