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分享 DSGE模型会有未来吗？（转）: Yiqing_Lv 2017-2-12 15:34; Do DSGE Models Have a Future? 原文作者： Olivier Blanchard ，国际货币基金组织前首席经济学家，现任彼得森国际经济研究所（ PIIE ）高级研究员， MIT 的 Robert M. Solow 经济学讲席教授。译者：周潮，中国人民银行张掖市中心支行；许文立，武汉大学经济与管理学院　　DSGE 模型已经成为宏观经济学研究的中流砥柱。一些学者认为，可将其视为宏观经济学成为一门具有坚实微观基础的成熟科学的标志。而另外一些学者则视其为危险的死胡同。　　我认为第一种观点有些夸大 DSGE 的作用，而第二种观点则是错误的。在我看来，当前的 DSGE 存在很大的缺陷，但是它仍有巨大的改进空间，来使其成为未来宏观经济学的核心。然而为了改进， DSGE 模型必须要吸纳更为广泛的经济学研究内容，从而使其变得更加开放。它们也必须降低经济学帝国主义的自负，接受并分享其它建模方法的优点。　　对于那些最近二十年内并不专注宏观经济学研究的经济学家，或者那些生活在孤岛上的宏观经济学家而言，本文首先作一个简短的回顾。 DSGE 是 “ 动态随机一般均衡 ” 的缩写。该模型的确是动态的、随机的，且刻画了经济的一般均衡的特点。他们做出了三种建模的策略选择：首先，从微观经济学基础来进行推导，提出消费者、厂商和金融中介（如果存在的话）的行为。其次，基础经济环境是竞争性经济，但是增加了一些必要的扭曲，这些扭曲来源于名义粘性、垄断势力和信息问题的。第三，模型是作为整个系统来估计的，而不是采用前代宏观经济学模型中的多方程组来估计。最早期的 DSGE 模型表示一个完全竞争的经济环境，其是由 Edward C. Prescott 所发展的真实商业周期 (RBC) 模型，且关注生产率冲击的影响。随后所发展的经典模型中，更多的扭曲和冲击开始发挥更重要的作用。因此，现在的 DSGE 模型最好被视为大规模新凯恩斯模型，其强调名义粘性以及总需求的作用。　　基于很多原因，很多人并不喜欢现在的 DSGE 模型。　　第一， DSGE 模型基于毫无吸引力的假设。这不仅仅包括那些简化模型所必需的假设，并且还包括那些与我们所知地消费者和厂商不一致的假设。　　我认为当前 DSGE 有着很大的瑕疵，但是它们能够显著改善，并且是未来宏观经济学的核心。　　返回到基准新凯恩斯模型，从新凯恩斯模型开始，许多 DSGE 模型得到主要结构。新凯恩斯模型由三个方程构成：描述总需求的方程；描述价格调整的方程；以及描述货币政策规则的方程。至少前面的两个方程，对于现实的描述具有很大的瑕疵：总需求是由消费需求得到，而消费者则具有无限生存、且具有完美洞察力的特征。究其含义，无论是预见的程度，还是利率在消费路径扭曲中的作用，这些都与实证研究的证据存在很大的冲突。价格调整被前瞻性通胀方程刻画，且并没有体现通货膨胀的基础惯性特征。　　现在的 DSGE 模型以多种方式扩展了新凯恩斯模型，考虑到投资和资本积累、金融中介、国家间的相互影响等等。尽管总需求和价格调整方程被修正来更好地与数据进行拟合，但是它们仍处于 DSGE 的核心地位。例如，在第一种情形，允许一部分消费者是 “ 手到嘴 ” 的消费者，他们仅仅只是花掉其收入。在第二种情形，通过导入后顾型价格指数，其与假设条件近似，产生通胀惯性。然而这两种方式只是进行修改，并不是刻画令人信服的消费者行为或价格—工资设定者行为特性。　　第二，标准的估计方法，即校准和贝叶斯估计的混合使用是难以令人信服的。　　将模型作为整个系统来估计，而不是采用前一代宏观计量模型的多方程组估计。然而，这样需要估计大量的参数，因此，利用经典方法估计全参数集（所有参数）是不可能实现的。这样，通过 “ 校准 ” 对一些参数设定先验分布。如果这些参数通过实证或理论而建立，这种方法将是可信的。例如在 Cobb-Douglas 生产函数的假设之下，采用劳动份额作为生产函数之中劳动的指数可能是合理的。但是通过校准而选择的参数，通常是更大的，并且实证证据往往更模糊。例如，面对大量的各国通货膨胀行为差异时，不同的国家却采用相同的 “ 标准 Calvo 参数 ”( 参数决定失业对通胀的影响 ) ，这一点是高度值得怀疑的。