诺奖得主Akerlof 猛批“遗漏之罪与经济学实践”！！！
作者：互联网
凡是搞计量经济的，都关注这个号了
稿件：econometrics666@126.com
所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.
关于相关计量方法视频课程，文章，数据和代码，参看 1.面板数据方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 优秀学人好好收藏学习！2.双重差分DID方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 优秀学人必须收藏学习！3.工具变量IV估计免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 不学习可不要后悔！4.各种匹配方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 掌握匹配方法不是梦！5.断点回归RD和合成控制法SCM免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 有必要认真研究学习！6.空间计量免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 空间相关学者注意查收！7.Stata, R和Python视频课程, 文章, 数据和代码全在这里, 真的受用无穷！
正文
关于下方文字内容，作者：韦忠吉，清华大学经管学院，通信邮箱：weizhj.18@sem.tsinghua.edu.cn
作者之前的文章：1.非线性模型中乘数和边际交互效应选哪个？为什么呢？2.前沿: BVAR, 贝叶斯VAR是什么, 为什么需要, 软件怎么做, 如何解读呢？
Akerlof, George A. 2020. "Sins of Omission and the Practice of Economics." Journal of Economic Literature, 58 (2): 405-18.
This paper advances the proposition that economics, as a discipline, gives rewards that favor the "hard" and disfavor the "soft." Such bias leads economic research to ignore important topics and problems that are difficult to approach in a "hard" way—thereby resulting in "sins of omission." This paper argues for reexamination of current institutions for publication and promotion in economics—as it also argues for greatly increased tolerance in norms for publication and promotion as one way of alleviating narrow methodological biases.
2001年诺奖得主乔治.阿克洛夫，就是提出过“柠檬市场”，研究信息经济学的那位，写了篇论文，里面区分了“硬”与“软”。它提出，经济学作为一门学科，所给予的奖励是偏向于“硬”的，而非“软”的。这种偏见导致了“遗漏罪”（sin，有点“罪孽”的意思），在这种情况下，经济研究忽视了那些难以用艰深的方式处理的重要主题和问题。它建议重新审查经济学专业的出版和推广机构。
啥是“硬”和“软”呢？
所谓从“硬”和“软”对科学进行等级分类的方法是从19世纪的法国哲学家孔德开始的，这位仁兄搞了一套实证主义哲学。在这种分类方式下，物理为最高，社会学、文化人类学、历史学这些垫底。此分类与精度有关，它可以应用于子领域，也可以应用于整个学科。考虑经济学中的实证方法。定量分析相对于定性分析是“硬”的一个方面。而且，在量化方面，因果陈述比那些只关注相关性的陈述更精确。经济理论如果是用数学模型而不是文字表达，就更“硬”，如果数学模型能够准确抓住潜在的、基本的概念和思想，那就更“硬”了。
下面根据Ellison（2002a）的精神，来说说“遗漏之罪”。
研究者从一组可能的研究主题中选择。这些主题可以从两个维度来表征:(1)硬度(也就是写出来的难度)。(2)重要性。研究者既重视硬度又重视重要性，但是，他对硬度的重视使他以一种社会非最佳的方式来权衡硬度和重要性。从这个意义上说，他是有偏见的。(我们将讨论产生这种偏见的原因，但目前，我们认为这是已知的。)
图1描述了研究者问题的解决方案。当研究者选择一个处于前沿的话题时，他所选择的前沿话题与社会最优话题不同。他选择的主题(主题A)比“社会最佳”(主题B)既难又不重要。
图 1 硬度与重要性的抉择
如果我们把所有研究人员抓起来，就能预测出该行业将处理的大量主题。注意，将会有一系列重要但“软”的话题不会被讨论。从这个意义上说，对职业中困难的偏见导致了遗漏之罪。
那为啥会对“硬”产生偏见呢？阿克洛夫先生提出了三个可能的原因，他认为这也能部分地解释为啥这种偏见会随着时间推移越来越强。
原因1：在科学等级中的位置。Fourcade、Ollion和Algan(2015)在他们的文章《经济学家的优越性》(The Superiority of Economists)中认为，经济学家认为自己处于或接近社会科学家中排名最靠前的位置。经济学家对他们的学科是社会科学中最科学的观点感到非常自豪，他们瞧不起社会学家和政治学家，因为他们的分析工具不那么强大。我认为，这种对排名的渴望是硬度偏见的主要动机。
