1.2　实证，不是证实

实证经济学，是讨论“是什么”的问题，而不是讨论“应该是什么”的问题。实证经济学用数据去证明假定、逻辑结论，只能用既有数据证伪，无法穷尽数据证实。从这个意义上看，“实证”，是在玩弄文字游戏。实证，不是证实。就既有数据的实证，也不可能回答“是什么”的问题。是，不等于应该是；事实，更不可能是推论的依据。

实证分析、因果检验等分析手段是数学技术，不仅应用于经济领域，还应用于任何数据分析领域，如企业管理、工业设计、生态系统、生物、医学、天文学、物理学、化学等。

实证分析，是通过观察、实验和调查，从而归纳出规律的一种研究方法。实证研究，不是一个证明过程，是对假定条件的观察结果的归纳，提供的只是一个可能性。被实证的，只是既往。

对于归纳结论，休谟（1740）在《人性论》中定下了“不能从是中推论出应该是”的命题[3]，他认为，纯事实的、描述性的归纳只能赋予所描述的事实，而不能成为推论未来和其他的依据。这个休谟命题被称为休谟铡刀，休谟在事实和归纳判断之间做了“一刀切”的逻辑区分。

在经济学领域，弗里德曼当属实证研究的大师，众多的实证研究成果都曾经名噪一时。几十年过后再看，弗里德曼的实证结论几乎全部经不起时间的考验。

最近50年，是实证主义在经济学研究中泛滥的50年，尽管实证研究文献汗牛充栋，但没有证实一个有价值的经济理论。

漂亮，不可计量，没有标准，纯属个人价值判断而无法进行逻辑分析。漂亮与收入有什么样的相关性？数学对这个问题实证分析的结果，是数学的一个应用？还是经济学的一个里程碑？

收入与多种因素有关，恰恰与美丑的关联不大。

遗传性高血压，只能用高血压的原因、病理技术、基因技术“证实”，不可能用家族中高血压人数“实证”。比如，一个家族中高血压病人众多，是因为这个家族的成员吃了太多的高脂肪食物，是家族性饮食习惯所致，与“遗传性”无关。数学实证出来的“遗传性高血压”的一个家族成员看破红尘出家做了和尚，在寺庙吃素半年后，高血压没有了。

是，不等于应该是。

一个人连续5天在上午11：09上厕所，不等于他上午11：09“应该”上厕所，也不等于他第6天上午11：09“还会”上厕所。

实证结论即使经过因果关系检验也不是真理，只是一种可能性，可以被任一反例推翻。如奥肯定律、菲利普斯曲线等。

数据实证，不是理论证实。未来，可以进行基于公理的推理，不能用既有数据证实、推理。股市连续上涨365天，不能依此数据实证、推理第366天还将上涨。经济学、金融学的乐趣与极端的复杂性，也在于此。

你是个好人，但全无用处

对于其他学科来说，数学，是工具。

A、B、C三人为大学同窗好友，因为工作性质的不同走上了不同的人生路。

A用数据实证研究了头发长度与肝炎的相关性，B则研究出头发直径与肝炎的相关性更大。医学专家可能瞟一眼A、B的研究成果，留点也许有用的印象，但不会有任何人把没有学过医学的A、B当作医学专家。A、B如果自称是医学专家，将触犯法律。

但是，当C把企业规模与企业家头发的长度进行相关分析的结果发表在顶级经济学期刊后，人们会把C归类为“著名经济学家”，尽管C不知道经济学为何物。

剃头匠看了这些研究成果心里窃笑，因为头发长度是自己的功劳，与肝炎、企业规模牵连到一起不符合事实。

马-凯经济学，早已没有思辨的哲理和乐趣。杰出研究成果多是“内裤颜色与收入水平的相关性研究——来自爪哇国的证据”之类的高深实证话题。目的导向的假定，程序性数学论证，其结果当然是无可辩驳的。

即使是曾经名噪一时的实证经典，诸如货币数量论、菲利普斯曲线、奥肯定律等，也都经不起时间的考验。

“你是个好人，但全无用处。”（钱钟书《围城》）