“方法、数据与文献”共力下计量经济学课程教学改革设计

黄桂琴，蔡书凯

(安徽工程大学，安徽 芜湖 241000)

新一轮技术革命引领人类社会进入数字经济时代，数字技术已广泛且迅速地渗透到经济社会各个领域，引发经济和社会的深刻变革，重塑了社会治理格，成为引领改革发展、创新驱动的风向标[1]。数据分析能力与实时洞察能力能够帮助企业在复杂的动态环境中敏锐察觉市场动向，发现市场机会[2]，推动商业模式创新[3]。 管理信息化、教育信息化、企业现代化的发展，云计算、移动互联网和物联网技术的迅猛发展带来了数据的海量井喷。 如何充分利用这些数据，依据数据分析实现智能化的数据推送，已成为社会科学的重要研究领域，是管理和决策的重要依据。 对经贸人才而言，快速掌握市场信息，敏锐发现市场机会是最为重要的一项能力。 因而，如何科学地、快速地从纷繁复杂的市场中发现问题，收集数据，分析问题，并提出解决之道就显得至关重要。

作为经济学类专业的核心课程的计量经济学，除了通过建立经济理论模型，收集相应的数据，做出定量分析，进而获得推断结论之外，更多的是应对现代智能技术、高端制造业和互联网平台大数据迅猛发展做出及时的反应。 在数字经济时代，计量经济学教学设计与社会期望间存在巨大差距。

现阶段，不同层次的院校，教授计量经济学的要求与水平也不同，所面对和需要解决的问题也各异。 对于普通本科的计量经济学教学改革，业内学者做了一些研究，提出了一些改进意见。 就新型本科院校的计量经济学教学而言，计量经济学课程教学以应用为主，重视专业案例教学改革[4]。 这一教学思路改革重视“教”的方法，即以案例教学突出应用之义，受到业内诸多学者的认同。 具体教学过程方面“P-E-D-P”(problem、exploration、discussion、practice)则以学生为主体，从问题出发，让学生从“探”中学习，“究”出正确的理论和方法，然后通过讨论、实践体会理论的含义并熟练掌握它[5]。 “PE-D-P”方法将“学”放在突出地位，侧重引导学生的主动学习。 而就实践教学环节上，基于验证性实验、综合性实验和创新性实验为一体的三步联动实验教学模式[6]，设计很理想，但指导计量经济学教学改革的具体路线却很抽象，难以兑现目标。 显然，已有文献就应用型本科学校的计量经济学教学改革研究已就“教”“学”和“实践”三个方面做了积极探索。 然而，研究中常将三者割裂开来研究，这不利于指导课程改革实践。 此外，计量经济学要如何处理数据这一问题并未引起学者重视。

大数据时代计量手段、方法和思路正不断更新，若不研读文献就跟不上学科前沿，不重视数据处理，教学只能是纸上谈兵。 鉴于此，本研究主要就普通应用型本科的计量经济学教学在方法、数据和文献三个方面展开探讨，为本学科教学改革做出一点贡献。

一、计量经济学课程教学的特点

1.理论逻辑性强。 计量经济学有两大内容模块，一是经济理论的演绎归纳；二是数理统计理论的假设检验。 首先，经济理论的演绎归纳考察教学过程中对经济问题的推导、论证与归纳的能力。 这要求教与学双方主体能顺利地调取、整合与拓展经济学理论。 其次，数理统计理论的假设检验则更加强调严谨的推理和验证。 在进行计量模型系数估计与检验过程中，重点要厘清数理统计的思维起点与推断逻辑顺序，培养学生树立正确的统计观点去观察和研究事物的能力。

2.数据处理贯彻始终。 计量经济学教学过程中，数据处理贯穿始终是最为显著的特征。 计量原本的含义就是计算和测量，因此处理经济数据就构成本课程教学的重要内容。 没有数据准备，也就无从计量，数据处理过程包括数据收集、筛选清洗、统计分析、计量估计以及假设检验等。 实际研究中，数据没有清洗之前，总存在这样或那样的问题，故需要对现有数据进行多方法、多程式的处理，使之变得适合模型所需。 当完成清洗工作之后，数据运行结果与理论预期存在三种可能的结果:正好验证了理论预期、与理论预期相去较远、与预期正好相反。 若出现后两种情况，除了要对理论假设重新审视外，更多的是要检查数据是否出现纰漏和缺失等问题，对其进行补充、调整或修改，之后才能进行下一步的模型估计与检验。

3.探索性研究是灵魂。 计量经济学教学过程就是一个不断探索和深化的过程。 教学内容主要是从经典单方程的一元线性方程始，推进到多元线性方程，再到对经典单方程中的零均值、同方差和无自相关等假设条件的放松，最后研究时间序列中的序列稳定性与协整问题。 其逻辑是由简单模型一步步向复杂模型进阶，由理想化环境向真实的经济环境逼近。 纵观整个教学，无论是建模过程，还是估计方法阐释都是紧扣经济研究问题本身渐次展开和逐步深入。 因此，教学过程中，探索性研究就构成了教学环节相互衔接，聚焦主题的灵魂。

