诺奖得主谈金融经济学的未来50年

（本文作者张晓泉，清华大学经管学院 Irwin and Joan Jacobs讲席教授）

上个月，欧洲金融协会举办了第50届年会，会上邀请了Oliver Hart、Bengt Holmström和Paul Milgrom三位诺贝尔经济学奖得主来讨论金融经济学50年的过去和未来。Oliver Hart是我导师的导师，另外两位我都上过他们的课，所以格外亲切。

这里将会议内容做了一个整理，在2023年即将结束之际，一起来看看金融经济领域过去发生了什么，现在正在发生什么，以及未来应该期待什么？

讨论的议题如下：

1）金融经济学为社会做了什么？

2）金融经济学的未来50年

3）人工智能和数字化的影响

4）金融模型是否太简单而无法直接应用于数据？

5）科学的可重复性

6）（诺贝尔奖得主）职业生涯中犯过的最大错误是什么？

7）谁将成为下一位诺贝尔经济学奖获得者？

8）气候变化

9）加密货币、数字资产和去中心化金融

10）金融经济学家现在应该做什么？

11）市场力量与竞争

三位诺贝尔经济学奖得主简介在契约理论方面作出贡献，获得2016年诺贝尔经济学奖的Oliver Hart和Bengt Holmström。Oliver Hart，哈佛大学Lewis P.and Linda L.Geyser经济学教授、美国人文与科学院院士。Hart是不完全契约理论的开创者之一，他的研究重点是所有权结构和合同安排在公司治理和边界中发挥的作用。他最近的工作重点是各方如何签订更好的合同以及企业的社会责任。

Bengt Holmström，麻省理工学院 Paul A. Samuelson经济学名誉教授。Bengt是一位微观经济理论家，以其对契约和激励理论的研究而闻名，特别是应用于公司理论、公司治理和金融危机中的流动性问题。

Paul Milgrom，因“对拍卖理论的改进和新拍卖形式的发明”成为2020年诺贝尔经济学奖共同获得者之一。

Paul是斯坦福大学经济系人文与科学教授，也是管理科学与工程系和商学院的教授。他是一位涉猎广泛的理论家，其贡献不仅限于拍卖理论，而是横跨整个现代微观经济理论的范畴。

过去50年，金融行业发生了巨大的变化，影响既有正面也有负面。在资产定价领域。过去受托人将钱投入股市，是一种被投资人视为违反信托义务的高风险行为，而现在如果不投入股市则会被视为失职。Harry M. Markowitz和William F. Sharpe等人的工作对这种观点的转变有重要影响。

尽管有效市场假说并不总是正确的，但它使人们明白从股市中赚钱有难度，因此选择指数基金成为一种被广泛采用的被动投资方式。在公司金融领域。过去50年的重点是解决经理与股东之间的代理问题，股东的目标是谋求企业价值的最大化，也就是股东财富的最大化，而经理人的目标可能是别的（比如高薪、高福利和地位等）。其中采取的高激励措施也导致了一些负面问题，如安然公司的衰落和波音公司因削减预算牺牲安全性而导致的两起重大坠机事故。公司金融的第二部分是银行监管，以及对银行运作方式更深入的理解，让我们对银行危机有了更好地理解。

在消费金融领域，我们了解了信用卡的管理方式、信用卡债务的损害以及消费信用卡双边市场的竞争如何导致福利损失，这鼓励我们更好地理解如何监管这些市场。

总的来说，在资产定价领域、公司金融领域、消费金融领域，都有研究加深了理解，影响了法律和监管，进而影响了行为。我们正处在一个良好的学习曲线上，金融学具有巨大的价值，并在不断发展。

未来难以预测，数字化与新技术将产生重大影响，但要思考核心的问题。目前正处于某种拐点。现在比以往任何时候都更难预测新技术会带来什么。它们才刚刚起步，既有可怕的情况，也有伟大的前景，这些都将继续下去。数字化世界将极大地改变一切。应该思考特定结构（如银行、债务合约、股权合约）出现的真正原因，以及为什么以这种特定方式组织起来。人们不要只去猜测未来会发生什么，而是要思考，核心问题是什么，核心需求是什么。