原因2:评估过程。诸如期刊录用等奖励通常由委员会发放(对于期刊而言，委员会由编辑和审稿人组成)。当奖金稀少时，要获得它们需要大多数/所有委员会成员的同意。精确度是一个比较明确的概念;因此，人们很容易对研究的硬/软达成一致。相比之下，重要性是模糊的，所以比较容易对其重要性产生分歧。夸大自己工作的重要性而贬低他人工作的重要性的倾向，加剧了这种在重要性上存在分歧的倾向。
这意味着委员会的评估将偏向于“硬”。而且奖励越少，越容易偏向“硬”。
原因3:进入行业的选择。学者们也不尽相同。在这个职业中，对“硬”的偏爱越大，那些在这个方向上有内在品味的人就会越容易被选中。为了证明这种选择，曼昆建议攻读经济学博士课程的潜在申请者学习数学，只要学不死，就往死里学。但是，曼昆“温柔”地补充说，在他看来，这些标准太严格了;如果他是招生委员会的一员，他可能会和他的同事争论对数学过分的喜爱。
就像激励影响选择一样，职业中各种人的混合也会影响奖励。当“硬”的人普遍存在时，他们会占据更大的职位(比如期刊编辑)。在这些突出的位置，他们会偏向奖励，例如，选择更难的文章来发表。当然，同样的偏见也会影响推广。这一职业近年来变得越来越难做的一个原因是负反馈循环。困难的内在价值导致了更有偏见的奖励。
这些偏见又有啥后果呢？
后果1：对新思想的偏见。到目前为止，我们已经根据主题的重要性和困难性对主题进行了分类。另一个相关的维度是主题是新的还是旧的，或者，用库恩(2012)的术语来说，是包含常规的科学还是革命性的科学。不是所有的新话题都是重要的;但是，很明显，最重要的话题是新的。硬度偏差以至少两种不同的方式抑制对新话题的接受。
首先，旧的主题/范式有各种各样的工具来帮助提高精确度:例如已建立的术语、概念框架和经验方法。由于对“硬”的偏爱，在这种被接受的范式下工作的学者有一个优势，因为他们可以随意地从这些工具箱中借用来精确地表述他们的观点。相反，那些提出新想法的人处于不利地位，因为他们必须开发自己的工具。正如Frey所表达的那样(2003年，第212页):一个新的想法没有成熟的想法那么好地表述，因此因为缺乏严谨性而被拒绝。这样，对精确度(硬度)的要求阻碍了新思想的引入。
第二，硬度偏差降低了挑战现有范式的能力。按照经济学中通常的程序，就像在更普遍的科学中一样，只有当旧思想在与新思想的较量中被证明是次等的时候，它们才会被拒绝。自从弗里德曼(1953)的经典文章以来，新理论需要产生可验证的预测这一点已是无可争辩的了。这种信念似乎无伤大雅;但是，事实上，它涉及到拒绝对理论的软测试，比如那些基于假设质量和结论质量来评估模型的测试。它尤其需要从案例研究中排除证据，因为案例研究中详细的证据可以提供关于上下文和动机的信息。虽然对统计数据进行更困难的测试可能是一个黄金标准，但限制可允许的测试集可能会大大降低测试理论的能力。因此，对困难的偏见使我们过于接受现有的理论，而不够愿意作为一种职业进行自我批评。
后果2:过度专门化。对困难的偏爱也会鼓励过度专业化。多面手需要满足多个领域的精度标准，而专家只需要满足一个领域的标准。因此，做一个专家比做一个通才更容易。对困难的偏爱越大，我们就会看到经济学的专业化程度越高。
的确，我们这个领域的专门化似乎在增加。其中的一个症状是，各部门日益分化为子领域，例如，每个部门都有自己各自的研讨会系列。子领域期刊的激增是这一趋势的另一个征兆。
后果3：Top5诅咒。硬度偏差也是前Top5诅咒的一个原因。根据Heckman和Moktan(2017)的记录，任期委员会和晋升委员会越来越依赖期刊指标来做决定，且对Top5的数量给予了特定的权重。终身职位，像该行业的大多数其他奖励一样，是由委员会颁发的。任期委员会可以采取的一种方法是评估候选人的工作质量。然而，对候选人工作的讨论很可能令人担忧，尤其是当这个职业被划分为多个子领域时。如上所述，学术界对什么是重要的存在分歧;各个子领域的观点往往会有系统性的差异。这个问题可以通过用指标来评估候选人来巧妙地解决。在质量是否重要的问题上比较容易达成一致，这个问题可以通过用指标来评估候选人来巧妙地解决。对于期刊的质量，达成一致意见是相对容易的——尤其是那些所有子领域都有代表性的大众期刊。因此，在经济学终身教职过程中权重最大的期刊(Top5)具有普遍的兴趣，或许也就不足为奇了。
行业现状是这样的：一组统计数据表明，从事研究的经济学家，尤其是年轻的经济学家，发现自己处在一个很容易导致疏忽的环境中，因为相对于重要的东西，人们对“硬”的服从要求过高。研究型大学的助理教授们并不能很好地与期刊的要求进行抗争:特别是，赫克曼和穆克坦(2017)的研究表明，Top5的录用对终身教职的授予起到了很大的作用。
这些期刊提出的要求，只是从高中(如果不是更早的话)开始的一系列要求中的一个。这些是要求:高中成绩，以获得大学录取;获得足够的成绩/推荐信/GRE成绩以进入研究生院;获得博士学位;要有足够的研究生学历来获得一份学术性的工作。当然，所有这些顺从，有效地迫使经济学家掌握该领域当前的范式;那些希望纠正其遗漏的人特别需要这种理解。但是，正如依从性的需求可能太少一样，也可能太多以至于重要的问题被忽视了:要么是因为问题本身，要么是因为解决这些问题的最佳方法被认为不在期刊所能接受的框架之内。录用的统计数据表明，研究人员，特别是任职时间较短的研究人员，需要符合期刊的要求。在杂志上，拒绝是一种模式。根据Card和DellaVigna(2013)的数据，大约在2010年，那些有影响力的Top5的录取率只有6%。这个数字从30年前的15%下降了大约60%。
