基于R的計量經(jīng)濟學教學實踐研究

摘要：R是一款開源免費的統(tǒng)計軟件，其強大的數(shù)據(jù)分析能力使得它在計量經(jīng)濟學領(lǐng)域有著廣闊的應用空間。本文結(jié)合計量經(jīng)濟學教學實踐，分析總結(jié)了R軟件在計量經(jīng)濟學教學與科研方面的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，并對R軟件在計量經(jīng)濟學方面的融合、拓展提出了相關(guān)建議，以便將來更好開展該領(lǐng)域的教研工作。

關(guān)鍵詞：R軟件;計量經(jīng)濟學;功能包

一、引言

R是一種用于統(tǒng)計計算與繪圖的開源軟件，同時也是一種編程語言。它廣泛應用于商業(yè)性數(shù)據(jù)分析和學術(shù)研究領(lǐng)域。長期以來，R都被貼上統(tǒng)計軟件的標簽，在統(tǒng)計、生物、醫(yī)學以及人工智能等領(lǐng)域有大量的用戶群，但在計量經(jīng)濟學領(lǐng)域，目前使用R開展教學、科研的用戶較為有限。作為一款開源軟件，R軟件的所有功能都是由全球范圍內(nèi)的專業(yè)研究人員提供相應的功能包（package）來實現(xiàn)的，截至2021年5月，在CRAN網(wǎng)站上已經(jīng)發(fā)布了與計量經(jīng)濟學直接相關(guān)的功能包（package）超過140個，涵蓋了計量經(jīng)濟學中經(jīng)典的以及最前沿的建模方法。Kleiber&Zeileis（2008）是向計量經(jīng)濟學領(lǐng)域推廣R軟件的先行者，他們也是AER包的開發(fā)和維護者。

另外，Heiss（2020）也出版了針對R入門級別用戶的計量經(jīng)濟學指導教程四。在國內(nèi)，專門使用R軟件作為計量經(jīng)濟學教學配套軟件的教材和著作還比較有限，但是鑒于R目前在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的快速發(fā)展，越來越多的研究人員和商業(yè)化的數(shù)據(jù)分析工作者參與其中，這種趨勢在大數(shù)據(jù)時代背景下越發(fā)明顯。因此，加快推進計量經(jīng)濟學實證領(lǐng)域的R軟件教學實踐，一方面可以使教師緊跟大數(shù)據(jù)時代的新工具、新方法，同時也拓寬了學生的視野，提升了他們的數(shù)據(jù)分析能力。我們相信由此所獲得的收益必將遠遠超過其所付出的學習成本。

二、用R開展計量經(jīng)濟學教學的優(yōu)勢

（一）易獲得性

R是一款免費發(fā)行的軟件，它的基礎(chǔ)開發(fā)與功能包維護是由R開發(fā)核心小組（RDevelopment Core Team）負責。R軟件提供了三個平臺的支持：Linux、Macintosh和Nindows。R軟件中包含了許多實用的統(tǒng)計分析與作圖函數(shù)。統(tǒng)計分析的結(jié)果通常保存在一個對象中，很多中間結(jié)果并不會直接顯示，用戶可以根據(jù)自己分析的需要進行調(diào)用。作圖函數(shù)能將生成的圖片展示在一個獨立的窗口中，也可以將繪圖結(jié)果輸出到其他格式的文件中予以保存。

打開網(wǎng)站：www.r-project..org，進入Download欄目下CRAN，選擇合適的鏡像網(wǎng)站。中國大陸用戶可以選擇China分組下的任一網(wǎng)址鏈接，進入CRAN后，點擊“Download R for Windows”。Download頁面有四個板塊：

1.BASE。R軟件的核心模塊。對于新用戶，這是首先要安裝的內(nèi)容。

2.Contrib.由第三方提供的功能包（package）的合集，這里面提供了超過17000個包，提供了各種不同功能，滿足不同用戶需求。

3.OId Contrib.各種功能包的歷史版本。如果用戶對特定包的歷史發(fā)展感興趣，可以瀏覽此欄目。

4.RtoOLs.R配套工具箱。可用于編譯自己所寫的pack-age。如果想跟其他人分享自己所編寫的程序包，可以用RtoOLs中所提供的函數(shù)，實現(xiàn)package的編譯、審核、發(fā)布。

