译 | 许文立 许坤

 

Olivier Blanchard (PIIE)

April 10, 2017 3:00 PM

 

文章来源

 

https://piie.com/blogs/realtime-economic-issues-watch/need-least-five-classes-macro-models

 

多恩布什给我的建议是：永远不要讨论方法论。Just do it。很遗憾，我没有遵照他的建议，而去经历一番冒险。

 

我写这篇博文的原因与背景是David Vines主持的DSGEs项目，即它们在危机期间表现如何，如何改进它们。[1]根据David的想法，我写了一篇PIIE政策简报（【香樟推文0530】DSGE模型会有未来吗?）。然后，在回应简报的评论时，又完成了一篇PIIE博文（【香樟推文0586】对DSGE模型的进一步思考）。到了第三篇（【香樟推文0654】宏观经济模型的多样化需求）时，认识理解又更深刻了一些。本来以为我的认识已经成熟了，不用再写了，但是David组织了一场宏观经济模型的会议，让我受益良多，因此，我决定再写最后（？注：Blanchard在原文中打了一个问号）一篇。

 

这篇文章的主题很简单：我们需要不同类型的宏观经济模型。一种类型不会比另一种更好。两种模型都是我们需要的，而且它们应该相互促进。如果命题被广泛接受，且没有信仰“战争”，这些评论都不重要，并有些多余。但实际却不是这样的。

 

我在这篇文章中尝试讨论分类学，即区分五类宏观经济模型。（我专注于一般均衡。然而，许多宏观模型必须建模个体行为，构建局部均衡模型，并检验对应的微观和宏观经验证据，然后，基于这些工作，一般均衡模型才能构建出来。）为了做这些事，我必须道歉，又要重复前面几篇文章所谈论的内容了。

 

基础模型。这类模型的目的就是要传递深刻的理论洞见，它们与所有的宏观模型相关，但又不假装紧密地刻画了现实。例如，Paul Samuelson的消费-贷款模型，Peter Diamond的OLG模型，Ed Prescott的证券溢价模型， Diamond, Mortensen, and Pissarides的搜寻模型，Neil Wallace or Randy Wright的货币模型（Randy值得出现在这份名单中，但是我在这列举他是因为他也参加了David的会议。我从他那里学到了许多：对于一个经济学家来说感觉是微观基础的东西，对另一个人来说就成了彻彻底底的广告……）。

 

DSGE模型。这类模型的目的则是探索扭曲或系列扭曲存在的宏观经济含义。为了有一个建设性探讨，它们必须构建在许多取得共识的内核基础上，然后每种扩展模型都专注于各自的扭曲，即有限理性，不对称信息，不同形式的异质性等等。（这次会议上，Ricardo Reis提供了一份非常棒的扩展模型列表，人们在DSGE模型里想要看的应有尽有。）

 

在项目开始的时候，David Vines（和另一些人）所批判的模型，以现有的形式来看，要讨论两个问题：

 

第一个是核心模型应该是什么样。以RBC（实际商业周期）结构附加一种主要扭曲和名义粘性作为DSGE模型现在的内核，虽然与现实非常不符，但却是一个好的出发点。消费者的欧拉方程和价格设定者的定价方程，与理性预期结合，意味着经济代理人的前看行为。我的感觉是这种核心模型必须有名义粘性，有限理性，有限期长，不完全市场，并凸显出债务的作用。我和其他人都已经在别处讨论过这个问题，此处，我不打算再讨论。（我从这次会议得知，许多经济学家利用ABM（agent-based model）模型拒绝了以RBC加扭曲为内核的DSGE。如果他们的对世界的认识正确，且网络化互动是必需的，那么，他们可能是对的。但是他们并没有提供一个备择的模型内核以供探讨。[2]）

 

第二个是模型应该与现实多贴近。我的观点是应该尽量贴近，但并不是通过特定的增设和修补，例如随意、没经过论证的高阶成本的引入仅仅为了传递出更加现实的滞后结构。对现实的尽量拟合应该被归入下一类模型——政策模型。

 

