实证分析（Positive Analysis）在经济学中的地位是怎样的？
好的，咱们来聊聊实证分析在经济学里到底是个啥地位，以及它有多重要。 我尽量把这话说得明白些，也让它听起来更像咱人说话，而不是什么机器生成的报告。
实证分析：经济学里的“事实侦探”
你可以把实证分析想象成经济学里的“事实侦探”。它的主要工作，就是去看看现实世界是怎么运作的，然后用数据和证据来回答“是什么”的问题。比如：
“提高最低工资会影响就业吗？”
“过去十年里，通货膨胀率是如何变化的？”
“税收政策的改变对企业投资有什么影响？”
实证分析不关心“应该”怎么样，它只关心“实际”怎么样。它要做的，就是观察、测量、计算，然后得出基于证据的结论。
为啥实证分析这么重要？
要是没有实证分析，经济学就会变成一堆空中楼阁，脱离实际，甚至可能误导人。它的重要性体现在好几个方面：
1. 检验理论的“试金石”： 经济学家们会提出各种各样的理论，比如关于供需的，关于消费者行为的，关于宏观经济运行的。这些理论再怎么说得天花乱坠，如果跟现实对不上，那它就是个假理论。实证分析就是用来检验这些理论的，它就像一把尺子，量量理论跟实际的差距有多大。如果理论跟事实相符，那就说明这个理论有道理，可以用来解释和预测；如果差得太远，那就得好好反思，是不是理论本身有问题，或者数据统计得不对。
2. 指导政策制定的“导航仪”： 政府在制定经济政策的时候，肯定不能凭感觉走。不管是发钱补贴，还是调整税率，背后都得有数据支撑，知道这样做大概会产生什么后果。实证分析能帮助政策制定者了解各种政策的潜在影响，是会刺激经济增长，还是会加剧贫富差距，是会促进就业，还是会引发通胀。没有实证分析，政策就可能变成“拍脑袋”的决定，不仅达不到预期效果，还可能惹出新的问题。
3. 理解经济现象的“望远镜”： 经济世界复杂得很，我们看到的很多现象，比如股市的波动、失业率的变化、汇率的升跌，背后都有很多原因在起作用。实证分析就像一个强大的望远镜，帮助我们拨开迷雾，看到这些现象背后的真实原因，以及各种因素之间是怎么相互作用的。比如，为什么有些国家经济发展得快，有些国家却停滞不前？实证分析可以通过对比不同国家的数据，找出影响经济增长的关键因素。
4. 预测未来的“预报器”： 虽然经济预测从来都不是百分之百准确的，但实证分析能为我们提供一个更科学的预测基础。通过分析历史数据和经济规律，我们可以对未来的经济趋势做出一定的判断，比如明年的GDP会增长多少，通货膨胀率会有多少变化。这对于企业做投资决策，个人做理财规划，都非常有帮助。
实证分析怎么做？
当然，实证分析也不是随便看看数据就完了，它有自己一套严谨的方法论。最常见的就是：
计量经济学： 这是实证分析的“看家本领”。它结合了经济学理论、数学和统计学，用数学模型来量化经济变量之间的关系。比如，我们可以建立一个模型来分析“广告支出”和“销售额”之间的关系，看看广告多投入一元，能带来多少销售额的增长。
数据收集和处理： 无论是政府统计局的宏观数据，还是企业内部的微观数据，都需要经过精心收集和清理。数据质量对实证分析的结论至关重要。
实地调研和实验： 有时候，数据可能不够，或者某些变量难以直接测量。这时，经济学家可能会通过设计问卷、进行访谈，甚至设计“自然实验”或“随机对照实验”来收集信息，比如随机抽取一些家庭，给他们发放消费券，看看这会不会影响他们的消费行为。
实证分析的局限性
当然，实证分析也不是万能的。它也有自己的局限性：
相关性不等于因果性： 这是最容易犯的错误。比如，我们发现冰淇淋的销量和犯罪率都在夏天上升。但这并不意味着吃冰淇淋会导致犯罪，很可能是因为夏天天气热，这两个事情都发生了。实证分析需要非常小心地处理这种“相关”关系，去区分“因”和“果”。
数据可得性和质量问题： 有些经济现象很难量化，或者数据收集起来非常困难，质量也不高。尤其是在一些发展中国家，情况可能更复杂。
模型的简化： 经济世界太复杂了，任何模型都是对现实的简化。模型的好坏，很大程度上取决于它是否抓住了问题的关键，是否能有效地解释现象，并且预测得相对准确。
政策的“可预测性陷阱”： 当政府根据实证分析的发现来制定政策时，经济主体的行为可能会因此而改变，导致原先的预测失效。比如，大家都知道政府要发钱，可能会提前消费，或者因为预期未来价格会上涨而提前购买，这就改变了经济的运行轨迹。
总结一下：
实证分析在经济学里扮演着“基石”和“指南针”的角色。它让经济学从一门纯粹的哲学思辨变成了一门与现实紧密联系的科学。没有实证分析，经济学就如同没有眼睛的学者，无法认识世界，更谈不上指导行动。虽然它有局限，但它依然是理解经济运行、制定明智政策不可或缺的关键工具。它不断地提醒着经济学家，理论再美，最终还是要回到现实中去检验。
实证分析：经济学里的“事实侦探”
你可以把实证分析想象成经济学里的“事实侦探”。它的主要工作，就是去看看现实世界是怎么运作的，然后用数据和证据来回答“是什么”的问题。比如：
“提高最低工资会影响就业吗？”
“过去十年里，通货膨胀率是如何变化的？”
“税收政策的改变对企业投资有什么影响？”
实证分析不关心“应该”怎么样，它只关心“实际”怎么样。它要做的，就是观察、测量、计算，然后得出基于证据的结论。
为啥实证分析这么重要？
要是没有实证分析，经济学就会变成一堆空中楼阁，脱离实际，甚至可能误导人。它的重要性体现在好几个方面：
