经济统计学是统计学在经济领域中的运用，而计量经济学是经济统计学的必修课程之一，计量经济学涉及到最小二乘估计等统计学工具在经济学中的运用，因而用的软件也比较多。
计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计应用于经济数据，以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。举个例子:Non-parametric instrument在partial identification条件下的asymptotic behavior ( Santos, ECMTCA, 2012)，在我有限的阅读能力范围内真的看起来就是derive一个empirical process的limit law(application of empirical process theory to certain economic statistics of interest)，并且提出了bootstrap estimation 来做statistical inference。其经济应用很强，但是本质是统计推导。当然也有一些计量的paper的着眼点可能不在identification 上，比如Hirano& Porter 关于non-existence of regular estimator with directional derivatives (ECMTCA 2012, 如果我没记错年份的话)，旨在指出某些statistical process ( such as bootstrap correction) 在某些经济模型(比如随机人数的拍卖市场)下是没有用的。计量前沿的很多问题，有的是某些统计工具的asymptotic behavior无法确定，有的是某些经济模型的统计工具的使用问题，比较fundamental。或许是功力不够，有些东西不太看得出和统计上的区别,但是还是坚信计量是经济学的分支。如果说要从含义上区分这两个词汇，个人的理解是：统计是对一般对象数据处理分析方法的研究，而计量是特指统计方法与某项实际学科结合应用后所产生的特定化方法（结合不同学科数据和理论的特点，往往统计处理的方法会有所变化，就像Jichun Si所说，重视某些&不重视某些or下一步该怎么做）计量经济学背后有经济理论支撑，而单纯的统计只能就数字说数字，道不出背后的故事。第二点是说线性联立方程在计量工具发展中的重要性。IV的出现是应对供给函数和需求函数的估计应运而生，SUR以及3SLS也是，但是其他的呢？貌似Angrist夸大了联立方程的重要性。实际上至今为止，绝大部分的实证研究还是单方程模型。
