计量经济学是由经济学、统计学、数学等学科交叉产生而又相对独立的一门科学。对经济理论的实证分析、经济系统的建模和国民经济投入产出法的计算等经济学问题催生了计量经济学,经过近一个多世纪的发展,该学科已经成为一个成熟且应用广泛的学科。

按照通常的分类,计量经济学可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。其中理论计量经济学主要关注计量经济模型的建立,包括针对不同数据类型、随机实验和不可控随机误差的分布形式、经济学模型和实际问题而进行的假设,从而对该模型进行参数、非参数等的估计、统计推断以及预测,并给出其具体的理论性质,例如无偏性、统计有效性、预测误差等等。应用计量经济学则侧重于分析、解决实际问题,其涵盖面极广,凡是有数据支持的经济学各分支学科均在它的涵盖之列,例如环境经济学、教育经济学、金融经济学、国际贸易理论、经济增长理论等都可以利用数据进行实证分析,在计量经济学理论的指导下进行计算与检验,包括利用经济数据对经济理论进行检验,探究某些经济变量的因果关系,或是利用金融数据进行风险估计等进行的实证研究。计量经济学的理论研究和实证分析相辅相成,对现实生活中某种经济现象通过数据进行验证,往往是理论研究方面的动机,同时理论研究的成果也被广泛应用到各种实际问题中去。

计量经济学是经济学理论体系的一个核心部分。在现代经济学的教学与研究体系中,计量经济学已经成为与微观经济学、宏观经济学并列的三大学科之一,是经济学各分支学科最核心的方法论基础。

计量经济学的最新发展包括以下几个方面。

（1）面板数据计量经济学

面板数据是将截面数据和时间序列数据综合起来的一种新的数据类型。面板数据能够提供不同个体在同一时点的横截面信息,又能够提供同一个体在不同时间点的动态变化。因此,与传统的横截面模型和时间序列模型相比,面板数据模型在模型估计、假设检验和管理科学应用等方面具有明显的优势。国内外高质量面板数据的出现极大地推动了面板数据计量经济学的发展,在宏观经济学和应用微观计量经济学等各个领域都有非常重要的应用。

面板数据计量经济学的最新发展主要集中在3个部分。其一是非线性面板数据建模的发展,包括各类非参数半参数条件均值模型、条件分位数模型和离散数据模型等;其二是非平稳面板数据模型的发展,包括面板数据单位根检验与协整分析,以及包含非平稳变量和未知时间趋势的估计与检验等;其三是包含横截面相关的面板数据建模。2009年国际计量经济学会会刊Econometrica连续发表两篇关于处理面板数据建模过程中横截面相关性的论文,并引发了一系列高水平论文的发表,成为面板数据领域最为活跃的研究方向之一。最近几年,这一领域的发展主要集中在将横截面相关性与半参数或非参数模型相结合,研究模型的估计与检验方法,这是目前最为活跃的研究领域之一。

（2）微观计量经济学与政策评估

因果分析与政策效应评估是经济分析最为关注的核心问题,其主要难点在于经济事件与经济政策的内生性问题。巨大的社会成本与社会经济政策无法使用类似于自然科学中常用的模拟实验方法。最近10年中,计量经济学家更加关注工具变量的外生性问题,讨论在工具变量严格外生性条件无法满足的情况下对统计检验的影响,目前较有影响力的做法是采用再抽样或贝叶斯的方法校正近似外生性的影响。随着大数据时代的到来,计量经济学家也开始关注在存在大量工具变量的情况下工具变量的选择问题。目前主要的做法分为两类：一类是在工具变量中加入稀疏性假设,采用LASSO等变量选择的方法在第一阶段选择有效的工具变量;其二是不采取稀疏性假设,通过主成分分析或岭回归等降维的正则化方法处理估计中的问题。

