引入因果識別，提升計量經濟學教學效果

摘? 要：現代計量經濟學已經進入了一個以因果識別為重要理論方法的新時代，作為經濟管理類基礎專業課中重要的一門課程，計量經濟學教學要適時跟隨國際前沿，把新的方法融入計量經濟學發展的新趨勢，從理論到實踐，在計量各個教學過程中全面適應這些新要求，大量使用以因果識別為主要內容的新的教學方式的轉變，在教學中參考國外先進的計量技術手段和教材，借鑒國內一流期刊使用的新方法和資料資源，提升計量經濟學的教學效果，培養優秀的人才。

關鍵詞：因果識別;斷點回歸;雙差分模型;PSM

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2096-000X（2020）26-0022-04

Abstract： Modern Econometrics has entered a new era in which causal identification is an important theoretical method. As an important course in the basic courses of economic management， the teaching of Econometrics should follow the international front in time， integrate new methods into the new trend of Econometrics development， and fully adapt to these new requirements in the teaching process of Econometrics from theory to practice. In order to improve the teaching effect of Econometrics and cultivate excellent talents， we should refer to foreign advanced measurement technology and teaching materials， new methods and data resources used in domestic first-class journals about teaching.

Keywords： causal identification; breakpoint regression; double difference model; PSM

一、概述

計量經濟學是經濟、管理學本科教學過程中一門重要的課程，是經管類本科階段的必修課程。計量經濟學承前啟后，是學生日后工作、科研重要的一門技能。雖然計量經濟學是當代經濟學研究重要的手段，在我國高校經濟學教學中，卻是學生普遍反映比較難學的一門課，由于這門課程涉及較多基礎知識，比如高等數學、線性代數、數理統計、宏微觀經濟學等前序課程，而任何一門課程學得不夠扎實，那么對于學習計量經濟學都有可能造成學生的理解困難，影響教學效果。不但如此，隨著當代計量經濟學的發展，知識更新速度加快，從前一些知識體系相對陳舊，一些固有的認識，不但越來越受到理論和實踐的質疑，而且由于研究的深入，一些相對陳舊的理論體系，也影響到學生對于最新知識的掌握，對于當前納入到計量經濟學課程體系的新知識新內容，如果不能從新的高度認識，不但影響到學生的認知，而且會導致以后概念的理解錯誤。一些學生，即便是一些學習較好的學生也反映，學了計量經濟學，學的時候模模糊糊，學過之后也懵懵懂懂，不會使用，而且覺得學的計量和一些學術雜志上的似乎差距很大，這一方面是由于學生學的內容還和雜志尤其是一些一流期刊上的文章計量方法有一定差異，另一方面也是由于當代計量正在經歷一場由統計識別向因果識別的范式轉變，傳統的計量手段正越來越落后于現代計量的新要求和新方法。本文試圖從自身教學經歷出發，對幾個和從前計量經濟學中和現代計量經濟學認識不一致地方做出新的闡述，提高對于計量經濟學的一些新理解。以下本文分為三個部分：第二部分是現代計量經濟學的范式轉變和不足，第三部分是因果識別下現代計量經濟學的挑戰與應對，第四部分是結語。

二、現代計量經濟學的范式轉變和不足

（一）分析范式的轉變：從統計推斷向因果推斷

傳統的計量經濟學來源于統計學，而統計學中大量使用的是統計推斷（statistical inference），即利用樣本信息去獲得總體的信息，并以此進行假設和檢驗，進而判斷統計結果是否顯著，最終形成統計結論，但是必須注意的一點是，統計顯著性僅僅是統計意義上的，而不是因果意義上的，因為統計檢驗其假設模型潛在的具有因果關系，但是問題是，假設有因果關系，但未必真的就具有因果關系。雖然統計推斷也能為我們認識經濟現象的關系提供有用的幫助，但是人們更為關注經濟中的因果聯系，換句話說，僅僅具有統計顯著性的變量之間，或許可能沒有任何因果關系，那么表現出來的統計顯著性又有什么意義呢？比如：經常在計量經濟學中所講授的關于格蘭杰因果檢驗，雖然冠以因果檢驗，但是其本質是驗證是否某一變量變化后隨之是另一變量的變化，如果我們從統計學角度觀測到某一變量變化總是接著出現另一變量變化，那么我們能說兩者一定具有因果關系么？答案肯定是不能，因為可能沒有任何關系的兩種現象有可能伴隨出現。太陽一出現，樹木有影子，但太陽不是樹木影子的唯一原因，即便統計上顯著，我們也僅僅從統計意義上說，太陽能預測樹木影子出現，而不能說太陽就是樹木影子的原因。

