托马斯·J.萨金特：健身房里永葆青春的诺奖经济学家
“You never have any hunch.”2017年8月，在北京金融街的健身房里，我第二次见到诺贝尔经济学奖得主托马斯·J.萨金特（Thomas Sargent）教授，我笑着跟他说了这句话。Hunch，有直觉和驼背的双关意味。前者是一个好经济学家必备的，后者指的是驼背。74岁的萨金特，尽管还在倒时差，但还是做了好几组深蹲和小腿肌肉群练习。深蹲被称作是最有益于延缓衰老的锻炼动作，看来在萨金特身上作用明显。和其他同龄人相比，萨金特一直腰板笔直，没有驼背；而我周围很多40岁左右的青年学者，就已经老态初现。
萨金特一秒钟就了解了我的意思，笑着回复我：“If you keep doing this, you would get best outcome you deserved.”（如果你坚持健身，就会得到最好的结果。）我还记得第一次见到萨金特教授，也是在健身房。在河北野三坡中国经济论坛的酒店里，我正在跑步机上慢悠悠跑步，看到萨金特走进来。快速热身后，他开始用一对大概8千克的哑铃练习肩上推举，动作非常标准。这是一种非常高效的练习方式：短热身，小重量，高频率地练习肩和背两个肌群，既会缓解颈椎病，又能防止驼背。我好奇地和他交流起健身经验，比如如何减肥，然后又自然而然谈到运动和大脑的关系。“健身爱好者”的标签，迅速打破了我对传统经济学家严肃、古板的刻板印象——萨金特可是当今最为严谨、权威的宏观经济学家呀。
2011年，萨金特获得诺贝尔经济学奖。和他一同获奖的，还有普林斯顿大学教授克里斯托弗·西姆斯。他们是理性预期学派的代表人物。理性预期理论是萨金特漫长的学术生涯中最为重要的成果。20世纪70年代初，人们第一次面对失业率和通胀同时上涨。而在当时颇为主流的凯恩斯学派的理论中，通胀和失业率应具有此消彼长的关系。于是，一个新词被创造了出来——滞胀。萨金特和同事在罗伯特·卢卡斯的研究基础上，掀起一场“理性预期革命”，对滞胀做出了完美解释。与过去假设人们被动适应政策的模型不同，理性预期模型认为，经济当事人会根据政策环境的变化调整他们的预期以及相应的行为。基于理性预期的条件，政策制定者的任何措施都会被人们的理性预期抵消，从而成为无效的政策。
比如，中央银行不可能通过增加货币供应量来降低失业率，因为人们已经理性预期到未来的高通胀率，从而采取了相应措施，如要求提高货币工资增长率和资本回报率。这种动态随机的宏观经济分析范式要求更加复杂的数学模型。萨金特的重要贡献之一，就在于发明了结构计量的方法并正确测度理性预期的变化，从而使得正确评价货币政策的效果成为可能。这项研究的意义，正如诺奖委员会的评语所说：“托马斯对于解释宏观经济学当中的数据有着非常重大的贡献，人们可以从他的研究中发现、学习到国家政策所带来的影响，以及其他因素像突然的价格变化以及产品供给突然发生变化所带来的影响。他带来的计量工具，在国家政策下，对于全世界的经济学研究都有非常重大的意义。”“我一生的所有时间，几乎都在学校度过。”萨金特向我总结他的职业生涯。1964年他从加州大学伯克利分校毕业，1968年获得哈佛大学博士学位。他先后在宾夕法尼亚大学、明尼苏达大学、芝加哥大学、斯坦福大学等校任教职。据媒体报道，当萨金特得知自己获奖时，只说了句“我还没有备好课”，之后便匆匆登上了纽约开往普林斯顿的列车——那里的研究生们在等着上他的宏观经济学课程。“我喜欢与年轻的学生在一起，”萨金特告诉我，他非常喜欢一线的教学工作，“在年轻人身上可以看到当年的自己，我最宝贵的财富就是学生。”10多年前，萨金特在纽约大学创办学生读书会，每周亲自审核学生上交的论文，并选定优秀作者参加周二下午的读书活动，这个活动一直持续至今。
