闲谈荐书的乐趣，及先验与后验的冲突与融合

各位师友，读者，

大家好！

首先恭喜中国经济学教育科研网2021年度经济学图书发布（文后链接），这个书单是从2015年开始发布的，至今已经连续发布7年。影响力很大，口碑也很好。我每次都是第一时间阅读的，每次都能充实我的购物车。我自己每年也会写书单，也思考过做这件事的意义。

我先谈一谈自己的感想和感悟，其次再从市场研究的角度去谈谈怎么先验与后验的冲突与融合。

荐书有什么意义？

首先，你可以理解为这是读书人的一点点情怀吧。每当我读到一本好书，我会很感恩，觉得作者或出版人像是在做公益。我自己的工作也是写作，深知写一本好书有多困难。哪怕是专业的写作者，一辈子能出3、5本经得起时间考验的书就很厉害了。而对于有些书，一辈子能有1本就很棒。

知识是崇高的，作者就是师者，都是在传道授业解惑。图书是知识的载体，也是崇高的。所以，尽自己的微薄之力，替好书做点推广，我很愿意。

其次，写书单是在对读者发信号，告诉他们哪些是好书，有利于降低搜寻成本，同时也是对作者和出版社的正向激励。跟各类评比类似，能够在一定程度上对抗格雷欣法则，起到良币驱逐劣币的作用。

行为心理学上的研究表明，某件事物见得多了，人们自然会对它建立信任。首次在某个书单上见到一本书，你可能会加入购物车，第二次见到，可能就是下单了。每个人一年看书的时间和数量是有限的，A对B有挤出效应。如果A是经很多人筛选出来的，B就会被淘汰。读者的眼睛是雪亮的，好书一定会发光。

于我而言，好书的标准，可意会不可言传，是很个人的，千人千面，但有一些是共同的，基本条件是要对读者负责，对知识敬畏。这就要求论证严谨，尽量保证客观。个人还是比较喜欢实证类的书籍，也就是positive，不太喜欢有太多作者个人主观成分。例如，提政策建议肯定不能靠情怀和格局，千万不要以为只有自己有情怀，也不要以为自己的格局多大。作为学者，或研究者，小心求证，严谨表达是第一位的。如果真要说一个标准的话，如下：

我从去年开始，每周写一篇书评。有读者留言说，有些书没用，能不能推荐些有用的。所谓的有用，是不是就是类似于《财富自由》这种？这类书我肯定是翻都不会去翻的。我读书是很自私的，分享读书心得却是无私的。我写书单是不功利的，目的就是维护这份私心。我只为愿意读的读者写，这是缘分，也不要求有多高的阅读量，也不能有太高的阅读。恰到好处就行。

记得木心说过，大众的一定是不美的。对于知识，舆论也曾经有过一段论战，谈的是知识的等级。北大汪丁丁老师说过，高级的知识一定是免费的。我的理解，部分就是因为它是小众的，够不着流量规模效应的那个临界值。没有人会怀疑丁丁老师的思想是深邃的，但对丁丁老师喜欢将简单问题复杂化颇有微词。我是理解丁丁老师的。黑格尔美学和康德三大批判，它只能是那种写法。它就不是普及读物。黑格尔和康德只有一位，普及黑格尔和康德的有千万人。这就是知识生产的分工。无论是简单问题复杂化，还是复杂问题简单化，都要有真才实学。思想性的可以传世，普及性的更受大众喜爱。两者都可成为经典，都有价值。

在《共同利益经济学》这本书中，梯若尔引用了约瑟夫•麦斯特的一句话：有什么样的人民，就有什么样的政府。梯若尔观察到，学者或许给出了好的经济政策，但一旦公众普遍缺乏经济知识时，做出好的政策选择就需要很大的政治勇气。所以，学者做普及类工作，也是一种回馈。除了把论文发表在祖国大地上，还要将其传播在祖国大地上。这就得看个人的志趣了。

昨天跟一位买方客户交流，她说你写的东西不一样，卖方报告现在都离市场太近了，大多都是短周期问题，细节确实看的更清楚了，但有些问题就没法谈。我一直说，望远镜看不了细菌，显微镜看不到远山。不同的问题适用不同的周期框架。

接下来，根据我自己的研究体会，谈一谈先验与后验的冲突与融合。

先验与后验的关键词是验，既可以是验证的验，也可以是经验的验，既可以是直接经验，也可以间接经验。本质上，它们都是获得知识或真理的方式。我们常说，有些人的思想超越了所在的时代，讲的就是一种先验知识。即在还没有论据的情况下，就可以先做出判断。而所谓“眼见为实”和“用数据说话”，就是一种后验知识。

