如何看待保罗罗默炮轰宏观经济学？
宏观经济学是什么？
简单来说，宏观经济学研究的是整个经济体的运作，它关注的是那些“大数”问题，比如：
经济增长： 为什么有些国家越来越富裕，有些却停滞不前？
失业： 为什么会有失业？怎么才能减少失业？
通货膨胀： 为什么物价会上涨？央行该怎么控制它？
经济周期： 经济为什么会起起落落，出现繁荣和衰退？
宏观经济学家们试图建立模型来解释这些现象，并且为政府提供政策建议，比如调整利率、实施财政刺激等等。
罗默的“炮轰”到底是怎么回事？
罗默的批评，说得直白点，就是他认为当下的宏观经济学，特别是那些用来指导政策的“新凯恩斯主义”模型，过于抽象、脱离实际，而且在解释和预测经济现象方面做得不够好。
他反复强调的一个核心观点是：宏观经济学应该更关注“细节”和“机制”，而不是只停留在“宏观 agregado”（就是那些抽象的、汇总的变量）。
具体来说，他的批评点可以归纳为几个方面：
1. 对“生产”的忽视： 罗默自己就是以对内生增长的开创性研究闻名的，他深刻理解技术创新、知识积累如何驱动长期经济增长。他认为，很多宏观模型过于关注消费和总需求，却忽略了经济增长的真正引擎——生产部门的细节、企业如何创新、如何改进生产方式、知识如何传播和应用。 他觉得，宏观模型把经济体比作一个大工厂，但这个工厂里具体是怎么生产的，怎么改进的，却说得不清不楚。
2. 模型的“数据饥渴”和“事实不符”： 罗默认为，很多主流宏观模型，尤其是DSGE（动态随机一般均衡）模型，虽然在数学上很精巧，但为了迎合数据，往往会做出一些不切实际的假设。比如，他曾经批评模型中假设的“企业发布价格和工资的频率非常低”，这与现实中企业频繁调整价格和工资的情况大相径庭。他觉得，模型应该从现实中汲取养分，而不是强行让现实去适应模型。
3. 政策建议的无效性： 罗默对宏观经济学指导的政策效果表示怀疑。他认为，很多政策的有效性，取决于模型中一些关键的、但又难以准确衡量的参数。如果模型本身的假设就不牢靠，那么基于这些模型得出的政策建议，其可靠性也就大打折扣。他觉得，宏观经济学家应该更诚实地面对模型的不确定性，并且在提出政策建议时，要承认其局限性。
4. “科学”的缺失： 罗默一直在强调科学性，他认为宏观经济学要想成为一门真正的科学，就应该像物理学那样，通过精确的实验和观察来检验理论。但他认为，宏观经济学往往缺乏这样的“可证伪性”。模型中的许多假设都是难以在现实中直接验证的，这就使得宏观经济学容易陷入“理论自洽”而脱离“事实检验”的境地。
为什么他的批评会引起轰动？
身份： 罗默是诺贝尔奖得主，他的话有分量。
时机： 他的批评发生在2008年金融危机之后。金融危机暴露了传统宏观经济模型的不足，也加剧了学术界对现有理论的反思。罗默在这个时候发声，无疑是“雪上加霜”，但也是触及到了痛点。
直率： 罗默的批评非常直接、毫不留情，用他自己的话说，他要“轰炸”（bomb）宏观经济学。这种“敢言”的态度本身就很有冲击力。
方向： 他的批评指出了宏观经济学一个非常根本的问题——如何更好地连接理论与现实，如何更好地服务于解决实际经济问题。
这是否意味着宏观经济学“完了”？
当然不是。罗默的批评更像是一种“刮骨疗毒”，他是在推动宏观经济学向更好的方向发展。
反思与进步： 他的批评促使了许多经济学家开始重新审视现有模型，寻找改进的方法。这几年，我们可以看到更多关于“微观基础”的强调，更多关注“异质性主体”（比如不同类型的家庭和企业）的宏观模型，以及对“金融摩擦”等现实因素的引入。
跨学科的借鉴： 罗默也鼓励宏观经济学借鉴其他学科，比如发展经济学、产业组织理论、甚至是社会学和心理学，来更深入地理解经济现象。
对政策的警示： 他的批评也提醒政策制定者，要理性看待宏观经济模型的作用，不要过度依赖抽象模型给出的“确定性”答案，而是要结合实际情况，进行审慎的判断。
总的来说， 罗默对宏观经济学的“炮轰”，是一次深刻的反思和批判，它指出了宏观经济学在连接理论与现实、处理细节和机制方面存在的不足。他的批评并非否定宏观经济学的价值，而是希望它能变得更科学、更实用，更能真正地理解和解决我们面临的经济挑战。 这场“战斗”还在继续，而宏观经济学也在这种持续的自我批判和改进中不断前行。
网友意见
还没来得及仔细看，但就“炮轰宏观经济学”和现在的经济学现状谈一谈我的看法。
1.经济学的数据迷信
从上世纪诺贝尔经济学奖第一次颁发计量经济学开始，关于数据与经济学的关系就一直被讨论，也一直被争论，这种争论在目前看来是“数据派”的获胜，毕竟现在谈及经济学，大众马上联系到的是数据而不是定理。
