唯识主义还是工具主义：现代主流经济学的抉择和缺失
内容提要：尽管数学对经济学的理论研究来说是一种必不可少的工具，但它毕竟属于工具性层次，是为更好地阐述思想提供服务的，从而是第二位的；如果过分拔高工具的地位，就会遮蔽我们对经济现象的理解，并使得经济学偏离其原初的研究目的。然而，基于根深蒂固的被殖民心态和市侩心态，主流经济学极力移植自然科学的研究思维和方法论，过分注重了工具的建设和使用，从而导致了思想的缺失；实际上，当前那些数学模型所能揭示的往往是一般性常识或者过时乃至错误的观点。
一、前言
前面指出，经济学作为一门科学，其理论研究的根本目的是增进人们对社会经济现象的认知并以此提高人们的社会实践能力，因而它特别强调对社会认知上的洞见，即要有思想；而且，由于经济学所研究对象本身的复杂性和多变性，单纯的数量关系并不能解释社会现象之间的互动，因而数学在经济学的理论研究中也存在严重的局限。正因如此，尽管在经济学逻辑的推理过程中数学往往是一个非常基础和重要的工具，因为数学逻辑往往比较明确和严格；但是，我们必须清楚数学使用的限度而防止数学的泛滥：学好数学并不是经济学理论研究的全部，甚至也不是主要内容。实际上，数学本身只不过是一种分析工具，它本身不能产生任何能够揭示事物之间的思想，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。显然，在任何社会科学的理论研究中，思想永远都是第一位的，而工具则是第二要义，工具只是为更好的阐述思想提供服务的；没有思想的东西不叫研究，缺乏思想的纯数学模型必然是空洞和形式的，最多是逻辑的运算，不但无法推动经济学理论的真正发展，而且即使在应用层面上也缺乏合理性基础。
然而，不幸的是，不知从什么时候开始，在“数理”经济学和“文字”经济学之间似乎就出现了一条分界线把新古典经济学与古典经济学、主流经济学和非主流经济学分割开来；并且，由于数学表达的严密性已经成为当前学术中衡量一个理论科学化程度的根本性尺度，因而主流经济学在形式化的道路上就越走越远。事实上，越来越多的学生开始把经济学研究仅仅当作一个数理模型的推导，或者是一些数据关系的分析；但问题是，当前的经济学数量化的结果使我们对经济现象的理解更为精确和深入了吗？答案显然是否定的，正是把精力都局限在数理逻辑上，反而使我们对常识性现象都熟视无睹了，以致那些研究者的视野也越来越狭隘、越来越无知了。事实上，尽管我们的青年学子反对传统经济学中的随意性和教条性，但殊不知，自己却正陷入一种新的不精确性和教条性，特别是对盲从规范的媚俗主义使绝大多数学者或学子撇开了甚至完全无视对经济学研究目的的探讨；显然，这对一个真正的学者或者希望提高自己认知的学子来说，更是致命的，是以本文对数学在经济学中的应用限度作一分析。
二、经济思想与分析工具之关系
任何学科的理论研究都有其独特的方法论，经济学也不例外，当然，方法论又是有层次性的：一是最高的哲学思维层次，如实证主义和演绎主义、经验主义和超验主义、自然主义和辩证主义、整体主义和个体主义、功能主义和因果主义、均衡主义和演化主义，等等；二是中间的技术路线，如供求分析和博弈分析、成本-收益分析和效率分析、权力分析和结构分析、比较分析和最优分析，等等；三是低端的分析工具层次，如数理模型、计量方程、图形以及定理、术语，等等。一般认为，哲学思维是最为重要的，哲学思维的改变往往导致范式的转换。在某种意义上讲，只有形成了基于哲学理念的研究方法后才具备了真正研究的基本前提，否则必然无法形成真正的“观念”，而仅仅作些符号上的游戏；而且，在经济学模型化的推导中，尽管“公理化的论述可能是必要的，但相对于把这种理论的含义同实验数据联系起来进行验证而言，它是第二位的。”[1]然而，尽管现代经济学在理论研究中所运用的分析工具已经越来越复杂，现代主流经济学的训练也集中在数理建模和计量实证等技术性的工具层次；但是，哲学思维层次的方法论却很少涉及，甚至已经成为了一个禁区。结果，数学的泛滥导致现代主流经济学中思想的日益浅薄化和形式化，数学语言在赋予经济学思想以某种“科学外表”的同时，抽象掉了经济学重要的“知识社会学”特征；事实上，经济学实际包含着比数学符号和数理推算远为丰富和有意义的历史、制度、文化内涵，而这些特征是不可以经由数理形式而简化和通约的。
