时间：2023-10-07 15:57:20
导语：在经济学和统计学的区别的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
1.管理会计的概念
要研究管理会计与财务会计之间的区别与联系，首先要对管理会计的本质属性加以界定，这也是管理会计理论中一个最基本的论题。只有从管理会计的本质出发，才能更好与其他学科进行区分，进而构建出一个富有逻辑性的管理会计理论体系。
对于管理会计本质的界定，不论是国际上进行广义与侠义的划分，还是国内的信息系统论与管理活动论的划分，大体方面都是一致的。笔者认为从管理会计的未来发展方向来看，它都是将来趋于广义的管理会计，不再局限于会计学的一个分支学科， 而是融合诸如财务会计、成本会计、统计学、经济学等诸多学科，结合能为管理所服务的各种方法，以更好的为提升企业价值所服务的管理学科。
2.财务会计的定义
西方学术界单独对财务会计的严格定义不多，但对于财务会计的本质概念，西方学术界中比较有影响力的论点主要有：艺术论、信息系统论、服务活动论、历史信息论等几类观点。直到1970年，美国会计原则委员会(APB)的第4号报告中指出：财务会计是会计的一个分支。它在一定的范围内，持续性地以货币定量的方式提供企业经济资源及其义务，以及改变那些资源及其义务的经济活动(AICPA1970)。
二、管理会计与财务会计的区别与联系
1.管理会计与财务会计的区别
管理会计最初是从财务会计派生出来的， 并从两方面对财务会计进行了突破，即复式记账原理与货币时间价值，与财务会计并列为会计学科的两大领域，自然与财务会计有所区分。本文综合国内外学者的研究得出管理会计与财务会计主要有以下区别。
管理会计为了反映企业整体及内部各责任单位的经营状况，所以其核算主体一般按责任单位进行细分，进而满足企业进行预测与经营决策之前的财务与非财务方面的分析。介于管理会计的未来性，及所涵盖信息的广泛性，以及度量尺度的多样性(货币、产量、时间、成长性等量度)，在进行信息处理时需要用到更多复杂的现代数学方法，结合统计学、经济学、运筹学等相关学科运用计算机处理技术，得出对经营决策有用的结果。
2.管理会计与财务会计的联系
虽然从狭义上讲管理会计与财务会计是会计的两个分支，但在实践中二者并非完全独立的，而是有着极其密切的联系，主要如下：
(1)总体目标一致。
(2)服务对象的契合。从企业“经济增加值”的角度来讲，不论是对外的财务报告还是内部的核算监管活动，都是反映企业管理层受托责任的履行情况，只是服务的侧重点不同，不能将其对立。二者相互配合、补充，才能更好地为企业的经营管理服务。
(3)主要资料来源具有交互性。管理会计为了更好地规划和控制企业未来一段时间的经营管理活动，作出相关管理决策，必须取得大量的资料，包括各类财务信息以及相关的非财务信息资料，其中财务资料为作出预测决策等的首要信息依据，由都是财务会计的产物。
三、管理会计的未来发展趋势
基于以上分析，笔者认为，在当前动态环境中管理会计与财务会计乃至其他相关学科均不再是独立运行的，其边界已由清晰固定变为模糊的发展的。管理会计的未来发展趋势应该是围绕价值提升与价值管理的本质和企业价值最大化的目标，实现横向与纵向的整体融合。横向上，将管理会计与财务会计、财务管理、公司理财等相关学科进行融合，并结合统计学、经济学、数学、计算机科学等学科，充分运用各自的处理方法与技术，实现理论、技术与实践的融合，推进管理体系的创新与一体化建设;纵向上，以战略导向及价值链为基础，将价值链会计、战略管理会计与传统的管理会计进行整合，三者本质上都是实现企业的价值提升的，相互统一、促进，形成新的管理会计综合体系。
总之，管理会计的未来发展趋势为围绕企业价值提升的本质，经横向学科整合与内部纵向整合，理论、实践、技术、方法等融合的综合管理会计体系，更好地指导现代企业的经营管理活动，推动社会的发展进步。
参考文献：
[1]余恕莲，吴革.管理会计的本质、边界及发展[J].经济管理，2006，06.
[2]王扬.财务会计的本质和特征一基于经济学视角的分析.市场周刊(理论研究)，2011，02.
一、关于培养目标与模式
根据统计学专业的特点，统计学专业培养目标的制定遵循“宽口径、厚基础、重应用”的原则，培养具有良好的经济学基础，掌握统计学的基本理论与方法，熟练地运用计算机分析处理数据的能力，具有宽广的知识面，较强的实践能力和创新精神，能在国家各级管理部门，各类企事业单位从事统计调查、数量分析、统计信息管理与咨询等实际工作，适应社会经济发展需要的高级复合型专门人才。
首先，专业培养目标中培养人才规格定位问题。专业培养目标是人才培养体系中基层目标，也是对毕业生培养的规格和质量所提出的应当达到的标准，同时也是构建专业课程体系、制定专业主干课程、实践教学环节的重要依据。国内大多数高校统计学专业培养目标对人才培养规格定位为高级复合型专门人才，在这里应该理解为统计学专业既不是培养所谓的统计“专才”，也不是培养对财经、管理类各学科无所不会、无所不晓的“通才”，而是培养在一定领域、一定程度上能融入其它财经、管理类学科的“参与型”、“协同型”的“复合型”人才。只有突出统计学专业思想，才能使统计专业的毕业生利用统计思想理解行业问题，进而选择正确解决途径的能力。而这种参与和协同，是指统计学专业所培养的人才，能运用自己所学的统计理论方法和相关的经济、管理理论，与经济、管理专业人才合作和协同，解决好数据搜集、整理、分析、显示等统计方法在经济和管理中的应用问题。
其次，专业方向问题。著名的经济学家、统计学家萨维奇认为：“统计学基本上是寄生的：靠研究其它领域内的工作而生存”。统计学实践性、应用性的学科性质要求统计学专业人才应当具有从事经济、信息、生物、医学、法学、教育及心理等各个领域中有关统计实务工作的专业技能，为政府或企业决策、科学研究提供可靠的依据，这就必然要求统计专业人才不仅要有丰富的统计学专业知识，还应当具备经济、信息、生物、教育等所从事行业的基本知识。然而，“高级复合型人才”的统计专业人才培养目标，培养过程注重理论而轻应用，导致统计学专业毕业生的知识结构过于狭窄：大多数学生除了统计学专业知识外，对于其他学科领域的知识掌握甚少，这直接影响了统计专业毕业生的创新能力以及对统计实务工作的适应能力。目前，统计学本科授予经济学学士的院校，一般基于“大统计”及经济学学科背景设计课程体系，但明显的不足是统计学作为一种分析工具，课程设置中重理论方法而轻应用，没有和具体的行业背景相结合，统计学专业没有明确的专业方向。由于专业方向模糊，势必影响对必修课、选修课的科学安排，实现不了多种课程的有机结合。另外，由于专业方向不明，学生在选修课程的时候茫然而不只所措，有的同学到毕业时，也没有选修专业综合特色课程，从而不知道统计学专业在哪些行业领域能应用自如。
再次，在培养目标中还应进一步明确“数学”和“经济学”的基础性作用。因为统计学是以数为据，以量为证。具备一定的定量分析，注重数的背景和量的意义，是统计学区别其它经济学科的一个显著特征，也是培养学生具有数理判断能力和以数为背景的逻辑思维能力。
最后，在培养模式中，应该强调实践教学的重要性，以培养学生的操作技能和综合能力。实践教学的形式多种多样，既可以渗透到具体的课程中去，又可以采用课外学生实践的方式。实际上，统计学、社会经济统计、抽样调查、计量经济学、多元统计分析等课程都可以开展理论与实践相结合的教学模式，这些课程的实验大多侧重于理论方法的验证，对于如何走出模拟实验环境，进一步面向社会、服务社会，增强学生的专业与社会实践相结合，还有待进一步完善。笔者以为，从高年级开始，每学期至少有一次社会实践机会。一是在学期教学过程中进行，如组织学生进行统计模拟专题实验或请政府统计机关的人员走进课堂介绍统计方案的设计、数据的收集与处理、调查报告及统计分析报告的撰写；教师在组织教学的过程中，适当地走出课堂开展统计信息咨询、多元化市场调查与统计分析，使学生感到学有所用、学以致用；高年级统计模拟实验课程应该开设专业综合实验，侧重以案例为背景，主要是描述统计、推断统计、多元统计及其计量经济等方法的综合应用。二是在假期中进行，如寒暑假组织学生开展社会调查、信息咨询、岗位实习等实践活动，亲自从事调查数据录入、整理及分析推断，使学生在实践中发现问题，提出解决问题的思路与方法，不墨守成规，勇于创新。
二、关于课程设置
专业人才培养目标和培养规格的具体化、实践化要通过课程设置来实现，课程设置是人才培养方案中最核心的部分。
