计量经济学的定义精选(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篇计量经济学的定义，期待它们能激发您的灵感。

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1.1 教材的地位与作用

本节课是在学生学习了向量的概念和向量的加法、减法、数乘向量等线性运算的基础上，探索向量的又一种新的运算，它既是前面所学知识和方法的延续，又是后继学习解三角形、解析几何以及空间向量等内容的基础，因此本节内容具有承上启下的重要作用.1.2 学情分析

（1）学生已经学习了任意角的三角函数、向量的概念和线性运算等知识.

（2）学生对向量的物理背景有了一定的了解.如：力、位移、速度的合成与分解，力做功的有关知识.

（3）学生已经具备了一定的数学建模能力，能从简单的物理背景及生活背景抽象出数学概念.

2 教学目标分析

依据课程标准和以上分析，制定本节课的三维目标如下：

知识与技能目标

通过物理中“功”的实例，理解平面向量数量积的含义及其物理意义，掌握平面向量数量积的性质.

过程与方法目标

经历从物理背景的分析，抽象概括出概念的过程，培养学生归纳概括，类比迁移的能力；经历通过不同的方式探究、发现平面向量数量积性质的过程，体会从特殊到一般、分类讨论、数形结合的数学思想方法.

情感、态度、价值观目标

通过师生互动，生生互动的教学活动过程，形成学生的体验性认识，体会各学科之间的密切联系，感受知识的形成过程，提高数学学习的兴趣，形成独立自主的钻研精神和合作交流的科学态度.

3 重点、难点分析

根据教学目标以及学情分析，确定本节课的教学重点、难点.

重点：平面向量数量积的概念和性质.

难点：向量在轴上的正射影的概念的理解和平面向量数量积的性质的发现.

在教学中，注意遵循学生的认知规律.从学生感兴趣的物理实例入手，通过层层分析， 形成数量积的概念，并经历概念辨析、深化理解、学以致用等过程，来突出重点.通过练习和探究问题的设计，将五个性质分散开来，通过课件动画、问题引领、自主探究、合作交流等手段，从理性认识到实践练习，再到应用，使性质自然呈现，既突出了重点，又突破了难点.

4 教学策略分析

基于数量积的知识特点及学生的认知规律，采用启发式和问题探究相结合的教学方法.著名数学教育家波利亚指出：“学习任何东西，最好的途径是自己去发现”.因此，指导学生采用发现式学习法.在课堂上坚持以教师为主导，学生为主体，以抽象类比与问题探究为主线.同时，为了有效实现教学目标，采用多媒体和自编学案辅助教学.

5 教学过程分析

本节课的教学流程如下：

具体分析如下：

5.1 创设情境 展示背景

教师录像展示“大力士拉车”的情境实例，提出物理问题.

问题1 大力士拉车，沿着绳子方向上的力为F，车移动的位移是s，力和位移的夹角为θ，大力士所做的功为多少？

设计意图 从学生已有的认知水平出发，通过熟悉的生活实例，创设数量积的物理背景，激发学生的学习热情.

5.2 分析背景 形成概念

该环节，依据本套教材的特点，以物理背景作为总的抓手，通过抽象、概括、归纳，形成了两个向量的夹角、向量在轴上的正射影和向量的数量积定义三个概念.

第一步：背景的初次分析

问题2 决定功的大小的量有哪几个？它们是标量还是矢量？当力和位移的大小一定时，功的大小取决于那个量？

问题3 这个夹角抽象到我们数学中，就是今天我们要学习的两个向量的夹角，把力F、位移s换作数学中任意两个非零向量a与b，你能尝试着给出向量a与b夹角的概念吗？

设计意图 通过力做功的几个因素的分析，突出夹角在做功中的作用，形成两个向量夹角的概念.

1.两个向量的夹角

已知非零向量a与b，作OA=a，OB=b，则∠AOB称作向量a与b的夹角，记作：〈a，b〉.

问题4 下面几种情形中（锐角、钝角、直角、共线同向、共线反向），两向量的夹角分别是什么角？

设计意图 通过几种类型的夹角的给出，让学生直观感知夹角的范围，帮助学生理解夹角范围规定的合理性.

