经济统计和经济学范文

经济统计和经济学篇1

关键词：统计学 经济学 产生与发展

原始社会的结绳记事就是一种明显的统计行为。可以说人类的经济活动与统计活动在拥有相同的历史，而这也充分说明了，统计与经济历史悠久。但是统计理论与经济理论诞生同一时期，而这两者之间是否存在必然的关系。根据历史发展的趋势可以看出，经济学与统计学在发展中互相促进，两者在未来的发展中存在着巨大的进步空间与交叉可能。

一、统计学与经济产生与发展

统计学与经济学具有非常悠久的历史。作为独立学科，两者发展已经历经了几百年，根据两学科的发展，也都经历了萌芽阶段、形成阶段与发展阶段。古典时期的统计学共跨越两个世纪，存在于100年的时间里，而这时刻就是处于萌芽状态。古典统计学主要包括政治算术、数学与国势论。这三时期的发展都与经济的发展具有一定的关系。概括而言，在萌芽阶段的统计学时期已经产生了将统计活动作为一种理论来总结统计学，而这并不是偶然。而这首先就是因为欧洲各种实践活动经验积累已经达到了理论的程度。古典统计学与古典经济学在共同的环境下不断完善，同时也不断的进步。从细致方面来说，古典统计学与古典经济学存在着这几个相同之处，首先，产生背景相同，统计学与经济学的产生都是在早期阶段的资本主义国家争夺的财富，在争夺海外殖民的时候也被作为争夺的财富。其次，目的相同，即都是为能够富强国家财富，提升国家综合实力而产生的。在这样一个时期，古典经济学的目的就是追求国家财富。最后，研究的主体相同[1]。在社会经济持续发展的过程中，从萌芽发展来看，发展速度非常快。在市场经济持续增长的过程中，市场经济矛盾与社会经济合计。而在此过程经济矛盾与社会矛盾共同发展。就统计学与经济学不同。

在研究统计学与经济学产生的过程中，两者可以称得上是共同生存又共同发展。唯有经过他人的整理，就会觉得有实在感。无论是对于学生都参与的发展的变革过程中，为双方面的发展存在较大差距。总体上而言，统计学与经济学相互结合在一起。

二、统计学对经济发展的运作

从实施的教学来说，如果没有数字与统计分析，进行经济分析后就包含了分析与量的发生。可以说，经济离不开统计学的支持。对于任何经济学家而言，擅长运用统计资料与方法。

（一）经济学属于实证学科

从最初牛顿提出来实验科学方法，随后他人在此基础上开始深入的研究。经济学已经开始从中世纪的神经教义演绎推理的桎梏脱离出来。经过观察、经验、数据与统计方法，经济学发展的过程中，如果没有大量的数据进行统计处理、分析，那么经济学的发展就没有基础，也就没有过程，因而也就难以形成科学的经济学理论来对相关的经济学行为进行概括。如果缺乏统计学与统计学实证理念，那么经济学就很难获得长远的发展，也就难以获得统计学相关理论的支持。

（二）经济学属于政策科学

从发展的最初阶段，经济学就是为国家社会经济政策而服务的。因此，政府政策是经学研究必须面对的。《国富论》的出现标志着经济学成为了一门独立的学科。从各方面可以看出，经济学属于一门政策性的科学。在设计政策的时候需要将量作为分析的根据。财政政策、金融政策、公共政策的设计与决策以及现代化阶段的发展，都需要建立在量的分析基础上。而这些都是经济学发展的基础。在统计学逐步发展的过程中，经济学的这一项特点，促使统计学极大地促进了统计学的发展，并且统计学为后期经济学的发展奠定了坚实的基础。

（三）经济学属于道德学科

任何学科的发展必须建立在道德评价的基础上，也就是价值评价与伦理评价。这对于统计学和经济学来说更是如此。如果没有量的分析就直接进行价值判断和伦理判断，就会使得这种判断显得非常苍白。这种判断是经济学发展不可缺少的部分[2]。而研究统计学可以为这种研究和判断引入量的维度。量的维度是建立在研究和判断的基础上的。这样可以有效促进经济学发展的有根据。注重积雪对社会结构发展的影响。但是这这过程还需要进行统计分析，对社会分层方法也有单纯质的分析，可以透视社会的结构功能。

（四）经济学属于资源配置科学

研究经济学的本质就是要将社会资源配置更科学，而这就肯定会涉及到资源配置的方式。与此同时，还会对资源的计量和配置数量进行分析。而这些都需从统计学的角度来分析，来理解，这样才可以保证经济配置资源达到最佳的科学化与合理化，同时可以保证各种资源能够达到最佳的配置状态。而这些都需要经过统计学分析。

