统计学研究方法精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇统计学研究方法范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

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关键词：统计学;非统计专业;教学方法

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）06-0195-02

统计学是收集数据、整理数据和由数据得出结论的一门科学。当今大数据时代，各行各业中都存在大量的复杂数据，如何由数据客观地得出结论及对未来进行预测，是很多实际领域都面临的一个重要问题。统计学作为处理数据的一个重要利器，在很多学科中都有很大的应用性。基于时代的需求，目前我国高校很多非统计专业都设置了统计学作为专业必修课。本文基于作者多年来对非统计专业的统计学教学过程的经验和感受，探讨对非统计专业统计学教学的一些认识和建议。

一、非统计专业学生对统计学的误解

1.对学习难度认识的两极化。在非统计专业的统计学教学中，有一种很奇怪的现象，部分同学认为统计学比较简单，而部分同学认为统计学很难。情况往往是这样，女生认为统计学简单，她们只注重统计学的计算层面上，没有认识到统计方法的本质;而男生则认为统计学较难，性别差异很明显。而这些简单的认识，往往都是对统计学的片面了解造成的，并没有把握到统计学学习的本质。

2.缺乏学习的主动性。对于非统计专业的学生，统计学课程和他们的专业课程（尤其是文科性质的专业）相差较大，部分学生觉得统计学很难，看到统计学的符号和公式就头大，故对统计学的学习兴趣较小，缺乏主动性。还有一部分非统计专业的学生，觉得统计学无非是利用一些软件算出一些数值，非常简单，现用现学或者临阵磨枪即可，无须去下较大的功夫，致使学习的主动性较差。

3.陌生感与距离感。对于非统计专业的学生，尤其是没有学过高等数学和概率论专业的学生，看到统计学的一些符号、公式有着一种与生俱来的陌生感，于是会对统计学的学习产生一些本能的排斥。其实，统计学只需要有中学的数学基础就可以学习很多的统计思想和统计方法。统计学既是一门科学也是一门艺术，统计思想对统计学的理解和学习非常重要，而这往往会使初学者产生一种距离感，导致了一些消极的学习态度。

4.对统计学的价值缺乏认同。部分非统计专业的学生对统计学的学习价值缺乏认同，尚未了解统计学的意义和作用。部分学生认为自己距离处理数据比较遥远，对于统计方法的实用性也缺乏认识，学习统计学仅限于完成上课任务并且通过考试而已。造成这种误解的原因很多，既有学生自身的问题，也有社会环境的问题，或者是相关专业的其他教学中对统计学的涉及不足，也可能是教师或者教材存在的问题。

二、统计学在非统计专业教学中可能存在的问题

教学是教师的“教”与学生的“学”两个过程的有机结合，教学效果的好坏既取决于学生的学习过程，更取决于教师的教授过程。恰当的教学方式和方法能够有效地激发学生的学习兴趣和主观能动性，从而使得教学活动收到很好的教学效果。作为教学活动的组织者，教师在不断增强自身知识体系的接触上，应该在教学活动的组织方式和方法上多下功夫，而这点也是非统计专业的统计学教学过程中至关重要的。目前，非统计专业的统计学教学过程中存在一些问题，主要体现在以下几个方面：

1.教学内容过于“程式化”。统计学与数学是有一定区别的，对于统计学的教学，每一种统计方法都包含着一定的统计思想，其提出具有实际的应用背景。在教学实践中，部分教师过分强调统计方法的实施步骤，而忽视了统计思想的自然性及其传授，导致其学生对统计方法的认识过于机械化、程式化，往往对于数据能够熟练地计算其结果，而对于结果的解释及其应用条件的判断却束手无策。例如，很多教师在讲方差时，往往着重于方差的计算，而忽略了对其定义的理解和认识，而这往往会导致学生认为统计就是一些数字的误解。

2.与具体专业的结合不够。统计学无所不在，只要有数据的地方就有统计方法的应用。而统计学真正的意义在于解决实际问题。在非统计专业的统计学教学实际中，尽管要教授统计学的基本理论和方法，但是案例教学是必不可少的。教学中的实际例子除了要有代表性还要和具体的专业紧密结合。而部分教师由于对相关专业的应用情况了解不足，教学过程中的例子往往和相关专业结合不够，这样会使学生对统计学产生一定的距离感，不利于学习兴趣的激发。

3.多媒体在统计学教学中的使用问题。传统的教学手段主要是板书。板书是教师的基本技能，也是最重要的一种教学手段。对于统计学教学而言，板书教学不利于展示统计方法对于具体数据的实现。随着现代化教学手段的进步，在统计学的教学实践中，多媒体教学逐渐占据了重要的地位。多媒体教学的优点是图文并茂，有利于展示统计方法在统计软件中的实现，在学生掌握统计理论基础的同时提高了他们的动手能力。在统计学教学过程中，不应忽视多媒体教学的最要重要。但是多媒体容易使教学速度加快，不便于学生的理解和吸收。因此，在统计学教学中，过分使用多媒体或者基本绝缘于多媒体都存在一定的问题，要结合所教授的内容，恰当把多媒体教学引入到传统教学当中，会获得更好的教学效果。

4.考核方式略显单一。在非统计专业中，统计学多为考试课。考试形式多采用闭卷考试，试题类型常包括单项选择、多项选择、判断、简答和计算，缺乏对统计方法应用能力的考核。在这样的考核方式下，往往使得临阵磨枪型的学生考试成绩也不错，使学生对统计学的学习和认识产生误解。而这种考核方式，对学生的思想也有一定的束缚，很难培养学生用统计学方法解决实际问题的认知。因此，教师需要对统计学的考核方式多做些思考，在考核学生理论水平的同时，注重培养学生用统计学方法解决实际问题的能力。

三、统计学在非统计专业中教学方法的几点建议

1.注重统计思想的传承。统计学不是一门孤立的学科，它是人们客观认识自然界和人类社会中各类随机现象的经验总结。任何一种统计方法的产生并不是凭空的，总是有它的实际应用背景和启发的问题，可以说统计方法是实际中使用方法的一种理论提升。因此，在统计学的教学过程中，要注重统计思想的传承，培养学生的统计思维和解决实际问题的应变能力，这样不仅有利于增强学生学习统计学的积极性，也是创新思维形成的一个前提。

2.注重统计方法的实际应用。统计学来源于实践，也必定扎根于解决实际问题。实际问题，往往不是经典统计方法的一个简单应用，这要求把实际问题首先提炼成统计学的问题，这就要求统计学教师不仅要不断拓宽专业知识，还要多多接触非统计专业领域的问题，善于交流与合作，这样统计学才有生存和发展的空间。在教学的过程中，有意识地应用具体专业的实例来传授统计学的方法，这样容易使学生产生共鸣，深刻体会统计学在本学科中的应用价值。比如，在讲授回归方法的时候，首先把数据的散点图呈现给学生们，然后让学生们分组讨论，从直观的想法出发，如何对一个新的个体进行预测。这样在学习统计方法的同时，也让学生了解统计方法如何应用。

3.多媒体和板书有机结合。在统计学教学过程中，板书和多媒体要有机地结合起来，用板书来传授理论知识，用多媒体生动地来解释实例和演示统计软件。这样，两种教学手段充分利用，相互补充，才会达到更好的教学效果。比如，在讲解Logistic回归模型时，首先应用板书来讲授Logistic模型的模型框架及其建模方法。其次，对于不同的问题，哪些适用于Logistic模型。对于不同的统计软件，如何实现Logistic回归，这需要用多媒体来演示统计软件的Logistic回归流程。最后对于软件的输出结果，如何解释。这样的多媒体和板书结合的教学方式，对于统计方法的教学过程是十分必要和有效的。

4.培养学生用统计方法解决实际问题的能力。统计学教师的教学不仅限于课堂，还应该组织学生进行多种实践活动，这样才能更好地调动学生学习的积极性，培养学习解决实际问题的能力。例如，在学习聚类分析时，让学生们3人一组，对已有的考试成绩进行聚类分析，首先面临的问题是数据的处理，对优良中差这类分级的成绩如何赋分，然后选择合适的聚类方法，对得出的结果如何进行解释。这个过程中，小组成员需通过上网或者图书馆查阅相关文献，用计算机模拟不同的方法，最后把研究成果用文字报告或者PPT呈现。这样，原本看似枯燥的方法在实际问题中会变得既有意义又生动，留给学生们很大的空间去选择和应用统计学方法，结论也不一定是唯一的，更有利于调动学生的主观能动性，培养学生用统计方法解决实际问题的能力。

统计学是实用性极强的一门学科，在非统计专业的数据处理中统计学将起到不可替代的作用。随着大数据时代的到来，高维、海量及复杂数据的出现，统计学与各领域的结合更加密切。对于非统计专业的学生而言，掌握统计学的基本理论知识，了解统计学在所学领域的应用，这对非统计专业学生能力的提高将会起到重要的作用。

参考文献：

[1]白日荣，苏永明.非统计专业统计学教学的改革与创新[J].统计教育，2007，（12）.

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[3]闵素芹，柳会珍.浅析统计学专业创新与实践教学改革[J].统计与咨询，2010，（6）.

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applied Statistics, and pointed out that Applied Statistics textbook has pay more and more emphasis on training to students statistical applica-

tions ability. Owing to shortcomings of Applied Statistics textbook in composition, the arrangement mode of Applied Statistics textbook in materials, which includes seven elements of unity and follows the law of human cognition - Inductive deductive method, is put forward from the cited cases, problem-solving thinking, problem-solving model, con-

cept, exercise, case studies, statistical software.

