經濟學和統計學的區別匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇經濟學和統計學的區別范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

二、統計學的研究對象及其特點

統計學研究必須要求明確統計學研究的客體是什么，即統計學的研究對象。統計學中某種性質相同的個體所組成的集合叫總體。統計學就是研究客觀總體的數量特征、數量關系和變動規律，或者說統計學是研究統計過程的規律和方法以及客觀現象統計規律的科學，它的研究對象既涉及到自然科學領域，又涉及到社會科學領域。統計學研究對象的特點有以下幾點：

（1）依賴性。依賴性即統計學研究對象的寄生性，依賴性是統計學獨有的特點，統計學研究的數據是來自各領域的，是依靠解決其他領域的問題而存在和發展的。統計學現在已經發展成為一門媒介科學，它研究的對象是其他學科的邏輯和方法論。

（2）數量性。數量性即統計學研究對象是通過數量特征和數量關系表示的。數量性是統計學研究對象的基本特征，因為數字是統計的語言，統計是通過數量方面來認識事物的，對統計數據進行分析，歸納統計規律性，就可以達到統計分析研究的目的。

（3）總體性。總體性即統計學以研究對象總體的數量為研究對象。每一個個體都有自身的隨機性，而這些研究對象的總體又具有共同的特征和共同趨勢，所以統計學研究是通過對大量的個體特征進行研究，從而過渡到對總體普遍存在的事實進行觀察和綜合分析，進而得出研究對象總體的數量特征和統計規律。只有掌握研究對象的總水平、總規模、總體特征和共同趨勢才能體現統計學規律的作用。

（4）變異性。變異性即構成統計學研究對象總體中的各個個體，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要表現出一定的差異和變異。如果各個個體之間沒有區別和差異，統計研究就是沒有意義的。統計學的這種變異既可以表現為數量上的，也可以表現為非數量上的，但是因為統計學具有數量性，所以表現為數量上的變異才是統計學所要研究的對象。

（5）具體性。具體性即統計學研究對象是具體的數量方面。統計學所研究的數量是具體、現實的，而不是抽象的，并且統計學研究的數量是有現實意義的。比如，要研究城鄉居民收入差距，必須確定具體年份的具體范圍內的城鎮和農村居民收入數量、收入構成、收入變化以及計算方法，才能對研究對象進行統計分析。

（6）廣泛性。廣泛性即統計學研究數量方面的范圍的很廣泛。其廣泛性包括政治、經濟、文化、軍事、教育等各類社會現象的數量方面。統計學研究對象的廣泛性是統計學成為媒介學科的必要特征。

三、統計學的研究方法

每個學科都有自己獨特的研究方法，統計學也不例外，統計學在長期實踐中總結、歸納出了一系列專門的研究方法，如實驗法、大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計描述法等。

（1）實驗法。統計學的實驗法包括假設檢驗和實驗設計。假設檢驗就是在對在總體參數提出假設的基礎上，利用樣本信息來判斷假設是否成立的統計方法。實驗設計就是設計合理的實驗程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論，其中最常用的實驗設計是正交設計法。

（2）大量觀察法。大量觀察法就是對全部或者足夠數量的研究現象進行觀察和研究，推理歸納出客觀現象的本質特征和發展變化規律。通過對大量的研究對象進行觀察和研究，才能排除偶然因素造成的影響，揭示研究對象的統計規律和本質特征。

（3）統計分組法。由于所研究現象具有差異性、復雜性及多樣性，需要我們對研究現象進行分組研究，進而來區別研究現象的類型，研究不同組別之間的區別和聯系。統計分組法包括傳統分組法、聚類分析法和判別分析法等。

（4）綜合指標法。綜合指標法是利用總量指標、平均指標、相對指標、標志變異指標等對研究現象的數量關系和數量特征進行分析，來反映統計學研究現象的數量方面特征。綜合指標法在統計學的經濟應用中具有重要的作用。

（5）統計描述和統計推斷。統計描述指對調查或實驗得到的統計數據進行整理、分類、計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并加以分析研究，從而得出有價值的信息，用表格和圖形表示出來。統計推斷指以一定的置信水平，根據樣本數據資料來判斷總體數量特征的歸納推理方法。統計描述和統計推斷在統計學研究中應用非常廣泛。

四、統計學的發展趨勢

（1）統計學實際應用的范圍擴大。在大數據時代的背景下，統計學開始被各行各業運用起來。統計學逐漸應用到企業管理、保險金融、政府決策、國家經濟安全等方面。統計學在企業管理方面可以提高企業的管理能力和效率。在保險金融方面可以監控分析金融風險和保險問題來保證金融保險市場的正常運行。在政府決策方面可以幫助政府宏觀調控，從而減少決策失誤。在國家經濟安全方面可以監控經濟安全問題，預防經濟危機。

篇（2）

一、數量經濟學與數據挖掘基本概念

（一）數量經濟學

隨著我國經濟的發展，國家經濟的高效運轉越來越離不開數學，例如就當前慘淡的股票市場來說，數學在其中發揮著巨大的作用。數學應用到經濟學中，經濟學領域內產生了數量經濟學。在我國數量經濟學的發展以1979年中國數量經濟研究會成立為標志，歷經近四十年的發展，具有鮮明的中國特色。數量經濟學是在對理論經濟學進行研究的基礎上，通過不斷更新的數學方法和計算技術對經濟關系進行定量分析，總結其經濟事實背后的規律，其中通過建立數學模型的方式對經濟關系進行定量研究是數量經濟學的主要特征。

當前數量經濟學在我國學術界的地位模糊不清，其既是一門方法論，又是一門計量學科，同時還是一門組織管理科學。然而毫無疑問的是數量經濟學是將理論經濟學的抽象固化的理論概念進行外在的定量分析，使得經濟事件背后的經驗公式得以在實際生產生活實際中被有效利用，進行轉化為措施、方案等，顯然數量經濟學是聯系理論與實踐的紐帶。

（二）數據挖掘

數據挖掘（Date Mining），其是多學科的綜合產物，始于20世紀90年代。隨著信息技術的進步和大數據時代的到來，特別是數據庫技術的更新換代使得當下信息數據呈現爆炸式增長。數據挖掘簡單來講，便是將大量不完整嘈雜的數據中整理分析出客戶所感興趣的信息，數據挖掘包括數據庫準備、數據有效開采、結論表示和解釋三個層面。數據挖掘技術主要由數理統計、人工智能以及數據庫技術作為支撐，其主要功能有分類、發現關聯規則以及序列模式、聚類、預測以及偏差預測等。當前關于數據挖掘方法的研究主要有基于統計方法的復雜數據挖掘、基于支持向量機的數據挖掘、基于神經網絡的數據挖掘以及基于遺傳算法的數據挖掘等。

二、數量經濟學與數據挖掘的聯系

（一）應用數學作為研究基礎

就數量經濟學與數據挖掘的聯系來說，首先兩者均將應用數學作為其研究的基礎：在數量經濟學中，建立經濟數學模型的形式將外在客觀的經濟事件間隱藏的相互聯系進行定量分析，而在數據挖掘中應用數學為其提供了普適性的方法論，例如數據挖掘的方法中的統計學方法，其可以簡單分為回歸分析、非判斷分析等均需要通過大量的數學分析來實現。

