我国计量经济学发展的三个阶段与现阶段的三项任务*
清华大学经济管理学院 李子奈
摘要：本文指出计量经济学的迅速发展是30 年来我国经济学发展的显著标志之一，从六个
方面分析了原因。将我国计量经济学教学与研究的发展历程划分为三个阶段，即推广普及阶
段、教学的提高与应用研究的推广阶段，以及目前的发展与创新阶段；提出了目前阶段的三
个任务，即加强理论研究，提高应用研究的水平和发展中国的计量经济学课程。
关键词：计量经济学，计量经济学模型，计量经济学发展
我国计量经济学教学与研究的三个阶段
第一阶段从20 世纪80 年代初至90 年代中后期，为推广普及阶段。其开始的标志是1979
年3 月中国数量经济学会的成立和1980 年夏由中国社会科学院邀请克莱因教授等世界著名
计量经济学家在北京举办的计量经济学讲习班；其结束的标志是1998 年7 月教育部高等学
校经济类学科专业教学指导委员会将《计量经济学》确定为高等学校经济学门类各专业的共
同核心课程。4
１９９３年１１月党的十四届三中全会确立了我国经济体制改革的社会主义市场经济
体制目标模式，以及全球信息化潮流，对高校经济类专业的教学产生了深刻的影响，推动了
计量经济学课程的推广普及。1994 年至1995 年间，中国数量经济学会及其高等院校专门委
员会在原国家教委高教司的支持下，组织20 余所高校编写了计量经济学教学大纲，包括《计
量经济学》（财经类）教学大纲和《计量经济学》（综合、理工类）教学大纲，对各个学校的
课程教学内容起到了很好的指导作用。1997 年3 月进行的调查显示，在设置经济类专业的
高校中，92%的学校开设了计量经济学课程，其中88%为必修课程，平均学时为54 学时。
原国家教委于1996 年启动了“高等教育面向21 世纪教学内容和课程体系改革计划”，
在1996 年7 月确定的经济管理类20 项重点研究项目中，包括“经济管理类专业数量分析系
列课程设置和教学内容研究”。通过对现状的调查分析、对需求的调查分析，以及对发达国
家经济类专业数量分析系列课程设置的调查分析，同时开展了大范围的讨论，于1997 年9
月提出了我国高校经济类专业数量分析系列课程设置建议。建议将经济学类本科生数量分析
类课程分三个层次设置，即核心课程、必修课程和选修课程，《计量经济学》应该列入经济
类专业核心课程。
1998 年7 月，在教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会的第一次会议上，将
《计量经济学》确定为高等学校经济学门类各专业的共同核心课程。这是我国经济学教学走
向现代化和科学化的重要标志，对我国经济学人才培养质量产生了重要影响，也标志着计量
经济学在我国得到推广普及。
第二阶段从1998 年至本世纪前十年中期，为计量经济学教学的提高阶段和应用研究的
推广阶段。其开始的标志是核心课程的确立，结束的标志是2006 年7 月，世界计量经济学
会首次在中国大陆举办全球性国际学术会议。
在这个期间，计量经济学模型在我国经
济理论研究和经济问题分析中被迅速广泛采用。如前所述，在我国经济类学术刊物上，以计
量经济学模型方法作为主要分析方法的论文占全部论文的比例，迅速提高50%以上。这个比
例已经达到美国同类刊物，例如《美国经济评论》（<American Economic Review>）同样的水
平。而且研究对象遍及经济的各个领域，所应用的模型方法遍及计量经济学的各个分支。计
量经济学模型已经成为我国经济研究的一种主流的实证研究方法。更为重要的是，计量经济
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学模型成为综合经济管理部门和经济类研究机构分析经济形势、研究实际经济问题和制定经
济政策的常用工具，提高了经济预测和决策的水平。

