朱富强:庸俗化了的数理理论经济学

经济学界的庸俗化和媚俗化风气还表现在理论经济学对数学的滥用。其实,形式逻辑和数理模型是现代经济学进行理论研究的重要工具,但是,在现实的应用过程,工具却成了价值,形式替代了目的;在这种情势下,众多经济学人就越来越沉迷于“我向思考”式的逻辑游戏,这不仅导致了数理经济学的勃兴,而且还导致完整的经济学理论研究被割裂开来。特别是,在商人心态的主导下,这种研究取向在中国学术界发生了蜕变:大多数经济学人根本无力在数理逻辑或模型构建上所有创新,而通常只是机械地搬用(最多是对变量做些调整)西方学界的数理模型来讲述中国的故事。正是这种庸俗化的数理取向,现代主流经济学看似繁荣,但并无实质的理论进步;相反,经济学理论与现实越来越相脱节,乃至成为一种“极高明而不道中庸”的抽象体系。

【本文为作者朱富强向察网的投稿】

朱富强:庸俗化了的数理理论经济学

一、引言

一般地,任何理论尤其是社会科学理论的发展都是源于各种知识的汇流和聚合,从而具有明显的渐进性;进而,这些知识得以综合和提炼的经手人就是学者,因而学者的基本旨趣就在于“为往圣继绝学”。显然,作为一门致用之学的社会科学,经济学尤其如此,其理论研究和发展都需要以人类所积累的各类知识为基础,是基于人类所有知识的契合和“演进”。相应地,经济学的理论研究者不仅需要非常深厚的社会科学各领域的知识素养,而且还需要具有非常广博的经济史和经济思想史的知识素养。不幸的是,自边际革命以降,自然主义的先验思维逐渐主导了西方主流经济学:它在特定的引导假定下热衷于对现象的解释而不是改造。相应地现代主流经济学就抛弃了古典经济学大师如斯密、马克思、穆勒等在经济分析中实际使用的从本质到现象的研究路线,而形成了这样的基本研究倾向:几乎舍弃其他学科以及自身前辈的智慧而在一个封闭系统内依据一定程序作抽象而静态的逻辑推理。

就现代主流经济学而言,它走上了两条与现实相脱节的道路。(1)一些经济学人片面鼓吹经济学的客观性要求,从而导致计量经济学的偏盛;同时,这种研究基本上是在新古典经济学的分析框架和引导假定下做些细枝末节的验证而无法得出一般性理论,从而滋生出“道中庸而极不高明”的实用主义倾向。(2)一些经济学人则局限于“我向思考”式的逻辑游戏,从而导致数理经济学的勃兴;同时,这种研究基本上是在一系列非常不现实的假说下作纯抽象的逻辑推理而无法应用于现实,从而产生了“极高明而不道中庸”的形式主义特质。问题是,作为一门“人”的社会科学,经济学往往也被视为一门难以进行实验验证的学科;因此,即使基于回归分析的实证不存在明显的逻辑缺陷,从大量的具体经验分析中通常也无法获得一般性的结论。相应地,经济学的理论体系就主要体现在逻辑关系上,并直接表现为数理模型的推导。德布鲁就曾写道:

【“因为没有一个足够可靠的经验基础,经济学不得不遵守逻辑讨论的规则,而且必须放弃那些具有内部不一致性的工具。如果某种演绎结构中存在矛盾之处,那它就会变得毫无用处,因为从那个矛盾当中可以完美并直接地推导出任何命题。”[①]】

问题是,理论的逻辑一致性是否等同于形式逻辑的一致性?与此相关的问题:现代主流经济学所预测的那些社会经济现象确定性地在现实生活中出现了吗?

其实,当数理逻辑用于工程学领域的分析时,具有很强的严谨性;但是,当它用于具有能动性的人类行为以及由此产生的社会经济现象时,就显得不严谨了。究其原因,任何个体都具有或多或少的社会性,从而不会像“棋牌上的棋子”那样任人摆布,也不会像理性经济人一样固守先验的最大化原理。这意味着,现代主流经济学所注重的数理逻辑与实际行为逻辑并不相符,由数理模型所获得的一般性结论往往只是公理性的逻辑游戏,而与现实生活相差甚远。关于这一点,霍奇逊就写道:

【“翻开任何权威的主流经济学杂志我们都可以证实,现代人探究模型特征的偏好,要远甚于探究现实特征。其隐含的研究程序大致如下:由于这个世界凌乱而复杂,首先有必要为之建立一个简化的模型,假定世界就是这样一个模型。然后对此模型进行讨论,甚至可能不再涉及现实世界。如果必须涉及现实世界,就对其预测的准确度和揭示能力提出一些辩护性的主张,通常不去理会那些完全相反的解释或模型。毕竟,以自己选择的假设为基础,展示数学的威力当然要容易。这样,一个人不必过多地卷入现实的混乱和无序之中,就能获得经济学家的头衔。然而,其结果可能意味着经济学家在严谨之中变得与现实无关,在精确之中形成错误。形式主义成了逃避现实的手段,而不是帮助理解现实的工具。”[②]】

当然,在西方学术界,当前大多数经济学人之所以选择数理的研究道路,并不是因为它具有“实质性”的理论严谨性,也不是出于解决现实问题的目的,至少不是主要目的。相反,主要有其特定的社会文化和历史背景因素:(1)在社会文化方面,西方社会的自然主义先验思维本身就强调理论与现实之间的隔离,其研究目的仅仅在于构建一套自圆其说的理论体系;(2)在历史背景方面,西方社会的社会制度已经在资本主义框架下大致完善,因而西方经济学的研究对象也发生了从公共领域到私人领域的转变。然而,当前中国社会的社会文化和历史背景却远不同于西方社会:(1)在社会文化方面,中国强调的是“知行合一”以及“学以致用”,要求理论能够解释和指导现实,学者们正是遵循经济人的教导而选择学术取向的;(2)在历史背景方面,中国社会经济问题的症结在公共领域,需要理顺公共领域中混乱的制度和关系,学者们正是基于数理逻辑分析对现代问题开出种种处方。结果,现代主流经济学的弊端在中国经济学界就更为严重,不仅导致数理分析的严重庸俗化,而且还严重误导了社会实践。之所以如此,很大程度上源于中国经济学人的狭隘知识结构和功利学术风气。因此,本文就此做一深入探讨。

