经济学和统计学精品(七篇)

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篇(1)

从专业设置和课程衔接来看，经济学、数学和统计学是计量经济学的基础和先导课程。目前，统计学的数学基础主要包括线性代数、概率论和高等数学等内容，统计学中的很多理论和知识点都是通过数学演绎推理而来的，而且统计学课程对于其他课程来说是一门重要的方法性和工具性极强的课程。这些数学基础是统计学课程形成的基础，也是学生掌握统计学理论和方法的前提条件。更为重要的是，计量经济学中有很多是涉及和使用统计学中的理论和方法。因此，数学是统计学的基础，统计学又是计量经济学的先导课程，这两门课程共同成为计量经济学的基础课程。简单地说，如果学生没有数学和统计学基础，学好计量经济学是相当困难的。

二、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学存在的问题

从新疆高校特别是综合性高校的教学实践看，经管类专业对学生的数学基础课程（主要指高等数学、线性代数和概率论与数理统计）的教学要求、教学内容和难度因专业不同而不同，更多表现在经济学专业和管理类专业的侧重点不同，经济类专业的要求高于管理类专业。同时，受教学设施、师资队伍等因素影响，新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。再者，教材甄选与学生专业要求有一定差距，这就导致学生数学基础存在差异，致使学生的统计学基础存在严重的分化现象，这种情形在新疆高校的民汉合班教学中更为明显。这些都给计量经济学课程的教学增加了难度。

（一）合班教学内容不当

受教学设施、师资队伍等因素影响，新疆部分高校的计量经济学课程较多采用合班授课形式。由于民族和汉族学生的逻辑思维能力差异显著，这就使合班教学中的学生出现了较为严重的数学和统计学基础分化现象。最重要的问题是，合班教学时需要兼顾教学内容设计和编排、课时数量和学生实际情况等因素，这势必增加教学内容设计的难度。一是民汉合班导致设计教学内容存在一定难度。与新疆高校各专业中的民考汉学生相比，汉族学生的数学和统计学功底和理解能力要明显好于民族学生，这就使民汉合班的学生出现数学和统计学基础功底两极分化的现象，这种合班授课形式导致教师出现教学内容偏多或偏少、难度偏深或偏浅的问题。这就需要对计量经济学教学内容进行重新调整。二是教学过程中偏重于计量软件实践操作的讲解，忽视了计量经济学基础理论的教学内容。在这种验证式的教学过程中，侧重于要求学生掌握软件的用法，但是从理论层面上看，学生并不理解案例操作背后的原理，从理论上不能阐述操作步骤中暗含的相关计量经济学原理，更有甚者根本不会结合实证结果对所研究的问题给予专业的解释。三是教学内容不能反映新疆经济社会发展的实际情况。由于目前的计量经济学教材选用国内权威教材，教学案例大多是摘录国内经济发展的数据，缺少反映新疆经济社会发展的数据，无法让学生了解新疆经济发展的基本情况。

（二）教材及软件甄选的科学性和实践性不协调

目前，在新疆高校的此类课程教学中普遍存在教材及软件甄选的科学性和实践性之间的不协调性问题，主要表现如下：一是受师资力量的影响，同一高校的计量经济学教材由于教师所教授计量软件的类别不同，再加上教材的多样化，一般很难统一成一种教材。二是对于新疆高校学生来说，根据主编的学术声望和出版社级别所甄选的教材有的内容过多且难度较大，增加了授课难度，降低了学生的自我效能感。三是在新疆高校经管类专业中，有的学院以计量经济学理论为教材甄选的主要依据，有的高校则注重某种计量软件操作的实践指导性为教材甄选原则。

（三）数学和统计学基础相对薄弱的学生自我效能感较低

新疆高校特别是经管类专业的学生中有相当一部分生源是民考汉的少数民族学生，与汉族学生相比，其本身语言理解能力相对较差，而且他们本身对数学和需要数学基础的统计学课程缺乏兴趣，学习的自我效能感非常低。这与计量经济学的连贯性要求有差距，因为学习计量经济学必须有良好的数学和统计学基础，而且其教学内容具有一定的连贯性。主要表现在：有些学生在一些前期内容上“卡壳”后，如得不到及时解决，会明显影响后续章节内容的学习；有的学生听不懂的内容累积到一定程度，往往会产生放弃本课程学习的念头；有的学生特别是少数民族学生，对数学、统计学和计量经济学这样的课程自我效能感特别低，有的学生从开始就彻底放弃了学习此类课程。所以，在民汉学生合班的计量经济学授课过程中，民族学生自我效能感较低，学习状态和掌握程度呈现两级分化的状态。

（四）新疆高校计量经济学课程的师资力量薄弱

教授经管类专业计量经济学课程的教师应该有深厚的数学背景、经济学和统计学基础，还要具备计量经济学软件操作的应用能力。目前，新疆高校从事计量经济学课程教学的教师具备这样要求的明显偏少。这就导致新疆高校计量经济学教学过程中存在理论教学与经济模型脱离、与实际案例脱节、与相关计量软件分离的问题。具体表现在：第一，有的高校讲授计量经济学的教师是非经管类专业的学科背景，教师的专业水平和知识结构虽然能够讲授计量经济学，但由于学科功底不够深厚，使其在教学过程中引导学生利用计量软件分析经济现象数量关系的能力较弱。第二，有的高校理论教学与软件教学完全由两个学院的教师承担，理论教学由经济类专业的学院负责，而计量软件由数学或计算机学院的教师负责。从学科融合角度看，导致计量经济学中的经济模型与实际操作之间的讲授产生脱节，影响教学效果。第三，有的高校仅注重某种软件的操作应用能力，学生根本不了解经济计量学的基本理论，使学生缺少理论指导实践的能力，导致学生学完该门课程后，不能结合实际情况运用所学到的知识。

（五）验证式实验教学方法忽视了学生独立思考能力的培养

目前，新疆高校的计量经济学实验教学模式主要是以讲授、验证式实验教学模式为主，通常采用先讲授后实验与边讲授边实验两种教学方法，但在教学实践中，该方法仍存在一些问题：第一，“填鸭式”地向学生展示软件操作、验证书本内容，使学生被动地接受相应内容，亦步亦趋地模仿教师所展示的内容。第二，此种教学方法和手段很少考虑学生统计思维和解释数据能力及其运用计量模型解释经济社会现象的统计素养的培养。

三、学生数学和统计学基础差异下新疆高校经管类专业计量经济学教学的改进

（一）根据学生差异调整教学内容

1．加强统计学内容与计量经济学内容的衔接。统计学原有基本内容应该保留，保持知识结构的完整性，同时也要注重概率论与数量统计、统计学和计量经济学内容的衔接。

2．针对民汉合班教学形式，建立概率论与数量统计、统计学和计量经济学课程授课教师之间教学沟通机制。注意三门课程教学的前后顺序，避免内容重复讲授，而且授课教师应根据学生基础，对于涉及的数学基础与概率论及数量统计部分，如有必要可适当多分配一些课时。对一些重要但难度较大或因课时受限的内容，应予以简单介绍，以满足“吃不饱”的学生，同时要注意提高自我效能感较低的少数民族学生的学习兴趣。

3．教学内容设计中应多引用有关新疆经济发展的案例，这样既可以了解新疆经济发展的现实情况，也可调动学生的学习兴趣。在实践教学中，教师可以组织学生一起编制《计量经济学案例库和习题库》，使教学内容与实践相结合。其中，案例库由教师负责编制，习题库由优秀学生的实践调查报告和国内最新习题组成。

