計量經濟學精確性研究

摘要：計量經濟學對當前經濟危機預測與應對的無力，引發學術界對其應用研究結論準確性之爭。爭論的實質可以歸結為一個問題：計量經濟學是否為現實的精確藍圖？本文從計量經濟學學科性質、模型體系、數理基礎和應用研究教科書范式四個層面對其應用研究精確性問題進行深入分析，探討科學實在論框架下計量經濟學的非精確特性，計量經濟學模型體系對現實的似真性，應用統計、概率基礎引發的難以規避的非確切性和應用研究教科書范式內生的非精確性，指出計量經濟學應用研究與經濟現實的關系：對現實的非精確表述。

關鍵詞：計量經濟學；經濟現實；精確性

中圖分類號：F2240文獻標識碼：A文章編號：1000176X（2014）08000309

一、引言

計量經濟學對當前全球范圍內的復雜經濟問題預測與應對的不利，引發學術界對以數學演繹主義為特征的計量經濟學應用研究可靠性的質疑＼[1＼]。諾貝爾經濟學獎對計量經濟學應用研究在預測領域的貢獻予以肯定的同時，也引發了學術界新一輪有關計量經濟學應用研究準確性的爭論。其實質可歸結為：計量經濟學是否是對現實的精確表述？

有關計量經濟學精確性的探討由來已久，Keynes＼[2＼]早就指出傳統計量經濟學應用研究的非精確性問題，認為其先驗性要求理論設定的因果關系必然為真，若這一假設不能得到完全滿足，那么其度量的因果關系就可能出現偏差。

作為計量經濟學反對者，Lawson將計量經濟學界定為探尋不變規律性的精確學科。他對精確的計量經濟學提出強烈批判，指出“無論如何潑灑計量經濟學的圣水，也不能離經濟學的天堂更近一步”，甚至直接否定計量經濟學存在性＼[3＼]。Cartright雖然并未否認表達精確法則計量經濟學的存在性，Cartright也將計量經濟學界定為精確科學：法則機器（Nomological Machines）。

國內學者對計量經濟學應用研究準確性的觀點基本持否定態度。王美今和林建浩從可信性視角探討了計量經濟學發展歷程中的可信性革命，指出計量經濟學應用研究逐步走向對現實更為精確的描述，從側面反映出計量經濟學的非精確性＼[5＼]。洪永淼指出計量經濟學理論本身已臻成熟，但由于觀測數據和樣本外預測等問題的存在，使其應用研究的分析與預測沒有物理學那樣精確＼[6＼]。李子奈和齊良書持類似觀點＼[7＼]，從計量經濟學模型功能視角對計量經濟學應用研究的局限性進行解讀，認為結構參數的時變性和建模路線等問題均會對應用研究造成局限，進而影響其結論精確性。劉麗艷指出計量經濟學本身固有特性使其精確數量關系的表述上具有難以避免的局限性＼[8＼]。

由此引出，計量經濟學是不是絕對精確的科學？其應用研究是否是對現實的精確藍圖？要回答這一問題，就要從計量經濟學學科與經驗現實、計量經濟學模型與經濟現實、計量經濟學數理基礎和應用研究范式四個層面進行探討，以提升計量經濟學應用研究的精確性與科學性，這也是本文的研究目的。

二、計量經濟學與實在論

先驗實在論框架界定了一個精確的經濟世界，而計量經濟學構建封閉系統與探尋覆蓋法則的失敗則顯示其與先驗實在論并不兼容；科學實在論的非精確世界計量經濟學提供了存在依據，使人們能更好地理解計量經濟學的性質：可靠而不精確。

1 計量經濟學與先驗實在論

先驗實在論（Transcendental Realism）下現實包含三個層面：經驗層面（經驗、印象）、實際層面（事件、事件的狀態）和非實際層面或“深層”（結構、機制、力量和趨勢）的現實。科學研究應致力于發現產生經驗規律性的深層現實，科學的目標就是解釋因果規律。先驗實在論給出的是一個精確的世界＼[9＼]，與計量經濟學應用研究并不相融，具體表現在構建封閉系統與探尋覆蓋法則的失敗上。