（二）反映客觀規律與聯系

總體上來說，無論是數量經濟學還是數據挖掘技術均是為了服務人們更好的進行生產實踐來服務的，均是用來分析和判斷事實背后的客觀規律和相互聯系。數據挖掘的目的便是為了深層次的挖掘數據中所隱藏的“知識”，例如在股票市場，先進的交易軟件能夠更快的處理和分析當前的股票市場，能夠短期內進行市場預測，數據挖掘技術通過數據庫分析和處理技術展現出來。數量經濟學作用在現實生活中，其可以進行投入產出分析、費用效益分析以及電子計算數據模擬等。

（三）數據庫作為主要研究對象

毫無疑問的是，在當前信息大爆炸的時代，數據庫技術作為存取信息的最為高效的模式在數量經濟學和數據挖掘中占有極為重要的地位。數據挖掘其通過對存儲于數據庫中的大量繁冗嘈雜的信息進行組合分解等方法獲得有用的信息，數量經濟學雖然僅僅是作為經濟學的一部分，但顯然其需要大量的統計數據作為研究支撐，為此數據庫技術的更新換代與數量經濟學和數據挖掘的發展相互促進、相互影響。

三、數量經濟學與數據挖掘的區別500

（一）理論基礎各異

數量經濟學的理論基礎為理論經濟，數量經濟學是將理論經濟的理論概念進行外在的具象化，從外在的經濟事實背后的數據分析得出經驗公式與模型，其顯然屬于經濟學的一部分，一定程度上來說，其經驗公式僅僅適用于經濟領域；數據挖掘技術其理論基礎為單純的應用數學，具有適用對象的普適性、大眾性。

（二）實現機理各異

數量經濟學其實現機理可以簡單描述為在已有經濟數學模型的基礎上進行外在客觀經濟事實的分析，其主要需要通過大量的人力分析來完成，無法通過數據分析來發現新的數據模型；數據挖掘技術其最重要的特征在于對數據庫中大量不完整的信息的推理關聯分析，其能夠發現存在在整個數據庫中的事實未曾發現的模式，例如在每日的天氣預報中，對每日天氣的預測分析中將包含多種不同的影響因素，需要大量的數據庫分析。

（三）對象領域各異

數量經濟學的適用對象主要為經濟學中存在的問題，顯然具有一定的區域局限性，其通過數據分析得出的經濟數學模型也僅僅適用于經濟領域，而數據挖掘技術其理論基礎為普適性的應用數學，范圍實用性更廣。

四、數量經濟學與數據挖掘的技術應用

（一）數量經濟學應用

數量經濟學是量化了的經濟學，其包含計量經濟學和數理統計學。隨著市場經濟的發展，數量經濟學影響著我們日常生活的方法面面，例如老齡化經濟效應數理分析模型用來分析人口結構因素以及人口老齡化對我國經濟成長潛力的影響，經濟發展的灰色預測與模糊評價用來對于我國與世界各國的經濟增長以及所面臨的威脅機遇進行預測分析等。

（二）數據挖掘技術應用

數據挖掘技術所要處理的問題更廣，顯然其能夠應用到的涉及面更大。例如數據挖掘技術主要被用在商業領域，尤其是在銀行以及保險銷售領域，例如在客戶群體劃分、客戶流失分析以及客戶信用記錄分析等方面，其次在市場營銷方面，數據挖掘技術更是大放異彩，例如著名的Bass Export利用IBM數據挖掘技術進行客戶分析。

參考文獻：

篇（3）

[摘要] 目的 了解醫學類大學生與經濟學院學生對抗生素相關知識、使用情況的差別，以及造成差異的原因，為進一步指導大學生合理使用抗生素、開展促進健康教育的干預措施提供科學依據。方法 對廣東某醫學院校預醫和臨床專業以及經濟學院學生采用整群抽樣方法抽取研究對象，進行抗生素認知和使用的情況不記名方式填寫問卷。結果 大學生對抗生素認知和使用情況尚存在很多誤區，不同專業對抗生素的基礎知識和使用情況差異比較存在統計學意義(P<0.05)。結論 應加強對在校大學生抗生素知識的普及教育，增強大學生對抗生素的使用的認知，減少抗生素濫用的現象。

[

關鍵詞 ] 醫學院校學生；抗生素；認知；問卷調查

[中圖分類號] R952

[文獻標識碼] A

[文章編號] 1672-5654（2014）09（c）-0059-04

抗生素治療范圍較廣，對于多種疾病都具有一定的治療效果，其種類較多，臨床不合理的應用現象也較普遍。抗生素不合理應用是導致大量耐藥菌株產生的主要原因。國外關于公眾抗生素知識掌握和使用行為的調查研究已經在荷蘭、英國、美國、瑞典等國展開[1-4]。我國是抗生素的使用和生產大國，人均年消費量為138 g左右，而美國為13 g，每年我國使用抗生素的費用占醫療費用的30%~40%，居所有藥物之首[5]。醫學生作為未來的醫務工作者，掌握正確的抗生素知識和合理使用抗生素對改善我國抗生素濫用現狀至關重要。因此為了解廣東某醫學院校部分在校大學生對抗生素的認識和使用情況，采取問卷調查，對預防醫學(以下簡稱預醫)、臨床醫學 (以下簡稱臨床)和經濟學等專業學生進行現場調查。

1 調查對象和方法

1.1 調查對象

采取整群抽樣的方法，以班級為群，共對廣東某醫學院校預醫、臨床以及經濟學專業710名在校本科生進行了抗生素知識及使用情況的問卷調查。

1.2 調查方法

閱讀有關資料，參考相關文獻，結合大學生的自身特點制定調查問卷。內容包括:對抗生素的基本認識；抗生素的日常使用情況；獲取抗生素相關知識的主要途徑；對我國抗生素使用現狀的看法等。根據專業課上相關知識由論文組6人組成調查組，以進班和宿舍等方式，讓在校生以不記名方式填寫問卷，當場回收問卷，回收有效問卷652份，有效回收率91.83%。

1.3 統計分析

采用Epi data19.0錄入數據，spss 20.0進行統計學分析，計數數據用頻數(相對數)表示，利用χ2 檢驗進行多類別、多組別比較分析。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 接受調查者的基本情況

有效問卷652份，其中男生268人，女生384人，城市(城鎮)戶口284人，農村戶口365人。醫學類學生513人，非醫學類學生139人，共調查四個年級的大學生，其中大一149人，大三331人，大四及以上有178人。預醫專業301人，臨床212人，經濟學139人。

2.2 基本知識認識情況

2.2.1 部分大學生對抗生素的認識在性別與戶口分類上的差別分析 結果顯示：對抗生素的認識在性別和戶口之間差異沒有統計學意義。（表1）。

2.2.2 不同專業大學生對抗生素的認知情況 不同專業的學生對于抗生素基本知識的認知方面存在一定的差異。數據顯示在“抗生素對病毒無效”、 “阿莫西林是抗生素”、“阿司匹林不是抗生素”、“抗生素聯用效果更好” 、“抗生素不能退熱”、“機體產生耐藥或存在細菌耐藥”的問題上3個專業的學生選擇分布不完全相同，不同專業的學生之間的差異都有統計學意義。（表2）。

