主流经济学可以给我们带来什么样的知识

文/杨麒渊（重庆财经学院）

2008年金融危机后，主流经济学（新古典经济学）遇到了一场严重的信任危机。英国女王在访问伦敦经济学院时质问经济学家们：“为什么没人预测到金融危机的发生？”2014年，曼彻斯特大学一个自称“后危机经济学会”的学生组织发表了一份60页的宣言，呼吁对经济学教育进行实质性改革。同时在经济学家内部也出现了很多的批评的声音，如克鲁格曼认为，过去30年来，宏观经济学说得好听点是毫无用处，说难听点是贻害无穷，学术建筑的崩塌恰恰也意味着现实世界中市场的崩溃，其结果是严重的经济衰退[1]；斯蒂格利茨指出，不仅仅是经济出现了“自由落体”，经济学理论也在“自由落体”。而德隆也坦承经济学深陷危机。面对政治家、公众和经济学同行对于主流经济学家的经济理论的质疑，经济学家卢卡斯、阿西莫格鲁、马斯金、泰勒、伯南克等都站出来为主流经济学理论辩护，辩护的核心是主流经济学理论目前来说还是最好的理论，要么是在应用过程中出现问题（如政策的偏离），要么是公众以及同行对主流理论模型的不理解，但是这并不足以打消公众的疑虑。为什么主流经济学在解释和预测经济现象方面如此差劲呢？主流经济学到底能给我们带来什么样的知识？本文将尝试回答以上问题。

一、主流经济学的认知模式

科学的本质是分析，将非常复杂的问题分解为不同的部分，每个学科研究其中的一个部分或者几个部分，不同学科获取关于现实知识的视角或者认知模式不一样。主流经济学无疑是研究经济社会现象的一个重要视角，那么它的认知模式是怎么样的呢？本文将从方法论与经济学模型两个角度来阐述。

（一）方法论

经济学的方法论就是逻辑实证主义[2]。逻辑实证主义是由维也纳学派的一群哲学家、数学家、科学家于20世纪20年代提出来的。其主要原则是实证原则，即任何不可验证的陈述都既非真，也非假，而是没有实在意义，正如艾耶尔的观点“一个句子，当且仅当它所表达的命题或者是分析的，或者是经验上可以证实的，这个句子才是字面上有意义的”[3]。

逻辑实证主义提出后对整个科学的方法论产生了重大的影响，成为主流的科学研究方法论。主流经济学几乎全盘接受了逻辑实证主义，认为社会科学也应该像自然科学一样遵循实证原则，这样才能使经济学知识像物理学知识一样具有坚实的基础。这种趋势在经济学研究中得到充分体现，20世纪下半叶至今，国际顶级经济学期刊发表的论文绝大部分都是实证论文，纯粹文字型的论文屈指可数。

（二）经济学模型

自经济学诞生以来，一直注重对经济现象的宏大理论叙事，如斯密的《国富论》、李嘉图《赋税原理》、马尔萨斯的《人口论》以及马克思的《资本论》等，研究的都是重大的经济现象和经济问题，但从19世纪边际革命以后，数学模型在经济分析中扮演着越来越重要的角色，并在20世纪后半叶模型开始成为主流的经济学最重要的认知和解释工具。

模型不仅是一种隔离，同时也是一种建构。隔离是指对事物的简单化，通过剔除干扰因素，来表现某种具体机制如何运行[4]。在社会科学领域，理想化的建构理念来源于社会学家马克斯·韦伯（Max Weber），韦伯认为，“理想图像将历史活动的某些关系和事件联结到一个自身无矛盾的世界之上，而这个世界是由设想出来的各种联系组成的，这种构想在内容上包含着乌托邦的特征，这种乌托邦是通过在思想中强化实在中的某些因素而获得的”[5]。

哲学家吉尔认为，模型的建构与评价活动中涉及包括模型使用者、模型、研究对象和研究意图在内的四个基本要素，我们所看到的表征关系应该大致呈现以下形式：为了意图P，科学家S用模型X来表征对象W。对象W一般为某种现象的发生机制，而模型X是针对这一现象简化了的运行机制，基于不同的意图P，模型建构者便会相应地指定对象W的哪些方面或在什么程度上是需要被模型X表征的；同时，基于不同的目的，模型在表征的精确性、真实性、一般性等方面所表现出的差异，也是可以得到解释的。主流经济学主要通过经济学模型来获取关于现实的知识。

二、知识的分类

英国哲学家奥克肖特（Michael Oakeshott）认为知识有两种类型：技术性知识和实践性知识。前者可以通过学习技术手册的方式习得，后者只有通过实践才能获得，是一种不可言说的默会知识。

