时间：2023-01-21 09:50:41
不确定性、投资与经济增长
股票期权杠杆的相关理论研究
菲利普斯曲线在我国的适用性研究
宽带对中国经济增长影响的实证分析
基于就业稳定性视角的户籍工资差异
中国工业行业间R&D溢出效应研究
金融发展收入分配效应的实证研究
基于时变条件JohnsonSu密度的VaR研究
关于通货膨胀、铸币税及福利损失的研究
泰勒规则在我国货币政策中应用的研究
基于价格黏性对流动性过剩的内生化解释
政府投资会受税收收入波动“牵连”吗
新凯恩斯DSGE框架下经济动态效率研究
二元经济结构中金融加速器效应的模拟分析
对前瞻性广义货币政策规则的非线性检验
大数据时代从商业智能到商业数据分析学
基于信息不对称的金融结构演进模型
基于一致性压力测试的极值风险度量
基于银行体系稳健性的监管独立性研究
网络搜索数据与消费者信心指数的相关性研究
我国物价波动区制转换及持续期依赖特征研究
开放经济下货币政策与经济波动的动态分析
中国经济增长中全要素生产率贡献的测度及分析
我国物价波动和汇率波动关系特征实证研究
中国城镇化发展对城乡收入、消费差距影响的时变特征
金融不稳定性能够预测未来的宏观经济表现吗
基于仿射模型的中国国债市场利率期限结构动态检验
空间计量视角的区域金融发展与经济收敛关系研究
我国股票市场周内效应、杠杆效应与跳跃行为分析
DF模式下第三种单位根检验的Bootstrap检验研究
动态视角下“热钱”流动与我国房地产价格关系研究
城乡居民收入分布变迁的汽车消费异质性特征研究
政治关联与盈余质量:基于上市公司的实证研究
系统性金融风险研究——基于金融不稳定的视角
外部环境因素对制造业企业的技术效率影响研究
我国货币政策非平稳性与货币政策联动性的内在机制研究
OLS方法与Fuller统计量适用于非对称协整的估计与检验吗
状态空间模型在时变产出弹性和全要素生产率测算中的应用
我国股票市场收益率序列的长期记忆性和“杠杆效应”检验
货币搜寻理论框架下货币政策与资产价格关系的实证研究
2014年“中国数量经济理论与方法创新”学术会议综述
公司高管人员情绪对公司股价的影响:基于中国台湾经验证据
中国外汇储备最优规模的实证研究——基于改进的动态优化模型
我国大宗商品价格变化中的货币因素和预期形成:铜市场实证
中国居民消费需求变动原因分解——基于SVAR模型的分析
基于分位数回归的S市中低收入家庭可支配收入影响因素分析
要素配置效率源于要素结构吗?技术进步偏向约束下的产业经验证据
【关键词】微观经济学；数量分析思想；新挑战；发展趋势
微观经济学和宏观经济学共同组成了现代西方经济学，宏观经济学主要是研究经济资源的利用，包括就业理论、通货膨胀理论、货币理论等，是从宏观的角度来研究整个经济体系的发展与走向;而微观经济学则是研究个体经济和活动，比如独立的生产个体户如何合理分配资源，才能使得单位资源所创造的利益最大化或者独立的消费者个体如何利用有限的收入条件购买到更多实惠的产品。研究显示，微观经济学在发展过程中受数量分析思想的影响比较大，可以说两者是相辅相成、共同发展的。
1微观经济学数量分析思想概述
微观经济学指的是以资源稀缺为前提，研究个体或企业的资源分配方式，并分析这种分配方式对整个经济体系的影响。微观经济学的研究主要分成三个部分:经济部分、市场福利部分以及策略部分。经济部分主要包括消费者经济理论以及企业经济理论;市场福利部分主要包括市场局部均衡理论、市场一般均衡理论以及社会福利理论;策略部分包括信息经济学、拍卖设计论、博弈概念论等。所以，微观经济学从内容上更多地体现了数字化趋势，而非文字化趋势，尤其是对于高级的微观经济学，基本是用公式和方程来进行假设和结论。方程公式相比几何语言虽然不够直白，但是其逻辑严谨性和推理实用性都比较强，得到的结论也准确可靠、有理有据。所以微观经济学在发展过程中所用到的研究方法一直都是数量分析方法，数量分析思想早已经慢慢融入到微观经济学研究当中［1］。
2微观经济学在现代遇到的新挑战
微观经济学自创立发展到现在，理论已经非常丰富，其研究的内容也很复杂。如果抽丝剥茧，微观经济学可以分为两个主要方面:(1)市场经济方面:微观经济学主要包括供求关系理论、市场势力分化和结构理论、市场核心理论、市场不确定性理论。这个系统中的市场均衡理论、市场失灵理论等都是高级微观经济学的研究范围。(2)个体经济行为:从个体经济的角度来看，微观经济学主要包括消费者理论、企业经济理论、企业竞争理论。这个系统中的个体决策理论、社会福利理论等都是在高级微观经济学的研究范围。微观经济学发展至今，其理论内容已经非常丰富，但是现代社会经济发展的复杂程度也不可轻视，所以现代微观经济学也面临着不小的挑战。
2．1经济理论的实际应用
微观经济学里面有许多种定理和公式，还有许多种经济模型和经济原理等，这些定理公式都是通过对多种经济问题的研究总结出来的，是微观经济学的精华所在，具有非凡的学术价值。但是在研究这些经济学定理公式时，都是预先设立了一个或者多个条件，只有满足了这些条件，才能将定理公式运用于其中。如果条件不符却强行使用，则会使结论发生较大的偏差，变得不准确。在实际情况中，由于经济情况受到各方面因素的影响，具备的条件太过复杂，无法完全满足定理公式的预设条件。有时候有部分条件满足，可以使用设置变量的方法，对经济模型进行改良，重新检测数据，但是这样还是会对研究的结论产生一定的影响。另外，有一些微观经济学的理论非常抽象，一般人很难理解，如果将这些理论投入到实际情况当中，很少有人能娴熟地运用，所以难以解决实际经济问题［2］。
2．2经济理论缺陷的完善
由于现实生活中的经济问题十分复杂，受到多种因素的影响，所以微观经济学理论还没办法完美地解释某些实际的经济情况，这说明微观经济学理论本身还存在一定的缺陷。理论的研究是一个慢慢发展的过程，理论的创新与完善都是在社会发展的过程中逐步进行的。微观经济学中某些理论在社会发展过程中被逐渐完善，但是还是存在缺陷未被发现，所以缺陷被完善的过程就是理论发展的过程，微观经济学的理论完善还有很长的路要走。
2．3经济行为的不确定性
在实际的经济行为当中，存在着“不确定性”，即人们无法确定某一经济行为是否会发生，也无法预知该经济行为发生以后会引发怎样的后果，对于该经济行为的发生概率、事件影响一无所知。所以在对实际经济行为进行研究时，永远只能围绕当前的研究目标展开，而无法确定下一个研究目标，这就使得研究进展受到了限制。
3微观经济学未来的发展趋势
3．1微观经济学出现新的学科分支
在当前经济环境日趋复杂的情况下，传统的微观经济学理论分析方式已经无法很好地满足现代社会经济的需求。经济数据分析是一项很精确的数据分析工作，需要对结论的可靠性和有效性做出保证。传统微观经济学的理论运用于实际经济问题时，可能会由于假设条件的不满足，使得理论分析所得到的结论与实际情况有所偏差。所以，需要对微观经济学的理论进行细化，创立新的学科分支，使其精确度提高，适应更多类型的经济问题［3］。
3．2微观经济学研究领域更广泛
随着微观经济学理论的发展，微观经济学已经不仅仅研究经济学问题，还能对其他领域的问题加以分析，比如以“家庭”为单位的生产生活研究，根据家庭每个成员的日常消费活动和生产活动来进行有效的资源分配，做出合理的决策等。
3．3微观经济分析与计算机技术结合
计算机技术与微观经济分析的有效结合可以使得微观经济的结论更加准确，且具有科学性。计算机在对经济数据进行分析时是按照特定的程序运行，期间会产生更少的错误，分析结果比较准确。
4结语
微观经济学发展至今，理论体系已经非常成熟，但是现代经济体系也是十分复杂，所以微观经济学理论的运用遇到了许多新的挑战。对于这些新挑战，微观经济学家要加强学术研究，增强微观经济学理论的实用性，为微观经济学的发展打下基础。
参考文献:
［1］王喜峰．国内数量经济学研究前沿———兼述中国数量经济学会2015年(福州)年会［J］．数量经济技术经济研究，2016，33(02):156～161．
［2］舒燕．微观经济学课程的可实验性和实验教学［J］．实验室研究与探索，2015，34(10):206～209．
计量经济学建模数据在中国统计局查找数据的步骤为：
1、登陆中华人民共和国国家统计局网页；
2、点击工具栏里面有一栏：统计数据；
3、打开，可以在统计数据那一栏中看到各种各样的宏观数据；
4、选择自己想要的数据即可。
（来源：文章屋网 ）
关键词：福利经济学视角；出租车；数量管制；社会福利
中图分类号：C913.32
文献标识码：A
文章编号：1671-9255(2011)03-0011-04
2008年，我国暴发了多起出租车罢运事件，这说明针对出租车的管制并没有取得良好的效果。现有的文献对出租车的监管方法和必要性的论述相对较多，但对于出租车管制对社会福利的影响却少有论及，出租车管制是否增进了社会福利?考虑到社会的总体福利，出租车管制应该如何进行?本文将利用福利经济学的分析方法对这些问题展开讨论。
一、出租车数量管制应以增进社会福利为目标
公共管制应该以增进社会福利为目标，但在实践中，由于缺乏有力的监督和信息的不对称，管制部门往往被管制对象所俘虏，或者管制部门为了自身的利益最大化而进行管制，从而偏离了社会福利最大化的目标。对出租车的管制属于典型的公共管制，自然应该以追求社会福利的最大化为目标。