點擊base，進入下載頁面，選擇“download R4.2.0forwindows’”，下載安裝包并安裝。安裝完畢后，啟動R。傳統(tǒng)的R程序運行界面比較簡陋，即所謂的“RGu”，用戶可以在提示符“》”后輸人命令來完成相應操作?，F(xiàn)在已經(jīng)很少有人利用RGuⅰ來執(zhí)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析工作，絕大多數(shù)人都選擇了第三方編輯器——Rstudio。

Rstudio是Rstudio公司開發(fā)的一款適用于R的開源編輯器，他有單機版（Desktop）和網(wǎng)絡(luò)版（Server）兩個版本。初學者可以選擇單機版，簡潔易用好上手。啟動Rstudio，此時所看到的界面相對友好。主題界面的左邊是控制臺窗口，輸入命令，結(jié)果反饋都在這一區(qū)域。右上方是環(huán)境窗口，當前工作環(huán)境下有哪些變量、函數(shù)、數(shù)據(jù)等，都將在這顯示。右下方集成了五個功能界面：Files，當前工作路徑下的文件列表;Plots，圖形輸出結(jié)果;Packages，本機已安裝的包;Help，幫助文檔的顯示界面;Views，視圖界面。

Rstudio除了能完成常規(guī)的命令輸入，代碼管理功能外，還可以進行項目管理，package開發(fā)，Rmarkdown的編寫等功能，用戶體驗良好。以往初學者對于R里面過多的命令與函數(shù)感到頭疼，在Rstudio里，強大的提示和補充功能，讓這一煩惱不復存在。

（二）功能覆蓋全面

CRAN網(wǎng)站上把R的所有功能包按主題大致分了36個大類，每一個主題都有志愿者擔任維護人員，主題下面列舉出CRAN上目前與該主題有關(guān)的packages，核心的功能包用星號予以標注。Econometrics位列第七個主題。這一主題目前的維護者是AchimZeileis.，他同時也是《AER》包的開發(fā)者之一。在Econometrics這個主題下，列了大約140個包，這140個包又分為七個專題。

1.Basic linear regression。這一部分基本涵蓋了經(jīng)典計量經(jīng)濟學所需要的絕大部分方法，包括回歸分析、方差分析、嵌套模型比較、非嵌套模型的比較、系數(shù)檢驗、穩(wěn)健性標準誤差以及模型診斷等。涉及的功能包有：stats、Imtest、car、sand-wich、nonnest2等。

2.Microeconometrics。這一部分主要包括廣義線性模型，

二元響應模型（也稱二元選擇模型）、計數(shù)模型、多元響應模型、次序選擇模型、刪失回歸、截斷回歸以及其他一些微觀計量中所用到的方法，如：隨機前沿分析等。這一專題包括的功能包effects，mfx，margins，LinReglnteractive，brglm，Rchoice，glmxMASS，aod，pscl，countreg，nnet，mlogit，mnlogit，gmnl，VGAM，MNP.bayersm，RSGHB，ordinal，survival，AER，censReg，intReg，crch，mhurdle.sampleSelection.SemiParSampleSel，matchingMarkets，frm，betareg，gamlss，sfa，semsfa，mvProbit.

3.Instrumentalvariables。包括基本工具變量回歸、二元選擇模型的工具變量回歸以及面板數(shù)據(jù)模型的工具變量回歸。這一專題包括的功能包有：sem，inpack，lfe，ivprobit，LARF，ivfixed，ivpanel，REndo，ivbma，ivlewbel.

4.Panel data models。包括誤差成分模型、線性面板模型、混合效應模型、異質(zhì)性時間趨勢模型、門限回歸與單位根檢驗以及面板向量自回歸。這一專題包括的功能包有：plm，

Paneldata，OrthoPanels，geepack，pglm，panelvar，panelAR，phtt，pdR，pampe。

5.Further regression models。.額外的一些回歸模型專題，包括非線性最小二乘估計、分位數(shù)回歸、廣義矩估計、空間計量經(jīng)濟學模型、貝葉斯估計、線性結(jié)構(gòu)方程模型、聯(lián)立方程模型、非參數(shù)核估計、廣義可加模型、極值分析。這一專題包括的功能包有：quantreg，gmm，Spatial，splm，BMA，sem，systemfit，np，mgcv，gam，ExtremeBounds

6.Timeseriesdataandmodels。在CRAN上還有一個主題TimeSeries是專門討論時間序列模型的，因此這里只是簡要論述一些與計量經(jīng)濟學關(guān)系密切的方法。這一專題大致包括規(guī)則頻率的時間序列模型、不規(guī)則頻率的時間序列模型、經(jīng)典時間序列模型、濾波與分解、向量自回歸、單位根與協(xié)整、門限回歸與平滑轉(zhuǎn)換、混合頻率數(shù)據(jù)的建模、分布滯后模型等。涉及的功能包有：Z00，Xts，forecast，Vars，urca，tseries，CADFtest，.pco，tsDyn，midasr，dlsem，apt，tsfa.

