經濟學和統計學精品(七篇)

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篇(1)

從專業設置和課程銜接來看，經濟學、數學和統計學是計量經濟學的基礎和先導課程。目前，統計學的數學基礎主要包括線性代數、概率論和高等數學等內容，統計學中的很多理論和知識點都是通過數學演繹推理而來的，而且統計學課程對于其他課程來說是一門重要的方法性和工具性極強的課程。這些數學基礎是統計學課程形成的基礎，也是學生掌握統計學理論和方法的前提條件。更為重要的是，計量經濟學中有很多是涉及和使用統計學中的理論和方法。因此，數學是統計學的基礎，統計學又是計量經濟學的先導課程，這兩門課程共同成為計量經濟學的基礎課程。簡單地說，如果學生沒有數學和統計學基礎，學好計量經濟學是相當困難的。

二、學生數學和統計學基礎差異下新疆高校經管類專業計量經濟學教學存在的問題

從新疆高校特別是綜合性高校的教學實踐看，經管類專業對學生的數學基礎課程（主要指高等數學、線性代數和概率論與數理統計）的教學要求、教學內容和難度因專業不同而不同，更多表現在經濟學專業和管理類專業的側重點不同，經濟類專業的要求高于管理類專業。同時，受教學設施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經濟學課程較多采用合班授課形式。再者，教材甄選與學生專業要求有一定差距，這就導致學生數學基礎存在差異，致使學生的統計學基礎存在嚴重的分化現象，這種情形在新疆高校的民漢合班教學中更為明顯。這些都給計量經濟學課程的教學增加了難度。

（一）合班教學內容不當

受教學設施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經濟學課程較多采用合班授課形式。由于民族和漢族學生的邏輯思維能力差異顯著，這就使合班教學中的學生出現了較為嚴重的數學和統計學基礎分化現象。最重要的問題是，合班教學時需要兼顧教學內容設計和編排、課時數量和學生實際情況等因素，這勢必增加教學內容設計的難度。一是民漢合班導致設計教學內容存在一定難度。與新疆高校各專業中的民考漢學生相比，漢族學生的數學和統計學功底和理解能力要明顯好于民族學生，這就使民漢合班的學生出現數學和統計學基礎功底兩極分化的現象，這種合班授課形式導致教師出現教學內容偏多或偏少、難度偏深或偏淺的問題。這就需要對計量經濟學教學內容進行重新調整。二是教學過程中偏重于計量軟件實踐操作的講解，忽視了計量經濟學基礎理論的教學內容。在這種驗證式的教學過程中，側重于要求學生掌握軟件的用法，但是從理論層面上看，學生并不理解案例操作背后的原理，從理論上不能闡述操作步驟中暗含的相關計量經濟學原理，更有甚者根本不會結合實證結果對所研究的問題給予專業的解釋。三是教學內容不能反映新疆經濟社會發展的實際情況。由于目前的計量經濟學教材選用國內權威教材，教學案例大多是摘錄國內經濟發展的數據，缺少反映新疆經濟社會發展的數據，無法讓學生了解新疆經濟發展的基本情況。

（二）教材及軟件甄選的科學性和實踐性不協調

目前，在新疆高校的此類課程教學中普遍存在教材及軟件甄選的科學性和實踐性之間的不協調性問題，主要表現如下：一是受師資力量的影響，同一高校的計量經濟學教材由于教師所教授計量軟件的類別不同，再加上教材的多樣化，一般很難統一成一種教材。二是對于新疆高校學生來說，根據主編的學術聲望和出版社級別所甄選的教材有的內容過多且難度較大，增加了授課難度，降低了學生的自我效能感。三是在新疆高校經管類專業中，有的學院以計量經濟學理論為教材甄選的主要依據，有的高校則注重某種計量軟件操作的實踐指導性為教材甄選原則。

（三）數學和統計學基礎相對薄弱的學生自我效能感較低

新疆高校特別是經管類專業的學生中有相當一部分生源是民考漢的少數民族學生，與漢族學生相比，其本身語言理解能力相對較差，而且他們本身對數學和需要數學基礎的統計學課程缺乏興趣，學習的自我效能感非常低。這與計量經濟學的連貫性要求有差距，因為學習計量經濟學必須有良好的數學和統計學基礎，而且其教學內容具有一定的連貫性。主要表現在：有些學生在一些前期內容上“卡殼”后，如得不到及時解決，會明顯影響后續章節內容的學習；有的學生聽不懂的內容累積到一定程度，往往會產生放棄本課程學習的念頭；有的學生特別是少數民族學生，對數學、統計學和計量經濟學這樣的課程自我效能感特別低，有的學生從開始就徹底放棄了學習此類課程。所以，在民漢學生合班的計量經濟學授課過程中，民族學生自我效能感較低，學習狀態和掌握程度呈現兩級分化的狀態。

（四）新疆高校計量經濟學課程的師資力量薄弱

教授經管類專業計量經濟學課程的教師應該有深厚的數學背景、經濟學和統計學基礎，還要具備計量經濟學軟件操作的應用能力。目前，新疆高校從事計量經濟學課程教學的教師具備這樣要求的明顯偏少。這就導致新疆高校計量經濟學教學過程中存在理論教學與經濟模型脫離、與實際案例脫節、與相關計量軟件分離的問題。具體表現在：第一，有的高校講授計量經濟學的教師是非經管類專業的學科背景，教師的專業水平和知識結構雖然能夠講授計量經濟學，但由于學科功底不夠深厚，使其在教學過程中引導學生利用計量軟件分析經濟現象數量關系的能力較弱。第二，有的高校理論教學與軟件教學完全由兩個學院的教師承擔，理論教學由經濟類專業的學院負責，而計量軟件由數學或計算機學院的教師負責。從學科融合角度看，導致計量經濟學中的經濟模型與實際操作之間的講授產生脫節，影響教學效果。第三，有的高校僅注重某種軟件的操作應用能力，學生根本不了解經濟計量學的基本理論，使學生缺少理論指導實踐的能力，導致學生學完該門課程后，不能結合實際情況運用所學到的知識。

（五）驗證式實驗教學方法忽視了學生獨立思考能力的培養

目前，新疆高校的計量經濟學實驗教學模式主要是以講授、驗證式實驗教學模式為主，通常采用先講授后實驗與邊講授邊實驗兩種教學方法，但在教學實踐中，該方法仍存在一些問題：第一，“填鴨式”地向學生展示軟件操作、驗證書本內容，使學生被動地接受相應內容，亦步亦趨地模仿教師所展示的內容。第二，此種教學方法和手段很少考慮學生統計思維和解釋數據能力及其運用計量模型解釋經濟社會現象的統計素養的培養。

三、學生數學和統計學基礎差異下新疆高校經管類專業計量經濟學教學的改進

（一）根據學生差異調整教學內容

1．加強統計學內容與計量經濟學內容的銜接。統計學原有基本內容應該保留，保持知識結構的完整性，同時也要注重概率論與數量統計、統計學和計量經濟學內容的銜接。

2．針對民漢合班教學形式，建立概率論與數量統計、統計學和計量經濟學課程授課教師之間教學溝通機制。注意三門課程教學的前后順序，避免內容重復講授，而且授課教師應根據學生基礎，對于涉及的數學基礎與概率論及數量統計部分，如有必要可適當多分配一些課時。對一些重要但難度較大或因課時受限的內容，應予以簡單介紹，以滿足“吃不飽”的學生，同時要注意提高自我效能感較低的少數民族學生的學習興趣。

3．教學內容設計中應多引用有關新疆經濟發展的案例，這樣既可以了解新疆經濟發展的現實情況，也可調動學生的學習興趣。在實踐教學中，教師可以組織學生一起編制《計量經濟學案例庫和習題庫》，使教學內容與實踐相結合。其中，案例庫由教師負責編制，習題庫由優秀學生的實踐調查報告和國內最新習題組成。