萨金特对中国和中国学生也有着特别的情怀。“中国是一个神奇的国度。”萨金特教授说，这个国家为他带来许多非常出色的学生，他们展现了扎实的数学功底、浓厚的研究兴趣以及极强的创新精神，他们勤奋、谦虚且敏而好学。在过往的演讲中，每当提起他的中国学生时，萨金特教授都饱含感情：“中国学生的工作信仰和职业操守都是非常了不起的，他们时刻都充满了激情；我的很多中国学生非常成功，我能感受到他们的乐观情绪。”2016年，萨金特支持成立了非营利机构QuantEcon，致力于为经济学、计量经济学和决策制定等开发开源计算工具。2017年，作为深圳市在人文社科领域引进的首位诺贝尔经济学奖获得者，他召集多位青年经济学家，在深圳北大汇丰商学院组建了“萨金特数量经济与金融研究所”，聚焦宏观经济、国际经济、数量金融等领域，研究人工智能和大数据在经济与金融的分析预测中的作用。他还亲自参与博士研究生的培养工作，开设高级宏观经济学、计算机语言与数量经济学等跨学科课程。“物理学和经济学有同样的语言和计算机程序。
我对此感兴趣的原因是语言、理论和数据之间有很亲密的关系。”萨金特在研究所成立仪式上说。他表示希望经济学能像物理学和化学那样更注重量化，并进一步阐述了研究所的蓝图，即通过运用大数据和数量方法进行实证研究。关于理性预期理论本身，关于现代宏观经济学面临的挑战，关于经济危机后全球经济政策的应然走向，我都期望从萨金特这里一一得到答案。
今天最重要的两件事
问：作为一名经济学家，除了健身之外，还做什么工作？
答：哈，我刚刚从健身房出来，健身是很重要的。当然，我的主业是经济学家，我认为，经济学也是一种工具，用于发现数据中的各种现象并对其进行解释，以区分相关性与因果关系。正如天体物理学一样，我们从某些经济过程中获得非实验数据，并希望了解这些经济过程。此外，我们也希望做一些物理学家不做的事情，比如考虑不同的博弈如何产生改进的结果。纳什将博弈定义为一系列参与者共同采取一系列行动，每个参与者基于其他参与者的行为选择行动策略，所有参与者遵循时间协议，即谁在何时何地做出选择。策略是决定你在不同情况下做什么的规则。
问：好吧，今天的热点，除了健身，就是美国总统特朗普了。你认为特朗普的贸易政策会让我们的世界变得更糟糕吗？
答：我认为这倒没有，事实上我们也不知道他的贸易政策是什么。我知道基本上他说了两个方面，比如，一是说他想降低关税，想要消除关税和贸易壁垒，这是他说的，我认为这将带来改观。如果他提高关税和贸易壁垒，这会让美国变得更糟糕。二是说一些国家已经开始相互降低摩擦，而美国，至少对其中10个国家持乐观态度。特朗普在海外多次提到有一天会做什么，而他做的其实是另一套，贸易商们也不知道他们到底应该做什么，应该怎么去做。
宏观经济学总在与时俱进
问：与纯数学理论相比较，尤其在中国，一些学者和学生可能会强调经济直觉或常识，并认为直观的经济常识比复杂的数学模型更能解释经济现象，你认为应该如何看待这一评价？
答：常识很难界定。用两种人来比喻：一种缺乏生活常识，但在学术上非常有才能，可以解决许多复杂的数学或物理问题；另一种有很多经济学常识，但在数学知识上很有局限性。常识和直觉更像是一种才能，难以理解，但可以被发现。经济学的美就在于它是假设的艺术，它可以对人类行为做出一般性的假设。经济学家的假设虽然是简化的，并且可能并不完全与现实一致，但伟大的经济学家往往有一些直觉可以捕捉到某种本质。
问：2008年全球金融危机后，现代宏观经济学受到了广泛的批评，而对宏观经济学的微观基础的追捧似乎占了上风。此前，经济学家保罗·罗默在《宏观经济学的麻烦》一文中质疑宏观经济学的合理性和有效性。您如何看待当前现代宏观经济学面临的各种指责？
