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计量经济学应用研究的可信性革命
时间:2012-12-03       稿件来源:《经济学文摘》

      可信性是计量经济学应用研究的重要问题,其核心在于实现经济理论、统计学、数学在实证研究中的科学结合。文章首先厘清计量经济学探索客观经济世界过程的本质特征,进而从模型的随机性设定、经济变量之间的因果关系识别以及模型的统计适切性评价等三个方面论述计量经济学应用研究的可信性来源。
      一、计量经济学对客观经济现实的探索过程
      现代经济学研究建立的基本假设前提是:现实经济世界中存在着某种具有规律性的机制,这种机制是由经济主体的生产、交易、消费等行为构成的,并进一步认为经济机制的某些规律性是可以测度的,这种可测的机制部分称为数据生成过程(简称DGP)。经济学家对于客观经济世界真实DGP的认识和探索经历了一场从决定论法则到“无序中的有序”的概率论法则的变革,而在这场变革中,计量经济学起着关键作用。计量经济学家将随机性视为客观经济现象的特殊矛盾性,并致力于寻找合适的方法论基础以保证计量经济学应用的可靠性。
      计量经济学对客观经济世界的探索,蕴含着从 “现实经济世界到概率空间的映射—概率空间到概率模型的映射—概率模型到计量经济模型的映射”这一过程。把随机因素规律化,这是计量模型区别于其他经济模型的本质特征:一方面可以体现人类行为与经济活动内在的随机性,另一方面也是我们控制未知因素影响的重要途径。因而计量模型的设定包含随机扰动项及其概率分布的设定,它使得模型能最大限度地逼近客观经济现实。
      经济规律的不变性是有条件的,只有在一定时空条件下,经济运行规律即真实DGP才是唯一的。从未知的真实DGP到计量经济模型,是一个探索过程,当然也就允许研究者多方尝试,从而最后的模型设定呈现多样性。但是,这种探索性和多样性并不意味着模型设定的随意性。我们认为,经验研究的可信性必须依赖以下三个重要来源:其一,扰动项的概率结构不仅体现于模型设定,而且主宰了参数估计、假设检验等经济计量分析的主要环节,其丰富的经济和统计含义应该得到重视。其二,每项实证研究都有特定的研究目的,需要通过模型设定实现对关注效应的有效识别和可靠推断;因果关系推断作为计量经济分析的重要目标,其有效识别是经验研究的核心问题。其三,模型设定是统计推断的基础,错误的设定可以导致错误的推断;模型统计适切性是评价模型对真实DGP概率结构近似程度的重要标准。
      二、扰动项的含义与随机性设定
      对计量经济模型的不可观测成分尤其是随机扰动概率结构的研究,包括相应的估计和检验是理论计量的主要研究对象。对应用研究而言,它们是计量模型描述客观经济现象不可或缺的一部分,也是计量经济模型“计量含义”的集中体现。
      应用研究中存在诸多误区,本文对此进行了梳理。
      第一,将扰动项视为一种符号,忽略其重要含义。计量经济模型的设定包含着确定性设定与随机性设定两部分。一般而言,确定性设定更多体现经济意义,随机设定更多体现统计意义,两者是相依共生的。而且,大多数计量经济学模型方法在研究条件分布的某一属性(例如条件均值)时,往往会对其他属性(如条件方差)做一些辅助性的限制假设,忽略扰动项,这些假设的合理性就得不到讨论与研究。
      第二,检验过程忽略有关扰动项及DGP的设定,主观选择符合所需要的结果。很多统计量是基于有关扰动项及DGP的某种设定推导出来的,如单位根检验、Granger因果关系检验以及协整检验对于扰动项及DGP设定有很强的依赖性。
      第三,忽略不同数据类型的分布特性,想当然地推广统计量。
      第四,缺乏对检验的名义水平和实际拒绝概率的甄别。在扰动项是正态分布的严格假定下,可以推导某些检验统计量原假设下的有限样本分布,对应的检验称为精确检验。更多的情形是我们只能得到统计量在原假设下的渐近分布,相应的检验称为大样本检验或者渐近检验;一些复杂检验统计量甚至是服从非标准分布,必须通过模拟获得其临界值。渐近检验用样本容量趋于无穷时的分布函数来近似表示统计量有限样本的统计特性,计算出的P值都是渐近值,可能存在过度拒绝或拒绝不足的水平扭曲问题。
      三、因果关系的识别和推断
      因果效应可以定义为,在一个理想的随机化控制实验中,一个给定的行为或处理对某一结果的影响。计量经济学想成为一种基础创新的科学方法,关键在于必须克服由于缺少实验所带来的局限性。在实验室条件下,先验控制某因素的效应与后验分离出该因素的效应,其结果是等价的。而现实中得到的数据大多是观测数据,我们若想在计量经济学也取得这种等价性,就必须首先将与“实验”有关的所有非控制因素的效应全部测定并分离出来。
