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经济学

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走向未来的经济模型:质疑与前景

http://www.newdu.com 2018/4/9 中国社会科学网 葛新权 参加讨论
    摘要:经济模型是数量经济学的灵魂。面对对经济模型的质疑,通过论述经济模型不可替代的基本作用,区分经济模型、经济模型研用者及其研用的经济模型,为经济模型正本清源,并论述了经济模型选择中研用者的态度与责任,以及所研用的经济模型的持续改进的重要性与关键性,进而分析了面对大数据、人工智能带来的机遇与挑战,经济模型研用者任重道远,经济模型将迎来一个大有作为的新时代。
    关键词:数量经济学  经济模型  人工智能  大数据
    数量经济学是具有中国特色的应用经济学下设的一个二级学科,是苏联、西方经济学本土化的产物,时至今日,无论在理论、模型技术,还是应用研究方面都获得了长足发展。经济模型是数量经济学的灵魂。一直以来,国内外都有一些专家学者撰文质疑甚至批评经济模型,如最近p值被美国顶级政治学术期刊《政治分析》禁用,以致引起对经济模型乃至数量经济学的怀疑与偏见。为此,我们有必要进行商榷。
    一、经济模型的基本作用
    相对于自然科学与工程技术科学来讲,经济模型是从事经济问题研究与实际工作者的实验室。如今在大数据、人工智能环境下,这种实验室特征更为突出。经济模型的作用体现在以下四个方面。
    首先,以宏观经济调控为例。宏观经济调控,第一步是确定调控方向,第二步是确定调控力度。根据相关经济学理论,以及经济现状与实际问题,调控方向是比较容易确定的,但调控力度则难以确定。举个简单的例子,如市场出现供不应求,为刺激生产,降低银行贷款利率,是一种调控方向的选择,比较容易确定。但利率降低多少,是一个调控力度的问题。降低少了,达不到刺激生产的目的;降低多了,会起到相反的作用。固然我们熟悉经济学理论和经济实际情况,但在尚未引入应用经济模型的时候,对调控力度的确定,只能依靠我们的认知与经验,做出大体的判断选择。然而,在经济学理论和经济现实背景下,研制、建立与使用经济模型来确定调控力度,则是一种科学、可行和有效的选择,而且不失为一种较精准的确定选择。这方面,国内外均有成功的例子,体现出数量经济学的独特优势和生命力所在。为叙述方便,以下我们把研制、建立与使用经济模型的研究与实际工作者统称为经济模型研用者,同时把研制、建立与使用经济模型简称为研用经济模型。
    其次,以政策实施事前和事后分析为例。任何一项经济政策都是服务于经济调控目的的,同时由于经济系统内在的复杂联系,实施这项政策也会产生一系列“多米诺骨牌”式的连锁反应,尤其会产生负效应或副作用。如考虑到农民工工资过低,为了提高他们的收入(当然提高多少又是一个力度问题),制定并采取最低工资政策的措施。由于工资是成本的一部分,可能会导致产品价格上涨,也会导致产品原材料、燃料等要素价格上涨,进而推动物价上涨;同时由于农民工收入增加,也会导致他们需求上升,进而拉动物价上涨……等等。因此,在这项政策实施前需要做出事前的预案分析,即确定农民工工资涨幅,明确并使所产生的负效应或副作用都在可接受或可控制平衡范围内,这就需要经济模型。在政策实施后,我们还需要评估政策实施的效应,包括是否达到政策实施的目的、所有的负效应或副作用是否都在可接受范围内,以及还存在其他什么问题、如何改进等。可见,政策事前和事后分析都需要研用经济模型。
    第三,以预测分析为例。在宏观调控与政策事前和事后分析中,不仅需要通过所研用的经济模型确定的相关经济变量之间的数量关系,还需要对模型中内生经济变量进行预测。换句话说,政策分析和预测是研用经济模型的两个基本功能。显然,预测中还有预测的问题,即在预测内生变量的数值时就需要预测外生变量的数值。固然在模型设定中,我们假定了内生变量是随机变量,而外生变量是普通变量,但实际中这些外生变量的未来数值有时只需要判断赋值,而有时则需要预测,因为外生变量如在联立方程中亦具有随机性的一面,为此需要通过研用另一个经济模型对外生变量进行预测。可见,对于复杂的经济问题,研用一组联立的经济模型或模型体系是必要的。
    第四,再从一般分析经济问题的思路展开:由定性分析到定量分析,再到定性分析。定量分析包括指标分析、指标体系分析、指标之间关系外,最重要的是包括经济模型分析。从理论上讲,经济模型有许多种,如数理模型、博弈模型、计量模型、空间计量模型、微观计量模型、投入产出模型、仿真模拟、系统动力学模型、混沌模型、协整模型、博弈实验模型等,还有些诸如绩效评估、人力资源测评、品牌价值评估等特殊的业务或专业模型。对于任何经济问题,经济模型研用者都需要以问题为导向,基于文献分析和实际调研,根据相关经济学理论、经济模型技术与方法,借鉴国内外经验,结合实际问题的特点,研用一个用于定量分析的经济模型。可见,经济模型起着承上启下的作用,既满足定性分析的要求、支撑定性分析的实现,又能有助于提炼、揭示新的定性分析的观点与结论。或者说,经济模型是实现个体到总体、量变到质变、认识到再认识过程中的关键环节,不可或缺。但是,对同一问题,不同的研用者所研用的经济模型是不同的,且事后评估的结果也有所不同,这说明研用的经济模型有很大的选择空间。这一点不像抽样分布定理那样,在相同的条件下,由于样本不是唯一的,有的抽样者随机获得一个样本,另一些抽样者随机获得另一个样本,但他们都可以以自己所抽取到的样本推断总体,只是结果不同而已,都是可以接受的。不同的研用者研用的经济模型,首先要看是否有价值、有意义?有价值、有意义是底线要求,否则必须放弃。其次,研用的经济模型在有价值、有意义的前提下,还有优良程度之分。并且,研用者都在追求更优良的经济模型。所谓有价值、有意义是指,模型设定以问题为导向,通过经济理论与统计检验,所得到的新认识、观点、结论和建议有学术价值,且能够解决实际问题。显然,只有有价值、有意义,且更优良的经济模型,才能被引用或推广应用。在不考虑经济模型本身的局限性前提下,受到质疑的经济模型,正是这些没有价值、没有意义的经济模型。当然,研用一个更优良的经济模型不是一件容易的事情,需要我们以事实求是的科学态度,刻苦钻研、精益求精的科学精神,在干中学,不断总结经验,持续改进,逐步获得一个更优良的经济模型。

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Tags:数量经济学,经济模型,人工智能,大数据  
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