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摘要 美国纽约大学教授托马斯·萨金特和美国普林斯顿大学教授克里斯托弗·西姆斯因对“宏观经济的因果实证研究”方面所作出的理论贡献，被授予2011年诺贝尔经济学奖。萨金特从理性预期角度出发，认为政府政策是无效的。因为公众对于政策的预期将会影响政策制定，而现实政策反过来也会影响预期，即政府的政策和人们的预期常常互相作用，因此预期可能降低政策的实际效果。萨金特构建了动态随机一般均衡模型，分析持久影响并对基于预期因素的宏观经济关系进行了长期调整。西姆斯则以向量自回归为基础，将所有的内生变量并列处理，来分析经济如何受到经济政策和其他因素临时性调整的影响。西姆斯的因果关系检验方法本质上和格兰杰因果检验是一样的，但他的贡献在于将因果检验的技术通过引入脉冲反应方程(IRFs)和方差分解(VDCs)这两个新工具扩展到三个或者更多变量的系统模型中，来进行变量之间的因果性评估。2011年诺贝尔经济学奖给我们的启示是：贴近现实的诺贝尔经济学奖才更有借鉴意义；各国宏观经济政策应加强相互之间的协调性；经济模型不是万能的。
关键词 宏观经济政策 理性预期 向量自回归方法 西姆斯检验
诺贝尔经济学奖
北京时间2011年10月10日晚7时，瑞典皇家科学院诺贝尔奖委员会在首都斯德哥尔摩宣布，将2011年诺贝尔经济学奖授予美国纽约大学教授托马斯·萨金特(Thomas J.sargent)和美国普林斯顿大学教授克里斯托弗·西姆斯(Chistopher A.Sims)以表彰他们对“宏观经济的因果实证研究”方面所作出的理论贡献。托马斯·萨金特1943年生于美国加利福尼亚帕萨迪纳，1964年获伯克利加州大学文学学士学位，1968年获哈佛大学哲学博士学位。他曾执教于宾州大学(1970－1971)、明尼苏达大学(1971－1987)、芝加哥大学(1991－1998)和斯坦福大学(1998－2002)，目前任教于纽约大学。他也是美国计量经济学会院士、斯坦福大学胡佛研究所高级研究员。萨金特与卢卡斯、巴罗和华莱士一起开创理性预期学派，故他从20世纪70年代初以来一直是理性预期学派的领袖人物。他的学术专长是动态宏观经济学和计量经济学，并着力研究利率的期限结构、古典失业、经济大萧条等重大问题，对宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面进行了开创性研究，为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献。萨金特教授的《宏观经济理论》和《动态宏观经济理论》这两本著作是欧美国家经济学专业研究生的典范读本，也是我国部分高校为经济学专业博士研究生采用的教材。西姆斯1942年10月21日生于美国首都华盛顿，1963年在哈佛大学获得数学学士学位，1964年加州伯克利大学研究生，随后获得哈佛大学经济学博士学位。1968－1970年他成为哈佛大学经济学助理教授，1970－1974年任明尼苏达大学经济学副教授，并在1974－1990年任经济学教授，1990年以后，一直在普林斯顿大学任经济学教授。西姆斯的主要研究领域为动态模型计量理论及宏观经济理论与政策等，特别是1972年他创立了“向量自回归”模型，并成为目前宏观经济实证研究最重要的分析工具之一。他1975年当上了美国计量经济学会院士，1988年和1989年分别成为美国文理科学院与美国科学院的院士，他可以说是时间序列计量经济学和应用宏观经济学领域中一位非常有影响的经济学家。
理性预期理论与宏观经济政策效果
萨金特是理性预期学派的代表人物之一。所谓理性预期(Rational expectations)又称合理预期(Rational expectations Hypothesis)，是指“各经济主体在充分掌握可能获得的有用信息(过去的和当前的)情况下，按理性原则处理它们所形成的预期”。在理性预期学派看来，“经济行为是人的行为，经济行为的结果必然带上人的思维活动——根据某种方式形成的预期——的印记”，因此，萨金特的经济学主张是，政府政策是无效的。这是因为对任何一项政策，理性经济人都会调整自己的博弈策略。在信息平等条件下，政府做出经济决策后，经济当事人往往会采取相应的对策，也就是中国非常流行的一句话：上有政策，下有对策。可见，政策会在落实阶段变得面目全非，最终调整的结果就是，政府政策没有效果。这就是说，萨金特从理性预期角度出发，认为公众对于政策的预期将会影响政策制定，而现实政策反过来也会影响预期，即政府的政策和人们的预期常常互相作用，因此预期可能降低政策的实际效果。理性预期的重要性也就在于，所有关于消费、投资、储蓄等决策，绝不都是只针对眼下的情况，更重要的是关于未来的决策。事关未来的决策，所有的居民和企业家都会尽可能收集与之有关的各种信息，最大限度地利用所收集的信息，从而对经济变量和经济决策未来的走向进行预期，在预期的基础上进行决策。