经济学理论在设计和大数据时代的作用

　　*Matthew O.Jackson，斯坦福大学经济系教授，本文收录于即将由Springer出版的、由Jean-Franois Laslier、Hervé Moulin、Remzi Sanver和Williams S.Zwicker主编的文集《经济设计的未来》（The Future of Economic Design）。感谢作者授权翻译发表。——编者注

　　**作者衷心感谢美国国家科学基金会（NSF）提供的资助，项目号为SES-1629446；感谢Salvador Barbera、Gabe Carroll、Ashley Piggins和Ariel Rubinstein的有益评论。

一、经济学家寻求的身份定位

　　为了评估经济理论和经济设计的未来走向，我们不妨首先思考经济学家到底做什么，经济理论和经济设计能融入哪些领域。有关这些问题和一些自然的历史进程，众说纷纭。(1.这一清单根据Beatrice Cherrier的一篇博文改编拓展而成，该博文题为“From physicists to engineers to meds to plumbers：Esther Duflo rediscovering the lost art of economics”。该文发布于2017年1月7日。我从她的这篇文章直接得到了有关这一清单的灵感。想要获知更多关于经济学研究随时间改变的讨论，请查阅Backhouse and Cherrier（2017）。)

　　1.艺术家和伦理学家

　　约翰·梅纳德·凯恩斯的父亲约翰·内维尔·凯恩斯（John Neville Keynes）是一位经济学家和哲学家，他以区分实证经济学和规范经济学而闻名，前者研究“是什么”，后者关注“应该如何”（Keynes，1904）。他区分了经济学家的两种角色：经济学家的实证角色是“规律”的揭示者，而经济学家的规范角色是描绘理想蓝图的“伦理学家”和“塑造知觉”的“艺术家”。对于所有学习制度设计以实现某些理想的经济学家来说，老凯恩斯的实证和规范之分都是根本性的。此外，经济学的规范作用为经济设计埋下了最初的种子。但是，老凯恩斯所处的时代注重学术论辩，实践设计尚未兴起，更不必说现代经济设计的范式了。

　　2.科学家

　　毋庸置疑，保罗·萨缪尔森是将经济学从一个论说领域转变为一门“科学”学科的关键人物。(2.《萨缪尔森谈经济学是不是一门科学》记录了PBS News Hour栏目中保罗·索尔曼（Paul Solman）对萨缪尔森的采访，发表于2009年12月24日。以下是对这篇访谈的部分摘录，我们可以由它一窥萨缪尔森对“经济学作为一门科学”的微妙态度和谨慎思考。

　　萨缪尔森：经济学并不是一门严格的科学。它是艺术和科学元素的结合体。这是有关经济学我们需要学习的第一门和最后一门课：在我看来，我们永远达不到精确，但是我们正在完善我们的数据库和处理数据的方式。

　　索尔曼：我曾向［哲学家］尼尔森·古德曼（Nelson Goodman）问过这个问题，他说经济学的科学程度不逊于物理学。我说，这怎么可能呢？他说：物理学可以解释一片树叶如何从树上掉落，以及这片树叶经历的一切，但是它无法告诉你树叶将要落在何处。经济学也是如此。

　　萨缪尔森：我认为相较于物理学家，经济学家更需要明智而审慎地使用科学方法，因为通过可行的受控实验，物理学家可以引领我们，我们不会误入歧途；但是在经济学中，教条和误解会让我们很不幸地走错方向。

　　从约翰·斯图亚特·穆勒（John Stuart Mill）到米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman），除萨缪尔森之外的其他人也对经济学是否是一门科学进行了思考，讨论了模型和经济理论所起的作用（也可参见Hausman，1989；Davidson，2012）。)他不仅为经济学奠定了较之以往更加严谨的数学基础，而且对它持一种全新的看法：经济学致力于使用科学方法揭示因果，由于涉及的体系非常复杂，经济学需要谨慎的说明和准确的推理。萨缪尔森倡导的缜密模型对当代的经济设计至关重要。

　　3.寓言家

　　将经济学视作一门科学的观点遭受了两重阻力：一重来自圈外人，他们怀疑经济学形式化的价值；另一重来自圈内人，他们对经济学模型持不同态度。阿里尔·鲁宾斯坦（Ariel Rubinstein，2005）提出了经济学模型更基本的作用，他说：“对我而言，经济学是一系列为经济学家接受和运用的观念与惯例。也就是说，它是一种文化。”他将经济模型视作“寓言”（Rubinstein，2012）：“在幻想和现实之间徘徊……建立模型至关重要，因为这是我们澄清概念、评估假设、证实结论的唯一方法，也是当我们回归现实生活时可依凭的洞见之源。”

