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数理经济学是一种利用数学原理和工具来建立经济理论并研究经济难题的经济学方法。数学使经济学家能够从精确定义的模型中得出数学逻辑的确切结论,然后通过统计数据进行测试,并用于对未来经济活动进行可量化的预测。
数理经济学依赖于用数学术语定义经济理论的所有相关假设、条件和因果结构。这样做有两个主要好处。首先,它允许经济理论家使用代数和微积分等数学工具描述经济现象,并从基本假设和定义中得出精确的推论。其次,它允许经济学家操作化这些理论和推论,以便可以使用定量数据进行经验测试,并且如果经验证明有效,则可用于为企业、投资者和决策者提供有关经济事务的定量预测。
在19世纪末之前,经济学主要依赖于口头、逻辑论证、情境解释和基于轶事证据的推断,试图理解经济现象。经济学家经常努力解决能够解释同一经验规律的竞争性模型,但无法明确量化中央经济变量之间关系的大小。
在那个时候,数理经济学是一种新的方式,因为它提出了公式来量化经济的变化。这对整个经济学产生了影响,现在大多数经济理论都包含某种类型的数学证明。
从主街到华尔街再到华盛顿,决策者已经习惯了对经济进行硬性、定量的预测,这要归功于数理经济学的影响。例如,在制定货币政策时,央行行长想要知道官方利率变化对通货膨胀和经济增长率的可能影响。在这种情况下,经济学家就会求助于计量经济学和数理经济学。
批评者警告说,数理经济学可能会使经济理论变得更加模糊,而非清晰,并为理论经济学和实证经济学都制造一种虚假的精确和确定的氛围。将关于经济理论的陈述用数学术语表达,必须始终依赖对在数学模型中被视为数量的术语进行仔细精确的定义。
不幸的是,由于经济现象总是涉及主观和不可观察的元素,这些元素发生在研究对象的经济主体的思想中,这样的精确定义在经济学中永远是不完全可能的。这必然导致对解释的模糊和无法轻松适应数学或计量模型的因素的曲解。
这种模糊和曲解正是数理经济学实践旨在避免的,其目标是为决策者和政策制定者提供对问题的硬性、精确的答案。在最好的情况下,这显著限制了对由此产生的结论的确定性水平,而在最坏的情况下,复杂的数学可能被用来掩盖根本上误导人的结果和结论。
因此,经济学家以及那些把他们视为专家和权威的人,往往出于信心和确定性的兴趣而忽略这些问题,以推动他们偏好的经济解释和政策建议。
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