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2022年5月11日14：30 - 16：00，与上海交大安泰经济与管理学院师生，以及其他参会学者们进行学术交流。
在我进行正式的讲座之前，文一教授作了一个极为重要的演讲：“新古典经济学的危机”。“新古典经济学”是一个很专业的用词，简单点来理解就是泛指现代的微观经济学和宏观经济学体系。事实上，相应的危机根源从最早古典经济学时期就已经埋下。作为现代科学的基本标志，是拥有实验基础。但经济学领域本身难以建立起实验基础。弗里德曼在他的《实证经济学方法论》一文中用科学哲学的语言讨论了将经济学建立在实验基础上的困难。他在该文阐述中假设的案例并不完全是纯经济学案例，还有如落体问题、树木叶子生长的规律、真空假说等物理学和生物学的内容。因此，他并不仅仅是在讨论经济学的实验基础，而且也在讨论一切科学实验基础的问题。Vernon Smith等提出的“实验经济学”，是一种在实验基础上建立获得经济学结论的现代科学努力，但实验只能在相当受限的部分领域才有条件成为经济学的研究方法，而远不能成为整个经济学体系建立的基础。甚至于，经济学界更多还在争论这门学科的实证性和规范性问题，这本质上就是在争论经济学是否是一门科学，这更充分体现了经济学在科学基础上存在的困难。当我将一切科学的基础，从实验扩展为测量后（实验只是测量的一个子集），经济学就有条件获得完全科学化的基础——经济测量学。文一教授在他的演讲中提到，美国经济学家科斯等将经济学突破的希望寄托于中国身上，是他们很敏感地意识到中国经济的崛起带有很多与欧美经济学崛起时完全不同的基础条件。最重要的变化之一就是从二战前的全球性产能不足，演变为产能普遍过剩。这使得以稀缺性假设为前提的新古典经济学变成了一种特例，而不是普遍的规律。即使我们认可这些经济学规律依然是有价值的，它们可能也不再是主流意义上普遍成立的了。这是为什么采用新古典经济学理论，不仅往往难以解释中国经济现象，而且常常得出相反结论的边界条件差别所在。希望我们的努力使得两个目标能够得以实现：一是建立起可以完备解释包括中国在内的当今经济现象的新经济学理论；二是使经济学这门学科真正成为与物理学相同层次的完善科学。
清华大学经管学院的杨百寅教授在对话过程中，对于我使用的“科学经济学”一词提出了一些疑问，因为这好像是在说别的经济学就不是科学，建议是否可使用某个具体研究对象或方法的理论词汇。在此顺便也作一些更系统的解释。具体如何称呼只是一个名称问题，最终我们当然是希望不在经济学前面加上一个“科学”的形容词。对此有如下看法：1. 目前在经济学界内部，的确对经济学本身的科学性有很多争议。大致可分成以下几种看法：一是认为经济学是社会科学之王，是一种最科学的社会科学，它是以实证研究为己任的。显然，诺贝尔经济学奖就是在经济学的奖项前面加上了“科学”一词作为修饰。二是认为经济学不是科学，而是一种规范性的意识形态。三是认为经济学本身就不可能是科学，只能是为特定利益群体服务的。之所以存在这些争论，并不是说经济学这门学科本身就一定是或不是科学，而只是说明它并没有找到最完善的科学方法。
2. 经济学的确需要进行科学化的过程。其他几个诺贝尔科学类的奖项（物理、化学、生理和医学）并没有在奖项前面加上科学的形容词，这表明它们默认自己就是科学，而且也是世所公认的。但在经济学奖项前面加上科学一词，是在描述事实还是在表达一种期待，可以被认为是一个问题。当经济学成为一种世所公认的，不再需要讨论的事实时，在经济学前面加上科学一词就会最终成为完全不必要的事情了。
