計量經(jīng)濟學(xué)的含義精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的計量經(jīng)濟學(xué)的含義主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
關(guān)鍵詞：本科階段；問題解決為導(dǎo)向；計量經(jīng)濟學(xué)
中圖分類號：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）22-0102-02
一、引言
自上個世紀(jì)30年代誕生以來，計量經(jīng)濟學(xué)無論是在自身的理論體系還是延伸的應(yīng)用領(lǐng)域，都取得了舉世矚目的成就。著名計量經(jīng)濟學(xué)家、諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者克萊因教授指出：“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計量經(jīng)濟學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟學(xué)課程中最權(quán)威的一部分?！鄙蟼€世紀(jì)80年代初，國內(nèi)學(xué)者開始了計量經(jīng)濟學(xué)的科研和教學(xué)工作，經(jīng)過四十余年的歷程，時至今日，計量經(jīng)濟學(xué)已經(jīng)成為經(jīng)濟學(xué)研究和教學(xué)中必不可少的學(xué)科，已經(jīng)成為財經(jīng)類院校本科生學(xué)習(xí)階段的基礎(chǔ)課程。盡管計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)在國內(nèi)已經(jīng)取得長足的發(fā)展，但不可否認(rèn)的是，在計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)過程中，仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中較為突出的是：重理論，輕實踐；重方法，輕能力。實際問題是計量經(jīng)濟學(xué)方法發(fā)展的直接驅(qū)動因素，盡管計量經(jīng)濟學(xué)的理論方法已相對成熟，但應(yīng)用計量方法解決實際問題仍是計量經(jīng)濟學(xué)的首要任務(wù)。打破本科計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中重方法、輕實踐的局面，培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用計量方法解決實際問題的能力是計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)改革中的迫切任務(wù)。
為使計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)能夠更符合教育規(guī)律，計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的實踐者開展了一系列的嘗試。比如，裴育（2005）從管理體制、教學(xué)計劃、課程設(shè)置、硬件建設(shè)、師資隊伍建設(shè)和實踐性教學(xué)考核方式等方面，對實踐性教學(xué)模式進(jìn)行了研究。胡新艷等（2006）分析了在計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中運用EDP教學(xué)模式的可行性，并介紹了EDP模式教學(xué)的具體做法。洪永淼和汪壽陽（2007）根據(jù)計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科特點和中國計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)與研究的具體實際，借鑒國際主流計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)與研究經(jīng)驗，初步探索中國計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)和研究規(guī)律，以盡快縮短中國計量經(jīng)濟學(xué)與國際主流計量經(jīng)濟學(xué)的差距。余國合（2008）從提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)效果和應(yīng)用能力等方面對計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)改革提出了建議。馬文成等（2011）在闡述計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中實施案例必要性的基礎(chǔ)上，從案例編寫、案例展示、案例分析討論等環(huán)節(jié)詳細(xì)探討了案例教學(xué)法在《計量經(jīng)濟學(xué)》課程教學(xué)中的具體應(yīng)用，并指出了案例教學(xué)中需要注意的問題。王少平（2012）分析了計量經(jīng)濟學(xué)中能力培養(yǎng)的重要性，指出了能力培養(yǎng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并進(jìn)一步給出了能力培養(yǎng)的策略。樓永（2015）在了同濟大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)課程實驗教學(xué)改革經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，提出進(jìn)一步完善研究型人才培養(yǎng)方式的思考與建議。本文在借鑒已有的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)改革實踐成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合作者多年的教學(xué)實踐，指出了本科階段的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)應(yīng)以問題解決為導(dǎo)向，并進(jìn)一步給出了“以調(diào)動學(xué)習(xí)主動性的專業(yè)問題為引導(dǎo)、以增強學(xué)生問題解決能力的案例教學(xué)和實驗教學(xué)為主體、以適當(dāng)深度的理論教學(xué)為支撐”的三位一體的教學(xué)體系，從而對已有的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)改革方案提供了補充，為計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)實踐者提供借鑒。
二、以問題解決為導(dǎo)向計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的必要性
1.明確計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)目的。實際教學(xué)中，學(xué)生學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的目的并不明確，不知道計量經(jīng)濟學(xué)的功能和作用在哪里，盡管在課程的緒論部分通常會對計量經(jīng)濟學(xué)的誕生、發(fā)展、內(nèi)容體系等加以介紹，但多數(shù)學(xué)生都是知其然不知其所以然。在這種情況下，如果直接拋出一個和現(xiàn)實緊密結(jié)合的可量化問題，針對這一問題提出若干疑問，組織學(xué)生討論解決問題的途徑，并給出以計量方法解決此問題的可行性思路，不但可以將計量經(jīng)濟學(xué)的作用和學(xué)習(xí)的目標(biāo)具象化，而且能夠調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的興趣。興趣是最好的老師，只有當(dāng)學(xué)生具備了學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的興趣后，面對后續(xù)相對較難理解的計量經(jīng)濟學(xué)知識點才能夠迎難而上。
2.培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的創(chuàng)新思維。實際教學(xué)中通常存在這樣的現(xiàn)象：當(dāng)一學(xué)期的計量經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)完成后，學(xué)生可以很容易地說出計量經(jīng)濟學(xué)的方法體系，知道回歸模型可能會產(chǎn)生的問題，以及產(chǎn)生這些問題的補救措施，但是當(dāng)真正拿出一個具體的現(xiàn)實問題，讓學(xué)生建立計量模型加以分析時，往往無從下手。計量理論學(xué)習(xí)得再好，如果不能夠?qū)⒗碚摳吨T實際，也只能是空中樓閣。以問題解決為導(dǎo)向，能夠使學(xué)生在學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)理論的過程中，知道計量理論適用于哪些實際問題，以及其本身所具有的局限性，最終達(dá)到融會貫通，培養(yǎng)起用計量方法解決實際問題的創(chuàng)新性思維。
3.適應(yīng)創(chuàng)新性人才培養(yǎng)時代的需要。創(chuàng)新已經(jīng)成為國家發(fā)展的基本戰(zhàn)略之一，而創(chuàng)新的關(guān)鍵是創(chuàng)新性人才的培養(yǎng)，大學(xué)作為人才培養(yǎng)的搖籃有義務(wù)承擔(dān)起創(chuàng)新性人才培養(yǎng)的重任。教學(xué)是創(chuàng)新性才培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。計量經(jīng)濟學(xué)作為一門應(yīng)用性較強的學(xué)科，在教學(xué)過程中更應(yīng)注重學(xué)生創(chuàng)新思維的培養(yǎng)，使學(xué)生能夠建立起完整的采用計量方法分析問題和解決問題的思維。計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)應(yīng)強調(diào)實踐與理論的結(jié)合，強化實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，建立起一套以問題解決為導(dǎo)向，以實踐教學(xué)為手段，以理論教學(xué)為支撐的科學(xué)教學(xué)體系，適應(yīng)創(chuàng)新性人才培養(yǎng)時代的需要。
三、以問題解決為導(dǎo)向的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)策略
1.以與學(xué)生專業(yè)緊密結(jié)合的實際問題為引導(dǎo)。計量分析方法在許多學(xué)科中都已具有廣泛的應(yīng)用。由于不同學(xué)科學(xué)生的專業(yè)背景并不相同，如果仍然以經(jīng)濟學(xué)實例為基礎(chǔ)講授計量經(jīng)濟學(xué)，對于經(jīng)濟學(xué)科外的其他學(xué)生來說，理解起來具有一定的困難。這就要求計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中起引導(dǎo)作用的問題要與學(xué)生的專業(yè)緊密結(jié)合，是學(xué)生能夠理解的專業(yè)問題，這不僅能夠使學(xué)生更容易理解計量經(jīng)濟學(xué)的方法體系，而且能夠調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)計量分析方法的主動性，真真切切感受到計量分析方法的魅力。實際教學(xué)中，起引導(dǎo)作用的問題應(yīng)該在計量經(jīng)濟學(xué)的首次課程中提出，并且問題要具有綜合性，問題的解決方法要盡可能囊括計量經(jīng)濟學(xué)中較多的知識點，比如應(yīng)該包含多元回歸、函數(shù)形式的設(shè)定、虛擬變量、異方差或自相關(guān)性等，通過這一問題的解決能夠使學(xué)生達(dá)到掌握計量分析基本方法的目的。
2.以案例教學(xué)和實驗教學(xué)兩種實踐教學(xué)方法為主體。實踐教學(xué)是本科生學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)中的重要環(huán)節(jié)。在實際的教學(xué)中，實踐教學(xué)可以采用案例教學(xué)和實驗教學(xué)兩種方法。案例能夠幫助學(xué)生更好地理解計量經(jīng)濟學(xué)中的具體知識點，比如在回歸分析中估計、假設(shè)檢驗、多重共線性、異方差、自相關(guān)等每個章節(jié)的教學(xué)中，案例都是必不可少的內(nèi)容。恰當(dāng)?shù)陌咐軌蚴褂嬃拷?jīng)濟學(xué)的教學(xué)起到事半功倍的作用。教學(xué)中，應(yīng)鼓勵學(xué)生對案例進(jìn)行分析討論，教師對學(xué)生的不同意見暫不做評論，將學(xué)生在討論中產(chǎn)生的疑問帶到知識點的學(xué)習(xí)中，通過學(xué)習(xí)修正案例討論中產(chǎn)生的偏差。實驗教學(xué)是計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中必不可少的環(huán)節(jié)，應(yīng)充分利用學(xué)校的實驗室資源，通過上機實踐、自主學(xué)習(xí)、教師講授與小組討論相結(jié)合的方式來熟悉計量軟件的操作，使學(xué)生能夠針對計量經(jīng)濟學(xué)的知識點完成相應(yīng)的操作，最終達(dá)到采用計量軟件完成數(shù)據(jù)分析的目的。此外，通過案例教學(xué)和實驗教學(xué)能夠有效激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，計量經(jīng)濟學(xué)的教材中有大量的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，如果只是枯燥地講授這些內(nèi)容，學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性無法得到發(fā)揮。在教學(xué)中通過恰當(dāng)?shù)陌咐治雠c討論，結(jié)合具體的數(shù)據(jù)對案例進(jìn)行實際的軟件操作，使學(xué)生在學(xué)習(xí)中進(jìn)行充分的思考，釋放學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，通過這樣的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生對計量經(jīng)濟學(xué)知識點的理解將會更加深刻。
3.以適當(dāng)深度的理論教學(xué)為支撐。計量經(jīng)濟學(xué)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展已經(jīng)建立起了完整的理論體系，無論是經(jīng)典線性回歸模型假定下的最小二乘估計方法，還是微觀計量、時間序列等非經(jīng)典建模方法，其理論體系都已日漸完善。計量理論的推導(dǎo)需要數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等前導(dǎo)知識，對于非數(shù)學(xué)專業(yè)本科生來說能夠準(zhǔn)確理解計量理論的推導(dǎo)并不容易，任何一本計量經(jīng)濟學(xué)教材都充滿了各式各樣的數(shù)學(xué)符號，也正因如此，提到計量經(jīng)濟學(xué)，學(xué)生普遍認(rèn)為是較難學(xué)習(xí)的一門課程。盡管實踐教學(xué)是本科階段計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的主體，但這并不意味著理論就可以忽視，恰恰相反，為能夠理解好計量經(jīng)濟學(xué)的知識點，適當(dāng)?shù)睦碚撏茖?dǎo)是必不可少的，理論的講解是學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的支撐，只有將理論理解得透徹，才能恰當(dāng)?shù)亟鉀Q實際問題分析中遇到的各類問題，才能更好地理解建模過程中所出現(xiàn)的異方差、自相關(guān)以及內(nèi)生性等現(xiàn)象。然而，計量經(jīng)濟學(xué)與單純的數(shù)學(xué)推導(dǎo)又不相同，計量經(jīng)濟學(xué)中所涉及到的公式都具有較強的現(xiàn)實含義，如何讓學(xué)生更好地理解計量經(jīng)濟學(xué)的結(jié)論是計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中的重點問題。在實際的本科教學(xué)中，要把握計量理論講解的深度，重點在于介紹理論的前提假設(shè)和所得到的結(jié)論，不要陷入理論的煩瑣推導(dǎo)之中。
參考文獻(xiàn)：
[1]裴育.財經(jīng)類高校實踐性教學(xué)模式探討[J].南京審計學(xué)院學(xué)報，2005，（1）：107-110.
[2]胡新艷，陳文藝.EDP教學(xué)模式在“計量經(jīng)濟學(xué)”教學(xué)中的應(yīng)用[J].高等農(nóng)業(yè)教育，2006，（4）：58-60.
[3]余國合.芻議“計量經(jīng)濟學(xué)”教學(xué)中大學(xué)生應(yīng)用能力的培養(yǎng)[J].湖北經(jīng)濟學(xué)院學(xué)報：人文社會科學(xué)版，2008，（7）：178-179.
