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本文原载于《经济学家茶座》2011.4，作者朱富强，中山大学岭南学院副教授。
计量经济学本身是基于对经济理论进行严密化这一目的而产生的，计量实证本身是理论探究的一个重要过程，它注重的是对事物内在因果关系的揭示；而计量经济学要实现它的原初宗旨，就需要将计量分析工具和经济理论有机契合起来，要运用人的知性思维对计量结果进行系统分析，并将之与现有理论进行系统的比较分析，这包括假设前提、影响因素以及数据处理等各方面。在很大程度上，我们不能简单地因为一次或少量的实验结果就“证伪”原有理论，除非我们能够建立起一套逻辑严密的解释体系；同时，我们不能简单地以计量结果来预测未来事件或者指导实践，除非我们对计量的假设前提与现实的各种因素作了仔细辨识。在很大程度上，只有揭示出事物之间作用的因果机理，我们才可以获得理论上的增进，才能为人们所接受。举一个例子：1847年I.Semmelweiss发现，如果医生在为待产孕妇接生前将手洗干净就会大幅减少产妇的死亡人数，但当他将这一发现告诉医学同行并劝他们改变行为方式时，得到的却是嘲讽，甚至自己也被逼疯而以自杀了结一生。究其原因，Semmelweiss还没有发现洗干净受减少孕妇死亡的因果机理，也就没有建立起一套真正的理论。而直到后来L.Pasteur和J.Lister完成了细菌理论，对卫生为何至关重要作出了因果机理的解释，医生每年才认为手术前洗干净手是必要的。但不幸的是，当前绝大多数从事统计分析或计量实证的经济学人都是出身于数学、统计学或物理学领域的，他们往往缺乏足够的经济理论素养，简单地依靠计量分析不仅无法揭示作用机制，反而常常得出一系列荒谬的论断。
亨利.庞加莱曾写道：“科学是由事实逐步建立的，正如房子是由石头渐渐垒砌的一样；但是，一堆事实并不是科学，正如一堆石头不是房子一样。”[1]显然，单纯的计量实证至多能够提供有关“是什么”的事实，却无法揭示“为什么如此”的原因，从而也就无法直接导向理论；正因如此，计量分析必须与经济理论结合起来，只有具有深厚的经济理论功底才能从计量实证中挖掘出因果机理并将之上升为理论。在很大程度上，如果缺乏足够的经济理论指导，而仅仅凭一些非常片面而狭隘的数据处理就得出结论，那么，往往只会犯下“瞎子摸象”和“见树不见林”的闹剧。这里可以举几个例子。例如，传统的观点认为，饭后不要马上就躺下不动，所谓“饭后百步走，活到九十九”；但是，目前一些学者凭借其狭隘数据的实证研究却提出了相反的观点：饭后走路对身体健康很不好。再如，传统观点认为，必要的性生活对维持一个人的身心健康是必要的，它有助于舒缓人的精神压力并进而活跃人的思维；但是，最近的一些实证研究却提出了相反的观点：性生活会钝化人的智力。所有这些结论似乎都有数据的支撑，从而符合现代经济学强调的客观性要求；但是，所有这些结论却没有能够揭示机理，没有解释“为什么会如此”。
读者不要急于反驳说，这些似乎根本与经济学研究无关，不仅它们所研究的东西不属于经济学的研究领域，而且分析的结论也与经济学理论似乎没有任何关系；相反，确实有相当一部分经济学家就在做这种研究，在很大程度上，现代经济学人已经将盛行于经济学界的计量方法和实证分析推广到绝大多数领域，而不管这个领域是否属于传统经济学的。例如，笔者在英国Exeter大学经济系访问时参加了系列seminar，其中一位主讲者的题目就是“人的胖瘦与学术成就的关系”；他在计量的基础上得出“研究”结论：肥胖会妨碍学术成就。