如何评价《经济研究》《管理世界》编辑部要求纠正过度“数学化”，“模型化”，破除“唯定量倾向”？
以下将从多个维度对这一要求进行详细评价：
一、 为什么会出现这种呼吁？——当前学术生态的症结所在
这种呼吁的出现并非空穴来风，而是对当前学术研究中一些普遍现象的深刻回应。核心原因可以归结为以下几点：
1. “论文竞赛”与“帽子工程”的负面影响：
数量导向的评价体系： 长期以来，国内学术评价体系过于注重论文数量、发表在“权威”期刊的数量，以及科研项目的数量。这导致了研究者为了迎合这种评价标准，倾向于选择容易出成果、容易发表的“安全牌”。
追求“模型+数据”的捷径： 对于经济学和管理学领域的研究者来说，构建一个新颖的模型，然后收集数据进行实证检验，是发表在SSCI/CSSCI期刊的常见路径。这种路径虽然能带来发表机会，但也容易导致研究内容被模型和数据本身所绑架，而忽略了更深层次的理论创新和现实问题的探讨。
“唯帽子”现象： 对于年轻学者而言，职称评定、项目申请、人才引进等都与论文发表紧密挂钩。这种压力促使他们更倾向于用已经被证明有效的“模型+数据”套路来获得发表，而不是冒险去探索新的研究领域或方法。
2. 数学模型与理论内涵的脱节：
“为模型而模型”： 一些研究过于追求模型的复杂性和数学上的严谨性，但模型所反映的经济或管理现象却十分简单，甚至牵强附会。模型成为了一种装饰，而非真正揭示事物本质的工具。
“伪精度”与“形式化”： 数学模型追求精确的量化结果，但在某些社会科学领域，精确的量化可能并不总是可行或必要的。过度追求数据上的统计显著性，可能会掩盖了理论上的不充分或逻辑上的漏洞。研究的焦点从“意义”转向了“数字”。
脱离中国实际： 部分模型和理论是基于西方成熟的经济体和管理环境发展起来的，直接套用于中国情境可能存在“水土不服”。而过度模型化、定量化，反而可能使得研究者更不愿意去深入田野调查、访谈，去理解中国特有的制度、文化和历史背景。
3. 忽视理论创新与现实问题的复杂性：
理论的停滞： 一味地在现有框架下进行修修补补，缺乏能够突破性地解释新现象、引领新方向的理论创新。
“伪问题”与“假研究”： 有些研究选题过于狭窄，或者仅仅是对已有研究的微小改进，其现实意义和理论价值并不突出，但却因为有漂亮的数据和复杂的模型而被发表。
对复杂社会现象的过度简化： 经济和管理现象往往是高度复杂、动态且充满不确定性的，单一的数学模型很难捕捉到其全部的精髓。过度依赖定量方法，可能导致对现实复杂性的忽视，甚至将现实问题“简化”到模型可以容纳的程度。
4. 对其他研究方法的轻视：
唯定量论的盛行： 长期以来，尤其是在经济学领域，实证研究往往被认为是最高等级的研究方法，而定性研究、理论分析、历史研究、案例研究等方法则可能被边缘化。这导致了研究方法的多样性和互补性的丧失。
忽视“为什么”： 定量研究擅长回答“是什么”、“有多少”，但在“为什么”和“如何”的深层逻辑探索上，定性研究和理论分析可能更为有效。过度依赖定量，容易导致研究缺乏深度和洞察力。
二、 编辑部为何提出这一要求？——为了学术的健康发展
《经济研究》和《管理世界》作为国家级的重要学术平台，肩负着引领中国经济学和管理学研究方向的责任。它们的呼吁，意在推动学术生态的健康、可持续发展，具体可以体现在：
1. 提升研究的原创性与深度： 鼓励研究者回归问题的本源，关注那些真正重要的、有挑战性的理论和实践问题。通过更扎实的理论分析、更深入的逻辑推演，提出具有原创性的理论观点。
2. 强调研究的现实意义与解释力： 要求研究回归经济社会现实，关注中国发展面临的重大问题，用扎实的理论和恰当的方法来解释和解决这些问题。研究的价值在于其对现实的理解和指导作用。
3. 倡导研究方法的多元化与均衡化： 鼓励研究者根据研究问题的性质，选择最适合的研究方法，包括但不限于严谨的数学模型、可靠的定量数据分析，也包括深入的定性研究、案例分析、历史文献研究、制度分析、跨学科研究等。
