经济学是科学吗？
经济学是否是一门科学，这是一个在经济学界长期存在且引人入胜的辩论。要详细地回答这个问题，我们需要深入探讨科学的定义、经济学的研究方法以及两者之间的契合与差异。
一、 科学的定义
首先，我们必须明确“科学”这个词的含义。通常，科学被定义为一种系统的、基于证据的知识体系，其核心特征包括：
系统性 (Systematic): 科学研究是有组织、有目的的，遵循一定的逻辑框架和研究范式。
可观察性/可测量性 (Observable/Measurable): 科学研究的对象是可以被观察或通过工具测量到的，即使是抽象的概念，也需要找到可量化的指标。
经验性 (Empirical): 科学知识建立在观察和实验证据之上，而非纯粹的思辨或信仰。
可证伪性 (Falsifiability): 科学理论必须是可能被事实证明是错误的。一个好的科学理论能够做出预测，而这些预测可以通过实际观察来检验，如果预测不符，理论就需要修正或被放弃。这是卡尔·波普尔提出的一个重要标准。
可重复性 (Reproducibility): 科学研究的结果应该可以被其他独立的研究者通过重复同样的实验或观察来验证。
客观性 (Objectivity): 科学研究应尽量排除研究者个人的主观偏见和情感的影响，力求对事实的真实描述。
预测性 (Predictive Power): 科学理论能够基于现有的知识对未来的现象做出预测。
解释性 (Explanatory Power): 科学理论能够解释观察到的现象和事件背后的原因。
二、 经济学的研究方法与特征
经济学是一门研究稀缺资源如何分配以满足人类无限欲望的社会科学。它试图理解和解释个体、企业和政府在面对选择时如何行动，以及这些行动如何相互作用，从而影响整个经济体的运行。
经济学在研究过程中，借鉴并发展了许多科学的研究方法：
1. 理论建模 (Theoretical Modeling):
抽象化和简化: 经济学经常使用抽象化的模型来理解复杂的现实。例如，供需模型就是一个高度简化的模型，它忽略了许多现实世界的细节，但能有效地解释价格如何形成。
数学和逻辑: 经济学广泛使用数学和逻辑工具来构建理论，确保其内部一致性，并使理论更严谨、更易于分析。例如，微观经济学中的消费者理论、生产者理论等都依赖于数学优化。
理性人假设 (Rational Agent Assumption): 许多经济学模型假设个体是理性的，会最大化自身效用或利润。这是一种简化，但有助于建立可供检验的理论框架。
2. 计量经济学 (Econometrics):
数据分析: 这是经济学最接近自然科学的领域。计量经济学利用统计学方法来分析经济数据，检验经济理论的预测，并量化经济变量之间的关系。
回归分析: 回归分析是计量经济学的核心工具，用于估计变量之间的因果关系和相关性。例如，研究教育年限对收入的影响，或者广告支出对销售的影响。
因果推断: 现代计量经济学越来越重视解决因果推断问题，通过各种方法（如自然实验、工具变量法、倾向得分匹配等）来尽量模拟实验环境，从而更准确地识别因果关系。
3. 实证研究 (Empirical Research):
证据为基础: 经济学研究的结论需要得到现实数据的支持。经济学家会收集和分析大量数据，以验证或修正他们的理论。
案例研究 (Case Studies): 虽然不如统计分析普遍，但特定国家或行业的案例研究也能提供宝贵的洞察。
4. 预测 (Forecasting):
经济学试图预测经济行为和经济结果，例如GDP增长率、通货膨胀率、失业率等。这些预测是基于经济模型和历史数据进行的。
三、 经济学作为科学的优势
系统性和逻辑性: 经济学构建了严谨的理论框架，使用数学和逻辑来分析经济现象。
经验性基础: 计量经济学和实证研究使其结论有数据支持，可以被检验。
预测能力: 经济模型能够对某些经济变量的未来走势做出预测，尽管其准确性常受限于现实的复杂性。
解释能力: 经济学理论能够解释许多市场现象、政策效果和社会行为。
四、 经济学作为科学的挑战与局限性
然而，将经济学完全等同于自然科学（如物理学）也面临着一些重要的挑战：
1. 实验的局限性 (Difficulty in Conducting Controlled Experiments):
