刘峰：数学对于经济学的意义
国家行政学院刘峰领导力与领导科学考博真题-参考书-分数线
国家行政学院刘峰领导力与领导科学考博真题-参考书-分数线一、专业的设置刘峰老师的领导力与领导科学方向是一个考博热门方向，一方面是因刘老师在这一领域浸淫多年，很有造诣，另一方面是因为这一个方向本身有研究的学术价值。
这一个方向属于领导科学专业的一个下设方向，导师是刘老师，由于该方向每年只招收一个博士生，在这里提醒各位考生，要想报考该研究方向，很有必要刘老师提前沟通。
二、考试的科目人学与领导的考试科目为：①英语1001②公共管理学2001③领导力与领导科学3008三、导师介绍刘峰，国家行政学院二级岗教授，领导科学学科带头人，博士生导师、经济学博士。
现任第十二届全国政协委员、国家行政学院学术委员会副主任、中国领导科学研究中心主任。
研究领域：领导科学与领导艺术、党的建设与政府治理。
教学成果：主要讲授《关键在党，关键在人》《领导力与领导艺术》《毛泽东的政治智慧与领导艺术》《科学决策与领导艺术》等专题课程。
在省部级领导干部培训班讲授《领导干部的群众观》《创新思维模式，提升领导能力》等专题。
2011年获得国家行政学院首届优秀教学奖一等奖。
科研成果：主持完成2项国家社会科学基金项目，出版《领导科学与领导艺术》《群众路线与党的建设》《简约领导》《新领导力》《新领导观》《管理创新与领导艺术》《跟毛泽东学领导》《中国领导科学评论》《领导力与领导艺术》等20多部学术专著，在国内重要期刊发表论文百余篇。
四、参考书目公共管理学1、欧文·E·休斯著：《公共管理导论》(第3版)，中国人民大学出版社2007年版。
2、竹立家、李军鹏著：《公共管理学》，经济科学出版社2012年版。
3、张国庆主编：《公共行政学》（第3版），北京大学出版社2007年版。
领导力与领导科学1、刘峰：《简约领导》，国家行政学院出版社2012年。
2、胡月星：《胜任领导》，国家行政学院出版社2012年。
3、褚松燕：《权利发展与公民参与：我国公民资格权利发展与有序参与研究》，中国法制出版社2007年4月。
数学与经济的联系与应用
数学与经济的联系与应用数学与经济是两个看似不相关的学科，但实际上它们之间存在着紧密的联系与应用。
数学为经济学提供了可靠的模型和工具，帮助经济学家分析和解决经济问题。
本文将探讨数学与经济之间的联系，并展示数学在经济领域的重要应用。
一、数学在经济学中的应用1. 统计学与经济学统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而经济学则关注着人类的资源分配和利用。
统计学为经济学家提供了处理大量经济数据的方法和技巧，包括数据采样、测量、推断等。
通过统计学的方法，经济学家可以对经济现象进行客观分析，并作出有效的预测和决策。
2. 微观经济学中的微积分微观经济学研究个体经济单位的行为和决策，而微积分则是研究变化和极限的数学工具。
微积分在经济学里的应用非常广泛，比如在需求和供给曲线的分析中，微积分可以帮助经济学家计算边际效应和弹性，在理解市场机制和经济变动中起到重要作用。
3. 宏观经济学中的线性代数宏观经济学研究整个经济系统的总体行为和运行规律，而线性代数则是研究向量和矩阵的数学分支。
线性代数在经济学中的应用主要体现在宏观经济模型的建立和求解上。
通过线性代数的方法，经济学家可以用矩阵表示经济系统的变量和关系，并通过矩阵运算求解稳定状态和均衡点。
二、经济学在数学中的应用1. 高级数学中的最优化最优化是研究如何寻找最佳解决方案的数学领域，而经济学中的决策问题往往可以用最优化的方法来求解。
比如在企业的生产决策中，经济学家可以通过最优化模型来确定生产成本最低、利润最大的生产方案。
最优化理论为经济学家提供了一种有效的工具，有助于优化资源配置和决策效果。
2. 概率论与经济学概率论是一门研究随机现象和随机变量的数学学科，而经济学中许多问题都涉及到不确定性和风险。