出租车行业的管制一般有三种：价格管制，数量管制，标准管制。这三种管制都涉及到消费者和司机的切身利益，对社会福利有直接的影响。价格的变化会影响消费者的支出，价格越高，消费者的支出也越多；数量管制会影响社会潜在的就业数量和就业机会，也影响消费者的选择权。当出租车数量少，准入条件非常严格的时候，社会的供给会减少，消费者的选择权也因此受到剥夺。支持管制的理由之一是缓解大城市的交通拥挤，但并没有证据表明大城市的拥挤主要是由出租车引起的。也有论者认为出租车是准公共物品，所以要进行数量管制。大多数支持管制的观点对于管制是否真的能增进社会福利、克服市场失灵都没有详细的考查和分析。政府本身也存在失灵的情况，政府部门通过各种措施“加强管制”的结果，却是出现了大量的罢运事件，矛盾不但没有被解决，反而越来越尖锐。因此，认识出租车行业的管制对利益相关者的利益和社会福利的影响就变得尤为重要。
二、出租车数量管制对社会福利的影响
帕累托标准是福利经济学中被广为接受的标准，根据这一标准来判断出租车对社会福利的影响，关键是要考察数量管制之前和数量管制之后社会福利的变化情况。早在1890年，马歇尔就提出了“消费者剩余”的概念，认为市场总剩余是“消费者剩余”与“生产者剩余”之和，并用“市场总剩余”来分析衡量社会福利的状况。
从市场总剩余的角度看，出租车数量管制对社会福利的影响如图1所示，d为出租车的需求曲线，S是供给曲线，在没有政府管制的情况下，价格和出租车数量完全由市场竞争来决定，此时的价格为P1，数量为Q1，消费者剩余是消费者愿意接受的价格与实际付出的价格之间的差异，在图中由三角形AP1E表示；生产者剩余与厂商愿意接受的价格和实际价格之间的差异，由三角形BP1E表示。如图1所示，没有管制时，价格为P1，产量为Q1。消费者获得所有的消费者剩余，厂商获得所有的生产者剩余，社会的福利没有任何损失，此时的社会福利实现了帕累托最优，若要改善消费者的福利(降低价格)则厂商(出租车司机)就会亏损，若要改善厂商的福利(提高价格)则消费者的支出就会增加。也就是说不可能让至少一个人的福利改善而没有任何人的福利受到损失。
当存在政府的数量管制时，市场里的出租车数量必然小于Q1，因为大于Q1的数量管制对市场不会有任何意义。假设政府的管制数量为Qg，相应的管制价格为Pe，这对社会福利的影响表现在以下几个方面：
首先，管制形成垄断，形成供给不足和价格提高的局面，从而损害社会福利。在我国占多数的出租车经营模式都是公司经营，公司经营事实上就是公司垄断出租车的经营权。当市场被垄断之后，就会造成分配性的低效率，体现为在三角形CDE之内的社会福利将损失，无论是消费者还是生产者都将受损，同时，没有任何其他人的福利会因此而改善。CDE通常被称为哈伯格三角形(HarbergerTfiangle)。在CDE(阴影部分所示)内的任何一点，司机愿意接受的价格低于管制价格Pc，消费者愿意支付的价格高于Pf，在该区域的交易是司机和消费者者双方都愿意的。但是由于数量管制，这样的交易不能达成，这意味着司机和消费者的福利受到了无谓的损失。之所以是无谓的损失是因为在司机和消费者的福利受到损失的同时，没有任何人的情况会因此而改善。只要有数量管制，就一定有无谓的损失，数量管制越严格，则无谓的损失就越多。
垄断除了导致无谓的损失之外，还导致福利的转移，表现为原来属于消费者剩余的四边形PcPtPc被生产者占有，这就是福利经济学所说的塔洛克四边形(FuHock quadrangle)。在出租车行业中，占有消费者剩余的并不是出租车司机，而是垄断的出租车公司及各个管制部门。事实上真正的生产者即司机得到的只是Pf的收入，司机愿意接受的价格为Pf，消费者愿意支付的价格为Pc，这之间的差距就是管制租金。出租车经营权高额的转让费就是这种管制租金存在的证明。由于管制部门可以通过各种收费和拍卖经营权的形式来瓜分管制租金，而出租车公司则通过份钱押金等形式来参与管制租金的分配，并用以弥补购买垄断经营权所花费的成本。在这种情况下，管制者必然要求管制租金的最大化，也就必然要求消费者付出最高价Pc，同时只分配给司机愿意接受的最低值Pf，两者之间的差距由管制者和出租车公司占有。从社会福利的角度看，对管制租金的瓜分实际上就是第三方主体对消费者剩余和生产者剩余的占有，消费者和生产者的福利状况由此变得更差。这些管制租金事实上也是管制部门资金的重要来源，表现为各种形式的收费和拍卖费。这些被管制部门占有的管制租金，在信息不公开、没有监管的情况下，最终会被管制部门所耗散。由于租金和管制者的利益正相关，因此可以预见这样的低效率的管制并不会自动消失，而会长期存在。另外，由于管制形成的垄断给出租车公司带来了巨大的垄断利润，为了保持这种利润，出租车公司会采取行动维护其垄断地位，有可能造成寻租腐败，更进一步损害社会的福利。
其次，管制剥夺了消费者的选择权和行为能力，同时减少了就业岗位。福利经济学家森认为社会福利提高的重要体现就是社会成员可以获得更大的自由与发展，这种自由指的是实质的自由，称为可行能力。可行能力既不是人们实际获得的效用，也不是物品，而是人们有可能实现的、各种有价值并值得去做的活动，包括初级的需要如营养和安全，也包括社会交往
和自尊等高级的社会需求。考虑到可行能力，人的福利就包含两个方面的内容，一是收入，二是将收入转化为可行能力的难易程度。出租车的数量管制提高了出租车服务的价格，降低了人们的收入，而且，数量的限制也增加了人们将收入转化为可行能力的困难。人们虽然有足够的收入乘坐出租车，但因为数量管制，乘客需要更多的等待，或者会遭到拒载，就相当于由于年老、生病、残疾等状态给人们带来的损失一样，消费者虽然有收入，但并不能享受更好的生活质量，无疑是一种福利的巨大损失。出租车的数量管制本来应该是为了提高城市居民的生活质量，但实际上却事与愿违，相当于本来是要人们节食以提高生活质量，但事实上却导致了人们被迫挨饿。另外，数量的限制必然导致营运者的减少，从而损失了大量的就业机会，减少了社会成员所拥有的改善福利和实现自身潜力的机会，人为地制造服务短缺，增加失业率，这也是社会福利损失的重要方面。
再次，管制引发社会冲突，这直接有悖于增进社会福利的目标。社会问题的控制程度是影响社会福利的要素之一，社会问题存在于所有的社区和社会，冲突解决得比较好的社会或社区会比其他地区有更低的犯罪与暴力，会更加安全，因而能够将冲突问题进行有效控制的社会所拥有社会福利就比较高。但是，出租车的数量管制不但没有解决社会存在的冲突，反而激化矛盾，引发罢运事件。管制是引起出租行业罢运的根本原因，管制形成管制租金，但由于缺乏一个分配管制租金的统一规则，各利益集团在对管制租金进行分配的过程中，使出租车司机处于利益链条的最薄弱环节。管制部门以各种税费和拍卖经营权的形式参与租金的分配，而出租车公司则以份钱和租金的形式来占有管制租金，这些份钱和租金最后都要由出租车司机来承担。司机工作辛苦收入却很少，在管制体系的内部又没有一种办法来平衡出租车司机的利益，当他们的利益受损的时候，只能采用罢运这种极端的形式来反映他们的利益诉求，从而引发社会冲突。不仅如此，管制还可能导致腐败，因为管制对出租车公司而言是有利的，既打击了潜在的竞争对手并形成垄断，也维持了较高的价格。因此，出租车公司很有可能为了寻求管制而对管制官员行贿，如1930年美国纽约市市长吉米・沃克(Jimmy Walker)就大力鼓吹数量管制，事后人们才知道，沃克市长暗中接受了出租车公司的贿赂，包括两家出租车公司的股份，作为回报，使沃克市长允诺推动建立出租车数量管制。
最后，管制并不能克服机动车的外部性，缓解城市拥堵。根据福利经济学的原则，社会福利最优的条件之一是社会边际成本等于边际收益，由于机动车具有负的外部性，包括造成交通拥挤、污染空气、造成交通事故等。考虑到这些外在成本，机动车的私人成本要小于社会成本，这就会造成市场的供给数量多于社会最优的供给数量从而形成社会福利损失。政府对出租车的数量进行管制，试图减少出租车的市场供应数量，减少社会的福利损失，但这一目标并不能实现，因为所有的机动车都具有外部性，出租车只占机动车的一个较小比例。出租车数量管制对机动车的总的外部性的克服效果非常有限；同时，当出租车减少时，人们的出行变得更加困难，这可能会导致人们购买私人汽车进行替代，从而增加了总的机动车数量，导致更为严重的拥堵。事实上，拥堵都是由于私人汽车的大量增加而导致的，依靠出租车的数量管制来限制城市机动车的外部性，是完全无效的。
三、取消出租车数量管制会增进社会福利
从世界各国的经验来看，放松对出租车数量管制已经是一个趋势，英国、荷兰、日本等国家在上世纪90年代以后都纷纷取消了数量管制。英国人口最为密集的伦敦市是最早对出租马车数量进行管制的城市之一，其管制的目的是治理道路拥挤。1833年后，由于道路设施改善，数量管制被取消，从此，再也没有实施过数量管制，凡是符合法定条件的司机和车辆均可获得牌照，不设定数量上限。爱尔兰自2000年开始放松出租车管制，到2004年底，爱尔兰出租车数量增加了两倍，并没有引发道路拥堵、交通事故率上升，乡村出租车短缺、车况和服务恶化等负面效果。“公众对放松管制给予了令人瞩目的积极评价。”
