PhilosophyofEconometrics,计量经济学的哲学根基 前些日，咱们圈子引荐了①“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”和②实证文章写作常用到的50篇名家经验帖, 学者必读系列，受到各位学者欢迎和热议，很多博士生导师纷纷推荐给指导的学生参阅。 上一日，咱们圈子引荐了使用OLS回归发AER的Articles专辑，受到各位学者热议和讨论。相关意见放在下方，各位学者可以参看讨论。 今天，咱们圈子引荐的就是Philosophy of Econometrics，即计量经济学的哲学根基。咱们社群已经就此展开激烈探讨，从structural approach到reduced-form approach，从frequency approach到bayesian approach等等。比如，回归的科学基础是什么，“回归分析之父是谁, 创建回归分析竟为了”。 计量经济学哲学涉及对一般原则、统计程序和建模策略的系统研究和评估，以及作为计量经济学方法基础的哲学前提，以评估它们在实现经济“从数据中学习”的主要目标方面的有效性问题。在哲学术语中，它是经济学哲学的核心领域，主要涉及到与经济学经验基础相关的认识论和形而上学问题。特别是，它涉及与实证研究中使用的统计方法和程序有效性相关的方法论问题，以及与计量经济学家的世界观有关的本体论问题。应用经济学工作者，克服连接理论与数据之间的鸿沟的复杂性，面对大量的哲学/方法论问题，将非实验性的、嘈杂的和不完整的数据转化为对实质假设或理论的可靠证据。 自20世纪70年代末以来，计量经济学方法论的讨论主要是“地方性”事务，在这方面，没有作出协调一致的努力，也没有将这些讨论纳入更广泛的涉及经验性建模的科学哲学论述中；不过，最近有一些讨论值得关注(Hoover, 2002; 2006), (Stigum, 2003)。在某些方面，相对于经济学，其他社会科学，如心理学、社会学甚至政治学，对与统计推断和建模有关的方法论问题的认识甚至更为深刻(参见，Morrison and Henkel，1970)。当然，在最近的经济学界也有一个例外，他就是 Ziliak and McCloskey在2008年写的文章。 计量经济学哲学作为经济建模的一个组成部分，目前还处于初级阶段，大多数计量学家对哲学/方法论讨论的价值高度怀疑。自20世纪60年代初以来，计量经济学文献的重点主要放在技术问题上，这些问题涉及将与经典线性回归（CLR）和相关模型相关的估计和测试程序扩展到多个不同的方向。这些修改/扩展是由理论主导的，受“使理论结构模型量化”的目标驱动。因此，重点讨论（a）技术问题，如内生性/同时性、依赖性，异质性、异方差性和非线性，以及（b）不同类型的数据（时间序列、横截面和面板）。 经济学文献的方法论虽然广泛，但迄今为止主要集中在经济假设、经济理论的结构、证伪与验证、库恩范式与拉Lakatosian研究计划、科学知识社会学、现实主义与工具主义等问题，“后现代主义”哲学等。即使在关于经济理论与现实之间关系的方法论讨论中，计量经济学也总是被忽视，甚至被歪曲。事实上，由于忽略与实证建模相关的哲学问题，使很多economists在努力使经济学成为可信的经验科学道路上感到沮丧。在评估科学哲学的现状及其对经济方法论的价值时，汉兹一度认为，科学哲学“目前在几乎每一个实质性问题上都处于混乱状态”，并且“没有可靠的工具来讨论经济学与科学知识之间的关系”。我认为这样的警告是没有帮助的，并且当前的科学哲学中的一些侧重于“从数据中学习”的部分对于挽回经济学作为经验主义科学的可信性有很大的贡献。 在最近关于2008年9月爆发的金融危机的讨论中，参与讨论如何应对日益严重的衰退的不同政策的经济学家，总是在调用以下关键政策变量的因果知识：如政府支出和GDP。问题是，他们所提供的作为其声称为知识的证据，是结合了其特定经济观点（古典主义、凯恩斯主义、新凯恩斯主义、货币主义、新古典主义等）适当性的坚定信念，结合了基于从过去的'相似'事件作类比推理的arm-chair经验主义。建立因果知识需要的远远不止这些，包括确保所呼吁的模型的统计和实质充分性。不幸的是，目前的计量经济学文献似乎对这一关键问题漠不关心。事实上，仔细研究过去半个世纪在著名期刊上发表的经验证 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/36756bdcf221dd36a32d7375a417866fb84ac0e4.html