作者：刘发跃 王娅 单位：东北财经大学经济学院 甘肃农业大学经济管理学院
一、绪论作为经济学中的一个重要分支，计量经济学在经济学中的地位越来越重要。目前，许多高校的经管类专业都将计量经济学作为重要的专业基础课开设[1]。作为一门工具性质的课程，它对于学生学习经济学其他课程，尤其是以后打算继续读研的学生撰写经济学论文显得非常重要[2]。然而，目前的计量经济学教学过程中还存在很多不足之处，如过于偏重数学推导、与其他课程的衔接性不强、实践环节不够等。因此，本文通过向正在学习这门课程的学生进行的调查问卷，以实证分析的结果来验证一些假设，同时就探索性实验教学方法的运用提出自己的对策性建议。
二、需要验证的假设
假设一：文理科对学习效果的效应存在明显差异[3]。由于目前大部分学校的经济类专业实行文理兼招，文科生在进入经济学的系统学习后，通常会比较吃力。由于在高等数学、概率统计和线性代数等数学基础课教学中，并没有区分文理科，因而文科生在学习数学先行课程时已经消化不良，后续的计量经济学课程可能会影响其学习的态度，进而影响学习效果。
假设二：性别对学习效果的效应存在差异。目前不少高校中奇怪的现象是，上课认真听讲的主要是女生，作业完成最认真的也是女生，最后成绩位居前列的绝大部分还是女生，尽管这一现象可能不限于计量经济学课程。一个饶有兴趣的话题是，为什么学校里面女生比较努力和优秀，但在经济学研究领域中女生崭露头角的比例要远远少于男生，或者反过来问，为什么在大学的学习阶段，计量经济学等课程吸引不了男生的兴趣。
假设三：学生的认识水平与实际情况存在差距。目前的经济学教材现代化程度不够，用数学模型阐述经济学理论已经成为西方主流经济学的重要论述方法，但国内的许多计量经济学教材仍以文字说明为主，偶尔配以图形或公式夹杂以其间。因此，不少学生学习经济学的主要方式还是背定理。尤其是在一般本科院校中，由于各方面的原因，这种情况尤为突出。它的后果便是，学生忽略了经济学理论中文字、图形和模型三者之间的联系。对理论的阐述与解释方面，最简洁的应该是模型，图形次之，文字是最繁杂且表达最不清楚的。现实的情况是，学生普遍对数学模型产生畏惧心理，仍把经济学当作一门文科课程。在这个观念引导下，学生普遍忽视数学，不愿意在其上花更多精力。对于数学的畏惧在计量经济学上尤为明显，不少学生反映听计量经济学犹如听天书，尤其是前面几章涉及BLUE和经典假设的部分。
假设四：教学内容影响教学效果。目前，本科计量经济学教学通常选用国内教材，但国内教材有两个不足之处。第一，教材内容通常比较陈旧，不能与时俱进。计量经济学需要很多的模型来举例，时间的变迁应该伴随着数据和案例的更新，这一点上与国外差距较大。国外经典教材经常能做到两三年修订一版，而国内教材由于考核机制不合理，教材很少会做到及时修订。第二，重视数理推导，不重视经济学思维的传输或经济学理论在实践中的运用［4］。实际上对于本科生而言，绝大部分毕业后会直接工作，而非继续读研深造。因此，应该更加侧重的是如何去用它解决问题，以及如何理解其中的经济学思想。过多的数理推导会大大增加学生的畏惧心理，进而影响其学习推导能力。
假设五：不同的班级影响教学效果。班级对教学效果的影响，包括两个层面。第一，学习氛围。一般认为，每个班级的学习氛围是不一样的，即使同一个老师授课，在排除了其他控制变量后，授课效果可能仍然存在差异。根据以往的教学经验，笔者认为假定其存在差异是合适的。第二，专业背景。计量经济学在经济学中的应用程度比会计等管理学专业要高，财务管理专业的学生对于西方经济学等基础理论掌握得不够好，可能会影响教材中很多模型背后的理论含义，最终影响学习效果。因此，专业背景可能也会产生差异。
三、实证结果
（一）调查和数据说明
本次调查数据来自甘肃农业大学经济管理学院2010级财务管理、金融学和经济学三个班级的调查问卷。具体做法是在课程快结束时在课堂上向学生发放问卷并当场填写。发放问卷193份，收到有效问卷181份，有效问卷率为93.78%。
（二）描述性统计
表1为被调查学生的基本情况。学生中男生仅占33.7%，男女比例约为1:2，这是经管类专业的普遍情况。文理科学生接近1：1，这是由于在招生计划中已提前决定。这个比例有利于我们在分析文理科影响时排除无法度量的因素。三个专业中，财务管理人数最多，金融学次之，经济学最少。总体来看，除了性别外，班级和文理科的分布比较均衡。表2是一些主要变量的统计结果。首先是教学内容，由于选用的是古扎拉蒂的经济计量学精要，并且更新版本较快（目前为2010版），因此仅有3.31%的学生认为教材内容比较陈旧。计量经济学的课程难度人所共知，因此1.1%的同学认为比较简单。认为有些难或非常难的学生比例为85.06%，因此如何兼顾学生的接受程度和圆满完成授课任务是一个较难平衡的任务。相比较而言，学生的喜欢程度比较乐观。很不喜欢或不太喜欢这门课的占16.67%，比较或非常喜欢的占到了78.45%，大致符合正态分布。通过与学生交流后得知，比较喜欢的原因在于上课时能够摆脱一些繁琐的数理推导，从经济学理论模型入手并辅以大量有趣的国外经典案例，使学生能够了解学计量经济学到底有什么用以及理论模型如何应用。
