赵磊：“跑数据”写不出《资本论》——马政经何以“实证”（之四）

　　赵磊：为什么要跟“实证”较真?——马政经何以“实证”(之一)

　　赵磊：马克思不实证，谁实证?——马政经何以“实证”(之二)

　　赵磊：马克思的“抽象力”为啥这么牛?——马政经何以“实证”(之三)

　　(一)什么是“跑数据”

　　在进入主题之前，我先科普一下题目中的关键词：“跑数据”。

　　所谓“跑数据”，就是指炮制经济学论文的人(教授、专家、学者、博士)，把一堆不知道从哪里弄来的样本数据(有很多是花钱从数据库买来的数据)，代入某个数学模型中，经过计算机软件系统的一番搅拌(计算)，然后用力敲一下回车，最后心满意足地得到一个人人都知道的常识，比如：“不吃饭就会饿死”，“岁数越大离火葬场越近”;或者发现一个人人都知道的秘密，比如：“女人的异质性在于没胡须，男人的异质性就在于喉结大”，等等。

　　当然，只要愿意，“跑数据”还可以证明很多无比奇葩的道理，比如：“银行经理的大脸盘子如何影响其工作绩效”，“喝红酒的人为什么挣钱多”，等等。

　　总之，只要学会了“跑数据”，什么人间奇迹都是可以创造出来滴。这就叫：“只有想不到，没有做不到”。

　　由于“跑数据”的过程是在电脑键盘上进行的，其标志性动作是敲“回车”，所以，从事这项工作的人也被称为“程序猿”——像一只双手搁在电脑键盘上的大猩猩。

　　(二)马克思的大脑被超越了么

　　在上一集(《马克思的“抽象力”为啥这么牛?》)，我给大家展示了马克思的“抽象力”究竟牛在哪里。

　　有人不高兴了，说：

　　【“不论马克思的‘抽象力’如何牛，他也赶不上计算机的运算速度嘛!”】

　　在没有计算机和人工智能、没有计量经济学的19世纪，马克思是怎么处理《资本论》中的实证案例和经验数据的呢?马克思只能依靠自己的大脑，只能借助于唯物辩证的“抽象力”来进行抽象和归纳(以至于有人说“马克思是那个时代的最强大脑”)。

　　毋庸讳言，通过大数据和人工智能来归纳经济运行的规律性趋势，运用计量经济学来分析经济变量的关系，从而使得经济学的“实证”有更为精确的定量分析手段，这意味着科技发展也在推进经济学的变化。

　　但是，不要以为有了计算机以及计量经济模型，西方经济学就超越了马克思主义政治经济学。先进的技术工具能为处理样本数据带来快捷和精确的定量方法，但这并不意味着方法论有实质上的进步。

　　事实也正是这样。自培根的“经验主义”开始，历经“实证主义”和“逻辑实证主义”，到今天的“证伪主义”和“历史主义”，尽管西方经济学始终强调把自然科学中的实证工具引入经济学的研究之中，但是，由于不能运用唯物辩证的“抽象力”进行分析，结果在历史观上无法摆脱唯心主义的束缚。

　　这就使得自然科学中的唯物主义逻辑，始终不能贯彻到西方经济学的理论中去。

　　晚近以来，为什么西方经济学的进步多半是在定量分析工具上有“丢丢”进步(看看每年的经济学诺奖的授奖理由吧)，而在基本理论和基本逻辑上却鲜有实质的进步?

　　原因其实很简单。就其方法论而言，随着经济学定量工具的发展，西方经济学不仅执着于缺乏辩证思维的逻辑实证主义和证伪主义方法论，而且执着于历史唯心主义的心理分析已经不能自拔了。

　　我以计量经济学为例。如前所述，既然计量经济学是量化的经济理论与统计观测相互融合的结晶，那么计量经济学就不仅是对经济现象加以测量，而且也是根据某种经济理论进行计量——所谓“计量”，就是“以统计方法做定量研究”。

　　众所周知，计量经济学定量分析的理论基础是概率论和数理统计，而统计与概率的核心是“归纳”(比如概率论中的大数定理、中心极限定理等等，就是来自于大量统计经验的归纳结果)。所以计量经济学的任务之一，就是通过“从个别到一般”的归纳过程，或者“从具体到抽象”的抽象过程，对经济现象和经济关系进行实证分析。

