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作者：朱富強 單位：中山大學嶺南學院

一、引言

在古典主義時期，經濟學的研究主要源于對經濟史和經濟學說史的梳理和提煉，并且與道德哲學以及政治學等學科結合在一起，在很大程度上，它是一門注重社會制度改良和生活改善的福利經濟學；但是，到了古典經濟學中后期，經濟學逐漸擺脫經濟史和經濟學說史的影響，并與道德哲學相分離，從而逐漸發展成一門非價值取向的并適用于一切社會形態的“純理論”科學。發生這種轉變的一個重要原因是，經濟學受到了牛頓革命和物理學發展的影響，以致學院派的經濟學家開始刻意地將政治經濟學規律當作“社會物理學”規律、社會進化規律來規范和研究；在這種情況下，邊際革命將經濟學從古典的“政治經濟學”話語體系轉向了“經濟學”的話語體系，在個人主義和主觀主義的方法論指導下開始注重演繹分析，并開始大量使用數理邏輯。同時，純理論研究的興起使得經濟學將其研究重點從“應該是什么”轉向了“是什么”，相應地就促進了實證主義思潮在經濟學中的壯大，乃至逐漸成為經濟學理論和方法論的哲學基礎；這樣，到了20世紀初葉，邏輯實證主義開始取代了舊實證主義在方法論中的地位，并成為20世紀中期西方經濟學方法論的哲學基礎，由此產生出了一門新的經濟學分支———計量經濟學。

邏輯實證主義認為，科學方法主要是整理事實的歸納法，科學命題可以且應該被經驗證實，從而科學應統一于物理學；從這個角度上說，只有實證方法才是科學的，其得出的結論才是客觀的。正是基于這種實證主義傾向，現代主流經濟學極力批判古典經濟學的方法和理論而推崇新古典經濟學的方法和理論：一者，古典經濟學的分析沒有將人的主觀性排除在外而充滿了價值觀，從而是不科學的；二者，古典經濟學的分析著眼于具體問題而沒有構建普適性的理論體系，從而是含糊的。問題是，實證主義崇尚價值無涉而批判和摒棄古典經濟學以及其他非正統經濟學流派，但這里的判斷邏輯顯然存在嚴重的缺陷：因為根據實證主義，科學無法對任何價值進行評判，因此，科學永遠不可能以某種學說具有價值傾向而否定它。同時，現代主流經濟學衷于應用所謂具有先進性和科學性的計量工具進行實證分析，并由此發表了一篇篇“求新求異”的文章，但是，如此甚囂塵上的實證分析果真促進了經濟學理論的進步和社會制度的優化了嗎？在很大程度上，正是過分偏重于計量實證，現代主流經濟學無論是在現象解釋、事件預測還是實踐指導上都遇到了嚴重的危機，以致有人將經濟學的性質也作了蛻化理解。其實，在現代主流經濟學看來，古典經濟學無論在研究方法還是具體理論上都已經過時了，從而不再注重從經濟史或經濟思想史中汲取營養。問題是，學術研究和思想發展果真可以拋開前人的智慧嗎？當前的經濟學人果真比以前那些經濟學大師更加高明嗎？在很大程度上，正是這種狂傲自大和自以為是的心態，使得現代經濟學人并沒有取得多少認知上的進展，現代主流經濟學的思想深度總體上甚至并沒有超越19世紀古典經濟學家的水平。［1］是以本文對當前流行的計量經濟學在經濟學理論發展中的意義和問題作一剖析。

