“計量經濟學”作為一門課程，在我國一部分高等院校經濟學科、管理學科相關專業中開設已經有二十年的歷史，它的重要性也逐漸為人們所認識。克萊因(R·Klein)説：“計量經濟學已經在經濟學科中居於最重要的地位，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表中最有權威的一部分”。薩繆爾森(P·Samuelson)認為：“第二次大戰後的經濟學是計量經濟學的時代”。1998年7月，教育部高等學校經濟學學科教學指導委員會討論並確定了高等學校經濟學門類各專業的八門共同核心課程，其中包括“計量經濟學”。這是我國經濟學學科教育走向現代化和科學化的重要標誌，必將對我國經濟學人才的培養質量產生重要影響。特別是計算機技術的迅速發展和計量軟件開發，為計量經濟學的應用提供了廣闊的空間。應該説，經過多年的努力，在計量經濟學課程建設上我們已經取得了不小的成績。在充分肯定這門課程作用的基礎上，認真總結多年的教學實踐，我們也感到對於本科計量經濟學的教學理念還需要進一步商榷。
目前，我們研究問題的分析方法已經實現了由過去的定性分析到定量分析的轉變，特別是計量經濟的研究方法已經成為經濟學及相關領域的主流方法，這是值得充分肯定的。這也是我們本科計量教學工作者的一大貢獻，它徹底扭轉了單純的定性分析理念。然而，令人不安的是在本科計量經濟學的教學中出現了兩種傾向：其一是把計量經濟學當成了“聖經”，唯計量是從，似乎是沒有計量參加的學科都是偽科學或者説不夠科學，其結果是計量方法的濫用；其二是計量的數學化，也就是數學的計量而不是經濟學的計量，其結果是使得計量經濟學脱離實際，變成了數學遊戲。就上述問題，結合本科計量經濟學教學實際談談我們的看法。
一、計量經濟學不是“聖經”：完美中有折中
首先，計量模型是完美的。我們以一元模型為例：
Y=β0+β1X+μ(1)
其中，μ表示除X以外的所有影響Y的因素，模型(1)叫總體迴歸模型。該模型描述的變量之間的關係是相關關係，而非函數關係。對同樣問題處理的數理模型：
Y=β0+β1X(2)
模型(1)比模型(2)完美，因為模型(1)比模型(2)考慮問題全面。在模型(1)中，每給X一個值，從理論上講，由於μ的存在，模型考慮了和X對應的所有Y的值；模型(2)僅考慮了因素X對Y的唯一影響，而沒有考慮X以外的其他因素對Y的影響，因此，模型(2)僅考慮了和X“對應”的一個Y值，這裏對應加引號是因為從理論上講，那個Y值僅僅是無窮多個Y值中的一個，而未必就是真的和X對應的那個，這就是計量經濟學家和數理經濟學家的不同之處，所以，我們説計量經濟學是完美的（確切的説是計量模型比數理模型完美）。但是，完美的計量模型（總體迴歸模型）理論上是存在的，實踐中是求解不出來的，不是因為我們的計算技術達不到而求解不出來β0，β1，而是由於總體的無限性和μ的複雜性（隨機變量），特別是在現實經濟問題中，我們面臨的問題的總體一般是不知的（總體數據蒐集的困難）。因此，計量經濟學家就退而求其次優結果━━總體迴歸直線：
E(Y)=β0+β1X(3)
總體迴歸直線(3)就是我們常説的函數形式或方程，它是由(1)兩邊取數學期望而得到（假定E(μ）=0)，它揭示了，每給X一個值，有唯一的一個Y的期望值與之對應。這裏的分析思路：從模型(1)到模型(3)就由相關關係轉化為函數關係，從而計量模型的完美性在這裏受到了挑戰，這就是我們説的計量模型的第一次打折。那麼總體迴歸直線(3)是否可以順利的求解呢？在總體數據已知的條件下可以找到。在現實經濟問題中，我們面臨的問題的總體一般是不知的，因此求解總體迴歸函數的思路也是行不通的。既然是這樣，那就退而求其次優結果（再次打折），計量經濟學家自然就想到藉助樣本來分析問題，建立樣本回歸模型：
Y=■0+■1X+e(4)
這裏，■0，■1是總體迴歸(1)中β0，β1的近似估計，殘差e也是隨機干擾項μ的近似估計。那麼樣本回歸模型(4)可以容易求解嗎？儘管樣本的數據可以很容易的收集，但是由於殘差同樣存在和隨即干擾項的一樣困難，使得樣本回歸模型僅僅是理論上的存在，現實中很難操做。計量經濟學家又再次退而求其次優結果，尋找樣本回歸直線（第三次打折）：
■=■0+■1X(5)
這裏，方程(5)是由(4)兩邊取數學期望得到的。參數的估計應用了普通最小二乘法。單就上述分析過程我們不難發現，計量模型是完美的，而模型估計是打折的不完美。
二、計量模型與模型估計一樣嗎？
計量模型指的是總體迴歸模型，模型估計是樣本回歸函數（迴歸直線）。因此，用計量模型方法分析問題的實質是歸結為模型估計，所以，這種方法也是折中（打折）的研究問題。那麼這種方法可靠嗎？當上述研究的問題（計量模型）滿足基本的假定條件才是可靠的：(1)正態性假設：隨機誤差項服從正態分佈。等價於被解釋變量（因變量）在自變量的各水平上服從正態分佈；(2)獨立性假設，無自相關性假設；(3)同方差性假設；(4)隨機誤差項與解釋變量不相關；(5)零均值假設。這些假定條件在現實經濟問題中是很難滿足的，而且模型估計是直接對樣本負責，而只有樣本滿足簡單隨機抽樣，才能夠較好地描述總體狀態特徵。我們知道，真正的簡單隨機抽樣也是不容易做到的。因此，我們主張使用計量分析方法也要謹慎，它不是隨便就可以使用的，儘管專業的計量分析軟件大大簡化了計量的運算。
三、本科《計量經濟學》課教學理念：理論與應用並重
目前，與過多介紹理論的傳統教學方式相比，隨着多媒體技術的應用，計量經濟學的教學生動了很多，老師也會列舉一些例子對所講授的內容進行説明，但是多數僅限於此，並沒有對計量經濟學的建模步驟、原理以及模型的侷限性等進行深入分析，更談不上與學生的互動。而且計量經濟學方法已經被廣泛地用於分析中國現實經濟問題，但是實際教學中仍然缺乏包含經典案例的教材。同時，由於授課學時的限制使得目前的計量經濟教學中缺少生動的案例分析。
我們既要重視理論方法，也要重視應用模型和應用中實際問題的解決。因此，在課程內容和教學大綱的安排上要強調理論、案例和實驗多元化的教學手段，理論教學、實驗教學和案例教學應成為當前計量經濟學教學缺一不可的內容。尤其是實驗教學和案例教學，在教學過程中起着激發學生主觀能動性、創新能力的作用，授課教師應根據學生專業（如金融、財政、國際貿易）的不同，安排相應的案例和實驗內容，使學生能夠很好地將經濟理論和計量經濟學的實證分析方法結合起來，提高學生對實際經濟問題的分析和判斷能力。
實驗教學是計量經濟學教學中不可或缺的一部分，對於培養學生的動手能力是至關重要的。因此，在計量經濟學的實驗教學中要注意兩方面的問題：第一，實驗教學要與理論教學相銜接，即應該將實驗教學合理、恰當地穿插在理論教學的過程中，而不能截然分離開。這樣有助於加深學生對理論知識的理解和應用。第二，教師應該精心選擇實驗內容，編好實驗計劃，做好示範。在編寫實驗計劃時不僅要加強基礎內容的學習訓練，而且要構建能有效將實踐技能訓練與科學研究能力相結合的實驗體系，進而形成“基礎實驗→綜合實驗→研究創新型實驗”多層次、多模塊相互銜接實驗教學。第三，結合實際情況，要特別強調學生在處理數據（如：頻率轉換、季節調整）、建立模型等方面容易出現的問題。
總之，為了實現本科《計量經濟學》課教學理念的改革，突出基本思想、方法和應用的教學，最關鍵的還是加強計量經濟學師資隊伍的建設，大力培養既懂經濟又熟悉數學和計量方法的教師隊伍，使我們的計量經濟學教師的知識結構合理，如在本科階段學數學、研究生讀經濟、博士讀數量經濟等。
1、計量經濟學教學中需培養的關鍵能力
1.1獨立的思辨能力
