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　　中图分类号：F011　文献标识码：A
　　经济学究竟是一门什么样的学科？经济学究竟是否应该“数学化”？在现代经济学中，它或许是一个勿庸置疑的问题。然而，勿庸讳言，在中国的经济学界，反对“数学化”的倾向由来以久。由于众所周知的原因，过去将经济学的“数学化”贴上了“姓资”的标签，视为禁区，谁也不能越雷池一步。在“以阶级斗争为纲”的年代，西方经济学包括其分支学科数理经济学、计量经济学在内，显然统统都要入“另册”，被列为受批判的东西。就连爱因斯坦及其相对论，也要“誓问是哪个阶级的？”当然，时过境迁，上述情况已不复存在。但遗憾的是，时至今日，在中国的经济学界，反对经济学“数学化”的声音并未销声匿迹。那么，人们不禁要问：倘若仍将经济学与数学或“数学化”对立起来“研究”，这样的“研究”是否合理，是否科学？其实，现代经济学常识暨科学研究的一般常识告诉我们：真正严谨科学的经济学研究，离不开定量分析，自然也就离不开数字、数据、统计学、概率论与数理统计，当然更离不开数学、数学模型、“数学化”。而饶有趣味的是，不知是巧合还是必然，一年一度的诺贝尔经济学奖，更是与统计学、数学结下了不解之缘。笔者在《统计与决策》2005年第12期（理论版）发表了一篇关于谈“中国为何出不了牛顿、爱因斯坦及诺贝尔奖得主”的文章，该文主要是从思维模式、社会文化背景、体制等方面进行了粗略的探讨。老实说，讨论中国的科学、文化与诺贝尔奖这一沉甸甸的话题，的确是一大难题。因而，似应再从更小、更窄、更专的角度，去审视问题。在此，笔者调整视野，仅就诺贝尔经济学奖并从学科的技术层面，即就经济学“数学化”的相关问题，谈一些粗浅的看法。
　　一、经济学研究离不开统计数据与定量分析
　　中国有一句古训：“工欲善其事，必先利其器”。自古以来，人类经济活动都要讲求效率或效益，即要讲成本核算，要盘算投入与产出之比。而从用手指数数到现代计算机（电脑）的运用，人类经济活动中运用数学的方法和手段不断提高。荣获1976年度诺贝尔经济学奖的美国着名经济学家弗里德曼曾如此赞叹：“45年前一名熟练操作员用台式计算器需3个月，用当时最先进的大规模计算机需40个小时才能完成的一项多重回归分析，现在用电脑不到30秒钟即可完成了”[1]。现代经济学和统计学，必须“用数字说话”，“用数学说话”，定量分析从来就是经济学和统计学的基础；而数据、数字、数理统计、数学模型、数学、“数学化”，理所当然又是定量分析的基础。随着现代计算机科学技术的发明和广泛应用，我们的经济学、统计学及其定量分析，甚至还要越来越依靠计算机这个神奇的“电脑”去运算，令人们在“数学化”的基础上又加上“电脑化”。也许，在盛行“以定性分析为主”的经济学研究背景下，你可以、甚至有充分的理由拒绝“数学化”；而就像在计算机时代（或信息时代）来临之际，谁都不可能完全拒绝“电脑化”一样，当人们一旦“挥手告别了”长期形成的“以定性分析为主”的经济学研究力法，“挥手告别了”传统的经济学思维模式，有谁还能拒绝经济学的“数学化”呢？其实，定量分析≠数字游戏，“数学化”≠滥用数学。并且，还必须指出，“数学化”≠“数学教条主义”，“数学化”≠“妖魔化”。当然，作为一门通用的认识工具，作为现代经济学的方法论支点，“数学化”并不是万能的，不能将它神秘化。然而，也不能把它视为“异己力量”，更不能将它“妖魔化”。
