微观计量经济学实证分析中的问题

李培军

(东北财经大学 统计学院，辽宁 大连 116025)

微观计量经济学实证分析中的问题

李培军

(东北财经大学 统计学院，辽宁 大连 116025)

由于中国对微观计量经济学的研究与应用时间不长，在理论研究和实际应用中还存在一些没有引起注意的问题，从而影响了微观计量经济的分析与应用。探讨微观计量经济学实证分析中的有关问题，以促使其不断改进和完善。

计量经济学；实证分析；计量经济模型

一、引 言

计量经济学是介于经济学和数学之间的边缘科学，它是运用统计学、计算机技术对历史经济资料进行测度和衡量经济因果关系的科学。计量经济学由挪威经济学家R.Fisher在20世纪30年代创立，在一些经济发达的国家得到广泛应用，初期主要用于研究微观经济，20世纪40年代后转向研究宏观经济，80年代以后又回归到侧重研究微观经济领域。当时的计量经济学具有三大用途：结构分析、经济预测和政策评价。

20世纪70年代末，我国经济进入改革开放时期，迫切需要对国民经济的运行状况和发展状况进行定量研究和分析。从1980年起，美国经济学家L. R. Klein教授先后3次应邀在我国的北京、大连、上海等地讲授三期计量经济模型设计方法，至此，计量经济学才真正被引入我国并得到推广和应用。在我国理论工作者和实际工作者的共同努力下，经过30多年的消化、吸收和创新，计量经济学模型，尤其是微观计量经济模型的应用较为广泛，为我国经济建设的健康协调发展起到了一定的作用。但由于我国对计量经济学的研究和应用时间不长，在模型构造的理论研究以及实际应用上都还存在一些问题，有待进一步的改进和完善，本文拟对此问题进行一些探讨。

二、微观计量经济学实证分析中的问题

1.关于样本容量的界定问题

应用计量经济模型进行分析研究时，正常情况下，样本容量n越大越能反映出变量的整体变化趋势，越容易找出解释变量和因变量之间的线性或非线性关系，更能全面真实反映研究现象的性质。但样本容量n越大，数据处理就越复杂，所用的时间和费用就越多。根据逻辑推理计算，样本容量n应不少于模型中外生变量的个数k(包括常数项在内)，模型的显著性检验和外生变量显著性检验才有实际意义。例如，学生检验(外生变量显著性检验)为双尾检验，只有当n-k≥8，即样本容量n大于等于解释变量个数加8时，学生检验t值变化缓慢，检验才有效。但目前发现许多模型的构造在样本容量n界定方面还不能满足该要求，存在着样本容量n偏低的问题。

2.关于数据收集与整理问题

无论是进行宏观经济分析还是微观经济分析，数据都是模型构造的基础。数据可分为截面数据、时序数据和截面时序混合几种。不同类型的数据具有不同的性质，不能混同作为样本数据使用，否则极易导致伪回归或虚假回归的结果。但有些人在从事计量经济研究时往往忽视这个问题，其研究思路一般是先建立模型然后收集数据，待到收集数据时才发现可供直接使用的数据很难找到。这时要么对模型进行修改，使模型适应数据；要么让数据适应模型，对数据进行提炼。在这样的模型中，无论是横向数据的可容性，还是纵向数据的连续性、可比性都存在着很大的问题，这些问题会导致模型运行的失效。因而在应用计量模型对经济现象进行分析时，应重视宏观经济环境与微观各行各业的数量关系，各种社会经济形势的分析和经济管理策略的制定必须建立在大量微观数据、指标采集和处理的基础之上，有关部门应加大力度改变微观计量经济学研究所用微观数据严重缺乏的现状。

3.关于模型结构形式的选择设定问题

美国南加州大学R.Easterlin教授曾提出：“要尽力研究如何设计模型的结构，以捕捉经济中最突出的特征，模型形式结构选择的设定问题尤其重要。”[1]如何选择设定模型，目前还缺乏有效的理论指导，其选取要凭研究者的理论水平和实际经验，因此设定一个恰当的模型往往是比较困难的。研究经验表明，大多数经济现象之间具有非线性关系，选择双对数或半对数模型较好。同时也要注意到，影响内生变量的诸多因素是不确定的，特别是内生变量与政策因素、政策导向有关时，应用什么样的方法将不确定因素进行定量的测度，这就要求模型构建者对样本期间的政策走向有深刻的领会和认识。中国的经济常常具有打破常规、超越常识的政策，这在设定模型时也是必须要注意的一个问题。

