经济统计学和经济学的区别精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇经济统计学和经济学的区别，期待它们能激发您的灵感。

篇1

在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。

作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。

二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系

统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive statistics ) 与推断统计学两大领域。描述统计学主要是数据搜集、整理、加工、表示、刻画和分析等，包括概括性的数据处理与分析; 而推断统计学则是基于样本信息，对产生样本数据的母体或系统进行推断的方法论科学。现代统计学的迅速发展有两个主要历史原因，一是各个国家、政府和社会部门基于管理目的搜集社会经济信息的客观需要; 二是数学学科中的概率论的发展。在人类社会中，数据搜集的历史非常悠久，描述统计学特别是数据搜集、整理、描述、刻画与分析的重要作用是不言而喻的。数据的搜集及数据质量本身是任何有意义的数据分析的基础与前提。没有高质量的数据，任何数据分析及其结论将毫无意义。在当今信息爆炸时代，如何用简洁、方便、易于解释的方式，从大量复杂数据中概括其最有价值的信息，也是描述统计学的一个重要作用。

但是，现代统计学的发展及其在自然科学与人文社会科学中很多领域的应用，主要是由概率论的产生与发展推动的。概率论的产生最初主要是对赌博研究的需要，后来成为研究不确定性现象最主要的数学工具，广泛地应用于自然、工程、社会、经济等各个领域。在统计应用中，人们一般无法获得整个母体的信息，而只能搜集到母体的一部分信息，即样本信息，其主要原因是因为获取整个母体信息的成本太高、时间太长或者因为客观原因而无法获得。因此，人们只能从有限的样本信息推断母体的规律特征。在这个推断过程中，概率论对描述样本信息与母体规律特征之间的关系提供了一个非常有用的数学工具; 更重要的是，它对基于样本数据的统计推断所获得的结论能够给出某种可靠性描述。这奠定了推断统计学的科学基础，也是统计推断区别于其他形式的推断( 如命理师根据手相或面相等样本信息推断一个人一生的命运) 的最为显著的特点。

因为这些原因，概率论的发展极大地推动了推断统计学的发展，特别地，概率论提供了很多数学概率模型，可用于对母体的概率分布进行建模。因此，统计推断就转化为从样本数据推断数学概论模型参数值以及其他重要特征等信息。这样，推断统计学就主要表现为数理统计学的形式。数理统计学有两个主要内容，一个是模型参数的估计，另一个是参数假设的检验。经过几十年的发展，数理统计学发明了很多推断理论、方法与工具。这些推断理论、方法与工具能够从样本信息推断母体特征、性质与规律，并提供所获结论的可靠性判断。由于自然科学与社会科学大多是从实验数据或观测数据推断所研究的系统或过程的内在规律，因此，数理统计学被广泛而迅速地应用于各个学科和领域的实证研究。数理统计学之所以成为现代统计学的一个重要的发展方向，就是因为它作为一门严谨的实证研究方法论，符合人类科学探索的过程与需要，即从有限样本信息推断系统或过程的性质与规律。随着中国科学的发展与研究水平的提高，包括人文社会科学在内的各个学科，对实证研究的方法论的需要将与日俱增。

因此，统计学特别是数理统计学今后将得到日益广泛的应用与迅速的发展。描述统计学几十年来也有长足的进展，在包括实验或调查方案设计，数据的搜集、整理以及分析，无论在方法论、调查手段还是工具方面，都有极大改进。数据挖掘作为一门关于数据分析方法与技术的新兴学科，可视为描述统计学的范畴。在描述统计学和推断统计学之间，描述统计学发挥着基础性作用，因为描述统计学牵涉到数据的搜集、解释、整理、测度、表示、刻画与分析，而数据及其质量是推断统计学结论科学性的重要前提和基础。描述统计学在刻画数据特征时所使用的一些统计方法与统计量，也是推断统计学的基础工具。与描述统计学相对应，经济统计学是对经济系统中各个主体、部门、变量和各种经济现象的一种数量描述。经济统计学的本质是经济测度学。经济统计学可视为描述统计学的一个分支，但不是描述统计学在经济学领域的简单应用，而是描述统计学和经济理论的有机结合。前苏联以及中国改革开放前的计划统计，特别是部门统计，就是在社会主义计划经济理论和实践基础上建立起来的。随着中国经济从计划经济模式转为市场经济模式，部门统计乃至计划统计越来越不适用于描述中国经济的实际运行。经济统计学需要经济理论的指导。这其实是著名经济统计学家钱伯海( 1997)在他的晚年将精力从研究经济统计学转向研究社会劳动价值论的主要原因，因为传统社会主义计划经济理论已经落后于中国经济转型以及中国经济统计学发展的需要。经济统计学主要是在描述统计学和经济理论两者基础上发展起来的，具有统计学与经济学双重学科属性。

由于研究对象经济系统的复杂性，经济统计学中量化描述经济现象与测度经济变量的理论、方法与工具，比描述统计学标准教科书所介绍的理论、方法与工具要丰富和复杂得多。这也是经济统计学的魅力所在。同经济学可划分为宏观经济学与微观经济学一样，经济统计学也可划分为宏观经济统计学、中观经济统计学和微观经济统计学。所谓宏观经济统计学就是国民经济统计学，主要是搜集和整理整个国民经济运行全过程的所有数据信息，对包括存量与流量、总量与结构、国内与国外，静态与动态等各种方面进行量化描述与分析。

微观经济统计学也称为企业经济统计学，主要是对企业本身各种经济活动、经济行为、经济现象进行量化描述。以企业财务为主要对象的会计学，在某种意义上是微观经济统计学的一个重要组成部分，即企业财务统计学。所谓中观经济统计学，是指对介于整个国民经济与企业之间的中观部门，如政府部门、产业部门，不同地区的经济活动和经济现象进行以数据为基础的量化描述。与经济统计学密切相关的一门学科是计量经济学。计量经济学假设经济系统是一个随机过程，服从某一客观运行规律; 任何观测经济数据，都是从这个随机经济系统产生出来的。计量经济学的主要任务就是基于观测经济数据，以经济理论为指导，利用统计推断的方法，识别经济变量之间的因果关系，揭示经济运行规律。有关计量经济学的学科定位与方法论作用，可参看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齐良书( 2010)。

可以说，计量经济学是推断统计学在经济学的应用，但并不是简单的应用，而是统计推断理论和经济理论的有机结合。

首先，在数理统计学中，统计推断是通过数学概率模型对样本数据建模。在计量经济学中，计量经济模型不仅仅是数学概率模型，其模型设定需要经济理论的指导( 如选择哪些经济解释变量) 。

其次，数理统计学的一些方法论并不能直接用于对经济数据的统计推断，因为经济数据有其特殊性。比如很多高频金融数据，有所谓的波动聚类现象( volatility clustering) ; 在劳动经济学中，很多数据存在所谓的内生性，这种内生性对识别经济变量之间的因果关系造成很大困扰。另外，一些计量经济模型，如宏观经济学和金融学领域的动态资产资本定价模型( Hansen、Singleton，1982)，是通过欧拉方程条件矩刻画的，其中经济理论( 如理性预期理论) 并没有假设相关经济变量的概率分布已知。因此，数理统计学没有现成的方法可用于估计、检验这个模型。这就是为什么2013 年经济学诺贝尔奖得主Hansen( 1982)提出广义矩( GMM) 估计方法的原因。

第三，使用什么样的计量经济模型，要由所研究的经济问题来决定。什么时候需要用回归模型，什么时候需要用波动模型，什么时候需要用整个概率分布模型，这并不是由研究者个人随其偏好而定，而是取决于所研究的经济问题的本质。例如，用历史数据研究市场有效率理论以及资产收益率的可预测性时，合适的计量经济模型是时间序列回归模型( 即条件均值模型) 。这是因为预期收益率可由条件期望来刻画( 陈灯塔和洪永淼，2003)。