3. 当我以测量作为整个科学的基础，建立起第三代科学以后，经济学是与其他所有学科，包括公认最科学的物理学在内，处在同一起跑线上。我的看法是过去所有的学科在科学性上都最多是处在第二代科学的阶段，都有提升的必要，只是程度的不同而已。所以，认为经济学需要科学化，可以认为并不存在什么偏见，更不存在任何“歧视”。只不过对于第三代科学方法、尤其统一测量学的应用，会有个工作先后顺序的问题。我将第三代科学方法首先应用在经济学、生态人口学、军事理论等领域作为切入点，初期投入产出比会更大一些，仅此而已。最终我们的目标是会把它推广到包括物理学在内的一切学科领域。由此，经济学率先采用了第三代科学方法之后，它事实上会在第三代科学的意义上变成比过去的物理学更加科学的领域。因此，我们可以用完全积极的态度来看待这个问题。讲座第一部分，第三代科学与上交大非常伟大的校友钱学森晚年学术活动的关系。需要再解释一点的是，因为讲座的时间所限，并不能全面地介绍完我的所有观点，由此可能会带来一些误解。第一，新古典经济学存在很多困难并不是一个新发现，有很多人都试图去解决这个问题。在进行这种努力的人群中，有经济学界的学者，也有很多来自经济学之外的“他山之石”。但不可否认，很多非经济学领域的学者所做的努力不仅收效不大，甚至产生了很多负作用，因为他们首先并没有充分表现出自己对经济学历史成就进行了足够充分的研究。所以，经济学界对于这类努力存在着一定的抵触情绪是可以理解的。我在过去与学者们的交流中可以明显感觉到有这种问题的存在。甚至于，有些经济学者一开始对我说话很不客气，比如说：你这种人我见多了，只不过读了几本书就想来指责经济学，结果大多是与“民科”类似的结果。因此，我经常会首先虚心地向他们解释我已经做过的经济学研究，请他们指正。我并不仅仅是在经济学领域如此，在研究其他任何领域也都是如此。这个问题是跨学科研究中特别需要注意的地方，是带有一定普遍性的问题。首先你必须要尊重行业内学者们的长期努力和工作，并且充分表明我只是要来解决问题的，而不是来单纯指责的（很多跨界往往搞成只是来骂人的，这样别人当然就难以接受）。正因如此，无论我跨界研究任何领域，首先都特别尊重专业内的学者，从而也很容易得到相应领域的学者、包括专业圈子内最顶尖学者们的认可。学术并不仅仅是学术，也都是人所进行的活动，你都不首先尊重别人，别人怎么可能尊重你呢？如果你尊重别人，别人自然也会尊重你，这是人之常情。跨界研究的必要性在于存在的问题解决答案并不在这个专业之内，而是在其专业之外。因此，这个时候需要专业之外对口的其他专业知识拥有者来帮忙解决问题。跨界研究是要给出解决方案、给出答案，而不仅仅是指出存在什么问题。事实上，每一个专业内部都存在问题，这其实是个常态。相应专业领域的人其实很可能都知道相应的问题，比外行知道的都更多、更清楚。只是有些问题在专业内部就可以解决掉，而有些需要跨界研究来解决。经济学正好就是一个特别需要跨界，甚至是跨一切科学领域的专业。为了撰写《科学经济学原理》一书，我学习了初级、中级、高级微观及宏观经济学的课程，每一个级别仔细研读的书都不止一本。例如初级课程里的萨缪尔森、曼昆、斯蒂格里茨、高鸿业等人的教程，中级的平迪克、范里安、曼昆，高级的杰弗里·A.杰里、罗默等。经典的著作有亚当·斯密、大卫·李嘉图、穆勒、马克思（经济学以及哲学）、马歇尔、凯恩斯......我可以列出上百本读过的经典经济学著作，基本涵盖了经济学界的知识范围。我也学习研究过一些经济学诺奖得主的论文，例如刘易斯的“劳动力无限供给条件下的经济发展”。我按照科学经济学的方法给出了针对性的“劳动力有限供给条件下的经济发展”数学模型，可以实现远比刘易斯的模型更好的、更完备的与实际经济测量数据的吻合性。当我给经济学界的人列出一个我研读过的文献清单后，至少可以使经济学家们理解到一点：我是认真的。在跨界进入任何领域时，我也都是愿意首先作为一个学生，接受专业圈子内老师们的考核。只有先做学生，然后才能做先生。所谓先生，就是永远抱持“先做学生”的态度，才可以获得的地位。第二，当然，仅仅列出上述我学习过的书单还是远远不够的，因为任何一个经济学领域的博士生们可能都读过这些书。我在以上讲座视频中所介绍的内容只是希望人们还能意识到：我有解决经济学目前所遇到困境的、经济学圈子之外的足够跨界知识储备和能力。我不是来指出问题（这些问题甚至可能都不需要外行来指出，圈子内的人可能都知道），而是来解决问题的。视频中对我在需求、交易问题上的资源作了一定介绍，对生产领域的知识储备介绍得相对较少，这里稍作一些补充。 