运用计量模型进行实证分析哥廷根于晓华.pdf

1 如何正确的运用计量经济模型进行实证分析？如何正确的运用计量经济模型进行实证分析？1 1 ---------实证计量经济学中的数据、模型 与参数 ---------实证计量经济学中的数据、模型 与参数 德国哥廷根大学教授 于晓华 摘要： 摘要： 本文从实证计量经济学的数据种类，模型结构，以及参数估计的稳健性三个角度出发，具体指 出如何正确使用计量经济模型来分析实际经济问题，得出稳定，合理，可靠的参数估计值，为 政策分析提供重要的参考 主题词：主题词：计量经济模型，模型结构，数据种类，参数估计，外生性，政策分析 1.1. 导言 导言 随着中国经济市场化改革的深化，经济学教育也发生了翻天覆地的变化在不到 20 年 的时间内，伴随着一大批从西方留学归来经济学者的努力推广，西方经济学已经被完整地介绍 到了中国，占领了中国高等教育机构的讲台；现代西方经济学的理论框架和分析工具，也已经 成为了政府经济政策的主要参考依据中国学者对经济学的研究，也逐步与世界接轨 （于晓 华， 2008； Yu and Gao, 2010） 跟随世界主流经济学的研究范式，数量化研究已经成为了中国经济研究的主流经济学， 作为社会科学中数量化程度非常高的一门学科；其本身还是脱离不了社会科学本身的限制。

经 济本身是一个复杂系统，各种变量-----可观察的以及不可观察的变量，错综复杂，这限制了 经济学科学化，使得经济学对社会经济发展的预测几乎不可能经济学的主要使命是帮助我们 认识复杂的经济世界，更多时候是对经济现象提出合理解释 一篇严谨的经济学论文，一般需要三个基本的要素：视点(Perspective)，参照系 （Benchmark），以及分析方法 (Analytical Tool)（钱颖一 ， 2002）视点为论文所要论 证的观点；参照系为大家理解经济现实提供了一些基本的比较标尺；而只有分析工具才能够真 正帮助我们深入分析纷繁复杂的经济世界分析工具也通常被称之为“经济学模型” 模型是对现实世界的一种抽象由于经济现象本身的复杂性，在实际分析中，我们需要 剥离一些对关注的现象无足轻重的变量，抽象出关键变量，根据一些基本或者显而易见的假设， 分析这些变量之间的关系，得出一些通常出人意料，但又合理，并且对我们了解现实具有帮助 的结论很多经济学的重要结论并不是显而易见；如果显而易见，那也不需要经济学这门学科 比如，贸易理论中非常重要的比较优势模型，对一些训练有素的经济学家来说是非常简单的结 论；但对普通大众来说，却有可能显得异常高深而难以理解（Pfleiderer， 2014）。

1 于晓华为德国哥廷根大学 Courant 贫困、平等与增长研究中心，以及农业经济与农村发展系教授感谢哈佛大学经济系黄炜博士生，上海财经大学经济学院周德威博士，以及澳大利亚阿德莱德大学何晓波博 士等为本文的初稿提出了宝贵的修改意见，但文责由本人负责 2 支撑现代经济学分析框架就是模型经济模型在一篇经济论文中，起着非常核心的作用， 模型的结构和正确应用，对文章的观点稳健与否，正确与否起着决定性支撑作用经济学模型 可以是描述性模型，也可以是数量化的模型前者虽非主流，但也不能否定其存在一个典型 代表即为科斯定理而后者则为现代经济学的主流，在主流经济学期刊和教科书大行其道非 数量化的模型的学术论文，已经很难在主流经济学期刊占有一席之地因为经济学数量化的优 势在于能够容易检验结论的稳健性，和逻辑结构如果一个经济学结论不合理，数量化的模型 可以帮助我们比较容易检视其出错原因: 是假设的问题，还是论证过程的问题 经济学数量化模型大体可以分为数理模型（Theoretical Model）和计量经济模型 （Econometric Model）数理模型从一些简单并且显而易见的现实假设出发，通过理性经济 人假设等机制，得出一些有助于我们理解经济现实，通常出人意料的结论，这属于现代理论经 济学的主流研究范畴。