1. 检验理论的“试金石”： 经济学家们会提出各种各样的理论，比如关于供需的，关于消费者行为的，关于宏观经济运行的。这些理论再怎么说得天花乱坠，如果跟现实对不上，那它就是个假理论。实证分析就是用来检验这些理论的，它就像一把尺子，量量理论跟实际的差距有多大。如果理论跟事实相符，那就说明这个理论有道理，可以用来解释和预测；如果差得太远，那就得好好反思，是不是理论本身有问题，或者数据统计得不对。
2. 指导政策制定的“导航仪”： 政府在制定经济政策的时候，肯定不能凭感觉走。不管是发钱补贴，还是调整税率，背后都得有数据支撑，知道这样做大概会产生什么后果。实证分析能帮助政策制定者了解各种政策的潜在影响，是会刺激经济增长，还是会加剧贫富差距，是会促进就业，还是会引发通胀。没有实证分析，政策就可能变成“拍脑袋”的决定，不仅达不到预期效果，还可能惹出新的问题。
3. 理解经济现象的“望远镜”： 经济世界复杂得很，我们看到的很多现象，比如股市的波动、失业率的变化、汇率的升跌，背后都有很多原因在起作用。实证分析就像一个强大的望远镜，帮助我们拨开迷雾，看到这些现象背后的真实原因，以及各种因素之间是怎么相互作用的。比如，为什么有些国家经济发展得快，有些国家却停滞不前？实证分析可以通过对比不同国家的数据，找出影响经济增长的关键因素。
4. 预测未来的“预报器”： 虽然经济预测从来都不是百分之百准确的，但实证分析能为我们提供一个更科学的预测基础。通过分析历史数据和经济规律，我们可以对未来的经济趋势做出一定的判断，比如明年的GDP会增长多少，通货膨胀率会有多少变化。这对于企业做投资决策，个人做理财规划，都非常有帮助。
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当然，实证分析也不是随便看看数据就完了，它有自己一套严谨的方法论。最常见的就是：
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数据收集和处理： 无论是政府统计局的宏观数据，还是企业内部的微观数据，都需要经过精心收集和清理。数据质量对实证分析的结论至关重要。
实地调研和实验： 有时候，数据可能不够，或者某些变量难以直接测量。这时，经济学家可能会通过设计问卷、进行访谈，甚至设计“自然实验”或“随机对照实验”来收集信息，比如随机抽取一些家庭，给他们发放消费券，看看这会不会影响他们的消费行为。
实证分析的局限性
当然，实证分析也不是万能的。它也有自己的局限性：
相关性不等于因果性： 这是最容易犯的错误。比如，我们发现冰淇淋的销量和犯罪率都在夏天上升。但这并不意味着吃冰淇淋会导致犯罪，很可能是因为夏天天气热，这两个事情都发生了。实证分析需要非常小心地处理这种“相关”关系，去区分“因”和“果”。
数据可得性和质量问题： 有些经济现象很难量化，或者数据收集起来非常困难，质量也不高。尤其是在一些发展中国家，情况可能更复杂。
模型的简化： 经济世界太复杂了，任何模型都是对现实的简化。模型的好坏，很大程度上取决于它是否抓住了问题的关键，是否能有效地解释现象，并且预测得相对准确。
政策的“可预测性陷阱”： 当政府根据实证分析的发现来制定政策时，经济主体的行为可能会因此而改变，导致原先的预测失效。比如，大家都知道政府要发钱，可能会提前消费，或者因为预期未来价格会上涨而提前购买，这就改变了经济的运行轨迹。
总结一下：
实证分析在经济学里扮演着“基石”和“指南针”的角色。它让经济学从一门纯粹的哲学思辨变成了一门与现实紧密联系的科学。没有实证分析，经济学就如同没有眼睛的学者，无法认识世界，更谈不上指导行动。虽然它有局限，但它依然是理解经济运行、制定明智政策不可或缺的关键工具。它不断地提醒着经济学家，理论再美，最终还是要回到现实中去检验。
网友意见
@魏紫豪
同学的答案很好。但很遗憾，虽然在汉语中都写作“实证”，但Positive Analysis和Empirical Analysis并不是一回事。
Positive Analysis是和Normative Analysis相对应的概念。后者一般翻译做规范分析。
而两者之间的区别，用老凯恩斯（那个更有名的凯恩斯的老爸）和弗里德曼（就是那个弗里德曼）的话说，就是前者研究“what is”的问题，而后者研究“what ought to be”的问题。
换句话说，所谓Positive Analysis就是将经济学当成一门自然科学，完全以旁观者的身份，不带任何感情色彩地、完全客观地描述经济问题，解释经济现象。
而Normative Analysis则不同，要回答“what ought to be”，就必须有事先的标准存在，而这个标准很多时候是由个人或社会偏好这些经济学以外的因素决定的。
比如“火车票涨价可以缓解买票难问题”，这就是个Positive Analysis的结论。要反驳这个结论，就需要在逻辑上证明火车票涨价无法缓解买票难。
而“应当通过火车票涨价来缓解买票难问题”，这就是Normative Analysis了。 这句话是否成立， 还取决于回答这个问题的人心目中的火车票理想分配方案标准。
顺便说一句，当前很多人对经济学和经济学家的反感可能都源于无法区分这两者。
最后，关于Positive Analysis在经济学中的地位，这就不用回答了吧？
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