数理方法和经验分析在经济研究中的作用——一个基于辩证唯物主义认识论的探讨

2016-11-21周宙，魏杰

当代经济研究 2016年8期

关键词：数理先验变量

周　宙，魏　杰

（1.清华大学经济管理学院，北京100084；2.深圳市罗湖区发展研究中心，深圳518000）

数理方法和经验分析在经济研究中的作用——一个基于辩证唯物主义认识论的探讨

周宙1，2，魏杰1

（1.清华大学经济管理学院，北京100084；2.深圳市罗湖区发展研究中心，深圳518000）

虽然人们所掌握的信息集只是社会总信息集的一部分，但是社会经济可以通过社会实践和构建理论来认知。在通过发展经济理论认知社会经济的过程中，实证方法提供了重要的工具作用。数理方法保证了理论推导过程中的严谨性和逻辑自洽，同时其对前提假设的严格限定和推理过程的形式化提高了理论研究中各分工部分的交流效率；经验方法加深了我们对市场过程结果中各变量间相互关系的理解，同时为相互竞争的理论的选择和比较提供了一个可参考的标准。但这两种方法有其内在的缺陷，它们不能对预测提供帮助，也不能保证理论朝认知真实社会经济的方向发展，因此我们需要鼓励理论研究的试错和研究方法的多元化。

实践；数理方法；经验分析；市场过程；经济预测

一、引言

真实的世界是唯一的，但由于其复杂性以及研究者观察的角度不同，使得人们对它的描述不唯一。为了降低对未来的不确定性，提高实践的效率，人们建构各种理论来对现象进行解释，并对实践进行指导。判断理论好坏的重要标准之一，是理论对现象的解释能力。判断理论好坏的另一重要标准，是该理论建构过程方法上的科学程度。一个科学的理论建构过程，是第三方可模仿、理解和裁断的。科学不只是一套语言体系，更是一套指导实践和认知的工作手册。科学方法强调客观性、独立性和操作上的可重复性。正因为如此，科学可以通过文字、语言、音像等信息载体大范围扩散。对照实验，是科学研究的主要方法之一。但社会科学很难模仿自然科学进行控制条件下的对照试验，而经济学却被认为是最接近自然科学的最科学的社会科学，其原因在于经济学是形式化程度最高的社会科学，其形式化程度保证了经济学理论论证过程的客观性、严谨性和科学性。经济学理论的形式化是基于其对社会经济的数据生成过程（Data Generation Process，下文简称DGP）的实证处理。经济学中常用的实证方法有两种，一种是基于数学建模（含几何模型）的数理方法，一种是基于统计数据的经验分析，后者常见的形式是计量回归和宏观模型参数的校准与估计（如随机动态一般均衡模型“简称DSGE”的参数估计与外生冲击影响的模拟）。

马歇尔和萨缪尔森讨论了数理方法对经济研究的作用，他们都将数理方法看作一种描述经济理论的工具。［1］［2］关于计量经济学这一实证方法对经济理论研究的作用，李子奈和齐良书等从模型设定和计量与理论发现的关系等角度做了深刻的探讨，［3］［4］［5］王美今和林建浩对计量经济学的可信性做了详尽的讨论，［6］胡明则从方法论的角度对实证经济学的发展脉络做了仔细的梳理。［7］本文试图从社会经济是否可以认知，如何认知，以及在这一认识过程中数理方法和经验分析如何帮助认知来探讨这两种主要的实证方法对经济学发展的意义。

本文肯定了辩证唯物主义的认识论立场，认为社会经济现象和其潜在的数据生成过程是可以认知的，数理方法和经验分析在我们建构认知的社会经济模型和潜在DGP的理论中作用巨大，但是我们却要对这两种方法的使用保持谨慎。同时我们还认为，当前的经济理论还很不完善，更多的是处于资料分析和理论建构的发展阶段，基于这些不完善理论的结论来提出相关的政策建议是武断的。想要对未来的经济状态进行精确预测，经济学还有很长的路要走。更重要的是，未来的经济状态可能本质上是难以精确预测的，我们能做的更多的是以包容的心态对待社会实践中的试错，完善社会的基础设施和社会规则，为进一步的社会实践提供便利，以此提高经济运行的效率。