通過部分大學生對抗生素基本知識的回答正確率的比較，對有統計學的意義的問題在不同專業之間進行了對比。(表3)。

對抗生素的基本知識的回答情況來看，對“抗生素對病毒無效”預醫和臨床專業學生之間差異沒有統計學意義，預醫、臨床分別與經濟學差異有統計學意義；“阿莫西林是抗生素”、“抗生素不能退熱”、“機體或細菌對抗生素耐藥”問題上預醫和經濟學差異沒有統計學意義，而臨床和預醫、臨床和經濟學差異分別有統計學意義。而“阿司匹林不是抗生素”問題上3個專業之間的差異都有統計學意義。

2.3 使用認知情況

對不同專業學生之間在已有的抗生素知識的基礎上對其使用抗生素的情況進行了統計學分析。（表4）。

根據以上數據，可以看出，在“抗生素為常備藥”、“半年中有不憑處方到藥店買藥的經歷”、“咳嗽時不使用抗生素”、“非化膿性咽炎不使用抗生素”、“癥狀停止后不馬上停藥”的問題上3個專業的學生差異存在統計學意義。

針對抗生素使用情況不同，現對不同專業的學生進行組與組之間的比較。(表5)。

“抗生素為常備藥”方面是臨床和預醫、臨床和經濟學的差異有統計學意義，預醫和經濟學之間的差異沒有統計學意義。在“半年中有不憑處方到藥店買藥的經歷”、“咳嗽時不使用抗生素”預醫和臨床、預醫與經濟學學生之間的差異沒有統計學意義，而臨床與經濟學專業學生之間的差異有統計學意義。而“非化膿性咽炎時不使用抗生素”、“癥狀消失后不馬上停藥”問題上則是臨床與預醫、臨床與經濟學學生差異有統計學意義，而臨床和統計學學生之間的差異沒有統計學意義。

2.4 問卷中的多項選擇題分析

針對問卷中有些多項選擇題，3個不同專業學生之間的選擇不同。以上數據顯示，3個專業的學生在抗生素作用原理中較多人選擇“抗生素可以殺滅或抑制病原體”和“有些抗生素能同時抑制和殺滅很多細菌，有些則只能對某類病菌發揮作用”(57.8%、53%、57.3%)；而濫用抗生素危害內容里選擇細菌耐藥的人數僅為26.5%、24.8%、21.1%；在抗生素獲取途徑方面3個專業僅65.7%、61.8%、59.6%的學生選擇憑醫院處方獲得抗生素；在抗生素知識獲取途徑中，學校教育仍占較大比例（表6）。

3 討論

3.1 抗生素基本知識了解

根據調查研究結果顯示，本校部分大學生對抗生素的了解程度還不夠深入，對抗生素使用的隨意性較大、錯誤認識較多。在中國近200萬聽力障礙的殘疾人中，就有相當大的比例是因為不合理使用氨基糖苷類抗生素造成的[6-7]；而且我國每年有8萬多人直接或間接死于濫用抗生素，由此造成的機體損害及病原菌耐藥性更是無法估量[8]。根據調查結果顯示，抗生素基本認知情況在不同戶口和性別學生之間的差異沒有統計學意義，學生對抗生素的認識差別主要體現著在專業的區別上。醫學生更有機會接觸到關于抗生素的專業知識，所以醫學生與經濟學專業的學生相比對抗生素的基本知識和使用認識方面有所差別。

3.2 在抗生素的使用認知方面

可見在缺乏權威性知識的教育情況下，容易導致學生在未知是否為細菌所致疾病的情況下購買抗生素，而我國各大城市的醫院、藥店鱗次櫛比，各部門之間存在相互競爭，就有很大一部分部門仍為了不正當利益而隨意銷售抗生素類藥物的情況[6]。并有可能因此種情況導致了許多學生家中或者宿舍中常備抗生素，而在下次有類似癥狀的時候都會自行服藥，而這也是亂用藥和產生細菌耐藥性的一大隱患。由于抗生素的正確使用卻也不是不同專業課上設計的內容，學生平時除了上課攝取知識以外并沒有去更多地了解抗生素的知識，就課上知識的權威性而言，說明對學生日常生活的醫學知識教育存在一定的空缺，與調查發現的獲取抗生素知識的途徑中學校教育在3個不同專業學生之間分布是不同的可以看出。而在藥店購買或是自行購買的抗生素使用時絕大部分學生也還是會先看說明書再用藥。因為我國與大多數發展中國家一樣，抗生素不需要醫生處方就可買到[9-11]，憑著自己的一知半解到藥店買到抗生素的學生也不再少數(21.6%、34.9%、24.5%)，因為這種“方便快捷”的自我治療的辦法讓抗生素不合理使用的現象非常普遍，甚至濫用的現象變得日益嚴重。從調查數據顯示出，醫學專業的學生比經濟學專業的學生在日常疾病的自行先處理方面顯得較自信，有研究發現醫學院校的醫學生與非醫學生相比，醫學生傾向更認同自己的專業，學習態度更積極，成就感更高，這可能與醫學的學科特點有關，醫學課程與實踐緊密聯系，操作性也更強，所學知識直接與他們的將來從事的職業相聯系，能直接應用到實際中[13]。

4 結語

健康教育是預防抗生素濫用最為經濟和有效的措施之一[14]。政府及相關民間組織應及時、大量開展一系列宣傳活動如健康教育講座、醫療衛生服務進校園活動；學校方面應注重相關醫學知識的取舍，不斷改進醫學教育的深度和廣度、增加課外知識學習活動、抗生知識競賽等等，盡早培養起不同專業學生的臨床思維能力，將用藥知識融進教學課堂，多以群體的形式參加，產生巨大的“輻射效應”，以增強在校大學生正確使用抗生素的觀念和自我保護意識，另外還可以利用先進技術將抗生素的知識在網絡上進行宣傳教育，也可起到意想不到的效果。

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參考文獻]

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2、教學方法與教學手段單一化。目前，計量經濟學教學方法或教學手段大體經歷了由黑板教學到黑板與多媒體結合，再到多媒體教學的過程。黑板教學多側重于計量經濟學基礎方法的數學推導和邏輯推理，而多媒體教學則更多以PPT的板書方式、計量軟件輔助教學來展開計量經濟的學習。現在比較受推崇的教學方式是黑板與多媒體教學相結合的模式，只有在必要時才會用黑板表達相關方法的基本數學原理。一般院校要求計量經濟學課時至少要48課時，有的甚至要96課時。那么，對于如此復雜的課程來說，要想在短短的48課時內講完一元或多元線性回歸、非線性回歸、虛擬變量、異方差、自相關、多重共線性、聯立方程和時間序列等內容，來配合事先擬定好的教學進度計劃，就算是從事多年計量經濟教學的教師也要花費大量時間來掌握教學內容、各知識點之間的邏輯、重點和難點，何況那些專業基礎知識不是很扎實、剛剛接觸計量經濟學的學生，他們只能被動地去接收老師所要傳達的所有信息，難吸收、理解這些信息的內容和作用，更無從談其應用。