取消数量管制会增加社会的福利，原因如下。
首先，取消数量管制可以避免由垄断带给整个社会的低效率，是一种帕累托改进。取消数量管制，必然会使大量潜在的竞争者进入市场，使市场的结构由垄断变为竞争，哈伯格三角形内部的潜在交易将得以实行。在这个三角形内部任何一点的价格和数量上，消费者和司机的福利都得到改善，社会中没有任何人的福利会受到损害，因此这种交易是典型的帕累托改进，由于价格下降，塔洛克四边形会自动消失，由其所引起的租金耗散也不复存在。消费者有更多的选择机会，价格下降，垄断租金自动消失，自然也不会有相关利益主体为争夺管制租金而进行博弈，由出租车利益争夺而形成的社会冲突就不复存在。
其次，取消数量管制会增加社会的就业数量，实现机会平等。数量管制政策在事实上只允许有限的经营者从事出租车行业，而剥夺了其他所有可能具有同等能力的人的从业机会，不但不能形成有效的竞争，而且对于潜在的从业者而言，也是不公平的。取消数量管制可以促进竞争，增加供给，也使更多的人面临公平的机会。
再次，取消数量管制会增加消费者的选择空间和行为能力，提高消费者的福利。数量管制造成人为短缺，降低消费者的行为能力，是对消费者福利的剥夺。人类社会物质文明的不断进步，都是以增加人们的选择空间来实现的。从原始社会到现代社会，人们的选择范围大大的拓宽，从而使个人变得更加自由。而出租车数量管制限制了人们的正常选择，制造人为短缺，使少数利益群体受益，必然损害社会的福利。显然，数量管制与出租车业的公共服务目标相矛盾，取消数量管制可以避免这样的福利损失。
取消数量管制之后，人们可能会担心服务质量下降等问题，这可以通过加强标准和准入条件的管制来避免。这些标准包括汽车的标准和司机标准。汽车的标准如车况和车型，保养与维护等；而司机的标准则主要关注其驾驶水平和经验，并且要对车辆和司机的服务水平定期进行检查。这些工作不一定要由政府直接干预，可以由出租车司机组成的行业协会来进行监督。因为政府的直接干预极有可能形成新的腐败，而行业协会比政府官员更加关心整个行业的发展，由行业协会进行的监督效果可能更好。根据英国的经验，取消管制的地方消费者对出租车不足的抱怨大量减少，直接的服务和安全标准管制被认为是提高服务和安全水平的更为可靠的办法。
计量经济学作为经济学科的核心课程之一,其重要性越来越得到重视和认可。但是,相对于其他经济学课程,由于其使用较多的高等数学、概率论和统计学知识,它的教学难度相对较大,尤其是对于数学基础比较差的学生更是如此。笔者结合自己学习和讲授计量经济学的经验,从教材选用、教学内容选择、理论教学与实验教学的关系处理、经济理论、经济数据和研究方法的关系处理、基本思路和数学过程的关系处理等方面进行了深入分析,提出了改善教学效果的建议。
一、教材的采用
目前,在版本繁多的计量经济学教材中,可按编者的国籍分为两种:一种是翻译版的国外教材,作者主要为伍德里奇、格林、古扎拉蒂等;另一种是国内学者编着的教材,作者主要包括李子奈、赵卫亚、王维国、李长凤等。国外教材特别注重具体的商业或经济案例分析以及从具体到抽象的逻辑思维,大多案例生动有趣。教材强调计量经济学作为一门经济课程主要是解决经济管理问题的工具;针对具体案例,使用较大篇幅的文字进行解释和说明,较少使用数理统计学等数学知识,可读性强,适合入门学习。国外教材的结构与内容设置,适合数学基础较差的学生,同时有助于培养学生借助计量经济学解决现实经济问题的直觉,尤其有助于提高学生建立计量经济学模型的能力;但由于不够重视数学理论的教学,影响学生解释计量经济学结论的能力和进一步学习高级计量经济学的效果。
国内教材大多更重视数理统计学等数学理论的推导,逻辑性相对较强,数学公式繁多,但案例相对缺乏且关于案例的经济解释和说明较少,综合性较弱。国内教材的结构与内容设置,使得数学基础一般的学生由于看不懂数学公式导致学习难度偏大,进而产生厌学情绪;部分数学基础扎实的学生,即使较好地掌握了计量经济学理论,为进一步深入学习和进行经济研究打下了扎实的理论基础,但不一定具备敏感的经济直觉,无法很好地使用计量经济学来解释并解决现实经济问题。我国目前主要采用国内教材,难以一概而论认为哪一种教材更好。总体来说,对于初学者,作为入门教材,国外的教材更加合适;对于将计量经济学仅仅作为工具的研究人员,国外的教材更加实用;对于具备扎实的数学基础、侧重于理论研究的教学科研人员,国内的教材更加适用。总之,教材应该结合个人的实际情况和期望达到的目标进行选择,尽量避免盲目地选用名气大的计量经济学教材。
二、教学内容的筛选
随着高等教育的普及以及研究生教育的迅猛发展,我国已经主要由硕士和博士研究生从事教学和科学研究。除了一小部分教学研究人员本科毕业生并且正在继续接受研究生教育以外,绝大部分都属于硕士博士,将直接进入工作岗位。鉴于中国目前的实际情况,在本科阶段,本文认为计量经济学应当定位于基本方法的教学,使学生具备运用这些方法解决实际经济问题的能力。鉴于这种情况,本科计量经济学的教学应该重基本思想、基本方法及基本应用;应该强调现实的经济背景,增加现实的经济案例,尽量简化繁琐的数学推导;对学生的考核也不应强调其数学推导,繁琐的数学推导可以安排在研究生阶段的计量经济学教学中,使学生更多感受到计量经济学是一门经济学课程,而不是数学课程;本科教学应以经典计量经济学为主,可以概括性地介绍一些新的发展方向。而更多的计量经济学新发展、新领域应放到研究生阶段的教学中。针对本科计量经济学教学的定位,一定要加强计量经济学师资的建设,大力培养既掌握数学和计量方法又熟悉经济学的教师队伍。为了提高学生运用计量经济方法的能力,可要求每一个学生针对某些具体经济问题,独立完成模型构建,编写研究报告,积极推行案例教学、项目教学、课程论文,并将这些定为考核学生的重要内容。
三、理论教学与实验教学相结合
各层次的计量经济学教学都注重强调理论体系的完整性,而忽略理论方法的实际应用。计量经济学教学目前现状是十分注重参数估计和各种检验的理论和方法,而对应用模型分析现实经济问题的重视程度不够。经济数据通常是非实验数据,而且常常存在数据缺失的问题,如何根据已有数据去寻找相关的数据来替代缺失的数据是十分重要的。对这些问题的讲授对提高学生的实际应用能力具有很大的好处。同时,计量经济学软件(如TSP、Eview)s的实际操作训练也是薄弱环节,学生不能熟练掌握软件的应用,或不能对结果作出合理的解释,从而限制了运用计量模型分析和解决实际经济问题的能力。所以,计量经济学教学应高度重视理论教学与实验教学相结合。在教学安排上,两者要统筹规划,根据理论教学来合理安排实验教学,结合案例讲授和加强软件操作训练,以加深学生对理论知识的掌握,并使学生能够使用计量经济工具分析一些经济现实问题。
四、经济理论、经济数据和研究方法的关系处理
运用计量经济学处理经济问题通常有6个步骤:理论或假说的陈述;经济数据的收集;计量经济模型的建立;经济模型参数的估计;经济模型的假设检验;运用模型进行预测。可以看出,任何一个计量经济模型赖以成功的要素有三个:经济理论、经济数据和研究方法。经济理论是经济现象的行为理论,是计量经济学研究的基础。经济数据是所研究对象活动水平、相互关系以及外部环境的数据反映,是计量经济学研究的原料。研究方法是计量经济学研究的工具和手段,是计量经济学区别于其他经济学科的主要特点。在计量经济学的学习和研究中,研究方法经常是重点。研究方法的水平往往是一项研究成果水平的主要衡量依据。同时方法的研究也是最难的,因为方法的研究均涉及高深的数学理论,而数学理论水平的提高是一个长期的积累过程而不是短期内能够实现的。
学习计量经济学同时要重视对经济学理论的掌握。缺乏经济学理论、不了解经济行为规律不可能建立合理的计量经济学模型和选取收集合适的数据样本。许多学生虽然数学水平比较高,但受经济理论的制约,而不能深刻领会计量经济学的精髓。经济数据同样重要。经济数据是决定研究成果的重要因素,目前数据的获取途径和数据质量已经成为制约计量经济学发展的瓶颈。虽然互联网为数据查找提供了很大便利,但许多数据是不公开或需要收费的;而在大量数据中找到对研究有用的数据则更为困难。所以,计量经济学的学习必须兼顾理论、方法与数据,任何一方面的缺失都会影响对计量经济学的掌握。
［关键词］计量经济学；课程特点；问题；对策［中图分类号］G642［文献标识码］A［文章编号］1005-6432（2011）44-0162-02
随着中国高校经济管理专业的高速发展,从课程设置、教学内容等多个方面逐步与国际高校接轨。计量经济学则是其中最具有代表性的课程,也是国内对经济类问题定量研究的需要,对于我国经济类研究走向国际化具有重要的支撑作用。1998年,教育部高等学校经济学学科教学指导委员会将《计量经济学》首次列入经济学门类核心课程(李南成,张卫东,2003)。此后,国内各高校经济类各专业普遍开设了计量经济学,并加强了经济数学、统计学等对计量经济学教学有重要支撑课程的建设,鼓励运用计量建模分析社会经济问题,推动了计量经济学学科的快速发展。目前,计量经济学已经成为高校经济管理类专业最受关注、最后欢迎的重要课程之一。
