經(jīng)濟(jì)學(xué)中的實(shí)證研究方法題庫2026年版一、單選題（共5題，每題2分）1.題目：在分析中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展時(shí)，研究者收集了2010-2023年的新能源汽車銷量、補(bǔ)貼政策、充電樁數(shù)量等數(shù)據(jù)，旨在揭示銷量增長與政策及基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系。這種研究方法屬于經(jīng)濟(jì)學(xué)中的哪種實(shí)證研究方法？A.描述性統(tǒng)計(jì)B.回歸分析C.時(shí)間序列分析D.案例研究2.題目：某研究團(tuán)隊(duì)試圖分析廣東省外貿(mào)出口額與GDP增長之間的關(guān)系，使用了2015-2023年的季度數(shù)據(jù)。最適合檢驗(yàn)這種長期趨勢的方法是？A.雙變量相關(guān)性分析B.面板數(shù)據(jù)回歸C.隨機(jī)過程模型D.事件研究法3.題目：在評(píng)估長三角地區(qū)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果時(shí)，研究者采集了2018-2023年200家企業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，并按所有制類型分組。這種研究方法最可能用到？A.假設(shè)檢驗(yàn)B.結(jié)構(gòu)方程模型C.投入產(chǎn)出分析D.差異分析4.題目：某學(xué)者研究"雙減"政策對北京K12教育行業(yè)營收的影響，選取了2021-2023年50家機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)。以下哪種方法最適合分析政策沖擊？A.時(shí)間序列ARIMA模型B.雙重差分法（DID）C.聚類分析D.主成分分析5.題目：在分析浙江省農(nóng)村電商發(fā)展時(shí)，研究者發(fā)現(xiàn)2018-2023年快遞業(yè)務(wù)量與網(wǎng)絡(luò)零售額呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性。若要進(jìn)一步檢驗(yàn)因果關(guān)系，應(yīng)采用？A.穩(wěn)健性檢驗(yàn)B.準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)C.馬爾可夫鏈分析D.貝葉斯推斷二、多選題（共4題，每題3分）1.題目：在研究山東省農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革時(shí)，研究者可能需要使用哪些實(shí)證方法？A.生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)B.面板門檻模型C.投入產(chǎn)出表分析D.生存分析E.可計(jì)算一般均衡（CGE）模型2.題目：某研究團(tuán)隊(duì)分析粵港澳大灣區(qū)金融市場互聯(lián)互通時(shí)，可能涉及哪些實(shí)證工具？A.GARCH模型B.資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）C.高頻交易數(shù)據(jù)分析D.系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建E.空間計(jì)量模型3.題目：在評(píng)估上海市綠色金融政策效果時(shí)，研究者可能需要關(guān)注哪些方法？A.撤銷比較法（PSM）B.碳排放核算模型C.屬性評(píng)估法（AHP）D.蒙特卡洛模擬E.灰色關(guān)聯(lián)分析4.題目：研究江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈韌性時(shí)，可能需要運(yùn)用哪些分析框架？A.網(wǎng)絡(luò)熵指數(shù)B.空間溢出效應(yīng)模型C.靈敏度分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘E.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型三、簡答題（共4題，每題5分）1.題目：簡述在分析福建省自貿(mào)試驗(yàn)區(qū)政策效果時(shí)，如何設(shè)計(jì)雙重差分法的樣本選擇機(jī)制？2.題目：解釋在研究浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)與就業(yè)關(guān)系時(shí)，為何需要使用工具變量法處理內(nèi)生性問題？3.題目：說明在分析廣東省房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)時(shí)，如何運(yùn)用GARCH模型捕捉波動(dòng)聚集性？4.題目：闡述在評(píng)估長三角生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制時(shí)，空間計(jì)量模型相較于傳統(tǒng)回歸模型的改進(jìn)之處。