来源 l 芝加哥大学布斯商学院

推荐 l 徐瑾经济人（econhomo）

纯粹基于实证来制定政策，真的靠谱吗？

本文作者汉森（Lars Peter Hansen）是芝加哥大学经济、统计系及布斯商学院的David Rockefeller杰出服务教授。同时也是2013年诺贝尔经济学奖得奖者。

最近我经常听到“基于实证研究制定的政策”（evidence-based policy）这个说法。若非纯粹以营销为目的，这个说法并不妥当，它误导性的描述将影响人们的理解。虽然我们希望凡事讲求真凭实据，但证据本身其实很少能说明问题，通常它需要以建构模型或概念框架来解释。换句话说，无论是经济学家还是一般大众，在解决问题时都需要通过两个方面才能得出结论：数据，以及理解数据的方法。

建模的用武之地就在于此。建模不仅能够帮助人们理解一些现象，还能够反映出人们如何看待社会福利制定背后的权衡方式。当我们采用实证去设计政策方针时，后者起着举足轻重的作用。

试着想想宏观经济政策相关的各种观点及建议，观察围绕这些观点与建议所展开的激烈讨论，你会对证据与推论的关系得到更加直观的感受。如果一切都是以实证为基础，那么当我们在某种程度上就证据的准确性达成共识时，为什么还会出现这么明显的意见分歧？

产生这些分歧，主要是由于人们采用了不同的模型或概念框架，而每个模型或框架都有其政策隐喻。即使它们都由实证主导，但政策结论却极少来自实证本身。

长期以来，包括一些芝加哥大学学者在内的经济学及其他学科的著名学者，一直在讨论理论与证据之间的相互作用。我的同事Stephen Stigler的研究，让我想起1885年Alfred Marshall提出选择实证的重要潜在影响：

“所有理论家中最鲁莽和狡猾的，就是那些坚称让事实和数字说话的人。他们有意或无意地隐藏了自己在对事实和数据进行筛选和分类时的角色。”

时至今日，虽然我们已身处数据丰富的互联网时代，但这份忧虑并未消除。

很多学者早就开始研究如何根据证据作出政策相关的阐释。早在1947年，考尔斯经济学研究委员会（Cowles Commission，经济政策研究机构，总部原设立于芝加哥大学、现设在耶鲁大学）的重要成员之一Tjalling Koopmans就撰写了一篇名为《无理论测量》（Measurement without Theory）的文章，揭示了一些在商业周期中广为人知的论证所存有的局限性。后来，委员会旗下的学者Jacob Marschak和Leo Hurwicz重新研究了这一主题，而我的同事Bob Lucas也在1976年一篇广受好评的论文中再作讨论。当然，新数据的产生和构建，为经济分析增添了丰富的内容。然而，对于许多重要的经济问题，经验主义（empiricism）本身的价值还是有限的。

有时，学者们依据同一证据作推论，最终亦可能得出完全相反的结论。 比如美国西北大学两位优秀的经济历史学家Joel Mokyr和Robert Gordon， 尽管他们在同一个机构工作，但他们对科技创新发展前景的观点却截然不同。 
 

Mokyr指出为什么我们应该对科技创新的远景持乐观态度：

“未来科技发展会比以前有更多进步的原因有很多 — — 也许最重要的是，科技创新会产生更多新的问题，需要人们去解决，从而推进科技技术不断进步。”

但Gordon明显不那么乐观：

“...... 当我们意识到（科技进步）在某些时期比其他时期更迅速时，急速增长后下降的势头也是无可避免的...... 1870-1970那个世纪是独一无二的：因为许多发明都是可一不可再，其他发明也达到极限，无法再向前推进。”

Gordon警告，我们不能期望科技发展能够追上上世纪的步伐，但Mokyr则认为： “那个世纪确实挺特别，但我们现在也无法确定未来还可能发生些什么其它特别的事情。因此，我们没有理由对科技发展的前景抱持悲观的态度。”

这两位极具洞察力的学者都凭借相同的历史证据去作分析，但他们得出的结论却截然不同。 为什么呢？因为他们采用不同的主观设定来推论结果。 这正好解释了单凭证据并不能解决他们的疑问。

这种对于模型与阐释之间的意见分歧部分源于动态宏观经济现象的复杂性。 此外，对于外部分析师和市场参与者来说，经济学家对诸如金融市场等市场环境的研究，同样复杂难懂。事实上，我们面临的建模挑战，是如何进行整合，并且有意义地承认和了解我们理解能力的局限性，以及这些限制对市场和经济效益的影响。

尽管各种实验证据是有用的，但不同于我们在物理和生物科学领域的研究，宏观经济学家所能进行的实验类型是有限的。而其他的证据来源，包括那些在总时间序列和微观经济截面中捕获的证据，也可能有用。但要有意义地使用这些证据去分析重要的政策相关问题，便需要采用概念框架或模型。

我们通常对评估现有数据中信息有限的替代政策感兴趣。经济数据可以在一定程度上告诉我们，在一系列的条件下经济发生了什么变化；模型则能够让我们比对在不同条件下，已发生及估计可能发生的事情，包括不同的政策。如果没有模型框架来用作比较，数据可能具描述性，但不会那么有用。因此，模型是一个重要的工具，帮助我们探索潜在经济环境中更好的假设性变化。选择合适的模型做分析是相当重要的步骤，将会对政策推论产生很大影响。

