经济资料译丛 2014 年第 3 期 现代经济学的十个理解误区 * 康奈尔大学摇厦门大学摇洪永淼 当前我国经济持续发展, 处在市场化改革的攻坚阶段 由于理论突破和实践跨越的双重需要, 中国的经济学工作者们获得了前所未有的广阔发展空间 毫无疑问, 与发达市场经济国家相比, 中国的经济学无论在理论体系还

经济资料译丛 2014 年第 3 期 现代经济学的十个理解误区 * 康奈尔大学摇厦门大学摇洪永淼 当前我国经济持续发展, 处在市场化改革的攻坚阶段 由于理论突破和实践跨越的双重需要, 中国的经济学工作者们获得了前所未有的广阔发展空间 毫无疑问, 与发达市场经济国家相比, 中国的经济学无论在理论体系还是在研究方法上均存在较大的差距 中国的经济学界应该怎样才能快速追赶上先进思想并引领潮流? 该如何立足本土 研究国情 开拓创新? 这是经济学研究必须重视的问题 当然经济研究工具的选择也显得十分必要 当前, 中国经济发展面临着许多前所未有的新挑战, 特殊的国情也为中国经济学的发展提供了难得的机会和挑战 我国的经济学研究起步晚于市场经济发达国家, 因此在经济学研究中如何才能后来居上? 首先, 应该密切关注我国经济学发展中存在的一些问题 如理论体系 研究工具 研究方法的规范 创新等 但是, 目前经济学研究过程中存在许多误区, 只有从误区里先走出来, 走出困境, 才能朝着正确的方向前进 本文总结了十个误区, 以下一一分析 误区之一 : 经济学必须通俗易懂 在中国, 长期以来有一种流行的观点, 认为经济学必须通俗易懂 高深难懂的, 特别是那些大量使用高深数学的经济理论只不过是某些经济学家的故弄玄虚而已 似乎经济理论应该象民谣那样让人朗朗上口才达到经济学服务于社会的目的 首先应该承认, 经济学属于社会科学, 因而具有社会科学的共同特点 但是同时经济学又是社会科学当中最接近自然科学的, 因而又具有自然科学严谨的特点 现代经济是个复杂系统, 对复杂系统的研究需要复杂的分析工具与方法, 简单的方法已经不适用了 由于经济系统和研究方法的复杂性, 现代经济学家便有了明显的分工, 并且分工进一步细分, 因此也产生了在经济学领域内 隔行如隔山冶的现象 因此, 现代经济学的发展已经达到了这样一个阶段, 即没有经过系统专门训练的经济学家就没有办法看懂经济学期刊的学术论文 这种现象, 与物理学等其他自然科学是类似或一样的 如果要求经济学必须通俗易懂, 首先必须将分析工具或方法简化, 这样就没有办法对复杂的经济系统进行深入透彻的分析, 而只能停留于事物的表面现象, 不能深入了解规律本质及进行预测 我一直在思考这样一个问题, 物理学理论充满大量公式, 比经济学有过之而无不及, 但我从来没有听说过有人也要求物理学必须通俗易懂, 也从来没有听说过物理理论深奥难懂 ( 如爱因斯坦的相对论 ) 是物理学家在故弄玄虚 事实上, 要求经济学必须通俗易懂, 在一定程度上是将经济理论的专业性研究与经济知识普及化 大众化 实务化混为一谈了 列宁说过, 一个理论只有被广大群众掌握以后, 才能产生 * 作者获美国加州大学圣地亚哥校区经济学博士学位, 现任美国康奈尔大学经济系教授 厦门大学王亚南 经济研究院 (WISE) 及经济学院院长 作者电子邮箱 :yh20@ cornell. edu 97

