哈佛教授：“理论模型”怎么用？四步法！

编辑/潘大源、孙宇凡

* 哈佛大学教授丹尼·罗德里克

01.

第1步：检查模型的“关键假设”

定义：一个模型是否有经验相关性，取决于其关键假设在多大程度上符合现实。这些假设变得更符合现实后，产生的结果将有实质性区别。

案例：

对石油价格的两种模型，请找出它们的“关键假设”。我们考虑一种情况：某国政府担心高油价，考虑是不是要设置价格上限。要回答这个问题，首先要对石油市场的运行形成一种认识，即形成一个模型。让我们把问题高度简化，只考虑两个彼此竞争的模型：竞争市场模型和垄断模型。

在竞争市场模型的支持者看来，高油价的原因是供不应求。根据该模型，对石油公司设定价格上限将不会有多大效果。如果设限，消费者需求的石油量和生产者愿意供给的石油量之间会产生缺口，这会造成配给、排队等现象，进而消除这一缺口。事实上，随着总供给下降，石油的市场价格反而可能上涨。一些排在前面的人或得到配给的人，也许能以较低的价格得到石油，但这必然会造成其他人支付更高的价格。总体上看这不是一项好政策。

在垄断模型的支持者看来，高油价的原因在于，石油产业是一个卡特尔。根据该模型，石油业通过限制对市场的供给，制造一种人为短缺，从而实现价格上涨，增加该产业的利润。在这一模型中设定价格上限，将会造成非常不同的结果。如果上限得到执行，石油企业就不能再通过改变供给量来决定市场价格，而是成了价格的接受者，换言之，其行为方式将变得和竞争市场模型中的企业一样。如果价格上限不是设得太低，总供给将提高，市场价格将下跌，卡特尔将会崩溃。在这种情况下，设定价格上限是一项有效政策，因为它可以打破垄断。

分析：大家可以思考一下，在这两个模型对现实的描述中，有哪些关键和非关键假设？这里真正的关键假设是，在一个模型里企业有市场支配权，而在另一个模型里没有。在垄断模型里，企业认为它们可以通过限制供给来提高市场价格，而在竞争市场模型中，企业没有这样的预期。从某种意义上说，这是有关企业心理的假设。我们不可能钻到企业经理的脑子里去了解他们的真实想法。而且由于他们与此事利害相关，所以直接询问他们也无法得到可靠的答案。但是，我们可以通过分析常见的情况来判断某些具体的想法是否可信。

建议：模型里经常有未明确阐述的关键假设。如果不能仔细检查这些假设，实践中就可能出严重的问题。在20世纪八九十年代的市场自由化热潮中，经济学家和决策者对此有惨痛教训。许多人曾觉得，只要放开价格、打破市场限制，市场就能正常运转，有效配置资源。但是，他们忘了，所有的市场经济模型都往往简化了现实世界中的各种社会、法律与政治制度。在这些模型中，产权必须得到保护，合同必须得到执行，竞争必须公平，盗窃和敲诈必须避免，公正必须得到维护。

然而，在现实中，尤其是在这些制度基础缺失或薄弱的地方，如大部分发展中国家，放开市场不仅不能带来预期效果，反而会有反作用。例如，前苏联国家国有企业的私有化，就滋长了内部人和政治家亲信的力量，而未能带来有效运转的市场。因为发达市场经济国家已经拥有了支撑市场的良好制度，所以市场有效率背后的这些关键假设，就被忽略了，西方经济学家将它们视为理所当然。

02.

第2步：验证模型的“解释机制”

定义：模型把假设和因果机制结合在一起，据此来推导结论。在前文提到的石油业的例子中，企业供给和市场价格的关系是一个关键机制：当石油企业限制供给时，市场价格上升；当供给增加时，市场价格下降（请注意，模型并不假设现实就是如此，这只是可以从模型中推导出来的含义）

在石油业的例子中，这是个相当平淡无奇的机制，很容易得到验证。供给量和价格之间的这一关系符合直觉，也有很多现实例证说明供给冲击给价格造成的影响符合模型假设的方向，如1973—1974年的石油危机。但在其他情况下，模型的机制可能源于更复杂的行为，也许需要更有力的证据。如果证据很脆弱，我们就应该考虑这样的模型是不是真的适用。

案例：我们来“荷兰病”模型的例子。该模型解释了自然资源的发现可能以某种特殊方式损害一国的经济表现。

20世纪60年代，荷兰发现了大量的石油和天然气，在资源繁荣的影响下，荷兰开始大力发展石油和天然气产业，出口量大幅增加，国际收支出现顺差，该国的汇率会升值，这导致荷兰的劳动者薪水也随之上涨，工业产品成本变高，最终导致荷兰的工业产生国际竞争力急剧下滑，制造业的利润率下降，造成经济恶化。

