经济学到底是越来越重视数理推导还是越来越基于经济直觉？
为了更详细地解释这一点，我们可以从几个维度来分析：
一、 数理推导在现代经济学中的核心地位
严谨性和普遍性: 数理推导为经济学理论提供了严谨的逻辑框架。通过数学模型，经济学家可以清晰地定义概念、明确假设、推导出逻辑一致的结论，并避免含糊不清或自相矛盾的表述。这种严谨性使得经济学理论具有更强的普适性和可检验性，能够被不同的人在不同语境下理解和应用。
复杂现象的量化和分析: 现实世界的经济现象往往非常复杂，涉及多个变量之间的相互作用。数学工具（如微积分、线性代数、概率论、计量经济学模型等）能够帮助经济学家量化这些关系，识别因果效应，预测未来趋势，并评估政策的潜在影响。例如，理解供求关系如何决定价格，需要用到函数和方程；分析宏观经济增长的驱动因素，则需要复杂的动态模型。
可证伪性和实证检验: 数学模型推导出的理论预测是可以被实证数据检验的。通过计量经济学等实证方法，经济学家可以收集数据，运用统计技术来验证或反驳模型提出的假设和预测。这种可证伪性是科学理论的重要特征，也使得经济学能够不断地修正和完善自身。
解决新问题的能力: 随着经济问题的复杂化和数据量的爆炸式增长，数理推导的能力变得尤为重要。例如，在金融危机、气候变化经济学、人工智能对就业的影响等领域，都需要复杂的数学模型来理解和应对。
举例说明数理推导的重要性：
消费者理论: 假设消费者有偏好，并在此基础上建立效用函数，然后通过最优化（拉格朗日乘数法等）推导出消费者的需求函数。这个过程是高度数理化的，但它能精确地描述消费者的行为，并预测价格变化如何影响需求。
宏观经济模型: 例如，新凯恩斯主义模型（DSGE模型）使用微观经济学基础，通过动态随机一般均衡来模拟整个经济体的运行。这些模型涉及大量的微分方程和优化问题，用于分析货币政策、财政政策的效果。
博弈论: 分析市场竞争、谈判等情境，必须依赖数学中的博弈论工具，推导出纳什均衡等概念。
二、 经济直觉：经济学研究的基石与方向指引
理解现实世界的起点: 经济直觉源于对现实经济活动的观察、经验和生活常识。它帮助我们理解“为什么”会发生某种经济现象。例如，“激励很重要”、“机会成本总是存在的”、“人们会对价格变化做出反应”等，这些都是基于直觉的洞察。
提出问题的灵感来源: 很多重要的经济学理论都始于一个直观的问题或观察。例如，亚当·斯密关于“看不见的手”的直觉，揭示了市场经济中个人追求自身利益如何能够带来社会整体福利。
构建模型的出发点: 虽然模型是数理化的，但模型的设定往往需要直觉来判断哪些因素是关键的，哪些关系是合理的。没有直觉的指导，模型很容易变得复杂而脱离现实。
解释和沟通的桥梁: 数学模型虽然严谨，但对于非专业人士来说可能难以理解。经济直觉能够帮助我们将复杂的经济理论用更通俗易懂的语言表达出来，使其更易于被公众、政策制定者理解和接受。
反思和修正理论的指南: 当模型的预测与现实不符时，直觉往往能帮助我们反思模型的假设是否合理，或者是否有遗漏的关键因素。例如，当发现模型预测的经济衰退没有发生时，我们可能会直觉地想到政府的干预措施起到了作用。
举例说明经济直觉的重要性：
“看不见的手”: 亚当·斯密的这一洞见，虽然没有具体的数学模型，但其直观性和深刻性至今仍是经济学的核心思想之一。
“成本与收益的权衡”: 这是经济学最基本的直觉之一，贯穿于个人决策、企业管理和政府政策的方方面面。
“柠檬市场”问题: 阿克洛夫通过直觉观察到二手车市场信息不对称会导致劣质品驱逐优质品，并在此基础上发展了其经典的“柠檬市场”理论。
三、 数理推导与经济直觉的关系：相辅相成，而非对立
