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经济学和统计学的区别范文1
【关键词】数量经济学 数据挖掘 区别 联系
一、数量经济学与数据挖掘基本概念
（一）数量经济学
随着我国经济的发展，国家经济的高效运转越来越离不开数学，例如就当前惨淡的股票市场来说，数学在其中发挥着巨大的作用。数学应用到经济学中，经济学领域内产生了数量经济学。在我国数量经济学的发展以1979年中国数量经济研究会成立为标志，历经近四十年的发展，具有鲜明的中国特色。数量经济学是在对理论经济学进行研究的基础上，通过不断更新的数学方法和计算技术对经济关系进行定量分析，总结其经济事实背后的规律，其中通过建立数学模型的方式对经济关系进行定量研究是数量经济学的主要特征。
当前数量经济学在我国学术界的地位模糊不清，其既是一门方法论，又是一门计量学科，同时还是一门组织管理科学。然而毫无疑问的是数量经济学是将理论经济学的抽象固化的理论概念进行外在的定量分析，使得经济事件背后的经验公式得以在实际生产生活实际中被有效利用，进行转化为措施、方案等，显然数量经济学是联系理论与实践的纽带。
（二）数据挖掘
数据挖掘（Date Mining），其是多学科的综合产物，始于20世纪90年代。随着信息技术的进步和大数据时代的到来，特别是数据库技术的更新换代使得当下信息数据呈现爆炸式增长。数据挖掘简单来讲，便是将大量不完整嘈杂的数据中整理分析出客户所感兴趣的信息，数据挖掘包括数据库准备、数据有效开采、结论表示和解释三个层面。数据挖掘技术主要由数理统计、人工智能以及数据库技术作为支撑，其主要功能有分类、发现关联规则以及序列模式、聚类、预测以及偏差预测等。当前关于数据挖掘方法的研究主要有基于统计方法的复杂数据挖掘、基于支持向量机的数据挖掘、基于神经网络的数据挖掘以及基于遗传算法的数据挖掘等。
二、数量经济学与数据挖掘的联系
（一）应用数学作为研究基础
就数量经济学与数据挖掘的联系来说，首先两者均将应用数学作为其研究的基础：在数量经济学中，建立经济数学模型的形式将外在客观的经济事件间隐藏的相互联系进行定量分析，而在数据挖掘中应用数学为其提供了普适性的方法论，例如数据挖掘的方法中的统计学方法，其可以简单分为回归分析、非判断分析等均需要通过大量的数学分析来实现。
（二）反映客观规律与联系
总体上来说，无论是数量经济学还是数据挖掘技术均是为了服务人们更好的进行生产实践来服务的，均是用来分析和判断事实背后的客观规律和相互联系。数据挖掘的目的便是为了深层次的挖掘数据中所隐藏的“知识”，例如在股票市场，先进的交易软件能够更快的处理和分析当前的股票市场，能够短期内进行市场预测，数据挖掘技术通过数据库分析和处理技术展现出来。数量经济学作用在现实生活中，其可以进行投入产出分析、费用效益分析以及电子计算数据模拟等。
（三）数据库作为主要研究对象
毫无疑问的是，在当前信息大爆炸的时代，数据库技术作为存取信息的最为高效的模式在数量经济学和数据挖掘中占有极为重要的地位。数据挖掘其通过对存储于数据库中的大量繁冗嘈杂的信息进行组合分解等方法获得有用的信息，数量经济学虽然仅仅是作为经济学的一部分，但显然其需要大量的统计数据作为研究支撑，为此数据库技术的更新换代与数量经济学和数据挖掘的发展相互促进、相互影响。
三、数量经济学与数据挖掘的区别500
（一）理论基础各异
数量经济学的理论基础为理论经济，数量经济学是将理论经济的理论概念进行外在的具象化，从外在的经济事实背后的数据分析得出经验公式与模型，其显然属于经济学的一部分，一定程度上来说，其经验公式仅仅适用于经济领域；数据挖掘技术其理论基础为单纯的应用数学，具有适用对象的普适性、大众性。
（二）实现机理各异
数量经济学其实现机理可以简单描述为在已有经济数学模型的基础上进行外在客观经济事实的分析，其主要需要通过大量的人力分析来完成，无法通过数据分析来发现新的数据模型；数据挖掘技术其最重要的特征在于对数据库中大量不完整的信息的推理关联分析，其能够发现存在在整个数据库中的事实未曾发现的模式，例如在每日的天气预报中，对每日天气的预测分析中将包含多种不同的影响因素，需要大量的数据库分析。
（三）对象领域各异
数量经济学的适用对象主要为经济学中存在的问题，显然具有一定的区域局限性，其通过数据分析得出的经济数学模型也仅仅适用于经济领域，而数据挖掘技术其理论基础为普适性的应用数学，范围实用性更广。
四、数量经济学与数据挖掘的技术应用
（一）数量经济学应用
数量经济学是量化了的经济学，其包含计量经济学和数理统计学。随着市场经济的发展，数量经济学影响着我们日常生活的方法面面，例如老龄化经济效应数理分析模型用来分析人口结构因素以及人口老龄化对我国经济成长潜力的影响，经济发展的灰色预测与模糊评价用来对于我国与世界各国的经济增长以及所面临的威胁机遇进行预测分析等。
（二）数据挖掘技术应用
数据挖掘技术所要处理的问题更广，显然其能够应用到的涉及面更大。例如数据挖掘技术主要被用在商业领域，尤其是在银行以及保险销售领域，例如在客户群体划分、客户流失分析以及客户信用记录分析等方面，其次在市场营销方面，数据挖掘技术更是大放异彩，例如著名的Bass Export利用IBM数据挖掘技术进行客户分析。
参考文献：
[1]李军.数据挖掘方法及其在上市公司中的应用研究[D].湖南大学，2004.
