直面經濟世界的不確定性

吳思

提 要：不確定性即未知的風險，其廣泛存在于人類社會的活動中。正是因為經濟世界中充滿了不確定性，使得越來越多的學者和政策制定者開始關注不確定性對經濟的影響。尤其是在現階段全球經濟增速放緩和新冠肺炎疫情大蔓延的背景下，研究不確定性的特征和來源、其對經濟政策的影響等問題，至關重要。2013年諾貝爾經濟學獎獲得者、芝加哥大學經濟和社會科學資深講習教授、美國科學院院士、美國藝術與科學院院士拉爾斯·彼得·漢森（Lars Peter Hansen）對此進行了深入分析和解讀。

一、學會與不確定性共存

中國經濟報告：您最近的研究集中在不確定性方面，為什么您認為不確定性是一個需要關注的重要問題？從經濟學研究的角度看，不確定性給人們帶來了哪些挑戰？

拉爾斯·彼得·漢森：很多人對不確定性的態度是“唯恐避之不及”。這是因為他們認為不確定性會帶來一些挑戰并需要采取應對措施。但事實上，不確定性僅僅意味著我們對結果不確定。當一件事情十分確定時，但也可能出現壞的結果；而當一件事情存在不確定性時，也可能依然會出現好的結果。我想強調的是，不確定性是一直存在的，無法避免。因此，我們所面臨的挑戰是讓不確定性在某種意義上不那么令人痛苦，我們要學會與不確定性共存。我們最好正視它，并找出合理的應對之策。

不確定性增加了經濟分析的難度，當我們試圖更好地理解市場以及尋找對重要政策問題的定量答案時，不確定性尤為重要。經濟學研究的一個組成部分就是評估我們知道哪些，還有哪些是我們所不知道的，以及如何面對我們所不知道的。例如宏觀經濟增長存在很多不確定性，經濟學家常常爭論全球經濟是否進入長期停滯期或者技術進步是否具有特殊的潛力。在我看來，我們除了需要考慮經濟增長的不確定程度，還應該考慮這種不確定性對經濟主體行為的影響。從私人部門角度來看，為了弄清楚當前是否是投資新項目或融資的好時機，投資者會預測宏觀經濟未來走勢。他們面對不確定性的反應會直接影響其在金融市場的行為。

關于決策者如何應對不確定性，現在在模型方面已經有了一些進展。但是，大多數經濟分析關于不確定性的假定是，人們知曉未來事件的概率，但不知道結果。而我更傾向于從更廣泛的角度來考察不確定性，即人們既不知道結果，也很難確定這些結果可能發生的概率。我一直在研究如何將上述對不確定性的定性描述轉化為定量方法。

中國經濟報告：那么，不確定性是如何產生的？與風險有何區別？您在構建模型時如何定量描述不確定性的特征？

拉爾斯·彼得·漢森：我們可以先看看不確定性具有哪些特征，從而找到產生不確定性的根源。在我看來，不確定性具有三個特征：首先，不確定性是會帶來風險的；其次，不確定性是模糊的；第三，不確定性會不斷發生變化。從風險角度來看，不確定性的一個來源是“外部隨機擾動”或者說“沖擊”。從模糊性和可變性角度來看，不確定性的另一個來源是“內部錯誤”和“未知缺陷”。

我舉一個例子來進行區分。假設我們不斷擲骰子，這是一個碰運氣的游戲。我們知道得到不同點數的概率，而且可以計算出重復投擲過程中得到不同點數的概率。但問題是我們通常并不知道概率是多少，擲骰子也不過是像統計學家那樣驗證概率。經濟環境越復雜，比如宏觀經濟或金融市場，就越難進行完全的概率估計。所以，決策者不能以已知概率的碰運氣游戲視角來看待不確定性，而應該用正確的方式看待不確定性。

我在構建模型時也將不確定性分為了“內部不確定性”（inside uncertainty）和“外部不確定性”（outside uncertainty）。我們先來解釋模型外部的不確定性。首先，給定一個動態經濟模型，研究者會使用未知參數，并通過數據來估算這些未知參數。其次，對于某個經濟現象，可能會有多種模型，經濟學家可能需要評估模型的好壞以及決定是否對模型進行比較。在評估模型好壞的過程中，研究者對于特定模型或模型組是否能很好地描述經濟現象是存在不確定性的。此外，在構建經濟模型時，也必須對模型內部構成進行判斷。研究者必須描述經濟主體（消費者、企業和政策制定者）應對不確定性的行為模式，并推斷這些行為對市場結果和資源配置的影響。

