经济学和统计学的区别汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇经济学和统计学的区别范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

二、统计学的研究对象及其特点

统计学研究必须要求明确统计学研究的客体是什么，即统计学的研究对象。统计学中某种性质相同的个体所组成的集合叫总体。统计学就是研究客观总体的数量特征、数量关系和变动规律，或者说统计学是研究统计过程的规律和方法以及客观现象统计规律的科学，它的研究对象既涉及到自然科学领域，又涉及到社会科学领域。统计学研究对象的特点有以下几点：

（1）依赖性。依赖性即统计学研究对象的寄生性，依赖性是统计学独有的特点，统计学研究的数据是来自各领域的，是依靠解决其他领域的问题而存在和发展的。统计学现在已经发展成为一门媒介科学，它研究的对象是其他学科的逻辑和方法论。

（2）数量性。数量性即统计学研究对象是通过数量特征和数量关系表示的。数量性是统计学研究对象的基本特征，因为数字是统计的语言，统计是通过数量方面来认识事物的，对统计数据进行分析，归纳统计规律性，就可以达到统计分析研究的目的。

（3）总体性。总体性即统计学以研究对象总体的数量为研究对象。每一个个体都有自身的随机性，而这些研究对象的总体又具有共同的特征和共同趋势，所以统计学研究是通过对大量的个体特征进行研究，从而过渡到对总体普遍存在的事实进行观察和综合分析，进而得出研究对象总体的数量特征和统计规律。只有掌握研究对象的总水平、总规模、总体特征和共同趋势才能体现统计学规律的作用。

（4）变异性。变异性即构成统计学研究对象总体中的各个个体，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要表现出一定的差异和变异。如果各个个体之间没有区别和差异，统计研究就是没有意义的。统计学的这种变异既可以表现为数量上的，也可以表现为非数量上的，但是因为统计学具有数量性，所以表现为数量上的变异才是统计学所要研究的对象。

（5）具体性。具体性即统计学研究对象是具体的数量方面。统计学所研究的数量是具体、现实的，而不是抽象的，并且统计学研究的数量是有现实意义的。比如，要研究城乡居民收入差距，必须确定具体年份的具体范围内的城镇和农村居民收入数量、收入构成、收入变化以及计算方法，才能对研究对象进行统计分析。

（6）广泛性。广泛性即统计学研究数量方面的范围的很广泛。其广泛性包括政治、经济、文化、军事、教育等各类社会现象的数量方面。统计学研究对象的广泛性是统计学成为媒介学科的必要特征。

三、统计学的研究方法

每个学科都有自己独特的研究方法，统计学也不例外，统计学在长期实践中总结、归纳出了一系列专门的研究方法，如实验法、大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计描述法等。

（1）实验法。统计学的实验法包括假设检验和实验设计。假设检验就是在对在总体参数提出假设的基础上，利用样本信息来判断假设是否成立的统计方法。实验设计就是设计合理的实验程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论，其中最常用的实验设计是正交设计法。

（2）大量观察法。大量观察法就是对全部或者足够数量的研究现象进行观察和研究，推理归纳出客观现象的本质特征和发展变化规律。通过对大量的研究对象进行观察和研究，才能排除偶然因素造成的影响，揭示研究对象的统计规律和本质特征。

（3）统计分组法。由于所研究现象具有差异性、复杂性及多样性，需要我们对研究现象进行分组研究，进而来区别研究现象的类型，研究不同组别之间的区别和联系。统计分组法包括传统分组法、聚类分析法和判别分析法等。

（4）综合指标法。综合指标法是利用总量指标、平均指标、相对指标、标志变异指标等对研究现象的数量关系和数量特征进行分析，来反映统计学研究现象的数量方面特征。综合指标法在统计学的经济应用中具有重要的作用。

（5）统计描述和统计推断。统计描述指对调查或实验得到的统计数据进行整理、分类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析研究，从而得出有价值的信息，用表格和图形表示出来。统计推断指以一定的置信水平，根据样本数据资料来判断总体数量特征的归纳推理方法。统计描述和统计推断在统计学研究中应用非常广泛。

四、统计学的发展趋势

（1）统计学实际应用的范围扩大。在大数据时代的背景下，统计学开始被各行各业运用起来。统计学逐渐应用到企业管理、保险金融、政府决策、国家经济安全等方面。统计学在企业管理方面可以提高企业的管理能力和效率。在保险金融方面可以监控分析金融风险和保险问题来保证金融保险市场的正常运行。在政府决策方面可以帮助政府宏观调控，从而减少决策失误。在国家经济安全方面可以监控经济安全问题，预防经济危机。

篇（2）

一、数量经济学与数据挖掘基本概念

（一）数量经济学

随着我国经济的发展，国家经济的高效运转越来越离不开数学，例如就当前惨淡的股票市场来说，数学在其中发挥着巨大的作用。数学应用到经济学中，经济学领域内产生了数量经济学。在我国数量经济学的发展以1979年中国数量经济研究会成立为标志，历经近四十年的发展，具有鲜明的中国特色。数量经济学是在对理论经济学进行研究的基础上，通过不断更新的数学方法和计算技术对经济关系进行定量分析，总结其经济事实背后的规律，其中通过建立数学模型的方式对经济关系进行定量研究是数量经济学的主要特征。

当前数量经济学在我国学术界的地位模糊不清，其既是一门方法论，又是一门计量学科，同时还是一门组织管理科学。然而毫无疑问的是数量经济学是将理论经济学的抽象固化的理论概念进行外在的定量分析，使得经济事件背后的经验公式得以在实际生产生活实际中被有效利用，进行转化为措施、方案等，显然数量经济学是联系理论与实践的纽带。

（二）数据挖掘

数据挖掘（Date Mining），其是多学科的综合产物，始于20世纪90年代。随着信息技术的进步和大数据时代的到来，特别是数据库技术的更新换代使得当下信息数据呈现爆炸式增长。数据挖掘简单来讲，便是将大量不完整嘈杂的数据中整理分析出客户所感兴趣的信息，数据挖掘包括数据库准备、数据有效开采、结论表示和解释三个层面。数据挖掘技术主要由数理统计、人工智能以及数据库技术作为支撑，其主要功能有分类、发现关联规则以及序列模式、聚类、预测以及偏差预测等。当前关于数据挖掘方法的研究主要有基于统计方法的复杂数据挖掘、基于支持向量机的数据挖掘、基于神经网络的数据挖掘以及基于遗传算法的数据挖掘等。

二、数量经济学与数据挖掘的联系

（一）应用数学作为研究基础

就数量经济学与数据挖掘的联系来说，首先两者均将应用数学作为其研究的基础：在数量经济学中，建立经济数学模型的形式将外在客观的经济事件间隐藏的相互联系进行定量分析，而在数据挖掘中应用数学为其提供了普适性的方法论，例如数据挖掘的方法中的统计学方法，其可以简单分为回归分析、非判断分析等均需要通过大量的数学分析来实现。