经济学和统计学的区别范文2
人类究竟有多理性？本书将会彻底改变你对思考的看法。在书中，卡尼曼会带领我们体验一次思维的终极之旅。他认为，我们的大脑有快与慢两种作决定的方式。常用的无意识的“系统1”依赖情感、记忆和经验迅速作出判断，它见闻广博，使我们能够迅速对眼前的情况作出反应。但系统1也很容易上当，它固守“眼见即为事实”的原则，任由损失厌恶和乐观偏见之类的错觉引导我们作出错误的选择。有意识的“系统2”通过调动注意力来分析和解决问题，并作出决定，它比较慢，不容易出错，但它很懒惰，经常走捷径，直接采纳系统1的直觉型判断结果。
本书共分为五部分，第一部分讲述的是通过双系统判断与做出决策的基本原理。这部分内容详细说明了系统1的无意识运作和系统2的受控制运作的区别，并且说明了系统1的核心，即联想记忆是如何不断对世界上所发生的事作出连贯的解释的。关于直觉性思考的自主且无意识过程的复杂性和丰富程度，以及这些自主过程如何能解释判断的启发法等问题。
第二部分对判断启发法的研究作了更新，还探索了一个难题，即为什么很难具备统计型思维。我们思考时总是会把多种事情联系起来，会将一件事情比喻成另一件，会突然想起一件事来，但统计学要求同一时间把多件事情串联起来，而这一点系统1是做不到的。
本书第三部分描述了我们大脑有说不清楚的局限：我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。当我们回顾以往时，由于后见之明，对有些事会产生虚幻的确定感，因此我们变得过于自信。
第四部分的重点，是在决策制定的性质和经济因素为理性的前提下讨论经济的原则。人们从理性角度出发做出决策的几种方式。可悲的是，人们总是孤立地看待问题，表现出框架效应，即决策的制定往往因为对所回答问题不合逻辑的选择而受到影响。系统1的特征完全能解释这些观察结果，这对标准经济学所倾向的理性假设发起了很大的挑战。
第五部分是近期研究中关于两个自我的区别性描述，即经验自我和记忆自我，二者间没有共性。例如，我们可以让人们体验两种痛苦。其中一种比另一种要更痛苦，因为体验的时间更长。系统1有一大特点，即记忆的自主形成是有其原则的，如此一来，较为痛苦的那段体验会留下更深刻的记忆。所以，此后当人们选择要回想哪段经历时，他们自然会受记忆自我的引导，将其自身处于不必要的痛苦中。两种自我间的区别被用来测试人的幸福感，而我们发现使经验自我快乐的事不一定会让记忆自我满足。两种自我同时存在的个体要如何去追求幸福，这一问题引起了把居民的幸福看做政策目标的个人和社会的众多思考。
最后的章节是按倒叙来探索本书所述的三个区别的：经验自我和记忆自我的区别，古典经济学和和行为经济学的区别，以及自主的系统1和需费脑力的系统2的区别。书中还谈及了有价值的闲谈的好处，以及哪些内容有助于提升判断和自行决策的效能。
书名： 《思考，快与慢》
作者：[美] 丹尼尔·卡尼曼
出版社：中信出版社
“丹尼尔·卡尼曼是人类历史上最具影响力的心理学家之一，当然也是至今仍健在的最重要、最优秀的心理学家。他有着独特的天赋，可以揭示人类思想的许多显著特征，其中很多特征已经成为教材中的经典内容，成了我们传统观念的一部分。他的工作打开了社会心理学、认知科学、对理性和幸福的研究以及行为经济学研究的新局面，其中行为经济学这一领域是丹尼尔与他的合作者阿莫斯·特维斯基共同开辟的。本书的面世是一件大事。”——史蒂文·平克，哈佛大学约翰·斯通家族心理学教授,《大脑是如何工作的》及《唤醒心中的天使》两书的作者。
经济学和统计学的区别范文3
关键词：社会经济统计学；数理统计学；关系解析
中图分类号：C8文献标志码：A文章编号：1673-291X（2019）24-0003-02
一直以来，社会经济统计学和数理统计学之间的关系都是我国统计学领域研究的重点。纵观当前统计学领域当中，对两者之间的关系主要分成两种看法。其一，持“分”的态度，部分学者认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别按照各自的理论基础、内容结构进行分割式的纵向发展。其二，持“合”的态度，很多学者认为应该将二者融为一体，通过相互借鉴、相互学习的形式，促进二者之间的和谐共处与进步，从而既可以用来对自然现象进行认知，又可以使其成为社会现象认知的工具，切实地便于人们更好地工作与学习，为统计工作带来更多的便利，并揭示自然规律和社会现象。为了深入探究该问题，本文将针对社会经济统计学和数理统计学的关系进行详细的解析。