二、经济学理论的认识论基础

1.社会经济是否是可认知的？

在讨论之前，我们首先需要回答的问题是：社会经济是否是可以被认知的？这一问题并不那么容易直接给出答案。首先，经济中存在着不确定性，而不确定性本质上是一种信息不充分。我们基于对社会做出认知的信息基础是已有的历史信息，它们并不包含对未来的信息，而且未来的不确定性是不可预测的，①我们无法利用历史信息实现对未来经济的完全认知。那么对于过去的和现在的社会经济呢？我们也同样面临着信息不充分，最明显的是许多信息是无法被描述的，也无法获取。这导致在认识社会经济时，我们所依托的是一个有限的不完全信息集。更为重要的是，我们的社会实践是社会的一部分，我们的认知行为又只是社会实践的一部分，我们所掌握的信息只是社会总量信息的一部分（如图1所示），我们将这一部分称为“人类信息集”，将社会的总信息称为“真实社会总信息集”，前者是后者的真子集，难以建立一个从后者到前者的一一映射。但这是否意味着社会经济是不可认知的呢？我们只能说，由于人类信息集只是真实社会信息集的一个真子集，所以我们无法得到关于真实社会的完全信息。但是真实社会是可认知的，因为我们可以主观能动地搜集和整理信息，并进行个体间的信息交流和代际传递，进而不断地扩大人类信息集，并加深对我们所掌握信息的理解和利用，进而构建一个从真实社会总信息集到人类信息集的非一一映射，该映射将真实社会简化，抽象掉我们不关心也无法获取的信息，对剩下的信息加以分析和综合，得到对真实社会的可以理解的主观认知（社会分工中的知识创造和传播上的分工加大了这一活动的效率）。后面的这一个过程正是辩证唯物主义可知论所依赖的个体主观能动的认知过程的实践基础，科学的理论工作主要集中于该过程。经济学要做的就是帮助我们认知真实的社会经济。

图1　信息集关系

2.经济学如何认知社会经济？

在展开此部分前，我们先对人类信息集的获取和构成做一简单说明。人类信息集是一个总体概念，指的是人类社会所积累的信息存量，它是个体所掌握的信息和历史上已经累积的所有信息的总和。当前的历史信息，是历史上的个体信息。个体获取的信息来源于自己的内省和学习（探索），前者是朝内的实践，后者是向外的实践。总之，人类信息集来源于人类实践。

前面已经指出，我们处于一个不确定性的社会环境之中。因此，在某种程度上，我们的所有实践都是一种试错，而试错的结果有三种：试错成功、失败和暂未失败（经济活动是有时耗性的，在某一时刻试错可能还未彻底结束）。［8］所以，人类信息集由三部分构成：试错失败，得到关于怎么做不可行的认知，我们称之为否定信息；试错成功，得到怎么做可以成功的信息，我们称之为肯定信息；试错还未结束，只能基于信念或直觉进行主观臆断，从而得到模糊信息。否定信息和肯定信息可能会互相转化，当前认为不对的可能是因为现有的认知不足造成，当前普遍认为是对的，以后也可能被证明是错的。因此，不应盲目抬高肯定信息相对于否定信息的作用。但是，在理论的构建中，肯定信息的作用大于否定信息，因为它是能告诉我们是什么、怎么做的指导性知识。