二、计量经济学教学探索中存在的问题

1.教学方法落后学术前沿

计量经济学作为一门工具型课程广泛应用于现代经济与管理决策分析，甚至成为经济决策分析的必备要素。 从已有的教学研究看，计量经济学教学改革的方向大多仍是在原有教学方法上的适当改良，并未有大的突破。 针对课堂教学经常形成教师唱独角戏的局面，部分学者认为采用案例教学法可以有效改善教学效果[7]。 但事实上，采用案例教学方法并不能解决应用型学科要求学生亲自动手分析和解决问题的能力困境。 龙兴乐、周孝华基于任务驱动式教学实践基础，提出应用能力链、教学内容的项目任务库、教学案例的问题资源集和考核方式的多元化评价体系“三线一体”式教学模式，虽然对课程教学的环节改革考虑周全，但却忽视了对教学实践过程中核心的数据处理能力培养。 刘传和肖琳[8]提出要从互动式、探究式、实验设计、案例分析等多种教学形式提高学生学习兴趣，教师将授课方式由传统型的“传授式”转变为“引导式”，学生对知识的接受方式则由机械的“拷贝型”转变为“创造型”等，对所有课程都具有普适性的多维度进行教学创新。

2.教学内容“形”“神”分离

计量经济学的课程特点是既要经济理论分析思维，又要有技术性知识的运用能力。 在本科阶段，关键是要正确地处理好计量经济学的整体知识体系与具体的核心知识点之间的关系，以及计量经济学的数理形式表达与其经济内涵表述的内在融合问题。 因为它们体现了计量经济学教学中的“形”和“神”的内在统一的关系[10]。 然而，即便意识到神形分离的问题，由于理论与实验中间一系列困难没纳入解决框架而使多数教学内容“形”“神”分离。 一方面，由于计量经济学的理论教学难度偏高，学生数理知识不扎实，导致教学内容的“神”伤。另一方面，开展实验可引发学生兴趣，提高获得感。但一些教学内容设计为使学习能在较短的时间内可以运用相关软件进行计量分析，过多地占用课堂理论教学时间进行实践性内容的教学[11]。 多数学生可能只会进行软件操作，却不懂得其中的理论推导和经济学意义，实验教学效果大打折扣，造成“形”也伤。

3.教学实践案例偏旧

计量经济学实践教学是培养本科生应用计量经济学理论和统计软件分析现实经济问题的重要教学内容。 但在实验执行过程中，出于对数据敏感度不高、对程序编写的畏惧，以及最后对数据结果解读困难等问题，实践教学多流于简单过程的体验。 最为突出的是，案例教学流于教材过于老旧的数据和运行程式使实验显得枯燥无趣，不能激发学生解决问题的兴趣。 实验教学使用的案例或基础数据多为传统经济模式下产业数据，缺乏对现代智能技术、高端制造与互联网平台等数字化经济相适应案例。 从根本上看，这并没有解决实验教学中对实验数据时代性的理论梳理和结果的经济解析能力提升问题，治标不治本。 其结果，实验设计难以真正训练学生的数据分析能力，故而造成名义重视，实则轻浅的结果。

三、教学内容与方法再设计

在教学方法与教学内容设计上，教与学都需要进行大胆的突破。 本文以“方法、数据与文献”共力的理念为导向，建立导入式学习方法，以深化计量理论理解。 研究聚焦教学过程中数据处理技术培育，通过引入文献解读，切实缩减教学与应用间距离等措施，有效化解计量经济学教学中的困境，真正在理论与实践教学提升教学质量取得实效。

1.建立导入式学习方法，深化计量理论理解

建立导入式学习方法就是以学生为主体，以启发式、主动式学习为路径，让学生在正式介入课堂教学前有预习、有认识、有问题和有思考。 导入式学习要创新性使用混合式教课模式，以成果为导向，训练学生解决复杂问题的综合能力。 课程采取线上线下混合教学与导入式学习考核并举方式，在教与学上共同发力，将现代化教学手段运用于课堂。 采取学生“自选课题—线上Q 群论证—线下设计与运行—线上结果汇报—线上+线下老师指导—报告再修改”等一系列自主学习和相互学习模式(图1)。 导入式学习可以让学生能集中自己的学习难点，专注课堂上抽象演算和推导中的关键点和难懂点。 这样就能使师生在教与学的过程中，不会因抽象数学和统计难题占用太多时间与精力而将经济理论的在建模过程中解析淡化掉，从而既解决教师教学过程中出现顾此失彼问题，又能使教学过程中理论演绎的难度大的困难得以大大降低，还深化了对理论的理解，为大数据分析奠定扎实的理论基础。

