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[經濟學基礎] 保罗·罗默:主流宏觀經濟學的困境   [分享]

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HELLO_BABY 发表于 2019-8-22 14:35:54 |顯示全部樓層
本文來源:金融讀書會。


編者語:

保罗·罗默在1997年被《时代杂志》评选为美国最具影响力的25人之一,他是在经济增长方面的卓越专家,被认为是诺贝尔经济学奖的有力候选人。本文则主要详细讲述了保罗·罗默关于目前主流宏觀經濟學所处主要困境的基本看法和观点,认为目前宏觀經濟學真正严重的问题在于“其他经济学家并不关心这些宏观研究者不理会现实的状况,对显而易见的错误漠不关心,一律包容比坚定地拥护错误对科学的腐蚀更严重”。接下来是详细内容,敬请阅读。

文/保羅·羅默(紐約大學斯特恩商學院經濟學教授、世界銀行首席經濟學家);譯/康恒溢、屈宇、蔡菲瑩、金亮辰、樊書琴
导壛

1970年代末,当凯恩斯主义旧有的确定性失灵时,新一代经济学家们将这门学科变成了一堆超級抽象的数学方程式。他们假设,经济系统将趋于均衡态,只有来自系统外部的不可预测的冲击能干扰这种均衡。由于冲击起于外部,经济学家们为了让数学模型看起来合理,不得不发挥想象,猜测这些冲击到底是什么。

而罗默在《宏觀經濟學的困境》(The Trouble with Macroeconomics)中嘲讽了这些想象中的破坏力。他将由此产生的宏观经济理论,比作只有当“巨魔、小鬼和以太(物理学家假想的物质)”存在才解释得通的物理学。


摘要

在30余年的时间里,宏觀經濟學已经开始倒退了。目前,对于識別問題的处理并没有比 20 世纪70年代早期有所进步,(经济学家们)因其晦涩难懂而逃避这个问题的挑战。宏观经济理论大家们装作不知道“货币政策收紧可能会导致经济衰退”这样简单的论断而无视不争的事實。他们构建的模型将宏观经济总体变量的波动归因于假想出来的因果力量,而那些因素并不会被人们的行为所影响。类比于物理学中的弦理论,我们知道当对权威人士的尊敬演变为盲从而不再以客观事實作为研究科学真相的决定因素时便会导致科学研究模式的普遍失败。

李·斯莫林在《物理學的困境》(2007)一文開篇寫道,他的職業生涯僅跨越了物理學曆史的25個年頭,但期間該領域在的核心問題上並沒有任何進展。這一問題在宏觀經濟領域更加嚴重,我已經見證了30余年的倒退。  


在20世纪60年代和70年代早期,很多的宏觀經濟學并不关心識別問題。他们没有意识到通过对联立方程变量的观察来得到对因果关系的可靠推断是很困难的。直到20世纪70年代末,他们才意识到这一问题的重要性,但正如Canova和Sala在最近一篇论文标题中所标示的那样,我们又重新“退回到了起点”。目前的宏观经济模型使用不可思议的确定性假设来得到那些令人困惑的结论。为了更真切地体会这些奇怪的结论,我们来看2010年一位顶級宏觀經濟學家所发表的论文中写到的内容:  


從信息公開的角度來講,我必須承認,我自己都不是完全確信貨幣除了會導致通貨膨脹之外還有什麽重要的。


1、事實

如果你想要检验货币政策是否真的无关紧要,可以考虑观察沃尔克通货紧缩(Volcker Deflation,小编注:Paul Volcker是第十二届美联储主席,以降低通货膨胀率和维持物价稳定出名)。回想一下,美联储可以通过买卖债券来直接控制基础货币,它等于通货加上银行准备金。

下图1的上半部分描绘了大约20年内基础货币与CPI指数的年度数据,下半部分则是沃尔克通货紧缩。在上半部分中实线是基础货币,位于实线下方的虚线是CPI指数,两者都选定 1960年为基年,数值标准化为1,且每向上移动一个单表示数值增减1倍。图中,CPI指数的斜率即为通货膨胀率。

在下半部分圖中,長虛線所表示的數值可以幫助我們對每年的通貨膨脹率變化有更細致的了解。短虛線刻畫了沃爾克通貨緊縮前後通貨膨脹率的線性趨勢。我在上下兩部分圖中用陰影區域表示NBER的經濟周期緊縮,並用深色來突出這兩次蕭條——沃爾克緊縮。很明顯,在上下兩幅圖中,沃爾克緊縮前後通貨膨脹率的數值與變化趨勢都發生了劇烈的改變。當一家銀行向另一家借入准備金時,它需要支付名義的聯邦基金利率。如果美聯儲的准備金緊缺,那麽利率就會上升,而貨幣政策最好的指標是實際利率,它等于名義利率減去通貨膨脹率。沃爾克擔任美聯儲主席期間的實際利率比戰後任一時期都要高。

在沃爾克任期內的兩個月中,沃爾克采取非常措施,公開宣布美聯儲將改變它的操作流程。本次改變正是Romer夫婦于1989年總結美聯儲內部討論後引致的。美聯儲的官員們寄希望于本次改變能夠擡升聯邦基金利率並抑制經濟中的通脹壓力。