低录取率不仅出现在Top5。即使是最顶尖的经济学院系，也只有一小部分博士毕业生在获得学位6年后发表了大量论文。Conley和Onder(2014)统计了从1986年到2000年美国博士学位获得者的跟AER差不多的（他们这么认为）年度论文发表量。他们说，即使是在排名前五的院系，也很难认为排名后一半的学生在经济研究方面是成功的。在这五所学校中，第六年发出来的跟AER差不多的论文数量的中位数都低于0.1，事实上，其中大多数学校的论文中值都为零。此外，除了普林斯顿(1.01)和罗切斯特(1.14)之外，所有经济学博士项目的毕业生中， 80%的毕业生，也只有少于一份跟AER差不多出版物。这些同样的数据不仅显示了这些群体的低发表水平，而且还显示了随着时间的推移，发表率迅速下降;在1987年和1999年的组群中，在第99、第95、第90、第85、第80、第75和第50百分位数中，在毕业后6年，和AER差不多的出版物下降了大约40% (Conley et al. 2013，表3，第1263页)。Conley和Onder的这些发现也与一项10年后对1996 - 1997学年美国博士毕业生的调查(Stock和Siegfried 2014)一致。对于大约一半的获得永久学术职位的答复者，前50名的经济学期刊发表的论文数中值为1，均值为2。
面临终身制的年轻学院派经济学家因此别无选择。即使他们的意见与编辑和审稿人所能接受的不同，他们也必须遵守。首先，即使在开始一篇论文之前，他们也必须考虑最终的论文是否可以被期刊接受。然后他们必须决定如何描绘它，例如，作为一篇AER论文，或者可能作为一篇REStud。在这方面，我们没有统计数据，说明最初的决定如何受到期刊将接受或不接受什么的概念的影响;但埃利森(2002b)收集了另一方面的统计数据，在这方面，期刊已经越来越多地把控了作者。
根据埃里森的说法，在20世纪60年代之前，修改和重新提交是相当罕见的(2002b，第984页)。只要有出现，提交人就会迅速提交修订稿;拒绝是不常见的。但是一系列的统计数据(Ellison 2002b)表明，提交和最终接受之间的时间间隔大大增加了(在经济学和其他领域)。有数据可查的9家经济学期刊平均增长了185%，从1970年的6.1个月增加到1999年的17.3个月。
埃利森对不同的期刊做了进一步的分析，关于这些增长是如何在提交和收到第一次审查，以及最初的修改请求和重新提交和接受之间分配的。他在总结证据时说，“(大约)四分之一的放缓可能是因为期刊可能需要更长的时间来进行初步审查”:因此，其余四分之三的增长是由于对修改和重新提交的要求越来越高。当然，这个过程几乎完全是为了回答审稿人的问题，主要是为了让那些即将被录用的论文更加精确。这一证据表明人们越来越强调强硬。此外，它还表明，对硬度的需求增加很大一部分是来自期刊本身的需求。
埃里森还提出了另一个指标:每篇文章的页数。他说，经济期刊文章(2002a，第994-995页)的引言更长，对主要结果的扩展更多，参考文献也更多。当然，所有这些增长都与这篇论文所说的“更大的硬度”有关。在前五名中，从1970年到2010年，论文长度几乎增加了两倍。
总而言之，经济学这个职业，特别是对年轻的研究人员来说，竞争非常激烈;事实正迅速变得更加如此。学术研究市场，即经济学期刊，让研究人员别无选择，只能预见编辑和审稿人的要求，甚至在他们最初的论文概念中也是如此。他们必须继续遵从那些编辑和审稿人的意见，特别是在他们很幸运地收到了修改并重新提交之后。统计数据表明，可能每一个与我同龄的研究经济学家都从个人经验中了解到:随着时间的推移，这些要求变得越来越迫切，也越来越强调困难。
此外，强调硬度很可能是以牺牲重要性为代价的。因此，Colander和Klamer对经济学研究生的调查(1987年，表4,p.100)发现，只有3%的经济学家认为“透彻地了解经济”对他们的成功“非常重要”;相比之下，65%的人认为“从善于解决问题的角度来看，聪明是非常重要的。”此外,当问回顾性的博士项目的重点,一半以上的两个单独的研究生群说,他们计划把“太少注重将理论应用到现实世界”(斯托克和汉森2004,p . 267,表1)。这些观点因此暗示一个环境可能产生的疏漏,因为偏见和重要的。
那么，遗漏之罪有什么例子呢？
1.未能预测到金融危机。在2008年金融危机的余波中，经济学家们问为什么没有人预测到它，至少没有人准确地预测到它的发生。Rajan(2011)说，这样的预测还没有做出，因为它需要金融、房地产和宏观经济学等不同专业的理论和制度的详细知识。奇怪的是，在2008年之前，这些子领域列出了后来被认为是导致危机的所有因素。这些贡献包括资产价格可能出现跳楼式崩盘，这是由于将不良资产作为抵押品而造成的;尾部风险的其他来源;房地产泡沫;抵押贷款标准的削弱;评级机构向其所评级证券的发行者支付报酬的利益冲突;以及宏观经济和金融体系之间的相互作用。19所有的元素都在那里。但只有Rajan(2005)几乎跨越了所有必要的子领域边界，以预测历史上发生的危机。经济学家们有动机展示拼图的关键部分，但没有动机把它们放在一起。继Caballero(2010)之后，在理论方面，一个包含所有片段的模型是不可能被发表的;它会被认为与精确、简单的思想相去甚远(比如那些激励简单的新凯恩斯主义或动态随机一般均衡(DSGE)模型的思想);而且，以这种方式，太软弱，不值得发表。
关于经验证据的预测，关键数据的形式可能是错误的。有关尾部风险的数据本来可以说明问题。但是，如果一个经济学家足够幸运，或者足够有洞察力，能够获得这样的数据并理解其含义，那么他还需要跨越另一个障碍。例如，即使她已经承担了AIG 5,330亿美元的信用违约掉期(CDs)等证券的保险责任，她仍然需要将其转化为可发表论文的基础。这5,330亿美元表明，尾部风险的规模足以威胁到金融体系的巨大崩溃;但这只是一个数字。通常，作为经济学实证论文基础的并不是统计证据。这个导致疏忽之罪的严格标准的例子在事故发生十年后的今天仍然很重要。莱因哈特和罗格夫(2009)告诉我们，这一次不一样了。现在，2018年，为了预防，政策制定者仍然需要预测下一次崩盘会在何时、何地、以何种方式发生，就像他们在21世纪初需要这样的分析一样。对于什么可以出版，严格的标准意味着当时没有动力做出这样的预测。现在仍然是这样。
