罗伯特•索洛的国会证词：“为现实世界建立一门科学的经济学”_风闻

【本文作者CHS为理科博士，科技从业者，专长为计算机技术，有多年海外生活经历，对国外社会有独特的观察。作者授权风云之声首发。】

罗伯特·索洛，麻省理工学院退休教授

美国众议院科技委员会****调查与监管小组委员会

**“**为现实世界建立一门科学的经济学”

2010****年7月20日

对于这个委员会，或者任何的国会委员会来说，举行一个主要是讨论分析性问题的听证会显得不同寻常。今天的问题是关于宏观经济学，一门研究国家层面上各种总量的增长与波动的学问。这些对于我们国家的生活水平非常基本的总量，包括国民收入、就业、价格水平等等。这些基础性的总量是如何确定的，我们又是如何思考它们的？尽管这是很难的分析性问题，但显而易见的是，这些问题的答案对公共政策中最重要的事务有着直接影响。

委员会关注如此抽象的一个问题也许显得不同寻常，但它确实是自然而又紧急的。我们今天仍处于一个深入而漫长的衰退的谷底，对即将到来的未来毫不确定，同时绝望地缺乏工作职位。**与此同时，我们研究宏观经济学的套路看起来却对此没什么有用的话可说。**这种套路在我们的顶尖大学、许多中央银行以及其他有影响力的政策圈子的严肃思考中，占据了统治地位。它不只是提供不了什么指导，它真的看起来没什么有用的话要说。我在接下来的数分钟里的目标，就是试图解释为什么现有的宏观经济学失败了，并且是注定要失败。

在我开始之前，有些事情我想先说清楚。“总体而言”，我是一个很传统的主流经济学家。我认为我们现在积累并传授给我们学生的经济分析总体上是不错的；没有必要，也没有说得过去的理由要把它全盘推翻。当然，我们对经济的理解有非常重要的疏漏，还有很多我们认为已知的事情其实是不对的。这几乎无法避免。国民经济——更不用提世界经济——令人难以置信的复杂，其本质通常又不断变化。所以不可能有人一劳永逸地搞明白。经济学理论总是不可避免的太过简单，这是没法子的事情。但最重要的是，每当愚蠢出现的时候，我们要指出来。尤其当涉及诸如宏观经济学这样重要的事情的时候，一个和我一样的主流经济学家会坚持每一个命题都必须通过常识的测试：“这个东西真的合理吗？”

我不认为现在流行的动态随机一般均衡模型（DynamicStochastic General Equilibrium model，简称DSGE）通过了常识测试。这个模型的一个想当然的假设是，整个经济体可以被视为一个单一的、前后一致的个人或者王朝；他/它有一个理性设计的长期计划，虽然偶尔会有预期之外的震荡冲击，却总会以一种理性和前后一致的方式来适应这些震荡冲击。我不认为这个图景通过了常识的测试。这个模型的支持者们做了一个自称体面的宣告：这个模型建立在我们对微观经济行为的了解之上。但是我认为这种宣称一般而言是假的。毫无疑问，这些支持者们相信他们自己说的。但就常识测试而言，看起来他们要么是停止了去闻，要么就是完全丧失了嗅觉。 

我会努力尝试解释，虽然这不容易。大多数经济学家愿意相信大多数的行为主体（消费者投资人、贷款人、借贷人、员工、雇主）会根据他们的选项和信息，做出使其个人利益最大化的决定。很明显，他们并非总是如此理性行事，其系统性的偏差值得我们好好研究。但在很多情况下，上面的假设作为一阶近似不算太坏。我们必须铭记，所有的经济学所研究的都是简化的经济，正如生物学研究的都是简化的细胞。动态随机一般均衡（DSGE）学派传播给大众的，就是它经过了简化的经济：“员工—雇主—消费者—其他所有因素”这样一个唯一的组合；这个组合中的成员凡事都事先仔细计划并永远不死。而****这样一个“代表性行为主体”（representative agent）的假设的一个重要的结果是：没有利益冲突，没有不相容的期望，也没有欺诈。

