经济学家的水平究竟怎么样？
经济学家的水平，这是一个非常宽泛的问题，就像问“医生的水平怎么样？”一样，答案自然是五花八门，千差万别。不能一概而论，更不能简单粗暴地用“高”或“低”来概括。
要理解经济学家的水平，我们得从几个维度去审视：
1. 学术功底与理论深度：
基础扎实： 顶尖的经济学家往往拥有深厚的数学功底和统计学基础。他们能够熟练运用微积分、线性代数、概率论等工具来构建和分析经济模型。计量经济学是他们分析数据的利器，能够设计严谨的实证研究来检验理论。
理论前沿： 他们紧密关注并积极贡献于经济学理论的最新发展。无论是新古典经济学、新凯恩斯主义，还是行为经济学、制度经济学、发展经济学等细分领域，他们都能深入理解其核心思想、争论焦点以及前沿研究方向。
模型构建与推演： 优秀的经济学家能够创造性地构建新的经济模型来解释复杂的现实现象，或者对现有模型进行修正和拓展，使其更具解释力和预测力。他们能够严谨地推演模型中的逻辑关系，找出隐藏的规律。
2. 分析能力与洞察力：
逻辑清晰： 在分析经济问题时，他们能够剥离表象，直击本质。能够清晰地识别因果关系，避免混淆相关性与因果性。
多角度思考： 面对一个经济现象，他们不会局限于单一的理论视角，而是能够综合运用多种经济学理论和分析框架，从不同角度进行剖析，提供更全面的理解。
洞察未显： 好的经济学家往往能看到别人看不到的东西，比如政策潜在的 unintended consequences（非预期后果），市场机制中的微妙之处，或者隐藏在数据背后的深层驱动力。他们能预见趋势，判断风险。
3. 实证研究与数据运用：
数据敏感： 他们对数据有着高度的敏感性，懂得如何寻找、收集、清洗和处理高质量的数据。
方法论严谨： 在进行实证研究时，他们能够选择最适合研究问题的计量方法，并充分考虑可能存在的偏误（如内生性、选择性偏误等），并采取相应措施进行控制。
结果解读： 他们能够客观地解读实证研究的结果，不夸大其词，也不回避局限性。能够清晰地解释研究发现的经济含义。
4. 应用能力与政策建议：
政策导向： 许多经济学家致力于将理论和研究应用于解决现实世界的经济问题，为政府和企业提供政策建议。
接地气： 优秀的政策型经济学家，不仅理论功底深厚，更能理解政策制定的实际约束和执行层面的复杂性，提出的建议既有理论的高度，又有实践的可行性。
沟通与影响力： 他们能够将复杂的经济概念和分析结果，用清晰易懂的语言传达给非专业人士，影响决策，引导舆论。
5. 局限性与争议：
当然，我们也不能忽视经济学家的局限性和存在的争议：
模型简化： 经济模型往往是对现实的简化，忽略了许多非理性的因素和复杂的人类行为。因此，经济学预测的准确性并非百分之百。
数据限制： 可用数据的质量和可获得性常常是制约研究的瓶颈。
价值观与意识形态： 经济学研究并非完全价值中立，不同经济学派在某些问题上存在根本性的分歧，这也会影响他们的分析和政策建议。例如，关于市场失灵的程度、政府干预的必要性等问题。
预测的难度： 尤其是在面对突发事件（如金融危机、疫情爆发）时，预测的难度大大增加，即使是顶尖经济学家也可能失准。
总结来说，经济学家的水平，就像任何一个专业领域一样，存在着巨大的个体差异：
有世界级的大家： 他们能够引领学科发展，对全球经济格局产生深远影响，他们的研究成果可能获得诺贝尔经济学奖。
有优秀的学者： 他们在学术界深耕，产出高质量的研究，培养下一代经济学家。
有实干的政策顾问： 他们能够将经济学原理应用于解决实际问题，为国家发展贡献智慧。
也有能力平平、甚至误导他人的个体。
因此，评价一个经济学家的水平，需要具体分析其研究成果、分析逻辑、实际影响以及在特定领域的专业度和贡献。不能因为某个经济学家犯了错误，或者某个经济学理论在实践中遇到挑战，就全盘否定整个经济学界或所有经济学家。这是一个不断发展和修正的学科，而经济学家们正是推动这一过程的核心力量。
要理解经济学家的水平，我们得从几个维度去审视：
1. 学术功底与理论深度：
基础扎实： 顶尖的经济学家往往拥有深厚的数学功底和统计学基础。他们能够熟练运用微积分、线性代数、概率论等工具来构建和分析经济模型。计量经济学是他们分析数据的利器，能够设计严谨的实证研究来检验理论。
理论前沿： 他们紧密关注并积极贡献于经济学理论的最新发展。无论是新古典经济学、新凯恩斯主义，还是行为经济学、制度经济学、发展经济学等细分领域，他们都能深入理解其核心思想、争论焦点以及前沿研究方向。
模型构建与推演： 优秀的经济学家能够创造性地构建新的经济模型来解释复杂的现实现象，或者对现有模型进行修正和拓展，使其更具解释力和预测力。他们能够严谨地推演模型中的逻辑关系，找出隐藏的规律。
2. 分析能力与洞察力：
逻辑清晰： 在分析经济问题时，他们能够剥离表象，直击本质。能够清晰地识别因果关系，避免混淆相关性与因果性。
多角度思考： 面对一个经济现象，他们不会局限于单一的理论视角，而是能够综合运用多种经济学理论和分析框架，从不同角度进行剖析，提供更全面的理解。