第四，计量经济学是经济计量模型的推断方法论，包括如何估计参数和进行检验参数假设，判断模型是否正确设定，以及如何进行经济解释。参数假设与原始的经济假说既密切相关又有区别。经济学家关心的是经济理论、经济假说的正确与否，为此必须首先将经济理论和经济假说转化为可检验的计量经济模型的参数假设，然后利用经济数据进行参数假设检验，并解释参数假设检验结果的经济含义。计量经济学建立在经济观测数据的基础上，即建立在经济统计学的基础上。经济统计学对经济变量和经济现象进行量化测度，这些测度首先表现为经济数据。经济数据是计量经济学实证研究的原材料。计量经济学的推断结论的科学性很大程度取决于原材料即经济数据的质量优劣。

绝大多数经济数据是现实经济生活中的观测数据，不能用可控的实验方法获得，因此经济数据的测度具有巨大的挑战性。同时，由于经济观测数据的不可实验性，计量经济学需要一些基本假设，如假设经济系统是一个随机过程，经济观测数据是经济随机系统的一个( 偶然) 实现，经济随机系统满足某种平稳性或同质性条件，等等。这些假设是否符合客观经济现实也会影响计量经济实证研究结论的科学性。对经济变量、经济现象的准确测度，是经济实证研究的先决条件与基础。没有高质量的经济数据，任何经济实证分析及其结论将毫无意义。

与此同时，经济统计学可以揭示、刻画重要经济变量的性质以及它们之间的数量关系，也就是通常说的典型经验特征。这些典型经验特征实际上是经济实证研究与经济理论创新的重要基础与出发点。测度与刻画经济变量的数据特征，包括它们之间数量关系的特征，是经济统计学的范畴。如何更进一步地揭示经济变量之间的因果关系以及内在规律，则需要经济理论与统计推断。经济理论在某种意义上就像概率论一样，可以指导对经济现象的建模。因此，在经验典型特征事实基础上，以经济理论为指导，对经济现象进行建模( 所建模型即为计量经济模型) ，并基于经济观测数据对计量经济模型进行统计推断，从中找出经济变量的因果关系及经济运行规律，并解释经验典型特征事实。这是计量经济学的范畴。可以看出，计量经济学是经济统计学、经济理论( 包括数理经济学) 与数理统计学三者的有机结合，是一个交叉学科。正如著名计量经济学家Goldberger( 1964)指出的，计量经济学可以定义为这样的社会科学: 它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。

随着中国经济学研究从定性分析为主转为定量分析为主，特别是转为实证研究为主，可以预计，计量经济学作为实证研究最主要的方法论，将发挥越来越重要的作用。综上所述，经济统计学和计量经济学有不同的研究对象和研究范畴。经济统计学是对各种经济现象、经济行为和经济主体的一种量化描述，其本质是经济测度学。而计量经济学是在观测经济数据的基础上以经济理论为指导进行计量经济学建模与统计推断，从而检验经济理论和经济假说的有效性与正确性，并揭示经济变量的因果关系和内在经济运行规律。

很明显，经济统计学是计量经济学的重要前提与基础。经济统计学和计量经济学两者结合在一起，构成了经济实证研究的完整的方法论。经济统计学是经济研究的基础方法论，是整个经济研究过程中的一个前置环节。计量经济学的推断方法，包括计量经济学模型的构建( 由经济理论指导) ，模型参数的估计、检验及其经济解释，是经济实证研究的主要内容。1970 年经济学诺贝尔奖得主萨缪尔森曾说过，计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析，这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。换言之，计量经济学是建立在经济理论和经济测度两者基础上的，而经济理论和经济观测又是通过统计推断方法，即通过数理统计学而联系在一起。与经济统计学一样，计量经济学同样具有统计学与经济学两种学科属性，并不是数理统计学的一个分支。以上各个相关学科之间的关系，可用图1 表示。

三、经济统计学的地位与作用

前文分析指出，经济统计学是对经济现象的量化描述与对经济变量的测度，而计量经济学则是在观测经济数据的基础上，以经济理论为指导，结合统计推断，揭示经济变量的因果关系与经济运行规律。经济统计学和计量经济学一起，构成经济实证研究完整的方法论，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方法论前提，它起着一种基础性方法论的作用。那么，经济统计学在社会经济管理和经济研究中具体能够发挥什么样的作用呢?

首先，作为经济测度学，经济统计学用数字描绘经济系统的各种经济现象、各个经济主体、各个经济部门、各个经济层面在不同时间的动态立体图景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，虽然GDP 和国民经济核算似乎有些神秘，但它们是20 世纪最伟大的发明。如同人造卫星探测地球上的气候，GDP描绘出一幅经济运行状况的整体图形。这种对经济现象的数字描述，为经济学者、政府官员、企业家以及社会公众了解整个经济现状以及进行相关的经济决策，提供了非常有价值的信息。可以说，在现代经济学中，宏观经济学和微观经济学是经济理论的基础，而在经济统计学中，国民经济统计学是宏观经济学的统计版本，企业经济统计学则是微观经济学的统计版本。宏观经济学和微观经济学是对经济系统的理论描述，而宏观经济统计学和企业经济统计学是对经济系统的一种现实描述，以数量的形式描绘了整个经济运行的实际状况。

第二，统计学有一个重要思想，是通过构造简单、方便、易于解释但又具有科学性的统计方法与统计工具，从大量数据中概括其最主要特征与最有价值信息。经济统计通过收集每时每刻都在产生的大量经济数据并且进行分析，从中获取最有价值的信息，这是经济统计的最主要任务与最主要功能。在信息爆炸时代，从海量数据中总结有价值的信息，并及时地以简单、方便、易于解释的方式将信息传递给政府官员、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是政府宏观经济管理与决策、企业微观管理与决策及社会公众了解社会经济现象的重要基础。举几个例子: 第一个例子，各国中央银行的一个重要任务，是控制通货膨胀。根据通货膨胀率的变化趋势，及时调整央行的货币政策，而通货膨胀率，主要是CPI 的测度，其有效性、精确性与科学性是央行制定政策的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是政府进行宏观经济决策与经济管理的一个主要目标，是衡量经济发展的一个重要指标。如何测算GDP 是一个重要问题。第三个例子是如何测算中国的人力资本( human capital) ，这也是一个具有挑战性的问题。一段时间以来，社会公众对官方的经济统计数字经常表示质疑，这种质疑一方面表明，中国经济统计学家与经济统计工作者还需要做大量的解释工作和改进工作，另一方面也表明经济统计学知识在中国的普及势在必行。

第三，经济统计学是经济研究特别是实证研究的前提与基础。经济统计学提供的数据质量的优劣，直接影响实证研究结论的科学性。众所周知，经济学研究的最主要任务是通过对所观察到的各种经济现象进行理论思维与理论创新，揭示经济运行规律。经济统计学可以从观测经济数据中找出重要的经济变量之间的数量关系。这些数量关系构成经验典型特征事实。经验典型特征事实是对复杂经济现象的一种概括性刻画，是经济学实证研究与理论创新的重要基础。在宏观经济学中， Phillips( 1958)从英国宏观经济数据中发现货币工资增长率和失业率之间存在负相关的关系，这后来被转化为刻画通货膨胀与失业率之间的负相关关系并称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线作为宏观经济学的一个经验典型特征事实，构成了凯恩斯以后宏观经济学理论发展的基础。所有宏观经济理论都必须能够解释为什么通货膨胀和失业率之间存在负相关关系。上个世纪70 年代，以美国为代表的西方经济陷入了滞涨阶段，菲利普斯曲线变为正斜率，这个新的经验典型特征事实推动了后凯恩斯宏观经济理论的发展。另一个例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所谓证劵风险溢价之谜( equityrisk premium puzzle) ，即美国证券市场收益率远高于无风险债券市场收益率。这一经验典型特征事实，对宏观经济学与金融学领域的资本资产定价理论的发展起着巨大的推动作用。

