前言

開始寫作本書的時候，正是2020年年中。如果過幾十年再回頭來看，毫無疑問，2020年是一個歷史的轉折點：全球新冠疫情暴發，美國黑人開展新一輪的平權運動，全球化“退潮”，全社會貧富差距增大……我們面對的生活越來越復雜，過去的經驗仿佛失去了作用。所以，我想在這本書里放寬視野、放慢節奏，更全面地回顧經濟學、探討經濟學，欣賞經濟學的銳利分析，利用經濟學的最新觀點和最新研究來分析我們當下的生活。

說到底，經濟學是一門比較新的學科。從亞當·斯密（Adam Smith）于1776年出版《國富論》開始算，到現在也不過250年左右。相比之下，數學、物理學都有兩三千年的歷史，文學更是從有人類文明開始就已經出現了。在這200多年里，科學技術在不斷進步，經濟學也在不斷變化，這個變化仍然在進行之中。

主流經濟學借鑒吸收了大量最新發展起來的技術，比如高速計算機的模擬計算、各種來源的大數據、更精準的計量模型、數字化的歷史檔案、異想天開的田野實驗，還有心理學、政治學、法學的最新研究，可以說是日新月異。所有的學者都必須不斷學習才能趕上這些潮流。

我學習經濟學已經許多年，目前還在不斷學習。但也只有在年紀大了以后，我才對學術和思想的變化有了一點體會。我剛進大學時學到的很多經濟學知識，今天看起來已經完全過時。而今天很多經濟學家正在做的工作，又是20年前的經濟學家想都不敢想的事。我們必須不斷學習。

很多讀者一看到或者聽到“經濟學”三個字，就會發怵，非常畏懼。因為在我們的印象中，經濟學是一種充滿數學公式、統計圖表的研究學科。這種印象倒也不完全錯。今天的經濟學研究，確實會運用大量的數學工具，甚至有時候比物理學家所用到的數學工具還要復雜。

但是，這并不表示經濟學就會被數學統治。正好相反，我們常說一句話，數學是好的仆人、壞的主人。我們不是為了學數學而學數學。經濟學家使用數學工具，只是為了能更清楚地解釋一些問題。只要問題得到解決，我們的目的也就達到了。

我舉一個例子，前些年美國的一個保守派團體“學生公平錄取促進會”起訴哈佛大學，控告哈佛大學在本科招生時對亞裔申請者有歧視。那么，哈佛大學在招生時是否真的存在歧視？這是一個不容易分辨的問題，因為歧視行為是觀察不到的。假設一個女生投簡歷找工作，HR（人力資源）不想招女生，但他不會直接跟應聘者說，而是會找很多其他理由，比如專業不對口、實習經驗不足等來拒絕她。這就是性別歧視，我們心知肚明，只是苦于沒有證據。

哈佛大學有沒有對亞裔申請者歧視呢？哈佛大學公開了一批申請人的數據，雙方各自聘請了一位權威的經濟學教授對此進行分析。原告聘請的是杜克大學的經濟學教授彼得·阿西迪亞科諾（Peter Arcidiacono），哈佛大學聘請的是加州大學伯克利分校的經濟學家戴維·卡德（David Card），兩位都是非常有成就的經濟學家。

哈佛大學有沒有對亞裔申請者歧視完全是一個經濟學問題，所以，雙方請經濟學家來研究是最合適的。兩位經濟學家利用哈佛大學提供的數據，運用“回歸分析”的統計方法進行研究。他們的回歸模型都差不多，數據也都是哈佛大學提供的，但結論正好相反。原告的分析結果顯示存在歧視，被告的分析結果顯示不存在歧視。為什么會這樣呢？

阿西迪亞科諾在其模型中添加的自變量包括：申請人的基本信息，哈佛大學招生人員給出的學術、課外活動、體育能力評分，校友面試官、高中教師和輔導員給出的評分，申請人的SAT（美國高中畢業生學術能力水平考試）成績、高中成績。這樣的回歸結果顯示亞裔身份顯著影響到錄取的概率。

相比之下，卡德在其模型中額外添加了不少新的自變量，比如申請人是否在國外長大、將來計劃從事何種職業以及高中學術質量（用整個高中的平均SAT成績來表示），還有一個關鍵自變量是招生人員對申請人打的一個“性格分”。當然，經濟學家每加入一個自變量都需要闡明原因，卡德也確實都找到了文獻來支持這些做法。最后，卡德認為，阿西迪亞科諾的模型收錄的信息太少，模型擬合的效果較差。在添加額外自變量之后，卡德模型中的一個重要統計指標R2從0.62提高到了0.65，增強了解釋力。