规定： 0≤〈a，b〉≤π，且〈a，b〉=〈b，a〉.

特别的：当〈a，b〉=π2时，叫做a与b垂直，记作ab；

两向量的垂直符号同几何中的垂直符号是一致的.

问题5 请回顾：0的方向是怎样规定的？

规定：0与任意向量垂直.

前面曾规定：0与任意向量平行.

设计意图 概念呈现后，注意与前面所学知识进行对比，便于学生理解，记忆.图1

练习： 如图1，正ABC中，求

（1）AC与AB的夹角；

（2）AB与BC的夹角.

注：确定两向量的夹角的关键是：通过平移使两向量共起点.

设计意图 及时巩固所学概念，强调确定两向量夹角的一般方法.

第二步：背景的再次分析

问题6 真正使汽车前进的力是什么？它的大小是多少？

设计意图 让学生借助已有的认知经验，类比物理背景中拉力F在位移方向上的分力，它的大小是Fcos θ，自然引出向量在轴上的正射影及其数量的概念.从特殊到一般，符合学生的认知规律，突破难点.

2.向量在轴上的正射影

已知向量a和轴l，作OA=a，过点O、A分别作轴l的垂线，垂足分别为O1、A1，则向量O1A1叫做向量a在轴l上的正射影（简称射影）.

向量在轴上的正射影的数量

该射影在轴l上的坐标， 称作a在轴l上的数量或在轴l的方向上的数量. OA=a在轴l上正射影的坐标记作： al，若向量a的方向与轴l的正向所成的角为θ，则al=|a|cos θ.

问题7 向量在轴上的正射影与向量在轴上的正射影的数量有什么区别？

问题8 向量在轴上的正射影的数量一定是正实数吗？

注： a在轴l上的正射影的数量是个实数，可正、可负、可为零.

向量a在b方向上的正射影及数量

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关键词：计量经济学；定义；科学性；不精确性；局限性

中图分类号：F064.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-000-01

一、计量经济学的含义

1.计量经济学的早期含义

在17世纪时期，计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现，但当时，计量经济学这个专业术语并未出现，直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。在研究中发现在统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律，发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格意义上的科学。

1933年，计量经济学会将计量经济学定义为：通过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的，缺一不可。我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用，也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计，只有将三者构建在一起才能发挥出特定的效力。

2.计量经济学的现代含义

由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究，因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中，计量经济学的含义也随之发生了改变。其定义变的更加具体也更加具有内涵。第一种定义认为：“计量经济学是利用统计学和数学的方法来分析经济学理论数据，将经济学的经验理论包含在内一起分析，通过分析来证明经济理论的正确与否。”第二种定义认为：“计量经济学的目标是建立经济模型来分析经济学中的变量之间的相互关系。通过模型来确定当一个变量发生变化时对其他变量会造成多大影响。使用数学和统计学的方法工具来解决发生在经济和社会中的变量变化问题，并引导人们对此类问题分析和了解并解决。

小结：发展至今，计量经济学已经成为经济学的重要分支学科，但其基础和目标并未有多大改变。还是将经济学和数学以及统计学三者合一共同解决和推断经济理论假设的实证研究。不管是哪一门学科都可分为理论和应用两个方面。因此，计量经济学也可分为理论计量经济学和应用计量经济学。自2008年爆发的经济危机，其后果影响至今。作者认为这不一定是计量经济学的理论研究问题，其可归结于应用计量经济学的问题。由于人们对计量经济学的滥用和理解的不透彻所以才无法从理论计量经济学中找到问题的解决办法。

二、计量经济学的特性

计量经济学是经济学的重要分支学科。可以说计量经济学是经济学的独特一面。计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。当然，对于计量经济学科学性的质疑也从未间断过。凯恩斯认为计量经济学是“统计的炼金术”，“蹩脚的魔术”。他认为计量经济学到目前为止还算不上科学的研究方法。为此作者统计出了科学标准并表现了计量经济学的科学性。

