Criticisms of econometrics
एक अनुशासन के रूप में अर्थशास्त्र की उपयोगिता की कई आलोचनाएँ हुई हैं और अर्थशास्त्र मॉडलिंग प्रथाओं में व्यापक पद्धतिगत कमियों को माना गया है। मॉडल विनिर्देशन में कठिनाइयाँ सांख्यिकीय विश्लेषण के अन्य रूपों की तरह, बुरी तरह से निर्दिष्ट अर्थमितीय मॉडल एक नकली सहसंबंध दिखा सकते हैं जहाँ दो चर सहसंबद्ध हैं लेकिन कारण से असंबंधित हैं। अर्थशास्त्री रोनाल्ड कोज़ के बारे में व्यापक रूप से कहा गया है कि "यदि आप डेटा को लंबे समय तक प्रताड़ित करते हैं तो यह स्वीकार करेगा।" मैकक्लोस्की का तर्क है कि प्रकाशित अर्थमितीय कार्य में, अर्थशास्त्री अक्सर चर को शामिल करने या बाहर करने के लिए आर्थिक तर्क का उपयोग करने में विफल रहते हैं, पर्याप्त महत्व के साथ सांख्यिकीय महत्व को गलत बताते हैं, और अपने निष्कर्षों की शक्ति की रिपोर्ट करने में विफल रहते हैं। प्रायोगिक परीक्षण के लिए आर्थिक चर आसानी से अलग नहीं किए जाते हैं, लेकिन एडवर्ड लीमर का तर्क है कि अर्थमितीय विश्लेषण और यादृच्छिक परीक्षणों या नियंत्रित परीक्षणों के बीच कोई आवश्यक अंतर नहीं है बशर्ते सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग विनिर्देशन पूर्वाग्रह को कम कर दे, चर के बीच समरूपता के प्रभाव, नमूना आकार के कारण अनिश्चितता के समान क्रम में। अर्थशास्त्रियों को अक्सर उच्च संख्या में अत्यधिक समरेखीय संभावित व्याख्यात्मक चर का सामना करना पड़ता है, जिससे शोधकर्ताओं का पूर्वाग्रह उनके चयन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। लीमर का तर्क है कि अर्थशास्त्री विभिन्न निर्दिष्ट मॉडलों के साथ सांख्यिकीय परीक्षण चलाकर और किसी भी निष्कर्ष को खारिज करके इसे कम कर सकते हैं जो "नाजुक" साबित होते हैं, यह निष्कर्ष निकालते हुए कि "पेशेवर. उचित रूप से विश्वास को तब तक रोकते हैं जब तक कि एक अनुमान को मान्यताओं के चयन के प्रति पर्याप्त रूप से असंवेदनशील नहीं दिखाया जा सकता है।" हालाँकि, जैसा कि साला-ए-मार्टिन ने दिखाया, अक्सर ऐसा होता है कि आप दो मॉडल निर्दिष्ट कर सकते हैं जो दो चरों के बीच विपरीत संबंध का सुझाव देते हैं। इस घटना को रॉबर्ट गोल्डफार्ब द्वारा 'उभरता हुआ पुनरावर्ती परिणाम' घटना कहा गया था। लुकास के आलोचक रॉबर्ट लुकास ने आर्थिक नीति के प्रभावों की भविष्यवाणी करने के लिए समष्टि अर्थव्यवस्था के अत्यधिक सरल अर्थमितीय मॉडल के उपयोग की आलोचना करते हुए तर्क दिया कि ऐतिहासिक मॉडल में देखे गए संरचनात्मक संबंध टूट जाते हैं यदि निर्णय निर्माता नीतिगत परिवर्तनों को प्रतिबिंबित करने के लिए अपनी प्राथमिकताओं को समायोजित करते हैं। लुकास ने तर्क दिया कि समकालीन बड़े पैमाने के मैक्रोइकनोमेट्रिक मॉडल से लिए गए नीतिगत निष्कर्ष अमान्य थे क्योंकि आर्थिक अभिनेता भविष्य के बारे में अपनी अपेक्षाओं को बदल देंगे और तदनुसार अपने व्यवहार को समायोजित करेंगे। लुकास ने तर्क दिया कि एक अच्छे मैक्रोकोनोमेट्रिक मॉडल को नीति परिवर्तन के प्रभावों को मॉडल करने के लिए सूक्ष्म आधारों को शामिल करना चाहिए, जिसमें समीकरण भविष्य की तर्कसंगत अपेक्षाओं के आधार पर आर्थिक