三、结束语

总而言之，统计学与经济学的产生和发展具有一定互动性。而这些互动性在一定程度上促进了两学科的独立发展，但是又相互的联系。在了解相关原理与理论的基础上，才能够更好地理解这其中发展的规律。

参考文献：

[1]邹杰利.基于CSSCI的经济学期刊被引网络分析[N].西南民族大学学报（人文社会科学版），2011

经济统计和经济学篇2

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

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

二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

三、经济统计学的地位与作用

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

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

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

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

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

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

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

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

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

四、如何推动经济统计学的发展

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

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

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

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

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

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

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

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

五、结论

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

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

但是，计量经济学的应用与发展，不会也不可能取代经济统计学，因为统计推断是建立在经济测度基础之上，作为经济测量的方法论，经济统计学是计量经济学的前提与基础。经济统计学与计量经济学一起，构成了经济实证研究完整的方法论。经济统计学在中国有巨大的发展空间，随着经济统计学的发展，经济测度在广度和精度的提升，将进一步提高中国经济实证研究的水平与科学性。经济统计学在中国有辉煌的发展历史，目前面临不少问题与挑战，也包含很多发展机遇。比如，社会公众对统计数字的质疑与误解，国外学者对中国统计数字真实性的怀疑，这本身要求中国经济统计学家能够提出一些令人信服的测度方法与工具，让社会公众和国外学者相信中国统计数据数字的真实性。在中国，经济统计学在经济测度方面仍有很大的发展空间。

经济统计和经济学篇3

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.

[2]Frisch，1993，editorial Econometrica，pl.

经济统计和经济学篇4

关键词：数学统计；现在经济与管理；应用分析

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：

[1]初旭.数学统计方法在经济学中的应用[J].商场现代化，2014，01：202-203.

[2]胡海祯.高中数学统计教学研究[D].内蒙古师范大学，2015.

经济统计和经济学篇5

国民经济作为一个多维度，且复杂性比较强的整体，与整个国家所有群体的经济利益相关联。国民经济统计能够在一定程度上，反映一个国家整体的经济发展状态以及相应的发展趋势。本文以国民经济统计为出发点，了解国民经济统计实质与要求，分析其对国民经济运行的影响。

关键词:

国民经济统计;国民经济运行;具体影响

国民经济是在宏观层面上，对一个国家各种经济活动总和的反映。在社会再生产方面，就生产过程来说，国民经济是生产领域、分配领域、流通领域和使用领域各种活动的总和;就组成要素来说，国民经济除劳动者经济活动之外，还包括实物、资金流量;就行业角度而言，国民经济是农业、工业、服务业、建筑业等行业的总和。经济主体不同，所活动的部门和环节也不同，各种经济流量的产生和交织，最终形成国民经济这一整体。

一、国民经济统计

国民经济统计包括统计学方法、经济核算体系以及统计结果的应用和反馈。国民经济统计以统计学方法为基础，根据多个指标和大量调查数据，从多个角度全面、客观地反映国民经济的实际发展状况。统计学方法以数字的形式呈现统计对象与统计结果，利用简明、直观的数字来反映国民经济的具体发展状况。选择有效的统计学方法，是国民经济统计的重要前提，账户式平衡法、经济数学模型法、投入–产出法、综合指标法等是比较常用的几种方法。国民经济统计工作的开展，主要以国民经济核算体系为依托。在制定国民经济核算体系的过程中，需要以相应的经济学理论为基础，综合分析统计理论与实际，明确相关的国民经济核算概念，确立主要的国民经济核算规范，设定反映国民经济运行状态的具体指标，保证国民经济核算体系结构的完整性以及逻辑的完善性［1］。实施国民经济核算体系，主要是对国内外有关经济统计资料的搜集。统计结果的应用和反馈，是国民经济统计中的最后一个部分。国民经济统计，在反映国民经济发展状况的同时，也为国民经济的进一步发展提供了改进依据。在分析统计结果的过程中，可以了解到国民经济发展中的有利条件和阻碍因素，把握好国民经济的未来发展方向。通过对统计结果的分析，也可以及时发现和解决国民经济核算体系中的潜在问题，从而不断完善国民经济核算体系。此外，国内与国外国民经济统计结果的对比，也可以在一定程度上反映我国的经济实力，我国在全球经济中的竞争力也有一定提升。

