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主流经济学者都习惯从单一的因果角度对复杂的世界做出还原论和确定论的思考，采用的最根本方法是演绎推理，注重借鉴自然科学尤其是物理学的研究方法，相信经济现象都有简单的、内在的线性因果关系和规律，认为经济前景是可以预测的。
在自然和人类的复杂大系统之中，试图通过某些元素之间的简单联系，掌握经济发展全部规律与社会改造全部依据的想法注定是简单机械论的妄想。经济系统演化的内在动力只能来自复杂大系统各个部分之间的博弈和互动。这个过程的阶段性结局是要形成一种新的、具有特定能力的行为与关系模式。从这个意义上讲，经济系统所要做的和所能做的，仅仅是在宏观规则层面保证各种力量有一个与时代发展相适应的互动原则，提供一个连接过去和未来的开放平台，塑造一种相应的游戏规则和生成机制，规则化的创新活动导向建立一种适当可行的被绝大多数人所接受的更好的社会秩序。
在哲学观中，唯物主义与唯心主义是两种基础的哲学观，是一对矛盾对立的关系。其中唯物主义认为，物质第一性，意识第二性；唯心主义认为意识第一性，物质第二性。
从认识论和实践论的主体与客体关系来看，物质属于客体性范畴，在主体性中不存在物质问题，意识属于主体性范畴，表现为人的主观意识、精神、信仰、价值观、主张等，在客体中不存在意识问题。
从中西方哲学理论分析来看，主要的哲学观可分为唯心论、唯物论、唯理论、形而上学、辩证唯物主义、辩证形而上学等六种基本哲学观。其他的哲学观，比如经验论、唯名论、唯实论、先验论、主观唯心、客观唯心等，都是基于六种哲学观的不同观念现象建立的。
哲学观的不同是逻辑原则的不同造成的，不同的逻辑原则造成逻辑系统的不同逻辑趋向性，逻辑趋向性的不同表现为不同的逻辑特性。从逻辑立场来看，不同的哲学观，主要表现为主体与客体关系的不同。人的哲学观问题是人对事物的认知观念问题，所以哲学观是一个认识论的问题。
在唯物主义的认识论中，客体的内在理性被认为是绝对真理。这时，人只能以“下属方式”被动地反映对象事物信息。但是在接受客观事物信息的过程中，也体现人的意识的“自为”特性，是对事物的动态认识过程，这个过程需要通过人的“意识实践”来完成。
不同的哲学观反映人们对事物不同的认识状态和处理方式，人们的认识论总是在不同的认识状态之间变化。在过程中所发生的一切哲学观现象，都只是一种片面的分析判断。对于哲学观的逻辑合理性，必须在全过程基础上才能做出综合判断，努力做到既有求真务实，又有客观理性的辩证思维能力。
大数据经济学的哲学观是统一独立规律：整个宇宙首先是统一的；对于任何一个客观事物来说，统一（同一）的力量总是大于分裂（分化）的力量；对于正常存在的事物，如果分化的力量大于统一的力量，那么这个事物就开始分化瓦解，即开始消亡、将不复存在；事物的统一性是常态、起着主导作用，这是客观事物最基本的属性。
独立性不是依存性，也不是对立，对立往往也不都是以斗争的形式表现出来。独立性的本原的、通常的意义是指非依存性，具有独立性的某事物可以与别的事物发生联系，也可以不发生联系。对立的事物可以包含和谐的或者合作的关系，在极端的情况下才可能处于激烈的斗争状态中。
从某种意义上讲，经济系统是部分的“自然世界”和全部的“人类世界”，人类本身的世界有着自然世界难以比拟的复杂性，这已然是具有哲学色彩的复杂性理论。经济实践并不是一种不要理想与追求的纯粹技术性活动，更不是一个可以按设计好的蓝图加以简单施工的工程。经济实践由于所面对的生存挑战总是在不断地变化着，没有必须达成一个什么不可避免的目标，无论这个目标是披着意识形态的外衣还是伪装在经济福利的借口之下，唯一的任务是通过调动资源和调整内在关系来达成一种“成功”的应对。