第2篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
[關(guān)鍵詞] 依達(dá)拉奉；彌漫性軸索損傷；神經(jīng)保護(hù)；血清；髓鞘堿性蛋白
[中圖分類號] R651.15 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673-7210（2013）02（a）-0084-03
腦彌漫性軸索損傷（DAI）是一種病情復(fù)雜、傷殘率及死亡率均高的重型閉合性顱腦損傷，目前尚無特異治療方法，但研究發(fā)現(xiàn)，腦損傷后腦內(nèi)氧自由基增加，脂質(zhì)過氧化反應(yīng)增強[1]。依達(dá)拉奉是一種腦保護(hù)劑及自由基清除劑[2]，能減輕各種代謝毒物對腦細(xì)胞的損害，從而改善預(yù)后[1]。近些年來通過對血清和腦脊液中的一些與腦損傷相關(guān)生化標(biāo)志物（蛋白）進(jìn)行的研究，顯示其對腦創(chuàng)傷診療評價具有一定價值或前景，本試驗測定了DAI患者應(yīng)用依達(dá)拉奉治療前后血清及腦脊液中髓鞘堿性蛋白（MBP）含量及神經(jīng)功能缺損的變化，探討伊達(dá)拉奉對DAI神經(jīng)保護(hù)作用及其血清及腦脊液中MBP的影響。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選擇河北省第七人民醫(yī)院2012年1月～2012年9月病程6 h。③CT或MRI檢查顯示彌漫性雙側(cè)腦白質(zhì)水腫、腦腫脹、灰白質(zhì)界限不清，腦室、腦池、腦溝及蛛網(wǎng)膜下腔變窄、消失，無中線移位，大腦灰白質(zhì)交界區(qū)、胼胝體、基底節(jié)、腦干或小腦散在性出血灶（直徑
將符合上述DAI診斷標(biāo)準(zhǔn)的60例患者隨機分為治療組和對照組，每組30例。治療組男23例，女7例；年齡16～66歲，平均39.2歲；格拉斯哥昏迷評分（GCS）（6.7±0.8）分。對照組男24例，女8例；年齡18～68歲，平均39.6歲；GCS（6.8±0.6）分。兩組患者性別、年齡、腦損傷程度等方面比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P > 0.05），具有可比性。
1.2 方法
兩組均采用重型顱腦損傷常規(guī)處理，對照組給予止血、脫水、促醒、營養(yǎng)神經(jīng)、維持水電解質(zhì)平衡、營養(yǎng)支持、控制血糖和防治相關(guān)并發(fā)癥等常規(guī)治療。治療組除常規(guī)治療外，在傷后24 h內(nèi)給予伊達(dá)拉奉30 mg（商品名：必存，江蘇先聲藥業(yè)有限公司生產(chǎn)，批號H20101002）加入0.9%氯化鈉注射液100 mL中靜脈滴注，每天2次，30 min滴完，連續(xù)應(yīng)用14 d。對照組則應(yīng)用0.9%氯化鈉注射液100 mL靜脈滴注，每天2次，30 min滴完，連續(xù)應(yīng)用14 d。
1.3 觀察項目
分別測定患者血清及腦脊液中MBP的含量。MBP測定：于治療前、治療后1、3、7、14 d采靜脈血4 mL，冰浴，4℃冰箱2 h，待凝后4 000 r/min離心，分離血清，于-2℃冰箱中待測。于同樣時間點采集腦脊液標(biāo)本5 mL于-2℃冰箱中待測，有嚴(yán)重的顱內(nèi)高壓患者腰穿前給予甘露醇250 mL，緩慢放腦脊液。按說明書操作用酶免法測定血清及腦脊液中MBP含量。
用藥期間注意觀察神經(jīng)系統(tǒng)癥狀、體征與生命體征的變化；用藥前后均行肝、腎功能、血常規(guī)和尿常規(guī)檢查。
1.4 療效判定
采用格拉斯哥預(yù)后評分量表（Glasgow outcome scale，GOS）的5級劃分，恢復(fù)良好（5分）、中殘（4分）、重殘（3分）、植物狀態(tài)（2分）、死亡（1分），療效判定時間為傷后3個月。治療結(jié)果以恢復(fù)良好和中殘表示顯效。
1.5 統(tǒng)計學(xué)方法
采用SPSS 11.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析，計量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，組間比較用方差分析和LSD-t檢驗，計數(shù)資料用χ2檢驗。以P < 0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
2 結(jié)果
2.1 兩組治療前后血清MBP水平比較
治療前及治療第1天相比，兩組血清MBP水平無明顯差異，兩組治療后血清MBP水平均有不同程度下降，治療組術(shù)后第3天和第7天MBP水平均顯著低于對照組（P < 0.05），14 d后MBP回到相同水平，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P > 0.05）。見表1。
2.2 兩組治療前后腦脊液MBP水平比較
治療前及治療1 d后兩組患者CSF中MBP水平無明顯差異，之后MBP水平呈逐漸升高，于第7天達(dá)最大值，隨著時間延長，腦脊液中MBP水平逐漸下降；兩組治療后腦脊液中MBP水平均有不同程度下降，治療組術(shù)后第3、7、14天MBP水平均顯著低于對照組（P < 0.05或P < 0.01），14 d后腦脊液中MBP水平仍高于正常水平。見表2。
2.3 兩組療效比較
治療結(jié)束后3個月隨訪，治療組顯效率顯著高于對照組（χ2=5.554 2，P < 0.05）。見表3。
2.4 安全性評估
治療前后尿常規(guī)及腎無明顯變化，未見頭暈、過敏及皮膚黏膜瘀斑等現(xiàn)象。治療組2例出現(xiàn)谷氨酸轉(zhuǎn)氨酶升高，1例血小板輕度降低，經(jīng)對癥處理后均恢復(fù)正常。
3 討論
DAI是在特殊的外力作用下，腦內(nèi)發(fā)生以神經(jīng)軸索斷裂為特征，可引發(fā)缺血缺氧、興奮性毒性、自由基、炎性免疫反應(yīng)、膠質(zhì)細(xì)胞反應(yīng)性增生等一系列病理生理變化損傷。近年來，顱腦損傷學(xué)的研究已達(dá)到了分子水平，目前認(rèn)為自由基損傷是神經(jīng)元死亡的途徑之一[3]，分子生物學(xué)證實，DAI患者由于剪切力的作用可造成小血管和毛細(xì)血管損傷甚至斷裂，導(dǎo)致腦微循環(huán)功能障礙，引起氧化應(yīng)激損傷、能量代謝異常，生成大量自由基，同時Ca2+-ATP酶活性降低，Ca2+通道開放，Ca2+內(nèi)流，造成神經(jīng)細(xì)胞內(nèi)Ca2+濃度急劇增加，繼而激活Ca2+酶促反應(yīng)，造成腦深部神經(jīng)軸索腫脹、斷裂，引起嚴(yán)重的臨床癥狀。因此，如何糾正缺氧，改善微循環(huán)，切斷繼發(fā)性軸索斷裂是早期治療的終極靶點實驗。
依達(dá)拉奉的主要成分為3-甲基-1-苯基-2-吡唑啉-5-酮，該藥是日本新開發(fā)的一種小分子的自由基清除劑[4]，其血-腦屏障穿透率約為60%。在生理pH下有50%以陰離子形式存在，而陰離子形式被認(rèn)為具有最強的自由基清除功能[5]，靜脈給藥之后可以清除大腦內(nèi)的具有高度細(xì)胞毒性的羥自由基，具有自由基清除和抑制脂質(zhì)過氧化的作用，抑制腦細(xì)胞的過氧化作用和延遲性神經(jīng)細(xì)胞死亡[6-7]。
MBP是CNS的一種特殊的蛋白，是神經(jīng)組織特別是神經(jīng)髓鞘所特有的一種蛋白質(zhì)，只在CNS的少突膠質(zhì)細(xì)胞和周圍神經(jīng)雪旺細(xì)胞內(nèi)合成，其他非神經(jīng)組織基本很少產(chǎn)生此種蛋白質(zhì)[8]。MBP是一種強堿性膜蛋白，占髓鞘蛋白總量的30%，具有神經(jīng)組織特異性，是神經(jīng)髓鞘的標(biāo)記物，在神經(jīng)纖維的絕緣和快速傳導(dǎo)中起重要作用，與髓鞘脂質(zhì)緊密結(jié)合，起維持CNS髓鞘結(jié)構(gòu)和功能穩(wěn)定的作用。正常情況下，在人體CNS中MBP存在的形式可分為游離型和結(jié)合型，通常它以游離型存在。正常情況下，腦脊液MBP
本實驗對DAI患者腦脊液及血清中MBP水平的檢測結(jié)果表明，損傷后12 h以內(nèi)即治療前，兩組患者腦脊液及血清中MBP水平的檢測結(jié)果比較無顯著性差異（P > 0.05），直到1 d后才開始逐漸升高，并在7 d左右達(dá)頂峰。這些改變顯然與軸索損傷的漸進(jìn)性過程有關(guān)，即損傷的早期軸索首先腫脹增粗，連續(xù)性未改變，數(shù)小時后出現(xiàn)軸索斷裂及髓鞘崩解，BMP進(jìn)入腦脊液，使腦脊液MBP含量逐漸增高，因為血腦屏障的破壞，部分BMP通過受損的血腦屏蔽進(jìn)入血液，因此血清中MBP含量也逐漸升高，但其水平明顯低于腦脊液。治療結(jié)果顯示治療組治療后血清及腦脊液中MBP水平顯著低于對照組（P < 0.05），表明依達(dá)拉奉能明顯降低患者血清及腦脊液中MBP水平，降低自由基對大腦的損害。并且治療結(jié)束后3個月隨訪，GOS評估雖然未能明顯減少死亡率，但顯效率顯著高于對照組（P < 0.05），提示治療組患者生活質(zhì)量有較大改善。這充分說明依達(dá)拉奉能夠清除自由基，抑制脂質(zhì)過氧化，抑制神經(jīng)細(xì)胞死亡和凋亡，從而減輕因缺氧缺血所致的腦水腫和腦損傷，發(fā)揮神經(jīng)保護(hù)作用，保護(hù)血腦屏障，減少Ca2+內(nèi)流，解除蛋白激酶C的抑制，阻斷Ca2+對神經(jīng)元的毒性作用，繼而改善損傷部位的微循環(huán)及血流灌注。這些諸多的機制均有利于促進(jìn)觸突功能的恢復(fù)和抑制軸突脫髓鞘，減少神經(jīng)組織細(xì)胞破壞，從而從病因和病理學(xué)角度促進(jìn)了損傷腦組織的恢復(fù)。
綜上所述，依達(dá)拉奉具有明確的神經(jīng)保護(hù)作用，能促進(jìn)腦功能恢復(fù)，改善遠(yuǎn)期生活質(zhì)量，且安全性高，在DAI治療中顯示出其良好的療效。但DAI的病理變化是一個多因素多環(huán)節(jié)的極為復(fù)雜的病理過程，而不是一個單純的線性過程，采用某一種藥物僅能阻斷其某一個局部線性過程，不能阻斷整個病理過程，因而對DAI治療仍需要綜合治療。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 那昕，唐合春.依達(dá)拉奉聯(lián)合小劑量尿激酶治療進(jìn)展性卒中的療效觀察[J].重慶醫(yī)學(xué)，2010，39（19）：2657-2659.
[2] 游維麗.依達(dá)拉奉聯(lián)合血塞通注射液治療2型糖尿病并發(fā)急性腦梗死45例療效觀察[J].臨床合理用藥雜志，2010，3（18）：59-60.
[3] 江基堯，朱誠，羅其中.現(xiàn)代顱腦損傷學(xué)[M].上海：第二軍醫(yī)大學(xué)出版社，2004：473.
[4] Nakamoto N，Tada S，Kameyama K，et al. A free radical scavenger，edaravone，attenvates steato-sis and cell death via reducing inflammatorycytokine production in rat acute liver injury [J]. Free Radic Res，2003，37（8）：849-859.
[5] Watanabe T，Tahara M，Todo S. The novel antioxidant edaravone：from bench to bedside [J]. Cardiovasc Ther，2008，26（2）：101-114.
[6] Noor JI，Ikeda T，Ueda Y，et al. A free radical scavenger，edaravone，inhibits lipid peroxidation and the production of nitric oxide in hypoxic-ischemic brain damage of neonatal rats [J]. Am J Obstet Gynecol，2005，193（5）：1703-1708.
[7] Alvarez-Sabin J，Delgado P，Abilleira S，et al. Temporal profile of matrix metallop roteinases and their inhibitors after spontaneous intracerebral hemorrhage：relationship to clinical and radiological outcome [J]. Stroke，2004，35：1316-1322.
[8] 阿里，譚源福.腦損傷相關(guān)標(biāo)志物研究進(jìn)展[J].中國廠礦醫(yī)學(xué)，2008，21（1）：96-97.
[9] 楊紹文，曹國彬，李波，等.血清S100B、NSE和MBP在顱腦損傷患者中的檢測及其臨床意義[J].廣州醫(yī)藥，2007，38（3）：3-4.
[10] 竇宇紅，劉和錄，吳雄君，等.腦外傷后血清和腦脊液中髓鞘磷脂堿性蛋白含量變化及臨床意義[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展，2010，10（13）：2545-2548.
[11] 彭洪，龍中林，彭芳.中西醫(yī)結(jié)合治療彌漫性軸索損傷的臨床觀察[J].中國醫(yī)藥導(dǎo)報，2010，7（19）：203-204.
第3篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
一、隨機行走的世界
對我們所生活于其中的宇宙的認(rèn)識和思考，一直以來吸引著各個時代思想家們的智慧。我們生活的這個宇宙本質(zhì)上是什么樣的呢？是以一種有序的、有規(guī)律的方式在運轉(zhuǎn)還是無序的、雜亂無章的運轉(zhuǎn)？這種運轉(zhuǎn)能否為我們的智慧所認(rèn)識？人們對這些關(guān)于宇宙問題的渴求正是造就了人類自身的智力進(jìn)化和卓越品質(zhì)的重要動力之一。
在我們今天的視野所及的范圍，我們知道對這些問題思考的最有影響力的思想是由18世紀(jì)的思想家們做出的。18世紀(jì)的思想家們建立了近代最有影響力的哲學(xué)體系，他們設(shè)計了一個“有序的”世界。在某種程度上，他們的世界觀是一種“決定論”的世界觀，堅信這個世界正在按照某種已經(jīng)設(shè)計好的秩序在運行。持有這個“決定論”觀點的人包括諸如牛頓、愛因斯坦等最偉大的自然科學(xué)家。這個體系的科學(xué)性則是由牛頓定律和對牛頓體系進(jìn)一步思考的數(shù)學(xué)定律所保證的。當(dāng)然，自然科學(xué)家們這種關(guān)于宇宙的信念和洞見不可避免的影響到了從事社會科學(xué)研究的思想家們，其中也包括經(jīng)濟學(xué)家。經(jīng)濟學(xué)的創(chuàng)始人，亞當(dāng)•斯密的思想根基也是源于這樣的一種信念。他把這種自然科學(xué)的有序世界的觀點應(yīng)用到人類社會里，形成了一種從看似“無序”到“有序”的觀念，提出了一個“和諧的經(jīng)濟系統(tǒng)”的觀點。這種和諧的經(jīng)濟系統(tǒng)的動力則是人的自利動機。
我們決不應(yīng)該低估這種關(guān)于世界的觀點的影響力和洞察力。事實上，我們一直在這種“決定論”的世界觀下生活并做出各種與我們自身息息相關(guān)的決策。一種對于人類經(jīng)濟社會的“完美和諧”的信念直接導(dǎo)致了大家對政府干預(yù)經(jīng)濟的效果的質(zhì)疑，并且主導(dǎo)了許多關(guān)于政府問題的爭論。這種“決定論”的觀點在很大程度上支撐著我們對于自由經(jīng)濟的信心和我們對于世界的信仰。
但是這一體系在歷經(jīng)幾個世紀(jì)之后，遭到了懷疑。對于這種“決定論”的世界觀的挑戰(zhàn)來自于統(tǒng)計觀點，尤其是概率論的成功。我們可以舉一個簡單的例子來說明這二者對于世界的看法的分歧。比如我們說，消費函數(shù)是，其中，是自發(fā)消費，是可支配收入，c是邊際消費傾向。進(jìn)而我們可以把消費函數(shù)寫作是可支配收入的函數(shù)：。這個消費函數(shù)是更加廣泛意義上的數(shù)學(xué)若干函數(shù)中的一個。這個函數(shù)明白無誤地說明，居民的消費量將精確地取決于可支配收入、自發(fā)消費和邊際消費傾向。這種函數(shù)關(guān)系是一種確定性的關(guān)系。但是，我們知道，這種關(guān)于居民消費的斷言在現(xiàn)實中毫無疑問是會受到質(zhì)疑的，居民的消費量并不是精確地取決于這幾個因素。在很大的程度上，這種消費關(guān)于自發(fā)消費、可支配收入和邊際消費傾向的關(guān)系是不確定的，或者說是隨機的，有著概率分布的。這就是二者之間的差別，持有決定論觀點的人依據(jù)一種確定性的函數(shù)關(guān)系認(rèn)為，這個世界將會精確地按照數(shù)學(xué)定律所描述的那樣運轉(zhuǎn)。而持有統(tǒng)計觀點的人卻認(rèn)為，即使是知道了這種關(guān)系，消費與其他幾個因素之間仍然是一種偶然的，不確定的，有著概率分布的關(guān)系。
我們把后一種對于世界的觀點叫做統(tǒng)計觀點，正是這種統(tǒng)計觀點，打破了原來思想家們頭腦中的有序結(jié)構(gòu)。但是，這二者之間的分歧似乎是讓人迷惑的。因為，當(dāng)我們在利用統(tǒng)計方法的時候，我們卻得出了一些幾乎完全可靠的定律。而且，統(tǒng)計總體越是偶然、紊亂，就越能更好地表現(xiàn)出統(tǒng)計規(guī)律和必然性。比如，我們投擲硬幣，當(dāng)我們投擲的次數(shù)足夠多的時候，我們發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)正面和反面的概率竟然驚人地各是0.5。再比如，我們對于某種考試成績的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，如果樣本足夠的大的話，成績分布將會呈現(xiàn)一種正態(tài)分布。并且，人數(shù)越多，成績就越呈現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。更加令人驚奇的是，看起來我們做事情可能犯錯誤的情況也是有規(guī)律可循的，人幾乎不能隨意地犯錯誤！總之，某些看起來是無跡可尋的東西，似乎又都可以找到規(guī)律。這樣，決定論和統(tǒng)計觀點二者之間又有什么差別呢？事實上，二者之間的差別僅在于，統(tǒng)計觀點認(rèn)為不存在絕對的定律，任何所謂的定律其實都是有著某種概率的“可能的”情形。在這個意義上說，沒有什么事情是確定無疑的。也就是說，這個世界是隨機行走的，各種情況都有可能發(fā)生。尤其是在人類社會中，如果我們相信獨立于人的意識而存在的物質(zhì)世界都是隨機行走的，那么人類社會也會表現(xiàn)出這種隨機性看來并不是不可以接受的。