二、計量經濟學貴在統計方法和經濟理論的契合

計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，而定量探究具有隨機性特性的經濟變量關系的交叉性學科。顯然，扎實而嚴謹的計量模型分析對事物之間因果機理的揭示是有幫助的，因為描述經濟現象之間聯系的理論模型是整個理論分析的出發點，也是理論檢驗的必要階段，從而有助于增強理論與檢驗事實之間的一致性。首先，即使僅僅限于對數據處理的統計分析而言，它對經濟理論的發展和完善也有這樣兩方面的作用：一是提出以經驗為根據的規律，它可能或不能隨后進行演繹的闡釋；二是通過檢查演繹推理的結果并將它們呈送實驗進行檢測，對演繹推理予以補充，甚至促使理論前提的修正。［2］其次，計量經濟學是數學、統計技術和經濟分析的綜合，因而在形成之初就被賦予了一定的經濟學特性；這意味著，計量經濟學在理論性方面就遠遠超越了傳統的統計學，其目的就是為了有助于因果機理的揭示。這一點在弗里希為《計量經濟學》雜志創刊號所寫的發刊詞中就得到了說明：用數學方法探討經濟學可以從好幾個方面入手，但任何一方面都不能與計量經濟學混為一談：計量經濟學與經濟統計學決非一碼事，也不應視為數學應用于經濟學的同義語，同時，計量經濟學也不同于我們所說的一般經濟理論，盡管經濟理論大部分具有一定的數量特征。在弗里希看來，對于真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，統計學、經濟理論和數學這三者都是必要的；但是，任何一項都并非是充分條件，而只有三者結合起來才構成計量經濟學。關于這一點，法學家耶林也有相似的認識：“在各種科學中，都只有專業人士才能夠寫出該科學的歷史，因為唯有他們能找到并指明其知識來源，并且獲得真正的理解。”［3］

因此，我們要清晰地認識到，計量經濟學與統計學之間存在著根本性差異。一方面，統計學往往是顯示事物本身是什么的事實，譬如，根據統計知識可以說明一個國家在一定時期的生產和消費，也可以根據統計資料來顯示一種事物或行為的分布狀態。另一方面，計量經濟學的研究卻需要根據統計提供的事實，進一步指出這些事實的來源和后果，闡明它們之間的因果聯系。所以，如果計量經濟學的研究蛻化為僅僅是提供事實，而不去進一步了解事實之間的相互聯系，那么，就失去了它存在的意義，更不能由此提出政策建議。例如，薩伊很早就曾指出，沒有一個荒謬理論或狂妄言論未曾援引事實以作說明；使政府當局往往受到迷惑的，也正是事實。正因如此，歐美學術界對這兩門學科的性質往往區分得非常清楚：一個是提供事實，一個是機理探討；有人甚至認為，對那些統計學家來說，觀察事物就是簡單地收集大量數據，除此之外就無事可做了，因而統計學家僅僅是捆好小麥給他人去打場脫粒的人，而他們本身的思想是貧乏的。而且，與國內混淆兩個學科的研究者乃至把統計學家視為理論經濟學的權威不同，西方學術界對這兩個領域的學者也界定得很清楚：經濟學家并非就是統計學家，而統計學家也不是想當然的經濟學家；譬如，R.Kalaba是動態規劃的創始人Bellman的主要伙伴，一生發表過600多篇經濟學論文，12本書，但沒有人認為他是經濟學家，很多人甚至認為他不懂經濟學。［4］#p#分頁標題#e#

同時，盡管計量經濟學出現的根本目的在于：對經濟理論進行檢驗和預測，并通過對理論的檢驗而推動假說上升為科學；但顯然，這是一個邏輯嚴密的系統過程，而不是主要體現為數據處理。波普爾曾指出，一個假說的檢驗包含了四種不同的途徑：“第一，在這些結論中進行邏輯比較，以此來檢驗系統內部的邏輯一致性。第二，考察理論的邏輯形式，決定該理論是否具有一種經驗理論或科學理論的特征，或者決定它是否具有其他特征，如累贅重復等。第三，與其他理論進行比較，以決定在該理論經受住我們的各種檢驗后，是否構成科學的發展；第四，通過從該理論推導出的各種結論的經驗應用來檢驗這種理論”；而且，波普爾強調，“最后一種檢驗的目的，在于發現該理論的結果在多大程度上經受住了實踐的檢驗，而不管這些實踐是由純粹的科學實驗提出的，還是由實際的技術應用提出的。”［5］事實上，是否可以通過對數量之間的定量分析來“發現”理論一直是一個引起爭論的話題，丁伯根和凱恩斯曾就經濟計量學的本質和有用性展開激烈的爭論：凱恩斯認為，經濟計量學僅僅是對已經在性質上知道正確的經濟關系給出一個定量的精確分析；而丁伯根卻認為，回歸分析可以幫助驗證理論并能提出新的經濟學理論。

