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Decer:论陈平对新古典经济学的一些误区

2021-03-13 14:59 作者:经济理论学会Official  | 我要投稿


经济理论学会Decer(知乎ID:Deceiver)已授权转载

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/157832509?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=764530490983071744

评陈平论文《新古典经济学在中国转型实验中的作用有限》

1. 简介

评价一位学者,势必要评价其学术水平和学术贡献。陈平于2006年在中文经济学顶尖期刊《经济研究》发表了该篇《新古典经济学在中国转型实验中的作用有限》(陈,2006,下称「该论文」)。本文目的之一,该论文出现了一些讹误,笔者将在此详加指出。本文目的之二,是根据该论文厘清陈平对于经济学的一些看法,而陈平的一些拥簇者误解了这些看法。

2. 对原文的总结

该论文对比了苏东经济在上世纪80、90的萧条与同时期中国经济的繁荣,认为苏东在该时期使用了基于新古典经济学的「休克疗法」,而这些事实否定了新古典经济学的经济增长理论、预算软约束理论乃至有效市场理论。下面将分别加以探讨。

3. 新古典的经济增长理论

何为「新古典的经济增长理论」?

由于该论文并未指明「新古典的经济增长理论」为何物,笔者只好询问了Google,得到新古典经济增长理论即是包括索洛模型(Solow Model)在内的一系列经济增长模型。该论文断言:「按照新古典的经济增长理论,苏东的物质、科技和人力资源比中国丰富得多,不难推测苏东的经济增长速度会比中国快得多」(第97页)。 事实上,这是对索洛模型乃至宏观经济生产函数基本思想的严重误解。我们考虑最普遍的生产函数——注意,这并非新古典经济学的专利。

Y=Af(H,K,L,M)

在本函数中我们只需要注意:社会总产出(Y,即对经济发展水平的度量),取决于物质、科技和人力等资源(A, H, K, L, M)。物质、科技和人力等资源水平越高,社会总产出就越高。然而本函数并未作出关于经济增长率的任何预测。换句话说,我们可以根据刚从那句话造句:「按照新古典的经济增长理论,美国的物质、科技和人力资源比中国丰富得多,不难推测美国的经济增长速度会比中国快得多」。这显然是荒谬的,因为美国经济的「存量」比中国高出太多。我们继续讨论「新古典的经济增长理论」即索洛模型。索洛模型描述了经济与资本增长的动态过程,其要点在于:

  1. 社会总产出中不消费的内容将投入到资本中,而资本(即生产机器、基础设施等)能提高次年的社会总产出。

  2. 资本有折旧,资本越多、折旧越多、资本增长越慢,最终在无技术进步等刺激的情况下达到经济水平的均衡点。

本质上索洛模型探讨的是社会储蓄率和资本存量对经济增长的影响,只考虑封闭的市场,不考虑国际贸易因素。根据索洛模型(即新古典的经济增长模型),资本存量越高的国家经济发展应该越慢,这恰恰与该论文对新古典经济增长理论的断言不同。

关于本部分的佐证数据

关于本世纪初的贫困人口比例,该论文宣称:「按美国中央情报局的最新数据,中国2001年的贫困人口为10%,仅高于起点最佳的匈牙利(1993年为8.6%)。波兰 2003 年的贫困人口为17%,俄国 2004年为18%,乌克兰2003年为29%,格鲁吉亚2001年为54%,塔吉克斯坦2004年竟达64%」(第98页)。这是学术论文中很不规范的做法,即使是本科生的作业论文,也应该对文中提到的数据详细给出来源(不论是公开数据还是非公开数据)。然而笔者查阅了该论文的参考文献列表,也没有发现对美国中央情报局的引用。于是笔者查阅了世界银行(World Bank, 2020)的相关数据,如图所示:


2002年中国的贫困率仍高于30%,而苏东各国(这里仅贴出波兰的数据)大多数低于5%,其中塔吉克斯坦是30.8%(2003年)。这一系列数据与该论文所引用的数据有极大出入。世界银行的数据已经采取了PPP(购买力平价)的处理,不应该存在改变统计口径以降低中国贫困率并同时提高苏东国家贫困率的途径。该论文既没有规范给出来源,数据也和世界银行的数据有重大冲突,所以这些数据很难有说服力。

中国与苏东对比的内在逻辑

前文已经提到,新古典的经济增长理论并未承诺「高物质基础带来高经济增长」。但即使我们不考虑这一基本的讹误,该论文对于中国与苏东的对比仍然不够具有说服力。苏东采取了更快步伐的「休克疗法」来进行经济转型,而中国的改开则更为渐进,这是事实。然而这一事实对比就能推知「休克疗法」无效、乃至其背后的新古典经济学理论对中国的经济发展毫无解释力吗?这一论断犯了「将相关性视作因果性」的错误,即这一对比只能印证政策和经济成就的「相关性」,而不是证明特定经济政策对于一国确实有效。

