奥地利学派经济学方法论有哪些值得学习的地方

    奥地利学派的研究方法就是这种先验演绎的方法：选定一个完全没有分歧的起点——人的行动是有目的的，然后通过严谨的逻辑推导，演绎出科学准确的经济理论体系。起点无分歧，逻辑永真，结论自然正确，站在这种方法的视角看待现在经济学者们所做的一个又一个的跟实证检验有关的努力，简直又愚蠢有错误——人所面对的未来始终是不确定的，过去证实一万次的经验，也只不过是对历史的一个描绘，并不能据以判定未来，只有先验的推理才具有真实的因果律。逻辑严谨清晰千真万确，我们是否应该全部皈依奥派呢？最开始那个关于抽奖的小例子，可能会给我们一点用于反思的启示。这道题，用归纳的方法测试频率，基本可以模拟概率，用演绎的办法计算概率，也能算出准确的正确答案。但如果换一个题，我们可以测试频率，想通过演绎的办法计算概率，却因为题目很难，很少有人算出正确答案。这种情况下，我们还能通过先验演绎的办法得出“正确”的结论吗？

 

    相比完全的先验演绎的研究方法，现代经济学的研究方法是很务实的，套用抽奖的例子，就是一边算一边检验。大致的研究套路就是提出假设，逻辑推导，实证检验，得出结论。假设并不是不言自明的，往往是经过简化甚至过度简化的现实情况，推导过程有数学等分析工具，检验过程会用到统计计量模型，而结论则往往在很强的约束下才能成立。每个经济学者都有一块自己专注的领域，力求在某各方面做出一定的突破，无数学者在努力的把理论一步一步往前拱，进而推进学科的发展。在奥派的朋友们看来，这是一种很笨的甚至错误的方法，奥派要强调人的特殊性，强调不确定性，强调变量和衡量的不可得性。首先我得承认，这确实是一种很笨的研究方法，这也是所有现代科学都有的趋势——因为笨所以简单，在方法上降低难度，越来越难产生大师，也越来越不需要大师。真正的大师或许真的天赋异禀，用语言就能把事说明白，用脑袋就能把事想明白，用逻辑就能把事推明白，只有没那么聪明的人，才需要函数、模型、图表、数据来支持。你可以说这是一种退步，其实是一种进步，毕竟聪明的人太少了。这种现象也与我们的日常生活相符，有的老医生，跟你聊聊天听你描述描述，就知道你什么病了，厉害的修车工，绕车走一圈听听打火的声音，基本就知道这车出过什么毛病受过什么大伤。这种人是可遇不可求的，最稳妥的办法就是把病症进行越来越细的量化，尽可能多测量一些指标，不管是天才还是笨蛋，看着指标就能知道个大概，这种努力的方向是可预期的，而再产大师是不可期的。

 

    再者，奥派朋友对现代经济学的误解，显然比人们对奥派的误解更深。用实证模型去寻求经验数据的支持，并不是只对经济史做研究，单纯跑跑回归就想得出结论的，那也是很水的研究，根本上不得台面，实证检验是看看自己的理论有多大的适用度，而实证检验之前的逻辑推导，是先验的研究方法。实证即便无法证实理论，但检测适用度是理论研究应该坦然面对的，无政资在逻辑上是可行的，现在可能不适用，一万年后可行，我们现在反复推导它干什么呢？学科的发展应该本着实用主义的原则，只选择理论，不评价理论，你这个理论在逻辑上是成立的，但不适用于现在，我们不选就可以了。退一步说，即便是纯粹的归纳分析，意义都不可小觑。太阳东升西落每天都发生，每个人都能看到，无数人试图解释这个现象，从天圆地方到地心日心说，理论就是这样一步一步发展的。有很多计量经济学的研究，结论都是模糊甚至错误的，但这种研究可以让大家意识到，原来这个世界上还有一些看着似乎“挺有规律”的现象存在，这是为什么？谁能解释解释？背后有什么我们没发现的先验的因果律？简单来说，演绎能把已有的知识推导出来，归纳可以发现新的知识，现代经济学无论在演绎还是在归纳上，都在一直努力的往前走，工具更为丰富，也不排斥任何理论、任何模型。

 

    说了一堆现代经济学的方法，并不是要说它到底多好，几乎没有经济学家不说它有问题的，张五常回到中国就彻底摒弃了主流学术圈，科斯激烈批评黑板经济学，张维迎功成名就后拾起奥地利学派的大旗几乎与新古典决裂，保罗·克鲁格曼说经济学是沿着数学阻力最小的方向前进。问题这么多，经济学怎么就走到了这样一条路呢？奥地利学派如此光荣伟大正确的研究方法，怎么就被边缘化了呢？我们不说存在即合理，不用实然去评价应然，我们抱着“事出有因”的态度，去想想这到底为什么。

 

    第一，数学的作用。

 

    萨缪尔森把数学引入经济学之后，经济学再也回不到内省哲学的研究方法了，现在几乎每一个经济学领域都用到数学，有的领域多些，有的领域少些，而绝大多数的经济学前沿论文都包含数学或计量模型，奥派不接受这种研究方法，我想绝大多数的奥派朋友，也并不清楚数学的作用和优势。不提实证检验，哪怕只是从逻辑演绎角度来看，借助数学模型都至少有三个优势，其一是数学语言精准，可以将假设条件描述清楚，其二是逻辑推理严密精确，可以防止漏洞和谬误，其三是可以应用已有的数学模型或数学定理推导新的结果，得到仅凭直觉无法或不易得出的结论。所谓的“数学滥用”其实也是一个伪命题，数学不过是一种语言，引入数学恰恰是为了克服自然语言不严谨的问题，语言怎么会滥用呢？看不懂外语就说“英语滥用、德语滥用”，你才会觉得这个人是不是疯了。哲学家维特根斯坦曾经立志开发出一套标准的哲学语言以消除歧义，但后来发现只有两类语言是完全没有歧义的，一类是，桌子是桌子、椅子是椅子；第二类是，这朵花是红的，墙是白的。除了这种无用的正确，其他所有语言都不可能完全消除歧义。所以我们可以发现一个最常见的现象，微信群里、朋友圈里的很多论战，到最后都会走入对词语概念的争论中，对同一个词给予不同的解释，标新立异乐此不疲。而运用数学模型讨论经济问题，学术争议便可以建立在这样的基础上：或不同意对方前提假设；或找出对方推导论证错误；或是发现修改原模型假设会得出不同的结论。因此，运用数学模型做经济学的理论研究可以减少无用争论，并且让后人较容易在已有的研究工作上继续开拓，也使得在深层次上发现似乎不相关的结构之间的关联变成可能。

 

    数学的优点不再赘述，仅举一个例子。张五常的佃农理论可谓神来之笔，但数学化作的不够好。他将交易成本对不同合约形式的选择作用进行了开创性的研究，后来斯蒂格利茨用数学模型精确地分析了激励与风险分担的交换对农民与地主在土地租赁合约选择的影响。一方面，张五常的想法是开创性的，后来的数学模型中相当多的成分都与那些想法有关。另一方面，因为后来的数学模型，人们的认识不仅局限在农业土地问题上，正是后来的数学抽象使得激励理论与合约理论迅速发展到其他领域，进一步促使现代公司治理理论的发展——地主租赁土地给农民和投资人雇用经理看上去不相关，一旦上升到数学模型，便都是激励、信息和风险分担的问题，它们原来是相通的。