利害关系： 这本广受赞誉的金融危机史著作， 《This Time is Different》的作者遭遇了学术界前所未有的猛烈反弹，起因是一组经济学家指出，他们在分析公共债务与经济增长之间的关系时存在重要缺陷（包括基本的编码错误）。他们尤其驳斥了一种如今颇为流行的观点，即存在一个债务门槛（占GDP的90%），超过该门槛后经济增长会以非线性方式下降。该 数据集 （Stata格式）也使一位计量经济学家对因果关系由债务指向GDP这一观点提出了严重质疑。虽然迄今为止，这场争议主要围绕这项关于债务与GDP增长的研究展开，但类似的数据问题也已在《 This Time is Different》一书中被发现。
90%门槛、紧缩叙事与Twitter上的强烈反弹
Paul Krugman 撰文称， 紧缩经济学的理论大厦在很大程度上依托于两篇学术论文 ，这两篇论文如今均已被推翻。其中一篇是Alesina/Ardagna的研究（参见我们此前的评论 这里），内容关于扩张性财政紧缩。另一篇影响极为深远的论文是 Reinhart/Rogoff ，探讨债务对增长的负面影响。很快，人人都“知道”，当债务超过GDP的90%时就会发生可怕的后果。
Mike Konczal 撰文称， 从一开始就有人抱怨RR没有公开其结果所依据的数据 （例如 Dean Baker）。Konczal得知，有数人试图复现这些结果，却处处碰壁，根本无法做到。在尝试复现RR结果失败之后， Thomas Herndon, Michael Ash, Robert Pollin （HAP）联系了RR，对方愿意分享其数据电子表格。这使Herndon等人得以了解RR的数据是如何构建的。
Peter Coy （HT Tim Duy）指出， 推特圈炸开了锅 ，议论纷纷，都在谈论这篇新研究论文。该论文声称发现了一篇具有里程碑意义的学术论文中的漏洞，而那篇论文曾被用来为极端紧缩措施辩护。午后不久，作者们便向记者发送了一封简短回复，为自己的研究辩护。
“Growth in a time of debt”中的数据问题
Mike Konczal 撰文称， HAP 发现三个主要问题尤为突出。 第一，RR有选择地剔除了高债务与平均增长的年份。第二，他们采用了一种有争议的方法对各国进行加权。第三，似乎还存在一个编码错误，导致高债务与平均增长的国家被排除在外。这三个问题都使其结果产生偏差；若不存在这些偏差，便得不到其备受争议的结论：债务占GDP比率超过90%的国家增长率较低。
Ritwik Priya 撰文称， 去除不对称权重、纳入所有时段，才是这场争论的真正核心所在。Excel错误仅将结果从-0.1变为0.1（参见 Ritchie King 中关于那份如今臭名昭著的Excel电子表格的图片以及正确使用Excel的一些技巧！），而这一调整使结果进一步从0.1%变为2.2%。2%对3%缺乏“低于0%对3%”那种令人瞠目的冲击力，而且实际上甚至不具有 统计显著性。
HAP 指出，RR采用了 一种非标准的加权方法，用以衡量其公共债务/GDP类别内的平均实际GDP增长率。将每个国家-年份归入四个公共债务/GDP组别之一后，RR计算每个国家在该组别内的平均实际GDP增长率，即该国在该类别中出现的所有年份的单一平均值。随后，各组内的国家平均值按国家等权重求平均，从而计算出每个公共债务/GDP组别的平均实际GDP增长率。问题在于，按国家等权重加权，使得只持续一年的情形与高于90%公共债务/GDP区间内近二十年的情形具有同等权重。
Reinhart and Rogoff 认为， 其加权程序并非不寻常。例如，我们不希望过度加权希腊，其在1946至2009年样本中有19年债务超过90%。战后发达经济体的经验很快就会简化为希腊和日本的经验。在许多其他情形下，人们同样不希望过度加权那些可能有其自身特殊性的少数国家，我们的方法也曾被沿用于这些情形中。
Josh Barro 撰文称，因为RR用于计算高债务条件下平均GDP增长的数据集中仅有七个国家，且由于他们对各国平均增长率采用等权重，新西兰的数据出错超过10个百分点，这是一件大事，使其平均增长估计值下调了1.5个百分点。 Ritwik Priya 撰文称，诚然，任何数据分析都必须对加权做出这些选择。但正因如此，数据分析至少应当提供脚注或解释性说明，详细阐述这些选择，并简要说明为何选择它们而非其他方案。
