习题操练与时政精神

严格区分起来，经济学中普遍存在着两类实证研究：一类是逻辑地将事物之间存在的联系客观地呈现出来，另一类是经验地发掘事物之间存在的关联性。前一类通常用数理模型的方式来表现，后一类则通过统计、计量的方法来揭示事物之间存在的关联性。第一类实证研究的价值在于，通过严格的演绎逻辑，可以将事物之间存在的、不容易为人们直觉地觉察到的相互联系清楚地呈现出来。在经济学中，像Solow（1956）的经济增长模型，Aklorf(1970)的旧车市场模型，Krugman（1980）规模报酬递增效益条件下的国际贸易模型都是这样的经典例子。这些模型之所以经典，是因为它们通过逻辑地将事物之间不易觉察的联系呈现出来，极大地改变了人们对于有关重大理论问题的视野（vision）。当然，大量存在的理论模型都属于对一些更为基础性的理论模型的修正或调整，因此，其本身并不具备重大的理论价值。

这里，我不想过多地论及第一类实证分析，而想更多地说一下第二类实证分析。之所以如此，是因为在经济学中今天人们普遍存在着这样一个误区，把经验而非逻辑的实证分析看作几乎是实证分析的全部，以至于提到实证分析，人们往往立即想到的就是经验地发掘数据之间的相关关系。我并不是说经验地发掘事物之间的关联性不重要，而是认为，在很多时候，如果不是首先在逻辑上把事物之间的关联性搞清楚了，经验的实证分析到底有多大价值会非常可疑；即便在那些事物之间的逻辑联系确实难以清楚呈现的情况下，我们可以依赖经验的实证分析来提示一些关于事物之间系统性联系的信息，它也只是问题探索的一个序曲而已，而绝非全部。

对于经验的实证分析我有时会想：到底为什么实证？难道是为了展示给人们看，自己关于事物之间联系的假说是正确的吗？或者说，还有别的目的？读者也可以想一想，这个人可以去研究太阳黑子周期与经济周期之间的关系，那个人可以去研究血型和彩票中奖率之间的关系，还有的人可以去研究股市的升降与离婚率的关系，当然，平庸一点的，可以研究教育投资或健康投资与劳动生产率或者个人收入的关系、政府的公共投资与经济增长率之间的关系等等，到底这些有趣的或者无趣的实证研究有何意义？

当然了，受训过的人（我说这个的时候想到的是凡伯伦讲的“Trained incapability”）都会说，“当然有意义了，实证研究可以为政策提供指引”。在一定意义上，这种说法也不错。也正因为此，我们可以看到，有多少研究都是在实证分析之后紧接着就是所谓的“政策建议”。但是，我一直不太能够理解的就是，难道在事物之间的逻辑联系都不清楚的情况下，单凭经验地发掘出来的数据之间的联系就可以给政策建议了吗？当然，有些实证研究的目的仅在对观察到的现象予以说明，不过，即使是那样，单凭数据之间的联系而没有可信的理由来说明它们之间的联系，这样实证出来的结论也是没有说服力的。我就不相信血型与中奖率之间存在着系统的联系，因为我难以想象有什么样的可信的理由将两者联系起来。在一定条件下我愿意相信股市和离婚率的关系，因为这之间存在着多种可信的理由将它们联系起来。

在我看来，今天很多的所谓实证分析做得来是“反实证的”。之所以如此，是因为人们似乎忘记了，实证的精神实际上也是科学的精神、探索的精神。它不是“惟某方法是尊”。也不是要通过某种既定的科学方法（不管是数理模型的方法还是计量的方法）寻求确定性的答案，或者，把依照某种方法得到的结果奉为确定不移的真理。而是运用我们手中掌握的工具进行进行探索、去尽可能地接近对于事物的认识。经验实证，在我看来，其对于探索者的意义正如同犯罪现场留下的各种痕迹对于福尔摩斯判案的意义一样，它本身不能直接告诉我们答案，而仅仅在于提示一些线索，使得探索者可以从它出发构建一个环环相扣的可信（plausible）的故事。对于真正的探索者而言，显然，只把大致可辨的线索呈现出来是不够的；而如果探索者迷信自己掌握的方法（对于得出有关事物之间关联性的结论）到这种程度，即：认为自己掌握的有关经验实证技术就足够导出（对于有关事物之间关联性的确切答案）并因而拒绝考虑其他的相关信息，那么，我可以说，他表面上在做实证，实际上是在做习题演练，演示他如何把有关学过的方法用于某个具体的案例，至少对于问题本身的探索嘛，则往往被抛在一边了。

到底是基于科学/实证的、探索的精神做实证研究，还是基于一种反实证的、反探索的精神在做实证研究，这两者的区别如同苏格拉底的知识观和柏拉图的知识观之间的区别那样巨大。前者认为知识或真理是一个不断展开的过程，因此并不试图寻求确定性的真理，后者则把知识/真理当成是某种在那里的东西（something out there），认为如果有哲学王（就经济学而言，则是：如果掌握了某种方法），真理就自动呈现。

想想吧，天天嚷嚷着自己在做实证研究的人们，你们是到底为什么在实证？