2022年7月12日下午，中国科学院大学第三届应用经济学暑期学校第四场报告暨思危大讲堂第四十九期由洪永淼教授开讲。中国科学院大学经济与管理学院孙毅教授主持。

洪永淼教授是中国科学院大学经管学院院长、特聘教授，中国科学院预测科学研究中心执行主任，中国科学院数学与系统科学研究院特聘研究员。发展中国家科学院院士、世界计量经济学会会士、里米尼经济分析中心高级会士，《计量经济学报》联合主编。研究领域为计量经济学、时间序列分析、金融计量学、统计学、中国经济。2014-2021年连续8年入选Elsevier中国高被引学者榜单。

洪永淼教授做报告

洪永淼教授首先从经济学研究范式的发展历史出发，指出了40年来经济学研究范式发生的重要变革——“实证革命”。经济学的定性研究首先从1776年亚当·斯密的所著的《国富论》开始，到马克思在《资本论》使用历史唯物主义和辩证唯物主义的方法、19世纪70年代的边际革命、20世纪30年代的凯恩斯革命、20世纪50年代的新古典综合，直至80年代的实验经济学，洪永淼教授简述了经济学研究范式的演变。随后，洪永淼教授介绍了了40年来现代经济学“实证革命”的特点与发展趋势。“实证革命”最主要的特点就是定量分析，随着计算机技术的快速发展和数据的可获得性大大增强，以及实证研究符合科学的研究范式，以数据分析为基础的实证研究已经成为经济学研究最主要的研究范式。此外，洪永淼教授还结合数字经济的时代背景，讲授了“大数据革命”对经济学研究范式的影响。他指出，大数据比传统数据的结构更加复杂，文本、图形、音频、视频等非结构化数据包含了结构化数据没有包含的信息。因此，新的数据呼唤了方法论的创新，洪永淼教授在此基础上介绍了其研究的区间数据建模方法。最后，洪永淼教授还引用了习近平总书记2016年在哲学社会科学工作座谈会上的“5.17”讲话，对研究方法的使用给予了警示：包括经济学在内的哲学社会科学的分析方法应该加强，如果滥用误用定量模型而没有科学的判断，就不是科学的分析方法。

接着，洪永淼教授介绍了经济学实证研究的最主要的方法论——计量经济学的基本概念。他首先阐述了计量经济学的三个重要发展节点：1926年Ragnar Frish首次提出了计量经济学的概念（Econnometrics）、1930年世界计量经济学会(Econometric Society)的创立和1933年计量经济学科顶尖刊物Econometrica的创办，并以第一届诺贝尔经济学奖的得主丁伯根(Jan Tinbergen,1969)的事例指出，计量经济学从诞生起就是以一门交叉科学展现的。随后，洪永淼教授讲述了计量经济学的回归分析方法和计量经济学的两大基本公理。回归分析方法最早被用在天文学领域中使用最小二乘法预测行星运动轨迹（Lagendre和Gauss)，“回归”这个名词则是Galton(1885,1887)用于描述遗传现象的，金融学也用到了回归分析方法解释均值回归现象。基于计量经济学的两大基本公理：每个经济体抣可视为一个由某个概率法则支配的随机系统或随机过程；现实观测数据是上述随机经济过程产生的一个“实现”，洪永淼教授还延伸说明了经济运动规律和经济随机系统的含义。