中国近几十年来的经济发展速度在全世界范围内都可以说得上是独一无二的。而世界的其他国家不仅有信奉新古典经济学的,也有信奉凯恩斯(或新凯恩斯)经济学的。美国上世纪二三十年代采用凯恩斯经济学作为新政指导,我们又如何解释美国在经济转型中的恢复速度也不如中国呢?按该论文的思路,大抵也可以称「凯恩斯经济学在中国转型实验中的作用有限」。

4. 预算软约束理论

软预算约束就是指当一个企业遇到财务上的困境时,借助外部组织的求助得以继续生存的经济现象。典型的就是计划经济体制内国企对预算控制不良的问题。这一理论可以被用来解释计划经济效率低下的问题。该论文认为「严格意义上的预算硬约束只存在于没有技术进步和信用市场的封闭经济」(104页),而当代各国广泛存在软预算约束的现象。这一论断是合理的。然而计划经济的软预算约束和市场经济的软预算约束有着巨大的程度上的差别:计划经济几乎不存在破产倒闭,而被认为一定程度上是软约束的市场经济乃至当代资本主义社会却每天都在发生破产和兼并。软预算约束这一理论具有解释力,也完全不代表纯粹的硬预算约束才是正确的道路。「现实中存在软预算约束」这一事实也完完全全不构成对与软预算约束这一理论的有力批判。

该论文继续提出「中国正是在所谓的企业预算软约束的情况下获得了经济的快速发展 」。这句话简直称得上是诡辩。第一,市场经济下的软约束和计划经济下的软约束能相提并论吗?第二,不论是主流经济学,还是中国的政府工作报告,都认为中国改开以来向市场经济的逐渐转型和对市场规律的尊重是经济增长的重要动力。即使是主张萧条时期对企业进行扶持的新凯恩斯主义经济学也不赞成对企业进行一味的救济。而该论文把「硬约束」打成简单片面的均衡思维,殊不知自己也走向了「片面反对硬约束」的思维。况且此处有自相矛盾之嫌,该论文称「已有的历史经验表明 :过度的国家所有制,例如前苏联几乎完全的国有制,会妨碍技术创新」(105页),而软预算约束恰好是解释这一现象的理论。

5. 该论文到底支持哪些经济学说?

在中国的语境下,我们必须讨论「西方经济学」这一概念。笔者极度反对将经济学分成「政治经济学」和「西方经济学」的做法。这种区分是极具误导性和偏见的。在中国被视作主流的马克思主义政治经济学同样是上世纪从西方传播而来的产物,换句话说,「马政经」同样是「西方经济学」,而本质上不存在所谓的「东方经济学」一说。况且,「西方经济学」远非铁板一块。「将『西方经济学』视为一种单一的经济学说」的荒谬程度堪比「将英国菜以外的东西视为同一种食物」。当下最为主流的经济学理论是「新古典经济学」和「新凯恩斯主义经济学」,较为小众的经济学理论有「奥地利学派」和「马克思经济学」,此处的马克思主义经济学也并非中国经过一系列特色改造的产生的马克思主义经济学。

从该论文看来,陈平绝非全盘批判所谓「西方经济学」。相反,该论文仅反对「新古典经济学」,而支持「凯恩斯主义经济学」、「奥地利学派」和中国国内语境下的「政治经济学」。所以笔者建议陈平的支持者慎重概括陈平对「西方经济学」的立场。

6.关于该论文的风格

第一,该论文倾向于自引用。共35项引用中出现了6项自引用。如果我们将范围缩小到本世纪的文献,即较新的研究进展,则是19处中自引用了5处。「对他人文献的引用」在该论文中的作用往往是提供背景资料乃至数据,比较缺乏对于他人较新学理的探讨,有闭门造车之嫌。

第二,该论文倾向于把观点讲得多而坚定。一篇论文之内对新古典乃至相关多个经济理论进行了批判,但每个批判的论证都很难称得上是坚实或新颖。宏观经济的内在机制当然是复杂乃至混沌的,但这点并非陈平的独家洞见,而是主流经济学的共识。各种经济学模型有其适用范围和讨论语境,无视模型本身的简化和语境来讨论模型,并不算是很恰当的学术讨论方式。

第三,该论文引用不规范。除前文提到中央情报局数据外,此处也有问题:

引用译著也应该使用原著出版时间。

7.参考文献

陈平. (2006). 新古典经济学在中国转型实验中的作用有限. 经济研究, (6), 96-107

World Bank. (2020). 

原文的一条评论:

应江鸿2020-08-03

稍稍补充一下:

所谓的“美国中央情报局的最新数据”,或许是指CIA fact book,见:https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/fields/221.html#CH。按照现在网站的说明:Definitions of poverty vary considerably among nations. 即这一数据只是摘录了各国统计局的相关数据,本身口径是不统一的,因此这种比较已经不够严谨。至于10%的出处也让人疑惑,因为如果按照不同的来源,有说2000年贫困人口三千万的,也有说九千万的,但是怎么算也没有到2001年人口的10% 1.2亿的。

在这一点上我很认同作者的观点,这种没头没脑的数据引用,又没有给出原始出处是很有问题的。


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