四、計(jì)算題（共3題，每題10分）1.題目：某研究團(tuán)隊(duì)分析2020-2023年山東省工業(yè)企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率變化，收集了以下數(shù)據(jù)：-全員勞動(dòng)生產(chǎn)率（元/人）：[12,15,18,22]-機(jī)器設(shè)備投資占比（%）：[25,30,35,40]要求：（1）計(jì)算勞動(dòng)生產(chǎn)率與設(shè)備投資占比的相關(guān)系數(shù)（2）若使用簡單線性回歸模型，寫出模型表達(dá)式（3）解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義2.題目：研究長三角地區(qū)2021-2023年中小企業(yè)信貸可得性，收集了以下面板數(shù)據(jù)（截面i=滬蘇浙皖，時(shí)間t=1-3）：|地區(qū)|2021年|2022年|2023年|||--|--|--||上海|0.72|0.75|0.78||江蘇|0.63|0.68|0.72||浙江|0.68|0.72|0.76||安徽|0.55|0.60|0.65|要求：（1）計(jì)算各省份信貸可得性增長率（2）寫出雙向固定效應(yīng)模型表達(dá)式（3）說明為何需要使用雙向固定效應(yīng)而非簡單OLS3.題目：某研究分析2020-2023年福建省光伏發(fā)電量（億千瓦時(shí)）與裝機(jī)容量（萬千瓦）數(shù)據(jù)：|年份|發(fā)電量|裝機(jī)容量|||--|-||2020|150|100||2021|180|130||2022|220|160||2023|280|200|要求：（1）計(jì)算發(fā)電量對裝機(jī)容量的彈性（2）若使用對數(shù)線性模型，寫出表達(dá)式并解釋系數(shù)含義（3）比較彈性與斜率系數(shù)的差異五、論述題（共2題，每題15分）1.題目：結(jié)合廣東省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，論述如何通過準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)評(píng)估政策效果？需說明：（1）潛在結(jié)果框架的構(gòu)建（2）安慰劑檢驗(yàn)的設(shè)計(jì)（3）如何處理樣本選擇偏差2.題目：以浙江省共同富裕示范區(qū)建設(shè)為例，分析空間計(jì)量模型在區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策評(píng)估中的適用性。需說明：（1）空間自相關(guān)檢驗(yàn)方法（2）空間滯后模型與空間誤差模型的區(qū)別（3）政策評(píng)估中的空間效應(yīng)修正策略答案與解析一、單選題1.答案：B解析：該研究通過收集多維度數(shù)據(jù)揭示變量間關(guān)系，典型的是通過回歸模型檢驗(yàn)政策、基礎(chǔ)設(shè)施對銷量的影響，屬于回歸分析范疇。選項(xiàng)A側(cè)重?cái)?shù)據(jù)描述，C側(cè)重時(shí)間趨勢，D側(cè)重單一案例。2.答案：B解析：季度數(shù)據(jù)涉及長期動(dòng)態(tài)關(guān)系，面板數(shù)據(jù)回歸能同時(shí)控制個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，最適合檢驗(yàn)區(qū)域宏觀趨勢。A僅測相關(guān)，C偏微觀，D適用于突發(fā)事件分析。3.答案：D解析：分組數(shù)據(jù)檢驗(yàn)不同所有制差異，本質(zhì)是比較組間均值差異，如t檢驗(yàn)或ANOVA。投入產(chǎn)出分析處理產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)，其他選項(xiàng)非典型分組分析方法。4.答案：B解析：政策沖擊研究需要控制反事實(shí)，雙重差分法通過比較政策組與對照組變化差異實(shí)現(xiàn)。A處理時(shí)間序列，C處理分類變量，D處理維度降維。5.答案：B解析：相關(guān)性不等于因果性，準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（如DID）通過構(gòu)造虛擬變量隔離政策效應(yīng)。A檢驗(yàn)穩(wěn)健性，C處理動(dòng)態(tài)路徑，D基于主觀概率推斷。二、多選題1.答案：A,B,C解析：供給側(cè)改革涉及生產(chǎn)效率（A）、區(qū)域差異（B）和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)（C）。生存分析（D）處理退出時(shí)間，CGE（E）是宏觀模型，非典型微觀實(shí)證方法。2.答案：A,B,C,D解析：金融市場需關(guān)注波動(dòng)性（A）、定價(jià)效率（B）、高頻特征（C）和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（D）?？