保1.jpg

图1 1960—2000年的货币、价格变动

下圖2刻畫了以1979年8月(沃爾克開始就職美聯儲主席)爲0點的各項經濟數據。實線代表的真實利率從0附近上升至5%,之後保持相對穩定。將實際利率從名義利率中減去後得到的通貨膨脹率用紅色的點線表示。黑色的虛線代表失業率,與GDP相同,均采用月度數據。(深色區域同樣爲兩次衰退。)在第一次蕭條中,産出下降了2.2%,失業率從6.3%上升至7.8%;第二次蕭條中,産出下降了2.9%,失業從7.2%上升至10.8%。

正如美聯儲的官員們所希望的那樣,圖2中的數據爲這兩次蕭條提供了一個簡明的解釋:

(1)美聯儲以名義利率爲目標,除第一次蕭條外,名義利率比普遍的通貨膨脹率要高大約500個BP。

(2)實際利率升高會擡高失業率,降低産出。

(3)通貨膨脹率下降可能是因爲高失業率伴隨著巨大的産出下降缺口,或者是因爲美聯儲的行爲改變了預期。

保罗罗默2.jpg

图2 沃尔克通货紧缩

如果美聯儲可以改變利率達500個BP,貨幣政策是否重要就無需贅言了。當然,對于圖2中的數據,唯一能夠使人繼續堅信貨幣政策是不重要的就是認爲無論美聯儲的官員們怎麽想,他們都不會影響到利率水平,利率之所以會變化是因爲恰巧在這一時刻受到了某一外部沖擊,使得美聯儲誤以爲是他們自己帶來的改變。

據我所知,沒有任何一個經濟學家認爲是某個假想的外部力量導致了沃爾克任職期間實際利率的上升,但有很多的模型在爲這一觀點背書。

2、後現實模型

在基德兰德(Kydland)和普莱斯考特(Prescott)提出真实经济周期(RBC)模型后,宏觀經濟學家们不加怀疑地认为宏观经济总量的波动是由某个假想的冲击导致的,而非人们采取的行为。RBC模型依赖于两个恒等式。第一个等式将增长核算指标定义为产出(Y)的增长与投入(X)增长的差值:

阿布拉莫維茨(Abromovitz)在1956年創造性地提出了這一指標,爲表示對他的敬意,我們稱變量A爲“燃素”。

第二個恒等式是貨幣數量方程,定義貨幣的流通速度v爲名義産出(實際産出Y與價格水平P的乘積)和貨幣數量M的比值:

保3.jpg



真實經濟周期模型將衰退歸因于爲“燃素”外生性地減少。給定産出Y,貨幣總量M變化的唯一影響就是價格水平P的同比例變化。在這一模型中,正如Prescott在明尼蘇達大學教授研究生課程時講到的“郵政經濟學要比貨幣主義經濟學更接近理解經濟的本質”,貨幣政策的作用微乎其微。

RBC模型的支持者們將這一模型的微觀基礎作爲其主要優勢。但這也提出了一個問題,因爲並沒有確切的微觀證據表明這一模型引入了負向的燃素沖擊或者是它所帶來的理論影響。

在一封私人信件中,有人與Prescott相同,寄給了我一份明細賬戶幫我理解“負向的技術沖擊”:

EdPrescott邀請我作他學生口試的第二考官......我雖沒有見過但不懷疑他在校准練習等這些方面做的工作。我認爲它沒有太大意義表現在很多方面,比如說科學價值。于是,隨著學生展示的進行,我試圖將它們都整理出來。當輪到我來問問題的時候,我問道‘這些技術沖擊是什麽’。

EdPrescott十分緊張就像是當了一顆子彈。尴尬的4,5秒之後,他大聲喊道‘他們就像是交通擁堵一樣’(當天下午我們在房間裏看到橋上發生了交通擁堵,這座橋在幾十年後倒塌了)顯然,如果他能夠對他所提出的概念有一個更加合理的解釋,我會認真去聽......

我通过引用这段话想真正说明的是如果有人能够认真地为宏观研究加入微观基础,那将势必改善这一几近停滞的理论研究。设想一下一个经济学家只能将宏观经济的波动比喻为交通拥堵或其它一些字面上的原因。显然,继续发展的方向便是观察司机决定何时以及怎样驾车前进。通过做出这些决定就会产生总体交通量的波动。这与那些过去的理论是完全不同的,之前的理论只是假象某个外部冲击的存在,而事實上这些冲击并不是人们采取某种行为所导致的。

为了响应“外部冲击只是假象出来的”的这一观点,一位不知名的权威人士引用米尔顿·弗里德曼(1953)关于方法论的断言来予以反驳“理论越有意义,前提假设就会越不切实际”。近来,“所有的模型都是错的”似乎成为了一种潮流,它们忽略掉一切与模型不一致的事實。

3、從DSGE延伸到RBC核心

3.1 更多假想冲击

一旦宏觀經濟學家得出结论说调用一个假想的强制变量是合理的,他们就会增加更多。我给了一些变量名字,列举如下:

普通的phlogiston(燃素),會增加在給定的投入下消費品的數量

特定投資的phlogiston(燃素),會增加在給定的投入下資本品的數量

troll(巨魔),可以隨機改變支付給所有工人的薪水

gremlin(小鬼),可以隨機改變産出的價格

arther(以太),能增加投資者的風險偏好

caloric(熱量),能讓人們想要更少的閑暇

因爲phlogiston可能會有特例,建模人員假定沒有辦法直接測定他們。phlogiston可以通過增長核算,至少在原則上如此。在實踐中,計算的殘差對投入利用率的誤測非常敏感,所以即使在這種情況下,直接測量也是經常被忽略的。

