作者：中山大學嶺南學院教授 朱富強
當今學界一些人認為，經濟學的科學化即意味著客觀化進而數學化，以致數學工具的使用程度成了區分「主流經濟學」和「非主流經濟學」的核心維度：前者的基本方法具有嚴格性、精確性、客觀性、科學性和正式性，而後者的基本方法則呈現出直覺性、模糊性、主觀性、非科學性和非正式性。事實上，越來越多的經濟學人把經濟學研究僅僅當作數理模型的推導，或者是對數據關係的分析；結果，經濟學研究逐漸蛻變為應用數學的分支。相應地，目前經濟學專業刊物上發表的絕大多數論文也都充斥著數學公式和符號，從而形成了一種強烈的數量拜物教。問題是，這種缺乏辯證眼光的發展取向合理嗎？
現代經濟學強調科學的客觀性：科學知識是一種精確的、非個人的並通過遵循嚴格、明晰的規則來獲取的知識體，它僅僅以觀察數據為基礎而不涉及觀察數據之外的任何假定實在，認知主體也不對知識作出任何貢獻，而僅僅服從證據，這種證據也有能力促使任何一個有理性的人在同樣程度上認同。然而，儘管科學強調要以客觀事實為基礎，但實質上，學者所研究的對象卻往往並不是客觀的，而是在特定範式下被塑造的，因而在這種「客觀事實」的基礎上對理論進行選擇就不可能是真實的。這對作為社會科學的經濟學更是如此。
事實上，經濟學科具有雙重特徵：一方面，經濟學關注的經濟現象本身就是人類行為的產物，不是外在於認知主體的，而主體對經濟現象的認知也不是脫離自身的經驗和感覺，因而經濟學的研究本身就具有強烈的主觀性；另一方面，人們對社會現象的探究並不像自然科學那樣僅僅是應用不可變更的原理，相反是試圖對不合理的現狀進行改造以促進人類社會更為良性地發展。因此，如果過分強調經濟學的客觀性，反而會有悖於經濟學的研究目的，並離「科學」性越來越遠。
現代「主流經濟學」認為，數學可以使得推理和分析過程具有嚴格性，從而增強理論研究的客觀性和科學性。然而，這種認知卻存在兩方面深刻的誤區。第一個方面，作為數學中形式主義兩大特徵的精確性和一致性並沒有引導數學進步，而且往往產生明顯的無意義，反而數學中大量有創造性的發展都可以被看成是經驗的或者至少是準經驗的；第二個方面，經濟學所研究的對象與自然科學也存在很大的差異，從而在研究方法上不能簡單地模仿物理學等自然科學，追求所謂的客觀和科學往往會限制經濟學的多視角思維。
就學科屬性而言，經濟學與其他社會科學的研究對象更為相近，都是人類行為產生的社會現象，因而應該更多地借鑑社會科學的研究方法。相反，社會科學與自然科學在方法論上則存在根本性差異：社會科學的研究對象不具有自然界中的普遍一致性，探索手段也缺乏自然科學那樣的可控制性和可重複性。相應地，經濟學本質上是一門經驗科學而不是數學的分支學科，如果過分誇大數學在經濟學發展中的作用，反而會窒息經濟理論的發展，使得經濟學理論的科學性和客觀性看似更「硬」了，但理論越精緻反而離真實世界越遠。
對任何社會科學的理論研究來說，認知的提高和思想的拓展永遠都是第一位的，而工具則是第二要義，是為更好地闡述思想服務的。經濟學中作為分析工具的數學應用，本身不能產生任何揭示因果關係的思想，這些思想只能來自平時對經驗事實的觀察以及對傳統理論的內省。人類思想要比數學模型豐富得多，經濟學研究決不可能用數學的經濟學代替理論的經濟學。
當前數量經濟學模型中的思想主要有兩個來源：一是對「直覺」啟示的數理表達，二是前人思想的數理模型化。相應地，基於這兩種思想源泉的數學模型所能揭示的往往是一般性常識。就那些常識性思想而言，不僅無法從反思中獲得獨創性的洞見，甚至無力識別前人思想中真正有價值的部分；結果，由他們構建的數學模型往往只是將一些基本常識複雜化和形式化，而不可能帶來真正的思想進步。由於精微思想體現為對社會現象中微量變化的揭示，所涉及的眾多因素根本不能在數理模型中得到表達，因而部分數理模型往往選擇那些次等可以量化的思想。同時，經濟學理論本身具有非常強的時空性，而數理模型化的又往往是前人留下的思想，如果運用不當，其中那些過時的思想就可能成為「壞的思想」。
[責任編輯:康慧珍]
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