今天给各位分享经济统计学十篇的知识，其中也会对经济统计学十篇进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文导读目录：

1、经济统计分析论文汇总十篇

2、计量经济学和统计学十篇

3、经济统计学十篇

　　经济统计分析论文篇（1）

　　现代物流业是在信息技术和现代管理方法的基础上，通过对传统的储运资源整合而形成的一种新兴产业形态，物流业与国民经济各领域都有密切的关联，已成为国民经济新的增长点。20世纪90年代以来，我国现代物流业总体规模快速增长，服务水平显著提高，发展的环境和条件不断改善，推动着国民经济又好又快发展。

　　物流业对经济的贡献率加大

　　表1显示：1991-2007年物流业对GDP增长的拉动力一直处于较高的水平，并且呈现不断增长的趋势，物流对GDP的拉动力指标从1991年的6%增加到2007年的7.71%。从1991年到2007年的数据可以看出，物流增加值和GDP的增长变化状况基本一致，在此阶段，二者都处于较快增长的阶段，其中，1994年和2005年是我国物流发展最快的两年，这两年的物流增加值分别比上年增长28.13%和40%，这两年也是我国GDP增长最快的两年，GDP分别比上一年增长35.26%和33.16%。

　　国民经济的发展需要现代物流业的支持

　　从表1看，1991年以来，我国经济持续快速发展，GDP年均增长约10%，其中物流业功不可没。1991年至2007年，全社会物流总额从3.02万亿元上升到75.2万亿元，增长了24.1倍，年均以22.3%的速度递增，大大高于同期GDP16.5%（按现价算）的年均增长速度。“十五”期间，中国社会物流总额达158.7万亿元，比“九五”时期增长了近1.4倍，年均增长23%。2004年，我国社会物流总额达38.38万亿元，同比增长29.9%，增幅比上年同期提高2.9个百分点，是近十年来增长最快的一年，2005年，我国社会物流总额达48.1万亿元，同比增长25.2%，增幅虽比上年有所回落，但仍呈快速增长态势。2007年全国物流业增加值1.7万亿元，同比增长20.3%，全国社会物流总额为75.2万亿元，同比增26.2%，增幅比2006年提高2.2个分点。2008年上半年，全国社会物流总额43.29万亿元，按现价计算，比上年同期增长28.1%，增幅同比提高2.5个百分点。1991年到2007年，国民经济发展对物流的依赖程度明显增大，物流需求系数从1991年1.5增加到2007年的3.0，即1991年我国每单位GDP产出需要1.5个单位的社会物流总额来支持，而到了2007年，我国每单位GDP产出则需要3个单位的社会物流总额来支持。

　　现代物流业和国民经济高度正相关

　　根据1991-2007年GDP和社会物流总额统计数据绘制被解释变量y（GDP）与解释变量x（社会物流总额）相关度散点图，如图1所示。

　　从图1可以看出，GDP和社会物流总额之间高度线性相关。使用SPSS11.5进行相关分析的结果显示，GDP和社会物流总额之间的相关系数为0.990，进一步确认两者高度相关。

　　查相关系数检验表得知：r0.01（15）=0.606<0.990

　　这说明在显著性水平0.01下，GDP和社会物流总额之间的线性关系是显著的。据此可以构建线性模型：Y=a+bx，其中，a与b是待估计参数，x为我国社会物流总额，y为我国GDP。

　　运用SPSS11.5统计软件对表1数据进行回归分析，估算出参数a和b的值：a=2.843，b=0.306，于是得到回归方程：Y=2.843+0.306x，R2=0.980。

　　该结果说明，我国物流总额每增加1万亿元，GDP增加0.306万亿元。其中GDP变异的98%可以由社会物流总额的变异来解释。

　　但是回归方程Y=2.843+0.306x是否能真实地反映GDP和现代物流之间的关联度，能否合理解释现代物流对经济增长的作用，还需进一步的验证。因此有必要对回归结果进行方差分析，分析结果见表2。

　　回归结果方差分析显示，F检验的显著性概率为0，即检验假设“H0：回归系数b＝0”成立的概率等于0，从而应该拒绝H0，说明回归效果极为显著。模型Y=2.843+0.306x可以用来描述现代物流对中国经济增长的作用。

　　综上，现代物流业的发展对于促进国民经济稳定、协调发展具有重要意义。所以，我国应致力于建立公平、公正、公开的物流竞争市场，形成可控与自由运作的现代物流机制，降低物流成本；进一步推进物流信息化；积极推广先进适用的物流技术；努力推动第三方物流的发展；加快物流亟需人才的培养，为物流产业的发展创造良好的产业发展环境，促进我国的物流产业不断成长和发展。

　　参考文献：

　　1.李怀政.全球物流管理[M].中国物资出版社，2006

　　经济统计分析论文篇（2）

　　(二)欧美发达国家宏观经济统计分析发展的基本问题在欧美等发达国家，多数经济学专家和统计学专家都对宏观经济统计分析进行了研究。其中经济学家、统计学法威廉•配第就对国民收入总量进行分析、统计。随后，出现了价格与需求函数关系量化分析，并获得了一定程度的完善，进而实现统计和分析这两门科学的相互融合与共同发展。在20世纪30年代，凯恩斯提出了国家经济核查体系，人在此基础上，不断发展和充实国家经济核查体系。此后，出现了投入产出分析法与资金流量表。这些都极大了促进了宏观经济统计分析的推广应用和发展。

　　(三)中国宏观经济统计分析发展的基本问题统计作为国民经济计划的检查与制定工作之一，在企业，乃至国家所有部门中都起着极为重要的作用。因此，宏观经济统计分析成为了总结与分析国民经济发展的一个重要工具。但是就我国目前形势而言，统计学数据等有关内容并没有获得较为深刻的利用，统计学的重要性经常被忽视。因此在实际的发展过程中，我们要明确统计学在整个宏观经济统计分析的研究方向、核心地位、知识体系中的关键所在等，并不断发展此趋势，利用措施弥补数据的不足和数据质量问题，对问题进行深入分析，采取现代统计学分析法，实现统计学的独立发展，以此发展宏观经济统计分析体系。

　　经济统计分析论文篇（3）

　　统计学和计量经济学这两门课程是经管类专业的核心基础课程之一，充分顺应当前的经济发展趋势，以经济理论和现实经济问题为主要研究对象，运用各种统计计量软件对现实经济数据进行分析，从而更准确地判定经济形势和预测经济发展趋势，体现了理论与实践的完美融合。本文主要思考如何将统计学和计量经济学的实践教学相互融合补充，结合漓江学院培养应用性复合型人才的目标，以培养学生利用现代信息技术搜集、整理、分析统计数据，用各种定性、定量统计方法对经济现象进行较深层次的分析与预测，进而对经济学理论进行实践检验的能力。

　　1.教学目标

　　1.1基本目标

　　旨在培养学生在充分理解经济学相关原理与基本数学知识的同时，利用现代信息技术搜集、整理、分析统计数据，用各种定性、定量统计方法对经济现象进行较深层次的分析与预测，进而对经济学理论进行实践检验的能力。

　　1.2具体目标

　　1.2.1理论目标

　　掌握统计学、计量经济学的基础知识和科学的经济学分析方法。

　　1.2.2能力目标

　　实践调查的设计和实施能力；团队协作能力；理论知识转化能力；软件操作能力；创新能力；实际经济问题的分析能力；领导与沟通能力；信息收集与处理能力。

　　2.教学依据

　　时刻围绕经济管理专业的培养特色，以“宽口径、厚基础”的培养模式在大一大二从经济理论和数学基础方法的讲授开始抓，将实践教学理念贯穿于整个大学教学过程中。在讲解基础理论时强调与现实经济问题的结合，培养学生发现问题和用数字去研究经济问题的兴趣。在大三大四以“重技能、显特色、强素质”为主。在统计学和计量经济学的讲授过程中，更多地注重如何解析现实经济问题，如何寻找和整理经济数据，同时学会用各种功能丰富的软件进行实证研究。将整个大学课程教育整合成一个紧密的体系，有目的有计划的灌输实践教学理念和执行实践教学过程。

　　3.教学思路

　　4.教学实践方案

　　4.1课堂教学实践

　　4.1.1环节一：理论教授，思维渗透

　　本环节主要在大一、大二实施，重点围绕学生经济学理论的学习、经济学思维的培养以及数学方法的灵活运用。在整个教学过程中适时结合案例分析、专题研讨、角色扮演、调查与访问等方式进行课堂实践，逐渐渗透理论联系实际的学习思维。

　　4.1.2环节二：理论与方法的整合，将经济现象具现化、简单化

　　本环节主要在大三上学期实施，重点在于让学生学会将现实生活中的经济问题数字化，同时从数字表现出的关系、特点、变化趋势中了解和认识经济发展的现状。具体从两个方面着手：

　　第一，以统计年鉴所包含的内容以及内在结构特点的分析、数据的测算为主线，针对《统计学原理》课程中包括的内容理论性偏强而实践性薄弱的特点，以《中国统计年鉴》、《经济统计年鉴》、《旅游统计年鉴》、《交通统计年鉴》等各类型统计年鉴作为研究的范本，将年鉴的主要模块、各模块之间的关系、各模块包括的主要经济指标的内容和测算方法以及所反映的经济现实作为研究案例，有针对性地将课程中涉及的公式、原理对照讲解，让学生充分认识到所学的不是枯燥的数字、公式和理论，而是一些生动的现实的经济数据和经济事实。在讲解的同时穿插Excel、SPSS等统计软件的使用教学，增强学生的动手能力。通过对统计年鉴的分析，既能让学生将理论进行实际转化，也能解决同学在写毕业论文时关于数据难找难分析的问题。

　　第二，以实践调查研究工作所涉及的准备、实施、整理、分析、撰写报告等环节为基线，结合《统计学原理》的相关章节内容，将整个学习过程分解成六个学习任务，具体有：调查方案设计、调查问卷设计与实地调查、调查数据的统计与汇总、研究对象的历史数据汇总分析、调查数据的统计分析、撰写调查报告。同时以学习任务驱动的方式，引导和带动学生参与到课程学习和实践中，强化学生在任务完成的过程中自主领悟和学习统计学的有关内容和方法。

　　4.1.3环节三：实证分析，检验经济理论，分析经济现象

　　本环节主要在大三下学期实施，旨在让学生掌握两三个计量分析软件，能够用环节二中掌握的数据结合计量软件进行实证分析，进而用实证分析方法检验经济理论、分析经济现象。

　　（1）针对《计量经济学》课程的特点，在讲解理论的同时重点专注于计量软件在实证研究中的使用，结合现实经济案例让学生学会如何用软件进行计量操作分析，并理解计量结果所表示的经济学意义，从而将计量结果用于验证经济理论，指导经济实践。

　　（2）针对实际运用方面，结合政府、金融机构、公司等所涉及的计量领域，以案例说明、角色扮演、情景设计、专题研讨等方式向同学们介绍相关的知识和使用的方法，让学生在出校门前对本门课的应用领域有所认识。

　　4.2课后实践教学

　　4.2.1课后辅助练习

　　以学习任务驱动的方式，引导和带动学生参与到课程学习和实践中，强化学生在任务完成的过程中自主领悟和学习统计学、计量经济学的有关内容和方法。

　　4.2.2暑期实践调查

　　组织大二、大三学生在暑期进行实践调查活动，指导学生将课堂中学习到的理论、方法联系调查实施的过程，切实在实践调查中掌握调查工作的准备、实施、整理、分析、撰写报告等各个环节所涉及到的理论、方法，最终通过调查结果的分析了解、认识某个现实经济问题，学会如何将理论见诸于实践。

　　5.实践教学效果的评估

　　课程评价是保证理论和实践性课程实施质量的的一个重要方面，介于统计学与计量经济学实践性较强的特点，计划改革传统理论考试模式，设计创新性考核方式。考核方式采用按工作任务的学习过程进行考核，并根据学生写的学习实践日记进行平时成绩的考核，其成绩纳入总成绩，结课后进行学习成果展示，在成果展示汇报时，每个学生们走上讲台，通过演讲的形式，把调查与统计分析的工作过程展示给大家。考核没有统一答案，通过学习成果的评价表，学生自评、互评，学生参与评定成绩的做法，可以更加公正的评价学生的学习质量及教师教学的质量。具体评价指标有：第一，调查问题、对象选择的新颖、时效性；第二，调查实施方案的完整性；第三，调查问卷设计的合理性、规范性、科学性；第四，参与课堂讨论的积极性；第五，实践调查参与的主动性及贡献；第六，调查团队协作能力；第七，理论知识的应用能力；第八，Excel、Eviews、SPSS等软件的操作能力；第九，数据的总结分析能力；第十，文字的组织和文章的撰写能力；第十一，成果汇报的现场效果。

　　【参考文献】

　　[1]张真.计量经济学——经济学数学和统计学的结缘[J].科技与经济，2006（13）：16-18.

　　经济统计分析论文篇（4）

　　中图分类号：F222.39 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）007-00-01

　　很多人都不太了解什么是宏观经济统计分析，在这里我们给出一个相对全面的解释，宏观经济统计分析主要是以宏观经济理论为基础，以指导国民经济运行为目的，对宏观经济的整体运行过程进行分析的一种实证经济。在国际上，宏观经济这个词语第一次出现在20世纪30年代，由恩格斯提出理论知识，我们国家宏观经济统计分析产生于改革开放以后，随着我们国家经济的发展，我国的固定资产投资额不断增加，对国民生产总值的影响作用也越来越大。通过对宏观经济统计方法的分析，可以有效地制定经济政策进而实施宏观调控，刺激经济持续、健康发展。

　　一、宏观经济统计分析的内容

　　（一）宏观经济统计分析的类别及特点

　　宏观经济统计分析主要包括四个方面：（1）事前分析、事中分析和事后分析；（2）状态性分析、规律性分析和预测性分析；（3）专题分析和综合分析；（4）定期分析和不定期分析。宏观经济统计分析的特点主要包括应用性、数量性、对比性、综合性、实证性五个特点，从真务实，用数据和事实说话，通过实证分析研究宏观经济问题。

　　（二）宏观经济统计分析的课题和内容

　　宏观经济统计分析按照经济活动来进行课题划分，可以划分为国民收入分配、消费需求、投资需求、进出口需求、国民经济综合平衡分析、宏观市场运行等多个课题，在不同的历史阶段，由于其现实背景的差异，宏观经济分析角度都会有不同的研究课题，描述我们宏观经济的变化过程、特征、以及变化规律等问题，揭示影响事物变化的关键因素，探索其因果关系，并积极的找出解决问题的方法，以供决策者选择。

　　二、宏观经济统计分析的方法

　　（一）均衡分析和非均衡分析

　　均衡分析是宏观经济统计分析中的重要手段之一，这一分析方法认为各种变量在综合分析的情况下最终会达到一种均衡状态，就供给需求理论而言，均衡分析理论认为供给曲线和需求曲线在一定的价格和数量条件下，这两种曲线就会达到均衡，这种理论在马歇尔将图形引入宏观经济学以后一直在西方经济学中占据主导地位；非均衡分析方法是相对于均衡分析方法而言的，认为市场上的供求不可能相等。非均衡分析方法更加贴近生活，它认为在现实的经济生活中，由于信息的短缺和不对称以及信息成本的提高，所以市场的供需总是会存在差异，是不可避免的，其中不完全竞争将是非均衡分析方法的研究重点。

　　（二）定性分析方法与定量分析方法

　　定性分析方法作为宏观经济统计分析中的一个分支，由于其缺乏理论知识的基础，所以人们更多的还是倾向于定量分析方法，定量分析方法主要运用在金融领域，其中数学依据主要是计量和统计，在经济学中，常用的定量分析方法又分为5小种，分别为比率分析法、趋势分析法、结构分析法、相互对比法以及数学模型法，在这5种分析方法中，比率分析法是所有分析方法的基础，趋势分析方法、结构分析法、相互对比法是分析方法的延伸，数学模型法则代表了定量分析方法将来的发展方向。

　　（三）静态分析和动态分析

　　静态的分析方法主要是横截面分析，是相对侧重于分析经济变量的均衡条件，而动态分析则引进了时间维度，比如较为流行的时间序列分析，相对侧重于随着时间发展经济状况的发展，这两种分析方法都是不全面的，需要两者相结合来看待，以长泰县为例，不仅仅要对长泰县现有的经济状况、发展水平、发展特点以及问题作出分析，还要在时间维度上来作出整体把握，充分考虑内在条件和外在因素的双重作用，从而制定出相对的经济改革策略。

　　三、宏观经济统计分析的意义

　　我们为什么要研究宏观经济统计分析，宏观经济统计分析有什么的意义？我们从以下几个方面来分析：1.研究宏观经济统计分析有利于把握证券市场的总体变化趋势，在证券投资领域是离不开宏观经济分析的只有把握住了整体的经济发展方向，才能把握证券的整体变动趋势；2.利用宏观经济统计分析来判断整个证券市场的投资价值，这里的证券市场泛指整个证券交易市场，从狭义角度来说整个证券市场的投资价值就是整个国民经济增长质量与速度的体现，当然对于长泰县这个小整体而言也是这样的；3.通过宏观经济统计分析，掌握宏观经济政策对证券市场的影响，证券市场与国家宏观经济政策息息相关，认真分析宏观经济政策，这样才能准确把握证券市场的运行趋势和价值变动方向，对投资者、证券业本身，乃至整个行业的发展都有重要的意义。

　　四、结语

　　在宏观经济学中，一方面在实证分析中，各类分析方法通常综合起来，多种分析方法共同作用，解决相关经济问题；另一方面实证分析方法也和规范分析方法相结合，实证分析方法为规范分析方法提供了理论依据。在《资本论》中，马克思曾提到“分析经济形式，既不能用显微镜，也不能用化学试剂，二者都必须用抽象力来代替”，因此在我们研究宏观经济学问题的时候，要用多种分析方法来综合考虑，研究宏观经济分析方法的内容、方法以及意义。长泰县作为一个城市近郊县，在经济发展的今天，也要秉持宏观经济统计分析方法，制定严谨的经济发展路线，带动经济的腾飞，希望本文能对此有一定的借鉴意义。

　　参考文献：

　　[1]董涛.宏观经济统计分析发展的基本问题[J].中国科技博览，2014.

　　经济统计分析论文篇（5）

　　1.遵照教育部对经济统计学专业的要求

　　严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学,其中核心课程为西方经济学(微观经济学、宏观经济学),计量经济学,财政学,货币金融学,会计学,经济统计学,国民经济统计学,概率论与数理统计,抽样技术与应用,应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程(含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等),社会实践(含经济社会统计调查、统计工作实习等),科研和论文写作(含毕业论文、学年论文、科研实践等)。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。

　　2.参照其他院校的培养方案和课程设置

　　它山之石,可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校(如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、 河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院)和综合类院校(如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学)以及师范类院校(如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学)作为参照院校。通过比较分析得出,在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中,财经类院校主要突出经济学课程,招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类,招生偏重理科生。

　　综上所述,经济统计学专业应培养适应信息化社会需要,熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法,具有扎实的统计学、经济学和金融学基础,能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。

　　3.与学院培养方案形式统一

　　新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一,以便于教务人员管理工作的开展。

　　二 经济统计学培养方案专业课的设置

　　经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生,设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者,授予经济学学士学位。

　　由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高,我们提高了课程总学分和总学时,注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配,强化实训实践课程,实行理论和实践并行。

　　培养方案确定了5门学科基础课程,分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程,分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程,分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。

　　经济统计分析论文篇（6）

　　中图分类号：O13；F224 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）030-000-01

　　引言

　　数学学科重视逻辑思维能力，具有高度的抽象性，被广泛应用于社会生活的各个方面，如工程学、经济学等等。数学学科中的统计方法对经济学具有重要意义，对于现代企业来说，经济上决策的制定实施都需要应用数学的统计方法。因此，应当对数学统计在现代经济与管理领域的应用进行具体分析，以帮助企业提高经营效率，从而促进我国经济的发展。

　　一、数学统计法对于现代经济与管理领域的意义

　　1.解决复杂问题

　　现代经济和管理领域问题需要严密精确的计算，而数学统计最大的特c是逻辑缜密。把数学统计的方法应用于现代经济和管理领域，可以有效解决复杂问题。数学方法和经济学和管理领域密切相关，衍生出数理经济学、产权经济学等多门专业学科，说明统计方法在现代经济中已经得到了广泛应用[1]。

　　2.进行科学决策

　　企业对经济管理领域活动进行评估，需要从定性分析发展为定量分析，这一分析过程需要应用数学统计的方法。在制定决策时，企业应用数学统计方法，来进行精确的分析决策，可以有效提高企业决议的科学性，避免造成资金财力的损失。在决策之后，企业对自身的发展状况有了准确认识，可以进一步提出发展规划，促进企业蓬勃发展。

　　3.分析现论

　　数学统计方法是分析经济管理理论的重要工具。经济学的数据比较繁杂，把统计方法和现代经济管理理论相结合，可以化难为易，解决深奥的数学问题。近年来，人们尝试用统计方法进行数量关系分析，对质和量的判定都精准无误，为分析理论提供了非常有效的渠道和途径。

　　4.指导经营活动

　　事物的发展会经历一个从量变到质变的过程，经济与管理领域的问题也不例外。因此，经济与管理领域问题中的定性分析和定量分析具有重要意义。数学统计方法通过数量关系分析经济要素之间的关系，对经济理论进行分析之后，企业制定相应的发展策略，指导经营活动。

　　二、数学统计法在现代经济与管理领域的应用问题

　　1.我国市场经济体系存在弊端

　　运用数学统计的方法来解决经济与管理领域问题，有几个具体步骤。首先，要取出数学变量，建立相关模型。模型的建立需要对具体经济现象进行分析，同时要遵循相应的经济理论[2]。企业在经济运行过程中，需要建立宏观的经济模型，这就要求数学统计法对宏观的运行机制进行分析。只有保证宏观经济运行机制描述的客观性，以及宏观经济行为分析的科学性，才能确保数学统计法的顺利实施。但是目前我国的社会主义市场积极体系还不完善，许多基础的理论问题没有得到解决，导致数学方法无法在经济学领域中有效应用。

　　2.目前数据统计水平相对较低

　　数据对事物的描述具有重要作用，而经济统计数据指的是对经济事物和与经济有关的对象进行描述。经济统计数据的准确与否将直接影响到分析经济管理问题的结果。数据统计法的对象便是数据，如果经济统计数据出现了问题，数据统计法也将失去效用。目前我国数据统计水平相对较低，可用数据口径不一，无法整合到一起满足解决问题的需要。随着我国经济的不断发展，经济数据越来越繁杂，整理工作越来越困难，极大影响了我国的数据统计水平。

　　3.对数学统计的认识存在问题

　　数学统计方法的目的是化难为易，高效地解决经济与管理领域问题。在使用过程中，要注意方法使用的科学性和合理性。但是在当下企业，一些经济分析师为了炫耀自己的才华，盲目使用数学统计方法，认为只有应用这种方法才能提升工作水平。这种认识是错误的，极不利于企业的良性发展[3]。部分分析人员没有掌握数学统计方法的基本原理，在解决问题时难免出现纰漏，造成经济事故。

　　三、数学统计法在现代经济与管理领域的应用策略

　　1.健全社会主义市场经济体系

　　就上文分析的具体问题，将数学统计法应用于现代经济和管理领域，首先应当健全我国的社会主义市场经济体系。国家应该挖掘社会主义市场经济的发展规律，优化产业结构，使更多企业加入到市场的良性竞争中，提升自己的竞争实力[4]。企业在经济管理领域应用数学统计法的过程中，应当总结市场经济的发展经验，完善相关理论，从而进行科学分析，制定相应的发展对策。现代企业在良性竞争中发展，反之又能促进社会主义市场经济体系的完善。

　　2.建立经济数据网络收集平台

　　经济数据是进行数据统计的重要因素，只有保证经济数据的科学可靠，数据收集的及时有效，数据范围的广泛完备，才能使数据统计有效进行。因此，必须建立一个专门收集数据的网络平台，实现资源共享，提高数据处理的效率。我国经济数据的收集工作一般由经济部门完成，经济统计部门应该建立一套较为完备的数据统计体系，对应该收集的数据进行核实，对新兴的数据进行采集。同时，经济统计部门要加大调查力度，确保信息来源的全面性。最后，还应该调动相关部门积极配合，实现数据的顺利收集。

　　3.科学合理应用数学统计方法

　　运用数学统计方法分析经济问题，目的是把复杂的经济问题简单化，促进问题的解决。因此，企业经济部门人员应当科学合理地应用数学统计方法。经济问题的定量分析通常依据数学统计方法，但是定性分析拥有自己的专门方法。工作人员在具体的应用中要合理分析，选择最适合的方法[5]。

　　四、结论

　　数学统计在现代经济管理领域具有重要作用，企业应当重视应用数学统计法，精确分析相关问题，制定出相应的发展方案，从而促进自身的快速发展。目前数学统计法的应用还存在一些问题，政府、企业和社会如果能全力配合，寻找有效策略，就能促进我国市场经济的良好发展。

　　参考文献：

　　经济统计分析论文篇（7）

　　一、前言

　　在宏观经济关于统计分析不断得到广泛应用的状况下，市场经济得到稳定的发展，但是在实际应用的过程中，还存在很多弊端，这样的状况严重的影响了其发展。在经济发展新时期，对存在的问题进行适当的分析和研究，并制定出合适解决方法，已经成为我国经济领域学者重点的研究对象。基于这样的状况，为了有效的保证问题的有效解决和对策的制定具有时效性，在实际的工作中，需要对宏观经济统计分析进行深入的了解与掌握，才能够给予行之有效的、与时俱进的、对国家和大众都有益处的对策。