（二）教材和軟件甄選應體現科學性和實踐性的統一

1．在計量經濟學教材管理方面，學校應建立教材質量及其使用價值的評價機制。教材應樹立知識與能力并重的理念，不僅要注重理論和統計方法，注重數學推導，同時還要增加計量經濟學軟件的教學課時數。

2．教材甄選應突出“理論＋實際案例＋軟件”的特色。同時，根據長期的實踐積累，整合本校計量經濟學師資隊伍，發揮教師的優勢和特長，綜合各類軟件優勢，編寫實驗教學手冊，提綱挈領地向學生介紹各類軟件，給出相應的參考資料和網站，提升學生的實踐能力和動手能力，彌補教學軟件單一的弊端。

（三）調動自我效能感較低學生的學習積極性

1．針對不同的學生群體采用不同的教學方法。計量經濟學章節體系內容一般是按照“概念———前提假定———理論推導———統計檢驗推導———案例”的順序安排的。針對基礎較差且理解能力較低的學生，教師設計教學環節可以從實際例題出發，調整該順序，即采取“案例———統計檢驗推導及驗證———理論推導———再舉例———前提假定———概念”的方式展開，結合案例來講解相應的理論推導及概念內涵，然后再通過舉例進行鞏固，最后使學生系統掌握章節的核心內容。

2．針對民漢學生基礎差異分化的實際情況，加之計量經濟學是一門方法性較強的課程，可設計PBL型的案例題，將學生置身于實際問題情境中，通過“講解＋提問”相結合的方式引導學生掌握理論知識、軟件操作和實證分析能力。同時，在教學中應減少對概念、理論推導等內容論證的時間，側重對計量分析方法的應用步驟和背后暗含的理論講授，使學生掌握針對不同計量分析數據進行相應處理的方法及實證結果與案例分析相結合的能力。

3．教師應與學生多溝通，掌握學生基本情況，將學生分成小組開展學習活動。根據授課內容教師可安排專題性講座，及時消除學生畏難情緒，激發其學習的積極性。通過設計案例習題，由學帶領組內學生收集數據、處理數據和計量分析，同時組織小組對實證分析結果進行討論，并由組內選派一名學生講解案例分析過程及相應的結論。

（四）提升計量經濟學課程師資的專業能力

1．注意各學科教師之間的銜接。師資隊伍中應包括概率論和數理統計專業的教師、統計學教師和計量經濟學教師，并加強彼此間的溝通，以保證在教學實踐中，各專業教師根據教學對象的專業性及學生特點及時調整教學內容，設計符合相關專業的教學大綱，提高教師的教學能力。

2．提高計量經濟學專業教師的經濟理論水平。教師只有較深的理論功底，才能帶領學生借助經濟理論對所研究的經濟現象和問題進行經濟模型的構建，運用經濟理論知識處理數據和模型檢驗，結合實證分析結果和經濟理論解釋經濟現象。這是計量經濟學教學的靈魂所在。

3．加強教師專業培訓。整合本校計量經濟學師資隊伍，根據本校經管類專業特點，選派教師參加主要計量經濟學軟件與專業培訓提高教師實際操作能力和專業水平。

（五）革新教學方法

1．在實踐教學中，教師可通過“結對子組建實驗小組”、“好幫差”等形式，引入PBL教學方法，培養學生解決實際問題的能力。同時，開展基于問題情境的教學，為學生設計基于現實經濟世界的真實問題，鼓勵學生運用所學的經濟學知識，通過分工協作、分析討論并最終解決問題的方式，逐漸培養其發現問題、分析問題、解決問題的能力。

2．基于學生數學和統計學基礎差異的情形，計量經濟學應采取板書和多媒體相結合，且以板書為主、多媒體為輔的教學方式，充分利用兩種教學手段的優點，彌補其不足，從而提高教學效果，實現教學目的。

篇(2)

關鍵詞：經濟學；統計思想；探討

統計學是對數據進行統計和分析，并從統計出來的數據內發現事物的規律。統計方法中蘊含著豐富的統計思想，只有對思想深入的了解，才能更好的運用統計方法。統計學的命脈是它與學科之間有著必要聯系，如果這種聯系不復存在，那么統計學就會英雄無用武之地，不能發揮出它應有的作用。統計學的應用廣泛，在一定程度上它已經成為了一種“萬能工具”，它對人類的發展都起到了巨大的作用。在人類發展探究中，都離不開統計學的參與。同樣在經濟學的研究中，也少不了統計學這個“萬能工具”。統計學的具體實施，第一步應用解決的就是研究的目標和對象。經濟學作為當今社會科學的重要組成部分，它的地位愈來愈高。想要在經濟學中有效的利用y計方法，那就要充分的理解認識統計思想。

一、經濟學的性質

經濟學是一門社會科學，它的研究對象主要是經濟行為和經濟現象。人和社會如何將稀缺資源運用到各類商品中，并使這些商品供人們消費之用，正是這些資源的稀少和人的欲望，經濟學應運而生。經濟學的出現，使人們用最少的資源來滿足人類的需求。經濟現象包含了許多的變量因子，各種變量之間的關系錯綜復雜，使得對經濟學的探索難上加難，所以要利用更多的方式方法來完成對經濟學的探索。

二、統計思想是經濟學中的重要組成部分

數學與統計學都是現代經濟學的重要組成部分。對于數學的利用可以發現定性和定量之間的經濟模型；對于統計學的利用可以在大量的數據中提取有用的信息。減少經驗性分析的不準確性。經濟系統中的不確定性使我們沒有一個精準的方式來進行研究。所以統計思想在經濟學中的地位居高不下。在經濟學中，利用科學的統計方法能建造出一個數學模型，從而對經濟關系進行分析。一些獲得諾貝爾獎的經濟學家們，都是通過利用統計思想來完成他們對經濟學做出的杰出貢獻的?？梢娊y計思想在經濟學中的重要性。如果用分析法來研究經濟問題，那么就必須涉及統計學的應用，因為統計學主要的功能就是收集數據和對數據進行整理和分析。所以在經濟學實際理論中，用到統計方法是毋庸置疑的，統計思想可以將經濟學分成兩個階段：第一階段就是準備數據階段，這其中包括收集與整理；第二階段是分析數據階段，利用統計方法的多樣性，來進行數據分析。

三、經濟學中的統計思想

（一）數據收集的統計思想

宏觀數據和微觀數據共同組成了經濟數據。其中宏觀數據大多數是又政府部門進行收集和，而宏觀數據只有利用現有的數據，所以從某種程度上說，宏觀數據主要是二手數據。微觀數據中大多數數據都沒有進行過專業的統計，所以只要涉及到微觀數據的經濟研究就要對數據重新進行整理，來確保數據的準確性。經濟學原始數據的收集往往是采用抽樣調查法，抽樣調查法就是從眾多的數據中，隨機挑取幾個數據，通過少量的數據反映總體數據的特征?？梢姵闃诱{查法中蘊含著豐富的辯證統計思想。

（二）數據預處理的統計思想

無論是一手數據還是二手數據，都可能數據不能滿足分析要求的情況，所以就需要對數據進行預處理工作，避免在工作中出現數據缺少的情況，而影響正常的分析工作。對數據進行預處理的過程中就會發現這其中包含著很多統計思想，其中信息分析是監測數據的可信度，效度檢驗是通過數據來反映研究主題是否有實際意義。插補方法是對數據進行補充，從而完成全局性思想。數據轉換是在不對數據進行改動的情況下，用另一種方式來進行數據變換，展現出靈活性的思維模式。宏觀數據平衡是使指標之間達到平衡，來從中找到數據的準確性，將平衡協調的思想發揮到極致。

四、經濟學實證分析的統計思想

（一）經濟現象描述出的統計思想

描述性方法是將統計指標、統計表、統計圖中的數據進行加工融合，來分析出這些數據特征。統計指標的最明顯特點就是可以將大數據轉換成容易理解的模式，用簡單的數字來展現數據的重要特征，幫助總體想法的形成。統計表能替代較長的文字描述，通過更直觀的方式進行分析和對比。統計圖更能生動的表達數據，給人留下深刻的印象。描述統計是一種比較常用的經驗思維，通過分析個體的過去、現在、及未來，來對事實進行整理、歸納，并歸納出一定的發展趨勢。顯而易見，描述統計方法屬于推理性邏輯，不具備科學性和準確性。