1.计量经济学的科学性

首先，科学哲学标准为：逻辑实证主义科学标准：其核心是事物的可证实性。包括维也纳学派的逻辑实证主义和柏林学派的逻辑实证主义以及“亨善尔”逻辑主义。证伪主义科学标准。这种证伪主义的基本出发点是证实和证伪之间的逻辑不对称。凡是可以被证伪的那就不是科学的。

其次，我们可以在计量经济学中发现逻辑实证主义的特性：重视证实，观测，反对因果关系的存在，反对理论实体。从计量经济学中我们更能找到证伪主义科学标准的影子，计量经济学的作用就在于对原有的经济理论或问题进行模式分析，不断假设推断，通过证实和证伪发掘出解决实际问题的方法。在这一方面充分体现了在计量经济学中证伪主义科学标准的存在。

2.计量经济学的不确定性和局限性

首先，计量经济学具有不精确性。其实这是一件无可厚非的事。从基础来源上来看，庞大的经济数据本身就具有不精确性，通过计量经济学的研究也只能得到一个近似的结果。通过计量经济学的方法研究，我们能得到一个理想的世界，但未来是否真是如此还有待商榷。统计学也是计量经济学的构建者之一，这决定了计量经济学的研究结果是一个随机事件，是否得到想要的结果还需要共同的努力，这与计量经济学的科学性并未冲突。

其次，与其它学科一样，在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。从研究方法上而言，计量经济学的研究方法是经验实证的模型方法。这既是计量经济学的科学性和不精确性所在也是其局限性所在。从经济学的语言层面而言，以统计学和数学为基础的计量经济学的经验实证的模型语言有着其自带的局限性。计量经济学中证伪主义科学标准的存在的气息太重，这种以不平衡的逻辑为出发点的方法论决定了计量经济学的局限性。

三、结论与展望

时代在进步，人民富有了，消费提高了，伴随的经济危机也爆发了。经济危机的爆发更加重对计量经济学的质疑。无法准确预测经济危机的到来，在解决经济危机上的能力不足都存在于人们疑惑中。从上文的分析中我们可以得到这样的结论：“计量经济学的研究方法为解决经济问题提供了模型，在此模型中我么能够看到理想的世界，能够正确预测经济的走向，但是计量经济学中的统计学成分决定了其理想结果之外还存在其他结果。我们应当做的事理解透彻计量经济学并不滥用。计量经济学的科学性证明其是科学的方法。如果我们能够理解经济领域中变量的变化以及影响的大小并知道如何避免这种情况的发生或有制定对策，那么应该会有效的应用计量经济学。

参考文献：

[1]洪永激.计量经济学的地位、作用和局限.经济研究，2007（5）：139-156.

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关键词：计量经济学；教学问题；对策分析

计量经济学作为经济管理类本科生必修的核心理论课程，在大多数高等院校中，已经成为经济学课表中最有权威的一部分，其教学和实践也受到了越来越多学者和教育工作者的关注。然而，在本科计量经济学的教学过程当中，大多数高等院校仍然存在不少问题。这些问题影响到甚至严重影响到计量经济学的教学效果，如若不能及时有效的解决这些问题，则会使得计量经济学的教学效果事倍功半。本文旨在分析本科计量经济学教学中存在的问题，在此基础上提出相应的政策建议。

一、计量经济学的学课特点

计量经济学是经济学的一个分支学课，旨在揭示经济活动中客观存在的数量关系。挪威经济学家Frish将计量经济学定义为经济理论、统计学与数学三者的结合。整体而言，计量经济学具有学科多样性、理论与应用结合性以及数据依赖性的学课特点[1]。首先，计量经济学把经济理论、数学和统计学作为工具，用来分析经济现象。这种学科多样性对于学生的前期知识储备具有较为严格的要求，不仅要求掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学和统计学基础，还需要掌握宏观经济学和微观经济学等经济理论，甚至还有掌握相应的计算机软件及其操作。其次，计量经济学具有理论与应用紧密结合的显著特点，其中，计量经济学模型的建立需要扎实的经济学和数理理论，模型的回归和假设检验等需要统计学理论，而最终目的是分析经济现象中客观存在的数量关系，即实现从理论到应用的实践。最后，计量经济学具有数据依赖性强的特点，对于数据质量的要求性非常高。计量经济模型能否科学、合理的分析经济问题在很大程度上取决于数据质量，这就要求学生在学习过程中一定要掌握数据完整性、准确性、可比性、一致性和随机性的数据要求，科学、合理、系统、全面的搜集和整理数据。因此，计量经济学的这些学课特点使得这门课的讲授和学习都具有一定的难度。

