经济学（生）强调经济学的高度数学化，主要是不是想给自己贴金？
经济学（生）强调经济学的高度数学化，是否只是为了“给自己贴金”是一个复杂的问题，不能简单地用“是”或“否”来回答。为了更详细地解释这一点，我们需要深入分析经济学数学化的原因、目的、带来的好处以及一些潜在的批评和误解。
一、 经济学为何走向数学化？历史原因与内在逻辑
首先，经济学本身研究的对象就具有数学的天然属性：
资源配置与稀缺性： 经济学的核心问题是如何在资源稀缺的情况下，做出最优的配置决策。这涉及到选择、权衡、效率等概念，这些概念都可以通过数学模型来量化和分析。例如，如何分配有限的劳动、资本来生产尽可能多的商品和服务？这是一个典型的最优化问题。
市场均衡与供需关系： 市场经济的运行机制涉及供需双方的相互作用，价格作为信号引导资源流动。供需曲线、均衡价格、弹性等概念都可以用函数和几何图形来表示和分析，其内在的动态变化也天然适合用数学方程来描述。
理性选择与行为经济学： 早期经济学假设个体是理性的，会最大化自己的效用。效用函数、无差异曲线等数学工具被用来刻画消费者的选择。即使是后来的行为经济学，在解释非理性行为时，也常常需要数学模型来量化偏差和心理因素的影响。
宏观经济的波动与增长： GDP、通货膨胀、失业率等宏观经济指标的变化，以及经济周期的波动、经济增长的驱动因素，都涉及复杂的变量关系和动态演变。数学模型（如ISLM模型、索洛增长模型等）是理解和预测这些现象的有力工具。
历史发展也是一个重要推手：
新古典经济学革命： 19世纪末20世纪初，以边际革命为代表的新古典经济学，将“边际效用”和“边际成本”等概念引入，极大地提升了经济学的数学化程度。
计量经济学的兴起： 20世纪以来，计量经济学的发展，使得经济学家能够运用统计学和数学工具来检验经济理论、量化经济关系、预测经济走势。这进一步巩固了数学在经济学中的地位。
计算机技术的进步： 现代计算机强大的计算能力，使得更复杂、更大规模的经济模型成为可能，也催生了计算经济学等分支。
二、 数学化带来的益处，而非“贴金”
经济学之所以强调数学化，并非空穴来风，而是因为它带来了显著的理论和实践益处：
1. 精确性和严谨性：
避免模糊性： 自然语言在描述复杂的经济关系时容易出现歧义和模糊。数学语言以其高度精确的符号和逻辑，能够清晰、无歧义地表达经济概念和理论之间的关系。
逻辑一致性： 数学推导遵循严格的逻辑规则，能够确保理论的内部一致性，避免逻辑矛盾。
2. 分析复杂性：
多变量分析： 经济现象往往涉及多个相互关联的变量，单纯的文字描述难以理清它们之间的复杂联系。数学模型（如方程组、矩阵）能够有效地处理多变量之间的相互作用。
动态分析： 经济系统是动态变化的，数学工具（如微分方程、差分方程）是分析这些动态过程的必需品。
3. 量化和预测能力：
实证检验： 数学模型可以转化为计量模型，通过收集和分析数据来检验理论的有效性。这使得经济学能够从“思辨”走向“实证”。
政策评估： 经济学家可以利用模型来模拟不同经济政策（如税收政策、货币政策）的效果，为政府决策提供依据。
经济预测： 基于数学模型的预测是现代宏观经济管理的基础。
4. 理论创新和发展：
发现新的关系： 数学工具能够揭示人类直觉难以发现的经济规律和关系。
模型构建： 新的数学方法不断被引入，推动着经济理论的创新和发展。例如，博弈论的引入极大地拓展了对市场竞争和策略互动的分析。
5. 国际学术交流：
共同语言： 数学是全球通用的语言。经济学家通过使用数学模型和符号，能够方便地在国际学术界进行交流、讨论和合作。