那么，经济理论是如何帮助我们认知社会经济的呢？其自身又是如何发展的呢？为便于描述，我们结合图2来对此进行分析。

图2　实践、理论与认识过程

我们将最初的人类信息集称为“人类信息集I”，将获得该信息集的实践称为“实践I”。基于这一初始信息集I，人们尝试对经济现象进行描述、理解和预测，在这一过程中会形成一些基于实践的初始概念，并有许多关于这些概念之间的归纳及演绎的相关关系和因果关系，我们将这些概念及概念间相互关系的知识体系称为“先验理论”。人们基于这套先验理论做出对经济的朴素认知。这套先验理论对应的并不是直接的真实社会，它们对应的是这套理论所简化的一个抽象的社会。但是先验理论的概念体系都是关于真实社会的描述（而且人们也这么认为），真实社会的变化会引起这些概念本身所牵涉到的变量的变化和表征概念间关系的变量间关系的变化，先验理论的好坏在于能否帮助我们通过这些变化捕捉到真实社会的变化。依先验理论建构的变量及变量间关系的变化能够被我们观测到，由真实社会变化引起变量变化及变量间关系变化从而产生新数据的过程，就是我们所说的潜在的数据生成过程（DGP）。真实世界并不是一堆数据，也不是一个数据生成机器，是人们的认知实践将其抽象并进一步概念化从而产生一个间接测度真实社会变化的数据生成过程。通过这种抽象化和概念化的理论转化，我们将外在世界引入人类思维的内在世界，依此来认知社会。从这一点来看，真实的数据生成过程不可真实得到，它是先验理论对应的一个关于真实社会的“象”，人们认为真实DGP就是真实社会，其实它只是经人们的理论主观化、理论化、人文化后的一个抽象。因此，真实DGP产生的数据能否准确、清晰和便捷地反映真实社会的变化与得到这些数据的指标体系以及这些指标体系编制所依赖的那套概念体系及其基于的先验理论的有效性有关。人类信息集的大小与建构先验理论的有效性有关，信息集的扩大有助于理论建构，但不是严格比例关系，这取决于其中的肯定信息的比例以及肯定信息的正确性。

有了先验理论之后就有了一个与其对应的真实的潜在数据生成过程。人们基于先验理论编制关于潜在真实DGP的测度的统计指标系统，②并观测出相关的经济数据。当然，这些数据中有的是之前的实践I中就存在，有的只是为了便于实践而利用统计学理论编制和收集。人们利用这些数据认知真实DGP，利用的方法就是用一个模型将他们整合起来，该模型使得各数据所指称的变量之间的关系逻辑化。所谓的逻辑化只是使数据符合实践和认知中的归纳与推理，使其能够被理解。这个模型被当做对真实DGP的模拟，是我们对真实社会的简化、主观化与人文化。因此，模型并不一定是对真实DGP（更不是对真实社会）的直接反映，而是将我们得到的数据碎片按我们的主观经验以符合我们主观逻辑（演绎和归纳）的方式加以拼接。基于模型，人们还原一个数据生成过程，我们称之为“认知的DGP”以区别于真实的DGP。该认知的DGP是对模型的升华，它比模型具有更高的抽象程度和一般化程度，其对应的不再只是数据，而是人们所理解的产生所有数据的内在机制。以认知的DGP为基础，人们修正或重构对真实社会的认知，得到新理论，我们称之为“后验理论”。后验理论需要整合实践I之后所有活动产生的新信息，至少是要能够最大可能的与这些信息相容。后验理论可以帮助我们挖掘认知的DGP中所蕴含的更多潜在的经济信息和变量关系，并且可帮助我们对之前的数据做出更深刻的理解，得到新的人类信息集，即“人类信息集II”（人类信息集II中的部分信息是依据后验理论的推理和猜测，它们合乎认知的DGP，但可能与真实世界相悖，这是理论可证伪性的逻辑基础）。基于此信息集，我们形成对真实经济的新认知，即“认知的社会”。以此为基础，帮助我们理解观测，进行对观测的解释，并适当预测，以此减低不确定性，为我们的实践提供“安全感”（让我们认为行动是合适的，有依据的），③并进一步指导我们的后续实践，即图2中的“实践II”。依此循环，加深我们对社会经济的认知。

