計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義精選(九篇)

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第1篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義范文

關(guān)鍵詞：本科階段；問題解決為導(dǎo)向；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2016）22-0102-02

一、引言

自上個(gè)世紀(jì)30年代誕生以來，計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家、諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者克萊因教授指出：“在大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程中最權(quán)威的一部分。”上個(gè)世紀(jì)80年代初，國(guó)內(nèi)學(xué)者開始了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的科研和教學(xué)工作，經(jīng)過四十余年的歷程，時(shí)至今日，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究和教學(xué)中必不可少的學(xué)科，已經(jīng)成為財(cái)經(jīng)類院校本科生學(xué)習(xí)階段的基礎(chǔ)課程。盡管計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)在國(guó)內(nèi)已經(jīng)取得長(zhǎng)足的發(fā)展，但不可否認(rèn)的是，在計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)踐；重方法，輕能力。實(shí)際問題是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法發(fā)展的直接驅(qū)動(dòng)因素，盡管計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論方法已相對(duì)成熟，但應(yīng)用計(jì)量方法解決實(shí)際問題仍是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的首要任務(wù)。打破本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中重方法、輕實(shí)踐的局面，培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用計(jì)量方法解決實(shí)際問題的能力是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革中的迫切任務(wù)。

為使計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)能夠更符合教育規(guī)律，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)的實(shí)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(jì)劃、課程設(shè)置、硬件建設(shè)、師資隊(duì)伍建設(shè)和實(shí)踐性教學(xué)考核方式等方面，對(duì)實(shí)踐性教學(xué)模式進(jìn)行了研究。胡新艷等（2006）分析了在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中運(yùn)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科特點(diǎn)和中國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)與研究的具體實(shí)際，借鑒國(guó)際主流計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)與研究經(jīng)驗(yàn)，初步探索中國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)和研究規(guī)律，以盡快縮短中國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與國(guó)際主流計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的差距。余國(guó)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(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)改革提出了建議。馬文成等（2011）在闡述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中實(shí)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(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革經(jīng)驗(yàn)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革實(shí)踐成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合作者多年的教學(xué)實(shí)踐，指出了本科階段的計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(dòng)學(xué)習(xí)主動(dòng)性的專業(yè)問題為引導(dǎo)、以增強(qiáng)學(xué)生問題解決能力的案例教學(xué)和實(shí)驗(yàn)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(duì)已有的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革方案提供了補(bǔ)充，為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)實(shí)踐者提供借鑒。

二、以問題解決為導(dǎo)向計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)的必要性

1.明確計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)目的。實(shí)際教學(xué)中，學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的目的并不明確，不知道計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的功能和作用在哪里，盡管在課程的緒論部分通常會(huì)對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(gè)和現(xiàn)實(shí)緊密結(jié)合的可量化問題，針對(duì)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(jì)量方法解決此問題的可行性思路，不但可以將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的作用和學(xué)習(xí)的目標(biāo)具象化，而且能夠調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的興趣后，面對(duì)后續(xù)相對(duì)較難理解的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)點(diǎn)才能夠迎難而上。

2.培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問題的創(chuàng)新思維。實(shí)際教學(xué)中通常存在這樣的現(xiàn)象：當(dāng)一學(xué)期的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)習(xí)完成后，學(xué)生可以很容易地說出計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法體系，知道回歸模型可能會(huì)產(chǎn)生的問題，以及產(chǎn)生這些問題的補(bǔ)救措施，但是當(dāng)真正拿出一個(gè)具體的現(xiàn)實(shí)問題，讓學(xué)生建立計(jì)量模型加以分析時(shí)，往往無從下手。計(jì)量理論學(xué)習(xí)得再好，如果不能夠?qū)⒗碚摳吨T實(shí)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的過程中，知道計(jì)量理論適用于哪些實(shí)際問題，以及其本身所具有的局限性，最終達(dá)到融會(huì)貫通，培養(yǎng)起用計(jì)量方法解決實(shí)際問題的創(chuàng)新性思維。

3.適應(yīng)創(chuàng)新性人才培養(yǎng)時(shí)代的需要。創(chuàng)新已經(jīng)成為國(guó)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門應(yīng)用性較強(qiáng)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(jì)量方法分析問題和解決問題的思維。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)應(yīng)強(qiáng)調(diào)實(shí)踐與理論的結(jié)合，強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，建立起一套以問題解決為導(dǎo)向，以實(shí)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(shí)代的需要。

三、以問題解決為導(dǎo)向的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)策略

1.以與學(xué)生專業(yè)緊密結(jié)合的實(shí)際問題為引導(dǎo)。計(jì)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(jì)學(xué)實(shí)例為基礎(chǔ)講授計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法體系，而且能夠調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)量分析方法的主動(dòng)性，真真切切感受到計(jì)量分析方法的魅力。實(shí)際教學(xué)中，起引導(dǎo)作用的問題應(yīng)該在計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中較多的知識(shí)點(diǎn)，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(jì)量分析基本方法的目的。

2.以案例教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)兩種實(shí)踐教學(xué)方法為主體。實(shí)踐教學(xué)是本科生學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的重要環(huán)節(jié)。在實(shí)際的教學(xué)中，實(shí)踐教學(xué)可以采用案例教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)兩種方法。案例能夠幫助學(xué)生更好地理解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的具體知識(shí)點(diǎn)，比如在回歸分析中估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、多重共線性、異方差、自相關(guān)等每個(gè)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?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)起到事半功倍的作用。教學(xué)中，應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生對(duì)案例進(jìn)行分析討論，教師對(duì)學(xué)生的不同意見暫不做評(píng)論，將學(xué)生在討論中產(chǎn)生的疑問帶到知識(shí)點(diǎn)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(shí)驗(yàn)教學(xué)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)驗(yàn)室資源，通過上機(jī)實(shí)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(jì)量軟件的操作，使學(xué)生能夠針對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí)點(diǎn)完成相應(yīng)的操作，最終達(dá)到采用計(jì)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(shí)驗(yàn)教學(xué)能夠有效激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(dòng)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(duì)案例進(jìn)行實(shí)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(dòng)性，通過這樣的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)點(diǎn)的理解將會(huì)更加深刻。

3.以適當(dāng)深度的理論教學(xué)為支撐。計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)方法，還是微觀計(jì)量、時(shí)間序列等非經(jīng)典建模方法，其理論體系都已日漸完善。計(jì)量理論的推導(dǎo)需要數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等前導(dǎo)知識(shí)，對(duì)于非數(shù)學(xué)專業(yè)本科生來說能夠準(zhǔn)確理解計(jì)量理論的推導(dǎo)并不容易，任何一本計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材都充滿了各式各樣的數(shù)學(xué)符號(hào)，也正因如此，提到計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)踐教學(xué)是本科階段計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí)點(diǎn)，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(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與單純的數(shù)學(xué)推導(dǎo)又不相同，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中所涉及到的公式都具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)含義，如何讓學(xué)生更好地理解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的結(jié)論是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)中的重點(diǎn)問題。在實(shí)際的本科教學(xué)中，要把握計(jì)量理論講解的深度，重點(diǎn)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(cái)經(jīng)類高校實(shí)踐性教學(xué)模式探討[J].南京審計(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2005，（1）：107-110.

[2]胡新艷，陳文藝.EDP教學(xué)模式在“計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(guó)合.芻議“計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)：人文社會(huì)科學(xué)版，2008，（7）：178-179.

第2篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(hào)] R651.15 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 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(qiáng)[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(duì)腦細(xì)胞的損害，從而改善預(yù)后[1]。近些年來通過對(duì)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(duì)腦創(chuàng)傷診療評(píng)價(jià)具有一定價(jià)值或前景，本試驗(yàn)測(cè)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(duì)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(jī)分為治療組和對(duì)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(píng)分（GCS）（6.7±0.8）分。對(duì)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(jì)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(duì)照組給予止血、脫水、促醒、營(yíng)養(yǎng)神經(jīng)、維持水電解質(zhì)平衡、營(yíng)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(hào)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(duì)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(xiàng)目

分別測(cè)定患者血清及腦脊液中MBP的含量。MBP測(cè)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(cè)。于同樣時(shí)間點(diǎn)采集腦脊液標(biāo)本5 mL于-2℃冰箱中待測(cè)，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(cè)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(píng)分量表（Glasgow outcome scale，GOS）的5級(jí)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(shí)間為傷后3個(gè)月。治療結(jié)果以恢復(fù)良好和中殘表示顯效。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 11.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)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(yàn)，計(jì)數(shù)資料用χ2檢驗(yàn)。以P < 0.05為差異有統(tǒng)計(jì)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(duì)照組（P < 0.05），14 d后MBP回到相同水平，差異無統(tǒng)計(jì)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(shí)間延長(zhǎng)，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(duì)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(gè)月隨訪，治療組顯效率顯著高于對(duì)照組（χ2=5.554 2，P < 0.05）。見表3。