現代經濟中，經濟學家們更多的是在關注于因果的關系，即我們需要知道變量之間是否存在因果聯系，只有因果聯系被找到，才能比較好的理解經濟規律。因此經濟學界尤其計量經濟學中大量學者開始從統計推斷，轉向了以因果推斷為研究的新的計量方法，甚至可以說這是一場研究范式的轉變（paradigm shift）（Panhans and Singleton，2016），或者說出現了新的領域，項目評估計量經濟學（econometrics of program evaluation），有的經濟學家（Angrist and Pischke，2010）甚至將此稱之為一場“可信性革命”，而由此所帶來的對于計量經濟學教學中的一些改變，也開始深刻影響計量經濟學的教學，一些新的以因果推斷為主要著眼點的教材開始出現（比較著名有由Angrist and Pischke 所著的《Mostly Harmless Econometrics》，國內的由廈門大學趙西亮老師所著《基本有用的計量經濟學》等教材），這些教材迅速傳播，讓以因果推斷為主要教學內容的計量經濟學教學和前沿的計量研究相接軌，同時對于提高國內經濟學教學水平，都有著重要的意義。這些教材的使用，極大的提高了教學中對于因果識別的理解，因為傳統的計量經濟學是關注統計顯著而不關注因果識別，而實際上如果僅有統計顯著而無因果識別，我們就沒法真正理解經濟規律，因為只有因果識別才能幫助我們找到事物變化規律的真正原因。

（二）部分傳統計量方法逐漸弱化，新計量方法倍受關注

傳統的計量經濟學理論是建立在小樣本統計理論基礎上的，所得到的回歸量和相關檢驗，也是基于小樣本的，但是隨著信息時代的到來，數據量變得越來越大，以金融數據為例，每分每秒都有大量的數據產生，小樣本的理論基礎越來越不適應當代數據量的現實。例如，過去一些計量經濟學教科書，使用大量篇幅講授諸如異方差、序列相關、多重共線性等內容，因為這些內容是違背了OLS中基本假設，固然在經濟學研究中這些違背基本假設的情況經常出現，但問題在于，OLS是小樣本的，在大樣本情況下，我們更多的要關注于聚類標準誤、序列相關等問題，而且因為得到的回歸結果確實一致估計量，也就是說沒有系統性的偏差，反倒是內生性問題成為學術研究中最為關注的問題，由此所帶來的解決聚類標準誤、內生性問題、工具變量、因果推斷等問題的方法就越來越受到重視。但是實際教學活動，很多高校還在以傳統的計量經濟學教材進行教學，于是就出現了當學生在寫畢業論文閱讀文獻時候，發覺文獻中的計量為什么和書中的計量關注的不一樣呢？我們應該重視這一趨勢，把更多時間和精力放在諸如理解聚類標準誤、內生性檢驗、工具變量的理解等教學環節，并且適時引入諸如DID、RD等以因果推斷為主要教學內容的課程體系，這樣，不但學生能較快學到前沿知識，也有利于和國際接軌。同時由于計量軟件的功能強大，很多這些檢驗、新方法僅僅是一條命令（比如STATA中，大量新的方法都有相應的命令），軟件實現容易，強調學用結合，不但讓學生很快掌握新知識，并且提高了動手能力。這方面比較優秀的教材很多，比如伍德里奇《計量經濟學：現代觀點》、Angrist and Pischke的《Mostly Harmless Econometrics》、陳強《計量經濟學及Stata應用》、趙西亮《基本有用的計量經濟學》等。這些教材既有國外的教材也有本土學者的教材，但都大量以因果識別和軟件操作作為其主要特征，一方面讓學生掌握因果識別的理論，另一方面讓學生學會如何應用操作計量軟件，可以說是從理論到實踐的小冊子，路線圖。

一些一流高校不但大量以因果識別作為其計量經濟學講授的主要內容，而且從實踐操作和多科目的教學上也大量使用因果識別，從而受到廣大學生的歡迎。比較典型的有廈門大學、上海財經大學、中央財經大學等，這類大學海歸老師多，大量有引進因果識別為主的計量經濟學，使學生從學習計量一開始就和前沿的計量理論接軌，獲得了很好的教學效果。

