§1.2　计量经济学的内容体系

计量经济学作为一门独立的经济学科，在其发展过程中，逐步形成了自己的学科体系，其内容可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。

一、理论计量经济学与应用计量经济学

理论计量经济学主要是寻找适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系式。应用计量经济学就是应用计量经济学的理论与方法，去研究经济学或商业中的某些特殊领域，诸如生产函数、消费函数、投资函数、供求函数、证券组合理论等等。计量经济学的实际应用过程主要是建立、估计和检验各类计量经济模型，以达到结构分析、经济预测和政策评价的目的。根据各类计量经济模型实际应用的范围，可分为个体模型、企业模型、部门模型、地区模型和宏观模型。根据经济现象和数量关系，可分为计量经济模型、投入产出模型、最优化模型、控制论模型和系统动力学模型。

应用计量经济学以经济理论和事实为出发点，应用计量方法，解决经济系统运行过程中的理论问题或实践问题。其目的是：（1）应用计量模型对经济变量之间的关系进行数量分析，即结构分析；（2）用计量模型进行定量分析，提供现有样本数据以外的某些变量的预测值，给出变量值在未来时期中或其他空间上的预测结果，即经济预测；（3）通过计量经济模型仿真各种经济政策措施的效果，对不同的政策方法进行比较和选择，即政策评价。图1.1为其示意。

从图1.1中可以看出，应用计量经济学的核心环节是建立和应用计量经济模型。计量经济模型应用的经济结构分析、经济预测和政策评价三个方面有密切关系。经济结构分析的结果，可用于经济预测，经济预测的结果是政策评价的依据，而政策评价本身是一种条件预测。

二、计量经济分析工作

用计量经济方法研究社会经济问题是以计量经济模型的建立和应用为基础的，其分析工作过程可分为四个连续的步骤：建立模型、估计参数、验证模型和使用模型。

1.建立模型

计量经济分析是从建模开始的。通常是在经济理论指导下将复杂的现实经济问题简化为假说，由此建立计量经济模型。建立模型是根据经济理论和某些假设条件，区分各种不同的经济变量，建立单一方程式或方程体系，来表明经济变量之间的相互依存关系。例如，凯恩斯著名的边际消费理论：全社会的消费取决于全社会的收入，消费随着收入的增加而增加，但消费的增长低于收入的增长。消费随着收入的增长而增长的速度愈来愈慢，这就是说边际消费倾向的规律是递减的。根据这一理论，假定以C表示全社会的消费，D表示可支配收入，则可写为：

这是一个随机方程，是根据经济行为构造的函数关系式。由于任何一种经济行为都受众多因素的影响，我们在构造函数关系式时，不可能、也不必要把全部因素都罗列到函数式中来。有些因素影响很小，而且没有规律性，它们的作用结果一般无法观测到，我们称这类因素为随机因素，可综合地用随机误差项u来表示，因此方程式中引进随机误差项u。随机误差项在方程中看起来微不足道，但它们的性质对于随机方程的参数估计问题有极其重要的影响。所以，随机误差项在理论计量经济学中始终扮演着重要的角色。由于计量经济模型中的随机方程是根据经济行为构造的，因此，也常称它们为行为方程。

对于一个方程来说，等号左边的因变量称为被解释变量（explained variable），等号右边的自变量称为解释变量（explaining variable）。

2.估计参数

模型建立后，必须对模型的参数进行估计，获得模型参数的具体数值，用于解释经济学问题。获得模型变量的数据是进行参数估计的前提。数据收集与处理是计量经济分析工作的重点和难点。很多情况下数据的收集与处理工作就占据分析工作的一半工作量。

一般而言，模型所含经济变量的数据可分为以下几种类型：

（1）时间序列数据

时间序列数据是指某一经济变量在各个时期的数值，按时间先后顺序排列所形成的数列。例如1980—2014年间每年国民收入的数据构成这个变量的时间序列。在应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，必须进行换算调整；二是用时间序列数据作样本，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

截面数据是指在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。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一点。

（3）混合数据

混合数据是指兼有时间序列和截面数据两种成分的数据。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，如果不同时期的企业完全相同，这些观测值数据就是面板数据。如果不同时期的企业不相同，则为混合数据。