二、国民经济统计要求

首先是整体性。国民经济作为一个整体，是对一个国家整体经济发展状况的反映。国民经济统计应满足相应的整体性要求，从整体角度，全面统计各种数值，保证核算体系的完整性。其次是关联性。国民经济中的组成元素相对比较多，因而具有一定的复杂性和关联性。国民经济统计需要对各个部门进行分类，根据各个部门之间的关联性，找到共同的关联要素。此外，还应分析各个部门之间的关系，了解不同部门之间的关联性，为各种数值的有效统计提供依据。最后是层次性。不同的数据所反映的经济问题也不一样，国民经济在整体上，有一定的层次性。国民经济统计的各种数值，需要保证其完整性和清晰性，有效运用各种统计标准分析数值核算，积累相应的数值核算资料［2］。在保证统计数据的完整性和清晰性的前提下，促进国民经济核算体系的不断完善，通过满足层次性方面的要求，推动国民经济的进一步发展。

三、国民经济统计对国民经济运行的影响

(一)反映国民经济发展状况与发展趋势国民经济统计对国民经济运行状况在宏观层面上的反映，主要是从国内生产总值、国民经济行业结构、人均国内生产总值、就业人口结构与数量等角度，以此为依据，明确国民经济的发展方向。在《2014年国民经济和社会发展统计公报》中明确指出，我国在2014年的国内生产总值已经超过60万亿元，高达636463亿元。在国内生产总值中，第三产业所占比例为48．2%，相对于42．6%的第二产业，超出5．6%，这意味着我国服务业逐渐取代工业的主导地位，成为新时代下，我国国民经济发展的新动力。服务行业在国民经济中的地位不断提升，因此，我国国民经济的发展应以此为方向，转变经济发展结构，顺应经济发展趋势［3］。

(二)反映国民经济发展问题国民经济统计能够反映具体地区、部门的经济发展问题，也能反映文化、创新、环保等产业方面的发展问题。如广东省地税局在2015年1月所的相关数据中，广东省在2014年的国内生产总值增长速度为8．5%，而地税系统组织税费累积的增长速度则达到11．1%，即税收增长速度超过国内生产总值增长速度，这意味着广东省的经济成果分配中，政府财政所占比例偏大。因此，广东省在2015年的经济工作中，应重点关注经济成果的分配，保证一定的公平性，减少相应的税收费用。

(三)提高国家经济全球竞争力在经济全球化背景下，国民经济统计也包括对外贸易统计。中国作为世界上的第二大经济体，也是三大世界对外投资国家之一，是世界投资所关注的重要潜力地区，与世界经济的发展有一定联系。在国民经济统计过程中，分析我国经济发展状况的同时，也应充分重视对外贸易统计。对外贸易统计可以在一定程度上，反映我国在对外贸易方面的变化趋势和发展状况，以此为依据，改善我国经济在全球化发展中的融入状况，使我国在全球化经济中的竞争力不断提高［4］。

四、结语

国民经济统计是以国民经济为研究对象而开展的一项工作，而国民经济是一个国家所有经济活动的总和，因此，国民经济统计需要从多个角度、多个层次进行数据统计，保证统计数据的全面性、准确性和清晰性。国民经济统计在国民经济运行中的影响，主要是反映国民经济发展状况以及具体的经济发展问题，明确国民经济发展方向，提升其在国际经济发展中的竞争力。

［参考文献］

［1］陈滢西．论国民经济统计对国民经济运行的影响［J］．现代商业，2015，06:264－265．

［2］汪小英，王林珠，李奇明．国民经济统计学的教学设计与研究———多维互动专题教学法的应用［J］．湖北经济学院学报(人文社会科学版)，2013，07:174－176．

［3］侯福忠．宏观经济统计分析在国民经济核算体系中的作用［J］．现代商业，2013，15:78．

［4］闵德龙．绿色国民经济统计理论新探究［J］．北方经贸，2014，01:27－28．

经济统计和经济学篇6

关键词 经济统计学专业 人才培养模式 优化课程

中图分类号：G642 文献标识码：A

2012年9月，教育部颁布了新的普通高校本科专业目录，与统计有关的专业有理学门类下的统计学和应用统计学，授予理学学位，经济学门类下的经济统计学，授予经济学学位。与旧版相比，经济学一级学科下新设置经济统计学二级学科，在理学门类下的统计学专业保留，新增加应用统计学专业。新版本科专业目录专业种类由原来的635种调减至506种，在专业种类大幅减少的情况下，与统计有关的专业却在增加，这也在一定程度上说明统计日益受到重视。

经济统计专业是新的普通高校本科专业目录中经济学门类下的二级学科，与统计其他专业授予理学学位不同，经济统计学专业授予经济学学位，因此对于经济统计学专业本科人才的培养不能照搬其他统计专业模式，应有自己的定位和特点。

