前言

开始写作本书的时候，正是2020年年中。如果过几十年再回头来看，毫无疑问，2020年是一个历史的转折点：全球新冠疫情暴发，美国黑人开展新一轮的平权运动，全球化“退潮”，全社会贫富差距增大……我们面对的生活越来越复杂，过去的经验仿佛失去了作用。所以，我想在这本书里放宽视野、放慢节奏，更全面地回顾经济学、探讨经济学，欣赏经济学的锐利分析，利用经济学的最新观点和最新研究来分析我们当下的生活。

说到底，经济学是一门比较新的学科。从亚当·斯密（Adam Smith）于1776年出版《国富论》开始算，到现在也不过250年左右。相比之下，数学、物理学都有两三千年的历史，文学更是从有人类文明开始就已经出现了。在这200多年里，科学技术在不断进步，经济学也在不断变化，这个变化仍然在进行之中。

主流经济学借鉴吸收了大量最新发展起来的技术，比如高速计算机的模拟计算、各种来源的大数据、更精准的计量模型、数字化的历史档案、异想天开的田野实验，还有心理学、政治学、法学的最新研究，可以说是日新月异。所有的学者都必须不断学习才能赶上这些潮流。

我学习经济学已经许多年，目前还在不断学习。但也只有在年纪大了以后，我才对学术和思想的变化有了一点体会。我刚进大学时学到的很多经济学知识，今天看起来已经完全过时。而今天很多经济学家正在做的工作，又是20年前的经济学家想都不敢想的事。我们必须不断学习。

很多读者一看到或者听到“经济学”三个字，就会发怵，非常畏惧。因为在我们的印象中，经济学是一种充满数学公式、统计图表的研究学科。这种印象倒也不完全错。今天的经济学研究，确实会运用大量的数学工具，甚至有时候比物理学家所用到的数学工具还要复杂。

但是，这并不表示经济学就会被数学统治。正好相反，我们常说一句话，数学是好的仆人、坏的主人。我们不是为了学数学而学数学。经济学家使用数学工具，只是为了能更清楚地解释一些问题。只要问题得到解决，我们的目的也就达到了。

我举一个例子，前些年美国的一个保守派团体“学生公平录取促进会”起诉哈佛大学，控告哈佛大学在本科招生时对亚裔申请者有歧视。那么，哈佛大学在招生时是否真的存在歧视？这是一个不容易分辨的问题，因为歧视行为是观察不到的。假设一个女生投简历找工作，HR（人力资源）不想招女生，但他不会直接跟应聘者说，而是会找很多其他理由，比如专业不对口、实习经验不足等来拒绝她。这就是性别歧视，我们心知肚明，只是苦于没有证据。

哈佛大学有没有对亚裔申请者歧视呢？哈佛大学公开了一批申请人的数据，双方各自聘请了一位权威的经济学教授对此进行分析。原告聘请的是杜克大学的经济学教授彼得·阿西迪亚科诺（Peter Arcidiacono），哈佛大学聘请的是加州大学伯克利分校的经济学家戴维·卡德（David Card），两位都是非常有成就的经济学家。

哈佛大学有没有对亚裔申请者歧视完全是一个经济学问题，所以，双方请经济学家来研究是最合适的。两位经济学家利用哈佛大学提供的数据，运用“回归分析”的统计方法进行研究。他们的回归模型都差不多，数据也都是哈佛大学提供的，但结论正好相反。原告的分析结果显示存在歧视，被告的分析结果显示不存在歧视。为什么会这样呢？

阿西迪亚科诺在其模型中添加的自变量包括：申请人的基本信息，哈佛大学招生人员给出的学术、课外活动、体育能力评分，校友面试官、高中教师和辅导员给出的评分，申请人的SAT（美国高中毕业生学术能力水平考试）成绩、高中成绩。这样的回归结果显示亚裔身份显著影响到录取的概率。

相比之下，卡德在其模型中额外添加了不少新的自变量，比如申请人是否在国外长大、将来计划从事何种职业以及高中学术质量（用整个高中的平均SAT成绩来表示），还有一个关键自变量是招生人员对申请人打的一个“性格分”。当然，经济学家每加入一个自变量都需要阐明原因，卡德也确实都找到了文献来支持这些做法。最后，卡德认为，阿西迪亚科诺的模型收录的信息太少，模型拟合的效果较差。在添加额外自变量之后，卡德模型中的一个重要统计指标R²从0.62提高到了0.65，增强了解释力。