（三）因果推斷受到更多重視，但理論基礎尚不完備

雖然主流經濟學期刊中大量使用以因果推斷為方法的新計量手段，但是一些理論計量經濟學家對此尚有疑慮，主要體現在，因果推斷的理論基礎尚需完備（鄭忠國、童行偉和張艷艷，2001），雖然因果推斷獲得了學術界廣泛關注，并且在社會學、管理學、營銷學等諸多領域獲得應用，但其理論上仍然需要完備，一些推斷結論依舊需要建立在傳統計量回歸分析的框架之上，而不是另起爐灶，這需要更多的將傳統的計量經濟學理論和因果分析進行結合。比如在講授虛擬變量的時候，傳統的計量課沒有和DID方法相聯系，而實際上，如果在講授普通回歸時，把虛擬變量及時引入，那么進行擴展，就可以讓學生明白近年來非常流行的計量方法DID（逯進、趙亞楠和蘇妍，2020），并進行使用，這樣在原有計量講授的基礎上，通過擴展學生可以更好的學習因果識別的計量經濟學知識。我們認為，傳統計量經濟學的教學體系，要隨著新的發展進行優化，有所取舍，盡量反應當代計量經濟學的內容，把握計量經濟學研究的總體趨勢，逐步適應計量經濟學教學的新動向，讓新的計量方法和傳統的計量教學相互融合，而不是完全另起爐灶，那樣學生的學習成本高，而且又容易因為難度一下子太高而難于接受。

也有一些主流經濟學家對于因果推斷的結果穩健性抱有懷疑，但是無論在經濟學哪個領域，以因果推斷為基本方法的計量手段，都獲得了廣泛的認可，甚至走在前沿的經濟學家還提出了宏觀領域中的因果推斷方法，不但極大推動了因果識別的應用領域，更加促進了其在新領域的發展。如果我們不能現在增加現代計量經濟學即以因果識別為主的計量經濟學教學，那么我們就會發現，那些想繼續深造的學生不得不在讀研讀博的時候，再次面對雖然學過了計量經濟學，但是卻沒有能在其科研道路上有較大幫助，反而因為看不懂論文而不得不再次補習計量的尷尬局面。

三、因果識別下現代計量經濟學的挑戰與應對

（一）轉換思維，重視新方法、新資料對教學的沖擊

新的方法帶來新的挑戰，必然要求更多的對于教學內容的改變和提高，前面所述的一些新的優秀教材，固然能讓很多教師事半功倍，但是也需要老師們下新的功夫去重新學習，除非已經系統接受過類似的計量教學教育，否則很難形成好的教學效果。

在實際教學中，我們一方面使用包含更多因果識別內容的教材，比如前面提到的《Mostly Harmless Econometrics》《基本有用的計量經濟學》等教材，并利用里面的例子進行教學。另一方面學術期刊上大量使用因果識別方法的論文，也為教學提供了大量素材，尤其以《中國工業經濟》為代表的期刊，包含其發表論文的代碼和相關數據文件，這不但從學術前沿上提供了可以操作的應用案例，而且文章的背景又給學生更多的啟示和學習的機會。實踐教學中，我們利用以上的資料和教材，給學生以很大啟發，效果顯著，我曾在經過一個學期的計量經濟學教學后，在老師的帶領和指導下，讓學生參與到老師的科研活動中，即通過給學生一些代碼讓學生研讀學習，并指導學生運用數據去做相關回歸研究，結果表明一些學生甚至本科生也可以做出一些規范的研究結果，某些還發表在國內正式刊物上（鄭忠華、王翠玉，2020），教學效果良好。學生們也普遍反映，以前從沒想過能看懂一些學術論文，通過學習并在老師的指導下，學習了比較前沿的方法，而且自身通過努力發表規范的論文。這么做的結果不但增強了學生的信心，而且在其保送讀研的過程中，接收學校的面試老師認為，本科生能夠有這樣的規范科研訓練，對于其今后更好的科研工作，是有很大幫助的，這件事本身也說明，很多學校的老師，是非常看重本科生是否接受了規范的學術訓練。

