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區域空間經濟學是一門新興的邊緣科學，如今隨著空間計量模型的廣泛運用，尤其在應用經濟學方面的應用十分廣泛。但是，國內的文獻檢索中發現國內學者對于空間計量模型的研究仍然是比較薄弱。隨著空間計量分析方法和計量工具的快速發展，越來越多的經濟地理學者和區域經濟學者開始將注意力放到宏觀尺度的空間集聚現象研究上，他們為了給區域經濟的增長以及空間集聚產生的效應做出相對合理且詳盡的分析，借助了空間計量方法以及一定的空間數據分析方法，并且在此過程中構建了空間結構模型的構建，分析集聚產生的機制以及經濟成效，并將此應用于具體地區的實證研究。

一、 空間計量經濟學的產生和主要概念

空間計量經濟學作為一個確定的研究領域出現時在20世紀70年代早期，是為了滿足區域計量經濟學中處理區域經濟數據的需要而出現的。1974年的荷蘭統計協會年會上，J.Pealinck在其對大會的演講中第一次提出了"空間計量經濟學"的概念。

Paelinck和Klaassen（1979）沒有定義空間計量經濟學本身，而是初步確定了五個重要原則，用來指導空間經濟計量模型。這五個規則包括：（一）空間相互依存的作用；（二）空間關系的不對稱性；（三）位于其他空間解釋性因素的重要性；（四）分化事后和事前互動；（五）明確建模空間模型中的空間模擬。

有趣的是，這些規則強調一個現實的表達空間直觀變量在計量模型規范中的重要性，如潛在措施，距離衰退功能和空間的安排。他們同時指出，空間系列和時間系列的根本區別是由于空間相互作用相對于時間序列的反饋。

空間計量經濟學系統研究后得出的結論由Anselin（1988a）提出：對總的空間統計分析特殊性所造成的空間科學模型進行處理。換句話說，空間計量經濟學研究，明確考慮空間的影響，包括空間自相關，空間滯后和空間不均勻誤差的方法。Anselin在定義中提到的將區域，位置和空間的相互合成作用，及對他們的估計參考地理數據模型，數據可能來自空間中的一個點，也可能是從一個區域。

二、空間計量經濟學研究的國內外發展狀況

（一）國外研究狀況

國外學者運用空間數據分析方法和空間計量經濟方法在分析區域經濟增長的方面已經做了不少的工作。如Rey等（1999）首次運用空間數據分析方法研究美國各州1929～1994年人均收入的收斂性，通過Moran's I指數測試驗證了證明空間相關性在統計上非顯著性，并根據LM檢驗選擇了空間誤差模型進行了深入分析和結果比較。Baumont等（2003）運用空間數據分析方法辨識1980～1995年歐共體的空間俱樂部，發現南北兩區分屬于不同的俱樂部，并選擇空間誤差模型對南方和北方的俱樂部空間趨同性做了研究。

（二）國內研究狀況

國內已經出現了許多研究空間區域經濟增長的實證研究成果，研究對象很多都延伸到了縣級單位，但是研究方法和實證檢驗仍有待進一步的充實和豐富。純粹從理論層面來講，大多數研究人員在解釋研究成果時，對于省級尺度的研究成果更具有說服力，但是由于數據規模較大，而導致選擇的參考意義和現實意義不強。吳玉鳴（2000）在分析時運用到了空間計量經濟模型，對中國的31個省市進行了集聚增長因素的分析；陳曉玲等（2006） 采用了我國1978～2004 年30 個省、自治區和直轄市的省級數據，考察了改革開放之后我國地區經濟增長的空間相關聯性。一些學者在引鑒國外研究時，保持了相對謹慎的態度，以地市或縣域為基本分析單元，盡管總體上這類研究較少，但研究者開始關注縣域尺度的研究，一些研究結論的解釋的參考性和實踐意義得到加強。如李小建等（2006）以縣域為基本空間單元，以人均GDP為衡量指標，分析河南省經濟空間結構演變過程。

三、空間計量經濟學研究的主要內容

空間計量經濟學主要包含的內容包括：主要包含了的空間相關為主的，輔之以空間差異性，涉及空間相鄰，空間相鄰矩陣等概念。

（一）空間相關

對于空間的相關性，空間自相關常常是其核心內容，空間自相關（spatial autocorrelation）是指一些變量在同一個分布區內的觀測數據之間潛在的相互依賴性。

空間自相關的計算方法有許多種，但是為人常知的并且為學者所常用的方法有：Moran's I、Join count、Getis、Geary's C等。然而，這些方法都有其功能，但是在其范圍和局限性方面，當然也有自己的優點和缺點。在一般情況下，該方法的功能可以大致分為兩類：一類為全域型，另一種是區域模型。

全域型是為了確定是否存在這種現象在空間聚集行為，但它并不表明到底在哪些領域聚集。如果全域型不同的間距（空間滯后）順序排列的空間自相關統計時，可以進一步作出空間自相關系數圖，這種現象表明在空間分析上是否是一個層次的分布。根據Anselin（1995年）提出的LISA（本地空間關聯指標）方法聲明，區域聚集能推斷（空間熱點）范圍的方法主要有兩個：首先，通過顯著性檢驗方法，表征收集空間單元相對整體研究范圍，如果檢測值是大的，表明空間自相關是顯著的，也就是說，這是這一現象的空間聚集的領域，如：G系數和Ord（1992）開發的G系數的統計方法；其次，它度量空間單元對整個的研究空間自相關的影響程度，影響范圍往往是一個大面積的"特殊情況"（離群值），這意味著這些"特殊情況"點往往是一個聚集點的空間現象，如：Anselin的莫蘭散點圖。

（二）空間差異性

空間差異性是空間相關的目標缺乏均勻性的區域，如發達地區和落后的區域，中央區域和區域等。例如，中國的中部和西部地區，中國沿海地區相對其經濟有一個非常大的區別。空間差異的研究中，只要空間單元的特性考慮，大部分都可以使用經典計量經濟學的方法來解決。然而，當存在交叉的空間差異和空間相關性存在，則經典的計量方法不再適用。

本文研究空間模型的主要區別有以下兩種：E.Casetti（1972）提出了空間擴展模型和回歸分析模型參數漂移。空間差異主要體現在模型中參數的空間相對位置的變化，空間單元的位置信息作為輔助變量。

（三）時空數據空間模型

該模型是在設計中考慮到了時間維，從而增加了描述的復雜。在經典計量經濟學模型，這是一個考慮全面的時間安排的情形，部分數據屬于時間序列的情況，在實際工作中是非常有用的。同樣，數據被劃分成與空間有關的空間相關性的存在和缺乏。如果數據不存在空間相關性，可用于面板數據模型的。

四、空間計量經濟學的局限性及發展方向

在目前的研究中，由于其他單位系統單元內存在空間的位置影響到其他的位置，系統的單元位置受到相鄰的單元格之外的邊界位置的影響，以及如何影響模型仍然是一個問題并且值得研究的。

隨著電子商務的發展，國與國之間，地區與地區之間的經濟聯系并不是由距離的遠近來決定的，單用地理上的距離在如今看來顯得太為狹隘，因此，在研究這些問題，如何進行交易，并且將資金，人才流動以及貿易，充分體現在空間權重矩陣去，仍然是一個非常值得研究的問題。

除此之外，在許多經濟問題中需要研究的問題并非只是一維的而是多維的，如何在空間矩陣中建立一系列的空間模型也尚待進一步研究。在此類問題中，整個模型的描述可能會因為數據級的變化而產生變化，不同的變化對模型變化也還未知，如何能采用一個統一的模式對系統進行描述仍然尚待研究。

隨著我國遙感技術的逐漸發達以、統計資料的不斷累積以及眾多學者對空間計量經濟分析方法運用的日趨熟練，根據時間以及對空間的排列數據越來越多，從而對數據的空間分析更為快捷。

參考文獻：

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

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

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

[4]陳斐，區域空間經濟關聯模式分析：理論與實證研究[M]，中國社會科學出版社，2008.4

[5]吳玉鳴. 我國31個省市區第三產業綜合發展水平的最新評估[J]，《中國軟科學》，2000（10）

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引言

2011年諾貝經濟學獎授予了，薩金特（thomas sargen）、西姆斯（christopher-sime）表彰了兩位為新古典宏觀經濟學體系的建立和發展作出了杰出貢獻。兩位學者對宏觀經濟模型中預期的作用、動態經濟理論與時間序列分析的關系等方面做出了開創性的工作。使得宏觀經濟學研究更強調實證分析與理論的結合，為宏觀經濟學的研究提供了新的方向。凱恩斯（1936）發表《就業、利息和貨幣通論》，標志著現代宏觀經濟學的誕生。

凱恩斯的思想和方法之后為薩繆爾森與托賓等繼承，從而形成了新古典綜合學派。但是70年代的滯漲現象，以凱恩斯主義為基礎的宏觀計量經濟模型的預測和解釋能力得到了巨大的挑戰。Lucas（1976）指出，政策制度的改變會改變個人對政策的反應方式，而個人行為的改變會使經濟模型的參數發生變化，而參數的變化又是難以衡量的，使得很多早期計量經濟模型很難評價經濟政策的效果。

一、動態計量經濟學在理性預期中運用

根據“盧卡斯批判”，經濟人會根據變化的經濟環境隨時調整自身的參數。傳統宏觀經濟學模型不能持續描述經濟主體的變化，在擬合一段時間后，誤差將逐漸加大。經濟學研究者，需要迫切解決的是如何利用隨機數據來反映理性預期的思想。在動態時間序列分析中，對一個AR（自回歸）過程的估計，可以轉化為一個無限期隨機項的MA（移動平均）過程，這樣就可以利用隨機誤差項對參數的真實值進行估計了。薩金特（1980）使用了廠商優化模型來體現理性預期的思想。設廠商目標函數為：

■E■■β■（γ■+α■-w■）n■-（r■/2）n■■-（δ/2）（n■-n■）■

（1）

其中，β為貼現率，n■為第t期勞動力投入，α■為第t期技術水平，w■為第t期工資水平。γ■，γ■，β為待估參數。根據利潤最大化得：

nt=ρnt-1-（ρ/δ）■（βρ）jEt[wt+j-at+j-γ■] （2）

利用wiener-kolmogorov算子把t+j期工資率和技術水平內生化得：

n■=ρn■-（ρ/δ）Uξ（λ）-1[1+■（■（λ）■ξ■）L■]x■+（ρ/δ）（λ）■[1+■（■（λ）■a■）L■]a■+ργ■/[δ/（1-λ）]其中，λ=βρ，U是一個1×p的向量。定義π（L）=（ρ/δ）（λ）■[1+■（■（λ）■a■）L■]，則誤差項為α（L）et=π（L）v■■，定義μ（L）=n（ρ/δ）ξ（λ）■[1+■（■（λ）■ξ■）L■]，c■=v■■-vv■■。對v■■的OLS估計可得第t期的最優勞動力投入為：

nt=（1-ρL]-1[μ（L）+π（L）α（L）-1vξ（L）]xt+（1-ρL）-1π（L）α（L）-1ct （3）

通過ML估計出參數r0，γ1，δ，v，α（L），ξ（L）這些估計出的參數是具有理性預期的經濟人最優目標中含有的參數以及技術水平參數，這樣就可以通過所估計的參數來體現理性預期思想了。