Journal of Translation from Foreign Literature of Economics 最大的物质作用 经济理论也不例外, 特别是经济理论研究的是广大人民的经济活动, 与所有人密切相关 如果经济理论能够为广大人民所理解 所掌握, 那么这将极大地促进整个经济的高速 高效发展, 也能够提高每个人的生活质量与福祉 因此经济理论需要普及 但是这种普及不能替代专业化的经济研究, 这与医学知识的普及是一样的 如果一个社会能够普及医学养生知识, 那么整个社会大部分人的健康水平将大为提高, 但是这不能替代医生的作用和医学工作者对医学知识的探索 正如对爱滋病的预防及传染渠道的知识宣传普及, 并不能取代医学界对爱滋病疫苗和药物的研发一样 社会有一个合理的分工, 少数人进行更专业的研究, 使大多数人只要了解知识的普及就足够了 因此, 经济学是否需要通俗易懂, 需要视对象而定 对于初学者或者实际工作者, 如果只是想了解经济学的一般原理与理论, 通俗化 大众化的介绍与教学就可以达到目的 如果是想了解经济学理论研究的最前沿及最先进的研究方法, 则必须阅读经济学学术期刊的学术文章 这些文章都是深奥难懂的 记得我在中国人民大学 经济学培训中心 ( 也称 福特班爷 ) 冶学习期间, 对经济机制设计的文章感到深奥难懂, 就问来自斯坦福大学的任课教授, 需要多长时间的训练才能看得懂? 他简单回答说, 五年 很多年以后, 我才明白他是指必须经过经济学博士学习阶段 ( 在美国, 大约为五年 ) 的系统训练, 才能看得懂所学专业的学术论文 误区之二 : 现代经济学不适合指导中国经济实践, 西方经济模型不适合描述中国经济运行, 因为中国经济有西方经济没有的特殊性 摇摇这种论断的主要依据是中国经济体制与西方资本主义经济体制有本质上的区别 所谓西方经济理论, 实质上就是私有制市场经济理论 在计划经济时代, 市场经济理论确实不适合指导我们的经济活动, 因为经济实践者主要并不是也不用对市场价格的信号做出反应 市场这只 看不见的手冶给束缚住了, 不能发挥其应有的作用 比如, 在计划经济时代, 一个工厂生产什么 生产多少都由国家说了算, 厂长不用自己去找市场 找原材料, 不用担心自己亏损或盈利, 因为盈亏都由国家承担 但是, 经过三十年的改革开放, 中国经济走上了混合经济制度之路, 建立了以国有经济为主导 多种经济成分并存的社会主义市场经济制度, 市场机制深刻地影响着经济的每一个环节与每个方面, 如果还抱着现代经济理论不适合中国经济运行的观点, 势必导致很多偏颇 不管是私有制, 还是中国目前的混合经济制度, 都有一个共同点, 即都是通过市场机制进行生产 交换 分配与消费 而且, 即使在社会主义市场经济条件下, 经济实践者, 无论是公有制企业的法人代表, 或者私有企业主, 还是消费者个人, 均有各自不同的利益, 都是在维护自身所代表的利益前提下, 根据市场价格信号, 进行经济活动 所以, 在目前这种市场经济制度下, 西方市场经济理论或者现代经济学有相当部分可以用来借鉴并指导中国的市场经济建设, 深化经济改革 例如 : 在全球经济一体化条件下, 在国与国经济交往时如何维护中国的自身利益? 在充满风险的国际市场上, 如何利用金融衍生产品规避风险? 在发展中国金融市场的过程中, 如何在金融监管与金融开放之间找到最佳平衡点? 在国企改革过程中, 如何应用委托 代理理论与信息经济学维护国家利益? 这些根本性或非常重要的经济问题, 均可以从现代市场经济理论中得到有益的启示 现代经济理论是建立在一定的假设前提基础上的 诚然, 现代经济学的一些理论, 由于其假设前提与中国实际相差甚远, 可能不适用于中国经济问题的研究, 但具体哪些理论不适用, 必须具体问题具体分析 中国经济有西方经济所没有的特殊性, 但共性寓于个性之中, 我们所 98

