時間：2022-11-19 11:42:46
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1.油井計量技術(shù)的使用現(xiàn)狀
（1）分離器自動玻璃管計量法。這種方法一般是從分離器上面放置一個幾十厘米長的玻璃管，然后同分離器接通，形成連通式的液體面測量計。進一步進行解析，這種計量方法具體的工作原理如下：首先把分離器里帶有一定重量的油和水釋放到與之連通的玻璃管中，然后觀察玻璃管中液面升高的高度，結(jié)合分離器里的油量，確定出玻璃管中的液體達到某個高度所需的時長，再估測出油井里石油的生產(chǎn)量。
（2）電極計量法。這種計量方法的使用要依據(jù)上一種方法，它的原理是：設(shè)定一個量油的標準高度，并以此高度為中心，向上、向下分別等距離地裝置一個電極，在液面達到下方的電極時，專業(yè)計時設(shè)備會自動連通并計時；反之，當水位達到上方電極時，計時設(shè)備停止計時，并把液面由下方電極上升到上方電極所用的具體時長保存下來，然后可以根據(jù)上面介紹的那種方法計算出油井中的石油生產(chǎn)量。
（3）翻斗計量法。通常來講，這種方式所需的計量設(shè)備由量油設(shè)備和計數(shù)設(shè)備構(gòu)成，其原理為：每把一個翻斗裝滿的時候，自然而然地就會向外排油，然后通過另外一個翻斗繼續(xù)裝油，經(jīng)由這種不斷地循環(huán)過程來積攢油量。量油設(shè)備結(jié)構(gòu)簡單、計量的準確性較高是此方法的基本特點。
2.幾種新技術(shù)的推廣和應用
（1）三相分離計量法。它主要是把油、水、氣分開計量，我們知道進行分離后的石油含水量非常低（通常情況下最多只有三分之一左右），同時，石油計量的誤差也將變小，所以含水量的多少基本沒有影響。然而，這種計量方式需要的設(shè)備結(jié)構(gòu)較為復雜、操作難度較大、耗費成本較高。
（2）兩相分離計量法。這種方式只是把油井中排除的液體分為液態(tài)和氣態(tài)，進而進行計量。此方法所需的儀器主要包括分離器、流量計和液體分析儀，流量計能夠測算出油井中液體和氣體的產(chǎn)出量，分析儀用來計算含水量。
（3）不分離計量法。這種方法與前兩種方法有所不同，它是經(jīng)密度計、流量傳感器等測出氣體及液體流量，而不對油井中排出的液體進行分離。但是在實際的應用當中，相比另外兩種計量方法，此方法的推廣普及更具難度。
二、油井計量技術(shù)的原理及實例剖析
1.油井計量的原理
以“功圖法”技術(shù)為例，這是一種根據(jù)抽油機深井泵工作狀態(tài)和油井生產(chǎn)液體數(shù)量變化關(guān)系，也就是將定向井有桿泵抽油系統(tǒng)看作包括抽油桿、玻璃管、液柱在內(nèi)的振動系統(tǒng)。
2.實例解讀
我國某石油企業(yè)采用二級與三級相結(jié)合的地面集輸模式，并且依照基本的地理狀況，突破了以往的量油方式，轉(zhuǎn)為采取更為靈活多變的計量方式，從本質(zhì)上油田地面工程和油田生產(chǎn)之間的適應性。另外，此企業(yè)采用了油井計量軟件等現(xiàn)代化的高科技手段，使得油井計量技術(shù)更加現(xiàn)代化。在不斷總結(jié)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，該企業(yè)建立起數(shù)量更多的區(qū)塊、規(guī)模更龐大的油井組。
三、油井計量技術(shù)未來的發(fā)展趨勢
從現(xiàn)在國內(nèi)油井計量技術(shù)的發(fā)展狀況來看，其所呈現(xiàn)出的趨勢主要表現(xiàn)為以下方面：第一，儀表化方。由于科技的迅速進步，加上各種流量計的廣泛使用，油井產(chǎn)油量的計量操作將會變得更加簡易，例如渦街流量計的使用；第二，更高的準確性。我國不少的油田都到了開發(fā)階段的中后期，所以必須對油井的基本情況有更為確切的認識，進而為以后的生產(chǎn)、治理工作提供良好保障。從中可以看出，我國的油井計量技術(shù)正向著高準確性進展；第三，更加迅速?，F(xiàn)代社會經(jīng)濟的發(fā)展交替越來越快，要想迎合日益加快的節(jié)奏，盡快減少油井產(chǎn)量的計量時間、加快計量速度勢在必行；最后一點，自動化。全新的自動化技術(shù)不僅大大減少了勞動量、降低了勞動強度，也迅速提高了生產(chǎn)效率。所以說，如何采取更加科學、自動化水平更高的油井計量方法進行快速計量，是當前亟待探討和解決的問題。
四、結(jié)束語
從專業(yè)設(shè)置和課程銜接來看，經(jīng)濟學、數(shù)學和統(tǒng)計學是計量經(jīng)濟學的基礎(chǔ)和先導課程。目前，統(tǒng)計學的數(shù)學基礎(chǔ)主要包括線性代數(shù)、概率論和高等數(shù)學等內(nèi)容，統(tǒng)計學中的很多理論和知識點都是通過數(shù)學演繹推理而來的，而且統(tǒng)計學課程對于其他課程來說是一門重要的方法性和工具性極強的課程。這些數(shù)學基礎(chǔ)是統(tǒng)計學課程形成的基礎(chǔ)，也是學生掌握統(tǒng)計學理論和方法的前提條件。更為重要的是，計量經(jīng)濟學中有很多是涉及和使用統(tǒng)計學中的理論和方法。因此，數(shù)學是統(tǒng)計學的基礎(chǔ)，統(tǒng)計學又是計量經(jīng)濟學的先導課程，這兩門課程共同成為計量經(jīng)濟學的基礎(chǔ)課程。簡單地說，如果學生沒有數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)，學好計量經(jīng)濟學是相當困難的。
二、學生數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)差異下新疆高校經(jīng)管類專業(yè)計量經(jīng)濟學教學存在的問題
從新疆高校特別是綜合性高校的教學實踐看，經(jīng)管類專業(yè)對學生的數(shù)學基礎(chǔ)課程（主要指高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計）的教學要求、教學內(nèi)容和難度因?qū)I(yè)不同而不同，更多表現(xiàn)在經(jīng)濟學專業(yè)和管理類專業(yè)的側(cè)重點不同，經(jīng)濟類專業(yè)的要求高于管理類專業(yè)。同時，受教學設(shè)施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經(jīng)濟學課程較多采用合班授課形式。再者，教材甄選與學生專業(yè)要求有一定差距，這就導致學生數(shù)學基礎(chǔ)存在差異，致使學生的統(tǒng)計學基礎(chǔ)存在嚴重的分化現(xiàn)象，這種情形在新疆高校的民漢合班教學中更為明顯。這些都給計量經(jīng)濟學課程的教學增加了難度。
（一）合班教學內(nèi)容不當
受教學設(shè)施、師資隊伍等因素影響，新疆部分高校的計量經(jīng)濟學課程較多采用合班授課形式。由于民族和漢族學生的邏輯思維能力差異顯著，這就使合班教學中的學生出現(xiàn)了較為嚴重的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)分化現(xiàn)象。最重要的問題是，合班教學時需要兼顧教學內(nèi)容設(shè)計和編排、課時數(shù)量和學生實際情況等因素，這勢必增加教學內(nèi)容設(shè)計的難度。一是民漢合班導致設(shè)計教學內(nèi)容存在一定難度。與新疆高校各專業(yè)中的民考漢學生相比，漢族學生的數(shù)學和統(tǒng)計學功底和理解能力要明顯好于民族學生，這就使民漢合班的學生出現(xiàn)數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)功底兩極分化的現(xiàn)象，這種合班授課形式導致教師出現(xiàn)教學內(nèi)容偏多或偏少、難度偏深或偏淺的問題。這就需要對計量經(jīng)濟學教學內(nèi)容進行重新調(diào)整。二是教學過程中偏重于計量軟件實踐操作的講解，忽視了計量經(jīng)濟學基礎(chǔ)理論的教學內(nèi)容。在這種驗證式的教學過程中，側(cè)重于要求學生掌握軟件的用法，但是從理論層面上看，學生并不理解案例操作背后的原理，從理論上不能闡述操作步驟中暗含的相關(guān)計量經(jīng)濟學原理，更有甚者根本不會結(jié)合實證結(jié)果對所研究的問題給予專業(yè)的解釋。三是教學內(nèi)容不能反映新疆經(jīng)濟社會發(fā)展的實際情況。由于目前的計量經(jīng)濟學教材選用國內(nèi)權(quán)威教材，教學案例大多是摘錄國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)據(jù)，缺少反映新疆經(jīng)濟社會發(fā)展的數(shù)據(jù)，無法讓學生了解新疆經(jīng)濟發(fā)展的基本情況。
（二）教材及軟件甄選的科學性和實踐性不協(xié)調(diào)
目前，在新疆高校的此類課程教學中普遍存在教材及軟件甄選的科學性和實踐性之間的不協(xié)調(diào)性問題，主要表現(xiàn)如下：一是受師資力量的影響，同一高校的計量經(jīng)濟學教材由于教師所教授計量軟件的類別不同，再加上教材的多樣化，一般很難統(tǒng)一成一種教材。二是對于新疆高校學生來說，根據(jù)主編的學術(shù)聲望和出版社級別所甄選的教材有的內(nèi)容過多且難度較大，增加了授課難度，降低了學生的自我效能感。三是在新疆高校經(jīng)管類專業(yè)中，有的學院以計量經(jīng)濟學理論為教材甄選的主要依據(jù)，有的高校則注重某種計量軟件操作的實踐指導性為教材甄選原則。