Reinhart and Rogoff 撰文称， 对选择性遗漏的指控，是他们最为强烈反对的一项 。所谓“空白”，是因为在撰写本文时，我们的公共债务数据集仍存在空白；此前从未有人能够构建这样的数据集，而我们如今已大幅补全了这些空白。
“Growth in a time of debt”中的概念性问题
Coppola 撰文称，Rortybomb博客给RR致命一击。计量经济学分析由 Arindrajit Dube完成，其结果表明，即便数据良好，经济分析依然存在缺陷，结论站不住脚。高公共债务无法可靠地被证明会导致低增长。但低增长则可以较为可靠地被证明会导致高公共债务。 Ritwik Priya 撰文称，值得指出的是，RR得出90%这一数值的主要原因在于其区间宽度为30%，即他们将数据划分为0–30%、30–60%等区间。这纯粹是建模选择所造成的假象，而实际的临界点（若确实存在）可能是80%、110%或93.7%。
Arindrajit Dube 指出，增长与债务占GDP比率之间存在明显的负相关关系，但正如HAP所指出的，该关系的强度 实际上在 低 债务占GDP比率时要强得多。这让我们担心因果机制。毕竟，尽管在 高 比率下由于临界点效应可能预期存在非线性，但在 低 比率处更强的负相关关系很难用临界点动态来解释。
Arindrajit Dube 撰文称，虽然从此类图表中很难确定因果关系，但我们可以利用变化的时间模式获得一些启示。这里有一个简单的问题： 较高的债务占GDP比率更能预测未来的增长率，还是过去的增长率？ 正如下图所示，当期债务占GDP比率处于30或以上时——这一区间正是人们可能预期发现临界点动态的范围——它对未来GDP增长的预测能力相当差。但它在预测过去增长方面表现出色。这种模式是反向因果关系的典型迹象。
用于复现 Arindrajit Dube的分析所用的do文件位于 此处。
《This Time is Different》中的数据问题
一些作者，例如 Cardiff Garcia and Joseph Cotterill、Adam Posen、Ryan Avent（在Twitter上）认为，对该发现的批评应与对其早前著作《This Time is Different》的评价区分开来，该书对金融危机研究仍是极具价值的贡献。 Paul Krugman 撰文称，该书采用了稳健的实证策略：它只关注极端事件，然后描述这些事件前后发生的情况。由于冲击的严重程度，可以合理推断危机前后发生的事情实际上与危机相关，因此回避了因果关系问题。
但也有数位作者指出，《This Time if Different》所用数据集的构建中同样存在草率的迹象。
Andrew Jalil 基于他对当时围绕RR所识别的每一次银行恐慌事件的新闻报道的阅读，揭示了《This Time is Different》中银行恐慌序列的重大不一致之处。Jalil指出，该书实际上提供了两个有时相互矛盾的银行危机序列版本（表A.3.1和表A.4.1）。例如，其中一个版本将1861年12月和1864年4月认定为银行危机，而另一版本则并未包含。[1864年4月不应被归类为银行恐慌，因为当时发生的只是股票市场的一次严重扰动，与银行的状况无关，并未演变为银行恐慌]。RR序列还恰好将某些外国危机归类为国内危机。例如，1825年发生在英国的银行恐慌被错误地归类为影响了美国的事件。
David Lopez-Salido and Edward Nelson 撰文称， RR对战后美国金融危机的论述在多个方面同样值得质疑。他们认为20世纪70年代美国并无金融危机，尽管70年代中期出现了银行压力，使银行股本资本比率跌至战后最低水平。RR并未将1982年和1983年视为金融危机之年，尽管这两年由于发展中国家（LDC）的债务状况，美国商业银行承受着压力。而且，R&R将储贷危机称为1984年的S&L危机，尽管事实上1984年的储贷机构（S&L）倒闭数量低于1981至1989年间的任何其他年份。
本文最初发表于 Bruegel.org
作者：Jérémie Cohen-Setton是加州大学伯克利分校经济学博士候选人，同时也是高盛全球经济研究部门的暑期实习生（summer associate）。
图片：欧元硬币摄于布拉格 REUTERS/Bernadett Szabo
