经济学家和公众一定要清醒地认识到，经济学在逻辑和方法论上都存在一些不容易被察觉的“陷阱”，使得理论研究与政策建议之间存在巨大的鸿沟，因此，现阶段的经济学研究还难以直接给某个地区的经济增长开出灵丹妙药。
尽信“数”，则不如无“数”
经济学作为一门实证社会科学，其主要优势在于其强大的定量分析工具。定量分析方法有效的前提是：第一，数据是准确的；第二，根据大样本数据得到的结论仅用于一般性政策建议。遗憾的是，我认为这两个前提在很多政策分析中都是难以成立的，因此，经济学家千万不能坐在办公室里仅凭绚丽的技术分析就给政府提供政策建议。
举例来说，最近有一篇关于东北问题的文章被很多人传阅。这篇文章认为，东北经济下滑的主要原因是天气太冷导致人口外流。主要理由是，将中国东北地区与北美、北欧二十多个国际城市对比，发现全世界几乎没有东北这样温度极低的人口密集区域。然后得出主要结论称，东北人口应该大量迁移到暖和地区。这篇文章有图形有表格，有历史有现实，有中国有外国，洋洋洒洒上万字，看上去论证严谨，不服不行。然而，这篇文章就隐藏了经济学分析的两个“陷阱”，一不小心就会“坑人”。
首先，一些地方统计数据是不准确的。这既有客观的统计口径原因，也有主观的政绩扭曲原因。中央巡视组发现东北多个地区的统计数据造假，一些地方政府自己也承认了。那么，东北地区在2014年前后的真实GDP是多少？东北地区的常住人口究竟有多少？其他省份的数据有没有造假？这些问题目前没人知道。
因此，东北地区究竟从何时以及是否出现“断崖式”下滑、人口外流是否是东北地区的独有现象，这些问题我们都暂时无法回答。在数据不准确的前提下，任何统计分析都可能是不准确的。研究者应该暂时抛开数据，到现场调研，通过一手案例和亲身观察来辨别哪些数据或指标是可靠的，然后根据调研的结果重新分析数据。否则，尽信“数”，则不如无“数”。
一些学者根据统计年鉴，发现东北地区青壮年劳动力比较多，因此应该发展劳动密集型产业。但是，在调研中我们发现，一些地方统计的常住人口可能是非常不准确的。因为上级政府的一些财政转移支付是根据常住人口来安排的，所以下级政府倾向于高报本地的常住人口。在研究中，一些学者发现了社保统计数据与人口统计数据不一致的矛盾现象，原因正在于此。
一般性结论无法指导具体地区问题
其次，经济学的统计分析主要依靠“向均值回归”得到一般性结论，而一般性结论对于具体的地区经济发展可能缺乏指导价值。经济学中最常用的定量分析方法是计量经济学方法，它实际上是用大样本均值来刻画一般性规律。例如，你问一个医生什么是健康的生活方式。医生会告诉你，应该不抽烟、少喝酒、别吃辣。但是，如果一个人处于寒冷和潮湿地区，经常吃辣就是必需的。医生不能因为大多数人不喝酒和不吃辣就改变这个人的生活方式，而应该首先研究为什么一个人既喝酒又吃辣是如何保持健康的。
均值回归思路对于具体诊疗的荒谬性可以通过一个形象的例子来说明。假如身高2.2米的姚明走进一个医务室，问医生如何才能健康地生活。医生做了一个测量，发现医务室另外9个人的平均身高是1.7米，因此认定超过1.7米的人难以健康地生活，并建议姚明把自己截肢，变成1.7米。你肯定觉得这个医生的建议非常荒谬，但是前面提到的文章在分析东北问题时正是采用了这种均值回归方法。作者发现没有一个地区像东北这么冷却还居住着这么庞大的人口，因此建议东北减少人口。这个逻辑跟医生让姚明截肢有本质区别吗？
从逻辑上进一步推演，如果人口最多的寒冷地区减少了人口，那么原本人口第二多的寒冷地区也要减少人口，这会导致人口第三多的城市也减少人口，最终所有寒冷城市的人口都应该一样多。此时，如果有任何一个寒冷城市再度减少人口，那么其他寒冷城市也要减少人口，直到所有寒冷城市不再有任何一个人居住为止。这个结果显然完全不符合现实，也无法解释人类世界乃至生物世界的多样化生存，从根本上违背了物竞天择、适者生存的基本法则。（原标题：聂辉华：对《吉林报告》之争的思考）