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经济学家也都是人,所以他们也知道自己生存的世界不是经济人的世界。
“现代经济学之父”
亚当·斯密曾明确承认这一事实,在撰写《国富论》(TheWealthofNations)这部杰作之前,他还写了一本关于人类“情感”
(passions,与“理智”
相对)的书。
然而“情感”
这个词从未在任何经济学教科书中出现。
经济人没有情感,他们只是寻求最优化选择的冷血之人,想想《星际迷航》中的斯波克先生吧。
然而,以经济人为主体的经济行为模型却大行其道,并作为经济学的核心将其推向影响力的巅峰。
多年来,尽管对这些模型的批评声不绝于耳,但总是因为理由牵强或实证证据不充分而未受到重视。
不过,随着研究与人们的利害关系间的联系越发紧密,那些批评逐渐得到了验证。
我们很容易对考试分数的故事不予理会,但是在存钱养老、选择抵押贷款、投资股票等利益攸关的领域,探讨糟糕选择的研究就没那么容易被搁置一旁了。
我们也不可能对1987年10月19日之后金融市场的暴涨、泡沫与崩溃置若罔闻。
那一天,在没有任何实质性负面消息的情况下,全球股市暴跌超过20%,随后便是科技股的泡沫破裂与崩盘,很快又是房地产泡沫的破裂,继而引发了全球经济危机。
我们不应该再找借口,而应该丰富经济学的研究方法,将人的存在和相关性考虑在内。
值得高兴的是,我们无须抛弃已经掌握的经济学和市场知识。
假设所有人都是理性经济人的理论,我们也不必弃之不理,它可以作为研究的起点,为建立更符合实际情况的模型奠定基础。
在某些特定场合,比如人们要解决的问题十分简单,抑或经济活动主体的专业技能很高,由这些理论得出的结果与实际情况相差不大。
但是,正如我们在下文中将要看到的,这些只是例外情况,而非常态。
经济学家的主要工作就是收集和分析市场数据,他们的研究通常十分谨慎,而且需要深厚的统计学知识。
更重要的是,大多数研究并不是建立在最优化的基础之上。
过去25年中出现了两种研究工具,极大地提高了经济学家认识世界的能力。
第一种工具是随机控制实验,长期以来它一直被用于医学等科学领域,最典型的实验就是研究一些人接受了某种利益“处理”
后会发生什么。
第二种工具是自然实验(比如有些人加入了某个项目而其他人没有)或是巧妙的计量经济学方法。
即使在没有特意设计某种情境的情况下,计量经济学方法也能发现处理因素的影响。
这些新工具催生了大量有关社会重要问题的研究。
研究中的处理因素包括:接受更多的教育、小班授课、安排更好的老师、提供咨询和管理服务、帮助就业、判刑、搬到更贫困的地区、接受医疗补助计划中的健康保险等。
这些研究表明,即使不用最优化模型,我们也可以从很多角度认识世界。
有些研究提供了可信的证据,可以检测最优化模型是否与人们的真实反应一致。
对于大多数经济学理论来说,“经济活动的所有主体都将追求最优化”
并不是一条重要的假设,即使研究对象不是专家也是如此。
例如,如果化肥价格下降,农民会使用更多的化肥,这一预测是很稳妥的,虽然很多农民对市场价格变化的反应不会那么快。
这条预测出错的概率之所以很小,是因为其本身就是不精确的:预测的只是方向而非结果。
这就相当于预测苹果脱离树枝后,会向下掉而非向上升一样,这条预测就其本身而言是正确无误的,但却不是确切的万有引力定律。
当经济学家所做的预测必须十分精确,且其判断依据是所有人都是理性的经济人时,他就会陷入麻烦。
让我们回到农民使用化肥的那个例子,假设科学家发现使用比平时的剂量多或者少一些的化肥,农民将会获得更多的收益。
如果所有人知道正确信息后都会照做,就不需要合适的政策法令,只要将信息免费公开就行了。
将研究结果发表出来,让农民免费阅读,剩下的就交给市场吧。
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