计量经济学论文eviews分析 计量经济学论文

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计量经济学论文1

　　摘要：本文结合教学实践，认为对二本经管类学生在教授计量经济学基本理论与思想的同时，更应该结合实际以培养学生实际解决问题能力为首要目标，选择经典案例、合适的软件进行辅助教学，尽可能做多的实验，运用并巩固所学知识。

　　关键词：二本经管类学生；计量经济学；教学

　　1引言

　　计量经济学在我国发展时间较晚，到1998年7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议，才确定《计量经济学》为高等学校经济学门类各专业的八门共同核心课程之一，自此，才逐渐被各个高校重视[1]。作为经济学科的工具性课程，计量经济学运用到实践中，满足具体经济职业的实际要求，才是开设计量经济学的根本目标，教授好学生计量经济学更是经管类专业本科生创新能力培养和综合素质的客观需要。计量经济学对于二本经管类专业的学生来说，根据笔者的教学经验，可以说一直是比较难的甚至是所学课程中认为最难的一门课。原因有多个方面，计量经济学是经济学、数学、统计学的综合，对高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济学、统计学都具有比较高的要求，可想而知，这对于经管类文科背景而且又是普通二本的学生是多么巨大的挑战。那怎么才能让二本经济类学生学好计量经济学呢？本文在多年教学实践的基础上，分析教学过程中面临的问题，并对如何根据实际情况教好计量经济学进行了探索，希望对相关同仁有一定帮助。

　　2计量经济学教学过程中主要问题

　　笔者刚开始教学时也有很多误区，当时只想尽量的把知识教授给学生，每个过程尽量的给推导证明，但是效果却很差，进度慢，导致学生把计量经济学的运用抛诸脑后，而把主要精力投入到计量经济学所运用的数学方法上，从而最后学生认为太难而又没用。随后根据学生反应，笔者进行反思，根据学生的不同改变教学思路，多年下来，也有较明显的效果。所以，教学计量经济学首先要了解学生及所拥有资源，在教学过程中笔者发现主要问题如下：

　　2.1计量经济学本身比较难

　　计量经济学的基础理论与公式推导，比较繁琐，而且没有很好的经济学、数学、统计学基础，理论与公式根本无法理解，教授过程也比较难。如果老师在教授过程中只注意理论讲解、公式推导，学生只会感觉晦涩难懂，很难跟上，从而缺乏学习的动力，大部分会半途而废。

　　2.2学生基础比较差

　　计量经济学对学生的基础要求比较高，但是二本经管类的学生大部分文科多些，本身数理基础相对就差些，而且计量经济学的概念是经济学、数学、统计学的综合，这三门都较难，如果任何一门学的不好，以此为基础的计量经济学就更难学好了。另一方面，本身经管类好多课程记忆类比较多，二本的学生自觉性也差，好多学生养成了期末靠背，平时只听不练的习惯，而计量经济学一般安排在大三第一学期，用此学习习惯学习计量经济学可想而知效果如何。

　　2.3学习认识有偏差

　　计量经济学是一门工具性课程，不像与英语、会计、金融、保险、海关等方面的证书相关课程那么直接，有些学生认为上课学的东西将来没什么用，上课去了也不好好听，甚至看手机，做其他作业、看跟考证书有关的课程；即使有部分学生虽然想好好学，但听着听着就感觉难了，跟不上，也就不好好学了。

　　2.4学习知识太僵化

　　在多年的教学过程中，笔者发现，二本的好多学生的学习思维僵化，一是一，二是二，不会变化，无法灵活运用所学知识，按照老师说的死记硬背，稍微一变，就错一片。不知是长期学习方法的结果，还是上了大学之后，一些课程学习习惯或认识导致的结果，用这样的方法去学习计量经济学，只能学到表面，根本无法灵活运用。

　　2.5教学课时少

　　除了基础差、缺乏兴趣，学习课时少也是一个重要原因[2]，现在大多高校上课时间改为16周，每周课时，课程学分不断减少，计量经济学本身及所学的基础课程都是比较难，需要时间较长的课时，在只有48课时情况下[3]，学习计量经济学基础理论都困难、课时很紧张，更何况要理论与运用共同进行呢，最后就可能导致重理论轻实践的结果。但是即使学生理论学习的好，没有实践，理论也很快就忘，到期末学生就感觉什么都没学会。

　　3改善计量经济学教学的思考

　　随着计量经济学的越来越重要，在如何能更好的让学生认识其重要性，以及相对轻松最好能够感兴趣主动去学习的方法上，无疑值得我们老师不断探索，笔者经过教学，与学生交流，不断进行实践，总结出几点经验：

　　3.1合适的定位

　　二本学生的基础相对来说有点低，学习的自觉性相对也较差，如果想让他们门门课都学好除了个别学生，有很大难度，而且计量经济学要求的基础课程较多，而且门门有难度，这样怎么办，让他们继续把所有理论与过程都掌握，这样显然行不通，结果只能是老师辛苦而学生人人如听天书。因此，笔者在教学过程中总结出，我们不能像对理科的学生那样要求他们，也不能按计量专业的学生要求他们，要按照他们的实际情况，结合我们的目标，我们学习计量经济学，如果所有理论与计算原理都掌握那当然是好，但是我们最终的要求是会运用，对于二本的学生既然达不到那样的效果，那么我们就更应该注重我们最终的目的，在有限的学习过程中，让他们掌握计量经济学思想方法原理，而不重视方法推导[4]，会运用计量经济学知识解决实际问题，达到计量经济学作为工具性课程的目的。这就要求我们尽量少用数学与统计学的知识，让学生认识到复杂的计算有软件帮助，只要懂得原理，这样计量经济学减少了难度，以提高学生的积极性，减少畏难情绪。

　　3.2经典的案例

　　运用，是我们最终的目标。学生掌握了建立模型的步骤并进行检验，但是依然很难运用到实践中，如何运用？这才是我们教授学生计量经济学的根本目标。学生的经济学知识，及相关专业的知识掌握的并不是太灵活，即使掌握较好地，让他们运用到实际中也很困难，这就需要大量的实际案例结合到理论教学中[5]，目前，我国大多数计量经济学教材偏理论，在时间有限的条件下，这就需要教学老师，课下下功夫，寻找适合、浅显易懂、容易操作的案例，让学生参与讨论，使他们巩固所学知识的同时尽可能了解这门课的意义，为学生打好计量经济学的入门功底。

　　3.3选择合适的软件

　　如上所说，我们对二本学生更重视结果——运用，而不是过程，那么复杂推导、计算不要求他们，在如此短的时间内，也无法要求，那就需要运用辅助工具——软件，来帮助所有的过程计算，软件给出最后结果，只要学生掌握了方法原理从而可以对结果进行分析，就达到了我们教学的目的，学计量经济学让他们感觉也更有意义，而不会因为复杂的计算失去了兴趣，也不会让学生认为计算才是计量经济学的主角。但是又一个问题来了，现在大学课程所给的教学课时越来越少，一门课程的教学时间已经很紧张，再加上一个软件学习是不是更难？是的，有些软件确实很难，要编程，那就要单独学习，但对于本科学生的要求本身不是太高，有一个软件——eviews，可以解决本科生所有问题，更重要的是，它是傻瓜式的软件，操作起来也很简单，一般情况下不需要再编程，在学习计量经济学的同时就可以附带学习。