3、輕能力培養與實際應用。學習計量經濟學的最終目的是要學會應用。然而，現在普遍存在的現象:大多數學生不會應用倒還算是小事，更甚者是根本就忘記計量經濟學內容。造成這種現象的原因可能有:(1)缺乏研究創造性培養，這一點主要體現著案例教學上。現有計量經濟學所提供的案例都是與章節內容緊密相連的，但多數案例仍然過于簡單化和抽象化，沒有給予學生充分挖掘的計劃，而使案例教學流于形式。我們知道，計量經濟學講究的是由問題入手，然后選擇變量—設計模型—收集、處理數據—建立模型—模型檢驗的過程。以GDP數據處理為例，學生首先應該判定GDP是按可比價格計算，還是按現行價格計算的;然后要檢驗這個數據是不是存在異方差性、自相關性等問題;最后，通過相關方法的解決處理，才能用這個數據去分析問題。而事實是，我們把所有可能面臨的問題都想到了，都提前做好了，那么學生在做案例時就像填空一樣，機械地完成教學內容的每一步，仍過多采用死記硬背的方式，這樣既達不到計量經濟學習的目的，也不能鍛煉學生研究問題、分析問題的能力。(2)計量經濟學的理論課與實踐課銜接性不強。應用計量經濟學除了要學會計量方法，還要學會相關計量軟件(如Eviews，Stata，SAS等)操作與分析。然而，現在問題是計量經濟的理論課與實踐課銜接性不強:一方面是由于教學計劃導致的，48課時除了要上理論課，還包括實踐課，這就很難兩者兼顧;另一方面就是學校的教學條件跟不上，如實驗室太小，計算機太少，一次安排不下很多人上機等情況，這樣分批次就會影響教學內容和教學進度。再者，課堂上老師與學生互動環節較少，學生演示機會不多，也會降低其學習計量經濟的興趣，課后不愿動手去練習操作。

二、計量經濟學教學的若干改進建議

1、合理安排課程設置。《計量經濟學》是一門綜合性較強的課程，要求學生具有宏微觀經濟學、高等數學、矩陣代數、概率論與數理統計、經濟統計學等先修課程的良好基礎。許多老師都會有“難教”的感覺，一方面可能是因為學生的基礎知識不夠扎實，但作者認為也與專業培養方案的設置有關。比如大

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本書共分為五部分，第一部分講述的是通過雙系統判斷與做出決策的基本原理。這部分內容詳細說明了系統1的無意識運作和系統2的受控制運作的區別，并且說明了系統1的核心，即聯想記憶是如何不斷對世界上所發生的事作出連貫的解釋的。關于直覺性思考的自主且無意識過程的復雜性和豐富程度，以及這些自主過程如何能解釋判斷的啟發法等問題。

第二部分對判斷啟發法的研究作了更新，還探索了一個難題，即為什么很難具備統計型思維。我們思考時總是會把多種事情聯系起來，會將一件事情比喻成另一件，會突然想起一件事來，但統計學要求同一時間把多件事情串聯起來，而這一點系統1是做不到的。

本書第三部分描述了我們大腦有說不清楚的局限：我們對自己認為熟知的事物確信不疑，我們顯然無法了解自己的無知程度，無法確切了解自己所生活的這個世界的不確定性。我們總是高估自己對世界的了解，卻低估了事件中存在的偶然性。當我們回顧以往時，由于后見之明，對有些事會產生虛幻的確定感，因此我們變得過于自信。

第四部分的重點，是在決策制定的性質和經濟因素為理性的前提下討論經濟的原則。人們從理性角度出發做出決策的幾種方式。可悲的是，人們總是孤立地看待問題，表現出框架效應，即決策的制定往往因為對所回答問題不合邏輯的選擇而受到影響。系統1的特征完全能解釋這些觀察結果，這對標準經濟學所傾向的理性假設發起了很大的挑戰。

第五部分是近期研究中關于兩個自我的區別性描述，即經驗自我和記憶自我，二者間沒有共性。例如，我們可以讓人們體驗兩種痛苦。其中一種比另一種要更痛苦，因為體驗的時間更長。系統1有一大特點，即記憶的自主形成是有其原則的，如此一來，較為痛苦的那段體驗會留下更深刻的記憶。所以，此后當人們選擇要回想哪段經歷時，他們自然會受記憶自我的引導，將其自身處于不必要的痛苦中。兩種自我間的區別被用來測試人的幸福感，而我們發現使經驗自我快樂的事不一定會讓記憶自我滿足。兩種自我同時存在的個體要如何去追求幸福，這一問題引起了把居民的幸福看做政策目標的個人和社會的眾多思考。

最后的章節是按倒敘來探索本書所述的三個區別的：經驗自我和記憶自我的區別，古典經濟學和和行為經濟學的區別，以及自主的系統1和需費腦力的系統2的區別。書中還談及了有價值的閑談的好處，以及哪些內容有助于提升判斷和自行決策的效能。

書名： 《思考，快與慢》

作者：[美] 丹尼爾·卡尼曼

出版社：中信出版社

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2003年11月，教育部統計學專業的專家達成以下共識：無論是理學類還是經濟管理類的統計學專業由于培養目標，知識體系和評價標準的差異，難以互相取代。相應地，統計學的教育模式也就分為兩類：一是按照理學類學科的特點設置課程，培養學生掌握通用的統計方法和理論的數理統計專業。二是按照經濟類學科的特點設置課程體系，培養具有堅實的經濟理論基礎、既懂數理統計方法、又懂經濟統計方法，并能熟練掌握現代計算手段的復合型和應用型的經濟管理類的統計人才。根據我國經濟和社會發展的需求來看，在現在和今后一段時期內，對復合型和應用型的經濟管理類統計人才的市場需求更大。

一、當前經濟管理類統計學專業本科教育存在的主要問題

1.培養目標與經濟和社會發展對統計人才的市場需求不相適應

當前，我國很多經濟管理類高校的統計學專業是經濟管理類統計專業，授予的是經濟學學位，辦的卻是數理統計專業或半數理統計專業。課程設置中開出了大量的數學類課程且學時占的比重較高，過分強調數學基礎和現代統計方法，課程體系和教學內容主要根據數理統計學專業的培養目標和知識體系要求制定，數學類的課程中統計學的知識點不多，由于數學前后承接性強的特點，學生必須花大量的時間和精力學習數學知識，造成學生應用能力差，實踐性不強，畢業生無法得到用人單位的青睞。

2.課程體系設置不合理，缺乏整體性

課程體系設置存在：一是課程體系設置不注重學科交叉，造成統計學專業學生只重視對本學科的知識，忽視了其他學科的知識，應用領域狹窄。二是專業基礎課程的內容重復較多，統計應用能力的深度不夠。三是教學方案層次不分明，導致課程設置及內容在不同層次的統計教學之間無明顯區別，降低了教學質量。四是統計學教學還存在把經濟管理類統計專業課程設置成數學化的不良傾向。五是實踐教學內容相對于理論教學內容比重不夠，造成學生動手操作能力差。六是與國外主流的統計學教學相比，教學內容沒有很好適應當今社會經濟和科技發展所需的新要求、新知識和新方法。七是經濟管理類院校沒有結合自己的辦學優勢、地區特色及市場對人才的需求，自主選擇應用領域和專業方向，統計人才培養的特色不突出。

3.師資知識結構亟待更新

一部分原先計劃統計專業畢業的老教師，數理基礎薄弱，現代統計方法欠缺，統計軟件不擅長，勢必影響了學生的數理能力和統計分析能力；另一部分數理統計學專業畢業的年輕教師，經濟學和管理學的知識功底薄弱，勢必影響了課堂的教學效果，這兩種現象最終導致學生知識結構不足。目前這些教師受繁重的教學工作量，學歷提高等原因所限，難有更多的精力去更新和深造新知識，師資知識結構問題已經成為制約統計專業發展的瓶頸。