（二）計量經濟分析出的統計思想

經濟學研究如果只是對數據研究，那是遠遠不夠的，所以對數據的總體進行推斷是有必要性的，從中體現推斷性統計思想的重要性。推斷統計是以樣本觀測數據作為基礎來對總體特征做出的估計，其中包含了區間參數和總體參數兩部分內容，從中可以展現出估計與檢驗的統計思想。參數估計是通過樣本中的數據來對總體特征進行推斷，其中的準確率較低，其結果大概就是區間內的概率。樣本推斷總體是在認識方法中將同類事物進行推斷。只有樣本和總體的性質相同，得出的數據才能代表總體。但是其中的樣本可能帶有偶然性，在估計理論中在樣本的數據是非常嚴謹的。經濟學的統計思想還包括必然性和偶然性。必然性體現在對社會經濟學的認識，理論模型是必然經濟規律的呈現，在理論模型轉化為計量模型時，必須將隨機性的因素考慮進去。經濟預測中對必然性的要求很高，但是預測中都含有一些不確定性，因為并不是每個預測數據都是準確的。只有對偶然性充分正確的認識，才能為必然性打下夯實的基礎。在計量模型估計參數的方法思想中，都是平均的在統計資料中，提取出有用的信息，從而消除偶然性，獲取必然性。在統計預測中會發現，大部分的規律都存在概率特征，未來的發展空間也只能給予適當的區間限定，從而體現出或然性統計思想。

五、分析經濟學中的統計思想

（一）經濟學和統計學的不同

經濟學和統計學中最大的不同就是邏輯形式的不同，經濟學偏重于演繹邏輯，是在理論的指導下收集數據，從分析結果中找出事前提出的假設，最終得出結論。經濟學研究的思路往往是：首先學習一定的理論知識，在構建假設的數理模型，從假設的模型中得出數據，最后形成一個二手數據，最后得出結論。而統計學大多數是利用歸納邏輯，以數據作為研究中心，通過描述磣齔鱟畛踅崧郟通過對樣本的分析推斷出總體特征。統計學研究的思路往往是：針對于經濟學中的問題，先進行數據收集，通過對數據的分析來得出相應結論，最后根據統計方法制定最后的結果。

（二）統計方法在經濟學中的應用

統計規律是人們在一些雜亂無章的狀態下，去尋找一些帶有規律性的東西。統計方法是在具有一定數據的基礎上去研究問題，找出一些可能存在的規律。統計方法是研究中比較常用的一種方法，單純的從數量關系上去尋找規律難免會產生誤導的問題。而統計學是教會人們如何運用正確的方法，來進行結論的解釋。在一個好的經濟學實證分析中，最重要的就是不要把實證搞的過于復雜，把時間精力浪費在研究實證的正確性上，要從一開始就避免這種情況的發生。

六、結語

綜上所述，經濟學的研究離不開統計思想的參與，所以要正確的認知統計思想，在經濟學的實際運用中，使用正確的統計方法，在這個過程中要明白經濟學和統計學在邏輯推理方面存在著怎樣的不同，不要一概而論。從某種程度上講，目前的統計方法在經濟學中存在著一定的局限性，在經濟學的理論研究中要注意正確的運用統計方法，避免一些統計方法的誤用造成的惡果。

參考文獻：

[1]龔友運.概率與統計在經濟分析中的應用[J].大學教育，2016，02（10）：131-132.

[2]李原，何錦義.經濟統計學的現狀和出路[J].統計研究，2016，05（11）：19-22.

[3]王璐.經濟學理論的另一種聲音――著名經濟學家柳欣教授學術思想回顧[J].政治經濟學評論，2014，12（03）：196-223.

[4]屠建勇.淺談中國古代統計思想文化發展[J].統計科學與實踐，2015，06 （04）：63.

篇(3)

關鍵詞： 計量經濟學 課程設計 案例 成績評價

一、計量經濟學教學的重要性

本科階段計量經濟學的教學，為本科生數量分析能力的培養和做學術研究奠定了堅實基礎。我國經濟學要科學化和現代化，發展成為一門能夠指導經濟發展和金融發展的科學，任務之一就是學習研究發展計量經濟學，特別是今年來我國金融市場活躍，股票、期貨和期權，有大量的高頻數據，需要用計量的方法進行分析。

世界計量經濟學會2006年遠東會議在清華大學召開，會議邀請了將近15位世界著名的經濟學家和計量經濟學家作主旨報告，研究主題微觀計量經濟學理論、估計與檢驗方法，宏觀計量經濟學的理論、估計與檢驗方法等，經過近100場的研討會，對計量經濟學的研究達到了一個前所未有的認識，使中國計量經濟學的發展達到了一個新階段，這對教師的日常計量經濟學教學發揮了很好的引導和促進作用。洪永淼教授和汪壽陽教授根據計量經濟學的學科特點和中國計量經濟學教學與研究的具體實際，借鑒國際主流計量經濟學的教學與研究經驗，初步探索中國計量經濟學的教學和研究規律，以盡快縮短中國計量經濟學與國際主流計量經濟學的差距，并創造具有中國特色的一流計量經濟學。論文最特別之處是附錄包含一份計量經濟學課程設置及教科書或參考書建設的目錄表。這對各大學計量經濟學課程設置有一定引導作用[1]。杜修力、何劍針對當前高校計量經濟學本科課程教學存在的主要問題，以提高學生分析解決實際經濟問題的能力為著力點，結合其多年教學實踐，提出了“三維”教學模式及在實施中應注意的問題[2][3]。姜樹元、王鋒在計量經濟學課程建設的若干思考中，針對當前計量經濟學課程設置中存在的主要問題，如課程層次劃分不清晰、重理論輕應用、重方法介紹輕能力培養等，給出改革建議，如規范教學大綱科學劃分教學層次，教學應該重思想重方法重應用，以及計量經濟學教學和計算機軟件緊密結合，等等。胡榮才和許滌龍探討了素質教育背景下的計量經濟學實驗教學，強調了計量經濟學實驗的重要性。

二、問題的提出及其建設

1.強調計量經濟學和統計學關系和重要性

計量經濟學教學中，由于教師認識不夠，未在開始教學時強調計量經濟學在整個經濟分析中的重要性，或者只單單一句話，學生并未注意。在計量經濟學教授中，給學生講授計量經濟學重要性，激發學生興趣，而激發學生興趣最好的材料就案例，諾貝爾經濟學獎得主很多做的研究都是和計量相關的。同時應強調統計學重要性，統計學是計量經濟學的先修課程，很多學校在統計學講授中也只講理論，由于統計公式偏多偏大，學生理解起來比較困難，轉而消極對待這門課，故要學好計量經濟學，統計學的基礎也很重要，學校在開始先修課程時就該注意到其與后續課程之間的聯系，計量經濟學理論教學中用到大量統計學的相關理論和知識，打好統計學的基礎，對計量理解具有很重要的作用，計量經濟學的實質就是對經濟數據進行統計分析，找到統計特性，對計量經濟學的建模和預測具有重要作用。

2.加大理論課程中案例比例

傳統計量經濟學教學中案例分析所占比例比較小，不夠形象化。我們針對湖南人文科技學院2010、2011年和2012年經管系和數學系金融班正在開設計量經濟學的學生做了一項調查，連續三年調查中，幾乎92%的學生希望老師多講些實際應用知識，少講公式，最好能用現有的宏觀或金融數據，通過案例講解計量經濟學，8%的學生希望先打好理論知識基礎。傳統計量經濟學的教學偏重理論教學，旨在推導公式如何得來，沒有講解公式的意義與背景知識。一方面因為我國研究計量的文獻資料還不是很多，老師沒有渠道獲得優秀的前沿文獻資料，只能依靠書本，特別是二本學校。最近幾年情況有所改善，學校一般買了數據庫，有大量的計量理論研究文獻和運用計量經濟學解決實際問題的文獻，在平時的課堂教學中，理論知識講解完，下載優秀論文和學生一起分析討論，加深對計量的理解，對理論知識起到了鞏固作用。

