今風細雨話經濟（3）盲人摸象

上文簡單介紹了用個人特征來解釋個人財富的基本框架，也就是MINCER的方法。

有朋友評論稱之為盲人摸象，這個評論深得我心。

其實，凡是以實證為基礎的研究，本質上都是盲人摸象，能摸到象就是勝利。

你摸一條腿，我摸一個耳朵，他摸一條尾巴。各種情況都匯總到理論經濟學家那裏，他們寫出模型來解釋這些現象，就相當於毛筆一揮畫出他們認為大象的樣子。然後，這些千奇百怪的大象圖又回到實證經濟學家手中，繼續摸。

幾百年下來，有的象被摸得差不多了，有的象還在摸。

而那些久經考驗沒有被實證經濟學家罵死的大象圖就成為經典經濟學理論，進入到課本，教給那些以後要繼續摸象或飼象或訓象甚至要屠象的年青人。

經濟學就是這樣的，華山三十六，技成天下行，隻要精通以上項目中的一樣就可以稱為經濟專家。

當然，如果有人身兼摸象，想象，畫象，飼象，訓象和屠象於一身，我們就稱他/她為經濟學大師。

所以，鄧小平是大師級的經濟學家，他的“摸石頭過河”理論就是盲人摸象的經典。而他的家庭聯產承包製是西方製度經濟學課本中經典中的經典。

閑言少敘，我們還是回到個人財富問題來。先來看看這種用個人特征來解釋個人財富的方法為何在廣泛的數據的基礎上如此成功。

首先，第二次世界大戰結束不久，美國勞動力統計局和普查局開始了每個月統計50，000個家庭的當代人口普查（Current Population Survey，CPS)。

這個調查可以完備地收集關於個人的雇傭，失業，收入，工作時間等就業信息，年齡，性別，種族，狀況和教育等人口信息，以及職業，行業，技術，健康，保險，以前工作經驗等等附加信息。

到現在為止，這個調查持續了超過50年，成為經濟學PHD學生用來練手的理想數據庫。

當然，也就是練練手，該做的研究都基本上被FREEMAN，KATZ和DAVID　CARD等人做完了。這種級別的數據庫，還能等到一個半通不通的家夥來做？

1968年，密歇根大學的社會研究所為了控製上文所說的個人隱含特征，推出了PSID數據（The Panel Study of Income Dynamics)。

這可能是世界上第一個連續跟蹤調查大概7000個家庭的經濟社會情況達到40年之久腜ANEL　DATA。

這個數據庫是經濟學家的聖地，在過去的四十年裏，有超過2000篇學術論文，書籍，政府報告，工作論文是建立在這個數據庫的基礎上的。學術文章發表在234個不同的專業期刊上。

同時，由密歇根大學每季度公布一次的美國消費者信心指數，表現了景氣循環，直接影響美元匯率的走勢。密歇根大學也憑借對微觀數據的把握一躍成為影響世界經濟金融形勢的大經濟學府。

其次，其他發達國家跟進的速度也非常快。1972年英國國家統計局有了一年一次的普通家庭調查（GENERAL　HOUSEHOLD　SURVEY，GHS）。

1992年開始了一個季度一次的涵蓋1%勞動力的勞動力調查（LABOUR　FORCE　SURVEY，LFS）等等。

連續跟蹤數據有1976年開始的新勞動收入調查（NEW　EARNINGS　SURVEY，　NES）和1991年開始的BHPS（BRITISH　HOUSEHOLD　PANEL　SURVEY），

德國，意大利，法國，西班牙全都不是省油的燈，在60，70年代紛紛發布了自己的調查數據。

尤其是在歐盟成立後，歐洲一體化進程使得各國的統計係統開始融合，出現了統一標準的勞動力調查（LFS），統一標準的連續跟蹤數據庫（EUROPEAN　COMMUNITY　HOUSEHOLD　PANEL，　ECHP），統一標準的生產力數據（EUKLEMS），為了歐洲的最終統一奠定了數據基礎。

其中的意義，就類似於公元前二二一年秦滅六國後，秦始皇發詔全國統一度、量、衡；車軸距離一律為六尺，即“車同規”。

上麵講了歐美列強的盲人摸象（日本韓國就免了，不給它們打廣告），最後，講一下中國的盲人摸象。

中國從來就不缺乏埋頭苦幹的人。

盡管中國統計局隻提供宏觀數據，中國的微觀數據還是有的。為人稱道的是中國社科院經濟所（以趙人偉和李實為首的一批中國經濟學家）在1988年，1995年和2000年三期的調查（Chinese Household Income Project，CHIPS），讓我們終於摸到了中國個人財富問題的象尾巴。這個數據庫的存在使得我們很多似是而非的觀念得到了糾正。

比如說，為什麽要入黨？

李實告訴你，入黨在1988年可以提高男性收入5.4%，對女性更重要，可以提高10.3%。

在1995年入黨收益對男性變得更高，5.8%，對女性則降到6.3%。

可見，男性入黨的收益穩中有升，對女性則在下降（<>，　p200）。

再比如說，是讀書上大學好，還是進工廠當學徒好？

嘿，嘿，李實說，如果你上了四年大學，收入穩穩當當地會比一個高中生高18.2%。可是，他同時又說，如果你的工作單位每年有兩三個月的培訓時間，你的收入同樣比一般人高18%左右。

所以，工作培訓可以替代文憑。

這就是為什麽哈佛博士鄒恒埔在國內誰都看不上，就欣賞李實的原因。

你就相像一下，你能不能在中國大陸耐著性子收集兩萬個家庭的全部雞毛蒜皮的信息，而不去用國外已經整理好的數據？

得數據者，得天下。

中國還有一個好數據庫，就是北卡羅來納大學和衛生部下屬的兩個機構合辦的CHNS（The China Health and Nutrition Survey）。這個數據庫的優點就是可以提供連續跟蹤的數據，這裏就不詳細介紹了。

好了，非常囉嗦地講了這麽多事，大致地介紹了一下經濟學的基本研究方法：數據到理論，理論再到數據，就是盲人摸象。

我們還是回到上文所發現的問題：盡管數據庫如此強大，經濟計量方法也是精湛無比，我們還是有大量的個人財富問題沒辦法通過個人特征來解釋。

換言之，人力終有盡時，計將安出？