直觉是数理模型的“原材料”和“方向盘”: 没有直觉的引导，数理模型可能变成无源之水，无法捕捉经济现象的本质。直觉帮助我们选择模型的研究方向，确定关键变量和假设。
数理推导是直觉的“验证器”和“精炼器”: 严谨的数学推导可以将模糊的直觉转化为清晰、可操作的理论。它能够检验直觉是否站得住脚，并揭示直觉可能存在的盲点或局限性。
现代经济学是“有感而发，以数证道”: 许多顶尖经济学家既是数学高手，又具有敏锐的经济直觉。他们能够从现实中捕捉到关键的经济现象或问题（直觉），然后运用高深的数学工具来构建模型、推导理论、检验假设（数理推导）。
两者共同推动经济学发展: 历史上的许多重大经济学突破，都来自于直觉的启发和数理推导的严谨结合。例如，凯恩斯主义的兴起，既是对大萧条时期市场失灵的直观反应，也包含了一系列数学模型的构建。
四、 “越来越”的解读：是深度和广度的拓展
如果一定要说“越来越”，那么可以从以下几个角度理解：
数理推导的“门槛”和“必要性”在提高:
学术研究: 在顶尖经济学期刊上发表论文，通常需要高度数理化的模型和严谨的计量检验。这使得接受过良好数理训练成为经济学研究者的基本要求。
复杂问题的分析: 随着全球经济的复杂化，需要更强大的数学工具来分析更深层次的问题，例如金融市场的微观结构、气候变化的长远影响等。
计算能力提升: 计算机科学和大数据的发展，使得过去难以实现的复杂数理模型和仿真成为可能，进一步推动了数理经济学的发展。
经济直觉的角色并未减弱，反而更加重要:
理论创新的源泉: 真正突破性的理论创新，往往还是来自于对现实的深刻洞察和独到直觉。例如，行为经济学之所以兴起，很大程度上是由于传统经济学模型在解释一些反常行为时显得力不从心，而行为经济学的研究者就来源于对人类行为的直觉观察。
应对新挑战的指引: 在面对新兴的经济问题（如数字经济、平台经济、气候变化）时，经验和直觉仍然是理解和设定研究方向的重要力量。
“好”直觉的重要性: 随着数理工具的普及，区分“好”直觉（能够导向有价值的理论和洞察）和“坏”直觉（可能导致模型失真或结论错误）变得更加关键。
结论：
经济学并非在“越来越”重视数理推导，而是在其研究深度、分析工具和解决复杂问题的能力上，对数理推导的依赖程度和必要性显著增加。换句话说，高质量的数理推导已经成为现代经济学研究的标配和核心竞争力。
然而，这并不意味着经济直觉变得不重要。相反，经济直觉依然是经济学研究的灵魂和方向，是提出有价值问题、构建有意义模型、解释复杂现象的基石。 优秀的经济学家一定是能够将敏锐的经济直觉与扎实的数理功底结合起来的人。
因此，更准确的说法是：经济学在保持并深化对经济直觉的重视的同时，对数理推导的要求和应用水平达到了前所未有的高度。两者是相互依存、共同发展的，共同构成了现代经济学强大的分析能力和解释力。
网友意见
其实我不是很明白在把经济直觉和数理推导对立起来讨论的时候，「数理推导」到底指的是什么。
如果指的就是代数模型，希腊字母、英文字母和希腊花字母推来推去的，那就只有理论的文章才有数理推导。
然而哪怕是纯理论和应用理论加起来，在经济学里面都是少数派啊，大量的文章都是实证，甚至于是纯实证——也就是其创新的部分都是数据分析，而理论部分是通过引用前人的理论在文献回顾就写完了。
不能说有几个数字和表格在文章里，就觉得是数理推导啊，回归分析和数理推导关系不大，因为统计结果是为了给经济学直觉提供证据用的，推理全部都是用文字表述的。所以，所有不带玩具模型，也不带结构回归的实证文章，都可以看做是纯经济学直觉加一些统计证据的文章。
但是，我想题主问的肯定不是这些，题主想表达的无数理推导，应该是连统计都最好不要有，就是像一些——远如亚当斯密，近如科斯 这样的经济学家，通篇说理，跟哲学似的。
