作者：邱东
出版社：中国财政经济出版社
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经济统计学科论试读：
前言
这本文集是我对经济统计学学科及其相关问题的思考，包括二十二篇论文和研讨会报告，还有七篇附录，分成四个部分。
第一部分“
经济统计学与经济现实
”有九篇论文。我正在进行“宏观测度悖律及其意义”的系列研究，《宏观测度边界悖律及其意义》是其中的一篇。它与《多指标综合评价：方法论反思》、《偏差测度悖论与方法改进陷阱》同为我近年来对经济统计学方法论的思考所得。《套用经济学模型的可能陷阱》是一则读书札记，它和《话说没头没尾的“大作业”》可以视为姐妹篇，是对经济学实证研究纠正“唯数理”倾向的一个呼吁。《中国不应在资源消耗问题上过于自责》是对现实问题的一个分析，其中没用计量模型。只是凭借一些描述统计指标，似乎也可以得出独特的经济学认识。比如对“资源消耗层级递进”规律的猜想，可否说明思想重于方法？《经济统计学与政府统计》、《全球公共品视角下的SNA》和《从市场实现看应用统计方法研究的桥梁作用》三篇可算作一类，主要从不同角度讲述经济统计学与经济现实的关系。
第二部分“现代经济统计学的内涵与外延”也有九篇文章。“LKS报告”是国际统计学界对数理统计发展的一个展望，我从中读出对经济统计学发展的启示。《论经济统计学专业的课程设置》和《国民经济统计学的内生和外延发展》正面论述学科建设，而《中国经济统计学60年》和《国民经济统计方法论研究的中外比较》则较为系统地阐述了经济统计学的发展，其中有立论，也有对否定者的反驳。《对大统计思路的若干思考》指出当时热闹中可能存在的大问题——骨子里否定经济统计学的“形大实小”，而《反对“唯数理”的统计学科观》则对公然否定经济统计学的论调提出反驳。《数经济统计学之典》和《国民账户的发展历程》是在统计学科研讨会上的大会报告，主要讲述和评价欧美国家经济统计学的发展成就。
第三部分“‘文革’后重建经济统计学”包括四篇论文。
这四篇论文都在《统计研究》发表过，也曾收入我的经济统计论文集——《谁是政府统计的最后东家》。尽管二十多年过去了，我以为其中的基本观点仍然站得住。这次再收进来，主要是为了给出我对经济统计学学科思考的完整“图像”，这样某些观点的提起和讨论不至于显得突兀。
第四部分“国内外经济统计学有关资料”包括七篇附录。
前两篇是国内从事经济统计学几十位学者集体讨论的成果，收入本文集中谨供参考，当然也有壮我行色的意思。第三篇是义愤之作，对国内学科争议中某些不良甚至丑陋现象加以鞭挞。第四篇主要由我的同事王亚菲博士编译。第五篇是我读中国人民大学高庆丰教授著作《欧美统计史》整理的一个笔记。第六篇是我从NBER网站所披露的资料中整理出来的。第七篇主要是我的同事宋旭光教授等在2004年对《收入与财富评论》进行的一个系统梳理。这些都可以作为了解国外经济统计学研究的背景。
这次整理成集，我发现自己在思考经济统计学学科有关问题时遵循着以下几个基本原则；
第一，坚持广义的科学文化观，反对“唯数理”观。
对于什么是科学，历来存在着不同的科学文化观。广义的科学文化观，既认同数理科学，同时也认同社会科学和人文科学。狭义的科学文化观，则只认定数理学科为科学，而社会科学则够不上科学，更不用说到人文科学了。有的学者对社会科学和人文科学抽象地肯定，但在具体问题上，则是否定的，即在实质上是否定的。
统计学发展了300多年，其中自从数理统计形成学科的200多年里，一直有人主张“唯数理”的统计学科观。然而作为社会科学的经济统计学研究一直在发展着，本书的一个重要作用就是将其成果推介给国内统计学界。在欧美学界，学者们可以按照自己的学术兴趣开展研究，而我们这里竟然有人利用行政权力强行将经济统计学并入理学，所以反“唯数理”观具有实质性意义。本书的论文和报告从不同方面提出并说明了经济统计学学科的理论和实践意义。
当然，不只是从事数理学科的学者可能持狭义的科学观。即便是在经济学科内，“唯数理”观，或者“唯科学主义”的倾向也是相当严重的。长期来看，它会对经济学的健康发展产生非常不利的影响。本书中收入两篇发表在《经济学茶座》中的文章，就是希望唤起人们对经济学内部此种倾向的警惕。
第二，坚持国际视野，不盲目跟随所谓学科主流。
科学无国界，学科无国界，研究无国界。无论哪个国家的学者，都不能闭门造车。作为发展中国家的学者，总体上处于学生的地位，处于引进为主的阶段，更须关注世界上学科发展的前沿。
然而，坚持国际视野应该是全方位的。有的人把美国一些大学统计系、数学系和生物系的统计学科情况作一介绍，就断言统计学只是数理统计。我认为这是根据有偏样本得出的有偏结论。本书列举了相当数量的经济统计学成果，说明在欧美尚有相当一批学者在从事经济统计学的研究，尽管这些只是基础性的研究，不占主流，但他们对经济学的独特贡献不容抹杀。
同时，即便是处于引进为主的阶段，也不能放弃独立思考。我们尊重老师，但更尊重真理。对于所引进的学科成果，还是要经过自己的思考，才能真正掌握和运用。而且，任何研究成果都不会是终极真理，还是存在进一步改进的空间，中国学者还是可以有所作为。经济统计学中，中国学者在多指标综合评价方法论的研究上并不落后，就是一个实例。
第三，重视方法论的思考更甚于对方法的应用。
经济统计学要研究经济学实证分析中各种方法背后所支撑的依据，为什么这种方法可以用来进行此方面的实证分析？社会需要大量的实证分析，但方法论的研究总是应该有人做。鱼和渔的比例关系在经济学研究中需要摆正，不能一股脑地都授人以鱼，还得有人授人以渔。
一个实证分析案例通常具有“时空局限性”，容易成为过眼云烟。而对方法论的研究则有可能具有“时空累积性”，会成为人类知识体系中的一笔财富。
