當經濟分析變統計遊戲 不信也罷 幾年前，經濟學家萊因哈特（Carmen Reinhart）和羅格夫（Kenneth Rogoff）發表的論文《債務時代下的成長》（Growth in a Time of Debt）引起騷動，這或許是自1974年以來最引人注目、最具煽動性的學術爭議之一。當年，兩位更早期的經濟學家佛格爾（Robert Fogel）和英格曼（Stanley Engerman）合出一本聲名狼藉的書《關鍵十字路口》（Time on the Cross，中文書名為暫譯），為美國黑奴制度的效率辯護。 數據疏漏、錯誤引用》 經濟研究陷可信度危機 萊因哈特和羅格夫所面臨的爭議和《關鍵十字路口》一樣，表面上看起來是作者的統計方法招致各方批評，事實上則是其他人有心利用這項研究背後的目的。 我們應注意，佛格爾和英格曼的一些結論被作者以外的人用來挑戰平權法案、質疑民權運動；同樣的，萊因哈特和羅格夫的一些結論也被政客及一些有心人士用來證明，財政緊縮是正當手段。 當萊因哈特和羅格夫的分析報告問題曝光，批評者都嚇壞了。兩位作者不僅不慎漏掉資料數據、採用的加權方法有問題，還引用錯誤的觀察報告來評論國內生產毛額（GDP）成長。 這引發的後續效應已經不僅是令人不安的緊縮效率問題，包括經濟分析到底還可不可靠的問題。一個有缺陷的研究怎麼能先是出現在頗負盛名的美國國家經濟研究局（National Bureau of Economic Research）研究論文系列中，接著還出現在美國經濟學會（American Economic Association）出版的期刊上？又，如果這可能發生，決策者以及具有辨正是非能力的社會大眾為什麼要相信經濟研究？ 之所以可能是因為，經濟學家發表科學研究時，並不需要公開數據和研究方法。 據悉，發表在國家經濟研究局的研究論文比發表在專業期刊上的更具權威，但它並未要求學者在網站上公布數據資料和研究方法，以做為登上研究論文刊物的條件。 複製研究，難度增高》 沒強制力讓作者半推半就 嘗試複製這些研究發現的獨立學者首先必須複製數據，接著複製研究計畫。然而，隨著經驗主義經濟學發展，這麼做的難度增加了。萊因哈特和羅格夫或許使用相對較小，而且大部分皆屬公開資料的數據，但整個行業卻都在使用更大、更量身訂製的數據組。 巨量資料（big data）能帶來大幅進展。但若沒有作者協助，龐大資料組將無法複製使用，但作者頂多半推半就合作，也因此，要求他們強制開放就成了像國家經濟研究局這類組織的編輯委員會和主管的責任。 此外，在視獨創性為最崇高美德的學科裡，那些從事數據資料整理和複製等普通工作的人報酬較低，諾貝爾獎不會頒給那些為GDP建構新的歷史預測，好讓政策分析能回推到過去時間的人。 然而，事實上，相關性也不等於因果關係。在萊因哈特和羅格夫的例子裡，他們觀察到，「負債高的國家，經濟成長較慢」，即使屬實，也無法明確告訴我們，成長緩慢是否是高額負債「所致」，反之亦然。 困境雖多，解決不難》 歷史分析有助於因果釐清 難題很多，但解決方法卻很簡單。我們需要的不是更複雜的統計方法，而是好好分析那些高負債國家在特定歷史事件中的政治、經濟發展細節。歷史分析得宜，有助於確認債務在經濟狀況以外的發生原因，進而得到債務和經濟成長的因果關係，而不是反論。 經濟歷史學家已就此做過示範。比方說，我的柏克萊同事羅莫夫婦（David and Christina Romer）在認定貨幣政策衝擊是否影響經濟成長時就面臨類似問題。他們使用徹底的歷史分析，確認並聚焦那些與經濟狀況無關的原因而改變政策立場的案例。這使他們得以分離出貨幣衝擊對經濟成長的影響。 統計大有幫助，但就像在其他社會調查與經濟學上，它們並不能取代恰當的歷史分析。 批評萊因哈特和羅格夫的人士，因為忙於抨擊作者動機及非議他人利用研究，早已模糊焦點，真正的問題是學術過程與優先順序，不在於動機，如果過程和優先權的問題已獲得處理，那麼，政客為謀私利試圖濫用學術分析的事實，也不再是問題。 換句話說，經濟上正確的結論，在經濟分析上也同樣正確。我們不應該隨便浪費一場危機的機會。
Posted on: Wed, 10 Jul 2013 08:22:07 +0000
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