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國際貨幣基金組織與肺癆

Posted on Jul 25, 2008 by Chung-hong Chan

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今期的 PLoS Medicine ((這本 Journal 爬升得非常快,才 2004 年出版,已經晉升至近乎 Big 5 的地位。原因是他的所有文章都是公開的,甚至是用 Creative Commons 授權。此 Journal 的經費來源,是用所謂叫做 Author pay model ,是文章作者給錢刊登,而不是靠訂戶、廣告商。)) 發表了一篇 ((Stuckler D et al. International Monetary Fund Programs and Tuberculosis Outcomes in Post-Communist Countries. PLoS Med 2008;5:e143)) 幾乎肯定會被統計學界或分析方法學者( Analytic Methodologist )公開恥笑的文章。
這研究發現,國際貨幣基金組織對前蘇聯加盟共和國及前華沙公約國的援助對肺癆發生率/盛行率及死亡率之關係。這個由劍橋大學進行的研究發現,一國家受國際貨幣基金組織援助愈久,肺癆死亡率愈高。
國際貨幣基金組織之所以惡名昭彰,因為他們推崇已經被主流經濟學界沖了落屎坑的凱恩斯主義,凱恩斯自己亦是國際貨幣基金組織的發起人。當成員國有經濟困難,國際貨幣基金組織會提供借貸,但亦要接受國際貨幣基金組織的經濟調控。調控方法亦以凱恩斯主義為主體,例如將貨幣大幅眨值、加稅等等。這些政策絕對刺激到支持自由市場的人士。而實質上,受國際貨幣基金組織援助的國家,經濟變得更差的,比有好轉的為多。亦因此,國際貨幣基金組織常被批判。可是外間永遠忽略了,國際貨幣基金組織界入的國家,本身經濟已經差到無人有。國際貨幣基金組織時常被受援助國家的政客當作國家經濟差的代罪羔羊。現時接受援助的,都是非市場經濟國家。有人認為國際貨幣基金組織令落後國家的民生變差,甚至減低醫療開支去搏取借貸。而日後要還債,亦可能更進一步減少醫療開支。
研究到了紐時(The New York Times )之手,標題成了 Rise in TB Is Linked to Loans From I.M.F. PLoS Medicine 終於獲得他們想要的,就是 Publicity 。 ((之於科學界,這是 Bad Publicity 。)) 紐時訪問了國際貨幣基金組織主席梅利,他指有關研究是假科學( Phoney Science )。
對,這的確是假科學。
那個研究簡直是為 cum hoc ergo propter hoc ( Correlation does not imply causation )提供了最佳的註腳。該研究的確發現,這批國家「接受國際貨幣基金組織援助年期愈長,肺癆死亡率愈高」。從統計結果,我也認同有關分析結果。但此結果卻不能反映肺癆與國際貨幣基金組織援有關。 ((注意:自由市場/新古典主義者/新自由主義別將我的說話曲解為我在為凱恩斯主義組織國際貨幣基金組叫屈。我只是批評這個研究。)) 例如我發現,參與黑社會的青春期小朋友的高度,與小朋友參與黑社會年資有關。是否代表小朋友的高度受到黑社會影響?又或者,美國實行食物標籤法多年,肥胖「人數」不跌反升,是否代表食物標籤法無效? ((I can see a pattern here. 這些假科學原來是 Campaign Media 常用的技量。當一本科學期刊也搞這些東西,實在叫人失望。))
雖然那研究試圖用回歸分析控制其他政經因素對肺癆疫情的影響,仍發現肺癆疫情與國際貨幣基金組織援助年期有關。他們甚至找沒有受國際貨幣基金組織援助的國家的肺癆疫情作對照組( Control Group )。例如克羅地亞、波蘭、捷克、愛沙尼亞。但這些國家為甚麼不用受國際貨幣基金組織援助?因為本身有錢,沒有經濟危機。而受國際貨幣基金組織援助代表該國有經濟危機。問題是,有否接受國際貨幣基金組織援助國家,不像隨機控制研究( Randomized controlled trial )般,是隨機分配,而係受本身經濟因素影響。我知道這一類觀察研究( Observational study ),是沒有可能隨機分配。但是否需要找另一些有經濟困難,但沒有受國際貨幣基金組織援助的國家作為對照組?
從這研究我只見到國家窮困會令肺癆疫情變得更嚴重。這個幾乎是國制公認。但是我認為研究的結論實在難以證明肺癆疫情與國際貨幣基金組織援助有關。奇就奇在,此篇文可以經過了同行評審,再刊登在 PLoS Medicine 這本 Impact Factor 高達 13.8 的期刊。 ((市面上流行的 Blog 文模式是從吸煙者口中脫兩隻核突的煙屎牙來展示恥笑,但沒有 Moral of the story ,例如吸煙的問題以及如何解決。我故意將這段寫在 footnote 而不是內文就是貫徹這個港式犬儒傳統。正如休莫所說,我們其實永遠從數據只能找到 Correlation ,而不能找到 Causality 。科學實驗只能退走假的 Causality 。要真正找到 Causality ,要進行絕對複製的對照實驗,包括時空的複製,製造一個 Counterfactual State 。以這個國際貨幣基金組織與肺癆的研究來解釋,我們要用時光機回歸到華沙及蘇聯崩潰之時,再禁止國際貨幣基金組織對前共產國家的援助,再看看肺癆疫情有否轉好,才能證明國際貨幣基金組織的援助加深前共產國家的肺癆疫情。但實在是我們不能複製時光。我們只能從有限的觀察及 理解去作 Causal Inference 。實驗和統計分析只能進行推演,我們用數據推演母數。從 AB 兩事相關推演出 A 引致 B ,只能在 A 和 B 在理解上的因果關係極為明顯。例如人進行截肢手術(A)手腳的總數會減少(B)。只要 A 和 B 的所謂因果關係之間有任何的理據進行反駁,「 A 引致 B 」的關係已經不成立。人本身有弱點,就是我們太喜歡為事找解釋, B 事件的出現,我們會去找 A 作為解釋。而事實上,除非極少數的情況,我們沒有太大可能找到 A 解釋 B 的證據。於是乎我們見到 A 和 B 相關就跳到 A 解釋 B 的結論。當 B 愈大獲時,這種 Jump to conclusion 更明顯,可參考自閉症及防疫針的討論。歷史上最出名的 A 和 B 相關後來發現 A 引致 B 的事件,是吸煙引致癌症。當吸煙和癌症發現相關時,傳媒亦說成是吸煙引致癌症。煙民加統計大師費雪當時曾公開指責,理據和我上面所列類似。但經過數十年的反覆不同研究,吸煙引致癌症的結論已經相當明顯,因為後來進行的世代研究都發現相關結論。最重要的是,在實驗室以動物進行的基本研究找出吸煙引致癌症的機理( Mechanism )。由此可見,要證明 A 引致 B ,絕不容易,亦難以從單一研究找出來。))


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