经济运行统计评估基本步骤

经济运行统计评估首先要根据经济体的现实问题确定评估目标，然后分析经济运行的机制机理（在本章主要应用一般均衡理论进行测度）设置指标变量，经过收集整理相关数据后，选择评估方法构造理论模型，而后进行实证分析和模型检验，分析检验如果不符合经济运行实际情况，则需要调整指标变量、理论模型，再次进行模型构建和分析检验，最后应用模型对经济运行进行控制、预测以及政策分析。

（一）提炼具体问题，确定评估目标

经济运行过程中存在大量需要深入探讨的实际问题，往往表现为一个相互关联的网络体系，经济运行的良好与否可以对其进行多个角度多方面的评估。但是在实际问题的研究中，不可能对他们的研究面面俱到，只能集中抓主要矛盾，提炼问题，确定切实可行的评估目标，就成为首要步骤。

（二）进行机制机理分析，设置指标变量

当某个具体的经济体的评估目标确定之后，首先要对此经济体的经济运行的机制机理进行分析，正确把握所研究经济活动的经济学内涵。例如，要对中国通货膨胀问题进行评估，需对金融相关理论有足够了解，通常将全国零售物件总指数作为衡量通货膨胀的重要指标，将影响全国零售物价指数的有关因素作为指标变量，如国民收入、居民存款、工农业总产值、货币流通量、职工平均工资、社会商品零售总额等。指标变量的确定是非常重要的步骤，是进行评估最基本的工作。变量的确定一般不能一次完全确定，通常要进行反复试算，最终找到合适的变量。在进行计算的过程中，借助于相关计算机软件的帮助，能事半功倍。

本章建立评估模型时，对经济运行进行机制机理分析是建立在一般均衡理论框架下的，相关的一般均衡理论在第二节中进行介绍。

（三）收集整理数据

经济运行统计评估模型的建立是基于指标变量的样本统计数据。确定变量后，就要收集、整理相关统计数据。数据的收集是建立评估模型的重要一环，是一项基础工作，数据的质量如何对评估模型结果的正确性和应用水平有至关重要的影响。

常用的数据分为时间序列数据和横截面数据。不论是时间序列数据还是横截面数据的收集，样本容量的多少一般要与设置的变量数目相配套。通常在收集数据时应尽可能多地收集一些样本数据，因为原始数据一般需要整理后才能使用。在数据整理过程中，根据需要将数据进行折算、差分，甚至把数据对数化、标准化等；在统计数据质量不高时，还需要剔除不符合实际的“野值”或“奇异值”；当数据有空缺时，还需要利用插值等方法将数据补齐等。

（四）选择评估方法，构造评估模型

收集完所设置变量的样本数据后，就要根据经济运行的机制机理确定合适的数学表达式来描述这些变量之间的关系。

评估模型是统计评估的核心内容，评估模型的建立通常要依据经济运行理论和一些数理经济学理论的结果。例如，数理经济学理论中已经对投资函数、生产函数、需求函数、消费函数给出了严格的定义和公式表达，在一般的经济运行环境中建立评估模型时可直接拿来使用。

（五）参数估计、实证分析和模型检验

评估模型建立后，需要利用收集整理的数据对参数进行估计，如最小二乘估计、矩估计、极大似然估计、Bayes估计等方法、模型参数的估计是评估方法的核心内容之一，当变量和样本数量较多时，一般应用统计软件进行分析计算。

模型参数估计出来后，初步的评估模型基本建立，但不能马上应用模型对经济运行进行预测、控制以及对策分析，需要对模型进行实证分析和检验后，方能进行应用。如果评估模型没有经过检验，或者通过了检验而没有合理的经济意义时，就需要重新考虑选取变量，修改评估模型。模型的修改主要包括：指标变量是否合理，是否有遗漏；变量间是不是有很强的相关性，样本数量是否足够；理论模型是否合理，符合经济意义。模型的修改过程一般一次不会成功，特别是建立一个反映实际经济问题的模型，需要反复修改才能得到一个理想模型。

（六）模型的应用

当一个评估模型经过各种检验，且模型具有合理的经济意义时，就可以应用此模型对经济运行进行预测、控制和政策分析等。

在模型的应用中，要强调定性分析和定量分析的有机结合。表面上的统计数量关系不一定能反映事物的本质，不能仅凭数据估计结果不结合经济解释而妄下定论，必须把模型结果与具体经济问题以及现实情况紧密结合，才能保证评估方法在经济运行问题研究的正确运用。

经济运行统计评估基本步骤和流程，如图9-1。

图9-1　经济运行统计评估步骤流程图