林毅夫：中国经济发展做为“追赶者”有几大优点，

傅军：增长理论和收敛战略——对公理选项和奥卡姆剃刀的再思考（上）

三、经济增长理论的构建

在某一个时间内一个经济体的经济增长与否，我们可以先粗犷地看看GDP的变化，或更能体现效率的变化是人均GDP。前面说过，所谓建模是理论建设的中间环节(intermediate steps)，注意英文是复数，是中间环节（们）。在我们数学表述的模型（们）中，经济增长是“应变量”, 我们的任务是系统地找出“自变量（们）”(independent variables，注意英文用的也是复数)，即能解释经济增长最关键的“原因（们）”(causes, 注意是复数)。在探寻(explore)和挑选(select)相关一系列原因时，我遵循所谓“奥卡姆剃刀”简洁原则。能少一个，就不多一个；重要的排先，次要的排后，不能眉毛胡子一把抓。

自亚当•斯密以降，所谓“现代经济学”的特点即是加强了数学逻辑的演绎性，而不是原来仅依赖于经验描述的归纳而已(induction)。

数学家伊萨克•巴罗认为，“数学是科学不可动摇的基础，也对研究人类事物有充量优势的基础”。但是说到底，这更是受了牛顿的现代科学范式的启示，即演绎的“真”再加归纳的“实”，如此大大加强了所谓“现代科学”理论的分析力和解释力。如果要逻辑演绎，就必须基于“公理”, 或称“第一原理”, 不然就成了无源之水，虽然源头是否清晰可以再讨论。关于源头之问，牛顿也留下名言，“hypotheses non fingo” (不再做假说)，他在最后的章节中还加了一句说，他目前的逻辑设定对实验哲学而言，已经足够了。这里说到了判断理论的五标准之一，即所谓的成果性。其它四个，我再重复一遍，是简洁性、一致性、精确性、普适性。

可见牛顿思维的逻辑之严密、分析之精细，在理性主义和经验主义之间游刃有余。当然，他还发明了微积分这种数学工具，来帮助自己思维，同时提高理论的精确性和普适性。看来，所谓数学好，不只是做做题、数数数，要害是关乎思维。牛顿是17世纪的人。与这种清晰的思维相比，今天有多少人超越呢？可见教育的重要性和迫切性。柏拉图曾说，大多数人在黑暗的“洞穴” 中，看来不无道理。

放在公理化系统的思维中作对比， 现代经济学的“公理”或“第一原理”是什么？是所谓“理性经济人”的假设，或也常常被称为经济分析或理论建设的“微观基础”。公理一般被认为是自证的。但是，分解欧几几何第五公理，导致了非几何数学，非几何数学导致了广义的相对论。类似的，如果进一步打开经济学公理--“理性经济人”这个“黑匣子”，会发现其实至少还有三个维度的内容，每一个都不是唯一解。其一，人是“利己的”；其二，人是“理性的”；其三，人是效用最大化的。

为什么说每个维度都不是唯一解？以下我多说几句，分别加以说明。

其一，关于“利己的”假设。思维不严谨的人往往在这个概念上闪烁其词，分不清“自利”与“自私”之区别，及其对“国家”与“市场”之间划界的含义。“私人领域”是有空间和时间界定的，如果在界内效用最大化，称之为“自利”；如果没有征得同意，进入别人的私人领域，这就从“自利”变成了“自私”。这时发生利益冲突，就需要“国家”介入“市场”。可见，如果起步假设是“自私”，那么“国家”的作用是24小时“全天候的”；如果起步假设只是“自利”，那么“国家”的作用是选择性的。总之，“自私”是损害别人，自己获利，而“自利”是自己获利，但同时也有使别人获利的可能，可能还形成“双赢” 格局。

显然，就是在这种微妙之间，托马斯•霍布斯 国家理论的起步公理是人是“自私”的，所以他强调了“国家”的作用；而亚当•斯密市场理论的起步公理是人是“自利”的，而不是“自私”，所以他不认为“国家”的作用是全气候的，只倡议“有限政府”，更强调“市场”的“有效率性”。但是，另一方面，斯密也从来没有说过市场是“完美的”。其实，在严密的逻辑推理中，这些都是可以预料的。