3.2 价格粘性

爲了使貨幣政策産生作用的可能性存在,實證的DSGE模型將價格粘性運用到RBC中。價格粘性擴展開來,允許貨幣政策影響産出,但是模型報告的結果從來沒有從RBC教條走遠。如果貨幣政策有影響,它的影響也是非常小的。

正如我稍後會展示的,當模型中變量的數量增加時,識別問題會變得更糟糕。在實踐中,這意味著在估計模型時,計量經濟學家在決定可能出現的結果時更加靈活。

識別問題意味着为了得到结果,计量经济学家需要在同步系统变量数据以外的事情上下功夫。我将参考FWUTV(facts with unknown truth value,事實未知真实值)来强调,尽管估计过程把FWUTV看做是已知正确的事實,模型估计的过程仍然没有揭示关于真实值的任何事情。目前在DSGE的计量实践中,一些做法是通过“校准”某些参数的值以及贝叶斯先验得到FWUTV。正如Olivier Blanchard(2016)在他经典保守的陈述中所说的:“在很多情况下,对严格先验的辩解在最佳估计中也是很弱的,所估计出的结果更多的反映的是研究者的先验而不是似然函数。”

這比聽起來問題更多。對一個參數的事先指定,能夠對其他的參數的結果産生決定性的影響。這意味著計量經濟學家可以從那些看起來不那麽重要的參數中,找到一些參數,使他們感興趣的參數産生期望的結果。

3.3 一个例子


Smets和Wouters模型(SW模型)被譽爲DSGE計量中突破性的成功。當他們將多年的美國數據運用到這個模型中時,Smets和Wouters(2007)得出結論:

貨幣政策沖擊在所有範圍的産出的預測方差中只占了很小一部分(599頁)。

貨幣政策沖擊在通脹的波動性中只占很小的一部分(599頁)。

(在解釋産出和通脹的相關性時)貨幣政策沖擊影響不大有兩個原因,第一是它只占通脹和産出發展的很小一部分(601)頁。

模型中重要的不是貨幣,而是假想力量。這就是這些作者想表達的,我僅僅用一些粗體和“亦稱爲”做了一些修改。

需求沖擊例如aether(亦稱爲風險溢價)、外生性支出、特定投資的phlogiston(亦稱爲技術沖擊),很顯著的解釋了産出的短期預測方差、troll的工資上漲(或者caloric,亦稱爲勞動力供給),並且,在很小的程度上,特定産出的phlogiston(亦稱爲技術沖擊)很大程度上揭示了中長期運行中的差異。......第三,通貨膨脹的發展,短期受gremlin的價格上升沖擊驅動,長期受troll的工資上升驅動。

      

在随后的论文注释中(Linde,Smets,Wouters2016,脚注16),他们强调了假想驱动带来post-real宏觀經濟學的灵活性(我再次用粗体注释):

gremlin的價格和troll的工資上升在解釋SW模型中的通脹和實際工資行爲中起到了重要的作用,這種說法被Chari,Kehoe和McGrattan(2009)批判爲是不合理的。然而,Smets和Wouters(2011)證明了上升帶來沖擊的幅度可以通過caloric(亦稱爲偏好)沖擊家庭偏好顯著減小。


保4.jpg


图3 一个假想的劳动力市场

4、識別問題

4.1 供求模型中的识别

考虑关于识别的问题时往往起步于供给曲线和需求曲线的分析。设想我们有图3中的数据,纵轴是工资W(取对数),横轴是工作时间L(取对数)。为了测某一政策变动所带来的影响,经济学家需要知道劳动力供给曲线的弹性。这里,識別問題指的就是无法单从散点图中计算得到弹性。

爲了描繪圖中的數據點,我將借助供給和需求曲線來介紹數據的生成過程:數據的對數值加上一些隨機擾動。接著便利用這些數據來尋找逼近曲線。模型利用的是線性的供求曲線以及獨立偏誤,利用數據來分別計算截距和斜率。

下一步,我通過對模型引入限制:垂直的供給曲線,來刻畫一個未知的真實值(FWUTV)(具體來說,你並不清楚這一限制的真實值,因爲我還沒有告訴你我用于生成這些數據和曲線的真實情況)。通過這一設定,軟件將計算得到一條藍色的實線(在圖3的下半部分)。普遍的用法是,如果軟件不報錯,那麽這個模型就是可識別的。

接下來,我加入一個新的FWUTV,引入限制:供給曲線經過原點。軟件一樣沒有報錯,模型是可以識別的。結果在圖3的下半部分中以紅色線標識。

你可能並不知道這兩個FWUTV哪一個是正確的,但至少有一個是錯的,而且軟件計算出的結果也並不會告訴你哪一個可能是錯的。因此,在沒有其它信息的條件下,以“軟件是否會報錯”作爲評判模型是否可識別,進而計算供給和需求全線彈性的做法是毫無意義的。

4.2 ㎡测度问题

假定X是m階向量,我們可以構建如下的線性聯立方程模型:

保5.jpg


其中,矩陣S對角線上的數據都是0,因此,等式表明X的每一分量都等于其余部分的線性組合加上一個常數項和一個隨機項。簡單起見,我們假定隨機項在每一期都是相互獨立的。同時,假定X的各個分量都不是其它分量的滯後值。因爲矩陣S有m(m-1)個參數(對角線上的數值爲0),常數項c中有m個相同參數,可見,等式中共有2個參數有待估計。

