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雷达卡
在中国，经济方面的话题带有典型的民间和草根特点，每个人似乎都可以就身边和日常发生的事，比如通货膨胀、股市盘整、楼价飞升等发表个人意见，似乎经济学与我们的生活离得很近很近。而欧美情况正好相反，GDP、CPI、失业率、采购经理指数等经济数据，只是被财经界人士所重视，老百姓的生活中难得谈论这些，哪怕是加税减税、物价补贴政策这些与人们日常紧密相关的事，也很难引起一般市民的兴趣和关注。所以在欧美，经济学给人以枯燥乏味的印象。从人人都在谈论经济的中国到经济学脱离人间烟火的欧美，这就是经济学与现实生活的距离。
经济学的起点
经济学具有非常世俗的出身。十八世纪的经济学家的职业各种各样，有医生、商人、地主、证券投机者、政客等等，他们根据对自己身边发生的经济现象提出各种“概念”和“规律”，犹如盲人摸象，这头象，就是经济世界，每个人摸到的部位，就是具体的经济现象，摸象人提出的种种判断构成了断断续续、参差不齐的经济理论。几个世纪过去了，其实，对于经济学的研究仍逃脱不掉类似盲人摸象的做法。唯一不同的是，小象已经长成了大象，而人类的研究水平却没有提升多少。
在摸象的方法论层面，至少可以分成两大类：以数据计量及数学模型为工具和以定性分析及归纳演绎等形式逻辑方法为主。前者已经在西方经济学中得到广泛认可和使用，而后者多在较落后的发展中国家使用。但是，两者都在发生微妙的变化，数学化方法虽然看似严谨，但因为其采用过于严格的假设条件和简化模型而无法逼真地模拟现实中的经济现象；形式逻辑则无法借助数据清晰地展示经济对象间的联系和变化。另外，经济学将一些重要的对象，比如制度、人类心理的多样性、文化等排除在研究范围之外的做法，则限制了经济学的解释能力。我们可以看到，塞缪尔森拉开了经济学数学化序幕，之后这个方法论不断强化，虽然后来有贝克尔这样的“经济学帝国主义者”在努力向社会领域拓展，而新制度经济学也逐步被纳入主流经济学研究领地，从根本上看，经济学还远没有解决方法论问题。
中国的经济学家大多只是使用一些西方经济学原理级别的理论来对复杂的中国经济问题发表意见，这在西方那些动辄使用数理经济模型和计量经济方法的学者们视为不入流。这里固然存在对于数学工具掌握不足的问题，但根源在于，中国经济还处在转型阶段，算不上是纯粹的市场经济，那些用在研究竞争性较充分的市场经济的数学工具，都无法彻底解决问题的模型，如果用在二元经济的中国，几乎完全缺乏应用的前提条件。西方经济学的理论工具对于解释中国经济现象，不是太复杂而是过于简单到无法使用了。如果生搬硬套，将会把研究对象的真实面貌彻底扭曲变形，而得出的结果也必然是不可信的。在应用西方经济学模型的时候，很难采用其完整的理论体系，更多的是借鉴一些分析工具，使用在较微观问题的分析中。
化繁为简的游戏
经济问题首先应该是关于人的经济问题。一个人会有什么样的价值取向，对这个问题的回答形成了西方经济学的基础。对于个人而言，人是理性的、利己的，追求个人利益最大化。这个判断一般是成立的，但不一定时时刻刻都如此。但西方经济学把这个判断绝对化了，并以此来推论个人在社会经济问题上的行为模式。西方经济学中存在个体理性与集体非理性行为的悖论，即简单将个体现象合成，会出现谬误，1加1不等于2。这一现象早就被观察到了，也说明，经济学没有处理好个体间的关系，以及个体与环境间的关系。缺乏这些方面的假设，使得推论远离了事实。
市场是完全竞争性或者完全垄断的，将市场简化为只剩下供给、需求和价格的简单框架。尽管之后提出了不完全竞争的市场，但是相关结论却只是在竞争市场的基础上加以微调。实际上，市场的微观结构非常复杂，引进市场信号的影响，延伸出了信息经济学理论。对于劳动力、土地、资本等要素价格的认识不断丰富和深入，人们至今还无法确定人力资本、社会资本以及知识在经济生活中的准确含义。西方经济学发源于第一次工业革命前后，在信息化时代来临之前，已经被装进了固定的模子，那些静态和比较静态分析工具，无法推广到动态和高度不确定性的新经济。计量经济学的发展可以被看作是主流经济学在数学模型形式化推导无能为力时，更激进的尝试。在西方经济学方法论指引下，经济学家们将更依赖于使用高速计算机来完成大量数据分析。如果世界真是具有秩序的，这种模拟也许能够得到一些重要经济要素之间的关系的线索。实际上，将世界“化繁为简”的尝试，在多数情况下，只能是书斋里的学术游戏。
