2011年3月22日星期二

Assorted Links

  1. Warp, Weft, and Way,有关中国哲学的一个英文群体博客,白彤东是作者之一
  2. 亚洲书评,来自香港
  3. 范立波的法律理论博客
  4. 爱智论坛上的爱好者重译哲学经典
  5. The Top 100 Liberal Arts Professor Blogs
  6. The NEP-DGE Blog,一个讨论可怕的动态一般均衡理论最新进展的博客,具体情况见其置顶文
  7. 变性经济学家Deirdre McCloskey的著作列表,看书名就知道,多为批判当代经济学方法论之作,虽然她/他是以经济史研究而闻名
  8. 新浪微博RSS订阅Feed生成服务

2011年3月13日星期日

高储蓄率与顺差

Solidot上的一个帖子提到了大牛魏尚进的一项研究,说是性别失衡引发男孩家庭对女孩的争夺,由此而生的高储蓄率导致了贸易失衡。其实类似的对中国高储蓄率的研究之前也有很多报道,分歧无非在于其原因到底是社保不健全、人口年龄结构,还是别的。有些人口年龄结构论者就据此坚决反对人民币升值。我一直以来的疑惑是,如果储蓄转化为本国投资的渠道足够顺畅,高储蓄高投资与贸易平衡完全可以并存。所以高储蓄率要形成顺差还需要投资相对储蓄来说不足这个条件。中国作为新兴市场国家的投资回报率,难道说到需要靠投资于美国来为将来的老龄人口提供保障?中国的铁公基投资铺张得让人担心,并不代表别处不缺资本。从民间很多地方至少2%的利率来看,中国的投资回报率应该不低。如此看来,中国大规模投资于美国,很难说不是一种扭曲。而这当然还是与汇率脱不了干系。高储蓄率如何形成,倒是次要的了。

2011年3月11日星期五

补充一点笑料

可能会有人觉得上文只是一个看热闹的门外汉的个人偏见。那么他不妨看看做微观计量的学者是怎么调侃某些宏观经济学家的,比如兰小欢大帝敬仰的计量经济学家Arthur Goldberger:“有篇顶尖学报发表了一篇宏观经济学论文,我去数这个论文中所有的图和数字,好家伙,那总数比他的数据样本都大。”

应该需要学过一点统计才能理解笑点在哪里。不过没学过也没关系,可以看看MIT毕业的宏观经济学家Arnold Kling的说法,虽然他不像我的上篇文章那样没有节制:

In macroeconomics, there are more factors to be controlled for than there are observations. There are negative degrees of freedom, which should cause your statistical software to give you an error message.

Instead, the modeler limits the way that factors enter the model. For example, the modeler probably will not control for changes in the educational attainment of the labor force over time. That is not because the educational attainment over time does not matter. It is because the modeler does not want to put in so many factors that the computer spits out an error message.

There are thousands of ways to specify the "consumption function," which is the equation that predicts consumer spending. Should durable goods spending be separated from spending on nondurable goods and services? Should previous periods' income be used in addition to current income, and with what weight? Should a measure of anticipated future income be used? How should wealth enter the equation? Is there a way to account for the role of credit market conditions? How do tax considerations enter? Are there different propensities to consume out of wage income and out of transfer payments? How do consumers respond to changes in oil prices? How do they form expectations for oil prices in the future? What factors that are trending over time, such as population changes and shifts in the mix of consumption, need to be controlled for? Which time periods are affected by special factors, such as the recent snowstorms along the east coast?

If you have about 80 quarters of data to work with, and you have thousands of factors to control for, there is no conceivable way for the model's specification to reflect the data. Instead, the specification depends on the opinion of the modeler.

The conditions under which statistical techniques are scientifically valid are not satisfied with macroeconomic data. There is no reason to take model results as reflecting anything other than the opinion of the modeler.

