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沈艳（北京大学国家发展研究院教授、经济学家）
历史学家托尼·朱特（Tony Judt）曾提出知识分子应该揭示“小真相（Small Truths）”（被隐藏的社会现象等可以被发现的事实），而不是“大真相”（似乎需要付出牺牲的、有关宏大事业的信念）。“问题的关键就是道明实情，而非找出何为更高的真理。”他说。
对北京大学国家发展研究院教授、经济学家沈艳来说，这种“小真相”至关重要。她受过严格的计量经济学训练，目标清晰，不时在时政领域就自己关注的公共议题“泼一盆冷水”，这些观点看似“不合时宜”，但事后回头看却颇具前瞻性。
近期，全社会热切关注区块链时，她写文章说要“明确准入门槛”，避免重蹈网贷行业覆辙；2018年年中，P2P人人喊打，市场悲观情绪弥漫，似乎严冬将至，但她说这是市场正常出清所需，引入新的监管框架，会让符合资质要求的平台健康发展；2018年后半年，网贷行业“转危回暖”声音频传，她说“要为各类风险做充分准备”；声称“人人有课题，个个有研究”的北京某知名小学的学生研究报告在朋友圈刷屏，她却像那个大声说出皇帝“什么衣服也没有穿呀”的小孩一样，指出其中的弄虚作假，她说“不能忍”，要“静待花开，谨防研究大跃进”；人人都在讲大数据，似乎大数据可以解决一切问题，她冷静地写文章解释大数据分析离不开小数据的呼应和专业判断……
“中国可以研究的问题太多了”
时针回拨二十年，沈艳可能压根不会想到自己日后会回到北大，成为一名经济学家。沈艳出生时，父亲是一名怀揣作家梦的农具厂木模工，因“文革”未能上大学，但他没有一刻因此停止读书学习。几经周折，她父亲自学考上了中国人民大学新闻系。1987年，父亲即将从人大毕业，还在读初中的沈艳趁暑假跟着父亲来北京游玩。未名湖的湖光塔影收入眼底之际，她立志要成为这个园子里的人。几年后她如愿被国际经济系录取，开始了与北大的不解之缘。
四年的大学学习为沈艳日后的深造打下了坚实基础，但真正让她走上经济学研究之路要等到毕业后去南加州大学攻读博士的经历。这期间，她学到日后研究复杂经济现象所需要的计量经济学的方法和看待问题的批判性思维。回顾这段岁月，她说对自己影响最大的是朱家祥教授和萧政教授。现任北京大学汇丰商学院副院长的朱家祥当时在南加州大学任教，是沈艳的计量经济学启蒙老师。“他的课，出神入化，计量在他口里，就是十分有趣的一门学问”，沈艳在一篇文章中这样介绍。萧政教授是国际著名计量经济学家，曾任国际权威经济学期刊Journal of Econometrics主编。读书期间，一次沈艳去请教萧老师一个问题，萧老师让她去看某本书某篇文章的某一页，沈艳半信半疑，但按图索骥，竟然真的找到了。她问萧老师为什么可以这么精确地记住页码，萧老师淡淡地说当年自己读书时，遇到好文章是要抄写一遍的，所以记住了。另有一次，沈艳找萧老师讨论论文，“他不同意我的观点，然后我就越说越急，他慢慢地说，‘你讲的有道理，我会听’。”
2003年从南加州大学取得经济学博士学位后，沈艳选择回国加入当时的北京大学中国经济研究中心（CCER，2008年改名为国家发展研究院）。她说，骨子里觉得自己属于中国，而CCER的老师有一种中国知识分子的家国情怀，有一种责任感和使命感，希望为这个国家带来改变，回北大朗润园就像回家。在这里，她深刻理解了什么是“和而不同”，教授们学术争论时面红耳赤甚至拍桌子，但讨论问题时又都非常认真、互相尊重。
沈艳加入CCER之时，正值中国的市场化改革进入“深水区”，这场巨大的经济变革和社会变革让中国成为经济研究的沃土。从健康养老到精准扶贫，从收入不平等到中小企业融资难，沈艳都饶有兴致地参与进来，“计量作为一个方法，可以参与很多领域的研究，而中国可以研究的问题太多了，我就忍不住参与了好多”。这些研究领域看似庞杂，但仔细梳理不难发现，沈艳始终关注的是使用微观计量方法来帮助自己理解中国经济现象，她的目的地只有一个：真相。
“金融是要负责任的”
沈艳当前关注的研究领域是“数字技术（在微观、宏观、中观角度）如何影响人们的生活”。比如数字技术如何影响人们创业，特别是女性创业，以及数字技术如何影响消费结构等。数字技术也带来一系列问题，比如数字鸿沟，进而产生新的不平等，这也是沈艳关心的问题。比如，英国有学者做了一项非常有意思的研究，发现随着互联网的可得性增加，人们更不愿意投票，进而影响了其所在地区的福利。
担任北京大学数字金融研究中心副主任的沈艳更多的研究还是着眼数字时代的金融。“网上的理财产品到底能不能买？”一天沈艳妈妈打电话问自己的经济学家女儿。“我就想，这个都影响到我妈妈了，我一定要冲进来看看到底是怎么回事。”从这里开始，她发表了一系列文章，科普知识，建言献策。“大家都在说它好的时候，需要泼泼冷水；而大家都说它坏的时候，或许该找找其中对于未来有益处的经验与教训。”
说到普惠金融的前景，沈艳认为，由于中小企业贷款贵贷款难的问题没有解决，个人理财等金融服务需求也没有解决，所以有需求。而随着金融科技的发展和教育水平的提升，供给端也有了。为中小企业以及个人提供好的金融服务的大趋势没有变，所有发展普惠金融的力量是持续存在的。
