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2019的诺贝尔经济科学奖泄露的重大秘密 精选

已有 5334 次阅读 2019-10-25 14:31 |个人分类:纯科学|系统分类:科研笔记| 诺贝尔, 科学, 经济学, 测量, 实验


 


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经济学科学化的路程:从计量经济学、实验经济学、经济试验到经济测量学。


一切自称“普世的”都是普遍不适用的。



2019年10月14日,2019年诺贝尔经济科学奖揭晓,该奖授予阿比吉特·班纳吉、艾丝特·杜芙若及迈克尔·克雷默,以表彰他们在减轻全球贫困的实验方法上所作的贡献。我在这里特别强调“实验方法”,诺贝尔奖官网上对他们获奖原因的原文是这么说的“for their experimental approach to alleviating global poverty”。今年的这个奖项是比较重要的,因为它是在经济学科学化曲折路径上的又一个里程碑。


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从名称来看对经济学科学化的渴望和努力


很多人在提这个奖的时候可能没有充分注意到,诺贝尔经济科学奖与其他诺贝尔遗嘱中的奖项是有一个显著区别的,它特别提到是经济“科学奖”——Prize in Economic Sciences,其他的三个科学奖项都没加“Sciences”。很多人在提这个奖的时候,直接用的英文词汇是“Nobel economics prize”,这个可是有非常严重偏差的。诺贝尔奖的官网上在提到这个奖时用的词汇可都是“Economic Sciences”。虽然不严格地说,Economics和Economic Sciences都可以叫“经济学”,但后者更清楚和显式地表达了“经济科学”的明确概念。


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诺贝尔奖官网页面


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诺贝尔经济科学奖官网主页面

之所以要特别指出这个名称问题不能马虎,并不是我们过度解读,而是诺贝尔奖委员会对这个名称问题特别地费心,它在历史上对名称的英文翻译前后有12个版本。但无论是哪个版本,从来没有使用过更简单的Economics,而全都是Economic Sciences。

年间

官方全名英译(中文转译)

1969年–1970年

Prize in Economic Science dedicated to   the memory of Alfred Nobel(致力纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的经济科学奖)

The Sveriges Riksbank Prize in   Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel

1971年

Prize in Economic Science(经济科学奖)

1972年

Bank of Sweden Prize in Economic   Sciences in Memory of Alfred Nobel(纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的瑞典银行经济科学奖)  

1973年–1975年

Prize in Economic Science in Memory of Alfred Nobel(纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的经济科学奖)

1976年–1977年

Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel(纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的经济学奖)

1978年–1981年

Alfred Nobel Memorial Prize in   Economic Sciences(阿尔弗雷德·诺贝尔纪念经济学奖)

1982年

Alfred Nobel Memorial Prize in Economic Sciences(阿尔弗雷德·诺贝尔纪念经济科学奖)

1983年

Prize in Economic Sciences in Memory   of Alfred Nobel(纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖)

1984年–1990年

Alfred Nobel Memorial Prize in   Economic Sciences(阿尔弗雷德·诺贝尔纪念经济学奖)

1991年

Sveriges Riksbank (Bank of Sweden) Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel(纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的瑞典国家银行经济学奖)

1992年–2005年

Bank of Sweden Prize in Economic   Sciences in Memory of Alfred Nobel(纪念阿尔弗雷德·诺贝尔的瑞典银行经济学奖)

2006年至今

The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel(瑞典国家银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖)


为什么要如此特别地强调“经济科学”,原因很简单,因为经济学的科学属性还有太多争议,也就是它“不太科学”。但是,这个奖项的确在推动经济学科学化上做了大量努力,这主要体现在对计量经济学和实验经济学的关注上。


1969年第一届诺贝尔经济科学奖就授予了朗纳·弗里施和简·丁伯根,以表彰他们在计量经济学上开创性的工作,这标志计量经济学正式建立。在这个领域获奖的非常多,前后有8届,总计12人因此领域获奖。
2002年授予丹尼尔·卡内曼和弗农·史密斯,后者创立了实验经济学。2019年应当算是第二次授予实验经济学领域的研究结果。
但是,经济学科学化的过程依然远远没有真正完成。原因就在于通过计量经济学和实验经济学为这门学科建立科学基础的努力都是有重大缺陷的。