（二）教材和软件甄选应体现科学性和实践性的统一

1．在计量经济学教材管理方面，学校应建立教材质量及其使用价值的评价机制。教材应树立知识与能力并重的理念，不仅要注重理论和统计方法，注重数学推导，同时还要增加计量经济学软件的教学课时数。

2．教材甄选应突出“理论＋实际案例＋软件”的特色。同时，根据长期的实践积累，整合本校计量经济学师资队伍，发挥教师的优势和特长，综合各类软件优势，编写实验教学手册，提纲挈领地向学生介绍各类软件，给出相应的参考资料和网站，提升学生的实践能力和动手能力，弥补教学软件单一的弊端。

（三）调动自我效能感较低学生的学习积极性

1．针对不同的学生群体采用不同的教学方法。计量经济学章节体系内容一般是按照“概念———前提假定———理论推导———统计检验推导———案例”的顺序安排的。针对基础较差且理解能力较低的学生，教师设计教学环节可以从实际例题出发，调整该顺序，即采取“案例———统计检验推导及验证———理论推导———再举例———前提假定———概念”的方式展开，结合案例来讲解相应的理论推导及概念内涵，然后再通过举例进行巩固，最后使学生系统掌握章节的核心内容。

2．针对民汉学生基础差异分化的实际情况，加之计量经济学是一门方法性较强的课程，可设计PBL型的案例题，将学生置身于实际问题情境中，通过“讲解＋提问”相结合的方式引导学生掌握理论知识、软件操作和实证分析能力。同时，在教学中应减少对概念、理论推导等内容论证的时间，侧重对计量分析方法的应用步骤和背后暗含的理论讲授，使学生掌握针对不同计量分析数据进行相应处理的方法及实证结果与案例分析相结合的能力。

3．教师应与学生多沟通，掌握学生基本情况，将学生分成小组开展学习活动。根据授课内容教师可安排专题性讲座，及时消除学生畏难情绪，激发其学习的积极性。通过设计案例习题，由学带领组内学生收集数据、处理数据和计量分析，同时组织小组对实证分析结果进行讨论，并由组内选派一名学生讲解案例分析过程及相应的结论。

（四）提升计量经济学课程师资的专业能力

1．注意各学科教师之间的衔接。师资队伍中应包括概率论和数理统计专业的教师、统计学教师和计量经济学教师，并加强彼此间的沟通，以保证在教学实践中，各专业教师根据教学对象的专业性及学生特点及时调整教学内容，设计符合相关专业的教学大纲，提高教师的教学能力。

2．提高计量经济学专业教师的经济理论水平。教师只有较深的理论功底，才能带领学生借助经济理论对所研究的经济现象和问题进行经济模型的构建，运用经济理论知识处理数据和模型检验，结合实证分析结果和经济理论解释经济现象。这是计量经济学教学的灵魂所在。

3．加强教师专业培训。整合本校计量经济学师资队伍，根据本校经管类专业特点，选派教师参加主要计量经济学软件与专业培训提高教师实际操作能力和专业水平。

（五）革新教学方法

1．在实践教学中，教师可通过“结对子组建实验小组”、“好帮差”等形式，引入PBL教学方法，培养学生解决实际问题的能力。同时，开展基于问题情境的教学，为学生设计基于现实经济世界的真实问题，鼓励学生运用所学的经济学知识，通过分工协作、分析讨论并最终解决问题的方式，逐渐培养其发现问题、分析问题、解决问题的能力。

2．基于学生数学和统计学基础差异的情形，计量经济学应采取板书和多媒体相结合，且以板书为主、多媒体为辅的教学方式，充分利用两种教学手段的优点，弥补其不足，从而提高教学效果，实现教学目的。

篇(2)

关键词：经济学；统计思想；探讨

统计学是对数据进行统计和分析，并从统计出来的数据内发现事物的规律。统计方法中蕴含着丰富的统计思想，只有对思想深入的了解，才能更好的运用统计方法。统计学的命脉是它与学科之间有着必要联系，如果这种联系不复存在，那么统计学就会英雄无用武之地，不能发挥出它应有的作用。统计学的应用广泛，在一定程度上它已经成为了一种“万能工具”，它对人类的发展都起到了巨大的作用。在人类发展探究中，都离不开统计学的参与。同样在经济学的研究中，也少不了统计学这个“万能工具”。统计学的具体实施，第一步应用解决的就是研究的目标和对象。经济学作为当今社会科学的重要组成部分，它的地位愈来愈高。想要在经济学中有效的利用y计方法，那就要充分的理解认识统计思想。

一、经济学的性质

经济学是一门社会科学，它的研究对象主要是经济行为和经济现象。人和社会如何将稀缺资源运用到各类商品中，并使这些商品供人们消费之用，正是这些资源的稀少和人的欲望，经济学应运而生。经济学的出现，使人们用最少的资源来满足人类的需求。经济现象包含了许多的变量因子，各种变量之间的关系错综复杂，使得对经济学的探索难上加难，所以要利用更多的方式方法来完成对经济学的探索。

二、统计思想是经济学中的重要组成部分

数学与统计学都是现代经济学的重要组成部分。对于数学的利用可以发现定性和定量之间的经济模型；对于统计学的利用可以在大量的数据中提取有用的信息。减少经验性分析的不准确性。经济系统中的不确定性使我们没有一个精准的方式来进行研究。所以统计思想在经济学中的地位居高不下。在经济学中，利用科学的统计方法能建造出一个数学模型，从而对经济关系进行分析。一些获得诺贝尔奖的经济学家们，都是通过利用统计思想来完成他们对经济学做出的杰出贡献的。可见统计思想在经济学中的重要性。如果用分析法来研究经济问题，那么就必须涉及统计学的应用，因为统计学主要的功能就是收集数据和对数据进行整理和分析。所以在经济学实际理论中，用到统计方法是毋庸置疑的，统计思想可以将经济学分成两个阶段：第一阶段就是准备数据阶段，这其中包括收集与整理；第二阶段是分析数据阶段，利用统计方法的多样性，来进行数据分析。

三、经济学中的统计思想

（一）数据收集的统计思想

宏观数据和微观数据共同组成了经济数据。其中宏观数据大多数是又政府部门进行收集和，而宏观数据只有利用现有的数据，所以从某种程度上说，宏观数据主要是二手数据。微观数据中大多数数据都没有进行过专业的统计，所以只要涉及到微观数据的经济研究就要对数据重新进行整理，来确保数据的准确性。经济学原始数据的收集往往是采用抽样调查法，抽样调查法就是从众多的数据中，随机挑取几个数据，通过少量的数据反映总体数据的特征。可见抽样调查法中蕴含着丰富的辩证统计思想。

（二）数据预处理的统计思想

无论是一手数据还是二手数据，都可能数据不能满足分析要求的情况，所以就需要对数据进行预处理工作，避免在工作中出现数据缺少的情况，而影响正常的分析工作。对数据进行预处理的过程中就会发现这其中包含着很多统计思想，其中信息分析是监测数据的可信度，效度检验是通过数据来反映研究主题是否有实际意义。插补方法是对数据进行补充，从而完成全局性思想。数据转换是在不对数据进行改动的情况下，用另一种方式来进行数据变换，展现出灵活性的思维模式。宏观数据平衡是使指标之间达到平衡，来从中找到数据的准确性，将平衡协调的思想发挥到极致。

四、经济学实证分析的统计思想

（一）经济现象描述出的统计思想

描述性方法是将统计指标、统计表、统计图中的数据进行加工融合，来分析出这些数据特征。统计指标的最明显特点就是可以将大数据转换成容易理解的模式，用简单的数字来展现数据的重要特征，帮助总体想法的形成。统计表能替代较长的文字描述，通过更直观的方式进行分析和对比。统计图更能生动的表达数据，给人留下深刻的印象。描述统计是一种比较常用的经验思维，通过分析个体的过去、现在、及未来，来对事实进行整理、归纳，并归纳出一定的发展趋势。显而易见，描述统计方法属于推理性逻辑，不具备科学性和准确性。