从上面我们可以看出，不同的先验理论对应不同的真实DGP。同一真实DGP因为人们对数据观测、解读的差异以及模型选择的不同有不同的“认知的DGP”。④这样会有不同的后验理论。基于不同先验理论的不同的后验理论之间交流难度较大，可能呈现为不同的范式；基于同一先验理论的不同的后验理论之间也存在交流障碍，但相对较小一些，多呈现为同一理论的不同流派。两种不同流派之间（及之内）都是相互竞争的。

虽然所有不同的后验理论都基于同一个人类信息集，原则上似乎是可以交流的，因为有共同的信息基础。但由于信息都是主观的（只有经个人理解消化的信息才能被个人所用），［9］［10］所以在建构先验理论的信息核之间，以及后面所新增的信息之间（随实践与认知而新增的信息）存在差异（不可通约），所以本质上不同（后验）理论是基于不同的信息基础的，可以交流的共同信息较少。后验理论都要汇入信息集II中，虽然不同理论间相互竞争甚至互斥，但不排除互相共享成果及信息，有利于知识的整合。

3.如何保证认知方向的正确性？

如何保证“认知的真实社会”与“真实社会”的差异在人们可接受的范围内，或者如何保证前者向后者趋近？其实，理论的发展也是一种试错过程（经济主体的试错行为是一种探索和认知实践），该过程包含对外探索实践的试错，也包括对内思想实践的试错（如思想试验）。既然是一种试错行为，那么提高试错的效率也就同时提高了成功建构接近真理的理论的效率。以下三个方面都可以提高理论探索的试错效率：（1）鼓励自由试错，扩大信息源；（2）提供“集中”的信息交流平台，加大信息扩散交流的效率；（3）保障理论自由竞争的机会，鼓励理论创新与相互竞争。也就是用大量的试错来创造和搜集信息，用高效的信息扩散减少重复试错，提高试错效率，再用大量试错来构建理论，并让其彼此竞争。但竞争不能保证理论探索方向的正确性，因为竞争虽然可以优胜劣汰，但这只是理论在人类可接受性上的优劣，并非真实性上的优劣。为了保证方向的正确，需要鼓励多元化，提高真实性较高的理论的存活概率。先存活再发展。只有在足够长的实践中不断淘汰不利于实践的理论，同时真实性较高的理论还会通过扩大自己的受众或渗透入其他理论来提高自己的影响范围，这样才能保证认知方向的正确性（图2中的虚线部分是否有效，对认知方向的正确非常关键）。依据历史唯物主义，社会是在不断演进的，我们基于社会实践的认知水平也在这一过程中得到提高，鼓励试错和个体之间的交流，可以提高认知实践的效率。

三、数理方法和经验分析在经济理论建构中的作用

人类的经济活动镶嵌于社会中。社会微观个体（个人和组织）的经济行为都是有意图的，但其行为方式可分为两种：遵照习俗与惯例的自发行为和基于经济核算的有目的的自觉行动。无论是自发行为还是自觉行动，都会在各经济主体所处的社会共同体内部互相影响，各主体依据反馈信息做调整，最后达到一个社会的宏观结果。达成这一宏观结果的社会过程在市场经济中被称为市场过程。市场过程使得原来不一致的个体行为互相折中，最后趋于一个稳定的无意图结果。经济主体会依据最后均衡状态中的个人经济结果来形成新的惯例或者社会共同的习俗，促成制度的演进，或者以此修正自己基于行动的经济核算信息，调整自己的行动。经济理论的目的就是认知这个动态的市场过程，进而理解社会的经济演进。

要想建构这样的经济理论，需要抽象出关于个体行为的决策过程、决策之间相互影响的反馈机制以及经济内在演化的动态机制或最终均衡状态所需具备的特征。简言之，经济理论需要模型化市场过程。在这个过程中，我们常用的两种实证研究方法为数理方法和经验分析，这两种方法与演绎法和归纳法有很大联系，但不是简单的对应关系。

