计量经济学应用研究的可信性革命
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ν
， ν∈
， t = 1， 2， … ｝ 的一个实现， 概率 测 度 P 0 提 供 了 对 序 列 Z 的 随 机 行 为 的 完 全 描 述， 因此被
认为是真实的数据生成机制， 即最 一 般 意 义 上 的 DGP 。 正 是 由 于 P 0 未 知， 才 产 生 建 模、 估计和推 断问题， 如果我们可以得到 Z 的一个实现， 就可能从 Z 中推断 P 0 。 因此， 计量经济模型建模的首要 含义是从现实经济世界到概率空间的映射 。 由于概率空间（ Ω ， ，P 0 ） 过于抽象， 并不能为我们提供一个足 够 灵 活 的 框 架 用 于 对 随 机 经 济 — — 概率模型 。 从实际角度看， 需要将概率空间映射到更灵活的概念 — 我们只能得到有 现象的建模，
νn
｝， 称之为参数化概率模型， 其中 θ 为未知参数向量 。
随机过程最重要的特性是统计特性， 它刻画了随机过程的本质， 因而可以从偶然性中揭示出必 然性 。 多维联合分布（ 密 度 ） 函 数 是 随 机 过 程 统 计 特 性 最 完 善 的 描 述 。 随 机 过 程 { Z t } 的 分 布 （ 密 度） 函数是既包括变量关系又包括样本点关系的高维联合分布函数 ， 要从中得出具体可 用 的 模 型， Y t ' ） ' 以及一系列的约化 。 例如， 往 往需要对向量 Z t （ 假定 v × 1 维） 进行分块 Z t = （ X t ' ， 把对联合分 进而约化为 对 条 件 期 望 建 模， 这 就 是 总 体 回 归 模 型； 其 中 Y t 是 l 布的建模约化为对条件分布建模， × 1 维的被解释变量， X t 是（ v － l ） × 1 维的解释变量 。 计量经济模型就是使用经济和统计假定从联 1994 ； Reis and Wolak ， 2007 ） 。 合分布（ 密度） 中识别出经济定量关系（ White ， 综合上述， 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 — — 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 ” 射— 这 一 过 程。把 随 机 因 素 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 规律化， 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 。 揭示变量之间的经济关系是建立计量经济模型的主要 目 的， 需要基于观测到的信息资料推断 结果 。 问题在于， 我们所观测到的数据， 是从某个可能的假 设 或 原 因 的 集 合 中 所 导 致 的 结 果， 也就 是说， 数据和假设之间缺乏一一对 应 的 关 系， 由此产生的新知识（ 推断结论） 是一种带有不确定性 的知识 。 这种精确性的缺乏成为归纳推理系统化的最大障碍 。 20 世纪初， 统计学家提出的一种有 Rao （ 2004 ） 将其总结为以下的逻辑方程： 关新知识产生的方式有效地解决了这个问题， 不确定的知识 + 所含不确定性度量的知识 = 有用的知识 在形成新的具有不确定性的知识时， 对其存在错误的可能性进行度量是一种理性选择， 由这种 逻辑过程产生的知识才能够用于解释现实并指导实践 。 计量 经 济 分 析 中， 无论是参数估计还是假 设检验， 都是基于一个样本得到的结论， 但处理方式遵循了上述逻辑方程所强调的有关不确定知识 的产生方式， 这种处理最终通过分布来实现 。 因此， 计量经 济 模 型 只 有 包 含 随 机 性 设 定， 才能在经 济关系的检验中包含对自身置信度的有效度量， 从而实现对客观经济现象随机性的有效驾驭 。 122
王美今 、 林建浩： 计量经济学应用研究的可信性革命
计量经济学应用研究的可信性革命
王美今 林建浩
*
