‘增长’与‘发展’的不等价性及其影响

按照经济学的传统，“增长”系指商品产量（或曰“总产出”）沿着时间顺序进行增加。这个貌似一目了然的定义，以算法的眼光来看，却充满着各种疑问。

首先，因为存在着众多不同性质的商品，“商品产量的增加”这个问题并不容易做出判断。当所有商品的产量统统增加的时候，做出判断是容易的，然而，通常的实际情况是，较晚的时期与较早的时期相比较，有些商品的产量增加了，有些却减少了；在这种情况下，如何判断总产出增加或减少呢？这就难免要引入价格，进而引入商品的货值或者总金额；于是，关于商品产量的判断就变成了“产值”或者“销售金额”的判断。可是，后者却受到货币发行量的影响。为了剔除通货膨胀因素，统计学家们通常采用包括“不变价格法”在内的多种方法进行衡量。“不变价格法”的缺点是，它把往期的比价结构看成了绝对的，忽视了价格结构变动（从而各商品的相对重要性的变动）的重要性；另一个缺点是，它忽视了商品质量的变化，把不同时期的同种商品近似地视作同质的。商品质量的改进固然可能反映在价格上，但也可能伴随着商品数量的增长而发生价格的显著下降。根据商品数量与质量增长的情况，固然可以断言消费者的福利增加了，但是，价格的下跌却可能导致特定商品的市场总价值发生缩减，进而导致厂家的收入缩减。在这种情况下，“国民净福利”到底是增长了还是下降了呢？

上述经常被讨论的统计学问题，在算法框架下凸现得尤为清晰。这从另一个侧面说明，不仅价格信息，而且包括数量信息以及其他类型信息在内的任何信息，其表现力都是有限的、不完全的，都只具有相对的重要性。它们有时候是相互替代的，有时候则是相互补充的。总之，若以我们的主观需要或愿望而言，它们都是不那么规则的；甚至，连这种“不规则”的表现形式都是多种多样的。由于这种基本科学原理在当时未能有效地建立起来，李嘉图陷入了“不变的价值尺度”的迷雾之中。

完美的“不变的价值尺度”是一个梦想，我们幻想出这样一个东西，试图用它来衡量过去、现在与未来，从而对发展的成果做出评价。这个设想不仅是难以实现的，它还具有一些不合逻辑之处。这种不合逻辑之处就蕴含在李嘉图所开创的、以僵硬的形而上学为特征的新古典主义观念之中。这种观念就是：较为晚近的世界是较为早期的世界按照某种“客观规律”而发展起来的，而这种“客观规律”又是由过去的事物的“特征”所决定的，其中包含着关于未来世界的“萌芽”。新古典主义的含义不仅是说局部世界可以如此看待，而且是在说世界在整体上、在“一般意义”上应作如是看待；至少，世界应当优先地如此看待。其中不合乎这一观念的现象都被置于偶然、次要因而不予考虑的地位。

但是，当讨论到增长与发展问题时，疑问就来了：既然本期的世界可以在原则上全部视作是前期的世界必然地进行变动的结果，那就说明本期的世界只是前期的世界所具有的特征的体现，本期的世界只是表现出了前期世界所具有的“内在价值”，那么，按照“贴现”的观念，何来“增长”与“发展”呢？“增长”与“发展”还是与静态地描述世界特征的那个静态理论相对独立的议题吗？它们还有必要专门予以讨论吗？这就好比一笔资金产生了“应有的”利息，所有利息的贴现值被认为与本金相等，那么，资金所有者有什么“赚头”吗？他取得了什么“发展”或“进步”吗？

具体来说，假如某项资产能够在未来取得较高的收入，那么该收入就应当提前体现在该项资产的溢价上；假如某项资产能够取得连续的、甚至递增的收入，那么，这些收入也都应当从资产的现值上反映出来。反过来，假如所有未来的收入都能够在资产现值上反映出来的话，只要我们所说的“收入”和“资产”都是广义的，则资产的价格已经提前实现了收入，也就不存在什么“收入的增长”（也即“增长”）了，这一逻辑可以让我们看清新古典主义“反增长”的实质。进一步地，由此我们还可以继续得出结论：如果增长现象是真实的和值得研究的，那么，在收入流量与资产价格之间便绝不可以划等号，资产价格便不可能是其未来收入的准确反映，收入也就不可能完全还原为资产。这种“不等价性”是研究增长问题的起点。正因为如此，我们才需要把增长作为一个相对独立的议题来进行研究。(www.xing528.com)

上述逻辑矛盾再次提醒我们，试图把静态理论与动态理论完全一致化的愿望显然是难以实现的。静态理论可以让我们看到动态理论所看不到的东西，反过来，动态理论也可以揭示静态理论所难以揭示的内容。不仅静态理论与动态理论各自的内部要容纳多元化，而且要以多元的眼光来看待静态性与动态性本身的分野。这个道理同我们把“事物”“系统”“变动”“发展”“倒退”等等概念看作一个既相互联系、相互补充又相互冲突的不完全的“概念组”的道理是一致的。

由于我们的视野有限，对于“经济”这个复杂的、变动的、循环的、存量与流量相结合的对象来说，我们需要从不同的角度、采用不同的手法来研究它。每种方法都只具有有限的作用。统计商品数量是衡量经济绩效的方法之一。这种方法就好比用刀切开一个西瓜，通过对剖面的观察，来推测整个西瓜的品质如何；或者，就好比在马路上设一个观测点，通过计算经过这个观测点的人与车辆的数目，来估计某个城区的交通状况。为什么要这么做呢？这是因为，经济的征象纷繁复杂、千变万化，它们体现为无数的变量以及众多的数据类型，因而，计算能力有限的观察者们很难对所有的信息进行充分的处理。而且，在统计与计算需要花费显著代价（包括对隐私的侵犯）的情况下，当事人不应受到过多的打扰，研究者们必须设想出某些简易的方法来实现他们的目的。

然而，通过观察“商品数量”这个横断面来判断整个经济的做法必定是有缺陷的。福利的“人际可比较性”以及由此而引起的“数量加总的正当性”之类的问题我们姑且不论。只要我们真正地、算法式地进入了动态环境之中，也就必然会注意到以下情况：1.由于市场范围的局限性，某些经济绩效可能不会体现为商品，从而也就不会体现在商品交易信息上。2.即使某些经济绩效早晚会体现在商品交易信息上，这种体现也可能不够及时，不够充分。这意味着，某些发展成绩很大的年份，按商品数量统计出来的增长数据却不够“靓丽”^[20]，而增长数据很“靓丽”的年份，经济中却可能已经产生了严重的问题。诸如此类的问题要求我们要力图全面地、谨慎地评价发展的成果，要在一个相对性的框架中来理解和运用统计数据。

另一方面，当我们试图在商品数量之外寻找其他衡量指标的时候，我们又将进一步发现，相对而言，“商品的数量”是一个相当全面、相当便利甚至相当精确的统计指标。这一指标固然有缺陷，而其他指标的缺陷却更大。某些经济绩效固然不会反映在商品数量上，但是，各时期商品数量的纵向比较仍然是很有意义的。经济的实质表现与增长指标之间固然存在某些时间上的不匹配，但各个局部情况以及各个时期的情况可以相互对冲，由此导致增长指标在时间上的连续排列也很有意义。只要我们小心处理，包括商品数量在内的众多指标就仍然是很有用的工具。

这些道理都是普通的，但却是经常被忘记的。算法原理不仅可以用来将之流畅地予以贯通，而且有利于使之实质性地渗透到经济分析的各个过程之中，而不至于再被忘怀。