二、本科计量经济学教学问题分析

大多数本科院校在计量经济学的教学过程中存在不少问题，现总结如下：

1.先修课程设置不合理。计量经济学课程的学科多样性使得这门课对于先修课程的设置要求较高。通常情况下，大一、大二期间必须完整修完高等数学、线性代数、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学和计算机理论基础。然而，部分高校在大二期间就开设计量经济学，或者与其它先修课程同时开设。此时，学生对于部分数学理论和经济学理论还未涉及，或者并没有形成完整的理论体系，此时学习计量经济学课程难度很大。此外，由于计量经济学实验课程较多涉及到Stata、Eviews、Matlab等计算机软件，而学生在学习这门课之前这些软件往往涉及较少，这也导致学习难度加大。

2.教学目标定位不准，教学内容设置不合理。大多数高等院校对于计量经济学的教学目标定位不够具体，也不够准确，大都是培养学生运用理论知识去解决实际问题的能力[2]。在授课过程中都采用传统灌输式课堂教学模式和多媒体教学，学生往往学不到解决实际问题的能力。此外，部分高校在教学内容设置方面也不合理。有些老师授课过程中只给学生讲经典计量经济学的内容，对于非经典计量经济学的内容从未涉及。还有些老师在授课过程中，并没有完整系统的讲授教学内容，讲到哪算到哪，没有按照教学大纲和教学计划授课。甚至还有些老师在授课过程中花很多的课时在给学生讲理论推导，而忽视了学生运用理论解决实际问题的能力。

3.教学课时量与实验课时量不匹配。利用计量经济学解决经济问题通常包括以下四个步骤：模型建立、数据收集和整理、参数估计和假设检验。但在教学过程中，大多数教师往往将较多课时用于计量经济学理论讲解上，关于计量经济学应用的内容非常欠缺。而且在计量经济学的课时设置当中，关于学生实践能力的实验课时比重较低。以金融工程专业为例，其计量经济学总课时是48个，而实验课时是8个，这难以较好的锻炼学生的实践和应用能力。此外，部分教师对于计量经济学软件及其操作不熟悉，或者仅熟悉一些过时的软件，而不能及时掌握最新的更先进的软件及其操作，这些也不利于学生应用和动手能力的提升。

4.课程考核方式不完善。完善的课程考核方式不仅是检验教学效果的有效手段，同时也是激发学生进一步深化对所学内容理解和掌握的重要手段。大多数高校计量经济学的课程考核主要包括两部分：期末考试成绩占70%-80%，平时成绩占20%-30%。期末考试采用闭卷考试，着重考查学生对所学课程内容的理解和掌握；平时成绩主要从学生出勤、课堂表现、课下作业以及实验报告等方面考核。这种考核方式注重“纸上谈兵”，难以体现学生的应用能力和实践能力，也不能激发学生从事科研写作的积极性。

三、改进本科计量经济学课程教学的对策与建议

上述本科计量经济学在教学过程中存在的主要问题，我们提出如下相应的政策建议：

1.优化培养方案和课程设置。本科高等院校在经济管理类培养方案的设置中，必须充分考虑并优化课程设置。一方面，明确计量经济学的课程定位，经济管理类专业必须设置为必修课程，数理统计等相关专业可以作为选修课程；另一方面，必须将计量经济学课程设置在高等数学、线性代数、概率论与数理统计、宏观经济学和微观经济学之后，让学生在学习经济经济学课程时更游刃有余。