7.Data sets.該專題收集了一些在計量經(jīng)濟學教學與科研中常用的數(shù)據(jù)，包括教科書和主要期刊上的部分數(shù)據(jù)集，加拿大貨幣與信貸數(shù)據(jù)，PennWorldtable，經(jīng)濟學實證研究數(shù)據(jù)集，PSD，美國州縣層面的失業(yè)率數(shù)據(jù)，世界銀行數(shù)據(jù)接口.涉及的功能包有：Ecdat，.woOLdridge，CDNmoney，pwt9，erer，psidR，rUnemploymentData，wbstats

另外還有一些在計量經(jīng)濟學領(lǐng)域備受關(guān)注的新方法，其所對應的功能包還暫未收錄到上述專題，如結(jié)構(gòu)變化，有strucchange和segmented包;政策評價中很常用的不連續(xù)回歸（也譯為斷點回歸），有rdd，rddapp，rddrobust，rdlocrand，rd-power，rdmulti等包。

三、用R開展計量經(jīng)濟學教學面臨的挑戰(zhàn)

（一）R學習門檻較高

R在本質(zhì)上是一門編程語言，它在風格上與常見的E-views和STATA等計量軟件還是存在較大區(qū)別。如果學生之前有接觸過Eviews軟件，那么他再學習R會有一個較長的適應過程，相反，如果是接觸C語言課程的同學，再學習R則相對輕松得多。但是，目前在大多數(shù)財經(jīng)類高校，本科生開始編程基礎(chǔ)課的很少，因此，當他們初次接觸R語言時，對R的思維模式、風格體例、執(zhí)行方式都表現(xiàn)得很陌生甚至抵觸，覺得這門軟件難！在以往的教學經(jīng)驗中，我們?yōu)榱私档蛯W習難度，消除學生的畏懼心理，在課程介紹時，往往只是跟學生介紹與計量經(jīng)濟學關(guān)系緊密的少數(shù)幾個包，針對其中的核心函數(shù)的常見用法做簡單演示和講解，沒有做過多展開，更不要說對R的一些基礎(chǔ)層面的介紹，常規(guī)的數(shù)據(jù)處理和圖形繪制功能介紹。這樣的妥協(xié)固然可以讓學生在有限課時內(nèi)“照貓畫虎”式的完成計量方法的操作，但對于學生更深入的理解和掌握R是非常不利的。

（二）R更強調(diào)對模型原理的掌握

R語言相對一些“傻瓜式”數(shù)據(jù)分析軟件，需要學生對所用的模型有更深刻的認識，即要求學生不僅“知其然”還要做到“知其所以然”，否則對軟件的使用可能出現(xiàn)錯誤的解讀。例如在本科階段的計量經(jīng)濟學教學環(huán)節(jié)中，有兩個基礎(chǔ)的知識點··多重共線性和異方差補教措施。多重共線性的補救措施中有一種方案為嶺回歸估計，在R中嶺回歸的函數(shù)為m.ridge（），這個函數(shù)的實現(xiàn)原理與SPSS、SAS等軟件的實現(xiàn)原理都不相同，R軟件的估計結(jié)果和這個兩個軟件的結(jié)果有差異。如果學生不了解嶺回歸原理，或許會認為R的軟件包存在錯誤。對這一問題詳細討論可參見尹康（2013）。

對于異方差的補救措施，傳統(tǒng)的方案建議采用加權(quán)最小二乘法（WLS），但是在實際估計過程中，權(quán)重不易選取，因此更穩(wěn)健的方案是異方差一致估計標準誤（HCC）的修正，即參數(shù)估計仍采用最小二乘法（OLS），僅對參數(shù)估計標準誤進行修正。在STATA軟件中，實現(xiàn)這一方案非常簡單，假如被解釋變量為$y8，解釋變量為$x8，只需輸入命令：regyx，robust，.STATA即可輸出穩(wěn)健回歸的結(jié)果。在R中，一致標準誤的設(shè)定要更全面也更復雜。對應執(zhí)行命令：

