本文關(guān)鍵詞：計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性革命，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

王美今 、 林建浩： 計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性革命

計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性革命
王美今 林建浩

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內(nèi)容提要： 可信性是計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研 究 的 重 要 問 題， 其 核 心 在 于 實 現(xiàn) 經(jīng) 濟 理 論、 統(tǒng) 數(shù)學(xué)在實證研究中的科學(xué)結(jié)合 。 本文基 于 國 際 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 界 對 可 信

性 問 題 的 三 次 計學(xué) 、 大討論取得的重要進展， 厘清了計量經(jīng)濟學(xué)探索客觀經(jīng)濟世界過程的本質(zhì)特征； 進而針對 應(yīng)用研究中存在的濫用和錯用現(xiàn)象， 從計量經(jīng)濟模型的隨機性設(shè)定 、 經(jīng)濟變量之間的因果 關(guān)系識別以及模型的統(tǒng)計適切性評價等三個方面闡述計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可靠性來 源 。 我國計量經(jīng)濟學(xué)的應(yīng)用研究面臨進一步 提 高 可 信 性 的 重 要 問 題， 需要全面吸收和借 鑒國際計量經(jīng)濟學(xué)界對于可信性問題的成果， 改變研究模式和教學(xué)模式 。 關(guān)鍵詞： 可信性革命 隨機性設(shè)定 因果效應(yīng)識別 統(tǒng)計適切性

一、 引言： “經(jīng)驗研究可信性 ” 的三次大討論
在我國， 經(jīng)過 30 年的發(fā)展， 計量經(jīng)濟學(xué)模型已經(jīng) 成 為 經(jīng) 濟 理 論 研 究 和 實 際 經(jīng) 濟 分 析 一 種 主 流
① 與此同時， 人們對于計量經(jīng) 濟 學(xué) 模 型 方 法 產(chǎn) 生 了 不 同 的 甚 至 是 相 反 的 評 價， 究其原 的實證方法 。

因部分來自于計量經(jīng)濟學(xué)模型方法 本 身， 更多地來自于計量經(jīng)濟學(xué)模型的應(yīng)用研究 （ 李子奈和齊 2010a ） 。 一部分研究者由于不了解計量模型方法具體的應(yīng)用背景和適用條件 ， 良書， 陷入一種濫用 一項實證研究從計量經(jīng)濟模型的設(shè)定開 始， 一 直 到 模 型 的 估 計、 檢 驗、 評 價 和 解 釋， 和錯用的誤區(qū)， 2008 ） 以及李子奈和齊良書 隨意性和錯誤隨處可見 。 針對這一現(xiàn)象， 洪永淼（ 2007 ） 、 李子奈 （ 2007 ， （ 2010a ， 2010b ） 聯(lián)系我國實際， 從計量經(jīng)濟學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)中的地位 、 作用和局限 性 以 及 其 哲 學(xué) 基 礎(chǔ)、 經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ) 、 模型設(shè)定問題等角度對計量經(jīng)濟學(xué)的方法論進行了奠基性的研究 。 計量經(jīng)濟學(xué)作為一門獨立的經(jīng)濟學(xué)分支學(xué)科， 其區(qū) 別 于 其 他 相 關(guān) 學(xué) 科 的 本 質(zhì) 特 征 是 什 么？ 計 量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的科學(xué)性和可靠性如何保證？ 這些問題引發(fā)了國際計量經(jīng)濟學(xué)界三次集中的大 （ Angrist and Pischke ， 2010 ） 蔚 然 成 風(fēng) 。 第 一 次 大 討 論 始 于 著 討論， 一場經(jīng)驗研究的“可 信 性 革 命 ” （ Keynes ， 1939 ， 1940 ； Tinbergen ， 1940 ） ， 名的“凱恩斯 — 丁伯根之爭 ” 凱恩斯認(rèn)為丁伯根所用的多元 ， 回歸分析是一種“巫術(shù) ” 計量經(jīng)濟學(xué)作 為“統(tǒng) 計 煉 金 術(shù) ” 的分支還遠(yuǎn)未成熟到足以成為科學(xué)的分 支 。 凱恩斯反對使用概率論， 而丁伯根使用的“回歸 ” 卻未能利用概率論的原理很好地解釋估計結(jié) 果， 當(dāng)時的經(jīng)濟學(xué)經(jīng)驗研究陷入困難 叢 生 的 境 地 。 最 后 這 場 爭 論 以 Haavelmo （ 1944） 《計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 中的概率論方法 》 一文的發(fā)表而告結(jié)束， 該文為經(jīng)濟學(xué)中的概率論思想正名， 在概率論的 基 礎(chǔ) 上 建 立起統(tǒng)一的計量經(jīng)濟學(xué)基本框架 。 自此， 計量經(jīng)濟學(xué)不僅改變 了 人 們 關(guān) 于 客 觀 經(jīng) 濟 世 界 知 識 的 形
* hzcg9 @ 126. com 。 本 文 獲 得 王美今 、 林建浩， 中山大學(xué)嶺南學(xué)院， 郵政編碼： 510275 ， 電子信箱： lnswmj@ mail． sysu． edu． cn ，

廣東省自然科學(xué)基金項目（ 10151027501000103 ） 與廣東省研究生示范課程建設(shè)項目 （ 10SFKC02 ） 的 資 助 。 作 者 特 別 感 謝 匿 名 審 稿 “2011 計量經(jīng)濟學(xué)高級學(xué)術(shù)研討會（ 廣州 ） ” “2011 數(shù) 量 經(jīng) 濟 學(xué) 前 沿 國 際 學(xué) 術(shù) 研 討 感謝 以及 人有關(guān)本文理論觀點提煉的寶貴意見， 會（ 上海） ” 與會學(xué)者的建議 。 當(dāng)然， 文責(zé)自負(fù) 。 ① 目前國內(nèi)約定俗成將實證研究等同于經(jīng)驗研究， 同時本文所說經(jīng)驗研究局限以計量經(jīng) 濟 模 型 為 工 具 ， 因 此， 實證研究、 經(jīng) 驗研究以及計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究在本文是同義的 。

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成方式， 而且逐漸成為經(jīng)濟學(xué)主流的經(jīng)驗研究方法 。 1980 年代初， 眾多學(xué)者的反思掀起了有關(guān)經(jīng)驗研究可信性問題的第二次大討論 。 Sims （ 1980 ） 對當(dāng)時的大型宏觀計量經(jīng)濟模型所施加的外部約束條件的可靠 性 提 出 質(zhì) 疑 ， 認(rèn)為這些不現(xiàn)實的約 進而建議使用更少約束條件的 VAR 建模策略 。 該模型已被 束條件將導(dǎo)致不可靠的政策分析結(jié)論， 研究者和政策制定者所廣泛采用， 主要用于分析經(jīng)濟如何受到經(jīng) 濟 政 策 臨 時 性 變 化 和 其 他 因 素 的 Sims 也因此獲得 2011 年諾 貝 爾 經(jīng) 濟 學(xué) 獎 。 Hendry （ 1980 ） 就 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 的 應(yīng) 用 淪 為 煉 金 術(shù) 影響， 。 問題展開尖 銳 的 批 判， 提 出 讓 經(jīng) 驗 研 究 走 向 科 學(xué) 的 一 條 金 科 玉 律 就 是“檢 驗 、 檢 驗、 再檢驗” Leamer （ 1983 ） 一文則指出回歸分析中模型假定以及控制變量選擇的隨 意 性 導(dǎo) 致 的 結(jié) 果 脆 弱 性 ， 由 此提倡應(yīng)該進行回歸模型的敏感性分析 。 Black （ 1982 ） 以 及 Pratt ＆ Schlaifer （ 1984 ） 對 應(yīng) 用 研 究 者 將回歸模型中的相關(guān)關(guān)系錯誤推廣至因果關(guān)系提出批判， 同時對兩者的區(qū)別進行了詳細(xì)的論述 。 面對第二次討論中出現(xiàn)的難題， 計量經(jīng)濟學(xué)家提出 了 各 種 建 模 思 想 、 估 計 量 以 及 檢 驗 統(tǒng) 計 量， 理論計量進入百花齊放的階段； 然而， 理論計量研究與經(jīng)驗研 究 之 間 的 裂 縫 反 而 擴 大 了， 理論計量 2001 ） 。 為此， 應(yīng)用計量則在某些領(lǐng)域變得越來越簡單（ Heckman ， 進入新世紀(jì)以來， 以 越來越復(fù)雜， Journal of Econometrics 百期紀(jì)念�？瘜τ嬃拷�(jīng)濟學(xué)方法論 、 模型方法發(fā)展 的 總 結(jié) 為 開 端， 以重要學(xué) 術(shù)期刊的�？� ① 為陣地， 計量經(jīng)濟學(xué)界掀起了對經(jīng)驗研究可信性的第三次大討論， 并形成了模型設(shè) 定的統(tǒng)計適切性和因果關(guān)系的有效識別兩大核心議題 。 縱觀三次大討論， 可信性革命的核心問題在于實現(xiàn) 經(jīng) 濟 理 論 、 統(tǒng) 計 學(xué)、 數(shù)學(xué)在計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用 解決了計量經(jīng)濟學(xué)的概 研究中的科學(xué)結(jié)合 。 第一次大討論主要關(guān)注經(jīng)濟理論與數(shù)學(xué) 的 結(jié) 合 問 題， 率論基礎(chǔ)問題， 同時確立了凱恩斯宏觀經(jīng)濟理論在模型設(shè)定 中 的 導(dǎo) 向 作 用 。 第 二 次 大 討 論 突 出 了 數(shù)據(jù)與模型的結(jié)合問題， 在宏觀實證領(lǐng)域擯棄了模型設(shè)定的經(jīng)濟理論導(dǎo)向， 確立了數(shù)據(jù)關(guān)系的導(dǎo)向 本質(zhì)上是試 作用 。 第三次大討論強調(diào)了模型設(shè)定的統(tǒng)計適切性問題和因 果 關(guān) 系 的 有 效 識 別 問 題 ， 圖實現(xiàn)經(jīng)濟理論導(dǎo)向和數(shù)據(jù)關(guān)系導(dǎo)向的綜合， 向?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟理 論 、 統(tǒng) 計 學(xué)、 數(shù)學(xué)的科學(xué)結(jié)合邁出了堅 實的一步 。 當(dāng)前， 中國計量經(jīng)濟學(xué)正處于邁向國際化和規(guī)范化的新階段， 面臨著與國外先進水平的實質(zhì)性 這其中的一個關(guān)鍵問題就是提高應(yīng)用研究的可信性 。 如 何 借 鑒 國 際 經(jīng) 濟 學(xué) 界 對 于 經(jīng) 驗 研 究 接軌， 這也是我國計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 基 本 理 論 研 究 延 續(xù) 和 深 可信性問題的研究成果應(yīng)成為我們的著力點之一， 入的需要 。 為此， 本文首先厘清計量經(jīng)濟學(xué)探索客觀經(jīng)濟世界過程的本質(zhì)特征 ， 進而從模型的隨機 性設(shè)定 、 經(jīng)濟變量之間的因果關(guān)系識別以及模型的統(tǒng)計適切性評 價 等 三 個 方 面 論 述 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 應(yīng) 用研究的可信性來源， 以期拋磚引玉， 達到對計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的正本清源 。

