宏观经济预测的回顾与展望，本文主要内容关键词为：宏观经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
有关大规模宏观经济预测模型已经寿终正寝的报道并没有夸大其词，近期的《纽约时报》有一篇题为“模型太粗糙，为何经济预测成了一件杂耍”的标题报道。尽管大规模宏观经济预测模型没有实现当初预定的设想，但是，这种持续不断的宏观经济预测给我们留下了很多有价值的遗产：在理论的证明和评判、计算和模拟技术以及复杂的宏观经济数据的采集和识别等诸多领域，宏观经济预测都起到了强有力的推动作用。而且，早期模型的失败并不意味将来的前景暗淡：失败乃成功之母。正如宏观经济学从70年代以来的反思中获益那样，宏观经济预测亦是如此。
理解宏观经济预测需要弄清楚测量与理论二者间的相互关系，明了宏观经济预测在结构性路径和非结构性路径方面的发展演变进程。宏观经济理论的任务，就在于依据经济当事人的行为动机以及其所面临的约束，对各个经济总量的观察值进行解释，并预计以各种不同方式管理政府经济政策的后果。
宏观经济预测经历了从凯恩斯主义（Keynesian ）的结构分析过渡到非结构分析，再到目前的结构分析和非结构分析相结合的宏观经济预测过程。非结构预测试图利用归纳法则来处理宏观经济时间序列观察值，它较少依赖经济理论；相反，结构预测则通过一定的经济理论来洞察和解释经济数据。
正因为如此，基于确定的经济理论之上的结构型计量经济预测必然同经济理论的兴衰息息相关，并且，理论对预测的影响通常都有一段时间的滞后。以30年代凯恩斯理论的兴起为契机，基于一套假设规则系统的结构型凯恩斯宏观经济预测在50—60年代达到其鼎盛时期，在随后的70年代和80年代则日渐衰落。与其相对应，非结构型经济预测的发展较少受经济理论兴衰的影响，它起源先于结构型凯恩斯宏观经济预测，以后一直迅速发展。
二、凯恩斯宏观经济理论的兴衰与结构预测
20世纪宏观经济理论的一个重大冲击是30～40年代间凯恩斯理论的出现及紧接其后的结构型宏观经济预测的崛起。当凯恩斯的一般理论于1936年出版发行时，经济理论明显超前于对经济的测量。但是，与凯恩斯方程系统相联系的凯恩斯革命（Klein,1946）以及1929～1952美国计量经济模型（Klein,Goldberger,1955）的出现， 标志着对经济的测量已迎头赶了上来。
计量经济学会的成立和它的刊物《经济计量学》的出版发行反映了统计学与经济理论的融合。40年代和50年代初期，芝加哥大学考尔什（Cowles）研究委员会在经济计量学方面的工作是其杰出代表。考尔什研究委员会的成员包括：T.W.安德森（Anderson），K.阿罗（Arrow），G.德布勒（Debreu），T.哈沃尔莫（Haavelmo），L.赫尔维兹（Hurwicz），L.R.克莱茵（Klein），T.库珀曼斯（Koopmans ）， H.马克韦茨（Markowitz），J.马歇克（Marshak），F.莫的格利里（Modigliani），H.西蒙（Simon），A.沃尔得（Wald）等一大批知名学者， 他们致力于证明和评估为逼近凯恩斯宏观经济理论的假定决定规则所设计的随机差分系统方程。50年代晚期和60年代是大规模凯恩斯宏观经济预测的顶峰时期，尽管在模型的一些细节上存有异议，但在一般范例上意见是一致的，而且政府和学术界已使用模型来定期进行经济预测和政策分析。
但是，凯恩斯宏观经济预测模型的微观基础存在裂缝。首先，经济学家对凯恩斯模型的非均衡性缺乏微观支持不甚满意；其二，在理性预期迅速传播的影响下，宏观经济学家正从传统模型对价格的刚性处理和适应性预期中解脱出来；其三，卢卡斯批评（Lucas,1976）是凯恩斯宏观经济模型的致命一击，因为它触及了建立大规模凯恩斯经济计量模型所依据的两个基本思想：1、对政策实验而言， 把结构性关系（即不随所研究的政策的变化而改变）隔离开来非常重要；2、 从动态环境中的最优化假说推导出私人当事人的决策规则。然而，卢卡斯认为，这两点都不能成立，因为它们违反了如下原理：最优决策规则是变动法则的函数。