一、经济统计学专业课程设置特点

人才培养方案主要包括专业定位、人才培养目标、人才培养要求、主要课程及课程设置、毕业资格等内容，其中课程体系设置是核心。经济统计专业人才培养方案中课程体系设置应具有以下特点：

（一）夯实数学基础。

经济统计学是一门处理经济数据的方法和技术的科学，需要坚实的数学基础和数理统计基础作支撑，因此必须强化数学在经济统计学中的基础地位，只有夯实数学基础，才能理解掌握好经济统计理论与方法，并运用经济统计方法去解决实际经济问题，为此，在经济统计学本科人才培养方案中，应该开设高等数学、线性代数、概率论、数理统计等数学课程，目的是为学生学习经济统计理论和方法类课程提供必要的基础保证。

（二）突出统计理论与方法。

经济统计学专业的学生应该掌握对信息获取、处理、显示、识别和分析等方面的基本理论、基本知识、基本方法，能熟练地将统计思想和统计方法贯穿和应用于实际工作中，能在经济管理部门、企事业单位从事统计调查、统计信息管理、数据分析及预测等实务工作，为此，应该开设数理统计、非参数统计、时间序列分析、多元统计分析、统计软件、国民经济核算、市场调查、抽样理论、统计预测与决策、运筹学、试验设计、统计计算等统计理论与方法类课程

（三）注重经济管理素养的培养。

统计理论与方法只能应用到社会经济生活中去解决实际问题才有生命力，而要了解实际问题的背景与意义就需要经济管理方面的知识作支撑，因此，需要开设宏观经济学、微观经济学、计量经济学、金融学、财政学、统计学、会计学等学科基础课程，并可以开设风险理论，市场营销、财务管理、保险学、利息理论、国际金融学等选修课程以满足社会对经济统计人才的多样性需求。

（四）强化数据处理与表达能力。

在当今高度信息化的时代，经济统计专业学生不仅要掌握现代统计方法，而且要能熟练地利用计算机进行数据挖掘，要掌握常用的统计应用软件来完成统计工作的全过程，同时还应该具备一定的语言表达能力和写作能力，能够帮助决策者或客户提供服务和决策，把专业性极强的统计分析结果用简洁的语言、文字或图像生动形象地表达出来，因此，需要开设计算机基础、数据库及应用和应用写作以及统计软件等课程。

（五）构建完整的实践教学体系。

经济统计专业实践教学体系是从专业认识出发，以掌握统计分析工具为基础，以统计理论与方法的经济应用为主体，以综合应用能力的培养为目标构建，实践教学体系由三部分组成：

1、统计分析工具类课程实验。统计分析工具类课程实验是经济统计学专业实践教学的基础环节，包括计算机基础、数据库及应用、统计软件等课程实验。通过上机实验，使学生掌握计算机的基本操作与文字处理、统计数据资料的加工、分析与处理，学会运用实用统计软件的各种统计功能，为统计分析工作、统计理论与方法的经济应用做好必要的技术准备。

2、统计理论与方法类课程实验。统计理论与方法类课程实验是经济统计学专业实践教学的核心环节，包括非参数统计、时间序列分析、多元统计分析等课程实验，这类实验要让学生借助统计分析工具，应用所学理论与方法去分析和解决实际经济问题，培养学生分析与解决问题的能力。

3、专业实训和毕业实习。专业实训和毕业实习是实践教学的重要环节，是学生对所学理论的真实运用，也是学生接触社会、认识统计行业、接受现实教育的机会。可以在第六个学期安排专业实训，第八个学期安排毕业实习，通过这个环节，使学生进一步了解本专业的基本知识、基本方法和基本技能在社会经济生活中的实际应用，提高分析和解决实际问题的独立工作能力及社会适应能力的机会。

二、经济统计专业人才培养目标实现的保障措施

（一）建设专兼职相结合的师资队伍，不断提高教师业务水平。

高水平的教师队伍是提高教学质量的基础，更是构建经济统计学人才培养模式的保证，因此要积极鼓励支持教师以各种方式进修或到政府统计部门、企业统计业务岗位进行实践。另外，可以考虑从政府统计部门、企事业单位选聘统计、经济方面的专家充实师资力量，担任兼职教师，比如，可以在经济统计学发展前沿问题等课程中聘请校外专家讲授某几个专题，也可以定期举办专题讲座，形成相对稳定的校外教师队伍。通过校内教师和校外专家的结合，落实应用型经济统计学专业人才培养目标。