在微观经济学中，有所谓的恩格尔曲线，即一个家庭消费所占的比例随收入的增加而逐渐减少。这是恩格尔通过微观经济统计数据发现的经验典型特征事实。在金融学方面，早在1960 年代，金融经济学家就发现，股票市场存在波动聚类现象，即今天一个大的波动，明天常常伴随另一个大的波动; 今天一个小的波动，明天常常会伴随一个小的波动，这两种变化交替进行，而不是大小波动均匀分布。2003 年经济学诺贝尔奖获得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波动模型之所以流行，一个重要原因是它可以解释金融市场波动聚类这个重要经验典型特征。在中国，引起中国经济学者、政府官员和社会公众关注的很多重要经济问题，其实都有经济统计学的贡献。

例如，经济学家在分析中国经济统计数据过程中发现，劳动收入在整个国民经济收入中所占的份额在过去近20年中逐步降低。这个经验典型特征事实成为一段时间以来中国经济学者的热门研究课题。中国经济研究特别是实证研究水平的提升，关键就是要能够在细致、准确地搜集与分析中国经济数据的基础上，总结反映中国经济在转型期的经验典型特征事实，在此基础上提出经济转型理论解释中国经济的运行及发展趋势，并运用计量经济学方法验证经济理论的有效性。如果中国经济学能够遵照这种研究范式，那么中国经济学的研究水平将得到很大提升，并对经济转型理论做出自己创新性的贡献。但是，目前中国经济统计学家、计量经济学家和经济学家在总结中国经济经验典型特征事实方面，做得还很不够，对重要经验典型特征事实在经济研究与理论创新过程中的作用与重要性，也认识不足。

第四，经济测度对计量经济学的学科发展有重要的推动作用。首先，经济测度的质量决定了计量经济学实证分析结论的科学性。其次，经济数据，特别是经济数据的类型，对计量经济学学科发展影响巨大。举几个例子: 首先是经济数据观测的误差( measurement errors) ，对计量经济学的推断，包括参数估计和参数假设检验，有很大的影响，如导致不一致的参数估计。为了研究测度误差的影响，计量经济学很早就有了一个分支，即变量误差的计量经济学。当然，变量误差也可能由其他因素而非测度误差引起。第二个例子是时间序列计量经济学的发展。Nelson 和Plosser( 1982)在一个实证研究中发现，绝大部分宏观经济时间序列，包括GDP、CPI和股票价格，都是非平稳时间序列。这对当时以平稳时间序列作为主要研究对象的时间序列计量经济学提出了挑战，因为平稳时间序列计量经济学的理论与方法，不适用于分析非平稳时间序列。

后来的单位根和协整等现代时间序列经济学理论，就是为了研究非平稳时间序列而发展起来的。第三个例子是不完全识别计量经济学( partialidentification econometrics) 。在微观经济数据中，有一些经济变量不能获得精确测度，比如在美国问卷调查一个人或家庭收入时，因各种原因只能调查收入处于哪个区间，不能获得一个精确测度。这种不精确经济测度，对计量经济学实证研究造成了很大影响。特别地，在估计计量经济模型参数值时，不能获得点估计，只能得到区间估计。这种统计推断的方法催生了一个新的计量经济学分支，即部分或不完全识别计量经济学。第四个例子，在大数据时代，各种以前没办法获得的数据，现在通过现代信息技术可以得到，比如在金融市场，可以获得每笔交易数据，即tick by tick data，每次交易的价格、交易量以及交易的时间点，都可以完整地记录下来。这种新型的交易数据，包含很多交易行为和市场微观结构的信息。除金融市场外，超级市场或商店通过信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同样可以获得。对这种实时交易数据进行计量经济学建模及推断，产生了一个新的计量经济学分支超高频数据计量经济学( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多讨论参见Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。

最后一个例子是面板数据。以前大部分经济数据，要么是时间序列数据，要么是横截面数据。现在，越来越多的二维数据，即对每个横截面单位( 如个人、家庭、国家等) ，可以在不同时期跟踪并测度。这种二维数据称为面板数据。一个很著名的例子，是美国密歇根大学PSID 调查数据。这个数据库调查了很多美国的个人和家庭，而且在不同时期跟踪测度，对研究美国劳动力市场与收入分配发挥了重要作用。这种数据推动了面板数据计量经济学的发展。实际上，不仅是面板数据，现在也可每天观测到一个曲线，如IBM 股票价格每天从开盘到收盘随时间变化的曲线，又如不同城市每天温度随时间变化的曲线，这些在统计学上称为函数数据，有相应的统计模型，更多讨论参见Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面几个例子表明，数据的类型，即经济测度的类型，在很多方面都推动了计量经济学学科的发展，这其实是经济统计学对计量经济学发展的影响和重要贡献。第五，一个多世纪前，有一位美国学者说过，统计思想与统计思维总有一天会和要求一个人能够读、写一样，是一个人在现代社会中所具备的基本能力。培养大量具有经过系统训练的经济统计人才，对完善一个国家的治理体系与提高治理能力是非常重要的。中国经济统计学的一个重要任务就是培养大量高素质、具有系统的经济统计学训练的专门人才，推动中国市场化经济转型、提高宏观与微观经济管理水平，提高国家社会治理水平。尤其是，现代社会是信息爆炸的社会，需要培养大量懂得搜集数据、分析数据、解释数据、基于数据进行决策与管理的经济统计人才

四、如何推动经济统计学的发展

如何在新的历史条件下提升与发展经济统计学?第一，坚持经济统计学是经济测度学这个基本学科定位。经济统计学用数字描绘各种经济现象、各种经济主体、各个经济部门和各个不同层次在不同时间的动态全景图像。经济统计学的最主要任务是经济测度方法论的创新，发展能够更精确地测度经济现象、经济行为和经济变量的理论方法与工具，并应用于实践。这个基本定位将保证经济统计学在经济学中的基础地位，从而不会受到包括数理统计学和计量经济学在内的其他相关学科在中国兴起的可能冲击与影响。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方法论的计量经济学作为其中一部分。

这种想法符合统计学的范畴定义，即如统计学分为描述统计学和推断统计学那样，经济统计学也可分为经济测度学和计量经济学。然而，由于历史的原因，计量经济学作为一个学科在国外已有80 多年历史，在中国也有30 多年发展历史。如果将计量经济学作为经济统计学的一个组成部分，有可能会出现计量经济学取代经济统计学的情形。因此，坚持经济测度学的基本定位可以更加明确经济统计学的学科特色，有利于经济统计学的长远发展。在这方面，邱东( 2013)对国民经济统计学科的定义与内涵、外延发展，做了精确阐述。

事实上，在国外，经济统计学主要也是定位在经济测度学方面。第二，发展经济统计学必须立足本土化。在中国，经济统计，特别是现代统计学意义上的经济统计，历史不是很长。中国地大物博、不同地区之间、城乡之间与不同群体或阶层之间差异巨大，经济统计不但水平较低，而且面临的挑战与困难也特别巨大。这种基本国情为在中国发展经济统计学提供了一个很大的空间，比如，关于宏观经济数据的构建，一个重要问题是处理季节性因素。在西方的经济统计工作中，季节性因素对经济变量的影响，比如感恩节、圣诞节、元旦等等，其处理都有一套成熟的方法，但是这些方法并不完全适合一些具有中国特色的季节性因素。比如中国的端午节、中秋节、春节，都是根据中国农历而定，而不是根据西方公历而定的季节性因素。这些季节性因素的处理方法将与国外季节性因素的处理方法有所不同，这是中国特色。

又如，中国在过去30 多年，成功地从计划经济模式转为市场经济模式。但是，与西方发达国家相比，中国市场经济发育、成熟的程度还比较低。中国经济统计学家能否提出一套刻画中国市场经济发展成熟程度的指标，以测度中国市场经济完善的程度? 还有，中国过去30 多年，以要素投入为主要特征的粗放型经济增长模式已经面临一个转折点。中国经济必须经济转型，以确保持续稳定发展。对中国过去30 多年粗放型经济增长模式所带来的一些不可持续的因素制约，如对环境污染的经济成本，在统计方法上还没有一个系统的、有说服力的量化描述与估计。最后，中国正处于实现以民族复兴、人民幸福为主要内容的中国梦过程中，对中国梦的量化指标的构建，包括对人民幸福感指数的构建，也是中国经济统计学家，计量经济学家与经济学家可以做的具有理论与现实意义的研究工作。总之，立足本土、立足国情、服务国家社会经济发展需要，将使经济统计学焕发出巨大的发展活力。第三，大力促进学科交叉与融合，通过学科交叉与融合，推动中国经济统计学的发展与现代化。上文在描述经济统计学的重要作用时，讨论了经济统计学对发展其他学科，特别是计量经济学的重要作用。同样地，包括经济理论、计量经济学、概率论与数理统计学在内的其他相关学科的发展，对发展经济统计学也有很大的推动作用。前面提及，著名经济统计学家钱伯海在他的晚年，集中精力从事社会劳动价值论的研究，他从经济统计学研究中深深感受到要发展经济统计学，特别是国民经济综合平衡核算体系，必须有新的经济理论作为指导。作为经济测度学，经济统计学不可避免地涉及到统计抽样调查。