二、 計量經(jīng)濟學(xué)對客觀經(jīng)濟現(xiàn)實的探索過程
1995 ） ： 現(xiàn) 實 經(jīng) 濟 世 界 中 存 在 著 某 種 具 有 規(guī) 現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)研究建立的基 本 假 設(shè) 前 提 是 （ Hendry ， 律性的機制， 這種機制是由經(jīng)濟主體的生產(chǎn) 、 交易 、 消費等行為構(gòu)成的， 并進一步認(rèn)為經(jīng)濟機制的某 這種可測的機制部分稱為數(shù)據(jù)生成過程（ 簡稱 DGP ） 。 經(jīng)濟學(xué)家對于客觀 些規(guī)律性是可以測度的， 經(jīng)濟世界真實 DGP 的認(rèn)識和探索經(jīng)歷了一場從決定論法則到“無序中的有序 ” 的概率論法則的變 革， 而在這場變革中， 計量經(jīng)濟學(xué)起著關(guān)鍵作用 。 計量經(jīng)濟學(xué)家將隨機性視為客觀經(jīng)濟現(xiàn)象的特殊 矛盾性， 并致力于尋找合適的方法論基礎(chǔ)以保證計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用的可靠性 。 Haavelmo （ 1944 ） 澄清了計量經(jīng)濟學(xué)研究對象的特殊矛 盾 性， 認(rèn)為經(jīng)濟規(guī)律的特有性質(zhì)決定著
Journal of Econometrics 第 143 期 、 Econometric Theory 20 周 年 紀(jì) 念 專 刊 、 相關(guān)�？� 包 括 Journal of Econometrics 第 136 期 、

①

Journal of Economic Perspectives 第 24 期等 。

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王美今 、 林建浩： 計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性革命

概率論方法運用的必然性； 文中把隨機性作為一條規(guī)律引入模型， 用概率分布及其特征值來描述客 觀經(jīng)濟現(xiàn)象的變動規(guī)律， 尤其是引入聯(lián)合分布來刻畫相互依 存 、 同 時 確 定 的 變 量 的 變 動 關(guān) 系， 使得 利 用 20 世 紀(jì) 初 統(tǒng) 計 學(xué) 的 隨機性設(shè)定成為計量模型不可或缺的重要部分； 進而在 概 率 論 的 基 礎(chǔ) 上， ， 最新成果建立起計量經(jīng)濟學(xué)的 基 本 框 架 。 因 此， 該 文 被 譽 為 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 的“南 十 字 星 座 ” 開啟了 2005 ） ， Haavelmo 也因此獲得 1989 年的諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎 。 此后， 計量經(jīng)濟學(xué)的現(xiàn)代之門（ Hoover ， 計 量經(jīng)濟學(xué)家對計量模型描述客觀經(jīng)濟現(xiàn)象的本質(zhì)特征有了清晰的認(rèn)識 ， 本文闡述如下 。 （ 一） 計量經(jīng)濟學(xué)探索客觀經(jīng)濟世界的本質(zhì)特征 經(jīng)濟現(xiàn)象（ 體現(xiàn)為觀測數(shù)據(jù)） 是定義于一個完備概率空間（ Ω ， ，P 0 ） 的隨機過程 Z ≡ ｛ Z t ∶ Ω →
ν

， ν∈

， t = 1， 2， … ｝ 的一個實現(xiàn)， 概率 測 度 P 0 提 供 了 對 序 列 Z 的 隨 機 行 為 的 完 全 描 述， 因此被

認(rèn)為是真實的數(shù)據(jù)生成機制， 即最 一 般 意 義 上 的 DGP 。 正 是 由 于 P 0 未 知， 才 產(chǎn) 生 建 模、 估計和推 斷問題， 如果我們可以得到 Z 的一個實現(xiàn)， 就可能從 Z 中推斷 P 0 。 因此， 計量經(jīng)濟模型建模的首要 含義是從現(xiàn)實經(jīng)濟世界到概率空間的映射 。 由于概率空間（ Ω ， ，P 0 ） 過于抽象， 并不能為我們提供一個足 夠 靈 活 的 框 架 用 于 對 隨 機 經(jīng) 濟 — — 概率模型 。 從實際角度看， 需要將概率空間映射到更靈活的概念 — 我們只能得到有 現(xiàn)象的建模，
n …， Z n ' ） ' 的一個實現(xiàn) z n ， 限序列 Z = （ Z 1 ' ， 即樣本容量為 n 的抽樣 。 生成容量為 n 的樣本的隨機過

z θ∈ Θ， 程可由其分布完全刻畫 。 進一步定義分布函數(shù)和密度函數(shù)的參數(shù)化形式為 Φ F = ｛ F （ z ； θ ） ， ∈
νn

｝ 和 Φ f = ｛ f（ z； θ） ， z∈ θ∈ Θ ，

νn

｝， 稱之為參數(shù)化概率模型， 其中 θ 為未知參數(shù)向量 。

隨機過程最重要的特性是統(tǒng)計特性， 它刻畫了隨機過程的本質(zhì)， 因而可以從偶然性中揭示出必 然性 。 多維聯(lián)合分布（ 密 度 ） 函 數(shù) 是 隨 機 過 程 統(tǒng) 計 特 性 最 完 善 的 描 述 。 隨 機 過 程 { Z t } 的 分 布 （ 密 度） 函數(shù)是既包括變量關(guān)系又包括樣本點關(guān)系的高維聯(lián)合分布函數(shù) ， 要從中得出具體可 用 的 模 型， Y t ' ） ' 以及一系列的約化 。 例如， 往 往需要對向量 Z t （ 假定 v × 1 維） 進行分塊 Z t = （ X t ' ， 把對聯(lián)合分 進而約化為 對 條 件 期 望 建 模， 這 就 是 總 體 回 歸 模 型； 其 中 Y t 是 l 布的建模約化為對條件分布建模， × 1 維的被解釋變量， X t 是（ v － l ） × 1 維的解釋變量 。 計量經(jīng)濟模型就是使用經(jīng)濟和統(tǒng)計假定從聯(lián) 1994 ； Reis and Wolak ， 2007 ） 。 合分布（ 密度） 中識別出經(jīng)濟定量關(guān)系（ White ， 綜合上述， 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 對 客 觀 經(jīng) 濟 世 界 的 探 索， 蘊 含 著 從“現(xiàn) 實 經(jīng) 濟 世 界 到 概 率 空 間 的 映 — — 概率空間到概率模型的映射 — — — 概率模型到計量經(jīng)濟模型的映射 ” 射— 這 一 過 程。把 隨 機 因 素 這是計量模型區(qū)別于其他經(jīng)濟模型的本質(zhì)特征： 一方面可以體現(xiàn)人類行為與經(jīng)濟活動內(nèi)在 規(guī)律化， 的隨機性， 另一方面也是我們控制未知因素影響的重要途徑 。 因 而 計 量 模 型 的 設(shè) 定 包 含 隨 機 擾 動 項及其概率分布的設(shè)定， 它使得模型能最大限度地逼近客觀經(jīng)濟現(xiàn)實 。 揭示變量之間的經(jīng)濟關(guān)系是建立計量經(jīng)濟模型的主要 目 的， 需要基于觀測到的信息資料推斷 結(jié)果 。 問題在于， 我們所觀測到的數(shù)據(jù)， 是從某個可能的假 設(shè) 或 原 因 的 集 合 中 所 導(dǎo) 致 的 結(jié) 果， 也就 是說， 數(shù)據(jù)和假設(shè)之間缺乏一一對 應(yīng) 的 關(guān) 系， 由此產(chǎn)生的新知識（ 推斷結(jié)論） 是一種帶有不確定性 的知識 。 這種精確性的缺乏成為歸納推理系統(tǒng)化的最大障礙 。 20 世紀(jì)初， 統(tǒng)計學(xué)家提出的一種有 Rao （ 2004 ） 將其總結(jié)為以下的邏輯方程： 關(guān)新知識產(chǎn)生的方式有效地解決了這個問題， 不確定的知識 + 所含不確定性度量的知識 = 有用的知識 在形成新的具有不確定性的知識時， 對其存在錯誤的可能性進行度量是一種理性選擇， 由這種 邏輯過程產(chǎn)生的知識才能夠用于解釋現(xiàn)實并指導(dǎo)實踐 。 計量 經(jīng) 濟 分 析 中， 無論是參數(shù)估計還是假 設(shè)檢驗， 都是基于一個樣本得到的結(jié)論， 但處理方式遵循了上述邏輯方程所強調(diào)的有關(guān)不確定知識 的產(chǎn)生方式， 這種處理最終通過分布來實現(xiàn) 。 因此， 計量經(jīng) 濟 模 型 只 有 包 含 隨 機 性 設(shè) 定， 才能在經(jīng) 濟關(guān)系的檢驗中包含對自身置信度的有效度量， 從而實現(xiàn)對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象隨機性的有效駕馭 。 122

