计量经济学与深度学习模型各有长短。但前者在AI时代的实用价值已大幅下降。
而人类对复杂经济系统的认知局限，决定了计划经济难以落地，自由市场仍是更现实的选择。
从模型特性来看，计量经济学以理论为支撑，变量意义清晰、能验证因果关系，但预测精度明显不足。
深度学习模型依托海量数据和算法，预测准确性更高，却存在“黑箱化”问题，难以解释决策逻辑。
更关键的是，计量经济学即便能论证因果，也因精度不够无法满足政策制定的具体数值需求，甚至可能因学者主观操作沦为“伪科学”。
从经济模式来看，当前经济学理论对经济系统的理解仍较为浅显，计划经济难以精准应对变量互动产生的连锁反应。
正如哈耶克所言，社会是自然演化的产物，试图用理性设计全面掌控经济的计划经济，本质是一种“认知自负”。
可以说，“识别（identification）是计量经济学的核心使命”——它的最终目标就是通过严谨的方法（如工具变量、双重差分、断点回归等），从复杂的经济数据中“剥离干扰、锁定因果”，搞清楚“谁到底影响了谁、影响有多大”。
识别是“找到因果”的过程，可解释性是“说清因果”的结果。
计量通过精准识别因果，让人类的经济理论真的能“对齐”真实世界的运行逻辑——这才是它从“分析工具”升级为“理解经济系统核心武器”的终极使命。
#计量经济学 #北大 #研究生
而人类对复杂经济系统的认知局限，决定了计划经济难以落地，自由市场仍是更现实的选择。
从模型特性来看，计量经济学以理论为支撑，变量意义清晰、能验证因果关系，但预测精度明显不足。
深度学习模型依托海量数据和算法，预测准确性更高，却存在“黑箱化”问题，难以解释决策逻辑。
更关键的是，计量经济学即便能论证因果，也因精度不够无法满足政策制定的具体数值需求，甚至可能因学者主观操作沦为“伪科学”。
从经济模式来看，当前经济学理论对经济系统的理解仍较为浅显，计划经济难以精准应对变量互动产生的连锁反应。
正如哈耶克所言，社会是自然演化的产物，试图用理性设计全面掌控经济的计划经济，本质是一种“认知自负”。
可以说，“识别（identification）是计量经济学的核心使命”——它的最终目标就是通过严谨的方法（如工具变量、双重差分、断点回归等），从复杂的经济数据中“剥离干扰、锁定因果”，搞清楚“谁到底影响了谁、影响有多大”。
识别是“找到因果”的过程，可解释性是“说清因果”的结果。
计量通过精准识别因果，让人类的经济理论真的能“对齐”真实世界的运行逻辑——这才是它从“分析工具”升级为“理解经济系统核心武器”的终极使命。
#计量经济学 #北大 #研究生