首先，在课程的结构上，强调数学、经济学、统计学和计算机应用（统计软件应用）四个方面课程的有机结合。在课程的设置上，不能贪多求全，要有侧重，应着重开设突出素质能力的数学基础课程和反映统计数据分析与处理能力、计算机技术方面的课程内容。教学内容注重揭示课程之间相互关系，在比较和联系中给学生系统地传授知识，提供丰富的背景知识，拓宽学生的视野。就统计学专业理论方法及其应用而言，构建课程体系时应考虑以下几个方面的课程设置：（1）统计方法论基础课程和综合课程，如概率论与数理统计、统计学、抽样技术、计量经济学、时间序列课程、多元统计分析、统计预测与决策；（2）社会经济统计学基本理论和方法课程，如市场调查与分析、企业经济统计学等；（3）主要生产领域的统计方法课程，如工商管理统计、商务统计等；（4）有较大发展潜力的行业统计方法课程，如资源环境统计、人寿与保险统计；（5）宏观经济统计核算理论和方法课程，如国民经济核算、宏观经济统计分析；（6）前沿性统计方法课程，如数据挖掘、非参数统计、贝叶斯统计等。这种安排体现了构架知识体系的点面结合要求和循序渐进要求，也突出了统计学专业“参与型”和“协同型”课程体系的内涵。如果专业方向进一步明确，对于统计专业方向课程，学生可根据专业方向来确定选修。
其次，为拓展学生的数学思维，夯实数学基础，笔者认为，应把“运筹学”和“统计建模”课程分别增加到专业基础课程、专业综合特色课程中去。因为运筹学课程主要学习管理决策的定量化模型和方法，是线性代数、概率论和数理统计、经济学知识的综合应用课程，也是深化专业基础课“管理学”的重要课程（开课学期可进一步探讨），与统计学专业开设的经济预测与决策、管理统计学等课程关联度较大。统计建模课程以统计理论为基础，突出统计方法、计算机技术的应用。通过这两门课程定量化分析方法的学习，能帮助学生在分析决策对象和解决实际问题方面更加自如，突出了统计学专业定量分析的特长。
最后，为加强计算机编程及其应用需要，使学生熟练掌握程序编制、终端设备的使用和加强数据分析能力，建议统计软件应用课程侧重介绍SAS和R软件①编程技术和应用；而SPSS软件、EVIEWS、马克威软件融合到多元统计分析、计量经济学、时间序列课程中的实践环节。另外，统计学专业还应增加一门程序语言（如C语言），一方面有助于统计软件的学习，另一方面，可突出统计专业办学特色。如果统计学专业毕业的学生编程能力强和实际操作应用能力强，则对专业声誉、办学特色定位及毕业生就业渠道的拓展大有裨益。笔者认为，宁可缩减统计专业交叉、重复大的课程，也要多开设计算机方面的课程，以适应信息社会数据处理的需要。
三、关于教学手段和方法的改进
国内大多数统计学专业的教学基本上沿袭了“课堂讲授——课后作业——考试判分”的教学模式。在课堂教学中，仍然以传统的“灌输式”为主，在教学上习惯于“填鸭式”教学方法。上课只重视概念、统计指标的含义和公式的推导，而忽略所包含的经济含义和统计指标的实际运用。老师上课来，下课走，师生缺少沟通。由于对“启发式”教学方法应用得还不够，对实践教学课时安排不足或很少考虑，学生接触社会实践的机会较少，这对提高学生的统计实践应用能力极为不利。有些学生感觉身处大学的校园却是中学的教学管理模式，学生在学习过程中容易产生统计既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。
在教学手段上，目前，统计教学中普遍采用多媒体教学。但随之而来的问题是学生难以笔记，丧失了由此产生的记忆功能和复习巩固功能，会使部分学生感到没有停顿思考的余地，造成知识消化吸收不良。另外，多媒体教学过程中，由于课件是事先设计好的，教学思路按课件设计来进行，学生只能循着教师固定的思路来思考问题和学习知识。也就是说，教师划定了一个由起点到终点的严密轨迹，学生只能沿着轨迹走，这与在课堂教学中培养学生的创新思维、创新能力是相矛盾的。
关键词：经管类专业;统计学教学;教学改革
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）43-0079-02
《统计学》是经济类和管理类专业的核心基础课程之一，其实质上是在传统的《社会经济统计学原理》和《数理统计学》等课程进行改革的基础上建设起来的。统计学内容涉及面广、理论性强，与实际联系紧密，对于培养经管类专业学生的综合应用能力具有重要的意义。通过本门课程的学习，学生应具备基本的统计思想，掌握本课程的统计方法并学会分析和解决经济管理中的实际问题。然而近年来老师普遍感受到学生学习兴趣淡薄，学时少内容多，教学过程中能有效结合的经济管理类案例较少，学生学习后应用能力没有得到真正的提高。因此，有必要发现和分析当前经管类专业统计学教学过程中的问题，对教学模式进行改革，增强学生的统计应用能力。
一、目前经管类专业统计学教学常出现的问题
（一）教学内容偏理论，课程间重复内容过多，阐述浅显
目前高校统计学课程教学偏重于统计定理讲解、公式掌握和习题训练等的传授，学生采用死记硬背方法学习，很少注重对于学生能力的培养。学生能够掌握统计理论、统计公式，但是无法将这些理论和公式运用到具体实际问题的解决当中。长时间以来，由于经管类学生有半数学生来自文科，数学底子薄，教学内容主要是描述性统计部分，对推断性统计描述不够重视，而推断性统计是培养学生统计思维的重要内容载体。而且，即使包含推断性统计部分，也是各种数理公式和各种分布推导等遍布章节，与描述性统计内容割裂，与经济管理类的案例联系少，课后习题与统计学专业教材课后习题差别不大，没有突出推断性统计在经济方面的应用。另外很多的教学内容与前面或者后续的课程重复，例如，线性回归在《应用统计学》、《统计预测》、《计量经济学》中相继出现等，缺乏整体性。
（二）教学方法较单一
目前统计学教学方法主要采用讲授制，教学过程中主要是电子教案传授。电子教案虽然可以将一些概率分布等直观地表达出来，加深学生的理解，但是仅通过粉笔黑板加电子教案式的教学方法太过单一，形同于直接灌输，学生往往上课只带耳朵、不带脑子，采取左耳进、右耳出的方式应付课程，导致整个教学过程与学生的应用过程脱节，统计学理论学习与应用能力培养脱节，不利于统计学教学目标的实现。
（三）考核方式不合理
多数考核中平时成绩在整个考核中约占比40%，比重过低;而期末闭卷成绩占比60%，比重过高。因此学生平时学习松散，导致课堂出勤率过低，学生上课迟到早退、甚至直接旷课现象严重。另外，学生考前几天突击式复习，虽然能起到了一定的效果，但是这种学习方式不能真正地掌握统计学理论知识，更谈不上有效地应用统计学知识解决实际问题。平时的作业、期末考试命题方面涉及的内容也偏重于统计学理论知识，较少涉及到实际的知识应用。显而易见，这样的考试内容不利于提升学生学习统计学的兴趣，不利于培养学生的就业能力，更不利于学生应用能力的培养。
二、经管类专业统计学教学改革的设想
（一）改灌输式教学为启发教学
统计学课程中有较多的定理、定义，抽象的理论原理讲述、复杂的公式推导和烦琐的统计计算，因此教学过程中很容易陷入传统的灌输式教学。如果采取灌输式教学，很容易让学生感觉到枯燥无味，丧失对这门课程的学习兴趣，更谈不上让学生去应用知识解决问题。要改变传统的讲授方式，尽量以启发式教学来让学生成为课程的教学活动主角，主动思考问题，加强了学生的应用能力培养。平时的教学过程中，教师要注意有目的、有计划地提出一些启发性的问题，要求学生解决。学生在学习的过程中会自主地学习解决这些问题，老师可适当地引导学生完成。在引导过程中，重点应放在告诉学生如何去分析问题？可以用什么样的方法解决什么样的问题？应该是一种考虑问题的思路而不是干巴巴地灌输学生一条条的理论知识点。因此老师课堂教学中应多多尝试采用参与式、开放式、提问式、竞争式教学等多种不同的教学方法，充分发挥教师的教学能动性与学生的学习能动性。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，引导他们发现问题，进而去共同“解决问题”。
（二）加大教学过程中案例的占比
案例教学不仅能够增加教学兴趣，便于学生理解内容，更有利于调动学生的学习主动性和积极性，提升学生的应用能力。因此，教学过程中要多使用案例教学，每章都必须要有案例来帮助学生理解枯燥的统计知识是如何有效地应用于实际中。因此如何选择案例就显得尤为重要了。案例的选择不仅要求要能精准地体现知识点，而且要与时俱进，还要考虑到学生的专业特点，有针对性地挑选案例，这样学生才能更深刻地运用专业知识理解统计学知识点。在教学过程中，老师要注意收集案例，形成自己的案例库。在案例教学时，应多以学生讨论为主，以老师引导为辅，因此老师要认真准备案例，要养成学生敢于争辩，敢于和老师讨论的习惯，进而形成互动教学的良性循环。
（三）构建三者为一的教学体系
学生要学好统计学，不是一件容易的事情，不仅需要在课堂上努力学习理论知识，而且需要走向社会去组织有效的调查获得一手数据，还需要到实验室学习如何运用统计软件处理得到的数据，探索数据背后的规律性。因此需要构建一个包含课堂、实验室和社会于一体的三维教学体系，使学生不仅要掌握统计学的理论知识，运用现代计算机技术处理信息，运用统计分析方法解决问题，为社会发展建言献策。教室、实验室、社会融合的教学体系能起到相互弥补的作用，只有构建三者为一体的培养模式，才能够真正地培养出有应用能力的、国家需要的应用型人才。
