计量经济学精确性研究

摘要：计量经济学对当前经济危机预测与应对的无力，引发学术界对其应用研究结论准确性之争。争论的实质可以归结为一个问题：计量经济学是否为现实的精确蓝图？本文从计量经济学学科性质、模型体系、数理基础和应用研究教科书范式四个层面对其应用研究精确性问题进行深入分析，探讨科学实在论框架下计量经济学的非精确特性，计量经济学模型体系对现实的似真性，应用统计、概率基础引发的难以规避的非确切性和应用研究教科书范式内生的非精确性，指出计量经济学应用研究与经济现实的关系：对现实的非精确表述。

关键词：计量经济学；经济现实；精确性

中图分类号：F2240文献标识码：A文章编号：1000176X（2014）08000309

一、引言

计量经济学对当前全球范围内的复杂经济问题预测与应对的不利，引发学术界对以数学演绎主义为特征的计量经济学应用研究可靠性的质疑＼[1＼]。诺贝尔经济学奖对计量经济学应用研究在预测领域的贡献予以肯定的同时，也引发了学术界新一轮有关计量经济学应用研究准确性的争论。其实质可归结为：计量经济学是否是对现实的精确表述？

有关计量经济学精确性的探讨由来已久，Keynes＼[2＼]早就指出传统计量经济学应用研究的非精确性问题，认为其先验性要求理论设定的因果关系必然为真，若这一假设不能得到完全满足，那么其度量的因果关系就可能出现偏差。

作为计量经济学反对者，Lawson将计量经济学界定为探寻不变规律性的精确学科。他对精确的计量经济学提出强烈批判，指出“无论如何泼洒计量经济学的圣水，也不能离经济学的天堂更近一步”，甚至直接否定计量经济学存在性＼[3＼]。Cartright虽然并未否认表达精确法则计量经济学的存在性，Cartright也将计量经济学界定为精确科学：法则机器（Nomological Machines）。

国内学者对计量经济学应用研究准确性的观点基本持否定态度。王美今和林建浩从可信性视角探讨了计量经济学发展历程中的可信性革命，指出计量经济学应用研究逐步走向对现实更为精确的描述，从侧面反映出计量经济学的非精确性＼[5＼]。洪永淼指出计量经济学理论本身已臻成熟，但由于观测数据和样本外预测等问题的存在，使其应用研究的分析与预测没有物理学那样精确＼[6＼]。李子奈和齐良书持类似观点＼[7＼]，从计量经济学模型功能视角对计量经济学应用研究的局限性进行解读，认为结构参数的时变性和建模路线等问题均会对应用研究造成局限，进而影响其结论精确性。刘丽艳指出计量经济学本身固有特性使其精确数量关系的表述上具有难以避免的局限性＼[8＼]。

由此引出，计量经济学是不是绝对精确的科学？其应用研究是否是对现实的精确蓝图？要回答这一问题，就要从计量经济学学科与经验现实、计量经济学模型与经济现实、计量经济学数理基础和应用研究范式四个层面进行探讨，以提升计量经济学应用研究的精确性与科学性，这也是本文的研究目的。

二、计量经济学与实在论

先验实在论框架界定了一个精确的经济世界，而计量经济学构建封闭系统与探寻覆盖法则的失败则显示其与先验实在论并不兼容；科学实在论的非精确世界计量经济学提供了存在依据，使人们能更好地理解计量经济学的性质：可靠而不精确。

1 计量经济学与先验实在论

先验实在论（Transcendental Realism）下现实包含三个层面：经验层面（经验、印象）、实际层面（事件、事件的状态）和非实际层面或“深层”（结构、机制、力量和趋势）的现实。科学研究应致力于发现产生经验规律性的深层现实，科学的目标就是解释因果规律。先验实在论给出的是一个精确的世界＼[9＼]，与计量经济学应用研究并不相融，具体表现在构建封闭系统与探寻覆盖法则的失败上。

