经济学类范文

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1、经济学是一个学科门类，下面包括两个一级学科，理论经济学和应用经济学。

2、理论经济学包括政治经济学、经济思想史、 经济史、西方经济学、世界经济、人口、资源与环境经济学等。

3、应用经济学包括国民经济学、区域经济学、 财政学、金融学、产业经济学、 国际贸易学、 劳动经济学、统计学、数量经济学、国防经济等。但在本科专业中一般是设置有经济学，金融学，国际贸易学，统计学等专业，其他一般在研究生期间开设。

4、经济学核心思想是通过研究、把握、运用经济规律，实现资源的优化配置与优化再生，最大限度创造、转化、实现价值，满足人类物质文化生活的需要与促进社会可持续发展。

（来源：文章屋网 ）

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现代科学技术和经济学理论主导的生产方式促进了人类社会高速发展，与此同时，环境和生态日趋恶化、贫富差距不断扩大、文化冲突、社会矛盾日趋加剧，人类丰富多彩的生产生活方式、知识和文化体系正在逐渐消失，人类社会未来的发展方向成为众多学者关注的焦点。

一、经济学、人类学与经济发展的内涵

（一）传统经济学及其缺陷

经济学主要是研究通过资源的优化配置，从而提高生产效率，以实现经济增长，增加产出和财富，提高社会福利水平。经济学有三大基本假设，都存在一定的局限性。

1、完全竞争。即市场上有大量的买者和卖者，都是价格的接受者；商品都是同质的；资源具有完全流动性；信息是完全的。然而竞争强化优胜劣汰意识，可能导致贫富差距扩大。

2、完全理性。认为每个人都能理性的预期未来，以最小的成本追求利益最大化。实践证明，并非所有人的行为都是完全理性的，一些地区的居民是按照宗教、风俗或者传统习惯而并非理性来进行决策，因此导致某些自上而下的援助项目的失败。

3、完全信息。在完全信息假设下，交易双方能够准确做出最优决策。然而贫困地区由于信息沟通不畅，很难满足完全信息假设，往往导致市场缺陷，将导致拥有信息优势一方侵占他人利益。

（二）经济发展与国际援助项目

经济增长指一个国家或地区的人均收入和产出的增加，而经济发展的含义不仅包括经济增长，还包括经济结构的优化，如产业结构、城镇化水平、收入分配结构等，以及人与自然的可持续发展。二战以来，发达国家通过实施援助项目试图促进落后地区的经济发展，改善某些发展中国家的的经济、技术、政治和社会生活。

（三）发展人类学

发展人类学指将人类学观点应用于发展研究，主要研究对象为国际发展与国际援助，通过实地调研，解决、缓解发展项目实施过程中因文化差异导致的社会、政治和经济等问题，或者通过探讨本土文化，以提高发展项目的实施效果，为决策者提供参考和借鉴的依据、信息和建议。

发展人类学家指出，传统经济理论应用于欠发达地区经济发展过程中出现了许多问题。一些发展项目在实际操作过程中演变具有工具理性的机器，利用政府和国际组织所赋予的权力，随心所欲地渗透和干预当地社会和经济生活，从而对本土文化、社会结构和关系带来不良的后果和影响。

二、传统经济理论在经济发展实践中所面临的困境

（一）大量的国际援助项目实施效果不理想

二战后，在西方发达国家的推动下，传统经济发展理论在发展中国家大行其道。亚洲，非洲、拉丁美洲的大部分国家复制发达国家的发展模式：工业化、城市化和高等教育的普及、农业技术、法制、理性等。然而，实践表明，这种发展思路导致了一系列的社会、经济问题：如民族冲突、通货膨胀、经济结构失衡、失业、分配不公、社会两极分化等。西方一厢情愿的输入发展，给欠发达地区带来的不是消除贫困，反而毁坏了当地居民赖以生存的环境，破坏了传统的生活方式。

发展过程是一个十分复杂的文化运作过程，其中所涉及的各个利益相关群体彼此之间都存在着矛盾和不合。实践表明，项目总体来说是失败的，强权的管制者并不总是能够迫使被管制者服从规则。斯科特指出，那些试图改善人类状况的发展项目之所以失败，主要原因是项目过于标准化和与简单化。

（二）忽略了地方知识对经济发展的影响

地方知识指某一个特定社会或文化的一种特有文化。“一种文化只有在它自身的背景中才可能被正确认识，因此一个文化的成员就不能要求另一个文化的成员应该怎么做”：

地方知识存在于某个特定地点，是当地居民创造出来的，是他们长期经验的总结。一个地方的传统知识并不一定在其他地方也适用，而且多数情况下是不适用的。本土知识依靠口头、模仿和演示的方式来传承。传统知识源于日常生活中的实际需要，不断地变化、创造和发掘，是世世代代智慧的结晶。传统知识源于人们的日常生产活动，并代代相传，因而被称作“人民的科学”。但知识分布不均衡，社区精英、宗教领导和社区领导可能成为传统知识的化身。

本土文化和传统知识是人类的文明成果和人类生活方式的多样性，然而在现代科学技术的强烈冲击下承载传统知识的传统工艺和民间文艺正在被遗弃。面对现实社会中的贫困、城乡差异、地区差异、族群差异等问题，我们应当关注地方性知识对于发展的重要作用。但在援助实践的过程中，主要是以经济、技术为中心的发展模式影响深远，技术和物资的援助仍是发展援助的核心，而不同地区、不同民族的地方性知识则较少被关注，或者带有明显功利性和工具性，导致人们缺乏对地方性知识的整体性研究，忽视了对当地人价值观层面的地方性文化逻辑的探询。

（三）扩大了收入和社会福利的不平等

商品经济鼓励竞争，一部分精英率先掌握先进技术，能力较强而先富起来，而大部分农民从事劳动密集型工作，他们没有能力积累资金，只能维持基本生存，这些都加剧了贫富两极分化。经济增长的“滴漏效应”越来越受到人类学家的质疑。同时随着技术日益进步，妇女逐渐从生产中脱离出来，进入生活部门，男人在商品生产中发挥关键作用，从而使妇女处于从属地位。另外，人们在获得发展项目所提供资源的机会时，并不能平等的获取这些资源，某些群体对资源拥有更多的控制权，促使了不平等的扩大。

三、发展人类学对经济发展理论的启示

20世纪90年代，环境破坏日益严重，技术进步、工业化的愿望进一步遭到质疑，不平等现象日益加剧。由于工业化的推动和商品价格上涨，使得最贫困人群依旧缺衣少食，得不到良好教育。“人类学的主要任务是努力提高世界贫困人口的生活水平――不仅提高其物质生活水平，而且提高其合法权利、表达的自由和生活质量”。人类学家应当积极参与发展当中并对发展的问题和发展方式提出建议，最终使其转变为更合理的发展，把争论的焦点从“发展”转向产生贫困与不平等的社会关系原因上来。

（一）给被发展者更多的发言权，自下而上的发展项目

发展人类学的核心在于发展，人类学家以有能力改善被殖民者的生活状况为由，为人类学家参与殖民地管理的行为辩护。人类学家可以借助发达国家的援助，利用国外资金与专家修建基础设施，并培训技术人员和官僚，建立一个完善的政治体系，为“经济起飞”创造必要条件。

人类学家对发展规划的批评主要针对发展项目的“自上而下”方式，这些规划是由来自远方的项目官员制定，这些官员对当地的状况、需要一无所知，他们把所指定的项目强加到社区而不让社区参与到决策过程，这种做法注定要失败。而人类学家应当改进工作方式，充分发挥自己的学科特长，通过田野调查了解本土文化，平衡发展过程中的权力不平等，倡导自下而上的参与发展模式。

由于发展倚重科学与“理性”知识，这使外国专家成为主导，而当地人则是被动的、无知的。然而并非所有的人群都满足经济学假设的完全理性。因此人类学家必须重点研究那些被发展的人的实际状况，对发展项目的态度。发展人类学家可以帮助被发展者在发展过程中发出自己的声音。例如，为减小区域旅游规划对当地的负面影响，在规划时必须保证当地居民对旅游发展具有充分的发言权和决策权。以维护当地居民的利益主体权；促进当地社会文化保护与发展。钱伯斯在《农村发展：将穷人放在首位》（R.Chambers，1983）指出，规划者没有认识农村贫困的本质，项目永远不能成功，应当将穷人放在首位，让农民自己参与到项目设计与评估中。刘易斯（Oscar Lewis）在20实际50年代在墨西哥的一个贫民区做调查时发现，当地穷人不能够代表他们自己发言，而是由外来者代表处于弱势的群体发表意见。特别是在发展者与被发展者之间的民主决策过程中，被发展者的意愿和利益难以得到充分体现。

（二）倡导多元的发展模式

二战以来，“发展”的思想指导着新兴国家前进的方向，他们认为，北半球的现代技术与资本主义生产关系是“先进的”。但实际上没有一种放之四海皆准的最优的发展模式，许多发展项目将发展理论权威化，而忽视了发展实践的多样性，最终结果并不理想。到了20世纪90年代中期，错觉与失望、失败与罪恶始终伴随着发展，“发展并不管用”。发展具有“种族中心主义与暴力的性质”，使北半球继续对南半球进行殖民统治的机制（Sachs，1992）。

发展经济学认为，某一地区的经济发展能够带动周边地区的经济发展。但在现实生活中，很少产生这种“滴漏效应”，经济增长并不意味着生活水平的提高，技术进步和GDP的提高可能会改变穷人、文盲或无家可归者的处境，但并不能根除这些社会病症，市场竞争的不平等进一步拉大了区域经济差异。

（三）重视经济变迁的社会文化影响

城市化对农村的影响。资本主义生产的不断增长导致工业化，农村人口向城市流动与部落组织的解体。农村主要劳动力流失，导致农业产量下降（A.Richards，1939）与文化的衰落（Schapera，1947）。农村人口向城市流动成为经济增长的动力（Eades，1987）。而默里（Colin Murray）认为劳动力从农村向城市流动带来了经济的不安全、家庭的不稳定，以及传统亲属关系的破坏。换句话说，城市中心资本的积累是以牺牲周边农村地区利益为代价（Murray，1981）。

四、结束语

“他山之石可以攻玉”，发展人类学对发展的反思与批判精神灌注于始终。“虽然许多关于发展的假设与研究是有缺陷的，然而仅仅批评他们而不设法提供任何有创造性的解决办法，这样做毫无价值。发展人类学家应当在现实的基础上创造其他选择方案，以克服发展者与“被发展者”之间存在的障碍，充分而批评性地讨论真正反映了观点多样性的发展”，虽然发展过程中存在许多问题，但是不发展也不能消除贫困，而发展只是出现了相对与发达国家的贫困，因此不能认为发展方法和模式出现问题就否定发展。我们相信人类学家与发展者可以互相补充，相互促进，为提高世界上大多数人的生活水平而工作。

【参考文献】

[1]斯科特.国家的视角[M].王晓毅，译.社会科学文献出版社，2004.

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如果我们想判断一个“另类经济学家”的价值的话，也许最合适最突出的例证是马克思。这个深谙德国古典哲学传统的经济学家，以自己的独特的逻辑力量和犀利的批判性语言揭示了资本主义这一历史制度的运行特征，“在理解资本主义制度的驱动力和各参与力量之间的紧张局势方面，无人能与马克思相提并论”，因而“马克思必将与亚当·斯密和约翰·梅纳德·凯恩斯一起，并称为经济学历史上的三位巨匠”，尽管这三位经济学家的理论存在着根本的歧见和冲突。马克思的经济学充分显示了一个经济学家（当然马克思并不仅仅是经济学家）在引导和影响学术范式和意识形态从而在左右社会思潮方面所能达到的广度和深度。无论后代的经济学家对马克思有多少批判性的反思，他作为经济学历史上的一个极其独特的革命性人物以及他贡献给这个学科的思想资源，都是学术史所必将铭记的。与马克思同时关注资本主义制度和工业时代弊端的还有美国20世纪初的著名经济学家凡伯伦，这个行为怪僻离奇、思想独特卓绝的经济学家，在其他主流派的经济学家遵循着经典的经济学理念进行他们的研究的时候，他却关注制度的变革和演进，断然否定经济学中流传已久的理性人的假说，并将其他社会科学的丰富思想引入经济学来研究人类行为。正如有学者指出的：“凡伯伦是美国20世纪初最著名的几位经济学家之一。他把从其他社会科学中汲取的知识引入经济学，并试图通过这种方式拓展经济学。更具体地说，他阐明了习惯、文化以及制度如何塑造人类行为，以及人类行为的变化怎样影响经济。正是由于上述研究成果，凡伯伦成为经济学制度学派的智慧之父。”这是对这位离经叛道特立独行的经济学家的公允的评价。

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中图分类号：F015文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）02-0073-02

1 经济学与幸福感关系概论

经济学研究人与社会如何做出最终抉择，在使用或者不使用货币的情况下使用可以有其他用途的稀缺生产性资源来生产现在或者将来的产品并把产品分配给社会的各个成员以供消费之用。幸福感是由人们所具备的客观条件以及人们的需求价值等因素共同作用而产生的个体对自身存在与发展状况的一种积极的心理体验，是满意感、快乐感和价值感的有机统一。

1.1 资源配置与人类需求

资源稀缺是经济学研究的动因，经济学研究在资源稀缺的前提下对资源配置的有效性问题，有效的配置资源方式是经济学研究的重要内容。人类的需求是人类幸福感的基本内容，人类的需求具有多样性，它随着时代的变化而出现新的需求，因此，从某种角度上讲，人类的需求是无限的。资源配置与人类需求的矛盾是整个人类福利问题的核心，资源配置的目标就是满足人类日益增长的物质与文化生活需要。

资源稀缺是一个相对性概念，它只是某一时空下对应于特定的人类需求的资源稀缺，从哲学的层面上看，资源稀缺所表明的是资源有限性问题，而资源的有限性归根到底是人类建构资源能力的有限性。事实上，人类建构资源的能力也包含了无限性的一面，原因在于人类在建构资源方面的能力具有无限特征。从动态角度看，人类对资源稀缺问题可通过发现自然和社会中已存在的力量作为替代资源来解决，也可以通过创造出从未有过的人工合成资源来解决。

1.2 人性假设与有限理性

经济学研究以“经济人”为前提假设，“经济人”假设为功利主义的基本内涵，功利主义是以行为的目的和效果来衡量行为价值的伦理学说，该学说也被称为目的论或效果论。功利主义学说认为，行为和实践的正确性与错误性只取决于这些行为和实践对受其影响的全体当事人的普遍福利所产生的结果，所谓行为的道德上的正确或错误，是指该行为所产生的总体的善或恶而言，而不是指行为本身。虽然求利仍然是现代社会人们行为的基本动机，不过，现代社会面临许多问题，如环境污染、资源浪费、就业失业等问题，产生问题很大的原因在于由于人类对环境的计算能力和认识能力是有限的而环境又是复杂的，人类本质上具有有限理性的特征。

