レオンチェフが、1970年末の第83回経済学会で行った表題の会長講演（原題は「Theoretical Assumptions and Nonobserved Facts」）で、次のようなことを述べている（Mostly Economics経由のLars Syll経由）。
Much of current academic teaching and research has been criticized for its lack of relevance, that is, of immediate practical impact. ...I submit that the consistently indifferent performance in practical applications is in fact a symptom of a fundamental imbalance in the present state of our discipline. The weak and all too slowly growing empirical foundation clearly cannot support the proliferating superstructure of pure, or should I say, speculative economic theory.
...Uncritical enthusiasm for mathematical formulation tends often to conceal the ephemeral substantive content of the argument behind the formidable front of algebraic signs.
...
In the presentation of a new model, attention nowadays is usually centered on a step-by-step derivation of its formal properties. But if the author — or at least the referee who recommended the manuscript for publication — is technically competent, such mathematical manipulations, however long and intricate, can even without further checking be accepted as correct. Nevertheless, they are usually spelled out at great length. By the time it comes to interpretation of the substantive conclusions, the assumptions on which the model has been based are easily forgotten. But it is precisely the empirical validity of these assumptions on which the usefulness of the entire exercise depends.
What is really needed, in most cases, is a very difficult and seldom very neat assessment and verification of these assumptions in terms of observed facts. Here mathematics cannot help and because of this, the interest and enthusiasm of the model builder suddenly begins to flag: “If you do not like my set of assumptions, give me another and I will gladly make you another model; have your pick.” ...
To sum up with the words of a recent president of the Econometric Society, " . . . the achievements of economic theory in the last two decades are both impressive and in many ways beautiful. But it cannot be denied that there is something scandalous in the spectacle of so many people refining the analysis of economic states which they give no reason to suppose will ever, or have ever, come about. . . . It is an unsatisfactory and slightly dishonest state of affairs."
But shouldn’t this harsh judgment be suspended in the face of the impressive volume of econometric work? The answer is decidedly no. This work can be in general characterized as an attempt to compensate for the glaring weakness of the data base available to us by the widest possible use of more and more sophisticated statistical techniques. Alongside the mounting pile of elaborate theoretical models we see a fast-growing stock of equally intricate statistical tools. These are intended to stretch to the limit the meager supply of facts.
Since, as I said before, the publishers' referees do a competent job, most model-testing kits described in professional journals are internally consistent. However, like the economic models they are supposed to implement, the validity of these statistical tools depends itself on the acceptance of certain convenient assumptions pertaining to stochastic properties of the phenomena which the particular models are intended to explain; assumptions that can be seldom verified.
（拙訳）
今日の学界における講義と研究の大半は、現実との関連性の欠如、即ち、実務に直接的な影響を持たないことについて批判されてきた。・・・実務への応用成果が一貫して乏しいことは、実際のところ、現在の我々の研究分野が根本的にバランスを欠いた状態にあることの現れである、と私は思う。純粋経済理論、もしくは思弁的経済理論と呼ぶべきものが上部構造として増殖しているが、あまりにもゆっくりと成長している弱体な実証的基礎は、明らかにそれを支えることができていない。
・・・数学的定式化への無批判な熱狂は、人を威圧する数学記号という前面の裏にある実質的内容の儚さを覆い隠してしまうことが多い。
・・・
新しいモデルが提示された時に今日関心が主に向けられるのは、形式的特性が段階を追って導出されることである。しかし著者、あるいは少なくとも論文の掲載を推奨したレフェリーが技術的に有能ならば、そうした数学的操作は、いかに長く複雑であろうとも、さらなる確認をせずとも正しいものとして受け入れることができるはずである。にも関わらず、そうした記述は極めて長いのが通例である。内容面の帰結の解釈に辿り着く頃には、モデルの基礎となった仮定は忘れ去られていることが多い。しかしまさにそうした仮定の実証面での有効性にこそ、研究全体の有用性が掛かっているのである。
多くの場合、真に必要とされているのは、観測された事実に照らしてこうした仮定を査定することである。その査定は非常に困難であり、きちんとしたものとなることは滅多に無い。その点について数学は役に立たず、それゆえにモデル構築者の興味と熱意はすぐさま薄れ始める。「私の一連の仮定が気に入らないというならば、別の仮定を寄越してくれたまえ。そうすれば喜んで別のモデルを構築しよう。選んでくれたまえ。」というわけだ。・・・
計量経済学会の最近の会長の言葉でまとめると、次のようになる。…過去20年間に経済理論が成し遂げたことは、印象的であると同時に、多くの点で美しいものであった。しかし、あれだけ多くの人々が、いずれ実現するであろう、もしくはかつては実現したことがある、と考えるべき根拠を一切示さない経済状態についての分析を精緻化している、という光景には、どこか呆れるべきものがあることは否定できない。…それは満足できない、かつ、誠実さにやや欠ける状況である。
だがこの厳しい審判は、計量経済分析の研究が大量に存在することを考えると留保すべきではないか？ その答えは、きっぱりと否、である。そうした研究は、我々が利用できるデータベースの明白な貧弱さを、ますます洗練化された統計的技法を目一杯駆使することによって補う、という試みとして概ね特徴付けられる。精緻な理論モデルが積み重なっていくのと並行して、同じくらい複雑な統計的ツールが急速に積み上がっていくのを我々は目にしている。それは、事実の供給が乏しいことからくる限界を押し広げることを意図している。
前述したように出版社のレフェリーは有能であるため、専門誌に掲載されるモデル検証ツールの大半は内的整合性が保たれている。だが、こうした統計的技法の有効性そのものが、技法が織り込もうとしている経済モデルと同様に、モデルが説明しようとしている事象の確率特性に関する都合の良い仮定を受け入れるかどうかに掛かっている。そうした仮定が検証可能なことは滅多に無い。
講演の後半でレオンチェフは、経済データの充実とそれに基づく実証研究の深化を呼び掛けている。今日のビッグデータの流行と実証研究の隆盛を見ると、その呼び掛けが遂に実現しつつある、という感が無くもない。