就个人研究兴趣来说，我更喜欢对方法论的思考。可能是出于对知识存量的偏好，30多年来，我在经济统计学的探索中，精力和时间更多地是放在了方法论问题上，实证分析做得比较少。我在新浪的博客自述中曾说自己是一个不大会计算的人，这是实情，我确实很少去计算什么，脑子里转的主要是“为什么这么算？”，本书第一部分的几篇论文就体现了这个特点。
第四，坚持学术批判精神，在人们不疑处怀疑。
由于我的理解能力没有常人那么强，学习中往往跟不上节奏，别人都已经理解了的问题，我还在苦苦思索。时间长了，就形成了一种怀疑的习惯。不过好在寸有所长，怀疑若引导得好，就可以进而形成一种批判精神。
我不会因为是权威的话语就放弃思考，什么结论都得用自己的脑子过一遍。我写论文，也不会只是重复别人的东西，对错且先不论，总归是原创性的想法比较多，文中必须有我的增加值。既然写东西想让外人看，就不能存心耽误人家宝贵的时间和精力，要说出独特的想法，哪怕错了，但如果能激发别人的进一步思考，也算行有功德。
上面四条，只是我向学之路摸索出来的努力方向，我不能说我全然做到了，做好了。而且，独立思考的风险也可能比较大。特立独行而误入歧途将是咎由自取，随大流而误入歧途则易于免责。
我并不想鼓动大家都来进行方法论的研究，尽管我个人对方法论问题情有独钟。我在《从市场实现看应用统计方法研究的桥梁作用》中谈过对学术力量分布的看法，多数人还是应该从事实证研究。但是在进行实证工作的时候，得有思维底线，起码要了解方法论的问题，不能只是照搬套用。否则，所谓实证只能是表面光鲜一时繁荣，经济学研究就会沦为讨饭的器具，失去身为学者的神圣感。
在多数学者眼中，学科问题的研究算不上学术研究。我个人的学术兴趣也不在此。对学科的这些思考可以说是被激发出来的，因为被从根基上否定，所以才奋起自卫。本来经济统计学方法论的基础问题很多，时不我待，哪里有那么多精力总去探讨学科问题啊。
不过经历了这一场学科争议我又有了新认识：对学科问题的探讨仍然属于学术问题，它是学科内生发展的一个必要组成部分。人不能只低头拉车，还得抬头看路。学科问题的探讨就是“抬头看路”，道路选择失误，不仅可能事倍功半，还可能做无用功，甚至是发挥负能量。
我知道，由我出面来反对“唯数理”观，恐怕有吃不到葡萄才说酸的嫌疑。是的，我的数理基础不好，反对的理由似乎不那么充分。回想一下，我在数理方面最好的表现在博士论文（中国统计出版社1991年出版，2003年收入我的经济统计论文集——《谁是政府统计的最后东家》）中。在模糊综合评判方面，我提出并论证了测定最大隶属原则有效性的新指标，提出使用加权平均原则并论证了其适用场合，还给出了最大隶属原则是加权平均原则特例的数学证明。在多元统计分析方面，我探讨了主分量法和因子分析进行多指标综合评价的机理和基本步骤，并说明了哪些多元统计方法适于多指标综合评价，哪些不适于，还说明了诸方法用于多指标综合评价上的异同。上述这些是我与数理沾边的方法论探讨，我不知道，它们是不是让我具备了对“唯数理”观提出疑问进行思考的资格。
本文集收入的论文中，有几篇是与我的同事合作完成的。这里我得向他们表示衷心的感谢！不过我也得声明，这些论文决不是挂名之作，每篇我都要提出基本观点和论文大纲，再由同事完成初稿，最后由我改定。因为现在“高徒出名师”的倒挂案例太多，所以我不得不啰嗦此议。当然，文稿中的错误也该由我承担全然责任。
学科观点存在争议，本来是很正常的。然而有的人把精力都放在了行政手段上，只考虑资源占有，置学理而不顾，就枉担了学者的虚名，本文集希望对此有所纠偏乃至补益。我的这些论文曾经公开发表过，当时天真地希望能得到公开的回应，哪怕言辞再激烈也无所谓。这次结集出版，不只是立此存照，仍然保留着得到批评和批判的希望，当然以建设性的为好。北京师范大学国民核算研究院邱东2012年12月29日于读壁斋经济统计学与经济现实
宏观测度的边界悖律及其意义
本文论述了本体论意义、认识论意义和边界操作意义上的宏观测度边界，提出了宏观测度边界悖律的理论命题，分析了形成测度边界悖律的深层次原因和宏观测度越界的可能后果，强调了明确宏观测度边界悖律的意义，探讨了核算范式转换问题和替代测度的有效性问题。
本文所说的宏观测度（macro-measurement）是广义的社会测度，包括经济测度、狭义的社会测度及其与社会经济现象相关的环境测度。
宏观测度究竟有没有边界？笔者的回答是肯定的。那么，宏观测度有着怎样的边界？如果测度边界可从不同角度来确定，它们之间的关系如何？人们在涉及测度边界的问题上有哪些经验和教训？认识这些边界的意义又如何？本文拟就这些问题展开讨论。一、本体论意义上的宏观测度边界
宏观测度当然应该是有边界的。这首先可从本体论意义上来探讨。而本体论意义上的不可测度性，主要来自两个方面。
一是事物本身不存在或尚未发生，故而不可测度。
比如，按照PPP的概念定义，货币购买力比较应该是其所有交易对象（商品和服务）的价格之比。然而在不同国家间，交易对象存在着空集，A国有的交易，B国没有，或者反之。交易的缺失造成价格的缺失，其比价自然也就是不可测度的。这种国家或地区“特征商品”的例子，我们可以找到相当多，韩国的狗肉价格无法与欧美比，欧美的牛肉价格无法与印度比，中国的按摩价格缺少国际比较对象，而在穆斯林国家则根本没有其他国家四处可见的猪肉价格，如此等等。在种种情况下，单个交易对象的比价根本就不存在。而特征商品的交易又往往是其经济中的重要组成部分，因此计算PPP的微观基础就缺失了相当一块。总而言之，购买力比价其实只能是一个不完全的总比价，但PPP的代表品计算法恰好掩盖了这一点。
又比如，可持续发展如今得到了普遍的重视，许多机构和学者提出种种方法要测度发展的可持续性。然而严格论之，测度（measurement）针对的只应是已经发生的事物，对尚未发生的事物则只能是估计（estimation）。一个事物是否可持续，人们的预见能力再强也不能断言。可持续性其实是不可测度的，只能加以估计。或者我们也可以这样说：对测度和估计作这样一个对象上的区分，有利于人们更深刻地认识宏观测度的边界。
