建立计量经济学模型的步骤和要点

1、|【<<【>>建立计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将 包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济 行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数 学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、 确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。1. 确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系 中的 果”例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变

2、量；而作为 原因” 的变量，例 如生产函数中的资本、劳 动、技术，是模型中的解释变量。确定模 型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变 量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有 些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只 能称为 因素； 这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变 量来表征这些因素，这 些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值 来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间 作为一个变量来表征技术。这样

3、，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原 值、职 工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我 们将 因素”与 变量”间的区别暂时略去，都以 变量”来表示。关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济 行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明 确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面， 而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如 果属于需求不足的情 况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时， 如果研究的对象是

4、消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果 研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变 量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同， 变量选择是不同的。其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了 解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一 定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须 是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释 变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方 法。第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间

5、的关系，使得每一个解释变量 都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一 点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验 并予以剔除。从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理 论、经济统计学和数学三者结合的思想。在 选 择变 量 时 ，错 误 是 容 易 发 生 的 。下 面的 例 子 都 是 从 已 有 的 计 量 经济 学 应 用 研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额 =-107.66 + 0.13 X社会商品零售总额十0.22 X农副产品 收购额这里 选 择了 无 关 的 变量 ，因 为社 会

6、商 品 零 售 总 额 与 农 副 产 品 出 口 额 无 直 接 关 系 ，更 不 是影 响 农 副 产 品 出 口 额 的 原 因 。 再 如生产资料进口额 =0.73 X轻工业投资+ 0.21 X出口额+ 0.18 X生产 消费+ 67.60 X进出口政策这里 选 择了 不 重 要 的变 量 ，因 为 轻 工 业 投 资 对 生 产 资 料 进 口 额 虽 有 影 响 ， 但 不 是重 要 的，或 者 说 是 不 完 全 的 ，重 要 的 是 全 社 会 固 定 资 产 投 资 额 ，应 该 选 择这个变量。再如农业总产值 =0.78 + 0.24 X粮食产量+ 0.05 X农机动力一0

7、.21 X受灾面积这 里 选 择 了 不 独 立 的 变 量 ， 因 为 粮 食 产 量 是 受 农 机 动 力 和 受 灾 面 积 影 响 的，它们之间存在相关性。值 得 注 意的 是 上 述 几个 模 型都 能 很 好 地 拟 合 样 本 数 据 ，所 以 绝 对不 能 把 对 样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。2. 确 定 模 型 的 数 学 形 式选择 了 适当 的 变 量 ，接下 来 就要 选 择 适 当 的 数 学 形 式 描 述 这 些 变 量 之 间 的 关系，即建立理论模型。选择 模 型数 学 形 式 的主

8、 要 依据 是 经 济 行 为 理 论 。在 数 理 经 济 学 中 ，已 经 对 常用 的生产 函数 、需 求 函数、消 费函 数、投 资函数 等模型 的数学 形式进 行了 广 泛的 研究，可 以借鉴这 些研究 成果。需 要指 出的是 ，现 代 经济学 尤其注 重实证 研究 ，任何 建立在 一定经济学 理论假 设基础 上的理论模 型，如果 不能很 好地 解 释过 去，尤 其是历史统 计数据 ，那 么 它是不 能为人 们所接 受的 。这 就要 求理 论 模型 的建立 要在 参数估 计、模 型检验 的全过程中反 复修 改，以得 到一种既能 有 较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量

9、之间关系的数学 模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点 图 ，由 散 点 图 显 示 的 变 量 之 间 的 函 数 关 系 作 为 理 论 模 型 的 数 学 形 式 。这 也 是 人 们在建模时经常采用的方法。在某些 情况 下，如 果无法 事先确 定模型 的数学形式 ，那 么就 采用各种可 能 的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。3. 拟定理论模型 中待 估参数的理论 期望值理论模 型中 的待估 参数一 般都具 有特 定的经 济含义 ，它们 的数值，要 待 模 型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范

10、围， 即理 论期望 值，可 以根据它们 的经济 含义在 开始时拟定 。这一理 论期望 值可 以 用来检验模型的估计结果。拟定理 论模 型中待 估参数 的理论 期望 值，关键 在于理 解待估 参数的 经济 含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和a、俟丫和A。其中，a 是资本的产出弹性，B是劳动的产出弹性，丫近似为技术进步速度，A是效率 系数 。 根据 这些 经济含 义， 它 们的 数 值范 围应该 是0 V aV 1 , 0 VV 1 ,a+B 0 V 丫< 1 并接近 0 , A > 0。二、样本数据的收集样本数 据的 收集与 整理，是 建立计 量经济学模 型过程 中最为