一般地，如果一个学者缺乏娴熟地使用工具的能力但具有高度的创造力，那么，他仍然可以为后人提供一些具有启发性的东西，这正如早期学者的著作所展示的；相反，如果一个学者只是掌握了各种复杂的工具而本身的思想却非常贫乏，那么，他最多只能干一些属于体力性的工作，诸如一些审计员、统计员之类的工作，而且，这类工作最终都可以为机器所取代，就如现代很多计量工具已经软件化一样。也正因如此，一个没有深厚经济学理论基础而只懂数学工具的人根本就不可能是一个好的经济学家，甚至不配作为一个经济学家，这也正如哈耶克所阐明的；阿莱也指出，“尽管数学是一种工具，掌握它是很难的，它却是也只能是一种工具。一个人只有数学方面的能力和技巧是不能成为一个好的物理学家或是经济学家的”。[2]显然，根据这一看法，即使是在当前那些诺贝尔经济学奖的获得者当中也有相当一部分人并不是合格的经济学家：例如，尽管纳什为分析个体之间的互动提供了一般分析框架，并因此而获得了诺贝尔经济学奖，但他实际上不是一个经济学家，并没有提出经济学的研究问题和一般理论；同样，康托罗维奇等诺贝尔经济学奖获得者也不是地地道道的经济学家。相反，不懂数学或者数学水平不高的人往往照样可以搞经济学研究，甚至可以成为经济学大师，因为他们同样具有严密的逻辑推理能力，并且还具有异常的观察和提出问题的能力；譬如，历史上特别是古典主义时期已经出现的那一大批经济学大师基本上都出身于社会科学，但他们的思想见解以及对经济学的影响至今依旧源远流长。当年张五常在面临数学或历史二择一的选修抉择时之所以选修了历史，就是因为其老师雅伦（W.R.Allen）说：“有经济大师没有学过数学，但没有经济大师没有读过历史。不知历史的经济学家是人类奇迹吧”；而在当今经济学界尽管懂数学而不知历史何物的经济学者所在皆是，但张五常认为，这些人即使获得了诺贝尔经济学奖，其思维的传世机会看来还是零。
因此，正如爱因斯坦曾指出的，纯粹的“数学技巧”在理论发展中并不是关键的，在经济学中尤其如此，关于这一点，我们可以举经济学中有关一般均衡理论发展的例子来说明。我们知道，受道德哲学熏陶的斯密在探究当时手工作坊的效率时就敏锐地发现了分工扩展的一般性机理，并把分工和市场以及价格机制了联系起来；在分工互补的基础之上，他还先驱性地阐述了私利引导公益的自由市场原理，从而成为经济学之父。也正是在斯密定理的基础之上，瓦尔拉斯开始建立了一般均衡的早期数学结构，而帕雷托则进一步论证了自由市场活动引导的帕雷托改进；当然，瓦尔拉斯和帕雷托并没有得出确切的解，后来经过斯莱辛格、沃尔德以及纽曼的复兴，并经过兰格、希克斯以及萨缪尔森的探索，直到阿罗和德布鲁才最终运用拓扑定理而在数学上作了论证，并因此而获得了诺贝尔经济学奖。然而，毕竟阿罗和德布鲁的贡献仅仅属于爱因斯坦所说的“数学上或实验上的技巧”，因此，他们在经济学上的地位远不能与斯密和瓦尔拉斯相比；事实上，迄今为止，现在经济学还是没有超出当年斯密和瓦尔拉斯所设定的框架。同样，没有受过数学甚至经济学系统训练的科斯也是仅仅基于日常生活中层出不穷的企业合并事例中敏锐地从交易费用分析视角提出了企业的边界问题，并基于养牛者和农夫之间有关赔偿的争论而从产权界定分析视角提出了外部性的一般问题；科斯的分析开启了一系列新学科，后来的一些学者也试图把科斯的理论数学化、模型化，但科斯却认为他们的努力反而窒息了他的思想。
而且，需要指出的是，任何数理模型都存在一个引导假定，其逻辑结论也必然要以大量的假设前提为条件；正因如此，我们在使用数理模型时就必须充分意识到它的局限性和非现实性，这包括这样几个方面。（1）数学推理仅仅是一个数的逻辑游戏，正是这种假设前提决定了数理模型分析得出的最终结论，除非运算出了问题；正如英国地质学家海克斯所形象地指出的，“数学像磨盘一样，把撒在它下面的东西磨碎，撒下蒺藜，就不能得到面粉，同样地，写下整页整页的公式，也不能从错误前提中得到真理”。[3]（2）尽管数理推理增强了结论的严格性，但是这仅仅是数的逻辑，而不是人的行为逻辑；因此，如果简单地依据这种数的逻辑来推断人的行为，必然会带来诸多的困惑，如为什么现实中的人更倾向于合作而不是实行机会主义，尽管后者可能带来更大利益。（3）数学中的等号是没有方向性的，而在经济学中则由于因果关系的存在而具有方向性；但是，现代经济学却利用数学的这一特性而将等号两边的变量随意变换，结果，就抹杀社会现象的发生次序以及相互作用的因果关系，从而往往会混淆而不是理清人们的理解思路。譬如，在价格与供求量关系上，经济学往往习惯于把供求量放在横坐标上而将价格置于纵坐标上，但由此我们却可以得到完全有悖常识的结论：价格随需求量的增加而下降，随供给量的增加而升高。再如，西方经济学在给定工资的情况下得出，资本家会雇用工人直到最后一名工人创造的边际产品价值等于工资为止；但是，它的解释却是颠倒的：工人的工资为等于工人所创造的边际产品价值，也即，贡献的大小决定报酬的高低，从而不存在剥削。