4. 避免学术的“形式主义”和“套路化”： 希望研究者能够摆脱对论文发表的过度焦虑，回归对学术本身的追求，用真诚的态度去探索知识的边界，而不是为了迎合某种评价标准而进行“格式化”的研究。
5. 促进理论与实践的良性互动： 鼓励研究者将理论创新与实践经验相结合，将抽象的模型与生动的现实联系起来，形成理论指导实践、实践检验理论的良性循环。
三、 如何理解和实践这一要求？——一个平衡与回归的过程
这一要求并非否定数学模型和定量研究的价值，而是呼吁一种平衡和回归：
1. 数学模型和定量研究依然重要，但要“用得恰当”：
模型服务于问题，而非问题屈从于模型： 研究者应该先找到一个重要的、值得研究的问题，再去思考最适合解决这个问题的模型。而不是先构建一个炫酷的模型，然后去寻找与之匹配的数据和问题。
模型的适用性和边界清晰： 在使用数学模型时，要清楚模型的假设条件，理解模型的局限性，并明确模型能够解释的范围，避免将模型的结果过度泛化。
注重模型的“经济直觉”： 一个好的模型不仅仅是数学上的严谨，更应该能够提供清晰的经济学直觉和洞察，帮助我们理解经济现象背后的逻辑。
定量分析的扎实性： 数据收集要严谨，统计方法要恰当，结果解释要审慎。不能因为数据“统计显著”就断定因果关系，要警惕“相关不等于因果”的陷阱。
2. “回到现实”，深入理解中国情境：
加强田野调查和实地研究： 鼓励研究者走到基层，深入企业、社区，与研究对象进行面对面的交流，获取一手资料，深入理解研究对象的行为逻辑、制度环境和文化背景。
重视一手数据和非传统数据： 除了政府统计数据和大型调查数据，也要关注那些更能反映微观行为和制度细节的原始数据，包括访谈记录、企业档案、历史文献等。
结合制度分析和历史视角： 中国的经济发展是一个动态的、充满制度变迁的过程，理解这些制度的演变及其对经济行为的影响至关重要。历史的经验和教训也为我们提供了宝贵的参照。
3. 重视定性研究与理论分析的价值：
定性研究的深度洞察： 定性研究可以通过深入的访谈、细致的案例分析、严谨的文本解读等方式，揭示现象背后的深层原因、机制和逻辑，提供“为什么”的答案。
理论创新的重要性： 鼓励研究者进行理论层面的突破，提出新的概念、新的解释框架，构建能够解释更广泛现象的理论体系。这可能需要大量的思考、阅读和批判性分析，不一定需要立刻套用数学模型。
研究方法的互补性： 定量与定性研究并非对立，而是可以相互补充、相互印证的。例如，定性研究可以帮助我们形成研究假设，然后用定量研究来检验；定量研究发现的异常现象，可以用定性研究来深入剖析原因。
4. 以问题为导向，以贡献为目标：
关注真问题： 研究者应该将精力放在那些真正重要、能够推动学术进步或解决现实问题的议题上。
追求高质量而非高数量： 鼓励研究者产出少量但高质量的研究成果，而不是大量低水平的“水论文”。质量是学术的生命线。
培养批判性思维和独立思考能力： 鼓励研究者对已有的理论、模型和方法进行批判性反思，不盲从，敢于挑战权威，形成自己的独立见解。
四、 这次呼吁可能带来的影响与挑战
积极影响：
学术研究的“价值回归”： 有望引导中国经济学和管理学研究更加注重原创性、深度和现实意义，摆脱低水平重复和形式主义。
研究方法的多元化与繁荣： 鼓励更多学者尝试和发展定性研究、案例研究等方法，促进研究方法的创新和交叉。
研究成果的实用性和影响力提升： 更贴近现实的研究成果，更容易获得社会认可和政策采纳，提升学术的社会影响力。
培养更具独立思考能力的研究者： 摆脱对“发表套路”的依赖，鼓励学者真正热爱学术，追求真理。
面临的挑战：
评价体系的滞后性： 如何在实际的职称评定、项目评审、奖励机制中真正落实这一要求，是最大的挑战。如果评价体系没有同步调整，呼吁的效果将大打折扣。