【Key words】 applied statistics, materials arrangements, cognitive law

统计学在自然科学与社会科学的研究中，作为通用的数据分析方法，日益受到社会各界的重视。教育部将统计学科上升为与经济学、数学等学科并列的一级学科，成为非统计专业的专业基础课程。作为一门应用性极其广泛的学科，统计学教材是教学过程的载体，是统计思想和方法的集合。只有统计学教材上档次了，统计学教学才能上层次，才能培养出具有统计思维与统计分析能力的高素质应用型人才。

1、应用统计学教材建设情况评述

张晓庆（2009）指出：非统计专业核心课程的《统计学》教材，其建设目标定位应是以统计学学科知识为基础内容，以综合素质培养和实际能力训练为基本目标，努力贯彻先进教育理念，遵循学习认知规律，合理规划教材结构，争取形成内容丰富、功能齐全、形式多样、系统完整、使用方便的综合性《统计学》教材内容体系。《应用统计学》教材作为《统计学》教材的一个分支，更加注重统计学的基本原理在实践中的应用，该种类的教材重点培养学生应用统计分析方法的实践能力，其教材的建设主要体现在以下几个方面。

（1）教材适用的范围、适用层次不断深化、细化

统计学应用于社会经济生活的各个方面，相应的统计学教学不断涌现。如：张爱华的《通信管理中的应用统计学》、谢彦君的《旅游管理应用统计学简明教程》、李林杰的《经济应用统计学》、向蓉美的《网络经济条件下统计学的应用与发展》、刘金兰的《管理统计学》、陈国英的《心理与教育统计学》、谢邦昌的《生物统计学》、杨永年《畜牧统计学》、黄振平的《水文统计学》等，其中经济与管理类应用统计学教学出版的最多。应用统计学适用的层次涵盖了各类职业学校、专科、本科、研究生，如：粟方忠的《统计学原理》、立信会计出版社出版的《统计基础》、于声涛的《统计学原理》等适用于高职高专的教材；张开玉、张耀有、陈星的《现代应用统计学》、吴伯林、曹立人的《现代统计学极其应用》、张梅林的《应用统计学》、龚曙明的《应用统计学》、谢忠秋的《应用统计学》、王淑芬的《应用统计学》等适用于本科的教材，适用于本科教材的最多；吴喜之的《统计学?D?D从数据到结论》、马庆国的《应用统计学》、卫海英的《应用统计学》、赵玮、温小霓的《应用统计教程》、葛新权、王斌的《应用统计学》等适用于研究生的教材。

（2）案例教学成为发展趋势

案例教学在应用统计学教材中越来越受到重视，它把学生引导到实际事件中，通过个人分析和与他人讨论或辩论，针对事件中的问题进行认真、冷静的思考，找出解决问题的基本途径和方法，追求的是一种“生存教育”，而不是传统的“书本教育”。如：张晓庆的《统计学》、赵振伦的《统计学?D?D理论、实务、案例》、谢忠秋的《应用统计学》、向书坚的《统计学》、袁卫的《统计学》、陈菊春的《应用统计学》等以引例的方式提出本章将要研究的内容或以案例分析的方式对本章的内容进行综合的运用，注重学生综合能力的培养，增强分析问题和解决问题的综合能力。、崔文田、徐青川的《应用统计学教学实践案例集》、中国统计出版社出版的《统计学教学案例》、董逢谷、朱荣明的《统计学案例集》等以案例集的形式，培养学生的统计应用能力。

（3）统计软件成为必备工具

应用统计学教材越来越重视统计方法和计算机软件的紧密结合，培养具有统计方法和统计信息现代化处理技术的实用型人才，EXCEL、SPSS等适用于统计教学的统计软件在统计教材内体现出来。EXCEL提供了一个功能强大的数据分析工具，它比专业统计软件易学、易用，大多数计算机里都装有该软件,学习起来非常方便。多数经管类非统计专业的统计学教材将EXCEL在统计中的应用重点编入其中，作为辅助教学工具。

近年来，国内的统计学教材，尤其是应用统计学的教材出现了上述三点变化，同时，教材形式逐渐向美式教材倾向，侧重教材的易学性与应用性。重视学生的统计思维与统计实践能力。

2、统计学教材编写的认知规律

应用统计学教材的侧重点应当是统计理论的实践能力。这需要把握两个方面，一个是统计理论的掌握能力，一个是统计理论的应用能力，这两点都需要在教材的编写中充分的体现出来。笔者认为，能够依据认知规律安排应用统计学各章节内容，有助于培养学生的统计素质与统计能力。

人的认知通常采用两种逻辑思维方法：归纳与演绎。归纳是由个别或特殊的具体知识出发推出一般结论，得到普遍原理的思维方法，是由个别或特殊上升到一般，由感性经验上升到理性思维的重要思维方法。归纳法主要表现为两个方面：一方面，运用这种方法整理科学事实从经验事实中找出普遍特征，总结出定律和公式。另一方面，运用归纳法可以启发思路，提出假说或猜想，促进科学研究的深入发展。

因此，统计教学的编写也应当按照归纳、演绎的认知顺序进行安排。现有的教材，并没有重视人的认知规律来编写教材。主要体现在：每章的第一节就是关于这一章概念的定义、分类、作用等的介绍。案例应当是掌握统计知识的基础上，培养学生的统计应用能力，内容安排顺序应是采用演绎法的认知规律，案例应是先有案例目的后有分析解决，以此加深学生的统计思维能力。

3、应用统计学教材编写的七要素分析

现以统计学中统计指数这一章的内容编写为例，说明统计教材在编写过程中的内容顺序的安排要与人的认知规律相符合。主要体现在以下几方面：

（1）引例。各小节应以引例开始，引例中提出需要解决的现实问题。例如：综合指数这一节，以某商店在报告期与基期销售三种商品价格与销售量：

提出：1）各种商品的销售量变动方向？

2）三种商品的销售量总体变动方向？

这四个问题的解决是为了引出什么是个体指数，什么是综合指数，什么是同度量因素，使同学在对现实问题的解决过程中归纳出相应的概念。

（2）解决思路、解题模型。根据引例中的问题，寻找解题路径：问题1可通过以学过的综合指标中的总量指标和相对指标解决。问题2的解决思路是：由于这三种商品的使用价值不同，计量单位也不同，因此不能直接把销售量简单相加。但我们知道：销售量×销售价格＝销售额。如果我们将各种商品的销售量分别乘上它们的销售价格，把各种商品的销售额可以直接相加，得到销售总额。这样就使不能直接相加的销售量变成可以直接相加的销售额，为说明销售量总变动，用销售额进行对比，就必须把价格固定下来，这样得到的报告期销售总额与基期的销售总额的不同就是由于销售量变化引起的。由此得到综合的销售量指数。由此得出销售量变动方向或，在此过程中，锻炼学生的解决问题的能力。

（3）概念。对现实中解决的问题进行归纳总结，由此引出相应的概念。通过上例可归纳出：同度量因素的概念，它是在编制指数时，为解决现象不能直接相加时引入的一个媒介因素，它具有同度量的作用和权数的作用。同理可以归纳出个体指数、总指数、综合指数、质量指标指数、数量指标指数的概念，并进一步推导出指数的作用。通过实例教学，采用归纳认知方法，自然得出相应的概念与作用。

（4）习题。课后习题应采用先计算题后概念理解题的安排顺序。通过前面章节的学习，采用归纳的认知方法，对统计指数的相关概念、解题方法有了一定的理解，课后题应是对这些内容的加深理解。

（5）案例。案例分析题的安排应采用演绎式的安排。统计学的案例是检验学生通过本章知识的学习，解决实际问题的能力，这是由理论到实践的认知规律，即由演绎到归纳的认知规律。因此，统计案例的设计应遵循演绎的方式，首先是本案例的教学目的，然后是教学要求、案例背景资料、提出问题、解题过程、现实含义。

（6）统计软件。统计软件应当在习题的运算与案例分析中应用，不应以单独的形式介绍软件的应用，使同学在解决问题中提高自身的统计工具应用素质。这是直接在实践中增强学生的统计理论认知能力。

通过以上论述，可以得到统计学教材内容的安排与归纳演绎法的认知规律相结合的模型（如：图1）。在这一过程中，遵循了人们的认知规律，使学生通过解决引例中的问题，理解统计理论、统计模型、统计概念的实际含义，通过习题解决强化所学的统计知识，通过案例分析达到统计理论的应用，提高自身的应用统计能力。

4、结语

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前言：随着社会的发展，统计学在生活中的作用逐渐的增大，并且统计学不仅仅是一个单独的学科，同时也与其他的学科有着很大的联系，并且对其他的学科有着巨大的推动作用。现今统计学经过不断的发展，其发展的空间不断的拓展，由原始的单一的发展思路，逐渐的走向了信息化的发展道路。并且随着信息社会的进步，计算机技术的发展，统计学知识在计算机领域得到了广泛的应用，同时也为计算机科学的发展作出了很大的贡献。因此统计学知识在现今的社会中，具有很高的研究价值，在很多的发达国家，都十分重视统计学的研究，并且都将其作为了一种主要的大学学科，这样在很大程度上促进了统计学的研究发展。但是在现今我国，对于统计学的研究仍然处于一个比较落后的地位，我国仅仅是处于起步的阶段，因此国家必须要能够加强对统计学的研究，从而确立出统计学的重要地位。

一、统计学的提出与发展

配第主要是利用统计学的方式，利用数量比较方法来进行政治经济的分析研究，这充分的表示统计学是一个独立的学科。之后相关的学者也利用统计学知识进行相应的问题研究，并且都取得了很好的效果。逐渐的，统计学在生活中逐渐的得到了应用，人们开始利用数据来对问题进行研究。随后在十八世纪到十九世纪，相关学者开辟了统计学的新路径，学者们将概率论引入到了统计学之中，并且将统计学划分为边缘学科，将统计学中实质性的学科过渡到了通用的方法论学科。并且在统计学中，其中概率论是基础，对统计学有着很好的指导作用，在现今的统计学之中，概率论也是占有很重要的作用。随着社会的发展，到了十九世纪末期，统计学在社会经济研究领域取得了很大的效果，并且随着相关学者的不断研究，统计学在物价指数编制、国民经济测定以及经济前景预测中都得到了广泛的应用，并且都取得了很大的效果。之后社会步入了二十世纪，社会科学技术飞速发展，为统计学的研究提供了条件，并且统计学也在不断的发展，并且其发展的空间也在不断的拓展，逐渐的呈现出多样化的发展空间，各个学派林立，不断的进行讨论研究，使统计学科不断的发展并且完善，在统计学中，其中社会经济经济统计与数理统计不断的进行讨论完善，并且多年来都形成了自身独特的体系以及理论，但是随着不断的研究发展，这两种统计学理论终会汇聚到一起，从而来形成新型的统计学发展理论，那么将会更加促进统计学的发展，使其进入一个全新的阶段。学者们经过研究发现，统计学最终将会彻底的摆脱数学学科的约束，最终而形成自身独立的学科。经过不断的研究，统计学来最终不断的突破不断的完善，在现今很多领域都得到了广泛的应用。国外的相关学者，为了能够确立社会经济统计学体系，将社会经济现象中的数量问题作为了相应的研究对象，最终建立了统计观察法、指标法等，从而来确立了一个相对完善的应用体系。在二十世纪末。二十一世纪初，计算机激技术迅速发展，为统计学的发展提供了路径。