但是,计量经济学教学效果仍不容乐观,且不同高校间存在较大的差别。在本科教学课程整体设计、计量经济学相关课程建设及计量经济学教学内容选取上,均需进一步改进和完善。为此,本文基于对计量经济学这一学科本身的性质和特点综合分析的基础上,结合自身《计量经济学》课程教学实践经验的积累,总结、分析了本科计量经济学教学中存在问题,并从多个角度提出了针对性的建议,以期有助于计量经济学教学质量的提高和学生能力的不断增强。
1计量经济学学科的性质和特点
计量经济学是经济学的一门分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。费里希将计量经济学定义为经济理论、统计学和数学三者的结合(李子奈,潘文卿,2010),体现了当代西方经济学发展的重方法、重实证分析以及数学运用等特征(黄犚,张台秋,2008)。整体而言,本文认为计量经济学主要存在以下三个特点。
（1）跨学科、综合性的特点。计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的结合,要求学生具备扎实的经济理论和良好的运用经济数学、概率论与数理统计、微积分、线性代数及计算机工具的能力,是对学生掌握多学科知识并运用于经济理论分析能力提出的要求。
（2）对数据的依赖程度较高。在计量建模基础上,大多需要采用样本数据进行计量估计,这就需要采集数据并进行处理。数据的数量和质量对计量估计有较强的影响,要求学生具备一定的数据搜索和处理技术。其中,数据的处理同样需要基于经济理论采集原始数据,并按照设定的变量要求对数据进行处理。
（3）理论和实践紧密结合。计量经济学本身有着完善的理论,包括模型建立、参数估计及检验等；同时,也最终要将这些理论应用于实际经济问题的解决,完成经济检验、预测等任务,回归到经济学研究本身。所以说,该学科是一门源于实践,形成完善的理论并应用于实践的学科,是理论和实践紧密的结合。
计量经济学自身的这些特点,决定了计量经济学良好的发展与应用前景；但是,同时也决定了计量经济学较高的学习难度。此外,在计量经济学教学中不可避免存在的问题,影响了计量经济学课程的教学质量,下面就计量经济学课程教学中的问题进行分析。
2计量经济学课程教学中的问题
（1）课程设置不当。这里的课程设置主要指课程开设的时间及内容两部分。由于计量经济学是经济学、数学和统计学的有机结合,计量经济学课程的开设应该是在学生完成宏微观经济学、高等数学、统计学及计算机课程学习之后,并且需要一段时间的消化吸收,所以放在大学三年级时最为合适。实际的课程设置中,部分高校将该课程放在大学二年级下学期,这不利于计量经济学的学习。
由20世纪30年代计量经济学诞生开始,计量经济学发展迅猛,然而,本科计量经济学的教学内容却是“一如既往”。在针对本科生的计量教学中,大多集中讲授简单线性回归、违背经典假设的不同情况的分析与处理等,对于动态计量经济学、非参数计量经济学、面板估计、因果关系检验等高等计量经济学理论方法缺少最起码的了解。这就使得计量经济学的教学总是滞后于学科的最新发展,不利于学生计量经济学的进一步学习和应用(方雯,2010)。
（2）对计量经济学中数学类内容的讲授方式不当。随着高校现代化、信息化进程的推进,高校课堂中板书讲授的方式逐渐被幻灯片代替。诚然,对于很多课程尤其是文科类课程,幻灯片为教学节省了大量时间,学生可以边看、边听、边学。但是,在计量经济学课程中包含有大量的数学、统计学的公式推导,该内容的讲授如果仍以幻灯片快速播放,则学生思维的进度是难以跟上的,直接影响学生对相关理论的理解,也间接影响学生的学习兴趣。
（3）学生的基础知识难以适应教学目标的要求。计量经济学要求学生具备扎实的经济理论知识和良好的统计、数学及计算机的应用能力。计量经济研究的是现实经济问题,计量的建模是以对经济现象清晰、透彻的认识为前提的；同时,计量模型变量的设定、数据的采集与处理及模型检验等部分全部需要扎实的经济理论知识。而且,在模型构建、假设检验、模型估计等部分则对学生的数学、统计学和计算机应用能力提出了要求,并不仅仅依赖于经济理论。因此,计量经济学是一门综合性较强的学科,学好计量经济学要求学生首先具备宏微观经济学、高等数学、概率论与数理统计及统计学等先修课程的良好基础。只有如此,学生才能有效地掌握计量经济学的理论、方法,并能灵活地应用于经济问题分析,同时也为日后高等计量经济学的学习打下坚实的基础。然而,实际教学中发现,部分学生的数学、统计学基础薄弱,对计量经济学原理及方法理解困难,特别是对文科学生更是如此(姚福寿,刘泽仁,袁春梅,2010)。此外,部分学生经济学原理相关基础知识掌握不够,也直接影响了对经济问题的分析、经济建模和变量的设定。
（4）学生的数据收集和处理能力差。数据的可获得性和质量是制约计量经济学发展的重要因素之一。较强的数据收集能力是计量研究的有力保障；同时,在数据整理过程中,对数据短缺、统计口径不一致等问题的处理均直接关系到估计结果的成败。然而,学生在进行计量研究时往往忽视了数据的处理,直接导致了回归结果的偏差。
（5）学生对计量软件的操作能力差。由于课时有限,大部分教师将计量经济学学时放在了课堂理论讲授和机房案例演示、操作,对于计量软件使用的介绍有限,导致学生对计量软件不熟悉,操作能力较差,这也直接影响了计量经济学上机的效果(郑兵云,2010)。同时,如Eviews、Sdata、SAS等计量软件均拥有较强大的功能,学生对计量软件的了解仅限于老师讲授的部分功能,这也不利于学生对计量经济学理论的理解,以及进一步对高等计量经济学理论的学习和应用。
（6）评价制度传统、单一。目前,高校经济管理类专业对学生计量经济学学习情况的检测仍以卷面测试为主,违背了计量经济学课程以培养学生利用计量经济学分析实际问题、解决问题能力的目的,也未能全面真实的反应计量经济学的教学效果。
3改进计量经济学课程教学的对策与建议
（1）优化课程设置。首先,从整体上,将计量经济学和经济学、高等数学及统计学等相关学科的设置综合规划、考虑,优化教学课程体系；其次,将计量经济学课程的开设置于经济学、高等数学、概率论与数理统计、统计学等计量经济学支撑课程学习之后；再次,在以初等计量经济学为教学重点的同时,以专题模块的方式适度开设高等计量经济学相关内容的介绍,引导学生对计量经济学前沿理论的了解。
（2）有重点的强化学生基础知识的学习。针对应用面广的高等数学、经济学等专业基础课程,要通过课程设置、内容优化等方式,强化学生对于基础性学科知识的掌握,为计量经济学等应用学科的学习奠定基础。
（3）分配上机课时,加强学生对于计量软件的学习。鉴于计量经济学软件在课程学习中的重要作用,应通过课堂演示、软件操作集中学习、计量软件帮助文档学习等多个途径,促进学生对计量软件功能的了解和操作能力的提高。
（4）对计量经济学中不同内容的讲授方式区别对待。鉴于计量经济学是一门综合学科,不同学科知识具有不同特点,因此,针对不同知识,尤其是对数学、统计学的公式推导等相关内容的讲授,应以教师课堂推导最为适宜,引导学生共同思考,促进对计量经济学理论的理解。
（5）从内容选取、课程教学及评价制度几个方面,促进对计量经济学应用能力的提高。针对本科生计量经济学课程设置中应用能力培养的目的,在教学内容选取、教学过程的重点等方面,侧重于将计量经济学应用于经济问题具体分析研究。同时,在对学生学习情况考察中,加强就学生应用计量经济学对实际问题进行建模、检验及预测分析能力的考察,鼓励学生在毕业论文中大胆应用计量经济学,提高学生计量经济学应用能力。
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论文摘要：计量经济学是一门涉及面广、计算复杂的较难学的课程。从学这门课应具备的知识条件入手。分析了学好的关键问题是:要把握线性回归模型的几个基本假定，要学会建模，要懂得几种参数估计的方法，还要明白模型检验的意义。
计量经济学是经济学领域内的一门应用性学科。它是以统计知识、数学方法为基础，以一定的经济理论为指导，以计算机为手段，通过建立计量经济模型，考察和研究经济社会中各种经济变量之间的数量关系，预测经济发展的趋势，检验经济政策效果的一门非常具有实用价值的学科。现在很多专业都开设这门课。但由于这门课涉及的知识面广、计算公式多而复杂，要求的应用手段高，所以，学生在学的过程中感到比较困难，且学的效果也不太理想。本人根据自己的教学体会，谈谈学好这门课应注意的几个关键问题。
首先.学生学这门课程必须具备以下条件:统计学、数学和经济学知识以及计算机技术。且缺一不可。
(一)对统计学而言，为了测定经济变量之间的数量关系，计量经济研究过程中采用了统计学的分析方法，如:计量经济学模型的统计检验、参数估计的方法以及建立模型所需要的统计数据资料的搜集等都离不开统计方法。特别是统计数据的搜集、整理和分析。因此，统计学就成为计量经济学研究的基础。统计资料的准确性、时效性和系统性就成为计量经济学模型建立的好坏、参数估计代表性大小的影响因素。
(二)对经济学而言，经济学是计量经济学的理论基础，因为计量经济学研究的主题是经济现象发展变化的规律，计量经济模型描述的是经济变量之间的数量关系，这就决定了计量经济研究必须以经济理论和经济运行机制作为建立模型的理论基础。如消费函数和投资函数的建立，就是以不同的消费理论和投资理论为前提的。此外，计量经济研究的结论反过来可以验证有关经济理论的正确与否。