二、動態計量經濟學在一般均衡中的運用

（一）有關經濟周期的計量

與薩金特相比，西姆斯更集中于計量經濟學方面的研究。西姆斯（1972）研究了時間序列數據的區間問題，他認為，二次可積函數中具有滯后分布的時間序列分布模型的時間距離和頻率空間是等距同構的。在這個度量空間下，二者可以相互轉化，可進行普通最小二乘估計，1974年西姆斯提出了消除時間序列季節影響因素的計量方法。

（二）有關格蘭杰因果檢驗

在格蘭杰因果檢驗中變量之間因果關系的確定是假設一個變量為被解釋變量而另外一個變量的滯后項為解釋變量時，回歸結果的整體顯著性檢驗是否成立。該檢驗只是體現變量與滯后變量的整體性關系，也就是說研究一個變量的歷史數據對另外一個變量所產生的影響。西姆斯（1972）在格蘭杰的基礎上提出了新的檢驗方法，他認為在時間序列中，如果解釋變量是外生的，對滯后項的整體性檢驗存在錯誤。他提出的因果性檢驗是通過比較一個變量為被解釋變量與另外一個變量的未來值為解釋變量時，回歸后的整體顯著性檢驗是否成立。西姆斯（1983）對貨幣供應是否是引起經濟周期波動的原因的實證研究提出了懷疑，并對這些實證研究提出了反駁。

（三）有關離散時間模型

西姆斯（1971）認為當把具有連續時間分布滯后的計量轉化為離散時間的計量時往往需要對分布滯后項增加平滑約束條件使得估計更準確，西姆斯（1980）把這種思想發展成為后來廣泛使用的向量自回歸方法（VAR）。西姆斯（1988）認為在貝葉斯分析中由于某些參數是無法量化或量化不夠準確因此無法使用事前prior概率分布給參數賦值。研究者從簡化模型的角度出發，經常只需估計有限的參數，這樣會導致事前事件的似然性降低。研究發現，時間序列模型分析中通過模型檢驗選擇模型形式的方法并不可靠。檢驗的顯著性會受到樣本數量的影響，而非樣本本身。另外，許多研究者經常利用估計好的模型進行事后檢驗，通過對未來值進行預測，比較預測值與真實值的差距，從而檢驗模型設計是否合理。這種方法在短期時間序列模型中比較有效，在長期卻很難成立。在預測方面，往往需要在正則性和協方差平穩的前提下進行，然而在實際預測中，非正則性和非平穩性會經常出現，這使得預測誤差變得很大。

三、結論

在新古典宏觀經濟學統治了近半個世紀后盧卡斯、普雷斯科特等人建立了宏觀經濟學的微觀基礎，而2011諾貝爾經濟學獎授予薩金特與西姆斯，使得動態宏觀計量思想為大多數研究者所認可。且對傳統經典計量經濟學提出了挑戰，他們的研究工作使得小樣本最小二乘估計法被放棄，而使得大樣本的ML、GMM、貝葉斯估計等方法廣泛使用。而且VAR模型在經濟變量的因果關系分析、脈沖響應分析、波動分析等方面具有無可比擬的優勢，使得動態計量方法在現代宏觀經濟研究中既能幫助政策制定者制定合理的經濟政策，也可以對政策執行效果進行一定的評估。因此，薩金特與西姆斯的研究成果不但能應用在宏觀經濟研究領域，在經濟決策分析中也能得到極大的運用。

參考文獻

[1]Hansen，L.&T.J.Sargent.Formulating and estimating dynamic linear rational expectations models[J].Journal of Economic Dynamics and Control，1980（02）：7-46.

[2]Sims，C.A.Discrete approximations to continuous time distributed lags in econometrics[J].Econometrica，1971，39（03）：545-563.

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中圖分類號：F224.0文獻標識碼：A文章編號：1003-4161(2009)02-0007-06

空間計量經濟學是計量經濟學的一個分支，是以空間經濟理論和地理空間數據為基礎，以建立、檢驗和運用經濟計量模型為核心，對經濟活動的空間相互作用（空間自相關）和空間結構（空間不均勻性）問題進行定量分析，研究空間經濟活動或經濟關系數量規律的一門經濟學學科。空間計量經濟學與地學統計和空間統計學相似。從某種程度上而言，空間計量經濟學與空間統計學之間的不同和計量經濟學與統計學之間的不同一樣。由于對其理論上的關心以及將計量經濟模型應用到新興大型編碼數據庫中的要求，近年來這個領域獲得了快速發展。

1.空間計量經濟學的發展

由于在區域計量經濟模型中處理次級地區數據的需要，早在20世紀70年代歐洲就展開了空間計量經濟學研究，并將它作為一個確定的領域。Paelinck 和 Klaassen定義了這個領域，包括：空間相互依賴在空間模型中的任務；空間關系不對稱性；位于其他空間的解釋因素的重要性；過去的和將來的相互作用之間的區別；明確的空間模擬。Anselin在1988年完成了《空間計量經濟學：方法和模型》這本經典著作，對空間經濟計量學進行了系統的研究，并將空間計量經濟學定義為：“在區域科學模型的統計分析中，研究由空間引起的各種特性的一系列方法。”

從發展的驅動因素看，空間計量經濟學的發展受模型和數據驅動。(1)從模型驅動看，理論經濟學的興趣越來越從彼此獨立的決策主體模型轉向明確解釋系統中不同主體（參數或效用）相互作用的模型。這些新的理論框架在設定和研究主體間直接的相互作用（用社會學術語說，就是鄰近效應、模仿效應或其他看齊效應）時，引發了一個有趣的問題，即個體的相互作用如何導致集體行為和總體模式。在新宏觀經濟學、社會交互作用的理論模型、相互依賴的參數選擇、貿易結構演化模型、鄰近溢出效應、標尺競爭等領域中，這些理論模型都有發展，并支撐了研究主體間重要相互作用的實證模型。(2)對區位和空間相互作用問題的研究還受到實證應用中空間數據及其處理技術的驅動。地理信息技術的推廣和相關的地理編碼社會經濟數據（如包含被觀察單元位置信息的數據）推動了處理地理數據獨特特征（主要是空間自相關特征）的專門技術的發展。這種專門技術是由于認識到地理（橫截面）數據的空間自相關性以及標準計量經濟學難以處理空間自相關，而得以快速發展。

與計量經濟學包括理論計量經濟學和應用計量經濟學一樣，空間計量經濟學也包括理論空間計量經濟學和應用空間計量經濟學。這主要體現在，近年來不僅在應用計量經濟學中，而且在理論計量經濟學中對位置和空間相互作用給予了更多的關注，在區域科學、城市和房地產經濟學、經濟地理等專門化的領域中出現了一些明確結合了空間因素的模型以及相應的空間計量經濟學應用［1-2］。

在應用計量經濟學和理論計量經濟學的主流中，最近對存在的空間相互作用的確定、估計和檢驗的關注可以歸結于兩個主要因素：(1)在理論經濟學框架內考慮原子論式因素（Atomistic Agent）的決策模型的不斷增加。這些新的理論框架以鄰近影響和其他同等組影響的形式確定并研究這些因子之間的“直接”相互作用以及單個因子的相互作用是如何導致集體特性和聚集模式的。如貿易結構發展模型［3］、鄰近溢出效應［4］等。(2)空間數據處理技術的不斷發展。標準的計量經濟技術通常不能用于存在空間自相關的情形中。但是在地理數據集中普遍存在空間自相關，除了需要處理空間模型的方法之外，還需要能夠從實踐、適用的角度來處理空間數據的技術。模型的性質、GIS技術的迅速普及以及地學編碼的社會經濟數據集的有效性都對這些處理地理數據的特殊專業化方法產生了需要。

目前，空間計量經濟學研究包括以下四個感興趣的領域：計量經濟模型中空間影響的確定；合并了空間影響的模型的估計；空間影響存在的說明檢驗和診斷；空間預測。

2.空間回歸分析基礎

2.1 空間影響

在空間回歸分析中，空間影響與空間相關有關，即與空間自相關或空間不均勻性有關。空間相關概念源于時間相關，但比后者復雜。主要是因為時間是一維函數，而空間是多維函數。因此，為獲得模型參數的可識別性，必須同時考慮空間自相關或空間不均勻性。根據矩條件，可以將空間自相關表示為屬性值相似性與位置相似性的一致程度。

式中：i、j分別指單個觀測位置，yi、yj表示相應位置上某一隨機變量的值。根據觀測位置的空間結構、空間相互作用或空間排列，當非零位置對i、j的特殊布局具有一個解釋時，從空間角度看這個協方差將變得有意義。

空間不均勻性以非常量誤差方差（不同空間離中趨勢）或模型系數（空間狀況）的形式表示結構不穩定性。借助標準的計量經濟工具，可以處理這種結構不穩定性。然而，對于在回歸分析中為何必須明確考慮空間不均勻性，主要出于以下三個原因：一是從某種意義上而言不均勻性背后的結構是空間的，在決定不均勻性的形式時，觀測點的位置是極其重要的；其次，由于結構是空間的，不均勻性通常與空間自相關一起出現，這時標準的計量經濟技術不再適用［5］；第三，在一個單一橫截面上，空間自相關和空間不均勻性在觀測上可能是相同的。2.2 空間權重和空間滯后

在具有n個觀測點的橫截面環境中，不能直接從數據中估計協方差矩陣（式1），甚至漸進性也不再有效（協方差的數量隨n2而增加，而樣本大小僅隨n的增加而增加）。相反，當能夠獲得橫截面環境上的重復觀測時，有可能使用其他維，并且獲得一致的非參數的橫截面協方差矩陣估計［6］。總的來說，必須為協方差賦予一個結構。針對這個問題存在三種主要的方法：一是基于一個空間隨機過程的說明；二是基于協方差結構的直接參數表達；三是不指定協方差，而是在一個非參數框架中處理協方差。

與時間序列分析一樣，空間隨機過程分為兩種類型：空間自回歸（SAR）過程和空間移動平均（SMA）過程。盡管橫截面環境和時間序列的前后關系之間存在重要的差別，但更重要的是，與一個沿時間軸變化的明確概念相反，在橫截面環境中不存在相應的概念，特別是當所有觀測在空間上是不規則分布時。因此需要引入一個空間滯后算子。可以將空間滯后解釋為鄰近觀測單元上某一隨機變量的加權平均，或作為一個空間平滑濾波器。為此，空間經濟計量學引入了空間權重矩陣，這是與傳統計量經濟學的重要區別之一，也是進行空間計量分析的前提和基礎。如何合適地選擇空間權重矩陣一直以來是空間計量分析的重點和難點問題。