自然科学的实验优势: 物理学家可以在实验室中精确控制变量，重复进行实验来验证理论（例如，改变温度和压力，观察物质状态的变化）。
经济学的困难: 在经济学中，很难进行完全受控的实验。我们无法随意改变一个国家的货币政策或税收政策来观察其影响，因为这会带来巨大的社会和政治成本。即使有“现场实验”（field experiments），也难以完全隔离所有影响因素。
2. 研究对象的复杂性 (Complexity of Human Behavior):
非理性因素: 人类行为不仅仅是理性的计算。情感、心理偏差、文化习俗、社会规范等非理性因素都可能影响经济决策，这使得精确预测和建模更加困难。行为经济学正是为了解决这一问题而兴起。
互动性: 经济体系是一个复杂的互动系统，个体决策会相互影响，导致意想不到的宏观结果。经济学家有时难以捕捉这种动态的相互作用。
3. 数据的可得性与质量 (Data Availability and Quality):
滞后性与不可靠性: 经济数据往往是滞后发布的，且可能存在误差或选择性报告。
历史事件的影响: 过去的数据可能受到特定的历史事件（如战争、金融危机、疫情）的影响，难以直接用于预测未来。
4. 可证伪性的难度 (Challenges in Falsifiability):
由于实验的困难，经济学家常常需要依赖观察性数据来检验理论。在存在多重原因的情况下，要将一个理论的错误“隔离”出来并证明其错误，有时会比在自然科学中更困难。一些经济学理论可能在一定条件下成立，但在另一组条件下被证伪，这使得理论的普适性受到挑战。
5. 价值观与主观性 (Values and Subjectivity):
经济学本身研究的是“是什么”（what is），但经济政策的制定往往涉及“应该是什么”（what ought to be），这其中包含了价值判断和伦理考量。例如，关于收入分配的公平性，经济学可以分析不同政策的效率，但“公平”本身是一个价值判断。
五、 结论：经济学是一门“不完美的”科学
综合以上分析，经济学在很大程度上具备科学的特征，尤其是在其理论构建、数学应用、数据分析和逻辑推理方面。计量经济学的发展使其越来越接近实证科学。
然而，由于其研究对象（人类社会）的固有复杂性、实验条件的限制以及非理性因素的存在，经济学在可重复性、精确预测和绝对客观性等方面与自然科学存在差距。
因此，更准确的说法是，经济学是一门社会科学，它努力运用科学的方法来理解和解释经济现象，但它并非一门像物理学那样具有精确性和预测力的自然科学。 它是一种“不完美的”科学，其结论通常是概率性的、条件性的，并且不断受到新证据和新理论的挑战与修正。
经济学的重要性不在于它能否像物理学那样预测天体运行，而在于它能否提供一个严谨的框架来分析资源分配、评估政策效果，并帮助人们理解错综复杂的经济世界，从而做出更明智的决策。它是一门在不断发展和完善中的科学。
一、 科学的定义
首先，我们必须明确“科学”这个词的含义。通常，科学被定义为一种系统的、基于证据的知识体系，其核心特征包括：
系统性 (Systematic): 科学研究是有组织、有目的的，遵循一定的逻辑框架和研究范式。
可观察性/可测量性 (Observable/Measurable): 科学研究的对象是可以被观察或通过工具测量到的，即使是抽象的概念，也需要找到可量化的指标。
经验性 (Empirical): 科学知识建立在观察和实验证据之上，而非纯粹的思辨或信仰。
可证伪性 (Falsifiability): 科学理论必须是可能被事实证明是错误的。一个好的科学理论能够做出预测，而这些预测可以通过实际观察来检验，如果预测不符，理论就需要修正或被放弃。这是卡尔·波普尔提出的一个重要标准。
可重复性 (Reproducibility): 科学研究的结果应该可以被其他独立的研究者通过重复同样的实验或观察来验证。
客观性 (Objectivity): 科学研究应尽量排除研究者个人的主观偏见和情感的影响，力求对事实的真实描述。
预测性 (Predictive Power): 科学理论能够基于现有的知识对未来的现象做出预测。
解释性 (Explanatory Power): 科学理论能够解释观察到的现象和事件背后的原因。
二、 经济学的研究方法与特征
经济学是一门研究稀缺资源如何分配以满足人类无限欲望的社会科学。它试图理解和解释个体、企业和政府在面对选择时如何行动，以及这些行动如何相互作用，从而影响整个经济体的运行。
