时间：2023-08-16 17:30:01
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇宏观计量经济学，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。
作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。
二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系
统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive statistics ) 与推断统计学两大领域。描述统计学主要是数据搜集、整理、加工、表示、刻画和分析等，包括概括性的数据处理与分析; 而推断统计学则是基于样本信息，对产生样本数据的母体或系统进行推断的方法论科学。现代统计学的迅速发展有两个主要历史原因，一是各个国家、政府和社会部门基于管理目的搜集社会经济信息的客观需要; 二是数学学科中的概率论的发展。在人类社会中，数据搜集的历史非常悠久，描述统计学特别是数据搜集、整理、描述、刻画与分析的重要作用是不言而喻的。数据的搜集及数据质量本身是任何有意义的数据分析的基础与前提。没有高质量的数据，任何数据分析及其结论将毫无意义。在当今信息爆炸时代，如何用简洁、方便、易于解释的方式，从大量复杂数据中概括其最有价值的信息，也是描述统计学的一个重要作用。
但是，现代统计学的发展及其在自然科学与人文社会科学中很多领域的应用，主要是由概率论的产生与发展推动的。概率论的产生最初主要是对赌博研究的需要，后来成为研究不确定性现象最主要的数学工具，广泛地应用于自然、工程、社会、经济等各个领域。在统计应用中，人们一般无法获得整个母体的信息，而只能搜集到母体的一部分信息，即样本信息，其主要原因是因为获取整个母体信息的成本太高、时间太长或者因为客观原因而无法获得。因此，人们只能从有限的样本信息推断母体的规律特征。在这个推断过程中，概率论对描述样本信息与母体规律特征之间的关系提供了一个非常有用的数学工具; 更重要的是，它对基于样本数据的统计推断所获得的结论能够给出某种可靠性描述。这奠定了推断统计学的科学基础，也是统计推断区别于其他形式的推断( 如命理师根据手相或面相等样本信息推断一个人一生的命运) 的最为显著的特点。
因为这些原因，概率论的发展极大地推动了推断统计学的发展，特别地，概率论提供了很多数学概率模型，可用于对母体的概率分布进行建模。因此，统计推断就转化为从样本数据推断数学概论模型参数值以及其他重要特征等信息。这样，推断统计学就主要表现为数理统计学的形式。数理统计学有两个主要内容，一个是模型参数的估计，另一个是参数假设的检验。经过几十年的发展，数理统计学发明了很多推断理论、方法与工具。这些推断理论、方法与工具能够从样本信息推断母体特征、性质与规律，并提供所获结论的可靠性判断。由于自然科学与社会科学大多是从实验数据或观测数据推断所研究的系统或过程的内在规律，因此，数理统计学被广泛而迅速地应用于各个学科和领域的实证研究。数理统计学之所以成为现代统计学的一个重要的发展方向，就是因为它作为一门严谨的实证研究方法论，符合人类科学探索的过程与需要，即从有限样本信息推断系统或过程的性质与规律。随着中国科学的发展与研究水平的提高，包括人文社会科学在内的各个学科，对实证研究的方法论的需要将与日俱增。
因此，统计学特别是数理统计学今后将得到日益广泛的应用与迅速的发展。描述统计学几十年来也有长足的进展，在包括实验或调查方案设计，数据的搜集、整理以及分析，无论在方法论、调查手段还是工具方面，都有极大改进。数据挖掘作为一门关于数据分析方法与技术的新兴学科，可视为描述统计学的范畴。在描述统计学和推断统计学之间，描述统计学发挥着基础性作用，因为描述统计学牵涉到数据的搜集、解释、整理、测度、表示、刻画与分析，而数据及其质量是推断统计学结论科学性的重要前提和基础。描述统计学在刻画数据特征时所使用的一些统计方法与统计量，也是推断统计学的基础工具。与描述统计学相对应，经济统计学是对经济系统中各个主体、部门、变量和各种经济现象的一种数量描述。经济统计学的本质是经济测度学。经济统计学可视为描述统计学的一个分支，但不是描述统计学在经济学领域的简单应用，而是描述统计学和经济理论的有机结合。前苏联以及中国改革开放前的计划统计，特别是部门统计，就是在社会主义计划经济理论和实践基础上建立起来的。随着中国经济从计划经济模式转为市场经济模式，部门统计乃至计划统计越来越不适用于描述中国经济的实际运行。经济统计学需要经济理论的指导。这其实是著名经济统计学家钱伯海( 1997)在他的晚年将精力从研究经济统计学转向研究社会劳动价值论的主要原因，因为传统社会主义计划经济理论已经落后于中国经济转型以及中国经济统计学发展的需要。经济统计学主要是在描述统计学和经济理论两者基础上发展起来的，具有统计学与经济学双重学科属性。
由于研究对象经济系统的复杂性，经济统计学中量化描述经济现象与测度经济变量的理论、方法与工具，比描述统计学标准教科书所介绍的理论、方法与工具要丰富和复杂得多。这也是经济统计学的魅力所在。同经济学可划分为宏观经济学与微观经济学一样，经济统计学也可划分为宏观经济统计学、中观经济统计学和微观经济统计学。所谓宏观经济统计学就是国民经济统计学，主要是搜集和整理整个国民经济运行全过程的所有数据信息，对包括存量与流量、总量与结构、国内与国外，静态与动态等各种方面进行量化描述与分析。
微观经济统计学也称为企业经济统计学，主要是对企业本身各种经济活动、经济行为、经济现象进行量化描述。以企业财务为主要对象的会计学，在某种意义上是微观经济统计学的一个重要组成部分，即企业财务统计学。所谓中观经济统计学，是指对介于整个国民经济与企业之间的中观部门，如政府部门、产业部门，不同地区的经济活动和经济现象进行以数据为基础的量化描述。与经济统计学密切相关的一门学科是计量经济学。计量经济学假设经济系统是一个随机过程，服从某一客观运行规律; 任何观测经济数据，都是从这个随机经济系统产生出来的。计量经济学的主要任务就是基于观测经济数据，以经济理论为指导，利用统计推断的方法，识别经济变量之间的因果关系，揭示经济运行规律。有关计量经济学的学科定位与方法论作用，可参看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齐良书( 2010)。
可以说，计量经济学是推断统计学在经济学的应用，但并不是简单的应用，而是统计推断理论和经济理论的有机结合。
首先，在数理统计学中，统计推断是通过数学概率模型对样本数据建模。在计量经济学中，计量经济模型不仅仅是数学概率模型，其模型设定需要经济理论的指导( 如选择哪些经济解释变量) 。
其次，数理统计学的一些方法论并不能直接用于对经济数据的统计推断，因为经济数据有其特殊性。比如很多高频金融数据，有所谓的波动聚类现象( volatility clustering) ; 在劳动经济学中，很多数据存在所谓的内生性，这种内生性对识别经济变量之间的因果关系造成很大困扰。另外，一些计量经济模型，如宏观经济学和金融学领域的动态资产资本定价模型( Hansen、Singleton，1982)，是通过欧拉方程条件矩刻画的，其中经济理论( 如理性预期理论) 并没有假设相关经济变量的概率分布已知。因此，数理统计学没有现成的方法可用于估计、检验这个模型。这就是为什么2013 年经济学诺贝尔奖得主Hansen( 1982)提出广义矩( GMM) 估计方法的原因。
第三，使用什么样的计量经济模型，要由所研究的经济问题来决定。什么时候需要用回归模型，什么时候需要用波动模型，什么时候需要用整个概率分布模型，这并不是由研究者个人随其偏好而定，而是取决于所研究的经济问题的本质。例如，用历史数据研究市场有效率理论以及资产收益率的可预测性时，合适的计量经济模型是时间序列回归模型( 即条件均值模型) 。这是因为预期收益率可由条件期望来刻画( 陈灯塔和洪永淼，2003)。
第四，计量经济学是经济计量模型的推断方法论，包括如何估计参数和进行检验参数假设，判断模型是否正确设定，以及如何进行经济解释。参数假设与原始的经济假说既密切相关又有区别。经济学家关心的是经济理论、经济假说的正确与否，为此必须首先将经济理论和经济假说转化为可检验的计量经济模型的参数假设，然后利用经济数据进行参数假设检验，并解释参数假设检验结果的经济含义。计量经济学建立在经济观测数据的基础上，即建立在经济统计学的基础上。经济统计学对经济变量和经济现象进行量化测度，这些测度首先表现为经济数据。经济数据是计量经济学实证研究的原材料。计量经济学的推断结论的科学性很大程度取决于原材料即经济数据的质量优劣。
绝大多数经济数据是现实经济生活中的观测数据，不能用可控的实验方法获得，因此经济数据的测度具有巨大的挑战性。同时，由于经济观测数据的不可实验性，计量经济学需要一些基本假设，如假设经济系统是一个随机过程，经济观测数据是经济随机系统的一个( 偶然) 实现，经济随机系统满足某种平稳性或同质性条件，等等。这些假设是否符合客观经济现实也会影响计量经济实证研究结论的科学性。对经济变量、经济现象的准确测度，是经济实证研究的先决条件与基础。没有高质量的经济数据，任何经济实证分析及其结论将毫无意义。
与此同时，经济统计学可以揭示、刻画重要经济变量的性质以及它们之间的数量关系，也就是通常说的典型经验特征。这些典型经验特征实际上是经济实证研究与经济理论创新的重要基础与出发点。测度与刻画经济变量的数据特征，包括它们之间数量关系的特征，是经济统计学的范畴。如何更进一步地揭示经济变量之间的因果关系以及内在规律，则需要经济理论与统计推断。经济理论在某种意义上就像概率论一样，可以指导对经济现象的建模。因此，在经验典型特征事实基础上，以经济理论为指导，对经济现象进行建模( 所建模型即为计量经济模型) ，并基于经济观测数据对计量经济模型进行统计推断，从中找出经济变量的因果关系及经济运行规律，并解释经验典型特征事实。这是计量经济学的范畴。可以看出，计量经济学是经济统计学、经济理论( 包括数理经济学) 与数理统计学三者的有机结合，是一个交叉学科。正如著名计量经济学家Goldberger( 1964)指出的，计量经济学可以定义为这样的社会科学: 它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。
随着中国经济学研究从定性分析为主转为定量分析为主，特别是转为实证研究为主，可以预计，计量经济学作为实证研究最主要的方法论，将发挥越来越重要的作用。综上所述，经济统计学和计量经济学有不同的研究对象和研究范畴。经济统计学是对各种经济现象、经济行为和经济主体的一种量化描述，其本质是经济测度学。而计量经济学是在观测经济数据的基础上以经济理论为指导进行计量经济学建模与统计推断，从而检验经济理论和经济假说的有效性与正确性，并揭示经济变量的因果关系和内在经济运行规律。
很明显，经济统计学是计量经济学的重要前提与基础。经济统计学和计量经济学两者结合在一起，构成了经济实证研究的完整的方法论。经济统计学是经济研究的基础方法论，是整个经济研究过程中的一个前置环节。计量经济学的推断方法，包括计量经济学模型的构建( 由经济理论指导) ，模型参数的估计、检验及其经济解释，是经济实证研究的主要内容。1970 年经济学诺贝尔奖得主萨缪尔森曾说过，计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析，这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。换言之，计量经济学是建立在经济理论和经济测度两者基础上的，而经济理论和经济观测又是通过统计推断方法，即通过数理统计学而联系在一起。与经济统计学一样，计量经济学同样具有统计学与经济学两种学科属性，并不是数理统计学的一个分支。以上各个相关学科之间的关系，可用图1 表示。
三、经济统计学的地位与作用
前文分析指出，经济统计学是对经济现象的量化描述与对经济变量的测度，而计量经济学则是在观测经济数据的基础上，以经济理论为指导，结合统计推断，揭示经济变量的因果关系与经济运行规律。经济统计学和计量经济学一起，构成经济实证研究完整的方法论，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方法论前提，它起着一种基础性方法论的作用。那么，经济统计学在社会经济管理和经济研究中具体能够发挥什么样的作用呢?
