經濟學研究方法論：理論與實務 04 經濟學研究的數量分析方法

我們研究經濟問題，除了要會正確提出問題，并且還要把問題變化成為數學語言，然后進行純粹的數學推導，進而得出科學的結論，而這就需要經濟學研究生或科研人員掌握一定的數量分析方法。數量分析方法是經濟研究的重要分析工具，能夠讓我們更好地用經濟學的眼光觀察世界和解釋世界。４.１數量分析方法概述隨著對經濟研究精度的不斷提高，經濟研究的定量化分析成為其基本趨勢——經濟學作為一門“科學”，在本質上正是由于其數量方法的運用，使得其與其他自然科學一樣具有研究范式的嚴密性和研究結果的可檢驗性。４.１.１數量分析方法概念和特征１）數量分析方法概念２）數量分析方法特征（１）科學性（２）實踐性（３）準確性（４）系統性（５）綜合性４.１.２數量分析方法的發(fā)展歷程數量分析方法作為定量研究的方法體系，其自身的發(fā)展具有歷史規(guī)律性。１）數量分析方法的產生２）數量分析方法的發(fā)展階段３）數量分析方法的成熟階段４.１.３經濟研究中的數量分析方法分類經濟數量分析方法現已經發(fā)展到幾十種之多。這些方法有的宏觀，有的微觀；有的靜態(tài)，有的動態(tài)；有的單維，有的綜合……彼此聯系，又各有側重。如何對為數眾多的方法體系進行歸類，以便系統理解并掌握運用數量分析方法，是研究者必須面對的問題。４.１.４數量分析方法的運用步驟數量分析方法盡管具體內容不同，適用對象各異，但運用數量方法解決實際問題的基本步驟和程序是一致的。一般來說，運用數量分析方法遵循如下７個基本步驟：１）確定問題２）建立模型３）輸入數據４）模型運算５）檢驗模型６）結果分析７）結果應用４.２指數研究方法指數是在測量各種各樣經濟變量變化水平時最常用的工具。與各種經濟現象有關的指數通常都是編輯成冊并予以出版公布的。用于衡量部分消費品和服務價格變動的消費價格指數（ＣＰＩ）就是最廣泛使用的經濟指標。４.２.１基本概念指數是指衡量一籃子相關變量變化的一個實數值。從概念上來說，指數可以用來進行時間比較、空間比較或兩者同時比較。指數可用于衡量不同時期的價格和數量變化，也可以用于測量不同公司、產業(yè)、地區(qū)或國家之間的差異水平。４.２.２價格指數１）拉氏指數和帕氏指數２）費希爾指數（ＦｉｓｈｅｒＩｎｄｅｘ）３）屯奎斯特（Ｔｏｒｎｑｖｉｓｔ）指數４.２.３數量指數衡量數量變化可以通過兩種方式實現。第一種是采用直接的方法，通過從單一商品具體數量變化（衡量為ｑｍｔ／ｑｍｓ）來推導一個公式。拉氏指數、帕氏指數、費希爾指數、屯奎斯特指數都可以直接用于衡量數量關系。第二種方法是一種間接方法，其基本思想是ｓ期到ｔ期的價值變化是由價格和數量兩種要素變化的共同結果。１）直接方法２）間接方法４.２.４幾種常用的經濟指數１）恩格爾系數（１）含義恩格爾系數（Ｅｎｇｅｌ’ｓＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）是食品支出總額占消費支出總額的比重。（２）計算公式（３）經濟含義２）基尼系數（１）含義基尼系數（ＧｉｎｉＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）為意大利經濟學家基尼（ＣｏｒｒａｄｏＧｉｎｉ，１８８４—１９６５）于１９２２年提出的，定量測定收入分配差異程度。其值為０～１。（２）通行算法（３）經濟含義（４）區(qū)間劃分（５）影響因素３）消費者價格指數（ＣＰＩ）（１）簡介消費者價格指數（ＣｏｎｓｕｍｅｒＰｒｉｃｅＩｎｄｅｘ，簡稱ＣＰＩ）旨在反映一定時期內居民所消費商品及服務項目的價格水平的變動趨勢和變動程度。ＣＰＩ的變動率在一定程度上反映了通貨膨脹（或緊縮）的程度。（２）計算（３）ＣＰＩ的調整４）ＧＤＰ平減指數①（１）基本含義ＧＤＰ平減指數（ＧＤＰＤｅｆｌａｔｏｒ），又稱ＧＤＰ縮減指數、ＧＤＰ折算指數，是指沒有剔除物價變動前的ＧＤＰ（現價ＧＤＰ）增長與剔除了物價變動后的ＧＤＰ（即不變價ＧＤＰ或實際ＧＤＰ）增長之比。（２）計算（３）含義由于在ＧＤＰ平減指數的計算中包括了該國或地區(qū)所有產品與勞務的數量和價格信息，因此它可以被看作總物價水平一般性的衡量指標。