洞察未显： 好的经济学家往往能看到别人看不到的东西，比如政策潜在的 unintended consequences（非预期后果），市场机制中的微妙之处，或者隐藏在数据背后的深层驱动力。他们能预见趋势，判断风险。
3. 实证研究与数据运用：
数据敏感： 他们对数据有着高度的敏感性，懂得如何寻找、收集、清洗和处理高质量的数据。
方法论严谨： 在进行实证研究时，他们能够选择最适合研究问题的计量方法，并充分考虑可能存在的偏误（如内生性、选择性偏误等），并采取相应措施进行控制。
结果解读： 他们能够客观地解读实证研究的结果，不夸大其词，也不回避局限性。能够清晰地解释研究发现的经济含义。
4. 应用能力与政策建议：
政策导向： 许多经济学家致力于将理论和研究应用于解决现实世界的经济问题，为政府和企业提供政策建议。
接地气： 优秀的政策型经济学家，不仅理论功底深厚，更能理解政策制定的实际约束和执行层面的复杂性，提出的建议既有理论的高度，又有实践的可行性。
沟通与影响力： 他们能够将复杂的经济概念和分析结果，用清晰易懂的语言传达给非专业人士，影响决策，引导舆论。
5. 局限性与争议：
当然，我们也不能忽视经济学家的局限性和存在的争议：
模型简化： 经济模型往往是对现实的简化，忽略了许多非理性的因素和复杂的人类行为。因此，经济学预测的准确性并非百分之百。
数据限制： 可用数据的质量和可获得性常常是制约研究的瓶颈。
价值观与意识形态： 经济学研究并非完全价值中立，不同经济学派在某些问题上存在根本性的分歧，这也会影响他们的分析和政策建议。例如，关于市场失灵的程度、政府干预的必要性等问题。
预测的难度： 尤其是在面对突发事件（如金融危机、疫情爆发）时，预测的难度大大增加，即使是顶尖经济学家也可能失准。
总结来说，经济学家的水平，就像任何一个专业领域一样，存在着巨大的个体差异：
有世界级的大家： 他们能够引领学科发展，对全球经济格局产生深远影响，他们的研究成果可能获得诺贝尔经济学奖。
有优秀的学者： 他们在学术界深耕，产出高质量的研究，培养下一代经济学家。
有实干的政策顾问： 他们能够将经济学原理应用于解决实际问题，为国家发展贡献智慧。
也有能力平平、甚至误导他人的个体。
因此，评价一个经济学家的水平，需要具体分析其研究成果、分析逻辑、实际影响以及在特定领域的专业度和贡献。不能因为某个经济学家犯了错误，或者某个经济学理论在实践中遇到挑战，就全盘否定整个经济学界或所有经济学家。这是一个不断发展和修正的学科，而经济学家们正是推动这一过程的核心力量。
网友意见
其实这种问题没有啥回答的必要，虽然在大众观念里还是在反西方反主流经济学，但实际上现代实证经济学工具几乎渗透了所有的政策制定和提议。
举个简单例子，去年习近平主席在中南海举行经济社会领域专家座谈会，参会的清一色都是劳动、公共、城市经济学领域的大牛，看不到一个搞传统经济学的。再比如，因为写《北京折叠》被骂的很惨的科幻作家郝景芳，人家是正经的清华经济学博士毕业，看上去是在国务院下面研究宏观经济，其实是研究乡村学校发免费午餐有多大收益这件小事，最后免费午餐被纳入了政府工作报告。
所以不是经济学没用，而是现在的经济学研究越做越窄越做越细，这是好事，少谈点主义多做点实事。如果你去看最近几年的诺贝尔经济学奖得主的贡献，许多是大众理解不能的，去年的得主是搞机制设计的，最大的贡献用在搜索引擎和相亲网站上面，前年的得主是搞发展经济学实验的，最大的贡献用在扶贫手段的设计和评价上面（郝景芳的研究估计也是类似的思路），再前面的得主迪顿，最大的贡献是在发展中国家统计数据分析上的。最近最近的得主中搞宏观经济学的罗默，最大的贡献是内生增长理论提出要重视科研创新知识溢出啥的，几乎已经成为经济学界约定俗成的共识，而这些经济学家的成果很多都已经是20甚至30年前的产物了。
还有就是，因为现在经济学越做越窄，很多经济学家对于领域之外的东西也不清楚。很多得到诺奖的经济学家和宏观也是一毛钱关系都没有，天天写专栏天天吹嘘多么多么厉害，就比如克鲁格曼是做空间经济学贸易经济学起家的，谈论劳动经济学最低工资啥的还可以理解，但是在纽约时报专栏天天谈论货币政策引战，这些文章基本可以无视。
最后题主还提到了国际治理啥的？本身很多事情首先是个政治问题，比如说英国要公投脱欧，其次很多事还是个结构性问题，超出经济学家能力范围之外。就比如中国的gdp增速也在放缓，为什么呢？有一部分原因是人力资本，也就是很多人天天说的人口红利工程师红利在消失，适龄劳动力从2013年后就再变少了，你能突然之间让劳动力变多嘛？再比如，因为技术进步算法替代岗位，在发达国家导致的直接影响是很多中产阶级开始失业（算法不替代最底层类似服务员端盘子一类的工作），贫富差距在拉大，难道你能让企业不用算法？再比如，很多人都在嘲笑西方国家经济08年后一蹶不振是因为差劲的货币政策啥的，但没意识到因为人口老龄化，失业了以后想要再就业，企业倒闭了以后创业难度越来越大，所以gdp里的投资部分一直起不来。
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