您這個問題很有高度，非常好！

要回答這個問題，首先需要弄明白什麼是經濟學，它包括哪些方面，才能闡述計算機對經濟學可發揮的重要作用。

根據百度百科詞條解釋：經濟學（Economics），是研究人類經濟活動的規律即價值的創造、轉化、實現的規律——經濟發展規律的理論，分為政治經濟學與科學經濟學兩大型別。更詳細的解釋見下圖：

而在接下來的詞條對經濟學詳細解釋目錄中，細分了157個方面，如下圖：

經濟結構經濟系統中各個要素之間的空間關係，包括企業結構、產業結構、區域結構。要研究一個國家、一個社會的經濟結構，就必須要對整個國家的企業、產業、區域、產值、人工、商品、……等經濟相關的各個方面資料進行集中彙總，然後進行統計，這個過程，如果依靠傳統的人力勞動來處理，是絕對不可能短時間內完成的。在每年的全國兩會上，國務院總理會做政府工作報告，其中一定會有至少一條對中國經濟結構的闡述，經濟結構的內容就是透過自下而上的經濟資料彙總統計後得出的。因此，沒有計算機，就不可能準確瞭解我們的經濟結構。這個過程計算值至少發揮了一下作用：

資料的加工錄入

大資料統計和處理

資料不定期持久化儲存

在大學一年級的高等數學課本中，我麼學習到微分和積分的基礎知識，進而學習導數、機率、數理統計等知識，這些知識應用到對指標的計算和處理上，就形成了對國家經濟趨勢的計算評估。

每年總理都會在答記者問中提及GPD的增長目標，這個預期目標就是依靠經濟學的相關知識，透過計算機對中國過往經濟發展指標、社會經濟結構、產業機構調整等複雜的資料處理下得出的。沒有計算機強大的資料計算能力，很難想象如何評估中國的經濟發展趨勢。一個具體的例子，2020年春節的新型冠狀病毒疫情，全國企業延遲復工一個月（有的甚至會更久），在這樣意外發生的情況下，如何對中國2020年經濟趨勢進行評估，由於中國經濟發展的變化，全球經濟發展趨勢在2020年會呈現什麼樣的走勢，具體資料如何計算？這些問題就需要在特定複雜的經濟學計算模型基礎上，透過計算機來計算得出。

金融是以貨幣本身為經營標的、目的透過貨幣融通使貨幣增值的經濟活動，包括以銀行為中心的間接投融資和以投資銀行為中心的直接投融資兩種形式。

以銀行為中心的投融資主要是銀行信貸、銀行投資、銀行儲蓄等業務。全國13億人，每天都在不停的有收入和支出，這些交易過程都將全部準確的記錄在銀行後臺伺服器中。當前業務形勢下，再依靠《喬家大院》裡面哪種“銀票”來記錄和流通，社會將會亂成什麼樣？

以投資銀行為中心的直接投融資主要是投資銀行和企業之間的貨幣融通行為，沒有銀行為個人提供的交易服務這麼頻繁，但單筆交易數額巨大，中國企業上千萬家，這樣的交易次數也同樣不小，沒有強大的計算機處理，可以說金融過程就會徹底癱瘓！

總的來說，計算機的特點是計算，只要提前設定好數學模型，編制好邏輯合理的執行程式，計算機就可以按照人類給定的規律，高效且無差錯的執行計算指令，得到預期的結果。當代經濟社會的發展，經濟學的方方面面都離不開計算機，也不可能再離開計算機，畢竟整個經濟社會都已經透過計算能處理的方式來向前推進了。

1）改進計算：由於它們是由學術和研究機構帶來的，因此大型計算機可立即用於計算輸入-輸出表，並使用各種預定的計量經濟學技術來計算計算估算所需的時間。然後將它們用於進行各種模型規格說明，估計和測試，併為線性動力學最佳化問題計算解決方案。儘管這是一種更直接的直觀方法，可以使計算機影響經濟學，但它取決於獲得個人編碼技能，然後取決於軟體的開發。

 2）培育新的經驗技術：計算機化不僅使現有技術的應用成為可能，而且還促進了新的經驗實踐。也就是說，在新實踐的開發中考慮了計算機的功能，隨後研究了其理論特性。最新的例子是Al Varian，Susan Athey，Guido Imbens和其他人試圖將機器學習與更傳統的因果推理技術合併的嘗試。或者將資料探勘技術應用於經濟學。