（四）考核方式多样，题型丰富多彩
要侧重平时的考核，避免期末定终身，平时与期末比例应调整。可以适当提高平时成绩比重，比如平时比重提高至60%，期末考试成绩比重降低至40%。平时考核要包含多个方面，如小测验、期中考试、出勤、实验报告、组织统计调查、撰写统计报告等方式。平时成绩中增加上机实验操作，选用普及程度最广的EXCEL软件工具进行操作，使每个学生都能较系统地掌握EXCEL在统计学中的应用;布置学生以宿舍为单位选定某个社会关注问题、学生感兴趣的话题进行调查设计，完成调查问卷、数据收集、整理和调查报告。这样才能真正地实现学以致用，同时也锻炼了学生团队协作能力;另外应鼓励学生参加学校举行的挑战杯大赛以及省级的大学生调查方案设计大赛等，学生在参赛过程中，会得到充分的锻炼。期末考试方面，考试题型应当更加丰富，除了常规的判断题、单选题、多选题、计算题还应当增加主观综合分析题，考察学生运用统计知识解决实际问题的能力，这样的题目不仅能够对学生的学习效果有一定的区分度，更重要的是将偏向考试能力的培养调整为偏向应用能力的培养。客观题应避免烦琐的公式计算，要体现出统计基础知识的掌握，具有一定的灵活性，要避免通过死记硬背的方式就能取得高分的情况出现。
（五）教学内容跟上市场需要的步伐
随着大数据的发展，各种统计软件的出现，为了培养适应社会发展需要的人才，旧的学习方法和教学内容可能不再适合当今的大学生。与前几年教材相比较，国外非统计专业统计学原理的内容发生了较大的调整。最典型的是由于计算机处理数据已经十分方便，教材中传统的利用手算的一些简捷公式和方法已经过时，如讲授均值时，要着重于与实际结合起来，讲清楚各种均值的应用范围，而不是去介绍这些公式如何的理论推导，在计算均值时可采用软件计算等。如讲授统计分组频数分布，可以考虑如何画出洛伦茨曲线及如何计算基尼系数。那么就有必要从实际调查数据出发，讲清频数分布、累积频数分布的含义，然后自然过渡到运用EXCEL做出洛伦茨曲线，再到基尼系数的求解，让学生真正体会到统计学在经济学上的应用。区间估计和假设检验、方差分析也应以经济案例讲解为主，最好是这些知识讲解时与学生自己的调查方案数据有效结合，在知识点讲解上避免枯燥的数理统计推导，运用案例讲清统计思想即可。另外加强推断性统计部分的教学为后续计量经济学的学习打下良好基础，但是在讲解时要多运用经济管理类案例，或者与学生的调查问题案例结合起来。如讲解假设检验时要通过案例讲清楚不拒绝和接受原假设的区别，犯两类错误的严重比较时也要结合案例帮助学生理解。统计学教材内容较多，受到课时和后续课程的影响，在教学内容上需要有所取舍，如回归分析可放置在计量经济学中讲解，注意避免教学内容与后续课程的重复。
因此，对于经管类专业的统计教学，要以统计思想为主线，以实际案例为依托，以软件操作技术为手段，突出教学的科学性、系统性和实用性，构建教室、实验室、社会三者为一体的教学体系，培养出符合市场需求的创新型人才。
参考文献：
[1]初旭.浅析财经类专业中统计学的改革与现况[J].商业教学，2014，（2）.
[2]董瑞.经管类专业统计学教学改革的背景与设想[J].河南科技学院学报，2011，（6）.
[3]巩红禹.关于财经类高校非统计学专业《统计学》教学改革的思考[J].内蒙古财经大学学报，2013，（5）.
迪克西特为什么还没获得诺贝尔奖？最近接触长尾理论后，对这位印度经济学家产生了浓厚兴趣。
迪克西特最主要的贡献，是通过迪克西特―斯蒂格里茨模型（D-S模型），建立了一个通过“产品数量―产品品种”二维坐标分析经济问题的理论框架。迪克西特从没谈过长尾理论，但由于长尾理论的内核框架也是“数量―品种”关系。因此可以视迪克西特的理论为长尾理论的基础理论。
许多新经济理论，如罗默的新增长理论、克鲁格曼的空间经济学等，都是在迪克西特理论基础上发展起来的。新增长理论是D-S模型的时间动态版本，新经济地理模型是D-S模型的空间动态版本。虽然由于斯蒂格里茨获得诺贝尔奖，迪克西特重复获奖的可能性降低了。但在我心目中，迪克西特具有不输于任何诺贝尔奖获得者的实力。
迪克西特理论与新经济的内在联系
在互联网业，人们经常提到水泥加鼠标。但实体经济与虚拟经济的关系，远没有水泥加鼠标外在结合这么简单。我认为，新经济是旧经济内部矛盾的产物，具体说是规模经济与范围经济矛盾运动的产物，强调多品种的范围经济是旧经济中产生新因素的萌芽。研究多品种的经济性，就成为研究新经济发生学的重要问题。
循着这个线索，应该特别注意传统理论中那些包含新经济思想因素的理论。像安德森长尾理论这种典型的新经济理论，背后是钱德勒“古老的”范围经济理论。但钱德勒是研究经济史的，只谈经验，没有建立数学模型。迪克西特正好提供了钱德勒背后的数学支撑，将品种这个维度，第一次数学化地引入经济学内核。钱德勒―迪克西特―安德森正在形成一个新经济理论轴心。
不懂经济学的人，只要了解托夫勒关于“单一品种大规模生产转向小批量多品种”这一说法，就会明白钱德勒―迪克西特―安德森这个理论轴心在说什么。托夫勒的说法，内在隐含的正是一个“数量―品种”框架：以数量为竖轴，品种为横轴，传统工业化特征，品种上是少，数量上是大（合起来就是短头）；新经济的特征，品种上是多，数量上是少（合起来就是长尾）。D-S模型就是“产品数量―产品品种”二维坐标上的函数解析；长尾理论讲的则是“产品数量―产品品种”二维坐标上的统计分布（长尾理论名称来源于“长尾分布”这个统计学术语）。钱德勒讲的则是“产品数量―产品品种”二维坐标系中的利润选择。区别在于，安德森通过统计讲故事，听众是普罗大众；钱德勒通过历史讲管理，听众是管理学家；迪克西特通过数学讲经济，听众是经济学家。迪克西特可以算半个新经济学家。
迪克西特讲的是什么故事
迪克西特的思想可以概括为：一方面规模经济要求生产产品的种类越少、每种产品的产量越大，经济性越好；另一方面消费的多样化偏好又要求较多的产品种类数。市场会折衷这一两难冲突形成一种垄断竞争的均衡，内生地决定市场上的产品种类数。
代表过时的工业化的西方经济学主流中，基本框架是数量和价格关系，迟迟没有把品种这个维度作为内生变量，纳入体系内核。表面原因是一直没有找到表述品种的数学方法（这一点被迪克西特于1970年代中解决后，情况有所改变），深层原因是理论上的不兼容。
传统经济学理论中所有具有新经济萌芽因素的理论，如范围经济理论、新增长理论、罗默理论、区域经济学、产业集群思想、空间经济学、都与范围经济有关，不是偶然的。因为它们共同都涉及到多品种协调问题。杨格指出：“产业的不断分工和专业化是报酬递增得以实现过程中一个基本组成部分。必须把产业经营看作是相互联系的整体”。汪丁丁解释知识经济说，知识互补性的经济学含义是：知识甲和知识乙单独运用于经济活动时各自获得的收益的加总必定小于它们联合运用于经济活动时的收益。这是钱德勒范围经济定义的知识版。
深层的背景可以这样理解：互联网的特长在于协调，它的经济作用是降低多品种的协调成本。如果多品种的经济性得不到经济学论证，互联网的价值就始终进入不了经济学视野。由此引伸出来的差异化、个性化、定制等一系列新经济问题，就更找不到理论根据。而品种多样化、或者说多品种的经济性，是经济学家能听懂的新经济问题的表述方式。
迪克西特的局限
迪克西特本人并没有使用范围经济这个术语，它把范围经济表述为另一种规模经济。他沿着马歇尔的传统，用规模经济表述范围经济，区别只在外部规模经济与内部规模经济的不同。说迪克西特是半个新经济学家，是因为他的理论是一种准新经济理论。这点不同于钱德勒和安德森。
真正的新经济理论与传统经济中的包含新经济因素的理论（准新经济理论）之间的区别表现为：第一，准新经济理论把少品种与多品种的矛盾，理解为生产与消费之间的矛盾，即专业化生产与多样化消费矛盾；新经济理论进一步认为属于生产内部（如少品种生产与多品种生产）和消费内部的矛盾。在这点上，钱德勒与安德森虽然数学上不如迪克西特，但认识比他彻底。第二，同样强调产品多样化现象，准新经济理论认为证明的是专业化分工的作用，新经济理论认为证明的是关联化协调的作用。杨小凯大大发挥了迪克西特理论中传统的那一面，把新经济融合解释成了旧经济分工，这是不能令人满意的。第三，同样强调一加一大于二（Superadditivity）的报酬递增现象，准新经济理论把它归功于专业化，新经济理论把它归功于打破专业化。第四，准新经济理论依赖垄断竞争框架，新经济理论可以推广到完全竞争框架。第五，对生产可能性边界与无差异曲线的凹凸性的理解不同。
本来，分工离不开协调，协调离不开分工，争论分工创造财富与融合创造财富，似乎会陷入鸡生蛋、蛋生鸡式的诡辩。但我认为，有一个判据，可以把谁为主导的意义显示出来。这就是追问：品种越少，成本越低；还是品种越多，成本越低？这是钱德勒思考的问题，他比迪克西特与杨小凯站得更高。迪克西特的局限在于固化了“品种越少，成本越低”这个规模经济假设，而没有将互联网现实中越来越常见的“品种越多，成本越低”内生于模型之中。这点远不如不懂高级经济学的安德森。