3.加強學生動手能力培養

傳統計量經濟學教學偏重方法介紹，輕能力培養，一方面是覺得理論是應用的基礎應該講好，另一方面老師有關計量經濟學應用方面的知識相對貧乏，自己都不是很會應用，更不要說講給學生，其中包括計量實驗方法所涉及使用軟件分析，國內做得還比較少，大多只能通過國外的論文進行了解，最近幾年情況有所好轉，很多計量分析方法可以用軟件操作，國內也有很多學者編寫了運用eviews軟件解決計量問題的實驗教程，老師加以參考，在講解案例時就可以隨時演示給學生看。安排上機實驗課，通過演示，使學生掌握計量經濟學建模和運用軟件處理過程，再要求學生根據計量經濟學模型和當前的熱點問題進行研究，課堂做報告并一起討論，調動學生積極性和主動性。

參考文獻：

[1]洪永淼，汪壽陽.論中國計量經濟學教學與研究[J/OL].廈門大學王亞南經濟學院研究院，2007.

[2]杜修立.計量經濟學教材改革的幾點思考[J].山西財經大學學報，2007，10（2）：59-62.

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關鍵詞:大數據；經濟統計；專業建設

當前，大數據已經滲透到社會、經濟、政治以及文化等眾多領域。大數據在給各行各業帶來了新的歷史發展機遇的同時，也將給各行各業帶來新的挑戰。顯然，對高等教育來講也同樣如此。相應的，對直接服務于經濟統計人才培養的經濟統計學專業建設來講，迫切需要回答的問題是，在新形勢下，專業建設遇到新的挑戰又將是怎樣的呢？進一步的，為了積極應對新的挑戰又需要對舊的培養模式進行怎樣的修正和改進呢？從現有的文獻資料看，雖然學術界已經積累了大量與（經濟）統計學專業建設相關的研究成果（如龐皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚衛平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大數據背景對這些問題較為深入的研究還比較缺乏，本研究則可以視為是對此進行彌補的一個努力嘗試。

1經濟統計學專業建設的發展現狀

從某種意義上講，經濟統計學是一個新的專業。2012年10月，教育部頒布了《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》。在新專業目錄中，除保留統計學為理學類一級學科（包括統計學和應用統計學兩個二級學科）之外，在經濟學類的經濟學一級學科下增設經濟統計學。正是在這樣的背景下，目前我國高校經濟統計學專業的開設一般有兩種情況，一種是新專業目錄頒布后新設立的，如中央財經大學、對外經濟貿易大學、西南政法大學以及中南民族大學等；一種則是由原來的統計學專業更名而來的，如中南財經政法大學、天津財經大學、江西財經大學、南京財經大學以及中央民族大學等。從發展歷史過程看，經濟統計學并非是一個全新的專業，而是由以前的統計學專業發展而來。在1998年9月國家教育部頒布的《普通高等學校本科專業目錄和專業介紹》中，統計學被列為理學類一級學科，但可選擇授予經濟學或理學學位。在這種背景下，根據具體的辦學條件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一類是強調各類統計學所具有的共性。它肯定統計學的“理學性質”，按照理學類學科的特點設置課程。另一類則是強調各類統計學的個性，如財經類院校統計學專業（曾五一等，2010）。前者的數量較少，它是將統計學作為應用數學的一個分支來看待，所開設課程主要是數學和各種數理統計方法。后者數量占有絕大的比重，其專業方向包括國民經濟統計、經濟統計、管理統計、金融證券統計等（李寶瑜，2004）。從我國統計學學科建設的發展過程看，其特征主要表現為兩個轉變，即從起初的側重理論培養向當前的強調實際應用轉變以及從起初的主要服務政府部門向當前的主要服務社會企業組織轉變。由于新專業目錄頒布時間還很短，經濟統計學專業還沒有建立起新的培養模式，主要還是其前身———（經濟學方向的）統計學——培養模式的一種延續。從我們掌握的資料看，目前各高校經濟統計學專業的培養方案還主要是參照1998年《普通高等學校本科專業介紹》制定的，其培養目標是所謂的“復合型人才”，即具有堅實的經濟理論基礎，既懂數理統計方法、又懂經濟統計方法，并能熟練掌握現代計算手段的經濟統計人才（曾五一等，2010）。這種人才既是統計人才又是經濟管理人才，不僅能勝任基層企業和政府部門的日常統計業務，而且能從事市場調查、經濟預測、信息分析和其他經濟管理工作。相應的，在具體的課程體系構建和安排上，各高校大都貫徹了“大統計”的學科觀點，遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型人才培養原則（向書堅和平衛英，2010），即在強調較為完整系統地介紹統計學主要理論和分析方法的同時，還強調其與經濟學其他學科的密切聯系，按照經濟類學科的特點設置課程。也就是說，經濟統計學專業的課程設置具有顯著的二元性特征。從各高校的具體設置看，統計學方面的課程一般有數學基礎課、概率論、數理統計、運籌學、隨機過程、回歸分析、時間序列分析、多元統計分析、抽樣調查、非參數統計、統計預測與決策等；而經濟學方面的課程一般則有微觀經濟學、宏觀經濟學、會計學、國際經濟學以及與專業方向（如國民經濟統計、財務會計統計、金融證券統計等）有關的課程。此外，和其他專業一樣，經濟統計學也重視學生應用和創新能力的培養，特別強調本專業的畢業生應該具有熟練地采集數據和應用計算機分析、處理數據的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用軟件的學習和訓練也通常以實驗課的形式被納入到課程體系中。但是，要注意的是，我國各高校在制定或修訂經濟統計學培養方案時，有意或無意地忽視了當前隨互聯網技術日新月異帶來的大數據海量涌現。而由于大數據和傳統數據存在顯著的差異，各高?，F有的經濟統計培養模式可能需要做出重大調整。

2大數據帶來的挑戰

大數據之所以在眾多領域里引起關注，其根本的原因在于大數據蘊含著巨大的潛在價值。相對于傳統的標準化數據，大數據不僅體量龐大、產生速率極快，而且也更為全面（甚至是整體數據）。因此，大數據的分析結果也更接近真實。換句話說，大數據分析往往意味著人們能夠從這些全面的數據中獲取新的洞察力，從而更有可能創造出新的價值，進而帶來更大的發展。大數據蘊含的巨大潛在價值，勢必將打破現有的數據邊界，使大數據逐漸成為經濟統計分析的主要對象。由于大數據與傳統的標準數據存在顯著的差異，對未來的經濟統計工作而言，大數據勢必將帶來新的問題或挑戰。簡要地說，大數據帶來新的問題或挑戰主要來自于兩個方面，即：

（1）數據來源問題。與傳統數據主要來源于抽樣調查或組織內部不同，大數據是互聯網高速發展的產物。隨著科技環境的巨變———個人電腦的全球普及，移動智能終端的盛行，物聯網和社交網絡的爆炸式發展，以及數以千萬計的聯網傳感器節點在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門等的廣泛分布，這些都讓數據的生產和收集的途徑更為多元、更為廣泛。不過，需要特別注意的是，由于其蘊含的巨大潛在價值，大數據已經成為了可以與物質和人力資本相提并論的重要生產要素和組織資產。相應的，對各類逐利組織（尤其是企業）來說，不僅需要考慮如何收集到大量的有效信息，同時也希望這些信息為其獨自所占有，如最近阿里巴巴封殺微信、京東，斷絕與社交網絡新浪微博的賬號合作。這種電商行業“封殺”現象的出現，其理由看似是如這些企業所宣稱的那樣為了保護公司的信息安全，但背后的根源其實是擔心自身的內部商業信息通過互聯網泄漏，擔心用戶流量的命脈被他人掌握。因此，在大數據時代，如何解決數據的封閉性問題將是經濟統計工作數據收集面臨的一個重要挑戰。此外，對經濟統計人才來講，由于數據不再僅僅是標準結構的，資料收集新技術的開發和掌握也成為一種迫切的需要。

