【摘要】任何一个学科都不仅告诉我们世界是如何运行的，还能交给我们一定的人生考试成绩的统计发现，如果样本足够大，成绩分布将会呈现正态分布，且人数越多，成绩就越呈现标准正态分布。某些看起来无迹可寻的东西，似乎又都可以找到规律—某种稳定的关系。那么，决定论和统计观点之间又有什么差别呢?其实，差别仅在于，统计观点认为不存在绝对的定律，任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形，没有什么事情是确定无疑的。各种情况都有可能发生，只不过以不同的概率。
但充满不确定性的世界并非就无法认识，我们能够在“决定论”和“统计观点”之间架起一座桥梁。那就是：我们相信，我们可以得到一些定律，这些定律是对某些事情本质的一种最好近似。或者说，这个世界会从无序走向某种程度上的有序。而经济领域的统计定律的发现，就是计量经济学的任务了。

三、计量经济学的任务

计量经济学就是为了在这个随机的世界中探讨统计性规律。因为只要得到了这个规律，我们就可以在某种程度上认识这个世界，虽然这种认识不会是完全的。人们对于这个世界的认识永远是不会完全的，而只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。由样本对整体进行推断正是计量经济学的主要方法。回归分析技术帮助我们进行这样的推断。

1.回归与相关
“回归”一词最早来源于生物学。英国生物统计学家高尔顿，根据1078对父子身高的散布图发现，虽然身材高的父母比身材矮的父母倾向于有高的孩子，但就平均而言，身材高大的其子要比其自身矮些，身材矮小的其子要比其自身高些，这种遗传上身高趋于一般、“退化到平庸”的现象，高尔顿称作回归。loCaLhost
现代意义上的回归是指一个解释变量与对应的被解释变量之间的统计关系。在统计学中，回归和相关是两个极容易混淆的概念。在回归分析中，变量之间的关系是不平等的，有解释与被解释之分，而在相关分析中的变量地位相等且都是随机变量，回归分析中的解释变量可以是非随机变量。
2.计量经济学与统计学的分歧
统计资料表明，订牛奶人的死亡率高于不订牛奶人的死亡率。这是否意味着牛奶对身体有害呢?不是，只是由于订牛奶的人大多是老弱病残者，老弱病残才是死亡率高的原因。再比如，这也经常被用来反驳统计结论，一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系，但是这种相关关系同样不能作为人们行动的指导。
在这个问题的区分上，就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系，是试图根据某些变量来估计另一个变量。这种估计依赖于两个量之间存在的理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面，毕竟事物是普遍联系的。
3.计量经济学用数据说话
认识世界的本质要通过对现象的分析，有两种分析方式：一种是对现象直接进行操作。便捷简单，但是对天赋的要求非常高。但仁者见仁，智者见智，得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。计量经济学用的是这种方法。因为是用数据说话，可能争议较少。但是对数据的质量的要求很高。不过，数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。

四、计量经济学的智慧与我们的人生

我们永远不知道下一个时段会遇到什么，未来似乎是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法，我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程——我们的人生轨迹。虽然对这个轨迹的认识只可能是后验的，我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测，但这种观念启示我们：不必对发生在自己身上的事情耿耿于怀，不必抱怨似乎不公的待遇。老子早有劝言“祸兮，福之所倚；福兮，祸之所伏。”孟子有言“天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为”。人生的轨迹在某些年里需要紊乱和无序，根据计量经济学的思想，越是紊乱和无序的样本，就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹。人物传记里的人生大多起起伏伏，他们可能做过记者，参过军，当过演员，看起来和其最终的路径有很大的背离，可是这些背离最终回归到这条路径上，甚至可以说是这些背离的经历为为他们最终的那条路打下了基础。也许正是每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹。
一条稳定的人生轨迹，依照计量经济学的理念，要求样本——我们的人生经历足够大。因此，我们要主动追求人生，要勇于尝试，要勤于行动，因为，主动追求、付出行动才会有发现有惊喜有奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本，样本不具有变异性，就难以得出好的回归方程。

参考文献：
[1]贾俊平，何晓群，金勇进.统计学.中国人民大学出版社.
[2]卢淑华.社会统计学.北京大学出版社.
[3]庞皓.计量经济学.科学出版社.