二、统计学提出的现实依据

在现有的学科中，没有一种学科的存在落实充满充分与争论的，但是唯有统计学除外，统计学是充满的冲突的一个学科，是一种边缘学科，同时也是一种通用的方法论科学，对于统计学的分类，根据不同的性质可以分为不同的类别，统计学属于社会科学同时也属于自然科学，并且统计学既属于社会经济统计范畴，同时也属于数理统计范畴，因此对于统计学的了解十分的重要，一定从不同的角度对其进行相应的研究分析，从而来加强对统计学的认识，促进统计学的发展。在统计学中，其中存在的最为关键的问题就是对于统计学的归类，由于统计学中设计到的方面十分的复杂，并且很多，因此在统计学中，无法很好的来对其进行相应的分类，统计学技术与自然科学的范围，同时也是属于社会科学的范围，同时也属于其他一些范围，因此必须要对统计学进行相应的研究，要对其中的一些问题进行明确的回答，要能够对统计学中的问题进行全面的思考，这是极其重要的。在统计学中，会设计到很多的数据的收集以及社会经济方面的一些问题，但是同时统计学也涉及到了很多自然现象中的数据的收集以及分析，这充分的展现出了在统计学中的自然科学以及社会科学方面的属性。另外统计学的这一点特性也充分的展现出了其复合性以及综合性，因此，相关的学者基于统计学的复杂性，将划分为一个全新的科目。

在二十世纪九十年代，我国对于统计学的科学建设，进行了大量的研究，并且在很大的程度上，推动了统计学的发展以及进步。根据相关的研究，最终可以发现，对于统计学的研究，主要是一种思想上的认识，统计思想主要是以一些零散的思想进行完善确立，主要是认为社会经济方面的统计则是属于社会经济学，而数学统计则是属于数学领域，将其进行了细致的划分。这样的划分，其本质就是属于社会经济以及数理统计的分立。对于统计学的研究，主要是对统计学的共性以及特性进行相应的研究，并且在不同的领域以及方向，对于统计学的研究也各不相同，在统计学中，对于统计思想的研究还是不够完善，各个研究学者都是利用相应的方法，将统计学的各个学科的分支相互融通并且由开辟出独立的发展空间，从而来促进统计学的研究发展。

对于我国的统计学研究来说，主要是以科学差异取代了学科性质的惯性差异，另外，我国主要是将统计学分为了两个方面，首先是将统计学列入了一个独立的社会科学，其中包括了社会经济科学，并且在其中主要是对经济资料进行收集，对数据进行相应的分析研究。而另一种则是实质性的社会科学，其中主要的含义是要将各个方面的学科都有效的联系在一起，从而来将各个方面的思维路径得到肯定。其次我国的统计学是关于数学分支的统计，主要是数学分支学科为主要的理论，以概率学为主要基础。

三、我国统计学发展面临的任务

（一）注重对象的统一

统计学的研究对象是大量的社会经济现象的数量方面，即通过社会经济现象在时间、地点、条件下的数量表现、现象应运的数量关系及数量界限来揭示其规律性。由于统计学与统计工作是理论与实践的关系，因此，统计学的研究对象应该是一致的，即统计工作的对象也应是大量的社会经济现象的数量方面。同时，统计学中对象的统一是很有必要的。统计学的研究对象，一般是事物总体数量方面的实质论与统计活动的规律和方法，而事物总体数量方面的实质论与统计活动的规律和方法是完全应该统一的，这两者相结合才有完整的统计学。统计学是指导统计活动的理论，反映出了事物总体数量方面的统计指标，而研究对象的统一是“大统计学”思想的需要，也是推动统计学发展的必要措施。

（二）实现学科体系的综合

统计学是一门科学，也是一种定量认识问题的工具，其中贯穿着方法论，因此，要发挥出其强大的数量分析功效，就必须要统计方法与具体的实质性学科相结合，只有做到结合科学体系，才能够最大程度的发挥统计学的价值。基于统计方法，我们可以将现代统计方法归类于一些实质性学科的研究活动，现代统计方法是经过历史上一些著名的统计学家或者生物学家或经济学家创新与改进过的，这些改进和创新是经过他们应用和实践的。从另一个方面来说，基于学科体系的方面，统计学与实质性学科之间是相交的关系，而统计学中相应的统计学分支则是在统计方法与相应的实质性学科相结合的情况下才产生的，比如经济统计产生于统计学与经济学的结合，而统计学与教育学相结合产生了教育统计。统计学的这些分支学科的属性都是双重的，它们既是统计学的分支，也是相应实质性学科的分支，因此经济统计学不仅属于统计学，同时是属于经济学的，教育统计学不仅是统计学的分支，同时也是教育学的分支，而这些分支的存在则解决了很多实质性学科研究中的有关定量分析的问题。因此，统计学与科学体系的紧密结合，已然成为了统计学发展的路线方向和必然模式。统计学与科学体系的结合为统计学的应用提供了更广阔的发展领域，也为统计学的发展提供了更多的机会和可能。

（三）促进研究方法的完善

随着研究层次的加深和领域的扩展，统计学在统计探索和实践中不断进步，不断发展。不过，统计学领域依然有很多没有解决的问题，因此，我们必须抓住统计实践中各工作环节上突出的理论和方法问题去进行研究，以促进研究方法的发展和完善。一方面，要坚持“大统计”思想，遵循学科发展的一般规律，在鼓励统计学各分支学科相对独立发展的同时，也要促进各分支学科的相互融合，因此，在统计学的领域，学科发展的结果是各学科的相对独立，而学科发展的前提是各学科的相互融通。在做到各学科相互融合的基础上，还需要联系实质科学研究，用与统计方法应用领域相关的学科推进分支统计学科的深入发展。另一方面，还要坚持把概率论当作指导，并且加深对统计方法的理性认识，同时提高统计科学水平，和政府统计实际相联系，在新的层次领域中找出统计工作各个环节上的问题所在，解决问题，并且研究和发展新的统计技术。

结语：统计学是一门实质性的社会科学，它在研究社会生活的客观规律的同时也在研究统计方法。在基础的统计的理论的基础上，统计学继承和发展统计的理论成果，并且在此基础上坚持着统计学的社会与科学性质，以便使统计理论研究与统计工作实际更加的接近，在国家和社会中得到更广阔的发展领域和发展条件。

参考文献

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[6]崔智超，王青建.数理统计学源流及应用[J].大连教育学院学报，2011，5（6）：53一55.

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1)统计学与统计学学科体系的初创阶段

 

我们将20世纪以前都划归为这一阶段统计学在这一阶段的发展过程中有几个重?要史实：

 

1.从17世纪中叶开始，英国威廉。配第等的“政治算术”以数量分析为特征，用数量比较的方法进行政治经济分析，就其所使用的独创的方法来看应当是统计学的起源

 

2德国海尔门。康令等的“国势学”，从理论上开始对国情调查和国情记录问题进行探讨，并为统计学这门学科起了一个沿用至今仍为公认的名称一一“统计学”

 

3.历经18世纪至19世纪，法国的拉普拉斯将概率论引入统计学，使统计理论与方法发生了重大飞跃比利时的阿德夫。凯特勒利用概率论原理分析人类各种知识中具有数量变化性的各种现象，概括出需要用统计学进行研究的有气象、物理、化学、植物动物农业人类共七大类，实际上是明确提出了统计学是可应用于自然科学和社会科学的通用方法论科学，开拓了统计研究的新视野19世纪末，英国的卡尔。皮尔逊的“复相关和偏相关”理论、“矩估计”“X2检验”等一系列贡献，将描述统计发展到一个新阶段，使其有了较完整的体系。经过200年的发展，描述统计与推断统计的基本内容逐渐形成

 

从统计学在这一阶段的发展过程中可以看出：

 

第一，统计学起源于对社会现象的实质性研究，将概率论引入统计学后，统计学的性质发生了根本的变化，统计学由实质性科学过渡到通用的方法论科学。

 

第二，“政治算术”和“国势学”对统计学的创立做出了重大贡献，并在这一历史阶段占有学术优势。

 

第三，“政治算术”、“国势学”与数理统计学的研究领域不同，但己开始出现了逐渐融合的趋势。例如，由政治算术学派英国的格兰特开创的人口统计学一开始就成为数理统计学的重要研究领域之i®;而凯特勒把统计学作为一门通用科学，除研究自然现象外，还广泛研究各种社会经济现象

 

第四，统计学己由以收集数据资料为主转变到初步的统计推断，描述统计和推断统计的基本内容正在形成，一些重要的统计思想和方法己初见端倪，但统计学仍主要在各纵向学科的层次上发展，统计学学科体系还不完整。

 

二)统计学和统计学学科体系的发展阶段

 

从19世纪末20世纪初至今是统计学迅速发展并取得突破性成就的黄金时代从统计学初创阶段起，各学派之间的学术争论就没有停止过，在本世纪一百年的时间里，统计学各学派在争论中互相促进、互相融合，使统计学不断得到发展

 

1.德国恩格尔、梅尔到美国查多克和德国弗拉斯科波的社会统计学使社会统计学由实质科学向方法论科学过渡①，也标志着社会统计学和数理统计学在方法论上的结合2从20世纪初开始，英国戈赛特的“小样本t分布”®，费希尔的“F分布”“极大似然估计”“方差分析”与“试验设计”③，内曼与小皮尔逊的“置信区间估计”与“假设检验”®，英国杰费莱和意大利菲纳特系统发展并形成的“贝叶斯统计”⑤，费希尔创立的“信念学派”⑥，美国沃尔德的“统计决策函数”⑦以及随计算技术发展而出现的“多元统计分析”“探索性数据分析”“现代时间序列方法”等等，使得推断统计的理论研究和应用研究获得了全面发展

 

3.19世纪后期开始，经济统计学也进入了表现最丰富的时期，国民收入的测定、物价指数的编制时间数列分析经济前景预测SNA的创立等等都促进了统计学在经济领域中的应用和发展

 

4.在前苏联形成了社会经济统计学，明确提出统计学是一门社会科学，以大量社会经济现象的数量方面为研究对象，大量观察法、分组法、指标法是它的基本方法，并以的哲学和政治经济学作为其理论基础，将统计学视为具有鲜明阶级性的社会科学。在这一时期，我国的统计学走过了一段艰难曲折的道路考察统计学在这一阶段的发展状况，可以得出以下结论：

 

第一，统计学成为多分科、多层次的学科，描述统计与推断统计的理论方法体系日臻完善同时，由于社会制度等原因，形成了数理统计学和社会经济统计学两门统计学并存的局面;而数理统计学在这一阶段占有优势地位

 

第二，数理统计学和社会经济统计学在多年的争论中逐渐形成了各自的理论和方法体系，从不同侧面、不同角度为统计学向新阶段的发展准备了必要的前提，做出了各自学科的贡献再者，两门统计学在争论中相互渗透，在社会经济统计的教科书和实践中大量引入数理统计理论与方法，一些社会科学的思想方法也注入数理统计学的研究中。

 