一、社会经济统计学和数理统计学的概述
1.社会经济统计学。社会统计学派的创始人是德国的经济学家、统计学家克尼斯，早期主要代表人物有恩格尔、梅尔等人。他们的观点融合了更早的国势学派和政治算术学派，认为统计学在学科性质上是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。随着社会经济的发展以及社会科学本身不断地向细分化和定量化发展，社会统计学派为了提供更有效的整理、分析资料的方法，也日益重视方法论的研究。如今，社会经济统计学分科包括农业统计、工业统计、人口统计、社会统计、金融统计、国民经济核算等，是一门涉及范围相对广泛的学科。目前，社会经济统计学活跃在社会经济发展的各个方面。社会经济统计学是以社会再生产理论为依据，研究国民经济的生产、分配、流通、使用各环节的经济运行和社会发展情况的科学[1]。社会经济统计学主要针对社会经济各项活动的相关规律内容进行详细的研究，以反映出国民经济运行当中的各种数量关系和数量规律。随着我国社会经济的不断发展和进步，为了能准确掌握国民经济和社会发展情况，社会经济统计研究工作显得更加重要。
2.数理统计学。数理统计学派的产生与概率论的发展紧密相关。瑞士数学家伯努利对大数定律的论证，法国数学家棣莫弗发现了正态分布的密度函数，以及颠覆经典统计学的贝叶斯理论等都极大地推动了数理统计学的理论发展。数理统计学是研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法，可分为描述统计和推断统计。描述统计的主要任务是搜集资料，进行整理、分组，以计算各种特征指标，描述资料分布的集中趋势、离中趋势等。推断统计则是在描述统计的基础上，根据样本资料对总体进行推断和预测[2]。数理统计学在实际运用的层面上，涉及到的范围极其广泛，也是一门社会基础性的学科。并且随着计算机技术的不断发展，使得数理统计在理论研究和应用方面也得到更深层次的发展。数理统计学可以切实有效地利用先进的数理统计知识，为行动和决策提供强大的数据依据。在各类社会问題的处理工作中，都可以通过数理统计学的手段，针对相关数据进行专业的分析和处理，以进行预先判断并提供相关决策。
二、社会经济统计学和数理统计学的关系
1.社会经济统计学和数理统计学的联系。统计学本身起源于对社会经济问题的研究，最早可以追溯到原始社会末期。在奴隶社会制度的早起，需要针对奴隶社会的人口数量以及土地进行丈量与统计，虽然只是简单的登记和计数，但最初的社会经济统计学可以说已经出现了萌芽。之后，随着社会的不断发展以及经济的进步，人们开展了大量的社会经济统计活动，在资本主义社会时期，社会经济统计学的应用已经到达了一个巅峰。在资本主义环境之下，社会资源更加炙手可热，社会分工更加明确。随着人们社会实践活动的展开，在实践的过程中，社会经济统计学的使用也更加成熟。早期的概率论所研究的问题基本都来自于当时比较泛滥的赌博活动。17—19世纪，不少数学家都对概率论的发展做出了贡献。数理统计学随着概率论的发展而迅速发展起来，虽然从时间上看，形成要晚于社会经济统计学，但发展飞速。数理统计并非完全独立于社会经济统计，它是在统计学的发展阶段中形成的一种分析数据的方法，社会经济统计学在分析问题时同样需要概率论与数理统计知识的支持。近代，数理统计学的发展势头迅猛，甚至有一些看法认为统计学几乎就是数理统计学。然而社会经济统计，作为对社会经济现象的一种调查研究活动，在社会发展中绝对有其存在的意义。有学者提出，社会经济统计学和数理统计学之间的关系与牛顿的力学和相对论力学的关系十分相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便，社会经济统计学在描述变量时使用，数理统计学在描述随机变量时使用[3]。随机变量是随机现象下的变量，变量与随机变量的这种联系揭示了在一定条件下，社会经济统计学与数理统计学之间存在可以相互转化的关系。