首先，计量经济学体系内难以构建封闭系统。只有在严格控制的结构中才可能产生规律性或然行为，也就是说，封闭系统下才可能获得精确的因果关系。而对于计量经济学而言，由于其研究对象的复杂性，构建合乎要求的封闭系统具有较大难度，现实中严格的封闭系统几乎难以实现，由于个体选择并不受某个先兆法则的支配。一方面，作为数据生成原型的经济主体与经济行为本身具有社会属性，存在复杂性与异质性，并受法律和伦理因素影响；另一方面，经济活动的人类主体有其特殊性，人类要做出选择。而且，计量经济学领域框架中，构建严格封闭系统需要设定的附加假定过多，如此严格的界定体系现实中难以达到；即便达到，其也在一定程度上影响了模型估计结果的经验可靠性。

其次，计量经济学模型难以成功探寻覆盖法则。覆盖法则是联系可观察事件的潜在的一般规律性，探寻覆盖法则表示从偶然性和可观测关系中得到确定性与规律性。虽然理论的假设和公理被看做是关于稳定关联的命题，但作为社会科学的经济学，其本身并不存在恒久的规律性法则，卢卡斯批判就是对这一观点的诠释。作为规律性随机主义（Regularity Stochasticism），计量经济学框架下，人们试图通过构建内外在封闭系统来探寻随机事件规律性（覆盖法则）。外在封闭要求将“强制”变量或独立变量从非独立变量中分离出来，内在封闭要求变量（经济原型）保持恒定不变。但真实的社会与经济活动处于开放领域，计量经济学几乎不可能获得这种封闭，即便将其看做为孤立系统，也难以获得随机事件规律性，因为现实中外在条件与封闭系统二者难以同时满足。

2 计量经济学与科学实在论

科学实在论主张：（1）科学研究的对象、状态和过程是真实存在的，微观观察不到的客体也是真实的。（2）认识是外部世界的映像，理论对象只要在认识上有效便是实在的。（3）科学理论是似真的，是趋近于真理的过程。科学的目标在于完全可以接近实在论意义上的确定性世界结构。科学实在论框架下，知识世界是似真的、接近于真理的，是一个非精确的结构世界，这一非精确特质为计量经济学提供了哲学基础。

首先，“准规则”的合理性，使得科学研究可能是可靠但不精确的。理论规则并不一定总是具有高度精确性、不变性和规律性的法则，事实上，在开放世界中构建封闭系统，则必然要求一些可靠的、可操作的先验于理论规则的存在，也就是“准规则”的存在。绝大部分计量经济学知识都具有类似特性，是这些合理的“准规则”（诸如经济学的恩格尔定律等），是可靠的经验性一般化：可靠但不精确。

其次，计量经济学更侧重于对经济现实的解释而非精确蓝图。计量经济学是对不明显规律的观察而恒定规律性的测度，更为关心如何基于可行的观察推断法则机制的实际运作，而非法则机制的构建。计量模型是对经济现实的抽象与近似，观察到的是更深层次互动的复杂关系的结果，数据的表面关联很可能是误导的。计量经济学通过对不可观测法则机制所产生的事件结果的观察、粗略刻画理论模型进而解释经济现实，而非通过精确法则机器来发挥其对现实的作用。

三、计量经济学模型与经济现实

计量经济学模型体系的理论基础、两类模型转化过程及经验模型与真实DGP的关系一定程度上都影响了其应用研究结论对经济现实的解释程度，内生性地决定了其应用研究模型体系与现实的关系：对现实的似真。

1 模型体系经济基础对现实的似真与近律

从模型体系的经济基础与现实关系层面来看，作为模型体系经济基础的经济理论本身是经济现实的似真与近律，而非精确表述。

首先，经济理论假设并不真实，违背整体真实和纯粹真实。一定意义上，经济理论是非实在论的，同时也是非现实主义的。实在论要求科学理论必须具备某些现实特征。理论中大量简化和理想化的假设为反现实命题的产生提供了条件，使其违背了整体真实与纯粹真实。如经济学的核心假设以利润最大化为唯一动机，忽略其他相关动机，违背了整体真实；再如现实经济中，企业往往满足于非最大化收益，违背了纯粹真实。

