梁捷：宏观经济学家们到底在做什么？
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来源：人大经济论坛
今年的诺贝尔经济学奖发给两位工作已经早已被写入教科书的宏观经济学家，普林斯顿大学的西姆斯（C.Sims）和纽约大学的萨金特(T.Sargent)，实在不能算冷门。但是去年的诺奖就发给三位研究“搜寻理论”的宏观经济学家，2006年给了研究菲利普斯曲线的菲尔普斯，2004年给了两位研究“真实经济周期”的宏观经济学家，2003年给了研究“时间序列”的宏观计量经济学家……不到十年时间，宏观经济学家竟然拿走了大半的诺贝尔奖，让人很难相信有人说的“过去三十年是宏观经济学的黑暗时代”。
在国家和市场之间
宏观经济学诞生于1936年。那一年，凯恩斯出版了《通论》，提出了宏观看待经济问题的方法。凯恩斯的观点是，总需求往往不足，所以需要国家干预，刺激经济，保持经济平稳发展。罗斯福采纳了凯恩斯的观点，帮助美国经济从大萧条中恢复。从此，宏观经济学也取得了独立的地位。
可以看到，任何宏观理论一定要接受实验（或者经验）的检验，从宏观经济学的诞生便是如此。后来，弗里德曼为代表的“货币学派”挑战凯恩斯主义，认为财政政策无效，货币政策才有效，总的来说，国家应该尽可能地自由放任市场。再后来，以卢卡斯、萨金特为代表的“理性预期学派”进一步批评“货币学派”，认为货币政策会被预期到，因此也是无用的，应该更彻底地放任经济自由竞争。这两派也先后经历了政策检验，既有成功，也有失败。
自“理性预期学派”之后，宏观经济学领域似乎就没有什么引人瞩目的思想被提出。一部分经济学家站在凯恩斯这边，主张国家干预，被称为新凯恩斯主义；另一部分经济学家则主张市场调节，称为新古典主义；更多的宏观经济学家则试图调和这两派观点。在外行看来，似乎这就是宏观经济学的全部了。而且，迄今为止，宏观经济学仍不能对我们的日常宏观经济作出有效指导和预测，对于意料之外的全球金融危机，宏观经济学家没有一致的意见，而且看来也不打算承担任何责任。
但我们顺着诺贝尔经济学奖所揭示的线索，看看宏观经济学的内部就会发现：过去三十年里，整个学科发生了翻天覆地的变化，从理论基础到检验手段到模型工具，都与过去截然不同。宏观经济学的研究取得了长足的进步，也正在对我们的经济生活产生越来越重要的意义。
萨金特与西姆斯的贡献
宏观经济研究的对象仍然是GDP、价格、利率、汇率、失业率、投资、储蓄、消费、财政政策、货币政策、金融泡沫这些宏观经济概念。研究的手段，归根到底也就是两种，理论和实践。但是因为各种要素在宏观经济中混杂在一起，我们会遇到许多意想不到的困难。比如在微观环境下，价格上涨导致需求下降，因果关系很清楚。但在宏观环境下，我们同时观察到扩张货币政策，看到通货膨胀，看到储蓄率下降，到底谁是因，谁是果？很难说。
经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的解释，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，这一切都使得估计和推断变得更加复杂。今年诺奖得主西姆斯发明的向量自回归模型（VAR）就试图回答这个问题。这是一种非结构化的多方程模型，描述在同一样本期间内的许多个内生变量，都作为它们过去值的函数。也就是说，在我们无法用经济学搞清楚变量之间因果关系的时候，借助统计学的方法来搞清楚，这时候我们甚至不怎么需要预先的模型假设了。
自西姆斯的研究开始，VAR模型在很多研究领域取得了成功，取代了传统的联立方程模型，被证实为非常实用且有效的统计方法。当然VAR模型还存在参数过多、过于复杂的问题。为了解决这个问题，计量经济学家们又提出了许多方法，结构向量自回归（SVAR）模型引入了变量之间的作用与反馈作用，是其中较为成功的一种。