二、经济数理模型潜含的逻辑缺陷

一般地,数学通常以两种方式被应用于经济学:(1)从形式逻辑上推导和表述经济理论,主要用到代数、微积分、差分方程与微分方程、线性代数和拓扑学等,由此发展出了数理经济学;(2)从量上来检验经济学假设和经济理论,主要用到多元回归分析等计量工具,由此发展出了计量经济学。显然,纯数理经济学主要关注抽象的数量关系并由此获得理论模型或结构,这些模型或结构往往不完美地以具体细节的丰富反映现实;计量经济学则关注数值测度并由此获得计量模型或结构,这些模型往往被设计成可操作的和可测量的而易于进行统计检验。事实上,正是由于数学的渗透,它就像过去控制自然科学那样控制经济学,并经经济学方法的传播而进入政治学和社会学等领域,从而使得社会科学和自然科学之间的界定开始变得模糊。相应地,数理经济学以数字概念、符号、方程、图线以及数学方法等应用于经济学分析或表达和提出经济学原理,并声称要使经济学成为和自然科学一样的一门准确的科学;同时,数理经济学把交换当作应用数学方法的出发点,将交换视为两个商品量相互关系的一种现象并将交换的成立视为这一关系的相等,从而将研究对象集中在各经济事物的数量和它们之间的相互关系上。

(一)经济学的数理化历程

数理经济学的起源可以追溯到被称为“现代政治经济学的奠基人”的威廉.配第,18世纪的瑞士数学家伯努利、有“意大利的斯密”之称的经济学家贝卡里亚也被熊彼特认为是数理经济学者。数理经济学的真正兴起则源于19世纪70年代的边际革命,主要由德国的古诺和戈森、法国的瓦尔拉斯、英国的杰文斯和埃几沃斯、意大利的帕累托以及美国的费雪等共同推动;其中,瓦尔拉斯又被称为数理经济学的真正创始人,而古诺和戈森等则是数理经济学的主要先驱者。到了20世纪60年代以后,数理经济学和微积分、集合论、线性模型结合在一起,同时,电子计算机的发明又促使与数理经济学有关的经济计量学得到迅速发展,它反过来又推动数理经济学继续前进。正因如此,数学在现代经济理论中的应用就越来越广泛,数学方法的运用几乎遍及经济学的每个领域。事实上,目前数学分析已经成为研究经济问题所不可或缺的,任何脱离了数学的经济问题分析都会被认为是不可靠的。

确实,数理模型将一些因素抽象掉以后往往更有利于看清一些相关变量的关系,从而有助于提高理论体系的内在逻辑一致性;因此,利用数学方法来研究经济问题,往往也有利于发现经济问题的实质,并可以指明社会经济现象发展、变化的基本趋势。从这个角度上说,经济学可以且应该广泛运用一切可能的数学分析方法来进行理论的推导和表述。不过,在数理经济学的兴起大大严密化经济学理论体系的同时,也衍生出一些值得反思的负效应。(1)数理经济学根本上是一种演绎理论:从一些所谓的不言自明的公理(实质上是假定性公理)出发运用数学方法而推演出一系列的结论或定理。显然,要保障这些结论或定理的合理性,首先必须保证它所依据的引导假定之合理性,因而就必须重新审视它所基于的前提假设。(2)数理经济学所注重的内在逻辑一致性主要是指数理逻辑或形式逻辑,但现实中的行为主体并不是数学符号。显然,要保障经济学理论的现实合理性,也必须将其建立在人的“行为逻辑”之基础上,因而就必须重新审视它所基于的逻辑关系。

(二)经济分析的逻辑辨析

一般地,经济学理论所体现的“内在一致性”有两种逻辑基础:一是基于行为逻辑,二是基于数理逻辑。两者的适用范围有很大差异:自然科学的理论体系主要根基于数理逻辑,但将数理逻辑简单地应用到人的行为及其衍生的社会经济现象之中,就大大削弱了逻辑的严密性。为此,我们就必须审视理论的“内在一致性”问题。艾克纳在《经济学为什么还不是一门科学》一文中就强调,内在一致性检验只是一个理论的必要条件,却并不是充分条件。在艾克纳看来,任何理论的证明都必须进行三种性质的经验检验:一是相符性检验(correspondence),即检验基于理论的结论是否与从现实世界中的经验观测相符;二是普适性检验(comprehensiveness),即鉴定理论是否能够包容与所研究的某种现象有关的所有已知事实;三是精炼性检验(parsimony),即确定理论结构中任何具体要素(包括内在假定)对于说明经验观测的东西是否是必要的。[③]尤其是,作为一门致用之学,经济学理论根本上是要解释真实现象并解决现实问题,而无论真实现象还是实现问题都是人的互动行为所衍生的,因而经济学的根本研究对象就是人,需要剖析和提炼真实世界中的行为机理。

显然,正是由于人类的现实行为往往受到各种无法量化的社会性因素之影响,从而就很难用数字关系或数理模型来描述;同时,人的偏好以及行为动机往往也会随环境而变化,从而很难用不变的形式逻辑来刻画。因此,就人性及其行为机理的演化特性而言,用行为逻辑来描述现实社会的具体行为往往更为适宜,而这在很大程度上依赖于文字描述。关于这一点,塞利格曼写道:

【“经济学可以用来澄清问题,这基本上是一个实践任务。在经济学思想的伟大传统中,从斯密到李嘉图,从马克思到凯恩斯,这是伟大的经济学家都对困扰着人类心灵的各种问题作了回应……数学有助于精确地阐述问题,但是这一事实并不会令擅长数学的人成为更好的经济学家。好的经济学家必须要有洞察力、感悟力,他需要的是抓住问题核心的智慧。一个人能够熟练地运用符号,并不能证明他已经具备了经济学家之为经济学家的技能。……如果经济学家当中的那些数学家能够不再只为他们自己写作,而开始提供以文字表达的方程,激发所有人的思考,那将是一件大好事。这很可能会对‘文字’经济学领域产生很大的滋润作用。更重要的是,它将有助于所有的理论经济学家转而关注真正急迫的现实问题,而不再是津津乐道于一杯茶的价格如何如何这种琐屑的小事。”[④]】

(三)主流经济学的逻辑缺陷

基于上述分析,就可以对现代主流经济学的逻辑缺陷进行批判性审视。一般地,现代主流经济学的数理模型对人类行为的描述有两大特征。(1)它使用的是边际分析,个体可以根据外在条件的变化而灵活地调整其行为以实现总效用的最大化。但显然,不仅大量的制度设计不是边际调整的,而且基于边际调整的制度也没有带来相应的高效率。例如,Baker、Jensen和Murphy就发现,大多数企业所实行的激励制度并非像标准经济理论所预计的那样将绩效与工资挂钩,而是支付与个人绩效直接有关的固定的日工资以及对雇员不存在歧视的平均主义工资。[⑤]对此,G.米勒就评论说:

【“无论从哪一方面来看,目前的企业经济理论都是不完善的。要么市场竞争压力并不像经济学家所想象的那样规制可曾,要么有着对待经济学理论之外的某些理由可以用来解释平均主义激励制度要比经济学家们给出的那种典型的激励制度更有效。”[⑥]】

(2)它刻画的仅仅是一种平均化行为,或者仅仅是一种大数行为的结果。但显然,真实世界中通常并没有人能够与之相符,因为现实人所受影响的社会因素往往相差较大。埃几沃斯在《数学心理学》中就强调,只有少数人参与的情况下,社会过程和交易结果都是不确定的,而只要当人数很多时,社会过程和交易结果才逐渐变得确定。问题是,现代经济学的前沿如博弈论、信息经济学等恰恰是研究具体的个体行为,而其使用的方法却是刻画大数行为定理的简单数理模型,从而就根本难以预测具体个体的现实行为。

