（本文作者張曉泉，清華大學經管學院 Irwin and Joan Jacobs講席教授）
上個月，歐洲金融協會舉辦了第50屆年會，會上邀請了Oliver Hart、Bengt Holmström和Paul Milgrom三位諾貝爾經濟學獎得主來讨論金融經濟學50年的過去和未來。Oliver Hart是我導師的導師，另外兩位我都上過他們的課，是以格外親切。
這裡将會議内容做了一個整理，在2023年即将結束之際，一起來看看金融經濟領域過去發生了什麼，現在正在發生什麼，以及未來應該期待什麼？
讨論的議題如下：
1）金融經濟學為社會做了什麼？
2）金融經濟學的未來50年
3）人工智能和數字化的影響
4）金融模型是否太簡單而無法直接應用于資料？
5）科學的可重複性
6）（諾貝爾獎得主）職業生涯中犯過的最大錯誤是什麼？
7）誰将成為下一位諾貝爾經濟學獎獲得者？
8）氣候變化
9）加密貨币、數字資産和去中心化金融
10）金融經濟學家現在應該做什麼？
11）市場力量與競争
三位諾貝爾經濟學獎得主簡介在契約理論方面作出貢獻，獲得2016年諾貝爾經濟學獎的Oliver Hart和Bengt Holmström。Oliver Hart，哈佛大學Lewis P.and Linda L.Geyser經濟學教授、美國人文與科學院院士。Hart是不完全契約理論的開創者之一，他的研究重點是所有權結構和合同安排在公司治理和邊界中發揮的作用。他最近的工作重點是各方如何簽訂更好的合同以及企業的社會責任。
Bengt Holmström，麻省理工學院 Paul A. Samuelson經濟學名譽教授。Bengt是一位微觀經濟理論家，以其對契約和激勵理論的研究而聞名，特别是應用于公司理論、公司治理和金融危機中的流動性問題。
Paul Milgrom，因“對拍賣理論的改進和新拍賣形式的發明”成為2020年諾貝爾經濟學獎共同獲得者之一。
Paul是斯坦福大學經濟系人文與科學教授，也是管理科學與工程系和商學院的教授。他是一位涉獵廣泛的理論家，其貢獻不僅限于拍賣理論，而是橫跨整個現代微觀經濟理論的範疇。
過去50年，金融行業發生了巨大的變化，影響既有正面也有負面。在資産定價領域。過去受托人将錢投入股市，是一種被投資人視為違反信托義務的高風險行為，而現在如果不投入股市則會被視為失職。Harry M. Markowitz和William F. Sharpe等人的工作對這種觀點的轉變有重要影響。
盡管有效市場假說并不總是正确的，但它使人們明白從股市中賺錢有難度，是以選擇指數基金成為一種被廣泛采用的被動投資方式。在公司金融領域。過去50年的重點是解決經理與股東之間的代理問題，股東的目标是謀求企業價值的最大化，也就是股東财富的最大化，而經理人的目标可能是别的（比如高薪、高福利和地位等）。其中采取的高激勵措施也導緻了一些負面問題，如安然公司的衰落和波音公司因削減預算犧牲安全性而導緻的兩起重大墜機事故。公司金融的第二部分是銀行監管，以及對銀行運作方式更深入的了解，讓我們對銀行危機有了更好地了解。
在消費金融領域，我們了解了信用卡的管理方式、信用卡債務的損害以及消費信用卡雙邊市場的競争如何導緻福利損失，這鼓勵我們更好地了解如何監管這些市場。
總的來說，在資産定價領域、公司金融領域、消費金融領域，都有研究加深了了解，影響了法律和監管，進而影響了行為。我們正處在一個良好的學習曲線上，金融學具有巨大的價值，并在不斷發展。
未來難以預測，數字化與新技術将産生重大影響，但要思考核心的問題。目前正處于某種拐點。現在比以往任何時候都更難預測新技術會帶來什麼。它們才剛剛起步，既有可怕的情況，也有偉大的前景，這些都将繼續下去。數字化世界将極大地改變一切。應該思考特定結構（如銀行、債務合約、股權合約）出現的真正原因，以及為什麼以這種特定方式組織起來。人們不要隻去猜測未來會發生什麼，而是要思考，核心問題是什麼，核心需求是什麼。