11、 费时费力的 工 作，也 是对 模型质量影 响极大 的一项 工作。从 工作 程序上讲，它 是在理 论模 型 建立 之后进 行，但 实际上经常 是同时 进行的 ，因 为能 否收 集到合 适的样 本观 测 值是决定变量取舍的主要因素之一。1. 几类常用的样 本数 据常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和虚变量数据。时间 序列 数 据是 一批按 照时间 先后 排列的 统计 数据， 一般 由统计 部门 提 供，在 建立 计量经济学 模型时 应充分 加以利 用，以 减少收集数 据的工 作量。在 利用 时间序 列数 据作样 本时，要 注意 以下几个问题 。一是 所选择 的样本区间 内 经济 行为的

12、 一致 性问题 。例 如 ，我 们 建立纺 织行业 生产模型，选 择反映 市场 需 求因 素的变 量，诸 如居 民收入 、出 口 额等作 为解释 变量，而 没有 选择反 映生产 能力 的变量 ，诸 如 资本 、劳 动 等，原 因 是纺 织行业属于供 大于求 的情况。对 于 这个 模型， 利用 时间序 列数据 作样本 时， 只能选 择 80 年 代后期以来的 数据 ， 因为 纺织行 业供 大于求 的局面 只出现 在这 个阶段 ， 而在 80 年代 中期以 前的 一 个长 时期里 ，我国 纺织品是供 不应求 的，那时 制约行 业产 出量的 主要因 素是 投 入要 素。二 是样本 数据在不同 样本点

13、 之间的 可比性问题 。经济变 量的时 间序 列 数据 往往是 以价 值形态 出现的 ，包含 了价格 因素，而 同一 件实物在不同 年份 的 价格 是不同 的，这 就造成样本 数据在 不同样 本点之间不 可比。需 要对原 始数 据 进行 调整，消 除其不可 比因素 ，方 可 作为模 型的样 本数据 。三 是 样本观 测值过于 集 中的 问 题。经 济 变 量 在 时 间 序 列 上 的 变 化 往 往 是 缓 慢 的 ，例 如 ，居 民 收 入 每 年 的变 化 幅度 只 有 5% 左右 。 如果 在 一 个 消 费 函 数 模 型 中 ， 以 居 民 消 费 作 为 被 解 释变 量 ，以

14、居 民 收 入 作 为 解 释 变 量 ，以 它 的 时 间 序 列 数 据 作 为 解释 变 量 的 样 本 数据 ，由 于 样 本 数 据 过 于 集 中 ，所 建立 的 模 型 很 难 反 映 两 个 变 量之 间 的 长 期 关 系。这 也 是时 间 序 列 不 适 宜 于 对 模 型中 反 映 长 期 变 化 关 系 的 结 构参 数 的 估 计 的 一个 主 要原 因 。四 是 模 型 随 机 误 差 项 的 序 列 相 关 问 题 。用 时 间 序 列 数 据 作 样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面 数 据是 一 批 发 生在 同 一时 间

15、截 面 上 的 调 查 数 据 。例 如，工业 普 查 数 据 、 人 口 普查 数 据、家 计 调 查 数 据 等 ，主 要由 统 计 部 门 提 供 。用 截 面 数 据作 为 计量 经 济 学模 型 的样 本 数 据 ，应 注 意 以 下几 个 问 题 。一 是 样 本 与母 体 的 一 致 性 问 题。 计 量 经济 学 模型 的 参 数 估计 ，从 数 学 上 讲 ，是 用 从 母 体 中 随 机抽 取 的 个 体 样 本 估 计 母体 的 参数 ，那 么 要 求 母 体 与 个 体 必 须 是 一 致 的 。例 如 ，估 计 煤 炭 企业 的 生 产 函数 模 型，只 能 用 煤

