| 标题 | 引入因果识别，提升计量经济学教学效果 |
| 范文 | 摘? 要：现代计量经济学已经进入了一个以因果识别为重要理论方法的新时代，作为经济管理类基础专业课中重要的一门课程，计量经济学教学要适时跟随国际前沿，把新的方法融入计量经济学发展的新趋势，从理论到实践，在计量各个教学过程中全面适应这些新要求，大量使用以因果识别为主要内容的新的教学方式的转变，在教学中参考国外先进的计量技术手段和教材，借鉴国内一流期刊使用的新方法和资料资源，提升计量经济学的教学效果，培养优秀的人才。 关键词：因果识别;断点回归;双差分模型;PSM 中图分类号：G642 文献标志码：A? ? ? ? ?文章编号：2096-000X（2020）26-0022-04 Abstract： Modern Econometrics has entered a new era in which causal identification is an important theoretical method. As an important course in the basic courses of economic management， the teaching of Econometrics should follow the international front in time， integrate new methods into the new trend of Econometrics development， and fully adapt to these new requirements in the teaching process of Econometrics from theory to practice. In order to improve the teaching effect of Econometrics and cultivate excellent talents， we should refer to foreign advanced measurement technology and teaching materials， new methods and data resources used in domestic first-class journals about teaching. Keywords： causal identification; breakpoint regression; double difference model; PSM 一、概述 計量经济学是经济、管理学本科教学过程中一门重要的课程，是经管类本科阶段的必修课程。计量经济学承前启后，是学生日后工作、科研重要的一门技能。虽然计量经济学是当代经济学研究重要的手段，在我国高校经济学教学中，却是学生普遍反映比较难学的一门课，由于这门课程涉及较多基础知识，比如高等数学、线性代数、数理统计、宏微观经济学等前序课程，而任何一门课程学得不够扎实，那么对于学习计量经济学都有可能造成学生的理解困难，影响教学效果。不但如此，随着当代计量经济学的发展，知识更新速度加快，从前一些知识体系相对陈旧，一些固有的认识，不但越来越受到理论和实践的质疑，而且由于研究的深入，一些相对陈旧的理论体系，也影响到学生对于最新知识的掌握，对于当前纳入到计量经济学课程体系的新知识新内容，如果不能从新的高度认识，不但影响到学生的认知，而且会导致以后概念的理解错误。一些学生，即便是一些学习较好的学生也反映，学了计量经济学，学的时候模模糊糊，学过之后也懵懵懂懂，不会使用，而且觉得学的计量和一些学术杂志上的似乎差距很大，这一方面是由于学生学的内容还和杂志尤其是一些一流期刊上的文章计量方法有一定差异，另一方面也是由于当代计量正在经历一场由统计识别向因果识别的范式转变，传统的计量手段正越来越落后于现代计量的新要求和新方法。本文试图从自身教学经历出发，对几个和从前计量经济学中和现代计量经济学认识不一致地方做出新的阐述，提高对于计量经济学的一些新理解。以下本文分为三个部分：第二部分是现代计量经济学的范式转变和不足，第三部分是因果识别下现代计量经济学的挑战与应对，第四部分是结语。 二、现代计量经济学的范式转变和不足 （一）分析范式的转变：从统计推断向因果推断 传统的计量经济学来源于统计学，而统计学中大量使用的是统计推断（statistical inference），即利用样本信息去获得总体的信息，并以此进行假设和检验，进而判断统计结果是否显著，最终形成统计结论，但是必须注意的一点是，统计显著性仅仅是统计意义上的，而不是因果意义上的，因为统计检验其假设模型潜在的具有因果关系，但是问题是，假设有因果关系，但未必真的就具有因果关系。