似乎
在我所面对的批评声当中，最厉害的只有两个字，那就是“似乎”。简单来说，对方的论点是：即使人们实际上无法解决经济学家认为他们能解决的问题，他们的表现也说明他们“似乎”能够做到。
要理解这种批评，我们最好回溯一下经济学史。第二次世界大战以后，经济学经历了一场某种意义上的革命。当时，数学方法逐渐融入经济学理论，以肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow）、约翰·希克斯（John Hicks）、保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson）为代表的经济学家更是推动了这一潮流的发展，经济学理论也因此变得越发具有数学上的正统性。经济学的两个核心概念一直未变：一是经济主体会追求最优化；二是市场会达到均衡。不过，经济学家对问题的最优解决方案以及市场在何种情况下会达到均衡这两方面的描述，却变得越来越复杂。
公司理论就是一个例子，该理论可以用一句话总结，即公司会追求利润（或股价）的最大化。正当现代理论学家开始清晰地解释该理论时，有些经济学家却提出了反对意见，后者认为真正的管理者不可能解决这样的问题。
“边际分析方法”（marginal analysis）就是一个简单的例子。在第4章中我们讲过，一个追求利润最大化的公司，会在边际成本等于边际收益时定产定价。同样的分析也适用于雇用员工：不断雇用新员工，直到聘用一个员工的成本等于他所带来的收益增加值。这些观点看似毫无害处，但在20世纪40年代，在《美国经济评论》（American Economic Review）上却展开了一场激烈的辩论，辩题是管理者在现实生活中是否真的会这样做。
这场辩论由勇敢的理查德·莱斯特（Richard Lester）发起，当时他是普林斯顿大学的经济学副教授。他竟然写信给制造业企业管理者，要求他们解释如何决定雇用多少员工以及生产多少产品。其中没有一个管理者的做法符合边际分析方法。首先，他们似乎不会考虑产品价格变化的影响，也不会考虑员工薪酬变化的影响。与该理论相反的是，他们似乎认为薪酬变化不会对用人计划或产量的多少产生多大的影响。这些管理者表示，他们会尽量卖出更多的产品，员工人数的增减要符合这一需求。莱斯特在文章最后大胆放言：“这篇论文将导致人们严重怀疑传统的边际理论及其假设的正确性。”
支持边际理论的一方以弗里茨·马克卢普（Fritz Machlup）为代表，当时他在布法罗大学工作，后来却去了普林斯顿大学，和莱斯特成为同事，也许他是为了当面和莱斯特继续辩论吧。马克卢普对莱斯特的调查数据完全不买账，他给出的理由是，经济学家实际上并不真的关心人们给出的关于他们自己在做什么的说法。马克卢普表示，边际理论不要求公司计算边际成本和边际收益，但管理者的行为却和该理论所预测的出入不大。他做了一个类比，假设一名司机驾车行驶在双车道公路上，前方有一辆卡车，他是如何决定何时超车的呢？司机不会做任何计算，却成功地超过了卡车。马克卢普说，管理者做决策时的状况与此类似，“他单纯依靠自己的直觉……就会大致知道雇用更多的人是否合适”。马克卢普强烈抨击了莱斯特的数据，但他自己却没有给出任何具体数据。
在争论愈演愈烈之时，一位即将成名的年轻经济学家加入进来，他就是米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman）。他写了一篇极具影响力的论文，名为“实证经济学方法论”（The Methodology of Positive Economics）。弗里德曼在这篇文章中指出，用假设的现实来衡量理论本身正确与否，是一种愚蠢的行为，最重要的其实是理论预测的准确性。（他在题目中使用了“实证”这个词，与我在本书中使用的“描述性”一词殊途同归，都是与“规范性”相对的。）
为了证明自己的观点，弗里德曼将马克卢普的司机超车的例子替换成职业台球选手的例子。他在文中写道：
基于以下假设，我们可以进行准确的预测：假设台球选手击球时，“似乎”知道能够计算出最佳进球路线的复杂数学公式，“似乎”通过眼睛观察就能估算出可描述台球位置的角度，“似乎”能够用公式闪电般地进行计算，然后让球沿公式计算出的路径行进。我们对该假设深信不疑，并不是因为台球选手，甚至是职业台球选手，能够或是确实会按照上述步骤进行计算，而是因为如果他们不能得到同样的结果，就称不上是职业选手。
弗里德曼是一位出色的辩手，他的论据的确很有说服力。对当时的很多经济学家来说，问题迎刃而解。《美国经济评论》不再发表任何有关这一辩论的文章，经济学家也回归了自己的模型，不再担心他们的假设是否是现实的。看起来，单凭调查数据也无法打败一个好的理论，即使该理论的拥护者不提供任何数据。这种情况在30年后依然如故，而那时我将开始自己离经叛道的尝试。即便是今天，“似乎”这个词也常常出现在经济学研讨会上，被用来攻击不支持标准理论的研究结果。
幸运的是，卡尼曼和特沃斯基找到了这个问题的答案。他们有关启发法和偏见的研究，以及有关前景理论的研究都清晰地表明，人们的行为根本不像理性经济学模型预测的那样。在卡尼曼和特沃斯基的一个实验中，实验对象选择了其中一个选项，但另一个选项从各个方面来讲都优于前者，所以根本不能说他们“似乎”做出了正确的判断。同样，罗塞特教授在买酒方面的习惯也不能说是理性的。
我个人十分钦佩弗里德曼，所以为了向他致敬，我把自己的第一篇行为经济学论文的题目定为“消费者选择的实证理论”，而且文章的最后一部分详细回答了由“似乎”二字引发的问题。我也是从讲述台球选手的例子开始的，我的主要观点是，经济学应该提供针对所有人的理论，而不是只针对专家的理论。老练的台球选手打球时似乎知道所有相关的几何学和物理学知识，但是台球的业余玩家往往会瞄准离球洞最近的球，击球后，球也常常进不了洞。如果我们想针对普通人如何购物、存钱养老、找工作或做饭建立有用的理论，那么这些理论最好不要假设人们会像专家一样行事。我们下棋的技术肯定不如象棋大师，投资技术比不上沃伦·巴菲特，做饭水平也比不了铁人大厨（Iron Chef），甚至连接近他们都算不上。最有可能的是，我们的做饭水平跟喜欢吃冰雪皇后冰激凌的巴菲特半斤八两。但是，简单地反驳传统经济学家的批评还远远不够，要赢得这场辩论，我需要用确凿的实验证据来说服他们。
直到今天，在经济学领域，“调查证据”（survey evidence）一词仍很少见，即使出现也一定会被加上一个限定词——“只是”，含有嘲笑的意味。这种蔑视其实一点儿都不科学。通过询问人们是否打算投票以及投票给谁来收集调查证据，这件事如果由像纳特·西尔弗（Nate Silver）那样细心谨慎的统计学家来实施，就能做出十分准确的大选预测。关于这种反对调查的态度最有意思的一点是，有很多重要的微观经济学变量最初都是由调查得到的！
例如，每个月就业数据发布时，美国各大媒体都会争相报道，并邀请表情严肃的经济学家来解读这些数据。这些就业数据来自哪里呢？是美国人口调查局通过调查得到的，即询问人们是否在找工作。作为微观经济学模型中的一个重要变量，失业率也是由调查得到的。不过，在微观经济学领域，使用发布的失业率数据并不会被视为一种过错。显然，只要是别人而不是经济学家自己收集的，他们就不会介意使用这些调查数据。
但是，在1980年，调查数据并不能消除经济学家的批评声，还需要另一些合适的数据证明人们在现实生活中会做出非理性的选择。