研究者的习惯性思维： 长期以来形成的“数学模型+定量数据”的研究范式，已经深入人心，改变研究者的习惯性思维需要时间和耐心。
研究方法的培训和资源： 尤其是对于定性研究方法，其专业性和系统性要求很高，需要有相应的培训和资源支持。
“重理论”与“重实证”的争论可能重现： 如何在强调理论与实证平衡的同时，避免新的“唯XX倾向”，需要精细的把握。
期刊编辑的判断力要求更高： 编辑部需要具备更强的判断力来辨别研究的价值，区分“模型化”和“数学化”的合理运用与过度滥用。
总结：
《经济研究》和《管理世界》编辑部的这一呼吁，是对中国经济学和管理学研究领域一次深刻的“体检”和“诊断”。它并非否定数学模型和定量研究的价值，而是强调平衡、回归与创新。
这次呼吁的意义在于：
1. 纠正偏颇： 纠正过去过度依赖数学模型、追求定量指标而忽视理论创新和现实深度的偏颇。
2. 引导方向： 引导学术界回归研究的本质，关注真问题，追求原创性、深度和现实意义。
3. 方法多元： 鼓励研究方法的多样化，实现理论与实证、定量与定性研究的互补与协同。
4. 价值重塑： 重塑学术研究的价值导向，强调研究对学术进步和解决现实问题的贡献。
要真正实现这一目标，需要学界、评价体系以及期刊编辑部共同努力，形成一个鼓励原创、注重深度、方法多元、服务现实的良好学术生态。这是一个长期的过程，但其方向无疑是符合中国经济学和管理学研究长远发展的根本利益的。
网友意见
数学不是太多而是太少
人类社会显然比物理世界更加复杂
社会科学的数学手段却比物理学的数学工具简陋一个世纪
这个反差之大实在让人想不通说滥用数学是什么意思
数学作为描述现实的语言，其问题无非两种。 一个是可读性，的确很多数学过于复杂而且很多部分可以简化，这个角度而言实际上是要求研究者在写作的时候更平实更白居易，而不是辛弃疾化，但这里不存在滥用问题，只存在写作能力不行的问题，比如我；另一个问题是可解性，数学作为自洽(a.e.)的工具研究对象都是well-defined的，而现实很多问题是无解的，所以数学只能想办法去刻画这里问题的某一个侧面去找解，但在这里数学是too simple to suit。说什么高深数学滥用无非是too complicated to suit，纯粹是放屁。数学能比泡妞还复杂嘛
copy自聊天记录 懒得整理
不再和国际主流经济学争夺正面战场。开辟中国特色经济学战场。
时光斗转，沧海桑田。
又有后人在争论：“中经粉”。“中经黑”。
“老祖宗通过中特经活了那么多年，实践证明还是能活下来的。你现在收了钱在这里黑中特经，是数典忘祖。”
你就去看看现在AER QJE JPE RES上，有没有哪一期其中有一篇文章没有数学没有模型，全是文字。是的，我还贴心地帮你排除了Econometrica
我还记得某大佬好像是Pual Kruegman吧，批评当今经济学太重数理，被同行怼说你的文章里数理也不少。
先说管理世界那篇文章，第一段指出来的一些所谓的“问题”差点没把我笑死
有的期刊全然走样，刊发的文章读者看不懂、看不明白；有的论文一味追求数学模型的严格和准确，忽视了新的思想、观点和见解；有的学者炫耀数学技巧、追求复杂甚至冗余的数学模型；有的学者沉迷于数学游戏，忽视了对问题本身的深入思考，其结果是使简单的问题复杂化，用“众所不知”的语言去讲述众所周知的道理；更有甚者，在运用数学方法和模型时，还存在故意更改实证结果的现象。
读者看不懂，是读者水平有问题还是作者有问题？你是中国高水平学术期刊，不是知音意林故事会。你看不懂AER，是不是要去把Duflo骂一顿？一味追求数学模型严格准确，做科研的什么时候追求严格准确也有错了？一味研究新问题，搞个相关性不管内生性，不严格不准确就好了？还有，你有个新数据都能炫耀，我数学好还不能炫耀了？
作为半只脚踏入经济学研究大门的学生，谈一点自己的粗浅的看法。
