从学科角度看计量经济学

        计量经济学是以经济理论为基础，运用数学与统计方法来研究具有随机性特征的经济变量之间关系的一门学科。那么，蕴含经济思想的经济理论依然是它的基础，而数学与统计方法只是工具，可见计量经济学是一门跨学科学科。它的特色、争议与发展在哪里呢？就在这个“随机性特征”中。如何将这个随机扰动的影响降到最低，最大限度的控制不可观测因素是计量经济技术的精髓。
        它并非是系统科学，由于本身需要满足很多苛刻条件，所以在刻画整个经济系统运行时就显得捉襟见肘。但是，它在局部的经济变量关系的探索上并非没有意义，比如，它给出了变量之间的统计意义，统计意义和经济意义是有区别的，所以需要配合经济学理论或者现实状况进行综合协调。
        这里，我只想单纯的说这门学科，不把它和意识形态联系到一起。为什么呢？工具是工具，你大可以把“基础”给换了，比如我们不以西方经济学为基础，而是用别的经济学体系为基础。量化，也只是一种研究方法和视角。
        计量经济学流行的原因:入门简单，操作便利。中国的学生数学基础普遍较好，对变量与符号比较敏感。如果有一定计算机基础，或者特定的编程安装包，或者方便的计量软件，跑出个结果不成问题。所以，以论文导向的效果“立竿见影”，但是很多人甚至不了解方法应用的前提条件，更别说方法原理了。
计量经济学滥用的原因:第一，学术标准与评价体系。很多经济学学术期刊逐渐达成了一个共识:计量模型为先。大批的计量追求者也反过来形成了一个庞大的需求市场，羊毛出在羊身上；第二，激励制度与考核压力。这点不难理解，在高奖励的诱惑与高压力的逼迫下，形成了看似竞争激烈，实则竞争无效的学术局面。第三，容易照猫画虎，不求甚解。用的人多，懂的人少；第四，羊群效应与攀比效应。
        对计量经济学的偏见。著名计量经济学家克莱夫•格兰杰说过，“格兰杰因果关系检验”的初衷不是要应用，只是没想到大家把它推广延伸出来了”。经济学是用来解释问题，不是预测问题，也不是决策问题。计量经济学只是在研究方法上有变化。计量经济学也是在完善与发展的学科，本身还有很多需要解决的问题，从来没说过它是万能的。计量经济学应用的主体是人，计量经济学的滥用在于制度、基础教育以及个人认知与意识上。
        阴差阳错的美丽。既然计量是一种手段或工具，那么仿佛用什么样的经济理论才是重中之重。很多人滥用计量方法，但是确实根据自己预设的想法去调节模型，使结果和想法一致，这实际上失去了方法的意义。所以，出现了方法应用的错误却可能给出了某些问题的正确解释。正确的方法应用的前提是适用性，然后才是建模，如果前提不满足，模型结果是偏误的，又怎么解释现象呢？这样看来，方法本身似乎是无罪的。
        对计量经济学的反思。对于计量方法，学界也是有反思的，所以出现了“基本有用的计量模型或方法”这样的字样。作为一种定量研究方法，它不是万能的，不是所有问题，在所有阶段都可以用它作为研究方法。用它得出的结果也只是一种解释，一种声音，也仅仅是在特定条件或特定意义下有一定的说服力。
        因此，如若其作为主流经济学，需要评估它的普及会造成哪些影响，会形成什么样的学术生态局面？是否具备较强解释力与融合度？如果负面的东西比较多，就需要考虑对其进行限制与弱化。
     






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