首先，計量經濟學體系內難以構建封閉系統。只有在嚴格控制的結構中才可能產生規律性或然行為，也就是說，封閉系統下才可能獲得精確的因果關系。而對于計量經濟學而言，由于其研究對象的復雜性，構建合乎要求的封閉系統具有較大難度，現實中嚴格的封閉系統幾乎難以實現，由于個體選擇并不受某個先兆法則的支配。一方面，作為數據生成原型的經濟主體與經濟行為本身具有社會屬性，存在復雜性與異質性，并受法律和倫理因素影響；另一方面，經濟活動的人類主體有其特殊性，人類要做出選擇。而且，計量經濟學領域框架中，構建嚴格封閉系統需要設定的附加假定過多，如此嚴格的界定體系現實中難以達到；即便達到，其也在一定程度上影響了模型估計結果的經驗可靠性。

其次，計量經濟學模型難以成功探尋覆蓋法則。覆蓋法則是聯系可觀察事件的潛在的一般規律性，探尋覆蓋法則表示從偶然性和可觀測關系中得到確定性與規律性。雖然理論的假設和公理被看做是關于穩定關聯的命題，但作為社會科學的經濟學，其本身并不存在恒久的規律性法則，盧卡斯批判就是對這一觀點的詮釋。作為規律性隨機主義（Regularity Stochasticism），計量經濟學框架下，人們試圖通過構建內外在封閉系統來探尋隨機事件規律性（覆蓋法則）。外在封閉要求將“強制”變量或獨立變量從非獨立變量中分離出來，內在封閉要求變量（經濟原型）保持恒定不變。但真實的社會與經濟活動處于開放領域，計量經濟學幾乎不可能獲得這種封閉，即便將其看做為孤立系統，也難以獲得隨機事件規律性，因為現實中外在條件與封閉系統二者難以同時滿足。

2 計量經濟學與科學實在論

科學實在論主張：（1）科學研究的對象、狀態和過程是真實存在的，微觀觀察不到的客體也是真實的。（2）認識是外部世界的映像，理論對象只要在認識上有效便是實在的。（3）科學理論是似真的，是趨近于真理的過程。科學的目標在于完全可以接近實在論意義上的確定性世界結構。科學實在論框架下，知識世界是似真的、接近于真理的，是一個非精確的結構世界，這一非精確特質為計量經濟學提供了哲學基礎。

首先，“準規則”的合理性，使得科學研究可能是可靠但不精確的。理論規則并不一定總是具有高度精確性、不變性和規律性的法則，事實上，在開放世界中構建封閉系統，則必然要求一些可靠的、可操作的先驗于理論規則的存在，也就是“準規則”的存在。絕大部分計量經濟學知識都具有類似特性，是這些合理的“準規則”（諸如經濟學的恩格爾定律等），是可靠的經驗性一般化：可靠但不精確。

其次，計量經濟學更側重于對經濟現實的解釋而非精確藍圖。計量經濟學是對不明顯規律的觀察而恒定規律性的測度，更為關心如何基于可行的觀察推斷法則機制的實際運作，而非法則機制的構建。計量模型是對經濟現實的抽象與近似，觀察到的是更深層次互動的復雜關系的結果，數據的表面關聯很可能是誤導的。計量經濟學通過對不可觀測法則機制所產生的事件結果的觀察、粗略刻畫理論模型進而解釋經濟現實，而非通過精確法則機器來發揮其對現實的作用。

三、計量經濟學模型與經濟現實

計量經濟學模型體系的理論基礎、兩類模型轉化過程及經驗模型與真實DGP的關系一定程度上都影響了其應用研究結論對經濟現實的解釋程度，內生性地決定了其應用研究模型體系與現實的關系：對現實的似真。

1 模型體系經濟基礎對現實的似真與近律

從模型體系的經濟基礎與現實關系層面來看，作為模型體系經濟基礎的經濟理論本身是經濟現實的似真與近律，而非精確表述。

首先，經濟理論假設并不真實，違背整體真實和純粹真實。一定意義上，經濟理論是非實在論的，同時也是非現實主義的。實在論要求科學理論必須具備某些現實特征。理論中大量簡化和理想化的假設為反現實命題的產生提供了條件，使其違背了整體真實與純粹真實。如經濟學的核心假設以利潤最大化為唯一動機，忽略其他相關動機，違背了整體真實；再如現實經濟中，企業往往滿足于非最大化收益，違背了純粹真實。

