很多人都说分不清统计和计量的差别，我一下子也说不清楚。当年学概率和统计时都是为了日后学习计量，更深入的统计做什么、怎么搞我也是一头雾水。上次中秋和几个留学生朋友一起吃饭，其中一个统计学博士提到，经常有人问他一些估计量的一致性和收敛性问题，他有些不知所措。后来翻到计量经济学的教材，才发现只要是统计量，计量经济学家们都要讨论一下一致性、收敛性。他认为这就是统计和计量的差别之一。最近在翻阅Angrist的新作“Mostly Harmless Econometrics”，发现这位大牛有这样一段论述： Two things distinguish the discipline of Econometrics from our older sister field of Statistics. One is a lack of shyness about causality. Causal inference has always been the name of the game in applied econometrics...
The second thing that distinguishes us from most statisticians-and indeed most other social scientists-is an arsenal of statistical tools that grew out of early econometric research on the problem of how to estimate the parameters in a system of linear simultaneous equations. The most powerful weapon in this arsenal is the method of Instrumental Variables (IV), the subject of this chapter...
关于因果的讨论其实就是说计量经济学背后有经济理论支撑，而单纯的统计只能就数字说数字，道不出背后的故事。第二点是说线性联立方程在计量工具发展中的重要性。IV的出现是应对供给函数和需求函数的估计应运而生，SUR以及3SLS也是，但是其他的呢？貌似Angrist夸大了联立方程的重要性。实际上至今为止，绝大部分的实证研究还是单方程模型。
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