在很大程度上,正是由于现代主流经济学过度重视数理逻辑,而这种数理逻辑的根本思想就是将丰富多样的人类行为化约为特定的函数以刻画出有序的原子运动,从而就造成了理论与现实间的脱节。这可以从艾克纳的分析中窥见一斑。艾克纳指出,构成新古典经济核心理论的四个基本构件几乎都存在着严重的问题:(1)每个个体都存在一组无差异曲线,所有家庭的加总就代表了社会总体上对任何两个或更多商品的相对偏好,但这种无差异曲线建立在各个假定的效用函数的基础之上;(2)每个商品生产都存在一组连续或者光滑的等产量曲线,所有等产量线加总就代表了劳动和其他能够用于生产这些商品的投入要素的所有组合,但这种等产量曲线建立在各个假定的生产函数的基础之上;(3)所有不同的厂商和包括企业部门的行业都存在一组斜率为正的供给曲线;(4)所有用于生产过程的投入要素都存在一组边际产量曲线。也就是说,构成微观经济学分析基础的无差异曲线、等产量曲线、斜率为正的供给曲线和边际产量曲线都缺乏有效的经验数据的支持,是缺乏经验基础的空洞的概念而很难经受相符性检验。同时,现代主流经济学不仅在微观分析层面存在如此的虚构性,宏观层面的分析也是如此。例如,希克斯-汉森的IS-LM模型和菲利普斯曲线就同样经不起相符性检验,而且,正是基于不同理解而形成了经济学的不同流派。[⑦]

可见,尽管流行的观点宣称,数量经济学的研究方法有严密的逻辑,从而是客观的科学,但是,数理模型并不能提高经济学理论的逻辑严密性,数理逻辑也并不适合对人类行为的分析。事实上,正是由于流行的经济模型日益热衷于形式逻辑的演绎并追求数学推理的严密性,这使得这些模型不仅忽视人之行为逻辑与数理逻辑之间的差异,更是刻意地逃避经验事实的严格验证。结果,基于数理逻辑得出的经济理论与经验事实之间就变得越来越相脱节,以致数理模型逐渐蜕变成了一种在“我向思考”思维下进行自我繁殖的智力游戏,越来越失去了解释现实和预测未来这两大科学理论的基本功能。卡尔纳普就指出,

【“逻辑的规律和纯数学的规律,由于它们自身的本性,是不能被用作科学解释的基础的,因为它们并不告诉我们使现实世界从其他可能世界中区别开来的任何东西。当我们问及事实的解释,一个现实世界中的特定观察的解释,我们必须用到经验的规律,它们不具备逻辑规律或数学规律的必然性,但它们告诉我们关于世界的结构的某些东西。”[⑧]】

三、经济数理模型构建的知识要求

上面的分析揭示出嵌入现代主流经济学中的数理逻辑及其结论所存在的问题。一方面,数学逻辑是否能否揭示社会经济运行机制及其内在关系?这涉及对行为逻辑和因果机理的认知。就此而言,波普尔就指出,当前盛行的自然主义方法论规则只不过是新古典经济学形成的一种约定,这种游戏规则“与纯粹的逻辑规则不同,却与弈棋规则相像,很少有人会把弈棋规则当作纯粹逻辑的一部分。”[⑨]另一方面,数学公式是否是表达社会经济关系的有效工具?这就涉及科学研究的一个基本共识:如果存在两种方式能够表达同一思想,那么就应该选取简单而非复杂的表达方式。就此而言,如果一个社会现象或者一个思想认识能够以通俗的文字语言表达清楚,显然就不需要再转化成复杂繁琐的数学语言。为此,奥地利学派就从两个方面对时下的数理经济学进行了批判:(1)它并不真的使理论更加精确,相反往往是把简单的概念翻译成数学,然后再费力地译成英语(文字),这一过程貌似提高了逻辑精确性,却模糊了对真实行为和社会现实的认知;(2)即使那些最适合用数学进行研究的问题,如一般均衡理论、形式上的增长模型等等,从原理上说是没有意义的或不合理的经济问题,而那些重要的问题往往不能而且不必用数学进行研究。[⑩]

既然如此,为什么还有如此多的经济学人热衷于数理经济学呢?难道是因为数理经济学如此易搞吗?其实,数理经济模型的建立往往是比较繁琐的,它至少有两大基本要求:(1)要有良好的知识素养,从而形成良好的经济直觉;(2)要较高的数学功底,能够把这种直觉表现出来并加以严密化论证。正因为数理模型与一个启发性的思想或故事是分不开的,因而模型的假设前提和模型选择都有严格的要求。同时,尽管数理经济模型的构建是一项非常费力的工作,但这种工作而且还往往吃力不讨好:(1)一个模型所具有的实际价值和内含缺陷往往很容易被认识,一个简单的假设都会引起人们对整个模型之意义的否定;(2)即使一个数理经济模型有效地表达和精致化了人类传承下来的思想,但思想的首创之功仍属于那些思想提出者。令人不解的是,尽管数理经济学对经济学理论知识的要求如此之高,数理建模仅仅是完整经济学理论研究路线中的一小部分,但大多数的经济学人还是愿意集中于数理经济学这一小部分。一个重要原因就是,受科学主义思潮之影响,数学成为向他人宣示其研究科学性的一个重要措辞。其结果却是,经济学研究的科学性就被严重扭曲了,进而也导致了数理建模的庸俗化发展。

首先,就当前经济学界的流行取向而言。它基本上抛弃了理论研究中的方法论和理论素养这两个更为重要的层次,在思想表达层次上也主要是以将简单思想复杂化、模糊化以显得高深莫测为鹄的。结果,数理经济学发展的根本目标就完全被扭曲了,而蜕变成为“为数理而数理”的一种形式追求。之所以有如此多的经济学人热衷于数学建模,一个重要原因就是,越来越多的经济学人都是理工科出身,社会人文知识相当欠缺。例如,那些海归经济学人大多就是理工科出身的,到了国外主要学了一些建模技巧,由此却摇身一变而为著名主流经济学“家”。事实上,正是由于这些数理经济学人缺乏经济学理论素养的熏陶,他们往往连对一些基本术语的理解都比较欠缺,更不要说对社会科学其他领域的知识和国内外经济发展历程的掌握了,由此当然也就无法对人类社会形成自己的独特见解。正因如此,尽管这些“数理经济学家”依靠几个貌似复杂的数学模型而名噪当前,但实际上,他们并不真正懂得经济运行的“理”;他们所建立的模型也具有明显的机械性,往往是为“建模而建模”,或者只是为增加说服力的措辞,而基本上无法揭示出事物的内在本质以及事物间的作用机理,无法从模型构建和逻辑推理中获得新的洞见。