2.社会经济统计学和数理统计学的相同之处。社会经济统计学和数理统计学具有一定的相同点，都能够有效地针对客观的事物进行充分的统计，并且针对客观事物的发展趋势、发展规律进行研究。社会经济统计学和数理统计学两者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能够利用归纳、推理的研究手段分析问题，并针对问题提出相对客观，且具有建设性的解决建议。学术界在对于数理统计学进行表述时，都明确地说明了数理统计学是对随机现象的数量变化进行统计，并对研究对象进行规律性的研究和问题揭示。但是针对社会经济统计学来说，学术界对其的界定存在一定程度上的差异。一些学者认为，社会经济统计学是独立的社会学科，在应用的过程中，一般是将具体时间、具体地点、社会现象中所表现出的经济活动内涵进行阐述，有效地揭示其数量表现以及规律特点。另一部分学术工作人员认为，社会经济统计学应该被归纳到统计学当中，并在重大社会事件中详细地分析出事物发展的规律。在经济现象的积极引导之下，对数据进行收集、整理、分析[4]。从长期的社会实践和社会发展的总体环境中来看，社会经济统计学和数理统计学两者的实际研究对象相同，并且两者都能够对统计规律进行详细的分析和探究。两者从研究对象的角度来看，都能够将某一人、某一事物、某一项目作为研究对象。研究对象还可以针对部分进行划分，分别是研究目标、研究客体，并能有效地分析出研究对象的客观发展规律。
3.社会经济统计学和数理统计学的不同之处。社会经济统计学和数理统计学的区别与差异也是非常显著的，其主要的差异有以下几点：其一，社会经济统计学和数理统计学两者研究范围不同。针对社会经济统计学来说，一般是针对社会经济现状内容进行分析。针对数理统计来说，不仅可以对社会经济现象进行分析，而且还可以有效地针对自然现象进行数据分析处理。相较于社会经济统计学来说，数理统计学所涉及到的应用问题相对比较广泛。社会统计学虽然研究范围相对狭隘，但是社会经济当中所涵盖的内容非常广泛。从广义的层次上来说，社会经济不仅涵盖了人们的物质、精神、自然环境的再生产活动，而且社会经济统计学当中的各项内容又存在相辅相成、不可分离的特点。所以，在社会经济统计学在实际运用的过程中，还需要考虑到研究对象与物质、精神、自然环境等内容之间的关系[5]。客观来说，社会经济统计学涉及到了人们日常生活的各个层次领域当中。而数理统计学一般是针对研究对象的自然现象进行研究，利用随机现象的手段，结合研究对象的实际情况，预测和体现出随机现象的可能性。其二，社会经济统计学和数理统计学的理论基础存在差异。客观来说，数理统计学的核心理论基础内涵便是概率论、统计推断理论。尤其是针对抽样推断来说，更是以概率论的大数法作为核心理论基础。
总而言之，社会经济统计学和数理统计学作为我国社会学科的基础内容，都是在统计学的基础上所衍生出来的内容。客观来说，社会经济统计学和数理统计学两者在研究对象和研究方法的层面上，存在一定程度的相同之处，但是在研究范围以及理论基础层面当中，存在一定程度上的差異。在实际运用社会经济统计学和数理统计学的过程中，必须要清晰地认识到两者的优势和两者之间的区别，不能够将两者一概而论，更不能将两者进行分离。另外，社会经济统计学和数理统计学的研究范围，在一定的条件下其实是可以相互转化的。这对既有区别又有联系的学科，相信今后可以相辅相成，继续发展壮大。
经济学和统计学的区别范文4
【关键词】统计学原理；比较法；案例教学法
【中图分类号】G642【文献标识码】A
【基金项目】1.河池学院硕士专业学位建设基金课题（2015YTB005）；2.河池学院课程教学模式改革项目（2015KTJY11）；
3.广西高校中青年教师基础能力提升项目（KY2016LX279）
引言
比较法教学[1]是指在教学过程中，利用教学内容的相互联系和区别，促使学生掌握和巩固所学内容，从而达到教学目标的一种逻辑思维方法.正如著名教育家乌申斯基所说的那样：“比较是一切理解和思维的基础，我们正是通过比较来了解世界上的一切的.”适当地运用比较法，可使学生触类旁通、温故知新.因此，对于概念较多、理论性较强的课程，比较法教学是必不可少的.
案例教学法[2]是指按照一定的教学目的，在教师的指导下，通过对案例的研究、思考、剖析和辩论，并就问题做出判决的一种模拟性的教学活动.正如著名教育家叶圣陶所说的那样：“教材无非是个例子.”巧妙地运用案例教学法，可使学生达到主动参与、事半功倍的效果.因此，对于内容晦涩难懂、易感枯燥乏味又应用性较强的课程，应采用案例教学法.