首先，作为经济测度学，经济统计学用数字描绘经济系统的各种经济现象、各个经济主体、各个经济部门、各个经济层面在不同时间的动态立体图景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，虽然GDP 和国民经济核算似乎有些神秘，但它们是20 世纪最伟大的发明。如同人造卫星探测地球上的气候，GDP描绘出一幅经济运行状况的整体图形。这种对经济现象的数字描述，为经济学者、政府官员、企业家以及社会公众了解整个经济现状以及进行相关的经济决策，提供了非常有价值的信息。可以说，在现代经济学中，宏观经济学和微观经济学是经济理论的基础，而在经济统计学中，国民经济统计学是宏观经济学的统计版本，企业经济统计学则是微观经济学的统计版本。宏观经济学和微观经济学是对经济系统的理论描述，而宏观经济统计学和企业经济统计学是对经济系统的一种现实描述，以数量的形式描绘了整个经济运行的实际状况。
第二，统计学有一个重要思想，是通过构造简单、方便、易于解释但又具有科学性的统计方法与统计工具，从大量数据中概括其最主要特征与最有价值信息。经济统计通过收集每时每刻都在产生的大量经济数据并且进行分析，从中获取最有价值的信息，这是经济统计的最主要任务与最主要功能。在信息爆炸时代，从海量数据中总结有价值的信息，并及时地以简单、方便、易于解释的方式将信息传递给政府官员、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是政府宏观经济管理与决策、企业微观管理与决策及社会公众了解社会经济现象的重要基础。举几个例子: 第一个例子，各国中央银行的一个重要任务，是控制通货膨胀。根据通货膨胀率的变化趋势，及时调整央行的货币政策，而通货膨胀率，主要是CPI 的测度，其有效性、精确性与科学性是央行制定政策的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是政府进行宏观经济决策与经济管理的一个主要目标，是衡量经济发展的一个重要指标。如何测算GDP 是一个重要问题。第三个例子是如何测算中国的人力资本( human capital) ，这也是一个具有挑战性的问题。一段时间以来，社会公众对官方的经济统计数字经常表示质疑，这种质疑一方面表明，中国经济统计学家与经济统计工作者还需要做大量的解释工作和改进工作，另一方面也表明经济统计学知识在中国的普及势在必行。
第三，经济统计学是经济研究特别是实证研究的前提与基础。经济统计学提供的数据质量的优劣，直接影响实证研究结论的科学性。众所周知，经济学研究的最主要任务是通过对所观察到的各种经济现象进行理论思维与理论创新，揭示经济运行规律。经济统计学可以从观测经济数据中找出重要的经济变量之间的数量关系。这些数量关系构成经验典型特征事实。经验典型特征事实是对复杂经济现象的一种概括性刻画，是经济学实证研究与理论创新的重要基础。在宏观经济学中， Phillips( 1958)从英国宏观经济数据中发现货币工资增长率和失业率之间存在负相关的关系，这后来被转化为刻画通货膨胀与失业率之间的负相关关系并称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线作为宏观经济学的一个经验典型特征事实，构成了凯恩斯以后宏观经济学理论发展的基础。所有宏观经济理论都必须能够解释为什么通货膨胀和失业率之间存在负相关关系。上个世纪70 年代，以美国为代表的西方经济陷入了滞涨阶段，菲利普斯曲线变为正斜率，这个新的经验典型特征事实推动了后凯恩斯宏观经济理论的发展。另一个例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所谓证劵风险溢价之谜( equityrisk premium puzzle) ，即美国证券市场收益率远高于无风险债券市场收益率。这一经验典型特征事实，对宏观经济学与金融学领域的资本资产定价理论的发展起着巨大的推动作用。
在微观经济学中，有所谓的恩格尔曲线，即一个家庭消费所占的比例随收入的增加而逐渐减少。这是恩格尔通过微观经济统计数据发现的经验典型特征事实。在金融学方面，早在1960 年代，金融经济学家就发现，股票市场存在波动聚类现象，即今天一个大的波动，明天常常伴随另一个大的波动; 今天一个小的波动，明天常常会伴随一个小的波动，这两种变化交替进行，而不是大小波动均匀分布。2003 年经济学诺贝尔奖获得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波动模型之所以流行，一个重要原因是它可以解释金融市场波动聚类这个重要经验典型特征。在中国，引起中国经济学者、政府官员和社会公众关注的很多重要经济问题，其实都有经济统计学的贡献。
例如，经济学家在分析中国经济统计数据过程中发现，劳动收入在整个国民经济收入中所占的份额在过去近20年中逐步降低。这个经验典型特征事实成为一段时间以来中国经济学者的热门研究课题。中国经济研究特别是实证研究水平的提升，关键就是要能够在细致、准确地搜集与分析中国经济数据的基础上，总结反映中国经济在转型期的经验典型特征事实，在此基础上提出经济转型理论解释中国经济的运行及发展趋势，并运用计量经济学方法验证经济理论的有效性。如果中国经济学能够遵照这种研究范式，那么中国经济学的研究水平将得到很大提升，并对经济转型理论做出自己创新性的贡献。但是，目前中国经济统计学家、计量经济学家和经济学家在总结中国经济经验典型特征事实方面，做得还很不够，对重要经验典型特征事实在经济研究与理论创新过程中的作用与重要性，也认识不足。
第四，经济测度对计量经济学的学科发展有重要的推动作用。首先，经济测度的质量决定了计量经济学实证分析结论的科学性。其次，经济数据，特别是经济数据的类型，对计量经济学学科发展影响巨大。举几个例子: 首先是经济数据观测的误差( measurement errors) ，对计量经济学的推断，包括参数估计和参数假设检验，有很大的影响，如导致不一致的参数估计。为了研究测度误差的影响，计量经济学很早就有了一个分支，即变量误差的计量经济学。当然，变量误差也可能由其他因素而非测度误差引起。第二个例子是时间序列计量经济学的发展。Nelson 和Plosser( 1982)在一个实证研究中发现，绝大部分宏观经济时间序列，包括GDP、CPI和股票价格，都是非平稳时间序列。这对当时以平稳时间序列作为主要研究对象的时间序列计量经济学提出了挑战，因为平稳时间序列计量经济学的理论与方法，不适用于分析非平稳时间序列。
后来的单位根和协整等现代时间序列经济学理论，就是为了研究非平稳时间序列而发展起来的。第三个例子是不完全识别计量经济学( partialidentification econometrics) 。在微观经济数据中，有一些经济变量不能获得精确测度，比如在美国问卷调查一个人或家庭收入时，因各种原因只能调查收入处于哪个区间，不能获得一个精确测度。这种不精确经济测度，对计量经济学实证研究造成了很大影响。特别地，在估计计量经济模型参数值时，不能获得点估计，只能得到区间估计。这种统计推断的方法催生了一个新的计量经济学分支，即部分或不完全识别计量经济学。第四个例子，在大数据时代，各种以前没办法获得的数据，现在通过现代信息技术可以得到，比如在金融市场，可以获得每笔交易数据，即tick by tick data，每次交易的价格、交易量以及交易的时间点，都可以完整地记录下来。这种新型的交易数据，包含很多交易行为和市场微观结构的信息。除金融市场外，超级市场或商店通过信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同样可以获得。对这种实时交易数据进行计量经济学建模及推断，产生了一个新的计量经济学分支超高频数据计量经济学( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多讨论参见Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。
最后一个例子是面板数据。以前大部分经济数据，要么是时间序列数据，要么是横截面数据。现在，越来越多的二维数据，即对每个横截面单位( 如个人、家庭、国家等) ，可以在不同时期跟踪并测度。这种二维数据称为面板数据。一个很著名的例子，是美国密歇根大学PSID 调查数据。这个数据库调查了很多美国的个人和家庭，而且在不同时期跟踪测度，对研究美国劳动力市场与收入分配发挥了重要作用。这种数据推动了面板数据计量经济学的发展。实际上，不仅是面板数据，现在也可每天观测到一个曲线，如IBM 股票价格每天从开盘到收盘随时间变化的曲线，又如不同城市每天温度随时间变化的曲线，这些在统计学上称为函数数据，有相应的统计模型，更多讨论参见Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面几个例子表明，数据的类型，即经济测度的类型，在很多方面都推动了计量经济学学科的发展，这其实是经济统计学对计量经济学发展的影响和重要贡献。第五，一个多世纪前，有一位美国学者说过，统计思想与统计思维总有一天会和要求一个人能够读、写一样，是一个人在现代社会中所具备的基本能力。培养大量具有经过系统训练的经济统计人才，对完善一个国家的治理体系与提高治理能力是非常重要的。中国经济统计学的一个重要任务就是培养大量高素质、具有系统的经济统计学训练的专门人才，推动中国市场化经济转型、提高宏观与微观经济管理水平，提高国家社会治理水平。尤其是，现代社会是信息爆炸的社会，需要培养大量懂得搜集数据、分析数据、解释数据、基于数据进行决策与管理的经济统计人才
四、如何推动经济统计学的发展
如何在新的历史条件下提升与发展经济统计学?第一，坚持经济统计学是经济测度学这个基本学科定位。经济统计学用数字描绘各种经济现象、各种经济主体、各个经济部门和各个不同层次在不同时间的动态全景图像。经济统计学的最主要任务是经济测度方法论的创新，发展能够更精确地测度经济现象、经济行为和经济变量的理论方法与工具，并应用于实践。这个基本定位将保证经济统计学在经济学中的基础地位，从而不会受到包括数理统计学和计量经济学在内的其他相关学科在中国兴起的可能冲击与影响。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方法论的计量经济学作为其中一部分。
这种想法符合统计学的范畴定义，即如统计学分为描述统计学和推断统计学那样，经济统计学也可分为经济测度学和计量经济学。然而，由于历史的原因，计量经济学作为一个学科在国外已有80 多年历史，在中国也有30 多年发展历史。如果将计量经济学作为经济统计学的一个组成部分，有可能会出现计量经济学取代经济统计学的情形。因此，坚持经济测度学的基本定位可以更加明确经济统计学的学科特色，有利于经济统计学的长远发展。在这方面，邱东( 2013)对国民经济统计学科的定义与内涵、外延发展，做了精确阐述。
事实上，在国外，经济统计学主要也是定位在经济测度学方面。第二，发展经济统计学必须立足本土化。在中国，经济统计，特别是现代统计学意义上的经济统计，历史不是很长。中国地大物博、不同地区之间、城乡之间与不同群体或阶层之间差异巨大，经济统计不但水平较低，而且面临的挑战与困难也特别巨大。这种基本国情为在中国发展经济统计学提供了一个很大的空间，比如，关于宏观经济数据的构建，一个重要问题是处理季节性因素。在西方的经济统计工作中，季节性因素对经济变量的影响，比如感恩节、圣诞节、元旦等等，其处理都有一套成熟的方法，但是这些方法并不完全适合一些具有中国特色的季节性因素。比如中国的端午节、中秋节、春节，都是根据中国农历而定，而不是根据西方公历而定的季节性因素。这些季节性因素的处理方法将与国外季节性因素的处理方法有所不同，这是中国特色。
又如，中国在过去30 多年，成功地从计划经济模式转为市场经济模式。但是，与西方发达国家相比，中国市场经济发育、成熟的程度还比较低。中国经济统计学家能否提出一套刻画中国市场经济发展成熟程度的指标，以测度中国市场经济完善的程度? 还有，中国过去30 多年，以要素投入为主要特征的粗放型经济增长模式已经面临一个转折点。中国经济必须经济转型，以确保持续稳定发展。对中国过去30 多年粗放型经济增长模式所带来的一些不可持续的因素制约，如对环境污染的经济成本，在统计方法上还没有一个系统的、有说服力的量化描述与估计。最后，中国正处于实现以民族复兴、人民幸福为主要内容的中国梦过程中，对中国梦的量化指标的构建，包括对人民幸福感指数的构建，也是中国经济统计学家，计量经济学家与经济学家可以做的具有理论与现实意义的研究工作。总之，立足本土、立足国情、服务国家社会经济发展需要，将使经济统计学焕发出巨大的发展活力。第三，大力促进学科交叉与融合，通过学科交叉与融合，推动中国经济统计学的发展与现代化。上文在描述经济统计学的重要作用时，讨论了经济统计学对发展其他学科，特别是计量经济学的重要作用。同样地，包括经济理论、计量经济学、概率论与数理统计学在内的其他相关学科的发展，对发展经济统计学也有很大的推动作用。前面提及，著名经济统计学家钱伯海在他的晚年，集中精力从事社会劳动价值论的研究，他从经济统计学研究中深深感受到要发展经济统计学，特别是国民经济综合平衡核算体系，必须有新的经济理论作为指导。作为经济测度学，经济统计学不可避免地涉及到统计抽样调查。
在这方面，数理统计学特别是抽样理论的最新发展可以提供很大帮助。在国民经济统计学中，对宏观经济变量的测度，以及对宏观经济变量之间数量关系的描述及解释，也需要经济理论的指导。宏观经济变量是微观经济变量在一定时期内的加总( aggregation) 。由于微观个体的异质性，加总以后的宏观经济变量的性质，以及宏观经济变量之间的数量关系，与原始的微观经济变量以及它们之间的关系可能有很大的不同。在微观经济学中，一个著名的例子，就是需求函数，即微观个体需求与个体收入之间的关系，如果对微观层面个体的需求函数加总，所获得的总需求与总收入之间的关系与原来个体的需求函数将有所不同，除非微观个体消费者的效用函数满足所谓的hypathetic utility function 假设。由此可以看出，对宏观经济变量的测度( 类似加总) 之后，如何理解宏观经济变量的性质以及它们之间的数量关系，需要有微观基础，而这就涉及到经济理论。另一方面，概率论与数理统计学对理解宏观经济变量的性质也是很有助益的。例如，Granger( 1980)讨论了微观消费函数的加总问题。他假设个体之间的边际消费倾向系数有所不同，而且微观个体的边际交易倾向的数值可视为是从 分布中产生的实现。
加总以后的宏观消费变量与原始个体消费变量的统计性质将出现本质区别: 虽然微观个体的消费是一个短记忆的时间序列，但是加总以后的宏观消费变量将具有长记忆( longmemory) 的时间特性。总之，推动各个统计学科的交叉与融合将促进各个学科的发展，包括经济统计学。不管是计量经济学、经济统计学或是数理统计学，这些相关学科都有它们共同的基础，即统计思想与统计思维。因此这些学科完全能够在互相交叉融合中不断完善。同时，也有可能因此产生一些新的交叉学科。例如，实验产生的数据与现实观测经济数据有很多不同特点。特别地，经济观测数据是各种因素联合作用的结果，而且具有不可实验性( 即不能通过重复实验获得) ，因此一般情况下没有办法将其中某一或某些因素所产生的经济后果准确地分离测度出来。而实验经济学则借鉴自然科学的研究方法，通过控制实验条件排除其他因素的影响，从而可以较精确地测度所关注因素所产生的后果。实验经济学实质上是通过可控实验改进经济测度，从而可以更好地研究经济行为与经济规律，包括经济因果关系。
事实上，实验经济学与经济测度学及计量经济学的交叉与融合，正在产生一个新的交叉学科，即实验计量学( experimetrics)。第四，为了发展经济统计学，必须大力推动国际化，通过国际化推动经济统计学的发展。在中国，经济统计的历史相比西方国家短得多，特别是中国社会主义市场经济的实践只有30 几年历史，而西方成熟的市场经济已有几百年历史，我们在统计资料搜集、统计方法与工具等各个方面，还有较大差距。上个世纪70、80 年代，中国国家统计局和厦门大学合作，提出了中国国民经济核算体系，这是西方经济统计学、现代经济学和中国经济实际相结合的一个范例。今天中国的经济统计学同样可以从国外相关学科学到很多有益于自己学科发展的知识。例如，众所周知，GDP 大体反映了一个经济体社会财富水平。但是GDP 作为描述经济发展的指标，有很多缺陷，既不能精确地反映总量，也不能反映经济活动的质量与效益，更不能反映经济结构、社会分配、民生改善、以及对环境破坏的程度等等。