在萨金特看来，认为每个经济当事人都能正确地预言政府的金融政策以及一切曲折复杂的结果，这简直是不可想象的，因此，在预期时候可以犯错误，但需要不断修正错误的预期，不要犯系统性错误，避免为预期误差付出高昂的代价，使之实现收益最大化。例如，萨金特解释说，二战之后，许多国家采用高通胀政策，但最终在经济政策中施行了系统性的变动而回归到一个较低的通胀水平。萨金特也曾关注欧洲失业率长期居高不下的原因。他经过实证分析得出的结论是，在20世纪70年代，欧洲各国政府通过对解雇职员的雇主进行课税以及推行失业保险来防患失业，结果政府的保护政策反而让欧洲的失业率高企。国内有学者认为，在“上有政策、下有对策”的背景下，最好的政府行为就是无为而治，我认为这种说法也有其片面之处。为什么政府的决策往往难以收到实效，很重要的原因是，在政府和市场的互动过程中，实际遇到的情况和问题要比经济学的假设复杂得多。事实上从理论到现实并不存在一个简单的套用公式，可以说把经济学原理过度简单化是政府决策的最大障碍。也正因为如此，萨金特曾说，“宏观经济学的任务，就在于依据经济当事人的动机和约束来解释对各个经济总量的观察结果，并预计以各种不同方式管理政府经济政策的后果”。也就是说，宏观经济学的任务之一是理解各种冲击(因素)和系统性政策改变对宏观经济变量的短期和长期影响。
结构宏观计量经济学方法和向量自回归分析方法
萨金特和西姆斯通过计量的工具，将政府政策对经济影响的研究大大推进了一步，萨金特研究长期变化，而西姆斯则研究短期变化。他们的研究方法已成为宏观经济研究领域必不可少的工具，他们的工作为宏观经济学在科学性方面有了突破性的进步。
大家知道，在20世纪70年代之前，计量经济学中主要有单立方程和联立方程两种识别方法，但这两种方法都难以对预期因素进行识别。而萨金特则以理性预期为基础，构建了动态随机一般均衡模型，分析持久影响并对基于预期因素的宏观经济关系进行长期调整。之所以要建立动态一般均衡模型，是因为萨金 特认为，政府经济政策“指的不是一个孤立的政府政策行动，而是整个政策体系，即针对不同时间、不同情况来管理政府政策诸工具的内在一致的、详尽的计划。对于分析这些政策来说，一般均衡模型是一个方便的框架，因为这些模型的建立要求政府行为有可行的应变性行动计划(contigency plans)(这些计划需明确、完整、详尽)，也要求私人当事人对政府计划的认识有一组内在一致的假定。一般均衡模型的另一魅力在于其内在一致性：它可以保证当事人的选择从关于政府政策、偏好、技术以及资源禀赋的一组普通的假定中推导出来的。”可见，模型的建立是为了解释对各个经济总量的时间序列观察结果，同时也是为了预测各种政府政策的后果。这就是说，他将这种方法应用于研究政府与家庭、企业等经济主体因经济变量的变动来调整预期情形下的宏观经济之间的关联性；研究政府如何根据经济形势和走势的变化来调整自身预期和经济政策，以及家庭、企业等经济主体如何根据政府的经济政策来相应调整自己对宏观经济的预期和采取相应的对策，从而逐渐影响政府经济政策的效果。这种方法，一方面有助于识别政策变化和经济事件之间的因果关系，另一方面也有助于识别政策变化与国内生产总值、通货膨胀、失业率等宏观经济指标之间的因果关系。他的贡献就在于，将理性预期整合到宏观经济学的实证分析中。这意味着研究者可以用统计手段来检验关于理性预期的假设，并基于微观基础来定位和以结构模型来检验宏观经济运行，这不仅在理论上让萨金特的动态宏观经济学能找到结合当期和下一期之间的联系，找到所谓宏观经济学的微观基础；而且一旦可以这么做，对宏观经济政策的制定者就有很大的吸引力，因为决策者可以根据检验预期的结果来相应调整经济政策，这在实际经济政策中发挥了巨大影响。正如诺奖委员会的评价所说，他带来的计量工具，在国家政策下，对于全世界的经济学研究都有非常重大的意义。
西姆斯最重要的学术贡献之一就是在1972年创立了向量自回归方法(VAR模型)。这种模型采用多方程联立的形式，它不以严格的经济理论为基础，在模型的每一个方程中，只需明确哪些变量是相互有关系的，而不再区分为内生变量和外生变量，把模型中的全部变量都作为内生变量来处理，用所有当期变量对全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。也就是说，这一研究方法以向量自回归为基础，将所有的内生变量并列处理，来分析经济如何受到经济政策和其他因素临时性调整的影响。例如，它可以用来分析一国的GDP、通胀、就业等经济变量如何受政府调整支出和税收、央行调整利率等经济政策的影响，也可以用来分析经济变量如何受石油价格、粮食价格等突发因素的影响。1980年西姆斯和其他研究者运用这种方法检验央行加息所产生的影响。他们发现加息后，通胀率通常需要一至两年才下降，但经济增长会在较短时间内降低，并需要大约两年才能恢复到先前增长水平。可见，他的这一模型提供了一种弄清利率与通胀水平关系的方法。其实，在现实经济社会中，弄清利率和通胀水平关系最根本的方法就是利率稳定。利率稳定则体现了币值的稳定，当然利率稳定并不等于利率固定，而应随着币值变化而变化，但变化的依据只能是币值的变化，不应是其他因素。西姆斯还根据美国的数据进行分析，认为货币政策并不是实体经济波动的主要原因，相反，货币政策变动很大程度上是对实体经济变动的反应，即货币是内生的。目前，VAR模型已成为宏观经济学中最重要的分析工具之一，经常被许多经济学者用来分析和预测经济增长、财政、金融等方面的问题，对宏观经济学的应用研究产生了相当大的影响。