(三)对数学而言，为了将经济理论和客观事实有机的结合起来，需要采用适当的方法。由于计量经济学研究的主要是多个因素之间静态或动态的随机关系，所以需要引人数理统计以及微积分与矩阵等理论方法，这些方法成为计量经济研究的建模工具。如利用最小二乘法估计模型中的参数就利用到微积分中的极值原理，在多元线性回归模型中要用矩阵理论推导参数的性质，在搜集资料时要用抽样理论等。现在经济学研究的数学化和定量化是经济学科学化的标志。这种科学化推动了经济学领域的发展，如微分学与边际理论，优化方法与最优配置理论，所以，数学是计量经济分析的一个基本工具，用数学方法去思考和描述经济问题和政策，这是计量经济学的关键。
(四)对计算机技术而言，社会发展到今天，计算机已普遍运用到定量分析中，定量分析是依据数理统计理论的发展而发展起来的。它包括系统论、信息论和控制论，其多数方法复杂，计算工作量大，这就需要利用计算机软件来解决问题。
所以，要想学好计量经济学，学生就必须要有厚实的统计学基础，扎实的数学功底和熟练的计算机应用技术。否则，分析问题时将会很困难，甚至分析不下去，即使分析出来，结论和实际也会有很大偏差或者根本和实际经济运行规律相违。
其次，学生学这门课必须注意把握线性回归模型的几个基本假定。
(一)几个基本假定是运用最小二乘法的前提条件。对于线性回归模型，模型估计的任务是用回归分析的方法估计模型的参数，常用的方法是普通最小二乘法，简称ors法，为保证参数估计量具有良好的性质，就需对模型提出几个假定。如果实际模型满足这些假定，ors法就是一种适用的方法，如果实际模型不满足这些假定，ors法就不再适用，这就需要发展其它方法来估计模型。因此它是运用ors法的前提。
几个基本假定是:1、假定解释变量xi是确定性变量，不是随机变量，且之间互不相关。( 是第i个解释变量);2、零均值假定，即,其中为随机误差项;3、同方差假定，即，其中为方差；4、无自相关假定，即COV；5、解释变量与随机误差项之间互不相关假定，即;6、随机误差相服从均值为0，方差为的正态分布假定，即 。
(二)几个基本假定是贯穿计量经济学的一条主线。计量经济学研究的一个主要任务是对模型进行计量经济检验，目的是检验计量经济学的性质。一般是检验模型中随机误差项是否存在异方差和序列相关的问题、解释变量是否存在多重共线性问题以及解释变量是否是随机变量，这些问题都是根据这几个基本假定而来的，即如果违背了同方差假定，模型就存在异方差，即;如果违背解释变量之间互不相关假定，模型就存在多重共线性问题，即0;如果违背随机误差项在不同样本点之间互不相关假定，模型就存在自相关问题，即0;如果违背解释变量是确定性变量的假定，那么模型就存在解释变量是随机变量的问题。每一个问题都有它产生的原因，会造成不同的后果，因此，就有不同的模型检验、处理和估计的方法，所以学生要特别注意把握这几个基本假定。
第三.学生学这门课要了解为什么要建模.以及如何建模?
模型就是表达研究系统内经济变量之间关系的一个或一组数学方程式。它是根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系建立的。如生产函数模型，在实际生活中，经济系统各部门之间、经济过程各环节之间、经济活动中各因素之间除了存在经济行为理论上的相互联系之外，还存在数量上的相互依存关系，这些关系可通过模型来表达。通过模型可进行结构分析、经济预测、政策评价和检验与发展经济理论。模型研究的是当一个或几个变量发生变化时，会对其它变量以至整个经济系统发生影响。如果人们不通过建模，而过分依赖直觉，即凭经验和学识去判断变量之间的关系，则会很危险，因为可能会忽略或者错误地使用某些重要的关系。另外，凭直觉判断变量之间的关系充其量只能算作定性分析，它只能分析出变量发展的趋势，而不能分析出当一个或几个变量每变动一个单位时会引起另一个变量变动几个单位，也就是说，它不能进行定量分析，不能证实变量变化的度以及进行统计检验和计量经济学检验。再有，经济预测时，要提供预测的精度，凭直觉的方法通常会阻碍预测结果置信度的数学度量。所以，只有通过建模，才能比较准确地反映经济现象中各经济变量之间的关系。
那么如何才能科学合理的建模?建模是一门很难掌握的艺术，因为它主要依赖建模过程中的直觉判断，而这些判断又没有清楚的准测。一般建模的方式有四种:一是根据经济行为理论，运用数理经济学的研究方法，判断变量间的关系，推导出模型的具体数学形式;二是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量之间的相关图，由相关图现实的变量之间的关系确定模型的数学形式。如果相关图中的点大致呈一条直线，那么就建立直线回归模型，如果大致呈一条指数曲线，就建立指数曲线回归模型;三是如果数列是时间数列，可根据时间数列的特点确定模型。例如，若时间数列中各项数据的K次差大致为一常数，一般说可考虑配合K次曲线模型，若时间数列中各项数据的对数一次差大体为一常数，可考虑配合指数曲线模型;四是在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就可采用各种可能的形式进行段模拟，然后选择其中较好的一种。这几种方式都是对理论模型的初步设定，在模型的估计和检验过程中还需逐步调整，以得到一个函数形式较为合理的模型。一个合理的模型应包括三点:(1)要符合经济现象的行为理论;(2)模型的建立方法和参数的估计方法要科学;(3)数据要真实可靠。
第四.学生学这门课必须掌握几个主要知识点。
这门课主要学单方程计量经济学模型、扩展的单方程计量经济学模型、联立的计量经济学模型以及模型的应用，其中又以单方程计量经济学模型为基础。不管什么样的模型，都要涉及到模型的建立、参数的估计以及模型的检验，这些其实就是这门课的主要知识点。模型的建立前己述过，这里主要谈谈参数估计的方法和模型的检验方法。
(一)参数估计的方法。模型建立以后，要想在实际中对经济现象进行估计和预测就必须估计模型的参数。参数是模型中表示变量之间数量关系的系数，说明解释变量对被解释变量的影响程度，它是未知的，需要估计。因此参数估计方法是计量经济学的核心内容，可根据不同的原理构造不同类型的估计方法。主要方法有:
1、普通最小二乘法(OIS法)，是应用最多的一种方法。因为用这种方法估计的参数具有线性性、无偏性和最小方差性，即参数具有优良的性质。这种方法是从最小二乘原理出发的其它估计方法的基础，如加权最小二乘法、折扣最小二乘法、间接最小二乘法、二阶段最小二乘法。它的理论前提是各实际观察值与理论估计值离差平方和最小。
2、最大或然法(ML法)，也称最大似然法。这种方法是从最大或然原理出发发展起来的一种估计参数的方法。虽然其应用没有最小二乘法普遍.但在计量经济学中占据很重要的地位。其原理是当从模型总体中随机抽取n组样本观测值之后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的联合概率最大。这个联合概率又称为变量的或然函数，通过对或然函数极大化以求得总体参数的估计量。
3、高斯—牛顿迭代法。对于有些不能转化为线性方程的非线性方程模型，估计参数时用高斯—牛顿迭代法就是一种适用的方法。它的基本思想是用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代去多次修正回归系数，使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳系数，最后使原模型的残差平方和达到最小。它的程序是:(1)选择初始值;(2)把泰勒级数展开;(3)估计修正因子;(4)检验精确度;(5)重复迭代。
(二)模型检验的类型。参数估计出之后，模型便已确定。但模型是否符合实际，能否解释实际经济运行过程，是否最大限度地拟合了样本数据，还需要进行检验，检验类型包括:
1、经济意义检验，主要检验各个参数值的符号以及数值的大小、数值之间的关系在经济意义上是否合理。例如，需求函数中，需求量一般与收人正相关，与价格负相关。所以，收人与价格的参数估计值分别应取正值和负值，如果结果相反，就应调整模型。又如，食品支出的恩格尔函数: 其中: 表示人均月食品支出水平，表示人均月收人水平，那么的取值区间应在。到1之间，因为食品的增长幅度一般低于收人的增长幅度，如超出这个范围，则不能通过经济意义的检验。
2、统计检验，是利用数理统计中的推断方法，对估计结果的可靠性进行检验。一般包括拟合优度检验法、模型的显著性检验法(F检验法)和解释变量检验法(T检验法)等。统计检验是对所有现象进行回归分析时都必须通过的检验。
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。[]
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[ 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.