在計量經濟學教學中，一個重要的任務是如何培養學生獨立思考和思辨的能力。在具體教學中，學生們往往盲從教師和教科書的話語，絕對相信教科書上的每一個基本原理和方法以及老師在上課時的表述，很少有學生對老師上課所講的內容進行獨立的思考和辨別，特別是，學生能否根據上課老師所講的內容與現實經濟現象和經濟問題聯繫起來，通過比較和辨別，能否從中判斷計量模型假設的合理性，以及能否從中提煉出可供研究的問題。
比如，在建立經濟增長的計量模型時，能否聯想到中國不同階段的經濟增長的動力來源是什麼，學生們能否以經濟學的思維方式來觀察現實中的經濟增長，首先提出最近的經濟增長下降究竟是由於什麼原因引起的？是居民消費增長下滑，還是投資或出口下降？進一步，教師能否引導學生提出這一階段的經濟增長與之前的經濟增長的背後原因是否相同？教師在講授上述計量模型時，能否拓寬學生們的視野，通過引導學生舉一反三，通過對產生不同經濟現象背後原因的共性因素的分析，使得學生們加深對計量模型的現實背景的理解，以及引導學生對現實問題與所用計量模型之間適應性的思考，是培養學生獨立思辨能力的關鍵。
1.2對經濟現象或經濟問題進行抽象研究的能力
筆者在計量經濟學教學中發現，學生往往習慣於分析教科書上已有的計量模型或者是成熟的模型，而對於相對陌生的計量模型和研究領域，學生的理解和駕馭能力明顯要弱於對既定計量模型的分析能力。這裏面關鍵的問題，教師在上課時是否能夠積極鼓勵和引導學生對現實問題進行探索性、嘗試性分析。我們知道，對於同一種經濟現象，仁者見仁，智者見智，不同的人會選擇不同的解釋變量，有着不盡相同的解釋。問題的關鍵在於，能否立足於觀察到的經濟現象和自己所學的理論知識，對實際的社會經濟現象做出適當的抽象，選擇相對重要的影響因素作為計量模型的解釋變量。
比如，在建立我國的經濟增長模型時，要引導學生抓住能夠代表中國經濟增長典型事實的關鍵變量，進行批判性思考。我國是一個城鎮和農村區別非常明顯的國家，所以，在研究中國經濟增長的問題時，農村勞動力流動就是一個不可忽視的重要變量，這與西方標準的教科書中所説的經濟增長模型可能有所不同。再比如，貝克爾在研究一個地區有關犯罪的經濟模型時，在分析現實問題的基礎上，抽象出一些重要的影響因素和變量，如罪犯花在犯罪活動上的小時數、從事犯罪活動的小時工資、合法就業時的小時工資、其他收入（如財產繼承）、被抓的概率、被抓後證明有罪的概率、證明有罪後預期的判刑以及年齡等，然後在此基礎上，建立一個關於犯罪的合適的計量模型。教師在上課時，可以有意識地引導學生嘗試進行這樣的思考和訓練。
1.3比較和評價不同計量經濟理論和方法的能力
在計量經濟學教學中，有一種能力特別重要，就是學習計量模型時需培養的比較和創新能力。學生是否能夠在現有計量模型的基礎上，作進一步的拓展和深化，發展出一個更能解釋和貼近現實經濟問題的計量模型。這就需要學生閲讀大量的相關文獻，對其產生的背景和運用的計量原理、方法有比較深刻的認識，並且要學會通過不斷的比較和深化，來進一步修正和完善現有的模型，在此基礎上，學生完成學習能力上的一種昇華。
比如，在計量經濟學教學中，如何讓學生理解不同時期的中國經濟增長以及中國的經濟增長是不是平穩，時間序列估計和麪板模型估計的結果是否存在顯著的差別等。要弄清上述問題，不能侷限於教科書之中，而是根據數據特徵和研究問題本身，選擇和運用合適的計量理論和方法，以及擴展和創新的前沿方法，等等。
2、計量經濟學的教學模式改革
在前文分析的基礎上，為了培養學生的科研和創新能力，進一步突出人才培養中的能力目標，筆者嘗試提出以下幾方面的教學模式改革：
2.1帶着問題的啟發式教學
在計量經濟學教學中，教師要扮演好領航員和引導員的角色，在具體講解計量經濟學的基本概念、理論和方法時，需要改變傳統的上課方式，學會通過一個個生活中的實際例子作為引子，引導學生進入相關的概念學習中。在講授參數估計方法和假設檢驗時，教師要善於提出各種問題，比如為什麼需要採用這種假設檢驗方法？這種檢驗方法的優勢和缺點是什麼？讓學生先嚐試回答，然後教師再公佈正確答案，讓學生在回答或準備問題的過程中，儘快地進入角色，熟悉上課所講的內容。其次，教師要能夠有效地組織課堂，讓學生積極地參與到課堂的授課內容中，有效地集中注意力，不要讓學生遊離於課堂之外。
比如，在講解經典迴歸模型中的樣本回歸函數時，教師可以讓學生從總體為200個家庭中隨機選擇20個家庭作為樣本，然後根據不同的樣本估計出不同的樣本函數，並進行選擇和比較。讓學生自己隨機選擇樣本，自己繪圖，自己得到最後的估計結果，讓學生親身參與到這個過程之中，他就會切身的感受到什麼是樣本回歸函數；為什麼不同的選擇會得到不同的樣本參數估計值。在這個過程中，教師可以不斷地引導學生，督促學生投入到整個課堂教學活動中去，並且鼓勵學生提出自己的想法，實施自己的做法，最後通過比較、鑑別，得到一個相對最優的結果。
2.2引進案例教學，提高學生計量的應用能力
由於計量經濟學涉及大量的數學公式和數學推導，學生們學習和理解起來存在較大困難，在學習過程中往往感到枯燥乏味、毫無興趣。因此，在計量教學過程中藉助案例教學，可以生動形象地從案例分析中引導出計量經濟學的一般原理和規律，將抽象的計量經濟學理論和方法生動地呈現給學生，這樣就能夠做到深入淺出，水到渠成。在具體教學實踐中，教師可以從當前經濟現象中的重點熱點問題中出發，選擇一些能夠提煉出計量模型的案例，然後將計量經濟學的基本原理和方法，貫穿到一個具體案例的始末，從基本假定、參數估計到各種假設檢驗，如t檢驗和f檢驗。師通過結合一個具體的案例，完整地講解上述計量經濟學內容，能夠最大限度地激發學生的學習興趣，使學生學習達到事半功倍的效果。在案例教學的同時，教師要引導和培養學生舉一反三的能力。
比如，同樣一個關於生產函數的計量模型，既能研究宏觀層面的國家經濟增長問題，同時，也可以研究產業層面的行業生產技術問題以及微觀層面的企業生產函數問題，這種生產函數具有通用性和適用性，但是，在具體應用的時候，要引導學生關注模型的適用前提和假設條件，以及在不同場合下的不同經濟學含義。
2.3改變課程考核方式，引入課程論文考核或上機考核方式
傳統的筆試考試主要是讓學生去背誦和記憶一些計量經濟學的基本概念和理論，但是這種機械式的背誦既不會激發學生的興趣，也無法培養學生運用計量模型對現實經濟問題的分析和理解能力。筆者在教授計量經濟學時，期末考核經常採用課程論文的形式，且論文必須採用計量經濟模型，這樣一方面可以讓學生系統、全面地掌握計量經濟學的基本知識和方法，因為在課程論文中有一個完整的過程，需要學生完成從建立模型、數據收集、參數估計、假設檢驗到模型預測的整個過程，通過這個過程學生能夠相對完整地掌握計量經濟學的核心知識；另一方面，通過課程論文的方式還可以培養學生關注現實問題的意識以及培養解決現實問題的能力。
總之，通過課程論文的考核方式，能夠達到讓學生進一步鞏固所學知識和培養解決實際問題的能力。
參考文獻：
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經濟學語言學轉向引發人們對語言在經濟分析中作用的廣泛關注，進而產生一個問題，計量經濟學的主要語言是什麼？計量經濟學語言具有什麼特徵？其在經濟分析中又處於什麼地位？要解決這些問題，就要從什麼是計量經濟學的語言以及計量經濟學語言的方法論地位來着手。
