【諾貝爾經濟學獎】 再次是3人瓜分諾貝爾獎,分別是印度的Abhijit Banerjee、法國的
Esther Duflo和美國的Michael Kremer,他們得獎的原因是,「透過實驗所得,提供理論對抗全球貧窮問題」。 三人曾到過其他落後國家進行實地考察,實驗的結果奠定了許多發展經濟學的理論基礎,令扶貧工作科學化。其中一個測試點在印度一個貧窮城市,三人在當地實踐理論基礎,成功協助超過五百萬兒童獲得教育機會。 諾貝爾經濟學獎的合法性,其實來自於經濟瑞典皇家科學院的教授,這群教授主要來自自然科學領域,他們的作風凡事講求數學和科學理論,看不起社會科學和經濟學。對於經濟學獎,他們的審視標準是,使用數字語言、數學模型和計量工具的經濟學家會較優先,以避免文字思想的「隨意性」,81位歷屆經濟學獎得就有68位是熱衷於使用數學工具解釋經濟學。 事實上,很多高水平的諾貝爾經濟學獎得主,已經開始反思經濟學數學化的缺陷。《社會成本問題》作者兼1991年得主Coase曾大力反對在經濟學中使用數學:「在當代經濟學中,說不出口的蠢話,可以用數學來表達。」 人們很容易有一個誤解:在經濟學上,表面上清晰易懂的文字是膚淺的,而艱澀的數學公式和聯立方程背後,肯定包含著某些深刻的理念。 為甚麼不應該把經濟學用數學表達,這裡可以給出三個原因: 1.人類的內心價值無法量度,經濟現象的根源是人的價值判斷 2.數學抹殺了人類的自由意志,把活生生的人當成機械中的零件 3.統計學是一種歷史學方法,統計學刻畫的是特定的個性,而不是一般性的規律 數學化的經濟學已成主流,曾經的古典經濟學已然改朝換代,但數字化的背後,到底我們離真相近了,還是遠了? 發現新知,是發現自己無知的開始。 @bananabro0.0 #諾貝爾獎2019 #諾貝爾 #諾貝爾獎 #諾貝爾經濟學獎 #經濟 #經濟學 #2020dse #2021dse #2022dse #2023dse #dseecon #dseeconomics #dse經濟 #機會成本 #貧窮 #理論 #社科 #Nobelprize #知識 #冷知識 #成長 #個人成長 #閱讀 #閱讀筆記 #閱讀心得 #閱讀報告 #思維 #學習 #學習日記 #管理