关键词:经济发展;经济增长;转变经济发展方式;转变经济增长方式;辨析
中图分类号:F120文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)06-0011-02
一、引言
“转变经济发展方式”最早是由总书记2007年6月25日在中央党校的讲话中提出的,但研究者们对转变经济发展方式问题的研究是在十七大报告之后才正式开始。因此,专门研究转变经济发展方式的成果还很少见。如:曾培炎在《促进国民经济又好又快发展》文中系统全面地对转变经济发展方式的有关问题进行了论述,并特别指出:转变经济发展方式是实现国民经济又好又快发展的根本途径;加快转变经济发展方式,必须实现 “三个转变”[1]。周叔莲在《深刻领会和把握“转变经济发展方式”》文中对什么是经济增长方式和经济发展方式给出了定义及其理解。这些研究成果对转变经济发展方式意义、定义以及与转变经济增长方式的关系作了阐述,但对转变经济发展方式的内涵以及与转变经济发展方式相关范畴的辩证关系未作具体论述[2]。本文拟从经济学、发展经济学、统计学、国民经济核算学的角度对发展、经济发展、经济发展方式与转变经济发展方式等内涵进行论述,并与增长、经济增长、经济增长方式、转变经济增长方式等对应范畴进行全方位的辨析。
二、发展的内涵及其与增长关系的辨析
发展本是一个历史的范畴,是一个永无止境的过程(由简单到复杂,由低级到高级,由落后到先进)。包含了丰富的内涵,有生产力的发展、经济社会的发展、人的发展等,最终体现在人的发展。但对发展内涵的表述并不统一,有代表性的表述,如著名发展经济学家托达罗(Todaro,M.P)认为,“发展既是一种物质现实,又是一种精神状态:通过社会的、经济的和制度过程的某些综合,社会取得了美好生活的手段。”[3]1994年联合国教科文组织在提交社会发展世界高峰会议的文件中则指出:“发展是一个综合过程,目前这已被国际社会承认。经济增长是一种动力,但其本身并不是目的,因此除经济增长之外,发展首先是社会性的。发展还与和平、人权、民主管理、环境以及左后但并非最不重要的文化和人们生活方式有着密切联系。”[3]可见,发展比增长的内涵更为广泛和丰富。因此,要正确认识发展的内涵,必须正确区分“发展”与“增长”的关系。
从统计学角度观察的“发展”与“增长”,即仅仅从二者的数量计算关系上来测定“发展”与“增长”。有以绝对量表示的“发展水平”与“增长量”,“发展水平”是计算“增长量”基础性指标;还有以相对量表示的“发展速度”与“增长速度”。
从经济学角度观察的“发展”与“增长”,不是简单的观察二者的数量关系,即不是把“发展”与“增长”简单地用数量计算关系来表达。即“增长”主要是指GDP的提高,是以产出量的增加作为衡量尺度的;“发展”则不仅包括物质财富的增加,还包括在经济增长的同时实现劳动就业充分、社会保障完善、卫生发达、教育普及、科技发展、文化繁荣、秩序井然等方面。可见,增长强调的是物质生产方面的问题,而发展则从更大的视野更大的范围研究人类经济、社会、环境的变迁和进化。因此,增长不是发展的全部内涵,增长只是发展的一个必要前提,增长只需回答“涨多少”,而发展既要回答“涨多少”,还要回答“涨得有多好”,这正是我们十七大指出的“经济又快又好发展”的具体体现。
从发展经济学角度观察的“发展”与“增长”则认为,“发展”与“增长”是两个紧密相连的概念,在有的场合还可以互相替换,但它们的含义又是有区别的。并认为发展是以增长为核心的经济、社会和政治结构的转换和全面进步,包括投入结构、产出结构、产业比重、分配状况、消费模式、社会福利、文教卫生、群众参与以至文化结构的变化[3] 。
我们从现代意义上出发,结合十七大报告精神,将发展的内涵表述为:是改变传统的发展观(主要是以眼前GDP增长论英雄),树立科学的发展观(持续、稳定、健康的“可持续发展”),实现全面、协调、可持续的发展。这种科学发展观指导下的发展,其发展目标应由单一目标转化为多层次发展目标,增长只是一个重要的目标,结构目标、资源环境发展目标、社会生活目标等;发展政策调整为重视速度、规模、数量转变为强调效益、结构、质量;发展模式需培育新经济发展模式和循环经济发展模式。
三、经济发展的内涵及其与经济增长关系的辨析
对经济发展的内涵可以从三个层面来观察,即从经济运行过程来看,经济发展是经济运行四个环节(生产、分配、交换、消费)的有效健康运转,只强调某一个环节的发展都会是跛脚的发展、不协调的发展。过去我们一味地强调生产的发展,过分追求GDP的快速增长。从经济、社会与环境的关系来看,经济发展应该是在追求GDP增长的同时,社会和谐、环境友好的社会安定局面。从科学发展观来看,经济发展是在科学发展观指导下的全面、协调、可持续的发展。
经济增长是指一个经济中国民生产总值和人均收入的持续增加过程[4]。早期发展经济学是把经济发展等同于经济增长的,后来,发展经济学接受了英国经济学家克拉克(Colin C. Clark)的观点,认为经济发展过程中最重要的内容是结构转变、工业化和城市化。因此,经济增长与经济发展实际上并不是一个相同的概念,二者是既有区别又有联系的两个概念。经济增长主要反映经济活动的数量关系的变化,是一个偏重数量的概念,对增长的速度与数量有明确的要求。而经济发展主要反映经济活动质量关系的变化,是一个既包含数量又包含质量的概念。对增长的速度与数量仍有明确的要求,但更注重增长的质量与效益。故我们认为,经济增长与经济发展是一对矛盾的统一体。经济增长是经济发展的基础和前提,而经济发展是经济增长的结果并反过来促进经济增长。这两者之间一般来说不应当相互矛盾。但在现实中也还存在着另一种情况:一个社会可以有经济增长,但却不一定有发展或者发展起来十分缓慢。俄罗斯便是如此。俄一直没有正确处理好经济增长与经济发展的关系。
四、经济发展方式的内涵及其与经济增长方式关系的辨析
经济发展方式是一个国家或地区一定时期内实现经济发展的方法、手段和模式,既是包括生产、分配、交换和消费等环节的一个大系统的共同协调发展,也是包括经济、政治、文化、社会、生态环境“五位一体”的全面协调可持续发展。按经济发展方式实现发展的程度不同,将经济发展方式分为传统经济发展方式(以粗放型经济增长方式实现的发展,是跛脚的发展状态)和现代经济发展方式(以集约型经济增长方式实现的发展,是全面、协调、可持续的发展)。传统经济发展方式是在传统发展观(主要是以眼前GDP增长论英雄)的指导下,只注重生产环节创造的物质成果,以粗放型经济增长方式实现的发展,是跛脚的发展状态。其主要特征有:发展的观念陈旧;发展目标单一;发展模式陈旧――农业经济发展、二元经济发展模式;发展不平衡(结构、区域、城乡);发展的不协调(经济与社会、经济与环境);发展质量不高等。现代经济发展方式是在科学发展观(持续、稳定、健康的“可持续发展”)的指导下,既注重生产环节创造的物质成果,又考虑分配、交换、消费等环节共同协调发展创造的各类成果,主要以集约型经济增长方式实现的全面、协调、可持续发展。其主要特征有:发展的观念更新;发展目标多层次(经济增长只是一个重要的目标,结构目标、资源环境发展目标、社会生活目标等);发展模式创新――新经济发展模式、循环经济发展模式;平衡、协调高质量的发展等。可见,经济增长方式只是经济发展方式的主要内容之一,是经济发展方式大系统中的一个主要分支。
五、转变经济发展方式的内涵及其与转变经济增长方式关系的辨析
转变经济发展方式是指通过转变传统发展观为科学发展观,改变过去粗放型增长方式带来的跛脚的发展(即 “经济发展一条腿长,社会发展另一条腿短”)――不全面、不协调、不可持续的发展为集约型增长方式实现全面、协调、可持续的发展。因此,转变经济发展方式的主要内容除了包括十七大报告指出的实现“三个转变”外(即促进经济增长由主要依靠投资、出口拉动向依靠消费、投资、出口协调拉动转变;促进经济增长由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变;促进经济增长由主要依靠增加物质资源消耗向主要依靠科技进步、劳动者素质提高、管理创新转变),还应包括五大转变:发展观念的转变――传统发展观向科学发展观转变;发展目标的转变――单一目标向多目标转变;发展环境的转变――资源耗费、环境污染向资源节约型、社会和谐、环境友好型社会转变;发展政策的转变――从重视速度、规模、数量转变为强调效益、结构、质量;发展模式的转变――农业经济发展、二元经济发展模式向新经济发展模式、循环经济发展模式转变。
参考文献:
[1]曾培炎.促进国民经济又好又快发展[J].改革CHINA REFORM,2007,(2).