　　笔者非常赞成这样一种说法：“大自然并不规定也不禁止任何数学理论”[2]。不错，经济学是一门社会科学，但同时也是一门交叉性、边缘性、综合性学科。它是人类文明的共同产物，是多门学科研究的理论结晶。历经历代学者的艰辛探索，经济学“数学化”的理论和方法应运而生，如需求函数、供给函数、消费函数、效用函数、生产函数、边际分析、帕累托最优、投入产出模型、一般均衡模型、科斯定律、博弈论等。显而易见，现代经济学诞生多年来，就世界范围而言，其理论和方法不断改进完善，逐步向精密化、科学化、“数学化”、公理化、符号化方向发展。
　　例如，预期效用函数，帕累托法则，基尼系数公式，一般均衡模型，Cobb-Douglass生产函数。
　　当然，还有其它许许多多的经济数学模型、公式或图型。这些精美的数学模型、公式，在现代经济学中，基本上得到了普遍的认可，甚至几乎被视为公理或定理、定律。所谓公理，即未经证明就为我们接受的规律，就像π=3.14159……再无须证明一样。按照科学家和数学家们的思维逻辑，任何科学研究的要旨都是数学公式，而公式中的结论具有双重价值：不仅公式本身是一个简洁的、有价值的结果，而且它还允许利用所有的代数、微积分和其它数学方法来推导出新结论。之所以现代经济学中，不断衍生出数理经济学、计量经济学等，而它们之中又不断衍生出如像蜘蛛网一样的各类经济数学模型、公式，就是因为数学公式、数学思维具有通用认识工具的特征，可以向任何它能涉足的领域挺进。而正是因为人类社会经济生活的多样性、复杂性，为数理经济学、计量经济学、概率论与数理统计、博弈论的运用提供了宽阔的舞台。
　　以上这些精彩的、受人青睐的经济数学模型，与其说是归属于经济学的，倒不如说同时也是归属于统计学或数学的，抑或说，它是以统计学或数学为支撑的。或许可以毫不夸张地讲，当今世界，现代经济学如果失去了数据、数字、统计学、概率论与数理统计、数学模型、数学或“数学化”，便会显得苍白无力，甚至也就不成其为经济学。也就是说，定量分析，“数学化”乃是大势所趋。不言而喻，无论历史地看还是逻辑地看，经济学研究充分运用数理统计、数学方法，并趋向“数学化”，乃是这门学科发展的必由之路。
　　二、经济学家必须精通统计学与数学
　　马克思当年写作《资本论》，研究考察的英国，社会经济运行错综复杂，各种统计数据浩如烟海，他老人家要“充分地占有材料、分析它的各种发展形式，寻找这些形式的内在联系”[3]，仅凭“主要采取定性分析的方法”能解决问题吗？马克思毕竟不是神，马克思的脑袋也不是电脑或计算机，马克思靠的就是数学，靠的就是定量分析。而定量分析不“数学化”行吗？光靠“拍脑袋”是不行的！马克思在 1863年致恩格斯的信中说：“有空时我研究微积分。顺便说说，我有许多关于这方面的书籍，如果您愿意研究，我准备寄给您一本”[4]。他在1865年致恩格斯的信中也说：“在工作之余——当然不能老是写作——我就搞搞微分学dx/dy”[5]。他在1882年致恩格斯的信中又说：“我未尝不可用同样的态度去对待所谓微分方法的全部发展——这种方法始于牛顿和莱布尼茨的神秘方法，继之以达朗贝尔和欧拉的唯理论的方法，终于拉格朗日的严格的代数方法（但始终是以牛顿－莱布尼茨的原始的基本原理出发的）——我未尝不可以用这样的话就是使去对待分析的这一整个发展过程，说它在利用几何方法于微分学方面，也之几何形象化方面，实际上并未引起任何实质性的改变”[6]。由此可见，马克思对牛顿、莱布尼茨发明的微积分是多么的欣赏。
