主题：【原创】今风细雨话经济（4）盲人摸象 -- 鼎革
家园 【原创】今风细雨话经济（4）盲人摸象 上文简单介绍了用个人特征来解释个人财富的基本框架，也就是MINCER的方法。
有河友评论称之为盲人摸象，这个评论深得我心。
其实，凡是以实证为基础的研究，本质上都是盲人摸象，能摸到象就是胜利。
你摸一条腿，我摸一个耳朵，他摸一条尾巴。各种情况都汇总到理论经济学家那里，他们写出模型来解释这些现象，就相当于毛笔一挥画出他们认为大象的样子。然后，这些千奇百怪的大象图又回到实证经济学家手中，继续摸。
几百年下来，有的象被摸得差不多了，有的象还在摸。
而那些久经考验没有被实证经济学家骂死的大象图就成为经典经济学理论，进入到课本，教给那些以后要继续摸象或饲象或训象甚至要屠象的年青人。
经济学就是这样的，华山三十六，技成天下行，只要精通以上项目中的一样就可以称为经济专家。
当然，如果有人身兼摸象，想象，画象，饲象，训象和屠象于一身，我们就称他/她为经济学大师。
所以，邓小平是大师级的经济学家，他的“摸石头过河”理论就是盲人摸象的经典。而他的家庭联产承包制是西方制度经济学课本中经典中的经典。
闲言少叙，我们还是回到个人财富问题来。先来看看这种用个人特征来解释个人财富的方法为何在广泛的数据的基础上如此成功。
首先，第二次世界大战结束不久，美国劳动力统计局和普查局开始了每个月统计50，000个家庭的当代人口普查（Current Population Survey，CPS 外链出处)。
这个调查可以完备地收集关于个人的雇佣，失业，收入，工作时间等就业信息，年龄，性别，种族，状况和教育等人口信息，以及职业，行业，技术，健康，保险，以前工作经验等等附加信息。
到现在为止，这个调查持续了超过50年，成为经济学PHD学生用来练手的理想数据库。
当然，也就是练练手，该做的研究都基本上被FREEMAN，KATZ和DAVID CARD等人做完了。这种级别的数据库，还能等到一个半通不通的家伙来做？
1968年，密歇根大学的社会研究所为了控制上文所说的个人隐含特征，推出了PSID数据（The Panel Study of Income Dynamics，外链出处）。
这可能是世界上第一个连续跟踪调查大概7000个家庭的经济社会情况达到40年之久的PANEL DATA。
这个数据库是经济学家的圣地，在过去的四十年里，有超过2000篇学术论文，书籍，政府报告，工作论文是建立在这个数据库的基础上的。学术文章发表在234个不同的专业期刊上。
同时，由密歇根大学每季度公布一次的美国消费者信心指数，表现了景气循环，直接影响美元汇率的走势。密歇根大学也凭借对微观数据的把握一跃成为影响世界经济金融形势的大经济学府。
其次，其他发达国家跟进的速度也非常快。1972年英国国家统计局有了一年一次的普通家庭调查（GENERAL HOUSEHOLD SURVEY， GHS 外链出处）。
1992年开始了一个季度一次的涵盖1%劳动力的劳动力调查（LABOUR FORCE SURVEY，LFS）等等。
连续跟踪数据有1976年开始的新劳动收入调查（NEW EARNINGS SURVEY， NES）和1991年开始的BHPS（BRITISH HOUSEHOLD PANEL SURVEY），
德国，意大利，法国，西班牙全都不是省油的灯，在60，70年代纷纷发布了自己的调查数据。
尤其是在欧盟成立后，欧洲一体化进程使得各国的统计系统开始融合，出现了统一标准的劳动力调查（LFS），统一标准的连续跟踪数据库（EUROPEAN COMMUNITY HOUSEHOLD PANEL， ECHP），统一标准的生产力数据（EUKLEMS，外链出处），为了欧洲的最终统一奠定了数据基础。
其中的意义，就类似于公元前二二一年秦灭六国后，秦始皇发诏全国统一度、量、衡；车轴距离一律为六尺，即“车同规”。
上面讲了欧美列强的盲人摸象（日本韩国就免了，不给它们打广告），最后，讲一下中国的盲人摸象。
中国从来就不缺乏埋头苦干的人。
尽管中国统计局只提供宏观数据，中国的微观数据还是有的。为人称道的是中国社科院经济所（以赵人伟和李实为首的一批中国经济学家）在1988年，1995年和2000年三期的调查（Chinese Household Income Project，CHIPS），让我们终于摸到了中国个人财富问题的象尾巴。这个数据库的存在使得我们很多似是而非的观念得到了纠正。