[2]周叔莲.深刻领会和把握“转变经济发展方式[J].中国社会科学院学报,2007,(12).
一、对信息混淆与信息滤波概念的界定
对于现实经济生活,信息混淆与滤波问题研究的重大意义是不言而喻的。在现代社会中,人们经济行为的一个理性选择是对信息的偏好,如对知识、数据、计算机、网络、新闻消息等各种信息的依赖。与此相伴生的是,现代生活所提供和生产的信息量增长速度迅猛。这样,必然的一个结果是,人们在利用这些信息进行相关决策时必须首先面对这样一个问题:在大量的信息中分辨、剖析、寻找到最满意的信息,以备使用。然而一旦考虑到信息在经济生活中具体存在的形式,实际的选择并不会轻易地得到。
信息在现实经济生活中,多是以混淆的形式出现的,对于混淆的信息,人们是无法用肉眼、感觉等去进行直接分辨的。混淆在一起的信息,是以单一信息的面貌出现的,而这一信息虽然是以一个单元出现,但实质上则包含着若干个不同单元的单一的信息。例如,一些产品销售具有周期变动的特点,其销售周期就可能包含了销售的趋势因素、季节因素以及不规则的变动因素等。混淆的信息,它围绕于人们的经济生活周围而存在,其中一些信息是有用的和非常重要的,而可能更多的信息则根本是无用的。人们面对众多混淆的信息又怎会轻易地找到自己满意的信息,以供使用和相应决策呢?
因此,在对信息经济的研究中,对信息混淆和信息滤波概念的界定便成为首要的工作。
信息混淆,我们可以用一个形象的比喻来形容,它就好比通讯中受到各种噪音干扰后最终接收到的信号,是混有噪音的一样,人们观察到的最终的信息也是混有噪音的信息集合。由此,信息混淆也决定了信息存在于经济生活中的一个独特的方面。但限于这一认识,则是不够的。对混淆在一起的信息,必须要能够对它们进行识别,就如同人们必须滤除通讯中的噪音一样,将失真的信号还原为原来的信号,我们也必须将经济生活中混淆信息中的噪音滤除,从而达到充分利用那些我们所能观察到的带有混淆性质的信息。因此,这就进一步提出了对信息混淆进行滤波处理的客观要求。对信息混淆进行相应处理,必须依赖于一定的技术,通过这种技术,将混淆的单一单元的信息,按经济实质过滤出混淆前的原来的信息。这种技术,就被称为信息滤波。根据对信息混淆定义的类似方式,信息滤波被界定为:信息滤波就是将信息单元(A)消除作用力,还原为以前信息单元(B)的技术。较为一致的看法是,信息滤波是针对信息混淆问题产生的一个方法问题。与信息混淆相比,信息滤波则明显具有技术方法研究的特点。如果说,信息混淆是对信息表述方面的研究,信息滤波则是对信息处理方法方面进行的研究。
二、传统信息滤波理论的发展
对信息滤波方法进行较为理论性的研究,最早可以追溯到信息科学中对通讯信息的研究,其后,这一研究则蔓延到经济领域。
滤波思想在信息科学中由最初提出,进而发展为其主要学科分支——控制论中的一般滤波处理方法。信息科学的研究指出:信息由信源发出,在传输过程中,由于内部环境和外部噪音的干扰,常常会出现种种失真的情况,为了尽量减少信息的失真损失,达到较优的传输和接收效果,在信息论的具体研究中就提出了滤波理论。因而,一般滤波思想主要针对的问题是通讯与控制中的信息干扰处理。具体来讲,指的就是从获得的信号与干扰中尽可能地滤除干扰,分离出所期望的消息,或者说,是通过对一系列带有误差的实际测量值的处理,得出所期望数据的估计值。
一般滤波处理方法的研究中,较为典型的有维纳滤波理论和卡尔曼滤波理论。而在这一领域做出过杰出贡献的主要有维纳(Wiener)、柯莫哥洛夫、雅格洛姆、卡尔曼(Kalman)和布西(Bucy)等人。维纳滤波理论比较集中地表述在维纳-辛钦定理中,其主要是采用偏差反馈方法,用于滤波处理。卡尔曼滤波理论是本世纪60年代初提出来的。1960年和1961年,美籍匈牙利学者卡尔曼和美国学者布西提出了递推滤波算法,成功地将状态变量方法引进滤波理论中来。
尽管滤波理论的提出,最初并非出于经济学的目的,然而有关一般滤波理论的思想及对信息处理的相应方法,在经济学中却有着非常重要的借鉴作用。对信息混淆状态的分离、辨析,一般滤波理论提供了一套方法论。经济学中所指的信息尽管同通讯、控制中的信息不同,然而在对信息所反映现象的本质上,两者却有着非常类似的描述,在这一点上,两者可以说并没有什么区别,差别不过是所反映的范畴不同罢了。因此,经济学中的信息处理,同样可以将通讯、控制中的滤波思想和方法吸收过来:经济活动中所获取的各种经济信息变量中,排除信息混淆状态,分离出所期望的信息变量。
经济滤波的研究,是将上述对信息科学中的信息滤波处理的思想引入到经济领域中的结果。这也可视为是一般滤波思想在经济领域中的扩展应用。但是,即使我们将经济滤波视为一般滤波在经济领域的扩展,经济滤波也不能简单地视为是一般滤波在一块“新的土地”上的翻版,因为:第一,信息科学中的信息论,本身是统计学中概率论与数理统计学的一个分支。统计学是一门专门的学科和科学,它不仅在自然科学中得到应用,而且在社会科学中也得到广泛应用,信息滤波思想在经济领域中的应用和发展不是偶然的,因为,方法论是具有一般性的。第二,一般滤波理论在经济领域中被引入后,某些方法出现了新的创新,比如,时间序列的理论和方法出现后,既推动了对一般滤波在信息科学领域中研究的进一步发展,也增加了将滤波方法和思想在经济领域中研究的可能性;第三,一般滤波与经济滤波在研究对象上虽都是信息,但信息在信息科学与经济科学中所实指的具体含义毕竟是不同的,因而,滤波处理的思想虽是相同的,但滤波处理的技巧和方法可能是大相径庭的。
目前,对滤波理论在经济学中的拓展做出突出贡献的学者主要有穆斯(Muth)和卢卡斯(Lucas)两人。穆斯在弗里德曼持久收入理论基础上进行研究,进一步提出了信息滤波问题。在弗里德曼的研究中,可支配收入可以分为两个分量:一个是持久收入,另一个是暂时收入。穆斯将这一研究结论系统化,并提出了从可支配收入变化中观察持久收入变化的原始滤波方法。穆斯(1960)总结为,一些经济现象可以分解为两部分:一部分是持久现象,另一部分是暂时现象。根据穆斯的结论,人们能够得到的观察,只能是持久现象和暂时现象的合成现象,而不能分别观察到持久现象和暂时现象。如果要从合成现象的变化中,观察它的两个分量的变化,这就构成了一个滤波问题。卢卡斯在自己的研究中,则从区分相对价格变化和一般物价水平变化着手,考虑信息混淆与滤波问题。他在继承魏克赛尔(Wicksell)价格理论的基础上,得出价格变化也应区分为相对价格变化和一般价格水平变化的重要观点。就企业产品价格,卢卡斯指出,可分为两个分量:一个是相对价格变化分量,另一个是一般物价水平分量。企业的决策是依据相对价格分量的变化做出的,因为只有相对价格分量的变化才能提供市场供需的信息。