4.學生實際應用能力及創新能力培養不足

目前，一些院校統計實踐課程和現實情況聯系不緊密，沒有真正達到鍛煉學生動手能力、創新能力的目的。受諸多因素的影響，實踐教學環節往往疏于組織和管理，多流于形式。

二、經管類統計學專業發展的對策和建議

1.明確人才培養目標的定位

按照教育部統計學專業教學指導委員會對經濟管理類統計學專業培養目標的定位，應按照“寬口徑、厚基礎、重應用、高素質”要求構建教育教學體系。“寬口徑”旨在培養學生既能勝任基層企業和政府部門的日常統計業務，又能從事市場調查、經濟預測、信息分析和其他經濟管理工作。“厚基礎”旨在培養學生具有扎實的經濟與管理的理論基礎、計算機基礎、統計學基礎和數學基礎。“重應用”旨在培養學生應用經濟理論和統計方法去處理問題的能力。“高素質”旨在培養學生具有較高的綜合素質。

2.圍繞培養目標調整、優化課程體系

經濟與管理類統計學專業完整的課程體系應包括：公共基礎課、專業基礎課、專業主干課、專業選修課與其它選修課，本文著重對公共基礎課、專業基礎課、專業主干課的課程的設置提出建議。（1）專業基礎課：統計學專業的數學和計算機基礎課相對其他經濟管理類專業來說要求應該更高些。統計學和計量經濟學課程的要求也要高于其他經濟類專業。普遍開設的課程中可只保留宏觀經濟學、微觀經濟學和會計學三門課程。其他經濟學核心課以及管理學原理等課程，各校可根據實際情況自行選擇。（2）專業主干課：為了防止課程內容的低水平重復建設，相互銜接不好，照搬理學類統計專業課程的傾向，建議將現有的多門方法類課程設置為《統計學》、《數理統計學》、《應用多元統計分析》、《計量經濟學》、《時間序列分析》，《抽樣技術與應用》六門課程。對理論方法類課程的講授應與統計軟件的應用密切結合，對最基本要求的統計方法類課程，主要講授統計技術、基本思想和具體應用，不作過多的數學證明與推導。對統計方法的數學背景感興趣的學生，學校可以開相應的選修課。（3）應用類專業主干課：為防止應用類經濟統計課程分得過細，建議開設《國民經濟統計學》和《企業經營統計學》等兩門主干課程。各校還可根據自己的特色選開1-2門應用類專業主干課。

另外，在課程的結構上，還要強調數學、經濟學、統計學和計算機應用四個方面課程的有機結合。在專業課程設置時，須保證專業核心課程有足夠的學分和課時；對專業選修課程，各校可按自己的特色設置。對其他選修課，由學生根據興趣愛好等進行選擇。

3.構建“五位一體”的實踐教學體系

建立基于應用型人才培養目標要求的“五位一體”的統計學專業實踐教學體系，該體系包括課堂實踐教學、集中模擬實驗、社會實踐、社會調查、畢業實習。課堂實踐包括課程實驗教學和案例教學；集中模擬實驗主要指學生畢業前在模擬實驗室的綜合模擬業務實習；社會調查主要指市場調查；社會實踐包括參加國家規定的調查諸如城鄉住戶調查、農業普查、經濟普查、人口普查等與大學生社會實踐活動等；畢業實習包括畢業論文設計和畢業實習。

三、結束語

隨著經濟、社會和科學技術的迅猛發展，到今天，統計的范疇已覆蓋了社會生活的一切領域，幾乎無所不包，它被廣泛用于研究社會和自然界的各個方面，而且它在現代化管理和社會生活中的地位日益重要，統計學的應用就越加廣泛，高素質統計人才的需求就越大，我國高校統計學專業教育必須根據社會對統計專業人才需求的變化進行相應的變革和完善，才能更好的為經濟發展、社會進步服務，才能促進統計學科的發展壯大。

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篇（7）

（一）歷史學方法

熊彼特明白地說經濟史"只是通史的一部分，只是為了說明而把它從其余的部分分離出來"（注：熊彼特：《經濟發展理論》，第65頁。）。由于經濟史是史學的一部分，因此史學方法當然也是經濟史研究的基本方法。具體而言，是由于以下原因：

首先，傳統的史學長于現象描述，因此也被視為"藝術"而非"科學"。而將過去的經濟實踐清楚地描繪出來并展示給世人，乃是經濟史研究的主要目標之一。在此方面，沒有其他方法可取代傳統的史學方法。

其次，經濟制度、經濟事件等是經濟史研究的重要內容。在這些研究中，定性分析是主要的方法，而這恰恰又正是史學方法之所長。對經濟制度、經濟事件等的研究是了解過去經濟實踐的基礎，因此離開了史學方法就談不上經濟史研究。

再次，歷史學的基本方法--史料學和考據學的方法，對經濟史研究也具有極為重要的意義。曾批評中國的傳統史學說："中國人作史，最不講究史料。神話、官書都可以作史料，全不問這些材料是否可靠。卻不知道史料若不可靠，所作的歷史便無信史的價值。"（注：：《中國哲學史大綱》上卷，臺灣里仁書局1982年版，第19頁。）傅斯年更加強調史料學的重要性，甚至認為"史學便是史料學"，原因是"史學的對象是史料，……史學的工作是整理史料，不是作藝術的建設，不是做疏通的事業，不是去扶持或推倒這個運動或那個主義"（注：傅斯年：《史學方法導論》，收于《傅斯年全集》第2冊，臺北聯經出版事業公司1980年版，第5、6頁）。吳承明則指出：史料是史學的根本，絕對尊重史料，言必有證，論從史出，這是我國史學的優良傳統。治史者必須從治史料開始，不治史料而徑談歷史者，非史學家。由于史料并非史實，必須經過考據、整理，庶幾接近史實，方能使用，因此史料學和考據學的方法可以說是歷史學的基本方法。從乾嘉學派到蘭克學派，中外史家都力圖通過考證分析，弄清歷史記載的真偽和可靠程度（注：吳承明：《論歷史主義》，《中國經濟史研究》1993年第2期。）。經濟史研究只能以歷史資料為依據，因此史料學和考據學的方法也是經濟史研究的基本方法。無論何人研究經濟史，都必須掌握歷史學的基本方法（注：例如趙岡估計南宋中國城市人口在總人口中所占比重高達1/5，而該估計的基礎主要是霍林斯沃斯(T.H.Hollingsworth)根據《馬可波羅游記》中所說的杭州胡椒消費量對南宋杭州城市人口作出的一個推測（即杭州城市人口多達500萬甚至600-700萬）。麥迪森借助于史學家謝和耐(Jacques Gernet)和巴拉茲(Etienne Balaz)對南宋杭州人口數量所作的考證，指出霍氏之說嚴重不符史實，因而趙氏據此所得出的結論也"證據極其不足"(Angus Maddison，Chinese Economic Performance in the Long Run，p.25)。）。

運用以上方法進行研究，并不涉及社會科學和自然科學的理論。這種不重理論的做法，是傳統史學方法的基本特征之一。這種不重理論的做法，也具有其特殊的價值，因為是否需要理論，乃是由研究的對象與目的所決定的。希克斯指出：在史學研究中，是否使用理論，在于我們到底是對一般現象還是對具體經過感興趣。"如果我們感興趣的是一般現象，那么就與理論（經濟學理論或其他社會理論）有關。否則，通常就與理論無關"；而"歷史學家的本行，不是以理論術語來進行思考，或者至多承認他可以利用某些不連貫的理論作為前途來解釋某些特定的歷史過程"（注：John Hicks，A Theory of Economic History，p.2.）。因此對于任何一個經濟史學家來說，傳統的史學方法都是必須掌握的基本方法。