前面说过，魔鬼都在细节中。如果再在“自私”与“自利”加入“微积分”进行分析，这就会折射出罗纳德•科斯的经典之问，或更严格地说，从逻辑可以推出科斯定理，即市场上的交易成本不是零；以此，下一个紧接着的问题就是，“国家”与“市场”的界线应该划在哪里。可见数学逻辑思维的重要性。就理论的“成果性”而言，我的建议是先行第一段分析，这是关于“离散变量”的分析；如果可能，再进行第二段分析，由粗犷到细微，这是关于“持续变量”的分析。如果分析还要不断细分、不断深入，在建模中，可以借鉴集合数学的思路，次集以及次集的次集，一直可以分下去，直到无穷无尽。可是，大可不必庸人自扰，经济学远没有到这种精密度。

其二，是关于“理性”的假设。现代经济学在社会科学的各门学科中，可谓是“理性”假设的最忠实的捍卫者。但是，即便如此，他们所说的“理性”这个概念也只是俗话说的“理性”，有大量“直觉”的成分，并没有上升到哲学的高度。在哲学上，理性和直觉是两个互为对应又互为排斥的概念。理性严格的说，是“绝对的、永恒的、无时空”的符号，要超越物理学，按爱因斯坦的表述，是“上帝是不玩骰子的。”

如果以此为标杆，现代自然科学只是趋向理性的，而社会科学即便是经济学要远远排在后头。原因之一是经济学研究的对象是人，而人的思维总体是“靠经验感知而直觉”，而不是“依逻辑演绎而理性”，或者说，“感性”多于“理性”。（实）人不是（真）人，能做的只是合理，而不是理性。所以人工智能AI的“算法”用的表述是启发性而非决定性。从“理性” 和“合理” 的中间地带切入，所以我的增长理论公式表述为“启发性的增长公式”。

从哲学形上学高度看“理性”假设的意义，经济学家中保罗•萨缪尔森具有洞察力，他能分清“原理知识”(cognito ex principlis) 和“授受知识”(cognito ex datis) 的关系。前者如几何，或者如历史。所以他说过，经济学不仅是“实证性研究”，也是“规范性研究”。他暗示了，哲学、科学或以科学为向导的经济学的任务，即是完成“理性”的历史过程。这其中离不开教育和学习，既包括投身经济学的研究者，也包括他们研究对象的教育和学习，学习不仅包括科技还包括更合理的制度。不然，即便从功利主义的角度看，学习和教育也失去了意义。显然，这里涉及“人力资本”和“知识经济”的议题。代表经济学家是罗伯特•索罗和保罗•罗默。

我自己的研究也是在探寻“理性”的边界问题。前面说过，“建模”是理论建设的中间环节，我要建两个模型：一个是外部环境影响的模型，一个是内部边界作用的模型，以及两者的合力最终是如何影响人的“趋向理性”的思维。既然命题是“趋向理性”，那就不是简单的“行为经济学”的问题，会有教育的或规范性的含义，包括起点和条件不同而不同的“学习战略”。

其三，是关于“效用最大化”的假设。这里，在我看来，经济学是相当含糊其词的，即便在英文语境中，效用是单数还是复数没有说清楚。如果是复数，如何排序？不然，由此所建理论的“预测力”和“解释力”会成问题，成为“事后”的描述，俗话说是马后炮。没有“事先”的界定,科学理论就失去“可证伪性”，这是知识论的忌讳。

关于“效用最大化”的假设，同意不同意，经济学或可以从社会学受到启迪。社会心理学家亚伯拉罕•马斯洛提出过人需求的由底到高的五个层次：（1）生理需求；(2)安全需求 ；(3)社交需求 ；(4)尊重需求 ；(5)自我实现需求 。

显然，这是个从物质向精神提升的过程，在公理层面对经济增长理论和制定发展战略具有意义。说到底，这也与哲学意义的“理性”有异曲同工之处。这里，所谓哲学意义的“理性”就是真正的“自由”，是“真、善、美”最终的统一；向着这个“理性”的目标，人类发展是个漫长的过程。所以，经济学诺奖得主道格拉斯•诺斯不无感叹地说，“经济史基本是一个各个经济体失败的故事”。以我看，相对表现好的，也顶多只是个基于“概然逻辑”的“贝叶斯方法”，而不是基于“形式逻辑”的“帕累托方法”。

