看懂现实经济，先看懂经济学分析逻辑

最近，美国《科学》（Science）杂志发表的一项重大研究指出，中国地方光伏政策的严格程度与当地鸟类多样性下降存在统计关联。研究团队根据中国2000多个县10年数据分析发现，政策强度每增加一个标准差，鸟类多样性指数下降2.1%，并建议中国光伏产业发展政策加入生态约束指标。

对于这一结论，很多人不免会困惑，推广清洁能源本应该让天空更蓝、环境更好，怎么反而伤了鸟类？虽然文章中提出了劣质绿化和湖泊效应等假说，但结论更多是基于数据和逻辑的推演。我们很难简单说研究者的发现有没有道理，但它很可能是众多视角之一，若把它当成评价光伏政策好坏的唯一标尺，判断就会失准。

同一现象不同归因：是科学结论还是人为挑选

在经济学顶刊上，同一重大问题有着方向相反的不同权威结论，早已不是新鲜事。

先说最低工资。1994年，卡德和克鲁格发表研究，利用美国新泽西州提高最低工资、而毗邻的宾夕法尼亚州没有提高这一差别，比较两地快餐业的用工变化，得出了涨薪没有损害就业的结论。2000年，纽马克和瓦舍换用行政部门记录的薪资资料，得出就业下降约4%的结论。2019年，又一批学者用更细致的数据给出居中判断，认为低薪岗位发生了替换，而总的就业数量几乎不变。这三个结果看似互相打架，其实是分别观察了不同地区、不同人群、不同时间尺度。一部分分歧来自客观的层次差别，有人看总量，有人看结构，有人看短期，有人看长期，有人只算就业数量，有人还看岗位质量。

再看政府债务对经济增长影响的判断。2010年，莱因哈特与罗格夫提出，政府债务超过经济总量的九成，增长会明显放慢甚至接近停滞，这一结论被广泛引用。三年后，另一批研究者重新核对原始数据，发现当年电子表格存在漏算，加权方法也有偏误，修正之后，平均增长率回到2.2%的正数区间。但债务与增长的负向关联依然存在，只是不再有一个统一的门槛。原始作者未必存心造假，但计算疏漏与方法选择，足以改变结论的方向与量级。

还有关于移民研究的例子。1990年，卡德研究涌进美国迈阿密的古巴船民，发现当地低技能工人的工资并没有因为大量低技能移民涌入而出现明显下跌；另一位学者把工人按教育程度重新分组，则得出同类工人收入下降一到三成的结论。分组方式一变，结论则发生显著变化。

关于贸易自由化效应的研究更是典型案例之一。传统观点大多讲自由贸易降本增效、利大于弊；然而一批研究中国产品大量涌入美国市场的学者，则用地方劳动力市场的数据指出，自由贸易导致美国部分制造业地带就业减少、健康受损。

把这些例子放在一起可以看出，同一现象得出相反结论大致有两类原因。一类是客观的。因为经济系统本身存在多重均衡与种种非线性，宏观与微观、短期与长期、整体与局部本就不同，研究者关注不同侧面，结论自然有别，这不算根本性的错误。另一类则值得警惕。在同一份数据面前，控制哪些变量、采用哪种权重、截取多长的样本、把谁算进处理组，研究者都有不小的选择空间。如果心里先有了想讲的结论，再去挑选支撑它的设定，研究就从探求事实滑向论证己见。之后媒体转述时又往往抽掉前提，浓缩成一个吓人的标题，让读者误以为学者在互相打脸。读者以为自己看的是物理定律，其实看到的是一群人走进同一片森林，却选了不同的门、不同的季节、不同的镜头，然后都说自己拍的是森林本身。

分歧本身不可怕，可怕的是分歧背后隐藏的挑选。政策制定者、投资者和普通读者难以读全相关文献，只能凭刊物的名气或标题来取舍，于是就会出现尴尬的局面，主张干预与反对干预、主张补贴与反对补贴，都能在权威期刊里找到出处，谁也说服不了谁，政策也跟着左右摇摆。

把这种局面都怪到学科头上并不公平，真正该追问的是，原本应把前提讲明白的研究，为何偏爱把结论说得斩钉截铁，而不肯留下一句“以上判断仅在特定条件下成立”。这种情形在中国学术研究中同样存在。中国经济发展快、政策变动大、样本期限却比较短，于是同一问题换了时段、换了地区口径去研究，很容易得出相反的判断。

理论何以永恒：重新认识经典研究逻辑

既然实证研究有这么大的设定空间和分歧结论，人们自然会问，什么样的经济学研究才算真正可靠。答案或许要从那些历久弥新且耳熟能详的经典理论中寻找。

马克思主义政治经济学几乎没有复杂的数学模型，却经受了历史与现实的反复检验，靠的正是研究逻辑上的清醒。马克思并不追逐某个具体数字的精确，而是把经济运行放进生产方式与社会关系的整体框架，用历史唯物主义的眼光抓住生产力与生产关系这对主要矛盾，把资本积累、劳资对立与经济危机的来龙去脉讲清楚，再回到实践中接受检验。他关注的不是一时一地的行情，而是制度运行的总体方向，因此既能解释过去，也能把握当下、预见趋势。数学的缺席，并没有削弱这种解释力。这一点在中国实践中得到了充分印证，从革命、建设到改革开放，中国正是在马克思主义指导下取得了举世公认的成就，实践的成功本身就是对理论逻辑最好的检验。