《统计学原理》是统计学专业的一门专业基础课程，其对学生统计意识的形成和后续课程的掌握都有较大的影响.它应用性广、理论性强、内容晦涩难懂，常让学生无从下手，甚至产生厌学心理.可为了提高考试通过率，在现行的统计学原理教学中，教师和学生往往采用死记硬背的方式，这无疑不利于学生的发展.为此，我们结合该课程的特点及培养目标，将比较法和案例教学法应用于统计学原理的教学过程中.
一、统计学原理比较法
统计学原理的比较法教学，是指教师在统计学原理课程的教学过程中，根据教学内容的共同点和不同点，让学生由此及彼、温故知新，从而加深对统计学概念、原理的理解和逻辑思维能力的培养.
通过比较法，可使学生温故.例如，在学习完相对指标时，让学生将所学的结构相对指标、比例相对指标、比较相对指标、动态相对指标、强度相对指标及计划完成程度相对指标这六种相对指标进行比较，加深学生对知识框架的掌握和所学内容的理解，从而达到温故的目的.
通过比较法，可使学生知新.例如，在学习环比发展速度时，可将环比发展速度与逐期增长量进行比较.通过比较，可使学生发现这两个概念的相同点是均涉及报告期水平和前一期水平，不同的点是前者是进行除法运算，后者则是减法运算，从而体会新旧概念的内在联系，达到知新的目的.
二、统计学原理案例教学法
统计学原理的案例教学法，是指教师在统计学原理课程的教学过程中，通过引入一定的实际案例，并加以研究、思考、剖析和辩论，进而加深学生对统计学概念的理解、增强学生学习的主动性和积极性及处理问题的能力.
通过案例教学法，可加深学生对基本概念与基本原理的理解.例如，在学体、总体单位和标志、指标这两组概念时，可通过列举学生熟悉的情境，将生硬的概念转化为形象的生活情境，从而达到理解基本概念与原理的目的.
通过案例教学法，可增强学生学习的兴趣，培养其解决问题的能力.例如，在学习统计调查问卷时，可通过让学生自己设计、实施问卷的方式来增强学生的兴趣；又如，在学习相关和回归分析时，可指导学生运用一些常用的统计软件，如Excel、SPSS等，来解决一些实际问题，从而培养其解决问题的能力.
三、比较法和案例教学法的教学实例
在本节，我们引入文献[3]中的例子，介绍比较法和案例教学法在统计学原理教学过程中的应用.
数据：2005年全国各省市城镇居民人均可支配收入和人均支出情况，资料来源：《中国统计年鉴――2006》.
问题：（1）试分析城镇居民人均可支配收入与人均支出之间的相关关系；
（2）试建立一元线性回归方程，并解释参数的经济意义.
分析首先运用比较法，让学生比较函数关系和相关关系的区别，以明确问题的处理方向.然后运用案例教学法，让学生运用SPSS软件亲自录入数据、处理数据、分析结果，以达到最终目标.
解答（1）根据经济学理论，人均可支配收入与人均支出之间是有相关关系的，且人均可支配收入为自变量，人均支出为因变量.
将数据输入SPSS中，通过选择“图形旧对话框散点/点状简单分布”来绘制简单散点图，所得图形如下：
人均支出与人均可支配收入散点图
从图可以看出，居民的人均支出与人均可支配收入之间呈现正线性相关关系.
（2）在SPSS中，通过选择“分析回归线性”，进入线性回归操作界面.然后将
人均支出选入“因变量”框，而人均可支配收入选入“自变量”框.有关结果如下：
由表1和表2可知，相关系数R=0.978，两变量呈现高度相关，且人均可支配收入对人均支出产生了显著影响，故可建立一元线性回归方程.
由表3可得到一元线性回归方程为：
y^=346.046+0.728x.
该方程表明，人均可支配收入每增加1元，人均支出将平均支出0.728元.当人均可支配收入为0元时，人均支出为346.046元，于是从经济学的角度，可认为2005年全国城镇居民平均的最低生活保障线是346.046元.
结束语
《统计学原理》是一门理论性和应用性均较强的课程，本文结合该课程的特点及培养目标，探讨了《统计学原理》教学过程中的比较法和案例教学法，以进一步推进该课程的教学方式，让学生能由此及彼、温故知新、掌握对概念原理的理解的同时，增强学生学习的主动性、提高对其逻辑思维能力和处理问题能力的培养.综上，教师在《统计学原理》的教学过程中，应结合该课程的特点及培养目标，巧妙地运用比较法和案例教学法进行教学.
【参考文献】
[1]王群，王振林.“比较法”在《统计学原理》中的初探[J].科技资讯，2007（04）：122.
