诺贝尔经济学奖得主:客观来说,所有货币都是泡沫

2018-12-03 15:31:11 来源: 36氪(北京)
0
分享到:
T + -

(原标题:诺贝尔经济学奖得主Thomas Sargent:客观来说,所有货币都是泡沫)

新技术革新时泡沫与机遇并存,核心在价值认同。

面对经济学家,人们常喜欢请他们基于经济学理论对未来进行预测。

而对此,坐在我们面前的诺奖得主托马斯·萨金特教授,最爱说的则是“我不知道。”

对不少人来说,萨金特这个名字或许还比较陌生,然而他的金句却在这两年广为流传 —— “中国创新速度是美国的三倍”;“中国的经济发展需要关注强劲的驱动力”;“人工智能就是统计学”。

托马斯·萨金特(Thomas Sargent) 是理性预期学派的领袖人物,为新古典宏观经济学体系的建立和发展作出了杰出贡献。他与卢卡斯、巴罗和华莱士一起开创了合理预期学派,研究利率的期限结构、古典失业、经济大萧条等重大问题。2011年,因“对宏观经济中因果的实证研究”,托马斯·萨金特获得诺贝尔经济学奖。

近年来,萨金特教授频频来访中国,曾在多个场合表达对中国移动互联网创新能力的感叹,2017年更加盟了北大汇丰商学院,担任萨金特数量经济与金融研究所所长。

近日,萨金特教授来到36氪WISE 2018新商业大会,围绕“创新和企业家精神”进行演讲,从经济学、科学发展视角阐述了创新来自“人与人间的连接”、“大数据带动互联网及未来智能时代发展”、“企业家精神来自零数据”的观点。

怎么理解“企业精神来自零数据”?如何看待技术革新中产生的“泡沫”?如何在市场泡沫破碎前觉察端倪?正在发生的智能时代,“AI就是统计学”这句话是否仍旧适用?

围绕这些问题,36氪在会后对萨金特教授进行了专访。

诺贝尔经济学奖得主Thomas Sargent:客观来说,所有货币都是泡沫

2011年诺贝尔经济学奖得主,托马斯萨金特(Thomas Sargent)

企业家精神 :“在未知状态下创造”

芝加哥学派创始人富兰克·奈特(Frank Knight)是20世纪最有影响力的经济学家之一,他曾如此描述企业家的本质:

“现实的经济过程是由预见未来的行动构成的,而未来总是存在不确定因素,企业家就是通过识别不确定性中蕴含的机会,并通过对资源整合来把握和利用这些机会获得利润。”

诺贝尔经济学奖得主Thomas Sargent:客观来说,所有货币都是泡沫

芝加哥学派创始人 Frank Knight

在这一理论的影响下,萨金特教授提出了“企业精神来自零数据”的观点。“零数据”一方面指企业在创立之初资源匮乏;另一方面则是指初创企业会推出具有颠覆性的产品和技术,在此过程中“没有一个模型可以依靠,去预测概率”,因而在产品技术和市场间蕴含着大量不确定性。

在萨金特教授看来,企业家最令人钦佩的地方就是“在未知的状态下创造,从零数据起步承担风险”。以乔布斯为例,在初代iPhone面市时,少有人能预测人们是否对智能手机有需求,而iPhone则成功地将颠覆性创新技术变为市场可接受的消费品,这就是企业家带给市场的惊喜。

技术革新泡沫 :“核心在价值认同。”

毋庸置疑,苹果是卓越的,然而能够跨越技术和市场之间鸿沟的企业却寥寥无几,成功的人赢得市场,跌落的则沦为“泡沫”。

其实,在每一个新技术产生时都是机遇与“泡沫”并存的,比如1998年的互联网和2018年的区块链与虚拟数字货币。

多年学习和工作于硅谷,萨金特教授曾亲历互联网“泡沫”期。当年,他斯坦福的学生和同事们大多沉浸在互联网创业的狂热中,然而95%以上都以失败告终。

但是,失败并不意味着“泡沫破碎”。在萨金特教授看来,这恰恰是创新过程中“不确定性”的体现 —— “对于企业而言,风险是能通过数据集进行预测和衡量的,而不确定性则是完全未知的。”基于此,即便是经济学家也无法对这样的企业进行可信的估值,这也意味着不可能判断是否存在真正的泡沫,更无从衡量好坏。

其实,学界对于“泡沫”的含义从未有过定论。萨金特教授和我们分享了40年前,斯坦福大学学者们对于“泡沫”的观点:在任何给定的时间点,市场上都会存在乐观者和悲观者,乐观者选择买入,因为他们相信可以卖给下一个乐观者,这源于对价值的认同,而当对于价值产生异议时,泡沫也就产生了。