内容提要： 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 数学在实证研究中的科学结合 。 本文基 于 国 际 计 量 经 济 学 界 对 可 信 性 问 题 的 三 次 计学 、 大讨论取得的重要进展， 厘清了计量经济学探索客观经济世界过程的本质特征； 进而针对 应用研究中存在的滥用和错用现象， 从计量经济模型的随机性设定 、 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阐述计量经济学应用研究的可靠性来 源 。 我国计量经济学的应用研究面临进一步 提 高 可 信 性 的 重 要 问 题， 需要全面吸收和借 鉴国际计量经济学界对于可信性问题的成果， 改变研究模式和教学模式 。 关键词： 可信性革命 随机性设定 因果效应识别 统计适切性
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王美今 、 林建浩： 计量经济学应用研究的可信性革命
概率论方法运用的必然性； 文中把随机性作为一条规律引入模型， 用概率分布及其特征值来描述客 观经济现象的变动规律， 尤其是引入联合分布来刻画相互依 存 、 同 时 确 定 的 变 量 的 变 动 关 系， 使得 利 用 20 世 纪 初 统 计 学 的 随机性设定成为计量模型不可或缺的重要部分； 进而在 概 率 论 的 基 础 上， ， 最新成果建立起计量经济学的 基 本 框 架 。 因 此， 该 文 被 誉 为 计 量 经 济 学 的“南 十 字 星 座 ” 开启了 2005 ） ， Haavelmo 也因此获得 1989 年的诺贝尔经济学奖 。 此后， 计量经济学的现代之门（ Hoover ， 计 量经济学家对计量模型描述客观经济现象的本质特征有了清晰的认识 ， 本文阐述如下 。 （ 一） 计量经济学探索客观经济世界的本质特征 经济现象（ 体现为观测数据） 是定义于一个完备概率空间（ Ω ， ，P 0 ） 的随机过程 Z ≡ ｛ Z t ∶ Ω →
二、 计量经济学对客观经济现实的探索过程
1995 ） ： 现 实 经 济 世 界 中 存 在 着 某 种 具 有 规 现代经济学研究建立的基 本 假 设 前 提 是 （ Hendry ， 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 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 些规律性是可以测度的， 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 。 Haavelmo （ 1944 ） 澄清了计量经济学研究对象的特殊矛 盾 性， 认为经济规律的特有性质决定着
* hzcg9 @ 126. com 。 本 文 获 得 王美今 、 林建浩， 中山大学岭南学院， 邮政编码： 510275 ， 电子信箱： lnswmj@ mail． sysu． edu． cn ，
广东省自然科学基金项目（ 10151027501000103 ） 与广东省研究生示范课程建设项目 （ 10SFKC02 ） 的 资 助 。 作 者 特 别 感 谢 匿 名 审 稿 “2011 计量经济学高级学术研讨会（ 广州 ） ” “2011 数 量 经 济 学 前 沿 国 际 学 术 研 讨 感谢 以及 人有关本文理论观点提炼的宝贵意见， 会（ 上海） ” 与会学者的建议 。 当然， 文责自负 。 ① 目前国内约定俗成将实证研究等同于经验研究， 同时本文所说经验研究局限以计量经 济 模 型 为 工 具 ， 因 此， 实证研究、 经 验研究以及计量经济学应用研究在本文是同义的 。
一、 引言： “经验研究可信性 ” 的三次大讨论
在我国， 经过 30 年的发展， 计量经济学模型已经 成 为 经 济 理 论 研 究 和 实 际 经 济 分 析 一 种 主 流
① 与此同时， 人们对于计量经 济 学 模 型 方 法 产 生 了 不 同 的 甚 至 是 相 反 的 评 价， 究其原 的实证方法 。
120
2012 年第 2 期