但是，這并不就意味著隨機行走的世界會因為其不確定性而無法認(rèn)識，即使這種隨機行走的世界確實可能形成一種混沌狀態(tài)。我們能夠在“決定論”和關(guān)于世界的“統(tǒng)計觀點”那里架起一座橋梁。那就是：我們相信，我們可以得到一些定律，這些定律是對某些事情本質(zhì)的一種最好近似，即使這些事情的本質(zhì)可能并不是一元的。或者說，這個世界會從無序走向某種程度上的有序。對這些統(tǒng)計定律的發(fā)現(xiàn)，在我們的專業(yè)范圍內(nèi)，就是計量經(jīng)濟學(xué)的任務(wù)了。
二、隨機行走的世界與計量經(jīng)濟學(xué)的任務(wù)
事實上，統(tǒng)計的成功應(yīng)用在很早就已經(jīng)開始了。大約在17世紀(jì)，有一位叫做格蘭特的英國商人就通過研究注意到：因事故、自殺、各種疾病而死亡的人的百分比是固定的。這幾乎叫人感到驚奇！而且也是統(tǒng)計學(xué)的成功使得人們?nèi)找嬲J(rèn)識到，一個國家的定量材料應(yīng)該得到應(yīng)有的重視，無論是經(jīng)濟學(xué)家還是政府決策者，都應(yīng)該思考數(shù)據(jù)。
計量經(jīng)濟學(xué)就是為了在一個隨機行走的世界中探討統(tǒng)計性規(guī)律！因為只要知道了這個規(guī)律，我們就可以在某種程度上認(rèn)識這個世界。但是要記住這種認(rèn)識肯定是不完全的。而且根據(jù)需要，我們還可以根據(jù)這個規(guī)律來進(jìn)行預(yù)測。進(jìn)行預(yù)測是我們關(guān)心規(guī)律的一個十分重要的原因。更加值得稱道的是，計量經(jīng)濟學(xué)在推斷統(tǒng)計規(guī)律時所用的方法和理念。因為，我們對于這個世界的認(rèn)識永遠(yuǎn)是不會完全的，我們只能根據(jù)部分“樣本”來推斷這個世界的整體狀況?？梢约僭O(shè)這樣一種情況：如果我們能夠?qū)@個世界的方方面面進(jìn)行完全的觀察，我們就期望可以得出一個關(guān)于這個世界本質(zhì)的定律?？墒?，我們不能把這個世界的方方面面都觀察到，也可以說，我們認(rèn)識的局限是不確定性的來源。能否由樣本近似地認(rèn)識整體是一個很重要的問題。如果，我們沒有一種堅信可以由樣本來推斷整體規(guī)律的信念的話，我們就不能建立這門學(xué)科。
這種由樣本來對整體進(jìn)行推斷的方法是計量經(jīng)濟學(xué)的主要方法。我們要通過一種叫做回歸分析的技術(shù)來達(dá)到這個目的。“回歸”這個詞最先由F.加爾頓（FrancisGalton）爵士引入。加爾頓研究發(fā)現(xiàn)，父母和孩子的身高有這樣的一個趨勢：父母高，兒女就高；父母矮，兒女也矮。但是高個父母的兒女們在同齡人中并不像父輩那樣在同齡人中顯得那樣高，兒女輩的平均身高將“退化”到或者說“回歸”到全體人口的平均身高。這也叫加爾頓的“普遍回歸定律”。加爾頓在智力遺傳的方面也得到了類似的結(jié)果：一般來說，天才是要遺傳的。但是天才的后代卻要比他們的父輩們平庸，也就是他們的智力水平將“回歸”到中等水平。但是，對于這種回歸背后的動力分析可能已經(jīng)超出了計量經(jīng)濟學(xué)這個學(xué)科的研究范圍，即使這種研究也許會導(dǎo)致一種有意思的哲學(xué)的建立：所有的有機組織都將趨于標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)！
回歸的現(xiàn)代意義則稍微有點不同?，F(xiàn)代意義上的回歸是指，一個叫做因變量的量和其解釋變量之間的依賴關(guān)系。也可以說是一種相關(guān)的關(guān)系。實際上，回歸和相關(guān)是兩個極容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因為這兩個概念的相近性，更重要的是因為這個世界的復(fù)雜性。哲學(xué)上宣稱，這個世界是普遍聯(lián)系的。這個宣稱的深刻性在于確認(rèn)了世界上沒有什么是完全獨立的。比如，我們可以發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)代社會死于癌癥的人逐漸增多，這二者是相關(guān)的。但是我們并不能就此認(rèn)為，是現(xiàn)代社會導(dǎo)致了更多的人染上癌癥。再比如，這也經(jīng)常被用來反駁統(tǒng)計結(jié)論，一個國家的經(jīng)濟繁榮的情況可能和這個國家一個時期的太陽黑子出現(xiàn)的情況存在一種相關(guān)關(guān)系，但是這種相關(guān)關(guān)系卻不能作為我們行動的任何指導(dǎo)。在這個問題的區(qū)分上，就是計量經(jīng)濟學(xué)和統(tǒng)計學(xué)之間的分歧了。計量經(jīng)濟學(xué)討論的是回歸關(guān)系，這種回歸的特點在于，我們試圖根據(jù)某些變量的數(shù)值來估計另一個量的數(shù)值，我們要依據(jù)這種關(guān)系進(jìn)行預(yù)測。比如，我們試圖通過研究父母的身高來估計其孩子的身高。這種估計就要依賴于我們所關(guān)心的兩個量之間存在的一種理論上的聯(lián)系。而相關(guān)關(guān)系則充斥著統(tǒng)計學(xué)的各個方面。并且因為世界的普遍聯(lián)系性，相關(guān)關(guān)系是一種常態(tài)。
基于上面的差別，在回歸中，我們要求解釋變量是確定的，可以控制的，但是被解釋變量（因變量）可以是隨機的（被解釋變量正是我們要估計的）。但是在相關(guān)關(guān)系中，這二者并不加以區(qū)分。之所以說這兩個概念容易混淆是源于這個世界的復(fù)雜性，是因為，這個世界本質(zhì)上就存在一種難以言明的精密聯(lián)系。我們實在不能夠足夠自信地認(rèn)為我們可以確定哪些變量可以控制，哪些變量之間可以精確地被認(rèn)為是一種回歸關(guān)系。比如，事實上，我們也可以找出一種機制使得癌癥和現(xiàn)代社會之間存在一種回歸關(guān)系，就像我們可以發(fā)展一種理論來說明，太陽黑子的活動和一個國家的經(jīng)濟繁榮存在著回歸關(guān)系。這個世界的復(fù)雜性要求我們必須對我們認(rèn)識世界和改造世界的能力保持謙虛。同時請記?。壕哂谢貧w關(guān)系可能并不必然地意味著具有因果關(guān)系。在判斷因果關(guān)系時，我們必須要很小心。因為，這個因果關(guān)系很不好說，也許看似因果的兩個事件，實際上可能是互為因果的。就像佛經(jīng)中認(rèn)為的那樣：因果是循環(huán)的。
我們講了這么多關(guān)于計量經(jīng)濟學(xué)的性質(zhì)，實際上是為了表達(dá)我們這樣的信念：我們可以在一定的層次上認(rèn)識世界，我們堅信這個世界存在著某些統(tǒng)計規(guī)律，應(yīng)用這些規(guī)律我們可以在“一定程度的錯誤”的前提下認(rèn)識和改造世界。計量經(jīng)濟學(xué)可以幫助我們達(dá)到這個目的。我們可以借助近似地描述了具有相關(guān)關(guān)系的變量間聯(lián)系的函數(shù)，主要是回歸函數(shù)，來描述這種關(guān)于世界運行的定律。
但是，計量經(jīng)濟學(xué)在得到這個回歸函數(shù)時所使用的復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)可能會讓我們在特定的時段感到計量經(jīng)濟學(xué)的混亂和無序，即使在最后我們堅信可以實現(xiàn)一種理解上的有序。但是，過程中的痛苦可能會讓很多人駐足。這里，我們想提前接觸一下，那條駕馭計量經(jīng)濟學(xué)研究內(nèi)容的靈魂。
因為，認(rèn)識世界的理論的建立來自于對世界本質(zhì)表現(xiàn)出來的現(xiàn)象的分析。有兩種對現(xiàn)象進(jìn)行分析的方式：一種是對現(xiàn)象直接進(jìn)行操作。這種操作極其便捷，簡單而且有洞察力，但是對天賦的要求非常高。其不利之處在于這種對現(xiàn)象的思考得出的結(jié)論可能廣受爭議。另一種方式則是對現(xiàn)象的屬性——數(shù)據(jù)來進(jìn)行操作。過程中要遵循嚴(yán)格的科學(xué)方法。第二種方法就是計量經(jīng)濟學(xué)的方法了，這種方法因為是用數(shù)據(jù)說話，可能爭議較少。但是，不利之處卻是，這種分析結(jié)論卻要嚴(yán)格的依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，也就是說，這種方法得出的結(jié)論的質(zhì)量不會比數(shù)據(jù)的質(zhì)量更好。
盡管有這樣的困難，我們還是推薦計量的方法。因為，數(shù)據(jù)的質(zhì)量可以通過統(tǒng)計手段和統(tǒng)計工具的完善加以解決。并且，根據(jù)我們的概率知識，即使這種有誤差的數(shù)據(jù)，其誤差也是有規(guī)律的，誤差情況總是會表現(xiàn)為正態(tài)曲線。那么如何來對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作呢？計量經(jīng)濟學(xué)的思路通常是這樣：最簡單的情況下（雙變量回歸），在一個坐標(biāo)平面上畫出散點圖，發(fā)現(xiàn)其大致的規(guī)律，通常我們可能發(fā)現(xiàn)，我們關(guān)心的兩個簡單量之間呈現(xiàn)一種類似于線形的關(guān)系（當(dāng)然，也可能不是線性的，這種情況下需要更高深的數(shù)學(xué)工具）。把這種線形的關(guān)系利用解析幾何的知識轉(zhuǎn)化為直線方程并不困難。獲得了這樣的一個直線方程是一個極大的成功。因為，這個方程，就是在“某種程度的錯誤”的前提下的一種描述世界如何運行的定律。事實上，計量經(jīng)濟學(xué)的任務(wù)在很大的程度上，就是發(fā)現(xiàn)這樣的關(guān)于世界如何運行的定律。
但是，在從數(shù)據(jù)那里獲得一些關(guān)于變量間“規(guī)律”的方式也可以通過另外的方式來進(jìn)行。也就是在使用數(shù)據(jù)之前，通過對先驗的知識進(jìn)行演繹和推理從而得出一系列“定律”。這就是我們在數(shù)理經(jīng)濟學(xué)中所看到的那些數(shù)理方程式。這些數(shù)理方程就是我們對世事認(rèn)識的理論，這種理論能夠給我們認(rèn)識世界和改造世界以指導(dǎo)。尤其是在確定我們所考慮的變量之間的可能具有的關(guān)系時很有作用。但是我們是否可以應(yīng)用這些方程式來指導(dǎo)我們認(rèn)識世界和改造世界的活動并沒有得到證明。計量經(jīng)濟學(xué)提供了一種這樣的證明。我們可以利用數(shù)據(jù)來檢驗這些先驗的定律是否符合實際，或者得出一種明確的可以應(yīng)用于實際的形式，從而對數(shù)理方程做出了適合實際的修正。尤其是在不同的國家中，因為不同的文化等隱性的制度因素，這些定律可實施的情況是完全不同的。事實上，始于一種對世界認(rèn)識的先驗的推理，建立一種解釋世事的假說并用以改造世界，是每一個學(xué)者的虛榮心。
因此，計量經(jīng)濟學(xué)的研究的思路或者說計量經(jīng)濟學(xué)的靈魂是：通過先驗的演繹和推理得出理論模型，最好是數(shù)理模型。數(shù)理模型中會有參數(shù)，那么利用數(shù)據(jù)對這個模型的參數(shù)進(jìn)行估計得出一條回歸方程，并通過假設(shè)檢驗來確認(rèn)這個方程式。如果這個方程式滿足了理論建立時的要求，那么就證明了那個先驗的理論是正確的并且能夠利用這種理論進(jìn)行預(yù)測。接下來的計量分析就是在這些思路下進(jìn)行的技術(shù)探討了。
對計量經(jīng)濟學(xué)這套思想方法和其技巧的同時掌握，是掌握這門學(xué)科并加以實際運用的重要素質(zhì)。尤其是計量經(jīng)濟學(xué)的技巧，是一個計量人的必備素質(zhì)。因為我們一直堅信，偉大的思想來源于熟練的技巧。就像武俠中的“打狗棒法”雖然只有十八路，但是，一個使過無數(shù)次“打狗棒法”的丐幫幫主足可以因這十八招而笑傲江湖了。但是，如果過于沉迷于高級計量的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，我們就很可能失去欣賞這門學(xué)科所固有的魅力的機會，并且因為數(shù)學(xué)知識的缺乏而造成的沮喪可能會阻礙對其進(jìn)一步的學(xué)習(xí)，從而失去了領(lǐng)悟計量經(jīng)濟學(xué)所蘊含的大量關(guān)于生活的智慧的機會。因此，這篇文章里，我們不對計量經(jīng)濟學(xué)的技術(shù)過多的論及，而主要是看其蘊含的智慧之美。三、計量經(jīng)濟學(xué)：智慧之美
最能讓我們感受到美感的就是計量經(jīng)濟學(xué)這種從樣本推斷整體的思想。如果能夠認(rèn)識到我們生活的這個世界的復(fù)雜性的話，我們對這種思想可能會更加珍視。比如，如果我們有一種信念，比如相信我們能夠通過努力成為一個書法家。那么我們能夠怎么做呢？計量經(jīng)濟學(xué)和書法家們都會這樣建議你：先選取幾十個字來，集中精力把這幾十個字練好，最好是臨摹以往大師們的作品。這樣，你就幾乎能夠發(fā)現(xiàn)寫好字的要領(lǐng)。因為，我們不能夠把這個世界上的字都練習(xí)到，我們只能夠由“樣本”來推斷所有字的寫法。并且，我們堅信這些“樣本”蘊含了足夠多的關(guān)于寫字的要領(lǐng)或者說是寫字規(guī)律的信息。這就是計量經(jīng)濟學(xué)的智慧之一。從這個角度出發(fā)，我們幾乎將這種計量經(jīng)濟學(xué)的思想推廣到生活的各個方面，并且可以指導(dǎo)我們成就卓越。無論是學(xué)習(xí)、應(yīng)試、還是搞藝術(shù)，甚至想要成為武林高手，都可以應(yīng)用這種思想?！皹颖尽蓖俏覀兏Q看世界本質(zhì)的窗口！有心人自會從這里得到無盡的啟發(fā)。
計量經(jīng)濟學(xué)就像從一個古老的神諭里蹦出來的智慧精靈，它幾乎全面的改變了我們對于腳踏實地的看法！掌握一種過硬的分析數(shù)據(jù)的能力，無疑會全面的改變你的工作方式和效率。這在一個人的職業(yè)生涯中是極其重要的。經(jīng)濟理論經(jīng)常地被認(rèn)為是一門空洞無用的理論，這是在未有數(shù)據(jù)之前做出分析的常見批評，先驗和演繹的方法，很多人認(rèn)為，不能夠?qū)ι鐣茖W(xué)的研究有什么意義。但是，有了計量經(jīng)濟學(xué)就完全不一樣了，我們就可以從數(shù)據(jù)出發(fā)來進(jìn)行我們的分析和預(yù)測，這種工作方式無疑會培養(yǎng)我們踏實做人的人品。并且因為處理問題的獨特技巧和思維，掌握計量工具的人會得到青睞——來自上司和運氣。
在我看來，計量經(jīng)濟學(xué)還對我們的人生哲學(xué)有著指導(dǎo)意義。人的一生其實只是一個短暫的瞬間，就好像那滑過天際的流星，留下的只是瞬間的美麗。這瞬間如何解釋？采用一種什么樣的方式來度過這一個瞬間？
人不過是蒼茫宇宙中的一粒塵埃，如果這個宇宙尚且遵循著從無序走向有序，那么我們是不是可以將這個信念加以演繹到我們每個人的人生中呢？！其實我們每個人的人生也只是在一個隨機行走的世界中的隨機行走過程。
我們永遠(yuǎn)不會知道，在下一個時段，我們會經(jīng)歷什么、會遇到什么，甚至我們對于我們未來的規(guī)劃都是不確定的。這個過程是隨機的、紊亂的、偶然的和無序的。但是，這種無序和紊亂最終會走向有序。用計量經(jīng)濟學(xué)的說法，我們會從這些紊亂偶然的樣本中得到一個回歸方程。這個回歸方程就是我們的人生軌跡！
當(dāng)然我們對于這個軌跡的認(rèn)識永遠(yuǎn)是后驗的。我們不可能在這人生的每一個階段之前就得出一個回歸軌跡作為我們?nèi)松念A(yù)測，這種東西沒有預(yù)測意義。那么這種有序的觀念究竟能給我們什么人生啟發(fā)呢？
那就是：我們實在沒有必要對于發(fā)生于我們周圍的看起來是好事或者壞事的東西耿耿于懷，我們實在沒有必要太過挑剔上天對我們的似乎是不公正的待遇，中國自古就有“福禍”的智慧之言。以一種應(yīng)有的寬容心態(tài)來對待我們的人生無疑會讓我們感到快樂。甚至我們的職業(yè)追求也是如此，沒有什么絕對的好或者不好，我們的人生軌跡在我們某些年里需要紊亂和無序，根據(jù)計量經(jīng)濟學(xué)的思想，越是紊亂和無序的樣本，我們就越容易得出穩(wěn)定的統(tǒng)計定律——一條穩(wěn)定的人生軌跡！假如大家去看看人物傳記就可以發(fā)現(xiàn)，在那些人的人生里，他們可能做過記者，參過軍，被抓到過牢里，看起來和其最終的路徑有了很大的背離，可是這些背離最終回歸到這條路徑上。事實上，我們并不好確定，是不是這種每個階段的紊亂和無序最終造成了他們穩(wěn)定的人生軌跡？！
人生需要這種隨機性。并且如果我們要想有一條穩(wěn)定的人生軌跡，依照計量經(jīng)濟學(xué)的理念，我們還要讓我們的人生經(jīng)歷這一樣本足夠大。如何讓自己的人生經(jīng)歷更多？如何讓自己的人生有更多的隨機性？那就是：我們要過主動追求的人生。當(dāng)我們在生活中有意識地主動去追求時，我們就在客觀上豐富了自己的經(jīng)歷，并且擴大了自己的人生經(jīng)歷樣本。因為，在你主動追求的時候，才能夠發(fā)現(xiàn)驚喜和奇遇。消極和封閉的人生態(tài)度不利于擴大自己的人生經(jīng)歷樣本，樣本不具有變異性，就難以得出好的回歸方程。我們都應(yīng)該學(xué)學(xué)“蒼蠅的哲學(xué)”，蒼蠅的四處亂撞讓蒼蠅即使在被困的時候也有機會逃脫。這也許是更有含義的古語的一句話的意思吧：樹挪死，人挪活。但是，在我們的追求中，因為，我們應(yīng)該珍視隨機性，因此，對于得失就不必太讓自己負(fù)累。得失是隨機的。我們在生活中得到了什么、失去了什么，也許在這冥冥之中的東西面前，可能只是一個慈悲的玩笑。太過于在意也許是失去了更多。
參考文獻(xiàn)：
[1]古扎拉蒂.《計量經(jīng)濟學(xué)》（第三版）[M]，林少宮譯.北京：中國人民大學(xué)出版社.2000.