有道是，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

2012-2016年期间，我受世界经济论坛邀请，与经济学诺奖得主迈克尔•斯宾塞共同主持了世界经济论坛“全球议程新增长模型委员会”的工作。这项工作引发了我对经济增长理论进一步系统的思考和关注。基于上述，特别是关于人“理性”两个模型(外部环境和内部边界作用）的思考，我的经济增长理论框架包含了四类由浅入深、互相作用的起因：即物理性起因; 场景性起因; 激励性起因; 思想性起因。几个层面叠加在一起，发展思路类似人脑的“神经网络系统”以及AI的“深度学习”。

这里说是“理论框架”，而不仅仅是“分析框架”, 因为框架内的变量中有“第一原理”，其“推演规则”可以演绎推理，符号表示为α, α → β, ├ β。虽然演绎推理没到“决定性”的“形式逻辑”的严谨，还属于“概然性逻辑”，所以说是“启示性”的增长理论。但是注意，这样的理论构建也更符合实际情况。在现实中，由于人的“次理性”, 或西蒙所说的“有限理性”, 经济发展基本是“归纳性调整”，俗话叫“吃一堑，长一智”；往好的说也只能是“演绎性试错”，所谓“创新”也是如此, 决策都要面临各种大小不同的“不确定”，如果到了知识的最前沿，要面临“未知”。用中国的俗话说是“摸着石头过河”。

相应的，考虑到理论的五个关键判则：即,简洁性、一致性、精确性、普适性、成果性,我用四个方程式表述如下：

从上往下，第一个公式表示物理性起因，第二个公式表示场景性起因，第三个公式表示激励性起因，第四个公式表示思想性起因。

符号说明和解读。解读公式中某个符号表达的“变量”时，遵循“控制其它变量”的方法，即在其它条件不变的情况下。公式中，G表示经济表现，以人均GDP看。下沉小写t代表时间；下沉小写w代表地点,由此，所有4个公式对时间和空间敏感，即会考虑当地发展阶段不同的不同条件或实际情况。

第一个公式中的KN代表“自然资本”， 这个符号包括了所有“天上” 和“地下”资源及其“约束” , 如环境污染和气候变化挑战；KH代表“人力资本”；KP代表“物质资本”。以世界经济论坛“新增长模型”委员会的角度看， 我们的一个重要任务即是探讨在“自然资本”有强力约束的条件下，全球经济何以“公平、包容、可持续发展”，相关的管理应对标“基金”，即只动利息；不动本金。

在嵌入第二公式以前，作为“思想实验”, 以上的各资本要素组合可以看作是在“真空”情况下进行实验，先假设阻力或摩擦力为零。先控制变量，以后再一一加入其他变量进来，这样可以更有条不紊的厘清各自的作用。这种清晰有序的思维早期体现于伽利略，他可谓是现代科学进行精确思维的第一人。他先假设没有空气，这是一个“反经验的思想实验”，由此他看清了自由落体的规律。这就是思想的力量，不然经验会时不时地迷惑我们，正如在自由落体这个问题上，经验迷惑了伽利略以前所有的人，包括亚里士多德。

类似的，在我们的经济增长的理论框架中，我们首先要清楚“真” 与“实”之间的区别。加入关乎“场景性起因”的第二公式之后，原来的“真空条件” 就不再真空了，由此我们又回到了“现实世界” 。我们的第一公式与第二公式之间的关系类似牛顿物理学中物体运动第一和第二规律之间的关系，即第一是在没有阻力的媒介中，而第二是有阻力的媒介中。

在现实世界中，因为各国之间政治、经济、社会等形态不是“均匀”的，我们必须考虑分布在时空中“非均匀的场景”及其对经济表现的“影响”, 因为不同制度安排意味这不同层度的摩擦力，进而所引起的不同层度的“配置效率”，不论在国际层面、国家层面、还是企业层面。不然，说“改革”和“开放”就会无从说起了，与此同时，约塞夫•熊彼特所说的“创新”或“创造性毁灭”也会失去意义。

可以说，由此我们将进入解锁经济学所谓“全要素生产率”之门，即进入罗伯特•索罗“增长会计式模型”中那个理不清的“垃圾桶”。在一般的计量分析中，这个垃圾桶往往以“误差项”表示，反正解释不清的任何东西都可以往那里扔。这是个一般肉眼看不见的“黑箱”，但是黑箱中却深藏着各国经济发展与否的秘密。在此处耕耘的笼统说属于“制度经济学派”，早期是卡尔•马克思，更近期的是罗纳尔德•科斯和道格拉斯•诺斯。作为科学范式中的研究，制度经济学派有三句话：(1)“制度是起作用的”，(2)“制度是可以分析的”，(3) “现在的任务是展示作用”。

