计量经济学课程教学改革研究

赵继志

（武夷学院 商学院，福建 武夷山）

一 引言

21世纪，大数据和人工智能已成为当下最为闪耀的名词，而计量经济学是大数据和人工智能的重要应用领域和前沿研究方法，也是分析经济、金融数据，解决经济金融实际问题的必备工具之一。在此时代背景下，计量经济学的发展面临着巨大机遇。

计量经济学是社会科学，尤其是经济学、金融学数据分析的重要工具。计量经济学是经济理论、高等数学和统计学三者相结合的课程，是高等院校经济类专业的核心课程[1]，其主是特点是在经济、金融理论的指导下，通过经济计量模型来定量分析、研究、检验现实经济活动中的数量关系和经济规律与统计特征，进而实现对经济、金融活动的描述与预测。同时，计量经济学也是其它经济学专业基础课程的扩展，如：宏观经济学、微观经济学、金融学等。计量经济学课程的培养目标是，使学生学会用计量经济学的观点看问题，用计量经济学的思维分析问题，用计量经济学的方法处理问题。当今社会，国民经济各领域的诸多实际问题都需要计量经济学方法，例如，是否仍存在菲利普斯所体现的失业率与通货膨胀率之间关系，金融市场的波动率如何度量等。社会对经济类专业毕业生的要求也已经从理论层面向动手实践能力层面转变。现在的用人单位更加注重毕业生的理论应用与实践的能力、动手操作能力。

基于此时代背景，高校经济类专业的计量经济学课程教学急需改革和创新，以适应当下社会发展要求。然而，从目前的计量经济学课程教学实践来看，还存在着不足。本文主要从计量经济学课程的教学理念、教学内容、课程结构、课程改革的可行性等几个方面进行分析和讨论，在些基础上，提出相应教改方案和建议，为我国高校经济类专业的计量经济学课程教学改革提供参考，促进计量经济学课程建设再创辉煌。

二 课程教学中存在的不足

在计量经济学的教学实践中出现了一些亟待解决的问题，主要表现在以下几个方面：

（一） 学生的基础知识参差不齐

计量经济学课程主要的研究内容是经济、金融数据、变量的定量分析，因此，需要学生具备微积分、线性代数、概率论、随机过程等高等数学的知识，以及统计学相关知识。尤其是横截面数据和面板数据模型中所需要的矩阵表达和计算，以及时间序列数据中的统计建模。虽然学生在其它课程学过相关数学和统计学知识，但由于其缺乏学习的目的性，导致不懂如何去应用相应的知识点。因此，在计量经济学的教学实践过程中，讲到横截面数据模型和面板数据模型的矩阵表达，以及极大似然估计方法时，一些学生表现出知识结构的不完整、不系统，进而导致很难掌握和理解计量经济学课程的重点、难点内容。

（二） 学生学习的积极性不足

在计量经济学课程的教学实践中，由于存在大量的参数估计、假设检验和统计量的设定，因此经常涉及数学推导和证明[2]，如：多元线性回归模型的矩阵表达、极大似然估计、矩估计、判断面板数据随机效应和固定效应的Hausman检验等，课程内容相对枯燥；同时，部分学生数学、统计学基础知识结构存在欠缺、不扎实，导致部分学生对计量经济学产生恐惧、厌烦的心理和情绪，学习缺乏主动性和兴趣，课堂上普遍不认真，从而难以实现课程的教学目标。

（三） 课程内容没有与时俱进

对于经济学专业而言，计量经济学属于方法类课程，是实证分析、实证研究的重要工具。它与其他方法类课程，如数理经济学、数理金融、经济数学等存在较大的差别[3]。计量经济学的方法论是随着认识的加深而不断更新的，这就要求计量经济学的教学内容需要具有前沿性。现行的计量经济学课程基本上还是传统的教学内容，主要包括：一元线性回归模型、多元线性回归模型、最小二乘法、虚拟变量建模、面板数据模型（固定效应和随机效应）等等，授课教师在实际的教学实践过程中往往根据学生的前期知识储备对上述教学内容进行适当调整与取舍。近些年来，因果推断方法、机器学习、高维数据分析、高频数据分析等领域的研究方法，几乎占据计量经济学理论研究的前沿，然而，计量经济学课程内容缺乏对这些前沿理论方法和应用案例的介绍。

（四） 课程结构不合理，理论与实践脱节，学生动手能力不足

近年来，国民经济各行业对应用复合型人才的需求与日俱增，因此，高校毕业生的动手实践能力显得尤为重要；同时，大数据信息时代带来了海量、高频的经济、金融数据。计量经济学课程教学目标之一就是培养学生对这些数据清洗、处理、分析的能力。计量经济学有很多专业软件，比如：Stata、R、Eviews等，这些软件能够满足计量经济学的教学要求。然而，目前，计量经济学课时一般为32或48学时，计量经济学课程的教学还是以理论和方法的介绍为主。与此同时，由于计量经济学理论课时涉及横截面数据模型、时间序列数据模型、面板数据模型、微观计量模型，内容繁杂、琐碎，加之较多的数学推导和证明，因此，尽管授课教师在教学过程中安排了实践环节，但内容往往是较为简单且易于操作的初等内容，如一元线性回归，数据的描述性分析等等。此外，在教授学生应用计量经济学软件处理实际问题时，用来讲解软件的基本操作和解决计量经济学问题的软件实现的课时明显不足，从而导致学生缺乏理论联系实践、动手解决实际问题的能力。此外，课程所使用的案例也与实践存在较大的脱节，缺乏具有很强时效性的经济和金融背景的案例分析。理论与实践严重脱节的课程结构，使得学以致用的教学目的无法达到。

三 教学改革内容与目标

针对在上述教学实践过程中出现的问题，本文从课程教学方法、教学手段、教学评价目标、教学目标、教学内容等几个方面阐述计量经济学教学改革的方法。

（一） 教学方法改革

由传统的“填鸭式”教学方法，改革为项目教学、目标任务教学等方法。教师提前下达课程项目、任务的具体要求；学生为了完成任务，课前认真预习，课上专心听讲；从而在师生之间形成良性循环互动。在培养学生学习计量经济学课程兴趣的同时，教师也需要进一步提高自己的专业素养。这样的教学方式会使得学生们在学习的过程中受益匪浅、收获颇多，为自己毕业后的职业发展打下良好的基础。

（二） 教学手段改革

在计量经济学教学的实践环节，教师可以将事先做好的案例通过计量软件（如Stata、R等）演示给学生，让学生重复演练一遍，再布置与案例类似的、难度加大的题目给学生。在实践操作过程中，既加强了学生对相关知识的记忆和理解，学习效率事半功倍；也显著增强了学生的动手操作能力，达到了学有所用的教学效果。

（三） 教学评价目标改革

计量经济学课程的考核方式应多元化，宜采用“期末理论考试、平时上机实操测验、期中课程报告考试”相结合的考核形式，最终成绩比重分配为4：3：3。理论考试主要考核学生的理论素养，上机测验主要考核学生在理解理论的基础上的动手能力，课程报告主要考核学生将理论和实践融会贯通的能力。这样的考核方式使得学生们能够在理论和实践两个方面得到全面发展。与此同时，教师也可以准确地了解学生在学习中的真实情况。

（四） 教学目标改革

百年大计，教育为本。高校教育教学始终是党和全国各族人民高度重视的问题。计量经济学课程作为经济学专业的核心课程，更应与时俱进，不断地改革和发展。计量经济学课程的教学目标是培养既具备扎实理论基础，又有熟练的动手解决实际问题的实践能力的学生。据此教学目标，能够在保证充分讲授理论知识的前提下，提高学生的实操能力。

（五） 教学内容改革

计量经济学课程的教学内容设计不但要与当下大数据、人工智能的时代特征相吻合[4-5]，紧密跟随社会发展的趋势；同时，也要将前沿的计量经济学理论、方法（如机器学习、因果推断等）引入到课堂的教学中来。这样的教学内容能够避免学生的知识结构、内容与社会脱节。

四 教学改革中的思考和建议

根据在教学过程中发现的不足与问题，以及计量经济学课程教学改革的目标，本文从教学内容、教学方法等多个方面提出教改方案，以实现学生熟练掌握计量经济学方法的教学目标。

（一） 更新教学理念，融入计量经济学思想

计量经济学的课程教学应当包括理论原理和方法两个方面的内容。理论原理是计量经济学的“道”，方法是计量经济学的“术”。经济学专业的计量经济学课程，在教授学生方法论的同时，还应当讲授计量经济学的理论原理与思想。在实际的教学实践过程中，授课教师要坚持理论原理、方法与实际现象并举，比如，微观实证计量中的安慰剂检验，计量经济学中的因果分析与相关分析的差别等，通过这些知识点的科普，不但能够激发学生的学习兴趣，而且能够使得学生对计量经济学的理论原理和方法进一步深入思考，使得计量经济学授课过程中的推导、证明和计算不再单调、枯燥、乏味，激发学生对计量经济学的求知欲望。