有限理性是人类幸福感的重要内涵，是幸福感的核心。有限理性就是人的行为是有意识地理性，但这种理性又是有限的。在有限理性的条件下，人类采取的社会行动分为四种类型。第一种是工具理性行动。行动者通过理性的计算选择手段与目标；第二种是价值理性行动。价值理性行动也理性地选择行动，但是目的则由既定的价值体系事先决定；第三种是情感行动，行动由行动者的感情或情绪状态决定；第四种是传统行动。行动由习俗或惯例决定。这四种行动类型之间互相渗透交叉，其复杂程度不是经济人假设的外延所能覆盖的。经济学研究只有充分地将有限理性作为重要的条件纳入人性假设当中，才具有现实价值。

1.3 边际规律与自我实现

边际规律是重要的经济规律，而边际递减规律是边际规律的基础规律，当一个正向的动因增加时，会换来一定效果，但是当动因持续增加时，效果的增加会越来越少，直到最后，无论动因如何增加，效果都不增长了，这就是边际递减规律。边际递减规律使得人类无法按照边际收益等于边际成本原则追求效益最大化这一最优目标，从而无法达到人类的真正自我实现。

自我实现是人类幸福感的重要内容。自我实现是人们为了满足自己的生存、享受和发展的需要，自己设定目标并通过实践实现目标、发展才干、实现自身价值的社会实践活动过程，是人发展的主体能动形式。自我实现首先是一种目标与理想，只有理想才具有自我实现的意义，然而边际规律的存在使得自我实现往往只是空想。唯物史观认为，自我实现是社会化的成长过程，人类只有在对自身的主体条件有正确的认识基础上自觉地按照客观规律并积极投身于社会实践，才能取得人类的社会价值和自我价值，从而达到社会贡献和自我满足的统一，而其中的客观规律主要是边际规律。

1.4 市场效率与社会规范

市场效率是经济学研究的重点，市场效率达到最佳状态为有效市场。有效市场是指这样一种市场，在这个市场上，所有信息都会很快被市场参与者领悟并立刻反映到市场价格之中，简而言之，在每一个时点上，市场都已经消化了可以得到的全部最新消息，并且将它包含在股票价格或谷物价格或其他投机价格之中。然而，在实际经济发展中，有效市场只不过是一个理想，原因在于市场效率的影响因素错综复杂，归根到底在于社会规范因素。

社会规范是幸福感的重要维度。人类幸福感建立在社会规范的基础上，没有社会规范就没有人类的幸福感。社会规范是人们对于利益的追求而共同有意创造的社会习惯或惯例。社会规范在经济领域的反映主要有三个方面，即产权，消费和分配，三者均与市场效率密切相关。因而，做好产权保护，消费效率和分配公平工作将有利于市场效率的优化。

2 基于人类未来福利的经济学

2.1 知识经济

知识经济能有效地解决当前资源稀缺问题，也能有效地满足当前人类多样丰富的需求，因而是沟通资源配置与人类需求的桥梁。知识经济亦称智能经济，是指建立在知识和信息的生产、分配和使用基础上的经济。知识经济的特点表现在：知识经济是促进人与自然协调、持续发展的经济，其指导思想是科学、合理、综合、高效地利用现有资源，同时开发尚未利用的资源来取代已经耗尽的稀缺自然资源；知识经济是以无形资产投入为主的经济，知识、智力、无形资产的投入起决定作用；知识经济是世界经济一体化条件下的经济，世界大市场是知识经济持续增长的主要因素之一；知识经济是以知识决策为导向的经济，科学决策的宏观调控作用在于知识经济中有日渐增强的趋势。当前以虚拟经济为主的知识经济在世界范围内大力发展，其发展趋势将延续下去，这将大大解放和发展生产力，满足人类多种多样的物质文化生活需要。

2.2 行为分析

行为分析对经济学人性假设和有限理性的融合具有重大意义。行为分析是行为经济学的研究内容，行为经济学又称为“心理学的经济学”或“心理学和经济学”，是在心理学的基础上研究经济行为和经济现象的经济学分支学科，其核心观点为：对经济行为的研究必须建立在现实的心理特征基础上，而不能建立在抽象的行为假设基础上；从心理特征看，当事人是有限理性的，依靠心智模式，启发式和代表性程序进行决策；当事人在决策时偏好不是外生给定的，而是内生于当事人的决策过程中，不仅可能出现偏好逆转，而且会出现时间不一致等。当前，市场失灵的很大部分原因在于市场主体决策模式和行为特征具有心理行为方面的复杂性，各种市场主体不同的心里特征应综合分析，通过分析揭示人类内在的人性特点，进而提供较为合理的经济学人性假设。

2.3 技术创新

技术创新因其具有内在质变性、社会历史性和系统有机性而能有效地规避边际规律局限性，从而顺利达到自我实现的目标。经济学界认为，创新就是把生产要素和生产条件的新组合引入生产体系，通过建立一种新的生产函数获取潜在的利润。当前，创新概念有了很大的延伸和发展，已从单纯的经济学概念演变为含义宽广的哲学概念，它一般指打破陈规，突破框框，以不同以往任何形式的发明创造，产生出新的形式。创新主要类型包括思想理论创新、科学技术创新、管理创新、经营创新、机制创新、制度创新和知识创新等。人类社会的进步都离不开创新，没有创新就无法达到人类所预期的福利目标，从某种意义上讲，创新是人类进步的支柱。

2.4 产权保护

经济活动的主要社会维度是产权关系的运动，产权保护的目的在于保证市场交易，通过人与人之间产权交易的顺利进行，使社会规范化而提高市场效率。产权是一种权利，是一种社会关系，是规定人们相互行为关系的一种规则，是社会的基础性规则。产权是一个权利束，是与财产有关的一系列权利，是一个复数概念，它包括所有权、使用权、收益权、处置权等。产权反映人们在经济活动中围绕财产所形成的一系列经济权利关系，这揭示了产权的本质是社会关系。产权实质上是一套激励与约束机制，影响和激励行为，是产权的一个基本功能。新制度经济学认为，产权安排直接影响资源配置效率，一个社会的经济绩效如何，最终取决于产权安排对个人行为所提供的激励。当前，产权理论研究是经济学研究中的热点，做好产权保护方面的研究对未来人类的福利具有推动作用。

2.5 政府管理

消费效率和分配公平是市场效率的重要组成部分，两者都与社会规范有直接关系，二者的协调发展有赖于政府科学的管理水平和高超的管理艺术。公平是指人与人的利益关系及利益关系的原则、制度、做法、行为等都合乎社会发展的需要。效率是人们在实践活动中的产出与投入之比值，或者叫效益与成本之比值，效率与产出或者收益的大小成正比，而与成本或投入成反比例。公平促进效率，有利于效率的实现，效率为公平的实现提供了物质基础，二者是一致的。对管理而言，公平具有两大功能，一是激励功能，二是合力功能。因此，政府管理的职能是维护市场公平秩序，政府管理对公平与效率至关重要，具有极其深远重要的意义，政府管理研究应把效率优先，兼顾公平原则作为出发点，在此基础上研究委托机制问题，政府失灵问题等。

3 结束语

经济学将幸福感纳入范畴的研究有利于为未来福利提供理论指导，而在经济学基本维度与幸福感基本维度之间建立桥梁的研究对人类福利增加具有举足轻重的作用，试图在这四对维度之间建立联系，总结研究成果，试建立经济学维度与幸福感维度的融合模式，以供理论经济学界参考。

参考文献

［1］刘敬鲁.经济哲学导论［M］.北京: 中国人民大学出版社, 2003.

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中图分类号：G424 文献标识码：A

在1998年教育部举行的高等学校经济学学科教学指导委员会成立大会暨第一次工作会议上，确定了高等学校经济学门类各专业的共同核心课程，包括政治经济学、西方经济学、计量经济学、货币银行学、财政学、统计学、会计学和国际经济学共8门课程。计量经济学从30年前的几乎无人知晓，到今天近乎50%的经济学文章使用计量经济学实证技术以及几乎所有的大专院校均开设计量经济学课程。然而，对于经济类专业的学生而言，相较于其它专业课程，计量经济学因其强调数理基础的特点，一直以来被诸多学生称为“最有难度的课程”，教学效果也很难有保证。本文以调查问卷为基础，探讨了影响计量经济学教学效果的诸因素，并在此基础上，对于如何提高计量经济学教学效果提出了对策建议。

1 计量经济学课程的特点

计量经济学是经济学的一门分支，它将经济理论、数学和统计推断等工具用于经济现象定量分析，相较于其它经济类专业课程，其自身特点鲜明，主要体现在如下两个方面：

第一，注重数理基础，强调逻辑推导。在经济类专业的培养大纲中，一般先行开设微积分、线性代数、概率类与数理统计，再设置计量经济学这门课程。在初级计量经济学的教学过程中，最为核心的是最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）估计及高斯-马尔科夫定理。这两者的实现，本质是数理推导。如果学生未掌握微积分、线性代数及概率论相关知识，就难以理解OLS和高斯-马尔科夫定理，也无法学习计量经济学这门课程。

第二，理论教学和实验上机并重。计量经济学这门课程的教学包括两方面：理论教学和软件运用，即在理论推导的基础上，利用软件实现估计结果，这两者缺一不可。在经济类专业计量经济学教学中，如果不讲授理论，只讲解软件操作，学生会看不懂计量结果、一头雾水；如果只学习理论，而不进行计量软件操作，学生则体会不到计量经济学的实用性，不能实现理论教学与实验教学相互促进的目的。这对学生提出了较高的学习要求，即在理解理论的基础上，熟悉计量软件操作与运用。然而在实际教学中，或由于尚未理解理论推导，或由于上机环境不能满足要求，导致学生觉得计量经济学课程晦涩难懂。

2 对经济类专业计量经济学教学效果的随堂调查

本文采取计量经济学课程结束时发放随堂调查问卷的方式，选取湖北工业大学2010级国际经济与贸易、金融学、保险学3个专业的260名学生为分析样本。在3个专业260名学生中：国际经济与贸易专业学生115名，其中75名为文科生，文科生所占比例为65%；金融学专业学生149名，其中52名为文科生，文科生所占比例为35%；保险学专业学生26名，其中5名为文科生，文科生所占比例为20%。

2.1 学习计量经济学的兴趣调查分析

51%的学生对学习计量经济学不感兴趣，38%的学生对学习计量经济学的兴趣一般，仅有11%的学生对学习计量经济学十分感兴趣。

32%的学生认为计量经济学学习对将来的学习或就业没有用处，51%的学生认为计量经济学学习对将来学习或就业帮助一般，仅有17%的学生认为计量经济学这门课程的学习对将来学习或工作意义重大。

结合平时和学生的交流，“学习兴趣”“有助于就业”这两者的调查结果反映了，有部分学生对待大学课程学习的实用主义倾向较严重：学生对将来就业有直接帮助的课程感兴趣，而对将来就业没有直接帮助的课程不感兴趣。比如，对于国际经济与贸易专业的学生，普遍对国际贸易实务这门课程感兴趣，因为他们认为这门课程与将来就业紧密相关；而对于计量经济学这门课程，对于将来从事国际贸易实务工作没有多大帮助，也没有多大兴趣去学习这门课程。

2.2 计量经济学学习难度的调查分析

调查结果显示，72%的学生认为计量经济学这门课程较难，23%的学生认为这门课程的难易程度适中，仅有5%的学生认为这门课程较简单。

虽然高达72%的学生认为计量经济学这门课程偏难，但在学习方法上，36%的学生从不进行课前预习，64%的学生偶尔会在课前预习，几乎没有学生在每次课前预习。结合在计量经济学课堂上，有小部分学生从不完成课后作业，甚至在课堂上出现打瞌睡的现象，这说明有少部分学生认为这门课程虽然有难度，但是并没有发挥主观能动性，积极采取措施降低课程难度给自己学习带来的障碍。

2.3 计量经济学课堂教学的调查分析

我们选用的教材是东北财经大学出版社的《初级计量经济学》，54%的学生认为教材选用合适，而46%的学生认为教材不合适，究其原因，绝对多数学生认为教材晦涩难懂。

计量经济学教学学时设置是48学时，其中理论教学36学时，上机学时12学时。对于这样的学时设置，只有21%的学生认为合理，35%的学生认为上机学时偏少，15%的学生认为理论学时偏少，也有15%的学生认为上机学时偏多，14%的学生认为理论学时偏少。计量经济学学时设置的调查结果显示了学生需求的多样性，但其中较为突出的是1/3的学生认为，上机学时偏少。

教学手段的调查结果显示，65%的学生认为多媒体和黑板板书相结合的方式更好，19%的学生认为仅使用多媒体教学更好，16%的学生认为仅使用黑板板书教学更好。

2.4 计量经济学课堂讲授效果的调查分析

55%的学生认为课堂教学效果一般，20%的学生认为课堂教学十分好，25%的学生认为课堂教学效果不好。该结果和前面各项调查指标的结果基本吻合。可见，学生普遍对这门课程较畏惧。即使一些认真学习、按时完成作业并最终取得不错考试成绩的学生，也对所学内容体系觉得不知所以然。

3 提高经济类专业计量经济学教学效果的对策建议

（1）提高学生学习兴趣，纠正实用主义学习态度。面临激烈的就业竞争，大学生的学习更加以就业为导向，实用主义倾向加强：即对将来就业有用的课程，就认真学习；对将来就业用处不大的课程，没有学习兴趣和动力。除了准备继续教育的学生，经济类本科生毕业后几乎都从事实务性工作，因此他们认为作为研究工具的计量经济学“不重要”或者“没有用处”。针对部分学生有失偏颇的实用主义学习倾向，要求学生提高对自身的要求，端正学习态度，提高对学习计量经济学的兴趣。

（2）培养良好的学习习惯，提高自学能力。在正确认识计量经济学学习的难度之后，教育学生克服畏难情绪，培养良好的学习习惯，变被动为主动，具体包括学生根据自己的实际情况，进行课前预习、课后复习、小组讨论等。在此过程中，学生的自学能力也将得到提高和锻炼，这将是其受用一生的技能。

（3）创新教学方法，因材施教。在学时设置上，经济类专业计量经济学学时设置不应少于54学时，其中上机实验学时至少占三分之一。在课堂教学中，黑板板书与多媒体课件并用，黑板板书有助于讲解数理推导，多媒体课件有助于提高课堂信息量。结合本科应用经济学专业的培养目标，针对经济类专业学生数理基础偏弱的特点，重点讲授一元回归的OLS估计，证明高斯-马尔科夫定理，让学生明白其中原理，对于多元回归可以依此类推，让学生自学，重点以软件操作为主。

（4）加强师资队伍建设。计量经济学是一门应用性很强的学科，具体体现在计量方法在经济研究中的运用。这样一来，只懂数理推导的老师就无法很好地讲解这门课程。这就要求从事该门课程教学的教师必须同时参加科研工作，长期地进行教学与科研实践，才能对课程准确把握，才能融会贯通、深入浅出地进行计量经济学教学。

（5）创新考核方法。考试只是手段，不是目的。充分发挥考试调动学生学习积极性，引导学生学习方法的作用。改革单一的闭卷考核方式，可以采取上机操作、分组撰写科技论文的考核方法。

参考文献

[1] 刘发跃，王娅.计量经济学教学效果影响因素研究——兼论探索性实验教学方法的运用[J].高等财经教育研究，2012（9）.

