計量經濟學與實證經濟學（econometrics and empirical economics）
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在它歷史的大部分時間裡，經濟學主要靠理論和邏輯來論辯：思想家們推理市場「應該」如何運轉，並用言辭彼此爭論。但一個理論的好壞，只看它與現實是否相符。你究竟如何測量：提高最低工資是否會讓人失業，或者多上一年學是否真的會提高工資？用真實世界的數據、借助統計學來回答這類問題，正是計量經濟學的工作——而這種數據驅動方法的興起，已經把經濟學變成了一門遠為實證的科學。
計量經濟學是把統計方法應用於經濟數據，以衡量關係、檢驗理論、並進行預測。它的主力工具是回歸，它在控制住其他因素不變的前提下，估計一件事如何隨另一件事變動——例如，在控制年齡和家庭背景的情況下，估計多受一年教育能讓收入提高多少。最核心、也最棘手的挑戰是因果：數據很容易顯示兩件事一起變動（相關），但要證明其中一件「導致」了另一件就難得多，因為可能有別的東西同時驅動著兩者。現代實證經濟學用一些巧妙的設計來攻克它——隨機對照試驗（像醫學實驗那樣）、自然實驗（利用歷史或政策的偶然），以及模仿真實實驗的方法——以更接近真正的因果關係。
計量經濟學之所以重要，是因為它把經濟學從宏大的「扶手椅式」理論思辨，推向了可檢驗的、基於證據的論斷；近幾十年的一場「可信性革命」（已被諾貝爾獎所認可）使嚴謹的因果證據成為黃金標準，而隨機試驗重塑了發展經濟學和政策經濟學。但它帶著嚴肅的告誡，對這些告誡保持誠實至關重要。相關不等於因果，糟糕的推斷無處不在。結果可能脆弱、無法被重複、或無法推廣到測量地之外；研究者可能（有意無意地）去「釣」出顯著的發現；數據也可能有偏，或乾脆缺失。計量經濟學是經濟學最有力的成就之一，但它是一門需要小心的手藝，而非一台真理機器——它的結論，只與背後的設計和數據一樣可信。
冰淇淋銷量和溺水死亡一起上升——但冰淇淋並不導致溺水；炎熱的天氣同時驅動著兩者。計量經濟學的存在，正是為了解開這類陷阱，把真正的原因從純粹的巧合中分離出來，常常借助實驗或自然實驗。
相關不等於因果——兩者可能共享一個隱藏的原因。
相關不等於因果，結果可能脆弱、無法重複、或無法推廣。研究者可能去「釣」顯著發現，數據也可能有偏或缺失。計量經濟學是一門需要小心的手藝，而非真理機器——只與其設計和數據一樣可信。