（三）數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)相對薄弱的學生自我效能感較低
新疆高校特別是經(jīng)管類專業(yè)的學生中有相當一部分生源是民考漢的少數(shù)民族學生，與漢族學生相比，其本身語言理解能力相對較差，而且他們本身對數(shù)學和需要數(shù)學基礎(chǔ)的統(tǒng)計學課程缺乏興趣，學習的自我效能感非常低。這與計量經(jīng)濟學的連貫性要求有差距，因為學習計量經(jīng)濟學必須有良好的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)，而且其教學內(nèi)容具有一定的連貫性。主要表現(xiàn)在：有些學生在一些前期內(nèi)容上“卡殼”后，如得不到及時解決，會明顯影響后續(xù)章節(jié)內(nèi)容的學習；有的學生聽不懂的內(nèi)容累積到一定程度，往往會產(chǎn)生放棄本課程學習的念頭；有的學生特別是少數(shù)民族學生，對數(shù)學、統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學這樣的課程自我效能感特別低，有的學生從開始就徹底放棄了學習此類課程。所以，在民漢學生合班的計量經(jīng)濟學授課過程中，民族學生自我效能感較低，學習狀態(tài)和掌握程度呈現(xiàn)兩級分化的狀態(tài)。
（四）新疆高校計量經(jīng)濟學課程的師資力量薄弱
教授經(jīng)管類專業(yè)計量經(jīng)濟學課程的教師應該有深厚的數(shù)學背景、經(jīng)濟學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)，還要具備計量經(jīng)濟學軟件操作的應用能力。目前，新疆高校從事計量經(jīng)濟學課程教學的教師具備這樣要求的明顯偏少。這就導致新疆高校計量經(jīng)濟學教學過程中存在理論教學與經(jīng)濟模型脫離、與實際案例脫節(jié)、與相關(guān)計量軟件分離的問題。具體表現(xiàn)在：第一，有的高校講授計量經(jīng)濟學的教師是非經(jīng)管類專業(yè)的學科背景，教師的專業(yè)水平和知識結(jié)構(gòu)雖然能夠講授計量經(jīng)濟學，但由于學科功底不夠深厚，使其在教學過程中引導學生利用計量軟件分析經(jīng)濟現(xiàn)象數(shù)量關(guān)系的能力較弱。第二，有的高校理論教學與軟件教學完全由兩個學院的教師承擔，理論教學由經(jīng)濟類專業(yè)的學院負責，而計量軟件由數(shù)學或計算機學院的教師負責。從學科融合角度看，導致計量經(jīng)濟學中的經(jīng)濟模型與實際操作之間的講授產(chǎn)生脫節(jié)，影響教學效果。第三，有的高校僅注重某種軟件的操作應用能力，學生根本不了解經(jīng)濟計量學的基本理論，使學生缺少理論指導實踐的能力，導致學生學完該門課程后，不能結(jié)合實際情況運用所學到的知識。
（五）驗證式實驗教學方法忽視了學生獨立思考能力的培養(yǎng)
目前，新疆高校的計量經(jīng)濟學實驗教學模式主要是以講授、驗證式實驗教學模式為主，通常采用先講授后實驗與邊講授邊實驗兩種教學方法，但在教學實踐中，該方法仍存在一些問題：第一，“填鴨式”地向?qū)W生展示軟件操作、驗證書本內(nèi)容，使學生被動地接受相應內(nèi)容，亦步亦趨地模仿教師所展示的內(nèi)容。第二，此種教學方法和手段很少考慮學生統(tǒng)計思維和解釋數(shù)據(jù)能力及其運用計量模型解釋經(jīng)濟社會現(xiàn)象的統(tǒng)計素養(yǎng)的培養(yǎng)。
三、學生數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)差異下新疆高校經(jīng)管類專業(yè)計量經(jīng)濟學教學的改進
（一）根據(jù)學生差異調(diào)整教學內(nèi)容
1．加強統(tǒng)計學內(nèi)容與計量經(jīng)濟學內(nèi)容的銜接。統(tǒng)計學原有基本內(nèi)容應該保留，保持知識結(jié)構(gòu)的完整性，同時也要注重概率論與數(shù)量統(tǒng)計、統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學內(nèi)容的銜接。
2．針對民漢合班教學形式，建立概率論與數(shù)量統(tǒng)計、統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學課程授課教師之間教學溝通機制。注意三門課程教學的前后順序，避免內(nèi)容重復講授，而且授課教師應根據(jù)學生基礎(chǔ)，對于涉及的數(shù)學基礎(chǔ)與概率論及數(shù)量統(tǒng)計部分，如有必要可適當多分配一些課時。對一些重要但難度較大或因課時受限的內(nèi)容，應予以簡單介紹，以滿足“吃不飽”的學生，同時要注意提高自我效能感較低的少數(shù)民族學生的學習興趣。
3．教學內(nèi)容設(shè)計中應多引用有關(guān)新疆經(jīng)濟發(fā)展的案例，這樣既可以了解新疆經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實情況，也可調(diào)動學生的學習興趣。在實踐教學中，教師可以組織學生一起編制《計量經(jīng)濟學案例庫和習題庫》，使教學內(nèi)容與實踐相結(jié)合。其中，案例庫由教師負責編制，習題庫由優(yōu)秀學生的實踐調(diào)查報告和國內(nèi)最新習題組成。
（二）教材和軟件甄選應體現(xiàn)科學性和實踐性的統(tǒng)一
1．在計量經(jīng)濟學教材管理方面，學校應建立教材質(zhì)量及其使用價值的評價機制。教材應樹立知識與能力并重的理念，不僅要注重理論和統(tǒng)計方法，注重數(shù)學推導，同時還要增加計量經(jīng)濟學軟件的教學課時數(shù)。
2．教材甄選應突出“理論＋實際案例＋軟件”的特色。同時，根據(jù)長期的實踐積累，整合本校計量經(jīng)濟學師資隊伍，發(fā)揮教師的優(yōu)勢和特長，綜合各類軟件優(yōu)勢，編寫實驗教學手冊，提綱挈領(lǐng)地向?qū)W生介紹各類軟件，給出相應的參考資料和網(wǎng)站，提升學生的實踐能力和動手能力，彌補教學軟件單一的弊端。
（三）調(diào)動自我效能感較低學生的學習積極性
1．針對不同的學生群體采用不同的教學方法。計量經(jīng)濟學章節(jié)體系內(nèi)容一般是按照“概念———前提假定———理論推導———統(tǒng)計檢驗推導———案例”的順序安排的。針對基礎(chǔ)較差且理解能力較低的學生，教師設(shè)計教學環(huán)節(jié)可以從實際例題出發(fā)，調(diào)整該順序，即采取“案例———統(tǒng)計檢驗推導及驗證———理論推導———再舉例———前提假定———概念”的方式展開，結(jié)合案例來講解相應的理論推導及概念內(nèi)涵，然后再通過舉例進行鞏固，最后使學生系統(tǒng)掌握章節(jié)的核心內(nèi)容。
2．針對民漢學生基礎(chǔ)差異分化的實際情況，加之計量經(jīng)濟學是一門方法性較強的課程，可設(shè)計PBL型的案例題，將學生置身于實際問題情境中，通過“講解＋提問”相結(jié)合的方式引導學生掌握理論知識、軟件操作和實證分析能力。同時，在教學中應減少對概念、理論推導等內(nèi)容論證的時間，側(cè)重對計量分析方法的應用步驟和背后暗含的理論講授，使學生掌握針對不同計量分析數(shù)據(jù)進行相應處理的方法及實證結(jié)果與案例分析相結(jié)合的能力。
3．教師應與學生多溝通，掌握學生基本情況，將學生分成小組開展學習活動。根據(jù)授課內(nèi)容教師可安排專題性講座，及時消除學生畏難情緒，激發(fā)其學習的積極性。通過設(shè)計案例習題，由學帶領(lǐng)組內(nèi)學生收集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和計量分析，同時組織小組對實證分析結(jié)果進行討論，并由組內(nèi)選派一名學生講解案例分析過程及相應的結(jié)論。
（四）提升計量經(jīng)濟學課程師資的專業(yè)能力
1．注意各學科教師之間的銜接。師資隊伍中應包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)的教師、統(tǒng)計學教師和計量經(jīng)濟學教師，并加強彼此間的溝通，以保證在教學實踐中，各專業(yè)教師根據(jù)教學對象的專業(yè)性及學生特點及時調(diào)整教學內(nèi)容，設(shè)計符合相關(guān)專業(yè)的教學大綱，提高教師的教學能力。
2．提高計量經(jīng)濟學專業(yè)教師的經(jīng)濟理論水平。教師只有較深的理論功底，才能帶領(lǐng)學生借助經(jīng)濟理論對所研究的經(jīng)濟現(xiàn)象和問題進行經(jīng)濟模型的構(gòu)建，運用經(jīng)濟理論知識處理數(shù)據(jù)和模型檢驗，結(jié)合實證分析結(jié)果和經(jīng)濟理論解釋經(jīng)濟現(xiàn)象。這是計量經(jīng)濟學教學的靈魂所在。
3．加強教師專業(yè)培訓。整合本校計量經(jīng)濟學師資隊伍，根據(jù)本校經(jīng)管類專業(yè)特點，選派教師參加主要計量經(jīng)濟學軟件與專業(yè)培訓提高教師實際操作能力和專業(yè)水平。
（五）革新教學方法
1．在實踐教學中，教師可通過“結(jié)對子組建實驗小組”、“好幫差”等形式，引入PBL教學方法，培養(yǎng)學生解決實際問題的能力。同時，開展基于問題情境的教學，為學生設(shè)計基于現(xiàn)實經(jīng)濟世界的真實問題，鼓勵學生運用所學的經(jīng)濟學知識，通過分工協(xié)作、分析討論并最終解決問題的方式，逐漸培養(yǎng)其發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的能力。