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（ 二） 探索過程的多樣性與可靠性 經(jīng)濟規(guī)律具有相當(dāng)局限的持續(xù)不變性， 或者說經(jīng)濟規(guī)律的不變性是有條件的， 只有在一定時空 經(jīng)濟運行規(guī)律即真實 DGP 才是唯一的 。 然而， 現(xiàn)代經(jīng)濟生活極大的復(fù)雜性， 使得我們發(fā)現(xiàn) 條件下， 并建立真實模型之求往往成為奢望 。 從 未 知 的 真 實 DGP 到 計 量 經(jīng) 濟 模 型， 是 一 個 探 索 過 程， 當(dāng)然 從而最后的模型設(shè)定呈現(xiàn)多樣性 。 也就允許研究者多方嘗試， 但是， 這種探索性和多樣性并不意味著模型設(shè)定的 隨 意 性 。 只 有 在 一 定 建 模 準(zhǔn) 則 下 建 立 的 計 才能成為對真實 DGP 的一個有用的 、 可靠的近似 。 我們認(rèn)為， 經(jīng)驗研究的可信性必須 量經(jīng)濟模型， 依賴以下三個重要來源： 其一， 擾動項的概率結(jié)構(gòu)不僅體現(xiàn)于模型設(shè)定， 而且主宰了參數(shù)估計 、 假設(shè) 其豐富的經(jīng)濟和統(tǒng)計含義應(yīng)該得到重視 。 其二， 每項實證研究都 檢驗等經(jīng)濟計量分析的主要環(huán)節(jié)， 有特定的研究目的， 需要通過模型設(shè)定實現(xiàn)對關(guān)注效應(yīng)的有效識別和可靠推斷 ； 因果關(guān)系推斷作為 計量經(jīng)濟分析的重要目標(biāo)， 其 有 效 識 別 是 經(jīng) 驗 研 究 的 核 心 問 題 。 其 三， 模型設(shè)定是統(tǒng)計推斷的基 錯誤的設(shè)定可以導(dǎo)致錯誤的推斷； 模型 統(tǒng) 計 適 切 性 是 評 價 模 型 對 真 實 DGP 概 率 結(jié) 構(gòu) 近 似 程 度 礎(chǔ)， 的重要標(biāo)準(zhǔn) 。

三、 擾動項的含義與隨機性設(shè)定
對計量經(jīng)濟模型的不可觀測成分尤其是隨機擾動概率 結(jié) 構(gòu) 的 研 究 ， 包括相應(yīng)的估計和檢驗是 理論計量的主要研究對象 。 對應(yīng)用研究而言， 它們是計量模型 描 述 客 觀 經(jīng) 濟 現(xiàn) 象 不 可 或 缺 的 一 部 分， 也是計量經(jīng)濟模型“計量含義 ” 的集中體現(xiàn) 。 未能有效地駕馭隨機設(shè)定對客觀經(jīng)濟現(xiàn)象的描述 某種程度上也限制了對計量經(jīng)濟模型的創(chuàng)新性運用， 計量經(jīng)濟學(xué)發(fā)展過程中的多次創(chuàng)新和重 功能，
① 大突破就發(fā)端于如何更好地運用隨機擾動項分布來描述客觀經(jīng)濟現(xiàn)象 。

Woodridge （ 2003 ） 認(rèn)為， 對于擾 動 項 的 處 理 可 能 是 任 何 計 量 分 析 中 最 重 要 的 內(nèi) 容 。 忽 視 其 存 或僅作為一種擺設(shè)， 計量經(jīng)濟模型設(shè)定就失去一個重要的可靠性來源 。 應(yīng)用研究中卻存在諸多 在， 誤區(qū)， 本文對此進行了梳理 。 第一， 將擾動項視為一種符號， 忽略其重要含義 。 計量經(jīng)濟模型的設(shè)定包含著確定性設(shè)定與隨機性 設(shè) 定 兩 部 分 。 以 最 常 見 的 回 歸 模 型 為 例， 確 定性設(shè)定刻畫了模型中的觀測變量 、 參數(shù)以及函數(shù)形式， 隨機性設(shè)定描述了擾動項的概率分布以及 確定 性 設(shè) 定 更 多 體 現(xiàn) 經(jīng) 濟 意 義， 隨 機 設(shè) 定 更 多 體 現(xiàn) 統(tǒng) 計 意 義 ②， 兩 與解釋變量的關(guān)系 。 一般而言， 者是相依共生的 。 一方面， 無論確定性設(shè)定如何體現(xiàn)經(jīng)濟意義上的合理性， 模型推斷的可靠性仍然 依賴于隨機性設(shè)定的合理性； 另一方面， 確定性設(shè)定部分如果 不 合 理， 也會影響隨機性設(shè)定的合理 性， 比如遺漏重要解釋變量或者函數(shù)形式錯誤設(shè)定， 可能導(dǎo)致隨機擾動項與解釋變量相關(guān)而破壞外 或者導(dǎo)致 擾 動 項 呈 現(xiàn) 異 方 差 等 復(fù) 雜 變 化， 從而對隨機性設(shè)定部分的可靠性造成嚴(yán)重 生性假定， 影響 。 而且， 大多數(shù)計量經(jīng)濟學(xué)模型方 法 在 研 究 條 件 分 布 的 某 一 屬 性 （ 例 如 條 件 均 值 ） 時， 往往會對 其他屬性（ 如條件方差） 做一些輔 助 性 的 限 制 假 設(shè)， 忽 略 擾 動 項， 這些假設(shè)的合理性就得不到討論 與研究 。 例如， 在研究市場有效性時， 常用的混合 Q 檢驗統(tǒng)計量只有在條件同方差下才服從漸近 這一結(jié)論在條件異方差下并不成立， 許多國內(nèi)研究由于忽視這一點 （ 如波動集 聚 性 的 存 卡方分布，
2003 年諾獎獲得者 Engle 的 ARCH 模型 、 2000 年諾獎獲得者 Heckman 用截斷分布來描述選擇性樣本以及 McFadden 以隨 這種劃分不是絕對的， 例如在時間序列建模中滯后項的選擇 更 多 地 是 體 現(xiàn) 統(tǒng) 計 上 的 適 切 性 ， 在 面 板 數(shù) 據(jù) 建 模 中， 擾動項

① ②

機擾動來捕捉消費者對效用最大的認(rèn)識偏差并用其表述條件概率都是這方面的例證 。 的設(shè)定也體現(xiàn)各種異質(zhì)性 、 共同沖擊或者相互傳遞的沖擊等豐富的經(jīng)濟含義 。

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王美今 、 林建浩： 計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性革命

