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1995年诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·卢卡斯曾经描述过，他的一个重要思想来自其同事爱德华·普雷斯科特（Edward Prescott）在自己信箱里留下的一个便条，这个便条上仅有一个关于劳动力市场的方程。卢卡斯写道：
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我想，对这样一个便条的常规回应是：走到楼上爱德华的办公室里，向他询问一番。但是理论经济学家是非常规的，我们不会要求解释这个方程是什么意思，我们要求知道这个方程解释了什么。
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卢卡斯认为，数学模型的价值在于其对人类基本行为的模拟。一个符合实证结果的易控制的模型是经济学新观点的源泉。
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对我而言，这就是问题的核心了。经济学之所以成为一门科学，不是因为模仿了自然科学家所使用的特定方法和方程，也不是因为它由那些令卡尔·波普尔（Karl Popper）高兴的可证伪的表述所构成，而是因为它试图从一般意义上用相对稳定的关系来模型化人类行为，并检验模型与实证结果的相关程度。这种科学方法与其他大量非实验科学所遵循的路径相似，例如进化生物学、地质学都采用了类似的方式。我相信很多对经济学持批评态度的人，尤其是那些从人类学角度出发的批评家，是不会用模型这种方法来研究人类文化和社会的。6当然，经济学并不是唯一因简化而被抨击的对象。新达尔文主义是这一控诉下的又一牺牲品。“智能设计”的鼓吹者从特征上将现代遗传学和生物学视为简化主义论者和决定论者。我是坚定的达尔文主义者。
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政治批评
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最后，很多但绝非大多数批评家在政治上属于中间偏左，我想他们把经济学视为政治右翼的主要进攻武器了。确实是这样的，在里根—撒切尔夫人时期，新古典经济学的自由市场观点站到了舞台的中心。经济“现实主义”用来证明诸如私有化和解除市场管制这类政策的合理性。这意味着经济学天生右倾，这体现在对全球化（目前的畅销书多是关于全球化主题的）的大量攻击上，从撒切尔夫人第一次掌权开始算起，已经近30年了。但保守派在特定时期对经济学得出的结论并不正确。毕竟，20世纪80年代的自由市场经济学家们应该庆祝从五六十年代的智力真空中挣脱了出来，那时凯恩斯的观点在经济学领域大获全胜，并被中立和左翼政府应用于对市场的干预中。今天的批评指出，主流经济学家应将其假设和研究向持各种政治信仰的人展示并使其了解。接下来我所要讨论的就是，越来越多的实证结果很可能推翻了传统政治学的理论。
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主流经济学存在偏见吗
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这些基于调查而获得的结果，其价值在于暗示了经济学家的“左”倾倾向。基于2001年3月针对美国经济学研究生的一项调查，大卫·柯兰德尔（David Colander）发现这些学生将自己分为几类，其中自由派占47％，中立派占24％，保守派占16％，激进派占6％，还有6％的无政府主义者。然而，历年研究的数据比例显示保守派呈逐年增加的趋势（Colander，2005）。2003年一项针对美国社会科学学者的调查所显示的政治忠诚度如下表所示（Klein and Stern，2005，www.sofi.su.se/wp/WP05-8.pdf）。
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表9.1 2003年针对美国社会科学学者调查所显示的政治忠诚度
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虽然经济学家不像社会学家“左”倾得那样厉害，但在经济学家中民主党人数仍然是共和党人数的近三倍。出于对自己党派的忠诚，经济学家的信仰（如自由贸易、自由市场的效率）显然与一般大众中喜欢投票的人不同。经济学家与其批评者的不同并不在于政党政治，通过对1996年一项针对1510名普通大众和250名经济学博士的调查分析显示：
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对经济学专业在意识形态上的偏见的真正原因是，公众中极端右翼理论家的看法来自经济学家的传统智慧。但是这种看法主要反映的是经济学家只是不情愿地认同极端的结论，而不是认同他们的政治倾向，因为实际上他们都是些温柔的左派分子。
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经济学家布赖恩·卡普兰（Bryan Caplan）发现，他的同事之所以心虚，并不是因为政治偏见而是因为处于政治光谱的两个极端。我想经济学家不得不承认自己的傲慢。
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什么改变了经济学
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1981~1985年，我还在读研究生时就看到对新古典经济学的批评已经达到了顶峰。尽管我希望在本书中我一直在赞扬新古典经济学的先驱者们，现在新古典经济学已被学者广为实践，但在20世纪80年代前，这些先驱者们是孤独的。出现这种转向的一个原因是，从20世纪70年代末80年代初开始，这些模型流行起来（尤其是在易受影响的研究生中），并作为一种归谬法（reductio ad absurdum）被运用。试图将增长和通货膨胀的周期波动理解为相同的、具有完美信息的理性人假设下的模型的均衡结果相当愚蠢，通过模型得到一些见解，但这并不是一个好的实证解释的工具。你们喜欢经济学什么？回答是我们喜欢数据。对经济学最古怪的批评是它脱离了真实世界。帕萨·达斯古普塔（剑桥大学的主流经济学教授，研究贫困、社会组织和环境）被这些不断重复的指控激怒了，他计算了1995年之前五年《美国经济评论》所刊登的各种不同类型文章的数目：156篇是关于实证或实验研究的，100篇试图为观察到的现实寻找理论依据，仅有25篇是纯理论文章（见Dasgupta，1998）。索洛将我们描述成“痴迷于数据”（Solow，1997）。