成方式， 而且逐渐成为经济学主流的经验研究方法 。 1980 年代初， 众多学者的反思掀起了有关经验研究可信性问题的第二次大讨论 。 Sims （ 1980 ） 对当时的大型宏观计量经济模型所施加的外部约束条件的可靠 性 提 出 质 疑 ， 认为这些不现实的约 进而建议使用更少约束条件的 VAR 建模策略 。 该模型已被 束条件将导致不可靠的政策分析结论， 研究者和政策制定者所广泛采用， 主要用于分析经济如何受到经 济 政 策 临 时 性 变 化 和 其 他 因 素 的 Sims 也因此获得 2011 年诺 贝 尔 经 济 学 奖 。 Hendry （ 1980 ） 就 计 量 经 济 学 的 应 用 沦 为 炼 金 术 影响， 。 问题展开尖 锐 的 批 判， 提 出 让 经 验 研 究 走 向 科 学 的 一 条 金 科 玉 律 就 是“检 验 、 检 验、 再检验” Leamer （ 1983 ） 一文则指出回归分析中模型假定以及控制变量选择的随 意 性 导 致 的 结 果 脆 弱 性 ， 由 此提倡应该进行回归模型的敏感性分析 。 Black （ 1982 ） 以 及 Pratt ＆ Schlaifer （ 1984 ） 对 应 用 研 究 者 将回归模型中的相关关系错误推广至因果关系提出批判， 同时对两者的区别进行了详细的论述 。 面对第二次讨论中出现的难题， 计量经济学家提出 了 各 种 建 模 思 想 、 估 计 量 以 及 检 验 统 计 量， 理论计量进入百花齐放的阶段； 然而， 理论计量研究与经验研 究 之 间 的 裂 缝 反 而 扩 大 了， 理论计量 2001 ） 。 为此， 应用计量则在某些领域变得越来越简单（ Heckman ， 进入新世纪以来， 以 越来越复杂， Journal of Econometrics 百期纪念专刊对计量经济学方法论 、 模型方法发展 的 总 结 为 开 端， 以重要学 术期刊的专刊 ① 为阵地， 计量经济学界掀起了对经验研究可信性的第三次大讨论， 并形成了模型设 定的统计适切性和因果关系的有效识别两大核心议题 。 纵观三次大讨论， 可信性革命的核心问题在于实现 经 济 理 论 、 统 计 学、 数学在计量经济学应用 解决了计量经济学的概 研究中的科学结合 。 第一次大讨论主要关注经济理论与数学 的 结 合 问 题， 率论基础问题， 同时确立了凯恩斯宏观经济理论在模型设定 中 的 导 向 作 用 。 第 二 次 大 讨 论 突 出 了 数据与模型的结合问题， 在宏观实证领域摈弃了模型设定的经济理论导向， 确立了数据关系的导向 本质上是试 作用 。 第三次大讨论强调了模型设定的统计适切性问题和因 果 关 系 的 有 效 识 别 问 题 ， 图实现经济理论导向和数据关系导向的综合， 向实现经济理 论 、 统 计 学、 数学的科学结合迈出了坚 实的一步 。 当前， 中国计量经济学正处于迈向国际化和规范化的新阶段， 面临着与国外先进水平的实质性 这其中的一个关键问题就是提高应用研究的可信性 。 如 何 借 鉴 国 际 经 济 学 界 对 于 经 验 研 究 接轨， 这也是我国计 量 经 济 学 基 本 理 论 研 究 延 续 和 深 可信性问题的研究成果应成为我们的着力点之一， 入的需要 。 为此， 本文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， 以期抛砖引玉， 达到对计量经济学应用研究的正本清源 。
因部分来自于计量经济学模型方法 本 身， 更多地来自于计量经济学模型的应用研究 （ 李子奈和齐 2010a ） 。 一部分研究者由于不了解计量模型方法具体的应用背景和适用条件 ， 良书， 陷入一种滥用 一项实证研究从计量经济模型的设定开 始， 一 直 到 模 型 的 估 计、 检 验、 评 价 和 解 释， 和错用的误区， 2008 ） 以及李子奈和齐良书 随意性和错误随处可见 。 针对这一现象， 洪永淼（ 2007 ） 、 李子奈 （ 2007 ， （ 2010a ， 2010b ） 联系我国实际， 从计量经济学在现代经济学中的地位 、 作用和局限 性 以 及 其 哲 学 基 础、 经济学基础 、 模型设定问题等角度对计量经济学的方法论进行了奠基性的研究 。 