认识到GDP 的种种缺陷，国外学者，包括经济统计学家、经济学家，过去几十年提出各种指标，试图修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除环境污染和交通堵塞等成本的净经济福利指标; Repetto等( 1989)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 1989)提出了将财务分配状况、社会成本等因素计算在内的所谓可持续经济福利指标; Pinter、Hard( 1995)提出可持续发展指数; VonWeizsacker 等( 1997)提出了绿色GDP 概念，等等。这些对构建适合刻画中国宏观经济增长与发展水平的指标都有很好的借鉴意义。第五，必须顺应时展潮流，与时俱进地发展经济统计学。我们正处于一个大数据的时代，大数据提供了极其丰富的信息。如何有效地获取大数据中的有用信息，统计学无疑提供了非常重要的方法、理论与工具。与此同时，大数据也为包括经济统计学在内的统计学等分支学科的发展提供了一个新的广阔空间。例如，包括跨境电商在内的电子商务，正在中国蓬勃兴起，深刻地影响了贸易、购物、消费乃至生产形态。如何统计电子商务成为一个迫切需要解决的现实经济统计问题，这也为经济统计学的发展提供了一个难得的机遇，又如，大数据使得以较高频率测度宏观经济变量成为可能。目前绝大多数的宏观经济变量( 如CPI) 最高频率只有月度数据，在大数据条件下，完全有可能获得更高频( 如每周) 的宏观经济数据，这样可更及时反映客观经济运行情况。第六，加速经济统计学教材更新换代，尽可能地全面反映几十年来中国乃至世界上经济统计学和现代统计学的研究成果。在国外，不论是统计学还是经济学相关专业，大都没有经济统计学课程设置，因此也就没有相应的教材。这与宏观经济学、微观经济学、计量经济学等其他经济学课程有很大不同。因此，中国经济统计学教育必须更加注重教材建设，在明确学科定位的基础上，总结国内外各个相关学科以及经济统计的理论与实践，尽量汲收国内外所有有用的研究成果与经验，争取使经济统计学的研究与教育不但成为中国经济学教育的一大特色，同时也成为引领世界前沿研究的国际化学科。
五、结论
本文从统计学和经济学统一的视角出发，分析论述了现代统计学若干分支，特别是概率论、统计学、描述统计学、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 之间的内在联系，包括它们的区别与联系，以及发展前景。分析表明，统计学的这些相关学科，各自定位非常清晰，在各自学科发展方面，都有自己不可替代的发展空间。其中，经济统计学既是统计学的分支，也是经济学的分支，是统计学与经济学结合的交叉学科，具有统计学和经济学双重学科身份。经济统计学本质是经济测度学，是经济测度的方法论，是经济学实证研究的前提与基础。这是经济学其他任何相关学科，包括计量经济学，经济理论，数理经济学等无法替代的;也是统计学的其他相关学科，包括数理统计学无法替代的。
随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方法论的数理统计学与计量经济学，因为有日益增加的需求而得到迅速发展。作为从样本数据推断母体特征的一般方法论，数理统计学因为符合科学研究与探索的过程与需求而在自然科学和社会科学很多领域有广泛的应用。作为经济实证研究的推断方法论，计量经济学在中国过去30 多年来有了巨大的发展。在《经济研究》、《统计研究》、《管理世界》等国内顶尖学术期刊，可以看到大量应用计量经济学理论与方法的实证研究，而专门研究经济测度的经济统计学的文章的数量则相对减少，这主要是因为经济实证研究对推断方法论日益增加的需求。计量经济学方法的大量使用，显著地提升了中国经济实证研究水平与规范程度。
关键词：计量经济学；教学内容；经济学；工商管理
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）10-145 -03
一、引言
计量经济学是经济学学科（一级学科）① 与工商管理学科（二级学科）各专业的专业核心基础课，计量经济学在两个学科的课程体系中占有极为重要的地位。目前，计量经济学与微观经济学、宏观经济学一起成为我国高校经管类本科生、硕士生和博士生的必修课程。有效的计量经济学教学，能够满足学生后续进入研究生领域的学习，也有利于学生本科期间的科研活动以及毕业论文的撰写需求。但计量经济学发展至今，形成了诸多的理论，因此，在有限的教学时间内根据不同专业特点确定计量经济学的教学内容就具有极为重要的意义，这也成为本文研究的主要内容。
二、计量经济学的框架体系
根据计量经济学的学科特点以及研究数据的特点，一般计量经济学学科主要分为经典计量经济学、时间序列计量经济学以及面板数据计量经济学。各部分涉及的主要内容有：
（一）经典计量经济学板块
经典计量经济学主要包括：A1计量经济学概述、A2计量经济学发展历史、A3一元线性回归模型、A4多元线性回归模型、A5线性回归模型基本假定放宽带来的问题以及处理（异方差性、序列相关性、多重共线性）、A6联立方程计量经济模型、A7虚拟变量模型、A8滞后变量模型。
（二）时间序列计量经济学板块
时间序列计量经济学板块包括：B1时间序列的平稳性检验、B2协整与误差修正模型、B3 格兰杰因果关系检验、B4向量自回归模型。
（三）面板数据计量经济学板块
面板数据计量经济学板块包括：C1混合回归模型、C2 变截距模型、C3变系数模型。
三、计量经济学教学内容探讨
（一）培养目标的比较
在我国按学科门类分，经管理专业主要分为管理学一级学科以及经济学一级学科，工商管理学科是管理学一级学科下面的二级学科。1998年，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的共同核心课程，包括政治经济学、西方经济学、计量经济学、货币银行学、财政学、统计学、会计学和国际经济学共8门课程。而对于工商管理类学科，并没有文件或会议把计量经济学作为其核心课程，但多数高校都把计量经济学作为工商管理类学科的专业基础课。但经济学与工商管理学科在培养目标中存在很大差异，因此对计量经济学的教学目标也存在较大差异。
（二）学生培养能力的差异
一般来说，经济学学科侧重培养学生在综合经济管理部门、政策研究部门，金融机构和企事业单位从事经济分析、预测、规划以及经济管理等工作的高级专门人才。工商管理学科的重点在于研究赢利性组织的经营活动规律以及相关的企业管理的理论、方法以及技术的管理类学科。在我国，工商管理类学科下设工商管理、市场营销、人力资源管理、旅游管理、会计学（审计）等专业。
（三）教学内容的差异
从培养目标上看，经济学培养较为宏观，特别是要求学生具有分析、预测经济的能力。而工商管理学的培养目标较为微观，学生侧重于企业管理相关理论的学习，因此培养目标侧重于微观个体。在此背景之下，对计量经济学的教学内容的要求也不同。
一般来说，经济学科的研究数据都为宏观数据，大都是时间序列数据或面板数据，而工商管理学科一般的研究对象为企业或者消费者等个体，侧重于截面数据。特别是工商管理学科中的某些学科如市场营销，侧重于问卷调查，会广泛运用到哑变量，因此两者的教学内容必须有所差异。
四、计量经济学教学内容设置的策略选择
（一）学时设置
一般来说，工商管理学科对计量经济学的要求相对较低，而经济学类由于预测等方面的需要，对计量经济学要求相对较高，因此经济学科计量经济学一般设置为3学分，按16个教学周，合计48学时；工商管理学科一般设置为2学分，按16个教学周，合计32学时。
（二）数学基础
计量经济学是对数学知识要求非常高的学科，计量经济学一般在学生学习完高等数学、微观经济学、宏观经济学以后开设，因此一般大都在大二下学期或大三上学期开设，而此时学生对数学知识的遗忘都较为严重。一般需要设置4学时的数学基础课程。数学基础一般围绕：概率论基础、随机变量及其概率分布、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验。这些数学知识伴随计量经济学学习的始终，因此务必加强学生对这些基础数学知识的复习。
（三）经典计量经济学
经典计量经济学主要涉及计量经济学的课程导论、一元线性回归模型、多元线性回归模型、异方差性、多重共线性等教学内容。该部分教学内容多，难点、重点也多，也是学习其他计量经济学板块的核心和基础。因此是经济学和工商管理学学科学生必须学习的重点。但在A7的子版块中，由于工商管理学科学生在科研活动中一般的研究对象都是个体，因此他们对哑变量数据的处理要求非常高，该板块对经济学板块做介绍处理，而对工商管理学科的学生必须重点来讲，如LOGIT、PROBIT检验等。这个板块大约占教学内容50%。
（四）时间序列计量经济学
时间序列计量经济学包括：平稳性检验、协整与误差修正模型、格兰杰因果关系检验、向量自回归模型等。该板块是计量经济学的高级阶段，也是经济学科进行预测、时间序列数据检验的主要方法。因此在经济学学科必须重点介绍。在工商管理学科，一般只做基本介绍。
（五）面板数据计量经济学
面板统计是计量经济学中比较难的板块，对本科生来说属于较为复杂的板块，但经济学学科的学生在毕业论文涉及中往往会用到该板块的知识。因此该板块在经济学科中做较为详细的讲授，而在工商管理学科中只以介绍为主。
计量经济学的教学内容和课时安排如表1：
五、计量经济学上机实验内容设置
（一）课时安排
计量经济学是实践性非常强的学科，特别是计量经济学涉及到上机操作，因此必须安排好实验学时。从教学的时间来看，经济学学科适合安排8学时的上机实验，而工商管理学科安排6学时的上机实验。
（二）教学内容安排
上机实验的教学内容有：
D1：包括计量经济软件的基本操作（如数据录入、编辑等）、一元线性回归的基本操作、多元线性回归的基本操作等；
D2：数据异方差性、序列相关性、多重共线性的检验以及处理
D3：时间序列数据平稳性检验（ADF）检验、协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验
D4：面板数据的基本检验与操作。
（三）具体实验教学内容与课时安排
具体实验教学内容与课时安排见表2：
六、计量经济学教学的其他建议
（一）重视计量经济学的课下实验
计量经济学是操作性很强的课程，在学完了计量经济学的基本理论以后，学生通过上机操作来实现对数据的各种处理练习。每个计量经济理论都需要通过上机实验来进行巩固。但从现有的教学时间来看，不可能都对计量经济学的实验都进行统一的上机安排。因此必须重视对学生课下上机实验的要求。教师应该将需要学生掌握的上机操作编制成讲义，供学生课下练习，并安排好答疑工作。
（二）重视对计量经济学的应用性的考核
计量经济学是实践性非常强的课程，教师在对计量经济学的考核中，除了重视对基本理论、基本原理的考核以外，应重视对计量经济学实践能力的考核。在考核过程中，上机操作、课后作业、计量经济学应用论文等都应该成为考核的重要方式，这样才能摒弃学习该课程学习过程中的死记硬背的现象。对于本科生来说，甚至可以用上机操作考核取代传统的闭卷考核。
（三）重视在计量经济学教学中对经济思想的灌输
计量经济学是理论经济学的重要分支，但计量经济学绝对不是单纯的“数字课”。教师在对基本理论介绍完毕后，要用真实的案例数据进行相关的演示，演示前必须交代好数据以及相关模型的经济学背景，检验结束后，必须对该案例反映的经济思想和经济理论进行总结。这样能够让学生明白计量经济学的学习目的，不能让学生单纯地把计量经济学理解为数学课。
（四）重视教材的选用
计量经济学在我国引进比较晚，在师资、教材方面都存在诸多不足。在我国，计量经济学的教材分原版教材、翻译教材以及国内原创教材。原版教材由于价格昂贵，对英语水平要求高，一般都被选用研究生教材。翻译教材一般篇幅过多，也不适合作为本科生教材。因此一般本科教学大都选用国内原创教材。国内教材的案例数据一般都来源于中国经济问题，方便教学，也能更好地反映中国的经济问题。但国内原创教材大都存在篇幅过短、错误较多等问题，因此教师在选用教材的同时，应考虑编制相关的学习讲义，供学生系统学习和掌握。
（五）重视计量经济学的规范性教学
计量经济学应用型比较强，在学生今后的毕业论文、科研活动中会频繁用到计量经济学工具。在计量经济学的教学过中，要重视规范性方面的教学。如许多学生会出现如下错误：撰写回归方程时不写∧符号；撰写回归模型时没有误差项ε；有的学生混淆显著性水平和置信度两个概念等等。这些规范方面的错误虽然不会引起误解，但却导致读者对论文形象大打折扣。因此教师在计量经济学的教学过程中，必须加强计量经济学的规范性方面的教学。
参考文献：
[1]洪永淼.计量经济学的地位、作用和局限[J].经济研究，2007，（05）：139-153.
[2]李子奈.教育部高等学校经济学学科教学指导委员会决定将《计量经济学》列入经济学门类核心课程[J].数量经济技术经济研究，1998，（09）：78.
[3]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2014.
[4]李子奈.关于计量经济学课程教学内容的创新与思考[J].中国大学教学，2010，（01）：18-22.
论文摘要：数学化成为经济学发展的主流趋势，实证化和专门化、研究领域的非经济化、假定条件的多样化、证伪主义的普遍化、案例使用的经典化、学科发展的边缘化、古典的均衡分析和现实的非均衡分析相互补充、理性预期和不确定性问题等趋势强化，博弈论的应用范围扩大，以及政府作为经济学研究对象和宏观经济学与微观经济学的联系得到共同重视。
20世纪经济学之所以产生诸多“革命”和理论创新，在很大程度上得益于其研究方法和角度的巨大变化。从某种意义上讲，研究方法的演变体现经济学的发展脉络。举其要者，研究方法的变化可归纳为以下十大趋势。
一、数学化成为经济学发展的主流趋势
经济学应用数学研究的专门化、技术化、职业化甚至到登峰造极的程度，使经济学更严密，表达更准确，思维更成熟。主要表现在以下三点：
第一，宏观计量分析法是最大贡献之一。诺贝尔奖获得者克莱因从上世纪50年代最早提出宏观经济计量模型，为宏观经济研究开辟新的视野。此后，随着大型计算机的诞生和使用，经济结构的各种参数得以推算出来，为制定政策提供依据。第一代计量经济学家的数理贡献在经济学方法论体系的整体性、严密性和形式化等方面发挥的巨大作用主要体现在宏观经济研究方面。中国经济学深受其影响。经济学理论与计量方法、计量模型，以及国民收入的核算体系紧密地结合在一起，使得宏观经济理论从未像现在这样更贴近现实、更具实用性和可操作性。
对比中国《经济研究》和《美国经济评论》，可以看到，自2002年开始，《美国经济评论》上刊登的应用计量经济学论文比重下降，而自2003年开始，《经济研究》上刊登的应用计量经济学的论文比重上升，开始超过《美国经济评论》。①
第二，计量经济学长足发展并成为经济学中一个极富魅力的分支，首先得益于统计学在经济学中的广泛使用，并最终成为构建计量经济学体系的一个重要基础。《1867-1960年美国货币史》是弗里德曼成功运用统计分析的一部经典性著作②，通过一系列的数据统计分析，得出货币数量的长期变化和实际收入的长期变化之间具有一种密切的相关性的结论，从而构建弗氏货币数量说。统计分析的运用不但支持计量经济学的发展，还大大推动诸如发展经济学、国际经济学、技术进步和产业结构等新的理论分野和发展。
但是，许多经济学家都激烈抨击滥用数学的现象。里昂惕夫在分析1972-1981年间发表在《美国经济评论》上各种文章的类型之后，指出“专业经济学杂志中数学公式连篇累牍，引导读者从一系列多少有点道理但却完全武断的假设走向陈述精确而却又不切实际的结论”。
二、越来越呈现出实证化和专门化趋势
实证化，是经济学研究和表述中，越来越注重对经济现象的因果联系进行客观的、不带有主观选择意味的研究。这是解决实际经济问题的迫切要求。这种趋势注重具体经济而非一般性经济问题的研究，注重经济政策而非经济理论研究。表现为经济学研究目的的实用性，也表现为现实经济问题对经济理论研究的实证要求。与这种趋势相关，整个西方经济学理论的发展过程也发生两次转换，即先是由重视对经济波动、就业和经济增长问题的研究转换到重视对财政赤字、通货膨胀、汇率变动和国际收支逆差问题的研究之后，又转换到重视对经济周期、经济增长问题的研究。