（2）數據分析問題。由于數據更多的是半結構化或非結構化的，傳統的經濟統計分析工具和方法可能不再有效。就大數據分析而言，經濟統計工作需要解決的問題是如何從體量龐大且雜亂無章的各類數據中挖掘有效信息以創造新的知識和新的價值。在以前，數據很大程度上是指“數字”，如業務量、營業收入額、利潤額、工業企業產值、固定資產投資、GDP等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本。而在大數據時代，人們不再是隱藏在終端和網絡后面的隱形者，購物、社交、游戲、閱讀、出行等信息都變成數據被收集到各種各樣的儲存設備中。而數據也不再是單純的“數字”，還包括文本、圖片、音頻、視頻等多種格式，其涵括的內容也更為豐富，如博客、微博、通話錄音、位置信息、交易信息、點評信息、互動信息等。也就是說，數據不再只是結構化的，更多是廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等之中的半結構化數據和非結構化數據。隨著數據越來越大，越來越復雜，增長越來越快，要想建立和保持競爭優勢需要對數據進行實時、有效的分析。而由于數據更多的是以半結構化和非結構化形式出現，過去傳統的數據分析技術可能無法實現實時監測和分析。

3應對措施及建議

從個人服務到商業運營，從醫療衛生到公共教育，從城市交通到公共管理，大數據已開始撼動世界的方方面面。在帶來新的發展機遇的同時，大數據時代也向包括經濟統計在內的眾多領域提出了眾多挑戰，需要做好充足的準備及應對。具體到與人才培養息息相關的經濟統計學專業建設，我們認為需要從以下幾個方面做出必要的變革：

（1）樹立市場意識，避免人才培養與現實需求脫節。從目前的實際情況看，我國高校經濟統計人才培養與市場需求之間或多或少存在一定程度的“學”“用”脫節，還沒有全面實現學以致用。一方面，以企業為主的各類組織對經濟統計人才需求非常急迫，如最近一份針對近千家企業和從業人員的調查顯示，97.9%的企業認為數據分析對電商運營很重要，超過半數的企業表示數據分析能力欠缺，同時有近60%的企業希望專業數據分析人才加入，并愿意為此支付更高薪資；①另一方面，無論是課程體系還是教學內容以及教學方式，現有模式基本上是以傳統數據為對象的。換句話說，在現有培養方式下，學生掌握的數理統計和經濟統計方法可能無法滿足大數據的分析需要，如傳統的統計分組、頻數分布等數據整理方法顯然難以完全適用于圖片、音頻、視頻等非結構化數據。因此，要真正做到“厚基礎、寬口徑、重應用”，則需要根據經濟發展的需求設置教學計劃、更新落后的教育內容、采納現代化的教學手段，需要注意與其他學科之間進行充分的交流與融合，跟上當代社會科學的雜交化、整體化趨勢發展的步伐。

（2）經濟、統計與IT相融合，優化課程體系。在大數據的洪流中，數據分析是否能夠帶來新的洞察力、創造新的知識和價值，取決于從業人員是否掌握大數據收集、管理、分析和開發的相關特定工具。從我國高校經濟統計學專業課程體系看，專業課程設置主要包括經濟類基礎課程與專業主干課程兩大基本模塊。雖然各高校都強調遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型經濟統計人才培養原則，也主張將理論方法的教學與計算機軟件緊密結合起來（如“統計學導論”選用Excel，“應用多元統計分析”選用SPSS，“計量經濟學”選用Eviews等軟件作為計算工具），但在大數據的開發和應用日益成為新潮流、新趨勢的背景下，仍然很少看到有高校在經濟統計學專業中開設獨立的、專門涉及大數據技術的相關課程。因此，根據現實人才需求的新變化以及大數據技術的不斷進步和升級，我們應該對經濟統計學專業的課程體系進行必要的調整，即根據大數據分析的內在需要，在經濟學和統計學相關課程之外把大數據技術相關的課程納入到現有體系之中，實現“經濟、統計與IT”三方面內容的平衡和融合。在大數據時代，雖然經濟統計所包括的主要工作仍然是數據收集和數據分析等，但是其內容卻發生了翻天覆地的變化。如收集數據不再依賴于隨機采樣，而是需要利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并導入到一個集中的大型分布式數據庫。相應的，數據存儲和預處理以及數據挖掘和分析也都是以分布式數據庫為工作對象的?？紤]到本科教育的基本要求與技術的實際發展水平以及通用性等，在Hadoop、NoSQL、HDFS等目前較為常用的大型數據分析軟件和工具中，我們建議至少增設Hadoop方面相關的課程。

（3）與時俱進，加強師資隊伍培養。能否把本專業的學生培養成為復合型的應用人才，取決于是否擁有一支高素質的教師隊伍。隨著大數據及其應用成為一種新的潮流和趨勢，經濟統計的專業教師團隊建設也需要做出相應的調整和變革。從教師隊伍的結構看，由于經濟統計學專業發展的過程使然，目前我國各高校該專業的專業教師以具有經濟學或統計學學科教育背景的教師為主，而具有信息技術教育背景的教師還非常稀少。由于大數據及其應用需要融合經濟、統計以及IT等多個領域的理論、方法和工具，因此對經濟統計專業建設而言，當前最為迫切的是，需要建設一支教育背景涵蓋上述三個領域的結構合理的教師隊伍。而實現的途徑無非是兩種：一方面是在全校范圍內進行挖潛，重新組合和配置教師資源以優化經濟統計專業教師團隊；另一方面則是實施“請進來”戰略，加大力度引進海內外優秀人才。在內部挖潛和外部引進的同時，專業教師團隊建設還應該努力創造一個良好的人才成長環境，鼓勵教師積極“走出去”，到國內外高水平大學進修和學習，鼓勵教師不斷以新的知識充實、提高自己，以此來不斷提高本專業的教師質量和水平.

參考文獻

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篇(5)

關鍵詞：經濟學 數理統計方法

隨著我國市場經濟發展進程的不斷加快，人們對經濟學領域的科研成果應用需求越來越大。然而，在實際研究過程中，數理統計方法這一研究重要工具并未引起相應的重視，這就在一定程度上影響了經濟學科研項目成果的準確性與可靠性?；诖?，相關建設人員應在認識數理統計方法作用重要性的基礎上，通過明確其基本應用概念和實際作用過程，來找出該方法作用于經濟學研究最佳使用方案。這是實現經濟學科學研究成果作用效果和可靠性目標的關鍵，相關人員應將其作為重點研究對象，以實現數理統計方法的目標價值。

一、研究數學化經濟學結合的重要性

經濟學應用實現與高等數學這門學科中的知識是分不開的，如果相關建設人員沒有將其重視起來，就難以將經濟理論應用到模型建設中去。因此，研究人員應加大經濟學與數學結合方面的研究，以實現解釋模型作用的結果目標。相關研究表明，數量經濟學的數學化是實現其發展應用的重要歸宿之一。具體來說，就是通過增強經濟學研究人員的“問題意識”，來將以往的方法導向轉變為問題導向，從而使經濟學成為數學化的經濟學。這樣一來，經濟學就能依據數學化實現現代化，進而建立起“新范式”的經濟學研究課題。針對這一問題，相關學者分析了數學與經濟學結合研究的必要性。此科研內容，通過分析《投入產出經濟學》中數學方法的應用過程，進一步證明了上述理論實踐的作用效果。此外，研究人員還提出了要將基于“抽象力”的數學方法作為經濟學研究的工具，從而提高科學研究工作的效率。值得注意的是，經濟學的數學化也要有所節制，不能無限度的覆蓋于全部研究歷程。此過程，還要應用合理的經濟假設、更新數學分析方法、進行現實性解釋以及定性到定量的轉換，這些均為滿足經濟學研究發展目標的重要組成部分[1]。