研究空間權重，首先要對空間單元的位置進行量化。對位置的量化一般依據“距離”而定。距離的設定必須滿足有意義、有限性和非負性。最常用的距離的有經濟距離［7］和空間距離。空間距離的設定方式主要有相鄰距離、有限距離和負指數距離權數等。（1）相鄰距離。相鄰距離是一種最常用的空間距離。通過空間中的相對位置定義相鄰時，需要根據地圖上所研究區域的相對位置，決定哪些區域是相鄰的，并用“0-1”表示，即“1”表示空間單元相鄰、“0”表示空間單元不相鄰。對于一個具有n個空間單元的系統，相鄰矩陣W1是一個n×n稀疏的0-1矩陣，對角線元素為0(習慣上，空間單元不與自身相鄰)，相鄰元素為1。按照rook相鄰規則，相鄰矩陣C具有對稱性。（2）有限距離和負指數距離。由于空間距離的設定一直極富爭議。Pace提出了有限距離的設定。令dij表示兩個區域(不一定相鄰)之間的歐氏距離，dmaxi表示最大空間相關距離，對于第i個區域若：dij≤dmaxi，則Wij=1；否則Wij=0。同樣W的對角線元素Wij=0。Anselin(1988)提出了負指數距離，具體設定為Wij=e-βdij，dij表示兩個區域(不一定相鄰)之間的歐氏距離，β為預先設定的參數。

此外，基于經驗流量矩陣［8］(如貿易額、往來人員數等)、相鄰邊界長度占總邊界長度的比重①、交通便利程度、k個最鄰近［9］、距離衰減函數［1］、社會網絡結構［10］等也可以設定空間權重矩陣，還可以基于選擇上述幾個矩陣的乘積設定空間權重矩陣。這些選擇間接地表明空間權重的確定是外生的，且相當任意的。

在設定空間權重后，可將變量y在i單元的空間滯后表示為：

［Wy］i=∑j=1,…,nWij•yj或Wy（2）

式中：W表示空間權重矩陣（n×n），y表示隨機變量的觀測值（n×1）。

3.空間線性回歸模型的設定

經典的計量經濟學模型總是假定Gauss-Markov等條件，但是在區域經濟分析的過程中，空間依賴的存在打破了大多數古典統計和計量經濟學分析中樣本相互獨立的基本假設，因此直接將古典計量經濟學的方法應用于與地理位置相關的數據時，通常不能獲取這些數據的空間依賴性，會引起各種問題。因此，在處理空間數據時，要引入一些合適的空間統計和空間經濟計量分析方法。當然空間計量經濟學也不是拋棄所有的古典經濟計量學技術，而是對這些技術加以修改以使它們能夠適用于空間數據分析。從這個角度看，橫截面數據和面板數據空間回歸模型（主要是線性模型）構成了空間計量經濟學中組織各種模擬方法的框架。通過對通用模型參數的不同限制，可以導出特定的模型，從而以不同的方式合并空間相關。

3.1 空間線性模型通用形式

Anselin給出了空間計量經濟分析中空間線性模型通用形式。通過對通用模型的參數的不同限制，可以導出特定的模型。空間線性模型通用形式可表示為：

y=ρW1y+Xβ+ε,ε=λW2ε+u（3）

且滿足：u~N(0,Ω)，誤差協方差矩陣Ω的對角線元素為：Ωij=hi（za），hi＞0。

式中：β是與外生（解釋）變量X（n×k)相關的參數向量（k×1)，ρ是空間滯后W1y的系數，λ是干擾項ε的空間自回歸結構W2ε的系數，W1(n×n)、W2（n×n）分別與因變量的空間自回歸過程和干擾項ε的空間自回歸過程相關，可以是行標準化的矩陣，也可以是二元矩陣或其他非標準化矩陣。

由于誤差項u呈正態分布且具有誤差協方差矩陣Ω，其對角線元素考慮到不同離中趨勢為P+1個外生變量z的函數（包括一個常數項）。P個參數a與非常數項相關，且有：a=0，h=σ2（經典的同離中趨勢的情形）。

式（3）考慮了具有不同空間結構的空間過程，這個模型有3+k+p個未知參數［11］，其矩陣形式為：

θ=［ρ，β′，λ，σ2，a′］′

當將上式中參數向量的不同子向量設為0時，可以產生幾個常見的空間模型結構。在各種文獻中，討論了四種傳統的空間自回歸模型，分別與下列情形相對應［12-13］：

（1）若ρ=0，λ=0，a=0（ρ+2個約束），產生經典線性回歸模型；

（2）若λ=0，a=0（ρ+1個約束），產生混合的回歸―空間自回歸模型：

y=ρW1y+Xβ+ε（4）

（3）若ρ=0，a=0(p+1個約束），產生具有空間自回歸干擾項的線性回歸模型：

y=Xβ+λW2ε+u（5）

（4）若a=0（P個約束），產生具有空間自回歸干擾項的混合的回歸―空間自回歸模型：

y=ρW1y+Xβ+λW2ε+u

從空間線性模型的通用形式（3）可以看出，空間計量經濟的基本思想是將地區間的相互關系引入模型，對基本線性回歸模型通過空間權重矩陣W進行修正。根據模型設定時對“空間”的體現方法不同，空間計量模型主要分成兩種：一種是空間滯后模型，主要是用于研究相鄰機構或地區的行為，對整個系統內其他機構或地區的行為存在影響的情況。式（4）相當于一個空間滯后模型，適合估計是否存在空間相互作用以及空間相互作用的強度，以反映可能存在的實質性的空間影響。另一種是空間誤差模型。在這種模型中機構或地區間的相互關系通過誤差項來體現，具體又包括空間誤差自相關模型和空間誤差移動平均模型。式（5）相當于一個空間誤差（構成）模型，回歸干擾項的空間相關相當于多余（干擾）相關。

3.2 空間回歸模型的估計和檢驗

3.2.1 空間回歸模型的估計。空間依存性的估計比時間序列要復雜得多。空間自回歸模型由于自變量的內生性，OLS估計是有偏的(biased)和不一致(inconsistent)的。因此，上世紀60年代到80年代，經濟計量學對空間計量經濟學研究的焦點是模型估計，Besag(1974)［14］、Ord(1975)［15］和Mardia(1984)［16］分別討論不同空間自回歸模型的估計問題。80年代以后，最大似然估計(ML)成為文獻中主流估計方法。最近幾年其他估計方法如：Anselin(1990)［17］、Kelejian和Prucha(1999)［18］等提出工具變量法(IV)、廣義矩估計(GMM)引起了理論界的重視。

3.2.2 空間回歸模型的檢驗。判斷地區間的空間相關存在與否，一般通過包括Moran's I檢驗、最大似然LM-Error檢驗及最大似然LM-Lag檢驗等一系列空間效應檢驗進行。

（1） 檢驗回歸模型空間自相關的Moran I檢驗由Moran(1950)［19］最早提出，該檢驗到目前為止依然是使用最廣泛的檢驗，它的最大優點是計算簡單，只需要OLS估計或非線形優化即可。根據空間計量經濟學的原理方法，首先對被解釋變量進行Moran I檢驗，檢驗其是否存在空間自相關，如果存在則可以建立空間計量經濟模型進行估計和檢驗，自相關指數Moran I檢驗的定義為：

It=ε′tWεtε′tεt

其中，W是空間權重矩陣，εit表示回歸方程yit =yt+εit 的殘差估計值，εit=yit-yt，并滿足均值為0，方差為σ2t的正態分布，i=1,2...,N; t=1,2,...,T。

（2） LM-Error 檢驗及LM-Lag檢驗的表達式分別為：

LM-Error＝ ［e′We/(e′e/N)］2/trace(W2+W′W)

LM-Lag＝［e′WY/(e′e/N)］2/{［(WXb)′M(WXb)/(e′e/N)］+trace(W2+W′W)}，

其中b是回歸方程的系數估計值。

LM-Error與LM-Lag檢驗都漸進服從自由度為1的卡方分布2(1)。這兩個檢驗是針對不同形式的空間計量模型方程做出的，并不存在互相矛盾性，實際檢驗時需要同時進行這兩種檢驗。同時，這些統計檢驗方法也可以用于診斷所估計的空間計量模型結果。

對于空間計量模型的估計如果仍采用最小二乘法，系數估計值會有偏或者無效，需要通過工具變量法、最大似然法或廣義最小二乘估計等其他方法進行。

（3） 選擇SAR或SEC模型的判別準則是：如果Moran I檢驗顯著的情況下，最大似然LM-Lag檢驗較LM-Error檢驗更加顯著，并且穩健估計R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著則選擇空間滯后模型(SAR)；反之，則選用空間誤差構成(SEC)模型。其次，在診斷模型總體顯著性方面，除了擬合優度R2檢驗以外，一般使用自然對數似然函數值(Log Likelihood)進行判斷(Anselin,1998)，自然對數似然函數值越大則擬合的效果越好。

另外，還有Wald、LR和RS(Rao Score)等檢驗。這些檢驗基于ML估計，最大的缺點是計算復雜，需要計算包括n階雅克比(Jacobian)行列式的非線形對數似然函數優化。對于上述SAR和SEC兩種模型的估計如果仍采用最小二乘法估計，系數估計值會有偏或者無效，需要通過工具變量法、極大似然法或廣義最小二乘估計等其他方法來進行估計。鑒于空間計量經濟估計中一系列問題有待進一步解決，目前一般空間計量模型都局限于一階滯后模型、一階自回歸或一階移動平均模型。

4.應用空間計量經濟學研究的主要進展

從最新發展看，最近二三十年隨著Anselin、Bruecckner、Kelejian、Haining、Case等人［20-22］的不懈努力，以及計算技術、計算機模擬技術的發展，特別是隨著地理信息系統(GIS)和空間數據分析軟件的發展，應用經濟計量研究的重心正逐步從時間序列轉向空間特性分析，空間計量經濟學取得了突飛猛進的發展，并主要應用于截面數據和面板數據回歸模型中復雜的空間相互作用與空間依存性結構分析。

4.1 應用領域日趨廣泛

在一些專門化的領域中出現了一些明確結合了空間因素的模型以及相應的空間計量經濟學應用，如區域科學、城市和房地產經濟學、經濟地理；而且在更多的經濟學傳統領域的各種經驗調查研究中，也越來越多地采用空間計量經濟學方法，如需求分析研究、國際經濟學、勞動經濟學、公共經濟學和地方財政、農業和環境經濟學。此外，在一些涉及計量經濟學方法的文獻中，對如何處理與結合數據的“地理”屬性的模型相適合的備擇模型、估計量和檢驗統計進行了越來越多的討論。

4.2 理論驗證不斷增加

隨著空間經濟學應用領域的日趨廣泛，阿瑟［23］、克魯格曼［24-25］等重新對與經濟地理學有關的馬歇爾外部性、聚集經濟及其他溢出效應的空間特征進行了評論。基于應用空間計量經濟學進行驗證的理論不斷增加。

4.3 與GIS等空間數據分析和模擬技術漸趨融合

近年來，不斷增多的地理數據推動了從實踐、適用的角度來處理空間數據的技術的發展。在應用經濟學和政策分析中，特別是在房地產和住宅經濟學［26-27］、環境和資源經濟學［28-29］、發展經濟學等領域中，應用空間計量經濟學與GIS技術逐漸趨于融合。

