近年來， “人工智能”應用范圍不斷擴大，不僅在科學工程方面發(fā)揮著重要作用，而且對經(jīng)濟發(fā)展產生重大影響。2018年9月17日，習近平總書記在致2018世界人工智能大會的賀信中指出，新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，為經(jīng)濟社會發(fā)展注入了新動能，正在深刻改變人們的生產生活方式。習近平總書記強調，中國正致力于實現(xiàn)高質量發(fā)展，人工智能的發(fā)展應用將有力提高經(jīng)濟社會發(fā)展智能化水平，有效增強公共服務和城市管理能力。國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》強調人工智能將成為經(jīng)濟增長的新引擎，必須加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能相關產業(yè)，為經(jīng)濟發(fā)展注入新動能。人工智能技術加速融入經(jīng)濟社會發(fā)展各領域全過程已是大勢所趨，在重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結構、改變全球競爭格局方面將發(fā)揮出重要作用。
在此背景下，中國人民大學應用經(jīng)濟學院、中國人民大學國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院于2021年聯(lián)合發(fā)起“第二屆應用宏觀經(jīng)濟論壇”。會議聚焦人工智能和機器學習，探究人工智能和機器學習對宏觀經(jīng)濟和宏觀經(jīng)濟的研究的影響。中國人民大學應用經(jīng)濟學院以此為契機，將人工智能和機器學習納入中長期研究計劃，持續(xù)關注相關問題研究；加大國際學術研討的廣度與深度，進而提升學院研究國際前沿問題的能力，培養(yǎng)具有國際視野的優(yōu)秀人才，擴大學院的國際聲望。
12月11日分會場
本會場由中國人民大學應用經(jīng)濟學院院長鄭新業(yè)做開場致辭，中國人民大學應用經(jīng)濟學院副教授安子棟主持。
鄭新業(yè)對與會成員表達歡迎和感謝后，主要介紹了本次論壇的主題及其重要意義，并提出舉辦本次論壇的目的，即讓大家共同交流人工智能和機器學習如何影響宏觀經(jīng)濟和政策制定的過程，如何影響監(jiān)管和企業(yè)的經(jīng)營模型等。
本會場首先由來自國際貨幣基金組織的Chris Papageorgiou，發(fā)表以“人工智能革命是否會導致大分化？”為主題的主旨演講。Chris Papageorgiou的研究分析了人工智能革命是否會導致大分化。過去兩到三年中，學界對于技術的關注主要來自于人工智能的新浪潮，很多新聞報道以及研究成果都顯示了技術的雙重影響。在此背景下，該研究通過設置一個簡明的模型，對發(fā)達國家和發(fā)展中國家進行對比研究，分析了人工智能是否會導致未來全球經(jīng)濟的大分化。研究發(fā)現(xiàn)，在機器人代替勞動力的情況下，發(fā)達國家和發(fā)展中國家的差距在逐漸變大。從宏觀角度對該研究做總結，可以得出，技術一方面可以帶來現(xiàn)象級影響，可以給發(fā)達國家、新興國家?guī)砗芏鄼C會，而對于發(fā)展中國家尤其是以非技術工人為主導的國家，技術可能也會帶來貧富差距等負面的影響。
第一篇文章的報告者為中國人民大學應用經(jīng)濟學院副教授周文戟，報告題目為“價格多維不確定性對于能源系統(tǒng)的影響”。周文戟把機器學習和系統(tǒng)模型結合到一起，講述了價格多維不確定性對能源系統(tǒng)的影響。周文戟簡要介紹了自己的研究動機及背景，并對相關的能源化工產品的背景知識進行了闡述。模型構建時，該研究將四種產品價格納入模型之中，希望從原材料端靜態(tài)價格到終端的制成品價格都能反映在其中，并做了簡化的價格情境假設，預測價格變化趨勢，形成能源系統(tǒng)模型，在優(yōu)化模型中，也對價格進行了分析，判斷價格不確定性對于整個系統(tǒng)的影響。對該研究進行總結時，周文戟教授認為在宏觀能源體系中還有很多不確定性，包括能源市場、社會經(jīng)濟發(fā)展和長期增長等。我們應該去應用機器學習來識別，預測多維度不確定性的可能性，同時更好地理解宏觀能源體系和宏觀經(jīng)濟體系之間的互動。
第二篇報告來自美利堅大學教授盛旭光，報告主題為“新冠疫情對于中國的經(jīng)濟不確定性影響”。盛旭光的研究用三個前瞻性不確定性的測量方法，分析了新冠疫情對中國經(jīng)濟的影響。第一是基于報刊報道經(jīng)濟政策不確定性分析。研究以《人民日報》、《光明日報》兩個中國報刊為數(shù)據(jù)，通過機器分析工具，追溯1949年以來的情況，以此追蹤經(jīng)濟政策和貿易政策之間的不確定性，研究發(fā)現(xiàn)新冠疫情期間的不確定性顯著增加。第二是關于未來經(jīng)濟的專業(yè)預測之間的分歧。該研究以中美兩國的數(shù)據(jù)為例，對具體國家的不確定性進行研究，分析得出新冠疫情期間的不確定性較高，且美國的預測差距相比中國高1-2倍。第三是股市的波動，這個方法常用語研究預測的不確定性。該研究通過觀察過去10個交易日中的實際波動情況，把上海交易所的指數(shù)和標普500進行了對比，結果表明新冠疫情一定程度上造成了股市的波動?？偨Y該研究得出，新冠疫情導致了中國經(jīng)濟比較大的不確定性，這種不確定性增加遠遠低于美國，這依賴于中國有效的政府應對以及國有企業(yè)的支撐。