要探討計量經濟學的語言，離不開對計量經濟學的界定及其基本分析結構的探討。計量經濟學是通過模型來表述經濟現實的，基於統計、概率方法的模型構建是計量經濟學經濟表述的主要手段與方式，也是計量經濟學進行經濟研究與分析，以及作用於應用實踐的基礎途徑。從學科的自我表述與實踐應用兩個層面來説，一方面，以概率和統計為基礎的計量經濟學模型是計量經濟學這一學科的主要表達方式，也就是計量經濟學的“語言”；另一方面，從計量經濟學的基本分析結構來説，模型是計量經濟學分析的基本結構，是計量經濟學描述、解釋經濟現實的主要手段，也是計量經濟學進行學科表述與對外自我表達的主要途徑，可稱為計量經濟學的“模型語言”。以概率和統計為基礎的計量經濟學模型，既是方法又是語言，在計量經濟學經濟分析中處於核心地位。作為經驗實證的計量經濟學，其研究方法從方法論上來説是經驗實證的模型方法，其語言也必然離不開經驗實證的方法論基礎地位，是經驗實證的模型語言。 那麼，計量經濟學經驗實證的模型語言在經濟學研究中處於何種位置？其經濟學的表述充分性如何？是否能夠替代自然語言？要回答這些問題，首先就要明確經濟學學科本質與計量經濟學經驗實證模型語言的方法論地位。作為社會科學的“皇冠”，其特殊的學科性質決定其不等同於物理學這樣的自然科學，同時人類社會也不等同於實驗室。經濟現實的複雜多變性，人性與人類心理的不可預測性，使得經濟發展過程成為一個異常複雜的有機體，這些必然複雜化經濟學的表述及其語言，單一的基於以概率和統計的模型語言難以完成這一任務。此外，從經濟科學理論表述層面來看，經濟理論並不必然由數學或統計學來證明。經濟學的語言是多元而非一元的，數學、統計語言是經濟學分析語言中不可替代一種，是“多元”中的“一元”，但並不必然比其他語言更重要。當然，這也解釋了計量經濟學以概率和統計為基礎的模型語言在經濟分析語言中的地位。
計量經濟學經驗實證的模型語言是計量經濟學科學化經濟研究的一個重要體現，但同時也難以避免其自身與生俱來的方法論侷限：
首先，經驗實證的模型語言面臨經濟研究中價值判斷理念的計量化問題。計量經濟學模型語言對經濟現實的表述是建立在表示現實經濟活動結果數據的概率分佈假定基礎之上的，模型語言對經濟現實中不可度量的社會關係、政策和心理等價值理念的處理是通過主觀假定賦值或虛擬變量來完成的。從一定程度上來説，計量經濟學模型語言對價值判斷的這種表述稍顯隨意、主觀，是不精確的；此外，很多價值判斷理念難以通過統計語言或概率分佈來表述。因此，計量經濟學模型語言存在着價值判斷理念計量化的問題。經濟研究是以人及其構成社會的經濟活動與關係為核心的，而這種社會經濟關係的表述不僅是“量”的統計，還包括“質”的描述。計量經濟學模型語言對經濟現實的解釋與描述是通過變量與現實經濟因素的映射來完成的，因此，模型對經濟現實的解釋是建立在模型方程涵蓋待解釋經濟變量這一前提之上的。那麼就產生了一個問題，模型是否可以包含所有經濟因素，也就是經濟因素都可以通過適當量化的形式納入模型語言的表述範圍嗎？答案是否定的。很多宏觀計量經濟學模型中的政策、環境因素以及微觀計量模型中的心理因素，都很難一一映射為計量模型中等價的變量形式。雖然虛擬變量是一種選擇方式，但現代計量經濟學中的虛擬變量通常是簡單的“二進制”（0，1），這種“是與否”的極端表述方式很難精確描述經濟現實的漸變過程與漸變效應。
此外，即便勉強將價值判斷理念通過主觀賦值的變量進行計量化，還存在現實經濟因素與觀測數據統計方式的非“一一映射”問題。很多模型表達的變量或符號在現實經濟中有多個對應統計方式，而每種方式的選取都代表着不同的樣本數據，有時甚至會影響到模型的估計結果。如探討外商直接投資與中國經濟增長的關係時，涉及到國家開放程度這一政策理念及其模型對應變量的選取。究竟用什麼代表開放程度，現實中選取模型樣本數據時就涉及一個選擇的問題，有的研究者將年進出口貿易總額的GDP佔比作為一國開放程度的度量標準，有的將對外政策的頒佈作為開放程度的度量。這種變量的選取通常以模型的估計結果是否更優作為條件，可以説這種選取模式是稍顯主觀隨意的，並不具備嚴格的科學性。
其次，計量經濟學模型語言難以完全取代經濟學表述中的自然語言，一元的模型語言難以對經濟學進行全面、充分表述。第一，能夠表述經濟世界的是語言性的詞語而不是人為創造的符號、模型，計量經濟學的模型語言並不比自然語言更接近經濟現實，同時，經驗實證的模型語言所描述的邏輯建構具有其本身的侷限，不能完全取代經濟學自然語言的使用。雖然計量經濟學模型語言中的數學公式與統計推斷過程本身也是一種話語，但這種“話語”本身也有語言問題，愛因斯坦指出，“就數學定律指涉現實而言，它們並不確定；就其確定性而言，他們並不指涉現實”。數學哲學的觀點展示出數學、統計的模型語言，作為一種經濟學研究語言，其所構建的“經濟世界”並不比自然語言的更準確，也不比自然語言的更接近現實世界。第二，人們生活的世界是詞語的世界而非函數的世界，對語言最重要的溝通與交流功能來説，經驗實證的計量經濟學模型語言作為交際語言並不具備足夠的充分性。雖然其在統計推斷與函數符號表達上具有嚴謹性與便利性，並因此一定程度上體現了其科學性，但對於語言最為重要的交際功能，計量經濟學模型語言並未表現出任何超越其他語言範式的優勢，尤其是在與公眾交流時。用函數與符號表達的數學語言是自然科學的通用語言，“對自然科學家而言，它就像過去拉丁語對學者一樣，而對許多經濟學家來説它不幸是希臘語”，因之其模型方程與符號的表達範式可能更容易使人們感覺它只想通過深奧的數學讓人肅然起敬，而不是更有助於交流。
還有一個不得不説的問題，不論計量經濟學模型語言多麼嚴謹、精確，也不可能做到對完整社會關係進行精確表述，這取決於計量經濟學模型設定的非精確性與局部性，因為任何模型都不可能把整個社會複雜多面的關係全部納入模型體系，無論從技術層面來説還是從方法論層面來説，這是不現實也是不可能實現的。
伴隨着經濟統計發展，經濟統計的經驗累積，目前的經濟統計所需要統計的數據已經非常龐大，數據統計者在進行數據統計時，如果僅適用數理知識的採集，並不會對數據進行深入挖掘，造統計結果不準確。統計數據的數量逐漸增多，數據類別也同樣增加，對此，如果僅僅是使用以往的數據統計方式，並不能準確、全面的實現數據分析並統計的工作。數據挖掘技術是目前全新的統計方式，其具備良好的數據統計方式，能夠橫向的對數據進行挖掘，進而更好的對經濟數據進行統計，更好的滿足社會對經濟統計數據的需求。
一、數據挖掘技術概論。
數據挖掘技術簡單的説就是對數據信息進行深入挖掘的一種技術，在實際的使用過程中，能夠將複雜的數據庫變得更加的簡化，進而從中發現能夠利用的數據信息，並加以分析和整理，進而達到龐大且散亂的數據得到充分的利用。目前我國的經濟數據統計信息量非常龐大，並且還帶有數據不完整、隨機性強的特點，這些都造成常規的數據統計方式和系統無法充分的分析並統計經濟數據。數據挖掘技術能夠將這些具備隨機性強、完整性低的原始數據進行分析和統計，最終形成一套能夠合理利用的統計數據形態，以便於數據使用者更好的對數據進行應用和提取。這樣能夠將數據進行更準確、更全面的收集、分析和加工的技術被稱為數據挖掘。
數據挖掘的特點是能夠自動的將有價值的數據發現並收集，然後對其進行處理、加工，將大量的信息處理、加工之後對其進行分析和統計，進而實現數據的有效性、準確性和實用性。
二、數據挖掘技術在經濟統計中的應用效果。
1、綜合性應用能力較強。數據挖掘技術已經被許多的統計工作所合理應用，並且發揮着至關重要的作用，其中也包括經濟統計。數據挖掘技術不僅僅是一種數據挖掘能力強、具備統計能力的技術，還能夠根據數據使用者的要求將數據進行分類和統計。因此，數據挖掘技術在經濟統計中，能夠有效地將數據進行開發、整理和分類，給統計數據的使用者提供更好的便利服務。