但不管如何，迄今為止，人們還沒有發展出能夠證實或證偽經濟理論的具有完美邏輯的計量方法，相反，當前流行的各種檢驗工具都存在明顯的內在缺陷，大多數理論計量學家對這一點都非常清楚。譬如，就20世紀30年展起來的內曼-皮爾遜假設檢驗而言，它就是“一個有著深刻缺陷的關于歸納推理的理論”，因為“如果沒有相應的隨機化技術、抽樣設計技術以及控制技術，這個假設檢驗將迅速變成一種對假設為科學的程序所進行調控的合理化過程，這個假設為科學的程序幾乎可以產生調查者渴望的任何結果”；同樣，這種自我證實的檢驗也存在其他方面，例如，“如果有無限的自由可以改變變量和判斷程序，那么，所謂的‘需求率’僅僅忽視一個指令，一個要不斷嘗試可選擇規格直到得到關于一個價格變量的負系數為止的指令。”［6］正因如此，基于回歸分析的計量結論往往是極不可靠的，因為無論把什么數據放進計算機，只要足夠多，這分析總會給你一個“驗證”的結論；不過，把數據調來調去，或加進新的，這結論很容易被另一個分析推翻。事實上，西方學術界很早就有學者體會到回歸分析是一個自欺欺人的玩意，對計算機處理數字也有“廢物進去，廢物出來”之說；例如，經濟統計的泰斗DaleJorgenson就直言，回歸分析的困難在于它的不可靠性。

最后，需要指出，我們在評估計量經濟學在經濟理論發展中的作用時，還需要進一步區分理論和應用這兩個層次：理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法；應用計量經濟學是用經濟計量方法來對既有的經濟學理論進行檢驗，或者在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，來對經濟現象的發展進行預測。一般來說，社會經濟現象要比自然現象復雜多變得多，因此，即使理論計量經濟學已經具有相當的邏輯嚴密性，但由于在影響因素的確定、隔離、抽象以及量化上的困難，它在進行理論檢驗和預測應用上也面臨相當的問題。這意味著，即使今天理論計量經濟學的研究成果很可能成為未來經濟學實證研究的主要資產，但是，它在當前的應用價值卻很值得懷疑；有學人就認為，當前實證應用一般要落后方法上的創新達30～50年。Backhouse等則指出，直到經濟史學家能夠更充分地利用可得到的數據庫資源和現代計算機數之前，對一些領域的更嚴格的數量分析是不可能的。［7］也即，理論計量經濟學的研究也許具有很大的（研究基礎）價值，但應用計量經濟學卻很難有實際意義。正因如此，在西方學術界，那些功底深厚的統計學家轉向研究計量經濟學時基本上都集中在理論計量學方面，因為他們只有在這個領域才可以專注于方法上的研究而發現研究的意義；相反卻不用關心那些自己心里根本無底的經濟涵義，而后者本身就是他們的弱項。