臻g計(jì)量（E）適用于地理空間關(guān)聯(lián)，非金融領(lǐng)域常用。3.答案：A,B,C解析：政策效果評(píng)估需比較處理組（A，撤銷比較法變種）、量化環(huán)境指標(biāo)（B）和主觀價(jià)值判斷（C）。蒙特卡洛（D）和灰色關(guān)聯(lián)（E）偏統(tǒng)計(jì)模擬。4.答案：A,B,C解析：產(chǎn)業(yè)鏈韌性需評(píng)估網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（A）、空間依賴（B）和抗風(fēng)險(xiǎn)能力（C）。關(guān)聯(lián)規(guī)則（D）和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（E）更多用于模式挖掘。三、簡答題1.解析：-樣本選擇：將自貿(mào)區(qū)企業(yè)按行業(yè)、規(guī)模、所有制分層隨機(jī)抽樣，確保處理組與對照組在政策實(shí)施前具有可比的"反事實(shí)"分布。-平行趨勢：檢驗(yàn)政策實(shí)施前兩組趨勢是否一致，可通過時(shí)間×組別交互項(xiàng)檢驗(yàn)。-安慰劑檢驗(yàn)：隨機(jī)分配"虛擬政策"于未實(shí)施區(qū)域，檢驗(yàn)結(jié)果是否顯著，排除隨機(jī)效應(yīng)。2.解析：-內(nèi)生性來源：數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升可能同時(shí)受地方政府激勵(lì)，形成雙向因果關(guān)系。-工具變量：選取外生政策變量（如高鐵開通時(shí)間）作為工具，滿足相關(guān)性和外生性，如高鐵沿線的就業(yè)效應(yīng)獨(dú)立于企業(yè)自主決策。-動(dòng)態(tài)處理：使用滯后數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量作為工具可增強(qiáng)外生性假設(shè)。3.解析：-波動(dòng)聚集：房地產(chǎn)價(jià)格受短期因素影響呈現(xiàn)自相關(guān)性，GARCH模型通過σ2=α+βσ2(t-1)捕捉波動(dòng)持續(xù)性。-參數(shù)經(jīng)濟(jì)含義：α控制常數(shù)波動(dòng)，β反映杠桿效應(yīng)，系數(shù)大于0表示市場恐慌情緒會(huì)加劇后續(xù)波動(dòng)。-實(shí)證步驟：先用LM檢驗(yàn)自相關(guān)性，再用HQC檢驗(yàn)ARCH效應(yīng)，最后估計(jì)模型并分析系數(shù)。4.解析：-空間自相關(guān)：使用Moran指數(shù)或Geary系數(shù)檢驗(yàn)區(qū)域間變量是否存在空間依賴，如生態(tài)補(bǔ)償可能使鄰近區(qū)域受益。-模型選擇：-空間滯后模型：考慮鄰近區(qū)域政策溢出（ρ>0），如污染治理影響下游地區(qū)。-空間誤差模型：考慮未觀測因素的空間相關(guān)性（ρ<0），如地方保護(hù)阻礙補(bǔ)償。-修正策略：通過σ2檢驗(yàn)區(qū)分誤差項(xiàng)和解釋項(xiàng)的空間效應(yīng)，調(diào)整權(quán)重矩陣優(yōu)化估計(jì)。四、計(jì)算題1.解析：（1）相關(guān)系數(shù)r=(Σ(x-avg(x))(y-avg(y)))/(√Σ(x-avg(x))2√Σ(y-avg(y))2)=0.947（2）y=0.98x+11.7，斜率0.98表示設(shè)備投資每增加1%生產(chǎn)率提升0.98%（3）經(jīng)濟(jì)含義：設(shè)備資本深化對勞動(dòng)生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用，符合技術(shù)進(jìn)步假說2.解析：（1）增長率：上海[5.6%,4.0%],江蘇[6.7%,13.0%],浙江[6.2%,5.6%],安徽[18.2%,9.1%]（2）y_it=β_0+β_1d_i+β_2t+γ_i+μ_it，d_i為省份虛擬變量（3）需控制省份固定特征（如金融發(fā)展水平），時(shí)間固定效應(yīng)（如宏觀政策沖擊）3.解析：（1）彈性=Δy/y÷Δx/x=1.56，表示裝機(jī)容量每增1%發(fā)電量提升1.56%（2）ln(y_i)=α+βln(x_i)+ε_(tái)i，系數(shù)β反映彈性（3）彈性=β，斜率=β÷avg(x)，對數(shù)模型彈性恒定，普通模型彈性隨x變化五、論述題1.解析：-潛在結(jié)果框架：假設(shè)每家企業(yè)有"受政策"（轉(zhuǎn)型投入）和"未受政策"兩種狀態(tài)，實(shí)際觀測到的是受政策結(jié)果y_i=μ+δx_i+ε_(tái)i，其中δ為政策效應(yīng)。-安慰劑檢驗(yàn)：隨機(jī)生成虛擬政策年份（如2021年設(shè)為政策年），若結(jié)果顯著則可能是樣本選擇偏差，需調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤。-樣本選擇：用傾向得分匹配控制企業(yè)規(guī)模、所有制等特征，或使用核匹配處理未觀測變量。2.解析：-空間自相關(guān)