经济学和统计学的区别范文5
关键词：经济学；定性分析；定量分析
在经济研究中，定性分析主要通过运用历史和逻辑相统一的抽象方法，将研究的注意力集中在经济现象的本质上，归纳影响经济运行机制的主要因素，然后通过对主要因素的分析和综合，演绎出经济发展的一般规律。回答各主要因素对经济运行的影响，各主要因素间的抽象关系，经济发展的历史过程，以及未来的发展趋势等问题，比较适合个案在不同层面进行深入的和多侧面的分析研究。定量分析相对于定性分析的主观性而言的，定量分析基于经验事实，可以通过数学或计量模型所具有的抽象性和逻辑结构的严谨性，对事物的发展变化及状态趋势给予客观的分析，并立刻做出相应的判断。但由于并非所有的经济现象都能够以数量或数值的形式表现出来，也必然造成了定量分析的局限性。
一、定性分析是认识事物的质、寻找事物的本质联系，是对事物或事件的性质和特点的分析
所谓质，即指事物成为其自身并使之区别于其他事物的内部规定性。世间万物之所以能呈现出多样性，是其自身与他物相区别，具有自身的特定的质。只有正确地认识了事物的质，才能把不同的事物区别开来。而只有清楚地认识事物本身并把握其发展变化的趋势，才能在实践中采取相应的政策措施。而定性分析正是在这一基础上，根据事物的现象、性质来确定概念，判断其未来的发展程度，对事物进行非数量化的分析。如对方针、政策的反映，某些商品的价格调整引起的生产和市场形势的变化，经济体制改革对市场形势的影响，国际化贸易带动下购买力投向的变化等，这些都难以准确地用数量来表示，只能用定性分析的方法，做出估计和判断。定性分析是建立在经验和逻辑思维的基础上的，主要依靠个人主观经验和直观材料来进行分析，从而确定未来事件和趋势的发展性质、发展程度。它对长期远规划、重大问题的发展前景、市场形势的估计和判断，以及制定工作计划和企业经营活动，都有一定的指导意义。
二、定量分析是指对事物进行量的方面的分析和研究
量是指事物的规模、发展程度、速度，以及其构成成分在空间上的排列组合等可以数量表示的规定性。它是用数量指标来分析研究事物的实践结果和发展趋势及其程度的。定量分析是建立在数学、统计学、计量学、概率论、系统论、控制论、信息论、运筹学和电子学等学科的基础上，运用数字、方程、摸型、图表和计算机等进行分析研究的。主要分析方法包括数理经济学和计量经济学两方面。它可以应用于经济活动中的市场预测、经营决策、经营动态分析、商品调运分析、库存分析、成本核算、费用效益、经济效果、劳动效率、市场动态分析等各个方面。随着科学技术的发展和管理水平的不断提高，经济学研究中数理与计量分析的应用将越来越广泛，其作用将越来越大。因素量、时间量和比例量的分析都属于定量分析的范畴。定量分析的特点在于它的敏感性，精确性和客观性。
三、定性分析与定量分析的关系
综上所述，在经济学的研究中引入数学的方法是具有其必要性的。数学的抽象性可以使复杂的经济关系变得清晰。数学的精确性可使经济范畴之间的数量关系得到精确的研究和描述，也有助于经济范畴得到精确的定义。数学的严密的逻辑性可使经济学理论的推理得到事半功倍的效果，且使理论中的错误得到一定程度的匡正。但同时我们也必须正视数学方法所存在的缺陷，数学方法毕竟只是一种工具，它的好坏全在于人对它的使用。同时作为进行量的分析手段，数学分析的运用必须以质的分析为前提。再者，在现实的经济领域中，有不少经济现象很难简单的运用数学模型加以解释和说明。强性使用数学模型将一些因素量化反会导致与经济想象的偏离、失真或者脱离研究的现实意义的状况。
然而，当今的经济学的研究领域中对于量的认识和处理出现了不少的偏差。国内外许多学者由于在经济学研究上很难迅速出成果，就纷纷在数学形式上大做文章，而忽略了所研究经济现象或事物的本质，缺乏对经济现象的直观判断和价值的认识，只注重数学分析的花哨的表面和模型的复杂性。定量分析虽具有一定的优越性，但它本身只是对大量样本的部分特征的精确研究，所以只能对经济现象的比较表层的、可以量化的部分进行测量，但无法对其深层的原因和具体的细节进行深刻剖析。经济研究的正确取向应建立在对经济学本身的内容和研究对象的本质有了一定认识的基础上。哲学认为，任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。质是具有一定量的质，量是在一定质的基础上的量。不同质的事物拥有不同的量和量的界限范围。一方面，质决定着一定的量，规定着量的活动范围。另一方面，质必须以一定的量作为必要条件，它决定于数量的界限。量变超过了数量的界限，事物的质就会改变。所以，质和量是互相结合、互相规定的，并形成事物质与量的统一体，即度”。同样的，在经济研究中，定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。定性分析是定量分析的基础，是认识的起点。定量分析是定性分析的深化，是认识的精确性。定性分析主要是通过理解和解释，来把握教育现象的整体意义和价值关系的，它揭示的是教育现象中的价值性、历史性和社会性。