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一、统计学课程教学现状

对统计学课程的调研，主要围绕课程设置的必要性和重视程度、教学队伍、教学内容、教学条件、教学方法与教学手段、教学效果等方面展开。结果显示，统计学课程的必要性和重要性普遍受到学校、经济学类专任教师和学生的认同；通过课程学习，学生能够掌握基本的定量分析方法，增强了学生分析经济现象和经济问题的能力。对于课程教学具体环节中存在的问题，如缺乏课程实践、缺乏案例教学、忽视个性培养等，还需要通过进一步深化教学改革加以解决。

1．统计学课程必要性和重视程度状况

(1)开设统计学课程的必要性。总体看，教师中认为非常需要的占47.5％，认为比较需要的占38.2％，总计超过85％的教师认为开设统计学课程是有必要的。其中，应用经济学专业教师选择非常需要的比例为53.8％，高于理论经济学专业教师的30.1％。职称越高则选择非常需要的比例越高，助教、讲师、副教授和教授选择非常需要的比重依次为32.8％、47.4％、49.0％和54.1％。

(2)对统计学课程的重视程度。从学生角度看，30.7％的学生认为学校对统计学课程非常重视或较重视，认为一般的占52.3％从学校角度看，33.3％的院校认为学生对统计学课程非常重视或较重视，59.5％的学校认为重视程度一般。总体看，对统计学的重视程度还需要加强。

(3)虽然统计学作为一门独立的学科具有其自身的基本理论和方法，但作为一门方法论学科，当将其应用到具体学科时，必然要与背景学科相结合，从而会产生新的特点。调查发现，有76.7％的院校认为不同层次、不同类型院校统计学课程教学目标应该有所不同。88.4％的院校认为不同层次、不同类型院校统计学课程教学模式应该有所不同。67.3％的经济学类专任教师认为有必要或非常有必要对不同的专业编写专门的统计学教材。

2．统计学课程教学状况

(1)教学队伍。整体较好。具有高级职称的教师占66％，具有博士学位的教师占27.1％，具有国际交流经验的教师占19％，具有统计实践经验的教师占31.1％。专任教师队伍的绝对数量在逐年增加，且增速在不断加快。但相对于学生规模的增长速度而言，专任教师数量相对不足。

(2)教学内容。大多数院校的教学内容包含基本概念、数据的描述性整理、概率抽样、参数估计、假设检验、相关与回归分析、指数和时间序列分析等，教学内容符合学科要求，知识结构合理。教学实践内容方面，多数院校设计了实践活动。

(3)教学条件。超过一半的院校使用国家级规划教材。83.7％的院校认为使用的教材很好或较好。各院校统计学课程教学课时平均为52课时，其中讲授44课时，习题4课时，上机4课时。各院校普遍认为课时偏少，特别是实践课时。认为比较合理的教学课时数为60课时。实践教学中，超过一半的学校选择Excel，1/3的学校使用SPSS。仅有少数院校使用SAS。随着互联网的普及，网络作为一种新的教学手段，正在逐渐被各院校采用。对于网络教学资源的评价，院校和学生有所不同。学校对网络教学资源的评价偏高，83.4％的院校的评价集中在比较丰富或一般，与学校的评价相比，学生对此的评价相对较低。认为比较丰富或一般的学生仅占68.2％，还有21.2％的学生认为网络教学资源较缺乏。可见，网络教学还不能很好地满足学生的需要，有待于进一步丰富。

(4)教学方法与手段。76.7％的学校使用板书和投影相结合的教学方式。对于多媒体教学方式，绝大多数院校和学生持肯定和赞成态度。42.9％的院校和21.3％的学生认为多媒体教学手段对教学具有很大的积极影响，另有54.8％的学校和63.6％的学生认为有积极影响，但影响有限。作业对于学生巩固相关知识具有重要的促进作用。将近一半的院校作业次数在7～9次，约4成院校作业次数在3～6次，还有14.3％的学校作业次数在9次以上。关于作业的批改，大多数学校要求全部批改或批改2/3，不到30％的学校要求批改1/3或教师自行掌握。几乎所有学校(95.2％)统计学期末考试都采取闭卷形式。最常用的出题方式依次是临时统一命题(38.1％)、分别自行命题(28.6％)、题库(23.8％)、卷库(9.5％)。而教师和学生认为更合理的出题方式依次为题库(38.1％)、卷库(26.2％)和临时统一命题(19.0％)。

(5)教学效果。调查显示，各院校授课教师除了对学生课前预习评价偏低以外，对于课堂出勤、作业完成、学习态度和效果等方面的评价普遍较好。在对学生掌握统计学知识促进专业课程学习效果的评价中，有9.5％的教师评价很好，46.8％的教师评价较好，二者合计达到56.3％。学生对教师的敬业精神评价最高，72％的学生对教师敬业精神评价很好或较好，然后依次是教书育人、知识结构、学术水平和教学质量。学生对教师的教学方法满意度偏低，认为很好或较好的只有40％。

(6)主要问题。教师认为统计学课程教学中存在的五个主要问题依次为缺乏课程实践(64.3％)、忽视个性培养(54.8％)、教师数量不足(52.4％)、缺乏案例教学(45.2％)和学生数量过多(42.9％)。学生认为统计学课程教学中存在的五个主要问题依次是缺乏课程实践(69.1％)、教学方法单一(55.7％)、培养目标定位不准确(48.6％)、忽视个性培养(46.5％)和缺乏案例教学(42.9％)。两者有三个问题相同。特别是缺乏课

程实践和缺乏案例教学这两个问题，应当引起高度关注。

二、计量经济学课程教学现状

对计量经济学课程的调研同样主要围绕课程设置的必要性和重视程度、教学队伍、教学内容、教学条件、教学方法与教学手段、教学效果等方面展开。结果显示，计量经济学课程的必要性和重要性同样普遍受到学校、经济学类专任教师和学生的认同；认为通过课程学习，学生能够掌握从数量上研究经济关系和经济运行规律的基本分析方法，增强了学生分析经济现象和经济问题的能力。对于课程教学具体环节中存在的问题，如缺乏课程实践、缺乏案例教学和忽视个性培养等，还需要通过进一步深化教学改革加以解决。

1．计量经济学课程必要性和重视程度状况

(1)开设计量经济学课程的必要性。总体看，教师中认为非常需要的占49.3％，认为比较需要的占36.0％，总计超过85％的教师认为开设计量经济学课程是有必要的。其中，应用经济学专业教师选择非常需要的比例55.6％，高于理论经济学专业教师的33.3％。职称越高则选择非常需要的比例越高，助教、讲师、副教授和教授选择非常需要的比重依次为32.1％、44.8％、51.9％和64.9％。

(2)对计量经济学课程的重视程度。从学生角度看，32.2％的学生认为学校对计量经济学课程非常重视或较重视，认为重视程度一般的占50.5％；从学校角度看，59.2％的院校认为学生对计量经济学课程非常重视或较重视，40.7％的学校认为重视程度一般。总体看，对计量经济学的重视程度还需要加强。

(3)调查发现，有高达96.3％的院校认为不同层次、不同类型院校计量经济学课程教学目标应该有所不同。92.6％的院校认为不同层次、不同类型院校计量经济学课程教学模式应该有所不同。

2．计量经济学课程教学状况

(1)教学队伍。整体较好。具有高级职称的教师占61.3％，具有博士学位的教师占45.7％，具有国际交流经验的教师占21.4％，具有计量实践经验的教师占49.7％。专任教师队伍的绝对数量在逐年增加，但相对于学生规模的增长速度而言，专任教师数量相对不足。

(2)教学内容。大多数院校的教学内容包含建立计量经济学模型的步骤和要点、计量经济学的基本概念、一元线性回归模型、异方差性、序列相关性、多重共线性、多元线性回归模型、随机解释变量、虚拟变量、滞后变量、联立方程计量经济学模型等内容，教学内容符合学科要求，知识结构合理。

(3)教学条件。44.4％的院校使用国家级规划教材。92.6％的院校认为使用的教材很好或较好。上机使用相应的软件进行建模的实际操作，是计量经济学教学的一个重要环节。调查发现，绝大部分学校(96％)使用的是目前比较流行的EViews软件，仅有少数院校使用SPSS、SAS。随着互联网的普及，网络作为一种新的教学手段，正在逐渐被各院校采用。对于网络教学资源的评价，院校和学生有所不同。学校对网络教学资源的评价偏高，81.4％的院校的评价集中在比较丰富或一般。与学校的评价相比，学生对此的评价相对较低。认为比较丰富或一般的学生占64.7％，还有30.1％的学生认为网络教学资源较缺乏。

(4)教学方法与手段。对于多媒体教学方式，绝大多数院校和学生持肯定和赞成态度。22.9％的学生认为多媒体教学手段对教学具有很大的积极影响，62.1％的学生认为有积极影响，但影响有限。作业对于学生巩固相关知识具有重要的促进作用。44.4％的院校作业次数在3～6次，40.7％的院校作业次数在7～9次，还有14.8％的学校作业次数在9次以上。关于作业的批改，接近一半的学校要求全部批改，1/4的学校让教师自行掌握。几乎所有学校(92.6％)计量经济学期末考试都采取闭卷形式。最常用的出题方式依次是题库(29.6％)、临时统一命题(29.6％)、卷库(25.9％)、分别自行命题(11.1％)。而教师和学生认为更合理的出题方式与各院校实际采用的出题方式顺序相同。

(5)教学效果。调查表明，各院校授课教师除了对学生课前预习评价偏低以外，对于课堂出勤、作业完成和效果等方面的评价一般。在对学生掌握计量经济学知识促进专业课程学习效果的评价中，有10.4％的教师评价很好，有42.7％的教师评价较好，二者合计达到53.1％。学生对教师的敬业精神评价最高，有73.2％的学生对教师敬业精神评价很好或较好，然后依次是教书育人、知识结构、学术水平和教学质量。对教学方法评价最低，认为很好或较好的只有44.2％。

(6)主要问题。教师认为计量经济学课程教学中存在的五个主要问题依次为教师数量不足(70.8％)、缺乏课程实践(52.5％)、缺乏案例教学(50.0％)、学生数量过多(37.0％)和忽视个性培养(37.0％)。学生认为计量经济学课程教学中存在的五个主要问题依次是缺乏课程实践(64.0％)、培养目标定位不准确(57.8％)、教学方法单一(52.1％)、缺乏案例教学(47.5％)和忽视个性培养(44.7％)。两者有三个问题相同。表明各院校在教学中讲授理论普遍过多，讲授具体应用太少，这不仅不利于培养学生学习计量经济学的兴趣，也不能很好地体现计量经济学的价值。应当引起高度关注。

三、对统计学、计量经济学课程教学现状的思考

通过调查分析与研究，笔者认为：

(1)随着社会经济的高速发展，经济系统越来越复杂，不确定性越来越强，经济活动风险加大。要准确的认识经济运行状况、测度风险，必须依靠定量分析工具，作为数据分析方法的统计学必然成为重要的工具之一。经济学家熊彼特认为，“‘科学的’经济学家和其他一切对经济课题进行思考、谈论和著述的人们之间的区别，在于掌握了技巧或技术，而这些技术可分为三类：历史、统计和‘理论’。三者合起来构成我们的所谓‘经济分析’”。可见，熊彼特认为对一个经济学家来说，最重要的三门学问是经济史、统计学和经济理论。在具体谈到统计对经济学的作用时，熊彼特说，“……我们至少在原则上要承认：统计方法是经济分析工具的一部分，即使不是为了经济分析的特殊需要而设计的，也是如此。”著名华人经济学家钱颖一也曾谈到过统计学和经济学的关系，他认为“运用数学和统计方法做经济学的实证研究可以把实证分析建立在理论基础上，并从系统的数据中定量地检验理论假说和估计参数的数值。这就可以减少经验性分析中的表面化和偶然性，可以得出定量性结论，并分别确定它在统计和经济意义下的显著程度。”由此，可以得出这样一种结论，统计学对于经济学的重要性已成为现代主流经济学的共识。

(2)计量经济学产生于20世纪30年代，是一门从数量上研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学，是统计学、经济学和数学的综合。经过几十年的发展，

计量经济学已经在经济学科中占有重要地位，在经济领域得到了广泛的应用。尤其是近20年来计算机的飞速发展，使计量经济学的发展和应用进入了一个新的阶段。计量经济学的产生和发展，使经济学在精确化和定量化方面跨出了革命性的一步，使经济学发展成为真正意义上的科学，它自身也成为经济学家对经济概念和定律进行定量化的工具，成为经济学家检验经济理论，分析和预测经济运行与发展的工具。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支，有一定的学科独立性，但不可否认它的方法性和工具性，即计量经济学是一门探索经济变量间关系的有用方法和工具。无论是从计量经济学课程本身在经济学人才培养中发挥的作用来看，还是参照国际上的普遍做法，我们认为把该课程作为经济学类专业的核心课程是必要的。

(3)各院校基本上都已经认识到了开设统计学和计量经济学课程的必要性。但在重视程度方面二者相比有所不同，学生中非常重视或比较重视计量经济学的比例要高于统计学。对此，我们认为，统计学和计量经济学在经济学人才培养中发挥了不同作用。尽管统计学和计量经济学都是定量分析方法，然而二者还是有很大区别。简单地说，统计学是收集、整理和分析数据的科学。而计量经济学是统计学、经济学和数学的综合，是一门从数量上研究经济关系和经济运行规律的科学。由此不难看出，统计学更多地说是一种工具和技术，负责对数据进行处理和分析。而计量经济学是统计学和数学在经济中的应用，这种应用不仅在开始阶段要有经济理论作为指导，而且在应用的最后阶段还要运用经济理论对产生的结果进行解释。此外，我们从两门学科的定义中可以明显看出，统计学是计量经济学的基础之一，计量经济学大量使用了统计学中的概念和方法。没有较好的统计学基础，学好计量经济学是不可能的。因此，统计学应该作为计量经济学的先导课程。