[2]羅伯特S.平狄克，丹尼爾L.魯賓費爾德.《計量經(jīng)濟模型與經(jīng)濟預(yù)測》[M].北京：機械工業(yè)出版社.1998.
第4篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
新經(jīng)濟地理學(xué)派認(rèn)為經(jīng)濟增長與經(jīng)濟活動的空間集聚相互聯(lián)系。20世紀(jì)90年代后期，新經(jīng)濟地理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的一些學(xué)者開始整合新經(jīng)濟地理學(xué)與新增長理論，在統(tǒng)一的框架下探討集聚與增長的相互作用，他們通過強調(diào)技術(shù)外溢和空間集聚的相互作用，為解釋經(jīng)濟集聚和經(jīng)濟增長之間的內(nèi)在聯(lián)系提供了一個非常清晰和簡明的理論分析框架。［2］Bertinelli和Black（2004）認(rèn)為由于地方知識和信息的溢出能夠產(chǎn)生經(jīng)濟集聚，而人力資本積累能夠促進(jìn)內(nèi)生經(jīng)濟增長，所以單個城市伴隨著人力資本的積累和知識的溢出而增長，城市數(shù)目增加以后所形成的城市化群落也就越來越成為經(jīng)濟增長的重要引擎。［3］自從20世紀(jì)70年代一些歐洲學(xué)者開始進(jìn)行空間計量研究以來，空間計量經(jīng)濟學(xué)已經(jīng)成為空間經(jīng)濟學(xué)及其相關(guān)學(xué)科的重要學(xué)科基礎(chǔ)，成為計量經(jīng)濟學(xué)的一個新興分支。［4］隨著Anselin（1988）出版了空間計量經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域具有重要意義的著作（Spatial Econometrics：Methods andModels），關(guān)于空間計量經(jīng)濟學(xué)的理論研究以及實證應(yīng)用得到了極大的發(fā)展?？臻g效應(yīng)的一系列模型設(shè)定方法、估計方法以及檢驗方法得到了許多計量學(xué)者的廣泛關(guān)注。同時，利用空間計量經(jīng)濟學(xué)模型在分析城市和區(qū)域經(jīng)濟問題、經(jīng)濟增長與發(fā)展的區(qū)域協(xié)同效應(yīng)問題、以及其他相關(guān)的空間外部性問題等領(lǐng)域，也得到了廣泛的應(yīng)用。［5］空間計量經(jīng)濟學(xué)的誕生是對傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)理論的一個巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的計量理論的基礎(chǔ)是建立在高斯－馬爾科夫假設(shè)（Gauss－Markov assumptions）上的在研究區(qū)域經(jīng)濟問題時，對于具有地理空間屬性的數(shù)據(jù)，會出現(xiàn)空間自相關(guān)（Spatial dependence）以及空間異方差（Spatial heterogeneity）問題，這將使高斯－馬爾科夫假設(shè)不成立。［6］而空間計量經(jīng)濟學(xué)可以解決上述問題，空間計量模型成為研究區(qū)域經(jīng)濟問題時的重要研究工具。當(dāng)前，國內(nèi)已有部分學(xué)者開始利用空間計量方法對區(qū)域經(jīng)濟問題進(jìn)行專門研究，例如周慧、曹廣喜（2010）利用空間計量模型對江蘇省經(jīng)濟集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系進(jìn)行了實證分析［2］，呂?。?011）采用探索性橫截面空間數(shù)據(jù)，考察了中國內(nèi)地31個省域城市化對經(jīng)濟增長驅(qū)動的大?。?］；姜磊、季民河（2011）基于截面數(shù)據(jù)所建立的空間計量經(jīng)濟學(xué)模型發(fā)現(xiàn)：城市化、研發(fā)投入和市場化均有助于知識的空間溢出；周國富、蘭宇寧（2012）采用類似的方法分析和探討了可能影響我國城市經(jīng)濟增長和導(dǎo)致區(qū)域差異的因素［8］。然而這些研究所使用的方法均是截面空間計量模型，目前應(yīng)用空間面板模型進(jìn)行區(qū)域經(jīng)濟實證研究的文獻(xiàn)還不多。近年來，隨著空間面板（Spatial panel）技術(shù)的不斷改進(jìn)，國外空間計量研究逐漸轉(zhuǎn)向面板數(shù)據(jù)模型（空間計量研究曾長期停滯在橫截面數(shù)據(jù)階段），面板數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)相比，面板數(shù)據(jù)包含有更多的信息并且可以避免多重共線性問題。［10］與目前國內(nèi)已有研究不同的是：本文首次使用目前空間計量領(lǐng)域最前沿的空間面板數(shù)據(jù)方法對江蘇省內(nèi)市域數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間計量，通過計量結(jié)果探析都市圈內(nèi)各城市經(jīng)濟政策對本市及鄰近城市經(jīng)濟增長的影響，從而揭示當(dāng)前江蘇省內(nèi)都市圈經(jīng)濟發(fā)展的互動程度。
二、實證研究
本節(jié)將使用實證研究的方法，運用空間計量經(jīng)濟學(xué)（Spatial econometrics）方法對江蘇省內(nèi)市域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，探索都市圈內(nèi)各市經(jīng)濟發(fā)展政策對本地經(jīng)濟增長的直接效應(yīng)和鄰近城市的間接效應(yīng)。（一）研究方法使用空間面板模型進(jìn)行計量分析，包括空間自回歸（Spatial Autoregressive，簡稱SAR）面板模型，也稱空間滯后（Spatial Lag）面板模型；空間誤差面板模型（Spatial Error Model，簡稱SEM），以及空間杜賓面板模型（Spatial Durbin Model，簡稱SDM）三個模型。（二）數(shù)據(jù)樣本說明進(jìn)入21世紀(jì)以后，江蘇省開始著力打造蘇錫常都市圈、南京都市圈以及徐州都市圈這三大區(qū)域經(jīng)濟體，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展集聚效應(yīng)明顯。因此我們以江蘇省的13個地級市（包括南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州以及宿遷）為樣本，選取時間跨度為2001至2010年的一些主要推動經(jīng)濟發(fā)展的指標(biāo)，通過空間面板模型來探索都市圈內(nèi)各市經(jīng)濟發(fā)展政策對本地經(jīng)濟增長的直接效應(yīng)和對鄰近城市的間接效應(yīng)，數(shù)據(jù)來源為各年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》以及美國密歇根大學(xué)的《中國數(shù)據(jù)在線》數(shù)據(jù)庫，因變量和自變量的指標(biāo)選取如表3所示。（三）空間面板模型分析1．模型選擇對于相應(yīng)的數(shù)據(jù)，模型是選用空間自回歸（SAR）面板模型，還是空間誤差面板模型（SEM），抑或空間杜賓面板模型（SDM）。Elhorst（2010）［11］認(rèn)為應(yīng)通過兩個階段的檢驗進(jìn)行：第一階段在不考慮任何空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，使用拉格朗日乘數(shù)檢驗法（Lagrange Multipliertest，LM檢驗）或者穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)檢驗法（Robust Lagrange Multiplier test，穩(wěn)健的LM檢驗）對因變量或者殘差項是否存在空間自相關(guān)進(jìn)行檢驗；第二階段通過Wald檢驗和LR（Likelihood Ratio）檢驗對SDM模型的兩個假設(shè)H0：γ＝0和H0：γ＋δβ＝0進(jìn)行檢驗。如果這兩個假設(shè)都被拒絕，則應(yīng)選用SDM模型；如果第一個假設(shè)不能被拒絕，并且LM檢驗以及穩(wěn)健的LM檢驗顯示因變量存在空間相關(guān)性，則應(yīng)選擇SAR模型；如果第二個假設(shè)不能被拒絕，并且LM檢驗以及穩(wěn)健的LM檢驗顯示殘差項存在空間自相關(guān)，則應(yīng)選擇SEM模型①。
三、結(jié)論與政策含義
第5篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
關(guān)鍵詞：就業(yè);收入分配差距;計量分析
就業(yè)和收入差距問題是我國社會主義市場經(jīng)濟改革和轉(zhuǎn)型過程中的兩大難題。就業(yè)與收入分配問題越來越成為人們關(guān)注的焦點。從宏觀上看，就業(yè)是勞動者初次收入分配主要方式，為勞動者及其家人的生存、生活提供了最初的保障。就業(yè)是勞動者參與國民收入分配的前提，一國的就業(yè)情況與收入分配差距變動有著重要的相關(guān)性。本文從計量經(jīng)濟學(xué)的角度對就業(yè)和收入分配關(guān)系進(jìn)行分析。
一、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)處理
就業(yè)指標(biāo)：就業(yè)人數(shù)的總量、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的總?cè)藬?shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重（就業(yè)結(jié)構(gòu)）。居民收入分配指標(biāo):城鎮(zhèn)農(nóng)村居民收入的相對差距。我國目前收入分配差距主要體現(xiàn)在城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民之間，所以在此選擇了城鎮(zhèn)農(nóng)村居民收入的相對差距來反映我國的收入分配狀況。就業(yè)結(jié)構(gòu)隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變也在發(fā)生著轉(zhuǎn)變，考慮就業(yè)指標(biāo)時就要把就業(yè)結(jié)構(gòu)這一方面加以分析。本文的收入均采用可比價，從數(shù)據(jù)的可得性考慮采用1985-2009年的數(shù)據(jù)且均來源于2010年統(tǒng)計年鑒。
總的就業(yè)人數(shù)和第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的總?cè)藬?shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重在數(shù)據(jù)方面就出現(xiàn)了逐步增長的趨勢，顯而易見這兩個變量序列也為非平穩(wěn)序列。
從圖中明顯可以看出我國居民相對收入分配差距大體呈現(xiàn)出了增大的趨勢，居民相對收入分配收入為非平穩(wěn)序列。
非平穩(wěn)時間序列建立模型會產(chǎn)生“偽回歸”的現(xiàn)象。為了防止“偽回歸”的現(xiàn)象的發(fā)生在此對居民相對收入差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)變量序列進(jìn)行ADF單位根檢驗。
由上表可以看出，在5%的顯著水平上可以認(rèn)為居民相對收入分配差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)變量序列是二階平穩(wěn)序列即I（2）。
二、格蘭杰因果關(guān)系的檢驗
上圖分別是差分變量滯后兩期的格蘭杰因果檢驗結(jié)果，可以在5%的顯著水平上認(rèn)為就業(yè)人數(shù)的變動是引起居民相對收入差距變動的原因，而居民相對收入差距的變動不是引起就業(yè)人數(shù)變動的原因。
三、協(xié)整檢驗及協(xié)整方程
變量之間存在協(xié)整就意味著變量間存在著長期均衡的穩(wěn)定關(guān)系。非平穩(wěn)時間序列不能直接建立模型，不然容易產(chǎn)生“偽回歸”的現(xiàn)象。如果非平穩(wěn)序列存在協(xié)整關(guān)系了就可以建立模型不會產(chǎn)生“偽回歸”。在此有必要對變量進(jìn)行協(xié)整檢驗。多變量間的協(xié)整檢驗用Johansen協(xié)整檢驗, Johansen檢驗有兩種方法跡檢驗和秩檢驗。有時兩種檢驗會出現(xiàn)不同的結(jié)果。下面就是居民相對收入分配差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)變量間的Johansen檢驗。
Johansen協(xié)整檢驗的跡檢驗和秩檢驗都一致表明居民相對收入差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)三個變量之間存在著一個協(xié)整關(guān)系。存在協(xié)整關(guān)系的含義是居民相對收入差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)三個變量之間存在長期均衡關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程如下：
XD =-0.000178JY+0.188869JG
(4.0E-05)(0.05475)
從上面的協(xié)整方程中可以看出：只是從總的就業(yè)人數(shù)方面來看就業(yè)人數(shù)的增加會使居民相對收入分配差距減小，即總的就業(yè)人員每增加一個單位，居民相對收入分配差距就會減小0.000178個單位。
從就業(yè)結(jié)構(gòu)方面來看，第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占人員的比重越大，居民相對收入分配差距就會越大。第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占人員的比重每增加一個單位，居民相對收入分配差距就會增加0.188869。
參考文獻(xiàn)：
第6篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
關(guān)鍵詞:GDP 電力生產(chǎn) 發(fā)電量 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
一、引言
電力作為國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，發(fā)電量和用電量指標(biāo)歷來被認(rèn)為是經(jīng)濟運行態(tài)勢的重要反映。
國內(nèi)方面，在研究角度上，有不同學(xué)者研究過電力工業(yè)與經(jīng)濟增長的內(nèi)在關(guān)系，也有直接使用電力消費數(shù)據(jù)或從電力彈性系數(shù)入手探究電力消費與GDP的關(guān)系的論文；在研究方法上，國內(nèi)大多數(shù)學(xué)者采用協(xié)整分析和誤差修正模型以及格氏因果關(guān)系來分析研究電力與經(jīng)濟發(fā)展的長期內(nèi)在均衡關(guān)系，以上綜述了前人對電力與GDP關(guān)系的研究成果，然而，由于國家、地區(qū)的不同，樣本區(qū)間的不同，并沒有一個放之四海而皆準(zhǔn)的一致的結(jié)論和數(shù)量規(guī)律。
關(guān)于本文要研究的這一問題，其理論和現(xiàn)實基礎(chǔ)是電力生產(chǎn)、消費與經(jīng)濟增長的關(guān)系。因而要嘗試使用計量經(jīng)濟學(xué)中的不同模型進(jìn)行擬合，從經(jīng)濟學(xué)意義出發(fā)，結(jié)合模型篩選的多個角度和準(zhǔn)則，選出更適合所研究的問題及其重點的模型，對電力與經(jīng)濟增長的關(guān)系這一實際問題進(jìn)行分析。具體而言，就是運用eviews這一常用的數(shù)據(jù)分析工具，綜合應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的思想，用協(xié)整、回歸與時間序列組合模型等計量方法，來探討和研究這類問題，測度各因素影響力的大小。
二、 建模思想與實現(xiàn)途徑