需要指出的是，西姆斯提出的时间序列中的“西姆斯检验”与“格兰杰检验”一样成为时间序列因果检验的基本方法，并在全球范围内被研究人员和政策制定者广泛采用。大家知道，经济学研究无法像自然科学那样可以进行重复的、可控制的试验，而且研究的现象往往具有不确定性。人们很难确切知道，究竟是经济政策影响了经济发展，还是经济发展实际状况影响了宏观经济政策的选择?然而在经济分析中，又常常要对经济变量之间的因果关系作出判断，例如，在制定货币政策时，就需要对可供选择的不同政策方案的有效性作出评价。为此，经济学家利用已有的历史经济数据，开拓了一些可以用来分析变量之间因果关系的办法，格兰杰因果关系检验就是其中之一。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive W.J.Granger)所开创，是计量经济学中最常用的因果检验法，他在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的差”，也就是说，在序列x和Y消除了趋势之后，如果利用过去的X和Y的值一起对Y进行预测时，比单用Y的过去值预测的效果更好的话，序列X和Y存在因果关系，这种关系就称Granger因果关系。Granger因果检验是检验两个变量之问的因果影响关系，如果A变量是引起B变量的原因的话，那么我们就可以对A施加影响从而来引起B的改变。例如，经济增长是国防力量增强的Granger原因，而国防力量的增强不是经济增长的Granger原因，那么我们可以依靠经济增长来促进国防力量的增强，但是我们不能企图通过国防力量的增强来带动经济增长。西姆斯的因果关系检验方法本质上和格兰杰因果检验是一样的，但他的贡献在于将因果检验的技术通过引入脉冲反应方程(IRFs)和方差分解((VDCs)这两个新工具扩展到三个或者更多变量的系统模型中，来进行变量之间的因果性评估。通过脉冲反应方程，可以追溯模型中一个变量相对于系统中另一个变量对一次冲击(例如政策方面的冲击)的反应，如果冲击引起另一变量的明显变化，就说明变量之间有因果关系，反之，没有引起另一变量有什么明显变化，则说明二者之间不存在因果关系。虽然，通过脉冲反应可以知道二者之间是否存在因果关系，但却难以了解到一个变量在对解释另一个变量波动时影响程度的大小。然而，通过方差分解可以给出一个变量在解释另一个变量时影响程度重要与否的标示，从而解决了这个问题。西姆斯认为，如果一个变量解释了另一个变量变化的方差的75％，说明影响程度较大，值得重视；如果只解释了方差的1％，则说明影响程度很小，这个变量不重要。
2011年诺贝尔经济学奖给我们的启示
1、贴近现实的诺贝尔经济学奖才更有借鉴意义
诺贝尔经济学奖是诺贝尔奖序列中最年轻的一个奖项，只有43年的历史，然而其评选标准始终显得有些扑朔迷离，以至于每年诺奖颁发前都会有人预测获奖人选，不过多数均出乎意料之外。与往年一样，2011年的获奖人选和之前外界盛传的最热门名单相差较远。但我认为，把2011年的诺贝尔经济学奖授给萨金特和西姆斯又在情理之中。其实，早在几年前，萨金特和西姆斯就被不少人认为是诺奖的最有力争夺者，国内学者张进铭、周才云早在2007年第9期的《经济学动态》杂志上就称西姆斯为潜在诺贝尔经济学奖获得者，并对其学术贡献 作了评价。要论学术成就和地位，2011年的两位获奖者绝对是实至名归。正如瑞典皇家科学院的颁奖声明中所说的，两人的研究成果早在上世纪七八十年代便广为全球理论界和政策制定者所采用。而在今天，两人的研究成果仍是宏观经济分析中的“必备工具”。之所以这个奖项“姗姗来迟”，是因为诺贝尔经济学奖十分注重对理论的研究，其研究成果往往需要很长时间接受社会实践的检验。尽管由五人组成的诺贝尔经济学奖评选委员会一直坚称，他们从不根据近期事件选择得主，但从这几届获奖成果来看，我们却可以发现诺贝尔经济学奖越来越贴近现实。2009年诺贝尔经济学奖授给了奥斯特雷姆和威廉姆森，以表彰他们对公共经济管理行为和企业边界确定理论的贡献，这两位诺奖得主的研究领域与制度经济学都有一定的关联，很可能也就成为获诺奖的重要原因之一。因为诺奖越来越关注社会舆论的影响，关注主流社会思潮，贴近经济社会发展的现实状况。而2009年适逢爆发国际金融危机，其根源还是在制度上。金融制度的一系列不完善性，才导致泡沫越做越大，终致破灭。