答：保罗·罗默是我的好朋友，但他已经很久没有做真正的经济学研究了。有一种说法：“每个人都有权选择老去或优雅地老去。”幸运的是，我可以选择后者，因为我专注于经济研究，并且能在模型中找到乐趣。年轻人在宏观和微观经济学方面都有很大的优势，因为研究现代经济学需要计算机和数学技能。年轻的经济学家现在所做的远比我们从前更雄心勃勃。他们正以令人难以置信的方式推动数学和数据分析的发展。我的同龄人都害怕这一点，因为他们不能在这些方面做研究。多年来，保罗并没有致力于尖端的学术研究，他在阅读所有相关研究文献之前就开始质疑宏观经济学。我经常回忆起我们刚刚开始从事经济学研究时候的样子，在20世纪70年代，当理性预期理论脱颖而出时，我的理论被年长的经济学家们认为这是他们听过的最愚蠢的想法：怎么能把人类心理学纳入模型呢？这太傻了。此外，我认为宏观经济学和微观经济学之间的界限已经不再明显，没有必要将两者放在对立的位置上。在欧洲、美国和中国，解决宏观经济问题通常涉及结构改革。在改革期间，政府往往不得不引入微观政策，使劳动力市场和金融市场运行得更加顺利。
问：2008年全球金融危机后，理性预期假说也被攻击，有人说该理论的政策含义是错误的。一些人说现代宏观经济学运用了太多数学工具，并且错误地依赖于有效市场的这一假说。也有些人批评，经济学家总是相信自由竞争的市场是万能的，但其实“理性预期”是一种错误导向，因为人们并没有那么多的知识和预测能力。现代宏观经济学的支柱理论——“真实商业周期模型”——也是有缺陷的，在应对危机时毫无用处。有人提出宏观经济学应更少依赖于理论，而更多依赖于“行为经济学”。你怎么看这些观点？
答：除了关于使用太多数据工具的评论之外，你所列出的所有批评都反映了对现代宏观经济学内容及成就的无知或故意无视。现代宏观经济学使用数学和统计学来理解特定情况下的行为。一般来说，我们很难通过过去确定未来的情况。但经验法则是，建模的经济环境越动态、不确定性越高和越模糊，你就越需要卷起袖子，学习和使用一些数学方法。至于20世纪60年代的有效市场假说，请记住对汉森和辛格尔顿1983年发现的破坏性回应的论述，理性预期的资产定价理论无法解释美国数据的关键特征。有效市场理论的结果是理所当然的。现代宏观经济学的重要部分是关于理解一大堆有趣的资产定价难题，由汉森和辛格尔顿以及他们的追随者带来的关于简单版本的有效市场理论的经验失败就是这样的谜题。对真实商业周期模型及新凯恩斯主义模型的批评也是错误的，这反映了人们对这些模型设计目的的误解。这些模型旨在描述正常时期的总体经济波动。市场可以有条不紊地将借款人和贷款人聚集在一起，但不是在金融危机和市场崩溃期间。该文献中的论文作者通常已经明确了模型的设计目标是什么。同样，它们并不是分析金融危机的理论。
问：2008年，看似过去了很久，但依然值得我们警醒，似乎那场金融危机让现代宏观经济学家措手不及？
答：说这场金融危机让现代所有宏观经济学家感到措手不及，这是错误的。研究人员系统地总结了美国和全球金融危机和货币危机的经验教训，并构建了金融危机成因和政府政策的动态模型，证据和模型得到了很好的总结和扩展。
“理性预期”仍指导经济政策
问：在增长乏力的情况下，许多国家将货币政策作为促进经济增长的主要工具，导致流动性泛滥。因此，一些学者认为我们应该更多地依赖财政政策和结构性改革。你如何评价这个观点？
答：我认为问题的关键在于货币政策的影响非常有限。如果你看一下当前的货币政策，它实际上只是将货币通过各种交易从一种形式转变为另一种形式。当然，就财政政策而言，不同国家面临的情况有所不同。美国的税收政策仍然有很大的回旋余地，但税收政策的主要目的是更有效地促进资本和储蓄的形成和积累，而且不会引发经济衰退。需要强调的一点是，许多人说我们应该用财政政策来刺激经济增长。国际货币基金组织通常建议政府应该增加支出并扩大财政赤字，一些国家长期以来一直存在巨额赤字，例如许多欧洲国家，但这最终导致了许多问题。因此，我认为关键是要推动结构性改革，例如欧洲、日本和美国劳动力市场的结构性改革。
问：人们对理性预期理论有一些批判，认为该理论过时并且不能解释现在的经济现象。对此你怎么回应？