其次，经济理论具有一定程度的似真性（Verisimilitude），仅是对现实的近似。近本质性（Essesimilitude）或者“与经济学本质真理及实体内核的接近程度”是经济学进步评判标准 ＼[10＼]。假设B是某种完整的语言，借助该语言经济学的理论T能得以表述。理论T的近本质性就是理论T与包含B本质或核心属性的某一子语言B目标之间的接近程度。但对于经济学来说，当假设与现实不一致时，B中将没有合适的真理作为T的目标。进而理论本身对现实的似真性决定其对经济现实的近似而非精确描述。

最后，模型的经济理论基础是对现实的理想化与抽象化，而非完全的精确表述。为兼具其适用性与指导性，经济理论必然只能概括经济现实的某些主要特征，而不可能完整、精确的描述。而经济理论对经济现实的理想化与具体化也同样存在着可能的谬误空间。当理想化假定与经济现实不符时，理想化假定就与纯粹真理相违背；而应用理想化假定时，孤立理论也与纯粹真理相违背＼[11＼]。而且，理想化过程中做了较多限定，省略很多其他因素，也为谬误空间的存在提供了可能性。

2 理论模型到可估计模型（经验模型）的非正式性

首先，理论模型到可估计经验模型的转换过程具有非正式性。计量经济学模型试图描述因果过程或机制，它虽然不能解释全部世界，但的确能够解释部分世界。如何相信模型展示了部分真实世界？就是在构建理论模型之后，再将理论模型转化为经验模型＼[12＼]。经验模型中，理论模型所界定的特定“机制”与其他机制（附加假设等）以某种方式相结合，形成可检验检说（经验模型）。虽然理论模型存在较为清晰的“法则机器”（恒定性与确定性），但可估计的经验模型中并没有这种机制作为其支撑。进而，基于统计推断的应用型检验在这里是存在质疑的。理论模型到可估计模型这一过程的非正式性意味着，计量经济学模型中界定的变量关系（经济关系），可能在真实经济世界中并不存在对应的因果律。此外，由于可估计模型并不是以“法则机器”为支撑的，因而其数据也不应视为或然过程产生的。但现实中出于数据分析的原因，不得不假定数据遵循某些概率分布特征，由基本概率分布所产生，进而可能出现假定与实际分布不符现象，影响计量经济学应用研究的科学性与精确性。

其次，计量模型中经验证据的使用具有非正式性。科学实在论框架下，科学可以是系统但非精确的：系统的但非正式的。正式科学（精确的）与猜想（非科学的）之间存在一个中间区域，即系统的非正式知识。科学判定标准认为，处于中间区域的系统非正式方法是属于科学范畴的。这为计量经济学模型应用方法提供了科学依据。计量经济学中经验证据的使用是系统化而非正式的，如计量经济学中的一些回归方程，虽然有一部分并非来自正式推导，但鉴于所研究问题性质与一般经济惯例，人们可能会倾向于使用类似的方程。计量经济学通过模型描述经济现实，使用机制来连接理论与经验模型。经验模型与机制之间的关联，经验证据的使用都是系统化而非正式的。经济学存在于正式的科学逻辑与非科学的非理性之间，这也一定程度上导致了计量经济学应用研究的非正式性。

3 计量经济学经验模型对真实DGP的非完全表述

计量经济学模型体系中数据生成过程（Data Generating Process， DGP）表述经验现实，真实DGP是经验建模的基础和依据。由于真实DGP的复杂性与不可知性，在计量经济学建模过程中以数据的概率分布来表述DGP这一理念的。应用研究者获得的关于DGP所有信息都源自样本数据，并通过统计推断和概率分布使其建立的经验模型与样本数据信息保持一致。经验模型本质上仅为真实DGP的一种近似或类似。