再一是事物虽已发生，但仍然无法测度。我们以休闲为例来说明这一点。
现代社会对休闲越来越重视，于是有社会机构和学者提出休闲时间的测度问题。他们把人的活动分为有偿工作、家务生产、个人照顾（吃饭、睡觉等）、学习和休闲五个大类，再在把人的各项具体活动归于这五类，从而计算和比较不同类活动的时间利用长短。他们将个人休闲时间作为微观信息的重要基础，进一步为生活水平的宏观测度提供支撑。
休闲当然是现代人类生活非常重要的方面，它也确实天天发生在我们的生活之中。然而，休闲时间真是可测度的吗？对此我深表怀疑，因为测度休闲的时间量面临着不可克服的困难。人的活动有太多的亦此亦彼性，不可能把某项具体活动完全归于某一类，即不能保证事物分类所必须具备的排他性要求。
比如，喝茶、聚餐、疗养、按摩、桑拿，既可以是个人照顾，又可以是休闲；购物、做饭，既可以是家务，也可以是休闲；庭院种花种菜、与儿童一起看电视，既可以是家务，也可以是休闲，还可以是有偿工作。如果通勤归于有偿工作的一部分，那么与人交谈、甚至打扮，也可以部分地归于有偿工作，因职业所需而不能完全归于休闲。对自由职业者来说，其活动往往具有两重性、三重性甚至更多，其休闲长短无法定夺。有的活动，归到哪一类都不合适，比如在零工市场等待上岗。有的活动，归到哪一类又都可以，比如睡前思考，想到有偿工作是有偿工作的设计，想到家务是家务的心理准备，默默计数以便快点入睡是个人照顾，思绪信马由缰则是休闲，思考的内容决定了其所属活动的归类，想到什么就是什么。上述种种，都表明了不同人类活动之间的交叉和重叠。
由于现有的活动分类具有非排他性，就无法把各种具体活动的时间（我们且假定其可以确切地加以记录）确切归到上述五大类中。对这么多有交集的活动而言，时间的任意一种切割方式都是武断的。于是，休闲的时间究竟是多少，人们无法测度，只能估计个大概。我们都知道，人体中的主要成分是水，但其确切量却是不可知的，除非把人毁掉。人的生活中也处处渗透着休闲，但其确切的时间量也是不可测度的，除非把休闲牺牲掉。
在宏观测度中，我们常常可以遇到“难以量化（hard to quantify）”的说法。试想，如果这难以量化的“难”到了相当的程度，不用到极点，我们会遇到什么样的境况呢？不正是现象的不可测度么？
我们还可以从语义学角度找到根据。众所周知，名词是用来表述事物的，而名词须区分为可数名词与不可数名词。名词的二分法本身就隐含着一个公理：事物本身有可测度与不可测度之分，这便是从本体论意义上看到的测度边界。二、认识论意义上的宏观测度边界
A.I.哈洛韦尔认为：“测量的意思只不过是这样：对一批以朴实的辨别力为基础的量值来说，测量是作为一种鉴定技术来代理匹配运算（operation of matching）的。”这就告诉我们，计算的实质是比较而不是计算。如果不能就事物的相恰点达成一致，人们就认定对象不可数，即不可测量。T.克伦普也告诫我们：在一种单一度量单位的标准后面所隐藏的观念是异常复杂的。这样，我们就涉及到了认识论意义上的宏观测度边界。
历史告诉我们，人们的认知能力总体上处在进步之中。在本体论意义上可以测度的事物中，原本由于人的认知能力低下而无法测度的事物，其中一部分又逐步成为可测度的了。这表现为在认识论意义上也存在这一条可测度边界，而且，这是一条在逐步扩大的测度边界。
在本体论意义上可测度的事物中，测度方法的创新，正是为了扩展测度的边界。在一种新测度方法提出之前，该方法所针对的测度对象就曾经是认识论意义上不可测度的，处于测度的原边界之外。
比如，在配第之前，统计学的研究对象虽然是国家的态势，但它在方法论上只是定性言说。一个国家的财富总量在本体论意义上是可以测度的。然而只是到了配第时期，人类才想到了要测度它，并发明了如何来测度它的基本方法。政治算术，即开创期的经济统计学，实现了从无到有的转变，大大扩展了宏观测度的认识论边界，因而才具有了统计学范式创新的革命性意义。
类似的例子还有许多。当年人口统计学的创新，哪怕今天看起来相当简单的指标方法，却使人口总量及结构等方面得以量化，由不可测度变成了可测度。再比如，投入产出技术使部门间的经济联系变得可测度，资金流量分析使部门间的金融联系变得可测度，当然这些测度都带有一定的前提条件。
新测度方法化不可测度事物为可测度事物，扩展了人类的量化世界。可以说，一部经济统计学或社会统计学的学说史，也就是宏观测度边界的拓展史。事实上，宏观测度本身的内容正是随着历史进程而逐渐扩展的。最早的宏观测度只是最基本的经济指标和人口统计指标，内容较少。到了20世纪20年代，经济指标在宏观测度中大为扩展。而到了20世纪六七十年代，社会统计的测度才引起人们的普遍关注。而与经济社会发展相关的环境指标，进入大众的视野就更晚了。
海德格尔提醒我们：“界限并不表示某一事物的发展到此为止，而且像希腊人所认知的那样，界限是某种事物开始展现的地方”。宏观测度的发展史，也即是认识论意义上的测度边界向本体论意义上测度边界逐步靠近的历史。
比较一下本体论意义上和认识论意义上的宏观测度边界，两者都是可以变动的。当产生新事物或事物本身有新发展，演变出现了可量化的部分，本体论意义上的宏观测度边界就可以扩展了。至于认识论意义上的宏观测度边界，在第一条边界内当然是可以且应该扩展的。而二者的一个重要区别在于，前者不可人为超越，但后者在第一条边界内则应当鼓励对原有边界的超越。三、操作意义上的宏观测度边界
经由本体论和认识论意义上的两轮界定，大大减缩了宏观测度的可行性空间。然而，即便可测度的事物也并不能都去测度。此时我们又应该在这一可行性空间中，或者说在此测度界限内，进一步区分应该测度的事物和不该测度的事物，即进一步界定操作意义上的宏观测度边界。
宏观测度的第三条边界主要是出于相关性和资源约束及其关联的考虑。
我们先来看宏观测度的相关性，这主要是从需求方来界定测度的边界。