但我们也不难看出，虽然VAR模型很好，但它对数据依赖程度很高，且较为缺乏经济理论基础。这一特点使得该方法在创立之初即广受批评。但随着时间的推移，VAR方法也在实践中得到了不断的改进，到SVAR的时候就补充进来很多宏观经济理论，且得到了理论上的证明，故而拥有越来越多的追随者，并且在经济预测领域发挥了重要作用。
萨金特与西姆斯是哈佛同学，都于1968年在哈佛拿到博士学位。后来两人又共同任教于明尼苏达大学，使得明尼苏达大学成为当代宏观经济学研究重镇，培养出一大批鼎鼎有名的宏观经济学者。
与西姆斯相比，萨金特虽然也做一些实证研究工作，但是主要精力，或者说主要影响，还在于他的理论研究。萨金特与另一位诺奖得主卢卡斯同是“理性预期”的奠基人，即认识到人们日常经济决策时，不仅根据过去的经济数据“回视”，还会预期国家的经济政策而进行“前视”。国家的财政政策、货币政策都可能被足够聪明的居民们预期到，从而变得无效。这个思想固然重要，可更重要的是，以此为基础来重写整个经济学的范式。
萨金特是数学方法“动态规划”的专家。几十年来，他与一些合作者们用“动态规划”的方法，结合微观经济学中“一般均衡理论”的思想，重写了整个宏观经济学。他的几本教科书成为当今学生必读的宏观经济学经典，他的方法也变成了宏观经济学家们交流用的基本语言，那就是动态随机一般均衡模型（DSGE，Dynamic Stochastic General Equilibrium）。
所以萨金特的实证研究，也与他的理论研究密不可分。配合“动态随机一般均衡模型“的实证方法一般称作“校准”，即从一个具有理性预期的代理人（机构）的选择出发开始研究，在采用跨时最优的决策原则，计算出相关变量间可能存在的函数关系之后，通过“校准”的方法确定各待估参数的取值，并据此展开政策分析与预测。与VAR相比，校准背后有着非常扎实的经济学理论基础，也是现在宏观经济学家最喜欢的研究方法之一。
宏观经济学的进展
这些研究很难，也运用到很复杂的理论工具，很多经济学家都未必完全掌握，普通民众自然更缺乏体验。这几十年，就基本观念而言，宏观经济学学者确实还是在新古典与新凯恩斯主义或者说国家干预与自由市场之间徘徊。当然绝大多数学者既相信市场，也承认市场失灵，既主张要通过市场来调整，也肯定某些时候国家干预的必要性，就是两者孰多孰少、孰主孰辅的问题。匆匆一瞥，似乎确实没有大的进展。再加上近几年在全球逐渐蔓延开来的经济、金融危机，公众开始不断质疑，宏观经济学家们到底在做什么？
但是萨金特这些宏观学者不屑回答这个问题。这几十年的宏观经济学当然有了极大的进展。这些学者们看似仍在讨论国家干预和自由市场的老问题，但是背后所用的方法、所涉及的工具甚至所秉持的基本观念，都发生了极大的改变，甚至整个理论范式都被重写。十年前大家所用的教科书，现在都已淘汰。如果不是紧跟最新学术研究，恐怕连这个学科所使用的理论工具都很难看懂。
可经典问题几乎不会改变，如同政治学或者气象学的研究一样，基本问题甚至在上千年前就已明确，与今天几乎相同。但是今天的研究手段和视角已经不同。以学界公认的以关注“市场失灵”为基础凯恩斯主义问题为例，宏观经济学家们一直在用不同的理论来刻画“市场失灵”，也在用不同的实证工具加以检验，到了“动态随机一般均衡模型”的今天，早已不是过去那番面貌。
宏观经济学也有一个好处，就是它必须被现实加以检验，这是检察那些象牙塔内学者们工作的最好办法。全世界的宏观经济都在日复一日地“自然实验”着，无始无终，也不可能停下。我们对于宏观经济的认识总是有限，依靠这些学者的研究，一边检验他们的理论，一边加深我们对于宏观经济的认识。到目前为止，即使就过去历史数据来检验“动态随机一般均衡模型”，它也还有大量难以令人满意之处。