（二）在学生学业评价考核方面，注重过程控制与评价，构建科学合理的考核评价体系。

在教学过程中，针对专业必修课和专业选修课的学生成绩考核，可以根据各门课程教学内容的组织方式、理论和实验教学的不同特点，采取灵活的考核方式，如笔试、上机操作、撰写设计方案、调查报告、分析报告、专题论文等。另外也需注重对学生学习过程的控制与评价，将课堂讨论、案例分析、小组作业、调研报告作为考核的重要内容，笔试考核部分主要考核学生运用所学知识分析问题、解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

（三）整合教学内容。

由于经济统计学专业自身的特点，经济统计学专业课程之间存在着相互联系，很多知识点在不同的课程中存在重复，比如，统计学、数理统计、计量经济学、统计预测与决策、市场调查、抽样理论等课程有部分内容重复。因此，我们需要对专业内容进行更好的整合，需要对课程体系中的各知识点进行合理梳理归类，对专业课程中内容交叉重复部分进行整合，进一步明确各门课程内容归属，合理确定各门课程的教学内容，使课程体系中的知识点不重不漏，课程内容更科学适用。

（四）完善课程建设。

对经济统计专业开设的专业课程，要建立和完善教学大纲、教案、电子课件、参考材料、试题库、课程网站等。课程建设的完善能保证教学计划的顺利实施，不会因为更换教师和更换教材等原因出现教学内容的改变，使教学工作有序、稳定、规范进行。

（五）加强实践教学。

加强实践教学首先要加强实验室建设和购买教学必备的统计软件；另外，也要加强校外实习基地的建设，使学生能接触到社会的更多层面，丰富学生的实践经验；第三、可以考虑成立统计调研学会等学生社团组织，开展一些有益的社会实践活动，如参与企业的市场调查、政府的社情民意调查、经济普查、人口普查等数据录入、整理等工作；第四、积极引导学生参加全国统计建模大赛、市场调查大赛等学科竞赛活动，鼓励并指导学生申报科技创新项目或参与教师的科研项目，从而锻炼学生的个人能力。

我国市场经济的发展，需要大量既具有坚实的经济理论基础，又懂统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济管理类统计人才。因此，我们要不断探索和完善经济统计专业人才培养模式，既注重加强学生的统计理论方法基础的培养，也注重训练学生在经济管理领域应用统计方法的能力，真正使我们培养的经济统计专业的毕业生既能胜任企业和政府部门的统计业务，又能从事市场调查、经济预测、经济信息分析和其他经济管理工作，成为德才兼备的复合型和创新型经济管理高素质统计人才。

经济统计和经济学篇7

关键词：概率论；数理统计；计量经济学；教学设计

从1998年教育部把计量经济学列入高等学校经济学门类各专业核心课程之一，计量经济学已经成为现代高校经管专业必不可少的核心课程[1]，它和微观经济学与宏观经济学一起构成了中国经济管理类本科生和研究生的核心理论课程[2]。近20年来计量经济学课程受到了越来越多的重视，在中国大多数经济与管理相关的专业的教学大纲中，计量经济学作为本科公共必修基础课，一般都要求学生已经修完微积分、线性代数、概率论与数理统计等前期课程。事实上计量经济学的基础知识主要来自于概率论和数理统计，计量经济学的基本研究过程与概率论和数理统计是一致的，先设定模型，然后通过样本抽样，参数估计和假设检验[3]。

在计量经济学实际教学中发现，许多同学对统计学中基本概念掌握得很好，依然无法理解计量经济学的内容。主要的原因是已有的计量经济学教材缺乏引导学生从概率论和统计学过渡到计量经济学的相关知识衔接。由于学生在学习这两门课的过程中，缺失了知识点的过渡和迁移，常常用孤立和割裂的视角来看待计量经济学的内容，这无疑提高了学生学习计量经济学的困难程度。学生不知道将已有的数学知识与计量经济学相互结合，形成完整的逻辑体系。针对上述问题，本文将论述从概率论和统计学过渡到计量经济学过程中出现的知识点相互割裂的主要问题，阐述造成学生理解困难的原因，并提出相应的改进方法。

一、从概率论与统计学过渡到计量经济学出现的教学问题

虽然大多数学生在学习计量经济学之前，已经学过计量经济学的基础课程——概率论与数理统计。但学生在计量经济学学习的过程中，面临的巨大挑战是如何将已有的概率论和数理统计的知识和计量经济学中的知识点相串联。造成这一问题的原因主要有：第一，许多计量经济学中的重要知识点，在概率统计中只是简略的介绍，甚至一带而过，并未引起学生的重视。第二，许多计量经济学的教材常常忽视概率论与数理统计的知识点，这可能是由于在欧美的计量经济学课程，并不要求学生前期修过概率论和数理统计。所以中国在引进的国外的计量经济学教材后，也没有在课程上复习概率论和数理统计的相关知识。为了具体说明教学中遇到的问题，本文以本科计量经济学教学大纲中最主要的教学内容：经典线性回归的最佳线性无偏性质和违反基本假设造成的后果两个重要的知识章节作为案例说明。

