数量经济与技术范文

前言：我们精心挑选了数篇优质数量经济与技术文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

    关键词:数理经济模型;计量经济模型;经济增长模型;生产函数

    一、引言

    作为索洛-斯旺经济增长模型的一个具体形式,20世纪30年代初,美国经济学家柯布和道格拉斯提出下列生产函数:

    Y=Kα(AL)1-α,(0<α<1)

    式中,K表示资本,L表示劳动,A表示“知识”或“劳动的有效性”,AL表示有效劳动,α是参数,Y表示产量。这就是着名的柯布-道格拉斯生产函数。柯布和道格拉斯用美国1899-1922年制造业的生产统计资料来估计模型的参数,得出:

    Y=1.01L0.75K0.25

    对这个生产函数以及柯布、道格拉斯所做的工作,余斌,程立如提出了下列批评[1]:

    第一,柯布-道格拉斯生产函数“论证”了资本家的所得不是来自劳动所创造的剩余价值,而是来自资本的边际产出。从而成为为资本主义制度进行辩护的工具。第二,柯布-道格拉斯生产函数中遗漏了许多可能会影响产出的其他的重要因素。如:机器性能的提高、由于经济的短期波动而导致的资本闲置或过度使用的情况、工人每天(或每周或每年)工作小时数的变化、劳动者素质的变化、劳动强度的变化等。因而柯布和道格拉斯对模型所做的估计并无实际价值。本论文由无忧整理提供第三,本来,生产函数须在一定技术条件以及一定的资本有机构成下(这两个条件在不同的生产部门有很大的差别)来讨论投入对产出的影响。可是,在柯布-道格拉斯生产函数中,这些条件是随意可变的。文献[1]举例说,由于这一疏忽,可能会引出“用1个轮胎配16个汽缸可以组成一辆汽车”这样的荒谬结论。

    作为与余斌,程立如观点的商榷,程细玉、陈进坤阐述了下列几个基本观点[2]:第一,一个经济模型是这样建立起来的:在一定经济理论的背景下,根据样本数据,对经济现象众多的影响因素进行检验、比较、筛选,找出其中一种或若干种最重要的因素,用他们来构建模型(而把其他次要因素的作用效果纳入模型的误差项),然后用样本数据来估计模型的参数,最后再对估计结果进行经济意义检验和一系列统计检验。柯布-道格拉斯生产函数是通过以上程序建立的,因而是科学的。第二,影响产出量的要素有哪些?在供给不足的经济环境中,影响产出量的要素是:劳动、资本、技术等等;在需求不足的经济环境中,影响产出量的要素是:居民收入、人口、消费习惯等。第三,柯布-道格拉斯生产函数把技术条件假定为不变,这的确造成了模型与现实之间的距离。针对这一缺点,后来的学者对柯布-道格拉斯生产函数进行改进,把技术进步速度纳入了模型。第四,用样本数据估计了模型的参数之后,要检查所得的结果是否符合经济实际,接着还要进行一系列统计检验。第五,建立经济模型时要考虑所选变量数据的可得性。能够获得数据的变量才具有实际意义,才能成为模型中的变量。

    这两篇文章所提出的问题以及二者之间的争论,引起了笔者的若干思考。

    二、数理经济模型

    人们在进行经济学研究和进行计量经济学研究时,必须要把数理经济模型和计量经济模型清楚地区分开。事实上,柯布-道格拉斯生产函数(以及作为该模型一般形式的索洛-斯旺经济增长模型)属于数理经济模型范畴。后来,柯布和道格拉斯用美国1899-1922年制造业的生产统计资料来估计模型的参数,这是把数理经济模型直接移作计量经济模型来使用(我们将要在后面谈到,这种做法存在着很大的风险),此时,柯布和道格拉斯所作的事情已不再是研究一个数理经济模型,而是在估计一个计量经济模型(此时,模型中加上了随机项,而数理经济模型是无所谓随机项的)。

    数理经济学是运用数学方法对经济学理论进行陈述和研究的一个分支学科。数理经济学中的数学模型,是为了探索不能用数字表现的数量之间的关系和不能用代数表现的函数之间的关系,这种模型旨在通过数学逻辑推理来阐释经济现象之间的关系和演变趋势。这就是说,数理经济学是在理论的层面上运用数学语言来研究和表述经济理论,而不是在经验的层面上对经济现象在具体时间、地点、条件下的结局进行描述、估计或预测。