在这方面，数理统计学特别是抽样理论的最新发展可以提供很大帮助。在国民经济统计学中，对宏观经济变量的测度，以及对宏观经济变量之间数量关系的描述及解释，也需要经济理论的指导。宏观经济变量是微观经济变量在一定时期内的加总( aggregation) 。由于微观个体的异质性，加总以后的宏观经济变量的性质，以及宏观经济变量之间的数量关系，与原始的微观经济变量以及它们之间的关系可能有很大的不同。在微观经济学中，一个著名的例子，就是需求函数，即微观个体需求与个体收入之间的关系，如果对微观层面个体的需求函数加总，所获得的总需求与总收入之间的关系与原来个体的需求函数将有所不同，除非微观个体消费者的效用函数满足所谓的hypathetic utility function 假设。由此可以看出，对宏观经济变量的测度( 类似加总) 之后，如何理解宏观经济变量的性质以及它们之间的数量关系，需要有微观基础，而这就涉及到经济理论。另一方面，概率论与数理统计学对理解宏观经济变量的性质也是很有助益的。例如，Granger( 1980)讨论了微观消费函数的加总问题。他假设个体之间的边际消费倾向系数有所不同，而且微观个体的边际交易倾向的数值可视为是从 分布中产生的实现。

加总以后的宏观消费变量与原始个体消费变量的统计性质将出现本质区别: 虽然微观个体的消费是一个短记忆的时间序列，但是加总以后的宏观消费变量将具有长记忆( longmemory) 的时间特性。总之，推动各个统计学科的交叉与融合将促进各个学科的发展，包括经济统计学。不管是计量经济学、经济统计学或是数理统计学，这些相关学科都有它们共同的基础，即统计思想与统计思维。因此这些学科完全能够在互相交叉融合中不断完善。同时，也有可能因此产生一些新的交叉学科。例如，实验产生的数据与现实观测经济数据有很多不同特点。特别地，经济观测数据是各种因素联合作用的结果，而且具有不可实验性( 即不能通过重复实验获得) ，因此一般情况下没有办法将其中某一或某些因素所产生的经济后果准确地分离测度出来。而实验经济学则借鉴自然科学的研究方法，通过控制实验条件排除其他因素的影响，从而可以较精确地测度所关注因素所产生的后果。实验经济学实质上是通过可控实验改进经济测度，从而可以更好地研究经济行为与经济规律，包括经济因果关系。

事实上，实验经济学与经济测度学及计量经济学的交叉与融合，正在产生一个新的交叉学科，即实验计量学( experimetrics)。第四，为了发展经济统计学，必须大力推动国际化，通过国际化推动经济统计学的发展。在中国，经济统计的历史相比西方国家短得多，特别是中国社会主义市场经济的实践只有30 几年历史，而西方成熟的市场经济已有几百年历史，我们在统计资料搜集、统计方法与工具等各个方面，还有较大差距。上个世纪70、80 年代，中国国家统计局和厦门大学合作，提出了中国国民经济核算体系，这是西方经济统计学、现代经济学和中国经济实际相结合的一个范例。今天中国的经济统计学同样可以从国外相关学科学到很多有益于自己学科发展的知识。例如，众所周知，GDP 大体反映了一个经济体社会财富水平。但是GDP 作为描述经济发展的指标，有很多缺陷，既不能精确地反映总量，也不能反映经济活动的质量与效益，更不能反映经济结构、社会分配、民生改善、以及对环境破坏的程度等等。

认识到GDP 的种种缺陷，国外学者，包括经济统计学家、经济学家，过去几十年提出各种指标，试图修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除环境污染和交通堵塞等成本的净经济福利指标; Repetto等( 1989)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 1989)提出了将财务分配状况、社会成本等因素计算在内的所谓可持续经济福利指标; Pinter、Hard( 1995)提出可持续发展指数; VonWeizsacker 等( 1997)提出了绿色GDP 概念，等等。这些对构建适合刻画中国宏观经济增长与发展水平的指标都有很好的借鉴意义。第五，必须顺应时展潮流，与时俱进地发展经济统计学。我们正处于一个大数据的时代，大数据提供了极其丰富的信息。如何有效地获取大数据中的有用信息，统计学无疑提供了非常重要的方法、理论与工具。与此同时，大数据也为包括经济统计学在内的统计学等分支学科的发展提供了一个新的广阔空间。例如，包括跨境电商在内的电子商务，正在中国蓬勃兴起，深刻地影响了贸易、购物、消费乃至生产形态。如何统计电子商务成为一个迫切需要解决的现实经济统计问题，这也为经济统计学的发展提供了一个难得的机遇，又如，大数据使得以较高频率测度宏观经济变量成为可能。目前绝大多数的宏观经济变量( 如CPI) 最高频率只有月度数据，在大数据条件下，完全有可能获得更高频( 如每周) 的宏观经济数据，这样可更及时反映客观经济运行情况。第六，加速经济统计学教材更新换代，尽可能地全面反映几十年来中国乃至世界上经济统计学和现代统计学的研究成果。在国外，不论是统计学还是经济学相关专业，大都没有经济统计学课程设置，因此也就没有相应的教材。这与宏观经济学、微观经济学、计量经济学等其他经济学课程有很大不同。因此，中国经济统计学教育必须更加注重教材建设，在明确学科定位的基础上，总结国内外各个相关学科以及经济统计的理论与实践，尽量汲收国内外所有有用的研究成果与经验，争取使经济统计学的研究与教育不但成为中国经济学教育的一大特色，同时也成为引领世界前沿研究的国际化学科。

五、结论

本文从统计学和经济学统一的视角出发，分析论述了现代统计学若干分支，特别是概率论、统计学、描述统计学、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 之间的内在联系，包括它们的区别与联系，以及发展前景。分析表明，统计学的这些相关学科，各自定位非常清晰，在各自学科发展方面，都有自己不可替代的发展空间。其中，经济统计学既是统计学的分支，也是经济学的分支，是统计学与经济学结合的交叉学科，具有统计学和经济学双重学科身份。经济统计学本质是经济测度学，是经济测度的方法论，是经济学实证研究的前提与基础。这是经济学其他任何相关学科，包括计量经济学，经济理论，数理经济学等无法替代的;也是统计学的其他相关学科，包括数理统计学无法替代的。

随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方法论的数理统计学与计量经济学，因为有日益增加的需求而得到迅速发展。作为从样本数据推断母体特征的一般方法论，数理统计学因为符合科学研究与探索的过程与需求而在自然科学和社会科学很多领域有广泛的应用。作为经济实证研究的推断方法论，计量经济学在中国过去30 多年来有了巨大的发展。在《经济研究》、《统计研究》、《管理世界》等国内顶尖学术期刊，可以看到大量应用计量经济学理论与方法的实证研究，而专门研究经济测度的经济统计学的文章的数量则相对减少，这主要是因为经济实证研究对推断方法论日益增加的需求。计量经济学方法的大量使用，显著地提升了中国经济实证研究水平与规范程度。

篇2

教育经济学作为一门新兴的学科，自上世纪60年代产生以来已有数十载。国内外学术界对教育经济学的研究，在广度和深度上有了长足的发展，对政府、学校、企业乃至家庭的教育决策产生了深远的、与日俱增的影响。但人们对这一学科的研究对象和方法、逻辑结构等学科建设方面的问题关注不够，学术文献凤毛麟角，多在教科书中略有涉猎，而且众说纷纭。这是各学科形成与发展过程中的普遍现象，也可视为学科不成熟的重要表现。