计量经济学作为一门独立的经济学分支学科， 其区 别 于 其 他 相 关 学 科 的 本 质 特 征 是 什 么？ 计 量经济学应用研究的科学性和可靠性如何保证？ 这些问题引发了国际计量经济学界三次集中的大 （ Angrist and Pischke ， 2010 ） 蔚 然 成 风 。 第 一 次 大 讨 论 始 于 著 讨论， 一场经验研究的“可 信 性 革 命 ” （ Keynes ， 1939 ， 1940 ； Tinbergen ， 1940 ） ， 名的“凯恩斯 — 丁伯根之争 ” 凯恩斯认为丁伯根所用的多元 ， 回归分析是一种“巫术 ” 计量经济学作 为“统 计 炼 金 术 ” 的分支还远未成熟到足以成为科学的分 支 。 凯恩斯反对使用概率论， 而丁伯根使用的“回归 ” 却未能利用概率论的原理很好地解释估计结 果， 当时的经济学经验研究陷入困难 丛 生 的 境 地 。 最 后 这 场 争 论 以 Haavelmo （ 1944） 《计 量 经 济 学 中的概率论方法 》 一文的发表而告结束， 该文为经济学中的概率论思想正名， 在概率论的 基 础 上 建 立起统一的计量经济学基本框架 。 自此， 计量经济学不仅改变 了 人 们 关 于 客 观 经 济 世 界 知 识 的 形
Journal of Econometrics 第 143 期 、 Econometric Theory 20 周 年 纪 念 专 刊 、 相关专刊 包 括 Journal of Econometrics 第 136 期 、
①
Biblioteka Baidu
Journal of Economic Perspectives 第 24 期等 。
n …， Z n ' ） ' 的一个实现 z n ， 限序列 Z = （ Z 1 ' ， 即样本容量为 n 的抽样 。 生成容量为 n 的样本的随机过
z θ∈ Θ， 程可由其分布完全刻画 。 进一步定义分布函数和密度函数的参数化形式为 Φ F = ｛ F （ z ； θ ） ， ∈
νn
｝ 和 Φ f = ｛ f（ z； θ） ， z∈ θ∈ Θ ，
， ν∈
， t = 1， 2， … ｝ 的一个实现， 概率 测 度 P 0 提 供 了 对 序 列 Z 的 随 机 行 为 的 完 全 描 述， 因此被
认为是真实的数据生成机制， 即最 一 般 意 义 上 的 DGP 。 正 是 由 于 P 0 未 知， 才 产 生 建 模、 估计和推 断问题， 如果我们可以得到 Z 的一个实现， 就可能从 Z 中推断 P 0 。 因此， 计量经济模型建模的首要 含义是从现实经济世界到概率空间的映射 。 由于概率空间（ Ω ， ，P 0 ） 过于抽象， 并不能为我们提供一个足 够 灵 活 的 框 架 用 于 对 随 机 经 济 — — 概率模型 。 从实际角度看， 需要将概率空间映射到更灵活的概念 — 我们只能得到有 现象的建模，
νn
｝， 称之为参数化概率模型， 其中 θ 为未知参数向量 。
随机过程最重要的特性是统计特性， 它刻画了随机过程的本质， 因而可以从偶然性中揭示出必 然性 。 多维联合分布（ 密 度 ） 函 数 是 随 机 过 程 统 计 特 性 最 完 善 的 描 述 。 随 机 过 程 { Z t } 的 分 布 （ 密 度） 函数是既包括变量关系又包括样本点关系的高维联合分布函数 ， 要从中得出具体可 用 的 模 型， Y t ' ） ' 以及一系列的约化 。 例如， 往 往需要对向量 Z t （ 假定 v × 1 维） 进行分块 Z t = （ X t ' ， 把对联合分 进而约化为 对 条 件 期 望 建 模， 这 就 是 总 体 回 归 模 型； 其 中 Y t 是 l 布的建模约化为对条件分布建模， × 1 维的被解释变量， X t 是（ v － l ） × 1 维的解释变量 。 计量经济模型就是使用经济和统计假定从联 1994 ； Reis and Wolak ， 2007 ） 。 