(4)自上世纪90年代中期开始，教育部将统计学、计量经济学列为经济学科的核心课程，到目前已有十几年的时间。这期间，两门课程教学在经济学类专业人才培养中发挥了很好的作用，取得了很好的效果，无论教师还是学生均给予很高评价。通过课程学习，学生掌握了基本的定量分析方法，增强了分析经济现象和经济问题的能力。有效提升了学生对经济数据的正确理解和应用，从而对经济学的学有裨益。

(5)经过国内经济统计学界20世纪80年代激烈争论，统计学的方法论性质成为主流认识。随之，数理统计方法被大量引入统计学课程。但由此却引发了新的问题，即在新的统计学课程教学中，原有的经济统计学部分，无论是教学内容还是教学课时均呈现下降态势，应当引起我们高度关注。

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中图分类号：F24

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.09.038

经济全球化和地区一体是经济发展的大方向，现代经济的出现，促进了经济生产力的快速发展。总体来看中国经济发展进入新常态，国际社会要适应这种变化，不能寄希望于中国经济处在高涨的状态。因为美国加息预期导致大多数新兴经济体外流、本币贬值、金融市场动荡。虽然同时中国就业基本稳定，但是在资本主义市场的经济体制下，影响毕业生就业的问题可以缓解，却不能根除。在即将到来的2016毕业更是面临着机遇和挑战。而且最近几年，国内大部分高校已经从精英模式转为化为普通教育的大众化模式，独立学院的数目逐渐增多，目前已经达到322所，共180万人，在高等教育中占据重要的地位。独立学院作为三本院校，相较于普通的一本、二本的大学生，在就业中不具备竞争优势。加之逐年增多的毕业生，其面临的就业压力远远大于其他普通院校学生。

1 经济走向与毕业生就业观念

当今，经济学类毕业生就业形势日趋严峻，悄然影响着大学生的就业观念。毕业生对就业的看法主要分为两个方面：一方面他们的风险竞争意识在不断地提升，虽然就业情况不够理想，很多大学生出现了消极沮丧的情绪，但是还是有大部分学生改变了传统的就业观念。他们改变了传统的观念，用发展的眼光看待问题，分析问题和观察处理问题；另一方面大学生的社会意识薄弱，受到诸多经济利益的影响，在就业的选择上更加倾向于功利化，其服务社会的意识正在不断地减弱。他们将职业分成不同级别，都想先实现自己的市场价值，没有太多地意识到自己的社会价值。他们一般没有明确的职业规划和就业目标，虽然意识到就业形势的严峻，但是并没有明确自己的目标，针对性地做出规划，所以对就业满意度和经济发展形势并没有呈现出积极或消极的态度。

为了深入研究，本课题组对大部分高校经济类专业毕业生的就业情况开展了问卷调查、个别访谈和数据分析，梳理出其基本的就业态势。总体上看，在收回的487份有效的问卷调查中发现有43.33%的学生认为当今经济的发展趋势面临较大的下行压力。因为这种无形压力的出现，让他们在就业的过程中显得得心力交瘁，无暇顾及社会需要，就业观念产生偏差。就拿我校的毕业生来说，对就业还是持有比较积极的态度，从对本校历届的毕业生就业满意度分析来看，63%左右的毕业生对就业单位比较满意，不太满意的和不满意的所占比例很少。

2 经济走向与毕业生的就业收益

高校专业人才的培养模式受经济环境的影响，同时也在影响着就业问题，高等教育人才培养模式对大学生就业来说具有双重意义：合理的高等教育人才培养模式不仅能够提高和促进高等教育的可持续发展，而且对大学生就业具有十分积极的作用。但是当高等教育出现人才培养模式不合理的情况下，则很有可能对大学生就业发展产生直接或间接的负面作用，影响大学生就业创业。

有研究指出，高等教育发展历程如果根据高等教育毛入学率为指标可以被分为三个阶段：精英阶段、大众阶段和普及阶段。高等学校的就业培养模式和教育制度在整体经济走向的引领下，为了适应当前社会对人才两极分化的需求现状，以及社会对高技术能力和创造力人才的迫切需求，所以将专业划分得非常细致。高校按照这种需求进行培养模式设置和专业划分。但是，随着知识的广泛融合及不同专业之间的相关性，可能会出现专业设置不合理的现象，对大学生就业层次预期产生一定的误导，造成择业层次和区域“扎堆”现象，将大学生的就业范围进一步缩小，进而影响就业。

就业范围的缩小间接影响了就业收益。在就业竞争的压力下，某些高校盲目地扩大办学规模，增加招生人数，打破了市场供不应求的局面，劳动力供过于求，使得就业压力进一步加剧，直接影响了大学生就业的收益状况，出现预期薪酬与实际薪酬的差距。大学生的预期收入与用人单位提供的工资之间存在匹配上的难度。因而这里就出现了价格需求弹性，价格需求弹性是衡量需求量对价格变动的反应程度。根据对东方学院的毕业生调查显示，大部分毕业生的预期薪酬在2000元-3000元和3000元-4000元之间，分别为32.39%、40.85%.而实际收入在3000元-4000元的只有20.88%，说明部分毕业生对薪酬的要求要略高于实际。预期薪酬在4000元-5000元及5000元以上的有11.27%和13.62%，实际收入达到此标准的只有4.71%和3.77%，就业收益的问题依然存在。

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中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）08-0115-02

自21世纪初以来，我国财经类高等院校普遍将《宏观经济学》作为必修的专业基础课程，使其重要性日益凸显。但由于《宏观经济学》一般在低年级开设，学生缺乏对《宏观经济学》的了解，而该课程的理论性、发展性、表述方法的多样性、实践的多变性、与经济现实的联系性等都表明了学习的难度，使得以传统“满堂灌”、“填鸭式”为主的教学方式难以达到良好的教学效果。鉴此，作者结合自己的教学实践经验，以《宏观经济学》的学科特点为基本出发点，对《宏观经济学》教学的改革与实践进行分析与探讨。

一、《宏观经济学》的特点

要做好一门课程的教学，首先必须搞清楚其主要特点。从整体而言，《宏观经济学》是一门特点很鲜明的课程。从理论体系、研究方法以及发展脉络来看，其主要特点可归纳为三个方面。

1.《宏观经济学》理论具有系统性、发展性的特点。概括地说，《宏观经济学》研究一国的整体经济运行状况和政府如何采取经济政策对经济进行调控的社会科学，其内容主要包括短期经济波动和长期经济增长问题，并涉及到了就业、通货膨胀和国际收支等问题，是一套完整的理论体系。同时，更为重要的是其理论还在不断地发展之中。这都会给初学者带来疑问与困惑。

2.抽象化的理论与数理化的模型并存。首先，《宏观经济学》较多地运用了抽象分析方法，它通过适当的假设，从社会经济现象中提炼和选择主要因素，并抽象为概念，创造了一个纯粹、简化的逻辑理论分析框架和环境。因此，给社会经验和实践有限的学生带来了感性认识和理性理解的困难。其次，《宏观经济学》大量运用了数理模型和数学推导。通过引入数学工具，利用数学符号表示概念，并使用大量的数学公式和数理模型去演绎社会经济现象和活动，从而构建了数理化、模型化的宏观经济理论系统。这些把数学工具运用到逻辑推理的分析方法对于初学者无疑是巨大的挑战，的确令人费解，尤其对于数学基础欠佳的学生更是难上加难。

3.《宏观经济学》涉及面广，内容丰富，且实践性强。从发展历程来看，《宏观经济学》是伴随着资本主义国家经济发展的历史进程而发展起来的，是对各历史时期经济发展状况的经验总结，由此形成了学派林立的局面，产生了众多的经济学著作、代表人物及主要观点，其涉及面较广，仅近现代就有货币主义、理性预期学派、供给学派、新凯恩斯主义、新剑桥学派、新制度学派等。更为重要的是，诸多学派间的理论既有相互补充、相互完善的；也有相互排斥、相互对立的，由此使得内容更为丰富复杂。从实践意义上说，《宏观经济学》理论以社会经济总体和总量作为研究对象，把就业、利息、通货膨胀、经济波动以及经济增长等事关国计民生的大事纳入研究体系，进而分析政府的财政政策和货币政策等内容，不仅是对社会经济实践的提炼与总结，更是能用于指导经济实践活动，使得其理论表现出很强的实践性。这既是与其他社会学科迥异之处，更是学习中的难点。

二、《宏观经济学》教学改革与实践的体会

为解决以上难点，开展教学改革极为必要。具体就财经类院校而言，应根据主要专业的要求、学生情况，基于《宏观经济学》的理论体系、逻辑框架及其特点，从教学方法、模式以及手段等方面进行改革。

1.基于财经专业特点，优选教材、参考书。考虑到《宏观经济学》的教材版本在内容框架和结构体系上呈现多样化的特点，以及财经类院校的专业要求和生源情况，基于作者的教学实践经验，本文认为基础教材的选择应以“我”为主，即有条件的学校最好采用本校教师团队自己编写的教材，使之更切合实际要求。在参考书的选择上，应选择合适的国内外参考书若干本。就财经类院校的特点而言，人大版高鸿业编写的《宏观经济学》、曼昆编写的《宏观经济学》以及多恩布什等编写的《宏观经济学》是比较适用的。这些参考书的显著特色是将《宏观经济学》的短期和长期、超长期分版块论述，直观地展示出了《宏观经济学》的模型结构，更有利于学生认识不同模型的特点、区别及其适用范围。

2.基于与《微观经济学》的比较开展教学。在学习《宏观经济学》之前，学生们已经系统学习了《微观经济学》，这在一定程度上为《宏观经济学》的学习奠定了基础。因此，考虑到学生已具有《微观经济学》的基础，教师应从比较的角度去介绍《宏观经济学》，让学生对这门课程形成更为清晰的感性认识，从而激发学习兴趣，提升学习热情。一方面，基于《微观经济学》与《宏观经济学》的联系，将相关知识点进行无缝连接，以提升学生对知识点的理解。例如，将《微观经济学》经济学中的消费者、生产者行为理论中的均衡分析与《宏观经济学》中的IS-LM模型、AS-AD模型的均衡分析联系起来；将《微观经济学》中的预算约束内容与《宏观经济学》的消费理论联系起来。另一方面，基于《宏观经济学》与《微观经济学》的区别，让学生循序渐进地了解和认识新课程的内容，并形成与之相适合的方法论体系。在教学中，一是要从与《微观经济学》的区别角度讲授《宏观经济学》研究的对象、方法以及框架的特点；二是要结合经济史与经济思想史的发展来考察《宏观经济学》与《微观经济学》的区别。由此，让学生体会到《宏观经济学》涉及和解释的核心问题与《微观经济学》是完全不同的，并引导学生带着问题去思考和理解宏观经济理论。

3.把握《宏观经济学》理论的脉络和思维趋势开展教学。在财经类院校，《宏观经济学》的学习不仅关系到经济学理论的掌握，还关系到财经类学生经济学特有的分析思维能力的培养，更为财经类各专业课程的学习奠定基础。因此，很多知名的教师都提出了经济学的学习应该以培养学生的经济学思维为主要目的。其中，阮守武（2007）认为西方经济学的教学最重要的是教会学生像经济学家一样思考；方福前（2004）认为西方经济学的教学主要是教给学生经济学原理和分析问题的方法；成新华（2008）认为《宏观经济学》的教学目的不是仅向学生传授理论知识，更重要的是培养经济学思维。为此，笔者认为在教学实践中要做到以下几点：首先，将整个课程的思路和逻辑给学生讲授清楚，并强调《宏观经济学》内容之间的内在逻辑关系。如先考察国民收入的核算，才有基于此的国民收入决定理论的分析，而后才有对宏观经济政策的研究。其次，要强调宏观经济理论学习的循序渐进。《宏观经济学》理论模型的分析过程，其实是逐渐放松假设，增加内生变量的过程，这就要求在讲授时注重逻辑顺序，把握思维趋势，并让学生充分体会到这一点，从而提高学习效率。再次，在教学实践中，为学生梳理各个流派之间不同的观点和理论，强化学生多元化经济学思维的培养。尤其是，强调不同流派的区别与联系，让学生深入把握，以便更好地理解《宏观经济学》。

4.适当采用案例教学法，做到理论联系实际。《宏观经济学》的优美之处不仅在于其规范、严谨的理论分析，还在于其对现实世界的解释和应用。因此，在《宏观经济学》的教学实践中，案例教学是不可或缺且意义重大的。这对于财经类院校尤其重要，因为从案例教学的渊源而言，上世纪20年代哈佛大学首创时的目的就是培养实用型、高素质和创新能力强的管理人才。为做好财经类院校《宏观经济学》的案例教学：需要将理论与经济热点问题相结合，以案例的形式呈现给学生。为让学生深入理解《宏观经济学》理论知识，并将所学理论转化为应用能力，可将国外成熟、先进的宏观经济实践以案例的形式介绍给学生，以增强《宏观经济学》理论的现实感。通过国内案例的引入，将更有利于学生运用所学的原理来分析解释实际生活中的经济现象，进一步加深他们对现实经济问题的感性认识。

参考文献：

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一、导言

经济学专业是我国高等学校经济学教育中一个重要本科专业，到2009年，全国普通高校设有经济学专业点5377个，其中本科为1734个。根据教育部《普通高等学校本科专业目录（1998年颁布）》，“经济学”学科门类（02）下设经济学类（0201）及经济学（020101）专业（其他：020102，国际经济与贸易；020103，财政学；020104，金融学）。实践操作中，人们对经济学专业认识的模糊（如“经济学”专业和“经济学”门类），导致社会需求及学生学习动力不足，择业上受到极大的限制，进而导致经济学专业的毕业生就业率远低于全国普通高校毕业生的平均就业率。造成这种现象的根源在于当前众多院校人才培养模式上出现了问题。1.专业定位不明。很多院校只强调经济学专业是培养复合型人才，却忽视我国普通高等教育仍属于基础教育，这就与当前就业市场对专业性的要求之间出现矛盾。所以说这种复合型人才也需要突出其专业性的一面；2.缺乏市场导向。很多学校经济学专业人才培养不以市场需求为导向，不考虑不同行业对经济学专业人才需求的特点，让市场去适应教育，这显然与实践脱离；3.课程设置不合理。主要表现为将基础课和专业课方面的课程简单的凑在一起，没有主次轻重之分，且实践教学脱离实际应用平台；4.教育资源配置不合理。由于受通才教育的影响，老师对所有的学生都采用同一教学模式，不能实现因才施教。这种局面如果不能及时扭转，将严重影响我国经济学专业人才的培养，一方面是高校培养出来的人才因不适合企业的需要而面临失业的压力，也因此浪费国家大量的教育资源；另一方面高校也因为经济学专业低就业率而失去学科发展的推动力。