我的那本英文专著Institutions and Investments即是用计量回归分析的方法来展示制度对投资行为的作用。含义有两点，其一，人的所谓“理性”不是给定，而是制度环境的函数；其二，这也回应了罗伯特•卢卡斯的经典之问，即所谓卢卡斯之问：“为什么资本多的国家的资本不流向资本少的国家？”之后，用计量方法研究制度的还有达伦•阿斯莫古鲁等。这是个充满挑战、新兴的研究领略，因为从某种角度说，制度都是“看不见的手”，其摩擦力的不同深刻地影响经济发展与否。在我的经济增长理论框架中，这属于“场景性起因”。

为了便于深入理解，以上各个变量的实体可以用集合数学的“集” 作考量；随着研究的不断深入和细致，“集合”还可包括其无限可分的“亚集”。但是，从知识论的角度，为了避免科学研究的碎片化，所得的知识构不成体系，科学建立“标准模型，哪怕是初步的标准模型, 是很有必要的。这方面的工作，物理学做得最好，其“标准模型”的内容和边界定得很清楚，包括强力、弱力、电磁力和基本粒子。如此，虽然“标准模型”并不完美，还没有完成大统一理论, 但是难怪，物理学被誉为“科学的国王”。而更精密思维的理论数学，一路上辅佐物理学的精进，所以被誉为“科学的皇后”。虽然研究的对象不同，物理学这种清晰有序的科学思维很值得社会科学家借鉴。

在我的理论框架中，第四个公式中KH与KP越趋近，就越表示知识是内生的、创新是原创的, 其中要投入大量的基础教育和研发费用。这即表述了人走向哲学意义上“理性”的漫长黑夜的过程。拉丁文有个词叫“homo deus”，意思是“智人” 变为“神人”，这个词隐含了亚里士多德的观点，认为神就是“形式的形式”，有“潜能性”和“实现性”之分，而学习即是将“潜能”，透过自由活动，变为“实现”。这与教育哲学家杜威提倡的“进步的、演化的及发展式”教育理念似有异曲同工之妙。作为初步测量，我们不妨先去看看全球两万名顶尖科学家在各国的分布，以及各国获得菲尔兹奖、诺贝尔奖、图灵奖的人数，因为他们代表了人类思想和知识的最前沿。

科学理论需要回到经验世界中进行验证。为此，我的电脑中已建立了一个相当庞大的数据库, 有上万个一手和二手数据。数据来源包括：World Development Indicators, OECD Data, Maddison Project Database, Freedom in the World, Polity IV, World Governance Indicators, State Fragility Taskforce Report, Economic Freedom, Human Development Index, Top 3 Prizes, World Top 100K Scientists, and Social Capital Survey。因为时间与篇幅，回归分析的技术细节不在这里一一展开，总体是全球的经验数据“显著的”或可以说是“有力的” 支持这个由“四个方程式”表述的经济增长理论，我把它简称为4-F增长理论。之所以称之为理论，因为它不仅有“归纳功能”，更是因为它有基于所谓“现实”人性“理性”的“微观基础”，由此具有可以进行“概然性逻辑”的“演绎功能”。权衡“从下往上”和“从上往下”的视角，故称 “启发性的增长理论”。

再加两点注释性说明。

其一，自从二战以后，因为全球市场经济的过充，对于KN“自然资本”的关键已经不再是“拥有”, 而是根据市场价格“可得”的问题。其二，从全球看，Kis表示“社会资本”，它与经济发展不成正相关的线性关系。高浓度的社会资本，例如，“部落”、“乡情”、“黑手帮派”，或可以在小范围内促进交易，但是反而会阻碍“现代市场和法治”的建立，因此与经济发展呈反比作用。从全球再看中国的发展，例如，过去40多年深圳快速发展的原因，部分是因为不排外，“来了就是深圳人”。深圳的人口规模超过世界上许多国家。