其次,就现代经济学中的数理拜物教而言。它也已经严重地偏离了发展数理经济学的原初目的:通过借助数理逻辑来发现人类直觉或思辨所不能揭示的东西,进而理顺人们在文字逻辑推导中可能出现的混乱。例如,数理经济学先驱古诺就是依靠对策思维揭示了非完全竞争情形下厂商的生产和定价行为,阿罗则基于社会选择逻辑洞悉了阿罗不可能定理。但是,当前数理经济学研究者大多却缺乏直接进行数理思维的能力,而主要只是把一些业已知道的常识性东西进行复杂化和符号化;相应地,这些数理经济学人往往不是注重从数理模型和逻辑推理中发现思想,而是注重模型本身或者数学措辞所具有的“说服力”,以致数理模型业已成为掩盖这些经济学人之贫乏空洞思想的面具。西方很多数理经济学人就是如此,中国数理经济学研究者似乎更是如此:他们大多只是照搬西方学者已经提出了一些数理模型,从而即使在模型上也没有多少实质性创新。更为甚者,在对西方主流经济学中的假设前提和思维方式缺乏实质理解的情况下,中国一些经济学人就想当然地进行一些画手添足的修改以期本土化应用,这反而扭曲或肢解了主流经济学中数理模型的真实含义和合理成分。

最后,就数量经济学的勃兴和迅猛发展而言。它的基本动因就是迎合了现实应用的需要:是20世纪20年代到60年代期间不断膨胀的国民经济计划化的产物。但是,到了20世纪70年代以后,随着市场经济重新取代计划经济成为主导,数理经济学就因其理论的抽象性而几乎已经退出了政策应用的领域,而逐渐蜕化成为象牙塔里的一种智力游戏。不幸的是,中国那些数理经济学人似乎并没有看到这种转变,也不愿看到这种转变。究其原因又在于,当前这些经济学人很少具有甘愿清贫的那种经院主义精神,反而努力将他们基于模型的纯粹逻辑研究与社会政策挂上钩以期获得其他的物质利益。更为不幸的是,在当前中国社会,仅仅掌握一些数理技巧的经济学人竟然可以承接了各种应用性课题,不少经济学人凭借黑板上的符号逻辑竟然充当了各类事务性机构的经济顾问。在一个极端抽象的概念上而撇开具体的社会现实所展开的建模游戏,并且缺乏其他学科的基本常识,竟然就妄想并敢于为实际经济的运行出谋划策,而决策部门竟然也乐于接受这种咨询。显然,这就显得异常荒唐了。要知道,作为应用政策经济学的研究,并不在于其所建的模型是否漂亮,而在于其对具体问题的了解程度,在于它所拥有的相关理论和知识的渊博程度。试问:目前那些数理模型的构建者对现实问题能够了解多少呢?在华盛顿特区的政界里有50多年经济学研究经历的赫伯特.斯坦因就指出,

【“经济学家对经济并不知道多少,而其他人(包括制定经济政策的政治家)就知道得更少了。”[11]】

在很大程度上可以说,现在中国经济学人所承担的那些应用性课题大多是在“蒙”,从而不具有真正的应用价值;同时,那些课题的资助者则也明显掺杂了私人的目的,否则就是源于无知。

可见,现代经济学界盛行的是一种数理拜物教,它迷信于数学逻辑,却不能真正解决问题。塞利格曼就指出,在当前经济学界,

【“只知道紧紧抱住他们那空空如也的工具箱不放的理论经济学家简直太多了,那些工具箱是他们建好了又拆掉重建的,而且是用别人简直无法理解的符号和方程的语言来描述的。他们得到的结论实质上并不能在‘文字’经济学家所说的东西上再加点什么。理论建模被说成是针对特定问题提出假说,在这个意义上,文学造诣深厚的经济学家和擅长符号操纵的经济学家所从事的是同一个工作,只不过各自采取了各自不同的方式。”[12]】

同样,罗斯巴德也写道:

【“数理逻辑适合物理学这门已经成为模范科学的科学,现代实证主义者和经验主义者认为所有社会科学和自然科学都应该效仿的科学。在物理学中,公理和演绎是纯粹形式,只有在它们能够预测特定事实时才有意义。相反,在人类行为学中,在分析人的行动时,公理本身已知是真实的和有意义的,从而文字演绎的每一步也是真实的和有意义的。这是文字陈述的主要性质,而数学符号本身是没有意义的。”[13]】

四、数理建模庸俗化的原因剖析

上面的分析表明,当前数理经济学的发展趋势呈现出日益强盛的庸俗化倾向。罗德里克就写道:

【“攻读经济学主要是学习一系列的模型。决定一个人在经济学界的地位,也许最重要的是看他有多大能力开发新模型,或者结合新证据来运用已有模型,以说明一部分社会现实。经济学界最激烈的学术争论,都是围绕某个模型的可适用性而展开的。如果你想给一个经济学家造成痛苦的伤害,只要说一句‘你没有模型’就够了。”[14]】

而且,当前中国的数理建模中的庸俗化和形式化倾向更为严重。究其原因主要二:(1)与当前主流经济学界乃至其他社会科学领域中的研究人员构成以及研究人员的知识结构有关;(2)与现实社会中的政治、人文环境以及学术界日益盛行的功利主义学风有关。

(一)研究者的知识结构

在当前经济学领域,从事数理模型构建的技术经济学家大多在数学、物理学等学科中并无从事理论研究的能力,在数学、物理学领域甚至连像样的文章都写不出来,更不要说有所创见和建树了。但是,这些人一旦凭借某种机遇而转入经济学界,就可以不断地发表那些让人摸不着头脑的“高深”文章了,从而也就开始被尊奉为杰出理论经济学家,被视为是具有高度抽象推理能力的人。君不见,在中国社会,那些在数学或物理学界根本发不了文章,职称也难以晋升的人,转眼间成为经济学界的教授、博导、学科带头人,即使经济学领域那些所有“百优博士学位论文”也几被这些人尽占;相反,那些极力契合社会科学各分支知识以从事跨学科研究的,尽管他们的见解更全面,分析更透彻,却往往因思想更为精微而给人以条理不清的印象。同样,一些经济学专业出身的学人在这些数理经济学“家”的打压和排挤下,也逐渐转移到其他社会科学领域,如政治学、社会学以及法学等;而且,由于经济学提供了比其他社会科学更为清晰和有条理的研究方法,以致他们的研究往往也被认为更具创见,从而在这些领域反而越来越受到青睐。