2、較強的有效性。數據挖掘技術目前在我國應用的實踐並不長，但是其在經濟統計的工作中的實際應用效果非常好，並且還具備穩定的工作性能，不僅僅是能夠對經濟數據進行整理、分析和統計，還能夠更加有效的對挖掘出更多有價值的信息，在實際的應用中能夠表現出較高的有效性。
3、數據挖掘技術能夠更有效的應用於宏觀型的數據庫。目前，我國的經濟統計多數還是使用的傳統的經濟統計方式，收集和統計的數據信息並不能形成一個有機整體，在進行數據的管理時，仍然會出現許多的問題。對此，就需要利用新技術來提升經濟統計的有效性。宏觀經濟統計數據庫能夠給數據挖掘技術提供相當合適的統計平台。對於經濟統計來説，其統計的數據必須要準確無誤，這就需要有大量且可靠的數據資源，宏觀經濟統計數據庫的特點便在於此，所以數據挖掘技術能夠更有效的應用於宏觀型的數據庫。
三、數據挖掘技術的數據挖掘流程。
數據額挖掘的整個流程主要為在數據庫中中利用數據挖掘算法收集相關的數據，然後圍繞着數據挖掘進行的預處理，進行多次重複的對數據進行統計和處理。整個數據發掘過程是由多個挖掘步驟所組成的，數據挖掘僅僅是整個挖掘技術的一個主要步驟。數據挖掘收集的主要步驟有以下四個。
（1）定義目標階段。根據數據統計者的要求定義數據挖掘目標。定義目標的適配度會直接影響數據挖掘的最終效果，對此，就需要具有應用領域知識的專家和數據挖掘經驗的技術人員共同寫作對目標進行定義。一方面需要對各種算法進行對比，最終確定最行之有效的算法之一，另一方面確定數據挖掘能夠充分的滿足實際工作要求。
（2）數據準備階段。數據準備階段是數據挖掘技術中最為重要且過程最長的階段。這個階段主要分為三個步驟：數據挑選，數據處理和數據變化。數據挑選主要是指從數據倉庫或數據庫中挑選所有相關的數據，將這些數據定義為目標數據。數據處理是指對目標數據進行初步的處理，然後挑選出挖掘出符合要求的數據。數據變換是指對挖掘出服務要求的數據進行精簡，即從數據處理中挖掘出的數據進行更深層次的挑選，最終挑選出完全符合數據統計要求的數據。
（3）數據挖掘階段。這一階段是主要的數據挖掘階段。首先是預定算法，換而言之就是採用怎樣的條件挑選數據，並進行挖掘。
然後針對算法完成數據挖掘工作。在完成之後，便可以進行數據挖掘模塊的計算。這個階段是相關領域專家和數據挖掘分析者最為關注的一步，也能夠被稱為實際上的數據挖掘。
（4）評估階段和結果顯示。根據數據使用者的要求將數據進行分析並將結果顯示，將有價值意義的數據顯示出來，並且將挖掘出的數據進行價值評估，對於無意義的或存在重複的數據刪除。如果最終挖掘出的數據無法滿足數據使用者的要求則返回到上一步，重新篩選。
四、數據挖掘在經濟統計中的發展方向。
目前數據挖掘的發展方向可以從多個方面展開：
（1）根據數據使用者的要求開發出各種數據挖掘系統。具備較強功能性的數據挖掘系統仍然難以處理各種數據，對此就需要針對要求制定出各式各樣的數據挖掘系統，例如空間數據庫挖掘和關係數據庫挖掘等。
（2）提升數據挖掘顯示結果的確定性、可表達性和有效性。需要已經挖掘出來的數據能夠充分表明數據庫的主要內容，並且能夠運用於實際的相關領域當中。對具備缺陷的數據需要進行分析，以相似的數據或者有規律數據的形式展現出來。
（3）數據挖掘結果簡化。挖掘出的數據最終使用者並非是數據挖掘的專家，所以挖掘結果一定要簡化。
（4）交互式、多抽象層數據挖掘。交互式數據挖掘能夠准許用户對數據進行精確挖掘，數據的焦點具備動態改變的特點，從多個角度多個抽象的層次靈活的收集數據、挖掘數據。
（5）數據挖掘的保密性和安全性。因為最終的經濟統計結果需要一定的安全性和保密性。對此，就需要加強數據挖掘結果的保密性和安全性，以免數據造成泄漏，隱私被別人侵犯。
五、結語。
經濟統計工作對我國的經濟發展有着至關重要的作用，伴隨着挖掘技術在經濟統計中的應用，對數據統計的分析也更顯高標準化和高質量化。對此，提升數據挖掘技術的應用效果，能夠有效的提升統計工作的統計結果質量，讓其具備可靠、真實的特點，進而給政府提供指定社會戰略發展目標的有力證據，幫助工業企業確定經濟發展目標。數據挖掘技術在經濟統計中具備巨大的社會效益和經濟效益。
一、引言
在古典主義時期，經濟學的研究主要源於對經濟史和經濟學説史的梳理和提煉，並且與道德哲學以及政治學等學科結合在一起，在很大程度上，它是一門注重社會制度改良和生活改善的福利經濟學；但是，到了古典經濟學中後期，經濟學逐漸擺脱經濟史和經濟學説史的影響，並與道德哲學相分離，從而逐漸發展成一門非價值取向的並適用於一切社會形態的“純理論”科學。發生這種轉變的一個重要原因是，經濟學受到了牛頓革命和物理學發展的影響，以致學院派的經濟學家開始刻意地將政治經濟學規律當作“社會物理學”規律、社會進化規律來規範和研究；在這種情況下，邊際革命將經濟學從古典的“政治經濟學”話語體系轉向了“經濟學”的話語體系，在個人主義和主觀主義的方法論指導下開始注重演繹分析，並開始大量使用數理邏輯。同時，純理論研究的興起使得經濟學將其研究重點從“應該是什麼”轉向了“是什麼”，相應地就促進了實證主義思潮在經濟學中的壯大，乃至逐漸成為經濟學理論和方法論的哲學基礎；這樣，到了20世紀初葉，邏輯實證主義開始取代了舊實證主義在方法論中的地位，併成為20世紀中期西方經濟學方法論的哲學基礎，由此產生出了一門新的經濟學分支———計量經濟學。
邏輯實證主義認為，科學方法主要是整理事實的歸納法，科學命題可以且應該被經驗證實，從而科學應統一於物理學；從這個角度上説，只有實證方法才是科學的，其得出的結論才是客觀的。
正是基於這種實證主義傾向，現代主流經濟學極力批判古典經濟學的方法和理論而推崇新古典經濟學的方法和理論：
一者，古典經濟學的分析沒有將人的主觀性排除在外而充滿了價值觀，從而是不科學的；
二者，古典經濟學的分析着眼於具體問題而沒有構建普適性的理論體系，從而是含糊的。
問題是，實證主義崇尚價值無涉而批判和摒棄古典經濟學以及其他非正統經濟學流派，但這裏的判斷邏輯顯然存在嚴重的缺陷：因為根據實證主義，科學無法對任何價值進行評判，因此，科學永遠不可能以某種學説具有價值傾向而否定它。
同時，現代主流經濟學衷於應用所謂具有先進性和科學性的計量工具進行實證分析，並由此發表了一篇篇“求新求異”的文章，但是，如此甚囂塵上的實證分析果真促進了經濟學理論的進步和社會制度的優化了嗎？在很大程度上，正是過分偏重於計量實證，現代主流經濟學無論是在現象解釋、事件預測還是實踐指導上都遇到了嚴重的危機，以致有人將經濟學的性質也作了蜕化理解。
其實，在現代主流經濟學看來，古典經濟學無論在研究方法還是具體理論上都已經過時了，從而不再注重從經濟史或經濟思想史中汲取營養。問題是，學術研究和思想發展果真可以拋開前人的智慧嗎？當前的經濟學人果真比以前那些經濟學大師更加高明嗎？在很大程度上，正是這種狂傲自大和自以為是的心態，使得現代經濟學人並沒有取得多少認知上的進展，現代主流經濟學的思想深度總體上甚至並沒有超越19世紀古典經濟學家的水平。是以本文對當前流行的計量經濟學在經濟學理論發展中的意義和問題作一剖析。
二、計量經濟學貴在統計方法和經濟理論的契合
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，而定量探究具有隨機性特性的經濟變量關係的交叉性學科。顯然，紮實而嚴謹的計量模型分析對事物之間因果機理的揭示是有幫助的，因為描述經濟現象之間聯繫的理論模型是整個理論分析的出發點，也是理論檢驗的必要階段，從而有助於增強理論與檢驗事實之間的一致性。首先，即使僅僅限於對數據處理的統計分析而言，它對經濟理論的發展和完善也有這樣兩方面的作用：一是提出以經驗為根據的規律，它可能或不能隨後進行演繹的闡釋；二是通過檢查演繹推理的結果並將它們呈送實驗進行檢測，對演繹推理予以補充，甚至促使理論前提的修正。