基于此，国内学者开始纷纷探索新型人才培养模式，各个高校也开始进行人才培养模式改革。“大类招生”作为一种新型的人才培养模式正逐渐被我国高校所采用。大类招生在强化基础教学、拓宽专业口径等方面都起了很好的作用，一定程度上提高了人才培养质量。但是其实施过程中，出现了后期专业分流不均、课程体系不合理等方面的问题。因此，我们提出了大类招生下定制培养人才培养模式：按学科(或系或学院)进行招生录取，在此基础上，学生在前两年学习通识基础课和学科基础课，第三年开始学生按照兴趣爱好选择专业和专业方向，实行定制培养和模块化教学模式。

二、定制培养与模块化教学模式的基本思路和特征

定制培养与模块化教学模式其出发点就是强化专业特点、明确专业目标、把握学生就业方面，重组教学内容以保证学生以较高效率修完所需课并具备相应专业技能。

（一）定制培养。

现存人才培养模式是学校根据对人才市场的预测，按照某种统一的规格培养人才。由于计划带有某种盲目性和缺乏针对性，人才总体缺少个性化，走向社会后普遍需要一个较长的学习、熟悉和适应过程，才能胜任工作。而且常出现培养的人才类型无法完全与职业岗位对接，对教育资源造成很大浪费。为了解决专业人才供需之间的矛盾，各高校积极探索新的人才培养模式。定制培养是高校适应社会变化的一种创新人才培养模式，即由学校、用人单位、受教育者三方合作共同参与教育体系中，以适应现代化社会需求。

定制培养借用的是商品交易中订单的概念，根据“大规模客户定制”含义，提出“客户定制”培养人才的创新模式，在高校专业人才培养过程中，遵循“以销定产”的指导方针，尽可能按照用人单位的个性化要求，重组和调整教学计划、教学内容、教学方法，最终“生产”出用人单位需要的定制人才 。定制培养不仅关系到用人企业能否得到满意的人才，更涉及到受教育者的职业发展。针对企业紧缺人才对在校学生进行定制培养，为企业培养“定制人才”，才可以很好地解决人才供需的结构性矛盾问题。这种以企业为客户的订单教育和以学生为客户的个性化教育的教育模式，向人们展示了高等教育发展的新趋势。

（二）模块化教学。

模块化教学模式是根据定制培养的思想，将专业分为不同的专业方向，并根据不同的专业方向、教学内容和培养人才类型，将学校现有的教育资源科学地划分为若干个可以有机搭配和组合的模块，并根据不同培养对象选择不同的模块内容进行教学的一种方法 。

模块化教学有较多的优越性：①便于教学管理。传统的教育模式下若要更新教学内容，需要修订整个教学计划，而模块化教学则可以灵活地更新个别教学模块，比修订整个教学计划容易得多，而且便于随学科发展而变化，这对于经济学专业迅速适应复杂多变的社会对经济学人才需求尤其重要；②便于因材施教。模块化教学能够结合企业需求的实际情况兼顾学生的兴趣，使学生掌握较大的自，调动学生学习的积极性；③避免知识重复讲授。原有的教育方法，由于受传统培养模式的束缚，致使每科教学内容重复，课时膨胀。采用模块教学避免了讲授重复的知识，有针对性的进行教学。当然，模块化教学的优越性也不是绝对的。比如，学习某个模块，要以掌握另一些模块的内容为前提，这就必然限制了模块化教学的灵活性。这些问题有待于在实践探索中加以解决。

三、大类招生下定制培养运行机制

（一）建立网络信息平台，加强校企合作。

在大类招生背景下，构建柔性化的人才培养机制，理顺学校、用人单位和学习者本人的关系，加强学校与用人单位在人才培养方面的交流与合作，是定制人才培养模式能够成功实践的关键。如果缺乏有关方面的交流与合作，要想真正实现人才的“定制化”培养是根本不可能的。因此，必须要搭建起用人单位与高校人才需求与培养的网络信息平台。通过这个平台，学校才能与有关用人单位进行及时充分的交流，使学校动态掌握企业的实际需求，规划满足企业需求的各种资源，从而达成有关人才的定制培养方案，并接受用人单位对人才培养过程的全程监督。

通过建立企业与高校人才需求与培养的网络信息平台，校企双方可以建立起长效合作机制，用人单位与学校共同探讨人才培养模式，并从用人单位用人标准的角度对学校经济学专业人才培养目标提出建设性意见和建议，为学校准确定位经济学人才培养目标以及课程设置奠定基础，使学校的经济学人才培养目标与企业的用人标准达成一致。

（二）合理定位人才培养目标和专业方向。

定制培养借鉴企业界的定制营销模式，对一个学校来说，学生就是其打造出来的产品，培养出来的学生就业如何，就要看其是否满足用人单位的需求。因此学校一定要结合企业的需求以及学校的现有资源和不同行业对经济学人才需求的不同特点，为经济学专业设计不同的专业方向。

但是，由于不同的专业方向对知识的需求不同，要做到人才的定制培养，一方面需要学校能够根据不同的专业方向设计相应的课程，提供更为广泛的知识；另一方面还要能根据不同的学生对知识的需求与偏好，提供合适的知识。显然，这两方面的工作对学校来说都将是一个挑战。然而对任何一所学校而言，它所拥有的教学资源是有限的，所以，任何一所学校要给所有的学习者提供他们所需要的知识是完全不可能的。因此，对某所具体的学校来说，要做到经济学专业人才的定制培养，首先学校要根据自己的资源优势,在经济学专业人才培养方面确立起一个恰当的基本目标。然后根据企业对经济学专业人才的需求，确定适合学校自身发展、体现学校特色的经济学专业方向。

（三）科学制定和实施教学计划。

根据社会对具体某一方面人才的要求，学校要有一个完整的培养计划和教学内容体系。而且为了便于定制化培养, 减少定制化的教学工作量和教学环节，学校应该将培养计划及教学内容体系分解为更小单位的集合。然后根据不同用人单位及学习者的要求，由学校先提出总体的教学计划框架，并按照合适的方式重组教学内容，以供学生学习。在教学中尽可能采用高质量的教学模块组成模块化的教学，使优质教学资源得到充分的共享，提高学生专业知识的可重构性。企业主要对实践、实训和技能等方面的计划提出修改建议，双方就其可行性进行充分讨论，共同制定教学计划。学生借助企业业务平台，到企业或相关机构，进行充分顶岗实习实训，培养实践工作能力。

（四）合理构建课程体系,开展模块化教学。

根据学生的特点和企业需求，构建有利于学生知识、能力、素质协调发展的课程体系，实现知识传授和能力培养的真正结合，是经济学专业加强学生素质教育的重点。实施大类招生下定制人才培养模式改革, 各高校应进行课程体系的改革，淘汰原有适应传统培养模式的课程内容，设置符合新型人才培养模式的课程结构体系。

我校根据自身的特点，基于学科大类招生和定制培养的总体方案设想，采取专业口径逐年从宽到专的原则，对经济学专业的课程体系建设进行了全面的改革。我校按照经济学学科大类招生，在此基础上，学生在前两年学习通识基础课和学科基础课，然后在大学二年级下学期进行专业分流，学生开始根据自己对专业的理解和兴趣爱好选择专业，第三年进入专业模块，第四年则根据定制培养思想，将专业分成更小的专业方向，学生根据自己的兴趣以及对未来职业方向选择适合自身发展的模块。每个模块由若干相互关联的课程组成，不同模块之间既相互独立，同时又有一定内在联系。模块和组成模块的课程都是可以变动的，取决于社会需求和学科的最新成果，学生根据自己的兴趣、能力、就业方向，选择一个或几个模块,达到规定的学分即可。而且每个教学模块都有不同的教学团队，这样有利于发挥教学团队的作用。各个院校在设计这些模块时，应根据各自的师资、设备等条件，设计出适合本校特色的经济学专业教学模块。但是，每个模块由哪些课程组成以及每门课程的内容与要求,应当尽量规范化，趋于一致。

（五）加强实训基地建设，开发建设专业教材。

确立“从社会需求往回走”的理念，弥补地方高校办学中不够贴近社会需求的不足，缩短学校与用人单位在人才培养方面要求的差距。双方共同规划、参与校内实训基地的建设。在学校出场地、设备和资金的情况下，依托企业的技术支撑，做好校内实训基地的建设工作。双方共同开发、建设专业教材，尤其是专业实践课程教材。企业丰富的实践资源为教师的课堂教学提供了大量案例和项目内容，使教师的知识不断更新，结合学校的教学经验，计划、编著、出版具有针对性、实用性、鲜明特色的专业教材，使学生对专业理论知识与实际生产经营能更好地有机结合。

（六）构建新的教育质量评价标准，使得客户满意最大化。

构建适合大类招生下定制培养的教育质量评价标准，是保证这一新的人才培养模式健康发展的关键。传统的人才培养模式教育质量通常是由教育部门内部认定的，认定标准单一且缺乏教育质量的过程控制。而大类招生下，定制培养模式的质量认定主要是基于“客户满意原则”，是由用人单位和学习者本人认定的。与传统评价标准相比，新的评价标准呈现多样化，既重视教育质量的结果评价又突出教育质量的过程控制等。

但是，由于学校的资源有限，让所有的用人单位和学生满意是件比较困难的事情。因此，从学校的可操作性角度考虑，新的教育质量评价标准还要讲究一个度的问题。一是学校在培养某类专业人才时，对教育质量的要求必须有一个基本标准；二是在基本标准基础上，学校要根据用人单位及学习者本人的意愿，尽可能使其满意最大化。对于第二个标准，无疑给学校带来了挑战。而要做到这些，学校一要做好与国际接轨的职业分类标准建设；二要研究各类职业对人才的基本要求；三要做好有关人的个性化特点的研究。

四、结束语

任何一项改革都必须在实践中不断改进，大类招生背景下，定制培养与模块化教学模式作为一项新的人才培养模式也是如此，仍存在局限性，主要表现为：一是如何确定专业方向细分标准。由于现实中的行业很多,我们无法按照每个行业设置相应的专业方向，方向细分过窄则不利于学生未来发展，方向细分过宽则不能体现专业优势。二是如何将按照定制培养细分的专业方向与按照学科资源划分的教学模块有机结合。这就需要学校按照本校资源优势和特色，通过不断实践―反馈―改革―再实践来优化并完善这一新型人才培养模式。

参考文献：

[1]蒋秀兰,郭娜.关于高等学校大类招生政策的思考[J].经济研究导刊，2009.

[2]杨占昌,陈立文.大类招生格局下我校经管类专业分流模式研究[J].管理观察,2010.

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中图分类号：G642.0 文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）22-0261-02

引言

计量经济学是将经济理论、数学和统计学等综合应用于经济现象，以定量分析来揭示经济活动中客观存在的数量关系的一个经济学分支。在1998年7月，教育部确定其为高等学校经济学类各专业八门共同核心课程之一，在经济学学科体系中占据重要地位，已成为经济研究与经济管理不可或缺的工具。但该门课程的最大特点在于大量数学知识的综合运用，即使对于初级计量经济学，也包括微积分、线性代数以及概率论等三大数学工具，所以，对于本科阶段的经管类学生来说，其难度较大。在传统的教学中比较注重参数估计和各种检验的理论和方法等内容的讲授，而将这些理论和方法如何与不同专业需求、专业内容联系起来，如何从实际经济问题出发建立模型、应用模型介绍的比较少。学生学了不少理论方法，却不知道怎样应用到实际问题中去，更不知道对模型或计算的结果作出合理的经济解释。这种培养方法使得计量经济学丧失了作为一种重要的经济分析和经济管理工具的作用，几乎成为一堆枯燥无味的数字和公式。

笔者认为，计量经济学的教学应分两条路走，一是侧重于理论方法的教学；二是侧重于实际应用的教学，而对于经管类本科教学阶段，应以计量经济学的实际应用为主，因此，需要在教学过程中淡化数学理论的推导证明，但重点培养学生实际经济问题的分析与解决能力。在这一原则下，实验教学成为一个必不可少的环节，这符合当前高等院校所提倡的素质教育，是提高教学效果，培养创新型和应用型人才的根本途径，但在现实中，计量经济学的实践教学仍然是一个软肋，需要进一步深入探讨实践教学的模式、内容等。

一、实验教学模式的安排

根据教育部对实验教学类型的划分，可以把计量经济学实验教学分为验证性实验和探索性实验两种模式。

验证性实验是指对研究对象有了一定了解，并形成了一定认识或提出了某种假说，为验证某种认识或假说是否正确而进行的一种实验。验证性实验强调演示和证明科学内容的活动，科学知识和科学过程分离，与背景无关，注重探究的结果（事实、概念、理论），而不是探究的过程，其目的在于培养学生的实验操作、数据处理等技能。所以，验证性实验适合于课堂案例教学，即在课堂上讲授计量经济学理论和方法之后，有针对性的对计量经济学理论和方法进行验证性实验。验证性实验的优势在于教学设计简化，学生通过实验能及时消化课堂所学的理论，便于掌握理论。

当然，验证性实验的本质是理论教学的补充，而不是深化，无法让学生独立思考，创造性地使用所学的方法和理论解决实际问题。因此，不能结合专业特点，不能激发学生的创造性和独立思考能力。在计量经济学的教学当中，开展探索性实验教学是激发学生创新能力，激发学生自主研究能力的有效方法。

探索性实验教学是在教师指导下，学生进行参与和体验的实验教学形式，是一种具有严密的学术性的创造活动。在探索性实验教学活动中，在教师的指导下，学生根据专业特点自由选择自己关注的问题，独立自主的利用所学的理论和方法开展实验，独立搜集数据和资料，独立设计实验方案，独立进行模型设定、估计、检验和经济解释。学生通过自主地参与获得知识的过程，培养研究自然所必需的探究能力，形成科学概念，进而养成探索未知世界的积极态度。探索性实验教学是创新教育思想在高等学校实验教学中的具体体现，通过探索性实验教学，教师可以对学生施以全新的教育和影响，使学生能够发现和认识新知识、新事物，为其成为高素质的创新人才奠定基础。

综上所述，我们认为应遵循循序渐进的原则，从感性认知到理性升华，所以，对于实验教学应该分两步走，首先建立对计量经济学的感性认识，即在计量经济学课程的教学中，对于需要实验的教学章节，教师先讲授理论知识，接着进行验证性实验教学，让学生先模拟课本例题，然后完成课后习题。通过这样的基础的验证性实验教学，使学生掌握基本的软件使用知识、加强对计量经济学理论的了解，然后进行拓展型的探索性实验教学，培育学生的创新能力。在这类实验中实行的是严格的实验方案审核制度，学生要先提交实验方案，经教师审核，认为具有可行性后才被允许进入实验室。

二、实验教学软件的选择

Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价），Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。另外，Eviews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性的领导软件，引入了流行的对象概念，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作灵活简便。

所以，Eviews作为计量经济学专业性的软件，操作的简便性使其成为本科学习计量经济学首选实验教学软件，而强大的专业为今后的学习、使用提供了广阔的空间。

三、本科实验教学内容的选择

在实验教学中，利用软件来完成烦琐的计算，将教学重点放在实验设计、资料收集、计量方法的实际应用、回归结果的分析上，以便更好地培养学生运用计量方法解决实际问题的能力，全面培养学生素质，这是开设实验课的主要目的。根据循序渐进的原则以及经管类本科阶段计量经济学理论教学的内容，先从验证性实验开始，最后发展到探索性实验过程，因此，相应的实验教学内容（如表1所示）。

四、实验教学的考核

作为《计量经济学》的实验课程，实验成绩直接按一定比例记入总成绩，不单独开列。实验成绩应由实验准备、实验过程、实验报告三部分构成。评分标准为：（1）实验准备的充分性；（2）实验过程的正确性与合理性；（3）实验报告撰写的规范性、实验结果的准确性、创新性。

实验的准备工作主要是指对经济理论的分析、建立模型、统计数据的收集和整理工作。这一计量方法应用的第一阶段，所以是考核的重要环节。实验过程包括实验考勤、实验操作抽查，主要是在统计数据收集整理的基础上，选择合适的计量经济学方法对计量经济模型进行估计，求得参数的估计值。通过实验过程可以反映出学生对计量方法的理解和掌握程度。实验的最终结果具体由实验报告体现。学生在完成每一个实验后，根据上机操作结果写出相应的实验报告。

参考文献：

[1]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2005.