专门化倾向，是实证化研究深入发展的结果，也是借助日益丰富的分析工具而产生的结果。专门化倾向，是指在现代经济学的研究和表述方法方面，越来越多地使用一些特有的、非经济学家一般不使用的方法、分析工具和专业术语，以至于出现只有受过专门训练的人才能进行经济学研究和分析、才能够看懂经济学论文。于是，由实证化倾向而来的专门化倾向，通过分析手段的发展和丰富，在加强实证研究技术化倾向的同时，又逐渐脱离实证化。这一特征从凯恩斯主义宏观计量模型到货币主义和理性预期的动态模型，表现得越来越明显。从长期来看，实证化和专门化的倾向仍然在加强，但二者之间的距离却有加大的迹象。如非线性分析这类跨学科分析方法的引进，也许会引起经济学的较大变化。
三、均衡分析方法与非均衡分析方法并存的趋势
“新古典综合派”在召回凯恩斯以前传统的新古典微观经济学的同时，也在宏观分析方面大胆地恢复均衡分析方法。因为“凯恩斯革命”打破的主要是自由放任经济政策下市场自动均衡的实现和保持机制，而不是均衡分析方法本身。因此，新自由主义各派的经济理论，始终坚持均衡分析的方法。在宏观非均衡分析方面，成就最突出的是法国经济学家让-帕斯卡尔贝纳西、马林沃德，美国的霍瓦德和英国的波茨、温特等人，他们不仅提出一套和凯恩斯理论体系完全相容的宏观非均衡学说，而且运用这套理论对中央集权决策经济的非均衡问题进行分析。正是这些人的努力，使得当代西方经济学的分析方法得到进一步丰富和发展。尽管宏观非均衡分析方法不如均衡分析方法的影响普遍，但它无疑具有旺盛的生命力，其影响也在逐步扩大。
从广义上看，均衡分析方法和非均衡分析方法并没有本质上的差别，其不同点仅在于各自所涉及的均衡条件和水平的差异。值得注意的是，非均衡分析的研究对象更为现实一些，也更强调动态性。客观上，均衡分析和非均衡分析都是对经济现象某些方面的适当反映，二者虽有差别，但不是根本性的相互排斥，而是相互统一、相互补充的关系。
四、假定条件的多样化趋势
经济学家们不得不或放宽假设，或修改前提，或一反传统逆向假定，以构建和拓宽其研究领域，为重建和发展他们的理论，以反对和解释来自对方的理论。例如，经济人假定是微观经济学的核心，也是经济学的基石之一。在20世纪中，经济人假定的条件被不断地修改、拓展，甚至批评和攻击。凯恩斯经济学的诞生被一些学者认为是对经济人个体研究方法的最大“克服”，因为凯恩斯主义的基础和归宿都是围绕总供给与总需求等一系列“总量”关系而展开的。贝克尔拓展经济人假设，认为个人效用函数中具有利他主义的因素，这才是人类行为的一般性。鲍莫尔主张用“最大销售收益来代替最大利润的目标函数”，因为实证经验表明经理层的薪金与销售收益的关系大于它与利润的相关程度。公共选择学派提出的挑战是，经济人在追求个人利益最大化时，并不能得出集体利益最大化的结论，“阿罗定理”即可说明个人福利的简单加总不一定与社会福利一致。新制度主义认为经济人假定过于“简单化”，因为除物质经济利益以外，人还有追求安全、自尊、情感、地位等社会性的需要。
五、研究领域的非经济化趋势
经济学研究领域与范围开始逐渐超出传统经济学的范畴，分析的对象扩张到小至生育、婚姻、家庭、犯罪等，大至国家政治、投票选举、制度分析等。研究领域的这种“侵略”与扩张，被称之为“经济学帝国主义”。这取决于时代主题和研究角度的变化、个人兴趣和专业特长的不同。
六、强调理性、预期和不确定性问题的趋势
理性预期学派从通货膨胀问题入手，强调理性和预期的问题，并由此否定政府干预的有效性，这对凯恩斯主义形成较大冲击，也引起凯恩斯主义各派对理性和预期问题的重视。尽管在理性问题上各派未能取得共识，但关于预期的思想和方法的确渗入宏观经济学各流派之中。
七、学科交叉的边缘化趋势
经济学的大家族中又派生出许多交叉学科和边缘学派，例如，混沌经济学、不确定经济学、行为经济学、法律经济学、实验经济学等，百家争鸣，相得益彰。这取决于经济学家认识领域的拓宽和方法论的多元化，经济学与其他学科的交流和相互渗透得以大大加深，大量非经济学概念的引入使得当今的经济学与百年前相比已面目全非。八、证伪主义的普遍化趋势
证伪主义经济学方法论是实证主义方法论的一种逻辑延续。据统计，20世纪70-80年代的20年间，经济学界出版50多本经济学方法论的著作，其中几乎都和证伪主义有一定的联系，在1991年总结的当代经济学家达成的13点共识中，有7个和证伪主义有直接联系。布劳格在《经济学方法论》中将20世纪经济学方法演变史归纳为一句话：“证伪主义者，整个20世纪的故事”。实证主义和证伪主义是相互依存、相互促进的。新制度经济学方法论既是证实的又是证伪的,在某种程度上还兼有历史主义方法论的特点。
九、案例使用的经典化趋势
经济学中的“举例”，不仅已经发展到“经典化”的地步，而且在有些定理中不举例已不足以说明问题，甚至所举的案例已具有不可替代性。这种案例的惟一性，既简单明了、通俗易懂，又几十年上百年一贯制，代代相传。用案例阐明一个定理、寓意一个规律已经司空见惯，如“看不见的手”。
十、博弈论的应用范围扩大趋势
博弈论已延伸至政治、军事、外交、国际关系和犯罪学等学科，但其在经济学中的应用最为成功。博弈论研究的内容主要是决策主体的行为发生直接相互作用时的决策以及该决策的均衡问题。借助于博弈论这一强有力的分析工具，“机制设计”、“委托—”、“契约理论”等已被推向当代经济学的前沿。20世纪经济学及其研究方法的深化,还表现在：
1、第一次把政府作为经济活动的一个部门来对待。不仅将政府的经济活动纳入到宏观经济活动中，而且将政府的经济行为和经济政策作为能动的经济力量加以运用，使之成为影响和调节宏观经济活动与状况的重要机制之一。政府支出不断膨胀、效率低下是的恶果，其原因是存在“政府失灵”，因此，市场是解决问题的惟一选择。③
2、宏观和微观的联系得到宏观经济学和微观经济学的共同重视。
注释：
①成九雁、秦建华.计量经济学在中国的发展轨迹[J].经济研究，2005（04）：113-124.
②MaryS.Morgan，TheHistoryofEconometricIdeas，NewYork:CambridgeUniversityPress，1990.
③参见〔法〕亨利·勒帕日.美国新自由主义经济学[M].北京大学出版社，1985：118-150.
参考文献：
［1］〔英〕马克·布劳格.经济学方法论[M].北京:商务印书馆，1992.
【关键词】本科；计量经济学；教学
一、引言
计量经济学是经济学的一个重要的分支，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的学科。著名计量经济学家，诺贝尔经济学奖获得者弗里希将计量经济学定义为经济学理论、统计学和数学的结合：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。”“经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”
本科《计量经济学》以概率论和数理统计、统计学、线性代数为基础，课程建设目标是建设成为一门真正的经济学课程。希望通过课程学习，使学生掌握计量经济学的基本概念、基本理论和基本方法，初步学会建立和使用计量经济模型，培养学生运用计量经济学知识处理经济管理问题的初步能力。真正实现“经济理论、统计学、数学的结合”。使得学生掌握“模型设定、数据诊断、模型估计、模型检验、模型应用”的全过程，具体来说要求学生掌握：一元线性回归分析基础，多元线性回归分析，模型中误差项假定的诸问题，线性模型的扩展，建立方程组模型的估计。
笔者通过查阅相关文献资料，结合教学实践，对本科计量经济学教学中存在的问题和解决方案提出了一些浅薄的看法，希望抛砖引玉，给后来者一点启示，目的是更好的促进本科计量经济学的教学。
二、存在的问题
教学是教师的教和学生的学所组成的双向活动，计量经济学的教学也不例外。因此计量经济学教学中存在的问题可以从教师和学生两个层面上进行剖析。
1.从教师层面上看
（1）教学大纲的问题
作为教育部高等教育司认定的经济类专业的八门核心课程之一，计量经济学在整个经济类专业学生系统学习中的重要性不言自明。一定的经济学、统计学以及高等数学知识是获得良好的计量经济学教学的前提。以笔者任教的情况为例，先修过统计学的班级期末的考核成绩明显高于没有先修过统计学的班级。另外，计量经济学的总教学时间安排较少，也制约了教学效果。以笔者任教的情况看，作为必修课程的计量经济学总共安排了46个课时，造成教学内容讲述上时间严重不足：只能讲述经典方程计量经济学模型的理论与方法。显然这样有限的知识体系是无法满足学生的实际需求的，从学生的课程论文还有本科毕业论文在计量经济学应用上的错误百出就能窥见一斑。
（2）教学方法的问题
理论教学上的问题主要体现在多媒体教学的尴尬：由于计量经济学理论教学部分存在大量的矩阵计算和公式推导，在有限的学时限制下，教师选择了多媒体教学。这一定程度解决了教学进度的问题，但是学生还是反映这种幻灯片上的教学不如黑板、粉笔的传统教学模式来得亲切，而且容易流于形式，使得课程讲授变成幻灯片放映。
试验教学的问题主要体现在：一方面，无法确保正常的教学时间，以笔者任教的学校来看，46个学时的时间要满足理论教学和上机试验操作显得相当勉强。另一方面，现有的试验案例与理论教学存在很严重的脱节问题。学生反映课堂上的理论学习和软件学习相关性不大，这就造成学生在理论教学和试验教学环节没有学到系统的分析方法，只是看到两个割裂的过程。在有限的时间内，学生无法对这两部分知识进行消化吸收，导致在撰写课程论文时，只能机械的模仿书本上的模式进行建模，然后在软件上进行操作，而无法将理论和试验部分进行有机的融合，完成高质量的课程论文。
（3）教学经验的问题
计量经济学自20世纪70年代末到80年代初才进入中国。从80年代开始，高等院校经济类专业才相继开设了计量经济学课程。因此，计量经济学的教学本身仍处于一个不断摸索发展的阶段。计量经济学课程教师尤其是青年教师，虽然有良好的基本功，满腔的工作热情，但是往往缺乏教学经验，这就使得他们在对教材的处理上、知识深广度的挖掘上、教学方法的选取以及师生交流上存在一定的困难。这样便很容易使教师在讲授计量经济学时流于公式推导，变成数学课程的讲述，而忽视了计量经济学属于经济学的本质。
2.从学生层面上来看
（1）学习态度的问题
学生不重视计量经济学的学习，这种学习态度直接影响了本科《计量经济学》的教学效果。由于计量经济学课程要求学生具有一定的经济学、统计学以及数学知识，另外理论教学和实践教学相结合的教学模式，使学生产生陌生感，较难赢得学生的学习兴趣。学生在缺失了起初的新鲜感之后，由于对计量经济学课程缺乏正确的认识，认为经济学只需要掌握一种定性研究方法就足够了，而不需要掌握定量分析的方法，容易产生学习上的厌倦感，造成对计量经济学不重视。
（2）学习基础的问题
学生对基础知识的掌握主要体现在：经济学理论知识和应用数学工具的掌握上。
经济学的学习应该是个系统的过程，计量经济学的学习也不例外。因此，在计量经济学的学习过程中，需要将以往的知识结合起来，融会贯通地学习，最终掌握认识经济现象和解决经济问题的工具。但是，从笔者掌握的情况来看，学生对计量经济学的学习往往是被动的，学习了课堂上的知识后，课外很少进行消化以及比较学习。因此，很容易出现如下几种情况：首先，进行模型设立的时候，因为缺乏对经济现象的正确认识，对经济学原理掌握不牢，往往无法选择正确的模型。其次，就算勉强得出了计量分析结果，由于对前期课程知识理解不深，无法对回归结果进行正确解释并给出相关政策建议。
而因为无法灵活掌握应用数学工具，使得学生在学习过程中，纠结于数学过程的推导，造成一定的理解困难，最终影响教学效果。当然，这再一次说明了教学大纲设置时，应该合理考虑课程的衔接，避免造成一部分学生因为没有统计学基础，而影响计量经济学课程的学习效果。
（3）其他问题
学生递交的不规范的课程论文也暴露出很多的问题：前期专业知识的掌握问题，写作上的问题以及编辑等诸多细节性的问题。学生不熟悉科研论文的写作，表现形式多样:论文形式不妥，譬如出现结构不规范、语言不规范等问题；论文研究内容不妥，譬如有的同学研究的问题动辄宏观经济分析，但是其研究基础薄弱，往往停留于表面现象的阐述，分析不够深入。另外学生对编辑软件的掌握程度参差不齐，各种编辑错误随处可见，加上时不时出现的错别字，使得课程论文的质量大打折扣。
三、解决方案
针对本科《计量经济学》教学中出现的上述问题，笔者认为可以从如下几个方面着手进行改进，加强本科计量经济学课程教学效果，最终适应经济管理类各专业的要求：
1.针对教师层面问题的解决方案
首先，在教学大纲的设定上，可以从两个方面进行考虑：一方面，加强学生对前期宏观经济学和微观经济学的系统学习，夯实经济理论基础。另一方面，在计量经济学的教学大纲制定时可进行适当的调整，将第九章：计量经济学应用模型作为课堂讲授内容，而将第六章联立方程计量经济学模型：理论与方法作为限讲内容。在《2011年厦门大学计量经济学教学研讨会》上，该调整方案得到了教材编写者：著名计量经济学家清华大学李子奈教授的认同。
其次，针对教学方法的问题，教师可从如下方面进行改进。一方面，在理论教学上，应该熟悉课程内容，充分理解和掌握本科计量经济学的知识点，适应多媒体教学模式。通过向经验丰富的教师学习掌握教学方法和授课技巧，加强和学生的交流和沟通，及时了解学生的学习情况，在必要情况下，对授课安排进行适当的调整。另一方面，在试验教学上，尤其是对经济分析工具的学习上，首先是重点确定一个应用软件，最好是在使用较广泛几种软件中进行挑选，譬如Eviews、SPSS、SAS、STAT、Matlab以及R等。针对笔者所在学校的实践来看，本科阶段的学生对Eviews的掌握程度较好。当然，可以鼓励学有余力的学生自学其他的计量分析软件。其次，是在具体的教学过程中，教师应该适当调整教学顺序，最好在每章的理论教学完成之后，进行上机实验，达到理论教学和实践教学的有机结合。再次，在软件教学中，除了教师的现场演示外，可以通过给学生发放计量软件使用手册的方式，鼓励学生进行课外学习，加深对计量软件的掌握程度。
再次，针对教学经验的问题，主要应该加强教师自身素养的提高，从而适应新形势下本科计量经济学教学要求。首先，教师应该事前做好充分的准备，对讲授的内容达到十分熟练的程度，尤其是应当对各个重难点进行适当的梳理。其次，可以通过向经验丰富的教师请教或观摩，适时总结本科计量经济学课程的教学经验教训。教师应该确保在课堂上思路清晰、思维流畅，掌握合适的教学进度，能够合理分配有限的课堂时间于各个知识点。同时，应该善于积极利用各种可能的方式，充分调动学生的积极性，体现学生在教学环节中的主体地位，以加深学生对课堂学习内容的理解和掌握。总之，应当努力提高教师教学水平，迅速建立起一支合格的适应当下本科计量经济学教学的教师队伍。
2.针对学生层面问题的解决方案
首先，针对学生对课程重视程度不够的问题，应当从多方面使学生认识到计量经济学的学科性质、地位和作用。使学生认识到计量经济学是经济学中的重要分支，具有独立的学科性质。随着经济学的发展，尤其是在精确化和定量分析方面的发展需求，使得计量经济学的地位日益凸显，成为经济学家、政策制定者甚至是其他领域研究人员进行经济结构分析、经济预测、政策评价和理论检验与发展的重要工具。因此，只有牢固掌握了计量经济学这个必要的研究工具，才能真正进行现代经济学研究。
其次，针对学生基础的问题，也许我们无法在一门课程中彻底解决学生基础薄弱的问题，但是，我们可以通过采取新颖的教学形式提高学生的综合能力。譬如，可以将学生组合成小型的学习小组，小组人数一般控制在十人以内。通过采取集中学习的形式，为学生提供共同学习的环境，使学生易于获得知识溢出。这样的学习模式充分利用了外部效应，尤其在课时较少的情况下，能获得较好的学习效果，达到夯实学生基础的作用。
最后，我们应该采取多种形式的教学形式，多方面多角度提高学生的综合能力。可以通过向学生传授学术论文的写作方法和技巧的方式，让学生熟悉科学研究的基本方法和技巧。一般来说，可以采取集中讲授和个别指导的模式进行。即教师进行先期集中讲授论文写作技巧，后期学生写作时进行沟通交流指导，最终完成高质量的论文。这个过程对学生的整体研究能力有很大的提高，是将课本知识进行实际应用的有益尝试。
四、结束语
本文只是笔者对以往本科计量经济学教学的一个总结和回顾，错误和不足之处在所难免。总之，我们应该根据实际教学情况不断创新和改进课程教学，建设有中国特色的计量经济学课程，培养更多适应当代经济建设的经济学人才。
参考文献
[1]李子奈,潘文卿.计量经济学[M].北京:高等教育出版社,2010.