（二）重視網絡資源的利用，更多發揮課余時間的教學效果

傳統的教學以課堂教學為主，但是現代教學教育過程中，一個不可忽視的力量是網絡，網絡上資源非常豐富，有些是老師做的視頻資料，比如中國大學慕課里就有很多計量經濟學課程，這些課程可以幫助學生最大限度、最靈活而且最低成本的獲得一流的計量經濟學教學。最為典型的就是在2020年由新型冠狀病毒所引發的全球性傳染病疫情，大量學校停課停學，導致很多教師不得不使用網絡資源進行網絡教學，各種功課在網絡上都有講授，學生在克服疫情所帶來的封校停學中繼續上課，也帶來了各種資源方便全國，乃至全球的學生進行比較學習。比如在網站嗶哩嗶哩上，隨便搜索“計量經濟學”，至少會由7-8門以上的視頻，這些視頻很多都是一流高校的教師主講的計量經濟學，例如：西南財經大學的“計量經濟學”，不單是國家級精品課程，還有國家教學名師授課，這不但讓學生不用去學校就能學習到全國乃至全世界最優秀的老師的計量課程，更為重要的是，學生可以自己比較，對不懂的問題可以隨時自己聯網進行多次重復性的學習，而且還可以進行比較，比較哪個老師講的內容更加詳盡清楚，同時也提高了學生的學習動力，方便學生在課堂下的自主學習。學生可以在非課堂時間上進行自學，時間自己安排，更加靈活，也更加方便。

另外一些學習愛好者根據自己學習心得做成學習資料，而且這些學習愛好者，會無償地分享其在自己學習過程中的心得體會、技術技巧，并做成視頻資料，在網絡上傳播，這些視頻資料是學生從自己的角度進行學習匯總，其好處是能讓人從一個學生的角度去學習新的知識，雖然有的內容未必完善，但深受廣大學生本身的歡迎，很多例子都體現了學生在學習中遇到的困難，這些困難普遍存在，而有的時候是教師未必關注的內容，這些視頻的出現，極大的幫助了學生學習，比如上海對外經貿大學的司繼春在嗶哩嗶哩中的直播課，講授現代計量經濟學，受到了大量學生的關注和喜歡。

網絡上除了視頻外，一些微信公眾號、知乎上的資料，也是學習尤其是因果識別的好資源，同樣也是上海對外經貿大學的司繼春老師在知乎上的公眾號“慧航”，廈門大學趙西亮老師的公眾號“芙蓉湖畔學計量”，解答大量計量問題，成為隨時隨手可以獲得知識的便利方法。

四、結束語

現代計量經濟學越來越依靠以因果識別為其主要的研究方式，從國內外已有的研究看，這一方式方法已經獲得學術界廣泛的應用，大量方法的使用，這就要求計量經濟學教學也要緊跟這一研究范式轉變的需要，即從傳統的統計檢驗轉向現代的因果識別，雖然這一轉變還有理論上的一些不足，但隨著理論的完善和更多學者的使用，這一趨勢會逐漸在我們的計量經濟學課堂上獲得顯現，大量的老師和學生也會逐步從傳統的計量經濟學教學學習轉變到以因果識別為特征的新的計量經濟學教學和學習中，而且隨著網絡授課、網絡資源、微信公眾號等多種教學資源的使用，因果識別學習不僅僅是課堂，在課堂之外的資源也成為學生學習，老師教學的新手段，我們希望更多的教師順應這一趨勢，在教學中使用這一方法，提供給學生前沿的方法，提高我國計量經濟學的研究方法。

參考文獻：

[1]趙西亮.基本有用的計量經濟學[M].北京：北京大學出版社，2017.

[2]趙西亮.也談經濟學經驗研究的“可信性革命”[J].經濟資料譯叢，2017（2）：80-90.

[3]Joshua D.Angrist and Jorn-Steffen Pischek.Mostly Harmless Econometrics：An Empiri-cist's Companin[M].Princeton University Press，2009.

[4]伍德里奇.計量經濟學現代觀點[M].北京：中國人民大學出版社，2016.

[5]陳強.計量經濟學及Stata應用[M].北京：高等教育出版社，2015.

[6]Joshua D.Angrist and Jorn-Steffen Pischek.The Crdibility Rebolution in Empirical Economics： How Better Research Design is Taking the Con out of Econometrics[J]. Journal of Economic Perspectives，2010，24（2）：3-30.

[7]逯進，趙亞楠，蘇妍.“文明城市”評選與環境污染治理：一項準自然實驗[J].財經研究，2020，46（04）：109-124.

[8]鄭忠國，童行偉，張艷艷.因果模型中因果效應的可識別性研究[J].中國科學（A輯），2001（12）：1080-1086.

[9]鄭忠華，王翠玉.財務杠桿、產權性質與信用利差——基于杠桿異質性的分析[J].上海經濟，2020（01）：117-132.

[10]歐陽艷艷，黃新飛，鐘林明.企業對外直接投資對母國環境污染的影響：本地效應與空間溢出[J].中國工業經濟，2020

（02）：98-121.

[11]潘凌云，董竹.政績競爭與企業產能利用率——因果識別、邊界條件分析與機制檢驗[J].產業經濟研究，2019（05）：103-114.