人们测度事物，当然是要获得该事物的信息，是为了从数量上认识该事物。然而取得信息本身还不是测度的唯一目的，或终极目的。人们进行测度是要用所得信息来支撑自己的决策。对决策者即宏观信息的用户而言，哪些信息对决策更有用，与决策的相关性大，就应该进入宏观测度的边界之内。
早年间宏观测度信息的用户主要是政府。学者进行宏观测度是为了向政府建言献策，政府统计部门进行宏观测度也主要是政府自产自用。此时的宏观信息相关性比较容易确定。
从20世纪30年代起，宏观测度的用户大大扩展，居民、企业、NGO、国外及国际组织等都要用到一国或地区的宏观信息。政府仍然是宏观信息的主要用户，但已经不是唯一的用户了，宏观信息成为一种公共产品。此时政府统计部门还同时是政府的代表，担负着向社会提供公共信息产品的职责。用户的扩展使测度的相关性问题变得更复杂了。各机构部门信息相关性不同，偏好不同，宏观测度的操作边界就是在他们的需求博弈中确定的。
宏观信息只是公共产品的一部分，再富有的国家，用于公共产品生产的资源也仍是有限的。这样就产生了配置问题：如何把资源用在最应该进行宏观测度的事物上。
宏观信息的测度是需要成本的，相对有限的资源而言，该测度的事物总是太多。应对资源约束是从供给方来界定宏观测度的边界。在与宏观信息用户的博弈选择中，有三个因素需重点考虑：
第一，宏观测度通常是常规统计，而不是质的研究，不是专题调查。常规统计的投入是持续性的，不是一次性的，一旦开始投入就不好放弃。常规统计对频率要求较高，这意味着对投入的要求也高。只有高频的测度，才容易形成样本量足够大的历史数据库，才能满足长期动态比较的质量要求。
第二，不同的事物对测度成本的要求不同。内部差异越大的事物，变动频率越高的事物，越不易测度，采用抽样调查的有效性和可能性就越小，就越需要全面调查，而这将意味着测度成本的大幅提升。有的时候，即使加大调查成本，仍然不能保证基础数据的数量和质量。故而当用户提出新的测度要求时，首先应该对测度对象进行充分的分析，需查验测度过程究竟可否持续。
第三，微观信息基础究竟如何？这是测度项目确定前需要考虑的问题。统计部门的信息是从微观层面收集起来的。宏观信息的用户，往往同时又是微观信息的持有者。但由于信息生成与使用的脱节，这种二重性并不意味着他们一定会全力支持微观信息的采集。采集的频率越高、个体信息的私密性越强，所得微观信息的数量可能就越少，质量也可能越差。特别应该指出的是，微观信息基础并不是政府统计部门所能自主控制的。
由供给和需求两个方面的资源配置博弈，最终形成了操作意义上的宏观测度边界。四、宏观测度的三条边界
通过前三节的分析我们可以看到，宏观测度至少有三个测度边界：一是因事物本身可测度性而形成的边界，即本体论意义上的测度边界；再一是由人的认知能力而形成的边界，即认识论意义上的测度边界；第三则是由统计相关性偏好和投入约束而形成的边界，即操作意义上的测度边界。
这三条测度边界，应该以本体论意义的测度边界最大，认识论意义的测度边界次之，而操作意义的测度边界最小。如果用圆圈来表示可测度区域，那就可以有一环套一环的三个圆圈，如图1所示。图1 测度边界的示意图
W.配第在他的《政治算术》中明确指出：“相反，我却采用了这样一种方法（作为政治算术的一个范例），即用数学总量或者尺度的词汇来表达自己想要说的问题，只进行能诉诸于人的感官的论证和考察，在性质上有可见根据的原因，至于那些以容易变动的思想、意见、胃口和情绪为依据的原因，尚待别人去研究。”
对于这段非常著名的论述，人们的注意力通常集中于配第做了些什么。其实，作为经济统计学的范式创新，从“国势学范式”进而到“政治算术范式”，有所作为的另一面往往就是有所不为。配第只是对可以测度的事项进行分析与综合，而对不可测度的（至少在当时条件下）事项，他是留给别人去研究的。这里所谓的“别人”，可以是本学科的后人，当然也可以是从事“质的研究”之人。我认为，配第实际上同时也是划出了一条宏观测度的边界。五、宏观测度的越界倾向
问题在于，宏观测度的边界既是隐形的，又是变动着的，这种不确定性为人类越界测度打开了方便之门。
有史以来的种种启蒙使人类处于向往文明进步的过程中：我知道我不知道，我要知我所不知。人类的求知欲望是相当强烈的，强烈到了没有边界的程度。不管可不可知，该不该知，都想知道。对某些人而言，想要知道某些方面的事物；对另一些人而言，想知道的又是另外一些事物。将不同人群的这些不同求知欲望叠加起来，整个社会想要知道的事物往往就近乎无所不包了。
自从20世纪六七十年代社会指标运动兴起，指标体系的采用就成为此种求知欲望在测度领域的突出代表。在各种讨论指标体系的场合，我们可以发现一个非常有趣的规律性现象：人们也会提出某测度不宜进入体系，但更会补充他（她）所强调的另外的测度，二者相比，最终的意见总是“指标添加型”的。指标体系越搞越全面，也就越搞越大。指标体系应该止于何处，人们很难达成一致意见，结果就必然是什么都要测度。
2009年，由J.E.斯蒂格利茨、A.森和J-P.菲图西主持完成了一项测度研究报告（以下我简称之为“SSF测度报告”）。报告中他们用“仪表盘（dashboard）”来比喻指标体系。即使在这个世界顶级专家完成的研究中，我们也可以看到，他们主张的测度改革仍然是“指标添加型”的。这表明，种种新仪表盘的构建往往让人目不暇接，几乎是漫无边际的。
人们开展测度总是有其用意的。测度是一个工具，是人类认识现实世界的方法论工具。有了工具，人们就希望这个工具管用，越管用越好。而且，管用的范围也是越大越好，就像多功能的瑞士军刀那样才好。进一步看，一种工具越管用，人们就越愿意用它。这些都是工具所具有的自强化性质。
求知范围的扩展导致了对求知工具的无度使用，测度工具的使用范围也就失去了本来应有的边界约束。在实践中，人们往往误以为所用的测度工具“放之四海而皆准”，忘记了其应用的基本理论和方法论前提，忘记了事物本身客观存在着的可测度与不可测度的区分，忘记了人类自身在宏观测度上的能力局限，也忘记了宏观测度的资源约束，即应该测度与不应该测度（至少在当下）的区分。
