什么是计量经济学？ ---《计量经济学导论》伍德里奇

&1  计量经济学与数理统计

计量经济学从数理统计中分离成为一门独立的学科，因为计量经济学主要考虑在收集和分析非实验数据时的固有问题。

• 实验数据

自然科学中的实验数据通常在实验环境中获取，社会科学中想要获得这样的实验数据则要困难得多，因为社会实验的代价高昂，且有时所实施的控制实验还会使人在道德上极为反感。

• 非实验数据

并非对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来。

非实验数据有时也被称为观测数据，以强调研究者只是被动的数据收集者这一事实。

 

 

&2 经验分析的步骤

• 经验分析(empirical analysis)

国内常称为实证分析，但为区别于positive analysiss故译为经验分析①

1.构造一个经济模型

• 经济模型

经济模型总是由描述各种关系的数量方程构成

模型背后的基本前提是效用最大化，即个人能在约束条件下最大化其福利的假定。

下面有一个经典例子，是诺贝尔奖得主加里·贝尔克（Gary Becker，1968）针对犯罪行为而做的模型：

 

 

 以此我们建立一个计量经济模型：

　　crime =β₀+β₁wage_m+β₂othinc+β₃freqarr+β₄freqconv+β₅avgsen+β₆age+u

其中，crime是对参与犯罪活动频率的某种度量，

wage_m是合法就业所得工资，othinc是通过其他途径所得收入（继承，资产收入等），

freqarr是以往违法被抓住的概率，freqconv是被证明有罪的概率，

avgsen是被证明有罪后判刑的平均时间长度，age表示年龄,

 

u这一项则包括了不可观测的因素,诸如从事犯罪活动的工资，道德特征，家庭背景等,

以及在度量犯罪活动和被捕概率等变量时的误差。

u的影响不能完全消除,实际上,对这个误差项（error term）或扰动项(disturbance term)的处理可能是任何计量分析中最重要的内容。

常数β₀、β_1……β₆都是这个计量模型的参数，他们描述此模型中用来决定犯罪的因素和犯罪之间关系的方向和强度。

 

 

 

&3 经济数据的结构

• 横截面数据

所谓的横截面数据集,就是在给定时点对个人，家庭、企业、城市、洲、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。
有时，所有单位的数据并非完全对应于同一时段,例如，几个家庭可能在一年中的不同星期被调查。

• 时间序列数据
时间序列数据集,是由一个或者几个变量不同时间的观测值所构成。时间序列数据方面的例子包括股票价格，货币供给，消费者价格指数,国内生产总值，年度谋杀率和汽车销售数量。由于过去的事件可以影响到未来的事件，而且行为滞后在社会科学中又相当普遍,所以时间是时间序列数据集中的一个重要维度,与横截面数据的排序不同，时间序列对应观测值按时间先后排序也传递了潜在的重要信息。

• 混合横截面数据

混合横截面数据,既有横截面数据的特点又有时间序列的特点,比如对美国家庭进行两次横截面数据的调查，一次在一九八五年,一次在一九九零年,可以将这两年的数据合并,合并成为一个混合横截面数据。

把不同年份的横截面数据混合起来,通常是分析一项新政府政策之影响的有效方法。其思想是收集一个重要的政策变化之前和之后的数据。

• 综列数据

综列数据（或纵剖面数据）集是由横截面数据集中每个数据的一个时间序列组成。

综列数据有别于混合横截面数据的关键特征是,同一横截面数据的数据单位都被跟踪了一段特定的时期。

 

 

 

&4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念

•因果性效应

经济学家的目的就是要推定一个变量对另一个变量的影响具有因果性效应

•其他条件不变

其他相关因素保持不变

 

 

 

 

 

 

 *拓展:

①positive analysis（实证分析）和normative analysis（规范分析）是相对应的一对概念，而empirical analysis（经验分析）与theoretical analysis（理论分析）是另一对相对应的概念。国内学界常把empirical analysis也译作“实证分析”，结果导致了positive 和empirical都叫作“实证”。实际上这是错误的。
先说positive/normative analysis这一对概念。positive analysis描述事实，normative analysis进行价值判断。从思想史上说，positive/normative的区分，来源于大卫·休谟关于事实与价值的区分。
再说theoretical/empirical analysis这一对概念。这一对概念在思想史上的来源是欧陆理性主义和英国经验主义的区分。笛卡尔开创的理性主义强调从抽象前提出发进行逻辑演绎并推导出结论，培根开创的经验主义强调从经验现实出发进行归纳从而获得知识。这也是theoretical和empirical analysis两者的区别。到了现在，在经济学中，这两种方法实际上就是理论模型（初中高级经济学所讲的那些模型）和经验验证（运用统计和计量经济学对理论进行检验）的区别。
用吉芬商品作为例子。
（1）价格与需求负相关。这个是一般的常识，实际上也可以看作是一个理论分析（从抽象前提进行逻辑演绎），即根据人的一般心理推论出的结论（价格上升，买得就少了）。
（2）吉芬发现爱尔兰土豆价格与需求量之间的关系呈正相关，这与人们的常识相违背。这就是一个经验研究（通过观察现实对理论进行检验）。
（3）有了经验上的反例，就需要对这种反例进行解释，因此理论就需要进一步发展。经济学利用替代效应和收入效应的区分解释了吉芬商品存在的原因。首先吉芬品是一种低档品，收入与需求负相关；其次吉芬品的出现要求这种商品在人们的消费构成中占据较大的比重，因此价格变动造成的收入效应大于替代效应。满足了这两个条件，吉芬品那种价格与需求正相关的状态就会出现。这就是一个理论分析。
（4）有了新的理论来解释吉芬品，需要进一步来对这个新的理论进行经验检验。吉芬商品（Giffen good）是否存在？为什么？问题下的回答提到一些论文认为中国部分地区大米和小麦疑似吉芬品，这就是一个基于前述理论分析的经验研究。
无论是theoretical analysis还是empirical analysis，都是在描述事实，都是positive analysis。不同的是，theoretical analysis描述的是各种相互影响的因素之间的关系，而empirical analysis则是要通过观察现实来检验理论上所描述的关系是否存在，以及对这种关系进行定量研究。
仍然拿吉芬品作例子。theoretical analysis强调价格对需求量的影响有两个途径，一是直接通过相对价格影响需求，一是通过影响实际收入进而影响需求；因此当两种影响相反并且后者大于前者时，出现吉芬品。这是一个theoretical analysis。现实中是不是有吉芬品，会不会出现吉芬品都与这个分析无关；只要逻辑上或现实中这两种影响途径都是存在的，那么这个理论分析就是成立的。而这两种影响在现实中是否都是存在，后一种影响究竟要大到什么程度才会导致吉芬品的出现，这种情况在现实中有没有可能存在，这些才是经验研究要做的工作。