时间：2023-10-11 09:58:24
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇经济学和统计学的区别，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
调查问卷共分三种：“学校卷”、“教师卷”和“学生卷”。“学校卷”由讲授统计学和计量经济学课程的院系组织填写；“教师卷”由经济学类专业任课教师(不含统计学、计量经济学专业教师)填写：“学生卷”由已修完统计学、计量经济学课程的高年级本科生填写。统计学课程问卷调查共回收了43所学校、587名教师和1586名学生的有效问卷。计量经济学课程问卷调查共回收了27所学校、211名教师和728名学生的有效问卷。总体看，回收问卷覆盖了全国七大区域和绝大多数类型的高校，学校层次既有211院校也有省市共建的院校。问卷填写质量较好，具有一定的代表性，基本满足分析需要。
一、统计学课程教学现状
对统计学课程的调研，主要围绕课程设置的必要性和重视程度、教学队伍、教学内容、教学条件、教学方法与教学手段、教学效果等方面展开。结果显示，统计学课程的必要性和重要性普遍受到学校、经济学类专任教师和学生的认同；通过课程学习，学生能够掌握基本的定量分析方法，增强了学生分析经济现象和经济问题的能力。对于课程教学具体环节中存在的问题，如缺乏课程实践、缺乏案例教学、忽视个性培养等，还需要通过进一步深化教学改革加以解决。
1．统计学课程必要性和重视程度状况
(1)开设统计学课程的必要性。总体看，教师中认为非常需要的占47.5％，认为比较需要的占38.2％，总计超过85％的教师认为开设统计学课程是有必要的。其中，应用经济学专业教师选择非常需要的比例为53.8％，高于理论经济学专业教师的30.1％。职称越高则选择非常需要的比例越高，助教、讲师、副教授和教授选择非常需要的比重依次为32.8％、47.4％、49.0％和54.1％。
(2)对统计学课程的重视程度。从学生角度看，30.7％的学生认为学校对统计学课程非常重视或较重视，认为一般的占52.3％从学校角度看，33.3％的院校认为学生对统计学课程非常重视或较重视，59.5％的学校认为重视程度一般。总体看，对统计学的重视程度还需要加强。
(3)虽然统计学作为一门独立的学科具有其自身的基本理论和方法，但作为一门方法论学科，当将其应用到具体学科时，必然要与背景学科相结合，从而会产生新的特点。调查发现，有76.7％的院校认为不同层次、不同类型院校统计学课程教学目标应该有所不同。88.4％的院校认为不同层次、不同类型院校统计学课程教学模式应该有所不同。67.3％的经济学类专任教师认为有必要或非常有必要对不同的专业编写专门的统计学教材。
2．统计学课程教学状况
(1)教学队伍。整体较好。具有高级职称的教师占66％，具有博士学位的教师占27.1％，具有国际交流经验的教师占19％，具有统计实践经验的教师占31.1％。专任教师队伍的绝对数量在逐年增加，且增速在不断加快。但相对于学生规模的增长速度而言，专任教师数量相对不足。
(2)教学内容。大多数院校的教学内容包含基本概念、数据的描述性整理、概率抽样、参数估计、假设检验、相关与回归分析、指数和时间序列分析等，教学内容符合学科要求，知识结构合理。教学实践内容方面，多数院校设计了实践活动。
(3)教学条件。超过一半的院校使用国家级规划教材。83.7％的院校认为使用的教材很好或较好。各院校统计学课程教学课时平均为52课时，其中讲授44课时，习题4课时，上机4课时。各院校普遍认为课时偏少，特别是实践课时。认为比较合理的教学课时数为60课时。实践教学中，超过一半的学校选择Excel，1/3的学校使用SPSS。仅有少数院校使用SAS。随着互联网的普及，网络作为一种新的教学手段，正在逐渐被各院校采用。对于网络教学资源的评价，院校和学生有所不同。学校对网络教学资源的评价偏高，83.4％的院校的评价集中在比较丰富或一般，与学校的评价相比，学生对此的评价相对较低。认为比较丰富或一般的学生仅占68.2％，还有21.2％的学生认为网络教学资源较缺乏。可见，网络教学还不能很好地满足学生的需要，有待于进一步丰富。
(4)教学方法与手段。76.7％的学校使用板书和投影相结合的教学方式。对于多媒体教学方式，绝大多数院校和学生持肯定和赞成态度。42.9％的院校和21.3％的学生认为多媒体教学手段对教学具有很大的积极影响，另有54.8％的学校和63.6％的学生认为有积极影响，但影响有限。作业对于学生巩固相关知识具有重要的促进作用。将近一半的院校作业次数在7～9次，约4成院校作业次数在3～6次，还有14.3％的学校作业次数在9次以上。关于作业的批改，大多数学校要求全部批改或批改2/3，不到30％的学校要求批改1/3或教师自行掌握。几乎所有学校(95.2％)统计学期末考试都采取闭卷形式。最常用的出题方式依次是临时统一命题(38.1％)、分别自行命题(28.6％)、题库(23.8％)、卷库(9.5％)。而教师和学生认为更合理的出题方式依次为题库(38.1％)、卷库(26.2％)和临时统一命题(19.0％)。
(5)教学效果。调查显示，各院校授课教师除了对学生课前预习评价偏低以外，对于课堂出勤、作业完成、学习态度和效果等方面的评价普遍较好。在对学生掌握统计学知识促进专业课程学习效果的评价中，有9.5％的教师评价很好，46.8％的教师评价较好，二者合计达到56.3％。学生对教师的敬业精神评价最高，72％的学生对教师敬业精神评价很好或较好，然后依次是教书育人、知识结构、学术水平和教学质量。学生对教师的教学方法满意度偏低，认为很好或较好的只有40％。
(6)主要问题。教师认为统计学课程教学中存在的五个主要问题依次为缺乏课程实践(64.3％)、忽视个性培养(54.8％)、教师数量不足(52.4％)、缺乏案例教学(45.2％)和学生数量过多(42.9％)。学生认为统计学课程教学中存在的五个主要问题依次是缺乏课程实践(69.1％)、教学方法单一(55.7％)、培养目标定位不准确(48.6％)、忽视个性培养(46.5％)和缺乏案例教学(42.9％)。两者有三个问题相同。特别是缺乏课
程实践和缺乏案例教学这两个问题，应当引起高度关注。
二、计量经济学课程教学现状
对计量经济学课程的调研同样主要围绕课程设置的必要性和重视程度、教学队伍、教学内容、教学条件、教学方法与教学手段、教学效果等方面展开。结果显示，计量经济学课程的必要性和重要性同样普遍受到学校、经济学类专任教师和学生的认同；认为通过课程学习，学生能够掌握从数量上研究经济关系和经济运行规律的基本分析方法，增强了学生分析经济现象和经济问题的能力。对于课程教学具体环节中存在的问题，如缺乏课程实践、缺乏案例教学和忽视个性培养等，还需要通过进一步深化教学改革加以解决。
1．计量经济学课程必要性和重视程度状况
(1)开设计量经济学课程的必要性。总体看，教师中认为非常需要的占49.3％，认为比较需要的占36.0％，总计超过85％的教师认为开设计量经济学课程是有必要的。其中，应用经济学专业教师选择非常需要的比例55.6％，高于理论经济学专业教师的33.3％。职称越高则选择非常需要的比例越高，助教、讲师、副教授和教授选择非常需要的比重依次为32.1％、44.8％、51.9％和64.9％。
(2)对计量经济学课程的重视程度。从学生角度看，32.2％的学生认为学校对计量经济学课程非常重视或较重视，认为重视程度一般的占50.5％；从学校角度看，59.2％的院校认为学生对计量经济学课程非常重视或较重视，40.7％的学校认为重视程度一般。总体看，对计量经济学的重视程度还需要加强。
(3)调查发现，有高达96.3％的院校认为不同层次、不同类型院校计量经济学课程教学目标应该有所不同。92.6％的院校认为不同层次、不同类型院校计量经济学课程教学模式应该有所不同。
2．计量经济学课程教学状况
(1)教学队伍。整体较好。具有高级职称的教师占61.3％，具有博士学位的教师占45.7％，具有国际交流经验的教师占21.4％，具有计量实践经验的教师占49.7％。专任教师队伍的绝对数量在逐年增加，但相对于学生规模的增长速度而言，专任教师数量相对不足。
