【光明國際論壇對話】
1.每次挑戰都是機遇
李大巍：2011年，您因“宏觀經濟中因果的實證研究”領域的成就而獲得諾貝爾經濟學獎，作為著名的宏觀經濟學家，您怎麼看新冠肺炎疫情帶來的挑戰？
薩金特：每次挑戰都是機遇，歷史完美地證明了這一點。這次危機也讓我們意識到，危機的機也是機遇的機。
從美國的角度來看，我們正處在新冠肺炎疫情導致的2020年經濟大蕭條時期。從經濟學和流行病學模型來看，即使採取看似最明智的公共政策，伴隨着高失業率和GDP的下降，也不能避免美國進入1930年以來最嚴重的蕭條期。現在，所有細節都存在巨大的不確定性。這些不確定性給政府工作人員、普通民眾和企業家都帶來了挑戰和機遇。
托馬斯·薩金特（Thomas.J.Sargent），紐約大學經濟學教授，2011年諾貝爾經濟學獎獲得者。
李大巍，他山石智庫首席執行官。
相比較而言，中國在應對疫情方面做得非常不錯。首先，我們必須承認，中國現在已經在許多方面都處於全球領先地位。此番疫情更凸顯中國是病毒檢測、病源追蹤、社會應對政策（包括封鎖和保持社交隔離）、在線教育方面的領導者。我在中國的朋友們教會了我關於在線教育的知識，這種對話方式非常奇妙。作為一名美國人，我正在密切關注醫學和生物學方面的研究，中國也是這方面的領導者。中國政府、企業和個人對其他國家的國際援助也一直處於領先地位。除此之外，特別有意義的是中國政府的財政和貨幣干預措施，到目前為止，這些干預措施非常積極有效。
李大巍：隨着疫情的發展，很多專家將此次公共衞生事件和戰爭進行類比。包括美國在內的許多國家稱這次疫情是一場戰爭。您怎麼看？您覺得這樣的類比有道理嗎？
薩金特：有準確的部分，也有不準確的部分。準確的部分是每個國家的政府都在其中扮演着重要角色，大量的公共轉讓和支出，以及鉅額財政赤字是美國和平時期前所未有的。上一次出現大量財政赤字還是在第二次世界大戰時期。中央銀行、聯邦儲備出現赤字導致採取干預措施。不準確的部分是，這次“戰爭”不是國家之間的戰爭。面對新冠肺炎病毒這一人類共同的敵人，各國之間有着更多共同的利益，互助和互鑑的動力比以往強。人們在進行戰爭類比時，往往想到的是中央銀行對税收、補貼和支出的反應，美國在一戰和二戰期間都採取了與這次疫情應對類似的做法。除此之外，就是把戰後可能出現的問題和政府應對疫情的公共政策所導致的一系列後果進行聯想。
李大巍：這些不可避免的後果和問題有哪些？
薩金特：第一，美國人待在家裏。因為疫情防控，許多人被告知要待在家中，不能工作。二戰期間也出現過這種情況。戰時的國民生產總值數據具有欺騙性。如果得到糾正，將會教給我們更多有關應對疫情的知識。
第二，政府赤字不是由支出彌補，而是由印鈔和借貸彌補。戰爭中發生的另一件事，也是現在正在發生的事，就是美國政府正在加強對資源的直接控制。
第三，美國肯定會面臨類似戰後長期、複雜的貨幣和財政問題。不同的國家和地區會採用不同的策略，我認為各國之間有很多值得相互學習的地方，作為一名美國人，我特別希望觀察和學習其他國家，尤其是中國的成功實踐。
李大巍：人們對戰後的貨幣和財政問題有各種各樣的反應，也有機會減少政府支出和轉移、重新安排公共債務。我們將揹負沉重的債務，但並非所有的債務都將得到清償。在某些情況下，美國的私人債務會遇到麻煩，政府會把它們國有化嗎？
薩金特：對於可能面臨的戰後貨幣財政問題，我們可以參考一戰後是如何做的，並從中吸取經驗教訓。當時的情況是政府債務巨大，貿易遭破壞，國際貨幣面臨生死存亡。人們應該記住：在100多年的時間裏，英鎊一直是國際貨幣。一戰和二戰卻對英鎊造成了重大打擊。