（一）经典线性回归估计的最佳线性无偏性

经典线性回归估计的最佳线性无偏性是小样本理论下的普通线性回归的最重要的性质，大多数本科计量经济学教材最前面的2-3章都是介绍这一内容，例如国内最常用的教材李子奈的教材《计量经济学》[4]和国外的伍德里奇的教材《计量经济学导论：现代观点》[5]等。学生对这一内容的理解程度也将直接影响到计量经济学的后续学习。然而对于学完概率论与数理统计的同学来说，虽然他们学过随机变量的数字特征，包括期望和方差，还有n阶原点距以及n阶中心距的内容。但他们在概率论与数理统计的课程中并没有接触过无偏性和有效性的概念，事实上，就计量经济学的本质来说。无偏性就是用一阶中心距来计算，有效性则用二阶中心矩来衡量。而这两个概念在在概率论与数理统计的课程中都已经学过，但如果在计量经济学的教学中不特别加以说明，学生很难意识到两者之间的联系。学生难以理解的另一个原因在于，在数理统计课程中，关于中心矩的介绍很简略，许多学生可能并没有意识到其在计量经济学中的重要性，而计量经济学教材中往往忽视对概率统计的中心矩的介绍，导致学生采取一种割裂的视角，无法建立一个统一的思维框架。

在计量经济学的教学中，常常遇见许多同学难以理解为什么要用最优线性无偏性来衡量最小二乘法的优劣？因为大多数计量经济学教材往往直接介绍最小二乘法种种优良性质，在同学们不熟悉无偏性和有效性与中心矩之间关系的前提下，直接引入这两个概念往往显得突兀，学生在学完了线性最小二乘法的最优线性无偏性之后，仍然会产生为什么要用这两个指标来衡量的疑问。更合理的方法是，可以在介绍最小二乘法的内容之前，先介绍均方误差的概念来引入无偏性和最小方差两个概念，这与数理统计中如何衡量参数估计的性质等内容部分是一脉相承的，学生如果学过了数理统计学，就很容易理解均方误差的概念。关于这种过渡知识的介绍，已有计量经济学教材在这方面做了很好的改进，例如陈强著的计量经济学教材[6～7]，與许多其他的计量经济学教材不同，他并不是在计量经济学教材中直接介绍最小二乘法具有最优线性无偏性的性质。而是在还没有引入最小二乘法之前，先介绍了如何评价参数估计的优劣，即介绍均方误差的方法，均方误差可以进一步分解成方差和偏差平方之和。偏差平方等于零就是无偏性的证明，方差最小就是有效性的证明，这种分解方法可以直观的表示为什么线性回归的最小二乘法估计会得到最佳线性无偏的优良性质。因为这种对参数估计优劣的评价是通用于所有的参数估计，而不仅仅是对最小二乘法。同学在理解了评价参数估计的方法之后，就不会再对最小二乘法最优线性无偏性的证明过程感到难以理解了，这有助于同学们理解如何从数理统计过渡到计量经济学的相关知识。

（二）违反基本假设对最优线性无偏性的影响

当违反普通最小二乘法的基本假设时，其最优线性无偏性会如何受到影响？许多同学常常依靠背诵的方法记住违反了每一条假设产生的后果，正如已有研究中所指出的[8]。这会导致学生混淆违反不同基本假设与产生后果之间的关系。古典线性回归模型是基于以下四条假设而得出的最优线性无偏的优良性质，第一，线性假定；第二，严格的外生性；第三，不存在严格多重共线性；第四，球形扰动项。事实上，在对于无偏性的证明当中，并没有用到第三条和第四条假定。第一条假定可以通过设定线性方程的形式来保证实现，一般我们可以假设其满足。所以，影响无偏性最重要的假定是第二条严格外生性。第二条假设也是最容易违反的，而且直观上并不能看出是否违反了第二条假设，也很难使用计量的统计方法来检测第二条假设是否被违反。事实上我们所有关于线性回归方程内生性的讨论，都是基于违反的严格外生性的假定而展开的。只有违反第二条假设，最终的估计才是有偏的，而违反第三条和第四条假设，并不会对估计结果的无偏性产生影响。在教学中发现，许多同学最容易犯的一个错误，就是他们常常认为违反多重共线性或者球形扰动项的假设都会影响无偏性的估计。以至于他们认为所有变量之间不可以存在任何相关性，或者认为不可以存在异方差和自相关，否则他们认为会导致估计结果有偏，这都是错误的观念。究其原因，还是因为没有理解在推导无偏性中所使用的概率论与数理统计学的相关知识。这里所需要期望的概念，同学们在数理统计中已经学过，但是另一个重要的知识点——迭代期望定律，在本科生概率论和数理统计课程中一般并不会介绍，如果在推导普通最小二乘回归的无偏性之前，先介绍迭代期望定理，则可以让同学们很容易理解整个推导过程，从而理解得到无偏性所需要的假设，并可以推导出违反不同假设对最优线性无偏产生的影响。二、统计学和计量经济学相结合的教学改进方案