2007 ） 。 在） ， 導(dǎo)致錯誤推翻市場有效性（ 洪永淼， 還應(yīng)指出的是， 面板數(shù)據(jù)模型目前雖大量應(yīng)用， 但截面相關(guān)問題尚未引起重視 。 面板數(shù)據(jù)中截 其設(shè)定既有豐富的經(jīng)濟含義， 又是統(tǒng)計推斷結(jié)果可靠性的重要保證 。 以非平 面相關(guān)是普遍存在的， IPS 檢 驗 都 假 定 ADF 回 歸 中 不 同 個 體 的 擾 廣 泛 應(yīng) 用 的 LLC 檢 驗 、 穩(wěn)面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗為例， 動項相互獨立， 當(dāng)存在截面相關(guān)時， 這些統(tǒng)計量就不再收斂于 原 來 的 分 布， 產(chǎn)生嚴(yán)重的水平扭曲問 題； 即使是一 般 的 面 板 回 歸 模 型， 截 面 相 關(guān) 也 將 影 響 估 計 量 的 有 效 性 甚 至 是 一 致 性 （ Pesaran ， 2006 ） 。 第二， 檢驗過程忽略有關(guān)擾動項及 DGP 的設(shè)定， 主觀選擇符合所需要的結(jié)果 。 Granger 因果關(guān) 很多統(tǒng)計量是基于有關(guān)擾動項及 DGP 的某種設(shè)定推導(dǎo)出來的， 如單位根檢驗 、 系檢驗以及協(xié)整檢驗對于擾動項及 DGP 設(shè) 定 有 很 強 的 依 賴 性 。 這 些 檢 驗 幾 乎 是 我 國 目 前 宏 觀 經(jīng) 濟與金融實證研究應(yīng)用最廣的方法， 同時也是錯誤集中的領(lǐng)域 。 ADF 方法的 臨 界 值 選 擇 依 賴 于 模 型 是 否 存 在 截 距 項 與 趨 勢 項 。 很 多 研 究 單位根檢驗的 DF 、 ， 隨 意 地 選 擇 模 型 設(shè) 定， 導(dǎo) 致 模 型 設(shè) 定 過 程 成 為 一 個 黑 箱。 根 據(jù) 者完全按 自 己 研 究 的“需 要 ” Enders （ 2004 ） 給出的嚴(yán)格檢驗步驟， 應(yīng)該對截 距 項 、 趨 勢 項 的 系 數(shù) 進 行 反 復(fù) 的 檢 驗， 以確保得到數(shù) 據(jù)支持的模型設(shè)定 。 原始的 Granger 因果 檢 驗 沒 有 規(guī) 定 變 量 必 須 平 穩(wěn) 但 事 實 上 隱 含 這 一 假 定 ， 很 多研究都將此檢驗應(yīng)用于非平穩(wěn)時序， 后續(xù)的研究已經(jīng)表明， 使 用 非 平 穩(wěn) 時 間 序 列 時， 該統(tǒng)計量的 漸近分布不再是標(biāo)準(zhǔn)分布 。 周建和李子奈（ 2004 ） 的蒙特卡羅模擬顯示， 序列的不平穩(wěn)性是造成虛 假 Granger 因果關(guān)系最主要的因素之一 。 Johansen ＆ Juselius （ 1990 ） 在非平穩(wěn)時序的協(xié)整檢驗 中 這 一 問 題 更 是 突 出 。 Johansen （ 1988 ） 、 提出了 協(xié) 整 關(guān) 系 的 MLE 估 計 和 檢 驗 方 法， 其 檢 驗 結(jié) 果 對 DGP 的 設(shè) 定 具 有 很 強 的 依 賴 性 。 Eviews 軟件就給出了 5 種 DGP 下協(xié)整關(guān)系的可能結(jié)果 。 目前國內(nèi)幾乎沒有應(yīng)用研究進行嚴(yán)格的 DGP 識 別檢驗， 而是根據(jù)某些主觀因素在各種 DGP 下選擇檢驗結(jié)果 。 這種做法抹煞研究對象真實的總體
① 屬性， 扭曲了真實的協(xié)整關(guān)系， 其檢驗結(jié)果可能是錯誤的 。

第三， 忽略不同數(shù)據(jù)類型的分布特性， 想當(dāng)然地推廣統(tǒng)計量 。 忽視檢驗統(tǒng)計量分布成立的前提， 隨意擴展檢驗的適用范圍， 想當(dāng)然地將已有的檢驗統(tǒng)計量直 也是造成研究結(jié)論不可 靠 的 原 因 。 例 如， 在 面 板 協(xié) 整 檢 驗 中， 有些 接推廣到不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 研究原封不動地移植時間序列下 的 EG 兩 步 法 。 時 間 序 列 僅 有 時 間 維 度， 非平穩(wěn)時序統(tǒng)計量的概 率基礎(chǔ)是隨機泛函的極限定理， 在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生了單位根與協(xié)整理論， 其中由基于殘差的 EG 兩步 法構(gòu) 建 的 協(xié) 整 檢 驗 統(tǒng) 計 量 收 斂 于 非 標(biāo) 準(zhǔn) 分 布 。 面 板 數(shù) 據(jù) 同 時 包 括 時 間 維 度 T 和 截 面 維 度 n ， Pedroni （ 1999 ） 和 Kao （ 1999 ） 基于殘差的協(xié)整 檢 驗 統(tǒng) 計 量 并 非 時 間 序 列 EG 兩 步 法 的 直 接 推 廣， 而 是序貫收斂于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布， 且要經(jīng)過 與 真 實 DGP 有 關(guān) 的 參 數(shù) 調(diào) 整 。 蒙 特 卡 羅 模 擬 顯 示， 這種錯 誤推廣存在過度拒絕原假設(shè)的問 題， 此 時 面 板 協(xié) 整 就 很 容 易 成 為 一 種 普 遍 關(guān) 系 了， 結(jié)論是不可信 的。 第四， 缺乏對檢驗的名義水平和實際拒絕概率的甄別 。 在擾動項是正態(tài)分布的嚴(yán)格假定下， 可以推導(dǎo)某些檢驗統(tǒng)計量原假設(shè)下的有限樣本分布， 對應(yīng) 的檢驗稱為精確檢驗 。 更多的情形是我們只能得到統(tǒng)計量在 原 假 設(shè) 下 的 漸 近 分 布， 相應(yīng)的檢驗稱 為大樣本檢驗或者漸近檢驗； 一些復(fù)雜檢驗統(tǒng)計量甚至是服從非標(biāo)準(zhǔn)分布， 必須通過模擬獲得其臨 計算 界值 。 漸近檢驗用樣本容量趨于無窮時的分布函數(shù)來近似表 示 統(tǒng) 計 量 有 限 樣 本 的 統(tǒng) 計 特 性 ，
王美今和余壯雄（ 2007 ） 通過模擬比較各種 DGP 下協(xié)整檢驗跡統(tǒng)計量的臨界值和分布， 揭示了 DGP 誤設(shè)對協(xié)整檢驗結(jié)果

①

可能帶來的影響， 包括過度拒絕原假設(shè) 、 過度接受原假設(shè)以及錯誤的協(xié)整系數(shù)估計 。

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GMM 框 架 下 的 出的 P 值都是 漸 近 值， 可 能 存 在 過 度 拒 絕 或 拒 絕 不 足 的 水 平 扭 曲 問 題 。 例 如， Hansen-J 檢驗與 MLE 框架下的 IM 檢驗， 在有限樣本下就存在明顯的過度拒絕問題； 又如面板協(xié)整 其極限分布是時間維度 T 和截面維 度 n 趨 向 無 窮 的 結(jié) 果， 大部分檢驗統(tǒng)計量的極限分布建 檢驗， 1999 ） 之 上， 聯(lián)合收斂的推導(dǎo)過程還往往 立在序貫收斂或聯(lián)合收斂的極限定理 （ Phillips and Moon ， T 比率的假定 。 這將給有限樣本下統(tǒng)計量的檢驗水平和功效造成影響， 有 n、 使得統(tǒng)計量的應(yīng)用受 T 長度的限制， 2010 ） 。 在國外的優(yōu)秀學(xué)術(shù)期刊中， 到 n、 有些甚至不可使用（ 胡毅等， 對檢驗的名義 水平和實際拒絕概率進行區(qū)別和處理， 已經(jīng)成為一項經(jīng)驗研 究 可 靠 性 的 重 要 體 現(xiàn) 。 我 國 大 部 分 的 統(tǒng)計量分布的絕大多數(shù)已知結(jié)論又只是漸近性質(zhì)， 但檢驗統(tǒng)計 宏觀經(jīng)濟時序數(shù)據(jù)時間長度都較短， 量的有限樣本適用性問題卻還未受到足夠重視 。

四、 因果關(guān)系的識別和推斷
一項經(jīng)濟學(xué)經(jīng)驗研究， 應(yīng)該與一個清晰的 、 表述確切 的 目 標(biāo) 相 聯(lián) 系， 只有了解構(gòu)建一個模型的 1999 ） 。 而在諸多目標(biāo)之中， 我們才能對其做出評價（ Granger ， 因果關(guān)系的推斷是核心 。 因果 初衷， 關(guān)系首先是一個哲學(xué)概念， 但哲學(xué)上迄今沒有給出普遍 、 嚴(yán)格 、 可量化的定義， 社會科學(xué)對因果關(guān)系 的測度更多地是基于某一角度的 考 慮 。 例 如， 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 中 廣 為 采 用 的 Granger 因 果 關(guān) 系 檢 驗 就 是從變量之間的預(yù)測關(guān)系來檢驗因果關(guān)系 。 如何定義因果效應(yīng)并進行有效識別則成為可信性革命 第二次和第三次大討論的核心話題 。 （ 一） 有效識別因果關(guān)系的困難之處 Stock ＆ Watson （ 2007 ） 指出， 因果效應(yīng)（ casual effect ） 可以定義為， 在一個理想的隨機化控制實 驗中， 一個給定的行為或處理對 某 一 結(jié) 果 的 影 響 。 Wold （ 1969 ） 明 確 指 出， 計量經(jīng)濟學(xué)想成為一種 關(guān)鍵在于必須克服由于缺少實驗所帶來的局限性 。 在實驗室條件下， 先驗控 基礎(chǔ)創(chuàng)新的科學(xué)方法， 制某因素的效應(yīng)與后驗分離出該因素的效應(yīng)， 其結(jié)果是等價 的 。 而 現(xiàn) 實 中 得 到 的 數(shù) 據(jù) 大 多 是 觀 測 數(shù)據(jù)， 我們?nèi)粝朐谟嬃拷?jīng)濟學(xué)也取 得 這 種 等 價 性， 就 必 須 首 先 將 與“實 驗 ” 有關(guān)的所有非控制因素 的效應(yīng)全部測定并分離出來 。 研究者往往通過在回歸方程中引入足夠多的控制變量 來 構(gòu) 造 一 種 類 似 于 實 驗 的 環(huán) 境 ， 即獲得 2003 ； Stock ， 2010 ） 。 我 們 認(rèn) 為， 這只是獲得因果效應(yīng)的必要條件而 關(guān)注變量的凈效應(yīng)（ Woodridge ， 不是充分條件 。 一方面， 計量經(jīng)濟學(xué)分析的重要環(huán)節(jié)之一就是如何判斷究竟哪些因素與“實驗 ” 有 關(guān)， 只要無法確定所有顯著有關(guān)的變量， 我們就面臨著誤設(shè)實 驗 模 型 的 問 題， 因而也不具備實驗科 1995 ） 。 另一方面， 學(xué)所要求的基礎(chǔ)條件（ Hendry ， 即使是一種因果關(guān) 系， 基于回歸模型也很難對其 或者明確究竟是哪一項機制在起作用 。 因此， 無論是因果效應(yīng)的 背后的作用機制進行清晰的刻畫， 存在性， 還是其背后的具體作用機制的識別， 都需要在研究設(shè)計和模型設(shè)定中充分考慮 。 經(jīng)驗研究中的另一種處理方式是基于描述性計量建模進行明確的因果關(guān)系推斷 。 例如通貨膨 脹持久性研究， 有些研究者基于 自 回 歸 、 不 可 觀 測 成 分、 狀態(tài)轉(zhuǎn)移等模型進行了明確的因果論斷。 但是， 這些模型都屬于描述性的統(tǒng)計模型， 意在刻畫通脹的統(tǒng) 計 特 征， 唯有以不同形式施加經(jīng)濟假 Calvo-Rotemberg 模型或者 DSGE 模型， 設(shè)， 建立諸如粘性信息模型 、 學(xué)習(xí)模型 、 才能解釋通貨膨脹持 2011 ） 。 又如地方政府策略互動行為的研究， 久性的經(jīng)濟動力源（ Fuhrer ， 往往以空間計量模型中的 空間滯后系數(shù)度量策略互動行為的方向與強度 。 部分研究者僅據(jù)此進行特定策略互動機制的因果 原因是忽視了兩個重要的識別問題： 第 一， 空間滯后關(guān)系既可能是地方政府 效應(yīng)闡述是不恰當(dāng)?shù)模?br />
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策略互動過程的結(jié)果， 也可能是某些遺漏的地區(qū)特征的外生相關(guān)或者對地方政策的共同沖擊所 致；
① 第二， 支出溢出 、 財政競爭以及標(biāo) 尺 競 爭 等 理 論 假 說 都 可 以 推 導(dǎo) 出 同 樣 的 簡 化 型 地 方 政 府 政

