如何走出经济学研究的怪圈？
一、审视研究范式与理论的基石：重新思考“经济人”的假设
经济学研究，特别是新古典经济学，很大程度上建立在“理性经济人”这一核心假设之上。这个假设简化了人类行为，认为人们总是能够精确计算成本收益，并做出最优选择。然而，现实世界远比这复杂得多。
走向行为经济学与实验经济学： 人们并非总是理性，而是受到情绪、认知偏差、社会规范等多重因素的影响。行为经济学和实验经济学提供了一种更贴近现实的研究路径。它们通过精心设计的实验，观察人们在真实或模拟情境下的决策，揭示那些被传统理论忽视的非理性因素。比如，我们知道“损失厌恶”效应的存在，人们对损失的敏感程度远大于对同等收益的敏感程度。理解这一点，能帮助我们设计更有效的激励机制或风险管理策略，而不是仅仅依赖于纯粹的理性预期模型。
如何实践？ 如果你对微观经济学感兴趣，不妨尝试设计一些小型的在线实验，观察人们在面对不同选项时的选择倾向。例如，设计一个关于储蓄的实验，比较不同表述方式对人们储蓄意愿的影响。将实验结果与传统的理性选择模型进行对比，你会发现许多有趣且重要的差异。
拥抱不确定性与复杂性： 传统的经济学模型倾向于追求“均衡”和“稳定”。然而，现实世界充满了不确定性和动态变化。经济系统本身就是一个复杂的自组织系统，涌现出许多非线性的、不可预测的现象。
如何实践？ 尝试学习和应用一些能处理复杂性的工具，例如代理人基模型（AgentBased Modeling, ABM）。ABM能够模拟大量个体（代理人）之间的互动，观察宏观层面的 emergent behavior。这对于理解金融市场波动、传染病传播、城市发展等现象非常有帮助，而且更能捕捉到那些“意料之外”的系统性风险。关注那些非线性动力学、混沌理论在经济学中的应用，尝试用更动态的视角去理解经济运行。
二、拓宽研究方法论：告别单一的数学模型
数学模型是经济学研究的强大工具，但过度依赖于某些特定类型的数学模型，可能会将研究引向“模型适合现实”而非“模型解释现实”的误区。
融合定性与定量研究： 经济学研究不应仅限于数学模型和统计分析。很多时候，深层次的理解需要定性研究的补充。
如何实践？ 结合访谈、案例研究、历史文献分析等定性方法。例如，研究一项新的产业政策，除了进行经济影响评估外，深入访谈政策制定者、企业主、消费者，了解政策的实际落地情况、潜在的阻碍和意外的后果，可以提供比单纯的回归分析更丰富的洞见。甚至可以从历史学、社会学、政治学中汲取方法论的灵感，比如叙事分析、田野调查等。
拥抱大数据与计算方法： 随着数据科学的发展，我们拥有了前所未有的海量数据。传统统计方法可能难以驾驭这些数据，而新的计算方法（如机器学习、深度学习）则提供了新的可能性。
如何实践？ 学习使用Python、R等数据科学语言，掌握常用的机器学习算法。例如，利用网络爬虫抓取社交媒体数据，分析消费者情绪变化对商品销售的影响；使用文本挖掘技术分析新闻报道中的经济信号；利用图像识别技术分析卫星图像中的经济活动迹象。这些数据和方法能够提供更即时、更细粒度的经济洞察。
三、重新定义研究问题与关注点：让研究更“接地气”
有时候，我们之所以感到在怪圈中，可能是因为我们所关注的研究问题，与现实世界的需求和挑战脱节了。
回归现实经济的复杂性： 许多宏观经济模型，尽管在数学上很优美，但可能忽略了经济发展过程中许多重要的社会、制度和环境因素。
如何实践？ 关注那些被传统模型“剔除”或“简化”的重要元素。例如，经济发展不仅仅是GDP的增长，还包括收入分配、环境可持续性、社会公平、创新能力等。研究这些“非经济”因素与经济绩效的相互作用。关注制度经济学、发展经济学、环境经济学等领域的新进展，尝试将这些维度的考量纳入你的研究框架。
关注那些“难以量化”但至关重要的议题： 信任、声誉、文化、政治稳定性等因素，对经济运行有着深远影响，但很难直接纳入标准模型。
