艾春荣经济学的思想与方法.ppt

经济学的思想与方法,艾春荣,一、经济学的划分：理论经济学 二、经济学的划分：经验经济学 三、经济学的划分：计量经济学 四、结束语,课程结构,经济学可划分为理论，经验（含实证），计量经济学三大领域。 理论经济学，基于个体的自利行为假设，在资源有限，信息（对称或不对称），环境和体制等的约束下，研究个体行为的结果，以及个体结果的加总（即市场结果）。 理论研究的工具是数学模型和严密的逻辑推导。 理论的结果是经济变量之间的相关关系 如：价格上涨， 需求下降,一、经济学的划分：理论,而经济变量之间的关系是观察得到的 因此，理论的结果可以解释观察到的经济现象 。 我们要学会用经济理论解释和分析所观察到的经济现象 学会运用经济理论分析、评价、甚至建议经济政策 时刻注意理论的简化和现实世界的复杂性 案例：通货膨胀， 房价，人民币兑换，金融危机，经济刺激方案， 扩大内需等,一、经济学的划分：理论,由于个体行为是无法观察的，个体面对的约束有可能部分观察得到或根本观察不到，因此我们无法直接检验一个理论的正确性。 我们是否可间接地判断一个理论的合理性呢？ 那就看理论的结果是否能解释观察的经济现象。如果一个理论的结果能够解释观察到的经济现象，我们只能说该理论不一定不合理 但也不能说该理论是合理的， 因为在多数情况下，理论的结果=个体行为 假设+约束,一、经济学的划分：理论,当理论结果不能解释观察的现象， 甚至和观察的现象矛盾，该理论就失去意义，其前提假设就会被修正或取代（如新古典经济学是对古典经济学的修正，其他例子等） 如果观察的经济现象不能用任何的理论结果解释， 就要求发明新的理论（如剑桥学派vs芝加哥学派）。 理论经济学正是在实践中不断的被检验和修正中发展 尤其要注意的是，数学只是工具，研究的问题（现象）才是经济学研究的核心,一、经济学的划分：理论,理论研究的方法是依赖于数学模型， 通过严密的逻辑推导, 推导出行为的结果。基于数学的严密性， 经济学是一门科学。 但由于经济系统的复杂性，研究者必须做更多的假设， 如， 代表性个体， 其他因素固定不变等 因此，理论结果可能会因资源，环境， 体制，及其他因素的变化和个体的差异而不同（我们在应用中往往忘了这一点）。,一、经济学的划分：理论,尽管如此，有些结果具有普遍性， 如， 收入增加， 需求增加；成本增加， 产出减少等。 有些结果是局部成立的：如，在完全信息下，价格上涨，需求下降；在非完全信息下，价格上涨，需求上升 除此之外， 理论研究的结果都是定性的， 而不是定量的结果， 因此， 对政策的制定只具有指导作用， 对实际的操作没有意义。 案例：为何扩大内需这么难？为何美国刺激方案失灵？为何减税不能推动经济增长？,一、经济学的划分：理论,更进一步，理论研究很少进行比较分析，尤其是缺乏个体行为结果同环境、制度的关系。当政府改变环境和制度时（Lucass critique)，无法预期个体的反应，因此理论研究对政府制度的制定指导作用很小。 理论研究的另外一个缺陷是过分的依赖于微积分等数学工具，对于离散的大幅度的变化，无可奉告。(如大规模经济刺激方案的影响, 无人知道）,一、经济学的划分：理论,理论经济学，虽然其目的是解释经济现象，无法提供具体的量化关系， 但不等于说经济变量之间不存在量化的关系。这种量化的关系，不仅可以用来检验经济理论的合理性， 亦可以用来预测，政策评估， 供决策部门使用。 研究如何从有限观察数据中检验经济理论或挖掘经济变量之间的量化关系是经验经济学范畴。 经济变量之间的简单的相关关系不一定就是理论结果中的关系（如， 均衡价格和均衡量）,一、经济学的划分：经验,理论结果中的关系需要借助数理统计的方法和工具寻找 因此，经验经济学研究的目的主要有： （1）验证经济理论的合理性。 （2）找出经济变量之间的量化关系供政府和决策部门使 用。 （3）挖掘新的经济现象，供理论经济学参考。