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　　摘要　计量经济学在经济学科中占据重要的地位，计量经济学方法为现代西方经济学的科学化作出了突出贡献。随着自然科学的发展和人们对经济系统复杂性认识的深入，计量经济学方法也在不断地发展。其主要表现是传统计量经济学方法的改进与建模理论的发展、对策论方法的广泛应用、模糊数学方法的引入和非线性系统方法的兴起。本文对此作了扼要评述。
　　关键词　计量经济学　计量经济学方法
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　　计量经济学（Econometrics），国内也译成经济计量学，是理论经济学、数学与经济统计学相结合的一门经济学分支学科。本文所论及的计量经济学方法不等于计量经济学，只是其中的一部分，即所应用的数学方法。
　　笔者曾在一篇文章[1]中谈及学科的世界先进水平问题。 经济学科有没有世界先进水平？有，又没有。讲没有，是指经济学理论与经济政策。各国国情不同，经济制度与体制不同，所处的发展阶段不同，指导发展的经济理论和实施的经济政策当然不同。在这方面，不会有也不应有“世界先进水平”。讲有，是指经济学研究方法和经济分析方法，而在这个方面，我们落后了，而且落后了许多。中国经济学现代化、科学化的重要内容之一就是学习现代西方经济学先进的研究分析方法。所以，研究并跟踪现代计量经济学方法，是我们一个重要任务。
　　　　　　一、计量经济学方法在现代西方经济学中的地位
　　一般认为，1969年诺贝尔经济学奖的设立，标志着经济学已成为一门科学。而在经济学不断科学化的进程中，计量经济学方法起到了特殊的作用，以至于在西方有一种说法，“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”，“计量经济学已在经济学科中居于最重要的地位”。[2]
　　从诺贝尔经济学奖获得者名单中，不难看出这一论断。从1969年至1994年，共有37位经济学家获得诺奖，覆盖了经济学的各个分支学科。然而，直接因为对计量经济学的创立和发展作出贡献而获奖者达9 人，居经济学各分支学科之首。1969年第一届获奖者，并不是P·萨缪尔森、J·希克斯这样的经济学大家，而是创立计量经济学的R·弗里希和推广应用计量经济学、建立第一个用于研究经济周期理论的计量经济学模型的J·丁伯根。绝大多数获奖者，即使其主要贡献不是计量经济学，但在他们的研究中都普遍应用了计量经济学方法。R ·索罗因他的经济增长理论而获得1987年诺奖，而他的理论贡献得益于用计量经济学方法建立总量生产函数以及导出的增长方程；F ·莫迪利尼亚由于他在家庭储蓄和金融市场作用方面的首创性研究而获1985年奖，他曾是数学教师，担任过计量经济学会会长，在研究中广泛应用计量经济学实证分析方法；1993年得主R·福格尔和D·诺思，属新制度经济学派，研究经济史的，从直观上看是排斥计量方法的，但其获奖原因却是“在经济史研究中的定量研究领域所作出的贡献”。
　　研究一下现代西方经济学的特征，也不难看出为什么计量经济学占据特殊地位。现代西方经济学有许多特征，可以从不同的角度去归纳，从方法论的角度讲，主要有3个特征[3]。一是越来越多地从方法论的角度去阐述和定义经济学。诸如“经济学是一种思考社会问题的方法”，“经济学的主要贡献是它的分析框架”（G·Beeker）， “经济学是一套用以观察无限丰富和多变的世界的工具”（C·Green）。认为经济学是其它社会科学的基础，类似于物理学在自然科学中的地位。二是愈来愈重视研究方法的科学性，重实证分析，轻规范分析。