他们的理论告诉我们，大资本钳制政府监管，公共服务机构受到利益集团的左右，是导致这场危机发生并愈演愈烈的根本原因所在。这不仅对其他国家，也对我国进一步执行公共政策、完善企业制度和防范金融危机都是具有借鉴意义的。2010年诺贝尔经济学奖之所以颁给了在法规、政策如何影响失业率、职位空缺和工资等方面作出贡献的戴蒙德、莫滕森和皮萨里季斯，很可能与诺贝尔经济学奖的评选开始偏重2010年主要发达国家受金融危机影响而失业率较高这一现实有关。克里斯托弗·皮萨里季斯在2010年10月12日发表获诺奖感言时就指出，刚开始研究的时候，欧洲的失业率已经开始上升，所以他知道这一问题将会影响政府的政绩，将有更大的社会意义，如果社会不采取措施，失业率将可能进一步提高。可见，2010年将诺贝尔经济学奖授予这三位学者，无疑会引起全球对失业理论的关注和重视，其理论和社会意义显而易见。2011年两位诺贝尔经济学奖获得者的研究成果交集于政策因素对经济的影响，而这一领域的研究与当前的世界经济形势十分相关。因为经济危机从某种角度上讲就是政策危机。眼下全球金融市场持续动荡，世界经济遭受多种不确定因素影响，美国政府推行的两轮量化宽松货币政策以及财政刺激计划似乎并未明显奏效，欧洲债务危机持续发酵，面对这一切人们迫切想知道如何去解决这些问题。而解释经济危机形成的原因，分析GDP、通货膨胀、就业与投资等之间的因果关系，探寻走出当前经济乱局的途径，萨金特和西姆斯所创制的方法至关重要。正如西姆斯自己所说，自己的研究虽然不能给当下的金融混乱带来便捷的解决之道，“不过，我认为凭借我与萨金特发展的方法，人们或许能够找到这些混乱的核心”。
2、各国宏观经济政策应加强相互之间的协调性
众所周知，当今世界无论是发达国家还是发展中国家都经常通过宏观经济政策来调控本国经济，然而，在经济全球化的推动下，世界各国经济已经逐渐形成你中有我、我中有你、一荣俱荣、一损俱损的局面。因此，各国的宏观经济政策往往会产生明显的外溢效应，它表现为一国的宏观经济政策可以通过国际贸易、国际投资、国际资本流动、国际金融市场以及汇率变化等渠道对其他国家产生影响甚至是重大影响。国际金融危机从一定程度上来讲，就是由于部分国家宏观经济政策失误而波及全球造成的。当前的欧洲债务危机爆发也与部分国家的宏观经济政策失误有关。可见，加强各国间的宏观经济政策的协调十分重要，不少国家也已经认识到这一点。最近，德国就认为，欧洲国家建立财政联盟是解决欧洲债务危机的根本之道。因为欧元区货币政策是统一的，但各成员国在财政政策上却协调不够，各行其是，纪律松懈，这是造成欧债危机的“断裂带”所在。其实，萨金特早就指出，欧元区问题的解决需要一个更集中的财政体系。
有鉴于此，我国政府今后在制定宏观经济政策时，一方面应充分重视宏观经济政策的外溢效应，既要分析对国内经济的影响，也要分析国际影响，还要分析他国宏观经济政策反过来对本国经济政策乃至对经济的影响。另一方面应积极参与二十国集团等全球经济治理合作机制、多边和区域协调与对话机制，加强与主要国家和经贸往来较多国家之间的宏观经济政策协调，更好地发挥宏观经济政策对经济发展的促进作用。与此同时，本国内部也要加强财政、货币、投资、贸易、消费等各项政策的协调性，以及加强短期调控政策与长期发展政策的协调性。当前，我国就在保证长期发展政策稳定性的基础上，加强了短期调控政策的针对性和灵活性，即针对外需不稳，国际经济形势呈现出债务危机常态化、增长失速长期化、政策趋松全球化的“三化”特征以及国内经济增速放缓、通胀压力趋缓、外汇占款减少等情况，从2011年12月5日起，下调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点，相信将有助于在当前复杂形势下保持经济的平稳较快增长。
3、经济模型不是万能的
萨金特和西姆斯都是计量经济学领域元老级人物，他们的很多研究都是通过收集大量的历史数据，然后代人复杂的经济模型，最终得出结论。他俩的研究在方法论上都具有原创性，并已被全世界的研究者和政策制定者广泛采用。自1969年颁发第一届诺贝尔经济学奖以来，迄今为止已颁发了43届，其中有26届诺奖授予了从事计量经济学研究的经济学家。为什么从事经济计量分析的经济学家容易获得该殊荣呢?这主要是在日益复杂的经济世界里，许多经济现象、经济问题、经济形势都难以找到很好的经济理论来加以解释，而基于经济模型的实证分析，可以对纷繁复杂的经济现象依据大量历史数据进行定量分析，可以通过计量方法来检验理论预期和经验事实的相关程度，使宏观经济政策的选择变得可以量化，为决策者提供更加清晰的决策信息。比如，西姆斯创立的VAR模型可以分析经济运行如何受到经济政策临时性变化的影响，并用来研究央行加息对经济的影响。然而，经济模型不是万能的，它在分析经济现象、预测市场行为时也有其自身的缺陷性，它的使用是在一定时间和范围内，假设条件不变的情况下才能成立。但经济现象是错综复杂的，充满不确定性和许多风险，当前世界经济形势就是如此，谁也难以说清楚美国、欧洲居高不下的失业率何时能恢复到金融危机前的水平。其实，经济学家并没有准确预测到1970年以来几次较大的经济危机。正如中国社科院数量经济与技术经济研究所副所长齐建国教授所说，到目前为止，再复杂的数学模型，也不能真正准确定量描述人类的全部经济行为及其后果。况且，经济研究的视野是人类一切经济活动和社会关系，并非所有的经济活动和经济关系都是可以通过经济模型来加以量化的，尤其是社会经济关系，往往会受到制度、道德、文化、历史等诸多社会因素的影响，而这些因素大部分是无法量化的。