经济资料译丛 2014 年第 3 期 观察到的中国各种经济现象都是一般经济规律在中国特定条件下的具体表现 中国经济学家在相当长一段时间的主要任务, 是运用现代经济学先进的理论与研究方法, 从理论上解释中国经济现实并指导中国经济实践 在这一过程中, 必须吸收全世界包括西方发达国家在经济实践上的经验教训和经济理论上的所有合理成分, 为我所用 有一个研究令我至今还印象深刻, 这就是中国国企承包制的研究验证了信息经济学的正确性, 证明了西方经济理论 信息经济学在中国经济转型时期也是适用的 诚然, 有一些西方经济理论不能适用于中国经济问题的研究, 但具体哪些理论不适用, 必须具体问题具体分析, 既不要因为有若干个西方经济理论可适用于中国经济研究, 就全盘接受所有西方市场经济理论 ; 也不能因为有一些理论不适用于中国, 就全盘否定西方经济学的合理成分 我们的最终目标就是建立起具有自己特色的中国经济学的完整理论体系, 在这一过程中, 必须吸收全世界包括西方发达国家在经济实践和经济理论上所有的合理有用的成分, 为我所用, 然后超越别人 这时候有用的理论姓 社冶还是姓 资冶已显得不那么重要了 经济模型是现代经济学的基本表述形式与基本分析方法 这种分析方法也适合于中国经济研究 西方经济模型的研究起步比国内早, 发展相对成熟 在几十年前, 他们的经济模型有时候现在拿到国内来看, 也仍是很先进的 ; 他们能把制度 产权这些变量都量化, 这些都有不少借鉴之处 我们学习借鉴的是现代经济学先进的抽象思维与研究方法, 至于具体经济模型的前提假设条件 参数取值范围 解释变量数量的多少 函数形式等均有可能与西方经济模型不同 我们应借鉴其模型的理念, 并结合我国实际, 改选成适合我国国情的模型, 以为我所用 在对待国外经济理论与研究中国经济的关系上, 王亚南先生是他那个时代应用国外先进经济理论来研究中国经济的典范 他的被称为 中国式的资本论冶的 中国经济原论 及回答了 李约瑟难题冶的 中国官僚政治研究, 是应用马克思政治经济学分析方法来研究中国经济的范本 误区之三 : 研究生培养教育应该是创造性研究的训练, 而不是应试教育 应试教育冶, 似乎早就成了众矢之的, 现在流行的是 素质教育冶 然而即使是素质教育, 也是在保证掌握好基础知识的前提下才能实施 研究生教育确实应该是培养创造性研究的专门人才, 但是这与考试教育并不矛盾 所谓应试教育, 主要是指核心课程的学习和考核 经济学的核心课程有大量的数学模型 数学推导, 因此数学基础比较差的人学起来比较吃力 为什么需要上这些课? 就是为学生奠定坚实的理论基础和分析方法, 学完这些课程以后, 学生才有今后进行他们所认为的创造性研究的理论基础和分析工具 这是建设任何一个学术大厦的基石 一个问题是, 可不可以不要上核心课程, 不要考试, 直接进行创造性研究? 如果目标是培养具有现代经济学素养的创造性经济学人才, 写出高质量的硕士 博士论文, 那么核心课程的系统训练是不可避免的 这是敲门砖, 现代经济学人才是不能用中国传统的私塾或是工匠学艺的方法, 即一个师傅带几个徒弟的办法来培养 基础核心课程的学习和考核是经济学研究生培养的关键, 核心课程应试教育当然是难免的而且是必需的 事实上, 单单学完宏观经济学 微观经济学与计量经济学这些基础核心课程, 要马上进行创造性学术研究是非常困难的 在国外, 学生上完基础核心课程以后, 一般还要上一些前沿课程, 这些前沿课程不是通过使用教科书, 而是阅读某个领域的经典文献与最新研究动态的文 99