分析：经济学家通常认为对整个经济来说，制造业是技术动态变化的重要来源（用经济学家的行话来说是“正面溢出效应”），所以制造业遭受的冲击会转变为更大的损失。在这个模型中，实际汇率和制造业健康之间的联系很关键。如果我们想用该模型来解释某个资源富饶国家的情况，就必须让自已确信，该国制造业的境况的确恶化了。

建议：如果该模型的运行机制无法得到现实证据的支持，我们恐怕就难以用它来理解现实，也许就需要换一个模型来解释“为什么自然资源繁荣可能对一个国家是件坏事情”。

例如，也许有另一个更好的模型：它描述了自然资源带来的财政收入如何激发了相互竞争的精英之间的冲突，造成内部争斗与不稳定。在这种情况下，因果机制是截然不同的，但新机制仍然需要验证。

03.

第3步：验证模型的直接结果

定义：许多模型就是人们为了解释常见的现象而构建的，所以，从模型中推导出来的直接结果，必然与现实相符。

案例：一些经济学家转向“田野实验”，即通过类似于社会学和人类学家进行田野调查的方法一样，经济学家通过与地方组织合作，随机地把人或社群分为“实验组”和“对照组”，然后观察实验所要验证的具体模型的预测是否与现实中的结果相符。

墨西哥在1997年启动的一项减贫项目（Progresa，后改名为Prospera）中就使用了田野实验的方法来测试政策效果。该项目旨在通过转移支付的方式提高贫困家庭子女的上学率，规定贫困家庭只要让子女上学并定期接受健康体检，就能获得收入补助。

参与并设计该项目的经济学家圣地亚哥·莱维设计了一个检验政策有效性的实验。他随机挑选了在该项目早期就参与其中的不同社群，分别建立了实验组和对照组。这样一来，两组实验结果的差异就可以归因于Progresa 的影响。后续的评估发现， Progresa使生活在贫困线以下的人数减少了10%, 使男孩的中学入学率上升了8% 女孩的上升了14%, 使幼童的疾病发生率降低了约12％。这些积极效果证明该项目的设计思维是对的。

建议：还有一些模型使用了一些源自理论或数学的基本建模要素，它们也许在数学上很精妙，并与时下流行的建模惯例相符，但并不因此而必然更有用。

为了让模型变得更易处理，经济学家往往会忽略很多现实的重要特征。具体而言，他们会假设劳动力、资本和商品市场的不完美和摩擦是不存在的。经济的周期波动被归因于科技和消费者偏好受到模糊的外部“冲击”。在他们看来，失业者不是想找却找不到工作的人，而是代表了劳动者在闲暇与工作之间做出的最优权衡。也许毫不奇怪的是，这些模型在预测通胀、增长率等重要宏观经济变量方面表现很差。另外，学者对特定建模方式（特定理论）的依恋，如理性、前瞻性的个人与运转良好的市场等，经常使他们忽视模型与现实的明显冲突。 

04.

第4步：验证模型的“附带结果”

定义：运用模型的一个显著好处是，除了最初的观察或促使人们建模的问题之外，模型还能得出各种各样的其他结果。这些附带结果为正确选择模型提供了进一步的工具，它们使我们的研究能从归纳分析回到演绎分析。

案例：耶鲁大学政治学家戴维·卡梅伦(David Cameron) 发现，在部分国家或地区，尤其是经济合作与发展组织(OECD) 的成员国，国际贸易占经济比重更大的国家有更大的公共部门。20 世纪90 年代中期，丹尼关注到了这一当时经济学界关注甚少的经验现象，发现几乎全球所有国家都是如此（限于有必需的相关数据的国家）。

问题在于，这其中的原因是什么。卡梅伦提出的假说是，公共开支可提供社会保障和稳定机制，因而可以起到缓冲作用，否则经济就不得不承受大量的外部冲击。相关证据显然与这一解释相符。

归纳就到这里。但我们还可以把这个假说再推演一步，探询它对现实还具有哪些意义。这就是演绎阶段的开始。如果卡梅伦的假设是对的，那么经分析，公共部门的规模将会对经济波动程度表现得极为敏感，而不仅仅是受国际贸易影响。基于这一推论，可以再形成一个更精致的假说，并可用数据来检验。我进行了经验检验，考察了外部贸易条件（全球市场上的出口和进口价格）造成的波动所带来的影响，结果与假设相符。我的结论是，认为大规模的公共部门是为了对冲风险的模型对这一现象有很强的解释力。

节选并部分重述自：

【土】丹尼·罗德里克，《经济学规则》，刘波译，北京：中信出版社，2017年，第95-112页。