对应于三条边界，所谓“宏观测度越界”表现也可分为三个方面：一是超越了本体论意义的边界，测了不可测度之事物。再一是测度方法的创新和改进似是而非，导致虚假的测度。或者测度方法的假设前提过多，有效应用空间过小，实施的意义不大。将之应用到其有效空间之外，就造成了宏观测度的越界。第三种越界就是测度超出了资源约束，或者相关性不强，从测度整体的资源配置上看，从与其他测度比较的意义上看，此测度相对而言超越了宏观测度边界。
这里要特别注意区分“测度越界”与“测度扩界”两种不同情况。如果测度方法创新或改进成功，那是测度边界的扩展，认识论意义上可测度的范围变大了，边界外移了，测度进入新领地并不是越界。打个比方，蒙古人在元朝建立前入侵中原是越界，而元朝建立后中原已经纳入了其版图，此时蒙古人再进入中原就不是越界了。
归结起来，在对大千世界进行数量化表示时，人们的无限求知欲望与事物的有限可知性质发生了冲突，具体表现为测度工具的有限性与人们使用工具时失度的矛盾，即宏观测度的工具自强化性与事物的可测度性相悖，明明存在测度边界，人们却总是超越之，或许我们可称之为“宏观测度的边界悖律”（the boundry antinomy of macro-measurement）。
这里我用“悖律”（antinomy，通常多译作“二律背反”，但“背反”二字系同义反复，且相悖的不一定只是二律，还可能是三律或者更多，故而这里改为此称），而不用“悖论（paradox）”这个词，是想强调边界悖律是一种客观实在的相悖情境，而不仅仅是人们逻辑思维的产物。六、形成测度边界悖律的深层次原因
既然宏观测度越界是一种客观实在的悖境，那就一定有其存在的深层次社会原因。我以为，以下五方面因素是其要者：
第一，人类对意义的追求。IBM研究实验室的物理学家R.兰道尔（Rolf Landauer）认为，凡不能测量的东西都是无意义的。凡事都偏好去搞测度，反映出人类有一种厌恶模糊的特性，从根本上看也就是人类对意义的追求。
认识论意义上的测度边界自身确实具有可扩展性。经济社会现象本身存在着测度边界，但这条边界究竟划在了哪里，人们并不知道。在认识论的测度边界向本体论的测度边界靠近时，往往难以分清，人们到底是在测度原本不可测之事物，还是在提升认知能力，扩展认识论意义的测度边界。认识论测度边界的可扩展性为超越边界提供了可能性空间。
第二，科学主义信念与科学技术成功之间的互动循环。“我们的社会已经习惯了非凡的科技成果，在这样的社会里，‘做些什么’的需求往往大大超过所能提供的社会问题的建设性应对措施。”
科学的发达对宏观测度也有着巨大的影响。科学史让我们相信，假以时日，我们总能发明出更好的测度方法，总能测度到我们想要测度的东西。无论过程如何艰难，测度能力的强化进一步刺激了人类超越测度边界的欲望。
英国物理学家布莱恩·里德雷指出：“数学早已渗透到了经济学和社会学研究中。”“现如今，量化已经相当普遍。科学主义遵循着传统诫命，认为不能量化的东西就是无意义的。试图通过消除对常识的需要而惠及人类。曾经需要专家来评判的价值，现在重新进行量化定义。性质可以被测量出来。统计指标和统计偏差提供了评价标准，个人天分在相当程度上被抹平了。可以说，数学已经无孔不入。”“主流意识形态无疑是，一切事物都必须变得像物理学那样，有着像数学一样的客观性和精确性。”“通常的辩护是，这是为了提供一种就稀缺资源分配达成一致的客观方法。”“然而，要想把这些研究变成一种自然科学，将要求有许多相似的社会存在，才能进行比较研究。这样一种系综并不存在，而且在那些业已存在的社会中进行广泛实验室不可行的。在这种情况下，数学的作用是有限的，忘记了这一点便是滑入了科学主义。”“在当前的准宗教气氛下，建议使用一些常识方法，而不耗费资源来进行一些可能导致破坏、改变被测量者性质、在很大程度上毫无意义的测量，很可能被认为是异端邪说。如果我们知道应当如何把测量行为对被测量者的扰动减小到最小，情况也许会好一些。但在做不到这一点时，很难说所获得的结果有什么意义。”
第三，多数宏观信息属于公共产品，故而不容易明确其有效需求。在市场中，私人产品的有效需求相对而言比较容易确定。而人们对公共产品的“购买”是用税来统一支付的，纳税似乎让纳税人取得了随意“点菜”的资格，他们认定自己有权力对公共产品提出各种要求，而不必再像在商场购物那样小心选择。其实这也是一种“公共地的悲剧”，但过度的需求会给政府统计部门造成不小的政治压力，驱使他们“超水平”地发挥作用，越界测度也会成为一种选择。
布莱恩·里德雷论述了大自然运行中的最小作用量原理：“作用量被保持得尽可能小，或许是由于大自然具有一种经济性。”然而反观经济界，人们在测度时却无所不要，违背了大自然运行的经济性，表现出明显的公共地的悲剧效应。
第四，信息公司寻求品牌效益。市场经济进入信息时代，企业也努力提供信息产品。信息本身就意味着一种权力，先声夺人，更容易形成巨额的品牌效益，比如世界三大评级机构就垄断了对金融信用的评级。这时候，利润也成了驱使人们越界测度的强大动力。
第五，长期社会分工所造成的统计文化隔阂。从宏观测度的角度来划分，社会无非由三种人组成：从事测度者，使用测度者和为测度提供原始数据者。其中后两种人又有重叠。显然，无论从数量还是社会地位看，信息使用者都属于强势群体。专业分工久了，各自都容易只从供给或需求的立场来行事。如果使用者过度要求，尽管供给者疲于奔命，即使提供原始数据者怨声载道，还是会造成对宏观测度边界的无意识，也就势必越界。七、宏观测度越界的可能后果
对可否超越这个问题，不同意义的测度边界，就应该有不同的答案。本体论意义上的测度边界不可超越，越界测度只能是误测。认识论意义上的测度边界扩展是社会进步，通常应该鼓励对原有边界的超越。至于操作意义上的测度边界则不能结论先行，是否应该超越当视不同的社会背景和条件而定。