（二）反映客观规律与联系

总体上来说，无论是数量经济学还是数据挖掘技术均是为了服务人们更好的进行生产实践来服务的，均是用来分析和判断事实背后的客观规律和相互联系。数据挖掘的目的便是为了深层次的挖掘数据中所隐藏的“知识”，例如在股票市场，先进的交易软件能够更快的处理和分析当前的股票市场，能够短期内进行市场预测，数据挖掘技术通过数据库分析和处理技术展现出来。数量经济学作用在现实生活中，其可以进行投入产出分析、费用效益分析以及电子计算数据模拟等。

（三）数据库作为主要研究对象

毫无疑问的是，在当前信息大爆炸的时代，数据库技术作为存取信息的最为高效的模式在数量经济学和数据挖掘中占有极为重要的地位。数据挖掘其通过对存储于数据库中的大量繁冗嘈杂的信息进行组合分解等方法获得有用的信息，数量经济学虽然仅仅是作为经济学的一部分，但显然其需要大量的统计数据作为研究支撑，为此数据库技术的更新换代与数量经济学和数据挖掘的发展相互促进、相互影响。

三、数量经济学与数据挖掘的区别500

（一）理论基础各异

数量经济学的理论基础为理论经济，数量经济学是将理论经济的理论概念进行外在的具象化，从外在的经济事实背后的数据分析得出经验公式与模型，其显然属于经济学的一部分，一定程度上来说，其经验公式仅仅适用于经济领域；数据挖掘技术其理论基础为单纯的应用数学，具有适用对象的普适性、大众性。

（二）实现机理各异

数量经济学其实现机理可以简单描述为在已有经济数学模型的基础上进行外在客观经济事实的分析，其主要需要通过大量的人力分析来完成，无法通过数据分析来发现新的数据模型；数据挖掘技术其最重要的特征在于对数据库中大量不完整的信息的推理关联分析，其能够发现存在在整个数据库中的事实未曾发现的模式，例如在每日的天气预报中，对每日天气的预测分析中将包含多种不同的影响因素，需要大量的数据库分析。

（三）对象领域各异

数量经济学的适用对象主要为经济学中存在的问题，显然具有一定的区域局限性，其通过数据分析得出的经济数学模型也仅仅适用于经济领域，而数据挖掘技术其理论基础为普适性的应用数学，范围实用性更广。

四、数量经济学与数据挖掘的技术应用

（一）数量经济学应用

数量经济学是量化了的经济学，其包含计量经济学和数理统计学。随着市场经济的发展，数量经济学影响着我们日常生活的方法面面，例如老龄化经济效应数理分析模型用来分析人口结构因素以及人口老龄化对我国经济成长潜力的影响，经济发展的灰色预测与模糊评价用来对于我国与世界各国的经济增长以及所面临的威胁机遇进行预测分析等。

（二）数据挖掘技术应用

数据挖掘技术所要处理的问题更广，显然其能够应用到的涉及面更大。例如数据挖掘技术主要被用在商业领域，尤其是在银行以及保险销售领域，例如在客户群体划分、客户流失分析以及客户信用记录分析等方面，其次在市场营销方面，数据挖掘技术更是大放异彩，例如著名的Bass Export利用IBM数据挖掘技术进行客户分析。

参考文献：

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[摘要] 目的 了解医学类大学生与经济学院学生对抗生素相关知识、使用情况的差别，以及造成差异的原因，为进一步指导大学生合理使用抗生素、开展促进健康教育的干预措施提供科学依据。方法 对广东某医学院校预医和临床专业以及经济学院学生采用整群抽样方法抽取研究对象，进行抗生素认知和使用的情况不记名方式填写问卷。结果 大学生对抗生素认知和使用情况尚存在很多误区，不同专业对抗生素的基础知识和使用情况差异比较存在统计学意义(P<0.05)。结论 应加强对在校大学生抗生素知识的普及教育，增强大学生对抗生素的使用的认知，减少抗生素滥用的现象。

[

关键词 ] 医学院校学生；抗生素；认知；问卷调查

[中图分类号] R952

[文献标识码] A

[文章编号] 1672-5654（2014）09（c）-0059-04

抗生素治疗范围较广，对于多种疾病都具有一定的治疗效果，其种类较多，临床不合理的应用现象也较普遍。抗生素不合理应用是导致大量耐药菌株产生的主要原因。国外关于公众抗生素知识掌握和使用行为的调查研究已经在荷兰、英国、美国、瑞典等国展开[1-4]。我国是抗生素的使用和生产大国，人均年消费量为138 g左右，而美国为13 g，每年我国使用抗生素的费用占医疗费用的30%~40%，居所有药物之首[5]。医学生作为未来的医务工作者，掌握正确的抗生素知识和合理使用抗生素对改善我国抗生素滥用现状至关重要。因此为了解广东某医学院校部分在校大学生对抗生素的认识和使用情况，采取问卷调查，对预防医学(以下简称预医)、临床医学 (以下简称临床)和经济学等专业学生进行现场调查。

1 调查对象和方法

1.1 调查对象

采取整群抽样的方法，以班级为群，共对广东某医学院校预医、临床以及经济学专业710名在校本科生进行了抗生素知识及使用情况的问卷调查。

1.2 调查方法

阅读有关资料，参考相关文献，结合大学生的自身特点制定调查问卷。内容包括:对抗生素的基本认识；抗生素的日常使用情况；获取抗生素相关知识的主要途径；对我国抗生素使用现状的看法等。根据专业课上相关知识由论文组6人组成调查组，以进班和宿舍等方式，让在校生以不记名方式填写问卷，当场回收问卷，回收有效问卷652份，有效回收率91.83%。

1.3 统计分析

采用Epi data19.0录入数据，spss 20.0进行统计学分析，计数数据用频数(相对数)表示，利用χ2 检验进行多类别、多组别比较分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 接受调查者的基本情况

有效问卷652份，其中男生268人，女生384人，城市(城镇)户口284人，农村户口365人。医学类学生513人，非医学类学生139人，共调查四个年级的大学生，其中大一149人，大三331人，大四及以上有178人。预医专业301人，临床212人，经济学139人。

2.2 基本知识认识情况

2.2.1 部分大学生对抗生素的认识在性别与户口分类上的差别分析 结果显示：对抗生素的认识在性别和户口之间差异没有统计学意义。（表1）。

2.2.2 不同专业大学生对抗生素的认知情况 不同专业的学生对于抗生素基本知识的认知方面存在一定的差异。数据显示在“抗生素对病毒无效”、 “阿莫西林是抗生素”、“阿司匹林不是抗生素”、“抗生素联用效果更好” 、“抗生素不能退热”、“机体产生耐药或存在细菌耐药”的问题上3个专业的学生选择分布不完全相同，不同专业的学生之间的差异都有统计学意义。（表2）。