3）新的資料管理和生產：計算機化不僅允許更快，更復雜的計算，而且還可以儲存和檢索更大的現有資料集（例如，參見Billion Price Project）。它還允許生成新型別的資料：有關單個交易和行為的實時資料越來越多地記錄在實際市場上，而且還可以透過在計算機實驗室中進行的實驗來生成（請注意，計算機化同樣是必要的，但絕不是意味著改善資料處理的充分條件）。

4）消除理論上的限制：更好的計算不僅改變了模型面對資料的方式。它也可以消除那些一直必要的不必要的理論簡化，從而影響了理論化：Leontief的投入產出和分解； CGE和消除I-O的線性限制；基於代理的建模消除了聚合假設，例如代表代理（例如在房地產市場研究中）

5）幫助定理證明：儘管計算機對經驗經濟學的影響最為明顯，但其發展也（或可能）改變了理論。斯蒂芬妮·迪克（Stephanie Dick）記錄了1980年代初，阿貢（Argonne）的數學家如何開發AURA（自動證明助手）。 30年後，經濟學家僅少量使用了自動定理證明（用於分析遊戲和拍賣解決方案的概念，或證明和發現定理）。經濟學家對這種技術缺乏興趣需要進行解釋（有人建議經濟學家對理解定理為何成立而不是定理更感興趣，因為高階邏輯難以機械化……）

6）代替證明定理：計算機提供了新的理論方法，因此對傳統的證明概念提出了挑戰。肯·賈德（Ken Judd）提倡在傳統演繹證明和數值方法之間建立新的互補性，但他抱怨這些新的理論分析方法在頂級期刊中並未得到很好的接受。維拉·維盧皮皮萊（Vela Veluppilai）對此表示不滿，他認為計算技術只是在慢慢改變經濟學家的實踐，因為後者歷史上依賴希爾伯特正規化（Professional la Debreu）。他解釋說，需要進行演算法革命。

7）新市場需要新的分析模式。如果經濟學家不願改變其理論以適應演算法思維的興起，他們仍然聲稱，計算機化帶來的新研究物件間接改變了他們的實踐，這些研究包括使用複雜拍賣型別的定價，數字網路，這些新機構促使計算機科學家和經濟學家在博弈論和市場分析中互相利用各自的專業知識，經濟學家解釋說：15年後，“研究計算納什的複雜性和價格均衡，分析了納什的效率。透過“無政府狀態的價格”實現均衡，並發展了機制設計的計算理論（該理論已為數字拍賣的設計提供了資訊），人們一致認為該領域現在已為下一代問題和見解做好了準備”（例如，參見有關該主題的2014 JET問題簡介）。

8）受計算機科學啟發的行為和市場互動的新模型。到目前為止，我一直專注於計算機作為機器的影響。但是它的發展是由具有新的理論和認識論基礎的科學所支撐的。古老的物理學模擬促使一些經濟學家將經濟機制構建到機器中（例如，飛利浦的MONIAC），逐漸讓位於依靠計算機科學來理解經濟主體的思維方式和行為方式以及市場運作方式（過程資訊等）。 ）。菲爾·米洛夫斯基（Phil Mirowski）大概在他的經濟學，控制論，自動機理論和計算機科學之間的關係歷史中爭論不休。他認為，“機制設計”（尤其是拍賣設計），實驗經濟學中的“零情報代理人”，金融領域的市場微觀結構文獻，Roth-Miller的市場設計以及人為的人為因素的出現可以證明這種轉變。情報研究。結果是，市場逐漸被理解為不斷髮展的自動化演算法。

9）理論經濟學和應用經濟學之間的界限逐漸消失：科學模型早已被框架化以適應計算限制，就像其他科學一樣在經濟學中（例如，在貨幣模型上使用二次函式）；但是計算機化帶來的新實踐，再加上新的政策挑戰和業務需求，深刻地改變了理論與應用工作之間的關係。考慮校準，機制設計，模擬，基於代理的建模等。在這方面，計算機化已經改變了寫下模型的方式以及預期產生的理論。在某種程度上，它模糊了兩個領域之間的界限。模擬（尤其是ACE）是一種不適合理論/經驗劃分的建模方式，因為模型不是經過編碼的，而是本質上被視為計算機程式。理論與應用之間界限的逐漸消失可以解釋為什麼經濟學的計算機化與尋求新的認識論基礎相關聯：模擬已被（重新）視為科學的第三種方式，理論和資料可能處於同一基礎上。 ，如果它們被視為類推。