虽然统计推断也能为我们认识经济现象的关系提供有用的帮助，但是人们更为关注经济中的因果联系，换句话说，仅仅具有统计显著性的变量之间，或许可能没有任何因果关系，那么表现出来的统计显著性又有什么意义呢？比如：经常在计量经济学中所讲授的关于格兰杰因果检验，虽然冠以因果检验，但是其本质是验证是否某一变量变化后随之是另一变量的变化，如果我们从统计学角度观测到某一变量变化总是接着出现另一变量变化，那么我们能说两者一定具有因果关系么？答案肯定是不能，因为可能没有任何关系的两种现象有可能伴随出现。太阳一出现，树木有影子，但太阳不是树木影子的唯一原因，即便统计上显著，我们也仅仅从统计意义上说，太阳能预测树木影子出现，而不能说太阳就是树木影子的原因。 现代经济中，经济学家们更多的是在关注于因果的关系，即我们需要知道变量之间是否存在因果联系，只有因果联系被找到，才能比较好的理解经济规律。因此经济学界尤其计量经济学中大量学者开始从统计推断，转向了以因果推断为研究的新的计量方法，甚至可以说这是一场研究范式的转变（paradigm shift）（Panhans and Singleton，2016），或者说出现了新的领域，项目评估计量经济学（econometrics of program evaluation），有的经济学家（Angrist and Pischke，2010）甚至将此称之为一场“可信性革命”，而由此所带来的对于计量经济学教学中的一些改变，也开始深刻影响计量经济学的教学，一些新的以因果推断为主要着眼点的教材开始出现（比较著名有由Angrist and Pischke 所著的《Mostly Harmless Econometrics》，国内的由厦门大学赵西亮老师所著《基本有用的计量经济学》等教材），这些教材迅速传播，让以因果推断为主要教学内容的计量经济学教学和前沿的计量研究相接轨，同时对于提高国内经济学教学水平，都有着重要的意义。这些教材的使用，极大的提高了教学中对于因果识别的理解，因为传统的计量经济学是关注统计显著而不关注因果识别，而实际上如果仅有统计显著而无因果识别，我们就没法真正理解经济规律，因为只有因果识别才能帮助我们找到事物变化规律的真正原因。 （二）部分传统计量方法逐渐弱化，新计量方法倍受关注 传统的计量经济学理论是建立在小样本统计理论基础上的，所得到的回归量和相关检验，也是基于小样本的，但是随着信息时代的到来，数据量变得越来越大，以金融数据为例，每分每秒都有大量的数据产生，小样本的理论基础越来越不适应当代数据量的现实。例如，过去一些计量经济学教科书，使用大量篇幅讲授诸如异方差、序列相关、多重共线性等内容，因为这些内容是违背了OLS中基本假设，固然在经济学研究中这些违背基本假设的情况经常出现，但问题在于，OLS是小样本的，在大样本情况下，我们更多的要关注于聚类标准误、序列相关等问题，而且因为得到的回归结果确实一致估计量，也就是说没有系统性的偏差，反倒是内生性问题成为学术研究中最为关注的问题，由此所带来的解决聚类标准误、内生性问题、工具变量、因果推断等问题的方法就越来越受到重视。但是实际教学活动，很多高校还在以传统的计量经济学教材进行教学，于是就出现了当学生在写毕业论文阅读文献时候，发觉文献中的计量为什么和书中的计量关注的不一样呢？我们应该重视这一趋势，把更多时间和精力放在诸如理解聚类标准误、内生性检验、工具变量的理解等教学环节，并且适时引入诸如DID、RD等以因果推断为主要教学内容的课程体系，这样，不但学生能较快学到前沿知识，也有利于和国际接轨。同时由于计量软件的功能强大，很多这些检验、新方法仅仅是一条命令（比如STATA中，大量新的方法都有相应的命令），软件实现容易，强调学用结合，不但让学生很快掌握新知识，并且提高了动手能力。这方面比较优秀的教材很多，比如伍德里奇《计量经济学：现代观点》、Angrist and Pischke的《Mostly Harmless Econometrics》、陈强《计量经济学及Stata应用》、赵西亮《基本有用的计量经济学》等。这些教材既有国外的教材也有本土学者的教材，但都大量以因果识别和软件操作作为其主要特征，一方面让学生掌握因果识别的理论，另一方面让学生学会如何应用操作计量软件，可以说是从理论到实践的小册子，路线图。 