克莱夫·格兰杰：打破计量经济学以重塑它的人

1974年，克莱夫·格兰杰 (Clive Granger) 和保罗·纽博尔德 (Paul Newbold) 发表了一项本应让其专业领域感到羞愧的研究成果。在应用于经济学家实际工作所用的数据时，每个人都在使用的标准回归方法，可能会在毫无关联的变量之间报告出强大的、统计学上令人信服的关系。正如诺贝尔委员会后来所言，传统方法“在应用于非平稳数据分析时，可能会产生完全误导性的结果”。实际上，大量的已发表经济学研究测量出的结果毫无意义。

被老师看轻的男孩

克莱夫·威廉·约翰·格兰杰 (Clive William John Granger) 于1934年9月4日出生在斯旺西，他的家庭在他童年时期经常搬迁。一位小学老师对他未来的前景给出了令人沮丧的评价——这通常是一种盖棺定论式的判断。但他并没有因此放弃：在父亲和朋友的鼓励下，他还是上了大学。

他在诺丁汉大学攻读数学，于1955年获得学位，并留校在哈里·皮特 (Harry Pitt) 的指导下进行博士研究。他于1959年完成的论文题为《非平稳性检验》(Testing for Non-stationarity)，该课题的选择是战略性的而非偶然的。他认为时间序列分析是一个需要发展的领域，因此他刻意投入其中。他在二十三岁时便获得了诺丁汉大学的初级讲师职位。

普林斯顿与谱分析的转向

1959年至1960年在普林斯顿大学的博士后期间，他与20世纪伟大的统计学家之一约翰·图基 (John Tukey) 共事，从事谱分析研究——即将信号分解为各组成频率。这与其说是经济学家的工具，不如说是工程师的工具包，将其引入经济学是格兰杰惯常做法的一个早期好例子：从数学水平更高的领域汲取技术，并将其指向经济数据。

他回到诺丁汉，在那里担任了二十多年的应用统计学和计量经济学教授，之后转至加州大学圣迭戈分校，在那里他工作了三十年并与罗伯特·恩格尔 (Robert Engle) 进行了合作。

格兰杰因果关系

他1969年在《计量经济学》(Econometrica) 杂志上发表的论文为该领域提供了至今仍冠以他名字的理念。它所探讨的问题既古老又难以捉摸：说一个经济变量驱动另一个变量意味着什么？格兰杰的回答是操作性的而非哲学性的。如果了解序列X的过去能比仅仅依靠序列Y自身的过去更好地预测序列Y，那么就称X对Y存在格兰杰因果关系。这是一个完全建立在预测内容之上的定义，其优点在于它实际上是可以针对数据进行检验的，而不是仅停留于争论。

伪回归问题

1974年与保罗·纽博尔德合著的论文是一次彻底的拆解。经济序列——价格、产出、货币供应——通常具有趋势。它们是非平稳的：它们的统计特性随时间变化。如果将两个这样的序列输入到传统回归中，模型往往会宣布存在强相关性，而实际上并不存在，因为两者都在漂移，且测试本身并未被设计用来区分漂移与相关性。正如讣告所言，格兰杰“揭示了伪回归现象”，并以此对大量现有的经验研究成果提出了质疑。

许多职业生涯都是建立在那类破坏性成果之上的。格兰杰的过人之处在于他并没有就此止步。

协整

建设性的回答于1987年出现在他与罗伯特·恩格尔合著的《计量经济学》论文中。其深刻洞见在于，两个非平稳序列尽管各自游走且从不靠得很近，但可能彼此相连——它们共享一个共同趋势，从而使得它们的某种组合是稳定的。格兰杰将此类序列称为协整，该论文提供了检验这种条件并在条件成立时正确建模关系的工具。

这解决了1974年论文所带来的问题。在过去，人们只能在一种会撒谎的方法和根本没有方法之间做选择，而现在经济学家可以区分真正的长期关系与趋势巧合。事实证明，它的应用范围远超金融领域：格兰杰证明了它与商品价格、利率、电力需求、森林砍伐、河流洪水和太阳黑子相关。

2003年，他和恩格尔分享了瑞典国家银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖，以表彰他们对时间序列数据分析的贡献；他那一半奖项特别授予了“用于分析具有共同趋势的时间序列数据的方法（协整）”。他于2005年被封为爵士。诺丁汉大学于2006年成立了格兰杰时间序列计量经济学中心。他于2009年5月27日在圣迭戈去世，享年74岁，妻子帕特里夏 (Patricia) 和两个孩子健在。

为什么克莱夫被称为天才

这里的特殊天赋很容易陈述却很难得：格兰杰注意到一个被普遍信任的程序失效了，然后构建了修复它的东西。仅凭这两者中的任何一半都足以成就辉煌的职业生涯。识别伪回归需要数学家对其他人认为理所当然的结果保持怀疑——即愿意去质问一个不断返回显著结果的测试是在检测真相还是在制造真相。建立协整则需要相反的气质：在十三年后，针对他自己批评所揭示的具体问题，进行耐心的建设性工作。很少有打破一个领域的人会留下来进行修复。

此外还有他选择研究课题的问题。在二十三岁时，他选择了时间序列分析，因为他认为该领域发展不足，并花了五十年时间将工具从装备更好的学科——包括图基的谱方法——引入到一个数据混乱、数学基础薄弱的领域。这是一种关于努力投入何处最有价值的战略智慧，这与纯粹的天才不同，而且可以说更为稀缺。

反面证据是真实的，而且大部分是由格兰杰本人提供的。在他的诺贝尔奖回忆录中，他称自己“天生幸运”，具有发现有用信息的天赋——这并不是一个认为自己是天才的人的自画像。这个词并没有出现在获奖致辞中；以他名字命名的中心主任用的是“巨大的天赋”和“慷慨的精神”，这是一种不同种类的赞美。他每一个标志性的成果都是共享的：与纽博尔德合作伪回归，与恩格尔合作协整，甚至诺贝尔奖本身也是平分的。他的贡献是方法论上的。格兰杰没有提出关于经济如何运作的理论；他制造了用于发现的工具，这意味着他的影响力巨大，但完全是通过那些用好或用坏这些工具的人来中介的。

遗产

格兰杰的工具现在已经深植于经验经济学中，以至于使用它们变得不足为奇，这是方法论者所能获得的最高形式的影响力。协整和误差修正模型是任何研究利率、汇率或消费的人的标准设备；格兰杰因果检验出现在远非经济学的领域，包括神经科学和气候科学。他还给这一学科留下了一堂关于智力卫生的持久课：一个返回自信答案的统计程序并不一定意味着返回的是正确答案，而研究者有责任去辨别其中的区别。诺丁汉的格兰杰中心承载着一个曾经被老师判定为没什么大出息的人的名字。