　　二、宏观经济统计分析简介

　　（一）内涵分析

　　在本课题对相关问题进行分析之前，需要对宏观经济统计分析的相应概念进行了解。宏观经济统计分析主要是对整体经济关于同一方面的总称，在其发展的不断阶段，经济学和统计学两种知识的融合，为市场经济的繁荣发展提供了详尽的信息。宏观经济方面的统计分析主要分为两个发展系统：一是统计学知识为基础的发展系统；二是和经济学知识为中心的发展系y。两种不同知识所形成的系统，在实际应用中产生的价值自然存在很大的差异性。但是在实际应用的过程中，宏观经济方面的统计分析主要注重关于经济学方面的理论和知识多一些，主要表现在计量经济学上面[1]。鉴于计量经济学具有理论形式的计量经济学和经济形式的计量学，将其应用到实际当中，能实现对数据的统计和管理，进而达到探索经济当中潜在规律的目标。宏观经济的统计部分所要研究的对象主要是宏观经济实际运行过程相应结果，在此过程中主要把宏观经济的相应理论作为依据，而将统计分析方法和方法作为工具，充分的利用统计的资料，来实现对宏观经济实际当中运行的规律予以深度的认识与分析。

　　（二）常用的方法

　　宏观经济方面的统计分析在实际使用的过程中，其方法多种多样，主要有以下几种方法：（1）静态分析。该种分析方法主要是把经济变动的整个过程和时间的因素进行排除，进而使经济达到相对平衡的状态。（2）边际分析。该种分析方法主要是边际概念当中的数量分析法，在使用的过程中对经济行为和相应的经济变量进行详细，进而凸显出自变量和因变量之间存在的关系；（3）均衡分析。该种分析法是对经济实际均衡状态下变动条件和形成条件进行详细分析；（4）比较动态分析。该种分析法主要是对两个不同的经济予以比较对比，进而获得变量的关系[2]。

　　三、推动宏观经济状态下的统计分析发展策略

　　（一）“与时俱进”

　　宏观经济统计分析具有实践性与科学性，能实现对信息予以合理分析，对现今市场经济的稳定经营和长远发展具有重大的意义。在信息化技术的支持下，宏观经济方面统计分析的信息的主要来源和相应的分析方法呈现出迥异的特征，宏观经济方面的统计分析在实际应用中表现出与时俱进的特征，将多样化的分析方法应用到该项分析当中，能使数据终端使用人员提供的重要的信息保障。大数据时代为我国超越追赶经济发达国家提供了一个良好的机会，我国在经济发展新时期当中，注重从政府采集和分析得到的信息数据着手，进而为经济的稳定经营和长远发展制定科学的发展战略。

　　为了能贯彻和落实新经济时期制定的经济发展战略，要在经济发展趋势不断变化后，对不适应经济长远的项目进行改进，在关于经济发展的过程中，应注重经济研究的前瞻性，并对互联网中的信息进行充分的利用，从而形成一个全新的宏观经济分析体系，为我国宏观经济发展中提供科学依据与良好的服务。在大数据时代迅速发展下，我国可以对当地各个社会基础单位作为的数据作为依据，对顺应现今大数据时代信息发展的平台进行建立。强化物流网络自身统计与各个行业之间相关联的机构进行建设建设，进而为各个行业的全面发展创造良好的发展环境。当地政府同时也要对资源环境和电网供求提供的信息数据作为重要的依据，实现对我国各项能源的全面发展。此外，大数据相关平台网站要进行科学的建设，这样才能为我国能源基础建设和管理提供强有力的保障。从上文的论述得知，大数据时代背景下，我国各个地方的政府要注重自身发展的创新性，能实现对数据的合理分析，通过采用多元化的经济统计方式，才能对统计和分析方法提出个更好的方法，进而实现合理科学的宏观经济统计分析发展目的。

　　（二）完善相关体系

　　经济体制的改革是我国促进经济发展采取的重要措施。随着经济体制的不断改革，我国现存的经济发展结构很难为经济的实际发展提供满意的服务，已经无法满足社会经济发展的需求，无法适应新时展的趋势。基于这样的状况，在实际的发展的过程中，为了更好的改进我国经济发展的机制，应注重要宏观经济方面统计分析工作能在现阶段得到健康的发展。政府机关单位中的从业人员在实际的工作中应研究出适应现今经济发展的体系，进而能科学的指导现今市场经济中企业自身的经营和长远的发展。同时还要对参与工作的相应人员，对自身的专业技能进行不断的提升，让其拥有更加专业的职业技能，保障新建指标体系能顺利有效的实施，发挥其调节指导作用[3]。

　　（三）加强宏观控制力

　　由于经济具有较强的流动性，易产生很多种类型风险。因此，要加强宏观经济统计分析稳健发展，增强政府宏观调控经济的能力。将我国宏观经济调控与政治外交结合，与国际宏观调控接轨，并且在宏观调控基础上，贯穿落实国家各项宏观调控政策。根据实际情况采取具有针对性的调控政策，使宏观调控能力与市场机制调节功能得到充分的发挥。将宏观调控目标分为若干个小目标，逐一的进行宏观调控，使宏观调控成果巩固，以实现经济宏观调控最终目标。

　　四、结论

　　通过本文的论述得知，虽然我国宏观经济统计分析存在着较多样化的问题。但是，宏观经济统计分析与时俱进符合时展与国家的宏观调控加强，相关体系不断完善，政府与各方力量的大力支持。能够实现对所有经济数据统筹管理与精确分析，使国家经济发展加快，促进整体经济效益优化，宏观经济统计分析也能够得到一个长期有效发展的契机，为人们谋取更多的福祉。

　　参考文献

　　经济统计分析论文篇（8）

　　学位论文要求有一定的创新性，考察论文的创新无外乎三个方面：第一，是否提出了新的观点？如果没有，那么，第二是否使用了新的分析方法或新的分析框架？如果也没有，那么，第三，是否提供了新的经验证据？在这三点中，无疑使用新的经验证据所要求的创新程度最低。而且经验研究具有相对统一和严格的写作规范，易于模仿，因而在本科学生论文中倍受欢迎。这表现为近年应用计量经济学进行经验研究的本科毕业论文的数量越来越多。但是，认真阅读这些论文就会发现，本科生在计量经济学实际应用当中仍然存在大量技术问题，导致一些用心完成的论文并不能顺利通过答辩。这些问题也反映出我们计量经济学课程教学中存在缺陷。因而，如何帮助学生提高经验研究的水平是我们从事计量经济学课程教学任务老师义不容辞的责任。

　　二、本科论文应用经验研究存在的共性问题

　　应用计量经济学作为研究手段的本科学位论文普遍存在以下三种共性问题。

　　（一）回归模型设定问题。计量经济模型是对所关注经济现象或经济理论进行经验研究的基本工具，因此刻画经济现象有的计量模型的正确设定最为重要。然而，本科毕业论文中最为常见的问题是模型没有选择正确的解释变量或者没有选择正确的函数形式。

　　（二）截面数据模型的应用问题。截面数据模型的应用问题存在两种情况：一是相当多的本科论文不重视经典计量模型理论是基于随机抽样的截面数据而建立的；二是本科学生没有注意到截面数据中常见的随机干扰项的异方差问题。在笔者参与的本科论文答辩中，很多同学论文喜欢使用问卷调查取得样本数据进行回归分析，而特定的样本不一定满足随机抽样要求的，因而，对于不满足随机抽样的截面数据我们必须使用选择性样本计量经济学模型，而其估计方法往往要使用最大似然估计，这是一般本科生所没有掌握的估计方法。

　　（三）时间序列数据模型中的共性问题。时间序列数据最丰富，也是最容易从网络数据库中得到的统计数据，但时间序列数据中一个重要的问题是：什么样的时间序列数据才能适合本科生最为熟悉的普通最小二乘法（OLS）？理论上说，它们必须是平衡的时间序列，如果是非平衡时间序列，它们之间必须存在经济上的均衡关系和统计上的协整关系。由于课时的关系，时间序列往往是一个学期的计量课程无法在课堂上全面讲授的。这成为那些没有学习过时间序列的同学的薄弱环节，因而，他们的论文中充斥伪回归现象。

　　三、上述共性问题存在的原因分析

　　（一）在计量经济学教学中应该确立理论模型指导计量模型设定的原则。计量经济学本身是研究包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用的。但是目前的教学中，无论是教师的课堂教学还是学生的课后复习都在主要精力放在参数估计和各种检验的理论和方法，对如何从实际问题出发建立模型，分析经济讨论得较少。学生学了不少估计和检验的方法，却知道应该怎么用。我们在教学中首先要让学生明白，计量模型的设定（包括解释变量的选取与模型数学形式的设定）和各种假设检验是由理论（包括经济学理论与统计学理论）决定的，这一原则需要在课堂教学上反复强调。实际上，学生之所以会大量出现回归方程设定问题主要原因是课堂案例教学时，相关经济学理论与统计理论没有讲透，而且教材本身对模型如何设定重视不够，而且为了灌输回归计量上的东西，教材都往往不介绍理论模型如何设定和为何这样设定，甚至为了迁就学生的水平和课时进度要求，教材上会出现一些在理论上讲不通的模型，学生简单模仿自然在论文中会出现模型设定问题。同样老师在讲授计量经济学时，也只讲如何进行参数估计，如何进行假设检验，如何进行结构分析与预测，不介绍回归模型如何得来。由于本科学生很少阅读文献，很少能从文献上学习计量模型的设定方法，因而，教材和课堂上有限的理论知识使得学生在毕业论文中进行回归分析时破绽百出。

　　（二）课程学习不系统。计量经济学的课程设计一般是首先介绍经典单方程计量经济学模型的估计和检验；其次是放宽基本假定的经典单方程计量经济学模型，介绍违背基本假设的后果、检验和重新估计；然后是诸如虚拟变量、滞后变量等专门问题的处理；再次是联立方程组模型理论与方法；最后再是时间序列计量经济学模型。这些内容全部介绍大概需要70个课时。这些内容如果一学期没有讲完，那么学生学习就不会系统。学生虽然掌握了如何使用OLS进行了回归分析，并能写出毕业论文，但对于违背经典线性回归模型（ClassicalLinearRegressionModel）基本假设的情况不会侦测检验，不会进行补救；对时间序列数据不会根据情况进行处理，那所得出的结论自然是站不住脚。课程学习不系统的原因主要还是课时不够，课堂教学跟不上大纲的进度。因而，学生对计量经济学知识掌握的不成系统，对于经验研究中已经很成熟的方法，在学生自己完成的论文中却没有使用，致使经验研究得出错误的结论。

　　四、改进《计量经济学》授课效果的建议

　　经济统计分析论文篇（9）

　　中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）13-0054-02

　　大数据时代给社会经济发展带来了机遇和挑战，社会各行各业对数据分析需求大幅上升，需要借助数据分析实现数据的增值，挖掘数据背后的潜在价值，为其经营管理决策、投资决策提供智力支持。随着社会经济发展对具有数据管理和数据分析能力的应用创新型经济管理人才的需求逐渐攀升，也引发了对高校经管类专业学生能力的更高要求。面对纷繁复杂的社会经济环境，经管类专业学生必须能够广泛应用定量分析技术，能够从海量数据中获取有效数据，运用科学的方法从这些数据中提取出有用信息，建立相应的模型，作出最优决策。

　　统计学是培养经管类专业学生定量分析能力的一门重要课程，是众多高等院校经管类专业的专业基础必修课，是以后深入学习相关定量方法类课程（诸如计量经济学、管理运筹学、市场调查与预测等）的基础。因此，统计学课程体系设置是否合理，将直接影响到学生获取有效数据和分析数据应用能力的培养，进而影响学生定量分析能力的培养。

　　一、经管类专业统计学课程体系存在的问题

　　1.课程教学定位模糊。我国高等院校经管类专业统计学教学中的最大弊端在于一直按照前苏联划分方式将其归类为一门偏重于简单数据整理课程，而将相应的统计分析所采用方法和理论归为数理统计，因此在教学中不重视对后者的学习。然而，西方发达国家的统计学课程是同时包括这两个部分内容的，尤其是后一个部分内容是定量分析的重要基础。因此，在传统统计学教学定位下，学生只认识了基本理论与概念，却掌握不了处理和分析数据的能力，这与经管类专业应用型人才培养目标相背离，难以适应大数据时代社会各领域对经济管理人才素质的新需求。

　　2.课程体系有待完善，与经管类专业融合不够。目前，大多数高等院校经管类专业统计学课程设置只涉及理论统计学这一领域，未将统计分析方法与相关经管类专业知识有机结合。在这样的课程体系安排下，学生虽然掌握了统计基本理论和方法，但难以体会到统计在本专业学习中的应用价值，当面临现实的经济、管理问题却无能为力，不会运用所学统计方法，结合专业知识对实际问题进行定量分析。这种状况与经管类人才定量分析能力培养目的相违背，难以实现具有创新能力的经管类人才的培养目标。

　　因此，如能结合经管类专业特点，对统计学的课程体系进行优化建设，势必能够培养出具有定量分析技能，满足社会需求和企业需求，符合大数据时代人才素质要求的经济管理人才。

　　二、大数据时代经管类专业统计学课程体系构建

　　1.明确课程教学定位。目前，统计学教学中偏重于统计学基本概念、基本模型和基本方法的理论知识学习，系统性较强，有利于学生全面了解统计学的知识体系，但是对统计思维能力的培养和统计方法的应用重视不够，这不仅会让学生望而生畏，从而失去学习的主动性与积极性，更为重要的是学生不能够学以致用，在自己本专业深入学习过程中不会运用统计学知识来解决实际的经济管理问题，而在教与学中出现的这些问题源头在于教学定位不够准确。因此，本文提出新的课程教学定位：以应用创新型人才培养为导向，提高经管类专业学生定量分析能力为目标，结合经济学科和管理学科的特点，通过统计学的理论教学、案例分析、课程设计、实验（践）等教学环节，培养学生统计思维能力和统计应用能力，具备运用统计学理论与方法，研究社会经济管理领域有关数据收集、整理、分析等解决实际问题的综合能力，以适应大数据时代对经济管理人才的新需求。

　　2.课程体系优化建设。根据新的教学定位，统计学课程体系优化建设的基本思路：一是课程体系设置要强调基础知识、注重灵活应用、突出定量分析的教学理念和教学目标；二是课程结构上，突出专业针对性，强调统计学科和经济学科、管理学科的有机结合，使课程特色化；三是建立实践教学体系，加强学生实践能力的锻炼，为学生提供综合素质和能力提高的实训平台；四是将统计分析软件的运用融入到课程体系之中，加强统计分析软件的技能培养。

　　因此，本文将运用模块化系统集成思想，根据经济与管理类各专业的要求，提出按专业分模块，按模块分层次，按层次定内容的改革方案，构建“课程体系课程子系统课程模块具体内容”的递阶控制结构模型，具体如图1所示。

　　在统计学课程体系优化建设中，我们运用系统科学的方法构建出模块化、层次化集成的课程体系在整体功能上达到了最佳状态。

　　课程基础子系统是统计学理论基础和统计思维培养阶段，由统计学基本原理和基本理论构成，体现了“厚基础”的功能。课程应用子系统和课程案例子系统是统计分析能力训练阶段，首先结合认知性案例模块系统介绍统计分析方法，让经管类专业学生了解统计分析方法的基本原理，其次进一步结合专业特色案例模块和统计分析软件模块，通过分专业教学方式，使不同专业学生能够体会到统计学在本专业中的应用，增强学生的学习兴趣，体现了“强能力”的功能。课程实践子系统是统计应用能力实践阶段，是培养大数据时代应用型经管人才的重要环节。课程实践主要包括课堂实践和实验室模拟，课外实践主要包括社会实践活动、实训实习和相关竞赛，通过课程实践和课外实践两大平台训练学生运用所学统计调查、统计整理和统计分析等知识解决实际问题的综合能力。课程选修子系统是统计应用能力扩展阶段，该阶段在学生掌握统计学相关知识的基础上，通过选修统计预测与统计决策两大模块，进一步培养学生的定量分析能力。

　　三、结束语

　　大数据时代经管类专业统计学课程体系构建，应注重强化基础理论，突出知识的实用性和创新性，做到统计知识与实例分析相结合，与软件应用相结合，理论教学与实践教学相结合，与实际应用相结合。根据经管类各专业特色，以“知识+能力+应用”模式进行模块化、层次化课程体系设置，从本质上提升学生的数据素养和信息素养，提高解决实际问题的定量分析能力，以适应大数据时代对人才素质的新需求，使具有数据管理和数据分析能力的经济管理人才在就业市场上更具有竞争力。

　　参考文献：

　　[1]孙根年.课程体系优化的系统观及系统方法[J].高等教育研究，2001，（2）.

　　[2]曾五一，肖红中、庞皓，朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究，2012，（2）.

　　[3]姚寿福.经济管理类本科专业统计学课程教学改革思考[J].高等教育研究（成都），2012，（3）.

　　经济统计分析论文篇（10）

　　中图分类号：C81 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）009-000-01

　　经济统计学是统计学的重要分支之一。近年来，社会不断进步，经济不断发展，当前社会对于经济统计学的应用需求越来越多，且为统计学提供了很好的发展机遇，但是对于经济统计学的相关研究却不够深入，且统计理论相对落后。因此，应充分了解经济统计学的发展方向，正确看待经济统计学存在的弊端，并针对相应的问题提出有效的解决策略，这对于我国统计学的进一步发展具有重要的价值与意义。

　　一、经济统计学的发展方向

　　关于统计学的性质，业界不同专业人员有不同的说法。一般认为，统计学包含自然科学与社会科学两个领域，与数学具有非常密切的关系。而以上两个领域可互相融合，形成统一学科。

　　长期以来，数理统计学在国际上占据重要地位，且社会统计学对国家的发展也发挥着积极的作用。据相关学术会议报告显示，现如今，统计学发展趋势为统计学与计算机的关系日益密切，与经济等实质性学科有一定结合，而与数学的关系逐渐分离。在过去很长一段时间内，我国学者对于经济统计学的理解较为片面，且在一定程度上对数理统计学产生忽略，对我国统计学的发展造成不利影响，进而对经济的发展产生一定的阻碍。改革开放后，数理统计学的重要性逐渐凸显，并受到许多学者的重视，其地位逐渐得以提升。

　　正所谓，实践是检验真理的唯一标准。在统计学理论得到重视的同时，应将其付诸实践，将理论作为实践的重要指导思想，并以实际研究结果为依据，对理论内容适当补充，促进统计学理论的进一步发展。

　　二、经济统计学存在的弊端

　　（一）理论基础相对薄弱

　　对于经济统计学而言，应用性与实践性均较强。在确定研究目的、设计统计公式与指标、研究统计分析等方面，都需要社会经济理论的指导。但是，当前阶段，经济统计学内容缺乏社会经济学理论根据，仅仅采用统计定量方法分析社会经济现象，因理论基础薄弱，缺乏深度，使得社会经济现象分析仅仅停留在表面阶段，在很大程度上对统计学在社会经济领域的应用产生一定局限，进而制约经济统计学的发展。

　　（二）统计学应用性相对较差

　　当前，就经济统计学内容设置来看，受计划经济影响较大，过多涉及对相关指标的解释、计算，导致统计学应用性较差。不仅难以满足当前市场经济背景下，经济发展对经济统计学的实际需要，而且随着社会的进步，统计学逐渐不能满足当前社会对统计专业人才的需求。当前，许多统计学理论知识在实际工作实践中很难发挥其有效作用，很少能解决真实问题。

　　（三）理论知识难以满足实践需要

　　统计学理论源于实践，应高于实践。如果理论知识不能对实践发挥指导作用，那就失去了其存在的意义。但就当前阶段而言，许多统计学分析方法及相关指标，并非专业统计人员提出，只是针对实际需要，提出的非专业指标，包括贡献率、区位商及结构效应等。很显然，统计理论知识以难以满足当前实践需要与社会需求，导致经济统计学的发展受到一定阻碍。

　　三、经济统计学的改进措施

　　（一）提高经济统计学理论基础

　　对于经济统计学的改进，首先应提高其理论基础，积极吸收相关学科理论知识，融合先进统计理论中的合理成分，将经济学提升到社会经济统计学的高度，强调经济学与统计学的密切联系与有机结合。当前，在市场经济背景下，经济统计学应面向全社会，以社会需求为依据，向全社会反馈信息，并对其提供咨询与监督功能，为经济决策的制定提供有效指导。在对经济统计学课程的设置上，应涉及多个领域，以满足社会各行业、各部门对于统计人才的实际需求。

　　（二）完善统计工作模式

　　在经济统计学的应用过程中，要想充分发挥其作用，就要建立健全科学、合理的统计工作模式，不管是在统计数据的收集、统计方法的应用上，还是在统计数据的分析、报告格式的整理上，都应以科学统计工作模式为坚实的后盾。同时，作为政府或企业方面，应对当前经济工作特征、自身面临的困难以及实际发展需求等方面进行全面分析，建立完善的统计工作模式，进一步提升统计工作的实效性，保证其作用的充分发挥。

　　（三）改进经济统计方法

　　通常而言，统计方法不同，会导致相同的数据信息出现不同的统计结果。经济统计方法的使用过程中，其应用数据主要来源于实际科学调查，其中包含了多种真实反映经济发展水平及变化趋势的变量，如果一味地采取一种经济统计方法，统计数据中许多变量的作用就会很容易被忽视，导致统计结果存在一定的片面性，缺乏科学性与准确性。因此，应进一步改进经济统计方法，不断创新统计手段，进而保证统计结果的科学性，为经济决策的制定提供科学合理的依据，促进经济发展水平的提高，从而为社会的发展发挥重要推动作用。

　　四、结语

　　总而言之，经济统计学在我国经济发展中发挥着重要作用，随着经济的发展，社会主义市场改革不断深化，经济统计学的重要性日益凸显。就统计学的实质来看，统计学主要研究对于各种数据信息的收集、整理与分析，分析过程中若发现问题，进行及时预测、准确推断，以保证决策的科学性与合理性。在当前经济管理日益复杂化的市场环境中，应对数据加以严格观察，全面分析各类问题，保证统计学作用的有效发挥，从而促进我国经济发展，完善社会管理水平。

　　参考文献：

　　[1]苏琛.关于经济统计学若干问题的思考[J].统计与管理，2015 （01）：12-13.　　计量经济学和统计学篇1

　　1课程和教学对象特点分析

　　1.1计量经济学和统计学的课程特点

　　1.1.1实用性和基础性强对于经济类专业的学生来说,统计学和计量经济学都是教育部指定的本科阶段核心课程.事实上,这两门课程在硕士研究生阶段和博士研究生阶段其重要性显得更加突出,本科阶段学习好这两门课程可以为进一步深造创造条件.统计学的重要性源于其实用性,因为统计学在各个行业、各个领域甚至是日常生活中都可以广泛的应用,因此现在不少非经济类专业的学生都会学习一定的统计学知识.2010年2月,联合国统计委员会审议了联合国秘书长提交的关于世界统计日的报告,决定将2010年10月20日定为世界统计日,并请各国政府支持开展世界统计日的庆祝活动.报告通过后,联合国将每年的10月20日定位世界统计日,这无疑提高了统计学专业(包括统计学)的地位.统计学中的相关知识几乎是经济类硕士研究生和博士研究生写作论文必不可少的工具.计量经济学的重要性也源于其实用性,虽然经济学理论逻辑对于现实中的经济现象进行了很好的解释,但要想对这些理论进行验证或对未来的经济走势进行数量预测还需要借助计量经济学.国内知名的高校不但开了计量经济学课程,而且往往会在本科生阶段开初级计量经济学,硕士阶段开中级计量经济学,博士阶段开高级计量经济学.

　　1.1.2所需基础知识多难度较大无论是统计学还是计量经济学,教授的对象都需要掌握一些其他课程知识,比如统计学的学习要求学生已经学习了高等数学和概率论与数理统计等课程和EXCEL的基本应用,这些知识的掌握有利于学生对授课内容的理解和实践.计量经济学的学习则要求以微观经济学、宏观经济学、经济统计学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用数理统计知识的学习为基础.如果没有较好的掌握这些知识,则会对统计学和计量经济学的教学效果产生影响.

　　1.1.3逻辑性强,表达精确无论是统计学还是计量经济学课程内容的逻辑性都很强.其逻辑性的第一个表现是教授的内容一般都是从简单的开始,然后逐步深入.不同章节的内容往往相互连贯,有些情况下前一章的内容是学习下一章的基础,有些情况下前一章的内容是后几章学习内容的共同基础.逻辑性强的另一个表现反映的是其表达数学化、精确化.数学是统计学和计量经济学表达的重要工具,其理论上的结论都是通过严格的数学证明得到的,表达式中的每一个字母和符号都有其真实的含义,如果有一个字母或符号错误或忽略往往会导致结果的很大差异.统计学和计量经济学都有其特有的计算机软件比如SPSS和EVIEWS,这些软件要求数据的单位、大小都要准确无误,一个小小的差错有可能导致结果不可靠.

　　1.2教学对象的特点

　　1.2.1数学基础不牢笔者所在的高校是师范类二本院校,报考经济管理类专业的学生大部分在高中阶段是文科生,在这些学生的潜意识中,大多数学生认为与理科生相比他们的数学基础较差.有个别学生甚至认为自己的数学成绩差是正常的,成绩好了反而不正常.这样在他们的心理上就形成了一种对数学的恐惧感,在学习数理课程时有一种厌烦情绪,虽然这些课程的内容并没有他们想的那么难,但一些同学放弃学习的态度已经形成.这样不少同学在大学低年级学习数学基础课的时候就没有形成扎实的基础.另外,很多同学将学习的目的定位为应付考试,考试通过之后,学过的内容基本上忘记的差不多了,在学习统计学和计量经济学的过程中,见到学习过的内容往往回忆不起来.需要重新演示推导过程或进行一定的提示才能够明白,有的甚至要在课下将以前学过的内容再复习之后才能够弄明白.

　　1.2.2学习目标不明确,动力不足近年来,社会就业的大环境发生了很大的变化,快速的大学扩招致使人才市场上大学生供给量增长较快,大学毕业生中能够得到高质量就业岗位的人数有限.很多大学生对自己的前途感到迷茫,甚至有的学生开始怀疑上大学的重要性.这导致一些大学生学习目的不明确,放松对学习的要求,具体表现为上课迟到和旷课,对上什么课都没有太大兴趣,不关心学习的是哪门课,也不关心学习的什么内容.对于布置的课后作业不认真完成,甚至有的同学直接复制别人做好的作业.这说明一些学生没有认识到学习的重要性,往往认为近期有用的就是值得学习的,近期用不上的就没有用.由于学习目标不明确,因此也就没有学习动力.