动机。在传统的经济理论中，动机来自于一个关于人们合理地最大化什么东西的先验假设。但是，对于可能的动机范围，存在一种限制较少、更普遍的描述，即人们是通过他们在做决定时告诉自己的故事而受到激励的。反过来，就人类思维可以被描述为通过故事产生的而言，这意味着人们是通过他们告诉自己的故事被激励的。社会学和文化人类学的核心是民族志，其目标是揭示和解释人们告诉自己的故事。但民族志的个案研究、解释方法被认为是软的。前面的逻辑表明，一般来说，对软性和新性的偏见导致行为解释在经济学中被低估。这种逻辑进一步表明，我们的行为模型类别仍然有限，还没有充分纳入社会学和人类学强调故事重要性的观点。案例研究帮助我们了解是什么构成了我们的模型的良好假设，因为它们也有助于证明行为模型优于经典模型。经济学家目前采用的弗里德曼式方法，避免了基于假设的检验模型，使我们远离案例研究。寻找遗漏之罪的好地方在于人们告诉自己的故事，但这些故事超出了经济学家作为效用基础的先验猜测的范围。下面将列举四个例子:每一个都说明了故事在经济学中未被重视的作用。
例1：苏联。对苏联经济的分析证明了其中央计划体制的失败。但是，这种分析忽略了苏联经济的另一个可能同样消极的方面。布尔什维克宣扬这样一种说法:有计划的、强制性的工业化将迅速创造出一个经济天堂，因此，对该计划哪怕是最小的干预也会招致最严厉的惩罚。这个故事为残酷的行为提供了理由。根据第一个五年计划，工业将拖拉机喂给农业生产粮食，农业将粮食喂给工业生产拖拉机。但据报道，当向乌克兰运送的粮食没有达到计划目标时，问题不可能与计划有关。相反，短缺一定是由破坏分子造成的，这些人很快被确认为富农，并适时地将一些富农驱逐到西伯利亚。这些驱逐行动反过来又进一步减少了粮食的供应，特别是因为这些较富裕的农民已经为该计划的目标做出了超出他们份额的贡献。最后一步，乌克兰的农民被迫进入集体农场，在那里他们使用工业生产的拖拉机。这一举动进一步加剧了灾难，因为把一匹马(或一头牛)带到集体农场将是一项巨大的责任;它会认出它的主人是富农。如果拖拉机没有出现，或者出现故障，粮食产量就会进一步下降。随之而来的是乌克兰的大饥荒。在这场悲剧的每一步中，这个故事都扮演了重要的角色，因为它使被迫采取的措施合法化，以执行功能失调的计划。
例2：吸烟和健康。关于吸烟的经济学有很好的文献。例如，它估计了烟草税对香烟需求的影响。但是，在吸烟与健康方面，另一种被经济学家很大程度上忽视的公共政策也取得了惊人的成功。上世纪60年代初，美国卫生部长卢瑟•特里(Luther Terry)召集了一个咨询委员会，阐明了人们对这个问题的了解。由此产生的报告《吸烟与健康:公共卫生部门卫生局局长咨询委员会的报告》改变了有关吸烟的观点的合法性。有了这份文件，美国政府正式编造了一个故事:吸烟是愚蠢的。它从而驳斥了烟草业认为吸烟与健康之间的关系尚未确定的论点。反烟草活动分子随后利用这个故事采取了一些重要的行动，最终禁止在广播和电视上播放烟草广告，后来又规定禁止在公共场所室内吸烟。(这项禁止室内吸烟的规定非常有效;每吸一口烟，户外吸烟者的表情就向所有过路的人传递着吸烟是愚蠢的原始信息。从卫生局局长的报告发布到现在，美国成年吸烟者的比例已经从42%下降到15.5%。故事的角色在烟雾经济学中只有一个跑龙套的角色;但是，如果没有软性理论和软性证据的限制，这个故事将会是这部剧的一个明星。
例3：全球变暖。故事的作用不在全球变暖的标准经济学范畴之内。然而，除了气候变化本身的物理问题之外，还有第二个难以忽视的事实。在美国公众中，不仅有认为全球变暖是彻头彻尾的骗局的人，还有更多的人没有意识到它的紧迫性。那些为年复一年的不作为辩护的故事，与全球变暖本身的物理现实同样重要。这些故事的影响，它们是如何形成的，以及它们可能如何被改变，与现在气候变化经济学的核心问题，如限额与交易安排和碳排放税一样重要。
例子4：宏观经济学。故事在经济学中的作用已经被席勒(2005)强调了一段时间;他在美国经济协会(American Economic Association)主席关于叙事经济学的演讲(Shiller 2017)提供了更多的例子。其中，席勒认为，大萧条时期货币供应量(M)与名义收入(Y)之比近乎不变，可能并不像弗里德曼和施瓦茨(1963)所说的那样，表明M导致了Y。相反，席勒认为，在大萧条展开和收入下降时，人们对自己说的故事可能会降低人们持有货币的意愿。因此，他将弗里德曼和施瓦茨(1963)关于M的因果关系的结论归因于一个变量的省略:人们告诉自己的故事。
上一节的例子还让我们看到了经济学中许多遗漏的错误仍然没有受到挑战的一个原因。
库恩的《科学革命》(2012)描述了发生在正常科学发现现有的、普遍接受的范式的异常情况下的科学进步。科学革命解释了这些矛盾的积累，然后引领我们走向新的、更好的范式。但库恩对科学进步的乐观看法，未能察觉一种与经济学特别相关的可能性。假设范例不仅描述了领域的主题;假设它也描述了该领域的适当方法。在这种情况下，如果违背了规定的方法，那么与现有范式相矛盾的观察将被驳回。严厉的警察将把它们作为不可采信的证据予以排除。
我们可以用另一种方式重申先前的主张。韦氏词典对经济学给出了两种定义。首先，它被描述为一门主要涉及描述和分析商品和服务的生产、分配和消费的社会科学。但是，韦伯斯特词典还有第二个定义。经济学是“经济理论、原理或实践”。这与经济学博士研究生课程中教授的内容是一致的。根据Craighead(2010)的说法，“经济学博士课程试图把学生培养成富有成效的研究人员，而不是教他们有关经济的知识”。也就是说，博士们要学习经济研究的艰难方法:数学建模和统计分析。
在描述我们的分析的含义之前，强调什么说了什么没说是很重要的。现代经济学以严格的研究标准取得的理论和实证成就，应该得到应有的赞扬。但这种标准不应统一适用于所有经济问题。特别是，它们不应该应用于那些标准过于严格的问题:因为缺乏证据，或者因为动机与标准经济假设显著不同。不同的地形需要不同的车辆。帆船在穿越(无河的)沙漠时是无用的;过海时骆驼是没用的。
关于经济学应该如何做的规范应该呼吁方法的灵活性，而不是坚持方法的纯粹性，这种纯粹性对于一些重要问题可能是完美的，但把其他问题和其他方法留在经济研究领域之外。
