計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第 1章經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的特征及研究范圍

第1章經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的特征及研究范圍

在經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)，以及其他相關(guān)學(xué)科的研究中，越來越多的問題需要得到

量化的答案。解決這個(gè)問題的一個(gè)主要手段就是通過經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)中的研究方法。

本課程是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的入門課程，這里，我們首先概括地介紹經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)，目的

是使大家初步了解經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的一般問題。

1.1什么是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)

經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)現(xiàn)在已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)管理學(xué)研究中最熱門的專業(yè)之一。簡單地說，

經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)就是經(jīng)濟(jì)的測度。但更具體地，不同的經(jīng)濟(jì)學(xué)家可能會給出不同的描

述。如：

Goldberger—經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)是利用經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)推斷等工具對經(jīng)濟(jì)

現(xiàn)象進(jìn)行分析的一門社會科學(xué)。

Samuelson——經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)分析經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對構(gòu)建于數(shù)理經(jīng)

濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)上的模型進(jìn)行實(shí)證分析?，并得出數(shù)值結(jié)果。

1.2為什么要學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)

從上述定義可以看出，經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)涉及經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)

（即經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)）和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，同時(shí)也是值得獨(dú)立研究的一門學(xué)科。經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)

與其它學(xué)科的關(guān)系可以通過下面的圖形說明。

數(shù)理經(jīng)

經(jīng)濟(jì)計(jì)

量學(xué)經(jīng)濟(jì)線

計(jì)學(xué)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)

圖1經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)與其它相關(guān)學(xué)科的關(guān)系

（1）經(jīng)濟(jì)學(xué)：提出以定性描述為主的命題和假說，理論本身無法定量測度經(jīng)濟(jì)

變量之間的強(qiáng)度關(guān)系。

（2）數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)：主要是用數(shù)學(xué)形式或方程式（或模型）描述經(jīng)濟(jì)理論。

（3）經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)：主要是收集、處理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)繪制成圖表，為

經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析提供原始數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)：提供了研究試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的許多分析工具，但是經(jīng)濟(jì)

計(jì)量學(xué)中面對的多是觀測數(shù)據(jù)。

（5）經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)：以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，定量分析經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系。依

據(jù)觀測和試驗(yàn)，對經(jīng)濟(jì)理論做出經(jīng)驗(yàn)解釋。

1.3經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法論

一般來說，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析步驟如下：

（1）理論或假說的陳述；

（2）理論的數(shù)學(xué)模型設(shè)定；

（3）理論的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型設(shè)定；

（4）收集數(shù)據(jù)；

（5）經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)；

（6）假設(shè)檢驗(yàn)；

（7）預(yù)報(bào)或預(yù)測

（8）利用模型進(jìn)行控制或制定政策。

為了闡明經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的方法論，下面考慮這樣一個(gè)問題：經(jīng)濟(jì)形勢會影響人

們進(jìn)入勞動力市場的決策嗎？或者經(jīng)濟(jì)形勢是否對人們的工作意愿有影響？？

假設(shè)用失業(yè)率（UNR）來度量經(jīng)濟(jì)形勢，用勞動力參與率（LFPR）來度量勞動力的參

與，UNR和LFPR的數(shù)據(jù)由政府按時(shí)公布。我們按上述步驟回答這個(gè)問題。

1.3.1理論或假說的陳述

在勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)中，關(guān)于經(jīng)濟(jì)形勢對人們工作意愿的影響有兩個(gè)相互對立的假