实际上，在“数据帝国主义”的通知一下，经济学基石岌岌可危，经济学内部发现也受到了很多限制，甚至经济学家开始认为没有数据支撑的经济学理论是空洞无物的，这使得很多有趣的经济学理论被忽略，培养了一大堆“reg monkey”，这批人精通回归分析，掌握基本编程语言，其实也就是半个程序员和数据收集工而已，根本不是什么经济学家。
我是“数据帝国主义”的一个“受害者”，我有好想法吗？有，非常好的想法，当我把这些想法和教授们交流的时候，他们回复我的通常是“非常好，想法非常好，但是数据呢？你需要数据做回归啊！”，我想法（idea）不好吗？很好的，至少教授说是非常不错的，那我文章是不是没参考文献的、自以为是的“民科作品”呢？不是，文章从一开始就做了假设和推论，用到的数据比国内大部分经济学论文用到的更多，用到的更好，从级数判敛到多元函数极限证明，再到解偏微分方程，用到的恰到好处（当然，在各位经济学博士candidate看来，这些数学知识实在是太low了，自己用的都是从矩阵开始，用多元函数不值得一提）。而且，不像许多似是而非的回归统计学论文（嗯，我对数据派有偏见，我一直把他们的论文叫做“回归统计学应用小论文”）得出的结论似是而非，我的论文更像是严格的数学论文，从命题假设到结论，非常清楚。
但，论文被拒，因为没有数据做回归，无法证伪！事实是我的论文根本不需要证伪，因为众所周知数学论文无需证伪。我怎么解释都没用，因为他说没有数据，“编辑不会看，论文就投不了”，这就是“数据帝国主义”统治下的论文。
我的论文和那种一般充满似是而非的“经济学文学作品”不同，我用了数学，但没有数据，他们不相信。但正如我和他都认同的那样，我的论文想法很好，没数据。
2.经济学现在处于什么阶段？
我是物理学专业的，我引用一下物理学史给大家说明现在经济学发展处于物理学什么阶段。我想说的是，现在的经济学处于“19世纪末的物理学”，看起来各种红火，经济学家掌握了大量的处理数据的方法，也掌握了大量的收集数据的方法，更重要的是经济学家还利用电脑更快地解决了经济学数据处理问题，不仅如此，大数据开始，经济学家就越发乐观，于是，暗地里，经济学家客观的说“经济学的基本定理已经发现完了，我们要做的就是将数据用来回归而已，以后经济学的新理论将要到更高的置信区间去寻找！”
然而，众所周知，开尔文一说起那句经典的话，物理学的革命就来了，量子论和相对论的发展，促使了物理学的进步。但是，现在的经济学，很遗憾，依旧处于19世纪末的物理阶段，更为严重的是，经济学的“开尔文”还没有出现，他还没有给经济学提出警告，说“经济学上空存在两朵乌云”。事实上，经济学还没发现有什么乌云！
3.经济学的乌云
然而，经济学的威力依旧不知不觉到来了。翻来经济学最富盛名的教材——被誉为“经济学圣经”的《MWG》，你会发现这像是数学专业用的数学分析求，里面煞有其事地应用了“假设、命题、证明、推论”等等只用数学才用的术语，但如果你再翻来，你会发现这不是数学书，而是经济学书，因为后面赫然写着“数学附录”！
在标榜着自己就是“科学”的同时，这本“圣经”还非常认真的用数学语言来书写，对于一些在中国经济学专业的学生来说，这本教材是多么科学、经济学是多么科学！然而，对于我这种从大学一年级到四年级接触各种数学的物理学学生来说，这本书使用的数学和它宣称的“经济学科学”依旧只是“too young,too simple”，我这么说是从经济学的架构上来说的，不错，经济学运用很多数学，但它没有吸取数学的精华——逻辑关联，它只吸取了数学的形式——公式、定理，而没有吸取数学之所以成为数学是因为存在逻辑这一优点。
不用通篇阅读，你就发现经济学所宣称的科学是不可以禁受打击的，它运用了很多数学，但是没能像数学一样用公理到定理的逻辑来构建自己的逻辑体系，“它只是用数学来描述自己，本身并不是数学”，但是用数学来描述自己自己就成为“数学”了吗？没有，经济学没有公认的公理，那些在第一章就罗列的公理在物理学看来非常幼稚，甚至觉得经济学不过去“故弄玄虚”，自高自大而已。
经济学的逻辑体系甚至比不上经典力学这一门由实验总结的来的力学理论，它没有公理，也无法证明更多问题。
没有公理，经济学家也不知道经济学的公理是什么，经济学家也不试图去寻找公理，因为，经济学家相信，数据会给他们答案，他们希望想物理一样通过数据得出经济学的所有定理，然而，他们太幼稚了。因为他们无法建立无偏差的自然实验，所以他们无法通过数据获得科学定理，因为数据总是变化，他们虽然有很多种方法使得数据更科学，但他们做不到，因为无法实验。
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