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**早期教育电影的辉煌一页（孙健三）本科教学评估虽然结束，但是其中的收获值得回味。为彰显北京电影学院的本科教学成果，本期学报特选取了文学系、电影学系、摄影学院推荐的6篇2007届、2006届的优秀本科毕业论文辑成专题，以“优秀本科毕业论文选”作为焦点和特色，呈现给读者。
这6篇论文分别是：第十三个月亮的隐喻——论法斯宾德影片中社会化机制下的主体何以出现；反对电影，还是被烈火吞噬——思想或抽象写作在居伊·德波作品中的影像呈现；生命的哀诗——20世纪 年代日本电 从数据依赖到经济学伪命题 蔡银寅 刊发时间： 19:51:12 光明网-光明观察 [字体：大 中 小] 有人说，懂不懂经济不重要，只要有数据，会计量，就可以针对当前的经济形势发表一番宏论。没有数据就没有经济学论文，可能已经成为国内经济学界的一个共识。环顾当今一流经济学期刊上的文章就会发现，没有数据支撑的文章基本已经退出历史舞*，纯文字的论述更是少之又少，即便是一篇财经报道 ，也要罗列一大堆数据以示专业。我们不得不感叹，好像在这个世界上已经没有比数据更能说明经济问题的工具了。数据对经济学研究的重要性自不必说，但任何工具的运用都必须适度，过犹不及，现在这种过分依赖数据的研究现状甚至已经发展成为一种病态，就不得不引起我们的注意了。 一、何谓数据“依赖症”？ 现今的经济学导师在指导自己的硕士博士如何撰写经济学论文的时候，提到最多的往往都是数据问题。比如，常常听到一些导师和学生的争论：“学生说，在观察中我发现了一个问题，我认为这个问题应该是这个样子的，这虽然是我的推测，但我认为从逻辑上是讲的通的，可以作为一个命题来研究。这时候老师说，你想的是没错，我也同意你的观点，可是你怎么去证实呢？你想用什么数据去证明它，如果你没有好的数据，我看你还是换个题目吧！”在很多老师眼里，学生现在能做的，就是找到可以证明自己观点的数据，没有数据，想都不要想，么得什么用。借用医学的概念，我们可以称经济学研究中这种唯数据至上论是从的思维方法为数据“依赖症”所谓数据“依赖症”，其实就是一种认为没有数据就无法做经济学研究（论文）的惯性思维方式。没有数据，就无法做经济学研究，是患有数据“依赖症”的经济学人对当今经济学研究的基本认识。他们通常还认为，即便是文字和逻辑推论上没有任何异议的命题，如果没有强有力的数据支撑，也是站不住脚的。数据“依赖症”患者越来越不相信逻辑上的推证，甚至对一些模型的推导也持怀疑态度。他们中大多数人希望在自己的文章出现很多复杂的回归方程和显著的回归结果，而不是严密的逻辑分析，也许是为了使论文更具有观赏性，显得漂亮一些。当然，重视数据本身并没有错，只是他们在产生数据依赖的同时开始降低对经济模型的要求和对经济逻辑的考究，大多是拿新的数据套用现有的模型，检验别人模型的普适性或验证某些数据符合那个模型所讲的规律。这种做法简单明了，看得见摸得着，无懈可击。但是，由此也说明，数据“依赖症”患者一定程度上已经将经济学当作一门技术不再是一种科学。使用现有的数据，套用别人的模型，没有自己的思想，他们渐渐开始*为彻头彻尾的手艺人、技术员值得说明的是，这里并没有贬低大量使用数据做经济学研究的人的意思，而是想和一些唯数据论者进行商榷，数据在经济学研究中究竟应该占据怎样的地位？很多人可能也不赞同数据至上的做法，但在实际*作中却又不得不以数据分析为主，**去凑相应的理论模型和逻辑基础。这种做法非常常见，曾经听很多博士埋怨说，现在国内的期刊不知道怎么了，刊发出来的文章大多是用一堆又一堆的数据去证明一些陈旧到不能再陈旧的观点和命题，实在是无多大意义。博士生网晒爷爷65年前本科毕业论，甚至有人说，国内某某著名高校商学院的一个学术狂人，用不同的数据反过来倒过去地去证明一个问题竟然发表了数十篇论文，其对数据出神入化的运用真是让人叹为观止。然而，博士们的埋怨并不是事态发展的主要方面，相反的是他们也不得不去遵守这种规则，没有数据，就会使自己的文章显得没有依据，浅薄很多。国内的学术圈似乎已经不再相信有谁可以不用数据来证明经济学问题了，更不相信**学者可以写出一些个有见地的模型出来。经济学论文越来越追求形式化，抄袭漂亮的模型，过度使用数据，尽量使文章显得好看规范，实际并没有多大意义，无病呻吟一番，为了漂亮的论文而做研究，对不能产生漂亮论文的问题不感兴趣。