首先，计量经济学应用研究难以做到经验模型与真实DGP的严格一致。计量经济学中，Hendry＼[13＼]用“一致性”来表述经验模型与DGP的符合性。由于真实、完整的DGP是不可知的，人们并不知道正确观测的或度量到的部分是否为真实DGP或部分真实DGP。也就是说，概率分布表述的DGP很可能只是真实DGP的一部分（局部真理）。从似真和近律视角看，经验模型概率分布对DGP是对经济现实（真实DGP）的似真；经验模型对真实DGP的认知努力是对经济现实的近律。

其次，经验模型是真实DGP的一种类似。理论与真实世界的相关性是多方面的，现实应用中模型对真实世界的表达难以做到修辞学所主张的同构映射，而更接近于一种“类似”。根据类似理念，模型如果与真实世界某些具体方面在某种程度上具有一致性（对真实世界的具体特征进行选择性表述），则模型就对真实世界进行了有效表述。进而，某种意义上来说，经验模型与经验现实之间的映射也可被理解为模型与现实之间的类似。“类似”为经验模型与真实世界（真实DGP）之间的关系提供了一种理解方式。一方面，计量经济学经验模型的目标并非是对完整DGP进行解释，经验模型对DGP的表述仅就其可度量方面而言。经验充分性理念仅涉及可观测的方面，模型是与可获得的信息集一致的，并不能对那些不可观测的方面进行解释。同理，约化理论和一般到特殊的建模范式同样面临真实DGP不可知性问题。约化理论也很难清晰表述经验模型在具体层面是如何映射可观测DGP 的。约化过程中理论模型的转化、边缘化与因式变换进而得出可估计的经验模型这一过程，也难以避免一定程度上的数据信息损失。正是因为如此，才引发了局部DGP（LDGP）理念的提出，用以缓解可估计模型与真实DGP之间的差距。LDGP是种变量生成分析机制，可估计经验模型仅与LDGP相关联。这表明，在具体应用研究环节，经验模型难以对DGP可度量与可观测进行完全表述，“类似”可能已是经验模型对DGP表述的较高层次。

四、计量经济学的统计与概率基础

统计模型与概率约化框架是现代主流计量经济学应用研究中的主要因素，统计模型的充分性与可靠性问题、概率约化框架下的模型设定与识别问题，均不可避免地影响计量经济学应用研究的精确性，使其体现出可靠而不精确的特质。

1 计量经济学统计模型的误差识别问题

计量经济学中以数据为基础的统计模型，其误差 Mayo基于概率统计方法的误差统计解释，认为数据Z=（z1，z2，z3，…，zn）是否为假说H 提供了证据，不仅仅是Z与H 之间的逻辑或概率问题，而且包括Z是如何产生以及H是如何选择的经验问题。主要源于：（1）设定。统计模型设定是基于严格概率假定的，观测数据与概率假定相符合是模型推断的前提与基础。若真实观测数据X=（x1，x2，x3，…，xn）与概率假定的任一不符，则可能会影响推断的可靠性。由于实际与名义误差概率具有较大差异，可能会导致 t-检验事实上，005显著性水平本身是考虑到应用研究中检验的方便性而人为主观设定的。结果不可靠。（2）数据。数据收集、处理和整合过程中可能产生的系统误差以及其对统计分析的损害却关注较少。（3）度量。可估计模型的误差主要源自数据对理论“不一致”的度量，真实观测数据与理论模型提出的先验理论观点不一致，数据与理论的差距导致前者对后者不一致的度量。通常情况下基于实质性信息的理论模型是以静态为主的，而基于DGP生成的观测数据所代表的则是动态的复杂发展过程，两者本身就具有系统性的不一致性。基于实质性信息的理论模型，误差主要源于外部无效性。理论模型的误差主要源自真实世界（真实DGP）与理论所设定的先验世界具有体系性差别。

不同模型表征出差别化的误差类型，而当前计量经济学中倾向于将误差归为一类、一个整体进行探讨，影响应用研究的有效性与充分性。简单的拟合检验并不足以成为X通过H检验的充分条件，良好拟合的产生又具有一定难度，并且若H存在误差，则难以实现良好拟合。对误差探讨与分析的不足，难以避免地影响经验证据可靠性与估计结论精确性。但由于严格的误差检验过程可能会揭示出某些可能存在的误差以及误差存在的可能类型，因此，应用研究中可通过严格检验进行误差研究，以获得可靠的经验证据。