第三，统计学的应用在这一阶段发生了巨大变化统计应用的领域越来越宽广，覆盖了理、工、农、医、文各个分科，己经很难提出一个不需要统计的领域统计应用的成果也越来越显著。有人统计，在科学技术的重大进展中，自1900年以来有2/3来自定量研究和统计学的贡献，1940年以来，定量研究和统计学占了5/逆。反过来，统计在各纵向学科中的应用研究又使得统计理论与方法向横向学科发展

 

第四，第二次世界大战后，受计算机、信息论等现代科学技术以及由现代科学技术引起的人类科学思想体系变革等各方面的影响，统计理论与方法一方面得到了迅速发展，另一方面又面临着挑战，在信息时代孕育着再一次变革(三)“大统计学”阶段

 

近年来，我国统计界提出了“大统计学”的设想，1992年的中华人民共和国国家标准《学科分类与代码》也将统计学列为一级学科这对提高统计学的学科地位、推动统计学学科的发展、建设统计学学科体系起到了很大的推动作甩

 

“大统计学”是一个不严格的用语，对于“大统计学”的内涵，聂皖生博士概括为五个方面：研究对象的扩大、统计方法的拓展、应用研究范围的延伸统计学科地位的上升、统计理论研究与应用研究的融合②笔者以为，建设“大统计学”更重要的方面是统计基础理论研究的深化在“大统计学”学科研究中，应进行系统的理论总结，提取和概括新的理论、方法和思想，而不是将社会经济统计学数理统计学和其他统计学科简单地结合或合并。“大统计学”的提出不是偶然的，它不是“统计学是一门还是两门”之争的延续，而是统计学在现代社会中发展的产物，是统计学及其学科体系进入一个新的历史发展阶段的征兆

 

一一社会经济统计学数理统计学和统计学的其它一些学科，历经数百年的发展己趋于成熟，形成了各自的理论和方法这些理论和方法，有些是共通的，如一些基本的统计思想和统计分析方法具有天然的血缘关系，可说是殊途同归;有些理论和方法是相互借鉴的，如社会经济统计学中引入大量的数理统计学的理论和推断方法，数理统计学和其它一些科学技术统计学在研究一些社会系统工程项目时，也得到了社会经济统计学的理论支持;有些理论和方法则是互补的，例如，在建设“大统计学”过程中，可进一步完善统计认识理论、统计逻辑思想、统计指标理论等，在综合的过程中填补学科的空白从分化到综合，是统计科学自身发展的趋势。

 

一一现代化社会和现代科学技术的发展，正在逐渐打破数理统计学、社会经济统计学以及其它统计学科之间的界限，时代呼唤着“大统计学”20世纪后半叶，人类社会和科学正在经历着重大变革，几百年来形成的科学思想体系受到严重的挑战，社会、物理天文、生物、化学以至统计学中都发现了许多新的现象，如社会变迁、混沌现象、化学振荡、耗散结构“测不准”原理等等，使得传统科学思想体系显得力不从心，难以应付在这种困惑面前，不少学科转向哲学统计学以寻求答案因果决定论也正逐渐转向统计决定论。统计学这门具有探索性的科学，以独特的研究思想探索未知、探索未来，用统计规律逼近物理规律、逼近社会客观发展规律统计学有可能成为21世纪社会和科学发展的基础。但是统计学科纵向越分越细的分化、学科之间孤立分割的研究现状，远远不能适应现代社会和现代科学技术的挑战，无法解决困扰人类社会和自然界的人口资源、环境等各方面的困惑。

 

一一“大统计学”的提出，可能成为中国对统计学的贡献“大统计学”是在我国特定历史背景下提出来的首先，社会主义市场经济体制的逐步建立科教兴国战略的实施和国民经济信息化进程的加快，都对统计学提出了挑战社会经济统计学只有不断丰富自己的理论和方法，数理统计学只有打破纯理论和方法研究模式而在社会经济领域的应用上下功夫，才能满足改革开放的要求其次，社会经济统计学和数理统计学在中国都得到举世瞩目的发展改革开放以来，社会经济统计在国民经济核算体系研究、投入产出研究、社会总供给与总需求的测算统计调查制度的改革等诸多方面取得一批丰硕的成果而且，中国社会经济统计还面对这样一个现实：有一支庞大的政府统计机构，有数百万人的统计队伍，有100多所大专院校设有社会经济统计专业同时，我国的数理统计研究在国际上并不落后，很多研究成果己达到国际领先水平①建立“大统计学”是历史的选择，也是现实的选择再次，社会经济统计学与数理统计学有真诚合作的机遇严格讲，多年来，社会经济统计学与数理统计学之间的争论并不是两门统计学之间的争论，而是社会经济统计学界内两种观点的争论社会经济统计学与数理统计学并没有开展过真正的学术争论，这既是历史的悲剧，也是现在合作的契机因此说，“大统计学”不是“大”在与西方统计的接轨上，而是可能成为中国对统计科学发展的贡献

 

按照“大统计学”思想建设统计学学科体系，需要对统计学的研究对象、学科性质、理论基础和方法体系重新思考总体而言，统计学是研究随机现象大量数据资料的收集、整理、描述和分析的方法论科学，其目的是探索现象的数量规律性，是相对独立的知识体系

 

(一)统计学的研究对象是大量随机现象的数量表现

 

统计学研究的量不等同于哲学意义上的量，而是与之相联系的数据资料，统计学研究的是随机现象的数量表现一句话，统计学研究的是客观现象的随机变量这些本是简明而又不争的事实，但目前仍有一些观点以此对“大统计学”提出质疑问题的关键是，社会经济现象是不是随机现象目前，完全否认社会经济现象具有随机性的观点己不多见，但仍有观点认为，社会经济领域中既有随机性现象，又有确定性现象笔者认为，这种观点是正确的，但不能理解为社会经济现象中一部分是随机的，一部分是确定的;而应解释为一方面是随机的，一方面是确定的。

 

客观现象为什么是随机的，这是本体论的问题，本文不作探讨。是不是随机的，是认识论的问题，属于统计学研究的范畴客观现象的随机性包括客体本身的不确定性和主体对客体认识能力的局限性而产生的不确定性，二者往往是相互交错的。何谓随机性呢?简言之，是在给定的一组条件下，某现象可能出现的结果不止一个且事先无法肯定。具有随机性的现象要满足三个条件：一是在相同的条件下，它可以在大量观察中反复发生，重复出现;二是它的结果有多种可能性;三是某一次观察出现何种结果事先无法肯定这三个条件也是判断客观现象是否具有随机性的标准。

 

任何一种社会经济现象，其数量结果，都可以在人的有意识的活动中，即主体控制的在一定时期内大体相同的条件下反复发生，重复出现每一次统计调查的结果，包括抽样调查和其它调查方式取得的数据，都是可以反复发生的结果的一次实现而且社会经济现象的数量结果不论事先预测得多么准确、计划得多么周密、控制得多么严格，也必定会有多种可能性计划规定经济増长率控制在，实际统计结果不多不少正好等于10%，这只能是一种巧合。正是由于一个现象有多种可能结果，所以某次统计调查出现哪一种结果事先无法肯定因而，社会经济现象是典型的随机现象，其数量表现为随机变量。

 

社会经济现象虽然是随机的，但并不是虚无飘渺、捉摸不定的，当试验或观察结果充分大时，随机性就转化为确定性，即呈现出统计规律丨性随机性和确定性是客观现象对立统一的两个方面

 

一一客观现象可能出现的结果会有多种且事先无法肯定，因而它是随机的，但它的结果必定依一定的统计分布出现，必定表现为一定的统计规律，因而它又是确定的。

 

一一客观现象的某种结果在被观察之前是否会出现也是不能准确预知的，因而它是随机的;但它的结果在统计观察后一旦出现，就转化成一个实实在在的量，一个不会改变的原始数据，因而它又是确定的

篇(5)

关键词：生物统计学；教学；研究生；科研能力

中图分类号：G642.3 文献标识码：A

基金项目：江苏省研究生教育教学改革研究与实践课题“研究生教育质量文化建设的研究与实践――以扬州大学为例”（JGZZ15_100）。

作者简介：孙 伟（1972―），男，江苏睢宁人，教授，博士，扬州大学研究生院副院长，研究方向：动物遗传育种与繁殖；

吕晓阳（1992―），男，江苏无锡人，扬州大学硕士研究生，研究方向：动物遗传育种与繁殖。

生物统计学是农学、生物科学等专业学科重要的专业基础课，是关于科学试验的设计、实施、试验数据的收集、整理、分析以及结果解释和推断的一门科学。[1]生物统计学包含了正确地设计试验和收集数据的方法，也包含了如何正确地整理和分析数据、最后得出科学结论的方法。学生通过本门课程的学习，应具备正确处理和分析试验数据的能力，具有统计思维，开阔的思路，可以利用生物统计学原理指导实验设计。扬州大学的生物统计学课程主要针对农学院、动物科学与技术学院、兽医学院、园艺与植物保护学院、生物科学与技术学院等本科生及研究生。近年来，在该课程的教学过程中，笔者注重将教学与科研相结合，不仅把它作为专业基础课，还把它作为研究生培养科研素质和逻辑思维的重要工具。

一、生物统计学课程对培养研究生科研能力具有重要作用

1.对研究生归纳推理思维的培养

具有生物统计学归纳推理思想能提高学生素质，并有利于加深学生对生物统计学知识的理解以及提高学习效率。在掌握了生物统计学的基本知识并且能熟练运用后，面对一些问题时，学生可以先通过统计学去分析，通过统计学思路逆向设计实验方案。比如验证FecB基因对产羔数的影响，通过统计分析比较有FecB基因的母羊的产羔数与无FecB基因的母羊的产羔数之间有无显著差异，就可以设计实验先检测母羊中是否含FecB基因，再查阅相关资料，这样就能制订基本的实验设计框架。生物统计学给了学生一个不同寻常的思维方式，使得学生的科研过程更加轻松、准确。

2.研究生科研素质的培养

研究生科学素养的培养主要体现在发现问题与科研课题设计、实施等方面。生物统计学由试验设计和统计学方法两个部分组成，通过试验设计能提高研究生设计科研课题试验方案的能力，利用统计学方法能对课题结果进行分析。[2]

生物统计学中使用的统计分析方法会导致试验误差，而试验误差是影响统计假设结果的重要因素。试验误差主要来源于试验材料的差异、试验操作水平以及外界因素的影响，试验误差控制包括保持试验材料一致，最佳的试验设计，试验中只保持唯一差异原则等，[3]因此，研究生在研究工作中可通过各种方法降低试验误差、提高试验精度，使研究生在科研中做到采样认真，操作仔细，善于思考，从而达到提高研究生的科研素质和水平的学习目的。同时，在科研工作中，研究生选择不同的统计方法进行试验，能让学生弄清各种统计方法的内涵，还能使学生准确灵活地运用统计学方法发现试验材料中的潜在信息，从而更好地进行研究。