三、 对数学化的误解和批评：为何有人觉得是“贴金”？
尽管数学化带来了诸多好处，但这种趋势也并非没有争议，有些批评甚至会让一些人觉得经济学家是在“贴金”。这些批评主要源于：
1. 过度简化现实：
模型假设的局限性： 为了构建可解的模型，经济学家常常不得不做出简化假设，如理性人、完全信息、同质性等。这些假设与真实世界的复杂性和非理性行为存在较大差距，导致模型有时显得脱离实际。
“如果有人不是傻瓜，那么一切都是傻瓜”： 过于追求模型的可解性，有时可能导致模型忽略了现实中最关键的因素，或者将这些因素“简化”到不现实的地步。
2. 模型的可解释性差：
“黑箱”模型： 一些高度复杂的数学模型，即使其预测能力很强，但其内部逻辑对于非专业人士（甚至一些经济学家）来说可能难以理解，就像一个“黑箱”。这使得公众难以理解其背后的经济逻辑。
过度技术化： 经济学研究的数学化也使得其与社会科学的其他分支（如社会学、政治学）的距离拉远，影响了跨学科的交流和理解。
3. 忽视非量化因素：
文化、制度、心理： 经济行为往往受到文化、制度、历史、心理、情感等非量化因素的影响。如果过度依赖数学模型，可能会忽视这些重要因素，导致分析片面。
道德和伦理： 经济学研究也应包含对经济现象的道德和伦理评判，但数学模型本身不具备这种能力。
4. “学术优越感”的嫌疑：
同行评审与认可： 在现代学术界，发表在顶级期刊上的研究往往需要高度的数学论证。这使得一些经济学家可能倾向于选择那些数学上更“优雅”或更“复杂”的研究，而非那些更贴近现实但数学论证相对简单的研究。
研究基金和职业发展： 拥有深厚的数学功底和发表高水平数学化论文，是许多经济学研究者获得学术声誉、研究基金和职业晋升的重要途径。这可能导致一种“马太效应”，即数学化程度高的研究更容易获得认可和资源。
四、 总结：数学化是工具，而非目的本身
因此，经济学（生）强调经济学的高度数学化，主要不是为了给自己贴金，而是因为数学是理解和分析经济现象的强大工具，是经济学走向科学化、严谨化和实证化的必然结果。
然而，我们也不能忽视数学化带来的潜在问题。真正优秀的经济学研究，应该能够：
保持与现实的联系： 深刻理解模型的局限性，清晰地阐述模型背后的假设和其对现实的适用范围。
注重可解释性： 即使使用了复杂的数学工具，也应该努力用清晰的语言解释其经济含义和政策启示。
兼顾非量化因素： 在数学分析的基础上，也要考虑文化、制度、心理等更广泛的社会因素。
服务于解决实际问题： 经济学研究的最终目的是理解和改善人类的经济福祉，数学化应当是实现这一目标的手段，而非目的。
所以，与其说经济学（生）在“贴金”，不如说他们是在追求更科学、更精确的理解和分析方法。只是在追求这种方法的过程中，需要警惕过度简化、脱离实际和技术壁垒过高的问题。一个成熟的经济学领域，既需要严谨的数学工具，也需要洞察现实的智慧和开放的跨学科视野。
一、 经济学为何走向数学化？历史原因与内在逻辑
首先，经济学本身研究的对象就具有数学的天然属性：
资源配置与稀缺性： 经济学的核心问题是如何在资源稀缺的情况下，做出最优的配置决策。这涉及到选择、权衡、效率等概念，这些概念都可以通过数学模型来量化和分析。例如，如何分配有限的劳动、资本来生产尽可能多的商品和服务？这是一个典型的最优化问题。
市场均衡与供需关系： 市场经济的运行机制涉及供需双方的相互作用，价格作为信号引导资源流动。供需曲线、均衡价格、弹性等概念都可以用函数和几何图形来表示和分析，其内在的动态变化也天然适合用数学方程来描述。