　　1.2.3学习方法缺乏针对性大学每个专业的课程性质不同,有的是公共基础课,有的是专业必修课,有的是专业选修课,课程的内容也有难易之分,这就要求学生在学习不同课程时采用不同的学习方法.学生们在大学比较普遍的学习方法是习惯于上课听老师讲课,课前和课后很少做预习和复习.这种学习方法对于内容比较简单的课程来说可以的,而对于偏数理课程的学习就不是好方法.学生要想较好的掌握学习内容要做到课前预习,课中认真听讲,课后按时认真完成作业并学会使用计算机软件练习上机习题,这样才能够达到较好的效果.因此学习偏数理类课程时,要采用这种针对性的学习方法,不能和其他课程的学习方法一样.

　　2教学方法、教学手段选择

　　理清课程和教学对象特点是选择教学方法和教学手段的依据,而教学方法和教学手段的选择也要在这些特点分析的基础上明确针对性.

　　计量经济学和统计学篇2

　　一、引言

　　计量经济学经过几十年的发展,已经成为一门集经济理论、高等数学和统计学为一体的经济学科。在经济学、管理学领域及经济管理活动中得到越来越广泛地应用。国内外重要的学术刊物上发表的文章大多采用了设立模型进行定量分析的方法[1]105,并且获得的效果也很显著。正如诺贝尔经济学奖获得者、著名经济学家克莱茵所说:“计量经济学已在经济学科中居最重要的地位”。只有掌握好计量经济分析的基本思想和方法,才能提高在复杂的经济环境中分析和解决实际问题的能力。所以财经类专业的学生必须掌握一定程度的计量经济学基本理论和方法。教育部将计量经济学列入经济学科核心课程是我国经济学科走向现代化和科学化的重要标志,对于提高我国经济学人才培养质量和研究水平具有重要意义。然而在我国高等学校计量经济学的教学中出现了一些例如学生学习兴趣不高,不能将所学知识得以应用,教学中学生解决实际问题的能力薄弱,教师重视理论的讲授、数学过程的推导等问题,不利于应用型人才的培养。鉴于此本文从我国高校计量经济学的教学中出现的问题出发,提出解决方法,以便推动计量经济学教学改革的进程。

　　二、计量经济学教学过程中出现的问题

　　(一)培养计划的制定不合理目前在我国高校中,关于学习课程的安排,以及学时等方面不能完全满足社会对财经类学生的需求,尤其是计量经济学课程的安排上凸显了这个问题。

　　1•课程安排不合理计量经济学是经济学、数学和统计学三门学科的有机结合,所以计量经济学课程应安排在学生对经济学、数学和统计学三门课程学习完之后更加合理。然而在实际的培养计划中,往往由于有关人员对这门课程不够了解,有时会安排在大二下学期,使得学生在没有学习数学与统计学等基础课程的情况下就开始了计量经济学课程的学习[2]200。由此带来的问题使学生不能扎实地理解和掌握计量分析方法,同时也使得教师在讲授的过程中无法获得好的教学效果。

　　2•教学总课时少计量经济学的课时安排少。很多讲授计量经济学课程的教师认为,计量经济学的教学课时不足。有些高校为了增加学生的知识宽度开设了许多课程,从而压缩了一些重要课程的学时数[3]113。一般包括实验课及软件的学习在内只有54课时。而这些课时对于初级计量经济学的教学明显是不够的,不能将知识讲得透彻,教学效果受到了很大的影响。

　　3•实验课教学安排少计量经济学是一门应用性很强的课程,单纯地通过理论的讲授和数学的推导,无法使学生掌握计量分析方法,必须将理论课教学与实验课教学相结合。但是目前很多学校财经类学生的培养计划中实验课的课时安排过少,一般在6—8课时,这样不能使学生在学习理论之后及时通过实验课来加以巩固。

　　(二)使用的教材编写不足就目前常见的计量经济学教材而言,主要存在以下几点不足:

　　1•教材的内容编写过于偏重理论,而忽视了实际应用能力的培养。目前能够见到的国内教材多为大篇幅地阐述理论和数学推导,而应用案例很少。这增加了学生学习计量经济学的负担,甚至使那些数学基础薄弱的学生产生畏惧感,从而丧失学习的兴趣。

　　2•缺少常用软件的编写。几个常见的统计软件,如sas、eviews、matlab和spss等软件很少能在计量经济学教材中见到完整而详细的编写,几乎都是简单地概括和介绍而已。然而在使用计量分析方法时,由于数据容量大、参数多,尤其是多元分析时会使用矩阵方法,计算量非常大,这些都需要借助统计软件才能完成。在教材中忽视对这些软件的详细编写,使得实际教学中达不到相应教学目标。

　　3•编入教材的统计分析方法少。根据教育部高教司制定的高等学校经济学本科教学课程教学基本要求,现行的计量经济学教材包括的内容有:计量经济学概述、经典单方程的一元线性回归模型和多元线性回归模型,假设检验、联立方程组模型以及应用计量经济模型等内容。然而随着社会经济的发展,这些内容已经不能够满足实际需求,各种错综复杂的问题需要更多其他的方法才可以解决。例如,缺少离散选择模型、简单的面板数据模型、简单的时间序列模型(包括单整、协整和误差修正模型)等。

　　(三)数据来源渠道少在计量经济学中,根据性质可以将数据划分为质量数据和数量数据[4]20。质量数据是用来识别单位某一特征的标记或名称,根据需要取整数即可。而数量数据是用于表示规模或水平的数据,根据需要收集或调查。这种数据在实际中获取的渠道相对来说比较少,主要是通过各年的《中国统计年鉴》和各省的《统计年鉴》。由于统计方法、统计指标和统计口径等的不同,部分宏观数据仅仅从统计年鉴上不能完全获得,这就给计量分析方法的应用带来困难,也给计量经济学在教学过程中增加案例带来了困难。

　　(四)缺少计量经济学实验室在数据量庞大、模型复杂和计算量大的情况下,只有借助于eviews、spss等统计软件才能完成。计量经济学课程的教学必须包括这些软件的讲授和实践操作,而这种实验教学必须在实验室才能完成。在实际中缺少计量经济学实验室使计量经济学的理论教学和实验教学很难结合,而这严重阻碍了计量经济学教学质量的提高。

　　(五)教师教学方面存在不足在实际中,教师教学方面存在的问题也是我国高校计量经济学教学效果不好的一个重要原因。

　　1•计量经济学师资力量不足。由于计量经济学在我国的发展也只有20几年的时间,所以从总体上来看这方面的高级人才相对匮乏。另一方面,由于高校建设的要求,使得新进人才的标准不断提高,很大程度上阻碍了计量经济学教师的流入。

　　2•教学方法的不合理。在实际教学过程中,很多是采用多媒体教学。多媒体教学确实给教学带来了方便,节省了大量板书的书写时间。同时会加快教学节奏,增加学生思考的负担和强度,反而影响教学效果。

　　(六)计量经济学课程的考核方式单一就目前的情况来看,很多高校的计量经济学考核方式过于单一化,大多采用期末闭卷考试的方式。考试的内容也只限于基础知识以及数学推导或者增加论文的撰写。撰写论文虽然能提高学生综合运用知识的水平,但是在实际中很少有学生能够自觉地自我完成,多数是抄袭。若想避免这种情况的发生也需要教师付出大量的时间和精力。这样的考核方式不能体现计量经济学的实用性。

　　三、计量经济学教学改革的建议#p#分页标题#e#

　　(一)制定科学合理的培养方案鉴于目前高校财经类学生培养方案制定存在的问题,针对计量经济学课程的安排,应作如下改革:

　　1•合理安排课程。在制定培养方案时应将经济理论、数学和统计学课程安排在大一和大二两个学年完成,计量经济学安排在大三上学期学习。只有在充分地掌握了三门基础课程之后才能很好地理解和学习计量经济学。这样也保证了学习内容的连贯性,同时也不致于与因即将毕业带来的问题之间发生冲突。

　　2•增加总课时,保证有足够的时间用于教学。一方面要增加三门基础课的课时,另一方面更要增加计量经济学的课时,增加到72课时。使教师有足够的时间予以讲授,也使学生有足够的时间去学习。

　　3增加实验课教学。通过实验课使学生切实掌握各种统计软件的使用,加强学生的实际应用能力,做到理论和实践的有机统一。实验课的教学应安排在每周与理论课同时进行,不应安排在学期末进行。只有这样才能使学生学到的知识及时通过实验课有效地得以吸收。

　　(二)计量经济学教材的选用目前计量经济学教材种类繁多,但各有其不足之处。有些计量经济学教材,主要偏重于理论的教学,严重缺少案例,不利于理解和学习,同时缺少统计软件的编排;有些教材虽然在教育部规定的内容之外,增加了平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、协整模型以及特殊问题的计量经济问题,扩充了计量分析方法,但是也严重缺少案例,并且只是简单地编写了统计软件的内容,不太适合本科生的学习;还有一些计量经济学教材,在内容上简化了繁琐的数学推导过程,并增加了案例,有统计软件的详细讲解,但内容只限教育部规定的范围,在采用时应适当地根据需要增加教学内容;李子奈编写的计量经济学教材是以初级内容为基础和经典计量经济模型为主,同时有少量的中级内容和非经典模型,以计量经济学模型、方法的应用为主,简化了数学推导,增加了统计软件的编写,较为适合本科层次和具有不同数学水平的学生[5]45。但是在实际教学中也应根据实际情况适当的微调,也有利于学生更好地学习和掌握。

　　(三)扩大数据来源渠道一些宏观数据可以从《统计年鉴》上获得,但是因为统计方法和标准等原因,有些数据从统计年鉴上不能获取,一些微观数据就更难获取了。所以应该扩大数据来源渠道,加强与各级统计部门的合作与往来,以获取更加全面和准确的数据。同时学校也应增加投入,成为一些专业的数据收集单位的会员,如中国经济信息网,国家信息中心,中国经济数据网等。以便教师和学生能够及时获取数据,应用到实践教学中来,增加案例,提高教学效果。

　　(四)建立计量经济学实验室如果将计量经济学的案例教学安排在实验室进行,可以加快学生对计量分析方法的应用,提高学生利用该方法解决实际问题的能力。但实验室的建立并不是一件简单的事情,需要各方面的努力。学校应在这方面加大资金的投入,购买电脑、多媒体等硬件设施,同时也要购买如eviews、spss、sas等各种正版的统计软件,满足不同分析方法的需要。

　　(五)鼓励教师进修和相互交流学习教师是整个教学环节的重要因素,教师知识含量的多少及深度更是整个教学环节的关键。在引进优秀的计量经济学教师的同时,也应该鼓励计量经济学教师到国内外知名学校进修和学习,不断吸收计量分析方法所取得的最新成果。学校应在这方面建立专项资金予以支持,鼓励和支持教师更多地开展有关计量分析方法的讲座,支持不同学校间教师的双向交流,相互学习新的教学方法,切实有效地提高教师的知识水平和教学能力。在教学方法上我们提倡教师适当多用板书,例如当遇到统计性质的证明,多元回归等复杂的数学推导以及矩阵演算时通过板书的形式予以讲解,能够使学生产生一定的印象,有助于加深理解。

　　(六)多种考核方式相结合在传统期末闭卷考试方式的基础上,增加学生实践能力的考核。一方面可以将学生分组,以组为单位安排一个小的课题,让学生自我收集数据,自我建模。同时增加上机操作考试,考察内容为统计软件的应用。将这三种考核方式以不同的比例结合,能够激发学生学习的兴趣,提高学生学习的动力。

　　计量经济学和统计学篇3

　　计量经济学从2世纪2年代末3年代初诞生以来,经过7余年的发展,其理论日臻完善,应用也十分广泛,已经在经济学科中占据了极为重要的地位。计量经济学研究的是现实经济问题,它必须以对经济现象的透彻认识为基础。此外,理论模型的设计和统计数据的搜集,必须在经济理论指导下进行,模型参数估计和检验等也需要运用经济理论,不是单靠数学知识所能完成的。在经济分析从定性向定量转化的过程中,计量经济学的重要性已日益凸现,其应用已广泛渗透于经济学、金融学、财务学等学科。1998年,教育部经济学学科教学指导委员会将计量经济学定为高等学校经济学门类各专业的核心课程之一。目前,大部分学校已将计量经济学作为经济管理类专业的重要基础课程。

　　计量经济学的学科性质、课程特点和日益显现的重要性,对当前普通高校经济管理类专业课程的学习和教学,特别是对文科背景的本科生,都是一个不小的挑战。

　　一、文科背景下计量经济学教学面临的问题

　　1.知识基础和课时设置与教学目标不相适应

　　本科阶段计量经济学是一门综合性较强的课程,要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础,通过理论学习和各类实践,能够了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位,掌握经典计量经济学理论与方法,能够在复杂的经济环境中灵活运用这种工具分析和解决实际问题,为进一步学习和掌握动态计量经济学、时间计量经济学等更高级的计量经济学技术打下坚实基础。

　　计量经济学和统计学篇4

　　随着理论与实践的发展，社会‘经济统计学日趋枝繁叶茂，科学构筑社会经济统计学学科体系的框架，对于社会经济统计学的健康发展，对于统计工作更好地为社会主义市场经济服务有重要意义。

　　构筑社会经济统计学学科体系，决不是简单地将社会经济统计学的许多分支任意增减排列，而是探索社会经济统计学各rl科学之间科学的有机构成。研究社会经济统计学学科体系，在某种意义上就是社会经济统计学科体系分类研究。分类本身就是科学研究中的一项重要工作，许多学科本身就是分类学，分类是这些学科的主要目标，如动物分类学，植物分类学等。大多数学科，在某个层次上完成分也是一项重要的成果或突破，如作为19世纪化学最大成就的元素(或原子)的分类及晶体的分类，20世纪基本粒子的分类等。在三结‘构数学中，主要目标也是分类，例如，1981年有限单群分类的完成是抽象代数的最大成就之一。

　　社会经济统计学已经发展成为一个门类繁多，结构复杂的知识系统，在这个知:识系统中，学科之间、知识单元之间、方法之间将呈现一种结构关系，形成不同层次的结构系统，具有不同的功能。对这种复杂的知识系统进行科学的归类，无论在理论上还是实践上都是必要的。

　　二、研究杜会经济统计学学科休系的原则

　　本课题研究社会经济统计学学科体系的原则是:

　　1.整体性。建立的学科体系以“研究社会经济现象的统计方法”这一属性为r标准划定的全部对象为总体范围。

　　2.层次性。社会经济统计学是多层次的交叉学科，划分层次使得社会经济统计学作为方法论满足不同层次的需要，为课程设置提供依据。

　　3.统一性。社会经济统计学是一门完整的科学，有别于一门科学或两t1科学的观点。

　　4。排斤性和吸纳性。社会经济统计学学科体系既能明确划分各学科的差异，又能融合各学科的共性。

　　三、杜会经济统计科学与学科、学派三者之间的关系。

　　1.社会经济统计科学。社会经济统计学的矛盾的特殊性本p其研究对象、性质等是长期发展确定的，形成对数量特征进行观察研究的方法论科学。

　　2.社会经济统计学科。社会经济统计学科也有两层涵义:第一是长期的发展中形成的社会经济统计学的分支，这是通常意义上的社会经济统计学科观，第二是指围绕某一培养目标形成的统计课程，如工业统计学，农业统计学等。所谓体系则是由若干有关事物互相联系，互相制约而构成的一个整体，相应的，社会经济统计学科体系是社会经济统计学科分支体系和课程体系的共同体，两者之间也有互柑制约和联系。

　　3.社会经济统计学派。学派是指一门学间中由于师承不同而形成的派别:学派对科学的发展起着积极的推动作用。统计历史上政治算术学派与国势学派之间的学术争论确立了统计学的科学命名和统计学是关于现象数量关系的内涵规定。同时，统计学派的学术争论使得统计学科不断地发生分立和合并。社会经济统计学派与数理统计学派、社会统计学派是现代称化统计时期的三大派别。

　　社会经济统计学科体系的建立和完善是内外因共同作用的结果。其内因是统计科学的自身发展规律和不同学派的争论，其外因是统计活动包括统计工作和统计教学，它们为统计学科的发展提出客观要求，推动学科的分立与合并。为了科学建立我国社会经济统计学科体系，有必要回顾国外统计学学科体系和我国统计学学科体系的发展。

　　四、国外统计学科体系的演进

　　统计实践活动在奴隶社会和封建社会早己存在，而统计科学和学科体系的创立则始于资本主义社会。十七世纪中叶，资本主义在欧洲主要国家有所发展，对统计工作提谁出了新要求。一些学者纷纷著书立说对此进行研究，进而形成不同的学派。统计实践的发展和统计学派之间的争论，推动了统计学科体系的逐步建立。按照发展阶段不同，我们将统计学分为古典统计学、近代统计学和现代统计学，在每个阶段，由于研究的对象和方法各异，统计学由不同的学科体系构成。

　　1.古典统计学学科体系

　　古典统计学，系指十七世纪中叶至十八世纪中叶的统计学，是统计学的初创阶段，由于它尚未从一些实质性科学(如政治学、经济学、人口学等)独立出来，因此它在内容体系和启研究方法上不甚完善。其学科体系由不完善的古典经济统计学、古典人口统计学和国势学等学科所构成。

　　古典经济统计学由政治算未派中的经济统计学派所创立，主要人物为英国的配第、金氏和达芬南，并以配第的《政治算术》为代表作。在此书中，配第最先提出采用数字、重量和尺度来分析社会经济现象及其相关关系，同时还提出了儿乎与现代统计相同的计量方法、分组方法和推算方法。但这部著作把对社会经济现象的抽象分析和从数量上的实证研究交织在一起，是政治经济与统计学尚未分化前的状态，因此，《政治算术》还不能视为一部完整意义的经济统计学著作。受配第的影响，金氏进一步研究了分组法和估计法，编制了英国各社会集团的收入平衡表，达芬特提出了根据社会经济现象的相似性和内在联系进行估计和推断的思想，这些为古典统计学的建立奠定了基础。

　　古典人口统计学为政治算术学派中的人口统计学派所建立，代表人物格朗特、哈利和苏斯密尔希。格朗特在《关于死亡表的自然与政治观察》一书中，提出了至今仍有重要影响的有关人口统计的概念、分组方法、估计方法等，证实了出生、死亡、男女性比例等现象的变动存有一定的规律性，编制了第一张生命统计表。受格朗特的影响，哈利编制了著名的“哈利生命统计表”，用以人口推算人寿保险金。苏斯密尔希首次提出了大量观察法在社会经济研究中的应用，证实了大数定律的存在。这些人口统计理论与方法，构成了古典人口统计学的内容。

　　国势学为十七世纪中叶的德国国势学派所创建。早期的国势学派(记述学派)代表人物有康令、阿亨瓦尔、施廖采尔等，‘他们的国势学，仅采用记述的方式，罗列各国的重要社会经济情况，不具有现代统计学的特点，他们的贡献，仅在于阿亨瓦尔将国势学改名为统计学，确定统计学这门科学的名称。后期的国势学派(表式学派)代表人物，有安杰生、克罗姆、海伯纳等人，他们的国势学从政治算术中吸取营养，以计量为主，采用数列或图表表示国家的显著事项。显示了国势学派与政治算术学派的综合，并成为各国政府统计的代表。

　　综上所述，.古典统计学实际上是萌芽阶段的社会经济统计学，或者说，统计学产生是以社会经济统计学的面目出现的。它从数量方面研究社会经济现象，学科发展以合为主，学科体系层次简单。

　　2.近代统计学学科体系

　　近代统计学，系指十八世纪中叶至十九世纪中叶的统计学。在这一时期，资产阶级政府统计机关和民间调查机构纷纷建立，定期公布统计数字，统计工作从一般的政治管理扩展到社会经济活动各个领域，出现了各-种专业统计，统计学派的争论和统计刊物的出版，共同促使了统计学科发生分化。近代统计学学科体系由近代经济统计学、近代人口统计学和道德统计学科构成，学科发展以分化为主要特征。

　　近代经济统计学是沿着配第一达芬特开拓的道路发展起来的，由于研究范围的扩大和研究问题的专门化，使经济统计学发生分化。十九世纪末，重农主义思潮的兴起，对农业的高度重视，使农业统计得以建立，拉瓦锡的《农产量统计》就是其代表作。十九世纪初，资本主义工商业迅速发展，为解决工商业中出现的间题，需要收集资料从数量方面加以研究，工商业统计也应运而生。同时航运业和国际贸易的发展、工人运动的兴起使得航运统计、贸易统计和劳工统计有不同程度的发展。一十招九世纪以后，人们对物价的变动甚为关心，一些学者不仅编制出各种物价指数，而对物价指数的计算方法进行了深入研究，创立了物价统计。

　　近代人口统计学是沿着格朗特一哈利开拓的道路发展起来的，并由最初的生命统计向保险统计、卫生统计或医疗统计方向发展。随着人寿保险事业.的发展，对科学的生命表的需要日益迫切，哈利生命表虽为当时保险机构所惜重，但仍存在许多缺点，引起了一些学者对生命统计和保险统计原理的进一步研究，贡献最大者首推英国的米尔思，他著《论年金和人寿保险价值及生存者》，编出了著名的生命的统计表一一“卡莱尔表”，奠定了保险统计学的基础。由于生命的长短与医疗或卫生有一定的关系，所以生命统计向卫生或医疗统计发展是合乎逻辑的。路易斯、格里芬、维勒米和盖伊等人对此作出了显著贡献。随着研究问题的深入和新的统计方法的出现，人口统计学在分化的同时，一也由静态向动态方向发展，凯特勒就通过静态的研究，揭示了“人的出生、发展和死亡是服从一定规律的”(统计规律)从而使人口统计学趋于完整。“道德统计”和“道德统计学”之名最早由法国的格雷提出并使用，但在此间题上最有成就的当数比利时的凯特勒。他在《犯罪倾向》、《社会物理学》等著作中，研究犯罪统计、犯罪动态及其原因并认为犯罪现象同人口现象一样，存在着某种规律性(统计规律性)，马克思对他的成就曾予以肯定。

　　需要指出的是，在凯特勒之前，无论是人口统计还是经济统计，严格意义上讲，还不能算为“学”。凯特勒把概率论广泛地引入社会经济研究之中，实现了政治算术学意义的统计学和国势学中表式学派的统计思想与概率论的综合，才使统计学真正成为科学意义上的统计学。凯特勒被视为“近代统计学之父”。

　　3。现代统计学学科体系

　　现代统计学，是指十九世纪中叶至二十世纪中叶的统计学，由于概率论的引入，使统计学发展进入一个新阶段，统计学科进一步分化与综合、学科体系日益健全和完善，现代统计学已成为一种多门类、多层次的科学。

　　(1)数理统计学及其分支学科体系。自凯特勒将概率论正式引入统计学以后，一些学者遵循他的《论数学与统计的关系》和《社会物理学》等著作的观点，侧重吸收他的研究方法，使概率论在自然和社会现象研究中得到进一步应用，并发展为一门通用方法论学科，即数理统计学，这门学科的命名最早由威梯斯坦确定并推广使用。十九世纪末至二十世纪二十年代，数理统计表现为描述统计学，由旧数理统计学派所创建。本世纪二十年代至四十年代的数理统计表现为推断统计学，由新数理统计学派所创建。需要指出的是，新数理统计学派，不承认社会统计学是一门现代统计学科，认为社会经济统计学是政府统计工作的总结或者说数理统计学在社会经济研究中的应用，同时他们“计量不计质”观点，也是今天“通用方论法”的来源之一，成为研究社会经济现象的一大弊端。

　　(2)西方社会统计学学科体系。十九世纪中叶至本世纪二十年代的西方社会统计学(简称社会统计学)由旧社会统计学派所创建，代表人物有克尼斯、恩格尔、梅尔等人。这门学科的产生先于数理统计学，而正式命名则迟于后者。因为早期的统计学都是研究社会现象的，没有必要在“统计学”前面冠以“社会”字样，正是由于数理统计学的出现，为了以示区别，才给原有各统计学科加上一个概括性的名称一一“社会统计学”。这一名词由纳普最先提出，由凯尔作为专用书名使用。社会统计学的的研究对象为国家、社会动静集团现象的数量方面，研究法限于大量观察法，研究的目的在于通过数量关系探索国家、社会动静集团现象的统计规律性，包括状态规律、频率规律、发展规律和相关规律等，研究范围包括政治统计、经济统计、人口统计、道德统计、消费统计等，实现对近代统计学各学科的综合，在本世纪二十年代以前，与数理统计学相比，社会统计学在统计学学科体系中居优势地位。

　　(3)社会经济统计学学科体系。社会经济统计学是十月革命胜利以后，在马克思主义哲学和政治经济学指导下，经过列宁和斯大林对国家的统计组织和统计实践作出重大变革后，在对社会统计学(旧社会统计学派的统计学)批判地继承基础上，逐步建立和发展起来的，其性质为一门“独立的社会科学”，其研究对象为在质与量的辨证统一中研究大量社会经济现象的数量方面，研究方法除继承社会统计学的大量观察法外，还提出了分组法和综合指标法，并认为在某些特殊情况下，还可以有效地运用数理统计方法。作为国家管理和对社会经济生活进行有效服务和监督的重要手段，以及用以制定和检查计划的基础。统计工作在前苏联受到空前的重视，社会经济也有较大发展，已成为门类齐义、系统完整的现代统计学科，并与数理统计相对立。

