过去数周，经济评论——以及相当大一部分的政治争论——都消耗在了我的哈佛同事（以及好友）卡门•莱因哈特(Carmen Reinhart)和肯尼思•罗戈夫(Kenneth Rogoff)的一项研究引发的论战上。这篇文章发表于2010年，人们对此文的普遍解读是，一旦一国政府债务与国内生产总值(GDP)之比超过90%，该国经济增长很可能陷入停滞。
但马萨诸塞大学(University of Massachusetts)的学者们证明（上述两位学者也承认了），由于代码错误，这两位教授在得出结果时，不小心漏掉了某些相关数据。人们还质疑，他们如何分配数据权重，以及使用了哪些数据。
很多人坚称，这场争论削弱了世界各地的紧缩派关于应该尽快削减赤字的主张。有些人甚至指责，是莱因哈特与罗戈夫教授导致数百万人失业。这些人坚称，两位教授为紧缩政策提供了关键的知识弹药。其他人认为，即便在复查之后，数据依然支持这样的观点，即削减赤字和债务负担对于多数工业化国家都很重要。但还有人表示，争论引出了这样的问题：对经济政策问题展开统计研究是否有用？
这些争论应如何解决？首先，这件事应该改变我们开展经济学与统计学研究的方法。罗戈夫与莱因哈特教授一直被视为谨慎诚实之人，事实的确如此。任何了解经济学研究或金融市场的人士都明白，两位教授所犯的这种数据错误十分常见，令人苦恼。
摩根大通(JPMorgan)对其去年在“伦敦鲸”(London Whale)交易中遭受的60亿美元损失发起的内部调查中也发现类似于莱因哈特与罗戈夫教授这样的失误。由于一个模型中的简单错误，该行严重低估了自身所承担的风险。未来，作者、学术期刊以及评论员在广泛传播重大研究结果之前，必须投入更多精力进行重复演示。
从更一般的意义上来说，任何重要政策结论都不应仅仅建立在一项单一的统计结果之上。政策决断应该以通过不同方法展开多项研究积累起来的证据为基础。
即便如此，对于“模型”得出的结论，在没有从直觉上理解其背后推动因素的情况下，也不应轻易接受。学者希望他们的发现能影响政策争论，这是正确的，也是可以理解的。但他们也有义务阻止——偶尔也可以反驳——那些过度简化并夸大他们的研究的人士。
其次，政策争论的所有参与者应该适度地质疑回溯性统计分析。人们从1945-2005年的60年间得出经验，认为“美国总体房价一直在上升”，结果导致出现数万亿美元的损失，数百万人失业。这可不是数据问题或者分析错误，而是一种数据规律性——一直正确，直到出现问题。
从过去经验推断未来前景总是充满问题，需要谨小慎微地处理。回头来看，仅凭大约30个国家的数据就认为可以估计出债务的危险阈值，这样的观点是荒谬的。
即便存在这样的临界点，为什么不论国家有没有本国货币，不论金融体系、文化、开放程度以及经济增长经验是否相同，结果都一样？有句老话说，相关性并不能构成因果关系。任何把高债务与低增长联系在一起的倾向都可能反映以下这一点：低增长可能导致债务迅速积累。
再次，尽管莱因哈特与罗戈夫的研究（即使是在近期重新演算之前）不能支持美英知名右翼人物关于削减赤字紧迫性的主张，左翼人士拿右翼人士的尴尬取乐也是不合宜的。
把紧缩政策归咎于莱因哈特与罗戈夫是很荒唐的。推行紧缩措施的政治领导人首先做出了自己的政策选择，然后才去四处寻找学术支撑。尽管可能不存在债务危险阈值，尽管英国和美国的经验都表明，利率接近零的疲软经济体采取财政紧缩，对经济增长不利，但是，如果认为可以或者应该放任债务积聚，那将是大错特错。
除了最乐观的预测，一般认为，几乎所有工业化国家都有必要采取进一步措施，确保经济复苏后债务处于可持续水平。
现在并不是采取紧缩的好时机，但如果我们忘记，通过债务融资实现的支出并不能替代其他减支措施或者增税，那就很危险了。它只是延缓了那些痛苦举措的影响。
本文作者是美国哈佛大学(Harvard University)查尔斯•W•艾略特大学教授(Charles W. Eliot university professor)，曾任美国财政部长。