　　马克思在致恩格斯的一封信中曾透露：“在制定政治经济学原理时，计算的错误大大地阻碍了我，失望之余，只好重新坐下来把代数迅速地温习一遍，算术我一向很差，不过间接地用代数方法，我很快又会正确计算的”[7]。马克思的坦诚，或许可以告诫我们：经济学研究“数学化”是何等的重要，何等的必要！马克思的女婿拉法格在回忆马克思时讲道：马克思十分喜爱数学，他写了一篇关于微积分的论文，据看过这篇论文的数学家们报告，它是很有价值的。在高等数学中，他找到最逻辑的同时又是形式最简单的辩证运动[8]。而从《资本论》中运用大量的（有的章节甚至满纸都是）统计资料、数学公式、表字、数据、符号，可以看出，马克思对经济学“数学化”的研究方法和表现形式，并不反对，甚至可以说颇为赞赏，而且应用自如。当然，在马克思时代，计量经济学尚未诞生，他所用的数学模型、公式、图表、符号等，远不如今天这样广泛、多样和深奥。尽管如此，它也足够令那些自命为“新马克思主义经济学家”、极力反对经济学“数学化”的人汗颜！
　　我们知道，诺贝尔奖设立之初（1901年），只有物理学、化学、生理学或医学、文学与和平5个奖项，直到1969年，才设立经济学奖。第一次为“经济科学”设立诺贝尔奖时，埃里克·伦德伯格教授代表诺贝尔基金会解释道：“经济科学已日益朝着数学的精确性以及对经济内容的定量分析方向发展”，这种数学分析的技术如此成功，足以使那种“模糊的、用文字表达的经济学”相形见拙了。这一年，挪威奥斯陆大学教授朗纳·弗里希和荷兰经济学院教授扬·丁伯根，因为“使经济学有了数学的准确性，并给了它一定结构，从而使定量分析和对各种假设的数学证明成了可能”[9]，从而分享了第一个诺贝尔经济学奖。
　　继而第二年（1970年度）的诺贝尔经济学奖，则颁发给了美国麻省理工学院教授、着名经济学家萨缪尔森。获奖领域是“局部与一般均衡理论”，获奖成就是“运用科学研究方式发展了静态与动态经济理论，并提高了经济科学的分析水平”[10]。萨缪尔森是作为当代对数理经济学、计量经济学最有贡献的经济学家而获奖的。而他半个世纪之前撰写的巨着《经济学》，集当代经济学之大成，至今仍然风靡全球。他一直坚持认为，数学对于理解整个经济学起着最本质的作用。
　　从一定意义上讲，数理经济学（19世纪70年代）和计量经济学（20世纪30年代）的诞生及应用乃是经济学走向科学化、数学化、精密化、公理化的重要标志。19世纪德国杰出的哲学家康德曾说：“有多少数学知识，就有多少严格的科学”[2]。早在17世纪，法国哲学家、数学家、物理学家笛卡尔就曾说过：“我苦思冥想，终于悟出了万物都可归结为数学的道理。……这样一门科学应该包含人类理智的精华，它的范围应该包括每门学科可靠结论的取得”、“坦率地说，我坚信它（数学）是迄今为止人类智慧赋予我们的最有力的认识工具”[9]。
　　可以说，从1969年至2005年，在50多名诺贝尔经济学奖得主中，他们几乎既是经济学家，同时又是统计学家或数学家。不难发现，当今世界，经济学理论研究已日趋精密化、数学化、公理化、模型化。并且，还必须清楚地看到这样一种新的科学趋势：在统计学、数学方法“渗透”经济学的同时，实验方法也在向经济学领域“挺进”。自然科学中常用的研究方法——受控实验被引进经济学研究，实验经济学的应运而生，改写了经济学长于经验统计数据描述而缺乏科学实验的历史。美国经济学家弗农·史密斯被誉为“实验经济学之父”。也正是这一创建实验经济学的贡献，史密斯当之无愧地摘取了2002年度的诺贝尔经济学奖桂冠。需要指出的是，实验经济学的创立，其方法论的基础除了实验方法，概率论与数理统计、数学或“数学化”的程度极强，且其中主要是博弈论。而2005年度的诺贝尔经济学奖，则是奖给以色列和美国双重国籍的罗伯特·奥曼教授及美国的托马斯·谢林教授，以表彰他们在博弈论领域做出的贡献。这是继1994年度诺贝尔经济学奖得主美国的约翰·纳什教授、约翰·豪尔绍尼教授和德国的莱因哈德·泽尔腾教授之后，经济学家再次因博弈论研究而获得诺贝尔经济学奖。
