论统计学在经济领域的应用-曾五一_精品.ppt

* 5. 避免盲人摸象 古代印度佛经中有一个盲人摸象的故事。有四个盲人很想知道大象是什么样子，可他们看不见，只好用手摸。胖盲人先摸到了大象的牙齿。他就说：“我知道了，大象就像一个又大、又粗、有光滑的大萝卜。”高个子盲人摸到的是大象的耳朵。“不对，不对，大象明明是一把大蒲扇嘛！”他大叫起来。“你们净瞎说，大象只是根大柱子。”原来矮个子盲人摸到了大象的腿。而那位年老的盲人呢，却嘟嚷：“唉，大象哪有那么大，它只不过是一根草绳。”四个盲人争吵不休，都说自己摸到的才是真正大象的样子。而实际上呢？他们一个也没说对。 在进行统计数量分析时，由于数据偏少，或数据的识别力较低，有可能出现多个不同甚至是相互矛盾的经济理论或模型同时并存的情形。这与盲人摸象的情况很相似。这时不应轻易否定其中的某一方，接受某一方，而应做进一步的分析和考察。 * 论统计学在经济领域的应用 厦门大学 曾五一 * 一、统计学的学科性质 二、统计学在经济研究中的作用 三、经济统计研究成果的评价标准 四、科学运用统计方法，正确解释统计分析结论 五、应注意避免的误区 * 一、统计学的学科性质 统计的特点是“用数据说话” 。 最早的统计学代表人物威廉·佩第在其代表作《政治算术》(1676年)一书中,写到：本书“不用比较级、最高级进行思辨或议论，而是用数字……来表达自己想说的问题……借以考察在自然中有可见的根据的原因。”威廉·配第等人关于运用大量观察和数量分析等方法对社会经济现象进行研究的主张，为统计学的发展开辟了广阔的前景。 * 相当一部分经济统计学论文的统计特色不够鲜明，“统计”味道不浓。与经济学其他学科的研究没有明显的区别。个别论文甚至只有文字的论述或数学公式的推导，而很少统计方法与统计数据的应用。经济管理类统计学的论文理应将社会经济现象的数量方面作为研究对象，将社会经济领域统计方法（包括如何测定社会经济现象与指标的设定）的开发与应用作为研究的重点。无论从 “问题带方法”的角度，还是从“方法带问题”的角度，都不应忘记统计学所具有的上述特色。 * 从整体而言，统计学不是数学的一个分支。 数学是与统计学关系非常密切的一门科学。数学与统计学都研究数量规律，都要利用各种公式进行运算。现代统计学中运用了大量的数学理论与数学方法。数学中的概率论，研究随机现象的数量关系和变化规律，它从数量方面体现了偶然与必然，个别与一般，局部与总体的辩证关系，为统计学提供了数量分析的理论基础。数学分析的方法适用于一切数量分析，当然也包括统计的数量分析。从某种意义上说，统计学中的理论统计学以抽象的数量为研究对象，计量不计质，其大部分内容也可以看作是数学的一个分支。 * 但是就整体而言，统计学与数学之间存在本质的区别。 从研究对象看，数学以最一般的形式研究数量的联系和空间形式。而统计学特别是应用统计学则总是与客观的对象联系在一起的。统计的过程就是观察客观对象的数量表现，得到有关的数据，在此基础上，还要把结果返回到客观对象中去，寻求解释这些结果的意义，提供决策的事实依据。 从研究方法看，数学主要是逻辑推理和演绎论证的方法。统计的方法，本质上是归纳的方法。统计学对问题所提供的解，从应用标准看，不但没有唯一性，甚至不存在一种公认为最优的解。估计一个参数，检验一个假设，可以有很多方法，它们都可能在某种条件下，在某种标准下有优良性，但这种条件在给定的问题中是否满足，所设的优良性准则在给定的问题中是否恰当，往往有疑问，这使对统计研究的评价难于在理论上确立，而必须诉诸实践的考验。 * 统计方法既包含数理统计方法，也包含经济统计方法 保证统计数据的准确性是开展统计研究必不可少的前提。准确性可从两个层面衡量： 有效度，即在不存在观测误差的前提下，数据观测的结果与原来试图测量的目标之间的接近程度。有效度的高低与所设定的统计指标的涵义和口径有很大的关系。例如，一个国家的经济活动成果可以用各种口径的产值指标去反映，不同口径的产值指标其反映真实活动成果的效度是不同的。按照不合适的指标去收集数据，即便得到的数据完全符合规定的口径，也不可能很好地反映真实的情况。 可信度即数据收集过程的可信任程度，可信度越高，数据自身的观测误差越小。可信度的高低与统计调查的设计、调查过程的控制以及是否存在各种干扰调查结果的人为因素有很大的关系。 * 在经济社会领域要保证统计数据的准确性，只靠数理统计方法是不够的，经济统计方法必须发挥重要的作用。正因为如此，萨缪尔森在《经济学》教科书第16版中，写道：“如果没有诸如GDP这些核算经济总量的指标的话，政策制定者们只能在杂乱无序的数据海洋中漂泊。GDP及其相关数据资料就像灯塔一样，帮助政策制定者们把经济驶向关键的目标。” GDP及其核算方法被称为20世纪最伟大的发明之一。 由于社会经济现象所具有的复