４.３層次分析法４.３.１層次分析法概述層次分析法（ＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈｙＰｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ）①是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂（Ｓａａｔｙ）于２０世紀７０年代初，在為美國國防部研究“根據各個工業(yè)部門對國家福利的貢獻大小而進行電力分配”課題時，應用網絡系統理論和多目標綜合評價方法，提出的一種層次權重決策分析方法。１）層次分析法定義２）構造判斷矩陣３）層次單排序及判斷矩陣一致性檢驗（１）層次單排序（２）一致性檢驗４）層次總排序與總體一致性檢驗（１）層次總排序（２）總體一致性檢驗４.３.３層次分析法的優(yōu)缺點１）優(yōu)點（１）系統性的分析方法（２）簡潔實用的決策方法（３）所需定量數據信息較少２）缺點（１）不能為決策提供新方案（２）定量數據較少，定性成分多，不易令人信服（３）指標過多時數據統計量大，且權重難以確定（４）特征值和特征向量的精確求法比較復雜４.３.４應用舉例：層次分析法在工業(yè)項目廠址選擇的應用作為項目技術經濟可行性研究的一項重要內容，廠址選擇對工業(yè)項目成功實施的影響重大。無論企業(yè)生產什么，以何種工業(yè)設備生產，以及以多大規(guī)模生產，都必須以一定的地點作為平臺。１）工業(yè)項目廠址選擇的層次結構２）建立判斷矩陣及單層次排序３）一致性檢驗４）層次總排序５）方案選?。叮┙Y論分析４.４主成分分析法４.４.１主成分分析法概述１）主成分分析的概念主成分分析（ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）①也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。２）主成分分析法的基本思路３）應用領域４.４.２主成分分析的主要概念與數學模型１）主成分分析的主要概念（１）主軸與主坐標（２）主成分與貢獻率（３）因子負荷２）主成分分析的數學模型４.４.３主成分分析的計算步驟４.４.４主成分分析的主要用途根據主成分分析的定義及性質可以發(fā)現，主成分分析主要有以下幾個方面的用途：第一，主成分分析能降低所研究的數據空間的維數。第二，有時可通過因子負荷ａｉｊ的結構，弄清ｘ變量間的某些關系。第三，多維數據的一種圖形表示方法。第四，由主成分分析法構造回歸模型。第五，用主成分分析篩選回歸變量。４.５

ＤＥＡ方法在生產理論研究中，考察生產單位的效率即生產率的研究是理論研究與實踐工作者極為關注的內容。對生產率的研究，常用的方法有數據包絡分析（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）方法和隨機前沿分析（ＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＦｒｏｎｔｉｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ，ＳＦＡ）。本節(jié)介紹ＤＥＡ方法，下節(jié)介紹ＳＦＡ方法。４.５.１效率測算概念Ｆａｒｒｅｌｌ（１９５７）提出企業(yè)效率主要包括兩個組成部分：技術效率，反映在給定投入的情況下企業(yè)獲得最大產出的能力；配置效率，反映給定各自投入價格和生產技術條件時，企業(yè)以最佳投入比例使用各項投入的能力。當兩種方法結合起來使用時，我們便得到總經濟效率。１）投入導向的效率測算２）產出導向的效率測算４.５.２常數規(guī)模報酬（ＣＲＳ）的ＤＥＡ模型１）Ｃ２Ｒ模型Ｃｈａｒｎｅｓ，Ｃｏｏｐｅｒ和Ｒｈｏｄｅｓ提出了常數規(guī)模報酬下的投入導向模型，記為Ｃ２Ｒ模型。２）松弛變量３）一個簡單的數字例子４.５.３可變規(guī)模報酬（ＶＲＳ）的ＤＥＡ模型１）ＢＣＣ模型２）對規(guī)模效率的測算４.５.４投入導向或產出導向在前述討論的產出導向模型中，當保持產出不變時，我們認為企業(yè)技術無效率與投入同比例減少。這種情況與Ｆａｒｒｅｌｌ的基于投入的技術無效率測算相同。在投入不變的情況下，也可以測算企業(yè)產出同比增長的無效率狀況。這兩種方法求出的值在常數規(guī)模報酬的情況下相同，在可變規(guī)模報酬的情況下不相同。４.６

