§1.2　計量經濟學的內容體系

計量經濟學作為一門獨立的經濟學科，在其發展過程中，逐步形成了自己的學科體系，其內容可以分為理論計量經濟學和應用計量經濟學。

一、理論計量經濟學與應用計量經濟學

理論計量經濟學主要是尋找適當的方法，去測度由計量經濟模型設定的經濟關系式。應用計量經濟學就是應用計量經濟學的理論與方法，去研究經濟學或商業中的某些特殊領域，諸如生產函數、消費函數、投資函數、供求函數、證券組合理論等等。計量經濟學的實際應用過程主要是建立、估計和檢驗各類計量經濟模型，以達到結構分析、經濟預測和政策評價的目的。根據各類計量經濟模型實際應用的范圍，可分為個體模型、企業模型、部門模型、地區模型和宏觀模型。根據經濟現象和數量關系，可分為計量經濟模型、投入產出模型、最優化模型、控制論模型和系統動力學模型。

應用計量經濟學以經濟理論和事實為出發點，應用計量方法，解決經濟系統運行過程中的理論問題或實踐問題。其目的是：（1）應用計量模型對經濟變量之間的關系進行數量分析，即結構分析；（2）用計量模型進行定量分析，提供現有樣本數據以外的某些變量的預測值，給出變量值在未來時期中或其他空間上的預測結果，即經濟預測；（3）通過計量經濟模型仿真各種經濟政策措施的效果，對不同的政策方法進行比較和選擇，即政策評價。圖1.1為其示意。

從圖1.1中可以看出，應用計量經濟學的核心環節是建立和應用計量經濟模型。計量經濟模型應用的經濟結構分析、經濟預測和政策評價三個方面有密切關系。經濟結構分析的結果，可用于經濟預測，經濟預測的結果是政策評價的依據，而政策評價本身是一種條件預測。

二、計量經濟分析工作

用計量經濟方法研究社會經濟問題是以計量經濟模型的建立和應用為基礎的，其分析工作過程可分為四個連續的步驟：建立模型、估計參數、驗證模型和使用模型。

1.建立模型

計量經濟分析是從建模開始的。通常是在經濟理論指導下將復雜的現實經濟問題簡化為假說，由此建立計量經濟模型。建立模型是根據經濟理論和某些假設條件，區分各種不同的經濟變量，建立單一方程式或方程體系，來表明經濟變量之間的相互依存關系。例如，凱恩斯著名的邊際消費理論：全社會的消費取決于全社會的收入，消費隨著收入的增加而增加，但消費的增長低于收入的增長。消費隨著收入的增長而增長的速度愈來愈慢，這就是說邊際消費傾向的規律是遞減的。根據這一理論，假定以C表示全社會的消費，D表示可支配收入，則可寫為：

這是一個隨機方程，是根據經濟行為構造的函數關系式。由于任何一種經濟行為都受眾多因素的影響，我們在構造函數關系式時，不可能、也不必要把全部因素都羅列到函數式中來。有些因素影響很小，而且沒有規律性，它們的作用結果一般無法觀測到，我們稱這類因素為隨機因素，可綜合地用隨機誤差項u來表示，因此方程式中引進隨機誤差項u。隨機誤差項在方程中看起來微不足道，但它們的性質對于隨機方程的參數估計問題有極其重要的影響。所以，隨機誤差項在理論計量經濟學中始終扮演著重要的角色。由于計量經濟模型中的隨機方程是根據經濟行為構造的，因此，也常稱它們為行為方程。

對于一個方程來說，等號左邊的因變量稱為被解釋變量（explained variable），等號右邊的自變量稱為解釋變量（explaining variable）。

2.估計參數

模型建立后，必須對模型的參數進行估計，獲得模型參數的具體數值，用于解釋經濟學問題。獲得模型變量的數據是進行參數估計的前提。數據收集與處理是計量經濟分析工作的重點和難點。很多情況下數據的收集與處理工作就占據分析工作的一半工作量。

一般而言，模型所含經濟變量的數據可分為以下幾種類型：

（1）時間序列數據

時間序列數據是指某一經濟變量在各個時期的數值，按時間先后順序排列所形成的數列。例如1980—2014年間每年國民收入的數據構成這個變量的時間序列。在應用時間序列數據作樣本時，有兩點要特別注意：一是數據的統計口徑問題，如果出現在不同的樣本點上統計口徑不一致的情況，必須進行換算調整；二是用時間序列數據作樣本，容易產生模型中隨機誤差項的序列相關，最好選用相對數據。