隨機項中可能包含了被我們忽略掉的某些因素可能會影響到模型中的變量。因此並不能夠假設向量X中各個分量對應的隨機成分之間是不相關的。(在圖3中我同樣通過加入隨機項成分之間不相關這一FWUTV來生成曲線。)這意味著關于X的方差-協方差矩陣預測值的所有信息要被用來計算擾動參數ε的方差-協方差矩陣。

可見,在這一模型中,通過m個等式需要得到2個待估參數,這等價于加入μ(x)(X的預測值)和x拔,表示X的平均值。


保6.jpg


在Smets-Wouters模型中,有7個變量,7個等式和49個待估參數。因此就需要加入42個FWUTV才能防止計算軟件報錯。

4.3 加入预期使得識別問題更为严重

在对传统凯恩斯模型的批判中,Lucas and Sargent(1979)认为通过加入理性预期和一系列的交叉方程限制可以解决識別問題。

爲了說明當加入預期作爲決策的影響因素時會産生什麽樣的效果,我們假定預期工資獨立于即時工資,將對勞動供給産生影響,因爲預期工資將會影響到人們是否進入當前的勞動力市場。爲了衡量這一影響,勞動力供給等式中就必須包含預期工資這一項,我們記爲μ(w)。

將模型一般化,我們可以在之前的線性模型中加入另外一個m階方陣B去度量μ(x)的影響:


保7.jpg


同理,關于x拔(x的平均值)存在如下略微不同的等式:


保8.jpg




同樣是m個等式,但現在需要計算之前兩倍的待估參數——2個。對于一個有7個變量的方程就意味著有2∗72−7=91個待估參數。

除此之外,由于沒有關于參數、誤差項分布的改變,x的期望值會是常數。因此,盡管有x的多個觀察值以及S中的斜率系數,仍然無法從Bμ(x)得到常數項C。

可见,加入预期因素后会导致識別問題更加严重,正如Sims(1980)写道“我个人认为,加入预期因素会比当前更严重地影响识别。”Sims的论文到目前依然很有意义,在文章前面他提到,在模型中参数的数量需要被压缩;同时,他认为无法从预期中分离得到常数项的观点是Solow(1974)提出的。

5、識別問題处理中的回归

5.1 自然实验

后现实宏觀經濟學家仍然没有对Lucas和Sargent(1979)提出的識別問題给予足够的重视。他们仍然依赖于FWUTV。他们所做的一切似乎都只是找寻一些新的方法来传入FWUTV。

面對在供給和需求市場裏估計勞動力需求彈性的挑戰,Friedman和Schwartz(1963)的方法是找在時間上相鄰的兩個時期,且這兩個時期條件非常相似,除了一個時期相對于另一個,勞動供給曲線移動的變化。爲發現滿足條件的這樣一對數據,他們仔細查看了曆史證據,將這些信息添加到散點圖中。

如果历史条件下提供这样的一对数据,他们会忽略所有其他数据点并只基于这一对来进行估计。如果Lucas和Sargent是正确的——識別問題是实证宏觀經濟學中最重要的问题,那么剔除数据是有道理的。毕竟标准差更大但有意义的估计要好过有一个毫无意义的标准差小的估计。

在Friedman和Schwartz的方法提供有真价值的事實,别人可以评估。这允许对证据的累积性科学分析。当然,允许累积性科学分析意味着你的结果面临许多批评和修订。

當我在讀研究生,Friedman和Schwartz聲稱增加准備金的要求,造成了1938-1939的經濟衰退,這給我留下了深刻印象。Romer和Romer(1989)挑戰這段曆史和大蕭條後其他幾個時段的解讀。他們認爲的最可靠的識別信息來自于戰後時期,尤其是沃爾克通貨緊縮。據我估計,貨幣政策對美國産出的影響很大程度上依賴于最幹淨的實驗——沃爾克通貨緊縮。

5.2 假设识别

當凱恩斯宏觀經濟建模中增加變量數目,他們便撞進了從m個方程中估計m2個參數的問題。他們的回應是FWUTV作爲許多參數的值,主要是將其設定爲等于零。正如Lucas和Sargent指出,在很多情況下,沒有獨立的證據能檢查評估這些FWUTV的真正價值。但是對于他們來說,凱恩斯模型建造者清晰展示了他們的所作所爲。

5.3 识别演绎

Lucas和Sargent(1979)提供的解决識別問題的关键部分,似乎是数学推导会在同时进行的系统中牵制某些参数。但解决識別問題是指事實有可以被评估的真值,但数学不能建立事實的真值。从来没有,也永远不会。

在实践中,数学确实是让宏觀經濟學家把FWUTV定位到更远离识别的讨论。凯恩斯主义者倾向于说“假设P是真的。然后该模型被确定。“依托微观基础让作者可以说,“假设A,假设B,...等等等等....等等,我们已经证明,P是正确的。然后该模型被确定。”

爲了說明這個過程在勞動力市場例子的情境中只用足夠的“等等等等”,顯示這是如何演變,想象一個代表性代理從消費産出中獲得收益與上班的負效用。勞動負效用取決于由隨機變量γ捕獲以太的波動水平。

輸出的生産技術Y=πAL是勞動時間(燃素的普遍水平)的産品,π,和常數A。社會計劃者的問題是:

保9.jpg


爲了得到一個勞動供給曲線和勞動力需求曲線,分成兩個單獨的由工資W連接的最大化問題:



保10.jpg




接下來,關于虛擬隨機變量的一些分布假設,γ和π。具體地,假定它們是log正態,log(γ)〜N(0;σγ)和log(π)〜N(0;σπ)。進行一些代數後,這一最大化問題的兩個一階條件減少到這些聯立方程。

保11.jpg


其中

保12.jpg




此系統有一個標准的,恒定彈性的勞動力需求曲線,仿佛有只一種無形的手,勞動供給曲線截距等于零。

有了足夠的數學,作者可以相信,大多數讀者永遠不會知道FWUTV被埋沒在哪。一名討論或裁判不能說識別假設是不可信的,如果他們無法弄清楚它是什麽,會太不好意思問。

在这个例子中,FWUTV是log(γ)的平均值为零。关于误差项的分布式假设是埋东西的好地方,因为几乎没有人關注他们。此外,如果一个批评家没有看到这是确定假设,她怎么能赢得关于参数醚真实期望值高低的争论?如果作者能构造一个虚构的变量,“因为我这么说”,似乎像一个任何关于其性质问题的非常有说服力的答案。

5.4 识别的混淆

我从未理解识别是怎样在现有的实验性动态随机一般均衡模型中被实现的。在某种程度上,通过之前部分所解释的推演,他们依赖于识别的类型。他们同样依赖于由识别假设所重新命名而来的校准。但是我从不知道是否存在其他FWUTV的隐藏之处。没有探讨識別問題。例如,在斯梅特和伍特斯(2007年)的文章中,既没有“识别出”也没有“识别”出现。

爲了從那個模型中複制結果,我閱讀了作者所使用的名爲Dynare的軟件包的使用指南。在列舉貝葉斯法的優點的部分,使用指南指明:

“第三,先驗的包含同樣幫助識別參數(第78頁)。這是一種啓示。貝葉斯法意味著你的軟件從不會運作不靈(顯示警告信號)。”

回顧過去,這點本應是容易被發現的。我用供應曲線截距爲零作爲FWUTV的限制,去形成圖3中的細長曲線。這就像在爲零的截距上放一個非常緊繃的先驗。如果我把這個先驗放寬一點並用計算出的貝葉斯估值取代最大相似估值,我應該得出一個幾乎相同的需求彈性值。

如果我這樣做,貝葉斯法將顯示供應曲線截距的後驗接近于我所輸入的先驗分布。所以用專業術語來說,我可以說“這些數據並不能提供關于供應曲線截距值的相關信息。”但是之後我可以說:“需求曲線的斜率有一個不同于先驗的後驗。”通過缺省,讀者可能推斷出它是數據,正如似然函數獲取的,這是需求曲線彈性的資料,而實際上它是先于供給曲線的截距,是固定下來産生的緊後。通過改變我爲供應曲線所輸入的先驗,我可以一直改變需求彈性的後驗,直到我得出一個我想要的數值。

先驗是FWUTV的矢量對我來說是個新聞,但是一旦我理解並開始仔細得閱讀,我意識到那是一個計量經濟學家們之間公開的秘密。在我在介紹中標注了標題的那篇文章中,卡諾瓦和Sala(2009年)寫道:

“不加批判地利用貝葉斯方法,包括采用先驗分布,不真實地反映擴散的不確定性,可能隱藏識別的病症。”

Onatski和威廉姆斯(2010)表明,如果你把不同的先驗加到Smets和Wooters模型的早期版本(2003年),你會得到不同的結構估計。Iskrev(2010)和Komunjer和Ng(2011)指出,未經任何先驗信息時,Smets和Wooter模式沒有確定。Reicher(2015)回應在他關于Hatanaka(1975)的結果的討論中模擬提出的點。鮑邁斯特和漢密爾頓(2015)指出,在使用貝葉斯方法估計的供給和需求市場的二元向量自回歸中,這是很有可能的“即使一個人可用無限樣本的數據,對需求彈性的任何推論僅來自于先驗分布"。

6、關于經濟學者和物理學者們的問題

从关于经济学者们如何尝试去解决标准的宏观问题的元问题中分离出像美联储是否可以增加联储基金利率这样的标准宏观问题是有幫助的。元问题的一个例子可以是为什么宏觀經濟學者们开始援引虚拟的驱动力以解释波动现象。另外一个例子是为什么他们似乎会忘记那些已经被发现的鉴别问题。

我发现一个更有启发性的问题是为什么粒子物理学中弦理论学者们的特征跟后真实宏觀經濟學者们的特征会有如此显著的相似之处。为了解释此相似之处,我将列出Smolin在其第十六章中提到的弦物理学者们的七个不同特征的列表:

(1)驚人的自信

(2)一個異常統一的群體

(3)一種類似于對宗教信仰或者政治綱領的認同的對群組的認同感

(4)一種存在于本組與其他專家之間的強烈的界限感

(5)一種對非本組專家的想法,意見以及工作的漠視與不關心

(6)有一種理想化地解釋證據,相信誇大的或者不完全的陳述,並且漠視理論錯誤的可能性的傾向

(7)缺少對一個研究項目應該涉及風險的程度的鑒別

这些相似之处所暗示的推论是弦理论学者以及后真实宏觀經濟學者们的发展都解释了一种依赖数学理论的科学领域的普遍的失败模式。这种失败的条件会出现在当一些有才能的研究者们因在数学建模的前沿有真实的贡献而被尊重的时候。钦佩发展成对这些领导者的顺从。顺从导致努力沿着领导们所推荐的特定路线。因为来自于授权的引导能够调整很多研究者的努力方向,符合事實不再被作为一个协调装置而被需要。结果,如果事實与官方认可的愿景不一致,他们就被列为次要地位。最终,证据不再是相关的。该领域的进展被纯粹的数学理论所判定,正如被权威所决定。