    余、程的文章和程、陈的文章同样都把数理经济模型与计量经济模型混为一谈了。余、程文章的主旨是要批评一个数理经济模型(柯布-道格拉斯生产函数),程、陈文章的主旨则是要为这个数理经济模型辩护。但是,两篇论文的内容,其实却撇开了数理经济模型,说的都是计量经济模型的事情。例如,余、程的文章批评说,模型中遗漏了若干变量、没有把技术条件固定住。对于计量经济模型,这些批评是对的;对于数理经济模型,这些批评则是不对的。再如,程、陈的文章一开篇,便开宗明义地说,经济模型中会含有一个误差项(随机项),显然,作者这里所说的“经济模型”指的是计量经济模型而不是数理经济模型,因为,数理经济模型无所谓随机项,计量经济模型才考虑这个项。该论文接下来所说的收集样本数据、对模型进行估计和检验等等,也全都是建立计量经济模型时候的事情。

    把数理经济模型与计量经济模型混为一谈的现象,在一些研究人员的成果中也常可见到。有的作者用索洛-斯旺经济增长模型的柯布-道格拉斯生产函数做计量经济分析时,把索洛-斯旺经济增长模型里假定为外生的那些变量作为计量经济分析中理所当然的假定前提,并相应地假定随机项的期望值为0。这些研究人员认为,由于现在使用的是索洛-斯旺模型而不是别的其它模型,就应该把索洛-斯旺模型的假定作为对现实生活的假定,认为这就是以经济学理论为根据。这些作者犯了用模型定义现实世界的错误。计量经济分析的目标是尽可能准确地描述现实世界。现实世界只有一个。现实世界是检验计量经济分析正确性的唯一标准。

    现在我们来考察数理经济模型。

    一个经济学原理,可以用文字阐述,可以用图形来直观地描述,也可以用数学语言(数学模型———数理经济模型)来表述。三者目标相同,都是为了阐释经济学原理(而不是模拟现实世界)。

    为了使经济原理的阐释更易于理解,常常需要把现实世界加以简化(简化的世界当然已经不是真实的现实世界)。这是允许的。因为数理经济模型的目的并不是模拟真实的现实世界,而仅仅是为理解这个世界的特定特征提供见解。这种简化现实世界的方法叫做抽象法。抽象法是科学研究中一种常用的方法。马克思在《资本论》中,为了阐述劳动创造价值的理论和剩余价值理论,舍象掉了生产商品的劳动的具体形态

    而仅仅从量上考察抽象的人类劳动;舍象掉了商品的使用价值而仅仅考察商品的价值———生产商品的社会必要劳动时间。在自然科学里,抽象法的使用也比比皆是。例如,物理学在阐释一个力学原理时,常常会把摩擦力忽略不计。索洛-斯旺经济增长模型(以及作为它的具体形式的柯布-道格拉斯生产函数)同样使用了抽象法,把现实世界中一些本来对经济增长有影响的因素假定为不变。该模型假定,产出量Y对于资本K和有效劳动AL是规模报酬不变的,即:如果资本和有效劳动加倍,则产量加倍———这意味着,对新投入品的使用方式与对已有投入品的使用方式一样———这也就是假定,资本有机构成不变。

第2篇

【关键词】数量经济学 数据挖掘 区别 联系

一、数量经济学与数据挖掘基本概念

（一）数量经济学

随着我国经济的发展，国家经济的高效运转越来越离不开数学，例如就当前惨淡的股票市场来说，数学在其中发挥着巨大的作用。数学应用到经济学中，经济学领域内产生了数量经济学。在我国数量经济学的发展以1979年中国数量经济研究会成立为标志，历经近四十年的发展，具有鲜明的中国特色。数量经济学是在对理论经济学进行研究的基础上，通过不断更新的数学方法和计算技术对经济关系进行定量分析，总结其经济事实背后的规律，其中通过建立数学模型的方式对经济关系进行定量研究是数量经济学的主要特征。

