托马斯·萨金特：贸易等公共政策研究中的“不确定性”因素考量

镜头：托马斯·萨金特教授在“诺奖得主面对面”活动中发表演讲

题记

2019年5月10日，“诺奖得主面对面”活动在北京大学经济学院成功举行。2011年诺贝尔经济学奖得主、美国纽约大学讲席教授托马斯·萨金特发表了专题学术报告，来自北京大学、清华大学等海内外四十余所知名高校的四百多位师生参加了相关活动。本次活动中，托马斯·萨金特教授分别以“风险、不确定性、价值与公共政策” （Risk, Uncertainty, Value, and Public Policy）和“美国关税与贸易政策：历史与当下” （US Tariff and Trade Policies: Then and Now）两个主题作了学术报告。

风险、不确定性、价值与公共政策

对宏观经济学而言，模型实际上是一个随机过程，即基于参数向量的随机变量在时间序列上的概率分布。理性预期模型赋予所有主体共同信念，这些主体包括模型内的代表性行为人、模型外的经济学家以及自然环境。这导致在理性预期模型中，由于所有主体拥有共同知识，因而忽视了模型误设的可能性。不确定性恰是对模型误设的担忧。一方面，Ellsberg（1961）的研究结果对Savage（1954）的主观概率公理体系提出了质疑；另一方面，在统计意义上，基于不同规模的宏观数据集来区分不同的宏观模型是十分困难的。这意味着在模型设定过程中需要考虑模型错误设定的情况。同时，模型中的代表性行为人、政策制定者也应当在决策时对模型的不确定性加以考虑。

决策者拥有一组模型，但其无法通过如复合彩票的方式利用贝叶斯先验概率分布将众多模型简化为单个模型。因此，在模型中引入不确定性的重点在于利用最小-最大化期望效用的方法计算值函数的边界。具体而言，在双人零和博弈中，一个最小化个体（minimizing player）从一组模型中选择一个概率分布来帮助最大化个体（maximizing player）计算值函数的边界并测算策略函数的脆弱性。萨金特教授进一步指出可利用相对熵衡量不确定性。相对熵是对数似然比的期望，它可以在统计意义上衡量模型的差异性。相对熵的特征也表明，在有限样本量下，从统计意义上区分模型是非常困难的。然后，萨金特教授介绍了模型不确定性对模型均衡的影响。他指出，在引入模型不确定性后，人们通常希望得到一个接近于理性预期（基准模型）的均衡数值。在实际应用中，所有代表性行为人可应用共同的近似模型，但一部分人会担忧模型设定错误产生信念的异质性，这将促使形成一个新的均衡，它是递归竞争均衡和子博弈完美均衡的拓展。若在一个代表性消费者模型中分析不确定性扩大的影响，会发现不确定性对均衡数量的影响与贴现因子增长的影响一致，均表现为可观测的等价效应。贴现因子越高，代表消费者越有耐心，因此储蓄越多；而出于对模型错误设定的担忧，消费者也将进行预防性储蓄。

托马斯·萨金特教授讲座现场

最小-最大化期望效用的投资组合持有者对于最差状况的信念影响了状态依存价格，因此对均衡价格而言，模型不确定性通过偏好冲击的潜在波动放大了普通随机贴现因子的影响，产生了不确定性模型的市场价格。因此，在共同近似模型中增加随机贴现因子的波动性有助于达到汉森-贾格纳森（Hansen-Jagannathan）资产价格边界。虽然在某种程度上不确定性厌恶与风险厌恶是相似的，但是不确定性厌恶会改变不确定性的跨期分布，这也是其与风险厌恶的不同之处。此外，由于投资组合持有者对最差状况的信念影响状态依存价格，这将促使拉姆齐计划者采取更具纪律性和目的性的策略。基于以上内容需要说明的是，由于决策者在任意时间面临的基准模型或近似模型都不是单一模型，而其在统计上也无法区分不同模型，因此不利用其他方式分析模型不确定性。同时，决策者拥有多个可能不正确的基准模型，因此也无法使用贝叶斯更新来更新概率分布做出决策。为此，萨金特教授介绍了考虑模型不确定性的两类经典消费偏好，即“约束偏好”（constraint preferences）和“乘数偏好”（multiplier preferences）。其中，约束偏好更直观，而乘数偏好更易处理。在问答环节，萨金特教授就其求学与科研经历、经济学研究的意义等问题同与会师生进行了互动交流。

美国关税与贸易政策：历史与当下

美国的贸易历史可以划分为三个阶段：从独立战争到内战，从内战到大萧条，从大萧条至今。在不同的阶段，美国的关税与贸易政策体现出不同的特点，而今，美国的相关政策导向即将进入更为严苛的阶段，这一变化可能加剧国际贸易环境的不确定性。历史经验是面对未来的有效工具，萨金特教授指出，在分析关税、补贴和贸易限制等政策工具所产生的作用时，不仅需要明确不同工具的特点，还应从两个方面去思考：一是政策工具的使用应该由谁决定；二是不同的政策工具是为谁服务的，以及相关方面的利益诉求是什么。萨金特教授重申了自己对自由、平等的贸易政策的赞赏，也对中国改革开放以来的贸易方针表示肯定。他认为美国现今采取的贸易保护政策对美国大多数民众是有害的，而且根据历史经验，此类政策往往会产生意想不到的负面作用。萨金特还指出美国的就业问题更多是由技术进步造成的结构性失业，不能通过保护国内低效的生产者来解决。报告结束后，萨金特教授还详细回答了同学们关于贸易平衡、贸易赤字等方面的问题。

【主讲人简介】

托马斯·萨金特，2011年诺贝尔经济学奖得主，现任纽约大学经济学讲席教授、斯坦福大学胡佛研究所高级研究员、美国国家科学院（National Academy of Sciences）院士、美国艺术与科学院（American Academy of Arts and Sciences）院士。萨金特先后在加州大学伯克利分校和哈佛大学获得文学学士学位和哲学博士学位，此后历任宾夕法尼亚大学、芝加哥大学和斯坦福大学等名校教授，曾担任世界计量经济学会（Econometric Society）主席、美国经济学会（American Economic Association）主席和动态经济学会（Society for Economic Dynamics）主席等重要学术职务。

作为理性预期学派的领袖人物，萨金特教授在宏观经济学、动态经济理论和时间序列分析等方面做出了卓有成效的开创性工作，著有《理性预期与经济计量实践》（ Rational Expectations econometric s ）和《递归宏观经济理论》（ Recursive macroeconomic theory）等15部图书，在国际一流学术期刊发表论文二百余篇，学术影响深远，享有崇高的学术威望。凭借其在动态计量经济学和货币政策方面做出的杰出贡献，萨金特教授于2011年获颁诺贝尔经济学奖。

近年来，除了聚焦于宏观经济、国际经济和数量金融等领域，萨金特教授还高度关注人工智能和大数据在经济分析预测中的作用，始终活跃在学术研究一线，跟踪最新工具方法，不断推动经济发展和理论进步。

主讲人题词

谢谢，我希望你们享受经济学这门学科。

——托马斯·萨金特