針對數學化與經濟學結合研究過程中存在的問題，相關建設人員還要將數學模型建立方法應用進行質量控制。這是解讀數學在經濟學中意義價值的重要組成部分，相關人員應將堅持客觀事實以及實現簡單解決復雜，作為實際方法應用的原則和目標。從實踐的角度講，相關學者還應提高經濟數學模型的建立方法以及建立要點的研究力度。例如，明確數學在經濟學實際應用中的意義價值，確立實踐方法應用的原則等。在經濟學數學化的研究人才方面，相關人員應以創新原則作為體系培養的目標原則，這是使科研項目成果滿足現代化發展需求的關鍵。因此，科研人才的培養除了要實現數學與經濟學的結合外，還要研究未來經濟學科研項目的應用發展趨勢。只有這樣才能不斷更新經濟學數學化研究的人力資源力量，從而盡早實現該類經濟學研究成果的作用發揮。此外，在研究經濟學項目使用規律的過程中，還要運用數學化的抽象性特點，從而實現具體問題的解決控制。由此可見，經濟學在沒有數學化支撐的前提下，非常有可能成為經濟哲學，即不能真正作用于實際的社會經濟建設[2]。

二、經濟學數理統計方法的基本應用概念

在EM算法中數理統計方法的出現是在20世紀70年代，該時期計算機技術以及EM算法得到了快速地發展。與此同時，經濟學研究傳統的回歸分析方法以及方差分析方法雖然實現了應用普及，但其已經難以滿足科研人員對經濟學快速開發建設的需求。而數理統計方法通過結合概率論以及統計科學，成功的為經濟學研究提供技術保證。具體來說，該方法的應用就是從研究總體中抽取一定數量的樣本進行檢測，并根據獲得的數據信息來推斷關于研究總體的結論。因此，其應用的原理在于歸納。為提高獲得信息的利用效率以及降低總體推斷的誤差，相關研究人員應充分應用以下數理統計方法，即：追蹤數據分析方法（Longi-tudinal Data Analysis）、結構方程模型（Structural Equation Model）、項目反應理論（Item Response Theory）、元分析（Meta-Analysis）以及多層分析方法（Multilevel Data Analysis）[3]。

而從經濟學應用的角度來看，經濟學（Economics）是一門具有社會性作用的科學，其研究離不開定量分析以及信息數據的統計，這就意味著經濟學也離不開數理統計方法以及數據統計的分析。在實現數學化經濟學的分析過程中，可供選擇的統計分析方法包括：經濟參數檢驗法、相關分析法、描述性統計法、頻數統計法、聚類分析法、因子分析法、對應分析法、典型相關分析法、方差分析法、非經濟參數分析法、列聯表分析法以及結合分析法等。而可供選擇的經濟數學化計量模型則包括：多元線性回歸模型、一元線性回歸模型、分位數回歸模型、聯立方程模型、協整毓誤差修正模型、離散選擇模型、Tobit模型、區間估計模型、卡爾曼濾波、面板數據模型、向量自回歸模型、ARMA過程與 ARCH 模型、狀態空間模型以及數學空間計量模型。基于經濟計量的分析方法則是通過回歸分析方法，來假定數學統計分布形式和未知數學函數的。此外，還可采用非參數分析法和半參數分析法來實現經濟計量的統計。值得注意的是，當計量因子分析與回歸分析方法結合起來，此研究方法被業內人士稱為通徑分析[4]。

三、應用數理統計法于檢驗經濟絕對收入的過程分析

對于一些最基本的經濟學問題，相關研究人員均可采用凱恩斯絕對收入假說，來進行數學化分析。以居民收入每增加一元，會平均拿出多少錢進行消費問題為例。首先，經濟絕對收入的計算需要將消費的實際支出與收入多少聯系起來，這是因為收入的絕對水平直接決定了消費水平。其次，經濟絕對收入檢驗人員要明確幾方面內容，即實際的消費支出與實際收入之間的穩定函數；邊際消費傾向本身是否是隨著收入的增加而遞減；邊際消費的傾向是否小于平均消費傾向。這里指的實際收入，是現期絕對的收入水平。再次，把現實中存在的問題轉化為經濟模型，此過程是一個將經濟問題轉化為數理化的過程。具體應根據一元回歸模型：

CONSP=α0+α1GDPP+μ，來進行實際數理化問題的計算[5]。其中CONSP指的是，人均居民消費的常數項，用來表示邊際消費傾向。而GDPP則指的是，人均的國內生產總值。根據凱恩斯的絕對收入假說理論，邊際消費的傾向在0到1之間。最后，研究人員就可根據收集到的數據信息，進行必要的預處理。這樣一來，就可以通過散點圖來觀察CONSP和GDPP之間的關系。相關研究表明，中國居民的實際收入與消費支出存在著線性關系。因此，研究人員應采用計量軟件來模擬上述數據內容，并通過建立模型，來獲取回歸分析法的應用結果[6]。

四、數理統計方法與經濟學研究的結合方法

前文內容分析了經濟學問題研究采用數學計量方法，對絕對收入過程進行檢驗。此過程，數學化與經濟學研究的結合要點，在于回歸分析結果以及散點圖的作用狀態。這兩方面內容，通過幾秒的計算機統計軟件即可實現，但其中卻包含著助弱隱性的數學知識和統計學知識[7]。例如，數學化經濟學研究人員先要利用最小二乘法原理，來對研究對象的參數進行估算。具體估算的內容有常數項和邊際消費傾向。此過程，研究人員要根據高等數學中的微積分極值，來實現作用原理的可靠性。對于參數估計值的計算方面，由于很多計量軟件均是根據計算機程序設計語言設定的，這就意味著經濟學問題研究人員要采用矩陣知識進行代碼編寫，即利用線性代數知識。此外，在對回歸模型和經濟學統計對象參數進行統計檢驗的過程中，研究人員要利用數理統計知識和概率論知識。對模型結果進行經濟解釋，需要經濟學知識。而收集數據，研究人員要對數據內容進行預處理，這則需要應用到數學中的統計學知識。有上述內容可以看出，要想實現經濟學問題的準確分析，相關研究人員應將統計學、理清數學以及經濟學三方面知識內容結合起來[8]。

相關研究表明，數學化經濟學研究的進程中，經濟學、數學以及統計學存在著不同程度的交集關系。如圖1所示，為數學化經濟學研究涉及學科的交集關系。

如圖1所示，每個交集均有一門特定的學科。因此，研究人員在提升這三門學科的知識過程中，要按照相關的順序。即要在不同的學習階段學習不同的知識，這就避免了替代與混淆研究問題的出現[9]。具體來說，科研人員要將經濟學理論作為學習與自身提升的出發點和最終歸宿，而數學方法和相關統計方法則是服務于經濟學理論。是學習的出發點和歸宿， 統計學方法和數學方法服務并服從經濟理論。據研究人員對以往的經濟問題應用數學方法和統計方法進行分析得出了，無論是經濟學、數學還是統計學，均是認識和厘清現代化社會建設所帶來的經濟生活變化的重要因素。但只要將其充分結合起來，才能實現其對經濟生活變化規律的準確研究目標。事實證明，只有在此情況下，人們才能更好的消化快速經濟建設所帶來的不適應性，從而促進現代化建設的快速穩定發展。

從另一個角度來看，經濟學反映的是當前社會的演變問題，其目的是為人們構建出一個更為科學合理的經濟生活環境[10]。就目前來說，社會經濟的發展現狀較為復雜，研究人員要考慮現象產生背后的諸多因素后，才能得出一個具有實際意義和作用和理性的答案。這一過程，是一個需要精確推理、邏輯嚴謹的過程，研究人員必須通過數學手段，來分析不同因素之間的作用影響。其中很多專家學者認為，數學是掌握這種科學思維方式與運算基本技巧的關鍵。雖然數學知識學習起來最為枯燥、抽象，但其應用所帶來的系統性、精確性，又是經濟學問題研究中必不可少的。因此，經濟學初學者和入門研究既要學些理論知識，又要懂應用。從宏觀的角度講，數學有基礎數學（在這里也稱之為理論數學）和應用數學用數學之分，而經濟學同樣也有理論經濟學和應用經濟學之分。因此，研究人員必須將知識的必須和夠用兩大因素作為提升自身能力的學習原則。