三、缺失經濟理論基礎的計量論斷之荒謬性

計量經濟學本身是基于對經濟理論進行嚴密化這一目的而產生的，計量實證本身是理論探究的一個重要過程，它注重的是對事物內在因果關系的揭示；而計量經濟學要實現它的原初宗旨，就需要將計量分析工具和經濟理論有機契合起來，要運用人的知性思維對計量結果進行系統分析，并將之與現有理論進行系統的比較分析，這包括假設前提、影響因素以及數據處理等各方面。在很大程度上，我們不能簡單地因為一次或少量的實驗結果就“證偽”原有理論，除非我們能夠建立起一套邏輯嚴密的解釋體系；同時，我們不能簡單地以計量結果來預測未來事件或者指導實踐，除非我們對計量的假設前提與現實的各種因素作了仔細辨識。在很大程度上，只有揭示出事物之間作用的因果機理，我們才可以獲得理論上的增進，才能為人們所接受。舉一個例子：1847年I.Semmelweiss發現，如果醫生在為待產孕婦接生前將手洗干凈就會大幅減少產婦的死亡人數，但當他將這一發現告訴醫學同行并勸他們改變行為方式時，得到的卻是嘲諷，甚至自己也被逼瘋而以自殺了結一生。究其原因，Semmel-weiss還沒有發現洗干凈受減少孕婦死亡的因果機理，也就沒有建立起一套真正的理論。而直到后來L.Pasteur和J.Lister完成了細菌理論，對衛生為何至關重要作出了因果機理的解釋，醫生每年才認為手術前洗干凈手是必要的。但不幸的是，當前絕大多數從事統計分析或計量實證的經濟學人都是出身于數學、統計學或物理學領域的，他們往往缺乏足夠的經濟理論素養，簡單地依靠計量分析不僅無法揭示作用機制，反而常常得出一系列荒謬的論斷。

亨利•龐加萊曾寫道：“科學是由事實逐步建立的，正如房子是由石頭漸漸壘砌的一樣；但是，一堆事實并不是科學，正如一堆石頭不是房子一樣。”［8］顯然，單純的計量實證至多能夠提供有關“是什么”的事實，卻無法揭示“為什么如此”的原因，從而也就無法直接導向理論；正因如此，計量分析必須與經濟理論結合起來，只有具有深厚的經濟理論功底才能從計量實證中挖掘出因果機理并將之上升為理論。在很大程度上，如果缺乏足夠的經濟理論指導，而僅僅憑一些非常片面而狹隘的數據處理就得出結論，那么，往往只會犯下“瞎子摸象”和“見樹不見林”的鬧劇。這里可以舉幾個例子。例如，傳統的觀點認為，飯后不要馬上就躺下不動，所謂“飯后百步走，活到九十九”；但是，目前一些學者憑借其狹隘數據的實證研究卻提出了相反的觀點：飯后走路對身體健康很不好。再如，傳統觀點認為，必要的性生活對維持一個人的身心健康是必要的，它有助于舒緩人的精神壓力并進而活躍人的思維；但是，最近的一些實證研究卻提出了相反的觀點：性生活會鈍化人的智力。所有這些結論似乎都有數據的支撐，從而符合現代經濟學強調的客觀性要求；但是，所有這些結論卻沒有能夠揭示機理，沒有解釋“為什么會如此”。讀者不要急于反駁說，這些似乎根本與經濟學研究無關，不僅它們所研究的東西不屬于經濟學的研究領域，而且分析的結論也與經濟學理論似乎沒有任何關系；相反，確實有相當一部分經濟學家就在做這種研究，在很大程度上，現代經濟學人已經將盛行于經濟學界的計量方法和實證分析推廣到絕大多數領域，而不管這個領域是否屬于傳統經濟學的。例如，筆者在英國Exeter大學經濟系訪問時參加了系列seminar，其中一位主講者的題目就是“人的胖瘦與學術成就的關系”；他在計量的基礎上得出“研究”結論：肥胖會妨礙學術成就。再如，一個更為荒謬的實證研究是英國華威大學的青年經濟學人巴克斯所作的，他自我感覺長相不差，但在30歲之前卻有3年找不到女友；于是，寫出了一篇《為什么我沒有女友：應用德雷克公式在英國找尋愛侶》的論文而宣言，在茫茫人海尋覓真愛人的幾率僅比在浩瀚星海中尋外星人容易一點。其做法是：把1961年發明的德雷克外星文明數量公式（DrakeEquation）中符合外星文明條件的變量轉為自己的擇偶條件，先考慮全英女性人口，再以“倫敦女性人數”、“適合年齡層（即24至34歲）”、“有大學學位”以及“外型具吸引力”等因素逐步縮窄范圍；運算結果發現，全英300萬女性中僅26人可能成為他的理想女友，而一晚外出可以結識到這些女子的機會僅為0.0000034%。［9］顯然，這種研究是荒謬的，因為人類的真愛本身是社會性，需要互動和相互付出才可以得到，而不是符合某些客觀條件；事實上，如果按照經濟學的這種思維，真愛反而很容易獲得，因為只要將個人偏好輸入互聯網進行匹對就行了。#p#分頁標題#e#