通篇说理倒也不是不可以，主要问题在于，经济学可以分成两个部分，而这两部分都不是太合适纯说理。
第一个部分很抽象，和现实无关，但是这部分往往侧重于各种存在性、唯一性、可加性等等数学逻辑的推导，这些和现实太没有关系了，更多的是构建经济学一些基础框架的数学基础，这部分没法用纯文字表述。
第二个部分，就是题主说的和生活相关的部分。那么经济学「数理推导」往往只是逻辑的形式化，你说生产总量受劳动力和设备的影响，设备多了，劳动力少一点，劳动力多了，设备少一点，最后生产出来的可能差不多，然后我就给你整一个柯布道格拉斯函数来表示你说的这个逻辑而已。
再比如你有一个经济学直觉：供应成本上升，商品价格上升，然后我用供给函数和需求函数求解出来一个均衡，发现果然上升了。数理推导又不是独立于经济学直觉之外的，它仅仅只是用来展示经济学直觉的工具，要说优点，那就是在推导过程中，往往能够发现某个变量，某个参数是关键的，然后反过来启发经济学直觉进一步的细化和严格化。
而数据分析，也就是计量经济学的作用，则是给直觉提供证据的，你说人们会根据自己开车的熟练度情况，选择不同的汽车保险合同，占保险公司的便宜，熟练的司机选三方险，不熟练的选全险，理论很有道理，但是真的是不是这样的？我们总要看看现实中的数据。如果是，那当然好，理论得到验证了；如果不是，那就找找原因，看是什么因素导致这个理论预测失效了。
当然我也不是说经济学用数学工具没有任何问题，问题有两个：
- 阅读门槛提高了，导致从业人员精英化。亚当斯密的国富论，认字的都能看懂，但是经济学论文多少还是有一点门槛的；
- 论文写起来更麻烦了，因为要和同行竞争彼此数学的严谨性，所以为了证明自己的一个经济学直觉，往往要花费一年乃至于数年来打磨数学和统计。
亚当斯密时代，一个人从事经济学研究，一生可能可以出版发表几百上千个经济学直觉——因为一段话就是现代一篇论文的量；但是现在，因为大量时间要花在证明自己的经济学直觉上，自己的精力能够写出来并出版的经济学直觉就变少了。
都说大师少了，难道还因为今人不如古人聪明么？当然不是，大师也是要看历史进程的，当学科成熟了之后，大师越来越难出了。通篇说理，只是当学科不成熟，或者某个分支刚刚开始发展时候的昙花一现的关键风口，正好赶上这个风口，提出了关键的理论——哪怕只是用文字的，那就是大师了。
在一个学科刚开始的时候，用类似哲学的方式写一本自己的思考，里面包含的想法往往就够后来成百上千人终身去研究，去拓展了——君不见现在有些经济学论文在简介里面还会象征性的说「我们提出的这个观点最早可以追溯到亚当斯密」云云，
在当代有类似地位的比如威廉姆森——很多讨论政治、企业治理、企业边界的论文，都会引一句威廉姆森，然后自己该说什么说什么去了。
还有一点，我不太理解题主的，就是把社会学和科学对立化。
社会学研究中的定性部分——比如通过几个访谈，通过一些文字问卷调研得出的结论，往往是因为研究的问题非常不容易量化，所以只能通过这种定性的方式来得出结论。这并不代表社会学是文科——其实社会学这些年的整体趋势也一直在艰难的转型，试图让自己能够定量的去表述更多的概念的。
和现实相关的事情，创始人可能只需要提出一个概念就够了，但是人们总有去细化探讨到底背后的机制是什么，到底能带来多少变化等等这些定量因素的动机。否则经济学、包括博弈论都会变成一个纯粹抖机灵，而无法对生活和经济有太多指导意义的学科。
不是大牛，但尝试着回答一下。经济学在过去几十年间，一直向着数学化的方向发展。微观经济学理论越来越多地依赖数学模型的建构来推导结论，而宏观经济学也在著名的RBC模型之后，开始大规模地应用并扩充这类基于效用/利益最大化的模型。