此外，如果对全球经验数据感兴趣，你还不妨去读读我的那本中文书《国富之道》，书中的许许多多耳熟能详的各国的史实是进一步验证理论的证据。我希望你还得到一个额外的收益，即发现原来各国冥冥的经济发展历史的背后其实是有规律可循的，可以用概然性的数学逻辑解释。不然，如果没有逻辑演绎，你很难给浩瀚的历史资料以一以贯之的结构。什么是科学研究？前面说过了，我在这里再重复一遍：你必须提出一个疑惑；你必须有工具箱；你必须给混乱的现象以结构；你必须在结构的基础上提出可验证的假说或一系列假说；你必须回到经验（现实）世界里去检验假说。

最后，基于上述，基于“奥卡姆剃刀”，即“如无必要，勿增实体”，同时基于前面所说的建设理论的五个判则，或称理论选择的“算法”， 即简洁性、一致性、精确性、普适性、成果性，我再把以上表述的4-F增长理论整体合并为一个数学方程式，表述如下。

说到这里，我再强调两点。第一，这个公式的最低层的变量δI 表述了我前面说过的哲学意义的“理性”, 是这个经济增长理论的“第一原理” , 也公理化系统的起步。目前这个变量取值一定不是0，因为人的思想远远超过一般动物，但也一定不是1。如果是1，那就意味着人性潜能中“真、善、美”已达到最终统一，即是终极的“理性”。目前，这远不可能，因为1-1=0，任何数除以0都是无穷。朝着这个“理性”目标奋进却是哲学和科学的任务；但切不可忘记，人类发展之路将是漫漫长夜，所以我们要对知识保持谦卑。

第二，从这个公式整体看，除了上述有公理化演绎的可能，等式左边的以经验数据（人均GDP衡量）各国不同经济发展水平，也提醒我们关注概然性、启示性归纳推理的重要性，因为我们问题的起点是要回答为什么有的国家经济发达了，而有的国家经济相对落后了。由此，作为基于经验的学习，我们需要先看看等式左边的“应变量”，然后再系统地看看等式右边的“自变量”，以试图解锁经济发展或落后的原因。

在哲学上，以上两个点加在一起便是所谓“演归”，即演绎与归纳之间的互动，涉及人类知识及其创新的内因和外因的来源问题。因此，除了哲学家笛卡尔所强调的内因，即“我思故我在”，如果你也不忽视外因对学习的重要性，那么保持开放心态、通过融入世界来发展自己的经济就变得关键了，虽然这总体还是属于归纳推理的经验主义的范畴。

总之，就构建经济增长理论而言，我们所要思考的是“可及性理论”，而非纯真理论，如数论。毕竟我们要面对的是现实世界，所以要对极端的、非此即彼的教条主义保持健康的警觉，用启蒙运动哲学家康德的话说,是从“教条的沉睡”中醒来，在“经验”与“理性”之间保持适当的平衡。这个动态的中间环节是人类思维不同于其他动物的特点，即所谓“合理性”。注意，合理并不是理性的本身， 而是个趋向理性（或顶多是近似理性）的思维或认知过程，同时会受到内因和外因的制约；就知识论而言，现代科学知识的拓展亦是如此，是概然性的，但不是绝对的。

由此，就研究经济发展而言，我们比亚当•斯密探寻财富起因进入了一个更深的层次。层次越是深刻，就更具洞见，而不是平面描述所谓“所有事实”，这样，理论的解释力就越强。亚当•斯密关心的主要是媒介或场景的非均质性，如市场的成熟度，对生产效率的影响。但在哲学上，他并没有对人的“理性”或“知识”或“创新”的来源作更深入的刨析。顺便提醒一下，比较而言，流行的行为经济学似乎更是掉入经验主义的陷阱，对关于因果关系的理论建树不多，或批判得更严厉些，是非理论的。有鉴于此，我更认同经济学家保尔•萨谬尔森说过的一句话，即经济学不仅是实证的研究，也是规范的研究。毕竟，经济发展或说发展阶段是一个时间函数，在我们现有的工具箱中，要在新古典模型和行为主义之间保持动态的平衡。

如果更深入一步探讨，这里所体现的张力，会涉及乔姆斯基与福柯关于人性的思考和争论，包括与其相关的科学性、历史性、行为主义、伦理、自由和创造。说到底，任何社会科学理论或社会发展理论都必须基于对人性的思考，即回答什么是人性，以及人是如何正确认知的。