What if the models performed well in out-of-sample forecasts? If that were the case, then I would have to concede that there might be some scientific validity to the models. However, that has never been the case. When I was a model jockey, the models were forever being tweaked with what were called "add factors" or "constant adjustments" in order to keep them on track with the most recent data. Formal studies of out-of-sample forecasts, by Stephen McNees of the Boston Fed and others, showed dismal performance. Even today, the models that are telling us how many jobs the stimulus saved are the same models that predicted that unemployment today would be close to 7 percent with the stimulus, when in reality it is 9.7 percent. So out-of-sample performance fails to boost one's confidence in the scientific status of these models.

Macroeconometric models satisfy a deep need to create the illusion that government can exercise precise control over output and employment. As long as people are determined to believe that such control is possible, the models will have a constituency. For better or worse.

巫术

豆瓣上有位友邻分享了一篇介绍所谓“金融物理学”的文章。第一句话是:“因为成功地预测了2008年7月原油泡沫和沪指2009年7月泡沫的爆破时点,金融物理学渐渐走入了大众的视野。”两幅图后,进一步说明:“2009年7月的时候,香港的林行止先生曾著文介绍过金融物理学家们的即将到时间的对沪指的预测,其后被证实预测正确。”

这个预测当时似乎还挺轰动,所以很容易就能找到相关的报道。这位Didier Sornette的团队(不幸其中还有几位中国人)在7月上旬上证综指位于3100点附近时,预测A股的泡沫“将在7月17日和27日之间破裂。”不过历史数据表明,17日到27日共7个交易日,指数仅一天收阴线,27日收盘3435点,比16日收盘高出约260点。把时间延长一些,上证综指整个下半年的最低点是9月底,2640点左右,比金融物理学家们预测“中国股市崩溃”时所站的3100点仅仅低了大约15%。后来大盘如何反弹,以及中国股市现在的点位,大家都知道了。得知这就是“成功”和“正确”的预测,我突然有种想代表亚洲宣布自己也是个股神的冲动。

诸位还可以去欣赏一下经济学家Mark Thoma如何嘲笑这位号称用复杂性方法研究金融系统的Didier Sornette先生。Thoma说:Economists know all about complexity theory. There's a reason (many actually) we don't use it.

哈耶克在The Pretence of Knowledge里用过一个球赛的比喻,来说明为什么对经济这样的复杂系统只能作模式预测(pattern prediction),而精确量化的预测恰恰是不科学的:

A simple example will show the nature of this difficulty. Consider some ball game played by a few people of approximately equal skill. If we knew a few particular facts in addition to our general knowledge of the ability of the individual players, such as their state of attention, their perceptions and the state of their hearts, lungs, muscles, etc. at each moment of the game, we could probably predict the outcome. Indeed, if we were familiar both with the game and the teams we should probably have a fairly shrewd idea on what the outcome will depend. But we shall of course not be able to ascertain those facts and in consequence the result of the game will be outside the range of the scientifically predictable, however well we may know what effects particular events would have on the result of the game. This does not mean that we can make no predictions at all about the course of such a game. If we know the rules of the different games we shall, in watching one, very soon know which game is being played and what kinds of actions we can expect and what kind not. But our capacity to predict will be confined to such general characteristics of the events to be expected and not include the capacity of predicting particular individual events.
想想贝克汉姆2001年世界杯预选赛最后阶段对希腊踢进的那个任意球。据说有体育经济学家估计出这个球对英国经济的贡献是一个多亿英镑。(对不起,这是凭记忆所写,找不到权威的出处。但相近的数字也出现在德国世界杯上。)我很想被科普一下,号称研究复杂系统的准“经济学家”们如何能预测到英国人意外所得的这一亿多GDP。这需要在贝氏起脚时知道他右腿的精确摆动速度,踝关节的精确角度,足球和草皮的接触面情况,鞋面和球体碰撞摩擦时的各种参数等。由此得出球的起始速度向量和旋转的角动量,再根据当天的气压、空气湿度、风速等计算其飞行路径……哦,如果是在此之前就要能预测到比分会暂时僵持在2:2,还需要复杂系统学家们像哈耶克说的那样能判断出二十多个有自由意志(至少看上去很像是有自由意志)的灵长类生物在此前每一秒钟里身体主要器官(没准儿还要精确到细胞)的运行状况,否则无法从得知足球会两次(合规地)跨过一个队的门线,并且同样两次跨过另一个队的门线。现场几万名观众制造的声音当然对球员亦有影响,也需要作为影响因素添加进去——如果我们只把考虑的范围限定在球场内的话。