當我們探討不確定性時，牢記“內部不確定性”和“外部不確定性”的區分是十分有用的。從歷史上看，一種方法是假設模型內部行為者知道影響他們的風險是符合概率模型分布的。但實際上，他們可能不知道如何構建風險模型，從而可能對不同形式的不確定性做出不同的反應。這意味著，如果能夠反映經濟學家在構建和分析動態經濟模型時所面臨的類似困境，那么這種方法將為我們更好地描述模型內部市場主體的行為提供豐富的信息。

中國經濟報告：長期不確定性是如何影響市場主體短期行為的？在2008年全球金融危機中，一些基本明確的事件引發了系統性金融風險，您如何看待系統性風險所帶來的不確定性？

拉爾斯·彼得·漢森：市場投資者可能無法預測5年或10年后宏觀經濟會發生哪些變化。這將會影響投資者的當前決策，以及他們如何在短期和長期內分配資源。如果投資者在經濟不景氣時害怕堅持，在經濟景氣時恐于缺乏堅持，必然會進一步導致市場價格波動的不確定性。因此，對于未來更長時間內將要發生的事情的判斷會影響市場主體的短期行為，因為金融市場對不確定性的溢價會發生變化。

那么，我們今天就短期投資所做的決定，對未來又會產生什么影響呢？在金融市場上，在流動性充足的情況下，我們今天做的投資明天就可以撤銷，所以投資者可以從短期角度來考慮問題。也就是說，投資者的短期行為也會對長期宏觀經濟產生影響。

“系統性風險”一詞有一段有趣的歷史。在2008年以前，搜索引擎上找不到太多相關的內容。到了后金融危機時期，“系統性風險”已經成為了一個流行詞匯，在有關金融市場監管的討論中占據了突出地位，并成為加強金融市場監管的理由。

從應對措施來看，宏觀審慎政策是目前提及較多的防范系統性風險的方式之一。但如何設計和實施宏觀審慎政策仍然是一個懸而未決的問題。近年來各國中央銀行的研究部門、政府機構以及學術界都在推動對系統性風險的研究，但我認為最有可能的情況是，由于我們對潛在問題的理解有限，可能無法找到系統性風險的最重要和最關鍵來源，也難以用某種單一的方法來評估系統性風險。因此，我主張從更廣泛的“系統不確定性”角度而非狹義的“風險”角度來思考這個問題。那么如何為金融市場提供最好的金融監管？這是一個復雜的難題。但顯然，復雜的監管政策并不是最佳的行動方案，宏觀審慎政策的設計和執行需要簡單透明的規則。

二、政府應對不確定性時權衡至關重要

中國經濟報告：在經濟面臨較大不確定性時，您認為政府是否應進行干預？是應該先觀望，還是立即采取行動？

拉爾斯·彼得·漢森：你說的這個問題對于政策制定者來說是一個極大的挑戰，因為很難設定一個均衡價格。價格是資源配置的信號，在我們進入市場之前價格就一直在波動。因此我認為，為了抑制價格波動而抑制價格波動對于經濟運行而言是一種非常危險的做法。有時候，波動是有充分理由的，因為當有新的信息出現時，價格必然會做出相應的調整。所以我們不可能擺脫市場信號及其對價格的影響。我是去中心化市場的堅定支持者，盡管市場存在種種缺陷，但最好還是盡可能通過供需關系來決定價格。

當然，在發生危機或極端事件時，政府擁有一定的計劃外的自由裁量權是必要的。但這種政策的靈活性會給私人部門帶來負擔，因為私人部門必須猜測未來政策的實施情況。很多學者研究了政策自由裁量權的負面效果，特別是在宏觀經濟政策中，相機抉擇的宏觀經濟政策實際上導致了不同的扭曲。這里需要強調的是，如果允許政府采取相機抉擇的宏觀經濟政策，必須能夠約束政策制定者做出長期承諾，否則他們就會受到各種各樣的誘惑，隨意行事。芬恩·基德蘭德（Finn Kydland）和愛德華·普雷斯科特（Edward Prescott）對此進行了基礎性的研究。

