©陈强，2015年，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社。第1章导论1.1什么是计量经济学“计量经济学”(econometrics)，是运用概率统计方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。由于实验数据的缺乏，计量经济学常常不足以确定经济变量之间的因果关系。但大多数实证分析的目的恰恰正是要确定变量之间的因果关系(即X是否导致Y)，而非相关关系。2例(相关关系)你看到街上的人们带雨伞，于是预测今天要下雨。这只是相关关系，“人们带伞”并不导致“下雨”。例(相关关系)根据与流感相关的海量词条搜索记录，谷歌公司通过分析大数据(bigdata)，可以很快地预测流行病的地域传播。这也只是相关关系，上网搜索流感信息并不导致流感传播。如果只对预测感兴趣，则相关关系就足够了。如果要推断变量之间的因果关系，则计量分析必须建立在经济理论的基础之上，即在理论上存在X导致Y的作用机制。但即使有理论基础，因果关系常常依然不好分辨。3首先，可能存在“逆向因果关系”(reversecausality)或“双向因果关系”。例(逆向因果)FDI(外商直接投资)促进经济增长，但FDI也被吸引到快速增长的地区。例(逆向因果)收入增加引起消费增长，而消费增长也拉动收入增加。例(逆向因果)经济萧条可能引起内战，但内战也会导致经济停滞。其次，被遗漏的第三个变量(Z)也可能对这两个变量(,)XY同时起作用，参见图1.1。4图1.1可能的因果关系5例(遗漏变量)某外星人来到地球，发现人类会死亡，十分不解。于是开始在全球广泛观察死亡现象，并收集了大量的数据。结果发现，许多人类躺在医院病床(X)之后死去(Y)，故推断医院病床是死亡的原因。外星人认为，由于躺在医院病床上，总是发生于死亡之前，故不可能存在逆向因果关系。外星人于是将研究报告投稿发表于某顶尖经济学期刊，并在文末给出政策建议“珍爱生命，远离病床”。6例(遗漏变量)考虑决定教育投资回报率(returnstoschooling)的因素：lniiiws(1.1)lniw(工资对数)：被解释变量(dependentvariable)is(schooling,教育年限)：解释变量(explanatoryvariable,regressor)或自变量(independentvariable)。i：不可观测(unobservable)的“误差项”(errorterm)或“随机扰动项”(stochasticdisturbance)，包括所有除is以外对lniw有影响的因素，以及人类行为的随机性。下标i：表示第i个观测值(即个体i)。7截距项与斜率为待估参数。的经济含义为教育投资的回报率，即多上一年学，未来工资能增加百分之几...