　　五、我国统计学学科体系探索轨迹

　　建国以来，我国对统计学学科体系的认识，大致可归纳为如下四个方面。

　　1。“数理型”统计学科体系

　　持这种观点的人认为，现代统计学是以概率论为基础的数理统计学，是以分析客观大量现象数量关系与变化、研究客观大量现象中受概率论支配的客观规律性，’其在学科归属上，应当是数学学科体系的一个分支，属于应用数学学科体系范畴，在学科性质上应是一门唯一的、可用于社会与自然等各个领域的通用的统计学。这种人还认为，随着数理统计方法在社会、经济、生物、化学等各种领域中的广泛应用，并按各领域分别加以分析与总结，从而形成了按具体领域分类的应用数理统计学，即社会统计学、经济统计学、生物统计学等;同时指出，应用数理统计方法所形成社会统计学、经济统计学等，与在苏联统计理论指导下所建立的“经济统计学”、“社会统计学”等完全两回事，前者是为社会与经济研究用的数理统计方法，而不是指标解释与经验总结，而后者仅仅是指标罗列、指标解释与经验总结等。

　　2。t’4旨标型”统计学科体系

　　持这种观点的人主要受1954年3月前苏联科学院、中央统计局和教育局联合通过的决议影响，并在思想不开放的年代教条式的接受了决议中的有关精神。决议中认为:“统计学是一门社会科学，它研究大量社会现象的数量方法。……统计学的理论基础是历史唯物主义和马克思主义政治经济学。”(《苏联百科辞典》“统计学”词条)还认为数理统计学只属于数学学科体系，即只承认社会经济统计学才是唯一的统计学。

　　3.“指标加数理应用型”统计学科体系

　　持这种观点的同志认为，统计学是一门横向的、方法论科学，而不是单纯的社会科学，认为“统计学本米就是同数学、计算分不开的，根本就不存在无数学和不计算的统计学。‘数理伙‘数学’在外文中本是一个字，从严格的逻辑意义说，根本不应该在统计学上冠之以‘数理，一词。”从而认为，单纯的数理统计学只是数学的分支，但随着数学(包括数理统计学)在工程技术、生物科学、化学、物理等领域中应用所形成的工程技术统计学、生物统计学等，已不再是数学的分支，而是以工程、生物现象等具体数量方法为研究对象的方法科学，属于统计学范畴。于是，新的统计学学科体系便由“指标型”的社会经济统计学学科体系与数理统计学往各具体领域中应用形成的生物统计学等所构成。我们称这种体系为“指标加数理应用型”统计学学科体系，以区黝于“指标型”体系和“数理型”体系。

　　4.“综合型”统计学科体系

　　持这种观点的人认为，仅仅把数理统计看作是数学学科体系的一部分而不是统计学学科体系的一部分是错误的，仅仅把社会经济统计学看作是唯一的统计学也是错误的，而把统计学说成是两门也是不严谨的，统计学只有一门，它既包括社会科学中的统计学，又包括自然科学中的统计学，既包括社会经济统计学，又包括数理统计学及其应用李科，即统计学的研究对象特征应包括:思维科学一一数理统计学及其分支学科，社会科学一一社会统计学及其分支学科，自然科学一一生物、气象、物理、天文及环境统计学等。在这种思想指导下，认为统计学学科体系是由若干个层次或级别的多种统计学科所构成的“综合型”一学科体系。

　　六、杜会经济统计学学科体系框架

　　本课题构筑社会经济统计学学科体系时，除遵循基本原则外，还着重考虑如下因素。

　　第一，努力构筑具有中国特色的社会经济统计学学科体系。本课题研究的目的是力图建立具有中国特色的社会主义经济统计学学科体系，全面体现我国统计活动的实践，全面体现我国统计专门人才培养的课程设计，全面反映近年来我国统计科学研究的成果，使社会经济统计更好地为建设有中国特色的社会主义服务。

　　计量经济学和统计学篇5

　　统计学在现代社会经济中得到广泛地运用的发展，为社会经济的发展提供了便利的条件和手段。统计学与社会经济存在着密切联系。本文通过分析统计学与社会经济之间的相互关系，从而将统计学更好地运用到社会经济的各个领域。

　　【关键词】

　　统计学； 社会经济； 关系

　　1 统计学在社会经济中的作用

　　统计学在社会经济研究中的重要作用主要表现在以下几个方面：

　　1.1 为收集经济数据提供必要的方法

　　现代经济学的研究必须在定性分析的基础上，建立经济数量模型，开展定量分析。因此首先有必要收集必要的经济数据。经济统计学给出了各种经济统计指标的科学定义和计算口径，给出了具体收集各种指标的方法和途径。离开了统计学的支撑，就不可能得到充分的能够真实反映客观世界的经济数据。

　　1.2 为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法

　　社会经济的个别现象受多种复杂因素的影响，其中包括了相当多的偶然因素，只有通过统计的大量观察法，才能从偶然中发现必然，总结出现象变动的数量特征。微观经济学中著名的恩格尔曲线（Engel’s curve）与宏观经济学中的菲利普斯曲线（Phillips curve） ，就是通过统计观察发现数量特征的典型事例。

　　1.3 为检验经济学理论的真实性和完善程度提供方法论基础

　　任何经济理论都只是相对真理，只能在特定的历史阶段较好地解释某些经济现实。因此需要人们利用经济数据去检验这些理论是否能够与实际情况相符。这种分析被称为实证分析。实证分析所获得的新知识常常为实质性学科的研究开辟新的领域，例如消费函数。

　　2 社会经济统计研究成果的评价标准

　　美国著名统计学家Tukey1962年发表了题为“数据分析的未来”的长篇文章，论及对数理统计研究的评价标准。对分析数据工作有无直接作用。是否发明了新的统计方法或者将一些统计方法组合应用于新的领域。对分析数据工作有无间接作用。虽然未发明新的统计方法，但就学科的理论框架进行了有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。如费歇在1921年发表的题为《理论统计学的数学基础》和1925年发表的题为《点估计理论》的文章，虽则并末提出新的统计方法，但其中所提出的概念和理论框架，主导了以后许多年的数理统计学的研究思路影响延续至今。成果的数学水平。解决或推进有统计学背景的数学问题方面有独到和创新之处。

　　对于社会经济统计研究来说，衡量社会经济统计研究成果也可以有类似的三个标准：

　　第一，经济学标准。通过对经济数据的分析，发现了新的经济规律，或者是很好地论证和说明了某种经济现象发展的趋势和数量变动规律。

　　第二，对经济数据分析工作的直接作用。提出了新的经济指标及其核算方法、发明了新的分析方法或者是将产生于其他领域的方法成功地应用于经济社会领域，或者是巧妙地结合运用已有的方法等等。

　　第三，对经济数据分析工作的间接作用。虽然未提出新的方法，但就学科的理论框架进行有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。关于大统计学科的讨论等等，经济统计领域大国民核算体系的提出等等也属于类似的工作。

　　长期以来，我国的数理统计学界，采用发展纯数学的方法去发展统计学，特别是在成果评价方面，重理论轻实用。这种“政策导向”使许多数理统计学者对实用问题不感兴趣。研究内容流于空疏，无补于实际。

　　我国的经济统计学界没有很好地将现代统计方法应用于社会经济领域，去得到一些非统计专业的经济学者难以得到的很有参考价值的定量分析结论。因此，难于获得社会的支持。使学科发展的“良性循环”无法形成。相当一部分经济统计学论文的统计特色不够鲜明，不会江统计学深入运用到社会经济领域。与经济学其他学科的研究没有明显的区别。个别论文甚至只有文字的论述或数学公式的推导，而很少统计方法与统计数据的应用。

　　3 统计学在社会经济领域中的正确运用

　　3.1 坚持统计学的正确方向

　　对社会经济进行研究时，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法。因此，搞经济统计时不能盲目照搬照抄西方经济理论，而应该从我国国情出发，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为研究的重点，同时积极参与重大社会经济问题的研究，发挥经济统计学的作用。

　　3.2 经济研究最重要的是经济思想而不是数学公式

　　不能以数学水平的高低来衡量经济学家的水平，也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。我们在对社会经济进行深入研究时，不能将简单问题复杂化，不注意问题的实质和方法的适用条件，片面追求复杂的方法和复杂的模型。我们应该找的最佳的方法和手段来解决复杂问题。

　　3.3 重视社会经济思想的运用

　　在肯定数学在经济学研究中的重要作用的同时，需要指出：经济学不是数学。在经济研究中，经济思想是最重要的，数学和计量方法只是体现和执行经济想法的工具。经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜。

　　【参考文献】

　　[1]陈希孺：数理统计学及其与社会经济统计学的关系[J].中国统计，2001年第7期。

　　[2]余明江：统计学基本理论问题的再认识[J].商业经济与管理，2002年第1期。

　　计量经济学和统计学篇6

　　（一）课时紧张

　　青岛大学商学院会计系于2011年开设了计量经济学课程。根据课程安排和学分要求，该门课被安排在大二下学期，课时为一个学期总计36学时，去掉假期、校运动会或中期考试等2~6学时，总可用学时仅为32学时左右。学生在此之前已经修完概率与数理统计、线性代数、微观经济学，宏观经济学与计量经济学在同一学期修读，但尚未学习统计学。从教学大纲和课程内容体系来看，这个课时量明显不足。对于大多数高校来讲，本科生培养方案需要保持相对稳定，即使培养方案有所变更，各课程的课时量调整也要综合考虑专业性质、学科性质、培养目标、学分安排等多方面的因素。因此，计量经济学课时量的增加在短期内难以实现。对于许多高校来说，计量经济学是一门新兴课程。一些学校在管理学类专业中尚未开设该课程，而开设了该课程的管理类专业也普遍存在课时量不足的问题。谭砚文、陈珊妮（2011）的统计表明，在8所具有代表性的综合类大学中，本科计量经济学教学的平均课时为58学时，而一些农业院校仅为48学时。这个统计数据是基于经济学类专业的调查结果，而对于管理学类专业来讲，其课时量更少。以全国45所财经类大学的会计专业为例，仅开设统计学的有32所，未开设统计学而直接开设计量经济学的有2所（总课时分别为32、54学时），先后开设统计学和计量经济学的有11所（计量经济学的课时分别为30、32、32、36、48、48、48、48、51、36、72）。可见，对于管理学类的课程来讲，课时紧张是普遍存在的问题，这就要求教师在教学过程中采取恰当的教学方式，争取在最少的课时量内完成教学任务。

　　（二）先修知识准备不足

　　计量经济学创始人R.弗里希曾指出：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”因此，计量经济学是数学、经济学和统计学的结合，这门课程对学生的基础知识要求较高，在学习该课程之前，学生应掌握经济学、概率论与数理统计、线性代数、经济统计学等先修知识。显然，经济学类本科生在经济学基础方面比管理学类本科生具有“先天的优势”，而一些学校的课程设置也对管理学类本科生不利，如有的学校未开设经济统计学而直接开设计量经济学，有的学校将宏观经济学和计量经济学开设在同一学期而未先后开设。除了经济学基础的差异之外，一些高校对经济学类专业学生的数学要求要高于管理学类专业。因此，总的来看，管理学类本科生的数学基础要弱于经济学类本科生。综上，先修知识准备不足、基础知识薄弱，是管理学类专业计量经济学教学过程中存在的主要问题。如何在改善这些弱势条件的基础上，提高教学效果，值得我们深思。

　　二、教学经验总结

　　在教学过程中，经常有学生在课后提出一些与数量研究方法相关的问题。比如，有学生在参加大学生挑战杯创业计划竞赛或学校举办的建模大赛的过程中，希望用上所学的计量经济学知识；也有学生在学习了这门课程之后，对现实经济生活中的问题产生研究兴趣，如是哪些因素决定了股票价格的上升，能否量化这些因素的影响等。2011年之前，青岛大学会计系本科生的毕业论文几乎全部为规范研究。2011年之后，每年在240篇左右的本科生毕业论文中，有10篇左右的论文采用了实证研究方法，用到了计量经济学课程所学的知识。总体来看，计量经济学的开设已引起很多学生的兴趣，有部分学生在学习和研究中运用了课上所学的知识。

　　（一）合理的目标定位

　　计量经济学是一门应用学科，可以为实证研究提供工具基础，在管理学领域已有广泛的应用。因此，对管理学类的本科生来讲，学习计量经济学的必要性毋庸置疑。计量经济学的教学目标在于培养学生的数量分析能力和研究能力。王少平、司书耀（2012）指出，计量经济学教学中对学习兴趣和研究能力的培养重点在于三个关键能力的培养，即观察和分析实际经济现象的能力、基于观察到的经济现象提出问题的能力和应用恰当的计量经济模型或者方法进行研究的能力、在研究的过程中发展计量经济理论和方法的能力。学习计量经济学要求学生具备经济学、数学和统计学的知识基础，但这对于管理学类的本科生来讲，难度较大。很多学生数学基础不好，有些高校管理学类本科生在读期间并未事先修读统计学，这就给计量经济学的学习增加了难度。很多学生是初次听说计量经济学一词，对于该学科的性质、定位、掌握程度等没有清晰的认识。一些学生在看到教材中的数学推导和大量的统计结果时，直接将其定位为数学，并将该学科划入“超困难”级别，从心理上产生了抵触情绪。管理学类本科生的经济学基础和数学功底较之经济学类本科生要差，再加上课时紧张等原因，对管理学类本科生的目标要求不应与经济学一样。同时，由于专业性质和培养目标的差异，管理学类本科生也不需要与经济学类本科生有着相同的目标定位。在教学过程中，应将计量经济学定位为一门工具学科，而一个工具要发挥作用，就要有该工具能产生作用的对象，计量经济学也只有应用于相关学科，才能真正发挥力量。正如古扎拉迪所指出的：“在应用计量经济学中，要利用理论计量经济学作为工具，去研究经济学或者商业中的某些特定领域。”对管理学类专业的本科生来讲，其研究的更多是商业中的某些特定领域。王少平、司书耀（2012）提出的三个能力的培养，是要根据不同的学科，更多地关注商业或管理学的某些领域，即观察和分析实际商业现象的能力、基于观察到的商业现象提出问题的能力以及应用恰当的计量经济模型或者方法进行研究的能力。第三个目标“在研究的过程中发展计量经济理论和方法的能力”对于管理学类本科生来讲，有些难度，不适宜作为必须达到的教学目标。

　　（二）针对管理学类本科生的应用导向式学习

　　计量经济学是一门工具学科，它不仅有助于提高文科学生的逻辑思维能力，同时还能培养学生对经济问题的定量分析技能，使学生的文理知识很好地整合起来。目前，普通本科院校的文科学生普遍缺乏这种逻辑能力，虽然学生会在大一学习微积分、线性代数等必修课程，但这些课程常与经济管理实际脱节，很多学生在学习了数学课程后不清楚其应用价值，甚至认为不是专业课就不用好好学。计量经济学可以起到文理衔接的作用，使计量经济学更好地服务于管理学类的学科体系，为该专业后续课程的学习和研究打下良好的定量分析基础，为学生的进一步学习扫清数理障碍。对管理学类本科生应采用“应用导向式教学”，即教师在授课过程中尽量不去讲解公式的推导、统计理论的证明等“深层计算问题”，而是以“表层意义和实际运用”为导向，使学生“知其然，知其然何所用，但不必知其所以然”。当然，对于数学基础较好的学生，也鼓励其“知其所以然”。另外，在案例教学过程中，教师要尽量结合具体学科，以管理学领域的问题为案例，以学生比较关心的问题展开讲解。比如，对于显著性这一概念，可以结合“A股历史上最刺激的迷案”重庆啤酒案例进行讲解。2011年12月，重庆啤酒的股价开始连续9个跌停，一个月内股票价格由每股80多元暴跌至20多元，市值蒸发高达270多亿元。这一切源自重庆啤酒披露的一则消息：“乙肝疫苗Ⅱ期在临床试验的主要疗效指标方面，安慰剂组与用药组无显著性差异———这相当于鸡汤熬熟了，居然只相当于白开水的营养价值。”2012年1月9日，重庆啤酒再次披露信息：Ⅱ期次要疗效指标方面安慰剂组与用药组“在统计意义上无差异”。何为“在统计意义上无差异”？从案例中引入显著性这一概念，不仅可以引起学生的兴趣，使学生了解到这门学科的应用价值，而且可以结合本专业具体的问题展开进一步的思考和探索。比如，在了解了显著性这一概念后，学生会注意到信息披露对股价的影响，进而会思考有哪些因素会影响股价的变动？哪些因素是有显著影响的？如何收集这些因素的数据？是否可以判断股价变动的方向和程度并据此进行投资从而获取收益？通过对这些问题进行思考，学生将现实生活、经济问题与所学知识联系起来，增强了学习兴趣和对该应用学科的直观认识。

　　（三）在教学过程中运用网络、多媒体等IT教学资源

　　在当今IT时代，知识的获取、传递和沟通等都可借助于IT实现。IT改变了教学方式，也改变了学生的学习方式。应用导向的教学方式会忽略公式推导等“深层计算问题”，而以“表层意义和实际运用”为导向，使学生“知其然，知其然何所用，但不必知其所以然”。这样的教学方式虽然把学生从繁琐、复杂的数学推导中解脱出来，但也会使部分学生感到“不踏实”“，对没有证明过的问题感觉内心惶恐”，也“不便于记忆和理解”。运用IT进行教学，可以在一定程度上消除这些弊端。比如，在讲授样本均值是总体均值的最优线性无偏估计量（BLUE）这个概念时，教师仅需简单推导无偏这一概念，而对方差最小这一特征可以用动画的方式来呈现。再如，在推断统计中，参数估计和假设检验是两大核心问题，而假设检验是难点，学生无法理解何时拒绝零假设以及为何拒绝零假设，容易在判断过程中因为显著性水平α的不同而在与实际概率值ρ的比较中产生混乱。恰当地制作课件，形象地向学生展示判断过程，就会给学生直观的认知，使其更容易理解和记忆。以总体均值m=50和总体均值m=10.5两个零假设为例。计量经济学教学重在对基础性计量经济模型和方法的正确理解与延伸，以引导和培养学生进一步的学习兴趣和研究能力（王少平、司书耀，2012）。因此，教师除了在课堂中利用课件进行教学外，课后还可以通过学校网络教学平台、微信朋友圈、微博、博客等与学生展开交流，课程的相关视频，沟通课上难点，补充基础知识，推荐参考资料，解答疑难问题，举办知识竞赛，从而进一步提高学生的学习积极性和学习兴趣，拓宽学生的知识面，强化学科的应用性，最终提高教学效果。

　　三、结束语

　　计量经济学和统计学篇7

　　关键词：计量经济学；语言分析；数理基础；方法论基础；模型功用

　　中图分类号：F2240 文献标识码：A 文章编号：1000176X（2013）03000312

　　一、引 言

　　当前正在持续并不断延伸的经济危机，引发了学术界对于标准经济学建模方法在此次危机预测与应对中作用的探讨，其矛头直指计量经济学，认为计量经济学在经济现实表述与预测方面作用甚微，一些极端观点甚至要求放弃计量经济学模型方法，因之引发当前学术界关于计量经济学“失败与否”的学术之争。争论的实质可归结为一个问题：计量经济学是否是精确、无局限的绝对科学？

　　对于计量科学的精确性、绝对性的探讨由来已久，当前学术界的争论只是对这一问题的深化。早在1939年，Keynes就指出计量经济学模型方法存在三个层面的问题：一是理论的先验正确性问题[1]，二是线性假设以及滞后期与趋势决定的主观随意性问题，

　　正如凯恩斯所说，计量经济学模型设定基本是以线性假定为前提的，Juselius在谈及VAR类模型的局限时，也提起过VAR类模型的设定是线性的，因此其对于跨越多个时期的模型预测并不十分理想。

　　收稿日期：2012-11-24

　　基金项目：辽宁省社会科学规划基金项目“经济学哲学名篇中元经济学问题研究”（L11BZX010）

　　作者简介：刘丽艳（1978-），女，辽宁沈阳人，东北财经大学经济哲学研究中心特邀研究员，博士，主要从事计量经济学理论和方法论等方面研究。Email： lucyliuliyan@bipteducn 三是计量经济学的结构不变性问题。认为这三个问题造成了计量经济学经济分析的局限。相对于凯恩斯，Lawson的观点相对来说比较极端，Lawson对当前计量经济学建模的研究方法进行了严厉的批判[2]，认为当前的计量经济学模型，尤其是VAR系列模型在研究现实经济机制方面作用甚微，模型未获得关于经验现实的真正洞察，其预测结果不具备经验充分性。

　　而 Juselius则更倾向于为现代计量经济学模型、尤其是VAR系列模型进行辩护[3]，认为计量经济学本身不存在任何问题，只是在面对当前危机时应做一些转变[4]。并指出正确设定的、具有经验充分性的协整向量自回归（Co-integration Vector Auto Regrssion， CVAR）模型可以实现这一转变[5]。作为计量经济学的拥护者，Hendry同样对计量经济学进行了辩护，指出虽然计量经济学方法确实可能会产生谬误回归，但这种谬误可通过检验进行回避与拒绝[6]；Hendry提出根据数据生成过程（DGP， Data Generation Process）进行建模的理念，指出计量经济学应根据DGP过程进行经验建模，进而保证计量经济学应用研究的科学性与精确性。

　　国内学界对计量经济学基本持肯定态度，李子奈认为，从计量经济学模型方法的建立、估计与检验过程来说，其方法具有坚实的统计、逻辑基础，符合科学研究的发现过程[7]。计量经济学研究方法实质上就是回归分析，是证实与证伪、归纳与演绎、检验与发现、相对与绝对相结合的过程。并探讨了计量经济学模型政策评价、结构分析、预测与检验功能上的局限。

　　李子奈在他的“计量经济学方法论的若干问题”，“计量经济学模型的功能与局限”中均有提到这一观点。洪永淼认为计量经济学模型面临三个主要问题：非重要因素的影响问题、观测数据问题以及样本外预测问题[8]。但计量经济学理论本身已经发展得相对成熟与全面，只是由于经济系统的时变性、不可逆性以及经济数据的缺陷导致了计量经济学的分析、预测没有物理学那样精确，这也是计量经济学与自然科学最大的区别。

　　那么计量经济学究竟是怎样的科学？它是否具有其自身难以避免的不足与局限？要对这一问题进行解答，就要从其模型方法的概率和统计学科基础进行探讨，从其表述语言、方法论及功用层面进行基础研究，以提高其应用研究的科学性，使计量经济学应用研究沿着正确的方向发展，这也正是本文的研究目的。

　　二、计量经济学的语言分析：模型语言经济学表述的非充分性

　　经济学语言学转向引发人们对语言在经济分析中作用的广泛关注，进而产生一个问题，计量经济学的主要语言是什么？计量经济学语言具有什么特征？其在经济分析中又处于什么地位？要解决这些问题，就要从什么是计量经济学的语言以及计量经济学语言的方法论地位来着手。

　　要探讨计量经济学的语言，离不开对计量经济学的界定及其基本分析结构的探讨。计量经济学是通过模型来表述经济现实的，基于统计、概率方法的模型构建是计量经济学经济表述的主要手段与方式，也是计量经济学进行经济研究与分析，以及作用于应用实践的基础途径。从学科的自我表述与实践应用两个层面来说，一方面，以概率和统计为基础的计量经济学模型是计量经济学这一学科的主要表达方式，也就是计量经济学的“语言”；另一方面，从计量经济学的基本分析结构来说，模型是计量经济学分析的基本结构，是计量经济学描述、解释经济现实的主要手段，也是计量经济学进行学科表述与对外自我表达的主要途径，可称为计量经济学的“模型语言”。以概率和统计为基础的计量经济学模型，既是方法又是语言，在计量经济学经济分析中处于核心地位。作为经验实证的计量经济学，其研究方法从方法论上来说是经验实证的模型方法，其语言也必然离不开经验实证的方法论基础地位，是经验实证的模型语言。

　　那么，计量经济学经验实证的模型语言在经济学研究中处于何种位置？其经济学的表述充分性如何？是否能够替代自然语言？要回答这些问题，首先就要明确经济学学科本质与计量经济学经验实证模型语言的方法论地位。作为社会科学的“皇冠”，其特殊的学科性质决定其不等同于物理学这样的自然科学，同时人类社会也不等同于实验室。经济现实的复杂多变性，人性与人类心理的不可预测性，使得经济发展过程成为一个异常复杂的有机体，这些必然复杂化经济学的表述及其语言，单一的基于以概率和统计的模型语言难以完成这一任务。此外，从经济科学理论表述层面来看，经济理论并不必然由数学或统计学来证明。经济学的语言是多元而非一元的，数学、统计语言是经济学分析语言中不可替代一种，是“多元”中的“一元”，但并不必然比其他语言更重要。当然，这也解释了计量经济学以概率和统计为基础的模型语言在经济分析语言中的地位。

　　计量经济学经验实证的模型语言是计量经济学科学化经济研究的一个重要体现，但同时也难以避免其自身与生俱来的方法论局限：

　　首先，经验实证的模型语言面临经济研究中价值判断理念的计量化问题。计量经济学模型语言对经济现实的表述是建立在表示现实经济活动结果数据的概率分布假定基础之上的，模型语言对经济现实中不可度量的社会关系、政策和心理等价值理念的处理是通过主观假定赋值或虚拟变量来完成的。从一定程度上来说，计量经济学模型语言对价值判断的这种表述稍显随意、主观，是不精确的；此外，很多价值判断理念难以通过统计语言或概率分布来表述。因此，计量经济学模型语言存在着价值判断理念计量化的问题。经济研究是以人及其构成社会的经济活动与关系为核心的，而这种社会经济关系的表述不仅是“量”的统计，还包括“质”的描述。计量经济学模型语言对经济现实的解释与描述是通过变量与现实经济因素的映射来完成的，因此，模型对经济现实的解释是建立在模型方程涵盖待解释经济变量这一前提之上的。那么就产生了一个问题，模型是否可以包含所有经济因素，也就是经济因素都可以通过适当量化的形式纳入模型语言的表述范围吗？答案是否定的。很多宏观计量经济学模型中的政策、环境因素以及微观计量模型中的心理因素，都很难一一映射为计量模型中等价的变量形式。虽然虚拟变量是一种选择方式，但现代计量经济学中的虚拟变量通常是简单的“二进制”（0，1），这种“是与否”的极端表述方式很难精确描述经济现实的渐变过程与渐变效应。