1.数理方法

数理方法主要在上述认识论过程的“先验理论—数据—模型—认知的DGP—后验理论”中起作用。数学是高度形式化的人类逻辑，它以对概念的定义和关于概念及概念间相互关系的公理为基础，讨论基于这些公理的变量间的数理关系。数理逻辑使人类逻辑高度抽象和整合，从而将分析过程形式化、符号化，可以让人们在分析问题的时候不顾所分析的概念所对应的具体对象，而专注于各变量间形式上的数量关系。［11］从这一点上说，数理方法是没有实质内容的，只是一种运算方法，假设本身就蕴含了对应的结论。或者说，假设与结论的关系只是一种同义反复。也正因如此，数理方法展现了逻辑上的严谨和自洽。

我们用图3来展示数理方法在经济研究中的运用。首先，人们依据已有的经济理论抽象出我们要研究的经济主体以及这些主体行动所受限的经济环境，然后再依据经济理论（前文中的先验理论）结合自己需要研究的具体问题抽象出我们想要分析的变量。我们可以直接凭思想试验或者文字、图像和语言推理来讨论这些变量之间的内在逻辑关系，推理所凭依的根据就是经济理论、常识、观测和公理。但当推理的逻辑链过长，或者所讨论的变量较多，变量所组成的系统内部的交互影响较复杂时，我们不能保证推理的正确性，不能保证各种处理在逻辑上的自洽。更重要的是，由于研究者在表达和理解上的主观差异，我们交流假设以及由假设到结论等内容时，可能存在信息模糊。这两个原因降低了理论研究中分工和交流的效率。数理方法的引入，可在某种层度上缓解这一问题（图中虚线部分是数理方法最具工具意义的地方）。

图3　数理方法与理论研究

当我们使用数理方法时，首先我们需要对各变量做出严格的数学定义，将这些对应于具体经济意义的变量限定在数学概念的定义内，为了便于后面数学推理的进行往往需要做出一些严格的假设限定。然后再进一步依据假设和公理设定这些变量之间具体的反应函数（显式的或隐式的），这些反应函数要能够在最基本的意义上表达出某一变量与另一变量之间的应变关系，在考虑一对变量的应变关系时可以不必考虑系统内的其他变量的影响，也即这一关系可以是局部的，但必须是合理的。合理指的是合乎先验理论、常识与观测。以此为基础，运用数学运算得到各变量间最后的关系——系统的均衡结果。

该过程利用原来的先验理论构建了一个具体的认知的DGP。我们可基于这一数理化后的以具体模型形式呈现的认知的DGP来研究各变量间的对应关系，这时的对应关系不再是局部的，综合了系统内所有变量间交互反馈的影响。它不但可帮助我们认识原来关注的变量间关系，还可得到副产品——我们没有关注的变量间的潜在关系。

因为只要数学推导过程没有错误，那么上述由假设到结论的逻辑过程一定是自洽的，而且，由于在分析之前就已经将具体假设形式化，所以在理论交流上我们可以不必纠结于因表述与理解的模糊导致推理的正确性、以及结论所依据的前提的争论，而直接考察假设的合理性、变量间局部反应函数的合理性和模型结论的合理性，提高了研究和交流的效率。