承認不確定性和我們認知的局限性并不意味著不采取行動。事實上，根據我們發現的對社會影響最大的不確定性，可以更好地構建未來政策制定的討論框架。例如，我經常舉碳排放的案例來解釋這個問題。碳排放對氣候變化產生重大不利影響的可能性，足以成為實施碳稅或減排政策的理由。盡管碳排放的規模、時間節點和對氣候的影響存在很多不確定性，但這種不確定性不是讓我們觀望的理由。現在立即采取行動的成本，要遠遠低于拖延至以后再行動所需要付出的代價。我們在理解和分析不確定性問題時，這種權衡是至關重要的。總的來說，過度關注不確定性而謹小慎微甚至不敢采取任何行動，或者完全忽視不確定性而采取過激的行動都是不恰當的。

中國經濟報告：考慮到我們面臨的不確定性越來越多，是否意味著政策也要越來越復雜？政策制定者是不是會更偏好確定性的政策建議？機器學習等新技術是否能夠幫助政策制定者降低不確定性？

拉爾斯·彼得·漢森：政府政策的復雜性本身可能就是不確定性的來源之一。政策最好是簡單、透明和確定的。米爾頓·弗里德曼（Milton Friedman）曾經指出，我們需要簡單的政策規則，因為在貨幣政策影響宏觀經濟的傳導機制中，存在長期和可變的滯后效應。弗里德曼對于長期和可變的滯后效應的關注，實際上是對復雜政策規則的長期可信承諾的質疑。在我看來，我們甚至不需要理解貨幣政策傳導機制的細節。經濟環境越復雜，我們需要處理的不確定性就越多。如果政策本身的復雜程度進一步增加了經濟環境中的潛在不確定性，可能會帶來很多問題。

有一則關于美國前總統林登·約翰遜（Lyndon Johnson）的故事。約翰遜總統希望經濟學家為他提供一些經濟預測和指導，但經濟學家會盡量避免給出明確的數值預測。當他們給出可能發生結果的范圍時，約翰遜總統告訴他們：“放牧才需要范圍，我只需要具體數字。”政策制定者需要告知公眾其做出決策的不確定并且存在一系列可能結果，那么政策制定者更傾向于支持結果確定的政策。理解政策制定者的這種偏好是十分重要的。

我理解的機器學習是借助計算機算法來幫助我們處理更大規模的數據集。在私人部門，這些技術已經成功應用于一些短期預測，但還沒有在政策制定領域發揮作用。對于經濟學家而言，計算機學科的發展帶來了更強大的數據處理能力。如果沒有這一點，我們就回到了“讓數據說話”的時代，最多只能回答一些非常短期的預測類問題。

我想強調的是，把所有問題都推給政府去解決，這是不現實的，也是很危險的。政府很難解決好所有微觀的、具體的經濟問題，但是在改善宏觀、長期經濟環境方面可以大有所為。與其盯著每年的GDP增長目標和各種不確定性，不如建立穩定、透明的市場環境，促進經濟長期可持續增長。

三、應對新冠疫情帶來的不確定性

中國經濟報告：2019年底爆發的新冠肺炎疫情在全球大流行。政府應該如何應對疫情大流行及其帶來的不確定性？

拉爾斯·彼得·漢森：一些政策制定者希望通過預測傳染病的未來演變和死亡率來指導他們的政策選擇。這些因素以正式或非正式的方式影響著決策。需要注意的是，這樣可能會使得事情變得更糟糕。毫無疑問，流行病學家對疫情有著重要見解，經濟學家和其他社會科學家很快就能利用其現有知識儲備預測個人和企業對各種政策措施的不同反應。但是，要對不同政策選擇下疾病傳播情況和由此產生的社會行為進行預測具有相當大的挑戰性。原因在于，預測模型需要特定的假設和條件，而這些假設和條件是動態變化的，主觀判斷難以避免。

此外，政策制定者面對著很多極其棘手的經濟和社會權衡。比如，我們不可能隔離每個人，讓全社會無法獲得食物和必要的藥品。政府就需要在保護人們免受病毒感染與獲取必要的食品和藥品變得困難和昂貴之間做出權衡。再比如，當我們最終消滅這個流行病時，究竟何時取消對各種社會和經濟活動的限制，顯然也需要對不同政策方案的成本和收益進行權衡。

再者，政策制定者通常會看到不同的預測結果，有的是“最好的情況”，有的是“最壞的情況”。在考慮不同政策方案時，到底應該關注疾病傳播和死亡率的“最好的情況”還是“最壞的情況”？這實際上也是一種權衡。只關注“最好的情況”，有可能會讓政策制定者做出非常糟糕的決策；只對“最壞的情況”進行分析，也不是什么靈丹妙藥。明智的決策者需要實時權衡多種可能結果。