Im01<-Im（y～x）

coeftest（Im01，vcov.=VCovHC（Im01，type="HC3"））

在R中報告穩(wěn)健回歸的結(jié)果需要兩步，首先做回歸，然后對回歸結(jié)果執(zhí)行coeftest（（）函數(shù)才能報告穩(wěn)健回歸的結(jié)果。在coeftest函數(shù)中‘type'參數(shù)用于選擇異方差一致標準誤差的計算方式，它一共提供8種計算方式。根據(jù)付宏和尹康（2016）的設(shè)定，對于多元線性回歸模型Y=XB+ε，Y為n維列向量，X為xk階矩陣，B為k維列向量，e為n維向量。在最小二乘估計框架下，有-x）"Y，-x（X）1.n-D。當ε滿足同方差假定時，=1n，當ε為異方差時，定義花=iagiw…，a），根據(jù)Davids0n&Macki-.non（2004）的討論，R軟件一共設(shè)計了八種異方差一致標準誤的計算模式。我們這里僅列出其中常用的五種，分別為：

主對角線第i個元素。在這里，HCo是White（1980）所推薦的方式，而Davidson&Mackinon（2004）通過模擬發(fā)現(xiàn)，HC1、HC2、HC3這三種方式在小樣本情形下更有效5-6。在R軟件中，如果不對type'參數(shù)做設(shè)定，則默認選擇HC3。

通過上面兩個在基礎(chǔ)計量經(jīng)濟學學習階段所遇到的兩個小問題，我們可以看出R軟件更強調(diào)用戶對每一個函數(shù)語句背后所對應的計量理論掌握，這對于需要進一步學習更高階計量經(jīng)濟學課程的學生來說，非常有必要，但同時對本科階段的學生又存在一定挑戰(zhàn)。

（三）經(jīng)管類專業(yè)學習R的氛圍不足

正如前文所說，R首先是一個統(tǒng)計軟件，所以它在統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、醫(yī)學統(tǒng)計以及生物統(tǒng)計都有大量的用戶群。相反，在經(jīng)管類專業(yè)的學生或教師群體中，使用R的人還不多，這使得很多學生在選擇軟件時因為從眾心理而忽略R。

針對這一現(xiàn)象，還需要我們在計量實證領(lǐng)域加大對R的推廣。一個令人欣慰的現(xiàn)象是，隨著近些年國內(nèi)的經(jīng)濟學實證研究越來越重視對因果推斷方法的應用，而在因果推斷方面的包現(xiàn)在也比較全面，因此很多介紹因果推斷的教科書都在介紹相應R包的用法，相信在不久的將來，計量經(jīng)濟學領(lǐng)域的R用戶群會越來越大。

四、總結(jié)及未來的展望

目前，在經(jīng)管類專業(yè)推廣R語言作為計量經(jīng)濟學的配套軟件，有非常大的發(fā)展?jié)摿?，但同時也面臨一些挑戰(zhàn)。長遠來看，學生未來無論是從事學術(shù)研究或從事實務(wù)部門工作，都需要掌握一定的數(shù)據(jù)分析能力。R作為一款功能強大并且免費易獲得的數(shù)據(jù)分析軟件，如果學生能較為熟練使用該軟件進行數(shù)據(jù)分析、計量建模分析，這對于經(jīng)管類專業(yè)的學生而言，絕對是擁有了一項核心競爭力。

從應用R開展計量教學經(jīng)驗來看，目前在R已發(fā)布的功能包中，除了AER這個包之外，尚未有整合較為全面的包。在經(jīng)典計量經(jīng)濟學教科書中所介紹的主流方法及模型，都是分散在眾多零散功能包之中，有些包中對同一個概念的表述還不盡相同，有的估計方法又在不同包中重復出現(xiàn)。這既占用了資源，也增加了用戶學習使用成本。因此，有必要編制幾個綜合型功能包，對已有的計量功能包進行分類整合，這樣對降低新用戶的學習成本非常有幫助，也有利于進一步擴大R在計量經(jīng)濟學實證領(lǐng)域的用戶群。

參考文獻：

[1]KleiberC，Zeileis A.Applied Econometrics with R [M].Springer New York，2008.

[2]Florian Heiss.Using R for Introductory Econometrics [M].Inde-pendently published，2020.

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[5]Davidson R.Econometric Theory and Methods[M].Oxford Univer-sity Press，2004.

[6]White H.A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Es-timator and a Direct Test for Heteroskedasticity[J].Econometrica，1980，48（4）：817-838.