一件令人惊讶的事是在Smolin的描述中他对弦理论学家所提出的理由的驳回。弦理论学者们说他们之所以没有考虑数据是因为在弦理论所考虑的规模下没有可行的收集数据的方法。他做出的有说服力的情况是有很多未被解释的事實是学者们本可以解释的,如果他们曾想去解释(第十三章)。在物理学中就像在宏觀經濟學中一样,对事實的漠视不得不被理解为一种选择。

Smolin的论点近乎完美得契合Mario Bunge于1984年提出的集体人类努力的分类学。该分类学从区分“研究”领域和“信仰”领域着手。在像数学,科学和技术这些研究领域,对整理的追求是调整机制。像在宗教和政治活动这些信仰领域,权威协调着组员的努力方向。

权威对于协调并没有固有的坏处。有些时候并没有别的选择。废除主义者行动是依赖于权威去做出是否其组员应视囚犯的监禁为奴役的决定的信仰领域。一些权威不得不做出决策因为并没有组员可以独立得用来解决此问题的逻辑论点和事實。

在Mario Bunge的分类学中,伪科学是声称为科学的信仰领域里的一种特殊种类。这是危险的因为持续的研究领域规范和信仰领域规范是不同的。因为规范通过社交扩散,混在科学家中的伪科学者们会破坏需要依赖于科学而幸存的规范。受人尊敬的个体在形成一个领域的规范中尤为重要,尤其是作为一个带领新成员加入一个领域的导师的角色。因此,有效的科学的防卫会坚持最受尊崇的个体和最高的科学行为标准。

7、忠誠會侵蝕科學的准則

科學失敗模式的描述不應該被認爲意味著科學在某人被自身利益所激勵的時候産生。人們總是被自身利益所激勵。如果科學要求其參與者成爲無私的聖人,那麽它將不可能幸存。

就像市场一样,科学是一个通过竞争来将个人的自身利益导向团体的利益的社会系统。问题是在科学中的竞争,就想在市场中的竞争,容易受到勾结的侵害。BobLucas,EdPrescott,以及TomSargent引领了后现实宏觀經濟學。在1980年前,他们为宏觀經濟學理论作出了重要科学贡献。当这些贡献遭受尖刻的,不屑的和刚愎自用的回击时他们共享了“避弹坑”。结果,他们发展出了一种在很多社交情境中都令人倾佩的的和有效率的忠诚关系。

下面兩個例子可以解釋關忠誠能引進科學的偏見。

7.1 案例一:Lucas支持Prescott

在2003年的對美國經濟協會的演說中,Lucas對Prescott的貨幣經濟學是的瑣屑的聲稱給予了強硬的支持。

这个态度很难与Lucas在1995年的诺贝尔演讲相一致,该演讲对货币经济学是重要的原因给出了细致入微的探讨以及提出了其对宏觀經濟學造成的学术性挑战。这同样与他在Ball和Mankiw的文章中的评论(Lucas,1993年,第153页)不一致,在该文章中Lucas写道Cochrane提出:“几乎不能说坚定地创建关于货币不稳定性的重要性与其真实影响的性质的一个精确的观点,至少在美国的战后时期。”

Cochrane注解道:如果貨幣有他在風險價值提出的系統性的影響,研究這樣作爲最後貸款人角色的貨幣政策以及作爲存款保險的貨幣協會就變得更加重要。根據科克倫的研究(1993年,第331頁),如果該評估提議極小的利益,那麽“並不是答案是錯誤的,我們或許只是正被簡單地問及錯誤的問題。”

然而,Lucas(2003年,第11頁)考慮了讓貨幣政策更爲可預測的影響並總結出潛在收益確實很小,大約是消費的百分之一的數百分之一。

在他的一个发表于2013年的论文集的介绍中,写着他在2003年提出的结论是在战后时期的美国,货币因素并不是“该时期真正不稳定的一个主要原因,不是他们不是重要的也不是他们永远不会是重要的。我与Friedman和Schwartz在收缩时期共享了这些观点,从1929至1933年,大萧条时期,并且这也是我看待现在的衰退的后雷曼2008至2009年阶段的方式”(Lucas2013年,第xxiv页,原版中为斜体)。事實上,他对科克伦的观点做出了退让与让步,去研究美联储作为最后贷款者的角色本应该更为重要。

Lucas(2003年)也冒险支持了普莱斯考特于1986年计算出的的百分之84的输出变量是由于燃素技术股造成的,尽管科克伦也指出结果显示关于此估值的T统计值为1.2,所以通常的两个标准误差置信区间包含了整个范围的可能值,[0%;100%].事實上,Cochrane指出通过其他方式尝试去计算这个分数的经济学者们得出的估值从填满普莱斯考特估值范围的大约80%下降到了0.003%,0.002%和0%。