西方经济学古典大师的历史穿透力也是同样逻辑。亚当·斯密回答市场这只看不见的手如何把无数人的自利导向公共福利；李嘉图用比较优势讲清分工与贸易总体上能带来好处；凯恩斯面对大萧条，为政府干预总需求提供了理论依据。他们大多没有高深的数学，甚至很少用数学，却各自问对了时代最要紧的问题，说理朴素而诚实，因而被后世反复争论、不断修正，却始终绕不过去。思想流传数百年，靠的不是精巧的工具，而是有分量的问题与诚实的逻辑。

笔者认为，学术研究强调问题先行，这并不是要否定数学和计量，它们早已是现代经济学不可或缺的重要工具，许多经典命题正是在精确化过程中变得更清晰。真正要警惕的是次序颠倒，即不顾一切地追求方法复杂和模型炫美。如果对实践的把握还没有到位，就急着套模型、上算法，那些精密的工具就会反而成为掩盖前提假设的华丽外衣，让读者误以为越复杂就越正确。

在这里，笔者必须明确两个容易混淆的判断。一是能够对某个经济现象自圆其说，不等于是好的研究逻辑。自圆其说只能说明理论内部没有明显矛盾，但不足以证明抓住了主要事实与真实联系。二是数学原理正确、数据真实、案例精确，不等于是好的研究逻辑。这只是个别环节的满足，一旦问题选错、框架失真，局部越精致，整体离现实可能越远。更需要注意的是，研究逻辑一旦注了水，尤其是把自由设定选择包装成唯一的真理，其危害同样不容忽视，甚至不亚于理论造假、数据掺水，因为它用到的看似是科学形式，但极可能将错误方向固化到政策讨论之中。

谈及当下，研究中国经济，尤其要处理好理论与事实的关系。我们固然应当借鉴西方经济理论中的方法与工具，但必须保持警觉，看清其中暗含的前提条件，不可照单全收。同样，坚持以马克思主义的立场、观点和方法为指导，也不能把它当作可以到处套用的现成答案。马克思主义历来反对把理论变成教条，对待西方经济理论同样应持这种批判态度，借鉴其方法，同时警惕其前提。

经济研究何以科学

经济学要更好地发挥科学的功用，可以从研究方式、研究方法与学术素养三个方面着手。

在研究方式上，应当先有真问题，再有真工具。科学研究要从实践出发，特别是从中国发展的丰富实践中发现问题。中国经济为经济学提供了难得的大样本，研究者既不能照搬别国的现成模型，也不该让漂亮的模型凌驾于事实之上。一项负责任的研究，应当讲清结论成立的条件，说清数据从哪里来、比较从哪里开始、结果在多大范围内有效。

在研究方法上，应当倡导多种证据相互印证。宏观结论最好有微观基础，个案发现最好有大样本检验；鼓励公开数据与代码，让结论可以复核复现；期刊与学术共同体应给那些设计严格却没有显著结果的论文留出位置，减少为发表而挑选结论的倾向。媒体与读者也可以多问一句，这个结论换一个地区、换一个时期还成立吗？如果成立的条件极为苛刻，就不必把它当成普遍规律。

在现实世界中，复杂的经济社会问题也时刻提醒经济学家不要关起门来思考问题。光伏研究之所以引起关注，正是因为它牵涉土地、生态与能源的多重关系，光算经济账并不够。提出生态约束并非没有道理，电站选址若尽可能避开鸟类栖息地，当然值得提倡。但是绝不能因为单一研究、单一视角就否定整个产业发展方向。经济学需要与生态学、社会学等学科对话，用多角度的证据帮自己看清盲区，也要防止把一孔之见当成全部答案。

此外，不得不说的是，现行期刊发表评价机制对研究逻辑的侵蚀也很严重。例如，不少刊物偏爱方法新潮、结论惊人的文章，年轻学者为了生存不得不追热点、堆模型，真正愿意长期盯住重大问题、坐得住冷板凳的研究反而吃亏。指挥棒不改，注水研究就很难根治。学术评价应当多问一问研究是否问对了问题、数据能否复核、结论是否经得起复现，而不是只看发表在哪儿、结论有多漂亮。

在学术素养上，应当把诚实与责任放在突出位置。承认研究的边界并不丢人，反而是成熟的表现；敢于自我纠错，才是学术共同体健康的样子。涉及生态、就业、民生等议题，研究都应写清前提、摆明社会代价，避免研究误导政策。换句话说，只有研究者诚实、期刊负责、媒体克制、公众会读，经济学的分析逻辑才能真正立起来。

回到开头，也回到中国。光伏这样的绿色产业政策要不要优化，当然可以讨论，但讨论必须站在可靠的研究逻辑之上。看懂中国经济，先要看懂经济学的分析逻辑，学会分辨哪些结论来自客观的不同侧面，哪些来自人为的挑选，学会用实践与历史检验理论，而不是被数学的外衣吓住或者迷惑。唯有如此，经济学才能在中国式现代化的进程中把好脉、献好策，而不是让注水的研究逻辑演变成一场更大的灾难。

（作者系上海社会科学院世界经济研究所副所长、研究员）