(2)教学内容。大多数院校的教学内容包含建立计量经济学模型的步骤和要点、计量经济学的基本概念、一元线性回归模型、异方差性、序列相关性、多重共线性、多元线性回归模型、随机解释变量、虚拟变量、滞后变量、联立方程计量经济学模型等内容，教学内容符合学科要求，知识结构合理。
(3)教学条件。44.4％的院校使用国家级规划教材。92.6％的院校认为使用的教材很好或较好。上机使用相应的软件进行建模的实际操作，是计量经济学教学的一个重要环节。调查发现，绝大部分学校(96％)使用的是目前比较流行的EViews软件，仅有少数院校使用SPSS、SAS。随着互联网的普及，网络作为一种新的教学手段，正在逐渐被各院校采用。对于网络教学资源的评价，院校和学生有所不同。学校对网络教学资源的评价偏高，81.4％的院校的评价集中在比较丰富或一般。与学校的评价相比，学生对此的评价相对较低。认为比较丰富或一般的学生占64.7％，还有30.1％的学生认为网络教学资源较缺乏。
(4)教学方法与手段。对于多媒体教学方式，绝大多数院校和学生持肯定和赞成态度。22.9％的学生认为多媒体教学手段对教学具有很大的积极影响，62.1％的学生认为有积极影响，但影响有限。作业对于学生巩固相关知识具有重要的促进作用。44.4％的院校作业次数在3～6次，40.7％的院校作业次数在7～9次，还有14.8％的学校作业次数在9次以上。关于作业的批改，接近一半的学校要求全部批改，1/4的学校让教师自行掌握。几乎所有学校(92.6％)计量经济学期末考试都采取闭卷形式。最常用的出题方式依次是题库(29.6％)、临时统一命题(29.6％)、卷库(25.9％)、分别自行命题(11.1％)。而教师和学生认为更合理的出题方式与各院校实际采用的出题方式顺序相同。
(5)教学效果。调查表明，各院校授课教师除了对学生课前预习评价偏低以外，对于课堂出勤、作业完成和效果等方面的评价一般。在对学生掌握计量经济学知识促进专业课程学习效果的评价中，有10.4％的教师评价很好，有42.7％的教师评价较好，二者合计达到53.1％。学生对教师的敬业精神评价最高，有73.2％的学生对教师敬业精神评价很好或较好，然后依次是教书育人、知识结构、学术水平和教学质量。对教学方法评价最低，认为很好或较好的只有44.2％。
(6)主要问题。教师认为计量经济学课程教学中存在的五个主要问题依次为教师数量不足(70.8％)、缺乏课程实践(52.5％)、缺乏案例教学(50.0％)、学生数量过多(37.0％)和忽视个性培养(37.0％)。学生认为计量经济学课程教学中存在的五个主要问题依次是缺乏课程实践(64.0％)、培养目标定位不准确(57.8％)、教学方法单一(52.1％)、缺乏案例教学(47.5％)和忽视个性培养(44.7％)。两者有三个问题相同。表明各院校在教学中讲授理论普遍过多，讲授具体应用太少，这不仅不利于培养学生学习计量经济学的兴趣，也不能很好地体现计量经济学的价值。应当引起高度关注。
三、对统计学、计量经济学课程教学现状的思考
通过调查分析与研究，笔者认为：
(1)随着社会经济的高速发展，经济系统越来越复杂，不确定性越来越强，经济活动风险加大。要准确的认识经济运行状况、测度风险，必须依靠定量分析工具，作为数据分析方法的统计学必然成为重要的工具之一。经济学家熊彼特认为，“‘科学的’经济学家和其他一切对经济课题进行思考、谈论和著述的人们之间的区别，在于掌握了技巧或技术，而这些技术可分为三类：历史、统计和‘理论’。三者合起来构成我们的所谓‘经济分析’”。可见，熊彼特认为对一个经济学家来说，最重要的三门学问是经济史、统计学和经济理论。在具体谈到统计对经济学的作用时，熊彼特说，“……我们至少在原则上要承认：统计方法是经济分析工具的一部分，即使不是为了经济分析的特殊需要而设计的，也是如此。”著名华人经济学家钱颖一也曾谈到过统计学和经济学的关系，他认为“运用数学和统计方法做经济学的实证研究可以把实证分析建立在理论基础上，并从系统的数据中定量地检验理论假说和估计参数的数值。这就可以减少经验性分析中的表面化和偶然性，可以得出定量性结论，并分别确定它在统计和经济意义下的显著程度。”由此，可以得出这样一种结论，统计学对于经济学的重要性已成为现代主流经济学的共识。
(2)计量经济学产生于20世纪30年代，是一门从数量上研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学，是统计学、经济学和数学的综合。经过几十年的发展，
计量经济学已经在经济学科中占有重要地位，在经济领域得到了广泛的应用。尤其是近20年来计算机的飞速发展，使计量经济学的发展和应用进入了一个新的阶段。计量经济学的产生和发展，使经济学在精确化和定量化方面跨出了革命性的一步，使经济学发展成为真正意义上的科学，它自身也成为经济学家对经济概念和定律进行定量化的工具，成为经济学家检验经济理论，分析和预测经济运行与发展的工具。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支，有一定的学科独立性，但不可否认它的方法性和工具性，即计量经济学是一门探索经济变量间关系的有用方法和工具。无论是从计量经济学课程本身在经济学人才培养中发挥的作用来看，还是参照国际上的普遍做法，我们认为把该课程作为经济学类专业的核心课程是必要的。
(3)各院校基本上都已经认识到了开设统计学和计量经济学课程的必要性。但在重视程度方面二者相比有所不同，学生中非常重视或比较重视计量经济学的比例要高于统计学。对此，我们认为，统计学和计量经济学在经济学人才培养中发挥了不同作用。尽管统计学和计量经济学都是定量分析方法，然而二者还是有很大区别。简单地说，统计学是收集、整理和分析数据的科学。而计量经济学是统计学、经济学和数学的综合，是一门从数量上研究经济关系和经济运行规律的科学。由此不难看出，统计学更多地说是一种工具和技术，负责对数据进行处理和分析。而计量经济学是统计学和数学在经济中的应用，这种应用不仅在开始阶段要有经济理论作为指导，而且在应用的最后阶段还要运用经济理论对产生的结果进行解释。此外，我们从两门学科的定义中可以明显看出，统计学是计量经济学的基础之一，计量经济学大量使用了统计学中的概念和方法。没有较好的统计学基础，学好计量经济学是不可能的。因此，统计学应该作为计量经济学的先导课程。
(4)自上世纪90年代中期开始，教育部将统计学、计量经济学列为经济学科的核心课程，到目前已有十几年的时间。这期间，两门课程教学在经济学类专业人才培养中发挥了很好的作用，取得了很好的效果，无论教师还是学生均给予很高评价。通过课程学习，学生掌握了基本的定量分析方法，增强了分析经济现象和经济问题的能力。有效提升了学生对经济数据的正确理解和应用，从而对经济学的学有裨益。
(5)经过国内经济统计学界20世纪80年代激烈争论，统计学的方法论性质成为主流认识。随之，数理统计方法被大量引入统计学课程。但由此却引发了新的问题，即在新的统计学课程教学中，原有的经济统计学部分，无论是教学内容还是教学课时均呈现下降态势，应当引起我们高度关注。
统计学不仅是计量经济学的先导课程，而且确实有其独特的作用，尤其是经济统计对经济学的学习会起到很大的促进作用。原因在于，计量经济学要依赖于数据，正确地理解数据是正确地处理和使用数据的前提。经济统计学的系统训练能让学生更好地理解这些经济数据的收集过程和计算方法，从而能更好地理解一些统计指标的内涵，从而也就比没有学过经济统计的学生更可能正确地使用这些数据。举一个简单的例子，比如说GDP，学过了经济统计，我们就知道GDP是一个时期指标，总量指标，既包括物质产品的价值，也包括服务的价值，是按当年价格计算的，不同年份的GDP需要剔除价格因素后才能相互比较。如果没学过经济统计，没有定基、环比、基期、报告期的概念，在剔除价格因素时就会遇到困难或者出现错误。
【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.