但不容否認的是，傳統史學方法也有其先天不足。巴勒克拉夫總結20世紀上半葉國際史學的發展時，把當時占主導地位的歷史主義學派的不足作了歸納（注：杰弗里巴勒克拉夫：《當代史學主要趨勢》，上海譯文出版社1987年版，第15-25頁。）。吳承明對此作了進一步討論，總結為以下五個方面：(1)史學是敘述式的，缺乏分析；又常是事件和史例的羅列，或用單線因果關系將它們聯系起來，而缺乏整體性、結構性的研究；(2)強調歷史事件、人物和國家的特殊性和個性，而不去研究一般模式和存在于過去的普遍規律；(3)在考察史料時采用歸納法和實證論，這種經驗主義的方法不能在邏輯上肯定認識的真實性；在解釋史料和做判斷時，由于缺乏公理原則和強調個性，就主要憑史學家的主觀推理和直覺：(4)或是根據倫理、道德取向來評議是非、臧否人物，或是認為一切是受時間、地點和歷史環境決定，無絕對的善惡；(5)脫離自然科學和社會科學來研究歷史，認為歷史學的惟一目的是真實地再現和理解過去（注：吳承明：《論歷史主義》，《中國經濟史研究》1993年第2期。）。

由于傳統史學方法存在上述問題，只依靠它們是難以深入研究經濟史的。如吳承明所指出的那樣，即使做到所用史料都正確無誤，仍然不能保證就可得出正確的結論。傳統史學所使用的基本方法是歸納法，而歸納法本身有缺陷，其中最突出的是：除非規定范圍，所得結論都是單稱命題，難以概括全體；雖然可以用概率論方法作些補救，但難用于歷史。因此不求助于其他學科的方法，是無法深入研究經濟史的。

（二）經濟學方法

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中圖分類號：C8文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2019）24-0003-02

一直以來，社會經濟統計學和數理統計學之間的關系都是我國統計學領域研究的重點。縱觀當前統計學領域當中，對兩者之間的關系主要分成兩種看法。其一，持“分”的態度，部分學者認為應該將社會經濟統計學和數理統計學分別按照各自的理論基礎、內容結構進行分割式的縱向發展。其二，持“合”的態度，很多學者認為應該將二者融為一體，通過相互借鑒、相互學習的形式，促進二者之間的和諧共處與進步，從而既可以用來對自然現象進行認知，又可以使其成為社會現象認知的工具，切實地便于人們更好地工作與學習，為統計工作帶來更多的便利，并揭示自然規律和社會現象。為了深入探究該問題，本文將針對社會經濟統計學和數理統計學的關系進行詳細的解析。

一、社會經濟統計學和數理統計學的概述

1.社會經濟統計學。社會統計學派的創始人是德國的經濟學家、統計學家克尼斯，早期主要代表人物有恩格爾、梅爾等人。他們的觀點融合了更早的國勢學派和政治算術學派，認為統計學在學科性質上是一門社會科學，是研究社會現象變動原因和規律性的實質性科學。隨著社會經濟的發展以及社會科學本身不斷地向細分化和定量化發展，社會統計學派為了提供更有效的整理、分析資料的方法，也日益重視方法論的研究。如今，社會經濟統計學分科包括農業統計、工業統計、人口統計、社會統計、金融統計、國民經濟核算等，是一門涉及范圍相對廣泛的學科。目前，社會經濟統計學活躍在社會經濟發展的各個方面。社會經濟統計學是以社會再生產理論為依據，研究國民經濟的生產、分配、流通、使用各環節的經濟運行和社會發展情況的科學[1]。社會經濟統計學主要針對社會經濟各項活動的相關規律內容進行詳細的研究，以反映出國民經濟運行當中的各種數量關系和數量規律。隨著我國社會經濟的不斷發展和進步，為了能準確掌握國民經濟和社會發展情況，社會經濟統計研究工作顯得更加重要。

2.數理統計學。數理統計學派的產生與概率論的發展緊密相關。瑞士數學家伯努利對大數定律的論證，法國數學家棣莫弗發現了正態分布的密度函數，以及顛覆經典統計學的貝葉斯理論等都極大地推動了數理統計學的理論發展。數理統計學是研究社會和自然界中大量隨機現象數量變化基本規律的一種方法，可分為描述統計和推斷統計。描述統計的主要任務是搜集資料，進行整理、分組，以計算各種特征指標，描述資料分布的集中趨勢、離中趨勢等。推斷統計則是在描述統計的基礎上，根據樣本資料對總體進行推斷和預測[2]。數理統計學在實際運用的層面上，涉及到的范圍極其廣泛，也是一門社會基礎性的學科。并且隨著計算機技術的不斷發展，使得數理統計在理論研究和應用方面也得到更深層次的發展。數理統計學可以切實有效地利用先進的數理統計知識，為行動和決策提供強大的數據依據。在各類社會問題的處理工作中，都可以通過數理統計學的手段，針對相關數據進行專業的分析和處理，以進行預先判斷并提供相關決策。

二、社會經濟統計學和數理統計學的關系

1.社會經濟統計學和數理統計學的聯系。統計學本身起源于對社會經濟問題的研究，最早可以追溯到原始社會末期。在奴隸社會制度的早起，需要針對奴隸社會的人口數量以及土地進行丈量與統計，雖然只是簡單的登記和計數，但最初的社會經濟統計學可以說已經出現了萌芽。之后，隨著社會的不斷發展以及經濟的進步，人們開展了大量的社會經濟統計活動，在資本主義社會時期，社會經濟統計學的應用已經到達了一個巔峰。在資本主義環境之下，社會資源更加炙手可熱，社會分工更加明確。隨著人們社會實踐活動的展開，在實踐的過程中，社會經濟統計學的使用也更加成熟。早期的概率論所研究的問題基本都來自于當時比較泛濫的賭博活動。17—19世紀，不少數學家都對概率論的發展做出了貢獻。數理統計學隨著概率論的發展而迅速發展起來，雖然從時間上看，形成要晚于社會經濟統計學，但發展飛速。數理統計并非完全獨立于社會經濟統計，它是在統計學的發展階段中形成的一種分析數據的方法，社會經濟統計學在分析問題時同樣需要概率論與數理統計知識的支持。近代，數理統計學的發展勢頭迅猛，甚至有一些看法認為統計學幾乎就是數理統計學。然而社會經濟統計，作為對社會經濟現象的一種調查研究活動，在社會發展中絕對有其存在的意義。有學者提出，社會經濟統計學和數理統計學之間的關系與牛頓的力學和相對論力學的關系十分相似。相對論力學在接近光速時使用，而大多數情況是遠離光速的，此時使用牛頓力學既準確又方便，社會經濟統計學在描述變量時使用，數理統計學在描述隨機變量時使用[3]。隨機變量是隨機現象下的變量，變量與隨機變量的這種聯系揭示了在一定條件下，社會經濟統計學與數理統計學之間存在可以相互轉化的關系。