出现这种现象的原因包括,理论研究确实需要各社会学科的交叉和契合,数学工具也确实是现代学术研究的基础性手段,等等;此外,更为重要的原因在于,人们对“科学”的内涵本身存在认知上的缺陷。事实上,科学首先源于自然科学,乃至人们往往用自然科学的简洁、普遍以及“客观”性来衡量其他学科的“科学化”程度;结果,就导致其他社会科学盲目地仿效物理学等自然科学,而主流经济学则担当起了传道的先锋角色:将学术和从物理学模仿来的研究方法和技巧向其他社会科学推广。克洛尔和豪伊特写道:“当代经济理论虽然没有给经济生活提供一幅‘真实可靠’的肖像,但是它却提供出一幅精致优美的画图。而且,沿着这幅画图指引的方向,一个注重学就式的研究训练而忽视解决实际问题的研究纲领展开了”,不过,尽管“这种‘研究本身’具有一定的价值,但是,把它作为发展方向则有些过分了”,特别是,“目前经济学中的这种状况已经过头了。因为在这种形势下,我们(像巴甫洛夫的狗那样)养成了条件反射的习惯,不精确地回答纯粹学术上猜谜游戏式问题误认为是‘有意义的’和‘令人感兴趣的’内容。”[15]问题就在于,经济学毕竟是一门经验科学,人们希望经济理论可以用来指导解决实际问题而不是纯粹的智力游戏;但是,这半个多世纪以来,主流经济学家却一直热衷于这种智力游戏,这显然就使得经济学的研究本末倒置了!

事实上,判断一个学人对社会经济现象的认知深度,主要依据是他的知识广度而不是所建模型的复杂程度。相应地,社会科学领域学者之间可以进行比较的也主要体现在:谁读得书最多。一般地,那些博览群书者往往被视为权威,人文性越强的学科就越是如此。当然,与历史等人文学科稍有不同的是,经济学的理论认知还具有较强的系统性;因此,有了知识的广度外,还需要能够把这些知识契合起来而成为一个整体,这就涉及方法论的训练。然而,当前主流经济学的学习和研究风气却几乎与之完全背道而驰,那些对人类社会科学领域所积累的知识一无所知而热衷于模型构建的学人往往被称为经济学大家;之所以如此,关键就在于,随着越来越多理工科出身的学人逐渐主导了经济学的教学和科研,以致经济学理论研究者的知识素养已经急速下降了。试问:尽管当前中国经济学子热衷于设计出一个个数理模型,以致经济学文章充斥着各类杂志而看似获得了畸形繁荣,但这些几乎根本不顾经济学特质的抽象模型果真能够获得什么真正的“发现”吗?或者,它所表达的思想果真有什么实质价值吗?那些计量结论有什么坚实的理论根基(无论是逻辑上还是经验验证上)吗?

(二)学术界的功利学风

经济学的理论研究需要渊博的知识,而当前经济学人的知识结构越来越狭隘,因而越来越不可能对理论有实质性的贡献。在这种情况下,基于发表文章以获得职称升迁、科研奖励以及课题承接等的需要,青年学子往往就只能转向构建复杂的数理模型这一途径。究其原因,(1)单纯的数理建模不需要系统的理论知识和创新的学术认知;(2)数理建模也是青年学子相对于那些老教授的优势所在。实际上,时下的经济学人在写论文时很少关注是否真正做了能促进理论发展、提高社会认知的研究,而首要乃至唯一的目的就在于能否发表,并由此获得各种物质利益。试想:如果不是那些从事数量研究的人士控制了《经济研究》这类所谓的“一流”学术刊物,如果不是无关知识积累和思想沉淀的计量文章更容易在这些杂志上发表,如果不是各个高校乃至政府机构对在这些杂志上发表的文章提供了高得惊人的金钱激励,如果不是那些没有思想的庸人把持了各级学术基金并对那些庸俗实证分析过度偏爱,如果不是各个院校把这些杂志上的文章以及各种庸俗实证的课题作为评定职称的根本性标准;那么,还有多少青年学子会像当前这样一窝蜂地迷恋于所谓的实证研究呢?会整日在麻木地学习一些数理模型而对社会科学的知识茫然不顾呢?

之所以出现这种学术风气,在一定程度上也是继承了现代主流经济学的学术倾向,是西方功利主义学风的缩影或放大,从而显得更为赤裸和极端。事实上,自边际革命以来,主流的新古典经济学就日益撇开了对事物本质的探讨,而仅仅关注经济现象间的功能联系;特别是,近半个世纪以来西方整个学术界尤其是经济学界的风气也越来越功利,以至对经济学的学科性质也越来越无知。正因如此,主流经济学家抛弃了真正符合经济学特性的那种内部标准检验而过分注重实证分析,从而使得经济学理论无法得到真正的逻辑检验(因为实证检验受到各种保护带的限制);或者,简单地把人类行为逻辑等同于数理逻辑而过分地注重于逻辑体系的完美性,从而扭曲了人的知性思维而无法发现现象背后的规律。结果,主流经济学就形成了囿于新古典经济学分析框架而脱离实际的自我繁殖,并最终使经济学成为一种“我向思考”的封闭学科。显然,正是承受这种学术倾向,海归经济学人将之引入到了中国学术界并又增添了自身的利益诉求,从而引发了功利主义在中国经济学界的泛滥。这可以从如下两个方面加以理解:(1)当前的主流取向主要是那些海归经济学人所散布和引导的,尽管他们局限于数量经济学一隅,但由于个人素养以及功利主义的取向,却积极把其学术宣传成为学术前沿和未来方向;(2)这些海归经济学人已经逐渐控制了当前的高校、出版、刊物、协会以及学术基金等机构,只有遵循这些主流范式才可以获得名和利,也只有跟随这些主流范式才能够在获得博士学位后便一步登天地跨入“明星”经济学家的行列。

事实上,真正基于数理模型和计量分析的研究是非常辛苦的,要得到承认则更难。但是,中国当前的数理模型和计量分析却完全形式化了,只重所谓的“规范”而不管真正的“内容”,因而造成了这种令人窒息的数量拜物教。霍布斯曾感慨地说,他那个时代的很多人学习数学往往只是为了跃升,从而在他的无知被发觉之时,把他的研究转化为杂耍,以获得在魔术、解密及其他方面的声誉。显然,目前那些热衷于数量分析和实证的经济学人大体也是如此,他们充分认识到自己的所作所为是理论不生产的,而之所以如此“研究”只不过是为了博取声誉及资源。正因如此,一旦通过“实证”文章这块敲门砖而获得了其它资源之后,他们就不再“亲自”从事数据的收集和实证文章的写作了:有些人转而成为指导学生进行“研究”的博导或者从事教育事业的“院长”,另有些人则成为企业和政府的顾问,有的干脆下海从事投机交易。相应地,大多数的青年学子也困惑于无休无止的实证分析,但是在功利主义氛围的支配下,他们在一般咒骂的同时一边还有意无意地遵循这种“学术”规范,那些在这方面展示其“成就”的学人尤其成为他人效仿和钦佩的对象。其原因就在于:(1)他们需要以此获得进入其他行业的“敲门砖”;(2)主流经济学“自我创造需求”的特性也为他们提供了安身立命的机会。而且,他们在为自己的行为辩护时还常常振振有词:整个社会的学术氛围都是如此,我为什么不能顺势而为呢?费耶阿本德曾感慨地说,一个贼想偷多少就能偷多少,而警察和公众却因为他对谁都告诉说他是一个贼就赞扬他是一个诚实的人。显然,当今的经济学界正是如此,试问,在这种情形下,中国经济学领域又怎会出现所谓的大师呢?