（2）截面數據

截面數據是指在同一時點或時期上，不同統計單位的相同統計指標組成的數據。例如人口普查數據、工業普查數據、家庭調查數據等。利用截面數據作樣本，容易產生異方差性，在選擇估計方法時應充分注意這一點。

（3）混合數據

混合數據是指兼有時間序列和截面數據兩種成分的數據。例如，在研究生產成本與企業規模和技術進步的關系時，選擇不同規模企業在不同時間上的數據作為樣本觀測值，如果不同時期的企業完全相同，這些觀測值數據就是面板數據。如果不同時期的企業不相同，則為混合數據。

獲得模型參數估計值的方法有多種，按計量經濟模型的種類可分為兩類：單一方程估計方法和聯立方程估計方法。在某種特定情況下采用哪種方法，取決于模型滿足的假設條件和數據條件。例如，有內生解釋變量時就需要使用工具變量法，有異方差時就需要使用加權最小二乘法等。

3.驗證模型

模型估計之后，必須驗證模型參數估計值在經濟上是否有意義，在統計上是否令人滿意。為此，人們選用三種準則對模型進行驗證：經濟理論準則、統計準則、計量經濟準則。

（1）經濟理論準則

經濟理論準則即根據經濟理論所闡明的基本原理，以此對模型參數的符號和取值范圍進行檢驗。換言之，就是據經濟理論對計量經濟模型中參數的符號和取值范圍施加約束。例如上述模型的消費方程為根據經濟理論分析得知，消費與可支配收入成正相關關系，即可支配收入越多，消費就越多，這樣就從經濟理論分析確定了參數β1的符號，以及β1的取值范圍為0≤β1≤1。假如參數實際估計值的符號和大小與經濟理論分析不符，就應舍棄，除非有充足理由使人們相信，在某種特定情況下經濟理論的原理不成立。因此，如果需要接受具有“錯誤”符號和大小的所求參數估計值時，必須說明理由。然而，在多數情況下，所求參數估計值的符號和大小產生錯誤的原因，可歸因于模型的估計中所用的實際資料不足。換言之，就是所用樣本觀測值不能代表這種關系，或是樣本觀測值的數目不適當，或是違反了計量經濟模型的某些假定。一般而言，如果所求參數估計值不能滿足經濟理論準則，則參數估計值在經濟上是沒有意義的。

（2）統計準則

統計準則是由統計理論決定的，統計準則的目的在于考察所求參數估計值的統計可靠性。由于所求參數的估計值是根據計量經濟模型中所含經濟變量的樣本觀測值求得的，便可以根據數理統計學的抽樣理論中的幾種檢驗來確定參數估計值的性質，主要是t檢驗和F檢驗，分別檢驗個別參數的顯著性和模型整體顯著性。還有其他對模型性質的判斷，如：

（i）根據樣本觀測值計算的判定系數是一種統計量，它表示由解釋變量說明被解釋變量的程度。

（ii）參數估計量的標準差是參數估計量與參數真實值的離差的一種度量。參數估計量的標準差愈大，則它的可靠性愈小，參數估計量的標準差愈小，則它的可靠性愈大。

應該著重指出，若根據經濟理論準則，驗證所求參數估計值具有“錯誤”符號或大小，即使這些參數估計值在統計上是顯著的，也應當舍棄這些參數的估計值。換言之，統計準則對經濟理論準則而言，是第二位的或是次要的。

（3）計量經濟準則

計量經濟準則是由理論計量經濟學決定的，其目的在于研究任何特定情況下，所采用的計量經濟方法是否違背了計量經濟模型的假定。計量經濟準則作為二級檢驗，可視為統計準則的再檢驗。這些準則有助于我們確定所求參數估計值是否具有合乎最佳線性無偏估計量的性質，即無偏性、一致性和有效性等。

由于計量經濟模型滿足的假定不同，對應著各種計量經濟方法。因此，每一種計量經濟方法都有它各自的計量經濟準則。如果計量經濟模型不能滿足計量經濟方法的假定，則所求參數的估計值就不具備合乎需要的性質。通常需要重新確定模型，即引入新的變量或略去一些變量，或者改換模型的數學形式，以便得出一個與計量經濟方法假定相符合的新模型。然后，對新模型再進行估計，并再一次應用經濟理論準則、統計準則和計量經濟準則進行驗證。若仍不能滿足這三類準則的要求，則需重復上述過程。原則上要求所求參數的估計值能通過所有的準則。

綜上所述，驗證模型是一個極其復雜的動態過程。計量經濟研究人員在接受或舍棄這些參數估計值之前，必須對它們用上述三種準則進行驗證。若檢驗不能通過，則需修正模型，再設定，再估計，再檢驗。只有通過檢驗的模型參數估計值才具有合乎需要的性質，才能應用模型進行計量分析。