上述介绍的从概率论和数理统计学过渡到计量经济学教学过程中出现的问题及原因，这些是高校计量经济学教学过程中常出现的现象。结合教学实践和相关教学研究，笔者提出以下改进的方法和建议。

总体而言，在计量经济学的教学过程当中，推荐多采用互动式的教学方法，对于一些非常新的概念和知识点，先让同学分组讨论，由此可以了解他们的概率论和数理统计的基础，并且让同学们尝试应用概率论和数理统计的相关知识推导出计量经济学的结论，在此基础上。教师可以知道学生已有的知识储备和知识缺口，同时能够很好的将计量经济学的新知识和他们的知识储备相连接，帮助学生从概率论和数理统计的知识点过渡到计量经济学的知识点，建立一个整体的知识框架，在具体实践中可以采用以下方法。

（一）计量经济学教材的选择

在计量经济学教材的选择方面，最好选用计量经济学教材在介绍最小二乘法内容之前，先复习概率论和数理统计的相关知识。虽然有些教材将这部分知识放到了附录部分，但是在实际教学过程中，往往忽略对这一部分基础知识的介绍。所以更合适的方法是先介绍完概率论和数理统计的基础知识，比如，最重要的知识点包括条件概率、条件分布、数字特征，迭代期望定理，随机变量的性质、假设检验、统计推断、大数定理和中心极限定理、随机过程等。让同学们在学习计量经济学之前能够回忆起已经学过的概率论和数理统计基础知识。尤其对学生后期进一步学习最小二乘法的性质的数学推导过程和性质非常有帮助。

（二）课堂教学的改进方案

在课堂教学方面可以采用“学生分组讨论+教师讲解+课后习题演练”三者相结合的方法，传统的教学方式往往重视教师的讲解和课后的习题演练。而忽视学生的分组讨论，虽然学生分组讨论在学生较多的时候很难开展，尤其是在总学时有限的情况下。但是，如果在课堂上给出五分钟，让同学们能够自行讨论，并反馈他们对于计量经济学推导过程的理解，将有助于老师掌握学生真实的基础知识，尤其在不知道他们掌握了哪些概率论和数理统计的基础知识的前提下，一味的介绍计量经济学的相关知识，往往无法在他们已有知识库和新的知识之间建立很好的链接。造成学生在理解计量经济学的推导过程中采用孤立的视角，无法跟他们之前的概率论和数理统计的知识点形成有效的联系，最终无法建立更加统一的知识框架和体系。

（三）教学大纲的优化方案

对于本科阶段计量经济学的教学，现有的教材在不同教学知识点的安排上并不十分合理。应该根据学生掌握的概率论和数理统计的基础情况，提出更合理的计量经济学的教学大纲。比如，从目前国内比较流行的计量经济学教材来看，往往会花很多笔墨来介绍小样本理论的普通最小二乘法的推导过程和相关性质，尤其是在违反了不同假设之后所导致的不同后果。许多教材都会介绍当扰动项存在异方差和自相关时，会产生什么样的后果，并提出多种不同的解决方法。但在计量经济学的实际应用当中，这两种违反假设产生的后果并不十分严重，在使用计量软件进行回归处理的方法非常简单。这与实际教学中所花费的学时不相符。另外，在计量经济学的理论教学中，往往会花很多时间来介绍多重共线性对于回归结果产生的影响，但在实际应用当中，我们并不经常讨论多重共线性的问题，除非是存在着非常严重的多重共线性，因为当建立回归的模型时，我们就会考虑变量之间的多重共线性问题，尽量避免使用多重共线性很严重的变量。而不是通过后期的测量多重共线性的方法来删除相关变量，因为如果该变量纳入到回归方程中，一般情况下我们首先应考虑其理论意义，而不是为了降低多重共线性将其删除，如果删除一个相关的变量，则有可能会因为删除一个重要的控制变量，导致最终的回归结果产生偏误，最终反而得不偿失。

