撰文｜戴晶晶

经济学在很长一段时间内，被认为是理解现代社会运行逻辑最重要的学科之一。从大萧条后的凯恩斯主义，到全球化扩张时期的自由贸易理论，经济学不仅解释世界，也在深刻塑造政策与制度安排。

但随着地缘冲突愈演愈烈，AI工具崛起、收入分配与人口变化等现实问题不断冲击世界，现代经济学好像很难对重大变化提供及时且具有穿透力的解释。

许多论文拥有复杂的模型与漂亮的识别策略，却无法回答人们真正关心的问题，甚至出现了大量风马牛不相及的因果分析，也因此引发了不少批评。而中国的制度结构独特、区域差异显著，加上政策实践快速调整，经济学研究与现实问题之间存在错位。

“我认为目前尚未到达需要在学术与政策研究之间进行权衡或组合的阶段，因为很多研究与现实政策根本脱节。”

2025年底，在第二十五届中国经济学年会上，上海交通大学安泰经济与管理学院教授、中国发展研究院执行院长陆铭，针对国内经济学学术研究现状进行了反思。

在今年2月发表的《经济学研究“过度模型化”的误区及其纠正》一文中，陆铭进一步指出，对具有重大理论和政策含义的研究，需要在问题的重要性、紧迫性和模型的复杂性、精确性之间有所权衡，并更充分发挥调查研究、案例研究的优势。[1]

近日，《知识分子》与陆铭就经济学研究的目的、现状，以及其如何回应现实问题等进行了讨论，同时涉及当前学术生态与评价体系等话题。

陆铭认为，当前中国经济研究中一个比较突出的情况是，各个层次的政策研究在学术上都缺乏充分支撑，需要学界反思。

“近几年很明显的问题是，面对很多重大的现实问题和政策问题，经济学研究往往难以提供有深度的事实描述、理论分析和政策建言。”陆铭提及，在科研机构尤其是大学的考评和晋升体制里，出现了对论文发表数量和杂志档次的简单追求。

在批评“过度模型化”的同时，陆铭强调，这绝不是说不要模型，而是要在研究选题和精力分配上保持多元价值。此外，为了鼓励更多非常规但重要的研究，期刊和资深学者需要主动承担责任。

以下为访谈实录。

《知识分子》：有学者认为，科学的核心目标应该是解惑而不是解决，看懂政策文件并不属于科学范畴。您如何界定经济学研究的目标？

陆铭：科学的核心目标是解惑，这一点没有问题。但经济学以及其他社会科学之所以需要关注政策，是因为我们所要解的“惑”，本身往往就来自政策实践。

读懂政策文件至少有两方面的重要意义。首先，政策文件中涉及的，往往正是当下中国最前沿、最紧迫的问题。这些问题延展开来，背后包含着大量值得研究的经济现象，而这些现象本身又关系到中国经济的发展方向，因此理应成为经济学研究的重点。很多时候，政策中提出的问题，在经验层面甚至还缺乏系统的事实刻画与研究，这就更需要学界从事实梳理、经验分析到理论建模等多个层面去回应与解惑。

第二，经济学乃至整个社会科学，还有一个重要价值在于改造世界。从亚当·斯密、卡尔·马克思到约翰·梅纳德·凯恩斯，再到20世纪70年代的货币主义，经济学理论从来都是在解释世界的同时，也在深刻影响现实世界，包括意识形态和政策走向。在这个意义上，经济学其实很像医学，发现规律只是第一步，最终还是要“治病救人”。

因此，读懂政策文件，有助于经济学家理解自己的理论和实证研究可以在哪些现实问题上发挥作用，从而实现改造世界的价值。

当然，不同学者对自身角色的定位可以有所不同，有人更倾向于从事纯理论研究，这无可厚非。但如果整个学术界忽视对现实问题的回应，忽视将研究应用于政策与改革实践，就容易被社会认为脱离实际、缺乏影响力，而这并不是经济学几百年发展所呈现的本来面貌。

在我看来，经济学研究应当呈现为一个“光谱”：一端是对人类行为和经济规律底层逻辑的基础研究，另一端是基于现实数据的经验检验与问题发现，还包括大量面向政策、产业与现实问题的应用研究。这些不同层次共同构成了完整的经济学体系。

