應用導向下的本科階段計量經濟學教學之思考

李芝倩

（南京審計學院 經濟學院，江蘇 南京 210029）

應用導向下的本科階段計量經濟學教學之思考

李芝倩

（南京審計學院 經濟學院，江蘇 南京 210029）

作為一項經濟類學科重要的工具性課程，計量經濟學發揮著越來越重要的作用.本文從現有教學框架出發，指出在本科階段的計量經濟學教學過程中，由于課時等客觀因素的限制，應用導向還有很大的提升空間，主要體現在三個方面：增加與各種數據特征相對應的應用型分析方法、進行數據預處理、改進案例研究和實踐教學.

計量經濟學；本科教學；應用導向

計量經濟學自從系統的引入中國開始，已經成為經濟類學科的必修課程.教學體系包括本科階段、碩士研究生階段和博士研究生階段.本文主要對實際應用中的本科階段計量經濟學教學框架展開討論.以下第一部分首先介紹實踐中的本科計量經濟學的教學框架；第二部分分析應用型分析方法在教學過程中的擴展；第三和第四部分分別介紹數據預分析和教學中的案例及實踐內容.

1 現行本科計量經濟學教學框架

本科階段的教材內容涉及了OLS數理分析及其基本檢驗方法、聯立方程模型、專門模型設計、時間序列模型等.其中，OLS分析方法及相關檢驗、聯立方程模型是絕大多數本科計量經濟學教材涵蓋的內容.OLS情況下的基本檢驗方法包括異方差檢驗、序列相關性檢驗、多重共線性檢驗、顯著性檢驗等；聯立方程模型專門模型設計涵蓋了工具變量法IV、二階段最小二乘法2 SLS；時間序列分析則涵蓋了平穩性檢驗、協與誤差修正模型等內容；專門模型設計則包括了虛擬變量、滯后變量、二元離散選擇模型等方法[1].

但是，由于課時等方面的原因，本科階段的計量經濟學仍立足于經典計量經濟學模型的性質分析和應用，并且以最小二乘法為主.這使得很多學生對學習內容的理解僅限于構造OLS、TSLS等模型.這些內容是計量經濟分析的基礎，但隨著計量分析技術的廣泛應用，以上教學內容已不能滿足大部分本科生進行論文設計的需要，在目前經濟學學士學位論文研究過程中所收集到的數據主要是時間序列數據和面板數據.與此對應的是，在現階段本科計量經濟學教學中，時間序列分析方法一般作為補充內容，所用課時較少；面板分析方法則在大部分教學規劃中都未納入.這就造成了計量分析的實際應用過程中，學生普遍反映“學不能致用”的問題.因此，首先應有針對性的介紹更多的計量分析方法.

其次，截面數據多體現為調研類數據，要使調研數據成為有價值的計量分析基礎，還必須經過適宜的數據預處理，而這一點經常被數據分析者忽略.因此，還應在教學實踐中，與統計學相聯系，對數據進行預處理.

第三，作為一個融合了模型建立、參數估計、模型檢驗和應用的綜合體系，計量經濟學的在教學中強調如何從實際問題出發建立模型和得到有意義的結論，這才能使學生知道所學內容的應用價值，并對這一相對較難的課程投入更大的熱情.但在教學大綱的設計中，理論所占課時為總課時的絕大多數，應用所占課時比重較少；課堂教學方法不靈活，幾乎都以講授為主；討論式教學、案例教學和實驗教學還有很大的提升空間.

因此，本文認為，應在理論性質界定清楚的基礎上，強化本科計量經濟學教學中的應用導向，使學生了解更多應用導向的計量分析過程.應用導向主要體現在三個方面：（1）增加與各種數據特征相對應的應用型分析方法；（2）進行數據預處理；（3）改進案例研究和實踐教學.

2 引入更多應用型分析方法

OLS是回歸分析中最基礎的統計技術.就目前的課時分配而言，這也是本科階段最主要的學習內容.這使一部分學生產生了錯覺，即大多數數據樣本都能采用OLS進行分析.因此，在充分講解OLS回歸原理的基礎上，可將其他常用的分析方法整理為一個單元，并有比較的說明各種分析方法的適用范疇.