4.关于外生变量的选择问题

如何选择解释变量，确定最优变量的子集合，是建立模型的关键问题，也是一个重要的问题。在计量经济模型中，通常用若干个变量x1,x2,…,xm来解释内生变量y，而这些变量之间往往存在相关关系，即存在共线性或近似共线性的关系，某些变量对y值影响很小。进行回归分析时，一般用复相关系数或残差平方和为准则的拟合优度来判断模型的优劣。当复相关系数R较小时，修正的方法是增加解释变量，借以提高R值。但由于变量之间存在多重共线性关系，会导致各个变量的回归系数的估计值不够稳定，并且变量的抽样误差积累会使y值的估计误差增大。特别是在建立非线性回归模型时，解释变量越多，要准确反映经济现象之间的内在关系就越加困难；同样，如果构造的模型遗漏了重要的解释变量，也会导致估计量产生偏移性和不一致性。因而在构造模型时，怎样确定回归模型中最佳变量子集合，比较常见的办法是采用逐步回归分析、岭回归分析、AIC准则、CP准则、调整复相关系数以及主成分分析等方法，对模型进行适当的调整和修正。

5.关于时序序列自相关的检验问题

序列产生自相关的根源有内因和外因两个方面。内因主要是序列本身固有的属性，一般通过克兰—奥尔格特变换即可修正；外因主要是模型设定不当，模型变量选择欠妥，以及数据属性差异的影响等。由于人们对数据外因影响方面的研究在构建模型中尚未引起足够的重视，因而讨论序列自相关检验就十分必要。序列自相关检验的方法，比较常用的就是Durbin-Watson检验，然而，在国内的一些计量经济学著作和教科书中，DW检验有两个自相关不能确定的盲区：(d1,du)和(4d1,4)，这在一定程度上限制了该方法的应用范围。实际上，早在20世纪70年代，DW检验的创始人Durbin和Watson就研究出解决这一问题的办法[1]，即构造一定条件下的新统计量d0，通过比较d0和d的大小即可判断误差项ut是否存在自相关，使DW检验得以完善。在模型的构建和检验时，要注意借鉴这方面的研究方法。

6.关于定性分析与定量分析的结合问题

应用计量经济学的理论和方法对经济现象进行分析，要注意定性分析和定量分析结合，减弱政策因素和意识形态对经济理论和经济分析的影响，加大定量分析的力度。应注意的一个问题就是在国内经济的实证研究中[2]，研究者在分析前往往带有一个预期的结论和判断，这不仅影响了研究者对样本的考察、数据的采集和处理、各种不同定量分析方法的选择，而且还有可能歪曲事实真相，造成错误的决策。对此，必须学习和借鉴发达国家专家与学者的最新研究成果，不断改进和完善我国计量经济学的理论和方法。

7.关于加大数理方法的应用问题

有关资料显示[3]，世界上所有诺贝尔经济学奖的得主都有过良好的数学训练背景，其中一部分人在大学本科甚至研究生阶段所攻读的专业就是数学。良好的数学基础使他们能熟练运用数理方法进行经济分析，其分析结果使经济理论的严密性、准确性大为提高。而我国经济学家中具有良好数学背景的学者不多，大多数人仍习惯于采用文字语言推理经济问题。虽然这种方法仍然是进行逻辑推理的基本方法之一，但与数理经济方法相比，在理论研究的精确性、逻辑的严密性以及现实的可操作性方面都存在着明显的差距。特别是在国外同行已普遍采用数理模型进行经济分析的情况下，中国经济学家只有通过广泛采用数量方法大幅度全面提高经济分析水平，才能逐渐缩小这些差距。

8.关于结构分析问题

计量经济模型的结构分析是对一个系统中的经济变量构成及相互关系的研究，也即分析经济变量之间的因果关系、相互依存程度、相互关系的性质类型，从而对经济系统的结构具有更明确的认识，并以此作为掌握经济运行状态的依据。结构分析一般包括静态分析、弹性分析、乘数分析等。在模型的结构分析中，主要目的是考察关键外生变量对内生变量的结构影响大小，其他外生变量的引入必然影响模型中内生变量的系数，可能导致结构分析结果的失实。许多学者认为模型外生变量经过定性分析和定量分析筛选后，原则上不宜作大的调整和变化，以保证模型结构的相对稳定。[1]