其次，经验模型是真实DGP的一种类似。理论与真实世界的相关性是多方面的，现实应用中模型对真实世界的表达难以做到修辞学所主张的同构映射，而更接近于一种“类似”。根据类似理念，模型如果与真实世界某些具体方面在某种程度上具有一致性（对真实世界的具体特征进行选择性表述），则模型就对真实世界进行了有效表述。进而，某种意义上来说，经验模型与经验现实之间的映射也可被理解为模型与现实之间的类似。“类似”为经验模型与真实世界（真实DGP）之间的关系提供了一种理解方式。一方面，计量经济学经验模型的目标并非是对完整DGP进行解释，经验模型对DGP的表述仅就其可度量方面而言。经验充分性理念仅涉及可观测的方面，模型是与可获得的信息集一致的，并不能对那些不可观测的方面进行解释。同理，约化理论和一般到特殊的建模范式同样面临真实DGP不可知性问题。约化理论也很难清晰表述经验模型在具体层面是如何映射可观测DGP 的。约化过程中理论模型的转化、边缘化与因式变换进而得出可估计的经验模型这一过程，也难以避免一定程度上的数据信息损失。正是因为如此，才引发了局部DGP（LDGP）理念的提出，用以缓解可估计模型与真实DGP之间的差距。LDGP是种变量生成分析机制，可估计经验模型仅与LDGP相关联。这表明，在具体应用研究环节，经验模型难以对DGP可度量与可观测进行完全表述，“类似”可能已是经验模型对DGP表述的较高层次。

四、计量经济学的统计与概率基础

统计模型与概率约化框架是现代主流计量经济学应用研究中的主要因素，统计模型的充分性与可靠性问题、概率约化框架下的模型设定与识别问题，均不可避免地影响计量经济学应用研究的精确性，使其体现出可靠而不精确的特质。

1 计量经济学统计模型的误差识别问题

计量经济学中以数据为基础的统计模型，其误差 Mayo基于概率统计方法的误差统计解释，认为数据Z=（z1，z2，z3，…，zn）是否为假说H 提供了证据，不仅仅是Z与H 之间的逻辑或概率问题，而且包括Z是如何产生以及H是如何选择的经验问题。主要源于：（1）设定。统计模型设定是基于严格概率假定的，观测数据与概率假定相符合是模型推断的前提与基础。若真实观测数据X=（x1，x2，x3，…，xn）与概率假定的任一不符，则可能会影响推断的可靠性。由于实际与名义误差概率具有较大差异，可能会导致 t-检验事实上，005显著性水平本身是考虑到应用研究中检验的方便性而人为主观设定的。结果不可靠。（2）数据。数据收集、处理和整合过程中可能产生的系统误差以及其对统计分析的损害却关注较少。（3）度量。可估计模型的误差主要源自数据对理论“不一致”的度量，真实观测数据与理论模型提出的先验理论观点不一致，数据与理论的差距导致前者对后者不一致的度量。通常情况下基于实质性信息的理论模型是以静态为主的，而基于DGP生成的观测数据所代表的则是动态的复杂发展过程，两者本身就具有系统性的不一致性。基于实质性信息的理论模型，误差主要源于外部无效性。理论模型的误差主要源自真实世界（真实DGP）与理论所设定的先验世界具有体系性差别。

不同模型表征出差别化的误差类型，而当前计量经济学中倾向于将误差归为一类、一个整体进行探讨，影响应用研究的有效性与充分性。简单的拟合检验并不足以成为X通过H检验的充分条件，良好拟合的产生又具有一定难度，并且若H存在误差，则难以实现良好拟合。对误差探讨与分析的不足，难以避免地影响经验证据可靠性与估计结论精确性。但由于严格的误差检验过程可能会揭示出某些可能存在的误差以及误差存在的可能类型，因此，应用研究中可通过严格检验进行误差研究，以获得可靠的经验证据。