可见,正是因为当前经济学人的知识结构越来越狭隘以及学术氛围越来越功利,导致了数理经济学的畸形发展,从而严重误导了经济学的发展方向。(1)就知识结构而言。数理经济学的理论研究不仅需要非常高的数学知识和方法技巧,而且需要非常广博的经济学知识;只有这样,所构建的数理模型才能有实际意义,基于数理模型所得出的结论才不会脱离现实太远,从而才可以提炼出有意义的理论。但显然,由于现代经济学的教育日益偏重于建模技巧的训练而日益缺乏思想的思辨,同时经济学的科研岗位越来越为擅长数学建模的理工科人士所占据;这样,经历几十年的注入和过滤,经济学界能够真正将经济学理论和数理方法结合起来的学者就越来越罕见了。(2)就学术风气而言。任何学科的研究都有赖于学者踏实的学术风气,依赖于学者纯洁的学术理念;只有这样才能保障研究结论的“纯洁”性和“客观”性,才不至于手段蜕变成为目的,形式蜕变成为标准。但显然,自20世纪70年代起,功利之风在西方学术界就逐渐兴起,导致大学数经济学人不是夯实自身的经济学理论素养,而是热衷于在一定研究规范下追逐求新求异的“洞见”;结果,这种风潮随着西方经济学的引进而蔓延到中国社会,和日益无序的社会环境相强化就在中国学术界滋生出一种更强烈的犬儒主义态度、更浓郁的功利主义风气,以致中国真正以求知为己任的经济学人越来越罕见了。

五、重审数理经济学的“高明”性

一般地,经济理论的研究往往需要基于数理模型的分析和基于计量实证的检验,后者构成了理论发展和完善过程中必不可少的阶段。但是,我们在发展经济理论时却不能喧宾夺主,而是要充分认识到这两者在经济学理论发展中的局限。究其原因在于,经济学毕竟不是自然科学,其理论本身的可证实性以及可证伪性都比较差。事实上,我们往往难以从数理模型和计量分析中直接得出理论,相反,经济学理论大都依赖于对那些熟视无睹的历史材料的知性抽象;而且,在绝大多数情况下,数理模型和计量分析仅仅是对已经抽象出的理论进行补充和严密化而已。这对现实社会进行分析时是如此,对历史事实进行描述和分析更是如此。米塞斯就写道:当历史学家解释并重写过去时,

【“这要求它要运用一些在开始自己的研究工作之前必须已经具有的思想。在他的研究过程中,即使处理一些材料使他得出了新思想,在逻辑上概念总是先于对个别的、独特的和非重复性事件的理解。除非在致力于研究历史来源之前有一个确定的战争与和平的概念,否则就不可能谈论战争与和平。除非具有把原因与后果之间的一定联系看作是普遍的可使用范围来对待的理论,否则就不能谈论个别情况下的原因与结果。”[16]】

正因如此,批评者就指出,对数理模型的而过度依赖是经济学几乎所有问题之症结,它把复杂的社会生活简化为一些简单的关系,轻易做出明显不符合现实的假设,过度追求数学的严谨性而不顾现实,经常从典型化的抽象推导直接跳到政策结论。为此,鲍尔丁就抨击说:尽管数学使得经济学显得严谨,但同时也带来了尸斑。张夏准则说:95%的经济学都是常识,只是在行话和数学的包装下而显得艰深。[17]而且,也正如罗德里克强调指出的,

【“数学在经济学模型中扮演着是纯粹的工具性角色。理论上,模型不需要数学,模型的有用性或科学性也不依赖于数学……一些一流经济学家根本就不怎么用数学”;“单凭数学并不能让人深入经济学。重要的是‘智慧’:有能力对老话题展示新见解,让难解的问题变得可解决,或针对一个实质性问题设计一种新颖的经验分析。”[18]】

尽管如此,现代主流经济学人依然热衷于对数据的处理并由此对经济理论乃至社会政策作“建构”性设计。试问,难道这些学人就不能稍微放一放这种“研究”而读一读哈耶克等人的著作,并由此作稍微的联想和反思:自己的这种经济学理论研究中不正潜伏着深刻的“理性自负”么?

当然,经济学数理化和计量化的庸俗化发展及其潜在的理论危机,在西方社会已经得到了越来越广泛的认识,从而越来越多的经济学人起来推动经济学朝多元化和交叉性的方向发展。只不过,中国那些“主流”经济学人还在炒作那些充满缺陷的西方剩饭,而根本不去关注经济学的新近发展,或者把这些新近发展视为非主流的反动而加以排斥。一个明显的例子是,众多的经济学家已经开始注意到经济学过分注重技术分析方面,并对经济史和经验研究在经济学中的相对衰落感到不安和惊愕。例如,经济史学家格尔申克隆就指出,社会科学中有一种根深蒂固的渴望,要寻找一种通用的方法,一种对所有时期都适用的法则。但是,这种简单无知的态度必须被超越。显然,就经济学的理论研究而言,如果对社会现象的内在机理缺乏真正理解而片面构建所谓科学化的数学模型,那么,这就非但不会促进理论的真正进步,反而窒息了理论的实质发展。实际上,这已经在当前经济学理论上得到了反映,不久我们将会更深刻地认识到这一点。正是这种研究取向导致整体性的经济学理论研究已经被严重阉割了,以致我们做了再多的问题研究,还是对社会现象困惑不解。笔者相信,将来人们再回过头来反思我们当前的经济学理论研究现状之时,必然会对这种荒唐闹剧苦笑不已,甚至会奇怪:那时的理论探索者怎么都陷入了如此的非理性状态,就像社会上曾出现的大跃进一样。

更不可思议的是,就是当前这种研究方式,国内一些调查竟然认为,自然科学家的智商普遍比社会科学家的智商要高,而经济学家又提高了整体社会科学家的智商水平。于是,当前中国经济学界一些人也常常以此而自喜,难道偏执地坚持某种经济学的教条也是理性高的表现么!其实,根据孔德的观点,历史的顺序与逻辑的顺序紧密地相互对应着,他根据普遍性和独立性的程度(普遍性和抽象性的递减律、复杂性增加的程度、实用重要性的程度)而将一切科学知识排成一个等级体系:数学、天文学、物理学、化学、生物学和社会学,每一学科的出现要靠前一学科的发展。其中,数学的独立性最高,因为它是所有学科中最抽象和最简单的,推理及其论断只需要依据少数的公理;天文学则是自然科学中最普遍和单纯的学科,从而在数学之后首先得到发展;社会学则是最具体和最复杂的,它的研究和认识往往需要利用所有其他科学的一切成果。显然,正是由于数学是最抽象的,因而它距离直接的实用也就最远;相应地,社会学是最不抽象的,从而与实用关系也最直接。同时,任何一个社会现象的认识和一个社会问题的解决都需要依据人类积累的知识,进而也就体现为更全面的人类理性。例如,古罗马的西塞罗就指出,法律是人性中所蕴含的最高理性,因为它是有关人类行为的规范,需要理顺纷繁芜杂的公共秩序;相应地,法律的设立就需要集中全人类的智慧,而不是凭借那些虚无的灵感和片面的逻辑。同样,儒家也将“格物”作为人生学问的第一个阶段,“道学问”最终要转向“尊德性”,由此才可以由“开物成务”而实现“人文化成”。