結束語：

總而言之，經濟學的研究成果將直接決定當前人民生活水平的可持續性。因此，相關人員應加快數學化經濟學問題的研究，從而提高經濟學科研成果的作用效果。具體要完善的內容包括：統計學、數學以及經濟學。其中數理統計方法的應用效果，要通過追蹤數據分析方法、結構方程模型、項目反應理論、元分析以及多層分析方法來進行實現。事實證明，對經濟學問題研究對象應采用計算機技術中的統計學知識，來提高數據信息獲取的準確性。而數學知識則是用來計算統計數據信息與經濟性問題的關系，從而找出經濟變化問題的控制要點。

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篇(6)

以應用型人才培養為導向，獨立學院金融專業學生定量分析能力培養的根本目標是提高學生分析和處理金融數據的能力，結合金融學科的特點，獨立學院金融專業學生定量分析能力培養的具體目標可以確定為以下三個方面：第一，培養學生收集、描述和展示金融數據的能力。由于收集、描述和展示金融數據是進行金融定量分析的前提，因此這一目標強調建立金融專業學生定量分析能力的堅實基礎，是定量分析能力培養的基本目標。第二，培養學生對金融橫截面數據的分析能力。由于金融學科特別是現代公司金融領域有大量數據體現為橫截面數據；同時，橫截面數據也是本科生統計學和計量經濟學課程的主要教學載體，因此，這一目標是定量分析能力培養的主要目標。第三，培養學生金融時間序列數據的分析能力。金融的資產定價和風險管理領域有大量數據體現為時間序列數據；但由于本科生統計學和計量經濟學課程較少設計時間序列數據的分析教學，因此，這一目標是定量分析能力培養的補充目標。

2獨立學院金融專業學生定量分析能力培養的教學設計

獨立學院金融專業學生定量分析能力的三個培養目標決定了相應的教學內容應圍繞收集、描述和展示金融數據以及分析金融橫截面和時間序列數據進行設計，具體地，教學內容可以相應地設計為以下三個方面：第一，通過統計學課程的教學培養學生收集、描述和展示金融數據的能力。由于收集、描述和展示數據屬于統計學的描述統計范疇，因而這一能力的培養需要通過統計學的教學來實現，在教學中，以應用為導向，向學生介紹如何通過數據庫獲取金融數據、如何通過表格、圖形和統計量來描述和展示數據；在教學別注意數據庫（比如國泰安）和統計軟件（比如SPSS）的運用，通過統計學課程的教學使學生建立扎實的數據分析基礎，掌握常用數據庫和統計軟件的基本操作。第二，通過統計學與計量經濟學課程的教學培養學生分析金融橫截面數據的能力。在教學過程中，一方面通過統計學課程使學生掌握橫截面數據分析的基本方法，例如區間估計、假設檢驗、方差分析、相關分析和線性回歸分析；另一方面通過計量經濟學課程加深這些方法的理解和運用，特別是拓展對于線性回歸分析方法的假設、操作、可能出現的問題及其解決方案的理解。通過這兩門課程的結合教學建立學生對金融橫截面數據的定量分析能力。第三，通過增加傳統計量經濟學課程的教學內容或設立專門選修課的方法培養學生分析金融時間序列數據的能力。由于傳統計量經濟學課程涉及的實質金融時間序列分析的內容較少，而這一部分內容在金融實踐中又較為重要，因此可在傳統計量經濟學課程的教學內容中增加一些金融時間序列分析的應用介紹，比如平穩性檢驗、協整分析、時間序列分析模型構建等內容，或是將這些內容通過獨立設置的選修課進行介紹，以彌補傳統教學的不足，完善學生定量分析能力的培養。

3金融專業學生定量分析能力培養的實施：以浙江大學城市學院為例

浙江大學城市學院是一所以培養應用型、復合型、創新型人才為目標的獨立學院，也是我國建立最早、知名度較高的獨立學院之一。浙江大學城市學院的金融學專業設立3門課程培養學生的定量分析能力：統計學必修課、計量經濟學必修課以及金融計量學選修課。三門課程橫跨從大二下學期到大三下學期的三個學期，三門課程均以提高學生定量分析能力作為教學的根本目標，并在教學中注重運用軟件解決實際問題。因此，研究浙江大學城市學院金融專業學生的定量分析能力培養對研究獨立學院金融專業學生定量分析能力培養具有借鑒意義。就教學內容而言，三門課程由同一老師授課以保證教學內容的連續性和教學風格的貫徹，教學內容注重原理解釋與軟件操作，淡化數學推導與證明。具體地，統計學課程側重于建立學生定量分析的基本技能，內容主要包括：數據的圖表展示與概括性度量、抽樣分布與參數估計、假設檢驗、非參數檢驗、方差分析、相關分析和回歸分析；課程為三學分課程，每周兩學時理論課結合兩學時上機實驗課，課程教學基于SPSS軟件，通過軟件運用的教學與練習培養學生收集、描述和展示金融數據的能力，建立學生對金融橫截面數據的分析能力基礎。在統計學課程結束之后即進入計量經濟學課程學習，教學內容從回歸分析的假設展開，主要包括回歸分析估計量的統計理論、回歸可能產生的問題及解決方法、以及各類線性和非線性回歸的操作；課程為三學分課程，每周兩學時理論課結合兩學時上機實驗課，課程教學在SPSS軟件的基礎上引入更適合進行回歸分析的EVIEWS軟件，加強培養學生的金融橫截面數據分析能力，并為金融時間序列數據分析能力培養打下基礎。在計量經濟學課程結束之后學生可以選修金融計量學課程，教學內容側重金融時間序列分析，主要包括時間序列的平穩性、協整性分析以及金融時間序列模型構建；課程為兩學分課程，通過EVIEWS軟件時間序列分析模塊的教學與實踐培養學生的金融時間序列數據分析能力。浙江大學城市學院的金融學專業通過以上三門課程的結合教學培養學生的定量分析能力，掌握SPSS和EVIEWS軟件的使用，為畢業論文和之后從事的金融工作打下基礎。

4結論

篇(7)

1.深圳市光明新區疾病預防控制中心，廣東深圳 518106；2.深圳市光明新區衛生監督所，廣東深圳 518106

[摘要] 目的 了解醫學類大學生與經濟學院學生對抗生素相關知識、使用情況的差別，以及造成差異的原因，為進一步指導大學生合理使用抗生素、開展促進健康教育的干預措施提供科學依據。方法 對廣東某醫學院校預醫和臨床專業以及經濟學院學生采用整群抽樣方法抽取研究對象，進行抗生素認知和使用的情況不記名方式填寫問卷。結果 大學生對抗生素認知和使用情況尚存在很多誤區，不同專業對抗生素的基礎知識和使用情況差異比較存在統計學意義(P<0.05)。結論 應加強對在校大學生抗生素知識的普及教育，增強大學生對抗生素的使用的認知，減少抗生素濫用的現象。

[

關鍵詞 ] 醫學院校學生；抗生素；認知；問卷調查

[中圖分類號] R952

[文獻標識碼] A

[文章編號] 1672-5654（2014）09（c）-0059-04

抗生素治療范圍較廣，對于多種疾病都具有一定的治療效果，其種類較多，臨床不合理的應用現象也較普遍?？股夭缓侠響檬菍е麓罅磕退幘戤a生的主要原因。國外關于公眾抗生素知識掌握和使用行為的調查研究已經在荷蘭、英國、美國、瑞典等國展開[1-4]。我國是抗生素的使用和生產大國，人均年消費量為138 g左右，而美國為13 g，每年我國使用抗生素的費用占醫療費用的30%~40%，居所有藥物之首[5]。醫學生作為未來的醫務工作者，掌握正確的抗生素知識和合理使用抗生素對改善我國抗生素濫用現狀至關重要。因此為了解廣東某醫學院校部分在校大學生對抗生素的認識和使用情況，采取問卷調查，對預防醫學(以下簡稱預醫)、臨床醫學 (以下簡稱臨床)和經濟學等專業學生進行現場調查。

