文/李鵬展

科學研究的可信度是建立在新數據的“可復制性”證據之上，“復制”(Replication)的直觀概念是重復一項研究的過程，并觀察先前的發現是否重新出現。“復制”的任何結果都可以被視為有關先前研究主張的診斷證據。

“復制”可以通過用新的證據來深化理論研究，當人們對一個理論理解最薄弱時，“復制”的價值是最強的。成功的“復制”將提供與最初研究不同條件下的具有普遍性的證據；不成功的“復制”也可以發現最初研究存在的缺陷。

由此可見，“復制”對于科學研究嘗試都是必不可少的，但“復制”在金融經濟學領域卻是相對落后。所有的經濟學頂刊都有支持數據和代碼共享的政策，但金融學頂刊卻并非如此，以三大金融學頂刊為例，JF僅有支持代碼共享的政策，JFE要求作者在受到質疑時共享代碼，而RFS沒有相關政策。

來自杜克大學Campbell R. Harvey 教授分析了關于數據和代碼共享政策失敗原因以及對該政策實施的一些看法。本文整理自2019年8月發表于《Critical Finance Review》的論文“Replication in Financial Economics”。

Campbell R. Harvey 是《Journal of Finance》2006年-2012年的主編，曾與JFE、RFS的主編合作提出一項政策：

• 發布非專有數據；
• 發布代碼；
• 作者無須回答有關數據或者代碼的問題；
• 如果作者在其他項目中使用這些數據，可以獨立擁有這些數據一段時間。

雖然該政策在當時推出失敗了，但作者認為認真審視該政策是有必要的。于是在這里分享給大家。

一、為什么數據和代碼共享政策會失敗？

1. 來自作者的阻力

最大的阻力是給作者增加成本。如果作者共享數據和代碼，那么類似“代碼中有錯誤”的質疑是不可避免的。如果出現錯誤，將會對作者產生巨大的影響，會接收到更多人的質疑，這將會不利于創新。

2. 學科差異性

經濟學研究大部分使用的是免費的宏觀經濟數據，而金融學很大程度上依賴于專有數據。當實施一個強有力的數據共享政策時，可能會改變研究的方向。即使一個有趣的但原先高度專有的數據庫不適合用于“復制”，但學者依舊可以從中學習到一些東西。

對于物理和生物科學領域來說，拒絕提供原始數據和代碼可能會使其論文被撤回，大量的撤回是一種學術不端的行為，被撤回的論文也很少被引用。

值得說明的是，在作者發文前，金融學頂刊沒有撤稿記錄。然而，在2021年7月，《Journal of Finance》罕見地撤回了一篇2020年刊發的論文，主要原因是該研究的核心實證結果無法復制，研究結果可靠性不足。

3. 吸引優秀論文

2010年，除了QJE之外，所有的頂級經濟學期刊都有數據和代碼共享政策。金融學頂刊的競爭對手不僅是其他金融學頂刊，還有經濟學頂刊。對數據和代碼共享的更自由的觀點可能會使經濟學頂刊上的優秀論文轉移到金融學頂刊上。因此金融學頂刊對數據和代碼保守的態度，也有可能是其的競爭優勢。

二、實現數據和代碼共享的三個原因

“許多人認為我們的研究是沒有問題的，那么為什么要對完美的研究進行昂貴的無用的重復研究呢？”

第一，支持數據和代碼共享可以增加學術不端行為的成本。發表論文的壓力是巨大的，因此期刊更喜歡發表有“積極”結果的論文（支持被檢驗的假設）。但有了共享的數據和代碼，其它學者可以輕松地檢查結果的準確性和穩健性，從而增加了學術不端行為的成本。

第二，數據和代碼共享可以減少新程序的錯誤。例如一個學者獨立編寫了一個計算機程序，在一篇發表的論文中擴展了分析，對于研究人員用已發表的論文來校準基本情況是很有用的，這會減少了在新程序中出錯的機會。

第三，機械性工作的問題。一些機械性工作（例如，形成因素組合）需要投入大量的時間和精力，但為什么學者必須獨立地重復同樣的過程？這樣做是在浪費學者的時間和精力，而這些時間和精力可以用于更具創新性的項目。例如計算機科學領域正在轉向一個更加協作的模式。如果一個學者試圖解決計算機科學中的一個問題，他們的第一站是Github，那里很可能有人會共享解決這個問題或類似問題的代碼，這會使得研究更加有效。

三、總結

首先我們明確實施這一政策的成本：

• 第一，作者必須付出額外的工作來準備數據和代碼的發布。
• 第二，不可避免的回答問題會涉及到額外的工作。
• 第三，額外的工作不成比例地強加給該行業中最有效率的成員——這可能導致創新的減少。

作者認為如果能有效地實施數據和代碼共享政策，收益是可以覆蓋乃至超過成本。這一政策有很多好處。

首先，我們對研究的信任是由一個強大的“復制”文化所支持的。目前，金融領域的薄弱或不存在的政策是與經濟學和其他科學領域的廣泛趨勢(“復制”)不一致。如果金融學研究渴望制定影響決策者的想法，如果沒有強有力的“復制”政策，金融學研究結果是很容易被忽視的。

其次，我們增加了難以觀察到的軟性學術不端行為的成本。當他們的代碼和數據可用時，研究人員會三思而后行。

最后，研究將變得更有效。研究人員可以很容易地將他們自己的程序校準到當前發表的工作，并且不再有必要進行重復性工作。

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