科学的性质是描述性的，科学的可贵，在于能以合理的方法，解释许多的事实。而这种描写，仅须忠诚于各种条件，写出他们相互的关系，现象的表现自然可以供我们预期。但这种描写，并非现象的个体，而是在繁复的现象里面，描写出共相，而且要求简单和完备。把我们平常表面上认为不可测度的现象成为可以测度的。从这个意义上来说，经济学是一门科学。
经济学是研究社会财富的创造与分配的科学，它以资源的最小耗费和效益的最大获取为基本原则，围绕这一原则，展开对经济历史、经济制度、资源配置(尤其是最优配置)规则、社会产品分配与再分配规则的研究与探索。从经济学研究的实体对象而论，它主要不是研究事理的科学，而是研究人类经济行为的科学，因此，它需要从人类经济活动的经验里去寻找课题，从人类个体、群体的经济活动里总结出经济规则、经济规律和经济活动的基本程序。所以在其中的理论范畴中，经济学就包含了两种不同的特性：历史的①和数学的。
从现代经济学发展演化，特别是西方经济学的发展轨迹来看，应用数学手段建立模型来阐述观点是一件“时髦”的事情，在《经济学为什么还不是一门科学》②一书的绪论里，一份对两个不同时间段《美国经济评论》发表文章的统计表明，没有资料的数学模型类文章，占到发表文章总数的50%以上。很多学者都对这种未经经验研究证明，而沉迷于数学理论研究的做法提出了异议，里昂惕夫（Wassily Leontief）曾经对这种不喜欢经验调查而迷醉于演绎推理的“数学学究式的经济学家”提出忠告，他引用了《美国经济评论》的执行编辑在关于编辑政策的声明中的一句话，即“关于数理经济学和经典经济理论的文章比以前任何时候都占据了越来越多的突出版面，而具有更多经验、注重政策和解决问题等特点的文章似乎在不断减少”，认为这是一种对于经济学的发展相当有害的趋势。
计量经济学作为经济学的一个分支，是从实证（empirical，又说经验）角度出发，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。它比较好地反映了现实、理论和预测相结合的数学推理，运用了统计学、数学等方法，从某种意义上来说，应用计量经济学初步改变了以往在经济学文章中脱离现实依据的纯数理推理和模型结论的面貌，使得经济学又一次朴实地站在了大众的面前。
我是在研究生学习阶段开始接触伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》，它比较系统地阐述了如何应用计量模型来解释经济问题的方法，以及在建模过程中如何处理随机数据的路径，以一个经验研究学者的角度用较少的纯数学推理与初学者一起探讨实际社会中遇到的问题，并将其模型化。
“授人鱼不如授人以渔”，作为一本教授原理和应用的书籍，特别是优秀的教材，其编写者必须同时是一位出色的研究人员和优秀的教学人员（艾春荣、祝欣）。《计量经济学导论：现代观点》的作者伍德里奇（Wooldridge）教授是一位在美国得到公认的顶尖研究专家。他师从于计量经济学界权威学者Hal White教授，其成果在微观计量经济学和时间序列的研究方面都站在世界前列；同时，他也是一位优秀的教师，曾经三次被学生选为麻省理工学院优秀的年度教授（同样获此殊荣的还有诺贝尔经济学奖得主P. Samuelson（P.萨缪尔森）和D. McFadden（D.麦克法登）教授）。《计量经济学导论：现代观点》作为一本应用计量经济学教材，除了少量的原理推论和模型假定之外，对数学的要求不高，非常适合初入门的研究者使用，而且书中对所引用的示例都是从各大期刊论文和实施经验研究内容中精选出来，以一个经验研究学者的角度重新来审视和分析数据集，这样不仅使初学者能对计量经济学有直观认识，而且使学习的过程生动有趣，并能更深刻地认识到有些假定所代表的含义，而这些对初学者而言，都比通过数学或理论推导所给出的结论更有影响。同时，这本书克服了以往计量经济学教材只介绍统计方法而忽略了经济学的内容的缺点，除了介绍计量的方法和模型外，还介绍了这些模型及其假设的经济含义，并指导如何从经济学的角度去解释所估计的模型。
例如，我们在研究一个区域内经济增长的因素贡献的经验性分析问题时，如何从区域经济学发展的角度建模分析（包括模型定位、数据处理、模型检验等）就是一个初学者经常碰到的问题了。结合区域经济发展理论，并根据自身研究需求和实际情况适当扩展模型变量，确立一个时间序列的非线性回归模型，比如最常见的是应用柯布-道格拉斯函数，即
变形为 
，通过时间序列数据的最小二乘回归得出经济增长中的变量弹性系数，但因为它忽略了人力资本、外商直接投资、R&D等因素的影响，而在残差项中包含太多的可解释因素，所以模型是可以被进一步扩展的，即可变为
，则此模型在一定条件下可以模拟某个区域在特定时段内经济增长路径，并可反映某个变量对其经济增长的贡献。当然，在具体的模拟过程中还需要注意变量的多重共线性、数据的单阶（或多阶）平稳性、残差平稳性、置信区间以及变量系数的t检验等。
另外，这本书还有以下几个特点：教材中的假定都是在为了得到某个结论而必须时才引入，这样做便于对每一假定的含义进行仔细的、直觉的讨论，例如，应用研究者和理论家都知道，为了证明普通最小二乘法的无偏性，并不需要全部高斯-马尔可夫假定；所有的估计量和检验统计量，均可利用少数直观而又合理的估计和检验原理而获得，比如书中对多元回归分析的处理，是把对计量经济模型中误差或干扰的性质的讨论，同不可缺少的条件期望这一工具结合起来，而在陈述和解释假定时，完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定；一贯强调“其他条件不变”的含义，同时对各种数据结构的政策分析相当重视，对一些实用专题，诸如利用代理变量以达到其它条件不变的效果，以及对含有交互作用项的模型求其偏效应的标准误差，也都作了简要的处理。
计量经济学是一门科学的分支，如何科学地学习一门科学离不开一本好的教材。在我看来，伍德里奇的这本教材很好地阐述了计量经济学的本质，教会了初步应用这门学科的方法，是一本比较不错的教材。
唐宁斌
①引自恩格斯《反杜林论》，人民出版社1970年版
②引自阿尔弗雷德·S·艾克纳：《经济学为什么还不是一门科学》，选自艾克纳主编的同名论文集，中译本，北京大学出版社，1990年
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