二是经济学家经常在理论或实证结果用数学模型推导出或用统计方法估计后，再用非数学语言来概括。这可视作"后期产品"，比如综述性、介绍性的论文，和政策性的文章，特别是后者必须用非数学语言表述并落到实处才有受众，才可能有政策影响。但是需要强调指出的是，虽然这些文章是用非数学语言写成，但是其中的视角、逻辑推理过程和对经济现象和政策含义的解释，都是与作者经过的现代经济学训练，特别是数学模型的训练分不开的。美国经济学会主办的《美国经济评论》（American EconomicReview）上发表的是原创论文，而该学会的《经济文献期刊》（Journal of EconomicLiterature）和《经济展望期刊》（Journal of EconomicPerspectives）上发表的文章则都是综述性和介绍性的论文。后者虽然用非数学语言写成，但都基于已发表的有数学模型的论文，而且通常还是由在这一领域资深的权威经济学家撰写。有经济学系统训练的读者可以将这样的论文"还原"成数学模型。

在肯定数学在经济学中的重要作用的同时，更需要指出：经济学不是数学。这里有两层涵义。第一层涵义是，在绝大部分论文中，经济想法（idea）是最重要的，数学和计量方法只是体现和执行经济想法的工具。经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜，最终是经济学想法决定一篇文章的贡献，而不是数学推导。我们不能将经济学家与数学家混同，就象我们不能把物理学家与数学家混同起来一样。经济学家的工作毕竟不是为了开拓数学理论前沿，那是数学家的事情。因此，我们不能以数学水平的高低来衡量一名经济学家的水平，我们也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。

更深的一层涵义是，经济学是一门以现实中的经济行为和现象为研究对象的社会科学，因此，一方面，所有的经济学理论最终都要接受现实的检验；另一方面，新的理论的创立和旧的理论的发展也要受现实的启发。现代经济学非常重视实证分析。现代经济学的实证分析，或对已有理论的检验，或发现新的、已有理论尚不可解释的经验证据，都是以现代经济学理论为出发点和导向来进行的。这与其他的一些社会科学中的实证分析不尽相同。比如在社会学中，许多实证分析并没有一致的理论基础，象通过估计变量间的相关系数来了解事实。而现代经济学的实证分析大都是基于经济学理论的。经济学家应用统计回归方法，不仅关心变量的估计值和变量间的相关性，更关心变量间的因果关系、模型假定对预测的影响以及计量结果背后的经济含义，这是计量经济学不同于统计学的最重要方面。

因此，在本质上经济学不应同数学相类比。经济学同物理相类比则更为恰当，因为物理是研究自然界中的物质世界的自然科学，而经济学是研究社会中的经济世界，两者都是科学，其理论都必须经过经验数据的检验。而数学理论是不需要用数据来检验的。当然经济学与物理学很不同的一点是，除极少数的情况外，经济学无法象物理学那样做可控实验。因此，相对于物理学而言，经济学不得不更多地依靠假定和数学推理来推断。这可以解释经济学方法论上的两个特点。其一，经济学对假定的现实性非常关注。弗里德曼（MiltonFriedman）的著名的有关假定不重要、只要预测正确的经济学研究方法论之所以不可取，就在于它没有考虑到经济学研究不同于自然科学研究的基本困难是可控实验的不可行性和用经验数据直接检验结论的有限性。其二，这也说明为什么经济学中超越现实的数学推理有相当大的空间。但是最终而论，由于经济学是社会科学，经济学作为整体必须瞄准事实，与经济现实相关。