等到以同样的精度把全世界而不只是一个体育场覆盖在内的时候,在科学界混不下去于是改行干经济的复杂系统学家们就可以宣布他们的成功啦。

原谅以上这位只是依稀记得大学里两学期物理课还学过什么的家伙的胡言乱语吧,显然我的用意不针对科学,所以谢绝鄙视。不过说真的我一直想不明白,既然物理学或者说数学里的三体问题已经那么复杂了,那么考虑到比质点复杂不知多少倍的人,考虑到个体数目远远超过三个的金融或宏观经济问题,无论是主流经济学还是非主流的什么混沌、非线性、系统方法,研究者们哪来那么充分的自信,可以给出量化的预测?看看那位Didier Sornette按上面预测A股的标准对美国股市(主要是标普500)同样“成功”和“正确”的一系列预测,我都快觉得谢国忠是先知了。其实,稍稍一想就能得出结论,在所有学科中,社会科学家们研究的是最复杂的现象。尤其是宏观经济学家,自诩其研究能把我们生活中从牙签到商品房在内所有产品的总价值一网打尽。物理学家一次实验里才有几个粒子?发射月球探测卫星也不过要考虑太阳地球月球等几个屈指可数且有固定轨道的物体。可我们每个人要靠多少个神经元多少个细胞来行动?全世界60亿人又有多少个神经元多少个细胞?谁能收集到它们的全部状态信息,并据此做出科学的预测?我想你未必都知道自己明天精确到分的出门时间。而你早几分钟还是晚几分钟出门,来得及坐公共汽车还是不得不打车的差别,不知又会对整个经济造成怎样的蝴蝶效应。

对研究复杂性问题的圣塔菲研究所的Agent Based Modeling方法,刘晋华老师是这么解释的:

圣塔菲研究院的模型展示的是,基于对个体相当简单的假定,但是由于个体之间的交互影响(interaction),往往会导致模型出现异常复杂的动态过程。我觉得圣塔菲里说的“复杂”指的是这个“复杂”。而这个复杂——interaction往往不被主流经济学承认,因为他们的假设大多基于同质代表性个体——representative agent,但是又是十分重要和有意义的研究内容。当然了,我看到的是他们研究的积极内容,对于一些人尝试利用圣塔菲的那个SWARM去预测现实市场的经济行为,我同样觉得是非常荒谬的。圣塔菲的意义在于(当然是我觉得),即使对个体如此简单的假定,整体往往能够演化出非常非常复杂的结果。而现实社会真实个体往往更为复杂,那么社会真正的复杂性不知道要“复杂”到哪里去了。而主流经济学往往还在执著于同质的个体性假设,对系统复杂性的过度简化,往往也是其结论不够稳健的原因之一。
我的理解,这类模型是用来说明世界之复杂的隐喻。所以我还是对其有多大用处保留怀疑。我们真的需要这些模型来告诉我们世界有多复杂吗?难道我们不是每天都生活在这个世界里,看到自己和他人没什么严格规律的行为,并观察到社会涌现出的各种复杂现象的么?而且这些模型所在的电脑本来就是世界的一部分。在逻辑上,部分绝无可能完全表达或预测整体。《推理的迷宫》里“预测与无穷倒退”那一节就讲到过这个问题,计算机甚至无法自我预测。(可以参见此书的一篇读书笔记。)对宏观经济来说,这样的模型既然不可能穷尽世界之万一,只是个隐喻,继续做出更多来又有什么意义呢?有识者可以教我。