计量经济模型是结合了经济学理论和统计学方法的对经济现象进行定量 分析的方法这是现代经济学实证分析的主要手法，可以具体的得出一些现实变量之间的实证 关系 Pfleiderer （2014）指出，如果不注重经济学理论模型的的假设条件，很有可能导致理 论模型结果不稳健，产生“变色龙”一样的结果这样的现象也同样存在于实证计量经济模型 分析中，由于计量经济模型的概率基础，“变色龙”的现象在实证模型中可能尤甚无论是数 理模型，还是计量模型，他们都属于模型的范畴模型有一些共同的结构特性不遵守模型的 规则，滥用模型，会导致分析结果缺少稳健性，合理性和可靠性Pfleiderer （2014）已经对现有理论经济学模型中的“变色龙”问题作了一个非常详细总结，所以本文主要对应用计量模型在 实证分析中存在的问题作一个总结 实证分析是计量模型和数据的一个有机结合理论计量经济学主要关注于开发出适用于 现实经济分析的计量经济学模型，是一门严谨的科学而应用计量经济学（Applied Econometrics）是应用计量经济模型和数据结合来分析实际中的经济问题一个好的值得得信 赖的实证分析，需要注意的操作问题非常多而且琐碎；甚至比理论模型存在的问题更为麻烦。

从某种意义上讲，应用计量经济模型进行实证分析是一门艺术 本文试图提供一个应用计量模型进行实证分析框架这个框架试图包含实证分析的主要 问题接下来首先论述一般模型的结构特征，然后再从计量经济分析的数据特征，计量模型结 构，以及参数稳健性等角度，来分析如何才能得出一个合理 （Reasonable）且值得信赖 （Reliable）的实证结果 2.2. 经济模型的结构 经济模型的结构 凡模型（不仅是经济模型），其结构必存在三部分：环境(Environment), 机制 （Mechanism），以及求解过程(Solution Concepts) 2.12.1 环境 环境 所谓环境，即为模型的假设条件任何模型都有一定的适用环境比如要在长江建一座 大桥，首先需要建一个模型长江上游和下游的环境显然不一样：水流，运输，以及地质条件 存在很大的差异如果不考虑这些条件，直接把上游大桥的模型移植到下游，其结果必然造成 很大损失 3 同样，任何一个经济模型，也有其适用环境即每个经济模型都存在一些严格的假设条 件这些假设条件可能是显在的，也可能是隐含的经济学家的一个主要任务就是要发现模型 中的假设条件，放宽或者改变这些假设条件，然后分析其可能的后果。

经济学理论的每一次突 破，基本上都是改变这些假设条件造成的不注重经济模型假设的后果是非常严重的；有可能 导致论文的结论象“变色龙”一样，从而使文章失去严谨性（Pfleiderer 2014） 应用计量模型进行实证分析，其假设条件更加复杂苛刻一方面，实证分析所参照的经 济理论存在一些假设条件；另一方面，计量模型本身也存在一些假设忽视前者的假设条件， 通常会导致实证结果无法解释，或者解散存在偏差忽视后者的假设条件，使得计量模型的参 数估计存在偏差这两方面的例子在实证分析中不胜枚举 经济学研究者的初学者，通常会把国际权威学术杂志上分析一国（通常为美国）的经济 模型应用到另一国（通常为中国）中去国家之间经济，政治以及文化背景可能存在很大差异 如果不了解这些差异，会导致模型出现适用偏差，或者实证结果的解释出现很大错误一个例 子，现有的实证研究发现在美国欧洲等发达国家，肥胖和教育存在显著的负相关这样的结果 很好理解：良好教育的人很注重自己的健康与形象但是，一些学者对印尼和越南等发展中亚 洲国家的研究却发现肥胖和教育存在显著的正相关这样的结果使得某些西方学者的解释出现 了错误按照西方的逻辑，为了减少肥胖，难道要降低教育水准？这样的结果差异其实是出于 文化的差异。