即使从纯粹数理经济学上而言，每多一层假设，就会少一份思想，从而也就少了一分适用性；在某种意义上，每一个假设，就像一道锁链，限制了人的思维的发挥，也就窒息人的思想。例如,李卫华就写道:“在由层层假设条件推演而成的理论中，如果有一个假设条件不真实，推演的路径和结论就将偏离事实。而如果一个理论是基于诸多假设条件之上，并且其中的主要假设条件与现实的差异巨大，结果则是：在第一个假设条件的推理偏离现实的基础上，第二个假设条件会将第一个假设条件偏离现实的程度放大，而第三个假设条件又会将第二个假设条件偏离现实的程度再进一步放大，等等。理论与现实的差距被放大到何种程度，一是取决于每个假设条件与现实情况差异的程度，二是取决于形成理论时所依赖的这类假设条
件的数量。……而且它依赖的假设条件很多，从理论的起点、推演和扩展、直至理论的局部完成、整体完成，这其中依赖的层层假设会使理论与现实的差异在推演过程中被无限放大。”[4]显然，经济学所面对的是人类社会这个五彩缤纷的万花筒中最为复杂的问题，而决不是一个数学模型、两个数学模型、甚至若干个数学模型所能解决的；因此，我们说，人类的思想本身要比数学模型丰富得多，在经济学的研究中也决不可能用数学的经济学代替理论的经济学。正因如此，经济学的学习和研究要求我们充分重视思想的思辩性，并由此关注理论的现实性问题；正如拉尔森指出的，“在科学和研究之间没有清楚的界线。很多研究本身就具有巨大的价值，但在科学一词的严格意义上说不能称为科学，其目的是对具体问题做出的回答，而不是使一般理论无效或建立一般理论。但所作出的观察可以成为经验概括的基础，这是千真万确的。此外，没有理论的研究都开始于或多或少清晰的理论基点。所以，没有理论的研究是难以想像的，正如没有经验确认观点的科学是失败的一样”。[5]
其实，尽管现代主流经济学特别重视实证研究，甚至也有把实证研究与对现实描述等同起来的倾向，似乎将现象描述得越真实就越有价值；但是，我们不要以为实证研究强调“是什么”就没有思想，相反，实证分析的前提设定和方法取舍中充满了思想，从来就没有纯粹的实证分析。这就如历史学家考证历史时必须充满思想，否则就会成为图书资料整理员了一样；经济学家在进行实证分析时也必须受一定的思想或理论的指导，否则就可能退化成为一个统计员。当然，如果要从实证分析中发现思想，就不能局限于数据之间的功能联系，更不能随便找几个数据就来分析它们的相关性；相反，首先必须对要实证的对象之间的作用机理进行分析，从而需要非常深厚的理论功底。正因如此，北大的计量经济学教授朱家祥说，经济实证做不好的人，并不是他计量没学好，而是经济学没学好；数据不会因为先进的计量方法而合作，但会因为严谨的经济思维而呈现其中的奥秘。事实上，经济学的训练首先在于能够提出正确的问题，只有当这个问题被思考透彻后，选择合适的计量方法自然是水到渠成；或者，即使在没有适当的计量方法可用时，有思考的经济学家也不会迷失到乱用计量方法，而是坚定地在计量方法上寻求创新。显然，这种由经济学思维推动计量发展的情形在过去是很普遍的现象，如联立方程式计量模型也是因为经济学而开发出来的计量方法；但是，反过来说，由计量方法的创新导致经济学思维的进步的情况比较少见。正因如此，西方学术界对计量分析的文章非常严格，必须具有一定的思想；同时，也非常注重理论的训练和思想的积累，任何一个博士论文在开题之前都必须阅读完几乎所有的相关文献。
然而，随着计量实证主义方法被引入到国内，经济学与计量方法攜手共生的现象却逐渐消逝了，特别是，甚嚣尘上的功利主义学风完全颠倒了思想和工具两者之间的关系：你可以不懂任何经济学理论，即使了解也仅仅限于教材上的一些“死”理论，但却不可不懂数学或计量，只要懂这两者，其他的大可一窍不通，你也照样可以成为“知名”经济学家；因为中国的经济学研究只要找两个数据来处理一下就行了，如果你实在是一个经济学“理论盲”，也可以与那些对经济学理论也是一知半解或者仅仅了解教材上理论的经济学家进行合作，甚至与国际知名经济学家进行合作。所以，正如阿莱指出的，“奇怪的是，从科学的角度看，对详述数学模型的关注要比从事实分析的角度对这些模型的结构、假设和结果进行的讨论受到的关注大得多，两者完全不可比”。[6]也正因如此，现在流行的经济学教育就变为：要求的是越来越严格的数学训练，而不是充分开启学生活跃的、还没有成见的思维；而且，在经济学领域，数学水平不高而具有丰富思想的学者越来越难以立足，甚至被排斥出教学的领域，而那些对社会科学知识甚少而只懂数学符号的人往往被誉为经济学大师，靠黑板上让人搞不懂的数学符号而受到热烈追捧。显然，当前国内这种主流经济学与西方学术界是迥然不同的，它实际上根本不是西方学界的“主流”；而这里之所以称它为主流，因为这种学术控制了国内的主要刊物，并且有众多的效仿者。