从历史上看，那些关于经济研究应该如何进行，以及什么构成了经济研究的范式是由一个进化过程发展而来的。这一领域的结果结论和经济研究的结果机构的最佳性都不能被视为理所当然。在期刊上，什么应该或不应该发表的规范，编辑和评审的选择，以及他们的行为，应该是审查的主题。同样，在大学，也应审查晋升和终身职位的过程。正如美国的医学受到1910年Flexner报告(Starr 2008)的著名影响一样，今天在经济学的出版和推广方面也需要类似的报告。
这样一份报告可以分为两部分。第一部分对期刊编辑和审稿人角色的规范进行分析。正如前面提到的，提交和接受之间的时间是非常长的(埃里森2002a, b)，因为作者和他们的想法是串在一起的，根据编辑和审稿人的口味，经常被反复要求修改和再提交。
将论文的所有权归还给作者不仅会对他们表示更大的尊重。这也符合前五名期刊中的两家的声明目的:因为AER和REStud的名字中都有Review这个词。按照我的理解，书评是一种期刊，它接受投稿，并决定接受/拒绝哪一种。这意味着编辑和审稿人应该把自己看作是合作者，而不是在接受作者的稿件前把作者当作勒索者。报告的第二部分将说明有关促进标准和方法的适当准则。审查的特殊主题将包括基于出版指标(如Top5的数量)的适当和不适当的标准，以及在国际上过度依赖美国期刊的出版，甚至依赖美国数据。
建议的改革可以减少由于不适当地强调强硬而造成的疏忽。此外，虽然不能解决新进入这一领域的竞争激烈的问题，但它可以通过鼓励他们发挥自己最好的一面来给他们一些安慰。对所有的经济学家来说，它能让我们发自内心地尽我们所能表达我们想说的话。
硬核的经济学好不好哇？为什么呢？
2001年诺奖得主乔治.阿克洛夫，就是提出过“柠檬市场”，研究信息经济学的那位，写了篇论文，里面区分了“硬”与“软”。它提出，经济学作为一门学科，所给予的奖励是偏向于“硬”的，而非“软”的。这种偏见导致了“遗漏罪”（sin，有点“罪孽”的意思），在这种情况下，经济研究忽视了那些难以用艰深的方式处理的重要主题和问题。它建议重新审查经济学专业的出版和推广机构。
啥是“硬”和“软”呢？
所谓从“硬”和“软”对科学进行等级分类的方法是从19世纪的法国哲学家孔德开始的，这位仁兄搞了一套实证主义哲学。在这种分类方式下，物理为最高，社会学、文化人类学、历史学这些垫底。此分类与精度有关，它可以应用于子领域，也可以应用于整个学科。考虑经济学中的实证方法。定量分析相对于定性分析是“硬”的一个方面。而且，在量化方面，因果陈述比那些只关注相关性的陈述更精确。经济理论如果是用数学模型而不是文字表达，就更“硬”，如果数学模型能够准确抓住潜在的、基本的概念和思想，那就更“硬”了。
下面根据Ellison（2002a）的精神，来说说“遗漏之罪”。
研究者从一组可能的研究主题中选择。这些主题可以从两个维度来表征:(1)硬度(也就是写出来的难度)。(2)重要性。研究者既重视硬度又重视重要性，但是，他对硬度的重视使他以一种社会非最佳的方式来权衡硬度和重要性。从这个意义上说，他是有偏见的。(我们将讨论产生这种偏见的原因，但目前，我们认为这是已知的。)
图1描述了研究者问题的解决方案。当研究者选择一个处于前沿的话题时，他所选择的前沿话题与社会最优话题不同。他选择的主题(主题A)比“社会最佳”(主题B)既难又不重要。
图 1 硬度与重要性的抉择
如果我们把所有研究人员抓起来，就能预测出该行业将处理的大量主题。注意，将会有一系列重要但“软”的话题不会被讨论。从这个意义上说，对职业中困难的偏见导致了遗漏之罪。
那为啥会对“硬”产生偏见呢？阿克洛夫先生提出了三个可能的原因，他认为这也能部分地解释为啥这种偏见会随着时间推移越来越强。
原因1：在科学等级中的位置。Fourcade、Ollion和Algan(2015)在他们的文章《经济学家的优越性》(The Superiority of Economists)中认为，经济学家认为自己处于或接近社会科学家中排名最靠前的位置。经济学家对他们的学科是社会科学中最科学的观点感到非常自豪，他们瞧不起社会学家和政治学家，因为他们的分析工具不那么强大。我认为，这种对排名的渴望是硬度偏见的主要动机。
原因2:评估过程。诸如期刊录用等奖励通常由委员会发放(对于期刊而言，委员会由编辑和审稿人组成)。当奖金稀少时，要获得它们需要大多数/所有委员会成员的同意。精确度是一个比较明确的概念;因此，人们很容易对研究的硬/软达成一致。相比之下，重要性是模糊的，所以比较容易对其重要性产生分歧。夸大自己工作的重要性而贬低他人工作的重要性的倾向，加剧了这种在重要性上存在分歧的倾向。
这意味着委员会的评估将偏向于“硬”。而且奖励越少，越容易偏向“硬”。
原因3:进入行业的选择。学者们也不尽相同。在这个职业中，对“硬”的偏爱越大，那些在这个方向上有内在品味的人就会越容易被选中。为了证明这种选择，曼昆建议攻读经济学博士课程的潜在申请者学习数学，只要学不死，就往死里学。但是，曼昆“温柔”地补充说，在他看来，这些标准太严格了;如果他是招生委员会的一员，他可能会和他的同事争论对数学过分的喜爱。
就像激励影响选择一样，职业中各种人的混合也会影响奖励。当“硬”的人普遍存在时，他们会占据更大的职位(比如期刊编辑)。在这些突出的位置，他们会偏向奖励，例如，选择更难的文章来发表。当然，同样的偏见也会影响推广。这一职业近年来变得越来越难做的一个原因是负反馈循环。困难的内在价值导致了更有偏见的奖励。
这些偏见又有啥后果呢？
后果1：对新思想的偏见。到目前为止，我们已经根据主题的重要性和困难性对主题进行了分类。另一个相关的维度是主题是新的还是旧的，或者，用库恩(2012)的术语来说，是包含常规的科学还是革命性的科学。不是所有的新话题都是重要的;但是，很明显，最重要的话题是新的。硬度偏差以至少两种不同的方式抑制对新话题的接受。
首先，旧的主题/范式有各种各样的工具来帮助提高精确度:例如已建立的术语、概念框架和经验方法。由于对“硬”的偏爱，在这种被接受的范式下工作的学者有一个优势，因为他们可以随意地从这些工具箱中借用来精确地表述他们的观点。相反，那些提出新想法的人处于不利地位，因为他们必须开发自己的工具。正如Frey所表达的那样(2003年，第212页):一个新的想法没有成熟的想法那么好地表述，因此因为缺乏严谨性而被拒绝。这样，对精确度(硬度)的要求阻碍了新思想的引入。