获得模型参数估计值的方法有多种，按计量经济模型的种类可分为两类：单一方程估计方法和联立方程估计方法。在某种特定情况下采用哪种方法，取决于模型满足的假设条件和数据条件。例如，有内生解释变量时就需要使用工具变量法，有异方差时就需要使用加权最小二乘法等。

3.验证模型

模型估计之后，必须验证模型参数估计值在经济上是否有意义，在统计上是否令人满意。为此，人们选用三种准则对模型进行验证：经济理论准则、统计准则、计量经济准则。

（1）经济理论准则

经济理论准则即根据经济理论所阐明的基本原理，以此对模型参数的符号和取值范围进行检验。换言之，就是据经济理论对计量经济模型中参数的符号和取值范围施加约束。例如上述模型的消费方程为根据经济理论分析得知，消费与可支配收入成正相关关系，即可支配收入越多，消费就越多，这样就从经济理论分析确定了参数β1的符号，以及β1的取值范围为0≤β1≤1。假如参数实际估计值的符号和大小与经济理论分析不符，就应舍弃，除非有充足理由使人们相信，在某种特定情况下经济理论的原理不成立。因此，如果需要接受具有“错误”符号和大小的所求参数估计值时，必须说明理由。然而，在多数情况下，所求参数估计值的符号和大小产生错误的原因，可归因于模型的估计中所用的实际资料不足。换言之，就是所用样本观测值不能代表这种关系，或是样本观测值的数目不适当，或是违反了计量经济模型的某些假定。一般而言，如果所求参数估计值不能满足经济理论准则，则参数估计值在经济上是没有意义的。

（2）统计准则

统计准则是由统计理论决定的，统计准则的目的在于考察所求参数估计值的统计可靠性。由于所求参数的估计值是根据计量经济模型中所含经济变量的样本观测值求得的，便可以根据数理统计学的抽样理论中的几种检验来确定参数估计值的性质，主要是t检验和F检验，分别检验个别参数的显著性和模型整体显著性。还有其他对模型性质的判断，如：

（i）根据样本观测值计算的判定系数是一种统计量，它表示由解释变量说明被解释变量的程度。

（ii）参数估计量的标准差是参数估计量与参数真实值的离差的一种度量。参数估计量的标准差愈大，则它的可靠性愈小，参数估计量的标准差愈小，则它的可靠性愈大。

应该着重指出，若根据经济理论准则，验证所求参数估计值具有“错误”符号或大小，即使这些参数估计值在统计上是显著的，也应当舍弃这些参数的估计值。换言之，统计准则对经济理论准则而言，是第二位的或是次要的。

（3）计量经济准则

计量经济准则是由理论计量经济学决定的，其目的在于研究任何特定情况下，所采用的计量经济方法是否违背了计量经济模型的假定。计量经济准则作为二级检验，可视为统计准则的再检验。这些准则有助于我们确定所求参数估计值是否具有合乎最佳线性无偏估计量的性质，即无偏性、一致性和有效性等。

由于计量经济模型满足的假定不同，对应着各种计量经济方法。因此，每一种计量经济方法都有它各自的计量经济准则。如果计量经济模型不能满足计量经济方法的假定，则所求参数的估计值就不具备合乎需要的性质。通常需要重新确定模型，即引入新的变量或略去一些变量，或者改换模型的数学形式，以便得出一个与计量经济方法假定相符合的新模型。然后，对新模型再进行估计，并再一次应用经济理论准则、统计准则和计量经济准则进行验证。若仍不能满足这三类准则的要求，则需重复上述过程。原则上要求所求参数的估计值能通过所有的准则。

综上所述，验证模型是一个极其复杂的动态过程。计量经济研究人员在接受或舍弃这些参数估计值之前，必须对它们用上述三种准则进行验证。若检验不能通过，则需修正模型，再设定，再估计，再检验。只有通过检验的模型参数估计值才具有合乎需要的性质，才能应用模型进行计量分析。