5.空間計量經濟學在中國的發展和展望

隨著國際上有關空間計量經濟和新經濟地理的研究不斷地導入，空間計量經濟學已廣泛應用于基于中國問題的區域科學、城市和房地產經濟學、經濟地理等領域中，研究的重點有區域經濟增長的空間相關性以及趨同和空間聚集模式［30-35］、區域經濟溢出［36-37］和差異［38］等問題。同時，目前國內制約空間計量經濟學發展的主要障礙仍然較多，如缺乏成熟的中文版的相關教材；缺乏如同SPSS、SAS、Eviews等可以直接做非空間計量經濟分析的，現成的可以直接應用在實證研究中去的空間計量經濟軟件；缺乏可用于空間計量的數據基礎。

目前，國內空間計量經濟學需要研究的問題極多。如以我國在開放條件下的新的空間數據為基礎，進一步實證區域經濟增長的空間相關性（包括空間集聚和空間依賴性），分析區域經濟增長在空間上的分布模式及其影響因素，研究區域經濟的空間溢出（包括知識溢出）、增長趨同等問題，對傳統理論、尤其是對新經濟地理學理論大范圍地進行證實或證偽，以實現理論上的重大突破，從而更好地指導政策和戰略的制定，更好地指導區域經濟的發展實踐。隨著國際空間計量經濟學的發展以及我國按地區進行統計的基礎資料不斷積累，尤其是遙感技術應用到統計調查中來，使得按時間和空間排列的數據資料極為豐富，對數據進行空間甚至時空分析成為可能，我國空間計量經濟學必將有廣闊的發展前景。

注 釋：

①對于第i個區域，根據區域(i,j)間的相鄰邊界長度Lij占總邊界長度Li的比重來定義相鄰權重。

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［作者簡介］楊開忠（1962―），男，北京大學經濟學教授、博士生導師，北京大學首都發展研究院常務副院長，北京大學政府管理學院副院長，北京大學中國區域經濟研究中心主任，中國區域科學協會會長。主要從事區域經濟學、城市經濟學、發展經濟學、環境經濟學及戰略管理的教學與研究。

篇（4）

關鍵詞計量經濟學內容模型方法

計量經濟學是經濟理論、統計學和數學三者的結合。計量經濟學研究的主體是經濟現象發展變化的數量規律，計量經濟模型描述的是經濟變量之間的數量關系，這就決定了計量經濟研究必須以經濟理論和經濟運行機制作為建立模型的理論依據。此外，由于計量經濟研究過程是將經濟理論與客觀事實緊密聯系起來進行分析，計量經濟研究的結論反過來可以驗證有關經濟理論的正確與否（即是否符合客觀實際）。因此，計量經濟的研究成果又可以進一步充實，完善和發展經濟理論。

數理經濟學是一門以數學形式描述經濟變量之間邏輯關系、運用數學符號和公式分析研究經濟現象的學科。數理經濟學與理論經濟學的區別只是表述形式不同，所以，有人稱之為“理論上的空盒子”。但是，數理經濟學對計量經濟學的產生和發展卻有著重大影響，因為它畢竟將經濟關系數學化、公式化了，為計量經濟學的進一步研究奠定了基礎。

計量經濟學家在此基礎做了兩點改進，一是在模型中加入隨機誤差項，使模型成為隨機方程。二是利用統計資料和數理統計方法估計出模型的具體形式。所以，計量經濟學時計量經濟研究的基礎，計量經濟學時數理經濟學的具體應用和發展，計量經濟的研究結果在數理經濟學的“空盒子”中填上了實際內容。

一、關于計量經濟學模型方法科學性的研究

討論計量經濟學模型方法的科學性，必須回答如下兩個方面的問題。

1．計量經濟學的哲學基礎問題。廣義的或者說完整的計量經濟學模型方法并不是一般認為的“只能檢驗，不能發現”，而是一個能夠作出科學發現的研究全過程。計量經濟學模型不是有人認為的“是歸納的”，模型設定階段的演繹與模型檢驗階段的歸納相結合，構成了完整的、辨證的計量經濟學模型的認識論。

2．計量經濟學模型方法體系的內在一致性問題。現代計量經濟學包括時間序列計量經濟學、微觀計量經濟學、非參數計量經濟學以及面板數據計量經濟學等相對獨立的分支。它們之間的關系，特別是內在一致性，是計量經濟學模型方法是否具有科學性的重要體現。從計量經濟學模型發展的角度，論述計量經濟學模型方法的科學性。

二、關于計量經濟學模型的統計學基礎研究

與計量經濟學模型方法的統計學基礎相關的專題有3個，即模型類型設定對數據的依賴性、模型隨機擾動項的源生性和假設檢驗的不對稱性。“計量經濟學模型對數據的依賴性”全面地論述了計量經濟學模型與數據的關系。從計量經濟學模型類型選擇、總體回歸模型設定、模型估計和模型應用等方面分析了數據的作用，強調了模型對數據的依賴性。具體包括，計量經濟學應用模型的類型依賴于表征研究對象狀態的數據類型，不同類型的數據，必須選擇不同類型的模型。

從檢驗對象的角度，計量經濟學中的假設檢驗大體分為四類。一是關于模型設定的檢驗。二是關于分布的檢驗。三是關于樣本數據的檢驗。四是關于模型結果的檢驗。從檢驗方法的角度，計量經濟學中的假設檢驗大體分為兩類。一類是非嵌套檢驗。在非嵌套檢驗中，既設定了原假設，又同時設定了備擇假設，檢驗一次完成。絕大多數假設檢驗都采用非嵌套檢驗。一類是嵌套檢驗。在嵌套檢驗中，只設定了原假設，沒有明確的備擇假設，檢驗非一次完成。當原假設被拒絕，需要設計進一步的檢驗。

假設檢驗中充滿著不對稱性。假設檢驗的不對稱性包括三個方面，一是統計意義和經濟意義的不對稱性，屬于經濟學范疇；二是證偽和證實的不對稱性，屬于邏輯學范疇；三是犯第一類錯誤和犯第二類錯誤的不對稱性，屬于統計學范疇。正確理解假設檢驗的不對稱性，對于正確認識和正確應用計量經濟學模型方法，都是十分重要的。

三、關于計量經濟學模型設定理論的研究

在經典計量經濟學模型的應用研究中，直接依據經濟學理論設定總體模型的現象十分普遍，因此經典計量經濟學模型通常被認為是先驗理論導向的。以先驗的經濟學理論作為計量經濟學模型總體設定的導向，至少存在兩個主要障礙。第一，正統經濟學以經濟人假設和理性選擇為其理論體系的基石，任何一種理論都建立在決策主體是理性的和決策行為是最優的基礎之上。而計量經濟學模型總體設定的目的，是建立能夠描述人們實際觀察到的經濟活動之中蘊藏著的一般規律的總體模型，毫無疑問，實際經濟活動既不是“理陛”的，也不是“最優”的。第二，正統經濟學理論強調“簡單”，認為只有簡單的理論才能夠揭示本質。而計量經濟學模型恰恰相反，它強調“一般”，必須將經濟活動所涉及的所有因素包含其中。所以，即使經濟學理論是正確的，也不能據此設定計量經濟學模型，因為它舍棄了太多顯著的因素。所謂“統計檢驗必要性”原則，是對數據關系導向的批評。

計量經濟學模型設定應該遵循“經濟主體動力學關系導向”原則。以經濟主體與環境之間的動力學關系分析為基礎和前提，基于該動力學過程生成的數據，以數據統計分析為必要條件，驗證并確定經濟主體與環境的互動關系，正是計量經濟學總體模型所要界定的因果關系。以這樣的原則設定計量經濟學模型，可以實現先驗理論導向和數據關系導向的綜合。

參考文獻：

[1]李芝倩.應用導向下的本科階段計量經濟學教學之思考.赤峰學院學報(自然科學版).2010(12).

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一、計量經濟學的含義

1.計量經濟學的早期含義

在17世紀時期，計量經濟學第一次在戴夫南特和金的研究中出現，但當時，計量經濟學這個專業術語并未出現，直到挪威的一位名叫弗里希的經濟學家在其發表的論文中提出了計量經濟學的概念。計量經濟學表示經濟學和數學以及統計學的有機統一。在研究中發現在統計學和數學以及經濟學的相互關系中存在著一種規律，發現這個發現的發現者將其命名為計量經濟學。計量經濟學是對理論政治以及純經濟學的主觀抽象法則進行試驗和數據檢驗并由此來將純經濟學最大化的成為嚴格意義上的科學。1933年，計量經濟學會將計量經濟學定義為：通過經濟學與數學以及統計學的有機統一，以實現經濟問題理論定量與經驗定量相統一的目標。這個定義表現了計量經濟學是由統計學數學以及經濟學共同組成的，缺一不可。我們不能簡單地理解為是數學在經濟理論領域的應用，也不能籠統得以為是經濟理論問題的簡單統計，只有將三者構建在一起才能發揮出特定的效力。

2.計量經濟學的現代含義

由于計量經濟學的早期目的在于科學化經濟理論研究，因此在隨后的經濟理論研究方法的不斷拓展完善中，計量經濟學的含義也隨之發生了改變。其定義變的更加具體也更加具有內涵。第一種定義認為：“計量經濟學是利用統計學和數學的方法來分析經濟學理論數據，將經濟學的經驗理論包含在內一起分析，通過分析來證明經濟理論的正確與否。”第二種定義認為：“計量經濟學的目標是建立經濟模型來分析經濟學中的變量之間的相互關系。通過模型來確定當一個變量發生變化時對其他變量會造成多大影響。使用數學和統計學的方法工具來解決發生在經濟和社會中的變量變化問題，并引導人們對此類問題分析和了解并解決。小結：發展至今，計量經濟學已經成為經濟學的重要分支學科，但其基礎和目標并未有多大改變。還是將經濟學和數學以及統計學三者合一共同解決和推斷經濟理論假設的實證研究。不管是哪一門學科都可分為理論和應用兩個方面。因此，計量經濟學也可分為理論計量經濟學和應用計量經濟學。自2008年爆發的經濟危機，其后果影響至今。作者認為這不一定是計量經濟學的理論研究問題，其可歸結于應用計量經濟學的問題。由于人們對計量經濟學的濫用和理解的不透徹所以才無法從理論計量經濟學中找到問題的解決辦法。

二、計量經濟學的特性

計量經濟學是經濟學的重要分支學科。可以說計量經濟學是經濟學的獨特一面。計量經濟學科學性的標志在于其嚴謹的數學方法邏輯性和正確指向性的統計推斷。當然，對于計量經濟學科學性的質疑也從未間斷過。凱恩斯認為計量經濟學是“統計的煉金術”，“蹩腳的魔術”。他認為計量經濟學到目前為止還算不上科學的研究方法。為此作者統計出了科學標準并表現了計量經濟學的科學性。