当工具变量仅是简单的二元变量时,工具变量法就和政策处理效应的一系列估计方法建立了联系,这部分是近几年来发展最为迅速的研究领域之一。倍差法、半参数倍差法、匹配法、匹配得分法等应运而生,成为学者们关注的焦点。断点回归成为近年来非常热门的估计“准实验”政策处理效应的方法。局部平均处理效应、边际处理效应和分位数处理效应等问题也是近几年来学者们关注的热点。

（3）大数据（高维）计量经济学

在目前的大数据时代,数据的可得性和多样性导致样本量无限增大,同时变量个数无限增多,这对分析大数据的计量经济学方法有了新的要求。数据可得性增加,以及现代高性能计算机群（HPC）的计算性能和存储功能使处理这些大数据成为可能。由此催生了以巨大经济变量为研究对象的高维度计量经济学。计量经济理论在处理高维度数据时所面临的问题主要有两个,一是如何选择重要的变量,使模型的预测性能更强,二是如何对变量进行选择,使得对模型的估计有更好的性质。高维度计量经济学包括经典的线性和非线性非参数模型,一般假设真实模型只包括一部分有限的变量。高维度计量经济学方法的优势是可以用数据来探究其重要性,从而进行变量选择。套索估计量、高维度方法、SCAD估计量、Dantzig估计量、弹性网估计量等不断涌现。套索方法有很多吸引人的性质,其中一个就是可以用来处理变量个数超过样本量的情况,并且能够选择变量。高维度计量经济学的一个重要应用就是处理多工具变量。好的工具变量需满足两个性质：一是工具变量要和结构方程中的随机误差项不相关,否则该工具变量本身也成为内生变量;二是工具变量要能够解释内生性变量。在现实中,如何寻找合适的工具变量是一个非常困难的问题,那么,通过引入大量的外生变量,从中选择能够解释内生性变量的工具变量,可以为如何寻找工具变量这一困扰实证研究的顽疾提供解决思路。国际上有学者对套索方法选择工具变量进行了改进并提供了理论依据。也有学者用主成分分析、可适性套索方法进行工具变量的估计和选择。大数据计量经济学是一个方兴未艾的研究方向,统计学、计算机科学等其他学科也在大数据的分析上面有了长足的进展,将原先不具备的分析方法推上了一个新的“靶场”。 当然,高维度计量经济学还需在增强经济现象解释、处理海量数据的因果机制等方面进一步提高模型的解释力。

（4）金融高频率计量经济学

在现代金融产品的研究中,数据的可得性和数据存储的功能得到快速提升,分钟数据和秒数据处理弥补了原有风险研究所用的月度数据的不足。投资机构的高频交易日渐成为资本市场活动的主力军,由此产生的数据为研究金融市场的行为提供了可能。高频计量经济学更多地关注某些随机过程在时间间隔趋于零的理论性质：例如大数定律和中心极限定律更多的是采用广义模型,甚至不要求具体模型,多用非参数的方法进行估计。在时间序列计量经济学的研究中,高频数据的特点使我们可以更加细致地观察经济活动。这方面的研究对随机过程研究中的平稳性假设提出了挑战。此外,厚尾性研究、非平稳数据研究等已经成为新的研究热点。除了高频计量经济学以外,从微观层面研究金融危机也是一个新的发展方向。

（5）动态一般均衡模型的宏观计量经济学

动态一般均衡模型是从宏观经济的微观基础出发,从消费者、生产者、中间厂商和政府部门等的动态最优化决策过程来推导一般均衡结果产生的宏观经济变量。用动态随机一般均衡模型可以增强模型的解释力和经济学含义,并使得过去宏观经济学和微观经济学的两分法问题得到了解决。计量经济模型的估计和推断使我们加深了对宏观变量随机过程的了解,并对模型本身的有效性进行评估。近年来动态随机一般均衡模型在计算和引入新的冲击、放宽模型假设——例如允许厂商和消费者的异质性等方面——有很多进展。进一步放宽模型的假设,减少模型校准和更好地估计高阶非线性模型从而提高模型的预测能力,是该方法未来需要解决的问题。