显然，不同学者或学派对于这个问题的看法是有分歧的。老子和康德都是先验哲学。而经济学上，奥地利学派就是典型的先验方法论。现在讲的实证方法，其实就是后验的。所以，某种意义上，老子和康德是反实证的。其实所谓“科学”，往往都带点儿实证主义的味道，当然也不绝对，并不是一一对应的关系。伟大的科学家一定是先验的。

这有什么含义？我觉得有两个，第一，假如有一个知识的全集，那么已知的知识可能是一个非常非常小的子集；第二，相对于已知的知识而言，个人吸收知识的能力也是非常非常有限的。这就是哈耶克在《知识的僭妄》等知名论文中所强调的，学者们要认识到“自己的知识有不可逾越的障碍”，要自我怀疑，虚怀若谷。谦虚是最高级的严谨。

无论是学界，还是市场，其实都有种实证主义的“浮夸风”，认为有数据，有模型，就一定是真理。知识的演进和社会的发展，就是一个被不断证伪或优化的过程。就像爱因斯坦的相对论和牛顿力学的关系一样。真理和科学，都是相对的。就像哈耶克说的，“就科学一词的真正含义而言”，这种态度“没有任何科学性可言”，“因为它将一个领域中形成的思维习惯，不加批判地、死板地运用于其他不同的领域。”

市场研究大体上与先验方法不相融，你不能告诉客户一个观点却拿不出任何证据，所谓的“逻辑”，也需要数据支撑，而不能只是一种历史的叙事。我读书期间，读了蛮多奥地利学派的书，潜移默化中形成了先验分析性思维。但研究奥派是比较难发表文章的，发权威更是难上加难。所以，大概到了3年级，我就研究后凯恩斯学派了，也是非主流学派，主要是我那个时候不太认同主流经济学的分析范式。

2017年毕业来到市场，仍潜移默化地受到先验思维的影响，主观成分多了些。2018年的时候，在一次宴席上，遇到一位社科院的老师，他建议我多一些实证。所以我后面就调整了写作风格。现在写任何专题，都是从特征事实出发，逐渐形成了“实事-理论-历史”分析范式。从现实中来到现实中去，贯穿其中的都是实证方法和经验证据。

市场研究也在不断迭代，早期基本就是excel够用了，现在已经不够了，各种分析工具，模型也都很常见，但论严谨性，跟学术论文肯定没法比。但也要理解市场研究的属性，一个月写出来的深度报告，跟好几年写出来的学术论文，肯定不可比。我自己的写作习惯，除了数据之间的交叉验证之外，还是会多看学术文献和专著。我基本上每篇深度报告，都会把paper，专著、报告看个遍。

市场上讲的实证，不可能像学术研究那么严谨，更多的数据呈现都是简单的看图说话。这儿充满了陷阱。在市场上，先验往往表现为“先入为主”。所以经常会有宏观分析师自嘲类的文章出来。很多时候，对于同样的数据，不同的分析师读到的信息是不一样的。这就需要首先建立起对经济理解的坚实基础，不然得到的就是伪相关性或者因果性。

举个例子。在最近关于人口问题的某篇知名报告中，文章里面也是充满了各种数据。其中有一张散点图，纵坐标是2014年的总和生育率，横坐标是2013年的政府福利开支占GDP的比重，两者大体上是正相关的，也就是说，前一年政府福利开支高一些的国家，下一年总和生育率更高。当然，作者还有很多数据，都指向类似的结论，就是政府应该多花钱来支持生育。

我看了些学术文献，不可否认，确实有作用，但有多大作用，作用能否持久，都是要进一步论证的，而且一定要看中国的数据。我觉得，真要得到这个结论，至少还要看同一年龄段不同收入群体的生育率情况。这样就能最大限度的分离出收入对生育率的影响，而把其它因素尽量控制住。你把老龄化程度不同、经济发展水平不同以及文化差异较大的国家画在一张图上，本身就不是很严谨。所以，要非常警惕虚假的相关性，更常见的错误，是把相关性当作因果性，还有就是倒因为果。这些问题，只能是反复论证，交叉验证，多参考权威性更高的学术成果。

好了，以上就是我的分享，欢迎各位批评指正。谢谢。

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