合分布（ 密度） 中识别出经济定量关系（ White ， 综合上述， 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 — — 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 ” 射— 这 一 过 程。把 随 机 因 素 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 规律化， 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 。 揭示变量之间的经济关系是建立计量经济模型的主要 目 的， 需要基于观测到的信息资料推断 结果 。 问题在于， 我们所观测到的数据， 是从某个可能的假 设 或 原 因 的 集 合 中 所 导 致 的 结 果， 也就 是说， 数据和假设之间缺乏一一对 应 的 关 系， 由此产生的新知识（ 推断结论） 是一种带有不确定性 的知识 。 这种精确性的缺乏成为归纳推理系统化的最大障碍 。 20 世纪初， 统计学家提出的一种有 Rao （ 2004 ） 将其总结为以下的逻辑方程： 关新知识产生的方式有效地解决了这个问题， 不确定的知识 + 所含不确定性度量的知识 = 有用的知识 在形成新的具有不确定性的知识时， 对其存在错误的可能性进行度量是一种理性选择， 由这种 逻辑过程产生的知识才能够用于解释现实并指导实践 。 计量 经 济 分 析 中， 无论是参数估计还是假 设检验， 都是基于一个样本得到的结论， 但处理方式遵循了上述逻辑方程所强调的有关不确定知识 的产生方式， 这种处理最终通过分布来实现 。 因此， 计量经 济 模 型 只 有 包 含 随 机 性 设 定， 才能在经 济关系的检验中包含对自身置信度的有效度量， 从而实现对客观经济现象随机性的有效驾驭 。 122
王美今 、 林建浩： 计量经济学应用研究的可信性革命
计量经济学应用研究的可信性革命
王美今 林建浩
*
内容提要： 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 数学在实证研究中的科学结合 。 本文基 于 国 际 计 量 经 济 学 界 对 可 信 性 问 题 的 三 次 计学 、 大讨论取得的重要进展， 厘清了计量经济学探索客观经济世界过程的本质特征； 进而针对 应用研究中存在的滥用和错用现象， 从计量经济模型的随机性设定 、 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阐述计量经济学应用研究的可靠性来 源 。 我国计量经济学的应用研究面临进一步 提 高 可 信 性 的 重 要 问 题， 需要全面吸收和借 鉴国际计量经济学界对于可信性问题的成果， 改变研究模式和教学模式 。 关键词： 可信性革命 随机性设定 因果效应识别 统计适切性
121
王美今 、 林建浩： 计量经济学应用研究的可信性革命
概率论方法运用的必然性； 文中把随机性作为一条规律引入模型， 用概率分布及其特征值来描述客 观经济现象的变动规律， 尤其是引入联合分布来刻画相互依 存 、 同 时 确 定 的 变 量 的 变 动 关 系， 使得 利 用 20 世 纪 初 统 计 学 的 随机性设定成为计量模型不可或缺的重要部分； 进而在 概 率 论 的 基 础 上， ， 最新成果建立起计量经济学的 基 本 框 架 。 因 此， 该 文 被 誉 为 计 量 经 济 学 的“南 十 字 星 座 ” 开启了 2005 ） ， Haavelmo 也因此获得 1989 年的诺贝尔经济学奖 。 此后， 计量经济学的现代之门（ Hoover ， 计 量经济学家对计量模型描述客观经济现象的本质特征有了清晰的认识 ， 本文阐述如下 。 （ 一） 计量经济学探索客观经济世界的本质特征 经济现象（ 体现为观测数据） 是定义于一个完备概率空间（ Ω ， ，P 0 ） 的随机过程 Z ≡ ｛ Z t ∶ Ω →
二、 计量经济学对客观经济现实的探索过程
