  读☄ 由于国家干预，一些公共财货的生产出现过剩，而其他公共财货的生产出现不足。为什么“公共财货”不能成为政府干预的理由？© 文 /Philipp Bagus | 编译：禅心云起来源 = 米塞斯研究院 使用新古典术语存在着一些危险，这会系统性地驱使人们远…在自然科学中，实验室的实验可以将各种因素孤立出来，让其运动可以一直进行到底，而在经济学科中却不存在类似的实验。为了产生一个可以进行受控（对照）实验的实验室，引入计量经济学和模型构建是一种（失败的）尝试。 拥有这样一个实验室的想法，对经济学家和政治家非常有吸引力，因为一旦模型被建立起来，并被认为是对经济体惟妙惟肖的复制，政治家们就可以评估各种政策的结果了。 有人认为，这将提高政府政策的效率，从而带来更进步、更繁荣的经济。该模型还可以作为验证各种经济思想的公正裁判。 除了评估各种政策的影响以外，模型的另一目的是提供关于未来的预示。 通过数学和统计方法，模型构建者创建了各种经济变量之间的关系。 例如，个人消费支出与个人可支配收入和利率有关，而固定资本支出则由过去的资本存量、利率和经济活动来说明。这些不同估计关系（即方程式）的集合构成了一个计量经济学模型。 在评估模型的可靠性时，比较动态仿真与实际数据的拟合程度是很重要的依据。（在静态仿真中，该模型采用已知的滞后变量求解模型。在动态仿真中，该模型采用其自身产生的滞后变量进行求解。） 对该模型的最后检验，则是它对政策变量变化的反应，比如税收的增加，或者政府支出的增加。模型构建者通过定性评估来决定响应是否合理。模型一旦成功构建，也就可以随时加以运用了。 数学模型在 经济学中有效吗? 通过应用数学，主流经济学正试图追随自然科学的脚步。在自然科学中，数学的运用使科学家能够阐明物的本质。 物对特定刺激的反应，在给定条件下，通过一个数学公式来表达。因此，在这些给定条件下，我们将会一次又一次地得到相同的响应。 然而，同样的方法在经济学中是无效的，因为经济学应该处理的对象是人而不是物。根据米塞斯在《人的行动》中的说法， 人类的主要特征或本质在于，他们是理性的动物。他们用自己的头脑来维持自身生活和福祉。然而，头脑的运用并不是一个机械的过程，而是每个人都根据自身的情况运用自己的头脑。这使得我们不可能像在自然科学中那样，通过数学公式来将人性呈现出来。 追求定量分析意味着赋予数值的可能性，这些数值可接受所有的算术运算。要做到这一点，就必须定义一个客观的固定单位。 然而，这种客观单位在人的评价的领域中并不存在。对此，米塞斯在《人的行动》中写道： 对于人的头脑、评价和观念的衡量，没有永恒的标准。 人们有选择的自由，可以改变他们的念头，采取异于其以往表现的行动。由于人的独特性质，经济学中的分析只能是定性的。 个人目标或目的为评价“真实的客观事实”（the facts of reality）设定了标准。例如，如果一个人的目标是改善健康，那么他将确定哪些财货对他的健康有益，哪些则无益于这个目标。 而在那些对他有益的财货当中，有些又会比其他来得更有效。然而，这种有效性是没有办法量化的。我们所能做的就是根据感知的效果对这些财货进行排序。 数学在经济学中的应用提出了另一项严重的问题。运用数学函数意味着人的行为是由种种（外在）因素所致。 例如，与数学的思维方式格格不入的是，个人在财货上的支出并不是由实际收入本身“引起”的。就他自身而言，每个个体决定了给定数量的收入中将有多少用于消费、多少用于储蓄。 虽然人们确实会对收入变化做出反应，但这种反应并不是自动的，就好像一个数学公式所描述的那样。 个人收入增加并不自动地意味着他的消费支出也会随之增加。每个人都根据自己想要实现的目标来评估收入的增加。因此，他可能会认为，增加储蓄比提高消费更有利于自己。从这个角度看，一个由各种方程组成的计量经济学模型是对人类真实世界的一种误导性描述。在计量经济学模型的世界里，个体被简化为机器人，机械地对各种驱动变量的变化做出反应。 为什么概率分布 与经济学无关? 除了数学之外，经济计量模型的建立还使用了概率。概率是什么？某一事件发生的概率，是该事件在大量试验中发生的次数所占的比例。例如，抛硬币时正面朝上的概率是0.5。这并不意味着当一枚硬币掷10次时，就总能得到5次正面。 然而，如果反复进行大量试验，那么很可能有50%的时候可以得到正面。抛硬币的次数越多，就可能越接近于这个近似值。 在经济学中，我们不处理同质的案情。每个观察结果都是独一无二的。因此，不可能建立概率分布。（同样，概率分布立足于这样的假设:我们处理的是同类案情。） 让我们以企业家活动为例。如果这些活动是同质的，具有已知的概率分布，那么我们就不需要企业家了。 企业家是一个为找出消费者未来需求安排活动的个人。然而，对于某一件特定财货，人们的需要从来都不是一成不变的。 由于企业家活动不是同质的，这意味着，企业家回报的概率分布是无法形成的。 主流经济学所做的假设——概率分布在经济学中是有效的——导致了荒谬的结果，因为它描述的不是一个在做出选择时动用各自头脑的人类世界，而是一个机器的世界。 使用概率意味着一个随机过程产生了各种经济数据，类似于抛硬币。 请注意，随机意味着任意，也就是说，既无章可循，也不存在有意识的决定。然而，如果是这样的话，人类将无法生存太久。为了维持其生活和福祉，人类必须有意识地、有目的地行动。他们必须计划他们的行动，并采取适当的手段。 使用计量经济学 模型的其他问题 有鉴于此，人类受选择自由的支配，通过所谓“假设”或乘数分析的模型进行的各种政策分析，就可能会产生令人质疑的结果。 在进行“假使…，如何”的实验时，作为一项规则，模型构建者使用一个给定模型，其方程参数保持不变。然而，这一点是值得怀疑的。例如，模型构建者想要评估政府支出在不同市场上的变化所产生的影响。政府支出变化很可能会影响各种方程式的参数。如果模型构建者忽略了这一点，维持方程式的结构不变，这将意味着经济体中的个体不再是活生生的，而实际上是僵立不动的。关于这一点，米塞斯在《经济科学的终极基础》中写道： 大多数的大规模经济计量模型的另一主要问题是，它们是按凯恩斯主义思想设计的。这些模型中的主要变量是国内生产总值（GDP），在它的模型框架内，可以通过各种总括在一起的数据（即所谓总量）之间的相互作用得到解释。 模型框架中各种总量之间的相互作用给我们的印象是，经济是关于GDP的，而不是关于人及其生活。显然，这和人类世界中一切都是由人有目的的行动所致这一事实背道而驰。 为了提高计量经济模型作为预测工具的能力，要对照实际数据来检验模型中各方程的预测能力。实际数据和从方程中得到的数据之间的差值，即误差项（也称为附加因子），是推断并纳入模型的方程中的。 在许多情况下，由计量经济模型产生的预测很大程度上受到附加因子的影响，这使得模型构建者能够强行让预测的结果与其“直觉”一致。所以这些都对计量经济学模型所采用的科学方法提出了质疑。
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