　　3.4合适的实验

　　虽然理论教学课堂上理论加上案例，让学生基本理解计量经济学的运用，但是距离真正独立运用还有一定差距，更何况同时还要学会软件运用，所以必须安排合适的实验。每章代表一个大的知识点，里面会有许多小的知识点，怎么才能更好的巩固这些，除了适当的课外练习，更需要合适的实验，才能达到让学生运用的目的。实验课上，为了学习巩固课堂知识，同时学会软件运用，老师可以先带领学生完成老师自选数据的实验报告，课后再让他们自找数据根据所要求的知识点结合自己的专业特点完成实验报告，这样会具有明显的进步，也能发现学生的问题所在，同时也可以锻炼学生查找数据、独立思考的能力。

　　3.5培养学生的自学能力

　　在一学期只有48课时的时间内，包括理论又有实验，想学完目前我国计量经济学教材所列的内容，非常困难，那就需要在教学过程中，培养学生的自学能力。但在大学中，比较自觉的学生，而且有兴趣，才会主动去学，很多都是被动的接受。如何积极引发学生的学习兴趣，感觉计量经济学的重要性，除了课后实验、练习外，同时给学生分组让他们课后完成经典案例寻找，引导优秀学生国外经典教材（比如古扎拉蒂《计量经济学精要》、伍德里奇《计量经济学导论》）的同步学习，并用软件操作训练，作为平时分的评价标准，起码让以后继续深造的学生，自学完成相关内容，不会感觉困难。

　　4结论

　　在教学过程中，激发学生的学习兴趣，锻炼学生的自学能力，打好计量经济学基础，因材施教，不能纯粹的理论教学，也不要妄想学生能掌握所有的理论，同时又要相关的辅助课程作为基础，要运用考试、小组讨论、上机实验相结合的教学手段，运用实际案例讲解提高学生学习的积极性，引导学生独立分析经济问题及构建模型，培养学生运用计量经济学方法分析、解决实际问题的能力。

　　参考文献：

　　[1]窦祥胜.关于提高本科计量经济学教学质量的思考[J].内蒙古财经大学学报，20xx;(11):97-101.

　　[2]胡渊.经济类专业计量经济学教学效果的影响因素分析——基于调查问卷的分析[J].科教导刊，20xx;(12)上:140-141.

　　[3]孙赵勇，史耀波.注重创新能力培养的计量经济学教改方案研究[J].教学研究，20xx;(7):93-94.

　　[4]李晓宁，石红溶，徐梅.本科计量经济学教学模式的创新研究[J].高等财经教育研究，20xx;(6):33-36.

　　[5]何剑.《计量经济学》本科课程“三维”教学模式的构建及实施[J].统计教育，20xx;(2):28-30.

计量经济学论文2

　　一、问题提出

　　自改革开放以来，中国经济的高速增长是有目共睹的，1981~2009年的29年来，中国的财政收入也在高速的增长，从2002年中国财政收入不足2万亿元，到2006年接近4万亿元，再到2007年上半年突破2.6万亿元，短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。中国财政部数据显示，2007年1至6月累计全国财政收入达到26117.84亿元，同比增长30.6%，完成预算的59.3%，增幅比上年同期提高8.6个百分点，财政收入增收额创近几年同期最高。

　　2007年上半年我国财政收入达到2.6万亿元，可以说是继2006年财政收入突破4万亿元大关后的又一个惊人数据。在经济高增长的背景下，财政收入的持续高速增长，特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长，成为推动财政收入增长的主要原因。目前，我国财政收入的主体是税收收入，2006年税收收入已经占到了全部财政收入的95.7%。目前在我国税收当中，占比重最大的是增值税，由于现阶段我国依然依靠投资来拉动经济，这也带来了目前我国财政收入增长比较快的结果。其实，财政收入增长过快只是表象，而投资增长过快造成的经济过热的体制顽疾才是最需要担心的，因此，面对高速增长的财政收入，人们担心的是经济过热问题还会越来越严重。如果财政收入大幅度增长，远远高于国民收入的增长速度，就会出现一系列问题。

　　收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。本文就建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性

　　建议。

　　二、模型设定

　　研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好。而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。

　　(1)税收。税收由于具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和最主要的收入来源。

　　(2)国内生产总值。常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。GDP会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。

　　(3)全社会固定资产投资。是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。主要通过投资来促进经济增长，扩大税源，进而拉动财政税收收入整体增长。

　　(4)模型形式的设计

　　本文以财政收入Y(亿元)为因变量，税收 X1(亿元)、国内生产总值 X2(亿元)、全社会固定资产投资 X3(亿元)3个经济指标为自变量，建立多元函数，即：

　　lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ

　　三、数据的收集

　　本文以《中国统计年鉴》为源，使用了 1981—2009 年税收、国内生产总值、全社会固定资产投资的数据，数据真实可靠。为了消除异方差，对数据做取对数处理，利用E- views 进行回归分析，排除以往模型存在的多重共线性，建立财政收入影响因素更精确模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。 1981-2009年财政收入及其影响因素的数据 年份 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994

　　国家财政收入 税收 (亿元) 1175.8 1212.3 1367.0 1642.9 2004.8 2122.0 2199.4 2357.2 2664.9 2937.1 3149.5 3483.4 4349.0 5218.1

　　国内生产总值

　　(亿元) (亿元) 629.89 4891.6 700.02 5323.4 775.59 5962.7 947.35 7208.1 2040.79 9016.0 2090.73 10275.2 2140.36 12058.6 2390.47 15042.8 2727.40 16992.3 2821.86 18667.8 2990.17 21781.5 3296.91 26923.5 4255.3 35333.9 5126.88 48197.9

　　全社会固定资产投

　　资额 (亿元) 961.01 1230.40 1369.06 2450.50 2543.19 3019.62 3640.86 4496.54 4137.73 4449.29 5508.80 7854.98 12457.88 17042.94

　　1995 6242.2 6038.04 60793.7 20019.26

　　1996 7408.0 6909.82 71176.6 22913.55

　　1997 8651.1 8234.04 78973.0 24941.11

　　1998 9876.0 9262.8 84402.3 28406.17

　　1999 11444.1 10682.58 89677.1 29854.71

　　2000 13395.2 12581.51 99214.6 32917.73

　　2001 16386.0 15301.38 109655.2 37213.49

　　2002 18903.6 17636.45 120332.7 43499.91

　　2003 21715.3 20017.31 135822.8 55566.61

　　2004 26396.5 24165.68 159878.3 70477.4

　　2005 31649.3 28778.54 183217.5 88773.6

　　2006 38760.2 34804.35 211923.5 109998.1624

　　2007 51321.8 45621.97 257305.6 137323.9381

　　2008 61330.4 54223.79 314045.4 172828.3998

　　2009 68476.9 59521.59 335352.9 224598.7679

　　注：1.2006年以前，农业各税包括农业税、牧业税、耕地占用税、农业特产 税、契税和烟叶税;从2006年起，农业各税只包括耕地占用税、契税和烟叶 税。

　　2.企业所得税2001年以前只包括国有及集体企业所得税，从2001年起， 企业所得税还包括除国有企业和集体企业外的其他所有制企业所得税，与以 前各年不可比。

　　3.国内增值税不包括进口产品增值税;国内消费税不包括进口产品消费税。

　　四、模型的估计与调整

　　1. 参数估计与解释变量问题处理

　　假定所建模型及其中的随机扰动项μ满足各项古典假定。利用E- views 对上述基本模型进行OLS参数估计：

　　lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ

　　Eviews的最小二乘法计算结果

　　根据表1中数据，模型估计的结果为

　　ˆ1.69280.6930lnX0.3195lnX0.4719lnX lnYi123

　　(0.6921) (0.1687) (0.2476) (0.2424)

　　t=(2.4457) (4.1080) (-1.2903) (1.9466)