一、建立经济数学模型的步骤
模型的建立要遵循可行性和实用性，同时在设计的时候要按照一定的方法和步骤进行操作。一是深入地探知经济问题，总结经济问题的相关数据和资料。二是使用假设的途径把研究的问题进行简化，运用数学的方法，将各种复杂的变量进行归纳建立模型。因为模型要真实地反映客观经济，所以不能过于简单。考虑模型实施的难易程度，进而又不能太复杂。这需要分析人员对于所得资料的判断程度和准确的把握，将直接影响到这个模型的难易程度。通常根据模型和经济的关系通常分为经济模型、计量经济模型、投入产出模型、数学规划经济模型四种。用数学语言描述经济问题，进而得到某种经济意义的模型我们通常称之为数理经济模型。它是以定义形式而存在的，就是运用理论和规则表述经济问题中的量的关系。用数学数量相关的理论和方法结合建立模型我们通常称之为计量经济模型，它是统计、数学和经济三种理论知识结合产生出来的。以统计学为基础是它的主要特性。数据的完整是这种理论存在的前提。投入和产出的分析为基础是投入产出模型的理论的主要特性。投入条件和产出的数据是这种模型的主要探讨对象。这种模型存在的条件就是遵循恒等式关系。以系统的部分与总体存在线性关系为假设主要以线性代数为研究工具。各个部门之间的关系，产品地区间的平衡关系和相关的经济活动，都会在这种模型下反应出来。以数学规划理论和方法建立的模型称之为数学规划经济模型。研究对象的数值会被这种模型进行优化，同时反映出经济活动中的存在的问题，选取最佳的方案进行解决。
二、构建和运用经济数学模型时应注意的问题
数学模型对现实的反映是相对而言的，相关的经济范畴的建设是否合理，模型得出的结论是否有着科学性和说服力。在建立数学模型时要注意到以下几点。
1. 对所研究的对象要做严谨的数据采集和分析工作。
2. 在经济实际中只能对可量化的事物进行数学分析和构建数学模型而模型概念是无法进行数量分析的。尽管经济模型是反映事物的数量关系的离开具体理论所界定的概念就无从对事物的数量进行研究。经济上的量是在一定的界定下的量不是数学中抽象的量。
3. 在模型建立的初期要顾及到相关的约束条件。数学方法有着逻辑紧密和推算准确的特性，这决定着数学模型会受到很多条件的制约。如果要确立模型的成立，大多需要假设条件的满足。
4. 动态的经济现象用建造的经济模型去分析要注意，时空中不可量化条件的影响，这种影响有一般处于次要因素，但有时会上升到主要因素。
三、建立经济数学模型应遵从的主要原则
1. 假设原则。这种原则不是独立存在的，相对而言经济问题的存在不是一种矛盾造成的，复杂的矛盾进行交错，所以在解决问题的时候要理清思路分清主次。排除干扰因素这样的假设在更接近实际的情况。假设的时条件的影响的大小、变量的大小和模型的适用范围等都是我们要考虑到的问题。
2. 最优原则。这个原则分为两个方面。一个是经济变量和体系相互作用并且优化使得达到最佳。二是无约束条件极值存在而达到效率的最优、资源配置的最佳、消费效用或利润的最大化。
经济学是研究稀缺资源优化配置及其社会经济关系的一门科学，经济数学是一种严密、精确、实用的思维工具，是一门用数学方法来研究经济问题，以解决稀缺资源如何优化配置的科学。基于资源存量与流量的可度量性，为了使资源配置更加合理、公平，效率更高，经济必须借助于数学。经济活动的实践证明，经济的发展离不开数量，并且在经济发展中运用数学的程度与数学本身的发展密切相关。尽管数学的概念和结论极为抽象，但是它们都是从生产实践来的，并且能在其他学科中、在社会生活实践中得以广泛应用。正如恩格斯所说，应用数学来发展现实世界的这种可能性根源在于：数学从这个世界本身提取出来，并且仅仅表现这个世界所固有的关系的形成部分，因此能够一般地加以应用。
由于现代化生产发展的需要，经济学中定量分析有了长足的进步，数学分析、线性代数、概率统计、微分方程等已引入经济学，出现了数理统计学、经济计量学、经济控制论等分支，这些新分支统称为数量经济学。数量经济学的目的在于探索客观经济过程的数量规律，以便用来指导客观经济实践；在经济应用数学中，“成本函数”、“收益函数”、“需求函数”和“供应函数”等，得到广泛的应用，把“二次函数”和“分式函数”扩展为“多项式函数”和“有理函数”，并用它们构造了总成本函数、收益函数、利润函数、库存总量函数、边际函数等。所有这些函数思想在大学的应用数学得到了进一步的发展和利用，并且与现代企业经济管理相结合，集中体现了经济数学思想在经济管理中的应用。以下论述中我们针对企业管理的特点，重点阐述企业管理中的若干经济数学思想，以求对企业管理实务工作者有所裨益。
二、企业管理中的若干经济数学思想
在企业管理中，成本利润、收入需求、价格等经济量是决策中必需考虑的因素。为了达到利润最大、成本最小、价格最合理，就要把握最佳产量、最佳销售量，最佳销售价格，这常用到求函数的最大、最小值问题，即经济学中的最优化问题，其实质就是求得能够使目标函数达到极值时的选择变量的代数值。
1、成本与利润函数
企业成本分为两类，第一类成本的特点是短期内不发生变化，即不随商品产量的变化而变化，称为固定成本(厂房、设备等固定资产的折旧、管理者的固定工资等)；第二类成本的特点是随商品产量的变化而变化，称为变动成本(通常有能源费用、原材料费用、劳动者的工资等等)。固定成本与变动成本之和为总成本，即TC(q)=FC(q)+VC(q)，其中q为企业的产品产量，这就是企业的成本函数。利润就是生产者收入扣除成本后的剩余部分，即收益与成本之差，L(q)=R(q)-C(q),这就是企业的利润函数。
生产者提供商品的首要目的就是获取利润，决定生产规模也是获得最大的利润。对于生产者来说，成本总是随着产量的增加而增加的，因而生产决策者不能只盲目地追求产量，还需要根据利润的变化情况确定适当的产量指标。利润函数L(q)=R(q)-C(q)=0时，此时生产者既不赢利也不亏损，即收支相抵，我们将满足收支相抵的点称为盈亏平衡点(又称为保本点)。盈亏分析常用于企业经营管理中各种定价或生产决策。
2、边际分析
在经济研究中，若以原函数代表成本、收入、利润等，通常称之为总函数，如总成本函数，总收入函数，总利润函数等，而对应的导数就称之为总函数的边际函数。边际是对经济与企业经营管理进行数量分析的一个重要概念：边际成本在经济学中，把产量增加一个单位时所增加的总成本或增加这一个单位产品的生产成本定义为边际成本，边际成本就是总成本函数在所给定点的导数。边际成本在一定产量水平以下，随着产量的增加而降低，在一定产量以上，会随着产量的增加而提高，此时，成本会随产量的增加越来越高，这是由于在生产能力得到充分利用后，要再增加生产需投资新的设备或增加工人工作时间等造成成本的增高。因而在生产管理中，边际成本的分析是一个不容忽视的问题。
3、需求弹性分析
在经济学中，把某变量对另一变量变化的反应程度称为弹性。需求函数弹性就是物品的需求量对价格变化的反应程度。需求弹性Ep为需求变化百分比与价格变化百分比的比值。需求弹性有其实际的经济含义是表示当某种商品的价格下降(或上升)百分之一时，其需求量将增加(或减少)的百分比。经济学中，当Ep<-1时，称需求量富有弹性，也就是价格的变化将会引起需求的较大变化，这时需求量对价格的依赖是很大的，换句话说，适当涨价会使需求较大幅度上升从而增加收入；当-1<Ep<0时，称需求量是缺乏弹性，即商品需求量的相对变化小于价格的相对变化，此时价格的变化对需求量的影响较小，在适当涨价后，不会使需求量有太大的下降，从而可以增加收入；当Ep=-1时，称需求为单位弹性，这是需求量的相对变化与价格的相对变化基本相等，即商品的涨价或降价对商品的销售基本无大的影响。
在企业管理运用弹性进行经济分析时，应该考虑以下几点：（1）考虑影响需求价格弹性的因素。影响需求价格弹性的因素主要有：商品的性质，如生活必需品的价格弹性小，奢侈品、可有可无的商品需求价格弹性较大；商品的替代性强弱，可替代的物品越多，性质越接近，弹性就越大；商品的消费支出在总支出中所占的比例，如果一种商品其消费支出占家庭消费总支出的越小，则其需求价格弹性越小；商品用途的广泛性，用途越广泛，需求价格弹性就可能越大；时间因素，同样的商品，从长期看，其弹性越大，从短期看，其弹性小。（2）考察价格与需求价格弹性的关系。在产品富有弹性的情况下，提高价格反而使销售收入减少，降价却能增加销售收入。但随着价格的下调，需求价格弹性也随之降低，因此降价促销是有限度的。近几年的彩电大战、VCD大战实际上是降价大战，其结果是不利于企业的生存、发展。因此，弹性理论为我们提供了具体而有效的实战依据。（3）考察需求交叉弹性。交叉弹性Exy是指一种产品的需求量对另一种相关产品价格变化的敏感程度。当企业的产品有互补关系时，就其中一种产品，定价较低可能会减少这部分产品的收益，若其互补品的销量迅速增加，导致企业总的利润增加，则此降价方案可行。Exy越大，说明竞争越激烈。因此，企业决策人员应了解掌握本企业产品的需求交叉弹性，除了采用灵活的价格策略外，更应把功夫放在开发产品、改进市场、降低成本等方面上，以保证企业的持续发展。