经济学和统计学的区别范文6
《计量经济学》在现代经济学中起着越来越重要的作用。本文以贵州某大学J学院为例，结合多维能力的培养目标，从“为什么要学习”以及“如何学习”两个方面分析了J学院计量经济学教学实践中存在的问题，并从课程衔接，教学目标，组织形式，教学内容等四个方面提出具有针对性的对策建议。
关键词：
多维能力；计量经济学；教学效果；能力提升
一引言
随着理论研究的繁荣，数据资料的齐备，计算工具的创新等因素的推动，计量经济学迅速发展成为一门独立的、日臻丰富完善的新兴交叉科学。1998年教育部将“计量经济学”确定为高等学校经济类各专业八门核心课程之一，明确了计量经济学在经济类学科建设中的重要地位。《计量经济学》具有交叉性、前沿性以及实证性等特点[1]，一直是贵州某大学经济类的核心课程，学校及学院层面对该课程的教改问题十分重视，但与国内知名高校经济类学科比较，该校《计量经济学》的理论教学与实践应用无论是在广度还是深度上都存在明显差距，尤其是学生多维能力的欠缺，成为制约该课程教学质量的瓶颈因素。在此背景下，本文结合贵州某大学J学院计量经济学的教学实际，剖析了制约该课程发展的梗塞因素，以期为后续的教学改革发展提供参考借鉴。
二计量经济学教学实践中存在的问题分析
(一）知识储备不足，课程衔接脱节
学生之所以感到计量经济学难学，关键在于该课程要求预先储备的知识太多。而且这些前期知识涵盖范围广，内容多，难度大，具有明显的多维特征。具体而言，这些知识包括高等数学，线性代数，概率论与数理统计，统计学以及宏微观经济学等理论知识。如果这些预备知识的某一部分缺失会导致学生在学习这块内容的过程中直接失去兴趣甚至信心。另一方面，该学院的培养方案中存在着课程衔接脱节或者缺失的情况。比如说部分专业存在着先导课程缺失，如没有开设线性代数；还有部分专业的统计学与计量经济学安排在同一学期，颠倒了课程之间的逻辑关系，起不到先导的作用。实际上，计量经济学作为经济学高级阶段的课程，都是按照先低层次后高层次，先基础课后专业课的逻辑顺序来展开的，不同阶段课程的合理衔接对培养目标的实现至关重，忽略了这个衔接直接带来先天不足，影响学生学习效果。
(二）缺乏明确目标，逻辑梳理不够
当前，困扰学生的一个重要问题是“为什么要学习计量经济学”，绝大多数学生认为仅仅是为了考试，显然学生对学习计量经济学的目标缺乏正确认识。我们常说，思路决定出路，只要没有理解清楚“为什么要学习”的问题，那么在后面的学习过程中学生必然会出现学习兴趣不浓，迟到，早退，旷课等现象的发生。实际上，数量化是计量经济学区别于其他传统人文社会科学最重要的特征。而计量经济学正是这种数量化形态在实证研究方面的支柱[2]。其次，随着大数据时代的来临，无论是理论界还是实务部门都十分重视数据收集整理以及软件应用等内容，而计量经济学都具备这些特征。此外，学生对计量经济学的相关内容分布缺乏逻辑上的认知，比如说什么是异方差，自相关，多重共线等假设条件与一元线性回归，到多元线性回归，到联立方程模型等模型之间的逻辑关系，缺乏系统化的梳理，知识点之间碎片化严重。
(三）学时设置偏少，重点把握不当
当前，高校课时的减少是一个普遍现象。J学院的计量经济学课时由之前的72学时减少到现在的48学时，加之扣减掉法定节假日，校内体育节，文化节等活动占用的情况，实际平均课时不足44学时。课时的减少对任课教师而言直接形成时间上的压力。因为时间减少但教学内容却无法减少，还是必须根据教学大纲和教学计划进行，最终的结果是上课速度加快，许多需要精讲的内容只能讲个大概，同时也压缩了上机实践的时间，严重影响了教学质量。此外，由于任课教师数量偏多，J学院计量经济学任课教师数量为4人，不同教师对计量经济学的重点内容缺乏统一认识，比如说有的老师重理论教学轻上机实践，有的老师重数学推导轻经济内涵，还有的老师重传统教学轻案例教学等，对该门课程的讲授重点把握不一，严重影响了学生对计量经济学这门课程的整体认知。
(四）缺乏长远规划，团队建设缺失