人工智能和數字化的影響在某些方面，算法可以做一些人類能做的簡單事情，它們可以快速通信、快速計算，并以更低的成本完成這些事情。比如智能合約，由于可以被寫入算法，可以重複使用，進而減少開銷和時間，進而降低執行合約的成本。在這方面，人工智能正在取得進展，并且将會納入到金融領域的更多應用。
與此同時，算法也存在局限性。比如涉及判斷的事情，算法就很難提前編碼。在涉及交流、合作關系、如何減少摩擦、解決争議等方面的工作時，算法的效益也很難展現出來。歐洲在數字工具和平台公司方面相對滞後，而對隐私和監管的擔憂過度，未能充分利用資料的巨大價值。
模型是對話的開始，而不是終點。所有理論都涉及簡化。在确定主要因素時，就會編寫排除其他因素的簡單模型。簡化是為了了解某些我們可能不太了解，或者認為了解了但實際并沒有真正了解的關系。于是，我們轉向更簡單的模型，以便分析出真正問題的核心特征。這裡的關鍵是可以從模型中剔除什麼，但仍然有一些有趣的東西可以分析，而不是可以加進去什麼并且仍然能夠解決問題。就金融而言，實證的大部分是模型與現實之間的互相作用，這更像傳統的科學。模組化其實是在與模型對話，将已知的資訊輸入模型中，模型開始回應并給出一些意想不到的結果，從中我們開始學習和對話。
理論可以提供見解，但不應該隻是機械地接受，資料和理論相結合，才能更好地了解世界。
對問題的了解會随着時間和新證據的出現而改變隻有從多個角度看待問題和事物，才會産生信服。這是一種魯棒性練習。從不同角度來看待問題，多方面地思考并驗證它是否經得起考驗。能夠持久的理論觀點是經過反複考驗後仍然屹立不倒的觀點。另一種看待這個問題的方式是，它是否啟發了一些有趣的問題或有趣的方法。換句話說，在一個問題上開辟一個新的視角是非常重要的，從這個意義上說，它可以指導實證研究等方面的工作。世界随着時間的推移而不斷變化，人們的反應、行為方式等都在變化，這是一個不斷移動的目标。即便已經确定了哪些是重要的問題，但答案會不斷變化。随着新證據的出現，對問題的了解可能需要進行修正。
有時我們會有意簡化理論去解釋世界，而有時我們又希望擁有更複雜的理論，這些理論可能更脆弱、不太清晰，但更适合解釋特定的資料集。
公司應該傾聽股東的意見，以推動減少碳排放等環境友好行為。關于環境問題，不能隻依賴政府解決問題，而是需要鼓勵公司采取行動。有些股東願意讓公司在環境友好方面作出一些犧牲，即使對利潤造成一定影響。投資者和資産管理者應該與公司進行對話，推動公司采取正确的行動。投票決策可以影響公司的行為，應該鼓勵通過投票來改變公司的行為。
加密貨币、數字資産和去中心化金融Bengt Holmström對加密貨币持懷疑态度，但認為去中心化金融勢必會出現，并且将在重組央行支付系統、央行數字貨币中扮演重要角色。有許多項目進行，比如MRates，還有受監管責任網絡（RLN），這些都是關于如何徹底改造央行控制下的支付系統的令人興奮的内容。
市場力量和競争美國奉行“百花齊放”的觀點，認為應該讓市場自行解決問題，而歐洲則在監管美國。歐洲沒有任何需要監管的東西，他們擅長的是監管。金融經濟學家現在應該做什麼？Bengt Holmström認為，提出問題是最難的事情。一旦提出正确的問題，往往會得到答案，但好問題很缺乏，提出好問題的人也很缺乏，是以要給出答案并不容易。Paul Milgrom職業生涯中犯過的最大錯誤，是拒絕了網際網路經濟學的研究機會，在谷歌出現之前才意識到其重要性。三位大佬一緻表示不知道誰會成為下一個諾貝爾經濟學獎得主，因為有很多應該得獎的人。
（本文作者張曉泉，清華大學經管學院 Irwin and Joan Jacobs講席教授）
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