《知识分子》：当下的经济学应在多大程度上以回应现实问题为导向？

陆铭：这个问题很难用一个具体比例来量化。但我认为，任何具有应用属性的学科都必须在一定程度上回应现实需求。即便是数学、物理这样的基础学科，也始终需要与现实应用存在某种联系。

当前中国经济研究中一个比较突出的情况是，各个层次的政策研究在学术上都缺乏充分支撑，这需要学界反思。不仅政策制定层面学者参与不够，在更基础的层面，比如对现实经济现象的系统刻画与理论提炼上，同样存在明显不足。这就不得不说学术界跟现实出现很大脱节了。

《知识分子》：如何理解经济学研究、中国经济研究与政策研究之间的关系？

陆铭：这三者是相辅相成的关系。首先，经济学研究具有普遍性和一般性。无论是哪个国家的政策研究或现实问题分析，其底层逻辑始终建立在人类行为、组织行为以及政府行为之上。

但在普遍性理论之上，还有国别研究。每个国家在文化、历史、制度与现实政策上都具有显著差异，尤其像中国这样一个拥有深厚文化传统、制度背景复杂、经济体量巨大，并经历了从计划经济向市场经济转型的大国，其经济运行机制具有高度的独特性。因此，中国经济研究必须在一般理论框架之上，叠加具体的历史与制度情境。

在此基础上，政策研究进一步聚焦于现实问题，提出具有针对性的改革与发展方案。中国在过去几十年中，从一个相对落后的发展中经济体，逐步迈向高收入国家门槛，其间伴随着经济发展阶段的提升、结构调整的深化，以及相应的政策演进。特别是改革开放已近50年，一些既有政策仍带有传统体制的遗留特征。其中一部分可能构成具有中国特色、并将在较长时期内持续存在的制度安排；而另一部分，则正如当前中央所强调的，需要通过深化改革，进一步推动市场在资源配置中发挥决定性作用。

另外，在更高水平对外开放的背景下，中国还需要不断对标国际高标准经贸规则。这一过程中涉及大量尚未被充分研究的问题，也在一定程度上制约了学术界对现实改革需求的有效回应。

反过来看，中国经济研究本身，也为经济学理论发展提供了推动力。例如，既有经济学理论多从“政府—市场”的二分框架出发，中国整体的治理结构，尤其是中央与地方关系就具有重要研究价值。这其中就需要探讨如何在激发地方政府积极性的同时，实现中央层面的有效协调，并提供全国范围内的公共品。此外，在规模经济日益重要的背景下，“统一大市场”对经济发展、产业演进以及国家竞争力的影响，同样是关键议题。

在数字经济与人工智能快速发展的当下，中国部分产业已经处于全球前沿，这也对制度框架与治理体系提出了新的要求。比如，如何应对人工智能对就业结构与收入分配的影响，如何在技术发展中协调政府与市场的作用，如何在制度、规范与伦理层面构建适应新时代的治理体系，这些问题不仅是中国当前面临的前沿挑战，也是全球范围内的共同议题。因此，在特定的领域里面，研究中国经济就是全球的前沿课题。

《知识分子》：更具体来看的话，中国需要怎么样的经济学研究？在当前的发展阶段，有哪些关键问题亟需得到系统性研究？

陆铭：基础理论研究仍然不可或缺，例如围绕人类行为普遍特征展开的经济学研究，以及在人工智能时代背景下对经济学新问题的探索，本质上都是对一般性经济规律的追问。

我在近期发表的《经济学研究“过度模型化”的误区及其纠正》一文中，梳理了若干中国经济值得重点关注的问题，在这里也可以简要概括：现有模型难以充分刻画大国治理结构，尤其是央—地关系与地方之间的间竞合关系；对转型期制度背景关注不足，容易忽视结构性问题；在全球化背景下，如何将超大规模市场、地方竞争与转型体制纳入统一分析框架仍属难题；同时，显著的区域差异也对统一货币区内的经济分析提出了更高要求。

《知识分子》：提到模型化，AI工具是否可能会颠覆经济学研究的流程？比如近期已有研究者借助Claude Code在极短时间内生成论文。未来经济学研究的核心能力将更多体现在哪些方面？

陆铭：人工智能的快速发展，确实正在对经济学研究产生深刻影响，甚至可以说是一种冲击。从最基础的文献检索、问题讨论，到数据分析、指标构建，再到模型搭建与编程实现，AI都在显著提升研究效率，改变传统的研究流程。