鑒于研究對象出現(xiàn)的時效性以及模型研究的空白，我們確定了本文研究的探索點：即從經(jīng)濟學(xué)意義出發(fā)，運用統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)的方法，基于1995年到2009年發(fā)電量、用電量與GDP共15對數(shù)據(jù)，使用回歸與時間序列組合模型，將問題分視為長期趨勢，試圖從定性與定量相結(jié)合這一全新角度解開電力生產(chǎn)與GDP增長的關(guān)系。
研究經(jīng)濟問題的模型是為解決實際中的經(jīng)濟問題而建立，因此在保證數(shù)學(xué)方法的正確性基礎(chǔ)上，必須以經(jīng)濟理論和經(jīng)驗分析為首要指導(dǎo)，只有這樣，由模型得出的結(jié)論才具有現(xiàn)實的指導(dǎo)意義。
針對中國而言，由于第一產(chǎn)業(yè)對電力影響較小，并且隨著經(jīng)濟發(fā)展二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例變化對電力和GDP影響顯著，因此我們研究的主要方向是二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例變化與電力系統(tǒng)和GDP之間的關(guān)系。然而在分析數(shù)據(jù)的過程中，我們發(fā)現(xiàn)2008年的全社會耗電量與2009年相比出現(xiàn)拐點，其原因是2008年全球的金融危機，下半年我國單月發(fā)電量同比負(fù)增長卻與同期GDP正增加的情況相伴出現(xiàn)。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整應(yīng)該是非常重要的原因，因為我國進(jìn)行經(jīng)濟體制改革到現(xiàn)在，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和節(jié)能的成效已經(jīng)累積到一個可以逐步顯現(xiàn)的時機。
三、模型設(shè)計說明
針對GDP與電力生產(chǎn)之間的關(guān)系，由于技術(shù)難度的限制，故而放棄了偏差模型和殘差模型的分析，選擇直接建立電力與GDP關(guān)系模型。這種途徑是只用一步線性回歸，將GDP作為被解釋變量，將發(fā)電量、二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重、能源生產(chǎn)彈性系數(shù)與電力有關(guān)的因素作為解釋變量，以回歸估計所得到的參數(shù)來反映各自在電力方向影響GDP的大小?？梢愿唵味庇^的看出二者的關(guān)系，同時更方便測出二者影響力的大小。
四、 多元回歸模型
考慮到本文研究的現(xiàn)實問題，綜合各指標(biāo)時間序列所體現(xiàn)出的特點，在進(jìn)行多種方式的嘗試后，決定首先選用回歸模型。涉及到解釋變量與被解釋變量的部分，是根據(jù)經(jīng)濟理論和現(xiàn)實情況加以設(shè)定、并通過計量分析方法得到的。
(一)指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)處理
經(jīng)過多次試驗，選取的原始指標(biāo)主要有：年度發(fā)電量、年度GDP、第二、三產(chǎn)業(yè)比重、能源生產(chǎn)彈性系數(shù)。時間序列長度則是從1995年到2009年共15組。前期數(shù)據(jù)處理中，計算了數(shù)據(jù)的各種表現(xiàn)形式，如在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行同比、差分等方式的處理，想要對這一未知問題的解釋進(jìn)行全方位、多角度的嘗試。在最后確定的模型中使用了第二產(chǎn)業(yè)比重與第三產(chǎn)業(yè)比重相比的數(shù)據(jù)作為指標(biāo)。模型中所使用的變量符號與含義為：
Y：GDP
X1：發(fā)電量
X2：電力生產(chǎn)彈性系數(shù)
X3: 將第三產(chǎn)業(yè)比重與第二產(chǎn)業(yè)比重相比計算二者比例，再與上年同季度相比。反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)動態(tài)變化狀況。
(二)變量單位根檢驗，變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果
協(xié)整的前提是變量的同階單整，因此首先要對模型中的各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，即單位根檢驗。
常用的方法是進(jìn)行ADF檢驗，對模型中三個變量的檢驗結(jié)果如表1所示。
可以看出，在二階差分過后，數(shù)據(jù)實現(xiàn)平穩(wěn)性。
* 模型建立與估計：
用Y、X1、X2、X3建立模型，用eviews進(jìn)行分析，估計：
建立如下方程：
Y = 0.2653705279*X1 - 7514.117574*X2 + 18713.36344*X3 - 38978.06882
(三)檢驗
1、經(jīng)濟學(xué)意義檢驗：
在所估計參數(shù)中，發(fā)電量（x1）的系數(shù)為正，表明發(fā)電量越多，GDP產(chǎn)值越高，與現(xiàn)實情況相符；電力生產(chǎn)彈性系數(shù)（X2）的系數(shù)為負(fù)數(shù)，說明彈性系數(shù)越小， GDP產(chǎn)量越大；第二、三產(chǎn)業(yè)所占比例的同比值（x3）前系數(shù)為正值，這與現(xiàn)實情況相符，因為二三產(chǎn)業(yè)在用電量上的差異是很大的，我國3/4的電量都用在第二產(chǎn)業(yè)上，因此，相同產(chǎn)值下第二產(chǎn)業(yè)相對比重越大，越會對用電量產(chǎn)生相對較大的推動力，會使發(fā)電量相對增大，GDP產(chǎn)量越大。
因此通過了經(jīng)濟學(xué)意義的檢驗
2、技術(shù)檢驗：
第7篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
Abstract: This article predicts the management indexes of an enterprise by using mathematical model. In this text, we attempt to calculate the management indexes of an enterprise by econometric model,basing on theory of the industry chain and the data of GDP and industry data. We make a positive analysis with paper industry.
關(guān)鍵詞:產(chǎn)業(yè)鏈;數(shù)學(xué)模型;造紙業(yè);實證分析
Key words: industry chain;mathematical model;paper industry;positive analysis
中圖分類號:F224文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1006-4311(2010)05-0088-02
0引言
在企業(yè)經(jīng)營過程中,科學(xué)準(zhǔn)確預(yù)測主要經(jīng)營指標(biāo)是比較困難的。用數(shù)學(xué)模型來確定企業(yè)的經(jīng)營指標(biāo)是一種科學(xué)的方法,可以為企業(yè)的經(jīng)營提供科學(xué)決策支持。筆者曾經(jīng)使用GDP及行業(yè)歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測企業(yè)經(jīng)營指標(biāo),實際誤差在可以接受的范圍內(nèi)。認(rèn)為是一種比較科學(xué)的方法,值得借鑒和推廣。
在企業(yè)尤其大型企業(yè)集團,一年一度的經(jīng)營績效目標(biāo)制定是一件重大的事情,合理的績效目標(biāo)尤其是營業(yè)收入對企業(yè)運行及目標(biāo)達(dá)成具有重要影響。收入預(yù)測決定著成本預(yù)算、人力資源預(yù)算、生產(chǎn)預(yù)算、籌資投資預(yù)算等一系列生產(chǎn)經(jīng)營財務(wù)安排。經(jīng)營績效目標(biāo)制定一般遵循“由上到下”和“由下到上”的流程,達(dá)到“上下”一致認(rèn)同的目標(biāo)。企業(yè)所有者或最高管理者往往會依據(jù)其對經(jīng)濟形勢的判斷、對行業(yè)形勢及企業(yè)發(fā)展的把握,在上年的基礎(chǔ)上確定一個“增幅”作為目標(biāo)。下屬往往會疑問“增幅”的合理性,而上級無法準(zhǔn)確的給下屬明確答復(fù)。下屬依據(jù)自身對行業(yè)的認(rèn)識,對市場一線的了解,會按照上級的要求,上報年度績效目標(biāo)。但是,這樣的目標(biāo)匯總后往往達(dá)不到上級的預(yù)期。
由于信息不對稱而產(chǎn)成的“矛盾”或“困惑”普遍存在。如何消除“上下級”雙方的顧慮,制定比較合理、科學(xué)的收入指標(biāo),進(jìn)而確定企業(yè)經(jīng)營指標(biāo)便成為一個有意義的課題。目前已經(jīng)形成了市場預(yù)測體系的比較完整的理論體系,應(yīng)用廣泛。
1市場預(yù)測的方法體系研究
從市場預(yù)測方法的分類來看,主要有判斷預(yù)測法、時間序列分析法和因果分析法三大類。判斷預(yù)測法,也叫直觀法,是預(yù)測者根據(jù)已有的資料,依靠個人的經(jīng)驗和分析能力,對市場未來的變化趨勢作出判斷,以判斷為依據(jù)作出的預(yù)測。判斷預(yù)測法主要有:集合意見法、專家意見法和市場調(diào)查法。時間序列分析法,是將歷史資料按時間順序加以排列,構(gòu)成一統(tǒng)計的時間序列,然后向外延伸,預(yù)測市場未來的發(fā)展趨勢。因而,又稱之為歷史延伸法或外推法。因素分析法,也叫相關(guān)分析法。它是在分析研究實際資料的基礎(chǔ)上,找出影響市場發(fā)展變化的規(guī)律性因素及其相互關(guān)系,進(jìn)而找出原因與結(jié)果之間的聯(lián)系方法,建立數(shù)學(xué)模型,依據(jù)引起市場變化的原因之量的變化,來預(yù)測市場未來的發(fā)展趨勢。
在三類預(yù)測方法中,前一類基本上屬于定性分析法,后兩類則屬于定量分析法。定性分析法屬于經(jīng)驗預(yù)測、描述性預(yù)測,屬于簡單預(yù)測。時間序列定量分析法僅限于自身時間趨勢的外延延伸,沒有考慮到影響因素及影響程度。而因素分析法(相關(guān)分析法)無疑是科學(xué)的預(yù)測方法。它有效地克服了主觀經(jīng)驗判斷的局限,增加了相關(guān)因素對預(yù)測指標(biāo)的分析判斷,增強了預(yù)測的可信度和說服力。但是,運用因素分析法需要具備一定的條件,如必須具有一定的數(shù)據(jù), 能夠?qū)τ绊懯袌鲎兓囊蛩剡M(jìn)行定量分析等。
基于解決“上下級”雙方的矛盾,筆者擬采用因素分析法,以GDP和行業(yè)數(shù)據(jù),來預(yù)測企業(yè)的收入指標(biāo)。
GDP是宏觀經(jīng)濟中最受關(guān)注的經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)字,它被認(rèn)為是衡量國民經(jīng)濟發(fā)展情況最重要的一個指標(biāo)。GDP是國民經(jīng)濟體系在一定時期內(nèi)經(jīng)濟活動產(chǎn)生的最終成果,是由國民經(jīng)濟結(jié)構(gòu)所決定的。完整的國民經(jīng)濟體系是各個產(chǎn)業(yè)基于一定的技術(shù)經(jīng)濟關(guān)聯(lián),并依據(jù)特定的邏輯關(guān)系和時空布局關(guān)系客觀形成的鏈條式網(wǎng)狀關(guān)聯(lián)關(guān)系形態(tài),形成生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。產(chǎn)業(yè)鏈的本質(zhì)是用于描述一個具有某種內(nèi)在聯(lián)系的企業(yè)群結(jié)構(gòu),它是一個相對宏觀的概念。產(chǎn)業(yè)鏈中大量存在著上下游關(guān)系和相互價值的交換,上游環(huán)節(jié)向下游環(huán)節(jié)輸送產(chǎn)品或服務(wù),下游環(huán)節(jié)向上游環(huán)節(jié)反饋信息。引進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的目的在于準(zhǔn)確定位目標(biāo)行業(yè)/具體產(chǎn)品在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中所處的位置,找到主要的影響因素。
世界各國的經(jīng)濟學(xué)家及各種研究機構(gòu)對GDP做了大量的研究,提供了一些預(yù)測數(shù)據(jù),成為了解把握經(jīng)濟走勢的重要參照。另外,國民經(jīng)濟體系中,各產(chǎn)業(yè)、主要產(chǎn)品基本上都已經(jīng)積累了較多的歷史數(shù)據(jù)資料,這些數(shù)據(jù)可以為作為分析的基礎(chǔ)資料。
總體來說,在一定時期內(nèi),國民經(jīng)濟系統(tǒng)是相對平衡的,供需總體上是均衡的;國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會引起連鎖反映,并促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈趨于新的平衡;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化最終體現(xiàn)到經(jīng)濟數(shù)據(jù)里。根據(jù)數(shù)據(jù)之間的邏輯聯(lián)系,構(gòu)造出數(shù)學(xué)模型。例如,以GDP為自變量,以目標(biāo)產(chǎn)業(yè)或者行業(yè)或者具體產(chǎn)品為因變量,構(gòu)建出通用模型:
Y=f(x),其中:x為GDP,y為目標(biāo)行業(yè)/具體產(chǎn)品的經(jīng)濟指標(biāo),f為函數(shù)關(guān)系。根據(jù)自變量、因變量之間的數(shù)據(jù)趨勢,采用一定的方法,模擬出具體函數(shù)表達(dá)式。考慮到宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)GDP和微觀企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)之間判定系數(shù)及經(jīng)濟意義的解析,兩者之間引進(jìn)行業(yè)(子行業(yè))數(shù)據(jù),作為中間變量。那么通用模型就變化成Y=g(f(x)),x為GDP,f(x)為中間行業(yè)與GDP的模型,g(f(x))為中間行業(yè)與目標(biāo)行業(yè)/具體產(chǎn)品的模型。當(dāng)然,如果目標(biāo)行業(yè)/產(chǎn)品與GDP具有高度相關(guān),模型能通過檢驗,無需引入中間變量,成為一步到位的簡單模型;如果一次引入中間變量不夠,可以多次引入,變成一個比較復(fù)雜的復(fù)合模型。
不管是簡單模型還是復(fù)合模型,均需要通過檢驗。模擬模型需要通過一系列檢驗,比較常見的是計量經(jīng)濟學(xué)模型,需要通過三重檢驗:①經(jīng)濟意義檢驗:主要檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)估計量在經(jīng)濟意義上的合理性。②統(tǒng)計檢驗:檢驗?zāi)Ｐ偷慕y(tǒng)計學(xué)性質(zhì),通常最廣泛應(yīng)用的統(tǒng)計檢驗準(zhǔn)則有擬合優(yōu)度檢驗、變量和方程的顯著性檢驗等。③計量經(jīng)濟學(xué)檢驗:目的在于檢驗?zāi)Ｐ偷挠嬃拷?jīng)濟學(xué)性質(zhì)。通常最主要的檢驗準(zhǔn)則有隨機誤差項的序列相關(guān)檢驗和異方差性檢驗,解釋變量的多重共線性檢驗等。
筆者以造紙業(yè)為例,對因素分析法的操作過程進(jìn)行實證。
2以造紙業(yè)為例進(jìn)行實證分析
假定一家以瓦楞紙箱為主要業(yè)務(wù)的企業(yè),經(jīng)營處于行業(yè)的正常水平,銷基本平衡,經(jīng)營團隊積極進(jìn)取,能準(zhǔn)確把握經(jīng)營環(huán)境及形勢變化,并能隨著上下游市場變化及時調(diào)整產(chǎn)銷策略。如何使用因素分析法,測算銷售收入指標(biāo)?其步驟如下:
本文為全文原貌 未安裝PDF瀏覽器用戶請先下載安裝 原版全文
2.1 產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂硎崂懋a(chǎn)業(yè)鏈的目的在于準(zhǔn)確定位瓦楞紙箱業(yè)務(wù)在紙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中所處的位置,尋找與瓦楞紙箱的最主要的相關(guān)因素。在紙產(chǎn)業(yè)鏈中,依據(jù)紙產(chǎn)品的生產(chǎn)和生命周期,可以將其劃分為農(nóng)林、制漿、造紙、紙消費和紙回收等幾個階段,在制漿造紙機械、化學(xué)助劑等產(chǎn)業(yè)的配合下,構(gòu)建成紙業(yè)系統(tǒng)的完整產(chǎn)業(yè)鏈。見圖1。
很明顯,瓦楞紙箱屬于紙制品,其原料來源于箱板紙,而箱板紙是機制紙及紙板的一部分。機制紙及紙板是重要的輕工業(yè)原料,應(yīng)用范圍廣泛。造紙業(yè)長期以來與國民經(jīng)濟的景氣度密切相關(guān)。
2.2 收集數(shù)據(jù)資料。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒2008》、《造紙工業(yè)年鑒》及國家統(tǒng)計局網(wǎng)站,可以獲取機制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱和全國GDP的歷史數(shù)據(jù),見表1。為方便理解和應(yīng)用,假定機制紙及紙板、紙制品和瓦楞紙箱產(chǎn)銷平衡,產(chǎn)量即為銷量。
2.3 數(shù)據(jù)處理機制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱忽略產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異,剔除結(jié)構(gòu)變化對模型的影響。單位均為萬噸,無需處理;GDP指數(shù)可以直接從年鑒查詢;2002～2009年不變價格GDP按公式為:GDP1+1=GDPi*指數(shù)GDPi+1/100,1990
2.4 模型模擬使用SPSS軟件,以機制紙及紙板為因變量(y)、GDP為自變量(x),采用線性回歸的方法,模擬出兩者的關(guān)系式:
y1=0.0818x1-489.29(R2 =0.9627,t=21.57,F=465.2)模型(1)
類似的,分別以紙制品為因變量、機制紙及紙板為自變量,以瓦楞紙箱為因變量、紙制品為自變量模擬出各自的模型:
y2=0.6412x2-2139.7(R2=0.994,t=31.46,F=989.5)模型(2)
y3=0.5959x3-66.694(R2=0.9886,t=22.8,F=521.8)模型(3)
從模型(1)到模型(3)實現(xiàn)了由GDP-機制紙及紙板-紙制品-瓦楞紙箱遞推,依次經(jīng)過3個模型,便可以成功的由GDP測算出瓦楞紙箱的產(chǎn)銷量。
2.5 模型檢驗以模型(1)為例,進(jìn)行三重檢驗。
2.5.1 經(jīng)濟意義檢驗該表達(dá)式的含義是:當(dāng)以1990年可比價格算的GDP每變化1億元時,需機制紙及紙板產(chǎn)銷量變化818噸。也就是說,在其他條件不變的情況下,機制紙及紙板產(chǎn)銷量每增加818噸時,其上下游產(chǎn)業(yè)推動GDP增長1億元。具有經(jīng)濟意義。
2.5.2 統(tǒng)計學(xué)檢驗:①擬合優(yōu)度檢驗(R2):判定系數(shù) R2=0.9627,接近1,表明模型對于樣本值的擬合程度高,可信度高。②參數(shù)顯著性檢驗(t檢驗):給定顯著水平a=0.05,自變量t檢驗值 21.568>t0.025(19)=2.093,通過 t檢驗值,說明參數(shù)的顯著性。③回歸總體線性顯著性檢驗(F檢驗)F=465.17,說明模型線性關(guān)系在a=0.05的顯著水平下是成立。
2.5.3 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗:本模型是一元回歸,不存在多重共線性問題。
通過上述三重檢驗,可以認(rèn)為該模型有效。
按照前述方法模型2、3加以闡述和檢驗,具有實際經(jīng)濟意義并通過檢驗,模型可以采用。到此,該瓦楞紙箱預(yù)測模型就完成了。
2.6 預(yù)測瓦楞紙箱的產(chǎn)銷量在模型的幫助下,該瓦楞紙箱生產(chǎn)企業(yè)可以估算其產(chǎn)銷量。并根據(jù)其在行業(yè)的地位、瓦楞紙箱的結(jié)構(gòu)、市場占有率、新產(chǎn)品上市等因素進(jìn)行修正,最終確定一個預(yù)測產(chǎn)量作為目標(biāo)產(chǎn)量。結(jié)合價格變化趨勢的預(yù)測,便可以推算出銷售額。
據(jù)專業(yè)研究機構(gòu)分析,2010年我國GDP估計在8.5%～10%。那么GDP指數(shù)應(yīng)該在108.5～110,按照GDP處理公式,計算出可比價格的GDP。結(jié)合模型(1)、(2)、(3),便可以計算出機制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱的生產(chǎn)量。
根據(jù)表2,2010年瓦楞紙箱的行業(yè)增長率在12%～14.52%。基于2010年是后經(jīng)濟危機時代,經(jīng)營環(huán)境仍然比較復(fù)雜,經(jīng)濟回暖仍然需要確認(rèn),該企業(yè)可以保持中性的估計,跟上行業(yè)發(fā)展水平即可。既不悲觀也不樂觀。當(dāng)然,如果該企業(yè)屬于行業(yè)的優(yōu)勢企業(yè),那么經(jīng)營策略則可以在“?！敝袑ぁ皺C”,做強做大也是機會,那是另外的一個主題,本文不累述。
2.7 經(jīng)營指標(biāo)的預(yù)測在銷售收入的基礎(chǔ)之上,企業(yè)的銷售預(yù)算、生產(chǎn)預(yù)算、采購預(yù)算、財務(wù)預(yù)算等,可以按照常規(guī)方法,順理成章的完成。
3實證結(jié)果分析及應(yīng)用建議
筆者曾經(jīng)用該思路和方法,多年完成大型企業(yè)集團內(nèi)各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)銷量指標(biāo)的測算,比憑經(jīng)驗的簡單估算更具有說服力,有效的消除了“上下級”的矛盾和困惑。過去幾年的實際運行表明,誤差基本上都在可以接受的范圍內(nèi)。
基于宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)來測算企業(yè)主要經(jīng)營指標(biāo)的思路和方法,具有明顯的優(yōu)點:采用定量分析把紛繁復(fù)雜的經(jīng)濟現(xiàn)象準(zhǔn)確定位在一個數(shù)學(xué)模型,簡潔、直觀,易于理解。但是也存在明顯的不足和缺陷,在應(yīng)用中需要注意的一些問題:①在企業(yè)層面使用,需要準(zhǔn)確找到主要因素。本文提供了基于產(chǎn)業(yè)鏈來尋找主要影響因素的方法,有效的為模型的經(jīng)濟意義解析提供較好的基礎(chǔ)。②必須能夠收集到客觀科學(xué)的歷史數(shù)據(jù)資料。從企業(yè)層面,往往難以獲取子行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)。企業(yè)本身的數(shù)據(jù)由于產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的變化、企業(yè)統(tǒng)計資料的缺失等原因往往也不能直接使用。③數(shù)據(jù)之間的趨勢往往呈現(xiàn)多種可能,既有可能是直線型,也有可能是指數(shù)、對數(shù)及多次型函數(shù),還有可能需要轉(zhuǎn)化后才能發(fā)現(xiàn)趨勢特征。因而,增加了使用模型的難度。④隨著世界政治經(jīng)濟形勢的劇烈變化,往往存在局部的不平衡。不平衡的政治經(jīng)濟格局會嚴(yán)重影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和經(jīng)營環(huán)境的相對均衡性。從而產(chǎn)生模型使用的前置假設(shè)失效。
總之,定量的預(yù)測法是比較科學(xué)的一種方法。在企業(yè)經(jīng)營分析決策過程中可以多加應(yīng)用,為企業(yè)的經(jīng)營提供科學(xué)分析,為決策提供科學(xué)支持,減少不必要的信息不對稱而出現(xiàn)的“矛盾”或“困惑”。
參考文獻(xiàn):
[1]李子奈.計量經(jīng)濟學(xué)[M].北京:高等教育出版社,2008.
[2]盧文岱.SPSS FOR WINDOWS統(tǒng)計分析[M].北京:電子工業(yè)出版社,2002.
[3]陳新輝.企業(yè)產(chǎn)品銷售狀況預(yù)測與仿真[D].中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2001.
[4]王興燦.幾種市場預(yù)測方法[J].企業(yè)經(jīng)濟,1994,(6).
第8篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
（深圳大學(xué)，深圳 518060）
摘要：目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)于學(xué)區(qū)房的研究多集中在學(xué)校質(zhì)量對周邊住宅價格的影響。本文重點梳理衡量學(xué)校質(zhì)量指標(biāo)選取、學(xué)校樣本選取以及剝除鄰里效應(yīng)方法選擇。研究表明，國內(nèi)研究起步較晚，大多數(shù)文獻(xiàn)研究尚未考慮學(xué)區(qū)房的空間自相關(guān)性；而國外關(guān)于學(xué)校對周邊住宅價值影響的研究起步較早，在研究對象的確定、研究方法的選擇以及研究內(nèi)容等方面相對成熟，國內(nèi)對學(xué)校對周邊住宅價值影響的研究需要細(xì)化和提高。
關(guān)鍵詞 ： 學(xué)區(qū)房；住宅價格；空間計量經(jīng)濟法；文獻(xiàn)綜述
中圖分類號：F293.35 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2015）26-0005-04
作者簡介：宋博通（1968-），男，廣東深圳人，深圳大學(xué)基建部主任、深圳大學(xué)房地產(chǎn)研究中心常務(wù)副主任，副教授，博士，主要研究方向為城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)市場、住房政策；李亞寧（1992-），男，河南周口人，深圳大學(xué)碩士研究生，主要研究方向為城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)市場。
0 引言
經(jīng)濟學(xué)家史蒂文·吉本斯說，“好學(xué)校與高房價之間的聯(lián)系是世界上最穩(wěn)定的關(guān)系之一”[1]。現(xiàn)實中，擁有著“好學(xué)校”入讀資格的住宅奇貨可居，針對學(xué)區(qū)房的需求及研究，是人們持續(xù)關(guān)注的熱點。自20世紀(jì)60年代以來，歐美國家一直十分重視與學(xué)區(qū)房價格相關(guān)問題的研究，并取得豐富成果，但也存在部分研究視角的缺失，國內(nèi)自20世紀(jì)90年代末逐步重視該領(lǐng)域的研究，起步相對較晚，研究中存在下列問題：①度量學(xué)校指標(biāo)單一，以偏概全，還存在選取上的主觀性，降低研究結(jié)果的準(zhǔn)確性；②學(xué)校樣本的選取范圍過小，對象不夠完備；③研究方法上，國內(nèi)學(xué)校對周邊住宅價值的影響因素研究還沒有考慮住宅市場的空間自相關(guān)性，仍然運用傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學(xué)手段，即沒有進(jìn)行消除或減弱鄰里效應(yīng)對研究的影響。本文將對已有的學(xué)校對周邊住宅價值影響的研究進(jìn)行綜述，得出解決存在這些問題的新思路，期望能夠?qū)σ院蟮难芯空咛峁┙梃b作用。
1 國內(nèi)學(xué)區(qū)房研究的必要性——以深圳數(shù)據(jù)為例
深圳房地產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)，作為我國四個一線城市之一，房地產(chǎn)價格水平居全國前列。同時，深圳于2004年8月成為廣東省第一個教育強市。因此選擇以深圳為例。
1.1 深圳學(xué)區(qū)房簡介
2006年深圳市3～6歲兒童受教育率達(dá)98%、九年義務(wù)教育入學(xué)率達(dá)100%、高考升學(xué)率達(dá)92%以上。根據(jù)深圳市教育局公布資料，截至2012年12月底，全市共有各級各類學(xué)校（含幼兒園）1856所，較建市之初增長了近6倍，其中高校單位11個，普通中小學(xué)635所，中等職業(yè)學(xué)校（含技工學(xué)校）22所，幼兒園1186所。
作為經(jīng)濟特區(qū)，深圳市教育事業(yè)與經(jīng)濟建設(shè)同步快速發(fā)展，學(xué)校數(shù)量、招生規(guī)模均具有一定水平，但仍存學(xué)位供應(yīng)緊張、優(yōu)質(zhì)資源分布不均衡等社會普遍現(xiàn)象。如表1所示，從2006年來深圳市新生兒數(shù)量首次突破10萬人次，近7年來一直呈現(xiàn)上漲趨勢，到2013年翻了一番，達(dá)到20.7萬人次，未來深圳學(xué)區(qū)房供給會更加緊張。
1.2 深圳學(xué)區(qū)房的量與價
深圳居民學(xué)區(qū)房置業(yè)熱情高漲，據(jù)搜房網(wǎng)上進(jìn)行的深圳學(xué)區(qū)房網(wǎng)絡(luò)小調(diào)查顯示，近85%的調(diào)查者表示愿意為孩子獲得好的教育環(huán)境購買學(xué)區(qū)房，約60%的調(diào)查者表明在購買學(xué)區(qū)房時會首先考慮學(xué)校質(zhì)量。
深圳學(xué)區(qū)房需求的火熱，除了在上述居民購買意愿的調(diào)查中得以量的反映之外，在價上亦有跡可循。以深圳福田百花片區(qū)為例，該片區(qū)名校云集，有深圳實驗學(xué)校、百花小學(xué)、荔園小學(xué)以及紅嶺中學(xué)等，片區(qū)內(nèi)上個世紀(jì)八九十年代的二手商品住宅至今仍然赤手可熱，價格長期高位運行，且一房難求，如圖1所示，2014年售價卻已經(jīng)超過5萬元/m2，且還有上漲趨勢，比周邊房齡小、非名校學(xué)位的住房每平米售價高出10000-15000元，學(xué)區(qū)房溢價顯著。
圖1數(shù)據(jù)表明深圳學(xué)區(qū)房供給不足，學(xué)區(qū)房價格上漲速度過快，學(xué)校對周邊住宅資本化日益明顯。測算出學(xué)校對周邊住宅資本化的程度，對居民購買學(xué)區(qū)房有指導(dǎo)性的建議，同時對政府合理規(guī)劃學(xué)校的建設(shè)提供參考，使教育資源均衡分布；因此，研究學(xué)校對周邊住宅價值的影響十分必要。
2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀分析
美國經(jīng)濟學(xué)家Tiebout[2]認(rèn)為在居民可自由流動的前提下，遷移是其選擇地方公共品最優(yōu)供給水平的有效手段，也就是著名的“用腳投票”（vote with their feet）理論。
丁維莉與陸銘[3]認(rèn)為在中國，人們通過居住地選擇來獲取優(yōu)質(zhì)學(xué)校，學(xué)校質(zhì)量資本化反應(yīng)到房地產(chǎn)價格的機制是存在的。近年來，國內(nèi)已有一些學(xué)者進(jìn)行了學(xué)校對于周邊住房價格影響的研究，成果頗豐。總結(jié)可以分為如下幾類：
第一類，邊緣式研究周邊學(xué)校對住宅價格有無影響。如王琳[4]在研究城市軌道交通對住宅價格影響時，采用特征價格模型，以虛擬變量形式引入學(xué)校作為住宅鄰里特征變量之一，判斷出成都市住宅小區(qū)0.5km范圍內(nèi)學(xué)校對住宅價格有影響。這類邊緣研究學(xué)校對周邊住宅價格影響文獻(xiàn)最為多見，其采用的研究方法和得出的結(jié)論也較為統(tǒng)一，但研究深度較淺。