4、最优化问题
在经济管理中，常常要寻求经济函数在一定范围内的最大、最小值，这就是最优化问题。利润最大化是企业决策的最终目的，选择利润最大的产出水平是经济数学在经济管理中最显著的应用。设利润函数为L(q)=R(q)-C(q)(q≧0)，为求出使利润最大的产出水平，首先必须满足必要条件，即利润函数的—阶导数等于0，此时，边际收益等于边际成本；其次，还必须满足充分条件，即当利润函数的—阶导数等于0时，二阶导数小于0。满足这样的充分必要条件的产出水平将使利润最大。最优化问题在企业生产经营决策中也经常碰到。
三、运用数学分析方法进行企业经济管理决策时需要注意的几个问题
1、正确处理经济学与数学的关系
经济学和数学在研究对象和科学性质上是完全不同的两门科学，二者的发展规律和趋势是迥然不同的。二者在发展过程中可以互相影响、互相作用、互相渗透和互相利用。数学作为一种语言和方法，实现了经济理论的模型化，使之对具有高度复杂性的经济系统能够得以在严格的假定条件下进行有效的研究，并利用现代信息手段进行加工处理，从中得出一般性的结论，直接为经济实践过程提供科学的理论依据。同时，数学方法的运用，大大拓展了经济理论的研究领域，提高了经济理论的实用价值，从而推动了经济理论的发展。
然而，经济学不能变成为一系列抽象假定复杂公式的堆积，因为经济活动的规律纯粹用数学公式是推导不出来的，而且，经济发展规律和经济实践过程相当复杂和多变，同时还可能会遇到诸多不确定因素的干扰和影响。如果能够科学、恰当地运用数学语言和方法，把经济学和数学有机地结合起来，就能够极大地推动经济理论研究和经济实践工作的发展。相反，如果不顾主客观条件的允许，盲目地生搬硬套各种公式和模型，把错综复杂、或明或暗的经济现象设计成一堆庞大且难以处理的数学符号，可能导致经济学成为一种完全虚构的假说。这样，无论对经济理论研究，还是经济实践过程，都将产生严重的误导作用。
2、正确处理好经济分析中定性与定量分析的关系
经济学是一门定性分析与定量分析相融合的严密科学。经济理论在研究过程中，必须处理好定性分析和定量分析的辩证关系。质是事物在性质上区别于其他事物的内在规定性。量是事物所固有的、客观存在的。任何量总是具有一定质的量，量以质为基础，而量的变化达到一定的程度，就会引起质的变化。经济理论研究如果仅仅局限在定性分析上，势必导致经济理论的抽象化、空洞化和理想化，使其缺乏足够的说服力和解释力；如果只片面强调数学语言和方法的运用，而没有把经济理论作为依存的基础和条件，这种分析则缺乏科学性和可信度，也会导致经济理论的简单化、模型化和僵硬化。因此，数量关系所反映出来的社会经济现象的本质联系，必须以经济理论所论证的社会经济发展规律作为基础。在企业经营决策中，我们也应该处理好决策中质与量的关系。
在传统的社会科学领域中，经济学是最成功地实现数学化的学科，其成就令人瞩目。数学在经济学中的应用，产生了包括数理经济学、计量经济学、经济控制论、经济预测、经济信息等分支的数量经济学科群，以致一些西方学者认为：当代经济学实际上已成为应用数学的一个分支。正如现代计算机之父、数学家、数理经济学家冯・诺伊曼所料：经济现象最复杂，它要用的数学理论也是最高深的，因为越是抽象的数学工具越适合于分析实际上十分复杂的事物。从这个意义上讲，从事经济学研究的人员必须具备相当的数学修养和水准。不仅需要完备的初等数学基础，而且还必须具备微积分、线性代数、概率统计、模糊数学、集合论、拓扑学、实凸分析、泛函分析、图论以及计算机等很多数学知识。
初等数学是以不变的数量和固定的图形为研究对象，它不考虑函数变化的速率问题，因此初等数学也被人们称为常量数学。运用常量数学可以有效在描述事物和现象相对稳定的状态，而它不能描述事物的运动和变化，而现代经济学问题的研究恰恰更重视系统的运动和变化。例如由于科学技术的进步以及世界人口的日益增长，人们利用自然资源的范围扩大了，强度也不断增加，甚至使环境质量恶化，造成生态的不平衡，这是一个动态的过程，因此常量数学不能满足经济学研究的需要，我们更需要变量数学。
微积分学是变量数学的基本内容之一。19世纪中叶，勒翁・瓦尔拉斯和杰文斯提出名为“边际效用理论”的经济学。戈森和门格尔也是这一理论的奠基者。戈森的数学极好。后一代的经济学家们发现，这一理论中的“边际”原来就是数学中的“导数”或“偏导数”。因此这一理论的出现意味着微分学和其它高等数学已进入经济学领域。从此微积分学成为经济学问题研究的首要数学基础。
线性代数已成功地运用于普通经济学、金融、财政、税收等领域，运用于投入产出理论。从企业到整个国民经济，乃至世界经济都可以用投入产出进行规化。线性规化理论可用于在一定约束下，求极大值极小值问题，例如：使有限的材料得到最充分的应用；如何在商品销售中，调整商品价格，薄利多销，获得最多利润；如何利用有限的空间使得存贮量或货运量最大；如何合理安排人员配制，使全员劳动生产率最高等等，还可以用于发现资源的短缺和剩余情况及区域规化。所以线性代数与线性规化也是研究经济学问题的重要数学基础。
初等数学处理的问题属于自然界或社会生活中的必然现象及其规律，它只讨论当某种条件具备时，某种结果必然地、百分之百地出现的情况，这种由条件完全可以预知结果的数学，我们称之为必然的数学，但在经济学问题中常遇到，也更为我们关注的是所谓随机现象的事物，即在某种确定的条件下某种结果不是必然的，而是以一定的可能性出现的。例如：流域之间的调水问题，投资者必须考虑风险和收益。通常所说的平均收益就是数学期望。另外，在一些项目决策时，大都是在不确定的因素下进行决策的，这种条件和结果没有必然的联系。
不能用必然的数学进行定量分析，而需要用或然的数学研究。或然数学主要是指概率论和数理统计，由于它们在经济学领域中成功地应用于投资、贷款、股票、证券、市场预测、风险平估等许多重要领域而得到迅速发展。概率论与数理统计专门研究在一定条件下，某种结果可能发生，也可能不发生的一类现象，即随机现象。概率论与数理统计已经在经济学研究中占有非常重要的地位。
初等数学讨论的是内涵和外延都非常明晰的现象，来不得半点模糊，因此初等数学是一种明晰数学。但是在经济学问题的研究中，我们所遇到的大量概念却都是非明晰的，例环境综合评价中的“污染程度”就是一个模糊概念，污染程度表征的质量分级界限不是截然划分的，而是用一个隶属度来刻划，隶属度可用隶属函数来表达。又例灰色系统，本身就是从模糊数学中派生出来的分析方法。再如经济发展规化、经济周期的确定，都是用模糊方法确定比较准确、适用。模糊数学以模糊现象为自已的研究对象，给出了使模糊概念定量化的方法以及模糊量运算的规律。
经济学思考的一个核心问题是如何分配日益紧缺的资源，使它在既充满相互竞争、要求又无法满足的情况下能够达到目的。如何运用数学工具来分析“什么是最隹方案”的问题，是经济学理论的一个焦点。经济学家们一直应用数学上各种各样的技巧来探讨这个十分重要的问题。经济学讨论“最优化”问题，但是不能简单地理解最优。有这一局部的最优与另一局部最优的关系问题，有局部最优与全社会最优的关系问题。对经济学来说，更重要的不是各自的最优，而是相互间的对策。例如，福利经济学试图在平衡条件下确定对产品与服务作最佳分配。著名的帕累托定理规定：当至少有一个人生活得更好，而没有一个人生活得更差时，这种分配就可以被认为比原来的分配更优。这里用到了对策论：在二人或二人以上的对策中，如果一个人赢就会有一个人输，称为“零和对策”；如果人人都赢而没有人输，称为“非零和对策”，福利经济学就是要利用非零和对策论。在这样复杂的经济活动中，要用到更复杂的数学工具。微积分学、集合论、拓扑学、实凸分析以及概率论、数理统计，在用数学方式表达经济理论方面都起到了重要的作用。
保险学中要考虑的许多问题都需要运用数学方法得以解答。例如，对各种风险的评估，不仅涉及到实际的统计资料，还需要运用一整套相应的数学计算方法；此外，保险的理赔支付是否正确，这个问题不论对投保人还是保险公司都是十分重要的，给付太少会使保险公司业务增长遭受影响，给付太多会使保险公司保费收入不胜负荷，太多与太少皆非所宜。正确的理赔只能以合理的计算为基础，而合理的计算又必须以数学所认定的风险稳定性定理为基础。在人寿保险中，需要根据投保人的年龄、生存与死亡的一般状况列出寿命表，并建立相应的数学模型，以求出每个保险合同的保险费和责任准备金的数学计算公式。一般说来，对每一寿命保险单进行数学描述时，必须给出相应的生命状态模式，以及若干时间函数的定义，从数学模型得到保险费公式和责任准备金公式的具体形式取决于模型函数的数学性质，公式推导通常涉及到级数求和、向量空间、黎曼－斯蒂尔吉斯积分、测度论、微分方程、差分方程、积分方程等方面的方法与技巧。
