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计量经济学对于大多数人来说只是一个实证工具而已,搞计量方法或理论计量的除外,当然这些毕竟是少数,所以大多数的人都是学某种计量方法然后去应用。但是国内的很多实证文章使用计量方法时让人很不解,拿时间序列中最著名的格兰杰因果关系检验来说吧,很多人的文章里通过检验结果就得出某两个变量有因果关系的结论,这明显的存在一些问题,首先格兰杰因果关系的存在不代表两个变量就有经济上的因果关系或哲学意义上的因果关系,格兰杰因果关系本质上是一种预测关系,表示一个变量对另一个变量有更好的预测能力。其次检验统计量不是百分百可信的,检验的结果可能会是虚假的,也就会有伪格兰杰因果关系。
计量经济学有一个问题一直让人迷惑,实证研究中有相当大一部分是运用计量方法去验证经济变量的因果关系的,当我们通过计量软件估计出模型并得到统计上显著的参数时,我们并不能信心十足的说要研究的经济变量存在因果关系,因为计量经济学得到的检验结果充其量只是两个经济变量具有因果关系的必要条件,而非充分条件,所以我们得到统计显著的估计结果并不能说两个变量存在因果联系。但国内很多实证文章似乎都是先做计量实证模型,用软件跑出结果后就大谈经济变量之间的影响机制,用必要条件推断因果联系,有点本末倒置。好像不需要经济理论,大肆借助复杂的计量模型,让数据说话得出经济联系或经济理论,计量经济学也由此占上风了,经济理论反倒为计量经济学服务啦,这应该有点可笑。符合逻辑的经济理论才是最基本的,计量经济学主要是为经济理论服务的,是用来检验经济理论的可信度的,经济学中的因果联系是通过经济理论分析得来的,然后借助于计量方法来验证,这才是经济学研究的正道。计量经济学在那里一味的捣腾数据是没什么大意思的,只能弄出些干巴巴的文章来!
最后强调下个人看法,计量经济学只是个工具,而且是很多研究工具中的一种而已,她是为经济理论服务的,经济学理论思维才是最核心的,一味的陷入庞杂数据和复杂方法之中更是不可取!
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