统计学在现代社会经济中得到广泛地运用的发展，为社会经济的发展提供了便利的条件和手段。统计学与社会经济存在着密切联系。本文通过分析统计学与社会经济之间的相互关系，从而将统计学更好地运用到社会经济的各个领域。
【关键词】
统计学； 社会经济； 关系
1 统计学在社会经济中的作用
统计学在社会经济研究中的重要作用主要表现在以下几个方面：
1.1 为收集经济数据提供必要的方法
现代经济学的研究必须在定性分析的基础上，建立经济数量模型，开展定量分析。因此首先有必要收集必要的经济数据。经济统计学给出了各种经济统计指标的科学定义和计算口径，给出了具体收集各种指标的方法和途径。离开了统计学的支撑，就不可能得到充分的能够真实反映客观世界的经济数据。
1.2 为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法
社会经济的个别现象受多种复杂因素的影响，其中包括了相当多的偶然因素，只有通过统计的大量观察法，才能从偶然中发现必然，总结出现象变动的数量特征。微观经济学中著名的恩格尔曲线（Engel’s curve）与宏观经济学中的菲利普斯曲线（Phillips curve） ，就是通过统计观察发现数量特征的典型事例。
1.3 为检验经济学理论的真实性和完善程度提供方法论基础
任何经济理论都只是相对真理，只能在特定的历史阶段较好地解释某些经济现实。因此需要人们利用经济数据去检验这些理论是否能够与实际情况相符。这种分析被称为实证分析。实证分析所获得的新知识常常为实质性学科的研究开辟新的领域，例如消费函数。
2 社会经济统计研究成果的评价标准
美国著名统计学家Tukey1962年发表了题为“数据分析的未来”的长篇文章，论及对数理统计研究的评价标准。对分析数据工作有无直接作用。是否发明了新的统计方法或者将一些统计方法组合应用于新的领域。对分析数据工作有无间接作用。虽然未发明新的统计方法，但就学科的理论框架进行了有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。如费歇在1921年发表的题为《理论统计学的数学基础》和1925年发表的题为《点估计理论》的文章，虽则并末提出新的统计方法，但其中所提出的概念和理论框架，主导了以后许多年的数理统计学的研究思路影响延续至今。成果的数学水平。解决或推进有统计学背景的数学问题方面有独到和创新之处。
对于社会经济统计研究来说，衡量社会经济统计研究成果也可以有类似的三个标准：
第一，经济学标准。通过对经济数据的分析，发现了新的经济规律，或者是很好地论证和说明了某种经济现象发展的趋势和数量变动规律。
第二，对经济数据分析工作的直接作用。提出了新的经济指标及其核算方法、发明了新的分析方法或者是将产生于其他领域的方法成功地应用于经济社会领域，或者是巧妙地结合运用已有的方法等等。
第三，对经济数据分析工作的间接作用。虽然未提出新的方法，但就学科的理论框架进行有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。关于大统计学科的讨论等等，经济统计领域大国民核算体系的提出等等也属于类似的工作。
长期以来，我国的数理统计学界，采用发展纯数学的方法去发展统计学，特别是在成果评价方面，重理论轻实用。这种“政策导向”使许多数理统计学者对实用问题不感兴趣。研究内容流于空疏，无补于实际。
我国的经济统计学界没有很好地将现代统计方法应用于社会经济领域，去得到一些非统计专业的经济学者难以得到的很有参考价值的定量分析结论。因此，难于获得社会的支持。使学科发展的“良性循环”无法形成。相当一部分经济统计学论文的统计特色不够鲜明，不会江统计学深入运用到社会经济领域。与经济学其他学科的研究没有明显的区别。个别论文甚至只有文字的论述或数学公式的推导，而很少统计方法与统计数据的应用。
3 统计学在社会经济领域中的正确运用
3.1 坚持统计学的正确方向
对社会经济进行研究时，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法。因此，搞经济统计时不能盲目照搬照抄西方经济理论，而应该从我国国情出发，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为研究的重点，同时积极参与重大社会经济问题的研究，发挥经济统计学的作用。
3.2 经济研究最重要的是经济思想而不是数学公式
不能以数学水平的高低来衡量经济学家的水平，也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。我们在对社会经济进行深入研究时，不能将简单问题复杂化，不注意问题的实质和方法的适用条件，片面追求复杂的方法和复杂的模型。我们应该找的最佳的方法和手段来解决复杂问题。
3.3 重视社会经济思想的运用
在肯定数学在经济学研究中的重要作用的同时，需要指出：经济学不是数学。在经济研究中，经济思想是最重要的，数学和计量方法只是体现和执行经济想法的工具。经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜。
【参考文献】
[1]陈希孺：数理统计学及其与社会经济统计学的关系[J].中国统计，2001年第7期。
[2]余明江：统计学基本理论问题的再认识[J].商业经济与管理，2002年第1期。
从目前通用的几种最主要学科分类目录看，对统计学的划分也不一致国家技术监督局制定的GB/T14745-92〈学科分类与代码》中，统计学被作为社会科学下的一级学科。国家教育部新修订的的大学本科专业目录将统计学作为理学门类下的一级学科(但可授经济学学位、或理学学位)而在新修订的研究生专业目录中，统计学被分为若干二级学科，分别列在其他有关的一级学科之下如经济统计专业划归经济学.概率统计专业划归数学流行病与卫生统计专业划归医学那么经济统计学究竟是社会科学还是具有通用方法论性质的理学呢？我想就此谈一些自己的看法。
统计学历经300多年的发展，事实上已成为横跨社会科学和自然科学领域，并与数学紧密结合的多科性的科学。为了便于讨论，我们首先给出一个目前国内统计学界大多数人能够接受的关于统计学的定义:“统计学是有关如何测定、收集和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学”®这一定义实际上是按所谓“大统计学”的观点给出的。从横向看，各种统计学都具有上述共同点，因而能够形成一个学科“家族”。从纵向看，统计学方法应用于各种实质性科学，同它们相结合，产生了一系列专门领域的统计学参见图1
由此可见，统计学可以分为两大类:一类是以抽象的数量为研究对象，研究一般收集数据分析数据方法的理论统计学另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学前一类统计学具有通用方法论的理学性质，其特点是计量不计质。后一类统计学则与各不同领域的实质性学科有着非常密切的联系，是有具体对象的方法论，因而具有复合性学科和边缘学科的性质所谓应用既包括一般统计方法的应用，更包括各自领域实质性科学理论的应用。传统的“数理统计学派”只承认前一类统计学，否认后一类统计学的存在，是不妥当的传统的“社会统计学派”否认理论统计学具有通用方法论的性质，将统计学全部划归社会科学也是不合适的。
