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假设检验的不对称性
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所谓“假设检验”，就是事先对总体参数或总体分布形式作出一个假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，即判断样本信息与原假设是否有显著差异，从而决定是否接受或否定原假设。假设检验采用的逻辑推理方法是反证法。先假定原假设正确，然后根据样本信息，观察由此假设而导致的结果是否合理，从而判断是否接受原假设。判断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的。在计量经济学模型方法体系中，假设检验是最具经济意义和应用价值的方法之一，因而被广泛应用。正确理解假设检验的不对称性，是十分重要的。假设检验的不对称性包括三个方面：一是证伪和证实的不对称性，属于逻辑学范畴；二是犯第一类错误和犯第二类错误的不对称性，属于统计学范畴；三是统计意义和经济意义的不对称性，属于经济学范畴。
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在逻辑学范畴上，经验检验只能证伪，不能证明（证实），这是人们一般认为的，一些计量经济学教科书也是这样写的。但是，波普尔的证伪主义是以“证明”和“证伪”之间的逻辑不对称性为理论起点的：没有什么可以被彻底地证实，但是只要有一个证伪就足够了（布劳格，2000）。这里没有完全否认经验可以证实，只是说证实是有限的和不彻底的，否则就会陷入不可知论。例如，在时间序列平稳性检验中，拒绝“序列是平稳的”假设，只要发现一个观测值不具有相同的均值或方差就足够了，因此它是彻底的；而接受“序列是平稳的”假设，即使所有的经验都已经证实，它仍然是不彻底的，因为随着时间的无限延伸，它可能被新的经验所证伪。但是在这个检验中，“序列是平稳的”假设毕竟经受住了已有经验的检验，尽管没有得到绝对真理，但得到了相对真理。
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在统计学范畴上，假设检验犯第一类错误（弃真）的概率α小于犯第二类错误（取伪）的概率β，而且概率α是可以准确给出的，而概率β不能被准确给出。仍以时间序列平稳性检验为例，如果将“序列是平稳的”设为原假设（0假设），而以“序列是非平稳的”为备择假设，如果检验结果显示在一定概率意义上拒绝“序列是平稳的”原假设，犯错误的概率将小于接受“序列是平稳的”原假设时犯错误的概率。拒绝“序列是平稳的”原假设，就意味着接受“序列是非平稳的”备择假设，那么在统计学意义上，接受“序列是非平稳的”备择假设犯错误的概率将小于接受“序列是平稳的”原假设时犯错误的概率。或者更一般化地说，接受备择假设犯错误的概率将小于接受原假设犯错误的概率。
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从这里可以回答一个假设检验应用中的问题：为什么一般将需要检验的命题作为备择假设。例如，在进行变量显著性检验时，原假设为“变量非显著”；在进行因果关系检验时，原假设为“变量之间不存在因果关系”；在进行时间序列平稳性检验时，原假设为“序列是非平稳的”；等等。当然理由是多方面的。从数理统计学出发，原假设必须包含“=”，备择假设不能出现“=”，而只有将“变量非显著”、“变量之间不存在因果关系”、“序列是非平稳的”等设为原假设，才能满足要求。另外，不可否认，将需要检验的命题作为备择假设，接受该命题时犯错误的概率将小于接受将该命题作为原假设时犯错误的概率。
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在经济学范畴上，假设检验的命题具有明确的经济学意义。例如，所谓“变量是显著的”表明该变量对被解释变量具有恒常的显著的影响，它在所研究的经济主体动力学体系中是不可忽略的。而假设检验方法，是基于数据的统计学方法。变量在统计学上显著，在经济学上并不一定显著；而在经济学上显著，在统计学上一定显著。这里也存在着不对称性。经济学命题必须通过统计学检验，通过统计学检验的命题在经济学上并不一定成立。忽视经济主体动力学关系的分析，夸大统计学假设检验的功能，是一类常犯的错误。
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计量经济学模型应用的适用性和局限性
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翻开国际上的任何一本经济学刊物，计量经济学应用研究论文随处可见。但是，对它的否定甚至攻击也不绝于耳。布劳格（2000）评价，对工业化国家国民生产总值方面的预测的当代成就，可以作如下总结：仅仅比对未来一至两年的粗糙推断做得好一些，至于对经济的下降和上升的精确时刻的预测，正像我们经常做的那样，仍然会犯错误。不管布劳格的本意是什么，这样的批评是符合实际的。