虽然从表面上来看，经济学正在变得数学化，但事实上，数学也在使得经济学变得更加社会学化。尽管一些经济学结论可以只靠推理和逻辑思考来得出（比如最基础的需求/供给模型以及相关应用），但也有许多更复杂的结论，是无法通过这种方式得出的。
用一个现实生活中的例子来打比方。有些人开车小心，不容易出车祸，有些人开车鲁莽，容易出事。对于保险公司来说，这两种类型的人上保险的成本是完全不一样的，但保险公司无法分辨，一个人究竟是哪种类型。那么，保险公司该怎样设计自己提供的保险方案？它该提供全保还是部分保险？该收多少钱？
这是一个比较复杂的问题。从同样的一份保险中，鲁莽的人获得的价值，要比小心的人多。如果公司给两种人提供同一个价格的同一份保险，将会失去从鲁莽的人身上“剥削”更多利润的机会。如果公司提高价格，专注于“剥削”鲁莽的人，则有可能把小心的人挤出市场。如果公司给两种人分别提供不同的保险，收取不同的价格，问题就更复杂些——如何在不过多牺牲公司利益的前提下，保证小心的人买小心的保险，鲁莽的人买鲁莽的保险？
我们无法通过推理来得出一个好的答案。这类信息不对称的问题，是微观经济学合约理论研究的重点之一。现在，我们假设人们出车祸的概率为p，而p在(0,1)的某个subinterval里（这是之前的例子的generalization），那么公司应该给最鲁莽的人提供全保，而其他p越小的人，保险范畴越小，价格越低。
更宽泛的结论是，在信息不对称的情况下，我们需要给人们一些激励，让他们透露自己的私有信息，来达到效率最大化。没有数学模型，我们很难确切地得出这个结论。但同时，这样的结论，也在帮助并延伸着人们对经济学的思考。
我想，数学的重要性在于，它是一种使得经济学更加规范化的语言，和一种帮助得出更多结论的工具。用经济学的直觉和思考来解读数学结论，用数学结论去完善经济学结论，是经济学社会学化不可缺少的一步。
相当一段历史时期内，经济学呈明显的数学化趋势。用Paul Romer的话说：经济学最初是一种政治哲学，后来成了以数学为语言的哲学，最后演变成了应用数学江湖的一支邪教 （a rogue branch of applied math)。另几位答主的精彩回答与Romer的看法不谋而合，非常值得借鉴。
可喜的是，近年来经济学人对经济学过度数学化的趋势进行了深刻的反思，学术圈悬崖勒马者众多，主流学界返朴归真趋势明显。在经济学立足现实、回归社会科学方面有几个标志性的事件，值得补充：
1. 2008年金融危机爆发，敲响警钟。
此次危机给经济学家扇了响亮的一记耳光。以Paul Krugman的自省最为一针见血：
"我们都上当了。那个头戴美丽数学桂冠、古奥理论光芒笼罩下的仙女其实是个白骨精。"（The economics profession went astray because economists, as a group, mistook beauty, clad in impressive-looking mathematics, for truth.）
（“淡水学派v.s咸水学派——大同小异。"图片来源：NYTimes)
自此，以Krugman为代表的一批经济学家开始站出来，敦促学界汲取失败教训、停止自我陶醉、放弃炫耀数学技巧：
The central cause of the profession's failure was the desire for an all-encompassing, intellectually elegant approach that also gave economists a chance to show off their mathematical prowess.