通过部分大学生对抗生素基本知识的回答正确率的比较，对有统计学的意义的问题在不同专业之间进行了对比。(表3)。

对抗生素的基本知识的回答情况来看，对“抗生素对病毒无效”预医和临床专业学生之间差异没有统计学意义，预医、临床分别与经济学差异有统计学意义；“阿莫西林是抗生素”、“抗生素不能退热”、“机体或细菌对抗生素耐药”问题上预医和经济学差异没有统计学意义，而临床和预医、临床和经济学差异分别有统计学意义。而“阿司匹林不是抗生素”问题上3个专业之间的差异都有统计学意义。

2.3 使用认知情况

对不同专业学生之间在已有的抗生素知识的基础上对其使用抗生素的情况进行了统计学分析。（表4）。

根据以上数据，可以看出，在“抗生素为常备药”、“半年中有不凭处方到药店买药的经历”、“咳嗽时不使用抗生素”、“非化脓性咽炎不使用抗生素”、“症状停止后不马上停药”的问题上3个专业的学生差异存在统计学意义。

针对抗生素使用情况不同，现对不同专业的学生进行组与组之间的比较。(表5)。

“抗生素为常备药”方面是临床和预医、临床和经济学的差异有统计学意义，预医和经济学之间的差异没有统计学意义。在“半年中有不凭处方到药店买药的经历”、“咳嗽时不使用抗生素”预医和临床、预医与经济学学生之间的差异没有统计学意义，而临床与经济学专业学生之间的差异有统计学意义。而“非化脓性咽炎时不使用抗生素”、“症状消失后不马上停药”问题上则是临床与预医、临床与经济学学生差异有统计学意义，而临床和统计学学生之间的差异没有统计学意义。

2.4 问卷中的多项选择题分析

针对问卷中有些多项选择题，3个不同专业学生之间的选择不同。以上数据显示，3个专业的学生在抗生素作用原理中较多人选择“抗生素可以杀灭或抑制病原体”和“有些抗生素能同时抑制和杀灭很多细菌，有些则只能对某类病菌发挥作用”(57.8%、53%、57.3%)；而滥用抗生素危害内容里选择细菌耐药的人数仅为26.5%、24.8%、21.1%；在抗生素获取途径方面3个专业仅65.7%、61.8%、59.6%的学生选择凭医院处方获得抗生素；在抗生素知识获取途径中，学校教育仍占较大比例（表6）。

3 讨论

3.1 抗生素基本知识了解

根据调查研究结果显示，本校部分大学生对抗生素的了解程度还不够深入，对抗生素使用的随意性较大、错误认识较多。在中国近200万听力障碍的残疾人中，就有相当大的比例是因为不合理使用氨基糖苷类抗生素造成的[6-7]；而且我国每年有8万多人直接或间接死于滥用抗生素，由此造成的机体损害及病原菌耐药性更是无法估量[8]。根据调查结果显示，抗生素基本认知情况在不同户口和性别学生之间的差异没有统计学意义，学生对抗生素的认识差别主要体现着在专业的区别上。医学生更有机会接触到关于抗生素的专业知识，所以医学生与经济学专业的学生相比对抗生素的基本知识和使用认识方面有所差别。

3.2 在抗生素的使用认知方面

可见在缺乏权威性知识的教育情况下，容易导致学生在未知是否为细菌所致疾病的情况下购买抗生素，而我国各大城市的医院、药店鳞次栉比，各部门之间存在相互竞争，就有很大一部分部门仍为了不正当利益而随意销售抗生素类药物的情况[6]。并有可能因此种情况导致了许多学生家中或者宿舍中常备抗生素，而在下次有类似症状的时候都会自行服药，而这也是乱用药和产生细菌耐药性的一大隐患。由于抗生素的正确使用却也不是不同专业课上设计的内容，学生平时除了上课摄取知识以外并没有去更多地了解抗生素的知识，就课上知识的权威性而言，说明对学生日常生活的医学知识教育存在一定的空缺，与调查发现的获取抗生素知识的途径中学校教育在3个不同专业学生之间分布是不同的可以看出。而在药店购买或是自行购买的抗生素使用时绝大部分学生也还是会先看说明书再用药。因为我国与大多数发展中国家一样，抗生素不需要医生处方就可买到[9-11]，凭着自己的一知半解到药店买到抗生素的学生也不再少数(21.6%、34.9%、24.5%)，因为这种“方便快捷”的自我治疗的办法让抗生素不合理使用的现象非常普遍，甚至滥用的现象变得日益严重。从调查数据显示出，医学专业的学生比经济学专业的学生在日常疾病的自行先处理方面显得较自信，有研究发现医学院校的医学生与非医学生相比，医学生倾向更认同自己的专业，学习态度更积极，成就感更高，这可能与医学的学科特点有关，医学课程与实践紧密联系，操作性也更强，所学知识直接与他们的将来从事的职业相联系，能直接应用到实际中[13]。

4 结语

健康教育是预防抗生素滥用最为经济和有效的措施之一[14]。政府及相关民间组织应及时、大量开展一系列宣传活动如健康教育讲座、医疗卫生服务进校园活动；学校方面应注重相关医学知识的取舍，不断改进医学教育的深度和广度、增加课外知识学习活动、抗生知识竞赛等等，尽早培养起不同专业学生的临床思维能力，将用药知识融进教学课堂，多以群体的形式参加，产生巨大的“辐射效应”，以增强在校大学生正确使用抗生素的观念和自我保护意识，另外还可以利用先进技术将抗生素的知识在网络上进行宣传教育，也可起到意想不到的效果。

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参考文献]

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篇（4）

2、教学方法与教学手段单一化。目前，计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合，再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理，而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式，只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时，有的甚至要96课时。那么，对于如此复杂的课程来说，要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容，来配合事先拟定好的教学进度计划，就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点，何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生，他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息，难吸收、理解这些信息的内容和作用，更无从谈其应用。

3、轻能力培养与实际应用。学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而，现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事，更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:(1)缺乏研究创造性培养，这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的，但多数案例仍然过于简单化和抽象化，没有给予学生充分挖掘的计划，而使案例教学流于形式。我们知道，计量经济学讲究的是由问题入手，然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例，学生首先应该判定GDP是按可比价格计算，还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后，通过相关方法的解决处理，才能用这个数据去分析问题。而事实是，我们把所有可能面临的问题都想到了，都提前做好了，那么学生在做案例时就像填空一样，机械地完成教学内容的每一步，仍过多采用死记硬背的方式，这样既达不到计量经济学习的目的，也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。应用计量经济学除了要学会计量方法，还要学会相关计量软件(如Eviews，Stata，SAS等)操作与分析。然而，现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的，48课时除了要上理论课，还包括实践课，这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上，如实验室太小，计算机太少，一次安排不下很多人上机等情况，这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者，课堂上老师与学生互动环节较少，学生演示机会不多，也会降低其学习计量经济的兴趣，课后不愿动手去练习操作。