　　4.工程师

　　阿尔文·罗斯（Alvin Roth，2002）将经济学家视作工程师的观点催生了一种对经济模型更务实的看法。罗斯将经济设计与经济学的关系类比成工程设计与物理学的关系。微观经济学家的工程师角色与机制设计文献一起成长。列昂尼德·赫维兹（Leonid Hurwicz，1972，1973）在20世纪60年代末70年代初对分权化经济体系提出的问题为这些文献奠定了基础。在20世纪70年代、80年代和90年代，理论经济学家对机制执行、拍卖设计、匹配和代理理论的研究从多个方向深化了人们对经济学家身为工程师的理解。（3.Jackson（2014，2001，2013）综述了机制设计、执行、匹配和拍卖设计的文献。若想了解对市场设计的近期讨论，参阅Kominers et al.（2017）。）

　　然而，最终将经济理论的设计部分分离开来的，是一股将知识直接付诸实践的推力。能清晰无误地应用经济理论的场合总是少数，比如将市场和拍卖相匹配，遇上这些场合部分出于偶然。即使如此，倘若没有克服制度障碍以贯彻新的市场设计的不懈动力，许多开创性的成功案例可能永远不会发生。

　　5.水管工

　　埃丝特·迪弗洛的观点（Duflo，2017）在阿尔文·罗斯的基础上又进了一步。在她看来，经济学家不仅进行实用的设计，而且如同水管工一样确保相关领域内的事物正常运转，当未曾预料的问题出现时，他们还需要修修补补。(4.Ashly Piggns向我指出，这一观点可追溯至约翰·梅纳德·凯恩斯：“如果经济学家都能让他们自己被视作如同牙医那样谦逊而能干的一群人，那就太棒了。”见《劝说集》（Essays in Persuasion，1931）“第五章未来”。)这反映出新一波发展经济学家的见解，他们在实施一系列改善人类生活的项目方面，正面临着紧迫的现实挑战。

　　随着可用工具和数据的增多，经济学家在实践方面的雄心自然也越来越大。经济学家过去总是独自行动，探索一些简单的逻辑推理，而他们现在会组成团队来解决那些涉及多种专业知识的具体而实际的问题。我们可以很容易地从论文发表模式中看出这一转变。1983年，顶尖期刊刊发的文章中仅有46%是合著的，但是到2011年，几乎80%的文章都有合著者，而超过30%的文章有三位及以上的作者（Hamermesh，2013）。

　　根据我的个人经验，这一趋势将日益显著，因为我们越来越关注那些需要收集数据、建立模型、分析数据和测试新政策方案的问题。例如，在我和班纳吉等人（Banerjee、Chandrasekhar、Duflo and Jackson，2013）共同参与的项目中，我们研究了小微金融在一系列印度村庄中的扩散，而这一研究需要将扩散的信息理论化和模型化，收集与人们的网络结构有关的数据，然后将模型与数据拟合。几十年前，收集75个村庄的数据是我们力所不能及的，(5.第一个达到如此规模的网络数据库是20世纪90年代中期的Add Health数据库，但它是一个涉及巨额资金支持的特殊项目。现在，随着平板电脑和其他技术进步使收集和录入数据更加便捷，这种规模的数据库对于很多研究团队来说都是可行的、成本也是可控的。)也没有任何一台电脑能将丰富的模型与数据拟合。我们在研究中得出的初步成果引导我们设计出用于确定核心个体的新方法，随后我们可以在另外的213个村中开展田野试验（Banerjee et al.，2015）。如果没有理论、数据和数据分析的联合，或者没有现代科技和计算能力，我们就无法得知小微金融是如何扩散的，也无法确定它怎样才能更好地扩散。

　　技术进步使我们可以研究更复杂的系统，与此同时，我们需要保持鲁宾斯坦眼中的经济学家作为寓言家的那份人类关怀，也要如罗斯和迪弗洛建议的那样，愿意挽起袖子干那些社会需要的粗活累活。如果经济学家不参与政策和制度的设计，那么另一群人将接手这一任务，而他们往往既缺乏必要的知识和工具以建立并检验模型，也意识不到可能出现的困难与错误。

二、为什么经济设计和大数据时代都需要理论

　　当庞大而精细的数据库逐渐建立起来，对这些数据进行挖掘、运算和分析的技术方法也日臻完善，经济理论还有用武之地吗？有人声称，数据会在未来掌握全部的话语权，而理论将被淘汰。论文发表的趋势似乎证实了这一断言。根据哈默迈什（Hamermesh，2013）的研究，1983年刊发在顶尖经济学期刊上的论文中，有57%以上涉及经济学理论。但是到了2011年，这一比例显著地下降至19%，仅为以往的1/3。