Journal of Translation from Foreign Literature of Economics 献, 由任课教师讲授, 也可能由教师学生互相讨论 在中国, 这样的前沿专题课程很少 其实, 这是训练学生如何进行文献查阅 如何进行选题 如何进行学术研究的过程, 与基础核心课程的教学方法与要求有很大的不同 这样的课程, 不但不会妨碍学生从事创造性学术研究, 恰恰是帮助他们如何做研究 在中国有不少人, 包括职能管理部门, 常常将研究生所得学分, 看成与从事研究无关或对立, 其实是不了解基础核心课程与前沿专题课程之间的区别 误区之四 : 使用高深数学会妨碍经济思想的发挥 经济思想 (idea) 是做经济研究的必要条件 首先应该指出, 一个经济思想的产生, 通常并不是通过数学推导出来的 换言之, 数学推导通常不会产生新的经济思想 经济思想的火花, 通常是经过细心观察经济现象 阅读大量文献资料 长期思考 讨论 争论等, 才能产生出来, 而且产生的思想火花具有偶然性 比如, 有人是在经过很长一段时间的思考, 突然在某一天的睡梦中得到某一个想法的 但是数学在一个经济理论的形成过程中起着非常重要的作用 一个想法产生以后, 必须通过论证 提升 系统化才能最终成为一个理论 有很多想法似是而非, 需要严谨地识别真伪 还有很多想法均是在特定假设条件下才能够成立 列宁说过, 真理越过半步, 就会成为谬论 因此必须严格界定各种理论成立的前提条件 数学在这一过程中起着非常重要的作用 例如, 瓦尔拉斯 (Walras) 的一般均衡论, 假设在完全竞争条件下, 通过价格调节可以达到均衡状态, 这个理论的重要性是不言而喻的 但假设不等于理论 因为现实世界不是完美世界, 必须清楚经济系统是否真正存在一个均衡价格体系 最终这一个论证由阿罗 (Arrow) 和德布鲁 (Debreu) 通过运用数学上的不动点定理 (fixed point theorem) 完成, 从而真正让一般均衡论成为一个经济理论 并成为经济学理论体系的重要部分 有一年夏天 Clive Granger 访问上海时曾说过, 数学是一个信念 ( belief) 为什么这样说? 因为经济系统非常复杂, 要透过大量的 复杂的经济现象去看到本质的规律, 必须进行抽象的理性思维, 而数学正是抽象理性思维最佳的工具 经济学如此, 其他学科也如此 前不久一个搞音乐舞蹈的人告诉我, 他获得数学博士学位的这一经历对他的音乐创作很有帮助 虽然数学推导不能产生新的经济思想, 但是这并不意味着数学公式没有任何经济思想或含义 许多数学公式包含着极其丰富的经济含义 也就是说, 数学公式是经济思想的载体 这就象在物理学中, 数学公式大都可以赋予丰富的物理含义一样 我们现在举一个例子, 就是理性预期 (rational expectations) 学派的欧拉方程 (Eular equation), 这个方程包含很丰富的经济含义 理性预期学说是当代宏观经济学的核心基础 假设有一个代表性经济人, 他在第 t 时期消费额为 C t, 获得即时效用为 U(C t ) 这个消费者的目标是使一生的效用最大化, 即他将选择一条消费路径 ( 其实也是要决定投资路径 ) 使其一生期望效用最大化 如果用茁代表时间折现因子, 它将未来消费而获得的效用折算为效用的 现在值冶, 那么这个数学问题的一阶条件为 : 摇摇 E[ 茁 R t +1 U 忆 (C t +1 ) I t ] = U 忆 (C t ), 这里 R t +1 是从第 t 时期到第 t+1 时期的资产回报率, I t 是第 t 时期经济人做决策时所拥有的信息 这个一阶条件一般称为欧拉方程 欧拉方程有很丰富的经济含义, 它代表消费或投资达到了最佳配置状态 具体地说, 右边表示如果在第 t 时期将最后一单位货币用于消费时, 所得到的效用为 U 忆 (C t ) 另一方面, 如果在第 t 时间最后一单位货币不用于消费, 而是用于投资, 则从第 t 时期到第 t+1 时期资产回 100