　　R20.9855 R0.9838 F=566.1477 df25

　　(1)多重共线性的检验

　　由此可见，该模型R20.9855，R0.9838可决系数很高，F检验的值为566.1477，说明回归方程明显显著。首先，由于税收是国家政府财政收入最主要的收入来源，很大程度上决定于财政收入的充裕状况;国内生产总值与财政收入的增长保持一定的同向性;全社会固定资产投资通过刺激GDP 增长，间接影响财政税收收入整体增长。所以，财政收入一般和税收、GDP、全社会固定资产投资呈正相关关系，即 C1至 C3 应该均为正值。而且财政收入中税收应占很大一部分比重，即 C1 的数值应该比较高。上面模型得到的 C1 和 C3 都为正符合经济理论，但 C2 却为负与经济理论相悖。其次，税收、GDP、全社会固定资产投资的t 统计量值分别为4.1080、-1.2903、1.9466。在显著性水平为0.05 时，22t/2(nk)t0.025(294)2.060，不仅lnX2和lnX3的系数C2、C3的t检验不显著，而且lnX2系数的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。 计算各解释变量的相关系数，选择lnX1、lnX2、lnX3数据，由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。

　　(2)修正多重共线性

　　采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作lny对lnx1、lnx2、lnx3的一元回归，其中，加入lnX1的方程R2最大，以lnX1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。

　　经比较，虽然新加入lnX3方程R2=0.9833，改进最大，但是各参数(除了税收lnX1)在0.05显著性水平下，t检验均不显著，说明均要剔除lnX2与lnX3，最终修正严重多重共线性影响后的回归结果为：

　　ˆ0.70710.9336lnX lnYtt

　　t=(3.4049) (39.6998)

　　R20.9832 R2=0.9825 F=1576.071 DW=0.3854

　　这说明，当税收每增加1%，平均来说财政收入会增加0.9336%

　　2.随机扰动项

　　自相关问题的处理

　　(1)自相关的检验

　　该回归方程可决系数较高，回归系数均显著，对样本量为29、一个解释变量的模型、在0.05显著水平下，查DW统计表可知，因为由表5的DW值=0.3854，查表得dL1.341,dU1.483，模型中DW

　　ˆt0.7361et1 e

　　ˆ0.7361，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程： 由式可知

　　lnYt0.7361lnYt1C1(10.7361)C2(lnXt0.7361lnXt1)vt

　　对上式的广义差分方程进行回归，可得方程输出结果

　　ˆ*0.14420.9477lnX* lnYtt

　　Se=(0.1267) (0.0513)

　　t=(1.1375) (18.4734)

　　R20.9292 F=341.2685 DW=2.0120

　　其中lnYt*lnYt0.7361lnYt1，lnXt*lnXt0.7361lnXt1

　　由于使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为28个，查5%显著水平的DW统计表可知dL1.328,dU1.476，模型中4-dU,>DW=2.0120>dU，说明在5%显著水平下广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代，同时可见，可决系数、t、F统计量也均达到理想水平。

　　由差分方程式有：

　　ˆ=0.1442/(1-0.7361)=0.5464191 

　　由此，得到最终的财政收入模型为

　　lnYt0.54640.9477lnXtt

　　由财政收入模型可知，当年税收第增长1%，平均说来财政收入会增长0.9477%

　　异方差问题的处理

　　(1)异方差的检验

　　由于各年存在不同的税收收入，因此，每年对税收收入的数量存在不同的变化，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用，为此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。

　　由表5的估计结果，对其进行White检验，根据White检验中辅助函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积，因为本式为一元函数，帮无交叉项，则辅助函数为t212lnXt3,(lnXt)2vt

　　经估计出现White检验结果

　　nR2=27.4669，由White检验知，在0.05下，查2分布表，

　　2得临界值0)5.9915，同时lnX和(lnX)^2的t 检验值也显著，比较计算.(052

　　2的2统计量与统计值，因为nR2=27.4669>0)5.9915，所以拒绝原假设，.(052

　　不拒绝备择假设，表明模型存在异方差

　　五、本文的结论

　　(1)该模型的经济意义很明显，即财政收入主要取决于税收。lnX1 的系数为财政收入的税收弹性，即当年税收每增长1%，平均说来财政收入会增长0.9477%;可见税收变化相当影响财政收入的变化。

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　　(2)税收弹性系数为 0.9477，与 1 非常接近，说明财政收入的增加基本上来源于税收的增加。

　　(3)当然，以上不一定只有税收才是影响财政收入的因素，上述模型中不排除在多重共线修正的时候把一些相关的因素给排除掉，例如国内生产总值、就业人数、全社会固定资产投资额对财政收入的影响。

　　(4)模型的不足：模型样本采用时间序列分析，虽然在最后通过剔出线性解释变量使模型多重线性性质并不显著，但在此基础上的 R2 极高，仅能说明该方程能较好地解释影响财政收入的因素，而拟合率其实并没有实际看到的这么高。

　　六、政策建议

　　(1)加强税收征管，提高财政和税收收入。目前，我国的税收已占财政收入的 90%以上，我国的税收已是财政收入的最主要来源。国家运用税收筹集财政收入，通过预算安排用于财政支出，提供公共产品和公共服务，促进了经济的发展。税务部门要大力组织税收，确保国家税收为政府履行公共服务和社会管理职能提供可靠的财力保障。这就要求税务机关要依法治税、依法征税，通过加强各方面管理和服务工作，不断提高税收征收率，保持税收随着经济的发展平稳增长。

　　(2)加强税费改革、推进税制改革调整各项税收政策。税收作为宏观调控的重要工具，具有内在稳定器的功能，对经济运行产生调节作用。进行税费改革并不意味着把所有的政府收费全部改为征税，而是要将两者之间的比例保持在合理的区域范围内。国家可以根据不同时期的经济形势，制定和实施相应的税收政策来调控经济总量、调整经济结构。税务部门要适应经济形势发展和国家宏观调控的需要，按照“简税制、宽税基、低税率、严征管”的原则及实行有利于增长方式转变、科技进步和能源节约的财税制度的要求，推进税收制度改革。

　　参考文献：

　　[1]《宏观经济理论与计量方法(修订本)》 谢为安 中国财政经济出版社

　　[2]《计量经济学》(第二版)庞皓 科学出版社

　　[3]《西方经济学》李军 西南财经大学出版社

　　[4] 马海涛：中国税制[M]. 中国人民大学出版社，2009.

