為什麼經濟學實證研究方法中，結構實證相比於簡化實證難度較高？

來自專欄 Chinas Prices Project (量潮科技)

前言

最近在寫畢業論文，是一篇結構實證的文章，有機會給知友們介紹一下自己的研究。這篇文章從大三開始做，到現在已經有一年半了，畢業論文形成的這個版本還只是個初級版本，之後還是要繼續深入，在現在的基礎上做一個更加複雜的模型。在近期填坑形成畢業論文的這個過程中，我對於結構實證的難點有了一些新的認識，在這裡分享給經濟學圈的知友們。這篇文章主要討論結構實證在技術實現上有哪些相對於簡化模型的難點，而不討論從整體來（包括想法的形成、數據的收集、文獻的積累等等）的實現難易以及可靠程度，這部分已經超出我目前的能力範圍。

科普：什麼是簡化實證和結構實證？

簡單地說，簡化實證是不依賴理論模型的實證，而結構實證依賴理論模型，估計理論模型的參數並且用帶參數的理論模型做數值模擬當做實驗。舉個例子，如果一篇簡化實證的文章去研究銷量和XXX因素有關係，那麼研究者通常會直接去列一個他們之間的回歸模型，然後用計量方法去找他們之間的因果關係。而一篇結構實證的文章則會建立消費者效用函數和生產者利潤函數，然後假設真實數據是均衡值，代入模型估計參數，然後解釋參數的意義，並且通過數值模擬去找新的關係。

從最表面的方法上看，一篇簡化實證的文章大多是直接進行簡單的回歸，或者加上雖然複雜但是對實證沒有特別嚴重的影響的理論模型。而結構實證要完成三個部分：理論模型，估計參數，數值模擬，工作量看起來就是三倍了。

需要說明的是，這裡說的複雜主要是方法的實現本身，並不否認很多很多簡化實證的數據來源或者想法來源十分複雜，實際工作量也不一定很少。

定性v.s定量的因果關係

簡化模型和結構模型的一個關鍵區別就體現在他們的方法論上。簡化模型試圖直接去尋找X和Y的因果關係，是一個更加純粹的經濟學家的實驗室，方法上也更加接近統計學（但是和統計學還是有很多不同），對經濟學定量理論模型的應用相對比較少（即使有，也多是基於理論模型的定性結論），得到的回歸係數本身的大小一般是沒有意義的，只有符號和是否顯著是否有意義。因此，簡化實證更多是就事論事，得到的因果關係也主要是定性的因果關係。

而結構模型試圖去闡述整個問題的規律，更加回歸經濟學實證研究的出發點，和經濟學理論的結合更緊密，得到的模型參數是被認為是這個模型中「真實存在的」（當然前提是模型對於描述問題是可靠的），也有更加豐富的經濟學意義。從這個角度來說，結構實證試圖見微知著地超出現象本身去描述本質以做樣本外預測，得到的因果關係也是更加定量的因果關係。

因此從這個角度來說，因為結構模型追求的對問題解釋的高度更高，所以在實現上也自然更加困難。在實際研究中，結構模型經常需要建立在大量簡化模型的基礎上對整個問題做一個整體歸納概括或者更加精細的描述，用以解決一些簡化模型無法深入描述的更複雜完整的經濟機制，或者對於其因果關係的定性分析爭議比較大的問題。

結構實證：在數據和模型中尋找平衡

簡化實證對於研究者的主要要求，是要比較熟悉數據；而理論研究對於研究者的要求在於邏輯推導過程的嚴絲合縫。而結構實證則要求研究者同時具備兩種能力的同時，還要有連接理論與數據的能力。因此，這對於研究者的邏輯能力提出了更高的要求。

一個結構實證模型，需要在搭建模型的過程中就在思考，我有什麼數據，數據有什麼特點（數據是否過大需要平滑或者標準化等），在模型中要怎麼體現我已經有的數據，怎麼體現我觀測不到的因素，等等。在估計參數的過程中，經常遇到各種參數不符合預期，這個時候需要思考，是因為模型有沒有考慮到並且確實也無法識別的假設，還是模型本身搭建錯了，還是估計參數的方法不適合模型，等等。

這個連接模型和數據的能力，要求研究者有很強的邏輯能力，可以在腦海中形成很長的邏輯鏈條，並且能夠在研究過程中順著邏輯鏈條尋找和排除問題。而數據和模型這兩個經常打架的東西，又要求研究者有仲裁它們的能力，因此對於研究者的邏輯效率和邏輯準確度也有很高的要求。當然大量的經驗也是必不可少。數據和模型對於研究者來說，邏輯結構也很不一樣，研究數據需要由表及裡、需要發散思維，而研究模型需要從出發點延伸到結論、需要集中思維，這對於研究者的邏輯跳躍能力和綜合歸納能力要求非常高，這也是邏輯能力構成中最難但是最關鍵的。（我目前為止知道的唯一一件對這個能力要求更高的事情，是創業。）

因此，結構模型要求研究者的邏輯有深度、有廣度、有效率、有準確度、足夠靈活，既能掌控全局，又能定點突破。這對於研究者的功底有很高的要求，也需要真正的硬功夫，無法在一朝一夕快速突破，必須在反覆高強度的訓練中把邏輯能力真正提高起來。

（這是一場人腦和機器腦的戰爭……）

小結

結構實證在願景上固然美好，可是讓結構模型真站住腳也是十分艱難。在實際解決問題的過程中，如果簡化模型是輕機槍，那麼結構模型則是重武器。各有用處，沒有絕對的好壞。結構模型需要很多，但是也不會是實證的全部。

而我為什麼選擇結構實證呢？在接觸實證之前的低年級，我一直對於經濟學研究有很深的困惑。那個時候我接觸的主要是理論研究和簡化實證，我一直困惑，為什麼感覺兩批研究者的研究完全沒關係呢？為什麼理論模型在實證研究中沒派上用場呢？為什麼實證研究總是出現各種爭議結論並且缺少統一意見的方法呢？而我那個時候，一直隱隱感覺，自己接觸的研究始終缺少一些更加結構的東西，和我高中在學物理的時候對科學理論和實驗結構上的統一這個朦朧認知始終不符，這一度讓我對經濟學的方法論產生了很深的懷疑。

後來當我接觸到結構實證的思路的時候，我覺得這就是我想找的，也是我當初選擇經濟學這門學科的時候在朦朦朧朧的感覺中希望尋找的方法。我對於結構實證的認識，順著文章的順序依次一點一點理解，由表及裡，由淺入深，一點一點加深對結構實證的認識，漸漸認同並且喜愛了這個方法。

我有很多疑問想留給大家一起探討，這些問題也將會是我在接下來的求學生涯中會去探索的：結構實證方法有沒有可能更加普及，實現一篇結構實證研究的成本可以更低？結構實證思路有沒有可能走出經濟學，給其他社會科學帶來更深刻的變革？結構實證方法可不可以在現實商業與社會問題中發揮更直接的作用？

推薦閱讀：