这是宏观经济学进一步发展的内在困境，与诺奖并无关联。诺奖评选委员会新任主席克鲁赛尔也强调：“奖项和政治没有关系，也不跟随当下潮流，只注重研究贡献。我们评估非常彻底，有可能花好几年，因此从研究完成到颁奖，常有时间落差。”
现在我们知道，这个落差一般是三十年。
在国家和市场之间
宏观经济学诞生于1936年。那一年，凯恩斯出版了《通论》，提出了宏观看待经济问题的方法。凯恩斯的观点是，总需求往往不足，所以需要国家干预，刺激经济，保持经济平稳发展。罗斯福采纳了凯恩斯的观点，帮助美国经济从大萧条中恢复。从此，宏观经济学也取得了独立的地位。
可以看到，任何宏观理论一定要接受实验（或者经验）的检验，从宏观经济学的诞生便是如此。后来，弗里德曼为代表的“货币学派”挑战凯恩斯主义，认为财政政策无效，货币政策才有效，总的来说，国家应该尽可能地自由放任市场。再后来，以卢卡斯、萨金特为代表的“理性预期学派”进一步批评“货币学派”，认为货币政策会被预期到，因此也是无用的，应该更彻底地放任经济自由竞争。这两派也先后经历了政策检验，既有成功，也有失败。
自“理性预期学派”之后，宏观经济学领域似乎就没有什么引人瞩目的思想被提出。一部分经济学家站在凯恩斯这边，主张国家干预，被称为新凯恩斯主义；另一部分经济学家则主张市场调节，称为新古典主义；更多的宏观经济学家则试图调和这两派观点。在外行看来，似乎这就是宏观经济学的全部了。而且，迄今为止，宏观经济学仍不能对我们的日常宏观经济作出有效指导和预测，对于意料之外的全球金融危机，宏观经济学家没有一致的意见，而且看来也不打算承担任何责任。
但我们顺着诺贝尔经济学奖所揭示的线索，看看宏观经济学的内部就会发现：过去三十年里，整个学科发生了翻天覆地的变化，从理论基础到检验手段到模型工具，都与过去截然不同。宏观经济学的研究取得了长足的进步，也正在对我们的经济生活产生越来越重要的意义。
萨金特与西姆斯的贡献
宏观经济研究的对象仍然是GDP、价格、利率、汇率、失业率、投资、储蓄、消费、财政政策、货币政策、金融泡沫这些宏观经济概念。研究的手段，归根到底也就是两种，理论和实践。但是因为各种要素在宏观经济中混杂在一起，我们会遇到许多意想不到的困难。比如在微观环境下，价格上涨导致需求下降，因果关系很清楚。但在宏观环境下，我们同时观察到扩张货币政策，看到通货膨胀，看到储蓄率下降，到底谁是因，谁是果？很难说。
经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的解释，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，这一切都使得估计和推断变得更加复杂。今年诺奖得主西姆斯发明的向量自回归模型（VAR）就试图回答这个问题。这是一种非结构化的多方程模型，描述在同一样本期间内的许多个内生变量，都作为它们过去值的函数。也就是说，在我们无法用经济学搞清楚变量之间因果关系的时候，借助统计学的方法来搞清楚，这时候我们甚至不怎么需要预先的模型假设了。
自西姆斯的研究开始，VAR模型在很多研究领域取得了成功，取代了传统的联立方程模型，被证实为非常实用且有效的统计方法。当然VAR模型还存在参数过多、过于复杂的问题。为了解决这个问题，计量经济学家们又提出了许多方法，结构向量自回归（SVAR）模型引入了变量之间的作用与反馈作用，是其中较为成功的一种。
但我们也不难看出，虽然VAR模型很好，但它对数据依赖程度很高，且较为缺乏经济理论基础。这一特点使得该方法在创立之初即广受批评。但随着时间的推移，VAR方法也在实践中得到了不断的改进，到SVAR的时候就补充进来很多宏观经济理论，且得到了理论上的证明，故而拥有越来越多的追随者，并且在经济预测领域发挥了重要作用。
