威廉·阿瑟·刘易斯爵士（英语：Sir William Arthur Lewis，1915年1月23日－1991年6月15日）是圣卢西亚经济学家，因为其于发展经济学上的贡献而闻名。1979年，与西奥多·舒尔茨一同获得诺贝尔经济学奖[2]，第一位拿到诺贝尔奖非和平奖项的黑人，迄今唯一一位拿到诺贝尔科学研究奖项的黑人。

刘易斯（1980）在一篇自传体文章中，描述了他在1952年的“顿悟时刻”：“走在曼谷的道路上，我突然意识到这两个问题有相同的解决方法。抛弃新古典主义关于劳动力数量不变的假设，无限量的劳动力供应将压低工资，前者生产廉价咖啡，后者获得高额利润。这样就形成了二元的国内经济和世界经济。”这就是他于1954年在曼彻斯特学院发表的关于二元经济的经典论文的起源，对他在1979年获得诺贝尔经济学奖并且引领发展经济学的研究起到了重要作用。

02 直觉与因果关系 

现在，我来更具体地谈一谈发展政策的问题。在我看来，若想把研究转化为好的政策，我们需要三个要素：数据（和证据）、理论（和演绎推理）以及直觉（和直觉判断力）。

近几十年来，经济学在经验分析领域成就斐然。对于数据的兴起以及我们使用不同方法（从智能化柱状图到简单的回归分析和结构模型，再到随机对照试验）分析数据的能力，我们有理由额手称庆。最近在经验领域获得的成功，为经济学成为一门真正有用的科学带来了希望。

然而，一些经济学家倾向于认为所有理论都是深奥难懂的，这可能带来学科发展效率低下的风险。假设我们坚持毕达哥拉斯只能利用经验，他会发现毕达哥拉斯定理吗？答案是他可能会。如果他收集了大量直角三角形并测量了其边上的正方形，那么他可能会形成两个较小正方形加起来就等于斜边正方形的猜想，但这种方法将是极其低效的，而且还会面临很多的争论和异议。有些人会指责他使用了来自地中海地区有偏差的直角三角形样本。他们会质问：“它在北极和南半球也能发挥作用吗?”

我们必须承认，纯粹使用推理的方法，可以更有效、更令人信服地发现许多真理。然而，在我们考虑证据的使用方式上，存在很多草率的现象。例如，固执的专业人士经常会告诉你，“如果我们没有任何证据证明某项政策X是否有效，我们就不能实施X”（最近有人告诉我，这正是对我提出的一个建议的回应）。

让我用引号把这个规则称为“公理”。要知道这是一个不合理的“公理”。我们可以发现，如果我们没有任何证据证明做X是否有效，我们也就没有任何证据证明不做X是否有效。但是，既然我们必须做X或不做X，那么原来的“公理”肯定存在缺陷。

为了制定良好的政策，我们需要事实和证据，但也需要演绎和推理。我们可以更进一步用数学来证明。虽然数学可能被过度使用（这在经济学中已经发生），但如果没有它，就不会出现古诺（1838）和瓦尔拉斯（1877）以及现代经济学的巨大成就。因为数学是一种学科工具，尽管它要求很高，而且显然不是对所有人都适用。克鲁格曼无法判断默文·金的某个论点是否正确，他观察到，“仅凭言语就能制造出一种逻辑连贯性的幻觉，而当你尝试进行数学运算时，这种幻觉就会烟消云散”。

从一般均衡理论中可以看出，即使模型是抽象的，并且使用了可能不真实的假设，它也可以正确地发挥模型的威力。以德布鲁的经典著作《价值理论》为例。这是一本绝妙的著作，简洁如诗。在某些方面，它可以与欧几里得的著作相媲美，因为它以系统的方式，汇集了一系列令人惊奇的思想。欧几里得也许不像毕达哥拉斯或阿基米德那么富有创见，但在给一个内容分散的学科带来知识秩序方面，几乎无人能与他匹敌，而且他在知识的发展中也发挥了巨大作用。德布鲁这本薄薄的小书也是如此。

由瓦尔拉斯、阿罗和德布鲁开创的一般均衡模型提供的框架，激发阿克洛夫和斯蒂格利茨产生了微观经济理论中极具独创性的某些思想，建立了不完全信息条件下的市场功能模型。这极大地增进了我们对微观市场的理解，为什么市场会失灵，为什么价格往往具有内生的刚性并导致信贷市场的过度需求和劳动力市场的过度供给。这项研究也有望改善宏观经济分析，因为我们知道，凯恩斯主义的宏观经济分析和阿瑟·刘易斯的二元经济模型都广泛使用了价格刚性，但凯恩斯和刘易斯都没有解释这些刚性。多亏了斯蒂格利茨和其他一些人的工作，我们现在对显性失业以及信贷市场的利率管制与供求失衡有了更多的了解。

除了这些实证理论，我们还看到了规范经济学的兴起。这是一项了不起的成就，它介于分析哲学、数学逻辑和社会科学之间。萨缪尔森、柏格森（Bergson，1938）等人做出了重大贡献，但真正令人惊讶的突破是阿罗（1951）那本薄薄的书——《社会选择和个人价值》。“阿罗不可能定理”为一项庞大的研究奠定了基础。这里的主要人物是阿马蒂亚·森，他的作品跨越了哲学和经济学，证明了可以用最优的理论和数学逻辑来解决关于伦理和规范原则的古老问题（Sen，1970；另请参见Suzumura，1983）。这项工作利用主流的严谨方法分析了权利等概念，尽管这些概念被广泛讨论，但很少经过仔细推敲（Sen，1996）。这方面的工作对世界银行来说非常重要，因为它为世界银行实现使命和目标奠定了基础（World Bank，2015b），对于相关的国别研究而言也是如此（Subramanian and Jayaraj，2016）。

值得一提的是，数据和统计属于与描述有关的更大的研究领域。然而，不幸的是，从事描述性的社会科学研究常常受到贬抑。但正如阿马蒂亚·森（1980）在一篇颇有分量的文章中指出的，好的描述并不容易，而科学的进步很大程度上取决于描述。无论是文字还是数据的描述都需要选择。描述并不是复述我们看到的一切周边事物，我们必须选择那些至关重要的东西，并使之为他人知晓。我们描述的方式和内容塑造了我们对世界的理解。因此，“描述者”是一个举足轻重的角色。

需要注意的是，描述可以采取多种形式。人类学家的描述往往不是用数字和数据的形式，而是对他的所见所闻尤其是他所经历事情的描述，这对我们了解这个世界至关重要。吉尔伯特·赖尔（Gilbert Ryle，1968）和克利福德·格尔茨（Clifford Geertz，1973）提出的“深度描述”概念被无数人类学家采用，极大地增进了我们对传统社会和偏远社会的理解，这使我们能够更有效地对一些行为进行干预。这种干预有时是基于错误的出发点，例如为了使殖民统治成为可能。但它也确实有助于扩大现代医学和教育的覆盖面，进一步推动社会的发展。