　　所以，无论从经济学研究本身的科学性的角度讲，还是从获取诺贝尔经济学奖的角度讲，统计学、概率论与数理统计、数学模型、数学或“数学化”，乃是现代经济学不可偏废的必修功课。也就是说，提升经济学“数学化”的强度，与获取诺贝尔经济学奖，是并行不悖的。因而，可以说，推进经济学“数学化”的步伐，乃是经济学家义不容辞的责任，对中国的经济学家当然也不例外。
　　当前，在中国，引起社会普遍关注的经济热点问题之一，是中国的基尼系数问题。基尼系数是反映贫富差距的重要指标。基尼系数是根据严密的数学模型和统计数字计算的，简言之，它是指收入最高人群的收入百分比与收入最低人群的收入百分比之差。例如，某国收入最高的20%人群的收入占全部收入的50%，而收入最低的20%人群的收入占全部收入的15%，这样，基尼系数为50%-15%=0.35。其数值越小，表明收入差距越小；反之，数值越大，则表明收入差距越大。国际上一般准则为：基尼系数在0.2以下为绝对平均，0.2～0.3为比较平均，0.3～0.4为差距允许警戒线，0.4～0.5为差距过大， 0.5以上为差距悬殊。据世界银行公布的基尼系数，美国(1997)为0.408，英国(1991)为0.361，日本(1993)为0.249，中国(1998)为0.403，俄罗斯(1998)为0.487，越南(1998)为0.361。据中国人民大学社会调查中心的测算，中国的基尼系数1994年为0.445；中国社会科学院经济研究所的测算，1995年为0.452[11]；《中国国情国力》杂志资料表明，2000年为0.409，2001年为0.418，2002年为0.433[12]。
　　对于具有社会责任感、历史使命感的经济学家，当然有责任指出这些客观事实，并探求解决（而不只是“解释”）问题的各种方案。经济学家决不能仅仅是充当“现行政策的描述或颂歌”[13]的角色，更不应沦为某一利益集团的代言人。不言而喻，保持独立、客观、公正，乃是经济学家（暨知识分子）的应有品格和学术良知，同时也是其理应肩负的社会责任。中外经济学家概莫能外。因而，关注经济社会的发展与对社会弱势群体的人文关怀，乃是经济学家义不容辞的学术良知和天职所在。一般地讲，一方面，经济学家的专业禀赋、职业（道德）操守，与社会责任并不矛盾；而另一方面，经济学家从专业上提升“数学化”的强度，进一步提高学术成果的客观性、科学性、公理性、普适性，当然同获取诺贝尔经济学奖也并不矛盾。勿庸置疑，对于中国的经济学家而言，提高统计学、数学的专业素养和坚守学术良知（似应包括增进学术勇气）均显得十分重要。
　　三、数学是现代经济学理论架构的方法论支点
　　当今世界，自从设立诺贝尔经济学奖以来，经济学家们的着作中数学化、公理化、精密化、科学化的色彩更加浓厚了。数学模型、公式、图表、符号等数学语言，在经济学中真正找到了用武之地。在经济学领域，数学从来就是其基础的基础。现代经济学研究离不开定量分析，而定量分析离开了数理统计、数学、数学模型、数学化能行吗？英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的名着乃称《政治算术》，法国重农学派的创始人魁奈的名着则题为《经济表》，而从亚当·斯密的《国富论》、大卫·李嘉图的《原理》、马克思的《资本论》，到凯恩斯的《通论》，再到萨缪尔森的《经济学》等，无一不与数字、数学有关。自从斯密发表《国富论》标志现代经济学诞生以来，市场机制这一形式古老而内容常新的经济学难题便一直困扰并不断吸引着人们，它令一代又一代经济学家承前启后，耗尽毕生精力而去研究探索。从亚当·斯密、李嘉图、马克思、凯恩斯、萨缪尔森、弗里德曼到里昂惕夫、哈耶克、刘易斯、舒尔茨、布坎南、阿罗、科斯、纳什、蒙代尔、史密斯等，可谓人才辈出，群星灿烂，令人敬畏。因而在这一领域的研究成果极为丰富，从而使现代经济学的理论大厦日臻完善。同自然科学领域一样，作为重要的分析研究工具，数学暨“数学化”如今已成为现代经济学理论架构的方法论支点。定量分析方法、数学思维方法、概率论与数理统计，乃是现代经济学理论武库中的常规武器。数学工具在数理经济学、计量经济学中更是大有用武之地。