[2]胡荣才.素质教育背景下的《计量经济学》实验教学[J].统计教育，2008，(3)：4-6.

篇11

中图分类号：F279；G641 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01

前言

西方经济学课程是财经类高校的必修课程之一，通过西方经济学课程的学习，学生可以认识到中西方经济文化的差异以及中西方在高校教育上对人才培养方向上的差别，更好地将中西方的财经知识进行融会贯通，提高自己的专业技能，以提高就业时的竞争力。然而，当前财经类高校在西方经济学课程教学上仍存在不足，要求高校对现状问题进行分析，并寻求有利的改革策略，以提高我国财经类高校教学质量，提高高校学生就业率。

一、财经类高校西方经济学课程教学现状

受传统教学理念的影响，我国财经类高校在西方经济学课程的教学上，学生对西方经济学课程的重要性认识不够[1]。在对财经类专业课程学习时，更注重对传统学科的学习。因而忽略了西方经济学在专业技能培养上的重要性，也对其在就业方面发挥的作用认识不够，认为西方经济学课程在国内财经领域的用处不大，对日后的工作并无益处。除此之外，高校教师在教学方法上不科学，导致高校学生在西方经济学课程的学习上效果不显著。

二、财经类高校西方经济学课程教学改革的意义

（一）有利于财经类高校竞争力的提高

鉴于目前财经类高校在西方经济课程教学上存在的问题，实施教学改革是十分必要的[2]。对西方经济课程进行改革有利于财经类高校竞争力的提高，通过教学方法、教学内容上的创新与改革，使高校学生摆脱传统观念上对西方经济学课程的认识，提高学习兴趣，从而提高财经类高校的教学质量，优化学生资源，有利于财经类高校教师教学水平的提高，从而提高财经类高校竞争力。

（二）有利于财经类毕业生专业技能的提高

对西方经济学课程教学改革也有利于财经类毕业生专业技能的提高，提升学生专业素养。通过西方经济学课程的不断深化改革，使中西方文化得到有效的融合，在掌握传统技能知识的同时，融入西方教学内容，有利于学生专业知识的积累，为日后在财经领域的进一步研究和发展打好基础，以此达到财经类高校的教学目标。

三、财经类高校西方经济学课程教学改革策略

（一）加强学生对西方经济学的重要认识

为促进财经类高校西方经济学教学改革的顺利实施，需强化学生对西方经济学的认识，使学生认识到西方经济学课程的教学宗旨，在于提高学生财经类的专业技能，更好地将理论知识运用到实际工作与生活中[3]。教师可在理论知识教学中，穿插西方经济学在实际工作及生活中的应用。

例如，在概念讲解时，要引入与此概念相关的经济学常识或经济学领域对此概念的具体应用以及中西方对该概念的不同解释。通过对相关应用的理解，使课堂内容更加多元化，改变了传统教学的单一化，加深学生对西方经济学概念的认识以及在实际工作中的应用，通过中西方教学内容的对比，激发学生对西方经济学的学习兴趣，从而提高学习效率，对学生的长远学习非常有利。

（二）改革教学方法

除加强高校学生对西方经济学的认识外，在西方经济学课程改革上要求教师在教学理念、教学方法及教学内容上不断改革，摆脱传统的教学方法，采用科学合理的教学方法。由于高校教师的受教育程度较高，大多为硕士学位，在对西方经济学的认识上及知识量上的掌握水平较高，但受传统教学观念的影响，教师往往只注重理论知识的教学，要求对此进行改革。教师可在课堂上将学生分组进行讨论。

例如，在对西方经济学的重点知识进行概括总结时，教师要引导学生自主发挥，提出自己的意见并找出西方经济学与中方经济学在教学内容上的差别以及优缺点，通过学生小组间的讨论，各抒己见，在互相交流中，提高对西方经济学的认知，也是对中西方文化的有效融合，体会到中西方文化的差异以及在教育理论上的差别，从而激发学生学习兴趣，确保学生学习的有效性，从而促进学生长远发展[4-5]。

四、结论

总之，高校在培养人才上发挥越来越重要的作用，随着我国社会经济的不断发展，对财经类专业人才的需求越来越多，也对人才的专业技能提出了更多、更高的要求，这也是对财经类高校教师教学质水平的挑战。针对当前财经类高校在西方经济学课程存在的不足，要进行必要的改革，以促进我国高校教育的长远发展，同时也提高学生的社会竞争力，为学生未来的发展打下夯实的基础。

参考文献：

[1]李雪苑.高校西方经济学课程教学思考与建议[J].财会月刊，2013，14（04）：165-166.

[2]徐若梅.地方普通本科院校西方经济学教学改革与实践的探讨[J].黑龙江教育学院学报，2013，12（01）：189-190.

篇12

现代经济学的理性选择理论开始尝试将“认知”作为内生变量来研究。现代主流经济学从人的有限计算能力、感知、意志、记忆和自控能力等方面研究了认知形成及其约束（Salvatore， 1999；Schandler，2006；Rubinstein，2007），认为认知是介于偏好与效用之间，从而在理论研究上处于不可逾越的位置，只有对认知进行研究，对偏好和效用的研究才能接近实际。现代非主流经济学注重于运用认知心理学来研究人的认知形成及其约束（Kahneman and Tversky，1973，1974，1979；Smith，1994），它通过实验揭示了一些反映认知心理进而影响选择行为的情景，如确定性效应、锚定效应、从众行为、框架依赖、信息存叠等，以论证传统理论忽视认知分析而出现的理论与实际之间的系统性偏差。

但是，经济学理性选择理论对认知的分析和研究，是在预先设定规则的建构理性框架内进行理论演绎和推理的，它们对认知的解释，通常表现为一种规则遵循。例如，新古典理性选择理论关注个体应怎样符合理性（最大化）的选择，而不是关注个体的实际选择，它对认知的学术处理是从属于效用最大化的（Harsanyi，1977）。现性选择理论所关注的，或是在忽略认知的基础上建立解释和预测实际选择的理性模型来说明实现效用最大化的条件，以阐释个体如何选择才符合理性（Edgeworth，1981）；或是通过行为和心理实验来解说实际选择的条件配置，以揭示实际选择的效用函数（Kahneman and Tversky，1973，1974，1979；Smith，1994），因而对认知的学术处理同样是从属于效用最大化的。基于选择的结果是效用，而认知与偏好都内蕴着效用形成的原因，我们可以认为，经济学在将个人追求效用最大化视为公理的同时，也在相当大的程度上表明理性选择理论对效用函数的描述和论证，不是依据数据分析而是一种通过理论预设、判断和推理得出的因果思维模式。

因果思维模式在信息完全和不完全情况下的效应是不同的。在信息不完全状态下，如果研究者以信息完全预设为分析前提，依据自己掌握的部分信息对问题研究做出因果逻辑判断和推论，则其不一定能得到正确的认知。在信息完全状态下，研究者不需要有预设的分析假设，也不需要依赖逻辑判断和推论，而是可以通过数据高概率地获取正确的认知。经济学的信息完全假设对认知研究的影响是广泛而深刻的。例如，新古典经济学假设选择者拥有完全信息，能够实现效用最大化，它对偏好与认知以及认知与效用之间因果关系的逻辑处理，是通过可称之为属于该理论之亚层级预设的“给定条件约束”实现的（信息完全假设是第一层级预设）。在该理论中，偏好被规定为是一种处于二元化的非此即彼状态，认知在“选择者知晓选择结果（效用）”这一亚层级预设下被跳越。很明显，这种因果思维模式有助于使其建立精美的理性选择理论体系，但由于没有对认知阶段作出分析，它很容易严重偏离实际。

现代主流经济学的理性选择理论偏离现实的程度有所降低，原因在于开始重视认知的研究。半个多世纪以来的经济理论研究文献表明，现代主流经济学的理性选择理论正在做逐步放弃完全信息假设的努力，它对偏好与认知以及认知与效用之间因果关系的逻辑处理，是在质疑和批评新古典经济学偏好稳定学说的基础是进行的，该理论用不稳定偏好取代偏好的内在一致性，解说了认知的不确定性，以及不完全信息和心理活动变动等如何对认知形成约束，以此质疑和批评新古典经济学的期望效用函数理论，并结合认知分析对个体选择的效用期望展开了深入的讨论。相对于新古典经济学的理性选择理论，虽然现代主流经济学的理性选择理论仍然是因果思维模式，但它有关偏好与认知以及认知与效用之因果链的分析衔接，明显逼近了实际。

现代非主流经济学的理性选择理论不仅彻底放弃了完全信息假设，而且彻底放弃了主流经济学中隐性存在的属于新古典理论的某些“给定条件约束”。具体地讲，它对偏好与认知以及认知与效用之间因果关系的论证，不是基于纯理论层次的逻辑分析，而是从实验过程及其结果对这些因果关系做出解说。至于效用最大化，该理论则认为认知与效用最大化的关联，并不像先前理论描述的那样存在直接的因果关系。现代非主流理性选择理论通过实验得出一个试图取代传统效用函数的价值函数（Kahneman and Tversky，1979），该函数体现了一种以实验为分析底蕴的不同于先前理论的因果思维模式，开启了以实验数据作为解析因果关联的理论分析先河。但由于现代非主流理性选择理论毕竟还是一种因果思维模式，因而同先前理论一样，在理论建构上它仍然具有局限性。

从理论与实践的联系看，经济学理性选择理论的因果思维模式之所以具有局限性，乃是因为它用于分析的信息是不完全和不精确，甚至有时不准确，以至于造成认知不正确和决策失误。当研究者以不准确或不精确的信息来探寻因果关系时，极有可能致使认知出现偏差；而当认知出现偏差时，理论研究和实际操作就会出问题。诚然，因果思维模式本身并没有错，但问题在于，单纯从现象形态或单纯从结果所做出的理论判断和推论，不足以让研究者揭示真实的因果关系。人们对因果关系的理解过程伴随着认知的形成过程，在非数据支持的因果思维模式存在局限性的情况下，经济学家依据这种模式所构建的理性选择理论，难以得到符合实际的认知理论。那么，在未来世界是什么影响和决定认知呢？人类认知有没有可能达到准确化呢？我们把目光聚焦于大数据，或许能够找到问题的答案。

二 、运用大数据能获得正确认知吗？

在迄今为止的经济理论研究文献中，经济指标或行为指标所选用的样本数据，不是互联网和人工智能时代所言的大数据。大数据具有极大量、多维度和完备性等特征，极大量和完备性表明大数据有可能提供完全信息，多维度意味着信息可以通过大数据的相关性得到甄别和处理。广而论之，人类的行为活动表现为一个庞大的数据堆积，个别行为所产生的数据只是这个庞大数据的元素形式。如果我们以人们的投资和消费活动作为考察对象，对大数据蕴含的因果关系以及由此得出的认知进行分析，那么，我们可认为投资和消费不仅在结果上会产生大数据，而且在运作过程中也会产生大数据。换言之，投资行为和消费行为在“结果”上显示极大量数据的同时，也在“原因”上留下了极大量数据让人们去追溯。因此，人类要取得因果关系的正确认知，离不开大数据，而在样本数据基础上经由判断和推理得出的针对因果关系的认知，至少是不全面的，它不足以作为人们投资和消费选择的科学依据。

1、运用大数据分析因果关系的条件配置

人类认知的形成离不开因果关系分析，但运用大数据来分析因果关系以求获取正确的认知，必须具备以下条件配置：1、移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统等的覆盖面要足够大，以便能搜取到极大量和完备性的数据；2、需要探索对极大量（海量）数据的算法，能够对大数据进行分类、整合、加工和处理；3、需要厘清和区别数据的不同维度及权重，以至于能够运用大数据来甄别因果关系的内在机理。显然，人类从两百年前的工业革命到今天的信息革命，对数据的搜集、整合、加工和处理还不全然具备以上的配置条件，人类运用大数据来分析因果关系，还刚刚处于起步阶段。

联系经济学理论看问题，经济学家分析投资行为和消费行为以及对其因果关系的研究，主要是在抽象理论分析基础上运用历史数据来完成的。其实，对投资行为和消费行为的研究，不能只是从结果反映的数据来考量，即不能只是局限于历史数据分析，还需要从即时发生的数据，乃至于对未来推测的数据展开分析。这可以理解为是运用大数据思维来研究经济问题的真谛。从大数据观点看问题，投资和消费的因果关系应该是历史数据流、现期数据流和未来数据流等三大部分构成的。经济学实证分析注重的是历史数据流，很少涉及现期数据流，从未考虑过未来数据流，因此，现有经济理论文献的实证分析以及建立其上的规范分析，很难全面反映或揭示经济活动的真实因果关系。