数据依赖并没有错，运用数据追求严谨的经济学规范也没有错，但数据至上，以致衍生出如此多的问题来，对数据的追求就是本末倒置了。数据以及数据分析只能作为一种检验经济理论的工具，充其量是一种重要工具和方法而已，它不可能也没有能力取代经济思想、经济理论和经济逻辑在经济学研究中的基础地位。 二、数据依赖与伪命题 其实，数据对经济学研究的重要作用由来已久，并不是晚近才出现的。从经济学的发展脉络看，即便是最为古典的经济学家，也都有通过描述经济数据来证明自己说法的痕迹。比如，**古代的史学家司马迁在写《货殖列传》的时候，就曾用大量的篇幅进行数据性质的描述来说明其所认识的经济问题。近现代西方经济学者们的著作中数据描述的例子更是不胜枚举，***的《资本论》便是一个非常好的例子。细心研究就会发现，经济学家们运用数据来证明自己的思想和推断，实际上多半都伴随了整个经济理论的发展始末。不得不承认，数据在论证经济问题的过程中，起到无法替代的作用，这或许就是当今经济学界产生数据依赖的根源命题需要数据去验证，经得起数据检验的命题才是真命题，这是不争的事实。这不等于说，凡是数据上推导出来的东西都是可*的，数据的作用无法替代，但也不是万能的。即便是整个数据计算过程看起来没有任何瑕疵，我们也不能说由此得出来的结论就是符合实际的。经济学中的命题更多地是对现实经济问题的解释和论证，而不是对数据本身的研究，经济数据只有赋予相对应的经济属性才会有实际意义，纯粹数据计算上的耦合和经济问题本身可能没有一丁点联系。也许有很多组数据都可以用来证明一个经济学命题，但对任一组或者好几组数据进行非常精细的分析，都未必能发现这个经济学命题。数据显示的规律也许仅仅是数字上的规律，不一定都是经济规律。所以，对数据的运用应该说是经济学研究过程中一门比较高深的技术，应该慎之又慎，一不小心，就有可能会出现伪命题，即数据计算上得出来的结论并不符合实际情况。也许正是这个原因，才使前面所说的利用新数据套用旧模型来检验常识性命题的做法得以流行，因为这样做既无过错，也无风险一般情况下，正常的经济学问题研究顺序是先提出假说、命题或推测，**进行数理上的推导证明和逻辑上的分析，如果理论逻辑可以通过内悖性检验（即理论自身不存在自相矛盾的情况），再去找数据证明这些假说、命题或推测。有人或者会反问，很多经济理论不都是从数据观察中得出的吗？最终都被证明是正确的。问题恰恰就是出在这里，即使一些有关的理论推测最先是从数据中发现的，但还是要重复上述过程，而不能草率地断定数据上的表现就是经济的实质。很多经济学的伪命题，就是因为缺乏这个过程而产生的事实上，伪命题的产生并不是经济数据的原因，而是对数据过度依赖产生的错觉。数据是对经济现象的描述，每一种数据对经济现象的描述都有其不同的特点。就像地图一样，不同比例尺不同功能的地图对地物的反应都有其自身的特点从数据依赖到经济学伪命题。经济数据也是如此，多是对经济信息中某些重要信息的抽象，不同的是，经济体系与大地相比要复杂的多，这就是普通人都可以熟练运用地图了解大地信息，而只有通过专门训练的人才可以通过经济数据了解经济信息的原因现实中经济运行情况的复杂程度可能远远超出我们的想象，所以寄希望于从其中一些经济数据中就可以发现多少经济规律的想法简直是痴心妄想。尽管很多时候，数据分析可以给我们很多启发，引导我们向接近经济规律的方面思考，但这仅仅是一种通往经济本质的途径，而不是打开经济秘笈的钥匙因此，在数据面前，更要保持清醒的认识，警惕数据依赖，防止出现伪命题，不要通过数据分析看到一点点差异就欣喜若狂，以为发现了什么新大陆，如果真是那么简单，那么所有的数学家和统计学家便都可以轻而易举地成为经济学家了。即便是数据分析彰显了一些规律，也不要轻信它，而是更要细心地去考证，去伪存真，经得起内悖性、普适性和一般性检验的命题才可以说是没被证伪的命题。如果一组数据显示了某种规律，千万不要武断地认为这就是经济规律了，最好的办法是多用几组类似的数据或者增加一些数据反复研究它，看看是否具有更为一般的规律性，如果没有，那么这种规律也就不能认为是一般规律了。很多时候，寻找更多的数据是困难的，也就意味着没有机会去进行进一步的数据检验了，财务管理论文选题伪命题，也有可能会在这种情况下产生。 三、对实证的误解和计量的得失 也许，数据“依赖症”的形成和经济学伪命题的产生都和对实证的误解有关。其实，实证主义也就是我们常说的经验主义，只是叫法不同而已。