计量经济学应用研究的可信性革命 南京廖华

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计量经济学应用研究的可信性革命本文获得广东省自然科学基金项目(10151027501000103)与广东省研究生示范课程建设项目(10SFKC02)的资助。作者特别感谢匿名审稿人有关本文理论观点提炼的宝贵意见，感谢“2011计量经济学高级学术研讨会(广州)”以及“2011数量经济学前沿国际学术研讨会(上海)”与会学者的建议。当然，文责自负。王美今/林建浩　　Wang Meijin/Lin Jianhao, Lingnan College, Sun Yat-Sen University【摘　　要】可信性是计量经济学应用研究的重要问题，，其核心在于实现经济理论、统计学、数学在实证研究中的科学结合。本文基于国际计量经济学界对可信性问题的三次大讨论取得的重要进展，厘清了计量经济学探索客观经济世界过程的本质特征；进而针对应用研究中存在的滥用和错用现象，从计量经济模型的随机性设定、经济变量之间的因果关系识别以及模型的统计适切性评价等三个方面阐述计量经济学应用研究的可靠性来源。我国计量经济学的应用研究面临进一步提高可信性的重要问题，需要全面吸收和借鉴国际计量经济学界对于可信性问题的成果，改变研究模式和教学模式。【关 键 词】可信性革命/随机性设定/因果效应识别/统计适切性【作者简介】王美今、林建浩，中山大学岭南学院，邮政编码：510275，电子信箱：lnswmj＠mail.sysu.edu.cn,hzcg9＠126.com。【原文出处】《经济研究》（京）,2012.2.120～132EE41UU1973797　　一、引言：“经验研究可信性”的三次大讨论　　在我国，经过30年的发展，计量经济学模型已经成为经济理论研究和实际经济分析一种主流的实证方法。①与此同时，人们对于计量经济学模型方法产生了不同的甚至是相反的评价，究其原因部分来自于计量经济学模型方法本身，更多地来自于计量经济学模型的应用研究(李子奈和齐良书，2010a)。一部分研究者由于不了解计量模型方法具体的应用背景和适用条件，陷入一种滥用和错用的误区，一项实证研究从计量经济模型的设定开始，一直到模型的估计、检验、评价和解释，随意性和错误随处可见。针对这一现象，洪永淼(2007)、李子奈(2007, 2008)以及李子奈和齐良书(2010a, 2010b)联系我国实际，从计量经济学在现代经济学中的地位、作用和局限性以及其哲学基础、经济学基础、模型设定问题等角度对计量经济学的方法论进行了奠基性的研究。　　计量经济学作为一门独立的经济学分支学科，其区别于其他相关学科的本质特征是什么？计量经济学应用研究的科学性和可靠性如何保证？这些问题引发了国际计量经济学界三次集中的大讨论，一场经验研究的“可信性革命”(Angr

ist and Pischke, 2010)蔚然成风。第一次大讨论始于著名的“凯恩斯—丁伯根之争”(Keynes, 1939, 1940; Tinbergen, 1940)，凯恩斯认为丁伯根所用的多元回归分析是一种“巫术”，计量经济学作为“统计炼金术”的分支还远未成熟到足以成为科学的分支。凯恩斯反对使用概率论，而丁伯根使用的“回归”却未能利用概率论的原理很好地解释估计结果，当时的经济学经验研究陷入困难丛生的境地。最后这场争论以Haavelmo(1944)《计量经济学中的概率论方法》一文的发表而告结束，该文为经济学中的概率论思想正名，在概率论的基础上建立起统一的计量经济学基本框架。自此，计量经济学不仅改变了人们关于客观经济世界知识的形成方式，而且逐渐成为经济学主流的经验研究方法。　　1980年代初，众多学者的反思掀起了有关经验研究可信性问题的第二次大讨论。Sims(1980)对当时的大型宏观计量经济模型所施加的外部约束条件的可靠性提出质疑，认为这些不现实的约束条件将导致不可靠的政策分析结论，进而建议使用更少约束条件的VAR建模策略。该模型已被研究者和政策制定者所广泛采用，主要用于分析经济如何受到经济政策临时性变化和其他因素的影响，Sims也因此获得2011年诺贝尔经济学奖。Hendry(1980)就计量经济学的应用沦为炼金术问题展开尖锐的批判，提出让经验研究走向科学的一条金科玉律就是“检验、检验、再检验”。Leamer(1983)一文则指出回归分析中模型假定以及控制变量选择的随意性导致的结果脆弱性，由此提倡应该进行回归模型的敏感性分析。Black(1982)以及Pratt & Schlaifer(1984)对应用研究者将回归模型中的相关关系错误推广至因果关系提出批判，同时对两者的区别进行了详细的论述。　　面对第二次讨论中出现的难题，计量经济学家提出了各种建模思想、估计量以及检验统计量，理论计量进入百花齐放的阶段；然而，理论计量研究与经验研究之间的裂缝反而扩大了，理论计量越来越复杂，应用计量则在某些领域变得越来越简单(Heckman, 2001)。为此，进入新世纪以来，以Journal of Econometrics百期纪念专刊对计量经济学方法论、模型方法发展的总结为开端，以重要学术期刊的专刊②为阵地，计量经济学界掀起了对经验研究可信性的第三次大讨论，并形成了模型设定的统计适切性和因果关系的有效识别两大核心议题。　　纵观三次大讨论，可信性革命的核心问题在于实现经济理论、统计学、数学在计量经济学应用研究中的科学结合。第一次大讨论主要关注经济理论与数学的结合问题，解决了计量经济学的概率论基础问题，同时确立了凯恩斯宏观经济理