,二、经济学的划分：经验,验证经济理论的合理性最直接的方法是，考察经济变量之间的理论相关关系是否在数据中成立，有时这可以通过列表或计算简单统计量考察经济变量之间的相关关系完成。 例如微观数据中的价格和需求量的关系，如果观察的价格和需求量成反比的关系，表明古典消费者理论是合理的 这种方法的优点是不需要知道经济变量之间的量化关系，具有稳健性。,二、经济学的划分：经验,缺点是， 太过于简单，无法控制其他因素。例如，即使需求和价格成正比，并不表明消费者理论是错误的，而表明其他因素（例如收入）并未得到控制 还有， 即使理论的相关关系与观察到的相关关系相符， 并不等于说该理论合理，因为对应同一个相关关系，可能存在多个理论（即不同的假设导致相同的结果（模型识别问题）。 或许有人会说，哪个理论正确不重要，重要的是要知道经济变量之间的量化关系。,二、经济学的划分：经验,这种观点只对了一半。数据中存在的经济变量之间的量化关系的确重要，可以供我们决策用，但要解释该关系需要借助理论的指导。 如何从数据中挖掘出理论结果中的量化关系，也需要理论的指导。理论可以告诉我们，哪些变量相互影响，哪些变量是解释变量，哪些变量是被解释变量。也就是说理论帮助我们建模。不知道哪个理论合理，如何建模？建模能帮助我们了解个体行为，不光是经济现象。 但理论的缺陷是，它没有给出量化关系的函数形式。,二、经济学的划分：经验,如何从数据中挖掘出量化的关系要求对真实的（不知道的）量化关系函数形式进行逼近（第一次逼近）。 理论的第二个缺陷是它高度的简化（如假设所有其他变量不变）。在实际数据分析中，我们必须考虑其他因素。 由于影响经济变量的因素太多，或者受数据的限制，我们无法控制所有的因素。我们必须有所取舍，控制最重要的， 且有观察值的变量（第二次逼近）,二、经济学的划分：经验,第3页/共162页,即使我们能控制所有观察到的变量，亦知道他们之间的真实的量化关系函数形式，我们仍然遇到因个体异质引起的结果不同。如两个消费者具有相同的年龄、收入、教育文化背景，面对同一个价格，会有不同的消费量。对建立在微积分基础上的理论经济学是不可能出现的，但在实际观察数据中是很常见的。（其他例子）,二、经济学的划分：经验,因此在数据中挖掘经济变量之间的量化关系，必须对个体的异质性进行逼近（第三次逼近）。 实证经济学的第一部分内容是要完成以上三次逼近即：建模，实证经济学的第二部分内容是对模型进行估计、推断和检验。三次逼近的误差都归结到统计学中的残差项 因此实证经济学不是简单的理论和数据的结合，是研究人员的经验和知识、经济理论、数据的艺术性的结合。在这个意义上讲，实证经济学是一门艺术而不是科学。,二、经济学的划分：经验,虽然实证经济学比理论经济学考虑要周全的多，但研究结果受三次逼近误差的影响，其结果具有局限性。 经验经济学不完全是在理论指导下完成的，有些时候， 理论还不够发达、完善、甚至无法对数据的分析提供建模。但这时对数据的分析极其重要。分析人员要应用高超的艺术，挖掘出新的经济现象，促进理论经济学的发展（如早期的IO， trade，金融中的Modigliani-Miller等）,二、经济学的划分：经验,经济学分三大类：理论经济学， 经验经济学， 计量经济学。 理论经济学基于模型及其假设， 进行严密逻辑推导的 学科，因而是科学。由于模型高度简化，其结论不一定具普遍性， 且是定性的， 不是定量的， 因此对决策者只有指导作用， 而没有实际操作意义。 理论经济学的目标是解释而不是预测经济现象,总结,经验经济学不是理论经济学与数据的简单结合， 而是理论经济学(提供指导作用），直觉， 经验，和数据的创造性结合，其模型更加贴近实际。 尽管经验经济学比理论经济学更加贴近现实， 但由于现实太复杂， 我们不得不做一些简化的假设（三次逼近），在这个意义上， 经验经济学不是科学。 