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Harald Uhlig:上海五大主题


摘要

 

该论文用于2017年5月上海第三届思想中国论坛,主要讨论了五大重要的宏观经济话题。

 

1 导语

 

该论文用于2017年5月上海第三届思想中国论坛,主要讨论了五大宏观经济问题。该论文是我在论坛演讲的主要内容,辅有幻灯片,因此文内的注解和参考文献列表较短,还望谅解。

 

我受邀做以下演讲。2008年全球经济危机改变了研究前沿,使得经济研究,尤其是宏观经济研究重新成为研究主要导向。这次研究导向的变化产生了或者正在催生什么新的主题、理论、方法和工具呢?经济研究者未来应解决的重大问题有哪些?中国又会发生哪些事情呢?

 

这是一个重大的课题,相关研究繁多,在此不一一赘述。若各位有兴趣做更深入研究,推荐泰勒·厄里格《宏观经济学手册》第二卷(2016)。该书收录并总结了众多杰出研究者对近期重大宏观经济问题的研究,提供了一系列参考文献,并附有评估及未来展望。这本书非常适合有志于研究该领域的学者、有兴趣了解现代宏观经济研究如何解决当前经济问题的学者。

图片1.png泰勒·厄里格

《宏观经济学手册》

埃尔塞维亚出版社,北荷兰

2016年

 

 

 

 

 

 

 

 

 

介绍了研究背景、推荐了研究手册,现在我要谈谈五大主题,我称之为“上海五大主题”。我会一一做简要介绍,并提出研究问题,希望研究者们未来能够做出回答。我的任务是提出问题,并非解决问题。我演讲的目标是鼓励更多的学者对这些主题、这些问题的思考、讨论和研究!第一个主题是我演讲的主要内容,该主题也是迄今研究最充分的一个主题。其他四个主题会更具时效性也更有意思,当然这只是我的看法,各位读者自有见地。

 

 

2科技进步与经济发展

 

1为美国人均GDP。值得注意的是美国人均GDP逐年稳步增长,即便是经济严重衰退,宏观来看也不过是增长道路上的一点小曲折。

 

2是中国相对美国的GDP。数据来源是佩恩表9.0,简称PWT。 图中可见在“大跃进”时期消费收入比骤降,之后长期保持较稳定水平,直到2000年左右开始骤增。

2.png 

1:人均GDP:美国

 

 

3包括了德国、美国这两个国家,预计不久可与美国水平持平。

 

现代增长理论是理解这些现象的研究框架,采用新古典增长模型作为基准,用于分析增长是由于资本积累还是科技进步。假设yt是产出,γt是全要素生产率(TFP), kt代表资本, nt代表劳动力, rt为资本租率, θ = 2/3为劳动力份额。生产方程为

 

yt = γtkt1−θnθt

 

给定yt,kt,nt和θ值,则由此可得 γt。还可进一步计算出资本边际收益,公示为,

rt = (1  θ)yt/kt

 


 

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2:中国:相对美国人均GDP

6.png

 yt,kt,nt的数据来自PWT 9.0,据此我计算了TFP 。

 

4是这四个国家TFP的增长情况。图5仅是中国相对美国的TFP情况。图中可见在“大跃进”期间中国TFP骤降:直到现在,才回复至此前水平。

根据下述TFP算法,可探究其增长源。定义TFP矫正资本劳动比率为

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8.png 

9.png 

10.png

 

方程(1)引入资本租率rt,

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作为基准,建议rt为常量,且各国一致。图6是四个国家的矫正资本劳动比率,其中美国、甚至包括德国的矫正比率小幅波动,基本保持恒定,而日本和中国似乎从资本匮乏阶段发展至资本密集阶段,很可能资本积累的速度已经无法仅靠TFP的增长来衡量。这或可引发忧虑。资本积累的速度高于TFP可带来经济增长,但是代价极高。稍慢的资本积累速度可带来更高的生活水平、更高的幸福指数或更优渥的社会福利保障。

 

