1.1　计量经济学方法的发展脉络

个体人生和宏观社会都处于一种永恒的不确定性中，确定性是短暂而具有相对性的，由此风险也会蕴含于个体所做的选择中，故经济学即分析在不确定性中如何对有限的资源进行公平、高效的分配。落实到实际分析中，虽然自然科学中的随机对照实验是进行因果检验的极佳方法，但社会科学分析的是复杂多变的社会现象和真实具体的生命，限于不可复现、不可控制、过于昂贵和道德伦理等问题无法进行实验研究以获取实验数据（experimental data），而只能获得非实验性数据（non-experimental data），此时，后期分析方式的完善便被认为可以部分弥补前期研究设计的不足，例如，寻找和设计较好的参照组和采用准自然实验设计等，进而进行数学建模和实证分析便成为经济学研究的“左膀右臂”，以期通过模型与方法的精进来解决内生性问题以探索其因果关系。

计量经济学作为经济学研究的基础方法论和得力分析工具，建立在统计方法发展的基础之上，旨在以理论为指导，利用计量经济学方法、模型和工具对观测数据（或少部分实验数据）进行分析，通过描述现象、验证假设和发现规律等来为实践策略提供参考。得益于经验数据的获取和计算技术的发展，链接理论和方法、假设和检验的计量经济学方法获得了长足发展。

纵观计量经济学的发展脉络，由挪威经济学家Ragnar Frish和美国经济学家Erving Fisher于1930年成立的世界计量经济学会（Econometric Society）可以认为是计量经济学作为一个学科诞生的象征之一，其中Ragnar Frish是公认的计量经济学奠基人。而计量经济学这一相对较为年轻的经济学分支的发展离不开成立于1932年的考尔斯经济学研究委员会（Cowles Commission for Research in Economics，简称Cowles Commission，即CC）的资助（王少平等，2013），CC范式对后来的计量经济学发展影响深远。1930—1960年，计量经济学作为一门学科取得了重要进展，其解决了计量经济学建模的基本问题，如概率基础、估计、识别、测试以及模型的构建等，但这一阶段仍存在理论模型与实际问题匹配失败等问题（Qin D, 1997）。1970年，计量经济学界开始了改革CC范式的方法论尝试，包括学习者贝叶斯回归模型选择策略（learner's bayesian regression model selection strategy）、矢量自回归方法（Vector Autoregressive Approach，VAR）和伦敦经济学院派（London School of Economics，LSE）的发展（Qin D, 2013）。总体而言，尽管CC范式内部存在分歧，但学界还没有就替代它的明确方法达成共识，即CC范式的转变还没有发生（Qin D, 2013）。

就计量经济学在我国的发展而言，虽然其起步晚，但也经历了较快的成长。1979年中国数量经济学会的成立标志着中国计量经济学的诞生，李子奈（2008）将其分为20世纪80年代初至90年代前期的推广普及期、90年代中后期至20世纪末教学的提高与应用研究的推广期以及21世纪初期直至目前的发展与创新期。

当然，计量经济学也存在一定的局限性，例如，由于经济数据的非实验性而无法在模型中纳入所有未知或不可观测因素、经济变量不满足同质性假设、经济关系的渐进式结构变化以及数据质量缺陷等（洪永淼，2007），这启示我们在利用相关分析工具与方法时宜采取谨慎态度。尽管受到社会文化情境的影响，但致力于在可控条件下研究个体行为的实验经济学做出了突破经济数据的观测性这一局限的尝试（Samuelson L, 2005）。虽然以计量经济学为例的社会科学远未达到建立如物理学等自然科学的成熟模型，但它依然为我们观察、认识与改变由兼具生物性和社会学的人所组成的社会，迈向实现个体发展的个体生活与构建尊重平等多元的世界提供了诸多启发和引导。

展望未来，无论就计量模型而言还是就实证分析而言，计量经济学都是国内外的研究重点与热点，且国外研究已从曾经的以经济学和教育学为主，进入了医疗和环境等领域，空间计量经济学也成为快速发展的一个方向（邱均平等，2019）。同时，在“互联网+”时代，数据足迹的种类越发多样，利用大数据进行创新性研究也成了新的突破口（汪寿阳等，2019）。总体而言，计量经济学的应用前景广阔。