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經濟學是人們研究經濟活動的一門學問，而經濟學論文則是展示經濟活動中諸種問題的有效方式。從答疑解惑的角度看，經濟學論文不僅需要回答現實中人們對於經濟活動產生的疑問，更為重要的是在進行經濟活動行為方面給予人們以深刻的思想性指導。在這個意義上，經濟學論文主要是出思想、出觀點，而數學模型和計量統計技術則是支撐這些思想、觀點的重要工具。可如今的經濟學論文寫作過多地重視數學模型和計量統計技術，忽視了經濟學作為一門學問的思想性、指導性，存在“本末倒置”的現象，需要引起重視並切實加以糾偏。
造成經濟學論文中上述問題的原因有二：一是新古典綜合學派強化了微觀和宏觀經濟理論的精確數學語言表述行為，從而刺激了經濟學的數學化或形式化研究進程，這一行為的代表性著作是1947年出版的薩繆爾森的《經濟分析的基礎》﹔二是20世紀70年代興起的“理性預期革命”，盧卡斯等人用經驗數據進行了較為系統的數學計量統計分析，從而証明了凱恩斯主義中的一些理論觀點是經不起實証檢驗的，此后通過數據分析來証明或否定某種理論逐漸成為經濟學研究的主流方法。另外，導致這種局面的技術條件是大量軟件的應用特別是統計軟件包的開發應用，使得經濟研究中的許多復雜數量關系通過敲電腦鍵盤就可以方便地獲得數值解，進而加深了人們對於數學和計算技術的“迷戀”。
從現實解釋力來看，經濟學作為一門解釋的學問，主要回答兩個基本問題：一是經濟現象與經濟現象之間的關系，例如供給、需求與價格之間的關系﹔二是經濟現象背后的原因或性質，例如某種商品的需求量為什麼會增加。傳統觀點認為，解釋經濟現象之間的聯系是庸俗經濟學的做法。事實上，經濟學無論是作為一門致用的科學，還是作為一門解釋的科學，都不能回避對經濟現象以及經濟現象之間的種種聯系的分析。但是，對經濟現象之間復雜聯系的分析，並不是經濟學研究的全部，經濟學研究的目的和任務更重要的是要揭示經濟現象背后的原因，失去對於這一問題的把握，必然造成經濟學研究的偏向。
眾所周知，對現象原因的探究是科學研究的目的。經濟學研究中，對於經濟活動各種現象之間相關關系的把握，最多只是淺層次的現象級因果關系認識﹔而對於經濟現象與產生這些現象背后的原因之間深層次因果關系的把握和解釋，才是對經濟學的本質理解。對前一類關系，我們可以通過數學和計量方法來解釋或揭示。但要揭示后一類關系，顯然數學和計量方法研究就遜色不少。因為經濟現象與產生這些現象背后的原因之間，是內在性的、復雜的、多層次的、多維度的，隻有通過縝密的邏輯演繹與抽象的思想綜合分析，才能夠深入把握。例如，價格與供給、需求的關系很容易通過數學和計量方法來描述，但是影響這些因素的人，即人（供給者和需求者）的行為動機聯系無疑是復雜的，數學和計量方法目前還無法准確地刻畫和解釋這些關系。
可見，數學和計量方法只是經濟學研究的方法之一，這種方法對於解釋經濟現象之間的關系，對於揭示經濟變量之間的相關關系和淺層次因果關系是有效的，甚至在不少情況下是精確的。馬歇爾曾認為，數學方法有助於運用極其簡練的語言來清楚地表述經濟學推理的某些一般關系和某些簡短的過程，運用數學方法和數學推理有助於發現經濟學真理，但是經濟學研究主要還是使用歸納法和演繹法。因此，“經濟學家需要有三種重大的智力：就是直覺、想象和推理，其中最主要的是想象力”，從而使他可以探索表面現象下面的原因，以及這些原因可能導致的結果。
而數學和計量方法，無法替代人們對於現象背后的一些非客觀性因素的抽象分析和邏輯推理。眾所周知，凱恩斯在進入經濟學殿堂之前是劍橋大學數學專業的高材生，但他不十分相信數學方法和那時剛剛興起的數理經濟學對於經濟學研究的有用性，他認為公式化和形式化難以揭示現實世界的復雜性和相互依賴的性質。在薩繆爾森的《經濟分析的基礎》一書中，他說：“我自己對數學的興趣是第二位的，並且是附屬於我對經濟學的興趣的。”
由此可知，那些愛好用數學和統計軟件包來指導我們找出相關經濟變量之間的數量關系，甚至篤信這種“絕對精確”估算出某個重要因變量的精確數值的經濟學研究方法的人們，隻能停留於精致地解釋經濟現象的淺層次階段。數學和統計軟件包不可能代替我們的大腦，不可能為我們創造詮釋經濟現象的經濟學理論，更不用說為我們構造出一套解釋人類經濟行為的經濟學思想體系了。至於要揭示經濟現象背后的深層次因果關系，還得依靠我們自己的大腦思維，依靠我們對於經濟活動的深刻理解和感知，依靠我們源於實踐的理論理性的思想自覺。
（作者為國家社科基金資助期刊《經濟理論與經濟管理》主編、中國人民大學教授）