理性选择与行为经济学： 早期经济学假设个体是理性的，会最大化自己的效用。效用函数、无差异曲线等数学工具被用来刻画消费者的选择。即使是后来的行为经济学，在解释非理性行为时，也常常需要数学模型来量化偏差和心理因素的影响。
宏观经济的波动与增长： GDP、通货膨胀、失业率等宏观经济指标的变化，以及经济周期的波动、经济增长的驱动因素，都涉及复杂的变量关系和动态演变。数学模型（如ISLM模型、索洛增长模型等）是理解和预测这些现象的有力工具。
历史发展也是一个重要推手：
新古典经济学革命： 19世纪末20世纪初，以边际革命为代表的新古典经济学，将“边际效用”和“边际成本”等概念引入，极大地提升了经济学的数学化程度。
计量经济学的兴起： 20世纪以来，计量经济学的发展，使得经济学家能够运用统计学和数学工具来检验经济理论、量化经济关系、预测经济走势。这进一步巩固了数学在经济学中的地位。
计算机技术的进步： 现代计算机强大的计算能力，使得更复杂、更大规模的经济模型成为可能，也催生了计算经济学等分支。
二、 数学化带来的益处，而非“贴金”
经济学之所以强调数学化，并非空穴来风，而是因为它带来了显著的理论和实践益处：
1. 精确性和严谨性：
避免模糊性： 自然语言在描述复杂的经济关系时容易出现歧义和模糊。数学语言以其高度精确的符号和逻辑，能够清晰、无歧义地表达经济概念和理论之间的关系。
逻辑一致性： 数学推导遵循严格的逻辑规则，能够确保理论的内部一致性，避免逻辑矛盾。
2. 分析复杂性：
多变量分析： 经济现象往往涉及多个相互关联的变量，单纯的文字描述难以理清它们之间的复杂联系。数学模型（如方程组、矩阵）能够有效地处理多变量之间的相互作用。
动态分析： 经济系统是动态变化的，数学工具（如微分方程、差分方程）是分析这些动态过程的必需品。
3. 量化和预测能力：
实证检验： 数学模型可以转化为计量模型，通过收集和分析数据来检验理论的有效性。这使得经济学能够从“思辨”走向“实证”。
政策评估： 经济学家可以利用模型来模拟不同经济政策（如税收政策、货币政策）的效果，为政府决策提供依据。
经济预测： 基于数学模型的预测是现代宏观经济管理的基础。
4. 理论创新和发展：
发现新的关系： 数学工具能够揭示人类直觉难以发现的经济规律和关系。
模型构建： 新的数学方法不断被引入，推动着经济理论的创新和发展。例如，博弈论的引入极大地拓展了对市场竞争和策略互动的分析。
5. 国际学术交流：
共同语言： 数学是全球通用的语言。经济学家通过使用数学模型和符号，能够方便地在国际学术界进行交流、讨论和合作。
三、 对数学化的误解和批评：为何有人觉得是“贴金”？
尽管数学化带来了诸多好处，但这种趋势也并非没有争议，有些批评甚至会让一些人觉得经济学家是在“贴金”。这些批评主要源于：
1. 过度简化现实：
模型假设的局限性： 为了构建可解的模型，经济学家常常不得不做出简化假设，如理性人、完全信息、同质性等。这些假设与真实世界的复杂性和非理性行为存在较大差距，导致模型有时显得脱离实际。
“如果有人不是傻瓜，那么一切都是傻瓜”： 过于追求模型的可解性，有时可能导致模型忽略了现实中最关键的因素，或者将这些因素“简化”到不现实的地步。
2. 模型的可解释性差：
“黑箱”模型： 一些高度复杂的数学模型，即使其预测能力很强，但其内部逻辑对于非专业人士（甚至一些经济学家）来说可能难以理解，就像一个“黑箱”。这使得公众难以理解其背后的经济逻辑。
过度技术化： 经济学研究的数学化也使得其与社会科学的其他分支（如社会学、政治学）的距离拉远，影响了跨学科的交流和理解。
