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人工智能在宏观政策中的应用

2017年05月29日,北京当代经济学基金会第三届思想中国论坛在上海财经大学经济学院举行,以下为谢丹阳教授发言实录,“宏观经济学最新的前沿理论、方法和工具”:
 
先谈第一个。 如果你要问我在过去50年当中对政策层面最有影响的一篇宏观文章是什么?我认为是Kydland and Prescott关于时间不一致性的研究。他们这一开创性的研究以及后续的关于政府遵循规则还是相继抉择的讨论对各国货币政策及财政政策的影响非常之深远。政府意识到遵循规则的重要性,二十多个国家最终采纳了通胀目标体制,其中包括重要的发达国家和新兴市场国家。在2008年危机发生之前,全球经济以高增长、低通胀为特征。宏观经济学家们纷纷认为宏观经济学进入黄金时代,进入科学的时代。但是,一轮席卷全球的金融危机发生了。危机发生以后大家对宏观经济学家一片质疑,包括克鲁格曼对我们的批评。从危机之后的后续政策来看,各国不可能再沿着遵循规则的思路。事实上,各国的政策已完全突破原有的规则。QE的出现以及现在的负利率等等,之前都是难以想象的。为什么在我们过去的研究得出政府应当遵循规则而不是相机抉择?我认为是我们在模型设定的时候没有充分考虑到相机抉择的必要性以及相机抉择在什么情况下有优势。我觉得需要在模型中加入不可预料的风险,或者根本没有意识到的风险。比如说雷曼倒闭,在灾难之前从来没有人想到雷曼会倒闭。如何将这样的风险加入到现有的货币政策和财政政策模型当中去?这个问题是很难的,但也许这将推翻现有文献的结论。这一个课题大家可以考虑。
 
下面谈第二个课题。在过去30年里,关于决策理论,关于行为经济学、行为金融学,这些方面的研究有长足的进步。这些内容在宏观文献里面的体现还不充分。我和苗建军教授作过一些尝试,将货币幻觉概念引入内生经济增长模型来研究货币幻觉如何影响消费-储蓄决策从而影响经济增长率。我认为货币幻觉、Prospect Theory、Loss Aversion等行为经济学概念均可移植到现在流行的DSGE模型当中,讨论这些因素如何影响货币政策的传导机制。我会带着我的学生朝着这个方向努力。
    
在谈第三个课题之前,我想简单回顾一下宏观经济学的发展史。宏观经济学分两个分支,一是经济增长,另一为关于经济周期的研究。经济周期的研究中最有影响的工作是凯恩斯1936年的《通论》,启动所谓凯恩斯革命。经济增长的论述可以回溯到亚当斯密《国富论》的第一章,后人称之为斯密定理: The division of labor is limited by the extent of the market。斯密认为劳动分工和专业化是经济增长的源泉。现代关于增长的论述有Solow的外生增长理论以及Paul Romer、Lucas、Grossman and Helpman、 Aghion and Howitt等的内生经济增长理论。从这些理论的表述形式来看,亚当斯密的时代是文字性的,Solow用的是Reduced Form(储蓄函数),而内生增长理论用的是动态优化。我们对经济增长的理解也随着这些理论的表述形式和分析框架的严谨化而进一步加深。同样的严谨化也发生在经济周期方面的研究。凯恩斯的书主要也是文字加上一些Reduced Form Analysis(比如消费函数,backward looking)。其后,弗里德曼将Permanent Income概念引进消费函数 (forward looking)。再到Lucas、Sargent、Prescott、Bernanke/Gertler/Gilchrist、Mankiw、Jordi Gali等人所用的动态优化。Prescott等关注的是技术冲击如何影响经济周期,而Bernanke等研究的是金融加速器在经济周期中扮演的角色,Mankiw、Gali等人将各种信息粘性和价格粘性引入动态优化模型,形成新凯恩斯模型。是否这些动态优化模型就是我们的宏观经济学顶峰了呢?我感觉还不是。不论是经济增长方面的研究,还是关于经济周期的研究,其动态优化模型还是相对比较简单,比较抽象的。简单抽象表现在什么地方?他们基本上用的是对代表人的行为的刻划:消费者代表、厂商代表、投资者代表,甚至政府的代表。在这类模型当中,就无法刻画比如Herding Behavior。目前有一些模型里面允许了一定程度上的异质性,但是这些异质性的刻划仍然非常简单。
 
宏观经济学将来会如何发展?在座的年轻人将来可以做什么?我认为,随着计算速度的不断提高,随着人工智能方面的进展,我们可以实现Lucas在1988表述的理想:“I prefer to use the term 'theory' in a very narrow sense, to refer to an explicit dynamic system, something that can be put on a computer and run。The construction of a mechanical, artificial world, populated by the interacting robots that economics typically studies, that is capable of exhibiting behavior the gross features of which resemble those of the actual world that I have just described”到目前为止,我们看到的只是Robot 1.0(代表人)或2.0(具有异质性的代表人),我们研究的是这些代表人怎样应对政府的政策或者改革。这个思路是对的, 但这些远远不够,因为Robot 1.0和 2.0解决问题的过程与人们在做思考和决策的过程还相差太远。我们需要的是Robot Alpha。我从AlphaGo打败柯洁当中看到一些希望:具有人类思考直觉的Robot。我们可以将这些Robot Alpha赋予差异化的思考类型、计算能力、风险偏好、甚至努力程度,将他们的决策过程和行为纳入模型来得出这样的一个群体如何对宏观政策作出反应从而研究政策的可能效果。这些不是不可能的。我建议在座的尤其是年轻的学生关注科技进步。如果你周边有研究人工智能问题的人,成为他们的好朋友,以便将来的合作。跨学科的合作往往能产生意想不到的突破。谢谢大家!
 
本文载于:北京当代经济学基金会
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