2.4 安全性評(píng)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(duì)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(shí)，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(shí)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)。

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(qiáng)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(qiáng)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(shí)驗(yàn)對(duì)DAI患者腦脊液及血清中MBP水平的檢測(cè)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(cè)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(shí)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?yàn)檠X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(duì)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(duì)大腦的損害。并且治療結(jié)束后3個(gè)月隨訪，GOS評(píng)估雖然未能明顯減少死亡率，但顯效率顯著高于對(duì)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(duì)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(jī)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(gè)多因素多環(huán)節(jié)的極為復(fù)雜的病理過程，而不是一個(gè)單純的線性過程，采用某一種藥物僅能阻斷其某一個(gè)局部線性過程，不能阻斷整個(gè)病理過程，因而對(duì)DAI治療仍需要綜合治療。

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第3篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義范文

一、隨機(jī)行走的世界

對(duì)我們所生活于其中的宇宙的認(rèn)識(shí)和思考，一直以來吸引著各個(gè)時(shí)代思想家們的智慧。我們生活的這個(gè)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(yùn)轉(zhuǎn)還是無序的、雜亂無章的運(yùn)轉(zhuǎn)？這種運(yùn)轉(zhuǎn)能否為我們的智慧所認(rèn)識(shí)？人們對(duì)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?jiǎng)恿χ弧?/p>

在我們今天的視野所及的范圍，我們知道對(duì)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?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)“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(jiān)信這個(gè)世界正在按照某種已經(jīng)設(shè)計(jì)好的秩序在運(yùn)行。持有這個(gè)“決定論”觀點(diǎn)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(gè)體系的科學(xué)性則是由牛頓定律和對(duì)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(huì)科學(xué)研究的思想家們，其中也包括經(jīng)濟(jì)學(xué)家。

經(jīng)濟(jì)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(diǎn)應(yīng)用到人類社會(huì)里，形成了一種從看似“無序”到“有序”的觀念，提出了一個(gè)“和諧的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)”的觀點(diǎn)。這種和諧的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)力則是人的自利動(dòng)機(jī)。

我們決不應(yīng)該低估這種關(guān)于世界的觀點(diǎn)的影響力和洞察力。事實(shí)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(duì)于人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)的“完美和諧”的信念直接導(dǎo)致了大家對(duì)政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的效果的質(zhì)疑，并且主導(dǎo)了許多關(guān)于政府問題的爭(zhēng)論。這種“決定論”的觀點(diǎn)在很大程度上支撐著我們對(duì)于自由經(jīng)濟(jì)的信心和我們對(duì)于世界的信仰。

但是這一體系在歷經(jīng)幾個(gè)世紀(jì)之后，遭到了懷疑。對(duì)于這種“決定論”的世界觀的挑戰(zhàn)來自于統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)，尤其是概率論的成功。我們可以舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來說明這二者對(duì)于世界的看法的分歧。比如我們說，消費(fèi)函數(shù)是，其中，是自發(fā)消費(fèi)，是可支配收入，c是邊際消費(fèi)傾向。進(jìn)而我們可以把消費(fèi)函數(shù)寫作是可支配收入的函數(shù)：。這個(gè)消費(fèi)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(gè)。這個(gè)函數(shù)明白無誤地說明，居民的消費(fèi)量將精確地取決于可支配收入、自發(fā)消費(fèi)和邊際消費(fèi)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(fèi)的斷言在現(xiàn)實(shí)中毫無疑問是會(huì)受到質(zhì)疑的，居民的消費(fèi)量并不是精確地取決于這幾個(gè)因素。在很大的程度上，這種消費(fèi)關(guān)于自發(fā)消費(fèi)、可支配收入和邊際消費(fèi)傾向的關(guān)系是不確定的，或者說是隨機(jī)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(diǎn)的人依據(jù)一種確定性的函數(shù)關(guān)系認(rèn)為，這個(gè)世界將會(huì)精確地按照數(shù)學(xué)定律所描述的那樣運(yùn)轉(zhuǎn)。而持有統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)的人卻認(rèn)為，即使是知道了這種關(guān)系，消費(fèi)與其他幾個(gè)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(duì)于世界的觀點(diǎn)叫做統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)，正是這種統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)，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?yàn)?，?dāng)我們?cè)诶媒y(tǒng)計(jì)方法的時(shí)候，我們卻得出了一些幾乎完全可靠的定律。而且，統(tǒng)計(jì)總體越是偶然、紊亂，就越能更好地表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)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(shí)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(duì)于某種考試成績(jī)的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，如果樣本足夠的大的話，成績(jī)分布將會(huì)呈現(xiàn)一種正態(tài)分布。并且，人數(shù)越多，成績(jī)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(cuò)誤的情況也是有規(guī)律可循的，人幾乎不能隨意地犯錯(cuò)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(jì)觀點(diǎn)二者之間又有什么差別呢？事實(shí)上，二者之間的差別僅在于，統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)認(rèn)為不存在絕對(duì)的定律，任何所謂的定律其實(shí)都是有著某種概率的“可能的”情形。在這個(gè)意義上說，沒有什么事情是確定無疑的。也就是說，這個(gè)世界是隨機(jī)行走的，各種情況都有可能發(fā)生。尤其是在人類社會(huì)中，如果我們相信獨(dú)立于人的意識(shí)而存在的物質(zhì)世界都是隨機(jī)行走的，那么人類社會(huì)也會(huì)表現(xiàn)出這種隨機(jī)性看來并不是不可以接受的。

但是，這并不就意味著隨機(jī)行走的世界會(huì)因?yàn)槠洳淮_定性而無法認(rèn)識(shí)，即使這種隨機(jī)行走的世界確實(shí)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(jì)觀點(diǎn)”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(duì)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?；蛘哒f，這個(gè)世界會(huì)從無序走向某種程度上的有序。對(duì)這些統(tǒng)計(jì)定律的發(fā)現(xiàn)，在我們的專業(yè)范圍內(nèi)，就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的任務(wù)了。

二、隨機(jī)行走的世界與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的任務(wù)

事實(shí)上，統(tǒng)計(jì)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(guó)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(jì)學(xué)的成功使得人們?nèi)找嬲J(rèn)識(shí)到，一個(gè)國(guó)家的定量材料應(yīng)該得到應(yīng)有的重視，無論是經(jīng)濟(jì)學(xué)家還是政府決策者，都應(yīng)該思考數(shù)據(jù)。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是為了在一個(gè)隨機(jī)行走的世界中探討統(tǒng)計(jì)性規(guī)律！因?yàn)橹灰懒诉@個(gè)規(guī)律，我們就可以在某種程度上認(rèn)識(shí)這個(gè)世界。但是要記住這種認(rèn)識(shí)肯定是不完全的。而且根據(jù)需要，我們還可以根據(jù)這個(gè)規(guī)律來進(jìn)行預(yù)測(cè)。進(jìn)行預(yù)測(cè)是我們關(guān)心規(guī)律的一個(gè)十分重要的原因。更加值得稱道的是，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在推斷統(tǒng)計(jì)規(guī)律時(shí)所用的方法和理念。因?yàn)?，我們?duì)于這個(gè)世界的認(rèn)識(shí)永遠(yuǎn)是不會(huì)完全的，我們只能根據(jù)部分“樣本”來推斷這個(gè)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(gè)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(gè)關(guān)于這個(gè)世界本質(zhì)的定律?？墒牵覀儾荒馨堰@個(gè)世界的方方面面都觀察到，也可以說，我們認(rèn)識(shí)的局限是不確定性的來源。能否由樣本近似地認(rèn)識(shí)整體是一個(gè)很重要的問題。如果，我們沒有一種堅(jiān)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(duì)整體進(jìn)行推斷的方法是計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(gè)目的?！盎貧w”這個(gè)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(gè)趨勢(shì)：父母高，兒女就高；父母矮，兒女也矮。但是高個(gè)父母的兒女們?cè)谕g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(duì)于這種回歸背后的動(dòng)力分析可能已經(jīng)超出了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)這個(gè)學(xué)科的研究范圍，即使這種研究也許會(huì)導(dǎo)致一種有意思的哲學(xué)的建立：所有的有機(jī)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(diǎn)不同?，F(xiàn)代意義上的回歸是指，一個(gè)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(shí)際上，回歸和相關(guān)是兩個(gè)極容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因?yàn)檫@兩個(gè)概念的相近性，更重要的是因?yàn)檫@個(gè)世界的復(fù)雜性。哲學(xué)上宣稱，這個(gè)世界是普遍聯(lián)系的。這個(gè)宣稱的深刻性在于確認(rèn)了世界上沒有什么是完全獨(dú)立的。比如，我們可以發(fā)現(xiàn)在現(xiàn)代社會(huì)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(huì)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(jì)結(jié)論，一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)繁榮的情況可能和這個(gè)國(guó)家一個(gè)時(shí)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(dòng)的任何指導(dǎo)。在這個(gè)問題的區(qū)分上，就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的分歧了。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)討論的是回歸關(guān)系，這種回歸的特點(diǎn)在于，我們?cè)噲D根據(jù)某些變量的數(shù)值來估計(jì)另一個(gè)量的數(shù)值，我們要依據(jù)這種關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)。比如，我們?cè)噲D通過研究父母的身高來估計(jì)其孩子的身高。這種估計(jì)就要依賴于我們所關(guān)心的兩個(gè)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(jì)學(xué)的各個(gè)方面。并且因?yàn)槭澜绲钠毡槁?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(jī)的（被解釋變量正是我們要估計(jì)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(gè)概念容易混淆是源于這個(gè)世界的復(fù)雜性，是因?yàn)?，這個(gè)世界本質(zhì)上就存在一種難以言明的精密聯(lián)系。我們實(shí)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(shí)上，我們也可以找出一種機(jī)制使得癌癥和現(xiàn)代社會(huì)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(dòng)和一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)繁榮存在著回歸關(guān)系。這個(gè)世界的復(fù)雜性要求我們必須對(duì)我們認(rèn)識(shí)世界和改造世界的能力保持謙虛。同時(shí)請(qǐng)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(shí)，我們必須要很小心。因?yàn)?，這個(gè)因果關(guān)系很不好說，也許看似因果的兩個(gè)事件，實(shí)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的性質(zhì)，實(shí)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(shí)世界，我們堅(jiān)信這個(gè)世界存在著某些統(tǒng)計(jì)規(guī)律，應(yīng)用這些規(guī)律我們可以在“一定程度的錯(cuò)誤”的前提下認(rèn)識(shí)和改造世界。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以幫助我們達(dá)到這個(gè)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(yùn)行的定律。