第二，硬度偏差降低了挑战现有范式的能力。按照经济学中通常的程序，就像在更普遍的科学中一样，只有当旧思想在与新思想的较量中被证明是次等的时候，它们才会被拒绝。自从弗里德曼(1953)的经典文章以来，新理论需要产生可验证的预测这一点已是无可争辩的了。这种信念似乎无伤大雅;但是，事实上，它涉及到拒绝对理论的软测试，比如那些基于假设质量和结论质量来评估模型的测试。它尤其需要从案例研究中排除证据，因为案例研究中详细的证据可以提供关于上下文和动机的信息。虽然对统计数据进行更困难的测试可能是一个黄金标准，但限制可允许的测试集可能会大大降低测试理论的能力。因此，对困难的偏见使我们过于接受现有的理论，而不够愿意作为一种职业进行自我批评。
后果2:过度专门化。对困难的偏爱也会鼓励过度专业化。多面手需要满足多个领域的精度标准，而专家只需要满足一个领域的标准。因此，做一个专家比做一个通才更容易。对困难的偏爱越大，我们就会看到经济学的专业化程度越高。
的确，我们这个领域的专门化似乎在增加。其中的一个症状是，各部门日益分化为子领域，例如，每个部门都有自己各自的研讨会系列。子领域期刊的激增是这一趋势的另一个征兆。
后果3：Top5诅咒。硬度偏差也是前Top5诅咒的一个原因。根据Heckman和Moktan(2017)的记录，任期委员会和晋升委员会越来越依赖期刊指标来做决定，且对Top5的数量给予了特定的权重。终身职位，像该行业的大多数其他奖励一样，是由委员会颁发的。任期委员会可以采取的一种方法是评估候选人的工作质量。然而，对候选人工作的讨论很可能令人担忧，尤其是当这个职业被划分为多个子领域时。如上所述，学术界对什么是重要的存在分歧;各个子领域的观点往往会有系统性的差异。这个问题可以通过用指标来评估候选人来巧妙地解决。在质量是否重要的问题上比较容易达成一致，这个问题可以通过用指标来评估候选人来巧妙地解决。对于期刊的质量，达成一致意见是相对容易的——尤其是那些所有子领域都有代表性的大众期刊。因此，在经济学终身教职过程中权重最大的期刊(Top5)具有普遍的兴趣，或许也就不足为奇了。
行业现状是这样的：一组统计数据表明，从事研究的经济学家，尤其是年轻的经济学家，发现自己处在一个很容易导致疏忽的环境中，因为相对于重要的东西，人们对“硬”的服从要求过高。研究型大学的助理教授们并不能很好地与期刊的要求进行抗争:特别是，赫克曼和穆克坦(2017)的研究表明，Top5的录用对终身教职的授予起到了很大的作用。
这些期刊提出的要求，只是从高中(如果不是更早的话)开始的一系列要求中的一个。这些是要求:高中成绩，以获得大学录取;获得足够的成绩/推荐信/GRE成绩以进入研究生院;获得博士学位;要有足够的研究生学历来获得一份学术性的工作。当然，所有这些顺从，有效地迫使经济学家掌握该领域当前的范式;那些希望纠正其遗漏的人特别需要这种理解。但是，正如依从性的需求可能太少一样，也可能太多以至于重要的问题被忽视了:要么是因为问题本身，要么是因为解决这些问题的最佳方法被认为不在期刊所能接受的框架之内。录用的统计数据表明，研究人员，特别是任职时间较短的研究人员，需要符合期刊的要求。在杂志上，拒绝是一种模式。根据Card和DellaVigna(2013)的数据，大约在2010年，那些有影响力的Top5的录取率只有6%。这个数字从30年前的15%下降了大约60%。
低录取率不仅出现在Top5。即使是最顶尖的经济学院系，也只有一小部分博士毕业生在获得学位6年后发表了大量论文。Conley和Onder(2014)统计了从1986年到2000年美国博士学位获得者的跟AER差不多的（他们这么认为）年度论文发表量。他们说，即使是在排名前五的院系，也很难认为排名后一半的学生在经济研究方面是成功的。在这五所学校中，第六年发出来的跟AER差不多的论文数量的中位数都低于0.1，事实上，其中大多数学校的论文中值都为零。此外，除了普林斯顿(1.01)和罗切斯特(1.14)之外，所有经济学博士项目的毕业生中， 80%的毕业生，也只有少于一份跟AER差不多出版物。这些同样的数据不仅显示了这些群体的低发表水平，而且还显示了随着时间的推移，发表率迅速下降;在1987年和1999年的组群中，在第99、第95、第90、第85、第80、第75和第50百分位数中，在毕业后6年，和AER差不多的出版物下降了大约40% (Conley et al. 2013，表3，第1263页)。Conley和Onder的这些发现也与一项10年后对1996 - 1997学年美国博士毕业生的调查(Stock和Siegfried 2014)一致。对于大约一半的获得永久学术职位的答复者，前50名的经济学期刊发表的论文数中值为1，均值为2。
面临终身制的年轻学院派经济学家因此别无选择。即使他们的意见与编辑和审稿人所能接受的不同，他们也必须遵守。首先，即使在开始一篇论文之前，他们也必须考虑最终的论文是否可以被期刊接受。然后他们必须决定如何描绘它，例如，作为一篇AER论文，或者可能作为一篇REStud。在这方面，我们没有统计数据，说明最初的决定如何受到期刊将接受或不接受什么的概念的影响;但埃利森(2002b)收集了另一方面的统计数据，在这方面，期刊已经越来越多地把控了作者。
根据埃里森的说法，在20世纪60年代之前，修改和重新提交是相当罕见的(2002b，第984页)。只要有出现，提交人就会迅速提交修订稿;拒绝是不常见的。但是一系列的统计数据(Ellison 2002b)表明，提交和最终接受之间的时间间隔大大增加了(在经济学和其他领域)。有数据可查的9家经济学期刊平均增长了185%，从1970年的6.1个月增加到1999年的17.3个月。