2.合理设置教学目标和教学内容。一方面，对于大多数本科高校来说，应该设立以应用为导向的教学目标，使学生在掌握基本理论和方法的基础上，能够熟练运用所学知识和软件解决现实问题，注重学生应用能力和实践能力的培养。另一方面，在教学内容上，避免过多讲授数理推导，着重讲解问题产生的来源以及解决问题的方法，并能够运用计量软件去解决实际问题。可以适当讲授一些比较前沿的非经典计量经济学的内容。

3.合理设置教学课时和实验课时。一方面，依据学生培养要求和学生水平优化配置教学和实验课时，培养要求偏重理论的可以设置为2：1，加强学生对于理论的熟悉和掌握；而培养要求注重应用的可以设置为1：1，注重学生应用计量经济学理论解决实际问题的能力。另一方面，加强教学与实验的交叉与融合，在教学过程中可以适当讲授应用以加强学生对于应用的理解，而在实验课时中也可以适当讲授一些计量理论以加强学生对于理论的理解。

4.完善考核方式和考核手段。对于本科计量经济学课程的考核方式，可以采用闭卷、平时成绩以及实操的综合考核方式。其中，闭卷考试着重考查学生对于基本理论的理解和掌握，平时成绩主要保障学习效果的课堂考勤和课下作业，实操既能考察学生应用理论解决实际问题的能力，又能体现学生的软件应用和操作能力。培养要求偏重理论的可以设置为5：3：2，重点考查学生对于理论的理解和掌握；而培养要求注重应用的可以设置为4：4：2，着重考查学生应用计量经济学理论解决实际问题的能力。

參考文献： 

[1]刘亚清，吴福锁.浅析本科计量经济学课程教学中的问题与对策[J].教育现代化，2017，（15）：106-108. 

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关键词：区域空间经济学；空间计量经济学；空间自相关

区域空间经济学是一门新兴的边缘科学，如今随着空间计量模型的广泛运用，尤其在应用经济学方面的应用十分广泛。但是，国内的文献检索中发现国内学者对于空间计量模型的研究仍然是比较薄弱。随着空间计量分析方法和计量工具的快速发展，越来越多的经济地理学者和区域经济学者开始将注意力放到宏观尺度的空间集聚现象研究上，他们为了给区域经济的增长以及空间集聚产生的效应做出相对合理且详尽的分析，借助了空间计量方法以及一定的空间数据分析方法，并且在此过程中构建了空间结构模型的构建，分析集聚产生的机制以及经济成效，并将此应用于具体地区的实证研究。

一、 空间计量经济学的产生和主要概念

空间计量经济学作为一个确定的研究领域出现时在20世纪70年代早期，是为了满足区域计量经济学中处理区域经济数据的需要而出现的。1974年的荷兰统计协会年会上，J.Pealinck在其对大会的演讲中第一次提出了"空间计量经济学"的概念。

Paelinck和Klaassen（1979）没有定义空间计量经济学本身，而是初步确定了五个重要原则，用来指导空间经济计量模型。这五个规则包括：（一）空间相互依存的作用；（二）空间关系的不对称性；（三）位于其他空间解释性因素的重要性；（四）分化事后和事前互动；（五）明确建模空间模型中的空间模拟。

有趣的是，这些规则强调一个现实的表达空间直观变量在计量模型规范中的重要性，如潜在措施，距离衰退功能和空间的安排。他们同时指出，空间系列和时间系列的根本区别是由于空间相互作用相对于时间序列的反馈。

空间计量经济学系统研究后得出的结论由Anselin（1988a）提出：对总的空间统计分析特殊性所造成的空间科学模型进行处理。换句话说，空间计量经济学研究，明确考虑空间的影响，包括空间自相关，空间滞后和空间不均匀误差的方法。Anselin在定义中提到的将区域，位置和空间的相互合成作用，及对他们的估计参考地理数据模型，数据可能来自空间中的一个点，也可能是从一个区域。