不当越界，测不可测之事物，测不该测之事物，并不是社会的真实进步。
麦肯锡（Mckinsey）公司的管理顾问不承认测度的边界，他们有一句名言：任何东西都是可以计算的，只要可以计算的东西就可以管理。不言而喻的是接下来的推论：任何东西都是可以管理的！这才是他们真正想强调的。显然，这是管理咨询公司为自己拓展业务的极端片面之辞，有人将这类倾向归结为“麦肯锡谬误（Mckinsey Fallacy）”。
对于任何事物，人们总可以计算得出一些数据，这种结果似乎鼓励人们跨越测度的边界。然而，可计算出一个结果不等于可测度，二者不能混淆，关键是所计算结果的意义。只有测度那些可测度的事物，其过程和结果才有社会和经济意义，硬去测度原本不可测度的事物，往往容易得出似是而非的甚至错误的计算结论。
20世纪后期以来，经济学在研究对象上有社会学转向、人文科学转向和环境科学转向的趋势，在方法论上又有物理学转向和自然科学转向的趋势，这两大趋势并存，一方面研究对象越来越复杂，另一方面又要求研究的结果更加精确和清晰，相悖的力量造成了宏观测度必要性与可能性之间的高度紧张。这种紧张是造成当前宏观测度种种困难的重要原因之一。
失误的宏观测度信息，会误导人们对事物的认识，也会破坏政府统计和政府整体的公信力，其负面影响将是相当久远的。应当指出，“计划一切”之所以不可能，一个重要原因就是我们无法“测度一切”。如果说“计划一切”是人类“致命的自负”，那么“测度一切”也是这种自负的重要组成部分。
人们认识事物，很多时候并不是仅仅为了了解世界，而是为了更科学地进行决策。在现代社会，宏观测度得到的信息不仅仅为政府部门需要，企业界、民众、科学界、媒体都会有其需求。如果宏观信息失误，就会不仅是误导人们的认识，进一步又会误导人们的决策，造成对社会运行的巨大破坏。
社会可用于宏观测度的资源是有限的，不当越界测度，就会造成本来已经非常有限资源的浪费，还会影响更有用的宏观信息的采集。这一点与宏观测度的得失悖律有关，我们还将专题论述。
总之，误导认识、误导决策和浪费资源是不当超越宏观测度边界可能造成的三大危害。本来，即使在测度边界之内收集信息，也完全可能出现失误。而越界测度，超出人的能力和资源约束行事，失误的可能性就大大增加了。
在古希腊神话中，手艺人代达罗斯和他的儿子伊卡罗斯被关进克里特岛。为了逃跑，父子两人用蜡制成翅膀，像鸟一样飞离。本来越狱是成功的，不料伊卡罗斯对飞行极度兴奋，不顾父亲的警告，越飞越高。结果离太阳过近，蜡制的翅膀被融化，儿子跌进大海，溺水身亡。失败的原因显而易见：伊卡罗斯一时兴起，忘记自己的翅膀是蜡做的。翅膀固然可以使我们飞翔，但飞得过高，到了“质”所不能承受的高度，飞翔也就不复存在。前提一失，结局大逆。伊卡罗斯的翅膀从无到有，再从有到无，其寓意对人类的宏观测度亦是相当深刻的。八、明确宏观测度边界悖律的意义
手艺人代达罗斯对自身局限的警惕早就为我们树立了榜样，遗憾的是后生们往往数典忘祖。有必要强调指出宏观测度的边界悖律，明确该悖律的意义重大，主要表现在以下几个方面。
第一，对宏观测度应该树立并保持清醒的“边界意识”。
测度不可为所欲为，不能想到哪里就测到哪里。无论是从事测度者，还是使用测度者，对测度边界都应该有足够的警觉。每次测度，都须问上一句：是不是在测度不可测之事物？
对使用测度者而言，须知测度者有其所不能，这往往是人类能力之限，特别是对本体论意义上不可测度的事物，谁也不可能越界而得到哪怕是接近于真实的测度结果。不能过分地提出要求。
英国经济学家舒马赫说：“经济学并不是自成体系的学科，它是从超经济学（meta-economics）派生出来的一套思想。如果经济学家忽视研究超经济学，或者更糟，至今还不明白经济学计算法的适用性是有界限的，那他就可能犯中世纪某些神学家同样性质的错误，这些神学家曾试图引用圣经上的话来解释物理学问题。”
对从事测度者而言，往往需要顶住越界驱向的巨大压力，勇于承认宏观测度在某些场合的“无能”，从而可以真正科学地测度，克服人类本性中某种“致命的自负”。“什么都计算”与“什么都计划”往往是紧密联系在一起的，而过度计划又往往与帝国与专制相连，对这种关联我们应该有预先的警惕，自觉抵制什么都搞测度的帝国主义倾向。
第二，勇于探索测度创新但慎于变革。
出于动态对比的要求，宏观测度中的指标不能轻易变换。而且，与其他学科相同，传承性（以求继往开来）才是学科发展的人间正道。对已有的测度方法及其成果，当然不能盲目崇拜，不能搞放之四海而皆准，对其前提，也即局限性，要有充分的警惕。同时，也要有足够的尊敬，不能轻言放弃。
测度指标不能说换就换，新替代指标的有效性究竟如何，应该有系统的科学的论证。特别是在涉及测度范式转变时，更须慎重。第九节将以SSF测度报告为例对此加以说明。
第三，对任何指标方法及其结果不能过度解读。
过度解读可能有两种方式，或追捧或诋毁，无所不用其极，无论是从事测度者，还是使用测度者都不该这样做。
在这个问题上，从事测度者有更重要的责任，对所公布的测度应该有方法论的交待。主要是测度的内在机制，为什么可以如此测度，其前提条件和有效边界是什么。
一个指标在某些方面不理想，这完全是正常的。任何一个测度，其长处和短处都是共存的，二者是不可分割的。对某一测度的评价应该有更专业的态度，而不能成为群众的“尾巴”，用极端的或情绪化的语言和方式来评价任何指标都是不公正的，也是于事无补的。
第四，有利于明确确立测度项目的社会大背景。
宏观测度项目的确立其实是一个博弈过程。对博弈各方而言，无论对从事测度者、使用测度者，还是为测度提供微观信息者，明确宏观测度的边界悖律，也就明确了确立测度项目的社会大背景。明确测度边界，可以让博弈趋于理性，各方更好地进行成本效益分析，以减少不当越界测度，让宏观测度可持续地发展。
