数理经济学应用的度的把握是区分经济研究者理论功底的一个利器。

    数理运用于经济学首先要解决两者逻辑的一致问题，就是说，所运用的数学逻辑必须与所用的经济学原理的逻辑的是一致的。最起码，两者要在前后的联系上是一致的，深层次的，两者所适用的范围和深度要相投。

    数理为了在运用于经济时候，保持本身的严密性和可靠性，一般，都必须有假定条件，没有了假定条件，数理经济学模型就成了一堆废铜烂铁了。类似的，如果，人为把条件放大，则必然造成理论与经济实际的不相符合，这是第二个度。这种对经济学基本假定的设定及其范围，深度的明确是数理经济模型研究者在实践中必修的硬功夫。

    再者，正象门格尔所说，任何一个具体的数理研究倾向只能解决某个方向上的经济现象的研究问题，就如同丁伯根原则一样的道理。所以，要同时研究几个方向上的经济问题，通过一个数理模型是不可能的，必须要至少有相同数目的研究倾向的数理模型作为前提。

    这样，就存在多个模型的匹配性程度问题，当然，各个模型的假定等等的设定要在最低要求的严格程度之内，这里就存在第三个度的把握问题了。

    所以，研究多个模型组合的优化程度在这里就显得非常重要，最好是，这些模型有尽可能多的共同的假设，且假设的逻辑口径一致，而不同的假定在这组模型集合中不能有互相排斥的情况发生，这是第四个度的把握的关键。

    除了，以上四个度的把握，第五个度的把握，也是基础性的和最重要的一个度，就是，数理本身在运用于经济研究时的适应性程度。把握不好，就会出现模型和经济现象两张皮的出现，这是，从自然科学与社会科学有所区别的角度来考虑的。这个度的把握的弱化，是导致西方经济学成为黑板经济学的思想和方法论根源。