经济统计学是以经济数量为对象的方法论科学。要在经济领域应用统计方法，必须解决如何科学地测定经济现象即如何科学地设置指标的问题，这就离不开对有关经济现象的质的研究要对经济问题进行统计分析，也必须以有关经济理论为指导。因此，经济统计学的特点是在质与量的紧密联系中，研究事物的数量特征和数量表现不仅如此，由于社会经济现象所具有的复杂性和特殊性，经济统计学不仅要应用一般的统计方法，而且还需要研究自己独特的方法，如估算的方法、核算的方法'综合评价的方法等等。所以'从总体上看，我们认为经济统计学属于社会科学它既是统计学的一个分支，又是经济学下的二级学科经济统计学与其他统计学的区别在于:研究的具体对象不同，其所结合的实质性学科也有较大差别经济统计学与其他经济学的二级学科的区别在于:它并不直接研究经济规律，而是为其他经济学科提供专门的方法和工具。
应当指出，将经济统计学作为经济学下的二级学科，并不会影响该学科所具有的方法论性质举个例子来说，经济计量学中应用了大量数学和统计学方法，它也是方法论性质相当强的学科。经济计量学属于经济学，对此，人们并无异议那么为什么一定要把经济统计学从经济学中分离开来呢?事实上，经济学的进步离不开经济统计学，已经有多位学者由于其在国民经济核算投入产出核算、经济计量分析和将统计方法应用于投资分析等方面的贡献而获得诺贝尔经济学奖经济统计学的发展，也不仅有赖于通用的统计方法的发明和完善，而且更有赖于经济学提供研究的背景和新的研究课题全融合,形成统一的学科？—对经济统计学发展方向的认识。
如前所述，现实中存在着两类不同性质的统计学目前国内统计学界有一种比较流行的说法，认为:两类统计学最终将完全融合，形成统一的学科因此，将统计学划为理学“是与国际接轨的”，“可使统计学真正成为以概率论和数理统计为基础、多领域应用、多学科交叉的横向学科”。对于这种观点笔者不敢苟同。
首先，这一观点只是与国际上的“数理统计学派”接轨，而不是真正的与国际接轨从国际统计学会新修订的章程看，国际统计学会的宗旨是:“在广泛意义上发展和完善统计方法，并在全世界推广应甩”所谓“广泛意义上”的统计方法不仅包括以概率论为基础的数理统计方法，而且包括与概率论并无多大联系的其他统计方法。尽管过去较长一段时期内国际统计学界，数理统计学派占据主流地位但是，社会统计学派仍然存在和发展，并且在一些国家有较大的影响。例如，1997年笔者曾赴日本进行访问和学习据了解，当时，日本文部省资助的有关社会经济统计研究的重点课题有两项:一项是“微观统计信息的开发与应用”，另一项是“亚洲长期经济统计”。其资助金额分别为5亿日元和4亿5千万日元(按当时的汇率，大约相当于人民币4000万元到3500万元）在这两项研究中，数理统计方法的应用只占一小部分，所应用的方法大量是非概率的统计方法顺便提一下，同一时期的日本文部省资助的数理统计方面的课题只有两项，资助强度每项只有300万日元事实上，从80年代以来，国际统计学界已出现了一些新的动向不少原来从事数理统计理论方法研究的学者开始越来越关心实际的应用问题正如一份参加国际学术会议的总结报告所指出的那样，国际上应用统计学的发展趋势是“统计学与数学的关系越来越远，与计算机科学的关系越来越近，与经济学及其他实质性学科的结合越来越密切。一些国际知名的数理统计出身的统计学家甚至提出“统计学与数学离得越远越好”的观点。台湾辅仁大学统计系系主任谢邦昌教授提出:“一个重要的问题是应该淡化统计的理学院色彩，现在统计这个领域愈来愈偏向管理学院和商学院目的就是希望统计在这些领域中和其他学科互相结合。
国际统计学会下的专业分会，70年代以前只有“国际自然科学统计协会”，后改为“贝努里数理统计和概率学会”。进入70年代，“国际调查统计协会”、“国际统计计算协会”雛成立1985年/‘国际官方统计协会”成立1990年，笔者作为中方的正式代表参加了官方统计协会在北京举行第二届会议，这届会议所提交的相当一部分论文，如关于通货膨胀率的测算总供需的平衡测算等与概率统计都没有紧密的联系，而是官方统计中迫切需要解决的重大问题1987年，原中国统计学会会长、经济学家和社会经济统计学家李成瑞还被选为国际统计学会的副主席(任期1987-1989)从国外一些主要学科分类目录看，如联合国教科文组织制定的国际文献联合会分类体系、美国科研基金会科学和工程研究资助大纲、日本大学学科分类目录、日本文部省学术国际局研究课题分类等，都将社会经济领域的应用统计列为社会科学，而不是理子所有这些都说明，“只有数理统计才是统计”已经不再是国际学术界的主流观点因此，不能认为将统计学划归理学就是“与国际接轨”。
其次，两类统计学都是统计科学大家族的成员，可以相互借鉴、相互促进、相互渗透、共同发展，但两类统计学特别是其中的社会经济统计学与数理统计学的研究对象不同，理论基础不同，知识体系也有相当大的差异，不能互相取代，不可能也没有必要归并成统一的学科。
过去，我国照搬前苏联的理论，认为只有社会经济统计学才是唯一的统计学，而将数理统计学排斥在外，严重妨碍了整个统计科学的发展，经济统计学自身也停留在“初等的统计学方法加简单的指标解释”的水平改革开放以来，不少同志感到:为了推进经济统计学的发展和进步，使之适应社会主义市场经济发展的需要，有必要大力引进和吸收数理统计学的成果所谓“大统计学”的提法，就是在这样一种背景下产生的并且得到了相当部分统计学家的赞成①”笔者认为，“大统计学”的提法，对于促进理论统计学与各种应用统计学的相互借鉴、相互渗遂共同繁荣、共同发展是有益的。但是，如果认为“大统计学”就是要将各类不同性质的统计学完全结合起来，建立一门统一的学科，则很可能从一个极端走到另一个极端。因为，作为统一的学科必然要强调其共性，由于各种统计学横跨社会科学和自然科学领域，与其密切结合的各种实质性学科性质差异很大，其共性只能是它们所利用的具有通用性质的统计方法和作为这些统计方法理论基础的概率论。因此，从某种意义上讲，将所有的统计学都划为理学，是上述“建立统一的统计学科”符合逻辑的结果。而如果统计学是理学，则社会经济统计学的大部分内容如国民经济核算等将很难被包括在“理学”的统计学内。事实上，已经有一些学者提出：国民经济核算等不是统计学而是经济学如果这一观点可以成立，则连国家统计局都要改名。因为官方统计工作的大部分内容，与“理学的”统计学并无太大的关系。在这样一种误导下，进行统计学的学科建设，其结果很可能是名义上的“大统计”，实质上的小统计，即最终异化成“只有数理统计才是统计”。
笔者认为，我国统计学科建设的正确方向是:理论统计学与各类应用统计学继续并存，相互促进、共同发展一方面，理论统计学要结合应用统计研究中提出的需要解决的通用方法论问题，丰富和完善其方法论内容另一方面，应用统计学不仅要吸收和利用理论统计学研究的成果，而且还要与本领域的实质性科学更加紧密结合，着重研究适合本领域的特有的统计方法各类统计学都按其自身的规律发展，最终形成较为松散的“统计学”学科群体，而不是强求一致的统一的一级学科。
就经济统计学而言，今后一段时期需要重点研究的课题有：国民经济核算体系的进步充实和完善;有关地下经济的测算的研究;关于如何准确把握我国失业状况的研究；适合我国国情的统计调查方法体系的研究；可持续发展的统计测定;知识经济的统计测定;统计如何为企业经营决策服务;统计在投资和决策中的应用研究;统计在保险精算中的应用等等。进行这些课题的研究，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法上述课题的相当一部分，都不是“以概率论和数理统计为基础的”、“理学的”统计学所能涵盖、所能指导的。