1.計量經濟學的科學性

首先，科學哲學標準為：邏輯實證主義科學標準：其核心是事物的可證實性。包括維也納學派的邏輯實證主義和柏林學派的邏輯實證主義以及“亨善爾”邏輯主義。證偽主義科學標準。這種證偽主義的基本出發點是證實和證偽之間的邏輯不對稱。凡是可以被證偽的那就不是科學的。其次，我們可以在計量經濟學中發現邏輯實證主義的特性：重視證實，觀測，反對因果關系的存在，反對理論實體。從計量經濟學中我們更能找到證偽主義科學標準的影子，計量經濟學的作用就在于對原有的經濟理論或問題進行模式分析，不斷假設推斷，通過證實和證偽發掘出解決實際問題的方法。在這一方面充分體現了在計量經濟學中證偽主義科學標準的存在。

2.計量經濟學的不確定性和局限性

首先，計量經濟學具有不精確性。其實這是一件無可厚非的事。從基礎來源上來看，龐大的經濟數據本身就具有不精確性，通過計量經濟學的研究也只能得到一個近似的結果。通過計量經濟學的方法研究，我們能得到一個理想的世界，但未來是否真是如此還有待商榷。統計學也是計量經濟學的構建者之一，這決定了計量經濟學的研究結果是一個隨機事件，是否得到想要的結果還需要共同的努力，這與計量經濟學的科學性并未沖突。其次，與其它學科一樣，在計量經濟學的科學性和不精確性之外還有其局限性。從研究方法上而言，計量經濟學的研究方法是經驗實證的模型方法。這既是計量經濟學的科學性和不精確性所在也是其局限性所在。從經濟學的語言層面而言，以統計學和數學為基礎的計量經濟學的經驗實證的模型語言有著其自帶的局限性。計量經濟學中證偽主義科學標準的存在的氣息太重，這種以不平衡的邏輯為出發點的方法論決定了計量經濟學的局限性。

三、結論與展望

時代在進步，人民富有了，消費提高了，伴隨的經濟危機也爆發了。經濟危機的爆發更加重對計量經濟學的質疑。無法準確預測經濟危機的到來，在解決經濟危機上的能力不足都存在于人們疑惑中。從上文的分析中我們可以得到這樣的結論：“計量經濟學的研究方法為解決經濟問題提供了模型，在此模型中我么能夠看到理想的世界，能夠正確預測經濟的走向，但是計量經濟學中的統計學成分決定了其理想結果之外還存在其他結果。我們應當做的事理解透徹計量經濟學并不濫用。計量經濟學的科學性證明其是科學的方法。如果我們能夠理解經濟領域中變量的變化以及影響的大小并知道如何避免這種情況的發生或有制定對策，那么應該會有效的應用計量經濟學。

參考文獻：

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引言

1926年，挪威經濟學家弗瑞希根據生物計量學biometrics仿造出計量經濟學econometrics.1930年12月，弗瑞希、丁伯根等人在美國克里夫蘭發起成立了國際計量經濟學會，并于1933年創刊《Econometrics》，標志著計量經濟學的誕生[1].計量經濟學是經濟理論、數學和統計學三者的綜合[1].從其性質來說,計量經濟學是一門經濟學科,或者說是經濟學的一個分支，是屬于應用經濟學范疇的一門文理滲透的交叉學科，而不是應用數學或應用統計學[2].計量經濟學作為開設的專業必修課，如何學好這門學科，對于在校大學生來說，是十分重要的，部分教師也對目前計量經濟學的教學改革提出了建議[3-7].宿州學院數學與統計學院在應用數學專業和統計學專業均開設了計量經濟學課程，在培養應用型人才的教學目標下，改進現有的計量經濟學教學體系以及相關教學方法是非常有必要的.為了進一步探討如何進行計量經濟學的教與學，我們對全院開設計量經濟學的本科生進行了問卷調查.對計量經濟學課程學習中所涉及到的教學內容進行分析，并從課程的認知程度上對課程學習效果進行分析，結合分析結果，對新興應用型本科院校的計量經濟學教學提出了幾點建議.

1課程的學習準備

本科計量經濟學是一門綜合性較強的課程，要求學生具有宏微觀經濟學、高等數學、線性代數、概率論與數理統計、統計學等先修課程的良好基礎，學生在這些方面的基礎知識是否扎實關系到本課程的學習質量，所以就相關課程的掌握情況對學好計量經濟學課程有著顯著影響的觀點也進行了問卷調查，調查結果如下：由圖可以看出，大部分學生對于各門課程對學好計量經濟學課程有著顯著影響的觀點表示有點同意或非常同意，只有極少數人對此觀點表示非常不同意.其中認為統計學的學習對計量經濟學的學習有著顯著地影響，其次是相關的專業課程，認為對計量經濟學課程學習影響最小的是西方經濟學.由于計量經濟學是一門理論與實踐相結合的課程，通過調查我們發現，絕大部分同學認為在學習方式上主要以課堂認真聽講為主，課堂聽講與課后預、復習相結合、完成相應的習題以加強理解和上機實習理解所學的知識.

2課程教學內容情況

目前，計量經濟學的課程教授分為緒論、經典線性回歸模型和單方程回歸模型的擴展.我校使用的是龐皓主編的十三五規劃教材計量經濟學，對于計量經濟學的各章教學內容而言，同學們對各個內容的感興趣程度的情況如圖2：從上圖看出，導論部分感興趣程度的均值評分明顯較低，且調查者之間的差異較大，其他內容評分也有差異，但差異不明顯，相差不大.針對各章的內容，進行了難度調查，我們發現：（1）對于簡單線性回歸模型的內容而言，同學們認為回歸系數的顯著性檢驗內容難度最大，計量經濟學建模的基本思路內容難度相對最低.(2）在多元線性回歸模型中，同學們認為多元回歸模型有關的數學公式的證明難度最大，多元回歸模型各類表達式以及參數估計等知識點難度相對較小.(3）在計量經濟學模型多重共線性的檢驗中，同學們認為最難以掌握的是多重共線性實例分析中的逐步回歸法和多重共線性的補救措施.(4）在計量經濟學模型異方差檢驗中，同學們認為最難以掌握的是異方差的幾種統計檢驗方法，最容易掌握的是異方差的基本概念及經濟意義.(5）在計量經濟學模型自相關的檢驗中，同學們認為最難以掌握的是Cochrane-Orcutt法及上機操作，自相關的基本概念及經濟意義、檢驗自相關性的基本思路相對而言最容易.

3課程學習情況分析

3.1單因素方差分析

我院開設計量經濟學課程的專業，學生文理兼收，不同專業的學生在教學中體現了不同的學習特點.我們將完成計量經濟學作業方式分別對喜歡專業程度評分、教學內容評分、難易程度評分、理論性評分、實用性評分、課程期望評分、本課程喜歡程度評分進行單因素方差分析，結果如下：從方差分析表可以得出，完成計量經濟學作業方式對喜歡專業程度評分、教學內容評分、難易程度評分、本課程喜歡程度評分影響的顯著性檢驗的p值都小于0.05，因此可以得出結論，至少有95%的把握說完成計量經濟學作業方式對喜歡專業程度評分、教學內容評分、難易程度評分、本課程喜歡程度評分存在顯著性差異.

3.2學生對課程的認知程度分析

在調查中我們發現大學生對計量經濟學課程的認知程度普遍不足.在成績等級為60分以下的大學生中僅20%的人認為計量經濟學是重要的，成績在60分到70分的大學生中有70%的人認為計量經濟學不重要或重要性一般，成績在70分到85分之間的大學生認為計量經濟學不重要的僅有10.3%，成績在85分以上的學生沒有人認為計量經濟學是不重要的，93.3%的人是肯定計量經濟學的重要性的.由此，我們不難發現認知程度在不同的成績等級中的分布是不同的，認知程度高的一般分布在成績好的層次中.

4結論

通過對我校學生對計量經濟學課程學習情況的調查分析，結合應用型本科院校應用型人才的培養目標，對計量經濟學課程教學提出以下幾點建議：提高學生對課程的認知度.作為以培養應用型人才為目標的本科院校，為了培養學生的綜合素質，增強其實際應用能力，開設計量經濟學課程是十分必要的.充分意識到課程學習的重要性，是保證教學效果的良好前提.加強理論與實踐相結合的教學模式.由于計量經濟學是一門與實際應用密切相關的學科，在教學中加大案例教學，通過實際案例引入理論知識能夠加深學生對所學模型的認識，以便更好的加以應用.在案例教學中，可適當增加師生之間、學生與學生之間的互動和討論，從而增強學習的趣味性，提升教學效果.合理使用課程論文，使課程考核多樣化.在計量經濟學的課程考核中，除了對理論知識的考核外，還應該增加實踐動手能力的考核.引入課程論文考核，在學期中對學生進行分組，不僅能夠鍛煉他們在理論應用分析、模型構造、軟件使用等各方面的綜合能力，還能夠在日常學習中增強同學們的交流，促進大家的團隊協作.考核時通過PPT答辯，更進一步的加深對該課程的學習體會.

[參考文獻]

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[2]龐皓.計量經濟學[M].3版.西南財經大學出版社,2012：4-5

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[4]蓋耕宇.本科計量經濟學案例教學探討[J].中國科教創新導刊,2010(25):68-68.

[5]陽玉香,譚忠真.應用型人才培養目標下的計量經濟學教學改革[J],經濟研究導刊，2010(20):212-213.

篇（7）

1980年應中國社會科學院邀請，美國經濟學家克萊因教授在北京頤和園講授了計量經濟學，為我國培養了第一批計量經濟學學者。而且計量經濟學于1998年7月，被教育部確定為高校經濟學類各專業的核心課程之一。從此，我國財經類高校對計量經濟學課程越來越重視，據調查發現，98%的經濟類高校和60%的管理類高校都開設了“計量經濟學”課程［1］。財經類高校都很重視計量經濟學的教學，而且在教學過程中都采取了一系列措施，一定程度上提高了財經類高校“計量經濟學”的教學水平和科研水平，但是由于財經類高校專業和學生的自身特點，教學過程中仍然存在不少問題，這些問題影響了計量經濟學的教學效果和該課程的發展。因此，必須對計量經濟學這門課程進行教學改革。

一、碩士研究生計量經濟學教學中存在的問題

作者在多年的教學過程和對財經類高校計量經濟學教學調研中發現，財經類研究生計量經濟學教學過程主要存在以下問題:

(一)學生本科專業基礎差距很大

克萊因教授在《經濟計量學講義》一書中闡述:計量經濟學是數學方法、統計技術和經濟分析的綜合。就其字義來說，計量經濟學不僅是指對經濟現象加以測量，而且包含根據一定的經濟理論進行計算的意思。計量經濟學的主要任務是以經濟理論為指導，使用計量經濟學方法和工具，構建合適的計量經濟模型，揭示經濟發展規律，指導經濟實踐［2］。因此在學習計量經濟學時要求學生必須具有扎實的經濟學、數學、概率論和數理統計的理論知識。但是，財經類專業錄取的研究生一部分屬于跨專業報考，在研究生階段只有一年時間來進行課程的學習，一年時間也只能安排一些經濟管理類的基礎課程，比如“微觀經濟學”、“宏觀經濟學”、“管理學”等基礎課程。而且由于課時等原因只能對這些經濟管理類基礎課程知識進行粗略的講解，這些學生根本不能系統地掌握經濟管理知識。因此，在利用計量經濟學分析經濟問題時缺乏經濟理論知識，很難對結果給出合理的解釋，甚至不能構建出符合經濟理論的計量經濟學模型。除此之外，還有一部分碩士研究生屬于文科生，由于長期受到文科知識體系的熏陶，大部分學生更加偏愛于定性的思維模式，而計量經濟學課程嚴密的邏輯性和諸多的數學模型造成他們在學習過程中產生畏懼心理，給計量經濟學的教學帶來很大的困擾。