二、空间计量经济学研究的国内外发展状况

（一）国外研究状况

国外学者运用空间数据分析方法和空间计量经济方法在分析区域经济增长的方面已经做了不少的工作。如Rey等（1999）首次运用空间数据分析方法研究美国各州1929～1994年人均收入的收敛性，通过Moran's I指数测试验证了证明空间相关性在统计上非显著性，并根据LM检验选择了空间误差模型进行了深入分析和结果比较。Baumont等（2003）运用空间数据分析方法辨识1980～1995年欧共体的空间俱乐部，发现南北两区分属于不同的俱乐部，并选择空间误差模型对南方和北方的俱乐部空间趋同性做了研究。

（二）国内研究状况

国内已经出现了许多研究空间区域经济增长的实证研究成果，研究对象很多都延伸到了县级单位，但是研究方法和实证检验仍有待进一步的充实和丰富。纯粹从理论层面来讲，大多数研究人员在解释研究成果时，对于省级尺度的研究成果更具有说服力，但是由于数据规模较大，而导致选择的参考意义和现实意义不强。吴玉鸣（2000）在分析时运用到了空间计量经济模型，对中国的31个省市进行了集聚增长因素的分析；陈晓玲等（2006） 采用了我国1978～2004 年30 个省、自治区和直辖市的省级数据，考察了改革开放之后我国地区经济增长的空间相关联性。一些学者在引鉴国外研究时，保持了相对谨慎的态度，以地市或县域为基本分析单元，尽管总体上这类研究较少，但研究者开始关注县域尺度的研究，一些研究结论的解释的参考性和实践意义得到加强。如李小建等（2006）以县域为基本空间单元，以人均GDP为衡量指标，分析河南省经济空间结构演变过程。

三、空间计量经济学研究的主要内容

空间计量经济学主要包含的内容包括：主要包含了的空间相关为主的，辅之以空间差异性，涉及空间相邻，空间相邻矩阵等概念。

（一）空间相关

对于空间的相关性，空间自相关常常是其核心内容，空间自相关（spatial autocorrelation）是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。

空间自相关的计算方法有许多种，但是为人常知的并且为学者所常用的方法有：Moran's I、Join count、Getis、Geary's C等。然而，这些方法都有其功能，但是在其范围和局限性方面，当然也有自己的优点和缺点。在一般情况下，该方法的功能可以大致分为两类：一类为全域型，另一种是区域模型。

全域型是为了确定是否存在这种现象在空间聚集行为，但它并不表明到底在哪些领域聚集。如果全域型不同的间距（空间滞后）顺序排列的空间自相关统计时，可以进一步作出空间自相关系数图，这种现象表明在空间分析上是否是一个层次的分布。根据Anselin（1995年）提出的LISA（本地空间关联指标）方法声明，区域聚集能推断（空间热点）范围的方法主要有两个：首先，通过显着性检验方法，表征收集空间单元相对整体研究范围，如果检测值是大的，表明空间自相关是显著的，也就是说，这是这一现象的空间聚集的领域，如：G系数和Ord（1992）开发的G系数的统计方法；其次，它度量空间单元对整个的研究空间自相关的影响程度，影响范围往往是一个大面积的"特殊情况"（离群值），这意味着这些"特殊情况"点往往是一个聚集点的空间现象，如：Anselin的莫兰散点图。

（二）空间差异性

空间差异性是空间相关的目标缺乏均匀性的区域，如发达地区和落后的区域，中央区域和区域等。例如，中国的中部和西部地区，中国沿海地区相对其经济有一个非常大的区别。空间差异的研究中，只要空间单元的特性考虑，大部分都可以使用经典计量经济学的方法来解决。然而，当存在交叉的空间差异和空间相关性存在，则经典的计量方法不再适用。

本文研究空间模型的主要区别有以下两种：E.Casetti（1972）提出了空间扩展模型和回归分析模型参数漂移。空间差异主要体现在模型中参数的空间相对位置的变化，空间单元的位置信息作为辅助变量。

（三）时空数据空间模型

该模型是在设计中考虑到了时间维，从而增加了描述的复杂。在经典计量经济学模型，这是一个考虑全面的时间安排的情形，部分数据属于时间序列的情况，在实际工作中是非常有用的。同样，数据被划分成与空间有关的空间相关性的存在和缺乏。如果数据不存在空间相关性，可用于面板数据模型的。