其次，經濟理論具有一定程度的似真性（Verisimilitude），僅是對現實的近似。近本質性（Essesimilitude）或者“與經濟學本質真理及實體內核的接近程度”是經濟學進步評判標準 ＼[10＼]。假設B是某種完整的語言，借助該語言經濟學的理論T能得以表述。理論T的近本質性就是理論T與包含B本質或核心屬性的某一子語言B目標之間的接近程度。但對于經濟學來說，當假設與現實不一致時，B中將沒有合適的真理作為T的目標。進而理論本身對現實的似真性決定其對經濟現實的近似而非精確描述。

最后，模型的經濟理論基礎是對現實的理想化與抽象化，而非完全的精確表述。為兼具其適用性與指導性，經濟理論必然只能概括經濟現實的某些主要特征，而不可能完整、精確的描述。而經濟理論對經濟現實的理想化與具體化也同樣存在著可能的謬誤空間。當理想化假定與經濟現實不符時，理想化假定就與純粹真理相違背；而應用理想化假定時，孤立理論也與純粹真理相違背＼[11＼]。而且，理想化過程中做了較多限定，省略很多其他因素，也為謬誤空間的存在提供了可能性。

2 理論模型到可估計模型（經驗模型）的非正式性

首先，理論模型到可估計經驗模型的轉換過程具有非正式性。計量經濟學模型試圖描述因果過程或機制，它雖然不能解釋全部世界，但的確能夠解釋部分世界。如何相信模型展示了部分真實世界？就是在構建理論模型之后，再將理論模型轉化為經驗模型＼[12＼]。經驗模型中，理論模型所界定的特定“機制”與其他機制（附加假設等）以某種方式相結合，形成可檢驗檢說（經驗模型）。雖然理論模型存在較為清晰的“法則機器”（恒定性與確定性），但可估計的經驗模型中并沒有這種機制作為其支撐。進而，基于統計推斷的應用型檢驗在這里是存在質疑的。理論模型到可估計模型這一過程的非正式性意味著，計量經濟學模型中界定的變量關系（經濟關系），可能在真實經濟世界中并不存在對應的因果律。此外，由于可估計模型并不是以“法則機器”為支撐的，因而其數據也不應視為或然過程產生的。但現實中出于數據分析的原因，不得不假定數據遵循某些概率分布特征，由基本概率分布所產生，進而可能出現假定與實際分布不符現象，影響計量經濟學應用研究的科學性與精確性。

其次，計量模型中經驗證據的使用具有非正式性。科學實在論框架下，科學可以是系統但非精確的：系統的但非正式的。正式科學（精確的）與猜想（非科學的）之間存在一個中間區域，即系統的非正式知識。科學判定標準認為，處于中間區域的系統非正式方法是屬于科學范疇的。這為計量經濟學模型應用方法提供了科學依據。計量經濟學中經驗證據的使用是系統化而非正式的，如計量經濟學中的一些回歸方程，雖然有一部分并非來自正式推導，但鑒于所研究問題性質與一般經濟慣例，人們可能會傾向于使用類似的方程。計量經濟學通過模型描述經濟現實，使用機制來連接理論與經驗模型。經驗模型與機制之間的關聯，經驗證據的使用都是系統化而非正式的。經濟學存在于正式的科學邏輯與非科學的非理性之間，這也一定程度上導致了計量經濟學應用研究的非正式性。

3 計量經濟學經驗模型對真實DGP的非完全表述

計量經濟學模型體系中數據生成過程（Data Generating Process， DGP）表述經驗現實，真實DGP是經驗建模的基礎和依據。由于真實DGP的復雜性與不可知性，在計量經濟學建模過程中以數據的概率分布來表述DGP這一理念的。應用研究者獲得的關于DGP所有信息都源自樣本數據，并通過統計推斷和概率分布使其建立的經驗模型與樣本數據信息保持一致。經驗模型本質上僅為真實DGP的一種近似或類似。