一些一流高校不但大量以因果识别作为其计量经济学讲授的主要内容，而且从实践操作和多科目的教學上也大量使用因果识别，从而受到广大学生的欢迎。比较典型的有厦门大学、上海财经大学、中央财经大学等，这类大学海归老师多，大量有引进因果识别为主的计量经济学，使学生从学习计量一开始就和前沿的计量理论接轨，获得了很好的教学效果。 （三）因果推断受到更多重视，但理论基础尚不完备 虽然主流经济学期刊中大量使用以因果推断为方法的新计量手段，但是一些理论计量经济学家对此尚有疑虑，主要体现在，因果推断的理论基础尚需完备（郑忠国、童行伟和张艳艳，2001），虽然因果推断获得了学术界广泛关注，并且在社会学、管理学、营销学等诸多领域获得应用，但其理论上仍然需要完备，一些推断结论依旧需要建立在传统计量回归分析的框架之上，而不是另起炉灶，这需要更多的将传统的计量经济学理论和因果分析进行结合。比如在讲授虚拟变量的时候，传统的计量课没有和DID方法相联系，而实际上，如果在讲授普通回归时，把虚拟变量及时引入，那么进行扩展，就可以让学生明白近年来非常流行的计量方法DID（逯进、赵亚楠和苏妍，2020），并进行使用，这样在原有计量讲授的基础上，通过扩展学生可以更好的学习因果识别的计量经济学知识。我们认为，传统计量经济学的教学体系，要随着新的发展进行优化，有所取舍，尽量反应当代计量经济学的内容，把握计量经济学研究的总体趋势，逐步适应计量经济学教学的新动向，让新的计量方法和传统的计量教学相互融合，而不是完全另起炉灶，那样学生的学习成本高，而且又容易因为难度一下子太高而难于接受。 也有一些主流经济学家对于因果推断的结果稳健性抱有怀疑，但是无论在经济学哪个领域，以因果推断为基本方法的计量手段，都获得了广泛的认可，甚至走在前沿的经济学家还提出了宏观领域中的因果推断方法，不但极大推动了因果识别的应用领域，更加促进了其在新领域的发展。如果我们不能现在增加现代计量经济学即以因果识别为主的计量经济学教学，那么我们就会发现，那些想继续深造的学生不得不在读研读博的时候，再次面对虽然学过了计量经济学，但是却没有能在其科研道路上有较大帮助，反而因为看不懂论文而不得不再次补习计量的尴尬局面。 三、因果识别下现代计量经济学的挑战与应对 （一）转换思维，重视新方法、新资料对教学的冲击 新的方法带来新的挑战，必然要求更多的对于教学内容的改变和提高，前面所述的一些新的优秀教材，固然能让很多教师事半功倍，但是也需要老师们下新的功夫去重新学习，除非已经系统接受过类似的计量教学教育，否则很难形成好的教学效果。 在实际教学中，我们一方面使用包含更多因果识别内容的教材，比如前面提到的《Mostly Harmless Econometrics》《基本有用的计量经济学》等教材，并利用里面的例子进行教学。另一方面学术期刊上大量使用因果识别方法的论文，也为教学提供了大量素材，尤其以《中国工业经济》为代表的期刊，包含其发表论文的代码和相关数据文件，这不但从学术前沿上提供了可以操作的应用案例，而且文章的背景又给学生更多的启示和学习的机会。实践教学中，我们利用以上的资料和教材，给学生以很大启发，效果显著，我曾在经过一个学期的计量经济学教学后，在老师的带领和指导下，让学生参与到老师的科研活动中，即通过给学生一些代码让学生研读学习，并指导学生运用数据去做相关回归研究，结果表明一些学生甚至本科生也可以做出一些规范的研究结果，某些还发表在国内正式刊物上（郑忠华、王翠玉，2020），教学效果良好。学生们也普遍反映，以前从没想过能看懂一些学术论文，通过学习并在老师的指导下，学习了比较前沿的方法，而且自身通过努力发表规范的论文。这么做的结果不但增强了学生的信心，而且在其保送读研的过程中，接收学校的面试老师认为，本科生能够有这样的规范科研训练，对于其今后更好的科研工作，是有很大帮助的，这件事本身也说明，很多学校的老师，是非常看重本科生是否接受了规范的学术训练。 （二）重视网络资源的利用，更多发挥课余时间的教学效果 传统的教学以课堂教学为主，但是现代教学教育过程中，一个不可忽视的力量是网络，网络上资源非常丰富，有些是老师做的视频资料，比如中国大学慕课里就有很多计量经济学课程，这些课程可以帮助学生最大限度、最灵活而且最低成本的获得一流的计量经济学教学。最为典型的就是在2020年由新型冠状病毒所引发的全球性传染病疫情，大量学校停课停学，导致很多教师不得不使用网络资源进行网络教学，各种功课在网络上都有讲授，学生在克服疫情所带来的封校停学中继续上课，也带来了各种资源方便全国，乃至全球的学生进行比较学习。