葛新权：经济学科学化要有适度的边界(4)

在经济学，尤其计量经济学发展中，通过科学化过程使经济学逼近真科学，这种追求从来没有停止过，如常规地引入数学、统计学、物理学、计算机科学等，还有物理学、心理学、生物学、神经网络、行为科学、复杂科学、脑科学，以及大数据、人工智能、量子计算等，大有急速发展之势。但是经济学不是真科学，我们需要思考，在应用科学的方法研究经济学问题中，过度地科学化，尤其量化，会走入误区。因此在科学化过程中需要把握边界，追求在解决问题前提下所采用的方法、工具和模型越简单越好。为此，需要明确强调以下几个方面。

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1.核心的经济学思想。如前所述，经济学不同于自然科学与工程技术科学发展的绝对、线性和增量的思维，而犹如平衡竞技项目追求的是综合、相对和动态的平衡，是一门技能娴熟高超的艺术。如在一定时期内宏观经济调控中，拿捏把握可接受的失业率、通货膨胀率、收入不均等率等下的宏观经济综合、相对和动态的平衡是极其重要的。此时，经济学的思想比其方法、工具和模型更为重要。再如，陈志武认为，“中国资本市场搞不好，股市搞不好，其中很大的原因就是工程思维还是唱主角，而不是金融思维、市场思维来唱主角。”特别地，有些深刻的思想只靠方法、工具和模型，我们是得不到的，如股民从股市交易中赚取的收益，确实是实实在在的收益，但通过这种交易的劳动并没有增加社会财富，只是社会财富的一种转移或再分配，或者说增加的只能是虚拟的社会财富。因此，从解决问题的角度来说，经济思想尤为重要，这当然并不排斥诸如制造（研制）出新方法、工具和模型等“金刚钻”的作用。但能够制造出“金刚钻”的研究者是少数，而大多数研究者是结合实际问题创造性应用“金刚钻”。正如前所言，对唯“金刚钻”挖据出来的量化特征，仍然需要提升为定性描述的新认识或思想。相比来说，这种情况是小概率事件。在大多数情况下，过度人为的、不切合实际的科学化，则会走向反面、走入误区，更重要的是解决不了实际问题。因为对方法、工具和模型所揭示的定量分析，还是靠我们的大脑智慧结合理论与实际认知，才能总结上升为思想。如行为经济学的研究，普及应用行为实验科学化方法、工具和模型显著，但对实验结果的分析需要我们的理论功底和实际认知，才能获得新的思想或认识。

2.事实求是的态度。在从事经济学近科学研究中，特别在科学化过程中，因为近科学没有“精确性、可验证性”，探讨争议的空间较大，切记把握实事求是的态度，以及“踏踏实实做学问”的定位。创新是站在巨人肩旁上的，但允许失败。因此，在经济学研究与交流中，我们更不能一味攻击别人及其观点，何况我们自己亦非完人。宽容别人的瑕疵，甚至失败，应吸收别人所长与经验，完善自己，做出自己的成果，用事实说话，让历史检验，是我们每一个研究者应持有的创新心态。这正如最小二乘法，其预测误差是很大的，但我们都在用，除非有人发明出更好的方法取代之，否则我们继续使用。不可否认，创新是一个不断完善的过程，质疑和争论是科学的精神，但质疑和争论不等同于否定和攻击。我们需要良好的宽容心态，不要把精力与时间消耗在无为的“否定攻击”上，需要客观、公正、公平地对待别人的“瑕疵甚至错误”，何况自己同样免不了。否则，两个都有瑕疵的人相互攻击，结果是两败俱伤，既影响心理心情，又影响研究工作，得不偿失。就如同两个陌生人约一个陌生地方见面，如缺少一个暗记，甚至他们同时向对方走动而改变见面的地点，结果是难以或需花很长的时间才能见面。正确的办法是需要一个暗记，或一个人不动一个走动。这说明，观点有差异的两个人相互交流时需要共同的认识基础，那就是求同存异，在经济学近科学研究中尤为如此。

3.差异化的共生系统。在科学化过程中，选择的方法、工具和模型很多，差异很大。聚集性是自然界一个普遍现象，如山脉、河川都有集聚性。科学研究也具有聚集性，包括研究带头人、研究团队、..、机会、资源与成果聚集在一起，形成所谓的学术共同体。在学术共同体里，同仁们相互启发、相互借鉴、相互质疑争论，建立起相互尊重的差异化共生系统。但不能相互攻击，尤其涉及人身攻击，就破坏了这个共生系统。在经济学科学化过程中，尤其需要尊重科学化程度差异，更不能把自己的科学化方法、工具和模型作为唯一尺度衡量同行及其成果，进而做出超出质疑争论的批评，甚至攻击，以致破坏共生系统与学术文化。这是经济学近科学特点决定的。

4.合理的科学化边界。在经济学科学化中，行为经济学独树一帜。我们认为，无论行为经济学，还是新古典经济学，其研究对象包括的内容都是人类的经济活动及其相关活动，以及这些活动所涉及的各利益主体及其经济行为。经济学的价值在于揭示经济现象的趋势规律及其蕴含的经济思想，这不同于自然科学和工程技术科学。因此，经济学中科学化的边界及延伸，尤其行为经济学的研究边界（相关的活动和主体及其行为）及延伸，都值得研究与揭示。我们则需要加强对科学化在经济学中的表达及边界，以及经济活动及其涉及的主体及边界进行分析，科学地把握边界，以避免走入科学化的误区。