当前数量经济学在我国学术界的地位模糊不清，其既是一门方法论，又是一门计量学科，同时还是一门组织管理科学。然而毫无疑问的是数量经济学是将理论经济学的抽象固化的理论概念进行外在的定量分析，使得经济事件背后的经验公式得以在实际生产生活实际中被有效利用，进行转化为措施、方案等，显然数量经济学是联系理论与实践的纽带。

（二）数据挖掘

数据挖掘（Date Mining），其是多学科的综合产物，始于20世纪90年代。随着信息技术的进步和大数据时代的到来，特别是数据库技术的更新换代使得当下信息数据呈现爆炸式增长。数据挖掘简单来讲，便是将大量不完整嘈杂的数据中整理分析出客户所感兴趣的信息，数据挖掘包括数据库准备、数据有效开采、结论表示和解释三个层面。数据挖掘技术主要由数理统计、人工智能以及数据库技术作为支撑，其主要功能有分类、发现关联规则以及序列模式、聚类、预测以及偏差预测等。当前关于数据挖掘方法的研究主要有基于统计方法的复杂数据挖掘、基于支持向量机的数据挖掘、基于神经网络的数据挖掘以及基于遗传算法的数据挖掘等。

二、数量经济学与数据挖掘的联系

（一）应用数学作为研究基础

就数量经济学与数据挖掘的联系来说，首先两者均将应用数学作为其研究的基础：在数量经济学中，建立经济数学模型的形式将外在客观的经济事件间隐藏的相互联系进行定量分析，而在数据挖掘中应用数学为其提供了普适性的方法论，例如数据挖掘的方法中的统计学方法，其可以简单分为回归分析、非判断分析等均需要通过大量的数学分析来实现。

（二）反映客观规律与联系

总体上来说，无论是数量经济学还是数据挖掘技术均是为了服务人们更好的进行生产实践来服务的，均是用来分析和判断事实背后的客观规律和相互联系。数据挖掘的目的便是为了深层次的挖掘数据中所隐藏的“知识”，例如在股票市场，先进的交易软件能够更快的处理和分析当前的股票市场，能够短期内进行市场预测，数据挖掘技术通过数据库分析和处理技术展现出来。数量经济学作用在现实生活中，其可以进行投入产出分析、费用效益分析以及电子计算数据模拟等。

（三）数据库作为主要研究对象

毫无疑问的是，在当前信息大爆炸的时代，数据库技术作为存取信息的最为高效的模式在数量经济学和数据挖掘中占有极为重要的地位。数据挖掘其通过对存储于数据库中的大量繁冗嘈杂的信息进行组合分解等方法获得有用的信息，数量经济学虽然仅仅是作为经济学的一部分，但显然其需要大量的统计数据作为研究支撑，为此数据库技术的更新换代与数量经济学和数据挖掘的发展相互促进、相互影响。

三、数量经济学与数据挖掘的区别500

（一）理论基础各异

数量经济学的理论基础为理论经济，数量经济学是将理论经济的理论概念进行外在的具象化，从外在的经济事实背后的数据分析得出经验公式与模型，其显然属于经济学的一部分，一定程度上来说，其经验公式仅仅适用于经济领域；数据挖掘技术其理论基础为单纯的应用数学，具有适用对象的普适性、大众性。

（二）实现机理各异

数量经济学其实现机理可以简单描述为在已有经济数学模型的基础上进行外在客观经济事实的分析，其主要需要通过大量的人力分析来完成，无法通过数据分析来发现新的数据模型；数据挖掘技术其最重要的特征在于对数据库中大量不完整的信息的推理关联分析，其能够发现存在在整个数据库中的事实未曾发现的模式，例如在每日的天气预报中，对每日天气的预测分析中将包含多种不同的影响因素，需要大量的数据库分析。

（三）对象领域各异

数量经济学的适用对象主要为经济学中存在的问题，显然具有一定的区域局限性，其通过数据分析得出的经济数学模型也仅仅适用于经济领域，而数据挖掘技术其理论基础为普适性的应用数学，范围实用性更广。

四、数量经济学与数据挖掘的技术应用

（一）数量经济学应用

数量经济学是量化了的经济学，其包含计量经济学和数理统计学。随着市场经济的发展，数量经济学影响着我们日常生活的方法面面，例如老龄化经济效应数理分析模型用来分析人口结构因素以及人口老龄化对我国经济成长潜力的影响，经济发展的灰色预测与模糊评价用来对于我国与世界各国的经济增长以及所面临的威胁机遇进行预测分析等。

（二）数据挖掘技术应用

数据挖掘技术所要处理的问题更广，显然其能够应用到的涉及面更大。例如数据挖掘技术主要被用在商业领域，尤其是在银行以及保险销售领域，例如在客户群体划分、客户流失分析以及客户信用记录分析等方面，其次在市场营销方面，数据挖掘技术更是大放异彩，例如著名的Bass Export利用IBM数据挖掘技术进行客户分析。

参考文献：

[1]李军.数据挖掘方法及其在上市公司中的应用研究[D].湖南大学，2004.