如果我们在上述模型中引入新的变量向量y，y=（y1，…，ym）′，其他条件不变。我们重复上面的计算可得到新的市场供需双方的最优对应函数和均衡结果：

此外，数理方法只能在先验理论内部进行逻辑分析，迈出这一范围，就没有其他作用。所以，数理方法只能使现有理论更精细化，加深对现有理论和信息集的认识，并不能带来理论上开创性的新认知。我们必须借助于数理之外的分析，比如依先验理论放松假设、调整变量间的局部关系或结合社会实际的发展变化探索经济内部的新的影响机制等，来修正之前的模型得到新的后验理论。至于依靠数理方法对未来经济做预测，这是难以进行的。首先，在进行数理分析时，我们对原来的真实DGP做了很大的简化，许多不关注的变量被抽象掉了，所以数理模型得到的认知的DGP本质上只是一个局部均衡分析，并未反映出系统内的所有反馈效应。其次，在推理的过程中，如果我们对反应函数给定了一个特定的显示的函数，则限定了变量间的数量关系，而这一数量关系只是基于历史信息给出的归纳上的静态关系。⑤而经济系统是动态演进的，在我们分析问题时，这一数量关系可能已经变化，所以预测是不可靠的。如果我们给定的是一个隐式的一般函数，那么我们只能得到一个定性的模糊预测，最后结果的确定性程度与我们对这些隐式函数所加的前提假设有关，而这些假设不一定有现实的经济意义上的依据，另外它们的有效性取决于之前先验理论的正确性和为了使用数理运算而对变量关系作的假设限制的合理性。

2.经验分析

经验分析方法指的是运用现有的历史信息来审视和估计各变量间具体的统计上的数量关系或检验先验理论与现实观测的拟合程度。常用的经验方法有两种：计量方法和数理模型校准与估计。经验分析并不是简单的归纳法的应用，虽然它主要是利用历史数据进行类似于归纳法的分析，但在模型的设定、估计与解释中都要用到演绎推理。与数理方法不同的是，经验分析强调对现实数据的拟合。

我们用图4来阐释经验方法在经济研究中的运用。首先，我们依据现有的先验理论和数据，结合计量、统计等知识建构待估计与检验的有关经济最终均衡状态的模型，这一模型可以是一组竞争性的模型。⑥需要说明的是，与数理方法不同，经验方法更多的关注于测度经济主体行动的变量间最终的经济关系，而不关注于这一关系如何由个体决策经市场过程得到。即，经验方法不关注个体的内在决策以及决策间的交互反馈过程。⑦然后，利用统计数据来估计模型中的具体的函数形式和参数值，并以此为基础结合先验理论做假设检验，得到后验模型或对后验模型的评价。后验模型可以是竞争模型的估计结果，也可以是对一组竞争模型的选择性甄别（证伪或暂不证伪）。依据这些结果，可以加深对原有理论和数据的认识，调整人们对DGP的认知，进一步修正原有理论并得到后验理论。后验理论可以是对一组竞争的先验理论进行选择，也可以是修正先验理论。因此，经验分析不但可以用来检验已有理论，也可以用来发现新理论。

图4　经验分析与理论研究

我们需要注意，通过检验现有理论与现实数据的拟合情况来评价理论，这与数据和计量理论本身的有效性有关。一个逻辑自洽的理论是不会错的，如果它与数据不符，要么是理论的假设前提不符现实，要么是数据没有很好地描述现实。因为现有统计系统指标的编制与测量本身就受到理论的指导，所以原则上是不可以用现有数据检验先验理论的，这存在着用一种理论检验另一种理论的嫌疑。但是，有许多的统计指标是实际商业实践的记录，而且我们确实可以将大量数据与相应的具体经济行为一一对应，做出明确的界定和理解，所以我们可以在一组竞争的模型中选出一个与现实拟合更优的模型。只不过在这么做时，我们需要谨慎地注意到二者的前提假设之间的区别。

