为什么过去统计数据无法预测未来——兼论经济计量学的
局限性
来源 | 《经济学家》作者 |汤吉军，吉林大学中国国有经济研究中心
主流经济学建立在完全知识或理性预期的假定之上，看不到任何市场异常现象和政府干预，很可能变成数学、统计学或经济计量学的一个应用分支。一旦走进根本不确定性和非遍历性的世界里，这些主流经济学就不合适了，经济计量学发展就会受到限制，从而难以应用数量模型来指导真实世界，所谓的经济科学就难以成立。经济行为和制度设计原则在于降低根本不确定性和不稳定性，经济学不能简单作为应用数学的分支。进一步弥合经济理论与市场经济之间的巨大脱节，对于全面认识经济学理论发展以及市场经济体制的政策或制度设计具有重要意义。关于经济学是否是一门硬科学的争论已经很久了。主流经济学家认为，经济学是一门硬科学，必然是严格的、具有一致性和能够数学化，可以进行经济计量分析；而非主流经济学家认为，经济学还没有发展到科学的境界，有些甚至是致命的自负，会对经济社会发展造成灾难性后果[1]，因而需要考虑政治学、心理学、社会学、历史学等等，否则难以提高对经济的认知能力。不论是统计学还是经济计量学都有一定的假设前提，就像经济学那样，诚如
Coase（1937）所说：“过去，经济理论一直因未能清楚说明其假设而备受困扰。在建立一种理论时，经济学家常常忽略对其赖以成立的基础的考察。然而，这种考察不仅对于防止因对有关理论赖以成立的假设缺乏了解而出现的误解和不必要的争论是必不可少的，而且对于经济学在一系列不同假设的选择中做出正确的判断也是极为重要的”[2]。
为了认清经济学到底是否是一门科学，能否模仿自然科学，到底是什么阻碍经济学成为一门科学，我们需要了解主流经济学隐含的假设前提以及如何能够成为一门硬科学（hard science）[3]。通常，自然科学很容易被理解，但是社会科学就很困难了。因为自然规律一旦被认识，只要时空条件存在，自然规律就会发生作用，就像水往低处流那样。然而，经济学等社会科学永远不可能像自然科学那样使用实验的手法和逻辑严密的数学方法来构建和验证理论，社会科学主要是研究人的行为，特别是人的心理行为，并不能像主流经济学那样可简单地归结为完全信息或理性预期，从而认为自由市场几乎始终保持充分就业、实现市场出清，经济始终处于均衡的增长路径上。
后凯恩斯经济学家则打破主流经济学遍历性假设——完全确定性和可计算的风险，从非遍历性（根本不确定性和非理性）假设人手，以区别于萨缪尔森等新古典综合学派和斯蒂格利茨等新凯恩斯主义经济学，更好地认清主流经济学（数
学、统计学和经济计量学）的自然科学性质及其适用范围。他们将教科书中的微观经济学和宏观经济学视为一种完全确定或可计算的风险条件下的理论体系，这种理论认为未来是可知的，看不到任何根本不确定性。他们利用根本不确定性和非遍历性背景，依据凯恩斯风险与不确定性原则，划分出遍历性（ergodicity）与非遍历性（non-ergodicity）两分法，更加接近市场经济的真实世界，看到了数学、统计和经济计量学所具有的局限性。
一、遍历性条件下主流经济学的预测力
主流经济学隐含的假设是，经济社会世界或者不复杂，或者拥有极度聪明的脑袋或计算机，很容易进行理性计算。但是，在有限理性的世界里，现实不仅是复杂的，而且还被有限智力和有限计算能力支配。尤其在根本不确定性条件下，现实受不可预测的结构变化的约束，并且部分地由具有潜在创造性的人所掌控，这些人是具有有限智力和计算能力的人。后凯恩斯经济学依赖非理性预期和根本不确定性概念，严格区分统计上的遍历性和非遍历性背景来研究经济问题，因而可以解释资本主义潜在的不稳定性，从而超越斯密的一片和谐的市场稳定景象。
遍历性①背景是指没有结构变化，某一期的统计观察与另一期的观察以及所有时期的观察都相同，或者说，只要时间足够长，随机过程的每个样本函数都能够“经历”各种可能的状
态。换言之，遍历性是指某些静态随机过程拥有几乎总体中每一个体表现的整体拥有的统计行为特征。仅仅通过典型样本函数可以决定这种统计行为，从而可以预测未来，这样的过程就是遍历性的，不具有这种特征的过程，就是非遍历性的。统计学上的遍历性和非遍历性的最早区分是由Davidson（1982）[4]提出的，这一划分集中阐述了后凯恩斯经济学的基本观点。为了突出风险（risk）与不确定性（uncertainty）的差别，本文主要采用根本不确定性（fundamental uncertainty）这一概念，以说明主流经济学的风险研究还远远不能够满足经济现实的需要。
在遍历性背景下，没有明显的结构变化，主流经济理论可能是合适的方法。但是，非遍历性背景在本质上是动态变化的，主流经济学则不可能应用到这个背景下。否则，就会导致错误的判断。通过承认世界是遍历性的，主流经济学家具有自己关于经济模型中当事人如何对待信息、预测和处理不确定性的方式[5]。
一是，通过简单研究博弈自身，或者通过知道可能的事件，决定特定结果的概率。因此，研究博弈及其规则就足够了。然而，这个可能与简单的博弈有关。在更为复杂的世界里，直接研究可能是困难的。此时将依赖经验观察来判断正确的概率分布。
二是，预测非常直接。因为从真实事件中得到的概率函
数不会随着时间的变化而变化。一旦一个人正确认识到这种从过去和现在信息中得到的概率分布，他就会确切地依据概率原理预测未来结果。从概率意义上说，未来是确定性的。因此，除了风险之外什么也没有，单个人关于他们将会发生什么的结果是未知的，但却知道平均数或期望值。 三是，在遍历性的世界里，过去和未来不对称是指未来仅仅在概率意义上是可知的，而过去可能是准确知道的。一个人能够准确知道观察的历史顺序，而且，在这个世界里，概率函数就是从它们那里获得的。因此，对于存在这些模型中唯一错误的可能性，就是当出现理解过去有障碍或者获得关于过去的信息有障碍时才会出现，这主要是由于逻辑与推理方面的认知能力差异所导致的。仅仅这时，当事人进行决策才会导致真正的错误。从这个角度看，对于理性的当事人来说，持续性或系统性错误是不可能存在的事情。 未来的知识仅仅涉及基于过去或当前即将发生事件实现与否的预测平均值。对于那些相信过去提供了与未来有关的可靠的、无偏的统计信息的人而言，如果愿意花费搜寻成本，是可以得到这方面的知识的，不可能对即将发生事件存在无知这种情况。在这个遍历性世界里，概率分布的期望值总是依据过去的观察推断出来，未来仅仅是过去的统计反映。在这种情况下，主流经济学以方法论上的个人主义为基础，个体之间相互独立。追求自身利益最大化的个体，掌握着完