如果说，对凯恩斯宏观经济预测模型缺乏微观基础的不满开始只存在于学术界，那么，在70年代的经济现实面前，这种不满就日益加深。尤其是高通胀和高失业率的同时出现，自然使经济学家怀疑凯恩斯方程系统所隐含的通胀或失业交替的结论。此外，70年代早期的一系列研究显示：在不作任何关于经济结构假定的情况下，一个简单的统计推断常常可以用来预测宏观经济活动，而且效果并不比大规模凯恩斯经济计量模型差。因此，凯恩斯宏观经济学及其计量模型不可避免地走向衰退之路。
三、非结构型预测
伴随结构型凯恩斯宏观经济预测的衰落，非结构型宏观经济预测逐渐得以普遍承认。在结构型凯恩斯宏观经济预测面临收缩的境况下，学术界的两个反应是：1、设法弥补传统的凯恩斯方程系统的缺陷；2、寻找可供选择的非结构预测方法。前者的工作主要由R.费尔（Fair,1984,1994）和J.泰勒（Taylor,1993）承担， 他们把理性预期融于计量经济模型。现在，费尔和泰勒的模型在美国联邦储备委员会、国际货币基金组织等许多决策机构中发挥着重要作用。 后者的典型代表是萨金特（Sargent）和西门子（Sims）（1977 ）的著名论文：“没有过多假设的商业周期模型”。
早期的非结构预测模型没有引起人们太多留意。 斯拉斯基（Slutsky）和于勒（Yule）（1927 ）讨论了在纯随机冲击下简单的线性差分方程，并且给出了一组经济和金融时间序列简捷有效的预测模型，这类随机差分方程叫做自回归过程或自回归。在回归模型里，变量的现值被表示为它的过去值的加权平均并加上一个随机冲击。事实上，在合理条件下，自回归过程可以变换为移动平均过程，或者相反。无论那一种方式，其着眼点都在于系统动力能把随机输入变换成系列的相关输出，这种现象常称为Slutsky—Yule效应。
30年代，由数学家转为经济学家的H.沃德（Wold）证实：给定能足以产生时间序列的稳定性机制，
那么模型的随机部分可由Slutsky—Yule模式来代表。后来，韦勒（Wiener）和克莫格若夫（Kolmogorov）给出了斯拉斯基（Slutsky）、于勒（Yule）和沃德（Wold ）研究模型的最优预测的数学形式。50年代末60年代初，卡尔曼（Kalman）通过放松韦勒（Wiener）和克莫格若夫（Kolmogorov）模型的条件，设计出一种以状态空间著称的实时回归预测模型，即著名的卡尔曼滤器。所有这些，都是研究早期非结构预测模型的典型代表。
70年代，勃克斯（Box）和詹克森（Jenkins）两名经济学家发展了Slutsky—Yule模型。他们认为， 应把随机冲击的累积效应作为一般趋势来看待，即“随机趋势”。自回归的移动平均模型（ARMA）是Box —Jenkins框架的关键，它由自回归和Slutsky—Yule移动平均模型组成。ARMA比单独的自回归或移动平均模型在逼近系统动力方面的潜力更大。
紧接着勃克斯（Box）和詹克森（Jenkins）的工作，宏观经济学家开始关注交互变量间的关系。基本的Box—Jenkins模型一般只涉及单个变量，而现在，经济学家使用多维的向量自回归模型来预测宏观经济。格雷克（Granger,1969）和西门子（Sims,1972 ）为揭示多变量系统的因果图式提供了有力武器；萨金特（Sargent ）、 西门子（Sims ）（1977）和杰维奇（Geweke,1977）建立了一个多变量的动态因素模型；格雷克（Granger,1981）和恩格尔（Engle）、格雷克Granger（1987）发展了有关整合的概念。
以上介绍的都是线性模型。近年来，非线性预测模型也逐渐引起人们的关注。尽管在金融领域，非线性方法有比较明显的价值，但大部分情形下，人们仍避免使用非线性模型。这方面的原因有二：第一，许多非线性方法的成功运用需要大量高质量的经济数据，而在宏观经济领域，测量数据经过误差处理后未受污染的很少；第二，在金融领域应用的简单的非线性方法，并不意味在宏观经济预测中是合适的，因为宏观经济数据更多地是在时间和空间上进行加总而得来的。