其次，经验模型是真实DGP的一种类似。理论与真实世界的相关性是多方面的，现实应用中模型对真实世界的表达难以做到修辞学所主张的同构映射，而更接近于一种“类似”。根据类似理念，模型如果与真实世界某些具体方面在某种程度上具有一致性（对真实世界的具体特征进行选择性表述），则模型就对真实世界进行了有效表述。进而，某种意义上来说，经验模型与经验现实之间的映射也可被理解为模型与现实之间的类似。“类似”为经验模型与真实世界（真实DGP）之间的关系提供了一种理解方式。一方面，计量经济学经验模型的目标并非是对完整DGP进行解释，经验模型对DGP的表述仅就其可度量方面而言。经验充分性理念仅涉及可观测的方面，模型是与可获得的信息集一致的，并不能对那些不可观测的方面进行解释。同理，约化理论和一般到特殊的建模范式同样面临真实DGP不可知性问题。约化理论也很难清晰表述经验模型在具体层面是如何映射可观测DGP 的。约化过程中理论模型的转化、边缘化与因式变换进而得出可估计的经验模型这一过程，也难以避免一定程度上的数据信息损失。正是因为如此，才引发了局部DGP（LDGP）理念的提出，用以缓解可估计模型与真实DGP之间的差距。LDGP是种变量生成分析机制，可估计经验模型仅与LDGP相关联。这表明，在具体应用研究环节，经验模型难以对DGP可度量与可观测进行完全表述，“类似”可能已是经验模型对DGP表述的较高层次。

四、计量经济学的统计与概率基础

统计模型与概率约化框架是现代主流计量经济学应用研究中的主要因素，统计模型的充分性与可靠性问题、概率约化框架下的模型设定与识别问题，均不可避免地影响计量经济学应用研究的精确性，使其体现出可靠而不精确的特质。

1 计量经济学统计模型的误差识别问题

计量经济学中以数据为基础的统计模型，其误差 Mayo基于概率统计方法的误差统计解释，认为数据Z=（z1，z2，z3，…，zn）是否为假说H 提供了证据，不仅仅是Z与H 之间的逻辑或概率问题，而且包括Z是如何产生以及H是如何选择的经验问题。主要源于：（1）设定。统计模型设定是基于严格概率假定的，观测数据与概率假定相符合是模型推断的前提与基础。若真实观测数据X=（x1，x2，x3，…，xn）与概率假定的任一不符，则可能会影响推断的可靠性。由于实际与名义误差概率具有较大差异，可能会导致 t-检验事实上，005显著性水平本身是考虑到应用研究中检验的方便性而人为主观设定的。结果不可靠。（2）数据。数据收集、处理和整合过程中可能产生的系统误差以及其对统计分析的损害却关注较少。（3）度量。可估计模型的误差主要源自数据对理论“不一致”的度量，真实观测数据与理论模型提出的先验理论观点不一致，数据与理论的差距导致前者对后者不一致的度量。通常情况下基于实质性信息的理论模型是以静态为主的，而基于DGP生成的观测数据所代表的则是动态的复杂发展过程，两者本身就具有系统性的不一致性。基于实质性信息的理论模型，误差主要源于外部无效性。理论模型的误差主要源自真实世界（真实DGP）与理论所设定的先验世界具有体系性差别。

不同模型表征出差别化的误差类型，而当前计量经济学中倾向于将误差归为一类、一个整体进行探讨，影响应用研究的有效性与充分性。简单的拟合检验并不足以成为X通过H检验的充分条件，良好拟合的产生又具有一定难度，并且若H存在误差，则难以实现良好拟合。对误差探讨与分析的不足，难以避免地影响经验证据可靠性与估计结论精确性。但由于严格的误差检验过程可能会揭示出某些可能存在的误差以及误差存在的可能类型，因此，应用研究中可通过严格检验进行误差研究，以获得可靠的经验证据。