二、计量经济学教学的若干改进建议

1、合理安排课程设置。《计量经济学》是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础。许多老师都会有“难教”的感觉，一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实，但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大

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本书共分为五部分，第一部分讲述的是通过双系统判断与做出决策的基本原理。这部分内容详细说明了系统1的无意识运作和系统2的受控制运作的区别，并且说明了系统1的核心，即联想记忆是如何不断对世界上所发生的事作出连贯的解释的。关于直觉性思考的自主且无意识过程的复杂性和丰富程度，以及这些自主过程如何能解释判断的启发法等问题。

第二部分对判断启发法的研究作了更新，还探索了一个难题，即为什么很难具备统计型思维。我们思考时总是会把多种事情联系起来，会将一件事情比喻成另一件，会突然想起一件事来，但统计学要求同一时间把多件事情串联起来，而这一点系统1是做不到的。

本书第三部分描述了我们大脑有说不清楚的局限：我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。当我们回顾以往时，由于后见之明，对有些事会产生虚幻的确定感，因此我们变得过于自信。

第四部分的重点，是在决策制定的性质和经济因素为理性的前提下讨论经济的原则。人们从理性角度出发做出决策的几种方式。可悲的是，人们总是孤立地看待问题，表现出框架效应，即决策的制定往往因为对所回答问题不合逻辑的选择而受到影响。系统1的特征完全能解释这些观察结果，这对标准经济学所倾向的理性假设发起了很大的挑战。

第五部分是近期研究中关于两个自我的区别性描述，即经验自我和记忆自我，二者间没有共性。例如，我们可以让人们体验两种痛苦。其中一种比另一种要更痛苦，因为体验的时间更长。系统1有一大特点，即记忆的自主形成是有其原则的，如此一来，较为痛苦的那段体验会留下更深刻的记忆。所以，此后当人们选择要回想哪段经历时，他们自然会受记忆自我的引导，将其自身处于不必要的痛苦中。两种自我间的区别被用来测试人的幸福感，而我们发现使经验自我快乐的事不一定会让记忆自我满足。两种自我同时存在的个体要如何去追求幸福，这一问题引起了把居民的幸福看做政策目标的个人和社会的众多思考。

最后的章节是按倒叙来探索本书所述的三个区别的：经验自我和记忆自我的区别，古典经济学和和行为经济学的区别，以及自主的系统1和需费脑力的系统2的区别。书中还谈及了有价值的闲谈的好处，以及哪些内容有助于提升判断和自行决策的效能。

书名： 《思考，快与慢》

作者：[美] 丹尼尔·卡尼曼

出版社：中信出版社

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2003年11月，教育部统计学专业的专家达成以下共识：无论是理学类还是经济管理类的统计学专业由于培养目标，知识体系和评价标准的差异，难以互相取代。相应地，统计学的教育模式也就分为两类：一是按照理学类学科的特点设置课程，培养学生掌握通用的统计方法和理论的数理统计专业。二是按照经济类学科的特点设置课程体系，培养具有坚实的经济理论基础、既懂数理统计方法、又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的复合型和应用型的经济管理类的统计人才。根据我国经济和社会发展的需求来看，在现在和今后一段时期内，对复合型和应用型的经济管理类统计人才的市场需求更大。

一、当前经济管理类统计学专业本科教育存在的主要问题

1.培养目标与经济和社会发展对统计人才的市场需求不相适应

当前，我国很多经济管理类高校的统计学专业是经济管理类统计专业，授予的是经济学学位，办的却是数理统计专业或半数理统计专业。课程设置中开出了大量的数学类课程且学时占的比重较高，过分强调数学基础和现代统计方法，课程体系和教学内容主要根据数理统计学专业的培养目标和知识体系要求制定，数学类的课程中统计学的知识点不多，由于数学前后承接性强的特点，学生必须花大量的时间和精力学习数学知识，造成学生应用能力差，实践性不强，毕业生无法得到用人单位的青睐。

2.课程体系设置不合理，缺乏整体性

课程体系设置存在：一是课程体系设置不注重学科交叉，造成统计学专业学生只重视对本学科的知识，忽视了其他学科的知识，应用领域狭窄。二是专业基础课程的内容重复较多，统计应用能力的深度不够。三是教学方案层次不分明，导致课程设置及内容在不同层次的统计教学之间无明显区别，降低了教学质量。四是统计学教学还存在把经济管理类统计专业课程设置成数学化的不良倾向。五是实践教学内容相对于理论教学内容比重不够，造成学生动手操作能力差。六是与国外主流的统计学教学相比，教学内容没有很好适应当今社会经济和科技发展所需的新要求、新知识和新方法。七是经济管理类院校没有结合自己的办学优势、地区特色及市场对人才的需求，自主选择应用领域和专业方向，统计人才培养的特色不突出。

3.师资知识结构亟待更新

一部分原先计划统计专业毕业的老教师，数理基础薄弱，现代统计方法欠缺，统计软件不擅长，势必影响了学生的数理能力和统计分析能力；另一部分数理统计学专业毕业的年轻教师，经济学和管理学的知识功底薄弱，势必影响了课堂的教学效果，这两种现象最终导致学生知识结构不足。目前这些教师受繁重的教学工作量，学历提高等原因所限，难有更多的精力去更新和深造新知识，师资知识结构问题已经成为制约统计专业发展的瓶颈。

4.学生实际应用能力及创新能力培养不足

目前，一些院校统计实践课程和现实情况联系不紧密，没有真正达到锻炼学生动手能力、创新能力的目的。受诸多因素的影响，实践教学环节往往疏于组织和管理，多流于形式。

二、经管类统计学专业发展的对策和建议

1.明确人才培养目标的定位

按照教育部统计学专业教学指导委员会对经济管理类统计学专业培养目标的定位，应按照“宽口径、厚基础、重应用、高素质”要求构建教育教学体系。“宽口径”旨在培养学生既能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，又能从事市场调查、经济预测、信息分析和其他经济管理工作。“厚基础”旨在培养学生具有扎实的经济与管理的理论基础、计算机基础、统计学基础和数学基础。“重应用”旨在培养学生应用经济理论和统计方法去处理问题的能力。“高素质”旨在培养学生具有较高的综合素质。