在不太遥远的将来，非线性预测通过快速的计算、大容量的存储器和复杂的数字模拟技术必将获得稳定的发展。这些技术允许我们快速评估复杂模型而不必通过标准方式来处理，并且免除了不现实的假设所带来预测上的不稳定。
四、一种新的宏观经济理论潮流和结构预测
非结构预测模型是一种不十分严格的简化模型。从公司水平的商业预测到宏观经济预测的各种背景下，这种模型在非条件性预测方面都是有价值的。然而，在宏观经济学上，我们经常分析的是当前占优势条件下，如政策规则或税率的变化时对经济的预测，这些所谓的条件预测需要结构模型。
正如我们已了解的那样，结构经济计量学是紧随凯恩斯理论的发展而兴起的。但是，凯恩斯理论大多基于假定的决策规则，而不是经济体系原有的技术和偏好。与之相联系的结构型计量经济预测模型则假定，私人当事人的决策规则不随其面临的变动法则而变化。如消费函数、投资曲线、资产平衡表以及劳动供给曲线，都被看作结构性的（即不随干预政策而变化）。卢卡斯（Lucas,1972）正是基于上述模型的缺陷而大力推动了宏观经济理论的发展。
对凯恩斯宏观经济理论及宏观经济预测的不满并不在于对经济遭受周期性冲击的解释是实质性的还是货币性的，价格是粘性的还是有弹性的，竞争是不完全的还是完全的；而是关于宏观经济问题应该如何解决的争论。新的预测方法反映了宏观经济学应怎样进行的观点。
新的结构型宏观经济预测模型是随机动态的一般均衡模型（DSGE），它建立在随机动态的最优基础之上。比较简单的DSGE模型是二阶线性方程模型，在这个模型内，偏好是二次的，当事人在线性生产技术环境中使用最优决策， 而这些决策规则是其它变量的随机线性函数。 汉森（Hansen）和萨金特（Sargent）（1980）在二次线性DSGE 模型中使用最大似然法，利用状态空间建立最大似然函数；而基德兰（Kydland ）和普雷斯科特（Prescott,1982）开创了另一类二次非线性DSGE模型。
如果能把随机动态的一般均衡模型（DSGE）成功地应用于宏观经济的预测，那么正规的经济计量分析至少有下述两个理由值得人们尊敬：1、预测同对不确定性的判断紧密联系， 而不确定性会产生预测误差，因而对不确定性的精确评估成了预测的关键所在；2、 计算模型和数据之间吻合的程度是重要的，但是，简单地设置不经检验的“合理”参数值不太可能出现精确的预测。因此，对预测而言，我们需要认真寻求恰当的DSGE模型和最合适的参数值，并且需要一套得心应手的评估程序。
如果说结构型宏观经济理论及其预测已经走过了一段很长的路，那么它们将仍然有很长的路要走。人们有理由期待随机动态的一般均衡模型（DSGE）日渐规范，而这是可能的。目前人们所运用的模型，在均衡方面决定了3个或4个变量，将来很可能进化到决定8个或10 个变量的均衡模型。但模型规模的扩大很可能终止，不是模型越大，预测就越准。在复杂之中力求简单是进行宏观经济预测时所必须铭记的。
五、评述及展望
60年代，大多数人都对宏观经济预测抱有一种不切实际的期望，而70～80年代，人们对宏观经济预测的期望已经过了恰当的改变。我们发现，对宏观经济预测的前景持谨慎、乐观的态度是十分明智的。
进入90年代，非结构预测继续发展，而结构预测的随机动态一般均衡模型（DSGE）的研究也有长足的进展；结构预测和非结构预测彼此渗透，互相竞争。这一切都极好地预示了宏观经济预测的将来。在宏观经济的逼近方面，究竟是线性二次逼近抑或非线性二次逼近是宏观经济预测的最佳途径，唯有时间才能给予回答。
在即将来临的20多年内，非结构方式和结构方式的完美结合将是宏观经济计量学的显著标志。数字和模拟技术的飞速发展将有助于宏观经济计量模型的建立、求解、评估。在宏观计量经济学领域之外，劳动经济学、公共经济学、农业经济学、城市经济学、健康经济学、发展经济学、环境经济学、国际经济学等学科都有不同程度的发展。它们的发展必将有力地推动宏观经济计量学向更高的境界迈进。让我们一起瞻望宏观经济预测的未来！
注释：
本文所涉及到的年代， 如无特殊说明， 均属于20 世纪， 即1900—1999。
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