当前正在持续并不断延伸的经济危机，引发了学术界对于标准经济学建模方法在此次危机预测与应对中作用的探讨，其矛头直指计量经济学，认为计量经济学在经济现实表述与预测方面作用甚微，—些极端观点甚至要求放弃计量经济学模型方法，因之引发当前学术界关于计量经济学‘‘失败与否”的学术之争。争论的实质可归结为一个问题：计量经济学是否是精确、无局限的绝对科学?

　　对于计量科学的精确性、绝对性的探讨由来已久，当前学术界的争论只是对这一问题的深化。早在1939年，Keynes就指出计量经济学模型方法存在三个层面的问题：一是理论的先验正确性问题00，二是线性假设以及滞后期与趋势决定的主观随意性问题,?三是计量经济学的结构不变性问题。认为这三个问题造成了计量经济学经济分析的局限。相对于凯恩斯，Lawson的观点相对来说比较极端，Lawson学建模的研究方法进行了严厉的批判，认为当前的计量经济学模型，尤其是VAR系列模型在研究现实经济机制方面作用甚微，模型未获得关于经验现实的真正洞察，其预测结果不具备经验充分性。

　　而Juselius则更倾向于为现代计量经济学模型、尤其是VAR系列模型进行辩护H，认为计量经济学本身不存在任何问题，只是在面对当前危机时应做一些转变H。并指出正确设定的、具有经验充分性的协整向量自回归模型可以实现这一转变15。作为计量经济学的拥护者，Hendry同样对计量经济学进行了辩护，指出虽然计量经济学方法确实可能会产生谬误回归，但这种谬误可通过检验进行回避与拒绝63;Hendry提出根据数据生成过程进行建模的理念，指出计量经济学应根据DGP过程进行经验建模，进而保证计量经济学应用研究的科学性与精确性。

　　国内学界对计量经济学基本持肯定态度，李子奈认为，从计量经济学模型方法的建立、估计与检验过程来说，其方法具有坚实的统计、逻辑基础，符合科学研究的发现过程67。计量经济学研究方法实质上就是回归分析，是证实与证伪、归纳与演绎、检验与发现、相对与绝对相结合的过程。并探讨了计量经济学模型政策评价、结构分析、预测与检验功能上的局限。洪永淼认为计量经济学模型面临三个主要问题：非重要因素的影响问题、观测数据问题以及样本外预测问题°8。但计量经济学理论本身已经发展得相对成熟与全面，只是由于经济系统的时变性、不可逆性以及经济数据的缺陷导致了计量经济学的分析、预测没有物理学那样精确，这也是计量经济学与自然科学最大的区别。

　　那么计量经济学究竟是怎样的科学?它是否具有其自身难以避免的不足与局限?要对这一问题进行解答，就要从其模型方法的概率和统计学科基础进行探讨，从其表述语言、方法论及功用层面进行基础研究，以提高其应用研究的科学性，使计量经济学应用研究沿着正确的方向发展，这也正是本文的研究目的。

　　二、计量经济学的语言分析：模型语言经济学表述的非充分性

　　经济学语言学转向引发人们对语言在经济分析中作用的广泛关注，进而产生一个问题，计量经济学的主要语言是什么?计量经济学语言具有什么特征?其在经济分析中又处于什么地位?要解决这些问题，就要从什么是计量经济学的语言以及计量经济学语言的方法论地位来着手。

　　要探讨计量经济学的语言，离不开对计量经济学的界定及其基本分析结构的探讨。计量经济学是通过模型来表述经济现实的，基于统计、概率方法的模型构建是计量经济学经济表述的主要手段与方式，也是计量经济学进行经济研究与分析，以及作用于应用实践的基础途径。从学科的自我表述与实践应用两个层面来说，一方面，以概率和统计为基础的计量经济学模型是计量经济学这一学科的主要表达方式，也就是计量经济学的“语言”另一方面，从计量经济学的基本分析结构来说，模型是计量经济学分析的基本结构，是计量经济学描述、解释经济现实的主要手段，也是计量经济学进行学科表述与对外自我表达的主要途径，可称为计量经济学的“模型语言”。以概率和统计为基础的计量经济学模型，既是方法又是语言，在计量经济学经济分析中处于核心地位。作为经验实证的计量经济学，其研究方法从方法论上来说是经验实证的模型方法，其语言也必然离不开经验实证的方法论基础地位，是经验实证的模型语言。

