19世纪末以来，日益数学化和统计化的经济学表现出科学的虚荣，而经济学界被指责犯下了各种罪行。这些指控常常来自外部人士，那些非正统的边缘派—指控包括经济学界太过傲慢、无视收入以外的社会目标、过度专注于正规技术、没能预测到金融危机等重大经济发展态势等。但最近，似乎经济学的领导者也开始感到不快了。
　　诺贝尔经济学家获得者兼报纸专栏作家保罗·克鲁格曼（Paul Krugman），开始不断抨击那些最新一代的宏观经济学模型忽视了老派凯恩斯主义的真理。而新增长理论创始人之一的保罗·罗默（Paul Romer）也批评一些著名经济学家，包括诺贝尔奖获得者罗伯特·卢卡斯（Robert Lucas）在内，说他们“数学性”太强，结果是让问题变得更加模糊而不是更加清晰。
　　芝加哥大学杰出行为经济学家理查德·泰勒（Richard Thaler）认为，这一学科为了便利而假设人是理性最优化者的模型，其实忽视了真实世界的行为。同样来自芝加哥大学的金融学教授路易吉·津加莱斯（Luigi Zingales），指责同侪过度强调金融产品的好处，导致了社会动荡。
　　经济学巨擘的这些批判性考察是健康的，值得欢迎—特别是在这个常常缺乏自我反省的领域。我也常常把目标对准经济学的“圣域”—自由市场和自由贸易。
　　但对于这轮新批判，有一些令人不安的潜台词需要澄清—并且拒绝。经济学不是那种存在放之四海而皆准的真理模型的科学。问题不在于“达成关于哪个模型是对的的共识”（罗默语），而是指出哪个模型最适合给定的条件。而这样做永远带有一些艺术而非科学的成分，特别是不得不实时做出决定的时候。
　　社会世界与物理世界不同，因为它是人造的，因此有几乎无穷种可能。所以，与自然科学不同，经济学的科学进步不是来自用更好的模型取代旧模型，而是扩大模型数量，每个模型能够让我们能够认识不同的社会现象。
　　比如，我们现在有许多关于竞争不完美或信息不对称的市场的模型。这些模型并不意味着基于完美竞争假设的旧模型过时或不重要。它们只是让我们能够更好地认识不同环境需要不同模型。
　　类似地，强调启发式决策的行为模型让我们能更好地分析那些这一因素可能十分重要的环境。它们并没有取代理性选择模型，理性选择模型也仍然是其他条件下的首选工具。适用于发达国家的增长模型也许是发展中国家的拙劣指导。强调预期的模型有时最好用于分析通货膨胀和失业水平，在其他时候，具备凯恩斯主义要素的模型会更好。
　　阿根廷作家博尔赫斯曾经写过一则短故事—只有一段的短故事—也许能作为科学方法的最佳指导。在这个故事里，他描述了一篇遥远的陆地，在那里，地图学达到了荒谬的极端。一个省的地图详细到需要用整整一个市的面积才能把它展开。帝国全景地图需要整个省的面积才能展开。
　　而地图师的目标更加宏大：他们绘制了一张精确的一比一比例的帝国全图。博尔赫斯讽刺地写道，子孙后代根本找不到这张笨重的地图的实际用处。于是这张地图就这样烂在了沙漠中，和它所代表的地理学一起随风而逝。
　　许多当今社会学家无法抓住博尔赫斯的中心思想：理解需要简化。应对社会生活的复杂性的最佳办法不是设计详尽无比的模型，而是了解不同的因果关系在每一次如何起作用，然后指出哪些在某个具体环境中最重要。
　　我们在上下班路上使用某张地图，在去另一个城市旅行时使用另一张地图。但如果我们是骑车、步行或计划乘坐公共交通工具出行，那么还需要其他类型的地圖。
　　在不同的经济学模型中导航—选择哪个模型更有效—比选择正确的地图难得多。经济学者用各种技巧使用各种正式和非正式实证方法。在我即将出版的新书《经济学规则》（Economics Rules）中，我批评了经济学训练没有让学生具备该学科所要求的实证诊断能力。
　　但经济学的内部批评者宣称经济学错在经济学家没有形成关于“正确的”模型（当然也就是他们所钟爱的模型）的共识，这是错误的。我们应该珍视经济学的多样性—理性人和行为人、凯恩斯主义和古典主义、最优和次优、正统和非正统—把精力用在更明智地选择何时应该选择何种框架上。
　　本文由Project Syndicate授权《南风窗》独家刊发中文版。作者是哈佛大学肯尼迪政府学院国际政治经济学教授。