计量经济模型需要注意的几点

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计量经济模型是结合了经济学理论和统计学方法对经济现象进行定量分析的方法，这是现代经济学实证分析的主要手法，可以具体得出一些现实变量之间的实证关系，而实证分析是计量模型和数据的一个有机结合。因此，我们在利用计量模型进行实证分析时也会遵循一些必备的假设，当然这也是经济计量模型本身所固有的，必须在实证分析时严谨检查。

例如, 最常用的最小二乘法 (OLS)，一般存在5 个基本假设，这些假设包括：(1) 模型是线形的； (2) 不存在多重共线性；(3) 自变量和误差项之间不相关；(4) 误差项同方差, 并且误差项之间不相关；(5) 误差项服从正态分布。对于这5 个假设条件，每一个条件都至关重要, 保证了最小二乘法结果的存在性、一致性、有效性以及可检验性。一个严谨的应用最小二乘法的实证分析，必须要对这5 个条件逐一检查或者检验。如果检验拒绝了这些假设条件，必须要校正模型。例如，如果变量关系不是线性的，就要采用非线性的模型。如果自变量和误差项之间不相关 (自变量外生性) 的假设被拒绝，即模型存在所谓的内生性问题，工具变量方法就成为一个可行的解决方案。另外，计量分析中有3 个问题尤其值得重视。这3 个问题为：外生性 (Exogeneity)、内生性 (Endogeneity) 和伪回归 (Spurious Regression) 。

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外生性与内生性

在经济学理论中，外生变量为独立于经济模型系统, 在系统外发生变动的变量。而计量经济学中的外生性是指自变量和模型的误差项之间不存在相关性。外生性相对应的一个概念就是内生性：自变量和模型的误差项之间存在相关性。内生性问题会造成模型参数估计不满足一致性的严重后果。内生性问题是计量经济学中的重点与难点，各主要教科书提出造成内生性原因包括：(1) 相关变量的丢失；(2) 方程形式错误 (把非线性方程设定为线性方程)；(3) 变量中存在系统性测量误差；(4) 样本选择；(5) 联立因果关系；(6) 误差项之间存在相关性。外生性假设对经济模型的估计结果衍生出来的政策建议具有至关重要的作用。只有满足了外生性假设的估计结果，才能对现实政策分析有意义。否则，只能解释为变量之间存在相关关系，而不能给出政策建议。如果对变量的外生性存在怀疑，可以用工具变量回归方法来检验和校正，但前提是工具变量是有效的。

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伪回归

伪回归问题，就是本来没有关系的两个变量，或者没有显著关联的两个变量，在计量经济模型中却显示出了显著的相关性。这有可能是计量模型设定的问题，或者是计量经济模型本身特征造成的问题。

（1）时间序列中的伪回归

时间序列如果在不平稳的情况下，很有可能出现所谓的“伪回归”。两个本来不相关的非平稳时间序列，最后的t检验结果可能显著相关。这时需要运用协整检验来判定变量之间是否存在伪回归。

（2）空间数据中的伪回归

在实证分析文章中，由于收集成本较低，省级面板数据被广泛使用。必须注意的是省级行政区在空间上可能存在互相影响。也就是说，这有可能违背了最小二乘法中的误差项不相关的假设。更严重的是，由于空间上的相关和时间序列类似，变量可能在空间上不是平稳的，这可能会导致伪回归的问题。类似于时间序列，可以运用空间上的协整 ( Spatial Cointegration) 的方法来检验伪回归。不幸的是，这个空间伪回归的问题并没有在实证分析中得到应有的重视，一个重要的原因可能是这样的检验在计量技术上还不够成熟。从理论计量经济学的角度来讲，这个方向还有很大的发展空间；从应用计量经济学的角度来说，需要对省级面板 ( 或者地区面板以及县级面板等) 等具有空间上相关的数据的估计结果，保持一个谨慎的态度。

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推文期数：2020202

责任编辑：徐亚茹  张聪

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