学科的对象与方法、学科的逻辑与性质，属于学科建设的方法论。其研究的价值在于：

第一，它关系着学科研究边界的界定，一学科和他学科的区别。对于学科分类的标准，在科学哲学发展过程中，有英国学者培根根据人类的理性能力(记忆、想象、判断)对学科分类的主观唯心论，法国学者圣西门否定这种主观分类标准，提出以客观研究对象作为学科分类标准。德国古典哲学家黑格尔认为圣西门提出的客观对象只是事物的表象和机械对象，他以辩证发展观把学科分类，学科间的转化视为绝对精神自我发展的结果，从而陷入了唯心论。恩格斯在总结科学分类历史的基础上，主张以辩证唯物论为指导思想，提出科学分类的客观性与发展性原则，主张按物质运动形态对学科进行分类。后来有的学者提出以研究方法作为学科分类标准。总的说来，以研究对象作为学科分类标准是学科分类的主流，并由此形成了科学分类的框架，将科学分为自然科学、社会科学、人文科学、哲学及其分支。尽管科学分类仍在发展，但笔者认为，以历史唯物论与辩证唯物论为指导思想，科学分类的标准，应是其研究对象，即以科学研究的客观事物作为基本标准，力求做到主客观的统一、历史与逻辑的统一、形式逻辑与辩证逻辑的统一。因而科学地界定教育经济学的研究对象与方法，可以使其成为区别于其他学科的独立学科的基本依据。

第二，它关系着学科内容与体系的构建。一个学科的基本内容及其逻辑体系的构建，应以科学研究的客观事物的内在联系和运动规律为基础，它是客观事物内在联系和运动规律在人主观认识上的反映。人对客观事物及其运动规律的认识是一个不断深化和完善的历史过程。某一个学科的逻辑体系的构建不可能一蹴而就。但是科学研究对象的界定，必定是人们认识某一客观事物及其运动规律的重要前提。如果人们不明确其研究的客观对象，也就难以发现其特殊的质和运动规律，并在此基础上构建其逻辑体系。

第三，它关系着学科的发展、研究空间的扩展和研究内容的深化。伴随人们对客观事物认识的发展，每一学科研究的广度和深度都在逐步扩展和深化，研究方法、技术手段逐步改进和完善，乃至学科间相互交叉。但每一学科都有其区别于其他学科的独特的研究对象和方法，其研究的客观事物也必有其独特的运动规律。只有科学的界定学科的研究对象和方法，对某一客观事物的研究才有可能不断扩展和深化。

第四，它关系着人才培养和学科持续发展。任何科学发展都经历了从逐步形成到发展、日趋成熟和完善的历史过程。这一历史过程也是科学在代际之间不断继承和创新的过程，它需要多代人持续不断的探究和努力，存在着继承和创新的关系。只有继承才可能创新，只有创新才能发展。作为未来新一代学者，首先要继承前人积累的研究成果，尤其是前人已经确立的该学科的研究对象、方法、逻辑只有在此基础上才能不断创新。

二、研究对象

关于教育经济学研究的对象，国内外不同学者看法不尽相同。可以作如下归纳：

1认为教育经济学是研究教育与经济相互关系的学科。中国著名经济学家厉以宁认为：教育经济学是教育学和经济学的交叉学科，它研究教育和经济之间的相互制约关系。已故中国教育经济学家杨葆焜也认为：教育经济学是一门研究社会主义教育与经济之间的相互关系及其运动规律的科学。《中国大百科全书》和顾明远主编的(〈教育大辞典》在教育经济学的词条释文中也作出基本相同的表述。教育与经济相互关系是双向的，既包括教育对经济的作用，也包括经济对教育的作用。这种观点指向的是宏观上教育与教育的外部即经济的相互关系。

2认为教育经济学是研究教育的投入与产出、成本与效益的学科。这种意见反映了教育经济学的基本内容，也是将经济学，尤其是投资经济学移植到教育经济学中的表现。同人类的经济活动、

社会活动一样教育需要一定的人、财.物资源投入，教育也可获得一定的产出，表现为受教育者知识、技能、能力的增进，价值观的形成等，这种资源投入与产出也就是教育的成本与效益。

3认为教育经济学是研究稀缺的教育资源如何配置。美国教育经济学家科恩在他所著《教育经济学》中指出:“教育经济学研究的是在不管是用货币与否的情况下，人和社会是如何选择使用稀缺的生产资源及在社会各种成员和集团中进行(特别是通过正规教育)各种训练、发展知识、技能、智力和品德等等。这种表述是西方经济学研究对象在教育经济学中的移植。西方经济学是研究既定制度下稀缺资源的有效配置，作为经济学的分支学科，教育经济学的研究对象是稀缺教育资源的有效配置。

上述三种观点是从不同的视角对教育经济学研究对象及其内容所作出的概括。应如何确定教育经济学的研究对象呢？笔者认为恩格斯关于科学研究对象的方法论给我们指明了方向。科学研究对象的确定，应根据科学对象所具有的特殊的物质运动形式。“每一门科学都是分析某一个别的运动形式或一系列互相关联和互相转化的运动形式的，因此，科学分类就是这些运动形式本身依据其内部所固有的次序的分类的排列，因而它的重要性也正在这里。恩格斯将物质运动形态分为物质、机械、化学、生物和社会运动五类，与此相应，有力学、物理学、化学、生物学和社会科学五类。

教育经济学的研究对象或客体是教育中的经济现象或问题。教育是人类社会运动的一部分，它既不同于自然界的物质运动，也有别于人类社会运动的其他形式，其本质的规定性在于传承和传播人类在生产和社会实践中积累起来的生产知识和社会知识，以促进人的发展和社会的发展。教育所采取的形式，在人类社会发展进程中，依次为父传子、师徒制、近代的以班级和学校作为主要组织形式的学校教育，以及与之并存的家庭教育、社会教育、各种职前和在职培训等等。

教育作为人类活动的一部分，同人类社会其他运动形式，诸如政治、经济、社会、文化、科学技术、管理、乃至儿童和青少年的身心发展有着密不可分的关系。这些与教育相关的人类各种社会活动，都有其独特的运动形式与规律。与此相适应，与教育会学、教育技术学、教育管理学、教育心理学等便逐渐形成。

在人类社会各种活动或运动形式中，经济活动是最基本的活动，它是人类一切活动的物质基础。教育作为人类社会活动的一部分，同经济活动密不可分。从教育的外部关系看，经济是教育发展的基础，教育的需求与供给、教育的结构与规模、教育的增长速度，最终是由经济决定的。同时，教育对经济也具有与日俱增的作用。从教育内部来看，教育中也存在着经济活动。教育的进行需要一定的人力、物力、财力等资源投入，也可获得一定的产出：受教育者知识、技能、能力的增进，社会所要求的价值观、品质、道德的形成等。教育中同样存在着稀缺资源的有效配置的问题。但教育中的经济活动，既有经济活动中的一般规律，也有其不同于一般经济活动的特殊的运动规律。既然教育经济学是研究教育中的经济活动及其规律，它所用的基本工具，应是经济学的理论与方法。

由此，我们可以对教育经济学的对象作出如下的规定:“教育经济学主要是运用经济学的理论和方法，研究教育与经济的相互关系及其变化的发展规律，研究教育领域中经济投入和产出规律的科学。前述不同学者对教育经济学的研究对象的表述，都是正确的，都暗含教育经济学是研究教育中的经济现象和问题，区别在于他们强调的着重点不同。第一种观点，强调的是教育外部关系中同经济的相互关系;第二种观点强调的是教育内部的经济活动及其规律;第三种观点强调的是教育资源如何在教育内部有效配置。