　　此外，即便勉强将价值判断理念通过主观赋值的变量进行计量化，还存在现实经济因素与观测数据统计方式的非“一一映射”问题。很多模型表达的变量或符号在现实经济中有多个对应统计方式，而每种方式的选取都代表着不同的样本数据，有时甚至会影响到模型的估计结果。如探讨外商直接投资与中国经济增长的关系时，涉及到国家开放程度这一政策理念及其模型对应变量的选取。究竟用什么代表开放程度，现实中选取模型样本数据时就涉及一个选择的问题，有的研究者将年进出口贸易总额的GDP占比作为一国开放程度的度量标准，有的将对外政策的颁布作为开放程度的度量。这种变量的选取通常以模型的估计结果是否更优作为条件，可以说这种选取模式是稍显主观随意的，并不具备严格的科学性。

　　其次，计量经济学模型语言难以完全取代经济学表述中的自然语言，一元的模型语言难以对经济学进行全面、充分表述。第一，能够表述经济世界的是语言性的词语而不是人为创造的符号、模型，计量经济学的模型语言并不比自然语言更接近经济现实，同时，经验实证的模型语言所描述的逻辑建构具有其本身的局限，不能完全取代经济学自然语言的使用。虽然计量经济学模型语言中的数学公式与统计推断过程本身也是一种话语，但这种“话语”本身也有语言问题，爱因斯坦指出，“就数学定律指涉现实而言，它们并不确定；就其确定性而言，他们并不指涉现实”。数学哲学的观点展示出数学、统计的模型语言，作为一种经济学研究语言，其所构建的“经济世界”并不比自然语言的更准确，也不比自然语言的更接近现实世界。第二，人们生活的世界是词语的世界而非函数的世界，对语言最重要的沟通与交流功能来说，经验实证的计量经济学模型语言作为交际语言并不具备足够的充分性。虽然其在统计推断与函数符号表达上具有严谨性与便利性，并因此一定程度上体现了其科学性，但对于语言最为重要的交际功能，计量经济学模型语言并未表现出任何超越其他语言范式的优势，尤其是在与公众交流时[9]。用函数与符号表达的数学语言是自然科学的通用语言，“对自然科学家而言，它就像过去拉丁语对学者一样，而对许多经济学家来说它不幸是希腊语”[10]，因之其模型方程与符号的表达范式可能更容易使人们感觉它只想通过深奥的数学让人肃然起敬，而不是更有助于交流。

　　还有一个不得不说的问题，不论计量经济学模型语言多么严谨、精确，也不可能做到对完整社会关系进行精确表述，这取决于计量经济学模型设定的非精确性与局部性，因为任何模型都不可能把整个社会复杂多面的关系全部纳入模型体系，无论从技术层面来说还是从方法论层面来说，这是不现实也是不可能实现的。

　　三、计量经济学的数理基础：非精确数量关系的度量

　　由于计量经济学以概率和统计作为其学科的数理基础，其结论是基于样本数据（总体样本的一部分）的推断做出的，而非真实的针对总体样本进行的精确运算，因而其结论并非是确定的、精确的。而计量经济学中以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性、概率约化（Probabilistic Reduction， PR）方法下统计推断的非确定性，都导致了计量经济学度量精确数量关系上的局限。

　　1以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性

　　由于观测值很少是现实经济中经济变量的真实值，因此随机模型的存在具有较为重要的作用。

　　当我们说理论或模型是正确的时候，表示现实世界和理想世界是完全一致的。很多人都认为，即使我们认为理论或模型是正确的，两个世界也不可能是完全一致的（如观测误差、非理），因此人们建立随机模型，来表示这种“一致”的随机性。如果认为观测值和真实值的误差是处于正态的随机分布，即这种“一致”本身就是模型的随机因素。但随机模型本身由于其概率基础的非精确性以及两类前提假定的不对称性，使其模型检验的逻辑基础受到质疑；同时其概率基础的随机性，也严重削弱了随机模型的可靠性与精确性。

　　首先，以概率为基础的随机检验的不对称性。计量经济学的证伪或检验需要逻辑依据，随机检验在逻辑上具有非对称性，这种非对称性源于对标准逻辑的构建，即对于给定的一系列假定，我们能逻辑性地得出一系列结论：①如果所有的前提都为真（在某种意义上），那么所有的结论也都为真（同样的意义上），这是必然的。②如果任何一个结论是错误的（同样意义上的），那么给定系列的前提假设中至少一个是错误的——但我们不能确定哪一个是错误的（多于一个的时候），也不知道有多少个是错误的，因为可能所有的都是错误的。③如果存在任何一个错误的前提，我们不能排除结论中可能有正确的结论，这是必然的。④如果结论中有一个是正确的，给定系列假设中的任何一个都有可能是错的。这里我们可以说，如果正确运用逻辑，那么前提的正确性可以传递到结论上（假设到预测），而结论的正确性却不一定能传递到前提上，这里存在一个明显的不对称性。同样，对结论的证伪可以至少传递到前提上（一个），但对前提的证伪却不能传递到结论（除非结论与前提一样）。计量经济学的随机检验是建立在通过对结论（根据经济理论、数据建立的模型）的证伪进而证伪前提（经济理论假说）的逻辑基础上的，而逻辑不对称性则削弱了这一检验的逻辑基础。

　　其次，以概率为基础的随机检验的相对性与非精确性。这里用简单的线性模型来探讨随机模型检验的相对性与非精确性问题。假设线性的两个变量，C=a+bY的每个观测值允许有10%的误差，通过式（1）和式（2）两个观测值，可以通过方程确定a和b的值，即进而通过确定系数的方程与Y3来确定C3的值，得出C3的计算值和观测之间的误差为17%，超出通常10%的标准。

　　实际上C与Y的观测值可能与其真实值有10%的偏差，而对于第三个观测值C3，其计算值和观测值之间可能有大到17%的误差，而它们之间的关系不能就此确定是非线性的。同时，未对线性假设进行确定并不必然表示对非线性假设的肯定，基于单一观测值的检验并不构成对假设的反驳，而0误差也不代表对线性关系的肯定。15%的误差可能不足以确定模型就是线性的，但也不足以说明模型是非线性的，因此我们称之为对线性假设的非肯定。要区别开对线性假设的非肯定并不代表对非线性假设的肯定。任何判定的标准都应基于对观测误差本质的了解以及对理论本身的了解。通过判断P值来判定，这要求首先观测值符合高斯正态分布步钟形曲线，如果我们假设观测均值是真实的，数据的分布是正态的，那么正态分布的观测值曲线可以用来计算P值，如5%，作为接受的标准。这样的一个缺点就是，很可能错误地接受了不适合的方程或模型。如果观测值的概率分布不是正态的，或如果每次观测到的值不是独立的，那么P值检验就难以进行。若实际的误差分布与假定有差异，则此方法带来的问题足以影响到计量经济学的精确性。

　　这里还需要指出的是，随机的是模型，而不是现实经济世界。任何随机模型的检验都是对这种假设的一致性的检验，即对理论本身的检验。只有人们认为模型绝对为真，任何违反一致性的变化完全都是由真实世界难以解释的变化引起的时候，人们可以选择相信现实世界是随机的，但这点显然是不成立的。而随机性把理论的真实性变得无可非议，认为理论是不可能出错的，这一先验观点严重损害计量经济学的经验基础。计量经济学随机模型这种把理论和模型假设看成是真实的，世界是随机的这种看法是不诚实的，也是随机模型局限性的一个体现。

　　2 概率约化方法下统计推断的非确定性

　　计量经济学概率约化方法（Probabilistic Reduction，PR）的出发点是，经验模型是实质性信息与统计信息的混合体，其主要目标是应用数据来了解观测对象。这两类信息最初被包含进两个不同的模型——理论模型和统计模型，前者是由理论变量构建的，其中一些变量可能是不可观测的；后者则是专门根据数据Z：=（Z1，Z2，…，Zt）潜在的可观测随机变量设定的，问题是找到将两者联系起来的方式，同时不违背实质性信息与统计信息任何一方的完整性。

　　根据概率约化方法，Z是随机过程{Zt，t∈T}的一个实现，根据Kolmogorov定理，随机过程的概率结构在某些温和规律性条件下，就联合分布D（Z1，Z2，…，Z

　　建立统计充分性的难度显示，对数据盲目的集合不大可能产生任何规律性；即便偶尔产生了，对一致性度量与外部有效性的探索也将会消除这种伪规律性。现实应用研究中的计量模型，其统计充分性或多或少都存在一定程度上的不充分问题，原因并不取决于建模者，而是经验数据本身就难以完全符合强概率假定。现实中的数据很少能满足统计上要求的时间平稳性或不同数据生成过程的同质性，因此要建立完全的具有统计充分性的模型是几乎不可能的。这也是计量经济学数理基础本身所固有的一个局限。

　　四、计量经济学的建模过程：不平衡方法论基础的局限性

　　计量经济学基于经验数据模型符合科学研究的发现过程，是其优势所在，但同时，其建模过程的方法论基础并不平衡，表现为认识论基础上归纳内容重于演绎内容，逻辑学基础上对检验的重视超过发现，一般哲学基础上对“特殊”与“一般”的处理未达到平衡，而这些建模过程中的方法论基础不平衡导致了计量经济学模型方法的局限性。

　　1 计量经济学建模过程中认识论基础的不平衡：归纳重于演绎

　　计量经济学的一个首要目标就是为经济学提供经验内容，可见经验归纳在计量经济学中独特的重要性；而计量经济学科的产生与发展，也无不体现了归纳法或经验检验在经济研究中的兴起与盛行[13]。虽然计量经济学不只包含归纳，从其建立模型过程看，除去其中经验检验部分则是明显的经验归纳，最初的模型设定与检验后的模型政策评价、预测等功用的实现均属于演绎内容。但不得不承认的是，计量经济学作为“为经济学提供经验基础”的学科，其模型方法不可避免地侧重经验归纳，而现实经济研究应用中，这种对经验归纳的侧重也在一定程度上导致了计量经济学研究方法的局限。

　　首先，对归纳赋予过多权重可能会导致模型方法的归纳内容缺乏正确前提，进而产生不可靠甚至错误模型结果。缺少足够演绎内容的模型设定，很可能是基于错误的经济理论或数理逻辑，模型设定不充分。那么这种情况下模型的检验结果就会很危险，会有较强的误导性，因为它可能直接导致完全错误甚至荒谬的结论，进而削弱计量经济学模型分析的意义，得出错误甚至荒谬的结论。模型设定是计量经济学研究的基础与前提，只有设定正确的模型才能通过正确的检验步骤得出正确的结论。

　　其次，对归纳给予过多权重可能会导致统计意义与经济意义的不平衡，使计量经济学的研究倾向于追求统计分析上的完美性，进而趋向于形式主义，降低研究的质量，甚至产生方向性错误。应平衡计量经济学建模过程中归纳与演绎内容的权重，过于重视经验归纳内容，忽视演绎部分，很可能会导致对统计显著性的片面追求而忽略模型的经济意义，进而沦为缺乏经济意义的形式主义，产生“伪回归”谬误。而现实经济研究中也确实存在这种统计上显著、检验环节完美而经济意义上贫乏的研究结果。其中较为普遍的是根据研究目的进行模型设定，随意性较强，甚至有时不符合经济理论或经济惯例，与经验现实相冲突。有时为了突出待研究的关键变量，可能较为随意地增减其他变量以获得关键变量较高的统计显著性。这种模型设定是单纯地对经验归纳的偏重而忽略演绎内容在模型设定中的意义，致使研究缺乏经济理论基础，导致可能误导性的甚至是错误的结论。

　　总之，必须认识到，计量经济学应用研究中应将抽象演绎与经验归纳相结合。演绎内容决定了计量经济学的模型设定，为归纳内容设定了前提，决定了经验归纳的方向，它就像建筑物的地基一样限制并主导着其基础上建立起来的建筑——模型的经验归纳部分。不能片面地强调归纳或演绎的重要性，而应平衡两种方法在计量模型方法中的应用。

　　2 计量经济学建模过程中逻辑学基础的不平衡：检验重于发现

　　计量经济学的学科性质并非是狭义的回归分析。广义的计量经济学具有多重科学、哲学和方法论基础，它形式上是统计学、经济理论与数学三者的结合，其目的是为经济研究提供经验基础。在计量经济学模型设定与估计两个环节，由于是以理论与数据相结合的关系论导向进行模型设定，而且严格遵循从一般模型到特殊模型的建模范式，很可能发现与原有的先验理论不同的，并通过严格系列检验的新经济关系，或是证伪已经存在的旧有经济关系，这是一个检验与发现综合运用的过程，它不仅是单纯的检验，还是对新事物探寻的过程。正如丁伯根对计量经济学模型方法的辩护，“它从一定程度来说是检验与发现的结合”，但这里要注意一个问题，计量经济学中的理论发现并不是真正意义上的“发现”，而是估计、检验过程中对先验设定理论假说的完善，或者是对更为适合样本数据、对样本数据拟合更好的模型形式的探寻。

　　同时，也必须承认，计量经济学对检验的重视要远重于发现。Hendry曾指出，计量经济学的三大黄金定律就是“检验、检验再检验”。理论检验功能也是计量经济学模型的传统功能，可见检验在计量经济学模型方法中的核心地位。对检验过于重视的同时也难以避免地忽略其另一面——发现，这也造成了计量经济学模型方法一定程度的局限。

　　首先，对检验赋予过多的权重，而忽略发现的重要性，很可能使计量模型分析沦为“统计的炼金术”或“经济学的鬼把戏”。计量经济学建模过程中对检验的重视程度远超发现，这一逻辑学基础的不平衡很可能导致建模者对检验技术的先进性与复杂性的片面重视，即过于偏重统计显著性而忽略对模型经济充分性的考察；同时，建模过程中最为重要的、可能导致理论发现的“异常现象”，很可能在对检验的片面追求中被忽略掉。对于与先验观念相冲突的、导致统计充分性降低的、不符合检验标准的“异常现象”的出现，建模者很可能以其不符合检验标准为根据，在未考虑其可能的经济充分性的前提下，为突出某些变量的显著性而对变量进行随意删减，结果可能将模型从正确设定的方向引向歧途，错过最为重要的“理论发现”。模型的设定脱离了经验现实，进而使统计分析变成形式化的“统计的炼金术”。还有一种更危险的情况，就是根据根本就没有科学性的理论假说，而只是盲目地根据研究目的对变量回归关系进行检验。这种缺乏理论指导的计量分析早在20世纪40年代计量经济学著名的方法论争论——“没有理论的度量”中就已指出其谬误性。无论检验步骤、方法如何完善，没有正确的前提很可能造成“伪回归”而得出错误的结论，使计量经济学应用研究成为“经济学的鬼把戏”。

　　其次，即便是计量经济学中占主导地位的检验，也不是毫无瑕疵的，计量经济学检验的逻辑不对称性严重损害了计量经济学检验的权威性与说服力。前文已经探讨过计量经济学以概率为基础的随机检验的非对称性，前提的正确性可以明确地传递到每一个结论，而对任一结论的证伪却只能模糊地传递到前提，即难以确定是哪一个或哪些前提是错误的。这种逻辑上的不对称性决定了逻辑在检验中的作用：①只通过检验从理论中推理出来的结论（可能很多都是正确的）不能检验理论本身。②不可能通过前提的真实性间接性地证实所有结论，当其中一个前提恰好是公认的陈述时（至少有一个，这样才能进行解释和预测），由于我们不能知道相对于经验事实来说什么时候这个公认的陈述是对的。③证明前提都是错误的并不能证明特定结论的正确性。由于结论正误和前提正误的不对称性是检验经济理论的最大障碍，对结论的证伪并不能证明理论本身有问题，如果在建模过程中添加了附加假设。由此可见，对随机模型本身的检验并不能检验理论假说的真伪。计量经济学中的检验，从一定程度上来说是无力的。

　　最后，计量经济学的检验是概率意义上的，是随机的、相对意义上的，难以获得绝对的、精确的结论，认识到这一点同样十分重要。计量模型的回归结果只是在给定的某一显著性水平上，给出是否可以接受待检验的假说；其接受与否是以显著性水平为评判标准的，如经常使用的10%，5%和1%显著性水平。但这里需要注意的是，这一显著性水平是人为选取的，并非是计量经济学科学体系天然生成的。而且，即便通过显著性检验，也不能完全确保检验的假说是完全正确的，因为这里还有一个10%，5%或1%“弃真”（错误地拒绝了原假设）的可能性，通过检验也是存在错误可能性的。也就是说，通过检验只是证明错误的概率偏低而已，而不能绝对地排除错误的可能性。因此，计量经济学以概率为基础的检验，其相对性和非确定性是与生俱来的，这也是计量经济学的局限性之一。

　　3 建模过程哲学基础的不平衡：“特殊”重于“一般”

　　不同于一般哲学中的一般与特殊，本文的一般与特殊指“一般模型”与“特殊模型”，两者的关系在计量分析的两个层面得到体现：一是始于“一般模型”的建模范式和始于“特殊模型”的建模范式，二是约化过程中“一般”与“特殊”模型的相互转化方面。

　　“一般模型”源于Hendry的“包含模型”[14]，始于一般模型指从包含所有可能影响变量的一般模型开始的建模范式，在不丢失任何信息的前提下，通过约化过程将复杂的一般模型约化为便于统计分析的、简单的特殊模型。而始于“特殊模型”的建模范式则相反，从包含核心因素的特殊模型开始，通过检验揭示不足之处，再通过增加可能影响因素来完善模型的建模范式。由于模型是对经济现实的表述，理论上应只有一种正确的最终模型设定，但现实中由于经济变量之间的复杂关系与模型推导过程中对统计充分性的片面追求，很可能使二者的最终模型设定相距较远。

　　因为很可能出现这样的情况，从特殊模型开始进行到路径的“中途”时，发现个别核心变

　　量已经满足了统计显著性检验的要求，而就此停下来将其作为最终模型。

　　计量经济学中的“特殊模型”与“一般模型”的转化，在时间序列数据建模过程中尤为突出。由于现代时间序列数据通常采用数据导向的建模方法，为保证其经济理论基础充分性对约化过程进行理论或结构约束，从其本质上来说就是将“一般模型”实施约束进而转化为“特殊模型”。再通过包容性检验来验证这一“特殊模型”的包容性，若无法通过包容性检验，则重新建立一个新的“一般模型”，再逐步约化生成新的“特殊模型”。伦敦经济学院（London School of Economics，LSE）方法就是“一般”与“特殊”交替进行的过程。

　　然而现实中由于始于“特殊模型”的建模范式更有利于迎合研究目的，更容易通过统计方法上的“努力”突显出某个或某些待研究变量的统计显著性，而成为建模实践应用中一种通用的范式。现实约化过程中，常难以做到两者的转化，而采用单纯的删减变量方式，这都为计量经济学的经济分析带来局限。

　　首先，现实中无法满足“一切条件不变”假定，进而造成始于“特殊模型”建模范式的经济基础的非充分性。由于现实经济错综复杂，各经济因素处于一个不断变化的、相互作用的动态过程中。若模型中包括的变量并非所有影响因素，而只是部分影响因素，并试图从这一局部来探寻整体，那么首先就要求模型包括的部分影响因素相互作用时，其他未被包括进来的因素满足“一切条件不变”假定，即经济现实满足其他变量不变的假定，但现实中其他影响因素一直是在起作用的，难以满足这一前提假定，这必然造成基于这一假定的模型估计的问题。如始于“特殊模型”建模范式下，对同一问题的研究常出现多种模型设定形式并得出多种不同结论，其主要原因就是始于“特殊模型”的建模范式的局部性与片面性。

　　其次，始于特殊建模范式混淆了协整方程与均衡方程。均衡方程描述经济体中所有经济变量之间长期的稳定关系，是一个整体概念，其所涉及的时间序列变量（如果样本数据是时间序列数据的话）是经济体中所有影响因素的，是完全的而不是仅仅给定的；协整方程表达的虽然也是长期均衡关系，但其描述的仅是协整方程中包含的变量关系，是局部概念，是不完整的，因而方程中的协整系数也不是变量之间关系的真实反映，因为它是不完全的回归系数。协整方程与均衡方程的关系实质上也是某种“一般”与“特殊”的问题，基于协整方程的模型也可以称之为“特殊模型”，而基于均衡方程的模型也可称之为“一般模型”，若非经过均衡方程约化得出的（根据建模目的随意设定的）协整方程，其与均衡方程是有较大偏差的，将这样的协整方程误认为均衡方程，并将其回归系数描述为潜在的真实经济关系，则是对经济现实的扭曲。

　　计量经济学模型方法应处理好“一般”与“特殊”的关系，对两者的不当认识与处理，会导致模型分析结论的不可靠性。这里需要注意的是完全实用主义的“特殊”，即不对现实经济做全面的观测，仅根据研究目的设立“特殊模型”，一旦通过检验就到此为止；或仅仅不能通过检验时才逐个增加解释变量，只增加到通过检验为止。这样得到的模型并不具有统计与经济上的双重意义，也使计量经济学的经济分析与科学方法相背离，并渐行渐远。

　　五、计量经济学的模型功用：计量经济学局限性的外在体现

　　当前经济危机导致的对计量经济学的重新审视，其中最具争议的就是计量经济学的模型功用。本质上来说，计量经济学模型功用的局限是计量经济学局限性的外在表现。作为一门可靠而非精确的科学，计量经济学的科学性是相对的而非绝对的，这决定了计量经济学模型也非万能的，其在理论检验、变量预测和经济结构关系表述上都有不同程度的局限性。

　　1计量经济学模型理论检验功用的局限

　　计量经济学通过对理论进行建模并通过检验模型来检验理论，模型设定是检验理论的关键。因为不论建立随机模型还是非随机模型，模型都要比待检验的理论本身更为具体。为了经验检验的足够确切（现实），总是需要对模型添加进去进一步的假设，以使其适用于特定的经济事件和数学方程[15]。如回归方程应该是线性的还是二次型，观测值中可能包含的随机误差成分，方程中可允许的误差是多少，结论的经济意义。而要解决这些问题就要为模型设定假设条件。

　　计量经济学的模型是由两部分构成：理论本身和为设定解释理论的方程而附加的假设[16]：①构成理论本身的一系列的行为假设，C=F（Y）。②关于上述理论表述关系的简化的行为假设： C=a+bY，其中a为正，b介于0和1之间。模型是两个系列假设的统一，经济研究是假定这两部分假设都是为真的，并通过对现实数据的应用来推导出第二个假设方程的系数。那么这里就存在两个问题：

　　第一，反驳一个根据理论建立的模型是否就能反驳该理论？答案是否定的。这是因为在计量经济学模型建立的过程中，建模者人为地添加了很多约束假设，这些假设与理论内涵（implication）共同构成了模型的内涵。对基于理论建立的模型的反驳，相当于对理论以及附加假设的并集进行反驳，并不能直接得出对理论的反驳，也不能证实理论为错。除非能够保证建模过程中附加的假设是绝对正确的，才能保证：反驳模型=反驳理论，但现实中有时甚至难以保证附加假设的正确性，致使这一条件很难得到满足。因此，试图通过反驳一个根据理论建立的模型来反驳理论是徒劳的。

　　博兰认为在对理论建立模型的同时，也建立一个与此模型完全相反的反模型，对两个模型进行检验，如果反模型不符合现实，证伪，则模型是正确的，即附加假设是正确的。

　　第二，检验根据一系列理论建立起来的模型是否就能检验理论？答案也是否定的，这里存在一个逻辑上的不一致性。模型是两个或两个以上理论假设的统一，这意味着逻辑上的不对称性，即一旦理论的预测被证伪，我们不知道究竟是理论本身的基本假设出现问题，即第一部分，还是附加假设出现问题，即第二部分。这挑战了建立模型就是为了检验理论的观点。如果想通过模型的经验检验证明理论是错误的，那么就要证明该理论的所有可能模型都是错误的，这和波普所说的需要“证实所有的天鹅都是白色的”[17]很类似，在逻辑上是不可能的。由于对理论建模有无数种方式，排除误差的可能性，只有每个理论建立的模型预测都导致至少一个错误结论的时候，才能证明理论本身至少一个基本假设是错误的。但由于每个特定模型都有特定的附加假设，只有通过证明所有这些附加假设都是正确的，排除第二部分是错误的可能性，才能得出第一部分，也就是理论的基本假设是错误的，但这在现实中是难以做到的。从这个角度来说，通过对理论建立模型，进而对模型经验检验来对理论进行证伪是很困难的。

　　2 计量经济学模型变量预测功用的局限

　　计量经济学模型方法缘起自宏观经济的短期预测，在计量经济学的发展历程中，也不乏成功预测的例子。预测成为计量经济学模型的一个主要功用，也是判定模型的一个重要标准。但随着经济现实的复杂化，计量经济学预测的精确性受到严重质疑，显示出其模型预测功用一定程度上的局限。

　　首先，从其学科方法论基础上来看，计量经济学学科并非如劳森所说的寻找覆盖法则（事物之间恒定联系的规律性）的科学。计量经济学也难以达到卡特赖特所期望的构建封闭系统进而测度精确覆盖性法则的层次。而成功预测的前提与基础就是对“覆盖性的法则”的探寻，即对潜在的社会—经济结构、选择结构以及因果机制的精确法则机制的探索。计量经济学只是对经济现实中潜在的、不明显的规律的可能表达，而且即便是“不明显的规律”，也是基于样本的。预测是对于样本外的、尚未发生的经济活动进行的，这种基于样本内知识进行的样本外预测，本身就具有不确定性；同时伴随着经济现实的复杂、多变以及很多不可知因素，预测的非精确性难以避免。

　　其次，从学科性质上来看，计量经济学模型方法也不是探寻因果机制的精确科学方法。计量经济学是数学、统计学与经济学的结合，其对因果机制的探寻在其模型方法中是以概率或分布函数体现出来的。概率分布假定是统计分析的前提与基础，然而现实经济数据很难严格服从正态分布，因而基于正态分布假定估计出的结构关系并不是全然精确的。同时计量经济学可控实验的缺失，更加剧这种不可靠性。建立在不可靠因果机制基础上的变量关系，难免会在一定程度上影响其预测结论的准确性。