　　问题是，计量经济学的“抽象力”与唯物辩证的“抽象力”，这两种“抽象力”所遵循的逻辑大相径庭：计量经济学遵循的是数理逻辑和形式逻辑，而马克思主义政治经济学遵循的是唯物的辩证逻辑。

　　即使计量经济学的概率论中包含了某种程度的“一分为二”思想(“可能”或者“不可能”)，但是在本质上，概率论强调的并不是事物的“矛盾性”，而是事物的“或然性”。比如，概率论的大数定理所要表达的，其实只是矛盾中的“同一性”，而非矛盾中的“对立性”。

　　换言之，由于概率论无法全面准确地承载辩证逻辑，所以计量经济学目前还难以成为马克思主义“抽象力”的工具承担者。更何况，当今的计量经济学是建立在以新古典经济学为理论内核的微观经济学和宏观经济学基础之上的。

　　在实证“非中性”的背景下(这个问题，我将在本系列博文的第四集讨论)，马克思主义政治经济学若要借用计量经济学的定量手段，必须对其进行革命性的改造。

　　(三)为啥“跑数据”写不出《资本论》

　　《资本论》的叙述方法(即马克思写作《资本论》的顺序结构)是“演绎法”。对于《资本论》的叙述方法，马克思自己也承认，这种演绎的“唯心主义叙述方式”容易造成假象，似乎《资本论》所依据的是缺乏实证的概念和范畴(参：赵磊《“我不是马克思主义者”的方法论意蕴——基于<资本论>的方法论》，《政治经济学评论》2018年第11期)。

　　既然“从抽象到具体”的演绎法容易导致“唯心主义”的误读，那么，马克思为什么没有采用“从个别到一般”的归纳法，来展现《资本论》的研究结论呢?

　　如果“从个别到一般”的归纳法可以避免“唯心主义”的误读，那么《资本论》是不是可以采用“跑数据”这种方法来叙述或“讲故事”呢?

　　从形式上看，计量经济学的叙述方法大致遵循的是“从个别到一般”或“从具体到抽象”的路径。这就提出了一个问题：

　　既然“定量实证”的归纳法是计量经济学的基本特征，那么用计量经济的数学模型使劲“跑数据”，能不能写出《资本论》呢?

　　我这里所说的“写”，不仅仅指“叙述方法”(用计量经济模型来表达《资本论》的研究结论)，也指“研究方法”(用计量经济模型“归纳”或者“抽象”出《资本论》的研究结论)——运用计量经济学的“研究方法”和“叙述方法”，也就是“什么人间奇迹都能创造出来”的“跑数据”。

　　计量经济学的“跑数据”，现在都是通过计算机来完成的。假如马克思在世，我相信他会借助计算机来处理海量数据，或也有可能利用计量模型来分析样本数据。然而我认为，以证伪主义方法论为指导、以西方经济学为理论基础的计量经济学并不能承担写作《资本论》的任务，因为：

　　(1)计量方法总是要在某种经济理论的指导下展开工作，超然于经济理论之外的经济计量并不存在。唯物辨证法和唯物史观是《资本论》的方法论，形而上学唯物主义与唯心史观是西方经济学的方法论，也是计量经济学的哲学基础(其表现形式就是逻辑实证主义和证伪主义)。如此不同的两种方法论如何“公约”?

　　(2)既然计量模型的“跑数据”替代不了唯物辩证法和唯物史观的“抽象力”(参拙文第三集：《马克思的“抽象力”为啥这么牛?》)，那么要想依赖计量模型抽象出《资本论》的结论就是不可能的。既然如此，“跑数据”又怎么可能承担《资本论》的叙述任务，从而正确地把马克思的研究结论呈现出来呢?

　　(3)在实证“非中性”的背景下(参拙文第五集：《“中性”的实证，就是一个梦》)，按照西方经济学理论来指导的“计量经济学”将如何保持中立呢?用“非中立”的计量经济学来“量化”和“检验”马克思主义政治经济学，这不是扯淡吗?

