從學科鄙視鏈談起#
作者在職業生涯中和各學科大學教授打了幾十年的交道，研究領域從比較抽象的哲學和數學，到稍微具體一點的實驗科學，再到非常實用的醫學，以及勉強和科學沾邊的經濟學都有。
過去幾年，作者一直在建立一個平臺，讓最好的大學教授給企業家上課。這麼多年接觸下來，他不得不承認在很多教授內心，學科之間是存在鄙視鏈的。
學術領域一直存在一種學科之間的鄙視鏈：
- 研究純數學的看不起搞應用數學的，所有數學家看不起自然科學家。
- 在自然科學中，研究理論物理的看不起實驗物理的，物理學家看不起化學家，而化學家看不起生物學家和醫學家。
- 上述學科的學者都看不起經濟學家，並且把它排除在科學之外。
- 研究經濟學的又會鄙視其他人文學科。
這種鄙視有時大家開玩笑時會講，有時學者會拿來自嘲，但更多時候只存在於學者們心中，大家並不會講出來。
為什麼會有鄙視鏈？#
作者指出，這和他們所創造的知識的性質有關。
數學：被證明即永恆#
數學知識一旦被證明，就是正確的，就會永遠被使用下去。比如勾股定理被證明後，不僅被永遠使用下去，而且很多新的知識都繞不開它、需要建立在它的基礎上。所以研究純粹數學的人有他們驕傲的本錢。
物理學：數學化與可驗證#
物理學原本是研究世界萬物運行規律的，這些規律在宇宙誕生時就存在了，照理講能找到這樣的規律非常了不起。但人的認知是有限的，看到的現象可能只是表象：
- 比如大家看到日月星辰東升西落，並不說明它們圍繞地球運轉，反而是地球自己在轉。
- 因此，物理學的知識每過一段時間就有可能被證偽，物理學家就沒那麼硬氣了。
而物理學之所以能站在自然科學的頂端，主要靠它的兩大特點：
- 「近代物理學的祖師爺」牛頓將它數學化了。 牛頓改變世界的大作《自然哲學的數學原理》（Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica）雖然是一本物理書，但完全是仿照歐幾里得《幾何原本》（Elements）的格式寫的——他按照幾何學的結構構建了物理學，而其他自然科學至今沒有做到這一點。
- 物理學能夠通過實驗證實和證偽。 只要把條件說清楚，它的結論要麼是對的、要麼是錯的，清清楚楚，這樣大家用起來就很放心。
今天的文明成就很大程度上就是建立在物理學這種性質基礎之上。不可能說具有同樣力學結構的橋樑，一座建起來用得好好的，另一座卻很快塌了；高鐵使用同樣的電力，就能維持同樣的速度，不會忽快忽慢。
經濟學：為什麼被鄙視？#
由於篇幅原因，作者跳過其他學科，直接分析經濟學。
很多人以為經濟學是研究如何賺錢的學問，這其實是外行的誤解，或說是對經濟學庸俗化的理解。大家只要看看世上沒幾個經濟學家能賺到大錢，就知道經濟學家想的不是如何賺大錢的問題。
那麼什麼是經濟學呢？英國當代著名經濟學家萊昂內爾·羅賓斯（Lionel Robbins）對經濟學給出了經典的定義：經濟學是一門科學，它研究的是如何將有限的具有不同用途的資源進行配置，來滿足特定的目的。 這個定義今天被廣泛接受。
經濟學為什麼被自然科學家看不起？#
從羅賓斯的定義可以看出，至少在經濟學家看來，經濟學是一門科學。但在自然科學家看來，經濟學家的水平太低，搞出的理論經常出錯，而且經常是大家集體出錯：
- 比如在 2008 年金融危機時，沒有一個主流經濟學家預見了金融危機的到來，以至於當時的英國女王對此驚訝不已。
- 至於個別預測到那次危機的經濟學家，後來被發現他們無非是永遠看衰世界經濟而已——只不過如同一座不走的鐘，一天也總能準確地報時兩次。
- 到 2020 年，為了應對全球公共衛生事件，世界各國都採用量化寬鬆的貨幣政策，以至於到 2022 年全球發生自 1980 年以來最嚴重的通貨膨脹，而在此之前，同樣沒有經濟學家發出警告。
在自然科學領域，只要找出一個反例就能推翻現有的理論，而那些還沒有被推翻的理論都是不斷經驗證、屢試不爽。比如牛頓留下的公式，他的同事哈雷（Halley）去用，就能準確預測幾十年後彗星運行的軌跡。因此，像經濟學家那樣隔三岔五犯錯誤還死守自己的理論，被自然科學家鄙視也就不奇怪了。
聖塔菲研究所的對話#
1987 年，世界知名的複雜性科學研究中心聖塔菲研究所（Santa Fe Institute）展開了一次由自然科學家和經濟學家共同舉行的研討會。雙方交流學科研究的心得：
- 自然科學家代表是在超導領域貢獻卓著的諾貝爾物理學獎得主安德森（Philip Anderson）。
- 經濟學家代表是 1972 年諾貝爾獎得主阿羅（Kenneth Arrow）。
- 兩人各挑選了 9 名自然科學家和經濟學家組成團隊，進行了 10 多天的深入交流。
- 這些被選出的學者，有的後來成為諾貝爾獎得主，有的成為美國財政部長和大學校長。
互相驚訝的結果#
- 經濟學家驚訝於當今的科學成就。