1 調查對象和方法

1.1 調查對象

采取整群抽樣的方法，以班級為群，共對廣東某醫學院校預醫、臨床以及經濟學專業710名在校本科生進行了抗生素知識及使用情況的問卷調查。

1.2 調查方法

閱讀有關資料，參考相關文獻，結合大學生的自身特點制定調查問卷。內容包括:對抗生素的基本認識；抗生素的日常使用情況；獲取抗生素相關知識的主要途徑；對我國抗生素使用現狀的看法等。根據專業課上相關知識由論文組6人組成調查組，以進班和宿舍等方式，讓在校生以不記名方式填寫問卷，當場回收問卷，回收有效問卷652份，有效回收率91.83%。

1.3 統計分析

采用Epi data19.0錄入數據，spss 20.0進行統計學分析，計數數據用頻數(相對數)表示，利用χ2 檢驗進行多類別、多組別比較分析。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 接受調查者的基本情況

有效問卷652份，其中男生268人，女生384人，城市(城鎮)戶口284人，農村戶口365人。醫學類學生513人，非醫學類學生139人，共調查四個年級的大學生，其中大一149人，大三331人，大四及以上有178人。預醫專業301人，臨床212人，經濟學139人。

2.2 基本知識認識情況

2.2.1 部分大學生對抗生素的認識在性別與戶口分類上的差別分析 結果顯示：對抗生素的認識在性別和戶口之間差異沒有統計學意義。（表1）。

2.2.2 不同專業大學生對抗生素的認知情況 不同專業的學生對于抗生素基本知識的認知方面存在一定的差異。數據顯示在“抗生素對病毒無效”、 “阿莫西林是抗生素”、“阿司匹林不是抗生素”、“抗生素聯用效果更好” 、“抗生素不能退熱”、“機體產生耐藥或存在細菌耐藥”的問題上3個專業的學生選擇分布不完全相同，不同專業的學生之間的差異都有統計學意義。（表2）。

通過部分大學生對抗生素基本知識的回答正確率的比較，對有統計學的意義的問題在不同專業之間進行了對比。(表3)。

對抗生素的基本知識的回答情況來看，對“抗生素對病毒無效”預醫和臨床專業學生之間差異沒有統計學意義，預醫、臨床分別與經濟學差異有統計學意義；“阿莫西林是抗生素”、“抗生素不能退熱”、“機體或細菌對抗生素耐藥”問題上預醫和經濟學差異沒有統計學意義，而臨床和預醫、臨床和經濟學差異分別有統計學意義。而“阿司匹林不是抗生素”問題上3個專業之間的差異都有統計學意義。

2.3 使用認知情況

對不同專業學生之間在已有的抗生素知識的基礎上對其使用抗生素的情況進行了統計學分析。（表4）。

根據以上數據，可以看出，在“抗生素為常備藥”、“半年中有不憑處方到藥店買藥的經歷”、“咳嗽時不使用抗生素”、“非化膿性咽炎不使用抗生素”、“癥狀停止后不馬上停藥”的問題上3個專業的學生差異存在統計學意義。

針對抗生素使用情況不同，現對不同專業的學生進行組與組之間的比較。(表5)。

“抗生素為常備藥”方面是臨床和預醫、臨床和經濟學的差異有統計學意義，預醫和經濟學之間的差異沒有統計學意義。在“半年中有不憑處方到藥店買藥的經歷”、“咳嗽時不使用抗生素”預醫和臨床、預醫與經濟學學生之間的差異沒有統計學意義，而臨床與經濟學專業學生之間的差異有統計學意義。而“非化膿性咽炎時不使用抗生素”、“癥狀消失后不馬上停藥”問題上則是臨床與預醫、臨床與經濟學學生差異有統計學意義，而臨床和統計學學生之間的差異沒有統計學意義。

2.4 問卷中的多項選擇題分析

針對問卷中有些多項選擇題，3個不同專業學生之間的選擇不同。以上數據顯示，3個專業的學生在抗生素作用原理中較多人選擇“抗生素可以殺滅或抑制病原體”和“有些抗生素能同時抑制和殺滅很多細菌，有些則只能對某類病菌發揮作用”(57.8%、53%、57.3%)；而濫用抗生素危害內容里選擇細菌耐藥的人數僅為26.5%、24.8%、21.1%；在抗生素獲取途徑方面3個專業僅65.7%、61.8%、59.6%的學生選擇憑醫院處方獲得抗生素；在抗生素知識獲取途徑中，學校教育仍占較大比例（表6）。

3 討論

3.1 抗生素基本知識了解

根據調查研究結果顯示，本校部分大學生對抗生素的了解程度還不夠深入，對抗生素使用的隨意性較大、錯誤認識較多。在中國近200萬聽力障礙的殘疾人中，就有相當大的比例是因為不合理使用氨基糖苷類抗生素造成的[6-7]；而且我國每年有8萬多人直接或間接死于濫用抗生素，由此造成的機體損害及病原菌耐藥性更是無法估量[8]。根據調查結果顯示，抗生素基本認知情況在不同戶口和性別學生之間的差異沒有統計學意義，學生對抗生素的認識差別主要體現著在專業的區別上。醫學生更有機會接觸到關于抗生素的專業知識，所以醫學生與經濟學專業的學生相比對抗生素的基本知識和使用認識方面有所差別。

3.2 在抗生素的使用認知方面

可見在缺乏權威性知識的教育情況下，容易導致學生在未知是否為細菌所致疾病的情況下購買抗生素，而我國各大城市的醫院、藥店鱗次櫛比，各部門之間存在相互競爭，就有很大一部分部門仍為了不正當利益而隨意銷售抗生素類藥物的情況[6]。并有可能因此種情況導致了許多學生家中或者宿舍中常備抗生素，而在下次有類似癥狀的時候都會自行服藥，而這也是亂用藥和產生細菌耐藥性的一大隱患。由于抗生素的正確使用卻也不是不同專業課上設計的內容，學生平時除了上課攝取知識以外并沒有去更多地了解抗生素的知識，就課上知識的權威性而言，說明對學生日常生活的醫學知識教育存在一定的空缺，與調查發現的獲取抗生素知識的途徑中學校教育在3個不同專業學生之間分布是不同的可以看出。而在藥店購買或是自行購買的抗生素使用時絕大部分學生也還是會先看說明書再用藥。因為我國與大多數發展中國家一樣，抗生素不需要醫生處方就可買到[9-11]，憑著自己的一知半解到藥店買到抗生素的學生也不再少數(21.6%、34.9%、24.5%)，因為這種“方便快捷”的自我治療的辦法讓抗生素不合理使用的現象非常普遍，甚至濫用的現象變得日益嚴重。從調查數據顯示出，醫學專業的學生比經濟學專業的學生在日常疾病的自行先處理方面顯得較自信，有研究發現醫學院校的醫學生與非醫學生相比，醫學生傾向更認同自己的專業，學習態度更積極，成就感更高，這可能與醫學的學科特點有關，醫學課程與實踐緊密聯系，操作性也更強，所學知識直接與他們的將來從事的職業相聯系，能直接應用到實際中[13]。

4 結語

健康教育是預防抗生素濫用最為經濟和有效的措施之一[14]。政府及相關民間組織應及時、大量開展一系列宣傳活動如健康教育講座、醫療衛生服務進校園活動；學校方面應注重相關醫學知識的取舍，不斷改進醫學教育的深度和廣度、增加課外知識學習活動、抗生知識競賽等等，盡早培養起不同專業學生的臨床思維能力，將用藥知識融進教學課堂，多以群體的形式參加，產生巨大的“輻射效應”，以增強在校大學生正確使用抗生素的觀念和自我保護意識，另外還可以利用先進技術將抗生素的知識在網絡上進行宣傳教育，也可起到意想不到的效果。

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