概率论为经济学家提供了描述和分析不确定性的工具，比如在风险投资决策中，可以用概率论来计算不同决策的预期回报和风险程度，从而帮助决策者做出权衡利弊的决策。
3. 数理经济学的建模与分析数理经济学是数学与经济学的交叉学科，主要研究经济现象的建模和分析方法。
数学在经济学中的应用
数学在经济学中的应用在现代经济学中，数学是一种重要的工具和方法，被广泛应用于经济学的理论构建、模型分析和政策制定等方面。
数学的运算和推导能力使经济学家能够更准确地描述和解释经济现象，提供了一种严谨和科学的分析框架。
本文将探讨数学在经济学中的应用，并介绍一些经济学中常见的数学方法和模型。
一、微积分在经济学中的应用微积分是数学的一个重要分支，广泛应用于经济学中的优化问题和边际分析。
在经济学中，许多问题可以通过求解极值来得到最优解。
例如，企业生产决策中的利润最大化问题可以通过微积分中的最大值和最小值问题来求解。
此外，微积分中的边际分析也在经济学中发挥了重要作用，帮助经济学家理解和解释经济决策的效果和影响。
二、线性代数在经济学中的应用线性代数是数学的另一个重要分支，在经济学中被广泛应用于矩阵分析、经济模型的求解和经济关系的建模等方面。
例如，经济学家可以使用矩阵运算来描述和求解多个经济变量之间的关系，研究宏观经济模型的稳定性和动态性质。
此外，线性代数中的向量空间和线性变换等概念也为经济学家提供了一种抽象和简化经济问题的方法。
三、概率论和统计学在经济学中的应用概率论和统计学是经济学中不可或缺的数学工具，用于研究和分析经济数据的规律和特征。
经济学家可以使用概率论和统计学方法来描述和分析经济变量的概率分布、相关性和回归关系等。
通过对经济数据的统计分析，经济学家可以从中得出结论和推断，为经济政策的制定提供依据和参考。
四、优化理论在经济学中的应用优化理论是数学的一个重要分支，广泛应用于经济学中的决策问题和资源配置问题等方面。
经济学家可以使用优化理论来研究和解决经济中的最优决策问题，如企业的生产决策、消费者的消费决策和政府的资源配置决策等。
通过对经济决策的优化分析，经济学家可以得出最优解，并提供决策者制定有效决策的依据。
五、微分方程在经济学中的应用微分方程是数学的一个重要分支，被广泛应用于经济学中的动态模型和经济系统的稳定性分析等方面。
数学与经济数学在经济学中的重要性
数学与经济数学在经济学中的重要性数学与经济学是两个看似截然不同的学科领域，但它们之间有着紧密的联系和互补的关系。
数学在经济学中具有重要的地位和作用。
本文将探讨数学在经济学中的重要性，并举例说明数学在经济学的应用。
一、数学的逻辑思维能力在经济学中的应用数学是一门逻辑思维严谨的学科，它能够培养人们严密的逻辑思维能力。
在经济学中，经济学家需要通过分析和解决复杂的经济问题。
数学提供了一种抽象的思维模式，使经济学家能够更加准确地描述和分析经济现象。
通过运用数学公式、推导和证明等方法，经济学家能够更加清晰地理解和解释现实中的经济关系。
例如，在经济学中，供求关系是一个重要的概念。
通过数学模型可以将供给和需求的关系具体化为一条曲线，从而直观地展示供求的平衡和失衡状态。
数学模型帮助经济学家揭示了供求关系对价格和数量的影响，为经济决策提供了重要的参考依据。
二、数学在经济学中的量化分析经济学是一个定量分析的学科，而数学提供了强大的工具来进行定量分析。
通过运用数学方法，经济学家能够将经济现象转化为具体的数学模型，从而进行量化分析和预测。
例如，在宏观经济学中，经济学家通过建立宏观经济模型对经济增长、失业率等宏观经济指标进行预测和分析。
这些宏观经济模型通常包含一系列数学方程和变量，通过对这些方程进行求解和模拟，经济学家能够估计和预测经济指标的变化趋势，为政府决策提供依据。
三、数学在经济学中的优化问题经济学中存在着各种决策问题，例如企业的生产和投资决策、个人的消费和储蓄决策等。