一门学科的基本内容和逻辑体系是该学科研究的客体运动规律在人们主观认识上的反映。教育经济作为人类活动的一部分，同人类其他的社会活动一样，在历史长河中经历着不同的发展阶段，在不同国家不同时期，由于受到经济的、政治的、文化科学技术的制约或影响，面临着不同的问题，呈现出纷繁的运动形态，再加上人们主观认识的差异和发展，作为一门年轻的学科，教育经济学的内容和体系不尽相同，并在不断发展。但是当我们确立了它的研究对象并对其运动规律有了初步认识之后，仍然有可能对其内容和体系作出粗浅的概括。

上世纪90年代初，作者曾将教育经济学的内与效益;教育与经济、社会的协调发展;教育体制与经济体制。如果将教育经济学视为经济学的分支学科，借用西方经济学的理论框架，可尝试将教育经济学的基本内容作如下的架构:微观或学校教育经济学:包括教育的需求与生产、教育成本与效率、教育的“市场”结构、教育的组织与治理结构;宏观教育经济学(或教育与经济、社会的经济学）包括教育与劳动力市场、教育与经济增长、教育与收入分配、教育与社会发展;教育财政与教育财政制度。这种概括极其粗浅，目的在于抛砖引玉。

三、研究方法

科学的研究方法，从最一般意义上说，指的是人们认识世界和改造世界的方法、技术和手段。任何科学理论都是人们运用一定的方法与手段所达到的对客观世界抽象地、系统的认识。当一门科学研究对象或研究问题及研究的特定目的确定以后，研究方法就成为科学研究的首要问题。正确的方法论是人们正确认识客观世界的基本工具，它关系着人们能否正确地认识世界，也关系着各项研究的成效。因此，在科学与学科发展过程中逐步形成了专门探究研究方法的方法学科，包括哲学方法论、科学方法论、学科方法论。

科学的研究方法包括两个层次:一是世界观层次的基本方法，二是各学科的具体方法。作为基本的方法论，应是马克思、恩格斯确立的辩证唯物论和历史唯物论，它是科学的世界观和方法论，也是科学研究的基本方法。各学科的研究方法是辩证唯物论和历史唯物论在学科研究中的具体体现。辩证唯物论和历史唯物论的认识论从物质第一性、意识第二性这一基本观点出发，认为人们的认识来源于客观世界，是客观世界规律在人们头脑中的反映，并以客观实践作为检验其正确与否的唯一标准。人们的认识也是随着客观世界的发展而发展，不可能一次终结。

作为各学科的具体方法，在上述基本方法论基础上，取决于各学科的研究对象。由于各学科研究对象不同，人们必须按照对象的特点，采用能够充分认识对象性质和运动规律的方法。通常人们将科学分为自然科学、社会科学、人文科学几大类。自然科学的对象是自然现象，社会科学的对象是人人类的精神现象。他们各不相同，都有其自身的特征和运动规律，例如，自然现象相对来说是简单的、可重复的、无目的的，而社会现象和精神现象则是复杂多变的、不可重复的、有明显的目的性。因而其研究方法各不相同，自然科学易于做到“价值中立”，社会科学、人文科学则难以做到。自然科学广泛使用实验仪器设备等物质手段和实验方法，而社会科学、人文科学往往“既不能用显微镜，也不能用化学试剂。两者都必须用抽象力来代替。诚然，这些区别是相对的，随着科学的发展，他们之间也呈现相互交叉。

教育经济学是从经济学分化出来的经济学的分支学科，其研究对象是作为人类社会活动中教育活动的经济现象及其运动规律，基本研究方法是经济学的方法。经济学的方法有西方经济和经济学方法。西方经济学的方法经历了一个发展过程，不同学派有不同的方法，不同的经济学分支学科也有各自的具体方法。这里只对现代经济学常用的基本方法作一概述，包括实证分析与规范分析、定量分析与定性分析、静态分析与动态分析、个量分析与总量分析、比较分析等方法。

实证分析和规范分析最初来源于西方科学哲学中孔德主义和库恩的规范主义。经济学中的实证分析回答经济现象“是什么”的问题，研究经济体系实际是怎样运行的。它作出经济行为的有关假定，对行为的后果作出分析和陈述，并以各种方式对结论进行检验。它力求说明“是什么”的问题，而不回答‘应该是什么”。规范分析回答经济现象“应该是什么”，研究经济体系应该怎样运行。它以一定的价值判断为出发点，提出行为准则，研究如何才能符合这些准则。二者的区别在于是否进行价值判断，前者主张摆脱价值判断，后者主张价值判断贯穿始终。二者的联系表现在，规范分析要以实证分析为基础，规范分析的演绎前提和结论，必须通过实证分析的实践检验，而实证分析要以规范分析为前提。经济学的目的不仅在于解释世界，而且还在于改造世界。实证分析的问题，来自于规范分析，而且为规范目标服务，实证分析中推理的“逻辑取向”也是由规范分析规定的。因而在经济学的研究中，通常将两者结合。

定性分析和定量分析是经济研究中的重要方与量的对立统一。质总是有一定量的质，一定的质通过一定的量表现出来。量总是一定质的基础上的量，一定的量总是和一定的质相联系。一定的质决定着一定的量，质规定着量的活动范围，质又以一定量作为必要条件，量变超出数量界限，质就会发生改变。因而在经济学研究中总是把定性分析与定量分析结合起来，定性分析是定量分析的基础，定量分析是定性分析的深化和精确化。定量分析必须借用数学方法，包括数理经济分析、经济统计分析和计量经济分析。数学方法作为一种经济分析方法和表达工具，它是必要和可行的，但它也有其局限性。如果离开质的分析，它将成为一种数字游戏，而且许多经济问题难以用数学模型加以解释。

唯物辩证法认为，任何事物都是运动和静止的统一，既有相对的稳定，又处于运动之中。因此，在经济研究中，应把静态分析和动态分析结合起来。静态分析，是对某一时间和空间的经济现象进行分析，观察其水平、规模、结构、特征等。动态分析，是对某一历史时期的经济活动进行分析，观察其变化的方向、趋势和速度等。二者互为前提、互相补充，区别在于动态分析加进了时间因素。

经济学中由于具体研究对象不同，分别采用个量分析和总量分析的方法。个量分析以单个经济主体为分析对象，其特点在于舍掉复杂的外在因素，假定其他条件不变的前提下，研究个体经济活动的特征与规律。总量分析以国民经济总体为对象，假定制度不变和个量不变前提下，研究经济总量(或宏观经济）的运行特征及规律。经济活动的个量与总量既有区别又有联系。个量是总量的基础，但总量并非个量简单的相加，个量总是受到总量的影响和制约。二者的争论实质是经济学中个体主义和整体主义之争，至今未有终结。二者各有优势，又各有局限。在现实研究中，要将二者结合，才能对经济现象及其规律作出科学的解释。

在经济研究中常常用比较方法，包括国家之间、地区之间、经济单位之间的比较。规律总是存在于大量现象中，只有从大量的现象中才能找出事物的运动规律。因此，比较的方法是必要的、可行的，但是比较不是现象的罗列和介绍，而是要找出其异同、约束条件和共同的规律。同时，比较中的简单化的罗列现象和简单化的比较，其结论没有什么价值。

由于教育中的经济活动同经济领域中的经济活动既有共性也有个性在运用经济学的方法时，应考虑教育活动的特殊性。同时，在教育经济学的研究中，研究的具体对象和问题不同，采用的方法也不尽相同。

四、学科性质

就国内而言，对教育经济学科性质看法不同。从事教育研究的学者大多认为，它属于教育科学的分支学科，国务院学位办在1998年前，曾将教育经济学列入教育科学。从事经济学研究的学者多认为它属于经济学的分支学科。二者都能接受的观点认为它属于教育科学和经济科学的交叉学科。国务院学位办1998年在调整学位分类中，又将教育经济学和教育管理学合并，归入管理学中的公共管理的二级学科。