对于大量带有不确定性的经济活动，其每一步骤都有多种可能性出现，以一个出发点为根部，可演变出一个能反映出所有可能的树图，于是图论的知识必不可少。在有无限种不确定情形时，例如商品的种类就可以看作有无穷多种，对应的商品空间也变成无穷维的了，于是，泛函分析成了当然的工具。为了刻画政策对经济的作用，必须做出一个最优控制的数学模型。为了描述多层次经济体中的信息流通，信息论的必要性很明显。
在具备一定数学知识的同时，还得从经济学与数学交叉的角度出发，将不同学科的思想有机地结合起来，找到结合点，提出数学模型，并依据经济学的基本原理建立模型，然后对模型进行调试、验证。这一系列工作就是通常所说的建模过程。一个经济系统和某种特性的数学模型建立以后，就要对数学模型单独求解，然后对数学模型的解，进行经济学的合理解释，形成经济学问题的解决方案，因此，在经济系统状态、经济要素预测以及经济规化的研究中，需要普遍运用数学模型。建模是一个创造的过程，它需要的主要不是数学运算技巧，而是平常培养起来的敏锐的洞察力，新颖的思想和清晰的逻辑思维，是一种充满挑战和创造性的劳动。
数学在经济学中的成功应用，产生了庞大的数量经济学科群。计量经济学的核心问题是建立计量经济模型。它以一定的经济理论为背景，利用数理经济学中的研究成果，列出一系列描述经济行为的数学方程，然后又根据实际的经济统计资料，通过使用现代数理统计的方法对方程组中的未知参数进行估计，从而建立起描述经济活动的计量经济模型。计量经济学反过来又推动了数理统计学的发展，成百上千个方程组成的计量经济模型的运用，为数理统计学家提出了许多新课题。数学渗入到经济学，经济学反过来也推动数学前进。
数理经济学是研究数学概念和数学技巧对经济，特别是对经济理论的各种应用，其中一些基本问题是从经济学中提出的，但深入研究是从数学的角度进行的。其核心内容之一是用一种规范化的方法研究一般均衡理论，使用的数学工具主要是集合论、群论、拓扑学，其学术文献完全是公理化的。它从一套公设、假定、定义出发，导出一套非常严谨的公理化体系。数理经济学是主要进行定性分析的理论经济学。它是研究最优经济效果、利益协调和最优价格的确定这些经济学基本理论问题的，为计量经济学、管理科学、经济控制论提供模型框架、结构和理论基础。这样，使两个完全不同的专业得以连接和通畅。
由于计算机和软件的发展非常之快，计算机科学已使很多科学改变了面貌，由定性研究走向定量研究的方向。所以在经济学研究中应用计算机，不仅对经济学的系统化、模型化与最优化有巨大的促进作用，而且开辟了经济学应用软件这样一个广扩的研究领域，计算机不仅是经济学领域的计算工具，也是强有力的实验工具。目前可以用计算机对经济系统进行模拟仿真；设计经济系统的最优方案，并编制程序在计算机上进行实验，从而得出经济区域发展的战略和策略。所以必须学习计算机语言，掌握计算机的使用。
在经济现象与经济活动如此复杂的今天，我们对经济学研究也提出了更高的要求：对一时尚不能控制的经济过程和尚未知晓的经济现象，能否深入地认识它并合理地解释它；对于已经熟悉的经济过程和现象，能否精确地表达它、模拟它、预测它，能否判断其发生的时间、演化的序列、过程的强度和结果；对于客观的经济系统能否通过有效的改造和调控，使其达到最优状态并能稳定地保持它；对于经济学的基本理论，能否比较精确地、完整地纳入一个统一的基础。为此我们对数学知识的深度和广度都有了更高要求，方能使当代经济学所强调的主题研究臻于科学化、合理化。因此，数学是经济学研究的重要基础之一，而以上所述是经济学研究所必备的数学基础。
参考文献
［1］21世纪中国数学教育展望.北京师范大学出版社，2004.
［2］张楚廷.数学文化.高等教育出版社，2002.
关键词：经济数学模型；建立；应用
经济数学模型（economic mathematical model） 就是把经济活动各要素表示成抽象的数学公式，即：经济活动中数量关系的简化的数学表达，简称经济模型，是研究分析经济数量关系的重要工具。是将经济现象或经济问题中各要素之间的关系抽象出来，利用数学原理、数学方法建立起一套能够对经济现象、经济问题进行分析、统计、总结、预测的研究方法。
一、经济数学模型对研究经济学的意义
数学是与经济学息息相关的学科，是研究经济学不可或缺的重要工具。经济学从产生开始就有涉及面广、经济现象复杂、经济数据繁杂等特点，每一项研究、决策都离不开数学的应用。研究经济问题时，不仅要对经济现象进行定性分析，也要对大量经济数据进行相应的定量分析。经济数学模型能起到理清思路、简化抽象问题、加工处理信息、得出理论成果并用于指导经济实践的作用，可以对过去的经济活动进行统计、总结，对正在发生的经济现象进行监控，还能作为经济预测、经济决策的工具。经济数学模型里涉及到的数学理论知识比较广泛，包括线性规划方法、非线性规划方法、极值最值理论、不动点理论、概率统计方法、微分方程等。经济数学模型广泛运用在经济学中的许多学科分支和研究领域，包括数理经济学和计量经济学，也包括系统分析、计量分析、成本收益利润分析、投入产出分析、最优化分析及平衡理论研究等方面，并使用电脑技术对分析统计预测结果进行模拟演示以检验理论成果的可行性。这里不仅用到经济数学模型，也需要利用信息技术。
二、如何建立经济数学模型
建立经济数学模型是通过对现实经济问题进行分析，作出合理的假设，直接从实际问题中抽象出数学问题，并利用数学语言将问题表述出来，利用数学方法和数学理论对经济数学模型进行演绎、推理、求解，再将结果与现实比对检验的过程。建立经济数学模型大概分为三个阶段：现实经济世界数学世界现实经济世界。
构建一个经济数学模型时，应注重了解实际问题的经济背景，通过假设把问题抽象简化出来，分析影响模型的各个因素，并设置变量和参数表示这些因素，利用数学知识建立变量之间的关系式，利用数学方法进行分析。因此经济数学模型的建立通常分为如下六个步骤：准备建模、提出模型假设、构建经济数学模型、对数学模型求解、分析、检验等。
（一）准备建模
在建立经济数学模型之前要深入了解待研的经济问题，了解该问题的相关知识背景，查阅收集整理归纳相关数据。由于是给本科生讲授数学建模方法，所以还要根据本科生的数学知识储备情况选择合适的数学工具。
（二）提出模型假设
假设的过程就是将经济问题用数学问题简化抽象出来的过程，简化的目的是用简单模型反应复杂经济问题。好的模型不仅不会降低真实性，还能提高模型的科学性和实用性。但不能无限制的简化，还要真实准确反应出经济问题。简化抽象程度由经济对象的误差范围和应用相关数学方法的前提决定。这就要求建模人员不仅要具有对资料的较强的整合能力，还要有相当的知识储备和知识运用能力，所建模型要难易程度适当并具有现实意义。经济数学模型分为普通经济模型、计量经济模型、投入产出模型和数学规划模型。要根据具体问题建立适当的模型。
（三）构建经济数学模型
这一步是建模关键。根据前面所做的假设将经济问题中涉及的经济量用变量或相关参数表示，用公式或函数关系或方程等数学语言及相关数学理论描述经济问题，建立起变量之间的关系式，从而建立经济数学模型。比如计量经济模型是以数学、统计、和经济三类学科的理论知识为基础，将经济问题与数学数量关系相关的知识方法相结合建立经济数学模型。投入产出模型是对投入产出数额进行分析，主要研究投入时依据的条件和对应的产出数额。这种模型能反映出部门间的关系、收入产出的关系及相关经济活动。
对经济数学模型求解。模型建立以后就要根据相关经济数据和数学理论进行求解。大部分经济数学模型的求解都不需要高深的数学理论知识，需要的是复杂计算，这个问题可以依靠计算机软件来完成。甚至有些运算利用excel就可以完成。
模型分析。模型分析就是对运算结果做进一步的分析和推断，从而确定结果的相对合理性。运算出模型结果后，将模型结果与经济问题的现实状况进行对比分析，分析研究所得结果的合理性。如果二者是一致的，证明所建模型合乎现实，模型结果具有可信性，可以把开发的模型用到现实中去；如果二者不一致，就需要重新检查模型，寻找问题根本和出错原因，对模型进行改进。
模型检验。将抽象出来的经过比对相对合理的模型结果转换成现实经济问题中，用现实的经济数据再检验数学模型求解的合理性。如果检验结果与实际不符或不如预期的精准，需要对模型重新修改到合理为止。点评模型好坏的标准就是模型与实际的相符程度和实用性。伴随经济状况的变化，模型也要与时俱进持续修改和更新。
三、建立经济数学模型需要注意的问题
数据的收集要具有可靠性，确保准确无误。因此在建立经济数学模型之前，对经济现象的观察调研应当周全深刻，对经济数据的统计整理要真实谨慎可信。