[2]李子奈.关于计量经济学课程教学内容的创新与思考[J].中国大学教学,2010,1:18-22.
[3]李子奈.计量经济学应用研究的总体回归模型设定[J].经济研究,2008,8:136-143.
[4]郭惠英.谈多媒体课件教学在计量经济学课程中的应用[J].中国高教研究,2003:7:93-94.
[5]Jeffrey M.Wooldridge.Introductory Econometrics:A Modern Approach [M].South-Western Pub,1st edition(August 6,1999).
关键词：经济管理专业 计量经济学 改革
中图分类号：F019，G642
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2014）03-236-02
计量经济学诞生于20世纪20年代末30年代初，是西方工业化大生产的必然产物。它在随后的数十年中迅速发展，理论日臻完善，已经成为经济学科中一个重要的分支。20世纪70年代末80年代初进入我国，计量经济学课程逐渐在我国高等院校经济类专业开设。1998年7月，教育部高等学校经济学科类教学指导委员会将《计量经济学》确定为经济类专业的核心主干课程。根据2006年暑期的调查，设置经济类本科专业的高校中98%的学校开设了《计量经济学》课程，设置管理类本科专业的高校中60%的学校开设了该课程。{1}《计量经济学》已成为经济管理类专业重要的、开设面最为广泛专业基础课程。
一、本科《计量经济学》课程的特点
《计量经济学》是一门经济学方法论课程，是以经济理论为指导、以实际观测资料为背景，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立经济数学模型，分析经济变量之间数量关系，对经济现象进行研究的一门科学。{2}本科《计量经济学》的特点主要表现在以下几个方面：
1.综合性学科。计量经济学是一门从数量上研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学，是统计学、经济学和数学的综合。{3}故要求学生具有扎实的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、经济统计学、西方经济学等课程的基础。
2.实践性与应用性。计量经济学自诞生起就具有强烈的实践性与应用性。例如：诺贝尔经济学奖获得者弗里希（R.Frisch）运用计量经济学方法分析资本主义经济的波动。克莱因（R.Klein）等人在凯恩斯经济学框架下从宏观经济计量模型开始开展计量经济模型的应用研究，托宾（J.Tobin）、赫克曼（J.J.Heckman）和麦克法登（D.L.McFadden）等经济学家解决了微观计量经济学的模型设定和估计问题。在本科阶段的教学中，在不影响理论体系完整的前提下，应更加重视培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。
3.以计算机为工具分析问题。应用计量经济学解决实际问题或者是开展实验教学，都需要借助计算机来完成，掌握诸如Eviews、STATA、SPSS、SAS等各种计量软件是必要的。通过软件的应用，有利于对理论知识的深入理解，对计量方法的清楚认识。因此，在该阶段的学习中，学生应至少熟练掌握一个应用软件。
二、《计量经济学》课程教学中存在的问题
1.理论课程单一，课时安排不合理。《计量经济学》是经济学、统计学和数学的综合，以高等数学、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学等为先修课程。通过对该课程的学习，能够将一个实际问题转化为数学问题，建立数学模型，求解数学模型并对结果作出合理的解释。
目前，在计量经济学的讲授中发现，学生对该课程学习兴趣不高，望而生畏。教学效果不佳，主要有以下原因：原因一，我国高校经济与管理各专业招生文理兼收。文科生在中学阶段数学知识的掌握相对薄弱，对较难的数学推导觉得晦涩难懂，同时在授课过程中缺乏不同学科的交融，导致部分学生失去兴趣。再加上在我国高校中高等数学、概率论与数理统计等基础课程一般不开设选修课，致使基础较薄弱的学生无法对基础课程加以巩固，在一定程度上影响计量经济课程的学习与提升。原因二，国内大学计量经济学课程普遍仅开设一个学期，课程也不设置级别，不同的专业、不同的基础水平讲授内容基本一致。在这样的教学模式下，学生很难根据自己的实际情况选择课程。原因三，课时安排不充足。以上海电力学院为例，计量经济学为48学时，在如此少的课时内既要完成教学大纲要求，还要安排学生上机学习是十分困难的事情。显然，在较少的课时内教师很难保质保量完成教学大纲要求，有些教师贪多求全，什么理论什么方法都讲，但都没有深入分析。结果就造成，学生什么都知道，但什么都理解不透彻，什么都不会应用。这样的“夹生饭”使学生根本没有体会到计量经济学的丰富多彩与应用价值，只能是应付考试。
2.课堂教学方法不灵活，课程考核方式不完善。本科阶段的计量经济学是一门综合性很强的课程，在讲授过程中，大量应用到高等数学与数理统计知识，仅利用传统的黑板授课，虽然逻辑思维很清晰，理论体系很完整，但是内容乏味，信息量较少。结果，学生没有学习兴趣，甚至厌烦畏惧。另一种情况，是在教授该课程中，过度地使用多媒体教学，完全没有任何板书。这样虽然信息量很大、教学进度快，但学生即使经过课后复习，也很难对知识点理解透彻。因此，任何单一的教学方法都不能尽善尽美，应综合应用多种教学法方法。
课程考核方式是课程学习的重要环节，是检验教与学的有效手段。我校的计量经济学考核方式主要包括两部分：平时成绩与期末考试。平时成绩包括作业完成情况和出勤情况，期末考试是开卷形式。期末的开卷考试已是《计量经济学》课程考核方式的突破，学生不在只是死记硬背概念，照猫画虎完成计算题，对学生灵活应用所学知识的能力有所提高。但是，考试毕竟受到时间的限制，而且考核相对不是很全面，例如不能锻炼学生的文献检索能力、团队合作精神。故应在该考核方式上适当增加小论文的写作。
3.计量经济学实验层次模糊，缺乏针对性。对计量经济学课程而言，实验课程是十分重要的，其不仅是理论课程的巩固与深化，也是培养学生实践能力与创新能力的载体。而目前的实验教学并没有体现“以学生为本”的教学理念，面对基础知识参差不齐的本科生采用相同的教学内容，同时对于不同专业的背景学生采用相似的教学模式与教学思维，显然很难满足差异化学生的各自需求，也不利于培养学生的思维能力与创新能力。
三、《计量经济学》课程教学改革思路
1.科学设置课程，增加教学学时。高校课程科学化，就要避免课程设计上的逻辑错误，即目前所开设的课程所需要的辅助学科必须提前开设。{4}故计量经济学课程应安排在高等代数、概率论与数理统计、西方经济学等基础课程之后的一个学期，通常在大三学年开设比较合理。主要原因在于，大一、大二基本可以修完所需要的辅助课程，此时开设该课程，使知识体系具有衔接性，尽可能减少由于知识遗忘带来的负面效应。另外，建议计量经济学学时应达到64学时，充裕的时间不仅有助于教师合理安排教学任务，也有助于学生深入地学习。
2.综合应用多种教学方法，完善课程考核机制。在计量经济学的教学中，要“两手抓”，即一手抓理论知识，一手抓实际应用能力。然而，单一的教学方法导致课堂气氛沉闷，学生主动学习的积极性不易调动，更谈不上将所学的理论知识与方法应用到实际问题中。应在教学中将板书、多媒体与网络综合应用，对于涉及数学中较为抽象的逻辑推导，采用板书形式，有利于对知识的理解与提升；对于涉及大量数据的案例，采用多媒体形式，信息传递速度快、容量大，有利于激发学生的学习兴趣；对于案例的分析过程，依然采用板书方式，这有利于培养学生将实际的问题转化为数学问题的能力。课后复习也是教学过程中重要的一环，依托网络媒体，教师与学生可以及时进行交流，进一步深化教学内容。
除此之外，还可增加课程论文考核环节，帮助学生对所学知识的掌握，提升运用计量模型的分析习惯与解决能力。
3.科学制定实验教学大纲，丰富实验教学内容。基于计量经济学“两手抓”的教学理念，对实验教学的改革势在必行。首先，针对不同专业背景学生制定有针对性的实验教学大纲。其次，针对不同层次的学生采用不同的实验教学模式，但最终的效果是一致的，就是掌握基本概念、基本操作方法，独立完成实验，能应用计量经济学的理论方法解决实际问题。第三，不断更新实验教学内容，紧扣社会经济的热点问题，始终与学科前沿保持一致。
经济在不断发展，社会在不断进步，计量经济学的理论知识也已深入到社会生产生活的各个领域。计量经济学的教学工作也需要紧跟经济社会的发展，不断改革与创新，以适应社会变化与行业发展。
注释：
{1}李子奈.关于计量经济课程教学中经济计量模型内容的创新与思考[J].中国大学教学，2010（1）
{2}王立平，万伦来.计量经济学理论与应用[M].合肥：合肥工业大学出版社，2008
{3}谭砚文，陈珊妮.中美计量经济学课程设置的比较研究[J].高等农业教育，2011（5）
{4}陆媛媛.论《计量经济学》教学中大学生学习兴趣的培养[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2011（4）
《计量经济学》在现代经济学中起着越来越重要的作用。本文以贵州某大学J学院为例，结合多维能力的培养目标，从“为什么要学习”以及“如何学习”两个方面分析了J学院计量经济学教学实践中存在的问题，并从课程衔接，教学目标，组织形式，教学内容等四个方面提出具有针对性的对策建议。
关键词：
多维能力；计量经济学；教学效果；能力提升
一引言
随着理论研究的繁荣，数据资料的齐备，计算工具的创新等因素的推动，计量经济学迅速发展成为一门独立的、日臻丰富完善的新兴交叉科学。1998年教育部将“计量经济学”确定为高等学校经济类各专业八门核心课程之一，明确了计量经济学在经济类学科建设中的重要地位。《计量经济学》具有交叉性、前沿性以及实证性等特点[1]，一直是贵州某大学经济类的核心课程，学校及学院层面对该课程的教改问题十分重视，但与国内知名高校经济类学科比较，该校《计量经济学》的理论教学与实践应用无论是在广度还是深度上都存在明显差距，尤其是学生多维能力的欠缺，成为制约该课程教学质量的瓶颈因素。在此背景下，本文结合贵州某大学J学院计量经济学的教学实际，剖析了制约该课程发展的梗塞因素，以期为后续的教学改革发展提供参考借鉴。
二计量经济学教学实践中存在的问题分析
(一）知识储备不足，课程衔接脱节
学生之所以感到计量经济学难学，关键在于该课程要求预先储备的知识太多。而且这些前期知识涵盖范围广，内容多，难度大，具有明显的多维特征。具体而言，这些知识包括高等数学，线性代数，概率论与数理统计，统计学以及宏微观经济学等理论知识。如果这些预备知识的某一部分缺失会导致学生在学习这块内容的过程中直接失去兴趣甚至信心。另一方面，该学院的培养方案中存在着课程衔接脱节或者缺失的情况。比如说部分专业存在着先导课程缺失，如没有开设线性代数；还有部分专业的统计学与计量经济学安排在同一学期，颠倒了课程之间的逻辑关系，起不到先导的作用。实际上，计量经济学作为经济学高级阶段的课程，都是按照先低层次后高层次，先基础课后专业课的逻辑顺序来展开的，不同阶段课程的合理衔接对培养目标的实现至关重，忽略了这个衔接直接带来先天不足，影响学生学习效果。
(二）缺乏明确目标，逻辑梳理不够
当前，困扰学生的一个重要问题是“为什么要学习计量经济学”，绝大多数学生认为仅仅是为了考试，显然学生对学习计量经济学的目标缺乏正确认识。我们常说，思路决定出路，只要没有理解清楚“为什么要学习”的问题，那么在后面的学习过程中学生必然会出现学习兴趣不浓，迟到，早退，旷课等现象的发生。实际上，数量化是计量经济学区别于其他传统人文社会科学最重要的特征。而计量经济学正是这种数量化形态在实证研究方面的支柱[2]。其次，随着大数据时代的来临，无论是理论界还是实务部门都十分重视数据收集整理以及软件应用等内容，而计量经济学都具备这些特征。此外，学生对计量经济学的相关内容分布缺乏逻辑上的认知，比如说什么是异方差，自相关，多重共线等假设条件与一元线性回归，到多元线性回归，到联立方程模型等模型之间的逻辑关系，缺乏系统化的梳理，知识点之间碎片化严重。
(三）学时设置偏少，重点把握不当
当前，高校课时的减少是一个普遍现象。J学院的计量经济学课时由之前的72学时减少到现在的48学时，加之扣减掉法定节假日，校内体育节，文化节等活动占用的情况，实际平均课时不足44学时。课时的减少对任课教师而言直接形成时间上的压力。因为时间减少但教学内容却无法减少，还是必须根据教学大纲和教学计划进行，最终的结果是上课速度加快，许多需要精讲的内容只能讲个大概，同时也压缩了上机实践的时间，严重影响了教学质量。此外，由于任课教师数量偏多，J学院计量经济学任课教师数量为4人，不同教师对计量经济学的重点内容缺乏统一认识，比如说有的老师重理论教学轻上机实践，有的老师重数学推导轻经济内涵，还有的老师重传统教学轻案例教学等，对该门课程的讲授重点把握不一，严重影响了学生对计量经济学这门课程的整体认知。
(四）缺乏长远规划，团队建设缺失
不同于传统经济学的相关课程，计量经济学集理论学习、上机操作与问题解决于一体，是一门涉及到诸多内容的复杂交叉学科[3]。长期以来，由于J学院缺乏数量经济，计量经济等相关专业教师的队伍支撑，计量经济学的教学缺少学科发展的引导，也没有形成相应的以课程群建设为目标的教学团队，更缺乏该学科以及课程发展的长远规划，很难理清不同课程之间的相关关系，即使从时间安排上确定了课程之间的先后顺序，也难从具体的内容安排上确定讲授的具体内容。尤其是课程群建设的缺失，忽略了计量经济学的多维特征，使得计量经济学课程建设仅局限在强调单门课程质量，没有突破课程边界，没有创新课程组织方式，消除具有逻辑关系的课程之间的时间错位，内容脱节，信息不对称等制度上的缺陷。
三多维能力目标下优化计量经济学教改的对策建议
(一）优化培养方案，课程衔接流畅
本科生的培养方案具有明显的导向性，目标性以及长期性等特点，制定出适合学科发展的培养方案是优化教学资源，提升教学质量的重要举措[4]。当前，J学院应该以新一轮教学培养方案制定为契机，全面理清计量经济学先导课程，即高等数学，线性代数、概率与数量统计、统计学以及宏观经济学，微观经济学之间的逻辑关系，合理安排这些课程的授课时间。具体而言，在制定具体的培养方案时，既要考虑计量经济学与先导课程之间的逻辑关系，又要考虑先导课程之间的内部逻辑关系，不能顾此失彼。要制定出科学合理的培养方案，需要邀请包括教师，学生，教务科等在内的组织和个人参加制定培养方案的座谈会，结合课程特点，瞄准学生需求，从而理顺以计量经济学为核心的相关课程衔接。
(二）明确教学目标，避免内容碎片化
教学目标是指教学活动实施的方向和预期达成的结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿。教学目标的明确可以帮助学生回答“为什么要学习计量经济学”这样的问题，消除学生对计量经济学的信息不对称，有助于帮助学生树立起针对该门课程正确的学习观。实际上，按照课堂教学和上机时间可以将计量经济学的教学目标划分为理论教学和实践教学两个方面的目标，同时强调计量经济学模型应用的问题导向。通过不定期召开教师座谈会，讨论多维能力培养目标下计量经济学的教学内容，即对计量经济模型讲解的广度，深度，发展方向进行定位，避免因授课教师风格不同，偏好不同等原因导致讲授内容的碎片化，同时将课程内容与教学目标紧密结合，通过教学目标指导教学活动有序，合理，高效的运行。
(三）延长教学时长，把握教学重点
教学时间是影响教学质量的一个重要指标。由于计量经济学有着不同于其他课程的特殊性，如学生不愿意或者很难在上课前进行预习，对授课教师的依赖性强，上机实践报告内容多，提炼问题的难度系数大，使得计量经济学的授课时间要长于其他传统课程的教学，最好能恢复到72学时。此外，还应该借助信息技术，建立包括QQ群，微信，以及专题网站在内等在线手段，通过课外时间及时对学生提出的问题进行解释。同时，在条件成熟的时候，录制教学过程的视频资料，尝试翻转课堂在计量经学实践中的应用，从而弥补课堂时间不足的缺陷。同时，按照课程重点合理分配教学时间。
(四）加强团队建设，创新教学模式
作为应用经济学的重要基础课程，计量经济学具有凝练学科发展方向，增强学科竞争优势，提升学科建设水平，满足差异化培养目标等重要作用。当前，以教学团队以及课程群方式为新的组织方式进行教学改革已成为趋势。在此背景下，J学院应该顺应这种趋势，通过建设以计量经济学课程为核心的应用经济学教学团队，打破教师与教师之间的利益壁垒，信息壁垒以及知识壁垒，一改过去单打独斗的教学模式，构建以团队方式进行教学的新模式；另一方面，应该建立以以计量经济学课程为核心的课程群建设，有助于打破课程之间的边界，理顺课程之间的先后关系，逻辑关系，有助于借助团队模式实现课程内容，课程信息的有效沟通，从而全面提高学生的数学推导、上机操作、模型创新、问题解决、论文撰写5个方面能力[5]。通过教学团队以及课程群的综合建设，打破教师与教师之间，课程与课程之间的壁垒，不断创新教学模式，提高教学质量。
四结语
计量经济学是经济学课程中唯一一门对学生提出知识、方法、能力和素质的综合能力要求的学科，客观上决定了计量经济学教学内容的复杂性，教学方法的多样性。实际上，提升计量经济教学质量是涉及到教师，学生，学院等不同主体的系统工程，是一个长期的过程。本文主要从“为什么要学习计量经济学”，“如何学习计量经济学”两个方面展开分析，但还涉及到教材建设，软件操作以及论文写作等多方面的内容，这些都是今后在具体的计量经济学教学实践中需要注意的内容。
作者：汪磊 单位：贵州大学公共管理学院
参考文献
[1]聂红隆，沈又华.计量经济学课程理论和实验教学改革实践[J].宁波工程学院学报，2015，（4）：119-124.
