2011年诺贝尔奖为什么选择实证宏观经济学

　　瑞典皇家科学院诺贝尔奖评审委员会

　　经济总是受到意料之外的事件的影响。油价意外上涨，央行设定的利率出乎借贷双方的预料，或是家庭消费突然下滑，出现这些未曾预测到的事件通常被称作“冲击”。经济还受到更长期的变化的影响，例如货币政策向偏紧的反通胀措施转变，或是财政政策出台了更严厉的预算规定。宏观经济研究的一个主要任务，就是了解冲击与系统性政策转变在短期与长期如何对宏观经济变量产生影响。萨金特和西姆斯获奖的研究贡献一直是这方面研究不可或缺的部分。萨金特主要帮助我们理解了系统性政策转变的影响，而西姆斯则侧重于解释冲击如何在经济中蔓延。

　　在基于观测数据的所有实证经济分析中，厘清因果是困难的。在宏观经济政策分析中尤其如是，原因在于以下这个重要障碍：预期所起的关键作用。经济政策制定者对政策形成预期，从而将经济活动与未来的政策联系在一起。政策中一个观察到的变化是不是一起独立事件？随之在经济活动中发生的变化是不是对这个政策变化的因果反应？或者，这个因果关系是不是反过来的，即经济活动中出现变化的预期是否会引起政策发生观察到的变化？对于预期与经济活动之间的相互关系的解读不同，得出的政策结论也会相去甚远。萨金特和西姆斯研究出来的方法以不同、但是互补的方式解决了这些困难。他们的方法已经成为研究团体使用的标准工具，也被普遍用于决策参考。

　　背景

　　1970年代之前，预期在宏观经济结果分析中最多充当着基础性的角色。在米尔顿·弗里德曼、罗伯特·卢卡斯、埃德蒙·费尔普斯相继研究出具有开创性的成果之后，将预期与宏观经济理论——更重要的是将其与实证的实施——系统性地结合起来成为必要。但这在当时是一个主要障碍，只因缺少辨别与分析外生冲击的形式方法，也就无以估计宏观经济理论是否对预期的形成产生“积极”的效果。

　　萨金特和西姆斯二人作出了突出的贡献，允许研究者让预期发挥中心作用，去明确、实证地实施及估计宏观经济的动态模型。二人的相关工作，从第一份论文开始直到今天，作出了许多延伸、改进和强大的应用。萨金特和西姆斯的研究贡献促使研究团体和决策团体中诞生了更多方法研究及应用研究。

　　在萨金特和西姆斯的形成性研究之前，宏观经济学中主要的实证方法是统计估计一个大型的线性系统，典型地围绕凯恩斯的宏观经济模型而建立。然后，这个估计的系统再被用于解释宏观经济的时间序列、预测经济和开展政策实验。这种大型模型在解释历史数据上看起来是成功的。但是，在1970年代，多数西方国家都经历了高通胀率与产出增长缓慢和高失业率并存的情况。在这个“滞胀”的年代，这些大型模型出现了不稳定性，并越来越多地受到质疑。

　　萨金特

　　——结构计量经济学

　　萨金特大概在这一时期开始了他的研究，此时有人提议采用一种新的宏观经济理论框架。它强调理性预期，即认为经济政策制定者像家庭与公司一样，在预测时不犯系统性错误。这一框架后来被证明对于解释1970年代和1980年代通胀与失业并存的情形十分重要。它还成为新兴的宏观经济理论的核心。

　　萨金特在这些发展中起到了关键的作用。他在实证研究中探讨了理性预期的影响，通过说明在对宏观经济事件进行实证分析时可以如何展开理性预期——研究者从而可以使用形式统计方法明确并检验理论——及通过为政策制定推导影响。他还对预期的形成开发并应用了更广泛的观点，如渐进的学习。萨金特对理性预期计量经济学的贡献是纯方法论的。具体说，他的以微观经济基础描述并结构性地估计宏观经济模型的方法，在允许研究者发现“深层的”模型参数并执行假设检验方面取得了新的突破。从更广泛的角度看，萨金特还提出了具有直接政策相关性的重要研究点。例如，他早期关于财政和货币政策之间的联系的研究今天仍在指导着决策者。