现在经济增长理论认为创新带来科技的进步,这就需要一群受过良好高等教育、极富创新力的创新者和企业家。因而,人力资本和教育就十分重要。图7是PWT9.0根据教育得出的各国人力资本示意图。中国的人力资本虽然增长迅速,但仍远落后于其他国家。为赶超其他国家的生活水平,中国首要应与其他国家的教育水平齐平。

12.png 

7:人力资本

 

根据表1和表2的世界大学排名,可以看出中国在这方面已经取得了很大的进步。但我认为重要的是,教育应该一直是头等大事,这种良好势头应一致保持下去。一度落后的德国大学如今也已在世界排名中榜上有名。德国如今拥有着世界领先的技术,尤其是汽车工业,可能是世界上最好的了。德国领先的科技企业自然成为其他国家羡慕和效仿的典范。如果回看德国大学的发展,将此类比于中国的大学,就像排名中显示的那样,中国大学实力不断提升,有可能不久的将来,中国会拥有世界领先的科技,反超德国,成为世界标杆。

 

微信截图_20180604152805.png


1:2016年上海ARWU世界大学排名:工程类专业

 

 

最后,我以由此引发的重大问题作结该篇,并会根据现有的分析提出个人片面的答案。这方面还需要很多研究。

 

1.长期增长的动力是什么?答案:技术和人力资本,教育是关键。

2.中国是否资本过剩?暂时性回答:是的,最近资本过剩。

3.中国如何努力追赶到研究前沿?暂时性回答:发展教育,进一步提高企业精神和创新自由。

 

1

斯坦福大学

美国

2

加州理工学院

美国

3

麻省理工学院

美国

4

剑桥大学

英国

5

加州大学伯克利分

美国

6

牛津大学

英国

13

新加坡国立大学

新加坡

16  香港科技大学

中国香港

24

北京大学

中国

26

大学

中国

27

慕尼黑工大学

德国

 

2:2015年泰晤士高等教育世界大学排名:工程类专业

 

3房价和金融市场:景气循环

 

房地产市场与金融市场联系紧密,正确理解景气循环及其内在联系十分重要。这也是圭列里·厄里格编写的手册(2016)中的核心主题。

 

根据标普/Case-Shiller房价指数,图8呈现了美国房价的变化。图9关于美国次贷的起源。

 

 不止是美国,很多国家的房价都有起有伏,譬如图10,是上海房价的变化。可清楚的看到,上海房价不断攀升。那么上海的房价,包括中国其他地区的房价是否会崩盘? 最近流行的理财产品很像美国的抵押证券,这其中的关系又是什么?房价和金融市场的崩盘是否正在逼近中国?如今,中国占世界经济总量较大部分,世界各国对中国的房价、金融危机又作何反响?

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 16.png

17.png

10:上海房价

 

在我和圭列里编写的手册中,多次引用了苏拉里克和泰勒在众多论文中反复强调金融市场的繁荣崩盘与房地产市场的繁荣崩盘间的关系。图11运用了Luigi Bocola的运算并以图片形式阐述了苏拉里克和泰勒的发现。

 

 本结末尾,我还要提出一些重大问题,但从现在开始,我将只提出问题,将答案的求解留给以后的研究。

 

1.中国、亚洲是否面临房价崩盘?

 

2.中国是否会面临金融危机?

 

世界各国将会如何应对?

 

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11:苏里拉克-泰勒:19个国家的危机数据。苏里拉克-泰勒危机日期。所有的危机事件(蓝线)与5个房价最高事件,房价下降。计算:Luigi Bocola. 来源:圭列里-厄里格(2016).

 

4 老龄化与储蓄过剩

 

很多人都抱怨储蓄的低利息和储蓄过剩。大家相信这是由于世界人口平均寿命不断延长,年轻人需要为退休后的生活储蓄足够资金,因而储蓄需求不断增长。

确实,资产利息经历了巨大的变动,某种程度上,这是可以预测的。Lettau和Ludvigson曾发表过一篇重要论文,提出了一个叫做“cay”的变量,将其带入收入、消费与财富的关系式中。这一变量对理解财富流转意义重大。根据近似法,该方式可表示为

 

at = const. + ct + 2.5(ct − yt) + trans.compt

 