顺着这个思路来看虚拟数字货币,萨金特教授解释道:

“客观来说,所有货币都是泡沫,因为当一种资产交易价格高于基础价值时候就是一种泡沫。我给你一美元,虽然它就是一张纸,但是因为你我承认其交换价值,使得这个价值得以维系。一旦有人不认同了,价值共识链条也将断裂。”

我们或许可以这样认为:新技术在被大众接纳前,在某种程度上都曾以“泡沫”的形式存在,而由此产生的投资,也是在市场上寻找对该技术价值的认同者,当越来越多人体会到并认同其价值时,这项创新才算跨越了鸿沟,反之则泡沫破碎。

经济波动与理性预期 :“政府角色举足轻重”

其实,市场并非不接纳泡沫,只是不喜欢泡沫破碎。那么有没有可能在泡沫破灭前察觉端倪并采取措施呢?

对此,萨金特教授表示:依托理性预测的理论基础,人们通过参照和利用过去历史提供的知识,能对泡沫进行合理预判。他个人很欣赏2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特·席勒(Robert Shiller)在发现市场泡沫方面做出的贡献。

诺贝尔经济学奖得主Thomas Sargent:客观来说,所有货币都是泡沫

2013年诺贝尔经济学奖得主 Robert Shiller

罗伯特·席勒曾成功预测了2000年美国互联网泡沫破裂、2005-2007年美国楼市危机以及2008年全球金融海啸。作为“行为金融学”的推广者,他认为“人脑都具有故事性”,并曾于2017年在CNBC采访中表示,比特币之所以价值飞增并非在其自身价值,而是它塑造的故事激发了人的追捧,因而抗周期性有待考量。

除了市场泡沫,市场情绪还有来自市场参与者的不确定性,都会导致经济波动。在萨金特教授看来:在多变的经济周期中,单纯利用历史数据或者任何既有模型都很难准确判断未来,这时候,政府的角色举足轻重。

他向我们推荐了哥伦比亚大学经济学教授Jose A. Scheinkman的书《Speculation, Trading and Bubbles》, 其中阐述了2015年6月美国股灾后的市场反应与政府应对措施,对处在经济周期中的国家政府都有着借鉴意义。

诺贝尔经济学奖得主Thomas Sargent:客观来说,所有货币都是泡沫

哥伦比亚大学经济学教授Jose A. Scheinkman著作《Speculation,Trading,and Bubbles》

智能时代 :“AI与统计学相辅相成”

今年8月,萨金特教授在中国公开演讲时曾语出惊人:“AI首先是华丽的辞藻,其实就是统计学。”

在访谈中,他告诉36氪:这个理念并非自己原创,而是借鉴自卡内基梅隆大学教授 Larry Wasserman的统计学著作《All of Statistics》。

5

卡内基梅隆大学教授Larry Wasserman的《All of Statistics》

萨金特教授认为:统计学和AI两者相辅相成。

回顾统计学、大数据的发展历程,18-19世纪统计学诞生,随着数据增多,人们发现计算功能落后于自己处理数据的需求;到了20世纪,随着算力、计算功能的提升,人们得以在技术辅助下用统计学理论处理海量数据集。

与此同时,统计学的思想和理论基础也在推动深度学习、机器学习等领域的发展。正如萨金特教授所说:“如果你去学习一些AI课程的话,你会发现不少算法都是把不同的统计方法组合然后再运行的。”

其实,无论是AI还是其他革命性技术,都是多学科、交叉人才连接的结果。有一些理论,可能产生于经济学,但是被用来解决AI领域的难题;有一些统计学理论,比如控制理论、概率论等,则可以帮助我们理解区块链、深层信任网络等关键技术。

而对于每个个体,具备跨领域思维也显得尤为重要。正如萨金特教授本人,虽是经济学家,但在历史和数学方面都颇有研究。他和我们分享了自己学习数学的经历:科研中发现数学短板,30岁起步研究,40岁基本掌握,至今仍每天钻研。对他而言,拓宽学科边界是一生坚持的课题。

不管是在当下还是未来,人人互联、领域融通,都是社会创新不变的原动力。

(采访 | 郑铟、高涵; 撰文 | 郑铟)

吴梦阳 本文来源:36氪 责任编辑:吴梦阳_NBJ11200
分享到:
跟贴0
参与0
发贴
为您推荐
  • 推荐
  • 娱乐
  • 体育
  • 财经
  • 时尚
  • 科技
  • 军事
  • 汽车
+ 加载更多新闻
×

朋友圈的残酷法则:你输在没人脉

热点新闻

态度原创

阅读下一篇

返回网易首页返回科技首页
用微信扫描二维码
分享至好友和朋友圈
x