其次，計量經濟學是數學、統計技術和經濟分析的綜合，因而在形成之初就被賦予了一定的經濟學特性；這意味着，計量經濟學在理論性方面就遠遠超越了傳統的統計學，其目的就是為了有助於因果機理的揭示。這一點在弗裏希為《計量經濟學》雜誌創刊號所寫的發刊詞中就得到了説明：用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面入手，但任何一方面都不能與計量經濟學混為一談：計量經濟學與經濟統計學決非一碼事，也不應視為數學應用於經濟學的同義語，同時，計量經濟學也不同於我們所説的一般經濟理論，儘管經濟理論大部分具有一定的數量特徵。在弗裏希看來，對於真正瞭解現代經濟生活中的數量關係來説，統計學、經濟理論和數學這三者都是必要的；但是，任何一項都並非是充分條件，而只有三者結合起來才構成計量經濟學。關於這一點，法學家耶林也有相似的認識：“在各種科學中，都只有專業人士才能夠寫出該科學的歷史，因為唯有他們能找到並指明其知識來源，並且獲得真正的理解。”
因此，我們要清晰地認識到，計量經濟學與統計學之間存在着根本性差異。一方面，統計學往往是顯示事物本身是什麼的事實，譬如，根據統計知識可以説明一個國家在一定時期的生產和消費，也可以根據統計資料來顯示一種事物或行為的分佈狀態。另一方面，計量經濟學的研究卻需要根據統計提供的事實，進一步指出這些事實的來源和後果，闡明它們之間的因果聯繫。所以，如果計量經濟學的研究蜕化為僅僅是提供事實，而不去進一步瞭解事實之間的相互聯繫，那麼，就失去了它存在的意義，更不能由此提出政策建議。例如，薩伊很早就曾指出，沒有一個荒謬理論或狂妄言論未曾援引事實以作説明；正因如此，歐美學術界對這兩門學科的性質往往區分得非常清楚：一個是提供事實，一個是機理探討；有人甚至認為，對那些統計學家來説，觀察事物就是簡單地收集大量數據，除此之外就無事可做了，因而統計學家僅僅是捆好小麥給他人去打場脱粒的人，而他們本身的思想是貧乏的。
摘要:根據親身教學實踐，發現計量經濟學教學過程中普遍存在的一些問題，如課程教學定位不明，缺乏專業針對性；教學方法與教學手段單一化；輕能力培養與實際應用等。針對上述問題，對計量經濟教學改革給出若干建議。
關鍵詞:計量經濟學、問題、建議
一、計量經濟學教學中存在的問題
1、課程教學定位不明，缺乏專業針對性。
以我校為例，《計量經濟學》是工商管理、國際貿易、信息管理、會計、物流管理、市場營銷等專業的必修課程。然而不同專業對計量經濟學課程的要求不同，如信息管理、物流管理、國際貿易等專業要求定量分析較多，應以理論方法為主，而工商管理、會計、市場營銷等專業則應以實際應用為主。並且，每個專業都有其專業特點和要求，必然導致計量經濟學在各專業的應用和應用程度有較大的區別。然而，現有計量經濟學課程的設置、教材建設、教學大綱的規範都過於泛化，難以適應專業需求。特別是教學案例的分析，此專業學生聽彼專業的案例，往往會聽得雲裏霧裏的，結果不能激發學習的興趣，所以學校在安排課程時應儘量一個專業一個班，而不是多個專業一起，應根據不同專業學生設置教學案例。
2、教學方法與教學手段單一化。
目前，計量經濟學教學方法或教學手段大體經歷了由黑板教學到黑板與多媒體結合，再到多媒體教學的過程。黑板教學多側重於計量經濟學基礎方法的數學推導和邏輯推理，而多媒體教學則更多以PPT的板書方式、計量軟件輔助教學來展開計量經濟的學習。現在比較受推崇的教學方式是黑板與多媒體教學相結合的模式，只有在必要時才會用黑板表達相關方法的基本數學原理。一般院校要求計量經濟學課時至少要48課時，有的甚至要96課時。
那麼，對於如此複雜的課程來説，要想在短短的48課時內講完一元或多元線性迴歸、非線性迴歸、虛擬變量、異方差、自相關、多重共線性、聯立方程和時間序列等內容，來配合事先擬定好的教學進度計劃，就算是從事多年計量經濟教學的教師也要花費大量時間來掌握教學內容、各知識點之間的邏輯、重點和難點，何況那些專業基礎知識不是很紮實、剛剛接觸計量經濟學的學生，他們只能被動地去接收老師所要傳達的所有信息，難吸收、理解這些信息的內容和作用，更無從談其應用。
3、輕能力培養與實際應用。
學習計量經濟學的最終目的是要學會應用。然而，現在普遍存在的現象:大多數學生不會應用倒還算是小事，更甚者是根本就忘記計量經濟學內容。造成這種現象的原因可能有:
（1）缺乏研究創造性培養，這一點主要體現着案例教學上。現有計量經濟學所提供的案例都是與章節內容緊密相連的，但多數案例仍然過於簡單化和抽象化，沒有給予學生充分挖掘的計劃，而使案例教學流於形式。我們知道，計量經濟學講究的是由問題入手，然後選擇變量—設計模型—收集、處理數據—建立模型—模型檢驗的過程。以GDP數據處理為例，學生首先應該判定GDP是按可比價格計算，還是按現行價格計算的；然後要檢驗這個數據是不是存在異方差性、自相關性等問題；最後，通過相關方法的解決處理，才能用這個數據去分析問題。
而事實是，我們把所有可能面臨的問題都想到了，都提前做好了，那麼學生在做案例時就像填空一樣，機械地完成教學內容的每一步，仍過多采用死記硬背的方式，這樣既達不到計量經濟學習的目的，也不能鍛鍊學生研究問題、分析問題的能力。
（2）計量經濟學的理論課與實踐課銜接性不強。
應用計量經濟學除了要學會計量方法，還要學會相關計量軟件（如Eviews，Stata，SAS等）操作與分析。然而，現在問題是計量經濟的理論課與實踐課銜接性不強:一方面是由於教學計劃導致的，48課時除了要上理論課，還包括實踐課，這就很難兩者兼顧；另一方面就是學校的教學條件跟不上，如實驗室太小，計算機太少，一次安排不下很多人上機等情況，這樣分批次就會影響教學內容和教學進度。再者，課堂上老師與學生互動環節較少，學生演示機會不多，也會降低其學習計量經濟的興趣，課後不願動手去練習操作。
二、計量經濟學教學的若干改進建議
1、合理安排課程設置。《計量經濟學》是一門綜合性較強的課程，要求學生具有宏微觀經濟學、高等數學、矩陣代數、概率論與數理統計、經濟統計學等先修課程的良好基礎。許多老師都會有“難教”的感覺，一方面可能是因為學生的基礎知識不夠紮實，但作者認為也與專業培養方案的設置有關。比如大一、大二期間學習高等數學、宏微觀經濟學、矩陣代數、概率論與數理統計和統計學的學習，大三第一學期就應該緊接學習計量經濟學，而不是將計量經濟學安排在大四，這樣學生就會很快投入到計量經濟學的學習中，容易理解和吸收，而不是找尋或重拾學過但已忘記的內容。
再者，我在教學中就碰到過將統計學與計量經濟學安排在同學期同時開課，甚至統計學比計量經濟學晚開課，這樣就給計量經濟學老師授課時帶來很大的困難，在講授過程中還得兼顧統計學基礎知識的講解，不但佔用計量經濟學的授課時間，也會打亂教學大綱安排，嚴重影響教學效果。
2、強調專業教學。這樣做主要是比較有針對性，將計量經濟學的理論內容與專業案例相結合，激發學生學習的興趣，瞭解計量經濟學在本專業哪些領域應用，如何應用，怎麼實踐等，從而克服計量經濟學“難學”、抽象而模糊或無從下手的局面。以國貿專業為例，就會根據專業背景選取實際利用外資額(FDI)對經濟增長的貢獻、影響等問題來研究，既從定量角度讓學生真正瞭解貿易對中國的影響情況，又將所學計量經濟的內容融會貫通，並且一個案例的分析還能啟發、衍生出新的問題，就可以跟學生共同探討、研究，增強相互之間的溝通，有利於促進學生自發去學習本門課的興趣。
3、重視啟發教育。計量經濟學本質上是一種分析問題的工具，那麼就需要去激發學生的主觀能動性，去激發學生的探索精神