再如，一个更为荒谬的实证研究是英国华威大学的青年经济学人巴克斯所作的，他自我感觉长相不差，但在30岁之前却有3年找不到女友；于是，写出了一篇《为什么我没有女友：应用德雷克公式在英国找寻爱侣》的论文而宣言，在茫茫人海寻觅真爱人的几率仅比在浩瀚星海中寻外星人容易一点。其做法是：把1961年发明的德雷克外星文明数量公式（Drake Equation）中符合外星文明条件的变量转为自己的择偶条件，先考虑全英女性人口，再以“伦敦女性人数”、“适合年龄层（即24至34岁）”、“有大学学位”以及“外型具吸引力”等因素逐步缩窄范围；运算结果发现，全英300万女性中仅26人可能成为他的理想女友，而一晚外出可以结识到这些女子的机会仅为0.0000034%。[2]显然，这种研究是荒谬的，因为人类的真爱本身是社会性，需要互动和相互付出才可以得到，而不是符合某些客观条件；事实上，如果按照经济学的这种思维，真爱反而很容易获得，因为只要将个人偏好输入互联网进行匹对就行了。
在很大程度上，上述所谓的“研究”都不是传统主流经济学的研究领域，甚至是大多数经济学家不具有基本知识的领域；但是，在现代经济学的学术取向下，越来越多的经济学人却转向了这方面的研究大量，并发表了一篇篇“前沿”论文。在很大程度上，在实证拜物教以及求新求异学风的支配下，现代经济学对实证研究的推崇已经到了匪夷所思的程度：一者，经济学家可以与任何学科进行联合研究，而不需要相关方面的基本知识；二者，经济学家运用计量分析对一些新领域进行分析而往往会得出一些新的结论，而更不需要探索其内在的作用机理。譬如，目前经济学界有人多文章探讨教育的收益、教育对经济增长的作用以及最优教育水平的选择等问题，但是，他们却对教育在人类社会中的角色几乎一无所知，不了解公共教育与私人教育间的差异，不了解自然科学教育与人文社会科学教育间的差异，不了解教育收益的社会外部性，甚至也不了解教育对个体偏好的影响；但就是这些人的研究，却要为国家教育提供政策建议，这岂不可笑！
即使在传统的经济领域也是如此。例如，过去二、三十年里发展经济学家十分钟爱的“跨国增长回归”的统计学方法久主要依赖于数据集的精心搜集整理，这些数据只要能够描述大量国家多年的GDP、政治体制、教育程度以及其它变量，然后将这些数据输入计算机，然后观察一国经济中有哪些特征与经济增长相关。显然，这种研究策略可以并已经得出了太多的答案了。2002年，发展经济学家Romain Wacziarg用尖刻的笔调写道：“那些宣称可以促进人均收入增长的灵丹妙药中，包括高有形资本投资率……低生育率、距赤道远、低热带病发病率、临海……和条件适当的外国援助。”我已经省略了瓦奇亚克列出的17项“灵丹妙药”，他还指出，这个名单“正变得越来越长，永远列不完”。[3]而且，利用这种跨国增长回归而证明的大量统计学关系中有不少是相互矛盾的：如有的证明外国援助能够促进增长，有的则说不能促进增长，还有的论证可以在特定条件下促进增长。
更具嘲讽意味的是，赫尔辛基大学的博士生Westling的论文《男性器官与经济增长：尺寸有关系？》利用“跨国增长回归”方法并在其中加入一些相当反常规的数据后却发现，一个国家的国民收入与该国男子阴茎的平均勃起长度有关。确切的说，1985年勃起尺寸居中国家的国民收入水平最高，而1960至1985年间阴茎勃起尺寸则与经济增长呈反比关系，而13.5厘米的勃起阴茎长度则是“能够使GDP最大化的尺寸。”[4]而且，Westling强调，他采用的是标准的统计方法，结果具有鲁棒性；这种相关性无论在统计学上还是经济学上都具有重大意义——换言之，这项统计结果大到不容忽视的地步，不会只是巧合而已。当有学者问Westling如何形容自己的研究论文，他提出了“嘲讽经济学”这个术语，并补充道：“从科学角度讲，这篇论文很可能和当代经济学大多数论文一样毫无价值可言。”[5]