1995 ） ： 现 实 经 济 世 界 中 存 在 着 某 种 具 有 规 现代经济学研究建立的基 本 假 设 前 提 是 （ Hendry ， 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 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 些规律性是可以测度的， 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 。 Haavelmo （ 1944 ） 澄清了计量经济学研究对象的特殊矛 盾 性， 认为经济规律的特有性质决定着
* hzcg9 @ 126. com 。 本 文 获 得 王美今 、 林建浩， 中山大学岭南学院， 邮政编码： 510275 ， 电子信箱： lnswmj@ mail． sysu． edu． cn ，
广东省自然科学基金项目（ 10151027501000103 ） 与广东省研究生示范课程建设项目 （ 10SFKC02 ） 的 资 助 。 作 者 特 别 感 谢 匿 名 审 稿 “2011 计量经济学高级学术研讨会（ 广州 ） ” “2011 数 量 经 济 学 前 沿 国 际 学 术 研 讨 感谢 以及 人有关本文理论观点提炼的宝贵意见， 会（ 上海） ” 与会学者的建议 。 当然， 文责自负 。 ① 目前国内约定俗成将实证研究等同于经验研究， 同时本文所说经验研究局限以计量经 济 模 型 为 工 具 ， 因 此， 实证研究、 经 验研究以及计量经济学应用研究在本文是同义的 。
一、 引言： “经验研究可信性 ” 的三次大讨论
在我国， 经过 30 年的发展， 计量经济学模型已经 成 为 经 济 理 论 研 究 和 实 际 经 济 分 析 一 种 主 流
① 与此同时， 人们对于计量经 济 学 模 型 方 法 产 生 了 不 同 的 甚 至 是 相 反 的 评 价， 究其原 的实证方法 。
120
2012 年第 2 期
成方式， 而且逐渐成为经济学主流的经验研究方法 。 1980 年代初， 众多学者的反思掀起了有关经验研究可信性问题的第二次大讨论 。 Sims （ 1980 ） 对当时的大型宏观计量经济模型所施加的外部约束条件的可靠 性 提 出 质 疑 ， 认为这些不现实的约 进而建议使用更少约束条件的 VAR 建模策略 。 该模型已被 束条件将导致不可靠的政策分析结论， 研究者和政策制定者所广泛采用， 主要用于分析经济如何受到经 济 政 策 临 时 性 变 化 和 其 他 因 素 的 Sims 也因此获得 2011 年诺 贝 尔 经 济 学 奖 。 Hendry （ 1980 ） 就 计 量 经 济 学 的 应 用 沦 为 炼 金 术 影响， 。 问题展开尖 锐 的 批 判， 提 出 让 经 验 研 究 走 向 科 学 的 一 条 金 科 玉 律 就 是“检 验 、 检 验、 再检验” Leamer （ 1983 ） 一文则指出回归分析中模型假定以及控制变量选择的随 意 性 导 致 的 结 果 脆 弱 性 ， 由 此提倡应该进行回归模型的敏感性分析 。 Black （ 1982 ） 以 及 Pratt ＆ Schlaifer （ 1984 ） 对 应 用 研 究 者 将回归模型中的相关关系错误推广至因果关系提出批判， 同时对两者的区别进行了详细的论述 。 面对第二次讨论中出现的难题， 计量经济学家提出 了 各 种 建 模 思 想 、 估 计 量 以 及 检 验 统 计 量， 理论计量进入百花齐放的阶段； 然而， 理论计量研究与经验研 究 之 间 的 裂 缝 反 而 扩 大 了， 理论计量 2001 ） 。 为此， 应用计量则在某些领域变得越来越简单（ Heckman ， 进入新世纪以来， 以 越来越复杂， Journal of Econometrics 百期纪念专刊对计量经济学方法论 、 模型方法发展 的 总 结 为 开 端， 以重要学 术期刊的专刊 ① 为阵地， 计量经济学界掀起了对经验研究可信性的第三次大讨论， 并形成了模型设 定的统计适切性和因果关系的有效识别两大核心议题 。 纵观三次大讨论， 可信性革命的核心问题在于实现 经 济 理 论 、 统 计 学、 数学在计量经济学应用 解决了计量经济学的概 研究中的科学结合 。 