计量经济学的困境



“计量经济学”一词,是挪威经济学家弗里希(R. Frisch)在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会,在1933年创办了《计量经济学》杂志。弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到:“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事。它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征。计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说,都是必要的,但各自并非是充分条件。而三者结合起来,就有力量,这种结合便构成了计量经济学。”
这样的解释还是让人糊涂。后来美国著名计量经济学家克莱因认为,计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。对经济现象进行统计有经济测量的成分在里面,但并没有准确地这么来理解。因为统计仅仅是测量的一种方法,而不是全部。在中国新的《学科分类与代码》中,在二级学科“数量经济学”和“经济统计学”下面都各自设有一个名称相同的三级学科“经济计量学”。
生物计量学(biometrics),指用数理统计方法对生物进行分析。这个学科在错用“计量”一词的学科中相对是较为古老的,并且对计量经济学等学科名称的出现起到很大的示范作用。现在这个学科在中国新的《学科分类与代码》中已经被称为“生物统计学”,但很多学者和文献中依然在叫“计量”。
提出生物计量学一词的时候,“计量”一词大量用于测量的含义的。直到今天,在一些诸如测重量的仪器还是叫“计量称”。

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但是,在现代科学不断发展过程中,计量一词已经越来越具有了特定的含义,是指获得测量单位量值基准的体系,也就是计量体系,它包括计量基准和量值传递系统。但因为它在历史上曾长期具有一般的测量含义,并且这个含义通过“生物计量学”等早期采用这一概念的学科名称传导到了多门学科中。事实上,这些学科名称都是错误的,它们包括8个学科:
  •     生物计量学

  •     化学计量学

  •     经济计量学(或计量经济学)

  •     科学计量学

  •     管理计量学

  •     放射性计量学

  •     文献计量学

  •     情报计量学

因此,计量经济学的名称错误并不孤单,它之所以出现这样的错误也不奇怪。生物学界有人将生物计量学的名称改为“生物测定学”,就是在向真正准确的“测量”靠拢。事实上,它们的正确名称和含义都应当是“XX测量学”。
我曾问过很多专业搞计量经济学的专家和教授,你们知道“计量经济学”这一名称中的“计量”一词是什么含义吗?几乎所有人都答不上来。这也难怪,创建这一学科并且拿了第一届诺贝尔经济科学奖的弗里希都稀里糊涂,其他人怎么可能搞得明白。
为什么这个名称错误会导致极为严重的问题,并且严重阻碍经济学的科学化,后面我们还将深入谈到。


实验经济学



近代科学最核心的标志就是引入了实验方法。因此,各个现代科学学科的建立,都是以其引入实验方法为标志,而不是以某个理论的形成为标志。
  • 物理科学建立的标志是伽利略用斜面实验解决落体问题,而不是牛顿力学的形成。

  • 化学科学建立的标志是拉瓦锡进行燃烧实验,而不是提出氧化说。

  • 遗传科学的建立标志是孟德尔进行的豌豆实验,而不是遗传学理论的提出。

  • 心理科学建立的标志是冯特建立心理学实验室,而不是任何心理学理论。

    ......

在过去,一切不是以实验方法引入,而是以某个理论或经典著作作为一门学科建立标志的,这样的学科都会在科学性上出现问题,这一点在过去可以说是全体科学界的共识。实验经济学的建立就是顺着这个思路来进行的。
可是,以实验方法作为科学的基础和标志却早已遇到越来越多的难题,问题就在于很多研究对象难以做实验,难以用实验方法来研究。事实上,即使是在科学性最强的物理学领域,也不是所有问题都采用实验方法来解决。例如广义相对论最初的验证就是采用日全蚀的天文测量方法。即使经典的牛顿力学,最初研究的大量原始资料也是来自于天文测量,而不是实验,包括开普勒三定律都是以天文测量为基础的。
要清楚为什么实验经济学无法成为整个经济学的科学基础,需要对测量与实验的关系进行非常深刻的研究才行。