　　最后，从现实经验数据的非稳定性与数据生成过程的非同质性上来看，一方面，经验数据难以满足统计分析的前提假定要求，进而损害其统计充分性；另一方面，结构参数的不稳定性又进一步加剧了预测的不精确性。正是基于这一点，任何经济数学模型，包括计量经济学中用于短期预测的VAR类模型，

　　西姆斯（A·Sims， 1980），认为为使结构方程可以识别而施加的约束是不可信的，而VAR模型可避免结构约束问题，进而提高预测的准确度。VAR模型试图通过实际经济数据而非经济理论来确定经济系统的动态结构，建模时无需提出先验理论假设，或者说它不排除任何假设，而是通过时间序列提供的信息将这些假设区分出来。VAR模型每个方程的左边是内生变量，右边是自身的滞后和其他内生变量的滞后。对于这类预测问题，都是无能为力的。这也充分说明了计量经济学模型在预测上的局限性。那么计量经济学中用于预测的VAR类

　　如常用的VAR模型的变形，结构VAR（SVAR），协整VAR（CVAR）等等。模型能否进行精确的宏观经济预测？从2008年金融危机对于学术界的突发性来看，答案可能是否定的。VAR 类模型是数据导向性较强、经济理论导向性相对较弱的建模范式，从其模型设定层面来看，该类模型较为适用于自由经济体系。但经济现实中由于各经济体政府干预程度不同，致使模型的“外生约束”因国家、政体和时期的不同而具有较大的差异性，导致VAR类模型的适用程度各异。同时，VAR类模型的线性假定前提也一定程度上损害了其预测的精确性，因为随着时间序列时期的增加，线性假定所决定的VAR类模型走向与经济现实发展趋势的偏差会逐渐增大。这都局限了VAR类模型的预测功用。

　　3 计量经济学模型经济结构表述功用的局限

　　传统计量经济学观是以逻辑实证主义为其方法论基础的，认为经济理论是先验的真实，而计量经济学模型的作用就是为先验理论决定的模型结构参数估值，

　　这个观点是斯潘诺斯对传统（先验的）计量经济学观点的解释，后来也用来解释早期计量经济学中的经典方法论争论，第一次是凯恩斯（1939，1940）与丁伯根（1940）之争，第二次是库普曼斯（1947，1949）与Vining（1949a，1949b）之争。这也是计量经济学结构表述功用的体现。现代计量经济学的结构表述则侧重于计量经济学的结构观，并以此为基础来看待计量经济学模型的作用与局限，本文这里主要探讨的是后者。

　　计量经济学的结构观是结构经验主义在计量经济学中的体现，源起自Fraassen的结构方法，结构经验主义认为科学描述的是结构而非其领域的内容。计量经济学语境下，结构是“对经济机制进行直接特征描述的不变特征集”[18]，而这种不变特征是由参数表述的。经验模型中，结构观用于表述经济“框架”下的一种恒久性观点。要求在样本信息集扩大、时期延展、政策体系变更以及新信息源增加的情况下，结构参数都保持稳定不变。因此，结构的理念是就稳定性与不变性来理解的，在这一结构观下，计量经济学的经济结构表述局限就较为明显。

　　首先，经验观测数据难以满足结构模型所界定的结构参数的时间稳定性（样本时期延长）、体系稳定性（经济体系变更）以及样本稳定性（样本信息集扩充）。对于时间稳定性与体系稳定性问题，界内的探讨已经较为成熟，早在1939年凯恩斯就提出了计量经济学模型结构参数的非稳定性问题，这也正是“卢卡斯批判”所揭示的思想。对于样本稳定性问题，这里要说明的是，若要在样本信息集变更的情况下保证参数的稳定性，则对观测数据具有较高的要求，即样本数据要满足数据生成过程的同质性，因为统计分析是基于“平均”理念的。由于现实经验数据很难保证观测数据生成过程的同质，因此，对于结构参数保持不变的三个前提条件，现实应用研究中都难以得到满足。

　　其次，计量经济学的经验模型难以保证与现实世界的一致性，因而很难对经济结构进行准确的表述。计量经济学建模过程中，从理论模型（可能机制）到可估计的经验模型的转化过程也是非正式的。计量经济学经验模型假定数据必须是由某些基本的概率分布所产生的，这样才能对数据生成过程进行进一步的分析，在模型中用数据来对现实进行表述。上文已指出，现实中的经验数据很难完全满足模型所假定的概率分布条件，这样就难以避免其所带来的经验模型统计分析充分性上的局限，进而造成计量经济学模型方法估计结果与经济现实的差距。

　　最后，计量经济学模型难以对DGP 过程进行结构性的表述。约化理论与一般到特殊的方法同样面临着真实数据生成过程的不可知性问题。更进一步，约化理论本身也很难解释清楚经验模型如何在具体层面影射可观测到部分的数据生成过程，而转化、边缘化和因式分解后得到经验模型的过程也忽略掉了一些变量，难以表述完整、可观测部分的数据生成过程，发生了进一步的数据损失。另一方面，从认识论上来说，DGP过程本身就是不可知的，其复杂性与不可知性使计量经济学经验模型对真实、完整的数据生成过程的表述成为不可能，而仅能对DGP中可观测、可度量部分进行局部表述，也就是局部DGP（LDGP）。可见，计量经济学的结构表述难以达到精确、完全的层次，其经验模型对经济结构的表述所能达到的最高层次就是类似，这也是计量经济学模型难以避免的内在局限性。

　　六、结论与未来研究空间展望

　　计量经济学是一门相对的科学，其概率统计学科基础以及其表述语言、模型方法论基础决定了其优势所在也是其局限所在：

　　①计量经济学经验实证模型语言经济学表述的非充分性，体现在其对价值判断理念计量化及其对自然语言取代问题方面。

　　②计量经济学度量精确数量关系的局限性，体现在计量经济学基于概率的随机检验的不对称性与非确定性，概率约化方法中推断的非确定性以及建立统计充分性的难度层面。

　　③模型过程方法论基础不平衡的局限，体现为其对归纳与演绎、检验与发现、“特殊”与“一般”三个关系处理的不平衡。

　　④计量经济学模型理论检验、变量预测和结构关系描述功能上的局限，其实质是计量经济学的非精确性、科学的相对性的外在表现。

　　本文对计量经济学局限性的思考是计量经济学学科性质基础研究的一部分，关于计量经济学的基础研究涉及到其理论基础、学科基础和方法论基础等，未来在以下几个方面还应进一步延展与纵深：

　　第一，现代计量经济学理论与研究方法层面。纵观计量经济学的发展历程，每次理论与方法的范式革命都源起于其对当时经济危机处理的无力，如20世纪70年代的石油危机引发的计量经济学反思。鉴于当前的经济危机仍在进行中，学术界关于现代计量经济学的争论仍在继续，也就意味着未来一个阶段计量经济学理论与研究方法可能处于范式变革阶段，如何获得计量经济学理论与应用研究的实质性进步是个重要课题。

　　第二，计量经济学方法论基础研究层面。计量经济学以科学化经济研究为目标，其每一阶段的发展都体现了科学哲学界定的科学标准，现代科学哲学的多样化发展、科学标准的多元化表现，也必然会为计量经济学的发展走向提供多维空间。

　　第三，关于计量经济学自身研究方法体系方面。计量经济学目前的研究方法体系庞杂，以教科书研究范式为主其他各种方法体系为辅，各有优势与弊端。如何综合当前计量经济学方法体系中的各个派系，发展出一个科学、系统，能最大程度发挥计量经济学科学性的研究范式是未来的研究目标。

　　第四，关于计量经济学概率统计基础的研究。计量经济学研究方法体系以概率统计为其数理基础，如何正确、合宜地应用统计与概率方法，最大限度提高计量经济学应用研究的科学性与精确性，是计量经济学与数学两个领域应共同探讨的问题。

　　第五，关于现代计量经济学的经济学基础方面的研究。由于现代经济学统一理论体系缺位，很难为现代计量经济学提供一个一致的、系统的经济学基础。当前计量经济学的建模范式虽几经转换却仍处于探寻阶段，加之计量经济学本身的非精确性与局限性，必然导致当前计量经济学应用研究中存在一些问题。如何为计量经济学建立一致的、系统的经济学理论框架，不仅仅是计量经济学理论界要解决的问题，也是经济学理论界要解决的问题。

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　　计量经济学和统计学篇8

　　关键词:计量经济学问题建议

　　一、计量经济学教学中存在的问题

　　1、课程教学定位不明，缺乏专业针对性。以我校为例，《计量经济学》是工商管理、国际贸易、信息管理、会计、物流管理、市场营销等专业的必修课程。然而不同专业对计量经济学课程的要求不同，如信息管理、物流管理、国际贸易等专业要求定量分析较多，应以理论方法为主，而工商管理、会计、市场营销等专业则应以实际应用为主。并且，每个专业都有其专业特点和要求，必然导致计量经济学在各专业的应用和应用程度有较大的区别。然而，现有计量经济学课程的设置、教材建设、教学大纲的规范都过于泛化，难以适应专业需求。特别是教学案例的分析，此专业学生听彼专业的案例，往往会听得云里雾里的，结果不能激发学习的兴趣，所以学校在安排课程时应尽量一个专业一个班，而不是多个专业一起，应根据不同专业学生设置教学案例。

　　2、教学方法与教学手段单一化。目前，计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合，再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理，而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式，只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时，有的甚至要96课时。那么，对于如此复杂的课程来说，要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容，来配合事先拟定好的教学进度计划，就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点，何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生，他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息，难吸收、理解这些信息的内容和作用，更无从谈其应用。

　　3、轻能力培养与实际应用。学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而，现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事，更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:(1)缺乏研究创造性培养，这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的，但多数案例仍然过于简单化和抽象化，没有给予学生充分挖掘的计划，而使案例教学流于形式。我们知道，计量经济学讲究的是由问题入手，然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例，学生首先应该判定GDP是按可比价格计算，还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后，通过相关方法的解决处理，才能用这个数据去分析问题。而事实是，我们把所有可能面临的问题都想到了，都提前做好了，那么学生在做案例时就像填空一样，机械地完成教学内容的每一步，仍过多采用死记硬背的方式，这样既达不到计量经济学习的目的，也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。应用计量经济学除了要学会计量方法，还要学会相关计量软件(如Eviews，Stata，SAS等)操作与分析。然而，现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的，48课时除了要上理论课，还包括实践课，这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上，如实验室太小，计算机太少，一次安排不下很多人上机等情况，这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者，课堂上老师与学生互动环节较少，学生演示机会不多，也会降低其学习计量经济的兴趣，课后不愿动手去练习操作。

　　二、计量经济学教学的若干改进建议

　　1、合理安排课程设置。《计量经济学》是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础。许多老师都会有“难教”的感觉，一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实，但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大一、大二期间学习高等数学、宏微观经济学、矩阵代数、概率论与数理统计和统计学的学习，大三第一学期就应该紧接学习计量经济学，而不是将计量经济学安排在大四，这样学生就会很快投入到计量经济学的学习中，容易理解和吸收，而不是找寻或重拾学过但已忘记的内容。再者，我在教学中就碰到过将统计学与计量经济学安排在同学期同时开课，甚至统计学比计量经济学晚开课，这样就给计量经济学老师授课时带来很大的困难，在讲授过程中还得兼顾统计学基础知识的讲解，不但占用计量经济学的授课时间，也会打乱教学大纲安排，严重影响教学效果。

　　2、强调专业教学。这样做主要是比较有针对性，将计量经济学的理论内容与专业案例相结合，激发学生学习的兴趣，了解计量经济学在本专业哪些领域应用，如何应用，怎么实践等，从而克服计量经济学“难学”、抽象而模糊或无从下手的局面。以国贸专业为例，就会根据专业背景选取实际利用外资额(FDI)对经济增长的贡献、影响等问题来研究，既从定量角度让学生真正了解贸易对中国的影响情况，又将所学计量经济的内容融会贯通，并且一个案例的分析还能启发、衍生出新的问题，就可以跟学生共同探讨、研究，增强相互之间的沟通，有利于促进学生自发去学习本门课的兴趣。

　　3、重视启发教育。计量经济学本质上是一种分析问题的工具，那么就需要去激发学生的主观能动性，去激发学生的探索精神，才能充分展示计量经济这门工具的有效性。为此，要重视研究性学习、探究性学习、协作学习等现代教育理念在教学中的应用，如展开课程论文研究与写作等形式。老师通过有针对性地讲解哪些是好的选题，哪些是不好的选题，这一选题的目前研究现状及存在问题，然后以问题出发，结合所学的计量经济内容让学生参与、判断、分析这些问题，这样一方面可以培养学生独立思考的能力，另一方面学生就会改被动变主动，积极去学习。此外，计量经济学教材的选取也是很重要的，一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此，对于非统计专业学生来说，教材的选取应当注意以下几点:(1)内容简练，深入浅出，避开复杂的数学推导过程;(2)重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析;(3)详细介绍计算机软件操作步骤，帮助学生理解计算结果，学会计算操作;(4)教材结构和内容设计要具有继承性和集成性，要能兼顾国内外同类教材的精华，介绍计量经济的前沿知识，体现计量经济学的发展趋势。

　　参考文献:

　　计量经济学和统计学篇9

　　关键词:计量经济学 问题 建议

　　一、计量经济学教学中存在的问题

　　1、课程教学定位不明,缺乏专业针对性。以我校为例,《计量经济学》是工商管理、国际贸易、信息管理、会计、物流管理、市场营销等专业的必修课程。然而不同专业对计量经济学课程的要求不同,如信息管理、物流管理、国际贸易等专业要求定量分析较多,应以理论方法为主,而工商管理、会计、市场营销等专业则应以实际应用为主。并且,每个专业都有其专业特点和要求,必然导致计量经济学在各专业的应用和应用程度有较大的区别。然而,现有计量经济学课程的设置、教材建设、教学大纲的规范都过于泛化,难以适应专业需求。特别是教学案例的分析,此专业学生听彼专业的案例,往往会听得云里雾里的,结果不能激发学习的兴趣,所以学校在安排课程时应尽量一个专业一个班,而不是多个专业一起,应根据不同专业学生设置教学案例。

　　2、教学方法与教学手段单一化。目前,计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合,再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理,而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式,只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时,有的甚至要96课时。那么,对于如此复杂的课程来说,要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容,来配合事先拟定好的教学进度计划,就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点,何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生,他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息,难吸收、理解这些信息的内容和作用,更无从谈其应用。

　　3、轻能力培养与实际应用。学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而,现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事,更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:(1)缺乏研究创造性培养,这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的,但多数案例仍然过于简单化和抽象化,没有给予学生充分挖掘的计划,而使案例教学流于形式。我们知道,计量经济学讲究的是由问题入手,然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例,学生首先应该判定GDP是按可比价格计算,还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后,通过相关方法的解决处理,才能用这个数据去分析问题。而事实是,我们把所有可能面临的问题都想到了,都提前做好了,那么学生在做案例时就像填空一样,机械地完成教学内容的每一步,仍过多采用死记硬背的方式,这样既达不到计量经济学习的目的,也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。应用计量经济学除了要学会计量方法,还要学会相关计量软件(如Eviews,Stata,SAS等)操作与分析。然而,现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的,48课时除了要上理论课,还包括实践课,这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上,如实验室太小,计算机太少,一次安排不下很多人上机等情况,这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者,课堂上老师与学生互动环节较少,学生演示机会不多,也会降低其学习计量经济的兴趣,课后不愿动手去练习操作。

　　二、计量经济学教学的若干改进建议

　　1、合理安排课程设置。《计量经济学》是一门综合性较强的课程,要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济 统计学等先修课程的良好基础。许多老师都会有“难教”的感觉,一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实,但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大一、大二期间学习高等数学、宏微观经济学、矩阵代数、概率论与数理统计和统计学的学习,大三第一学期就应该紧接学习计量经济学,而不是将计量经济学安排在大四,这样学生就会很快投入到计量经济学的学习中,容易理解和吸收,而不是找寻或重拾学过但已忘记的内容。再者,我在教学中就碰到过将统计学与计量经济学安排在同学期同时开课,甚至统计学比计量经济学晚开课,这样就给计量经济学老师授课时带来很大的困难,在讲授过程中还得兼顾统计学基础知识的讲解,不但占用计量经济学的授课时间,也会打乱教学大纲安排,严重影响教学效果。

　　2、强调专业教学。这样做主要是比较有针对性,将计量经济学的理论内容与专业案例相结合,激发学生学习的兴趣,了解计量经济学在本专业哪些领域应用,如何应用,怎么实践等,从而克服计量经济学“难学”、抽象而模糊或无从下手的局面。以国贸专业为例,就会根据专业背景选取实际利用外资额(FDI)对经济增长的贡献、影响等问题来研究,既从定量角度让学生真正了解贸易对中国的影响情况,又将所学计量经济的内容融会贯通,并且一个案例的分析还能启发、衍生出新的问题,就可以跟学生共同探讨、研究,增强相互之间的沟通,有利于促进学生自发去学习本门课的兴趣。

　　3、重视启发教育。计量经济学本质上是一种分析问题的工具,那么就需要去激发学生的主观能动性,去激发学生的探索精神,才能充分展示计量经济这门工具的有效性。为此,要重视研究性学习、探究性学习、协作学习等现代教育理念在教学中的应用,如展开课程论文研究与写作等形式。老师通过有针对性地讲解哪些是好的选题,哪些是不好的选题,这一选题的目前研究现状及存在问题,然后以问题出发,结合所学的计量经济内容让学生参与、判断、分析这些问题,这样一方面可以培养学生独立思考的能力,另一方面学生就会改被动变主动,积极去学习。此外,计量经济学教材的选取也是很重要的,一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此,对于非统计专业学生来说,教材的选取应当注意以下几点:(1)内容简练,深入浅出,避开复杂的数学推导过程;(2)重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析;(3)详细介绍计算机软件操作步骤,帮助学生理解计算结果,学会计算操作;(4)教材结构和内容设计要具有继承性和集成性,要能兼顾国内外同类教材的精华,介绍计量经济的前沿知识,体现计量经济学的发展趋势。

　　参考文献:

　　计量经济学和统计学篇10

　　关键词：计量经济学；认知程度；课程论文；调查分析

　　引言

　　1926年，挪威经济学家弗瑞希根据生物计量学biometrics仿造出计量经济学econometrics.1930年12月，弗瑞希、丁伯根等人在美国克里夫兰发起成立了国际计量经济学会，并于1933年创刊《Econometrics》，标志着计量经济学的诞生[1].计量经济学是经济理论、数学和统计学三者的综合[1].从其性质来说,计量经济学是一门经济学科,或者说是经济学的一个分支，是属于应用经济学范畴的一门文理渗透的交叉学科，而不是应用数学或应用统计学[2].计量经济学作为开设的专业必修课，如何学好这门学科，对于在校大学生来说，是十分重要的，部分教师也对目前计量经济学的教学改革提出了建议[3-7].宿州学院数学与统计学院在应用数学专业和统计学专业均开设了计量经济学课程，在培养应用型人才的教学目标下，改进现有的计量经济学教学体系以及相关教学方法是非常有必要的.为了进一步探讨如何进行计量经济学的教与学，我们对全院开设计量经济学的本科生进行了问卷调查.对计量经济学课程学习中所涉及到的教学内容进行分析，并从课程的认知程度上对课程学习效果进行分析，结合分析结果，对新兴应用型本科院校的计量经济学教学提出了几点建议.

　　1课程的学习准备

　　本科计量经济学是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学等先修课程的良好基础，学生在这些方面的基础知识是否扎实关系到本课程的学习质量，所以就相关课程的掌握情况对学好计量经济学课程有着显著影响的观点也进行了问卷调查，调查结果如下：由图可以看出，大部分学生对于各门课程对学好计量经济学课程有着显著影响的观点表示有点同意或非常同意，只有极少数人对此观点表示非常不同意.其中认为统计学的学习对计量经济学的学习有着显著地影响，其次是相关的专业课程，认为对计量经济学课程学习影响最小的是西方经济学.由于计量经济学是一门理论与实践相结合的课程，通过调查我们发现，绝大部分同学认为在学习方式上主要以课堂认真听讲为主，课堂听讲与课后预、复习相结合、完成相应的习题以加强理解和上机实习理解所学的知识.

　　2课程教学内容情况

　　目前，计量经济学的课程教授分为绪论、经典线性回归模型和单方程回归模型的扩展.我校使用的是庞皓主编的十三五规划教材计量经济学，对于计量经济学的各章教学内容而言，同学们对各个内容的感兴趣程度的情况如图2：从上图看出，导论部分感兴趣程度的均值评分明显较低，且调查者之间的差异较大，其他内容评分也有差异，但差异不明显，相差不大.针对各章的内容，进行了难度调查，我们发现：（1）对于简单线性回归模型的内容而言，同学们认为回归系数的显著性检验内容难度最大，计量经济学建模的基本思路内容难度相对最低.(2）在多元线性回归模型中，同学们认为多元回归模型有关的数学公式的证明难度最大，多元回归模型各类表达式以及参数估计等知识点难度相对较小.(3）在计量经济学模型多重共线性的检验中，同学们认为最难以掌握的是多重共线性实例分析中的逐步回归法和多重共线性的补救措施.(4）在计量经济学模型异方差检验中，同学们认为最难以掌握的是异方差的几种统计检验方法，最容易掌握的是异方差的基本概念及经济意义.(5）在计量经济学模型自相关的检验中，同学们认为最难以掌握的是Cochrane-Orcutt法及上机操作，自相关的基本概念及经济意义、检验自相关性的基本思路相对而言最容易.

　　3课程学习情况分析

　　3.1单因素方差分析

　　我院开设计量经济学课程的专业，学生文理兼收，不同专业的学生在教学中体现了不同的学习特点.我们将完成计量经济学作业方式分别对喜欢专业程度评分、教学内容评分、难易程度评分、理论性评分、实用性评分、课程期望评分、本课程喜欢程度评分进行单因素方差分析，结果如下：从方差分析表可以得出，完成计量经济学作业方式对喜欢专业程度评分、教学内容评分、难易程度评分、本课程喜欢程度评分影响的显著性检验的p值都小于0.05，因此可以得出结论，至少有95%的把握说完成计量经济学作业方式对喜欢专业程度评分、教学内容评分、难易程度评分、本课程喜欢程度评分存在显著性差异.

　　3.2学生对课程的认知程度分析

　　在调查中我们发现大学生对计量经济学课程的认知程度普遍不足.在成绩等级为60分以下的大学生中仅20%的人认为计量经济学是重要的，成绩在60分到70分的大学生中有70%的人认为计量经济学不重要或重要性一般，成绩在70分到85分之间的大学生认为计量经济学不重要的仅有10.3%，成绩在85分以上的学生没有人认为计量经济学是不重要的，93.3%的人是肯定计量经济学的重要性的.由此，我们不难发现认知程度在不同的成绩等级中的分布是不同的，认知程度高的一般分布在成绩好的层次中.

　　4结论

　　通过对我校学生对计量经济学课程学习情况的调查分析，结合应用型本科院校应用型人才的培养目标，对计量经济学课程教学提出以下几点建议：提高学生对课程的认知度.作为以培养应用型人才为目标的本科院校，为了培养学生的综合素质，增强其实际应用能力，开设计量经济学课程是十分必要的.充分意识到课程学习的重要性，是保证教学效果的良好前提.加强理论与实践相结合的教学模式.由于计量经济学是一门与实际应用密切相关的学科，在教学中加大案例教学，通过实际案例引入理论知识能够加深学生对所学模型的认识，以便更好的加以应用.在案例教学中，可适当增加师生之间、学生与学生之间的互动和讨论，从而增强学习的趣味性，提升教学效果.合理使用课程论文，使课程考核多样化.在计量经济学的课程考核中，除了对理论知识的考核外，还应该增加实践动手能力的考核.引入课程论文考核，在学期中对学生进行分组，不仅能够锻炼他们在理论应用分析、模型构造、软件使用等各方面的综合能力，还能够在日常学习中增强同学们的交流，促进大家的团队协作.考核时通过PPT答辩，更进一步的加深对该课程的学习体会.

　　[参考文献]

　　[1]达莫达尔N.古亚拉提.计量经济学精要[M].北京:机械工业出版社,2003：3-8.

　　[2]庞皓.计量经济学[M].3版.西南财经大学出版社,2012：4-5

　　[3]王峰.本科《计量经济学》课程研究型教学模式改革[J].江西金融职工大学学报，2008(04):101-103.

　　[4]盖耕宇.本科计量经济学案例教学探讨[J].中国科教创新导刊,2010(25):68-68.

　　[5]阳玉香,谭忠真.应用型人才培养目标下的计量经济学教学改革[J],经济研究导刊，2010(20):212-213.

