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即使经济学家可以解决这些问题,他们仍然需要应对动态的目标。美国和全球的经济一直在发展,不同经济变量之间的关系会随着时间的推移发生改变。
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比如,历史上GDP增长率和工作岗位增加率两者之间一直保持着一种合理的密切联系,经济学家称之为“奥肯定律”(或奥肯法则)。1947~1999年的经济长期繁荣期内,工作岗位增加率通常是GDP增长率的1/2,所以,如果GDP的增长率为4%,那么工作岗位的增长率就为2%。
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这一关系至今仍旧存在——GDP增长得越多,工作岗位也增长得越多,但它们之间的动态关系似乎有所改变。前几次经济衰退过后,工作岗位的新增数量寥寥无几,比经济长期繁荣期的新增岗位数量少很多。比如,2009年经济刺激方案出台后,根据奥肯定律,GDP的增长速度已足够创造约200万个工作岗位,而实际上,这一时期工作岗位的数量不但没有增加,反而减少了350万个。
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这种变化意味着什么,经济学家对此总是争论不休。包括哥伦比亚大学的杰夫瑞·萨克斯在内的经济学家做出的最消极的解释是,GDP增长和工作岗位增加之间的关系反映出美国经济许多严重的结构问题,比如,来自别国的竞争不断加强,服务业和制造业之间的不平衡状态,人口老龄化问题,中产阶层萎缩,还有越来越高的国家债务。在奥肯定律下,美国进入了一个全新的非正常状态,如果不进行根本上的改变,这些问题会更加严重。萨克斯告诉我,“我们低估了全球变化对美国变化的影响。国际上的工作岗位都转移到了中国,新兴市场确实动摇了美国经济。”
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更大的问题是,21世纪初的经济波动是否更能代表长期的经济发展状况——也许经济长期繁荣一直是表面现象。1947~1999年的50多年时间里,经济处于衰退期的时间只占整个时间段的15%,但1900~1945年这45年里,衰退期所占时间的比例为36%,是繁荣期所占时间的两倍还多。
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尽管大多数经济学家认为,我们在稳定经济周期方面已经取得了一些进步,但我们或许只是很幸运地躲过了更多的问题。这一点在1983~2006年这段时间尤为明显,衰退期只占整个时间段的3%,所以这一时期有时也被称作“大缓和”时期,是经济长期繁荣期的一个子集。但是,经济增长依靠的大多是激增的政府和消费者债务,还有各种资产价格泡沫。再先进的经济也没有神授的权利可以使自身按照“大缓和”时期的增长率发展:20世纪80年代,日本经济的年增长率为5%,而此后的增长率仅为1%。
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2007年的经济大衰退危害如此之深,让那些预测人员和政策制定者感到措手不及,原因或许也在于此。他们不但未能解释“大萧条”这样的重大事件,有时还会根据“大缓和”时期的经济状况调整他们的预测。事实上,从历史角度来看,“大缓和”时期不过是非主流现象罢了。
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负责制定利率的美国联邦公开市场委员会(FOMC),每年依法需要向美国国会公布宏观经济预测至少两次。到2007年年末,比起私有企业的预测者,FOMC 在某些方面的预测更准确,比如他们公布的GDP增长预测就略胜一筹,这就使得那些私有企业在2007年年底之前,先后4次降低利率预测值。
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然而,在 FOMC 于2007年10月底召开的一次长时间的会议中,仍未提及“经济衰退”这个词,即使是在讨论经济问题时,也没有提到。FOMC 在措辞上十分谨慎,尽管这样,“经济衰退”还是可能通过使用“经济下降的危险”这类词体现出来。但是,FOMC 不认为会发生经济衰退(他们预测经济走势仍会呈增长状态),而且也没有迹象表明他们愿意直面当时正处在严峻的经济衰退期的现状。
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出现这种情况的一部分原因可能是,为了做出准确的预测,FOMC 参考了“大缓和”时期的数据。FOMC 成员对一篇记录了1986~2006年经济预测表现的论文有些过度依赖。只关注近几年的预测表现所带来的问题就是,这些预测包含的经济波动太少,只有发生在1990~1991年和2001年的两次较为缓和的经济衰退。论文作者提醒人们:“用20世纪80年代中期的数据估计现在的不确定性,就是在含蓄地假设‘大缓和’时期之后的平静状态会一直持续到未来。”这是一个十分糟糕的假设。FOMC 正是因为忽视了那些出现严重经济衰退的年份,才得出2007年不会出现严重的经济衰退这一结论。