（二）计量经济分析出的统计思想

经济学研究如果只是对数据研究，那是远远不够的，所以对数据的总体进行推断是有必要性的，从中体现推断性统计思想的重要性。推断统计是以样本观测数据作为基础来对总体特征做出的估计，其中包含了区间参数和总体参数两部分内容，从中可以展现出估计与检验的统计思想。参数估计是通过样本中的数据来对总体特征进行推断，其中的准确率较低，其结果大概就是区间内的概率。样本推断总体是在认识方法中将同类事物进行推断。只有样本和总体的性质相同，得出的数据才能代表总体。但是其中的样本可能带有偶然性，在估计理论中在样本的数据是非常严谨的。经济学的统计思想还包括必然性和偶然性。必然性体现在对社会经济学的认识，理论模型是必然经济规律的呈现，在理论模型转化为计量模型时，必须将随机性的因素考虑进去。经济预测中对必然性的要求很高，但是预测中都含有一些不确定性，因为并不是每个预测数据都是准确的。只有对偶然性充分正确的认识，才能为必然性打下夯实的基础。在计量模型估计参数的方法思想中，都是平均的在统计资料中，提取出有用的信息，从而消除偶然性，获取必然性。在统计预测中会发现，大部分的规律都存在概率特征，未来的发展空间也只能给予适当的区间限定，从而体现出或然性统计思想。

五、分析经济学中的统计思想

（一）经济学和统计学的不同

经济学和统计学中最大的不同就是逻辑形式的不同，经济学偏重于演绎逻辑，是在理论的指导下收集数据，从分析结果中找出事前提出的假设，最终得出结论。经济学研究的思路往往是：首先学习一定的理论知识，在构建假设的数理模型，从假设的模型中得出数据，最后形成一个二手数据，最后得出结论。而统计学大多数是利用归纳逻辑，以数据作为研究中心，通过描述碜龀鲎畛踅崧郏通过对样本的分析推断出总体特征。统计学研究的思路往往是：针对于经济学中的问题，先进行数据收集，通过对数据的分析来得出相应结论，最后根据统计方法制定最后的结果。

（二）统计方法在经济学中的应用

统计规律是人们在一些杂乱无章的状态下，去寻找一些带有规律性的东西。统计方法是在具有一定数据的基础上去研究问题，找出一些可能存在的规律。统计方法是研究中比较常用的一种方法，单纯的从数量关系上去寻找规律难免会产生误导的问题。而统计学是教会人们如何运用正确的方法，来进行结论的解释。在一个好的经济学实证分析中，最重要的就是不要把实证搞的过于复杂，把时间精力浪费在研究实证的正确性上，要从一开始就避免这种情况的发生。

六、结语

综上所述，经济学的研究离不开统计思想的参与，所以要正确的认知统计思想，在经济学的实际运用中，使用正确的统计方法，在这个过程中要明白经济学和统计学在逻辑推理方面存在着怎样的不同，不要一概而论。从某种程度上讲，目前的统计方法在经济学中存在着一定的局限性，在经济学的理论研究中要注意正确的运用统计方法，避免一些统计方法的误用造成的恶果。

参考文献：

[1]龚友运.概率与统计在经济分析中的应用[J].大学教育，2016，02（10）：131-132.

[2]李原，何锦义.经济统计学的现状和出路[J].统计研究，2016，05（11）：19-22.

[3]王璐.经济学理论的另一种声音――著名经济学家柳欣教授学术思想回顾[J].政治经济学评论，2014，12（03）：196-223.

[4]屠建勇.浅谈中国古代统计思想文化发展[J].统计科学与实践，2015，06 （04）：63.

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关键词： 计量经济学 课程设计 案例 成绩评价

一、计量经济学教学的重要性

本科阶段计量经济学的教学，为本科生数量分析能力的培养和做学术研究奠定了坚实基础。我国经济学要科学化和现代化，发展成为一门能够指导经济发展和金融发展的科学，任务之一就是学习研究发展计量经济学，特别是今年来我国金融市场活跃，股票、期货和期权，有大量的高频数据，需要用计量的方法进行分析。

世界计量经济学会2006年远东会议在清华大学召开，会议邀请了将近15位世界著名的经济学家和计量经济学家作主旨报告，研究主题微观计量经济学理论、估计与检验方法，宏观计量经济学的理论、估计与检验方法等，经过近100场的研讨会，对计量经济学的研究达到了一个前所未有的认识，使中国计量经济学的发展达到了一个新阶段，这对教师的日常计量经济学教学发挥了很好的引导和促进作用。洪永淼教授和汪寿阳教授根据计量经济学的学科特点和中国计量经济学教学与研究的具体实际，借鉴国际主流计量经济学的教学与研究经验，初步探索中国计量经济学的教学和研究规律，以尽快缩短中国计量经济学与国际主流计量经济学的差距，并创造具有中国特色的一流计量经济学。论文最特别之处是附录包含一份计量经济学课程设置及教科书或参考书建设的目录表。这对各大学计量经济学课程设置有一定引导作用[1]。杜修力、何剑针对当前高校计量经济学本科课程教学存在的主要问题，以提高学生分析解决实际经济问题的能力为着力点，结合其多年教学实践，提出了“三维”教学模式及在实施中应注意的问题[2][3]。姜树元、王锋在计量经济学课程建设的若干思考中，针对当前计量经济学课程设置中存在的主要问题，如课程层次划分不清晰、重理论轻应用、重方法介绍轻能力培养等，给出改革建议，如规范教学大纲科学划分教学层次，教学应该重思想重方法重应用，以及计量经济学教学和计算机软件紧密结合，等等。胡荣才和许涤龙探讨了素质教育背景下的计量经济学实验教学，强调了计量经济学实验的重要性。

二、问题的提出及其建设

1.强调计量经济学和统计学关系和重要性

计量经济学教学中，由于教师认识不够，未在开始教学时强调计量经济学在整个经济分析中的重要性，或者只单单一句话，学生并未注意。在计量经济学教授中，给学生讲授计量经济学重要性，激发学生兴趣，而激发学生兴趣最好的材料就案例，诺贝尔经济学奖得主很多做的研究都是和计量相关的。同时应强调统计学重要性，统计学是计量经济学的先修课程，很多学校在统计学讲授中也只讲理论，由于统计公式偏多偏大，学生理解起来比较困难，转而消极对待这门课，故要学好计量经济学，统计学的基础也很重要，学校在开始先修课程时就该注意到其与后续课程之间的联系，计量经济学理论教学中用到大量统计学的相关理论和知识，打好统计学的基础，对计量理解具有很重要的作用，计量经济学的实质就是对经济数据进行统计分析，找到统计特性，对计量经济学的建模和预测具有重要作用。

2.加大理论课程中案例比例

传统计量经济学教学中案例分析所占比例比较小，不够形象化。我们针对湖南人文科技学院2010、2011年和2012年经管系和数学系金融班正在开设计量经济学的学生做了一项调查，连续三年调查中，几乎92%的学生希望老师多讲些实际应用知识，少讲公式，最好能用现有的宏观或金融数据，通过案例讲解计量经济学，8%的学生希望先打好理论知识基础。传统计量经济学的教学偏重理论教学，旨在推导公式如何得来，没有讲解公式的意义与背景知识。一方面因为我国研究计量的文献资料还不是很多，老师没有渠道获得优秀的前沿文献资料，只能依靠书本，特别是二本学校。最近几年情况有所改善，学校一般买了数据库，有大量的计量理论研究文献和运用计量经济学解决实际问题的文献，在平时的课堂教学中，理论知识讲解完，下载优秀论文和学生一起分析讨论，加深对计量的理解，对理论知识起到了巩固作用。

