第1章计量经济学的基本问题

1、第一章 计量经济学基本问题基本要求：1.了解计量经济学的定义；2.明确计量经济学的研究对象及其与相关学科的关系；3.了解计量经济模型、数据等基本概念；4.掌握计量经济学研究问题的基本方法。第一节 计量经济学概述一、什么是计量经济学1、定义1933年费瑞希在计量经济学研究（Econometrica）杂志的创刊号上，对计量经济学的含义做了详细的阐述：“对经济的数量研究有好几个方面，其中任何一个就其本身来说都不应该和计量经济学混为一谈。因此，计量经济学与经济统计学决不是一样的。它也不等于我们所说的一般经济理论，即使这种理论中有很大部分具有确定的数量特征，也不应该把计量经济学的意义与在经济学中应用数学

2、看成是一样的。经验表明，经济理论、统计学和数学三个方面观点的每一种都是实际理解现代化经济生活中数量关系的必要条件，但任何一种观点本身都不是充分条件。这三者的统一才是强有力的工具，正是由于这三者的统一才构成了计量经济学。”荷兰经济学家丁伯根（J·Timbergen）1951年指出：“计量经济学的范围，也包括用数学表示那些从统计检验观点所做的经济假设和对这些假设进行统计检验的实际过程。” 保罗·萨缪尔森（Paul A·Samuerson）给计量经济学下的定义为：“在理论与观测协调发展的基础上，运用检验的推理方法，对实际经济现象进行数量分析。”劳伦斯·克莱因（

3、Lawrence R·Klein）将计量经济学定义为：“计量经济学是数学方法、统计技术和经济分析的综合。就其字义来说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且包含根据一定的经济理论进行计算的意思。”家格林（William H. Greene）给出的计量经济学定义如下：计量经济学是经济学的一个领域，它运用数理统计和统计推断工具对经济理论所假定的关系进行实证研究。定义虽不完全相同，但其本质是一致的。因此，将计量经济学定义归纳为：计量经济学是以经济理论为前提，以实际观测数据或实验数据为基础，利用数学与数理统计方法，采用现代计算机技术，研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系和发展变化规律

4、的一门经济学科。在这个定义中，强调以下几点：1.计量经济学是一门应用经济学，是以经济现象为研究对象的；2.计量经济学目的在于揭示经济关系与经济活动数量规律；3.计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的综合；4.计量经济学核心内容是建立和应用计量经济模型。2、计量经济学的学科地位计量经济学是经济理论、统计学、数学的综合，它与相关学科的关系可图示如下：计量经济学数理统计学经济统计学数理经济学统计学数学经济理论图1.1计量经济学与相关学科的关系二、计量经济学的发展1、起源最早可追溯到1676年威廉·配第的政治算术一书。2、发展19世纪，最小二乘法的问世，使得计量经济学有了自己分析问题的基本

5、工具，为其在20世纪30年代发展成为一门独立的学科奠定了基础。H·舒尔茨在消费理论与市场行为方面的研究，P·道格拉斯对边际生产力的研究，J·丁伯根在景气循环方面的应用研究，都为计量经济学开拓了新领域。1944年哈维莫（Trygve Haavelmo）用概率形式写出经济理论，用数理统计方法估计和测算数量经济关系，解决相互依存问题，建立了现代计量经济学理论基础，并给出了计量经济学研究的指导原则，计量经济学理论及其应用得到了非常迅速发展，计量经济学进入了一个以方法论研究为主的新阶段。克莱因教授20世纪50年代以宏观数值为基础建立了美国宏观计量经济模型，成为宏观计量经济学

6、的杰出代表，计量经济学的宏观经济研究成为核心。20世纪60年代，莫迪里亚尼（Franco Modigliani）（1985年获诺贝尔经济学奖）、米勒（Morton H·Miller）、马科维茨（Harry M·Mar kowitz）夏普（William F Sharpe）(三人1990年获诺贝尔经济学奖)将计量经济学方法应用于证券与投资领域，开创了金融计量经济学的新领域，提出了著名的“资本资产定价模型”和“公司通过债券投资融资并不比通过发行股票更为便宜”的定理，引起了一场“金融风暴”。 随着协整理论、对策论、贝叶斯理论在计量经济学上的应用，使计量经济学的理论和方法有了新的突