(二)學時不夠，不能系統掌握課程知識

大部分財經類高校碩士研究生的計量經濟學課程都放在了一年級的第二個學期開設。而且基本只開設一個學期，課時基本在50課左右。由于學生本科階段所學課程的限制，造成大部分高校的計量經濟學教學課時不能滿足計量經濟學知識的講授。據調查發現，很多碩士研究生在本科階段沒有學過計量經濟學初級部分相關內容，因此在進行計量經濟學教學時，只能從初級計量經濟學開始講授，然后才能開始中高級計量經濟學的教學。又由于計量經濟學的教學先修課程包括:西方經濟學、概率論、統計學、線性代數、高等數學(微積分)等課程。通過調查還發現，有一部分學生在本科階段沒有學過統計學以及相關課程，雖然學生在考研時都考過微積分和概率論相關知識，但是其知識并不扎實，造成在講解計量經濟學課程時存在很多問題。利用50課時要完成教學大綱的要求，則不能把理論知識講解全，也根本沒有時間安排實驗課教學和操作，造成學生利用計量經濟學解決實際經濟管理類問題的能力得不到提高。

(三)缺乏跨學科教師

講授碩士研究生計量經濟學課程的教師應該具備深厚的經濟學知識、統計學基礎和數學知識背景，同時還要具備計量經濟學軟件操作的應用能力。目前，財經類高校尤其是西部地區財經類高校從事計量經濟學課程教學的教師極少具備這些素質。具體表現在:一部分財經類高校計量經濟學課程開設在統計與數學學院，部分開設在經濟學院，管理學院，還有部分高校把課程開設在商務學院等。開設在統計與數學學院的，主講計量經濟學的老師大部分具有理科學位，缺乏經濟學的理論基礎，缺乏系統的計量經濟學專業訓練。在計量經濟學講授時容易忽略問題本身的經濟含義，學生在進行實際問題分析時造成計量經濟方法和問題本質脫離。而開設在其他經濟管理類學院的，也存在一定的問題，雖然主講計量經濟學課程的老師經濟管理理論知識扎實，但是缺乏統計學、數學的專業知識，在講授計量經濟學課程時有些統計學知識講授不太清楚，學生只能死記硬背那些結論，不能活學活用。因此，計量經濟學課程的教學需要具有綜合學科背景的教師，具有跨學科背景的教師更能勝任此項工作。

(四)缺乏專業的教材

目前，適用于財經類高校碩士研究生計量經濟學教學的教材并不多，而且大多數財經類高校選取教材時都用到了本學校教師編寫的教材或者電子版課件，部分學校甚至都沒有自己編寫的教材，在研究生開課以后只能由任課教師向學生推薦一些教材，而這些教材不一定適合于各個專業的學生。

(五)合班教學沒有針對性

大多數財經類高校的教師在進行碩士研究生在計量經濟學的教學時，采用統一授課的教學模式。但是不同專業對于計量經濟學的課程需求不一樣，統一授課不僅影響教學進度，而且也很難達到預期的教學目標。

二、碩士研究生計量經濟學教學改革的建議

上述問題制約了財經類高校碩士研究生計量經濟學的教學效果。筆者根據多年的教學體會以及結合相關文獻的觀點，對財經類高校碩士研究生計量經濟學教學內容以及教學方式進行改進。

(一)前期加強基礎課程的培訓

碩士研究生的計量經濟學課程大部分開設在一年級第2個學期，對于本科階段沒有學過計量經濟學的學生，可以在一年級第一學期旁聽本科生的計量經濟學(初級部分)課程，在第二學期開設計量經濟學課程時就可以利用3－6小節的課時來回顧“計量經濟學”的初級內容，爭取到更多的學時全面進行中高級計量經濟學的理論知識教學，和實驗課的案例操作教學，提高學生學習計量經濟學的積極性和主動性，從而避免了基礎好的學生“學不到”，基礎差的學生“聽不懂”的尷尬局面。

(二)緊扣教學目標，優化教學內容

碩士研究生進行計量經濟學課程學習的主要目標是結合自己的專業和研究方向，利用計量經濟學方法，解決自己專業研究中所出現的實際問題。基于該目標，在計量經濟學的教學內容選取和教學時，應該輕理論和方法推導，重理論和方法與實際經濟管理問題的結合、重理論和方法的使用條件和應用范圍、重理論和方法的軟件操作、重操作結果的分析。

(三)適當增加教學課時，補充實驗課教學

由于碩士研究生的計量經濟學教學課時只有50學時左右，課程的理論部分勉強才能講授完，根本沒有時間進行實驗課的教學。因此，可以適當增加10－15課時時間，進行實驗課的教學，實驗課教學主要培養學生利用eviews軟件［3］或者SAS軟件對實際專業知識進行計量經濟學分析的能力。作者就職的高校在從事計量經濟學實驗教學時一直采用eviews軟件，此軟件操作簡單、可視性極強，非常利于學生掌握。

(四)重視案例教學，構建典型案例庫

為了提高計量經濟學教學效果，大部分財經類高校在教學過程中講授完一段理論和方法，都會配備一些典型案例進行教學，并采用eviews軟件對案例進行實際操作。但是，由于碩士研究生的專業不同則研究方向也不同，如何提高學生利用計量經濟學模型和方法解決實際專業問題的能力，僅僅靠課上案例教學和學生查閱相關文獻是不行的，課上所講案例只是針對某一個或者某幾個專業的問題進行的分析。因此，課下需要針對每一個專業建立相應的典型案例教學庫，并定期對案例庫進行維護和更新。通過案例庫讓每個專業的學生都能夠切身體會計量經濟學的重要性，增強他們學習的積極性，從而提高分析和解決實際專業問題的能力。

(五)加強教師對外交流，提升教師教學水平

以作者本人工作的學校為例，從事計量經濟學教學的老師大部分是博士或者在讀博士，從事計量經濟學的教學工作也基本在5年以上，但基本都是青年教師，而且教學科研水平還處于起步階段。我國部分高校在計量經濟學的教學科研方面積累的豐厚的經驗，非常值得我們這些計量經濟學教學科研水平還處于起步階段的高校去借鑒。因此，需要加強青年教師的培訓和交流，多邀請國內外著名計量經濟學學者、專家來對青年教師進行計量經濟學前沿知識的培訓，而不是幾個小時的學術報告。廈門大學曾經在2005年7月邀請了五位海外著名計量經濟學家開設了5天的國際計量經濟學培訓班，吸引了國內300余名專家和學者，受到了與會者的熱烈歡迎［4］。

(六)分班教學，不同專業制定不同的大綱

由于經濟類專業和管理類專業在計量經濟學知識運用時，側重點不一樣，因此在碩士研究生在課程設置時，根據學科要求和學科特點，可以采取分班教學的方式進行，基本可以分為三個班，即經濟專業班、管理專業班和統計專業班。采用不同的教學大綱進行教學。經濟學類專業主要講授時間序列數據、截面數據和面板數據的基本理論內容和案例分析。管理類專業比如會計學專業等主要講授截面數據、面板數據的基本理論內容和案例分析。統計學專業學生由于本科階段學過時間序列分析和計量經濟學等專業課程，而且統計學基礎扎實，因此在統計學專業教學時，可以對向量自回歸模型、面板數據模型、空間面板數據模型等進行深入的講解。總之，根據專業需求，制定相應的教學大綱進行教學活動。

三、結論

綜上所述，財經類高校碩士研究生計量經濟學課程教學雖然積累了一些經驗，但也存在很多不足。因此，要求我們必須加快碩士研究生的計量經濟學教學改革，學校和學院幫助任課老師解決教學中遇到的困難，要注重師資力量的培訓，須鼓勵從事計量經濟學教學科研的教師參與多種渠道的交流，提供必要的專業學習與培訓機會。

［參考文獻］

［1］李子奈．關于計量經濟學課程教學內容的創新與思考［J］．中國大學教學，2010，(1):18－22．

［2］洪永淼．計量經濟學的地位、作用和局限［J］．經濟研究，2007，(5):139－153．

篇（8）

在現代的管理學教育和經濟學教學中，計量經濟學可以說是其中非常重要的組成部分。同時，如何進行計算是確保計量經濟學能夠有效發展的重要保證。對此，文章通過下文對相關方面的內容進行了探究。

一、計量經濟學的相關闡述

計量經濟學為經濟學的基礎，經濟學各個分支的發展，例如，金融經濟學、勞動經濟學、微觀經濟學、教育經濟學、宏觀經濟學等都離不開計量經濟學些支撐，對該理論進行應用，對該模型的結論檢驗假設與理論進行應用。所以，在學習和應用計量經濟學，對于金融研究人員和從事經濟方面的工作人員必將會帶來很大的幫助。

二、計量經濟學相關計算內容分析

1.人工智能方法的應用

在規定的范圍內進行經濟分析，將理論假設總是努力考慮的合理而復雜。主要目的是將具體的經濟人行為展現出來。但是，如果可以用數學模型來定式化處理此種行為，我們就能夠覺察到，這是難以解出的，將這種情況用計算機專業語素表示出來，即為：NP-完全現象。只有細微的增加這種問題的規模，就會大大的提升其計算量，而且極易造成計算機過載停止工作，除非有著無限大的機器容量。為了將這種困難解決掉，就可以應用智能化的方法，在一個模擬的經濟環境內，將人融入進去，并且對他們的學習情況進行分析，確保通過理論假設中的行為可以保持一致。

在應用了這種方法能夠發現，人類交易者的真實市場和智能工作中所呈現出的內容大體相同，所以，就能夠證實，經濟環境中的行為模型可以利用簡單的智能方法營造出來。在經濟學理論中，必須要將計算機技術充分的應用進去，在研究應用經濟學和理論經濟學模型時，對于信息科學、物理學、計算機科學和數學等方法必須要適當的進行應用，確保在計量經濟學中可以或多或少的發揮出自身的作用。

2.動態規劃形態分析

有關動態規劃模型的相關內容在20世紀80年代前還沒有取得研究性進展，在這方面，實質性的工作幾乎還沒有出現。后來隨著科技的發展，技術的進步，有關這方面的研究開始逐漸深入，DP模型估計理論框架開始被人們提了出來。其構想非常簡單：這種算法主要是通過內部和外部的密切結合，將數據最佳擬合狀態喜愛的DP模型參數在N維空間中收索出來，這屬于外部優化算法。在各個參數試算值的基礎上，將動態的規劃問題解決掉，即為內部DP算法，并且，有著極高的維數空間存在于內部。例如這樣的案例，在對動態規劃出來退休問題時，在一個大量的維度空間中將問題定式的進行壓縮，然后進行不動點的計算分析。這就表明，需要通過大量的計算量與計算存儲量才能夠更好的求解DP問題。