这样的经济哲学观不热衷于运用理性的过滤器把现实的纷繁复杂归为一个简单、明晰的模式，而是清醒地将经济定位为一种持续的、充满不确定性的变化过程，要在这个过程中实现经济的短期稳定与有限度的发展只能通过试错与渐进。经济哲学观的任务就是挖掘传统中所透露出来的暗示，发现为人们所遵循的、符合时代发展变化的实践性知识。在科学主义的推波助澜下，又与个人自由观、集体主义、国家意志具有某些天然的亲和力。
进入大数据时代，以数据为主要生产要素的新经济活动主要发生在数据空间与物理空间的融合中，经济活动的扩张通过数据技术对传统产业融合渗透，极大地拓宽了主流经济学的研究范畴，并且冲击着主流经济学的研究范式。
①经济活动的参与者。新古典经济学以理性经济人和效用最大化为基本假设或者公理，这是对人类行为本质的一种比较随意的假设，新古典经济学者认为：一切参与者或者组织（消费者、家庭、生产商、政府等）都只是一个符号，既没有任何独特性也没有任何内部结构。而大数据经济学以生命内在的创造性和面向未来的创造为基本前提和事实，每一个主体都是独特的个人，具有创造性自觉或者创造性潜能。每一个主体都不是无所不知的理性经济人，而是内在的创造性和面向未来不确定性的承担者或者探索者。
②经济活动的内在本质。新古典经济学者认为，从效用最大化或者利润最大化假设出发，可以推导出消费者的需求函数与生产商的供给函数，是最具有理性化的经济人实现最大化意愿的表示。把消费者意愿需求量累加可以得出一条市场需求曲线，把生产商意愿供给量累加可以得出一条市场供给曲线，需求和供给的相互作用最终决定市场的价格，就可以引导市场对于资源的优化配置，这样的资源配置具有绝对的效率。而大数据经济学认为：经济活动是面向未来的创造性活动，不是面向现有资源的适应性活动，创造性处于主导和支配地位；新技术、新产品、新服务、新产业、新组织不断涌现，替代或者毁灭旧的技术、产品、服务、产业和组织；风险和不确定性是基本现实，强调经济行为结果和经济系统本身的不可预测性、偶然性、突变或者出乎意料的结果。
③经济活动的均衡。新古典经济学借用经典物理学的均衡理念，建立局部均衡和一般均衡的概念和模型，认为经济系统总是一个自动迈向均衡的机械体系，经济行为和经济系统具有稳定性和可预测性。大数据经济学则认为：经济系统的主要趋势和演化方向不是自动迈向均衡，暂时的均衡始终处于不稳定状态；创造性经济活动没有一般均衡状态，时刻都在打破均衡状态，创新性越强远离均衡的动力越大；非均衡或者动态性是适应性经济活动迈向均衡的趋向性或者可能性，往往为创造性活动所破坏。
④规模收益递增或者边际效益递增。新古典经济学不承认规模收益递增是经济系统最重要的本质特征，而是把规模收益递增看作一种例外，相信市场竞争总能达到最佳结果或者最优结果，但是完全无法解释像“摩尔定律”这种高科技的神奇发展历史。大数据经济学并不否认某些局部行为具有边际效用递减和规模收益递减的趋势，而是认为规模收益递增或者正反馈才是形成经济系统特殊结构或者形态的根本力量，边际效用递减和规模收益递减不能描述创造性经济活动，只能部分描述适应性经济活动，垄断或者独占、差异和个性化、赢者通吃、锁定效应才是创造性经济活动的基本特征；竞争是各种独特性之间的竞争，而非同质化之间的竞争；垄断不可避免，经济活动就是刻意追求垄断和独特性的行为，唯一应该反对的是政府权力所强加的垄断；市场结果只是无限可能性中的一种，其存在性完全不可预测；摩尔定律真正揭示创造性奇迹，越是富有创造性的行为，越符合规模收益递增、锁定效应或者垄断规律。