第3篇

关键词：低碳经济；环境污染；经济学；污染治理

1 引言

生态环境的好坏与社会进步、经济发展的程度密切相关，随着生产力的进一步发展和工农业的逐步实现现代化，环境保护已成为经济发展的重要保障。改革开放以来，我国经济得到了快速发展，但生态环境也逐步恶化，环境污染问题日益严重。

国内外已有学者对环境污染与治理问题在理论上进行了积极探索与研究，对环境污染问题的治理起到了有益的帮助。但部分研究未能紧密结合当前低碳经济的发展趋势，因而其应用价值较为有限。本文吸收国内外最新的低碳经济思想，运用数量经济学方法对环境污染与治理问题进行研究，并对经济发展和环境污染和治理问题进行定量分析。

2 低碳经济背景下的环境污染问题

低碳经济是一种以低能耗、低污染、低排放为特点的发展模式，是以应对气候变化、保障能源安全、促进经济社会可持续发展有机结合为目的的规制世界发展格局的新规则。当今世界，发展低碳经济已经成为一个重要趋势。

近年来，我国有关部门认真贯彻落实中央部署，不断加大节能减排和环境保护的工作力度，制定了促进节能减排的一系列政策措施，环境保护工作取得积极进展，为进一步做好节能减排工作，发展低碳经济，推动持续发展，加强环境保护，建设资源节约型、环境友好型社会打下了坚实基础。

但也要清醒地看到，未来几十年，世界能源资源需求和生态环境压力将大幅上升，经济社会快速发展与地球有限承载能力的矛盾将日益尖锐。全球发展面临的严峻挑战，迫切需要我们加快转变经济发展方式，增强我国经济发展后劲和国际竞争力，推动经济社会又好又快发展，下大气力形成节约能源资源和保护生态环境的产业结构、增长方式和消费模式。因此，发展低碳经济、转变发展方式是我国的必然出路。发展低碳经济是我国应对气候变化和环境危机的根本出路。

3 环境污染与治理的的数量分析

世界各国普遍关注环境污染和治理问题，并随着经济的高速发展，环境污染与保护问题显得愈发迫切。因此，本文选取环境污染与破坏事故次数、环境污染治理投资和国内生产总值三个指标，从《中国统计年鉴》查得各指标2000-2009年度相应数据，并对我国环境污染和治理水平和经济发展程度进行回归分析。

为方便分析，分别记环境污染与破坏事故次数指标为X1，环境污染治理投资指标为X2，国内生产总值指标为X3；lnX1，lnX2，lnX3分别为其自然对数形式。

3.1 环境污染与治理水平对经济发展程度的影响

为定量研究环境污染对经济发展的负面影响，以及环境污染治理对经济社会发展的促进作用，本文以国内生产总值为因变量，其余变量为自变量，进行如下回归分析，可以构建环境污染与治理水平对经济发展程度的影响的回归分析模型（1）：

lnX3=8.43-0.16lnX1+0.62lnX2 （1）

t=（3.85）（12.09）

R2=0.997，DW=2.04。

经过检验，可知模型（1）可以通过计量经济学检验，符合回归分析假设条件。结果表明环境污染与破坏事故次数和环境污染治理投资两个指标，均对国内生产总值（GDP）产生影响，且环境污染和破坏事故发生次数对经济发展产生阻碍作用，而环境污染治理投资则对经济发展起到积极促进作用。当环境污染和破坏事故发生次数每增加1个百分点时，则GDP增长量则会降低0.16个百分点。当环境污染治理投资每提高1个百分点时，GDP增长量则会提高062个百分点。

