坦诚来讲，几年前我读《经济解释》的时候，读到这里已经晕菜了 —— 为啥开始讲宝石了？但现在这样一章一章、一节一节的啃下来，算是有点明白了。
开头还是方法论的再次重复：
说过了，作为实证科学（empirical science），经济学的实验室是真实世界。
然而：
这实验室很难用。
怎讲？
虽然有学者尝试过，但一般而言，我们不能像自然科学那样在实验室调控验证条件（test conditions），即是经济学说的局限条件（constraints）。
因为我们面对的是人啊：
经济学者难以在真实世界调校那些影响人的行为的局限条件的转变。
退而求其次，从黄金法则的随机双盲实验到自然实验：
我们要在真实世界找到一些有趣或有启发性的局限转变，考查其他局限有没有相连的关系，提出假说，然后用可以观察到的现象或行为把假说验证。
然而现实中：
考查局限转变麻烦，确定行为的转变也麻烦。
带来的结果是：
很多时，微小的现象转变不会像自然科学的实验室那样可以量度得准。
所以：
这解释了为什么统计学在经济学的用场远比自然科学来得普及。
点解？
原则上，统计学的回归分析（regression analysis）可以算出肉眼不容易察觉的因果关系。
问题是回归分析不可靠，容易欺人也自欺。
回归分析验证的是相关性；要想得到因果性，必须是良好设计的实验，而其最近的发展是因果推断了，2021年的诺贝尔奖也颁发给了相关研究 —— 而如果想入门这个领域，这本书真的是良心之作了。
回到主题来，作者认为：
明显清晰的因果关系是用不着以回归统计来证实的，虽然以这些技术表达较为可观，也较为容易被学报录取。
但我们要知道的是真理。
所以：
这解释了为什么我喜欢找夸张的实例作为研究考查的材料。
以作者考查租金管制为例：
在租管下，香港战前旧楼的市值租金比管制着的租金高出十倍以上。
这样：
夸张的管制会导致夸张的现象，有说服力的推理论证容易多了。
真是和“国家不幸诗家幸，赋到沧桑句便工”一句，有着异曲同工之妙。
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