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【MBAChina網(wǎng)訊】對(duì)不少人來說，薩金特這個(gè)名字或許還比較陌生，然而他的金句卻在這兩年廣為流傳 —— “中國(guó)創(chuàng)新速度是美國(guó)的三倍”；“中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要關(guān)注強(qiáng)勁的驅(qū)動(dòng)力”；“人工智能就是統(tǒng)計(jì)學(xué)”。

托馬斯·薩金特（Thomas Sargent) 是理性預(yù)期學(xué)派的領(lǐng)袖人物，為新古典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)體系的建立和發(fā)展作出了杰出貢獻(xiàn)。他與盧卡斯、巴羅和華萊士一起開創(chuàng)了合理預(yù)期學(xué)派，研究利率的期限結(jié)構(gòu)、古典失業(yè)、經(jīng)濟(jì)大蕭條等重大問題。2011年，因“對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)中因果的實(shí)證研究”，托馬斯·薩金特獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。

近年來，薩金特教授頻頻來訪中國(guó)，曾在多個(gè)場(chǎng)合表達(dá)對(duì)中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新能力的感嘆，2017年更加盟了北大匯豐商學(xué)院，擔(dān)任薩金特?cái)?shù)量經(jīng)濟(jì)與金融研究所所長(zhǎng)。

近日，薩金特教授來到36氪WISE 2018新商業(yè)大會(huì)，圍繞“創(chuàng)新和企業(yè)家精神”進(jìn)行演講，從經(jīng)濟(jì)學(xué)、科學(xué)發(fā)展視角闡述了創(chuàng)新來自“人與人間的連接”、“大數(shù)據(jù)帶動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及未來智能時(shí)代發(fā)展”、“企業(yè)家精神來自零數(shù)據(jù)”的觀點(diǎn)。

怎么理解“企業(yè)精神來自零數(shù)據(jù)”？如何看待技術(shù)革新中產(chǎn)生的“泡沫”？如何在市場(chǎng)泡沫破碎前覺察端倪？正在發(fā)生的智能時(shí)代，“AI就是統(tǒng)計(jì)學(xué)”這句話是否仍舊適用？

圍繞這些問題，36氪在會(huì)后專訪了薩金特教授。

托馬斯·薩金特（Thomas J. Sargent）

企業(yè)家精神 ：“在未知狀態(tài)下創(chuàng)造”

芝加哥學(xué)派創(chuàng)始人富蘭克·奈特（Frank Knight）是20世紀(jì)最有影響力的經(jīng)濟(jì)學(xué)家之一，他曾如此描述企業(yè)家的本質(zhì)：

“現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)過程是由預(yù)見未來的行動(dòng)構(gòu)成的，而未來總是存在不確定因素，企業(yè)家就是通過識(shí)別不確定性中蘊(yùn)含的機(jī)會(huì)，并通過對(duì)資源整合來把握和利用這些機(jī)會(huì)獲得利潤(rùn)?！?/p>

芝加哥學(xué)派創(chuàng)始人 Frank Knight

在這一理論的影響下，薩金特教授提出了“企業(yè)精神來自零數(shù)據(jù)”的觀點(diǎn)?！傲銛?shù)據(jù)”一方面指企業(yè)在創(chuàng)立之初資源匱乏；另一方面則是指初創(chuàng)企業(yè)會(huì)推出具有顛覆性的產(chǎn)品和技術(shù)，在此過程中“沒有一個(gè)模型可以依靠，去預(yù)測(cè)概率”，因而在產(chǎn)品技術(shù)和市場(chǎng)間蘊(yùn)含著大量不確定性。

在薩金特教授看來，企業(yè)家最令人欽佩的地方就是“在未知的狀態(tài)下創(chuàng)造，從零數(shù)據(jù)起步承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)”。以喬布斯為例，在初代iPhone面市時(shí)，少有人能預(yù)測(cè)人們是否對(duì)智能手機(jī)有需求，而iPhone則成功地將顛覆性創(chuàng)新技術(shù)變?yōu)槭袌?chǎng)可接受的消費(fèi)品，這就是企業(yè)家?guī)Ыo市場(chǎng)的驚喜。

技術(shù)革新泡沫 ：“核心在價(jià)值認(rèn)同?！?/strong>

毋庸置疑，蘋果是卓越的，然而能夠跨越技術(shù)和市場(chǎng)之間鴻溝的企業(yè)卻寥寥無幾，成功的人贏得市場(chǎng)，跌落的則淪為“泡沫”。

其實(shí)，在每一個(gè)新技術(shù)產(chǎn)生時(shí)都是機(jī)遇與“泡沫”并存的，比如1998年的互聯(lián)網(wǎng)和2018年的區(qū)塊鏈與虛擬數(shù)字貨幣。

多年學(xué)習(xí)和工作于硅谷，薩金特教授曾親歷互聯(lián)網(wǎng)“泡沫”期。當(dāng)年，他斯坦福的學(xué)生和同事們大多沉浸在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的狂熱中，然而95%以上都以失敗告終。

但是，失敗并不意味著“泡沫破碎”。在薩金特教授看來，這恰恰是創(chuàng)新過程中“不確定性”的體現(xiàn) ——“對(duì)于企業(yè)而言，風(fēng)險(xiǎn)是能通過數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)和衡量的，而不確定性則是完全未知的。”基于此，即便是經(jīng)濟(jì)學(xué)家也無法對(duì)這樣的企業(yè)進(jìn)行可信的估值，這也意味著不可能判斷是否存在真正的泡沫，更無從衡量好壞。