但是，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在得到這個(gè)回歸函數(shù)時(shí)所使用的復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)可能會(huì)讓我們?cè)谔囟ǖ臅r(shí)段感到計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的混亂和無序，即使在最后我們堅(jiān)信可以實(shí)現(xiàn)一種理解上的有序。但是，過程中的痛苦可能會(huì)讓很多人駐足。這里，我們想提前接觸一下，那條駕馭計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究?jī)?nèi)容的靈魂。

因?yàn)?，認(rèn)識(shí)世界的理論的建立來自于對(duì)世界本質(zhì)表現(xiàn)出來的現(xiàn)象的分析。有兩種對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行分析的方式：一種是對(duì)現(xiàn)象直接進(jìn)行操作。這種操作極其便捷，簡(jiǎn)單而且有洞察力，但是對(duì)天賦的要求非常高。其不利之處在于這種對(duì)現(xiàn)象的思考得出的結(jié)論可能廣受爭(zhēng)議。另一種方式則是對(duì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法了，這種方法因?yàn)槭怯脭?shù)據(jù)說話，可能爭(zhēng)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(huì)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(jì)量的方法。因?yàn)?，?shù)據(jù)的質(zhì)量可以通過統(tǒng)計(jì)手段和統(tǒng)計(jì)工具的完善加以解決。并且，根據(jù)我們的概率知識(shí)，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(huì)表現(xiàn)為正態(tài)曲線。那么如何來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作呢？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的思路通常是這樣：最簡(jiǎn)單的情況下（雙變量回歸），在一個(gè)坐標(biāo)平面上畫出散點(diǎn)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(gè)簡(jiǎn)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(shí)轉(zhuǎn)化為直線方程并不困難。獲得了這樣的一個(gè)直線方程是一個(gè)極大的成功。因?yàn)?，這個(gè)方程，就是在“某種程度的錯(cuò)誤”的前提下的一種描述世界如何運(yùn)行的定律。事實(shí)上，計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(yùn)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(duì)先驗(yàn)的知識(shí)進(jìn)行演繹和推理從而得出一系列“定律”。這就是我們?cè)跀?shù)理經(jīng)濟(jì)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(duì)世事認(rèn)識(shí)的理論，這種理論能夠給我們認(rèn)識(shí)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(shí)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(shí)世界和改造世界的活動(dòng)并沒有得到證明。計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(yàn)這些先驗(yàn)的定律是否符合實(shí)際，或者得出一種明確的可以應(yīng)用于實(shí)際的形式，從而對(duì)數(shù)理方程做出了適合實(shí)際的修正。尤其是在不同的國(guó)家中，因?yàn)椴煌奈幕入[性的制度因素，這些定律可實(shí)施的情況是完全不同的。事實(shí)上，始于一種對(duì)世界認(rèn)識(shí)的先驗(yàn)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(gè)學(xué)者的虛榮心。

因此，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究的思路或者說計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的靈魂是：通過先驗(yàn)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(huì)有參數(shù)，那么利用數(shù)據(jù)對(duì)這個(gè)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)得出一條回歸方程，并通過假設(shè)檢驗(yàn)來確認(rèn)這個(gè)方程式。如果這個(gè)方程式滿足了理論建立時(shí)的要求，那么就證明了那個(gè)先驗(yàn)的理論是正確的并且能夠利用這種理論進(jìn)行預(yù)測(cè)。接下來的計(jì)量分析就是在這些思路下進(jìn)行的技術(shù)探討了。

對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)這套思想方法和其技巧的同時(shí)掌握，是掌握這門學(xué)科并加以實(shí)際運(yùn)用的重要素質(zhì)。尤其是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的技巧，是一個(gè)計(jì)量人的必備素質(zhì)。因?yàn)槲覀円恢眻?jiān)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(gè)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(jí)計(jì)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(jī)會(huì)，并且因?yàn)閿?shù)學(xué)知識(shí)的缺乏而造成的沮喪可能會(huì)阻礙對(duì)其進(jìn)一步的學(xué)習(xí)，從而失去了領(lǐng)悟計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)所蘊(yùn)含的大量關(guān)于生活的智慧的機(jī)會(huì)。因此，這篇文章里，我們不對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的技術(shù)過多的論及，而主要是看其蘊(yùn)含的智慧之美。

三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：智慧之美

最能讓我們感受到美感的就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)這種從樣本推斷整體的思想。如果能夠認(rèn)識(shí)到我們生活的這個(gè)世界的復(fù)雜性的話，我們對(duì)這種思想可能會(huì)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(gè)書法家。那么我們能夠怎么做呢？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和書法家們都會(huì)這樣建議你：先選取幾十個(gè)字來，集中精力把這幾十個(gè)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?yàn)?，我們不能夠把這個(gè)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(jiān)信這些“樣本”蘊(yùn)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的智慧之一。從這個(gè)角度出發(fā)，我們幾乎將這種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的思想推廣到生活的各個(gè)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(huì)從這里得到無盡的啟發(fā)。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就像從一個(gè)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(duì)于腳踏實(shí)地的看法！掌握一種過硬的分析數(shù)據(jù)的能力，無疑會(huì)全面的改變你的工作方式和效率。這在一個(gè)人的職業(yè)生涯中是極其重要的。經(jīng)濟(jì)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(píng)，先驗(yàn)和演繹的方法，很多人認(rèn)為，不能夠?qū)ι鐣?huì)科學(xué)的研究有什么意義。但是，有了計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(cè)，這種工作方式無疑會(huì)培養(yǎng)我們踏實(shí)做人的人品。并且因?yàn)樘幚韱栴}的獨(dú)特技巧和思維，掌握計(jì)量工具的人會(huì)得到青睞——來自上司和運(yùn)氣。

在我看來，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)還對(duì)我們的人生哲學(xué)有著指導(dǎo)意義。人的一生其實(shí)只是一個(gè)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(gè)瞬間？

人不過是蒼茫宇宙中的一粒塵埃，如果這個(gè)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(gè)信念加以演繹到我們每個(gè)人的人生中呢？！其實(shí)我們每個(gè)人的人生也只是在一個(gè)隨機(jī)行走的世界中的隨機(jī)行走過程。

我們永遠(yuǎn)不會(huì)知道，在下一個(gè)時(shí)段，我們會(huì)經(jīng)歷什么、會(huì)遇到什么，甚至我們對(duì)于我們未來的規(guī)劃都是不確定的。這個(gè)過程是隨機(jī)的、紊亂的、偶然的和無序的。但是，這種無序和紊亂最終會(huì)走向有序。用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的說法，我們會(huì)從這些紊亂偶然的樣本中得到一個(gè)回歸方程。這個(gè)回歸方程就是我們的人生軌跡！