　　[5] 张晓峒：计量经济分析[M]. 经济科学出版社，2003.

　　[6] 陈共：财政学[M].中国人民大学出版社，2007.

　　[7]中国统计年鉴

计量经济学论文3

　　目前计量经济学已经成为很多高校财经类专业的必修课程之一，但从教学的角度来看，计量经济学仍然是一门难教难改的课程，其原因是在教学实践中不仅需要突出对理论知识的理解和把握，还需要重点培养对现实中经济问题的解决能力。因此，从教学方法、教学手段、教学内容等方面对计量经济学的教学模式加以改革与创新，以提高学生的应用能力。

　　一、关于应用型的教学模式

　　关于教学模式的含义由来已久，但将教学模式作为教育研究的一个真正的独立范畴，主要是从乔伊斯和威尔等人的研究开始的。目前有关教学模式意义的界定比较多，乔伊斯和威尔等人在其《教学模式》的著作中定义：“教学模式是构成课程在选择教材、指导在教室和其他环境中教学活动的一种计划或范型。”而朱小蔓的界定是：“教学模式是指在一定的教育理念的支配下，对在教育实践中逐步形成的、相对稳定的、较系统而具有典型意义的教育体验，加以一定的抽象化、结构化的把握所形成的特殊理论模式。”

　　上述各种关于教学模式的定义分别从不同的角度揭示了教学模式的具体含义，从定义来看不尽相同。由此可见，一项或者某一课程的教学模式至少具备以下特点：(1)需要一定的理论作指导;(2)需要详细的教学计划和目标，并加以实施和完成;(3)教学模式在形式上具有一定的活动程序和方法策略。总之，一个完整的教学模式应该包含主题、目标、条件、程序和评价等五个要素。这些要素所处的地位与发挥的作用不同，功能也就具有差异性，它们之间既有区别，又相互联系，相互蕴含、相互制约，共同构成了一个完整的教学模式。

　　计量经济学应用型教学模式就是以计量经济学理论应用为目的，从教学目标、教学原理、教学任务、教学内容、教学过程和教学组织形式等方面形成系统化的理论模式，并将理论知识应用于解决实际经济问题的实践中。因此，计量经济学教学模式的改革就是要打破以“教”为主的传统模式，转向以学生的“学”为主导的教学模式，培养学生能够利用计量经济学理论解决实际经济问题的能力。

　　二、关于计量经济学教学中存在的问题

　　目前计量经济学课程在教学方法、教学内容、教学过程等方面更多地侧重于理论知识的传授，缺乏实践和应用的教学环节，这不仅让学生感觉该课程教学枯燥乏味，教学效果也很不理想，学生的实践应用能力较差。

　　(一)课堂理论教学与实践应用相脱节

　　作为一门方法论的学科，计量经济学相比其他课程的应用性更强，不但强调基础理论、实践操作和统计软件三者的结合，更注重对现实经济问题的分析与解决。但目前大多数计量经济学课程的授课主要以理论方法的讲授为重点，缺乏对实际应用和解决实际问题能力的培养。例如，计量经济学的教学内容一般包括提出问题、收集数据、建立理论模型、参数估计、模型的检验及模型的应用，很多老师更多地将讲授的重点集中在参数估计与各种检验方法和理论论证上，但对如何提出经济问题、如何将实际的经济问题转化成计量经济学模型，估计出的参数如何应用和进行经济学解释等方面却讲授得较少，学生在实际的学习过程中也缺乏这方面的练习。

　　因此，虽然学生学了很多模型检验和参数估计的理论方法，却无法灵活运用这些方法，或者只会使用计量经济学软件对模型做出估计而无法进行合理的经济学解释，尤其是运用计量经济学模型分析和解决实际经济问题的能力有待加强。

　　(二)重理论模型的推导，轻实际操作

　　计量经济学课程是以数学、统计学和经济学为基础的学科，在教学过程中，会利用很多的数学方法，但又不完全等同于数学，加上目前很多高校经济管理类专业的本科生数学基础并不好，如果在教学过程中将大量的时间用在数学推导上，不但事倍功半还让学生对计量经济学充满恐惧，不像理科生，数学推导对这些学生来说比较困难，他们也对推导过程不感兴趣。比起数学推导过程，经济管理类的学生更加愿意接受现成的方法和思想及结论，因此，教学过程中如果一味地进行数学推导，只会降低学生学习的兴趣。当然，由于计量经济学是一门数学、经济学和统计学的交叉学科，必要的数学推导也是难免的，而数学公式的推导的目的是为了让学生掌握数学原理和方法基础，尽量避免课堂上只进行理论推导的枯燥乏味，打击学生的积极性。

　　(三)缺乏案例教学，实验实践教学不足

　　目前各个大学使用的计量经济学教材，理论体系相对都比较完备，很多教材中也都引入了许多经济案例分析，但由于案例的设计和安排过于理论化而不易让学生接受，加上有些学生经济学基础相对薄弱，无法很好地理论联系实际，更难以运用所学计量经济学理论知识对实际的经济问题进行分析和解释，加上课时所限，实验课程不足，导致部分学生对计量经济学失去了兴趣，甚至怀疑计量经济学的作用。因此，应用型教学已成为培养适应能力强的实用人才的重要手段。

　　三、计量经济学教学方法的改革措施

　　(一)革新教学方法

　　本科阶段的计量经济学课程应主要以案例教学和课堂讨论为主，理论主要以理解思路和原理，采用启发式教学模式，提高学生学习的主动性和积极性。计量经济学课程理论难度较大，尤其是对数学的要求比较高，很多学生因为数学功底不好而没有学习的兴趣，在教学过程中，应该从现实的经济社会生活中搜集经济案例，以专业期刊为辅助参考，以问题为导向构建教学模型，引入学科解释，便于学生理解和掌握计量经济学的学习方法和了解该模型的意义。了解学科的实际应用。同时，在课堂上应该展开讨论，同时根据相关问题进行提问、解答，找出解决办法。可以对学生进行分组，通过资料调查、思考，进行分组讨论。讨论过程中，教师要适当进行提示，并进行评价。这样可以将以人为本、以生为本的要求深入到教学中，这样有利于提高学生的主观能动性，提高学生参与感。此外，可以组织专家开展讲座、报告等，运用多种形式的教学方式。

　　(二)革新教学手段

　　计算机的应用对计量经济学的发展起到了巨大的推动作用，尤其是非经典计量经济学。建立与应用计量经济的模型，需要大量的数据存取，并有繁杂运算过程，但如果使用传统的计算方式运算，既耗费时间和人力，又没有效率。很多模型的建立和运算都需要辅助于计算机来完成，在现实的教学过程中，网络技术和计算机技术的运用也是计量经济学教学手段革新的主要方面。在教学中知识的讲授与计算机应用相结合，让学生掌握一两个软件的应用就十分重要，除了理论课程以外，应合理安排学生的上机操作时间，熟练掌握应用软件，学生通过上机训练，能够更加清楚直观地了解各个模型与公式，领会运算结果的概念并判断运算结果是否合理。此外，还需利用便捷的网络，将教学的大纲、计划、应用软件等教学必需资料放于网上，将各个教师的联系方式放于网上，以便学生能够不受时间和空间限制地学习，并且有利于师生间的及时交流和互动，提高学科的教学效果。

