* データ駆動型アプローチ： エコノミストは、政府の統計、調査、市場価格、会社の記録などのさまざまなソースからのデータを使用して、経済現象を分析します。このデータは、経済変数がどのように相互作用し、政策やイベントが経済にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。
* テスト仮説： 経済理論は、実際のデータに対してテストできる仮説として定式化されています。たとえば、最低賃金法の影響に関する理論は、異なる最低賃金法を持つ地域の雇用レベルを比較することでテストできます。
* 実証分析： エコノミストは、統計技術と計量経済モデルを使用して、データを分析し、パターンを特定し、経済関係について結論を導き出します。これにより、経済的要因の影響を定量化し、理論の妥当性を評価できます。
* 反復プロセス： 新しいデータが利用可能になり、新しい分析方法が開発されるにつれて、経済知識は常に進化しています。経験的アプローチにより、経済理論の継続的な改良と改善が可能になります。
ただし、経済学には他の経験的科学と区別するユニークな特性もあることに注意することが重要です：
* 複雑さ： 経済システムは非常に複雑であり、何百万人もの個人が動的な環境で意思決定を行っています。これにより、特定の変数の効果を分離し、決定的な結論を引き出すことが困難になります。
* 人間の行動： 経済的決定は、人間の行動によって駆動されますが、これはしばしば予測不可能であり、心理的偏見の影響を受けます。これにより、経済現象を完全に正確にモデル化することが困難になります。
* 倫理的考慮事項： 経済政策と決定はしばしば倫理的な意味を持ち、科学的調査のプロセスを複雑にすることができます。
経済学は完全な経験的科学ではありませんが、現実世界のデータと厳密な分析への依存は、経済的成果を理解し改善するための貴重なツールになります。経験的証拠の継続的な追求と理論のテストは、複雑な経済世界の理解を深めるのに役立ちます。