经验方法中数理模型的参数估计与校准主要是在已有的数理模型基础上，利用现实数据来校准或估计模型中的未知参数（如前一部分中的α、β和θ），然后以此讨论参数变化时各内生变量会怎样变动，这实质上是在做预测。这样做有两个问题：（1）正如前面讨论过的，数理模型所包含的变量是不完备的，本质上只是局部均衡分析，而且在构造目标函数和约束条件时会人为引入非现实的限制，这使得数理模型与真实DGP间存在较大的差异，无论校准后的模型在样本内表现得如何，对理解真实DGP也没有意义，该模型的意义只体现在原有的数理模型能够加深人们对构建该模型的先验理论的理解；（2）如果因为校准后的模型在样本内表现不好，并因此而修改原有模型使得模型与现实数据的拟合程度提高，这种做法也是不可取的，因为一方面有可能数据本身就有问题，另一方面即使数据是高质量的，由于数理模型只是对真实DGP的一个局部抽象与简化，该模型不可能准确反映出真实DGP的全局变化，强行地修改模型可能扭曲原本准确反映了变量间局部应变关系的假设。在某种程度上说，数理模型的估计与校准甚至都不能称为真正的经验分析。

经验分析中的计量方法是希望结合现实数据提供我们对经济变量间关系的理解，但因为模型设定和建模基础的问题，可能会给我们带来一些误导。例如，假设我们想要考虑一组变量（y，x）间的变化关系，其中x=（x1，…，xn），真实DGP所反映的各变量间的关系是：

y=f（x1，z）+ε，其中x1=（x1，…，xm），m〈n，z=（z1，…，zw），ε为经济系统内的不确定性，其均值为零且与各变量不相关。我们将上述函数在均衡处进行一阶泰勒展开：

其中：

则会存在如下几个问题：（1）设定的模型因为遗漏了重要解释变量和包含了无关变量而使得估计参数不是真实参数的一致估计量或使假设检验失效，从而不能得到数据背后所蕴含的变量间的数量关系；（2）即便模型设定正确，因为真实社会处于向均衡调整的市场过程之中，现实数据反映的不是均衡处的变量关系，而且我们并不能确定现阶段处于市场过程中的哪一阶段，所以我们不能知道估计的结果所对应的确切的经济含义。

这些分析也显示出经验分析在进行预测时的局限性。卢卡斯（Lucas）早已对用经验模型做经济预测提出过批判，但他更多的是针对没有微观基础的结构性模型。［12］其实，即使是现在声称具有“微观基础”的模型，其对经济的预测能力也是有限的。更何况这些模型只是建立在“代表性个体”假设的基础之上，用代表性个体的反应代替个体间的互动，实际上并未涉及市场过程中个体决策间的交互作用以及由

如果在进行计量分析时设定的回归模型是：此引起的市场结构调整，算不上真正的微观分析。此外，经验分析不能提供准确预测的原因还有：（1）如果我们基于全样本信息构建的模型做样本内预测，这样做是无用的，因为建构模型时已用到了样本内需预测的信息，属于用自己预测自己。若只用部分样本信息建构模型，⑧用另外一部分样本做样本内预测也没有意义，因为如果该样本内的DGP未发生变化，预测只不过是一个纯粹的数据模拟游戏，并无本质上的新信息；⑨如果样本内的DGP发生了变化，利用之前样本估计的模型无论预测的结果如何都不能提供对经济的真实认识。（2）如果我们做样本外预测，则面对着前面提到过的关于未来的不确定性问题，即我们不能用历史信息预测未来的新信息，因为经济是动态演进的，其经济结构发生着变化。（3）常见的用随机动态一般均衡模型的脉冲反应函数来预测未来的冲击对稳态的影响的分析，纯粹是一种基于数学建模的数值游戏，因为经验分析的重要意义就是提供对经济主体间复杂的个体交互作用结果所反映出的变量间的经济关系，而做脉冲反应时却要假设这些交互作用不变，等于是去掉了市场过程谈市场结果的变化。更重要的是它们关于经济主体的内在决策过程基于一个人为设定的目标函数和信息更新机制，未充分考虑动态反馈效用引起的经济核算调整，且这些模型只考虑部分变量，是局部均衡，变量的选择是研究兴趣导向而非现实现象导向的，有很大的随意性。