从近两年开始，可以认为我国的计量经济学教学与研究进入了第三阶段，不妨称为发展
与创新阶段。这一阶段的主要任务是，加强理论研究，提高应用研究的水平，发展中国的计
量经济学课程。
四、 我国计量经济学教学与研究现阶段的三大任务
⒈ 加强计量经济学理论方法的研究与创新
计量经济学理论方法的发展，从经典到现代，已经形成了广泛的内容体系。在我国计量
经济学发展的前20 年中，我国的学者一直处于学习和跟踪的地位，而且人数极少。即使是
该专业的博士研究生，选择模型理论方法作为论文选题的也不到10%。在这个方面，我们与
国际前沿水平差距甚远。近些年来，随着一些在理论计量经济学领域有成就的海外学者和一
批在海外受到良好训练的年青学者回国，以及国际学术交流的广泛开展，情况正在改变。计
量经济学理论研究，既是学科发展的基础，又是学科水平的体现，只有加强理论研究，产生
一批原创性成果，我们才可能融入世界计量经济学主流。这应该成为本阶段的任务之一。
问题在于从何处着手？翻开国际上“权威”的理论计量经济学学术刊物，在产生一种畏
惧感的同时，我们不仅要问：什么是计量经济学理论方法的创新性研究？我国计量经济学理
论方法研究与创新的方向是什么？综观计量经济学理论发展的历史，不难发现它是以问题为
导向的，新的问题出现了，研究这些问题的理论方法就随之发展了。现代计量经济学理论的
重大发展尤其是这样。赫克曼因为发现了样本数据的选择性及其对经典计量经济学模型的影
响，发展了选择性样本模型的理论方法；麦克法登研究选择结果与影响因素之间的关系，发
展了离散选择模型的理论方法；格兰杰发现非平稳时间序列之间容易产生伪回归，进而发展
了如何检验时间序列的平稳性以及如何在非平稳时间序列之间建立结构模型的理论方法。这
些获得诺贝尔经济学奖的重大创新性成果，无一不是以问题为导向而产生的。中国经济的持
续稳定发展，已经使关于中国经济的研究逐渐成为国际主流经济学中的一部分。中国经济发
展的特殊性和数据的特殊性，也为计量经济学理论方法的创新提出了许多新的问题。例如，
经济发展在时间序列上的结构变化特征，个体行为在同一时间截面上的极大的差异性，选择
行为的非理性，等等。抓住这些问题，在解决问题的过程中发展理论方法，应该成为我国计
量经济学理论研究的主要方向。
⒉ 提高计量经济学应用研究的水平
在计量经济学应用研究已经广泛开展的今天，提高应用研究的水平已经刻不容缓。目前，
错用和滥用计量经济学模型的现象不断发生，甚至较为普遍。错用的结果是“自欺欺人”。
滥用的结果是“自娱自乐”。如何提高计量经济学应用研究的水平？这个问题已经严肃地提
出。否则，有可能影响人们对计量经济学的热情和信心，甚至葬送计量经济学发展的大好局
面。
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究其原因有许多，其中重要一条是对计量经济学模型的方法论基础缺乏深入研究和正确
理解。包括计量经济学模型的哲学基础、经济学基础、数学基础和统计学基础。具体问题包
括计量经济学模型方法的科学性，模型类型对数据的依赖性，模型总体设定的经济关系导向，
模型变量设定的相对性，模型随机扰动项的源生性，假设检验的不对称性，以及模型应用的
局限性等问题。（李子奈，2007；洪永淼，2007）所以，开展关于计量经济学模型方法论基
础的研究，对于提高应用研究的水平，是十分重要和急迫的。而其中最重要的，是正确设定
总体模型。（李子奈，2008）
研究重要问题，采用正确的模型方法，争取有所发现，应该成为计量经济学应用研究的
指导原则。研究重要问题，是不言而喻的。问题在于，什么是重要问题？西方主流经济学刊
物所偏好的问题，我们需要关注，也需要研究。但是，我们应该将更多的注意力放在我国改
革和发展所面临的重要现实问题上来。采用正确的模型方法，就需要我们根据研究的问题和
数据的特征，在参考国外已经发展的模型方法的基础上有所发展和创新。争取有所发现，就
是要通过计量经济学模型方法发现人们通过一般观察和定性分析难以发现的规律。如果建立