2.围绕培养目标调整、优化课程体系

经济与管理类统计学专业完整的课程体系应包括：公共基础课、专业基础课、专业主干课、专业选修课与其它选修课，本文着重对公共基础课、专业基础课、专业主干课的课程的设置提出建议。（1）专业基础课：统计学专业的数学和计算机基础课相对其他经济管理类专业来说要求应该更高些。统计学和计量经济学课程的要求也要高于其他经济类专业。普遍开设的课程中可只保留宏观经济学、微观经济学和会计学三门课程。其他经济学核心课以及管理学原理等课程，各校可根据实际情况自行选择。（2）专业主干课：为了防止课程内容的低水平重复建设，相互衔接不好，照搬理学类统计专业课程的倾向，建议将现有的多门方法类课程设置为《统计学》、《数理统计学》、《应用多元统计分析》、《计量经济学》、《时间序列分析》，《抽样技术与应用》六门课程。对理论方法类课程的讲授应与统计软件的应用密切结合，对最基本要求的统计方法类课程，主要讲授统计技术、基本思想和具体应用，不作过多的数学证明与推导。对统计方法的数学背景感兴趣的学生，学校可以开相应的选修课。（3）应用类专业主干课：为防止应用类经济统计课程分得过细，建议开设《国民经济统计学》和《企业经营统计学》等两门主干课程。各校还可根据自己的特色选开1-2门应用类专业主干课。

另外，在课程的结构上，还要强调数学、经济学、统计学和计算机应用四个方面课程的有机结合。在专业课程设置时，须保证专业核心课程有足够的学分和课时；对专业选修课程，各校可按自己的特色设置。对其他选修课，由学生根据兴趣爱好等进行选择。

3.构建“五位一体”的实践教学体系

建立基于应用型人才培养目标要求的“五位一体”的统计学专业实践教学体系，该体系包括课堂实践教学、集中模拟实验、社会实践、社会调查、毕业实习。课堂实践包括课程实验教学和案例教学；集中模拟实验主要指学生毕业前在模拟实验室的综合模拟业务实习；社会调查主要指市场调查；社会实践包括参加国家规定的调查诸如城乡住户调查、农业普查、经济普查、人口普查等与大学生社会实践活动等；毕业实习包括毕业论文设计和毕业实习。

三、结束语

随着经济、社会和科学技术的迅猛发展，到今天，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，几乎无所不包，它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，而且它在现代化管理和社会生活中的地位日益重要，统计学的应用就越加广泛，高素质统计人才的需求就越大，我国高校统计学专业教育必须根据社会对统计专业人才需求的变化进行相应的变革和完善，才能更好的为经济发展、社会进步服务，才能促进统计学科的发展壮大。

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[8]程土富，杜金柱.对统计学的课程建设、学科建设和专业建设的几点思考[J].统计教育，2005（7）.

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[10]王振龙.我国授予经济学学位的统计学专业本科教育发展的历史回顾与展望[J].统计与信息论坛，2005（1）.

[11]曾五一.关于经济与管理类统计学专业教学规范的若干问题[J].统计与信息论坛，2004（4）.

篇（7）

（一）历史学方法

熊彼特明白地说经济史"只是通史的一部分，只是为了说明而把它从其余的部分分离出来"（注：熊彼特：《经济发展理论》，第65页。）。由于经济史是史学的一部分，因此史学方法当然也是经济史研究的基本方法。具体而言，是由于以下原因：

首先，传统的史学长于现象描述，因此也被视为"艺术"而非"科学"。而将过去的经济实践清楚地描绘出来并展示给世人，乃是经济史研究的主要目标之一。在此方面，没有其他方法可取代传统的史学方法。

其次，经济制度、经济事件等是经济史研究的重要内容。在这些研究中，定性分析是主要的方法，而这恰恰又正是史学方法之所长。对经济制度、经济事件等的研究是了解过去经济实践的基础，因此离开了史学方法就谈不上经济史研究。

再次，历史学的基本方法--史料学和考据学的方法，对经济史研究也具有极为重要的意义。曾批评中国的传统史学说："中国人作史，最不讲究史料。神话、官书都可以作史料，全不问这些材料是否可靠。却不知道史料若不可靠，所作的历史便无信史的价值。"（注：：《中国哲学史大纲》上卷，台湾里仁书局1982年版，第19页。）傅斯年更加强调史料学的重要性，甚至认为"史学便是史料学"，原因是"史学的对象是史料，……史学的工作是整理史料，不是作艺术的建设，不是做疏通的事业，不是去扶持或推倒这个运动或那个主义"（注：傅斯年：《史学方法导论》，收于《傅斯年全集》第2册，台北联经出版事业公司1980年版，第5、6页）。吴承明则指出：史料是史学的根本，绝对尊重史料，言必有证，论从史出，这是我国史学的优良传统。治史者必须从治史料开始，不治史料而径谈历史者，非史学家。由于史料并非史实，必须经过考据、整理，庶几接近史实，方能使用，因此史料学和考据学的方法可以说是历史学的基本方法。从乾嘉学派到兰克学派，中外史家都力图通过考证分析，弄清历史记载的真伪和可靠程度（注：吴承明：《论历史主义》，《中国经济史研究》1993年第2期。）。经济史研究只能以历史资料为依据，因此史料学和考据学的方法也是经济史研究的基本方法。无论何人研究经济史，都必须掌握历史学的基本方法（注：例如赵冈估计南宋中国城市人口在总人口中所占比重高达1/5，而该估计的基础主要是霍林斯沃斯(T.H.Hollingsworth)根据《马可波罗游记》中所说的杭州胡椒消费量对南宋杭州城市人口作出的一个推测（即杭州城市人口多达500万甚至600-700万）。麦迪森借助于史学家谢和耐(Jacques Gernet)和巴拉兹(Etienne Balaz)对南宋杭州人口数量所作的考证，指出霍氏之说严重不符史实，因而赵氏据此所得出的结论也"证据极其不足"(Angus Maddison，Chinese Economic Performance in the Long Run，p.25)。）。

运用以上方法进行研究，并不涉及社会科学和自然科学的理论。这种不重理论的做法，是传统史学方法的基本特征之一。这种不重理论的做法，也具有其特殊的价值，因为是否需要理论，乃是由研究的对象与目的所决定的。希克斯指出：在史学研究中，是否使用理论，在于我们到底是对一般现象还是对具体经过感兴趣。"如果我们感兴趣的是一般现象，那么就与理论（经济学理论或其他社会理论）有关。否则，通常就与理论无关"；而"历史学家的本行，不是以理论术语来进行思考，或者至多承认他可以利用某些不连贯的理论作为前途来解释某些特定的历史过程"（注：John Hicks，A Theory of Economic History，p.2.）。因此对于任何一个经济史学家来说，传统的史学方法都是必须掌握的基本方法。