上述内容越来越被计量经济学的研究者所认识到，目前，计量经济学正发生可信性革命性[9]。传统的计量经济学教材需要在相关的教学内容上做进一步的调整，以适应计量经济学的不断发展和变化[10]。所以对于在一些理论上推导复杂，但是实际应用中简单的相关知识，应当在教学中多介绍概率论和数理统计的相关知识来推导模型，并说明推导过程中违背假设所导致的后果以及实际处理方法，如果学生能够运用概率论和数理统计的相关知识来理解不同的假设条件下的推导过程，将对他们在实践中处理各种计量经济学的相关问题大有裨益。

三、结论

经济统计和经济学篇8

  21世纪以来我国市场经济日趋完善，随着我国加入wto，国内企业面临的市场环境发生了显著的变化，以知识产业和信息技术为明显标志的知识经济时代已经到来，这对企业的发展提出了更高的要求。企业经济统计工作不可避免地会受到市场环境改变的影响，为了让企业经济统计工作适应知识经济时代的要求，统计人员必须破处传统的思维模式，以先进的思想指导经济统计工作，运用正确科学的手段和方法，对那些不能准确反映企业生产经营活动的内容进行有效改革，推进企业经济统计工作持续良性发展。

企业经济统计改革的必要性和可行性分析

一、企业统计改革的必要性。现代企业制度的建立将企业管理工作提升到了一新的高度，也对企业经济统计工作提出了更高的要求。企业经济统计工作作为一项重要的企业管理的辅助手段，一直以来都是起着引导企业生产经营活动顺利开展和为企业决策者提供信息和决策支持的重要作用。提升企业的管理水平就要求企业的信息化建设必须提升到一个全新的层面，企业经济统计工作主要是信息化的工作，这就要求企业统计人员必须构建企业管理的信息化建设，健全企业经济统计的信息网络。企业管理的发展要求企业经济统计人员提供更完整、精确的数据，设计更为合理的统计指标体系，运用先进的手段和方法为企业生产经营活动提供决策和支持，确保企业持续良性发展。此外，当前企业经济统计工作中存在的诸多问题也要求企业经济统计工作必须进行改革。我国现行的企业经济统计制度是模仿前苏联的经济统计模式形成的。在过去计划经济时代，企业经济统计工作被政府部门作为自身统计的基础，形成了一套自上而下布置、自下而上汇报的统计模式，从而为政府宏观的经济调控提供所需的统计信息。虽然近些年企业经济统计有过一些改革，但原先的统计制度在本质上仍没有多大的创新，许多企业的统计工作仍沿用计划经济时

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代的传统模式，统计内容缺乏严谨性，统计意识薄弱，统计方法落后，统计制度相对经济改革的步伐而言具有严重的滞后性，从而现代统计的职能得不到有效发挥，没能适应知识经济时代的要求。在面临这些问题时，企业经济统计工作的改革就显得尤为重要和紧迫。

二、企业经济统计工作改革的可行性主要表现在以下几个方面：第一，企业经济统计工作的改革有“科学发展观”为其奠定了坚实的理论基础，科学发展观最重要的理论观点是创新改革和可持续发展，应当将科学发展观的重要思想融入到企业经济统计改革的过程中来，力争为企业的可持续良性发展提供准确的参考信息和决策信息，将更多的改革实践和改革思路结合到统计工作中来，确保在企业发展中贯彻实施科学发展观。第二，先进的科学技术是企业经济统计改革的技术保障，以信息科学和高新技术为标志的科技浪潮让整个世界发生了巨大的变化，同时也为企业经济统计改革提供了保障。

企业经济统计改革的主要形式

一、经济统计功能的改革。描述功能、分析功能和评价功能是企业经济统计工作三个最主要的功能，描述功能需要把握各项统计指标之间的联系，全面准确描述企业生产经营活动的全过程，深入改革传统的孤立、片面的统计指标，从而构建晚上的企业统计指标体系。企业经济统计工作中最为重要的是分析功能，企业统计人员应当运用先进的科学手段方法、先进的统计软件，分析企业当前所面临的情形以及预测未来有可能遇到的情况，从而对企业当前的生产经营能力以及企业未来的发展方向充分认识。

二、统计方法和手段的改革。现代化的先进的科学和技术企业经济统计方法和手段改革的基础。网络技术、控制技术、计算机技术以及信息技术是对企业经济统计方法和手段改革有非常重要帮助的科学技术。本文着重介绍企业资源计划（enterprise resource planning，简称erp）对企业经济统计方法和手段改革产生的推动作用。本文选择erp进行着重介绍的原因在于其是企业信息化最成功的软件之一。