首先，现代西方经济学研究大致分两大领域，理论和实证。理论是用数学模型刻画经济现象，实证使用数据和计量工具描述变量之间的因果关系。
的确，数学是工具，不是目的。但是，现代经济学自萨缪尔森那帮人系统引入数学模型，经济学可以成为社会学科中与物理化学相媲美的科学。自Gary Beck起通过数学模型进行成本效用分析，将人类各种选择纳入经济学范畴后，经济学边界得以扩展，教育、犯罪、宗教文化、民主选举等问题成为经济学研究主题。而当经济学引入统计发展出计量经济学后，尤其是Angrist一帮人把因果推断发扬光大，经济学中各种变量之间的因果关系才能得以研究。由此，经济学实现在社会学科中的帝国主义。
可以说经济学的发展，至少在方法论上关键在于不断引入数学。理论引入数学模型，实证引入统计计量，使得现代经济学不断数理化、可量化。去数理化无疑是在开倒车。
其次，新观点新见解和数学哪个更重要。毫无疑问是前者。但这根本不是一个二选一的问题，为什么不能两者兼顾？经济学家需要把自己的观点简洁且严谨的通过数学语言表达出来，简洁不等于简单，应该是抓住主要矛盾进而抽象化；而严谨就意味着要用大量的数学推理过程去证明论证。人类社会比物理化学复杂多了，需要更多的变量和更复杂的系统去刻画，复杂的模型是人类社会的必然要求。
第三，经济学见解能不能脱离数学模型表达，答案是能。能不能准确的表达，大部份情况是否定的。经济研究和管理世界都谈到了理论创新，当新概念被提出来的时候，是否能用语言文字表达清楚，让每个人都明白。语言表达在不同文化间、不同群体间存在差异，就会使表意和意会产生偏差。因此，数学作为世界通用语言，一可抽象，二可促进交流。不信，你试试用语言文字说一下什么是纳什均衡，再用语言阐述一下他为什么存在为什么唯一。你看看是你更简洁，还是Nash的论文更简洁准确。
第四，能否发展中国特色经济学。答案是能且必须要。中国经济学家应该研究中国实际，解决中国问题。但这不意味着，每当理论与实证冲突时，就把“中国特色”这个万能药拿上来说。中国实践也是人类社会发展的一部分。而且有时候，中国的经济问题更多地是政治问题，经济学的手能不能伸那么远，经济学家是否对这些问题感兴趣，都值得讨论。
最后，我想对某些专家学者说：麻烦你们在中国特色政治经济学上搞搞就可以了，手别伸那么长。自己玩不转看不懂数学模型和计量实证，别耽误年轻学者。目前中国经济学界的矛盾是，年轻学者的科研水平和话语权不匹配的矛盾。老一辈搞马列出身的，不懂数理也不懂实证；新一代尤其是海归，在西方接受正统教育的，数理理论和实证功底都相当扎实。年轻学者的问题在于对中国问题、现实政策可能不太熟悉。国内这几年经济学研究的风气，使得做理论的学者在中文期刊上根本活不下去，找不到审稿人，审稿人看不懂模型导致审稿周期长、拒稿率高；理论学者发不出论文，高校非升即走淘汰了。我常常想，等这波老人退休后就好了吧。但后来我觉得，在中国待久了，自然选择+趋利避害，那些早年间做理论的人也不做理论了，等他们掌握学术话语后，可能也好不到哪儿去。中国本土永远出不了诺贝尔。
最后的最后吐个槽，经济研究和管理世界作为中国经济学和管理学的顶刊，是中国学者做研究的风向标。但是平心而论，经济研究和AER、QJE之间可能差了八百本中国社会科学。该反思反思为什么了。
我国经济学研究的问题不是过度数学化，而是数学水平太差。对建模与统计技术一知半解的瞎用。
经济学问题千头万绪，并不是用了数学就意味着找到了真相。但数学可以帮助找到一个方向，成为逻辑的起点。
就像天气跟气象模型的关系。气象模型预测下雨也有可能最后是晴空万里。可是如果没有气象模型，分析气象问题就像在黑暗中摸索，无从下手。
不能在每个领域都必须犯一遍义和团用大姨妈挡子弹的错误。有先进的方法，直接用就是了。
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