　　涉及经济学理论的论文比例日趋下降是正常的，因为正如日常生活一样，科学界也有时尚和潮流。越来越可及的数据使实证分析日益繁荣。但任何人只要认真思考经济理论的未来走向，并了解科学家在研究中使用模型的原因，就能清楚地看到经济理论终将灭绝这一论断有多荒谬。理论将继续发挥至关重要的作用，尤其是在经济设计领域。

　　设计问题越错综复杂，建立模型对于理解所有变动的部分也就越重要。涉及的维度越多，设计中的决策也就越多。人们无法凭空想象一个设计，然后测试它，检验它。在没有任何指导（至少是经济学寓言）的情况下，人们怎么能期望通过试错设计出组合拍卖呢？理论为我们建议可供测试的设计，而模型为测试设计提供了最初步骤。经济模型为经济设计的发展提供了模板和风洞。在现实世界中，新的经济体系或者制度可能遇到使之偏离风洞测试的细微差别，因此需要迪弗洛所说的水管工式的修修补补，但是如果没有理论和模型的最初步骤，这些实际问题并无望解决。要设计一架大型客机，人们总会仔细地根据其航空特性建模，通过模拟和样机试飞进行全面测试，之后才会载客。为什么设计一个健康保险市场就不该如此呢？在我们未曾涉足的情景中，模型有助于我们做出合理的推断和预测。可能最重要的是，模型使我们能够分析福利，并评估不同体系的表现。

　　要想证明理论的重要性，就必须解释模型为何至关重要，有鉴于此，我们不妨讨论一下例子，而非匆匆带过。在前文提到的小微金融研究中，我们想确定的一点是：让人们利用贷款这一融资手段，是否（1）只需要让他们意识到小微金融的可得性，或者（2）人们参与金融的决策受到其朋友决策的影响，这可能出于模仿、推理或者其他补充性的原因。如果要设计一项提高金融参与度的政策，那么知悉哪些因素在发挥作用就极为关键。这两种假说都导致了人们在金融参与度上的相关性，在第一种假说下，人们的认识（awareness）会顺着网络蔓延，因此朋友间的认识和想法会互通；在第二种假说下，人们对朋友的行为做出反应。因此，仅仅测试相互关联的行为，我们无法区分这两种假说。通过模拟信息流动、认识以及潜在的同辈影响，我们可以弄清楚随着各个因素的重要性发生变化，人们行为的相关模式会怎样变动，这些因素又如何呈现在村庄网络之中。最基本的直觉是一个朋友就足以使某人意识到小微金融的可得性，但是互补性取决于更多朋友的决策，要想衡量和测试这种差异，我们需要仔细地建立模型。此外，在我们的案例中，为了数据化地测量受网络制约的相互关系，我们要建立并使用模型。如果没有模型，这些都是无法达成的。或许有人会认为另一种方法也是可行的，即设计新的实验检验每一个假说。但是，设计实验检验每一个替代假说的成本之高令人望而却步，相反，现有数据会催生出许多洞见，为我们指出那些值得一做的实验。此外，建模在设计实验的过程中十分有用，尤其是假说变得更加微妙精巧时。最终，理论、经验和实验的某种结合才是我们的出路。

三、回顾和前瞻

　　经济理论在20世纪经历了两段黄金时期。一般均衡理论的发展带来了第一个黄金期，作为众多模型的支柱，该理论使经济学家能够认识到一个市场的变动如何波及其他市场。一般均衡理论促成了众多模型的显著完善，从动态宏观经济学到国际贸易，再到公共财政和私人融资。第二个黄金期随着博弈论的繁荣而到来。博弈论能模拟信息不对称条件下的互动，它加速了产业组织、政治经济学、卫生经济学、工业设计、劳动经济学和许多其他领域的发展。

　　我们虽然已经知悉了过去的重大理论进展对现代经济学的推动作用，但是仍然难以确认下一波的重大浪潮是什么。倘若我们能回到20世纪50年代，让经济学家投票预测下一个重大进展，很多人大概都无法预见到一般均衡将成为多么强大的理论工具。类似地，20世纪70年代晚期，当博弈论兴起之时，主流观点并不认为它能位居下一个十年最重要的十大进展之列。所以，预测经济理论的未来进展并不容易，但预测本身还是颇有趣味。

