巴里·艾肯格林开源经济学

由卡门·莱茵哈特(Carmen Reinhart)和肯尼斯·罗格夫(Kenneth Rogoff)的论文《债务时期的增长》引发的骚动，也许是自1974年以来最引人注目并最具煽动性的学术争议。1974年，两位更早期的经济学家罗伯特·福格尔(Robert Fogel)和斯丹利·恩格曼(Stanley Engerman)发表了一部臭名昭著的著作——《拐角时代：美国黑奴制度经济学》来为美国奴隶制的效率辩护。

正如《拐角时代》一书所面临的争议一样，对莱茵哈特和罗格夫文章的争议，表面上是源于对作者统计方法的怀疑，但根源其实在于其他人利用这项研究所可能达到的目的。

福格尔和恩格曼的一些报告结果被用来——要注意的是并不是被作者本人使用——挑战平权法案和质疑民权运动。同样地，莱茵哈特和罗格夫的一些报告结果也被政客和另外一些人用来证明财政紧缩政策的合理性。

当莱茵哈特和罗格夫的研究失误之处被曝光时，批评者们都惊呆了。两位作者居然粗心地忽略了某些数据，使用了有问题的加权方法，并采用了错误的观察方法来评定GDP增长。

这不仅引发了令人不安的关于财政紧缩有效性的问题，也令人开始担忧经济分析是否依然可靠。一个有缺陷的研究怎么能现身于著名的美国国家经济研究局工作文件系列文献之中，随后还被刊登在美国经济学会的期刊上？如果这是有可能的，政策制定者以及有辨别能力的公众又如何能够给予经济研究任何可信度？

而之所以可能出现这种情况，是因为经济学家发表其科研成果时，并不需要公开其数据和研究手法。据说发表在美国国家经济研究局的工作文件比发表在期刊上的更加权威，但该机构并未要求学者在其网站上公布其数据和研究程序。

试图复制这些研究发现的独立学者首先必须复制数据，然后复制研究程序。而且，随着经济学经验研究的发展，这种复制研究发现的难度不断加大了。莱茵哈特和罗格夫可能使用了一组相对较小且大部分公开的数据，但整个行业都在使用不断增大的定制数据组。

大数据能带来大成果。但与此同时若没有作者的配合，庞大的数据组也使复制变得不大可能。而对作者来说，与他人展开合作也大多是半推半就的。由此可见，美国国家经济研究局这种机构的编委会和主管，有责任将研究的开放调用变成强制性的。

此外，在视独创性为最高美德的学科里，那些从事数据整理和复制等简单工作的人得到的回报也较小。诺贝尔奖并不会授予那些构建新GDP历史估计值来让政策分析向过去延伸的人。

而且事实上相关性并不等于因果性。在莱茵哈特和罗格夫的研究中，他们观察到高债务国家经济增长得比较缓慢，即使这是真的，也不能告诉我们高负债会降低还是促进增长。

这些都是困难的问题，而解决方案却很简单。我们所需要的并不是更复杂的统计方法，而是要认真分析那些高负债国家在特定历史事件中的政治和经济细节。一个适当的历史分析，能帮助确认那些在经济因素之外发生债务的原因，从而得出债务与经济增长之间的因果关系，而不是颠倒过来。

经济史学家已经展示过这样做的方法。比如，笔者在伯克利大学的同事大卫和克里斯蒂娜夫妇，在试图确定货币政策冲击是否会影响经济增长时就面临了类似的问题。他们使用了仔细的历史分析方法，来辨认并集中关注那些出于与经济状况无关的原因而改变了政策立场的案例。这使他们得以分离出冲击对增长的影响。

统计是有帮助的，但在经济学上——像在其他的社会调查中一样，它们并不能代替合理的历史分析。

忙于抨击作者的动机并批评某些人对这个研究的利用，针对莱茵哈特和罗格夫的批评家已经无暇顾及其他。但真正的问题是学术程序和优先权，而不是动机。如果程序和优先权的问题解决了，那么政客试图滥用他们研究结果的事实也就不会成为问题。

换言之，经济上正确的，在经济分析上同样也正确。而面对危机无所作为则是一件可怕的事情。

(作者系加州大学伯克利分校经济学和政治学教授。Copyright: Project Syndicate, 2013.)