多数时候大家谈到经济学首先都会想到《国富论》或者《资本论》这样出现在历史课本上的经济学名著。当然,在《国富论》之前就已经存在对经济问题的朴素讨论,比如古希腊古罗马时代的哲学家们就已经探讨过商品的价值是什么,中国汉代也有《盐铁论》这样的著作。在中世纪欧洲还出现了基督教经济学,神学家依照基督教的教义与经典对经济现象做出自己的解释。
15世纪末欧洲封建社会开始瓦解,资本主义萌芽兴起,国际贸易规模快速扩大。由于国际贸易的繁荣,人们开始注意到一些诸如国际贸易中的贵金属货币流通之类的问题,对此提出了采取行政手段干预等等主张,这类主张被概括为早期重商主义。到16世纪下半叶行政干预已经无法解决贸易与货币流通间的矛盾,人们开始具体的讨论贸易与货币间关系,对进口、出口等概念进行了普遍的探讨,这期间的讨论被概括为晚期重商主义。伴随资本主义的继续成长,到18世纪人们开始探讨生产与生产要素间的关系,其中主要讨论了农业生产中农民与土地之间的关系。因此这一时期对经济问题的讨论一般被称做重农主义。
18世纪后期,亚当·斯密通过《国富论》对当时已经被认识到的经济问题进行了较为完整的整理和说明并提出劳动价值论,因此《国富论》成为第一部系统讨论经济问题的著作,也被视作古典经济学的开端。在《国富论》之后,马尔萨斯于1798年出版了《人口原理》开始探讨经济成长问题,李嘉图于1817年出版《政治经济学及赋税原理》继承并发展了斯密的劳动价值论,并提出比较优位理论,一般认为李嘉图是古典经济学的完成者。此时的经济学已经整理出了一种由劳动创造价值,价值遵循某些规律通过交易流通的笼统观念。
在整个古典经济学时期欧洲先后经历了文艺复兴(14到16世纪)、地理大发现(15世纪到17世纪)、启蒙运动(17到18世纪)和第一次工业革命(18世纪60年代到19世纪40年代)。在15世纪初意大利威尼斯就出现了世界首家银行,17世纪初荷兰阿姆斯特丹成立了世界首家证券交易所。站在历史进程中看,这一段时间里的人口增加、技术进步让商品种类越来越多,生产环节越来越复杂,商业活动也日益繁复。在这个过程中经济现象与规律变得越来越难以简单的讨论和表述,需要设立专著由专人研究,由此出现了最初的经济学和经济学家。
在今天看来大多数古典经济学的研究内容是很好用数学描述的,但是到17世纪末数学家们才刚刚提出微积分的概念,微分学和积分学也还尚未完善,因此古典经济学更多的是对观察到的经济问题的语言记述与解答,这些文字是研究者对经济问题的理解和看法,因此对于同一个问题不同的研究者间经常会有不同的理解。
到19世纪以后,随着微积分的普及,经济学理论开始出现了新的变化。随着数学水平的提高,经济学家不再满足于对简单观察到的经济现象进行观点性的解释,而是希望利用数学工具构造系统的经济要素间关系,并通过数学关系导出经济现象。
首先微积分带来了边际的概念,人每多吃一个面包能增加多少效用,面包坊每多生产一个面包可以多赚多少钱,这些看似简单的问题在微积分出现之前实际上都是难以探讨的。得益于新的数学工具,经济学家可以从比以往更加微观的视角出发解释经济问题,因此经济学家依照经济活动的参与者把经济分成不同的要素,并从每个经济参与者的动机出发探讨经济问题。随着明确生产者和消费者的概念,供需关系开始成为经济学研究的重要内容。对面包的深入思考是一个例子可以说明微积分怎样帮助经济学家将经济活动进行分解。通过对经济活动的微分性质进行归纳整理快速提高了经济学家对经济的认识并迅速对经济理论进行了广泛的更新。
非常重要的一点是,文艺复兴时期的医生们把人的尸体切开以后所见即所得,只要医生们切开相当数量的尸体就能够得到一个相对可靠的对人体构造的认识。但经济学不同,得到微积分工具的经济学家能够把经济原理阐述的更细致深入,但经济学家并不能真的“看见”经济原理。因此微积分的使用虽然很大程度上对古典经济学的研究进行了规范纠正,并整理提出了更完善合理的经济理论,但本质上这些理论都是经济学家们的观点,而非基于科学研究方法得出的自然规律,这也是新古典时代经济学家们存在非常多且杂的争论与观点冲突的根本原因。
1890年马歇尔出版了新古典经济学的最重要著作《经济学原理》,基本完成了以“均衡”为核心的新古典经济学理论。在新古典经济学的基础上,经济学家们希望继续探索更复杂的经济现象,与此同时随着两次世界大战,经济危机和大萧条在世界各个国家反复出现,基于不同视角的观点争论越来越激烈。另一方面,数学、物理等其他学科都在飞速进步,很快新的理论工具就给经济学又带来了新变化。
1896年马歇尔在剑桥经济学会上发表了题为《经济学者的旧世代与新世代》的演讲,提出数量分析将是20世纪经济学者的主要工作。如果追溯统计思想在经济学中的使用,最早可以追溯到17世纪晚期的古典经济学著作《政治算术》。作者威廉·配第在书中提出要将一个主权国家视为一个生命体,像解剖一样对其进行分析,并依据现有国力对未来进行预测。但受当时数学方法的限制经济学还无法对这样的计量思想进行实质性的展开。