其中at是资产对数,ct是消费对数,yt是收入对数:最近系数、准确系数和预估系数均不同,参见http://faculty.haas.berkeley.edu/lettau/ data cay.html。较高变量可预测未来财富的降低或低回报。图12是该变量示意图。图中可见70年代后它很高,之后十年股价下降。如今,它再次回高。是后是否会有短期下跌修正,还是会有长期的低利息呢?或者收入和消费会赶上并未高财富水平正名?Lettau和Ludvigson已经证明后者在过去只产生了微弱的影响。我猜想,未来储蓄会有着低利息。原因是什么呢?也许是老龄化?


如何理解老龄化对资产回报的影响呢?一个简单的老龄化与储蓄过剩的模型可有助于理解。我只简要列举该模型,对OLG模型熟悉的读者可容易地填补空缺的细节信息。该模型稍微修改了两期OLG模型的标准新古典增长模型。考虑到两期OLG模型每期单位都是“年”,“年轻”个体年龄为1 – λ“岁”,“年老”个体年龄为λ“岁”。个体有对数倾向,无折扣。年轻个体提供1个单位的劳力nt = 1获得薪资wt。他们存储每笔购买资金。存款在这两个阶段所得利息为Rt ,注意所得利息是两个阶段间并非每个阶段的“年份”间。考虑到贬值δ,提出了以下线性资本积累方程。假设柯布-道格拉斯生产函数无TFP增长考虑:

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12:Lettau-Ludvigson财富暂时组成模型。这是短暂的还是常态?这对未来的利息回报又有着怎样的启示?

 

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可以看出若λ较大,则年龄越大,r越低。这暗含了一个重要的关系:退休存款越多,存款利息越低。如图12,该关系是相较消费和收入,资产中近期产生的短暂变化。我相信这个模型和实证性发现对未来更深入探究其中关系式一个良好起点。

 

下面是我提出的一些问题,期待后续研究对此一一作出回答。

 

1.全球范围内的老龄化问题读宏观经济有什么养的影响?

 

2.随着人均寿命的增长,我们还能、还愿意工作多久?

 

3.养老金的最好融资方式是什么?

 

跨代风险分摊的最佳安排是什么?对此问题,请允许我推荐我和Lans Bovenberg在2008年共同撰写的论文,参考文献中有罗列。

 

 

5.未来是否利息回报会更低,资本消耗比率会更高?抑或这只是暂时的?这对宏观经济的影响是什么?

 

 

5 宏观经济学下的医疗保健

 

医疗与保健花费与老龄化和科技进步息息相关。我们年纪会不断增长,财富增多,健康就成为日益重要的话题,很自然人们会加大对健康的投入。图13展示了美国对医疗保健的投入。表3是经合组织成员国对健康投入的对比,可看出比重不断增加。我并没有中国的数据,但我估测情况类似。


这些发展作何解释?这种投入流向哪里?应该流向哪里?我和论文共同编纂者Koijen-Philipson-Uhlig,Econometrica (2016)以及Koijen-Uhlig (2017)一起探究了这些问题。图14是我们对健康长期开支的预测,图15是对GDP投入医疗研发比重的预测。后者的最佳比重是多少?这取决于耐心和倾向曲率,如图16所示。我相信这些都是些有趣的答案,鉴于这些问题十分重要,更多深入的后续研究十分必要。

最后,让我再次提出些问题作结此段。


1.长远来看,中美健康支出和医疗研发支出将会如何变化?

 

2.它们应当如何变化?

 

这对老龄化、储蓄、增长及宏观经济又有何影响?