7、破，由于能容纳大量微观数据的数据库的创立和计算机运行速度的不断提升，使得对微观经济理论做实证分析成为可能。世纪之交的2000年诺贝尔经济学奖授予两位微观计量经济学家，表彰他们“发展了选择性样本数据分析和对自选择行为进行分析的理论和方法。”计量经济学又被经济学界重新认识和重视，标志着计量经济学进入了一个新的辉煌时期。计量经济学已经形成宏观计量经济学、微观计量经济学、金融计量经济学三大分支。计量经济学目前国际研究的前沿领域主要集中在经济对策论、非均衡论、演化经济学、国际金融学、非线性论、非稳定论和经济周期等。计量经济学在中国的发展起步于八十年代初期。1980年，美国计量经济学家克莱因教授率领的代表

8、团，在“颐和园”举办了为期7周的“计量经济学讲习班”，为中国培养了第一批高素质的数量经济学人才。在克莱因教授、刘遵义教授帮助下，中国建立了自己的宏观计量经济模型（拥有8个模块，220个方程和220个内生变量，35个外生变量），韩德瑞教授帮助我国建立了协整模型。此后的20多年，中国数量经济学得到了迅速的发展，大批中国经济学者对计量经济学理论和方法进行了深入研究和推广应用，如亚洲工业化地区项目的中国经济计量模型、中国年度宏观计量经济模型（沈利生模型）、用于世界连接模型项目的中国计量经济模型（有36个随机方程，17个恒等式，53个内生变量，22个外生变量）。3、趋势、前景目前中国学者在数理经济学、经

9、济对策论、经济计量学、投入产出分析、系统动力学、经济预测等研究方面做出了重大贡献。但对于微观计量经济学理论和方法及模型的研究尚处于起步阶段，与发达国家距离相差较大。计量经济学研究的前沿主要集中在：经济对策论、非均衡论、演化经济学、国际金融学、非线性论、非稳定论和经济周期论。四、计量经济学与相关学科的关系 （一）计量经济学与经济学经济理论是以一般的、系统的方法研究经济规律，计量经济学是利用数据资料研究经济现象的发展变化规律。计量经济学模型的选择和确定都离不开经济学的理论分析，许多计量经济学模型都曾经是经济学家在不同领域中的研究成果，而计量经济学最初就是在经济学自身发展的要求下诞生的，它是经济学中

10、的一个分支，以经济学为理论基础。经济学本身的发展也离不开计量经济学和相应的数学和统计学工具的帮助，他们不仅能使经济学的概念和理论表达得更加精确，同时也对经济学的逻辑推理、论证和检验提供了更好的工具。经济学对经济关系质的研究是计量经济学对经济关系量的研究的前提，没有理论支持的模型是没有任何价值的；计量经济学是对经济学的补充和完善，是经济学的重要分支，没有计量经济学的经济学学科体系是不完备的。正如1973年诺贝尔经济学奖得者瓦西里·里昂惕夫（Wassily Leontief）所说：“过去的经济学家不得不满足文字叙述和演绎推理，而我们则能够测度、计算。” （二）计量经济学与数学和统计学数学

11、是计量经济分析及其理论研究使用的主要工具，计量经济学是通过实证来分析经济问题的。计量经济学在建立和选择模型时，需要使用大量的数学方法和技巧，任何参数的估计最终都要有数学运算。模型越复杂，需要的数学知识和运算能力越强，尤其在理论计量经济学中用到的数学知识会更多；反过来，计量经济学也为数学方法的应用提供了一个新领域。我国统计学界对统计学的理解比较一致的观点是大统计，大统计涵盖了数理统计与社会经济统计的内容。因此，这里谈的统计学既有通过分析经济问题的数字特征得到有关经济问题结论的社会经济统计方法，也包括数理统计的基本方法。统计学既包括描述统计学也包括推断统计学，通过对经济数据的处理分析，得出经济问题

12、的数字化特征和结论；通过对经济参数的估计和分析进行经济趋势的预测，利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验。统计学是计量经济学的重要基础，计量经济学在筛选数据、选择变量和检验相关结论时使用的都是统计分析方法，计量经济学又是统计学方法应用的一个领域，二者在经济问题的研究和应用方面有很多相近的地方。计量经济学与统计学最根本的区别在于计量经济学是以问题为导向和以经济模型为核心的；而统计学则是以经济数据为核心，常常是数据导向的。 （三）计量经济学与数量经济学 数量经济学（Quantitative Economics）由数理经济学(Mathematical Economics)和计量经济学两个分支组