总之，搞经济统计的同志不要妄自菲薄，不要“东施笑颦”，更不要“邯郸学步”，而应该理直气壮地坚守自己的阵地，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为自己研究的重点努力促进经济统计学的现代化，并为整个统计科学的发展和进步作出自己应有的贡献。
三、“大统计”还是“大经济”?—对经济统计学专业办学模式的认识
随着我国社会主义市场经济的逐步发展，我国高校原有的专业设置面过窄、专业划分过细、所培养的人才适应面不广等弊端曰益显现。针对这些弊端，不少专家提出了要淡化专业，培养“宽口径”人才。这种提法无疑是正确的。对于统计学专业来说，问题在于要培养什么样的宽口径人才。
对于统计专业的办学方向有两种模式：一是强调各类统计学所具有的共性由于统计学是横跨不同领域具有交叉学科性质的方法论体系任何人毕其一身精力也难以成为精通统计学各领域的人才。因此，这种模式实际上将主要培养学生掌握通用的统计方法和理论它肯定统计学的“理学性质”，按照理学类学科的特点设置课程，概率论和数理统计方法等通用的统计方法论在课程中占有较大份量其培养目标是有良好的数学基础熟练掌握统计学基本理论与各种方法，同时有一定的专门领域的知识，能够适应各个不同领域的统计工作和统计研究的统计人才。二是强调各类统计学的个性，对于经济统计学来说，就是强调其与经济学其他学科的密切联系，按照经济类学科的特点设置课程，除统计学本身的专业课外，经济学类的课程占相当大的份量其培养目标是所谓的“复合型人才”，即具有坚实的经济理论基础、既懂数理统计方法>又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济统计人才。这种人才既是统计人才又是经济管理人才，不仅能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，而且能从事市场调查经济预测、信息分析和其他经济管理工作。前一种办学模式可称为“大统计”模式，后一种办学模式可称为“大经济”模式。从国际上看，总的来说，美国的统计教育比较接近于“大统计”模式，而日本的统计教育比较接近于“大经济”模式。
那么我国应采取何种模式呢?笔者认为，要正确回答这一问题，应根据我国的国情和社会主义市场经济发展对人才的需求，进行实事求是的分柝。
人类究竟有多理性？本书将会彻底改变你对思考的看法。在书中，卡尼曼会带领我们体验一次思维的终极之旅。他认为，我们的大脑有快与慢两种作决定的方式。常用的无意识的“系统1”依赖情感、记忆和经验迅速作出判断，它见闻广博，使我们能够迅速对眼前的情况作出反应。但系统1也很容易上当，它固守“眼见即为事实”的原则，任由损失厌恶和乐观偏见之类的错觉引导我们作出错误的选择。有意识的“系统2”通过调动注意力来分析和解决问题，并作出决定，它比较慢，不容易出错，但它很懒惰，经常走捷径，直接采纳系统1的直觉型判断结果。
本书共分为五部分，第一部分讲述的是通过双系统判断与做出决策的基本原理。这部分内容详细说明了系统1的无意识运作和系统2的受控制运作的区别，并且说明了系统1的核心，即联想记忆是如何不断对世界上所发生的事作出连贯的解释的。关于直觉性思考的自主且无意识过程的复杂性和丰富程度，以及这些自主过程如何能解释判断的启发法等问题。
第二部分对判断启发法的研究作了更新，还探索了一个难题，即为什么很难具备统计型思维。我们思考时总是会把多种事情联系起来，会将一件事情比喻成另一件，会突然想起一件事来，但统计学要求同一时间把多件事情串联起来，而这一点系统1是做不到的。
本书第三部分描述了我们大脑有说不清楚的局限：我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。当我们回顾以往时，由于后见之明，对有些事会产生虚幻的确定感，因此我们变得过于自信。
第四部分的重点，是在决策制定的性质和经济因素为理性的前提下讨论经济的原则。人们从理性角度出发做出决策的几种方式。可悲的是，人们总是孤立地看待问题，表现出框架效应，即决策的制定往往因为对所回答问题不合逻辑的选择而受到影响。系统1的特征完全能解释这些观察结果，这对标准经济学所倾向的理性假设发起了很大的挑战。
第五部分是近期研究中关于两个自我的区别性描述，即经验自我和记忆自我，二者间没有共性。例如，我们可以让人们体验两种痛苦。其中一种比另一种要更痛苦，因为体验的时间更长。系统1有一大特点，即记忆的自主形成是有其原则的，如此一来，较为痛苦的那段体验会留下更深刻的记忆。所以，此后当人们选择要回想哪段经历时，他们自然会受记忆自我的引导，将其自身处于不必要的痛苦中。两种自我间的区别被用来测试人的幸福感，而我们发现使经验自我快乐的事不一定会让记忆自我满足。两种自我同时存在的个体要如何去追求幸福，这一问题引起了把居民的幸福看做政策目标的个人和社会的众多思考。
最后的章节是按倒叙来探索本书所述的三个区别的：经验自我和记忆自我的区别，古典经济学和和行为经济学的区别，以及自主的系统1和需费脑力的系统2的区别。书中还谈及了有价值的闲谈的好处，以及哪些内容有助于提升判断和自行决策的效能。
书名： 《思考，快与慢》
作者：[美] 丹尼尔·卡尼曼
出版社：中信出版社
“丹尼尔·卡尼曼是人类历史上最具影响力的心理学家之一，当然也是至今仍健在的最重要、最优秀的心理学家。他有着独特的天赋，可以揭示人类思想的许多显著特征，其中很多特征已经成为教材中的经典内容，成了我们传统观念的一部分。他的工作打开了社会心理学、认知科学、对理性和幸福的研究以及行为经济学研究的新局面，其中行为经济学这一领域是丹尼尔与他的合作者阿莫斯·特维斯基共同开辟的。本书的面世是一件大事。”——史蒂文·平克，哈佛大学约翰·斯通家族心理学教授,《大脑是如何工作的》及《唤醒心中的天使》两书的作者。
关键词: 计量法学 实证研究 研究方法
一、计量法学的学科特性与学科定位
由于计量法学是通过以一定的法学理论和统计资料为基础，综合运用数学、统计学与计算机技术，以建立数学模型为主要手段，来研究具有数量关系的法律现象的学科，因而它在研究方法上和传统法学的研究方法不一样。传统法学主要采用法解释学、规范分析方法、法价值分析、逻辑分析等方法进行法学研究，而计量法学则主要运用定量的研究方法并结合传统法学的研究方法进行法学研究，因此它能解决许多传统法学研究中由于方法论上的缺陷而不能解决的新问题。然而，计量法学作为一门独立学科的基础在于其研究方法的特殊性，即以应用计量方法研究法现象。但是，从法律现象的性质上来分析，并非所有的法学现象都具有数量变化关系，或者现有的物质和技术条件尚不能实现法律现象的数学化，因而，在研究对象上，计量法学的研究对象仅仅包括具有数量变化关系的法现象，[1]计量法学的研究范围仅仅属于法学研究对象的一部分。所以，在学科的特性上，计量法学是运用计量方法对具有数量变化关系的法现象进行研究的学科[2]
计量法学以具有数量变化关系的法现象为其研究对象，因而，必须综合运用法学理论、统计学、数学等学科的研究方法，从而能够使法律的制定更加科学化，以及能够使法律的适用得到客观评价；[3]能够增强法律的确定性；[4]体现法学工具主义的特点。[5]由于它具有独立的研究对象和特别的研究价值，因此其具有独立的学科特征，在本质上与数学、法经济学、法社会学等学科有所不同，保持着自身的独立性。