第三篇報告來自中國人民大學應用經(jīng)濟學院助理教授郭伯威，報告主題為“峰值電價的溢出效應”。郭伯威的研究側重于微觀層面，聚焦于電力市場，分析了峰值電價的溢出效應。本研究中的溢出效應不是宏觀經(jīng)濟層面的溢出效應，而是分析在峰值電價的情況下，消費者和家庭作何反應，尤其是過度反應。本研究通過分析人口信息，發(fā)現(xiàn)如果家庭成員是老年人，峰值電價的影響較大；通過分析時間信息，發(fā)現(xiàn)工作日中溢出效應影響較大，夏天時溢出效應相比冬天時較大。最后，該研究通過分析比較不同家庭案例得出結論，峰值電價的出現(xiàn)會導致溢出效應，溢出效應的大小取決于家庭是否有認知的壓力或緊張狀態(tài)。
12月12日分會場
本會場由中國人民大學應用經(jīng)濟學院助理教授曹佳主持，中國人民大學應用經(jīng)濟學院教授林晨首先以“漸進式的市場化改變，行業(yè)政策和經(jīng)濟增長：從產業(yè)鏈的角度分析”發(fā)表主旨演講。
林晨的研究從產業(yè)鏈的角度分析了漸進式的市場化改革和行業(yè)政策以及經(jīng)濟增長的關系。從供應鏈的角度來說，中國漸進式的市場化改革的過程是從下游逐漸向上游產業(yè)進行移動，而中國的行業(yè)政策主要支持上游行業(yè)發(fā)展，即市場化的改革從下游行業(yè)開始，行業(yè)政策從上游行業(yè)開始。基于這樣的背景，該研究用理論模型來討論這項政策結合的有效性，同時進行場景分析來研究如果政策結合不同會有怎樣的結果。最后，研究得出結論，與上游相比，下游開展的市場化改革對經(jīng)濟增長的影響更為明顯，且中國實際的政策組合相比其他三種政策的情境更加有效，換言之，“下游+上游”組合相比“上游+上游”、“下游+下游”、“上游+下游”來說是更為有效的機制。
本會場第一篇報告來自國際貨幣基金組織的高級研究員Hites Ahir，他以“確定性的度量：從阿富汗到津巴布韋以及介于兩者之間的國家”為題進行專題報告。Hites Ahir的研究主要圍繞市場不確定性指數(shù)。專家和政策制定者一直在講不斷增加的不確定性，新冠疫情爆發(fā)后，國家政策制定者也不斷在討論這匯總不確定性會對自己的國家貿易增長帶來怎樣的影響。人們主要通過兩種方法對不確定性進行追蹤，一是根據(jù)市場波動，比如股市的波動，二是根據(jù)經(jīng)濟政策的不確定性。該研究使用了經(jīng)濟學人智庫所提供的國別報告來幫助評價和測量不確定性指數(shù)，構建不確定性衡量的體系。最后，該研究通過提取各個國別的指數(shù)，對關鍵詞進行復查，對比指數(shù)與其他不確定性指數(shù)，以及驗證指數(shù)與其他波動性追蹤的指數(shù)的關聯(lián)性，驗證指數(shù)與風險的指標等，來核對并評估研究所制定的指數(shù)體系。
第二篇報告來自美利堅大學客座教授劉玎倩，報告主題為“管理者注意力和杠桿動態(tài)”。劉玎倩的研究分析了管理者的注意力以及杠桿動態(tài)。大數(shù)據(jù)時代，涉及人工智能的運算和機器學習，只能借助技術和海量數(shù)據(jù)進行實驗。在海量數(shù)據(jù)中，管理者如何做決策是值得關注的一點。該研究主要關注管理者的財務決策，具體關注的指標為杠桿率。該研究對注意力的能力和分配進行測量，并提供明確的注意力能力的函數(shù)，接著分析管理者對于宏觀經(jīng)濟沖擊的變化以及在此過程中注意力能力和分配的變化和與杠桿率的關系。研究發(fā)現(xiàn)，高的注意力總量會帶來更高的杠桿率，管理者注意力高則會通過學習新的東西來了解周圍的環(huán)境。同時從精力分配的角度來看，管理者可能更多關注宏觀經(jīng)濟，降低杠桿率。
第三篇報告來自中國人民大學應用經(jīng)濟學院教授潘偉，報告主題為“數(shù)字健康與人工智能”。潘偉的報告主題為數(shù)字健康和人工智能。世界衛(wèi)生組織2020-2024年的戰(zhàn)略中首先提出了數(shù)字健康的概念，現(xiàn)已受到全球廣泛關注。人工智能應用于數(shù)字健康，從普惠性上可以服務于更多群體，更多地區(qū)，有助于提升整個民眾的健康水平?；诖?，潘偉教授進行了兩個數(shù)字健康和人工智能領域的相關研究。其一，其團隊與武漢同濟醫(yī)院合作，針對不孕癥患者做了一個評分體系。該研究把不孕癥患者的質保通過一些手段構建起來并篩選，然后利用人工智能的隨機森林方法，根據(jù)指標對病人的情況進行評分。其二，通過分析微博數(shù)據(jù)，分析疫情對于人們心理的影響。該研究用《人民日報》官方微博數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡爬取86天內的十萬多條數(shù)據(jù)，研究在疫情情況下，如何在心理方面給予民眾幫助。
來源：中國人民大學應用經(jīng)濟學院
編輯：王禎禎
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