这ji天，拜读了大牛人Robert LucasJr.的作品:计量经济政策评价:一种批判("Econometric Policy Evaluation: A Critique")，读了之后总算了解这个批判到底讲什么了，同时也发现大牛果然不同啊，因为开篇第一句话偶看了很久才懂呢，呵呵。
    这篇论文的主题是批判以凯恩斯主义为基础的经济计量模型。该经济计量方法用时间序列数据和回归分析来比较可供选择的政策措施。但是这种分析的模型的参数在分析过程中始终不改变。然而，Lucas认为凯恩斯的经济计量政策评价在理论基础上是错误的。因为他认为政策制度的改变会改变个人对政策的反应方式，同时改变了的反应方式又与基础参数的改变结合一起，使得那些对应于政策制度的系数发生改变，这样很多早期的的经济计量模拟就变得无效。这就是著名的“卢卡斯批判”。（Lucas1976）
     在这篇论文中，Lucas首先论证传统的预测理论可以做一个adaptive，即把原来的固定参数向量加上一个randomwalk,这样调整后得到的基本准确地预测结果，而未调整的模型变得毫无意义。因为在调整后的框架下，出现一个小扰动将会导致长期出现无限种可能变化。然后，Lucas论证了从总体上看经济计量理论中一些基本假设的不合理，而这种不合理的假设导致了模型最终的预测结果是不准确的。
    接着Lucas给出了一些例子来说明在短期预测成功的特征并不能运用于政策评价的计量分析：主要的经济模型只对短期预测有效，但不能对经济政策的变化提供任何有用的信息。第一个例子是消费方面，经济计量理论只能成功的估计代表性消费者的消费行为，但是如果消费者预先了解到一个政策的变化，则经济计量的标准方法将得到错误的预测。如果政策是随机变化的，那么经济计量方法不仅在时间较长时预测不准，在时间很短的时候预测也是不准确的。
    第二个例子是税收和投资需求。Lucas证明了在税收政策变化的时候，比如突然征收投资税率，那么在政策变化前的估计和政策变化后的估计在数量将有很大的出入，并且时间越短这个出入越大，但即使滞后时间很长，税收的真实效应也会比计量方法得出的结论大很多。因而政策变化所带来的影响用经济数量方法估计是很难准确的。最后一个例子是PhilipCurves。Lucas证明了传统方式模拟出来的产出和通胀之间的关系与通胀政策造成的真实后果没有任何相似之处。PhilipCurves只对the very near future有效，而对长期的通胀影响不能提供任何有价值的信息。
   最后，Lucas对政策变化进行了考量。在把政策和其他扰动看作随机分布的模型框架下，经济计量问题转化为对参数的估计。如果政策是随机的，则参数是非系统变化的，因而无法预测。如果政策是预先知道的，则参数可以被估计出来。
   由以上的分析，Lucas 得到结论:任何政策的改变都会导致模型框架的改变（模型中控制结构方程的参数发生了变化），因而对政策评价的估计所产生的误差是不可忽略的。
    Lucas这篇论文才不过30页，但是却颠覆了一门发展了很长时间的学科的理论基础，使得理性预期对于传统的经济计量方法来说是一场大革命。这是Lucas对于早期理性预期理论发展的贡献。
    读完这篇论文，我除了满足自己的好奇心了解到什么是卢卡斯批判外，最大的收获是发现卢卡斯的分析方法非常独特。他对每一点的分析篇幅都不长但是却能切中要害。分析的角度也并不难以理解，就是我们已经学过的理论框架，但是我们一般很难想到这样去运用。用最简单的语言说最复杂的道理，这就是大牛啊~~
    另外，卢卡斯在分析中也作了不少的假设，但是并没有说明这些假设的合理性，所以我个人觉得他的批判也许需要打个折扣，呵呵~~~