传统经济学大量借助数学模型，通过“代表性个体”的设定来简化分析，但这种方法不可避免地忽略了个体差异。在AI时代，如果能够构建足够多的人工智能体（Agent），并引入真实世界的数据和行为规律，就有可能模拟出大量异质主体的互动过程，使模型更贴近真实经济运行。这为摆脱对单一代表性个体的依赖，提供了新的研究路径，也打开了方法创新的空间。我们团队正在做一些这样的尝试。

当然，从研究者的角度来看，随着建模与统计分析门槛的下降、效率的提升，经济学家的核心能力也在发生转移。未来更重要的，将是人机协作能力，对现实问题和发展趋势的洞察，以及提出关键问题的能力。归根结底，是思想的重要性在上升。

经济学研究在某种意义上可能会“回到古典”。在AI时代，真正难以被替代的，仍然是扎实的调查研究、对现实问题尤其是政策前沿问题的敏锐把握，以及重大思想的前沿探索。如果以这些为基础，再借助AI提升建模与分析能力，经济学研究将插上一个前所未有的强大翅膀；但如果缺乏对重要问题的判断和提问能力，再强大的工具也可能失去方向。

《知识分子》：我们需要警惕AI工具在经济学研究中带来的进一步“过度模型化”吗？

陆铭：我不太担心这个。首先要弄清楚什么是“过度模型化”，它不是一个简单的数量问题。AI会让一些原本建模能力不强的研究者，也能借助工具完成数学建模、统计分析和因果推断。我认为这总体上是好事，它降低了研究在方法层面的门槛，有助于提升研究的科学性，也可能提高整个经济学研究的平均水平。

我真正担心的“过度模型化”，是指研究缺乏重要问题的提出和引领。比如，有些研究只是机械复制流行的方法；有些研究虽然表面上做了因果识别，但在具体应用时忽视了制度背景和历史条件，于是对现实产生误读。还有一些理论模型，虽然数学上很漂亮，但由于脱离现实制度环境和历史背景，最后反而可能得出误导性的结论。

这些问题本质上并不是AI带来的，而是研究者自身的问题。即便没有AI，这些问题也会存在。如果研究本身存在方向性的偏差，那么AI只会放大这种偏差；但如果研究的问题意识是清晰的，那么 AI 更多体现的是一种赋能的作用。甚至我认为，随着 AI 辅助建模能力越来越强，模型供给会大量增加，反而会促使期刊和审稿人更加重视研究的思想性。

但是话又说回来，什么是好的思想，还有什么是问题的重要性、紧迫性，这些问题又带有很强的主观性。如果要是学术界和研究者不对这些问题有更深入的调查研究、思考以及关注，那么有可能产生的结果是AI放大当前的一些经济学研究当中的误区。

《知识分子》：学术研究是否应追求时效性，即对于中国转型中的热点问题，学者是否需在窗口期快速响应？如何平衡研究的及时性与长期学术价值？

陆铭：学术研究是否需要追求时效性，完全取决于所研究的问题本身。如果研究对象具有相对恒定的特性，那么未必要强调紧迫性。但对于那些具有明确现实指向的应用性研究而言，结论或者政策建议形成的早晚就可能直接关系到社会福祉。

打个比方，围绕核武器的研究主要涉及物理学原理，但由于其与二战进程和人类命运紧密相关，在第二次世界大战后期，多位科学家曾呼吁加快相关研究，以应对可能被德国率先掌握核武器的现实风险。这说明即便是看似恒定的基础科学，也会在特定历史条件下呈现出鲜明的时效性。

相比之下，经济学更是如此。许多进入教科书的重要理论，往往诞生于回应特定问题的过程中。例如，凯恩斯主义产生于应对20世纪30年代的大萧条；此后围绕滞胀问题发展的货币主义与新古典宏观经济学，则与20世纪70年代的宏观经济困境密切相关。在中国改革进程中，上世纪80年代提出的“双轨制”等理论，同样是在特定制度转型背景下形成的。