4.使用模型

對經濟現象的計量研究是為了使用計量經濟模型。計量經濟模型的使用主要是用于進行經濟結構分析、預測未來和制定或評價經濟政策。

（1）結構分析

結構分析就是利用已估計出參數值的模型，對所研究的經濟系統變量之間的相互關系進行分析，目的在于了解和解釋有關經濟變量的結構構成和結構變動的原因。諸如產業結構、產品結構、消費結構、投資結構等問題中的結構分析。它研究的是當一個或多個變量發生變化時會對其他變量以至經濟系統產生什么樣的影響，從這個意義上講，我們所進行的經濟系統定量研究工作，就是結構分析。結構分析所采用的主要方法是彈性分析、乘數分析與比較靜態分析。

彈性分析是指某一變量的相對變化引起另一變量的相對變化的度量，即變量的變化率之比。在計量經濟研究中，除了需要研究經濟系統中變量絕對量之間的關系，還要掌握變量的相對變化所帶來的相互影響，以掌握經濟活動的數量規律和有效地控制經濟系統。計量經濟學模型結構式揭示了變量之間的直接因果關系，從模型出發進一步揭示變量相對變化量之間的關系是十分方便的。

乘數分析是指某一變量的絕對變化引起另一變量的絕對變化的度量，即變量的變化量之比，也稱倍數。它直接度量經濟系統中變量之間的相互影響，經常被用來研究外生變量的變化對內生變量的影響，對于實現經濟系統的調控有重要作用。乘數可以從計量經濟學模型的簡化式很方便地求得。關于計量經濟學模型的結構式和簡化式的概念，將在有關章節專門介紹，簡單地說，結構式的解釋變量中可以出現內生變量，而簡化式的解釋變量中全部為外生變量或滯后內生變量。

比較靜態分析是比較經濟系統的不同平衡位置之間的聯系，探索經濟系統從一個平衡點到另一個平衡點時變量的變化，研究系統中某個變量或參數的變化對另外變量或參數的影響。顯然，彈性分析和乘數分析都是比較靜態分析的形式。計量經濟學模型為比較靜態分析提供了一個基礎，沒有定量描述變量之間關系的、包含變量和參數的計量經濟學模型，比較靜態分析將無從著手。

（2）預測未來

預測未來就是根據已估計出參數值的計量經濟模型，由已知的或預先確定的解釋變量，來推測被解釋變量在未來時期的數值。計量經濟模型本身就是試圖從已經發生的經濟活動中找出變化規律，然后把這種規律用于樣本以外數據的預測。經濟預測可以是對被解釋變量未來時期的動態預測，也可以是對被解釋變量在不同空間狀況的空間預測。這是計量經濟分析的主要目的之一。

（3）規劃政策

規劃政策是計量經濟模型的最重要用途，也是它的最終目的。規劃政策是由決策者從一系列可供選擇的政策方案中，挑選出一個最優政策方案予以執行。一般的操作步驟是先根據模型運算一個基本方案，然后改變外生變量（政策變量）的取值，得到其他方案，對不同的政策方案的可能后果進行評價對比，從而做出選擇，因此又稱為政策評價或政策模擬。從宏觀經濟領域到微觀經濟領域，每時每刻都存在政策評價的問題。經濟政策具有不可試驗性。當然，有時在采取某項政策前，在局部范圍內先進行試驗，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。這就使得規劃政策顯得尤其重要。經濟數學模型可以起到“經濟政策實驗室”的作用。尤其是計量經濟學模型，揭示了經濟系統中變量之間的相互聯系，將經濟目標作為被解釋變量，經濟政策作為解釋變量，可以很方便地評價各種不同的政策對目標的影響。將計量經濟學模型和計算機技術結合起來，可以建成名副其實的“經濟政策實驗室”。

計量經濟學模型用于規劃政策，主要有三種方法：一是工具——目標法，即給定目標變量的預期值，也就是我們希望達到的目標，通過求解模型，可以得到政策變量值；二是政策模擬，即將各種不同的政策代入模型，計算各自的目標值，然后比較其優劣，決定政策的取舍；三是最優控制方法，即將計量經濟學模型與最優化方法結合起來，選擇使得目標最優的政策或政策組合。

三、計量經濟學與電腦

最后必須指出，計量經濟學模型的建立和實際使用，離開了電腦幾乎是不可能的。目前，已有很多計量經濟學軟件包，可以完成計量經濟學模型的參數估計、模型檢驗、預測等基本運算。