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未来中央银行会消失吗?

第一财经2017-12-03 20:59:00

简介:金融危机10年后,全球终于走出了危机,发达国家和新兴市场联手实现经济复苏。然而,经济学家们发现,复苏只是周期性的,和危机前潜在增长水平相比,目前的全球增长,尤其是发达国家的经济增长水平“结构性”地降低了,无法回到危机之前。

金融危机10年后,全球终于走出了危机,发达国家和新兴市场联手实现经济复苏。然而,经济学家们发现,复苏只是周期性的,和危机前潜在增长水平相比,目前的全球增长,尤其是发达国家的经济增长水平“结构性”地降低了,无法回到危机之前。10年时间,经济金融世界的巨变,也极大地推动了宏观经济政策框架及工具背后的经济学主流思潮的演变。

和经济金融世界同步巨变的,还有科技革命。随着数据积累和计算能力的长足进步,以深度学习(Deep Learning)为特征的人工智能(AI)开始进入爆发式发展和应用阶段。作为一项通用技术(general purpose technology),AI重塑人类经济和社会空间的进程才刚刚拉开帷幕。

经济思潮新周期

今年10月的国际货币基金组织(IMF)和世行年会期间,IMF前首席经济学家布兰查德(Olivier Blanchard)和提出“长期停滞”(Secular Stagnation)理论的萨默斯(Larry Summers)作为主席,和美国最重要的一批宏观经济学家在华盛顿举行了一场研讨会,主题是“再思考宏观经济政策”。这场研讨会是西方主流经济学家反思过往30年宏观经济学的一个缩影。

无疑,危机前后经济现实和危机的教训带来了不同于“传统智慧”的宏观经济学新思潮,主要表现在以下几个方面:第一,金融系统在全球经济体系中处于中心地位,恰当的监管和政策也应处于中心地位,布兰查德将“金融政策”作为一个新的政策分支,和以往的货币政策、财政政策一起组成新的宏观经济政策框架。第二,危机前,正如经济学的主流模型DSGE和VARs模型所描述的那样,经济学家们相信,由于市场的自发调节,经济波动会趋于自我稳定,实际产出围绕经济潜在产出波动。而危机打破了这个共识(幻觉)。很显然,在多数情况下,经济波动不会自发趋于稳定。第三,危机前已经出现的低利率,会在未来和我们长期共存,其水平会持续低于经济增长率。更遭的是,低利率下限(ZLB)已经成为政策制定者的棘手问题,若是没有危机后被发明的量化宽松(QE)、前瞻指引、负利率等新工具,以利率为主要工具的货币政策几乎束手无策。未来如何应对ZLB,全球中央银行家目前没有确定的答案。最后,和低收入、新技术相关联的收入分配差距拉大,在全球范围内直接催生了民粹主义的复苏。重新评估不平等和经济增长的关系,也成为经济学家的核心议题之一。

面对这一组巨大的挑战,经济学家和决策者目前给出的解决方案十分有限。仅就货币政策为例,经济学家们提出了几个方案:A,提高货币政策的通胀目标,例如从目前的2%提高到3%~4%; B,将货币政策的通胀目标改为名义收入增长目标,例如6%;C,将货币政策的通胀目标改为价格水平目标,这是美联储前主席伯南克的首选方案。价格水平目标制和通胀目标制的区别在于,前者致力于“拉回”对通胀目标的偏离,具体而言,在通胀水平高涨时期,将货币政策的通胀目标设定于低于目标值(2%),例如1%;而在价格水平低迷的时期,将通胀目标设于高于目标值,例如3%。

这些充满了技术色彩(只能用模型才能说清楚)的政策工具能否应对全球经济和金融体系前所未有的挑战?多数人持怀疑态度。一些经济学家甚至提出了革命性的观点,认为未来金融危机会成为常态,经济并不具有自我稳定机制,长期停滞会成为现实,经济变量间的线性关系不复存在,而以此为基础的宏观经济学主流分析模型——DSGE和VARs将面临被彻底颠覆的命运。

