来源：经管之家编辑部
一、学科概述
计量经济学是一门从数量方面研究各种经济变量变化规律的应用学科，是在经济学理论的指导下，根据实际观测的统计数据，运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。
它是以经济现象为研究对象的。计量经济学的目的在于揭示经济关系与经济活动的数量规律。计量经济学是经济学、统计学、数学三者的综合。
计量经济学的核心内容是建立和应用具有随机特征的计量经济模型。
计量经济模型建立的过程是综合应用经济理论、统计、数学方法的过程。经济学为其提供理论基础统计学为其提供数据资料数学为其提供研究方法。理论模型的设定、样本数据的收集是直接以经济理论为依据建立在对所研究经济现象的透彻认识基础上的而模型参数的估计和模型有效性的检验则是统计学和数学方法在经济研究中的具体应用。没有理论模型和样本数据统计学和数学方法将没有发挥作用的“对象”和“原料”反过来如果没有统计学和数学所提供的方法原料将无法成为“产品”。因此计量经济学广泛涉及经济学、统计学、数学这三门学科的理论、原则和方法缺一不可。
在我国，经过30年的发展，计量经济学模型已经成为经济理论研究和实际经济分析一种主流的实证方法。①与此同时，人们对于计量经济学模型方法产生了不同的甚至是相反的评价，究其原因部分来自于计量经济学模型方法本身，更多地来自于计量经济学模型的应用研究(李子奈和齐良书，a)。一部分研究者由于不了解计量模型方法具体的应用背景和适用条件，陷入一种滥用和错用的误区，一项实证研究从计量经济模型的设定开始，一直到模型的估计、检验、评价和解释，随意性和错误随处可见。针对这一现象，洪永淼()、李子奈(，)以及李子奈和齐良书(a，b)联系我国实际，从计量经济学在现代经济学中的地位、作用和局限性以及其哲学基础、经济学基础、模型设定问题等角度对计量经济学的方法论进行了奠基性的研究。
计量经济学作为一门独立的经济学分支学科，其区别于其他相关学科的本质特征是什么?计量经济学应用研究的科学性和可靠性如何保证?这些问题引发了国际计量经济学界三次集中的大讨论，一场经验研究的“可信性革命”(AngristandPischke，)蔚然成风。第一次大讨论始于著名的“凯恩斯—丁伯根之争”(Keynes，，;Tinbergen，)，凯恩斯认为丁伯根所用的多元回归分析是一种“巫术”，计量经济学作为“统计炼金术”的分支还远未成熟到足以成为科学的分支。凯恩斯反对使用概率论，而丁伯根使用的“回归”却未能利用概率论的原理很好地解释估计结果，当时的经济学经验研究陷入困难丛生的境地。最后这场争论以Haavelmo()《计量经济学中的概率论方法》一文的发表而告结束，该文为经济学中的概率论思想正名，在概率论的基础上建立起统一的计量经济学基本框架。自此，计量经济学不仅改变了人们关于客观经济世界知识的形成方式，而且逐渐成为经济学主流的经验研究方法。
年代初，众多学者的反思掀起了有关经验研究可信性问题的第二次大讨论。Sims()对当时的大型宏观计量经济模型所施加的外部约束条件的可靠性提出质疑，认为这些不现实的约束条件将导致不可靠的*策分析结论，进而建议使用更少约束条件的VAR建模策略。该模型已被研究者和*策制定者所广泛采用，主要用于分析经济如何受到经济*策临时性变化和其他因素的影响，Sims也因此获得年诺贝尔经济学奖。Hendry()就计量经济学的应用沦为炼金术问题展开尖锐的批判，提出让经验研究走向科学的一条金科玉律就是“检验、检验、再检验”。Leamer()一文则指出回归分析中模型假定以及控制变量选择的随意性导致的结果脆弱性，由此提倡应该进行回归模型的敏感性分析。Black()以及Pratt＆Schlaifer()对应用研究者将回归模型中的相关关系错误推广至因果关系提出批判，同时对两者的区别进行了详细的论述。
面对第二次讨论中出现的难题，计量经济学家提出了各种建模思想、估计量以及检验统计量，理论计量进入百花齐放的阶段;然而，理论计量研究与经验研究之间的裂缝反而扩大了，理论计量越来越复杂，应用计量则在某些领域变得越来越简单(Heckman，)。为此，进入新世纪以来，以JournalofEconometrics百期纪念专刊对计量经济学方法论、模型方法发展的总结为开端，以重要学术期刊的专刊①为阵地，计量经济学界掀起了对经验研究可信性的第三次大讨论，并形成了模型设定的统计适切性和因果关系的有效识别两大核心议题。
纵观三次大讨论，可信性革命的核心问题在于实现经济理论、统计学、数学在计量经济学应用研究中的科学结合。第一次大讨论主要