篇3

人类究竟有多理性？本书将会彻底改变你对思考的看法。在书中，卡尼曼会带领我们体验一次思维的终极之旅。他认为，我们的大脑有快与慢两种作决定的方式。常用的无意识的“系统1”依赖情感、记忆和经验迅速作出判断，它见闻广博，使我们能够迅速对眼前的情况作出反应。但系统1也很容易上当，它固守“眼见即为事实”的原则，任由损失厌恶和乐观偏见之类的错觉引导我们作出错误的选择。有意识的“系统2”通过调动注意力来分析和解决问题，并作出决定，它比较慢，不容易出错，但它很懒惰，经常走捷径，直接采纳系统1的直觉型判断结果。

本书共分为五部分，第一部分讲述的是通过双系统判断与做出决策的基本原理。这部分内容详细说明了系统1的无意识运作和系统2的受控制运作的区别，并且说明了系统1的核心，即联想记忆是如何不断对世界上所发生的事作出连贯的解释的。关于直觉性思考的自主且无意识过程的复杂性和丰富程度，以及这些自主过程如何能解释判断的启发法等问题。

第二部分对判断启发法的研究作了更新，还探索了一个难题，即为什么很难具备统计型思维。我们思考时总是会把多种事情联系起来，会将一件事情比喻成另一件，会突然想起一件事来，但统计学要求同一时间把多件事情串联起来，而这一点系统1是做不到的。

本书第三部分描述了我们大脑有说不清楚的局限：我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。当我们回顾以往时，由于后见之明，对有些事会产生虚幻的确定感，因此我们变得过于自信。

第四部分的重点，是在决策制定的性质和经济因素为理性的前提下讨论经济的原则。人们从理性角度出发做出决策的几种方式。可悲的是，人们总是孤立地看待问题，表现出框架效应，即决策的制定往往因为对所回答问题不合逻辑的选择而受到影响。系统1的特征完全能解释这些观察结果，这对标准经济学所倾向的理性假设发起了很大的挑战。

第五部分是近期研究中关于两个自我的区别性描述，即经验自我和记忆自我，二者间没有共性。例如，我们可以让人们体验两种痛苦。其中一种比另一种要更痛苦，因为体验的时间更长。系统1有一大特点，即记忆的自主形成是有其原则的，如此一来，较为痛苦的那段体验会留下更深刻的记忆。所以，此后当人们选择要回想哪段经历时，他们自然会受记忆自我的引导，将其自身处于不必要的痛苦中。两种自我间的区别被用来测试人的幸福感，而我们发现使经验自我快乐的事不一定会让记忆自我满足。两种自我同时存在的个体要如何去追求幸福，这一问题引起了把居民的幸福看做政策目标的个人和社会的众多思考。

最后的章节是按倒叙来探索本书所述的三个区别的：经验自我和记忆自我的区别，古典经济学和和行为经济学的区别，以及自主的系统1和需费脑力的系统2的区别。书中还谈及了有价值的闲谈的好处，以及哪些内容有助于提升判断和自行决策的效能。

书名： 《思考，快与慢》

作者：[美] 丹尼尔·卡尼曼

出版社：中信出版社

“丹尼尔·卡尼曼是人类历史上最具影响力的心理学家之一，当然也是至今仍健在的最重要、最优秀的心理学家。他有着独特的天赋，可以揭示人类思想的许多显著特征，其中很多特征已经成为教材中的经典内容，成了我们传统观念的一部分。他的工作打开了社会心理学、认知科学、对理性和幸福的研究以及行为经济学研究的新局面，其中行为经济学这一领域是丹尼尔与他的合作者阿莫斯·特维斯基共同开辟的。本书的面世是一件大事。”——史蒂文·平克，哈佛大学约翰·斯通家族心理学教授,《大脑是如何工作的》及《唤醒心中的天使》两书的作者。

篇4

近年来，已有越来越多的国内大学采纳了欧美发达国家的经济学教育体系，即将微观经济学、宏观经济学课程分为初、中、高三个级别，以不同的教学目的、不同的教学内容和不同的教材相互区别，本科生教育涉及初级和中级课程，研究生教育涉及高级课程。这对于促进我国经济学教育的规范化、国际化，缩小与发达国家之间教学水平和科研水平的差距，产生了巨大的推动作用。

初级宏观经济学是继初级微观经济学之后所有经济学类、管理学类专业学生的经济学入门课程，它也是一系列后续主干课程如货币银行学、财政学、国际贸易、国际金融、中级微观经济学、中级宏观经济学等的理论基础，其作用承上启下、其地位举足轻重。初级宏观经济学具有理论性强、知识涉及面广、抽象程度高却又与现实联系紧密等特点，学习该课程的学生大多数都会反映无论是理解内容还是完成习题都有一定的难度，需要付出比同期其它经济管理类课程多得多的时间和精力。在越来越多的国内大学开设定位明确的初级宏观经济学课程的背景下，进行提高课程教学质量的积极探索无疑具有广泛的理论意义和实践意义。笔者根据多年研习、教学初级宏观经济学的体会，拟在教材选择、内容确立和教学实施三个方面展开提高课程教学质量的论述。

一、教材选择

关于教材与教学质量的关系，学生的反馈意见很通俗、却很在理：遇上一个好的老师是学生的福分，但不是每一届学生都有这样的福分，其实，如果有一本好的教材，老师也就不那么重要了。目前国内图书市场上已经有数也数不清的宏观经济学本土教材，但称得上优秀者恐怕凤毛麟角，大都存在着这样那样的问题。最根本的问题是定位不明确，初级、中级搅合在同一本书里，两个级别的内容都没有讲清，两个级别的要求都没有达到。幸好近十几年来，国内出版社大量翻译、出版了由国外著名经济学家撰写的教材，业已涵盖宏观经济学的所有三个级别，根据笔者的不完全统计，常见的属于初级层次的就有9种，见表一。与本土教材相比，上列外版教材具有定位明确、内容翔实、体例活泼、印制精美等等优点，更容易被宏观经济学的初学者接受。笔者认为，在现阶段缺乏科学合理的本土教材的情况下，从表一中选择一本作为初级宏观经济学课程的指定教材或指定参考书，是提高课程教学质量的前提条件和根本保证！

上列外版教材在中国影响最大的是萨缪尔森、诺德豪斯的《宏观经济学》、斯蒂格利茨、沃尔什的《经济学（下册）》和曼昆的《经济学原理（宏观经济学分册）》，而目前使用量最大的应该是曼昆的那本，如该书中译本第4版封三所介绍的，前三版的中译本自1999年出版以来一直是国内选用最多、最受欢迎的经济学教材。笔者在本校经济类、管理类专业的初级宏观经济学课程中，一直采用这本教材，每一届学生几乎都会有同样的反映：曼昆的书是经济管理类教材中自己平时还想翻翻看看的一本。

二、内容确立

对于提高课程教学质量，课程内容必须在两个层面加以确立,一是课程的主要理论框架，二是课程的主要特点。

(一)课程的主要理论框架初级宏观经济学的授课对象通常是低年级的本科生或专科生。经过中小学阶段学习的学生，已经积累了一些零散的经济知识，同时，基于若干年日常生活的观察和体验，对宏观经济的某些方面已经有所感受。但是这些知识只能称为经济常识，而绝不是作为经济学专门学科的宏观经济理论。因此，初级宏观经济学课程的教学目的是让学生初步掌握、理解并运用宏观经济学的基本理论，实现从经济常识到科学理论的质变。结合授课对象和教学目的，再综合参考表一所列外版教材，笔者认为一门保质保量的初级宏观经济学课程应该具有表二以模块结构表示的主要内容。如果课时较少而不得不对上述内容作出删减，可以略去模块5、9、10、13。

(二)课程的主要特点相对于确立课程内容，把握课程特点可能更加重要，因为这直接决定教师在日常教学过程中采取的教学方法。初级经济学不像中级以上经济学那样注重理论逻辑性、注重定量分析，而是更加重视经济学直觉的培养，也就是一个经济学道理能否尽量用大白话讲清楚。初级宏观经济学也有模型，常用的模型见表二，但是阐述同样一个经济问题，初级课程主要使用举例、类比方法，以文字描述和不带数量的图形模型作为工具，回避使用微积分，中级课程主要使用逻辑推理方法，以方程描述和带数量的图形模型作为工具，一些地方开始使用微积分。这是每一位从事经济学教学的教师必须领会的不同级别经济学的重要区别，而且需要一以贯之地指导日常教学。