因此，我并不认为学术研究与时效性之间存在矛盾。严谨的学术研究为紧迫的现实问题提供支撑，而对现实问题的回应也构成学术研究价值的重要来源。真正的分野在于研究者的价值取向。在个体层面，学者可以根据自身兴趣，在基础性研究与应用性研究之间、普遍性和特殊性之间、恒久性和时效性之间作出不同选择，这本身无可厚非。但从整体来看，如果一个学科普遍缺乏对重大现实问题的回应，不重视研究的时效性，导致其结论持续滞后于实践需求，那么其社会影响力与公共价值势必会受到削弱。

《知识分子》： 那么学者在学术光谱中本身是否应该各有分工？

陆铭：分工本身应该是学术发展的自然结果。在一个能够回应多样化需求的学术体系中，不同学者基于各自的专长和喜好，必然会在理论、实证与政策等不同方向上形成分化和分工。

问题是学术评价体系是否对不同类型的研究给予了合理权重，以有效激励多元发展。学术研究终究需要遵循科学标准，因此即便是从事政策研究的学者，在职业早期也应接受扎实的理论与实证训练，并产出符合学术规范的研究成果，以避免因基础不牢而在政策建言上出现偏差。

但从现实来看，当前学术评价体系仍较为单一，往往过于依赖论文发表的数量与期刊层级。在具体评价中，更强调逻辑自洽、方法规范和文献贡献，却相对忽视研究问题本身的现实意义，比如在解释中国经济改革与发展方面。在这种考评体系中，好学者的标准就被可能被简化为钱颖一老师所说的，“发表N篇A类文章的教师就好于发表N-1篇A类文章的教师”。[2]

《知识分子》：在这种情况下，青年学者应如何定位自己？

陆铭：如果评价标准主要围绕发表，青年学者在审美上就会不自觉地脱离现实问题与政策讨论，甚至会认为这是学术研究本身曲高和寡的特性决定的，这在社会科学领域其实有失偏颇。

对于青年学者而言，需要在既有评价体系与自身学术追求之间作出判断。一方面，可以理解并利用现有体系，将发表作为职业发展的重要支撑，获得职称头衔；另一方面，如果一个青年学者的价值观仍认同社会科学服务于人类和国家发展的使命，就应该为重大现实问题做出回应。

较为理想的路径，是在早期不放弃理论与实证研究的基础训练，同时将部分精力投入到具有重要现实意义的议题之中，并尝试将二者结合起来。需要承认的是，一些具有重大现实价值的选题成果，未必完全能符合高水平期刊对研究方法严谨性和精准性的要求。

《知识分子》：顶级期刊在很大程度上设定了研究议程与方法偏好。这种“期刊引领”机制是否抑制了研究的多元化，例如您最近批评的“过度模型化”的现象？

陆铭：我不完全认同“顶级期刊单方面设定研究议程和方法偏好”的说法。在我看来，这是期刊、作者与审稿人三方互动的结果。

如果期刊在选稿时单一地强调方法的精准性与模型的复杂性，就会导致一些问题很重要，但数据、文献或理论积累尚不充分的研究被忽视。久而久之，作者会主动回避这些选题，而审稿人也会逐渐将这种偏好视为学科发展的方向。

我曾批评过这种现象，一些本身研究鸡毛蒜皮事情的选题，但由于因果分析做得还算精准，就能发表在好期刊。如果这种趋势持续，就会影响青年学者的判断，让他们误以为这就是前沿，进而形成一种跟风的研究审美。

我自己的研究，既有那些按照符合现在审美的因果识别和复杂建模来进行的重要课题，也有难以复杂建模，就用相对简单的回归分析甚至文字来进行表述的项目。后者虽然未必发表在顶级期刊，但我仍认为有必要去做。

因此，我认为应该在研究选题和精力分配上保持多元价值，绝不是说不要模型，我自己就在做模型。我在前段时间的文章里批评，现在用天气作为解释变量和工具变量的文章，要比研究收入差距的影响更容易发表。这是因为我自己就用天气作为移民的工具变量，发表得更好，而研究城市消费多样性和国内地区间贸易失衡的文章则往往被认为内生性问题解决得不好，我自己就在被现在的学术“审美”所局限。

《知识分子》：有很多批评认为目前经济学领域有很多没有价值的论文，您整体怎么看待这些“无用但似乎也无害”的论文？

陆铭：我是这么看的，在科学探索的过程中，不管是什么样的学科，都很可能事后产生一些所谓的冗余和浪费。因为科学研究和探索本身就存在不确定性，有些研究者主观认为重要的问题在事后看来并不重要。甚至有些结论在当时的技术条件下被认为成立，但随着时间推移和技术进步，又被新的证据推翻。这些现象所导致的“无用”是非常正常的现象。