2．基于學生數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)差異的情形，計量經(jīng)濟學應采取板書和多媒體相結(jié)合，且以板書為主、多媒體為輔的教學方式，充分利用兩種教學手段的優(yōu)點，彌補其不足，從而提高教學效果，實現(xiàn)教學目的。
計量在生產(chǎn)、管理和其他管理活動中占有重要的地位，好的或壞的企業(yè)工作進行的計量產(chǎn)品質(zhì)量有重大影響。對企業(yè)生產(chǎn)而言，生產(chǎn)最終產(chǎn)品的質(zhì)量需要高度的保證計量的工作，從產(chǎn)品的篩選階段到投料階段，通過計量需要做。計量是現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)和管理活動不可或缺的基礎(chǔ)和管理技術(shù)。沒有準確的計量，沒有可靠的數(shù)據(jù)，這不能正確控制過程，生產(chǎn)高質(zhì)量的產(chǎn)品是不可能的?？梢钥闯?，計量水平在某種程度上反映了一個企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量、工作質(zhì)量，反映了一個企業(yè)管理水平的高低。當前形勢下的中國產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)管理滑坡不滿意，應該說和計量工作的軟弱和業(yè)務有很大的關(guān)系。
2油氣井測試計量技術(shù)在油氣井系統(tǒng)的作用
（1）油氣井測試計量技術(shù)是油田企業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)保障。油田生產(chǎn)過程中，包括勘探，鉆井，測井，開發(fā)，存儲和其他專業(yè)技術(shù)，無論是獨立的，有合作的良好關(guān)系，計量關(guān)系的大小的專業(yè)人員之間的協(xié)作是這個環(huán)節(jié)之一，體現(xiàn)了幅度的計量設(shè)備是各種類型的計量儀器，計量儀器，是在石油生產(chǎn)的“眼睛”，準確的或不直接相關(guān)的石油生產(chǎn)過程的產(chǎn)量和質(zhì)量的安全和油田產(chǎn)品的價值的過程。工作油田內(nèi)部計量技術(shù)部門通過多種計量油田生產(chǎn)過程進行檢測或校準來保證規(guī)模的準確和一致的計量和溯源到國家基準，是石油生產(chǎn)過程計量提供資金監(jiān)管的基礎(chǔ)手段。
（2）油氣井測試計量技術(shù)是油田安全生產(chǎn)的必然要求。計量工作的質(zhì)量直接決定安全，比方說壓力表，抗拉強度計量計量工具表等的可靠性一旦計量儀發(fā)生故障時，顯示數(shù)據(jù)是不準確的，閥失靈，有可能導致壓力罐的分解，從而導致在意外傷亡；同樣的工作生產(chǎn)，壓差表是不準確的，井上工作拉力表是不準確的，它可能是一個很大的繩拉力過大，導致大繩斷裂，吊鉤和其他垃圾了受傷電梯施工人員，嚴重的甚至會造成其他嚴重事故崩塌井架；當井場計量距離計量不準確，導致井架不足以夾持力桿錨，可能會導致施工過程中歪斜井架倒塌下來，造成工程事故，所有這些方面來證明良好的計量工作是需要的油田安全管理系統(tǒng)。
（3）油氣井測試計量技術(shù)是油田質(zhì)量管理更全面的必然要求。計量工作是提高單位的經(jīng)濟效益的重要手段。中石油公司視為改善經(jīng)營管理，提高產(chǎn)品質(zhì)量，促進任務的基礎(chǔ)上，技術(shù)進步的計量工作。完善的計量檢測手段，加強計量管理，合理有效地分配資源，避免資源浪費，降低原材料和能源消耗，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益和計量工作，是提高產(chǎn)品質(zhì)量的保證，產(chǎn)品質(zhì)量企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵，并且計量是至關(guān)重要的，以保證產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中的質(zhì)量，從檢測和原材料分析進廠，并監(jiān)控在每個步驟的生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制直到成品，半成品檢驗，都存在著計量工作，因此，加強全面質(zhì)量管理機構(gòu)的計量，保證了計量儀器的校準精度，有著至關(guān)重要的作用。
（4）油氣井測試計量技術(shù)是石油企業(yè)節(jié)約能源的保障。獲得更便宜的產(chǎn)品降低消耗是一個根本的因素。成本管理的主要目的是通過計劃，控制，核算和分析成本，以最少的投入發(fā)揮最大的作用，以獲得更多的利潤。因此，主要任務是降低成本管理的消耗。節(jié)約能源，降低消耗，通過兩種方式：第一，加強企業(yè)管理，消費評估，合理搭配；第二，依靠科技進步，采用先進技術(shù)，進行技術(shù)改造。但不管數(shù)據(jù)通過該計量結(jié)果的一種方法，應提供作為基礎(chǔ)。石油企業(yè)可以使用計量儀器來探索最佳控制點，每一個生產(chǎn)過程，存在一個最優(yōu)控制點，掌握了生產(chǎn)的最佳控制點，可以做能源，原材料消耗最少，最高速率的合格產(chǎn)品，最好的控制點使用的精確計量和測試設(shè)備來檢測重復的，然后從大量的試驗得到的數(shù)據(jù)；石油企業(yè)也可以使用計量儀器，以指導對能源供應的最大數(shù)量合理使用能量平衡，能量生產(chǎn)和使用中，企業(yè)還可以采用先進的自動計量和檢測設(shè)備，以提高產(chǎn)品質(zhì)量，降低消耗，采用在生產(chǎn)過程中先進的計量和檢測手段和完善的自動，快速，持續(xù)的水平計量，甚至到了自動控制和調(diào)節(jié)，將能夠嚴格按照工藝參數(shù)進行生產(chǎn)，既保證了產(chǎn)品的質(zhì)量，降低廢次品，而且還顯著降低消耗。
結(jié)語
在當前的市場經(jīng)濟體制下，質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作的重點包括以下幾個方面：(1)建設(shè)相應的檢驗檢測平臺。從目前的發(fā)展情況看，我國絕大部分地區(qū)的經(jīng)濟社會已經(jīng)進入了工業(yè)化、城鎮(zhèn)化加速推進的新階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級不斷加快，人們的生活水平不斷提高，對于質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作也提出了更高的要求。而建設(shè)相應的檢驗檢測平臺，可以充分發(fā)揮其在質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作中的基礎(chǔ)保障以及技術(shù)支撐作用，其意義是十分巨大的。(2)提升品牌策略，強化質(zhì)量管理，為消費者創(chuàng)造出一個滿意的購物環(huán)境，為商家提供一個公平競爭的平臺，推動我國產(chǎn)品質(zhì)量的快速提升，更好地與國際市場接軌。(3)優(yōu)化地方經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境。一方面，要嚴厲打擊假冒偽劣產(chǎn)品，確保市場競爭的公平公正，另一方面，要加大對地方知名企業(yè)和特色產(chǎn)品的扶持力度，政府部門要充分重視起來，加強引導和監(jiān)督，以名牌產(chǎn)品帶動企業(yè)的快速發(fā)展，進而吸引優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，推動地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展和進步。不過需要注意，必須避免出現(xiàn)地方保護主義，確保企業(yè)的健康發(fā)展。(4)改進服務方式。在質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作中，要以產(chǎn)品質(zhì)量為主抓方向，加快服務質(zhì)監(jiān)建設(shè)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化升級；同時，要建立完善的公共技術(shù)平臺，實現(xiàn)信息和技術(shù)的共享和交流，提升自主創(chuàng)新能力，促進質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作作用的充分發(fā)揮。
二、做好質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作的有效策略
在現(xiàn)代市場經(jīng)濟體制下，要想切實做好質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作，需要采取相應的措施和對策：
(一)及時調(diào)整觀念
