経済学は一般に社会科学と見なされていますが、この分野の批評家の中には、検証可能な仮説の欠如、コンセンサスの欠如、固有の政治的倍音を含む多くの理由で経済学が科学の定義に達していないと主張する人もいます。 これらの議論にもかかわらず、経済学はすべての社会科学に共通する定性的および定量的要素の組み合わせを共有しています。
社会科学
法律、人類学、教育学などの分野を含む社会科学は、物理学や化学などの自然科学とは異なり、個人と社会の関係、および社会の発展と運営を中心に展開します。 ほとんどの自然科学とは異なり、社会科学は解釈と質的研究方法論に大きく依存しています。
ただし、社会科学では、自然科学で使用される多くの定量的ツールを使用して、傾向を図表化して理解します。 たとえば、エコノミストは統計と数学理論を使用して仮説をテストし、傾向を予測します。これは計量経済学と呼ばれるプロセスです。 さらに、多くの社会科学では、調査やその他の厳格な研究手法を使用して傾向を判断し、将来の実践を明確にします。
経済研究のための数学的モデルへの依存の高まりは、19世紀後半の新古典派経済学から始まり、20世紀後半の新しい古典的経済理論に不可欠なままでした。 新しい古典的経済理論と新しいケインズ経済学はどちらも、個人と企業が合理的な決定を下すことを前提としており、科学者の原則に基づいて経済モデルを構築する経済学者の能力を支えています。
経済学の不確実性
経済学を科学として分類することに対してなされた主な議論の1つは、検証可能な仮説の欠如です。 経済仮説の開発とテストの難しさの根底にあるのは、あらゆる経済動向で役割を果たすほぼ無限であり、しばしば目に見えない変数です。 経済学における測定不可能な変数の頻度は、競合する、時には矛盾する理論を、一方が実行不可能であると証明せずに共存させることを可能にします。 この不確実性により、一部のオブザーバーは経済学を陰鬱な科学と名付けました。
しかし、陰気な科学の不確実性の多くは、マクロ経済学の理論的かつ包括的な問題に当てはまります。 一方、科学的手法は、ミクロ経済学の分野の経済学者によって定期的に適用されており、検証可能で再テストされた結果を生み出す実世界の環境で定量的研究を行うことが含まれます。 さらに、計算能力とデータ処理の継続的な進歩により、経済学者はますます複雑なシミュレーションをモデル化することができます。
経済学は傾向を追跡および予測するために科学的および数学的手法をますます使用しますが、矛盾するモデル、理論、およびマクロ経済規模での結果は、多くの自然科学に見られるように経済学が経験的データを提供することを妨げます。 しかし、これらの矛盾と対立は、社会科学に固有のものであり、そのすべてが自然科学ではめったに見られない解釈の要素を必要とします。 経済学の分野には、すべての社会科学に共通する量的および質的な要素が含まれており、社会科学が科学のクラスとして存在する限り、経済学はそのクラスに収まります。
（関連資料については、 経済学の基礎を 参照してください。）