3.加强学生动手能力培养

传统计量经济学教学偏重方法介绍，轻能力培养，一方面是觉得理论是应用的基础应该讲好，另一方面老师有关计量经济学应用方面的知识相对贫乏，自己都不是很会应用，更不要说讲给学生，其中包括计量实验方法所涉及使用软件分析，国内做得还比较少，大多只能通过国外的论文进行了解，最近几年情况有所好转，很多计量分析方法可以用软件操作，国内也有很多学者编写了运用eviews软件解决计量问题的实验教程，老师加以参考，在讲解案例时就可以随时演示给学生看。安排上机实验课，通过演示，使学生掌握计量经济学建模和运用软件处理过程，再要求学生根据计量经济学模型和当前的热点问题进行研究，课堂做报告并一起讨论，调动学生积极性和主动性。

参考文献：

[1]洪永淼，汪寿阳.论中国计量经济学教学与研究[J/OL].厦门大学王亚南经济学院研究院，2007.

[2]杜修立.计量经济学教材改革的几点思考[J].山西财经大学学报，2007，10（2）：59-62.

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关键词:大数据；经济统计；专业建设

当前，大数据已经渗透到社会、经济、政治以及文化等众多领域。大数据在给各行各业带来了新的历史发展机遇的同时，也将给各行各业带来新的挑战。显然，对高等教育来讲也同样如此。相应的，对直接服务于经济统计人才培养的经济统计学专业建设来讲，迫切需要回答的问题是，在新形势下，专业建设遇到新的挑战又将是怎样的呢？进一步的，为了积极应对新的挑战又需要对旧的培养模式进行怎样的修正和改进呢？从现有的文献资料看，虽然学术界已经积累了大量与（经济）统计学专业建设相关的研究成果（如庞皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚卫平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大数据背景对这些问题较为深入的研究还比较缺乏，本研究则可以视为是对此进行弥补的一个努力尝试。

1经济统计学专业建设的发展现状

从某种意义上讲，经济统计学是一个新的专业。2012年10月，教育部颁布了《普通高等学校本科专业目录（2012年）》。在新专业目录中，除保留统计学为理学类一级学科（包括统计学和应用统计学两个二级学科）之外，在经济学类的经济学一级学科下增设经济统计学。正是在这样的背景下，目前我国高校经济统计学专业的开设一般有两种情况，一种是新专业目录颁布后新设立的，如中央财经大学、对外经济贸易大学、西南政法大学以及中南民族大学等；一种则是由原来的统计学专业更名而来的，如中南财经政法大学、天津财经大学、江西财经大学、南京财经大学以及中央民族大学等。从发展历史过程看，经济统计学并非是一个全新的专业，而是由以前的统计学专业发展而来。在1998年9月国家教育部颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》中，统计学被列为理学类一级学科，但可选择授予经济学或理学学位。在这种背景下，根据具体的办学条件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一类是强调各类统计学所具有的共性。它肯定统计学的“理学性质”，按照理学类学科的特点设置课程。另一类则是强调各类统计学的个性，如财经类院校统计学专业（曾五一等，2010）。前者的数量较少，它是将统计学作为应用数学的一个分支来看待，所开设课程主要是数学和各种数理统计方法。后者数量占有绝大的比重，其专业方向包括国民经济统计、经济统计、管理统计、金融证券统计等（李宝瑜，2004）。从我国统计学学科建设的发展过程看，其特征主要表现为两个转变，即从起初的侧重理论培养向当前的强调实际应用转变以及从起初的主要服务政府部门向当前的主要服务社会企业组织转变。由于新专业目录颁布时间还很短，经济统计学专业还没有建立起新的培养模式，主要还是其前身———（经济学方向的）统计学——培养模式的一种延续。从我们掌握的资料看，目前各高校经济统计学专业的培养方案还主要是参照1998年《普通高等学校本科专业介绍》制定的，其培养目标是所谓的“复合型人才”，即具有坚实的经济理论基础，既懂数理统计方法、又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济统计人才（曾五一等，2010）。这种人才既是统计人才又是经济管理人才，不仅能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，而且能从事市场调查、经济预测、信息分析和其他经济管理工作。相应的，在具体的课程体系构建和安排上，各高校大都贯彻了“大统计”的学科观点，遵循“厚基础、宽口径、重应用”的复合型人才培养原则（向书坚和平卫英，2010），即在强调较为完整系统地介绍统计学主要理论和分析方法的同时，还强调其与经济学其他学科的密切联系，按照经济类学科的特点设置课程。也就是说，经济统计学专业的课程设置具有显著的二元性特征。从各高校的具体设置看，统计学方面的课程一般有数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、随机过程、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策等；而经济学方面的课程一般则有微观经济学、宏观经济学、会计学、国际经济学以及与专业方向（如国民经济统计、财务会计统计、金融证券统计等）有关的课程。此外，和其他专业一样，经济统计学也重视学生应用和创新能力的培养，特别强调本专业的毕业生应该具有熟练地采集数据和应用计算机分析、处理数据的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用软件的学习和训练也通常以实验课的形式被纳入到课程体系中。但是，要注意的是，我国各高校在制定或修订经济统计学培养方案时，有意或无意地忽视了当前随互联网技术日新月异带来的大数据海量涌现。而由于大数据和传统数据存在显著的差异，各高校现有的经济统计培养模式可能需要做出重大调整。

2大数据带来的挑战

大数据之所以在众多领域里引起关注，其根本的原因在于大数据蕴含着巨大的潜在价值。相对于传统的标准化数据，大数据不仅体量庞大、产生速率极快，而且也更为全面（甚至是整体数据）。因此，大数据的分析结果也更接近真实。换句话说，大数据分析往往意味着人们能够从这些全面的数据中获取新的洞察力，从而更有可能创造出新的价值，进而带来更大的发展。大数据蕴含的巨大潜在价值，势必将打破现有的数据边界，使大数据逐渐成为经济统计分析的主要对象。由于大数据与传统的标准数据存在显著的差异，对未来的经济统计工作而言，大数据势必将带来新的问题或挑战。简要地说，大数据带来新的问题或挑战主要来自于两个方面，即：

（1）数据来源问题。与传统数据主要来源于抽样调查或组织内部不同，大数据是互联网高速发展的产物。随着科技环境的巨变———个人电脑的全球普及，移动智能终端的盛行，物联网和社交网络的爆炸式发展，以及数以千万计的联网传感器节点在交通、汽车、工业、公用事业和零售部门等的广泛分布，这些都让数据的生产和收集的途径更为多元、更为广泛。不过，需要特别注意的是，由于其蕴含的巨大潜在价值，大数据已经成为了可以与物质和人力资本相提并论的重要生产要素和组织资产。相应的，对各类逐利组织（尤其是企业）来说，不仅需要考虑如何收集到大量的有效信息，同时也希望这些信息为其独自所占有，如最近阿里巴巴封杀微信、京东，断绝与社交网络新浪微博的账号合作。这种电商行业“封杀”现象的出现，其理由看似是如这些企业所宣称的那样为了保护公司的信息安全，但背后的根源其实是担心自身的内部商业信息通过互联网泄漏，担心用户流量的命脉被他人掌握。因此，在大数据时代，如何解决数据的封闭性问题将是经济统计工作数据收集面临的一个重要挑战。此外，对经济统计人才来讲，由于数据不再仅仅是标准结构的，资料收集新技术的开发和掌握也成为一种迫切的需要。