AI经济学

进入新周期的不仅仅是经济学的主流思潮。9月中旬,美国国家研究局(NBER)在深度学习方法的发源地多伦多召开了一次研讨会,主题为AI经济学。经济学家和科学家第一次如此紧密地坐在一个屋檐下,共同讨论世界的未来。世界的未来正在被技术重新定义,尤其是以深度学习为代表的AI(可以将其广义定义为计算机科学)。科学家和经济学家们相信,在人类经济史上,作为一种通用技术,只有蒸汽机和IT可以和今天AI的力量相提并论。而在前两次技术革命出现后的50年间,人类的劳动生产率提高了两倍以上。

而如果这一次是一样的,为什么我们迄今为止还没看到劳动生产率的提升?经济学家们的解释是,这一切刚刚开始,技术对劳动生产率的贡献还存在时滞。

与此同时,公众对AI可能带来的其他变化——例如失业正忐忑不安,而关于“奇点”的讨论让人们开始担忧整个人类的未来。也许我们不需那么担忧,经济学家基于19个国家历时35年的数据分析发现,新技术应用于一个产业提高劳动生产率的同时,确实会降低该产业的就业,但由于总生产效率提高带来了收入和消费的上升,最终会推动总就业的提升。例如新技术的使用降低了第一产业和第二产业的就业,但更大程度上提升了整个第三产业的就业。

关于“奇点”,经济学的定义是这样的,当机器劳动力的价格足够低,在其他要素可再生的条件下,经济会进入“奇点”,即要素投入推动指数级的增长,人类劳动力的工资不变,但其份额不断下降接近于零。很显然,在现实条件下,一些生产要素(例如土地和能源)不会无限制再生,因此“奇点”只是一个理论可能。

真实世界的“奇点”也同样遥远,目前的AI只是弱人工智能(A N I) ,要达到强人工智能(AGI),最乐观的科学家预计需要40年以上的时间,而超人工智能(ASI)可能只是一个理论上的存在。

然而,无论机器智能是否会超越人类,全球大公司已经开始积极拥抱这项通用技术,根据麦肯锡对全球10个国家3000位高管的调研,20%的公司已经成为AI技术的深度使用者(Serious Adopter),40%的公司成为AI技术的部分使用者(Partial Adopter)。

积极拥抱新技术的还包括中央银行。随着比特币价格飙升超过8000美元,投资者对虚拟货币的热情持续高涨,不少人真诚地相信,这类货币会成为未来世界的货币。但中央银行们显然不这么认为,他们和众多政策制定者一样相信,只有法定的数字货币(DFC)才会成为未来数字世界的货币。在不远的将来,我们将会看到全球央行在这个领域的破冰之举。

事实上,也许直到法定数字货币落地,对中央银行存在形式及其价值的担忧才刚刚开始。由于数字货币包含智能合约(Smart Contract)的算法,这就意味着一种可能性:货币政策和货币供应量可以根据经济变量的实时情况由算法自主生成,并直接到达企业和个人等最终用户。在这样的场景中,作为中介的整个金融体系可以消失,而全世界几百家中央银行大楼除了调试算法的工程师之外,也许也将人去楼空。

若你不相信“奇点”终将到来,那么对于中央银行消失的这个预言也一定会一笑置之。然而,需要指出的是,只有决策者、经济学家和科学家在同一屋檐下紧密沟通协作,人类才可能抵御“奇点”的到来。

正是循着这样的思路,今年CFV的“全球金融风云人物”第一次出现了一位经典的科学家:辛顿(Geoffrey Hinton)。作为“深度学习之父”的他今年又提出“胶囊理论”,颠覆了早先的自己。此外,国际板块的“全球金融风云人物”一如既往关注全球金融决策者、时势推动者和中央银行家。而中国板块的“全球金融风云人物”包含了我们对十九大后中国金融决策框架和趋势的展望。最后,今年的CFV还推出一项“全球央行杰出贡献奖”,以表彰周小川行长在过去15年为全球和中国所做出的非凡贡献。

编辑:孙祺

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