[2]朱成全，刘丽艳.论多元方法论框架下的计量经济学观[J].经济学家，2013，（4）：5-12.
[3]尹向飞.计量经济学课程教学改革探讨[J].当代教育理论与实践，2015，（7）.
应用型本科开设的课程更注重课程的实际应用而不是烦琐的理论推导。虽然计量经济学课程作为经济学的必修课程，在教学中越来越受到重视，但是计量经济学在开设过程中，存在着一些问题。首先，计量经济学是由数学、经济学和统计学结合而成的交叉学科，也是数理经济学、数理统计学和经济统计学三者的交集，以微积分、线性代数、概率论和数理统计、统计学、宏观经济学和微观经济学为先修课程，因此计量经济学内容丰富。其次，计量经济学要求学生的先修课程具有良好的基础，但对于经管类的学生来讲，大部分为文科生，数学基础相对薄弱，而现行的计量经济学教材过分注重理论推导，各种公式充斥着教材，由于学生的知识结构背景以文科为主，枯燥乏味的理论推导大大降低了学生的学习兴趣，增加了学生对计量经济学课程的畏惧感，甚至出现排斥的心理。
二、计量经济学教学中存在的问题
（一）重视理论教学，忽视理论联系实际
经济学各专业课程设置中普遍存在理论课程过多过繁、实验课程所占比重较小且不被重视、教学方法缺乏创造性等特点，容易造成学生重视理论学习、轻视实践能力，重视书本知识、轻视实际应用能力的现象。对于经济类的学生来讲，经济类的专业都是应用型很强的专业，其理论和实践同样重要。而在实际教学中，以实际经济问题为出发点，建立数学模型的讲解相对较少，课程更重视理论参数估计、模型检验和理论方法的讲授，缺乏通过实验对计量模型的建模步骤、原理以及模型的局限性及前沿性的深入分析。教学中缺少经典案例的讲解与分析，导致学生学完理论方法之后，不知如何用经济模型解决实际问题，也不知如何对模型的经济意义进行解释，这种教学方式也就失去了开设计量经济学的实际意义。
（二）实验教学环节薄弱，效果欠佳
经济类各专业的实验教学主要是以上机模拟的形式出现，总体情况不太乐观。原因是班级人数太多，往往是2~3个班的100~150人同时上机，教师在前面演示实验，很多同学看不清楚，并且人数太多，教师指导学生实验难以起到良好的效果。
（三）教材难度太大，不适合本科生
纵观计量经济学的教材，很多学校选择李子奈的计量经济学，这本书很经典，不仅适合本科生，硕士生和博士生同样适合。对于本科生而言，这本教材难度太大，其他一些计量经济学的教材同样存在这个问题。对于经济类的本科生而言，更需要一本适合他们自身知识结构特点的教材，理论上能够深入浅出，同时又能结合经济热点问题进行分析，使得学生避开烦琐的数学推理，掌握一些更实用的知识，提高学生解决实际问题的能力。
（四）课程设置和课时设置不合理
目前计量经济学安排为48课时，其中理论课为32节，上机课为16节。在这么短的时间内要掌握计量经济学模型很不容易。课程设置为前面16节课为纯理论课，后面32节课是一半理论课一半上机课，课时数偏少，加上理论的晦涩难懂，一些理论需要反复讲解，导致教学效果欠佳，教学任务难以完成。
三、计量经济学课程教学改革
（一）改进理论教学，培养应用能力
目前的计量经济学考试都是以理论考试、平时成绩、作业等为主，若将课程论文作为平时成绩，将有利于培养学生的实际应用能力。指导学生通过图书馆网站下载相关计量经济学的论文，并指导学生从统计年鉴下载相关数据，进行数据整合并进行定性分析和定量分析，建立计量模型，估计方程并看懂相关统计指标的含义，并进行相关分析，为学生写毕业论文打下良好的基础。
（二）重视实验教学，改进实验条件
由于计量经济学是经济学课程而非数学课程，因此教学过程应当避免不必要的、烦琐的数学推理，重视理论方法，重点是思路而不是数学推理过程，要重视应用模型和应用中实际问题的解决，应当加强计量经济学的实际应用。在教学中加强演示实验，结合经济热点问题，引导学生进行定性和定量的分析，增强学生与教师之间的互动，带动学生学习的积极性。演示实验步骤，增加教学的直观性，根据实验结果进行分析，培养学生综合运用知识的能力。现在很多课程都是2~3个班合班上课，对于其他的课程是可以的，但是对于计量经济学课程来说，最好是小班上课。因为要通过软件演示实验，人数太多效果不好，并且在实验教学中，小班上课有利于教师对学生面对面的指导，更有利于学生实际操作能力的提高。教师针对计量经济学的课程特点和学生的实际知识背景，应当准确、灵活地运用多种教学方法，有效激发学生的学习动机，提高学生学习的积极性和主动性。同时注重搜集实验资料，注重吸收其他课本的精华，把教学与科研结合起来，比如《Eviews统计分析与应用》这类书籍就有不少很好的案例和视频，可以借鉴过来，同时培养学生的自学能力，还可以结合SPSS和EXCEL，分析介绍Eviews和SPSS、EXCEL的功能，让学生了解一些常用软件的功能、操作，培养学生的能力，同时也提高了学生学习的积极性。
（三）教学方式多样化
根据所选教材，结合本校学生的实际情况，自己学校组织教师重新编写课程实验教学大纲、实验教学手册、实验教学案例等，安排学生在机房完成实验操作训练，并加强课堂交流与讨论。有效地将计量课程的专业理论、实验教学融为一体，通过多层次、多角度的分析、讨论、归纳和总结，开拓学生思路，培养学生综合运用知识的能力，为其他课程的学习、学位论文的撰写以及学生进一步的深造打下良好的基础。
（四）合理安排课程课时
1．美国大学的课程设置。美国大学经济学在课程内容上重视基础课程，重视选修课和数学，在课程设置上注重课程结构的合理性。
1．1重视基础课程。美国的经济学成果在人数和质量均处于世界领先地位，重要原因之一就在于对基础课教学的重视。体现在美国知名的教授、学者甚至是诺贝尔获奖者都在从事基础教学，一流的师资力量为培养经济学人才提供了基础；其次重视基础课程设置，尽可能的完善基础课程设置，每年美国的大学都要对基础课程设置（包括课程的教学内容、重点与要求等）进行修改，以期望更加完善。
1．2课程选择性强。大学设置选修课适应社会需求的多样化和学生全面发展需求，大学实行选修制与学分制，可以跟本科生旺盛的求知欲和广泛的兴趣结合起来，体现本科生学习主体性，因此美国的大学非常重视选修课的设置，通过选修课程，既培养学生的自主学习能力，又增加了学生的学习热情和兴趣，扩大知识面。
1．3重视数学课程。经济理论需要数学论证过程，因此，美国经济学教育重视数学课程。他们的经济学专业的课程设置几乎包含“统计分析”、“数理统计”、“数理经济学”、“计量经济学”、“概率论”和“博弈论”等强调实证研究技术方法的课程，切分层次进行教学。例如“计量经济学”的教学就分为“计量经济学”和“应用计量经济学”两个层次，前者为理论部分的学习，主要强调基本原理及数学推导，后者主要强调实证应用分析，重视数学理论与应用。
1．4课程结构合理。从纵向来说，其课程的衔接遵循由浅入深、由易到难循序渐进的规律，从横向来说，其课程设置体现宽领域的学科兼容性。如美国大学经济系设置了许多跨学科或多学科综合的经济学扩展课程，如社会经济学、人口经济学、农业经济学、能源经济学、中国经济、东南亚经济、拉丁美洲经济、可持续发展经济学、心理与经济学等，都为经济学专业的学生拓宽和丰富专业领域提供了新的机会和空间。
2．国内大学课程设置。
2．1课程划分专业。由于国内大学的培养目标是培养专业化的人才，以“专才”的思想制定培养规格，致使目前经济类专业的划分越来越细。如高等院校的经济类专业就分为国际经济、国际贸易、国际金融、货币银行（金融学）投资专业等多个专业，人才培养的口径小。
2．2课程设置层次不凸显。我国只设立了“微（宏）观经济学”一个层次的课程，难度也存在较大的差异，我国的大部分高校几乎没有开设“经济原理”课程，而是直接进入“微观经济学”和“宏观经济学”两门专业基础课程，这种课程设置层次不凸显，使学生在理解专业基础课程时存在较大的难度。
2．3重视数学程度不够，虽然国内教育者已经意识到数学重要性，但是在课程设置上还没有做出相应的调整。一方面，很多大学经济学专业设置的数学、数理统计等课程较少，使经济学必备的数理课程与专业基础课程严重脱节；另一方面，作为实证研究必须具备“计量经济学”课程只是从理论和基础的模型推导上进行学习，实证应用分析没有得到足够的重视。国内的课程设置注重理论性，课程划分很细，数学重视程度有待加强。从课程设置上看，国外经济学课程内容比我国更丰富，层次更清晰。
二、教学方法
1．国外教学方法。
1．1启发式教学。美国经济类专业教学方法主要是启发式课堂教学，但教学方法灵活。通常会以聊天的形式进行讨论，讨论气氛轻松活跃，同时面对面地倾听和交流使学生缓解了心理上的紧张感，有助于培养学生的课堂参与意识和思考问题的能力。
1．2灵活教学方法。在教学过程中，教师一般采取实验、案例、讨论等形式多样、灵活的授课方式调动学生的积极性，并鼓励学生大胆说出自己的想法。注重让学生阅读、思考和提出问题，引导他们分析问题和解决问题。灵活的教学方式有利于培养学生思维的独立性和创造力。
1．3重视科研学术。美国高校的学术气氛非常浓厚，经常举办各种学术讲座，组织学生积极参与各项活动，组织有关专家定期座谈，让学生了解某一学科的最新发展，获取本门学科的最新信息。
2．国内教学方法。
2．1注重教学体系完整性。国内经济学教学中教师更注重教学体系的完整性，课堂讲授过细，注重形成教学体系，注重体系完整性。
2．2忽视创新。国内经济学教学重视课堂教学，忽视创新研究，在课程设置、教学计划及考核评价不是围绕提高学生研究和创新能力而设计的，同时缺乏配套的相应辅助手段和学生创新能力培养的基础性平台，从而使学生创新能力培养形成链条的中断。
2．3教学方法单一。国内经济学本科生教学仍然侧重于课堂教学，师生教学互动基本上是教师讲，学生听，学生记，教师考，学生背的单向模式，缺乏启发、交流，缺少多样式讨论，情景分析等等。
三、启示
1．明确培养目标。在培养目标上要定位明确，紧跟社会需求，服务于社会，本科生教育要偏重于综合教育，培养复合人才，培养目标具有可操作性，分阶段分等级操作实施。
2．重视基础学科。对于微观经济学、宏观经济学、计量经济学等基础的课程可以分理论，分层次进行学习，扎实经济学基础；重视选修课，以扩大学生知识面；重视数学在经济学中作用，分阶段、分层次学习。
关键词：“互联网+”；《计量经济学》；教学优化
中圖分类号：G4文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2020.25.060
0引言
“互联网+”理念早在2012年就被提出，在2015年“互联网+”作为一项行动计划正式在政府工作报告中提出。意在通过互联网、云计算、大数据、物联网等前沿的信息技术与传统行业的深度融合，创造新的发展生态。高等教育作为传统的行业之一，本就具有开放包容的环境，“互联网+”的引入是借助先进的信息技术和网络平台，实现教育双向互动、实时互动的模式，推动高校之间教育资源的共享，帮助高校打造更科学、合理行业生态。“互联网+高等教育”的核心在于创新，真正做到以学生核心。
计量经济学是经济学科的一个分支，是一门经济学方法论。在经济理论的指导下解读现实生活中的经济现象、揭示经济规律，并利用经验数据检验经济关系。自20世纪70年代末80年代初进入我国后，迅速得到我国经济学界的认可，并在各大高校推广普及。在1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业指导委员会在第一次会议上将《计量经济学》确定为高等学校经济学门类各专业的共同核心课程，此后各大高校广泛开设《计量经济学》课程。
1目前本科《计量经济学》教学中存在的问题
1.1课程设置不合理
首先，课时量不足。《计量经济学》这门课程主要讲授经典和现代经济学理论与方法，该课程的主要内容是以经济理论为导向建立计量经济模型，既要求学生学好经济理论知识，又要求学生熟练运动计量经济模型方法分析经济关系，大概需要70个课时。但经过调查发现，国内各大高校安排的课时普遍偏少，在所有985高校中，北京大学课时最高，设置68学时。而一些农业院校计量课时设置更少，如中国农业大学、南京农业大学、华南农业大学、西北农业大学等农业院校本科计量教学课时平均仅为48学时。课时量的限制给学生学习该课程带来重大阻碍。
其次，课程衔接困难。《计量经济学》学习《计量经济学》之前，要求学生具有一定的西方经济学、统计学、数学三方面基础。经调查发现，经济学理论作为经济学专业的基本课程，各大高校对微观经济学和宏观经济学等经济理论基础知识是比较重视的；而数理统计作为《计量经济学》建模的基础课程，学生通过系统的训练能更好的理解一些统计指标、数据的收集、计算方法，更能深入的、全面的解释经济问题的一些数量关系，为今后写课程论文或毕业论文打下坚实的基础。但部分高校在数学课程设置与《计量经济学》脱节，如《概率与数理统计》这门课，在大多数经济学专业的学习中，侧重讲解概率部分的知识，对数理统计知识讲解甚少；再如《线性代数》这门课，各大高校在该课程中讲授矩阵及其特点，并未将其与多元回归的分析相结合，以至于大多数学生没法将其与计量经济分析方法很好的融合。因此，教师在《计量经济学》课上得花时间讲解有关数理统计的基础知识，因而大量减少对《计量经济学》的授课内容。《计量经济学》对数学基础要求比较高，各大高校的基础数学课程教授内容过于简单，与经济学结合不够紧密，这就加大了学生学习该课程的难度。
1.2教学模式传统
其一，课堂教学常以教师讲授为主。由于《计量经济学》课程存在大量的模型和公式，这种单一传送知识的授课方式，会在短时间把教学内容强加给学生，从而增加了学生对知识理解难度。并且会让课堂气氛沉闷、学习热情低、依赖性强，学生也难以理解，最终导致学习效果差。