　　那么，计量经济学经验实证的模型语言在经济学研究中处于何种位置?其经济学的表述充分性如何?是否能够替代自然语言?要回答这些问题，首先就要明确经济学学科本质与计量经济学经验实证模型语言的方法论地位。作为社会科学的‘‘皇冠”，其特殊的学科性质决定其不等同于物理学这样的自然科学，同时人类社会也不等同于实验室。经济现实的复杂多变性，人性与人类心理的不可预测性，使得经济发展过程成为一个异常复杂的有机体，这些必然复杂化经济学的表述及其语言，单一的基于以概率和统计的模型语言难以完成这一任务。此外，从经济科学理论表述层面来看，经济理论并不必然由数学或统计学来证明。经济学的语言是多元而非一元的，数学、统计语言是经济学分析语言中不可替代一种，是“多元”中的‘‘一元”，但并不必然比其他语言更重要。当然，这也解释了计量经济学以概率和统计为基础的模型语言在经济分析语言中的地位。

　　计量经济学经验实证的模型语言是计量经济学科学化经济研究的一个重要体现，但同时也难以避免其自身与生俱来的方法论局限：

　　首先，经验实证的模型语言面临经济研究中价值判断理念的计量化问题。计量经济学模型语言对

　　①李子奈在他的‘‘计量经济学方法论的若干问题’，“计量经济学模型的功能与局限”中均有提到这一观点。

　　经济现实的表述是建立在表示现实经济活动结果数据的概率分布假定基础之上的，模型语言对经济现实中不可度量的社会关系、政策和心理等价值理念的处理是通过主观假定赋值或虚拟变量来完成的。从一定程度上来说，计量经济学模型语言对价值判断的这种表述稍显随意、主观，是不精确的;此外，很多价值判断理念难以通过统计语言或概率分布来表述。因此，计量经济学模型语言存在着价值判断理念计量化的问题。经济研究是以人及其构成社会的经济活动与关系为核心的，而这种社会经济关系的表述不仅是‘‘量”的统计，还包括‘‘质”的描述。计量经济学模型语言对经济现实的解释与描述是通过变量与现实经济因素的映射来完成的，因此，模型对经济现实的解释是建立在模型方程涵盖待解释经济变量这一前提之上的。那么就产生了一个问题，模型是否可以包含所有经济因素，也就是经济因素都可以通过适当量化的形式纳入模型语言的表述范围吗?答案是否定的。很多宏观计量经济学模型中的政策、环境因素以及微观计量模型中的心理因素，都很难一一映射为计量模型中等价的变量形式。虽然虚拟变量是一种选择方式，但现代计量经济学中的虚拟变量通常是简单的‘二进制”，这种“是与否”的极端表述方式很难精确描述经济现实的渐变过程与渐变效应。

　　此外，即便勉强将价值判断理念通过主观赋值的变量进行计量化，还存在现实经济因素与观测数据统计方式的非‘‘一一映射”问题。很多模型表达的变量或符号在现实经济中有多个对应统计方式，而每种方式的选取都代表着不同的样本数据，有时甚至会影响到模型的估计结果。如探讨外商直接投资与中国经济增长的关系时，涉及到国家开放程度这一政策理念及其模型对应变量的选取。究竟用什么代表开放程度，现实中选取模型样本数据时就涉及一个选择的问题，有的研究者将年进出口贸易总额的GDP占比作为一国开放程度的度量标准，有的将对外政策的颁布作为开放程度的度量。这种变量的选取通常以模型的估计结果是否更优作为条件，可以说这种选取模式是稍显主观随意的，并不具备严格的科学性。