四、空间计量经济学的局限性及发展方向

在目前的研究中，由于其他单位系统单元内存在空间的位置影响到其他的位置，系统的单元位置受到相邻的单元格之外的边界位置的影响，以及如何影响模型仍然是一个问题并且值得研究的。

随着电子商务的发展，国与国之间，地区与地区之间的经济联系并不是由距离的远近来决定的，单用地理上的距离在如今看来显得太为狭隘，因此，在研究这些问题，如何进行交易，并且将资金，人才流动以及贸易，充分体现在空间权重矩阵去，仍然是一个非常值得研究的问题。

除此之外，在许多经济问题中需要研究的问题并非只是一维的而是多维的，如何在空间矩阵中建立一系列的空间模型也尚待进一步研究。在此类问题中，整个模型的描述可能会因为数据级的变化而产生变化，不同的变化对模型变化也还未知，如何能采用一个统一的模式对系统进行描述仍然尚待研究。

随着我国遥感技术的逐渐发达以、统计资料的不断累积以及众多学者对空间计量经济分析方法运用的日趋熟练，根据时间以及对空间的排列数据越来越多，从而对数据的空间分析更为快捷。

参考文献：

[1] Paelinck， J. and L. Klaassen. 1979. Spatial Econometrics. Saxon House， Farnborough.

[2] Anselin， L.1988a. Lagrange multiplier test diagnostics for spatial dependence and spatial heterogeneity. Geographical Analysis 20

[3]Rey， S. J.， and B. D. Montouri. 1999. U.S. regional income convergence： A spatial econometric perspective. Regional Studies 33

[4]陈斐，区域空间经济关联模式分析：理论与实证研究[M]，中国社会科学出版社，2008.4

[5]吴玉鸣. 我国31个省市区第三产业综合发展水平的最新评估[J]，《中国软科学》，2000（10）

[6]陈晓玲， 我国地区经济收敛的空间面板数据模型分析[J]，《经济科学》，2006（05）

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关键词：计量经济学模型；功能；比较

中图分类号：[F064.1] 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）07-0-01

众所周知，计量经济学模型已经被广泛运用到理论研究和实际分析中。作为实证研究的主要方法，计量经济学模型必须要能够很好的模拟实际现象。因此有必要对几种具体的计量经济学模型进行研究。本文就是以此为目的来展开分析的。

一、计量经济学模型简述

1.计量经济学模型的内涵：作为现代经济学的重要分支，计量经济学的主要任务是针对现实的经济活动中与经济活动有关的数量及其变化趋势而做出定量分析。而在研究实际经济问题时，计量经济学模型的设定是研究者首先要做的工作。这一设定工作包括选择相关的经济变量，以及确定各变量之间的数学关系式。其中，模型变量涉及被解释变量和解释变量，数学关系涉及线性关系和非线性关系。不过需要注意的是，计量模型只不过是在对现实经济现象深入分析的基础上，对复杂的经济问题的简单化，因此在设计计量模型时，往往会为了突出主要经济变量的作用，而忽略其他因素对被解释变量的影响。因此，模型的建立要遵循客观科学的原则，运用恰当的方法，务必保证计量经济学模型能够很好的拟合现实情况。

2.计量经济学模型的功能：（1）静态分析功能。静态分析是指给定解释变量的数值就可以求得被解释变量的数值。这可以直接由计量经济学模型所确定的数学关系式得到，只要把已知的解释变量的数值直接代入数学关系式即可。（2）比较静态分析功能。比较静态分析是指在其他变量的数值保持不变的情况下，一个或多个解释变量的变化会引起被解释变量的变化大小。只要将两组不同的解释变量数值代入到计量经济学模型的数学关系式中，并作差，就可以实现这一功能。（3）动态分析功能。动态分析是严格区别于静态分析的一种方法，它要求确定被解释变量随着解释变量连续变化的具体变化过程。这是分析的高级形式，可以根据计量经济学模型的数学关系式画出对应的图形，然后根据图形判断被解释变量的实际变化过程。