可见，在经济学的思想和工具之间，思想是第一要义的，工具是表达思想的手段；而数学本身在经济学研究中仅仅是一个工具，因而必须对数学排挤思想的现状进行反思。然而，不幸的是，由于对客观化的强调以及对“科学化”认知扭曲，主流经济学开始过分注重了工具的建设和使用，而思想却被抛弃在了一边；这导致数量经济学的畸形发展，而经济学理论在长期内却几乎没有取得任何实质性的进展，因为“数学定理不过是同义反复，它们由于不涉及任何实质内容，因此不可能是错误的，它们只不过给出了如何定义事物的含义”。[7]更甚者，由于经济学在当今日益注重物质利益的社会中的地位日益提高，主流经济学家也越来越把自己看成了真正的“科学家”；显然，这体现了人们对经济学学科特性的认识扭曲，也与经济学界所内藏的学术态度有关：当前的主流经济学深植着一个典型的凌弱畏强的市侩心理，同时在社会科学领域又染上了殖民主义的心态。一方面，主流经济学家想当然地把经济学看成是“硬”知识，而将社会学等看成是“软”知识；而如索洛所言，“‘硬’当然比‘软’要好一些”，[8]因而经济学家产生了一种对社会学家蔑视的心态。另一方面，由于物理学、生物学似乎比经济学又要更“硬”一些，经济学家又往往觉得比物理学家、生物学家都低一头；因此，主流经济学极力照搬自然科学的研究方法，将数学视为更加稳定、更加精确的学术语言而大肆应用，却不敢对数学语言本身即以它在经济学应用所暴露出来的缺陷进行批判和反思。
三、主流数量经济学中思想之贫乏
尽管经济学的研究对象与自然科学存在明显的差异，但由于根深蒂固的被殖民心态和市侩心态，主流经济学却不能正视这种差异，相反却极力移植自然科学的研究思维和方法论。一方面，被殖民心态使经济学不能建立起内发式的方法论，而是极力引进自然科学的思维并逐步走上形式化的数理道路之后，古典时代具有丰富人文精神的理性就逐步蜕化为一种机械的工具理性；另一方面，市侩心态必然会阻碍主流经济学正确面对其他流派和学科的批判，必然会阻碍经济学与其他学科的科际沟通以及与公众的交流，从而也必然会导致经济思想的窒息和僵化。然而，当前国内那些“主流”经济学者根本不管这种数理经济学预设假设的不现实性，也根本不管西方主流经济学本身因过分抽象化所带来的问题，却毫不犹豫地不断追逐着西方经济学中的形式“前沿”。究其原因：越来越占据国内经济学界主流地位的是那些出身于理工科的学者，他们不但不清楚西方经济学本身的演化过程，更不感兴趣于经济行为和经济现象内在的作用机理，而是热衷于将主要精力用于对某些数学模型的改造和搬用上，因为从事数理模型分析本身就是他们的强项，而这又是来自西方的主流，从事此方面的研究可以获得各种的收益，何乐而不为呢？
而且，即使那些原本不是理工科出身的人，由于原本对西方经济学的含义就了解不多，出国后更是因为数学基础不好而跟不上授课步伐，因而也会集中精力于数学基础的修补上，也会对那些拥有深厚数理的经济学家推崇备至；因为自己没有什么新思想，而别人搞的自己又不懂，那么，又如何教一个诚实的学人不心悦诚服呢？例如，邹恒甫在博客中就大肆宣言：国内六哈（哈佛大学经济系毕业的六人：王一江、李稻葵、白重恩、钱颖一、许成钢、胡祖六）有几个有思想，我本人和其他是不敢说有一个什么鬼思想的，而马克思、老子、韩非子他们都有思想的，你把他们的思想数学化、高深化、神秘化好吗？正因如此，国内学者的所作所为就仅仅是在亦步亦趋地跟随，而根本无法对主流经济学的思维进行反思，从而也就不可能对理论的发展所有创新。当然，邹恒甫并不是强调不要思想，他也相信思想比模型更有价值，这可以从他博客上所张贴的其他文章看出；但他认为，他们这一代（1977-1979级）搞学术根基先天不足，因而不可能在思想上有成就，还不如脚踏实地地搞些模型工作。问题是，他们这一代因思想领域先天不足而不得不照搬主流模式（思想比常规模型需要更多的天分，也需要更大的努力），但中国人就应该一直没有思想而听人指挥吗？这一代没有思想的学人在掌握学术权力之后为何不是引导青年学子正确地思维，而是要他们照搬自己的那一套抄袭逻辑老路呢？那些不学无术而掌握权力和资源的“国产学霸”固然是学术界的地主和土豪，但那些整日以炒作国外前沿为能事的海归人士又何尝不是学术买办呢？