其二，重理论轻实践。受课时量的限制，教师在教学中主要针对重点理论知识所有侧重的阐述说明，争取在有限的时间内，以最有效的方式帮助学生掌握《计量经济学》课程的重要理论知识。《计量经济学》是一门实践性较强的专业核心课，需要学生掌握从选择研究的经济问题、构建模型、到利用经验数据进行检验这些过程。因此，对本科生而言，要学会利用《计量经济学》这门工具研究经济行为和经济现象，而不是只了解理论知识。
1.3考核方式不科学
大多数高校对《计量经济学》考核，70%-80%的成绩由期末考试成绩决定，这种单一的考核方式主要是测试学生对理论知识的掌握程度，难以测试出学生是否能将所学的理论知识应用于解决现实的经济问题。在本科阶段，《计量经济学》课程的目标是定位在既能掌握其基本理论与方法，还要能构建理论模型，并利用经验数据进行检验、修正，还要求对估计结果进行合理的经济解释，培养学生解决实际经济问题的能力。而期末考试只能检测学生对理论知识点的掌握情况，并不能测试出学生解决实际问题的能力。
2“互联网+”背景下《计量经济学》教学优化路径
基于《计量经济学》教学中存在的问题，并结合“互联网+”的特性，本文从课程设置、教学方式和教学考核三个方面进行探讨，有利于促进《计量经济学》课程教学的优化，从而提高教学效果。
2.1改善《计量经济学》课程设置
首先，合理安排学时。自克莱因教授等世界著名经济学家到北京举办《计量经济学》讲学班后，计量经济学在我国开始普及并得到广泛应用。李子奈（2005）提出本科阶段至少要掌握单方程计量经济模型、经典模型的基本应用，并适当引入现代经济学的理论方法分析。在本科阶段需要掌握计量经济学的基本理论与方法，还要学会熟练运用经典的计量经济模型，所学的内容较多。但是从调查的资料看，目前高校《计量经济学》课时偏少，难以保证基本理论与方法的讲授，更无暇顾其次，加强相关课程的衔接。概率论与数理统计、统计学等课程不仅有利于培养学生数学建模、数据处理，而且还能有效增强学生的《计量经济学》理论思维。没有扎实的统计学和数学的基础知识，对《计量经济学》的理论、方法的掌握会很困难。目前，我国大多数高校经济类的招生不分文理，相对而言，文科生对数学知识的掌握需要花费更多的课时。因此，在《计量经济学》课程学时无法达到理想数量时，应加强数理统计的教学，并在课程内结合经济现象进行基础的经济数量分析，提升学生对经济数据的理解和应用，增强分析经济问题的能力，为《计量经济学》打下夯实的基础。
2.2教学形式的多样化
利用“互联网+”的信息优势，让学生能够随时随地反复学习课程内容。在开课初期，教师针对导论和一元、多元线性回归模型章节进行讲授，让学生掌握《计量经济学》初级理论知识。然后利用智能手机、IPAD等移动终端开设“超星学习通”，将前沿的信息技术与课程进行整合，营造“互联网+”的教学环境，让课堂更加多样化。具体每节课安排如下：首先，提前把每章的重要知识点、拓展学习材料以文档、视频等形式放在“学习通”上，让学生课前自主预习；其次，课中学习讨论，课堂上教师可利用专题和讨论等方式，通过小组讨论、小组发言、学生互评和教师点评四个环节，提高学生的参与度，将被动学习转为主动学习；最后，教师可利用“超星学习通”布置课后作业，针对任务点设置练习题和小测试，检验学生的学习效果。针对不懂的知识点，学生可反复观看视频及学习材料，还可在“超星学习通”平台上和教师实时互动，增加教师和学生互动时间，从而使得学生更有效率的完成测验。
其次，还应优化实验教学。课时量的限制使大多数高校重理论轻实践，教师应当将《计量经济学》理论内容与专业案例相结合，利用“互联网+”的信息技术，建立线上案例教学库，案例以我国经济社会热点问题为主，比如将热议的话题转为案例分析，将这些案例与每一章知识点紧密结合，并适当引导学生在案例的基础上进行拓展。另外，教师采用启发式教育形式，引导学生从选题开始，选择学生自己感兴趣的热点问题，学生通过查阅文献、实践调查、收集数据、建立模型最终形成学术论文，让学生真正利用《计量经济学》的工具分析现实的经济问题，将教学成果转化为科研成果。
2.3完善考核评价机制
实施过程化多维考核制度。“互联网+”的教学模式一方面扩展学生的学习资源，另一方面增加学生课外自主学习的时间；教师可在课堂上随机抽取学生进行提问或上机演示，根据学生课堂表现给分，避免搭便车现象。加大对学生学习过程的考核，包括“超星学习通”上的学习、阶段性实验报告和课程论文，综合考核学生对计量经济学理论与时间相结合的能力。最终成绩可设置成：平时表现（10%）+实验报告（20%）+课程论文（20%）+期末成绩（50%）。其中，平时表现包括“超星学习通”上课程视频的学习、的小节作业以及签到；实验报告布置两个综合性的练习，让学生自主选择问题，建立理论模型、收集数据、估计模型、检验模型，完成建立经典模型和非经典模型的全过程；课程论文按学术论文的要求，考察学生利用计量经济学的工具解决现实经济问题，可采用师生互动评价法，学生自评（30%）+教师评价（30%）+同学互评（40%），从而强化学生学习过程的考核，充分反映学生学习效果。
关键词：“计量经济学”；课程群；“四个
2018年6月教育部长陈宝生在《新时代全国高等学校本科教育工作会议》上提出“以本为本”，强调“四个回归”，把本科教育放在人才培养的核心地位，要求把内涵建设、质量提升体现在学生的学习成果上，课程群建设有了新要求，课程群概念有了新内涵。作为经济学专业核心课程之一的“计量经济学”在经历了引进、推广、普及、教学提高和应用扩张之后，已经进入到高等教育的提高与创新阶段[1]。基于培养堪当民族复兴大任、时代新人的高等教育的核心使命，对“计量经济学”课程群概念、内涵再认识，探索构建概念明晰、体系系统成熟的“计量经济学”课程群，是实现经济学专业高水平本科教育目标的必要举措。
一、“计量经济学”课程群建设的新特征
（一）“以人才为中心”理念丰富“计量经济学”课程群的内涵
传统的课程群是指以现代教育思想和理论为指导，对人才培养方案中具有内在逻辑联系、内容密切相关，而又彼此独立的若干门课程，基于某种特定的人才培养目标，设计优化整合而成的课程系统。课程群建设是高质量和综合型人才培养目标实现过程中，对单一课程内容和教学方式改革的扬弃，是综合培养学生独立获取知识、应用知识进行专业分析研究，解决实际问题及具有创新创业能力的一种整体优化的课程体系构建过程。能够统领课程群的课程必须是课程交叉、领域重合、学习其需要掌握多门专业基础课知识，能够培养学生多重能力的专业基础主干课，比如经济学专业中的“计量经济学”。
“以经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析”[2]。著名计量经济学Goldberger明确定义计量经济学是经济学、统计学和数学的交叉，“计量经济学”课程群体系包括“政治经济学”“宏（微）观经济学”“微积分”和“统计学”等诸多专业课程。高等教育回归初心，要坚持正确的政治方向，培养新时代社会主义的建设者和接班人，专业知识与思想政治教育融合，实践动手能力与专业知识融会贯通，知识体系、价值体系和创新实践体系的交汇构成了新时代“计量经济学”课程群建设的新要求。传统“计量经济学”课程群体系多数是以经济学某类知识或者某项技能培养为主线，例如经济学研究中的量化能力，把上述诸多专业基础课程和Eviews等软件应用实操课程联系起来，以课程间逻辑联系为纽带，突出培养学生的某项能力，进而对课程群进行整体优化整合，实现学科优势。
“四个回归”把人才培养质量和效果作为检验高等教育成果的根本标准。通过对突出单独某项技能或者能力进行的传统“计量经济学”课程群优化整合，对经济学科发展，锤炼学生的综合分析能力，尤其是掌握某项专业技能大有裨益，但是这种优化整合的效果与高水平本科教育目标下人才培养中心理念尚存在差距，并不能完全实现学生学习效果的内涵建设和质量提升，特别是对于提升学生应该具备的适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力这样的核心素养存在显著差距[3]，例如正确的价值观或市场竞争中的创新精神。故此，新时代“计量经济学”课程群不仅应该包括原有的专业基础课、软件实验课，还应该包括帮助学生正确认识中国特色社会主义市场经济和提高学生实践能力的课程。
（二）大数据将工科思维纳入“计量经济学”课程群范畴
最早出现在计算机领域的大数据现已遍布社会多个领域，悄然改变着人们的工作和生活。大数据及其技术的出现和普及强烈冲击着人们的思维方式，总体取代了样本、相关关系取代了因果关系、追求精确性不再是人们追求的目标。这些变化，对基于经济数据建立计量模型，进而分析经济现象的传统经济建模方式提出了挑战，计量经济学的思维模式和研究内容发生了显著变化。一方面，传统计量经济学的研究基础受到了质疑，比如傳统经济学研究中，由于收集数据的限制，多用样本数据对总体情况进行推断。大数据时代，总体数据作为研究对象成为可能，但是数据来源方式与数据类型同传统数据明显不同，数据处理成为利用总体数据的障碍和瓶颈。另一方面，大数据的发展也为计量经济学的发展创造了条件，更多信息以非结构数据的形式存在，利用数据科学的数据挖掘技术，这些数据的有效信息可以被挖掘出来用于计量建模。经济建模可以获得越来越多的变量，遗失变量的可能性会随着大数据的发展降到最低，建立具有一般性的“计量经济学”模型成为可能。伴随大数据的发展，基于计算机科学和统计学发展起来的数据科学将成为经济建模中数据挖掘和处理不可或缺的技术和手段。工科思维、工程实践能力及技能将是经济学专业中从事“计量经济学”领域研究专门人才的核心素养之一，这样的能力和思维模式将是经济学专业高水平本科教育目标的重要组成部分，数据科学类理论和实验课程将成为建设“计量经济学”课程群必不可少的重要一环。
二、“计量经济学”课程群建设思路
（一）以“四个回归”为标准确立建设思路
教育部提出的“四个回归”为高等教育改革确定了方向标，解答了高等教育“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一根本问题。“计量经济学”课程群建设就要以“四个回归”引领课程群建设，通过教学改革把“四个回归”的内涵落实到“计量经济学”课程群体系的每一门课程中。
1.提高教学质量。贯穿经济学专业学生学习生涯的“计量经济学”课程群建设的质量与教学质量的关系非常紧密。学生学习效果作为一种教学质量的综合评价指标，其效果优良与否与“计量经济学”课程群课程设置是否合理、教学内容是不是有机联系、能否在重视专业知识、技能培养的同时，引领学生树立正确人生观、世界观，适度锤炼学生的实践与创新能力，培养学生的创新精神息息相关。
2.坚定办学方向。“计量经济学”课程群中诸多课程，例如“微（宏）观经济学”和“计量经济学”等，在其利用数学公式的严密推导说明西方经济理论的严谨性和科学性的同时，隐藏了理论背后的阶级性。培养新时代中国特色社会主义接班人需要在课程群建设中对比分析中国特色市场经济与西方市场经济的差异，揭示经济理论背后的阶级性，帮助学生辩证认识经济理论之间的差异，明晰经济理论背后服务的对象，进而树立坚定的社会主义信仰。
3.敢于创新。培养学生的理想信念，实现梦想回归，要勇于创新办学理念，敢于对传统教学思维和模式说“不”，学习、掌握先进教学技术，把西方先进理念与我国优秀传统文化有机结合，这里既包括西方先进教育理念，也涵盖西方先进的经济分析、预测技术和方法。
（二）构建“三维一体”的“计量经济学”课程群体系
高水平本科教育目标人才培养评价主要基于如下三个维度，一是知识体系，二是价值体系，三是创新实践体系。为了实现经济学专业学生的这一教育目标，“计量经济学”课程群将构建一个“三维一体”，以知识体系为基础，以价值体系为引领，以创新实践体系为学生素质提升与学习效果评价的有机整体。知识体系涵盖学生所有专业课知识，通过课程学习夯实学生专业素养，为学生掌握实践技能，锤炼动手能力、提升自我素质，奠定学科知识基础。价值体系涉及政治经济学理论体系、中国特色社会主义经济理论等知识，通过这些知识的传授、讲解、辨识，一方面帮助学生树立正确的价值观和世界观，另一方面揭示西方经济理论背后隐藏的阶级性，让学生了解伴随经济理论服务对象的变化，经济学理论会发生哪些变化，引领学生树立牢固的社会主义信仰。具有实际动手能力，能够尽快适应社会工作需要，也是高水平本科教育的目标之一，创新实践体系通过实验、实习和地方经济专题等课程的设置，在养成学生独立思考、勇于创新精神的同时，实现学生技能和能力的培养。
（三）课程群建设要体现长期性、开放性与地方性
作为一项系统工程，“计量经济学”课程群建设是一项长期工作，涉及人才培养目标定位、师资配置、课程设置等多个环节，需要在认真领会“四个回归”内涵和精神的基础上，依据高等教育国家质量标准，制订长期发展规划，建立长效机制。“四个回归”指出高等教育的发展方向，高水平本科教育目标会沿着这一方向伴随国家教育发展状况发生相应变化，“计量经济学”课程群建设内容和教学内容在保证相对独立和完整的基础上，亦需要随着这种变化做出相应的调整和完善。作为一个开放灵活的体系，只有不断适应这种变化，删减教学内容、增设新兴课程，才能满足人才培养目标变化的需要。“计量经济学”课程群建设还应该依据地方特点和专业特色，开设具有地方区域特征的课程，实现教学服务地方的教育理念。
三、“计量经济学”课程群建设实践
（一）基于国家质量标准修订“计量经济学”课程群教学大纲