說。

（1）受挫-工人假說認(rèn)為當(dāng)經(jīng)濟(jì)形勢惡化時(shí)（表現(xiàn)為較高的失業(yè)率），許多失

業(yè)工人放棄尋找工作的愿望并退出勞動市場。

（2）增加-工人假說認(rèn)為當(dāng)經(jīng)濟(jì)形勢惡化時(shí)，許多目前并未進(jìn)入勞動市場的后

備工人（比如帶孩子的母親）可能會由于養(yǎng)家的人失去工作而決定進(jìn)入勞

動市場，即使這些工作的報(bào)酬很低，只要可以彌補(bǔ)由于養(yǎng)家人失去工作而

造成的收入方面的一些損失就行。

1.3.2理論數(shù)學(xué)模型的沒定

這個(gè)問題涉及兩個(gè)主要變量；UNR（解釋變量或自變量）和LFPR（被解釋

變量或者因變量）。經(jīng)濟(jì)假說并沒有明確指出二者之間的函數(shù)關(guān)系，為了簡單起

見，不妨考慮線性關(guān)系，

Y=B\+BiX（1-1）

其中，Y=LFPR,X=UNR。式（1-1）表明城市勞動力參與率與城市失業(yè)率呈線

性關(guān)系。囪和&為線性函數(shù)的參數(shù)。囪為截距，其值為當(dāng)UNP為零時(shí)LFPR的

值。&為斜率，它是每一單位UNP的變動所引起的LFPR的變動率。更一般地,

斜率度量了等右邊變量每變動一單位所引起的等式左邊變量的改變量。斜率值可

正（若增加工人的效果大于受挫工人效果的影響）可負(fù)（若受挫工人效果的影響占

主導(dǎo)力量）。

1.3.3理論的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型設(shè)定

（1-1）式給出了變量之間的確定關(guān)系，但這往往與經(jīng)濟(jì)實(shí)際相矛盾。一般

來說，經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系是非確定的。更準(zhǔn)確地，（1-1）式可以寫成

Y=8I+B2X+〃（1-2）

其中，〃表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，包括了除解釋變量外，影響被解釋變量的其它一切因

素。

1.3.4收集數(shù)據(jù)

為了獲得模型中未知參數(shù)的估計(jì)，我們需要有數(shù)據(jù)。可以說，數(shù)據(jù)是經(jīng)濟(jì)計(jì)

量分析中必不可少的要素，是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的主要前提。對此，我們在后面

會安排一部分具體介紹數(shù)據(jù)相關(guān)問題。

表1-1給出了1980-2002年美國城市勞動力參與率、城市失業(yè)率和實(shí)際平均

小時(shí)工資。

表1T

年份城市勞動力參與率（為）城市失業(yè)率（%）平均時(shí)工資（$）

198063.87.17.78

198163.97.67.69

198264.09.77.68

198364.09.67.79

198464.47.57.80

198564.87.27.77

198665.37.07.81

198765.66.27.73

198865.95.57.69

198966.55.37.64

199066.55.67.52

199166.26.87.45

199266.47.57.41

199366.36.97.39

199466.66.17.40

199566.65.67.40

199666.85.47.43

199767.14.97.55

199867.14.57.75

199967.14.27.86

200067.24.87.89

200166.94.87.99

200266.65.88.14

根據(jù)這個(gè)樣本數(shù)據(jù)，做散點(diǎn)圖。圖1-1顯示CL^PR和CUNR呈反向變動,

這或許說明，受挫工人效應(yīng)強(qiáng)于增加工人效應(yīng)。

CUNRCY)

圖2城市勞動力參與率與城市失業(yè)率回歸圖

1.3.5經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)

有了數(shù)據(jù)，就可以對模型（1-2）中的未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。參數(shù)估計(jì)的方法

則是建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)上，當(dāng)然，這不是本課程的學(xué)習(xí)重點(diǎn)。

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)?，通過常用的普通最小二乘估計(jì)法（OLS）,得到下面的估計(jì)

結(jié)果

CIJTR=69.9355-0.6458CUNR

這里，變量CLFPR上加一符號“八”表示根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)估計(jì)得到的回歸直線。

從式（1-3）可知，Bi的估計(jì)值約為70,比約為-0.64。因此，平均地,如果

失業(yè)率上升一個(gè)單位（比如說一個(gè)百分點(diǎn)），則城市勞動力參與率將下降0.64個(gè)百

分點(diǎn)；也就是說，當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況惡化時(shí)，勞動力參與率將平均凈減少0.64個(gè)百分

