经济学的分析方法，一般就2类。

按照“是否涉及价值判断”区分，可以分为的实证分析与规范分析；

按照“是否使用了数学等定量化的工具”，可以分为定性分析与定量分析。

那么，上述两者，到底又有什么区别呢？

一、规范分析和实证分析的区别

如果用一张图来区分规范分析和实证分析，区别如下：

（1）实证分析（positive statements）更客观，回答“是什么”、“为什么”，主要用于分析现象

一般来说，实证分析只描述事实、解释现象，不评判好坏。

比如“我国2023年失业率是5%”“提高利率会抑制通胀”，这些是对客观事实的陈述或规律的解释，不含“应该怎样”的判断。

实证分析主要基于经验事实（数据、案例等）描述经济现象的“实际状态”，回答“是什么”或“为什么会这样”，不涉及价值判断，核心是“可验证”（可通过数据或事实证伪）。

例：“提高遗产税会使高收入群体的储蓄率下降10%”（可通过追踪遗产税调整后的储蓄数据验证）；“最低工资每提高10%，青年失业率平均上升2%”（可通过面板数据回归检验）。

特点：结论必须基于可观测的事实（如统计数据、案例记录），或可重复的经验观察，拒绝纯思辨性论述。

实证分析的优点是：客观、公正、无偏见；

探索世界，最难的就是“客观”2字；

这也是为什么很多经济类的文章，都特别看重实证分析的原因。

（2）规范分析（Normative Analysis）更主观，回答“怎么办”，主要用于给出建议评价

规范分析涉及价值判断，回答“应该是什么”（Whatoughttobe），即基于某种伦理、目标或偏好，提出对经济现象的评价或政策主张。

规范分析主要回答“应该是什么”“应该怎么做”，包含价值判断和主观主张。比如“政府应该降低失业率至4%以下”“应该提高利率来抑制通胀”，这些是基于某种目标（如“低失业更重要”）提出的建议，带有主观立场。

规范分析的缺点是：很多结论无法通过数据“证伪”（因价值判断无客观标准），但需以理论或现实逻辑支撑其合理性。

个人觉得：在实证分析后，再给出规范分析，会更合理。

二、定性分析、定量分析的区别

如前文所说：按照有没有用上数学工具，可以分为“定性分析”与“定量分析”，具体区别如下：

（1）定性分析（QualitativeAnalysis）：纯文字的逻辑分析，没用数学，颗粒度不高但大致正确

定性分析主要通过非数量化手段（如案例描述、逻辑归纳、访谈记录）分析经济现象，核心是“揭示性质或机制”，不追求数值精确性。

例如：通过对3家民营企业的深度访谈，总结“融资约束如何影响中小企业创新决策”（不计算具体影响程度，仅描述约束的表现和作用路径）；通过历史案例分析“1929年大萧条中银行挤兑的形成过程”。

（2）定量分析（QuantitativeAnalysis）：更精准的，包含数学的逻辑分析，颗粒度高，对客观世界的还原更准确

定量分析通过数量化工具（如数据统计、模型回归、数学推导）分析经济现象，核心是“精确度量关系”，强调数值结果。

例如：通过面板数据回归计算，得出了“教育投入每增加1%，GDP增长率平均提高0.05%”的结论。

又例如：奥肯定律的“即失业率每高于自然失业率1%，实际GDP便低于潜在GDP约2%”的2倍比关系，就是精准的定量分析。

三、定性分析、定量分析与实证分析、规范分析的关系定性分析可以是“实证的”（如通过案例描述事实，不含价值判断），也可以是“规范的”（如通过案例主张“政府应该加强金融监管”）；定量分析多服务于实证分析（用数据验证事实），但也可用于规范分析（如用定量结果支持“应该增加教育投入”的主张）。四、经济学分析问题的基本程序：5步走

参考资料：网络资料《经济学的分析方法》