要想做好質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作，相關(guān)工作人員需要及時對自身的觀念進行調(diào)整，認清形勢，強化責任，將提升服務質(zhì)量放在工作的首要位置。加快推進質(zhì)量振興戰(zhàn)略，全面加強安全監(jiān)管，在保證穩(wěn)定增長的基礎(chǔ)上，尋求新的突破；鼓勵企業(yè)進行自主創(chuàng)新，對市場的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整；同時，要加大執(zhí)法力度，全力打擊假冒偽劣產(chǎn)品和違法違紀行為，嚴把產(chǎn)品質(zhì)量觀，為市場經(jīng)濟的發(fā)展創(chuàng)造出良好的外部環(huán)境。
(二)強化工作實效性
在市場中，部分產(chǎn)品是有季節(jié)性的，如農(nóng)產(chǎn)品、服裝等，一旦過了結(jié)節(jié)，就會停止生產(chǎn)和銷售，消費者也不再使用，因此，質(zhì)量監(jiān)督工作應該保證實效性，在季節(jié)剛剛開始就要進行，并且保證檢驗的效率，將檢驗結(jié)果在第一時間以各種形式進行公布，使得消費者可以在季節(jié)內(nèi)了解產(chǎn)品的質(zhì)量信息，真正起到引導消費者和質(zhì)量監(jiān)督的作用。
(三)開展品牌建設(shè)品
牌效應一直都是引導市場經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵，積極開展品牌建設(shè)工作，是十分重要的。對于質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督部門而言，要加強對于品牌的認識和研究，結(jié)合本地區(qū)的特色產(chǎn)品和服務，對相關(guān)企業(yè)進行扶持，推動其快速發(fā)展。同時，要加大同類產(chǎn)品的品牌整合速度，推進地區(qū)品牌建設(shè)，對品牌的使用進行規(guī)范和管理，并加強對于品牌產(chǎn)品的抽檢和復檢工作，確保品牌產(chǎn)品的質(zhì)量。對于仿冒品牌產(chǎn)品的行為，要予以嚴厲的打擊，保護品牌產(chǎn)品的知識產(chǎn)權(quán)和外在形象，放大品牌效應。另外，要強化品牌產(chǎn)品的宣傳力度，鼓勵消費者選擇品牌產(chǎn)品，并組織企業(yè)積極開展對外交流與合作，提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，推動企業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。
(四)完善工作體制
完善質(zhì)量監(jiān)督工作體制，強化監(jiān)督部門自身建設(shè)，對于質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作的有效執(zhí)行是十分必要的。在現(xiàn)代市場經(jīng)濟體制下，質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作的具體要求包括：注重科學發(fā)展，加快綜改示范，提升品牌效應，強化科學監(jiān)管，確保優(yōu)質(zhì)服務，構(gòu)建交流平臺。相關(guān)管理部門應該充分重視起來，當好推手，進一步發(fā)揮質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督工作的推動效應、保障效應以及服務效應，為企業(yè)的發(fā)展提供良好的外部環(huán)境，促進地區(qū)經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展。
三、結(jié)束語
基神經(jīng)于網(wǎng)絡判別指標過濾方法的兩級識別策略，具有物理意義清晰，定量、定性的特點。應用于結(jié)構(gòu)的損傷診斷，可以有效解決結(jié)構(gòu)不適定性、非線性帶來的評估誤差及精度問題。
1.1自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(Auto2associateNeuralNetwork)
自適應神經(jīng)網(wǎng)絡方法基于無損傷結(jié)構(gòu)在正常服役條件下的實測響應數(shù)據(jù)（某個動力特性參數(shù)、或多個動力特性參數(shù)）作為訓練對象（人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入和輸出數(shù)據(jù)X、Y），依次構(gòu)造一個自相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡Net=T(XY)。訓練完成后，循環(huán)迭代輸入數(shù)據(jù)X進入已訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡Net，獲得輸出數(shù)據(jù)Yn。通過選取合適的殘差判斷函數(shù)，通過對比數(shù)據(jù)Y和網(wǎng)絡輸出數(shù)據(jù)Yn的差值向量,采用某種距離測度函數(shù)加以測量形成健康結(jié)構(gòu)的判別指標Vi。當結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷，實測響應數(shù)據(jù)Xd被作為輸入數(shù)據(jù)通過已經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡Net，由輸入數(shù)據(jù)Xd和輸出數(shù)據(jù)Yd可以計算得到的新的判別指標Vd，并與Vi相比較計算差值構(gòu)建損傷指標Di來判定損傷。當Di大于既定殘差函數(shù)時，即判定結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生損傷。
1.2概率神經(jīng)網(wǎng)絡(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)
自適應神經(jīng)網(wǎng)絡方法構(gòu)建自相關(guān)網(wǎng)絡Net，將實測響應信息迭代計算Di，可以定性判定是否存在損傷，在損傷確定的條件下，可通過概率神經(jīng)網(wǎng)絡PNN判定損傷的位置、類型。PNN是通過具有無參估計量的已知數(shù)據(jù)集的概率密度函數(shù)來實現(xiàn)貝葉斯決策，將其加在人工神經(jīng)網(wǎng)絡框架中,接著進行判別未知數(shù)據(jù)最大可能屬于哪個已知數(shù)集，構(gòu)建一個包含損傷類別θ1、θ2….θq…θn集合,基于p維試驗向量X的貝葉斯決策d(X)為d（X）∈θq(hqlqfq（X）)>hklkfk（X），k≠q
（1）hj———分類指標θj的先驗概率。lj———與錯誤分類d(X)埸θj的相關(guān)損失。fj(X)———采用多變量高斯(Gauss)分布函數(shù)的概率密度函數(shù)：fq（X）∈1nq(2π)p/2σpnqi=1Σexp-（X-Xai)T（X-Xai)2σ222
（2）將該貝葉斯決策映射為一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)成一個概率神經(jīng)網(wǎng)絡，如圖1所示。向量X{X1、X2、X3、X4…Xi}———輸入層的輸入?yún)?shù)。權(quán)重向量Wj和向量X的點積zj構(gòu)成中間層的神經(jīng)元，而相對與分類號q的決策層神經(jīng)元輸出為:fq（X）=nqj=1ΣZqj=nqj=1Σexp[(X•Wqj-1)/σ2]
（3）σ—高斯核標準差。在應用中，構(gòu)建的損傷位置或類型假定有多種。以結(jié)構(gòu)的自振頻率變化率為例，輸入向量X為P個自振頻率變化率，將帶有某種類型損傷(或混合模式損傷)的實測模態(tài)數(shù)據(jù)輸入訓練好的PNN，得出決策層(輸出層)各個損傷形態(tài)在試驗向量點對應的概率密度函數(shù)PDF的估計值，其中，最大PDF估計值對應的預設(shè)損傷集合中則得出損傷的位置及類型。
2應用及展望
美國Purdu大學的Venkatsubrmania和Chan第一次運用BP網(wǎng)絡進行了工廠結(jié)構(gòu)的損傷檢測與診斷，其后的研究中，Kudva將神經(jīng)網(wǎng)絡兩級識別策略運用于平板結(jié)構(gòu)損傷診斷，提出了大型結(jié)構(gòu)損傷檢測的方法；楊英杰等開發(fā)了評估鋼筋混凝土梁的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)；Worden等運用神經(jīng)網(wǎng)絡識別了一個20根構(gòu)件組成的結(jié)構(gòu)的損傷；Pandey用兩級識別策略，基于三層神經(jīng)網(wǎng)絡對大橋桁架結(jié)構(gòu)進行損傷評估。近年來，結(jié)構(gòu)損傷診斷的研究取得了長足進展。上述基于神經(jīng)網(wǎng)絡的損傷診斷研究表明了在這個領(lǐng)域的研究成果，同時也揭示了尚未解決的問題。
（1）如何選取合適的網(wǎng)絡形式及網(wǎng)絡參數(shù)以及樣本集的組成是神經(jīng)網(wǎng)絡兩級識別策略應用的關(guān)鍵，研究有效的網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)是一個新的內(nèi)容；
（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡具備高度適應性，學習能力和容錯能力，但其黑箱系統(tǒng)的特性決定了其硬件實施的復雜性，如何提高算法的實現(xiàn)效率亟待研究；
1.1系統(tǒng)的原理