空間滯后模型本身不能識別哪種機制在起 作 用 。 我 們 認(rèn) 為， 對 于 描 述 性 建 模 工 作， 模 策反應(yīng)函數(shù)， 但不能過度推廣甚至是錯誤推廣其經(jīng)濟含義 。 型結(jié)果的相關(guān)背景或者可能原因的闡述是有必要的， （ 二） 因果關(guān)系識別方法的新近發(fā)展 而在非實 驗 條 件 下 進 行 因 果 關(guān) 系 的 有 效 識 別 又 對因果關(guān)系的推斷是經(jīng)濟學(xué)研究的重中之重， 是難之又難 。 然而， 這一事實并不排斥我們科學(xué)地進行計 量 經(jīng) 濟 學(xué) 研 究 的 可 能 性， 追 求 更 為 明 確、 透明化的識別策略則是努力的目標(biāo) 。 由于對哪些因素有利于 透 明 化 、 識別所需的假定以及經(jīng)濟理 論扮演的角色有著不同的見解， 對因果關(guān)系的識別發(fā)展出兩個方向： 一是基于實際實驗與準(zhǔn)實驗方 法； 二是結(jié)構(gòu)計量建模 。 1． 實驗與準(zhǔn)實驗（ 自然實驗） 方法 2010 ） ， 這些方法往往用 實驗學(xué)派 ② 已成為經(jīng)濟學(xué)經(jīng)驗研究的一個新潮流（ Angrist and Pischke ， 政策或一些其他的干預(yù)或處理的影響進行研 究 。 理 想 的 隨 機 化 控 制 實 驗 為 使 用 實 于對一個項目 、 際數(shù)據(jù)進行因果效應(yīng)的計量經(jīng)濟分析提供了一個理論基準(zhǔn) 。 其中心思想是通過從一個總體中隨機 然后隨機地對部分個體進行處理， 進而測度因果效應(yīng) 。 處理的隨機分配可以保證處理 地選取個體， 的水平獨立分布于結(jié)果的任何其他影響因素， 由此消除了遺漏變量偏差的可能性 。 此時， 處理水平 X 對 Y 的因果效應(yīng)就是條件期望 E ( Y X = x ) 與 E ( Y X = 0 ) 之差， 其中 E ( Y X = x ) 是處理組中處理 E ( Y X = 0 ) 是 控 制 組 中 Y 的 期 望 值 。 如 果 某 一 處 理 對 所 有 成 員 都 一 樣， 水平為 X 時 Y 的期望值， 那么 X 就是二元變量， 因果效應(yīng)可 用 處 理 組 與 控 制 組 之 間 的 樣 本 平 均 結(jié) 果 之 差 來 估 計 。 而 且， 隨 ^ OLS 估計量 β 1 就是 機分配下這種因果效應(yīng)等同于單變量的回歸模型 Y = β 0 + β 1 X + u 的斜率系數(shù)， 因果效應(yīng)的一致估計 。 由于理想的隨機化控制實驗所具有的對因果關(guān)系推斷 的 優(yōu) 勢， 越來越多的研究者進行了實際 實驗； 有些實際實驗存在著道德與成本問題， 研究者轉(zhuǎn)而將其 思 想 應(yīng) 用 于 基 于 觀 測 數(shù) 據(jù) 的 準(zhǔn) 實 驗 。 前文認(rèn)為普通的回歸分析本質(zhì)上是一種相關(guān)推斷， 那為什么實驗 框 架 下 的 回 歸 分 析 卻 可 以 進 行 因 果推斷呢？ 關(guān)鍵的差別就在于上述的隨機分配思想 。 問題是， 現(xiàn)實中的實驗和準(zhǔn)實驗， 都與理想的 根源就在 隨機化控制實驗存在或多或少的差距 。 目前國內(nèi)應(yīng)用該建模 思 路 的 研 究 存 在 大 量 錯 誤，
③ 如 果 隨 機 化 失 敗， 于對這些方法的適用范圍和隱含 假 定 缺 少 認(rèn) 識 。 處理部分地以主體的特征或

偏好為基礎(chǔ)， 那么實驗結(jié)果反映的既是處理效應(yīng)， 也是非隨機分配效應(yīng)； 即使處理的分配是隨機的，
④ 而且， 但個體并不總是完全遵守隨機化實驗協(xié)議， 實際得到的處理也可能不是隨機的 。 實際實驗

和準(zhǔn)實驗還可能存在損失問題 、 實驗效應(yīng) 、 工具變量可靠性 、 控制組個體的匹配等問題， 它們的疊加
⑤ 將使得情況變得更加復(fù)雜 。

雖然實際實驗和準(zhǔn)實驗方法得到了廣泛的應(yīng)用， 但我們必須看到這些方法本身的局限性， 并不
不可觀測成分在此發(fā)揮重要作用， 通過在模型中引入不可觀 測 的 誤 差 空 間 相 關(guān) 以 及 不 可 觀 測 的 共 同 因 子 可 以 有 效 規(guī) 避 也有文獻稱之為項目評估方法（ Program Evaluation Approach ） 。 （ Mostly 很多應(yīng)用研究者認(rèn)為實驗學(xué)派相比結(jié)構(gòu) 方 法 依 賴 于 更 少 或 更 弱 的 假 定 ， 甚 至 稱 之 為“基 本 無 害 的 計 量 經(jīng) 濟 學(xué) ”

① 此問題 。 ② ③

Harmless Econometrics ） （ Angrist and Pischke ， 2009 ） ， 這其實是對實驗進行因 果 推 斷 需 要 很 強 的 假 定 缺 少 正 確 認(rèn) 識 。 Rust （ 2010 ） 和 Keane （ 2010 ） 指出， 兩類方法都需要施加較強的假定， 區(qū)別在于結(jié)構(gòu)建模對經(jīng)濟行為施加顯性的（ explicit ） 假定， 實驗方法對于關(guān)鍵 假定的要求則是隱性的（ implicit ） 。 ④ ⑤ 這種現(xiàn)象稱之為處理協(xié)議的局部依從性 。 為解決這些問題， 經(jīng)濟學(xué)家提出平均處理效應(yīng)（ ATE ） 、 傾 向 得 分 匹 配 （ PSM ） 、 局 部 平 均 工 具 變 量 法 （ LATE ） 、 回歸間斷點