两个人的说法似乎都有道理，你来我往，争得不可开交。这时，如果我们对经济学和统计方法有一些更深刻的认识的话，就能根据他们的言论做出自己的判断。比如，在我看来，卡德认为自己更复杂的模型把R²从0.62提高到了0.65，这是一种无聊的做法，并不能说明新模型比旧模型有非常大的提高。他引用文献来支持自己的做法不能说明任何问题。而他新加入的自变量，可能模糊焦点，把原先显著的自变量折腾得不显著了。我们也可以怀疑，招生人员故意把亚裔学生的“性格分”打得很低，从而影响亚裔学生录取的概率。

这个问题最终也没争出什么结果，官司不了了之。但这个问题是非常典型的经济学问题，也是经济学家一直致力解决的问题。如果有哪个经济学家能在歧视问题上研究出更好的识别方法，这位经济学家就可以在经济学领域的顶级期刊上发表论文。

那么，有没有更好的办法呢？哈佛大学塞德希尔·穆来纳森（Sendhil Mullainathan）教授有一项著名的研究：名叫埃米莉（Emily）或者格雷格（Greg）的人是否比名叫莱基莎（Lakisha）或者贾马尔（Jamal）的人更容易找到工作？当时，穆来纳森制作了几千份假简历，其中一半的简历用了典型的黑人名字，另一半则用了典型的白人名字，结果发现白人要比黑人收到多得多的面试邀约，最后证明了劳动力市场上存在种族歧视。

我再举一个例子。我们从小都被要求好好练字，老师在阅卷评分时都有所谓的“卷面分”。作文尤其如此，它的主观性最强，阅卷老师会根据学生写字的好坏来评价其作文成绩。在这种环境下，很多孩子会拼命练字。可这种说法是否有道理呢？孩子有没有必要如此努力地练字呢？

一位我认识的青年经济学家，就在他的博士论文里专辟一章来研究这个问题。他与某地方教育部门合作，调阅了一批某地初中生临近中考时的某次模拟考试卷。他很细致地做了两类比较。

第一，他找一些初中生重新抄写了这些作文，每篇作文都有两份，被不同的人抄写。然后，他请一批有中考阅卷经验的语文老师来对这些作文打分。结果显示，那些写字较好的同学所抄写的作文成绩偏高。

第二，他找人把这些作文录入电脑，然后请另一批语文老师对打印体作文进行打分，打印体作文当然不受书法好坏的影响。他再把手写体的成绩与之相比，结果显示，写字较好的同学的作文确实获得了更高的成绩。所以，一些同学练字是有道理的。

这些都是经济学家在做的工作，都不折不扣地属于经济学的范畴。但是，本书并不想直接讨论微观经济学和宏观经济学的核心架构，而是从发展经济学、行为经济学、劳动经济学、东西方经济学等不同维度，针对具体问题展开讨论。在讨论过程中，本书渗透了新古典经济学的各种研究方法和大量新的研究结论。

经济学研究的核心问题应该与人有关，与人的终极福祉有关。比如，对货币、消费的研究，毫无疑问属于经济学；对人的幸福的研究，也属于经济学。对失业问题的研究属于经济学研究范畴，因为失业会影响收入，从而影响个人福祉。对环境问题的研究也属于经济学研究范畴，因为环境问题会影响人的预期寿命，也会影响个人福祉。那么，研究字写得好坏呢？写字好坏可能影响一个人的读书命运，影响以后的工作和生活，所以这也属于经济学研究范畴。我希望大家能接受广义的经济学定义，看重研究方法、研究思路，而不是研究主题。

本书也会涉及金融、证券的问题，但也许不是以大家所设想的方式涉及。举个例子，有一项研究的主题是“上市公司领导的脸长得比较宽，与公司业绩之间是否存在关联”。很多人觉得这是笑话。可这是一篇很严肃的论文，发表在很严肃的国际期刊上，经过了业内专家的认真审稿和肯定。这项研究的结论可以商榷，但它提出了一种新颖可靠的方法，逻辑上经得起推敲，我们需要认真思考和对待。

在本书中，有些知识是我很多年前就已经明白的，不知当下是否过时；有些知识可能是我最近才学到的，让我觉得非常有趣，我希望分享给大家；有些知识可能被归入经济史；还有些知识可能被归入发展经济学、劳动经济学、行为经济学或者我也不清楚怎么命名的经济学。

谢谢你！下面就让我们开始经济学的探讨吧。