经济资料译丛 2014 年第 3 期 报率为 R t +1 如果将这个 R t +1 用于消费, 则在第 t+1 时期, 所得的效用为 R t +1 U 忆 (C t +1 ) 由于 R t +1 是随机的, 经济人在第 t 时期做决策时不知道 R t +1, 因此必须使用期望值, 同时乘以茁, 将它折算为现在值 因此, 欧拉方程表示, 当消费与投资配置最优时, 经济人对最后一单位货币, 到底是用于消费或用于投资, 所得效用是相同时 如果右边大于左边, 意味着在第 t 时期消费不足, 需要增加消费 ; 如果右边小于左边, 意味着在第 t 时期投资不足 事实上, 在物理学上, 发射卫星或宇宙飞船的最佳运行轨道, 也是由欧拉方程来描述的 误区之五 : 学习经济理论只要掌握经济理论实质, 无须了解详细数学推导过程 如果只是想对经济理论有一个大概的了解, 而且时间有限, 那么详细的数学推导过程完全可以免去 但是, 如果想对经济理论有深刻的理解与掌握, 那么数学推导过程就显得非常重要 严格的数学推导, 可以让学生认识到某一经济理论得以成立的前提条件, 知道某一经济理论在什么条件下可以得到什么样的结论 同时, 在数学推导过程中, 假设条件 一阶条件 结论与推论常常可得到很好的经济学的解释, 这对深刻理解经济理论极有帮助 对今后立志从事现代经济学研究的学生来说, 数学推导过程本身是一种基本功训练, 只有通过这种训练才能掌握如何进行经济理论研究的钥匙, 尤其是教科书上的许多数学推导均是一些非常重要的经典性的数学方法, 非常具有启发性 经济学教科书里的这些数学推导是一种经济学的基础训练, 只有在认真掌握的前提下, 才能更透彻地了解经济学的严谨性, 为以后的深入研究奠定良好基础 在中国, 不少教师上课只介绍理论 思想, 不进行必要的数学推导 这种教学方法是有缺陷的, 特别是对培养学术型人才更是如此 ; 当然, 在进行数学推导时要给予经济学上的解释, 并举例说明, 以避免枯燥无味的数学证明 误区之六 : 数学和计量经济学均是数学工具, 在经济学研究过程中所起作用是一样的 摇摇在经济学研究中, 数学是经济学理论的最严谨的逻辑语言, 是经济学理论规范化的最重要标志 为什么需要数学? 任何一个理论要成为一门科学, 需要有两个条件 : 其一, 理论本身要有逻辑一致性 ; 其二, 理论和现实要有一致性 要保证一个理论本身的逻辑一致性, 即推导上没有自相矛盾, 数学是一个很理想的工具 因为它是最严谨的逻辑语言与工具 马克思说过, 任何理论如果达到可用数学表达的程度, 就意味着这一理论已达到相当成熟的阶段 在二十世纪, 数学在经济学中的应用非常广泛, 使得经济学这门学科的逻辑更严密, 表达更准确 但是数学并不能保证经济理论成为一门科学, 因为它不能保证理论与现实的一致性 一个理论, 如果建立在与现实相去甚远的假设基础之上, 那么这一理论就不可能解释现实和预测未来 要验证一个经济理论是否能够解释现实, 必须用计量经济学 计量经济学就是使用经济观测数据, 采用适合经济数据特点的统计方法, 估计 验证经济理论或经济模型, 解释现实经济现象的有效性 计量经济学是连结理论与现实的桥梁 经济学发展的历史可以看作是这么一个过程 : 在一定时期内, 某一经济理论与当时的经济现实相吻合, 即没有出现与现实相违背的情形, 这时理论可以解释当时的现实, 但是一段时间以后, 新的经济现象出现, 现有的经济学理论不能解释新的现象, 这时候就必须提出新的观点, 产生新的理论, 以解释新的现象 ( 如 101