尽管环境污染破坏事故与环境污染治理投资都会直接影响到经济社会发展，但环境污染治理投资对经济社会发展的积极促进作用要远远超过污染破坏事故的负面作用。因此，我国应该在降低环境污染与破坏事故发生的同时，也要大力加强环境保护和污染治理投资，维护和谐、健康、稳定的生态环境，保证经济社会的可持续发展。

3.2 经济社会发展对环境污染与保护的影响

环境污染和破坏事故显然会对经济社会发展造成不利影响，但经济社会发展的方式和水平也直接关系到生态环境的质量。同时，对环境破坏事故等生态环境污染行为治理措施，也与生态环境的好坏息息相关。因此，本文将对经济发展程度和环境污染治理投资水平，对环境污染程度构建回归分析模型进行数量研究，可以构建经济发展与污染治理水平对生态环境污染影响程度的回归分析模型（2）：

经过检验，可知模型（2）可以通过计量经济学检验，符

合回归分析假设条件。结果表明，GDP和环境污染治理投资均对环境污染和破坏事故的发生水平产生影响。但环境污染治理投资会降低环境污染破坏事故发生程度，减少环

境污染与破坏事故次数；而环境污染与破坏事故次数则会伴随GDP的增长而不断提高，即经济社会发展会对生态环境造成破坏，引发环境污染和破坏事故。当环境污染治理投资每提高1个百分点时，环境污染与破坏事故次数就会相应减少2.26个百分点。当GDP每提高1个百分点时，则环境污染与破坏事故次数就会相应增加4.24个百分点。

尽管经济社会发展和环境污染治理投资水平都直接关系到生态环境的好坏，但环境污染事故发生次数则会由于环境保护和污染治理程度的提高而相应降低，也会由于经济社会的不断发展而持续恶化，并且经济社会发展对生态环境的负面影响要远超过污染治理投资的正面作用。因此，我国不仅应当继续加大对环境保护和污染治理的投资，同时也应该转变经济发展方式、走低碳经济发展道路，降低经济社会发展对生态环境造成的危害，保持人与自然的和谐发展。

4 对策建议

4.1 发挥公众在环境保护中的作用

公众在环境和资源管理中的缺位，是当前中国环境管理体系中的最大缺陷。只有公众真正关注低碳经济发展模式，才能更好的参与环境污染和治理，维护良好的生态环境。要全面强化环境法律监督，重视普通公众和人大代表、政协委员建议、提案、议案的办理工作，自觉接受监督，提高生态环境保护意识。

4.2 媒体加大低碳宣传倡导公众低碳生活

报纸、杂志、广播、电视、网络等媒体是公众了解当前社会形势接收社会信息的重要媒介，在引导公众低碳经济模式下合理的消费中发挥着重要作用。在信息化高度发达的背景下，公众对媒体的依赖越来越明显，广告宣传也因此在人们心中留下深刻的印象，并对人们的学习型消费造成巨大的影响，从而指导消费者进行低碳消费。

4.3 政府自身低碳化运作发挥新型污染监管职能

在发展低碳经济社会中，政府自身也要进行低碳化运作，政府行政活动的过程本身也是碳排放的过程，在建立低碳社会的过程中，政府要以身作则、率先垂范，积极行使环境保护与污染治理监管职能，将低碳的理念贯穿于各种行政行为，行政立法、行政决策与行政决定等都要符合低碳发展战略的要求。

4.4 企业进行低碳设计提供低碳产品和服务

企业承担着社会生产的重大责任，企业实现低碳生产，在生产过程中必须使用污染处理系统，减少“三废”的排放，通过设备更新和技术进步减少能源消耗尤其是碳化能源的消耗，积极开发和探索可替代、可回收的材料。环保型企业要研究低碳生产工艺，进行技术革新，从而实现生产领域的低碳化、生态化。

参考文献

［1］袁男优.低碳经济的概念内涵［J］.城市环境与城市生态，2010，（2）.

［2］李洪琪，徐志强，廉洁.经济发展与环境保护［J］.内蒙古环境保护，2006，（2）.

［3］王忠民.中国现行排污权交易存实现困境易引发环境问题［N］.经济日报，2010，（3）：16.

［4］李奎.环境污染问题博弈分析［D］.郑州大学，2008，（6）.

［5］杜丽岩.试论低碳消费模式的构建［J］.商业时代，2011，（3）.