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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濟學領域有著廣闊的應用空間。本文結合計量經濟學教學實踐，分析總結了R軟件在計量經濟學教學與科研方面的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，并對R軟件在計量經濟學方面的融合、拓展提出了相關建議，以便將來更好開展該領域的教研工作。

關鍵詞：R軟件；計量經濟學；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)分析和學術研究領域。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域有大量的用戶群，但在計量經濟學領域，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)站上已經發(fā)布了與計量經濟學直接相關的功能包(package)超過140個，涵蓋了計量經濟學中經典的以及最前沿的建模方法。Kleiber&Zeileis(2008)是向計量經濟學領域推廣R軟件的先行者，他們也是AER包的開發(fā)和維護者[1]。另外，Heiss（2020）也出版了針對R入門級別用戶的計量經濟學指導教程[2]。在國內，專門使用R軟件作為計量經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，加快推進計量經濟學實證領域的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，它的基礎開發(fā)與功能包維護是由R開發(fā)核心小組（RDevelopmentCoreTeam）負責。R軟件提供了三個平臺的支持：Linux、Macintosh和Windows。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)計分析的結果通常保存在一個對象中，很多中間結果并不會直接顯示，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“DownloadRforWindows”。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.OldContrib.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?？捎糜诰幾g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“downloadR4.2.0forwindows”，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“RGui”，用戶可以在提示符“>”后輸入命令來完成相應操作?，F(xiàn)在已經很少有人利用RGui來執(zhí)行相關數(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.Basiclinearregression。這一部分基本涵蓋了經典計量經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、lmtest、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有：effects，mfx，margins，LinRegInteractive，brglm，Rchoice，glmx，MASS，aod，pscl，countreg，nnet，mlogit，mnlogit，gmnl，VGAM，MNP，bayersm，RSGHB，ordinal，survival，AER，censReg，intReg，crch，mhurdle，sampleSelection，SemiParSampleSel，matchingMa-rkets，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.Paneldatamodels。包括誤差成分模型、線性面板模型、混合效應模型、異質性時間趨勢模型、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.Furtherregressionmodels。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、空間計量經濟學模型、貝葉斯估計、線性結構方程模型、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濟學關系密切的方法。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：zoo，xts，forecast，vars，urca，tseries，CADFtest，pco，tsDyn，midasr，dlsem，apt，tsfa。

7.Datasets。該專題收集了一些在計量經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，經濟學實證研究數(shù)據(jù)集，PSID，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濟學領域備受關注的新方法，其所對應的功能包還暫未收錄到上述專題，如結構變化，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開展計量經濟學教學面臨的挑戰(zhàn)

（一）R學習門檻較高

R在本質上是一門編程語言，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)財經類高校，本科生開始編程基礎課的很少，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濟學關系緊密的少數(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“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濟學教學環(huán)節(jié)中，有兩個基礎的知識點---多重共線性和異方差補救措施。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lm.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軟件的估計結果和這個兩個軟件的結果有差異。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）[3]。對于異方差的補救措施，傳統(tǒng)的方案建議采用加權最小二乘法（WLS），但是在實際估計過程中，權重不易選取，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$y$，解釋變量為$x$，只需輸入命令：regyx，robust，STATA即可輸出穩(wěn)健回歸的結果。在R中，一致標準誤的設定要更全面也更復雜。對應執(zhí)行命令：lm01<-lm(y~x)coeftest（lm01，vcov.=vcovHC（lm01，type="HC3"））在R中報告穩(wěn)健回歸的結果需要兩步，首先做回歸，然后對回歸結果執(zhí)行coeftest（）函數(shù)才能報告穩(wěn)健回歸的結果。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)的設定，對于多元線性回歸模型Y=Xβ+ε，Y為n維列向量，X為n×k階矩陣，β為k維列向量，ε為n維向量[4]。在最小二乘估計框架下，有。當ε滿足同方差假定時，，當ε為異方差時，定義，根據(jù)Davidson&Macki-non（2004）的討論，R軟件一共設計了八種異方差一致標準誤的計算模式[5]。我們這里僅列出其中常用的五種，分別為：，。其中ei為殘差，hi為矩陣主對角線第i個元素。在這里，HC0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)做設定，則默認選擇HC3。通過上面兩個在基礎計量經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，隨著近些年國內的經濟學實證研究越來越重視對因果推斷方法的應用，而R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，計量經濟學領域的R用戶群會越來越大。四、總結及未來的展望目前，在經管類專業(yè)推廣R語言作為計量經濟學的配套軟件，有非常大的發(fā)展?jié)摿Γ瑫r也面臨一些挑戰(zhàn)。長遠來看，學生未來無論是從事學術研究或從事實務部門工作，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。在經典計量經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在計量經濟學實證領域的用戶群。

作者:尹康 單位:湖北經濟學院經濟與貿易學院