在回歸分析方法體系中，OLS 并不是唯一的回歸方法.不同的回歸方法有不同的適應性.當高斯假定①被滿足時，可采用最小二乘法OLS（OrdinaryLeast Square）. 這時的估計量是最優線性無偏估計量. 當存在異方差時，OLS 估計量雖然仍是無偏的和線性的，但卻不具有最優性即最小方差性.這時應采用加權最小二乘法WLS （weightedLeast squares method）對異方差情形進行補救.當解釋變量與誤差項相關時，最常用的估計方法是二階段最小二乘法TSLS（two stage least squares）.當隨機誤差項的分布情況未知時，它也就可能存在異方差和序列相關，可采用廣義矩方法GMM（Generalized Method of Moments）

在畢業論文寫作中，由于調研數據對數據樣本的數量要求通常超出了學生收集數據的能力范圍，因此多數學生所選擇的是時間序列數據.可以說，時間序列數據已經廣泛引入本科階段的論文寫作中.但論文設計中的分析方法和過程主要是學生自學得來.為了提高計量經濟學的工具學科的價值，這就需要在本科階段的教學中也引入具有可實踐性的時間序列分析方法.可實踐性體現在理論與實踐的結合.只講理論，論文中的計量過程往往是不完整的；只講操作過程，則往往使學生難以舉一反三的選擇模型和方法.因此，時間序列方法的講解應包括兩個方面的內容：（1）時間序列分析的理論，例如時間序列的平穩性問題；（2）一個主流的時間序列分析過程所應包括的內容：ADF檢驗、Johansen檢驗、協整方程、誤差修正模型、脈沖響應函數及方差分解.

3 數據預處理

數據處理與關系預分析是計量過程的基礎.現實世界的數據往往是具有復雜關系的，也是不完美的.數據預處理的主要方法[2]包括：

預處理階段 含義和內容 應用方法數據審查 檢查樣本是否充足、全面；檢查樣本值是否與研究目的一致；發現缺失值、異常值和可疑數據。數據清理 處理缺失值、異常值。 缺失值的處理：忽略、插補、重新抽樣、加權調整；異常值的處理：數據平滑數據轉換 解決數據間不可比性的問題。 對數等運算法、同類數據匯總和泛化、對某重要屬性進行加權處理數據驗證 初步評估和判斷數據是否滿足統計分析的需要,決定是否需要增加或減少數據量。 相關分析、一致性檢驗等方法

以上分析方法通常需要將計量經濟學與統計學相結合.由于課時的限制，數據預處理的具體方法過程可作為課后自學內容，但應結合案例使學生形成概念性的知識，即遇到某種情況時應采用何種方法來處理.

4 加強案例教學和實踐教學

案例教學和實踐教學的目的旨在是學生提高觀察數據、分析數據并得到一個能夠通過相應檢驗的綜合能力.在教學時間安排上，理論與案例、實驗教學應統籌規劃，一個主題的理論教學完成之后，應安排一次實驗教學.

因此，在理論講解的基礎上，應強化應用導向為指導的案例庫建設和上級操作課.在建設案例庫時，應突出專業知識和分析環境的作用，使學生從案例中能夠學習到如何針對具體情況構造模型和選用有針對性的計量方法.

與之相承的是操作軟件的引入.目前常用的計量分析軟件有Eviews、Spss、SAS、Stata、Matlab 等[3].其中SAS、Stata、Matlab 對編程技術的要求較高，Eviews較為擅長時間序列分析，Spss 較為擅長聚類分析、因子分析等數據分析方法.在本科階段，選用Eviews 5.0以上版本作為實踐軟件較為適宜[4].由教師結合案例進行軟件操作演示，隨后在總課時中安排上機實驗.

注 釋：

①高斯假定是指：解釋變量X是確定性變量；隨機誤差項u滿足零均值、同方差、無序列相關假定；解釋變量X與隨機誤差項u不相關；隨機誤差項服從零均值、同方差、零協方差的正態分布.

〔1〕張長青.計量經濟學課程教學內容與教學方法改革探討[J].黑龍江教育學院學報，2009(4):138-150.

〔2〕程開明.統計數據預處理的理論與方法述評[J].統計與信息論壇，2007（6）：98-103.

〔3〕徐占東.王維國.計量經濟學探索性實驗教學研究[J].淮北職業技術學院學報，2009(2):91-92.

〔4〕高鐵梅.計量經濟分析方法與建?！狤views應用及實例[M].清華大學出版社，2006.

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