二、生物统计学教学过程中需要注意的问题

1.采用灵活多样的教学方式，培养创新人才

教学内容和课程体系是人才培养的主要落脚点，是学生获取知识的来源，根据现代科研的教学信息和教学内容开展教学是提高教学质量和提高学生科研能力的保证。[4]在教学过程中要根据学生需要的不同，有针对性地选择一些内容进行讲解，并结合本专业自身的特点，形成具有本专业特色和满足学生实际需要的课程内容。在实际的授课过程中，应掌握一元统计方法、方差分析、回归分析等基本方法。

生物统计学是既需要理论支撑也需要进行实践的一门课程，所以在学习理论课程的同时，增加实践课是必不可少的。开展统计软件的学习，能扩大学生的视野，提高学生素质。理论课程教学时数并不能达到所需的教学内容，为此，通过统计软件的学习，可起到以点带面，提高学习质量的作用。实践课程采用统计分析软件SPSS、SAS以及MATLAB软件来进行生物数据分析，它们各有特点：SPSS操作性大，无须编程；SAS需要简单程序，功能更加强大；MATLAB具有强大的矩阵运算程序和自编程序的功能。结合实际问题选择合适的数据处理方法在生物统计学学习中很有必要。[5][6]

2.采取更加自主的教学方法与教学手段

生物统计学主要以概率论和数学统计为基础，理论抽象，学习时需要很强的逻辑思维能力以及掌握复杂的运算方法，为此在本课程的教学中可以采取以下几个解决方法。

（1）注重启发式教学。在教会学生如何搜集、整理数据的同时， 还要教学生学会分析数字背后的含意，要求学生能全面分析问题，通过发散思维解决问题。如在平均数的教学中，可以通过直观性的次数分布以及现实生活中班级男同学的平均身高、全班英语平均成绩等实例使学生正确地理解和使用统计方法；讲解t分布时可以通过画直角坐标看图进行分析讲解，将抽象的问题具体化呈现出来。通过诸如此类的教学方法，学生会更加容易掌握教学内容。生物统计学教学中采用实例法、图示法等能提高学生的理解能力，达到培养目标。

（2）将多媒体课件与板书相结合进行教学。传统板书教学相对其他教学手段虽然费时，但针对一些重要的统计学相关公式的推导和证明，则有着其他教学形式不可比拟的优势，能让学生在老师的带领下有足够的时间理解和消化教学内容。多媒体课件演示具有内容丰富、信息量大、有层次感、抽象问题具体化的特点。在教学过程中，教师应利用图片、影像、声音甚至不同字体颜色和背景来吸引学生注意力，从而形象生动地进行教学。[7]将传统板书与多媒体结合来开展教学，不仅能保证学生跟上教学进度，还能向学生传递相关的教学信息，使学生清晰、直观地掌握抽象的概念，提高学生分析和解决问题的综合能力。

（3）借助科研案例进行教学，激发学生学习积极性。学习生物统计学的目的在于更好地进行科研，在教学过程中，将生物统计学中的各种分析方法结合本专业具体案例进行教学和解析，利用案例能让学生更清晰了解分析方法的使用技巧，在课堂上学以致用。通过熟知的理论和前沿研究，让学生切实认识到生物统计学在生命科学研究中的作用，深刻认识到学习生物统计学的重要性，从而激发学生学习积极性，从被动接受变为主动学习。

（4）运用连贯式教学手段，充分理解教学内容。生物统计学的连贯性非常强，每节课都要将之前学到的知识进行梳理、总结、巩固，并且通过之前所学引出新的内容，使得学生头脑中有一个连贯的体系，教学内容难度层层递进，充分把握之前的内容，再由浅入深让教学内容更具连贯性，帮助学生理清思路，融会贯通，使学生从“学”到“会”，完整地掌握教学内容。

（5）通过网络平台进行教学。学生与老师之间的交流时间并不长，甚至很短，交流上的困难造成学生在课堂上留有的问题不能得到及时解决，久而久之问题越积越多，就会影响学生的学习积极性，教学质量得不到提高，甚至会下滑。利用网络平台可以加强学生与老师间的沟通，老师不仅可以将每一章的内容到网上，以便于学生及时掌握重难点知识；而且能加强师生间沟通， 学生可以通过教学平台提问，老师可以通过平台对学生的问题进行及时的回答并且布置作业，师生间的交流加强，使得课程体系更加完善。

3.笔试与实践相结合的考核方式

以往生物统计学采用闭卷笔试考试方法，主要注重对书本理论知识和方法的考核，这种考核方式可能会导致学生突击复习，死记公式，并不能完全掌握各种统计方法。由于生物统计学是一门实践性非常强的课程，所以除理论笔试外，还有计算机考试，在计算机上进行试验设计、统计假设测验和统计推断，并对统计分析结果进行解释分析，这样可以加强学生平时对实际操作的重视。将平时作业以及上机时实际的软件操作技巧和统计分析结果作为一部分成绩，这种考核方式不仅能使学生掌握理论知识和方法，也能提高学生使用统计软件解决实际问题的能力。

4.科研教学相互促进

将科研成果运用到教学之中，结合实际运用的需要，使教学与实践紧密结合。教学过程中以实际科研为例，做到随堂学，随堂用，同时可加深学生对统计理论的理解，从而不断地利用统计学知识对实际问题进行探讨，从而解决问题，加强学生对统计学知识的重视，促使学生在撰写论文时自觉地运用统计学，从提高论文质量提高写作水平。

参与科研，使学生将已掌握的生物统计学知识在科研中发挥作用，除课堂教学外，到生产实践第一线设计试验、收集数据和进行统计学分析，加深对理论知识的理解。例如在验证FecB基因是否对产羔数有影响时，在试验前应正确选择试验设计方法，在实验过程中控制试验条件差异，保持唯一差异原则，并获取正确的试验数据，选择合适的统计分析方法进行分析。将理论运用到实际科研中可以使得学生在不断摸索中更加深刻地理解和运用统计学知识，在运用所学知识解决实际问题过程中能培养自身的统计思维，逐渐灵活使用统计方法，在实际操作中不断熟悉、掌握统计学方法。同时统计学的优势提高了学生学习的积极性，能更自主地利用统计学去提升自己的科研能力。

参考文献：

[1]杨泽峰，张恩盈，徐辰武，等.《生物统计与试验设计》课程建设与学生科研素质培养[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2013，（10）.

[2]任 妍，许海霞，程西永，等.农业院校生物统计学教学改革探讨[J].现代农业科技，2014， （4）.

[3]李 辉，蔡惠芬，施晓丽.《生物统计附试验设计》课程教学实践探讨[J].时代教育，2014，（8）：45-49.

[4]李玉阁.“生物统计学”课程教学初探[J].生物学杂志，2006，23（5）：52-56.

[5]李玉红，陈 菊，黎娇凌.提高《生物统计学》学习效果之初探[J].黔南民族师范学院学报，2014，34（6）：99-101.

篇(6)

在中国，统计学经过几十年的发展，于2011 年成为一级学科，这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时，不少人对统计学的一些分支，特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致，在某些方面可能存在认识误区，甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生，有其历史的原因，也有现实因素的影响。但是，这不利于统计学的发展。因此，有必要厘清统计学科内部分支，特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的，是从统计学与经济学统一的视角，论述统计学各个分支，特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用，以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明，作为现代统计学的一个重要发展方向，数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中，经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合，在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用，两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论，其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础，有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景，不可替代。

作为统计推断的一般方法论，数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用，相反地，随着这些学科之间的交叉与融合，经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展，从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系，特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点，以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。

二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系

统计学是一门关于数据的科学，是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说，包括描述统计学( descriptive statistics ) 与推断统计学两大领域。描述统计学主要是数据搜集、整理、加工、表示、刻画和分析等，包括概括性的数据处理与分析; 而推断统计学则是基于样本信息，对产生样本数据的母体或系统进行推断的方法论科学。现代统计学的迅速发展有两个主要历史原因，一是各个国家、政府和社会部门基于管理目的搜集社会经济信息的客观需要; 二是数学学科中的概率论的发展。在人类社会中，数据搜集的历史非常悠久，描述统计学特别是数据搜集、整理、描述、刻画与分析的重要作用是不言而喻的。数据的搜集及数据质量本身是任何有意义的数据分析的基础与前提。没有高质量的数据，任何数据分析及其结论将毫无意义。在当今信息爆炸时代，如何用简洁、方便、易于解释的方式，从大量复杂数据中概括其最有价值的信息，也是描述统计学的一个重要作用。

但是，现代统计学的发展及其在自然科学与人文社会科学中很多领域的应用，主要是由概率论的产生与发展推动的。概率论的产生最初主要是对赌博研究的需要，后来成为研究不确定性现象最主要的数学工具，广泛地应用于自然、工程、社会、经济等各个领域。在统计应用中，人们一般无法获得整个母体的信息，而只能搜集到母体的一部分信息，即样本信息，其主要原因是因为获取整个母体信息的成本太高、时间太长或者因为客观原因而无法获得。因此，人们只能从有限的样本信息推断母体的规律特征。在这个推断过程中，概率论对描述样本信息与母体规律特征之间的关系提供了一个非常有用的数学工具; 更重要的是，它对基于样本数据的统计推断所获得的结论能够给出某种可靠性描述。这奠定了推断统计学的科学基础，也是统计推断区别于其他形式的推断( 如命理师根据手相或面相等样本信息推断一个人一生的命运) 的最为显著的特点。

因为这些原因，概率论的发展极大地推动了推断统计学的发展，特别地，概率论提供了很多数学概率模型，可用于对母体的概率分布进行建模。因此，统计推断就转化为从样本数据推断数学概论模型参数值以及其他重要特征等信息。这样，推断统计学就主要表现为数理统计学的形式。数理统计学有两个主要内容，一个是模型参数的估计，另一个是参数假设的检验。经过几十年的发展，数理统计学发明了很多推断理论、方法与工具。这些推断理论、方法与工具能够从样本信息推断母体特征、性质与规律，并提供所获结论的可靠性判断。由于自然科学与社会科学大多是从实验数据或观测数据推断所研究的系统或过程的内在规律，因此，数理统计学被广泛而迅速地应用于各个学科和领域的实证研究。数理统计学之所以成为现代统计学的一个重要的发展方向，就是因为它作为一门严谨的实证研究方法论，符合人类科学探索的过程与需要，即从有限样本信息推断系统或过程的性质与规律。随着中国科学的发展与研究水平的提高，包括人文社会科学在内的各个学科，对实证研究的方法论的需要将与日俱增。