测量与实验



我对人类科学发展所做出的最大贡献,就是将测量作为科学的基础,而不再是实验。实验只是测量活动中最精致的一类,是测量的子集,但有大量科学研究活动只能是建立在非实验的测量活动上。实验、测量、计量等相互之间的关系如下图所示。

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测量完整分类


以下我们仔细来说说它们的关系:
计量是测量的核心,它现在基本上都是属于实验。但这个并不一定,早期有很多计量基准是采用天文测量为基础的。如长度和时间单位都曾采用地球的测量数据为基准。现在也有采用脉冲星作为时间计量基准的研究。
 实验可以说就是受控的测量。实验要控制的对象有两个:测量环境与被测对象(自变量)。根据对这两个因素的受控情况不同,理论上可以分出4种类型。



根据受控性对测量的4个分类:

  • 类型1相对比较好理解,就是最严格意义上的受控实验。

  • 类型2是环境不受控、被测对象受控的实验。这种情况有很多,如工业产品的现场测试,粮食种子的大田实验,管理方法在实践中的检验等都是属于这一类。一些为展示科学原理的科学演示、表演也都属于这一类。

  • 类型3的案例有天文台的天文测量等。2010年12月12日在四川雅砻江锦屏水电站投入使用的“中国锦屏地下实验室”,用于捕捉和测量暗物质。其测量环境是高度受控的,但被测对象并不受控。这就是一个很典型的类型3“科学观测”。还有建在高山顶上的宇宙高能射线探测器,以及贵州的天眼FAST等都是属于这种类型。作为对比,江门地下中微子探测器、日本“顶级神冈探测器”(Hyper-Kamiokande)等中微子探测装置本质上应当属于类型1,因为其要探测的中微子源并不是来自宇宙深处,而是来自核电站或质子加速器等人工可控的来源。

  • 类型4是非常多的情况,它已经不能再说是实验,是属于非实验的测量。

    无论什么情况,以上4种类型都是属于测量。


受控和不受控会带来什么影响?


    一是影响测量效率。如果被测对象能受控,就可控制其出现的频次,大大增加测量的数量。如果是测量自然界的闪电,只能干等着闪电出现测量才能进行。但如果是在实验室制造闪电,就可大大增加出现闪电的频次和测量数据的数量。
    二是影响测量数据的完备性。如果只去测量自然界的闪电,那出现多少能量的闪电,你就只能测到这个能量的闪电。但如果在实验室人为控制引发各种能量的闪电,就可以获得数据很完备的测量结果。
    三是影响测量误差。如果能控制好各个测量环境,就可有效降低测量误差。但切不可以为控制程度低测量误差一定就大。很多不能受控的天体其自然环境是很理想的,很多脉冲星的旋转频率极为稳定,其作为时间基准的误差甚至可以小于一些原子钟。
因为过去只是把实验、甚至就只是类型1的完全受控实验作为科学的标志,这就过多地排除了非严格受控、甚至非实验的测量活动,使得很多领域难以为自己找到科学的基础。可以说,实验和非实验的测量两者的比例,是过去区分科学性的一个重要的参数。所谓自然科学,就是实验的比例比较大,而社会科学往往是可实验研究的比例比较低。但即使是在物理学领域,也不可能全部都是采用实验方法。另一方面,很多自然科学领域可以进行实验研究的比例也可能较低。例如天文、地质、气象、水利等领域采用实验方法也很困难。社会科学领域不是不能采用实验方法,但一般来说比例都相对较低。经济领域同样如此,尤其难以采用类型1的完全受控实验研究方法,这就是为什么实验经济学非常有价值,但却难以为整个经济学建立科学基础的原因所在。
另一方面,因为社会等领域多因多果,以及循环因果的大量存在,无论在因果关系的分析上,还是误差处理上,都需要更加小心。例如,这次获奖的学者们采用了很多对比实验的方法对贫困问题进行研究,这种方法事实上也大量应用在很多不同的学科领域,包括但不限于新药效果的实验、农业领域种子实验、管理方法的实验、心理学实验研究等。它是通过抽样选择两组实验对象,一个实验组、一个对照组。实验组引入需要测量的改变因素(如使用新的药品、采用新的粮食种子、采用新的管理方法等),对照组不引入这个改变因素。通过对比两组实验对象的结果,来测量所引入的改变因素所产生的结果。在某些管理实验中,因为两组实验对象的员工都被告知了要进行的实验,在对照组中的员工虽然没有采用新的管理方法,但因为得知自己成为实验对象被观察,事实上工作起来也更为认真。因此,这样的实验结果发现两组员工的工作效率都获得了提升,这事实上是测量过程对被测对象产生了误差干扰。
社会领域的学者们切不可以为自己有多么特殊,如果说特殊仅仅是误差的类型和人类自身引入的误差更多一点点,仅此而已。
社会领域存在的一切问题,自然科学领域都存在,只是程度和大小不同而已,并无任何绝对的特殊之处。但凡你能想到的问题,自然科学领域早就遇到千万遍了。因此,社会领域的学者们千万不要关起门来自谈自唱,很多社会和经济领域自以为难以解决的问题,在自然科学领域早就有极为成熟和系统的解决方法。一切经济学家们自以为的难题,在普通测量学里早就解决完了。这次获诺奖的工作方法,在经济学领域看起来是石破天惊和重大进展,但在普通测量学里只是一个最基础和常识性的实验方法。从测量学角度说,管理领域的对比实验对被测对象的干扰,与量子力学中测量过程对被测对象的干扰本质上是完全一样的,一点儿都不新鲜,都是属于主体干扰。即使是在最严格的物理实验中,即使一切因素都实现了最严格的受控,也不可避免地会存在误差,只是误差的大小问题。


