1.2.1 模型设定

模型设定是进行计量经济研究的首要环节，模型设定恰当与否直接关系到计量经济模型建立的科学性和有用性。模型设定就是根据特定研究目的，依据有关经济理论以及样本数据的可得性、变动结构，选择重要的影响因素及恰当的变量，并用适当的数学表达式描述变量间随机因果关系的过程。

1.研究经济理论

在利用计量经济模型研究现实经济问题时，必须以经济理论所揭示经济现象间的本质联系及运行机制为基础来构建模型，这是因为计量经济模型中的每个变量、参数及方程都应该具有明确而具体的经济学意义，它不同于一般的数学表达式。例如，揭示产出与要素投入之间的技术经济联系需要依据生产函数理论，研究居民消费问题则需要借助消费函数理论，研究股票价格变动则需要应用股票市场的相关理论，建立宏观经济计量模型需要依据国民收入决定理论等。

基于经济理论所揭示经济现象影响因素的复杂程度不同，模型设定可选择为单方程计量经济模型或联立方程计量经济模型。如单纯研究某行业投入与产出之间的数量技术经济联系，可依据柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数将模型设定为

其中，Y为有效产出，K为物质资本投入，L为劳动投入，ε为随机误差项。该方程为单方程计量经济模型。

若反映宏观经济系统中变量之间的复杂决定关系，可依据凯恩斯国民收入决定理论将模型设定为

其中，C为居民消费，I为投资，G为政府支出，Y为国民收入，ε为随机误差项。这三个方程存在着内在联系，为联立方程计量经济模型，式（1-2）为消费函数、式（1-3）为投资函数，式（1-4）为定义方程。

在设定单方程计量经济模型时，对于同一经济问题，由于依据的经济理论不同，揭示的重要影响因素也存在差异，进而模型设定所选择的解释变量就会有所不同。例如，研究居民长期消费问题时，凯恩斯绝对收入假说认为居民消费当期支出完全取决于其当期收入；杜森贝里相对收入假说则认为，居民消费当期支出不仅取决于其当期收入，还与其过去时期的最高收入有关，即消费存在棘轮效应。依据这两种假说设定的模型分别如式（1-5）和式（1-6）所示。

其中，C为居民人均消费支出，Y为居民人均可支配收入，Y*为过去时期居民人均可支配最高收入，ε为随机误差项。

2.选取模型中的变量

变量是构成计量经济模型的基本要素，变量选择恰当与否，直接关系着建模的结果和质量。

（1）区分纳入模型中的变量性质。

按照不同的划分标志，模型中的变量可分为不同的类型。常见的分类有以下几种。

1）解释变量与被解释变量。这是根据变量所表征的是原因还是结果进行的划分，并且主要是对单方程计量经济模型中的变量而言的。解释变量（explanatory variable）用以表征引起研究对象变化的重要影响因素，其作为原因变量而放置在方程等号的右边，一个方程中可以包含多个解释变量，如式（1-1）中的物质资本投入K、劳动投入L。被解释变量（explained variable）用以表征研究对象，其作为结果变量而放置在方程等号的左边，一个方程中只能含有一个被解释变量，如式（1-1）中的有效产出Y。

2）内生变量和外生变量。这是根据变量数值是否由模型系统决定进行的分类，主要针对联立方程计量经济模型。内生变量（endogenous variable）是指其数值由模型系统决定但同时影响模型系统的变量，它是服从一定概率分布的随机变量，如式（1-2）、式（1-3）和式（1-4）中的C、I、Y，三者在国民经济系统中相互决定，均为内生变量。外生变量（exogenous variable）是指其数值由模型系统以外的因素决定而又对模型系统产生影响的变量，一般为非随机变量，如式（1-4）中的G。在联立方程计量经济模型中，内生变量既可以作为被解释变量也可以作为解释变量，而外生变量只能作为解释变量。

（2）萃取解释变量。

影响所研究经济现象的因素很多，但由于主客观条件限制，人们不可能把所有影响因素都作为解释变量纳入模型之中，而是需要基于研究目的和某些准则从中加以选择。为了提高模型的解释能力和代表性，通常需要将那些对所研究经济变量起主要作用、经常发生作用、可定量观测并有统计数据支持的影响因素作为解释变量纳入模型，而通常将那些次要的、偶然发生作用的、定性的、缺乏统计数据支持的因素放入随机扰动项。例如，建立某种商品需求函数模型，可以将消费者收入、该商品价格、相关商品价格等影响因素作为解释变量，而将消费者性别、文化、偏好、家庭等个体特征差异以及消费环境、地理气候等因素放入随机扰动项。