設(shè)計方法（ RDD ） 等方法 。

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是所有的經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域都具備實際實驗或準(zhǔn)實驗的條件； 而且， 這些方法更多地是驗證因果效應(yīng)的存 在性及程度， 對于背后的作用機 理 則 多 少 顯 得 無 能 為 力， 根本原因在于這其中沒有多少經(jīng)濟理論 （ 結(jié)構(gòu)） 。 2. 結(jié)構(gòu)建模方法 Reiss ＆ Wolak （ 2007 ） 區(qū)分了非結(jié)構(gòu)計量經(jīng)濟模型（ 或稱描述性模型） 以及結(jié)構(gòu)計量經(jīng)濟模型 。 非結(jié)構(gòu)模型基于正式的統(tǒng)計模型 ① ， 揭示數(shù)據(jù)（ 經(jīng)濟變量） 之間的統(tǒng)計特征與統(tǒng)計關(guān)系， 經(jīng)濟理論的 作用僅限于選擇被解釋變量和解釋變量， 或者為變量間的關(guān)系提供可能的經(jīng)濟學(xué)解釋， 最終模型是 則明確地將經(jīng)濟理論模型與統(tǒng) 以變量的聯(lián)合分布的某些特征展現(xiàn)出來 。 所謂結(jié)構(gòu)計量經(jīng)濟 模 型， 計模型相結(jié)合， 從而有效識別出定量的經(jīng)濟因果關(guān)系； 結(jié)構(gòu)建模是計量經(jīng)濟學(xué)區(qū)別于統(tǒng)計學(xué)以及統(tǒng) 計學(xué)與其他學(xué)科交叉研究的集中體現(xiàn) 。 我們認(rèn)為， 過去十年是結(jié)構(gòu)計量建模的復(fù)興時 期 。 之 所 以 說 是 復(fù) 興， 是 因 為 既 有 繼 承， 又有發(fā) 展 。 事實上， 早期基于凱恩斯主義理論的大型宏觀聯(lián)立方程模型就是一種結(jié)構(gòu)模型 。 但是， 這些模 ；另 因 而 受 到 了“盧 卡 斯 批 判 ” 型一方面未能體現(xiàn)理性預(yù)期以及 經(jīng) 濟 主 體 的 行 為 特 征 等 微 觀 基 礎(chǔ)， 一方面在統(tǒng)計假定上又未能考慮數(shù)據(jù)特征， 使經(jīng)濟理論處于一種超檢驗的地位， 從而阻斷了建模者 根據(jù)數(shù)據(jù)信息邏輯一致地修改結(jié)構(gòu)模型的可能 。20 世紀(jì) 80 年代隨著宏觀經(jīng)濟學(xué)中 RBC 模型框架 的興起以及隨機效用等微觀計量模型的發(fā)展， 結(jié)構(gòu)建模有了新的進展， 而過去十年計量方法的快速 是指在經(jīng)濟行為主體的動態(tài)最優(yōu)化過程中， 刻畫 進步則使得模型高度結(jié)構(gòu)化 。 現(xiàn)在所謂的“結(jié)構(gòu) ” 2000 ； Reis and Wolak ， 2007 ） ， 偏好 、 技術(shù) 、 稟賦以及制度等 因 素 的 深 層 參 數(shù) （ Heckman ， 從而使得模 型具有堅實的微觀基礎(chǔ)； 而且包含了更多的統(tǒng)計結(jié)構(gòu)， 變量的動態(tài)結(jié)構(gòu)以及不可觀測效應(yīng)都得到高 度重視 。 以微觀經(jīng)濟學(xué)的動態(tài)均衡建模為例， 按照行為主體的互動類型， 可以分為單經(jīng)濟主體的動態(tài)局 2010 ） 。 部均衡模型 、 多經(jīng)濟主體的動 態(tài) 一 般 均 衡 模 型 以 及 動 態(tài) 博 弈 模 型 （ Aguirregabiria and Mira ， DSGE 模型成為新的研究范式 ② ， 在宏觀經(jīng)濟學(xué)中， 該類模型嚴(yán)格依據(jù)一般均衡理論， 刻畫了包括對 行為主體所處環(huán)境 、 決策行為的一系列決策規(guī)則以及決策時所面臨的不確定性 ， 并在動態(tài)優(yōu)化背景 下構(gòu)建經(jīng)濟主體行為方程， 最終獲得以非線性期望差分方程組為形式的模型均衡關(guān)系式， 同時利用 有關(guān)方法進行均衡的計算以及模型參數(shù)的估計 。 結(jié)構(gòu)模型方 法 最 大 的 優(yōu) 點 在 于， 結(jié)構(gòu)參數(shù)有著明 確的經(jīng)濟含義， 這使得實證結(jié) 果 也 有 相 應(yīng) 的 經(jīng) 濟 解 釋 。 而 且， 通過反事實分析可對新政策進行評 估， 相比實驗方法， 結(jié)構(gòu)建模的效用最大化框架使得福利分析 成 為 可 能， 政策比較和最優(yōu)政策選擇
③ 有了可靠標(biāo)準(zhǔn) 。

（ 三） 經(jīng)濟理論在因果效應(yīng)識別中扮演什么角色？ 洪永淼（ 2007 ） 曾指出： 統(tǒng)計方法與工具， 不管是數(shù)理統(tǒng)計還是經(jīng)濟統(tǒng)計， 均不能確認(rèn)經(jīng)濟變 量 之間的數(shù)量關(guān)系是否為因果關(guān)系 。 因果關(guān)系的確認(rèn)， 必須 借 助 于 經(jīng) 濟 理 論 的 指 導(dǎo) 。 問 題 在 于 如 何 指導(dǎo)呢？ 目前流行的回歸分析對經(jīng)濟理論的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下兩個方面 ： 其一， 為變量的選擇提供依 據(jù)， 或者通過施加回歸模型參數(shù)的約束而將理論本身作為研究對
廣義的非結(jié)構(gòu)經(jīng)驗研究還包括那些沒有基于正式統(tǒng)計模型 的 研 究 ， 例如 對 于 勞 動 力 參 與 程 度、 失 業(yè) 率 等 的 測 度， 又如恩 RBC 模型是現(xiàn)代 DSGE 模型的原型， Kydland 和 Prescott 由于對 該 新 分 析 范 式 的 奠 基 性 工 作 而 獲 得 2004 諾 獎； Sargent 則 但是， 結(jié)構(gòu)建模的優(yōu)點并非是免費的， 這些方法由于其復(fù)雜性 和 綜 合 性 不 容 易 被 應(yīng) 用 研 究 者 使 用 ， 特別是對數(shù)值方法和

① ② ③

格爾曲線和菲利普斯曲線這類關(guān)于經(jīng)濟變量關(guān)系的簡單統(tǒng)計描述 。 解決了這一結(jié)構(gòu)宏觀計量建模中動態(tài)分析方法的諸多難題 ， 并成功用于分析經(jīng)濟政策的持久變化， 因此榮膺 2011 年諾獎 。 計算機編程具有較好的要求 。

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象 。 這里需要再一次強調(diào)的是， 即 使 回 歸 模 型 的 變 量 有 相 關(guān) 經(jīng) 濟 背 景， 仍然只是提供了一種潛在 的、 可能的因果解釋， 而不是結(jié)構(gòu)模型中深層參數(shù)直接的 因 果 效 應(yīng) 。 例 如， 為研究拍賣的中標(biāo)額和 非結(jié)構(gòu)建模將中標(biāo)額對投標(biāo)人數(shù)進 行 回 歸， 在 標(biāo) 準(zhǔn) 的 統(tǒng) 計 假 定 下， 該回歸 投標(biāo)者數(shù)量的均衡關(guān)系， 追求預(yù)期利 模型給出了給定投標(biāo)人數(shù)時對中標(biāo)額的線性預(yù)測 。 結(jié)構(gòu)計量 建 模 則 在 風(fēng) 險 厭 惡 程 度 、 潤最大化以及和人信息分布等假定下， 得到給定投標(biāo)人數(shù)目 、 中標(biāo)額的條件密度和條件期望 。 其二， 是在實證研究前面附 加 一 個 理 論 模 型， 然后說明后面的實證模型是對該理論模型的驗 證， 或者認(rèn)為這樣的實證模型設(shè)定就有了依據(jù) 。 然而， 這并 不 是 真 正 的 結(jié) 構(gòu) 建 模， 理論模型中的結(jié) 之后在實證模型中已不見蹤影： 如果沒有進行實證模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)之間 構(gòu)參數(shù)在各種“演化 ” 的識別則未能根本解決因果效應(yīng)的有效識別 。 在經(jīng)濟理論與計量分析相結(jié)合的過程中， 還存在一種現(xiàn)象， 將理論模型的某些概念等同于統(tǒng)計 概念， 均衡方程與協(xié)整方程就是一個典型 。 經(jīng)濟模型中的均衡 往 往 是 一 系 列 假 定 之 下 得 到 的 經(jīng) 濟 變量關(guān)系的結(jié)構(gòu)方程， 而協(xié)整體現(xiàn)的是變量間某種長期穩(wěn)定的統(tǒng)計關(guān)系， 這種等同至少在以下三個 方面存在問題： 第一， 即使變量之間不具備經(jīng)濟意義上的 均 衡 關(guān) 系， 仍 然 可 能 具 有 協(xié) 整 關(guān) 系； 第 二， 均衡關(guān)系往往存在于多個時間序列之間， 僅對其中部分時間序列 進 行 協(xié) 整 檢 驗 進 而 得 到 的 協(xié) 整 方 程是不完全的， 并不是變量之間均衡關(guān)系的真實反映； 第三， 經(jīng)濟理論的均衡有著豐富的含義， 包括 跨期與期內(nèi)均衡 、 長期均衡 、 博弈均衡等， 并不是所有均衡都能通過協(xié)整檢驗 一般均衡與局部均衡 、 來驗證， 或者說協(xié)整未能體現(xiàn)其含義 。 忽視這種區(qū)別， 一方面是導(dǎo)致 DSGE 模型均衡的計算以及動 態(tài)博弈模型馬爾可夫精煉均衡的計 算 等 前 沿 領(lǐng) 域 沒 有 得 到 重 視， 另 一 方 面 卻 出 現(xiàn) 了“為 均 衡 而 協(xié) 的泛濫現(xiàn)象， 協(xié)整似乎成為一種普遍關(guān)系了 。 整” 對于因果效應(yīng)的推斷， 我們認(rèn)為， 不同的建模方 法 是 一 種 互 補， 而 不 是 相 互 替 代。越 來 越 多 的 2001 ； Reiss and Wolak ， 2007 ； Acemoglu ， 2010 ； Keane ， 2010 ） 認(rèn) 為 必 須 在 宏 經(jīng)濟學(xué)家 （ 例 如 Granger ， 發(fā)展經(jīng)濟學(xué) 、 產(chǎn)業(yè)組織 、 勞動經(jīng)濟學(xué)等各個領(lǐng)域的經(jīng)驗研究中引入更多的經(jīng)濟理論 （ 結(jié) 觀經(jīng)濟學(xué) 、 構(gòu)） ， 才能從本質(zhì)意義上解釋因果 效 應(yīng) 背 后 的 邏 輯 鏈 條 與 作 用 機 制 。 結(jié) 合 因 果 推 斷 這 一 重 要 研 究 目標(biāo)， 我們更加推崇上述的結(jié)構(gòu)計量建模， 實現(xiàn)理論建模與經(jīng)驗分析的統(tǒng)一； 但在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué) 、 社會 經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域， 理論數(shù)理化相對滯后， 一些命題的提出并沒有 經(jīng) 過 嚴(yán) 格 的 數(shù) 理 模 型 推 導(dǎo)， 甚至是依 此時實驗與準(zhǔn)實驗方法則應(yīng)是其因果推斷的選擇 。 那么， 在承認(rèn)各種建模思路合理性的 賴于直覺， 前提下， 如何在各自的建�？蚣芟卤ＷC其統(tǒng)計推斷的可靠性 呢？ 這 涉 及 到 一 項 研 究 可 靠 性 的 另 一 — — 模型的統(tǒng)計適切性評價 。 根本問題 —

