实证经济学方法论弗里德曼Word文件下载.docx

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但是凯恩斯所不愿意看到的这类混淆却又如此之普遍，它极大的妨碍了人们确立经济学能够成为——并且一定程度上确实是——一门实证科学的认识。

所以，在文章的主要部分展开之前，大体讨论一下实证科学与规范科学的关系似乎比较合适。

1.实证经济学与规范经济学的关系

某种程度上，实证经济学与规范经济学的混淆不可避免。

就几乎每个经济学研究者而言，其所关注的问题与他们自身都极为攸关，并且也是自己经验之内和能力所及的。

而这一点却成为无休止的争论和广泛分歧的根源，也成了频繁立法的契机。

那些自诩为“专家”的意见分歧相当大，很难保证他们都是不偏不倚、毫无偏见。

无论如何，在那些事关重大的问题上，即使所有“专家”意见相近而且也无明显利害关系，我们也很难完全不加考虑的接受他们的观点。

实证经济学的结论似乎是，而且确实与重要的规范问题密切相关，也涉及应该做什么以及如何实现既定目标等问题。

专家与外行一样，都不可避免的有如下倾向：

即调整相应的实证结论以支持自己先入为主的成见，同时又拒绝那些有悖于其自身的规范性判断或立场的结论。

大体而言。

实证经济学独立于任何特定的伦理立场和规范判断。

正如凯恩斯所说，它关心的问题是“是什么”，而不是“应该是什么”。

其任务在于提供一套能够正确预测环境的细微变化如何影响结果的一般化体系。

通过与实际状况的比较，从预测的精确程度、范围是否相当、结论是否一致三个方面，将可以评判此体系的预测能力。

简而言之，实证经济学是，或者说可以是一门“客观的”科学。

就“客观性”而言，其同任何一门自然并无二致。

当然，经济学涉及的是人与人之间的关系，而且调查研究者本身就是被调查研究事物的一部分。

于是，与自然科学相比，社会调查更加具有私我性，相应客观性可能就大打折扣。

然而，这却也正使得社会科学家可以得到一系列自然科学家无法得到的数据。

但以我之见，以上两点都还不是这两类科学之间的根本差异所在。

另一方面，规范经济学及经济学的方法、技巧亦不能独立于实证经济学。

任何政策结论都不可避免地要基于采取某种、而非其他行动所产生差别影响的预测，而预测则必定会或多或少地植根于实证经济学。

当然，政策结论与实证经济结论之间并不存在一一对应关系，否则就不必有单独分立的规范经济学。

两个个体对某项立法可能的结果或许并无异议。

但其中一个可能认为立法结果有利于平衡，进而维护这项立法；

而另外一个却认为这结果是不合意的，进而反对这项立法。

因此，我斗胆提出如下判断，即：

目前西方世界，尤其是美国，毫无偏见的公民之间存在的有关经济政策的分歧，只要源于人们对行为的经济后果的预测有差异；

理论上，通过实证经济学的进步，以上分歧是可以予以消除的；

相反，分歧不是有人们基本价值观立场的差异引起的，价值观差异最终也只能通过斗争予以解决。

一个显而易见却又相当重要的例子就是最低工资法的问题。

尽管存在各种各样支持或反对该立法的论点，而且讨论中广泛使用的“生存工资”概念又如此模糊不清，但所有政论方背后却都对应一个“生存工资”并无异议。

分歧主要源于：

各方在预测立法最终能够实现普遍认同的生存工资之一目标的效果上，存在着或隐或现的差异。

法定最低工资的支持者们认为（即预测），该法案最终能够减少在最低工资线以下和一些收入略高于最低工资线的贫困人口，同时却又未相应的增加完全失业人口数量，并且也没有损害低收入阶层在找工作上的竞争力。