（2）数据分析问题。由于数据更多的是半结构化或非结构化的，传统的经济统计分析工具和方法可能不再有效。就大数据分析而言，经济统计工作需要解决的问题是如何从体量庞大且杂乱无章的各类数据中挖掘有效信息以创造新的知识和新的价值。在以前，数据很大程度上是指“数字”，如业务量、营业收入额、利润额、工业企业产值、固定资产投资、GDP等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本。而在大数据时代，人们不再是隐藏在终端和网络后面的隐形者，购物、社交、游戏、阅读、出行等信息都变成数据被收集到各种各样的储存设备中。而数据也不再是单纯的“数字”，还包括文本、图片、音频、视频等多种格式，其涵括的内容也更为丰富，如博客、微博、通话录音、位置信息、交易信息、点评信息、互动信息等。也就是说，数据不再只是结构化的，更多是广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的半结构化数据和非结构化数据。随着数据越来越大，越来越复杂，增长越来越快，要想建立和保持竞争优势需要对数据进行实时、有效的分析。而由于数据更多的是以半结构化和非结构化形式出现，过去传统的数据分析技术可能无法实现实时监测和分析。

3应对措施及建议

从个人服务到商业运营，从医疗卫生到公共教育，从城市交通到公共管理，大数据已开始撼动世界的方方面面。在带来新的发展机遇的同时，大数据时代也向包括经济统计在内的众多领域提出了众多挑战，需要做好充足的准备及应对。具体到与人才培养息息相关的经济统计学专业建设，我们认为需要从以下几个方面做出必要的变革：

（1）树立市场意识，避免人才培养与现实需求脱节。从目前的实际情况看，我国高校经济统计人才培养与市场需求之间或多或少存在一定程度的“学”“用”脱节，还没有全面实现学以致用。一方面，以企业为主的各类组织对经济统计人才需求非常急迫，如最近一份针对近千家企业和从业人员的调查显示，97.9%的企业认为数据分析对电商运营很重要，超过半数的企业表示数据分析能力欠缺，同时有近60%的企业希望专业数据分析人才加入，并愿意为此支付更高薪资；①另一方面，无论是课程体系还是教学内容以及教学方式，现有模式基本上是以传统数据为对象的。换句话说，在现有培养方式下，学生掌握的数理统计和经济统计方法可能无法满足大数据的分析需要，如传统的统计分组、频数分布等数据整理方法显然难以完全适用于图片、音频、视频等非结构化数据。因此，要真正做到“厚基础、宽口径、重应用”，则需要根据经济发展的需求设置教学计划、更新落后的教育内容、采纳现代化的教学手段，需要注意与其他学科之间进行充分的交流与融合，跟上当代社会科学的杂交化、整体化趋势发展的步伐。

（2）经济、统计与IT相融合，优化课程体系。在大数据的洪流中，数据分析是否能够带来新的洞察力、创造新的知识和价值，取决于从业人员是否掌握大数据收集、管理、分析和开发的相关特定工具。从我国高校经济统计学专业课程体系看，专业课程设置主要包括经济类基础课程与专业主干课程两大基本模块。虽然各高校都强调遵循“厚基础、宽口径、重应用”的复合型经济统计人才培养原则，也主张将理论方法的教学与计算机软件紧密结合起来（如“统计学导论”选用Excel，“应用多元统计分析”选用SPSS，“计量经济学”选用Eviews等软件作为计算工具），但在大数据的开发和应用日益成为新潮流、新趋势的背景下，仍然很少看到有高校在经济统计学专业中开设独立的、专门涉及大数据技术的相关课程。因此，根据现实人才需求的新变化以及大数据技术的不断进步和升级，我们应该对经济统计学专业的课程体系进行必要的调整，即根据大数据分析的内在需要，在经济学和统计学相关课程之外把大数据技术相关的课程纳入到现有体系之中，实现“经济、统计与IT”三方面内容的平衡和融合。在大数据时代，虽然经济统计所包括的主要工作仍然是数据收集和数据分析等，但是其内容却发生了翻天覆地的变化。如收集数据不再依赖于随机采样，而是需要利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并导入到一个集中的大型分布式数据库。相应的，数据存储和预处理以及数据挖掘和分析也都是以分布式数据库为工作对象的。考虑到本科教育的基本要求与技术的实际发展水平以及通用性等，在Hadoop、NoSQL、HDFS等目前较为常用的大型数据分析软件和工具中，我们建议至少增设Hadoop方面相关的课程。

（3）与时俱进，加强师资队伍培养。能否把本专业的学生培养成为复合型的应用人才，取决于是否拥有一支高素质的教师队伍。随着大数据及其应用成为一种新的潮流和趋势，经济统计的专业教师团队建设也需要做出相应的调整和变革。从教师队伍的结构看，由于经济统计学专业发展的过程使然，目前我国各高校该专业的专业教师以具有经济学或统计学学科教育背景的教师为主，而具有信息技术教育背景的教师还非常稀少。由于大数据及其应用需要融合经济、统计以及IT等多个领域的理论、方法和工具，因此对经济统计专业建设而言，当前最为迫切的是，需要建设一支教育背景涵盖上述三个领域的结构合理的教师队伍。而实现的途径无非是两种：一方面是在全校范围内进行挖潜，重新组合和配置教师资源以优化经济统计专业教师团队；另一方面则是实施“请进来”战略，加大力度引进海内外优秀人才。在内部挖潜和外部引进的同时，专业教师团队建设还应该努力创造一个良好的人才成长环境，鼓励教师积极“走出去”，到国内外高水平大学进修和学习，鼓励教师不断以新的知识充实、提高自己，以此来不断提高本专业的教师质量和水平.

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[6]曾五一,肖红叶,庞皓,朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究,2010(2).

篇(5)

关键词：经济学 数理统计方法

随着我国市场经济发展进程的不断加快，人们对经济学领域的科研成果应用需求越来越大。然而，在实际研究过程中，数理统计方法这一研究重要工具并未引起相应的重视，这就在一定程度上影响了经济学科研项目成果的准确性与可靠性。基于此，相关建设人员应在认识数理统计方法作用重要性的基础上，通过明确其基本应用概念和实际作用过程，来找出该方法作用于经济学研究最佳使用方案。这是实现经济学科学研究成果作用效果和可靠性目标的关键，相关人员应将其作为重点研究对象，以实现数理统计方法的目标价值。

一、研究数学化经济学结合的重要性

经济学应用实现与高等数学这门学科中的知识是分不开的，如果相关建设人员没有将其重视起来，就难以将经济理论应用到模型建设中去。因此，研究人员应加大经济学与数学结合方面的研究，以实现解释模型作用的结果目标。相关研究表明，数量经济学的数学化是实现其发展应用的重要归宿之一。具体来说，就是通过增强经济学研究人员的“问题意识”，来将以往的方法导向转变为问题导向，从而使经济学成为数学化的经济学。这样一来，经济学就能依据数学化实现现代化，进而建立起“新范式”的经济学研究课题。针对这一问题，相关学者分析了数学与经济学结合研究的必要性。此科研内容，通过分析《投入产出经济学》中数学方法的应用过程，进一步证明了上述理论实践的作用效果。此外，研究人员还提出了要将基于“抽象力”的数学方法作为经济学研究的工具，从而提高科学研究工作的效率。值得注意的是，经济学的数学化也要有所节制，不能无限度的覆盖于全部研究历程。此过程，还要应用合理的经济假设、更新数学分析方法、进行现实性解释以及定性到定量的转换，这些均为满足经济学研究发展目标的重要组成部分[1]。