他们呼吁经济学人立足复杂的真实社会（"learn to live with messiness"）， 用心思考现实问题，特别关注以下几个方面：
（1）人类行为的非理性 （the limitations of human rationality）
（2）规章制度的不健全（the problems of institutions）
（3）市场运行的特异性偏差（the idiosyncratic imperfections of markets）
此后经济学界出现的集体性的大规模反思，与2008年的危机紧密相关。
2. 行为经济学异军突起，风景独好。
2001年，年轻的行为经济学家Rabin获得了克拉克奖，行为分支在学界内部升温。2002年，诺贝尔经济学奖又创新性地授予了心理学家Kahneman，行为经济学正式走进大众视野。即便如此，此后相当一段时间内，行为经济学仍处于主流经济学的边缘地带。
这一现象近年来有了明显变化。主流经济、金融期刊开始大规模刊登行为经济学类论文，而顶级期刊（QJE, AER, Econometrica, JPE, RES) 更以前所未有的开放姿态和欢迎态度接受认知科学等其他学科对传统经济学理论假设的挑战（见下图）。
行为经济学的发展，对敦促主流经济学界立足事实分析人类行为、修正原有理论功不可没。
3. 大数据时代的到来，大浪淘沙。
高质量的大规模数据，使更准确、更完整的事实得以呈现。随着不合实际的理论被淘汰，经济学理论更新换代明显加速。
随着商业数据的大量积累，主流经济学家开始与商界合作，利用公司内部优质数据进行研究，不再仅仅满足于散、乱、杂、少的调查数据。2013年，Hal Varian离开象牙塔去Google做了Chief Economist，迈出了勇敢的一步。
运用商业数据研究、验证经济理论的代表作品有： Ellison and Ellison用Pricewatch数据对价格弹性的研究 "Search, Obfuscation, and price elasticities on the internet" (Econometrica, 2009) ，Einav et al. 用Ebay数据对营业税的研究 "Sales Taxes and Internet Commerce" (AER, 2014)。更有Kreuger用Uber数据分析劳动供给和需求的文章等等，不一而足。
与商业数据同步，西方政府开始有计划、有步骤地开放大量社会数据，供经济学家系统检验、修正原有的理论，以指导政府政策的制订。这方面的代表作有:
Chetty et al. 用美国社会保险数据对阶级流动性的分析 "Where is the land of Opportunity? The Geography of Intergenerational Mobility in the United States" (QJE, 2016);
Finkelstein和合作者用美国国家医疗保险Medicare Part D的断点设计、补偿更新时间规定分析价格弹性、行为前瞻性和道德风险的作品"The Response of Drug Expenditure to Nonlinear Contract Design: Evidence from Medicare Part D" (QJE, 2015)，以及"Moral Hazard in HealthInsurance: Do Dynamic Incentives Matter?" (RES, 2015)等等。
近些年来，经济学家Athey和Imbens倡导引入“让数据说话”的机器学习理论，以此引导实证工作的进行，推进经济领域的又一次立足事实的社会化革命。
4. 顶级高校研究人员开放式合作，别开生面。
机构层面，哈佛的LEAP和MIT的J-PAL作为综合性的社会科学类实验室，不再拘泥于研究成型的经济理论，而立足实地考察、深入数据内部，发现、解决新的社会问题，近些年吸引了大量优质研究资源，成果显著。
个人层面，经济学领域内理论学家与实证工作者握手言和。如Angrist和Pathak对美国学区排位改革的研究，直接影响了波士顿等城市教育政策的制定。
不仅如此，经济学家还与法律工作者、医生开始开展学跨界合作。如Heidi Williams对专利法案、基因序列的研究，Amy Finkelstein对医疗救助（Medicaid）的研究等。她们取得的研究成果，以其创造性、启发性获得学界的高度评价：前者凭借对药品专利法的研究获得了麦克阿瑟天才奖，后者凭借对Oregon地区Medicaid试验的研究获得了克拉克奖。
（“被边缘化考虑的，不仅是生产回报率和偏好函数，还有持不同意见的经济学家。” 图片来源：NYTimes）
以上几点新趋势，实在可喜可贺，是经济学从数学模型的死胡同里寻出路，重新回归社会现实的勇敢尝试。至于未来的路怎样走，鲁迅先生说的最好：
什么是路？就是从没有路的地方践踏出来的，从只有荆棘的地方开辟出来的。
邪路易走，回归很难。我等经济学人，任重而道远。
一点补充，一点希望，共勉。
脚注：
https://www. bloomberg.com/view/arti cles/2015-09-01/economics-has-a-math-problem
Behavioural Economics and Economic Policy: A Comparative Study of R...
http://www. nytimes.com/2009/09/06/ magazine/06Economic-t.html
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