埃利森对不同的期刊做了进一步的分析，关于这些增长是如何在提交和收到第一次审查，以及最初的修改请求和重新提交和接受之间分配的。他在总结证据时说，“(大约)四分之一的放缓可能是因为期刊可能需要更长的时间来进行初步审查”:因此，其余四分之三的增长是由于对修改和重新提交的要求越来越高。当然，这个过程几乎完全是为了回答审稿人的问题，主要是为了让那些即将被录用的论文更加精确。这一证据表明人们越来越强调强硬。此外，它还表明，对硬度的需求增加很大一部分是来自期刊本身的需求。
埃里森还提出了另一个指标:每篇文章的页数。他说，经济期刊文章(2002a，第994-995页)的引言更长，对主要结果的扩展更多，参考文献也更多。当然，所有这些增长都与这篇论文所说的“更大的硬度”有关。在前五名中，从1970年到2010年，论文长度几乎增加了两倍。
总而言之，经济学这个职业，特别是对年轻的研究人员来说，竞争非常激烈;事实正迅速变得更加如此。学术研究市场，即经济学期刊，让研究人员别无选择，只能预见编辑和审稿人的要求，甚至在他们最初的论文概念中也是如此。他们必须继续遵从那些编辑和审稿人的意见，特别是在他们很幸运地收到了修改并重新提交之后。统计数据表明，可能每一个与我同龄的研究经济学家都从个人经验中了解到:随着时间的推移，这些要求变得越来越迫切，也越来越强调困难。
此外，强调硬度很可能是以牺牲重要性为代价的。因此，Colander和Klamer对经济学研究生的调查(1987年，表4,p.100)发现，只有3%的经济学家认为“透彻地了解经济”对他们的成功“非常重要”;相比之下，65%的人认为“从善于解决问题的角度来看，聪明是非常重要的。”此外,当问回顾性的博士项目的重点,一半以上的两个单独的研究生群说,他们计划把“太少注重将理论应用到现实世界”(斯托克和汉森2004,p . 267,表1)。这些观点因此暗示一个环境可能产生的疏漏,因为偏见和重要的。
那么，遗漏之罪有什么例子呢？
1.未能预测到金融危机。在2008年金融危机的余波中，经济学家们问为什么没有人预测到它，至少没有人准确地预测到它的发生。Rajan(2011)说，这样的预测还没有做出，因为它需要金融、房地产和宏观经济学等不同专业的理论和制度的详细知识。奇怪的是，在2008年之前，这些子领域列出了后来被认为是导致危机的所有因素。这些贡献包括资产价格可能出现跳楼式崩盘，这是由于将不良资产作为抵押品而造成的;尾部风险的其他来源;房地产泡沫;抵押贷款标准的削弱;评级机构向其所评级证券的发行者支付报酬的利益冲突;以及宏观经济和金融体系之间的相互作用。19所有的元素都在那里。但只有Rajan(2005)几乎跨越了所有必要的子领域边界，以预测历史上发生的危机。经济学家们有动机展示拼图的关键部分，但没有动机把它们放在一起。继Caballero(2010)之后，在理论方面，一个包含所有片段的模型是不可能被发表的;它会被认为与精确、简单的思想相去甚远(比如那些激励简单的新凯恩斯主义或动态随机一般均衡(DSGE)模型的思想);而且，以这种方式，太软弱，不值得发表。
关于经验证据的预测，关键数据的形式可能是错误的。有关尾部风险的数据本来可以说明问题。但是，如果一个经济学家足够幸运，或者足够有洞察力，能够获得这样的数据并理解其含义，那么他还需要跨越另一个障碍。例如，即使她已经承担了AIG 5,330亿美元的信用违约掉期(CDs)等证券的保险责任，她仍然需要将其转化为可发表论文的基础。这5,330亿美元表明，尾部风险的规模足以威胁到金融体系的巨大崩溃;但这只是一个数字。通常，作为经济学实证论文基础的并不是统计证据。这个导致疏忽之罪的严格标准的例子在事故发生十年后的今天仍然很重要。莱因哈特和罗格夫(2009)告诉我们，这一次不一样了。现在，2018年，为了预防，政策制定者仍然需要预测下一次崩盘会在何时、何地、以何种方式发生，就像他们在21世纪初需要这样的分析一样。对于什么可以出版，严格的标准意味着当时没有动力做出这样的预测。现在仍然是这样。
动机。在传统的经济理论中，动机来自于一个关于人们合理地最大化什么东西的先验假设。但是，对于可能的动机范围，存在一种限制较少、更普遍的描述，即人们是通过他们在做决定时告诉自己的故事而受到激励的。反过来，就人类思维可以被描述为通过故事产生的而言，这意味着人们是通过他们告诉自己的故事被激励的。社会学和文化人类学的核心是民族志，其目标是揭示和解释人们告诉自己的故事。但民族志的个案研究、解释方法被认为是软的。前面的逻辑表明，一般来说，对软性和新性的偏见导致行为解释在经济学中被低估。这种逻辑进一步表明，我们的行为模型类别仍然有限，还没有充分纳入社会学和人类学强调故事重要性的观点。案例研究帮助我们了解是什么构成了我们的模型的良好假设，因为它们也有助于证明行为模型优于经典模型。经济学家目前采用的弗里德曼式方法，避免了基于假设的检验模型，使我们远离案例研究。寻找遗漏之罪的好地方在于人们告诉自己的故事，但这些故事超出了经济学家作为效用基础的先验猜测的范围。下面将列举四个例子:每一个都说明了故事在经济学中未被重视的作用。
例1：苏联。对苏联经济的分析证明了其中央计划体制的失败。但是，这种分析忽略了苏联经济的另一个可能同样消极的方面。布尔什维克宣扬这样一种说法:有计划的、强制性的工业化将迅速创造出一个经济天堂，因此，对该计划哪怕是最小的干预也会招致最严厉的惩罚。这个故事为残酷的行为提供了理由。根据第一个五年计划，工业将拖拉机喂给农业生产粮食，农业将粮食喂给工业生产拖拉机。但据报道，当向乌克兰运送的粮食没有达到计划目标时，问题不可能与计划有关。相反，短缺一定是由破坏分子造成的，这些人很快被确认为富农，并适时地将一些富农驱逐到西伯利亚。这些驱逐行动反过来又进一步减少了粮食的供应，特别是因为这些较富裕的农民已经为该计划的目标做出了超出他们份额的贡献。最后一步，乌克兰的农民被迫进入集体农场，在那里他们使用工业生产的拖拉机。这一举动进一步加剧了灾难，因为把一匹马(或一头牛)带到集体农场将是一项巨大的责任;它会认出它的主人是富农。如果拖拉机没有出现，或者出现故障，粮食产量就会进一步下降。随之而来的是乌克兰的大饥荒。在这场悲剧的每一步中，这个故事都扮演了重要的角色，因为它使被迫采取的措施合法化，以执行功能失调的计划。