      研究者往往通过在回归方程中引入足够多的控制变量来构造一种类似于实验的环境,即获得关注变量的净效应。我们认为,这只是获得因果效应的必要条件而不是充分条件。经验研究中的另一种处理方式是基于描述性计量建模进行明确的因果关系推断。对此,模型结果的相关背景或者可能原因的阐述是有必要的,但不能过度推广甚至是错误推广其经济含义。
      对因果关系的识别发展出两个方向:一是基于实际实验与准实验方法。这些方法往往用于对一个项目、政策或一些其他的干预或处理的影响进行研究。其中心思想是通过从一个总体中随机地选取个体,然后随机地对部分个体进行处理,进而测度因果效应。处理的随机分配可以保证处理的水平独立分布于结果的任何其他影响因素,由此消除了遗漏变量偏差的可能性。由于理想的随机化控制实验所具有的对因果关系推断的优势,越来越多的研究者进行了实际实验;有些实际实验存在着道德与成本问题,研究者转而将其思想应用于基于观测数据的准实验。但是,应该看到并不是所有的经济学领域都具备实际实验或准实验的条件;而且,这些方法更多的是验证因果效应的存在性及程度,对于背后的作用机理则多少显得无能为力,根本原因在于这其中没有多少经济理论(结构)。
      二是结构计量建模。所谓结构计量经济模型,明确地将经济理论模型与统计模型相结合,从而有效识别出定量的经济因果关系。其中,“结构”是指在经济行为主体的动态最优化过程中,刻画偏好、技术、禀赋以及制度等因素的深层参数,从而使得模型具有坚实的微观基础;而且包含了更多的统计结构,变量的动态结构以及不可观测效应都得到高度重视。
      经济理论在因果效应识别中扮演什么角色呢?确认经济变量之间的数量关系是否为因果关系,必须借助于经济理论的指导。
      目前流行的回归分析对经济理论的应用主要体现在以下两个方面:其一,为变量的选择提供依据,或者通过施加回归模型参数的约束而将理论本身作为研究对象。其二,是在实证研究前面附加一个理论模型,然后说明后面的实证模型是对该理论模型的验证,或者认为这样的实证模型设定就有了依据。然而,这并不是真正的结构建模,理论模型中的结构参数在各种“演化”之后在实证模型中已不见踪影:如果没有进行实证模型参数与结构参数之间的识别则未能根本解决因果效应的有效识别。
 在经济理论与计量分析相结合的过程中,还存在一种现象,将理论模型的某些概念等同于统计概念,均衡方程与协整方程就是一个典型。经济模型中的均衡往往是一系列假定之下得到的经济变量关系的结构方程,而协整体现的是变量间某种长期稳定的统计关系,这种等同至少在以下三个方面存在问题:第一,即使变量之间不具备经济意义上的均衡关系,仍然可能具有协整关系;第二,均衡关系往往存在于多个时间序列之间,仅对其中部分时间序列进行协整检验进而得到的协整方程是不完全的,并不是变量之间均衡关系的真实反映;第三,经济理论的均衡有着丰富的含义,包括一般均衡与局部均衡、跨期与期内均衡、长期均衡、博弈均衡等,并不是所有均衡都能通过协整检验来验证,或者说协整未能体现其含义。忽视这种区别,一方面是导致DSGE模型均衡的计算以及动态博弈模型马尔可夫精炼均衡的计算等前沿领域没有得到重视,另一方面却出现了“为均衡而协整”的泛滥现象,协整似乎成为一种普遍关系了。
四、模型的统计适切性评价
计量分析中,参数估计与参数约束关系检验是我们获得有关经济规律一般性结论的归纳论证过程,其可靠性依赖于统计量的良好性质,而这些良好性质的获得又依赖于计量经济模型这个载体中的各种设定。问题在于,这些设定在实际应用中并不必然得到样本数据的支持。因此,在评价计量经济模型的标准中,模型在统计上的适切性逐渐成为最主要的标准。当一个模型的各种假定得到数据的支持时,我们称该模型在统计上是适切的,或者说是正确设定的。
计量经济学家从两种思路解决这一难题。一种简单的想法就是,找到稳健的计量模型方法,使得统计适切性不依赖于特定的模型设定。另一种思路则是,找到合适的方法证明自己所依赖的假定是合理的,由此形成了模型选择和模型设定检验两种模型评价思路。实证研究中,首先,我们要强调经济分析不能代替统计适切性评价;其次,稳健推断方法与模型评价体现的是对统计适切性的不同要求,各有所长;再次,对于完整的模型评价而言,模型设定检验和模型选择都具有重要意义,但前者更为关键;最后,我们强调模型设定检验并不是对数据的重复使用或者数据挖掘。

作者:王美今,林建浩,单位:中山大学岭南学院
摘自《经济研究》(京),2012.2
原文约23900字

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