2.社會經濟統計學和數理統計學的相同之處。社會經濟統計學和數理統計學具有一定的相同點，都能夠有效地針對客觀的事物進行充分的統計，并且針對客觀事物的發展趨勢、發展規律進行研究。社會經濟統計學和數理統計學兩者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能夠利用歸納、推理的研究手段分析問題，并針對問題提出相對客觀，且具有建設性的解決建議。學術界在對于數理統計學進行表述時，都明確地說明了數理統計學是對隨機現象的數量變化進行統計，并對研究對象進行規律性的研究和問題揭示。但是針對社會經濟統計學來說，學術界對其的界定存在一定程度上的差異。一些學者認為，社會經濟統計學是獨立的社會學科，在應用的過程中，一般是將具體時間、具體地點、社會現象中所表現出的經濟活動內涵進行闡述，有效地揭示其數量表現以及規律特點。另一部分學術工作人員認為，社會經濟統計學應該被歸納到統計學當中，并在重大社會事件中詳細地分析出事物發展的規律。在經濟現象的積極引導之下，對數據進行收集、整理、分析[4]。從長期的社會實踐和社會發展的總體環境中來看，社會經濟統計學和數理統計學兩者的實際研究對象相同，并且兩者都能夠對統計規律進行詳細的分析和探究。兩者從研究對象的角度來看，都能夠將某一人、某一事物、某一項目作為研究對象。研究對象還可以針對部分進行劃分，分別是研究目標、研究客體，并能有效地分析出研究對象的客觀發展規律。

3.社會經濟統計學和數理統計學的不同之處。社會經濟統計學和數理統計學的區別與差異也是非常顯著的，其主要的差異有以下幾點：其一，社會經濟統計學和數理統計學兩者研究范圍不同。針對社會經濟統計學來說，一般是針對社會經濟現狀內容進行分析。針對數理統計來說，不僅可以對社會經濟現象進行分析，而且還可以有效地針對自然現象進行數據分析處理。相較于社會經濟統計學來說，數理統計學所涉及到的應用問題相對比較廣泛。社會統計學雖然研究范圍相對狹隘，但是社會經濟當中所涵蓋的內容非常廣泛。從廣義的層次上來說，社會經濟不僅涵蓋了人們的物質、精神、自然環境的再生產活動，而且社會經濟統計學當中的各項內容又存在相輔相成、不可分離的特點。所以，在社會經濟統計學在實際運用的過程中，還需要考慮到研究對象與物質、精神、自然環境等內容之間的關系[5]。客觀來說，社會經濟統計學涉及到了人們日常生活的各個層次領域當中。而數理統計學一般是針對研究對象的自然現象進行研究，利用隨機現象的手段，結合研究對象的實際情況，預測和體現出隨機現象的可能性。其二，社會經濟統計學和數理統計學的理論基礎存在差異。客觀來說，數理統計學的核心理論基礎內涵便是概率論、統計推斷理論。尤其是針對抽樣推斷來說，更是以概率論的大數法作為核心理論基礎。

篇（9）

下呼吸道感染是臨床常見病，治療上主要以消炎抗菌為主要手段。近幾年，抗菌消炎藥種類繁多，普遍具有廣譜性，怎樣在眾多的藥物中選擇高效經濟的品種，為患者及家屬找到一種科學合理的治療方案，是廣大一線醫務人員面臨的課題。頭孢呋辛鈉為第二代頭孢菌素類抗生素。頭孢曲松鈉本品為第三代頭孢菌素類抗生素。兩種藥物都具有廣譜抗菌性，對下呼吸道感染具有明顯的治療效果，但是從經濟高效的角度考慮，二者還是有區別的。研究兩種藥物的療效和經濟成本，為治療下呼吸道感染提供科學的用藥參考，形成高效的治療方案具有重要的意義。

1 資料與方法

1.1 一般資料 抽取我院2010年2月—2012年1月我院收治的110例下呼吸道感染患者的病例資料進行回顧性分析。按照用藥不同分成2個組，使用頭孢曲松鈉的患者為A組，共有55例；使用頭孢呋辛鈉的為B組，共有55例。A組患者采用頭孢曲松鈉靜脈滴注，每天120mg/kg—200mg/kg；B組患者采用頭孢呋辛鈉靜脈滴注，每天120mg/kg—200mg/kg。患者年齡在18歲—73歲之間，平均年齡為48.23歲。患者住院時間平均在5.5天，兩組患者的年齡和住院治療時間，不具有統計學意義。

1.2 治療與分析方法 將住院患者的病歷資料按照用藥不同而分為兩組，分別采用上文所述兩種藥物對患者的下呼吸道感染進行治療，其中肝腎功能不全者、青霉素過敏者不在抽選范圍內。對患者治療期間的療效和痊愈時間進行了科學的分析和比較，包括痊愈效果，治療成本的經濟性。

1.3 療效評價 將患者治療的療效，按照相關標準規定分為痊愈、顯效、好轉、無效四個等級，其癥狀分別為痊愈：患者體征及各項實驗室數據均正常；顯效：患者感染癥狀有較為明顯的好轉，但是沒有完全徹底的治愈；好轉：患者體征有變化，但是不能確定為顯效；無效：經過治療沒有改變。

2 結 果

對患者下呼吸道感染應用頭孢曲松鈉與頭孢呋辛鈉治療的總有效率分別為96%和95%，期間產生的差異不具有統計學意義，（P>0.05）；但是在藥物成本上，差異較大，分別為1226.40元和1560.30元，差異有統計學意義（P

3 討 論

急性呼吸道感染無論在門診或住院病人中均為發病數最多的疾病。據我國7大城市18大醫院的門診進行了統計，結果顯示：我國成人感冒病原調查以鼻病毒占第一位，而兒童中鼻病毒僅占10.7%，至于小兒呼吸道感染病原調查以腺病毒占第一位（40.8—47.9%），是臨床最為常見的內科呼吸道病癥，常常給患者帶來很大痛苦，也給家長帶來很多麻煩，而且這種病癥有反復發作的特點，不易治療、不易根治，治療這種疾病的藥物很多，療效都很明顯，但是藥物價格以及治療方案的確定，卻可以導致家屬的經濟負擔有所不同。所以醫生要保證患者既能夠得到最好的治療和最高的療效，也要保證家長最輕的經濟負擔。用什么藥物、采取怎樣的治療方案，是治療下呼吸道感染過程中，醫生要認真對待的問題。

在目前的經濟狀況下，人們看病就醫的費用依然是百姓的一個重要負擔。保證治療效果的前提下，盡量減少家屬的經濟負擔，就要從經濟成本上考慮。研究藥物經濟學，是提高治療效果及減少經濟成本的理論基礎。我們所說的藥物經濟學是指藥物治療對保健和社會生產所付出的成本和產生效果的分析。本研究中，根據藥物經濟學，對照了兩組患者在治療期間的經濟學成本，這樣的研究結果，對于下呼吸道感染的治療具有較高的參考價值，為下呼吸道感染的治療方案提供了科學的依據。使用兩種頭孢類抗生素治療下呼吸道感染在臨床上的治療效果無大差異，但是在經濟學方面，卻有很大的差別。通過本組資料的研究，筆者得出一個結論：頭孢曲松鈉比頭孢呋辛鈉的成本少，效果相同，更經濟。對兩組病例資料進行了回顧性分析，兩組的有效率都在極高水平，所以應該從經濟學角度去制定治療方案，以有效性和科學性為主要的制定目標。本研究中，A組的治療方案很顯然是很科學的，保證了治療效果和經濟成本最低。符合藥物經濟學原則，治療方案更具有前瞻性，但是也不能說沒有一點偏差，針對人們的生活質量、工作能力等方面，只有估計，因此難以保證完全的科學性。

