咱们都知道，凯恩斯说过一句话，大意是说，如果那些监管部门的人听进了旧学术的糟粕，那跟疯了也没两样。实际上，现在很多政府手里的“政策经济学工具箱”确实还停留在上个世纪，跟学术界的前沿研究完全不在一个节奏上。这就好比是学术界已经抛弃了20世纪80年代那种理性预期的神话，可实际工作中的人却根本顾不上这些变化。 除了这个时间差的问题，经济学到底能贡献什么呢？其实主要是两方面：一个是让决策者明白机会成本的道理，因为社会资源不可能做到“鱼与熊掌兼得”；另一个是给政策假设穿上货币外衣，进行成本收益分析。不过这种分析有时候也会带来问题，因为它把特权给了那些可测量、可货币化的事物。如果我们没有好的替代方案，只能维持现状或者什么都不做，那么“松散思维”就会主导决策。 比如说旧车换现金计划（Cash for Clunkers），本来是想给通用汽车解困的，但消费者都去薅羊毛了，结果反而让利润下降了。这就是经济学家没有考虑到消费者心理的一个典型案例。再比如希腊和意大利的危机，以及脱欧后的英国乱局，都把政治上的“确定性”与“民主正当性”之间的裂缝给露出来了。经济学家夹在中间很尴尬，既要安抚政治压力，又得小心避开那些“不好言说”的领域。 科斯也提醒过我们，政府机器可不是零成本的。限制性法规解决了旧问题可能会孕育出新问题，经济学家习惯盯着具体案例却忽略了行为变化带来的连锁反应。所以说政府失灵也是常有的事。 好在现在有了数据、算法和行为经济学这些新玩意儿。交通经济学已经把旧金山湾区公交（BART）改造成了高效系统；英国在2003年放宽目录查询管制后，消费者就只记得118118这个号码了；还有3G频谱拍卖让英国政府一次捞得225亿英镑，占当年GDP的2.5%。这些都是市场设计成功的例子。 不过有个问题是实证证据不等于真理。当证据跟信念碰撞的时候，信息过多反而会让决策更复杂。应用经济学的冰山每天都在扩大带来的争议也很尖锐：证据未必能胜过政治与人性这两个最大的变量。 所以啊经济学家为啥总爱往政策制定现场跑？说白了就是为了在那里“推销”技术结果和模型结论。他们的核心技能就是说服力因为政策会影响公共讨论呢。 特朗普执政的时候也没少折腾这套规则。《绿皮书》手册在英国很流行美国里根时代也大规模推广过只是后来冷落了一段时间而已。总之啊无论是凯恩斯的警告还是科斯的提醒都在告诉我们政策经济学本质上就是一场“说服”游戏罢了。