⑤经济系统的关键变量。新古典经济学认为，从微观上看是价格和供求量，从宏观上看是国内生产总值和一般物价水平；价格、供求量、投资、储蓄、GDP、技术进步等，这些是经济系统演变的必然结果，也是经济增长或者动态演化的动力。大数据经济学则认为，经济系统是自发生长的自组织或者特殊结构（譬如企业、大学、政府、非政府组织、创业孵化器等）之间的相互作用决定经济系统的内在活力或者经济增长；经济系统的关键变量是衡量创造性活动的各种变量，比如顶级科技大奖的获奖人数、突破性的科学研究成果数量、突破性的专利和新发明数量、创新型企业和顶级品牌数量、人均创业投资额等；以创造性指标体系来衡量，资源禀赋并非经济增长的必要条件，更不是充分条件，相反地，创造性思想、创造性教育、创造性科技才是所有国家或者地区经济增长最基本的条件，是必要条件也是充分条件，更是最重要的资源；经济活动的信息不是“就在那里”等着去寻找，相反地，瞬息万变的信息本身就是创造性个体所创造出来的，是从创造性活动所产生的大数据里产生和挖掘出来的。
⑥经济系统的演变动力。新古典经济学把经济增长或者变化的动力总是归功于某种外部的冲击，就此而言，根本无法解释经济增长和人类经济的演化历史。大数据经济学则认为，经济系统演化的内在动力就是每一个主体内在的无限创造性；重新审视国民收入核算和统计体系，更加重视衡量创造性能力和结果的各种数量指标；经济活动是一个永不停息、时刻演化发展的动态体系、生态体系、复杂体系，秩序与混沌交相辉映，均衡和非均衡随时转换，突变、拐点、自组织、特异性随时出现。
⑦经济系统是不可预测的。新古典经济学相信经济系统的变化具有某种数学或者物理学那样的逻辑必然性或者决定性。大数据经济学则认为，经济系统的动态演化没有数学或者物理学那样的逻辑必然性或者决定性，而是像生命体系演化所具有的那种偶然性、复杂性、不确定性，只有历史演化发展的辩证必然性；未来不是预测出来的，而是创造出来的；改变人类经济历史进程的大事都是不可预测的，譬如英国工业革命的爆发，日本明治维新的突然崛起，中国实行改革开放后经济奇迹般的飞速增长。
在大数据经济学中，适应性（或者主动性）主体的思想是一个重要的概念，以此来解构建立在构成论基础上“实体”与“关系”相分离的二元论，提出在生成论基础上理解两者关系的新思路，深化系统生成论的认识论路线，其核心思想是“适应性造就复杂性”。
在复杂经济系统里的基本单元被称为具有适应性的主体（相互作用的主体），不简单地使用还原论和构成论的方法分析和理解主体和系统的关系，只有在有生命的主体非线性的相互作用中才能把系统简化为各个部分。然而旧的还原论认为实体是第一位的，关系是第二位的，或者是在思维逻辑上，采用从实体到关系的分析方法，也即还原论和构成论的方法，离开主体的相互联系来分析事物从而导致简单化的结果。
在大数据经济学中，选择适当的主体作为构件，利用计算机程序刻画少数支配主体相互作用的行为。对于哲学观来说则是克服实体与关系分离的二元论，在实体与关系的统一中使得生成论获得坚实的认识论根基，使得辩证思考和系统思考建立在以相互作用为事物和系统演化主要动力的基础上。
唯物辩证法阐述相互作用、相互联系在事物存在和发展中的作用，对立统一规律揭示事物的内部矛盾是事物发展的源泉和动力，矛盾的双方既对立又统一，由此推动着事物的发展。适应性主体理论丰富了这一思想，提出是主体的相互作用而不是主体的行为决定事物的行为；适应性主体在持续不断的交互作用过程中，不断地“学习”或者“积累经验”，并且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式；个体之间、个体与环境之间的相互作用是系统演化的主要动力，使得系统涌现出新的质和新的层次、涌现出新的系统和新的物质形态；主体的适应过程是一个学习的过程、一个自组织的过程。这种适应性及其相互作用在系统演化中的地位和作用丰富事物内在矛盾及其辩证运动的思想。