数学提供了一种优化方法，能够帮助经济学家和决策者在面临多种选择时做出最优决策。
例如，在企业的生产决策中，经济学家可以通过运用微积分等数学工具来求解最优产量和成本的关系，以达到最大化利润的目标。
同样，在个人的消费决策中，经济学家可以通过建立消费模型来优化个人的消费组合，以实现最大化效用的目标。
四、数学在金融学中的应用金融学作为经济学的一个重要分支，数学在金融学中的应用尤为广泛。
数学与经济学的关系小学生学习数学在经济学中的应用
数学与经济学的关系小学生学习数学在经济学中的应用数学与经济学的关系：小学生学习数学在经济学中的应用数学和经济学是两个看似截然不同的学科，但它们在某种程度上有着紧密的联系。
对于小学生而言，学习数学不仅是为了提升计算能力，还可以为将来的经济学学习奠定基础。
本文将探讨数学与经济学之间的关系，以及小学生学习数学在经济学中的应用。
一、数学与经济学的关系数学和经济学是两个互相依存的学科。
数学提供了经济学所需的工具和方法，而经济学则为数学提供了应用的场景和问题。
具体来说，数学在经济学中的应用包括但不限于以下几个方面。
1. 数据分析：经济学家经常需要进行大量的数据分析来研究经济现象和趋势。
数学中的统计学和概率论为经济学家提供了数据处理和预测的方法。
小学生学习数学中的统计和概率知识可以为他们将来的经济学研究打下坚实的基础。
2. 建模和优化：经济学是一个涉及到决策和优化的学科，而数学提供了建立模型和进行优化的工具。
小学生学习数学中的代数和几何等知识，可以培养他们的逻辑思维和问题解决能力，为将来的经济学建模提供基础。
3. 经济方程式：经济学中经常使用各种方程式来描述经济现象和关系。
而这些方程式大多基于数学的原理和概念。
小学生学习数学中的方程式和函数等内容，可以为他们将来理解和运用经济学中的方程式提供帮助。
二、小学生学习数学在经济学中的应用尽管小学生学习的数学内容相对简单，但它们在经济学中的应用可以培养孩子的数学思维和经济意识。
以下是一些小学生数学在经济学中的应用案例。
1. 货币概念的学习：小学阶段，孩子们接触到了货币的概念和使用。
通过学习数学中的货币计算，他们可以理解货币的重要性、价值的概念以及货币在经济活动中的作用。
2. 时间和计算的训练：小学生在学习数学的过程中，会学习到日历、时钟和时间单位等概念。
这些知识不仅有助于他们日常生活的时间管理，还培养了他们在经济学中进行时间和计算的能力。
3. 数量和比例的认知：小学生会学习数的大小和数量关系，以及比例和百分数等概念。
数学分析在经济学中的应用与案例分析
数学分析在经济学中的应用与案例分析数学分析是现代经济学不可或缺的一部分。
随着社会经济的发展，人们对经济学的研究越来越深入。
经济学需要分析大量的经济数据和复杂的经济现象，而数学分析可以提供非常有效的工具和方法来解决这些问题。
1.算术平均数与大数据算术平均数是统计学中最常见的统计量之一，其原理是将一组数据相加，再除以数据的数量，用来表示数据集的中心位置，但是在大数据领域，简单的算术平均数并不能完全反映数据的真实特征。
为了减少意外事件的发生，一家保险公司需要对车辆事故数据进行分析，他们发现使用均值平均数对于统计数据十分不适用，因为极端事件的存在可能会严重影响平均数的结果，他们需要另一种方法来反映数据的特征。
于是保险公司引入了中位数。
中位数是一组数据中居于中间位置的值，它将一组数据分为两部分，其中一部分的数据小于中位数，另一部分的数据大于中位数。
中位数的优点是他不受极限值和异常情况的影响，他更适用于描述大量数据的分布情况。
2.供需关系模型供需关系是经济学中的一个基本概念，描述的是市场上商品的供应量和需求量之间的关系。
在经济分析中, 对供需关系进行研究, 有利于对市场进行准确的判断和预测。
供求关系可以用一个简单的线性方程模型来表示。
比如，在最终消费产品的市场上，设价格为p，数量为q。