16、炭 企 业 的 数 据 作 为 样 本 ，不 能 用 煤 炭 行 业 的 数 据 。那 么 ，截 面 数 据 就 很 难 用 于 一 些 总 量 模 型 的 估 计 ，例 如 ，建 立 煤 炭 行 业 的 生 产 函 数 模 型，就 无 法 得 到 合 适 的 截 面 数 据 。二 是 模 型 随 机 误 差 项 的 异 方 差 问 题 。用 截 面 数据 作 样本 ，容 易 引 起 模 型 随 机 误 差 项 产 生 异 方 差 。这 个 问 题 后面 还 要 专 门讨论。虚变 量 数据 也 称 为 二进 制 数据 ，一 般 取 0 或 1。虚 变 量 经 常 被 用 在 计量 经 济 学

17、模型 中 ，以 表 征 政 策 、条 件 等 因 素 。例 如 ，建 立 我 国 的 粮 食 生 产计 量 经 济 学 模 型，以 粮 食 产 量 作 为 被 解 释 变 量 ，解 释 变量 中 除 了 播 种 面 积 、化 肥 使 用 量 、 农 机 总动 力 、 成 灾 面 积 等 变 量 外 ， 显 然 ， 政 策 因 素是 不 可 忽 略 的 。 1980 年 前 后 ，由 于 实 行 了 不 同 的 政 策 ，即 使 上 述 变 量 都 没 有 变 化 ，粮 食 产 量 也 会 发 生 大 的 变 化。于 是必 须 在 解 释 变 量 中 引 人 政 策变 量 ，用 一 个 虚 变

18、量 表 示 ，对 于 198 0 年 以 后 的 年 份 ，该 虚 变 量 的 样 本 观 测 值 为 1 ，对 于 1980 年 以 前 的 年 份 ，该 虚 变 量 的样 本 观测 值 为 0。 也 可 以 取 0、 l 以 外 的 数 值 ， 表 示 该 因 素 的 变 化程 度 。 例 如 ，在 工 业 生 产 模 型 中 用 虚 变 量 表 示 气 候 对 工 业 生 产 的 影 响 ，可 以将 不 同 年 份 气 候的 影 响程 度 ， 分 别用 0、 1、 -1， 甚 至 0.5 、 -0.5 等 表 示 。 不 过 ， 这种 方 法应慎用，以免违背客观性。2. 样 本 数 据

19、的 质 量样本 数 据的 质 量 问 题大 体 上可 以 概 括 为 完 整 性 、准 确 性 、可 比 性 和 一 致 性 四个方面。完整 性 ，即 模 型 中 包 含 的 所 有 变 量 都 必 须 得 到 相 同 容 量 的 样 本 观 测 值 。这 既 是 模型 参 数估 计 的 需 要，也 是 经 济 现 象 本 身 应 该 具 有 的 特 征 。但 是 ，在 实 际 中 ，“遗 失 数 据 ”的 现 象 是 经 常 发 生 的 ， 尤 其 在 中 国 ， 经 济 体 制 和 核 算 体 系 都 处 于 转 轨之 中 。在 出 现 “遗 失 数 据 ”时 ，如 果 样 本容 量 足

20、够 大 ，样 本 点 之 间 的 联 系 并 不 紧密 的 情况 下 ，可 以 将 “遗 失 数 据 ”所 在 的 样 本 点 整 个 地 去 掉；如 果 样本 容 量 有 限，或 者 样 本 点 之 间 的 联 系 紧 密 ，去 掉 某 个 样 本 点 会 影 响 模 型的 估 计 质 量 ， 则 要 采取 特 定的 技 术 将 “遗 失 数据 ”补 上 。准确 性 ，有 两 方 面 含 义 ，一 是 所 得 到的 数 据 必 须 准 确 反 映 它 所 描 述 的 经 济 因 素 的状 态 ，即 统 计 数 据 或 调 查 数 据 本 身 是 准 确 的 ；二 是 它 必 须 是 模型 研

21、 究 中 所 准 确需 要 的，即 满 足 模 型 对 变 量 口 径 的 要 求 。前 一 个 方 面 是 显 而 易 见 的 ，而 后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、 劳 动 等必 须 是投 入 到 生 产过 程 中 的 、对 产 出 量 起 作 用 的 那 部 分 生 产 要 素 ，以 劳 动为 例，应该 是投 入到生产过程 中的、对 产出 量起作 用的那 部分劳动者 。于 是， 在收 集样本 数据 时，就 应该收 集生产 性职工人数，而 不能 以全体 职工人数作 为 样本 数据，尽 管全 体职工人数 在统计 上是很 准确的，但 其 中有相 当一部 分与

