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统计学与计量经济学本质上的区别
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不过，上述那些内容只不过是表面上的区别，最重要的还是作为其背景的哲学。
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虽然经济学和统计学乍看上去都是“对社会上存在的数字进行分析的学问”，但在某种意义上两者却拥有完全不同的哲学。计量经济学虽然属于经济学中最贴近统计学思考方法的领域，却仍然和统计学之间有着无法填补的鸿沟。
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存在于两者之间的完全相反的哲学，主要围绕着“归纳”和“演绎”为中心组成。
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一般情况下，科学的推论形式大体上可以分为归纳与演绎两类。总体上来说，归纳就是将个别事例集中起来推测出统一规则的方法；演绎则是基于某种事实和假设，通过推理导出结论的方法。
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费希尔的学生C·R·拉奥就这样说过，“随着统计学的发展，可以将归纳推论中的不确定性量化，从而使归纳的推论更加准确，并为我们的思考方式带来巨大的飞跃性的进步”。所谓数据，实际上就是将个别的事例为了更加容易理解而集中起来的结果，因此统计学的目的就是进行归纳的推论。在这种情况下，推测出来的回归模型之类应该就属于“将事例集中起来推测出来的一般规则”。
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另外，演绎的代表则是牛顿的力学理论。牛顿力学有三大定律，可以用来解释小到棒球大到太阳系行星等世界上一切物体的运动规律。
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牛顿力学的三大定律如下所示。
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一切物体在没有受到外力作用的时候，总保持匀速直线运动或静止。
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物体的加速度与物体所受的合外力成正比，与物体的质量成反比，加速度的方向跟合外力的方向相同。
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两个物体之间的作用力和反作用力，在同一直线上，大小相等、方向相反。
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不过，我们无法判断上述定律本身的真伪，这一点需要大家注意。
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比如第一个定律，换句话说可以理解为“力使物体的速度发生变化”。当然，或许有人对“力”这个词有着不同的理解，但是对于“牛顿今后这样定义力这个词”，我们却无法判断其是否正确。
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总之，牛顿最初提出的运动定律是“无法提出反驳”这一讨论的前提。即便如此，通过对这个简单的假设所得出的数学公式展开演绎，可以对我们眼见的所有运动状况进行解释和说明。而且以此建立起来的理论，支撑了基于观察和试验的理论实证，确立了进行归纳推论的方向性目标。
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从牛顿的简单假设到解释说明世间万物的理论体系这一美妙的过程，随后对物理学之外的其他所有领域的学者们都产生了非常深远的影响。
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比如提出共产主义理论体系的卡尔·马克思，他就认为人类社会也和自然一样存在着客观的规律，由此提出了人类历史只用生产力的发展就可以进行解释说明的唯物主义历史观。在费希尔之前有一位叫作阿道夫·凯特莱的统计学家就曾经尝试找出人类的行动规律，他认为人类的行为也和天体运行一样是有规律可循的，并且对人类的相关数据进行收集，开创了被称为社会物理学的学科。另外，高尔顿也将达尔文的进化论进行了数学化的描述，或许他是打算成为生物学领域的牛顿。
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追求更好模型的计量经济学家
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虽然上述那些人的尝试很多都以失败告终，但牛顿的研究方法在物理学领域之外仍然有少数成功的事例，经济学领域就是其中之一。
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经济学家们根据牛顿的假设“一切物体在没有受到外力作用的时候，总保持匀速直线运动或静止”，推测出“所有的经济活动都是以物易物”以及“消费者会选择最大化期待效果的行动”等假设，并且根据这些假设对价格、支出、储蓄等条件之间的关联性通过联立方程式重复进行演绎，尝试对个人与社会的均衡状态进行解释和说明。
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或许是出于这个原因，计量经济学家会经常利用回归分析的结果进行推论。对于流行病学家们来说，只要证明吸烟会提高罹患癌症的风险这个结果就可以了，但是计量经济学家们却要针对此进行“如果这个推测是正确的，那么全日本因此出现了多少损失”的演绎。在前文中我曾经提到过吸烟每年会给日本带来7兆亿日元以上的经济损失，这就是计量经济学家推论出来的结果。
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比如我们得到了一个通过性别、年龄、是否吸烟等数据推测出癌症发病概率的模型，那么根据现在性别、年龄与吸烟率的数据，就能够演绎出由于现在吸烟导致将来癌症发病的人数。进一步根据癌症患者的医疗费等新数据，就可以演绎出“由于吸烟而产生的额外医疗费”这一经济上的损失。
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不过，针对最终的经济损失数据，还必须满足“回归系数在考虑性别与年龄的基础上对其他群体也适用”和“癌症患者的医疗费今后不发生变化”这样的假设条件。
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流行病学家和生物统计学家在利用归纳的方法导出一般规律的时候，会认为“因为没有进行随机对照试验，所以肯定会包含误差，换作其他群体的话或许无法与这个回归系数保持一致”，对涉及普遍性的部分保持比较谦虚的态度。甚至被某些计量经济学家们说成是“胆小鬼”。因此，他们“只在这次的调查对象”范围进行准确无误的因果推论，并且在加上“应用于其他对象群体时请注意”这样的说明后才提交结果。只要他们能够准确地推论出自己感兴趣的原因与结果的关系性，那么对于包括性别和年龄等其他变量的模型是否适用于日本民众就不那么关心了。
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但是，对于计量经济学家们来说，无法作为演绎对象的模型对于经济学的进步来说没有任何意义，因此他们比其他统计学家们更加热衷于利用一切手段去寻找最合适的、最准确的模型。利用抽样调查对社会调查数据进行分析就是他们的方法之一。如果能够获得更好的模型，就能够降低在今后的演绎中出现错误结论的可能性。但是，不管模型有多么完美，他们仍然对类似神经元网络那样的联立方程式一样的表现形式没有任何兴趣。
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另外，我在赫克曼的疗效模型和倾向指数之间也发现了“为了进行演绎的模型”与“为了对导致因果关系出现误差的原因进行调整的模型”这种思想上的区别。
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