用 Agent-based 的方法来研究宏观经济学（或更一般意义上的集体经济行为）似乎是符合由微观加总到宏观的经济学直觉的；计算经济学（computational economics）似乎也可能是符合历史发展潮流的。但是这个领域的 top journal 发表记录似乎意外地少。

1️⃣ 当前 Agent-based 的宏观研究现状#

计算经济学 vs Agent-based Model#

首先，计算经济学（computational economics）与Agent-based Model是两个层面的问题：

  • 计算经济学是一种区别于规范经济学的研究范式，即便通过结构线性模型也可以称为计算经济学
  • ABM是一种模型范式
  • 两者可以结合（ACE，Agent-based Computational Economics），但不可以混为一谈

CGE vs ACE#

类型全称特点发展历史
CGE可计算一般均衡（AGE）以瓦尔拉斯一般均衡理论为基础，由 Richard Stone 和 Herbert Simon 倡导几十年历史，研究范式成熟，中文期刊上百篇以上论文
ACEAgent-based Computational Economics较新的研究范式顶刊不多，但 ABS 三星很多，实现难度较大

代表性研究#

国内团队：东北财经大学经济系统模拟研究中心

重要参考文献：

  • Axtell and Farmer (2023) - Agent-Based Modeling 整体进展综述
  • Caiani et al. (2016) - AB-SFC（存量流量一致模型）理论框架
  • 朱子言等 (2023) - 基于 ABSFC 的中国经济增长与金融安全研究

理论框架结合#

个人观点，AB 如果不依托于经济理论也只能是自娱自乐。实际上，不论 DSGE 还是新古典其他模型，最新进展中都可以看到 ABM 的身影。

目前认为比较好的理论框架结合是后凯恩斯学派 Caiani et al. (2016) 的 AB-SFC（存量流量一致模型），原因：

  1. 以会计一致性为第一性原理（“有借必有贷，借贷必相等”）
  2. ABSFC 通过蒙特卡洛对市场模拟是更好的引入随机性的方法

2️⃣ Agent-based 在 Top Journal 认可度低的原因#

主要困难#

Top 期刊偏好：基本上不认可非主流范式，除非研究者名气太大

科斯 56 岁才中第一篇 article 的 AER。同样地，AB 的认可度低也可能是因为顶刊喜欢主流范式，毕竟主流范式文章的评判标准比较稳定了。你拿一篇自认为"开山鼻祖"的 ABM 文章出来，编辑和审稿人只会觉得你是民科。

技术困难#

ABM 在不同理论框架下的困难有所不同，但普遍都存在：

困难说明
参数设置困难动辄几十上百个参数需要校准
模型有效性问题Empirical 的模型框架还没有像 DSGE 那样成熟
评判标准不稳定缺乏像 SW(2003) 那样成熟的实证范式

更新（2024 年 7 月）#

实际上主流期刊如 AER 上也发表过 ABM 的模型了，如 Geanakoplos et al. (2012)。

3️⃣ Agent-based 方法的学术前景#

中国的发展优势#

与美国等西方国家相比，中国更具备 ABM 的发展土壤：

  1. “中国特色经济学"倡导

    • ABM 基于更底层的经济互动，而非人为设定的效用函数
    • 能够摆脱对"西方经济学"的依赖
    • “From-bottom-to-up"构建自主的经济学理论

  2. 规避 Lucas 批判

    • ABM 是提出 Lucas 批判后，为数不多侥幸存活的宏观经济理论模型范式
    • 加总系统动力学、CGE、旧凯恩斯均衡模型等都过不了 Lucas 批判
    • 不受"Lucas 批判"已成为模型有效的必要条件

  3. 中文期刊接受度

    • 复杂网络等相对简单的非主流模型已经在《经济研究》等中文顶刊有一席之地

发表策略建议#

目标建议方向
中文顶刊复杂网络、ABM 基础应用
外文期刊运用国外成熟 ABM 范式研究环境、气候、不平等问题

⚠️ 入坑警告#

对于科研工作者来说，建议还是好好斟酌一下。毕竟 ABM 入坑后工作量还是相对较大的，动辄几十上百个参数、几千行代码、几十篇偏数理的文献也不是开玩笑的。

📚 参考文献#

  1. Axtell R L, Farmer J D, 2023. Agent-Based Modeling in Economics and Finance: Past, Present, and Future[J]. Journal of Economic Literature. (forthcoming)

  2. 朱子言，刘晓星，任超，2023. 中国经济的增长质量与金融安全——基于存量流量一致多主体宏观模型的动态模拟 [J]. 金融评论，15(6): 23-46+122.

  3. Caiani A, Godin A, Caverzasi E, et al., 2016. Agent Based-stock flow consistent macroeconomics: Towards a benchmark Model[J]. Journal of Economic Dynamics & Control, 69: 375–408.

  4. Brancaccio E, Gallegati M, Giammetti R, 2022. Neoclassical influences in agent-based literature: A systematic review[J]. Journal of Economic Surveys, 36(2): 350–385.

  5. Smets F, Wouters R, 2003. An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model of the Euro Area[J]. Journal of the European Economic Association, 1(5): 1123–1175.

  6. Geanakoplos J, Axtell R, Farmer D J, et al., 2012. Getting at Systemic Risk via an Agent-Based Model of the Housing Market[J]. AMERICAN ECONOMIC REVIEW, 102(3): 53–58.

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关键词：Agent-based Modeling、宏观经济学、计算经济学、AB-SFC、Lucas 批判