不同于传统经济学的相关课程，计量经济学集理论学习、上机操作与问题解决于一体，是一门涉及到诸多内容的复杂交叉学科[3]。长期以来，由于J学院缺乏数量经济，计量经济等相关专业教师的队伍支撑，计量经济学的教学缺少学科发展的引导，也没有形成相应的以课程群建设为目标的教学团队，更缺乏该学科以及课程发展的长远规划，很难理清不同课程之间的相关关系，即使从时间安排上确定了课程之间的先后顺序，也难从具体的内容安排上确定讲授的具体内容。尤其是课程群建设的缺失，忽略了计量经济学的多维特征，使得计量经济学课程建设仅局限在强调单门课程质量，没有突破课程边界，没有创新课程组织方式，消除具有逻辑关系的课程之间的时间错位，内容脱节，信息不对称等制度上的缺陷。
三多维能力目标下优化计量经济学教改的对策建议
(一）优化培养方案，课程衔接流畅
本科生的培养方案具有明显的导向性，目标性以及长期性等特点，制定出适合学科发展的培养方案是优化教学资源，提升教学质量的重要举措[4]。当前，J学院应该以新一轮教学培养方案制定为契机，全面理清计量经济学先导课程，即高等数学，线性代数、概率与数量统计、统计学以及宏观经济学，微观经济学之间的逻辑关系，合理安排这些课程的授课时间。具体而言，在制定具体的培养方案时，既要考虑计量经济学与先导课程之间的逻辑关系，又要考虑先导课程之间的内部逻辑关系，不能顾此失彼。要制定出科学合理的培养方案，需要邀请包括教师，学生，教务科等在内的组织和个人参加制定培养方案的座谈会，结合课程特点，瞄准学生需求，从而理顺以计量经济学为核心的相关课程衔接。
(二）明确教学目标，避免内容碎片化
教学目标是指教学活动实施的方向和预期达成的结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿。教学目标的明确可以帮助学生回答“为什么要学习计量经济学”这样的问题，消除学生对计量经济学的信息不对称，有助于帮助学生树立起针对该门课程正确的学习观。实际上，按照课堂教学和上机时间可以将计量经济学的教学目标划分为理论教学和实践教学两个方面的目标，同时强调计量经济学模型应用的问题导向。通过不定期召开教师座谈会，讨论多维能力培养目标下计量经济学的教学内容，即对计量经济模型讲解的广度，深度，发展方向进行定位，避免因授课教师风格不同，偏好不同等原因导致讲授内容的碎片化，同时将课程内容与教学目标紧密结合，通过教学目标指导教学活动有序，合理，高效的运行。
(三）延长教学时长，把握教学重点
教学时间是影响教学质量的一个重要指标。由于计量经济学有着不同于其他课程的特殊性，如学生不愿意或者很难在上课前进行预习，对授课教师的依赖性强，上机实践报告内容多，提炼问题的难度系数大，使得计量经济学的授课时间要长于其他传统课程的教学，最好能恢复到72学时。此外，还应该借助信息技术，建立包括QQ群，微信，以及专题网站在内等在线手段，通过课外时间及时对学生提出的问题进行解释。同时，在条件成熟的时候，录制教学过程的视频资料，尝试翻转课堂在计量经学实践中的应用，从而弥补课堂时间不足的缺陷。同时，按照课程重点合理分配教学时间。
(四）加强团队建设，创新教学模式
作为应用经济学的重要基础课程，计量经济学具有凝练学科发展方向，增强学科竞争优势，提升学科建设水平，满足差异化培养目标等重要作用。当前，以教学团队以及课程群方式为新的组织方式进行教学改革已成为趋势。在此背景下，J学院应该顺应这种趋势，通过建设以计量经济学课程为核心的应用经济学教学团队，打破教师与教师之间的利益壁垒，信息壁垒以及知识壁垒，一改过去单打独斗的教学模式，构建以团队方式进行教学的新模式；另一方面，应该建立以以计量经济学课程为核心的课程群建设，有助于打破课程之间的边界，理顺课程之间的先后关系，逻辑关系，有助于借助团队模式实现课程内容，课程信息的有效沟通，从而全面提高学生的数学推导、上机操作、模型创新、问题解决、论文撰写5个方面能力[5]。通过教学团队以及课程群的综合建设，打破教师与教师之间，课程与课程之间的壁垒，不断创新教学模式，提高教学质量。
四结语
计量经济学是经济学课程中唯一一门对学生提出知识、方法、能力和素质的综合能力要求的学科，客观上决定了计量经济学教学内容的复杂性，教学方法的多样性。实际上，提升计量经济教学质量是涉及到教师，学生，学院等不同主体的系统工程，是一个长期的过程。本文主要从“为什么要学习计量经济学”，“如何学习计量经济学”两个方面展开分析，但还涉及到教材建设，软件操作以及论文写作等多方面的内容，这些都是今后在具体的计量经济学教学实践中需要注意的内容。
作者：汪磊 单位：贵州大学公共管理学院
参考文献
[1]聂红隆，沈又华.计量经济学课程理论和实验教学改革实践[J].宁波工程学院学报，2015，（4）：119-124.
[2]朱成全，刘丽艳.论多元方法论框架下的计量经济学观[J].经济学家，2013，（4）：5-12.
[3]尹向飞.计量经济学课程教学改革探讨[J].当代教育理论与实践，2015，（7）.