五、 模型的統(tǒng)計適切性評價
計量分析中， 參數(shù)估計與參數(shù)約束關(guān)系檢驗是我們獲得 有 關(guān) 經(jīng) 濟 規(guī) 律 一 般 性 結(jié) 論 的 歸 納 論 證 過程， 其可靠性依賴于統(tǒng)計量的良好性質(zhì)， 而這些良好性質(zhì)的獲得又依賴于計量經(jīng)濟模型這個載體 中的各種設(shè)定 。 問題在于， 這些設(shè)定在實際應(yīng)用中并不必 然 得 到 樣 本 數(shù) 據(jù) 的 支 持 。 如 果 統(tǒng) 計 推 斷 其結(jié)論將是危如累卵 。 因此， 在 Pesaran ＆ Smith （ 1985 ） 提 建立在各種未得到數(shù)據(jù)支持的設(shè)定之上， 出的評價計量經(jīng)濟模型的三個標(biāo)準(zhǔn)中， 模型在統(tǒng)計上的適切性 （ Statistical Adequacy ） 逐漸成為最主 要的標(biāo)準(zhǔn) 。 當(dāng)一個模型的各種假定得到數(shù)據(jù)的支持時， 我們稱該模型在統(tǒng)計上是適切的， 或者說是 1994 ； Geweke et al． ， 2006 ； Spanos ， 1999 ； Cameron and Trivedi ， 2005 ） 。 正確設(shè)定的（ White ， 對模型統(tǒng)計適切性的重視， 是計量經(jīng)濟學(xué)提高其應(yīng)用可靠性的需要， 由此形成第三次大討論的 另一核心議題 。 計量經(jīng)濟學(xué)家從兩種思路解決這一難題 。 一 種 簡 單 的 想 法 就 是， 找到穩(wěn)健的計量 模型方法， 使得統(tǒng)計適切性不依賴于特定的模型設(shè)定 。 另一種思路則是， 找到合適的方法證明自己 所依賴的假定是合理的， 由此形 成 了 模 型 選 擇 和 模 型 設(shè) 定 檢 驗 兩 種 模 型 評 價 思 路 （ Geweke et al． ， 128

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2006 ） 。 實證研究中， 對于穩(wěn)健推斷 、 模型設(shè)定檢驗和模型選擇的應(yīng)用也存 在 重 視 不 夠 或 認(rèn) 識 模 糊 的問題， 以下是本文的一些看法 。 首先， 我們要強調(diào)經(jīng)濟分析不能代替統(tǒng)計適切性評價 。 例如， 對于可能存在內(nèi)生解釋變量的回 研究者往往根據(jù)理論分析 、 直觀判斷或者已有文獻結(jié) 論 等 先 驗 經(jīng) 驗 信 息， 找到工具變量進 歸模型， 行 IV 估計， 進而根據(jù) Hausman 檢驗判斷 是 否 確 實 存 在 內(nèi) 生 性 問 題 。 如 果 工 具 變 量 的 可 靠 性 只 停 留在經(jīng)濟意義層面， 而沒有通過模型設(shè)定檢驗進行甄別， 由此 得 到 的 推 斷 結(jié) 論 很 可 能 是 誤 導(dǎo) 性 的 。 2000 ） 為例， 以教育收益率的經(jīng)典實證研究（ Hayashi ， 使用不同的工具變量集， 得到的檢驗結(jié)果截然 而這是在 不同 。 原因在于上述做法忽視了 Hausman 檢 驗 要 求 IV 估 計 量 具 有 一 致 性 的 隱 含 條 件， 工具變量符合與擾動項正交且與內(nèi)生解釋變量（ 強） 相關(guān)等嚴(yán)格假定之下才能得到的理論結(jié)果， 在
① 實證研究中并不必然成立， 必須通過模型設(shè)定檢驗進行驗證 。

其次， 穩(wěn)健推斷方法與模型評價體現(xiàn)的是對統(tǒng)計適切性的不同要求 ， 各有所長 。 以回歸模型的 White （ 1980 ） 與 Newey ＆ West （ 1987 ） 的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法受到越來越多經(jīng) 驗 非球形擾動問題為例， Angrist ＆ Pischke （ 2010 ） 甚至認(rèn)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法的誕生使得異方差以及序列相關(guān) 研究者的青睞， 相應(yīng)的 GLS 方法將退出舞臺 。 Leamer （ 2010 ） 指出這種認(rèn)識是有失偏 這些設(shè)定檢驗變得不再重要， 頗的， 穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法與設(shè)定檢驗 及 相 應(yīng) 的 GLS 方 法 體 現(xiàn) 的 是 對 統(tǒng) 計 適 切 性 的 兩 種 不 同 要 求， 前 后者則更進一步要求 有 效 的 點 估 計 。 當(dāng) 研 究 者 只 關(guān) 注 參 數(shù) 者只是要求得到可靠的置信區(qū)間范圍， 約束檢驗時， 穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法足以保證其可靠性； 如果關(guān)注的 是 某 些 政 策 效 應(yīng) 的 比 較， 就涉及參數(shù) 估計值的具體大小， 此時 GLS 的有 效 性 顯 然 更 為 重 要 。 此 外， 以施加較少約束的穩(wěn)健推斷方法代 替模型設(shè)定檢驗這一做法還可能限制我們對客觀經(jīng)濟世界的進一步探索 。 Sims （ 2010 ） 就認(rèn)為對面 一個明 板數(shù)據(jù)的條件異方差進行建模并 使 用 FGLS 可 以 比 穩(wěn) 健 標(biāo) 準(zhǔn) 誤 方 法 獲 得 更 多 的 經(jīng) 濟 信 息， 顯的例子就是隨機系數(shù)模型可以同時體現(xiàn)異方差的來源以及個體的異質(zhì)性特征 。 再次， 對于完整的模型評價而言， 模型設(shè)定檢驗和模型選擇都具有重要意義， 但前者更為關(guān)鍵 。 Granger 因果關(guān)系檢驗和 VAR 建模， 在許多時間序列分析中，， 包括單位根檢驗 、 我們經(jīng)常只看到 研 究者根據(jù) AIC 或 BIC 等信息準(zhǔn)則來確 定 最 優(yōu) 滯 后 階 數(shù)， 并 未 見 有 關(guān) 模 型 設(shè) 定 檢 驗， 這種以模型選 擇替代模型設(shè)定檢驗的做法是危險的 。 在模型選擇過 程 中， 需 要 先 確 定 一 個 模 型 族 ｛ f （ z； θ i ） ， θi ∈ z∈ Θ，
νn

， i = 1， …， m｝ ， 所有的備選模型都享有 同 等 的 地 位， 然后在特定的標(biāo)準(zhǔn)下挑出最佳模型 f

（ z ； θ k ） 。 Lehmann （ 1990 ） 、 Spanos （ 2010 ） 認(rèn)為這其中隱含著兩種可能錯誤： 一是正確的模型 f （ z ； θ 0 ） 可能不包括在模型族中， 更重要的是沒有考慮選擇可能犯錯的概率， 這恰恰沒有體現(xiàn)在形成新的具 對這些新知識存在錯誤的可能性進行 度 量 的 要 求 。 而 模 型 的 設(shè) 定 檢 驗 有 原 有不確定性的知識時， 假設(shè)和備擇假設(shè)的區(qū)別， 其結(jié)論是基于分布和犯錯概率的推 斷 結(jié) 果 。 即 使 通 過 模 型 選 擇 得 到 的 最 優(yōu)模型也不能保證所有的設(shè)定都得到數(shù)據(jù)的支持， 對那些關(guān)系到 估 計 和 推 斷 性 質(zhì) 的 模 型 設(shè) 定 問 題 模型設(shè)定檢驗是 關(guān) 系 到 計 量 經(jīng) 濟 分 析 過 程 可 靠 性 的 還必須進行嚴(yán)格的設(shè)定檢驗 。 相比模型選擇， 更為根本的步驟， 如時序分析中的模型選擇就只是在平衡擬合和簡潔性之間的選擇 ， 并不能保證殘 差必然滿足獨立同分布假定 。
n 最后， 我們強調(diào)模型設(shè)定檢驗并 不 是 對 數(shù) 據(jù) 的 重 復(fù) 使 用 或 者 數(shù) 據(jù) 挖 掘 。 對 于 給 定 的 數(shù) 據(jù) Z ，