虽然宏观经济学者能做的实验有限，但政策制定者却往往能在偶然的情况下实现这些实验。 

例如，我曾参与管理一个有关拉丁美洲国家财政和货币历史的项目。这个项目正好是这些偶然（且有时可能需要投入高社会成本）的“实验”的最佳例子。

这个项目的挑战在于，地理位置相近、文化相似的国家有着截然不同的宏观经济经验，因而每个国家的国家政策和经济结果也各不相同。我们需要一个概念框架来整合它们， 否则，我们将看到每个国家都有各自的版本，哥伦比亚有一个，巴西有一个，阿根廷也有一个。

那么，我们如何从所有证据中汲取经验教训，并整合出一种有助于思考其他背景下货币与财政政策之间相互作用的方式呢？此时构建一个合适的理论框架就非常必要了。

模型之间的相互协调，或许可以减少政治家和政策倡议者之间的争论，但这未必能让经济学像科学一样有用：模型，或至少模型的某些特征，或许能被广泛地接受，但却依然不代表就是正确的。想想2008-09年的金融危机爆发之前，各国央行研究部门（为美联储或欧洲央行提供咨询的部门）所使用的模型类型中，金融业的角色通常是被动的。金融市场通常被视作晴雨表，但它们并不是重要宏观经济后果的真正出发因素。人们甚至认为对于像美国这样的经济体而言，金融危机很大程度上已成为过去。因此，在危机爆发之时，其严重程度令经济学家无不感到惊讶。

不论是否抱持着金融危机已成为过去式的观点，2008-09的这场危机令所有人都大开眼界。很多经济学家声称他们预测到这场危机，但他们能否预测到其严重程度？他们曾经预测的那些危机，有多少个最后没有实现？我认为，即使是那些信誓旦旦、自认为预测到危机的人，也没料到其对全球经济的影响有多严重。

虽然我们还需要依靠理论框架来解释证据，并作出相应行动，但这不代表理论框架是无懈可击的。至今还没有人已建好或将会建立一个完美的模型。模型是简化的、抽象的，并不一定完整描述现实的情况。我们无法确定模型的局限性直到我们在使用模型时遇到了严重错误。批评模型不全面的说法是天真的，但与此同时，我们必须加倍警惕，留意它们的潜在局限性。

我们必须了解到，证据本身并不蕴含所有问题的答案，这对一个资讯发达的社会至关重要。我们活在充满资讯的世界，因此能够收集大量数据，用强大的硬件来存储和处理数据，以及通过机器学习的技术来找出当中的规律。但我们面临的许多重要的问题，都是基本的动态问题。我们的知识是有限的。例如，如何才能最好地处理金融市场监管，以抑制发生重大金融危机的可能性？应该制定哪些经济政策来应对气候变化？针对这些问题，我们要做的不仅仅是呼吁大家采取行动，更需要实施精准确切的政策，同时对其影响进行推测。

许多影响或想要影响公共政策的人，大多不愿意承认他们经常采用不完整的信息。他们认为，模棱两可的东西很难令公众、或自称代表公众的政客们信服：政治家和政策制定者即使明知不合理，仍然抱持着政策会带来实质影响的信心。因此，总有人愿意站在最前沿，向大众给予肯定的答案。 Friedrich Hayek在他的诺贝尔奖演讲中警示过这一点：

“目前的社会氛围下，公众期望科学能够达到的效果，以及科学本身真正能够实现的效果之间存在落差。这是一个严重的问题。尽管科学家们理解他们的局限，但只要公众期望愈大，就越有一些人伪装、又或者真诚地相信，他们能够超越本身的能力，去做更多符合大众期望的事。”

我们并不完全了解气候变化及其经济影响。我们拥有经济学及气候科学的证据，但这也不足以说明今天的人类行为对未来气候和社会的确切影响，因此我们试图利用模型来填补理解的空白。

我们无需确切地知道气候受破坏的程度有多严重才有动力去减轻气候变化的影响。等待问题解决的社会成本是非常高昂的，只需要让你知道可能衍生的恶果，便足以推动你去采取行动。

有些人则认为不应对公众说：“我们并不完全了解气候系统和气候变化的经济学原理。” 如果我们宣传这一点，便会淡化公众的注意力，最终导致什么政策都没有推行。

这个讨论令人沮丧。我们并不需要全面的知识，一样可以作出谨慎而明智的决策，但做出这些决策需要先去评估不确定性和其潜在后果。面对不确定性，我们总不能坐以待毙，妄想等到某天情况变得明确后才行动。套用在经济学上，这种等待所需的时间将更长。

于我而言，“谨慎”已经成为我的座右铭。我认为在虚假的知识基础上设计进取的政策，只会百害而无一利。

 「徐瑾说」

我们习惯一句话，没有调查就没有发言权。

问题是，调查了，就有发言权么？

数据很重要，但是数据的筛选和判断，本身是主管的过程。

面对不确定的经济，谨慎和敬畏是必要的。芝加哥大学的汉森教授认为，

 “在虚假的知识基础上设计进取的政策，将是百害而无一利的”。

其实类似的话，货币大师弗里德曼也说过，在经济学理论中，就是也许前提不一定真实，但是结果还是可以用。

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