大数据经济学的方法论包括认识论、具体方法论和具体研究方法，与时代的改变同步、与技术的进步契合、与哲学的发展相关，其变革具有基础性、现实性和继承性等原则和规律。小数据时代主流经济学方法论自身的理论缺陷及暴露出的问题，例如过度的抽象化和过简的假设化，在解释和预测方面不尽如人意，这是主流经济学方法论必须变革的关键原因。
社会存在决定社会意识，在不同的历史阶段，人们具有不同的思维方式。大数据时代具有不同于小数据时代的思维方式，对于经济学认识的复杂性终结人们对于确定性、决定论追求的可能性。虽然适合于简单线性系统的哲学观没有过时，但是我们必须认识到其适用范围的有限性。大数据经济学的检验和预测都不再过度地被现实或者实验制约，与此相应，多元、开放、宽容和承认理性的局限性则是在大数据经济学领域必须坚持的合理态度。
在转变人们的经济学思维方式方面，大数据具有“全体而非抽样、效率而非精确、相关而非因果”等三大显著特征。
①全体而非抽样。
过去的数据存储和处理能力有限，所以在经济学研究中一般采用抽样的方法，而现在有大数据技术的支持，我们可以分析更多的数据，可以直接针对全样数据而不是抽样数据进行分析，有时甚至可以处理与某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。在以往的统计分析时，通常把随机采样看成理所应当的限制，但是高性能的大数据技术让我们意识到这其实是一种人为限制。
大数据时代运用归纳主义方法所得出的结论与小数据时代相比降低了结论的或然性。小数据时代的方法论学者曾经批评归纳主义者所提出的“摒弃先入为主的观念”，认为去除观察者已经存在于大脑中的观点和见解不可能也不必要，所以小数据时代的归纳主义方法在这一点上受到质疑。大数据的归纳方法反而要求人们的大脑确实不能预先存在已经有的观念，置于我们面前的数据才是最真实可靠的，由此得出的结论才不会有任何主观的因素干扰，而体现出结论的客观性和正确性。
②效率而非精确。
在经济学统计中，如果采用抽样分析，那么分析需要做到精确，否则分析后的结果误差就会被放大。为了保证误差在可控范围内，必须确保分析结果的精确性，因此传统的分析往往更注重算法的精确性，算法的效率则在其次。在大数据时代，研究数据如此之多以至于我们不再热衷于追求精确度，数据分析的效率就成为被关注的重心。拥有大数据，对于一个现象只要掌握大体的发展方向即可，适当地忽略在微观层面上的精确度，将使得我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
在小数据时代，如果只是机械地从有限的资料集合归纳得出结论，可能使得结论不够真实或者正确，所以人们认为应该充分发挥人的思维主动性，注重思维本身存在的独有规律。在大数据时代，人们不再关注精确性而接受混杂性，无论是怎样的信息，正确的或者错误的，都有可能提供不一样的信息。曾经人们认为归纳主义缺乏思维主动性，如今人们不再需要深刻地去思考更深的内容，对思维主动性的要求似乎不如从前。
③相关而非因果。
在大数据时代中，相关关系能够告诉我们所想要的结论，因果关系似乎显得有些多余。此时的归纳主义方法在其内涵与运用上确实发生变化，相比从前似乎更加简单。归纳主义虽然还是同样地观察、实验与分析、综合，然而却在其思维过程中与结果上发生变化，面对全体数据所得到的结论的或然性大大降低，传统的归纳主义所主张的“摒弃先入为主的观念”在大数据时代找到存在的合理理由，似乎给予不再强调思维主动性及其规律独立性一种默认的支持。