了计量经济学模型，经过复杂的估计和检验过程，最终发现了或者验证了人们所熟知的结论，
那么研究的价值就大打折扣了。
微观经济社会领域应该是需要着重拓展的计量经济学应用研究领域。从经济类学术刊物
论文的统计分析中，我们发现，已有的计量经济学应用研究，主要集中于宏观经济和金融市
场领域，各占30%以上。原因有二：一是宏观经济和金融市场确实是我国经济发展中最受人
们关注的领域，应该研究；二是关于宏观经济和金融市场的数据比较容易获得，方便研究。
党的十七大提出了以科学发展观为指导，构建和谐社会的目标任务，而抓住民生问题，也就
是抓住了构建和谐社会的根本和切入口。所以，与民生相关的就业问题、健康问题、教育问
题、安全问题，甚至包括家庭问题、婚姻问题等，都会逐渐成为解决了温饱的人们所关注的
热点问题，都应该成为计量经济学应用研究的重要课题。困难在于微观数据的缺乏。所以，
微观经济社会数据的采集和数据质量的诊断，以及数据资源的共享，成为当前我国计量经济
学应用研究的关键之一，需要我们共同努力。
⒊ 发展中国的计量经济学课程
计量经济学作为一门与现代西方主流经济学课程体系最为接轨的课程，是否需要“中国
化”？对于这个问题的回答，必须追溯到计量经济学的课程性质，即它是经济学课程还是应
用数理统计学课程？无论从计量经济学的定义和研究对象，还是它在经济学科中的地位，都
表明它是经济学科的一个分支，是一门经济学课程，更具体一点说，是一门经济学方法论课
程。既然是经济学课程，就具有它的社会属性，就存在需要中国化和可以中国化的问题。将
计量经济学看成为一门“纯方法”课程，是一种误解。“方法论”不同于“方法”，经济学方
法论，必然是建立在经济学理论基础上的。例如，回归分析是一种“方法”或者“技术”，
但是以回归分析作为分析技术的经典计量经济学模型，则属于方法论范畴。发生在20 世纪
70 年代的对经典计量经济学模型的“卢卡斯批判”，并不是对回归分析的批判，实质上是对
模型总体设定先验理论导向的批判，是对30 年代至60 年代占主流地位的凯恩斯宏观经济理
论的批判。
如何进行“中国化”？
第一，将计量经济学模型的总体设定由先验理论导向和数据导向转向主体关系导向（或
关系论导向）。计量经济学应该把经济系统的主体动力学关系分析作为自己的任务，在此基
础上进行计量经济学模型的总体设定。这样的模型才可能是建立在中国的经济理论和经济现
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实基础之上的模型，而不是“借人家的坛子装我们的酒”。那么，计量经济学课程就不能只
讲模型的估计和检验，应该讲授如何在经济理论的指导下分析经济关系，如何利用经验数据
检验经济关系，进而进行模型总体设定。
第二，将数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容体系。在中国，数据资源的数量和
质量都制约着计量经济学模型的发展与应用，计量经济学不能等着别人提供符合要求的数
据，应该将数据的收集、分析与诊断作为自己的任务。什么类型的模型才能适合特定类型的
数据？数据是否具备模型所要求的完整性、准确性、可比性和一致性？如何诊断时间序列数
据中的结构变化和截面数据中的奇异点？等等。计量经济学课程应该将这部分作为它的教学
内容。
第三，模型的应用和应用模型的教学应用应该有所侧重。计量经济学模型作为一类经济
数学模型，是从用于经济预测发展起来的。但是从计量经济学模型的方法论基础可以看到，
经济预测很难成为计量经济学模型的主要应用领域，因为“成功的预测所依赖的必须是‘覆
盖性的法则’”，而“计量经济学并不企图发现覆盖性的法则，只是试图寻找不明显的规律”。
(K.D.Hoover,1997)相对于具有“绝对性”要求的经济预测，计量经济学模型对于具有“相对性”要求的政策评价，更有用武之地。政策评价，或者称为政策实验，包括宏观和微观，应该成为计量经济学模型的主要应用领域。在中国尤其是这样，因为我们的政策是有效的和变化的。计量经济学课程的内容应该据此做出相应的调整。