答：对于理性预期理论的批评，我做出两点回应。首先，请注意理性预期仍然是宏观经济学家进行政策分析的主要假设。举一个很好的例子，在2009年，哥伦比亚大学的斯蒂格利茨和萨克斯撰写专栏文章，对奥巴马政府提议的私营部门购买有毒资产的PPIP（公共与私人投资计划）进行了批评。斯蒂格利茨和萨克斯运用理性预期理论来计算对潜在买家的回报。研究表明，政府的提议代表了纳税人资金向有毒资产所有者的大量转移。其次，经济学家一直在努力改进理性预期理论，我们正在努力中。
创新将继续释放中国经济活力
问：作为理性预期理论的创始人，你曾用中国谚语“上有政策，下有对策”来形容这一理论。您认为政策制定与预期之间真正的因果关系是什么？
答：我认为政策制定和人们预期之间是相互影响的，这在任何博弈或社会关系中都是如此。理性预期理论或古老的中国谚语意味着，如果你有一个策略，那么我的策略应该基于你的策略。例如，如果我想创业，但政府对创业公司的营业额征收10%的税，那么我可能会放弃创业的想法。与之前采用被动适应政策的模型不同，理性预期模型认为经济各方将根据政策环境的变化调整其预期和相应的行为；预期也将对政策制定产生影响，聪明的政策制定者将根据这种互动制定相关政策。这种动态随机的宏观经济分析范式需要更复杂的数学模型。该模型将相关因素转化为变量，个体根据这些变量做出决策，并且需要理论来预测其行为的后果。在构建复杂模型时，整体模型通常嵌入在其他更具体的模型中，形成像俄罗斯套娃一样的模型嵌套系统。然而，理性预期理论有点像共产主义：在这个框架中，模型中的主体共享一个模型，该模型具有由总模型产生的相同概率分布，排除了不必要的系统差异。
问：你怎么看类似P2P（互联网金融点对点借贷平台）、ICO（首次币发行）等金融创新与金融监管之间的关系？
答：我不清楚P2P、ICO的含义，但我认为问题的关键是金融衍生品必须有一个良好的风险分担机制。我们经常说需要保持一定的风险，然后分担这些风险。通过这种方式，整个社会都可以尝试新事物。风险的最终承担者是居民部门，因为企业部门也是由个人组成的。政府也可能承担一些风险，但如果政府继续向居民和企业征税，最终风险将传导给居民。因此，最重要的是确定谁可以承担风险。对于那些可以买卖金融衍生品的人来说，谁承担风险以及政府承担多大的风险，都需要有清晰的认识。这是个大问题。我们都知道，包括中国在内的金融创新正变得越来越频繁，因此解决方案不是限制创新。诸如正在发展的电子货币等金融创新不仅会显著改变当前的交易模式，还会带来更多的竞争。
问：是否可以对中国的政策以及中国经济前景进行展望？
答：中国政府的改革措施都很好，其所依照的经济学规律对世界都广泛适用。比如让市场在资源配置中起决定性作用，推动利率市场化改革，消除自然垄断外的所有垄断，促进竞争，等等。中国在创新方面还有很大的空间，利用制度创新来推动科技和企业创新，为企业创造更好的发展环境，将会推动中国加快经济转型，释放新的活力。
人工智能和经济学
问：如果人工智能在某种程度上代替了“理性人”的决策判断，这对我们的未来意味着什么？人工智能大数据是否正在改变所谓经济学的本质呢？
答：这其实并非一个新的话题，你可以上亚马逊找一下，我在20年前就写过两本关于人工智能和经济学的书。“人工智能代理”模型在很多行为特征上都和理性预期模型很相像。可以说，“人工智能代理”模型越接近理性预期模型，人工智能代理就越智能化。在我看来，人工智能细化和促进了理性预期模型。在这个领域已经有了一些研究，但目前为止对政策的影响仍然很小。
问：好的，那么人工智能是否也改变了很多经济学的传统理论？