在很大程度上，上述所謂的“研究”都不是傳統主流經濟學的研究領域，甚至是大多數經濟學家不具有基本知識的領域；但是，在現代經濟學的學術取向下，越來越多的經濟學人卻轉向了這方面的研究，并發表了一篇篇“前沿”論文。在很大程度上，在實證拜物教以及求新求異學風的支配下，現代經濟學對實證研究的推崇已經到了匪夷所思的程度：一者，經濟學家可以與任何學科進行聯合研究，而不需要相關方面的基本知識；二者，經濟學家運用計量分析對一些新領域進行分析而往往會得出一些新的結論，而更不需要探索其內在的作用機理。譬如，目前經濟學界有人多文章探討教育的收益、教育對經濟增長的作用以及最優教育水平的選擇等問題，但是，他們卻對教育在人類社會中的角色幾乎一無所知，不了解公共教育與私人教育間的差異，不了解自然科學教育與人文社會科學教育間的差異，不了解教育收益的社會外部性，甚至也不了解教育對個體偏好的影響；但就是這些人的研究，卻要為國家教育提供政策建議，這豈不可笑！即使在傳統的經濟領域也是如此。例如，過去20，30年里發展經濟學家十分鐘愛的“跨國增長回歸”的統計學方法久主要依賴于數據集的精心搜集整理，這些數據只要能夠描述大量國家多年的GDP、政治體制、教育程度以及其它變量，然后將這些數據輸入計算機，然后觀察一國經濟中有哪些特征與經濟增長相關。顯然，這種研究策略可以并已經得出了太多的答案了。2002年，發展經濟學家RomainWacziarg用尖刻的筆調寫道：“那些宣稱可以促進人均收入增長的靈丹妙藥中，包括高有形資本投資率……低生育率、距赤道遠、低熱帶病發病率、臨海……和條件適當的外國援助。”我已經省略了瓦奇亞克列出的17項“靈丹妙藥”，他還指出，這個名單“正變得越來越長，永遠列不完”。［10］而且，利用這種跨國增長回歸而證明的大量統計學關系中有不少是相互矛盾的：如有的證明外國援助能夠促進增長，有的則說不能促進增長，還有的論證可以在特定條件下促進增長。