中国计量经济学发展和创新阶段的主要任务

□李子奈

改革开放以来，中国计量经济学由最初的普及，经过教学的提高和应用研究的推广，至今进入发展与创新阶段。目前这一阶段的主要任务主要包括以下方面。

加强理论方法的研究与创新

计量经济学理论方法的发展，从经典到现代，已经形成了广泛的内容体系。在我国计量经济学发展的前20年，我国的学者一直处于学习和跟踪的地位，而且人数极少，与国际前沿水平差距甚远。近些年来，随着一些在理论计量经济学领域有成就的海外学者和一批在海外受到良好训练的年轻学者回国，以及国际学术交流的广泛开展，情况正在改变。计量经济学理论研究，既是学科发展的基础，又是学科水平的体现。只有加强理论研究，产生一批原创性成果，我们才可能融入世界计量经济学主流。这应该成为现阶段的任务之一。
问题在于从何处着手。翻开国际上“权威”的理论计量经济学学术刊物，在产生一种畏惧感的同时，我们不仅要问：什么是计量经济学理论方法的创新性研究？我国计量经济学理论方法研究与创新的方向是什么？综观计量经济学理论发展的历史，不难发现它是以问题为导向的。所谓“问题”，包括研究对象和表征研究对象状态与变化的数据。研究对象不同，表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征，用以进行经验实证研究的计量经济学模型必然不同；已有的模型理论方法不适用了，就需要发展新的模型理论方法。现代计量经济学的各个分支正是以问题为导向，在经典计量经济学模型理论的基础上，发展成为几个相对独立的模型理论方法体系，包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学，而它们的“交叉与综合”，又提出了现代计量经济学模型理论方法的若干前沿研究领域。
中国经济的持续稳定发展，已经使关于中国经济的研究逐渐成为国际主流经济学中的一部分。中国经济发展的特殊性和数据的特殊性，也为计量经济学理论方法的创新提出了许多新的问题。例如，经济发展在时间序列上的结构变化特征，政府行为和政策对经济的冲击作用，个体行为在同一时间截面上极大的差异性，选择行为的非理性，等等。抓住这些问题，在解决问题的过程中发展理论方法，应该成为我国计量经济学理论研究的主要方向。

提高计量经济学应用研究的水平

近十多年来，计量经济学模型方法已经成为我国经济学理论研究和实际经济分析的主流方法，研究对象遍及经济的各个领域，所应用的模型方法遍及计量经济学的各个分支。进入本世纪以来，随着微观计量经济学模型方法的发展与传播，计量经济学应用研究在社会学、管理学领域迅速扩张，也已经成为一种趋势。但是，在我国计量经济学应用研究中，错用和滥用计量经济学模型的现象不断发生，甚至较为普遍。如何提高计量经济学应用研究的水平？这个问题已经严肃地提出来。否则，有可能会影响人们对计量经济学的热情和信心，甚至葬送其发展的大好局面。
影响计量经济学应用研究水平的原因有许多，其中重要的一条是对计量经济学模型的方法论基础缺乏深入研究和正确理解。这包括计量经济学模型的哲学基础、经济学基础、数学基础和统计学基础。具体问题包括：计量经济学模型方法的科学性、模型类型对数据的依赖性、模型总体设定的经济关系导向、模型变量设定的相对性、模型随机扰动项的源生性、假设检验的不对称性以及模型应用的局限性等。可见，开展关于计量经济学模型方法论基础的研究，对于提高应用研究水平十分重要和急迫。而其中最重要的是关于总体模型设定的理论与方法研究。
研究重要问题，采用正确的模型方法，争取有所发现，应该成为计量经济学应用研究的指导原则。研究重要问题，是不言而喻的。问题在于，什么是重要问题？西方主流经济学刊物所偏好的问题，我们需要关注，也需要研究。但是，我们应该将更多的注意力放在我国改革和发展所面临的重要现实问题上来。采用正确的模型方法，就需要根据研究的问题和数据的特征，在参考国外已经发展的模型方法的基础上有所发展和创新。争取有所发现，就是要通过计量经济学模型方法，发现人们通过一般观察和定性分析难以发现的规律。如果建立了计量经济学模型，经过复杂的估计和检验过程，最终发现或者验证了人们所熟知的结论，那么研究的价值就大打折扣。
微观经济社会领域应该是需要着重拓展的计量经济学应用研究领域。从我国经济类学术刊物论文的统计分析中发现，已有的计量经济学应用研究，主要集中于宏观经济和金融市场领域。原因有二：一是宏观经济和金融市场确实是我国经济发展中最受人们关注的领域，应该研究；二是关于宏观经济和金融市场的数据比较容易获得，方便研究。党的十七大提出了以科学发展观为指导，构建和谐社会的目标任务，而抓住民生问题，也就是抓住了构建和谐社会的根本和切入口。与民生相关的收入差距问题、就业问题、健康问题、教育问题、安全问题，甚至包括家庭问题等，都会逐渐成为已解决温饱的人们所关注的热点问题，都应该成为计量经济学应用研究的重要课题。困难在于微观数据的缺乏。由此，微观经济社会数据的采集和数据质量的诊断，以及数据资源的共享，就成为当前我国计量经济学应用研究的关键之一，需要我们共同努力。