我能得出的對于Lucas在他2003年演說時所做出的強硬聲稱相對于他在演說前後所寫的唯一可能解釋是,他在盡最大可能的支持他的朋友Prescott。

7.2 案例二:Sargent支持Lucas

第二个超出科学呼唤的论点的例子是Tom Sargent对Lucas(1980年)所写的货币数量论的防卫。在这篇写于1980年的文章中,Lucas估计出名义货币的需求并发现它和物价水平是成比例的,正如货币数量论所预测的。他发现一种能在他所考虑的特定的美国数据样本过滤数据以获取数量学结果的方法并且似乎总结出无论什么鉴别假设被建立进他的过滤器都一定是正确的,因为出来的结果支持了数量论。Whiteman(1984年)表明了怎样去明确地得出对于Lucas所用的过滤器来说那些鉴别假设是什么。

Sargent和Surico(2011年)重新使用了Lucas的方法並發現在沃爾克通貨緊縮後應用,他的方法得出一個非常不同的結果。他們表明變化會在貨幣供給過程的變化中産生。

在這一點上,他們離開他們的方式去以最大程度贊成的措辭去描繪Lucas1980年的文章。Lucas寫道他的結果可能被作爲“一種度量通貨膨脹和戰後時期的利率的程度的方法能根據純粹經典的,貨幣力量被理解(Lucas,1980年,第1005頁)。Sargent和Surico給予這句話以“Lucas的目的是精確地表明出他的結果取決于其在1953至1977年間貨幣供應過程的維持中的幸存”的難以置信的解釋(第110頁)。

他們同樣曲解了Lucas做出的存在數量學可能失敗的條件的評論的意義。從文中可以清楚地了解到Lucas表明的是數量論將不支持他的過濾方法所清除的高頻變化。而並不是像Sargent和Surico所說的,一個如果美聯儲采用不同的貨幣供應規則,過濾法將得出不同的結果的警告。

描述他們的結果的最簡單的方法是應用Lucas的評估器時,在貨幣需求中的價格水平指數(在它對真是參數得出一致的評估的意義上)僅僅在貨幣供應的局限的假設下被鑒別。Sargent和Surico並沒有這樣表述。實際上,他們從未提及鑒別,盡管他們預期他們自己的動態隨機一般均衡模型可以運行政策調控實驗以及質疑“如果貨幣供應規則改變會發生什麽?”他們說他們依賴貝葉斯估計法並且像往常一樣,幾個參數緊前驗後已經是非常相似的。

尤其,我懷疑在這個可選擇的情境中,他本應對某人(可能是一個參考者)提出的關于鑒別的問題提供推脫的回應:

此外,像那個我們正在運用的模型一樣,動態隨機一般均衡模型是特意被設計成一種運用Lucas(1972年)和Sargent(1971年)主張的來自合理預期模型方式的交叉方程的限制的裝置,用來解釋包括通貨膨脹的經濟衰退是怎樣依賴于貨幣與財政政策的。我們認爲我們正在以一種他的設計者所打算的方式運用我們的結構模型(第110頁)。

當Lucas和Sargent(1979年,第52頁)寫下“從一系列經濟時間段中鑒別結構模型是必須被任何要求提供量化經濟裝置的人解決的問題”這句話時,他們所說的任何人意味著在讓他們拒絕去回答關于鑒別的問題這方面,沒人拿到及格。沒人去說“我們知道我們在做什麽。”

8、回到起點

我同意Lucas和Sargent(1979)激烈的論斷“目前大型凱恩斯宏觀模型所基于的識別假設是不可信的。”目前這一問題更加嚴重,宏觀模型的假設不僅不可信而且更加不透明。

Lucas和Sargent对那些凯恩斯模型得出的预测有激烈论断,我也深表赞同。那些模型认为通货膨胀率上升将会导致失业率下降。但Lucas(2003)对于事實的断言失败得更加明显:

“我的理论认为宏觀經濟學按其本意来讲已经成功了:它的核心问题是要防止经济陷入萧条,这已经得到了解决,事實上它已在数十年前就被解决(p1)”

將全世界産出減少作爲衡量標准,2008-2009年的金融危機顯然證明Lucas對于宏觀經濟的預測遠比那些凱恩斯模型多得到的結論離譜得多。

Lucas和Sargent對于凱恩斯宏觀經濟模型的論斷適用于後現實宏觀模型以及它們的生成範式:

“那些预测普遍是错误的以及它们的理论基石也是充满瑕疵的......目前经济周期的学生们面临的主要任務就是整理这些理论残骸”(Lucas和Sargent,1979,p.49)

9、元模型

在对当前宏觀經濟學的评论中,我对它的消极看法——认为它甚至退化为了一门伪科学,显然是少数极端的一个。绝大多数的评论承认宏觀經濟學还有亟待提高的地方,但也认可了它持续取得的进步,至少按照后现实的衡量标准,它采用了越发复杂的分析工具。一个自然的问题是为什么很少会有人像我一样指出它的不足,而我的观点就像是一个异常值一样被大家所忽视。

模型可以將我爲什麽會做出不同的選擇追溯到不同的偏好、不同的價格以及不同的信息。我和其他人一樣,看著相同的論文,參與著相同的討論,所以信息不對稱的問題就不需要考慮了。