　　遗憾的是，当我们蓦然回首，不难发现，中国的经济学界历经风风雨雨，走过了漫长艰难的历程。勿庸讳言，在“以阶级斗争为纲”的岁月，“一切非马克思主义经济学，都是庸俗经济学”，经济学“数学化”当然属于“批判”的东西。在经济学（包括整个哲学、社会科学和人文科学）被涂抹上浓厚的意识形态的色彩之际，哪能容得了讲什么科学性、“数学化”？在过去研究经济学，谁“一不小心”讲了科学性，讲了客观数据、数字及数理统计、数学（那时还无“数学化”一说），则被“划成右派”或“划进大牢”，孙冶方先生的牢狱之灾便是例证。而令他倒霉的其中一篇文章的题目就是《把计划和统计放在价值规律的基础上》。经济学家们讲成本核算、利润、利润率，要被评判为“利润挂帅”，“不突出政治”。而在现实经济生活中，则出现亩产万斤粮的“奇迹”，甚至“放卫星”：亩产10余万斤粮！“人有多大胆，地有多高产”。这些在今天看来十分荒谬，令人难以置信的事，现在回过头去冷静地看，出现不讲科学，不假思索，不讲真实数据、数字、数理统计和数学常识，既违背公理、理性原则，也违背生活、生产基本常识。而这种非理性、非科学的行为，靠“拍脑袋”办事，虽直接与“政治挂帅”的主张有关，但与轻科学性，反“数学化”的主张也不无关系。而一些亵渎科学、丧失科学精神、违反科学原则的行为，又往往还是打着“科学”的旗号的。
　　令人欣慰的是，如今，在经济学“数学化”方面，在中国业已初见端倪。请看中国的几份权威性经济学期刊，近20年来，数理经济、计量经济、定量分析的论文从无到有，从少到多，现已蔚为大观。举最为权威的《经济研究》杂志来讲，过去几乎全是定性分析，全是文字性（或被称为“文学性”）描述的文章。而现在，则几乎85%以上的文章是定量分析[14]。如今，每当人们翻阅《经济研究》、《管理世界》、《数量经济技术经济研究》等杂志，几乎满纸统计数据、数学模型、公式、图表、符号。北京大学经济学教授张维迎先生在纪念《经济研究》创刊50周年笔谈中讲到：“今天的《经济研究》己越来越像一本真正的学术期刊了，……20年前，《经济研究》上很少看到数学公式，而今天的情况是很少看不到数学公式。……这正是中国经济学越来越成熟的标志。当然，数学只是经济学的研究工具之一，最重要的还是思想”[15]。这里，给人们的信号或许是：中国经济学界的前沿，已正在与国际接轨。较之于文字性（或“文学性”）描述，数学语言、公理化的表述，显然才更易于与国际学术界对话。而中国经济学家的诺贝尔奖之梦，或许有望在这种科学理性的耕耘创新之中实现。
　　当然，必须承认，在中国，经济学研究中运用数学方法刚刚起步，似乎还远谈不上“数学化”的程度。比如，就每年发表的学术论文看，除了《数量经济技术经济研究》、《经济研究》、《管理世界》、《统计研究》、《统计与决策》、《预测》等少数几份杂志发表一些计量经济学、数理统计学论文之外，数以千计的学术期刊大多发表的是定性分析的经济学文章。这种现状恐怕还一时难以改变。更何况，还有一些反对经济学“数学化”的文章占用有限的期刊版面。诚然，就某些文章，某些经济学分支学科（如计量经济学）及数理统计而言，的确已经“数学化”。这并非坏事，这恰恰是非常可喜的。而这些在中国经济学界尚属少数，根本谈不上整体上的“数学化”。众所周知，自从诺贝尔经济学奖开设伊始，“数学化”便是其评奖的硬条件、硬尺度、显规则，而不像在中国流行有各种各样、五花八门的潜规则，有空子可钻，有后门可走。而“数学化”的不足或缺陷，乃是中国经济学家的软肋。因此，不容乐观的是，中国经济学家离诺贝尔奖还有相当的距离。看来，诚如屈原诗云：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”，中国的经济学家们无疑仍然面临着任重而道远的艰巨使命！