经验表明，对于单一产品的价格和需求之间存在负相关关系（即价格升高，需求量降低；反之，价格降低，需求量增加）。
因此，常将需求关系式表示为反比例函数关系式，即q=a-bp式中，q表示需求量；p表示价格；a为需求量相应价格为0时的截距；b为需求量对价格的反应系数。
此外，经济学中的另一个重要的指标是弹性，供需弹性是指变化量对变化率的比率。
它反映的是一个经济变量对另一个经济变量的敏感程度。
在供需模型中，弹性是一个重要的参数，它可以用来反映市场对价格变化的敏感度，以此来调节生产和销售的战略。
3.金融模型金融模型是指应用数学和统计学方法分析和描述金融领域中的现象和过程的数学模型，在投资和风险管理等方面有着广泛的应用。
数学与经济数学在经济学中的应用案例
数学与经济数学在经济学中的应用案例数学与经济学的结合在现代经济领域中发挥着重要的作用。
本文将通过一些实际的应用案例，探讨数学和经济学的交叉点，以及它们在经济学中的应用。
一、投资组合理论与资产定价模型投资组合理论和资产定价模型是现代金融学中的重要内容。
通过数学建模和经济学原理的应用，可以帮助投资者在优化风险收益平衡的同时，实现资金的最大化增值。
例如，马科维茨在20世纪50年代提出了著名的“马科维茨均值-方差模型”，该模型通过数学计算和统计分析，帮助投资者在不同的资产中选择最佳的投资组合。
通过计算预期收益率和风险的方差，投资者可以找到一个最优的投资组合，从而最大化投资回报。
二、需求与供给曲线需求与供给曲线是微观经济学中的基本概念，描述了市场上产品或服务的价格和数量之间的关系。
数学作为经济分析的工具，可以帮助我们准确测量和描述这种关系。
以汽车市场为例，假设一个汽车厂商决定提高汽车价格。
通过统计数据和数学模型，经济学家可以绘制出市场需求曲线，并通过数学计算预测市场的供给情况。
进一步的分析可以帮助汽车厂商确定一个合理的产品价格，以达到市场需求与供给之间的平衡。
三、成本与效益分析成本与效益分析是经济学中常用的工具，用于评估资源的利用效率和决策的合理性。
数学方法在成本与效益分析中扮演着重要的角色，可以帮助我们量化和比较各项成本与效益，并做出理性的决策。
例如，在能源产业中，经济学家可以利用数学模型和统计分析，评估使用不同能源的成本与效益。
通过计算所需的投资成本、能源生产的效益和环境效益等因素，可以帮助政府和企业做出更合理的能源政策和投资决策。
四、风险管理与衍生品定价风险管理和衍生品定价是金融学领域的重要内容，也是数学与经济学结合的典型应用之一。
通过数学建模和金融市场的实证研究，我们可以研究风险管理和衍生品的定价。
例如，在期权市场中，数学方法可以帮助我们计算期权的价值和风险暴露，并为投资者提供有关期权交易策略的建议。
浅谈金融学与数学的关系
浅谈金融学与数学的关系作者：韩颖霄来源：《科学与财富》2020年第07期摘要：数学需要严谨、准确，需要较强的计算能力和良好的逻辑思维能力。
数学学科的重要性不言而明，与物理，化学以及人工智能等多个领域联系密切。
同时，我国经济发展的突飞猛进离不开金融行业的迅猛发展，那么数学与金融学之间的关系就成为社会经济学家关注的热门话题。
关键词：金融学;概率论、数理统计;运筹学;微积分对数学的深层次的研究，渐渐能体会到它的抽象。
而在超市里日常进行的买卖物品的行为，既是数学的一个简单的应用，一个简简单单的计算，而在经济学家看来，这是一种经济交易，是一种等价交换。
可见，我们很早就已经用数学的知识来解决金融上的问题。
下面，笔者就从以下三个方面谈谈二者的关系。
一、金融学与概率论、数理统计之间的关系现今社会，科学技术不断发展壮大，人们的知识水平不断提高，拉动世界经济同样快速地发展，相应的出现了一系列不同的经济问题，这使得我们对金融学的研究也慢慢从之前的静态研究逐渐转化为更加高深的动态的研究，研究的方向也随之发生了转变，预测经济的波动成了金融学研究的热门。