2、未来几十年大数据揭示因果关系的可行性

在互联网悄然改变人类经济、政治和文化生活的当今社会，互联网的发展历史可理解为经历了三个阶段：从前期“人与信息对话”的1.0版本，经由中期“信息与信息对话”的2.0版本，近期正走向“信息与数字对话”的3.0版本，互联网版本的不断升级是大数据运用范围不断扩大的结果，这是问题的一方面。另一方面，随着互联网、移动互联网以及物联网技术等的广泛运用，人类各种活动的数据将极大量地被搜集，人们行为的因果关系也会以迂回方式通过数字关系显露出来。特别地，若互联网在将来发展成“数字与数字对话”的4.0版本，这样的发展方向则明显预示着数字关系将取代因果关系，或者说，数据思维将取代因果思维，人类将全面进入大数据和人工智能时代。

如果我们把互联网版本的不断升级以及大数据运用范围的无边界扩大，看成是未来几十年运用大数据来分析因果关系的重要配置条件，那么，如何对大数据的整合、分类、加工和处理，以及如何通过大数据的完备性和相关性来获取因果关系的真实信息，则是另外两个重要的配置条件。工业革命后的人类科学文明对因果关系揭示的主要方法和路径，是先利用掌握的信息再通过抽象思维建立复杂模型，然后在实验室通过试错法来设置能反映因果关系的参数使模型具有操作性；但这种方法和路径涉及的数据，是样本数据而不是大数据。在大数据和人工智能时代，智慧大脑是使用“数据驱动法”来设置模型和参数的（吴军，2016）。具体地讲，是用云计算集约化及其运算模式来整合、分类、加工和处理大数据，通过数据之间的相关性来探寻在样本数据基础上无法判断和推论的信息；同时，对模型的处理，不是建立复杂模型而是建立许多简单模型，并通过数以万计的计算机服务器对模型进行优化和设定相应的参数，以至于完完全全地运用大数据来揭示因果关系。

有必要说明的是，数据驱动法使用的数据不仅包括“行为数据流”，而且在某些特定场景中，还包括“想法数据流”；前者是指历史数据和当前发生的数据，后者是指从已知数据的相关性所推测的未来数据。社会物理学认为，人们实际行为与“想法流”之间有着可以通过大数据分析而得到的可靠数量关系，这种关系会通过互联网成为一种改变人们选择行为的重要因素（阿莱克斯?彭特兰，2015）。诚然，在未来几十年，数据驱动法是否能成功地成为解析因果关系的有效方法，尚有待于大数据运用的实践，特别是有待于它在人工智能运用上之成效的检验。不过，数据驱动法作为解析因果关系的一种重要方法，无疑是智慧大脑的人机结合在大数据思维上的重要突破，它至少在如何展开大数据思维上打开了解析因果关系的窗口。

3、运用大数据分析因果关系所获取的认知，包括对历史数据分析的历史认知，对现期数据分析的现期认知，以及推测未来数据而形成的未来认知

经济学家运用大数据来研究经济现象的因果关系，对经济现象原因和结果关联的解读，只有以极大量、多维度和完备性的数据为依据，才是大数据意义上的思维。大数据思维较之于传统逻辑思维，最显著的特征是它可以通过对不同维度数据之间相关性的分析，得到比传统逻辑思维要精准得多的信息。这里所说的精准信息，是指由大数据规定且不夹带任何主观判断和推测的信息。例如，经济学家要得到特定时期某类（种）产品的投资和消费的认知，其大数据思维过程如下：1、搜集、整理和分类前期该类产品的投资和消费的极大量和完备性的数据；2、加工和处理业已掌握的数据，并在结合利润收益率、投资回收期、收入水平和物价水平等的基础上解析这些不同纬度的数据；3、根据不同纬度数据的相关性，获取该类产品投资和消费的精准信息，从而得出如何应对该产品投资和消费的认知。当然，这只是在梗概层面上对运用大数据分析而获取认知的解说，现实情况要复杂得多。

然则，现有的关于投资和消费的模型分析以及建立其上的实证分析，主要是以非大数据的历史数据作为分析蓝本的，因此严格来讲，经济学对投资和消费的因果关系分析所形成的认知，属于典型的对历史数据分析所形成的历史认知。众所周知，自经济理论注重实证分析以来，一直存在着如何“从事后评估走向事前决策”问题的讨论。由于经济学家对投资和消费展开实证分析所使用的数据，几乎完全局限于（样本）历史数据，这便导致对投资和消费的因果关系分析对现期认知和未来认知的缺位，它不能解决“从事后评估走向事前决策”问题。国内一些著名的成功人士指责经济学家不能解决实际问题。在我们看来，不熟悉大数据的成功人士的这种指责是可以理解的，但深谙大数据的成功人士带有调侃风味的指责就不公允了。经济学家要在理论上立竿见影地解决实际问题，必须能得到现期数据和未来数据（而不仅仅是历史数据），这需要计算机学家的配合和支持，否则便不能在精准信息的基础上分析投资和消费的因果关系，但经济学家又不是计算机学家，因此，经济理论的科学化需要大数据挖掘、搜集、整合、分类、加工、处理、模型和参数设置、云计算等技术及其手段的充分发展。

历史数据是存量，目前计算机对其处理的能力已绰绰有余，难点是在于模型和参数设置；现期数据是无规则而难以把控的流量，对这种流量数据的挖掘、搜集、整合、分类、加工和处理，取决于移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统的覆盖面，以及云计算的集约化的运算能力；未来数据是一种展望流量，它依赖于对历史数据和现期数据的把握而通过大数据思维来推测。如果说经济学家对投资和消费的因果分析以及由此产生的认知，主要取决于历史数据和现期数据，那么，解决“从事后评估走向事前决策”问题，既要依赖于历史数据和现期数据，也离不开未来数据。也就是说，在“历史数据 + 现期数据 + 未来数据 = 行为数据流 + 想法数据流”的世界中，经济学家要解决实际问题，其理论思维和分析手段都受制于大数据思维，经济学家运用大数据分析因果关系而得到正确认知的前提条件，是必须利用历史数据、现期数据和未来数据以获取精准信息。

就人类认知形成的解说而论，现有的社会科学理论是以信息的搜集、整理、加工、处理、判断和推论，作为分析路径来解释认知形成的。当认知被解释成通过数据的挖掘、搜集、整合、分类、加工和处理而形成，对认知形成的解释，就取得了大数据思维的形式。大数据思维是排斥判断和推论的，它否定一切非数据信息，认为产生精准信息的唯一渠道是大数据。在现有的社会科学理论中，经济学的理性选择理论对人类认知的分析和研究具有极强代表性，经济学家对投资选择和消费选择的解释，便是理性选择理论的代表性运用。基于人类认知形成和变动的一般框架在很大程度上与理性选择理论有关动机、偏好、选择和效用等的分析结构有很强的关联，我们可以结合这个理论来研究大数据思维下人们对经济、政治、文化和思想意识形态等的认知变动。事实上，经济学关于动机、偏好、选择和效用等关联于认知的分析，存在着一种可以通过对大数据思维的深入研究而得以拓展的分析空间，那就是大数据思维会导致人类认知的变动。

三 、大数据思维之于认知变动的经济学分析

我们研究这个专题之前有必要指出这样一个基本事实：大数据思维可以改变人的认知路径，可以改变不同阶段或不同场景下的认知形成过程，但改变不了影响认知的动机、偏好、认知和效用等的性质规定。如前所述，传统经济学理性选择理论在完全信息假设下，认为个体选择的动机和偏好以追求最大化为轴心，传统理论的这个真知卓见从未被后期理论质疑；但由于传统理论的完全信息假设存在着“知晓选择结果”的逻辑推论，因而认知在传统理论中是黑箱，也就是说，传统理论无所谓认知的形成和变动问题。现代主流经济学尤其是现代非主流经济学在不完全信息假设下开始重视对认知的研究，在他们看来，认知形成过程是从理智思考到信息加工和处理的过程；他们特别注重从心理因素来考察认知变动（Schandler，2006；Rubinstein，2007；），注重通过实验且运用一些数据来分析和研究认知（Kahneman and Tversky，1974，1979；Smith，1994），但这些分析和研究不是对极大量、多维度和完备性的数据分析。因此，经济学理性选择理论发展到今天，还没有进入对大数据思维改变人类认知问题的讨论。

1、经济学家能否对选择动机、偏好和效用期望等进行数据分析，决定其认知分析是否具有大数据思维的基础

经济学关于人类选择动机、偏好和效用期望等反映人们追求最大化的基本性质分析，以及从这三大要素与认知关联出发，从不同层面或角度对认知形成的分析，主要体现在理性选择理论中。但这方面显而易见的缺憾，是不能对动机、偏好、认知和效用等展开数据分析。现实的情况是，在大数据、互联网、人工智能和机器学习等没有问世或没有发展到一定水平以前，经济学家对这些要素只能做抽象的模型分析。经济学理性选择理论要跳出抽象模型分析，必须选择具有解释义或指示义的指标对动机、偏好和效用期望等进行数据分类分析，以便给认知的数据分析提供基础，显然，这会涉及抽象行为模型的具体化和参数设计的具体化，需要得到大数据和云计算集约化运算模式的支持（吴军，2016）。作为对未来大数据发展及其运用的一种展望，如果经济学家能够围绕最大化这一性质规定来寻觅动机、偏好和效用期望等的特征值，并以之来设置参数和模型，则有可能对直接或间接关联于动机、偏好和效用期望的大数据进行分析，从而为认知分析提供基础。

大数据的极大量和完备性有可能消除信息不完全，这给认知的数据分析提供可行性。诚然，选择动机、偏好和效用期望等只是反映人们选择的现期意愿和未来愿景，其极强的抽象性决定这样的数据分析还有很大困难，但由于选择动机、偏好和效用期望等会通过实际行为迂回地反映出来，因而我们可以找到解决这一困难的路径。例如，人们在准备投资和消费以前，一般有各种调研活动，即对影响投资和消费的信息进行搜集、整合、分类、加工和处理，值得注意的是，这些调研活动会在移动设备、物联网、传感器、定位系统和社交媒体中留下大数据的痕迹，这些数据痕迹会从某个层面或某个角度显现出投资者和消费者选择动机、偏好和效用期望的倾向或意愿。

智慧大脑依据什么样的标准来数据化这些倾向或意愿，从而对选择动机、偏好和效用期望以及进一步对认知展开数据分析呢？这里所说的标准，是指通过云计算和机器学习等对人们实际行为的数字和非数字信息进行相关性分类，把反映选择动机、偏好和效用期望的具有共性特征的倾向或意愿进行整理和归纳，以确定符合选择动机、偏好和效用期望之实际的参数。如果智慧大脑能够利用大数据、互联网、人工智能和机器学习等完成以上工作，根据认知是偏好与效用的中介这个现实，智慧大脑便可以对认知进行大数据分析。如果经济学家能够利用智慧大脑提供的大数据分析成果，经济学理性选择理论将会随着信息不完全假设前提变为信息完全假设前提，选择动机、偏好和效用期望的抽象分析变为数据分析，认知的抽象框定或心理分析变为数据分析而发生重大变化。以上的分析性讨论，是我们理解大数据思维改变人类认知之经济学解释的最重要的分析基点。

2、运用大数据思维进行偏好分析会改变认知形成的路径，使经济学理性选择理论接近现实

现有的理性选择理论有关动机和偏好的分析和研究（这里集中于偏好的讨论），主要集中于偏好如何界定和形成以及如何随认知和效用期望调整而发生变动等方面，并且这些分析和研究是采用“个体行为”为基本分析单元的个体主义方法论。在大数据时代，虽然个人、厂商和政府的选择偏好仍然是追求最大化，个体选择行为仍然是整个社会选择的基础，个体主义方法论仍然在一定程度和范围内存在合理性，但互联网平台改变了选择偏好的形成过程和机理。具体地说，现今人们的选择偏好已不是经济学理性选择理论意义上的选择偏好，而更多地表现为是一种以最大化为底蕴的具有趋同化特征的偏好。例如，某种产品投资或消费的介绍会和研讨会，对某种产品投资或消费的点赞和评价，中央政府和地方政府关于某种产品投资或消费的统计数据，专家和新闻媒体对某种产品投资或消费的评说和报道，等等，都会成为人们选择偏好出现一致性的催化剂。因此，经济学理性选择理论跳出抽象模型分析，已经在偏好分析上具备了大数据思维的条件和基础。

智慧大脑与非智慧大脑的区别，在于能对人们消费和投资的偏好展开大数据分析，能通过大数据的搜集、整合、加工和处理，运用云计算得到来自不同维度数据之间相关性的精准信息，以至于能获取建立在大数据分析基础之上的认知。从理论上来讲，偏好会影响认知但不能决定认知。就偏好影响认知而论，它主要是通过利益诉求、情感驱动、身心体验和时尚追求等对认知产生诱导或牵引作用。但在非大数据时代，这些诱导或牵引作用无法数据化，于是经济学家对偏好影响认知的研究便只能以抽象模型来描述。大数据思维对偏好影响认知的处理，是使用以许多简单而相对具体的模型取代高度抽象的单一模型，运用数据驱动法来设置参数和模型，对利益诉求、情感驱动、身心体验和时尚追求等偏好特征进行解读，这样便实现了很多非数据化信息的数据化，从而使以偏好为基础的在理论上对认知变动的研究有了新的分析路径。

阿里巴巴公司正在奋力打造的线上和线下相结合的“新零售”模式，是以大数据分析和运用的阿里云平台为背景和依托的。这个模式试图通过充分搜集、整合、分类、加工和处理已发生的历史消费数据，正在发生的现期消费数据和有可能发生的未来消费数据，捕捉人们消费偏好的动态变化，以期构建符合大数据思维的全新商业业态。撇开新零售模式在运营过程中的诸如数据处理、机器学习和人工智能运用等技术问题，仅以该模式对人们消费行为的系统梳理、分级整合及相关处理来说，它无疑会在引领人们消费行为的同时促动消费趋同化偏好的形成。尤其值得关注和研究的是，随着该模式运营所积累的数据量全然达到大数据的标准，人们的消费认知将会在消费趋同化偏好的导引下发生变化，这种情形不仅会发生在消费领域，投资领域也会出现投资趋同化偏好。很明显，趋同化偏好具有共性特征，它在很大程度上是对个体选择偏好的否定，对于这种偏好所导致的认知应该怎样理解呢？这个问题需要进一步研究。

