不光是看热闹 诺贝尔经济学奖对中国有何启发？

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奥利弗·鲁哈特

与其他奖项相比，诺贝尔经济学奖仍处于看别人激动的阶段，甚至中国人对何时获奖的焦虑也减少了几分。

然而，这并不意味着经济理论远离中国。

2016年诺贝尔经济学奖授予了哈佛大学的奥利弗·鲁哈特和麻省理工学院的本特·霍尔姆斯特，以表彰他们对契约理论的贡献。人类社会是通过契约缔结的，他们的贡献是当之无愧的。正如获奖感言所言，他们提出的全新理论工具对于理解现实生活中的契约、制度和契约制定中的潜在陷阱具有重要价值。

对于瑞典皇家科学院来说，今年的选择非常合理，这意味着回归微观和制度经济学，这也是对经济学家关注现实世界努力的认可。

两位经济学家，一位英国人和一位芬兰人，对中国学者来说并不陌生，尤其是哈特。哈特有很多资历。他在20世纪90年代来到中国，当时他参加了经纶会议。这次会议被中国经济学家钱颖一视为推动中国经济改革的三个经济政策研究案例。前两次会议是莫干山会议和巴山轮会议。这次会议的背景是，十四届三中全会决定后，市场经济的基本框架建设成为焦点。当时，中外经济学家在经纶饭店举行了关于中国经济体制下一步改革的国际研讨会。除了哈特，青木昌彦和麦金农也参加了这次会议。钱颖一评论说，与侧重于宏观经济的巴善伦会议不同，经纶会议侧重于微观经济，尤其侧重于转型期的产权、公司治理结构、债务重组和破产程序。

如何在更广阔的背景下评估他们的研究？传统上，新古典经济学认为企业是一个简单的黑箱，最理想化的黑箱自然是在完全竞争的市场中作为价格接受者出现的企业。有一段时间，新古典主义经济学家憎恨制度经济学家打开黑箱的努力，这对他们构建美丽的一般均衡模型没有帮助。后来，看到后者的不懈努力，新古典学派普遍忽视了这一点。

制度经济学家的一个重要研究领域可以打着企业理论的旗号，哈特和霍尔姆斯特罗姆的研究也可以属于这一范畴。企业理论研究一些明显的问题。例如，如果亚当·斯密的“看不见的手”可以通过市场机制配置资源，为什么我们不能用契约关系来处理一切经济活动，要求企业存在？企业和市场的界限在哪里？雇佣关系、所有权结构和融资结构等复杂的内部结构是如何决定的？这一系列问题的答案包含许多亮灯的名字。科斯的交易成本理论被用来解释企业的存在，阿尔廷重视监督成本的概念，威廉姆斯分析了所谓的资产专用性在企业中的作用，甚至更古老的奈特著名的不确定性概念也与企业理论相联系。

哈特和霍尔姆斯特罗姆的贡献是从契约的角度观察这个问题。市场和企业可以看作是一系列契约运作的过程和结果，但需要注意的是现实中的契约不可能是完全的契约，不完全契约理论可以为上述问题提供有力的分析视角。

有趣的是，新古典经济学基本上忽略了企业理论家的进步，主流宏观经济学带着骄傲的MoMo，继续追求有微观基础的一般均衡模型，这充分体现在rbc(真实周期理论)和dsge(动态随机一般均衡模型)中。从企业理论的角度来看，它们所依赖的微观基础是如此简单，以至于它们不是对现实的简化，而是对现实的扭曲。

基于这种扭曲，宏观经济学家可以建立他们美丽的数学模型，当它不能解释现实时，他们不得不捏住鼻子，接受丑陋的新凯恩斯主义的各种摩擦或扭曲。这一妥协学术路线产生的理论看不到企业和货币等复杂现象，付出的代价是2008年金融危机后的嘲笑。即使在2011年诺贝尔奖授予以宏观领域建模闻名的托马斯·卢萨吉特(Thomas Lusajit)和克里斯托弗·卢西姆斯(Christopher Lusims)时，尽管他们言辞谨慎，但仍被视为恶搞。

有趣的是，许多人今年继续押注宏观经济，尤其是刚刚被任命为世界银行首席经济学家的保罗·罗默和国际货币基金组织(International Monetary Fund)首席经济学家奥利维尔·布兰查德(olivier blanchard)，他们也有很多声音。罗默是内生增长理论的先驱。最近，他因为攻击宏观经济学而突然变成了网络红人，甚至还在网上发布了自己的诺贝尔奖网页。罗默最近的炮轰或今年的诺贝尔奖拒绝授予宏观经济学绝非偶然，宏观经济学已经取得了巨大进步。

换句话说，企业理论或整个经济学面临的挑战是如何在理性概念的基础上对企业现象进行正式的理论分析，不仅是描述性的分析，而且是如何使这一复杂的企业理论形成更加现实的宏观理论基础。这个挑战在智力上是非常困难的，但可以预测，它将产生丰富的理论结果。

就中国而言，哈特和霍尔姆斯特罗姆赢得奖项的时机刚刚好。目前，中国的经济困难归根结底是改革滞后的结果。其理论从激励相容和监督失效方面为中国迫切需要的国有企业、金融市场和政府机构改革提供了一个锐利的分析武器。他们的获奖无疑将鼓励更多的经济学家拿起契约理论的手术刀，并使中国改革中遇到的许多问题显示出更清晰的结论。

这也是经济学家每年争夺诺贝尔奖的乐趣之一，我的经济学家读者群也是如此。小组朋友马光远猜对了哈特。尽管这是对2015年的预测，他还是问他诀窍。他说这其实很简单。他专注于几个候选人，然后一直坚持。有时他猜对了。这似乎比模型更可靠？(资料来源:英国《金融时报》)