当然,作为普通公众,对科学的这些好奇或者疑问不会阻止我们对性质完全不同的另一个问题作出判断,即无视世界真正的复杂性,用表面上形似科学的方法来预测股市,纯属巫术,与科学没有关系。即便这些人打着“××物理学”或“复杂性科学”的旗号,也与靠易经炒股的大仙们并无本质上的不同。

2011年3月10日星期四

今日佳句

Arnold Kling writes,

Liberals view special interests as exogenous to the policy process. You have to overcome special interests to create good policy. Libertarians see special interests as endogenous. Policy is what creates them.
and,
Most important, liberals will always say that we need government involvement in food policy, energy policy, education policy, health policy, etc. When they observe that a particular policy serves only special interests, they may appear to side with libertarians by supporting a rollback of the offending program. However, while the libertarian will put forth the notions that public policy is often self-defeating and that it is impossible for policy to be immaculately removed from special interests, the liberal is never going to concede those points.

2011年3月7日星期一

Inside Job

同意Tyler Cowen对这部纪录片评价,去监管化着实算不上金融危机的罪魁祸首。(一般人若要了解金融业的政治经济问题,Russ Roberts对债权人政治影响力在金融体系中作用的分析还是可以的。)除此之外还有几点很有意思:

  1. IMF终于在文艺作品中咸鱼翻身,卡恩和两位前首席经济学家都以正面形象出现。
  2. 没像其它左派那样放过奥巴马。
  3. 完全没提美联储的宽松货币政策。
  4. 沈联涛对金融业薪酬的评价很恰当,靠纳税人兜底拿高薪的,还真别把自己当神了。
  5. 那位接受采访的中国农民工能直接说英语,惊艳。
  6. 除了在IMF干过那两位,经济学家们集体悲剧:米什金很无奈,但风度也很从容,Google他的名字,他对此的回应已冲到搜索结果前五位,不妨一看;Glenn Hubbard恼羞成怒;John Campbell躺着也中枪,脸都红了;Lawrence Summers没接受采访,但给人印象最不堪,与此前其他很多人对他的看法还挺一致的。
  7. 摄影不错,和陈英雄拍的挪威的森林一样可以当风光片看。

再续一段裹脚布

出乎意料,We are all Austrians now一文上了豆瓣九点文化频道,我意识到也许有必要把道理说得再显白通俗一些,以免产生误导,虽然这可能会让早就明白了的读者觉得又臭又长。

有人引用萨缪尔森说过的两句话批评奥地利学派:“想到过去在经济学中对演绎和先验的论证作用的夸大地宣扬——被弗兰克·奈特、被路德维希·冯·米塞斯夸大地宣扬——我对我的学科的声誉感到不寒而栗。幸运的是,我们已经抛掉了这些东西。”Google之可得,这转引自马克·布劳格的《经济学方法论》。有意思的是,萨缪尔森本人影响最大的那些论文——除去与索洛合作的关于Phillips曲线的那篇——都是逻辑(数学)推导的产物,不是实证研究。而众所周知,数学,简单点来说,建立在集合论和逻辑的基础上,本身没有经验内容。数学证明都是分析的(analytic)。当然,它也可以与经验内容相结合,将其作为推导的前提,如同在物理学中一样。如果中途没有暗暗增加新的经验事实,那么经过数学推导,所得结论中一切经验性的内容,其实都早已蕴含在前提里了,只是我们现在可以看得更清楚一些。

以萨缪尔森的公共品理论为例。如果我们接受了他对公共品——或者以他最早的用词,“集体消费品”——定义的性质,每个人对其的消费都不影响其他人的消费,或者后来更明确的归纳,即非排它性和非竞争性,再加上会出现免费搭车者,那么结论便很显然,此类产品必然会供给不足,根据定义便是如此。现实中有什么可以满足这些条件?萨氏首次提出这一概念时没有明说,后来在教材里拍脑袋想出了灯塔的例子,不幸被科斯盯上,后来的事情不用再说一遍了。萨氏这种先验演绎的方法,恐怕很难说与所谓奥派有本质区别。