其實(shí)，學(xué)界對(duì)于“泡沫”的含義從未有過定論。薩金特教授和我們分享了40年前，斯坦福大學(xué)學(xué)者們對(duì)于“泡沫”的觀點(diǎn)：在任何給定的時(shí)間點(diǎn)，市場(chǎng)上都會(huì)存在樂觀者和悲觀者，樂觀者選擇買入，因?yàn)樗麄兿嘈趴梢再u給下一個(gè)樂觀者，這源于對(duì)價(jià)值的認(rèn)同，而當(dāng)對(duì)于價(jià)值產(chǎn)生異議時(shí)，泡沫也就產(chǎn)生了。

順著這個(gè)思路來看虛擬數(shù)字貨幣，薩金特教授解釋道：

“客觀來說，所有貨幣都是泡沫，因?yàn)楫?dāng)一種資產(chǎn)交易價(jià)格高于基礎(chǔ)價(jià)值時(shí)候就是一種泡沫。我給你一美元，雖然它就是一張紙，但是因?yàn)槟阄页姓J(rèn)其交換價(jià)值，使得這個(gè)價(jià)值得以維系。一旦有人不認(rèn)同了，價(jià)值共識(shí)鏈條也將斷裂?！?/p>

我們或許可以這樣認(rèn)為：新技術(shù)在被大眾接納前，在某種程度上都曾以“泡沫”的形式存在，而由此產(chǎn)生的投資，也是在市場(chǎng)上尋找對(duì)該技術(shù)價(jià)值的認(rèn)同者，當(dāng)越來越多人體會(huì)到并認(rèn)同其價(jià)值時(shí)，這項(xiàng)創(chuàng)新才算跨越了鴻溝，反之則泡沫破碎。

經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與理性預(yù)期 ：“政府角色舉足輕重”

其實(shí)，市場(chǎng)并非不接納泡沫，只是不喜歡泡沫破碎。那么有沒有可能在泡沫破滅前察覺端倪并采取措施呢？

對(duì)此，薩金特教授表示：依托理性預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)，人們通過參照和利用過去歷史提供的知識(shí)，能對(duì)泡沫進(jìn)行合理預(yù)判。他個(gè)人很欣賞2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主羅伯特?席勒（Robert Shiller）在發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)泡沫方面做出的貢獻(xiàn)。

2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主 Robert Shiller

羅伯特?席勒曾成功預(yù)測(cè)了2000年美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂、2005-2007年美國(guó)樓市危機(jī)以及2008年全球金融海嘯。作為“行為金融學(xué)”的推廣者，他認(rèn)為“人腦都具有故事性”，并曾于2017年在CNBC采訪中表示，比特幣之所以價(jià)值飛增并非在其自身價(jià)值，而是它塑造的故事激發(fā)了人的追捧，因而抗周期性有待考量。

除了市場(chǎng)泡沫，市場(chǎng)情緒還有來自市場(chǎng)參與者的不確定性，都會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。在薩金特教授看來：在多變的經(jīng)濟(jì)周期中，單純利用歷史數(shù)據(jù)或者任何既有模型都很難準(zhǔn)確判斷未來，這時(shí)候，政府的角色舉足輕重。

他向我們推薦了哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Jose A. Scheinkman的書《Speculation, Trading and Bubbles》, 其中闡述了2015年6月美國(guó)股災(zāi)后的市場(chǎng)反應(yīng)與政府應(yīng)對(duì)措施，對(duì)處在經(jīng)濟(jì)周期中的國(guó)家政府都有著借鑒意義。

哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Jose A. Scheinkman著作

Speculation，Trading，and Bubbles

智能時(shí)代 ：“AI與統(tǒng)計(jì)學(xué)相輔相成”

今年8月，薩金特教授在中國(guó)公開演講時(shí)曾語(yǔ)出驚人：“AI首先是華麗的辭藻，其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)?！?/p>

在訪談中，他告訴36氪：這個(gè)理念并非自己原創(chuàng)，而是借鑒自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授 Larry Wasserman的統(tǒng)計(jì)學(xué)著作《All of Statistics》。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授Larry Wasserman的《All of Statistics》

薩金特教授認(rèn)為：統(tǒng)計(jì)學(xué)和AI兩者相輔相成。

回顧統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程，18-19世紀(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)誕生，隨著數(shù)據(jù)增多，人們發(fā)現(xiàn)計(jì)算功能落后于自己處理數(shù)據(jù)的需求；到了20世紀(jì)，隨著算力、計(jì)算功能的提升，人們得以在技術(shù)輔助下用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論處理海量數(shù)據(jù)集。

與此同時(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想和理論基礎(chǔ)也在推動(dòng)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的發(fā)展。正如薩金特教授所說：“如果你去學(xué)習(xí)一些AI課程的話，你會(huì)發(fā)現(xiàn)不少算法都是把不同的統(tǒng)計(jì)方法組合然后再運(yùn)行的?！?/p>

其實(shí)，無論是AI還是其他革命性技術(shù)，都是多學(xué)科、交叉人才連接的結(jié)果。有一些理論，可能產(chǎn)生于經(jīng)濟(jì)學(xué)，但是被用來解決AI領(lǐng)域的難題；有一些統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，比如控制理論、概率論等，則可以幫助我們理解區(qū)塊鏈、深層信任網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)。

而對(duì)于每個(gè)個(gè)體，具備跨領(lǐng)域思維也顯得尤為重要。正如薩金特教授本人，雖是經(jīng)濟(jì)學(xué)家，但在歷史和數(shù)學(xué)方面都頗有研究。他和我們分享了自己學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的經(jīng)歷：科研中發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)短板，30歲起步研究，40歲基本掌握，至今仍每天鉆研。對(duì)他而言，拓寬學(xué)科邊界是一生堅(jiān)持的課題。

不管是在當(dāng)下還是未來，人人互聯(lián)、領(lǐng)域融通，都是社會(huì)創(chuàng)新不變的原動(dòng)力。