但不容否认的是，传统史学方法也有其先天不足。巴勒克拉夫总结20世纪上半叶国际史学的发展时，把当时占主导地位的历史主义学派的不足作了归纳（注：杰弗里巴勒克拉夫：《当代史学主要趋势》，上海译文出版社1987年版，第15-25页。）。吴承明对此作了进一步讨论，总结为以下五个方面：(1)史学是叙述式的，缺乏分析；又常是事件和史例的罗列，或用单线因果关系将它们联系起来，而缺乏整体性、结构性的研究；(2)强调历史事件、人物和国家的特殊性和个性，而不去研究一般模式和存在于过去的普遍规律；(3)在考察史料时采用归纳法和实证论，这种经验主义的方法不能在逻辑上肯定认识的真实性；在解释史料和做判断时，由于缺乏公理原则和强调个性，就主要凭史学家的主观推理和直觉：(4)或是根据伦理、道德取向来评议是非、臧否人物，或是认为一切是受时间、地点和历史环境决定，无绝对的善恶；(5)脱离自然科学和社会科学来研究历史，认为历史学的惟一目的是真实地再现和理解过去（注：吴承明：《论历史主义》，《中国经济史研究》1993年第2期。）。

由于传统史学方法存在上述问题，只依靠它们是难以深入研究经济史的。如吴承明所指出的那样，即使做到所用史料都正确无误，仍然不能保证就可得出正确的结论。传统史学所使用的基本方法是归纳法，而归纳法本身有缺陷，其中最突出的是：除非规定范围，所得结论都是单称命题，难以概括全体；虽然可以用概率论方法作些补救，但难用于历史。因此不求助于其他学科的方法，是无法深入研究经济史的。

（二）经济学方法

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中图分类号：C8文献标志码：A文章编号：1673-291X（2019）24-0003-02

一直以来，社会经济统计学和数理统计学之间的关系都是我国统计学领域研究的重点。纵观当前统计学领域当中，对两者之间的关系主要分成两种看法。其一，持“分”的态度，部分学者认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别按照各自的理论基础、内容结构进行分割式的纵向发展。其二，持“合”的态度，很多学者认为应该将二者融为一体，通过相互借鉴、相互学习的形式，促进二者之间的和谐共处与进步，从而既可以用来对自然现象进行认知，又可以使其成为社会现象认知的工具，切实地便于人们更好地工作与学习，为统计工作带来更多的便利，并揭示自然规律和社会现象。为了深入探究该问题，本文将针对社会经济统计学和数理统计学的关系进行详细的解析。

一、社会经济统计学和数理统计学的概述

1.社会经济统计学。社会统计学派的创始人是德国的经济学家、统计学家克尼斯，早期主要代表人物有恩格尔、梅尔等人。他们的观点融合了更早的国势学派和政治算术学派，认为统计学在学科性质上是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。随着社会经济的发展以及社会科学本身不断地向细分化和定量化发展，社会统计学派为了提供更有效的整理、分析资料的方法，也日益重视方法论的研究。如今，社会经济统计学分科包括农业统计、工业统计、人口统计、社会统计、金融统计、国民经济核算等，是一门涉及范围相对广泛的学科。目前，社会经济统计学活跃在社会经济发展的各个方面。社会经济统计学是以社会再生产理论为依据，研究国民经济的生产、分配、流通、使用各环节的经济运行和社会发展情况的科学[1]。社会经济统计学主要针对社会经济各项活动的相关规律内容进行详细的研究，以反映出国民经济运行当中的各种数量关系和数量规律。随着我国社会经济的不断发展和进步，为了能准确掌握国民经济和社会发展情况，社会经济统计研究工作显得更加重要。

2.数理统计学。数理统计学派的产生与概率论的发展紧密相关。瑞士数学家伯努利对大数定律的论证，法国数学家棣莫弗发现了正态分布的密度函数，以及颠覆经典统计学的贝叶斯理论等都极大地推动了数理统计学的理论发展。数理统计学是研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法，可分为描述统计和推断统计。描述统计的主要任务是搜集资料，进行整理、分组，以计算各种特征指标，描述资料分布的集中趋势、离中趋势等。推断统计则是在描述统计的基础上，根据样本资料对总体进行推断和预测[2]。数理统计学在实际运用的层面上，涉及到的范围极其广泛，也是一门社会基础性的学科。并且随着计算机技术的不断发展，使得数理统计在理论研究和应用方面也得到更深层次的发展。数理统计学可以切实有效地利用先进的数理统计知识，为行动和决策提供强大的数据依据。在各类社会问題的处理工作中，都可以通过数理统计学的手段，针对相关数据进行专业的分析和处理，以进行预先判断并提供相关决策。

二、社会经济统计学和数理统计学的关系

1.社会经济统计学和数理统计学的联系。统计学本身起源于对社会经济问题的研究，最早可以追溯到原始社会末期。在奴隶社会制度的早起，需要针对奴隶社会的人口数量以及土地进行丈量与统计，虽然只是简单的登记和计数，但最初的社会经济统计学可以说已经出现了萌芽。之后，随着社会的不断发展以及经济的进步，人们开展了大量的社会经济统计活动，在资本主义社会时期，社会经济统计学的应用已经到达了一个巅峰。在资本主义环境之下，社会资源更加炙手可热，社会分工更加明确。随着人们社会实践活动的展开，在实践的过程中，社会经济统计学的使用也更加成熟。早期的概率论所研究的问题基本都来自于当时比较泛滥的赌博活动。17—19世纪，不少数学家都对概率论的发展做出了贡献。数理统计学随着概率论的发展而迅速发展起来，虽然从时间上看，形成要晚于社会经济统计学，但发展飞速。数理统计并非完全独立于社会经济统计，它是在统计学的发展阶段中形成的一种分析数据的方法，社会经济统计学在分析问题时同样需要概率论与数理统计知识的支持。近代，数理统计学的发展势头迅猛，甚至有一些看法认为统计学几乎就是数理统计学。然而社会经济统计，作为对社会经济现象的一种调查研究活动，在社会发展中绝对有其存在的意义。有学者提出，社会经济统计学和数理统计学之间的关系与牛顿的力学和相对论力学的关系十分相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便，社会经济统计学在描述变量时使用，数理统计学在描述随机变量时使用[3]。随机变量是随机现象下的变量，变量与随机变量的这种联系揭示了在一定条件下，社会经济统计学与数理统计学之间存在可以相互转化的关系。