9.关于经济预测问题

计量经济学源于经济预测，并发展于经济预测，国内外历史上曾有过许多成功的范例，但近年来人们对它的预测准确性提出了质疑，原因主要来自两个方面。一方面是由于计量经济模型本身的局限性或缺陷造成的，包括模型的形式选择设定不当、样本数据不准确以及数据整理的不合理归并、样本抽取的方式不符并由此产生的抽样误差、估计方法的选择不适以及计算误差、外生变量赋值时的误差、模型系统结构的变化等。另一方面是由于人们对预测结果的过于苛求。预测不等于实际，它只提供了一个趋势、一个参考，从严格意义上说，用计量经济模型进行预测，得出的只是以一定概率处于一个区间的变量，它只能提供决策的参考，而不能作为直接决策的依据。

通常情况下，计量经济模型只能反映样本周期经济关系及变化规律，而在预测期，由于经济结构的改变，其经济变化规律也将随之发生较大的变化，必须及时对模型进行调整和修正，使其能不断满足预测结果的需要。修正模型常用的方法可从两个方面入手：一方面要随着研究现象的变化调整模型的截距，以保证获得符合需要的预测精度；另一方面要适当改变模型结构，主要包括在模型中引入新的可观测的解释变量，在样本中增加近期观测值并重新估计模型参数，在模型中引入合适的拟变量并增加计算估计参数的计算维数，将变量重新分解合并并重新建立模型等。一些学者提出，模型一旦建立就应具有相对的稳定性，使用周期不能太短。模型的构建应是动态的、可以调整的，以减少应用期间的工作量，这是在模型设计时要注意到的一个问题。

10.关于政策评价问题

应用计量经济模型对政策进行评价，是针对不同的方针政策来研究模型中目标变量的内生变量与作为政策变量的外生变量之间的相互关系，并进行分析方案的比较和选择，以实现所分析预期目标的过程。政策评价与预测是密切相关的，二者构成一个密切联系的反馈系统。预测是根据决策者的某些假设进行的，而政策评价是根据政策选择对预测产生的影响进行的。由于经济政策具有不可试验性，这就使得应用计量经济模型对政策进行评价显得更为重要，它起到了对经济运行试验的作用。当研究分析一组政策变量的不同数值时，即相当于研究不同的政策方案，利用所建立并完成参数估计的模型确定内生变量的数值，来比较这些结果以鉴别各组变量值的优劣，从而实现对政策的评价。

三、结 语

计量经济学传入我国30年来，由于种种原因，计量经济模型的构造和应用出现了一些问题，但它仍然不失为一种有效的定性分析和定量分析方法。因为它能给出有效的关系结构，并考虑到各种经济因素、心理因素和政策因素的影响，对有关的经济变量作出相互一致的分析、预测和评价，适用范围之广泛，是其他任何一门学科所无法替代的。近年来，国外当代诸多计量经济学家进行了大量开创性和富有学术成果的研究[4]，特别是微观计量经济学突破了传统计量经济学的限制，带来了计量经济学理论与应用的跳跃式发展。这为我国计量经济学的研究、发展和完善指明了方向，提供了可借鉴的契机。

[1]李子奈，叶阿忠.高等计量经济学[M].北京：清华大学出版社，1999：35-47.

[2]王少平，李子奈.赫克曼与麦克法登的科学贡献——解读2000年诺贝尔经济学奖[J].统计研究，2001(4)：41-45.

[3]常云坤，马晓强.诺贝尔经济学奖及经济学的发展[J].经济学家，1999(5)：85-89.

[4]刘乐平.微观计量经济学最新进展[J].统计研究，2002(3)：43-46.

Problemsinempiricalanalysisofmicroeconometrics

LI Pei-jun

(College of Statistics, Dongbei Univ. of Finance and Economics, Dalian 116025, China)

Because of the research and application time of micro econometrics in China is not long, there still exist some problems in the theoretical research and practical application which didn’t arouse people’s attention yet. Thus micro econometric analysis and application is affected. The paper discussed some problems in empirical analysis of micro econometrics, which can keep it improving and perfecting.

econometrics; empirical analysis; econometric model

1671-7041(2010)04-0015-03

F224.0

A*

2010-03-16

李培军(1956-)，男，辽宁抚顺人，教授