當(dāng)然我們對(duì)于這個(gè)軌跡的認(rèn)識(shí)永遠(yuǎn)是后驗(yàn)的。我們不可能在這人生的每一個(gè)階段之前就得出一個(gè)回歸軌跡作為我們?nèi)松念A(yù)測(cè)，這種東西沒有預(yù)測(cè)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(shí)在沒有必要對(duì)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(shí)在沒有必要太過挑剔上天對(duì)我們的似乎是不公正的待遇，中國(guó)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(duì)待我們的人生無疑會(huì)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(duì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jì)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(shí)上，我們并不好確定，是不是這種每個(gè)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(jī)性。并且如果我們要想有一條穩(wěn)定的人生軌跡，依照計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(jī)性？那就是：我們要過主動(dòng)追求的人生。當(dāng)我們?cè)谏钪杏幸庾R(shí)地主動(dòng)去追求時(shí)，我們就在客觀上豐富了自己的經(jīng)歷，并且擴(kuò)大了自己的人生經(jīng)歷樣本。因?yàn)?，在你主?dòng)追求的時(shí)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(kuò)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(shí)候也有機(jī)會(huì)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?yàn)?，我們?yīng)該珍視隨機(jī)性，因此，對(duì)于得失就不必太讓自己負(fù)累。得失是隨機(jī)的。我們?cè)谏钪械玫搅耸裁?、失去了什么，也許在這冥冥之中的東西面前，可能只是一個(gè)慈悲的玩笑。太過于在意也許是失去了更多。

參考文獻(xiàn)：

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[2]羅伯特S.平狄克，丹尼爾L.魯賓費(fèi)爾德.《計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)》[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社.1998.

第4篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義范文

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)派認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間集聚相互聯(lián)系。20世紀(jì)90年代后期，新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的一些學(xué)者開始整合新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)與新增長(zhǎng)理論，在統(tǒng)一的框架下探討集聚與增長(zhǎng)的相互作用，他們通過強(qiáng)調(diào)技術(shù)外溢和空間集聚的相互作用，為解釋經(jīng)濟(jì)集聚和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的內(nèi)在聯(lián)系提供了一個(gè)非常清晰和簡(jiǎn)明的理論分析框架。［2］Bertinelli和Black（2004）認(rèn)為由于地方知識(shí)和信息的溢出能夠產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)集聚，而人力資本積累能夠促進(jìn)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，所以單個(gè)城市伴隨著人力資本的積累和知識(shí)的溢出而增長(zhǎng)，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(jì)增長(zhǎng)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(jì)量研究以來，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)成為空間經(jīng)濟(jì)學(xué)及其相關(guān)學(xué)科的重要學(xué)科基礎(chǔ)，成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)新興分支。［4］隨著Anselin（1988）出版了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域具有重要意義的著作（Spatial　Econometrics：Methods　andModels），關(guān)于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論研究以及實(shí)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(jì)方法以及檢驗(yàn)方法得到了許多計(jì)量學(xué)者的廣泛關(guān)注。同時(shí)，利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型在分析城市和區(qū)域經(jīng)濟(jì)問題、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的誕生是對(duì)傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的計(jì)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(jì)問題時(shí)，對(duì)于具有地理空間屬性的數(shù)據(jù)，會(huì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以解決上述問題，空間計(jì)量模型成為研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)問題時(shí)的重要研究工具。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)已有部分學(xué)者開始利用空間計(jì)量方法對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行專門研究，例如周慧、曹廣喜（2010）利用空間計(jì)量模型對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)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(guó)內(nèi)地31個(gè)省域城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)的大?。?］；姜磊、季民河（2011）基于截面數(shù)據(jù)所建立的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型發(fā)現(xiàn)：城市化、研發(fā)投入和市場(chǎng)化均有助于知識(shí)的空間溢出；周國(guó)富、蘭宇寧（2012）采用類似的方法分析和探討了可能影響我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jì)量模型，目前應(yīng)用空間面板模型進(jìn)行區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)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(guó)外空間計(jì)量研究逐漸轉(zhuǎn)向面板數(shù)據(jù)模型（空間計(jì)量研究曾長(zhǎng)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(guó)內(nèi)已有研究不同的是：本文首次使用目前空間計(jì)量領(lǐng)域最前沿的空間面板數(shù)據(jù)方法對(duì)江蘇省內(nèi)市域數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間計(jì)量，通過計(jì)量結(jié)果探析都市圈內(nèi)各城市經(jīng)濟(jì)政策對(duì)本市及鄰近城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，從而揭示當(dāng)前江蘇省內(nèi)都市圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動(dòng)程度。

二、實(shí)證研究

本節(jié)將使用實(shí)證研究的方法，運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Spatial　econometrics）方法對(duì)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(jì)發(fā)展政策對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jì)量分析，包括空間自回歸（Spatial　Autoregressive，簡(jiǎn)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(jiǎn)稱SEM），以及空間杜賓面板模型（Spatial　Durbin　Model，簡(jiǎn)稱SDM）三個(gè)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(jì)體，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展集聚效應(yīng)明顯。因此我們以江蘇省的13個(gè)地級(jí)市（包括南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州以及宿遷）為樣本，選取時(shí)間跨度為2001至2010年的一些主要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)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(jì)發(fā)展政策對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)和對(duì)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(jì)年鑒》以及美國(guó)密歇根大學(xué)的《中國(guó)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(duì)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(gè)階段的檢驗(yàn)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(yàn)法（Lagrange　Multipliertest，LM檢驗(yàn)）或者穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)法（Robust　Lagrange　Multiplier　test，穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)）對(duì)因變量或者殘差項(xiàng)是否存在空間自相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)；第二階段通過Wald檢驗(yàn)和LR（Likelihood　Ratio）檢驗(yàn)對(duì)SDM模型的兩個(gè)假設(shè)H0：γ＝0和H0：γ＋δβ＝0進(jìn)行檢驗(yàn)。如果這兩個(gè)假設(shè)都被拒絕，則應(yīng)選用SDM模型；如果第一個(gè)假設(shè)不能被拒絕，并且LM檢驗(yàn)以及穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)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(gè)假設(shè)不能被拒絕，并且LM檢驗(yàn)以及穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)顯示殘差項(xiàng)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義范文

關(guān)鍵詞：就業(yè);收入分配差距;計(jì)量分析

就業(yè)和收入差距問題是我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)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(diǎn)。從宏觀上看，就業(yè)是勞動(dòng)者初次收入分配主要方式，為勞動(dòng)者及其家人的生存、生活提供了最初的保障。就業(yè)是勞動(dòng)者參與國(guó)民收入分配的前提，一國(guó)的就業(yè)情況與收入分配差距變動(dòng)有著重要的相關(guān)性。本文從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度對(duì)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(duì)差距。我國(guó)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(duì)差距來反映我國(guó)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(shí)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(jià)，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(jì)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(zhǎng)的趨勢(shì)，顯而易見這兩個(gè)變量序列也為非平穩(wěn)序列。

從圖中明顯可以看出我國(guó)居民相對(duì)收入分配差距大體呈現(xiàn)出了增大的趨勢(shì)，居民相對(duì)收入分配收入為非平穩(wěn)序列。

非平穩(wěn)時(shí)間序列建立模型會(huì)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(duì)居民相對(duì)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(yàn)。

由上表可以看出，在5%的顯著水平上可以認(rèn)為居民相對(duì)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(yàn)

上圖分別是差分變量滯后兩期的格蘭杰因果檢驗(yàn)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(dòng)是引起居民相對(duì)收入差距變動(dòng)的原因，而居民相對(duì)收入差距的變動(dòng)不是引起就業(yè)人數(shù)變動(dòng)的原因。

三、協(xié)整檢驗(yàn)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(zhǎng)期均衡的穩(wěn)定關(guān)系。非平穩(wěn)時(shí)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(huì)產(chǎn)生“偽回歸”。在此有必要對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。多變量間的協(xié)整檢驗(yàn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn), Johansen檢驗(yàn)有兩種方法跡檢驗(yàn)和秩檢驗(yàn)。有時(shí)兩種檢驗(yàn)會(huì)出現(xiàn)不同的結(jié)果。下面就是居民相對(duì)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(yàn)。

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的跡檢驗(yàn)和秩檢驗(yàn)都一致表明居民相對(duì)收入差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)變量之間存在著一個(gè)協(xié)整關(guān)系。存在協(xié)整關(guān)系的含義是居民相對(duì)收入差距、就業(yè)人數(shù)和就業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)變量之間存在長(zhǎng)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(huì)使居民相對(duì)收入分配差距減小，即總的就業(yè)人員每增加一個(gè)單位，居民相對(duì)收入分配差距就會(huì)減小0.000178個(gè)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(duì)收入分配差距就會(huì)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(gè)單位，居民相對(duì)收入分配差距就會(huì)增加0.188869。

參考文獻(xiàn)：

第6篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(guó)民經(jīng)濟(jì)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(jì)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的重要反映。