为了说明计量经济学的重要作用，洪永淼教授介绍了四个应用计量经济学研究方法的经典案例。在消费函数案例中，他采用边际消费倾向分析了政府公共支出的乘数效应，并讲解了模型设定对分析结论的影响，最后总结到，计量经济学分析就是估计末知参数值，推断其统计显著性，进而判断其经济重要性，赋予经济解释，并提出政策建议等应用。在有效市场假说案例中，洪永淼教授设定了一个线性自回归模型对有效市场假说进行检验，讲解了通过统计上的假设检验来验证经济理论的思想，阐明了统计检验只可证伪不可证实的特点。在经济与公共政策评估案例中，他介绍了测度政策效应的方法——虚拟事实估计方法。洪永淼教授指出，过去三四十年间研究政策效应的挑战就是把政策与外生变量的影响区分开来，他讲解了《“九七回归” 和CEPA对香港经济的影响》(Hsiao, Ching & Wan, 2012) 、《如何评估高铁建设对沿线城市经济的影响? 是否存在中心城市的"磁吸效应" ? 》(Ke, Chen, Hong & Hsiao, 2017)等实证研究的案例，介绍了虚拟事实估计方法在测度政策效应中的作用。最后，在文本回归的案例中，洪永淼教授阐述了对经济主体的心理因素进行定量研究的方法。洪永淼教授首先从经济测度的“配第切割”（1663）谈起，结合凯恩斯在《通论》的提到的“动物精神”和Shiller在《叙事经济学》的情感驱动的观点，介绍了经济主体心理因素的重要作用。为了定量研究社会心理文化因素对经济的影响，洪永淼教授阐述了基于关键词频率的两种心理测度：投资者情绪指数（Sentiment Index) 和经济政策不确定性(Economic Poliey Uncertainty, EPU)。

最后，洪永淼教授再次强调了在实际研究中应该避免误用、滥用计量经济学模型与方法。他用了三个例子来说明：首先是数据操纵与实事求是的问题。数据操纵在现实中并不少见，地方统计数据和学术数据均有可能造假。其次，就是样本选择偏差和片面性认知的问题。片面性认知的产生有很多不同原因，其中一个重要原因是样本没有代表性，存在样本选择偏差。最后，就是实证研究的“内生性”与科学精神问题。经济学的一些实证研究为了追求某个“原假设" 或结论，千方百计寻找支持该“原假设”或结论的“证据”，导致先有结论后有“证据”，这可称之为实证研究的“内生性”。他明确指出，这种做法并不能保证结论的科学性，而且严重损害了计量经济学方法的学术声誉。

在与学员的互动的环节，洪永淼教授针对三名学员提出的问题分享了自己的观点。

洪永淼教授与学员互动

首先是学员提出的因果推断方法比较的问题，洪永淼教授认为在因果推断的5种方法——实验经济学、随机控制试验、自然实验、观测方法和结构模型中，试验方法较为可信。在实验室中可以对参与实验的人群控制不同的变量，做到真正可控。此外，他还举了一名美国学者为了研究微量元素对学生成绩的影响，为学生提供不一样的营养元素，所使用的自然实验方法的例子。针对学员提出的在大数据背景下，OLS回归处理非结构化数据的挑战以及机器学习方法缺乏可解释性的问题，洪永淼教授回复道，在大数据背景下可以使用将结构化的数据变为非结构化的数据，然后继续使用OLS回归，这样一方面使用了非结构化数据，又有较好的经济解释力。而针对机器学习缺乏解释力的问题，洪永淼教授说道：机器学习最大的问题就是机器学习的方法是根据统计关系，而不是因果关系预测。因此，怎么去提高机器学习的解释力将不会像OLS一样简单。他还指出，计量经济学正在和机器学习结合产生新的方法，既能顾及预测的精准性又有经济解释性，大家要对该领域的发展充满信心。还有学员提出了高级计量经济学的教学问题和在中国背景下如何设定正确的模型的问题。针对高级计量经济学教学问题，洪永淼教授认为，要讲好这门课，不仅要知道理论，还要知道推导和应用。首先，要明确计量经济学不是数学课，而是方法论的课。要明确计量经济学的理论、方法和工具是用来做什么的，不然就会只见树木不见森林。其次，不要只记住结论，不仅要知其然还要知其所以然。在具体的教学上可以使用案例教学法，通过案例让学生知道什么样的问题用什么方法，并且在作业上要让学生从选题、收集数据到检验等整个过程中付出一定的工作量。而针对在中国背景下的模型设定问题，洪永淼教授认为最重要的是识别解释变量，除了经济理论也要考虑到现实情况。他使用了中国与美国房价预测的例子来阐明观点：在中国预测房价的因素中有学区房、外来人口占比等因素，而在美国就没有这个现象。所以要从实际考虑，包括历史文化、政治经济制度和平常看到的重要现象，再选择相关的变量。