2.社会经济统计学和数理统计学的相同之处。社会经济统计学和数理统计学具有一定的相同点，都能够有效地针对客观的事物进行充分的统计，并且针对客观事物的发展趋势、发展规律进行研究。社会经济统计学和数理统计学两者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能够利用归纳、推理的研究手段分析问题，并针对问题提出相对客观，且具有建设性的解决建议。学术界在对于数理统计学进行表述时，都明确地说明了数理统计学是对随机现象的数量变化进行统计，并对研究对象进行规律性的研究和问题揭示。但是针对社会经济统计学来说，学术界对其的界定存在一定程度上的差异。一些学者认为，社会经济统计学是独立的社会学科，在应用的过程中，一般是将具体时间、具体地点、社会现象中所表现出的经济活动内涵进行阐述，有效地揭示其数量表现以及规律特点。另一部分学术工作人员认为，社会经济统计学应该被归纳到统计学当中，并在重大社会事件中详细地分析出事物发展的规律。在经济现象的积极引导之下，对数据进行收集、整理、分析[4]。从长期的社会实践和社会发展的总体环境中来看，社会经济统计学和数理统计学两者的实际研究对象相同，并且两者都能够对统计规律进行详细的分析和探究。两者从研究对象的角度来看，都能够将某一人、某一事物、某一项目作为研究对象。研究对象还可以针对部分进行划分，分别是研究目标、研究客体，并能有效地分析出研究对象的客观发展规律。

3.社会经济统计学和数理统计学的不同之处。社会经济统计学和数理统计学的区别与差异也是非常显著的，其主要的差异有以下几点：其一，社会经济统计学和数理统计学两者研究范围不同。针对社会经济统计学来说，一般是针对社会经济现状内容进行分析。针对数理统计来说，不仅可以对社会经济现象进行分析，而且还可以有效地针对自然现象进行数据分析处理。相较于社会经济统计学来说，数理统计学所涉及到的应用问题相对比较广泛。社会统计学虽然研究范围相对狭隘，但是社会经济当中所涵盖的内容非常广泛。从广义的层次上来说，社会经济不仅涵盖了人们的物质、精神、自然环境的再生产活动，而且社会经济统计学当中的各项内容又存在相辅相成、不可分离的特点。所以，在社会经济统计学在实际运用的过程中，还需要考虑到研究对象与物质、精神、自然环境等内容之间的关系[5]。客观来说，社会经济统计学涉及到了人们日常生活的各个层次领域当中。而数理统计学一般是针对研究对象的自然现象进行研究，利用随机现象的手段，结合研究对象的实际情况，预测和体现出随机现象的可能性。其二，社会经济统计学和数理统计学的理论基础存在差异。客观来说，数理统计学的核心理论基础内涵便是概率论、统计推断理论。尤其是针对抽样推断来说，更是以概率论的大数法作为核心理论基础。

篇（9）

下呼吸道感染是临床常见病，治疗上主要以消炎抗菌为主要手段。近几年，抗菌消炎药种类繁多，普遍具有广谱性，怎样在众多的药物中选择高效经济的品种，为患者及家属找到一种科学合理的治疗方案，是广大一线医务人员面临的课题。头孢呋辛钠为第二代头孢菌素类抗生素。头孢曲松钠本品为第三代头孢菌素类抗生素。两种药物都具有广谱抗菌性，对下呼吸道感染具有明显的治疗效果，但是从经济高效的角度考虑，二者还是有区别的。研究两种药物的疗效和经济成本，为治疗下呼吸道感染提供科学的用药参考，形成高效的治疗方案具有重要的意义。

1 资料与方法

1.1 一般资料 抽取我院2010年2月—2012年1月我院收治的110例下呼吸道感染患者的病例资料进行回顾性分析。按照用药不同分成2个组，使用头孢曲松钠的患者为A组，共有55例；使用头孢呋辛钠的为B组，共有55例。A组患者采用头孢曲松钠静脉滴注，每天120mg/kg—200mg/kg；B组患者采用头孢呋辛钠静脉滴注，每天120mg/kg—200mg/kg。患者年龄在18岁—73岁之间，平均年龄为48.23岁。患者住院时间平均在5.5天，两组患者的年龄和住院治疗时间，不具有统计学意义。

1.2 治疗与分析方法 将住院患者的病历资料按照用药不同而分为两组，分别采用上文所述两种药物对患者的下呼吸道感染进行治疗，其中肝肾功能不全者、青霉素过敏者不在抽选范围内。对患者治疗期间的疗效和痊愈时间进行了科学的分析和比较，包括痊愈效果，治疗成本的经济性。

1.3 疗效评价 将患者治疗的疗效，按照相关标准规定分为痊愈、显效、好转、无效四个等级，其症状分别为痊愈：患者体征及各项实验室数据均正常；显效：患者感染症状有较为明显的好转，但是没有完全彻底的治愈；好转：患者体征有变化，但是不能确定为显效；无效：经过治疗没有改变。

2 结 果

对患者下呼吸道感染应用头孢曲松钠与头孢呋辛钠治疗的总有效率分别为96%和95%，期间产生的差异不具有统计学意义，（P>0.05）；但是在药物成本上，差异较大，分别为1226.40元和1560.30元，差异有统计学意义（P

3 讨 论

急性呼吸道感染无论在门诊或住院病人中均为发病数最多的疾病。据我国7大城市18大医院的门诊进行了统计，结果显示：我国成人感冒病原调查以鼻病毒占第一位，而儿童中鼻病毒仅占10.7%，至于小儿呼吸道感染病原调查以腺病毒占第一位（40.8—47.9%），是临床最为常见的内科呼吸道病症，常常给患者带来很大痛苦，也给家长带来很多麻烦，而且这种病症有反复发作的特点，不易治疗、不易根治，治疗这种疾病的药物很多，疗效都很明显，但是药物价格以及治疗方案的确定，却可以导致家属的经济负担有所不同。所以医生要保证患者既能够得到最好的治疗和最高的疗效，也要保证家长最轻的经济负担。用什么药物、采取怎样的治疗方案，是治疗下呼吸道感染过程中，医生要认真对待的问题。

在目前的经济状况下，人们看病就医的费用依然是百姓的一个重要负担。保证治疗效果的前提下，尽量减少家属的经济负担，就要从经济成本上考虑。研究药物经济学，是提高治疗效果及减少经济成本的理论基础。我们所说的药物经济学是指药物治疗对保健和社会生产所付出的成本和产生效果的分析。本研究中，根据药物经济学，对照了两组患者在治疗期间的经济学成本，这样的研究结果，对于下呼吸道感染的治疗具有较高的参考价值，为下呼吸道感染的治疗方案提供了科学的依据。使用两种头孢类抗生素治疗下呼吸道感染在临床上的治疗效果无大差异，但是在经济学方面，却有很大的差别。通过本组资料的研究，笔者得出一个结论：头孢曲松钠比头孢呋辛钠的成本少，效果相同，更经济。对两组病例资料进行了回顾性分析，两组的有效率都在极高水平，所以应该从经济学角度去制定治疗方案，以有效性和科学性为主要的制定目标。本研究中，A组的治疗方案很显然是很科学的，保证了治疗效果和经济成本最低。符合药物经济学原则，治疗方案更具有前瞻性，但是也不能说没有一点偏差，针对人们的生活质量、工作能力等方面，只有估计，因此难以保证完全的科学性。