國(guó)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(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在關(guān)系，也有直接使用電力消費(fèi)數(shù)據(jù)或從電力彈性系數(shù)入手探究電力消費(fèi)與GDP的關(guān)系的論文；在研究方法上，國(guó)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(jì)發(fā)展的長(zhǎng)期內(nèi)在均衡關(guān)系，以上綜述了前人對(duì)電力與GDP關(guān)系的研究成果，然而，由于國(guó)家、地區(qū)的不同，樣本區(qū)間的不同，并沒有一個(gè)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(shí)基礎(chǔ)是電力生產(chǎn)、消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。因而要嘗試使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的不同模型進(jìn)行擬合，從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義出發(fā)，結(jié)合模型篩選的多個(gè)角度和準(zhǔn)則，選出更適合所研究的問題及其重點(diǎn)的模型，對(duì)電力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系這一實(shí)際問題進(jìn)行分析。具體而言，就是運(yùn)用eviews這一常用的數(shù)據(jù)分析工具，綜合應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想，用協(xié)整、回歸與時(shí)間序列組合模型等計(jì)量方法，來探討和研究這類問題，測(cè)度各因素影響力的大小。

二、 建模思想與實(shí)現(xiàn)途徑

鑒于研究對(duì)象出現(xiàn)的時(shí)效性以及模型研究的空白，我們確定了本文研究的探索點(diǎn)：即從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義出發(fā)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，基于1995年到2009年發(fā)電量、用電量與GDP共15對(duì)數(shù)據(jù)，使用回歸與時(shí)間序列組合模型，將問題分視為長(zhǎng)期趨勢(shì)，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(zhǎng)的關(guān)系。

研究經(jīng)濟(jì)問題的模型是為解決實(shí)際中的經(jīng)濟(jì)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(jì)理論和經(jīng)驗(yàn)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(shí)的指導(dǎo)意義。

針對(duì)中國(guó)而言，由于第一產(chǎn)業(yè)對(duì)電力影響較小，并且隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例變化對(duì)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(huì)耗電量與2009年相比出現(xiàn)拐點(diǎn)，其原因是2008年全球的金融危機(jī)，下半年我國(guó)單月發(fā)電量同比負(fù)增長(zhǎng)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?yàn)槲覈?guó)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)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(gè)可以逐步顯現(xiàn)的時(shí)機(jī)。

三、模型設(shè)計(jì)說明

針對(duì)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(jì)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?jiǎn)單而直觀的看出二者的關(guān)系，同時(shí)更方便測(cè)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(shí)問題，綜合各指標(biāo)時(shí)間序列所體現(xiàn)出的特點(diǎn)，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(jì)理論和現(xiàn)實(shí)情況加以設(shè)定、并通過計(jì)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(yàn)，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(shí)間序列長(zhǎng)度則是從1995年到2009年共15組。前期數(shù)據(jù)處理中，計(jì)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(duì)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(hào)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(jì)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(dòng)態(tài)變化狀況。

(二)變量單位根檢驗(yàn)，變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

協(xié)整的前提是變量的同階單整，因此首先要對(duì)模型中的各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，即單位根檢驗(yàn)。

常用的方法是進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，對(duì)模型中三個(gè)變量的檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

可以看出，在二階差分過后，數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)性。

* 模型建立與估計(jì)：

用Y、X1、X2、X3建立模型，用eviews進(jìn)行分析，估計(jì)：

建立如下方程：

Y = 0.2653705279*X1 - 7514.117574*X2 + 18713.36344*X3 - 38978.06882

(三)檢驗(yàn)

1、經(jīng)濟(jì)學(xué)意義檢驗(yàn)：

在所估計(jì)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(shí)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(shí)情況相符，因?yàn)槎a(chǎn)業(yè)在用電量上的差異是很大的，我國(guó)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(duì)比重越大，越會(huì)對(duì)用電量產(chǎn)生相對(duì)較大的推動(dòng)力，會(huì)使發(fā)電量相對(duì)增大，GDP產(chǎn)量越大。

因此通過了經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的檢驗(yàn)

2、技術(shù)檢驗(yàn)：

第7篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)證分析

Key words: industry chain;mathematical model;paper industry;positive analysis

中圖分類號(hào):F224文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006-4311(2010)05-0088-02

0引言

在企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程中,科學(xué)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)主要經(jīng)營(yíng)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(yíng)指標(biāo)是一種科學(xué)的方法,可以為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)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(cè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo),實(shí)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(tuán),一年一度的經(jīng)營(yíng)績(jī)效目標(biāo)制定是一件重大的事情,合理的績(jī)效目標(biāo)尤其是營(yíng)業(yè)收入對(duì)企業(yè)運(yùn)行及目標(biāo)達(dá)成具有重要影響。收入預(yù)測(cè)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(yíng)財(cái)務(wù)安排。經(jīng)營(yíng)績(jī)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(huì)依據(jù)其對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的判斷、對(duì)行業(yè)形勢(shì)及企業(yè)發(fā)展的把握,在上年的基礎(chǔ)上確定一個(gè)“增幅”作為目標(biāo)。下屬往往會(huì)疑問“增幅”的合理性,而上級(jí)無法準(zhǔn)確的給下屬明確答復(fù)。下屬依據(jù)自身對(duì)行業(yè)的認(rèn)識(shí),對(duì)市場(chǎng)一線的了解,會(huì)按照上級(jí)的要求,上報(bào)年度績(jī)效目標(biāo)。但是,這樣的目標(biāo)匯總后往往達(dá)不到上級(jí)的預(yù)期。

由于信息不對(duì)稱而產(chǎn)成的“矛盾”或“困惑”普遍存在。如何消除“上下級(jí)”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(yíng)指標(biāo)便成為一個(gè)有意義的課題。目前已經(jīng)形成了市場(chǎng)預(yù)測(cè)體系的比較完整的理論體系,應(yīng)用廣泛。

1市場(chǎng)預(yù)測(cè)的方法體系研究

從市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法的分類來看,主要有判斷預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列分析法和因果分析法三大類。判斷預(yù)測(cè)法,也叫直觀法,是預(yù)測(cè)者根據(jù)已有的資料,依靠個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和分析能力,對(duì)市場(chǎng)未來的變化趨勢(shì)作出判斷,以判斷為依據(jù)作出的預(yù)測(cè)。判斷預(yù)測(cè)法主要有:集合意見法、專家意見法和市場(chǎng)調(diào)查法。時(shí)間序列分析法,是將歷史資料按時(shí)間順序加以排列,構(gòu)成一統(tǒng)計(jì)的時(shí)間序列,然后向外延伸,預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來的發(fā)展趨勢(shì)。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(shí)際資料的基礎(chǔ)上,找出影響市場(chǎng)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(chǎng)變化的原因之量的變化,來預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來的發(fā)展趨勢(shì)。

在三類預(yù)測(cè)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(yàn)預(yù)測(cè)、描述性預(yù)測(cè),屬于簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)。時(shí)間序列定量分析法僅限于自身時(shí)間趨勢(shì)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(cè)方法。它有效地克服了主觀經(jīng)驗(yàn)判斷的局限,增加了相關(guān)因素對(duì)預(yù)測(cè)指標(biāo)的分析判斷,增強(qiáng)了預(yù)測(cè)的可信度和說服力。但是,運(yùn)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?chǎng)變化的因素進(jìn)行定量分析等。

基于解決“上下級(jí)”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(cè)企業(yè)的收入指標(biāo)。

GDP是宏觀經(jīng)濟(jì)中最受關(guān)注的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)字,它被認(rèn)為是衡量國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況最重要的一個(gè)指標(biāo)。GDP是國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系在一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生的最終成果,是由國(guó)民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)所決定的。完整的國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系是各個(gè)產(chǎn)業(yè)基于一定的技術(shù)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián),并依據(jù)特定的邏輯關(guān)系和時(shí)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(gè)具有某種內(nèi)在聯(lián)系的企業(yè)群結(jié)構(gòu),它是一個(gè)相對(duì)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(jià)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(guó)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家及各種研究機(jī)構(gòu)對(duì)GDP做了大量的研究,提供了一些預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),成為了解把握經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的重要參照。另外,國(guó)民經(jīng)濟(jì)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(shí)期內(nèi),國(guó)民經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是相對(duì)平衡的,供需總體上是均衡的;國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會(huì)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(jì)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(jì)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(shì),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(jì)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(jì)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(yàn),無需引入中間變量,成為一步到位的簡(jiǎn)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(gè)比較復(fù)雜的復(fù)合模型。

不管是簡(jiǎn)單模型還是復(fù)合模型,均需要通過檢驗(yàn)。模擬模型需要通過一系列檢驗(yàn),比較常見的是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,需要通過三重檢驗(yàn):①經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn):主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量在經(jīng)濟(jì)意義上的合理性。②統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn):檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕y(tǒng)計(jì)學(xué)性質(zhì),通常最廣泛應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則有擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量和方程的顯著性檢驗(yàn)等。③計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn):目的在于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì)。通常最主要的檢驗(yàn)準(zhǔn)則有隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)和異方差性檢驗(yàn),解釋變量的多重共線性檢驗(yàn)等。