　　西姆斯——向量自回归

　　通过将重心放在识别(identification，根据观测数据进行因果推断的核心要素)上，西姆斯对1970年代早期主要的宏观经济计量范式发出了可能算是最有力的批评。西姆斯称，当时现有的方法倚赖“不可思议的”识别假设，根据它在宏观经济时间序列中作出的“什么导致什么”的解释几乎必然都有缺陷。估计错误的模型在货币政策分析甚至是预测中，都不能被当做有用的工具使用。

　　作为替代，西姆斯提出宏观经济变量的实证研究可以围绕一种统计工具建立，这种工具就是向量自回归(VAR)。技术上讲，VAR是一个直接的N方程、N变量(通常为线性)系统，它描述一组宏观经济变量中的每个变量有多么取决于其自身过去的值、剩余N-1变量过去的值及一些外生“冲击”。西姆斯的观点是，合理构造并解释的VAR可以克服许多识别问题，因此不仅对预测有巨大的潜在价值，对解释宏观经济时间序列、开展货币政策实验亦如是。

　　过去30年里，VAR方法在各个方向取得了显著的发展，西姆斯本人仍始终处在前沿。VAR因此在今天得到了广泛的使用，运用者既包括实证学术研究者，也包括决策的经济学家。到目前为止，VAR还成为货币经济学之外多个领域中的重要研究工具。

　　应用

　　萨金特和西姆斯在关于货币政策的决定因素与效果方面有影响力的应用中使用了他们自己的方法。在一系列贡献中，萨金特分析了非常高的通胀，或恶性通胀的情况。他探讨了1970年代美国出现的高通胀，以及随之而来的变化所带来的迅速且看起来永久性的通胀下降。在这个分析中，萨金特发现，学习(与完全的理性预期相背离)对于理解通胀怎样产生、如何发展很重要。事实上，萨金特整套方法的定义性特征并未坚持理性预期，而是这样一个核心思想：预期不是在完全理性、就是在有限理性之下积极形成的。在这一语境中，积极的意思是预期对当下事件作出反应，并包含了对这些事件如何影响经济的理解。这说明，决策中的任何系统性变化都会影响预期，这对于政策分析是一个至关重要的洞见。

　　西姆斯还开展了多项应用研究，在某种程度上主题完全相同，即美国货币政策转变的范围和影响。但是，他的主要精力一直放在识别意料之外的政策变化以及它们对经济活动的影响上。至于关键的意料之中和意料之外的差别，西姆斯的方法提供了区分这两种宏观经济变量驱动的途径。他的方法获得了广泛的认可，也让我们可以确定，例如，意料之外的政策变化如何对一些宏观经济变量立即产生影响，而对另外一些变量的影响缓慢而且呈驼峰形。实际上，这方面一些最有影响力的研究都是由西姆斯本人开展的。

　　两人研究成果的联系

　　尽管萨金特和西姆斯的实证方法不同，但它们形成了互补，并常常被结合在一起使用。事实上，萨金特式包含了理性预期的结构模型的动态行为，常常可以等同于西姆斯式的VAR。于是识别这样一个VAR会直接相当于识别按照理性预期计量经济学估计的结构参数。VAR方法的一个关键方面，即所谓的脉冲响应分析，描述重大冲击如何在宏观经济中传播。它已成为描述和分析宏观经济结构模型的最重要方法。相反，VAR识别常常要特别参考结构模型，尽管这种“结构”VAR识别通常参考的是一类模型，而不是一个特定的模型。在具体的应用中到底采用哪种方法取决于目的。结构估计直接运用现代计算机执行，并对分析政策体制尤其有用。依赖于更少、较不具体的理论假设的VAR分析，主要被用于在政策体制缺少变化时，识别有哪些政策冲击出现及它们的影响为何。萨金特和西姆斯的方法因此包含了在对宏观经济政策和经济活动的现代实证分析中采用的方法论核心。兰晓萌 编译