我国计量经济学的研究在近几年取得了长足的进步。计量经济模型与计量经济方法被越来越多地运用到经济学各分支学科的研究之中,并且极大地促进了各分支学科的研究水平。从时间节点上看,现代计量经济分析方法比较系统的引入肇始于计量经济学颐和园讲习班。1980年,克莱因、邹至庄、刘遵义、萧政、粟庆雄、安德森和安藤等7位在美国任教的著名计量经济学家和统计学家利用7周时间对100余位学员集中讲授了计量经济学的基础与前沿课程。这批学员后来大多成为中国计量经济学教育与研究的元老与骨干。进入新世纪后,随着对科学分析与量化分析重视度的不断提高,计量经济学的教学、研究与应用也取得了长足的发展。在过去的30多年中,中国的计量经济学家至少在以下几方面取得了令人瞩目的成就：（ⅰ）利用大型联立方程组进行宏观经济预测的模型取得了较大的成功;（ⅱ）利用组合模型等各种现代计量经济方法在宏观经济与大宗商品价格预测等方面取得了较大的社会影响;（ⅲ）在计量经济学方法论研究等方面取得了显著的学术成果,并在很大程度上推动了计量经济学这一学科在中国的发展与普及;（ⅳ）利用各种非线性时间序列模型,应用于经济周期、经济政策分析等方面的研究,取得了不少重要成果;（ⅴ）在计量经济学理论研究方面也取得了不少进展,尤其在非线性非平稳计量经济学模型的估计与检验方面取得了不少积极成果。近10年来,经济学教育与研究国际化进程的加快以及海归学者的引进都加快了中国计量经济学教学、研究与应用的水平,尤其是计量经济学理论研究的水平。海归学者与本土学者一起促进了计量经济学领域科学研究与人才培养水平的提高,也推动了计量经济学与经济学其他领域及其他社会科学学科的交流,并以实际问题的研究推动计量经济学方法的创新,以方法论的创新进一步提高解决实际问题的能力。最近几年,国内学者以量化分析方法研究中国经济问题的成果在国际主流经济学期刊频频发表,也得益于计量经济学研究的深入与教育的普及。教育部创造性地通过设立文理交叉“计量经济学”教育部重点实验室,推动了计量经济学的科学研究与学术交流,尤其是跨文理学科的交流。国家自然科学基金管理学部也在近几年内加强了对计量经济学理论研究的资助力度,通过重点项目的设置有力推动了国内计量经济学界对一些前沿理论问题的研究,使得包括非线性面板数据模型、金融计量经济学等在内的领域都取得了积极的进展。

总的说来,国内计量经济学发展的一个重要任务在于,通过重大或重点课题的设立引导计量经济学方法论的研究,以满足国家重大需求,促进经济学科整体发展水平的提高。党的十八届三中全会提出推进国家治理体系和治理能力现代化,国家未来发展对科学决策、决策质量和治理水平有更高的要求,这让计量经济学大有用武之地。目前,我国正处在社会经济转型的关键时期,正在努力实现经济增长方式的转变与经济结构的优化调整,而要顺利实现这一转变与结构调整的目标,不但要明察国内外政治经济等形势的变化,把握其未来发展趋势,而且要对已实施的各项国家重要政策尤其是经济政策予以正确的评估,以便发现问题、总结经验,及时调整经济政策,制定、实施新的政策与配套措施。因此,评估政策实施过程中的有效性与利弊得失,以便更好地制定与实施科学、高效的经济政策,对决策科学化与提高国家治理能力来说至关重要。近几年来,微观计量经济学在政策评估方面取得较快的发展,可以说,大数据背景下微观计量理论与政策评估不仅是学术发展的前沿,也是国家发展的重大需求。当然,大数据时代来临之际,计量经济学面临更多的发展机遇与挑战,需要学界同仁加以把握和应对。