筆者以造紙業(yè)為例,對(duì)因素分析法的操作過程進(jìn)行實(shí)證。

2以造紙業(yè)為例進(jìn)行實(shí)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(yíng)處于行業(yè)的正常水平,銷基本平衡,經(jīng)營(yíng)團(tuán)隊(duì)積極進(jìn)取,能準(zhǔn)確把握經(jīng)營(yíng)環(huán)境及形勢(shì)變化,并能隨著上下游市場(chǎng)變化及時(shí)調(diào)整產(chǎn)銷策略。如何使用因素分析法,測(cè)算銷售收入指標(biāo)?其步驟如下:

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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(fèi)和紙回收等幾個(gè)階段,在制漿造紙機(jī)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(jī)制紙及紙板的一部分。機(jī)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(zhǎng)期以來與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的景氣度密切相關(guān)。

2.2 收集數(shù)據(jù)資料。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2008》、《造紙工業(yè)年鑒》及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,可以獲取機(jī)制紙及紙板、紙制品、瓦楞紙箱和全國(guó)GDP的歷史數(shù)據(jù),見表1。為方便理解和應(yīng)用,假定機(jī)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(jī)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(duì)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(jià)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(jī)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(jī)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(shí)現(xiàn)了由GDP-機(jī)制紙及紙板-紙制品-瓦楞紙箱遞推,依次經(jīng)過3個(gè)模型,便可以成功的由GDP測(cè)算出瓦楞紙箱的產(chǎn)銷量。

2.5 模型檢驗(yàn)以模型(1)為例,進(jìn)行三重檢驗(yàn)。

2.5.1 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)該表達(dá)式的含義是:當(dāng)以1990年可比價(jià)格算的GDP每變化1億元時(shí),需機(jī)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(jī)制紙及紙板產(chǎn)銷量每增加818噸時(shí),其上下游產(chǎn)業(yè)推動(dòng)GDP增長(zhǎng)1億元。具有經(jīng)濟(jì)意義。

2.5.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn):①擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(R2):判定系數(shù) R2=0.9627,接近1,表明模型對(duì)于樣本值的擬合程度高,可信度高。②參數(shù)顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn)):給定顯著水平a=0.05,自變量t檢驗(yàn)值 21.568>t0.025(19)=2.093,通過 t檢驗(yàn)值,說明參數(shù)的顯著性。③回歸總體線性顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn):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(yàn),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(yàn),具有實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義并通過檢驗(yàn),模型可以采用。到此,該瓦楞紙箱預(yù)測(cè)模型就完成了。

2.6 預(yù)測(cè)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(chǎng)占有率、新產(chǎn)品上市等因素進(jìn)行修正,最終確定一個(gè)預(yù)測(cè)產(chǎn)量作為目標(biāo)產(chǎn)量。結(jié)合價(jià)格變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè),便可以推算出銷售額。

據(jù)專業(yè)研究機(jī)構(gòu)分析,2010年我國(guó)GDP估計(jì)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(jì)算出可比價(jià)格的GDP。結(jié)合模型(1)、(2)、(3),便可以計(jì)算出機(jī)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(zhǎng)率在12%～14.52%。基于2010年是后經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)代,經(jīng)營(yíng)環(huán)境仍然比較復(fù)雜,經(jīng)濟(jì)回暖仍然需要確認(rèn),該企業(yè)可以保持中性的估計(jì),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(shì)企業(yè),那么經(jīng)營(yíng)策略則可以在“?！敝袑ぁ皺C(jī)”,做強(qiáng)做大也是機(jī)會(huì),那是另外的一個(gè)主題,本文不累述。

2.7 經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的預(yù)測(cè)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(gòu)預(yù)算、財(cái)務(wù)預(yù)算等,可以按照常規(guī)方法,順理成章的完成。

3實(shí)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(tuán)內(nèi)各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)銷量指標(biāo)的測(cè)算,比憑經(jīng)驗(yàn)的簡(jiǎn)單估算更具有說服力,有效的消除了“上下級(jí)”的矛盾和困惑。過去幾年的實(shí)際運(yùn)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(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)來測(cè)算企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的思路和方法,具有明顯的優(yōu)點(diǎn):采用定量分析把紛繁復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象準(zhǔn)確定位在一個(gè)數(shù)學(xué)模型,簡(jiǎn)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(jì)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(jì)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(shì)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(duì)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(shì)特征。因而,增加了使用模型的難度。④隨著世界政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的劇烈變化,往往存在局部的不平衡。不平衡的政治經(jīng)濟(jì)格局會(huì)嚴(yán)重影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和經(jīng)營(yíng)環(huán)境的相對(duì)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(cè)法是比較科學(xué)的一種方法。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析決策過程中可以多加應(yīng)用,為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)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(duì)稱而出現(xiàn)的“矛盾”或“困惑”。

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第8篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義范文

（深圳大學(xué)，深圳 518060）

摘要：目前國(guó)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(duì)周邊住宅價(jià)格的影響。本文重點(diǎn)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(guó)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(guó)外關(guān)于學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)值影響的研究起步較早，在研究對(duì)象的確定、研究方法的選擇以及研究?jī)?nèi)容等方面相對(duì)成熟，國(guó)內(nèi)對(duì)學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)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(jià)格；空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)法；文獻(xiàn)綜述

中圖分類號(hào)：F293.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2015）26-0005-04

作者簡(jiǎn)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?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)市場(chǎng)、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?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)市場(chǎng)。

0 引言

經(jīng)濟(jì)學(xué)家史蒂文·吉本斯說，“好學(xué)校與高房?jī)r(jià)之間的聯(lián)系是世界上最穩(wěn)定的關(guān)系之一”[1]?，F(xiàn)實(shí)中，擁有著“好學(xué)校”入讀資格的住宅奇貨可居，針對(duì)學(xué)區(qū)房的需求及研究，是人們持續(xù)關(guān)注的熱點(diǎn)。自20世紀(jì)60年代以來，歐美國(guó)家一直十分重視與學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)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(guó)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(duì)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(duì)象不夠完備；③研究方法上，國(guó)內(nèi)學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)值的影響因素研究還沒有考慮住宅市場(chǎng)的空間自相關(guān)性，仍然運(yùn)用傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)手段，即沒有進(jìn)行消除或減弱鄰里效應(yīng)對(duì)研究的影響。本文將對(duì)已有的學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)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(guó)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(guó)四個(gè)一線城市之一，房地產(chǎn)價(jià)格水平居全國(guó)前列。同時(shí)，深圳于2004年8月成為廣東省第一個(gè)教育強(qiáng)市。因此選擇以深圳為例。

1.1 深圳學(xué)區(qū)房簡(jiǎn)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(jí)各類學(xué)校（含幼兒園）1856所，較建市之初增長(zhǎng)了近6倍，其中高校單位11個(gè)，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(jì)特區(qū)，深圳市教育事業(yè)與經(jīng)濟(jì)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(huì)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(shì)，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(huì)更加緊張。

1.2 深圳學(xué)區(qū)房的量與價(jià)

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(gòu)買學(xué)區(qū)房，約60%的調(diào)查者表明在購(gòu)買學(xué)區(qū)房時(shí)會(huì)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(gòu)買意愿的調(diào)查中得以量的反映之外，在價(jià)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(shí)驗(yàn)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(gè)世紀(jì)八九十年代的二手商品住宅至今仍然赤手可熱，價(jià)格長(zhǎng)期高位運(yùn)行，且一房難求，如圖1所示，2014年售價(jià)卻已經(jīng)超過5萬元/m2，且還有上漲趨勢(shì)，比周邊房齡小、非名校學(xué)位的住房每平米售價(jià)高出10000-15000元，學(xué)區(qū)房溢價(jià)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?jī)r(jià)格上漲速度過快，學(xué)校對(duì)周邊住宅資本化日益明顯。測(cè)算出學(xué)校對(duì)周邊住宅資本化的程度，對(duì)居民購(gòu)買學(xué)區(qū)房有指導(dǎo)性的建議，同時(shí)對(duì)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(duì)周邊住宅價(jià)值的影響十分必要。

2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀分析

美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Tiebout[2]認(rèn)為在居民可自由流動(dòng)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(guó)，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(jià)格的機(jī)制是存在的。近年來，國(guó)內(nèi)已有一些學(xué)者進(jìn)行了學(xué)校對(duì)于周邊住房?jī)r(jià)格影響的研究，成果頗豐?？偨Y(jié)可以分為如下幾類：