因果关系是人们在日常运行中最经常用到的，也是在普遍联系世界中令人困惑的一种关系。对于“人类如何完成因果推论”问题本身的研究和解释变得至关重要，围绕其展开的科学与哲学的争论不计其数，对其认识的深化决定人类认识能力的飞跃。对因果关系的不断改进和反思，不仅决定现代科学体系的基石是否牢固，也决定能否在未来创造出具有主动实现因果推论的可能性。
因果推断能力是人类大脑智能的主要表现之一，大脑是一个处理多重信息的动力学系统，数百亿个神经元时时刻刻接受内部和外部刺激，在神经元的复杂网络之中编码。处理信息的机能本质是从神经元集群活动的动力学中涌现出来的，就是我们“主观意识”所体验到的统一、整合的状态。
在科学研究中，我们面临的根本性问题就是客观世界本身是否存在着因果的必然性联系，还是仅存在或然性联系，正如在量子力学中“测不准原理”对于微观粒子的因果关系的根本挑战。英国哲学家休谟说过，任何两个事件之间只是存在相关关系，任何经验性规律都只能够从归纳法而来。客观世界并不存在任何意义上的绝对必然的因果联系，这些因果性联系是人类理智的缺陷的产物、是人类头脑的产物。
在大数据时代，随着万物数据化的实现，经济学的直接研究对象从传统的人与物、人与人的关系转变为反映人的一切思想、行为、意识、偏好等的各种自动化和智能化手段所采集的海量数据。从传统的基于“理性经济人”假设转变为基于“全面社会人”假设，研究范式不断完善，在原有的思辨驱动范式、模型驱动范式基础上加入大数据驱动研究范式。
经济系统的价值核心的实质要由以简单理念为支撑的乌托邦经济理想转向以实践为圭臬的务实经济取向，把经济问题的探讨从寻求纯粹的客观性和确定性中解放出来。在这里面蕴含着经济学者、政府官员对于经济哲学的性质、经济系统的效能和社会发展的内涵理解的深刻转变。以实质价值寻求为核心价值诉求的经济哲学观是一种理性主义的建构论，建立在经济发展规律、社会非线性发展观的基础之上。
随着大数据技术的发展，经济学的研究方法也发生了巨大的变化，演绎法与归纳法、实证分析与规范分析、定性分析与定量分析、证实法与证伪法等有了新的前提，即数据挖掘和数据分析；数学方法、心理分析方法、制度分析方法因为融合大数据而时效性大大提升。
第一，结合历史分析与定量分析方法，汲取各个学科的方法与模型。发展非线性、非均衡、非稳态及多体和群体的研究方法，来拓展线性、均衡、稳态、单体和二体的数学模型；用历史发展的多线性、阶段论与树状分岔论来取代单线论；用层次论、系统论来取代均衡论和个体论。
第二，把复杂现象分解为可以理解的基础现象。古代哲学早有复杂现象与整体论的世界观，但是没有能够找到简单化与把握复杂现象的科学方法，只能停留在哲学的猜测与感觉的艺术上。研究经济学的复杂现象，必须借鉴物理学对数量级与时空标度，以确定是哪一个层次及时空范围发生的问题。
第三，注意跨学科分析的基础约束与作用关系。例如经济人首先是生物，必须服从基本的物理化学规律，经济人的无限贪婪假设就违背基本的生物约束；又如计量经济学的噪声驱动模型等价于热力学第二类永动机，是永远实现不了的金融“炼金术”；再如一个民族的生存方式是渔猎、放牧还是种植，取决于当地的生态环境，但是农业经济结构一旦形成，其生活方式、社会组织、文化及政治形态，对于今后技术变革的选择和生态环境的变化将产生重大影响。