抽油機井功圖法在線計量技術(shù)是通過建立有桿泵抽油系統(tǒng)力學振動的數(shù)學模型，計算出給定系統(tǒng)在不同井口示功圖激勵下的泵功圖響應，然后對此泵功圖進行定量分析，確定泵的有效沖程、充滿系數(shù)、漏失量、進而求出地面折算有效排量。該項技術(shù)的關(guān)鍵是對泵功圖的識別，可以準確地確定凡爾的開啟、關(guān)閉四個關(guān)鍵點，描述出泵功圖關(guān)鍵的點、線、面的幾何特征，計算產(chǎn)液量，并運用幾何特征法、矢量特征法、神經(jīng)網(wǎng)絡法實現(xiàn)對泵功圖故障的準確判斷。
1.2系統(tǒng)的功能
油水井遠程在線計量分析優(yōu)化系統(tǒng)是以采油工程技術(shù)、測試技術(shù)、通信技術(shù)和計算機技術(shù)相結(jié)合的系統(tǒng)，具有油井自動監(jiān)測和控制、實時數(shù)據(jù)采集、油井液量計量、油井工況診斷優(yōu)化設(shè)計等功能。系統(tǒng)的功能主要包括：油井工況監(jiān)測功能、故障報警功能、數(shù)據(jù)通訊管理功能、油井產(chǎn)量計量功能、油井生產(chǎn)系統(tǒng)分析與優(yōu)化決策功能、網(wǎng)絡查詢功能。
(1)油井工況監(jiān)測功能對油井采集電壓、電流、功率、載荷、沖次、沖程、井口壓力、油溫、生產(chǎn)時率、曲柄銷子、轉(zhuǎn)速、扭矩及巡井時間等生產(chǎn)參數(shù)。
(2)故障報警功能停電、停機、回壓異常、缺相及電流異常、抽油機抽空、防盜紅外監(jiān)控，曲柄銷松動脫落。
(3)數(shù)據(jù)通訊管理功能單井采用自主開發(fā)的YD遠程數(shù)據(jù)采集控制器(RTU)與上位機進行數(shù)據(jù)通信，圖形方式實時顯示壓力、溫度、載荷、電流、電壓、功率等各種生產(chǎn)參數(shù)及泵、機等生產(chǎn)設(shè)備運行狀態(tài)；實現(xiàn)生產(chǎn)參數(shù)超限報警及設(shè)備故障報警，預測故障位置和故障原因并進行相應提示。
(4)油井產(chǎn)量、電量計量功能在油井正常運行期間，能夠?qū)崿F(xiàn)遠程測試數(shù)據(jù)的自動錄取，根據(jù)采集的壓力、轉(zhuǎn)速、地面示功圖、電量等數(shù)據(jù)，應用油井量油技術(shù)，計算油井產(chǎn)液量，實現(xiàn)在無人值守情況下能及時掌握油井的動態(tài)變化和用電情況。
(5)油井生產(chǎn)系統(tǒng)分析與優(yōu)化決策功能根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行生產(chǎn)井參數(shù)優(yōu)化設(shè)計、在線診斷、抽油井系統(tǒng)效率分析等。
(6)網(wǎng)絡查詢功能通過IE瀏覽器在油田信息網(wǎng)上可隨時瀏覽各油水井實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)、液量計量、工況診斷、優(yōu)化設(shè)計等結(jié)果，查詢有關(guān)生產(chǎn)報表及分析結(jié)果。
2.系統(tǒng)在南陽油田的現(xiàn)場應用情況
2.1實時監(jiān)測油井的產(chǎn)液量該系統(tǒng)能實時監(jiān)測所有油井的計量數(shù)據(jù)：理論泵排量、有效沖程、泵效、計算產(chǎn)量等。如圖3.1所示。
2.2實時進行油井工況監(jiān)控
實時報警程序的主要功能是對油井工況監(jiān)控和故障診斷結(jié)果進行實時報警，見下圖3.2。安裝實時報警程序的任何計算機終端都能實時收到故障的語音、顏色、閃爍報警。油井工況監(jiān)控報警是對工況監(jiān)控系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的故障進行報警,比如:停電、停機、油壓異常、缺相及電流異常、皮帶打滑、防盜紅外監(jiān)控，曲柄銷松動脫落等進行報警。故障診斷結(jié)果報警是對基于泵功圖的特征診斷出的油井故障進行報警,比如:抽油桿斷脫、供液不足、氣鎖、氣體影響、凡爾漏失、泵筒彎曲、完全泵阻等進行報警。
2.3有效解決計量問題如實反映油井產(chǎn)液量的變化
對于功圖和產(chǎn)液量時刻都發(fā)生變化的油井來說，傳統(tǒng)的計量方法不夠準確，而現(xiàn)在用油水井遠程監(jiān)控液量自動計量及分析系統(tǒng)可以定量地反映油井產(chǎn)液量的變化。以雙新6-6井為例，在9月19日，油井的時段產(chǎn)液量是在不斷地發(fā)生變化，從8:00的2.01T變化到14:01的20.56T；功圖也相應地從嚴重供液不足到供液不足在變化著。而標產(chǎn)車只能取某一時間點的產(chǎn)液量代替整天的產(chǎn)液量，假如在14:01取樣核產(chǎn)20.56T替代整天產(chǎn)液量，這就與油井的實際產(chǎn)液量相差很大。該系統(tǒng)非常真實地記錄每一小時時段的產(chǎn)液量，從而可以求出油井一天的真實產(chǎn)液量。
2.4及時反映油井采取增產(chǎn)措施后的產(chǎn)量變化
對油井采取增產(chǎn)措施后及時反映地層供液情況和油井產(chǎn)量，以雙J4-137為例，地層摻水由原來每天20方增加到每天50方，根據(jù)雙J4-137井的日產(chǎn)液和功圖變化情況來看，地層供液情況由地層供液不足變?yōu)楣┮毫己?，油井產(chǎn)量由10號10方增長到19號24方，說明增注措施取得了良好的效果。如圖3.3所示。3.5及時反映生產(chǎn)參數(shù)變化時的產(chǎn)液量以雙H5-906井為例，該井在9月12日調(diào)整沖次，由7次調(diào)到4次；在9月15日再次調(diào)整沖次，由4次調(diào)到6次。油井產(chǎn)液量在11日至14日產(chǎn)液量明顯下降，由以前58方降到39方左右；15日起，產(chǎn)液量上漲到53方左右，日后趨于穩(wěn)定。由此可見，IPES系統(tǒng)的功圖法在線計量技術(shù)能達到及時準確反映參數(shù)調(diào)整后產(chǎn)液量相應發(fā)生變化的效果，如表3.2所示。
3.結(jié)論
通過IPES系統(tǒng)的功圖法在線計量技術(shù)在南陽油田的推廣應用，我們可以得到以下結(jié)論：
(1)功圖法在線計量技術(shù)能逐步取代傳統(tǒng)的油井計量方法，確保油井產(chǎn)液量計量的準確性、連續(xù)性、實時性。
(2)該技術(shù)能夠及時準確地診斷出油井的生產(chǎn)狀況，并且該技術(shù)還能簡化了油田的地面流程，節(jié)約投資和降低成本。
(3)在實際生產(chǎn)過程中，對生產(chǎn)波動大等類型油井，傳統(tǒng)的計量技術(shù)已不再適用，功圖法在線計量技術(shù)能夠更好地反映油井的實際生產(chǎn)動態(tài)。
關(guān)鍵詞:數(shù)理經(jīng)濟模型;計量經(jīng)濟模型;經(jīng)濟增長模型;生產(chǎn)函數(shù)
一、引言
作為索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型的一個具體形式,20世紀30年代初,美國經(jīng)濟學家柯布和道格拉斯提出下列生產(chǎn)函數(shù):
Y=Kα(AL)1-α,(0<α<1)
式中,K表示資本,L表示勞動,A表示“知識”或“勞動的有效性”,AL表示有效勞動,α是參數(shù),Y表示產(chǎn)量。這就是著名的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。柯布和道格拉斯用美國1899-1922年制造業(yè)的生產(chǎn)統(tǒng)計資料來估計模型的參數(shù),得出:
Y=1.01L0.75K0.25
對這個生產(chǎn)函數(shù)以及柯布、道格拉斯所做的工作,余斌,程立如提出了下列批評[1]:
第一,柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)“論證”了資本家的所得不是來自勞動所創(chuàng)造的剩余價值,而是來自資本的邊際產(chǎn)出。從而成為為資本主義制度進行辯護的工具。第二,柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中遺漏了許多可能會影響產(chǎn)出的其他的重要因素。如:機器性能的提高、由于經(jīng)濟的短期波動而導致的資本閑置或過度使用的情況、工人每天(或每周或每年)工作小時數(shù)的變化、勞動者素質(zhì)的變化、勞動強度的變化等。因而柯布和道格拉斯對模型所做的估計并無實際價值。本論文由整理提供第三,本來,生產(chǎn)函數(shù)須在一定技術(shù)條件以及一定的資本有機構(gòu)成下(這兩個條件在不同的生產(chǎn)部門有很大的差別)來討論投入對產(chǎn)出的影響?？墒?在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中,這些條件是隨意可變的。文獻[1]舉例說,由于這一疏忽,可能會引出“用1個輪胎配16個汽缸可以組成一輛汽車”這樣的荒謬結(jié)論。