第一，计量法学是属于法学的分支而不是数学的分支。计量法学的研究对象是法现象，是对具有数量关系的法现象进行定量研究，但是法学和数学相结合形成的计量法学仅仅限于法学领域，不能离开法学的学科背景、更不能脱离法学本身而进行科学解释，因而计量法学是一门法学学科。
第二，计量法学与法经济学、法社会学有着本质区别。法经济学和法社会学的侧重点分别是经济学和社会学。虽然计量法学和法经济学、法社会学都以客观存在的现象为研究对象，在研究方法上也都注重实证研究，甚至都遵循着理论假设———模型制定———材料的收集整理———检验的研究程序。但是它们的价值基础和概念体系以及逻辑结构决定了三者的本质区别，法经济学和法社会学分别归属于经济学和社会学的学科体系，而计量法学则是属于法学的学科范围。
二、计量法学的应用领域
由计量法学的研究方法和学科特性所决定，我们认为，计量法学的应用范围大体可以概括为三个方面：立法的科学性研究、法律实施效果评价、法律对经济社会发展影响评价。
立法的科学性研究就是在立法阶段对法学现象中的各个变量之间的相互关系进行整理分析，弄清影响法律变迁的各个因素，进而运用实证的研究方法对各个影响因素进行实证分析。通过立法的科学性研究保证法律规则在社会运作中的相对稳定性和凸显法律规则的人文关怀。
法律实施效果评价是对实际运行中的法律实际效果如何的科学评价。法律承担着特定的社会功能，因而需要研究法律的实际运行效果，需要评价法律制度的优劣；[6]考察客观效果与立法意图之间的吻合程度，立法以及司法所产生的客观效果是否符合“应然”状态的价值要求；[7]以及法律的社会反响和民众的认可接受程度如何等等。
法律对经济、社会的影响，即运用计量法学的研究方法(统计数据加定量研究方法)，以法律为其变量，定量分析法律对经济发展、社会变迁的影响，揭示法律和经济、社会之间的相互作用关系。近年来法金融学的兴起就是很好的例证。Djankov等人用司法质量和合同执行效率、市场进入管制等来研究法律规则对经济、社会的影响；[8]Freund和Bolaky利用数据实证研究表明在市场管制较低的国家，贸易开放增加了人均收入；[9]Botero等人实证研究劳动力市场管制对资源配置的影响；[10]Micco和Pages等人发现法律对雇佣的保护降低了劳动力的流动性；[11]特别是以LLSV组合为代表的法金融学者利用各个样本国家的数据实证分析法律对投资者保护、所有权以及对公司治理的影响等。[12]这些富有重要意义的实证研究从某些侧面定量研究了法律因素对经济、社会发展的影响。
三、计量法学的研究方法范例举要
从现有的运用计量方法研究法学现象的文献来看，各个学者在各自熟悉的领域进行了计量法学的尝试研究，其方法多种多样，如Jeff Strnad提出在法学实证研究中引入贝叶斯方法；[13]M.O.Finkel stein采用非参数统计中的中位数检验和秩方差分析研究立法差异如何影响罚金判决；[14]R.Grosse利用卡方检验和U检验评估1970年《安第斯外资法典》的影响；[15]GregoryMitchell则认为法学研究中应引入元分析；[16]我国学者白建军应用回归分析方法研究法律的确定性与公正的可检验性问题；[17]D.N. Figlio通过时间序列模型证实美国威斯康星州提高合法饮酒年龄的法令对降低由21岁以下年轻司机因饮酒所导致的交通事故发生率起到了卓有成效的作用；[18]M. N. Bhattacharyya和Layton通过干预分析法测量澳大利亚昆士兰州的安全带法在减少交通事故中发挥的作用；[19]S. Sridha-ran等人也应用干预分析方法研究1990年美国弗吉尼亚州的刑罚改革和取消假释对各种犯罪活动的影响。[20]
关键词：会计学 统计学 相互关系
会计学与统计学都属于管理学门类下的一门科学，都具有典型的计量特征。会计学与统计学都起源于原始的计量行为，它们联系紧密，又有明显区别。本文通过如下几个方面阐述统计学和会计学的区别与联系，使得人们对会计学与统计学有较为全面的认识。对其运用更加得心应手。
1、会计学与统计学的起源
复式记帐法发源于12至13世纪意大利的北方城市，最早反映意大利复式记帐法的萌芽状态的帐簿是公元1211年佛罗伦萨银行的两套会计帐簿。这份记录是最早使用借贷用语进行复式记录的史料。1494年，意大利数学家卢卡・巴其阿勒（Luca Paciolo）在《算术・几何与比例概要》一书中全面系统的介绍复式记账法，并从理论上作了阐述，这标志着近代会计的开始，也标志着会计学成为一门独立的学科。随着社会生产力的不断发展，经济活动日益频繁，全球经济的迅猛发展，会计的内容、方法、技术以及会计理论有了突飞猛进的发展与变化。同会计学相比，统计学作为一门学科的创立则迟了几百年。统计史学界公认，1672年，英国古典政治经济学创始人，统计学家威廉・配第（William Petty）著作《政治算术》的问世，标志着统计学的诞生。“统计”最早作为学名使用是在1749年，当时德国哥根丁大学政治学教授G.achenwall将课程“国势学”定为“Statistik”（统计），对其起源有个认识，更好地了解它们地发展历程。
2、会计学与统计学的研究对象
研究对象是指研究所要认识的客体，它决定着研究领域以及相应的研究方法。会计学的研究对象是社会再生产过程中能够用货币计量的经济活动，或者说是社会再生产过程中的资金运动；统计学的研究对象是客观事物的总体数量特征和数量关系，以反映其发展过程及规律性。
3、会计学与统计学的涵义
会计的专业定义是指以货币为主要计量单位，采用一系列专门的方法和程序，对经济交易或事项进行连续、系统、综合的核算和监督，提供经济信息，参与预测决策的一种管理活动。该定义可得出两层含义，一方面企业的预测决策是基于对企业的经济信息而进行的管理活动；另一方面，会计是掌握了对经济信息进行数据化的专业管理人员，工作职责就是为企业管理提供专业数据化的经济信息。实际上会计还指上述工作所需的知识，这时我们将它称为会计学。会计数据统计与分析的质量与时效性，直接决定企业预测决策管理，在企业管理与会计工作中占有极其重要的作用。
从广义来说，会计的内容包括会计核算、会计监督和会计分析（即会计报表分析）。但会计监督和会计分析都需以会计核算为前提和基础，所以说会计核算是会计的主要内容，是会计的基础。会计核算是以货币为主要计量单位，对生产经营活动或者预算执行过程进行连续、系统、全面的记录、计算和定期编制并提供财务会计报告等会计活动的全过程。
统计随着人类社会活动及国家管理的需要而不断发展完善，涉及到了社会的各个领域。“统计”一词广泛的运用使得在不同的场合具有不同的涵义，归纳起来为：统计工作、统计资料和统计科学。
3.1、统计工作即统计实践，是指关于搜集、整理、分析和预测社会经济现象以及自然现象总体数量方面资料的活动过程，具体包括统计设计，即根据统计对象的性质和统计研究的目的，对统计工作涉及的各个方面和环节进行规划；统计搜集，即对统计资料的调查；统计整理，即对统计资料进行科学的加工；统计分析和预测，即计算相应指标以及描述研究对象的特征和规律，反映未来的发展趋势。
3.2、统计资料即统计信息，是指通过统计工作所获得的反映客观现象的各项数据资料以及与之相关的其他资料的总称。统计资料具体表现为各种统计图、统计表、统计公报、统计年鉴、统计手册及统计分析报告等。统计资料能反映客观现象发展的规模、水平、速度、结构、比例以及有关情况。统计把有关数据经过一定得方法整理，条理化，系统化。便于决策者做出正确判断。