发展中国的计量经济学课程

一般认为，计量经济学是一门与现代西方主流经济学课程体系最为接轨的课程，所以计量经济学教学只需要引进和照搬就足够了。采用原版教材，甚至被认为是计量经济学教学水平的体现。无论是“计量经济学课程中国化”，还是“建设中国的计量经济学课程”，都很难为人们所理解和接受。回答这个问题，必须追溯到计量经济学的课程性质，即它是经济学课程还是应用数理统计学课程？无论从其定义和研究对象，还是其在经济学科中的地位，都表明计量经济学是经济学科的一个分支，是一门经济学课程，更具体一点说，是一门经济学方法论课程。那么它就应该具有社会属性，就应该结合中国的实际。
发展中国的计量经济学课程，最重要的是改造和创新课程的内容体系。计量经济学创始人弗里希为计量经济学下的定义是：“经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”即计量经济学是经济理论、统计学和数学的结合。任何一项计量经济学模型研究的完整框架都包括：关于经济活动的观察（即行为分析）→关于经济理论的抽象（即理论假说）→建立总体回归模型→获取样本观测数据→估计模型→检验模型→应用模型，其中前三个步骤可以归结于“模型设定”。对于这一完整的框架已经形成共识，而且与经济学研究的框架完全一致。任何科学研究，无论是自然科学还是社会科学，都试图回答这样的问题：如何从经历到的过去、特殊和局部，推论到没有经历到的未来、一般和整体？任何科学研究，也都要遵循以下过程：首先是对偶然、个别、特殊现象的观察；其次是对观察结果进行抽象，提出关于必然、一般、普遍现象的理论假说；然后对假说进行检验，检验方法一般包括实验的方法、预测的方法和回归的方法；最后是发现必然的、一般的和普遍的规律。经济学研究也是这样。不同学科的差异性则存在于下面每一步骤之中，即如何观察、如何抽象、如何检验以及如何发现。
但是，目前国内外计量经济学教科书都以模型估计和检验作为核心内容，甚至是全部内容。也就是说，计量经济学课程所讲授的，并不是计量经济学模型方法的全部，而只是其中的一部分，模型设定、样本采集和模型应用不见了。如此设计计量经济学课程内容所带来的问题是多方面的。首先，计量经济学课程已经不是“理论经济学、统计学和数学的结合”，而成为一门应用数学课程。其次，这会导致人们对计量经济学性质的片面认识。例如，在功能上，计量经济学模型方法“只能检验，不能发现”，而不是一个能够作出科学发现的研究全过程。在认识论范畴上，计量经济学模型方法“是归纳的，不是演绎的”。在方法论的范畴上，计量经济学模型方法“只能证伪，不能证实”。再次，也是最重要的，人们学习了计量经济学课程，却不能正确应用计量经济学模型方法研究实际经济问题。因为作为计量经济学应用的第一步，也是最重要的一步，就是正确设定计量经济学模型，而关于这方面，目前的教科书几乎没有涉及。计量经济学课程不能只讲模型的估计和检验，应该讲授如何在经济理论的指导下分析经济关系，如何利用经验数据检验经济关系，进而进行模型总体设定。这样的模型才可能是建立在中国经济理论和经济现实基础之上的模型，而不是“借人家的坛子装我们的酒”。另外，应该将数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容体系。在中国，数据资源的数量和质量都制约着计量经济学模型的发展与应用，计量经济学不能等着别人提供符合要求的数据，应该将数据的收集、分析与诊断作为自己的任务。

宏观经济计量学的历史成就
　　在宏观经济计量学中，一般情况下，首先完全按照广泛认可理论建立宏观经济计量模型，然后估计参数。起初，模型并不是动态的，建模使用的变量较少，与之相对应的方法——时间序列分析对经济理论利用也很少。后来，这两种方法逐渐融合，相互影响，相互借鉴。宏观经济计量模型中逐渐引入动态，涉及单位根和协整，时间序列分析也开始考虑变量的多少，并越来越重视经济理论的应用。
　　现在，宏观经济计量学得到了长足的发展。无论在建模的思想认识上，还是在方法上都发生了许多明显的变化。例如在大型联立方程中，强调可识别性在降低，曾经觉得很重要的合理期望也逐渐淡化了。在时间序列中，尽管单变量模型在研究新模型和新技术时被作为试验性工具，但人们认为它在现实研究中并不适合。一些过去认为很重要的方法，诸如谱分析和混浊等方法以及分数长记忆过程，尽管人们对它们的理论感兴趣，但现在在经济学中也较少应用（汪涛]）。