第五，有助于深入探索宏观测度的其他悖律和相关问题。
宏观测度中还存在着其他悖律。明确了边界悖律，就容易发现并更充分地理解其他悖律，及其各种悖律间的关系。
明确测度边界，还可以充分认识宏观测度中一些重要的相关问题，比如指标的替代性问题。本文第十小节将对替代测度作专门探讨。九、例说核算范式转换与测度边界
核算范式的转换是近些年来本领域中讨论较多的一个话题。然而好多人忽略的是，这意味着宏观测度边界的革命性拓展。
在SSF测度报告中，专家们提出了一个与报告主题统一的关键信息：测度系统应该将重心从经济生产转向人们的幸福，这种转型的时机已经成熟。法国总统N·萨科奇在该报告序言中更是极力强调测度系统的革命。
显然，SSF测度报告的主张涉及到了宏观测度范式的转换问题。
大家知道，现行的宏观测度范式是20世纪三四十年代建立起来的，当时主要由英国、美国、斯堪的纳维亚国家等国的经济学家分头探索，继而合作研究核算体系的构建。其中最突出代表当是S.库兹涅茨和R.斯通，S.库兹涅茨以国民收入统计系统创新为要，而R.斯通则长于核算体系的集成，因而这个“现代国民核算范式”也可以称之为“库兹涅茨—斯通范式”。
21世纪来临之际，美国一批著名的学者回顾以GDP为代表的宏观测度系统，认为这是20世纪人类最伟大的发明之一。现代国民核算范式采用了复式记账法，以国民收入核算为核心，吸纳了投入产出技术、资金流量分析、国家收支统计、资产负债账户等方面，形成了国际可比的官方统计标准。原来流传的配第范式存在着民间自发性、内容狭隘性、估算间断性、方法差异性等问题，这些问题由新范式得以克服，故而可以将其视为人类对宏观测度边界的重大拓展。
时至今日，现代国民核算范式诚然遇到了社会发展的严峻挑战，其实，它在创建之时也并不是那么完美的。但如果范式确实需要转换，那就应该明确原有范式的核心问题所在，并就新范式如何解决此矛盾的优势和可替代性展开系统论证。
罗德·希尔和托尼·迈亚特在《反教科书经济学》中说：“真正的问题永远是，一个模型相对于另一个模型，其运行究竟有多大程度的优势；一套假说相对于另一套假说，运作起来究竟有多大程度的改观。事实上，一个运行不良的模型不会被摒弃，除非我们有一个更好的替代模型。”
然而在SSF测度报告中，我们还读不到所希望读到的内容。我个人认为，SSF测度报告存在以下不足：（1）过多讨论宏观测度应该做什么，较少讨论当今的测度能够做什么。（2）过多讨论宏观测度中存在的问题，较少给出切实可行的解决办法。（3）问题和建议之间还存在许多断裂，缺乏足够的逻辑支撑。（4）忽略了常规统计与专题调查的区别，没有对新建议测度项目的成本估计，实地操作的可行性研究不够。
这四项不足都关系到测度范式革新的可行性。从本文提出的思路看，测度范式的创新是不是遇到了测度边界的阻碍？我们面临的是什么样的测度边界？是本体论意义上的，还是认识论意义上的？如果是后者，我们的测度资源和能力准备是否充足？没有测度的边界意识，范式转换的可行性研究难以真正深入。
对SSF测度报告，拟将专门撰文展开本人提出的评价。SSF测度报告固然深化了宏观测度的研究，但由于缺少范式转换可行性的系统论证，本人并不同意其核心观点——我们还看不出宏观测度范式转换的时机已经成熟。十、替代测度的有效性问题
当然，部分学者对测度的边界，即事物的不可测度性，还是有所警觉的。当一个事物明显不可测而又需要测度时，他们会尽力寻求一个替代指标或项目，间接地去测度哪个原本不可测或难以测准的事物。可以说，对扩展认识论意义上的测度边界而言，替代测度是一个相当有效的办法。
这时，“宏观测度的边界悖律”就演化为替代测度的有效性问题：替代测度与原测度是否等价？或者，在多大程度上人们可以视二者为等价？我们应该注意，宏观测度的替代在什么意义上是可以成立的。
前面我们提出了测度与估计的区分，估计即是测度的一种替代。就难以测度的对象而言，如果一定要取得其信息，估计就是一种替代的办法。从宏观测度中包含的估计成分看，许多指标都是替代指标。甚至可以说，凡指标都有一定程度的替代性，多数指标并不是所欲表征事物的直接测度。比如，人们最为熟悉的GDP就是一个替代测度，无论从指标还是从其组分看都存在替代性。
从经济内涵上看，反映一定时期经济成果的总量指标本来应该是国内生产净值。但NDP的计算需要考虑固定资产消耗价值的扣除，在实际操作时这又需要估计（而不是测度）其使用寿命的长短和损耗速度的变化，这势必包含了假设前提。相比之下，采用GDP，一方面扣除了中间消耗的重复计算，另一方面又避开了计算固定资产消耗价值所需要的假定因素，时效性也得到了提高，故而取代了NDP，成为经济总量中的核心指标。
我们再来看GDP的一个重要组分，保罗·海恩等曾分析过GDP核算中利润指标的替代性。“企业家真正在乎的是经济利润，因为经济利润评估供给生产的企业家资源的机会成本。这也是为什么经济利润是经济学的思维方式中一个重要的概念的原因。从经济学家的角度来看，企业家对于经济利润的追求是市场进程的推动力。”“经济利润一般低于会计利润。但是，为了计算GDP，只有会计利润被用来计算经济绩效。GDP核算人员不可能确定美国所有企业家的隐形成本或机会成本。没有哪个核算人员和经济学家能够做到这一点。不论好坏，他们根据的是由经营者和公司上报的官方的核算利润，即使会计利润确实会产生经济亏损。从这个角度看，看待经济中产生的所有‘利润’收入的国民收入核算时，是要大打折扣的。由于基本上假设企业主拥有的资源是免费品，GDP核算中的利润总量一定是被整体高估了。”
如果说GDP指标确有值得批判之处，会计利润对经济利润的替代应该是一个核心问题。不过在更有效的测度办法产生之前，我们在常规统计中不得不仍然使用这一替代。