这也就意味着，对随机问题的研究也变得越来越重要。
概率论作为大学必开设科目之一，主要研究日常生活中的一些随机现象、发生概率问题，简言之，就是预测某事件发生的可能性大小。
而数理统计则是概率论的一个直接的应用，因此，我们通常把概率论和数理统计作为一门学科[1]。
概率论、数理统计在金融学上有许多的应用，如计量经济学。
计量经济学是以一定的经济理论和实际统计数据为基础，综合运用经济学、数理统计的方法与计算机技术，从而建立不同的计量经济模型，定量分析、研究具有随机特性的经济变量之间关系的一门经济学学科。
它结合了现实世界经济现象来创建某种经济关系或者方程，以实际数据作为参考依据，对这些关系或者方程进行进一步的确定，例如确定方程的系数。
此外，概率论、数理统计在金融投资风险中也有着广泛的应用。
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刘峰：数学对于经济学的意义来源：杨辉的日志自经济学说产生以来，经由重商主义、重农学派，到亚当•斯密（A. Smith）、大卫•李嘉图（D. Ricardo）、马尔萨斯、约翰•穆勒（John S. Mill）、以及马克思（K. Marx）等，经济理论孕育了一个源远流长的“政治经济学”传统。
这一传统到19世纪70年代，一时勃然兴起的边际主义使之发生了根本的逆转。
大致说来，所谓政治，涉及的是人与人之间的关系组合；而经济，涉及的是人与自然的关系。
笔者所谓“政治经济学”传统，是指从人与人之间关系的角度，来看待和把握人与自然的关系的这样一种研究视角和理论态度。
人与人之间的关系组合不可避免地会极大地影响人们对待自然的态度、价值取向以及实际后果，影响人们利用自然的方式和效率。
因此，具有“政治经济学”视角的学者，他们关注的问题主要是国家和国民财富的来源和性质、以及社会生产的分工和人们之间的经济交往和合作；他们的著作中无不充溢着厚重的历史感和现实感，充满着对饥饿、贫困、战争和物的异化加诸人自身的压迫等社会缺失的悲悯和道德关怀。
边际主义的兴起，或者说是集其大成的新古典经济学的产生，使这一传统发生了根本转向。
这一变化或可称之为经济理论和学说的“自然转向”。
他们撇开人与人之间的关系问题，而专注于人与自然的关系的处理，或只关注所谓“稀缺资源的配置”。
据说这是经济学迈向科学的需要。
这一转向的标志性事件，是经济理论从此堂而皇之地以“经济学”的形象示人；人们相信：抛弃“政治”以后，经济理论才可能是“科学”的。
我们知道，经济学的“自然转向”是从两个理论假设开始的。
新古典经济学主要暗含了，或预设了这样两个前提：交易费用为零假设和完全竞争市场假设。
前一假设的意义我们稍后再说；而所谓完全竞争市场假设，这是一种对（人与人之间交往的）制度问题的假设。
该假设把某个特定的制度作为当然的前提，因而在事实上把“政治”的发生过程及其对经济的意义悬置了起来。
在这个前提下，通过对几乎所有最新最深奥数学工具的应用，经济学建立了足可与理论物理学相媲美的形式化理论。
于是“政治”作为“外生变量”被存而不论；过去的政治经济学现在成功进化为经济学了。
人们宣称：经济学是一门科学了——因为经济学已经像其它“成熟科学＂一样，具有同样的形式化和数学化的理论构造。
如何看待和评价一个事物，可选取的标准是很多的，这全看评价者本身关注些什么了。
评价者如果关注某人的身体状况，评价的标准可能就是身高、体重、肌肉发达程度、内脏是否健康等。
考察某人是否适合某种职业，评价标准就应该是其学历、职业经历、待人处事的基本态度和应变能力，如此等等。
如果仅从一个人的衣着来判断一个人的身份和教养，其准确性就大可怀疑——君子虽必正其衣冠，但骗子却无不衣冠楚楚。
以貌取人，孔圣人就曾失之子羽，更遑论一般常人了，因而古来以此上当者不知凡几；经济学家似乎非常在意别人对他们所从事的行当的看法，在意人家是否视经济学为一门科学，联想到物理学家从不在意人们是否以这样的眼光来看待物理学，这种心理本身就不能不让人感觉到某种异样。