（二） 调整教学内容，既合理又要与时俱进

计量经济学是一门既“年轻”又“时尚”的学科，同时也是一门交叉学科，它的概念、理论、方法、应用同其它学科，如统计学、金融学、大数据学科有些紧密的联系[6]，随着时代的发展，计量经济学的理论和方法也应当不断创新。因此，计量经济学的课程教学内容也应不断更新、与时俱进。

针对学生的数学、统计学基础参差不齐的实际情况，在计量经济学教学实践过程中，教学内容应将基础性和前沿性有机结合[7]。针对数学基础不扎实的学生，如果直接讲授时间序列的非参估计、因果推断、非平衡面板数据模型等内容，会导致学生的知识结构发生断层。因此，巩固数学、统计学基础知识，是学习这些计量经济学知识的必要准备。因此，较为合理的教学安排是，在课程的前半部分讲授基础知识，这部分内容要注重原理的推导和证明，使得学生掌握知识的本质。在课程的后半部分，教学内容侧重安排时间序列的非参估计、非平衡面板数据模型、因果推断等内容，这部分要使学生熟练掌握它们的基本原理和应用。这样的课程内容安排，在兼顾学生基础水平参差不齐的同时，也满足了计量经济学教学的要求。

（三） 引入更有效的教学方法

由于计量经济学课程的内容包含大量的数学推导、证明和计算，纯粹满堂灌的教学方法对于培养学生的兴趣和实现理想的学习效果毫无益处。案例教学、翻转课堂等新的教学方式有助于提升学生的学习兴趣和热情，也有助于提高学生应用计量模型的能力，进而加强课堂的效率，事半功倍。学生在课前预习，查找文献资料，在课堂进行分组讨论，由被动讲授变为主动学习，学生的学习兴趣与效率有了大幅度的提升。

（四） 优化课程教学结构，加大实践教学力度

大数据时代对经济类专业毕业生的动手实践能力有了更高的要求，尤其在计量分析能力和软件操作能力方面。2021年诺贝尔经济学奖颁给大卫·卡得、乔治华·安格斯特和格多·依姆本斯。他们因使用实验方法在经济学方面的研究，以及在因果关系方法论方面的贡献而获奖。由此可见，计量经济学实践已经得到了学术界的高度重视。因此，在计量经济学课堂教学过程中，教师必需加强对学生动手实践能力的培养。一方面，计量分析是计量经济学应用实践的一个重要环节，它能够将抽象的计量理论同实际问题的解决联系在一起，使学生容易取得成就感。另一方面，计量分析要建立在学生熟练掌握数据分析和计量软件操作的基础上，而通常的计量软件，比如SPSS、Eviews等已经无法满足需要。因此，在教学实践过程中，教师应引导学生学习一门专业性的编程语言，比如Stata、R等。让学生掌握Stata、R等计量软件的使用，加强对学生动手能力的培养，提高计算机编程、解决实际问题的能力，为进一步塑造应用型人才奠定良好的基础。

（五） 增加实际操作能力的考核

采用新的考核方式来判断学生对计量经济学模型的掌握程度，加入学生实际操作解决现实问题的考核要求，这有助于提高学生的专业技能，避免学生在考核过程中出现“重理论”“轻实践”的现象。

（六） 调整教学大纲的教学目标

在实际的教学实践中，如何在相对较少的教学课时内既完成教学任务，又使学生充分掌握计量经济学的基本原理和模型的软件操作呢？通过调整教学目标，在课堂实际教学中去粗取精，对于一些简单的数学推导和证明，可安排学生在课下自主、自行完成。

五 结语

计量经济学是一门应用经济学课程，是经济理论、高等数学、统计学交叉的统合性学科，也是经济管理类专业的核心课程。然而，计量经济学的教学中，常出现“学生的基础知识参差不齐、学习的积极性不高，动手实践能力欠缺”等情况。大数据信息时代随之而来的是海量、高频数据的产生，计量经济学的教学活动应培养学生对这些数据进行处理、分析的应用能力。然而，现实的教学实践中没有足够的课时来讲授应用计量模型处理、分析这些数据的软件操作。本文针对计量经济学课程的教学现状，介绍了大数据信息时代特征计量经济学课程的教学改革具体内容、目标、基本思路、实施方案，从教学内容、教学方法等角度，如项目教学、任务教学等方法，大力加强实践教学力度，让学生熟悉宏观计量、微观计量、金融计量的理论知识的同时[8]，又能够熟练掌握Stata、R等计量软件的使用，为达到提高计量经济学教学效果提供借鉴。