作為與余斌,程立如觀點的商榷,程細玉、陳進坤闡述了下列幾個基本觀點[2]:第一,一個經(jīng)濟模型是這樣建立起來的:在一定經(jīng)濟理論的背景下,根據(jù)樣本數(shù)據(jù),對經(jīng)濟現(xiàn)象眾多的影響因素進行檢驗、比較、篩選,找出其中一種或若干種最重要的因素,用他們來構(gòu)建模型(而把其他次要因素的作用效果納入模型的誤差項),然后用樣本數(shù)據(jù)來估計模型的參數(shù),最后再對估計結(jié)果進行經(jīng)濟意義檢驗和一系列統(tǒng)計檢驗?？虏?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是通過以上程序建立的,因而是科學的。第二,影響產(chǎn)出量的要素有哪些?在供給不足的經(jīng)濟環(huán)境中,影響產(chǎn)出量的要素是:勞動、資本、技術(shù)等等;在需求不足的經(jīng)濟環(huán)境中,影響產(chǎn)出量的要素是:居民收入、人口、消費習慣等。第三,柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)把技術(shù)條件假定為不變,這的確造成了模型與現(xiàn)實之間的距離。針對這一缺點,后來的學者對柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進行改進,把技術(shù)進步速度納入了模型。第四,用樣本數(shù)據(jù)估計了模型的參數(shù)之后,要檢查所得的結(jié)果是否符合經(jīng)濟實際,接著還要進行一系列統(tǒng)計檢驗。第五,建立經(jīng)濟模型時要考慮所選變量數(shù)據(jù)的可得性。能夠獲得數(shù)據(jù)的變量才具有實際意義,才能成為模型中的變量。
這兩篇文章所提出的問題以及二者之間的爭論,引起了筆者的若干思考。
二、數(shù)理經(jīng)濟模型
人們在進行經(jīng)濟學研究和進行計量經(jīng)濟學研究時,必須要把數(shù)理經(jīng)濟模型和計量經(jīng)濟模型清楚地區(qū)分開。事實上,柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(以及作為該模型一般形式的索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型)屬于數(shù)理經(jīng)濟模型范疇。后來,柯布和道格拉斯用美國1899-1922年制造業(yè)的生產(chǎn)統(tǒng)計資料來估計模型的參數(shù),這是把數(shù)理經(jīng)濟模型直接移作計量經(jīng)濟模型來使用(我們將要在后面談到,這種做法存在著很大的風險),此時,柯布和道格拉斯所作的事情已不再是研究一個數(shù)理經(jīng)濟模型,而是在估計一個計量經(jīng)濟模型(此時,模型中加上了隨機項,而數(shù)理經(jīng)濟模型是無所謂隨機項的)。
數(shù)理經(jīng)濟學是運用數(shù)學方法對經(jīng)濟學理論進行陳述和研究的一個分支學科。數(shù)理經(jīng)濟學中的數(shù)學模型,是為了探索不能用數(shù)字表現(xiàn)的數(shù)量之間的關(guān)系和不能用代數(shù)表現(xiàn)的函數(shù)之間的關(guān)系,這種模型旨在通過數(shù)學邏輯推理來闡釋經(jīng)濟現(xiàn)象之間的關(guān)系和演變趨勢。這就是說,數(shù)理經(jīng)濟學是在理論的層面上運用數(shù)學語言來研究和表述經(jīng)濟理論,而不是在經(jīng)驗的層面上對經(jīng)濟現(xiàn)象在具體時間、地點、條件下的結(jié)局進行描述、估計或預測。
余、程的文章和程、陳的文章同樣都把數(shù)理經(jīng)濟模型與計量經(jīng)濟模型混為一談了。余、程文章的主旨是要批評一個數(shù)理經(jīng)濟模型(柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)),程、陳文章的主旨則是要為這個數(shù)理經(jīng)濟模型辯護。但是,兩篇論文的內(nèi)容,其實卻撇開了數(shù)理經(jīng)濟模型,說的都是計量經(jīng)濟模型的事情。例如,余、程的文章批評說,模型中遺漏了若干變量、沒有把技術(shù)條件固定住。對于計量經(jīng)濟模型,這些批評是對的;對于數(shù)理經(jīng)濟模型,這些批評則是不對的。再如,程、陳的文章一開篇,便開宗明義地說,經(jīng)濟模型中會含有一個誤差項(隨機項),顯然,作者這里所說的“經(jīng)濟模型”指的是計量經(jīng)濟模型而不是數(shù)理經(jīng)濟模型,因為,數(shù)理經(jīng)濟模型無所謂隨機項,計量經(jīng)濟模型才考慮這個項。該論文接下來所說的收集樣本數(shù)據(jù)、對模型進行估計和檢驗等等,也全都是建立計量經(jīng)濟模型時候的事情。
把數(shù)理經(jīng)濟模型與計量經(jīng)濟模型混為一談的現(xiàn)象,在一些研究人員的成果中也?？梢姷?。有的作者用索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)做計量經(jīng)濟分析時,把索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型里假定為外生的那些變量作為計量經(jīng)濟分析中理所當然的假定前提,并相應地假定隨機項的期望值為0。這些研究人員認為,由于現(xiàn)在使用的是索洛-斯旺模型而不是別的其它模型,就應該把索洛-斯旺模型的假定作為對現(xiàn)實生活的假定,認為這就是以經(jīng)濟學理論為根據(jù)。這些作者犯了用模型定義現(xiàn)實世界的錯誤。計量經(jīng)濟分析的目標是盡可能準確地描述現(xiàn)實世界?，F(xiàn)實世界只有一個。現(xiàn)實世界是檢驗計量經(jīng)濟分析正確性的唯一標準。
現(xiàn)在我們來考察數(shù)理經(jīng)濟模型。
一個經(jīng)濟學原理,可以用文字闡述,可以用圖形來直觀地描述,也可以用數(shù)學語言(數(shù)學模型———數(shù)理經(jīng)濟模型)來表述。三者目標相同,都是為了闡釋經(jīng)濟學原理(而不是模擬現(xiàn)實世界)。
為了使經(jīng)濟原理的闡釋更易于理解,常常需要把現(xiàn)實世界加以簡化(簡化的世界當然已經(jīng)不是真實的現(xiàn)實世界)。這是允許的。因為數(shù)理經(jīng)濟模型的目的并不是模擬真實的現(xiàn)實世界,而僅僅是為理解這個世界的特定特征提供見解。這種簡化現(xiàn)實世界的方法叫做抽象法。抽象法是科學研究中一種常用的方法。馬克思在《資本論》中,為了闡述勞動創(chuàng)造價值的理論和剩余價值理論,舍象掉了生產(chǎn)商品的勞動的具體形態(tài)
而僅僅從量上考察抽象的人類勞動;舍象掉了商品的使用價值而僅僅考察商品的價值———生產(chǎn)商品的社會必要勞動時間。在自然科學里,抽象法的使用也比比皆是。例如,物理學在闡釋一個力學原理時,常常會把摩擦力忽略不計。索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型(以及作為它的具體形式的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù))同樣使用了抽象法,把現(xiàn)實世界中一些本來對經(jīng)濟增長有影響的因素假定為不變。該模型假定,產(chǎn)出量Y對于資本K和有效勞動AL是規(guī)模報酬不變的,即:如果資本和有效勞動加倍,則產(chǎn)量加倍———這意味著,對新投入品的使用方式與對已有投入品的使用方式一樣———這也就是假定,資本有機構(gòu)成不變。
美國經(jīng)濟學家戴維·羅默更具體地指出了這個模型所應用的假定:只有一種產(chǎn)品;沒有政府;就業(yè)的波動被忽略;儲蓄率、折舊率、人口增長率和技術(shù)進步率均不變[3]。對現(xiàn)實世界所作的舍象越多,模型越容易理解,但是,模擬現(xiàn)實世界的能力越差。為了縮小數(shù)理經(jīng)濟模型與現(xiàn)實世界的距離,經(jīng)濟學家會把被舍象掉的東西逐步納入模型,從而使得數(shù)理經(jīng)濟模型越來越深刻。索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型假定儲蓄率s不變,在這一假定下,t時刻的投資sY(t)是t時刻產(chǎn)出量的一個固定的比例,可是,在實際上,s是在家庭和廠商各自追求效用最大化的相互作用下對家庭的收入進行“消費”和“儲蓄(即廠商的投資)”分配的權(quán)衡之后形成的,它不是固定的;索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型假定人口增長率不變,可是,在實際上,人口增長率也不會固定不變。這種過度的舍象使得索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型不能很好地解釋經(jīng)濟增長。本論文由整理提供后來提出的拉姆齊-卡斯-庫普曼斯模型,通過“產(chǎn)量減消費”來計算投資,其中的消費通過對家庭的效用函數(shù)在效用最大化的目標下求解得到,這樣,就把儲蓄率從外生不變轉(zhuǎn)變成為內(nèi)生變化;再后來,進一步把人口變動從外生轉(zhuǎn)變成為內(nèi)生,提出了有移民的經(jīng)濟增長模型(包括有移民的索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型和有移民的拉姆齊-卡斯-庫普曼斯模型)。在這里我們看到了數(shù)理經(jīng)濟模型從簡單到復雜,對現(xiàn)實世界的解釋能力從低到高的發(fā)展過程。順便說一句:程、陳文章所謂在供給不足的經(jīng)濟環(huán)境中影響產(chǎn)出量的要素是勞動、資本和技術(shù),在需求不足的經(jīng)濟環(huán)境中影響產(chǎn)出量的要素是居民收入、人口和消費習慣的說法顯然是錯誤的———事實是,索洛-斯旺經(jīng)濟增長模型舍象掉了居民收入、人口和消費習慣等變量,后來一些進一步的模型把這些變量加了進來。
