经济学研究，其理论已经非常成熟，目前创新举步维艰，要在理论上有所突破，中国当代能有几人？在恐怕要留待后人们去做出突破吧。

但是由于是商品社会，从事经济学研究是著名的显学，原因从事经济学研究的群体，人数众多，资源不少。经济学理论，虽然有各种流派，但总体上是通用的理论，对于转型时期的中国，单纯研究理论，难以解决中国的实际问题。

传统的经济学研究方法，事先要提出假设，然后再验证这种假设。而这种验证，是很多常人都知道的道理，难怪有人质询，既然经济学研究的是大家都知道的东西，那有什么价值？而经济学家认为：你知道，但你并没有验证，我是通过计量经济进行验证。所以你知道，但你的结论并不科学，我知道，我的结论是科学的。我上经济学课的时候，有位颇有名气的中国经济学家就说，不会玩儿数学，就想进进入经济学研究，那是痴人说梦。从这个角度看，也验证了这个你科学还是我科学的道理，毕竟谁也不能否认，数学是科学的基础和方法。没有数学方法而得出的假设是没有意义的，否则人人都能得出所谓的假设，就连股市中的散户，各个都有一套自己的经济学理论。可是如果不会数学，那就上不了台面，经济学家追求的是数学的优雅。说白了，就是要把经济学的门槛提高，不是要人人成为经济学家。

但研究经济学的目的并不是证明是否科学，而是用来解决实际问题，在这样的情况下，任何学者的学力是有限的，现在已经进入大数据时代，你能提出几个假设？借助大数据，不仅可以进行传统经济学的研究，而且通过数据挖掘，能够发现若干新的知识，从而推动经济学进步。别的不说，将中国所有统计年鉴的数据好好做一番整理，然后借用大数据和各种模型，好好做一个深度挖掘，用这种全新的思路进行研究，一方面提高效率，另一方面也能发现问题，总结规律，形成知识，是一件非常有意义的事情。

现在很多经济学研究，用某种研究计量方法，得出某种结论，这种研究本身就是不稳健的，因为任何模型都各有所长，针对同一数据和同一问题的研究，用A模型X的系数通过了统计检验，用B模型X的系数没有通过统计检验，究竟相信哪个？何况还有C模型、D模型呢？

如果用到经济学的方法，或者与经济学相关，很早之前就有点偏离主流，因为我不喜欢提出假设，更喜欢从数据中发现问题。我也曾经深刻检讨过自己的问题，但结论是，继续按照自己的思路走下去，不要管经济学的主流。

在处理数据过程中，很多时候被自己挖掘数据所得到的结果而感动，尽管很多学者对中国的统计数据存在质疑，但总体上，数据不会说谎，数据能够发现深层次存在的问题。在经济学理论相对成熟的情况下，目前最需要的是，是通过充分的数据挖掘，来发现中国经济社会中存在的若干问题，然后采取相应的对策。传统经济学研究领域，那么多年来，投入那么大的人力、物力、财力，理论上有什么突破？是该做出变革的时候了。

传统经济学研究，当然要做，但那是少数精英们的事情。在大数据时代，经济学研究可能要重新洗牌。谁及早认识到这一点，并且进行变革，才有可能在未来的经济学研究中占一席之地。经济学研究，未来的发展必然是90％的资源投入到解决问题，而不是研究理论。或者说，大数据时代，也许要淘汰掉相当多的传统经济学研究，这种情况的出现，也许会很快！