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篇（10）

一、計量經濟學教學中存在的問題

1、課程教學定位不明，缺乏專業針對性。以我校為例，《計量經濟學》是工商管理、國際貿易、信息管理、會計、物流管理、市場營銷等專業的必修課程。然而不同專業對計量經濟學課程的要求不同，如信息管理、物流管理、國際貿易等專業要求定量分析較多，應以理論方法為主，而工商管理、會計、市場營銷等專業則應以實際應用為主。并且，每個專業都有其專業特點和要求，必然導致計量經濟學在各專業的應用和應用程度有較大的區別。然而，現有計量經濟學課程的設置、教材建設、教學大綱的規范都過于泛化，難以適應專業需求。特別是教學案例的分析，此專業學生聽彼專業的案例，往往會聽得云里霧里的，結果不能激發學習的興趣，所以學校在安排課程時應盡量一個專業一個班，而不是多個專業一起，應根據不同專業學生設置教學案例。

2、教學方法與教學手段單一化。目前，計量經濟學教學方法或教學手段大體經歷了由黑板教學到黑板與多媒體結合，再到多媒體教學的過程。黑板教學多側重于計量經濟學基礎方法的數學推導和邏輯推理，而多媒體教學則更多以PPT的板書方式、計量軟件輔助教學來展開計量經濟的學習。現在比較受推崇的教學方式是黑板與多媒體教學相結合的模式，只有在必要時才會用黑板表達相關方法的基本數學原理。一般院校要求計量經濟學課時至少要48課時，有的甚至要96課時。那么，對于如此復雜的課程來說，要想在短短的48課時內講完一元或多元線性回歸、非線性回歸、虛擬變量、異方差、自相關、多重共線性、聯立方程和時間序列等內容，來配合事先擬定好的教學進度計劃，就算是從事多年計量經濟教學的教師也要花費大量時間來掌握教學內容、各知識點之間的邏輯、重點和難點，何況那些專業基礎知識不是很扎實、剛剛接觸計量經濟學的學生，他們只能被動地去接收老師所要傳達的所有信息，難吸收、理解這些信息的內容和作用，更無從談其應用。

3、輕能力培養與實際應用。學習計量經濟學的最終目的是要學會應用。然而，現在普遍存在的現象:大多數學生不會應用倒還算是小事，更甚者是根本就忘記計量經濟學內容。造成這種現象的原因可能有:(1)缺乏研究創造性培養，這一點主要體現著案例教學上。現有計量經濟學所提供的案例都是與章節內容緊密相連的，但多數案例仍然過于簡單化和抽象化，沒有給予學生充分挖掘的計劃，而使案例教學流于形式。我們知道，計量經濟學講究的是由問題入手，然后選擇變量—設計模型—收集、處理數據—建立模型—模型檢驗的過程。以GDP數據處理為例，學生首先應該判定GDP是按可比價格計算，還是按現行價格計算的;然后要檢驗這個數據是不是存在異方差性、自相關性等問題;最后，通過相關方法的解決處理，才能用這個數據去分析問題。而事實是，我們把所有可能面臨的問題都想到了，都提前做好了，那么學生在做案例時就像填空一樣，機械地完成教學內容的每一步，仍過多采用死記硬背的方式，這樣既達不到計量經濟學習的目的，也不能鍛煉學生研究問題、分析問題的能力。(2)計量經濟學的理論課與實踐課銜接性不強。應用計量經濟學除了要學會計量方法，還要學會相關計量軟件(如Eviews，Stata，SAS等)操作與分析。然而，現在問題是計量經濟的理論課與實踐課銜接性不強:一方面是由于教學計劃導致的，48課時除了要上理論課，還包括實踐課，這就很難兩者兼顧;另一方面就是學校的教學條件跟不上，如實驗室太小，計算機太少，一次安排不下很多人上機等情況，這樣分批次就會影響教學內容和教學進度。再者，課堂上老師與學生互動環節較少，學生演示機會不多，也會降低其學習計量經濟的興趣，課后不愿動手去練習操作。

二、計量經濟學教學的若干改進建議

1、合理安排課程設置。《計量經濟學》是一門綜合性較強的課程，要求學生具有宏微觀經濟學、高等數學、矩陣代數、概率論與數理統計、經濟統計學等先修課程的良好基礎。許多老師都會有“難教”的感覺，一方面可能是因為學生的基礎知識不夠扎實，但作者認為也與專業培養方案的設置有關。比如大一、大二期間學習高等數學、宏微觀經濟學、矩陣代數、概率論與數理統計和統計學的學習，大三第一學期就應該緊接學習計量經濟學，而不是將計量經濟學安排在大四，這樣學生就會很快投入到計量經濟學的學習中，容易理解和吸收，而不是找尋或重拾學過但已忘記的內容。再者，我在教學中就碰到過將統計學與計量經濟學安排在同學期同時開課，甚至統計學比計量經濟學晚開課，這樣就給計量經濟學老師授課時帶來很大的困難，在講授過程中還得兼顧統計學基礎知識的講解，不但占用計量經濟學的授課時間，也會打亂教學大綱安排，嚴重影響教學效果。

2、強調專業教學。這樣做主要是比較有針對性，將計量經濟學的理論內容與專業案例相結合，激發學生學習的興趣，了解計量經濟學在本專業哪些領域應用，如何應用，怎么實踐等，從而克服計量經濟學“難學”、抽象而模糊或無從下手的局面。以國貿專業為例，就會根據專業背景選取實際利用外資額(FDI)對經濟增長的貢獻、影響等問題來研究，既從定量角度讓學生真正了解貿易對中國的影響情況，又將所學計量經濟的內容融會貫通，并且一個案例的分析還能啟發、衍生出新的問題，就可以跟學生共同探討、研究，增強相互之間的溝通，有利于促進學生自發去學習本門課的興趣。

3、重視啟發教育。計量經濟學本質上是一種分析問題的工具，那么就需要去激發學生的主觀能動性，去激發學生的探索精神，才能充分展示計量經濟這門工具的有效性。為此，要重視研究性學習、探究性學習、協作學習等現代教育理念在教學中的應用，如展開課程論文研究與寫作等形式。老師通過有針對性地講解哪些是好的選題，哪些是不好的選題，這一選題的目前研究現狀及存在問題，然后以問題出發，結合所學的計量經濟內容讓學生參與、判斷、分析這些問題，這樣一方面可以培養學生獨立思考的能力，另一方面學生就會改被動變主動，積極去學習。此外，計量經濟學教材的選取也是很重要的，一本好的教材可以起到事半功倍的效用。因此，對于非統計專業學生來說，教材的選取應當注意以下幾點:(1)內容簡練，深入淺出，避開復雜的數學推導過程;(2)重點介紹計量經濟方法、計算結果的統計與經濟意義分析;(3)詳細介紹計算機軟件操作步驟，幫助學生理解計算結果，學會計算操作;(4)教材結構和內容設計要具有繼承性和集成性，要能兼顧國內外同類教材的精華，介紹計量經濟的前沿知識，體現計量經濟學的發展趨勢。