　　(四)《资本论》叙述方法的科学性

　　《资本论》的“叙述过程”之所以不是从“经验事实”或“历史结果”出发，而是采用了演绎的表达方法，除了以上的原因之外，还在于：

　　第一，对于涉及样本数据有限的微观命题——比如，“政策性负担与企业绩效的关系”，“男经理的脸部宽度与经营绩效的关系”，“美女高管与员工晋升的关系”，“喝红酒与个人收入的关系”等等，这些一地鸡毛的命题采用“归纳”的叙述方法，通常能够实证地展现整个研究过程。然而，叙述资本主义制度发生、发展以及灭亡的宏观命题，仅用归纳的方法是难以把握的。因为宏观叙事所涉及的样本数据的历史广度和历史深度，使得归纳法在叙述过程中十分吃力。

　　第二，如果《资本论》用归纳法来“讲故事”，以便重现马克思的整个研究过程，那么人们穷极一生，也难以读完用归纳法来叙述的《资本论》。这样的叙述方法显然是“不经济”的，也是不恰当的(据统计，从19世纪40年代研究政治经济学开始，之后的20年间，马克思在伦敦的大英博物馆研读了15000多部著作，在《资本论》中引用了800多部著作。另外，马克思写作的读书笔记就有上百本)。

　　第三，《资本论》釆用演译的叙述方法有一个好处，即：演绎的逻辑清楚地展示了历史发展的真实脉络——即“历史与逻辑的统一”。这也就是马克思所说的：

　　【“我们叙述的这种顺序，是同资本的历史发展相一致的”。】

　　由于演绎的叙述过程与历史的发展进程是一致的，因而用演绎方法来呈现资本主义大历史，是恰当的方法。

　　由此可见，马克思揭示资本主义发生、发展内在规律的《资本论》，是不可能依靠计量经济学的“跑数据”来完成的。

　　(五)“跑数据”与“兜圈子”

　　从认识论的角度讲，计量经济模型的“跑数据”只是完成了认识过程的第一步，即感性认识阶段。

　　有人不干了：

　　【“跑数据毕竟是对大量个别样本做了概括和归纳，难道这不是理性认识吗?”】

　　“跑数据”之所以仍然处在感性认识阶段，原因在于：“跑数据”虽然能够实证(证实或证伪)经济变量之间是否存在相关性，却并不能确认这种相关性的内在因果关系。

　　也就是说，即使“跑数据”能够实证出经济变量之间的真实关联，也只是做了半截子工程——更别说“跑数据”跑出来的“伪关联”了。

　　换言之，这种关联背后的内在根源究竟是什么，仍然有待于“跑数据”之外的工作来完成。

　　若要揭示经济变量之间的内在根源和深层机理，无它，必须借助于某种理论逻辑的介入，才能上升到更高层次的理性认识阶段。很遗憾，西方经济学方法论的逻辑难以胜任这个任务。

　　由于缺乏辩证思维的方法论，使得西方经济学难以运用矛盾分析去把握事物的本质(这个问题我将在第六集分析)。所以，西方经济学借助于“跑数据”在理论上“归纳”和“抽象”出来的一般范畴和抽象定理，其实大多也是现象层面的认识而已。

　　可悲又可怜的是，在当下的经济学界，不“跑数据”，文章就不能发表，博士就不能毕业，教授就不够资格，学问就没有水平。一言以蔽之：无计量，只有死。

　　瞧瞧已经泛滥成灾、自以为是、乐此不疲的“跑数据”，为什么马克思把热衷于现象层面的经济学称之为“庸俗经济学”，这难道不值得人们警醒吗?

　　恕我直言，今天的经济学已经成了以庸俗为荣的学界楷模，正在不断再生产出一堆又一堆戕害接班人的垃圾。

　　我不指望骨髓和细胞都已经被庸俗化了的衮衮诸公们，在发了几个声明之后从此停止垃圾再生产。但是，面对堆积如山的垃圾，我必须大声呼吁：

　　救救孩子!

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　　特别说明：(1)本系列博文来源于拙文《马克思主义政治经济学何以“实证”》，全文约2万7千字，已经发表在《政治经济学评论》2020年第1期。(2)此处发表时，文字和内容有所调整，且略去了引文和注释。若需确认引文出处和参考文献，烦请核对原文。

　　(未完待续)