1911年欧文·费雪发表了著名的《货币购买力:与信贷、利息和危机的关联》一书,这本书首次利用统计数据对经济现象进行了理论的分析。在此之后很短的十几年里,大量使用统计学方法的经济研究问世,后来俄裔经济学家列昂季耶夫将这段时间称为计量经济学的启蒙运动时期。
以1914年发表的论文《小麦需求的弹力性》为例,作者首次使用统计数据对小麦的需求函数进行了统计推断,在这之前需求函数仅仅只作为一个数学的概念存在于纸面上,但统计方法的进步让经济学家观测到了存在于真实世界的需求函数。这期间最主要的三个计量经济学成就分别是对需求函数的计测、对边际效果的检验以及对景气循环的实证分析。从此经济学就不再是某个人的看法和观点的表述,转而成为基于统计数据的实证学科。
计量经济学经过十几年的快速发展,到1939年由美国企业家与经济学家考尔斯创建了考尔斯基金会,该基金会专门致力于使用数学和统计学进行经济学研究。在考尔斯基金会的推动下,计量经济学很快建立了相对完整的早期学科基础。当时的研究者认为经济关系不是严格的决定性关系,而是概率性关系;经济可以看作一种自律的相互依存关系,这样的关系根据构造方程式表示,其结构特征由结构参数表示。
但很快计量经济学的研究方法遭到了凯恩斯的严厉批判。凯恩斯指出当时的计量经济学模型很容易忽略经济的重要解释因素,例如技术革新、心理原因、期望等不可观测的变量;并且无法对动态的相互作用关系以及非线性参数进行研究,也无法准确分辨实证结果的经济意义与统计意义。凯恩斯认为计量专家只有在熟悉真实情况的前提下通过仔细的检查和判断才有可能得到可靠的统计结果,在这种情况下计量经济学就像依附于统计学的炼金术一样简陋。
凯恩斯的这一批判是非常正确且必要的。此后计量经济学一直努力解决凯恩斯所提出的诸多问题,例如内生性问题、自相关问题、非线性模型推定、动态模型推定等等,到20世纪中期计量经济学已经成为了复杂的现代学科。
伴随计量方法在经济学界的普及和流行,经济理论本身也仍在进步。1936年凯恩斯发表了著作《雇佣、利率与货币的一般理论》,提出了早期的宏观经济学思想。凯恩斯以前的新古典经济学以“均衡”为核心,更多讨论微观经济现象,并未对以国家为单位的复杂经济系统提出完备解释。凯恩斯通过将一个国家经济系统分割为商品市场、货币市场和劳动市场对宏观经济系统进行解释,提出了IS-LM模型。基于凯恩斯的宏观经济理论,诸如“乘数效应”、“流动性效应”等宏观经济现象都得以解释。
随着经济理论与计量工具的同时进步,以及战后控制论、信息论的广泛流行,经济学家开始具有更宏伟的野心,希望将复杂的经济系统数学化、实证化。到上世纪六七十年代,各国经济学家、政府部门以及央行开始如军备竞赛般构造极为复杂的系统经济模型。这一时期的经济模型往往由数百个构造方程式构成,极尽可能的考虑所有经济影响因素后通过这些复杂模型给出经济预测。但是这些复杂模型的实证结果往往不达预期,七十年代发达国家开始进入经济滞涨时期,基于凯恩斯学派的宏观经济计量模型纷纷崩溃。1976年,经济学家卢卡斯针对这样的“模型竞赛”提出了“卢卡斯批判”,指出复杂宏观模型失效的原因是没有充分考虑政策与景气变动会改变系统中个人的预期与行为。
70年代以后,经济学家们总结“卢卡斯批判”,将新古典经济学中的“均衡”思想融入宏观经济理论中。经过阿罗、德布鲁、萨金特等经济学家的研究逐渐在宏观经济学领域形成了今天较为流行的动态随机一般均衡理论。但经历2008年雷曼危机之后,动态随机一般均衡理论也再次受到了质疑与批判。
在计量经济学与宏观经济学跌宕发展的同时,出身新古典经济的现代微观经济理论在现实生活中显得更受欢迎。得益于冯·诺伊曼、摩根斯坦以及纳什等人创建的现代博弈论,微观经济学不再着眼于解释经济行为,转而开始尝试提出改造经济行为的方法论。到70年代以后随着机制设计理论的创立,群论、代数拓扑等现代数学工具被应用于微观经济学领域,其对个体行为的有力解释受到许多大企业的欢迎,例如东京大学的实证微观经济学教授渡边安虎曾长期被聘为亚马逊首席经济学家。因此现代微观经济学也被指责帮助企业制造出更为严重的价格歧视与消费者信息壁垒。
不论经济学的研究方法发生怎样的变化,经济本身终究是人与人之间行为的结果,是依托于个人、组织与社会的。站在今天这个时间点看,研究人本身仍然是非常困难的。因此与其他社会科学一样,即使经济学在数理化上走在一般社会科学的最前沿,经济学也仍然是一门相对年轻的学科。
回顾经济学的历史可以发现这门学科一直依赖数学、计算机等学科的进步为经济学提供更有效的研究工具。中科院院士陆汝钤在为周志华教授著名的“西瓜书”所作序中提到,“今天确有专家已经感受到深度学习的压力,指出统计学习正在被深度学习打压,正如我们早就看到的符号学习被统计学习所打压”。经济学理论体系在创立不到三百年的时间中所经历的正是从“符号学习”到“统计学习”的过程,面对正在普及的“深度学习”经济学理论会不会再次发生巨大变化谁也未可知,随着大数据的流行至少机器学习与深度学习在微观经济学领域的应用范围已经越来越大。
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