二、宏观经济计量学发展存在的问题。如以上四个方面本身仍有不足之处，主要表现在：在Ⅳ方法中，广义矩估计不能有效地运用精确分布理论，而且大多数广义矩估计的结果依赖于一阶渐近条件。然而，模拟研究证实：在许多模式中，一阶渐近理论只是有限样本分布不太好的近似，因而在应用中不能提供较好的推断。当时间序列非平稳时，研究存在的明显问题是在模拟研究中发现的协整（可能不存在协整或可能存在协整）检验在有限样本中执行不太好，它需要更佳的有限样本容量和功效检验。更严峻的问题是：协整参数有效推断的理论依赖于正确单位根假设，而且对于这种假设背离只能以较低的概率进行识别，甚至无法识别。这些会严重破坏协整系数的检验，同时，这里还有一个模型选择的问题：是选择带有突变和（或者）中断趋势还是选择带有纯随机趋势的模型。关键是要找到较稳健的方法来研究一个序列怎样以及为什么非平稳。在用结构向量自回归(VARs)解决模型识别时，例如用一个超前结构的VARs来估计货币政策对产出和通货膨胀的影响，得到了货币政策冲击所产生的时间序列结果，此序列实际上是不相关的，这是否意味着VARs陷于了自身难处理的识别问题之中或者仅仅是人们对这个问题的认识还尚待提高。经济预测需要使用大量的数据集，能否证实数据越多，预测就越准确。除此之外，有关模型本身的问题也存在：(1)一个模型到底应该多大，在模型中应该使用什么样的理论，应该是把理论植入到模型内，还是作为模型的约束条件。(2)现代宏观经济理论强调在决策规则和决策目标中存在各类基本非线性，但是未能找到提供一种可靠框架进行宏观预测的非线性模型。而且无论是从参数或者非参数，还是从待预测样本的比较来看，简单线性模型均要优于非线性时序模型。(3)在一个模型中应包括多少非线性，是否要考虑可能替代非线性的时变参数。(4)怎样处理结构变化、体制变化和异常值等等（同上）。

三、宏观经济计量学发展的断想
　　1、扩展使用数据的范围。有证据表明，在宏观数据中存在非线性，但不太明显，主要是在一、二阶矩上。如果用得到的月度数据来代替年度（季度）数据，用相关的月度时间序列和卡曼滤波进行外推，解决问题的方式会有很大变化。对宏观数据而言，甚至可以利用更高频的数据，如周数据。但是，季节因素的影响可能会部分失效。使用将时间序列宏观数据和截面信息混合的数据，这种数据能提炼出反映趋势变化等因素，有助于提供解释宏观经济变化的原因，
　　宏观经济计量学研究虽然取得了以上这些重要成就，但仍有许多问题尚未解决像panel以及伪panel的数据和人口统计学的数据。
　　2、扩展评价的思路。如果能获得更多数据，仅仅预测条件均值和方差是不够的，还需要预测整个分布。对于预测分布的出现，怎样评价它们，如何与备择模型和预测分布进行对比，仅仅只有统计标准是不够的，还需要一个既经济又可以量化的衡量尺度。这个尺度可能依赖于决策者使用备择形式所获得的效用和财富。例如，如果能有一些国家的资料，并且使用的模型具有普遍的适用性，在具有时空联合挖掘能力的Panel Data分析中，评价将会容易些。但目前这种清楚的思路在宏观数据中却使用较少。
　　3、扩展数据的处理模型和方法，正确反映时间序列的趋势。现有针对时间序列趋势的方法不能有效地解决问题，需要寻找新的模型（见文[4]）。
　　由于那些重要的计算机技术在提高生产率的过程中包含着一些复杂相互作用和人力资本协同，个人之间、经济机构之间和各种新出现的技术革新之间也存在相互作用。应该将这些协同作用全部引入到经济计量模型中，这个模型依赖于确定性时间多项式和反映趋势变化机制的单位根。必须采用新的经济计量公式和新的方法来处理这些问题。
　　重新认识描述趋势方式。新的看法（见文[5)）就是描述趋势方式。只是提供了理解趋势影响的等同系统，这些等同体系提供模拟真实趋势的有效替代方式，而且每种等同体系都提供了自己验证趋势行为的独特框架，甚至滞后的变量和确定性函数能够成功共存并解释相同的趋势行为——搭配比例的调整可以联合解释这个趋势（见文[6]）。在实际中，我们必须学会在这样的框架中推断趋势，在这个框架中，数据真正的趋势比我们所描述的等同体系要复杂得多。
　　4、预测时使用随机趋势。即使我们知道数据中的真实趋势形式，但往往由于这样的趋势形式需要大量的复杂的数据，人们不得不或者偏爱采用简单模型。有用的模型需要有合适的参数，同时正是数据中的信息决定了我们在经验上接近真实的运转机制和最优预测的程度，使用确定趋势时，该差距就会变大；而使用随机趋势时，差距就会缩小（见文[8]）。选择优化模型的方法有助于发现变化（见文[3][9]）。预测时随机趋势优于多项式趋势。使用常数的时间趋势更容易失去早期变化的信号。
　　5、把握经济政策的变化。经济政策干预（象中央银行现金流通速度变化）来源于无数宏观经济、微观经济和金融统计诊断的结果。0-1决择是一种复合各个指示指标的宏观经济二元选择，这些指示指标中有许多是不平稳的。刻划这样干预的概率法则依赖于非平稳性。最简单如Philips和Park（见文[2]）最近提出的关于干预的一个新正弦弧法则，它表明这种干预很可能在一段时间内产生一系列的干预（象最近美联储降低利率）或者在一段时间没有丝毫干预（象美国最近一次长时间的经济增长）。这些概率法则产生于一类广泛的过程，并能够被经验所检验。具有讽刺意义的是，甚至在生产率和技术进步等变化知之甚少的情况下，这些法则却能够刻划政策决择。
　　6、使用描述技术表明数据的特征，而不能只是盯着某种特定的模型。对于非平稳数据，意味着需要用一种刻划局部邻域时间特征的逗留密度，而这种密度可以用非参方法来估计（见文[7]）。采用描述技术这种方法能够估计像汇率、利率和通货膨胀等的风险率，也可以度量通货紧缩的历史风险。这种形式的描述分析具有展现数据特征的优点，而即使是能体现制度变化的模型有时候却做不到这点（同上）。