与学生的平时反馈相印证，学生普遍认为上机收获较大。认为收获很小或较小的仅占17.67%，37.02%的学生比较或非常喜欢上机实验。由于EVIEWS软件已经傻瓜化，对用户来讲处理过程完全是“黑箱操作”，用户只需知道怎么操作，如何看懂结果就可以熟练运用，因此学生的学习积极性比较高，同时在上机实习以后再回看教材上的理论就清晰多了。此外，上机实习后学生掌握了面对数据如何处理并生成结果，从而能够学会处理一些基本问题。综合以上几点评价指标后，学生的自我评价不太乐观在预料之中，认为较好或非常好的仅占2.76%。将近六成的学生认为一般，评价比较负面的占36.46%。可见，尽管对于如何提高计量经济学教学效果的讨论比较多，也提出了许多教学方法，但成效十分有限。学生普遍对这门课程比较畏惧，心里没底。即使一些认真学习、按时完成作业并最终顺利取得不错考试成绩的学生，也对所学内容的体系浑浑噩噩，不知所以然。#p#分页标题#e#
文理科对主要指标的影响。文理科学生的差异显而易见，大部分高中数学基础不扎实的文科学生在大学一二年级的数学基础课中并没有迎头赶上，有的学生反而以自己是文科生，数学不好是合理的为借口放弃了追赶。到了大四打算考研时只好选择一些不考数学的专业，大大限制了其职业发展。从难易程度来看，文科生认为比较难或很难的学生占到了46.41%，而理科生持此态度的仅占38.67%。卡方检验非常显著，说明文理科与难易程度之间存在较强的相关性。爱好通常取决于掌握程度，文理科学生对计量经济学喜欢程度有差异也属正常。有20.44%的理科生很喜欢或比较喜欢，而持同等态度的文科生仅占11.6%。持中性态度的文科生27.62%，比理科生高3.8个百分点。同时，持负面态度的理科生比文科生高4.4个百分点。因此，文理科与喜欢程度的相关性较弱一点，但是依然显著，卡方检验在10%的水平上显著。自我效果的评价则多少有些费解。评价很低的文科生比理科生高2.2个百分点，其他选项二者的差异并不明显。卡方检验的结果并不显著，显示了文理科学生在自我效果评价上并没有差异。与现实有点出入的一个重要原因可能是学生自我效果评价的主观性，由于课程还未结束并且学生匿名填写问卷，所以无法得到考试成绩这一最有效的评价指标。
（三）回归分析
为了进一步分析学生学习效果的影响因素，下面利用回归模型来验证。由于被解释变量自我评价效果取值为1～5，对于这类受限因变量模型，OLS结果可能有偏，因此本文选择了序次LOGIT模型，同时估计了OLS模型以比较估计效果。利用逐步回归法，最终的模型中只保留p值小于0.2①的变量，包括性别、态度、教学内容、难易程度、上机收获和作业完成情况。显著性过低而没有纳入模型的变量包括班级、文理科、喜欢程度等。表4显示性别、学习态度、教学内容、作业完成情况的系数都为正并且显著，因此影响了学生的学习效果。难易程度系数为负与现实相符并且显著。上机实习在序次LOGIT模型中比较显著，但在OLS模型中并不显著。对比两个模型，序次LOGIT模型的拟合优度稍高一些但总体比较接近。除上机收获外，单个参数的显著性基本类似，但序次LOGIT模型个别参数的显著性更高。综合来看，序次LOGIT模型的估计效果更好。此外，还调查了其他课程对计量经济学的重要性。重要程度依次为：概率论23.6%，统计学21.6%，高等数学20.7%，西方经济学18.2%，其他专业课15.9%。可见，学生普遍认识到数学类课程的重要性。由于计量经济学是用统计学的方法估计经济学的模型，因此统计学应该比概率更加重要，但实际教学中统计学与计量经济学的衔接并不理想。因此，学生对于统计思想的理解和统计学工具的运用很不熟练，很多时候并未将其从概率论中区分出来。学生们认为高等数学的重要性高于西方经济学，也从侧面验证了学生数学基础的薄弱和认知偏差。实际上，在本科计量经济学阶段对高等数学的要求并不高，而对经济学理论的理解则有助于掌握计量模型。因此，学生在认知上存在混淆。通过以上的分析，我们可得出六个方面的结论。
（1）假设一不成立。文理科难易程度和喜欢程度存在差异，但对学习效果的影响并不显著，三个指标结果的不一致性可能是由于学习效果评价的主观性。从实际情况来看，这种差异是客观存在的。