　　(三)革新考核方式

　　本科阶段的计量经济学课程应该以应用为主，传统的考试模式以测验和理论考试为主，很少进行案例分析、随堂讨论、上机实验等方式，这就削弱了学生学习的积极性和主动性，在实践教学中进行的案例教学、实验教学等需要通过考核方式的革新来进行测试，以便掌握学生的学习情况和应用能力。根据计量经济学课程特点和教学模式，现将考核方式改为课堂测试，侧重于基本知识的掌握情况;上机实验，侧重于软件应用和模型参数估计;课程论文写作，侧重于理论与实践结合能力;理论考试相结合，课堂测试应包括随堂讨论、问题探讨等，上机实验主要考核学生对软件的掌握和应用能力，课程论文写作是计量经济学应用的核心部分，最终将测试定为平时测试、上机实验、课程论文和理论考试四部分，并进行加权综合评定。这样将课程评价的激励与引导作用真正激发出来，不仅可以检验学生对于基础知识的掌握情况，还能激发学生的创新精神。同时，教师可以凭借课程评价中得到的学生的反馈内容来改善当前教学中的问题，积极优化教学方式与教学内容。

　　(四)革新学生学习途径

　　随着信息技术的发展，人们获取信息的途径不断增强，但同时也加大了信息筛选的成本，为了给学生提供一个有效便捷的学习途径，就需要针对计量经济学的课程特点建设相适应的案例集或案例库。其中有几方面需要引起关注：(1)所选择的案例需是接近现实情况，且易被学生接受的，这样有利于激发学生的学习兴趣;(2)所选择的案例需体现出计量经济学科的含义、方法及原理;(3)所选择的案例需具有时代前沿性和广泛性。选择不同类型的案例可以吸引不同的学生，同时还体现出了学科用途的广泛性;案例跟随时代经济不断变化，这也体现出了学科的适用性，更加调动起学生的情绪，培养其求索精神。

　　教师需要培养学生对学科的兴趣，让学生主动探索，自发学习，将内在的无限创造力激发出来，将生硬难懂的理论转化为简单易懂的案例问题分析，提高学生学习兴趣。教师们通过实践不断地探索教学经验，吸取教训，对教学方法和教学工作进行改革。如增加启发式教学的比重，采用双向讨论的方法进行教学，通过列举事实来具体分析，启发学生开拓思维模式。建立多元化的教学体系，增加多媒体教学分析，增加实验比重，同时组织学生进行社会实践，以此提高学生理论联系实际的能力，切实提高教学质量和水平。

计量经济学论文4

　　能源消费与工业经济增长之间的关系研究

　　摘要：能源是国家经济的命脉，也是一国经济发展的重要物质基础。我国作为世界上经济增长最快的国家，对于能源的消费也是非比寻常的。在我国的经济增长中，对于能源的消耗占主要地位的就是工业经济的发展。从一定程度上来讲，能源的消费与工业经济增长之间存在着千丝万缕的联系。本文就着重分析了能源消费与工业经济增长之间的关系，旨在从我国经济的增长以及能源的消费之间寻找到一个协调点，促进工业经济的高效增长。

　　一直以来，工业都是能源消费的主体，是工业经济发展的不可缺少的生产资料，尤其是对我国这个经济快速发展的发展中国家来说。在很长的一段时间内，我国工业经济的发展都是以牺牲能源为代价的，由于在科技水平生产技术等方面的欠缺，能源就理所当然的成了经济发展的弥补品。虽然说几年来，随着能源危机的临近，以及世界对绿色生产的呼唤，我国也制订了一系列的规章制度和措施等来限制能源的粗放性消费，但是毕竟我国还处于经济大幅增长的阶段，所以对于能源的消费也是必不可少的。所以，在现阶段，对于能源消费与工业经济增长之间关系的研究，是我国工业生产以及能源管理相关部门工作中的一个重点，也是促进有关部门采取相应措施提高能源利用率，实现优化产业结构，协调经济与能源关系目标的关键。

　　关键词：能源消费 能源生产 计量经济学模型 能源战略

　　总论：

　　我国是一个能源大国，但是，我国人口众多，人均能源占有量不及同期发达国家的1/5。能源是任何一个国家经济发展不可缺失的物质基础。随着我国人口的继续增长，经济的快速发展，能源消费量的增加是必然的，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。因此，怎样优化能源利用结构，开发利用清洁能源，就成为我国经济发展的当务之急。这就需要我们清楚了解能源供需形势，做好影响能源消费因素分析，为能源规划及政策的制定提供科学依据，保证我国国民经济又好又快地发展。

　　一、能源消费与工业经济增长相关概念

　　在经济发展中，能源一直都是一个永恒的话题，很多的学者也都对能源做了很多研究，对其相关联的概念做了很多的界定。一般而言，在能源消费与工业经济增长之间关系的研究中需要探讨的概念主要如下：

　　(一)能源概念及其分类

　　所谓的能源就是我们通常所说的能源资源，它可以产生各种能量，并且被充分的应用到了工业生产以及人们的日常生活中。这些资源包括煤炭、原油、天然气、水能、核能以及一些太阳能、地热能等等。这些能源由于其性能以及生产方面的不同，可以将其分为下面的几类：

　　1.按照能量的来源可以分为三类：地球本身所蕴藏的能量，比如地热、原子核能;来自地球外部天体的能量，比如，太阳能，它为风能、水能、生物能以及矿物质能的形成提供条件;地球和其它天体相互作用产生的能量，比如，潮汐能等。

　　2.按照能源的基本形态可以分为两类：一次能源与二次能源。一次能源就是天然的能源，比如煤炭、石油、天然气等;二次能源则是在一次能源加工的基础之上形成的能源，比如，电能、煤气、汽油、柴油等等。

　　3.按照能源的性质可以分为两类：燃料型能源与非燃料型能源。燃料型能源主要有石油、煤炭、天然气、木材等，而非燃料型的能源则为水能、风能、地热能等等。

　　4.按其生产情况可以分为可再生资源和不可再生资源。可再生资源就是可以通过一些形式能够得到不断的补充或者是在较短的周期内能够再次产生的能源。比如，风能、水能、太阳能、生物能等都是可再生资源;而反之在较短的时间内不能够再生产的能源就是不可再生资源，比如煤炭、石油、天然气等。

　　(二)能源消费

　　在认识了能源的概念以及分类的基础上我们再看看究竟什么是能源消费。其实能源消费故名思意就是对能源的利用以及使用，在使用中包括个人以及家庭对能源的使用，也包括工业、农业、服务业等对能源的使用，这属于统计学的范畴。