3.3、统计科学即统计学的理论，是指研究如何搜集、整理、分析和预测社会经济现象以及自然现象统计资料的方法论科学。统计科学所包含的一系列搜集、处理、分析统计数据的方法来源于对统计数据资料的研究，其目的是探索事物的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
统计工作、统计资料、统计科学三者有密切的联系。统计资料是统计工作的成果，统计科学是统计工作的实践经验总结和理论概括，同时也反过来指导统计工作的实践，为统计工作提供科学的理论和方法。因此，统计工作和统计资料是统计实践活动与统计成果的关系，统计科学和统计工作是理论与实践的关系。
4、会计学与统计学的职能
4.1、所谓职能指的是事物所具有的功能。会计学主要应用于社会经济领域，而统计学所应用的领域相对较为宽广些，它应用包括经济领域在内的各个领域。会计信息基本上是价值形式，因而显得抽象和笼统；统计信息基本上是实物形式，因而显得具体和朴素。因此，会计学和统计学的职能有共同之处，也有一些差异。
4.2、会计职能是指会计在经济管理中所具有的功能。马克思在《资本论》第2卷中指出：会计是对生产“过程的控制和观念总结。”这是会计职能的科学概括。以马克思的上述概括为依据，会计有两个职能：一是反映，二是监督。近年来，会计职能已有所发展，除反映和监督两个基本职能外，还有预测、决策，控制，分析职能。
4.2.1、反映职能。反映是会计的基本职能。所谓反映是指会计通过核算工作，提供会计数据，真实反映企业的经营活动和成果，反映行政和事业单位预算资金的收支和结余情况。
4.2.2、监督职能。会计的监督职能是指会计在核算过程中对经济活动的合法性和合理性所实施的检查监督。
4.3、统计的信息职能是指根据一整套科学的统计指标体系，运用科学的统计调查方法，灵敏、系统地采集、处理、传递、存储和提供大量的以数量描述为基本特征的社会经济现象的信息。信息职能是统计的基本功能。统计部门是提供全面、及时、准确的社会经济统计信息的职能部门，统计信息是社会经济信息的主体。
4.4、统计的咨询职能是指利用已经掌握的统计信息资源，运用科学的分析方法和先进的技术手段，深入开展综合分析和专题研究，为科学决策和管理提供各种可供选择的咨询建议和对策方案。在对统计信息进一步加工整理的基础上，对其分析研究，开发利用，就能发挥统计咨询职能。统计信息咨询可以为各级政府管理部门制定规划、政策和管理决策提供依据，可作为企业制定生产经营管理措施的依据，并且是科学研究机构、高等院校结合定性分析进行定量分析和预测分析的资料来源。各级政府统计部门拥有丰富的统计信息资源，已成为国家重要的咨询机构，为各级政府管理部门、企业、事业单位、社会团体、个人和国外的用户开展统计咨询服务，使统计信息社会共享，发挥多方面的社会化功能。
4.5、统计的监督职能是指根据统计调查和统计分析，及时、准确地从总体上反映经济、社会和科技运行状况，并对其实行全面、系统的定量检查、监测和预警，以促进国民经济按照客观规律的要求，持续、稳定、协调地发展。如果说统计是观测经济、社会、科技发展状况的仪表，那么统计监督就是根据该仪表的显示来监测经济、社会、科技发展运行状况是否正常，并对其采取措施进行调节和控制，同时还可以起到对该仪表本身运行是否正常进行检测的作用。因此，通过统计监督既可以使国民经济健康发展，还可以保障各级政府统计部门的统计工作有效运转。
4.6、统计的信息职能、咨询职能和监督职能是一个相互促进、相互制约、紧密联系的有机整体。收集和提供统计信息是统计最基本的职能。统计的信息职能是保证统计咨询职能和统计监督职能有效发挥的基础和前提，没有准确、丰富、系统、灵敏的统计信息，统计咨询和监督职能就是无源之水，无本之木。统计咨询职能是统计信息职能的延续和深化，使统计信息能对科学决策、管理和人们的实践发挥作用。统计监督职能是在统计信息、咨询职能基础上的进一步拓展，它可以通过对统计信息的分析研究来评价和检验决策、计划方案是否科学、可行，并及时对决策、计划执行和管理过程中出现的偏差提出矫正意见。对统计监督职能的强化，必然会对统计信息和咨询职能提出更高的要求，从而促进统计信息和咨询职能的优化。统计信息、咨询、监督职能三者之间这种相辅相成的关系，只有形成合力，提高三者的整体水平，才能够使统计在现代化管理中发挥重要的作用。
5、会计学与统计学的联系
会计学和统计学之间有明显的区别，如涵义、研究对象、研究方法以及职能都不尽相同，但是它们也有千丝万缕的联系。越来越多的统计学方法运用到了会计当中去，同样也有很多会计方法运用到了统计的计算中去。
5.1、会计学中的统计学
会计很多专门方法在统计中所提及的。众所周知，管理会计的预测、决策、控制分析中，统计方法都参与其中，比如，相关回归分析就是将混合成本分解运用其中，标准差系数应用于长期投资决策，概率决策运用于短期经营决策，趋势预测模型运用于销售预测和成本预测，区间估计、概率预算以及统计指数因素分析方法的运用等。中级会计教材中可以看到。从财务会计方面看，竟然能够看出会计和统计的起点竟几乎是同一点：六要素是会计核算的基础，并在此基础上展开的，静态资产负债表中的三个要素――资产、负债、所有者权益，反映资金来源和资金占用的存量分布，统计上的时点指标就是这点；动态利润表中的三个要素――收入、费用、利润，它反映资金的流量规模，而统计上的时期指标同样是反映这一点。而时点指标和时期指标恰好是统计核算的起点。企业发出存货成本的计价确定方法中的加权平均法与统计上的平均数如出一辙。财务报表分析方法的比较分析法和因素分析法；财务管理上的筹资、投资风险预期和资本结构评价，这些都和统计方法有着相当的联系。没有统计方法的支持，就不会存在有效市场假说与资本资产定价模型作为实证会计研究的前提。在结合了统计方法的抽样调查法，有效市场假说获得了证券市场上的证券价格资料和信息资料，利用回归分析法描述了二者的相关程度；资本资产定价模型自身就相当于一个统计回归方程。而实证会计研究过程本身，无论是样本选择还是模型方法设计、无论是模型选择还是假设检验，均离不开抽样调查和回归分析。
5.2、统计学中的会计学
很容易发现，统计里面引入了很多会计的方法，比如说复式记账法、资产负债表等。宏观上看，统计核算是国民经济的核算主体。从核算的方法上讲，根据会计账户之间的总体平衡、相互对应的原理，循环账户体系成为了国民经济核算体系。从核算原理上看，复式记账法已然加入到了国民经济核算中，正所谓是“有借必有贷、借贷必相等”。从核算原则讲，企业会计确认、计量和报告的基础――权责发生制也被国民经济核算所采用。
综上所述会计学与统计学在社会经济活动中相互依存、相互补充，两者既有区别又有渗透，不应偏废或以其中一项代替另一项的职能。要达到二者优势互补，互相借鉴，相互协调运用，为企业经营决策发挥更好的作用。研究这两门学科的相互关系和区别，也很有必要，在充分理解的基础上，把它很好的应用到生产生活中，充分发挥它们应用的作用，也会发挥很大效益，当然不仅有经济效益，也有社会效益。
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[4]黄杰.论会计与统计的关系[J].商场现代化，2011，（20）.
[5]李文侠.论会计学与统计学的相互关系[J].延安职业技术学院学报，2010，（4）.