我建立了一套以知识信息压缩为基础的快速知识学习体系。人类的科学知识事实上是有庞大数量冗余的。如果去掉这些冗余，就会发现实际的新知识远没有想象的那么多。将数学和测量作为一切科学的基础，本身就可以极大地简化知识内容，并且使一切科学知识都更为严谨、完备。我在《实验、测量与科学》第十七章“ 全科型知识结构的意义”，其中第一节就谈到全科型知识结构对经济学研究的意义。在该书第十八章 “如何获得全科型知识结构”中，将一切人类科学知识分为八大类： 1) 心理和精神 2) 机械 3) 化学 4) 生物、农业、医学 5) 电子信息、软件 6) 金融 7) 法律、政治、管理 8) 战争、竞争、竞赛与博弈 在每一个类别之间，可能会有隔行如隔山的感觉。但在每个类别内部，会比较容易地触类旁通。这样，人们只要在每一个类别里获得了基础的知识，就比较容易打通这一类别所有的学科知识。掌握了这一套方法，很多在学校里可能要花一个学期才能学完的学科，可能只要半个小时就全扫完了。例如，有一门学科叫“药物统计学”，但如果你首先系统地学过并掌握了纯数学里的统计学知识，找一本《药物统计学》教材翻一翻，半小时之内看看目录和初始定义部分，基本就没多少新内容了。类似这样的学科还有很多。如果理解了人口学里的总和生育率、出生率、死亡率等特定的人口统计学应用定义，剩下的也基本上就是纯粹统计学的数学内容。化工生产大多都需要较高的温度，因此常常都采用高炉的生产工艺，冶金行业往往也是如此。电子产品最后环节采用的是组装工艺，它与汽车最后环节的组装工艺也是类似。即使到了今天，我们也不要以为工业生产都是“机器大工业”生产方式。船舶生产直到今天也被称作船舶工程，就是它的生产工艺还是工程化的，它是类似汽车行业福特引入流水线之前的工程化生产状态。因此，现在绝大多数船舶的生产周期都很长，在生产出一辆汽车以秒计算的时代，生产一艘即使在船舶领域算很小的几十吨级的产品依然需要几个月的时间。更大的船舶生产周期以年计算也是常事。很多发达国家的大型军舰生产周期也可以长达10年。而在典型的工程领域，却又在不断地引入工厂化的生产方式。例如桥梁建设就已经尽可能地将预制件在工厂里生产好，工程现场采用组装工艺来建设。一些中国企业在推进装配式建筑，将过去典型的工程化生产方式里，尽可能多的变成流水线作业，在工厂里提前生产好装配件，现场居然可以做到3小时一层楼，十几天时间就可以完成一座几十层的高楼。如果学习了冷酿的葡萄酒酿酒工艺，就会很容易理解热酿的白酒等酿酒工艺，并且更容易理解它们与泡菜，生物酒精等之间的生产工艺差别。软件可以通过原型的尽早发布，然后快速迭代来逐步完善。但船舶的研发就必须先进行充分的模型实验，然后进行详尽的流体力学及其他船舶舾装件的充分计算和审图，直接进入成熟产品的生产。因为软件试错的代价极小，因此可以迭代。可是你无法先造一艘航母出来，如果有问题再逐步迭代。这个代价和试错成本是不可能承受的。但是，中国在军舰的开发上采用小步快跑的方式，每一代都不去完全定型，每一代产品都只生产出少量产品，然后一步步迭代。这事实上在一定程度上引入了软件的产品迭代完善的方法。汽车以及手机、电视等都可以流水线作业，它是生产对象在流水线上流动，生产线固定。但飞机等产品实在太大了，它们流动起来极为困难。因此其采用了脉动生产线方式，它是生产线在流动，被生产对象固定不动。尽管船舶生产直到现在还是一种工程化的生产方式，但在生产大型船舶包括航母时，采用“分段”的方法，各个分段可以同时生产，而最后阶段在船台上组装焊接在一起，这就极大地加快了大型船舶的生产速度。这些都是通过部分地引入现代机器大工业的生产方式，从而获得生产效率上的巨大飞跃。我深入考察过纺织、服装、模具，电子产品PCB板的手工、波峰焊接及SMT生产线，各种组装类的生产工艺，建筑，钢铁、铝合金、玻璃钢等不同材料的船舶生产，碳纤维拉丝、编织、预浸料等生产工艺，分子生物学的试剂等产品，电解铝、铝合金、铝箔压制等，农业作物种植（种过水稻、棉花等），蔬菜的温络型温室无土栽培，蔬菜大棚，软件（个人长期做过软件开发），各类机械加工，酿酒，机器人，3D打印......