值得指出的是,穆斯和卢卡斯对信息混淆和滤波的研究,并不是出于直接目的,他们都是在对理性预期的研究中,接触并进入到这一领域的。作为理性预期学派的代表人物,他们对信息混淆和滤波的研究,是出于对形成预期的要素研究的需要。出于这种目的,信息与预期被联系在了一起。穆斯在对预期概念的定义中,直接就将信息的充分利用作为一个界定条件。
三、对传统信息滤波理论的认识
尽管信息混淆与滤波处理理论的相关思想已在经济学中明确提出,然而,在经济研究的实际中,由于经济现象的复杂性及动态性的高度关联,对信息混淆的滤波处理在现实中仍然很难确凿把握。不过,在阶段性研究成果的基础上,一些基本问题的认识已趋一致:
1.动态的经济系统与动态的信息系统。尽管信息作为客观的表象存在,但这并不意味着这种存在就能被充分发现。经济系统是动态发展的,人们对信息混淆的认识,不能只看到其静态的存在,对其价值释放也不能只做简单的概括。而且,人们可能更多的时候所面临的问题实质是“有效信息”的问题。这就要求在原始的信息集合中,分离出应该能够反映这种变化及需求的信息预期变量,谋求其能量的释放方式。由于信息作为系统的存在是呈动态性的,混淆也是呈动态特性的。简单地将信息混淆划分为可观测的变量及不可观测的变量,这种方法虽然很有效,但并非是科学的完全概括。
2.信息混淆的内涵可能是多样的。经济理论的发展,从一般均衡到动态均衡,取得了质的飞跃,这种飞跃的实质是理论的探讨对经济生活本质描述的复归,但这种描述可能还远远不够。可以说,现代经济理论的难点仍然是对经济生活本质描述的细致性探讨。信息经济学的崛起,提供了一套全新的方法。从信息的角度,对经济现象抽出其主要的线条,这可能会使经济学的探讨更接近于本质,更具有规律性,使复杂的问题(信息集合)分离成众多的单独信息变量,而且更宜于操作。作为信息集合的分离难点,显然首先来自于信息混淆的确切类型,其次才是滤波处理的具体方法。信息混淆内涵无论被归纳为长期信息与短期信息的混淆,还是被描述为名义值与实际值的混淆、内生变量影响与外生变量影响的混淆,这实质上都是反映信息混淆的某些类别,除此,还可能存在着上述概括以外的大量信息混淆类型,而涉及后者的判别,可能更多的是需要涉及与不确定性相关的领域。然而,人类的认知及相应处理的方法,在此显然是不够的。
3.由于信号作用而产生的信息混淆。已有的分析,基本着重于各种因素对信息的信源和信道的影响,从而造成信息混淆。如果从信号分析着手,那么在经济学方面,信号所传递的最基本内容,应该包括价格信号与质量信号这两类信号,当然,除此还有其它一些内容。若对价格信号与质量信号这两类信号进行干扰,则由此而造成的信息混淆便是价格信号混淆和质量信号混淆。对于价格信号及其混淆,我们是比较常见的。由于市场的作用是建立在价格机制充分发挥效能的基础上,因而,价格作为信息符号,作用着供需双方,从而影响均衡态势。如果价格信号产生混淆,供需同样受到冲击,进而冲击均衡。价格信号混淆的典型例子便是蛛网波动。质量信号一般都被忽视了,阿罗(Arrow)提出了这个问题,但并未走得太远。可喜的是,我们看到近几年来,人们在这一方面给予了越来越多的关注,如对经济增长质量的研究。
4.对信息混淆进行滤波处理是具有机会成本的。滤波理论对信息混淆的处理较侧重于对信息量的分离上,对每一信息所包含的内在价值并未重视。信息是具有多维性的,出于单一的目的,对信息采取滤波处理,在精确分辨的同时,必然导致同一信息在其他用途方面的损失。
5.搜寻理论实际是滤波理论在现实中的一个具体体现。斯蒂格勒(Stiger)放宽完全信息假设,提出的“搜寻”理论,试图说明买卖双方若要查明市场价格,需要提供一定的代价,即所谓搜寻成本。在该理论中,最重要的问题即为价格信号。价格信号的分散,使寻找必须付出成本。在这里,寻找的过程,实质就是对信号混淆进行滤波处理的过程。另一方面,滤波处理是有成本的,这可能在一定程度上就对滤波处理的方法选择或其在实际中的运用进行了约束。而约束边界的有关问题,是需要借助于科斯的交易成本理论来完成的。搜寻理论充满了滤波的思想,主体要对分散的价格信号进行优化选择,就得去对信号进行处理,这种处理直到搜寻成本等于预期边际收益为止。
四、统计滤波理论的提出
从传统信息滤波理论的发展可以看出,该理论对于信息混淆的处理,多是从经济理论范式进行的探讨。现有的滤波理论着重于对实际测量值进行修正,以期得到有关信息变量以及变量值,这种思路和继之的方法,存在一定的缺陷。明显不足是,具体的滤波处理技术缺少量化方法的支持,并且这种研究还缺乏系统性。因此,在对信息混淆滤波处理的研究中,就提出了统计滤波理论。
统计滤波理论,是以国民经济核算为基础的一种滤波理论。依赖于国民经济核算体系(SNA),统计滤波理论从经济统计角度人手,对信息混淆的处理进行了量化突破,并形成一个相对系统的滤波处理体系。相比传统信息滤波理论而言,统计滤波理论根据国民经济核算体系,对经济生活中的信息所做的观察更为系统和全面,进而对信息混淆进行的滤波处理更完整些。由于SNA严格按照复式会计原则及经济帐户的方法对包括国民收入诸量进行核算,以相互连接的平衡结构方式对现实经济进行描述,从而系统地、完整地反映国民经济的流程和运动。.这保证了统计滤波对国民经济生活中的各种宏观经济信息进行系统量化的基础。不同于传统信息混淆及滤波理论的根本地方是,统计滤波对信息的描述和对信息混淆所做的相关工作及进行的滤波处理,体现在国民经济运行的流程描述中。并且,这种滤波处理更明确地体现在,对国民经济的研究,首先是对经济活动行为进行的不同分解或模拟上,这实质上是起到了改变信道环境的作用。
如果将统计滤波理论视为基础性的宏观经济滤波理论,很显然,该理论对传统信息滤波理论进行了重大的发展。它不仅使信息滤波理论更系统化,也使滤波处理技术变得更有操作性。
参考文献:
①J.E.Stiglitz,1985.InformationandEconomicAnalysis:aPerspective,TheEconomicJournal.
②JohnF.Muth,1961.RationalExpectationsandtheTheoryofPriceMovements,Econometrica,Vol.29,No.6.