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篇（10）

一、计量经济学教学中存在的问题

1、课程教学定位不明，缺乏专业针对性。以我校为例，《计量经济学》是工商管理、国际贸易、信息管理、会计、物流管理、市场营销等专业的必修课程。然而不同专业对计量经济学课程的要求不同，如信息管理、物流管理、国际贸易等专业要求定量分析较多，应以理论方法为主，而工商管理、会计、市场营销等专业则应以实际应用为主。并且，每个专业都有其专业特点和要求，必然导致计量经济学在各专业的应用和应用程度有较大的区别。然而，现有计量经济学课程的设置、教材建设、教学大纲的规范都过于泛化，难以适应专业需求。特别是教学案例的分析，此专业学生听彼专业的案例，往往会听得云里雾里的，结果不能激发学习的兴趣，所以学校在安排课程时应尽量一个专业一个班，而不是多个专业一起，应根据不同专业学生设置教学案例。

2、教学方法与教学手段单一化。目前，计量经济学教学方法或教学手段大体经历了由黑板教学到黑板与多媒体结合，再到多媒体教学的过程。黑板教学多侧重于计量经济学基础方法的数学推导和逻辑推理，而多媒体教学则更多以PPT的板书方式、计量软件辅助教学来展开计量经济的学习。现在比较受推崇的教学方式是黑板与多媒体教学相结合的模式，只有在必要时才会用黑板表达相关方法的基本数学原理。一般院校要求计量经济学课时至少要48课时，有的甚至要96课时。那么，对于如此复杂的课程来说，要想在短短的48课时内讲完一元或多元线性回归、非线性回归、虚拟变量、异方差、自相关、多重共线性、联立方程和时间序列等内容，来配合事先拟定好的教学进度计划，就算是从事多年计量经济教学的教师也要花费大量时间来掌握教学内容、各知识点之间的逻辑、重点和难点，何况那些专业基础知识不是很扎实、刚刚接触计量经济学的学生，他们只能被动地去接收老师所要传达的所有信息，难吸收、理解这些信息的内容和作用，更无从谈其应用。

3、轻能力培养与实际应用。学习计量经济学的最终目的是要学会应用。然而，现在普遍存在的现象:大多数学生不会应用倒还算是小事，更甚者是根本就忘记计量经济学内容。造成这种现象的原因可能有:(1)缺乏研究创造性培养，这一点主要体现着案例教学上。现有计量经济学所提供的案例都是与章节内容紧密相连的，但多数案例仍然过于简单化和抽象化，没有给予学生充分挖掘的计划，而使案例教学流于形式。我们知道，计量经济学讲究的是由问题入手，然后选择变量—设计模型—收集、处理数据—建立模型—模型检验的过程。以GDP数据处理为例，学生首先应该判定GDP是按可比价格计算，还是按现行价格计算的;然后要检验这个数据是不是存在异方差性、自相关性等问题;最后，通过相关方法的解决处理，才能用这个数据去分析问题。而事实是，我们把所有可能面临的问题都想到了，都提前做好了，那么学生在做案例时就像填空一样，机械地完成教学内容的每一步，仍过多采用死记硬背的方式，这样既达不到计量经济学习的目的，也不能锻炼学生研究问题、分析问题的能力。(2)计量经济学的理论课与实践课衔接性不强。应用计量经济学除了要学会计量方法，还要学会相关计量软件(如Eviews，Stata，SAS等)操作与分析。然而，现在问题是计量经济的理论课与实践课衔接性不强:一方面是由于教学计划导致的，48课时除了要上理论课，还包括实践课，这就很难两者兼顾;另一方面就是学校的教学条件跟不上，如实验室太小，计算机太少，一次安排不下很多人上机等情况，这样分批次就会影响教学内容和教学进度。再者，课堂上老师与学生互动环节较少，学生演示机会不多，也会降低其学习计量经济的兴趣，课后不愿动手去练习操作。

二、计量经济学教学的若干改进建议

1、合理安排课程设置。《计量经济学》是一门综合性较强的课程，要求学生具有宏微观经济学、高等数学、矩阵代数、概率论与数理统计、经济统计学等先修课程的良好基础。许多老师都会有“难教”的感觉，一方面可能是因为学生的基础知识不够扎实，但作者认为也与专业培养方案的设置有关。比如大一、大二期间学习高等数学、宏微观经济学、矩阵代数、概率论与数理统计和统计学的学习，大三第一学期就应该紧接学习计量经济学，而不是将计量经济学安排在大四，这样学生就会很快投入到计量经济学的学习中，容易理解和吸收，而不是找寻或重拾学过但已忘记的内容。再者，我在教学中就碰到过将统计学与计量经济学安排在同学期同时开课，甚至统计学比计量经济学晚开课，这样就给计量经济学老师授课时带来很大的困难，在讲授过程中还得兼顾统计学基础知识的讲解，不但占用计量经济学的授课时间，也会打乱教学大纲安排，严重影响教学效果。

2、强调专业教学。这样做主要是比较有针对性，将计量经济学的理论内容与专业案例相结合，激发学生学习的兴趣，了解计量经济学在本专业哪些领域应用，如何应用，怎么实践等，从而克服计量经济学“难学”、抽象而模糊或无从下手的局面。以国贸专业为例，就会根据专业背景选取实际利用外资额(FDI)对经济增长的贡献、影响等问题来研究，既从定量角度让学生真正了解贸易对中国的影响情况，又将所学计量经济的内容融会贯通，并且一个案例的分析还能启发、衍生出新的问题，就可以跟学生共同探讨、研究，增强相互之间的沟通，有利于促进学生自发去学习本门课的兴趣。

3、重视启发教育。计量经济学本质上是一种分析问题的工具，那么就需要去激发学生的主观能动性，去激发学生的探索精神，才能充分展示计量经济这门工具的有效性。为此，要重视研究性学习、探究性学习、协作学习等现代教育理念在教学中的应用，如展开课程论文研究与写作等形式。老师通过有针对性地讲解哪些是好的选题，哪些是不好的选题，这一选题的目前研究现状及存在问题，然后以问题出发，结合所学的计量经济内容让学生参与、判断、分析这些问题，这样一方面可以培养学生独立思考的能力，另一方面学生就会改被动变主动，积极去学习。此外，计量经济学教材的选取也是很重要的，一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此，对于非统计专业学生来说，教材的选取应当注意以下几点:(1)内容简练，深入浅出，避开复杂的数学推导过程;(2)重点介绍计量经济方法、计算结果的统计与经济意义分析;(3)详细介绍计算机软件操作步骤，帮助学生理解计算结果，学会计算操作;(4)教材结构和内容设计要具有继承性和集成性，要能兼顾国内外同类教材的精华，介绍计量经济的前沿知识，体现计量经济学的发展趋势。