来源：经管之家论坛
转载：社科学术圈
作为一个非计量非经济学专业出身的人（虽学过一些统计，SPSS和stata基本操作也会），想着梳理下自己学习计量这一路的历程，或许对于初入计量之门/像我一样非计量专业出身但有想很好的利用计量工具的人有一些帮助和启示。
大学我算是农林经济管理出身，学过简单的spss（那时教我SPSS的老师是搞大豆种植的，故而传授的是t检验，方差分析，简单的回归分析，数据的描述性统计分析等内容）。由于大学期间不用发文章，毕业论文也是做的生态方面的东西，加之大学老师只将操作，不讲原理，所以大学学的SPSS基本算是还给老师了。那个时候一度觉得SPSS是很高级的东西（因为不知道软件操作背后原理，也不知道怎么解读结果）.
后来有幸保送到中科院系统一个研究所开始研究生阶段的学习。中科院系统的学生有一个好处就是会在北京研究生院集中学习一年。由于专业研究的需要（跟着导师做农户微观实证研究）以及自己特别感兴趣（想一窥统计的神秘面纱），故而在北京学习期间选了6门关于统计的课（如《心理多元统计》、《统计分析与SAS》实现等）。其中有些课老师讲得很好（如胡良平老师讲的SAS，通俗易懂），但可能限于学时，老师没有铺开讲。加之那时还有其它专业课比较繁琐，故而除了课堂听讲，完成作业和课程报告外，没有过多的时间去进一步看书，消化。经过这么一个过程下来，一些具体的软件实现大概知道了，为什么这样做也知道一点（但理解的不透），结果解读似乎也知道那么一些。那时的我的统计知识体系算是比较凌乱，不系统。也一度以为统计就是计量，以为解开了它的神秘面纱了。然而事实却并非如此。
正如我在论坛上发的一个个人投稿经验交流贴中所述一样。我和大多数在人大经济论坛上寻求帮助的人一样，都想快速的学习到我想要的某种计量/统计方法，然后能够利用手里的数据写文章（虽然那时多少有些功利心作祟，有点为写而写——可能大多数人也会经历这个阶段）。然而问题来了，虽然我学了那么多门统计课，然而由于教授我统计课老师的专业背景不一样（有2个是数学专业出身），而且有的更多的是将背后的数学公式推导，重在实现背后的讲解，软件实现涉及的相对较少。同时，在上机课讲解软件实现的时候，只说了怎么勾选一些选项，怎么解读结果，而为什么不勾选另一些选项等问题则可能因为时间关系没有铺开讲。此外，加之缺乏文章写作基本经验，（那时不知道做计量模型前要先提出研究假设，然后去证实/证伪研究假设，更不知道要对数据做基本的处理，如处理极端异常值，对一些变量进行描述性统计分析，做散点图看趋势等等，只知道将自变量和因变量分别统计出来，然后就建模了----（这样做会出现很多问题，现在想想还有点后怕。这或许也是现在很多初学计量的人最容易犯的毛病）），就这么一股脑的做下去了。可能由于知识的不系统，故而经常做模型时前一秒做是一个结果，后一秒做又是另一个结果。到处寻求无果（我班上的同学不搞这个，没法交流。还好当时有机会下课后给老师请教，学到不少东西），迫使我去买专业的书籍，系统的学习相关知识。
第三阶段：查缺补漏——计量似乎也不是想象中的那么难由于本科学了一点SPSS，加之这个软件交互式的操作页面，故而首选这款计量软件（SAS我在北京研究生院期间学了四门课，但没门都零散的将一点，不系统，加之软件破解版都有9G，太大了，所以慢慢的就把它弃了。然而后面因为需要另学了stata，但这是后话了）。国内SPSS教材也算比较多的了，如何选成了一个问题。当时也没想那么多，就在老师推荐的基础上买了本张文彤老师写的SPSS高级教程。通过教程我明白了很多细节的东西（如做回归分析时要勾选的框分别对应的是什么），也在这本书的指导下写了生平第一篇关于计量的文章。
在学习SPSS的同时，我在北京也经常去图书馆看书，也在网上买了些和我将来专业可能相关的一些专著。慢慢的发现专著中出现的很多新名称我买的张文彤老师的SPSS高级教程没有了（如结构方程模型，异方差，WLS，2SLS，工具变量法，面板回归等），有的SPSS软件也操作不了或者不好操作（如异方差检验，用stata命令BP就可判定，而SPSS可能就要依照BP计算原理一步步去做了）。那时也不知道该在哪里去找相关的资料，系统的学习一下。在网上搜索一些关键词，也只是零散的一点介绍，没有系统的。
那时可能想着自己现在也不用这些方法，加之也比较忙，故而就搁置在那了。但还是乘机会买了万卷方法系列的几本好书，如《问卷统计分析实务--SPSS操作与应用》、《量化研究与统计分析——SPSS(PASW)数据分析范例解析》、《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等。系统的学习了SPSS和AMOS软件，至此，SPSS基本操作算是入门。但异方差性，WLS，GLS，FGLS这些计量方法那时还是不知道怎么解决，因为买的这些书中基本都没有这些方法的介绍。有的只是一些基本的数据处理，简单的回归分析（OLS），因子分析，聚类分析等。