第四，注意科学方法从简单到复杂的历史过程。经济学理论从静态的供求曲线到动态的经济波动模型，从线性的周期振子和布朗运动到非线性的混沌模型和群体的随机过程，从线性的稳定理论到非线性的分岔理论，都经过上百年反复验证。对此既不能墨守成规，也不能完全否定。
作为数学抽象分析框架，经济学模型时常被用来理解现实世界，既是经济学的力量所在，也是“阿喀琉斯之踵”。不同的社会条件需要不同的模型，永远不可能发现普适的通用模型，但是由于主流经济学者把自然科学当作榜样，会把具体模型误解为无论何时皆适用的普适模型，他们经常遭遇失败。经济学者是简单化的、与世隔绝的，提出普适性断言而忽视文化、历史及背景条件的作用，充满潜在的价值判断和立场批判，把市场这个抽象概念视为现实，不能解释和预测经济的发展状况。
比如在经济学抽象过程中的推理合成谬误，由于某一原因对于个体是正确的，就被认为对于整体来说也是正确的。美国经济学者奥尔森在《集体行动的逻辑》中阐述了这样一个问题：为什么个人的理性行为往往无法产生集体或者社会的理性结果？即著名的“奥尔森困境”：一个集团成员越多，从而以相同的比例正确地分摊关于集体物品的收益与成本的可能性越小，搭便车的可能性越大，因此距离预期的最优化水平就越远。大集团比小集团更难于为集体利益采取行动，也就是所谓的“三个和尚没水吃”。
又如在经济学类推过程中的分解推理谬误，对整体是成立的规律，对构成这个整体的局部和个体未必也成立。很多时候，经济学的局部现象和个体事件是随机的、杂乱无章的，但是整体往往被某种规律支配着，德国数学家高斯发现的“大数定律”和德国物理学家哈肯创立的“协同论”很好地证明了这个观点，不能随意地把适合整体的规律移植到局部。宏观经济学讨论经济增长的“三驾马车”，通常只是适应具有一定经济规模的国家或地区，而不仅仅运用到一个省甚至一个县。
因为经济现象和经济问题的异常复杂性，针对某一现实构建理想的经济学模型往往是困难的，有些甚至是不可能的。所以在构建经济学模型的过程中，经常需要进行“折中”，只要能够达到预设的解决问题的目标要求，就可以认为相应的经济学模型是合理的。至于折中到怎样的程度，不是小数据而必须是大数据才能够解决。
生物学思维和物理学思维是理解世界的两种不同方式，经济系统和其他社会系统的构建方式与人类思维的构建方式不一样。人们根本不具备同时应对数百万个组成部分及相互间大量的交流活动，并且把所有结果都记在大脑中的能力——大脑会“严重超载”，继而宣告失败。
生物学思维是以唯物辩证思维方法与生态哲学思维方法，来自觉审视和积极思考人与自身生存发展于其中的自然界，特别是人和自然生态环境的协同演化与和谐发展的复杂关系。生物学思维的核心原理是在生态中广泛关联的事物，所以个体事物的发展趋势、状态变化和各种选择并不是随机的，也不是完全独立自主决定的，而是受到整个生态的影响。这种思维方法，在哲学上被称为联系，万事万物都是相互联系的。
“物竞天择，适者生存”，生物学思维可以从三个维度去理解，即个体、物种、生态圈。各类生物都在不断地演化，目的都是一个——求生存。
经济现象其实是一种生命现象，是自然演化向社会演化的延伸过程，自然界的一切生命都为从环境中摄取更多的能量而不断地竞争，人类也是如此。有所不同的是，生物只能依靠自然的器官来摄取能量，而人类则是一种特殊的、能够依靠体外器官的物种，这些体外器官就是各式各样的工具、装置等。
热力学第二定律是美国经济学者尼古拉斯·乔治斯库-罗金所研究的生物学经济思想体系的基础，他于1971年出版《熵定律和经济过程》，把物理熵的概念引入经济学，认为主流经济学与生物经济学之间的区别，可以通过比较两者的实质性特征来说明。