(责任编辑：张莉)
关键词 宏观经济政策 理性预期 向量自回归方法 西姆斯检验
诺贝尔经济学奖
北京时间2011年10月10日晚7时，瑞典皇家科学院诺贝尔奖委员会在首都斯德哥尔摩宣布，将2011年诺贝尔经济学奖授予美国纽约大学教授托马斯·萨金特(Thomas J.sargent)和美国普林斯顿大学教授克里斯托弗·西姆斯(Chistopher A.Sims)以表彰他们对“宏观经济的因果实证研究”方面所作出的理论贡献。托马斯·萨金特1943年生于美国加利福尼亚帕萨迪纳，1964年获伯克利加州大学文学学士学位，1968年获哈佛大学哲学博士学位。他曾执教于宾州大学(1970－1971)、明尼苏达大学(1971－1987)、芝加哥大学(1991－1998)和斯坦福大学(1998－2002)，目前任教于纽约大学。他也是美国计量经济学会院士、斯坦福大学胡佛研究所高级研究员。萨金特与卢卡斯、巴罗和华莱士一起开创理性预期学派，故他从20世纪70年代初以来一直是理性预期学派的领袖人物。他的学术专长是动态宏观经济学和计量经济学，并着力研究利率的期限结构、古典失业、经济大萧条等重大问题，对宏观经济模型中预期的作用、动态经济理论与时间序列分析的关系等方面进行了开创性研究，为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献。萨金特教授的《宏观经济理论》和《动态宏观经济理论》这两本著作是欧美国家经济学专业研究生的典范读本，也是我国部分高校为经济学专业博士研究生采用的教材。西姆斯1942年10月21日生于美国首都华盛顿，1963年在哈佛大学获得数学学士学位，1964年加州伯克利大学研究生，随后获得哈佛大学经济学博士学位。1968－1970年他成为哈佛大学经济学助理教授，1970－1974年任明尼苏达大学经济学副教授，并在1974－1990年任经济学教授，1990年以后，一直在普林斯顿大学任经济学教授。西姆斯的主要研究领域为动态模型计量理论及宏观经济理论与政策等，特别是1972年他创立了“向量自回归”模型，并成为目前宏观经济实证研究最重要的分析工具之一。他1975年当上了美国计量经济学会院士，1988年和1989年分别成为美国文理科学院与美国科学院的院士，他可以说是时间序列计量经济学和应用宏观经济学领域中一位非常有影响的经济学家。
理性预期理论与宏观经济政策效果
萨金特是理性预期学派的代表人物之一。所谓理性预期(Rational expectations)又称合理预期(Rational expectations Hypothesis)，是指“各经济主体在充分掌握可能获得的有用信息(过去的和当前的)情况下，按理性原则处理它们所形成的预期”。在理性预期学派看来，“经济行为是人的行为，经济行为的结果必然带上人的思维活动——根据某种方式形成的预期——的印记”，因此，萨金特的经济学主张是，政府政策是无效的。这是因为对任何一项政策，理性经济人都会调整自己的博弈策略。在信息平等条件下，政府做出经济决策后，经济当事人往往会采取相应的对策，也就是中国非常流行的一句话：上有政策，下有对策。可见，政策会在落实阶段变得面目全非，最终调整的结果就是，政府政策没有效果。这就是说，萨金特从理性预期角度出发，认为公众对于政策的预期将会影响政策制定，而现实政策反过来也会影响预期，即政府的政策和人们的预期常常互相作用，因此预期可能降低政策的实际效果。理性预期的重要性也就在于，所有关于消费、投资、储蓄等决策，绝不都是只针对眼下的情况，更重要的是关于未来的决策。事关未来的决策，所有的居民和企业家都会尽可能收集与之有关的各种信息，最大限度地利用所收集的信息，从而对经济变量和经济决策未来的走向进行预期，在预期的基础上进行决策。在萨金特看来，认为每个经济当事人都能正确地预言政府的金融政策以及一切曲折复杂的结果，这简直是不可想象的，因此，在预期时候可以犯错误，但需要不断修正错误的预期，不要犯系统性错误，避免为预期误差付出高昂的代价，使之实现收益最大化。例如，萨金特解释说，二战之后，许多国家采用高通胀政策，但最终在经济政策中施行了系统性的变动而回归到一个较低的通胀水平。萨金特也曾关注欧洲失业率长期居高不下的原因。他经过实证分析得出的结论是，在20世纪70年代，欧洲各国政府通过对解雇职员的雇主进行课税以及推行失业保险来防患失业，结果政府的保护政策反而让欧洲的失业率高企。