计量经济学中常用的软件包括：

SPSS：

具有强大的统计分析功能，适合于数据收集、整合、假设检验等事前处理工作，但在回归分析方面能力不是十分全面和方便。

Excel：

常用的数据收集软件，普及率高，使用方便，但在数据分析和回归方面功能有限，对于复杂的数据处理需要编写程序。

EViews：

专门的计量经济学软件，专用于回归分析，包括OLS、GLS、间接OLS、两阶段和三阶段OLS、面板数据回归分析、时间序列模型调整等操作，操作简便。

Stata：

上手快，有专门的手册，适合入门和进阶的计量经济学分析。

MATLAB：

功能强大，适合进行深入的数学和计量经济学分析，近年来很多人使用，尤其是免费的开放平台。

R：

作为免费的开放平台，R在计量经济学中也有广泛应用，拥有大量的计量软件包。

Statsmodels：

Python中的统计建模和计量经济学分析库，支持各种回归模型、假设检验、时间序列分析和诊断测试等操作。

建议

初学者：可以从Excel开始，因为它普及率高，使用方便。

中级水平：可以学习使用SPSS或Stata，它们在统计分析和建模方面功能强大且易于上手。

高级水平：可以深入学习和使用MATLAB或R，它们提供了更多的功能和灵活性，适合进行复杂的计量经济学分析。

数据科学家和统计学家：Python的Statsmodels是一个很好的选择，因为它提供了强大的统计建模和计量经济学分析工具，并且与Python生态系统中的其他库（如Pandas、NumPy等）兼容性好。