才能充分展示計量經濟這門工具的有效性。為此，要重視研究性學習、探究性學習、協作學習等現代教育理念在教學中的應用，如展開課程論文研究與寫作等形式。老師通過有針對性地講解哪些是好的選題，哪些是不好的選題，這一選題的目前研究現狀及存在問題，然後以問題出發，結合所學的計量經濟內容讓學生參與、判斷、分析這些問題，這樣一方面可以培養學生獨立思考的能力，另一方面學生就會改被動變主動，積極去學習。此外，計量經濟學教材的選取也是很重要的，一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此，對於非統計專業學生來説，教材的選取應當注意以下幾點:
（1）內容簡練，深入淺出，避開復雜的數學推導過程；
（2）重點介紹計量經濟方法、計算結果的統計與經濟意義分析；
（3）詳細介紹計算機軟件操作步驟，幫助學生理解計算結果，學會計算操作；
（4）教材結構和內容設計要具有繼承性和集成性，要能兼顧國內外同類教材的精華，介紹計量經濟的前沿知識，體現計量經濟學的發展趨勢。
摘要：本文結合教學實踐，認為對二本經管類學生在教授計量經濟學基本理論與思想的同時，更應該結合實際以培養學生實際解決問題能力為首要目標，選擇經典案例、合適的軟件進行輔助教學，儘可能做多的實驗，運用並鞏固所學知識。
關鍵詞：二本經管類學生；計量經濟學；
1.引言
計量經濟學在我國發展時間較晚，到1998年7月，教育部高等學校經濟學學科教學指導委員會第一次會議，才確定《計量經濟學》為高等學校經濟學門類各專業的八門共同核心課程之一，自此，才逐漸被各個高校重視[1]。作為經濟學科的工具性課程，計量經濟學運用到實踐中，滿足具體經濟職業的實際要求，才是開設計量經濟學的根本目標，教授好學生計量經濟學更是經管類專業本科生創新能力培養和綜合素質的客觀需要。計量經濟學對於二本經管類專業的學生來説，根據筆者的教學經驗，可以説一直是比較難的甚至是所學課程中認為最難的一門課。原因有多個方面，計量經濟學是經濟學、數學、統計學的綜合，對高等數學、矩陣代數、概率論與數理統計、經濟學、統計學都具有比較高的要求，可想而知，這對於經管類文科背景而且又是普通二本的學生是多麼巨大的挑戰。那怎麼才能讓二本經濟類學生學好計量經濟學呢？本文在多年教學實踐的基礎上，分析教學過程中面臨的問題，並對如何根據實際情況教好計量經濟學進行了探索，希望對相關同仁有一定幫助。
2.計量經濟學教學過程中主要問題
筆者剛開始教學時也有很多誤區，當時只想儘量的把知識教授給學生，每個過程儘量的給推導證明，但是效果卻很差，進度慢，導致學生把計量經濟學的運用拋諸腦後，而把主要精力投入到計量經濟學所運用的數學方法上，從而最後學生認為太難而又沒用。隨後根據學生反應，筆者進行反思，根據學生的不同改變教學思路，多年下來，也有較明顯的效果。所以，教學計量經濟學首先要了解學生及所擁有資源，在教學過程中筆者發現主要問題如下：
2.1計量經濟學本身比較難
計量經濟學的基礎理論與公式推導，比較繁瑣，而且沒有很好的經濟學、數學、統計學基礎，理論與公式根本無法理解，教授過程也比較難。如果老師在教授過程中只注意理論講解、公式推導，學生只會感覺晦澀難懂，很難跟上，從而缺乏學習的動力，大部分會半途而廢。
2.2學生基礎比較差
計量經濟學對學生的基礎要求比較高，但是二本經管類的學生大部分文科多些，本身數理基礎相對就差些，而且計量經濟學的概念是經濟學、數學、統計學的綜合，這三門都較難，如果任何一門學的不好，以此為基礎的計量經濟學就更難學好了。另一方面，本身經管類好多課程記憶類比較多，二本的學生自覺性也差，好多學生養成了期末靠背，平時只聽不練的習慣，而計量經濟學一般安排在大三第一學期，用此學習習慣學習計量經濟學可想而知效果如何。
2.3學習認識有偏差
計量經濟學是一門工具性課程，不像與英語、會計、金融、保險、海關等方面的證書相關課程那麼直接，有些學生認為上課學的東西將來沒什麼用，上課去了也不好好聽，甚至看手機，做其他作業、看跟考證書有關的課程；即使有部分學生雖然想好好學，但聽着聽着就感覺難了，跟不上，也就不好好學了。
2.4學習知識太僵化
在多年的教學過程中，筆者發現，二本的好多學生的學習思維僵化，一是一，二是二，不會變化，無法靈活運用所學知識，按照老師説的死記硬背，稍微一變，就錯一片。不知是長期學習方法的結果，還是上了大學之後，一些課程學習習慣或認識導致的結果，用這樣的方法去學習計量經濟學，只能學到表面，根本無法靈活運用。
2.5教學課時少
除了基礎差、缺乏興趣，學習課時少也是一個重要原因[2]，現在大多高校上課時間改為16周，每週課時，課程學分不斷減少，計量經濟學本身及所學的基礎課程都是比較難，需要時間較長的課時，在只有48課時情況下[3]，學習計量經濟學基礎理論都困難、課時很緊張，更何況要理論與運用共同進行呢，最後就可能導致重理論輕實踐的結果。但是即使學生理論學習的好，沒有實踐，理論也很快就忘，到期末學生就感覺什麼都沒學會。
3.改善計量經濟學教學的思考
隨着計量經濟學的越來越重要，在如何能更好的讓學生認識其重要性，以及相對輕鬆最好能夠感興趣主動去學習的方法上，無疑值得我們老師不斷探索，筆者經過教學，與學生交流，不斷進行實踐，總結出幾點經驗：
3.1合適的定位
二本學生的基礎相對來説有點低，學習的自覺性相對也較差，如果想讓他們門門課都學好除了個別學生，有很大難度，而且計量經濟學要求的基礎課程較多，而且門門有難度，這樣怎麼辦，讓他們繼續把所有理論與過程都掌握，這樣顯然行不通，結果只能是老師辛苦而學生人人如聽天書。因此，筆者在教學過程中總結出，我們不能像對理科的學生那樣要求他們，也不能按計量專業的學生要求他們，要按照他們的實際情況，結合我們的目標，我們學習計量經濟學，如果所有理論與計算原理都掌握那當然是好，但是我們最終的要求是會運用，對於二本的學生既然達不到那樣的效果，那麼我們就更應該注重我們最終的目的，在有限的學習過程中，讓他們掌握計量經濟學思想方法原理，而不重視方法推導[4]，會運用計量經濟學知識解決實際問題，達到計量經濟學作為工具性課程的目的。這就要求我們儘量少用數學與統計學的知識，讓學生認識到複雜的計算有軟件幫助，只要懂得原理，這樣計量經濟學減少了難度，以提高學生的積極性，減少畏難情緒。
3.2經典的案例
運用，是我們最終的目標。學生掌握了建立模型的步驟並進行檢驗，但是依然很難運用到實踐中，如何運用？這才是我們教授學生計量經濟學的根本目標。學生的經濟學知識，及相關專業的知識掌握的並不是太靈活，即使掌握較好地，讓他們運用到實際中也很困難，這就需要大量的實際案例結合到理論教學中[5]，目前，我國大多數計量經濟學教材偏理論，在時間有限的條件下，這就需要教學老師，課下下功夫，尋找適合、淺顯易懂、容易操作的案例，讓學生參與討論，使他們鞏固所學知識的同時儘可能瞭解這門課的意義，為學生打好計量經濟學的入門功底。
3.3選擇合適的軟件
如上所説，我們對二本學生更重視結果——運用，而不是過程，那麼複雜推導、計算不要求他們，在如此短的時間內，也無法要求，那就需要運用輔助工具——軟件，來幫助所有的過程計算，軟件給出最後結果，只要學生掌握了方法原理從而可以對結果進行分析，就達到了我們教學的目的，學計量經濟學讓他們感覺也更有意義，而不會因為複雜的計算失去了興趣，也不會讓學生認為計算才是計量經濟學的主角。但是又一個問題來了，現在大學課程所給的教學課時越來越少，一門課程的教學時間已經很緊張，再加上一個軟件學習是不是更難？是的，有些軟件確實很難，要編程，那就要單獨學習，但對於本科學生的要求本身不是太高，有一個軟件——eviews，可以解決本科生所有問題，更重要的是，它是傻瓜式的軟件，操作起來也很簡單，一般情況下不需要再編程，在學習計量經濟學的同時就可以附帶學習。