歸根到底,數(shù)理經(jīng)濟模型的目的不是模擬現(xiàn)實世界,而只不過是解釋現(xiàn)實世界的某種特征。事實上,我們已經(jīng)擁有了一個完全現(xiàn)實的模型———這個世界本身。不幸的是,這個“模型”太復雜了,復雜得難以理解。從解釋現(xiàn)實世界的某種特征這一目的出發(fā),我們必須要對現(xiàn)實世界加以簡化。上面所敘述的經(jīng)濟增長模型的簡要發(fā)展過程告訴我們,在闡述科學理論的時候,對現(xiàn)實世界所作簡化的合理性會有程度之分。在這里,“所探討的問題”是判斷合理性的根據(jù)。如果一個簡化性的假定使得模型對所探討的問題給出了不正確的答案,那么,這樣的簡化是不合理的;如果相反,所作的簡化是合理的。盡管這時的模型仍然是“缺乏現(xiàn)實性”的,但是,此時的缺乏現(xiàn)實性應當被認為是模型的優(yōu)點,因為,此時的模型十分清楚地把我們所關(guān)注的效應凸現(xiàn)出來(把這些效應與紛繁的現(xiàn)實世界隔離開來),使得問題更易于理解。所以無論如何,任何一個數(shù)理經(jīng)濟模型,都逃避不了要對現(xiàn)實世界做出若干簡化性的假定。順便提一下,在應用數(shù)學領(lǐng)域,人們有時會考慮經(jīng)濟問題的數(shù)學建模課題。此時,研究目標是,依據(jù)所構(gòu)建的數(shù)學模型來求得我們所關(guān)心的數(shù)學解。例如,譚永基把索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為經(jīng)濟增長的數(shù)學模型,要求導出下面的解:在一定的總成本下,怎樣分配投資和勞動可以使產(chǎn)量最大;或是,在一定的產(chǎn)量下,怎樣分配投資和勞動可以使成本最省[4]。在這里,對于所推出的結(jié)果,研究人員應當負責任地說明,這些結(jié)果是在何種假定下推出來的;另外,這里所推導的結(jié)果究竟有多大的參考價值似乎值得懷疑,因為,柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)所設(shè)定的“簡化世界”距離現(xiàn)實太遠了。
三、基于估計因果效應研究目標的
計量經(jīng)濟模型計量經(jīng)濟模型(本文只考慮回歸模型形式的計量經(jīng)濟模型)的功用是:預測、控制、進行因果效應估計①(測算某一個自變量對因變量的影響效應)。在不同的功能要求下,對于模型的構(gòu)造有不同的標準。本文要討論的是基于估計因果效應這一目標,對計量經(jīng)濟模型所提出的要求。從原則上說,為了在變量的因果關(guān)系中確定各個變量的影響效應,所用的模型應當是現(xiàn)實世界本身。拿經(jīng)濟增長模型來說,假若我們有一個描述經(jīng)濟增長的現(xiàn)實世界的模型,那么,對于一個特定的時空,它就會確定地反映出該時空下每個原因變量對經(jīng)濟增長的影響效應。然而,這是不可能做到的。事實上,我們不可能把影響(決定)經(jīng)濟增長的全部因素無遺漏地列舉出來,我們所建立的計量經(jīng)濟模型無法避免地要漏掉一些變量。由于無法控制被漏掉的變量的值,因而把某一時空下模型中各個變量的值輸入以后所算出的該時空的經(jīng)濟增長數(shù)值與實際數(shù)字之間會有一個誤差(它的大小事先不能確定,是一個隨機項)。所以,計量經(jīng)濟模型一定會有一個隨機項,它是計量經(jīng)濟模型對現(xiàn)實世界所作的模擬與真實的現(xiàn)實世界之間的差距。數(shù)理經(jīng)濟模型沒有這樣的項,因為,數(shù)理經(jīng)濟模型旨在設(shè)計一個簡化的世界來解釋某一個問題,而不是用來測算現(xiàn)實世界。那么,用于估計因果效應的計量經(jīng)濟模型應當滿足何種要求呢?仍然拿經(jīng)濟增長模型來說。我們所建立的一個關(guān)于經(jīng)濟增長的計量經(jīng)濟模型,它的隨機項里會包括被遺漏的影響經(jīng)濟增長的兩種類型的因素:一類是對經(jīng)濟增長有舉足輕重影響的因素,另一類是大量均勻小的偶然性的影響因素。假若把索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)當作計量經(jīng)濟模型使用,那么,被該函數(shù)假定為外生的儲蓄率、折舊率、人口增長率、技術(shù)進步率等變量便屬于隨機項里面的第一類影響因素。除此以外,在這個模型的隨機項里邊,還包含有許多其它的對經(jīng)濟增長有舉足輕重影響的因素。例如,美國經(jīng)濟學家斯蒂格利茨講過,經(jīng)濟增長有四個重要的源泉:資本品積累(投資)的增加;勞動力質(zhì)量提高;資源配置效率的改善;技術(shù)變革[5]。這里,所謂資源配置效率的改善,指的是把資源(例如勞動)從生產(chǎn)率低的部門(如傳統(tǒng)農(nóng)業(yè))轉(zhuǎn)移到高生產(chǎn)率的現(xiàn)代制造業(yè)。索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)假定只有一種產(chǎn)品,當然不會考慮資源在部門間轉(zhuǎn)移的情況,換句話說,這個變量被放在了隨機項之中。再如,索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)假定了一個封閉的經(jīng)濟,可是,現(xiàn)代經(jīng)濟都是開放經(jīng)濟。在一個封閉經(jīng)濟中,投資水平由國內(nèi)儲蓄水平?jīng)Q定,投資等于儲蓄,沒有更多的儲蓄,投資便不能增加;相反,在一個開放經(jīng)濟中,這兩者之間的關(guān)系是松散的,因為一個國家可以從國外借款來為其投資提供資金。于是,儲蓄和投資之間的聯(lián)系這個變量被放在了隨機項之中。又如,政府的宏觀經(jīng)濟政策、政府的公共支出無疑是經(jīng)濟增長的重要影響因素?？墒?索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)假定沒有政府。于是,這些變量也被放在了隨機項之中。除了這三個變量之外,還可以舉出更多。這就是說,當我們把索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)當作計量經(jīng)濟模型使用的時候,在模型的隨機項里面,一方面包含有大量均勻小的偶然性影響因素,另一方面還包含有許多對經(jīng)濟增長有舉足輕重影響的因素。其中的均勻小的偶然性影響因素,各自一方面與模型的結(jié)果變量(因變量)Y相關(guān),另一方面與模型的解釋變量(自變量)K以及AL獨立;而其中的對經(jīng)濟增長有舉足輕重影響的因素中,會有一些既與Y相關(guān),又與K、AL或其中的某一個相關(guān)。對上述后一類變量,即遺漏在模型外邊的(因而包含在隨機項中的)既與因變量相關(guān)又與自變量相關(guān)的變量,計量經(jīng)濟學給予特別的關(guān)注,專門把它們叫做遺漏變量。當使用計量經(jīng)濟模型測算因果效應的時候,如果存在遺漏變量,會得出錯誤的因果效應結(jié)論。人們熟知,做線性回歸分析時,對模型的隨機項有若干條假定,其中的一條是:隨機項的期望值為0。當隨機項期望值為0時,我們所得到的模型回歸系數(shù)的最小平方估計量是無偏的,反之,估計量有偏。什么時候會發(fā)生隨機項期望值不為0的情況呢?美國經(jīng)濟學家詹姆斯·H.斯托克和馬克·W.沃特森[6]97-97,122-123指出,當模型外存在遺漏變量的時候會出現(xiàn)這種情況。所以,當模型外存在遺漏變量的時候,回歸系數(shù)的最小平方估計量有偏,也就是說,在這種情形下我們所得到的計算結(jié)果并不是對總體的正確的估計。這就是計量經(jīng)濟分析中的遺漏變量效應?？梢?用于估計因果效應的計量經(jīng)濟模型應當滿足的要求是:模型外不存在遺漏變量,或者說,應當仔細地找出遺漏變量,盡可能把它們都納入模型。對于一些無法觀測的遺漏變量,計量經(jīng)濟學開發(fā)了處理它們的若干種辦法,例如,面板數(shù)據(jù)回歸,工具變量回歸,設(shè)計準實驗等[6]160-161,177-192,216-276。有的研究人員在建立了他所需要的模型以后,不考慮模型中隨機項的期望值是否真的是0,而武斷地聲明,假定自己模型隨機項的期望值為0。其實,在回歸分析的教科書中闡述關(guān)于模型隨機項的假定的時候,所用的“假定”一詞的含義,并不是這個詞通常的詞義?！凹俣ā币辉~通常的詞義是指:我們對事物的狀態(tài)所做的某種與真實狀態(tài)相悖的設(shè)定,或者是當我們并不了解真實狀態(tài)時所做的某種猜想性的設(shè)定。然而,回歸分析中的“假定”一詞卻不是這個意思。回歸分析教科書中所提出的模型隨機項的假定,指的是正確地運行回歸分析必須要滿足的前提條件。
直接用數(shù)理經(jīng)濟模型來充當計量經(jīng)濟模型的風險在于:數(shù)理經(jīng)濟模型要對現(xiàn)實世界加以簡化,也就是,要把因變量的某些重要的影響因素假定為不變,當我們把該模型充作計量經(jīng)濟模型使用時,只要這些被假定為不變的因素與模型內(nèi)的自變量相關(guān),它們就成為計量經(jīng)濟模型的遺漏變量,從而導致遺漏變量效應。
由遺漏變量效應所導致的回歸系數(shù)最小平方估計量的偏差大小由隨機項與模型中自變量之間相關(guān)程度的大小決定,相關(guān)程度越大,偏差就越大。因此,測算因果效應時,至少應當把與模型中自變量相關(guān)程度大的遺漏變量仔細地找出來,將其納入模型。本論文由整理提供回到索洛-斯旺模型的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)上來:其實,它只不過是一個初級的生產(chǎn)函數(shù)模型,在經(jīng)濟學中十分明確地指出了這個模型對于解釋經(jīng)濟增長的缺陷,因此在其后才陸續(xù)提出了若干進一步的模型。后來提出的模型與現(xiàn)實世界的距離較之索洛-斯旺模型要小。我們?yōu)槭裁床皇褂门c現(xiàn)實世界距離小些的較為復雜的模型而偏要用假定性明顯過大的索洛-斯旺模型呢?