　　[6]武以敏.统计学专业计量经济学教学改革研究[J].滁州学院学报,2012(05):103-104.　　经济统计学篇1

　　关键词：经济统计学;统计学;经济学

　　1 统计学与经济学的产生及关系

　　伴随着人类的出现，就出现了结绳记事的统计行为。随着人类的出现就出现了交换的行为，而交换则是当时的经济行为，由此可见人类的统计活动和经济活动是有一样的发展历史的。随着现代化社会经济的飞速发展，统计学在经济与管理方面发挥着的作用也将逐渐显现出来。统计学将会应用到各个方面，无论是国民经济管理，还是企业管理乃至个人的生产、经营和决策，都要利用统计分析。经济、管理类在现实中更注重实际应用能力。而统计学则是根据实际情况运用各种方法对数据进行分析统计，使得人们通过统计工作对数据有一个直观的认识和了解。我们应该灵活的运用统计学，将统计学与经济学有机的结合起来，为经济发展提供助力。

　　2 经济统计学的分析与研究

　　经济统计学在现代经济学中作为一门处理经济数据的科学，经济统计学不但要运用统计方法在经济分析中进行描述和推算，而且要根据实际的经济数据进行统计分析，得出结论并提出改革方案，为企业创造更高的效益。

　　经济统计学是统计学与经济学相互融合而产生科学结晶，所以我们应该重视经济统计学的发展及利用。在实际生活中如果想要充分利用经济统计学需要很多条件，同时经济统计学需要扎实的数理统计和数学基础作为其发展的支撑。因此我们必须加强数学基础知识的了解，掌握数学统计在经济学中的理论与方法，同时提高数学在经济统计学中的地位，这样才能更好地运用经济统计的方法去解决实际的问题。

　　3 我国经济管理的现状与发展

　　我国现在处于现代化高速发展的时期，随着现代化的发展国内的经济管理也同样发展变化。现代经济管理提倡的是以人为本，使得经济管理工作由定性向定量方向转变，这一转变的实现是离不开统计方法的。

　　国家的经济发展和管理工作是一个十分复杂的事情，不可能把调查信息全部放在一起查看浏览。针对这一问题，如何更加清晰、方便的表达出信息量庞大的调查报告呢？由于经济管理是由很多种不同的因素组成的，这需要我们在经济管理中加入统计学，使经济管理工作变得更加方便，更加简洁、清楚的表达出实际的经济情况。众所周知，统计学大部分是由数字进行描述的，可以说统计学是应用数学的一部分，如果想更好的研究经济统计学就需要充分利用数学，更好的掌握数学，为我们进一步掌握统计学而提供帮助。

　　4 统计工作在提高企业经济效益中应用

　　随着社会主义现代化经济的发展，我们都了解统计学对经济管理工作的重要性，企业想提高自身经济效益、加强经济核算就要重视企业的统计工作。企业可以在生产经营过程中对企业的成本进行统计核算，根据核算出来的数据进行统计分析，找出问题，提高企业经济发展。在经济管理中有很多方面需要应用到统计工作，而统计工作只有在实际应用能力中才能发挥最大的作用，所以企业应该将统计工作充分利用到各个经济活动中，为企业创造更大的经济效益，提高企业市场竞争能力。

　　统计工作可以应用于企业的各个方面，并对企业的经营管理提供重要的经济统计信息，为企业进行经营管理工作提供有效的信息。在社会主义市场经济的大环境下，企业如果想提高企业的经济效益则必须对现有的一些数据进行整理，根据企业目前的经济效益进行分析，通过对这些资料进行统计并加以整合，找出适合企业当前发展的措施，制定一些方案。而统计工作在企业中的应用则是为企业提供有效数据的最有效的方法。

　　统计工作可以对企业的各个方面进行统计分析，如在销售中的统计，人力资源管理的统计等等。销售是企业经济发展的最主要的部分，而销售工作形成的数据却是整个企业中最复杂的，企业需要对产品销售情况、客户情况、市场情况等进行数据统计。统计的数据以各种不同的形式表示出来，企业根据分析制定出更适合自身的销售手段或方式，提高企业经济效益。而众所周知的人力资源管理是企业的重要组成部分，只有合适的人力资源管理工作才能为企业创造更高的效益。处理员工之间及对企业的问题成为人力资源管理的关键，只有合理的利用统计工作统计员工对企业、对现有工作、对未来期望等方面的想法或态度才能对人事工作进行合理的管理和规划，并做出适合的调配，使企业中员工的问题大大减少，为企业提供更高的效益。

　　5 结语

　　企业在经济管理中如果能利用好统计信息，让统计工作真正成为企业管理中最有效的手段，通过统计工作把影响企业经营一些问题找出来进行分析统计，才能正确评价企业的经营效益，然后在根据研究的统计数据提出改善企业经营的对策，不断提高企业的经济效益。经济统计学的主要研究方法是构建经济模型，并在应用中接受统计上和实践结果的检验。因此企业只有把统计学和经济学有机的结合在一起才能对企业未来的经济发展提出有效可行的方法。

　　参考文献：

　　[1]赵凌云.统计学与经济学产生和发展的互动关系及启示[J].统计与决策，2004（05）.

　　经济统计学篇2

　　从专业设置和课程衔接来看，经济学、数学和统计学是计量经济学的基础和先导课程。目前，统计学的数学基础主要包括线性代数、概率论和高等数学等内容，统计学中的很多理论和知识点都是通过数学演绎推理而来的，而且统计学课程对于其他课程来说是一门重要的方法性和工具性极强的课程。这些数学基础是统计学课程形成的基础，也是学生掌握统计学理论和方法的前提条件。更为重要的是，计量经济学中有很多是涉及和使用统计学中的理论和方法。因此，数学是统计学的基础，统计学又是计量经济学的先导课程，这两门课程共同成为计量经济学的基础课程。简单地说，如果学生没有数学和统计学基础，学好计量经济学是相当困难的。

　　二、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学存在的问题

　　从新疆高校特别是综合性高校的教学实践看，经管类专业对学生的数学基础课程（主要指高等数学、线性代数和概率论与数理统计）的教学要求、教学内容和难度因专业不同而不同，更多表现在经济学专业和管理类专业的侧重点不同，经济类专业的要求高于管理类专业。同时，受教学设施、师资队伍等因素影响，新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。再者，教材甄选与学生专业要求有一定差距，这就导致学生数学基础存在差异，致使学生的统计学基础存在严重的分化现象，这种情形在新疆高校的民汉合班教学中更为明显。这些都给计量经济学课程的教学增加了难度。

　　（一）合班教学内容不当

　　受教学设施、师资队伍等因素影响，新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。由于民族和汉族学生的逻辑思维能力差异显著，这就使合班教学中的学生出现了较为严重的数学和统计学基础分化现象。最重要的问题是，合班教学时需要兼顾教学内容设计和编排、课时数量和学生实际情况等因素，这势必增加教学内容设计的难度。一是民汉合班导致设计教学内容存在一定难度。与新疆高校各专业中的民考汉学生相比，汉族学生的数学和统计学功底和理解能力要明显好于民族学生，这就使民汉合班的学生出现数学和统计学基础功底两极分化的现象，这种合班授课形式导致教师出现教学内容偏多或偏少、难度偏深或偏浅的问题。这就需要对计量经济学教学内容进行重新调整。二是教学过程中偏重于计量软件实践操作的讲解，忽视了计量经济学基础理论的教学内容。在这种验证式的教学过程中，侧重于要求学生掌握软件的用法，但是从理论层面上看，学生并不理解案例操作背后的原理，从理论上不能阐述操作步骤中暗含的相关计量经济学原理，更有甚者根本不会结合实证结果对所研究的问题给予专业的解释。三是教学内容不能反映新疆经济社会发展的实际情况。由于目前的计量经济学教材选用国内权威教材，教学案例大多是摘录国内经济发展的数据，缺少反映新疆经济社会发展的数据，无法让学生了解新疆经济发展的基本情况。

　　（二）教材及软件甄选的科学性和实践性不协调

　　目前，在新疆高校的此类课程教学中普遍存在教材及软件甄选的科学性和实践性之间的不协调性问题，主要表现如下：一是受师资力量的影响，同一高校的计量经济学教材由于教师所教授计量软件的类别不同，再加上教材的多样化，一般很难统一成一种教材。二是对于新疆高校学生来说，根据主编的学术声望和出版社级别所甄选的教材有的内容过多且难度较大，增加了授课难度，降低了学生的自我效能感。三是在新疆高校经管类专业中，有的学院以计量经济学理论为教材甄选的主要依据，有的高校则注重某种计量软件操作的实践指导性为教材甄选原则。

　　（三）数学和统计学基础相对薄弱的学生自我效能感较低

　　新疆高校特别是经管类专业的学生中有相当一部分生源是民考汉的少数民族学生，与汉族学生相比，其本身语言理解能力相对较差，而且他们本身对数学和需要数学基础的统计学课程缺乏兴趣，学习的自我效能感非常低。这与计量经济学的连贯性要求有差距，因为学习计量经济学必须有良好的数学和统计学基础，而且其教学内容具有一定的连贯性。主要表现在：有些学生在一些前期内容上“卡壳”后，如得不到及时解决，会明显影响后续章节内容的学习；有的学生听不懂的内容累积到一定程度，往往会产生放弃本课程学习的念头；有的学生特别是少数民族学生，对数学、统计学和计量经济学这样的课程自我效能感特别低，有的学生从开始就彻底放弃了学习此类课程。所以，在民汉学生合班的计量经济学授课过程中，民族学生自我效能感较低，学习状态和掌握程度呈现两级分化的状态。

　　（四）新疆高校计量经济学课程的师资力量薄弱

　　教授经管类专业计量经济学课程的教师应该有深厚的数学背景、经济学和统计学基础，还要具备计量经济学软件操作的应用能力。目前，新疆高校从事计量经济学课程教学的教师具备这样要求的明显偏少。这就导致新疆高校计量经济学教学过程中存在理论教学与经济模型脱离、与实际案例脱节、与相关计量软件分离的问题。具体表现在：第一，有的高校讲授计量经济学的教师是非经管类专业的学科背景，教师的专业水平和知识结构虽然能够讲授计量经济学，但由于学科功底不够深厚，使其在教学过程中引导学生利用计量软件分析经济现象数量关系的能力较弱。第二，有的高校理论教学与软件教学完全由两个学院的教师承担，理论教学由经济类专业的学院负责，而计量软件由数学或计算机学院的教师负责。从学科融合角度看，导致计量经济学中的经济模型与实际操作之间的讲授产生脱节，影响教学效果。第三，有的高校仅注重某种软件的操作应用能力，学生根本不了解经济计量学的基本理论，使学生缺少理论指导实践的能力，导致学生学完该门课程后，不能结合实际情况运用所学到的知识。

　　（五）验证式实验教学方法忽视了学生独立思考能力的培养

　　目前，新疆高校的计量经济学实验教学模式主要是以讲授、验证式实验教学模式为主，通常采用先讲授后实验与边讲授边实验两种教学方法，但在教学实践中，该方法仍存在一些问题：第一，“填鸭式”地向学生展示软件操作、验证书本内容，使学生被动地接受相应内容，亦步亦趋地模仿教师所展示的内容。第二，此种教学方法和手段很少考虑学生统计思维和解释数据能力及其运用计量模型解释经济社会现象的统计素养的培养。

　　三、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学的改进

　　（一）根据学生差异调整教学内容

　　1．加强统计学内容与计量经济学内容的衔接。统计学原有基本内容应该保留，保持知识结构的完整性，同时也要注重概率论与数量统计、统计学和计量经济学内容的衔接。

　　2．针对民汉合班教学形式，建立概率论与数量统计、统计学和计量经济学课程授课教师之间教学沟通机制。注意三门课程教学的前后顺序，避免内容重复讲授，而且授课教师应根据学生基础，对于涉及的数学基础与概率论及数量统计部分，如有必要可适当多分配一些课时。对一些重要但难度较大或因课时受限的内容，应予以简单介绍，以满足“吃不饱”的学生，同时要注意提高自我效能感较低的少数民族学生的学习兴趣。

　　3．教学内容设计中应多引用有关新疆经济发展的案例，这样既可以了解新疆经济发展的现实情况，也可调动学生的学习兴趣。在实践教学中，教师可以组织学生一起编制《计量经济学案例库和习题库》，使教学内容与实践相结合。其中，案例库由教师负责编制，习题库由优秀学生的实践调查报告和国内最新习题组成。

　　（二）教材和软件甄选应体现科学性和实践性的统一

　　1．在计量经济学教材管理方面，学校应建立教材质量及其使用价值的评价机制。教材应树立知识与能力并重的理念，不仅要注重理论和统计方法，注重数学推导，同时还要增加计量经济学软件的教学课时数。

　　2．教材甄选应突出“理论＋实际案例＋软件”的特色。同时，根据长期的实践积累，整合本校计量经济学师资队伍，发挥教师的优势和特长，综合各类软件优势，编写实验教学手册，提纲挈领地向学生介绍各类软件，给出相应的参考资料和网站，提升学生的实践能力和动手能力，弥补教学软件单一的弊端。

　　（三）调动自我效能感较低学生的学习积极性

　　1．针对不同的学生群体采用不同的教学方法。计量经济学章节体系内容一般是按照“概念———前提假定———理论推导———统计检验推导———案例”的顺序安排的。针对基础较差且理解能力较低的学生，教师设计教学环节可以从实际例题出发，调整该顺序，即采取“案例———统计检验推导及验证———理论推导———再举例———前提假定———概念”的方式展开，结合案例来讲解相应的理论推导及概念内涵，然后再通过举例进行巩固，最后使学生系统掌握章节的核心内容。

　　2．针对民汉学生基础差异分化的实际情况，加之计量经济学是一门方法性较强的课程，可设计PBL型的案例题，将学生置身于实际问题情境中，通过“讲解＋提问”相结合的方式引导学生掌握理论知识、软件操作和实证分析能力。同时，在教学中应减少对概念、理论推导等内容论证的时间，侧重对计量分析方法的应用步骤和背后暗含的理论讲授，使学生掌握针对不同计量分析数据进行相应处理的方法及实证结果与案例分析相结合的能力。

　　3．教师应与学生多沟通，掌握学生基本情况，将学生分成小组开展学习活动。根据授课内容教师可安排专题性讲座，及时消除学生畏难情绪，激发其学习的积极性。通过设计案例习题，由学带领组内学生收集数据、处理数据和计量分析，同时组织小组对实证分析结果进行讨论，并由组内选派一名学生讲解案例分析过程及相应的结论。

　　（四）提升计量经济学课程师资的专业能力

　　1．注意各学科教师之间的衔接。师资队伍中应包括概率论和数理统计专业的教师、统计学教师和计量经济学教师，并加强彼此间的沟通，以保证在教学实践中，各专业教师根据教学对象的专业性及学生特点及时调整教学内容，设计符合相关专业的教学大纲，提高教师的教学能力。

　　2．提高计量经济学专业教师的经济理论水平。教师只有较深的理论功底，才能带领学生借助经济理论对所研究的经济现象和问题进行经济模型的构建，运用经济理论知识处理数据和模型检验，结合实证分析结果和经济理论解释经济现象。这是计量经济学教学的灵魂所在。

　　3．加强教师专业培训。整合本校计量经济学师资队伍，根据本校经管类专业特点，选派教师参加主要计量经济学软件与专业培训提高教师实际操作能力和专业水平。

　　（五）革新教学方法

　　1．在实践教学中，教师可通过“结对子组建实验小组”、“好帮差”等形式，引入PBL教学方法，培养学生解决实际问题的能力。同时，开展基于问题情境的教学，为学生设计基于现实经济世界的真实问题，鼓励学生运用所学的经济学知识，通过分工协作、分析讨论并最终解决问题的方式，逐渐培养其发现问题、分析问题、解决问题的能力。

　　2．基于学生数学和统计学基础差异的情形，计量经济学应采取板书和多媒体相结合，且以板书为主、多媒体为辅的教学方式，充分利用两种教学手段的优点，弥补其不足，从而提高教学效果，实现教学目的。

　　经济统计学篇3

　　周口师范学院学院在第四学期为统计学专业开设了计量经济学这门课程，每周4个（3节理论课+1节实践课）学时，共68学时。计量经济学是经济、统计、数学交叉结合的学科。其内容体系分为：单方程计量经济学模型、联立方程计量经济学模型、违背基本假设的模型、时间序列分析等内容。该课程开设目的在于让学生基本掌握现代经济学分析与研究理论及方法，能够应用计量经济学模型理论知识分析解决实际经济问题。经典单方程计量经济学模型主要包括线性回归分析、违背基本假定的经典计量经济学模型及联立方程计量经济学模型等。计量经济学课程在内容体系与数学分析、高等代数、概率统计、西方经济学等紧密相联，我校目前的教学以教师讲授为主，学生被动的学习。

　　2教学过程中存在的问题

　　第一，计量经济学是以经济学理论为理论基础，以现实观测数据和实验数据为支撑，利用数学、概率统计等方法，依据计算机技术，来研究分析伴有随机因素效应的现象的定量关系和发展变化的统计规律的一门学科。计量经济学作为西方经济学的新的一个分支，西方经济学为其发展奠定了的理论基础，西方经济学中关于对经济变量之间质的分析是计量经济学进行定量研究的前提。数学与概率统计是计量经济分析、理论研究的主要工具，计量经济学在的建立与选择时，很多地方需要用到数学的方法和技巧。但在实际教学中，仅注重计量经济学模型的求解及检验方法，而忽略模型建立的经济学基础；仅仅强调模型的设定是正确的，但是却没有教会学生如何去检验模型是否正确；同时，也未将经济学基础考虑进来。第二，目前的教学过于强调“重思想、重方法”，把必要的数学过程与技巧只是作为解决计量经济学基本思想的工具，不过分强调，而是着重于基本思想和解决问题思路的分析。第三，在教学时，并没有将计量经济学方法应用到实际问题中进行实践。在上机课上，让学生自己操作Eviews软件对课本习题进行操作练习，并写实验报告，训练了学生的动手能力，但是学生并没有机会将所学到的知识运用到实际的经济问题中，计量经济学的教学理论在一定程度上与实践相脱节，相当一部分学生在使用计量经济学方法处理经济问题时，感到迷茫，也不知运用相关软件来完成计量经济学的运算，即使能够运用软件，却不知该怎样解释与分析模型的结果。

　　3计量经济学教学措施

　　通过教学改革提高教学质量，进一步使学生达到掌握经典的计量经济学模型理论和方法，了解计量经济学理论与方法的新发展；要求学生能够应用简单的计量经济学模型和方法，对实现经济数量关系进行实证分析；为继续学习高级计量经济理论、方法打下基础。

　　3.1理论与实验教学的互动发展

　　提升教学效果加强理论教学，同时开展创新实验教学，理论教学与实验教学的互动、协调发展。

　　3.2以"任务"驱动教学

　　课程理论知识、使用专用软件、提出研究问题、解决研究问题为计量经济学课程教学的四大任务。带动学生的自主创新及动手能力，适时的给学生布置任务，提高学生学习的积极性。

　　3.3划分和挑选教学内容

　　对计量经济学教学内容的层次划分进行反复讨论和界定，形成分层次的课程教学体系。

　　3.4教学和考核形式的改革

　　经济统计学篇4

　　关键词：应用统计学；独立院校；经济类

　　一、独立院校经济类学生的特征

　　1．独立院校经济类学生的基础

　　独立院校高考分数线普遍介于普通二本和大专录取线之间，学生的基础没有一本和普通二本的学生基础扎实，但是很多独立院校的学生存在的主要问题是偏科，偏科也是导致很多被独立院校录取的学生没能考上更好的大学的主要原因之一。独立院校经济类学生普遍存在理科学科基础薄弱、文科学科基础较好的特点，特别是大多数学生的数学基础薄弱、数学思维不理想、逻辑思维较差。

　　2．独立院校经济类学生的学习习惯

　　大多数独立院校经济类学生的学习习惯不够理想，很少有学生能够做到课前预习、课后及时复习。大多数学生善于背诵，不善于理解逻辑较强的理论和较为抽象的公式。另外，不少学生养成了平时不认真听课、考前进行突击的不良学习习惯。独立院校的收费较高，选择独立院校的学生的家庭普遍较为富裕，所以不少学生没有刻苦学习的钻研精神。

　　二、独立院校经济类学生学习应用统计学的困难

　　1．应用统计学的特点

　　应用统计学主要运用概率论建立模型，收集数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。应用统计学分为描述性统计学和推断性统计学，描述性统计学主要是收集数据并进行整理得出数据的一些特征，推断性统计学主要是运用样本数据对总体特征进行推断，推断性统计学的主要内容包括参数估计和假设检验，推断性统计学是统计学的重难点。应用统计学是一门应用非常广泛的学科，特别是在经济学领域的应用非常普遍，所以大多数高校都把应用统计学列为经济类专业学生的必修课。应用统计学用到了很多的数学及其它相关学科的专业知识，不少理论较为抽象，不少公式较为复杂，要想弄懂这些理论公式的来龙去脉有时是很困难的。随着现代科技的发展，计算机应用到了很多学科，应用统计学的学习也离不开计算机，应用统计学主要是运用计算机软件例如EXCEL、SPSS等进行数据处理。

　　2．学生学习统计学的难处

　　在上文我们已经分析了独立院校经济类学生的特征以及应用统计学的特点，由此可以知道学生在学习应用统计学时存在的问题主要有：（1）畏惧心理：不少学生在学习应用统计学之前就对这门课抱有畏惧心理甚至“敌意”。（2）基础薄弱：首先不少学生数学基础薄弱、逻辑思维较弱；其次，不少独立院校经济类专业并没有开设概率论这门课程，而应用统计学是建立在概率论的基础上的一门学科。（3）无用论：不少经济类的学生认为应用统计学主要是数学专业学生该学的课程，他们会觉得应用统计学这门课对他们以后的工作和生活没有什么帮助。（4）缺乏兴趣：应用统计学这门课程相对于大多数经济类课程来讲，会更加枯燥，再加上这门课较为抽象，所以不少经济类专业的学生对这门课程的学习缺乏兴趣。

　　三、如何提高学生学习统计学的效率

　　1．虽然应用统计学这门课程存在理论抽象、公式复杂等特点，但是学生学习这门课程的主要目的是为了能够应用统计学的知识去解决现实中的一些相关问题，特别是对于独立院校的学生来讲，能够对理论进行运用胜过对理论的理解。所以对于一些特别抽象的理论和特别复杂的公式，在教学的过程中可以告诉学生先不用花太多时间和精力去理解，可以要求学生先记住公式和定理的结论，并教会学生如何运用这些公式定理去解决问题。这样不仅可以减少学生学习应用统计学的畏惧心理，还可以提高学生学习应用统计学的兴趣。

　　2．对于一些较为复杂或者抽象的知识点，可以在讲授这些知识点之前给学生巩固或者补充一些较为基础的知识，循序渐进的引导学生去理解较为复杂或者抽象的知识点。例如大学的应用统计学教材在介绍概率密度函数曲线的时候，大都是直接给出概率密度函数曲线的定义，而这个定义对于大多数经济类的学生来讲会比较抽象，要想让学生比较轻松的理解概率密度函数曲线这个抽象的知识点，可以先给学生复习高中数学的频率分布直方图和折线图，然后再给学生介绍概率密度函数曲线与频率分布折线图之间的联系，通过这样一种循序渐进的方式引导学生，会使得大多数的学生比较轻松的掌握概率密度函数曲线这个较为抽象的概念。

　　3．由于应用统计学是一门理科性质的学科，学生在听课的过程中，往往存在听的懂不会做的情况，所以在教学的过程中最好要讲练结合，讲完一定数量的例题之后要及时给出相应的练习题让学生在课程中练习，学生可以通过练习发现自己是否真的掌握了对知识的运用，教师也可以通过观察学生的练习及时发现学生的疑难点在哪里，从而及时的给学生总结出难点和易错点。

　　4．在授课的过程中多举一些运用应用统计学解决与人们生活息息相关的一些问题的例子，并告诉学生应用统计学是一门非常实用的学科。

　　5．适当布置一些作业，由于独立院校学生的学习自律性普遍不高，所以很少学生会课后主动去复习，通过布置课后作业可以迫使大部分学生去进行课后复习；条件允许的话还可以布置一些更加有趣味性的课后作业，比如要求学生亲自去做问卷调查收集数据，然后让学生用所学的应用统计学知识去处理自己收集的数据，这样既可以增加学生学习应用统计学的兴趣，还可以让学生觉得应用统计学是一门有用的学科。

　　作者:姚兴财 单位:华南理工大学广州学院

　　参考文献：

　　经济统计学篇5

　　开课以来,经济系统计学专业的教学改革就不断开展,在很多方面也取得了很好的成效。但是相对于专业教学来讲,由于统计学课程的特殊性和教学条件的限制,导致统计学的教学仍主要处于理论部分教学阶段,教学内容和教学方式也过于侧重理论知识的讲解,学生在学习方法上也仍然延用中学时期的思维方法,偏重记忆和解题,而没有实际分析问题的锻炼,忽略了统计学的实用性。此外,由于课程中概念较多且彼此之间关系复杂,公式多且计算复杂、难度大,导致许多学生对课程学习思想负担较重,缺乏学习主动性,无法对所学内容展开深入的思考。面对这种形势,我们该如何深化教学改革,提高教学质量呢?