3.4合適的實驗
雖然理論教學課堂上理論加上案例，讓學生基本理解計量經濟學的運用，但是距離真正獨立運用還有一定差距，更何況同時還要學會軟件運用，所以必須安排合適的實驗。每章代表一個大的知識點，裏面會有許多小的知識點，怎麼才能更好的鞏固這些，除了適當的課外練習，更需要合適的實驗，才能達到讓學生運用的目的。實驗課上，為了學習鞏固課堂知識，同時學會軟件運用，老師可以先帶領學生完成老師自選數據的實驗報告，課後再讓他們自找數據根據所要求的知識點結合自己的專業特點完成實驗報告，這樣會具有明顯的進步，也能發現學生的問題所在，同時也可以鍛鍊學生查找數據、獨立思考的能力。
3.5培養學生的自學能力
在一學期只有48課時的時間內，包括理論又有實驗，想學完目前我國計量經濟學教材所列的內容，非常困難，那就需要在教學過程中，培養學生的自學能力。但在大學中，比較自覺的學生，而且有興趣，才會主動去學，很多都是被動的接受。如何積極引發學生的學習興趣，感覺計量經濟學的重要性，除了課後實驗、練習外，同時給學生分組讓他們課後完成經典案例尋找，引導優秀學生國外經典教材（比如古扎拉蒂《計量經濟學精要》、伍德里奇《計量經濟學導論》）的同步學習，並用軟件操作訓練，作為平時分的評價標準，起碼讓以後繼續深造的學生，自學完成相關內容，不會感覺困難。
4.結論
在教學過程中，激發學生的學習興趣，鍛鍊學生的自學能力，打好計量經濟學基礎，因材施教，不能純粹的理論教學，也不要妄想學生能掌握所有的理論，同時又要相關的輔助課程作為基礎，要運用考試、小組討論、上機實驗相結合的教學手段，運用實際案例講解提高學生學習的積極性，引導學生獨立分析經濟問題及構建模型，培養學生運用計量經濟學方法分析、解決實際問題的能力。
一、計量經濟學教學中存在的主要問題
目前，大多數高校計量經濟學的考核方式還是比較陳舊的，靈活性也不強。有的高校完全依據期末考試成績，而有的高校則是期末考試成績加一定佔比的平時成績，而平時成績的給出主要是以學生的到課情況、課堂表現和平時的課堂、課後作業為主。這樣的考核方式只是簡單考核了學生對計量經濟學理論知識和計量方法的理解和掌握情況，並不能激發學生的學習主動性和創造性，更不能體現計量經濟學實踐性強和工具性強的特點。計量經濟學應該注重考核學生應用所學知識發現問題、分析問題、解決問題的能力，而不是靠短時間臨考前的死記硬背矇混過關，這不利於培養學生的應用能力和創新能力。因此，計量經濟學這門課程的考核方式應該是多方面多角度的。
二、計量經濟學教學的幾點建議
計量經濟學是現代經濟學的重要分支，為了突出本學科的特點及在經濟學科中的地位和作用，強化學生對計量經濟學的認識，提高學生的應用能力，以達到培養應用型人才的目的，總結多年的教學經驗，提出了以下幾點建議。
1、創新課程教學內容
計量經濟學作為一門經濟學，其課程建設的目標應該是建設成為一門真正的經濟學課程。因此課程教學內容必須真正實現經濟理論、數學、統計學的結合，教學內容應涵蓋模型設定、數據診斷、模型估計、模型檢驗、模型應用全過程。計量經濟學教學內容體系應該包含如何設定計量經濟學模型、如何分析和診斷數據，這應成為課程教學內容創新的主要方向。具體可以從以下2個方面着手：
①注重教學內容的精選和層次劃分，在教學過程中，需要依據不同教學層次對課程教學內容進行精選，形成具有不同層次的計量經濟學教學內容體系。教研室需要對計量經濟學教學內容的層次劃分進行反覆討論和界定，比如對於本科層次尤其是獨立學院計量經濟學教學內容要做到重思想、重方法、重應用的原則；而對於研究生層次的計量經濟學教學內容要做到重探索、重科研、重理論的原則。
②緊跟學科的前沿發展，適時更新教學內容，計量經濟學學科本身在不斷髮展，除了一些經典的著作，國外一些新教材不斷湧現。國內高校在計量經濟學課程的教學中也要緊跟國際上的新發展，注重教學內容及教材上的適時更新。
2、實驗教學的進一步重視深化
計量經濟學是一門方法性和工具性很強的學科，即為學生在遇到問題時如何解決實際問題提供方法指引和工具支持。針對目前學生實驗操作能力較弱的情況，在實驗教學中可以考慮從以下幾個方面進行改革創新：首先是強化基礎性實驗教學，在實際教學中，要保證實驗教學的課時，不能因為理論教學內容的博大精深有失偏頗，然後根據理論教學內容，結合實際精選實驗項目，先是教師的演示講解，而後是學生觀摩學習，最後由學生獨立完成實驗項目的所有操作流程，教師則從旁予以適時糾偏，從而保證實驗教學順利進行；其次是大力開展探索性實驗教學，探索性實驗教學是指教師結合不同專業學生自身專業理論特點，引導學生藉助於計量經濟學理論方法，對本專業的某一理論或現實問題，自行設計實驗項目並以課題申報形式組團完成項目研究的全過程。比如國際貿易專業的學生可以結合國際貿易相關數據深入探討某一問題。通過基礎性和探索性實驗教學雙管齊下，加強學生對計量經濟學模型的理解，掌握利用計量經濟學工具解決實際經濟問題，以達到具有發現問題、分析問題、解決問題能力的目的。
3、建立三位一體的考核方式
在課程考核方面，意識到傳統考核方式的缺點，為了達到培養新世紀應用型人才和創新型人才的目的，考慮建立了三位一體的考核方式：首先，傳統的考試方式仍是基礎，比如期末實行閉卷考試，還可以借鑑一些高校的做法，除期末考試外，期中也實行閉卷考試，重點考察學生在修完計量經濟學課程後對基本概念、基本原理的掌握程度及基本計量經濟學建模理念的應用，試題設計上應突出計量經濟學的應用性和實際經濟問題的解決性，約佔30%；第二，學生的平時表現，包括到課率、課堂參與度、案例研討及平時作業的完成情況，約佔30%；第三，課題形式的實驗課考核，包括實驗的過程質量、實驗報告的質量和課題研究成果的質量，約佔40%。實驗課考核的其中一個環節以課題申報形式下達，學生組團申報，要求參與率百分百，同時為了防止在團隊合作完成課題上搭便車現象，除了加強過程監督外，要求組內每個成員陳述自己在課題中的角色及具體的工作，指導老師根據學生所做的具體工作給出相應的權重比例，多做多得分，少做少得分。積極、全面推進素質教育，努力培養學生髮現問題、分析問題和解決問題的能力，使學生成為既具有紮實的理論功底，同時又具有較強的實際問題解決能力的優秀人才，是現代大學教育的重要使命。而計量經濟學作為經管類專業本科生的核心課程之一，對於經管類專業本科生創新能力的培養和綜合素質的提高具有不可小覷的重要作用；倡導加強課程教學改革、提升教學質量是作為一個高校教師在新的發展條件下培養優秀的計量經濟學人才應盡的義務。
我國企業經濟統計的現狀與改革創新分析
在知識經濟時代發展背景下，企業經濟統計工作也迎來了新一輪的發展機遇和挑戰。傳統的思維模式不僅無法滿足實際經濟統計工作的需要，也阻礙着我國社會經濟的進一步發展。所以必須要針對當前的經濟統計工作現狀，進行不斷的改革與創新，從而更好的適應經濟時代的發展。
一、企業經濟統計創新的重要性。
現代企業制度的確立，為我國企業發展迎來了新一輪發展機遇和挑戰，也對企業管理工作提出更高的要求。企業經濟統計作為企業發展與進步的重要輔助手段，不僅為企業管理者提供精準的信息和決策依據，也為企業生產經營活動的順利進行提供了有利的保障。企業管理水平的不斷提高，也為企業信息化建設帶來了一定的難度，而企業經濟統計工作包含了豐富的信息化活動內容，這就要求統計人員要不斷優化企業經濟統計信息網絡的功能，促進企業信息化建設得到充分的完善。企業發展詐略的制定和管理工作的順利開展，也需要經濟統計人員設置出更加科學合理的統計指標體系，從而統計出更加精準、完整的數據內容，同時也為企業生產經營提供更加精準的評估，從而促進企業的全面發展。因此，經濟統計的創新對企業的建設和發展有着至關重要的作用。