国内有学者认为，在“上有政策、下有对策”的背景下，最好的政府行为就是无为而治，我认为这种说法也有其片面之处。为什么政府的决策往往难以收到实效，很重要的原因是，在政府和市场的互动过程中，实际遇到的情况和问题要比经济学的假设复杂得多。事实上从理论到现实并不存在一个简单的套用公式，可以说把经济学原理过度简单化是政府决策的最大障碍。也正因为如此，萨金特曾说，“宏观经济学的任务，就在于依据经济当事人的动机和约束来解释对各个经济总量的观察结果，并预计以各种不同方式管理政府经济政策的后果”。也就是说，宏观经济学的任务之一是理解各种冲击(因素)和系统性政策改变对宏观经济变量的短期和长期影响。
结构宏观计量经济学方法和向量自回归分析方法
萨金特和西姆斯通过计量的工具，将政府政策对经济影响的研究大大推进了一步，萨金特研究长期变化，而西姆斯则研究短期变化。他们的研究方法已成为宏观经济研究领域必不可少的工具，他们的工作为宏观经济学在科学性方面有了突破性的进步。
大家知道，在20世纪70年代之前，计量经济学中主要有单立方程和联立方程两种识别方法，但这两种方法都难以对预期因素进行识别。而萨金特则以理性预期为基础，构建了动态随机一般均衡模型，分析持久影响并对基于预期因素的宏观经济关系进行长期调整。之所以要建立动态一般均衡模型，是因为萨金 特认为，政府经济政策“指的不是一个孤立的政府政策行动，而是整个政策体系，即针对不同时间、不同情况来管理政府政策诸工具的内在一致的、详尽的计划。对于分析这些政策来说，一般均衡模型是一个方便的框架，因为这些模型的建立要求政府行为有可行的应变性行动计划(contigency plans)(这些计划需明确、完整、详尽)，也要求私人当事人对政府计划的认识有一组内在一致的假定。一般均衡模型的另一魅力在于其内在一致性：它可以保证当事人的选择从关于政府政策、偏好、技术以及资源禀赋的一组普通的假定中推导出来的。”可见，模型的建立是为了解释对各个经济总量的时间序列观察结果，同时也是为了预测各种政府政策的后果。这就是说，他将这种方法应用于研究政府与家庭、企业等经济主体因经济变量的变动来调整预期情形下的宏观经济之间的关联性；研究政府如何根据经济形势和走势的变化来调整自身预期和经济政策，以及家庭、企业等经济主体如何根据政府的经济政策来相应调整自己对宏观经济的预期和采取相应的对策，从而逐渐影响政府经济政策的效果。这种方法，一方面有助于识别政策变化和经济事件之间的因果关系，另一方面也有助于识别政策变化与国内生产总值、通货膨胀、失业率等宏观经济指标之间的因果关系。他的贡献就在于，将理性预期整合到宏观经济学的实证分析中。这意味着研究者可以用统计手段来检验关于理性预期的假设，并基于微观基础来定位和以结构模型来检验宏观经济运行，这不仅在理论上让萨金特的动态宏观经济学能找到结合当期和下一期之间的联系，找到所谓宏观经济学的微观基础；而且一旦可以这么做，对宏观经济政策的制定者就有很大的吸引力，因为决策者可以根据检验预期的结果来相应调整经济政策，这在实际经济政策中发挥了巨大影响。正如诺奖委员会的评价所说，他带来的计量工具，在国家政策下，对于全世界的经济学研究都有非常重大的意义。
西姆斯最重要的学术贡献之一就是在1972年创立了向量自回归方法(VAR模型)。这种模型采用多方程联立的形式，它不以严格的经济理论为基础，在模型的每一个方程中，只需明确哪些变量是相互有关系的，而不再区分为内生变量和外生变量，把模型中的全部变量都作为内生变量来处理，用所有当期变量对全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。也就是说，这一研究方法以向量自回归为基础，将所有的内生变量并列处理，来分析经济如何受到经济政策和其他因素临时性调整的影响。例如，它可以用来分析一国的GDP、通胀、就业等经济变量如何受政府调整支出和税收、央行调整利率等经济政策的影响，也可以用来分析经济变量如何受石油价格、粮食价格等突发因素的影响。1980年西姆斯和其他研究者运用这种方法检验央行加息所产生的影响。他们发现加息后，通胀率通常需要一至两年才下降，但经济增长会在较短时间内降低，并需要大约两年才能恢复到先前增长水平。可见，他的这一模型提供了一种弄清利率与通胀水平关系的方法。其实，在现实经济社会中，弄清利率和通胀水平关系最根本的方法就是利率稳定。利率稳定则体现了币值的稳定，当然利率稳定并不等于利率固定，而应随着币值变化而变化，但变化的依据只能是币值的变化，不应是其他因素。西姆斯还根据美国的数据进行分析，认为货币政策并不是实体经济波动的主要原因，相反，货币政策变动很大程度上是对实体经济变动的反应，即货币是内生的。目前，VAR模型已成为宏观经济学中最重要的分析工具之一，经常被许多经济学者用来分析和预测经济增长、财政、金融等方面的问题，对宏观经济学的应用研究产生了相当大的影响。