图1 导入式学习方法设计

2.拓展数据资源，强化数据处理技术培育

由于已有的教材案例数据大多较为陈旧，仅是为说明理论中的具体问题而编辑的，与近年兴起的数字经济相联系的数据少之又少。 然而，生动的经济现实若不能引入教学过程，教与学都变得陈旧和乏味起来，甚至变得脱离实践。 开发数据资源，需要教师本身具有大数据采集能力、数据分析能力和数据呈现能力。 数字经济下，各类数据的获取不再是由传统的统计渠道得来，而是要应用更多技术去实时抓取、捕捉和定位，再对数据进行清洗、整理和开发，形成能运用于教学的数据。 因此，开发数据资源，一是借助各种电子商务运营平台、各层级的企业行业信息化系统和各种可以实时数据捕捉的软件来实现；二是借助通过相关数据库来获取。

数据素材准备好后，就可以运用于教学过程了。 技术是实现数据能力培养目标的具体手段，也是体现掌握数据运用能力培养目标的最直接的衡量指标。 要实现经济学本科专业人才能熟练地运用数据，分析数据和科学决策的培育目标，在技术方面的最低要求就是要会基本的数据库查询能力(SQL)；其次，重点掌握基础的、成熟的数据建模方法，如回归分析、因子分析、离散分析以及决策树、聚类，关联规则和神经网络等数据处理技术；最后，还要掌握行业、企业数据的统计口径和数据的读取方式，以及如R 语言、Stata 等各类计量经济学分析软件(图2)。 在这过程，对非结构性数字经济数据的分析，要引入前沿的计量经济学理论教学来解决。 当然，采用分解方法提取非结构化数据的关键特征，然后再利用计量建模与深度学习方法以进行经济预测的办法也是可行的。

图2 数据资源获取与数据处理技术培育流程

教学中师生共同拓展数据资源并强化数据处理技术培育可以解决计量经济学中形神分离的问题，但这不仅需要良好的知识与技能储备，还要有一定的时间保障才可实现。 由于数据挖掘与处理需要大量时间的打磨，这就要求，现有教学设计中，需要增设至少两周的课程设计或课程实训方可达到这一目标。

3.引入文献解读，缩减教学与应用的距离

数字经济时代要求经贸人才具有很强的数据意识和数据能力，能够敏锐地洞察经济生活中丰富数据资源，并能通过识读、分析和利用这些大数据支持经济决策。 专业类前沿文献在经济思想凝练、计量模型建立与检验、数据提取与技术处理上基本代表当前的最新研究成果，也是综合运用计量经济学分析经济问题的生动教案。 在教学过程中，可创新性引导学生解读与数字经济研究密切相关文献，这是培育学生建立计量经济学应用的基本范式、掌握计量技术步骤和计量经济术语表达方式最具效力的方法。

现有教学安排是按章节内容进行切割，但文献则是综合型知识应用，那么在进行文献解决时就要下足功夫，使所解读的文献与教学过程中的主要内容尽量贴合。 此时，需要同时处理以下问题，一是重新编排教学内容，将块状的理论知识分割开来。一部分公共的基础性理论安排在开篇几节课完成，其他各类计量模型的建立和检验则通过专题化问题展开，形成“问题引入—理论提炼—模型设计—方法检验—结论探讨”的推进模式。 二是设计课堂教学模块。 课堂内容分解为“解读文献+师生点评+理论教学+总结”四个部分。 在专题化教学时，下达学生每周至少一篇文献学习任务，每次课前15 分钟解剖一篇。 分享学习文献心得时，学生引导学生从前沿理论到计量方法与步骤，从逻辑层次到内容组织和创新与发现等，用PPT 形式展现。 文献选择是依照老师下次课程主要内容进行选择(图3)。 整个过程对于普通本科学生有很大的挑战性，也激发了学生的创新性学习能力。 将文献学习纳入计量传统教学过程，可以开拓本科生专业视野，训练学生的高阶思维，具有一定的高阶性、挑战性和创新性。通过文献学习，将本课程前沿性和时代性内容及时纳入课堂教学中，提升了课程内容难度，使教学更具吸引力。

图3 “方法、数据、文献”共力下的教学模式

四、结语

在现代经济中，面对海量数据的处理，无论是企业经营，还是部门决策；无论是个人抉择，还是家庭规划，掌握计量经济分析无疑会使这些行为添上科学决策的翅膀。 导入式学习法以引导学生主动学习和探索学习为特点，融合文献解读的教学，更能在问题研究式教与学的过程将方法、数据和研究逻辑统一起来，实现理论与实操的同步提升。 方法、数据和文献三方共力，构成了计量经济学教学中的最具创意的教学设计模式。 它克服了理论教学与经济运行现实之间的差距，使计量经济学教学既有经典理论奠基，又鲜活地在现实经济研究中展现魅力。 就应用型本科的人才培养而言，这一教学创新对优化现有计量经济学教学内容、教学方法和教学手段都具有积极意义。