认为“规范的方法显然是不科学的”（E·James），“经济学，对于规范的问题只能保持沉默”， “科学知识的占有尚不具备解决规范问题的能力”（ M ·Parkin），“即使科学家对规范问题可能有自己的认识，但这当中毫无科学的成分”（W·Baumal），“如果将价值判断引入经济理论， 这种理论就不可能成为客观的科学”（L·Robins）。 这些认识显然过于偏激，但它们反映西方学者把经济学定义为一门实证的社会科学的事实。于是，观察调查、抽象假设、建立模型、得到结论、检验修正，已成为一般经济问题的通用研究程序。三是数学的广泛应用已成为现代西方经济学的一个普遍趋势。 被称为经济学三大权威刊物的“ Economica”、“Econometrica”和“The American Economic Review”上，几乎看不到不用数学的论文，就连芝加哥大学的“Journal of Political Econo-my”也是如此。在大学经济学专业培养目标中，明确地写着“教学计划的目标之一是教会学生将数学作为经济分析的一个基本工具，去思考和描述经济问题和政策”（Stanford大学），“现代经济学理论的一个显着特征是数学的广泛应用，学生必须学会用数学工具描述和发展经济学理论”（Toronto大学）。于是，在教学计划中， “计量经济学的讲授已成为有权威的一部分”（L·Klein），它与微观经济学、宏观经济学、数理经济学一起构成4组主干课程，分别从初级、中级到高级。
　　　　　　二、传统计量经济学方法及其面临的挑战
　　传统的计量经济学方法有广义和狭义之分。广义的计量经济学方法主要包括时间序列分析、回归分析、投入产出分析、优化方法等；狭义的计量经济学方法就是用以回归分析为核心的数理统计方法对研究对象进行因果分析，揭示其内在规律性，从而进行经济的结构分析、预测、政策评价和理论检验。这里讨论的主要是狭义的概念。
　　传统的计量经济学方法曾经成功过，辉煌过，主要体现在“50年代扎实的发展”和“60年代真正的扩张”（L·Klein），而那个时期正是战后西方世界经济稳定发展的时期，也是新古典经济学盛行的时期。可是进入70年代之后，它和新古典经济学一样遇到了严重的挑战。以历史数据为基础，从历史发展中寻找规律以研究未来的传统计量经济学方法在许多应用中失灵。道理也很简单，经济发展进入了动荡时期，历史中不再有良好的规律性，未来的发展也不遵循历史上的规律。
　　计量经济学方法面临挑战，在挑战面前迅速发展。其发展主要包括4个方面：传统方法的改进与发展、对策论方法的广泛应用、 模糊数学方法的引入、非线性系统方法的探索。
　　　　　　三、传统计量经济学方法的改进与发展
　　在这个方向上又可分成两个分支。一是为适应研究对象的需要而在方法上的局部改进，二是建模理论与方法的新发展。
　　所谓局部改进，指方法的理论基础不变，仅在技术上为适应新的需要而作出的改进。例如，超小样本问题。传统的回归分析方法需要较大容量样本的支持，而样本又多是时间序列数据，这在经济稳定发展时期是可以做到的。但在经济非稳定发展时期，尤其象中国这样的转轨时期，欲取得一个较大样本就很困难，有时只能得到几组样本数据。如何在样本信息之外尽可能地应用非样本信息，包括先验信息和后验信息，来完成定量分析，诸如贝叶斯统计分析方法被应用了。再如，变参数问题，即模型参数不再是常数，而随样本观测值变化，于是用于常参数问题的传统参数估计方法失灵了。甚至还有变结构问题，在样本期内模型的结构不再是不变的，等等。解决这些问题虽属于方法的局部改进，却有极强的实用性。