二、几种具体的计量经济学模型

根据所使用数据的类型不同，计量经济学模型可以分为以下三种模型：

1.横截面数据模型：横截面数据模型使用的是横截面数据，是经典的计量经济学模型。横截面数据是一组同一时点上不同指标的数据集合。例如：某一年各发达国家的国内生产总值；同一时点上不同家庭的消费。这类数据是经典计量经济学模型的基础，已经广泛应用到各种经典模型中。横截面数据模型要求解释变量和随机扰动项满足几项基本假定，比如：要求随机扰动项均服从均值为零，方差为某一定值的正态分布，同时各扰动项之间互不相关。如果其中的一项或多项假定没有被满足，就会出现诸如异方差、自相关、多重共线等问题，从而影响模型的准确性和可靠性。而现代计量经济学模型能够有效的解决以上问题，从而更好的拟合现实情况。

2.时间序列数据模型：时间序列数据模型是现代计量经济学的重要内容。这种模型使用的是时间序列数据，解决的是与时间有关的问题。时间序列数据是同一指标随时间的推移所得出的一系列数据集合。比如：近几年我国的国内生产总值；某厂逐月的主要营业收入和主要营业支出。时间序列数据模型已经被广泛用于分析社会的各个方面。不过这一模型要求所使用的数据序列满足平稳性和正态性等要求。平稳的时间序列数据的统计规律是固定的，不会随时间的推移而发生变化，而非平稳的时间序列数据会发生伪回归问题，从而使计量模型失去其存在的意义。因此，对这种模型进行实证分析的前提是通过单位根检验来测试数据是否平稳。

3.面板数据模型：面板数据模型是目前最流行的模型之一，这一模型中所使用的面板数据是横截面数据和面板数据相结合的数据。比如：全国各省份2001-2010年的工业总产值数据；某医院各心脏病患者逐年的治疗费用。这类数据能够增加各变量的多样性和自由度，减少了共线性，从而提供更有价值的数据信息：它可以同时提供同一样本随时间推移所得的指标数据信息和同一时点不同样本的指标数据信息。面板数据模型的回归分析包括固定效应和随机效应两种方法。其中，前者要求面板数据模型的数学关系式中的截距在不同个体之间存在差异；后者要求面板数据模型的数学关系式中的截距是对某一固定值的偏离。这两种方法可以通过Hausman检验进行区分。

三、计量经济学模型的比较分析

计量经济学模型是计量经济学处理数据最有用的手段。由于同属于计量经济学范畴，各模型之间存在一定的共性。目的一致：各模型的建立都是为了将实际问题进行简化和抽象化，进而定量分析相关变量之间的关系；满足假设：各模型都是对实际问题的简单模拟，因此在模型设定前首先会做出一些严格的假定来保证模型的解释力；有侧重点：各模型的建立宗旨是：研究问题的本质，屏蔽其他无关紧要的东西。因此在其设定时都会为了突出某些主要变量之间的关系，而将其他变量排除在模型之外。

当然，不同的模型也有其独特之处。使用数据不同：根据它们的定义就可以知道，这三种模型分别使用了三种不同的数据。这三种数据的维数不同，第一种数据只涉及指标这一个维度，第二种数据涉及时间和指标两个维度，而第三种数据增加了第三个样本。层次不同：第一种模型属于经典计量经济学模型的范畴，而后面两种模型属于现代计量经济学模型的范畴。研究侧重点不同：第一种模型侧重于相对简单的实际情况，第二种模型主要研究与时间相关的问题，而第三种模型研究的是相对复杂，信息量较多的问题。

四、总结

总之，计量经济学模型是定量分析实际问题的重要手段。横截面数据模型、时间序列数据模型和面板数据模型之间有其相同之处，也有其独特之处。因此，充分认识各种计量经济学模型，对于分析实际问题至关重要。

参考文献：

[1]李子奈，刘亚清.现代计量经济学模型体系解析[J].经济学动态，2010（5）：22-31.

[2]李子奈，齐良书.关于计量经济学模型方法的思考[J].中国社会科学，2010（2）：69-84.

[3]刘丽艳.计量经济学局限性研究[J].财经问题研究，2013，3（3）：3-14.