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重整宏观与微观经济学的费尔普斯——评2006年诺贝尔经济学奖得主

http://www.newdu.com 2016/5/30 北京大学国家发展研究院 北京大学… 参加讨论

在得知获奖之时,费尔普斯(Edmund S.Phelps)谈到每年一到颁发诺贝尔经济学奖的十月份,他都不免会联想到自己的研究生涯,他说:“我知道我可能会得奖,但我不知道美梦何时成真,或者美梦是否真能成真。”2006年对费尔普斯而言是截然不同的一年,从斯德哥尔摩来的电话吵醒了七十三岁的他,诺贝尔奖的桂冠终于落到了他的头上。

在获奖之后的忙乱时刻,在访谈中他先回顾早年在经济成长理论上的贡献,等到哥伦比亚大学召开记者招待会之前,他的同事斯蒂格利茨教授(Joseph Stiglitz,2001年诺贝尔经济学奖得主)提醒他主要因为“自然失业率”(natural rate of unemployment)获奖,他才上台作了完整的陈述。在一片镁光灯中,他回顾了一生的研究生涯,谈起了年轻时对经济学的疑惑与追寻,娓娓道来的其实就是师友的启发和经济学这四十年来的演变与进展。

诺贝尔奖委员会提到,费尔普斯最重要的贡献是他对通货膨胀率与失业率间关系的研究,完全改写了经济学的主流见解。从凯恩斯提出对经济大萧条的拯治方案后,宏观经济学过分扩张解释了政府干预的空间,到一九六零年代末期,主流经济学的共识是通货膨胀与失业率之间存在一种稳定的负向关系,称为“菲利普曲线”,从而认为提高通货膨胀率可以降低失业率。

在一九六零年代末,费尔普斯率先作了严谨的分析,引进了个人决策的微观角度,特别考虑决策者对同时代及未来全局变量的预期心理,证明短期内较高的通货膨胀率将导致较高的预期未来通货膨胀率,从而影响工资上涨程度,新的劳动市场均衡将回归原始均衡而不会产生较低的失业率。费尔普斯对宏观经济关系提供了一个严谨的微观分析基础,从不完全信息与心理预期出发,说明了短期或许存在的通货膨胀率与失业率之间的负向关系,在加入预期心理后,到长期将不再存在负向关系,费尔普斯的理论架构也被称为“预期强化的菲利普曲线”。

费尔普斯的理论架构也说明了长期的失业率由劳动市场的各项条件所决定,不受货币政策的影响,这样的失业率又称为“自然失业率”,任何货币政策若想把长期失业率降低到自然失业率之下,必然造成通货膨胀率的连续或加速上升,这样的见解不但有严谨的理论做后盾,也有扎实的实证支持,因而也成为当前各国制定货币政策的重要参考指标。

诺贝尔奖委员会指出,费尔普斯对经济成长理论也有卓越的贡献。他考虑经济增长的福利特性,推导出所谓的“黄金律法则”(Golden Rule),当我们想求取长期人均消费最大时,储蓄率应维持在一个水平使得资本存量的报酬率等于经济成长率。费尔普斯对人力资本在经济成长中的重要性也提出深刻的分析,提出发展中国家想赶上发达国家必须大力发展人力资本与教育。

费尔普斯在七零年代之后更致力于研究宏观经济的微观基础,他考虑微观经济中的均衡并非一蹴可及,而是由参与的个人分别决定价格与工资,个人的行为决定了价格调整的过程。他引进不完全信息与市场摩擦,并以“岛屿经济”来比喻讯息的隔离,这个想法后来被理性预期学派大师卢卡斯(Robert Lucas,1995年诺贝尔经济学奖得主)所借用,成为新古典学派的理论基石。他也考虑价格的不同步调整,以此寻找货币政策可能发生效果的途径,开拓了新凯恩斯学派(New Keynesian School)中泰勒教授(John Taylor,斯坦福大学教授)和斯蒂格利茨教授的思想方向。

在总结费尔普斯的学术成就时,诺贝尔奖基金会指出他在宏观经济学短期与长期的关联和跨时的取舍上做出了主要的贡献。

费尔普斯出生在经济大恐慌的三十年代,父母亲都曾长期失业,在读大学时期曾想主修哲学,但因经不起父亲的再三请求而去试上一门经济学课,从此与经济学结缘。

在一片镁光灯中发表获奖感言的他,回忆起年轻的岁月,说他当时发现微观经济学与宏观经济学对失业的分析,竟然使用两个完全不同的架构,得到的也是完全不同的结果。为了找寻一个完整的答案,他决定去耶鲁大学攻读博士,接受经济学大师托宾(James Tobin,1981年诺贝尔经济学奖得主)的指导,他还是没有完全解决心中的疑惑,直到一九六零年代末期出版他对“自然失业率”多篇论文后,才获得解答,也因此确立了他在经济学术史上的地位。白发苍苍的他谈起自己的梦想与追求,五十年如一日,平缓的声调单纯而有力。

由费尔普斯自己一生所追寻的方向来看,他就是在找寻宏观经济学与微观经济学的共同基础,他在一九七零年编着的“就业与通货膨胀理论的微观基础”就影响了整个经济学后来的发展,当代的宏观经济学家必须考虑任何命题的微观基础。费尔普斯的重要贡献,就在于破除了宏观经济学与微观经济学之间的藩篱,重新塑造了一个更严谨也更关怀政策效果的经济学。


(注:本文发表于近期出版的《财经》杂志)

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