　　(三)经济增长与工业经济增长

　　对于经济增长，经济学界有着比较统一的认定，认为经济增长是实际总产出或者是人均实际产出的不断增加。它的增长是指生产总成果在量上面的增加，在对其衡量的过程中要将所有的生产要素结合起来。

　　而工业经济的增长则是指在一定的时期内，全部的工业企业在实际生产总值或者是增加值上面的不

　　断增长的一个过程。它的界定是在一段时期内的界定，而并不是在一个点上面的界定。

　　二、中国能源供求现状分析

　　我国经济快速增长，必然带动能源消费量的增长。作为世界上最大的发展中国家，建国以来，我国的经济总量和能源消费总量都出现了较大幅度的增长。1953年—1978年GDP由1615亿元增长到6584亿元，再增长到2005年的183084亿元，1953年—1978年，1979年—2005年两个阶段的平均增长率分别为5.8%和9.7%;能源消费量由1953年的0.54亿吨标准煤增长到1978年的5.71亿吨标准煤，再增长到2005年的22.47亿吨标准煤。年均分别增长了9.9%和5.3%。中国的人均能源消费量也在迅速增长，1953年—1978年由0.09吨标准煤增长到0.59吨标准煤，再增长到2005年的1.70吨标准煤。2003年全国城乡生活人均年用电量为173.7千瓦时，而1980年只有10.7千瓦时。

　　从已收集来的数据来看，近年来，我国能源消费是处于供不应求的状态，并且供求矛盾有扩大的趋势。

　　从图中可看出，1996年之前能源的生产和消费均呈温和上升局势，虽然能源的生产不能满足消费的要求，但二者差距也相对平稳。但1996年之后之一差距不断扩大，能源的生产不能满足经济发展对它的需求，到2003年能源需求大幅度增加，而能源生产却不能同步增加，能源矛盾突出。1997年—1999年中国经济在保持持续增长的同时，能源消费总量出现了下降。可能的原因是：市场出现需求疲软现象，能源产品需求减少;一些高能耗、污染大的“五小”企业被关闭;产业结构的变化等。由另外的资料表明，2002年—2004年连续三年的能源需求弹性系数都大于1，说明能源消费量增长速度已经超过经济增长速度，经济发展的能源代价在扩大。种种证据表明，我国的能源问题比较深刻，迫切需要解决。

　　三、数据选取

　　1、能源消费总量，在模型中用Y来表示。是指一次性能源消费总量，由煤炭、石油、天然气等组成(单位：万吨标准煤)。

　　2、能源消费的影响因素：

　　(1)能源生产总量，在模型中用X1来表示。是指一次性能源生产总量，该指标是观察全国能源生产水平、规模、构成和发展速度的总量指标(单位：万吨标准煤)。

　　(2)全国生活能源消费总量，在模型中用X2来表示，是指一次性能源在在生活方面的消费量。(单位：万吨标准煤)。

　　(3)城镇居民人均可支配收入，在模型中用X3来表示。指城镇居民家庭人均可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。(单位：元)。

　　(4)工业能源消费总量，在模型中用X4来表示，是指工业方面的能源消费量。(单位：万吨标准煤)。

　　(5)其他因素，在模型中用U表示。我们将由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机扰动项，如能源价格变动、消费者偏好、国家的经济结构政策等。

　　原始数据：

　　本文所有数据来自中国统计年鉴

　　四、模型设定

　　回归模型设定如下：

　　Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u

　　Y=能源消费总量(万吨标准煤) X1=能源生产总量(万吨标准煤)

　　X2=全国生活能源消费总量(万吨标准煤) X3=城镇居民人均可支配收入(元) X4=工业能源消费总量(万吨标准煤) u=随机扰动项

　　β0 β1 β2 β3 β4——待估参数 t=1980—2007 五、模型检验

　　假设模型中随机扰动项u满足古典假定，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学软件Eviews计算可得如下结果：

　　Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 10:49 Sample: 1980 2007 Included observations: 28

　　Variable C X1 X2 X3

　　X4

　　R-squared

　　Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

　　Coefficient

　　-1822.975 0.553614 0.209548 1.585396 0.568271

　　Std. Error

　　2572.371 0.107216 0.405769 0.429729 0.093726

　　t-Statistic

　　-0.708675 5.163553 0.516422 3.689293 6.063122

　　Prob.

　　0.4856 0.0000 0.6105 0.0012 0.0000

　　125790.9 55317.60 17.73983 17.97773 8176.418 0.000000

　　0.999297 Mean dependent var 0.999175 S.D. dependent var 1588.843 Akaike info criterion 58061714 Schwarz criterion -243.3577 F-statistic 1.376476 Prob(F-statistic)

　　回归方程为：

　　^Y=-1822.975+0.553614X1+0.209548X2+1.585396X3+0.568271X4

　　t=(-0.708675) (5.163553)(0.516422) (3.689293)(6.063122) 22

　　R=0.999297 -R=0.999175 F=8176.418 DW=1.376476

　　1、 经济意义检验

　　由回归估计结果可以看出，能源生产总量、全国生活能源消费总量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消费总量与能源消费总量呈线性正相关，与现实经济意义理论相符。

　　2、 统计推断检验

　　从估计的结果可以看出，可决系数R2=0.999297，F=8176.418，表明模型在整体上拟合地比较理想。系数显著性检验：给定α=0.05，X1、X3、X4的t值大于给定的显著性水平，拒绝原假设，接受备择假设，表明能源生产总量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消费总量对能源消费总量有显著性影响;仅有X2的t值小于给定的显著性水平，接受原假设，表明全国生活能源消费总量对能源消费总量影响不显著。

　　3、 计量经济学检验

　　(1) 多重共线性检验

　　由下表可看出，模型整体上线性回归拟合较好，R2 与F值较显著，而解释变量X2的t检验不显著，则说明该模型可能存在多重共线性。在Eviews中计算解释变量之间的简单相关系数，得如下结果，也可以看出解释变量之间存在多重共线性。

　　用逐步回归法修正模型的多重共线性。

　　运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计意义选出拟合效果最好的一元线性回归方程。结果如下：

　　加入x1的方程-R2最大，以x1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。

　　经比较，新加入x4的方程-R2=0.998541，改进最大，而且各参数的t检验显著，但是x2的符号不合理，选择保留x4，再加入其他新变量逐步回归。

　　在X1、X4的基础上加入X2后的方程-R2明显增大，但是X2的t检验不通过。加入X3后不但方程的R2明显增大，而且t检验值也通过，所以选择保留X3，继续回归。

　　在x1，x4，x3的基础上，加入x2后，不仅R2下降，而且x2参数的t检验不显著。这说明x2引起多重共线性，应予剔除。 最后修正多重共线性影响的回归结果为：

　　Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 10:52 Sample: 1980 2007 Included observations: 28

　　Variable C X1 X3

　　X4

　　R-squared

　　Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

　　Coefficient

　　-1771.254 0.589143 1.433497 0.563954

　　Std. Error

　　2530.847 0.080966 0.308466 0.091915

　　t-Statistic

　　-0.699866 7.276451 4.647176 6.135601

　　Prob.