　　关于建模理论的新发展，笔者曾指导研究生进行了较为系统的研究。[4][5]目前应用的传统的计量经济学建模理论形成于本世纪40年代，大部分基础工作是由美国考尔斯经济研究委员会完成的。其基本理论的核心是“从简单到一般”的建模原则。当研究对象确定后，根据已有的经济理论分析其中的因果关系，选择尽可能少的原因变量来解释结果变量，用随机方程描述该因果关系，对模型参数进行估计和检验，检验的主要标准是模型对样本数据的拟合优度，如果达不到标准，则增加原因变量，最后得到一个一般的模型。传统建模理论的主要问题是，同一个研究对象、同一组历史数据，不同的研究者根据他对研究对象行为理论的不同理解，可以建立不同的模型。模型方法成为验证理论的工具，而且是一种廉价的工具，谁使用就为谁服务，失去了公正性。
　　最主要的也是最接近于传统建模理论的新理论方法是Hendry的“从一般到简单”的建模理论。它是由英国牛津大学D·亨德里（D·Hendry）在伦敦经济学院D·沙根（D·Sargan）等人工作的基础上发展形成的。其核心思想是“从一般到简单”的建模原则。认为简单模型不是计量经济工作的合适的起点，应该用研究对象中包含的所有变量以及它们的滞后项来扩充模型，使之成为一个一般的、动态的、自回归分布滞后模型（Autoregression Distributed Lag Model,ADL）。同时把ADL 模型同数据生成过程联系起来，　认为应该建立一个能够代表数据生成过程的ADL模型。然后将它逐步约化为一个变量与参数都很少的模型， 实现“从一般到简单”的过程。按照这一建模理论，一旦研究对象确定后，不同的研究者应该具有相同的“一般的”起点，模型方法不再是失去公正性的廉价工具。而且它不仅可以验证理论（如果最终得到的简单模型所反映的经济关系符合某种已经存在的理论），而且可以发展理论、发现理论（如果最终模型所揭示的经济关系与已有经济理论不符，那末预示着新的经济理论产生了）。
　　Hendry建模理论已受到较多的研究与承认。其它新发展的建模理论有Leamer的贝叶斯建模理论方法和Sims的向量自回归建模方法等，它们还未受到广泛的重视。
　　　　　　四、对策论方法的应用
　　1987年笔者曾参加在日本东京举行的计量经济学国际会议，从研究方法上讲，大多数论文仍是应用传统计量经济学方法。 时隔几年， 在1992年举行的世界计量经济学会第六届世界大会上，人们惊奇地发现，半数以上的论文是关于对策论及其应用的。
　　另一件耐人寻味的事情是，1994年诺贝尔经济学奖同时授于3 位经济学家：美国伯克利加州大学教授J·豪尔绍尼（J·Harsanyi）、普林斯顿大学教授J·纳什（J·Nash）和德国波恩大学教授R·泽尔滕（R·Selten），以表彰他们在对策论应用于经济分析方面所做出的贡献，奇怪的是，尽管他们的主要成就都是在50～70年代完成的，但在西方经济学界直到近10年才显露名声。一本由英国麦束图书公司（WheatsheafBook Ltd.）1983年出版的、由着名经济学史专家M·布劳格（M·Blaug）和P·斯特奇斯（P·Sturges）根据社会科学文献引证索引（SSCI）编写的《重要经济学家辞典》（who's who in Economics）中竟然找不到他们的名字或介绍。
　　以上两件事反映对策论方法成为一种新的广泛应用的计量经济学方法是那么姗姗来迟而又是那么迅速和势不可挡。为什么？
　　对策论是一种数学方法，是研究具有冲突和合作性质的问题的数学工具，但它的发展始终和它在经济分析中的应用联系在一起。一般认为，现代对策论思想最初是由冯·诺依曼（Von Neumann ）和奥斯卡·摩根斯坦（Osker Morgenstern）于1944 年合着的着作《对策论与经济行为》中提出的。50年代初，纳什接连发表多篇文章，奠定了现代对策论学科体系的基础，尤其是他提出的分析两个以上对手的非合作对策结果的方法，即纳什均衡，是微观经济学的重要发现。60年代，泽尔滕完善了纳什均衡，并用于分析商品供应的垄断现象；豪尔绍尼证明了信息不充分情况下的对策理论。对策论的方法体系日趋完善。