二、當前企業經濟統計現狀。
一是很多企業統計制度不健全。當前，很多企業都沒有建立起一套完整、統一的經濟統計工作制度，使得企業工作人員無法得到精準、完整的統一報表，統計台賬和原始記錄也比較凌亂，企業管理者在制定發展戰略和決策時也無法得到高質量的統計數據。同時，一些新興的企業也在隨着市場經濟的發展在不斷壯大，在這些企業中，很大一部分都沒有建立起標準的企業統計制度，相應的統計部門與人員也沒有進行標準的劃分和合理的配置，統計報表也沒有專業的統計人員進行報送，職員也沒有按照相應的統計制度去開展統計工作，進行報表的計算和統計。
二是企業經統計人員缺乏法制理念。在開展統計工作過程中常常會遇到一些法律方面的問題，但是很多企業的統計人員都沒有樹立正確的法制觀念，在統計中常常會為了自身利益，製造一些虛假數據，甚至還有一部分企業為了逃避税收而瞞報一些重要數據，嚴重影響了數據的真實性和完整性，這樣的數據不僅無法得到人們的認可和接受，也會給統計工作帶來一些不良影響。
三是相關企業統計人員的整體素質有待提升。目前，很多企業都沒有重視起統計工作的重要性，統計人員也缺乏相應的專業知識和統計經驗，企業也沒有對相關統計人員進行定期培訓，造成人員的知識結構和思維模式無法得到及時的更新和優化。而在開展實際工作時，由於統計人員的專業素質和工作水平一直無法得到顯着的提升，運用的統計方法也難以符合企業發展要求，統計工作也難以順利進行，導致企業統計信息不斷弱化，也使得企業統計工作無法發揮最大限度的積極作用。
四是企業統計工作手段缺乏創新性。隨着信息經濟時代的發展，對統計信息的時效性、準確的要求也在不斷提高，但是目前很多企業的統計手段都沒有得到及時的優化，企業也沒有為統計部門配備符合工作要求的辦公設備，不僅使統計部門提供的數據的時效性和準確性無法得到應有的保障，也導致企業經濟統計工作的質量和效率一直無法取得顯着的提高。
同時，還有很多企業沒有正確認識到統計工作的積極作用，認為經濟統計只是對一些數據進行簡單的整理，如數據報表的製作和填寫等這種簡單的統計工作，造成企業經濟統計工作常常缺乏真實和完整性，也有很多企業由於嚴重缺乏統計方面的人才，也沒有設立專門的統計部門，使得很多企業逐漸忽略了統計部門和開展統計工作的重要性。
三、企業經濟統計創新的內容分析。
（一）統計思維理念方面的創新。
傳統的統計理念早已無法適應信息時代背景下企業的發展需求，因此，企業必須要樹立正確的科學發展理念，並將其作為開展企業經濟統計工作的重要理論依據，而我們也必須要正視經濟統計工作中的種種問題，並分析總結出問題的成因，通過定期的專業培訓，使統計人員的專業素質和統計水平得到不斷提升，還要制定出一套完整的工作規範，並要求統計人員嚴格按照制度規範開展統計工作，同時還要根據實際統計工作情況，建立其合理的獎懲機制，從而充分調動起統計人員工作的積極性和責任心，多為職員提供學習和實踐的機會，促進統計人員的全面發展，也確保統計工作能夠順利進行。
（二）統計內容方面的創新。
統計內容方面的創新，主要體現在企業活動條件、企業投入和產出統計等方面的基本內容的補充和拓展，同時還要將一些已經過時的、沒有實質價值的原始憑證，以及一些與實際情況不符的數據，進行適當的取捨，同時還要將信息化、網絡化的企業虛擬運作統計真實的呈現出來，使統計人員的工作創造力得到充分的發揮，也將人本主義的企業文化統計充分反映出來。
（三）統計功能和方法方面的創新。
企業經濟統計方面的創新主要體現在完整的企業統計指標體系的建立。評價功能的創新，其功能主要是對企業生產經營過程進行詳細分析和評估，並且能夠為企業的發展戰略和重要決策的制定提供更加精準的判斷標準與評估數據，其積極作用主要體現在企業生產經營活動過程中。分析功能的創新，主要是指企業經濟統計人員能夠利用先進的統計軟件，以及科學有效的統計手段，對企業經濟的發展現狀和未來的發展趨勢進行合理的分析和評估。而企業統計方法的創新則要求統計人員，要充分整合先進的科學技術，如：信息技術、網絡技術等，通過這些技術的應用，使統計工作質量和效率能夠得到不斷的提高，不斷完善企業業務流程，提升企業核心競爭力。
（四）統計人員管理方面的創新。
對於企業經濟統計人員的管理，要不斷結合企業的實際發展狀況，設置出能夠被更多統計人員所接受和認可的管理機制，從而更好的適應現代化企業發展的實際要求，同時也要為人員提供更多實踐學習的機會，並對其進行定期培訓，從而使其能夠及時的掌握最新的統計理念和手段，知識結構和統計水平也得到不斷的優化和提高，同時也要給予統計人員更多展示自己的平台，使其自身的優勢和潛力能夠得到充分的體現和發倔，並探索和創新出更多科學有效的統計手段。
經濟統計是一項複雜的工作，對企業和社會經濟的發展有着重要意義，必須給予充分的重視。但是目前很多企業開展的經濟統計工作還存在一些有待解決的問題，使得統計工作質量和效率也無法得到顯着的提升。因此，統計人員必須要深入分析和總結不同階段統計工作中的問題，採取有效的解決對策，實行創新性統計，從而使經濟統計工作的適應性和靈活性得到不斷的提升，從而更好地為企業發展服務，提升企業的競爭力。
當前正在持續並不斷延伸的經濟危機，引發了學術界對於標準經濟學建模方法在此次危機預測與應對中作用的探討，其矛頭直指計量經濟學，認為計量經濟學在經濟現實表述與預測方面作用甚微，一些極端觀點甚至要求放棄計量經濟學模型方法，因之引發當前學術界關於計量經濟學“失敗與否”的學術之爭。爭論的實質可歸結為一個問題：計量經濟學是否是精確、無侷限的絕對科學？
對於計量科學的精確性、絕對性的探討由來已久，當前學術界的爭論只是對這一問題的深化。早在1939年，Keynes就指出計量經濟學模型方法存在三個層面的問題：一是理論的先驗正確性問題，二是線性假設以及滯後期與趨勢決定的主觀隨意性問題，
正如凱恩斯所説，計量經濟學模型設定基本是以線性假定為前提的，Juselius在談及VAR類模型的侷限時，也提起過VAR類模型的設定是線性的，因此其對於跨越多個時期的模型預測並不十分理想。
國內學界對計量經濟學基本持肯定態度，李子奈認為，從計量經濟學模型方法的建立、估計與檢驗過程來説，其方法具有堅實的統計、邏輯基礎，符合科學研究的發現過程。計量經濟學研究方法實質上就是迴歸分析，是證實與證偽、歸納與演繹、檢驗與發現、相對與絕對相結合的過程。並探討了計量經濟學模型政策評價、結構分析、預測與檢驗功能上的侷限。
李子奈在他的“計量經濟學方法論的若干問題”，“計量經濟學模型的功能與侷限”中均有提到這一觀點。洪永淼認為計量經濟學模型面臨三個主要問題：非重要因素的影響問題、觀測數據問題以及樣本外預測問題。但計量經濟學理論本身已經發展得相對成熟與全面，只是由於經濟系統的時變性、不可逆性以及經濟數據的缺陷導致了計量經濟學的分析、預測沒有物理學那樣精確，這也是計量經濟學與自然科學最大的區別。
那麼計量經濟學究竟是怎樣的科學？它是否具有其自身難以避免的不足與侷限？要對這一問題進行解答，就要從其模型方法的概率和統計學科基礎進行探討，從其表述語言、方法論及功用層面進行基礎研究，以提高其應用研究的科學性，使計量經濟學應用研究沿着正確的方向發展，這也正是本文的研究目的。
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