因此，统计学特别是数理统计学今后将得到日益广泛的应用与迅速的发展。描述统计学几十年来也有长足的进展，在包括实验或调查方案设计，数据的搜集、整理以及分析，无论在方法论、调查手段还是工具方面，都有极大改进。数据挖掘作为一门关于数据分析方法与技术的新兴学科，可视为描述统计学的范畴。在描述统计学和推断统计学之间，描述统计学发挥着基础性作用，因为描述统计学牵涉到数据的搜集、解释、整理、测度、表示、刻画与分析，而数据及其质量是推断统计学结论科学性的重要前提和基础。描述统计学在刻画数据特征时所使用的一些统计方法与统计量，也是推断统计学的基础工具。与描述统计学相对应，经济统计学是对经济系统中各个主体、部门、变量和各种经济现象的一种数量描述。经济统计学的本质是经济测度学。经济统计学可视为描述统计学的一个分支，但不是描述统计学在经济学领域的简单应用，而是描述统计学和经济理论的有机结合。前苏联以及中国改革开放前的计划统计，特别是部门统计，就是在社会主义计划经济理论和实践基础上建立起来的。随着中国经济从计划经济模式转为市场经济模式，部门统计乃至计划统计越来越不适用于描述中国经济的实际运行。经济统计学需要经济理论的指导。这其实是著名经济统计学家钱伯海( 1997)在他的晚年将精力从研究经济统计学转向研究社会劳动价值论的主要原因，因为传统社会主义计划经济理论已经落后于中国经济转型以及中国经济统计学发展的需要。经济统计学主要是在描述统计学和经济理论两者基础上发展起来的，具有统计学与经济学双重学科属性。

由于研究对象经济系统的复杂性，经济统计学中量化描述经济现象与测度经济变量的理论、方法与工具，比描述统计学标准教科书所介绍的理论、方法与工具要丰富和复杂得多。这也是经济统计学的魅力所在。同经济学可划分为宏观经济学与微观经济学一样，经济统计学也可划分为宏观经济统计学、中观经济统计学和微观经济统计学。所谓宏观经济统计学就是国民经济统计学，主要是搜集和整理整个国民经济运行全过程的所有数据信息，对包括存量与流量、总量与结构、国内与国外，静态与动态等各种方面进行量化描述与分析。

微观经济统计学也称为企业经济统计学，主要是对企业本身各种经济活动、经济行为、经济现象进行量化描述。以企业财务为主要对象的会计学，在某种意义上是微观经济统计学的一个重要组成部分，即企业财务统计学。所谓中观经济统计学，是指对介于整个国民经济与企业之间的中观部门，如政府部门、产业部门，不同地区的经济活动和经济现象进行以数据为基础的量化描述。与经济统计学密切相关的一门学科是计量经济学。计量经济学假设经济系统是一个随机过程，服从某一客观运行规律; 任何观测经济数据，都是从这个随机经济系统产生出来的。计量经济学的主要任务就是基于观测经济数据，以经济理论为指导，利用统计推断的方法，识别经济变量之间的因果关系，揭示经济运行规律。有关计量经济学的学科定位与方法论作用，可参看洪永淼( 2007，2011)，李子奈和齐良书( 2010)。

可以说，计量经济学是推断统计学在经济学的应用，但并不是简单的应用，而是统计推断理论和经济理论的有机结合。

首先，在数理统计学中，统计推断是通过数学概率模型对样本数据建模。在计量经济学中，计量经济模型不仅仅是数学概率模型，其模型设定需要经济理论的指导( 如选择哪些经济解释变量) 。

其次，数理统计学的一些方法论并不能直接用于对经济数据的统计推断，因为经济数据有其特殊性。比如很多高频金融数据，有所谓的波动聚类现象( volatility clustering) ; 在劳动经济学中，很多数据存在所谓的内生性，这种内生性对识别经济变量之间的因果关系造成很大困扰。另外，一些计量经济模型，如宏观经济学和金融学领域的动态资产资本定价模型( Hansen、Singleton，1982)，是通过欧拉方程条件矩刻画的，其中经济理论( 如理性预期理论) 并没有假设相关经济变量的概率分布已知。因此，数理统计学没有现成的方法可用于估计、检验这个模型。这就是为什么2013 年经济学诺贝尔奖得主Hansen( 1982)提出广义矩( GMM) 估计方法的原因。

第三，使用什么样的计量经济模型，要由所研究的经济问题来决定。什么时候需要用回归模型，什么时候需要用波动模型，什么时候需要用整个概率分布模型，这并不是由研究者个人随其偏好而定，而是取决于所研究的经济问题的本质。例如，用历史数据研究市场有效率理论以及资产收益率的可预测性时，合适的计量经济模型是时间序列回归模型( 即条件均值模型) 。这是因为预期收益率可由条件期望来刻画( 陈灯塔和洪永淼，2003)。

第四，计量经济学是经济计量模型的推断方法论，包括如何估计参数和进行检验参数假设，判断模型是否正确设定，以及如何进行经济解释。参数假设与原始的经济假说既密切相关又有区别。经济学家关心的是经济理论、经济假说的正确与否，为此必须首先将经济理论和经济假说转化为可检验的计量经济模型的参数假设，然后利用经济数据进行参数假设检验，并解释参数假设检验结果的经济含义。计量经济学建立在经济观测数据的基础上，即建立在经济统计学的基础上。经济统计学对经济变量和经济现象进行量化测度，这些测度首先表现为经济数据。经济数据是计量经济学实证研究的原材料。计量经济学的推断结论的科学性很大程度取决于原材料即经济数据的质量优劣。

绝大多数经济数据是现实经济生活中的观测数据，不能用可控的实验方法获得，因此经济数据的测度具有巨大的挑战性。同时，由于经济观测数据的不可实验性，计量经济学需要一些基本假设，如假设经济系统是一个随机过程，经济观测数据是经济随机系统的一个( 偶然) 实现，经济随机系统满足某种平稳性或同质性条件，等等。这些假设是否符合客观经济现实也会影响计量经济实证研究结论的科学性。对经济变量、经济现象的准确测度，是经济实证研究的先决条件与基础。没有高质量的经济数据，任何经济实证分析及其结论将毫无意义。

与此同时，经济统计学可以揭示、刻画重要经济变量的性质以及它们之间的数量关系，也就是通常说的典型经验特征。这些典型经验特征实际上是经济实证研究与经济理论创新的重要基础与出发点。测度与刻画经济变量的数据特征，包括它们之间数量关系的特征，是经济统计学的范畴。如何更进一步地揭示经济变量之间的因果关系以及内在规律，则需要经济理论与统计推断。经济理论在某种意义上就像概率论一样，可以指导对经济现象的建模。因此，在经验典型特征事实基础上，以经济理论为指导，对经济现象进行建模( 所建模型即为计量经济模型) ，并基于经济观测数据对计量经济模型进行统计推断，从中找出经济变量的因果关系及经济运行规律，并解释经验典型特征事实。这是计量经济学的范畴。可以看出，计量经济学是经济统计学、经济理论( 包括数理经济学) 与数理统计学三者的有机结合，是一个交叉学科。正如著名计量经济学家Goldberger( 1964)指出的，计量经济学可以定义为这样的社会科学: 它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。

随着中国经济学研究从定性分析为主转为定量分析为主，特别是转为实证研究为主，可以预计，计量经济学作为实证研究最主要的方法论，将发挥越来越重要的作用。综上所述，经济统计学和计量经济学有不同的研究对象和研究范畴。经济统计学是对各种经济现象、经济行为和经济主体的一种量化描述，其本质是经济测度学。而计量经济学是在观测经济数据的基础上以经济理论为指导进行计量经济学建模与统计推断，从而检验经济理论和经济假说的有效性与正确性，并揭示经济变量的因果关系和内在经济运行规律。

很明显，经济统计学是计量经济学的重要前提与基础。经济统计学和计量经济学两者结合在一起，构成了经济实证研究的完整的方法论。经济统计学是经济研究的基础方法论，是整个经济研究过程中的一个前置环节。计量经济学的推断方法，包括计量经济学模型的构建( 由经济理论指导) ，模型参数的估计、检验及其经济解释，是经济实证研究的主要内容。1970 年经济学诺贝尔奖得主萨缪尔森曾说过，计量经济学可以定义为实际经济现象的数量分析，这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又是通过适当的推断方法得以联系。换言之，计量经济学是建立在经济理论和经济测度两者基础上的，而经济理论和经济观测又是通过统计推断方法，即通过数理统计学而联系在一起。与经济统计学一样，计量经济学同样具有统计学与经济学两种学科属性，并不是数理统计学的一个分支。以上各个相关学科之间的关系，可用图1 表示。

三、经济统计学的地位与作用

前文分析指出，经济统计学是对经济现象的量化描述与对经济变量的测度，而计量经济学则是在观测经济数据的基础上，以经济理论为指导，结合统计推断，揭示经济变量的因果关系与经济运行规律。经济统计学和计量经济学一起，构成经济实证研究完整的方法论，其中，经济统计学是经济实证研究与计量经济学的重要方法论前提，它起着一种基础性方法论的作用。那么，经济统计学在社会经济管理和经济研究中具体能够发挥什么样的作用呢?

首先，作为经济测度学，经济统计学用数字描绘经济系统的各种经济现象、各个经济主体、各个经济部门、各个经济层面在不同时间的动态立体图景。Samuelson 和Nordhaus( 2000)指出，虽然GDP 和国民经济核算似乎有些神秘，但它们是20 世纪最伟大的发明。如同人造卫星探测地球上的气候，GDP描绘出一幅经济运行状况的整体图形。这种对经济现象的数字描述，为经济学者、政府官员、企业家以及社会公众了解整个经济现状以及进行相关的经济决策，提供了非常有价值的信息。可以说，在现代经济学中，宏观经济学和微观经济学是经济理论的基础，而在经济统计学中，国民经济统计学是宏观经济学的统计版本，企业经济统计学则是微观经济学的统计版本。宏观经济学和微观经济学是对经济系统的理论描述，而宏观经济统计学和企业经济统计学是对经济系统的一种现实描述，以数量的形式描绘了整个经济运行的实际状况。

第二，统计学有一个重要思想，是通过构造简单、方便、易于解释但又具有科学性的统计方法与统计工具，从大量数据中概括其最主要特征与最有价值信息。经济统计通过收集每时每刻都在产生的大量经济数据并且进行分析，从中获取最有价值的信息，这是经济统计的最主要任务与最主要功能。在信息爆炸时代，从海量数据中总结有价值的信息，并及时地以简单、方便、易于解释的方式将信息传递给政府官员、经济学者、企业家、社会公众，这些重要经济信息是政府宏观经济管理与决策、企业微观管理与决策及社会公众了解社会经济现象的重要基础。举几个例子: 第一个例子，各国中央银行的一个重要任务，是控制通货膨胀。根据通货膨胀率的变化趋势，及时调整央行的货币政策，而通货膨胀率，主要是CPI 的测度，其有效性、精确性与科学性是央行制定政策的依据。第二个例子是经济增长率。GDP增长率是政府进行宏观经济决策与经济管理的一个主要目标，是衡量经济发展的一个重要指标。如何测算GDP 是一个重要问题。第三个例子是如何测算中国的人力资本( human capital) ，这也是一个具有挑战性的问题。一段时间以来，社会公众对官方的经济统计数字经常表示质疑，这种质疑一方面表明，中国经济统计学家与经济统计工作者还需要做大量的解释工作和改进工作，另一方面也表明经济统计学知识在中国的普及势在必行。