计量经济学问题在哪里?



本来,计量经济学如果能清楚地理解到它的本质应当是“经济测量学”的话,是可以为经济学找到科学基础的。但因为名字起错了,名不正言不顺,也就不能理解清楚其本质,从而存在大量根本性的错误。
数学和测量是科学的两大不同的基础。但是,计量经济学却把它的基本方法理解成以统计学(获得统计数据)、回归分析(获得数学模型)和相关分析(获得相关系数)为基础的数学了。后面三个是对测量数据的科学处理,是测量与科学理论之间的桥梁,必须清楚它们并不能等同。其中的关键在于:测量必须有完备的误差分析和因果分析(因果关系的作用机理),但计量经济学却在这两个最根本的方面极度缺乏。举一个简单的例子来说明。
如果我们对菲律宾人和中国沿海的人群睡眠时间进行一下统计,并进行相关分析的话,会发现两者相关系数非常高,且菲律宾人睡眠时间是在中国沿海人群之前。尽管大家很清楚,相关关系并不等于因果关系,但因为计量经济学基本不去进行误差分析和处理,因此一旦得出一个好的相关关系之后,往往经济学家们就直接去写论文和讲故事了。他们会在文章中不断暗示菲律宾人睡觉就是引发中国人睡觉的原因。如果不去进行误差分析和因果分析,你可以用统计数据得出任何你想要的结论,无论它们荒唐到什么程度。经济学家们只是热衷于各种数学模型,然后用从未经过误差处理和因果分析的统计数据去佐证他们的数学模型。所以,经济学研究的结论绝大多数都是类似“菲律宾人睡眠导致中国人睡眠”这样的观点,而且他们有很丰富且真实的统计数据和数学模型作为支撑。
相关分析包括线性的皮尔逊相关分析,非线性的斯皮尔曼相关分析以及多列非线性的肯德尔相关分析。问题并不在于这些相关分析方法本身,而是经济学家们只关注相关系数是多少,却从来没意识到相关系数的大小必然会对应一定的测量误差。
不谈误差就不懂测量,不懂测量就不懂科学,数学模型建得再漂亮都只能是毫无意义的装神弄鬼。