基于以上认识，在我们经济增长的理论框架中，与其说有所谓“中等收入的陷阱”，还不如说有“中等知识的陷阱”。前者如果有的话，只是观察到的现象而已，而后者更是深层的原因，在我们的增长理论中用符号δI 表示,代表了各个知识领域的最前沿；无论是自觉还是不自觉的，其发展或演进无疑也是受内因和外因的制约，包括所谓“思想市场”的成熟度。

四，因地制宜的追赶战略

对广大发展中国家而言，“收敛战略”就是提高经济发展水平的“追赶战略”，所谓收敛即是低水平向高水平拉齐或追赶。注意，这里用的是经济发展水平，用人均GDP 衡量比较合适，因为这个衡量关乎不只是“生产”，而更是“生产效率”；而发展水平与经济增长率和发展路径是相关但是不同的概念。对某个发展中国家而言，发展或追赶具体地走什么路径最有效，这更是战略选择的问题，不可能一刀切，必须因地制宜，并要充分考量“路径依赖”的挑战。

为什么增长理论与发展（或追赶）战略是相关的，但是要分别考虑？这是为了舒缓共性（或理性主义）与个性（或经验主义）之间的张力，即是从理想状态(ideals)降低到近似情景，而根据某时某地的实际形势适度地把握这种张力更是属于艺术的范畴而不只科学而已。你或许可以称之为“务实主义”；不过如果过于务实了，会有失去原则的风险，所以必须张弛有度。理论知识 ，这里指的是高阶的理性知识，是普遍的、抽象、恒常的；而实际经验是个别、具体、易变的。由此可见理论联系实际之间的张力，并由此引发战略思考作为一个中间过渡环节的必要性。与此同时，可见远见卓著、脚踏实地的“领导力”或称“政治企业家”的重要性。

古希腊人爱好理论；古罗马人爱好战略。

或更直白地说，战略是理论的降维，政策是战略的再降维。从理论知识升华和知识的应用而言，理论、战略、政策之间的格局和作用是不同等的，不能搞混；相对于前者，后者更是一时一地的关注。前者更是关乎“基础研究”，或者更是关乎“应用研究”。这不，中国在实行改革和开放的“发展战略”中，还建立过“经济特区”，实行过涉及土地、劳力、资本等方面的“特殊政策”。等这些政策成功之后，再行逐步推广。

所谓“科学理论” 就是要从“多样性”背后找出“共性”，而“战略”则是要在理论的指导下根据实际情况保持一定的“灵活性”和“多样性”。理论必须具有一般性和超越性，不然就够不上称理论，而战略是对理论的应用，要考虑所处时空的具体条件。以集合数学的视角看，“多样性” 可以理解为是一类“集合”中多种“亚集”的具体体现。这时，如果每个“变量”再给予“时间”和“空间”的考量，那么我们增长理论框架中4组起因（即物理性起因、场景性起因、 激励性起因、思想性起因）的“集合”之间，就可以产生出无数种不同的“组合”。而这种不同的组合，因为有了“时间”和“空间”的考量，就不会脱离实际情况，而可以“因地制宜”的做出追赶战略（们）的选择（注意英文是复数strategies），无论是在国家层面，企业层面，还是其他。

例如，在“自然资本”这个KN变量中，“土地”可以看作是一个“集合”；但在中国，这个集合还可再分成两个“亚集”, 即“农村土地”和“城市土地”。虽然它们改革方向总体是市场化，即从Kiv 转向Kih代表，但转向并不是简单的0或1，而是在0和1之间作选择。类似的，“企业”还分“国有企业”(SOEs)和“乡镇企业”(TVEs), 它们改革和发展的战略和政策也不是尽相同。还有中国“转轨经济”的特点, 如“价格双轨制”以及分割城乡的户籍制度，等等。讲到横向制度安排Kih 的“市场”, 在这里再提醒一下复数与单数含义的不同，是复数，是市场（们）。例如，“劳动力市场”和“金融市场”所需要的条件是不相同的，不能混为一谈，后者更要涉及全球知识和法律体系。从全球看，实证数据表明，发达的金融市场与普通法（相比大陆法）传统更相关联。可见，发展金融市场是不可能一蹴而就的，或进行所谓“休克疗法”，一定是个艰难的学习过程。事实也是如此，中国在这方面的开放速度也相对较慢，现在或应该加速了。

