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数量经济学前沿与新挑战咙

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来源: 作者: 2019-02-23 15:13:44

数量经济学前沿与新挑战

20世纪80年代初,诺贝尔经济学奖得主、美国宾夕法尼亚大学教授劳伦斯 克莱因(Lawrence Klein)率7位国际著名经济计量学家在北京颐和园举办 经济计量学讲习班 ,向中国学者传授经济计量学。三是数量经济方法在新领域的应用,如空间计量方法在区域经济、公共经济、环境经济和农业经济等领域的应用,处理效应方法在教育回报、劳动力市场政策模拟和政策效果评价中的应用。一些学者强调定量研究而忽视定性分析,注重规范性研究而忽视实证研究,错误地使用模型,或者使用错误的模型,这大大弱化了数量经济学的科学性,误导了大众对数量分析方法和计量模型的认知。要提升数量经济学的教学研究水平,提高经济计量模型设计的科学性在现实生活中和应用的精准性,加快构建数量经济学的知识体系或学科范式,促进数量经济学向更加科学严整的方向发展。

关键词:应用;分析;经济计量学;经济现象;学者;学科;设计;研究成果;多元化;美国宾夕法尼亚大学

20世纪80年代初,诺贝尔经济学奖得主、美国宾夕法尼亚大学教授劳伦斯 克莱因(Lawrence Klein)率7位国际著名经济计量学家在北京颐和园举办 经济计量学讲习班 ,向中国学者传授经济计量学。从那时起,以经济计量学知识为主体的数量经济学在中国如火如荼地发展起来。

回溯历史不难发现,数量经济学的发展是按两条主线展开的,一是数量经济学的理论和方法,二是理论方法的应用。30多年过去了,数量经济学的理论方法在不断丰富和完善,同时其应用领域也在日渐扩大。现在,众多的经济学研究都充分体现了数量经济学经典方法的思想和一些前沿性研究成果。经典成熟的方法已为学者普遍接受并在广泛应用,而前沿性研究则主要集中在三个方面。一是经典复杂模型的构建,如线性面板数据模型、非线性面板数据模型、离散选择模型、概率模型、双重差分模型、空间计量联立方程组模型、动态随机均衡模型等。二是先进的参数估计和数据处理方法,如异质性的工具变量、经验似然方法、广义矩估计方法、分位数方法、非参数方法、半参数方法、弱工具变量法、贝叶斯推理、缺失数据处理方法、异方差和自相关稳健推断、结构向量回归设计、非连续回归设计等。三是数量经济方法在新领域的应用,如空间计量方法在区域经济、公共经济、环境经济和农业经济等领域的应用,处理效应方法在教育回报、劳动力市场政策模拟和政策效果评价中的应用,分位数回归方法与半参数、非参数方法结合在货币、工资、就业、福利以及国际贸易等领域的应用等。值得重视的是,现代社会的飞速发展令经济现象高度复杂化,这使得数量经济学面临一系列新的挑战。

第一,科学严整的知识体系框架仍未形成,学科范式亟待建立。30多年来,有关数量经济学的学科属性、研究对象、研究边界,学术界一直存有争议。哪些理论属于数量经济学的范畴?哪些方法属于数量经济学的独有方法?数量经济学原理方法主要应用在哪些领域?可能的拓展领域在哪些方面?这些关系学科走势和发展方向的重大理论问题,至今国内学界仍无定论。故而,学术界还没有推出有重大影响、得到公认的经典的数量经济学教科书,数量经济学完整科学的知识体系框架也还未建立,这使得数量经济学的学科走向不明晰,研究方向多元化。

第二,大数据给经济计量模型的构建设定了新环境、新要求,计量模型设计的不确定性增大。数量经济学的任何理论和方法都是建立在数据的基础之上,如时间序列数据、横截面数据、面板数据等,没有数据就没有计量模型,就没有数量分析,也就没有数量分析的理论与方法。现在,人类社会进入了大数据时代,

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传统计量方法和建模理论对海量数据的存储、挖掘、智能分析等已显得捉襟见肘,高密、高频、多元化的巨量资料给经济计量模型的构建设定了新环境,提出了新要求。在不采用随机分析法或抽样推断法的背景下,如何直接利用有效数据进行经济现象分析,如何直接依据大数据构建计量模型,这是数量经济学面临的新的重大课题。数量经济学需要加快发展新理论,研究新方法,处理大数据,探索建立大数据模型的有效路径。

第三,数量经济理论与方研究落后于实践,许多新的复杂的经济现象数量分析方法无法解析。人类的发展、社会的进步,使得当今经济现象日趋复杂,新问题的成因复杂、表现形式复杂,问题解决的方式和路径复杂。如何利用计量模型、数量方法描述这些复杂现象,分析和解决这些复杂问题,成为横亘在数量经济学面前的重大难题。具有典型意义的问题,如运用经济计量方法进行政策效果评估,设计有效模型进行经济增长的中长期预测,利用计算技术进行重大经济现象的模拟仿真等。破解这些难题,数量经济学的理论和方法已显得力不从心,既有的研究成果也不1尽如人意。特别是有些经济学难题已经在实践中开始探索解决了,而数量经济学的理论研究还没有涉及,或者数量经济学的理论还不能给出科学合理的解析,这使得数量经济学在某些方面陷入实践落后于理论的尴尬境地。

第四,计量模型应用不精准,研究结论的可靠性受到质疑。现代经济学研究中,经济计量模型、数量分析方法受到普遍青睐,得到广泛应用。然而,正确地选用模型和方法,科学地处理数据,恰当地求解模型参数,并不是一件易事,这需要研究者具备较深厚的经济学、统计学、经济计量学功底,需要研究者对相关知识融会贯通、驾轻就熟,否则数量分析的结论就不能令人信服,研究结果可能与客观实际大相径庭。一些学者强调定量研究而忽视定性分析,注重规范性研究而忽视实证研究,错误地使用模型,或者使用错误的模型,这大大弱化了数量经济学的科学性,误导了大众对数量分析方法和计量模型的认知。

数量经济学的发展离不开数据,离不开统计技术和计算机技术的创新与发展。在信息化、数字化和大数据时代背景下,数量经济学者需要依据新环境,适应新要求,不断推出新理论,不断创造新方法,不断拓展应用的新领域;要提升数量经济学的教学研究水平,提高经济计量模型设计的科学性和应用的精准性,加快构建数量经济学的知识体系或学科范式,促进数量经济学向更加科学严整的方向发展。

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