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直到20世纪80年代早期，传统或者主流经济学依然相对狭隘，尽管没有像漫画那么夸张，但我希望已在本书中证明，这种情况已经得到了转变。在前面提到的柯兰德尔进行的调查之前，也有人进行了调查，当时是1985年（Colander and Klamer，1987）。两者的差异证实，本书描述的很多变化，都根植于很专业的经济学训练。这两个调查显示，数学和解决问题的技巧在重要性上开始减弱，而实证研究的技能和全面的经济学知识的重要性开始提升。柯兰德尔写道：“学生确信自己能做好实证工作，而这也使他们有别于社会科学家……对僵硬的新古典经济学的理解被折中的主流所替代。”主流经济学不再单一。它比以往更具实证性。许多之前为了简化分析（或出于习惯）而进行的假设现在在我们的模型中已经被放松了，所以例如不完美信息、不同的代理人、有限理性以及从一个个体到另一个个体的溢出效应等覆盖了现代经济学。如何解释这些变化？
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计算机
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最基本的回答是廉价的计算能力的获得。计算机容量的提升使很多实证研究得以进行，并进而促进了理论发展，接下来我要对此进行论述。但是底线是计算机改变了经济学，就如同计算机改变了生物学、地质学以及其他学科一样，计算能力曾经制约了这些学科的理论基础。在我还是学生时，我们得为支持我们理论研究的实证工作做一份有限的预算，并不得不在一台分时使用的主机上写我们的论文，还要自己写所需要的回归程序，因为基本没有现成的软件包可以用。我指出这点是想告诉我的孩子，我还不至于过时（毕竟我读书时就开始使用计算机了）！曾经花费我们上百美元的计算机处理，现在都免费使用了。
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使用廉价、功能强大的计算机的代价是引爆了非常非常烂的计量经济学。我想这就是经济学专业真正的丑闻了——我们不但认为计量经济学是分析社会的有效工具，而且许多经济学家用他们的计算机制造了很多垃圾。早在1983年爱德·利默就警告说统计学方法被滥用了，而迪尔德丽·麦克洛斯基则精力充沛地与计量经济学作战（Leamer，1983；McCloskey，1998）。某个自诩为经济学批评家的人用于检验实证研究的一个决定性方法就是让经济学家解释自己所鼓吹的回归分析。一个好的计量经济学家知道结果意味着什么，他们试着用一个明确的假设推翻另一个假设，所以他们能解释自己的理论。
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计算机革命对经济学的重要性一点都不夸张。就像如果生物学家没有计算机的帮助，就无法对不计其数的微粒进行处理从而进行基因测序一样，经济学家知识体系的建立也基本依赖于计算机、大量新的相关数据集的建立、计算和模拟技术。经济学专业外的人很难被我们所收集的大量信息所感动，尽管大部分信息还没有被处理过。主流期刊刊登的文章数量并不比以前多，所以尽管这种特征使经济学的应用性越来越强，但是想从数量中得知它们的内容是没有任何意义的。在经济学家中广泛传播专业电子邮件简讯是一个很好的主意。例如，我订阅了一份关于产业和竞争的经济学读物，它每周寄给我近20篇相关论文的摘要和链接，几乎都是应用性的，涵盖了全美和欧洲的产业战略、细分市场以及商业信息。位于马萨诸塞州坎布里奇镇的美国国民经济研究所（National Bureau of Economic Research），在美国是发表经济学家工作论文中数量最多、声望最高的研究机构。1999年它发表了583篇，2000年618篇，2001年635篇，2002年732篇，2003年775篇，2004年814篇，2005年903篇。
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数据集
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显然，实证发现要依赖于数据，所以仅有强大的计算机能力而没有大量的数据是无用的。幸好，数据的收集和发布通过计算机变得很容易了。第一章中列举了两个数据集：历史GDP和人口数据，来自像安格斯·麦迪森这样的经济史学家；跨国GDP，来自宾夕法尼亚大学世界表。第二章讲述了证据对增长理论所产生的影响。许多国家的统计局和数据收集者通过在线网络，使自己的数据表格容易被获取，而且常常是免费的，即使收费也非常便宜。宏观经济总量也变得非常容易，因为能方便地获得产业、家庭以及国内各区域的统计数据。
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面板数据集和相关的调查越来越多，主要针对特定个体随时间变化进行的调查及其截面数据的收集——常常是个人或者家庭，还有日益增长的私人公司。像美国和英国这样的国家非常幸运，数据不断增多，收集到了有关个人或家庭的长期而详细的数据。开创性的调查是20世纪60年代密歇根大学建立的“美国家庭收入动态研究”（Panel Study of Income Dynamics），而且在很长一段时间里这类研究仅此一项。在过去的十年里，美国和欧洲的各项调查如雨后春笋般冒了出来。例如，英国家庭调查（British Household Panel Survey）从1991年开始持续跟踪了10300个调查样本，与5500户家庭进行了面谈。“千年研究”［Millennium（Cohort Study）］以2000年1月出生的19000个婴儿为样本，收集了他们的健康、教育以及家庭收入、地理和社会环境等信息。按贫困与少数族裔来选择孩子，还包括他们母亲的详细信息——包括她怀孕时的健康状况和收入水平。那些在富裕国家的调查都在增加，在贫困国家进行的调查也多了起来。
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一二十年数据收集的价值凸显了出来，最早的那些新式调查成熟了。对社会学和经济学问题的研究第一次通过严谨的实证得以实现。这就是本书开始就以一章的篇幅来讲述历史数据的原因，我认为其重要性是为经济学收集了大量的数据。建立这些数据集的统计学家简直就是我们的化石猎人。
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