这几天我们学院突然问起来“要不要把[经济统计专业]改个名称，改为[统计学]”，对此，很多同学发表了自己的见解，表达意见的同学绝大部分是不同更改的，原因很简单，找工作的时候既可以靠拢统计学也可以依傍经济学，有种“一石两鸟”的意味。还有同学比较现实，认为哪个有钱途就倒向哪个。
     曾经，有人问我，某知名财经院校和我们的统计哪个好？当然，问我的这个同学本身是非统计专业，自然知之不多。我的问答很简单，就是从“描述统计”中分析对象的口径不同来说，口径不一样的两个事物（甚至不属于同一个研究总体）是没办法直接比较的，统计学有两个主流分之枝，这也是早些年学科演化过程中出现的一个矛盾性问题：一个叫数理统计，一个叫经济统计。两个分支是要合并还是分家，不同的学科带头人给出了不一样的实际作答，有些学校径直走上了以数学为基础的数理统计，而有些学校转向了以经济学位导向的经济统计。结果笔者对比了身边学习两类不同方向的同学，自然是经济统计更有优势，因为经济统计不但学习了概率论数理统计等数理模型和相关统计软件，而且还有一定的经济学基础，知道如何将理论用于实践，来做些更有意义的事，而且好多学习数理统计的同学，本身对一些数理模型的内含并不清楚（因为理论学的多实践用的少），所以对于如何进行基本的规范的统计分析，她们并不清楚，例如怎么进行合适的统计分组，怎么构建相关指数体系，怎么进行科学的抽样调查设计等等，数理统计专业的同学是要弱于经济统计学生的，而这些是任何研究领域都会遇到的实用问题。也可以说，学习经济统计的同学由于见识多脑袋更灵活。当然这只是从笔者的观察而言。那么到底经济统计是什么呢？
     有位著名学者给出了自己的见解：正真的经济统计，在战争年代，是用来帮助政府了解是否发动战争（想想威廉佩蒂就不难理解了，经济统计学之父），而在和平年代，经济统计是用来帮助政府实现经济增长和提升人民生活水平（想想罗斯福新政、我们国家的五年规划和供给侧等各种改革，也不难理解）。数理统计更侧重随机性数据建模，否则一系列条件很难满足，而现实中数据很难满足随机、独立、无偏、无序列相关、无异方差等要求。这也就意味着，即便构建出模型，通过了显著性检验，也并非可以解释一切。而经济统计呢，更侧重核算框架，指标选取正确、口径核算无误，所得结果可以独立再使用。好的核算，甚至可以改变经济理论，想想都觉得威风。其实，数理统计更加方法化，只有与经济统计结合运用，才能发挥光大。否则呢，数理统计根基不如数学雄厚，涉猎面不如经济统计广泛，是不是有种夹缝中求生存的感觉的？！
     经济统计学既有诺奖获得者（斯通、库兹涅茨），又有那么多高端经济学家，是不是很长脸啊？哈哈，关键用经济统计可以解决很多经济学中有趣的问题，用这种狭义而具体的名称岂不主题鲜明？为什么要改成统计学呢？