就追赶战略而言，既然知识和技术的前沿总体在发达经济体一边，那么对追赶者来说，学习的机会就变得十分关键。把握节奏、有序开放就不失为是一种有效的学习方法。学习的逻辑——包括示范、模仿、边干边学、边看边学，边听边学——适合一切所谓“幼稚企业”的成长。他们的青少年时期的学习和发展需要平台、需要时间，但保护期不能太长了。

总之，如前所说，理论和战略是相关的但不一定是相同的话题，有必要先分开、分析，然后再连接、综合使用，这叫方向明确、因地制宜、理论联系实际 。为了便于传播，让我打个比方。理论与战略的关系是，理论是“展望星空”，战略（及其配套政策）则是“脚踏实地”，灵活机动的战略战术则是连接“天气”和“地气”的桥梁。打完比方后，需要提醒一句，“类比”毕竟不是精确思维的方法，也不是精准传播知识的方法。使用“比喻”,要特别慎重，除非表达的只是感性知识，不是理性知识。当然，人在多数情况下只能如此，往往把“直觉”混同为“知识”。相关的，哲学家康德有提醒:“直觉没有概念是盲目的”。

所谓convergence strategies (收敛战略)，或称“追赶战略”, 即是发展中国家的经济，以人均GDP计，努力与发达国家的经济体靠近。就中国而言，并与全球相比，中国改革之前在哪里？现在到了哪里？往前看的“战略远景”是什么？挑战是什么？要心中有数。所谓“远景”, 即是“远见”加上“可行性”，或称是“有可行性的远见”。

从目前看(见图1)，以人均GDP衡量，美国大约是6万美元，发达国家的经济体在4万美元以上，全球平均大约是1.2万美元。中国在改革开放前夕是156美元，比许多撒哈拉以南的非洲国家都低好多。过去40 多年来中国通过改革开放，有了快速发展，缩短了与发达国家的距离，现在经济总量已排在世界第二，但从人均GDP看，现在到达约1万美元，与发达经济体还有相当的差距。从现在再往前，中国的远景是，争取跨过中线、进入右边第一“标准方差”区间。之后，中国整体进入第二标准方差极其艰难，将面临所谓“增长极限”，主要是因为人口基数庞大，受自然资本包括“气候变化”和“能源供给”等条件的“硬约束”。

根据安格纳斯•安德森统计，两百多年前，中国经济相对于全球经济而言就是这个水平上， 即处于右边第一方差区间。当时，中国大约有全球1/3的人口，生产的经济总量占全球的1/3以上。那时，全球总体还处于农耕经济均衡中，而中国代表了农耕时代最发达的技术包括制度技术的均衡水平。

根据过去三十年左右的经验数据，美国经济年增长率大概是2-3%，可以估计这个基本上是来自知识边疆的持续拓展、技术的持续创新 （但是注意，经验也顶多只能概然性地说过去，更不可能“证明”未来，因为我们总会面临“黑天鹅”的挑战）。基于经验数据，我的回归分析显示，发达经济体的“物质资本”投入在下降而“非物质资本”的贡献正在上升。这初步证实了所谓“知识经济”的假说,或者说其经济进入“后工业”时期。但是无论如何，如果发展中国家的经济年增长率不大于3%，那就无从谈追赶战略了，所以每个发展中国家都要有紧迫感，不然反而会继续拉大与富裕国家的财富鸿沟。过去40年来，中国经济发展高峰时增长率超过两位数；近些年与高峰比，增长率已显著放慢，但还在6%以上。如果能保持这个势头，中国经济总量大约再需要10年时间就能超过美国。

如果把中国经济放在我们的增长理论的框架中看（再提醒一下这个理论框架对时间和空间敏感的），中国的发展战略总体上显示了有个学习的过程和顺序：在物质资本上，在改革开放时期，中国先是发挥“比较优势”, 如相对便宜的土地和劳力；在“制度调整”中，即从“计划经济”转向“社会主义市场经济”的过程中，中国渐近式的推行改革和开放，或增量改革，即尽可能遵循“帕累托改进”的原则，并与此同时，与时俱进地从“比较优势”转向“竞争优势”。