戰爭過後必定經歷通貨膨脹的壓力，即使今天的通貨膨脹率很低。通貨膨脹還是違約和重新分配的一種掩蓋。一戰後的一些應對措施不當，二戰後的應對措施更好。中國正在思考以創新的方式服務國內外主權債務，中國將在其中發揮重要作用，人民幣扮演着越來越重要的角色，而且會出現新的金融衍生品。如果大家齊心協力，一定會創造更多的驚喜。
9月14日，烏茲別克斯坦首都塔什干一所小學開學復課。新華社發
2.疫情帶來的不確定性是一大難題
李大巍：病毒長期與人共存將成為人類社會的一種新常態，這讓人們思考後疫情時代的不確定性。我知道您最近正在用一些學術模型來思考疫情的影響，認為疫情的持續時間以及與之相關的成本存在很大的不確定性和未知性。其中的不確定性的根源是什麼？
薩金特：最主要是因為數據有限。以美國現在的情況為例，到底有多少人易感？有多少人被感染？有多少無症狀感染者？有多少人康復？所有這些數據都存在不確定性，導致統計模型的實際參數存在很大的不確定性。我們都知道病毒會變異，在許多流行病中，隨着時間的流逝，病毒會變得越來越弱。新冠病毒也同樣如此嗎？科學家對新冠病毒還未完全瞭解，我們更不知道。也許5年後，我們會獲得一個好的模型，我們會學到很多有用的東西，因為我們將擁有更多的數據。但現在我們不知道，不確定性是目前的一大難題。
李大巍：那您認為此次疫情將會持續多久才能結束？
薩金特：這取決於有效藥物和疫苗。中國和其他國家的傑出科學家們正在努力研發有效的應對藥物和疫苗。即使科學家在設計出良好的治療方法和發明疫苗後，也必須由企業來進行生產和流通。從生產和流通的角度看，建立生產設施和流通環節需要時間，人員培訓、流通管理也需要時間。疫苗從發明到大規模應用需要很長一段時間，而且我們不知道具體要多長時間，這個時間具體到不同國家也是不一樣的。因為各國政府準備的程度不同。
首先，不同的政府正在運用不同的策略。目前，中國和美國採取的應對措施不同，瑞典與法國或德國採取的應對政策也截然不同。比如，在居家和隔離政策（強制性和自願性自我隔離）、如何有效執行政策、檢測病毒等方面，各國之間存在顯著差異。隨着更多數據的出現，我們會看到其中一些政策比其他政策要好。其次，新冠病毒對不同年齡段的人會有不同的影響。再次，各國的耐心不同。中國人有耐心，他們願意等待很長時間，美國人則往往不耐煩。
9月12日，人們在英國倫敦戴口罩出行。新華社發
3.疫情將催生髮明與創新
李大巍：您前面説到危機的機，也是機會的機。在疫情的壓力下，創新將會引領社會。
薩金特：是的。我們現在有發明和部署新技術的充分動力。我們瞭解未來的一種方式是回顧過去。一戰和二戰期間湧現出大量發明，在戰爭的壓力之下，人們發明了許多東西，比如雷達、編碼和解碼的全部理論，包括製作代碼和破解代碼。這種信息理論是我們今天使用的智能手機和計算機技術的基礎。統計預測理論是歐美統計學家發展起來的一種完整的理論，它在當今的科學、原子能、噴氣飛機、計算機中被廣泛使用。這些發現、發明在二戰期間加速出現。
面對當前的疫情，世界也會出現很多發明創新。發明將以我們甚至不理解的方式使我們的社會變得更好，因為新發明將帶來意想不到的結果。正在進行的發明將有助於應對疫情，並且會改變世界，改變我們做事的方式。其中一些技術已經被應用，比如中國用微信或釘釘進行在線工作，美國和其他國家採用zoom進行社交或做生意。娛樂、電影、歌劇、體育正在呈現新的形式，在線體檢、在線商務會議、在線與同事合作等等，這些模式將會加速發展。
新冠肺炎疫情這樣的大流行病並不是初次出現，以前也發生過。1665年的倫敦大瘟疫也非常嚴重，死亡率很高，一度高達40%。當時英國的大學停課，劍橋大學隨之關閉，所有學生都被送回家。其中一位本科生離開大學後，去農場待了兩年，其間他提出了經典光學，發現了萬有引力定律，發明了微積分。他就是艾薩克·牛頓。
