为什么有这么多“首席经济学家”？

本文来自微信公众号：巴伦周刊 （ID：barronschina），作者：黛安·科伊尔，编辑：喻舟，头图来自：视觉中国

许多国家都为自然科学家和经济学家在政府设置要职，而其他社会科学家却没有得到这种待遇，比如没有政府设置首席人类学家职位。为什么经济学家得以在政策制定过程中处于中心地位，这种中心地位是否合理？本文选摘自《齿轮与怪物：数字时代经济学的新议程》。

一、政策经济学其实是一项说服活动

我在经济领域的工作始于英国财政部。现在，英国政府部门总共有几千名经济师，包括白厅各部门、各监管机构、英国央行及各金融监管单位、地方政府及相关单位。

政府经济学家的工作内容各不相同，不过在一项针对英国政府经济服务处（Government Economic Service，简称 GES ）所做的调查中，该部门成员将自己的工作内容进行了分类，结果显示，绝大多数人表示自己工作的最主要任务是与非专业人员就技术性的经济分析结果进行沟通，包括本部门内非经济专业的同僚及政府官员（Portes， 2012）。

这样的沟通能够直接影响公共讨论，也是经济学智库和学界的主要作用之一，智库中成百上千的经济师每天的工作就是围着公共政策转，学者在做科研时也会被项目出资人要求说明和证明项目研究能够对政策产生多大影响。

这些都清楚表明，政策经济学其实是一项说服活动。

我在前文就有指出，今天学界的经济学与政策制定时采用的经济学之间有误差。虽然现在的主流经济学研究已经逐渐摆脱了20世纪80年代自由市场的理性预期假设，但是政府使用的政策经济学却没有跟上。

这种滞后无法避免，凯恩斯那句曾被引用过无数次的名言，就向世人警告过经济学观念在过了保质期后可能造成的长期影响：“监管机构里的疯子听见空气中传来一些声音， 于是伸手抓来一些好多年前生产的学术糟粕，跟自己的疯癫一同酝酿发酵。”这种表述或许带有夸张的成分，不过我们确实不能期望学术圈之外的人能在完成本职工作的同时， 还能跟上学界的脚步。

不过，我想再提出两点。第一点是政策经济学的核心悖论。分析政策的经济学家几乎无一例外站在一个客观全能、无所不知的局外人角度，旨在将社会福利最大化；然而当我们通过制定公共政策将经济学家放入现实中，他就无可避免地站在了自己建立的模型中。

经济学家不是天降奇兵，没有扭转乾坤的能力。政策必须通过政策制定者和经济学家才能实施，实施过程也充满困难，除了可能出现“市场失灵”，还有可能出现众所周知的“政府失灵”。

许多文章都探讨过政策失败的例子，比如巨额投入打造的IT系统形同虚设、重大项目超出预算几十亿美元，这些政策不仅行之无效，甚至还会适得其反。其中有一个例子非常能说明问题：2009年，美国为了提振困境中的汽车工业，出台了旧车换现金计划（Cash for Clunkers），具体内容是人们可以用旧车 换一笔钱，然后把钱用来购买新车，既保护环境，也保护了通用汽车公司。

但结果是汽车工业的利润不升反降。原因是政策分析时没有考虑到在现金吃紧的情况，人们更愿意拿补助款去换一辆马达小、油耗低的车。

对于政策实施过程中可能遇到的问题，包括人们可能会对政策作出哪些行为反应，经济政策分析师几乎是充耳不闻。政策分析不只需要考虑市场失灵的现象，也应该充分考虑政府失灵的风险。

第二点是经济学与政治学的广义互动。在某一层面上，政治压力常常使得经济学家在惴惴不安时佯装镇定。同时，对那些能切实加强确定性、却不好言说的做法又过于谦虚谨慎。在更深的层面上，经济学的专业技术与民主正当性之间存在一种张力。