Journal of Translation from Foreign Literature of Economics Phillips curve); 亦或是对旧现象提出新的理论解释 在这样一个经济理论发展过程中, 计量经济学起着数学无法替代的作用, 即它可以检验一个理论是否与当时的现实相一致, 数学是做不到这一点的 随着计量经济学的发展, 除可直接量化的因素外, 还可以把制度 法律 婚姻等纳入经济学研究中来 数学是一门纯理论的逻辑工具学科, 而计量经济学则扮演着不同的角色 它能运用数学工具, 并结合经济学理论知识来剖析现象, 得出更本质的结论, 并检验历史和预测未来 作为一种数量分析方法论, 计量经济学不是数学或统计学的一个分支或应用 正如计量经济学会创始人 Fisher 所说, 计量经济学的重要目标 是促进以定性与定量方法 经验实证与定量方法相结合的经济研究范式的发展 ; 促进在自然科学领域广泛使用的富有建设性的严格思维方式在经济学领域的应用 但是, 经济学的定量研究方法有很多方面, 任何单一方面均不能独自存在, 必须与计量经济学相结合 因此, 计量经济学不是经济统计学, 也不能等同于一般的经济理论 尽管这些理论中有一部分具有数量特征, 同时, 计量经济学也不是数学在经济学中的应用, 尽管这些理论中有相当一部分具有数理特征 实践证明, 统计学 经济理论 数学这三个要素是真正理解现代经济生活中数量关系的必要条件, 但不是充分条件 只有三个要素互相结合, 才能发挥各自的威力, 才构成了计量经济学 冶误区之七 : 计量经济学只是一门课程, 不是学科 在国内, 有种观点认为计量经济学只是一门课, 而不是一门学科 事实上, 计量经济学作为经济学的一个学科, 大约成形于上个世纪三十年代 那么, 什么是计量经济学呢? 简单地说, 计量经济学是基于经济观测数据, 采用适合于经济数据特点的统计科学的理论与方法, 估计经验模型并检验经济理论是否与观测数据相吻合 计量经济学是经济学研究的一个基本方法论, 已广泛用于经济学所有领域与分支 在经济研究中, 绝大部分的学术研究均是实证研究 ( empirical study), 均需要使用计量经济学 与自然科学不同, 现实的经济系统与观测到的经济数据具有非实验特点 我们不能象自然科学那样通过重复实验来验证不同的经济理论的有效性 因此, 计量经济学在经验研究中所起的作用, 变得更加独特与重要 比如说, 不同的研究人员使用不同的实证研究方法, 得到不同的结论, 到底哪一个理论是正确的呢? 在自然科学中, 这个问题可以通过重复实验给予回答 但在经济学中, 我们只能通过判断哪个研究人员所使用的计量经济学实证研究方法更好 更有一般性, 来判断他的结论更有科学性 鉴于计量经济学的重要作用, 当今世界上主要研究型大学经济学博士培养项目一般均将宏观经济学 微观经济学与计量经济学三个学科列为经济学理论核心课程系列 每一系列至少有两门课程, 甚至更多 在美国加州大学圣地亚哥校区, 计量经济学系列就包括六门课 ( 学季制 ), 需要整整三年才能修完 除了基础课程以外, 计量经济学还有不少分支, 如时间序列计量经济学 ( 主要用于宏观经济的实证分析 ) 微观计量经济学( 主要用于微观经济的实证研究 ) 金融计量经济学( 主要用于金融市场的实证研究 ) 等, 这些大致是根据应用领域来划分的 也有根据经济数据特点来划分的, 如面板数据计量经济学 空间计量经济学等 以研究对象看, 可划分为理论计量经济学与应用计量经济学 还有根据研究方法来划分的, 如非参数计量经济学等 总之, 计量经济学不是一门课程, 它是一门学科, 是现代经济学中兴起的一门交叉学科, 是 102