需要注意的是，测度替代也存在着自强化性质。本来是特定条件下的权宜之计，是暂时性的，但在推行指标时往往强调其可行性，容易让人们忽视其替代性质。原来的实践者渐忘之，而后来的参与者不明就里，误解其缘由，将暂且的替代当成了原测度本身，可能会使替代测度出现长期化甚至永久化的倾向。故而，我们在认识宏观测度的边界时，对指标的替代性应更加重视。参考文献
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多指标综合评价：方法论反思
本文拟对多指标综合评价的概念理解、方法要素、历史地位、当量转换、空间解释和结果意义六个方面作一反思。一、多指标综合评价：广义理解和狭义理解
多指标综合评价在国内外都有广泛的研究和应用。国外多将之称为“合成指标（Composite Indicators）”。2006年，Bandura 引举了国际流行的160多个合成指标。根据苏为华博士等人的研究，国内诸多学科的学位论文涉及到了综合评价的研究，在2005年就达到了1200篇以上，而2011年则达到了4700多篇。
1988年，邱东为全国第一次中青年统计科学讨论会提交了论文，题目是“多指标综合评价方法的系统分析”。1990年，邱东提交了同名的博士学位论文，修改后于1991年由中国统计出版社出版。这可能是第一次针对多指标综合评价诸案例进行系统的方法论研究。
当时邱东将这类方法确定称为“多指标综合评价”是有其特定内涵的：“多指标”是指评价中对被评价对象采用多个评价维度，以尽可能达成评价的全面性。“综合评价”是明确其通过合成取得一个整体性的评价，以便将被评价对象排序的目的。这种界定强调评价的“全面性”和“整体性”，将其作为区分各种指标评价方法的重要维度。1990年邱东在博士论文中对多指标综合评价的概念、基本步骤、基本变量和关键问题、计算性质、评价结果、基本作用作了归纳。
这个定义注重从统计评价向全面性和整体性演化的角度，将多指标综合评价与实物指标评价、综合指标（价值指标）评价和指标体系评价等区分开来。将“指标综合”列为统计评价的第四种方式。
国内相关的研究还将之称为“多属性综合评价”、“多目标综合评价”、“多变量综合评价”等。除了名称上的不同，在理解上也还有所区别。
2000年，厦门大学苏为华博士再次对多指标综合评价方法进行了系统的方法论研究。他概括提出了多指标综合评价的五个基本要素：评价主体、评价客体、评价指标体系、评价模型和评价结果，以回答谁来评、去评谁、评什么、怎么评和评出的是什么五个基本问题。苏为华博士认为评价模型可以分为定性综合评价、当量评价法（效用函数综合评价方法）、多元统计方法、模糊综合评判、灰色系统综合评价方法、运筹优化与决策方法、智能化评价方法七种，相应地，综合评价结果可以表现为评价量化值、评价排序和评价类别，即“价值评价”、“排序评价”和“分类评价”。
在OECD的方法论手册中，构造合成指标主要采用常规方法和多元统计分析方法。从内容结构看，该手册技术方法介绍较多，方法的思想层面探讨似乎还不足。
对多指标综合评价方法的核心理解通常是一致的，区别主要是其外延。这里仅以苏为华博士和邱东二人在方法理解上的区别为例加以说明。
第一，苏为华博士对多指标综合评价作用的认识更为宽泛，而邱东则狭义地将之限制在排序上，没有将定类和定距作为多指标综合评价的专属功能。
第二，在指标性质上苏为华博士提出可将多指标综合评价归入综合指标法范畴，而邱东则特别强调区分综合指标（价值指标）和指标综合（合成指标）两类指标评价。
第三，苏为华博士认为评价实践中的一个误区是将排序作为最终目标，而综合评价结果可以作为一个新变量进行深入的统计分析。邱东则认为：首先，不能过度解读综合评价结果。其次，对综合评价结果的再应用更须采取审慎的态度。
第四，如上所述，苏为华博士总结出了八种综合评级方法，而在1990年邱东只概括了三大类综合评价方法，即上述八种方法中的第2、3、4种。这部分是由于研究时间上的原因，但也不排除对评价方法范围的不同认识。邱东将多指标综合评价的计算性质概括为“统计相对数的加权平均”，恐怕这只是一个狭义的理解，有的方法估计难以用此性质来概括。二、从多指标综合评价的步骤看其方法要素
对多指标综合评价进行方法论研究，对评价步骤的总结是必须的。这里比较一下邱东、苏为华博士和OECD合成指标专家组三种概括，以显现多指标综合评价的方法要素。
邱东1990年归纳了多指标综合评价的7个基本步骤：
1.选取评价指标，建立评价指标体系
2.选定无量纲和合成公式
3.确定指标有关的阈值和参数
4.确定指标权数
5.无量纲化，即将指标实际值转化为指标评价值
6.加权平均，即合成各指标评价值得出综合评价值
7.依综合评价值大小将各被评价对象排序
苏为华博士将综合评级的基本过程归纳为：
1.确定评价目的
2.建立评价指标体系
3.确定指标权重
4.选择评价模型或方法
5.实施综合评价
6.评估和检验评价结果
7.评价结果的分析和再应用
OECD合成指标研究专家组在Handbook on Constructing Composite Indicators—methodology and user guide中提出10个步骤：
1.Developing a theoretical framework
2.Selecting Variables
3.Imputation of missing data
4.Multivariate analysis
5.Normalization of data
6.Weighting and aggregation
7.Robustness and sensitivity
8.Back to the details
9.Links to other variables
10.Presentation and dissemination
从三个概括中可以进一步得出下面的示意表（见表1、表2、表3）：
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]