但是，尽管冯·诺依曼本人曾断言“对策论是唯一适合于经济问题研究的数学方法”，尽管它的发展始终与经济分析相联系，在50～70年代，与处于发展与扩张中的传统计量经济学方法相比，它被大大地冷落了。直到40年后，人们对于对策论在经济学发展中的历史性地位才有了足够的认识。因证明了一般均衡的存在性而获得1983年诺贝尔经济学奖的J ·德布鲁（J·Debreu）在获奖演说中指出，1944年就是数理经济学进入当代时期的开始。在这一年，Von Neumann和Osker Morgenstern发表了第一版“对策论与经济行为”，这一事件宣告了经济理论发生了一次深刻而广泛的转变。80年代末90年代初，对策论得到了广泛的承认，对策论学者在国际学术界频频获奖，以对策论为分析工具的经济学书籍成了畅销书，大学经济学专业纷纷将对策论纳入教学内容之中。
　　对策论作为一种数学方法，可以应用于各个领域，为什么在经济分析中得到如此广泛的应用，以至于人们把它当成主流经济学的一部分，概括起来有以下原因[6][7]。一是新古典经济学是以个体作为经济学研究的对象，一切从个体出发，求解在约束条件下的个体最优问题，从而导出行为及均衡结果。这正是对策论研究的程式。二是经济学越来越注重人与人关系的研究，特别是人与人之间的相互影响与作用、利益冲突与一致、竞争与合作的研究。这与对策论的研究对象是一致的。三是经济学越来越重视对信息的研究，特别是信息不对称对个体选择的影响。而信息不对称是对策论的一个基本特征。
　　　　　　五、模糊数学方法的引入
　　经济活动不仅表现为随机性，而且大量表现为模糊性。所谓随机性，是对确定性，即有因必果的因果律的否定；而所谓模糊性，是对非此即彼的排中律的否定。用很富裕、富裕、小康、温饱、贫困来衡量人民生活水平，用发达、中等发达、欠发达、发展中等来衡量一个国家的经济发展水平，都是模糊性的表现。对于模糊问题，建立在随机数学基础上的传统计量经济学方法就无能为力了，以模糊概念和模糊信息为研究对象的模糊数学方法的引入，必然是计量经济学发展的一个重要趋势。
　　美国学者L·扎德（L·Zadeh）于1965年创立模糊集合度， 标志着模糊数学的诞生。其后模糊数学方法在经济分析与管理研究中的应用成为其主要发展方向。模糊推理、模糊评判、模糊统计、模糊预测、模糊规划、模糊回归等技术逐渐成为经济分析与预测的一类重要方法。当然其中除模糊评判较为成熟外，其余都在发展之中。
　　应用得最早也最为成功与普遍的是模糊评判。刻划一个事物本质特征的指标很多，有些是不可以定量测度的，如何使它们实现某种意义上的“定量化”，是模糊统计的任务。所以，正象统计方法及统计数据是传统计量经济学方法应用的前提一样，模糊统计及模糊集的隶属函数则是模糊方法应用的基本前提。
　　从发展前景看，模糊数学方法在经济分析领域将主要应用于经济决策和政策评价，而不是用于经济预测。由于研究对象不同，所以模糊数学方法的引入不会取代传统计量经济学方法，只是开辟了计量经济学新的领域，形成一个有一定应用前景的分支，但永远不会成为计量经济学方法的主流。
　　　　　　六、非线性系统方法的兴起
　　本世纪60年代以来，以所谓“新三论”（即协同论、突变论、耗散结构理论）为代表的非线性科学逐步兴起，并在数学和其它自然科学领域得到显着发展，其前沿是孤子理论、混沌理论和分形理论，有人称之为本世纪继量子力学和相对论之后自然科学的第三次革命。随之，从70年代末80年代初开始，属于计量经济学范畴的非线性经济学也在孕育之中。[8]
　　1987年10月19日纽约股市的“黑色星期一”是非线性经济学的有效催化剂，它的突发性和奇异性是新古典经济学理论无法解释的，也是传统计量经济学方法无法分析和预测的。人们无法按照传统的理论与方法从系统外部寻找这次股市暴跌的原因，从而开始寻找能够更真实的刻划股市运行的新方法，寻找一种把分散的股票交易同宏观变动联系起来的研究方法，这就是非线性系统方法。
