翻开国际上的任何一本经济学刊物,计量经济学应用研究论文随处可见。但是,对它的否定甚至攻击也不绝于耳。M.Blaug评价,对工业化国家国民生产总值方面的预测的当代成就,可以做如下总结:仅仅比对未来一至两年的粗糙推断做得好一些,至于对经济的下降和上升的精确时刻的预测,正像我们经常做的那样,仍然会犯错误。不管M.Blaug的本意是什么,这样的批评是符合实际的。
为什么出现如此的矛盾现象?难道真的如有人所说的,所有计量经济学研究论文,都是学者们为了获得博士学位或者晋升职称所做的游戏吗?当然不是。这里的关键是:计量经济学能做什么?不能做什么?即计量经济学模型应用的适用性和局限性问题。
所有类型的计量经济学模型,就其应用功能来讲,无非是四个方面:结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。结构分析旨在揭示经济主体与环境之间的动力学关系,通俗讲就是揭示变量之间的关系,是通过对模型结构参数的估计实现的。经济预测是利用基于样本建立的模型对样本外的经济主体的状态进行预测,曾经是经典计量经济学模型的主要应用。政策评价是将建立的模型作为“经济政策实验室”,评价各种拟实行的政策的效果。理论检验是在计量经济学模型建立过程中已经完成了的,如果模型总体设定是基于先验理论的,那么当模型通过了一系列检验以后,就认为该先验理论在一定概率意义上经受了样本经验的检验。
不同的应用目的对模型及模型方法论基础有不同的要求,不可能建立一个能够适用于所有应用目的的模型。用于结构分析的模型必须是结构模型,而具有政策评价功能的模型必须是包含政策变量的结构模型。同样是用于预测,基于截面随机抽样数据建立的结构模型,对于截面非样本个体的预测效果一般较好;而基于时间序列数据建立的结构模型,对于样本外时点的预测效果一般较差。同样以时间序列数据为样本建立预测模型,如果政策有效,则必须建立结构模型;如果政策无效,可以建立“无条件预测”的随机时序模型。同一个结构模型,如果仅用于结构分析,解释变量需要具备弱外生性;如果用于预测,解释变量需要具备强外生性;如果用于政策分析,作为解释变量的政策变量必须具备超外生性。凡此种种,不一一列举,但必须切记。
经济预测不应该成为计量经济学模型的主要应用领域。诚然,计量经济学模型作为一类经济数学模型,是从用于经济预测,特别是短期预测而发展起来的。在20世纪50年代与60年代,在西方国家经济预测中不乏成功的实例,成为经济预测的一种主要模型方法。但是,进入70年代以来,人们对计量经济学模型的预测功能提出了质疑,起因并不是它未能对发生于1973年和1979年的两次“石油危机”提出预报,而是几乎所有的模型都无法预测“石油危机”对经济造成的影响。对计量经济学模型的预测功能的批评是有道理的,或者说计量经济学模型的预测功能曾经被夸大了。从计量经济学模型的方法论基础可以看到,“计量经济学并不企图发现覆盖性的法则,只是试图寻找不明显的规律”,而成功的预测所依赖的必须是“覆盖性的法则”。
相对于具有“绝对性”要求的经济预测,计量经济学模型对于具有“相对性”要求的政策评价,更有用武之地。政策评价,或者称为政策实验,应该成为计量经济学模型的主要应用领域。从前面的讨论中可见,在模型的总体设定、变量设定、数据基础以及统计推断中,稍有不慎,就可能破坏随机扰动项的源生性和正态性,带来系统性的偏差。存在系统性偏差的模型,即使“覆盖性的法则”得到满足,如果用于预测,其系统性偏差是无法消除的,导致预测失败。如果用于政策评价,需要的是相对的比较,实行某项政策与不实行该项政策的相对比较,不同的政策力度的相对比较,模型系统性偏差并不出现在比较的结果中。另外,经济政策不能实验,一直是决策者面临的难题,决策失误在所难免。计量经济学模型的“经济政策实验室”的功能所能够产生的效用是巨大的。
应用计量经济学模型只能得到随机性结论。试图得到确定性的结论,是计量经济学模型方法论所不能做到的,也是不科学的。目前的计量经济学应用研究论文中,充满着对研究结论的确定性陈述,研究者为自己制造了陷阱,带来了被动,也是没有正确理解计量经济学模型方法论基础的表现。
最后必须重申,计量经济学应用模型的总体设定,即经济系统的主体动力学关系分析,不是理论经济学的任务,而是计量经济学的任务。一项计量经济学应用研究课题,或者一篇计量经济学应用研究论文,必须将大部分工作或者大部分篇幅放在模型的总体设定方面,否则研究课题是不可能成功的,研究论文也是没有人愿意阅读的。