ＳＦＡ方法４.６.１ＳＦＡ方法概述數據包絡分析和隨機前沿分析是用于前沿估計和效率測量的兩種不同的方法。ＤＥＡ是一種線性規(guī)劃技術，是根據多指標投入和多指標產出對決策單元（ＤＭＵ）進行有效性分析的一種方法。ＳＦＡ則是一種生產前沿測算的參數法①。Ａｉｇｎｅｒ和Ｃｈｕ（１９６８）利用Ｎ個企業(yè)的樣本，估計了Ｃ—Ｄ形式的隨機前沿生產函數，其模型為：利用第ｉ個公司的觀測產出比給定的投入可以定義第ｉ個公司的技術效率ＴＥｉ：４.６.２隨機前沿生產函數Ａｉｇｎｅｒ，Ｌｏｖｅｌｌ，Ｓｃｈｍｉｄｔ（１９７７）與Ｍｅｅｕｓｅｎ，ｖａｎｄｅｎＢｒｏｅｃｋ１９７７）分別獨立提出隨機前沿生產函數模型。在公式４．６．１里，對非負隨機變量加上了一個隨機游走變量（自由誤差）ｖｉ。４.６.３最大似然估計公式４．６．３中的隨機前沿生產函數的參數，可以用最大似然估計（ＭＬ）方法來估計。計算機軟件，如ＬＩＭＤＥＰ經濟包（Ｇｒｅｅｎｅ１９９２）和Ｆｒｏｎｔｉｅｒ程序（Ｃｏｅｌｌｉ１９９２，１９９６ａ）的使用，能自動運用ＭＬ方法估計隨機前沿模型的參數。4.６.４技術效率的估計與預測１）技術效率的估計２）技術效率的預測：企業(yè)層面３）技術效率的預測：產業(yè)層面４.６.５假設檢驗對于隨機前沿分析（ＳＦＡ）方法，由于其參數方法的性質，要求與通常的計量經濟學理論所要求的一樣，需要進行相應的假設檢驗。公式４．６．３所決定的前沿模型中，零假設是技術無效率。４.７模糊評價方法模糊評價法①是模糊綜合評價法的簡稱，是一種基于模糊數學的綜合評價方法。該綜合評價法根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，即用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價。它具有結果清晰、系統性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化問題的分析，適合各種非確定性問題的評價。４.７.１模糊的概念及其度量在日常生活中，人們?yōu)榱嗣枋隹陀^事物，在大腦中形成的概念往往是模糊概念，并且存在某些普通集合所不能表現的概念。４.７.２術語定義１）模糊集合（Fuzzyset）模糊集合（Fuzzyset）的理論概念于１９６５年由美國自動控制專家查德（Zadeh）教授提出，用以表達事物的不確定性。２）模糊矩陣模糊矩陣又稱模糊關系矩陣。所謂模糊關系，是指事實上存在，但又不那么清晰確定、不能用普通有序對集合描述的關系，一般用Ｒ或Ｓ表示。３）評價因素（Ｆ）評價因素是指對評價項目評議的具體內容（例如價格、各種指標、參數、規(guī)范、性能、狀況，等等）。４）評價因素值（Ｆｖ）評價因素值是指評價因素的具體值。例如，某工程投標人的某技術參數為１２０，那么，可設該投標人的評價因素值為１２０。５）評價值（Ｅ）評價值指評價因素的優(yōu)劣程度。６）平均評價值（Ｅｐ）平均評價值指評價專家組成員對某評價因素評價的平均值。７）權重（Ｗ）權重指評價因素的地位和重要程度。８）加權平均評價值（Ｅｐｗ）加權平均評價值指按權重加權后的平均評價值。９）綜合評價值（Ｅｚ）綜合評價值指同一級評價因素的加權平均評價值（Ｅｐｗ）之和。４.７.３模糊評價方法的基本步驟１）模糊綜合評價指標的構建２）構建權重向量３）構建評價矩陣４）評價矩陣和權重的合成４.７.４模糊評價方法的應用舉例———產品投標評價１）確定評價因素２）確定評價細則（１）投標價格（１）投標價格（２）交貨期（３）付款條件和方式（４）技術參數／性能、功能（５）伴隨服務（６）評價細則確定原則３）確定權重分配４）評標（１）對第一級評價因素所屬最下一級評價因素進行評議（２）計算未經評議的各級評價因素的評價值（３）確定建議中標人４.８計量經濟分析方法４.