第一次大讨论主要关注经济理论与数学 的 结 合 问 题， 率论基础问题， 同时确立了凯恩斯宏观经济理论在模型设定 中 的 导 向 作 用 。 第 二 次 大 讨 论 突 出 了 数据与模型的结合问题， 在宏观实证领域摈弃了模型设定的经济理论导向， 确立了数据关系的导向 本质上是试 作用 。 第三次大讨论强调了模型设定的统计适切性问题和因 果 关 系 的 有 效 识 别 问 题 ， 图实现经济理论导向和数据关系导向的综合， 向实现经济理 论 、 统 计 学、 数学的科学结合迈出了坚 实的一步 。 当前， 中国计量经济学正处于迈向国际化和规范化的新阶段， 面临着与国外先进水平的实质性 这其中的一个关键问题就是提高应用研究的可信性 。 如 何 借 鉴 国 际 经 济 学 界 对 于 经 验 研 究 接轨， 这也是我国计 量 经 济 学 基 本 理 论 研 究 延 续 和 深 可信性问题的研究成果应成为我们的着力点之一， 入的需要 。 为此， 本文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， 以期抛砖引玉， 达到对计量经济学应用研究的正本清源 。
因部分来自于计量经济学模型方法 本 身， 更多地来自于计量经济学模型的应用研究 （ 李子奈和齐 2010a ） 。 一部分研究者由于不了解计量模型方法具体的应用背景和适用条件 ， 良书， 陷入一种滥用 一项实证研究从计量经济模型的设定开 始， 一 直 到 模 型 的 估 计、 检 验、 评 价 和 解 释， 和错用的误区， 2008 ） 以及李子奈和齐良书 随意性和错误随处可见 。 针对这一现象， 洪永淼（ 2007 ） 、 李子奈 （ 2007 ， （ 2010a ， 2010b ） 联系我国实际， 从计量经济学在现代经济学中的地位 、 作用和局限 性 以 及 其 哲 学 基 础、 经济学基础 、 模型设定问题等角度对计量经济学的方法论进行了奠基性的研究 。 计量经济学作为一门独立的经济学分支学科， 其区 别 于 其 他 相 关 学 科 的 本 质 特 征 是 什 么？ 计 量经济学应用研究的科学性和可靠性如何保证？ 这些问题引发了国际计量经济学界三次集中的大 （ Angrist and Pischke ， 2010 ） 蔚 然 成 风 。 第 一 次 大 讨 论 始 于 著 讨论， 一场经验研究的“可 信 性 革 命 ” （ Keynes ， 1939 ， 1940 ； Tinbergen ， 1940 ） ， 名的“凯恩斯 — 丁伯根之争 ” 凯恩斯认为丁伯根所用的多元 ， 回归分析是一种“巫术 ” 计量经济学作 为“统 计 炼 金 术 ” 的分支还远未成熟到足以成为科学的分 支 。 凯恩斯反对使用概率论， 而丁伯根使用的“回归 ” 却未能利用概率论的原理很好地解释估计结 果， 当时的经济学经验研究陷入困难 丛 生 的 境 地 。 最 后 这 场 争 论 以 Haavelmo （ 1944） 《计 量 经 济 学 中的概率论方法 》 一文的发表而告结束， 该文为经济学中的概率论思想正名， 在概率论的 基 础 上 建 立起统一的计量经济学基本框架 。 自此， 计量经济学不仅改变 了 人 们 关 于 客 观 经 济 世 界 知 识 的 形
Journal of Econometrics 第 143 期 、 Econometric Theory 20 周 年 纪 念 专 刊 、 相关专刊 包 括 Journal of Econometrics 第 136 期 、
①
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Journal of Economic Perspectives 第 24 期等 。
n …， Z n ' ） ' 的一个实现 z n ， 限序列 Z = （ Z 1 ' ， 即样本容量为 n 的抽样 。 生成容量为 n 的样本的随机过
z θ∈ Θ， 程可由其分布完全刻画 。 进一步定义分布函数和密度函数的参数化形式为 Φ F = ｛ F （ z ； θ ） ， ∈
νn
｝ 和 Φ f = ｛ f（ z； θ） ， z∈ θ∈ Θ ，