当今世界正经历百年未有之大变局，我国也正处于实现“两个一百年”奋斗目标的历史交汇期。2020年，中国经济学界围绕一些热点问题进行了探讨与争鸣。

第一，经济学是否要强调数理模型分析。经济学自独立成为一门社会科学以来，其研究范式、研究方法历经演变。数学公式和数理模型作为经济思想的一种载体和表达方式，学者对其褒贬不一。支持者认为，在“数据革命”背景下，数理模型的应用有助于揭示经济运行规律，预测经济未来走势；反对者则认为，在经济学的实际应用中，存在严重的滥用、误用模型和定量分析方法的现象，大多数情况下其解释和预测能力不如自然科学那样精准。

支持的学者如刘丽艳和朱成全在《机器学习在经济学中的应用研究》（《天津师范大学学报》2020年第2期）中指出，机器学习在科学研究领域中的应用为经济学研究提供了新的研究方法，推动经济学研究由传统的线性、低维、有限样本、抽象模型向非线性、高维、大样本、复杂模型转变，在微观经济学、能源经济和金融市场领域具有显著优势。杜丽群和程俊霞在《经济学方法论的历史演进与人工智能时代发展趋向》（《新视野》2020年第5期）中指出，人工智能将成为经济思想和方法论发展的又一次契机，使经济学的推理方法可以容纳更多因子，包含更复杂的关系、更广阔的角度、更多样的目标，新的实证研究范式（数据分析—研究总结—检验预测）将成为经济学方法论的主要演进方向。何大安在《大数据革命与经济学创新》（《社会科学战线》2020年第3期）一文中认为，主流经济学的基础理论以及与此相关的应用理论均建立在不完全信息之上，大数据革命所涉及的云平台、云计算、机器学习、物联网等人工智能技术将有可能提供完全信息和准确信息，获取信息以及加工和处理信息的方法与途径将发生变化，对于经济学理论具有颠覆性影响。

反对的学者如朱富强在《数理经济分析何以滥用：基于知识结构和学术风气的剖析》（《经济纵横》2020年第4期）中指出，形式逻辑和数理模型是现代经济理论分析的重要工具，但不少经济学者只是机械地模仿和搬用西方经济学界的模型与分析，而无力在数理建模或逻辑演绎上进行实质性创新，导致一些经济学理论研究越来越远离社会现实，乃至蜕变成一种“极高明而不道中庸”的纯逻辑体系。李志军和尚增健在《亟需纠正学术研究和论文写作中的“数学化”“模型化”等不良倾向》（《管理世界》2020年第4期）中指出，近年来，我国学术界出现了不分情况、不分场合地使用数学方法和模型的现象，甚至出现过度“数学化”“模型化”等倾向，一味追求数学模型的严格和准确而忽视了新的思想、观点和见解，沉迷于数学游戏而忽视了对问题本身的深入思考。洪永淼和汪寿阳的《数学、模型与经济思想》（《管理世界》2020年第10期）一文认为，随着定量分析方法日益广泛的应用，滥用、误用数学公式和模型的现象普遍存在，一些研究者轻视数理模型的适用条件以及观测数据的具体特点，生搬硬套模型导致研究得出的结论不可靠；同时模型包含的经济含义阐述也不清晰，增加了读者的理解难度。

第二，共享经济是否改善了资源配置。共享经济是互联网时代下影响全球经济发展的一种新型经济模式和资源配置方式，目前共享经济涉及的领域已从最初的出行、住宿等信息共享领域，逐渐延伸至物流、制造设备、生产服务等产业链领域。关于共享经济的发展，学者们大致分为两派，一方认为共享经济为低效率利用的资源创造了市场解决共享经济弊端的方法，给产品进行了重新赋能；另一方则认为共享经济中交易的虚拟化、低门槛导致的失信行为既影响经济秩序，也冲击着现有监管模式。

持第一种观点的学者如李刚和周加来在《共享经济的学缘基础、生成路径与福利效应》（《中山大学学报》2020年第2期）中指出，现代电子信息技术使闲置资源的所有者和需求者之间的搜寻成本和交易成本大幅度下降，吸引着越来越多的低效率利用的资源进入共享经济交易市场，通过共享经济妥善解决了“斯密问题”。林勇和张昊在《共享经济的产品赋能机制——来自小猪平台的证据》（《研究与发展管理》2020年第5期）中指出，在共享经济中，企业将创新环节下放至用户层，共享经济的交易过程是一个“分享—价值创新—再分享”的循环赋能过程，提升了产品价值创新能力并实现了个性化服务供给。郭吉涛和梁爽在《共享经济如何作用于新旧动能转换：驱动机制和影响机理》（《深圳大学学报》2020年第6期）中指出，共享经济作为引领新一轮信息革命和产业变革的新型经济形态，在新旧动能转换的三个重要驱动机制（科技创新能力、绿色发展水平、实体经济高质量发展）中均表现出显著影响，对我国新旧动能转换具有直接推动作用。

第三，金融科技是否加大了金融风险。金融科技是新兴信息技术（互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等）在金融领域的延伸与拓展。随着金融科技渗透的领域不断延伸，其带来的影响和潜在风险一直是业界、学界和监管部门争论和关注的焦点。

谨慎派如方意等在《金融科技领域的系统性风险：内生风险视角》（《中央财经大学学报》2020年第2期）中指出，金融科技具有的开放性和可得性等特征，进一步加剧了金融科技领域中的传统风险，相较以前其隐蔽性也有所加强，金融科技的发展并没有缓解金融体系中的传统风险。侯东德和田少帅在《金融科技包容审慎监管制度研究》（《南京社会科学》2020年第10期）中指出，金融行业对新兴信息技术的应用和融合使得金融风险的传染性更强、风险系数更高，金融科技本质上仍然是金融，应坚持贯彻包容审慎监管理念，确保系统性金融风险不发生。陈红和郭亮的《金融科技风险产生缘由、负面效应及其防范体系构建》（《改革》2020年第3期）一文认为解决共享经济弊端的方法，金融科技的创新并不会降低金融风险发生的概率，反而会使金融风险更加复杂和隐蔽，金融风险和技术风险的累积叠加，或将对金融交易和金融市场造成更大危害。

乐观派诸如金洪飞等在《金融科技、银行风险与市场挤出效应》（《财经研究》2020年第5期）中指出，金融科技弥补了小型银行在信息获取方面的短板，降低了银企之间的信息不对称程度；大型银行运用金融科技会显著降低自身的风险水平，提高其风险承受能力。龚晓叶和李颖的《金融科技对普惠金融“悖论”的影响——基于中国银行业风险承担水平的证据》（《证券市场导报》2020年第9期）一文认为，大数据、云计算、人工智能等技术有助于商业银行提升风险控制水平，降低坏账比例，金融科技带来的技术溢出效应也是商业银行推行普惠金融的重要支撑。谷政和石岿然在《金融科技助力防控金融风险研究》（《审计与经济研究》2020年第1期）中指出，金融科技的发展有利于维护金融市场的稳定，金融监管部门利用掌握的金融大数据建立风险预警机制有助于预防“黑天鹅”和“灰犀牛”等事件的发生。

（作者单位：中共江西省委党校经济学教研部）

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