第三，经济统计学是经济研究特别是实证研究的前提与基础。经济统计学提供的数据质量的优劣，直接影响实证研究结论的科学性。众所周知，经济学研究的最主要任务是通过对所观察到的各种经济现象进行理论思维与理论创新，揭示经济运行规律。经济统计学可以从观测经济数据中找出重要的经济变量之间的数量关系。这些数量关系构成经验典型特征事实。经验典型特征事实是对复杂经济现象的一种概括性刻画，是经济学实证研究与理论创新的重要基础。在宏观经济学中， Phillips( 1958)从英国宏观经济数据中发现货币工资增长率和失业率之间存在负相关的关系，这后来被转化为刻画通货膨胀与失业率之间的负相关关系并称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线作为宏观经济学的一个经验典型特征事实，构成了凯恩斯以后宏观经济学理论发展的基础。所有宏观经济理论都必须能够解释为什么通货膨胀和失业率之间存在负相关关系。上个世纪70 年代，以美国为代表的西方经济陷入了滞涨阶段，菲利普斯曲线变为正斜率，这个新的经验典型特征事实推动了后凯恩斯宏观经济理论的发展。另一个例子，是由Mehra 和Prescott( 1985)提出的所谓证劵风险溢价之谜( equityrisk premium puzzle) ，即美国证券市场收益率远高于无风险债券市场收益率。这一经验典型特征事实，对宏观经济学与金融学领域的资本资产定价理论的发展起着巨大的推动作用。

在微观经济学中，有所谓的恩格尔曲线，即一个家庭消费所占的比例随收入的增加而逐渐减少。这是恩格尔通过微观经济统计数据发现的经验典型特征事实。在金融学方面，早在1960 年代，金融经济学家就发现，股票市场存在波动聚类现象，即今天一个大的波动，明天常常伴随另一个大的波动; 今天一个小的波动，明天常常会伴随一个小的波动，这两种变化交替进行，而不是大小波动均匀分布。2003 年经济学诺贝尔奖获得者Engle( 1982)提出的著名的ARCH 波动模型之所以流行，一个重要原因是它可以解释金融市场波动聚类这个重要经验典型特征。在中国，引起中国经济学者、政府官员和社会公众关注的很多重要经济问题，其实都有经济统计学的贡献。

例如，经济学家在分析中国经济统计数据过程中发现，劳动收入在整个国民经济收入中所占的份额在过去近20年中逐步降低。这个经验典型特征事实成为一段时间以来中国经济学者的热门研究课题。中国经济研究特别是实证研究水平的提升，关键就是要能够在细致、准确地搜集与分析中国经济数据的基础上，总结反映中国经济在转型期的经验典型特征事实，在此基础上提出经济转型理论解释中国经济的运行及发展趋势，并运用计量经济学方法验证经济理论的有效性。如果中国经济学能够遵照这种研究范式，那么中国经济学的研究水平将得到很大提升，并对经济转型理论做出自己创新性的贡献。但是，目前中国经济统计学家、计量经济学家和经济学家在总结中国经济经验典型特征事实方面，做得还很不够，对重要经验典型特征事实在经济研究与理论创新过程中的作用与重要性，也认识不足。

第四，经济测度对计量经济学的学科发展有重要的推动作用。首先，经济测度的质量决定了计量经济学实证分析结论的科学性。其次，经济数据，特别是经济数据的类型，对计量经济学学科发展影响巨大。举几个例子: 首先是经济数据观测的误差( measurement errors) ，对计量经济学的推断，包括参数估计和参数假设检验，有很大的影响，如导致不一致的参数估计。为了研究测度误差的影响，计量经济学很早就有了一个分支，即变量误差的计量经济学。当然，变量误差也可能由其他因素而非测度误差引起。第二个例子是时间序列计量经济学的发展。Nelson 和Plosser( 1982)在一个实证研究中发现，绝大部分宏观经济时间序列，包括GDP、CPI和股票价格，都是非平稳时间序列。这对当时以平稳时间序列作为主要研究对象的时间序列计量经济学提出了挑战，因为平稳时间序列计量经济学的理论与方法，不适用于分析非平稳时间序列。

后来的单位根和协整等现代时间序列经济学理论，就是为了研究非平稳时间序列而发展起来的。第三个例子是不完全识别计量经济学( partialidentification econometrics) 。在微观经济数据中，有一些经济变量不能获得精确测度，比如在美国问卷调查一个人或家庭收入时，因各种原因只能调查收入处于哪个区间，不能获得一个精确测度。这种不精确经济测度，对计量经济学实证研究造成了很大影响。特别地，在估计计量经济模型参数值时，不能获得点估计，只能得到区间估计。这种统计推断的方法催生了一个新的计量经济学分支，即部分或不完全识别计量经济学。第四个例子，在大数据时代，各种以前没办法获得的数据，现在通过现代信息技术可以得到，比如在金融市场，可以获得每笔交易数据，即tick by tick data，每次交易的价格、交易量以及交易的时间点，都可以完整地记录下来。这种新型的交易数据，包含很多交易行为和市场微观结构的信息。除金融市场外，超级市场或商店通过信用卡完成的交易，其交易以及交易者的信息，也同样可以获得。对这种实时交易数据进行计量经济学建模及推断，产生了一个新的计量经济学分支超高频数据计量经济学( econometrics ofultra-high frequency data ) 。更多讨论参见Engle( 2000)和Engle Russell( 1998)。

最后一个例子是面板数据。以前大部分经济数据，要么是时间序列数据，要么是横截面数据。现在，越来越多的二维数据，即对每个横截面单位( 如个人、家庭、国家等) ，可以在不同时期跟踪并测度。这种二维数据称为面板数据。一个很著名的例子，是美国密歇根大学PSID 调查数据。这个数据库调查了很多美国的个人和家庭，而且在不同时期跟踪测度，对研究美国劳动力市场与收入分配发挥了重要作用。这种数据推动了面板数据计量经济学的发展。实际上，不仅是面板数据，现在也可每天观测到一个曲线，如IBM 股票价格每天从开盘到收盘随时间变化的曲线，又如不同城市每天温度随时间变化的曲线，这些在统计学上称为函数数据，有相应的统计模型，更多讨论参见Ramsey 和Silvema ( 2005)。上面几个例子表明，数据的类型，即经济测度的类型，在很多方面都推动了计量经济学学科的发展，这其实是经济统计学对计量经济学发展的影响和重要贡献。第五，一个多世纪前，有一位美国学者说过，统计思想与统计思维总有一天会和要求一个人能够读、写一样，是一个人在现代社会中所具备的基本能力。培养大量具有经过系统训练的经济统计人才，对完善一个国家的治理体系与提高治理能力是非常重要的。中国经济统计学的一个重要任务就是培养大量高素质、具有系统的经济统计学训练的专门人才，推动中国市场化经济转型、提高宏观与微观经济管理水平，提高国家社会治理水平。尤其是，现代社会是信息爆炸的社会，需要培养大量懂得搜集数据、分析数据、解释数据、基于数据进行决策与管理的经济统计人才

四、如何推动经济统计学的发展

如何在新的历史条件下提升与发展经济统计学?第一，坚持经济统计学是经济测度学这个基本学科定位。经济统计学用数字描绘各种经济现象、各种经济主体、各个经济部门和各个不同层次在不同时间的动态全景图像。经济统计学的最主要任务是经济测度方法论的创新，发展能够更精确地测度经济现象、经济行为和经济变量的理论方法与工具，并应用于实践。这个基本定位将保证经济统计学在经济学中的基础地位，从而不会受到包括数理统计学和计量经济学在内的其他相关学科在中国兴起的可能冲击与影响。一些学者曾提出广义经济统计学的建议，将作为推断方法论的计量经济学作为其中一部分。

这种想法符合统计学的范畴定义，即如统计学分为描述统计学和推断统计学那样，经济统计学也可分为经济测度学和计量经济学。然而，由于历史的原因，计量经济学作为一个学科在国外已有80 多年历史，在中国也有30 多年发展历史。如果将计量经济学作为经济统计学的一个组成部分，有可能会出现计量经济学取代经济统计学的情形。因此，坚持经济测度学的基本定位可以更加明确经济统计学的学科特色，有利于经济统计学的长远发展。在这方面，邱东( 2013)对国民经济统计学科的定义与内涵、外延发展，做了精确阐述。

事实上，在国外，经济统计学主要也是定位在经济测度学方面。第二，发展经济统计学必须立足本土化。在中国，经济统计，特别是现代统计学意义上的经济统计，历史不是很长。中国地大物博、不同地区之间、城乡之间与不同群体或阶层之间差异巨大，经济统计不但水平较低，而且面临的挑战与困难也特别巨大。这种基本国情为在中国发展经济统计学提供了一个很大的空间，比如，关于宏观经济数据的构建，一个重要问题是处理季节性因素。在西方的经济统计工作中，季节性因素对经济变量的影响，比如感恩节、圣诞节、元旦等等，其处理都有一套成熟的方法，但是这些方法并不完全适合一些具有中国特色的季节性因素。比如中国的端午节、中秋节、春节，都是根据中国农历而定，而不是根据西方公历而定的季节性因素。这些季节性因素的处理方法将与国外季节性因素的处理方法有所不同，这是中国特色。

又如，中国在过去30 多年，成功地从计划经济模式转为市场经济模式。但是，与西方发达国家相比，中国市场经济发育、成熟的程度还比较低。中国经济统计学家能否提出一套刻画中国市场经济发展成熟程度的指标，以测度中国市场经济完善的程度? 还有，中国过去30 多年，以要素投入为主要特征的粗放型经济增长模式已经面临一个转折点。中国经济必须经济转型，以确保持续稳定发展。对中国过去30 多年粗放型经济增长模式所带来的一些不可持续的因素制约，如对环境污染的经济成本，在统计方法上还没有一个系统的、有说服力的量化描述与估计。最后，中国正处于实现以民族复兴、人民幸福为主要内容的中国梦过程中，对中国梦的量化指标的构建，包括对人民幸福感指数的构建，也是中国经济统计学家，计量经济学家与经济学家可以做的具有理论与现实意义的研究工作。总之，立足本土、立足国情、服务国家社会经济发展需要，将使经济统计学焕发出巨大的发展活力。第三，大力促进学科交叉与融合，通过学科交叉与融合，推动中国经济统计学的发展与现代化。上文在描述经济统计学的重要作用时，讨论了经济统计学对发展其他学科，特别是计量经济学的重要作用。同样地，包括经济理论、计量经济学、概率论与数理统计学在内的其他相关学科的发展，对发展经济统计学也有很大的推动作用。前面提及，著名经济统计学家钱伯海在他的晚年，集中精力从事社会劳动价值论的研究，他从经济统计学研究中深深感受到要发展经济统计学，特别是国民经济综合平衡核算体系，必须有新的经济理论作为指导。作为经济测度学，经济统计学不可避免地涉及到统计抽样调查。