22、 生 产过程无关，不是模型所需要的。可 比性 ，也就 是通常所说 的数据 口径问 题，在 计量经 济学模 型研究中可 以 说无 处不在 。而 人们容 易得到 的经济 统计数 据，一 般可比性较 差，其 原 因在 于 统计 范围口 径的 变化和 价格口 径的变 化，必须进行 处理后 才能用 于模型参数 的 估计 。计量经 济学方 法，是从样 本数 据中寻 找经济 活动 本身客 观存在 的规律性， 如果 数据是 不可 比的，得 到的 规律性 就难以 反映实 际。不 同的研 究者研究同 一 个经 济现象 ，采 用同样 的变量 和数学 形式，选 择的 样本点也相 同，但 可 能得 到 相差甚远的模型参

23、数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如， 采用 时间序 列数 据作为 生产函 数模型 的样 本数据 ，产出量 用不变 价格计算的 总 产值 ，在 不 同年份间是 可比的 ；资 本 用当年 价格计 算的固 定资 产原值 ，在 不 同 年份 间是不 可比 的。对于统 计资 料中直 接提供的这 个用当 年价格 计算的固定 资 产原 值，有 人直接用于 模型估 计，有 人进行 处理后 再用于 模型 的估计 ，结 果 当 然不会相同。一致性 ，即母 体与样本的 一致性 。上面在 讨论用 截面 数据作 为计量 经济 学 模型 的样本 数据 时已经 作了介 绍。违 反一致 性的 情况经常会发 生

24、，例 如，用 企 业的 数据作 为行 业生产 函数模 型的样 本数 据，用人 均收入 与消费 的数据作为 总 量消 费函数 模型 的样本 数据， 用 31 个 省份的数据 作为全 国总量 模型的样本 数 据，等等。三、模型参数的估计模型参 数的估计 方 法，是 计 量 经 济 学 的 核 心内容 。在 建 立了 理 论 模型 并 收集 整 理了符 合模型要 求 的样 本 数 据 之 后 ，就 可 以选择 适 当 的 方 法 估 计 模 型 ，得到 模 型参数 的估计量 。模 型 参 数 的 估 计 是 一 个 纯技术 的 过 程 ，包 括 对 模型 进 行识 别 （对联 立 方程模 型 而 言

25、 ）、 估 计 方 法 的 选 择 、 软 件 的 应 用 等 内 容。在 后 面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。四、模型的检验在模 型 的参 数 估 计 量已 经 得到 后 ，可以 说 一 个 计 量 经 济 学 模 型 已经 初 步 建 立 起 来了 。但 是 ，它 能 否 客 观 揭 示 所 研究 的 经 济 现 象 中 诸 因 素 之 间 的 关 系 ，能 否 付 诸应 用 ，还 要 通 过 检 验 才 能 决 定 。一 般 讲 ，计 量 经 济 学 模 型 必 须通 过 四级 检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。1. 经 济 意 义 检 验

26、经济 意 义检 验 主 要 检验 模 型参 数 估 计 量 在 经 济 意 义 上 的合 理 性 。主 要 方 法 是 将 模型 参 数的 估 计 量 与预 先 拟 定 的 理 论 期 望 值 进 行比 较 ，包 括 参数 估 计量 的 符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量=-108.5427+ 0.00067 X固定资产原值+ 0.01527 X 职工人数-0.00681 X电力消耗量+ 0.00256 X木材消耗量在该 模 型中 ，电 力 消 耗 量 前 的 参 数 估 计 量 为 负 ，意 味 着 电 力 消 耗 越

27、 多 ，煤 炭 产 量 越 低 ，从 经 济 行 为 上 无 法 解 释 。模 型 不 能 通 过 检 验 ，应 该 找 出原 因 重新 建立模型。如果所 有参 数估计 量的符 号正确 ，则要 进一步检验 参数估 计量的大小。例 如，有下列煤炭企业生产函数模型：Ln （煤炭产量） =2.69 + 1.85Ln （固走资产原值）+ 0.51Ln （职工人数）因为该 模型 是一个 对数线 性模型 ，所以 在该模型中 ，固 定资 产原 值前的 参 数 的 经 济 意 义 是 明 确 的 ，即 固 定 资 产 原 值 的 产 出 弹 性 ；表 示 当 固 定 资 产 原 值 增 加 1%时煤 炭 产量