当然，必须承认，在国内学术积累如此匮乏的情况下，学术买办确实可以通过引入比较“进步”的一些研究以促进国内学术的变革和发展，从而可以加速国内知识的积累，这正如当年买办成为沟通中西方社会、经济、和文化的桥梁一样。但是，毕竟中国人不能一直做买办，就像当年的大买办郑观应主张“初则学商战于外人，继则与外人商战”一样（《盛世危言后编.复考商务大臣张弼士侍郎》），学习西方经济学本身不是目的，而是要能够真正提高我们对社会现象的认知，需要有助于我们理论研究水平的提高。更为甚者，买办本身也是要分类的：有的是间接地寻找富民强国之路，而更多的则成为帝国主义的帮凶，他们往往片面地宣扬列强的文化和主张以牟取个人的私利；在当前的学术买办中也是如此，像邹恒甫这样的学者固然是希望中国最终会有真正的学术，但更多的买办仅仅是在热烈地推销西方经济学帝国主义，试图依靠外来的“权威”占据一定的学术地位，并因“买办”角色和作用而积累起大量的物质财富。其实，我们扪心自问：当前如此多的学人在卖力地进行经济学的模型化，但其中有几个模型能够获得了思想的洞见？同时，当前如此多的数理经济学家大肆鼓吹要将斯密、马克思、哈耶克乃至科斯的思想数学模型化，但又多少人真正理解他们的思想了呢，知道他们的思想中哪些是有价值的，而哪些又是偏见或过时的？
针对现代主流经济学滥用数学而忽视思想以及对实际问题的解决这一现象，里昂剔夫在写给《科学》杂志的一封公开信就指出，“专业经济刊物每页充满了数学公式，这些公式将读者看似合理却无端的假设，带领到陈述精确却武断的理论结论……，计量经济学者将代数函数的种种可能形状，用同一组资料去配适这些作法，完全无法资金我们对真是经济活动的理解”。[9]对一个严谨的学者而言，我们在构建思想模型之前，首先要对思想进行甄别，要从那些理论的假设中区分出麦粒和麦糠；而对经济学思想的甄别本身就是一个艰苦的探索过程，这需要非常渊博的知识。相反，如果不对这些大师的思想进行认真的梳理和探讨，那么，这些思想对他们而言仅仅是一种符号；我们也许认识其中的每一个字符，却不明白它整体上的真正含义，就象我们认识数学的符号而看不懂一个基本的公式一样。就当前数量经济学的现状而言，那些数理经济学者在模型中表达的思想主要有两个来源：一是自身“直觉”型启示的数理表达，二是前人思想的数理模型化；正是基于这两种源泉，当前那些数学模型所能揭示的往往：要么是一般性常识，要么是错误的东西。这实际上已经是一个共识的问题了，例如，杨小凯就写道：“不管数学形式化的潜在好处是什么，它并不意味着凡是用复杂数学包装起来的经济思想就一定是深刻的。的确，我们也看到，很多建立在复杂数学治上的经济模型，其实思想非常肤浅。原因在于，即使是目前最高深的数学技术，也不能刻画纷繁复杂经济现象的丰富实质”，“迄今为止，经济学家还只能操作最简单的能同时演进策略和信息的博弈论模型，现有的博弈论模型还不能够解释游戏规则和社会获得的有关这些游戏规则的信息的同时演进”。[10]
首先，当前数理模型所揭示的思想观点几乎都是常识性的，这可以从如下两方面加以说明。一方面，在当今经济学界中能够直接运用数学进行思考的人实在是很罕见的，绝大多数人是先有某种思想再将之模型化，显然，如果要有真正的洞见，首先需要对人类思想进行系统的梳理；但试想，当前那些从事数理建模的人之知识是如此匮乏，本身根本就不可能有什么真正的洞见，甚至也根本不能识别前人所积累的思想中那些是精微的和真正有价值的，那么，被他们模型化的东西又有多少意义呢？另一方面，即使他们能够识别前人思想的好坏，善于把握其中的思想精髓；但是，以他们所掌握的数学工具果真能够将这种精微思想模型化吗？要知道，即使当前的数学已经达到了一定的高度，但理论工具与实践可行性质检还使存在几十年的差距？正因如此，科斯就大声疾呼，一些人将他的思想模型化的做法实际上阉割了他的思想；而杨小凯虽然强调，“我不能苟同科斯贬低和否定数学模型的态度，我也不同意盲目崇拜数学而贬低科斯、诺思、张五常等人高深思想的意义的一些学者”，但他还是承认，“目前最好的经济数学模型所表达的思想比哈耶克、科斯、诺思、张五常等人的思想要浅薄得多。