程相娟
(河南牧业经济学院 河南 450046)
自1998年教育部把计量经济学列入高等学校经济学门类各专业核心课程之一,计量经济学课程在经济学科中占有越来越重要的地位。近年来,随着大数据技术应用的不断发展,培养学生具备一定的数据分析与处理能力成为现实需求,而计量经济学作为培养学生数据处理与分析能力的核心课程[1],为满足新的历史时期培养学生大数据视野提供了一定基础。
计量经济学作为经济学的一个分支学科,创始人弗里希(1926)将其定义为经济理论、统计学和数学的三者结合。其课程特点主要体现在如下两个方面:
第一,注重数理基础。在计量经济学的教学大纲中,先修课程有高等数学和统计学等基础学科。在教学过程中,比如初级计量经济学的核心分析方法—最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS),如果没有学过微积分、线性代数、概率论、统计学的相关知识就无法理解其原理;在建模过程中涉及到统计检验部分,如果没有学过统计学的相关知识,就无法构造统计量对模型进行统计学意义上的显著性检验等等。
第二,理论教学与实践教学并重。在教学过程中,先由教师讲授理论基础,在此基础上运用计量软件进行参数估计,两者相辅相成,缺一不可。一方面理论教学是运用计量软件教学的基础,是学生理解软件运行结果,读懂数据之间钩稽关系的前提,如果不讲理论只讲软件,学生无法理解软件输出的结果;另一方面如果只讲理论不讲计量软件的运用,将理论束之高阁,不运用于实际操作,将大大降低该课程的实用性。
先修课程和计量经济学在开设在同一学期。计量经济学作为一门经济理论、数学和统计学的交叉学科,在讲授之前应完成上述相关先修课程的学习,但是笔者在教学过程中发现,统计学和计量经济学的开设在同一学期,且统计学相关内容如构造统计量、假设检验以及回归方法的教学进度落后于计量经济学的教学进度。上述安排给计量经济学的教学带来了两难问题,一方面如果计量经济学不讲授上述内容,学生就无法理解计量经济学的统计检验原理,而这些内容原本是统计学的内容,这样一来会造成不同学科相同内容的重复讲解;另一方面挤占了计量经济学有限的课时,目前,我校的本科计量经济学课程与国内绝大多数同类高校一样,教学计划为一学期,即理论与实验教学的课堂教学时间共计48学时(重点高校一般是64-72学时),这样的课时设置必然难以满足学生学习的需要[3]。
现有案例教学的案例基本上来源于授课教材。教学案例存在一定的缺陷,主要表现在以下几个方面:第一,数据陈旧。以张晓峒主编的《计量经济学基础(第4版)》第2章例2.2为例,数据的观测值期间为1979年-1992年,数据严重老化,很少能引起学生的共鸣;第二,教材案例和学生专业不能精确匹配。目前笔者教学的专业主要是投资学专业的学生,现有教材案例大多数涉及到宏微观经济学的案例,和学生专业不能很好的衔接,也在一定程度上影响了教学效果。
目前,计量经济学的权威教材有李子奈编著的《计量经济学》、伍德里奇编著的《计量经济学导论》,很多人对选择这两本教材毫无疑问[5]。根据笔者所在院校学生的学科基础背景,笔者采用了更加注重案例分析的张晓峒编著的《计量经济学基础》,虽然难度较流行教材稍微降低,但是笔者发现又难以满足教学的需求,主要体现在:第一,笔者目前所在的学校学生数理基础比较薄弱,尤其是在面对完全没有高等数学背景的专升本学生时,教材中的推导与证明过程时显得无从下手;第二,计量软件的操作需要配套专门的教材。例如,在上机操作时,学生对数据的处理产生疑问的时候,现有教材无法提供答案,学生经常遇到的问题是,书上虽然有例题,可是具体的软件操作步骤却一无所知,这时候软件操作指导的书籍和教学视频就显得尤其重要。
在开设计量经济学课程前,应完成高等数学、线性代数以及概率论等课程的教学安排。此外考虑到上述课程是纯理论的学习,在学习计量经济时会有遗忘的现象,因此在开设计量经济学课程时,可以借鉴张磊(2016)的建议设置4学时的数学基础课程[6]。数学基础一般围绕:概率论基础、随机变量及其概率分布、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验。
计量经济学是一门应用性很强的学科,具体体现在计量方法在经济研究中的运用,而案例则是运用主要表现。但是运用案例教学过程中仅案例设计就需要大量时间和经费,主持案例讨论对教师的知识和引领案例研讨的经验及技巧更是一大挑战[4],这就要求老师在教学过程中要加强科研的积累,在科研中形成案例分析题库,将案例融入计量经济学教学过程中,实现教学与科研的相互促进[2]。
根据本校办学特色和需要,以学生的学习实际需求为基础,遵循教育规律,有目的、分阶段地进行编写适合本学校实际的计量经济学教材。