首先，計量經濟學應用研究難以做到經驗模型與真實DGP的嚴格一致。計量經濟學中，Hendry＼[13＼]用“一致性”來表述經驗模型與DGP的符合性。由于真實、完整的DGP是不可知的，人們并不知道正確觀測的或度量到的部分是否為真實DGP或部分真實DGP。也就是說，概率分布表述的DGP很可能只是真實DGP的一部分（局部真理）。從似真和近律視角看，經驗模型概率分布對DGP是對經濟現實（真實DGP）的似真；經驗模型對真實DGP的認知努力是對經濟現實的近律。

其次，經驗模型是真實DGP的一種類似。理論與真實世界的相關性是多方面的，現實應用中模型對真實世界的表達難以做到修辭學所主張的同構映射，而更接近于一種“類似”。根據類似理念，模型如果與真實世界某些具體方面在某種程度上具有一致性（對真實世界的具體特征進行選擇性表述），則模型就對真實世界進行了有效表述。進而，某種意義上來說，經驗模型與經驗現實之間的映射也可被理解為模型與現實之間的類似。“類似”為經驗模型與真實世界（真實DGP）之間的關系提供了一種理解方式。一方面，計量經濟學經驗模型的目標并非是對完整DGP進行解釋，經驗模型對DGP的表述僅就其可度量方面而言。經驗充分性理念僅涉及可觀測的方面，模型是與可獲得的信息集一致的，并不能對那些不可觀測的方面進行解釋。同理，約化理論和一般到特殊的建模范式同樣面臨真實DGP不可知性問題。約化理論也很難清晰表述經驗模型在具體層面是如何映射可觀測DGP 的。約化過程中理論模型的轉化、邊緣化與因式變換進而得出可估計的經驗模型這一過程，也難以避免一定程度上的數據信息損失。正是因為如此，才引發了局部DGP（LDGP）理念的提出，用以緩解可估計模型與真實DGP之間的差距。LDGP是種變量生成分析機制，可估計經驗模型僅與LDGP相關聯。這表明，在具體應用研究環節，經驗模型難以對DGP可度量與可觀測進行完全表述，“類似”可能已是經驗模型對DGP表述的較高層次。

四、計量經濟學的統計與概率基礎

統計模型與概率約化框架是現代主流計量經濟學應用研究中的主要因素，統計模型的充分性與可靠性問題、概率約化框架下的模型設定與識別問題，均不可避免地影響計量經濟學應用研究的精確性，使其體現出可靠而不精確的特質。

1 計量經濟學統計模型的誤差識別問題

計量經濟學中以數據為基礎的統計模型，其誤差 Mayo基于概率統計方法的誤差統計解釋，認為數據Z=（z1，z2，z3，…，zn）是否為假說H 提供了證據，不僅僅是Z與H 之間的邏輯或概率問題，而且包括Z是如何產生以及H是如何選擇的經驗問題。主要源于：（1）設定。統計模型設定是基于嚴格概率假定的，觀測數據與概率假定相符合是模型推斷的前提與基礎。若真實觀測數據X=（x1，x2，x3，…，xn）與概率假定的任一不符，則可能會影響推斷的可靠性。由于實際與名義誤差概率具有較大差異，可能會導致 t-檢驗事實上，005顯著性水平本身是考慮到應用研究中檢驗的方便性而人為主觀設定的。結果不可靠。（2）數據。數據收集、處理和整合過程中可能產生的系統誤差以及其對統計分析的損害卻關注較少。（3）度量。可估計模型的誤差主要源自數據對理論“不一致”的度量，真實觀測數據與理論模型提出的先驗理論觀點不一致，數據與理論的差距導致前者對后者不一致的度量。通常情況下基于實質性信息的理論模型是以靜態為主的，而基于DGP生成的觀測數據所代表的則是動態的復雜發展過程，兩者本身就具有系統性的不一致性。基于實質性信息的理論模型，誤差主要源于外部無效性。理論模型的誤差主要源自真實世界（真實DGP）與理論所設定的先驗世界具有體系性差別。

不同模型表征出差別化的誤差類型，而當前計量經濟學中傾向于將誤差歸為一類、一個整體進行探討，影響應用研究的有效性與充分性。簡單的擬合檢驗并不足以成為X通過H檢驗的充分條件，良好擬合的產生又具有一定難度，并且若H存在誤差，則難以實現良好擬合。對誤差探討與分析的不足，難以避免地影響經驗證據可靠性與估計結論精確性。但由于嚴格的誤差檢驗過程可能會揭示出某些可能存在的誤差以及誤差存在的可能類型，因此，應用研究中可通過嚴格檢驗進行誤差研究，以獲得可靠的經驗證據。