中国改革开放与经济试验


现代的所有经济学都无法解释中国近40多年的改革开放,甚至中国建国70年的经济发展过程。原因在于,中国的经济发展不是以计量经济学或任何经济学理论为检验标准,而是以“经济试验”为检验标准。“实事求是”是早就确立的政治信念。中国经济改革之初,首先通过真理标准大讨论确立了“实践标准”。而后“猫论”、“摸论”、“三个有利于”、“三个代表”等等,这些观念的话语体系与西方的经济学话语体系完全不同,与科学的话语体系也不同,因此,人们一直也就没有搞清楚它们重大的科学价值和意义是什么。“实践标准”最严格地表达就是“试验标准”,它们本质上是与现代科学的核心观念完全一致的,归属于测量标准。我们可以在近40多年的中国改革开放过程中看到大量的社会试验,中国从来不以任何理论为绝对标准,这不是说不接受任何理论,而是无论什么理论,都必须通过小范围的试验获得测量数据,看其结果是否满足或有利于最终的目的,然后不断改进,再逐步推广到更大范围。一切工业产品的面市过程,一切新的粮食种子的推广过程,一切新药的推广过程、一切新软件的推广过程......全都是如此,任何例外必然导致惨痛的失败。因此,中国之所以如此之成功,是因为其绝对严格地遵循了一切现代科学都必须遵循的方法,而不是西方社会延续于中世纪非科学的形而上学。

唯一普世的只有科学的方法,但科学界从来不屑于采用“普世”这个极低档次的词汇。微积分适用领域之广泛整个科学界尽人皆知,没谁要去强调微积分是“普世的”。而那些非科学的方法之所以不断地宣传自己是“普世的”,唯一的原因就是它们适用的范围实在是太狭窄、太偶然了,只有用“普世”这种近乎于宗教和迷信的语言去强迫或忽悠人们接受。我们要的是“普适”的东西,而不是“普世”的东西,因为:

    一切自称“普世的”都是普遍不适用的。

所有经济学家们请注意,如果不用实验、试验、测量、测量数据(而不是停留于统计数据)、测量误差、均方差、系统误差、随机误差、相对误差、绝对误差、置信度、置信区间、多因果关系、循环因果......这些一切科学领域统一的话语体系来说话,而还是采用什么均衡、市场经济、统计数据的相关系数、出清、外部性、市场失灵、柏累托最优、看不见的手等等科学无法理解的词汇,以后就不好意思再见人了。


从经济试验到经济测量学



为什么中国如此之成功却无法在理论上说服别人,原因在于其大量的成功经验和观念都不是采用完全科学化的语言,而依然只是用政治和意识形态的话语体系在表达(也有称“叙事”)。中国的大量社会实践提供了极为丰富的经济和社会测量数据,需要用完全科学化的语言将其理论化。例如:
  • 说“调查研究”,很多人可能不能准确知道它是什么,但说“社会测量”,就可以获得最为严格精确的定义。

  • 说“实事求是”,其他国家的很多人可能听不懂,但说“以社会测量为标准”,所有国家的人,所有学科的学者都可以听明白。

  • 说“实践标准”很多人会感觉他只是中国的意识形态,但说“建立在测量标准基础上的社会实验标准和社会试验标准”,全球一切学者都可以获得精准的理解。

 ......

另一方面,经济学本身也迫切需要彻底地科学化。我们不要以为西方的经济学体系语话体系就是科学化的,事实上除了他们那个圈子,以及西方意识形态以外,其他学科专业领域的人一样听不懂他们说的话,只是因为专业领域的隔阂,别人不好说什么而已。
建立在经济测量学基础上的一场经济学大革命,其条件已经完全成熟并蓄势待发。进行这场革命的根本目的不是要去拿几块诺贝尔经济科学奖这种“小目标”,而是要从根本上改变这个奖项的评选标准和依据,使这个奖项后面的“Sciences”一词不需要再特别地加上去,可以真正有充分自信地采用“Noble economics prize”这个与其他科学奖统一的表达形式。



作者简介

汪涛



"人类第三次科学革命"倡导者,纯科学理论体系创始人,

历经30多年研究和实践形成科学经济学体系。


上海析易船舶技术有限公司联合创始人、总经理

云铝股份(000807)独立董事

浙江宇视科技 顾问

中央民族大学客座教授

 

作品:

《科学经济学原理——看见看不见的手》

《实验、测量与科学》

《超越战争论——战争与和平的数学原理》

《即将来临的粮食世界大战》

《纯电动:一统天下》

《生态社会人口论》

《通播网宣言》






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