　　有关诺贝尔经济学奖问题，着名经济学家、原中国社会科学院副院长刘国光先生讲过这样一段十分精彩的话：“对于诺贝尔奖特别是自然科学的诺贝尔奖，我们要肯定它的意义。经济学的诺贝尔奖获得者也有在市场经济的一般理论、方法或者技术层面作出贡献的经济学家，是值得我们尊重的。但是，诺贝尔奖从来不奖给马克思主义经济学家，诺贝尔和平奖只考虑奖给中国不同政见者。因为社会科学有意识形态性，评奖者有政治上的偏见，有意识形态的偏见，因此诺贝尔奖不是我们追求的目标。当然，如果我们有些学者的经济研究和理论，在不违反社会主义原则的前提下，能够获得诺贝尔奖，这也不是坏事，但是我们不必追捧这个奖，更不能把它作为我们经济学教育的奋斗目标。因为对于中国经济学理论真正作出马克思主义贡献的人，一定是得不到诺奖的”。而关于经济学的“数学化”问题，刘国光先生虽然十分强调“马克思主义经济学是历史方法和逻辑方法的统一”，但并未提出对充分运用数学或“数学化”的非议。且明确指出：“数学在经济学当中只是一个辅助工具”[16]。上述中肯的观点，反映了刘国光先生作为一位着名的马克思主义经济学家的一贯立场和思想。当然，这些问题的确颇值得我们更进一步地深入研究和深刻反思。
　　尤其值得指出的是，诺贝尔经济学奖获奖成果——实验经济学的功能，似乎与马克思主义者关于“实践是检验真理的标准”有异曲同工之妙。实验经济学作为一门新兴的经济学科，它具有对许多经济理论证实或证伪的科学的方法。这也正是实验经济学倍受经济学家青睐的关键之所在。正如实验经济学的创始人史密斯所讲：一项未经实验过的理论仅仅是一种假设而已。而这种理性思辩、数学思维、实验方法等科学精神，正是中国经济学界所欠缺的。实验经济学的创立，显然有利于我们似乎久违了的科学精神、理性精神、创新精神的觉醒。
　　四、结语
　　我们所处的时代，是一个科学的时代。而现代经济学中，统计学、概率论与数理统计、数学模型、数学或“数学化”的长驱直入，尤其是实验经济学的异军突起，科学理性或许能带给我们这样的启示：既然经济学作为一门科学，那么就应该以科学的态度去对待它，无论是传统政治经济学（包括所谓“新马克思主义经济学”），还是现代经济学或西方经济学（包括所谓“新自由主义经济学”）；无论是理论经济学，还是应用经济学；也无论是主流经济学，还是非主流经济学，人们都不应该“盲从”，不应该“顶礼膜拜”。它们都只是进一步研究问题的方法，都只是研究的“出发点”，而不是“归宿”，更不是“真理的终结”，我们知道，每一门科学，都不是万能的，都有它的适用或解释的范围。无论宏观经济学还是微观经济学，无论数理经济学还是计量经济学，无论概率论还是博弈论，无论定性分析还是定量分析暨“数学化”，也包括实验经济学自身，它可以帮助人们“解释、描述或预测”许多经济现象和问题，但它不可能直接去解决经济问题。再说，任何一门科学，都不可能成为解决人类社会生活所有问题的方法。而任何经济学家（包括像斯密、马克思这样的经济学大师——如果他们在世的话），面临当今如此复杂的社会经济现象，都不可能为之开据一张处方而使其药到病除，普天下压根儿就没有、当然也就找不到这样的能包治百病的灵丹妙药。不过，我们还是应该相信一位先哲说过的一句话：“问题与解决问题的方法同时存在”。