3. 忽视非量化因素：
文化、制度、心理： 经济行为往往受到文化、制度、历史、心理、情感等非量化因素的影响。如果过度依赖数学模型，可能会忽视这些重要因素，导致分析片面。
道德和伦理： 经济学研究也应包含对经济现象的道德和伦理评判，但数学模型本身不具备这种能力。
4. “学术优越感”的嫌疑：
同行评审与认可： 在现代学术界，发表在顶级期刊上的研究往往需要高度的数学论证。这使得一些经济学家可能倾向于选择那些数学上更“优雅”或更“复杂”的研究，而非那些更贴近现实但数学论证相对简单的研究。
研究基金和职业发展： 拥有深厚的数学功底和发表高水平数学化论文，是许多经济学研究者获得学术声誉、研究基金和职业晋升的重要途径。这可能导致一种“马太效应”，即数学化程度高的研究更容易获得认可和资源。
四、 总结：数学化是工具，而非目的本身
因此，经济学（生）强调经济学的高度数学化，主要不是为了给自己贴金，而是因为数学是理解和分析经济现象的强大工具，是经济学走向科学化、严谨化和实证化的必然结果。
然而，我们也不能忽视数学化带来的潜在问题。真正优秀的经济学研究，应该能够：
保持与现实的联系： 深刻理解模型的局限性，清晰地阐述模型背后的假设和其对现实的适用范围。
注重可解释性： 即使使用了复杂的数学工具，也应该努力用清晰的语言解释其经济含义和政策启示。
兼顾非量化因素： 在数学分析的基础上，也要考虑文化、制度、心理等更广泛的社会因素。
服务于解决实际问题： 经济学研究的最终目的是理解和改善人类的经济福祉，数学化应当是实现这一目标的手段，而非目的。
所以，与其说经济学（生）在“贴金”，不如说他们是在追求更科学、更精确的理解和分析方法。只是在追求这种方法的过程中，需要警惕过度简化、脱离实际和技术壁垒过高的问题。一个成熟的经济学领域，既需要严谨的数学工具，也需要洞察现实的智慧和开放的跨学科视野。
网友意见
谢
@FreedomPhd邀。我一般跟别人强调的是经济学里的数学——如果以大体学下来博士一年级课程为上限的话——没有好多人说的那么难。觉得自己卡在数学上要么是因为没学过，要么是因为忘了，要么是因为你经济直觉不行不知道推导里用了哪个约束条件。楼主研究的是我不敢碰的decision theory，目测数学至少不比我差。所以我都觉得不难，楼主觉得不难也是理所应当的。
但从另一个角度来说，把理论工具用于从现实问题（real world problem）抽象而来的研究问题（research question）是要花智力成本的。这个智力成本有多大，取决于抽象的难度有多大。经济学在社会科学里，在截至目前整个发展史中在抽象上投入的总成本更高，所以应用数学作为理论工具的难度更低。这导致了经济学相对于其他社会科学可以更多采用数学语言来讨论。这个现象就是楼主描述的人所说的“经济学高度数学化”。
描述一个现象总有精确与不精确之分。如果从一开始就接触的是不精确的描述，又没有从其他来源补充知识或者自己动手做，曲解现象的概率和对现象的曲解程度自然变高。同样，楼主可能没有当过学渣或者民科，对于“很多经济系学生采用不精确的描述”这一现象本身的认识不足，但是仍指出“这些人有可能是想往自己脸上贴金”，这也是对现象描述不精确导致曲解的例子。我觉得比起“贴金”说，“对经济学研究曲解”说可能是个更好的解释。
啊对了，对楼上嘲讽楼主的几位说一句：我们须知道人都会犯错，同时我们也须预期专业人士会从错误中学习。
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