针对数学化与经济学结合研究过程中存在的问题，相关建设人员还要将数学模型建立方法应用进行质量控制。这是解读数学在经济学中意义价值的重要组成部分，相关人员应将坚持客观事实以及实现简单解决复杂，作为实际方法应用的原则和目标。从实践的角度讲，相关学者还应提高经济数学模型的建立方法以及建立要点的研究力度。例如，明确数学在经济学实际应用中的意义价值，确立实践方法应用的原则等。在经济学数学化的研究人才方面，相关人员应以创新原则作为体系培养的目标原则，这是使科研项目成果满足现代化发展需求的关键。因此，科研人才的培养除了要实现数学与经济学的结合外，还要研究未来经济学科研项目的应用发展趋势。只有这样才能不断更新经济学数学化研究的人力资源力量，从而尽早实现该类经济学研究成果的作用发挥。此外，在研究经济学项目使用规律的过程中，还要运用数学化的抽象性特点，从而实现具体问题的解决控制。由此可见，经济学在没有数学化支撑的前提下，非常有可能成为经济哲学，即不能真正作用于实际的社会经济建设[2]。

二、经济学数理统计方法的基本应用概念

在EM算法中数理统计方法的出现是在20世纪70年代，该时期计算机技术以及EM算法得到了快速地发展。与此同时，经济学研究传统的回归分析方法以及方差分析方法虽然实现了应用普及，但其已经难以满足科研人员对经济学快速开发建设的需求。而数理统计方法通过结合概率论以及统计科学，成功的为经济学研究提供技术保证。具体来说，该方法的应用就是从研究总体中抽取一定数量的样本进行检测，并根据获得的数据信息来推断关于研究总体的结论。因此，其应用的原理在于归纳。为提高获得信息的利用效率以及降低总体推断的误差，相关研究人员应充分应用以下数理统计方法，即：追踪数据分析方法（Longi-tudinal Data Analysis）、结构方程模型（Structural Equation Model）、项目反应理论（Item Response Theory）、元分析（Meta-Analysis）以及多层分析方法（Multilevel Data Analysis）[3]。

而从经济学应用的角度来看，经济学（Economics）是一门具有社会性作用的科学，其研究离不开定量分析以及信息数据的统计，这就意味着经济学也离不开数理统计方法以及数据统计的分析。在实现数学化经济学的分析过程中，可供选择的统计分析方法包括：经济参数检验法、相关分析法、描述性统计法、频数统计法、聚类分析法、因子分析法、对应分析法、典型相关分析法、方差分析法、非经济参数分析法、列联表分析法以及结合分析法等。而可供选择的经济数学化计量模型则包括：多元线性回归模型、一元线性回归模型、分位数回归模型、联立方程模型、协整毓误差修正模型、离散选择模型、Tobit模型、区间估计模型、卡尔曼滤波、面板数据模型、向量自回归模型、ARMA过程与 ARCH 模型、状态空间模型以及数学空间计量模型。基于经济计量的分析方法则是通过回归分析方法，来假定数学统计分布形式和未知数学函数的。此外，还可采用非参数分析法和半参数分析法来实现经济计量的统计。值得注意的是，当计量因子分析与回归分析方法结合起来，此研究方法被业内人士称为通径分析[4]。

三、应用数理统计法于检验经济绝对收入的过程分析

对于一些最基本的经济学问题，相关研究人员均可采用凯恩斯绝对收入假说，来进行数学化分析。以居民收入每增加一元，会平均拿出多少钱进行消费问题为例。首先，经济绝对收入的计算需要将消费的实际支出与收入多少联系起来，这是因为收入的绝对水平直接决定了消费水平。其次，经济绝对收入检验人员要明确几方面内容，即实际的消费支出与实际收入之间的稳定函数；边际消费倾向本身是否是随着收入的增加而递减；边际消费的倾向是否小于平均消费倾向。这里指的实际收入，是现期绝对的收入水平。再次，把现实中存在的问题转化为经济模型，此过程是一个将经济问题转化为数理化的过程。具体应根据一元回归模型：

CONSP=α0+α1GDPP+μ，来进行实际数理化问题的计算[5]。其中CONSP指的是，人均居民消费的常数项，用来表示边际消费倾向。而GDPP则指的是，人均的国内生产总值。根据凯恩斯的绝对收入假说理论，边际消费的倾向在0到1之间。最后，研究人员就可根据收集到的数据信息，进行必要的预处理。这样一来，就可以通过散点图来观察CONSP和GDPP之间的关系。相关研究表明，中国居民的实际收入与消费支出存在着线性关系。因此，研究人员应采用计量软件来模拟上述数据内容，并通过建立模型，来获取回归分析法的应用结果[6]。

四、数理统计方法与经济学研究的结合方法

前文内容分析了经济学问题研究采用数学计量方法，对绝对收入过程进行检验。此过程，数学化与经济学研究的结合要点，在于回归分析结果以及散点图的作用状态。这两方面内容，通过几秒的计算机统计软件即可实现，但其中却包含着助弱隐性的数学知识和统计学知识[7]。例如，数学化经济学研究人员先要利用最小二乘法原理，来对研究对象的参数进行估算。具体估算的内容有常数项和边际消费倾向。此过程，研究人员要根据高等数学中的微积分极值，来实现作用原理的可靠性。对于参数估计值的计算方面，由于很多计量软件均是根据计算机程序设计语言设定的，这就意味着经济学问题研究人员要采用矩阵知识进行代码编写，即利用线性代数知识。此外，在对回归模型和经济学统计对象参数进行统计检验的过程中，研究人员要利用数理统计知识和概率论知识。对模型结果进行经济解释，需要经济学知识。而收集数据，研究人员要对数据内容进行预处理，这则需要应用到数学中的统计学知识。有上述内容可以看出，要想实现经济学问题的准确分析，相关研究人员应将统计学、理清数学以及经济学三方面知识内容结合起来[8]。

相关研究表明，数学化经济学研究的进程中，经济学、数学以及统计学存在着不同程度的交集关系。如图1所示，为数学化经济学研究涉及学科的交集关系。

如图1所示，每个交集均有一门特定的学科。因此，研究人员在提升这三门学科的知识过程中，要按照相关的顺序。即要在不同的学习阶段学习不同的知识，这就避免了替代与混淆研究问题的出现[9]。具体来说，科研人员要将经济学理论作为学习与自身提升的出发点和最终归宿，而数学方法和相关统计方法则是服务于经济学理论。是学习的出发点和归宿， 统计学方法和数学方法服务并服从经济理论。据研究人员对以往的经济问题应用数学方法和统计方法进行分析得出了，无论是经济学、数学还是统计学，均是认识和厘清现代化社会建设所带来的经济生活变化的重要因素。但只要将其充分结合起来，才能实现其对经济生活变化规律的准确研究目标。事实证明，只有在此情况下，人们才能更好的消化快速经济建设所带来的不适应性，从而促进现代化建设的快速稳定发展。

从另一个角度来看，经济学反映的是当前社会的演变问题，其目的是为人们构建出一个更为科学合理的经济生活环境[10]。就目前来说，社会经济的发展现状较为复杂，研究人员要考虑现象产生背后的诸多因素后，才能得出一个具有实际意义和作用和理性的答案。这一过程，是一个需要精确推理、逻辑严谨的过程，研究人员必须通过数学手段，来分析不同因素之间的作用影响。其中很多专家学者认为，数学是掌握这种科学思维方式与运算基本技巧的关键。虽然数学知识学习起来最为枯燥、抽象，但其应用所带来的系统性、精确性，又是经济学问题研究中必不可少的。因此，经济学初学者和入门研究既要学些理论知识，又要懂应用。从宏观的角度讲，数学有基础数学（在这里也称之为理论数学）和应用数学用数学之分，而经济学同样也有理论经济学和应用经济学之分。因此，研究人员必须将知识的必须和够用两大因素作为提升自身能力的学习原则。