首先，主流经济学理论的研究方法是内向的、封闭性的，越来越多地应用数学对于经济学者理解经济活动的本质和基础并没有带来什么变化。除此之外，主流经济学理论很少吸收其他学科的成果，例如在研究能源经济时，许多经济学者仍然忽视支配着从能源到“做功”的转化过程的物理规律。生物经济学的研究方法则是外向的、开放性的，吸收经济学、演化论生物学和热力学的研究成果，促进以往分散开来的各学科的相互结合和渗透。
其次，由亚当·斯密所创建的近现代经济理论，把经济系统视为一种机械过程，商品与货币、供给与需求之间的关系就像钟表一样来回摆动，以不断地维持平衡。这种经济模式表明的是一种静止状态，是各经济变量之间的数量关系，各个变量绝不会使经济系统发生任何变化。至于这些变量背后的社会意义、经济活动的基础，则被忽视或者被歪曲。生物经济学则把人类的经济活动视为一种生命现象，强调的是相互依存和演化。每一个经济活动都会以累积的方式对系统产生影响，经济系统将经历一个个的生命周期：单位资本实际产量的下降然后上升，接下来进入收入递减阶段；单位资本产量在增加，但是以递减的比例增加的；经济系统进入收入绝对递减阶段，单位资本产量下降。但是这并非意味着系统的自动崩溃，只要管理得当，即使收入绝对递减，经济系统也会持续很长时间。在生物经济学中，无所谓终点或者“一般均衡”，同时由于熵的性质，经济过程既是无限的也是不可逆的。
最后，特别是凯恩斯以后的主流经济学理论，为了实现物质财富增长和达到充分就业，一直把需求放在首位，完全忽视经济活动的供给，而能源和原料的供给被假设是无限的。在20世纪80年代兴起的供给学派实质上是自由放任思想的复活，信奉“供给自动创造出对其自身需求”的萨伊定律，强调投资动机，试图以此来刺激生产，进而恢复“健康的经济增长”，然而并没有什么新意。相反地，生物经济学首先强调的是供给，认为所有资源都是稀缺的，所有物质都像能源那样具有熵的衰变性质；虽然有些资源可以循环，但是在重复使用时总会磨损，最终将消耗殆尽；那种拥有无限能源和资源的世界只有在抽象的经济学论文中才存在。
在很大程度上，从生物演化到社会演化的转向也就意味着分析方法的转换，需要打破长期根植于主流经济学中的还原论思维。个体现象不同于社会现象，要解释社会现象只能够根据社会本身的性质。社会现象具有一种强制个人的权威，强制着个体的行为方式和思维方式，使得个体感受到压力，由社会整体作用于每一个个体。
新古典经济学把个人视为同质化的“原子”，相应地，承袭这种思维的生物演化也把同质化的个体视为行为的基本单位，从而很少考虑社会主体在社会地位上的差异。但是社会演化的一个重要特征就是行为主体的异质性，这表现在特征、偏好以及相应的行为方式等方面。
在经济演化论中，异质性或者非对称性却是基本的原则；在协同论的研究方法中，异质性使得学习、合作等活动产生特定的结构和自组织的特征。并且社会演化认为：推动社会发展不仅是个体之间的互动，更重要的是社会互动中的集体力量，是集体组织之间的对抗推动社会发展，集体行动而非个体行动应该成为演化分析的基本单位；正是由于异质性的存在，导致行为主体间的激烈竞争，而竞争又引发创新的冲动，创新则产生变异，从而又衍生出新的异质性，这样的不断自我反馈和循环，就推动组织和制度等社会事物的持续演化。
生物演化观认为把物种选择视为一个自然过程，这由基因的突变和与环境的相适应决定，也是一个漫长的过程；同时由于基因和物种的多样性以及环境的不确定性，因而演化方向是随机的。社会演化观则认为人的理性并不是给定的，而是在社会互动中不断学习和发展的；同时相互竞争的规则也不是既定的，那些强势的个体往往可以制定有利于自身的竞争规则；社会演化方向就不是随机的，而是具有一定程度的指向性，体现人们对于社会发展的认知。