　　所谓经济系统的非线性关系，并非只是直观所理解的经济变量之间的非线性函数关系更本质的表现是个体的不可叠加性、时间上的不可逆性和空间上的有限性等。[9] 新古典经济学从方法论上讲可以概括为个体主义方法，即把个体看作是经济活动和经济分析的基础，不同个体追求自身利益最大化的行为的简单叠加构成总体状态。这就是传统计量经济学方法将复杂的经济系统划分为众多个体、将复杂的个体经济行为简化为一个个线性方程的理论基础。其实，个体如何向总体过渡，在新古典经济学理论体系内就出现了许多“悖论”，经济系统的本质特征是违反叠加原理。整体内每一个个体都受整体规律的约束，整体规律决定着整体的特征和在很大程度上决定着每个个体的特征。这就要求在描述和研究经济系统时遵循整体性原则，从总体上把握、寻找整体性结论。诸如在经济增长、经济波动、汇率变化等领域的研究中得到了一系列在个体主义方法论下所无法得到的更逼近实际的结果。新古典理论认为，经济系统的演化在时间上是可逆的，在经济定量分析中，要么忽略时间因素采用静态分析方法，要么仅采用承认时间可逆的动态分析，而传统计量经济学方法的核心——回归分析更充分借用了时间可逆性假设。实际上，经济系统的演化具有累进特征；随着时间的推移，系统运动在基本环节重复出现的同时总是不断地出现新的性质，绝不完全重复，而仅显示出自相似性；因果之间的联系并非唯一确定，而是一种循环因果关系。这些就需要真正地而不是形式地对经济系统进行动态描述与研究。新古典理论在经济分析中均隐含着经济增长具有无限的空间，即构成经济增长的所有要素具有无限供给，这就假定了经济系统在空间上的无限性。而现实经济活动都受制于资源的约束，在空间上具有有限性，“增长的极限”在这个意义上是成立的，常用的逻辑方程就是反映空间约束特征的典型模型。
　　显然，反映了经济系统的内部不可叠加性、时间上的不可逆性、空间上的有限性等本质特征的非线性经济模型，比传统计量经济学模型更逼近于经济实际，随着非线性经济学理论体系的形成，非线性系统方法可能是经济定量分析的一个方向，甚至可能成为计量经济学方法的主流。
　　　　　　　　　　　　　（作者：李子奈，经济管理学院教授）
　　注：
　　[1][3]李子奈：《我国经济学研究如何达到世界先进水平》，《数量经济技术经济研究》，1994年第1期。
　　[2]L·R·Klein,A Textbook of Econometrics,Prentice－Hall Inc. ,1974.
　　[4]王继德：《中国宏观经济模型的建模理论探讨》， 清华大学硕士论文，1989年9月。
　　[5]乌山红：《新计量经济学：Hendry学派建模方法》， 清华大学硕士论文，1994年3月。
　　[6]卢让林：《企业利益系统的对策论分析》，清华大学博士论文，1990年10月。
　　[7]张维迎：《从94 年诺贝尔经济学奖看主流经济学的新发展》，《经济学消息报》，1994年12月29日。
　　[8]刘东光：《宏观经济调控数量界限的非线性方法研究》， 清华大学硕士论文，1993年3月。
　　[9]傅琳：《混沌经济学与新古典经济学的比较研究》， 《经济学动态》，1994年第1期。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　责任编辑　罗绍彦＊
　　
　　
　　
清华大学学报：哲社版京29-34F104统计学、经济数学方法李子奈19961996 作者：清华大学学报：哲社版京29-34F104统计学、经济数学方法李子奈19961996

网载 2013-09-10 20:42:33

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