第二類，拋開學(xué)區(qū)限制，粗線條式研究距離最近學(xué)校教學(xué)質(zhì)量、上學(xué)距離對住宅價格影響。如賈朝健[5]研究教育設(shè)施對周邊住宅價格影響研究時，采用特征價格模型，以家長心中最好大中小學(xué)校民調(diào)占比、住宅至最近大中小學(xué)校距離作為評價學(xué)校主要特征變量，分析出在成都市學(xué)校教學(xué)質(zhì)量對購房者決策影響不明顯，上學(xué)距離則影響顯著，至最近中學(xué)距離每增加1km ，住宅均價下降3.98%。這類研究雖是較為系統(tǒng)地研究學(xué)校對周邊住宅價格影響，但研究手段略顯粗糙，表現(xiàn)在：①拋開學(xué)區(qū)限制，選取距離最近學(xué)校為樣本學(xué)校與現(xiàn)實不符。雖然我國義務(wù)教育階段現(xiàn)行招生制度遵循“就近入學(xué)”原則，但是招生范圍仍有區(qū)域限制，適齡兒童只能在所屬學(xué)區(qū)內(nèi)學(xué)校就讀，并不能保證所讀學(xué)校即為上學(xué)距離最近學(xué)校，尤其是在人口密度較大或名校所在區(qū)域，學(xué)生往往被分流到周邊學(xué)校就讀，而不全是在最近學(xué)校入讀。②采用家長心中最好大中小學(xué)校民調(diào)占比來度量學(xué)校質(zhì)量的方法欠佳。相比之下，反映學(xué)校自身辦學(xué)水平的學(xué)校等級和升學(xué)率等指標(biāo)就顯得更為客觀，與普通民眾評判學(xué)校質(zhì)量好壞所常選用的評判指標(biāo)與量化方法也更為一致，因而適用性也會更好。
第三類，“偷梁換柱”研究教育資源對周邊不動產(chǎn)價格影響，這類研究多是從宏觀角度把握教育資源對房地產(chǎn)價格的影響，如周京奎和吳曉燕[6]利用省級面板數(shù)據(jù)分析地方公共投資對房地產(chǎn)市場價格的溢出效應(yīng)，文章中用來度量教育投資的指標(biāo)是每個省的小學(xué)、中學(xué)、大學(xué)的數(shù)量以及教師人數(shù)，結(jié)論表明在省級水平上的中學(xué)數(shù)量對各類房產(chǎn)和土地的溢價是最顯著的。
王旭程[7]實證研究房價與教育資源的雙向關(guān)系，采用我國27個省份和4個直轄市1991-2009年的房價平均值和教育資源時間序列，進(jìn)行格蘭杰因果檢驗，其中教育資源的度量方式是每十萬人中高校學(xué)生的比例，結(jié)論表明我國教育資源對于房價有很明顯的推動作用，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸分析得出教育資源對于房價的影響價格彈性系數(shù)。
馮皓，陸銘[8]基于上海市52個區(qū)域的房價與學(xué)校分布的月度面板數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)中的固定效應(yīng)模型，回歸得出區(qū)域間基礎(chǔ)教育數(shù)量對房價的貢獻(xiàn)，同時引入“實驗性示范性高中”命名的自然實驗，解決了基礎(chǔ)教育資源數(shù)量和質(zhì)量存在的內(nèi)生性問題，衡量了教育資源數(shù)量和質(zhì)量指標(biāo)，探討城市內(nèi)部的居住區(qū)分割和教育資源不均衡發(fā)展的關(guān)系；梁若冰、湯韻[9]、李祥[10]等得出了類似的結(jié)果。
第四類，研究單一學(xué)校對周邊學(xué)區(qū)房價格的影響，如徐瑩[11]建立特征價格模型研究大學(xué)對于周邊住宅價值的影響，結(jié)論是以大學(xué)為中心的250m~500m范圍內(nèi)，住宅價格會受到大學(xué)的影響，只考慮到大學(xué)的影響，忽略了其他教育資源的影響，解釋度并不高，有待進(jìn)一步研究。
黃濱茹[12]利用人大附小學(xué)周邊163個住宅樣本，分別建立“有人大附小名額”和“無人大附小名額”特征價格模型，實證“有人大附小名額”對周邊二手房價有顯著的正面影響的結(jié)論；同年，黃濱茹[13]選取西安市碑林區(qū)的18所中學(xué)及中學(xué)周邊1千米范圍內(nèi)59個小區(qū)共349個樣本點，主要通過對樣本數(shù)據(jù)的定性分析為主，定量為輔，研究城墻內(nèi)外中學(xué)教學(xué)質(zhì)量對周邊住宅的影響，采用的學(xué)校質(zhì)量指標(biāo)為各中學(xué)在2006-2008年高考“一本上線率”，結(jié)果表明在城墻外“一本上線率”與周邊住宅價值存在非線性關(guān)系，而在城墻內(nèi)，這一結(jié)果并不顯著。由于作者只考慮到小學(xué)或者中學(xué)的單獨影響以及住宅樣本過少使得研究解釋力有所削弱。
第五類，初步考慮住宅市場的空間相關(guān)性，研究學(xué)校對周邊學(xué)區(qū)房價格的影響，溫海珍，楊尚[14]重點從教育變量細(xì)化和消除鄰里效應(yīng)入手，構(gòu)建特征價格模型和空間計量模型，分析不同類型教育配套對住宅價格的影響機制，證實杭州市住宅市場空間自相關(guān)性顯著，構(gòu)建空間滯后模型和空間誤差模型，定量測算了消除空間相關(guān)性后，教育配套對在住宅市場的資本化程度，但研究數(shù)據(jù)有待進(jìn)一步提高。
上述研究較為系統(tǒng)地研究了學(xué)校對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生的影響，但研究內(nèi)容和方法都略顯粗糙，表現(xiàn)在：①度量學(xué)校指標(biāo)的選取，大多數(shù)學(xué)者選取的是一定范圍內(nèi)學(xué)校的數(shù)量，卻未曾關(guān)注學(xué)校的辦學(xué)水平、教育經(jīng)費、師生比率等，不能系統(tǒng)的對比分析，而這正是屢禁不止的“擇校風(fēng)”形成的原因之一。②研究單一學(xué)校對住房價格的影響，不夠科學(xué)，夸大某一學(xué)校對于房價的影響。③采用問卷調(diào)查各中小學(xué)在民眾心中的排名來度量學(xué)校質(zhì)量有失偏頗。對比之下，學(xué)校等級和重點中學(xué)升學(xué)率等指標(biāo)就更為客觀可憑，適用性更好。④在剝離學(xué)校單獨對學(xué)區(qū)房價格的影響，國內(nèi)文獻(xiàn)涉及相對較少，這樣研究的結(jié)果準(zhǔn)確性大大降低。
3 國外研究現(xiàn)狀分析
相比國內(nèi)，國外學(xué)者則較早地對學(xué)區(qū)房問題進(jìn)行了較長時期的系統(tǒng)研究，取得了豐碩的成果?？筛爬ㄈ缦聨讉€方面：①研究對象集中于小學(xué)、中學(xué)；②研究方法多采用特征價格法；③研究內(nèi)容多為學(xué)校質(zhì)量對房價的影響，且度量學(xué)校質(zhì)量時多采用學(xué)生考試成績和考試通過率指標(biāo)；④研究結(jié)論多見于學(xué)生考試成績與周邊住宅價格的關(guān)系，如學(xué)生考試成績每提高1單位，周邊住宅價格上漲幅度。
奧茨（Oates，1969）[15]是最早應(yīng)用特征價格模型研究學(xué)校對周邊住宅價格影響。研究表明，學(xué)生人均支出與學(xué)區(qū)內(nèi)住宅價格呈正相關(guān)。許多學(xué)者進(jìn)行了類似的研究，一致認(rèn)為質(zhì)量較好的學(xué)校所在學(xué)區(qū)內(nèi)的住宅價格也較高，一般而言，學(xué)校質(zhì)量每提高1%，學(xué)區(qū)內(nèi)住宅價格上漲0.26%-1.6%。
國外有關(guān)研究學(xué)校對房地產(chǎn)價格影響的代表性文獻(xiàn)如表2所示。由表2知，國外對于學(xué)校與房價的關(guān)系研究成果相當(dāng)豐富，總結(jié)主要有如下：
①國外學(xué)者大多數(shù)采用面板數(shù)據(jù)，且樣本豐富，住宅樣本多數(shù)基本都在1萬個以上，甚至個別達(dá)到十萬以上，數(shù)據(jù)量越大，模型擬合效果越能反應(yīng)真實水平，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)較為完善，信息公開透明化程度高，為后續(xù)學(xué)者深入研究教育資源對于房價影響提供了范例，而國內(nèi)的研究則受限于微觀交易數(shù)據(jù)難以獲取，進(jìn)展頗慢。
②關(guān)于學(xué)校與房地產(chǎn)價格關(guān)系的研究面臨著這樣一個困境：如何剝離出學(xué)校的單獨影響。國外很多學(xué)者進(jìn)行了嘗試，常用的方法有三種，分別為固定邊界法（Boundary Fixed Effect）、工具變量法、空間計量經(jīng)濟法。
固定邊界法，其中最具代表性的是Black提出，沿學(xué)校學(xué)區(qū)邊界相鄰兩側(cè)選擇住宅樣本，保證學(xué)區(qū)房的區(qū)位和除學(xué)校外的其他鄰里特征基本一致，使用BFE選取樣本的前提是學(xué)區(qū)邊界線兩邊學(xué)校質(zhì)量必須存在差異。由表2知，Black提出固定邊界法以后，眾多學(xué)者在研究學(xué)校對周邊住宅價格的獨立影響時將此方法進(jìn)行擴展改進(jìn)，以期獲得更精確的結(jié)果。
工具變量法，Hayes&taylor（1996）[31]、Weimer&wolkoff（2001）[32]、Gibbons&Machin（2003）[33]和Rosenthal（2003）[34]采用工具變量法研究學(xué)校質(zhì)量在房地產(chǎn)市場的資本化效應(yīng)，總體說服力一般。
空間計量經(jīng)濟法，是公共品資本化研究進(jìn)程中一個開創(chuàng)性進(jìn)步，研究對象的空間依賴性打破了大多數(shù)古典統(tǒng)計和計量經(jīng)濟學(xué)分析中樣本相互獨立的基本假設(shè)，而古典計量經(jīng)濟學(xué)的方法通常不能消除這些數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，目前解決空間相關(guān)性的常用模型是使用空間滯后模型和空間誤差模型（Sedgley，2008）[35]。空間計量經(jīng)濟學(xué)使研究學(xué)?；蛘咂渌参锲穼χ苓呑≌瑑r格影響變得更符合實際，對后續(xù)研究具有較大的指導(dǎo)意義。
但是國外研究亦存在一些不足之處，主要表現(xiàn)在以下兩個方面：①國外學(xué)者在研究學(xué)校對于房價影響時，選擇的樣本學(xué)校多數(shù)都是某一類學(xué)校，如小學(xué)，事實上，對于選取的某一住宅樣本，其周圍可能同時存在中小學(xué)校，單獨考慮特定類別的學(xué)校的影響未免有失偏頗，使得該類學(xué)校的估計影響會偏大，存在不合理之處。②選取代表學(xué)校質(zhì)量的指標(biāo)大多數(shù)為學(xué)生考試成績，研究成績波動時，周邊房價的變化趨勢。學(xué)生成績在一定程度上代表學(xué)校辦學(xué)質(zhì)量的差異，可是僅僅只考慮這一個因素未免以偏概全。
4 結(jié)論
綜上，目前已有的國內(nèi)外有關(guān)學(xué)校對周邊住宅價值的影響研究，針對存在的不足，提出具體建議措施：
第一，度量學(xué)校指標(biāo)的選取，國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者選取一定范圍的學(xué)校數(shù)量或者考試成績。學(xué)生成績在一定程度上代表學(xué)校辦學(xué)質(zhì)量的差異，可是僅僅只考慮這一個因素未免以偏概全；或采用問卷調(diào)查各中小學(xué)在民眾心中的排名來度量學(xué)校質(zhì)量有失偏頗。后期研究可以考慮增加其他一些衡量校際之間差異性的指標(biāo)，如學(xué)生人均支出、師生比、教師素質(zhì)、教育經(jīng)費等，以期獲得更準(zhǔn)確的研究成果。
第二，學(xué)校樣本的選取，樣本學(xué)校的選擇多數(shù)都是某一類學(xué)校，如小學(xué)，事實上，對于選取的某一住宅樣本，其周圍可能同時存在中小學(xué)校，僅僅考慮一種類別的學(xué)校的影響有失偏頗，該類學(xué)校的估計影響會偏大，存在一些不合理之處。后期研究盡量使學(xué)校樣本涵蓋一個城市中所有的教育配套，反映整個城市的總體情況。
第三，剝除學(xué)校鄰里效應(yīng)方面，對于空間自相關(guān)的問題，需要運用空間經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的知識予以解決，但目前空間計量經(jīng)濟學(xué)的模型還很少運用到學(xué)校對周邊住宅價值的影響的研究中。后期研究可以通過空間計量經(jīng)濟學(xué)理論，削弱鄰里效應(yīng)的影響，以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。
參考文獻(xiàn)：
[1]蒂姆·哈福德.擇鄰而居亦有價[J].21世紀(jì)商業(yè)評論，2013（04）:95.
[2]Tiebout C M. A Pure Theory of Local Expenditures [J]. The journal of political economy, 1956:416-424.
[3]丁維莉，陸銘.教育的公平與效率是魚和熊掌嗎——基礎(chǔ)教育財政的一般均衡分析[J].中國社會科學(xué)，2005（06）:47-57.
[4]王琳.城市軌道交通對住宅價格的影響研究——基于特征價格模型的定量分析[J].地域研究與開發(fā)，2009（02）:57-61.
[5]賈朝健.教育設(shè)施對周邊住宅價格的影響研究[D].重慶大學(xué)，2007.
[6]周京奎，吳曉燕.公共投資對房地產(chǎn)市場的價格溢出效應(yīng)研究——基于中國30省市數(shù)據(jù)的檢驗[J].世界經(jīng)濟文匯，2009（01）：15-32.
[7]王旭程.房價與教育資源關(guān)系的實證研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2011.
[8]馮皓，陸銘.通過買房而擇校:教育影響房價的經(jīng)驗證據(jù)與政策含義[J].世界經(jīng)濟，2010（12）:89-104.
[9]梁若冰，湯韻.地方公共品供給中的Tiebout模型:基于中國城市房價的經(jīng)驗研究[J].世界經(jīng)濟，2008（10）:71-83.
[10]李祥，高波，李勇剛.房地產(chǎn)稅收、公共服務(wù)供給與房價——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].財貿(mào)研究，2012（3）:67-75.
[11]徐瑩.大學(xué)對周邊住宅價格影響范圍的實證研究[J].中國物價，2009（04）:39-41.
[12]黃濱茹.教育配套對其周邊住宅價格的影響——基于人大附小學(xué)區(qū)劃片對周邊住宅價格的影響的調(diào)查[J].消費導(dǎo)刊， 2010（02）:58-60.
[13]黃濱茹.中學(xué)教學(xué)質(zhì)量對周邊住宅價格的影響——以西安市碑林區(qū)的中學(xué)為例[J].中國商界（下半月），2010（3）:156-158.
[14]楊尚.城市教育配套對住宅價格的影響研究[D].浙江大學(xué)，2013.
[15]Wallace E. Oates. The effects of property taxes and local public spending on property values: An empirical study of tax capitalization and the Tiebout hypothesis [J]. The Journal of Political Economy, 1969:957-971.
[16]Gibbons S, Machin S, Silva O. Valuing school quality using boundary discontinuities[J]. Journal of urban economics, 2013,75:15-28.
[17]Ries J, Somerville T. School quality and residential property values: evidence from Vancouver rezoning[J]. The review of economics and statistics, 2010,92(4):928-944.
[18]Yinger J. Hedonic Markets and Explicit Demands: Bid-Function Envelopes for Public Services and Neighborhood Amenities[J]. Center for Policy Research Working paper, Syracuse University, 2010.