经济资料译丛 2014 年第 3 期 经济学实证研究的基本方法论 误区之八 : 学术讲座特别是国际学术讲座的听众越多越好 初一听, 这种想法似乎符合经济规模效益 因为邀请一位国外或国内学者, 尤其是知名学者, 要花相当大的财力 物力和人力 但是, 如果要求有很多听众, 这种讲座就只能是大众化的 介绍性的 综述性的讲座 这种讲座是有用的, 特别是对本科生或应用型硕士生, 我们应该时常举办这种讲座 但是如果只有这种讲座, 我们在研究上只能是跟在别人后面, 而不可能赶超并引领潮流的 真正具有国际水准的讲座是国际知名学者介绍自己现在的研究, 通常是未发表的研究报告 能听得懂的人, 只能是同一领域的研究人员, 因而人数不可能太多, 这就是所谓的 曲高和寡冶 这种讲座值得不值得去办? 表面看来听得懂的人少, 故而经济规模效益差 但是科学研究不能只用短期的 直接的经济规模效益来衡量 如果请了一个知名学者讲座以后, 有少数几个人能够应用其方法 模型写出高水平的学术论文, 发表在顶尖学术期刊上, 这就非常值得 学术讲座一般代表最新 最前沿的研究 由于经济学学术论文发表周期较长, 即使是最近出版的学术期刊, 所刊载的文章也是二 三年前写出来的, 已经不是最新的研究前沿了 事实上, 不可能有大部分人均听得懂的高水平的学术讲座 听不懂没有关系, 有个大致 ( 哪怕是模糊 ) 的印象就可以了 因为如果想从事同一方向的研究, 你就可以知道哪些是前沿, 并据此准备知识 这样可以避免走很多弯路, 而且能很快上道 今年夏天 WISE 举办计量经济学国际培训班, 有一个同学告诉我, 他听不懂, 但知道了要学习计量经济学, 应该修哪一些数学 概率 统计课程 这样的心得就是一种收获, 值得 因为不可能每个人都听得懂并能消化前沿的理论, 而且听学术讲座本身是一个学习的过程, 开始可能是没有任何感觉, 这需要一段时间和过程 积极主动参加学术讲座是一种学术习惯与学术素养, 它的作用是 润物细无声冶, 潜移默化的 如果因为一开始听不懂就放弃, 那就很难有长进了 误区之九 : 国际学术研讨会需要有五个国家以上的学者参加 在目前中国高校管理中, 大多存在一种简单的数量管理模式 比如, 教师职称晋升, 必须有若干篇所谓一类核心刊物或权威刊物的论文 ; 博士生毕业之前也需要发表若干篇一类或几类刊物的论文 召开所谓国际会议, 也是采用数量管理的简单方法, 即要求必须至少有多少个国家的学者参会 上述规定或做法其实反映了传统的思维习惯 国际学术研讨会需要有五个国家以上的学者参加冶是一个典型的计划经济的例子 没有五个国家的学者就不能称为国际研讨会? 有五个国家的学者参加的研讨会就一定是高水平的研讨会? 一个国际会议水平 质量如何, 当然与参会学者来自多少国家没有必然的关系, 而是取决于会议内容的水平 国际研讨会的 国际性冶说的是学术研究水平的国际性, 而并非国籍的国际性联盟 记得改革初期刚开始允许个体私人业主雇佣工人时, 规定雇工在 7 或 8 人以下不算剥削 根据在哪里? 究其根底, 原来在 资本论 里, 马克思用英国的例子, 算出在当时英国的经济技术条件下, 资本家如果雇佣 7 8 人, 剩余价值大致为零, 没有剥削发生 但是, 英国在马克思所处的时代与中国八十年代一样吗? 中国的各个地区情况一样吗? 我们不能不顾实际情况而照搬一切 我们应研究的是在我国特殊国情下的实际, 而非照搬西方的经验 103