当一个人敢于说出那些听起来似乎是错误的言论时,他便具有了Smolin所具有的一些受人尊敬的特质,付出的代价便是大量的反对之声。这个成本对于我来说相对较低,因为我不再是一名学者,而是一名从业者,我希望能够将有用的知识服务于实践。我对于是否能够在顶級期刊杂志发文或者获得某些荣誉还不关心,因为这些对于实现我的人生目标毫无价值。那些威胁对于具有Smolin品质的人们来说不起任何作用。

9.1 科学的规范

一些经济学家会在私人场合同意当下宏觀經濟學的现状,但到了公众场合又闭口不言。这与他们在不同场合下的成本不同有关。然而,他们中有些人还会公开反驳我,这可能就需要一些其它的解释了。

當然,他們可能覺得看到對權威的批評同樣很不舒服,要付出一定的成本。毫無疑問這樣的情緒很強烈。在我批評了Lucas的一篇論文後,我碰到一個人都氣得說不出話來。最後,他只和我說了一句:“你在殺害Bob”。

但是我认为逃避会让问题更加严重。一些经济学家似乎已经被那些后现实宏觀經濟學家同化,认为公开批评权威是极大的不敬,而且无论是与现实不符、结论错误抑或是模型没有意义都丝毫不值得担心。

将权威至于批评之上的范式可以幫助人们相互团结,但这可能更加适合在政治、道德或者宗教领域。正如Jonathan Haidt(2012)所说的,这样的范式有存在的价值,因为这可以幫助他们团结起来一同抵御来自另外一个团体的攻击。它由两种固有的道德意识所支撑,其一是鼓励服从权威,另外一个则是牺牲自己去守卫神圣的纯洁。

科學及其它研究領域誕生于啓蒙運動以及對那些固有的道德意識的舍棄。他們相信任何東西都不是神聖不可侵犯的,權威應當不斷被挑戰和質疑。從這個角度講,對于研究領域中基礎知識的建設伏爾泰起到的作用要比笛卡爾和牛頓更加重要。

研究领域的人们信守着坚定的承诺,不依赖权威,去追求那尚不完善的真理,通过对公开事實和逻辑的独立评判形成粗略的共识。作出评判的人们清晰地陈述着自己的不同看法,同时也承认自己的错误,他们非常喜欢去挑战权威的观点,更不用说那些绝无错误的言论了。

即使真得這樣做,科學也並不完美。准確的說,並不存在完美。科學家們在追求真理,但他們也同樣意識到真理也許永遠都無法完全被揭示。他們只是希望能夠將真理的價值建立在觀點上就像將股票市場的價值建立在公司上一樣。可能在很長的一段時間,它會誤入歧途。但最終它會被那些肆意挑戰權威的狂熱分子和致力于更好地解釋現實的支持者們拉回到正軌。

盡管論據可能不夠充分,但科學似乎更加善于生産有用的知識。整合衆多人們的信念是一種獨特的方式,也是唯一的方式去達成一種千萬人之間的共識而不是采用威壓的方式。

10、經濟學未來的困境

一些经济学家反驳我的担忧,认为后现实宏觀經濟學是一潭死水,止步不前,但可以忽略,毕竟“有多少经济学家会认为紧缩的货币政策会对真实产出没有一点影响?”

对我而言,这恰恰揭露了一个认识盲区。宏觀經濟學家所言与事實不相一致并不那么严重,真正严重的问题是其他经济学家并不关心这些宏观研究者不理会现实的状况。对显而易见的错误漠不关心,一律包容比坚定地拥护错误对科学的腐蚀更严重。

那些在生涯早期就做出过卓越贡献的经济学家们遵循的轨迹将他们远离了科学。这样去说那些我认识和欣赏的人心理会很痛苦,令我同样难过的是我认识的其他很多人竟然还在疯狂追求着这些(远离了科学的)经济学家们。但只有科学和启蒙运动的精神是人类最重要的成就,远比我们的感受要重要的多。你可能不赞同我对科学的信仰,但你扪心自问:你会放心将你的孩子交付给一个反疫苗论者或者顺势医疗论者而非相信药理科学的医生吗?如果不的话,你又怎能期待那些只关心结论的人会持续關注经济学家,况且那些经济学家也清楚结论远比结论要重要。

很多人都很欣賞E.MForster的言論:對我來說,朋友比國家更重要。在我看來,如果他能改寫爲:“如果我必須在背叛朋友和背叛科學中做出選擇的話,我希望我能有勇氣選擇背叛朋友。”這樣就更好了。(完)



















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stata SPSS
justin.huang 发表于 2019-8-22 15:45:26 |顯示全部樓層

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實務也要學習。。。
weifeng717719 发表于 2019-8-22 23:43:55 |顯示全部樓層
dmy401 发表于 2019-8-23 11:38:18 |顯示全部樓層
謝謝分享
dmy401 发表于 2019-8-23 11:41:16 |顯示全部樓層
2018年10月8日,2018年諾貝爾經濟學獎揭曉,保羅·羅默和威廉·諾德豪斯共同獲獎,以表彰二人在創新、氣候和經濟增長方面研究的傑出貢獻。
134阿額女孩 发表于 2019-8-23 12:05:49 |顯示全部樓層
學術論文呀!
xujingjun 发表于 2019-8-23 12:36:23 |顯示全部樓層
張二寅 发表于 2019-8-23 13:53:08 |顯示全部樓層
講不清楚就“沖擊”,這已經是習慣了。
jonathan821 发表于 2019-8-23 14:09:09 |顯示全部樓層
redflame 发表于 2019-8-23 15:00:18 |顯示全部樓層
感謝分享
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