　　0.4907 0.0000 0.0001 0.0000

　　125790.9 55317.60 17.67993 17.87025 11245.40 0.000000

　　0.999289 Mean dependent var 0.999200 S.D. dependent var 1564.382 Akaike info criterion 58734956 Schwarz criterion -243.5191 F-statistic 1.371751 Prob(F-statistic)

　　(2) 异方差检验 图示法：

　　从上图可看出，残差e随Y的变动趋势不明显，不规律，所以，该模型可能不存在异方差。是否存在异方差还应通过更进一步的检验。 White检验

　　White Heteroskedasticity Test: F-statistic

　　1.042741 Probability 9.595539 Probability

　　Std. Error

　　47930201 2913.608 0.046955 0.228951 0.095976 12596.90 0.990310 0.225676 3099.903 0.049458

　　t-Statistic

　　-0.600622 0.969097 -0.476773 1.145300 0.146278 0.223609 0.858107 -2.160689 -1.074397 0.471785

　　Coefficient

　　-28787936 2823.568 -0.022387 0.262218 0.014039 2816.781 0.849792 -0.487615 -3330.526 0.023334

　　0.445875 0.384209

　　Prob.

　　0.5556 0.3453 0.6393 0.2671 0.8853 0.8256 0.4021 0.0444 0.2968 0.6427

　　Obs*R-squared

　　Test Equation:

　　Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time:11:13 Sample: 1980 2007 Included observations: 28

　　Variable C X1 X1^2 X1*X3 X1*X4 X3 X3^2 X3*X4 X4 X4^2

　　R-squared

　　Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

　　0.342698 Mean dependent var 0.014047 S.D. dependent var 2715618. Akaike info criterion 1.33E+14 Schwarz criterion -448.3515 F-statistic 3.175863 Prob(F-statistic)

　　2097677. 2734894. 32.73939 33.21518 1.042741 0.445875

　　2

　　nR2=9.595539,由White检验知，在α=0.05下，查χ2分布表，得临界值χ因为nR2=9.595539<χ不存在异方差。

　　ARCH检验：

　　ARCH Test: F-statistic

　　0.731099 Probability 0.767152 Probability

　　Std. Error

　　679705.5 0.196543

　　t-Statistic

　　3.542855 -0.855043

　　0.400648 0.381099

　　Prob.

　　0.0016 0.4006

　　2051841. 2776010. 32.59251 32.68850 0.731099 0.400648

　　20.05

　　0.05

　　(10)=18.3070。

　　(10)=18.3070。所以拒绝备择假设，不拒绝原假设，表明模型

　　Obs*R-squared

　　Test Equation:

　　Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 11:18 Sample (adjusted): 1981 2007

　　Included observations: 27 after adjustments

　　Variable C RESID^2(-1) R-squared

　　Coefficient

　　2408098. -0.168053

　　0.028413 Mean dependent var -0.010450 S.D. dependent var 2790478. Akaike info criterion 1.95E+14 Schwarz criterion -437.9989 F-statistic 1.850657 Prob(F-statistic)

　　20.05

　　Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

　　因为(n-1)R2=0.767152<χ不存在异方差。 (3) 自相关补救

　　(1)=3.84146，接受原假设，表明模型中的随机误差项

　　按照时间顺序绘制残差项e的图形。从图中可看出，e随t的变化逐次有规律地变化，呈现锯齿形的变化，可判断随机扰动项u可能存在正自相关。

　　由下表可得DW=1.371751;给定显著性水平α=0.05，n=28，K=3时，查Durbin—Watson表得下限临界值dL=1.181，上限临界值dU=1.650，可知dL

　　Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 11:26 Sample: 1980 2007 Included observations: 28

　　Variable C X1 X3 X4

　　R-squared

　　Coefficient

　　-1771.254 0.589143 1.433497 0.563954

　　Std. Error

　　2530.847 0.080966 0.308466 0.091915

　　t-Statistic

　　-0.699866 7.276451 4.647176 6.135601

　　Prob.

　　0.4907 0.0000 0.0001 0.0000

　　125790.9 55317.60 17.67993 17.87025 11245.40 0.000000

　　0.999289 Mean dependent var 0.999200 S.D. dependent var 1564.382 Akaike info criterion 58734956 Schwarz criterion -243.5191 F-statistic 1.371751 Prob(F-statistic)

　　Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

　　在不能确定的区域，可采取的措施是增大样本容量。但是，由于数据收集有困难，又DW接近dL值，所以，我们可假设模型有正自相关。 引入一阶自相关系数AR(1) 得出回归结果：

　　Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 11:28 Sample (adjusted): 1981 2007

　　Included observations: 27 after adjustments Convergence achieved after 9 iterations

　　Variable C X1 X3 X4 AR(1)

　　R-squared

　　Coefficient

　　-3288.221 0.585317 1.122399 0.600410 0.344368

　　Std. Error

　　3341.502 0.095509 0.409236 0.108418 0.204720

　　t-Statistic

　　-0.984055 6.128397 2.742671 5.537932 1.682139

　　Prob.

　　0.3358 0.0000 0.0119 0.0000 0.0067

　　128217.4 54831.80 17.62805

　　0.999368 Mean dependent var 0.999253 S.D. dependent var 1498.621 Akaike info criterion

　　Adjusted R-squared S.E. of regression

　　Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

　　Inverted AR Roots

　　49409060 Schwarz criterion -232.9787 F-statistic 1.850807 Prob(F-statistic) .34

　　17.86802 8696.007 0.000000

　　从上图可知，可决系数R2的值为0.999368.非常接近于1，模型拟合度非常高。在1%的显著水平条件下，参数显著不为零，模型整体性良好。AR(1)对应的Prob值为0.0067，在1%的显著水平下显著。D.W.对应的值为1.85，查解释变量为4且自由度为27的D.W.分布表，上下限分别为1.16，1.65.由于1.65<1.85<2.35,所以模型不再存在一阶自相关。

　　最终回归模型为：

　　^Y=-3288.221+0.585317X1+1.122399X3+0.600410X4 t=(-0.699866) (7.276451) (4.647176) (6.135601) R=0.999368 F=8696.007 DW=1.850807

　　这说明，在其他因素不变的情况下，当能源生产总量X1、工业能源消费总量X4分别增长1万吨标准煤，能源消费总量Y分别增长0.585317、0.600410万吨标准煤。当城镇居民人均可支配收入增长1元时，能源消费总量Y增长1.122399万吨标准煤。从模型还可看出，能源生产总量X1对能源消费的影响较小。 不足之处：

　　①此案例存在的问题是样本容量太小，其可靠性受到影响。

　　②对于时间序列数据可能出现的平稳性问题，本文未做处理。由于我们选取的数据都是宏观经济变量，极有可能出现非平稳性，但由于所学知识的局限性，无法对模型进行进一步调整。

　　③在考虑能源消费的影响因素时，我们引入了全国生活能源消费总量。按照经济学的一般观点，全国生活能源消费总量与能源消费总量存在较强的正相关关系。但是在具体回归时发现t检验值不通过，与统计意义不符。对于这一重要的影响变量，我们没有轻易剔除。但是在最后的尝试中发现，剔除全国生活能源消费总量的影响比保留时的拟合效果更好，所以，我们不得不考虑将其剔除。