回到话头,即聂辉华博士“层层垄断加价推高农产品价格”的理论。他在博客里说,“居然有人说农产品涨价与中间商无关,认为中间商无法赚取超额利润。这是一种典型的市场原教旨主义观点。”作为读者,我们自然期待在后面的正文中看到,他与合作者发现了中间商借垄断地位牟取暴利的证据。很遗憾,二位作者没有给出任何有关农产品中间商利润水平的统计数据,仅仅引用了一则新闻作为佐证。并且仔细阅读,我们会发现,这条新闻压根儿没提到垄断二字,甚至也没有痛诉中间商的暴利,反倒是充斥着“许多利润用来打点关系”、“管理费租金分一半利润”之类的小标题,以及流动小贩拿红塔山应付城管和保安的事情,这些明明都是在说明各种与权力有关的费用占据了差价中不小的部分,挤压了中间商的利润。事实上,根据文中的数字进行计算,根本得不出中间商赚取暴利的结论。如记者估算利润率最高(38%)的中间商刘先生,即便他说的“打点”之事都是子虚乌有,他当天也只有228元的利润。就算没有休息日,折合成月收入也只是七千元左右。注意,这是在北京,不是在贵州。

既然没有任何“垄断加价”的事实,这篇论文有意义的就只剩下了模型。模型中最重要的假设是零售商和批发商面临的需求函数,q = kp−ε。前面说过,分析,与综合相对,不能告诉我们新的事实。很多时候可以说,分析命题就是同义反复。所以,这篇论文有关中间商利润的论断,肯定就藏在了这条假设里。我们看到,这个函数确实已然表明了中间商具有可以垄断加价的强大市场力量(market power),后面的推导完全没有悬念,基本上就能缩写成一个同义反复的句子:因为中间商可以垄断加价,所以中间商可以垄断加价。于是作者就有义务澄清这一前提,告诉我们,他计算过现实中哪位有代表性中间商面临的需求是可以用这个指数函数来刻画的,哪怕只是与其足够近似。当然,我们已经知道,这篇文章里根本就没有关于垄断中间商的经验事实,也没有对其面临的需求曲线的估计。聂辉华用来反驳“中间商无法赚取超额利润”的,仅仅是武断地假定,中间商可以赚取超额利润。他与萨缪尔森和斯蒂格利茨等模型大牛一样,走的是先验演绎的路子。只是他们的假设与奥地利学派不同,在很多情况下,因为具体,反倒莫名得紧。

同样,既然至少在1866~1897年的美国,确实出现了长达三十年的伴随着通货紧缩的经济增长,我们就只能去试着解释为什么通缩之下可以有增长,而不是言之凿凿地“证明”通缩会怎样摧毁经济。因为无论诉诸文字还是数学,逻辑推导所得结论一定蕴含于前提之中。结论大谬,说明前提有问题,要么根本就弄错了,要么考虑到的因素都没错,但漏掉了其它重要因素。社会事实太复杂,因素太多,人不是神,无法面面俱到。筛选出起主要作用的因素,忽略作用微小的因素,往往近乎艺术。但无论如何,如张五常所说,不应解释不存在的事实(如聂博士这篇),“证明”有悖于经验的事实(如“通缩有害论”)也没有意义。

单就演绎推理而言,从诸如“人的行动是有目的的”之类极少的“公理”出发,能得到的有经验意义的结论是极少而抽象的,除非论者偷偷引入了新的经验事实。此类学说和斯蒂格利茨之流放在一起,就看你是要模糊的对,还是精确的错了。

2011年3月4日星期五

今日佳句

接着昨天的话题来。我特别喜欢德姆赛茨的一个说法,叫Nirvana fallacy

The view that now pervades much public policy economics implicitly presents the relevant choice as between an ideal norm and an existing 'imperfect' institutional arrangement. This nirvana approach differs considerably from a comparative institution approach in which the relevant choice is between alternative real institutional arrangements.