经济学在研究过程中，借鉴并发展了许多科学的研究方法：
1. 理论建模 (Theoretical Modeling):
抽象化和简化: 经济学经常使用抽象化的模型来理解复杂的现实。例如，供需模型就是一个高度简化的模型，它忽略了许多现实世界的细节，但能有效地解释价格如何形成。
数学和逻辑: 经济学广泛使用数学和逻辑工具来构建理论，确保其内部一致性，并使理论更严谨、更易于分析。例如，微观经济学中的消费者理论、生产者理论等都依赖于数学优化。
理性人假设 (Rational Agent Assumption): 许多经济学模型假设个体是理性的，会最大化自身效用或利润。这是一种简化，但有助于建立可供检验的理论框架。
2. 计量经济学 (Econometrics):
数据分析: 这是经济学最接近自然科学的领域。计量经济学利用统计学方法来分析经济数据，检验经济理论的预测，并量化经济变量之间的关系。
回归分析: 回归分析是计量经济学的核心工具，用于估计变量之间的因果关系和相关性。例如，研究教育年限对收入的影响，或者广告支出对销售的影响。
因果推断: 现代计量经济学越来越重视解决因果推断问题，通过各种方法（如自然实验、工具变量法、倾向得分匹配等）来尽量模拟实验环境，从而更准确地识别因果关系。
3. 实证研究 (Empirical Research):
证据为基础: 经济学研究的结论需要得到现实数据的支持。经济学家会收集和分析大量数据，以验证或修正他们的理论。
案例研究 (Case Studies): 虽然不如统计分析普遍，但特定国家或行业的案例研究也能提供宝贵的洞察。
4. 预测 (Forecasting):
经济学试图预测经济行为和经济结果，例如GDP增长率、通货膨胀率、失业率等。这些预测是基于经济模型和历史数据进行的。
三、 经济学作为科学的优势
系统性和逻辑性: 经济学构建了严谨的理论框架，使用数学和逻辑来分析经济现象。
经验性基础: 计量经济学和实证研究使其结论有数据支持，可以被检验。
预测能力: 经济模型能够对某些经济变量的未来走势做出预测，尽管其准确性常受限于现实的复杂性。
解释能力: 经济学理论能够解释许多市场现象、政策效果和社会行为。
四、 经济学作为科学的挑战与局限性
然而，将经济学完全等同于自然科学（如物理学）也面临着一些重要的挑战：
1. 实验的局限性 (Difficulty in Conducting Controlled Experiments):
自然科学的实验优势: 物理学家可以在实验室中精确控制变量，重复进行实验来验证理论（例如，改变温度和压力，观察物质状态的变化）。
经济学的困难: 在经济学中，很难进行完全受控的实验。我们无法随意改变一个国家的货币政策或税收政策来观察其影响，因为这会带来巨大的社会和政治成本。即使有“现场实验”（field experiments），也难以完全隔离所有影响因素。
2. 研究对象的复杂性 (Complexity of Human Behavior):
非理性因素: 人类行为不仅仅是理性的计算。情感、心理偏差、文化习俗、社会规范等非理性因素都可能影响经济决策，这使得精确预测和建模更加困难。行为经济学正是为了解决这一问题而兴起。
互动性: 经济体系是一个复杂的互动系统，个体决策会相互影响，导致意想不到的宏观结果。经济学家有时难以捕捉这种动态的相互作用。
3. 数据的可得性与质量 (Data Availability and Quality):
滞后性与不可靠性: 经济数据往往是滞后发布的，且可能存在误差或选择性报告。
历史事件的影响: 过去的数据可能受到特定的历史事件（如战争、金融危机、疫情）的影响，难以直接用于预测未来。
4. 可证伪性的难度 (Challenges in Falsifiability):
由于实验的困难，经济学家常常需要依赖观察性数据来检验理论。在存在多重原因的情况下，要将一个理论的错误“隔离”出来并证明其错误，有时会比在自然科学中更困难。一些经济学理论可能在一定条件下成立，但在另一组条件下被证伪，这使得理论的普适性受到挑战。
5. 价值观与主观性 (Values and Subjectivity):