比如在网站哔哩哔哩上，随便搜索“计量经济学”，至少会由7-8门以上的视频，这些视频很多都是一流高校的教师主讲的计量经济学，例如：西南财经大学的“计量经济学”，不单是国家级精品课程，还有国家教学名师授课，这不但让学生不用去学校就能学习到全国乃至全世界最优秀的老师的计量课程，更为重要的是，学生可以自己比较，对不懂的问题可以随时自己联网进行多次重复性的学习，而且还可以进行比较，比较哪个老师讲的内容更加详尽清楚，同时也提高了学生的学习动力，方便学生在课堂下的自主学习。学生可以在非课堂时间上进行自学，时间自己安排，更加灵活，也更加方便。 另外一些学习爱好者根据自己学习心得做成学习资料，而且这些学习爱好者，会无偿地分享其在自己学习过程中的心得体会、技术技巧，并做成视频资料，在网络上传播，这些视频资料是学生从自己的角度进行学习汇总，其好处是能让人从一个学生的角度去学习新的知识，虽然有的内容未必完善，但深受广大学生本身的欢迎，很多例子都体现了学生在学习中遇到的困难，这些困难普遍存在，而有的时候是教师未必关注的内容，这些视频的出现，极大的帮助了学生学习，比如上海对外经贸大学的司继春在哔哩哔哩中的直播课，讲授现代计量经济学，受到了大量学生的关注和喜欢。 網络上除了视频外，一些微信公众号、知乎上的资料，也是学习尤其是因果识别的好资源，同样也是上海对外经贸大学的司继春老师在知乎上的公众号“慧航”，厦门大学赵西亮老师的公众号“芙蓉湖畔学计量”，解答大量计量问题，成为随时随手可以获得知识的便利方法。 四、结束语 现代计量经济学越来越依靠以因果识别为其主要的研究方式，从国内外已有的研究看，这一方式方法已经获得学术界广泛的应用，大量方法的使用，这就要求计量经济学教学也要紧跟这一研究范式转变的需要，即从传统的统计检验转向现代的因果识别，虽然这一转变还有理论上的一些不足，但随着理论的完善和更多学者的使用，这一趋势会逐渐在我们的计量经济学课堂上获得显现，大量的老师和学生也会逐步从传统的计量经济学教学学习转变到以因果识别为特征的新的计量经济学教学和学习中，而且随着网络授课、网络资源、微信公众号等多种教学资源的使用，因果识别学习不仅仅是课堂，在课堂之外的资源也成为学生学习，老师教学的新手段，我们希望更多的教师顺应这一趋势，在教学中使用这一方法，提供给学生前沿的方法，提高我国计量经济学的研究方法。 参考文献： [1]赵西亮.基本有用的计量经济学[M].北京：北京大学出版社，2017. [2]赵西亮.也谈经济学经验研究的“可信性革命”[J].经济资料译丛，2017（2）：80-90. [3]Joshua D.Angrist and Jorn-Steffen Pischek.Mostly Harmless Econometrics：An Empiri-cist's Companin[M].Princeton University Press，2009. [4]伍德里奇.计量经济学现代观点[M].北京：中国人民大学出版社，2016. [5]陈强.计量经济学及Stata应用[M].北京：高等教育出版社，2015. [6]Joshua D.Angrist and Jorn-Steffen Pischek.The Crdibility Rebolution in Empirical Economics： How Better Research Design is Taking the Con out of Econometrics[J]. Journal of Economic Perspectives，2010，24（2）：3-30. [7]逯进，赵亚楠，苏妍.“文明城市”评选与环境污染治理：一项准自然实验[J].财经研究，2020，46（04）：109-124. [8]郑忠国，童行伟，张艳艳.因果模型中因果效应的可识别性研究[J].中国科学（A辑），2001（12）：1080-1086. [9]郑忠华，王翠玉.财务杠杆、产权性质与信用利差——基于杠杆异质性的分析[J].上海经济，2020（01）：117-132. [10]欧阳艳艳，黄新飞，钟林明.企业对外直接投资对母国环境污染的影响：本地效应与空间溢出[J].中国工业经济，2020 （02）：98-121. [11]潘凌云，董竹.政绩竞争与企业产能利用率——因果识别、边界条件分析与机制检验[J].产业经济研究，2019（05）：103-114. |
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