13、成，数理经济学是用数学语言、数学工具描述、研究与推理的理论经济学，是将经济理论数学化、公式化，是经济学与数学的有机结合，是计量经济学的基础。数理经济学在研究经济变量之间的关系时，只注重“精确变量”，建立一些代数式，提出一些假设的常数值。计量经济学依据数理经济学理论，运用数理统计学工具，对所搜集的统计观察数据进行分析、研究与推理，探讨数理经济学所建立的模型参数估计的方法论，解决估计过程中所出现的各种问题，是经济行为理论的定量化。数理经济学是计量经济学的理论基础，而计量经济学可以在实证分析中验证数理经济学理论，促进其发展。第二节 计量经济学的研究对象与内容体系一、计量经济学的研究对象计量经济学研究

14、的终极目标是寻找社会经济现象发展变化的内在规律。是依据经济理论，分析已有的数据，运用计量经济模型，研究现实经济的结构、水平，提供经济预测情报和评价经济政策等。综而述之，计量经济学的研究对象就是社会经济现象，是带有随机影响的社会经济现象。二、计量经济学的研究领域主要有两个方面：一是计量技术方法研究，即如何运用、改进和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机性特征的经济关系的特殊方法计量经济学方法，这一领域的研究称为理论计量经济学，或称为计量经济方法。二是在一定的经济理论指导下，以反映事实的统计数据为依据，利用计量经济方法研究现实经济中的经济关系，实证地探索现实经济的规律，这一领域的研究称为应用计量

15、经济学。简称计量经济学。三、计量经济学的内容体系和分类 计量经济学的核心是建立和应用计量经济模型，内容概括为两个方面，一方面是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；另一方面是实际应用，即应用计量经济学。 理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明和推导，目的在于为应用计量经济学提供方法论。 应用计量经济学是以建立和应用计量经济学模型为主要内容，在一定的经济理论指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济模型验证经济规律，用于进行经济结构分析、经济预测和经济政策评价等。按照学科发展可将计量经济学分为微观计量经济学、宏观计量经济学、金融计量经

16、济学；按照研究深度可将计量经济学分为初级计量经济学、中级计量经济学、高级计量经济学；按照模型类型可将计量经济学分为经典线性模型、非经典线性模型、非线性模型、动态模型、无参数回归模型；按照估计方法可分为最小二乘法、最大似然法、贝叶斯估计法、广义矩阵法；按数据类型可分为时间序列数据、截面数据、面板数据、离散被解释变量数据、受限被解释变量数据、持续被解释变量数据。按学科的发展分为 按研究内容分为 按研究深度分 按模型类型分 计量经济学 按估计方法 按数据类型图1-1 计量经济学分类图第三节 计量经济学模型的建立 根据所研究社会经济现象的数据资料，建立计量经济学模型，寻找研究对象发展变化的规律，应用该

17、模型解决社会经济发展中的具体问题，一般分为六个步骤，即理论分析、模型设定、数据搜集、参数估计、模型检验和模型应用。一、理论分析经济学理论是计量经济学的基础，是指导建立计量经济学的依据，因此我们在考虑建立计量经济学模型之前，必须首先对所研究的经济现象进行理论分析，运用前人总结和提炼出的经济理论作为指导，这样才能使我们的研究具有较好的理论基础，达到理论与实践的有机结合。例如，在研究我国收入对消费的影响问题时，我们可以参考和借鉴的消费理论有绝对收入假说、相对收入假说、生命周期假说、等消费理论，而我国居民收入对消费的影响到底依据哪一种理论更符合现实，需要在建立模型之前进行认真分析，确定最适合国情的消费

18、理论，用于研究中国自身的消费规律，正确引导我国居民的消费，实现经济健康、稳定、持续增长。二、模型设定 对所研究的经济活动进行深入的分析，根据研究目的，选择模型中所包含的变量，并根据经济行为理论和样本数据所显示出的变量间的关系，建立描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。 （一）确定模型所包含的变量 计量经济学方法，说到底是因果分析方法，定量分析经济活动中各因素之间的因果关系。如果选择了某一变量作为“果”，那么重要的是正确地选择作为“因”的变量。在单方程计量经济学模型中，前者被称为“被解释变量”，后者被称为“解释变量”。 1把握经济活动内涵，正确选择影响变量在研究生产活动规律时，必须考虑资