结束语：

总而言之，经济学的研究成果将直接决定当前人民生活水平的可持续性。因此，相关人员应加快数学化经济学问题的研究，从而提高经济学科研成果的作用效果。具体要完善的内容包括：统计学、数学以及经济学。其中数理统计方法的应用效果，要通过追踪数据分析方法、结构方程模型、项目反应理论、元分析以及多层分析方法来进行实现。事实证明，对经济学问题研究对象应采用计算机技术中的统计学知识，来提高数据信息获取的准确性。而数学知识则是用来计算统计数据信息与经济性问题的关系，从而找出经济变化问题的控制要点。

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篇(6)

以应用型人才培养为导向，独立学院金融专业学生定量分析能力培养的根本目标是提高学生分析和处理金融数据的能力，结合金融学科的特点，独立学院金融专业学生定量分析能力培养的具体目标可以确定为以下三个方面：第一，培养学生收集、描述和展示金融数据的能力。由于收集、描述和展示金融数据是进行金融定量分析的前提，因此这一目标强调建立金融专业学生定量分析能力的坚实基础，是定量分析能力培养的基本目标。第二，培养学生对金融横截面数据的分析能力。由于金融学科特别是现代公司金融领域有大量数据体现为横截面数据；同时，横截面数据也是本科生统计学和计量经济学课程的主要教学载体，因此，这一目标是定量分析能力培养的主要目标。第三，培养学生金融时间序列数据的分析能力。金融的资产定价和风险管理领域有大量数据体现为时间序列数据；但由于本科生统计学和计量经济学课程较少设计时间序列数据的分析教学，因此，这一目标是定量分析能力培养的补充目标。

2独立学院金融专业学生定量分析能力培养的教学设计

独立学院金融专业学生定量分析能力的三个培养目标决定了相应的教学内容应围绕收集、描述和展示金融数据以及分析金融横截面和时间序列数据进行设计，具体地，教学内容可以相应地设计为以下三个方面：第一，通过统计学课程的教学培养学生收集、描述和展示金融数据的能力。由于收集、描述和展示数据属于统计学的描述统计范畴，因而这一能力的培养需要通过统计学的教学来实现，在教学中，以应用为导向，向学生介绍如何通过数据库获取金融数据、如何通过表格、图形和统计量来描述和展示数据；在教学别注意数据库（比如国泰安）和统计软件（比如SPSS）的运用，通过统计学课程的教学使学生建立扎实的数据分析基础，掌握常用数据库和统计软件的基本操作。第二，通过统计学与计量经济学课程的教学培养学生分析金融横截面数据的能力。在教学过程中，一方面通过统计学课程使学生掌握横截面数据分析的基本方法，例如区间估计、假设检验、方差分析、相关分析和线性回归分析；另一方面通过计量经济学课程加深这些方法的理解和运用，特别是拓展对于线性回归分析方法的假设、操作、可能出现的问题及其解决方案的理解。通过这两门课程的结合教学建立学生对金融横截面数据的定量分析能力。第三，通过增加传统计量经济学课程的教学内容或设立专门选修课的方法培养学生分析金融时间序列数据的能力。由于传统计量经济学课程涉及的实质金融时间序列分析的内容较少，而这一部分内容在金融实践中又较为重要，因此可在传统计量经济学课程的教学内容中增加一些金融时间序列分析的应用介绍，比如平稳性检验、协整分析、时间序列分析模型构建等内容，或是将这些内容通过独立设置的选修课进行介绍，以弥补传统教学的不足，完善学生定量分析能力的培养。

3金融专业学生定量分析能力培养的实施：以浙江大学城市学院为例

浙江大学城市学院是一所以培养应用型、复合型、创新型人才为目标的独立学院，也是我国建立最早、知名度较高的独立学院之一。浙江大学城市学院的金融学专业设立3门课程培养学生的定量分析能力：统计学必修课、计量经济学必修课以及金融计量学选修课。三门课程横跨从大二下学期到大三下学期的三个学期，三门课程均以提高学生定量分析能力作为教学的根本目标，并在教学中注重运用软件解决实际问题。因此，研究浙江大学城市学院金融专业学生的定量分析能力培养对研究独立学院金融专业学生定量分析能力培养具有借鉴意义。就教学内容而言，三门课程由同一老师授课以保证教学内容的连续性和教学风格的贯彻，教学内容注重原理解释与软件操作，淡化数学推导与证明。具体地，统计学课程侧重于建立学生定量分析的基本技能，内容主要包括：数据的图表展示与概括性度量、抽样分布与参数估计、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析和回归分析；课程为三学分课程，每周两学时理论课结合两学时上机实验课，课程教学基于SPSS软件，通过软件运用的教学与练习培养学生收集、描述和展示金融数据的能力，建立学生对金融横截面数据的分析能力基础。在统计学课程结束之后即进入计量经济学课程学习，教学内容从回归分析的假设展开，主要包括回归分析估计量的统计理论、回归可能产生的问题及解决方法、以及各类线性和非线性回归的操作；课程为三学分课程，每周两学时理论课结合两学时上机实验课，课程教学在SPSS软件的基础上引入更适合进行回归分析的EVIEWS软件，加强培养学生的金融横截面数据分析能力，并为金融时间序列数据分析能力培养打下基础。在计量经济学课程结束之后学生可以选修金融计量学课程，教学内容侧重金融时间序列分析，主要包括时间序列的平稳性、协整性分析以及金融时间序列模型构建；课程为两学分课程，通过EVIEWS软件时间序列分析模块的教学与实践培养学生的金融时间序列数据分析能力。浙江大学城市学院的金融学专业通过以上三门课程的结合教学培养学生的定量分析能力，掌握SPSS和EVIEWS软件的使用，为毕业论文和之后从事的金融工作打下基础。

4结论

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1.深圳市光明新区疾病预防控制中心，广东深圳 518106；2.深圳市光明新区卫生监督所，广东深圳 518106

[摘要] 目的 了解医学类大学生与经济学院学生对抗生素相关知识、使用情况的差别，以及造成差异的原因，为进一步指导大学生合理使用抗生素、开展促进健康教育的干预措施提供科学依据。方法 对广东某医学院校预医和临床专业以及经济学院学生采用整群抽样方法抽取研究对象，进行抗生素认知和使用的情况不记名方式填写问卷。结果 大学生对抗生素认知和使用情况尚存在很多误区，不同专业对抗生素的基础知识和使用情况差异比较存在统计学意义(P<0.05)。结论 应加强对在校大学生抗生素知识的普及教育，增强大学生对抗生素的使用的认知，减少抗生素滥用的现象。

[

关键词 ] 医学院校学生；抗生素；认知；问卷调查

[中图分类号] R952

[文献标识码] A

[文章编号] 1672-5654（2014）09（c）-0059-04

抗生素治疗范围较广，对于多种疾病都具有一定的治疗效果，其种类较多，临床不合理的应用现象也较普遍。抗生素不合理应用是导致大量耐药菌株产生的主要原因。国外关于公众抗生素知识掌握和使用行为的调查研究已经在荷兰、英国、美国、瑞典等国展开[1-4]。我国是抗生素的使用和生产大国，人均年消费量为138 g左右，而美国为13 g，每年我国使用抗生素的费用占医疗费用的30%~40%，居所有药物之首[5]。医学生作为未来的医务工作者，掌握正确的抗生素知识和合理使用抗生素对改善我国抗生素滥用现状至关重要。因此为了解广东某医学院校部分在校大学生对抗生素的认识和使用情况，采取问卷调查，对预防医学(以下简称预医)、临床医学 (以下简称临床)和经济学等专业学生进行现场调查。