人工智能和数字化的影响在某些方面，算法可以做一些人类能做的简单事情，它们可以快速通信、快速计算，并以更低的成本完成这些事情。比如智能合约，由于可以被写入算法，可以重复使用，从而减少开销和时间，从而降低执行合约的成本。在这方面，人工智能正在取得进展，并且将会纳入到金融领域的更多应用。

与此同时，算法也存在局限性。比如涉及判断的事情，算法就很难提前编码。在涉及交流、合作关系、如何减少摩擦、解决争议等方面的工作时，算法的效益也很难体现出来。欧洲在数字工具和平台公司方面相对滞后，而对隐私和监管的担忧过度，未能充分利用数据的巨大价值。

模型是对话的开始，而不是终点。所有理论都涉及简化。在确定主要因素时，就会编写排除其他因素的简单模型。简化是为了理解某些我们可能不太理解，或者认为理解了但实际并没有真正理解的关系。于是，我们转向更简单的模型，以便分析出真正问题的核心特征。这里的关键是可以从模型中剔除什么，但仍然有一些有趣的东西可以分析，而不是可以加进去什么并且仍然能够解决问题。就金融而言，实证的大部分是模型与现实之间的相互作用，这更像传统的科学。建模其实是在与模型对话，将已知的信息输入模型中，模型开始回应并给出一些意想不到的结果，从中我们开始学习和对话。

理论可以提供见解，但不应该只是机械地接受，数据和理论相结合，才能更好地理解世界。

对问题的理解会随着时间和新证据的出现而改变只有从多个角度看待问题和事物，才会产生信服。这是一种鲁棒性练习。从不同角度来看待问题，多方面地思考并验证它是否经得起考验。能够持久的理论观点是经过反复考验后仍然屹立不倒的观点。另一种看待这个问题的方式是，它是否启发了一些有趣的问题或有趣的方法。换句话说，在一个问题上开辟一个新的视角是非常重要的，从这个意义上说，它可以指导实证研究等方面的工作。世界随着时间的推移而不断变化，人们的反应、行为方式等都在变化，这是一个不断移动的目标。即便已经确定了哪些是重要的问题，但答案会不断变化。随着新证据的出现，对问题的理解可能需要进行修正。

有时我们会有意简化理论去解释世界，而有时我们又希望拥有更复杂的理论，这些理论可能更脆弱、不太清晰，但更适合解释特定的数据集。

公司应该倾听股东的意见，以推动减少碳排放等环境友好行为。关于环境问题，不能只依赖政府解决问题，而是需要鼓励公司采取行动。有些股东愿意让公司在环境友好方面作出一些牺牲，即使对利润造成一定影响。投资者和资产管理者应该与公司进行对话，推动公司采取正确的行动。投票决策可以影响公司的行为，应该鼓励通过投票来改变公司的行为。

加密货币、数字资产和去中心化金融Bengt Holmström对加密货币持怀疑态度，但认为去中心化金融势必会出现，并且将在重组央行支付系统、央行数字货币中扮演重要角色。有许多项目进行，比如MRates，还有受监管责任网络（RLN），这些都是关于如何彻底改造央行控制下的支付系统的令人兴奋的内容。

市场力量和竞争美国奉行“百花齐放”的观点，认为应该让市场自行解决问题，而欧洲则在监管美国。欧洲没有任何需要监管的东西，他们擅长的是监管。金融经济学家现在应该做什么？Bengt Holmström认为，提出问题是最难的事情。一旦提出正确的问题，往往会得到答案，但好问题很缺乏，提出好问题的人也很缺乏，所以要给出答案并不容易。Paul Milgrom职业生涯中犯过的最大错误，是拒绝了互联网经济学的研究机会，在谷歌出现之前才意识到其重要性。三位大佬一致表示不知道谁会成为下一个诺贝尔经济学奖得主，因为有很多应该得奖的人。

（本文作者张晓泉，清华大学经管学院 Irwin and Joan Jacobs讲席教授）

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