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雷达卡
文/张二寅
2021年诺贝尔经济学奖因果识别笑傲江湖，2022年清华应用统计研考独领风骚，计量经济学迎着大数据风口，引无数经济学人折腰。
计量经济学能推岀因果关系吗？
不能，因为它是微观错觉，缺乏宏观抽象，具体如下：
1、指导理论错误
新古典经济学的根本缺陷在于起点错误，即经济研究从实物开始，但是，央行时代的经济为货币先行，也就是企业首先要投入货币，而非实物，两者的思维模式完全相反:
前者为货币循环主导，该循环因储蓄而提取法定准备金，使得货币流量递减，从而导致流动性短缺，货币当局通过降准、降息、公开市场业务等政策以增加基础货币、降低储蓄率与法定准备金，流动性危机解除，货币流量决定的名义GDP呈锯齿形状，这就是流动性短周期；然而，储蓄=投资保证的只是货币流量均衡，却无法阻止债务积累带来的亏损，企业与居民集体拒绝投资与消费，结果无人贷款，商行陷入危机，即流动性陷阱，凯恩斯主义主张政府出头投资，加大借贷，恢复再生产，但政府债务飙升，当企业、居民、政府总债务的利息支出高于当期储蓄增量时，庞氏融资模式崩溃，货币循环中断，进而经济停滞，这就是债务性长周期；代表模型为追求货币利润的产业树模型，量化单位为客观的货币，结论为货币非中性与经济系统非均衡，市场具有内在不稳定性。可见，传统的货币政策与财政政策对解决流动性危机，恢复再生产是有效的，但对于债务性危机是无效的。
后者为实物循环主导，该循环认为即使有要素、技术、战争瘟疫等外在冲击，也必然会在萨伊定律的统治下走向均衡，代表模型为追求效用最大化的交换模型，量化单位为主观，结论为货币中性与经济系统均衡，市场天然具有稳定性。但是，大萧条将其从梦境中拉回现实，以此理论衍生的计量模型离题万里。
凯恩斯主义是对非均衡的革命，而卢卡斯批判与弗里德曼货币主义以滞胀为突破口，否定菲利普斯曲线的存在，进而将凯恩斯主义拉下讲坛，创建预期学派的货币周期模型，得出货币政策无效的观点，但缺乏证据支持，后来的预期学派提出了RBC真实周期论，两派统称为新古典宏观，前者认为经济波动来自需求领域的货币干预，后者则认为经济波动来自供给领域的技术冲击，但本质上均坚持自动均衡，而后新凯恩斯主义选择了妥协，菜单成本与工资刚性非均衡辩解苍白无力，其DSGE动态随机一般均衡与RBC同吃一碗饭，自动均衡再次复辟，构成主流经济学。
然而，卢卡斯批判并不成立。
首先，凯恩斯主义的革命性在于非均衡，不彻底性在于论证方式，菲利普斯曲线不存在并不意味着均衡成立。其次，滞胀不是凯恩斯主义带来的，其根源来自市场本身。在繁荣末期，由于债务负担过重，需求不足，通缩严重，企业持续亏损，尤其是原材料产业，于是率先减产保价，结果推高下游成本，下游随之减产保价，导致就业全面减少，需求更加不足，不得不再次减产保价，由此形成滞胀。美国20世纪70年代的滞胀并非最早，更早的滞胀出现在19世纪90年代。还有，经济增长的真正阻力不再是土地，劳动力，技术等实物领域的生产要素，而是货币债务，它使实际产生低于潜在产出水平，抑制了生产力发展。表现为周期性的商品与资本的普遍过剩，需求不足的根源在于货币领域，它不是货币的数量，而是货币的增值空间。
缺乏货币循环的宏观思维，深受微观错觉误导的货币流量，没有清晰的货币流速概念，如此的经济计量与无头苍蝇狂飞乱撞何异？
2、采样数量局限。
根据新宏观产业树模型，企业是异质的，即顶级企业亏损，剩余的企业赢利，而顶级企业数量极少，如各国政府、中铁总公司等，采样很难采集到。
3、采样时间局限。
顶级企业亏损也非时刻存在，而是在债务长周期的清算时期才暴露出来，时间跨度限制了采样。采样忽视系统重要性机构。顶级企业具有主动性，宏观性，决定性，数量虽少，但影响力重大，反映真相，不容被忽略。
4、样本的财务分析工具误导。
利润表由于计提折旧，故它比同期的现金流量表更为靓丽，然而，决定经济体生死的却是现金流，利润表中的库存计为成本价，但宏观上是不可变现的，一旦清算，坏帐会激增，原因即此。中小企业可以根据历史利润预测未来收益，然而，当企业变大后，尤其是行业巨头，这一成功经验逆转为失败教训，原因在于传统财务分析工具假设市场容量无限大，只要商品具有竞争力，那么，投资越多，利润越大，然而，行业巨头已然具有顶级企业的特质，其收益来自于其投资，由于储蓄率为正，注定了收益小于成本，即必然亏损规律开始起作用，货币形成闭环，而传统的财务分析工具为货币开环，即只是从企业到市场这一片段，没有形成宏观上的货币来龙去脉，由此导致财务分析工具误导企业决策，它同样影响了计量样本分析。
5、计量经济学没有理论演绎，无法形成一个普遍接受的计量因果推断公式，这是理论失败。
而新宏观的月度GDP公式统一了货币乘数、投资乘数、费雪公式三大公式，可以完成对金融周期的量化，进而预测危机。
6、计量经济学不能预测次贷危机、欧债危机，这是实践失败。
计量经济学以经济的外在表现，试图通过采样、插样、获取一大堆静态动态数据，再经过微分差分、误差矫正、回归公式数据处理，得出因果关系，这就好比用各种尺子去丈量大象的粗腿、长牙、大肚皮，幻想能够推测大象的神经系统，貌似精确科学，实则再现现代盲人摸象。
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