③王雨田:《控制论、信息论、系统科学与哲学》,中国人民大学出版社,1987年版。
（一）经典教材未必是最适合的
市面上《计量经济学》的教材很多，也不乏名家编著的教材，但优秀的《计量经济学》教材却不一定适合三本学校财经类专业的学生使用。比如，国内高校普遍选用的李子奈的《计量经济学》教材，该教材条理清晰，分析到位，受到读者广泛好评，甚至成为很多高校的经济统计学专业的博士生入学考试指定教材。但是，对于三本的学生来说，这本教材过于注重理论的分析，书中大篇幅数学公式的推导与证明，使学生还未开始学习就产生了畏惧心理。且这本教材实践部分较少，案例陈旧，且没有软件操作的指导，这就容易造成学生无法将理论与实践联系起来。而国外名家教材，比如古扎拉蒂的《计量经济学基础》以及伍德里奇德《计量经济学导论：现代观点》略去了很多复杂的数学公式推导，且引入了丰富的案例，能够激发学生学习的兴趣，拓宽学生的知识面。但中美思维和表达存在差异，这两本国外名家的教材给中国学生学习带来了阅读障碍，且这两本教材也没有软件操作的指导，这就容易造成学生无法运用理论进行实践。另外，这两本教材涉及知识点过多，一般3学分48学时根本不够安排。且这两本书的译本价格不菲，如果选作教材，会给学生带来不小的经济负担。
（二）多媒体的缺陷
多媒体的出现，把老师从繁重的板书任务中解脱了出来，大大地提高了老师的授课效率。多媒体除了能加大授课的信息量，还能提高教学内容的趣味性与直观性。但是，多媒体并非是万能的，在加大课程内容的同时，也带来了一定的挑战。一方面，多媒体流畅的播放，缩短了老师思考和整理思路的时间，这就要求老师在课前做足准备，保证课堂上思维清晰连贯；另一方面，如果使用板书，在老师书写板书的间隙，学生可以对刚学习的内容作短暂的回顾和整理,或者思考一下没弄清的知识点。多媒体教学大大缩短了"教学空档"，在相同的时间内，多媒体教学加大了授课的信息量，这要求学生上课精力高度集中，课前认真预习。而三本的学生基础薄弱，学习主动性不够高，大部分学生做不到课前预习。如果教师完全借助多媒体手段，容易增加了学生思维的强度和负担,导致学生无法及时理解教学内容,使学生产生挫败感，降低了学习的兴趣。
（三）一减再减的实验课
按照48学时的教学安排，计量经济学课程涉及到7个实验：一元与多元线性模型的参数估计与统计检验、异方差检验与修正、序列相关检验与修正、多重共线性的检验与处理、虚拟变量的设置、分布滞后模型的估计、联立方程模型的估计与检验。如果安排7次实践课让学生上机操作，剩下的34个学时根本无法完成理论教学内容。基于这个原因，很多学校把实验缩减到2到3个学时，有的学校甚至完全取消了实验。考虑到重理论轻实验的教学模式，会严重削弱学生动手能力。笔者精选了5个最为重要的实验，并把这5个实验安排到了3次实践课里。为了督促学生上机实践，笔者还将实验课与学生的课程作业关联起来，即学生通过实验，得到计量分析结果，然后分析实验结果，完成一份实验报告。这样设计的好处在于，学生提高了操作技巧，掌握了把计量经济学理论转化为实践的能力。但缺陷在于把5个实验压缩到3次实践课里，哪怕有作业迫使学生不得不操作，但实践课信息量过大，学生接受起来有难度。
2改进计量经济学教学的思考与探索
（一）多媒体为主、板书为辅的多样化教学方式
计量经济学涉及到大量的矩阵运算、概念、公式、图形和软件分析结果，教学完全回归板书并不科学。计量经济学的教学离不开多媒体，且应以多媒体教学为主。在讲解案例、展示计量软件的分析结果时，使用多媒体进行展示，既直观又准确且大大缩短了教学时间。在教学过程中还可以播放教学相关的视频和图像，能使枯燥的教学变得生动有趣。比如，笔者在讲解总体回归模型和样本回归模型时发现学生经常把两类模型的表达式弄混，于是，笔者借用了一张以一顶大帽子遮住整张脸的当红明星LadyGaga的图片，告诉学生，这是笔者带着帽子在模仿LadyGaga。然后再告诉学生联想着记忆，样本回归模型的表达式与总体回归模型的表达式最直观的区别在于样本回归模型的参数带着帽子，因为其存在的意义在于"模仿"估计总体回归模型。经过这样的讲解，学生非常牢固的记住了样本回归模型的意义以及其与总体回归模型的区别。主要应用多媒体，但在必要的时候还应辅之以板书。在讲解较难知识点时，应给学生留一定的思考时间。比如，介绍"虚拟变量陷阱"这一概念时，由于这一概念较为抽象，可结合板书进行讲解。由板书一步一步推导，这样给了学生思考的时间，教师也容易掌控学生的接受情况，并随时作出调整。
（二）实验教学与理论教学合理衔接
对计量经济学课程而言,理论教学与实验教学是相辅相成的两个组成部分,二者缺一不可,因此,两者的合理衔接至关重要。在教学时间安排上,两者应统筹规划,根据教学内容的进度来合理安排实验教学时间,每章的理论教学完成之后,紧接一次实验教学,由老师结合例题讲授和演示理论方法的软件实现,安排学生完成布置的作业,然后老师再对学生作业进行讲解和点评,从而有利于学生加深对理论知识的理解和掌握。结合这学期授课的经验，笔者认为安排4次实践课，7个实验比较合适。实践课的教学内容仍然较多，时间较紧张。笔者思考，能否采取老师指导结合学生互帮互助的方式完成这个"困难任务"。具体做法是，将学生划分为几个小组，把成绩好积极性高的同学与学习主动性弱的同学均匀分配到各组里。课上，老师统一进行操作演示，学生操作环节，老师不针对每一位同学单独辅导，而是针对小组内部消化不了的问题进行集中辅导。这样，既保证了紧凑的课堂教学与实践得以完成，同时也提高了学生发现问题、解决问题的能力。
3结语
经管类专业一般都包含经济学、国民经济与贸易、工商管理、市场营销、会计学、金融学等经济类为主的专业。独立学院的培养目标是应用型本科人才，相对于一般本科院校的经管类专业，独立学院的经管类专业没有过多的理论研究，而是培养以市场就业技能为主的专业，通俗的说就是能够在学生毕业后顺利走向市场的专业，所以，作为经管类专业比较重要的公共基础课―《概率论与数理统计》，也应以培养学生的应用技能为主，但是在教学中发现，情况不容乐观。本文就以东方科技学院为例，来谈谈经管类专业的概率论与数理统计课程的教学改革。
二、概率论与数理统计教学的现状
概率论与数理统计课程是一门承前启后的课程，不同于高中所学的简单概率，只需要排列组合的初等方法就能计算，大学中的概率论与数理统计课程是以微积分为基础，需要重新定义概念与运算规则，而且，经管类专业课程《统计学》又以《概率论与数理统计》为基础的，所以，概率论与数理统计课程的学习与微积分的学习好坏有关，又决定了后续课程《统计学》的学习效果。在教学中发现，这样重要的一门课程在学习效果上并不好，每年东方科技学院的期末考试不及格率仅次于高等数学的不及格率。很多学生也是怨声载道，大吐苦水，不知道该如何学好这门课程，明明都尽力去学了就是学不会。作为每年都让这门课程的一线教师，经过多年的教学实践发现主要存在以下几个问题：
1、概念理解不到位。概率论数理统计的课程分两部分：概率论以及数理统计。概率论是以微积分为基础，通过分布函数来定义概率，一般包含概率的定义与性质、分布函数、二元分布函数、数学期望与方差、大数定律与中心极限定理；数理统计一般包含：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析。从内容上来看有点多，一般也不会全部讲解，受到课时偏少的影响，教师在概念解释上就讲的偏少，主要还是以解题为主，但是概念没有解释清楚的后果就是学生根本无法理解随机变量、分布函数、统计分布的内涵是什么。尽管在课堂上一再强调随机变量与高等数学的变量不一样，随机变量仅仅表示事件，不同的数字变量可以表示为相同的事件，分布函数是以随机变量进行定义的，其含义就是随机变量所定义事件的可能性-概率。但很多学生还是以高等数学的变量与函数来理解随机变量与分布函数，特别是随机变量函数的分布时候，就更无法理解，教师讲的口干舌燥，学生听的一脸茫然，那求知若渴却又无法理解的眼神让教师无可奈何，不得不再次重复讲解。
2、微积分基础不牢固。概率论与数理统计是以分布函数为主线串联的，但是分布函数的问题就牵涉到高等数学的微积分知识，特别是二元分布函数需要用到二元微积分，这对很多学生是苦不堪言，原因就在于前修课程微积分没有学好。由于高等数学的知识量大，课时又相对较少，独立学院学生的数学基础本身就很薄弱，教师在讲微积分知识时就尽量简单化，二重积分的知识就变简单很多，这就导致W生学习概率论的时候，再次面对二重积分就有天然的畏惧感，不熟悉的分布函数概念以及难懂的二重积分的计算，使得很多学生就放弃概率论的学习。对数理统计也是如此，数理统计的知识是以总体样本为基础，通过抽样来估计总体参数并对总体参数进行检验的过程，而且，统计的规律就是随着样本的增大，总体就服从正态分布，就是通过一定的方法来估计正态总体的两个参数并进行检验。这样的知识点按理来说不难，但是学生的表现来看，不尽如人意。这反映出学生对新事物的接受能力不适应，经过高考对知识点反复强调讲解的习惯，学生对大学课程没有反复练习的行为不适应，而且其他课程也多，又处于没有人监管的状态，主观上就放弃了对难点的探索精神。因为数学的学习不同于其它课程，除课堂教学外，还需要有一定的时间做预习预备与复习巩固的。