萨金特与西姆斯是哈佛同学，都于1968年在哈佛拿到博士学位。后来两人又共同任教于明尼苏达大学，使得明尼苏达大学成为当代宏观经济学研究重镇，培养出一大批鼎鼎有名的宏观经济学者。
与西姆斯相比，萨金特虽然也做一些实证研究工作，但是主要精力，或者说主要影响，还在于他的理论研究。萨金特与另一位诺奖得主卢卡斯同是“理性预期”的奠基人，即认识到人们日常经济决策时，不仅根据过去的经济数据“回视”，还会预期国家的经济政策而进行“前视”。国家的财政政策、货币政策都可能被足够聪明的居民们预期到，从而变得无效。这个思想固然重要，可更重要的是，以此为基础来重写整个经济学的范式。
萨金特是数学方法“动态规划”的专家。几十年来，他与一些合作者们用“动态规划”的方法，结合微观经济学中“一般均衡理论”的思想，重写了整个宏观经济学。他的几本教科书成为当今学生必读的宏观经济学经典，他的方法也变成了宏观经济学家们交流用的基本语言，那就是动态随机一般均衡模型（DSGE，Dynamic Stochastic General Equilibrium）。
所以萨金特的实证研究，也与他的理论研究密不可分。配合“动态随机一般均衡模型“的实证方法一般称作“校准”，即从一个具有理性预期的代理人（机构）的选择出发开始研究，在采用跨时最优的决策原则，计算出相关变量间可能存在的函数关系之后，通过“校准”的方法确定各待估参数的取值，并据此展开政策分析与预测。与VAR相比，校准背后有着非常扎实的经济学理论基础，也是现在宏观经济学家最喜欢的研究方法之一。
宏观经济学的进展
这些研究很难，也运用到很复杂的理论工具，很多经济学家都未必完全掌握，普通民众自然更缺乏体验。这几十年，就基本观念而言，宏观经济学学者确实还是在新古典与新凯恩斯主义或者说国家干预与自由市场之间徘徊。当然绝大多数学者既相信市场，也承认市场失灵，既主张要通过市场来调整，也肯定某些时候国家干预的必要性，就是两者孰多孰少、孰主孰辅的问题。匆匆一瞥，似乎确实没有大的进展。再加上近几年在全球逐渐蔓延开来的经济、金融危机，公众开始不断质疑，宏观经济学家们到底在做什么？
但是萨金特这些宏观学者不屑回答这个问题。这几十年的宏观经济学当然有了极大的进展。这些学者们看似仍在讨论国家干预和自由市场的老问题，但是背后所用的方法、所涉及的工具甚至所秉持的基本观念，都发生了极大的改变，甚至整个理论范式都被重写。十年前大家所用的教科书，现在都已淘汰。如果不是紧跟最新学术研究，恐怕连这个学科所使用的理论工具都很难看懂。
可经典问题几乎不会改变，如同政治学或者气象学的研究一样，基本问题甚至在上千年前就已明确，与今天几乎相同。但是今天的研究手段和视角已经不同。以学界公认的以关注“市场失灵”为基础凯恩斯主义问题为例，宏观经济学家们一直在用不同的理论来刻画“市场失灵”，也在用不同的实证工具加以检验，到了“动态随机一般均衡模型”的今天，早已不是过去那番面貌。
宏观经济学也有一个好处，就是它必须被现实加以检验，这是检察那些象牙塔内学者们工作的最好办法。全世界的宏观经济都在日复一日地“自然实验”着，无始无终，也不可能停下。我们对于宏观经济的认识总是有限，依靠这些学者的研究，一边检验他们的理论，一边加深我们对于宏观经济的认识。到目前为止，即使就过去历史数据来检验“动态随机一般均衡模型”，它也还有大量难以令人满意之处。
这是宏观经济学进一步发展的内在困境，与诺奖并无关联。诺奖评选委员会新任主席克鲁赛尔也强调：“奖项和政治没有关系，也不跟随当下潮流，只注重研究贡献。我们评估非常彻底，有可能花好几年，因此从研究完成到颁奖，常有时间落差。”
现在我们知道，这个落差一般是三十年。
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