3、在大数据时代，趋同化偏好会改变认知形成过程，消费者和投资者的认知不再是自己独立思考和理智判断的产物，而是在趋同化偏好驱动下对智慧大脑认知的认同

厂商的投资选择偏好是追求利润最大化，这一永恒的事实不妨碍或排斥投资趋同化偏好的形成。一般来讲，大数据发展初期的互联网平台对选择趋同化偏好形成的作用力，在消费领域要比投资领域来得更加直接和迅速。究其原因，是两大领域的机会成本和风险程度不同的缘故。但随着大数据、云计算和机器学习等的充分发展，智慧大脑有可能对历史、现期和未来的大量投资数据进行搜集、整合、加工和处理，有可能通过云计算集约化模式来分析不同维度数据之间相关性而获得精准信息，同时，智慧大脑会根据市场“行为数据流”折射出“想法数据流”而产生预见能力，寻觅和遴选出高收益的投资方向和投资标的。若此，智慧大脑投资选择的胜算率（利润率）将会大大提高，厂商会效尤智慧大脑进行投资选择，从而出现投资趋同化偏好。经济学曾经对诸如“羊群效应、蝴蝶效应、从众行为、信息重叠”等现象有过许多研究（罗伯特?希勒，2001），但严格来讲，这些研究是描述性的，不是联系偏好和认知等的分析性研究。

消费和投资的趋同化偏好主要是针对消费者和投资者的选择行为方式而言的，它不改变消费和投资选择偏好的追求效用最大化的性质规定，这是问题的一方面。另一方面，在将来大数据充分发展的鼎盛时期，消费和投资的趋同化偏好会改变认知形成过程，这可以从两种意义上来理解：1、从原先通过对信息进行搜集、整合、分类、加工和处理来获取认知，转变为通过对数据的搜集、整合、分类、加工和处理来获取认知；2、消费者和投资者的认知不再是自己独立思考和理智判断的产物，而是在趋同化偏好的驱动下认同智慧大脑的认知。关于第一点，大数据思维的认知之所以会取代独立思考和理智判断的认知，乃是因为它能够运用云计算集约化模式将消费和投资的历史数据、现期数据甚至未来数据进行分类处理和相关性分析，能够运用数以万计的计算机服务器对特定事物的因果关系展开深度机器学习，从而通过分类和归纳不同维度数据而得到精准信息（精准医疗就是基于此原理）。人类对因果关系探索的手段和路径发生变化，认知的形成过程及其机理就会发生变化。

关于第二点，消费者和投资者在未来放弃对信息的搜集、整合、分类、加工和处理，认同和效尤智慧大脑的认知来进行选择，这可理解为是他们进行效用比较（投入与收益）时的“幡然悔悟”。尤瓦尔?赫拉利（2017）有关一切有机和无机实体都可以运用算法来解构的前景预期，（吴军，2016）关于未来制造业、农业、医疗、体育、律师业甚至新闻出版业都将由大数据统治的观点，凯文?凯利（2014）以大数据和人工智能为分析底蕴对新经济十大重要准则的论述，均认为具有大数据思维且不作出主观判断的智慧大脑将是未来世界的操控者，而Master和AlphaGo战胜世界顶级围棋高手的实践，则显露了人工智能完全有可能战胜人脑的端倪。现实中的普通消费者和投资者通常只是依据有限或不准确的信息进行消费和选择，经济学家也只是根据有限或不准确的信息进行因果关系分析而得出认知，因此，相对于智慧大脑的选择效用，消费者和投资者是相形见绌，经济学家的理论见解和政策主张往往不吻合实际。

智慧大脑是运用大数据思维而超越一般智人大脑的大脑。不过，从性质上来讲，极少数拥有智慧大脑的人通过对数据的搜集、整合、分类、加工和处理所得到的认知，仍然属于人的认知。需要强调指出的是，这种认知不同于经济学理论及其他社会科学理论所阐述和论证的认知，它是在大数据思维驱动下的人类认知。对于这种新型认知的理解，如果我们结合经济学理性选择理论对其展开解说，则有着基础理论的分析价值。

4、在未来，智慧大脑的认知将引领非智慧大脑的认知，其结果是导致认知趋同化

熟悉经济学理性选择理论的学者知道，无论经济学家是从信息的搜集、整合、分类、加工和处理获取认知，还是通过心理分析或行为实验获取认知，他们都是在不完全信息或有限理性约束下进行的，这不仅存在着以不精准信息推论认知的问题，而且存在认知形成过程的主观判断问题。智慧大脑运用大数据思维所形成的认知的最大特点，是在接近完全信息基础上获取认知的，并且不夹带任何主观判断。现代未来学家曾分别从不同角度和层面对大数据、互联网和人工智能展开了许多讨论，他们的共同见解是认为大数据的极大量、多维度和完备性将有可能解决信息不完全问题（包含信息不对称），并且能够给人类选择提供精准信息。倘若如此，人类的认知问题便完全成为智慧大脑对数据的搜集、整合、分类、加工和处理问题，一旦人类可以通过大数据思维获取精准信息和完全信息，经济学理性选择理论将会在根基上被颠覆。

智慧大脑只有极少数人才具备，绝大部分人（包括智人）都是非智慧大脑。在未来世界，智慧大脑将引领非智慧大脑进行选择。这一引领过程是由前后相继的两个阶段构成：一是智慧大脑运用大数据对偏好进行分析，通过互联网将偏好传送给具有从众心理和从众行为倾向的非智慧大脑，形成非智慧大脑的趋同化偏好；另一是智慧大脑运用大数据分析获取认知，同样是通过互联网让非智慧大脑效尤智慧大脑的认知，形成趋同化认知，从而使非智慧大脑以智慧大脑的认知为认知来选择。这些情形表明，未来人类智慧大脑将决定非智慧大脑的偏好和认知，进一步说，则是智慧大脑将影响非智慧大脑的选择行为。这里有一个极其重要问题须讨论：对绝大部分非智慧大脑而言，他们在选择过程中是否还存在认知？事实上，无论是趋同化偏好还是趋同化认知，非智慧大脑的偏好和认知并没有彻底消失，只是形成的路径和内容发生了变化。关于这个问题的讨论，联系经济学的认知理论进行比较分析，或许会有更深的理解。

如前所述，传统经济学以完全信息为假设前提，将认知作为理性选择模型的外生变量，“认知”是被理论分析跳越的。现代经济学以不完全信息为假设前提，在理性选择模型中，努力通过心理和实验分析把认知作为内生变量，易言之，“认知”被解释为个体对信息进行搜集、整合、分类、加工和处理的结果，显然，以上分析在分析对象、分析方法和分析路径上，是与大数据思维不同的。现代经济学理性选择理论所分析的个体，是通过逻辑推论所抽象出来的芸芸众生；虽然智慧大脑也可以看成是个体，但人数极少，是具有大数据思维之共同特征的个体。现代经济学理性选择理论是借助于偏好分析来研究认知的，虽然认知已在一定程度上被视为内生变量，但分析方法和路径仍然是逻辑判断或推论为主；大数据思维对认知分析将会采用的方法和路径，是搜集、整合、分类、加工和处理数据，试图从极大量、多维度和完备性的数据中获取精准信息以得出认知。因此，尽管认知出现了趋同化，人类在大数据思维下仍然存在认知，只不过是非智慧大脑放弃自己的认知而统一于智慧大脑的认知罢了。

总之，偏好和认知的趋同化显示了大数据思维的魅力，这种魅力根植于大数据能够经由智慧大脑而产生精准信息。其实，智慧大脑如何设置参数和模型，如何运用云计算集约化模式，如何利用互联网以及寻觅广泛使用人工智能的方法和途径等，主要是计算机运用层面上的技术问题。我们研究大数据思维下人类认知变动需要重点关注的，是非智慧大脑究竟还有没有认知，其效用期望会呈现什么样的格局？既然非智慧大脑只是没有独立认知而不是完全跳越了认知，那么非智慧大脑便存在着效用期望，关于这种效用期望，我们可以联系效用函数来解说。

四 、认知结构一元化与效用期望变动的新解说

经济理论对选择行为与效用期望之间动态关联所建立的基本分析框架，展现出一幅“偏好认知选择效用期望”的图景。各大经济学流派的理性选择理论对这幅图景中的 “”有不同的解说和取舍（前文有所涉及），概括来说，或侧重于分析这些箭头前后要素之间的相互关联，或侧重于分析这些箭头前后要素之间的影响和决定作用。但就人们选择动机和目的与效用之间的关联而论，几乎所有理论都不怀疑“追求自身利益最大化”的公理性，于是，“最大化”在成为效用函数核心变量的同时，也在一定程度上被作为理性选择的判断标准。以上图景的逻辑分析链是建立在信息不完全分析假设上的，各大经济学流派的理性选择理论对这条逻辑分析链各环节的不同解说所产生的理论分歧，可归结为是在信息不完全假设分析框架内的分歧。值得学术界关注的是，当大数据在未来有可能提供完全信息时，这些分歧将会让位于新的理论探讨。

经济学家对效用函数的研究是与认知分析紧密相联的。但无论是传统经济理论还是现代经济理论，他们对效用函数以及最大化问题的研究存在着共性，即这些研究都是建立在抽象的认知结构一元化基础上的。具体地说，传统经济理论在完全信息假设上认为，选择者可以得到“获悉选择结果的认知”，从而主张用“最大化”来描述选择者的效用函数。现代主流和非主流经济理论在不完全信息假设上认为，选择者受有限理性约束不可能得到“获悉选择结果的认知”，从而主张不可用“最大化”来描述选择者的效用函数。这里所说的抽象认知结构一元化，是指不是以具体的认知主体作为分析对象，而是把整个人类描述为一个同一的抽象主体，让“最大化”问题成为效用函数的核心问题。在大数据思维的未来世界，随着信息有可能出现完全化，“最大化”问题将会成为不是问题的问题。

诚然，智慧大脑对大数据进行搜集、整合、分类、加工和处理，并通过云计算、机器学习乃至于根据人工智能实践来选择参数和设置模型，仍然没有越出追求自身利益最大化这一效用函数的性质规定，但由于智慧大脑的认知形成过程是建立在具有极大量、多维度和完备性的大数据基础之上的，大数据能够提供完全信息的特点有可能会让智慧大脑取得效用最大化。人类绝大部分选择者是非智慧大脑者，从科学意义上来讲，大数据对他们可谓是长期的黑箱，而他们依据自己认知所做出的选择又不可能实现效用最大化，于是，非智慧大脑者将以智慧大脑者的认知作为自己认知而做出选择，这便形成了大数据时代实际意义上的一元化认知结构。如果说我们划分智慧大脑和非智慧大脑是对人类选择主体的一种新界定；那么，我们揭示这两大选择主体实际意义上的一元化认知结构，则是对大数据时代人类认知问题的一种新解说。

大数据背景下人类实际意义上的认知结构一元化，将是未来发展的一种趋势，相对于经济理论抽象意义上的认知结构一元化，它容易把握和理解。但它在将来能否成为一种固定化趋势，取决于智慧大脑在经济、政治、文化和思想意识形态等领域进行选择时获得的效用函数值。对于该效用函数值的预期，大数据思维下的智慧大脑是具备这种能力的。从经济理论分析看，对效用函数值的讨论，将涉及内蕴且展示效用函数的效用期望问题的讨论。传统经济学的期望效用函数理论，是一种运用数学模型论证选择者能够实现最大化的理性选择理论（(Von Neumann and Morgenstern，1947；Arrow and Debreu，1954），现代非主流经济学是在分析风险厌恶和风险偏好的基础上，用一条S型的价值（函数）曲线取代传统的效用函数，并通过相对财富变动对选择者感受的分析，解析了选择者的效用期望会不断发生调整的情形（Kahneman and Tversky，1979）。那么，大数据时代选择者的效用期望会发生怎样变动呢？

人类社会发展的历史表明，人的主观期望与实际选择结果之间会发生经常性偏离。选择者的效用期望能否实现最大化，一是取决于选择者能否得到完全信息，另一是取决于选择者认知过程的科学化。事实上，现代经济学对传统经济学以最大化为核心的效用函数的质疑和批评，主要是围绕信息不完全和忽略认知过程展开的。大数据时代存在着提供完全信息的可能性，而智慧大脑利用互联网和运用云计算、机器学习和人工智能等手段，正在实现着认知过程的科学化，这便提出了经济学必须回答的两大问题：1、大数据思维下的人类选择是否可以实现最大化，2、大数据思维下选择者的效用期望会不会发生调整。这是现代经济学没有提及的两大问题，但当我们分别从智慧大脑和非智慧大脑来讨论这两大问题时，结论或许会让笃信经济学经典理论的学者大跌眼镜。

在未来世界，随着互联网平台的日新月异以及移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统等搜集大数据手段的覆盖面的日益扩大，大数据的极大量、多维度和完备性给人类选择提供了完全信息的基础。智慧大脑在云计算、机器学习和人工智能等的支持下，以数据分析为基础的认知过程也越来越科学化，于是，智慧大脑便可以知晓选择过程的结果，有可能实现最大化，这说明智慧大脑不存在效用期望的调整问题。另一方面，非智慧大脑以智慧大脑的认知为自己的认知，其效用期望完全依附于智慧大脑的效用期望。具体地说，非智慧大脑不对数据进行搜集、整合、分类、加工和处理，跳越了认知过程，同样不存在效用期望的调整问题。非智慧大脑效用期望完全依附于智慧大脑效用期望的情形，或者说，非智慧大脑以智慧大脑效用期望为自己效用期望的情形，统一于智慧大脑与非智慧大脑的认知结构一元化。如果要追溯非智慧大脑效用期望的变动，那就是从原先属于自己的效用期望转变成了智慧大脑的效用期望。

智慧大脑有可能实现最大化，以及不存在效用期望调整是一回事，但智慧大脑能否在所建模型中给定效用期望值却是另一回事。效用期望作为一种主观预期或判断，它不会在互联网上留下可供大数据分析的历史数据流、现期数据流和未来数据流，也就是说，不会在互联网上留下可供大数据分析的行为数据流和想法数据流，这在决定智慧大脑难以跟踪、模拟和推论效用期望值的同时，也给非智慧大脑放弃认知而效尤智慧大脑提供了某种聊以。推崇人工智能可以替代人脑的学者，好用Master和AlphaGo战胜世界顶级围棋高手的事实作为这种替代的立论依据，但无论我们怎样在大数据分析、机器学习和人工智能运用等方面进行深度挖掘，也找不到智慧大脑能在所建模型中给定效用期望值的科学依据。智慧大脑不能确定效用期望值，也就规定了非智慧大脑不能确定效用期望值。这又提出了一个在理论上有必要回答的问题：非智慧大脑还有没有效用期望？