在这方面，数理统计学特别是抽样理论的最新发展可以提供很大帮助。在国民经济统计学中，对宏观经济变量的测度，以及对宏观经济变量之间数量关系的描述及解释，也需要经济理论的指导。宏观经济变量是微观经济变量在一定时期内的加总( aggregation) 。由于微观个体的异质性，加总以后的宏观经济变量的性质，以及宏观经济变量之间的数量关系，与原始的微观经济变量以及它们之间的关系可能有很大的不同。在微观经济学中，一个著名的例子，就是需求函数，即微观个体需求与个体收入之间的关系，如果对微观层面个体的需求函数加总，所获得的总需求与总收入之间的关系与原来个体的需求函数将有所不同，除非微观个体消费者的效用函数满足所谓的hypathetic utility function 假设。由此可以看出，对宏观经济变量的测度( 类似加总) 之后，如何理解宏观经济变量的性质以及它们之间的数量关系，需要有微观基础，而这就涉及到经济理论。另一方面，概率论与数理统计学对理解宏观经济变量的性质也是很有助益的。例如，Granger( 1980)讨论了微观消费函数的加总问题。他假设个体之间的边际消费倾向系数有所不同，而且微观个体的边际交易倾向的数值可视为是从 分布中产生的实现。

加总以后的宏观消费变量与原始个体消费变量的统计性质将出现本质区别: 虽然微观个体的消费是一个短记忆的时间序列，但是加总以后的宏观消费变量将具有长记忆( longmemory) 的时间特性。总之，推动各个统计学科的交叉与融合将促进各个学科的发展，包括经济统计学。不管是计量经济学、经济统计学或是数理统计学，这些相关学科都有它们共同的基础，即统计思想与统计思维。因此这些学科完全能够在互相交叉融合中不断完善。同时，也有可能因此产生一些新的交叉学科。例如，实验产生的数据与现实观测经济数据有很多不同特点。特别地，经济观测数据是各种因素联合作用的结果，而且具有不可实验性( 即不能通过重复实验获得) ，因此一般情况下没有办法将其中某一或某些因素所产生的经济后果准确地分离测度出来。而实验经济学则借鉴自然科学的研究方法，通过控制实验条件排除其他因素的影响，从而可以较精确地测度所关注因素所产生的后果。实验经济学实质上是通过可控实验改进经济测度，从而可以更好地研究经济行为与经济规律，包括经济因果关系。

事实上，实验经济学与经济测度学及计量经济学的交叉与融合，正在产生一个新的交叉学科，即实验计量学( experimetrics)。第四，为了发展经济统计学，必须大力推动国际化，通过国际化推动经济统计学的发展。在中国，经济统计的历史相比西方国家短得多，特别是中国社会主义市场经济的实践只有30 几年历史，而西方成熟的市场经济已有几百年历史，我们在统计资料搜集、统计方法与工具等各个方面，还有较大差距。上个世纪70、80 年代，中国国家统计局和厦门大学合作，提出了中国国民经济核算体系，这是西方经济统计学、现代经济学和中国经济实际相结合的一个范例。今天中国的经济统计学同样可以从国外相关学科学到很多有益于自己学科发展的知识。例如，众所周知，GDP 大体反映了一个经济体社会财富水平。但是GDP 作为描述经济发展的指标，有很多缺陷，既不能精确地反映总量，也不能反映经济活动的质量与效益，更不能反映经济结构、社会分配、民生改善、以及对环境破坏的程度等等。

认识到GDP 的种种缺陷，国外学者，包括经济统计学家、经济学家，过去几十年提出各种指标，试图修正GDP 的缺陷，比如Nordhaus 和Tobin( 1972)提出了去除环境污染和交通堵塞等成本的净经济福利指标; Repetto等( 1989)提出了扣除资源损耗成本的国内生产净值; Daly、Cobb( 1989)提出了将财务分配状况、社会成本等因素计算在内的所谓可持续经济福利指标; Pinter、Hard( 1995)提出可持续发展指数; VonWeizsacker 等( 1997)提出了绿色GDP 概念，等等。这些对构建适合刻画中国宏观经济增长与发展水平的指标都有很好的借鉴意义。第五，必须顺应时展潮流，与时俱进地发展经济统计学。我们正处于一个大数据的时代，大数据提供了极其丰富的信息。如何有效地获取大数据中的有用信息，统计学无疑提供了非常重要的方法、理论与工具。与此同时，大数据也为包括经济统计学在内的统计学等分支学科的发展提供了一个新的广阔空间。例如，包括跨境电商在内的电子商务，正在中国蓬勃兴起，深刻地影响了贸易、购物、消费乃至生产形态。如何统计电子商务成为一个迫切需要解决的现实经济统计问题，这也为经济统计学的发展提供了一个难得的机遇，又如，大数据使得以较高频率测度宏观经济变量成为可能。目前绝大多数的宏观经济变量( 如CPI) 最高频率只有月度数据，在大数据条件下，完全有可能获得更高频( 如每周) 的宏观经济数据，这样可更及时反映客观经济运行情况。第六，加速经济统计学教材更新换代，尽可能地全面反映几十年来中国乃至世界上经济统计学和现代统计学的研究成果。在国外，不论是统计学还是经济学相关专业，大都没有经济统计学课程设置，因此也就没有相应的教材。这与宏观经济学、微观经济学、计量经济学等其他经济学课程有很大不同。因此，中国经济统计学教育必须更加注重教材建设，在明确学科定位的基础上，总结国内外各个相关学科以及经济统计的理论与实践，尽量汲收国内外所有有用的研究成果与经验，争取使经济统计学的研究与教育不但成为中国经济学教育的一大特色，同时也成为引领世界前沿研究的国际化学科。

五、结论

本文从统计学和经济学统一的视角出发，分析论述了现代统计学若干分支，特别是概率论、统计学、描述统计学、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 之间的内在联系，包括它们的区别与联系，以及发展前景。分析表明，统计学的这些相关学科，各自定位非常清晰，在各自学科发展方面，都有自己不可替代的发展空间。其中，经济统计学既是统计学的分支，也是经济学的分支，是统计学与经济学结合的交叉学科，具有统计学和经济学双重学科身份。经济统计学本质是经济测度学，是经济测度的方法论，是经济学实证研究的前提与基础。这是经济学其他任何相关学科，包括计量经济学，经济理论，数理经济学等无法替代的;也是统计学的其他相关学科，包括数理统计学无法替代的。

随着中国自然科学和社会科学的发展，作为推断方法论的数理统计学与计量经济学，因为有日益增加的需求而得到迅速发展。作为从样本数据推断母体特征的一般方法论，数理统计学因为符合科学研究与探索的过程与需求而在自然科学和社会科学很多领域有广泛的应用。作为经济实证研究的推断方法论，计量经济学在中国过去30 多年来有了巨大的发展。在《经济研究》、《统计研究》、《管理世界》等国内顶尖学术期刊，可以看到大量应用计量经济学理论与方法的实证研究，而专门研究经济测度的经济统计学的文章的数量则相对减少，这主要是因为经济实证研究对推断方法论日益增加的需求。计量经济学方法的大量使用，显著地提升了中国经济实证研究水平与规范程度。

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关键词：大数据;应用统计学;教学改革

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）43-0101-03

一、研究背景

自2002年桂林理工大学在广西开办了第一个统计学本科专业以来，针对当时理学学位的统计学专业培养的学生虽然数理基础相对扎实，但普遍统计思想不够，实际应用能力较弱的现状和特点，对统计学专业进行了全方位的改革研究，确立了"数学与统计学相融，从培养学生扎实的数理基础和极强的统计分析应用能力有机相结合的理念出发，构建了新的课程体系和教学内容，取得了系列研究成果。2009年研究成果开创“应用性、实验性、案例性”一体化的统计学专业课程体系和教学模式，获得广西高等教育自治区级教学成果二等奖[1]，并在其后分别把统计学学科建成广西重点学科和广西高等学校优势特色专业，以及把应用统计实验室建成广西高等学校重点实验室。

虽然我校统计学专业的教学改革和建设取得了许多成果，但近几年，我们也逐渐感觉到在大数据新形势下，我校应用统计学专业的教学体系还有一些不适应的地方，且某些问题还有日益凸显的趋势，我们原来的某些研究成果已不再适应新时代的要求，这就迫使我们继续进行改革研究，探讨在大数据背景的新形势下，如何培养统计学专业复合型和应用型人才，如何准确把握统计学的发展方向与发展形势，如何调整人才培养模式，如何调整相关课程和课程内容，以培养适应大数据背景下社会经济发展需要的统计学专业人才。

许多国家越来越重视数据在大数据时代重要作用，我国也不例外，2012年9月，国家统计局第7次局务会提出，尽快开展在政府统计中应用大数据的研究。2013年可以看作是我国政府统计之大数据元年。2015年9月《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）[2]颁布，标志着我国正逐步进入大数据建设的新时代，为此，国家统计局积极推动大数据在各方面的应用与实践。而大数据的核心是数据，应用统计学学科是与数据分析处理联系最为紧密的应用性学科，因此，应用统计学专业的教学体系应顺应大数据发展的趋势。在大数据背景下，应用统计学专业在继承传统数据分析技术的基础上，对所需的数据处理技能提出的需求更高了。这就是说，大数据对应用统计学的培养目标，以及教学内容等的冲击无疑是最大且不可避免的，这给应用统计学专业带来了巨大的挑战，同时也为应用统计学学科的发展带来了前所未有的机遇。

大数据逼迫人们改变分析、处理数据的手段、思维和理念，这就逼迫应用统计学专业改革必须引入新手段、新思维和新理念。培养应用统计学人才必须与时俱进，才能不断适应大数据新时代的要求，这关系到应用统计学专业培养的人才能否适应和满足社会的需求，因此，这一研究是十分必要、十分迫切且有着重要的理论和实际应用意义。

二、大数据背景下应用统计学专业的改革探讨