虽然经验分析方法不能为预测提供帮助，但却可以帮助我们加深对变量间逻辑关系的理解，这能够为建构和发展后验理论提供数据资料，帮助我们解释经济现象，通过试错促使认知的DGP向潜在的真实世界逼近，并为进一步的研究提供建构更合理的先验理论关于变量间相互关系上的认知。同时，经验方法也让我们清楚基于先验理论的潜在DGP在联系“真实社会”和依据后验理论的“认知的社会”间的桥梁作用。关于DGP的认知和建构，直接影响到经验研究的有效性和可信性。

四、结论

虽然我们不能得到关于社会经济的全部信息，但是社会经济却是可认识的。只不过这一认知过程需要经历长期的、曲折的探索。数理方法和经验分析是经济研究中最重要的实证方法，它们使经济理论的研究尽可能地降低来自于价值评判的影响，提高我们的逻辑推理能力，加深我们对现实数据的理解，帮助我们更好地认识社会经济的运行。具体地：（1）它们可以促进理论发展中的分工，提高分工和交流的效率；（2）数理方法的正确应用可以保证理论内在的逻辑自洽，提高逻辑推理的效率，还可以充分考虑模型内各变量间复杂的交互作用的反馈影响，加深我们对先验理论的理解；（3）经验分析可以保证理论与实践的契合度，为相互竞争的理论的比较和选择提供可操作的基于对现实经济数据解释能力的参考。

经济学是一门社会科学，其理论必须有相应的实质内容，需要与经济现象相联系。但是现有数理方法和经验分析过度依赖于数理模型和受已有理论影响的数据，在进行假设构造或模型设定时牺牲了过多的现实性，为能够保证数理推导的进行和模型估计中的前提假设能够得到满足，又对经济变量间的相互关系做出过多形式上的抽象和简化，这极大地降低了经济理论的实质内容，降低了理论的解释能力。正因为这些原因，使得经济学越来越成为脱离了经济现实的过度形式化的与经济现象无关的“纯理论”，所以我们在做实证研究时必须对此保持警惕。另外，由于未来是不确定的，构成经济系统的分工网络一直处于动态的演进之中，我们不能基于实证分析中给出的经验结果而做对未来的预测，更不能基于这些不切实际的预测来做政策建议。

社会经济的发展是生产力与生产关系相互作用的历史过程，这其中生产方式的演化也起着重要作用，理论的发展和认识水平的提高有利于在实践中指导生产方式的选择与改进。为了促进经济学朝向认知真实世界的正确方向发展，我们应该鼓励理论试错，同时要对不同流派的理论和研究方法持包容的态度，鼓励理论和方法的多元化。

注释

①本文中的“不确定性”与奈特的定义相似，指的是经济主体不知道未来可能出现的结果，或者即使知道某些可能的结果，但却对这些结果出现的概率分布缺乏信息。

②人们认为这些数据测度是关于真实世界的，其实只是关于真实DGP的。实际上，所有的观测都是有理论背景的，都是被已有理论“污染”了的。

③模型与真实DGP的拟合度影响目标的实现程度，因为目标和目标的量化指标也是依据理论数据编制系统而制定的，但最终的目的或意义则是与真实世界有关。前一目标不同于后一目的。

④一个先验理论是否对应一个真实DGP？如果不存在理解上的模糊和差异，回答是肯定的。

⑤有些显式函数甚至都没有历史信息基础，只是学者在建模时出于便利的考虑。

⑥虽然也有研究直接“让数据说话”构造貌似没有理论支撑的模型，但是其数据本身是有理论含义的，而且变量选择也并不是纯随机的。

⑦从这一点看，经验方法是事后的、现象的测度与描述理论。

⑧如果这一部分样本的选取是随机的，当样本内的DGP发生变化（先验理论容许的参数或函数形式的变化）时，实际上等同于一个样本外预测。

⑨不过确实可为一组竞争理论提供比较参考。但谁也不知道真实的DGP有无变化，所以参考价值有限。

［1］马歇尔.经济学原理［M］.北京：华夏出版社，2005.