我们真正应该讨论的还是，学界是是否存在着对既有杂志审美进行迎合的研究，以及过度追逐流行的方法和技术，结果导致很多真正重要、但难以研究的问题被忽略，而发表出来的研究跟潜在的重要议题相比较而言显得无用。现在真正需要反思的，其实是这种“无用”。

尤其是在中国，这几年很明显的问题是，面对很多重大的现实问题和政策问题，经济学研究往往难以提供有深度的事实描述、理论分析和政策建言。此外，在科研机构尤其是大学的考评和晋升体制里，出现了对论文发表数量和杂志档次的简单追求。审稿机制中，随着大量年轻审稿人的进入，稿件录用也存在越来越偏向方法导向，而不是问题导向的趋势。

如果是因为系统性的体制问题和激励机制产生的“无用”，那么它们实质是有害的。因为它会进一步引导学术界的人力、物力和财力，持续流向那些容易运用流行方法、但意义有限的研究方向；而真正重要、但更难研究的问题，反而会因为资源和版面的有限而被挤压。长远来看，这会影响整个学科的发展方向。

我之前在经济学年会上也谈过，有些无用论文会产生很强的“负外部性”。它会让其他学科，甚至年轻一代经济学研究者，误以为经济学就是这样子的。如果这种倾向长期得不到纠正，那么单篇文章看似无害，但当它累积成一种整体性的学术氛围时，就会形成一种我所说的集体无意识的有害结果。

《知识分子》：如何鼓励更多非常规但重要的研究？

陆铭：要改变这种状况，我认为期刊和资深学者需要主动承担责任。作为审稿人，如果面对的是一个问题重大、但方法存在局限的研究，应更多从其在该领域内是否已做到当前条件下的最佳来判断，而不是简单与其他选题做横向比较。对方法上的不完美，应当保持一定的包容性，把问题的重要性放在更核心的位置。

我个人也做过一些尝试。比如在2025年11月我组织“中国经济学嘉年华”时，我明确将选题的重要性作为优先标准，同时再考察方法在该问题上的适配性。这一做法得到了不少学者的支持。

此外，我还在主编一本文集，系统梳理过去二十多年中具有代表性的中文经济学研究，希望让青年学者看到，上一代学人如何在方法有限的条件下，研究重大问题，并对中国的理论发展、政策研究乃至改革实践产生推动作用。

《知识分子》： 如何看待中文期刊建设的意义？

陆铭：首先，中国经济在制度、历史与文化上具有显著特殊性，很多问题无法简单从他国研究中直接推导；同时，中国经济体量巨大，无论对本国还是全球都具有重要意义；此外，仍有大量关心中国问题的读者并不具备英文学术阅读能力。

在这种情况下，中文期刊的价值是不言自明的。尤其是在当前学术环境下，如果全球经济学研究在一定程度上因过度强调方法严谨性而忽视重大问题，那么这种倾向在中国经济研究中可能带来更大的影响，让一些重要但不完全符合英文期刊审美的研究，反而更难发表。这也正是中文期刊不可替代的地方，可以更加突出中国问题的重要性。

从实践来看，中文期刊上确实发表过大量对中国经济政策产生重要影响的研究成果。

《知识分子》：在全球逆全球化、产业政策回归主流和数字经济崛起等趋势下，有些人认为经济学在这个时代的解释力已经下降了，您怎么看待这种观点？

陆铭：“经济学的解释力下降”是一个事实判断，不是应然的判断。我认为经济学的底层逻辑并没有发生本质变化，比如追求资源的最优配置、研究激励机制等，这些核心依然成立。但问题是，经济学对现实回应的速度和力度存在不足，既有研究范式未必能及时解释新现象，创新性的研究又常常面临发表和学术评价上的困难，这的确会导致经济学研究滞后于实践的发展。

以逆全球化为例，该话题就需要引入大国间政治经济博弈的内容，传统贸易理论在这方面的研究不足。不过最近几年出现的“地缘经济学”或“地缘政治经济学”正在兴起，有一些新的研究成果。

