最近，陆铭教授在《中国社会科学》2026年第2期上发表了一篇振聋发聩的文章——《经济学研究“过度模型化”的误区及其纠正》。读完此文，我不禁拍案叫绝，同时也感到一种深深的悲哀。
悲哀在于，陆教授所指出的“过度模型化”现象，早已不是什么新鲜事，而是中国（乃至全球）经济学研究界一种根深蒂固、甚至被奉为圭臬的“流行病”。悲哀更在于，这种“流行病”正在将经济学这门经世济民的“显学”，一步步拖入“屎上雕花”的荒谬境地。
什么是“屎上雕花”？简单说，就是研究对象本身（那坨“屎”）充满了问题，甚至本身就是虚假或脱离现实的，但研究者却耗费巨大心力，在其上构建出无比精巧、逻辑自洽、数学上完美的“花”（模型）。
这朵“花”开得越绚烂，用的数学工具越复杂，其与脚下那坨“屎”的反差就越大，其对现实的误导性也就越强。这不就是我们今天许多经济学论文的真实写照吗？
误区一：为模型而模型，让现实给逻辑下跪
陆教授指出的第一个误区，是“为了让模型成立而忽略现实”。这简直是当前学术圈的常态。
我们看到无数论文，为了推导出一个漂亮的均衡解，不惜对现实世界进行粗暴的“削足适履”。什么“完全信息”、“无摩擦市场”、“理性人假设”……这些在教科书里都站不住脚的假设，被生硬地塞进模型，只为了让那个数学推导能“顺”下去。
以中国的房地产市场为例，如果只用教科书式的供需模型，不考虑中国特有的土地财政、建设用地指标管控、户籍制度等现实约束，得出的结论必然是南辕北辙。模型告诉你，高房价是因为需求太旺，政策就去打压需求；但现实是，供给被人为卡住了，这才是问题的核心。这种“为了让模型成立而忽略现实”的研究，除了为学术期刊贡献几页华丽的数学公式，对解决老百姓的住房问题有任何帮助吗？
这就是典型的“屎上雕花”。底座是脱离中国实际的虚假模型，上面堆砌的数学逻辑再严密，也不过是空中楼阁，甚至是误导政策的毒药。
误区二：为方法而方法，让问题给技术让路
第二个误区是“为了让方法成立而牺牲问题”。这在经验研究领域尤为严重。在“因果推断革命”的浪潮下，仿佛不用上双重差分（DID）、断点回归（RDD）或者工具变量（IV），就不是一篇“科学”的论文。
于是，我们看到了大量“为了找工具变量而找工具变量”的研究。天气、降雨量、历史上的某条边界线……任何能和研究主题扯上点微弱关联的变量，都被硬生生地拉来充当“干净”的识别来源。研究者们沉醉于技术的精巧，却忘了问一句：这个问题本身重要吗？这个“干净”的因果关系，真的能反映复杂现实的全貌吗？
正如陆教授所言，一些重大议题，如产业政策、土地制度改革，往往缺乏“干净”的自然实验。但它们的政策价值，远非那些用天气作为工具变量的研究可比。当学术评价体系将“方法的复杂性”凌驾于“问题的重要性”之上时，我们得到的只能是大量技术上无懈可击、但对现实世界毫无解释力的“精致的平庸之作”。
这同样是“屎上雕花”。这次的“屎”，是对方法论的盲目崇拜和对重大现实问题的漠视。那朵“花”，则是用最高级的计量软件跑出的、P值完美的一组回归结果。
回归本源：经济学是经世致用之学，不是数学游戏
陆教授的呼吁，核心在于“恰当的模型化”和“方法的多元化”。他强调，模型是工具，不是目的。经济学的生命力，在于解释现实、解决问题。
对于中国这样一个拥有独特制度背景、处于深刻转型期、且规模巨大的经济体，简单套用西方主流模型无异于刻舟求剑。我们需要的，是扎根于中国大地，理解中国的大国治理、转型特征和全球化角色，构建能够反映这些独特性的“恰当模型”。
同时，我们更需要重拾调查研究和案例研究的优良传统。当数据无法告诉我们全部故事时，深入的田野调查、生动的案例剖析，恰恰能揭示模型无法捕捉的机制、约束和行为逻辑。这些“不那么数学化”的研究，往往更贴近真实世界的复杂性，也更具政策启示意义。
“屎上雕花”的风气不除，中国经济学就难以构建起真正自主的知识体系。
我们不能再让那些耗费了大量智力资源、写满了高深公式的研究，最终沦为学术圈内部的自娱自乐。我们需要的是，让经济学研究从黑板和屏幕上走下来，走进中国的工厂、乡村、社区和市场，去倾听真实的声音，去解决真实的问题。
别再雕花了，先把那坨“屎”清理干净，或者，至少承认它的存在，再去思考如何改良它。这才是经济学研究应有的姿态，也是经济学家应有的担当。
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