例2：吸烟和健康。关于吸烟的经济学有很好的文献。例如，它估计了烟草税对香烟需求的影响。但是，在吸烟与健康方面，另一种被经济学家很大程度上忽视的公共政策也取得了惊人的成功。上世纪60年代初，美国卫生部长卢瑟•特里(Luther Terry)召集了一个咨询委员会，阐明了人们对这个问题的了解。由此产生的报告《吸烟与健康:公共卫生部门卫生局局长咨询委员会的报告》改变了有关吸烟的观点的合法性。有了这份文件，美国政府正式编造了一个故事:吸烟是愚蠢的。它从而驳斥了烟草业认为吸烟与健康之间的关系尚未确定的论点。反烟草活动分子随后利用这个故事采取了一些重要的行动，最终禁止在广播和电视上播放烟草广告，后来又规定禁止在公共场所室内吸烟。(这项禁止室内吸烟的规定非常有效;每吸一口烟，户外吸烟者的表情就向所有过路的人传递着吸烟是愚蠢的原始信息。从卫生局局长的报告发布到现在，美国成年吸烟者的比例已经从42%下降到15.5%。故事的角色在烟雾经济学中只有一个跑龙套的角色;但是，如果没有软性理论和软性证据的限制，这个故事将会是这部剧的一个明星。
例3：全球变暖。故事的作用不在全球变暖的标准经济学范畴之内。然而，除了气候变化本身的物理问题之外，还有第二个难以忽视的事实。在美国公众中，不仅有认为全球变暖是彻头彻尾的骗局的人，还有更多的人没有意识到它的紧迫性。那些为年复一年的不作为辩护的故事，与全球变暖本身的物理现实同样重要。这些故事的影响，它们是如何形成的，以及它们可能如何被改变，与现在气候变化经济学的核心问题，如限额与交易安排和碳排放税一样重要。
例子4：宏观经济学。故事在经济学中的作用已经被席勒(2005)强调了一段时间;他在美国经济协会(American Economic Association)主席关于叙事经济学的演讲(Shiller 2017)提供了更多的例子。其中，席勒认为，大萧条时期货币供应量(M)与名义收入(Y)之比近乎不变，可能并不像弗里德曼和施瓦茨(1963)所说的那样，表明M导致了Y。相反，席勒认为，在大萧条展开和收入下降时，人们对自己说的故事可能会降低人们持有货币的意愿。因此，他将弗里德曼和施瓦茨(1963)关于M的因果关系的结论归因于一个变量的省略:人们告诉自己的故事。
上一节的例子还让我们看到了经济学中许多遗漏的错误仍然没有受到挑战的一个原因。
库恩的《科学革命》(2012)描述了发生在正常科学发现现有的、普遍接受的范式的异常情况下的科学进步。科学革命解释了这些矛盾的积累，然后引领我们走向新的、更好的范式。但库恩对科学进步的乐观看法，未能察觉一种与经济学特别相关的可能性。假设范例不仅描述了领域的主题;假设它也描述了该领域的适当方法。在这种情况下，如果违背了规定的方法，那么与现有范式相矛盾的观察将被驳回。严厉的警察将把它们作为不可采信的证据予以排除。
我们可以用另一种方式重申先前的主张。韦氏词典对经济学给出了两种定义。首先，它被描述为一门主要涉及描述和分析商品和服务的生产、分配和消费的社会科学。但是，韦伯斯特词典还有第二个定义。经济学是“经济理论、原理或实践”。这与经济学博士研究生课程中教授的内容是一致的。根据Craighead(2010)的说法，“经济学博士课程试图把学生培养成富有成效的研究人员，而不是教他们有关经济的知识”。也就是说，博士们要学习经济研究的艰难方法:数学建模和统计分析。
在描述我们的分析的含义之前，强调什么说了什么没说是很重要的。现代经济学以严格的研究标准取得的理论和实证成就，应该得到应有的赞扬。但这种标准不应统一适用于所有经济问题。特别是，它们不应该应用于那些标准过于严格的问题:因为缺乏证据，或者因为动机与标准经济假设显著不同。不同的地形需要不同的车辆。帆船在穿越(无河的)沙漠时是无用的;过海时骆驼是没用的。
关于经济学应该如何做的规范应该呼吁方法的灵活性，而不是坚持方法的纯粹性，这种纯粹性对于一些重要问题可能是完美的，但把其他问题和其他方法留在经济研究领域之外。
从历史上看，那些关于经济研究应该如何进行，以及什么构成了经济研究的范式是由一个进化过程发展而来的。这一领域的结果结论和经济研究的结果机构的最佳性都不能被视为理所当然。在期刊上，什么应该或不应该发表的规范，编辑和评审的选择，以及他们的行为，应该是审查的主题。同样，在大学，也应审查晋升和终身职位的过程。正如美国的医学受到1910年Flexner报告(Starr 2008)的著名影响一样，今天在经济学的出版和推广方面也需要类似的报告。
这样一份报告可以分为两部分。第一部分对期刊编辑和审稿人角色的规范进行分析。正如前面提到的，提交和接受之间的时间是非常长的(埃里森2002a, b)，因为作者和他们的想法是串在一起的，根据编辑和审稿人的口味，经常被反复要求修改和再提交。
将论文的所有权归还给作者不仅会对他们表示更大的尊重。这也符合前五名期刊中的两家的声明目的:因为AER和REStud的名字中都有Review这个词。按照我的理解，书评是一种期刊，它接受投稿，并决定接受/拒绝哪一种。这意味着编辑和审稿人应该把自己看作是合作者，而不是在接受作者的稿件前把作者当作勒索者。报告的第二部分将说明有关促进标准和方法的适当准则。审查的特殊主题将包括基于出版指标(如Top5的数量)的适当和不适当的标准，以及在国际上过度依赖美国期刊的出版，甚至依赖美国数据。
建议的改革可以减少由于不适当地强调强硬而造成的疏忽。此外，虽然不能解决新进入这一领域的竞争激烈的问题，但它可以通过鼓励他们发挥自己最好的一面来给他们一些安慰。对所有的经济学家来说，它能让我们发自内心地尽我们所能表达我们想说的话。
下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。
标签：故事,奖得主,他们,猛批,论文,经济学,偏见,Akerlof,期刊 来源： https://blog.51cto.com/15057855/2674803