1 调查对象和方法

1.1 调查对象

采取整群抽样的方法，以班级为群，共对广东某医学院校预医、临床以及经济学专业710名在校本科生进行了抗生素知识及使用情况的问卷调查。

1.2 调查方法

阅读有关资料，参考相关文献，结合大学生的自身特点制定调查问卷。内容包括:对抗生素的基本认识；抗生素的日常使用情况；获取抗生素相关知识的主要途径；对我国抗生素使用现状的看法等。根据专业课上相关知识由论文组6人组成调查组，以进班和宿舍等方式，让在校生以不记名方式填写问卷，当场回收问卷，回收有效问卷652份，有效回收率91.83%。

1.3 统计分析

采用Epi data19.0录入数据，spss 20.0进行统计学分析，计数数据用频数(相对数)表示，利用χ2 检验进行多类别、多组别比较分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 接受调查者的基本情况

有效问卷652份，其中男生268人，女生384人，城市(城镇)户口284人，农村户口365人。医学类学生513人，非医学类学生139人，共调查四个年级的大学生，其中大一149人，大三331人，大四及以上有178人。预医专业301人，临床212人，经济学139人。

2.2 基本知识认识情况

2.2.1 部分大学生对抗生素的认识在性别与户口分类上的差别分析 结果显示：对抗生素的认识在性别和户口之间差异没有统计学意义。（表1）。

2.2.2 不同专业大学生对抗生素的认知情况 不同专业的学生对于抗生素基本知识的认知方面存在一定的差异。数据显示在“抗生素对病毒无效”、 “阿莫西林是抗生素”、“阿司匹林不是抗生素”、“抗生素联用效果更好” 、“抗生素不能退热”、“机体产生耐药或存在细菌耐药”的问题上3个专业的学生选择分布不完全相同，不同专业的学生之间的差异都有统计学意义。（表2）。

通过部分大学生对抗生素基本知识的回答正确率的比较，对有统计学的意义的问题在不同专业之间进行了对比。(表3)。

对抗生素的基本知识的回答情况来看，对“抗生素对病毒无效”预医和临床专业学生之间差异没有统计学意义，预医、临床分别与经济学差异有统计学意义；“阿莫西林是抗生素”、“抗生素不能退热”、“机体或细菌对抗生素耐药”问题上预医和经济学差异没有统计学意义，而临床和预医、临床和经济学差异分别有统计学意义。而“阿司匹林不是抗生素”问题上3个专业之间的差异都有统计学意义。

2.3 使用认知情况

对不同专业学生之间在已有的抗生素知识的基础上对其使用抗生素的情况进行了统计学分析。（表4）。

根据以上数据，可以看出，在“抗生素为常备药”、“半年中有不凭处方到药店买药的经历”、“咳嗽时不使用抗生素”、“非化脓性咽炎不使用抗生素”、“症状停止后不马上停药”的问题上3个专业的学生差异存在统计学意义。

针对抗生素使用情况不同，现对不同专业的学生进行组与组之间的比较。(表5)。

“抗生素为常备药”方面是临床和预医、临床和经济学的差异有统计学意义，预医和经济学之间的差异没有统计学意义。在“半年中有不凭处方到药店买药的经历”、“咳嗽时不使用抗生素”预医和临床、预医与经济学学生之间的差异没有统计学意义，而临床与经济学专业学生之间的差异有统计学意义。而“非化脓性咽炎时不使用抗生素”、“症状消失后不马上停药”问题上则是临床与预医、临床与经济学学生差异有统计学意义，而临床和统计学学生之间的差异没有统计学意义。

2.4 问卷中的多项选择题分析

针对问卷中有些多项选择题，3个不同专业学生之间的选择不同。以上数据显示，3个专业的学生在抗生素作用原理中较多人选择“抗生素可以杀灭或抑制病原体”和“有些抗生素能同时抑制和杀灭很多细菌，有些则只能对某类病菌发挥作用”(57.8%、53%、57.3%)；而滥用抗生素危害内容里选择细菌耐药的人数仅为26.5%、24.8%、21.1%；在抗生素获取途径方面3个专业仅65.7%、61.8%、59.6%的学生选择凭医院处方获得抗生素；在抗生素知识获取途径中，学校教育仍占较大比例（表6）。

3 讨论

3.1 抗生素基本知识了解

根据调查研究结果显示，本校部分大学生对抗生素的了解程度还不够深入，对抗生素使用的随意性较大、错误认识较多。在中国近200万听力障碍的残疾人中，就有相当大的比例是因为不合理使用氨基糖苷类抗生素造成的[6-7]；而且我国每年有8万多人直接或间接死于滥用抗生素，由此造成的机体损害及病原菌耐药性更是无法估量[8]。根据调查结果显示，抗生素基本认知情况在不同户口和性别学生之间的差异没有统计学意义，学生对抗生素的认识差别主要体现着在专业的区别上。医学生更有机会接触到关于抗生素的专业知识，所以医学生与经济学专业的学生相比对抗生素的基本知识和使用认识方面有所差别。

3.2 在抗生素的使用认知方面

可见在缺乏权威性知识的教育情况下，容易导致学生在未知是否为细菌所致疾病的情况下购买抗生素，而我国各大城市的医院、药店鳞次栉比，各部门之间存在相互竞争，就有很大一部分部门仍为了不正当利益而随意销售抗生素类药物的情况[6]。并有可能因此种情况导致了许多学生家中或者宿舍中常备抗生素，而在下次有类似症状的时候都会自行服药，而这也是乱用药和产生细菌耐药性的一大隐患。由于抗生素的正确使用却也不是不同专业课上设计的内容，学生平时除了上课摄取知识以外并没有去更多地了解抗生素的知识，就课上知识的权威性而言，说明对学生日常生活的医学知识教育存在一定的空缺，与调查发现的获取抗生素知识的途径中学校教育在3个不同专业学生之间分布是不同的可以看出。而在药店购买或是自行购买的抗生素使用时绝大部分学生也还是会先看说明书再用药。因为我国与大多数发展中国家一样，抗生素不需要医生处方就可买到[9-11]，凭着自己的一知半解到药店买到抗生素的学生也不再少数(21.6%、34.9%、24.5%)，因为这种“方便快捷”的自我治疗的办法让抗生素不合理使用的现象非常普遍，甚至滥用的现象变得日益严重。从调查数据显示出，医学专业的学生比经济学专业的学生在日常疾病的自行先处理方面显得较自信，有研究发现医学院校的医学生与非医学生相比，医学生倾向更认同自己的专业，学习态度更积极，成就感更高，这可能与医学的学科特点有关，医学课程与实践紧密联系，操作性也更强，所学知识直接与他们的将来从事的职业相联系，能直接应用到实际中[13]。

4 结语

健康教育是预防抗生素滥用最为经济和有效的措施之一[14]。政府及相关民间组织应及时、大量开展一系列宣传活动如健康教育讲座、医疗卫生服务进校园活动；学校方面应注重相关医学知识的取舍，不断改进医学教育的深度和广度、增加课外知识学习活动、抗生知识竞赛等等，尽早培养起不同专业学生的临床思维能力，将用药知识融进教学课堂，多以群体的形式参加，产生巨大的“辐射效应”，以增强在校大学生正确使用抗生素的观念和自我保护意识，另外还可以利用先进技术将抗生素的知识在网络上进行宣传教育，也可起到意想不到的效果。

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