正是因為倫敦瘟疫，這位本科生思考真正改變世界的事物，實現了四到五項影響人類進程的科學發現。如果沒有那次大危機，情況會如何呢？今天，一些大學被關閉，學生們正在以不同的方式學習，也將會出現意想不到的驚喜。
李大巍：創新可以讓我們收穫更多驚喜。作為經濟學家，您這幾年對科技尤為關注，尤其是人工智能和區塊鏈，原因是什麼？
薩金特：作為經濟學家，我應該對價格、數量、貿易、通貨膨脹、失業率、關税等問題感興趣，當然我也確實是感興趣的。那麼，為什麼我近年來會對人工智能和區塊鏈感興趣呢？答案要追溯到現代經濟學的創始人之一亞當·斯密，他影響了很多經濟學家，比如卡爾·馬克思、大衞·李嘉圖。他提出了競爭和大市場的好處，他認為市場規模限制了勞動分工，如果市場越大，能做的交易就越多。亞當·斯密的書是關於貿易壁壘和大市場壁壘的，他不喜歡貿易障礙，這些障礙是什麼？
第一個是運輸成本，把貨物從一個地方運到另一個地方需要耗費資源和金錢；第二個是溝通成本，將信息從一個地方發送到另一個地方需要花費資源。亞當·斯密在1776年寫道，不論在什麼年代做貿易，這些成本都是非常高的。當時貿易的障礙之一是強盜和小偷，這是一種貿易壁壘，你必須防範。另一個貿易障礙是不信任，人與人之間做貿易，買賣雙方必須建立信任，商品和服務會保質保量地在規定時間內交付，所以在貿易中信任真的很重要。最後，維持或取得信任的方法是承擔違約成本。通過這些方法，承擔這些成本，我們建立了信任，但這些成本越高，貿易壁壘就越大。
亞當·斯密在著作中用幾句話描述了其深刻見解，減少貿易壁壘就是增加經濟價值，這樣就會有更多價值被創造出來，即人們願意為之付出的經濟價值。如果能減少這些貿易障礙，就會對人們有所幫助。我想這就是區塊鏈和人工智能帶來的好處。
6月23日，滿載防疫物資的中歐班列抵達法國巴黎東南郊的瓦朗通，此次班列是中法首趟抗疫物資專列。新華社發
9月8日，觀眾在中國國際服務貿易交易會綜合展區瞭解美團無人配送車的信息。新華社發
4.技術的創新影響每一個人
李大巍：在後疫情時代，區塊鏈和人工智能在應對社會的不確定性中所發揮的作用越來越重要。
薩金特：是這樣。在數字貨幣中，我們想要的是防盜、防偽，還需要金融單據的快捷和低成本地傳遞，這種傳遞是長距離的，雙方也許並不認識，這就是區塊鏈的作用。區塊鏈是依存於計算機建立信任的數據結構，通過在計算機網絡的節點中分發憑證並拓展結構來建立信任。這些數據是分佈式的，它們在參與這個網絡的每一個人之間同步，所以這是一個分佈式網絡。那麼分發的是什麼？是一樣很古老的東西，有些像在中國發明的賬本，賬本是做什麼的？它記錄網絡中每一個參與者之間的交易，它實際上是所有交易的歷史記錄，如果你和我都在網絡上，這個賬本會記錄我從別人那裏收到的所有東西，以及我付給別人的所有東西，它會對每個人都進行這樣的記錄，這就是賬本。
區塊鏈是由區塊組成的鏈，區塊的關鍵組件是哈希。哈希是唯一的數字簽名，這是密碼學教給我們的。所以它也是一種編碼，它是唯一的一種數字簽名，每一筆交易都有一個數字簽名，它是唯一排列的區塊。區塊鏈和區塊鏈上的信息是不可竄改的，因為它具有確定性，並非隨機的，就像你不能改變比賽中的歷史成績一樣。它運行的是加密代碼，代碼記錄發生的事實，形成賬本，並保證記錄信息的安全可靠。信息是不可改變且獨一無二的。最後，它還具有精確性。我之所以用獨一無二、精確性、非隨機這樣的詞，是因為相比較而言，人工智能是另一回事。
李大巍：在您看來，人工智能意味着什麼？
薩金特：首先，人工智能像我們人類一樣，對於擁有智慧的人而言，事情從來就沒有絕對的確定，人類會不斷修正對他人、對世界及其運作方式的看法。我們會頻繁使用“可能是真的”這樣的描述，那麼人工智能是什麼？就像我們的感官一樣，它是隨機的或基於概率的，很少下百分之百的定論。它不是固定不變的，這是因為通過不斷地觀察，它的觀點會有所改變。