新古典经济学派为了用数学框架来组织思想试验，的确抛弃了他们不能用数学来描述的很多古典经济学的精华”。[11]正是基于如上两大原因，当前的数学模型化往往只是将一些基本常识进行复杂化和形式化，而不可能带来真正的思想进步，相反，这种思想来源于模型之外。譬如，在制度经济学中，威廉姆森一派的很多猜想都已经在威廉姆森的鼓励下被一些青年人变成了数理模型，从而逐渐成为制度经济学中的主流；但显然，这种思想并不高深，正如杨小凯承认的，威廉姆森的东西要比科斯和张五常的思想浅薄，因而更容易被数理模型化。相应地，并不是像杨小凯认为的那样，是由于科斯不鼓励将他的思想模型化而导致了科斯流派发展缓慢，也不是那些接受数理训练的年轻经济学家并非不想将科斯的精微思想数理化，相反，问题恰恰在于，他们根本没有模型化科斯流派思想的这个能力，因为思想远比数学模型要超前得多，科斯的思想也比威廉姆森一派的要高深的多。试想：不断地将常识数学化、复杂化，难道这就是现代经济学的理论研究吗？
其次，当前数理经济学所模型化的那些思想很多都是过时的、甚至是错误的，这可以从如下两方面加以说明。一方面，这与模型能够解释思想的能力有关，特别是在社会科学中，精微的思想需要揭示社会现象的微量变化，而它所涉及的众多因素根本不能在数理模型中得到表达，因而数理模型的对象所选择的往往会是那些较差的思想；朗达内就写道：“科学的发展史似乎证明，在所有的领域中，思考问题甚至思考同一个问题的方法可以是不同的。在科学发展的不同阶段，所有学科都企图把‘坏的思想’客体模型化”。而且，在社会科学以及经济学界，由于思想本身缺乏证实和证伪的充足标尺，这种坏思想更是根深蒂固，朗达内写道：“在物理学和生物学中，不论是立即发生的还是很久以后才发生的，也不论是关于理论本身还是它的推论，观察和实验允许人们采用不断修正那些不符合实际的理想客体的方法；这时通过模型来解释的那些思想客体的本质、机制和运行方式会越来越可靠，越来越‘客观’和‘真实’；并且，也使人们发现了隐藏在可观察的复杂现象背后的简单现象”；但是，在经济学中，却很难对一个“坏的思想”客体进行反驳，因为“我们至少在某些方面缺乏由观察与实验（确保真实性）所提供的这类逻辑推理方法和模型化方法（确保内在的一致性）的大力支持”。[12]另一方面，由于数理模型本身还难以发现洞见，它所模型化的那些思想往往都是前人留下的，如当前主流经济学的模型化对象就基本上都是前人的思想和理论；例如，杨小凯就宣称，“我们现在的工作就是把古典的思想变成数学模型，试图用角点解和非线性规划等数学工具，将古典经济学中的精髓表述出来”。[13]但问题是，由于经济学中的理论本身具有非常强的适时性，因而适合以前社会环境的那些思想已经逐渐变得过时了，因而当前的那些模型中隐藏的显然也就是“坏的思想”客体。譬如，当前有人热衷于把斯密的分工思想模型化，但是，斯密强调“干中学”的内生优势是当时家庭手工作坊下的产物，根本不适应当前这种流水线式的分工体系；同样，有人将李嘉图的分工思想模型化，但李嘉图强调外生优势的相对优势说仅仅适合于生产要素是自然给定的情况，而当可以人为创造的人力资本成为主要生产要素时，这种相对优势的适用性就大为降低了。试想：不断地将一些错误的或过时的“坏的思想”模型化，这种工作果真有多大意义呢？
事实上，正如杨小凯承认的，“对于真实世界而言，现在很多运用了高深数学技术的经济模型，仍然显得过于简单，从而也就不能用于政策制定或商业问题之上。与此同时，还有很多主要的经济思想，则由于太复杂而不能用数学语言形式化”。[14]既然经济学的数理基础和条件还是如此薄弱，那么，为什么主流经济学还是致力于经济学的数理化呢？按照杨小凯的观点，数学形式化具有能加速知识积累的优点：一方面，数学的语言可以使争辩双方清楚地知道他们的分歧所在，从而可以大大提高关于经济问题的争论效率；另一方面，数学往往赋予理论和观点以共同的语言，并形成一个便于共同传授和流传的统一知识体系，从而不仅可以促进该学科的不同专业领域的分光，而且可以促进不同待机的经济学家之间的分工。在杨小凯看来，经济学主流学派是经济学老师在课堂上向一代又一代学生教授的共同的东西，因而马歇尔、萨缪尔森以及德布鲁的经济学体系会逐渐成为主流；相反，马克思经济学因为没有很好地用数学来定义它的概念，从而导致很多马克思主义者之间的解释相互矛盾。此外，杨小凯还认为，尽管诸如斯密、哈耶克、科斯等人的思想还不能被模型化，但数学的发展将最终能够将这种思想形式化，从而会使得经济学中应用的数学越来越高深和复杂；但显然，杨小凯严重误解了经济学的学科特性和研究目的：经济学本质上是为现实服务的，而不是一门局限于逻辑体系不断完善的公理体系。