3、不注重实践操作。概率论与数理统计的学习只是讲解一些基本的概率统计原理，理论上不需要过多详细讲解，而应该把重点放在学生的实践操作能力上。特别是数理统计方面的知识点如参数估计、假设检验、回归分析等这些知识，让学生指导基本的原理即可，学会在实际中会用到这些知识才是重中之重，理论与实践的结合，才会更直观的让学生明白理论的意义所在。经管类学生所需的统计知识在以后要用到的地方挺多的，工作上一些简单的excel表格就是有求和求平均，如果考上经管类研究生，那么学术上还需要学习《计量经济学》，得会用统计学的知识进行实证分析，统计软件如SPSS做模型分析，并对结果进行经济解释，进而来撰写相关的学术论文。因此，针对经管类学生的特殊性，教师应该在实际操作上下一番功夫。
三、概率论与数理统计课程教学的改进措施
针对概率论与数理统计课程一些教学的问题，提出一些改进措施。
1、重视概念的解释。教师在主观意识上应该认识到解释概念的重要性。受到应试教育的影响，教师在教学上轻概念重解题的思维一直没有改变，认为数学就是能够让学生解出题目来就是好效果，殊不知，这样的教学只能培养一批会机械计算的学生工人，根本无法培养学生的综合素质。况且，解释概念比解题重要的多，概念解释清楚了，学生就容易理解做题的含义，反而能促进解题的进展，磨刀不误砍柴工。学生应该注意甄别新旧知识的区别，建构主义认为，前面的知识学习会对后面知识的学习带来影响。很多学生在大学前已经习惯了数学当中的数字计算，数字变量的概念，对概率论当中的随机变量以及分布函数还是以原有思维进行思考，这样，就很难走出误区。教师即时在课堂上反复强调数字变量以及随机变量的不同，但如果学生的主观没有意识到，就很难达到效果。所以，对于新旧概念的区别，教师要详细解释，学生也应该主动认识。
2、加强微积分的练习。如果不会微积分，那么概率论与数理统计的学习也就无从谈起。微积分的学习是在高等数学中很重要的一个知识点，那么师生就应该在高等数学中把这个知识学好。如果还是未能学好，就应该采取开设选修课的方式，给予微积分基础不好的学生来补习，当然这个在实际操作当中有一定的难度，选修课是学生自愿选择的，那些微积分本来就不好的就不会去选修该课程，教师可以规定高等数学不及格的学生必须强制的选修微积分，至于会不会引起学生的反感而导致学生的逆反厌学情绪，这个得需要做一定的调查才行；此外可行的就是成立学习小组，让那些成绩优秀的学生来帮助后进学生，采取帮扶的方式来提高微积分的成绩。还有就是教师可以建立qq群、微信群等网络平台，通过网络答疑解惑的方式来解决对数学学习有难度的学生。
3、注重统计软件操作。数理统计方面的知识在后续课程如《统计学》、《计量经济学》用的很多，这些课程的目的是培养学生掌握基本统计软件的用法。因此，在讲解数理统计的时候，教师就可以穿插一些基本软件方面的知识，把理论用到实际操作上，就能让学生更加明白理论的含义，当然，这里要注意的是，由于课时不够，正式课堂上可能无法讲解太多。教师应该采取课后作业的形式进行，布置一些跟尽管专业有关的习题，如分析教育水平对收入的影响这类简单可行的统计练习，并把做题的批改当成平时成绩的一部分，以监督学生完成课后习题。
四、结束语
经管专业的特殊性，使得概率论与数理统计课程的学习显得较为重要，对后续课程有很大的影响，教师与学生应该充分意识到概率论当中一些概念的重要性，加强微积分的练习，在统计方面尽可能的讲解软件使用的知识，来提高概率论与数理统计的教学效果。
参考文献：
[1]李小平. 概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社， 2013.
摘要：采用了1980―2013年的年度数据，对我国固定资产投资与GDP之间的关系进行了实证分析。由于政治因素会影响两者长期均衡关系，因此两者关系存在突变点，因而采用包含虚拟变量的线性回归模型并不能准确的反应两者之间的动态关系。所以本文运用非参数回归模型，对改革开放后的固定资产投资和国内生产总值的关系，分别建立非参数回归预测模型以及参数线性回归模型，并加以对比，得出结论：非参数回归预测模型的拟合结果较好。
关键词：固定资产投资；非参数回归；虚拟变量
1.引言
根据经济学的理论，固定资产投资对经济发展的作用主要体现在两个方面：（1）直接的提升作用；（2）投资加大原材料以及生产设备的需求，带动相关的内需，从而带动国内生产总值的增多。因此，我们可以认为固定资产投资与经济发展之间存在着一定的关系。
传统的计量经济学模型在表现经济因素之间的动态关系时具有明显的不足，正是在这种状况下，非参数模型估计应时而生，能比较准确的表现出经济变量之间的动态时变关系。
非参数模型估计在最近几年的计量经济学发展与应用中所扮演的角色越发的重要起来。它改善了传统计量经济学分析方法的不足，使得我们可以对那些未知分布的模型进行处理，给计量经济领域带来了观念的改变。
本文根据计量经济学中的模型估计理论，分别建立了线性参数预测模型以及非参数回归预测模型，用以预测回归模型以及进行模型参数的对比分析，比较这两个模型方法的预测结果，区分出他们的优点与不足。
2.非参数模型概述
2.1非参数模型的介绍
设：Y是被解释变量；X是Y的解释变量，是影响Y的一个因素；给定独立同分布的样本（Yt，Xt）（t=1，2，…T）可以建立非参数回归模型：Yt=m（xt）+et=1，2，…（1）
其中，函数m（.）称为回归函数；为随机干扰项，它反映的是除解释变量外，其它影响被解释变量因素（可观察或不可观察）对被解释变量的影响，当然也包含模型的设定误差。
3.实证分析
本文通过研究国内生产总值与社会固定资产投资这两个变量之间的关系来对比分析两者模型的区别。选取数据的年份为1980～2013，运用R语言来对模型进行拟合以及检验预测。
3.1参数回归方法
回归分析法是计量经济学的一个主要分析工具，本文先是根据OLS估计原理对GDP和固定资产投资建立线性回归模型，如下：
log（gdp）=2.876+0.812*log（i）
R2=0.994t=73.516DW=0.32
该方程衡量固定资产投资与GDP之间的关系。从回归估计的结果看模型的拟合较好。回归式中的系数估计值表示，固定资产投资每增加1%，能源消费大约增加百分之零点八三，从统计意义上看，回归系数是显著的。然而从图1中的国内生产总值和固定资产投资的线性拟合来看，拟合的效果不是非常好，尤其是在1991年附近，图中出现了拐点。另一方面，杜宾沃森检验值的结果比较小，这就意味着模型中存在序列相关性，而且序列相关会对模型的估计准确性以及预测精度产生影响。
3.2非参数回归方法
非参数回归模型广泛的应用在计量经济学的模型分析预测中，它的主要特点为：（1）对回归函数的形式没有具体的要求，因而非参数回归得出的结果往往更加具有普遍性。非参数回归模型相比于经典的线性参数模型来看，在很大程度上改善了拟合效果。
4.结论
我们分别运用线性回归模型和非参数回归模型对国内生产总值和固定资产投资之间的结构进行了比较与研究。对比两者得出的结论，非参数模型的拟合优度和预测精度具备更好的效果。这可以主要归因于我国在经济发展中的政策变动，由于经济政策的变化，投资力度也不断发生变化。而应用参数回归模型对经济进行预测，预测值的误差会有点大。然而，运用非参数回归模型，则可以避免了单一趋势的简单做法。可以从两方面来进行解释：（1）参数回归是利用连续的线性进行外推预测；（2）线性回归模型选取的样本数据量有限，在缺少样本信息的情况下得出的回归系数并不是那么可靠，这也是一个重要的原因。然而反过来看，非参数回归需要的样本量比参数回归所需的样本量要大很多。虽然在较小的样本条件下使用分参数回归就会出现过度拟合的情况，这个问题很难通过统计学的方法来处理；但是我们更希望数据自身更加符合实际、有更小的偏差，因而非参数更加符合实际问题的需要。
拟合结果显示，固定资产投资对国内生产总值在不同时期有不同的影响，1980年到2000年之间，呈现的更多是显著的正相关关系；2000年之后，两者之间的非线性关系逐渐凸显。这恰恰反应了中国经济发展中的结构性调整，符合中国的实际情况。虽然我国一直在努力促进产业结构的升级，但是由于各种因素的制约，中国的经济增长方式仍然面临严峻挑战，依靠投资带动经济增长的方式已经开始显现它的不足与非持久性，所以必须科学处理固定投资与经济增长之间的关系，一方面，要继续依靠固定资产投资带动经济增长；另一方面，要努力减少经济增长对投资的依赖程度，要通过拉动内需来带动GDP的增长，转变经济增长方式，优化经济结构，因此，要努力的带动内部需求，重视多边贸易的发展，推进经济结构战略性调整，强化经济内生动力，这是中国经济发展的必然选择。（作者单位：南京财经大学）
参考文献：
[1]刘金全、于惠春：《我国固定资产投资和经济增长之间影响关系的实证分析》[J]；《统计研究》2002（1）：26-29。
[2]焦佳、赵霞、于霄：《我国经济增长与固定资产投资的变结构协整分析》[J]；《山东经济》2008（1）83-85。
购物车(0)