其次，經驗模型是真實DGP的一種類似。理論與真實世界的相關性是多方面的，現實應用中模型對真實世界的表達難以做到修辭學所主張的同構映射，而更接近于一種“類似”。根據類似理念，模型如果與真實世界某些具體方面在某種程度上具有一致性（對真實世界的具體特征進行選擇性表述），則模型就對真實世界進行了有效表述。進而，某種意義上來說，經驗模型與經驗現實之間的映射也可被理解為模型與現實之間的類似。“類似”為經驗模型與真實世界（真實DGP）之間的關系提供了一種理解方式。一方面，計量經濟學經驗模型的目標并非是對完整DGP進行解釋，經驗模型對DGP的表述僅就其可度量方面而言。經驗充分性理念僅涉及可觀測的方面，模型是與可獲得的信息集一致的，并不能對那些不可觀測的方面進行解釋。同理，約化理論和一般到特殊的建模范式同樣面臨真實DGP不可知性問題。約化理論也很難清晰表述經驗模型在具體層面是如何映射可觀測DGP 的。約化過程中理論模型的轉化、邊緣化與因式變換進而得出可估計的經驗模型這一過程，也難以避免一定程度上的數據信息損失。正是因為如此，才引發了局部DGP（LDGP）理念的提出，用以緩解可估計模型與真實DGP之間的差距。LDGP是種變量生成分析機制，可估計經驗模型僅與LDGP相關聯。這表明，在具體應用研究環節，經驗模型難以對DGP可度量與可觀測進行完全表述，“類似”可能已是經驗模型對DGP表述的較高層次。

四、計量經濟學的統計與概率基礎

統計模型與概率約化框架是現代主流計量經濟學應用研究中的主要因素，統計模型的充分性與可靠性問題、概率約化框架下的模型設定與識別問題，均不可避免地影響計量經濟學應用研究的精確性，使其體現出可靠而不精確的特質。

1 計量經濟學統計模型的誤差識別問題

計量經濟學中以數據為基礎的統計模型，其誤差 Mayo基于概率統計方法的誤差統計解釋，認為數據Z=（z1，z2，z3，…，zn）是否為假說H 提供了證據，不僅僅是Z與H 之間的邏輯或概率問題，而且包括Z是如何產生以及H是如何選擇的經驗問題。主要源于：（1）設定。統計模型設定是基于嚴格概率假定的，觀測數據與概率假定相符合是模型推斷的前提與基礎。若真實觀測數據X=（x1，x2，x3，…，xn）與概率假定的任一不符，則可能會影響推斷的可靠性。由于實際與名義誤差概率具有較大差異，可能會導致 t-檢驗事實上，005顯著性水平本身是考慮到應用研究中檢驗的方便性而人為主觀設定的。結果不可靠。（2）數據。數據收集、處理和整合過程中可能產生的系統誤差以及其對統計分析的損害卻關注較少。（3）度量。可估計模型的誤差主要源自數據對理論“不一致”的度量，真實觀測數據與理論模型提出的先驗理論觀點不一致，數據與理論的差距導致前者對后者不一致的度量。通常情況下基于實質性信息的理論模型是以靜態為主的，而基于DGP生成的觀測數據所代表的則是動態的復雜發展過程，兩者本身就具有系統性的不一致性。基于實質性信息的理論模型，誤差主要源于外部無效性。理論模型的誤差主要源自真實世界（真實DGP）與理論所設定的先驗世界具有體系性差別。

不同模型表征出差別化的誤差類型，而當前計量經濟學中傾向于將誤差歸為一類、一個整體進行探討，影響應用研究的有效性與充分性。簡單的擬合檢驗并不足以成為X通過H檢驗的充分條件，良好擬合的產生又具有一定難度，并且若H存在誤差，則難以實現良好擬合。對誤差探討與分析的不足，難以避免地影響經驗證據可靠性與估計結論精確性。但由于嚴格的誤差檢驗過程可能會揭示出某些可能存在的誤差以及誤差存在的可能類型，因此，應用研究中可通過嚴格檢驗進行誤差研究，以獲得可靠的經驗證據。