第一類，邊緣式研究周邊學(xué)校對(duì)住宅價(jià)格有無影響。如王琳[4]在研究城市軌道交通對(duì)住宅價(jià)格影響時(shí)，采用特征價(jià)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(duì)住宅價(jià)格有影響。這類邊緣研究學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)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(duì)住宅價(jià)格影響。如賈朝健[5]研究教育設(shè)施對(duì)周邊住宅價(jià)格影響研究時(shí)，采用特征價(jià)格模型，以家長(zhǎng)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(píng)價(jià)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(duì)購(gòu)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(jià)下降3.98%。這類研究雖是較為系統(tǒng)地研究學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)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(shí)不符。雖然我國(guó)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(zhǎng)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(jí)和升學(xué)率等指標(biāo)就顯得更為客觀，與普通民眾評(píng)判學(xué)校質(zhì)量好壞所常選用的評(píng)判指標(biāo)與量化方法也更為一致，因而適用性也會(huì)更好。

第三類，“偷梁換柱”研究教育資源對(duì)周邊不動(dòng)產(chǎn)價(jià)格影響，這類研究多是從宏觀角度把握教育資源對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，如周京奎和吳曉燕[6]利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析地方公共投資對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)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(gè)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(jí)水平上的中學(xué)數(shù)量對(duì)各類房產(chǎn)和土地的溢價(jià)是最顯著的。

王旭程[7]實(shí)證研究房?jī)r(jià)與教育資源的雙向關(guān)系，采用我國(guó)27個(gè)省份和4個(gè)直轄市1991-2009年的房?jī)r(jià)平均值和教育資源時(shí)間序列，進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，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(guó)教育資源對(duì)于房?jī)r(jià)有很明顯的推動(dòng)作用，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸分析得出教育資源對(duì)于房?jī)r(jià)的影響價(jià)格彈性系數(shù)。

馮皓，陸銘[8]基于上海市52個(gè)區(qū)域的房?jī)r(jià)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(duì)房?jī)r(jià)的貢獻(xiàn)，同時(shí)引入“實(shí)驗(yàn)性示范性高中”命名的自然實(shí)驗(yàn)，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(duì)周邊學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)格的影響，如徐瑩[11]建立特征價(jià)格模型研究大學(xué)對(duì)于周邊住宅價(jià)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(jià)格會(huì)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(gè)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(jià)格模型，實(shí)證“有人大附小名額”對(duì)周邊二手房?jī)r(jià)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(gè)小區(qū)共349個(gè)樣本點(diǎn)，主要通過對(duì)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(duì)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(jià)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(dú)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(chǎng)的空間相關(guān)性，研究學(xué)校對(duì)周邊學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)格的影響，溫海珍，楊尚[14]重點(diǎn)從教育變量細(xì)化和消除鄰里效應(yīng)入手，構(gòu)建特征價(jià)格模型和空間計(jì)量模型，分析不同類型教育配套對(duì)住宅價(jià)格的影響機(jī)制，證實(shí)杭州市住宅市場(chǎng)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(cè)算了消除空間相關(guān)性后，教育配套對(duì)在住宅市場(chǎng)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(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生的影響，但研究?jī)?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(fèi)、師生比率等，不能系統(tǒng)的對(duì)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(duì)住房?jī)r(jià)格的影響，不夠科學(xué)，夸大某一學(xué)校對(duì)于房?jī)r(jià)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(duì)比之下，學(xué)校等級(jí)和重點(diǎn)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(dú)對(duì)學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)格的影響，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)涉及相對(duì)較少，這樣研究的結(jié)果準(zhǔn)確性大大降低。

3 國(guó)外研究現(xiàn)狀分析

相比國(guó)內(nèi)，國(guó)外學(xué)者則較早地對(duì)學(xué)區(qū)房問題進(jìn)行了較長(zhǎng)時(shí)期的系統(tǒng)研究，取得了豐碩的成果。可概括如下幾個(gè)方面：①研究對(duì)象集中于小學(xué)、中學(xué)；②研究方法多采用特征價(jià)格法；③研究?jī)?nèi)容多為學(xué)校質(zhì)量對(duì)房?jī)r(jià)的影響，且度量學(xué)校質(zhì)量時(shí)多采用學(xué)生考試成績(jī)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(jī)與周邊住宅價(jià)格的關(guān)系，如學(xué)生考試成績(jī)每提高1單位，周邊住宅價(jià)格上漲幅度。

奧茨（Oates，1969）[15]是最早應(yīng)用特征價(jià)格模型研究學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)格影響。研究表明，學(xué)生人均支出與學(xué)區(qū)內(nèi)住宅價(jià)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(jià)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(jià)格上漲0.26%-1.6%。

國(guó)外有關(guān)研究學(xué)校對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的代表性文獻(xiàn)如表2所示。由表2知，國(guó)外對(duì)于學(xué)校與房?jī)r(jià)的關(guān)系研究成果相當(dāng)豐富，總結(jié)主要有如下：

①國(guó)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(gè)以上，甚至個(gè)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(shí)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(duì)于房?jī)r(jià)影響提供了范例，而國(guó)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(jià)格關(guān)系的研究面臨著這樣一個(gè)困境：如何剝離出學(xué)校的單獨(dú)影響。國(guó)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(jì)量經(jīng)濟(jì)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(duì)周邊住宅價(jià)格的獨(dú)立影響時(shí)將此方法進(jìn)行擴(kuò)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(chǎng)的資本化效應(yīng)，總體說服力一般。

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)法，是公共品資本化研究進(jìn)程中一個(gè)開創(chuàng)性進(jìn)步，研究對(duì)象的空間依賴性打破了大多數(shù)古典統(tǒng)計(jì)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中樣本相互獨(dú)立的基本假設(shè)，而古典計(jì)量經(jīng)濟(jì)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]?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)使研究學(xué)?；蛘咂渌参锲穼?duì)周邊住宅價(jià)格影響變得更符合實(shí)際，對(duì)后續(xù)研究具有較大的指導(dǎo)意義。

但是國(guó)外研究亦存在一些不足之處，主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：①國(guó)外學(xué)者在研究學(xué)校對(duì)于房?jī)r(jià)影響時(shí)，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(shí)上，對(duì)于選取的某一住宅樣本，其周圍可能同時(shí)存在中小學(xué)校，單獨(dú)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(jì)影響會(huì)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(jī)，研究成績(jī)波動(dòng)時(shí)，周邊房?jī)r(jià)的變化趨勢(shì)。學(xué)生成績(jī)?cè)谝欢ǔ潭壬洗韺W(xué)校辦學(xué)質(zhì)量的差異，可是僅僅只考慮這一個(gè)因素未免以偏概全。

4 結(jié)論

綜上，目前已有的國(guó)內(nèi)外有關(guān)學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)值的影響研究，針對(duì)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(guó)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(jī)。學(xué)生成績(jī)?cè)谝欢ǔ潭壬洗韺W(xué)校辦學(xué)質(zhì)量的差異，可是僅僅只考慮這一個(gè)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(fèi)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(shí)上，對(duì)于選取的某一住宅樣本，其周圍可能同時(shí)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(jì)影響會(huì)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(gè)城市中所有的教育配套，反映整個(gè)城市的總體情況。

第三，剝除學(xué)校鄰里效應(yīng)方面，對(duì)于空間自相關(guān)的問題，需要運(yùn)用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)予以解決，但目前空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的模型還很少運(yùn)用到學(xué)校對(duì)周邊住宅價(jià)值的影響的研究中。后期研究可以通過空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)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。

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第9篇：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的含義范文

    面板數(shù)據(jù)同時(shí)包含了許多橫截面在時(shí)間序列上的樣本信息,不同于只有一個(gè)維度的純粹橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù),面板數(shù)據(jù)是同時(shí)有橫截面和時(shí)序二維的。使用二維的面板數(shù)據(jù)相對(duì)于只使用橫截面數(shù)據(jù)或時(shí)序數(shù)據(jù),在理論上被認(rèn)為有一些優(yōu)點(diǎn),其中一個(gè)重要的優(yōu)點(diǎn)是面板數(shù)據(jù)被認(rèn)為能夠控制個(gè)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(gè)異質(zhì)性被認(rèn)為是無法用已知的回歸元觀測(cè)的,同時(shí)異質(zhì)性被假定為依橫截面不同而不同,但在不同時(shí)點(diǎn)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(shí)期的,那么則用時(shí)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(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)是無法完成的。

