应用计量经济学的逻辑缺陷研究(3)

致力于对人类行为进行系统分析的是奥地利学派。奥地利学派强调人类行为的意向性和目的性，认为未来事件取决于尚未被创造出来的企业家知识；相应地，只有对干预产生的非协调结果进行定性的、理论的模式预测，才是可能的。既然如此，我们是否就应该放弃经济分析的预测功能呢？显然不是。事实上，我们可以挖掘和发现现实社会经济中存在的问题，剖析这些问题产生的原因，揭示问题不断加重的趋势，从而预测未来会爆发危机的可能性。很大程度上，这也是一种预测，只不过这种预测不是基于抽象模型的随机游走，而是要揭示危机不断累积及爆发的内在机理，从而具有更为强大的解释力和预测力。同时，正是由于发现了现实社会经济中内在的问题以及作用机理，那么就可以在问题爆发之前解决这些问题，从而避免危机的爆发。然而，大多数计量文章却都严重误解了经济理论的预测性要求，不是将预测建立在对问题发现的基础上，而是建立在对过去数理的计量分析之上；结果，在当前经济学界，那些知识越狭隘的人，往往越热衷于通过计量分析来进行预测，当然也就留下了一连串的失败记录。
　　
　　可见，尽管主流的实证主义者极力强调理论的作用根本上体现在对经济现象的预测上，理论的优劣体现在其预测能力而不是解释能力，但流行的计量分析却并不具有实质性的预测功能。究其原因，一是计量分析将各种数据平均化而忽视了那些特异性表征，以此得出的只是对实践并无实质用途的常规现象；二是计量分析主要是基于历史性的数据，以此来预测未来发展就会存在逻辑不一致的错误。从实践看，迄今为止的实证分析在预测方面也没有取得预期的成功。例如，2008 年爆发的经济危机就没有被任何计量模型所预测到，以致英国女王访问伦敦经济学院时就向经济学家们提出“为什么没有人预见到信贷紧缩”这一“女王难题”.正是基于过去的失败记录，人们还编排不少笑话来嘲笑现代经济学，如经济学家预测出了过去 5 次衰退中的9 次，经济学家随时准备在明天解释为什么昨天的预测在今天没有发生；还有人总结计量经济学的四条黄金定律：大胆地思考，不受限制地创造，出奇地幸运，做不到的话就下决心当一位经济理论学家。
　　
　　三、政策应用不可行
　　
　　剖析了计量分析的预测功能后，我们再来看它指导实践的应用功能。事实上，无论是对现象的解释还是对未来的预测，根本目的都是为了指导实践和改造现实。为此，大多数经济学人都致力于通过计量分析来发现社会经济的变化趋势，不仅以此来预测社会经济现象，而且据此提出具体的政策建议。问题是，计量实证主要是对历史和现状的实然描述，由此可以获得应然的政策建议吗？
　　
　　事实上，即使计量分析果真如实地描述了现状，我们也无法简单地用于指导实践。究其原因，迄今基于经验材料的量化分析所揭示的根本上都只是具有特殊性的统计规律而非普遍性的经济规律：前者主要反映变量在数量上的某种相关性，最多体现了特定时间或范围内的变化趋势；后者则主要反映事物之间在相互作用上的因果关系，需要深入事物的内在结构和作用机理。更为甚者，计量经济学的回归分析还具有这样两大特点：第一，它将任何独特的事件都通过置信区间的设计而排除在外，从而通过熨平那些跳动的数字而将各种数据平均化，由此揭示出的必然只是一种常规大趋势；第二，它的分析结果还主要是基于过去数据的统计或计量，仅仅体现了历史观察数据的延续却无法预测未来的跳跃性变化，由此所揭示的仅是过去的变化大趋势。正因如此，应用计量经济学的政策价值就存在严重局限。
　　
　　首先，计量分析获得的是常规趋势，无法预测更重要的非常规事件。
　　
　　事实上，计量分析告诉人们的往往是一些并不需要通过计量分析也能了解的常规现象，如果没有其他大事件的发生，明天、下个月或者下年度的经济发展就如今天、上个月或上年度类似。问题是，人们最为关心的是那些特异性事件何时、如何发生，又会产生何种影响，而这方面计量分析却无能为力。利特尔就指出，“在社会科学中，我们不是要发现能够使我们对社会现象间的因果性充满信心的那些规则和规律形式，相反，我们发现的是发展趋势的规律和各种例外性规则。”[8]显然，常规趋势不仅忽视和抹杀了特异性表征，而且也无法预测变异和独特事件的发生，从而对社会实践并无实质指导价值。
　　
　　同时，在现实世界中，所有具有划时代意义的重大事件都是各种矛盾交织纠结而成的产物，都处于惯常的运行轨道之外。纳西姆·塔勒布（N.Taleb）将这种偶合事件称为“黑天鹅”,这些“黑天鹅”是可以产生巨大影响的小概率事件，它为数不多却几乎能“解释世界上的任何事情”[9].但是，迄今为止的经济模型几乎都无力预测这种“黑天鹅”是否会出现以及何时何地出现。譬如，目前世界各国银行风险管理模型都是以有效市场理论为基础的，它们把未来可能发生的事件建立一系列概率，并以正态分布表示，如布莱克 - 斯科尔斯期权定价模型就是如此；但显然，这种钟形的正态分布往往对较大偏差忽略不计且无法处理它们，从而也就忽略了极端事件发生的可能性。也就是说，现代经济学的预测模型所提供的不确定测量工具将“黑天鹅”排除在外了，从而就导致在环境变化时的失效；尤其是，这种模型还进一步使人误以为他们已经控制了不确定性，从而进一步丢弃了不确定性的直觉把握。
　　
　　其次，计量分析获得的是过去的变化大势，无法预测变动不居的社会经济发展。
　　
　　事实上，任何社会经济现象都是由众多极易变化的因素合成的结果，以至每个历史事件必然是不同质的，从而也就不能被用于检验或建立历史规律、数量规律或其他形式的规律。但是，流行的计量经济学却试图盲目仿效自然科学，把复杂和不同质的历史事实当作可重复的、同质的实验室材料，把每个事件的质的复杂性压缩成一个数字，然后错上加错，把这些数量关系看做人类历史中的不变关系，从而必然会严重误导对社会发展的认知[10].显然，以过去趋势来预测未来和指导社会实践，就会犯工具主义的错误。
　　
　　为此，无论是奥地利学派学者还是凯恩斯学派学者，都对简单化的应用计量经济学持强烈的批判态度。如米塞斯就指出，“我们能够观察的每个数量都是一个历史事件，是不指明时间和地点就无法充分描述的事实”,而“统计数字是论及经济时间的历史资料。它们告诉在某个不可重复的历史情况中发生了什么。我们能够基于我们在实验中确定的不变关系来解释自然事件。（但）历史事件拒绝这样的解释……”[11].即使是凯恩斯，他一方面对统计数据显示的事实高度重视，另一方面对用统计方法来预测未来的经济计量学又持明显的怀疑态度。在凯恩斯看来，统计学不是给回归系数提供数据，而是为经济学家的分析提供直觉素材[12].而且，凯恩斯还强调，数据信息如果落到一个没有经过哲学训练的人手中，将变成危险而误导的玩具。事实上，正如诺思指出的：“如果我们不断地创造全新的世界，我们从过去经验中形成的理论能在多大程度上应对这个全新的世界呢？”[13]
　　
　　正是基于上述两大原因，简单地将计量分析的结果应用于社会实践就必然会遭受失败。关于这一点，经济学说史已经给出了大量例子。