其次，經驗模型是真實DGP的一種類似。理論與真實世界的相關性是多方面的，現實應用中模型對真實世界的表達難以做到修辭學所主張的同構映射，而更接近于一種“類似”。根據類似理念，模型如果與真實世界某些具體方面在某種程度上具有一致性（對真實世界的具體特征進行選擇性表述），則模型就對真實世界進行了有效表述。進而，某種意義上來說，經驗模型與經驗現實之間的映射也可被理解為模型與現實之間的類似。“類似”為經驗模型與真實世界（真實DGP）之間的關系提供了一種理解方式。一方面，計量經濟學經驗模型的目標并非是對完整DGP進行解釋，經驗模型對DGP的表述僅就其可度量方面而言。經驗充分性理念僅涉及可觀測的方面，模型是與可獲得的信息集一致的，并不能對那些不可觀測的方面進行解釋。同理，約化理論和一般到特殊的建模范式同樣面臨真實DGP不可知性問題。約化理論也很難清晰表述經驗模型在具體層面是如何映射可觀測DGP 的。約化過程中理論模型的轉化、邊緣化與因式變換進而得出可估計的經驗模型這一過程，也難以避免一定程度上的數據信息損失。正是因為如此，才引發了局部DGP（LDGP）理念的提出，用以緩解可估計模型與真實DGP之間的差距。LDGP是種變量生成分析機制，可估計經驗模型僅與LDGP相關聯。這表明，在具體應用研究環節，經驗模型難以對DGP可度量與可觀測進行完全表述，“類似”可能已是經驗模型對DGP表述的較高層次。

四、計量經濟學的統計與概率基礎

統計模型與概率約化框架是現代主流計量經濟學應用研究中的主要因素，統計模型的充分性與可靠性問題、概率約化框架下的模型設定與識別問題，均不可避免地影響計量經濟學應用研究的精確性，使其體現出可靠而不精確的特質。

1 計量經濟學統計模型的誤差識別問題

計量經濟學中以數據為基礎的統計模型，其誤差 Mayo基于概率統計方法的誤差統計解釋，認為數據Z=（z1，z2，z3，…，zn）是否為假說H 提供了證據，不僅僅是Z與H 之間的邏輯或概率問題，而且包括Z是如何產生以及H是如何選擇的經驗問題。主要源于：（1）設定。統計模型設定是基于嚴格概率假定的，觀測數據與概率假定相符合是模型推斷的前提與基礎。若真實觀測數據X=（x1，x2，x3，…，xn）與概率假定的任一不符，則可能會影響推斷的可靠性。由于實際與名義誤差概率具有較大差異，可能會導致 t-檢驗事實上，005顯著性水平本身是考慮到應用研究中檢驗的方便性而人為主觀設定的。結果不可靠。（2）數據。數據收集、處理和整合過程中可能產生的系統誤差以及其對統計分析的損害卻關注較少。（3）度量。可估計模型的誤差主要源自數據對理論“不一致”的度量，真實觀測數據與理論模型提出的先驗理論觀點不一致，數據與理論的差距導致前者對后者不一致的度量。通常情況下基于實質性信息的理論模型是以靜態為主的，而基于DGP生成的觀測數據所代表的則是動態的復雜發展過程，兩者本身就具有系統性的不一致性。基于實質性信息的理論模型，誤差主要源于外部無效性。理論模型的誤差主要源自真實世界（真實DGP）與理論所設定的先驗世界具有體系性差別。

不同模型表征出差別化的誤差類型，而當前計量經濟學中傾向于將誤差歸為一類、一個整體進行探討，影響應用研究的有效性與充分性。簡單的擬合檢驗并不足以成為X通過H檢驗的充分條件，良好擬合的產生又具有一定難度，并且若H存在誤差，則難以實現良好擬合。對誤差探討與分析的不足，難以避免地影響經驗證據可靠性與估計結論精確性。但由于嚴格的誤差檢驗過程可能會揭示出某些可能存在的誤差以及誤差存在的可能類型，因此，應用研究中可通過嚴格檢驗進行誤差研究，以獲得可靠的經驗證據。