　　其实，我们应当对经济学“数学化”持宽容的态度、乐观的态度、敬畏的态度。并且，应当提请部分学者：切莫把经济学“数学化”视为“妖魔化”，或视为“洪水猛兽”！须知，在经济学研究中，定量分析，“数学化”，“用数字说话”，“用数学模型说话”，以及“用计算机说话”，当然不是万能的，有时甚至难免出现误差，但它总比“拍脑袋讲话”、“闭着眼睛讲话”强一百倍！
　　在经济学研究中，若一味地、纯粹地做“数学游戏”、“数字游戏”（如果有的话），固不可取，但排斥定量分析，排斥统计数据，排斥数学模型的“研究”方法，又是否科学？天下哪有这样的“经济学”或“经济科学”呢？经济学毕竟不像文学，经济学中的文字描述固然不可或缺，甚至也很重要，但缺少或排除了数字、数理统计、数学模型等“数学化”的基本要素，这样的非精确的、模糊的理论，与经济学内在的科学性的要求似乎是相去甚远的。经济学不排除“激扬文字”，甚至对文字游戏、同义反复、同义异语都可包容，然而，其理论架构的方法论基石、支点，必须是也必然是以数字、数理统计、数学模型、数学或“数学化”、公理化为支撑的。否则，且不用说难以摘取诺贝尔经济学奖桂冠，其自身的发展和创新也将难以为继，甚至恐怕还会有被“开除球籍”的危机咧！这里，有必要重复马克思的那句至理名言：“一种科学只有在能运用数学的形式时，才算达到了真正完善的地步”。
　　总之，尽管谁都不敢说经济学“数学化”与诺贝尔经济学奖存在“因果关系”，但用一句统计学的术语：经济学“数学化”强度高的成果，问鼎诺贝尔经济学奖的概率往往也会高出很多。再则，尽管获得诺贝尔经济学奖并非我们的唯一目标，但作为泱泱大国，若有人能摘取诺贝尔经济学奖桂冠，也并非坏事。因为诺贝尔经济科学奖及其它几项科学奖，其科学“含金量”是无可置疑、无可厚非的（和平奖及文学奖或许另当别论）。顺便指出，我们一贯鼓励甚至用“举国体制”确保中国奥运健将去夺冠拿金牌，我们的“国足”尽管很蹩脚、并屡屡令国人痛心疾首，但我们仍然要寄予厚望、一如继往地用“举国体制”以确保其屡败屡战而不气馁；我们还极力支持中国的电影导演、影星们去进军奥斯卡大奖；我们也多么希望中国的画坛能出几个凡高、毕加索似的世界级艺术巨匠；我们甚至感叹为什么中国出不了比尔·盖茨、洛克菲勒式的富可敌国的、全球重量级的企业家（须知：过去我们给洛克菲勒的定位是大资本家、吸血鬼），而多么渴望中国的企业能挤进世界500强。那么，我们有什么理由不同样期盼一年一度的、已颁发百余年的诺贝尔奖得主中有中国科学家、经济学家和作家的名字呢？这可是几代中国人的梦想！最后，请大家切切记住恩格斯的一句衷告：“一个民族要站在科学的最高峰，就一刻也不能没有理论思维”[17]！
统计与决策武汉F104统计与精算刘开云20062006
定量分析/数学模型/数学化/计量经济学/诺贝尔经济学奖
长期以来，在中国经济学界流行的是定性分析，以文字描述为主；而对定量分析，对数理经济学、计量经济学等西方经济学的理论和方法则加以排斥。改革开放以后，随着市场经济体制的建立人们日益对市场经济理论，对定量分析、数学模型等工具有了新的认识，并愈来愈多地应用于实证研究。当今世界，经济学研究充分运用统计学、概率论与数理统计及数学方法，并趋向“数学化”。
作者：统计与决策武汉F104统计与精算刘开云20062006
定量分析/数学模型/数学化/计量经济学/诺贝尔经济学奖

网载 2013-09-10 21:28:00

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