杨小凯认为，“马歇尔虽受过数学专门训练，但为了迎合当时经济系学对数学的反感，总是强调数学并不是必须的，而且把效率高的数学分析简化为局限极大的图形，养成了后亟待经济学家喜欢用一些低效的几何图解方法的坏习惯。萨缪尔森却持相反观点，他认为数学是种高效的语言，如果你能逐渐训练你自己完全用数学语言思考经济问题，则完全没有必要再把数学亦称低效的日常用语”。[15]但显然，如果马歇尔仅仅是因为迎合学生的需要才用图形或文字分析，那么他就不必反复地告诫学生要警惕数学在经济学中的滥用。其实，马歇尔之所以强调这一点，正是由于他具有渊博的知识，并且其理论根本上是使用的目的，从而能够深深地认识到数学的局限；[16]相反，马歇尔以后的经济学家的知识则要窄得多，并且主要热衷于逻辑的严谨性，从而开始强调数学的优点，如萨缪尔森就承认，他仅仅是因为不具备足够的智力把经济学用文字写出来才转而用数学模型。特别是，经济学研究的对象不同于自然科学，它关注的对象是人的行为产生的，从而具有很大的不确定性，我们无法像支配自然物那样来控制人的行为；相反，经济学领域中解决任何一个细小的问题都需要用到非常多的共同的和个人的知识。也就是说，经济学的理论研究要获得真正的认知，就必须全方位地梳理人类在各领域、各学科中所积累的知识；其中，首先需要运用人类社会沉淀下来的隐性的社会资本的知识，而不仅是那些经过编码的所谓的“科学知识”。正因如此，杨小凯为经济学数学化、形式化辩护的两点理由都存在明显的缺陷：一方面，他把经济学的思想和观点视为确定的，但殊不知，经济学理论本身具有非常强的主观性和规范性，它的发展本身就是建立在不断争论的基础之上的，相反，如果试图用数学符号来排斥这种争论实际上窒息了思想的发展；另一方面，他认为深刻的经济思想不用数学进行形式化就可能被遗忘，但问题是，迄今我们还无法将深刻的思想模型化，而一些非常肤浅的经济思想则可能仅仅因为被形式化而成为主流经济学的一部分，从而过分强调经济学的数学化则只会加剧庸俗化经济思想的泛滥。
可见，尽管经济学数理模型化可以将一些已经常识化的思想用数学语言表达出来以便它的扩散和流传，这可以向社会大众传播一般的常识性知识，这也是当前主流经济学注重数量化发展的主要原因；但是，我们必须清晰地认识到，固然需要一部分人从事把人类的思想编码化的努力，这着绝对不是研究的全部，甚至也不是主要部分，经济学理论研究的动机应该在于发现新的思想和洞见。不幸的是，自从边际革命之后特别是20世纪50年代以来，纯粹的形式主义数学在经济学领域就逐渐占据了统治地位，以至数学反过来影响和控制了它所支持和主张的社会理论的真正内容，以至经济学的思想越来越贫乏了；米洛斯基就指出，“从激发‘物理学羡慕的对象’、鼓励输入一个关于秩序的极端决定论的概念，到挑选那些发现数学教育法由于的经济学家候选人的选择效益。……在西方，数学逐渐地代表了自我执行的规则结构的可能性：如此地安排教育法以至于学生渐渐地相信数学能够根据它本身得出正确或错误的答案。如果如此众多的有数学爱好的人进入经济学界，他们将倾向于用同样一种方式看待经济结构，这难道还令人惊奇吗？”事实上，尽管经济学的数理化趋势甚嚣尘上，但它并没有给经济学带来多少实质性的内容；一些数理经济学家就坦言他们搞的来来去去都是萨缪尔森《Foundation of Economic Analysis》的一点变化，可以说是为萨缪尔森的论文写些脚注。[17]而且，由于数理模型和实证分析本身就是在特定引导假定下进行的，因而它本身带有强烈的意识形态而根本不是客观的；西方主流经济学就是根植于自然主义的思维，并在伦理实证主义的价值观下为社会现实和既得利益服务。