经济学本身研究的是“是什么”（what is），但经济政策的制定往往涉及“应该是什么”（what ought to be），这其中包含了价值判断和伦理考量。例如，关于收入分配的公平性，经济学可以分析不同政策的效率，但“公平”本身是一个价值判断。
五、 结论：经济学是一门“不完美的”科学
综合以上分析，经济学在很大程度上具备科学的特征，尤其是在其理论构建、数学应用、数据分析和逻辑推理方面。计量经济学的发展使其越来越接近实证科学。
然而，由于其研究对象（人类社会）的固有复杂性、实验条件的限制以及非理性因素的存在，经济学在可重复性、精确预测和绝对客观性等方面与自然科学存在差距。
因此，更准确的说法是，经济学是一门社会科学，它努力运用科学的方法来理解和解释经济现象，但它并非一门像物理学那样具有精确性和预测力的自然科学。 它是一种“不完美的”科学，其结论通常是概率性的、条件性的，并且不断受到新证据和新理论的挑战与修正。
经济学的重要性不在于它能否像物理学那样预测天体运行，而在于它能否提供一个严谨的框架来分析资源分配、评估政策效果，并帮助人们理解错综复杂的经济世界，从而做出更明智的决策。它是一门在不断发展和完善中的科学。
网友意见
某些人真以为经济学家就是假设“人是自私的”，然后东扯西扯么？
顶尖经济学研究需要的统计学水准非常高。第三届诺贝尔经济学奖得主库兹涅茨是研究国民经济统计的，后来的诺贝尔经济学奖得主弗里德曼早先给他打下手。弗里德曼二战时期在哥伦比亚大学一个小组为美国武器设计、战略及冶金实验分析数据，这个小组成员包括著名统计学家瓦尔德，就是那位指出二战飞机幸存者偏差的。同样，弗里德曼的师弟，后来的诺贝尔学奖得主布坎南，二战的时候弃笔从戎，加入美国海军。布坎南曾经在作战室中用细绳、曲别针及计算尺追踪敌舰。很多人可能不知道凯恩斯曾经写过一本《统计学》，并嘲笑丁伯根（物理学博士）的经济模型是胡闹。
显然无论国民经济核算，还是大部分经济研究，那怕像凯恩斯一样提供经济思想和政策建议，都不是大娘买菜，而是非常强调统计学功力。因此即便忽略经济学的各种假设，仅仅依据经济学家的统计学功力，他们的学术研究怎么可能一无是处。
其次即便基于其他学科知识批判经济学，经济学家也比大部分人更了解这些缺憾。除了大众比较了解的数学家纳什，实际上1/3诺贝尔经济学奖得主拥有世界名校的数学、物理学或者工程学背景。比如第一届诺贝尔经济学奖得主弗里施是数理统计博士，同届的诺奖得主丁伯根是物理学博士。除了诺奖级别，大家熟悉的清华钱颖一教授有数学背景，复旦的唐世平教授是是分子生物出身，就是知乎上几位比较活跃的经济学博士，也有清华北大的物理学背景。显然这些人对自然科学的掌握，远比于大部分普通人多，基于其他学科对经济学的批评他们自然比普通人熟悉多了。
我不认为知乎里有多少人比弗里施更懂统计，比丁伯根更懂物理，比卡尼曼更懂心理学，比纳什更懂数学，比唐世平更懂分子生物。普通人基于某些学科的入门常识，质疑经济学的科学性时，实际上他们太高估自己的学科修养了。经济学研究当然各种各样存在的问题，不过大部分根本就意识不到这些问题，也看不懂这些批判。比如唐世平教授对实验经济学的批评，徐轶青对各种统计问题的批判，我想大部分知乎er是看不懂的。
再次，大部分人对经济学的批评，是基于其对经济学的肤浅认识。比如许多人批评经济学关于人是自私的假设就不符合现实，可实际上40年前贝克尔就基于威尔逊的理论将利他主义纳入了经济学分析。再比如许多人批评人并不理性，然而行为经济学家早就将此假设修正了很多遍，2013年的诺贝尔奖得主席勒20多年前就将从众心理等非理性行为引入分析股市泡沫。
最后，对大部分人来说，由于其对经济学的肤浅认识，在分析事物时，并不是是经济学存在问题，而是他们选用的经济学模型有问题。类似思考从西安到120km外的潼关需要多少时间，你用匀速直线t=s/v没多少问题，误差不会太大；可是如果问题换成你开车从到500m外需要多少时间，你就要考虑换成变速直线运动位移公式了。仅仅是两种位移模型，一个是初二学，一个是高一学，中间差了2年，很多人都掌握不了。经济学模型那么多，大部分人对经济学各个领域就是浅尝辄止，在分析事物时自己模型选错的概率，比经济学理论本身出错概率高的多。不信你可以说说不同增长模型的推导过程。
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