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为什么出现如此的矛盾现象？难道真的如有人所说的，所有计量经济学研究论文都是学者们为了获得博士学位或者晋升职称所做的游戏吗？当然不是。这里的关键是：计量经济学能做什么？不能做什么？即计量经济学模型应用的适用性和局限性问题。
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所有类型的计量经济学模型，就其应用功能来讲，无非是四个方面：结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。结构分析旨在揭示经济主体与环境之间的动力学关系，通俗讲就是揭示变量之间的关系，是通过对模型结构参数的估计实现的。经济预测是利用基于样本建立的模型对样本外的经济主体的状态进行预测，曾经是经典计量经济学模型的主要应用。政策评价是将建立的模型作为“经济政策实验室”，评价各种拟实行的政策的效果。理论检验是在计量经济学模型建立过程中已经完成了的，如果模型总体设定是基于先验理论的，那么当模型通过了一系列检验以后，就认为该先验理论在一定概率意义上经受了样本经验的检验。
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不同的应用目的对模型及模型方法论基础有不同的要求，不可能建立一个能够适用于所有应用目的的模型。用于结构分析的模型必须是结构模型，而具有政策评价功能的模型必须是包含政策变量的结构模型。同样是用于预测，基于截面随机抽样数据建立的结构模型，对于截面非样本个体的预测效果一般较好；而基于时间序列数据建立的结构模型，对于样本外时点的预测效果一般较差。同样以时间序列数据为样本建立预测模型，如果政策有效，则必须建立结构模型；如果政策无效，可以建立“无条件预测”的随机时序模型。同一个结构模型，如果仅用于结构分析，解释变量需要具备弱外生性；如果用于预测，解释变量需要具备强外生性；如果用于政策分析，作为解释变量的政策变量必须具备超外生性。凡此种种，不一一列举，但必须切记。
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经济预测不应该成为计量经济学模型的主要应用领域。诚然，计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测、特别是短期预测而发展起来的。在20世纪50年代与60年代，在西方国家经济预测中不乏成功的实例，成为经济预测的一种主要模型方法。但是进入70年代以来，人们对计量经济学模型的预测功能提出了质疑，起因并不是它未能对发生于1973年和1979年的两次“石油危机”提出预报，而是几乎所有的模型都无法预测“石油危机”对经济造成的影响。对计量经济学模型的预测功能的批评是有道理的，或者说计量经济学模型的预测功能曾经被夸大了。从计量经济学模型的方法论基础可以看到，“计量经济学并不企图发现覆盖性的法则，只是试图寻找不明显的规律”（Hoover，1997），而成功的预测所依赖的必须是“覆盖性的法则”。
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相对于具有“绝对性”要求的经济预测，计量经济学模型对于具有“相对性”要求的政策评价，更有用武之地。政策评价，或者称为政策实验，应该成为计量经济学模型的主要应用领域。从前面的讨论中可见，在模型的总体设定、变量设定、数据基础以及统计推断中，稍有不慎，就可能破坏随机扰动项的源生性和正态性，带来系统性的偏差。存在系统性偏差的模型，即使“覆盖性的法则”得到满足，如果用于预测，其系统性偏差是无法消除的，将导致预测失败。但如果用于政策评价，需要的是相对的比较，实行某项政策与不实行该项政策的相对比较，不同的政策力度的相对比较，模型系统性偏差并不出现在比较的结果中。另外，经济政策不能实验，一直是决策者面临的难题，决策失误在所难免。计量经济学模型的“经济政策实验室”的功能所能够产生的效用是巨大的。
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应用计量经济学模型只能得到随机性结论。试图得到确定性的结论，是计量经济学模型方法论所不能够的，也是不科学的。目前的计量经济学应用研究论文中，充满着对研究结论的确定性陈述，研究者为自己制造了陷阱，带来了被动，也是没有正确理解计量经济学模型方法论基础的表现。
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最后必须重申，计量经济学应用模型的总体设定，即经济系统的主体动力学关系分析，不是理论经济学的任务，而是计量经济学的任务。一项计量经济学应用研究课题，或者一篇计量经济学应用研究论文，必须将大部分工作或者大部分篇幅放在模型的总体设定方面，否则研究课题是不可能成功的，研究论文也是没有人愿意阅读的。
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参考文献
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