关键词：社会经济统计学；数理统计学；关系解析
中图分类号：C8文献标志码：A文章编号：1673-291X（2019）24-0003-02
一直以来，社会经济统计学和数理统计学之间的关系都是我国统计学领域研究的重点。纵观当前统计学领域当中，对两者之间的关系主要分成两种看法。其一，持“分”的态度，部分学者认为应该将社会经济统计学和数理统计学分别按照各自的理论基础、内容结构进行分割式的纵向发展。其二，持“合”的态度，很多学者认为应该将二者融为一体，通过相互借鉴、相互学习的形式，促进二者之间的和谐共处与进步，从而既可以用来对自然现象进行认知，又可以使其成为社会现象认知的工具，切实地便于人们更好地工作与学习，为统计工作带来更多的便利，并揭示自然规律和社会现象。为了深入探究该问题，本文将针对社会经济统计学和数理统计学的关系进行详细的解析。
一、社会经济统计学和数理统计学的概述
1.社会经济统计学。社会统计学派的创始人是德国的经济学家、统计学家克尼斯，早期主要代表人物有恩格尔、梅尔等人。他们的观点融合了更早的国势学派和政治算术学派，认为统计学在学科性质上是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学。随着社会经济的发展以及社会科学本身不断地向细分化和定量化发展，社会统计学派为了提供更有效的整理、分析资料的方法，也日益重视方法论的研究。如今，社会经济统计学分科包括农业统计、工业统计、人口统计、社会统计、金融统计、国民经济核算等，是一门涉及范围相对广泛的学科。目前，社会经济统计学活跃在社会经济发展的各个方面。社会经济统计学是以社会再生产理论为依据，研究国民经济的生产、分配、流通、使用各环节的经济运行和社会发展情况的科学[1]。社会经济统计学主要针对社会经济各项活动的相关规律内容进行详细的研究，以反映出国民经济运行当中的各种数量关系和数量规律。随着我国社会经济的不断发展和进步，为了能准确掌握国民经济和社会发展情况，社会经济统计研究工作显得更加重要。
2.数理统计学。数理统计学派的产生与概率论的发展紧密相关。瑞士数学家伯努利对大数定律的论证，法国数学家棣莫弗发现了正态分布的密度函数，以及颠覆经典统计学的贝叶斯理论等都极大地推动了数理统计学的理论发展。数理统计学是研究社会和自然界中大量随机现象数量变化基本规律的一种方法，可分为描述统计和推断统计。描述统计的主要任务是搜集资料，进行整理、分组，以计算各种特征指标，描述资料分布的集中趋势、离中趋势等。推断统计则是在描述统计的基础上，根据样本资料对总体进行推断和预测[2]。数理统计学在实际运用的层面上，涉及到的范围极其广泛，也是一门社会基础性的学科。并且随着计算机技术的不断发展，使得数理统计在理论研究和应用方面也得到更深层次的发展。数理统计学可以切实有效地利用先进的数理统计知识，为行动和决策提供强大的数据依据。在各类社会问題的处理工作中，都可以通过数理统计学的手段，针对相关数据进行专业的分析和处理，以进行预先判断并提供相关决策。
二、社会经济统计学和数理统计学的关系
1.社会经济统计学和数理统计学的联系。统计学本身起源于对社会经济问题的研究，最早可以追溯到原始社会末期。在奴隶社会制度的早起，需要针对奴隶社会的人口数量以及土地进行丈量与统计，虽然只是简单的登记和计数，但最初的社会经济统计学可以说已经出现了萌芽。之后，随着社会的不断发展以及经济的进步，人们开展了大量的社会经济统计活动，在资本主义社会时期，社会经济统计学的应用已经到达了一个巅峰。在资本主义环境之下，社会资源更加炙手可热，社会分工更加明确。随着人们社会实践活动的展开，在实践的过程中，社会经济统计学的使用也更加成熟。早期的概率论所研究的问题基本都来自于当时比较泛滥的赌博活动。17—19世纪，不少数学家都对概率论的发展做出了贡献。数理统计学随着概率论的发展而迅速发展起来，虽然从时间上看，形成要晚于社会经济统计学，但发展飞速。数理统计并非完全独立于社会经济统计，它是在统计学的发展阶段中形成的一种分析数据的方法，社会经济统计学在分析问题时同样需要概率论与数理统计知识的支持。近代，数理统计学的发展势头迅猛，甚至有一些看法认为统计学几乎就是数理统计学。然而社会经济统计，作为对社会经济现象的一种调查研究活动，在社会发展中绝对有其存在的意义。有学者提出，社会经济统计学和数理统计学之间的关系与牛顿的力学和相对论力学的关系十分相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便，社会经济统计学在描述变量时使用，数理统计学在描述随机变量时使用[3]。随机变量是随机现象下的变量，变量与随机变量的这种联系揭示了在一定条件下，社会经济统计学与数理统计学之间存在可以相互转化的关系。
2.社会经济统计学和数理统计学的相同之处。社会经济统计学和数理统计学具有一定的相同点，都能够有效地针对客观的事物进行充分的统计，并且针对客观事物的发展趋势、发展规律进行研究。社会经济统计学和数理统计学两者在研究的方法上具有一定程度的共通性，都能够利用归纳、推理的研究手段分析问题，并针对问题提出相对客观，且具有建设性的解决建议。学术界在对于数理统计学进行表述时，都明确地说明了数理统计学是对随机现象的数量变化进行统计，并对研究对象进行规律性的研究和问题揭示。但是针对社会经济统计学来说，学术界对其的界定存在一定程度上的差异。一些学者认为，社会经济统计学是独立的社会学科，在应用的过程中，一般是将具体时间、具体地点、社会现象中所表现出的经济活动内涵进行阐述，有效地揭示其数量表现以及规律特点。另一部分学术工作人员认为，社会经济统计学应该被归纳到统计学当中，并在重大社会事件中详细地分析出事物发展的规律。在经济现象的积极引导之下，对数据进行收集、整理、分析[4]。从长期的社会实践和社会发展的总体环境中来看，社会经济统计学和数理统计学两者的实际研究对象相同，并且两者都能够对统计规律进行详细的分析和探究。两者从研究对象的角度来看，都能够将某一人、某一事物、某一项目作为研究对象。研究对象还可以针对部分进行划分，分别是研究目标、研究客体，并能有效地分析出研究对象的客观发展规律。
3.社会经济统计学和数理统计学的不同之处。社会经济统计学和数理统计学的区别与差异也是非常显著的，其主要的差异有以下几点：其一，社会经济统计学和数理统计学两者研究范围不同。针对社会经济统计学来说，一般是针对社会经济现状内容进行分析。针对数理统计来说，不仅可以对社会经济现象进行分析，而且还可以有效地针对自然现象进行数据分析处理。相较于社会经济统计学来说，数理统计学所涉及到的应用问题相对比较广泛。社会统计学虽然研究范围相对狭隘，但是社会经济当中所涵盖的内容非常广泛。从广义的层次上来说，社会经济不仅涵盖了人们的物质、精神、自然环境的再生产活动，而且社会经济统计学当中的各项内容又存在相辅相成、不可分离的特点。所以，在社会经济统计学在实际运用的过程中，还需要考虑到研究对象与物质、精神、自然环境等内容之间的关系[5]。客观来说，社会经济统计学涉及到了人们日常生活的各个层次领域当中。而数理统计学一般是针对研究对象的自然现象进行研究，利用随机现象的手段，结合研究对象的实际情况，预测和体现出随机现象的可能性。其二，社会经济统计学和数理统计学的理论基础存在差异。客观来说，数理统计学的核心理论基础内涵便是概率论、统计推断理论。尤其是针对抽样推断来说，更是以概率论的大数法作为核心理论基础。
总而言之，社会经济统计学和数理统计学作为我国社会学科的基础内容，都是在统计学的基础上所衍生出来的内容。客观来说，社会经济统计学和数理统计学两者在研究对象和研究方法的层面上，存在一定程度的相同之处，但是在研究范围以及理论基础层面当中，存在一定程度上的差異。在实际运用社会经济统计学和数理统计学的过程中，必须要清晰地认识到两者的优势和两者之间的区别，不能够将两者一概而论，更不能将两者进行分离。另外，社会经济统计学和数理统计学的研究范围，在一定的条件下其实是可以相互转化的。这对既有区别又有联系的学科，相信今后可以相辅相成，继续发展壮大。
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