 

21.png 

13:美国健康护理支出所占比重

 

 


健康支出 (% GDP)

(% 健康支出)

国家

1971

2007

1971

2007






澳大利

4.8

8.5

14.8

14.3

比利

4.0

10.0

28.3

15.0

加拿大

7.2

10.1

-

17.2

德国

6.5

10.4

15.5

15.1

日本

4.7

8.1

-

20.1

西班牙

4.0

8.4

-

21.0

瑞典

7.1

9.1

6.9

13.4

英国

4.5

8.4

14.8

12.2

美国

7.3

15.7

11.5

12.0






平均

5.6

9.5

14.1

13.9

间值

5.2

9.1

14.2

13.5











 

      3组织国健康理支出比重

23.png 

14:Koijen-Philipson-Uhlig,Econometrica (2016)模型预测美国长期健康投入占比

 

6 宏观经济学下的全球变暖

 

我们赖以生存的环境可能会在下一个世纪或为了发生重大变化。全球变暖是世界各国关注的焦点也是棘手的政治难题。根据很多重大事件,图17标识了逐渐变暖的海洋温度,图18是二氧化碳排放记录,很多科学家都认为二氧化碳是全球变暖的元凶。那么经济界对此作何反响呢?

 

全球变暖的宏观经济已经成为研究的焦点,手册中Hassler-Krusell-Smith (2016)编纂的章节对此作出了研究及延伸谈论。我无法再次做简单总结,因此强烈推荐后续研究者阅读该章节。该问题的政治考量和后果也应引起足够重视。如今工业大国已得到了应有的工业进步,所以这些国家,比如中国,到底可以有多少的污染排放量?我没有一个完全的答案,但这是一个会影响我们未来命运和生活水平的重要问题。

 

 

24.png 

15:Koijen-Philipson-Uhlig,Econometrica (2016)模型预测美国医疗研发长期投入

 

最后,我提出以下重大问题

 

1.全球变暖会如何发展,其对宏观经济有何影响?

 

2.污染排放的适宜量是多少?

 

3.国际产权应当如何分配?

 

4.像中国这样的新兴污染大户污染排放量应当如何分配?

 

25.png 

16:根据Koijen-Uhlig (2017),耐心参数(β)和实用曲率(η)方程推算的医疗研发最佳劳动力占比

 

26.png 

17:全球变暖:海洋温度

 

27.png 

 

18:二氧化碳排放

 

7 结论

 

本文中,我讨论了“上海五大主题”:

 

1.科技进步与经济发展

 

2.房价与金融市场:景气循环

 

3.老龄化与储蓄过剩

 

4.宏观经济学下的医疗保健

 

5.宏观经济学下的全球变暖

 

针对每一主题,我提出了几个“重大问题”。我希望这可成为未来思考、讨论和研究的重点。本次研究旨在鼓励未来的思考、讨论和研究。如果你是一名研究者,我强烈推荐泰勒的手册作为研究的起点与向导。

 

 

 

参考文献

 

[1]Bovenberg, Lans and Harald Uhlig (2008), “Pension Systems and the Allocation of Macroeconomic Risk”, in NBER International Seminar on Macroeconomics 2006, L. Reichlin and K. West, eds., NBER, University of Chicago Press, 241-323.

 

[2]Guerrieri, Veronica and Harald Uhlig (2016), “Housing and Credit Mar-kets: Booms and Busts,” chapter 17 in Taylor, John and Harald Uhlig, eds., THE HANDBOOK OF MACROECONOMICS, VOL. 2, Elsevier-North Holland, 1427-1496.

 

[3]J. Hassler, P. Krusell, A.A. Smith Jr. (2016), “Chapter 24: Environ-mental Macroeconomics,” in HANDBOOK OF MACROECONOMICS VOL. 2, John Taylor and Harald Uhlig, eds., Elsevier-North Holland, 1893-2008.

 

[4]Koijen, Ralph S., Tomas J. Philipson and Harald Uhlig (2016), “Fi-nancial Health Economics, Econometrica, vol. 84, no. 1 (January), pp. 195-242.

 

[5]Koijen, Ralph S. and Harald Uhlig (2017), “Government Risk and the Macroeconomics of Health,” draft, University of Chicago.

 

[6]Lettau, Martin and Sydney Ludvigson (2004), “Understanding Trend and Cycle in Asset Values: Reevaluating the Wealth Effect on Con-sumption”, American Economic Review vol. 94, no. 1 (March), 276-299.

 

[7]Taylor, John and Harald Uhlig (2016), eds., THE HANDBOOK OF MACROE-CONOMICS, VOL. 2, Elsevier-North Holland.

 


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