总的说来，早期宏观经济计量学家的最终目标——一个可靠的宏观经济模型——距离我们似乎和以前一样远。宏观经济计量学的未来在很大程度上依赖于宏观经济计量学家提出的问题，决策者可能采取或已经运用的管理方式对宏观经济计量学的未来也会有一定影响。经济制度正在发生变化，技术进步是无情的。也许经济运行太精细，技术进步很难预测，也很难用模型刻划，宏观经济发展太快以至于不能从统计上被预测。宏观经济计量学家正试图用经验完成对经济活动建模。我们面临的挑战是革新我们的技术，抓住数据特征，用数据进行经济预测去形成有用的经济政策规则来认识数据的趋势和其它特征（同上）。

关于世界上有三种谎言即谎言、糟糕透顶的谎言和统计数据的说法（”There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics”.），据说最初出自英国前首相本杰明·迪斯雷利之口（Benjamin Disraeli），不过它的广泛流传却是因为马克·吐温的引用。

弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。

别读歪了克莱因的好经
诺贝尔奖评选委员会曾说过：“在计量经济学领域中，很少有人像劳伦斯•克莱因那样拥有这么多的追随者和这么大的影响。”但无论克莱因如何曾具有左倾背景、如何长期亲华知华，在西方社会成长与生活、接受过最为系统与正规的西方经济学教育的他，无可避免地会抱持着这样的信念：无论是什么样的国家，只有回到良好的、健康的、关注大众福祉的市场经济轨道上来，摒弃病态的、虚伪的、只为少数人谋幸福、只允许一部分人富起来的经济制度与经济模式，才是经济真正成长、国家真正富强、社会真正进步之日。经济预测绝不是任人装扮的小姑娘。克莱因的中国学生们如果只关注如何在技术上、方法上、表面上以科学管理和科学决策的外衣去包装抽象笼统、暧昧模糊、意识形态化的先设统计数字与官定结论，那么他们只是学到了器物层面上的皮毛却放弃了真正值得坚守的精神内核，有意无意地读歪了自己老师的那本好经。

没有万能的模型，也没有万能的理论

岂止是万能的问题，有些学科在对数学的应用上比其始祖来，丝毫不担心过尤不及。萨缪尔逊便认为，他是把经济学排在第一位的，而把数学排在第二位。