三、教学实施

选择教材、确立内容之后，为切实提高课程教学质量，在教学实施过程中还需注意专业术语的规范化问题和经济数据的本土化问题。

(一)专业术语的规范化学生在学习初级宏观经济学的过程中，掌握、理解、记忆常用专业术语非常重要。然而，同一个经济学英文术语有不同的中文译名却是非常普遍的现象，这些译名不仅在表一所列外版教材之间互不相同，而且也与国内媒体上时常出现的名称不相同，这种情况令宏观经济学的初学者深感困惑。笔者将常见的中文译名不统一的专业术语整理成表三。经济学需要学以致用，处在中文语言环境下，学生必须掌握相应的中文专业术语。每逢一个专业术语，在教师首先讲解准确含义后，三个步骤应该完成，一是学生掌握英语原文，二是教师介绍常见译名以便学生参照，三是教师给出建议译名并解释理由以便学生记忆。笔者给出的建议译名见表三的建议译名栏。

篇5

史学研究必须以历史资料为基础，同时又要使用正确的研究方法，因此"方法论应当占有与历史资料同等重要的地位"（注：吴承明：《经济学理论与经济史研究》。）。由于经济史的特殊性，历史学和经济学的方法是经济史研究的两大基本方法。

（一）历史学方法

熊彼特明白地说经济史"只是通史的一部分，只是为了说明而把它从其余的部分分离出来"（注：熊彼特：《经济发展理论》，第65页。）。由于经济史是史学的一部分，因此史学方法当然也是经济史研究的基本方法。具体而言，是由于以下原因：

首先，传统的史学长于现象描述，因此也被视为"艺术"而非"科学"。而将过去的经济实践清楚地描绘出来并展示给世人，乃是经济史研究的主要目标之一。在此方面，没有其他方法可取代传统的史学方法。

其次，经济制度、经济事件等是经济史研究的重要内容。在这些研究中，定性分析是主要的方法，而这恰恰又正是史学方法之所长。对经济制度、经济事件等的研究是了解过去经济实践的基础，因此离开了史学方法就谈不上经济史研究。

再次，历史学的基本方法--史料学和考据学的方法，对经济史研究也具有极为重要的意义。曾批评中国的传统史学说："中国人作史，最不讲究史料。神话、官书都可以作史料，全不问这些材料是否可靠。却不知道史料若不可靠，所作的历史便无信史的价值。"（注：：《中国哲学史大纲》上卷，台湾里仁书局1982年版，第19页。）傅斯年更加强调史料学的重要性，甚至认为"史学便是史料学"，原因是"史学的对象是史料，……史学的工作是整理史料，不是作艺术的建设，不是做疏通的事业，不是去扶持或推倒这个运动或那个主义"（注：傅斯年：《史学方法导论》，收于《傅斯年全集》第2册，台北联经出版事业公司1980年版，第5、6页）。吴承明则指出：史料是史学的根本，绝对尊重史料，言必有证，论从史出，这是我国史学的优良传统。治史者必须从治史料开始，不治史料而径谈历史者，非史学家。由于史料并非史实，必须经过考据、整理，庶几接近史实，方能使用，因此史料学和考据学的方法可以说是历史学的基本方法。从乾嘉学派到兰克学派，中外史家都力图通过考证分析，弄清历史记载的真伪和可靠程度（注：吴承明：《论历史主义》，《中国经济史研究》1993年第2期。）。经济史研究只能以历史资料为依据，因此史料学和考据学的方法也是经济史研究的基本方法。无论何人研究经济史，都必须掌握历史学的基本方法（注：例如赵冈估计南宋中国城市人口在总人口中所占比重高达1/5，而该估计的基础主要是霍林斯沃斯(T.H.Hollingsworth)根据《马可波罗游记》中所说的杭州胡椒消费量对南宋杭州城市人口作出的一个推测（即杭州城市人口多达500万甚至600-700万）。麦迪森借助于史学家谢和耐(Jacques Gernet)和巴拉兹(Etienne Balaz)对南宋杭州人口数量所作的考证，指出霍氏之说严重不符史实，因而赵氏据此所得出的结论也"证据极其不足"(Angus Maddison，Chinese Economic Performance in the Long Run，p.25)。）。

运用以上方法进行研究，并不涉及社会科学和自然科学的理论。这种不重理论的做法，是传统史学方法的基本特征之一。这种不重理论的做法，也具有其特殊的价值，因为是否需要理论，乃是由研究的对象与目的所决定的。希克斯指出：在史学研究中，是否使用理论，在于我们到底是对一般现象还是对具体经过感兴趣。"如果我们感兴趣的是一般现象，那么就与理论（经济学理论或其他社会理论）有关。否则，通常就与理论无关"；而"历史学家的本行，不是以理论术语来进行思考，或者至多承认他可以利用某些不连贯的理论作为前途来解释某些特定的历史过程"（注：John Hicks，A Theory of Economic History，p.2.）。因此对于任何一个经济史学家来说，传统的史学方法都是必须掌握的基本方法。

但不容否认的是，传统史学方法也有其先天不足。巴勒克拉夫总结20世纪上半叶国际史学的发展时，把当时占主导地位的历史主义学派的不足作了归纳（注：杰弗里巴勒克拉夫：《当代史学主要趋势》，上海译文出版社1987年版，第15-25页。）。吴承明对此作了进一步讨论，总结为以下五个方面：(1)史学是叙述式的，缺乏分析；又常是事件和史例的罗列，或用单线因果关系将它们联系起来，而缺乏整体性、结构性的研究；(2)强调历史事件、人物和国家的特殊性和个性，而不去研究一般模式和存在于过去的普遍规律；(3)在考察史料时采用归纳法和实证论，这种经验主义的方法不能在逻辑上肯定认识的真实性；在解释史料和做判断时，由于缺乏公理原则和强调个性，就主要凭史学家的主观推理和直觉：(4)或是根据伦理、道德取向来评议是非、臧否人物，或是认为一切是受时间、地点和历史环境决定，无绝对的善恶；(5)脱离自然科学和社会科学来研究历史，认为历史学的惟一目的是真实地再现和理解过去（注：吴承明：《论历史主义》，《中国经济史研究》1993年第2期。）。

由于传统史学方法存在上述问题，只依靠它们是难以深入研究经济史的。如吴承明所指出的那样，即使做到所用史料都正确无误，仍然不能保证就可得出正确的结论。传统史学所使用的基本方法是归纳法，而归纳法本身有缺陷，其中最突出的是：除非规定范围，所得结论都是单称命题，难以概括全体；虽然可以用概率论方法作些补救，但难用于历史。因此不求助于其他学科的方法，是无法深入研究经济史的。

（二）经济学方法

从对《检讨》的反应来看，在一些学者心目中，经济学的方法主要就是统计学的方法。这种想法不足为奇。希克斯说："凡是一种历史理论可能适用的历史现象，从我们对其兴趣而言，都可认为其具有统计学特征。经济史上的大多数现象（无论我们如何广泛地看），都确实具有这些特征。我们要问的经济史的问题，大都涉及那些可以具有此特征的类别。"但是希氏接着指出："从本质上来说，这并非经济史与其他历史之间的差别"，因为"在史学的任何分支中，我们都会发现自己在寻求统计学上的一致性。区别在于我们是对一般现象还是对具体经过感兴趣"（注：John Hicks，A Theory of Economic History，p.4.）。因此把经济学方法等同于统计学方法的看法是很不全面的。对于那些可以获得大量数据的研究对象（注：例如王业键所收集的清代的米价数据、李中清所收集的清代人口数据，都数以十万计。），只有依靠统计学方法，才能进行研究。但是对于那些数据不丰的研究对象，统计学方法就难以奏效了，因此有的学者认为经济学方法对于古代经济史研究并无多大用处。但是我们要强调：经济学方法决不仅只是统计学方法，而经济史研究中可以利用的经济学方法也有多种。在许多情况下，其他一些方法可能比统计学方法更为重要。