需要指出的是，西姆斯提出的时间序列中的“西姆斯检验”与“格兰杰检验”一样成为时间序列因果检验的基本方法，并在全球范围内被研究人员和政策制定者广泛采用。大家知道，经济学研究无法像自然科学那样可以进行重复的、可控制的试验，而且研究的现象往往具有不确定性。人们很难确切知道，究竟是经济政策影响了经济发展，还是经济发展实际状况影响了宏观经济政策的选择?然而在经济分析中，又常常要对经济变量之间的因果关系作出判断，例如，在制定货币政策时，就需要对可供选择的不同政策方案的有效性作出评价。为此，经济学家利用已有的历史经济数据，开拓了一些可以用来分析变量之间因果关系的办法，格兰杰因果关系检验就是其中之一。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive W.J.Granger)所开创，是计量经济学中最常用的因果检验法，他在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的差”，也就是说，在序列x和Y消除了趋势之后，如果利用过去的X和Y的值一起对Y进行预测时，比单用Y的过去值预测的效果更好的话，序列X和Y存在因果关系，这种关系就称Granger因果关系。Granger因果检验是检验两个变量之问的因果影响关系，如果A变量是引起B变量的原因的话，那么我们就可以对A施加影响从而来引起B的改变。例如，经济增长是国防力量增强的Granger原因，而国防力量的增强不是经济增长的Granger原因，那么我们可以依靠经济增长来促进国防力量的增强，但是我们不能企图通过国防力量的增强来带动经济增长。西姆斯的因果关系检验方法本质上和格兰杰因果检验是一样的，但他的贡献在于将因果检验的技术通过引入脉冲反应方程(IRFs)和方差分解((VDCs)这两个新工具扩展到三个或者更多变量的系统模型中，来进行变量之间的因果性评估。通过脉冲反应方程，可以追溯模型中一个变量相对于系统中另一个变量对一次冲击(例如政策方面的冲击)的反应，如果冲击引起另一变量的明显变化，就说明变量之间有因果关系，反之，没有引起另一变量有什么明显变化，则说明二者之间不存在因果关系。虽然，通过脉冲反应可以知道二者之间是否存在因果关系，但却难以了解到一个变量在对解释另一个变量波动时影响程度的大小。然而，通过方差分解可以给出一个变量在解释另一个变量时影响程度重要与否的标示，从而解决了这个问题。西姆斯认为，如果一个变量解释了另一个变量变化的方差的75％，说明影响程度较大，值得重视；如果只解释了方差的1％，则说明影响程度很小，这个变量不重要。
2011年诺贝尔经济学奖给我们的启示
1、贴近现实的诺贝尔经济学奖才更有借鉴意义
诺贝尔经济学奖是诺贝尔奖序列中最年轻的一个奖项，只有43年的历史，然而其评选标准始终显得有些扑朔迷离，以至于每年诺奖颁发前都会有人预测获奖人选，不过多数均出乎意料之外。与往年一样，2011年的获奖人选和之前外界盛传的最热门名单相差较远。但我认为，把2011年的诺贝尔经济学奖授给萨金特和西姆斯又在情理之中。其实，早在几年前，萨金特和西姆斯就被不少人认为是诺奖的最有力争夺者，国内学者张进铭、周才云早在2007年第9期的《经济学动态》杂志上就称西姆斯为潜在诺贝尔经济学奖获得者，并对其学术贡献 作了评价。要论学术成就和地位，2011年的两位获奖者绝对是实至名归。正如瑞典皇家科学院的颁奖声明中所说的，两人的研究成果早在上世纪七八十年代便广为全球理论界和政策制定者所采用。而在今天，两人的研究成果仍是宏观经济分析中的“必备工具”。之所以这个奖项“姗姗来迟”，是因为诺贝尔经济学奖十分注重对理论的研究，其研究成果往往需要很长时间接受社会实践的检验。尽管由五人组成的诺贝尔经济学奖评选委员会一直坚称，他们从不根据近期事件选择得主，但从这几届获奖成果来看，我们却可以发现诺贝尔经济学奖越来越贴近现实。2009年诺贝尔经济学奖授给了奥斯特雷姆和威廉姆森，以表彰他们对公共经济管理行为和企业边界确定理论的贡献，这两位诺奖得主的研究领域与制度经济学都有一定的关联，很可能也就成为获诺奖的重要原因之一。因为诺奖越来越关注社会舆论的影响，关注主流社会思潮，贴近经济社会发展的现实状况。而2009年适逢爆发国际金融危机，其根源还是在制度上。金融制度的一系列不完善性，才导致泡沫越做越大，终致破灭。他们的理论告诉我们，大资本钳制政府监管，公共服务机构受到利益集团的左右，是导致这场危机发生并愈演愈烈的根本原因所在。这不仅对其他国家，也对我国进一步执行公共政策、完善企业制度和防范金融危机都是具有借鉴意义的。2010年诺贝尔经济学奖之所以颁给了在法规、政策如何影响失业率、职位空缺和工资等方面作出贡献的戴蒙德、莫滕森和皮萨里季斯，很可能与诺贝尔经济学奖的评选开始偏重2010年主要发达国家受金融危机影响而失业率较高这一现实有关。