現階段，隨著計算機技術的不斷發展，因此，在處理這些問題的過程中就可以利用計算機系統來進行操作，并且，已經被廣泛的應用于經濟研究領域內，例如選擇投資組合與儲蓄，控制人類生育、更新專利等。通常的時候，在對計量經濟模型進行構建的過程中，對于包含不確定性和實踐的動因模型需要進行估計分析，其實，這種模型同自然規律之間是存在矛盾的，由于模型是把處理自然運動規律以外生的狀態呈現出來，然而，隨著一些含有對全局和整體能夠帶來一定影響的多動因模型的出現，大大的提升了其應用的功能性。其中，動態博弈理論模型和理性預期模型就為其中的重要組成部分。

3.分析交互式圖形數據

采集與分析基本的數據，對數據的變量指標、數據的登錄、數據清理、統計報表的匹配盒清理等方面都會帶來很大的幫助，可以說，這些工作在計量經濟學中也屬于難點，比較繁重的工作。隨著計算機技術的不斷發展，數學應用軟件、計算機系統及數學應用軟件的出現，大大的提升了操作性能，從繁瑣的數據處理中人們逐漸的實現了自我超越，在Unix與Windows平臺的基礎上，開始大量的涌現出交互式圖形數據功能軟件包，例如，、Matlab、MathCAD、Maple？、Gauss、Mathematica等，可以通過鍵盤將數據直接輸入進去，在制表、特征圖形化和數據整理編輯的過程張也可以通過簡易的程序質量來完成。同時，將軟件Eview應用到計量經濟學中，使數據分析工作變的更加高效、實用。

三、結語

隨著時代的發展，人們對于計量經濟學的研究力度不斷增加，計算是計量經濟學的核心所在。那么，如何通過正確的計算方法確保計量經濟學的發展是擺在我們面前的一項重要課題。計算有著非常廣泛的含義，它包括網絡計算、計算機硬件技術和計算機軟件計算等。進入21世紀以來，我國科技發展速度不斷加快，計算機技術在我們的生活和工作的各個方面都開始發揮作用，計算和計量經濟學之間與生俱來的聯系。為了有效的促進計量經濟學計算的有效發展，文章通過上文對相關內容進行了探究，從而為有關單位及工作人員在實際工作中提供一定的借鑒作用。

參考文獻：

[1]李子奈：《計量經濟學模型方法論的若干問題》《經濟學動態》.2011第10期。

[2]洪永淼.計量經濟學的地位、作用和局限[J].經濟學研究.2013（03）：569-571.

篇（9）

《計量經濟學》于上個世紀20年代末期產生，后來經過不斷的發展和完善，該學科成為經濟學中一個較為活躍的分支學科。隨著教育部將《計量經濟學》這門課程確定為高等學校經濟學類各專業核心課程，該門課程的重要性才逐漸得到高校經管類教師的認同，并逐漸成為我國高校經管類各專業一門備受關注的課程。但是從學生學習過程來看，眾多學生對《計量經濟學》的學習感到困難和吃力，尤其對于那些數學基礎比較差的學生更是特別困難。而在該門課程的具體教學過程中，從教材選用、課程安排、教學方法等多個方面都存在一些問題，本文將對此進行詳細分析并提出相應的措施建議。

一、國內外《計量經濟學》發展概述

大多數《計量經濟學》工作者都致力于客觀的分析認識經濟現象與科學準確的闡述經濟規律。但是，經濟學的科學化進程一直受眾多因素的影響，如經濟活動的多因素性、隨機波動性以及事件發生的不可逆性，等等。我們知道，自然科學研究中能夠建立實驗室和創造出其他因素不變的條件下的理想狀態和環境，其變量往往會遵循特定的函數關系，而經濟學研究則不同，它不能遵循既定的函數關系，只能通過建立統計模型來進行定量分析。

《計量經濟學》大體上可以劃分為兩個階段。

第一階段：本世紀70年代以前，《計量經濟學》以“經濟平穩時間序列”為樣本數據進行建模分析。數學方法在經濟理論運用上的不斷深入，為《計量經濟學》的誕生奠定了數理基礎，如19世紀初高斯（Gauss）提出最小二乘法概念，19世紀末高爾登（Galton）提出“回歸”概念，20世紀初費雪（Fisher）提出抽樣分布理論。之后，尼曼（Neyman J.D）和皮爾遜（Pearson）相繼提出了假設檢驗理論。隨著數理統計理論框架的基本形成，人們逐漸學會應用這些知識來分析和研究經濟問題，從而誕生了《計量經濟學》。1926年挪威著名經濟學家拉格納·弗里希（Ragnar Frisch）提出了《計量經濟學》的名稱，為這門學科的建立奠定了基礎。1929年美國經濟學家戴維·S·穆爾（David.S.Mull）描述了工資波動，并決定從1933年開始出版《計量經濟學》雜志，這一舉措標志著《計量經濟學》這門學科已成為一門新興的獨立學科。

第二階段：本世紀70年代以前的建模都是以“經濟平穩時間序列”為樣本數據進行分析，而現實生活中的宏觀經濟變量大都呈現出非平穩性特征，因此在利用聯立方程模型對非平穩經濟變量進行回歸分析和預測時，常常出現偽回歸現象或預測失敗。從70年代開始，宏觀經濟變量時間序列的非平穩性問題和偽回歸問題逐漸引起人們的關注，進而來提高經濟計量模型參數估計的準確性和可靠性。

20世紀60年代Granger-Newbold首先提出偽回歸問題，引起了計量經濟學界的關注。之后，Box-Jenkins于1967年出版了《時間序列分析，預測與控制》一書，對上述問題進行詳細的分析和闡述。時間序列模型與回歸模型有一定的區別，時間序列模型是一種較為全新的建模方法，它往往通過依靠變量本身的外推機制來建立相應的模型。由于時間序列模型客服了變量的非平穩性問題所帶來的偽回歸，提高了分析的準確度和可靠性，從而為其在經濟領域的應用奠定了理論基礎。此時，《計量經濟學》的發展面臨著一些亟待解決的問題，如經濟變量非平穩性的檢驗方法；如何把時間序列模型引入經濟計量分析領域，以及如何進一步修改和完善傳統的經濟計量模型，等等。

針對《計量經濟學》發展中出現的這些問題，Dickey-Fuller于1979年首先提出時間序列非平穩性的DF檢驗法和應用更為廣泛的ADF檢驗法。Sargan于1964年提出誤差修正模型（ECM）概念。之后，Hendry-Anderson（1977）和Davidson（1978）的論文進一步完善了誤差修正模型，并嘗試用該模型來解決和分析非平穩變量的建模問題。Sims于1980年提出用一組內生變量作動態結構估計的聯立模型，即向量自回歸模型（VAR），向量自回歸模型雖然不以經濟理論為基礎，但卻具有較強的預測力。以上研究成果為協整理論的提出奠定了理論基礎。Engle-Granger于1987年提出協整概念。Granger定理證明若干個一階非平穩變量間若存在協整關系，那么這些變量一定存在誤差修正模型表達式。反之亦成立。1988-1992年，Johansen對向量自回歸模型中檢驗協整向量進行了更深入的分析和闡述，并建立向量誤差修正模型（VEC）的文章，從而進一步豐富和完善了協整理論。協整分析理論為現實經濟問題的分析和描述提供了一種理論聯系實際的強有力工具。近些年是《計量經濟學》快速發展階段，尤其是對非平穩經濟時間序列的研究取得了較大的進展。如：1982-1985年出版了一本《計量經濟學手冊》，為三卷本，含有35章講解內容。雖然當時計量經濟學者們大都知道大多數宏觀經濟時間序列是非平穩的，但囿于知識面的局限性，手冊中沒有對非平穩的時間序列問題進行任何的分析和討論；1985年在波士頓召開的世界計量經濟學會大會上，上百篇發表的論文中只有為數很少的幾篇論文討論了非平穩時間序列。而當今在世界主要計量經濟學雜志上幾乎沒有一份、沒有一期不刊登有關平穩性檢驗及協整問題的文章。

1960年中國科學院經濟研究所成立了一個經濟數學方法研究組。主要搞投入產出、優化研究。那時在大專院校的經濟類專業還沒開設《計量經濟學》課程。改革開放以后，1979年3月成立了中國數量經濟研究會（1984年定名為中國數量經濟學會，并辦有一份雜志，《數量經濟技術經濟研究》）。1980年中國數量經濟學會首次舉辦《計量經濟學》講習班，邀請Klein等七位美國教授講課。自此，《計量經濟學》的教學與科研迅速展開，取得許多研究成果。國家信息中心為參加聯合國的“連接計劃”研制了我國的宏觀計量經濟模型。吉林大學數量經濟研究中心研制了“國家財政模型及經濟景氣分析系統”。1998年教育部第一次把《計量經濟學》這門課程列為我國大學經濟類專業本科學生的8門必修課之一。多數學校已經把《計量經濟學》列為碩士生和博士生的必修課程。目前我國已經有14個《計量經濟學》專業博士點、42個碩士點。但從整體上說，我國的《計量經濟學》教學與科研水平和世界水平相比還有很大差距，還缺少在世界上知名的學者。

篇（10）

能源是人類賴以生存、社會得以發展的重要物質保障，其不僅直接影響社會文明和經濟的健康發展，同時也已成為了影響世界政治平衡的一個重要因素，從某種意義上說，人們對能源的重視和關心程度已超出能源本身原來所應具有的價值。由于能源分布的特點，煤炭成為我國能源的主要組成部分。本文在進行相關文獻綜述研究時發現，人們通常把煤炭歸納為能源的一部分來分析能源與經濟增長之間的關系，而直接研究煤炭消費與經濟之間關系并不是很多。所以，本文以能源消費與經濟增長之間的研究為切入點，首先對能源消費與經濟增長之間關系的相關文獻進行了分析整理及評價，然后簡單介紹我國煤炭消費與經濟增長方面的文獻研究狀況，為以后所要進行的煤炭消費與經濟增長之間關系的實證研究奠定理論基礎。