这样一个全能的决策者，本质上根据其自身的偏好来运行经济。当然，它不是直接这么做：经济必须通过通常情况下正常的市场和价格来运作。迫于怀疑者和处理实际数据需要的压力，动态随机一般均衡模型（DSGE）的建模者们一直在努力工作，以允许各种市场阻力和不完美进入模型。这些阻力和不完美包括价格刚性和工资刚性、 信息的不对称性、时间上的滞后性等等。这些都很好，但其基本的故事仍然总是把整个经济体看作一个人，这个人根据其自身情况，有意识地、理性地尽最大努力，使自身利益最大化。这不可能是对国民经济的一个足够的描述——国民经济总是引人注目地不追求一个一致的目标。当一个深思熟虑的人意识到自己面对的经济政策是以这样的假设为基础的时候，他/她也许有理由疑惑自己位于一个什么样的星球上。  

一个明显的例子就是，动态随机一般均衡模型（DSGE）的故事没有给失业留下真正的空间，就是我们常见的失业（尤其是现在）：纯属浪费的那种失业。我们有能干的工人，愿意接受当前的甚至略少一点的工资，但潜在的工作机会却被市场的失效所扼杀。这样的经济体不能组织起一种双赢的局面，即使这种局面明显是可以产生的。这样的结果和“经济体在理性地追求一个明智的目标”的假设是不相容的。动态随机一般均衡模型（DSGE）及其相关模型处理失业的唯一办法是，把失业当成在某种程度上是自愿的，这种自愿或者是出于贪图当下的享乐，或者是出于为将来某些情况而保留某种灵活性的愿望。但这种解释正是那种没法通过常识测试的解释。

编造这样的故事不仅是一个智力游戏，虽然它的确带点这种味道。某种程度上，我们所观察到的经济的确在给定的条件下，在努力做它尽可能做的：它已经以最优的方式来适应我们预料之中和预料之外的种种情况。它不可能做得更好了。结论就是，有意识的公共政策只能使得事情更糟。如果政府比“代表性行为主体”有更多的 信息，政府应该做的就是把这些信息公之与众。如果价格不具备完美的弹性，政府所能做的就是通过攻击垄断和削弱工会，使价格更具有弹性。但实际上，这个命题本身就值得怀疑。

我想强调的是，动态随机一般均衡模型（DSGE）对反衰退政策无话可说，因为它的基本假设就是“不需要宏观经济政策”——这种假设本质上是说不通的。我认为，从我们自己的联系于高度杠杆化、管理弱化的金融系统的经济里，我们已经目睹了这个假设是多么的不真实。但我认为以前的历次经济衰退（以及产生通货膨胀的经济过热）所显示的不同模式，早已展示了动态随机一般均衡模型（DSGE）的假设是显而易见的不靠谱。其它的学术传统还有更好的方法来研究宏观经济学。

从更专业的统计学的角度，我们还能找到动态随机一般均衡模型（DSGE）不能良好地理解宏观经济行为的理由，不过现在并不是涉及这些的时候。一个有趣的问题是：**为什么宏观经济学家们会被引上这条特定的歧途？**也许我们以后会有机会讨论这个话题。

（译文完）

【评注】

英国经济学家阿尔弗雷德·马歇尔 (Alfred Marshall, 1842-1924) 是新古典主义经济学的开山鼻祖，现在的主流经济学家们大抵都可算是他的徒子徒孙。在给友人的信件中(Alfred Marshall on Mathematics in Economics,http://www.rasmusen.org/zg601/readings/marshall.htm)，对数学和经济学的关系如此说：

“但我知道在我晚年的著作中，我对经济学日益强烈地产生了一种感觉：一个好的讨论经济学假设的数学定理，极不可能是好的经济学。我更多地遵循如下原则：

（1）把数学当作一种便捷的语言来用，而不是当作探寻真理的发动机来用；

（2）在完成工作之前，坚持使用这种语言；

（3）把结果翻译成日常语言；

（4）用例子来说明这个结果在现实生活中是重要的；

（5）烧掉整个数学推导；

（6）如果你在第四步时就失败了，把第三步的结果烧掉。

我经常做（6）里面的事情。”