而该立法的反对者却认为（即预测），由于法定最低工资给就业人口带来的收入提高，无法弥补失业人口增加及就业条件恶化，进而最终该法案加剧了贫困。

及时就该法案立法的经济影响上的人是不存在分歧，还是无法企求就法案的合宜性问题上各方看法一致，因为仍然还必须考虑该立法政治或社会影响等问题。

因而，即使目标一致，实现最终的一致同意需要走的路仍旧相当长。

工会的适当作用及其地位问题上的各种不同意见，对直接的价格、工资管制的合宜性及关税等问题上的认识存在广泛分歧，都与相应实证分析中分歧密切相关。

就政府对产业规制的合宜性和必要性人们意见纷争，甚至这也引发是否应当以社会主义取代私人企业的争论等问题，这些很大程度上却都是由于对所谓的“规模经济”重要性的预测上有差异。

而且此类事例不胜枚举。

当然，我的主张，即西方社会中人们在经济政策问题上的主要分歧大体上都是如上类型，其本身就是一种“实证”阐述，它是否能够被接受还有待于经验证据的检验。

如果以上主张站得住脚，那么有关“正确的”经济政策的一致意见将不是取决于规范经济学的发展，而更多的有赖于实证经济学的发展，其所得出的结论也应当被广泛接受。

这也意味着之所以必须建立明显有别于规范经济学的实证经济学，正是在于其将有利于促进政策问题上的一致意见。

2.实证经济学

实证科学的终极目标就是要提出一种“理论”或“假说”，能够对尚未观察到的现象作出合理、有意义的（而非老生常谈式的）预测。

总体说来，这种理论应该是有两类基本要素构成的复杂混合体，其中部分是一套有助于发展“系统的、有组织的推理方法”的语言，而剩下部分则是一系列具体假说，后者旨在从纷繁复杂的现实中抽象出事物关键特征。