如何实践？ 尝试设计方法来间接测量或定性分析这些因素。例如，通过调查问卷评估不同地区的商业信任度，并将其与投资活动关联；通过对历史事件的分析，理解政治不稳定如何影响长期经济增长。承认这些因素的重要性，并努力去理解它们的机制。
跨学科的视野与合作： 很多复杂的经济问题，仅靠经济学自身的力量难以完全解答。与社会学家、政治学家、心理学家、计算机科学家、生态学家等进行跨学科的交流与合作，能够带来全新的视角和研究思路。
如何实践？ 积极参加跨学科的研讨会，阅读其他学科的经典著作，主动与不同领域的学者建立联系。尝试将经济学理论与社会学对社会结构、社会资本的理解相结合；将经济学模型与心理学对决策偏差的洞察结合；将经济学分析与计算机科学的模拟方法结合。
四、培养批判性思维与开放心态：不畏质疑与自我革新
走出怪圈，最根本的还是在于我们研究者自身的思维方式和态度。
质疑既有理论与假设： 任何理论都有其适用的边界和局限性。不要被某些“经典”理论束缚，要敢于对其进行质疑和挑战。
如何实践？ 在阅读文献时，不仅要理解理论的内容，更要思考其背后的假设、逻辑推理过程以及可能存在的漏洞。尝试寻找那些与理论预测不符的现实案例，并深入分析原因。
拥抱“失败”与不确定性： 科学研究本就是一个不断试错的过程。你的研究不一定都会成功，有些理论可能被证明是错误的，有些模型可能无法解释现实。
如何实践？ 不要害怕失败，将其视为学习和进步的机会。接受研究过程中的不确定性，并尝试理解这些不确定性是如何产生的。
保持好奇心与探索精神： 对未知保持好奇，对新事物保持开放的态度。
如何实践？ 多阅读不同领域的书籍和文章，关注那些你原本不熟悉的领域。勇于尝试新的研究方法和技术，即使它们看起来很陌生或很难。
总而言之，走出经济学研究的怪圈，并非意味着否定过去的一切，而是要在此基础上，以更开阔的视野、更多元的方法、更深刻的洞察去理解和解释我们所处的复杂世界。这是一个持续的探索过程，需要我们不断学习、反思、实践，并始终保持对真理的追求。别忘了，经济学研究的最终目的，是为了更好地理解和改善人类福祉。
网友意见
这样的研究好似盲人摸象，它很常见，但并不是一种好的研究方法。
1，数据分析能帮助你接近事实，但并不是事实本身。
每一次回归，你看到的结果只是数据空间上的一个投影——在数十万条数据中投影出一条向量，你省略掉的信息比你得到的信息多得多。
“又大又薄，这一定是大象耳朵，我摸的是大象！”
“你摸的是蒲扇。”
2，每一个回归方程，背后都是截然不同的假设。
在回归之前，先讨论它背后的假设，不仅是计量上的假设，比如什么样的分布，异质性怎么处理，内生性强不强，数据结构是不是合适回归方程；更包括你要验证的理论的运行机制所需要的假设，每一步都要仔细推敲。
“假设这是大象，大象头朝前，那么我从这摸应该能摸到象牙……哦不我没有摸到象牙所以这不是大象”
“大象头朝后，你在摸它的屁股。”
3，每个真相都是局部的真相。
看似相互矛盾的结论，其适用范围必定不相同。这个适用范围包括数据和不同的假设。一个严谨的经济学研究，不会试图声明自己是一个包容宇宙万物的理论，这些理论的适用范围只存在于抽取样本的群体中，都属于局部的真相。发达国家的实证结果，在发展中国家可能会有不同；在城市显著的结论，在农村可能不显著；十年以前被验证的理论，在现在可能就会被推翻……
要么找到造成不同的原因，要么就老老实实地声明自己的结论的适用性限于哪里。如果真的在某个局部上，在同一种假设下出现了两个矛盾的结论，那其中肯定有一个是错的，甚至可能两个结论都是错的。
甲：“我在摸大象的牙，它很光滑”
乙：“我在摸大象的屁股，它很粗糙”
“你们都没错”
丙：“大象很光滑”
丁：“大象很粗糙”
“……”
举两个例子。
一）
一名研究人员想要研究收入分配有多么不均等。
老板说，你就去研究一下“20/20 ratio”指标吧，这个指标度量了最高20%收入和最低20%收入的比值。