政策模型。（Simon Wren-Lewis更喜欢称它们为结构计量模型。）这类模型的目的是指导政策设计，研究特定冲击的动态效应，允许备择政策的探索。如果中国经济放缓，这会对拉丁美洲产生什么影响？如果特朗普政府决定试试财政扩张，这会对其他国家产生什么影响？

 

对于这些模型，拟合数据并刻画实际动态效应是绝对必要的。但是它们需要有足够坚实的理论结构，来追踪冲击和政策的效应。这两个目标意味着政策模型的理论结构肯定比DSGE更宽松一些：聚合和异质性会引起更复杂的总体动态特征。旧式的政策模型始于理论驱动，然后用方程组让数据说话。而一些新式模型始于DSGE结构，并让数据确定更丰富的动态特征。美联储使用的主要模型之一，FRB/US用理论限定长期关系，然后引入高阶调整成本来拟合数据动态。我很怀疑这是否是最佳方法，因为我并没有看见它得出任何理论或经验上的成果。

 

在任何情形下，对这类模型来说，游戏规则肯定与DSGE不同。例如，从与VAR刻画的动态特征相一致的角度看，这类模型是否拟合很好？它很好地刻画了过去政策的效应吗？它允许人们考虑其他政策吗？

 

玩具模型。此时此刻，我脑海里浮现的这类模型是IS-LM模型，蒙代尔-弗莱明模型，RBC模型和NK模型的许多变种。正如我所列示，一些模型可以说基于理论，而另一些则完全是基于理论。但是它们有同样的目的。那就是，允许快速地阐述某些问题，或者呈现某些复杂模型所得到的答案的本质。对于研究者来说，这类模型可能出现在写出更加精美模型之前或之后，一旦这种精美模型被设计出来，它的详细内部结构就会被检查。

 

这些模型所保留下的内容有多接近正式理论在我这篇文章中并不重要。另一方面，我想起了一群老司机们，例如Robert Mundell or Rudi Dornbusch，他们都阐述了这种观点。能解释他们为什么能在本科宏观经济学课本领域占主导地位的一个原因是：这类模型的作用只是用作教学工具。他们两所表现出的艺术性不亚于科学性，但是并不是所有经济学家都是有天赋的艺术家。而艺术则非常有价值。（艺术的本质多多少少已经发生了变化。在过去，纸的两面性使得人们去写两方程模型，或者有时候是三方程模型。而MATLAB和Dynare的易用性使得刻画和涵盖更大规模的模型变得更简单。）

 

预测模型。这类模型的目的很直观：给出最佳预测。这是判断它们的唯一标准。如果理论对于提高预测很有用，那么理论就应该被使用。如果理论不能，它们应该被忽略。根据我读过的材料，我得出的结论是理论多多少少有些帮助。然后就是统计问题，从如何处理过度参数化到如何处理基本关系的不稳定性等等。

 

总之，对于不同目的，我们需要不同模型。对于某些模型的利用超出了其设计目的的尝试就显得太过了。我对于DSGEs作为较好的政策分析模型并不乐观，除非它们放宽许多来自理论的约束。我愿意看到它们被用于预测，但是我仍然怀疑它们是否能胜过预测模型。也就是说，不同类型的模型要彼此学习，并从彼此之间的联系中得到发展。旧式政策模型也能从异质性、流动性约束——体现在一些DSGEs中——获益。最后，在此重复文章开始的观点，所有模型都必须建立在坚实的局部均衡基础以及经验证据之上。

 

[1]这个项目的成果由许多文章组成，即将在Oxford Review of Economic Policy以“Rebuilding the Coreof Macroeconomic Theory”为题集结专刊出版发行。

[2]当我认为这类模型的确是动态、随机、一般均衡时，DSGE这个缩写被广泛视作指代一类特殊的模型，即合并扭曲的RBC类模型。但基于代理人建模的人却认为这不是动态、随机、一般均衡类模型唯一的方法。

 

译者：

许文立，安徽大学，xuweny87@163.com

许　坤，中国人民大学，kunxu2014@126.com

 

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