點(diǎn)，這或許表明了受挫工人效應(yīng)占主導(dǎo)力量。我們講“平均”是因?yàn)榍懊嫣岬降恼`

差項(xiàng)〃可能會導(dǎo)致變量之間的關(guān)系有些出入，這一點(diǎn)可以從圖1-2清楚地看到：

真實(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)并未落在估計(jì)的回歸線上?；貧w直線上的點(diǎn)與真實(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離稱為

殘差。簡言之，估計(jì)的回歸直線（式（1?3））給出了平均城市勞動力參與率與城市

失業(yè)率之間的關(guān)系——每一單位城市失業(yè)率的變化所引起的城市勞動力參與率

的平均改變量是多少。常數(shù)69.93即當(dāng)城市失業(yè)率為零時(shí)城市勞動力參與率的平

均值。也就是說，當(dāng)充分就業(yè)時(shí)（即不存在失業(yè)），城市適齡工作人口的69.93%將

參與就業(yè)。

1.3.6假設(shè)檢驗(yàn)

假設(shè)估計(jì)出來的模型較好地近似了實(shí)際情況，還必須判斷如同回歸（1?3）

的估計(jì)結(jié)果是否與待檢驗(yàn)的理論預(yù)期相一致，凡是不能通過經(jīng)驗(yàn)證據(jù)證實(shí)的理論

或假設(shè)，都不能作為科學(xué)探索的一個(gè)部分。

依據(jù)樣本數(shù)據(jù)來判斷經(jīng)濟(jì)理論，主要以統(tǒng)計(jì)理論中的統(tǒng)計(jì)推斷（假設(shè)檢驗(yàn)）

作為理論基礎(chǔ)。對于經(jīng)濟(jì)計(jì)量估計(jì)結(jié)果的檢驗(yàn)主要涉及以下幾個(gè)方面：

（1）模型設(shè)定檢驗(yàn)?？紤]一個(gè)替代模型

CLFPR=BX+B,CUNP+AHE82+u。⑷

（2）模型的統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)。如仍是否等于0

（3）模型的經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。如以大于0,還是小于0。

1.3.7預(yù)報(bào)或預(yù)測

根據(jù)給定的解釋變量值，估計(jì)被解釋變量的可能取值或取值范圍。例如，假

設(shè)2004年CUNR和AHE的數(shù)據(jù)分別是6.0和10,那么該年CLFPR的預(yù)測值是

多少？

1.3.8利用模型進(jìn)行控制或制定政策

1.4課程安排

1.4.1參考書目

I.教材：達(dá)莫達(dá)爾N.古亞拉提著，張濤譯，《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)精要》，機(jī)械工業(yè)出

版社。

2.達(dá)莫達(dá)爾N.古亞拉提著，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)》，中國人民大學(xué)出版社。

3.高鐵梅，《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模-EViews應(yīng)用及實(shí)例》，清華大學(xué)出版社。

4.張曉炯,EViews使用指南與案例,機(jī)械工業(yè)出版社,2007o

1.4.2課程進(jìn)度表

表1-2課程進(jìn)度表

時(shí)間內(nèi)容安排學(xué)時(shí)備注

第3周第1章

2+1

（9月13-9月19日）第2-5章（數(shù)據(jù)特征）

第4周EViews入門1.建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3

（9月20日-9月26日）（中秋假期）2.數(shù)據(jù)描述分析

第5周

,日「口門、第6章一元線性回歸3

（9月27日-10月3日）

第6周

國慶假期

（10月4日-10月10日）

第7周第7章一元回歸的假設(shè)

3

（10月11日-10月17日）檢驗(yàn)

第8周EViews：

3

（1（）月18日-1（）月24日）一元線性回歸分析

第9周

第8章多元線性回歸3

（10月25日-10月31R）

第10周EViews：

3

（11月1日-11月7日）多元線性回歸分析

第11周第9章1.理論介紹

3

（11月8日-11月14日）非線性回歸2.EViews實(shí)例

第12周第10章1.理論介紹