有的研究人員用計量經(jīng)濟分析手段對數(shù)理經(jīng)濟模型進行“實證”。他們用樣本數(shù)據(jù)估計了模型的回歸系數(shù),然后進行一系列的統(tǒng)計檢驗,如果統(tǒng)計檢驗被通過了,就認為數(shù)理經(jīng)濟模型獲得了證實。事實上,當我們用計量經(jīng)濟分析方法去“實證”一個數(shù)理經(jīng)濟模型時,只能證偽,不能證實。為什么呢?無疑,所有的數(shù)理經(jīng)濟模型都是因果關(guān)系模型,那末,所謂實證,首先就是要證明因果關(guān)系成立。計量經(jīng)濟分析有能力完成“X與Y統(tǒng)計獨立還是統(tǒng)計相依”的檢驗,然而,如黃芳銘指出的,要想把“X與Y統(tǒng)計相依”的論斷引申為“X與Y具有因果關(guān)系”,必須要具備的前提條件是:“無關(guān)的影響變量必須被排除”[7]。
對于計量經(jīng)濟模型來說,這個要求意味著模型外沒有遺漏變量(或模型隨機項的期望值為0)。但是,計量經(jīng)濟研究中所使用的樣本數(shù)據(jù)都是調(diào)查數(shù)據(jù),在這種情況下,一個計量經(jīng)濟模型是否滿足“模型外沒有遺漏變量(或模型隨機項的期望值為0)”的要求,在統(tǒng)計上是無法獲得證明的。因此,當一個統(tǒng)計檢驗拒絕了“總體回歸系數(shù)等于0”的零假設(shè)的時候,充其量只能說明該自變量與因變量統(tǒng)計相依,而始終無法說明二者之間具有因果關(guān)系。假若得到相反的檢驗結(jié)論———“總體回歸系數(shù)等于0”的零假設(shè)無法被拒絕,那倒是可以說明把該自變量做為因變量的一個原因放入數(shù)量經(jīng)濟模型是錯誤的。
四、基于預測任務的計量經(jīng)濟模型
當計量經(jīng)濟模型的任務是用于預測的時候,我們所關(guān)心的不是估計的回歸系數(shù)有沒有因果解釋能力,是不是無偏;此時我們所關(guān)心的是模型的預測能力,即:模型是不是能夠生成可靠的預測值。有的時候,遺漏變量效應使得一個模型對于測算因果效應是無用的,但是它仍然可以用于預測[6]。怎樣從統(tǒng)計上來評價一個模型的預測能力呢?直觀地說,這可以用“預測誤差”的大小來衡量。預測誤差的大小可以用均方預測誤差來描述,它是若干期的預測值與相應實際值的離差平方的平均值。將它與回歸分析中熟知的均方殘差對照,可以看出,后者也大致地提供了模型的預測誤差的信息。另一方面,還可以考察在因變量樣本數(shù)據(jù)的總變差平方和中,有多大的比例可以由回歸來解釋,這個比例越大,模型的預測能力便越強。顯然,它就是判定系數(shù)R2。由于R2可以換算成F統(tǒng)計量,所以,也可以用F統(tǒng)計量來評價模型的預測能力(F統(tǒng)計量的值越大,模型的預測能力越強)。
柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是不是一個好的預測模型呢?這需要經(jīng)過自變量選擇的操作才能最后作結(jié)論。我們來考察一下兩種常用的選擇回歸自變量的方法[8]:回歸選元法和逐步回歸法?；貧w選元的做法是:列出所有可能的自變量,再列出由它們所組成的所有的一元回歸模型,所有的二元回歸模型,等等,然后構(gòu)造適當?shù)慕y(tǒng)計量來設(shè)法找出其中使預測誤差“接近最小”的模型(進一步縮小預測誤差能夠縮小的量與相應地需要增加模型的自變量所帶來的難度相權(quán)衡,不值得再增加更多的自變量)。逐步回歸的做法是:列出所有可能的自變量,再列出由它們所組成的所有的一元回歸模型(每一個模型中的自變量稱作該模型的初始自變量);計算每一個一元回歸模型的F統(tǒng)計量,把其中F值最大的那個模型的初始自變量分別加到其他的一元模型中去,形成一個個二元模型;對每一個二元模型計算針對該模型初始自變量的偏F統(tǒng)計量,把其中偏F值最大的那個模型的初始自變量分別加到其他的二元模型中去,形成一個個三元模型;如此逐步進行下去。在這里,針對某一個自變量的偏F統(tǒng)計量的分子度量了把這個自變量加入模型后對于解釋總變差平方和做出的貢獻。
在逐步回歸的操作中,事先規(guī)定偏F統(tǒng)計量的一個水平,當逐步回歸進行到這樣一個階段時程序終止:在該階段所算出的各個回歸模型針對其初始自變量的各個偏F統(tǒng)計量中最大的那個值低于事先規(guī)定的偏F統(tǒng)計量水平,這表明,相應的那個自變量進入模型被認為對于提高預測能力是沒有充分幫助的,所以逐步回歸所選擇的模型到上一個階段為止,無必要繼續(xù)為模型增加自變量了。通過考察回歸選元法和逐步回歸法我們看到,選擇回歸自變量時,不管用哪一種方法,都必須首先要把所有可能的自變量全部列出來,然后才談得到設(shè)法選擇預測能力優(yōu)良而自變量又盡可能少的模型?？梢?那種直接搬用數(shù)理經(jīng)濟學里面的某一個經(jīng)濟增長函數(shù)用來充當預測經(jīng)濟增長的回歸模型的做法是不妥當?shù)?。在估計因果效應和預測這兩種不同的任務下,對計量經(jīng)濟模型有不同的要求。上文指出了二者的一個重要差別:在估計因果效應時要強調(diào)回歸系數(shù)的因果解釋能力,所以特別關(guān)注并且要設(shè)法解決遺漏變量所導致的回歸系數(shù)估計量的偏差;在預測時所關(guān)心的是模型的預測能力,在不影響模型預測能力的前提下,遺漏變量、回歸系數(shù)估計量有偏,都是允許的。下面補充指出二者的另一個重要差別:在估計因果效應時強調(diào),模型中的自變量必須真正是引起因變量變化的原因,也就是說,模型必須真正是因果關(guān)系模型;在預測時則允許模型中的自變量并不一定是因變量的原因,它只要是和因變量具有間接的因果關(guān)系因而表現(xiàn)為統(tǒng)計相依就可以了(于是,在進行自變量篩選起步時所列出的自變量,除了直接因果關(guān)系變量以外,還會有間接因果關(guān)系變量)。
五、簡短的結(jié)論
數(shù)理經(jīng)濟模型為計量經(jīng)濟分析提供了理論框架,但是,不能直接簡單地把數(shù)理經(jīng)濟模型當作計量經(jīng)濟模型使用;由于計量經(jīng)濟分析所使用的樣本數(shù)據(jù)都是調(diào)查數(shù)據(jù),在這種條件下,計量經(jīng)濟分析無法論證變量之間的因果關(guān)系,它所能夠做的事情只能是,針對經(jīng)濟學中所論證的經(jīng)濟現(xiàn)象之間的因果關(guān)系來測算具體時間、地點、條件下具體的因果關(guān)系效應;本論文由整理提供當構(gòu)造一個旨在測算因果關(guān)系效應的計量經(jīng)濟模型時,應當力求做到模型外沒有遺漏變量,因為,遺漏變量的存在會導致因果關(guān)系效應的測算發(fā)生錯誤;計量經(jīng)濟分析還具有預測的功能,當構(gòu)造一個旨在完成預測任務的計量經(jīng)濟模型時,所關(guān)注的是模型的預測功能,此時,允許模型外存在遺漏變量,也允許模型中的自變量只是和因變量具有間接的因果關(guān)系而不具有直接的因果關(guān)系;構(gòu)建預測模型時應首先把所有可能充當預測變量的自變量全部列出來,然后設(shè)法篩選出具有優(yōu)良預測功能而所使用的預測變量又盡可能簡約的模型。
參考文獻:
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