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經濟不是科學

免責聲明:這是個有爭議的話題。雖然筆者在撰文過程中參考許多資料,但以下言論並不代表經濟學界的主流想法。1

對經濟學常見的挑戰與批評,就是指稱經濟學不是科學。更高明一點的,會說經濟學只是披上數學的外皮,把自己偽裝成科學的樣子。又像是 2008 年的金融海嘯之後,社會上也出現不少指責經濟學家的聲音,質疑經濟學無用。這篇文章中,我會先就科學是什麼給一個(種)定義,再依此定義來判斷經濟學是否為科學。最後,我將討論經濟學是不是科學這件事是否重要。

先說結論:經濟學不是科學,但經濟學也不需要是科學。在說明之前,先讓我們討論這個問題:「究竟什麼是科學?」

科學一字,早已深入我們的日常用語中。但也正因如此,我們甚少會思考究竟什麼是科學。其實,科學的定義本身也是個常常被拿來討論的哲學話題。以下就讓我以一個比較通俗且嚴格的方式來定義科學 2

科學是一套獲得知識的方法。科學家先是提出一個可驗否的假說,再進行實驗。若從實驗上能反覆驗證這項假說,那這個假說就是科學的。

要注意到,能被實驗推翻,是科學很重要的一個組成。打個比方,佛教說生命有前世來生的輪迴,這就不是一個科學的假說,因為這個假說無法被實驗反駁。相反地,打坐冥想能提升大腦 gamma 波的運作,則是一個科學的假說,因為我們能用儀器實際去測量打坐對腦部帶來的變化。

不只是要理論上能被驗否,能夠重覆驗證也是很這重要的。無法重製的實驗,可能僅僅是一個誤差的結果。讓我們舉一個簡單的例子。牛頓那時提出了第二運動定律 F = ma ,這是一個假說。為了驗證它,我們可以拿出一台滑車 (m),並在軌道的一端為滑車掛上砝碼 (F),紀錄滑車移動到端點的所需時間,從中推算出加速度 (a)。這時不論我們如何變化砝碼的重量,我們都能觀察到力與加速度的關係總是 (大致是) 線性的。於是,我們驗證了牛頓第二定律, F = ma。

通過實驗的驗證,就代表科學是恆久不變的真理嗎?那也不是。哲學上有個火雞問題是這樣說的:

在鄉村的一戶人家裡,養著一隻火雞。這火雞發現,每天早上 9 點這時候,主人總是會給他飼料。這隻火雞觀察到,不論雨天還是晴天,熱天還是冷天,他的主人一定會在早上 9 點餵食。於是,這隻火雞得到了這樣的結論:「主人總會在 9 點給我飯吃。」直到聖誕節的前一天,主人並沒有給他食物,而是把他宰殺。

回到物理的例子上,這說明了即使我們實驗了一千次都得到一樣的結果,終究仍是沒有什麼是能保證第一千零一次的結果會是一樣的。不僅如此,這實驗在砝碼上成功,不代表其他任何物質都是遵循著牛頓力學運動的。的確,量子力學告訴我們,古典力學並不能描述微觀世界中粒子的運動模式。

雖然科學不是真理,但科學非常有用,造就了許多人類文明輝煌的偉大成就:從蒸氣機到半導體,從氮肥到 DNA 序列分析,從維他命 C 到天花疫苗,科學方法功不可沒。然而,很可惜的,經濟學就方法論上,並不是科學。但是——不是科學又怎麼樣?

雖說近年來隨機控制實驗 Randomized Control Trial (RCT)實驗經濟學聲勢越來越大,但那畢竟只是經濟學的一部分。從過往累積的研究來看,經濟學的主體仍是經濟理論和基於觀察性資料3的實證研究。在研究問題的本質上,經濟不能是科學的——我們總不能為了驗證民主化是否能刺激經濟發展而把中國一分為二來進行實驗。經濟學不如物理學一樣得天獨厚,能大量地進行實驗進而反覆驗證理論,因此經濟不能稱上是科學。但,不是科學又如何?科學也只不過獲得有用知識的其中一條路徑罷了(雖然是很方便的一條高速公路)。

面對無法進行實驗的侷限,經濟學家更依賴觀察性的資料來分析現象,和透過理論歸納與詮釋所發現的規律。我們大概無法隨機抓高中生送去大學讀書(並禁止其他人讀大學),但我們仍是能從每次的人力調查中,獲得收入與學歷的資料。當然,相關不代表因果,學歷高賺得多不代表是因為讀了大學才賺了錢。所以,為了探討受教育對於收入到底有多少影響,我們還得借助各種統計方法,如工具變數、迴歸不連續等等工具,在合理的假設上,進行估計與推論。

乍看之下,與隨機控制實驗相比,在觀察性資料上進行統計分析,似乎需要更多的假設。但別忘了,就算是實驗,也是需要假設的。比如說,隨機控制實驗之所以有用,就在於我們希望透過隨機分配受試者,我們得到的實驗組與控制組,除了有無接受到實驗本身 (treatment) 之外,其餘的變因,平均而言是很相似的。但事實上,實驗中還是有可能出現 outlier,扭曲了實驗結果。另外實驗在實務上也會遇到不少麻煩,像是實驗組的對象可能會半途放棄等等。所以,即使是實驗,也是得審慎設計、小心執行和進行事後的檢查,這些都有假設。

此外,單一實驗的結果,是否具有外部效度 (External Validity) ,也是我們需要考量的。一個教育政策在非洲有效,不代表轉移到美國社會施行時,一樣有用。世界各國,各有各的文化脈絡和經濟條件。這不像是牛頓力學,不論在世界上的哪個角落,蘋果就是會從樹上掉下來而不是往天空飛上去。這個社會的複雜程度,是無法從某時某地的一個實驗得到一個完整圖像的。另外,從實驗的結果,我們雖然可以得知一個政策 (在此時此地) 有沒有用,但我們可能還是不知道這個政策到底為什麼有用。有了實驗,不代表我們就能拋棄理論。

但不論如何,實驗仍是非常有用的。實驗的結果不但提供了一個較穩健的估計,也能作為經濟學模型校準用的參照。然而,因為實驗的昂貴與有限性,經濟學家人是必須妥善運用觀察性資料。而實驗外部效度的缺角,以及對實驗中機制的運轉的理解,我們則需要仍是理論來補足。

結語:

是否為科學,不該做為評斷一個學科有無價值的唯一判准。更何況,該如何定義科學,是可以商量的。經濟是否是科學,觀看我們採用哪個定義來界定科學。此外,每個學門所探討的問題,有各自適合的研究方法。人是這麼的複雜,在這複雜的互動關係所加總成的社會,想從中歸納出如同牛頓力學一般簡潔的基本定律,恐怕是緣木求魚。經濟學,有用,能為政策制定帶來指導,才是美德。不論是從實驗得來的,還是從理論推得的,只要有用,都好。

封面圖片來源:諾獎官網


  1. 筆者小弟我只是一介經濟系學生,我寫過的任何一篇文章,從來就不代表任何主流意見。在這篇文章特別這麼寫,只是因為這文章看似有批評經濟學的意味(但其實沒有),所以先打個預防針。 ↩︎

  2. 如何定義科學,如何在科學與非科學之間畫一條線,就讓我們交給科學哲學家來煩惱吧。有興趣的讀者,可參閱臉書專頁「陳瑞麟的科哲絮語」的這篇文章 ↩︎

  3. 在這類資料中,研究者無法操縱其中的變數,只能被動的觀察,是為觀察性資料。像是人口普查,就是一種觀察性資料。與之相反的是實驗性資料。 ↩︎

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