4.使用模型

对经济现象的计量研究是为了使用计量经济模型。计量经济模型的使用主要是用于进行经济结构分析、预测未来和制定或评价经济政策。

（1）结构分析

结构分析就是利用已估计出参数值的模型，对所研究的经济系统变量之间的相互关系进行分析，目的在于了解和解释有关经济变量的结构构成和结构变动的原因。诸如产业结构、产品结构、消费结构、投资结构等问题中的结构分析。它研究的是当一个或多个变量发生变化时会对其他变量以至经济系统产生什么样的影响，从这个意义上讲，我们所进行的经济系统定量研究工作，就是结构分析。结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静态分析。

弹性分析是指某一变量的相对变化引起另一变量的相对变化的度量，即变量的变化率之比。在计量经济研究中，除了需要研究经济系统中变量绝对量之间的关系，还要掌握变量的相对变化所带来的相互影响，以掌握经济活动的数量规律和有效地控制经济系统。计量经济学模型结构式揭示了变量之间的直接因果关系，从模型出发进一步揭示变量相对变化量之间的关系是十分方便的。

乘数分析是指某一变量的绝对变化引起另一变量的绝对变化的度量，即变量的变化量之比，也称倍数。它直接度量经济系统中变量之间的相互影响，经常被用来研究外生变量的变化对内生变量的影响，对于实现经济系统的调控有重要作用。乘数可以从计量经济学模型的简化式很方便地求得。关于计量经济学模型的结构式和简化式的概念，将在有关章节专门介绍，简单地说，结构式的解释变量中可以出现内生变量，而简化式的解释变量中全部为外生变量或滞后内生变量。

比较静态分析是比较经济系统的不同平衡位置之间的联系，探索经济系统从一个平衡点到另一个平衡点时变量的变化，研究系统中某个变量或参数的变化对另外变量或参数的影响。显然，弹性分析和乘数分析都是比较静态分析的形式。计量经济学模型为比较静态分析提供了一个基础，没有定量描述变量之间关系的、包含变量和参数的计量经济学模型，比较静态分析将无从着手。

（2）预测未来

预测未来就是根据已估计出参数值的计量经济模型，由已知的或预先确定的解释变量，来推测被解释变量在未来时期的数值。计量经济模型本身就是试图从已经发生的经济活动中找出变化规律，然后把这种规律用于样本以外数据的预测。经济预测可以是对被解释变量未来时期的动态预测，也可以是对被解释变量在不同空间状况的空间预测。这是计量经济分析的主要目的之一。

（3）规划政策

规划政策是计量经济模型的最重要用途，也是它的最终目的。规划政策是由决策者从一系列可供选择的政策方案中，挑选出一个最优政策方案予以执行。一般的操作步骤是先根据模型运算一个基本方案，然后改变外生变量（政策变量）的取值，得到其他方案，对不同的政策方案的可能后果进行评价对比，从而做出选择，因此又称为政策评价或政策模拟。从宏观经济领域到微观经济领域，每时每刻都存在政策评价的问题。经济政策具有不可试验性。当然，有时在采取某项政策前，在局部范围内先进行试验，然后推行，但即使如此在局部可行的在全局上并不一定可行。这就使得规划政策显得尤其重要。经济数学模型可以起到“经济政策实验室”的作用。尤其是计量经济学模型，揭示了经济系统中变量之间的相互联系，将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，可以很方便地评价各种不同的政策对目标的影响。将计量经济学模型和计算机技术结合起来，可以建成名副其实的“经济政策实验室”。

计量经济学模型用于规划政策，主要有三种方法：一是工具——目标法，即给定目标变量的预期值，也就是我们希望达到的目标，通过求解模型，可以得到政策变量值；二是政策模拟，即将各种不同的政策代入模型，计算各自的目标值，然后比较其优劣，决定政策的取舍；三是最优控制方法，即将计量经济学模型与最优化方法结合起来，选择使得目标最优的政策或政策组合。

三、计量经济学与电脑

最后必须指出，计量经济学模型的建立和实际使用，离开了电脑几乎是不可能的。目前，已有很多计量经济学软件包，可以完成计量经济学模型的参数估计、模型检验、预测等基本运算。