关注经济理论是否做到了数学化和形式化，是否“像”物理学，不管人们是否愿意承认，这多少有点儿以貌取人的意思。
例如国内有些“国家级”专业经济刊物，“用数学表述”已经成为其第一道门坎。
康德（I. Kant）曾谓：“在关于自然的特定学说中，哪里有多少数学，哪里才有多少真正的科学。
”海德格尔(Martin Heidegger)对之评价说：这段话被广泛引用，但很少得到正确理解。
但无论如何，经济学数学化的努力总应该是积极的和正面的。
不管人们如何看待，经济学已经由于其数学化和形式化的显著特点而为人们接受为一门科学了。
要保持科学性就必须保持数学化，这看来是顺理成章的。
要全面理解经济学，这不能不取决于我们如何看待科学、如何看待科学理论－真理问题。
传统上，真理被理解为知识与事物的符合一致。
但事物必须先要能显现出自身，舍此便无从谈论符合。
如果连对象（事实）是什么都还不清楚，任何符合就都是空话。
因此在海德格尔那里，真理首先是事物处于无蔽状态：“真理意指那个使真实成其为真实的东西”。
而要搞清楚认识对象是什么，这本身又涉及一种关于这个对象的在先的理解；但这样获得的对事物的理解或知识是否是“真的＂，人们却又用这个事物来对照，这实际使得真理问题似乎成为一个难以解开的结，成为一个类似于先有鸡还是先有蛋这样的难题。
海氏指出：“一个事实只是在说明理由的概念的关照下才成其为事实，并且总是取决于这样一种说明所达到的程度。
” 在此情况下，事实与该事实的相关知识天然就是相互符合的。
海氏因而深刻批判了任何真理的符合论观点。
传统上存在两种符合论观点：一种是事情的符合，另一种是命题的符合。
就前一种符合而言，真理是物对知的符合（事情真理）；就后一种符合而言，真理是知对物的符合（命题真理）。
事情真理的显著例证是基督教神学的信仰。
他们把世间万物都视为上帝的“造物”；世间一切事物都必须符合上帝之精神所预先设定的观念，因而真理在观念上是正当的（正确的），并且在此意义上看来是真实的。
改造现实，使之符合和贴近这类神启观念，因此在这个基础上有着充分的正当性。
近代科学把神学从其理论中清除了出去，但这种思维模式还牢固留存了下来。
例如，主流经济学理论中的帕累托最优态就属于这样的事情真理。
帕累托最优态是指这样一种社会资源配置的最优化状态：这种资源配置已经达到这样的程度，为增进一个人的福利，无法不以损害另一个人的福利为条件。
帕累托最优态不是对经验事实的陈述，用一些人的话说，它是处在天上的。
这是某种纯粹的观念－数学的构造。
经济学把这个构造本身视为真理，并给自己规定了一个任务：努力使现实的经济过程达到帕累托最优；最不济，每种现实的经济政策的制定都要以帕累托改进为旨归。
如果现实的经济过程达不到帕累托最优态，那是因为现实是有缺陷的——存在着市场失败；为此，政府对经济的干预在弥补现实缺陷的现实需要上，是必需的和无可替代的。
一般地，事情真理被称为“规范科学”，从而与“实证科学”（命题真理）相区别。
“规范科学”的困难在于：你提出的“规范”，其正当性是充分的吗？在基督教神学那里，上帝的意愿，其正当性是自明的。
帕累托最优态是正当的、而社会经济现实则是有缺陷的，这样的理论在来源上具有足够的正当性吗？当我们在谈论某物的不完善和有缺陷时，这意味着什么呢？“缺陷”一词的用法是在同某种完美无缺的标本对照时才有意义，上述命题本身因而预设了某种完善的、可供照鉴的标本的存在。
但问题在于，我们的规范可能是完美的，但它是正当──人们必须无条件接受──的吗？如果我们的“规范”没有资格成为这样的标本，那么现实就既不完善，也谈不上什么缺陷。
现实就是现实，仅此而已。
我们虽然也谈论某地“生存环境恶劣”，那通常是因为那儿本就不是我们的“家”；即便在繁华热闹之地，不也有“长安米贵，居大不易”的感慨么？退一步说，如果现实真是有缺陷的，这件事情本身并不必然构成帕累托最优态的正当性来源。