前面3个阶段需学了一些SPSS的知识，但似乎也只是建立在自己看书学习的基础上。现在是研究生了，不像本科时间那么充裕，有很多事缠身（如导师的项目，自己写文章，日常的交际等）。这样就导致很多知识在看的时候理解了，但过一段时间没用就忘了。加之看的时候有时也没有具体软件操作，所以后面要用的时候有时都不知道要到哪里去找一个具体的小知识点了。在这时，有幸从一个师兄那里得到了张文彤老师SPSS内部培训视频（初级和高级），通过密集的视频学习掌握了以前很多都没掌握牢固的技巧，进而使得SPSS运用更加熟练和得心应手。在此基础上买了张文彤老师《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹（配光盘）》这本书和相应的视频，进一步在实战中学习。至此，SPSS基本操作对于我来说应该没什么问题了。但还是存在第3阶段那个问题——FGLS，2SLS这些是什么我都不清楚。
经过一段时间看文献，有一天我找到一个idea，去和导师商量后，觉得可行，打算写一篇好文章。可要写这篇文章需要用分位数回归。这个SPSS解决不了，STATA，EVIEWS，SAS，R这些能解决。除了SAS外，我对其它几门软件一窍不通。在此情况下，我打算除了SPSS外，另学一门计量软件。于是百度比较，看哪个软件好学一些。很多人推荐stata，从此走上stata学习之路。
由于stata没有基础，怎么快速的学习它呢？有前面SPSS视频学习经验，果断去网上购买了连玉君老师stata培训视频，至此努力学习。初级教程视频看了一遍，没多大问题。到高级教程里面介绍OLS时也没多大问题，但到后面介绍GLS，时间序列分析时，感觉听不懂了。其实也不是听不懂，是不懂这背后的机理，为什么要这么做。于是，搁置一段时间，直到那天——两本书的出现。
以前有个师姐打算考中科院农业政策研究中心张林秀老师博士，考试要考计量经济学，买了两本伍德里奇写的《计量经济学导论（第三版）》，后来因为英语差1分没上，直接出去工作了，这两本大块头书就遗留在办公室的柜子里。由于相对于经济学来说，我们是跨专业，加之平时比较忙，故而办公室的其他人对这两本书都是望而却步，将其束之高阁。有一天忙完事休息，我去翻柜子，突然发现这两本书，拿下来一看目录，竟然有2SLS，异方差处理等介绍，那时真是喜出望外。这时也快要放寒假了，就想着寒假扛回家好好看看
同时，由于也在学习stata，想着看看有没有stata的工具书。通过人大经济论坛，找到了陈强老师写的《高级计量经济学及stata应用》以及另一个坛友说的郭志刚老师翻译的一本国外介绍stata的经典书籍《应用stata做统计分析》。下载了电子版，回家用手机慢慢看。
可能是受长期中国教育模式的熏陶，我一直都比较急功近利。虽然寒假我将伍德里奇的书扛回家了（对于农村出身的我来说，转几次车拖一个箱子，箱子里转着这么两本大块头的书也是听不容易），然而我最开始也不是去看它，而是看我下载到手机的两本stata工具书。看了两本工具书后，我想要解决的问题（分位数回归）至少在软件实现上我没什么问题了。但或许也是机缘巧合，也或许是农村过年无聊（很多我小时候的玩伴都出去打工了，没回来，就有一个人还在读博，走上了一条“不归路”）。我拿起了这两本好不容易扛回家的大块头。
才看没多少页，就有点看不下去了。虽然我大学学了《微积分》、《概率论与数理统计》以及《线性代数》，自认为也还学得不错。但时隔已经6-7年了，早就忘得差不多了。故而一看书中最开始推到OLS的高斯—马尔科夫假定就有点头大，但实在是因为无聊，硬着头皮把它看下来了。至此，我的学术生涯可能走向另一条不同的路了。
慢慢的，我越看越有劲。看着里面的很多案例，看着里面写的很多话真的是忍不住拍案叫绝，为什么写得这么经典，这么好。可能以前我也有一些底子，故而我看这两本论坛上大家公认的中级教程（初级是古扎拉蒂写的《计量经济学基础》，高级是格林的《计量经济分析》）也没费多大力就理解了。一些长久困扰我的疑惑，如自变量因变量取对数后模型怎么解释，2期数据的面板回归怎么做等也慢慢的得到了解决。
经过这一系列过程，再回过头来看我这个外行的计量之路，似乎以前走的有点偏。以前是重实用，为模型而模型。现在更想做的是多探究为什么要用这个模型的机理，我想这可能才是一条长久之路。慢慢的现在也意识到了计量与统计的可能不同，计量的博大精深。同时，也发现计量也不是想象中的那么难了。在国内大家觉得难可能真的是因为国内没有出像伍德里奇写的这么好的教材了（PS：以前在北京通过六维空间下载了西南财大庞皓老师讲的计量经济学视频，也买了他写的书，但感觉太重理论推导了，没学多久一点时间就放弃了）.
自此，自己也将怀着一颗虔诚的敬畏的心好好学习计量，用好计量。争取做一个地理学中的计量怪咖（我现在专业是人文地理学，搞农村聚落地理方面的研究）。
PS：啰啰嗦嗦又写了这么多，希望对想学计量但又苦于不知道怎么学的朋友有一点启示意义吧。也希望能与计量已入门，计量的大牛们多多交流学习。有机会一起合作文章也可。