事实上,我们在中学学习数理化课程时就已经深深认识到:解数学题的过程最为抽象和困难,因为它只有少数几条公理,而得出结论需要经过一连串的抽象推理;相反,解物理题或化学题时则需要结合本专业所积累的专门知识,但推理过程则要简单很多。进而,解化学题的推理逻辑要比物理学更为简单,但推理是所需要用到的具体知识点则更多;正是在这个角度上,化学往往还被学生们视为需要大量记忆的学科。其中的重要原因就在于,化学与日常生活显得更为紧密。一般地,距离生活越近从而越是具体的科学,在推理时所需要用到的知识也就越多,而推理逻辑则相对简单和直接(逻辑推理的迂回度较低),进而理论的抽象性也就越低。既然如此,作为处理和面对人们日常生活和实践的学科,经济学又怎能基于比数学和物理学还少的几条“公理”和假设而得出有关社会经济现象的论断呢?更不要说,相对于数学、物理学、化学等自然科学,经济学的逻辑论断所依赖的那几个“公理”和假设本身就存在严重问题,甚至根本上就是对现实的曲解。有鉴于此,经济学理论及其结论就决不能建立在过度迂回和繁琐的逻辑推理之上,而是需要依赖更多的具体知识。进而,从这个意义上说,现代经济学人之所以热衷于大量使用数学,并不是因为他们的聪明,反而恰恰映衬出他们不够聪明;究其原因,他们缺乏足够的知识结构和理论素养,从而也就根本无法认识复杂的社会经济现象,而只能在形式上加以阐述和解释。不幸的是,当前的流行说辞竟然把是否拥有处理最不复杂现象的数学工具的能力看成是理性甚至智商水平高低的标志。结果,那些拥有广博知识而试图从更全面角度分析真实世界问题的学者却被认为是智力上的欠缺者,这就显得荒唐了。麦克洛斯基就指出,

【“智商测验从诞生时起就是个冒着科学之名自欺欺人的丑闻和无耻的骗局。”[19]】

尽管如此,一些主流经济学人却倾向于将数学逻辑与理论的严密性等同起来,由此对数学在经济学中的大量使用而沾沾自喜,甚至以此来寻求相比于其他社会科学的优越地位。但显然,这只不过是一种自欺欺人的作风。一方面,大多数经济学人并不具备以数学逻辑来思考经济问题的能力。基恩就指出,“多数经济学家并不具有这种数学教育水平”,因为他们往往“通过参加其他经济学家讲授的数学课程习得其数学知识”,结果,“经济学产生了自己怪异的数学和统计学版本,并且还锲而不舍地坚持职业数学家早已玩剩的数学方法。这种过时的数学版本,妨碍学生了解数学的新进展……也在一定程度上损害了经济理论。”[20]另一方面,大多数经济学人仅仅将数学模型作为表达其经济思想的一种方式,目的是为了更好地传授和传播。问题是,如果果真只是为了更好地表达自己的理论洞见并为他人所理解和接受,那么,就应该使用简洁的表达工具。现代科学界的一个共识就是,在两个同样充分证实的概念之中,选择那较复杂的一个是“不大高明的科学趣味”。[21]也就是说,在现代经济学研究中,出于逻辑严密需要而是用数学模型时,也应该使用那些更为简洁的数学模型和分析工具。我们可以再次回味尼采的睿见:

【“知道自己知识渊博的人会努力求其学问的清晰明白,而想在大众面前表现自己很博学的人则会将学问弄得晦涩难懂。大众对于见不到底的东西都认为是深奥莫测的,他们是如此胆怯而极不情愿地步入水中。”[22]】

由此,我们也就可以审视一个流行的观点:为数学逻辑所支持以及由此推演的结论是严谨而高深的,因而现代经济学的理论研究根本上就体现在数理模型的构建。实际上,基于数学逻辑的分析所得出的结论既不严谨也不高深。我们只要考虑到这一点就可以明白了:人类行为嵌入在一定的意向性之中而根本无法化约为特定目标函数以及相应逻辑关系。事实上,人类的行为以及社会互动根本不同于由“保全本能”所促动的动物性反应,更不能化约为既定目标和手段之间进行选择的最大化数学值。就此而言,数学模型和数理逻辑的分析通常只是将复杂的社会简单化了,将对立统一的社会互动简化为数量和功能之间的联系;相应地,由此获得的论断必然就会严重地偏离复杂的社会现象,进而还会使得人们对社会的认识肤浅化。尤其是,数学逻辑和运算根本上只是同义反复,运用复杂的数学工具并不能增加多少新的知识,更不能深化对事物本质的认知,而主要是作为一种体现科学性的“措辞”而增加自身已有观念的说服力而已。在很大程度上,抽象的数学语言和形象的艺术语言体现了人类认知方式的两个极端:艺术语言通常以跳跃式的线条和图像来表达,它借助写实、夸张、隐喻和象征的手法而赋予人以丰富的想象,但同时却缺乏清晰的思维和确定性的结论;数学语言则以严格的逻辑和公式来表达,它借助于数据、运算和推理的方式来给予人们以严格的结论,但同时却会严重制约人类的想象。文字语言及其相应的思辨逻辑则介于这两者之间,比艺术图像所考虑的范围更广,同时又没有蜕化为数学逻辑那样的纯粹游戏,这也是哲学家对现实世界的见解通常如此深邃的根本原因。

六、结语

根本上说,社会理论源于我们的经验感知,是将经验认知条理化和系统化。相应地,如果一个人不能运用文字语言将他的理论和学说讲出来,而非要借助某种数学模型、推理或其他工具来传达,那么,他的这个理论或思想实际上也就非常虚幻。休谟就写道:

【“一切深奥的推理都伴有一种不便,就是:它可以使论敌哑口无言,而不能使他信服,而且它需要我们作出最初发明它时所需要的那种刻苦钻研,才能使我们感到它的力量。当我们离开了小房间、置身于日常生活事务中时,我们推理所得的结论似乎就烟消云散,正如夜间的幽灵在曙光到来时消失去一样;而且我们甚至难以保留住我们费了辛苦才获得的那种信念。在一长串的推理中,这一点更为显著,因为在这里,我们必须把最初的一些命题的证据保持到底,可是我们却往往会忘掉哲学或日常生活中的一切公认的原理。”[23]】