克里斯托弗·皮萨里季斯在2010年10月12日发表获诺奖感言时就指出，刚开始研究的时候，欧洲的失业率已经开始上升，所以他知道这一问题将会影响政府的政绩，将有更大的社会意义，如果社会不采取措施，失业率将可能进一步提高。可见，2010年将诺贝尔经济学奖授予这三位学者，无疑会引起全球对失业理论的关注和重视，其理论和社会意义显而易见。2011年两位诺贝尔经济学奖获得者的研究成果交集于政策因素对经济的影响，而这一领域的研究与当前的世界经济形势十分相关。因为经济危机从某种角度上讲就是政策危机。眼下全球金融市场持续动荡，世界经济遭受多种不确定因素影响，美国政府推行的两轮量化宽松货币政策以及财政刺激计划似乎并未明显奏效，欧洲债务危机持续发酵，面对这一切人们迫切想知道如何去解决这些问题。而解释经济危机形成的原因，分析GDP、通货膨胀、就业与投资等之间的因果关系，探寻走出当前经济乱局的途径，萨金特和西姆斯所创制的方法至关重要。正如西姆斯自己所说，自己的研究虽然不能给当下的金融混乱带来便捷的解决之道，“不过，我认为凭借我与萨金特发展的方法，人们或许能够找到这些混乱的核心”。
2、各国宏观经济政策应加强相互之间的协调性
众所周知，当今世界无论是发达国家还是发展中国家都经常通过宏观经济政策来调控本国经济，然而，在经济全球化的推动下，世界各国经济已经逐渐形成你中有我、我中有你、一荣俱荣、一损俱损的局面。因此，各国的宏观经济政策往往会产生明显的外溢效应，它表现为一国的宏观经济政策可以通过国际贸易、国际投资、国际资本流动、国际金融市场以及汇率变化等渠道对其他国家产生影响甚至是重大影响。国际金融危机从一定程度上来讲，就是由于部分国家宏观经济政策失误而波及全球造成的。当前的欧洲债务危机爆发也与部分国家的宏观经济政策失误有关。可见，加强各国间的宏观经济政策的协调十分重要，不少国家也已经认识到这一点。最近，德国就认为，欧洲国家建立财政联盟是解决欧洲债务危机的根本之道。因为欧元区货币政策是统一的，但各成员国在财政政策上却协调不够，各行其是，纪律松懈，这是造成欧债危机的“断裂带”所在。其实，萨金特早就指出，欧元区问题的解决需要一个更集中的财政体系。
有鉴于此，我国政府今后在制定宏观经济政策时，一方面应充分重视宏观经济政策的外溢效应，既要分析对国内经济的影响，也要分析国际影响，还要分析他国宏观经济政策反过来对本国经济政策乃至对经济的影响。另一方面应积极参与二十国集团等全球经济治理合作机制、多边和区域协调与对话机制，加强与主要国家和经贸往来较多国家之间的宏观经济政策协调，更好地发挥宏观经济政策对经济发展的促进作用。与此同时，本国内部也要加强财政、货币、投资、贸易、消费等各项政策的协调性，以及加强短期调控政策与长期发展政策的协调性。当前，我国就在保证长期发展政策稳定性的基础上，加强了短期调控政策的针对性和灵活性，即针对外需不稳，国际经济形势呈现出债务危机常态化、增长失速长期化、政策趋松全球化的“三化”特征以及国内经济增速放缓、通胀压力趋缓、外汇占款减少等情况，从2011年12月5日起，下调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点，相信将有助于在当前复杂形势下保持经济的平稳较快增长。
3、经济模型不是万能的
萨金特和西姆斯都是计量经济学领域元老级人物，他们的很多研究都是通过收集大量的历史数据，然后代人复杂的经济模型，最终得出结论。他俩的研究在方法论上都具有原创性，并已被全世界的研究者和政策制定者广泛采用。自1969年颁发第一届诺贝尔经济学奖以来，迄今为止已颁发了43届，其中有26届诺奖授予了从事计量经济学研究的经济学家。为什么从事经济计量分析的经济学家容易获得该殊荣呢?这主要是在日益复杂的经济世界里，许多经济现象、经济问题、经济形势都难以找到很好的经济理论来加以解释，而基于经济模型的实证分析，可以对纷繁复杂的经济现象依据大量历史数据进行定量分析，可以通过计量方法来检验理论预期和经验事实的相关程度，使宏观经济政策的选择变得可以量化，为决策者提供更加清晰的决策信息。比如，西姆斯创立的VAR模型可以分析经济运行如何受到经济政策临时性变化的影响，并用来研究央行加息对经济的影响。然而，经济模型不是万能的，它在分析经济现象、预测市场行为时也有其自身的缺陷性，它的使用是在一定时间和范围内，假设条件不变的情况下才能成立。但经济现象是错综复杂的，充满不确定性和许多风险，当前世界经济形势就是如此，谁也难以说清楚美国、欧洲居高不下的失业率何时能恢复到金融危机前的水平。其实，经济学家并没有准确预测到1970年以来几次较大的经济危机。正如中国社科院数量经济与技术经济研究所副所长齐建国教授所说，到目前为止，再复杂的数学模型，也不能真正准确定量描述人类的全部经济行为及其后果。况且，经济研究的视野是人类一切经济活动和社会关系，并非所有的经济活动和经济关系都是可以通过经济模型来加以量化的，尤其是社会经济关系，往往会受到制度、道德、文化、历史等诸多社会因素的影响，而这些因素大部分是无法量化的。
(责任编辑：张莉)