盡管統計結果在很大程度上站不住腳甚至是荒唐可笑的，將統計學關系轉變為一項可行的政策就是非常困難，但現代主流經濟學人卻往往要基于其實證研究而提出政策建言。舉目前在西方社會正日益勃興的氣候和環境經濟學為例：經濟學家對人類經濟活動如何影響大氣和環境的作用機制知之甚少，要簡單地通過數據的處理來對相關問題指手畫腳。譬如，2009年下半年哥本哈根全球氣候會議之際，我在英國Exeter大學參加一個Simenar就涉及這類主題，主講者的大致結論是，計量數據表明，GDP的增長以及二氧化碳的排放與全球溫度上升并沒有正相關性，因此，長期被認定為“二氧化氮排放量增加會引起‘溫室效應’”的結論是不成立的，全球氣候會議制定的二氧化碳減排方向根本是“庸人自擾”。確實，迄今為止所使用的氣候模型大多未能預測近年來的溫度驟增情況，這在很大程度上反映出，這些模型本身就是有問題的，更不要說，目前有關二氧化碳排放量的數據本身也存在問題；而且，即使研究所選取的數據沒有問題，目前也沒有二氧化碳排放與溫度上升間正向關系的研究發現，這也不能得出不應減排的主張。一者，影響氣溫變化的因素除溫室氣體之外還有其他諸多因素，如浮塵對陽光的遮擋、城市化產生的“熱島”、海洋對熱量的吸收而導致大氣變暖的滯后，以及地球本身也許正處于“寒冬”周期，等等；二者，即使二氧化碳排放導致的氣溫上升可以為其他因素的變化而抵消，也不能得出二氧化碳減排無足輕重的結論，因為二氧化碳排放為人類也會帶來其他危害，這包括環境污染導致的基因變異、疾病爆發，甚至直接影響人們日常生活和工作的心情，等等。此外，即使氣溫變暖是一個確切的事實，我們也無法由簡單的計量模型來證實高溫是由氣體排放造成的溫室效應所引起的，相反，在很大程度上只能依靠邏輯機理的分析以及其他經驗的推測。一者，物理學的基本理論已表明，二氧化碳分子能夠吸收紅外線輻射，從而使得溫度變高，這也很容易在實驗室中得到檢測；二者，天文學的觀察也表明，有高密度溫室氣體的金星的地表溫度達到了水的沸點的多倍，而缺乏溫室氣體的火星的地表溫度非常低以致水無法以液態形式存在。

顯然，盡管作為處理經濟數據以剖析經濟現象之間關系的一門日益精確工具，經濟學研究中運用實證方法和計量工具是無可厚非的：一者，它可以使得紛繁蕪雜的社會關系變得清晰，從而可以更清晰地對現象進行描述和刻畫；二者，它借助數學邏輯而有助于認知的嚴密化和精確化，從而有益于思想的發現和傳播。但是，我們必須清晰，計量結論僅僅告訴了我們一些事實，而這些事實并不能展示現象背后的本質和因果機理，而這一切又有賴于研究者的智性思維。一般地，不同學者對同一“事實”的解讀往往是不一樣的，而解讀的合理程度則與他的知識結構和理論素養有關：一個學者的知識結構越廣、理論素養越深，那么，他就越容易通過現象挖掘本質，其得出的結論也就越真實。不幸的是，隨著現代主流經濟學的教育越來越偏重于數學技能而越來越忽視基本的思維訓練，現代經濟學的實證分析者也越來越缺乏足夠的經濟理論素養；相應地，他們就無法正確合理地使用計量分析工具，甚至往往誤讀了計量結論。諾思寫道：“在整個人類歷史上，我們誤解現實的概率遠比正確理解現實的概率大得多，因而認識現實的本質就很重要。”［11］顯然，當前計量經濟學領域就是如此：大多數經濟學人只關注如何應用這些計量工具而很少探究這些方法在對研究經濟現象的適用性，而且，這些大量形式優美卻沒有經濟理論內涵的計量結論往往很難經得起思辨邏輯的耙疏，甚至很多結論本身就是缺乏基本常識的，但是，它們卻往往被當做“創新”和“洞見”而傳播。正因如此，我們對這些“洞見”應該持有最大限度的審慎。