于是研究员将整个社会所有人的收入收集起来，排序，再看前20%高收入的人口收入，以及最后20%低收入的人口收入，并计算两者的比值作为不平等的指标。
这种算法的假设是：所有人的收入不相等，都属于某种意义上的收入不均等，包括不可能有收入的小孩。此时一个完全平等的，但没有收入的青少年总数超过20%的社会也会得出极高的不平等指数。
研究员：“那那我该怎么办……”
老板：“把小孩和老人全都去掉啊！”
该研究人员在受到训斥后，修改了自己的方案，他将不可能有收入的退休老人和小孩去掉，还是按个人排序，重新计算前20%和最后20%的比例。
这种算法的假设是：所有劳动年龄人口的收入不平等都属于收入不均等。但在这个假设下，不平等指数仍然相当高，因为在他的计算中，前20%高收入人口和最后20%收入的人口有不少甚至属于一个家庭。前者属于高收入行业，每天干活打工，而后者是他们的配偶，因为前者收入较高且无暇顾家而选择在家做家务，收入为零。于是该指标变成了度量家庭内部的收入不平等，和整个社会的收入不平等仍然没多大关系。
研究员：“我我我是不是要把所有的没收入的人都去掉……”
老板：“放屁！失业的人也没有收入，你要把他们也去掉嘛！按家庭来计算！”
该研究人员在经过更严厉的训斥后，把老人和小孩去掉，以家庭为最小单位，计算家庭总收入，用前20%的家庭以及最后20%家庭的总收入比值来度量不平等。
这种算法的假设是：只有家庭总收入的不平等才属于社会不平等。但结果看起来还是太高了，因为在他划分的前20%高收入家庭中，每户有4个人在工作，公公婆婆儿子媳妇；而最低20%收入家庭，都是一人吃饱全家不饿的单身汉。这两者的总收入比值，更多地体现出的是家庭人口的差别。
研究员：“老板……”
“板”字还没说完，老板将研究员一顿暴揍，丢下三个字
“取平均！”
该研究人员在经过暴打后，又修改了自己的方案，他用家庭的人均收入来代替个人收入，并以个人为单位，按照新计算出的个人收入排序，计算前20%和最后20%的比例。
老板这才勉强把报告从遍体鳞伤的研究员手中接过来。
（这只是个例子，老板接受的报告不一定是最正确的报告，而且老板一般没有那么暴力）
一个月后，媒体上出现了新闻：《多家机构发布不平等指标，指数远高于官方公布》。网民们在下面回复“zf就知道隐瞒真相！”
其实，大家都没隐瞒什么，这些数字之间也没什么矛盾，只不过他们使用了不同的假设，压根就是不可比的。
二）
Acemoglu写Why Nations Fail，想说好的制度对经济增长有好处。Subramanian写了一篇文章反驳他，其中有这么一幅图
横坐标是民主指数，纵坐标是人均GDP。那根红线是用144个国家拟合出的人均GDP与民主之间的关系，这根线显得陡峭又显著，他体现了越民主的国家经济发展越好。
但问题是，这个回归是按照国家为单位计算的，那么他背后的假设就是：民主对经济的经济影响是在国家单位上体现出来的，因此所有的国家在回归中拥有同样的权重，不管是100万人的小国还是10亿人的大国，尽管后者的人口是前者的1000倍。
在大部分情况下，以国家为最小单位的假设不会出什么问题。但在这个问题中，中国和印度这两个总人口之和占全世界人口近40%的国家光荣地成了回归的outlier。更不幸的是，如果把这个回归重新按照人口加权——此时我们假设民主对经济的影响是在个人单位上体现出来的——那结果就反了，越民主的国家经济发展越不好。
还好不显著。
这就是题主的问题中“同样的数据变换了方法得到的答案可能是截然相反的”一个例子，虽然看起来相反，但是他们并不是说了两套完全相反的理论——他们并不是矛盾的——而是根据两种截然不同的假设，说了两个故事。
选择说哪一个故事，选择相信哪个故事，取决于你采信哪一种假设。一些人常常有误解，认为经济学就是钻在数据堆中研究数据，但其实更重要的是研究他们背后的假设。
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