- 自然科學家則驚訝於數學在經濟學中的應用——他們發現經濟學家用到的數學公式一點不比自己少。
但他們同時發現，經濟學家非常痴迷於那些簡化的數學模型。10 多天的交流讓雙方對對方的領域有了初步的認識：
- 自然科學家認識到，經濟學的問題遠比他們原先理解的要複雜得多，但經濟學家反而在用那些簡化的、近似的數學模型解決問題，甚至還痴迷於過分簡化的模型。顯然在自然科學家看來，這種簡化的模型肯定會錯誤百出。
- 經濟學家則發現，一方面自然科學家都低估了現實世界經濟學問題的複雜性，但另一方面他們也驚訝於自然科學家能夠對一個非常具體的自然科學問題，提出極為準確的數學模型。
研究方法的差異#
自然科學家還發現，經濟學家做研究的習慣「特別不好」：
- 自然科學家每提出一個理論，不僅要能解釋以前看到的現象，還需要不斷用實驗來證實自己的理論。
- 但經濟學家從來不做實驗，只是在辦公室裡算術。
- 按批評者的話說，就是經濟學淪為了黑板上的學說。
因此，雖然各種經濟學理論看上去很完美，而且邏輯上也能自洽，但遇到現實問題就匹配不上了。不僅自然科學家瞧不上經濟學家，就連經濟學家自己也自嘲：
曾經擔任美國總統經濟顧問委員會主席的著名經濟學家格里高利·曼昆（Gregory Mankiw）就說，經濟學家如同拿了過多補貼的奶農——意思是經濟學家花了很多研究經費，卻沒有什麼拿得出手的產出。
直到今天，絕大部分自然科學家不認可經濟學是科學，因為經濟學家工作的方式和自然科學家完全不同，經濟學的理論難以驗證。即便在一些時候證明是對的，它依然經常犯錯誤。另外，即便一些理論錯了，也因為未必無用而不能完全拋棄。
經濟學為什麼難做好？#
經濟學顯然有用，因為社會資源的調配其實要靠經濟學。那麼為什麼經濟學的研究不能像自然科學那樣做得更好一點呢？簡單的回答是，根本做不到！
經濟學的難點在於三個方面。
首先：問題範圍太大、變量太多#
我們日常解決的問題通常只涉及少數人，但經濟學的問題涉及整個社會：
- 過去一個國家、一個經濟體還是封閉的社會，今天情況不同，一個小縣城和世界不知道哪個地區就產生了聯繫。比如 2022 年的俄烏衝突導致德國能源的短缺，到了 9 月突然引發了對義烏電熱毯需求的猛增。
- 做股票投資的人都知道，僅是美國每天就會產生幾個甚至幾十個經濟學數據，一年就是上千個，而每一個所謂的數據，比如某月美國非農業新增勞動力數據，裡面其實是一大組數據。
- 有人做過不完全的統計，僅美國一年的各種經濟指標就有 2 萬多個，即便你把不重要的刪掉，留下 10% 最重要的，還有 2000 多個。
- 沒有哪個經濟學家能把這 2000 多個指標都研究清楚，也沒有哪個數學模型能夠考慮這麼多的因素。
因此在自然科學家看來，經濟學中的數學模型都太簡單、太粗糙，其實經濟學家也有難言之隱。當然，有人可能會問，有了大數據之後這個問題能否解決？答案是依然解決不了。
其次：人的經濟活動存在非理性一面#
雖然亞當·斯密（Adam Smith）當初假設人都是「經濟人」，也就是說都是理性的、能看清楚自己的利益所在，但其實這是一個非常粗糙的假設。
- 人的很多行為是非理性的，這些行為會影響經濟。
- 比如，很多人炒一些毫無價值的虛擬貨幣，投入傳銷去購買毫無用途的商品，這些就是非理性行為。
- 但這種行為一旦成為一群人的共識，就會影響經濟。
在最近幾十年裡，很多諾貝爾經濟學獎都授予了研究經濟學中非理性因素的學者。也就是說，這件事現在越來越被學界重視。科學的方法本身是理性的，要用理性的方法解決非理性的問題並不太現實。
最後：進行經濟學的實驗幾乎不可能#
- 經濟學理論的實驗場是社會本身，任何一個經濟學理論如果要實驗，都需要在一定範圍內實施，這就會對經濟本身產生影響，可能是好的、也可能是壞的。
- 由於不同地區、不同時間的條件不可對比，即便在一個地區實驗成功，也不等於用在更大的範圍內效果會同樣好。這和自然科學可以在同等條件下反覆實驗完全不同。
- 因此，即便是被認為好的經濟學理論，換一個時間和地點，也可能出問題；看似壞的理論，在一定的條件下可能反而有效。
- 因此，經濟學從來不談對錯，只談好壞，甚至有時也很難比好與壞，因為沒有參照物，只能看是否有效果。
經濟學在人文社會科學中算是最接近科學、最數學化的學科了，其他人文學科如果要按照自然科學的標準來做研究，難度比經濟學還大。
動手之後才能解決的問題#
作者強調：分析自然科學和經濟學的區別，不是想解釋鄙視鏈的由來，而是想說明——在這個世界上，有很多問題我們是無法直接應用他人的理論、經驗或者想法來解決的，很多事情也不是我們動腦筋想清楚就能做好的。那些事情，只有當我們真正開始做的時候，它們才能被慢慢解決。
這也不是說學習那些理論或者動腦筋不重要，只是因為世界上單純靠動腦筋能解決的問題其實很有限，大部分事情都太複雜，需要動手之後才知道如何解決。而且這些問題，佔我們日常遇到問題的大多數。