比如说，为什么要入党？
李实告诉你，入党在1988年可以提高男性收入5.4%，对女性更重要，可以提高10.3%。
在1995年入党收益对男性变得更高，5.8%，对女性则降到6.3%。
可见，男性入党的收益稳中有升，对女性则在下降（<<CHINA'S RETREAT FROM EQUALITY>>， p200）。
再比如说，是读书上大学好，还是进工厂当学徒好？
嘿，嘿，李实说，如果你上了四年大学，收入稳稳当当地会比一个高中生高18.2%。可是，他同时又说，如果你的工作单位每年有两三个月的培训时间，你的收入同样比一般人高18%左右。
所以，工作培训可以替代文凭。
这就是为什么哈佛博士邹恒埔在国内谁都看不上，就欣赏李实的原因。
你就相像一下，你能不能在中国大陆耐着性子收集两万个家庭的全部鸡毛蒜皮的信息，而不去用国外已经整理好的数据？
得数据者，得天下。
中国还有一个好数据库，就是北卡罗来纳大学和卫生部下属的两个机构合办的CHNS（The China Health and Nutrition Survey，外链出处）。这个数据库的优点就是可以提供连续跟踪的数据，这里就不详细介绍了。
好了，非常啰嗦地讲了这么多事，大致地介绍了一下经济学的基本研究方法：数据到理论，理论再到数据，就是盲人摸象。
我们还是回到上文所发现的问题：尽管数据库如此强大，经济计量方法也是精湛无比，我们还是有大量的个人财富问题没办法通过个人特征来解释。
换言之，人力终有尽时，计将安出？
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本帖一共被 4 帖 引用 (帖内工具实现)家园 数据的确是最宝贵的 家园 李实告诉你， 入党在1988年可以提高男性收入5.4%，对女性更重要，可以提高10.3%。
在1995年入党收益对男性变得更高，5.8%，对女性则降到6.3%。
李实说的是88年/95年已经入党的还是才将入党的？能说明什么问题呢？
- 复 李实告诉你，
家园 已经入党的 说明党员不是无产阶级，而是平均收入高于普通人的统治阶级。入党可能有经济动机。
- 复 已经入党的
家园 恐怕应该考虑年龄层次吧？88年已经入党的之中可是有相当一部分 老干部的，其中不乏高级干部，在那个时期差距可就大咯
家园 可以观察到的因素都已经控制了， 所以以上结论是在其他条件都一样的情况下得到的。
- 复 已经入党的
家园 可能有系统误差吧？ 比如能有“本事”入党的统计意义上比没入党的人的平均水平较高。
家园 对，你说的内生性问题是存在的， 那就说明总体上党只招收强人。这些强的特征没有很好的表达，就体现在党员身份上了。这和男女收入差异的解释很相象。
如果能力弱的也能入党，鸟随鸾凤飞腾远，人伴贤良品自高，可以搭便车也成为平均收入高的阶层成员。问题是为什么能力弱的也能入党，或者说，党为何也招入能力弱的社会成员，而不是纯粹JY？先存个伏笔，以后详叙。花
家园 送花，收藏。pf。 入党和性别等的数据调研不仅有趣，而且这才是学问正道。
其实，经济和法律之间的关系不妨举一个例子：
在北京，停车不是地方，一旦发现，罚款200元，——这是个交法问题。法律系的筒子们肯定是这么看的。
但是这亦是一个经济问题：
倘若你不按规矩停车，被逮住次数是有一个概率的；而且按规矩停车，实际上亦会付出油、停车费的代价；那么你每次都守法，是有一个代价的；当然，一旦你被逮，亦有200元的代价。
那么从“经济人”的角度，这里面是一个“点”的，而且这个“点”还因人而异，哪个相对划算哪个代价更高。有趣的是，不仅个人的性格会体现其中，停车时的心情、状态亦会卷入博弈。想想就知道，经济学者实在不是容易做的。这也能解释，为啥有的人看似不懂经济，炒股却是好样的；有时候，他只要在人性的博弈中取胜即可。
法律坚持的是“理念”和“规矩”，然而实践中不少却免不了成为“具文”。用“经济学”目光看视现实中的法律，对其“漏洞”和“软肋”亦会有所了解；同样，一道法令出台，经常也会引发经济上的洗牌或变动。
经济、法律、思想，均和制度不无关系，然而“制度”亦是动态的存在。只有术业有专攻者亦知术业边界，同时跨界交流融合，才会达成相对较好的结果。
实在兴奋，班门弄斧了。还望海涵。
家园 好文花之。