以简驭繁的边界
我们可以把一个复杂的经济现象抽象为三五个变量间简单的数学关系，无论这种关系是指数还是对数函数，无论构造的数学公式多么复杂，其本质仍是对现实的简化模拟。经济学家想当然地认为那些数学方程式推导的就是经济运行的规律，或者很接近事实，并用其他条件不变作为一个重要的约束条件。
在数学模型里，当假定其他条件都不变的时候，实际上我们只是在研究一个自变量和一个因变量的关系，即便是矢量型变量，也是非常简单的一组关系。当其他自变量与被研究的自变量是独立没有关联时，我们可以用这个方法，独立进行一对一的因果关系比较，然后再进行合成。然而现实经济中，很少能分离出这样相互独立无关联的经济因素（变量），很多要素错综复杂地纠结在一起，人们硬加入一些限制，割裂它们的相互联系，然后再按上面的方法进行分析。通常，要么这种人为限制是没意义的，要么根本无法做出，前者只会导出无意义的结论，而后者通常是错误的结果。这就是“以简驭繁”的风险所在。
人们嘲笑经济学家不是在“如果这样，就会那样”中争议不休，要么老是“一方面如此，另一方面又这般”，经济学家似乎离开这些假设便无法得到任何结论，而即便作了假设，有多少个经济学家就会有多少种不同的结论。所以有人讥笑经济学家“从短期看，他们干了很多；但从长期看，他们什么也没干。”用经济学来预测经济走势多数是不准确的，故有笑话说经济学家预测出了过去5次衰退中的9次。
经济学也还远不是“经世致用”之学。无论是西方经济学的高深的数学模型还是中国经济学家使用的浅显的经济学原理，都还是只能用作对经济现实的解释工具，而不能用于制订经济政策。比如经济学家在担忧通货膨胀有可能来临时，决策者往往会问“都说通货膨胀会到来，可是，你们谁能告诉我它什么时间来到？”经济学也无法给出量化的政策措施，对于通货膨胀，没有经济学家能告知利率、准备金率调整的确切目标值以及流动性被控制的量级，一切都是在尝试的过程中进行调整的。经济学充其量只能指出行动的大致方向。
通俗经济学的价值
西方经济学为人们理解经济现象提供了不少工具。经济学发展的路径有点类似物理学或者化学，起初是简单的牛顿定律或简单的无机物化合反应，忽略了空气阻力、摩擦力、杂质等干扰因素，这些单纯的定律尽管不能直接用于计算现实中物体运行的速度、轨迹和化合物的成分和质量，但能够指出结果出现的大致范围。各种工程技术实际是在物理学原理的基础上发展起来的，在各种应用条件下，逐渐形成可以准确预测和指导实践的技术门类。经济学没有这么幸运，经济学家已经尝试过了用数学、社会实验的方法来模拟更为复杂的经济现象，形成了一些理论体系，但在经济学界内部也未完全达成一致看法。那些模型看上去更像是精巧的玩具。经济学家满足于找到适当的模型来解释一个现象，对此，有一个笑话似乎很贴切：“成为优秀经济学家的秘籍说起来一点不复杂，你要牢牢地抓住显而易见的东西，并且有意识地对它们进行复杂而深奥的阐述。”很多经济学的学术研究成果看上去就是这样。
经济学研究看上去越来越深奥，却离人们的日常生活越来越远。采用抽象数学工具来解释经济现象，并没有取得比经济学原理更理想的结果。反而加深了人们对经济学的疏离感。一些经济学原理级的通俗书籍近年来深受读者欢迎。张五常的《买橘者言》是有代表性而且较早引进了一本经济学普及读物，他的《经济解释》延续了这一传统，这类文章后来被称为“经济散文”，来自港台的林山木先生、熊秉元，本土的经济学者写得这类著作更多，表表者有梁小民、周其仁、王则柯等人。列维特和史蒂芬·都伯纳的《魔鬼经济学》则开创了以独特视角取材日常生活，以经济学的方式来探索日常事物背后的世界的写作方式，之后有《成语经济学》、《牛奶可乐经济学》等书引进国内。抽象枯燥的经济学理论逐步走进人们的日常生活。
经济学是什么？也许这个问题并不重要。那些经济学模型只是分析经济问题的结果，本身未必能作为解决另外一个经济问题的工具。我们在学习这些模型的过程，实际上只是学习经济学的数学解决方法。除了抽象的数学方法，还存在其他的经济学思维方式，一旦掌握了这些方法，人们就会克制不住地想要利用它去洞查这个世界的所有真相。这才是经济学的乐趣和终极目的所在。经济学的主流正在“转型”，而且是发生在素有自由市场经济学的堡垒的芝加哥大学，另外，从诺贝尔经济学奖这几年的评选结果也可以看出，经济学在突围，在向现实生活靠拢，在缩短这最后一英里的差距。这个趋势令人鼓舞。
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