论在模型设定中的导向作用。第二次大讨论突出了数据与模型的结合问题，在宏观实证领域摈弃了模型设定的经济理论导向，确立了数据关系的导向作用。第三次大讨论强调了模型设定的统计适切性问题和因果关系的有效识别问题，本质上是试图实现经济理论导向和数据关系导向的综合，向实现经济理论、统计学、数学的科学结合迈出了坚实的一步。　　当前，中国计量经济学正处于迈向国际化和规范化的新阶段，面临着与国外先进水平的实质性接轨，这其中的一个关键问题就是提高应用研究的可信性。如何借鉴国际经济学界对于经验研究可信性问题的研究成果应成为我们的着力点之一，这也是我国计量经济学基本理论研究延续和深入的需要。为此，本文首先厘清计量经济学探索客观经济世界过程的本质特征，进而从模型的随机性设定、经济变量之间的因果关系识别以及模型的统计适切性评价等三个方面论述计量经济学应用研究的可信性来源，以期抛砖引玉，达到对计量经济学应用研究的正本清源。　　二、计量经济学对客观经济现实的探索过程　　现代经济学研究建立的基本假设前提是(Hendry, 1995)：现实经济世界中存在着某种具有规律性的机制，这种机制是由经济主体的生产、交易、消费等行为构成的，并进一步认为经济机制的某些规律性是可以测度的，这种可测的机制部分称为数据生成过程(简称DGP)。经济学家对于客观经济世界真实DGP的认识和探索经历了一场从决定论法则到“无序中的有序”的概率论法则的变革，而在这场变革中，计量经济学起着关键作用。计量经济学家将随机性视为客观经济现象的特殊矛盾性，并致力于寻找合适的方法论基础以保证计量经济学应用的可靠性。　　Haavelmo(1944)澄清了计量经济学研究对象的特殊矛盾性，认为经济规律的特有性质决定着概率论方法运用的必然性；文中把随机性作为一条规律引入模型，用概率分布及其特征值来描述客观经济现象的变动规律，尤其是引入联合分布来刻画相互依存、同时确定的变量的变动关系，使得随机性设定成为计量模型不可或缺的重要部分；进而在概率论的基础上，利用20世纪初统计学的最新成果建立起计量经济学的基本框架。因此，该文被誉为计量经济学的“南十字星座”，开启了计量经济学的现代之门(Hoover, 2005)，Haavelmo也因此获得1989年的诺贝尔经济学奖。此后，计量经济学家对计量模型描述客观经济现象的本质特征有了清晰的认识，本文阐述如下。　　(一)计量经济学探索客观经济世界的本质特征　　经济现象(体现为观测数据)是定义于一个完备概

率空间(Ω，{F11W616.JPG}，P[,0])的随机过程Z≡｛Z[,t]∶Ω→{F11W617.JPG}[ν]，ν∈{F11W618.JPG}，t＝1，2，…｝的一个实现，概率测度P[,0]提供了对序列Z的随机行为的完全描述，因此被认为是真实的数据生成机制，即最一般意义上的DGP。正是由于P[,0]未知，才产生建模、估计和推断问题，如果我们可以得到Z的一个实现，就可能从Z中推断P[,0]。因此，计量经济模型建模的首要含义是从现实经济世界到概率空间的映射。　　由于概率空间(Ω，{F11W616.JPG}，P[,0])过于抽象，并不能为我们提供一个足够灵活的框架用于对随机经济现象的建模，需要将概率空间映射到更灵活的概念——概率模型。从实际角度看，我们只能得到有限序列Z[n]＝(Z[,1]′，…，Z[,n]′)′的一个实现z[n]，即样本容量为n的抽样。生成容量为n的样本的随机过程可由其分布完全刻画。进一步定义分布函数和密度函数的参数化形式为Φ[,F]＝｛F(z；θ)，θ∈{F11W619.JPG}，z∈{F11W617.JPG}[νn]｝和Φ[,f]＝｛f(z；θ)，θ∈{F11W619.JPG}，z∈{F11W617.JPG}[νn]｝，称之为参数化概率模型，其中θ为未知参数向量。　　随机过程最重要的特性是统计特性，它刻画了随机过程的本质，因而可以从偶然性中揭示出必然性。多维联合分布(密度)函数是随机过程统计特性最完善的描述。随机过程｛Z[,t]｝的分布(密度)函数是既包括变量关系又包括样本点关系的高维联合分布函数，要从中得出具体可用的模型，往往需要对向量Z[,t](假定v×1维)进行分块Z[,t]＝(X[,t]′，Y[,t]′)′以及一系列的约化。例如，把对联合分布的建模约化为对条件分布建模，进而约化为对条件期望建模，这就是总体回归模型；其中Y[,t]是1×1维的被解释变量，X[,t]是(v－1)×1维的解释变量。计量经济模型就是使用经济和统计假定从联合分布(密度)中识别出经济定量关系(White, 1994; Reis and Wolak, 2007)。　　综合上述，计量经济学对客观经济世界的探索，蕴含着从“现实经济世界到概率空间的映射——概率空间到概率模型的映射——概率模型到计量经济模型的映射”这一过程。把随机因素规律化，这是计量模型区别于其他经济模型的本质特征：一方面可以体现人类行为与经济活动内在的随机性，另一方面也是我们控制未知因素影响的重要途径。因而计量模型的设定包含随机扰动项及其概率分布的设定，它使得模型能最大限度地逼近客观经济现实。　　揭示变量之间的经济关系是建立计量经济模型的主要目的，需要基于观测到的信息资料推断结果。问题在于，我们所观测到的数据，是从某个可能的假设或原因的集合中所导致的结果，也就是说，数据和假设之间缺乏一

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