　　六、结论：

　　1、在多重共线性的修正过程中，可以发现，时间序列全国能源消费总量、工业能源消费量与能源消费总量具有共同变化趋势，在经济上升时期均呈现增长的趋势;在经济收缩期，又都呈现下降趋势。当这三者同时作为解释变量时，就很有可能出现多重共线性。出现多重共线性的另一原因是：抽样仅仅局限于能源消费总量影响因素的一个有限范围内。

　　2、在自相关的修正过程中，我们可以发现，全国生活能源消费总量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消费总量等经济数据都具有时间上的惯性，即在经济高涨的时期，能源消费在各个领域的较高增长率都会持续一段时间。另外一方面，城镇人均可支配收入具有经济活动的滞后性，城镇居民人均可支配收入的增加，不会使居民能源消费的水平当期就达到应有的水平，而是要经过若干期才能达到。因为人的消费观念的改变存在一定的适应期。

　　3、虽然能源价格、能源消费结构和环境政策等因素未能在模型中得到量化和反映，但不是说这些因素对能源需求的影响并不重要。事实上，这些因素越是得不到量化和反映，越是暴露了当前我国在这些方面的不足和缺陷，更应该重视和解决。 七、建议：

　　1、充分发挥市场机制的作用，促进我国能源消费向高效、清洁的方向发展。在工业方面，有重点地调整产业结构，确保经济与能源消费的协调增长。在保证能源供应安全的同时，要合理的控制经济增长速度，积极推动经济增长方式由粗放型向集约型转变，严格控制高能耗产业的投资和发展，从而确保国民经济能够健康、稳定、持续发展。在人民生活方面，政府应该大力宣传资源节约型、环境友好型社会的建立，培养全民节能意识，倡导全社会节能降耗。

　　2、优化和改善能源消费结构，大力发展清洁能源的使用，加强科学技术在此类能源上的创新性。我国具有丰富的水能、风能、太阳能等可再生资源，从长远来看，我国应在中长期战略上做好大力发展可再生能源的部署。

　　3、加强能源统计，制定有效的能源发展战略。能源统计数据的质量，应包括数据的准确性和时效性。提高能源统计数据的准确性、时效性、国际可比性，便于有关部门及时调整战略，实现能源的有效利用。

　　八、参考文献

　　[2] 刘宏杰,邱立成.中国能源消费与经济发展关系的时间序列分析[J].《河北经贸大学学报》， 2013，3.

　　[3]林伯强，中国能源需求的经济计量分析[J].统计研究，2012，10.

　　[4]史丹.结构变动是影响我国能源消费的主要因素[J].中国工业经济，2010，11.

计量经济学论文5

　　一、引言

　　计量经济学是一门以经济理论和经济数据事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型研究经济数量关系和规律的经济学科。计量经济学在1998年被教育部确定为高等院校经济学类各专业的核心课程，目前大多数高等院校将计量经济学作为经管类专业的重要基础课程。

　　华南理工大学广州学院是广东省一所普通高等院校，目前在校人数2万名左右，其中管理学院财务管理系开设了计量经济学课程，拥有学生1470名，财务管理专业的理科生占比小，大多数是文科生。该课程的课时较少，教学内容多，该课程教学难度比较大。综合实际教学效果，本专业需要针对具体情况制定合理的教学方案。

　　二、计量经济学教学存在的问题

　　1.学生的数学基础薄弱，学习兴趣不高

　　华南理工大学广州学院是一所独立学院，强调应用型教学，管理学院财务管理系大多数是文科生，数学基础较差。而计量经济学的学习需要学生有良好的数学和统计学基础，需要大量计算和数学推导，与其他经济学科相比，显得枯燥乏味。在实际的教学过程中，大多数学生不太喜欢这门课程，学习兴趣不高。2.教学定位不明确

　　计量经济学存在教学定位不明确的问题，开设本门课程时，没有明确本门课程的教学目的。由于本专业学生大多是文科生，所以基础课程的教学内容过于简单，学生数理基础薄弱，间接增加了本门课程的教学难度。

　　3.理论教学和实验教学脱节

　　计量经济学是一门“重思想、重方法、重应用”的课程，理论性和实践性都很强。本院财务管理系从20xx级学生开始开设计量经济学课程，总共48学时，师资力量薄弱，实验条件较差。针对20xx级、20xx级学生，本专业培养方案没有设置实验课程，导致最初本门课程的理论教学和实验教学严重脱节，教学效果不理想，学生的学习效果不好。因此，从20xx级开始开设实验课程，共16学时，经过一学期的教学，大多数学生比较喜欢实验课，但是由于总学时太少，理论课教学任务繁重，学生不能很好地消化理论知识，无法理解实验教学的内容，最后导致理论教学和实验教学脱节。

　　4.师资薄弱，学生创新能力差

　　很多高校经济学教师由于数学功底薄弱，没有学过计量经济学，认为计量经济学和统计学是同一类学科，这种理解上的偏误和薄弱的基础导致大多数教师对这门课程望而生畏。以本院财务管理系为例，目前能讲授计量经济学课程的教师只有2人。但是每年需要学习计量经济学课程的学生大概有300名。

　　在实际的教学过程中，教师既要讲授理论知识，又要指导学生进行上机实验，课后还需要批改实验报告。教师的工作量较大，教学质量受到很大影响。

　　从学生方面来看，由于本校是独立学院，学生基础知识和软件的应用能力较差，在实验中，大多数学生领悟力差，需要教师手把手地教。学生普遍懒于钻研学术知识，不会主动地学习思考，创新能力较差，面对实际的经济问题，不能灵活地运用计量方法进行分析。

　　三、教学改革的建议

　　1.正确认识本学科，调整课程定位

　　作为经济学的一个独立分支，计量经济学不同于经济理论，也不同于数学、概率论、统计学。如果要开设一门课程，那么我们必须明确本课程的定位。如果不明确课程定位，教师在教学工作中就会感到迷茫，教师很难将学生的具体情况和实际的教学内容结合起来，整个教学过程就会变得更加困难。

　　2.坚持“课堂讲授、实验教学、课程论文”三结合的教学模式

　　经管类学生应该注重计量分析思维的培养，在实际教学过程中，许多学生学习计量经济学后不知道怎么运用，对计算的结果难以做出合理解释。因此，课堂讲授时，教师应该降低难度，学生只需要理解基本思想、基本方法即可;实验教学时，学生必须熟练应用计量软件进行建模分析。为了培养学生应用计量经济学方法独立解决实际经济问题的能力和素质，教师可以要求学生独立完成一篇课程论文，亲自体验计量经济学方法的实际应用，这样有助于提高学生的计量分析的实际运用能力。

　　3.运用多种教学方法引导学生自主学习研究

　　针对经管类本科学生，我们的教学方法应该灵活多变，结合学生的特点进行教学，切不可以“一言堂”的方式死板地讲课，而应该大量使用案例教学，引导学生自主学习、自主进行研究。在课外，教师与学生、学生与学生之间应该多交流、多讨论，引导学生自觉地上机实践，结合实际经济环境，运用计量经济学方法进行课题研究。

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