比如，土地权的改革可以引起农业生产效率的变化，这是一个命题（假说），如果可以通过对某些土地权改革案例数据的研究发现，土地权的改革确实可以引起农业生产效率的变化，那么我们就可以将这个证明过程称为实证研究事实上，实证主义更大程度上是一种通过使用已有信息检验认识正确与否的方**，而不是一种可以产生经济学理论的思想源泉。数据是实证研究的最好工具，因为数据可以条理清晰地显示经济信息，方便地用来检验认识的正确与否。然而，实证检验认识和发现认识是两个过程，虽然我们也有可能在实证过程中意外地发现一些隐藏于数据背后的经济规律，但决不能混淆二者实证是为了证明对经济现象认识的科学性，而不是去解释经济现象，解释经济现象是经济理论的任务。如果错误地将实证研究认为也是一个解释经济现象的过程，那就大错特错了。也许这种误解是普遍存在的，所以五常先生说，很多经济学家对解释世界没有兴趣，仅停留于用复杂的数学公式推断与分析之中，而不重视对世界的观察和思考。经济学这门科学不应该仅仅是判断数理上的对与错，而是要追求尽可能多地解释现实世界中的事实现今的计量经济学方法已经成为实证研究的核心，计量的贡献自不必说，但计量方法的出现也为经济学的发展带来了很多不便。计量的出现一下子使得很多经济理论面临着被检验的挑战，这无形中意味着一种共识，即不能被检验的经济思想已经很难再取悦读者了。也就是说，很多经济学人在提新思想时不得不考虑其能否被计量检验的问题。正如哈耶克所说，社会科学总是倾向于研究那些恰好可以被测量的东西，忽视那些不能被测量而实际上存在的非常重要的东西，也许就是这个原因计量一下子使很多年轻人的研究变得简单易行，随便找一些数据，运用计量方法，证明一些观点是否与之相符就可以完成一篇相当不错的论文，他们已经不再需要通过长期的观察、思考总结就可以轻松获得结论，不管有无实际意义，至少在范式上天衣无缝。所以有人戏谑地说，计量经济学成就的不仅仅是那几个因此获诺贝尔奖的经济学家，而且还使一大批年轻人，轻松地获得了经济学博士学位，这一点恐怕在国内更为常见吧！ 四、哲学与逻辑分析 正如前文所述，不管是数据“依赖症”还是经济学伪命题，都是经济学发展过程中产生的一些现象。纵观整个经济学发展史，人们对经济问题的研究显然是被认为越来越严谨了。古典经济学多是使用文字描述经济思想和经济现象，新古典经济学便开始大量运用数理知识了，现如今，数理分析、统计分析、计量分析几乎挤占了经济学研究的大部分空间。正如***所说，一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。从这一点上说，经济学已经算是一门完善的科学了那么，数学对一门科学的意义是决定性的，还是辅助性的呢？这其实是***论断的一个衍生问题。***的意思是，这门科学要成功地运用数学去研究，并没有说数学是这门科学的基础，如果说数学是所有科学的基础的话，也就意味着最终所有的学科都将变成一个学科，那就是数学。显然，这不可能，因为孤立存在的数学没有任何意义，也有悖于数学产生的初衷。数学对科学的主要贡献是其严谨性和逻辑性，大约西方经济学世界里所说的数理基础也是指数学严谨的思维逻辑吧我们不禁要问，到底经济学研究的根本方法是什么？答案或许是：哲学。也许它也是所有学科类似问题的最终答案。对于研究者来说，判断是基础，有了判断才可以运用工具去研究它，而形成判断的前提则是依据。有了依据才可以形成准确有效而稳定判断，所以没有依据或者缺乏合理依据的判断都会显得无聊且多变。这时候，哲学和逻辑分析就显得相当重要。哲学是科学的科学，一点没错，没有哲学体系就无法形成有效的判断，我们应该看到这一点。比如，持有唯物主义世界观的人一定认为现象背后必然有使它得以显现的客观存在，持有历史唯物主义历史观点的人一定会在当时的时代背景下去分析历史事件。凡此种种，都归功于哲学所提供的思维方式和判断依据。当然，没有明确自己属于哪个哲学派别并不等于说没有属于自己的哲学。

进一步考证，数学的思维逻辑本身也源于哲学，用纯粹的数学工具去研究经济学，本身就偏离了经济学发展的基本脉络，为了严谨而力求严谨的做法也不符合经济学的基本特点，我们走上今天的数据“依赖症”，实在是一种遗憾。经济学，只有依*哲学形成自身的思维逻辑，才可能永葆生命力，任何强加于哲学之上的工具只能在某一段时间内略占上风，早晚也会被取代，它们毕竟不是科学的脊梁。

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