再比如产业政策，其在经济学研究中确实碰到很大困难，因为它本身作为一个宏大的主题，很难做严格的因果识别，短期效果和长期效果也未必一致，收益与负面影响都不容易准确评估。因此，在既有的经济学审美中，这类问题往往被忽略。另外，现有产业政策研究更多聚焦于某项具体政策的局部效果，但对于产业政策整体、综合性的影响，仍缺乏充分评价。

数字经济和人工智能则进一步对传统经济学提出了挑战。比如，什么叫“稀缺性”？当边际成本趋近于零、规模经济和边际收益递增效应越来越强时，很多经典分析框架都需要重新思考。AI的出现又带来了新的问题，比如Agent、token等新事物，包括在理论和实践层面，到底如何重新定义垄断，这些都正在催生新的经济学研究方向。总体来说，经济学界对于这些新事物的关注不充分，但我认为这不是经济学本身的问题，而是经济学需要主动打破既有研究范式来及时回应新的变化。

《知识分子》：当前，经济学内部有没有一些您认为值得特别关注的新理论、新分析框架，或者新的研究趋势？

陆铭：AI对人类社会和经济发展产生的影响毫无疑问值得关注。但现在学界的讨论仍比较局限在AI对就业替代、收入差距的影响，针对它如何改变市场结构、资源配置、垄断形态、治理方式，以及由此产生的新经济问题，研究仍然不够。

第二就是地缘政治经济学。今天的大国竞争、技术封锁、供应链重组、国际公共品提供等问题，已经越来越无法脱离地缘政治来理解。我认为，这方面研究会深刻影响未来的国际贸易、国际金融、技术合作以及全球经贸秩序。

第三个方向是国家治理。中国、美国和欧盟等不同的经济体内部形成了非常不同的治理模式，尤其是中国在中央与地方关系、区域治理、发展激励机制等方面，有很多独特经验值得研究和总结。其中有些经验可能具有可复制性，有些因为与中国长期形成的大国治理结构密切相关，需要进一步分析它们对于当代经济发展的各方面影响，在改革时也可以借鉴其它经济体的先进经验。

第四个方向是转型。上世纪90年代，从计划经济向市场经济转型曾是一个非常热门的研究领域，后来随着计划经济逐渐退出历史舞台，这个方向也慢慢沉寂下来。但我认为，在今天新的国际政治经济格局和技术变迁背景下，几乎所有国家都面临制度改革和经济转型的问题。改革应该以什么节奏推进？采取什么路径？不同制度之间如何衔接？这些其实都属于经济学非常重要、但研究并不充分的问题，尤其是“最优转型速度”和“最优转型路径”的研究非常不够。

还有一个我特别关注、但经济学研究较少的方向，即观念、身份认同以及意识形态等社会因素对于经济行为和制度变迁的影响。经济学通常更强调激励和利益，但现实世界里，人并不仅仅是经济人，人的社会身份、价值观、意识形态，会深刻影响个体行为、群体行为，甚至影响国家层面的政策选择。实际上，无论是宏观经济、金融市场，还是地方治理、公共政策，观念因素都在发挥非常深远的作用，但很多经济学二级学科对此关注并不够。

当然，我这里只是举几个自己特别关注的方向，经济学值得研究和拓展的方向非常多。我一直强调，今天的经济学研究在很大程度上被既有范式和流行方法所限制了，尤其是在中国，这种影响更加明显。

《知识分子》：您如何看待目前经济学教育体系？在课程设置和教学理念方面，您有哪些具体的建议？

陆铭：我认为当前的经济学教育体系是有其优势的，也存在值得反思的问题。好的方面在于，国内高校普遍重视理论与方法训练，尤其是在一些顶尖院校，基础方法的教学水平与国际差距已经越来越接近。

但问题同样明显。首先，在教学中边学边做、与现实问题紧密结合的内容仍然不足。很多青年学者在海外完成博士训练后回到国内，如果缺乏主动融入中国经济研究的意识，没有通过调研和中文文献去理解中国的制度与实践背景，就很容易在课堂上直接复制欧美的教学内容。方法层面的引入当然是必要的，这体现了经济学的普遍性。但如果在文献选择、问题意识等方面也简单照搬国外课堂，就可能导致教学脱离中国现实。这种问题尤其是在本科教学、MBA教学、企业培训和政府培训中较为严重。