　　其次，计量经济学模型语言难以完全取代经济学表述中的自然语言，一元的模型语言难以对经济学进行全面、充分表述。第一，能够表述经济世界的是语言性的词语而不是人为创造的符号、模型，计量经济学的模型语言并不比自然语言更接近经济现实，同时，经验实证的模型语言所描述的逻辑建构具有其本身的局限，不能完全取代经济学自然语言的使用。虽然计量经济学模型语言中的数学公式与统计推断过程本身也是一种话语，但这种“话语”本身也有语言问题，爱因斯坦指出“就数学定律指涉现实而言，它们并不确定;就其确定性而言，他们并不指涉现实”。数学哲学的观点展示出数学、统计的模型语言，作为一种经济学研究语言，其所构建的‘‘经济世界”并不比自然语言的更准确，也不比自然语言的更接近现实世界。第二，人们生活的世界是词语的世界而非函数的世界，对语言最重要的沟通与交流功能来说，经验实证的计量经济学模型语言作为交际语言并不具备足够的充分性。虽然其在统计推断与函数符号表达上具有严谨性与便利性，并因此一定程度上体现了其科学性，但对于语言最为重要的交际功能，计量经济学模型语言并未表现出任何超越其他语言范式的优势，尤其是在与公众交流时。用函数与符号表达的数学语言是自然科学的通用语言“对自然科学家而言，它就像过去拉丁语对学者一样，而对许多经济学家来说它不幸是希腊语”10,因之其模型方程与符号的表达范式可能更容易使人们感觉它只想通过深奥的数学让人肃然起敬，而不是更有助于交流。

　　还有一个不得不说的问题，不论计量经济学模型语言多么严谨、精确，也不可能做到对完整社会关系进行精确表述，这取决于计量经济学模型设定的非精确性与局部性，因为任何模型都不可能把整个社会复杂多面的关系全部纳入模型体系，无论从技术层面来说还是从方法论层面来说，这是不现实也是不可能实现的。

　　三、计量经济学的数理基础：非精确数量关系的度量

　　由于计量经济学以概率和统计作为其学科的数理基础，其结论是基于样本数据(总体样本的一部分)的推断做出的，而非真实的针对总体样本进行的精确运算，因而其结论并非是确定的、精确的。而计量经济学中以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性、概率约化方法下统计推断的非确定性，都导致了计量经济学度量精确数量关系上的局限。

　　1.以概率为基础的随机检验的不对称性与非精确性由于观测值很少是现实经济中经济变量的真实值，因此随机模型的存在具有较为重要的作用。但随机模型本身由于其概率基础的非精确性以及两类前提假定的不对称性，使其模型检验的逻辑基础受到质疑;同时其概率基础的随机性，也严重削弱了随机模型的可靠性与精确性。

　　首先，以概率为基础的随机检验的不对称性。计量经济学的证伪或检验需要逻辑依据，随机检验在逻辑上具有非对称性，这种非对称性源于对标准逻辑的构建，即对于给定的一系列假定，我们能逻辑性地得出一系列结论：如果所有的前提都为真，那么所有的结论也都为真，这是必然的。如果任何一个结论是错误的(同样意义上的)，那么给定系列的前提假设中至少一个是错误的一但我们不能确定哪一个是错误的(多于一个的时候)，也不知道有多少个是错误的，因为可能所有的都是错误的。如果存在任何一个错误的前提，我们不能排除结论中可能有正确的结论，这是必然的。如果结论中有一个是正确的，给定系列假设中的任何一个都有可能是错的。这里我们可以说，如果正确运用逻辑，那么前提的正确性可以传递到结论上(假设到预测)，而结论的正确性却不一定能传递到前提上，这里存在一个明显的不对称性。同样，对结论的证伪可以至少传递到前提上(一个)，但对前提的证伪却不能传递到结论(除非结论与前提一样)。计量经济学的随机检验是建立在通过对结论(根据经济理论、数据建立的模型)的证伪进而证伪前提(经济理论假说)的逻辑基础上的，而逻辑不对称性则削弱了这一检验的逻辑基础。