高等教育“四个回归”和国家本科教学质量标准的相继出台，为经济学专业高等教育发展指明了方向，提出了基本要求。基于人才培养中心地位，具有社会主义坚定信仰的价值取向，具备扎实的经济学基础知识和基本理论的专业素养，掌握现代经济学基本分析方法、技能，具有创新创业实践能力的综合性高素质经济学专门人才，是高水平本科教育的人才培养目标。本着“四个回归”初衷，以国家本科教学质量标准为纲，结合学校、专业目标定位、办学特色和服务地方的社会需要，从建设“计量经济学”课程群的角度对本科人才培养方案进行修订和完善，调整教学大纲。“计量经济学”课程群作为一个有机整体，其教学内容在帮助学生树立正确价值取向的基础上，还要夯实学生基础性专业知识，培养、锤炼学生的实践动手能力。故此，人才培养方案应该在整合、优化课程群整体教学内容的过程中，适当压缩经济学理论课学分比重和教学课时，增加实验、实训和创新创业能力培训学分比重和教学课时，开设适应时展的新兴课程。例如，为了适应大数据的发展，开设数据科学及其实验操作课程。又如“政治经济学”“中国特色社会主义市场经济”存在教学内容重复的问题，为了体现课程群系统性和整体性原则，对上述教学内容优化整合，课时适度压缩。再如，为了强化经济学专业学生创新實践能力培养，增设为期四周的经济调查实践课程，并在教学大纲中要求其把经济学理论具体细化到实践调查活动中，指导教师基于学生是否能应用经济学理论进行专业分析给出相应的学习成绩。
（二）组建教学团队，基于专业知识主线逻辑关系设置课程
为了实现经济学专业内涵发展，教学质量提升，需要组建一支知识结构互补、年龄结构科学和学缘结构合理的“计量经济学”课程群教学团队。
1.“计量经济学”课程群中所有课程均实行主辅讲教师制度，相关课程任课教师分别承担所任课程的主辅讲教师，比如说“政治经济学”“中国社会主义市场经济”和“经济学说史”三门课程内容相关性较大，则这三门课的教师相互交叉担任相关课程的主辅讲教师。主辅讲教师集体备课，共同讨论教学中出现的问题，保证教学目标一致，教学内容前后逻辑连贯，避免重复教学。
2.“计量经济学”课程群教学团队所有教师每个月要集体备课一次，集中讨论课程群诸多课程教学中出现的课程间衔接不畅、内容重复、冲突等问题。教学模式、方法和教学评价革新也是集体备课的重要议题。
3.需要充分考虑各课程教学组织的需要，有效利用现有的教师资源，既要注重现有教师的培养和能力提升，也要重视人才引进，实现教学团队的梯次配置。
围绕提升学生学习效果，按照“计量经济学”课程群专业知识主线设置专业课程，也是“计量经济学”课程群建设的重要内容。“计量经济学”课程群三条知识主线分别是：经济学和中国市场经济理论
主线、西方经济学及其市场经济主线、经济建模主线。课程的设置要以学生为中心，基于三条知识主线，按照课程间逻辑顺序以及专业知识难易程度，由浅入深、循序渐进设置课程，还要考虑不同知识主线之间的横向逻辑联系和对比教学的需要。
（三）开展教学模式、方法与评价机制改革
“计量经济学”课程群包含的课程数量多，课程之间差别大，很多课程内容抽象，不易理解。为了实现“回归常识”，提高学生的学习效果，还应该根据课程性质积极进行教学模式、方法和评价机制改革。
1.创新教学理念，采取多元化教学方法。基于课程性质的差别，分别采取启发式讲解、研讨式教学、案例教学和交互式教学等方式进行教学改革创新。例如，“宏观经济学”知识体系与经济热点关联度高，可以采取研讨式教学模式，结合经济热点进行开放性话题教学，依据教学内容对经济热点评析、预测，培养、锤炼学生分析、解决经济问题的能力。再如，“计量经济学”是培养学生经济建模能力的一门核心课程，交互式教学模式更容易实现学生学习的主体性地位，便于教师根据学生的不同学习能力和效果进行精准指导，有利于提升学生的学习兴趣和效果。
2.充分认识现代教育技术的重要性，积极进行线上线下混合教学。“计量经济学”课程群的任课教师需要制作所任课程的教学视频，采取慕课、微课等网上教学模式进行线上线下混合教学，实现课堂内外互动。
联立方程计量经济学模式是相对于单方程计量经济学而言，它以经济系统为研究对象，以揭示经济系统中各部分、各因素之间的数量关系和系统的数量特征为目的，用于经济系统的预测、分析和评价。单方程计量经济学模型，是用单一方程描述某一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的数量关系。但对于经济现象复杂，诸因素是相互依存、互为因果的情况下，单一方程就不再适用了。本文以联立方程为研究对象，用不同的方法对3方程的中国宏观经济模型进行分析，试图对各方法进行对比分析。
二、模型简介
联立方程计量经济学模型估计方法分为两大类：单方程估计方法和系统估计方法。单方程估计方法是指每次只估计模型系统中的一个方程，依次逐个估计；系统估计方法是指同时对全部进行估计，同时得到所有方程的参数估计量。显然，系统估计法要优于单方程估计法。单方程估计方法以最小二乘法为原理的估计方法有间接最小二乘法（ILS）、二阶段最小二乘法（2SLS）和工具变量法（IV），又称为经典方法；系统估计方法主要包括三阶段最小二乘法（3SLS）和完全信息最大似然法（FIML）。本文建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，借助IV、ILS、2SLS和3SLS进行估计。模型包含3个内生变量，即国内生产总值Y，居民消费总额C和投资总额I；3个先决变量，即政府消费G，前期居民消费总额Ct-1和常数项。容易判断，消费方程是恰好识别的，投资方程是过度识别的，因此模型总体是可以识别的。对于恰好识别的方程而言，IV、ILS和2SLS这三种估计方法是等价的。样本数据来自中国统计年鉴，样本期为1978～2013年。
三、模型结果估计
（一）对消费方程的估计。首先用狭义工具变量法估计消费方程。选择消费方程中未包含的先决变量G作为内生解释变量Y的工具变量，得到结构参数的工具变量法估计量，结果如表1的IV列表，从表中可以看到系数均在1%的水平上显著，同时不存在异方差。用间接最小二乘法估计消费方程。消费方程中包含的内生变量的简化式方程以及方程参数和显著性水平如公式（3）。其中，参数关系体系如上式（2）。由参数关系体系计算得到结构参数间接最小二乘估计值，如表1的ILS列。因国内生产总值方程的常数项不显著，所以导致间接最小二乘法的所有估计结果均失效，估计系数出现偏差。由上式计算得到Y赞t，替代结构方程中的Yt，再用普通最小二乘法估计变换了的结构方程，得到消费方程的二阶段最小二乘参数估计量，如表1的2SLS列。比较上述对消费方程估计的三种方法，结果表明：工具变量法和两阶段最小二乘法的估计结果是等价的，但有微小误差；因间接最小二乘法的估计结果失效，所以无法进行比较。
（二）用两阶段最小二乘法估计投资方程。投资方程是过度识别的方程，需要用两阶段最小二乘法进行估计。估计过程与上述对消费方程的估计过程相同，同时本文把Y赞t的平方项代入方程中，得到消费方程的参数估计结果如（5）。从上式可以看出，模型中的常数项系数不显著，虽然D-W检验为1.178，同时怀特检验为0.001，表明存在较为严重的异方差，所以需要对上式进行调整。
（三）三阶段最小二乘法对方程组的估计。从上述的估计结果来看，需要对方程中的序列相关和异方差性进行处理，为兼顾序列相关和异方差，在模型中加入一阶滞后项解决序列相关性，对原数据对数化处理解决异方差性。另外，在估计方法上，以系统估计方法———三阶段最小二乘法对方程进行估计。三阶段最小二乘法的前两个阶段和S2SLS相同，第三阶段采用可行的广义最小二乘法（FGLS），是广义距估计（GMM）的特例；考虑了方程间残差的协相关关系，比二阶段最小二乘法更有效。同时，广义最小二乘法（GLS）还可以克服异方差问题。从上述方程的估计结果来看，方程的系数在95%的置信水平上均显著。消费方程的D-W检验值为1.456，投资方程的D-W检验值为1.757。同时，三阶段最小二乘法可以克服异方差问题。所以综合来看，三阶段最小二乘法的估计结果是比较好的。
四、结论
本文以一个由国内生产总值、居民消费总额、投资总额和政府消费额等变量构造一个宏观经济系统，运用工具变量法、间接最小二乘法、两阶段最小二乘法以及三阶段最小二乘法进行估计。基于估计结果可以得出以下结论：1、对于结构方程中可识别的方程而言，三种单方程估计法是等价的，但当估计结果中有系数不显著时会造成估计结果无效。对于方程的估计，对数据取对数以及在方程中取滞后项可以有效的提高方程的估计效果，以解决异方差与序列相关性。另外，系统估计方法要优于单方程估计方法，在系数的显著性方面以及估计效果方面都表现优异。2、从三阶段最小二乘法的估计结果来看，国民生产总值的提高对消费和投资都会起到促进作用，但对投资的促进作用更大，这可能是由中国人的传统习惯所造成，即中国人更愿意把多余的收入用于储蓄，当消费达到一定程度增加幅度便较弱。另外，前期的消费对当前消费有促进作用，即消费存在着惯性。
主要参考文献：
［1］李子奈，潘文卿.计量经济学［M］.高等教育出版社，2010.
［2］张晓峒.计量经济分析软件Eviews使用指南（第二版）［M］.天津：南开大学出版社，2003.
1 课程特点
1.1 预备知识多
计量经济学的奠基人弗瑞希指出，计量经济学是“统计学、经济学和数学的结合”，“三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学”。②这门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科课程，要求学生在学习计量经济学之前，具备相关的预备知识，包括微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学和经济统计学等。经济学提供计量分析的理论框架，统计学提供经济统计资料，数学提供模型求解手段。这些预备知识涉及多门先修课程，需要学生在大一、大二的基础课学习中打下坚实基础。
1.2 课时少，内容多
本科计量经济学课程的课时安排一般为50-60课时，在这样短的时间中，授课教师需要对学生介绍计量经济学的基本原理，基本方法，还要指导学生使用计量经济分析软件。在实践中，有的教师选择全面介绍教学大纲中所有内容，教学中重点不明确，导致学生在课程结束时，似乎对所有内容都有了解，但实际对哪一部分知识都不甚明了。也有教师选择性地讲解，跳过的知识较多，使学生对计量经济学知识的系统缺乏认知。③因此，在有限的学时内，如何进行教学组织，以提高学生的兴趣和主动性，增加其对基本原理和知识系统的了解，是对授课教师的一个挑战。
1.3 实践性强
计量经济学是一门理论与实践相结合的课程，该课程的理论和方法必须通过教学实践加强理解，以便于更好地应用于实际经济问题分析中去。但是，目前许多教材在给出案例时都过分追求简明，忽视了案例的真实性和启发性，笔者在教学实践中发现，学生不但在初期对这些案例没有兴趣，而且在学习完这些案例以后往往会将计量经济应用片面化和简单化，导致其在研究生阶段或参加工作后进行定量实证研究时，出现大量的问题和错误。
2 教学对象特点
2.1 数学、统计学基础不牢
笔者所在的高校是财经类院校，报考经济管理类专业的学生大部分在高中阶段是文科生，在笔者的教学实践中，很多学生反映他们认为与理科生相比他们的数学基础较差．有的学生在大一、大二相关数学课程的学习中只是应付考试，通过之后，学过的内容基本上忘记得差不多了，导致计量经济学课程在大三开设后，产生了恐惧心理，害怕重新学习相关数学内容，在学习课程时有一种厌烦情绪，虽然这些课程的内容并没有他们想的那么难，但一些同学放弃学习的态度已经形成。也有一部分同学希望学好计量经济学，但在学习统计学和计量经济学的过程中，见到学习过的内容往往回忆不起来，需要重新演示推导过程或进行一定的提示才能够明白，有的甚至要在课下将以前学过的内容再复习之后才能够弄明白，这部分同学往往会把全部注意力集中在数学公式上，课后即使弄明白了数学公式，还是不清楚计量经济学的理论。
2.2 学习目标不明确
近年来，快速的大学扩招致使人才市场上大学生供给量增长较快，大学毕业生中能够得到高质量就业岗位的人数极为有限，这使很多大学生对自己的前途感到迷茫，在课程学习当中只重视毕业后能用到的课程。笔者在教学实践中发现，很多学生会问到计量经济学课程在社会工作中有何用处，这些同学在得知这门课程可能对将来的工作没有直接帮助时，就把学习目的确定在应付考试上。有的同学尽管对计量经济课程有足够的兴趣，但认为这门课程难度太大，自己不具备将来在这一领域进行学术研究的能力，所以也同样把应付考试作为学习目标。这种目标的不明确，容易使学生对计量经济学知识产生片面和错误的理解。
2.3 学习方法不当
本科每个专业的课程性质不同，课程的内容也有难易之分，这就要求学生在学习不同课程时采用不同的学习方法。笔者所教的经济管理类学生们在大学比较普遍的学习方法是上课听老师讲课，他们在课前和课后很少做预习和复习。这种学习方法对于内容比较简单的经济管理类课程来说可以的，而对于偏数理课程的学习就成问题。学生要想较好地掌握计量经济学学习内容，要做到课前预习，课中认真听讲，课后按时认真完成作业并学会使用计算机软件练习上机习题，这样才能够达到较好的效果。而很多学生在高考之后就习惯于轻松的学习方式，很难建立起适用于计量经济学的正确学习模式。
3 研究式教学法的应用
3.1 以真实研究案例作为引子
大部分本科计量经济学教材中，在每章内容开始之前会有一个引子，以案例引出该章的内容。而这些教材中给出的案例过分追求简明性，缺乏真实感。学生在学习引子内容时反映感觉很乏味，不但没有起到提高学生学习兴趣的作用，反倒增加了其厌烦心理。笔者尝试在每章开始前，收集学术界的真实研究案例作为引子，通过引子给学生介绍在该研究中相关计量经济学内容的作用。例如，在异方差一章，笔者通过现代消费函数构建的过程引入，从Richard Stone的LES模型开始，到Prais和Houthakkerd半对数和双对数形式提出，和他们对该形式下扰动项异方差问题的发现和解决办法的提出，帮助学生了解计量问题在真实科研环境中的面貌。