（2）假设二成立。性别对学习效果的影响是显著的。女生大部分认真学习，因此对学习效果的评价也比较高。
（3）假设三成立。学生的认知水平与实际存在差距。由于对概率和统计学的作用没有很好区分，因此认为概率更加重要，西方经济学和高等数学同样如此。原因可能是高等数学首先成了拦路虎，因此夸大了高等数学的重要性，反而忽视了其中的经济学思维方法。
（4）假设四成立。教学内容影响学习效果。学生对知识的掌握离不开教材，除了课堂授课外，学生课外学习的主要途径便是课本。因此，教材内容是否新颖，内容是否通俗易懂，会影响学生的学习效果。
（5）假设五不成立。不同班级之间的效果差异并不显著。尽管不同班级的学习氛围可能存在差异，但并不足以影响学习效果，学生个人的努力程度超过了不同班级的影响。
（6）上机实习对学习效果的评价显著。上机实习时自己动手处理数据，有利于学生掌握教材理论知识，并激发学生的兴趣，因此能提高学生学习的积极性。四、探索性实验教学的尝试根据上文分析，上机实习、教学内容、认知水平和性别等因素都影响了学生的学习效果，共同的后果就是学生普遍对计量经济学存在畏惧感，学习效果不佳。作为一个尝试，徐占东（2009）介绍了探索性实验教学方法的实施情况及相关的一些问题［5］。
所谓的探索性实验教学就是，“根据学生的专业特点，学生自己关注的问题，让学生根据所学的知识，独立自主的利用所学的理论和方法开展实验”。无独有偶，笔者在几年的教学实践中也使用同样的方式对学生进行考核。本科阶段应该主要关注学生的动手能力以及对计量模型的理解，抛开背后的复杂计量理论而利用朴素的观念和直觉来选择一个最优的模型。依笔者意见，在了解一些重要理论的基础上，学生能够熟练地运用计量软件，看懂分析结果，应该可以实现教学目标。比如最小二乘法的推导，重要的理论推导应该被掌握，而一些无关宏旨的数学推导可以仅供感兴趣的同学掌握。应该侧重的是如何建模，它是如何检验经济学的理论并展示经济学的思想，而不是一门应用数学课。比如OLS估计方法，实际上是利用拉格朗日定理求最小残差平方和的过程，主要难度在于方程维度增加后，计算过程的复杂性以及计算结果难以记忆。可以将其计算过程视为一个“黑箱子”，学生如何将这个“黑箱子”打开并熟悉其机理很有意义。学生可以自己选定一个题目并建立初步的模型，然后通过不同方式搜集数据并首先进行一元回归模型的手工计算，有助学生了解这一“黑箱子”的运行模式，并掌握完成计量模型所需的数据处理过程。在一元线性回归模型中通过手工计算OLS并熟悉其机理后，进一步通过多元回归模型的估计和假设检验熟悉计量经济学软件的操作，这样就避免了学生对软件的回归结果只知其然不知其所以然的缺陷。
探索性实验教学的流程为：确定感兴趣的题目→确定变量→搜集数据→建立模型，EXCEL计算一元OLS→初步建立多元OLS模型并用EVIEWS进行回归→调整模型并选择最优模型→报告回归结果并作为实验报告。学生在分组后自己选定感兴趣的题目，从建模到搜集数据再到回归方程，整个过程都由学生一步步完成，并且在一元回归阶段要求学生用EXCEL的公式逐步计算参数及标准误，并进行显著性检验和拟合优度的计算。这样以来，学生就可以走出各种宏观经济理论，看到计量经济学作为一个工具对现实生活的解释能力。与国外教材类似，学生选择的题目既有对经济学各领域理论的验证，也涉及身边的例子如学习成绩、有无电脑、睡眠时间等。通过这些例子，既提高了学生学习的兴趣和积极性，也为以后学生在做调查及课题论文时运用计量和统计工具打下了比较好的基础。#p#分页标题#e#
探索性实验教学运用时应该注意的问题。首先，不同数据来源的特点。学生的数据通常包括两个来源：一是调查数据，范围涵盖学生的日常消费、学习成绩、生活习惯等，特点是学生收获大，但由于缺乏经济理论基础和建模的随意性强，常常导致模型的显著性不强，解释程度不高；二是从网上或从其他来源搜集的间接数据，范围涵盖农业经济、宏观经济等方面，优点是模型成熟，数据搜集容易，模型的显著性较高，缺点则是学生原创性较少。其次，探索性实验教学提高了学生运用EXCEL的熟练程度。EXCEL的广泛性自不待言，无论是对于学生在学校还是以后的工作中，无论是计量经济学课程，还是其他课程中，EXCEL都是一个最基本的工具。让学生养成首先在EXCEL中加工原始数据的习惯，有助于提高学生的数据分析能力和对数据的敏感性。再次，探索性实验教学实施时，应该特别关注两个问题：一是小组共同完成难以避免“搭便车”的现象，但若由单个学生完成则影响试验效果；二是如何从“结果管理”变为“过程管理”，如果能够在各个环节予以把关，就可以有效提高实验质量。