[19]Cellini S R, Ferreira F, Rothstein J. The value of school facility investments: evidence from a dynamic regression discontinuity design[J]. The quarterly journal of economics, 2010,125(1):215-261.
[20]Brasington D M, Haurin D R. Parents, peers, or school inputs: Which components of school outcomes are capitalized into house value?[J]. Regional science and Urban Economics, 2009,5(39):523-529.
[21]Dougherty J, Harrelson J, Maloney L, et al. School Choice in Suburbia:Test Scores, Race, and Housing Markets[J]. American Journal of Education, 2009,115(4):523-548.
[22]Seo Y, Simons R A. The effect of school quality on residential sales price[J]. The journal of real estate research, 2009,31(3):307-327.
[23]Clapp J M, Nanda A, Ross S L. Which school attributes matter?: the influence of school district performance and demographic composition on property values[J]. Journal of urban economics, 2008,63(2):451-466.
[24]Figlio D N, Lucas M E. How Much do Public Schools Really Cost? Estimating the Relationship between House Prices and School Quality*[J]. Economic Record, 2008,265(84):193-206.
[25]Mathur S. Impact of Transportation and Other Jurisdictional-Level Infrastructure and Services on Housing Prices[J]. Journal of Urban Planning and Development,2008,134(1):32-41.
[26]Bayer P, Ferreira F, McMillan R. A unified framework for measuring preferences for school and neighborhoods[J]. The journal of political economy, 2007,115(4):588-638.
[27]Crone T M. Capitalization of the quality of local public schools: what do home buyers value?[J]. Federal Reserve Bank of Philadelphia,2006.
[28]Reback R. House prices and the provision of local public services: capitalization under school choice programs[J]. Journal of urban economics, 2005,57(2):275-301.
[29]Figlio D N, Lucas M E. What´s in a grade? School report cards and the housing market[J]. The American economic review, 2004,94(3):591-604.
[30]Black S E. Do better schools matter? Parental valuation of elementary education[J]. The Quarterly Journal of Economics [H.W. Wilson - SSA], 1999,114(2):577.
[31]Hays K J, Lori L T. Neighborhood School Characteristics: What Signals Quality to Homebuyers[J]. Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review, 1996:2-9.
[32]Weimer D L, Wolkoff M J. School performance and housing values: using non-contiguous district and incorporation boundaries to identify school effects[J]. National tax journal, 2001,54(2):231-253.
[33]Gibbons S, Machin S. Valuing English primary schools[J]. Journal of urban economics, 2003,53(2):197-219.
第9篇：計量經(jīng)濟學(xué)的含義范文
面板數(shù)據(jù)同時包含了許多橫截面在時間序列上的樣本信息,不同于只有一個維度的純粹橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù),面板數(shù)據(jù)是同時有橫截面和時序二維的。使用二維的面板數(shù)據(jù)相對于只使用橫截面數(shù)據(jù)或時序數(shù)據(jù),在理論上被認(rèn)為有一些優(yōu)點,其中一個重要的優(yōu)點是面板數(shù)據(jù)被認(rèn)為能夠控制個體的異質(zhì)性。在面板數(shù)據(jù)中,人們認(rèn)為不同的橫截面很可能具有異質(zhì)性,這個異質(zhì)性被認(rèn)為是無法用已知的回歸元觀測的,同時異質(zhì)性被假定為依橫截面不同而不同,但在不同時點卻是穩(wěn)定的,因此可以用橫截面虛擬變量來控制橫截面的異質(zhì)性,如果異質(zhì)性是發(fā)生在不同時期的,那么則用時期虛擬變量來控制。而這些工作在只有橫截面數(shù)據(jù)或時序數(shù)據(jù)時是無法完成的。
然而,實際上絕大多數(shù)時候我們并不關(guān)心這個異質(zhì)性究竟是多少,我們關(guān)心的仍然是回歸元參數(shù)的估計結(jié)果。使用面板數(shù)據(jù)做過實際研究的人可能會發(fā)現(xiàn),使用的效應(yīng)①不同,對回歸元的估計結(jié)果經(jīng)常有十分巨大的影響,在某個固定效應(yīng)設(shè)定下回歸系數(shù)為正顯著,而另外一個效應(yīng)則變?yōu)樨?fù)顯著,這種事情經(jīng)常可以碰到,讓人十分困惑。大多數(shù)的研究文獻(xiàn)都將這種影響解釋為控制了固定效應(yīng)后的結(jié)果,因為不可觀測的異質(zhì)性(固定效應(yīng))很可能和回歸元是相關(guān)的,在控制了這個效應(yīng)后,由于變量之間的相關(guān)性,自然會對回歸元的估計結(jié)果產(chǎn)生影響,因而使用的效應(yīng)不同,估計的結(jié)果一般也就會有顯著變化。
然而,這個被廣泛接受的理論假說,本質(zhì)上來講是有問題的。我們認(rèn)為,估計的效應(yīng)不同,對應(yīng)的自變量估計系數(shù)的含義也不同,而導(dǎo)致估計結(jié)果有顯著變化的可能重要原因是由于面板數(shù)據(jù)是二維的數(shù)據(jù),而在這兩個不同維度上,以及將兩個維度的信息放到一起時,樣本信息所顯現(xiàn)出來的自變量和因變量之間的相關(guān)關(guān)系可能是不同的。因此,我們這里提出另外一種異質(zhì)性,即樣本在不同維度上的相關(guān)關(guān)系是不同的,是異質(zhì)的,這個異質(zhì)性是發(fā)生在回歸元的回歸系數(shù)上,而不是截距項。我們試圖從面板數(shù)據(jù)的橫截面維度和時間序列維度的樣本相關(guān)異質(zhì)性角度來解釋為什么使用的效應(yīng)不同會使估計結(jié)果產(chǎn)生如此巨大的差異,而這很有可能正是由于異質(zhì)性導(dǎo)致了在使用不同效應(yīng)時,使估計的結(jié)果有顯著的差異。
另外,所謂的不可觀測的異質(zhì)性(Unobserved Heterogeneity)在理論上被假定是無法用回歸元觀測的,同時,一般認(rèn)為面板模型的固定效應(yīng)與回歸元可能是相關(guān)的,而且這個效應(yīng)與回歸元是否正交(相關(guān))實際上也是判斷應(yīng)該使用固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)之一(Greene,2002;Mundlak,1978)。而所謂的不可觀測的異質(zhì)性,實際上至少并不是完全不可觀測的,通過適當(dāng)?shù)哪Ｐ驮O(shè)定,把固定效應(yīng)再進(jìn)行分解,就得到可觀測的和真正不可觀測的異質(zhì)性,并且模型的估計將在國家效應(yīng)和隨機效應(yīng)之間獲得融合,在這點上,我們與Mundlak(1978)的結(jié)論是一致的。
面板模型的很多方法和解釋通過教科書的廣泛傳播和人們的應(yīng)用,已經(jīng)形成了面板計量技術(shù)的使用者和研究者頭腦中標(biāo)準(zhǔn)的理解,而這種已經(jīng)在人們腦海中形成規(guī)范解釋的東西則可能是較難以改變的,因此為了說明問題,我們在文中盡量使用直觀的例子來進(jìn)行解釋,并對我們的想法給予簡要而直接的證明,來加強論文的理論性。
一、橫截面和時間序列,哪一個維度?一個有其他遺漏變量的例子
讀者可能會對這個問題稍微感到奇隆,并回答面板數(shù)據(jù)由于是二維數(shù)據(jù),那么其回歸結(jié)果也應(yīng)該同時來自于兩個維度,這正是面板數(shù)據(jù)的長處,并且直覺上兩個維度上的相關(guān)關(guān)系應(yīng)該是一致的,這應(yīng)該是個不言自明的問題。
這個回答表面上看似正確的,然而真實的答案卻不是那么簡單,面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果并不真的一定同時來自兩個維度,關(guān)于哪個維度占主要的問題在面板數(shù)據(jù)的分析中是至關(guān)重要的,尤其當(dāng)我們有橫截面和時間序列的維度相關(guān)異質(zhì)性問題時。
這里我們所說的異質(zhì)性不同于傳統(tǒng)的面板異質(zhì)性。傳統(tǒng)的面板異質(zhì)性宣稱異質(zhì)性來自于依橫截面和時點不同而變化的截距項,并通過橫截面和時點的虛擬變量捕捉;而這個論點可能是武斷的,異質(zhì)性可能并不來自于截距項,而是來自于回歸元的系數(shù),尤其是在數(shù)據(jù)中經(jīng)常有這樣的現(xiàn)象,即自變量與因變量在橫截面上的相關(guān)關(guān)系與時間序列上的相關(guān)關(guān)系是不同的②,這是我們所探討的異質(zhì)性,導(dǎo)致這種異質(zhì)性的原因可能有很多,遺漏變量是一個可能的重要原因。另外自變量在不同維度上對因變量本身就具有不同的作用,這也是一種可能。圖1為有其他變量遺漏的情況。
圖1的面板數(shù)據(jù)樣本具有4個截面,6個時期,數(shù)據(jù)由如下過程生成:
然而,如果是不可觀測的,那么模型就會產(chǎn)生遺漏變量偏差。在實際面板數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用中,經(jīng)常采用的步驟是先做混合回歸,然后做橫截面固定效應(yīng)回歸,然后做時間固定效應(yīng)回歸(或與橫截面固定效應(yīng)同時使用)。如果看圖1,很可能研究者就會采用橫截面固定效應(yīng)或者雙固定效應(yīng),而在上面的案例中,采用混合回歸與橫截面固定效應(yīng)回歸都會得到完全錯誤的結(jié)果,其中橫截面固定效應(yīng)的估計結(jié)果偏差最高,雙固定效應(yīng)的估計稍好,但是也經(jīng)常產(chǎn)生有偏的結(jié)果,只有時期固定效應(yīng)會產(chǎn)生最無偏有效的估計結(jié)果。
圖2給出了使用各種效應(yīng)得到的回歸擬合線,每個回歸的截距項已經(jīng)取平均從而使得回歸線落在樣本點的中央,從圖2中可以看到,不同的模型設(shè)定對估計系數(shù)產(chǎn)生明顯的影響。很明顯,只有時間固定效應(yīng)得到了x與y的真實的相關(guān)關(guān)系,偏差最小;橫截面固定效應(yīng)則顯示了x與y在時序上的相關(guān)關(guān)系,是偏差最大的估計;混合回歸也基本顯示了時序的信息;而雙固定效應(yīng)在這里湊巧也有較大的估計偏誤,這是因為雙固定效應(yīng)的雙向組內(nèi)均值離差操作損失了許多有用的樣本信息,并且在我們模擬中的一個相對大的干擾項方差也降低了估計的效率。
那么,為什么以上結(jié)果會發(fā)生呢?為了解決這個問題,我們需要探討面板數(shù)據(jù)模型固定效應(yīng)估計的本質(zhì)。
1.橫截面和時間固定效應(yīng)的本質(zhì)
如果我們有一個截面?zhèn)€體的時間序列樣本y和X,我們可以對y和X做回歸得到截距項α和系數(shù)向量β,這反映了樣本在時序上的相關(guān)關(guān)系,如果我們把每個截面都做回歸,就得到一個方程系統(tǒng):
從式(5)和式(6)中,很容易發(fā)現(xiàn),擬合準(zhǔn)則對于β和α的一階條件產(chǎn)生了同樣的估計條件,也即是橫截面固定效應(yīng)估計量的估計條件:
Xβ+Dα=y (7)
這個估計量即是有一個線性約束=β的每個截面?zhèn)€體的時間序列回歸的估計量,同時我們知道這也是橫截面固定效應(yīng)的估計量。因此,我們有推論1:
推論1 橫截面固定效應(yīng)估計本質(zhì)上是在做一個有線性約束的時間序列回歸,約束則是每個橫截面?zhèn)€體具有相同的回歸系數(shù)。同樣,容易證明,時間固定效應(yīng)估計量本質(zhì)上是在做一個有線性約束的橫截面回歸,約束則是每個時期的橫截面回歸具有相同的回歸系數(shù)。而回憶固定效應(yīng)的算法,我們知道,橫截面固定效應(yīng)(時期固定效應(yīng)),或者說不可觀測的異質(zhì)性,實際上是約束每個橫截面(每個時期)的誤差項的均值為0的結(jié)果,因此,固定效應(yīng),或者說不可觀測的異質(zhì)性實際是估計的結(jié)果而不是原因。
2.每個橫截面的和總的β的關(guān)系
給定橫截面?zhèn)€體i,我們知道該橫截面的時間序列回歸的估計量包含在式(10)中:
可以看到,每個截面的時序回歸實際上是把估計橫截面固定效應(yīng)的樣本按橫截面分成n份,或者反過來說橫截面固定效應(yīng)的估計實際上是把每一個截面的時序回歸的樣本放到一起形成一個大樣本,那么,每個截面的回歸系數(shù)與固定效應(yīng)的回歸系數(shù)β有什么樣的關(guān)系呢?
我們通過假設(shè)只有一個回歸元x來給出直接的例證,若只有一個x,則對于某截面i有:
如果現(xiàn)在有多于1個的回歸元,并且回歸元之間理論上是無關(guān)的,那么這時式(13)仍然成立,但如果回歸元之間是相關(guān)的,問題就會復(fù)雜很多,不過如果使用偏回歸方法,先排除其他變量的干擾,我們?nèi)匀豢梢缘玫筋愃频慕Y(jié)論,我們自己所做的一些數(shù)值模擬和估計也顯示了這點,細(xì)節(jié)不在這里補充。由以上的討論,可得到推論2。
推論2 橫截面固定效應(yīng)估計本質(zhì)上是在做一個有線性約束的時間序列回歸,其估計結(jié)果等于對每一個橫截面進(jìn)行時序回歸得到的系數(shù)的加權(quán)平均。同樣的結(jié)論可以推廣到時間固定效應(yīng)的估計,即時間固定效應(yīng)的估計結(jié)果等于每個時期橫截面回歸估計結(jié)果的加權(quán)平均。
現(xiàn)在我們知道圖1和圖2所示的例子中為什么使用混合效應(yīng),橫截面固定效應(yīng)會出現(xiàn)明顯的偏誤,而時期固定效應(yīng)的結(jié)果則是正確的。因為和由于非平穩(wěn)性導(dǎo)致在時序上兩者是相關(guān)的,但是因為是隨機生成的,并且和的生成過程是獨立的,因此和在橫截面維度上是不相關(guān)的。而使用混合回歸不區(qū)分樣本信息究竟來自哪個維度,它合并了時間序列和橫截面二維的樣本信息進(jìn)行回歸,因此導(dǎo)致的估計產(chǎn)生向上的偏誤(因為被遺漏了),但混合回歸的結(jié)果并不是偏誤最嚴(yán)重的,因為至少在橫截面方向上和是無關(guān)的;橫截面固定效應(yīng)估計則有最嚴(yán)重的偏誤,因為如前所述,橫截面固定效應(yīng)是做一個有線性約束的時序回歸,其結(jié)果等于每個截面的回歸結(jié)果的加權(quán)平均,而這里和在時間序列上相關(guān)性明顯,導(dǎo)致估計結(jié)果有很大偏誤;只有時期固定效應(yīng)產(chǎn)生了最準(zhǔn)確的估計,因為時期固定效應(yīng)做的是橫截面方向的回歸,而這里由于在橫截面方向上和是無關(guān)的,因此即使缺失,也不會對的估計結(jié)果產(chǎn)生干擾,時期固定效應(yīng)在以上我們所模擬的數(shù)據(jù)中是最好的估計量③。
上面的例子中所做的模擬數(shù)據(jù)是一個有著大T小N的數(shù)據(jù)集,而面板數(shù)據(jù)一般是有著大N小T的數(shù)據(jù)集,因此我們的模擬可能會由于其特定的T和N而受到質(zhì)疑,而實際上,理論結(jié)果并不受到樣本尺寸的明顯影響。圖3和圖4展示了另一個有著相對大N和小T的模擬數(shù)據(jù),其中N=6,T=3。