然而，“通往地狱的道路是由善良的愿望铺就的”，普惠金融的出发点是好的，通过互联网平台，让更多中小微企业获得急需的融资贷款。只是“需要在监管和创新找到一个平衡点”。我国的金融基础设施比较薄弱，在一个相对宽松的监管环境中，一下冲进来一大批网贷平台，鱼龙混杂，导致整个市场乱象丛生。未来，随着征信、科技监管等不断完善，漏洞逐渐补齐，“普惠金融的未来还是阳光明媚的，只是不一定是P2P的形式”，沈艳这样认为。
在她看来，金融一定可以更加美好，“但要做到‘负责任’三个字”。首先投资人要有足够的关于金融风险的教育，要搞清楚高收益产品背后的底层资产到底是什么。“可以通过商学院教育做到这一点”。金融业中有一个“投资者适当性原则”，如果一家金融机构把高风险的金融产品卖给风险承受力比较低的客户，就是不负责的行为，就要承担后果。其次，借款人也需要通过教育，具备一些基础的金融知识。因为一些P2P产品看起来借款利率很低，但实际上通过计算砍头息等费用，可能是一个年化利率非常高的产品。
此外，监管也要负起责任。金融科技的发展对监管提出了新的挑战。很多政策的试点是在某一个具体的地区去做，但金融的试点是要试新的业务模式，这个业务模式可行不可行，必须让它运转起来才能知道。沈艳认为，可以采用“监管沙盒”模式，让一个新业务模式的金融企业在“监管沙盒”中运行起来，找学界等第三方机构评估其可行度，如果可以，再推广到市场中去。这样用较小的成本去做金融创新，既可以让新业态长出来，但又不会带来太大的社会动荡成本，从而走出“一放就乱，一抓就死”怪圈。
沈艳强调，“金融是要负责任的”。金融机构成立需要满足三个要求：“牌”“财”“才”。“牌”就是持牌，实行准入制;“财”就是资本金投入，需要认缴资本金，“金融不是谁都能玩的，没钱就不该玩金融，金融行业一定要有资金支撑，因为有风险”;“才”指的是人才，金融机构需要有真正懂得金融知识的专业人才。
“Do you believe in it?”
谈到在数字时代如何利用大数据研究金融问题，沈艳认为首先要弄明白做研究的目的是让金融服务实体经济，而不是让金融自己空转。“如果金融空转，短期赚钱快，但长期肯定会有问题的。”其次要观察社会现象，明确要解决的具体问题是什么，形成一个故事链条，再用数据去验证。
具体方法上，“不但要尊重金融规律，还要尊重统计学规律”。在数据被誉为“新时代的石油”的当下，人们往往误以为有了大数据分析，就有了总体，不再需要抽样了。同时，很多研究者认为只用关心相关，不用关心因果。
沈艳认为，大数据并不能回答所有的问题，单独依靠大数据做的分析质量往往可疑。可靠的大数据分析，离不开对小数据的使用，需要利用一些比较可靠的小数据（比如通过问卷调查得到的数据等）作为“锚点”，与大数据信息相互对照后再判断。
另外，大数据分析还要“人机结合”，而不能仅仅依靠算法。专家的经验、人们的直觉等都应在分析中有一席之地。沈艳在《民意难测：为何希拉里赢了民调输了选举》《大数据分析五步法：以新经济指数为例》等一系列文章中都表达了上述观点。
沈艳也将这些理念用到工作中，她和她的团队成员搜集文本大数据，使用自然语言处理、深度学习等方法度量文本信息，发布了北京大学数字普惠金融指数、北京大学互联网金融情绪指数、中国投资者情绪指数等系列指数报告。她认为这些情绪指数“可能已经成为关于中国未来发展的新型舆情指标”。
沈艳的另外一个头衔是教育部北京大学人力资本与国家政策研究中心常务副主任。作为教师，她和学生推心置腹，曾获得北京大学优秀班主任的称号。她不仅仅看重学生的课堂学习，内心里，她希望自己的学生多积攒一些兴趣点，在自己喜欢的事情上多花时间，“让自己活得像一个年轻人”。如果一路被推着往前走，可能在社会的眼里是非常优秀的，但到了某一个节点就会找不到意义。
在教育问题上，她发声大胆。2017年，一篇题为《当小学生遇见苏轼》的10万+文章刷屏朋友圈，这是北京某著名小学一个班级利用国庆假期完成的苏轼研究报告。虽然网民对“别人家的小学生”赞不绝口，但沈艳看完这些“小课题”后，“忧虑超过了欣喜”，奋笔写了一篇文章批评这些研究拔苗助长。时隔三年，说起这件事她还很气愤，在她看来，这是弄虚作假，荼毒科学精神。“孩子可以参与研究，但要做孩子力所能及的事情。”“把成年人那套乱七八糟的东西灌输给孩子，让孩子对科学研究失去敬畏，”沈艳说，“不能忍，不能忍”。
离开南加州大学17年后，沈艳至今对一次经历记忆犹新。一次她把自己的一篇论文拿给一个非常受人尊敬的学者看，对方看后盯着沈艳的眼睛问了一句：“Do you believe in it（你自己真的相信吗）？”这件事情让沈艳此后写东西都先自问这句话。沈艳认为，追求真相是她心目中学者的使命，“要尽可能地逼近真相，就像计量经济学关注估计量的一致性那样追求无限逼近真理，同时要知道自己会犯错，知道自己永远不能掌握真相”。
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发表于 2020-2-10 11:24:32
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