希腊及意大利的金融危机，以及包括脱欧后的英国在内的其他国家发生的金融危机，都进一步凸显了这种张力，民粹主义和专家政治就像是一山不能容二虎。 

二、经济学对政策制定最根本的贡献

现在，经济学家真的应该开始认真思考政策经济学中的政治经济问题了。

首先需要强调的是，经济学对政策制定具有根本性的作用。虽然这方面的优势不总是显而易见，但确实是无处不在。不过我想明确一下，为什么经济学应该位于公共政策制定的核心地位。

经济学对政策制定最根本的贡献之一是“机会成本”这一概念。机会成本实质上是一种物理意义，时间一去不复返，将资源投入某一项活动就意味着不可能再把这些资源投入其他活动。经济学就是研究不同选择的学科。

不过，机会成本在政治舞台上很不受待见。选民想要鱼与熊掌兼得，政客又吸纳了这种想法。所以，政客或许不太喜欢经济学家，却又离不开经济学家。

另一个贡献是成本收益分析。英国有一套完整的运作方法，将如何进行成本收益分析写在一份执行手册中，叫作“绿皮书”（the Green Book）。在美国，里根推出了一套关于如何进行成本收益分析的规则，还颁布了许多新的法律法规，不过特朗普对使用这些规则的意愿并不强。

成本收益分析要求对具体政策可能导致的所有结果进行列举及衡量，先将可衡量的项目转化成货币形式，再权衡其成本与收益。这种分析方法给充满假设的情景穿上了精确的外衣，虽然指导文件确定了这种方法，在实际工作中却常常被忽视。这种方式将更多特权赋予了那些可以被直接测量、直接货币化的事物。包括我和豪斯曼在内的许多经济学家都对成本收益分析的具体实施办法提出过批评。

不过，将不同决定所涉及的成本与收益明确、清晰地表示出来，并使用某些系统框架进行评估，的确是更理想的做法。如果不能明确表示，必然出现含糊的判断，就像我们在日常生活中面临的决定一样。

政府经济学家罗纳德·科斯指出，对政策进行成本收益分析时，必须将政策行为成本也纳入考量。这也是他研究问题的一部分。

很显然，如果政府与企业进行同样的活动，政府拥有的权力也许能让其以更低成本进行活动……但是政府这台行政机器本身的运作并不是零成本行为，有时还会涉及相当高昂的成本。除此之外，我们也没有理由相信，由一个容易犯错的行政部门在没有任何竞争性检查下制定的限制性……法规，一定就能够提高经济体系的运行效率。

科斯还写道：“所有的解决方案都有成本。”政策法规在解决一个问题的同时有可能会造成其他问题，在进行评估时也要把这些可能造成的影响考虑在内。科斯认为，经济学家习惯性地只负责解决具体情况下的具体问题，不考虑该解决方法可能会改变其他行为，这才导致了许多“政府失灵”的现象。

他还描述了一种“松散的思维”，其原因是未能将一个特定的行动方案与一个明确的替代方案进行比较一通常是维持现状或什么都不做的选择。

我在白厅决策部门先后担任过政府经济师、各政策委员会及监管单位成员，这些工作经验让我看到，决策部门的初衷总是好的，但往往因为以上原因导致决策结果不尽如人意。即便如此，还是需要一个系统性的框架列明每个决定的利弊，同时分清哪些利弊有证据支撑，哪些涉及价值判断。

以上提及的两种概念，即行动方案的机会成本以及需要系统性权衡利弊，足以说明为什么经济学能在政府享有特权。经济学使得政策选择变成一门学科，然而，经济学对于政策分析的独特贡献绝不止这些基本概念。

而且，由于数据可得性增加、计算机功能日益提升、分析数据的方法越来越完善，经济学的贡献还在不断提升。应用微观经济学能够给政策制定提供一个强有力的视角，触及经济及社会政策的方方面面。 

三、将经济学应用于政策实践的例子

在市场运作中应用经济分析的例子比比皆是。

交通经济学就常常被应用在政策制定领域。丹尼尔·麦克法登（Daniel McFadden）发明了可以预测乘客需求的计量经济学方法，因此获得了2000年诺贝尔经济学奖，这种方法应用在旧金山湾区公交系统（BART），早已成为经典案例（McFadden， 1974）。