通常需要用于兩種檢驗： （ 1 ） 參數(shù)約束關(guān)系檢驗； （ 2 ） 對于設(shè)定模型 M θ （ z ） 可靠性的檢驗 。 因此， 有 人質(zhì)疑這是否對數(shù)據(jù)進行了重復(fù)使用 。 Spanos （ 2010 ） 對 此 給 予 反 駁： 一 是 上 述 兩 種 檢 驗 是 對 數(shù) 據(jù) Z n 所提出的兩個不同問 題， 二 是 這 兩 種 檢 驗 具 有 不 同 的 邊 界 。 具 體 而 言， 參 數(shù) 約 束 檢 驗 假 定 Mθ

①

針對這一議題， 王美今等（ 2012 ） 討論了 IV 框架下的各種模型設(shè)定檢驗問題， 明確了檢驗統(tǒng)計量的適 用 條 件 和 邏 輯 聯(lián) 系 ，

并給出了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)哪Ｐ驮O(shè)定檢驗一般步驟 。

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n （ z ） 在統(tǒng)計上是適切的， 問題的探究仍然在其邊界內(nèi)； 而模型設(shè)定檢驗考察的問題是數(shù)據(jù) Z 是否由

M θ （ z ） 所刻畫的隨機機制所產(chǎn)生， 問 題 的 探 究 已 經(jīng) 超 越 M θ （ z） 的 邊 界。 也 有 學(xué) 者 指 責(zé) 模 型 設(shè) 定 檢 數(shù)據(jù)挖掘的含義很寬： 一種是指建模者為了證實某種先 驗本質(zhì)上也是一種數(shù)據(jù)挖掘 。 實際應(yīng)用中， 驗理論而有意掩蓋或摒棄與理論相悖的數(shù)據(jù)信息， 這是不可取的； 一種是指為了使計量模型通過一 此時只要建模者將模型設(shè)定檢驗的過程明朗化 、 嚴(yán)謹(jǐn)化 系列設(shè)定檢驗而反復(fù)修正模型形式的做法， 1998 ） 。 和系統(tǒng)化， 便是可取的建模方法（ 韓德瑞和秦朵， 在計量模型統(tǒng)計適切性評價中， 穩(wěn)健推斷 、 模型設(shè)定 檢 驗 與 模 型 選 擇 都 發(fā) 揮 了 重 要 作 用， 這些 不同方法的使用一定程度上也依賴于研究目的 。 其中， 模型設(shè)定檢驗是最為關(guān)鍵的步驟， 每一種模 就應(yīng)當(dāng)重新考慮模型 型方法下都有相應(yīng)的模型設(shè)定檢驗問題 。 如果設(shè)定檢驗的結(jié) 果 暴 露 出 問 題， — —模 型 估 計— — —模 型 設(shè) 的設(shè)定， 重新進行檢驗， 直至通過檢驗 。 這一過程可以概括 為“模 型 設(shè) 定 — — — 模型再設(shè)定 ” ， 定檢驗 — 設(shè)定檢驗這種內(nèi)在的一致性雖然不是保證模型正確分 析 的 充 分 條 件 ， 卻 1995 ） 。 我們認(rèn)為， 是合乎科學(xué)邏輯的必要條件（ Hendry ， 無論是模型 設(shè) 定 還 是 模 型 設(shè) 定 檢 驗， 都要 對這些細(xì)節(jié)的處理是否 恰 當(dāng) 是 一 項 研 究 科 學(xué) 性 的 重 要 體 仔細(xì)推敲其具體的應(yīng)用背景和適用條件， 現(xiàn)， 前文列舉的忽略擾動項概率分布導(dǎo)致錯誤的例子， 很多就是忽略統(tǒng)計適切性的結(jié)果 。

六、 結(jié)論與啟示
可信性是計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的最重要的問題， 國際計量經(jīng)濟學(xué)界對此有過三次大討論， 涉及 計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科性質(zhì) 、 經(jīng)濟變量之間因果關(guān)系的識別及模 型 統(tǒng) 計 適 切 性 等 方 面 的 內(nèi) 容 。 本 文 以 此為出發(fā)點， 聯(lián)系我國計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究中存在的主要問題， 闡述計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可靠性 來源： 1. 隨機性設(shè)定是我們利用計量 經(jīng) 濟 模 型 對 真 實 DGP 進 行 探 索 的 一 個 主 要 體 現(xiàn)， 是正確設(shè)定 計量模型不可或缺的部分， 應(yīng)得到足夠的重視， 努力用好 。 2. 目前廣為應(yīng)用的非結(jié)構(gòu)計量經(jīng)濟模型對因果關(guān)系的推斷并不符合因果關(guān)系的本質(zhì)含義 ， 應(yīng) 該慎之又慎 。 實驗與準(zhǔn)實驗方法 及 結(jié) 構(gòu) 計 量 建 模 是 近 年 發(fā) 展 起 來 的 對 因 果 關(guān) 系 進 行 推 斷 的 新 方 法， 但在我國尚少運用， 應(yīng)努力發(fā)展 。 3. 穩(wěn)健推斷 、 模型設(shè)定檢驗和模型選擇都是保證應(yīng)用研究統(tǒng)計適切性的重要工具 。 建模過程 “檢驗， 檢驗， 再檢驗 ” 這一計量經(jīng)濟學(xué)的金科玉律必須成 可靠性的最終落腳點在于模型設(shè)定檢驗， 為計量經(jīng)濟分析過程中的“雜草清除 ” 機制 。 我國計量經(jīng)濟學(xué)的應(yīng)用研究面臨進一步提高可信性的 重 要 問 題， 需要全面吸收和借鑒國際計 量經(jīng)濟學(xué)界對于可信性問題的成果， 這對我們的研究模式和 教 學(xué) 模 式 提 出 了 更 高 的 要 求 。 對 于 研 究模式而言， 應(yīng)該避免簡單套用國外模型方法的做法， 否則將導(dǎo)致研究思路單調(diào) 、 薄弱， 甚至是低水 平重復(fù) 。 一項成功的 、 高水平的經(jīng)驗研究通常具有高度綜合性， 需要對經(jīng)濟理論 、 計量方法 、 數(shù)據(jù)特 征、 國別情況及其制度約束有深刻理解， 并在上述各環(huán)節(jié)體現(xiàn)研究的科學(xué)性與可信性 。 這一方面有 另一方面也給了我們對計量模型方法本身進行創(chuàng)新的機會 。 助于我們更準(zhǔn)確地解釋中國經(jīng)濟現(xiàn)象， 對于教學(xué)模式而言， 不應(yīng)將計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)視為計算軟件的實驗課， 如果認(rèn)為應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)知 識只需要懂得如何操作軟件來得到估計和檢驗結(jié)果， 就從教學(xué)階段埋下了錯用 、 濫用計量經(jīng)濟學(xué)的
① 計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)是一項系統(tǒng)工程， 種子 。 需要重視計量經(jīng)濟學(xué)思想方法的培養(yǎng)和訓(xùn)練， 幫助學(xué)

明確每種 計 量 模 型 方 法 的 適 用 范 圍 和 前 提 習(xí)者深入了解整個計量經(jīng)濟學(xué)的思想方法和理論體系，
“2011 計量經(jīng)濟 學(xué) 高 級 學(xué) 術(shù) 研 討 會 ” 香港科技大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)家陳松年教授在 上特別指出當(dāng)前計量經(jīng)濟學(xué)實證應(yīng)用研

①

究中存在濫用商業(yè)軟件的問題， 認(rèn)為應(yīng)該重視計量經(jīng)濟學(xué)基本方法的教學(xué)， 特別是計量經(jīng)濟學(xué)思維方式的培養(yǎng) 。

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條件， 才能為提高計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性打下堅實的基礎(chǔ) 。
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王美今 、 林建浩： 計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用研究的可信性革命
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The Credibility Revolution in Applied Econometric Research
Wang Meijin and Lin Jianhao
（ Lingnan College ，Sun Yat-Sen University ） Abstract ： The credibility of applied econometrics is an important issue ，and its core lies in the scientific combination of economic theory ，statistics with mathematics． Based on the three focused discussions among econometricians ，this paper clarifies the essence of the econometric way of exploring real economic world． In China ， the abuse and misuse of econometric method in empirical work has attracted wide attention． This paper elaborates three sources of the credibility ： the stochastic specification ， identification of causal effect among economic variables and the evaluation on statistical adequacy． To improve the credibility of the applied econometric studies ，we need to draw upon the achievements of the credibility revolution and change the modes of research and teaching． Key Words ： Credibility Revolution ； Stochastic Specification ； Identification of Causal Effect ； Statistical Adequacy JEL Classification ： A10 ，B41 ，C01 ，C50

（ 責(zé)任編輯： 宏 132

亮） （ 校對： 昱

瑩）



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