在许多情形之下，在 “ 标准参数集 ” 中选择模型参数仅仅是将责备推卸给前人的一种方式。　　其余参数是通过整个模型的贝叶斯估计得到。可是这又会产生两个方面的问题。一个是任何系统估计中必须的标准。模型的一部分错误设定会影响模型其他部分的参数估计。例如，总需求的错误设定可能导致对价格和工资调整的不恰当估计等等。并且这样处理的方式对于读者来说很难懂。另一个是来自从参数到数据映射的复杂性。古典估计实际上是不可行的，似然函数在许多维度之间是非常平坦的。除非我们的确有无可非议的系数的紧先验 (tight prior) ，贝叶斯估计将真正被视为是一种处理方式。但是在很多情形下，紧先验的理由是虚弱的，更多反映了研究人员主观的一种先验估计，胜于似然函数。　　第三，尽管模型可以在形式上体现规范经济学的意图，但是其在规范经济学中的应用并不令人信服。　　 DSGE 模型的主要潜在优点，在某种程度上来自微观基础，不但可以用来描述现实的经济世界，并且也能用于规范经济学的意图。在很多政策讨论之中，只关注 GDP 或 GDP 增长会造成误导：分配效应，或者影响产出结构而非规模的扭曲效应，亦或者当前政策对未来产出而非当前产出的效应都可能使得对福利的影响与对目前 GDP 的影响一样重要。可以见证关于美国不平等增加，或者是关于中国投资和消费之间产出构成的相关讨论的重要性。　　实践中的问题在于，福利效应的推导，取决于模型之中所导入的扭曲方式。并且经常由于实用性的原因，这些扭曲以方便解析的方式引入模型，但其福利含义又不令人信服。一个具体的例子是，在这些模型中通货膨胀对福利的不利影响，很大程度上取决相对价格分布的影响，因为并不是所有的企业在同一时间都调整名义价格。然而关于通货膨胀收益和成本的研究认为，通货膨胀对经济活动的影响更为广泛，进而影响福利。　　在最近的一篇论文中 (Blanchard, Erceg, and Linde2016) ，我们通过一个反映总产出偏离潜在水平和通货膨胀偏离通胀目标的特定福利函数，以及模型所隐含的福利函数来研究各种不同政策对福利的影响，且得出两个结论。首先，推导内在一致性的福利函数的尝试对于展示潜在的福利效应很有帮助，需要说明的是，事前我可能没有考虑到这些潜在福利效应，但事后得到了相关结论。其次，在两者之间，我仍然更关心特定福利函数的结论。　　第四， DSGE 模型是一个糟糕的交流工具。　　一篇典型 DSGE 论文就是在已有的核心部分增加特定的扭曲。它从模型的繁杂代数推导开始，然后经过估计，并最终以各种动态数值模拟，来反映扭曲对于模型一般均衡性质的影响。　　以上这些，看起来的确是一门成熟科学的特点：构建良好的理解，确定科学的主体，并积极探索进行修改和扩展。的确，共同的内核使得那些开发模型的人和通过模拟学习这些模型内部结构的人之间有了更多的讨论（抛开共同核心是否是正确的问题，其在上文第一个批判中出现）。但是对于一些更为普通的读者来说，理解什么是特定的扭曲通常是很难的，同时理解模型中的扭曲是如何相互影响也是较为困难的。　　 DSGE 模型必须扩展到宏观经济学的更多领域，并且同意与其他类型的一般均衡模型共享研究成果。　　所有这些反对意见对于 DSGE 模型来说都是严峻的挑战。它们增加了放弃 DSGE ，而探索其它方法的理由吗？我并不认为。我相信， DSGE 可以做出正确的基本战略选择来解决当前的缺陷。让我来提出两大主题。　　追求一个被广泛接受的解析性宏观经济的核心，并在其中进行讨论和扩展，这一想法可能是一个白日梦，但这是一个值得去追求的梦想。如果这样做， DSGE 的三个主要建模选择方向是正确的。从明确的微观基础开始，显然是必要的，还能从别的什么地方开始吗？特定方程将不是这样的意图。根据竞争性经济扭曲集合的考虑，意味着对竞争性模型的长期追求，相当合理地描述了经济。但是，很难发现从哪里开始。从估计来看，作为整个系统来校准和估计模型，要胜于多方程组的估计方法，这看起来也更为合理。运用过去的那种多方程组模型而得到的预期，与系统的实际动态特性是非常不吻合的。　　这样来说，我认为可以通过两种路径来发展 DSGE 建模。　　第一，它必须要更具有开放性。采用前面所讨论的消费实例来说明问题。 DSGE 模型应该进入到经济学的各种领域，从行为经济学，大数据实证研究，到局部宏观均衡估计，来构建大量的关于消费者行为的模型，而不是只进行修修补补。