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一个预测者永远都不应该忽视数据,在研究经济衰退或是美国总统选举这样的少有事件时尤其如此,因为这类事件可供参考的数据并不多。忽视数据通常表明预测者过于自信,或是在对自己的模型进行过度拟合——不是为了使预测更加准确,而是为了炫耀。
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在这个特殊案例中,经济学家的预测准确性并没有明显提高。在图6–5A 中,我将“调查”中GDP增长的预测水平与1968~1985年(这些都是 FOMC 注意过但又忽略掉的年份)的实际增长数字作了对比,你会发现,这一时期确实有很多经济波动,如20世纪70年代中期和80年代初由通货膨胀导致的经济衰退。这些结果并没有让预测者完全沮丧,原因在于预测结果和实际结果之间有着密切关联。
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如果对1986~2006年的GDP增长情况做一个同样的对比图(如图6–5B),情况正好相反。大部分数据点,不论是有关GDP的预测值还是实际数值,都紧密地聚集在年增长率为2%~5%的狭窄区域里,因为这一时期经济波动非常小,预测的平均误差小于之前的那个时期。然而,经济中存在一定程度的可变性,如1990~1991年或2001年较为缓和的经济衰退,这份预测确实没有很好地抓住这一点——实际上,这份预测结果与实际结果之间几乎没有半点关联。没有迹象表明经济学家对经济的预测越来越准确,相反,由于经济运行平稳,他们的工作暂时变得更加轻松,这就好比檀香山的气象预报员的工作要比布法罗的预测者容易得多。
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图6–5A 1968~1985年GDP预测结果与实际GDP对比图
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图6–5B 1986~2006年GDP预测结果与GDP实际结果对比图
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有时你会听说,抛开数据的另一个原因就是,你正在试图解决的问题发生了根本性的转变。有时,这些论断在某种程度上是说得通的:美国经济在不断发展,也会经历周期性的结构转变(最近,制造业主导的经济正在向服务业主导的经济转变)。经济不是棒球,棒球比赛总是遵循同样的规则,而经济规则不会一成不变。
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问题是,你永远都不会知道下一个转变什么时候会出现,也不会知道这个转变会使经济变得更加波动还是更加平稳,更加强大还是更加脆弱。如果一个经济模型是建立在“没什么大变化”的前提条件之上,那么这个经济模型就毫无价值可言。但是,预测这些转折点的出现实非易事。
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经济数据中充满噪声
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经济预测者面临的第三大挑战是,他们的原始数据质量不高。我在前文曾经提到,经济预测者在进行预测时,很少公开自己的预测区间,或许是因为这样做会降低公众对他们的专业知识的信任度。哈祖斯说:“经济预测者为什么不公开预测区间呢?因为他们怕出丑。我认为就是这个原因,他们怕出丑。”
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然而,不仅经济预测中存在着不确定性,经济变量本身也具有不确定性。大多数经济数据序列都需要修正,统计数据一经公布,修正工作可能长达数月甚至数年。修正工作有时是十分庞杂的。美国政府对2008年第四季度GDP增长的估计就是这样一个不算体面的例子,最初公布GDP“仅”下降了3.8%,现在又改为当时经济的降幅将近9%。如果白宫这些经济学家对经济漏洞的实际大小有所了解,他们就会在2009年1月强烈推行更大的经济刺激方案,或者他们会意识到问题的严重性,从长计议,而不是试图速战速决。
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此类错误相当普遍。1965~2009年,美国政府对GDP的季度增长率的初始估值最终得到修正,平均变动幅度为1.7%。这只是一个平均变化,而每个季度的变动幅度仍然较大,最初GDP的季度增长率估值的误差幅度为±4.3%。这就意味着,即使政府最初报告说经济会出现超常增长,可实际上经济有可能正处于衰退期,反之亦然。比如,1977年,美国政府公布第4季度美国经济增长了4.2%,但这个数字后来被修正为–0.1%。
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所以,我们还是应该同情经济预测者。预测经济发展趋势实属不易,但如果连经济预测从何处着手都不知道的话,那就难上加难了。
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