兩個人的說法似乎都有道理，你來我往，爭得不可開交。這時，如果我們對經濟學和統計方法有一些更深刻的認識的話，就能根據他們的言論做出自己的判斷。比如，在我看來，卡德認為自己更復雜的模型把R2從0.62提高到了0.65，這是一種無聊的做法，并不能說明新模型比舊模型有非常大的提高。他引用文獻來支持自己的做法不能說明任何問題。而他新加入的自變量，可能模糊焦點，把原先顯著的自變量折騰得不顯著了。我們也可以懷疑，招生人員故意把亞裔學生的“性格分”打得很低，從而影響亞裔學生錄取的概率。

這個問題最終也沒爭出什么結果，官司不了了之。但這個問題是非常典型的經濟學問題，也是經濟學家一直致力解決的問題。如果有哪個經濟學家能在歧視問題上研究出更好的識別方法，這位經濟學家就可以在經濟學領域的頂級期刊上發表論文。

那么，有沒有更好的辦法呢？哈佛大學塞德希爾·穆來納森（Sendhil Mullainathan）教授有一項著名的研究：名叫埃米莉（Emily）或者格雷格（Greg）的人是否比名叫萊基莎（Lakisha）或者賈馬爾（Jamal）的人更容易找到工作？當時，穆來納森制作了幾千份假簡歷，其中一半的簡歷用了典型的黑人名字，另一半則用了典型的白人名字，結果發現白人要比黑人收到多得多的面試邀約，最后證明了勞動力市場上存在種族歧視。

我再舉一個例子。我們從小都被要求好好練字，老師在閱卷評分時都有所謂的“卷面分”。作文尤其如此，它的主觀性最強，閱卷老師會根據學生寫字的好壞來評價其作文成績。在這種環境下，很多孩子會拼命練字。可這種說法是否有道理呢？孩子有沒有必要如此努力地練字呢？

一位我認識的青年經濟學家，就在他的博士論文里專辟一章來研究這個問題。他與某地方教育部門合作，調閱了一批某地初中生臨近中考時的某次模擬考試卷。他很細致地做了兩類比較。

第一，他找一些初中生重新抄寫了這些作文，每篇作文都有兩份，被不同的人抄寫。然后，他請一批有中考閱卷經驗的語文老師來對這些作文打分。結果顯示，那些寫字較好的同學所抄寫的作文成績偏高。

第二，他找人把這些作文錄入電腦，然后請另一批語文老師對打印體作文進行打分，打印體作文當然不受書法好壞的影響。他再把手寫體的成績與之相比，結果顯示，寫字較好的同學的作文確實獲得了更高的成績。所以，一些同學練字是有道理的。

這些都是經濟學家在做的工作，都不折不扣地屬于經濟學的范疇。但是，本書并不想直接討論微觀經濟學和宏觀經濟學的核心架構，而是從發展經濟學、行為經濟學、勞動經濟學、東西方經濟學等不同維度，針對具體問題展開討論。在討論過程中，本書滲透了新古典經濟學的各種研究方法和大量新的研究結論。

經濟學研究的核心問題應該與人有關，與人的終極福祉有關。比如，對貨幣、消費的研究，毫無疑問屬于經濟學；對人的幸福的研究，也屬于經濟學。對失業問題的研究屬于經濟學研究范疇，因為失業會影響收入，從而影響個人福祉。對環境問題的研究也屬于經濟學研究范疇，因為環境問題會影響人的預期壽命，也會影響個人福祉。那么，研究字寫得好壞呢？寫字好壞可能影響一個人的讀書命運，影響以后的工作和生活，所以這也屬于經濟學研究范疇。我希望大家能接受廣義的經濟學定義，看重研究方法、研究思路，而不是研究主題。

本書也會涉及金融、證券的問題，但也許不是以大家所設想的方式涉及。舉個例子，有一項研究的主題是“上市公司領導的臉長得比較寬，與公司業績之間是否存在關聯”。很多人覺得這是笑話。可這是一篇很嚴肅的論文，發表在很嚴肅的國際期刊上，經過了業內專家的認真審稿和肯定。這項研究的結論可以商榷，但它提出了一種新穎可靠的方法，邏輯上經得起推敲，我們需要認真思考和對待。

在本書中，有些知識是我很多年前就已經明白的，不知當下是否過時；有些知識可能是我最近才學到的，讓我覺得非常有趣，我希望分享給大家；有些知識可能被歸入經濟史；還有些知識可能被歸入發展經濟學、勞動經濟學、行為經濟學或者我也不清楚怎么命名的經濟學。

謝謝你！下面就讓我們開始經濟學的探討吧。