按马歇尔的说法，数学只是经济学的语言工具，而非精髓。数学抽象因为要量化结果，所以必然会舍弃掉一些无法量化的因素，而这些因素可能是最重要的——例如苹果公司的估值就不能不考虑斯蒂夫·乔布斯的价值，而“企业家精神”或曰“个人的远见与洞察力”，是现在的数学还无法描述的。

一旦把数学看作一门语言，就可知正如世上无法用语言描述的东西甚多一样，无法用数学描述的东西也很多。语言在发展，新词汇在不断被创造出来，正是人类不断认识世界、理解世界的佐证。

马歇尔卒于1924年，其时现代概率论还未诞生（柯尔莫格洛夫的奠基性工作，《概率论基础》，发表于1933年），现代控制论尚有数十年的酝酿（贝尔曼动态规划原理发表于1953年，苏联学派的庞特里亚金最大值原理发表于1956年，而卡尔曼的LQ理论发布于20世纪50年代后期——参见雍炯敏、楼红卫著《最优控制理论简明教程》）。所以1924年之前的经济学，还不能从概率论和控制论的角度对经济现象进行描绘。换而言之，1924年之前的经济学，实在不能以 “数学太难”为借口，拒绝普通人的评头论足。这些经济学包括亚当·斯密、李嘉图、马尔萨斯、约翰·斯图尔特·密尔、马克思等人的工作，自然也包括马歇尔的工作。  

即便是1924年之后的经济学，也不能说自己的数学有多难，以至于让普通人没有资格讨论。以加州大学伯克利分校的政治经济学教授大卫·罗默（David Romer）为一年级研究生所写的《高级宏观经济学》为例，该书对数学的要求为：“主要的数学要求是对单变量微积分有透彻的理解，并初步掌握多变量微积分。[…] 本书还要求读者对概率论中的基本概念如随机变量、均值、方差、协方差和独立性等有所了解。”（前言）

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换而言之，中国大学的理工科本科生，包括生物系的本科生，其数学程度都足以理解经济学系一年级研究生的宏观经济学课程。按照英国剑桥大学的张夏准博士的说法，“95%的经济学都是常识”（《资本主义没有告诉你的23件事》）：

《资本主义没有告诉你的23件事》

至于中国四十岁以上的“主流经济学家”的数学水平，圈子里混过的人自然心知肚明。斯坦福大学的肯尼斯·扎德教授（Kenneth Judd）曾写过一本书，《经济学中的数值方法》（Numerical Methods inEconomics）。正在学校里学习的同学们不妨用这本书作一个尺子，量一量中国“主流经济学家们”的数学水平到底有多“高”。

《经济学中的数值方法》

之所以谈论数值方法，是因为现代宏观经济学的模型常用一大堆方程来描述现实世界。这些方程是如此繁多，以至于我们无法求出其解析解来（就是具体的公式），而必须依赖于计算机提供的数值解。前文讨论的动态随机一般均衡模型（DSGE）即是一例。

其实无论描述世界的数学工具如何繁杂，阿尔弗雷德·马歇尔所描述的经济学建模过程近百年来都没什么变化。这其实也是一般的建模过程：我们首先根据对现实的理解，建立一个定量模型；然后对定量模型进行分析计算；再把模型结果和现实世界的各种经济现象相比较——如果模型结果和现实一致，那就说明我们的模型是对现实世界一个较好的模拟；否则我们就应回头重新考虑我们的模型假设是否符合事实。此流程图可见下：

经济学建模过程

索洛教授说，“从更专业的统计学的角度，我们还能找到动态随机一般均衡（DSGE）模型不能良好地理解宏观经济行为的理由，但我们现在没时间涉及这些”。他的意思即是，对于“数学模型”那个模块的内在分析我们先忽略过去，只看从“现实世界”出发，抽象成数学模型的过程中，我们做的假设是否符合现实。而他挑出来的毛病就是，模型假设整个经济是一个为了全人类的共同利益而上下一心，没有利益冲突，没有不相容的期望，也没有欺诈的和谐社会。也就是说，上面流程图中用红色圆圈标示的那一步出了问题。

