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雷达卡
为什么要做实证研究？
实证研究在现代经济学研究和发展过程中的功能我想有这么几个：
第一，实证研究是用来检验理论的。因为对经济学家来讲，我们有太多的理论，但是在现实中哪个理论正确与否，更重要或更不重要，其实离开了实践，我们是没有办法知道的，这是实证研究重要的第一个方面。而且从经济学的科学化的道路来讲，大家知道，第一届的诺贝尔经济学奖就是发给计量经济学家的，最近这几年也是连着发给计量经济学家。大家知道，对于科学来讲，一个重要的标准就是它可以被证伪，那我们怎么知道理论是正确还是错误的呢？经济学家实际上大量地依赖实证研究来使经济学成为一门可以被证伪或者证实的科学。
第二，to challenge thetheory（挑战理论）。当一个理论产生以后，大家知道特别是数学建模的理论，一旦数理逻辑建立起来，它就有自恰性和逻辑的科学性，因为它依赖于数学，数学的逻辑是严密的，所以它在一定意义上是正确的，但是有时候，我们看一个理论会发现，当它得到的结论是x和y是正相关关系的时候，我们觉得现实生活中好像不是这样的。那么可能存在的问题就是，既有的理论没有正确地捕捉现实中的这个关系，或者说没有捕捉到x和y的关系中更重要的方面。那我们怎么知道呢？经济学就依赖实证的方法来看x和y到底正相关还是负相关？如果确实是这样，那么就说明既有的理论在很大程度上可能是正确的。在这个层面上，计量经济学、实证研究和理论研究的关系就像实验物理和理论物理一样。
第三就是去发现一些净效应。我们知道，很多理论，特别是现代经济学理论已经非常庞杂，关于变量和变量之间的关系有不同的理论。有的理论认为x和y正相关，有的理论认为它们负相关。大家知道，在做政策的时候就需要知道x和y到底是正相关还是负相关？每一个机制在理论上单独来看可能都是对的，但对于制定政策的人来讲，如果不同的机制所预测的x和y的关系是相反的，那就需要知道，一旦这个政策下去，影响到底是正的还是负的？理论是不能帮我们回答这个问题的。不同的理论得到的方向完全可能是相反的，而且现在的经济学研究在很多问题上都可以想出不同的机制，使得在这个机制下两个变量正相关，在那个机制下负相关，而且做理论的很多人往往喜欢标新立异，大家都认为x和y正相关，他就写一篇paper认为二者负相关，这是在国外发文章的捷径。现代经济学的理论，已经有非常多的理论经济学家在做这样的工作来揭示x和y的关系的不同机制。那我们在看现实世界的时候，就可能被这些理论搞糊涂了，它们到底哪个更重要？这个问题如果离开了计量经济学，我们也没有办法知道净效应到底是正是负？
第四个方面，我们再往前走一步，x和y的关系，x和z的关系，在理论上很清楚，但实证研究能告诉你哪个效应更强。大家知道在做政策的时候，比如有一笔100万的预算，我们就需要考虑这笔钱到底用来干哪件事情？比如，现在国外有个很著名的争论，就是教育的发展至少可以提出两个办法，第一是培训师资，第二就是缩小班级的规模，因为大家认为如果班级大了，每一个学生得到老师的关注就少了，这时候学生的成绩就会下降。那么对于政府来讲，就需要考虑，这100万到底去做哪件事情？且不说师资和学生之间的相关性，班级的规模和学生之间的相关性，到底是正是负，是否显著，这件事情本身就不确定，就算是确定的，政府也需要知道应该把这笔钱花在缩小班级规模上还是提高师资水平上，做哪件事情更划算？所以，我们就必须知道，在大样本的观察下，去做这件事情对学生成绩的提高程度有多大？对计量经济学家来讲，一个非常重要的目标就是要准确地让计量的结果的系数要符合真实的效应的大小，这样就可以把一个计量分析里面的不同政策变量的效应去做比较，这就有利于政策效应的提高和资源配置效率的提高，有利于改进人类的福利。而这个工作，是理论没有办法告诉我们的事情，理论没有办法告诉我们这个效应到底有多大。
第五，在现代经济学的前沿研究中，更为重要的是去identify这个机制，特别是在很多宏观的研究里面，我本人也做一些宏观的研究，比如做过不平等和增长的研究，有那么多的理论说这两者是负相关的，也有一些理论说是正相关的，我们现在的工作到了哪一步呢？实际上我们是看neteffect，在不同的理论机制下，我可以告诉你，二者总体上是负相关的。但是，还有一个很难的工作就是，这个负相关到底是因为什么导致的？实际上在我们的研究里我们是不知道的，但是计量经济学很难做的一个工作就是要告诉大家到底是什么机制在起作用？在理论上可能有好几个机制会告诉你这两者是负相关的，但到底是通过哪一个机制起作用的呢？这个机制的identification的重要性就在于，在做政策的时候，知道对什么样的机制去做政策？而这是非常困难的。
因为在收集数据的过程当中，很难区分出这样的机制。特别是在开始做计量还不是很有经验的时候，往往就想去看看x和y之间的关系。在做计量的时候，在收集数据的时候，只考虑x怎么度量，y怎么度量，然后把这数据往机器里一放就可以了，但我们可能很少会去想，x和y之间的中间变量是什么呢？我们可能就会忽略掉这些东西，那最后就没有办法去看到底这些中间机制是什么了，这样就使得研究的档次上不去。而这些工作需要在做实证研究之前，对x到y的各种各样的机制要有一个全面而清楚的了解，并且在做问卷的时候就需要知道，怎么利用一些方法把各种机制独立开，必须要非常清楚地，让大家可以确信地认为你所看到的这个机制是非常干净的。“干净”这个词是一个比较通俗的说法，它是指在我看到的x到y的关系里面，我可以让你确信，就是因为我说的这个机制，而不包含其他的东西，要达到这一点就有很多的方法。
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