一、國外相關研究綜述

20世紀70年代，由于石油危機的進一步惡化而引發的世界經濟危機使得越來越多的經濟學家們在研究經濟增長問題時，開始將注意力從原來只考慮勞動和資本因素對經濟增長的影響轉移到了能源消費、勞動和資本與經濟之間關系的系統研究上。從原來將能源看作為資本的一個構成部分，轉變成將能源從資本中脫離出來，并將其看作為影響經濟增長的第三個因素，可以看出西方經濟學家對能源在經濟增長中的重視程度增加了很多。研究初期，在能源方面的研究較為成功的當屬Donella、Dennis和Jorgen等人于1972年通過深入的分析能源消費對世界人口和經濟發展的嚴重影響后，發表的較為著名的能源研究報告――《增長的極限》，該報告指出了世界人口與經濟的無限制增長，將導致能源資源的消費量逐年加大，在未來由于資源的過度消費將嚴重影響人類的生產和生活，并最終會給人類自身帶來毀滅性的打擊。國外學者在研究能源與經濟增長關系時主要運用各種經濟數據，從實際出發，集中在經濟增長與能源消費量之間的“量―量”研究及影響能源強度因素分析這兩大方面上。而且隨著研究的不斷深入，研究方法也在逐漸完善，總體來說西方學者對能源消費與經濟增長研究時所采取的研究方法主要經歷了三個研究階段：線性回歸分析、時間序列分析以及面板數據分析（包括空間面板數據分析）。

第一階段，基于線性回歸的研究。國外學者對能源消費與經濟增長之間關系的研究所采用的實證研究方法隨著研究的深入和計算機科學的發展，在不同的時間段所采用的研究方法也不盡相同。20世紀90年代以前，經濟學家們對能源消費與經濟增長之間關系的研究由于技術限制，基本上以線性回歸作為主要的研究方法。在此方面進行相關研究的學者有：Kraft（1978）、Akarca（1980）和Yu（1984、1985）等。

第二階段，基于時間序列分析研究。西方經濟學家們對于該種方法的應用主要集中在20世紀90年代初期到90年代中期。隨著西方經濟學家們對計量經濟研究方法的不斷改進和革新以及計算機軟件的快速發展，他們逐漸將計算方法從手工計算過渡到用軟件進行數據分析階段，這就大大降低了計算的誤差，同時也提高了計算的效率，這一時段是人們對能源與經濟增長關系進行研究的成長階段。在這段時間內，人們研究能源消費與經濟之間關系所選取的方法主要以基于時間序列為主，當研究一個國家的能源消費與經濟之間關系時，為使研究結果更加接近實際經濟運行本質，他們往往選取被研究對象多年的經濟數據，此種方法稱為時間序列分析方法。在此方面進行過相關研究的學者有：Yu（1992）、Hwang（1992）、Stern（1993）、Glasure（1997）、Asafudiaye（2000）、Ghali（2004）、Salvador（2008）和Mehrzad（2007）等。

第三階段，基于面板數據分析研究。考慮到利用時間序列方法分析經濟增長與能源消費問題時所得出的分析結果并不能使人滿意。從20世紀90年中后期開始，人們逐漸對分析方法進行改進，將分析方法由時間序列發展成為兼顧時間和地區的面板數據分析，以分析不同經濟體在同一段時間內以及同一經濟體在不同時間階段的經濟問題。在此方面進行過相關研究的學者有：Masih（1997）、Asafu-Adjaye（2000）、Soytas（2003）、Fisher（2004）、Chien（2005）、Lee（2007）、Lee（2007）和Huang（2008）等。

二、國內相關研究綜述

國內學者對能源消費與經濟之間關系的研究雖然起步相對較晚，但也取得了較為豐碩的研究成果。在吸收了國外在能源消費與經濟領域的研究方法和經驗后，我國學者結合我國實際經濟情況，開始了對能源消費與經濟之間關系的探索。特別是近幾年來，我國因能源消費而產生的各種環境、社會問題日益嚴重化，進行能源消費與經濟及環境之間關系的研究，處理能源與經濟、環境之間關系研究就顯得非常重要了。國內學者從不同的角度或方向深入研究問題，并針對如何實現我國能源、經濟、環境的協調發展，提出許多具有建設性的建議。總體來說，國內學者對能源消費與經濟增長的研究從最初的兩者之間宏觀的數據分析，到后來的能源消費結構與經濟增長之間的“微觀結構分析”，再到現在的兼顧結構變化和技術進步的針對我國能源強度的“綜合分析”，這都表明了我國學者對能源消費與經濟增長之間關系的研究正在不斷地加深。研究方法也在不斷改變，從線性回歸分析，到時間序列分析，再考兼顧時間和區域特殊性的面板數據分析，最后到最近較為流行的空間計量分析方法的應用，無一不說明我國學者對能源消費與經濟增長的研究越來越成熟，所研究的問題也越來越深入。

1、協整關系研究

國內學者在對能源消費與經濟增長之間關系進行研究時，所采用的研究方法主要為能源消費與經濟增長之間的協整性分析以及Granger因果關系分析，也有部分學者是用其他的計量方法進行分析。在此方面進行研究的學者主要有：趙麗霞（1998）、陳燕武（2003）、韓智勇（2004）和汪旭暉（2007）等。

2、因果關系研究

在借鑒了國外學者在能源消費與經濟增長的研究方法和經驗后，國內學者們在運用協整分析與Granger因果關系分析我國的能源消費與經濟增長之間的關系時，為使分析結果更加接近我國實際情況，有的學者對一些分析方法進行了優化，如灰度關聯分析、綜合面板數據模型等分析方法，這是對協整分析、Granger因果分析的補充和完善。由于各學者選取的樣本和數學模型的不一樣，得到的分析結果也有所不同，有些研究顯示能源消費與經濟增長存在雙向因果關系，而另外一些則認為兩者之間只存在單向因果關系，但是大部分學者得出了一個共同的結論：我國能源消費與經濟增長之間有很大的關聯。在此方面進行過相關研究的國內學者有：王海建（2000）、劉紅玫（2002）、張明慧（2004）、楊文培（2005）、馬宏偉（2005）、黃敏（2006）、劉朝明（2006）、徐小斌（2008）、王火根（2008）、王會青（2009）等。

3、運用空間計量方法研究

在研究能源消費與經濟增長問題時，大多數研究所采用的方法是時間序列分析，使用面板數據分析的研究相對較少，使用空間面板計量分析方法的更少，時間序列分析僅從整體上分析了能源消費與經濟增長之間的關系，沒有考慮到區域能源消費與經濟增長之間的關系，而面板回歸分析主要是研究能源消費與經濟增長之間的區域化差異性。目前對能源消費與經濟增長的空間分布格局進行分析研究的文章較少，關于區域能源消費與經濟增長之間的空間相似性或差異性的研究也相對較少。國內學者在這方面的研究成果學者有：鄒艷芬（2005）、吳明玉（2008）、于全輝（2008）和張可云（2012）等。

4、煤炭消費與經濟研究

我國是世界上煤炭消費量最大的國家，煤炭消費在我國能源消費結構中所占的比重較之其他國家要大很多。因此，研究我國煤炭消費與經濟增長之間的關系就有了非凡的意義。國內學者對煤炭消費與經濟增長之間關系的研究相對較多，他們所選取的研究方法主要集中于時間序列分析和面板數據分析。

張學達（2008）研究了我國煤炭消費對能源效率以及國民經濟產出的影響情況。張兆響（2008）運用結構突變理論，對我國煤炭消費和經濟增長的數據進行了平穩性檢驗分析。張興平（2008）等運用1980―2005年間我國的相關數據，對我國煤炭消費與經濟增長、能源消費結構變化與能源效率之間關系進行了協整分析。李金克（2009）等對世界主要煤炭消費國家（我國、美國、印度、俄羅斯、日本和南非）的煤炭消費與經濟增長關系進行了分析研究。章貴軍（2009）通過對我國經濟增長與能源消費和煤炭消費之間進行Granger因果關系檢驗和協整性分析，研究發現我國能源消費與經濟增長、煤炭消費與經濟增長存在著雙向因果關系，并且它們之間具有長期均衡關系。李金克（2011）搜集整理了1960―2008年間我國的CO2排放量、煤炭消費量及經濟增長的數據，建立了基于EKC曲線的協整關系檢驗模型，并利用ARDL的方法分析了這一時期內我國CO2排放量、煤炭消費量及經濟增長之間的關系。張全權（2011）搜集整理1978―2008年間我國的GDP總量和能源消費量、煤炭消費量、電力和石油消費量的數據，對這一時期內我國能源消費總量及其構成部分（煤炭、電和石油消費量）與經濟增長之間的關系進行了因果關系分析。

5、基于面板數據分析

張兆響（2009）對我國1986―2004年間東、中及西部三個地區的煤炭消費與經濟增長進行了面板協整性檢驗和因果關系檢驗。騰飛（2009）對貴州省地區的煤炭資源開發與經濟增長之間的面板數據進行了實證分析。劉順艷（2009）搜集整理了1997―2006年間我國30個省區的人均GDP與煤炭消費數據，運用面板數據分析方法，分析了人均GDP與人均煤炭消費量之間的關系，通過構建人均GDP與煤炭消費二維組合矩陣，將我國30個省區的經濟增長與煤炭消費劃分為四種類型：高經濟增長―高煤炭消費增長、高經濟增長―低煤炭消費增長、低經濟增長―高煤炭消費增長、低經濟增長―低煤炭消費增長。并從這四種類型中選取七個典型省區，分析了這些省區的人均能源消費與GDP增長之間的關系，并對經濟增長過程中人均煤炭消費可能產生的拐點進行了分析預測，為構建節能型社會提供了科學依據。陳軍（2011）對1978―2008年間我國煤炭消耗與污染排放情況進行了面板數據分析。趙文（2011）應用面板數據模型對山西省的煤炭資源開發與經濟增長之間的關系進行了實證分析。

三、綜述評價

在進行文獻綜述分析時發現，由于各國研究重點不同，在研究能源與經濟問題時，人們并沒有將研究的重點放在煤炭消費與經濟增長之間關系的分析上，而是將煤炭消費作為能源消費的一部分，整體考慮能源消費與經濟增長之間的關系。

因此，本文介紹了國外學者對能源消費與經濟增長之間關系所進行的研究，發現隨著研究的深入，他們在分析能源消費與經濟增長問題時所采用的主要研究方法也在逐漸的完善和系統化，主要分為以下幾個大類：線性回歸分析、時間序列分許和面板數據分析，并對每一階段所采用的分析方法進行了分析。

隨后，本文分析了國內學者對能源消費與經濟增長之間關系的研究，發現國內學者在這方面的研究較晚，其通過借鑒國外學者的研究經驗和方法后，主要從能源消費與經濟增長之間的長期協整性分析和兩者之間的因果關系方面進行了分析，并考慮了區域空間因素對能源消費與經濟增長之間關系的影響，運用空間計量經濟學方法對我國能源消費與經濟增長之間關系進行了分析研究。雖然所采取的研究方法有所不同，但是大多數研究結果均得到了我國能源消費與經濟增長存在著長期均衡關系，而且能源消費是引起經濟增長的Granger原因的結論。

從國內外近幾年的研究內容可以看出，人們對煤炭消費的研究雖然在深入，但是研究的方向卻僅限于宏觀經濟方面，使用的研究方法也主要是運用計量經濟方法，通過建立煤炭消費與經濟之間的回歸分析模型，分析出它們之間的長、短期關系。將我國煤炭消費按照區域特征分開進行研究的相對不足。因此，筆者認為研究我國區域間煤炭消費問題能夠彌補國內外學者在此方面的研究空缺，進而使得煤炭消費問題研究更加全面、具體。

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