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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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计量经济方法
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在数据被大量提供的同时，计量经济方法也得到了更好的发展。2000年的诺贝尔经济学奖颁发给了詹姆斯·赫克曼和丹尼尔·麦克法登，以表彰他们在微观计量经济学方面所做的基础性贡献。计量经济方法的发展被用于整个社会科学，以回答个人选择和生活机会这样的问题。他们发展的方法用于处理典型数据集的结构问题。例如，选择是非连续的，因为人们面临有限的选择集——读大学还是不读，跟12户还是6户人家为邻。样本不是任意选择的，可能具有一些观察不到的特征，或者根本就没有现成的数据。所以，如果你想验证工资对工作时间的影响这个假设，就只有正在工作的工人的工资数据，你不可能得到那些没有工作的人提供的工资数据。
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麦克法登（和布坎南一样，童年在南方乡村的奶牛群里度过，现在还经营着自己的小农场）在诺贝尔获奖自传中讲到，他的研究来自于自己对心理学以及个人如何选择的兴趣。这使他发展了“多项式分对数模型”（multinomial logit model），现在已被广泛用于应用微观经济学。他写道：
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我研究的一个共同主题已经强调了被束缚的经济理论、经济衡量和分析的问题以及为应用经济学家提供了更多可能的不断发展的理论和统计工具。我非常感谢数学和统计学中一流的创新，但是作为一种科学的优先选择，我的研究侧重于具体应用，并为应用经济学家提供可以使用的模板。
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微观计量经济学研究是如此美丽，正好将经济学分析和统计学方法结合在一起。模型和实证评价紧密地结合在一起，微观计量经济学家熟练地运用大量的数据集将瑕疵都隐藏起来，这让我们这些过时的人都很吃惊。过去，我们建立一个模型，然后不得不找出任何可以得到的数据来验证。而现在应用微观经济学家知道了理论方法的含义和数据特征，建模和检验就结伴而行。
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技术方法的发展不仅仅体现在微观计量经济学中。2003年，罗伯特·恩格尔（Robert Engle）和克利夫·格兰杰（Clive Granger）因他们在宏观计量经济学方面的贡献而获得了诺贝尔经济学奖，即对包括GDP、通货膨胀、股票价格等时间序列进行的统计分析。此前，宏观计量经济学无法就时间序列数据进行调整，比如股票价格一波又一波地震荡（随时间不停变化）；又如那些综合变量如GDP并不是围绕固定均值上下波动的，而是有一个长期趋势。这意味着20世纪80年代的计量经济评估是无效的，而大多数宏观经济学家并没有意识到这个问题。恩格尔和格兰杰改变了这一切，几年之后问题就被解决了，他们所发展的方法得到了广泛应用。当时间序列经济学家正为这些创新激动不已时，我已经开始了我的研究，并且对宏观计量经济学的作用越来越怀疑——更加赞同非线性关系和溢出效应使评估稳定的总量模型或者进行宏观经济预测完全是愚蠢的这种观点。当我看到经济学家在线性回归中使用低质量的、从发展中国家得来的短期数据时，说实话，我非常焦虑。但我并非独行侠，诸如大卫·亨德里（David Hendry）这样的计量经济学家正仔细地处理着那些时间序列数据以解决这些问题。一些经济学家则走得更远，如保罗·奥默罗德，他根本不使用时间序列经济学（参见Clements and Hendry，2002；Ormerod，2002）。
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我不是很确定学术界以外的45岁以上的所有宏观经济学家都使用了这些最好的方法。相应地，也不是所有的微观计量经济学家都使用了这些最好的方法。计算机的普及和易操作的计算机软件仍在鼓励这些方法的应用。如今再也没有拒绝的借口了。
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模拟
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另一项依靠计算机发展起来的技术是模拟。前已述及，课本模型（理性、同一个体、线性方程等）吸引人的原因之一是它非常容易控制，这种模型能通过计量经济学来解决和评估。近来越来越多的理论分析方法，不论是在行为经济学方面还是在利用网络理论或引进非线性、内生增长模型的溢出效应以及产业中的规模报酬递增等方面，都不能被清楚明确地解析。但是没关系，现在，新类别的模型结果都可以通过模拟来实现。例如，托马斯·谢林关于种族隔离的模型通过计算机就可以很容易地建立起来。7
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现在通过电脑可以轻易观察到一个特定变量的变化会导致结果发生什么样的改变，或者反过来通过观察到的数据确定一个模拟结果来研究模型参数的意义。
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渥尔特拉的经济顾问保罗·奥默罗德就专攻这项工作，他描述了下面一个项目：
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当我们着眼于一个污染许可市场如何发展时，我们不用调查任何一个真实的市场，原因很简单：这根本不存在。我们可以在计算机上建立一个人造经济体，设定人口并给行为人制定行为规则，我们的兴趣集中在这个系统中的“宏观经济现象”，即许可证价格的变化，其实现依赖于模型中的微观个体的个人决策和相互作用。
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我由衷地同意保罗的观点，这位《经济学之死》（Ormerod，1994）的作者将自己看成到处布教的异端经济学家中的一员，攻击了传统的主流经济学大本营。他说应该在宏观经济学课堂上教给学生这一方法。
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实验
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过去十年的另一创新大概是实验室的使用越来越普及，尤其在拍卖设计、市场设计等政策领域的应用，或者在如消费者理论等研究领域的应用。然而这一创新并不比微观计量经济学和宏观计量经济学方法在大学里渗透得更深，以实验为特征的行为经济学在美国和欧洲几所主要大学的研究中心内被创立。我猜想未来实验经济学范围的扩张将依赖行为经济学和传统经济学的关系。显然，行为经济学的研究取得了令人难以置信的成果，并向传统经济学发起挑战。它的实际应用将使它成为研究领域中最具活力的一个方向（毕竟通过一次拍卖，它就能给英国政府带来220亿英镑的收入；这是购买智力诚信的结果）。但在经济学家能将其融合进现有的方法之前，它仍然是一个充满活力的孤岛。
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