परिवर्तनों का जवाब देने वाले आर्थिक प्रतिनिधि एजेंटों का प्रतिनिधित्व करते हैं; यदि आर्थिक नीति बदल जाती है तो उनके व्यवहार के पैटर्न का संकेत काफी अलग हो सकता है। आधुनिक जटिल अर्थमिति मॉडल लुकास की आलोचना और तर्कसंगत अपेक्षाओं को ध्यान में रखते हुए तैयार किए जाते हैं, लेकिन रॉबर्ट सोलो ने तर्क दिया कि इनमें से कुछ आधुनिक गतिशील यादृच्छिक सामान्य संतुलन मॉडल बेहतर नहीं थे क्योंकि सूक्ष्म स्तर पर आर्थिक व्यवहार के बारे में उन्होंने जो धारणाएं की थीं वे "आम तौर पर नकली" थीं। मुख्यधारा की अन्य आलोचनाएँ मुख्य रूप से समष्टि अर्थशास्त्र को देखते हुए, लॉरेंस समर्स ने अर्थशास्त्र की औपचारिकता की आलोचना करते हुए तर्क दिया है कि "जिन अनुभवजन्य तथ्यों के बारे में हम सबसे अधिक आश्वस्त हैं और जो सिद्धांत के लिए सबसे सुरक्षित आधार प्रदान करते हैं, वे हैं जिन्हें समझने के लिए कम से कम परिष्कृत सांख्यिकीय विश्लेषण की आवश्यकता होती है।" वह दो अत्यधिक प्रशंसित मैक्रोकोनोमेट्रिक अध्ययनों (हैनसेन और सिंगलटन (1982,1983), और बर्नान्के (1986)) को देखते हैं, और तर्क देते हैं कि दोनों अर्थशास्त्र विधियों का शानदार उपयोग करते हैं, लेकिन दोनों शोध पत्र वास्तव में कुछ भी साबित नहीं करते हैं जो भविष्य के सिद्धांत पर निर्माण कर सकते हैं। यह देखते हुए कि प्राकृतिक विज्ञानों में, "जांचकर्ता प्रतिद्वंद्वी प्रयोगशालाओं द्वारा किए गए दावों की वैधता की जांच करने और फिर उन पर निर्माण करने के लिए दौड़ते हैं", समर बताते हैं कि अर्थशास्त्र में ऐसा शायद ही कभी होता है, जो उनके लिए इस तथ्य का परिणाम है कि "[अर्थशास्त्र अध्ययनों के परिणाम] शायद ही कभी सिद्धांत निर्माण या पेशेवर राय के विकास के लिए एक महत्वपूर्ण इनपुट हैं। गर्मियों के लिएः ऑस्ट्रियाई स्कूल की आलोचना वर्तमान में ऑस्ट्रियाई स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स आमतौर पर अर्थशास्त्र के मॉडलिंग को अस्वीकार करता है। उनका दावा है कि आर्थिक मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले ऐतिहासिक डेटा, अतीत के लिए विशिष्ट परिस्थितियों में व्यवहार का प्रतिनिधित्व करते हैं; इस प्रकार आर्थिक मॉडल सहसंबंध दर्शाते हैं, न कि कारण, संबंध। अर्थशास्त्रियों ने अर्ध-प्रयोगात्मक पद्धतियों को अपनाकर इस आलोचना को संबोधित किया है। ऑस्ट्रियाई स्कूल के अर्थशास्त्री इन सही किए गए मॉडलों के बारे में संशय में रहते हैं, उनका मानना है कि सांख्यिकीय तरीके सामाजिक विज्ञान के लिए अनुपयुक्त हैं। ऑस्ट्रियाई स्कूल का मानना है कि विरोधाभासी को एक कारण संबंध स्थापित करने के लिए जाना जाना चाहिए। विरोधाभासी के कारण होने वाले परिवर्तनों को तब देखे गए परिवर्तनों से निकाला जा सकता है, केवल चर के कारण होने वाले परिवर्तनों को छोड़ दिया जाता है। इस आलोचना को पूरा करना बहुत चुनौतीपूर्ण है क्योंकि ऐतिहासिक आंकड़ों के लिए "विशिष्ट रूप से सही विरोधाभासी का पता लगाने के लिए कोई भरोसेमंद तरीका नहीं है"। गैर-ऐतिहासिक आंकड़ों के लिए, ऑस्ट्रियाई आलोचना को यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों के साथ पूरा किया जाता है। यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों में, नियंत्रण समूह विरोधाभासी के रूप में कार्य करता है क्योंकि वे औसतन अनुभव करते हैं कि उपचार समूह ने क्या अनुभव किया होगा यदि उनका इलाज नहीं किया गया होता। यह इस ठोस आधार पर है कि पैरामीट्रिक सांख्यिकी (गौसी अर्थ में) आधारित है। यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण उद्देश्यपूर्ण रूप से तैयार किए जाने चाहिए, जो ऐतिहासिक डेटा नहीं है। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों का उपयोग अधिक आम होता जा रहा है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में, 2002 के शिक्षा विज्ञान सुधार अधिनियम ने शिक्षा अनुसंधान के लिए धन को वैज्ञानिक वैधता पर आकस्मिक रूप से परिभाषित किया, जिसे "यादृच्छिक कार्य का उपयोग करके प्रयोगात्मक डिजाइन, जब संभव हो" के रूप में परिभाषित किया गया था। कार्य-कारण के प्रश्नों के उत्तर देने में, पैरामीट्रिक सांख्यिकी केवल यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों में ऑस्ट्रियाई आलोचना को संबोधित करती है। यदि डेटा यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण से नहीं है, तो अर्थशास्त्री ऑस्ट्रियाई आलोचना को अर्ध-प्रयोगात्मक पद्धतियों के साथ पूरा करते हैं। ये पद्धतियाँ काउंटरफैक्चुअल पोस्ट-हॉक को निकालने का प्रयास करती हैं ताकि पैरामीट्रिक सांख्यिकी के उपकरणों का उपयोग उचित हो। चूँकि पैरामीट्रिक सांख्यिकी एक गौसी वितरण के बाद किसी भी अवलोकन पर निर्भर करती है, जिसकी केवल एक यादृच्छिक पद्धति में केंद्रीय सीमा प्रमेय द्वारा गारंटी दी जाती है, विश्वास अंतराल जैसे उपकरणों का उपयोग उनके विनिर्देश से बाहर होगाः चयन पूर्वाग्रह की मात्रा हमेशा अज्ञात रहेगी। एक अर्ध-प्रायोगिक विधि द्वारा प्रदान किए गए यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण के लिए एक बेहतर अनुमान इस चयन पूर्वाग्रह को कम करेगा, लेकिन ये विधियां कठोर नहीं हैं, और कोई भी सटीक रूप से यह अनुमान नहीं लगा सकता है कि शक्ति और सांख्यिकीय महत्व जैसे परिचित पैरामीट्रिक उपाय कितने गलत होंगे यदि उनकी गणना इन अतिरिक्त मान्यताओं पर की जाती है। जब पैरामीट्रिक आंकड़ों का उपयोग उनके विनिर्देशों से परे किया जाता है, तो अर्थशास्त्रियों का तर्क है कि अंतर्दृष्टि अशुद्धता से अधिक होगी, जबकि ऑस्ट्रियाई लोगों का तर्क है कि अशुद्धता अंतर्दृष्टि से अधिक होगी। इस बहस का एक ऐतिहासिक उदाहरण फ्रीश-लियोन्टीफ "पिटफॉल्स" बहस है, जिसमें फ्रीश ऑस्ट्रियाई पद पर हैं और लियोन्टीफ आर्थिक स्थिति पर हैं। संरचनात्मक कारणात्मक प्रतिरूपण, जो कारणात्मक दृष्टिकोण से अर्ध-प्रयोगात्मक विधियों की सीमाओं को औपचारिक बनाने का प्रयास करता है, जिससे प्रयोगकर्ताओं को अर्ध-प्रयोगात्मक अनुसंधान के जोखिमों की सटीक मात्रा निर्धारित करने की अनुमति मिलती है, जूडिया पर्ल के काम से उत्पन्न होने वाला एक उभरता हुआ विषय है। इकोनोमेट्रिक्स मेथडोलॉजी ऑफ इकोनोमेट्रिक्स मैक्रोइकॉनॉमिक मॉडल हिस्ट्री ऑफ मैक्रोइकॉनॉमिक थॉट्स इकोनोमेट्रिक्स इकोनोमेट्रिक्स भी देखें।