　　新古典经济学范式的限制逐渐被放宽，新的工具也在出现，而这些变化主要来自两个方面。

　　首先是“行为经济学”。数十年来经济学家都以完全理性和计算无误的基准行为人为假设建立模型，而行为经济学超越了这一限制，用更丰富的模型描述个人行为。经济学家清楚地认识到，完全理性无法准确描述市场参与者的特征，但是这一假设仍然是一个有用的基准，而且在许多情形中，它是对有经验的行为人如何行动的一阶近似。然而，理性人模型本质上无法适用于某些情境，建立能更好地预测人类行为的模型不仅影响着理论界，也切实改变了我们对很多事物的解释，比如消费者行为和系统性的金融异常。(7.我将很多内容合在了一起，包括有限理性的模型，其中行为人的计算或者记忆会受到某些限制或约束（可参阅Simon，1982；Rubinstein，1998；Mullainathan and Thaler，2000），还有建立在一些被观测到的行为偏差或心理本能基础上的模型（可参阅Camerer and Loewenstein，2004；Fudenberg，2006；DellaVigna，2009），以及以基于人们通过与他人福利的比较确定自身偏好这一假设的模型（可参阅Cooper and Kagel，2016）。虽然这些模型在动机和方法上迥异，但他们都是对古典范式的拓展，而古典范式采取了特殊的无限理性定义。)

　　另一个进展来自对人们交往模式的模拟。大多数经济交往，从个体间信息的传播、观念的形成，到公司间商品与服务的交换，都发生在去中心化的关系网络中。在许多情况下，互动的网络模式以及它们带来的外部性和约束条件，是行为的根本驱动因素。行为经济学既有“心理”基础，也有与之平行的“社会”基础。网络模型在经济学诸多领域内都日益重要，这些领域包括发展经济学中的信息流动和摩擦，就业市场持续的不平等，政治极化，金融市场内的传染，国际贸易和冲突。(8.可参阅Jackson（2019）的综述。)简单的网络模型能迅速地变得复杂，但是随着运算能力的增强，模型也越来越容易融入我们的思考之中。鉴于大多数人类互动都呈现强大的网络模式，从经济学角度进一步理解考虑网络外部性及其如何影响人们的信息和机会，将大有可为。

　　行为经济学和网络经济学在获得广泛认可方面面临着长期挑战，因为人们对新工具总是天然地保持警惕，但这两个领域都成功地证明了它们在拓展工具箱方面的价值。此外，随着我们的探索不断增多，不断深入，我们就越能清楚地认识到拥有关于人们如何学习，如何受环境影响，如何选择其互动，以及如何做出决策的合适模型是多么重要，而这些模型是行为经济学和网络经济学的核心。因此，经济设计和经济理论之间存在一种良性反馈。(9.有一个领域的理论早已成熟到足以付诸代价昂贵的设计和探测：社会选择理论。尽管阿罗定理（Arrows Theorem）可能被视作一个寓言，但是它就集体决策的缺陷给出了可验证的推论。对投票制度和更笼统的投票机制设计的研究层出不穷，但参与全球投票制度和立法设计的社会选择理论者却不如人们料想的多，这着实令人吃惊。不过，社会选择理论者的参与将是大势所趋。)(10.还有一些别的理论领域也受到了经济探测的积极助推。例如，设计一些稳健而能在多种环境下运作的制度机制。可参阅文集《经济设计的未来》中的其他文献，比如Carroll（2019）。)

　　除了这些新的理论进展，使分析模型和数据成为可能的运算能力也曾经是不可想象的。毫无疑问，未来也会产生将模型推向新高度的新工具。

　　在新工具和技术进步之外，正在萌发的新设计问题也同样值得重视。经济和社会互动正在通过许多新的网络平台发生。当前的许多平台都是多跳无线（ad hoc）网络。这些平台为什么会采取现有的形式？平台如何才能得到改善？鉴于平台经济常常会导致市场势力的显著集中，我们需要担心其巨大的范围经济和规模经济吗？经济学家对隐私问题有何见解，又该如何将它融入平台的设计？

　　作为对未来的最后一点思考，我将提醒大家注意社会和经济理论的另一个重要作用。随着数据可得性和运算能力的提高，越来越多的数据矿工将进入我们的生活，他们致力于挖掘前所未见的新奇模式。有了足够的数据，假以时日，许多有趣的关系就会浮现，但是其中的很多关系最终将被证明并不真实。在处理数据时，我们需要掌握某些方向和假设，否则我们可能被中途发现的许多引人入胜然而转瞬即逝的事实带偏方向。大量研究者都在如饥似渴地获取有关人类行为的数据，倘若我们清醒而慎重地解读我们的发现，探索性的分析就可以大显身手。有关人类互动的模型和理论将指引我们探索并改善既有的世界，同时致力于设计未来的世界。我们必须走在这条有模型和理论相助的正轨上。■

　　（中国人民大学王靖宜译）

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