答：人工智能和经济学的关系，我认为是一个持续的过程。因为大部分人工智能包括两个概念。第一是应用强大的计算机系统和大数据。应用统计学领域的一些老方法，我们已知的统计学就是从数据中得出推论的方法，大约有150年的历史，这个领域的发展已经取得了很大进步。但如果你拥有计算能力，你就可以做很多特别的事情，如今我们有了计算机就方便多了。第二，人工智能正在优化很多老的经济学理论，找到最合适的方法。也许有些理论已经存在了50多年、100多年或200多年，在理论层面，这些理论已经取得了很大的发展，但伴随着计算机技术的发展，我们可以更加充分地利用这些理论。我们在拥有大量数据的基础上，可以在不同方面尝试这些方法。计算能力真的很重要。比如，我自己的职业生涯，我都会先用计算机编算假设我在想要从事的职业4年的时间里会发生的状况。4年，虽然只有4年，但是4年里可能发生的变化太多了。我们有了计算机，而且计算机的价格越来越低，功能越来越强。
问：所以经济学的基础并没有改变？
答：对，经济学的基础并没有改变，当我们可以更有效地利用它，对于像我这样的一些人，结果真的让人兴奋。希望我还年轻，因为这种技术进步会一直持续。
问：您还年轻呢！与其他同龄人比起来，您就像30多岁，原因在于您经常锻炼健身吧。
答：对，健身太重要了，当然生活的快乐也非常重要！你知道应用先进科技进行经济学研究就像玩电脑游戏，甚至比电脑游戏更有趣。我孙子和我想的一样，电脑游戏真的可以带你进入很多有趣的世界，这一点简直太棒了。
终极之问
问：人工智能和新兴科技会使我们的世界变得更好吗？
答：我们的世界会更好！计算机很强大，但在很多事情上，它们并不像我们人类那么聪明。它们只能做简单的事情，很多事情它们都做不了，比如飞行和潜水。你不能训练一台计算机去做很多复杂的事。很多的人工智能都是在研究让机器做它能做的事。人工智能会取代人类的部分工作，改变我们的生活。有少数工作会被取代，比如，我爸爸的工作就被取代了，但那是不太好的低端职业，我爸爸自己都不喜欢。他早早退休了，作为一个聪明的人，我爸爸很年轻就退休，太遗憾了！我的工作比他的要好多了，因为计算机能帮我更好地工作。我觉得人工智能是个工具，就像机器人也是个工具。我们必须在各种机器人技术上动动脑子。机器人正在为工程师和年轻人创造各种各样的工作，特别是在像中国这样的地方，那里有很多数学和科学方面的培训，这将创造更多的就业机会。这种现象已经持续了很长的时间。
对话手记
在和萨金特交流的过程中我一直在想一个问题：我们距离算法统治的那个世界究竟还有多远？我们其实已经开始习惯由算法主导我们的一些简单决策。例如我们每天会接触到什么样的信息——从新闻、广告、音乐到朋友动态，越来越由算法决定；例如通过安装搜集学生情绪数据的监视器，老师们期望智能地分析改善自己的教学；例如金融领域对客户信用的打分评级，决定某一个具体的贷款是否发放；例如律师根据法庭既往数据测算某一类型案件的胜负概率，来评估是否应该进行风险代理；甚至在公司管理领域，已经有企业尝试引入人工智能系统，基于算法和大数据，做出招聘、投资、并购等决定。下一步，算法会主导宏观经济政策的制定吗？像萨金特这样令人敬仰的计量经济学家，终其一生研究宏观经济生活中各种变量之间的关系，构建尽可能精确的计量模型，不断提高政策理性程度。当他们的模型不断迭代升级，越来越接近真实世界的变量互动方式；当数据信息的搜集日趋全面、完善；当绝对理性、不被利益和情感所左右的人工智能更深入地介入宏观政策的制定中，我们会有更加智慧、理性的宏观经济政策吗？当然，正如萨金特的回答，人工智能目前对政策的影响其实还很小。但不难想象在可预期的未来，当算法、人工智能更多地，甚至决定性地参与到宏观经济政策中，计量经济学家肩上的责任将更沉重。萨金特的研究，或许不仅仅是对全世界的经济学研究有重大意义，更会彻底改变我们的社会吧。其实，与其仰望和警惕新技术，不如像萨金特一样，身体、大脑和心一直在路上，永远年轻，永远好奇才是最好的！
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