人工智能是由一組算法組成的，對不知道的事實進行猜測。這一切都和建模密不可分，人工智能利用數據不斷更新其觀點，人工智能會建立模擬世界的模型，並伴隨着更多數據的輸入來進行提升。而區塊鏈使用的是不同的角度和不同的工具。人工智能是計算機在經過訓練後進行猜測的工作，做這個的關鍵工具是什麼？隨着數據的輸入，修改模型或觀點。我們使用統計方法和統計數據，這些方法是由傑出的數學家、統計學家提出的，其中一部分是中國的數學家。他們尋求的是，利用統計方法來對未知現實做出最接近的估計。而區塊鏈則不與近似相關，而是與精確性相關。
李大巍：區塊鏈希望解決的最終問題是什麼？或者説區塊鏈的目的何在？
薩金特：它的目的是成為交易技術。簡單來説，就是允許一個人在一個地方寄錢或其他東西給另一個地方的其他人。現在占主導地位的交易技術是什麼？不是區塊鏈，而是銀行。今天的交易技術，首先是通過一個網絡把一羣人聯繫在一起，在網絡的中心只有一個受信任的中介，我們稱它為銀行，這家銀行出售信任，你可以信賴它。如果你想把錢從自己這裏轉移到別人那裏，就需要依靠銀行來完成，銀行作為中間人，有自己的方式驗證其系統中每個人的當前餘額。這其實也可以看作一個賬本，而賬本歸銀行所有。
假設我想從美國匯款給英國或中國的一個人，我告訴我的銀行去操作匯款，銀行首先會檢查我是否有這筆錢，然後再把錢轉到我的中國朋友那裏，但這一切是收費的。所以，如果我想匯99美元給我的朋友，我要給銀行100美元，因為銀行會收取1美元的手續費，然後再幫我轉賬。而且此類操作並不快捷，通常需要兩三天的時間才能完成，所以它既貴又慢。
如果我們用亞當·斯密的觀點來思考，有沒有一種更快捷、更便宜、更安全的方式呢？銀行很容易受到一些惡意行為者的攻擊或干擾，我們現在需要通過銀行這個中間人來進行交易，這也是銀行為什麼被稱為中介機構的原因。而區塊鏈的願景是，也許可以通過把每個人連接起來的方式取代銀行。中間人在你我之間，那麼為什麼不把我們直接聯繫起來呢？讓我們都看看賬本，並以某種方式讓它發揮作用，這就是區塊鏈的思想。
這些技術正在改變企業內部的經營管理方式。我認為這將改變銀行的面貌，因為這些技術的存在會促使銀行做出反應，並思考如何以有效的方式來應用交易技術以降低成本、提高效率。我想，對於像我這樣的經濟學家來説，見證並部分參與其中是非常令人興奮的。
李大巍：想要破除壟斷，想要實現區塊鏈的目的，這中間存在很多的問題和困難。
薩金特：是的，但是這也恰恰説明我們有機會做得更好。亞當·斯密曾説，如果你能降低成本，你就可以增加貿易。所以，現在有很多人都在試圖發現降低驗證交易成本的機制，有很多重要的新興公司都在致力於這一方向。其中關鍵的經濟設想，是我們將使用一些工具，並將其進行組合。科學家已經為我們提供了這樣的工具和想法。一些傑出的企業家也已經找到了如何把這些工具組合並進行一些新的嘗試，同時也用創新的方式把現有的事物進行整合。隨着更多的計算機連接到同一網絡中，我們可以利用競爭讓壟斷者消失，我們要逐漸去中心化和共享信息，每個人都會有一本賬本，我們將使用經濟激勵來建立信任，這是其中一個想法。
李大巍：如何使用經濟激勵建立信任？
薩金特：我們要運用羣體智慧，利用競爭讓許多人做類似的事情，最後我們使用一種與激勵相兼容的驗證機制來驗證交易是否合法，這就是我們建立信任的方式。現有的區塊鏈技術仍然沒有廉價的驗證協議技術和機制，一些經濟學家、數學家和統計學家正在研究這個問題，一些聰明的企業家也正在做這件事情，這非常令人興奮。
（王藝璇翻譯）
《光明日報》（ 2020年09月15日 12版）
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