作为一种语言，理论不具有任何实质性内容，而仅是一系列套套逻辑（同义反复的词语的综合体）。

其功能在于为组织和理解经验材料提供分类整理依据，而用以检验这一角色的优劣也应该是依据相应的分类体系标准。

诸如，类别的定义是否清楚、准确？

依以上分类的划分是否穷尽了所有可能性？

是否能够将每一单个项目都归于具体一类吗？

或者，这其中是否存在这相当程度的模棱两可现象呢？

这套体系大标题及次标题的设计是否有助于迅速找到所需要的条目，而不至于到处搜寻需要的内容呢？

我们所要研究的条目是否都已编排到一起了呢？

编排分类系统是否已经排除了错综复杂的交叉引用问题呢？

以上问题的回答部分地出于逻辑上的考虑，却又和事实脱不了干系。

单一的正式逻辑规则就是可以揭示特定语言本身是否完备和前后一致，也就是说，可以判断该语言中的命题“正确”与否。

事实证据本身则可以说明“分类编排系统”的各个分类是否具有有意义的经验对应物，亦即在分析某类具体问题时是否有所助益。

“供给”与“需求”这一简单的例子能够说明以上提到的事实性和一系列逻辑问题。

作为经济理论语言的构成要素，供给与需求归纳了影响产品和生产要素相对价格的诸因素。

这种二分法的有效性取决于如下经验性归纳事实：

即“分析任何一问题时，分别可以列举一系列的影响供给和需求的共性因素”。

这种概括对于类似的最终消费品市场都是合理有效的。

在这类市场中，经济个体可以被清楚地分为产品供给方和需求方两类。

通常很少出现某因素一方面影响供给，另一方面却有影响需求的现象。

并且也无需考虑两类别之间的交叉互指效应。

这样，将相关影响因素分别归入既简单又明了的“供给”、“需求”两个类别下，将极大的简化所处理的问题，同时又避免可能出现的差错。

但是，此类概括并非总是合理的。

例如，就投机性市场中的每日价格波动而言，以上概括就不是合理的。

例如，有关提高超额利润税的谣传，应该被归入主要作用于当天公司股票供给方，还是应当被看作主要是针对股票需求方的影响呢？

类似情况下，几乎对每一因素而言，却似乎都有将其纳入“供给”类抑或“需求”类的适当理由。

这两个概念仍旧可以使用并且亦非一文不名，也还算“正确”，然则与第一个例子相比其实用性却明显小得多，这是因为它们缺乏有意义的经验对应物。

作为一个独立的假说体系，理论应该通过对其意在加以“解释”的哪一类现象的预测能力来判断。

唯有实际证据才能证明理论是“正确的”还是“错误的”，或者更为确切的说，是否应当暂时的“接受”或者“拒绝”该理论。

以下我将用大段篇章论证对一假说合理性的检验，将直接有赖于其预测与实际经验的对比。

如果假说的预测（相比于其他假说更加“频繁地”或更经常地）与实践相抵触，那么就可以拒绝接受该假说。

若假说的预测与时间一致，那么则可以接受之。

又若假说业已多次成功的避免了可能出现的矛盾、不一致现象，那么其就应具有较大的可信度。

事实证据永远不可能“证实”一个假说，而仅仅只能无法证伪假说，或者某种意义上也并非十分准确，当我们说到某种假说在实践中已经得到了“确认”时，我们通常所指的就是这个意思。

为了避免误会，可能有必要明确一下，用以检验假说合理性的“预测”，并不非得是针对尚未发生的现象，也就是说，不一定非得要是针对将来事件的预见；

也可以是对于业已发生了的，但却又未被观察到的或者是预测者并未知晓的现象所作的预测。

例如，给定其他一些已知的情况，某假说预测在1906年将出现某某情况。

如果查询这一时期的史料记载，1906年该情况确实发生了，那么该预测就得到了实践的确认。

反之，如若情况并没有发生，那么该预测就与实际情况不相符了。

在这个意义上，假说的有效性本身并不足以作为对被择假说取舍的标准。

观察到的事实数量上总是十分有限的，但可能的假说却是无限的。

如果说某一假说恰好与已有数据相一致，那么一定还有无数个假说满足此条件。

举例来说，假设对某一特定的商品征收定额税后，导致价格上涨并且涨幅相当于税收的大小。

完全竞争情况下稳定的需求曲线、稳定的水平供给曲线与如上观察相符。

但是，在完全竞争条件下，斜率为正或者负的供给曲线配合需求曲线或供给曲线作必要的补偿移动也可以实现该结果；

垄断情况下，固定不变的边际成本以及特定形状稳定的需求曲线也足以产生相同结果；

类似情况还有很多，不胜枚举。

进一步增加事实证据确实能够剔除一些假说，但凭借有限的证据绝无可能得到唯一符合条件的假说。

虽然，也有普遍认同的相关标准，试图使结果尽量“简单易处理”同时又“富有成效”，但面对众多与已有证据均相一致的假说，选择一定程度上就相当的武断，而这却是又否定了“自我标榜”的彻底客观原则。

理论越是“简单明了”，就既定领域现象的预测所需要的初始知识也就越少；

理论越是“富有成效”，对现象的预测也就越是精确，而且理论预测所依据的范围也就越大，同时，为了进一步研究的需要，所要加以说明的东西也就越多。

逻辑上的完备性与一致性虽然也与评判标准相关，但却仅仅起到一个辅助作用；

二者的作用在于确保该假说能够正确的阐明其意欲言说的逻辑，使得其对每一个研究者而言均是同一含义；

这里，其扮演的角色又类似于统计计算中检验说子精确与否。

不幸的是，社会科学研究中很少能够设计如下实验，即将确知的有重要扰动的因素排除在外，进而检验具体预测有效与否。

通常，我们不得不依赖于偶然发生的“实验”数据收集。

基于以下两个考虑，依我看来，无法进行所谓的“控制实验”并非社会科学区别于自然科学的根本特点：

其一，它并非是社会科学独一无二的特点（想想天文学就可以了）；

其二，受控制的实验与不受控制实验的差异充其量不过是一个程度上的差异。

不存在完全受控制的实验，每个实验我们都只能部分的控制，这也只是意味着在该实验过程中某些干扰因素表现出相对的稳定性。

实践经验提供了相当丰富的数据资料，并且经常可以得到相当确知的结果，这与精心设计的实验并无二致。

因此，无法进行实验不能成为通过预测的成功与否检验假说有效性的根本障碍。

但是，此类经验性证据比较难以解读，通常错综复杂又总是不直观且支离破碎。

手机这种证据常常也颇费功夫，而且还需要对其进行细致入微的分析、解读，同时还设计一系列的推理判断，然