这项工作正在进行，并且确实需要应该继续进行，不用担心 DSGE 的集成 ( 杂志编辑注：并不是所讨论的每一种新机制，都要求有完整的一般均衡闭合 ) 。但是这项工作的主体，应该构建更好的消费者行为模型，某种意义上的局部均衡的影响，具有简化闭合的一般均衡的可能影响，由此被集成到 DSGE 模型之中。这将导致更合理的设定，以及更可靠的贝叶斯先验，这是我看到最为缺失的。这里我关注消费，但是同样关注价格和工资设定，投资、金融中介、预期处理，等等。简而言之， DSGE 应该是一门建筑学，研究经济学的各个相关领域，最终进行集成和讨论。它并不是今天这样的情形。　　第二，它必须要降低经济学帝国主义的自负。或者可能更加公正的说，所谓专业就是必须根据不同任务需求而使用不同类型的模型。　　模型可以有不同程度的理论纯粹性。在一端，最大化的纯理论，非常适合于 DSGE 。对于这些模型，清晰的结构要比紧密拟合数据更为重要。下面的这些模型用于体现政策意图，例如中央银行或国际组织所使用的模型。它们必须更为紧密地拟合数据，并且它们更为灵活，缺少微观基础和滞后结构。 ( 例如美联储所采用的 FRB ／ US 模型，这样的模型是从微观基础开始的，但是允许数据来确定各种关系的动态结构 ) 。最终模型是用来进行预测。出于这些意图，有时简化形式模型将继续击败结构性模型。目前理论的纯粹性遇到非常强大的阻碍。　　在简化程度方面，模型也可以有所不同。并不是所有的模型都必须有清晰的微观基础。虽然这听起来像是 “ 演出之前的辩护 (plaidoyer pro domo)” ，我强烈认为，特定的宏观模型，即从 IS-LM 模型到 Mundell-Fleming 模型的各种版本，在 DSGE 模型的发展中起到了重要的作用。在 DSGE 建模之前，它们可以是有用的上游，对于所考虑的特定扭曲或特定政策的影响，来首先进行消减。它们也可以是有用的下游，在构建 DSGE 模型之后，以启发和教学的方式，来提出关于模型的主要观点。　　在这里，有着各种各样的模型，取决于特定目的的程度。例如可以认为，新凯恩斯模型是一种混合的、具有微观基础的模型，但是要比大型 DSGEs 的版本更为简单。有人说，这样特定的模型是艺术多于科学，我认为这是正确的。一方面，它们是美丽的艺术，但是不是所有的经济学家可以或者应该是艺术家。这里是科学和艺术的圣殿。例如我发现，作为一个讨论者，我通常能够以一个简单的图形来对 DSGE 论文进行总结。通过学习模型的一些形式，我就能够提出基本观点，这要比论文的作者更为简单。 DSGE 和特定模型是相互补充，而非各自替代。　　所以，回到最初的问题：我猜想 DSGE 建模者也同意当前的 DSGE 模型是有缺陷的。但是 DSGE 模型可以满足宏观经济学的重要需求，那就是提出核心结构，并围绕着它来进行构建和组织讨论。然而为了这样做，他们必须要在宏观经济学的更多领域来进行构建，并积极分享其它类型一般均衡模型的成果。尽管 “ 标准 DSGE 模型 ” 不存在，仍可参见由 Frank Smets and Rafael Wouters (2007) 所发展的模型。参见 Linde,Smets, and Wouters (2016) 对许多文献的评述。更具体地说，刻画消费者行为特点的方程，是对应最优问题的一阶条件，也就是已知的 “Euler 方程 ” 。刻画价格行为特点的方程，是由 Guillermo Calvo 所提供的方程形式而推导的，也就是已知的 “Calvo 定价 ” 。译者注：参数的先验分布含有一定的自由参数。粗略来讲，常用的 tight 或者 loose 可以理解为给定的参数到底会产生瘦高型或者扁平型的分布。关于 tight prior ，本文暂时采用 “ 紧先验 ” 一词来翻译，可理解为对先验分布的要求比较严格之意。在某些情形之下，参数的极大似然估计是被识别的，但在理论方面是非常令人难以置信的。在这种情形之下，贝叶斯紧先验 (tight Bayesian priors) 导致了更为合理的估计。然而很明显，在这种情形之下，这个问题来自模型的错误设定，贝叶斯紧先验 (tight Bayesian priors) 被再次修复而不是一种求解方案。; 个人分类: 宏观经济学学习材料汇总|24 次阅读|0 个评论