显然这不仅对活在模型世界里的斯蒂格利茨之流是个极好的讽刺,对那些不考虑政府官员自身的动机和效率问题就基于(哪怕毫无争议的)实证研究做出政策建议的人来说,也是个不应忽视的问题。

另外,为防误会,再啰嗦一下。即便是经验问题,我们也未必真的要去尝试。你从35米高处跳下,脚先着地落在水泥地上,是会高位截瘫还是直接摔死,也是个经验问题。但你用不着为了弄清楚就去试验一下。无疑,大多数情况下行政和立法机关对经济的干预都是如此,比如最低工资制。

We are all Austrians now

在豆瓣上说过一句这年头流行借鄙视小众里的流行事物来自我标榜,为这类货所利用的被批评对象包括南周南都、刘瑜、林达、张五常、薛兆丰、铅笔社等。奥地利学派这两年在中文网络上的一群小众里比较火,自然也要成为被鄙视对象,尽管鄙视者中有相当多的人比他们的攻击目标还要蠢得多。一种常见的批评是:奥派认为“逻辑可靠的,事实是不可靠的”,事实不能证伪理论,所以理论永远是对的。这一批评之所以产生,首先确实要归咎于奥派在中国的某些宣传者对其方法论作了过分简单的理解。为此我也翻译过一位当代奥派学者的一篇小文章以正视听。粗略点说,对于经济这种复杂现象,理论永远是简单的,那么在一定程度上,绝对地区分对错没有意义,只有某时某地前提假设适用与否的问题。就像那篇小文中说的,这是个经验问题。

不过,有些情况下我们确实可以说,某个理论是错的。假如有人对我们说,他发现了一种新的商业模式:开个乳品店,每天进20箱特仑苏,然后以进价的八折,卖出去100箱,这样即便扣去税费房租,那也是暴利。你会怎么说?显然,这不是个经验问题,逻辑上就不成立。米塞斯证明社会主义计算之不可能,就类似于此——那是逻辑上的不可能。

另一方面,对这种(被歪曲来作为靶子的)方法论的攻击,其实也完全适用于若干主流经济学家。比如聂辉华最近与他人合作的一项关于农产品价格的研究。擅长法与经济学的Ptolemy兄和科班出身的经济学博士刘晋华老师在我的GR分享下各自作了精彩的批评。我也班门弄斧地说了几句,总结一下,增加一点,差不多就是这些:

  1. 有学者认为,扣除各种成本和税费之后,中间商“其实没什么盈利”。其实,即使有些人利润比较高,那也是因为农产品运输销售的风险极大,很多菜卖不掉就要烂掉,有风险溢价在里面。即使是更适合保存,从而可以短期囤积炒作的蒜、姜等,也是有人赚有人亏。如果要对此进行讨论,不谈风险是没有意义的。很不幸,聂文恰是如此。
  2. 聂文假设中间两个环节都是完全垄断。现实中这几乎不可能。卖菜不像电信壁垒那么高,一要技术二要巨额资本。只要买个机动三轮,不怕辛苦,谁都能干,跟其它行业比起来,基本上零门槛,所以谈不上什么完全垄断,连寡头都难说。当然了,具体到某个村,也不排除有可能经常去收菜的就一位。但不能就这么认定完全垄断。既然没有壁垒,本村村民和其他菜贩可都虎视眈眈着呢,这位菜贩要是压价压得太离谱,没准儿哪天就有人跟他抢货源了。
  3. 现实中的流通环节也并非都如聂的模型那样分层。在我家小区旁边有比较大的超市,里面裹了保鲜膜的菜含有不菲的仓储成本,加上中间环节,肯定是比较贵的。但附近也有菜场,里面都是直接从农村进货的个体菜贩,菜都比超市新鲜,且价格比超市里低两三成是很正常的事情。这中间环节就只有一道。如果上午去得早,菜场外还会有亲自来卖菜的农民,不交摊位费,但会有城管来收一点“卫生费”,并且他们不到中午就要往家赶,急着卖,所以菜价比二道贩子还要便宜一点。这样中间环节干脆就没有了。买过菜的人不可能不知道这些。这能套上什么模型?至少不是“层层垄断”。另外,场内占着摊位的菜贩,时间越晚菜价也越贱,到晚上可能就超低价打包甩给饭店的采购人员了,如果仅仅统计一大早菜场里的菜价,那确实比较高,但按时间一拉平,可能菜贩们的利润真的也没那么丰厚。
  4. 最让人不满的,是这么一篇脱离现实硬套模型的文章,竟然就敢给出政策建议。理由仅仅是他们用数学“证明”了的一个命题:“批发商和零售商之间的非一体化与一体化相比,在非一体化下零售价格更高,销量更少,总利润也更低”。能勉强和现实挂上钩的,只不过是象征性地点缀了他们自己调查来的,沃尔玛、超市发和不知哪里的一家社区店少得可怜的几种价格。回过头来看,聂的那几句话着实讽刺:“最近,居然有人说农产品涨价与中间商无关,认为中间商无法赚取超额利润。这是一种典型的市场原教旨主义观点。”敢情他拍脑袋编模型就不是原教旨主义了。

恐怕只能说,像这样的主流经济学东东,是一种典型的模型原教旨主义。靠编模型而不是实证工作出名的左派大牛斯蒂格利茨不也是嘛,编着编着模型就把它当现实了,根据他和Greenwald的模型,阿罗和德布鲁错了,市场不是帕累托有效的。我就奇了怪了,世界不会单单因为他们经济学家办公室里的小黑板上推导出什么就有啥变化吧。难道说,阿罗50年代的论文写出来了,市场就是帕累托最优的,动摇不得;等到斯蒂格利茨80年代的论文发表,市场就摇身一变,浑身都是漏洞,政府官员马上就有动机有信息有能力实施管制,出现帕累托改善了?本来市场就不保证提供任何人们想要的结果,所以它是不是有效的,要视何时何地何种标准而定,没有统一的答案。最要命的是,这是个经验命题啊,可数学模型是分析命题,没有任何经验内容。缺乏现实中两种情况的对照,用数学能“证明”什么呢?

科斯在1997年Reason杂志的访谈里说:

I don't reject any policy without considering what its results are. If someone says there's going to be regulation, I don't say that regulation will be bad. Let's see. What we discover is that most regulation does produce, or has produced in recent times, a worse result... When I was editor of The Journal of Law and Economics, we published a whole series of studies of regulation and its effects. Almost all the studies--perhaps all the studies--suggested that the results of regulation had been bad, that the prices were higher, that the product was worse adapted to the needs of consumers, than it otherwise would have been. I was not willing to accept the view that all regulation was bound to produce these results. Therefore, what was my explanation for the results we had? I argued that the most probable explanation was that the government now operates on such a massive scale that it had reached the stage of what economists call negative marginal returns. Anything additional it does, it messes up. But that doesn't mean that if we reduce the size of government considerably, we wouldn't find then that there were some activities it did well. Until we reduce the size of government, we won't know what they are.

这么一对比,斯蒂格利茨之类的主流经济学家跟某些中国特色的奥派有什么区别?简直可以套用弗里德曼的那句话了:We are all Austrians now. 哦对,我忘了,区别是有的:政府官员热爱良心爆棚的斯蒂格利茨们;对什么奥派,那从来都是避而远之。所以前者可以用他们的模型玩弄市场,折腾老百姓。政府保佑闭门造车的主流经济学家们,政府必叫他们得饭碗,阿了个门,善了个哉。