经济学家还提出了道路定价机制和征收交通拥挤费。早在共享出行出现以前，许多地方的出租车常常供不应求，因为要想拿到新的出租车许可证（也叫车牌）非常困难。当时出租车许可证是一种价值很高的资产，已经持有许可证的人非常反对发放新的许可证，无论市场怎样供不应求。于是，对车费进行监管势在必行，否则出租车车主和司机就会收取高昂的垄断性车费。

于是经济学家基于经济学分析，提出了一个巧妙的解决办法，也就是1997年的旨在提升都柏林出租车市场状况的提议书，具体做法是向出租车许可证持有人发放第二张许可证，并且允许他们将第二张许可证出售。这样，许可证持有人至少能得到一些短期补偿，弥补他们因为财产被稀释而承受的损失。

其他以市场分析为基础的政策领域还包括产业监管和竞争政策。在这些领域工作的经济学家比任何人都清楚，竞争性“自由”市场假说和理性选择假说不可能成立，于是他们在工作中借鉴了多年来分析偏离竞争的经验，以及应用于消费者选择的行为经济学研究文献，这个领域的研究相对较新，且数量还在不断增加。

那么，竞争监管机构为什么越来越重视行为经济学？鲁弗斯·波洛克举了一个绝妙的例子来解释原因。他研究了为什么英国在2003年放宽目录查询管制后并没有达成鼓励竞争的目的。

他发现，消费者面对一系列不熟悉的号码，在处理能力有限的情况下只会被一个最容易记住的号码吸引（这个号码是118118），并且这个企业还非常聪明地选用了一对双胞胎来进行广告营销。

一些公司花大价钱买进了许多自以为好记的优势号码，但由于对消费者行为判断失误，也犯了跟政府同样的错误；比如，他们以为以“000”结尾的号码更便于记忆。在这个竞争更为激烈的市场中，集中出现了相当戏剧性的现象，标准的消费者理论在这个领域用处不大。

这些事件的结果表明，在公共领域、竞争保护及产业监管等部门工作的经济学家，对行为经济学的研究成果更加如饥似渴。

这方面的例子数不胜数。2000年，聪明的经济学家设计实施了一项3G频谱权竞标，为英国政府获得225亿英镑收入，占当年 GDP 总量的 2.5% ；美国联邦通信委员会 （US Federal Communications Commission）从20世纪90年代中起开始进行频谱招标，获得了数百亿美元的收入；在教育、医疗、服务、住房、养老金等各个领域，应用经济学分析也是行业监管部门、智库及学界制定公共政策必不可少的日常工作。

应用经济学分析方法正在不断改善，原因包括新的数据更易取得、随机控制实验等方法创新（这种方法最早用来评估在发展中国家进行的援助项目，现在正越来越广泛地运用于评估西方国家的国内政策），以及经济计量方法不断提高。

相较之下， 经济增长预测及政府预算解读等更受大众关注的经济学领域，只是应用经济学的冰山一角，而这个“冰山”每天还在积累和扩大。这个领域的工作不断完善公共政策制定过程，通过实证研究分析政策可能引起的效果，将政策制定与实证研究稳稳地结合在一起。

不过，基于实证研究的应用经济学不断壮大，这必然会引发争议。当证据与信念冲突时，证据不一定能胜出。这里面有一部分政治原因。正如凯恩斯曾经说过：“政府最不愿意看到的情况就是信息过多，这会使得决策过程变得更为困难和复杂。”

另一部分原因在于社会科学的性质，当研究对象就是人类自身时，研究是否真的能做到中立客观。

本文来自微信公众号：巴伦周刊 （ID：barronschina），作者：黛安·科伊尔，编辑：喻舟，注本文摘编自书籍《齿轮与怪物：数字时代经济学的新议程》，译者：田恬，出版社：中译出版社