命题真理的本质在于陈述的正确性，在于陈述对事情的符合一致。
但是首先要引起注意的是，陈述与事情之间相符合，这意味着什么呢？让我们先把问题缩小到词语的意义这样的问题上。
按后期维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）的观点：任何语言中的词语，本身只是一种符号，没有任何意义；一个概念或词语的意义，就是在正确使用概念的具体语境中所界定的那个东西。
但这丝毫不意味着：你如果对概念的意义不了解，你根本就无法正确地使用概念，因为维氏完全否定了（在符合的意义上）词语的意义这样的事情；对任何词语，你都只能在使用中学会它的具体用法——人们在使用语言的过程中学会了语法（使用词语的规则），并按这样的语法规则谈论所关心的事物。
在这样的特定使用中，词语才通过语句表述出特定的意义。
因此，是语言规定了认识的方式和边界；人们对实在的错误认识大都产生于对词语的错误使用。
语言是一种符号系统。
我们使用语言来谈论事物、交流思想和经验、谈论感受，这构成了被称之为“语言游戏”的一种活动。
在语言游戏中，有些词语在具体的语境中常常用来指称某些物体，例如太阳、树木、牛马等，这使人们产生一种误解，似乎词语本身具有某种确定的本质或内在意义。
当这种误解是如此之深，并在人们心目中成为某种可以不假思索的、因而自明的关系时，人们便理所当然地开始绞尽脑汁地去寻求词语或概念背后的本质、共相或意义。
这种寻求当然注定不会有任何结果，因为你根本不能找到这样的“意义”。
例如，你不能找到一个“高尚”并指着它说“这就是高尚”；你也不能砸碎一块石头并期望从中找出石头的本质。
当你把石头无穷解析到原子或“夸克”的时候，你仍然无法解释夸克的本质或意义。
你如一定要向学生解释“高尚”的意义，你唯有向他演绎一个故事，然后向他指出：故事主人公的行为是高尚的。
如果学生们仍不能确切理解，你就可以再演绎另外一个关于高尚的故事，直到学生们完全理解了为止。
这便是语言游戏的含义。
实际上，即使那些诸如太阳、树木等实指定义也是通过这样的语言游戏掌握使用方法的。
最初你指着太阳并对孩子说：“这是太阳”，你并不能保证孩子不把这理解为一个圆形、火红的颜色或别的什么，只有通过多次的游戏，太阳这个词的使用方法才明确起来。
但是，当有人对着他的意中人喊出：“我的太阳”时，“太阳”一词又被赋予了不同的意义。
这样来理解词语的意义后就能理解，词语在不同语言之间其实是很难翻译的，诗甚至是不可译的。
某些词语联系和搭配在一起所呈现出的意境，如果用词语对译的方式来“硬译”，原有的意境将荡然无存。
不同的语言的孤立的单词之间不存在完全一一对应的词义；词语的意义也无法在现实中找到。
因此，词语的意义和词语的用法（语法），两者是同义反复。
困难似乎在于，我们的日常语言中，有很多词都没有严格的意义，或者换句话说，这些词语有着很多种用法，其具体意义只能通过上下文——具体的用法——来确定。
因此，当人们执着于某个概念的“内在意义＂、意图一以贯之地应用于一切场合，思维的混乱就在所难免。
“一个在哲学上感到困惑的人在一个词的使用方式中看出一条规则，并力图彻底地加以运用，那他就会碰到那样一些事例，在这些事例中，这条规则将导致自相矛盾的结果。
” 但维氏强调说：这并不是一种缺陷，一如我们并不因为台灯的光亮没有明确边界而否定这是真正的光亮。
与日常语言相对比，从某种意义上说，理论是对有关“学术词汇”规定用法或意义的一种架构。
因此，建立一个理论，首先要对某些重要词语进行定义。
“一个定义往往澄清一个词的用法”。
这与日常语言无需任何定义恰成对照。
根本说来，特定的理论只对世界提供一种特定的理解；或者反过来，理论用自己的陈述为这些学术概念进行定义，规定或澄清其某种特定的用法；对特定的定义的解释因而也可以展开一个理论。