19、金、技术、劳动力等诸因素对产出量的影响，研究诸因素之间的相互关系。这时，我们把产出量为被解释变量，在供给不足的经济环境下，各种投入要素（如资本、劳动等）应该作为解释变量；在需求不足的经济环境下，反映需求的因素（如收入、人口等）应该作为解释变量。 2避免变量选取错误，准确建立计量模型下面的例子就是从已有的计量经济学应用研究中发现的，代表了几类容易发生的错误。错误一：选择无关的解释变量。 出口额107.6562+0.1288×社会商品零售总额+0.2144×农副产品收购额 这里社会商品零售总额与出口额无直接关系，不是出口额的“因”。错误二：选择不完全的解释变量。进口额0.725

20、7×轻工业投资+0.2080×出口额+0.1806×生产消费 +67.6025×进出口政策 这里轻工业投资作为进口额的解释变量，口径太小，应选择固定资产投资，以反映对进口产品的除生产消费之外的需求。错误三：选择可以用其它解释变量说明的解释变量。农业总产值0.7854+0.2448×粮食产量+0.0534×农机总动力 0.2127×受灾面积 这里粮食产量也是农业生产的成果，它同样可以用农机总动力、受灾面积来解释，它出现在解释变量当中，可能引起多重共线性等问题。错误四：解释变量和被解释变量都是随机变量农业总产值230.6+1.2

21、0×种植业产值 这是一类经常出现的错误，种植业产值与农业总产值一样，可以借用回归分析方法来寻找二者之间的相关关系，但这仅仅是一个统计方程式，而不是真正意义上的计量经济学方程。错误五：没有意义的经济模型。中国消费基金14720+68.49×前苏联人口数值得注意的是上述方程的拟合优度都很高，并没有任何实际意义。 3注重模型经济含义，谨慎选择虚拟变量在建立计量经济学模型中，设置适当的虚拟变量是必要的，它可以把一些确实对被解释变量有很大影响又难以定量描述的因素引入模型，如气候因素，政策因素等。我国经济发展在许多年份，受非经济因素干扰较大，为使在估计模型参数时具有足够的样本数，引入虚

22、拟变量是适宜的，但是在选取虚拟变量时，我们必须注意模型的经济含义，慎重选择虚拟变量到模型中。 （二）确定模型的数学形式 选择了合理的变量，接下来就要选择适当的数学模型来描述这些变量之间的经济关系，理论模型建立的主要依据是经济学理论。现代经济学比较重视实证研究，任何建立在一定经济学假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去（尤其是历史统计数据），是很难被人们所接受的。这就要求理论模型的建立，要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释，又能较好地反映诸变量之间关系的数学模型。 在寻找模型时，也可根据样本数据做出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变

23、量之间的曲线关系作为数学模型形式确定的基础。在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用不同的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。 （三）模型参数符号和大小的经济含义 模型中待估参数的数值，要待模型估计、检验后才能确定，但对于它们的符号和大小范围，在很多情况下可以根据对所研究经济活动的认识事先估计，并用以检验模型的估计结果。 例如，对CobbDouglas生产函数，有如下理论形式（两投入要素情形下）： 其中待估计参数为A、。显然，根据人们对生产活动的认识，A应是大于0的数，不可以为负；和分别表示资本K和劳动L的产出弹性，它们应该是0与1之间的数。再如，对于一般形式的消费函数

24、 其中待估参数应处于0，1的范围之中，表示每增加一个单位收入，消费增加的比例；应该是大于0的数，表示在没有收入的条件下，居民的必要消费水平。三、样本数据的收集 理论模型设定之后，根据模型中参数估计的需要，收集并整理相关数据资料，这是在整个计量经济学模型应用过程中最为费时的工作。样本数据的质量直接影响模型的质量。 （一）样本数据的类型1时间序列数据 时间序列数据是按时间先后排列的统计数据，一般由统计部门提供，在研究应用计量经济学模型时应充分加以利用，以减少收集数据的工作量。在利用时间序列数据作样本时，有两点要特别注意。一是数据的统计口径问题，如果出现在不同的样本点上统计口径不一致的情况，必须进行