然而,现代经济学人尤其是青年学子日益偏好复杂的数学建模,拥有数学模型的文章往往也更容易被杂志所接受。由此,中国经济学界就盛行出一股强盛的数学拜物教。

由此我们就需要反思:现代经济学界为什么会盛行如此的数理化思潮呢?在很大程度上,这与大多数经济学人使用数学的真实目的有关。奥伯雷在《简短人生》中写道:

【“托马斯.霍布斯先生致信于我说,沃利斯博士及其他某些人,他们学习数学可能只是为了获得耀升——在他的无知被发觉之时,将会把它的研究转化为杂耍,以获得在魔术、解密及其他方面的声誉。”[24]】

显然,当前众多的经济学人也是如此,使用数学的主要目的在于数学模型具有麦克洛斯基意义上的“劝说”功能。试想,当前经济学人中有多少人是为获得更深切的社会认知而选择复杂的数理建模呢?《经济学期刊》(EJ)的主编John Hey回顾了其10年编辑生涯后评价说:

【“许多投稿者看来并非为增进经济学知识而写作。虽然我十分理解作者们身上的压力,尤其是年轻作者,但如此众多的经济学人似乎都在玩‘期刊游戏’这个事实仍令人颇为沮丧,他们在那些毫无意义或者无足轻重的主题上生产出了太多的变化。”[25]】

既然如此,这些复杂的数学模型又如何获得经济学刊物或经济学子的认可呢?这又涉及当前经济学界的学术规则。

现代经济学的评价体系是由那些被认为是“顶尖”的诺贝尔经济学奖得主逐渐建立起来的,而诺贝尔经济学奖本身是在计划经济的洪潮中设立的,其获得者主要是为经济计划提供分析和处理工具的数理经济学家。这种人在获得诺贝尔经济学奖后逐渐拥有了制定和引导学术规则的声望和权力,这样,经过他们的传播和影响,几代人之后经济学界就充斥了数理“经济学家”。尤其是,在盛行的崇美主义学风影响下,一些海归学者热衷于将欧美的经济学术制度移植到了中国社会,从而建立有利于数理经济学的评价体系;进而,在利益的驱动下,几乎所有的青年学子都开始热衷于这种逻辑游戏,甚至还将之宣扬为科学的方法。果真如此吗,我们最后来听一下当年韦伯的洞见:

【“今天的青年人之间流行着一种看法,以为科学已变成了一个计算问题,就像‘在工厂里’一样,是在实验室或统计卡片索引中制造出来的,所需要的只是智力而不是‘心灵’。首先我得说明,这种看法,表现着对无论工厂还是实验室情况的无知。在这两种场合,人们必然遇到某些事情,当然是正确的事情,让他可以取得一些有价值的成就。但这种念头是不能强迫的,它同死气沉沉的计算毫无关系。例如,没有哪位社会学家……如果他想有所收获,哪怕最后的结果往往微不足道,若是把工作全部都推给助理去做,他总是会受到惩罚的。但是,如果他的计算没有明确的目的,他在计算时对自己得出的结果所‘呈现’给他的意义没有明确的看法,那么他连这点结果也无法得到。通常这种念头只能从艰苦的工作中得到,尽管事情并非总是如此。”[26]】

注释:

[①] Debru G., 1991, The Mathematization of Economics, American Economic Review, 81(1):1-7.

[②] 霍奇逊:《演化与制度:论演化经济学和经济学的演化》,任荣华等译,中国人民大学出版社2007年版,第3页。

[③] Eichner A.S., 1983, Why Economics Is Not Yet a Science, Journal of Economic Issues, 17(2): 507-520.

[④] 本.塞利格曼:《现代经济学主要流派》,贾拥民译,华夏出版社2010年版,第803页。

[⑤] Baker G.B., Jensen M.C. & Murphy K.J., 1988, Compensation and Incentives: Practice vs. Theory, Journal of Finance, 43: 593-616.

[⑥] G.米勒:《管理困境:科层的政治经济学》,王勇等译,上海三联书店/上海人民出版社2002年版,第10页。

[⑦] Eichner A.S., 1983, Why Economics Is Not Yet a Science, Journal of Economic Issues, 17(2): 507-520.

[⑧] 卡尔纳普:《科学哲学导论》,张华夏、李平译,中国人民大学出版社2007年版,第11页。

[⑨] 波普尔:《开放的思想和社会:波普尔思想精粹》(米勒编),张之沧译,江苏人民出版社2000年版,第139页。

[⑩] 多兰:“作为非科学的奥地利学派经济学”,载多兰主编:《现代奥地利学派经济学的基础》,王文玉译,浙江大学出版社2008年版,第12页。

[11] 转引自迪克西特:《经济政策的制定:交易成本政治学的视角》,刘元春译,中国人民大学出版社2004年版,第2页。

[12] 本.塞利格曼:《现代经济学主要流派》,贾拥民译,华夏出版社2010年版,第803页。

[13] 罗斯巴德:“人类行为学:奥地利学派经济学的方法论”,载多兰主编:《现代奥地利学派经济学的基础》,王文玉译,浙江大学出版社2008年版,第20页。

[14] 罗德里克:《经济学规则》,刘波译,中信出版集团2017年版,第12页。

[15] 克洛尔、豪伊特:“经济学的基础”,载多迪默、卡尔特里耶编:《经济学正在成为硬科学吗》,张增一译,经济科学出版社2002年版,第43页。

[16] 米塞斯:《经济学的认识论问题》,梁小民译,经济科学出版社2001年版,第1页。

[17] 参见罗德里克:《经济学规则》,刘波译,中信出版集团2017年版,第25页。

[18] 罗德里克:《经济学规则》,刘波译,中信出版集团2017年版,第33、36页。

[19] 麦克洛斯基:“经济学的修辞”,载豪斯曼编:《经济学的哲学》,丁建峰译,世纪出版集团/上海人民出版社2007年版,第360页。

[20] 基恩:《经济学的真相》,霍彦立等译,电子工业出版社2015年版,第26页。

[21] 詹姆士:《实用主义》,陈羽纶、孙瑞禾译,商务印书馆1997年版,第111页。

[22] 尼采:《快乐的科学》,余鸿荣译,中国和平出版社1986年版,第88页。

[23] 休谟:《人性论》(下册),关文运译,商务印书馆1997年版,第495页。

[24] 宾默尔:《博弈论与社会契约(第1卷):公平博弈》,王小卫等译,上海财经大学出版社2003年版,致歉之第1页。

[25] Hey J., 1997, The Economic Journal, Report of the Managing Editor, Royal Economic Society Newsletter, Janary: 3-5.

[26] 韦伯:《学术与政治》,冯克利译,生活.读书.新知三联书店1998年版,第24页。

【朱富强,察网专栏学者,中山大学岭南学院教授。本文主要内容载《经济纵横》2020年第4期,原标题《数理经济分析何以滥用:基于知识结构和学术风气的剖析》。】

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