    然而,實(shí)際上絕大多數(shù)時(shí)候我們并不關(guān)心這個(gè)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(jì)結(jié)果。使用面板數(shù)據(jù)做過實(shí)際研究的人可能會(huì)發(fā)現(xiàn),使用的效應(yīng)①不同,對(duì)回歸元的估計(jì)結(jié)果經(jīng)常有十分巨大的影響,在某個(gè)固定效應(yīng)設(shè)定下回歸系數(shù)為正顯著,而另外一個(gè)效應(yīng)則變?yōu)樨?fù)顯著,這種事情經(jīng)?？梢耘龅?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?yàn)椴豢捎^測(cè)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(gè)效應(yīng)后,由于變量之間的相關(guān)性,自然會(huì)對(duì)回歸元的估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響,因而使用的效應(yīng)不同,估計(jì)的結(jié)果一般也就會(huì)有顯著變化。

    然而,這個(gè)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(jì)的效應(yīng)不同,對(duì)應(yīng)的自變量估計(jì)系數(shù)的含義也不同,而導(dǎo)致估計(jì)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(gè)不同維度上,以及將兩個(gè)維度的信息放到一起時(shí),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(gè)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(xiàng)。我們?cè)噲D從面板數(shù)據(jù)的橫截面維度和時(shí)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(huì)使估計(jì)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(shí),使估計(jì)的結(jié)果有顯著的差異。

    另外,所謂的不可觀測(cè)的異質(zhì)性(Unobserved Heterogeneity)在理論上被假定是無法用回歸元觀測(cè)的,同時(shí),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(gè)效應(yīng)與回歸元是否正交(相關(guān))實(shí)際上也是判斷應(yīng)該使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)之一(Greene,2002;Mundlak,1978)。而所謂的不可觀測(cè)的異質(zhì)性,實(shí)際上至少并不是完全不可觀測(cè)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(cè)的和真正不可觀測(cè)的異質(zhì)性,并且模型的估計(jì)將在國(guó)家效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)之間獲得融合,在這點(diǎn)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(jì)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?cè)谖闹斜M量使用直觀的例子來進(jìn)行解釋,并對(duì)我們的想法給予簡(jiǎn)要而直接的證明,來加強(qiáng)論文的理論性。

    一、橫截面和時(shí)間序列,哪一個(gè)維度?一個(gè)有其他遺漏變量的例子

    讀者可能會(huì)對(duì)這個(gè)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(shí)來自于兩個(gè)維度,這正是面板數(shù)據(jù)的長(zhǎng)處,并且直覺上兩個(gè)維度上的相關(guān)關(guān)系應(yīng)該是一致的,這應(yīng)該是個(gè)不言自明的問題。

    這個(gè)回答表面上看似正確的,然而真實(shí)的答案卻不是那么簡(jiǎn)單,面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果并不真的一定同時(shí)來自兩個(gè)維度,關(guān)于哪個(gè)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(shí)間序列的維度相關(guān)異質(zhì)性問題時(shí)。

    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(shí)點(diǎn)不同而變化的截距項(xiàng),并通過橫截面和時(shí)點(diǎn)的虛擬變量捕捉;而這個(gè)論點(diǎn)可能是武斷的,異質(zhì)性可能并不來自于截距項(xiàng),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(shí)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(gè)可能的重要原因。另外自變量在不同維度上對(duì)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(gè)截面,6個(gè)時(shí)期,數(shù)據(jù)由如下過程生成:

    然而,如果是不可觀測(cè)的,那么模型就會(huì)產(chǎn)生遺漏變量偏差。在實(shí)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(shí)間固定效應(yīng)回歸(或與橫截面固定效應(yīng)同時(shí)使用)。如果看圖1,很可能研究者就會(huì)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(huì)得到完全錯(cuò)誤的結(jié)果,其中橫截面固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果偏差最高,雙固定效應(yīng)的估計(jì)稍好,但是也經(jīng)常產(chǎn)生有偏的結(jié)果,只有時(shí)期固定效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生最無偏有效的估計(jì)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(gè)回歸的截距項(xiàng)已經(jīng)取平均從而使得回歸線落在樣本點(diǎn)的中央,從圖2中可以看到,不同的模型設(shè)定對(duì)估計(jì)系數(shù)產(chǎn)生明顯的影響。很明顯,只有時(shí)間固定效應(yīng)得到了x與y的真實(shí)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(shí)序上的相關(guān)關(guān)系,是偏差最大的估計(jì);混合回歸也基本顯示了時(shí)序的信息;而雙固定效應(yīng)在這里湊巧也有較大的估計(jì)偏誤,這是因?yàn)殡p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(gè)相對(duì)大的干擾項(xiàng)方差也降低了估計(jì)的效率。

    那么,為什么以上結(jié)果會(huì)發(fā)生呢?為了解決這個(gè)問題,我們需要探討面板數(shù)據(jù)模型固定效應(yīng)估計(jì)的本質(zhì)。

    1.橫截面和時(shí)間固定效應(yīng)的本質(zhì)

    如果我們有一個(gè)截面?zhèn)€體的時(shí)間序列樣本y和X,我們可以對(duì)y和X做回歸得到截距項(xiàng)α和系數(shù)向量β,這反映了樣本在時(shí)序上的相關(guān)關(guān)系,如果我們把每個(gè)截面都做回歸,就得到一個(gè)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(duì)于β和α的一階條件產(chǎn)生了同樣的估計(jì)條件,也即是橫截面固定效應(yīng)估計(jì)量的估計(jì)條件:

    Xβ+Dα=y (7)

    這個(gè)估計(jì)量即是有一個(gè)線性約束=β的每個(gè)截面?zhèn)€體的時(shí)間序列回歸的估計(jì)量,同時(shí)我們知道這也是橫截面固定效應(yīng)的估計(jì)量。因此,我們有推論1:

    推論1 橫截面固定效應(yīng)估計(jì)本質(zhì)上是在做一個(gè)有線性約束的時(shí)間序列回歸,約束則是每個(gè)橫截面?zhèn)€體具有相同的回歸系數(shù)。同樣,容易證明,時(shí)間固定效應(yīng)估計(jì)量本質(zhì)上是在做一個(gè)有線性約束的橫截面回歸,約束則是每個(gè)時(shí)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(shí)期固定效應(yīng)),或者說不可觀測(cè)的異質(zhì)性,實(shí)際上是約束每個(gè)橫截面(每個(gè)時(shí)期)的誤差項(xiàng)的均值為0的結(jié)果,因此,固定效應(yīng),或者說不可觀測(cè)的異質(zhì)性實(shí)際是估計(jì)的結(jié)果而不是原因。

    2.每個(gè)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(shí)間序列回歸的估計(jì)量包含在式(10)中:

    可以看到,每個(gè)截面的時(shí)序回歸實(shí)際上是把估計(jì)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(jì)實(shí)際上是把每一個(gè)截面的時(shí)序回歸的樣本放到一起形成一個(gè)大樣本,那么,每個(gè)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(gè)回歸元x來給出直接的例證,若只有一個(gè)x,則對(duì)于某截面i有:

    如果現(xiàn)在有多于1個(gè)的回歸元,并且回歸元之間理論上是無關(guān)的,那么這時(shí)式(13)仍然成立,但如果回歸元之間是相關(guān)的,問題就會(huì)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(jì)也顯示了這點(diǎn),細(xì)節(jié)不在這里補(bǔ)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(jì)本質(zhì)上是在做一個(gè)有線性約束的時(shí)間序列回歸,其估計(jì)結(jié)果等于對(duì)每一個(gè)橫截面進(jìn)行時(shí)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(shí)間固定效應(yīng)的估計(jì),即時(shí)間固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果等于每個(gè)時(shí)期橫截面回歸估計(jì)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(huì)出現(xiàn)明顯的偏誤,而時(shí)期固定效應(yīng)的結(jié)果則是正確的。因?yàn)楹陀捎诜瞧椒€(wěn)性導(dǎo)致在時(shí)序上兩者是相關(guān)的,但是因?yàn)槭请S機(jī)生成的,并且和的生成過程是獨(dú)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(gè)維度,它合并了時(shí)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(jì)產(chǎn)生向上的偏誤(因?yàn)楸贿z漏了),但混合回歸的結(jié)果并不是偏誤最嚴(yán)重的,因?yàn)橹辽僭跈M截面方向上和是無關(guān)的;橫截面固定效應(yīng)估計(jì)則有最嚴(yán)重的偏誤,因?yàn)槿缜八?橫截面固定效應(yīng)是做一個(gè)有線性約束的時(shí)序回歸,其結(jié)果等于每個(gè)截面的回歸結(jié)果的加權(quán)平均,而這里和在時(shí)間序列上相關(guān)性明顯,導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有很大偏誤;只有時(shí)期固定效應(yīng)產(chǎn)生了最準(zhǔn)確的估計(jì),因?yàn)闀r(shí)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(huì)對(duì)的估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生干擾,時(shí)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(jì)量③。

    上面的例子中所做的模擬數(shù)據(jù)是一個(gè)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(huì)由于其特定的T和N而受到質(zhì)疑,而實(shí)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(gè)有著相對(duì)大N和小T的模擬數(shù)據(jù),其中N=6,T=3。