考虑到国家的辽阔和各地实际情况的不同，或是因为改革会面临“不确定性”, 或是因为打破任何“均衡”会面临阻力，中国改革开放战略的一个显著特点是，以点连线再到面的铺开。例如，从经济特区的设立（包括在更微观层面的产业链的发展），到沿海开放城市，再到内陆拓展。这样便于试错、示范、学习、提高。这种发展战略和路径值得其他发展中国家学习和借鉴。

回顾过去改革开放40多年，中国取得的成就非凡。经济增长从人均GDP156美元快速增加到大约1万美元。展望未来，中国将越来越面临人口和自然资源硬约束的挑战。所以对中国发展的下半场，创新不是选择，而是必由之路，不仅包括“硬件”,还包括“软件”。这些都与中国教育的质量息息相关。邓小平曾说科学和技术是第一生产力，这是关于知识边疆的拓展。

还有，中国改革开放还有待于进一步深入，主要是两大方面，正如十八大报告已指明，其一是“依法治国”，其二是“让市场在资源分配中起决定作用”。

说到这里，我们回到了4-F增长理论中的第二方程式。相关的，诺奖得主科斯有过经典之问，即在“hierarchies”（科层） 和“markets”（市场）之间，界线划在哪里才算合适？注意，英文用的是复数，由此你可以想到很多我们所谓“场景性起因”。划得精准与否，决定了不同的摩擦力，或用经济学语，叫“配置效率”。理论而言，当纵向制度所需的“行政成本”正好等于横向制度所导致的“交易成本”时，我们可以说，这就是精确的界线。然而在现实世界中，我们永远不能100%确定，以此所采取的战略只能是通过实验性的探索，或称“试错”；为了控制或减少试错的成本，试点实验或举办经济特区等政策可以理解为战略的举措。

对于全球经济，特别是关于金融那条市场（市场是全球的）与监管（监管是国内的）之线的划法，差之毫厘，谬之千里。在国际关系体系上，说到底是一个“无政府”的现实状态, 因此，严格地说，监管之界皆在主权范围之内。发展中国家对此需要特别警惕。2008年的那场全球金融危机只是又一个提醒而已，互联经济，福祸所依，收敛需要超越纯经济的战略思路。

两百多年以前，从人均GDP看，各国的经济发展水平基本相当。之后，由于启蒙运动和科学革命，有些国家跑到了前面，工业革命只是现象，关键是培根那句话, 知识就是力量。

今天，在全球化的条件下，实现经济表现收敛的重要前提之一是发达经济体的知识前沿有可及性，由此发展中国家可以先模仿，进而再创新；毕竟在其他同等条件下, 学习现有的知识要比创造新的知识的速度来得快。但是，正因为如此，随着越来越接近人类的知识前沿，如果发展中国家的收敛战略只是仅仅考虑经济因素而不考虑政治因素，那么追赶的行程将变得愈来愈艰辛。

许多单纯地强调“经济自由”的经济学者往往把“政治秩序”看作是给定，但是现实世界其实不是，特别是当一个国家或国际社会处于“大的变革”中。

哲学家可专事理想，政治家却必须面临现实。在现实世界中，经济毕竟是离不开政治的，这不仅在有“主权国家”的国内如此，国际社会更是如此，因为国际社会并没有中央主权政府。为了保持逻辑一致、思维清晰，在理论上，如前所述，除了政治学的霍布斯，经济学的科斯也有以他命名的科斯定理提醒我们，即市场上的交易成本不是零。而这些提醒，也如前所示，亦已包含在我们的增长理论的方程组之中了。

我以爱因斯坦的话结束。“如果你不能简单地解释事物，那你离‘真’的距离一定还很远。这与我们前面说过的理论选择的算法其实是兼容的，即在强调简洁性、一致性、精确性、普适性的同时，还要考虑现实世界的成果性。就广义相对论的成果性而言，爱因斯坦也降维了，他把时/空这个场用非欧几数学的张量 写进了方程式，因为这个场不是绝对的，有曲率，不是零。

虽然所研究对象不同，但是爱因斯坦那种超强大的“理论联系实际” 的思维值得从事社会科学的学者学习和共勉。

本文选摘自由林毅夫等著《经济学第一课》（中信出版社2021年6月出版）

傅军，北京大学国家发展研究院政治经济和公共政策教授，南南合作与发展学院学术院长。研究兴趣包括数学建模、制度政治经济学以及相关的政策和法律议题。