接着索洛教授利用动态随机一般均衡模型（DSGE）对失业现象的处理，说明了这种假设可以导出什么样的谬论：既然失业是对人力资源的浪费，而模型又假设世界经济或者某国的国民经济是一个为了共同利益而上下一心充满爱与和平的高效率和谐社会，那么被迫失业的情况是一定不会出现的。如果出现了，为了让模型自圆其说，我们只能认为失业是自愿的。

检验一个模型的假设是否合理，除了直接思考其合理性，还可以间接考察：假定其假设合理，看模型是否能推出任何矛盾来；如有矛盾，则说明模型的假设错了。上面流程图中蓝色方框部分就是“没有被迫失业”这个与事实不符的矛盾。

总结起来，被索洛教授点名的“动态随机一般均衡模型（DSGE）”的悲剧性一生尽在下图之中：

动态随机一般均衡模型（DSGE）的建模过程

罗嗦了半天，无非说了两点：  

1）摆事实：诺贝尔经济学奖得主亲自为我们示范，如何多快好省地理解“高深”的经济学模型，并用常识辩识之。  

2）讲道理：经济学里的很多东西涉及的数学都很浅，普通人就能明白了解——“人民有参政议政的权利，更有讨论经济政策的权利”。  

其实索洛教授所说的，“我认为我们现在积累并传授给我们学生的经济分析总体上是不错的；没有必要，也没有说得过去的理由要把它全盘推翻”，我大体同意。问题的关键在于模型的使用：某些情况下，DSGE模型未尝不是一个好的尝试；但若认为一个人造的模型是放之四海而皆准、放之任何时代而皆准的普适模型，如果不是自欺欺人的天真，那就是对自己智力的傲慢与自负了。至于狐假虎威地自封为“某某大牌在中国的传人”的那些人，我就无话可说了。我们需警惕的是，任何模型都是有具体使用条件的；我们须得搞清楚模型的基本假设才行，而这正是普通人凭借常识就能做到的。

时隔索洛的证词已有八年了，以动态随机一般均衡模型（DSGE）为核心的一组模型仍然被欧盟用于宏观经济的政策分析和研究（见参考文献列出的欧盟经济委员会QUEST模型网站）。我们不妨通过欧盟的实践，看看主流经济学是否真的掌握了经济运行的真理。

 欧盟使用DSGE模型进行政策分析与研究

最后援引一位友人对当年“郎顾之争”的评论作为结束语：“我的一点粗浅心得是：**靠谱的经济学家，多数在为我们的观察和常识提供扎实的理论依据，他们在论证‘人话’；而半瓶水的经济学家或良心坏了的经济学家，他们经常不说人话，还会垄断所谓的‘人话权’，吓唬我们，我们是不具资格，说不得话的。**为了我们的说话权，我们也得好好学习点经济学。”

（全文完）

【参考文献】

1.Solow, Robert. “Building a Science of Economics for the Real World”. Preparedstatement for House Committee on Science and Technology – Subcommittee onInvestigations and Oversight.  July 20, 2010.  

2.Kelley, A. M. Memorials ofAlfred Marshall.  New York, 1966. pp. 427-428. On internet: AlfredMarshall on Mathematics in Economics.  http://www.rasmusen.org/zg601/readings/marshall.htm

3. 大卫·罗默：《高级宏观经济学》（第一版），商务印书馆中译本。（前言）

4.Chang, Ha-Joon. 23 Things TheyDon’t Tell You about Capitalism. Bloomsbury Press, 2011.

5.Judd, Kenneth. NumericalMethods in Economics. The MIT Press, 1998.

6.European Commission: QUEST macroeconomic model. https://ec.europa.eu/info/business-economy-euro/economic-and-fiscal-policy-coordination/economic-research/macroeconomic-models_en