这就需要调整激励机制，鼓励高校教师深入中国实践，通过调研和本土研究积累洞见，并将这些内容带入课堂，实现理论与中国经验的结合。

第二，我认为经济学训练不应只限于现代经济学的理论与实证方法，还应包括对经济史与经济思想史的系统学习。现在这些领域在现有评价体系下相对边缘化，优秀学者也更难进入或留在高校课堂。即便是经济史研究，也越来越倾向于计量史学，强调因果识别，却相对忽视对历史的整体性理解。

第三，对当代中国经济的教学重视仍然不足。一方面，相关研究本身积累不够；另一方面，教材体系也相对薄弱。许多课程仍主要依赖国外学者编写的教材，而这些教材并非针对中国情境，导致课堂中中国案例和经验的融入不充分。

我自己长期从事劳动与人力资源经济学的教学与研究，这些年也一直在推动相关教材建设，目前已经出版到第三版，努力在一般理论与中国实践之间搭建桥梁。但总体来看，这样的工作在中国仍然远远不够。特别是在商学院和MBA教学中，教学对象往往具有丰富的实践经验，如果课程仍停留在标准化理论和陈旧的、国外的案例上，很难满足他们的学习需求。

因此，我认为，在高校评价体系和职称评定中，也应当将教学效果作为重要指标之一。

《知识分子》：您认为，考虑到教职、发表要求或其他压力，处于不同职业阶段的经济学研究者，其工作类型会存在差异吗？又是否应该有差异？

陆铭：这个问题我认为，关键在于是被动适应评价体系，还是具有主动性。如果被动适应，无论是在学术早期还是中后期，都完全可以把主要精力放在论文发表上。而如果带有更强的自主意识，就可以在一定程度上超越这种评价框架。

对于那些确实关心现实问题的学者，我不太赞同一种常见的路径设想：即在青年阶段只做论文，等到职称稳定、成为教授之后，再转向中国问题或政策研究。我认为这种想法是有待商榷的。

一方面，重要的学术研究往往与重要的现实问题存在交集，二者并不是割裂的。即使在学术早期，也不意味着可以完全脱离现实问题。

另一方面，从能力积累的角度看，现实问题研究，尤其是中国问题研究，需要长期积累知识和经验。因此，更合理的方式是尽早开始积累。对于方法和文献训练较强、但对现实问题尚不熟悉的青年学者，可以通过与有经验的学者合作，在优势互补中逐步建立对中国问题和现实议题的理解。

此外，日常也可以有意识地拓展信息来源，例如关注新闻、社会热点和政策文件，并尽可能参与调研。这些投入有助于培养对现实问题的直觉，以及对公共讨论焦点的敏感度。

《知识分子》：如果要更好地回应现实问题，经济学家应该掌握什么样的信息结构？即除了理论训练之外，是否还需要对制度背景、微观运行机制乃至一线实践有更深入的理解？

陆铭：一个好的经济学家，或者更广义的社会科学研究者，在学术早期应该需要建立扎实工具箱，包括理论与方法的系统训练，以及对学术文献的充分阅读。

但要真正理解现实问题，还需要来自实践的一手信息。现在很多研究的选题和灵感主要来源于文献，而不是来自对现实的直接观察。我们有时会问学生，是否做过与课题相关的调研，哪怕只走访一家企业或一个政府部门？得到的回答往往是否定的。这种做法就是极其危险的，研究者很可能在理论上构建出一个看似合理的机制，但这个机制在现实中并不存在，或者被误解。

此外，还需要有意识地建立多元化的信息来源结构。这既包括学术书籍与文献，也包括新闻报道、政策文件以及各类互联网内容。我个人比较推荐播客，它通常有较长的讨论时间，能够对一个问题进行相对深入的展开。在时间碎片化的情况下，播客也有助于突破时空限制，持续补充知识结构。

当下经济学家可能还对一些关键外部变量的关注仍然不足。经济学家需要适当拓展知识边界，补充来自政治学、历史、地理乃至哲学等相关学科的理解。当前无论是在课堂教学还是研究实践中，对这些“邻近学科”的重视仍然不够，很大程度上需要研究者自行投入时间去弥补。

参考资料：

[1] 陆铭.《经济学研究“过度模型化”的误区及其纠正》.《中国社会科学》2026年第2期

[2]《钱颖一：学术研究的品味》，“清华文科”微信公号，2026年3月