落园专注经济视角下的互联网 / Economic Observation of the Internet

我又要从方法论上说事儿了。关于计量经济学的应用，着实有一种“泛滥”的感觉。尤其是在前段时间和一些同学争论“格林兰因果检验”的时候，对那种“把统计检验结果奉若至宝”的态度实在是感到心痛。这种检验也就是摊上了一个好名字，最多可以否定一下因果关系（这还有待商榷），哪能作为肯定的依据？ 这两天和Taiyun Wei、Yihui两位同学交流甚多，他们都是统计学专业科班出身的，可谓对于统计学的认识颇深。让我这么一个连本专业经济学都还没出师的对于统计、计量的看法和认识深入了很多。确实，计量只是一个工具，不能替代真实的世界中的因果关系（causal-relationship），虽然很多计量经济学家都在热衷于这件事儿。 到底，统计学和计量经济学应该在经济学分析中扮演什么角色？ 下面是Taiyun Wei同学不辞辛苦整理贴给我的东西： -------------------------------------以下引用其原文------------------------------------- 只是统计上的因果，能否定因果关系，却不能反过来支持因果关系。 我之前也这么认为，但是我目前的看法是：统计上的因果，即不能否定因果关系，也不能支持因果关系。之所以说不能否定因果关系，是因为实际条件可能错 综复杂，相互影响、噪声影响可能很严重。还有即便是统计方法，可能不同的方法...

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学习经济学这么长时间，读了很多书，也在正规的科班好好的学习了很多方法论。但是总觉得自己陷入了一个框架中，会分析问题但是走不出来思考其缺陷和现实的冲突。这也是最为欠缺的地方——没有创新，只是重复劳动。虽然可以很功利的协议写论文之类的东西，但毕竟没有形成自己的思想，怎么说都是难以接受的。而且更为重要的是，方法始终是方法，形式的完美解决不了问题的实质，数学只是一种最为严谨的逻辑推演方式而不是替代一切的真理表达。因而，沉迷于那么方法的形式完美中并没有很好的形成自己的思想，这是让我现在颇为头痛的一件事情。诚然，思想的形成需要一定的时间来沉淀，但是从某种程度上来说，忽略了思想的学习是我现在很急功近利的一个表现，不是一种好现象。 最近在忙碌的被动地应付考试中不断的试图沉淀自己的思维，用一系列经典的文献来调节心情，并主动地去思考和理解，而不是被动的接受观点——其实观点并不重要，重要的是观点形成的过程和问题的实质——这又有些可以归结为哲学问题的范畴了。经典的意义就在于，在不同的时间读会产生不同的启迪和思考。 之所以这么说，是因为今天看了著名经济学家凯恩斯的《我们后代在经济上的可能前景》。限于手头资料，读...

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