正因如此，在经济学数学化如此甚嚣尘上的今天，我们就必须全面审视它的两面性：主流的东西并不就是对的，也不一定好；特别是，模型化的对象往往是那些过时或一般性常识的思想课题，经济学的数理化并不意味着科学化。实际上，笔者经常强调，教材上的东西基本上都是错的，因为每一个理论的提出都有其特定的相适应的社会环境和目的，如果撇开这些，理论就是死的；但教材在介绍理论时，正是将这种特定的背景、目的等撇开了，将体现历时性演变的理论被共时性地并列在一起。特别是，那些主流经济学的观点尤其如此，因为这些以模型为传承的主流经济学注重集中在那些技术性内容，从而将所有的理论都抽象为一个没有历史和文化的数理逻辑的推导的精密化过程；显然，这也是它为什么会遭到其他不同学派的非正统学者一致的持续不断的批判的主要原因。但是，由于它便于传授和交流的特点，因而依然占据主流地位；不过，我们在传授教材上的这些理论时显然必须注意到其缺陷，特别是在将理论应用到具体的实践中时更应注意其适用性。事实上，当前的数理模型毕竟主要是将过去思想进行编码化、明示化，而思想永远应该领先于模型，并且有更多的思想是难以被编码的；试想，如果像主流经济学那样集中于模型而忽视甚至轻视思想，那么，后来模型化的思想客体来自何处？难道是一直将那些常识性的东西不断复杂化和精致化？其实，思想和理论的发展主要在于使它日趋精微和完善，而非在于如何使之形式的精致化？请扪心自问：将一个过时的乃至错误的思想模型化果真有什么价值吗？
四、简短结语
数学对任何一门学科的成熟都是必要的：一方面，只有建立抽象的数理模型分析，我们才能以严谨的措辞揭示经济变量之间的互动关系；另一方面，只有广泛运用不断成熟的统计技术，我们才能以对两组或更多待验联合命题作相互比较分析以确定哪一组在某一方面更符合事实。但是，我们必须清楚地认识到数学在自然科学和社会科学中应用的差异，因为经济学毕竟是有关人的行为的科学而不是有关无能动性的物之间的相互作用，它的研究毕竟需要直接预测和解释经济现象，因而需要关注前提假设的社会现实性和研究结论的社会合理性。一般地，经济学的理论研究有两个层次的基本目的：一是在继承前人思想的基础上不断发展和完善经济学理论，提供更为全面的认知；二是在“极高明而道中庸”的理论指导下，回到现实社会而进行社会改造。正因如此，经济学理论研究的第一要义就是要有思想，而数学等工具往往是传播、交流思想的手段，因而是第二位的；事实上，没有思想的创新，经济学模型永远只是个模型而已。例如，艾伦就指出，“数学本身不能证明任何经济理论，不能创造任何经济范畴和经济规律”；[18]再如，N.Weiner则把经济问题数学化比作为给原始人穿上现代衣服一样：原始人并不会因此改变它的文化内涵和生活本质，同样，经济学将经济上不精确的概念强行套上微分学的数学语言模式的努力不但可笑而且浪费时间和精力。正因如此，我们说，仅仅掌握数学工具对经济现象的分析来说是远远不够的，经济学的理论研究不仅需要进行严格的逻辑推理，而且需要基本常识和个人知识的认知；相反，如果盲目地使用数理分析，反而会遮蔽我们对经济现象的理解，并使得经济学偏离其原初的研究目的。
事实上，数理经济学和计量经济学之所以出现，根本上是为了提高我们对社会现象的认知以及实践的能力这一根本性目的；为此，经济学的教学也理所当然应该以提高经济学的理论素养和训练经济学的逻辑思维为主，只有这样才可以真正培养出经济学的理论和实践人才。譬如，当年凡勃伦就经常把脑中灵光一现的思想告诉他的同事和学生以启发他们的思维，让他们用新的方法去思考社会事务；正是基于这种学术土壤，尽管凡勃伦本身备受主流学界的排斥，却能够有幸影响了一批有影响的经济学家。然而，出于对科学化的片面理解，数学被拔高到无上的高度，以至理论研究的真正目的却被淡忘了，而工具和手段成为了唯一；而且，乏味的数学符号和推导充斥了经济学课堂，原来大师的经济学思想讲座已经被助教的计量和数学课程所取代。显然，现代经济学的问题正是：主流经济学尤其是当前国内流行的那种数理经济学根本不关注假设的现实性以及结论的合理性，而一味地从事数学符号的运算，并把这种理论及其得出的结论视为科学而客观的；相应地，主流经济学的教学并不重视思想和思辨，而是强调扎实的数学等训练，强调只有经过一定的程式化建模等训练，才可以按照被当前学术界认可的规范写出“科学”的文章。因此，作为一个真正的理论探知者，我们不能为以“科学化”为口号的形式主义取向所迷惑，这往往会阻碍经济学的真正科学化进程。究其原因，一方面，尽管数学分析往往被认可是严格、客观的，但数学在经济学中的应用却存在明显的逻辑问题，而这却被数理经济学家们过分地禁止和忽略了；另一方面，经济学为核心的社会科学研究而言，其科学性不在于构建如何优美的模型，而在于是否真正增进了人们对社会现象的认识。特别是，我们在从事经济学的研究时必须防止数学被滥用，防止经济学的理论研究蜕变为纯粹的逻辑或数字的游戏；特别是，不能简单地基于数理模型或计量实证的结论来制定经济决策以解决现实生活中的问题，否则必然会出现纸上谈兵的结果，浪费大量的人力、物力和财力。