类似的，哈耶克也认为知识可以分为两类：一类是科学知识，一类是情境知识。科学知识是指专家所组成的权威机构所掌握的知识，这种知识一般具有权威性，公众比较认可，一般来源于科学家的科学研究。这样的知识一般分为两类，一类是关于概念的知识，这种知识只要前提假设正确，逻辑自洽，那其结论也一定是正确的，比如几何学、数学、逻辑学等形式科学，当然也包括经济学家建构的理论模型，不过经济学家的理论模型虽是建构之物，但是基于一定的经验基础的。另一类是关于经验的知识，这类知识一般是通过科学家反复验证过的知识，具有一定程度的可信度。自然科学知识一般被认为接近真理，但是理论上也没办法达到概念知识的真理性，不过在解释和预测自然现象方面发挥了极其重要的作用，比如牛顿的万有引力定律不仅解释了潮汐运动、行星的运动，而且科学家还根据其预测到了海王星的存在，并于19世纪中叶用望远镜发现了它。而社会科学关于经验的知识相比自然科学知识而言缺少了客观性和普遍性，从而在真理性方面也就大打折扣。社会科学研究的对象是人的行为，不同地区的人所接受的传统、道德、惯例以及信仰等都有所不同，因而其行为模式也不一样，所以某个地方成功的社会科学知识在其他地方并不适用。比如欧美经济学家给20世纪末那些转型国家开出的所谓“华盛顿共识”的药方，在这些国家就遭遇了水土不服。同样社会科学知识在做具体的解释和预测方面也是乏善可陈的。

而情境知识则是分散在不同时间、不同地点以及不同人脑的特定知识，这些知识一定是分散的、动态的、难以量化的、难以收集的。任何社会现象都是由人与人之间的互动形成的，每个人都掌握了一定的情境知识，并利用这些知识做决策，人们的决策相互影响，由此形成社会现象的非线性复杂特征。与科学知识相比，情境知识的真理性、客观性、普遍性都要弱很多，这也是科学家尤其是经济学家不太重视情境知识的原因，但人们的决策却是实实在在依赖这些知识，这也是经济学家的模型在解释与预测上失败的最大原因。

三、主流经济学可以给我们带来什么样的知识

（一）主流经济学的解释与预测

主流经济学获取知识的过程是这样的：第一步是寻找有意义的经济问题，这种问题一般来源于政府、企业等各类基金项目；第二步是对现实问题的简化，提出相应的假设，简化有对人的（比如理性的经济人等），也有对市场环境的（比如信息、交易成本等），对现实的简化的目的是抓住关键变量，剔除影响较小的变量，简化经济学模型；第三步是根据第二步的简化，提出几个变量之间的关系，形成理论假说，变量之间的关系来源于已有文献和经济学者的观察与内省；第四步是收集经验事实对理论假说的检验，如果检验通过，说明理论假说暂时成立，基于这样的理论假说，经济学者可以对经济问题做出解释，同时对未来的经济事实进行预测，如果没有通过检验，则回到第二步，重新界定问题，做出简化。

以上是主流经济学的逻辑实证方法获取知识的过程，这个过程主要存在几个问题。第一个问题是经济模型是主观建构的，建构的过程中本身会损失一部分事实，很多时候可能是非常重要的事实。比如对经济行为的假设。经济现象是人类行为的结果，亚当·斯密认为除了自利之外还具有同情心、偏见、正义感等，同样凯恩斯认为人除了理性之外很多时候也表现出“动物精神”，人既是理性的动物又是感性甚至情绪化的动物，这导致人类行为复杂多变，对于复杂多变的人类行为，没有任何模型可以将其全部囊括在内，所以模型构建非常重要的一步是对人类行为进行抽象和简化。经济学关于人类行为的最基本假设是参与经济活动中的人是同质化的理性经济人，这不仅是整个主流经济学大厦的基础，也是模型构建和认知的起点，理性经济人作为一种公理性假设，是不证自明的。理性经济人包括“理性人”和“经济人”两个方面的内涵，“经济人”侧重于行为的动机，它强调人的经济行为的唯一动机是“自利”，而“理性人”则侧重于行为的能力，它强调人的经济行为具备最大限度地实现“自利”动机的能力。这种对人性的抽象隔离了人性复杂的其他社会维度，将现实中的人变成超级利益计算机器，将经济行为抽象为在约束条件下的最大化利益行为，类似于数学里面的线性规划。很显然这样的经济行为假设偏离了真实的人性，偏离了真实的经济行为，必然增加模型和经济现实的距离，成为经济学模型的认知偏差来源。