经验经济学的目标是，检验理论，挖掘和预测经济现象。,总结,为了帮助大家熟悉建模的步骤， 下面举一些例子。 例 1. 家庭需求函数。 第一步：理论指导。 经济理论说，需求是价格和收入的函数：,二、经济学的划分：经验,第二步 贴近实际：需求还和其他因素有关 第三步 逼近 线性： 二次型： 高阶多项式： 。 对数线性 ：,二、经济学的划分：经验,例 2. 生产函数。 第一步 理论指导： 经济理论说，产出是投入的函数： 第二步 贴近实际：产出还和其他因素有关 第三步 逼近 还可加上其他因素,二、经济学的划分：经验,例 3. 成本函数。 第一步 理论指导 经济理论说，成本是产出，投入要素价格的函数： 第二步 贴近实际：成本还和其他因素有关 第三步 逼近 对数线性,二、经济学的划分：经验,translog 还可以加上其他影响成本的因素， 如公司治理 线性 translog,二、经济学的划分：经验,例 5. 市场价格 第一步 理论指导: 市场价格是需求和供给两边因素的函数 第二步 贴近实际 第三步 逼近,二、经济学的划分：经验,例 6. 经济增长 第一步 理论指导: 经济增长是资本增长，人口增长， 人口结构变化， 人力资本变化，技术进步的函数 第二步 贴近实际 第三步 逼近,二、经济学的划分：经验,例 7. 并不是所有的 模型都有理论指导， 如用过去的信息预测未来股票价格 第三步 逼近,二、经济学的划分：经验,模型建立后， 下一个目标是估计模型中的未知参数 首先，我们必须收集数据 数据的收集方法关系到是否能正确的估计参数 如何收集数据呢？ 数据收集之前要明确研究的对象（样本空间），然后确定取样的方法。,二、经济学的划分：经验,对研究对象抽样 （1） 随机抽样 ；分层次抽样 （2）选择性抽样 （例子） 抽样的数据真实但复杂（要考虑主体的异质性） 实验数据（单纯但不真实）,二、经济学的划分：经验,有了模型和数据， 如何估计估计模型和推断是计量经济学的范畴。需要借助数理统计的方法和手段，但经济理论仍然有指导意义，尤其对数据中的内生和复杂数据问题 计量经济学需要对解释变量和误差项之间的关系做假设，这里经济理论能提供指导 还要对误差项的作假设，这里经济理论也能提供帮助。 计量经济学是经济学和统计学的交叉学科，是研究分析经济数据的模型和方法的科学。它不同于统计学之处在于经济学往往给出独特的假设。,二、经济学的划分：计量经济学,首先， 考虑内生问题 如，需求函数，因消费者做决策的时候，价格和收入是已知的，同误差项不相关 在此假设下，所有解释变量都是外生的，模型可以被识别和估计。,二、经济学的划分：计量经济学,再考虑成本函数模型 成本函数是企业利润极大化的结果。企业在决定生产计划时，知道投入要素的价格。因此，要素价格和误差项不相关。但产出是企业利润极大化的结果，和误差项相关。 在此假设下，产出是内生的，模型不被识别。需要引入更多的信息（如，工具变量）才能识别和估计模型。,二、经济学的划分：计量经济学,其次，考虑选择问题。回到需求模型。 如果需求是一选择问题， 如，买房或不买房，需求变量是0-1的哑变量， 这时，下列线性 模型就不再合理， 而因该采用二元选择模型 并且对误差项的统计假设更强。这里， 模型的解释有很强的经济含义。,二、经济学的划分：计量经济学,即使需求量不是0-1变量， 而是其他整数变量（如，对小孩的需求， 对教育的需求， 发明的个数），模型必须更改为 经济理论对该模型的解释不同于之前的模型。,二、经济学的划分：计量经济学,再考虑结尾问题，需求量有很多的0，模型必须更改为 经济理论对该模型的解释又有不同。,二、经济学的划分：计量经济学,再考虑选择问题，需求量有很多的0，取0的原因是不选择消费，模型必须更改为 经济理论对该模型的解释又有不同。,二、经济学的划分：计量经济学,最后，考虑没有方程的模型（如， 失业的时间D和解释变量x之间的关系），不能用一方程表达