需要注意的是，建立计量经济模型的目的不同，对解释变量选取的要求也会有所差异。例如，如果建立模型用于结构分析或政策评估，则要求解释变量之间不能存在较强的线性相关关系，否则参数估计不仅难以正确反映每个解释变量对被解释变量的单独影响，而且其符号还有可能出现错误；但若建立模型的目的是发展预测，则对解释变量之间的相关性一般不做特别要求。

（3）选用恰当的统计指标。

在建模过程中，无论是解释变量还是被解释变量都必须选用具体的统计指标予以表示。在选取统计指标时需要注意：一是能够正确体现变量的基本范畴，如在建立某行业生产函数模型时，可以选用总产值或增加值作为产出指标，以资本总额或固定资本、变动资本作为资本投入指标，以从业人数、工资总额或者劳动时间作为劳动投入指标；二是保证指标数据具有较强的可得性、可靠性和完备性；三是指标形式具有合理的匹配性，当被解释变量为总量指标时，解释变量中至少要有一个为总量指标，当被解释变量为平均（或相对）指标时，解释变量中至少要有一个为平均（或相对）指标。

（4）慎重使用虚拟变量。

虚拟变量（dummy variable）是指反映定性因素变化、数值只取0和1的人工变量。现实中影响所研究经济现象变化的重要因素不仅仅有定量因素，往往还包括定性因素，如体制、季节、性别、地区、学历等。在建立模型的过程中，如果单纯将定量因素作为解释变量引入模型，而将定性因素全部归入随机扰动项，则可能会造成模型的解释能力不强。例如，在构建职工工资水平模型时，影响职工工资水平的因素有工龄、学历、岗位、职称（职务）等，若仅选用工龄作为解释变量，则会造成估计的样本回归模型解释能力较低，需要将学历、岗位、职称（职务）作为解释变量以一定方式引入模型，但注意建立模型时不宜引入过多的定性因素，否则就可能落入“虚拟变量陷阱”。虚拟变量也可以作为被解释变量纳入模型。

3.选择模型的数学形式

所研究经济现象与其影响因素之间的随机因果关系需要借助一定的数学表达式予以反映，因而必须进一步明确模型中各方程的具体数学形式。对模型中所包含的方程可以从不同的视角进行分类。

根据所反映变量间关系的内容不同，分为行为方程、技术方程、制度方程和定义方程。行为方程反映经济行为人活动的结果与影响因素，如式（1-2）为消费函数，式（1-3）为投资函数；技术方程主要反映产出与投入要素之间的技术经济联系，如式（1-1）为生产函数；制度方程反映由制度规定的变量间的联系，如应纳税额=税率×应税收入，其中税率是由国家制度规定的；定义方程反映由经济理论所定义的变量之间的联系，如式（1-4），它通常存在于联立方程计量经济模型之中。

根据所反映变量间相关的形式不同，分为线性方程和非线性方程。线性方程表明被解释变量与各个解释变量均成线性变动关系，如式（1-5）；非线性方程是指被解释变量与方程中的某个或某些解释变量成某种非线性变动关系，如式（1-1）。

根据所反映变量间关系的性质不同，分为确定性方程和随机性方程。确定性方程中不含随机扰动项，被解释变量与解释变量成函数关系，主要表现为由经济理论或经济统计学所规定的定义方程、平衡方程，如式（1-4）；随机性方程中含有随机扰动项，被解释变量与解释变量成统计相关关系，如式（1-2）和式（1-3）。

对于随机性方程形式的确定，基本途径有两个：一是依据经济行为理论，在数理经济模型的基础上直接添加随机扰动项，如数理经济模型中的生产函数为Y=AKαLβ，以此为基础加入随机扰动项，则变为计量经济模型中的生产函数Y=AKαLβeε；二是利用样本数据和绘图软件绘制散点图（相关图或趋势图），根据图形的几何走向大体确定方程的具体函数形式。在被解释变量与解释变量相关的形式不明显时，可多设定几种函数形式，待参数估计完成后，再基于相关检验标准，从中选择最为满意的一种形式。计量经济模型中必须包含一个或一个以上随机性方程。

4.设定模型参数的符号和理论期望值范围

计量经济模型中的参数都具有特定的经济学含义，在模型参数估计之前必须基于相关经济理论或经济实践设定待估参数的符号及理论期望值范围，以便为以后判断参数估计结果的合理性提供依据。譬如，在式（1-1）中，参数A、α、β分别表示全要素生产率、资本的产出弹性和劳动的产出弹性，生产函数理论要求其取值范围为A＞0，α＞0，β＞0；在式（1-5）中，参数b为边际消费倾向，消费函数理论要求其取值范围为0＜b＜1。