Journal of Translation from Foreign Literature of Economics 中国经济学正处于国际化过程中, 国际交流是促进中国经济学现代化 规范化的快捷途径 国际交流有很多种途径, 其中一个重要途径是召开国际会议 在中国, 举办国际会议的动机或目标有时是为了今后统计上报教育部等全国性评比 其实, 这样做, 掩盖了召开国际会议的初衷 国际会议是为了让校内与国内的学者 学生能够及时了解国外研究的前沿及最新动态, 与国际同行建立学术联系, 并扩大中国经济学在国外的学术影响力 WISE 过去五年举办了很多高水平国际会议 在举办这些国际会议时, 我们从来没有考虑到需要邀请多少个国家的学者, 以后是否要上报等问题 但是, 我们从这些国际会议中获益良多 误区之十 : 知名经济学家是经济学各个领域的专家 在中国, 有不少知名经济学家常常对并不属于他们研究领域的经济问题发表意见与看法, 就好像一个人一旦成了名, 就变成万事通了 同时社会大众也有这样一种看法, 即知名经济学者对所有经济问题均了解掌握, 并能对所有问题找出症结, 并提出正确的解决方案 有求有供 因此我们也就看到不少上述现象 2003 年诺贝尔经济学奖得主 Clive Granger 曾经谈起他获奖前后的差别 获奖前与常人无异, 但获奖以后, 很多人特别是新闻记者和一般人都期望他所讲的每句话均富有哲理, 对所有问题均有正确的看法 去年他被邀请到泰国, 泰国国王接见了他并要他对泰国经济增长做出预测 但是 Clive Granger 对泰国的经济运行状况不了解, 怎么能轻率地做出预测呢? 经济学家有了通用的分析工具, 但不等于他就是可以随便开包治百病的 药方冶的 万事通冶 事实上, 知名学者不可能成为万事通 有一个故事, 在 1989 年北京风波之后, 西方国家对中国实行经济制裁, 前几年已经去世的诺贝尔经济学奖得主 Milton Friedman 在旧金山的报纸上发表文章, 预测中国经济将崩溃 邹至庄教授看到该文后, 就写信给 Friedman 提出相关意见, 认为中国经济不会崩溃 Friedman 后来给邹至庄教授回信, 承认邹教授是正确的, 并说这件事给他一个教训, 就是对他不太熟悉的事情, 今后不能再轻率做出评论 另一个例子, 就是美国长期资本管理公司 ( Long -Term Capital Management, 即 LTCM) LTCM 成立于 1994 年 2 月, 是一家主要从事定息债券工具套利活动的对冲基金, 为国际四大 对冲基金冶之一 LTCM 聚集了一批学界与业界精英, 包括 1997 年诺贝尔经济学奖得主 Rob 鄄 ert Merton 和 Myron Scholes LTCM 建成一套较为完整的电脑数学自动投资系统模型, 建立起庞大的债券及衍生产品的投资组合, 从事投资套利活动 在 1994 1997 年间, 该公司每年投资回报率分别为 28 郾 5% 42 郾 8% 40 郾 8% 及 17%, 业绩骄人 但 1998 年亚洲金融危机期间, 预测失误, 最后到了破产的边缘 该基金在 2000 年已倒闭清算 这个例子说明了, 即使是诺贝尔经济学奖得主, 虽然在经济理论上能独领风骚, 可以设计出近乎完美的模型, 并用这些模型进行实际操作, 但实际运行的结果也会不尽如人意 因此, 经济学家, 即使是知名经济学家也不可能是 万事通冶 结束语 本文讨论了中国经济学专业学生与学者对现代经济学存在的十大理解误区 正确理解现代经济学及其与中国经济研究之间的逻辑关系, 有助于我们更好地学习 掌握现代经济学的理论与分析方法, 并用其合理的理论成分与科学的研究方法来研究中国经济, 从而从理论上解释并指导中国经济实践 104