事實上，實證主義首先盛行于法學中，而這種取向在興起之初就遭到耶林等的批判。耶林寫道：“實證主義是法學的死敵。因為它將法學貶低為手工藝，故而法學須與其做殊死斗爭。倘若法學不能隨時保持警覺，那么，實證主義所散布的雜草種子，就會迅速蔓生，使各種科學窒息于其下”，“實證主義意味著逃避獨立思考，獻身于那作為無意志的工具的制定法”。［12］“關于法律的歷史書寫，為了要達到能真正理解其發展歷程的階段所走上的道路，會要求人們將史學家、法哲學家與法學家合為一體，來進行探討活動。誰若是缺少法學教育背景就來承擔這樣的任務，那么他總是會面臨一項危險，亦可能會忽略實際法律上的動機所造成的影響。本身完全不懂法律的人，如何能夠正確理解在某個特定時期的法律？本身不熟悉過去時代中實際利益與專門法律要素的人，如何能夠正確判斷這些利益與要素的實效？……（但在實務法學家的圈子里卻存在這種偏見，）仿佛一個完全不了解是無法學的人，也能夠成為一位杰出的法律史工作者”，“另一方面，史學家與法學家倘若不將法哲學當作付諸手段而援用之，則他們也有可能錯認其所擔負之任務。這樣的危險并不比較小。畢竟，法律道德各種驅動力，并不完全存在于純然的實務面向上；應該說，倫理的面向總是跟它銜接在一起。”［13］顯然，這也為從事計量經濟學的研究提供警惕。#p#分頁標題#e#

四、簡短結語

一般地，任何理論在提出之初都僅僅是一個假說，它在為人廣為接受之前必須進行檢驗；正因如此，計量實證往往成為一個假說上升為理論的一個必要步驟，這也正是計量經濟學對經濟學理論發展的意義所在。張五常就指出，如果有了深思熟慮的驗證思考，數據來源清楚明確，用回歸分析處理是錦上添花。［14］但是，由于功利主義的盛行，計量經濟分析的過程和目的卻越來越偏離的原初目的：它不再是理論研究中的一個環節，而是用數量關系來取代了整個理論研究。事實上，當前那些從事計量研究的人，往往在沒有想好可以被事實推翻的假說之前，就直接跳躍到對一個變量作相關性分析，并以此給出相關或不相關的結論；而且，他們在作回歸處理時，甚至對數據的出處也往往缺乏查根問底，而只是把一堆一堆的數字放進計算機來由回歸軟件處理。正因為數據處理時缺乏一個在邏輯嚴密的假說基礎，因而我們必然無法說明出現特定結果的原因，無法全面剖析自變量和因變量之間邏輯關系以及作用機理，從而必然無法得到具有說服力的理論；顯然，這就逐漸背離了計量經濟學產生的目的。

盡管如此，當前經濟學界卻很少有人愿意并能夠對計量檢驗過程中所存在的種種缺陷進行反思，甚至在數據處理時連對現有檢驗手段的適用性也很少得到認真甄別；相反，絕大多數經濟學人都非常隨意地選擇一些數據作計量分析，或者不斷變化地使用檢驗方法直到得出自己需要的那種結果為止。尤其是，目前大多數計量分析都是通過軟件處理的，而很少需要研究者自己的邏輯思維；結果，在軟件上把數據調來調去往往是舉指之勞，而得出來的是什么就說自己的假說是什么，以致這類軟件文章所給出的結論往往也是千奇百態的。在很大程度上，國內大多數熱衷于計量實證者的經濟學理論素養更差，從而藉由實證結論獲得的政策建議往往更為荒謬；但是，這些從業者卻往往表現出不可一世的模樣，自以為身兼統計學和經濟學兩家之學。事實上，當我與一些熱衷于計量實證的同仁談到《經濟研究》中一些計量實證文章的問題時，他們的回應如同McCloskey的同仁一樣：確實存在很多問題，但那些都是糟糕的學人，而我們做的要比他們好。但真的如此嗎？在很大程度上，越來越多的經濟學人將物理學等視為經濟學模仿的榜樣，將他們基于數據處理之上的結論視為客觀的；但實際上，他們甚至沒有能力區分自然科學和社會科學的性質差異，從而也根本沒有認識到流行計量實證本身的內在缺陷。