尤其是，尽管统计结果在很大程度上站不住脚甚至是荒唐可笑的，将统计学关系转变为一项可行的政策就是非常困难，但现代主流经济学人却往往要基于其实证研究而提出政策建言。举目前在西方社会正日益勃兴的气候和环境经济学为例：经济学家对人类经济活动如何影响大气和环境的作用机制知之甚少，要简单地通过数据的处理来对相关问题指手画脚。譬如，2009年下半年哥本哈根全球气候会议之际，我在英国Exeter大学参加一个Simenar就涉及这类主题，主讲者的大致结论是，计量数据表明，GDP的增长以及二氧化碳的排放与全球温度上升并没有正相关性，因此，长期被认定为“二氧化氮排放量增加会引起‘温室效应’”的结论是不成立的，全球气候会议制定的二氧化碳减排方向根本是“庸人自扰”。
确实，迄今为止所使用的气候模型大多未能预测近年来的温度骤增情况，这在很大程度上反映出，这些模型本身就是有问题的，更不要说，目前有关二氧化碳排放量的数据本身也存在问题；而且，即使研究所选取的数据没有问题，目前也没有二氧化碳排放与温度上升间正向关系的研究发现，这也不能得出不应减排的主张。一者，影响气温变化的因素除温室气体之外还有其他诸多因素，如浮尘对阳光的遮挡、城市化产生的“热岛”、海洋对热量的吸收而导致大气变暖的滞后，以及地球本身也许正处于“寒冬”周期，等等；二者，即使二氧化碳排放导致的气温上升可以为其他因素的变化而抵消，也不能得出二氧化碳减排无足轻重的结论，因为二氧化碳排放为人类也会带来其他危害，这包括环境污染导致的基因变异、疾病爆发，甚至直接影响人们日常生活和工作的心情，等等。此外，即使气温变暖是一个确切的事实，我们也无法由简单的计量模型来证实高温是由气体排放造成的温室效应所引起的，相反，在很大程度上只能依靠逻辑机理的分析以及其他经验的推测。一者，物理学的基本理论已表明，二氧化碳分子能够吸收红外线辐射，从而使得温度变高，这也很容易在实验室中得到检测；二者，天文学的观察也表明，有高密度温室气体的金星的地表温度达到了水的沸点的多倍，而缺乏温室气体的火星的地表温度非常低以致水无法以液态形式存在。
可见，尽管作为处理经济数据以剖析经济现象之间关系的一门日益精确工具，经济学研究中运用实证方法和计量工具是无可厚非的：一者，它可以使得纷繁芜杂的社会关系变得清晰，从而可以更清晰地对现象进行描述和刻画；二者，它借助数学逻辑而有助于认知的严密化和精确化，从而有益于思想的发现和传播。但是，我们必须清晰，计量结论仅仅告诉了我们一些事实，而这些事实并不能展示现象背后的本质和因果机理，而这一切又有赖于研究者的智性思维。一般地，不同学者对同一“事实”的解读往往是不一样的，而解读的合理程度则与他的知识结构和理论素养有关：一个学者的知识结构越广、理论素养越深，那么，他就越容易通过现象挖掘本质，其得出的结论也就越真实。不幸的是，随着现代主流经济学的教育越来越偏重于数学技能而越来越忽视基本的思维训练，现代经济学的实证分析者也越来越缺乏足够的经济理论素养；相应地，他们就无法正确合理地使用计量分析工具，甚至往往误读了计量结论。诺思写道：“在整个人类历史上，我们误解现实的概率远比正确理解现实的概率大得多，因而认识现实的本质就很重要。”[6]显然，当前计量经济学领域就是如此：大多数经济学人只关注如何应用这些计量工具而很少探究这些方法在对研究经济现象的适用性，而且，这些大量形式优美却没有经济理论内涵的计量结论往往很难经得起思辨逻辑的耙疏，甚至很多结论本身就是缺乏基本常识的，但是，它们却往往被当做“创新”和“洞见”而传播。正因如此，我们对这些“洞见”应该持有最大限度的审慎。
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