　　一、开展实验教学,课堂学习与上机学习统计软件相结合

　　学有所用,这是学生学习的目标和动力。但我们教师在教学中,却由于教学条件所限,导致学生实际动手操作能力的训练非常少,另外,现在计算机网络已经非常普及,统计学中的计算过程已经不应该再被视作教学的重点,而统计思想和案例应用才应该是教学的重点。统计方法的实际应用已经离不开统计软件的处理技术,而且在统计学中使用统计软件,不仅使统计数据的计算变得更为简单、直接和精确,而且使统计教学由枯燥乏味变得简单轻松,还可以提高学生的学习兴趣,激发学生学习的自觉性。

　　经济系学生自学统计专业软件,如SAS、SPSS、Eviews,难度较大,而Excel软件作为一款常用办公软件,它提供的统计分析工具虽然比不上专业的统计软件,可由于它简单易学,更便于学生掌握。此外,很多高校都会在大学一年级为学生开设计算机基础课程,学生具备Excel的基本知识,并且熟悉Excel的操作,因此,对于本门课程,我们可以采用Excel提供的统计分析功能,结合统计案例,进行统计数据的处理和分析。

　　另一方面,如果把Excel软件作为教学的辅助工具,在教学过程中加以演示,不仅可以简化分析过程中繁琐的计算,而且能够加深学生对所学内容的理解,提高他们的统计分析能力,也可增强学生使用常用办公软件的能力。这种加以计算机辅助的教学方式,不仅可以达到教学目标,还可以提高学生自主学习的能力,加强学生对统计实用性的认识。

　　二、推进考试考查方式的改革,尝试建立合理的评价体系

　　以前,很多高校对于这门课程的考查方式是采用传统的闭卷考试形式,主要考查学生对于基本概念、理论和分析方法的掌握,却没有实际应用方面的考核,这很难评价学生学习的真实水平,无法激发学生学习这门课程的兴趣。为了通过考试,学生主要靠死记硬背,对于统计学原理无法深入理解,导致教师很难真正了解学生对统计分析方法应用的掌握水平,达不到考查的目的。

　　因此,为真正提高学生的统计实际应用能力,我们建议在统计学教学的新模式下,对现有的考试形式和内容进行改革,尝试将开卷考试与闭卷考试相结合,对于统计学中的基本概念和基本原理采取传统闭卷考试方式,而对于数据处理等应用性部分的考核,可以采取开卷考试的形式,要求学生对于已给数据,利用计算机的辅助功能,针对自己感兴趣的方向,选用恰当的统计分析方法,用统计软件处理和分析数据,并从数据中得出相应的结论。这种开卷考核的方式不仅可以提高学生的分析能力,还有助于考查学生对统计软件的应用能力。

　　三、学习与实际应用相结合,教学中引入实践活动

　　经济统计学篇6

　　一、我国经济统计学发展的基本阶段

　　我国的经济统计学有六十年的发展史，特别是自从改革开放以来是经济统计学发展的黄金时期，在学术以及实际应用领域都取得了巨大的进步。我国经济统计学的发展与我国的社会经济发展一样飞速前进，数理统计学与经济统计学两个分支分别或得了良好的发展，并且出现了两者对立发展的局面。我国经济统计学发展的基本阶段一般概括为四部分：

　　第一阶段是新中国成立之前，这一时期的经济统计学发展相对来说比较滞缓，涉及领域范围较小，集中在国民收入和国民所得的统计与计算分析。

　　第二阶段是新中国成立到20世纪80年代，这一阶段是我国现代经济统计学发展的起步阶段。该阶段的研究核心问题是统计学的基本原理以及经济统计分析两大部分。

　　第三阶段是改革开放到20世纪末，这一阶段是我国经济统计学的高速发展期，掀起了学术界和实际部门对于国民经济核算体系的理论与应用研究热潮，经济统计的核心内容有了明确的界定，为推动我国经济统计学的发展起到了决定性的作用。

　　第四个阶段是国民经济核算体系的全球一体化发展阶段，这是我国经济统计学的完善阶段，也是我国国民经济核算系统以及经济统计学走向成熟的标志。

　　二、经济统计学的热点分析及应用

　　1.统计学的生命力就在于应用，应用为统计学的发展赋予活力

　　“十五”期间异方差性时间序列问题研究、离散多元统计分析研究、数据挖掘理论研究、异常数据诊断的研究、非参数理论与方法的研究、抽样与非抽样误差理论的研究等将是统计理论研究的热点。知识经济、新经济对统计理论与方法提出更高要求，如何适应电子商务时代统计数据的收集，空间遥感技术的运用等都为统计理论提出新挑战，统计工作者必须创新出适合各种复杂类型数据的统计方法才能适应实践的需求。

　　2.国家经济安全与金融、保险领域

　　国家的经济安全及其金融危机的防范问题是中国改革开放中必须高度重视的问题。国家经济安全、金融危机的预警系统的研究是与统计学方法紧密联系的研究热点，投资项目的风险管理研究也将依赖统计学者去研究解决。保险产品的精算理论与实践在“九五”期间得到一定的进展，为这一领域的深入发展奠定了基础，如何将发达国家保险精算的理论与中国保险业实际相结合值得深入研究，尤其是保险精算方法向社会保障领域延伸的研究是中国国情赋予给这个领域的迫切任务。

　　3.统计学在社会、人口、教育、环境等领域

　　社会的发展、人口的控制、教育结构的调整与发展、环境的保护等领域存在着大量急待研究的问题，统计学方法是定性与定量研究的有力工具。统计学方法在这些领域将会有广阔的应用前景。

　　三、经济统计学的重大事件分析

　　1.对经济统计学学科性质的讨论

　　对经济统计学界定的讨论交点主要可以概括为两个方面，一个是将经济统计学当作是数理统计学应用于经济生活领域的产物，另一个则是将经济统计学当作是社会经济学的一个分支。两种解释分别将经济统计学的性质定义为数理统计学和社会学科，两者在应用领域、存在形式以及发展前沿方面都存在着一定的差异，也就是说将经济统计学划归到两个领域，都会引起一系列的变化。

　　2.对经济统计学学科改革的讨论

　　统计改革对于推动我国经济统计学学科建设预计统计理论的完善具有重要的意义，对经济学学科的研究内容进行了新的界定，统一了研究方向。在统计改革的推动下，具有明显中国特色的国民经济统计学体系基本建立，建立了现代化的统计调查体制与研究方法。而对学科改革的讨论主要是对学科发展前景的讨论，从另一方面来说，经济统计学的发展需要在现有理论的基础上进行改革创新。中国统计体制的改革需要的不仅仅是统计理论的支持，还需要与之相适应的创新研究，这也为进一步扩展我国的经济统计学理论奠定了基础。

　　3.对经济统计学学科建设机制的讨论

　　国家统计局主导建立的学科建设机制将对以后的学科建设产生重大的促进作用。相对宽松的学术氛围以及国家的相关鼓励支持政策将会为学术自由发展提供良好的氛围，百家争鸣、百花齐放的学术环境下，专家学者对于统计学理论与实际应用的研究热情会进一步提升。对经济统计学学科建设的讨论主要集中在学科交叉问题上，因为经济统计学涉及到的领域相对较广，而且各部分之间没有明显的主次之分。统计学、概率、高等数学以及经济学常识，这些都是经济统计学存在和发展的基础，也就是说在学科建设过程中难免会出现学科交叉的现象。

　　经济统计学自产生出现到快速的发展再到成熟完善，靠的不是单方面的努力，需要社会各界、政府以及相关学术研究机构的大力支持与配合。相关研究人员更加应该积极探索、开拓思路，深化经济统计改革，完善理论实践研究。

　　经济统计学篇7

　　1在经济管理中的统计分析

　　1.1分析统计方法的使用。现代经济的管理中，和传统的管理方式不同，它更提倡管理的以人为本，而且管理方法主要采用定量的方法而不是定性法。但是无论是什么方法，统计学都是重要的工具。所以统计学在经济管理中有很重要的地位。而且它对经济管理起着重要的作用。

　　1.2分析经济质量。2002-2007这几年间，传统的生态税收所起到的作用已经被弱化了，但是我们可以从这几年的税收收入上来分析，逐年上升的生态税与生态环境有很大的关系，但是，生态税收在所有税收中的比重却下降了。所以，我国这几年税制的绿色化程度下降速度很快。所以国家要加大对生态经济的投入，更要加大力度保护我国的环境。

　　1.3分析经济管理。我国是一个经济大国，经济的管理和发展是一件重要的事情，而且经济的发展会有很多报告，但是这么多的调查报告不可能都放在一起，然后慢慢查看。那样会造成经济分析信息过迟。那么我们如何来分析那么多的数据呢？那么我们就要用到统计学，利用科学的方法来更直观的表述经济的发展状况。虽然经济管理的程序非常简单，但是需要很多因素来完成这个过程的实施。利用统计学来将经济状况准确的表达出来。

　　2统计学对经济管理的作用

　　我们知道了统计学的重要性那么我们就要进一步阐述统计学在经济管理中的作用。

　　2.1解决经济管理中的薪酬问题。现在是市场经济，人们都很注重经济利益，那么职工的薪酬问题成为企业的一个重要的部分，那么在现代的经济管理中，每个人都是一个个体，人们最在意的往往就是自己的薪金。管理者对创造价值的多少也就是薪金支付的高低，这中间的一个变量就必然存在，是否薪酬合理，衡量的指标怎么样才能公平这些现实的问题是很多人要面临的。数学包含着一切学科的基础，生活的方方面面已经应用到了，在薪金计算过程中，计算变量采用数学公式，每个人可以合理的分配出应得的报酬，在经济管理中很好解决了薪酬的问题。所以利用好统计学来合理的制定职工薪酬的比例，对公司的发展有重要的作用，只有合理的薪酬才能使员工的工作积极性更高，才能对工作有热情。但是如果过高的话，就会导致公司成本过高也不利于公司的持续发展。所以，必须要解决好酬金问题。

　　2.2利用统计学规划经济发展。无论是薪金还是其他一些人们关注的经济问题，都会运用到统计学中，在生活中的影响逐步扩大起来。在市场经济条件下，统计信息不断变大，统计信息及统计手段的重要性日趋显著：社会经济发展在部门、政府制定规划下，检查、监督及执行情况，进行管理和调控社会经济活动的全过程，统计学都必须充分利用上。所以统计学对经济的规划有很重要的作用，只有利用统计学对经济中的变量进行分析，才能更好地制定出适合的经济发展规划。

　　2.3数学知识的运用。统计科学实质来说，应该是应用数学的一个分支，并且可以认为是观察资料上的数学应用。同一公式在不同类型的具体对象下可以同样地应用，这是统计学的一个特征。经济应用统计学研究社会经济现象的数量关系和数量特征，数学方法必然要利用上。结合统计数学有的、严密性的特性，是经济管理提供论证和计量的有效方法。所以我们要合理的利用好数学知识，来对经济管理中的问题进行科学的分析，这样才能使经济发展更好。

　　3统计学在管理中的应用要注重于经济、管理类在现实中实际的应用能力。在工作中通过分析列表、加减乘除和图示等初等方法的数据，可以直观的了解数据表达的总体，帮助人们解决问题。在位置下，需要统计的事物也并非一样，所以我们也要灵活的运用统计学。统计学在管理中面临最多的，基本有三个方面：

　　3.1统计在营销管理中的作用。管理营销常常要统计一部分或一个阶段单位的顾客满意情况、销售情况、市场的需求情况等，通过统计，对各个环节的正常与否进行分析，以很好地解决问题。这项工作我们就要运用到统计学，借助这个工具将这些数据科学的统计出来，并且直观的表现出现。这样才可以更有利于市场营销工作的进行，才能通过分析现状来制定更好地营销计划。

　　3.2统计在人力资源管理中的作用。众所周知，人力资源的把握在企业中是很重要的一件事情。员工对企业现在工作的意见、企业管理者的建议以及满意程度等都是企业统计的一个重点。人力资源培养和调度如何更完善的做好，就会很好地减少企业发展中消极的因素，也是统计学在管理应用中的一个重要方面。所以，我们就要对人力资源的相关内容进行科学的统计，以实现对人力资源有更好的掌握，这样才能有利用公司的进一步发展。

　　3.3统计在审计实务中的作用。确定审计抽样的分层及其样本。在审计抽样中，每一个样本的单位的重要性都是不同的，这就在抽样要求的过程中，在进行不同的抽中概率下要有不同重要程度的单位来取决，在审计实务统计中要充分利用好数理统计学，采用最优样本容量及最优分层分配，可以将估计的精确度大幅度提高。经济管理领域的应用统计学中，在设计上具有灵活性、新颖性和实用性的特点。

　　经济统计学篇8

　　关键词：市场经济；统计学；经济管理

　　中图分类号：F83

　　文献标识码：A

　　doi：10.19311/ki.16723198.2016.26.071

　　统计学主要应用于经济管理，在人力资源管理，财务管理等多个方面具有积极作用。其中，主要是用来反映经济发展的基本情况，通过统计可以使管理者正确掌握某一区域或者某一企业的发展状况与发展需求，从而制定合理的管理目标与管理方法。并且，统计学可以使企业的薪酬、人力分配更加合理。总之，其在经济发展中具有不可忽视的作用，而如何将其正确应用于市场经济中，还需要进一步的探讨。

　　1 统计学应用于企业市场营销

　　市场营销是企业获得利润的主要途径，在企业发展中，营销的核心问题就是分析市场需求，获得真实有效的营销策略。统计学中的因素分析与聚类分析等方法可以让管理者对市场进行正确的划分，并且统计特性还可以帮助企业获得最新的产品需求，以及合理的产品价格定位。统计学主要以信息的收集和处理为主，在市场营销的策划阶段，其作用不可忽视。

　　2 统计学应用于市场分析

　　市场分析核心为统计整理与统计分析。所谓统计整理就是对经济调查的相关数据进行整理和分类，最终通过对数据的分析来获得经济发展的趋势。统计学对于这一过程的数据科学分组以及最后的准确计算都具有积极作用。使复杂且大量的数据呈现出规律性，方便应用人员对其进行对比。通过对动态数据的分析，对经济发展进行质的剖析，从而显示出经济发展的基本规律，有利于经济市场的正确分析。在分析过程中，统计学通过既定的指标的对照来找到数据之间的联系，对企业决策中不合理的发展进行调整。

　　3 统计学应用于市场互动

　　对于市场营销的活动策划来说，要使其具有准确性，不但要进行信息的收集，还要注重于市场的互动。统计学以其广泛的理论覆盖了经济发展的多个方面，利用统计学，可以使样本的设计与调查更加精确与科学，使管理者在经济分析中能够及时正确的把握经济信息，从而实现与经济的互动采取与市场步调一致的发展策略，促进企业的可持续发展。在当下，经济发展处于新时期，如何用好统计学能够帮助企业走向时代的前沿，能够使管理者与决策者第一时间掌握最新的动态的市场信息。另外，对于国家对于企业的约束作用也十分明显，相关数据显示，在企业发展过程中，其多种因素是存在相互制约与共同发展转态下的，在不同的政策下，企业的税收、经济的投入方式是会发生变化的。统计学可以对相关数据进行分析，从而得出生态发展对于现代企业的重要性，督促企业实施改革与转型。

　　统计学的理论并不复杂，并且思路清晰，只有依赖于统计学，才能使政府和企业能够进行合理的、有效的调查，并且使调查结果更清晰。可见，统计学在经济管理中的重要作用，统计学作为数学的分支之一，可以应用于不同的领域，以及同一领域的不同方面，同一公式甚至可以应用于企业经济发展的不同方面。这与经济学的特点相吻合，经济学就是研究经济现象之间的数量关系，因此统计学的应用就成为一种必然。利用统计学的严谨。综合的特点，可以很好的反映经济现象与经济规律，促进经济管理的高效化。其具体过程为，在经济工作中通过简单的计算方式获得清晰的统计结果。在不同的统计事务中，科根据统计的目的来选择不同的统计方法。目前，在经济发展中，主要应用统计学的图表统计。数据统计等，主要应用于营销、顾客满意质素以及市场的基本需求上。以图表为例，在市场经济发展中存在着顾客满意度低或者是供大于求的现象，此时企业将处于销售危机。企业此时所做的统计不仅要包括市场方面，还要对其人力资源结构进行分析，包括对其经济的发展的多个影响要素的统计。例如通过统计图表，顾客不满意或供过于求时，那么企业收益会减少；人力资源管理中的统计。企业管理人员要对员工的满足度进行分析，从而了解员工的真实需求，减少企业在发展中的其他不利因素。

　　4 统计应用于审计

　　现代企业离不开审计，审计可以使企业发展更加规范，可以促进企业的发展。统计学应用于审计，主要体现在其样本统计上，审计具有轻重点之分，样本的重要程度是不同的，在这一过程中，要针对不同程度的概率进行分析，尤其是要注意其抽中概率。审计决定了企业发展的合理性，但审计相对复杂，不通过一定的手段很难直接发现企业经济数据中存在的问题。统计中的最优分层理论和最优样本容量分配理论都能够帮助审计，使审计的数据具有高准确性，从而更好的确保经济审计的进行，促进企业的发展。

　　5 总结

　　统计学是现代企业应用的重要理论之一，统计学主要是通过对企业经济现象，相关影响因素的数据整理、分析和处理，来实现通过现象看本质的目的。统计学不仅影响企业市场营销，还对企业的管理与决策具有积极的推动作用，因此对于企业来说，如何进一步认识统计的意义，并且正确应用统计理论是十分重要的。

　　参考文献

　　经济统计学篇9

　　统计学是应用数学的一个分支，是通过建立数学模型，针对特定系统收集资料，进行整理、分析，并对该系统未来的论文联盟发展趋势进行准确的推测，为决策的提供参考和依据。统计是为对特定对象进行调查研究的活动，是统计学在生产实践中的一个应用。随着我国现代化建设的需要，如何做好国民经济的管理，如何保证社会主义市场经济健康稳定的发展，如何提高企业单位的经济效益，已经成为摆在我们面前的头等大事。首先依靠的就是科学的管理方法，而统计作为管理的重要环节，同等重要。事实证明，统计是管理国家、经济和企业的重要工具，人们只有有效的运用统计学的相关知识，才能提高对市场经济的认识，把握经济发展的规律，为政策的制定，提供依据。

　　一、统计在经济管理领域的重要性

　　统计是人们透过现象，认识事物本质的有效工具，也是我们制定各项经济计划的数据基础。统计的根本任务就是对国民经济发展进行的情况进行调研、整理、分析，提供统计数据，进行统计监督或预测。加快统计学理论应用于实践，是社会主义经济发展的一项基础工作。统计在经济与管理领域的作用，主要表现在以下几个方面：一是能够反映社会发展的基本状况，通常反映的是国家或地区的资源状况、发展阶段、主要的经济成果等等指标；二是揭示了社会和经济发展的性质，通过分配关系和所有制关系的统计资料来说明；三是反映社会、经济现象的发展规律，比如两个现象间的依存关系、比例关系、结构变化以及因果关系。统计信息的充分利用，不仅能对事物本身进行定量和定性的分析，还可以针对不同事物之间的联系进行比较的分析，无论从纵向还是横向，统计学都有用武之地。

　　二、国民经济在统计过程中所存在的问题

　　1、统计管理体制落后

　　统计有外向性的特征，因此影响着统计工作的建设与发展。国家所设定的宏观报表和各企事业单位内部管理所需要的统计数据不相匹配，因而导致企事业单位的统计部门，做的工作仅仅是完成主管部门布置的统计任务而已。现阶段企事业单位花费大量的人力和物力，来完成主管部门的许多报表，服务的对象也是政府工作部门，对自身的生产运营作用，并没有占主要地位。统计工作并不是为自身决策和管理来服务的。这种外向性从某个角度反映了统计工作的单一性和机械性。

　　2、投入不足，人员流失严重，基础薄弱

　　目前，企事业单位的统计工作，已经很难适应信息化发展的要求。许多企事业的统计部门被撤消，或者与其它部门合并，大批统计人员下岗或者分流，这样就无法完成对基本数据的收集、整理、加工。还有获取信息的渠道闭塞，不规范、失真的数据信息，使得统计结果毫无利用价值。各单位的领导者，也不愿意花时间在没有短期的利用价值，而长期又不可或缺的工作上，由于领导者的不重视，投入少，很多统计部门实际上名存实亡。

　　3、对统计数据分析的深度不够，无法挖掘有价值信息

　　虽然市场经济体制在不断发展，但很多统计工作还没有长足的发展，还习惯于对数字的简单罗列，缺少深层次的总结分析；多数统计人员已经习惯了确定性的结果分析，缺少不确定性的分析。统计人员的大部分工作仍是面对各种各样的统计报表，统计分析工作做不到深入挖掘，所以不能满足现代企业管理的需求。加上信息量小，精度低，预测能力低，又对事物缺少动态的评价，根本无法满足在竞争环境下的需求。

　　三、如何加强统计学在经济与管理领域的应用

　　1、完善统计体系

　　在相当长的时间内，企业的统计职能都是由计划部门来完成的，信息的传递方向是由下向上单向运行，经计划部门汇总后上报给领导，并负责对外报出。这种运行机制存在着很多的弊端，必须要进行彻底改革。一是单位要从管理的角度来考虑自身所需要的信息，有针对性的搜集、整理；二是对收集的信息进行归类、建档，并进行深入的分析，提高信息的价值含量；三是加快单位内部各部门信息的传递速度，让信息的利用范围扩大。

　　2、提高对统计人员的重视程度

　　系统、完善的统计工作，需要有专业技术的统计人员来完成。对于统计人员的专业水平要严格审核，保证质量。要定期举行员工的培训，确保统计人员要具有扎实的统计理论和丰富的业务知识。单位领导要注意给统计人员创造机会，组织学习与统计相关的业务知识、法律法规和计算机知识，鼓励统计人员参加相关的职称考试，获取更多的技能。

　　3、利用先进的科学技术，提高统计数据的利用程度

　　随着互联网技术的广泛应用，企事业单位要把握好机会，充分利用信息技术的强大优势，建立符合企事业单位自身需求的数据库，以达到全方位的收集信息，加快信息的处理和传递，提高数据质量，从而为企事业单位的决策提供准确、全面的数据支持，提高管理水平。

　　总结：

　　经济统计学篇10

　　此种情形下，我们认为非统计学专业的统计学教学完全可以实施实验教学，通过实施实验教学将有利于打破教学中长期固守的“教师讲解灌输，学生呆读死记”的陈旧模式，从而把教师的主导作用与学生的主体作用辩证统一起来，做到既发挥教师的组织、协调、引导和辅助作用，又充分调动和发挥学生的独立性、自主性、积极性和创造性。有助于缩短理论与实践之间的距离，加强理论与实践的结合。从另外一个方面讲，学生对实验教学的期待也非常高。笔者对2009级工商管理专业的学生进行调查，征集学生对《统计学》课程学习的建议，共收集56份文字性建议，其中有35人表示目前教材中案例陈旧，而且脱离实际，老师在教学中如果能以更加贴近实际例子为主，教学效果会更好。一、统计学实验教学法的特点相比其他实验教学方法，统计学实验教学方法有其特点。

　　（一）以基本知识点为核心

　　统计学是一门方法论学科，进行实验并不是我们教学的目的，通过实验帮助学生掌握统计学课程中的要点和难点，并训练他们的统计分析能力才是我们的目的。因此，这要求统计学原理的实验教学要紧密结合每一个基本的知识点，一个实验要与一个或多个知识点明确对应。

　　（二）强调学生的亲身参与

　　由于统计学原理具有很强的实践性，要使实验教学达到好的效果，最好的办法是让学生们自己搜集数据，用课堂所学的统计理论和实验教学中的应用技巧，编写案例，分析案例。

　　（三）运用现代化的数据分析技术

　　充分利用多媒体、录像、网络等现代化的教学手段表现统计学的实验教学案例。本课程的目标之一就是教会学生如何正确使用专业的统计分析软件。目前为止，使用较多的两个软件为Excel和SPSS，统计教材中经常有较多的数据，利用软件可以使教材中的多数内容“还原”，使学生真正理解并掌握繁琐统计学公式的计算背后的“简单”软件显示。

　　二、实施实验教学的建议和意见

　　经过上述讨论，对于统计学实验教学的实施，笔者也提出了自身的建议和意见，这些也都是为了实验教学可以更好地在学院开展和进行。

　　（一）实验教学的内容

　　实验教学能否成功开展的关键所在就是实验教学过程中所采用的案例质量，教学过程中实验的恰当运用可收到良好的效果。教师应紧紧围绕教学目标、教学内容以及学生实际选择案例，并对拟选用的实验案例进行认真研究。

　　1.相关老师的课题。可以说，经管类多数课题的研究皆需要一定的调查数据资料作为支撑，其中，很大一部分需要借助于专题调查，就是根据所研究问题性质，设计一个完整的调查问卷，问卷的设计及数据的分析整理过程，完全可以让学生参与进来，达到“师生共享”之目的。

　　2.可以和相关职能部门合作。目前，经济管理学院与国家统计局安阳调查大队建立了非常良好的合作关系。调查大队的一些专项调查资料，比如2009年度公众对城市环境保护满意度调查、以及河南省调查总队组织的新生代农民工调查电话访问的工作是由经管学院09级工商管理专业的部分学生进行的。

　　3.结合学生实际情况，选择与学生有关的、学生熟悉的问题作为实验案例。2010-2011学年第2学期，笔者首次尝试让学生分组作实验的模式进行教学。具体方法是由学生根据自身情况，自愿组成学习团队，每个团队成员在5个左右，小组成员共同研究制定一个调查方案，内容和学生的学习、生活要相关。在所有19个小组的调查问卷中，涉及的领域包含学生消费、旅游、手机使用、网络使用等方面的问题，这样做既锻炼的学生的组织实践能力，又增强了学生学习统计学的积极性。当然，一个调查问卷并不能完整包含统计学原理中的所有知识点。相反，实验内容应该随着知识点的变化而改变，笔者的实践见表1。

　　（二）实验教学案例的质量

　　实验教学案例质量是实验教学能否成功开展的关键所在。教师的知识结构、教师的教学经验，甚至教师的教学态度与观念都对实验教学案例的质量有非常重要的影响。比如，统计方法的选择与统计数据的类型有着紧密关系，为了了解各种不同数据类型的特点及其在实践中的应用，设计调查问卷时，教师应该对相关调查问题进行全面考虑。既要考虑到问卷的目的，也要考虑到不同数据类型的采集。

　　由于上述原因，我们认为，一个好的实验案例的形成，除了与学生所学专业有关外，还应该与其他专业课老师进行结合，不断完善，逐渐建立实验教学团队，建立案例库。

　　（三）传统教学与实验教学结合进行

　　虽然实验教学带来了教学方式上的改革，但是实验教学并不能取代传统教学，由此才有了实验教学的课时比重问题。也就是说，实验教学也需要传统教学的相互配合。

　　统计学是一门方法论科学，而统计学原理则是统计方法的基础，基本原理和基本概念的讲述，这有助于学生掌握系统、扎实的理论知识体系。另一方面，统计教学中并非每个问题都能有相应的实验，很多抽象的概念就无法用案例来展现，只能采用单向灌输的讲授方式，让学生在有限的课时内获得系统的理论知识。而且，我们认为，通过统计学的学习，不仅仅是掌握一种认识客观世界的数量方法，更重要的是要培养学生的基本统计学思维，统计学提供了有特色的思考方式，包括均衡思想、从数据进行推断，以及运用符号等，它们是普遍适用并且强有力的思考方式。应用这些统计学思考的方式的经验构成了统计能力———在当今这个技术时代日益重要的一种智力，它使人们能批判地阅读，能识别谬误，能探察偏见，能估计风险，能提出变通办法。总之，统计能使我们更好地了解我们生活在其中的充满信息的世界。毫不夸张地说，过分的强调应用而忽视理论知识的学习就会改变统计学学科的性质。

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