25、换算调整。二是用时序数据作样本，容易产生模型中随机误差项的序列相关，最好选用相对数据。2截面数据 截面数据是发生在同一时间截面上的数据，例如人口普查数据、工业普查数据、家庭调查数据等。利用截面数据作样本，容易产生异方差性，在选择估计方法时应充分注意这点。3虚拟变量数据 虚拟变量数据也叫二进制变量数据，一般情况下取0或1。例如，在农业生产函数研究中，若设置虚拟变量表示气候环境对农业生产的影响，那么相对于灾年，该变量取0；相对于正常年份，该变量取1。近年来，在某些研究工作中，虚拟变量选用了0、1以外的数以表示它所反映的非经济因素的不同程度，也取得了较好的效果。4.面板数据（也称为平行数据）所谓“面

26、板数据”也称为“平行数据”，是指对不同时刻的截面个体作连续观测所得到的多维时间序列数据。例如，在研究生产成本与企业规模和技术进步的关系时，选择不同规模企业在不同时间上的数据作为样本观测值，这些观测值数据就是面板数据。 （二）样本数据的质量 模型研究的目的不同，对样本数据要求也不同。选择样本数据，除了考虑数据的可得性之外，还必须考虑数据的可用性。如果模型研究是为了预测，对参数估计值的最小方差性要求较高；如果研究目的是进行结构分析或政策评价，那么参数估计值的无偏性更为重要。在存在多组样本数据可供选择时，应比较参数估计值的统计性质以选择较好的样本数据。为保证模型估计的可靠性，应从完整性、准确性、可比

27、性和一致性等方面对选取的样本数据的质量进行考虑。1.数据的完整性人们无论是从宏观、中观和微观角度研究的经济现象都可以看成一个系统，研究所依据的经济数据，作为系统状态和其内部机制及外部环境的数量应该是完整的，否则，模型就无法确定。在计量经济模型中，表现为样本数据的完整性。百分之百的完整是难以达到的，但对于少数“遗失数据”，必须采用科学的方法人为地补充以达到数据的完整性。2.数据的准确性数据的准确性包括两个方面的含义，一是它必须准确反映它所代表的经济主体的状态，要求统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所要求的数据，它要求研究人员准确地选择、应用数据。举例来说，生产函数是某一生产过

28、程中投入要素与产出量之间的定量描述，那么作为投入要素之一的资本，其数据必须是真正反映投入到生产过程中的资本的数量，而不是所拥有的资本的数量。如果用固定资产原值作为投入的固定资本要素数据，则不能算是准确的，因原值中可能有一部分是闲置的，没有真正投入，尽管它本身的统计可能是准确的。3.数据的可比性数据的可比性即数据口径问题，在计量经济模型研究中人们得到的经济统计数据，具有比较差的可比性，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能为研究所用。计量经济方法，是从历史的数据或同一时间截面的不同点的数据中寻找其内在规律性，如果数据是不可比的，当然找出的规律并不能反映经济活动本身的固有

29、规律。这里的可比性主要指的是数据资料的横向可比，例如，在实施新国民经济核算体系之前，我国采用的MPS体系核算的经济总量与西方国家采用SNA体系核算的经济总量就是不可比的。4.数据的一致性数据的一致性并不是可比性可以包容的，主要指纵向一致性。建国以来我国经济体制和行政体制发生过多次变动，在研究具体经济问题时我们必须考虑这一变动的影响。例如，研究四川省的经济发展规律，在使用数据资料时，必须考虑到重庆划为直辖市前、后对全省经济总量的影响，将这一数据资料剔除后，才可以说四川省的历史数据具有一致性，不同年份的价格变动对数据资料影响进行调整后，才可能使这些历史数据具有前后一致性。四、模型参数的估计 模型参

30、数的估计方法，是计量经济学的核心内容，本书重点介绍的是计量经济学最基本的方法最小二乘法（OLS）。在获得理论模型所要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法对模型中的参数进行估计。模型的估计是一个纯技术过程，包括对模型识别问题的研究（对于联立方程计量经济学模型）、解释变量之间相关程度的研究、适当的计量经济学估计方法的选择、应用软件的使用等方面。五、模型的检验 在得到模型参数估计值后，一个计量经济学模型可以说初步建立了。它能否反映经济活动中诸因素之间的关系，是否符合经济现象发展变化的规律，能否用于解决现实问题，还要通过检验确定。计量经济学模型检验，从四个方面进行，即经济意义检验、统计检验、计量经济检验和预测检验。 （一）经济意义检验 在这一阶段，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟定的期望值符合。如果不符，则要查找原因并采取必要的修正措施。 例如，煤炭行业生产方程： 煤炭产量108.5427+0.00067×固定资产原值+0.01527×职工人数0.00681×电