有很多知识是我刻意去学习的，也有很多是我利用工作之便自然学习到的。例如，我在中兴通讯时主要负责市场营销，但我1998年一进入中兴时，作为原王码电脑开发过大量信息系统的人，马上就发现其邮件系统的命名规划有问题，当时是以“姓名/部门/中兴公司名”这样的方式来命名员工邮箱地址的。这样做一旦员工部门发生变化，邮件名就必须随之改变。整个邮件系统里变更前后的信息就会出现不一致、遇到很大麻烦。因此，我以合理化建议的途径与公司信息化部门联系，修改了整个公司邮件系统命名规则，变为永久性的以员工姓名加唯一工号的方式来命名邮箱地址。这一设计一直用到现在，并且有效解决了员工大量重名的问题。1999年之前在中兴工作过的员工，可能都还会记得当时的老邮件地址命名规则问题。后来在公司建立ERP系统时，我又主动提出我过去做过大量信息系统的工作，愿意协助ERP的建立，这使我有机会了解到整个ERP多达6万多原配件进货BOM表的部分交易信息内容，来验证我在经济学上建立的原理。虽然从理论上说一定是吻合的，但获得实际交易测量数据进行验证，这毕竟是科学研究所必须的过程。后来在数码视讯工作时，我也发现其ERP系统存在设计缺陷、导致经常发错货。因此我主动帮助修改其设计，尤其产品命名规则和产品编号体系。由此基本杜绝了发错货的问题。这也使我有便利获得对应的ERP信息。主动去做这些作为市场部门人员职责之外的工作，也可以算是作为一个企业员工的本分，但如果我不去做并没人会说我什么。我这样做是为公司产品管理系统更好，有利于从事本职的市场工作，但人们可能并不知道我同时也获得了本来难以获得的ERP系统数据，来验证我所建立的科学经济学理论的便利。第三，过去经济学在理论与测量数据之间的关系问题上，并不是说一点测量数据也没有，但与真正的科学存在一些本质的区别：“抽取”与“抽样”。如果只是抽取部分所观察到的事实，你几乎可以证明任何观点。作为科学的测量数据，它也不可能绝对地将研究对象的一切数据都获得完，但它采用的是“抽样”。抽样是严格保证了测量数据对被测对象各种情况具有相当高程度完备性的。只有具备完备性的测量数据，才可能对被测量对象归纳出真正相符合的理论。“相关”与“归因”。相关是一种发现因果关系的途径，但本身一般是不能直接拿来讲故事的。但以往的经济学虽然也知道相关关系并不是因果关系，但依然经常拿相关性讲故事，相当于还是直接把相关关系当成准因果关系在理解。 “解释”与“验证”。马克思有句名言：以往的哲学家只是以不同的方式解释世界，而重要的在于改变世界。事实上“解释”本身对于科学来说就是远远不够的。解释是一种在理论推理或数学公式推导后，还是抽取部分事实来进行定性的“讲故事”。但验证是要系统地将理论推导的结果与完备的测量数据之间偏差值有多少进行系统的评估。理论与实际测量数据是肯定有偏差的。因此，科学的研究过程总是将主要的注意力用在关注偏差值是多少上——这就是“验证”的态度，而不是去“解释”。第四，最后我要谈一下虽然交流中各位老师和同学没有问到，但我觉得有必要说明一下的问题。为什么新古典经济学的概念是“供给”和“需求”，而我要改一套名称叫“买方”与“卖方”呢？这是因为供给一方也是有需求的。需求是经济活动中所有主体普遍存在的动力，而并不是某一方的。供给一方要获得利润，这同样是一种非常重要和普遍的需求。买方与卖方不仅与现实经济活动和过程更为契合，而且更精确地体现了经济过程最基本的两个主体的核心差异和关键区别点。无论买方还是卖方同时都存在“供给”和“需求”。买方提供了货币，卖方提供了产品。买方的需求是产品，卖方的需求是利润。尤其在易货贸易中，谁是供给，谁是需求呢？双方都是供给，双方又都是需求。买方与卖方的出现是货币化的交易双方。而在易货贸易中，就不存在买方与卖方的差别，也不存在供给与需求的差别。但他们就是交易的双方：甲方、乙方。所以，买方与卖方是更为严谨地从交易双方从易货贸易走向货币交易中出现，从而获得严格科学定义的。而交易的双方又都是从需求产生的，他们是通过交易方式来获得需求的满足。因此，我们又将交易双方的严格定义最终都严格建立在“需求”这个最原始的不定义概念之上。这样就最为严格地按照公理体系方法，以及测量方法来建立整个经济学的体系。同时，把自给自足的自我满足需求的方式，也很自然地统一纳入到科学经济学的研究对象之中。只有这样严谨的概念体系和公理体系，其完备性、一致性等才足以达到物理学同层次的科学化程度。
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