28、 增 加的百 分数 。根据 产出弹 性的概 念， 该参数 估计量 应该 是 0 与 1 之间 的一个 数 ，模 型中的 参数 估计量 虽然符 号正确，但 是 数 值范 围与 理 论期望值不符，不能通过检验。应该找出原因重新建立模型。即使模 型参 数 估计 量的符 号正确 、数 值 范围适当，仍 然不能 说已经通过 经 济意 义检验 ，还 要对参 数 之间 的关系 进行检 验。例 如，有 下列职 工 家庭 日用 品 需求模型：Ln （人均购买日用品支 出额）=-3.69 + 1.20Ln （人均收入）一 6.40Ln（ 日 用 品 类 价格 ）该模型 也是 一 个对 数线性 模型，所 以在 该模

29、型中，人 均 收入 和日 用 品 类 价 格前 的参数 的经 济意义 是明确 的，即 是它们各自的 需求 弹性。该 二参数 估计 量 的符 号是正 确的 ，数 值 范围大 体适当。但 是 根据经济意义，二 参 数 估计量 之 和 应该 在 1 左 右，因 为当 收入增 长 1%、价 格增长 1%时，人 均 购买 日 用 品 支 出 额 也应 该增长 1%左右 。显然 该模 型的参 数 估计 量 不 能通过 检验。 应该找 出 原 因 重新建立模型。只有当 模型 中的参 数估计 量通过 所有 经济意 义的检 验，方可 进行下 一 步 检 验。 模型参 数估 计量 的 经济意 义检验 是一 项最基

30、 本的检 验， 经济意 义不合 理， 不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。2. 统 计 检 验统计 检 验是 由 统 计 理论 决 定的 ，目 的 在 于 检 验 模 型 的 统 计 学 性 质 。通 常 最 广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。3. 计 量 经 济 学 检 验计量 经 济学 检 验 是 由计 量 经济 学 理 论 决 定 的 ，目 的 在 于 检 验 模 型的 计 量 经 济 学 性质 。通 常最 主 要 的 检 验 准 则 有 随 机误 差 项 的 序 列相 关 检 验 和 异 方 差性 检 验，解释变量的多重共线性检验等。4. 模

31、 型 预 测 检 验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的 灵 敏 度，确 定 所 建 立 的 模 型 是 否 可 以 用 于 样 本 观 测 值 以 外 的 范 围 ，即 模 型 的 所 谓 超 样本 特 性。 具 体 检 验方 法 为 ：（ 1） 利 用 扩大 了 的样 本 重 新 估计 模 型参 数 ， 将 新 的估 计 值与 原 来 的 估计 值 进 行 比 较 ， 并 检 验 二 者之 间 差 距 的显 著 性；（ 2） 将 所 建立 的 模型 用 于 样 本以 外 某 一 时 期 的 实 际 预 测 ，并将 该 预测 值 与 实 际 观 测 值进行比较，并检

32、验二者之间差距的显著性。经历 并 通过 了 上 述 步骤 的 检验 后 ，可 以 说 已 经 建 立 了 所 需要 的 计 量 经 济 学 模型，可以将它应用于预定的目的。五、计量经济学模型成功三要素从上 述 建立 计 量 经 济学 模 型的 步 骤 中 ，不 难 看 出 ，任 何 一项 计 量 经 济 学 研 究 、任 何 一 个 计 量 经 济 学 模 型 赖 以 成 功 的 要 素 应 该 有 三 个 ：理 论 、方 法 和 数 据 。 理 论 ，即 经 济 理 论 ，所 研 究 的 经 济 现 象 的 行 为理 论 ，是 计 量 经 济 学研 究 的 基 础 。 方法，主要包括模型方法

33、和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计 量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动 水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是 计量经济学研 究的原料。这三方面缺一不可。一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法 的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学 理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而 忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是 无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量 经济学模型的。所 以，计量经济学家首

34、先应该是一个经济学家。相比之下，人 们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审 一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究 过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数 据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的 核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相 关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念， 那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随 机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数 的 绝 对值 为 1，