因为在印尼，越南等亚洲发展中国，肥胖通常是显示一种社会地位按照中国的 俗话，这是一种“富态”不了解这样的隐含假设，文章结果的解释可能会出现一些低级错误 计量经济模型本身也存在一些固有的假设，这些假设条件必须在实证分析时小心检视 比如，我们最常用的最小二乘法（OLS），一般存在 5 个基本假设 （Greene, 2012）这些假 设包括：（1）模型是线形的；（2）不存在多重共线性；（3）自变量和误差项之间不相关； （4）误差项同方差，并且误差项之间不相关；以及（5）误差项服从正态分布2对于这 5 个假设条件，每一个条件都至关重要，保证了最小二乘法结果的存在性，一致性，有效性以及可 检验性一个严谨的应用最小二乘法的实证分析，必须要对这 5 个条件逐一检视或者检验如 果检验拒绝了这些假设条件，必须要校正模型比如，如果变量关系不是线性的，我们就要采 用非线性的模型如果自变量和误差项之间不相关（自变量外生性）的假设被拒绝，即模型存 在所谓的内生性问题，工具变量方法就成为了一个可行的解决方案 2.22.2 机制 机制 一旦有了假设环境，我们要识别出模型中的关键变量，找出这些变量之间的关系这就 是模型的机制问题。

比如，最小二乘法模型中的机制就是：估计系数使得误差项的平方和最小 在实证模型中，有些人喜欢非常复杂的模型，喜欢包含尽量多的变量在计量模型中包 含无关的冗余变量在模型中，在样本有限的情况下，可能导致模型的效率下降，使估计结果显 得不稳定；在解释结果时也会造成不必要的困难在另外一些情况下，比如模型为非线性，包 含太多的变量，或者使用过分复杂的机制，可能会导致模型无解相反，如果丢失一个关键变 量，有可能造成模型的内生性问题，使得模型的估计结果不能满足一致性要求权衡计量模型 的变量需要很高的技巧，这是一门艺术 2 根据渐进近似理论，在大样本的情况，根据大中心极限定理，误差项会趋向于正态分布 4 一个好的经济模型不是以复杂程度来衡量；只要能够说明问题的模型都是好模型通常 情况下，“简单最好（simple is the best）”原则可能模型选择 2.32.3 求解 求解 最后，在确定模型假设条件和机制确定后，求解模型就成了水到渠成的一个问题在实 证分析中，模型的解就是所谓的模型参数估计 作为一个训练有素的经济学者，应该对计量模型的参数估计会有有一个合理范围的猜测 模型的参数估计在这个范围内，才显得有道理（Make Sense）。

如果一个计量模型的估计结果 不合理，我们必须要回头检视数据，或者模型的假设以及机制，来确认为什么会出现违背经济 学常识的现象 3．经济数据的特征 3．经济数据的特征 实证分析是经济计量模型和数据的一个结合一个好的实证论文首先需要好的数据支撑 对于实证所需数据，我们要注意三个问题：数据的真实性，数据来源以及数据的种类数据的 真实性和数据来源紧密相关；数据的真实性决定分析结果的稳健性；而数据的种类通常会决定 具体的模型选择 3.13.1 数据的真实性 数据的真实性 数据的真实性与数据的来源密切相关用来进行经济分析的数据，数据的真实性出现扭 曲是很正常的现象数据本身不会说谎，会说谎的是人造成这些扭曲的原因非常复杂，可能 是数据收集者或者提供者无意造成的测量误差（比如，在家庭调查中，被调查者对自己的年收 入通常没有很准确的记录，只是通过记忆给出一个大体的数字）；也可能是他们故意的扭曲 （比如，在家庭调研中，有些富裕的被调查者不愿意告诉别人真实的收入，害怕惹麻烦）如 果数据本身出现了问题，分析结果出现偏差，那就毫不意外 数据的扭曲，大体上可分为：测量误差 （Measurement Error）和样本选择 （Sample Selectivity）。

 测量误差 测量误差 测量误差对实证结果造成的扭曲在理论计量经济学中已经得到了充分研究Deaton （1997， 99-101 页）指出，在最小二乘法中，如果只有一个自变量存在非系统性测量误差， 那它的回归系数的绝对值会比真实值小，这称之为“测量误差的铁律（Iron La。