当今学界一些人认为，经济学的科学化即意味着客观化进而数学化，以致数学工具的使用程度成了区分“主流经济学”和“非主流经济学”的核心维度：前者的基本方法具有严格性、精确性、客观性、科学性和正式性，而后者的基本方法则呈现出直觉性、模糊性、主观性、非科学性和非正式性。事实上，越来越多的经济学人把经济学研究仅仅当作数理模型的推导，或者是对数据关系的分析;结果，经济学研究逐渐蜕变为应用数学的分支。相应地，目前经济学专业刊物上发表的绝大多数论文也都充斥着数学公式和符号，从而形成了一种强烈的数量拜物教。问题是，这种缺乏辩证眼光的发展取向合理吗?
现代经济学强调科学的客观性：科学知识是一种精确的、非个人的并通过遵循严格、明晰的规则来获取的知识体，它仅仅以观察数据为基础而不涉及观察数据之外的任何假定实在，认知主体也不对知识作出任何贡献，而仅仅服从证据，这种证据也有能力促使任何一个有理性的人在同样程度上认同。然而，尽管科学强调要以客观事实为基础，但实质上，学者所研究的对象却往往并不是客观的，而是在特定范式下被塑造的，因而在这种“客观事实”的基础上对理论进行选择就不可能是真实的。这对作为社会科学的经济学更是如此。
事实上，经济学科具有双重特征：一方面，经济学关注的经济现象本身就是人类行为的产物，不是外在于认知主体的，而主体对经济现象的认知也不是脱离自身的经验和感觉，因而经济学的研究本身就具有强烈的主观性;另一方面，人们对社会现象的探究并不像自然科学那样仅仅是应用不可变更的原理，相反是试图对不合理的现状进行改造以促进人类社会更为良性地发展。因此，如果过分强调经济学的客观性，反而会有悖于经济学的研究目的，并离“科学”性越来越远。
现代“主流经济学”认为，数学可以使得推理和分析过程具有严格性，从而增强理论研究的客观性和科学性。然而，这种认知却存在两方面深刻的误区。第一个方面，作为数学中形式主义两大特征的精确性和一致性并没有引导数学进步，而且往往产生明显的无意义，反而数学中大量有创造性的发展都可以被看成是经验的或者至少是准经验的;第二个方面，经济学所研究的对象与自然科学也存在很大的差异，从而在研究方法上不能简单地模仿物理学等自然科学，追求所谓的客观和科学往往会限制经济学的多视角思维。
就学科属性而言，经济学与其他社会科学的研究对象更为相近，都是人类行为产生的社会现象，因而应该更多地借鉴社会科学的研究方法。相反，社会科学与自然科学在方法论上则存在根本性差异：社会科学的研究对象不具有自然界中的普遍一致性，探索手段也缺乏自然科学那样的可控制性和可重复性。相应地，经济学本质上是一门经验科学而不是数学的分支学科，如果过分夸大数学在经济学发展中的作用，反而会窒息经济理论的发展，使得经济学理论的科学性和客观性看似更“硬”了，但理论越精致反而离真实世界越远。
对任何社会科学的理论研究来说，认知的提高和思想的拓展永远都是第一位的，而工具则是第二要义，是为更好地阐述思想服务的。经济学中作为分析工具的数学应用，本身不能产生任何揭示因果关系的思想，这些思想只能来自平时对经验事实的观察以及对传统理论的内省。人类思想要比数学模型丰富得多，经济学研究决不可能用数学的经济学代替理论的经济学。
当前数量经济学模型中的思想主要有两个来源：一是对“直觉”启示的数理表达，二是前人思想的数理模型化。相应地，基于这两种思想源泉的数学模型所能揭示的往往是一般性常识。就那些常识性思想而言，不仅无法从反思中获得独创性的洞见，甚至无力识别前人思想中真正有价值的部分;结果，由他们构建的数学模型往往只是将一些基本常识复杂化和形式化，而不可能带来真正的思想进步。由于精微思想体现为对社会现象中微量变化的揭示，所涉及的众多因素根本不能在数理模型中得到表达，因而部分数理模型往往选择那些次等可以量化的思想。同时，经济学理论本身具有非常强的时空性，而数理模型化的又往往是前人留下的思想，如果运用不当，其中那些过时的思想就可能成为“坏的思想”。
流行的“科学”一词建立在实证论和还原论两大基础之上：其中，实证论是指理论必须经受得起经验事实的实证检验，而还原论则意味着理论所依赖的条件可以复原。然而，从可检验性和可重复性这两个基本条件来看，经济学根本不符合这种“科学”含义。很大程度上，经济学中对实证的这种理解和运用实际上是一种工具主义态度，这与自然科学中注重假设合理性的实证方法很不一致。我们不能简单地依据自然科学标准来致力于数理模型的构建，而且还以客观和中立为借口排斥其他视角的反思和批判。
事实上，将原本非常易懂的经济学理论通过数学模型而复杂化，这种方式果真提高了我们的认知吗?借助数学而看似客观的现代经济学果真是在向科学迈进吗?显然，一方面，经济学并不符合西方主流社会所理解的“科学”含义;但另一方面，一些人却依然把自然科学视为自己追慕的对象，即使在明白其理论存在重要缺陷的情况下，依然试图通过各种包装来使人相信其理论的客观性、科学性。
(作者系中山大学岭南学院教授)
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