第二个问题是经济现实中很多因素根本没办法量化。实证主义方法本质上是数学的方法，数学的方法要求所研究的问题能够量化。但是经济学研究的是人的行为以及关于人的现象，人的行为动机由很多因素决定，比如信仰、教育水平、传统、生活的环境等，这里的很多重要因素是不能被量化的，因而也被经济学者建构模型的时候丢掉了。人们的决策几乎取决于决策时所处的情境，如前所述，情境知识是特定时间的、特定空间的、动态的、分散的知识，这些最重要的知识却没有办法体现在经济学者的模型里面。缺乏这些决策的重要事实，经济学模型对现象的解释很难说是成功的。

第三个问题是科学的方法必须保持逻辑一致性，科学的预测是基于过去的事实，但人类社会现象并不满足这一方法。科学方法在自然科学取得极大的成功，那是因为自然世界存在明显的规律性，科学家可以对自己的理论模型进行重复实验，科学家能根据已经被证实的理论来预测未来的事实。自然科学理论就像一个逻辑机器，机器的输入保持稳定，输出也保持稳定，输入与输出遵循一种稳定的逻辑，这个逻辑就是对自然现象的成功模拟。但是人的行为不存在这样的一致性原则。比如经济学者在研究决策者行为的时候总是假设决策者严格按照前后一致的标准行事，不能相互矛盾，这个假设不仅限于描述经济决策，也适用于婚姻、犯罪、选举等决策问题，但是人类除了常规的日常生活基本选择可以认为是重复决策之外，绝大多数重要的决策都不是重复的，不同的决策依据不同的情境知识，很难用一种自然科学的研究方法来研究，当然也很难用模型来进行解释与预测。

（二）主流经济学只能带来趋势性的知识

经济学者们创造了很多模型，尤其是做实证研究的计量经济学模型，通过这些模型，学者们希望找到关于某种现象的因果关系。学者们在处理变量时将那些被认为是重要的同时能数学化的变量作为模型的内生变量，其他的变量全部被归类到误差项里面，而且一般设定误差项的期望值为零。这样的处理其实并不恰当，这是选择性地将重要事实忽视了，这些重要事实包含了前面所述的情境知识，同时这些知识的期望值经常并不为零。另外是学者们在利用数据检验经济模型时，这种检验逻辑上并不成功，结果是所有因素相互作用产生的，但模型又仅仅由几个简单的变量组成，并不存在对应的关系，况且理论上计量经济学没有办法将因素对结果的贡献值分离开来。所以经济学者们的实证研究获得的某些区域性的知识对于经济解释与预测并不准确。

依据之前知识的分类以及对主流经济学的解释与预测，主流经济学能给这个学科带来的知识只能是科学知识，这种知识既包含了概念与概念之间关系的知识，也包含了具有一定时间和空间的经验知识。科学知识通常在解释和预测趋势方面是有意义的，所以本文也将其称之为趋势性知识。比如我们可以用斯密的自由市场理论来解释和预测经济增长的事实，也可以用其来解释和预测计划经济必然失败的事实等，但是这个只能是趋势性的。仅仅根据科学知识，我们没有办法非常详细地解释和预测某种现象，比如主流经济学没法预测一个国家的经济增长具体会是多少，实行计划经济体制的国家具体什么时候会失败，股票市场具体什么时候会崩盘等问题。要详细解释这些现象，经济学者需要更多关于人们决策的情境知识，即便如此，这种解释也只能是事后解释，基于情境知识的分散性和动态性，想要做出具体的预测就更不可能了。但是一个经济学模型一旦纳入过多的情境知识，必然会带来复杂性的问题，会使模型分析难以进行，经济学者本身对于模型的构建也面临着权衡取舍。

四、总结与启示

从古典经济学到新古典经济学，经济学经过了所谓科学化的过程，这个过程抛弃了古典经济学的宏大视角，进入了更加细节的层面，同时这个过程伴随着激进的数学化过程，因为经济学者相信一门学科只有数学化才能变得更加成熟。但现实是各种因素复杂的非线性作用共同作用形成的，这种割裂的分析视角只会带来认识的盲目性，使这门学科对经济现象的认识出现偏差。数理模型的广泛应用，从某种角度来看其实是人类本身理性的有限造成的，人类的理性无法同时处理复杂的非线性问题，所以只能以简化的模型来分析一些局部性的问题，或许更为强大的工具出现（比如大数据分析）可以从某种程度上解决这个问题。宏大叙事的古典经济学已经在趋势性的知识层面做出了杰出的贡献，经济学的模型化、数学化对于这门学科本身而言很难说让其变得更加科学了，至少在解释与预测经济现象这个角度是这样的。