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在经济学研究中,很多是要进行实证的,近年来基于同一数据采用不同模型进行研究受到一些诟病,质疑的声音主要是有“榨取数据”之嫌,下面谈谈我对这个问题的看法。
首先,什么样情况下可以评价这个问题?我认为必须是对模型比较熟悉的专家,如果你对模型的原理和用途都不熟悉,就给出YES或NO的结果是很难令人信服的。
模型本身各有所长,一般都有一定的限制条件和用途,在可能的情况下,从不同角度分析确实能够得出不同的结论,这些结论有时候是矛盾的,但更多时候是互相支撑的,所以从这个角度而言,要适当鼓励采用不同的模型来研究同一问题。因为不同的方法放在一起,就能百家争鸣,优点是不言而喻的。
此外,模型本身的发展和学者的学习有一个过程,有的学者不一定一开始就想采用不同的方法去研究同一问题。比如刚开始学会VAR,可能就会用该模型研究自己领域感兴趣的问题,后面学会VEC,发现也不错啊,可以继续进行深化,再后来学会SVAR,发现又有很多优点,继续用啊,这是一个不断提高的过程。
那么问题出在什么地方呢?主要是一些初学者在对经济理论把握不好的情况下,没有很好地去补课,而是迫不及待地借用一些模型写论文,这样的论文不要看模型就知道问题出在什么地方,看模型后也许问题更大。基本理论知识不够,所以才产生了“榨取数据”问题。这确实是需要改进的,也是目前研究生容易犯的一些错误。当然,站在研究生的角度,面临巨大的生存压力,潜心做学问确实是很不容易的事情,我们的社会太功利了,让学生不功利是不可能的,除非大学首先不功利,可是哪个大学对老师不是一套复杂的“压榨”体系?这个问题大了,呵呵。
再说说数据挖掘,本质上,数据挖掘恰恰是“榨取数据”。数据挖据技术广泛应用在自然科学与社会科学中,做出了杰出的贡献。对数据挖掘应用稍有了解的学者,一定会感叹数学的美妙,确实能够发现数据背后的许多东东。遗憾的是,数据挖掘技术在经济学中应用极少,这是个奇怪的问题?可能经济学的研究范式已经深入人心,比如理论假设、数据、检验等等,这其实禁锢了数据挖掘技术在经济学中的应用,是需要改进的。我这几年就在有意识地做这件事。
任何学科都有自己的理论,在掌握好基本理论后,榨取数据其实是可以适当鼓励的,科学是美的,能够发现美是一件快乐的事情。
2012.6.24 俞立平 于宁波
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