ノアピニオン氏が自らの大学院での経済学学習体験について記したブログエントリが話題を集めている（Economist's Viewで紹介され、それを読んだクルーグマンやアーノルド・クリングが反応しているほか、同エントリ内で4/29付けProject Syndicate論説を引用されたデロングも自ブログで紹介している。またデロングは、コメント欄にも降臨して、［Modeled Behaviorの］Niklas Blanchardのコメントに噛み付いている）。
個人的には以下の一節が面白かった。
But coming as I did from a physics background, I found several things that annoyed me about the course (besides the fact that I got a B). One was that, in spite of all the mathematical precision of these theories, very few of them offered any way to calculate any economic quantity. In physics, theories are tools for turning quantitative observations into quantitative predictions. In macroeconomics, there was plenty of math, but it seemed to be used primarily as a descriptive tool for explicating ideas about how the world might work. At the end of the course, I realized that if someone asked me to tell them what unemployment would be next month, I would have no idea how to answer them.
As Richard Feynman once said about a theory he didn't like: "I don’t like that they’re not calculating anything. I don’t like that they don’t check their ideas. I don’t like that for anything that disagrees with an experiment, they cook up an explanation - a fix-up to say, 'Well, it might be true.'"
That was the second problem I had with the course: it didn't discuss how we knew if these theories were right or wrong. We did learn Bob Hall's test of the PIH. That was good. But when it came to all the other theories, empirics were only briefly mentioned, if at all, and never explained in detail. When we learned RBC, we were told that the measure of its success in explaining the data was - get this - that if you tweaked the parameters just right, you could get the theory to produce economic fluctuations of about the same size as the ones we see in real life. When I heard this, I thought "You have got to be kidding me!" Actually, what I thought was a bit more...um...colorful.
(This absurdly un-scientific approach, which goes by the euphemistic name of "moment matching," gave me my bitter and enduring hatred of Real Business Cycle theory, about which Niklas Blanchard and others have teased me. I keep waiting for the ghost of Francis Bacon or Isaac Newton to appear and smite Ed Prescott for putting theory ahead of measurement. It hasn't happened.)
（拙訳）
物理学出身の人間としては、カリキュラムの内容に関し幾つかの点で戸惑った（Bを一つ取ったことは別にして）。一つは、教えられた様々な理論が数学的には厳密なものであったにも関わらず、何らかの経済的統計量を計算する手法を与えるものがその中にほとんど無かった点である。物理学における理論は、定量的な観測を定量的な予測に変換する道具である。マクロ経済学では、数学はふんだんに使われていたが、それは主に、世の中の仕組みに関するアイディアを説明するための描写的な道具として使われているように思われた。カリキュラムが終わる頃、誰かに翌月の失業率がどうなるかと訊かれても、自分がまったく答えられないことに気付いた。
かつてリチャード・ファインマンは、彼自身が気に入らない理論についてこう述べた：「何も計算しない点が気に食わない。アイディアをチェックするということをしない点が気に食わない。実験結果と合わないどんなことについても説明をこじつけて、『とにかく、本当かもしれない』と取り繕う点が気に食わない。」
それがカリキュラムの内容について私が抱いた第二の違和感だった。教えられた理論が正しいか間違っているかを判別する方法についての議論が無かったのだ。確かにボブ・ホールによる恒常所得仮説の検証法は学んだ。それは良いことだった。しかしそれ以外の理論については、実証関連の話はあったとしても簡単に言及されるに過ぎず、詳細に説明されることは決して無かった。リアルビジネスサイクル理論を学んだ時に、データを上手く説明できたかどうかの尺度として教えられたのは、いいかい、パラメータを正しく調整すれば、現実世界に見られるのと同程度の大きさの経済変動を理論から生み出せるのだよ、というものだった。それを耳にした時に、私は「ふざけているのか！」と思った。まあ、本当のことを言えば、もうちょっと修飾語に満ちた感想を抱いたのだが。
（「モーメントマッチング」という婉曲的な名前が付けられているこの馬鹿げた手法は、私のリアルビジネスサイクル理論に対する強く永続的な嫌悪感を培った。Niklas Blanchardらはそのことで私を良くからかったものだ。私はフランシス・ベーコンかアイザック・ニュートンの亡霊が現われて、測定より理論を優先させた咎でエド・プレスコットを懲らしめるのを待ち続けているが、未だにそれは実現していない。）
