阿尔弗雷德-马歇尔的《经济学原理》开宗明义认为，经济学是一门研究人类日常生活的学问。这本 19 世纪的教科书创造了经济学家至今仍在使用的通用语言。马歇尔认为，经济学研究的是 普通问题，这不是挖苦，而是一种意图的表述。这门学科要认真对待人类生活中一些最紧迫的问题：我如何支付账单？我靠什么谋生？如果我生病了怎么办？我还能退休吗？

2003 年，《纽约时报》发表了一篇关于芝加哥大学经济学家史蒂文-莱维特（Steven Levitt）的文章，他在文中表达了截然不同的观点。在莱维特看来，文章写道，经济学是一门科学，它拥有获得答案的绝佳工具，但却严重缺乏有趣的问题。莱维特先生和这篇文章的作者斯蒂芬-杜布纳后来一起写了《魔鬼经济学（Freakonomics）》。在他们的书中，几乎没有关于普通生活的内容。作者们通过小故事，譬如作弊的相扑选手、挣最低工资的毒贩以及白人至上主义组织三K党为主角等，探讨了人们如何对激励机制做出反应，以及如何利用新颖的数据来揭示真正驱动人们行为的因素。

《魔鬼经济学》一炮而红。它在畅销书排行榜上的排名仅次于《哈利-波特》。就像漫威漫画一样，它催生了一系列的后续：《纽约时报》的专栏、播客和续集，以及模仿者和评论家，都决心推翻它的论点。这本书在当时的图书浪潮中处于顶峰，它承诺对传统智慧所忽略的事物进行古怪但严谨的分析。3 月 7 日，莱维特先生宣布退出学术界。他说：对我来说，这是一个错误的地方。

在学术生涯中，莱维特先生撰写了应用微观经济学方面的论文。用他自己谦虚的话说，他是'信誉革命'的一个注脚。这是指使用统计技巧，如工具变量分析、自然实验和回归非连续性，旨在从数据中找出因果关系。他推广了戴维-卡德（David Card）、圭多-英本斯（Guido Imbens）和约书亚-安格里斯特（Joshua Angrist）等经济学家的技术，他们共同获得了 2021 年诺贝尔经济学奖。他们的想法是利用数据中的怪异性来模拟实际科学家在对照实验中发现的随机性。例如，可以利用任意的开学日期来估算多接受一年教育对工资的影响。

魔鬼经济学的不同之处在于将这些技术应用于 万事隐藏的一面，正如该书的标语所说的那样。莱维特先生的研究重点是犯罪、教育和种族歧视。书中最具争议的一章认为，1973 年美国在全国范围内实行堕胎合法化，导致了 20 世纪 90 年代犯罪率的下降，因为更多的弃婴在成长为不良少年之前就被堕掉了。这是 聪明反被聪明误 类型（clever-dick genre）的经典之作：一位坚定的社会科学家利用数据得出了一个反直觉的结论，而且毫不避讳冒犯。然而，这是错误的。后来研究人员发现了一个编码错误，并指出莱维特先生使用的是逮捕总人数，而不是逮捕率，前者取决于人口规模，而后者不是。还有人指出，杀人案的下降是从妇女开始的。无过错离婚，而不是堕胎合法化，可能起到了更大的作用。

其他经济学家，包括莱维特先生在芝加哥的同事、另一位诺贝尔经济学奖得主詹姆斯-赫克曼（James Heckman），则担心研究的问题太过琐碎（trivialisation）。他在一次采访中这样形容这种方法：很可爱。以一篇关于 最薄弱环节（The Weakest Link）中的歧视的论文为例，在这个游戏节目中，参赛者会根据他们认为其他参赛者是否会因为答错问题而让他们损失金钱（在游戏的前期），还是会因为答对问题而成为奖金池的竞争者（在后期），来投票剔除其他参赛者。这就为莱维特先生提供了一个环境，让他可以研究对他人能力的观察如何与种族主义和性别歧视相互作用。这是一个精明的设计，但对于理解更广泛的经济结果或许意义有限。

赫克曼先生批评的核心观点是，此类研究的实践者只关注 内部有效性（确保对某些变化的影响的估计正确无误），而忽视了 外部有效性（估计结果是否适用于更广泛的范围）。赫克曼先生则认为，经济学家应该建立决策结构模型，并利用数据来估算模型中解释行为的参数。争论变得激烈起来。根据莱维特先生的说法，赫克曼先生甚至指派研究生在期末考试中拆解《魔鬼经济学》作者的作品。

两个人都没赢。可信度革命伤害了自己的发起者（The credibility revolution ate its own children）：随后发表的论文经常推翻前面研究结果。即使像《魔鬼经济学》所普及的那样，这些论文来世也会成为鸡尾酒会上的趣闻轶事。这个问题也蔓延到了其他行业。美联储的经济学家们最近进行的一项研究发现，在他们所研究的已发表论文中，只有不到一半的论文可以被复制，即使在原作者的帮助下也是如此。莱维特先生的反直觉结果已经过时，经济学家普遍变得更加怀疑。

然而，赫克曼先生所青睐的方法本身也存在问题。结构模型需要一些假设，而这些假设可能与任何古怪的准实验一样难以置信。可悲的是，许多当代研究利用大量数据和 可信度革命 的技术来得出显而易见的结论。经济学的百年老题一如既往地有趣。研究这些问题的工具仍在不断改进中。