# 适应性预期 (Adaptive Expectations)
适应性预期 (Adaptive Expectations) 是一种关于经济主体如何形成对未来经济变量{{{预期}}}的理论假说。该理论认为，人们对未来的预期是基于过去的实际值和过去的预期值进行调整的。具体而言，人们会观察上一期的预测误差（即实际值与预测值之差），并根据这个误差来修正他们对下一期的预测。
这个概念在20世纪中叶的{{{宏观经济学}}}中扮演了关键角色，特别是在对{{{通货膨胀}}}、{{{菲利普斯曲线}}}和经济周期等问题的分析中。它被视为对更早的“静态预期”（即假设未来会和现在完全一样）假说的一个重要改进。
## 数学表达
适应性预期的核心思想可以用简洁的数学公式来表达。假设我们关心某个经济变量 $X$（例如，通货膨胀率）的未来值。
令 $E_t[X_{t+1}]$ 表示在第 $t$ 期期末，对第 $t+1$ 期变量 $X$ 的预期值。 令 $X_t$ 表示变量 $X$ 在第 $t$ 期的实际观测值。
根据适应性预期假说，当期的预期是上一期预期与根据上一期预测误差进行调整后的结果：
$$ E_t[X_{t+1}] = E_{t-1}[X_t] + \lambda (X_t - E_{t-1}[X_t]) $$
其中： * $E_{t-1}[X_t]$ 是在 $t-1$ 期对 $t$ 期的预测。 * $X_t$ 是 $t$ 期的实际值。 * $(X_t - E_{t-1}[X_t])$ 是 $t$ 期的预测误差。 * $\lambda$ 是一个介于0和1之间的调整系数 ($0 < \lambda \le 1$)，它衡量了预期对新信息的反应速度或权重。若 $\lambda$ 较大，表示人们会根据最近的误差进行大幅调整；若 $\lambda$ 较小，则表示人们的预期较为“固执”，调整缓慢。
这个公式也可以写成一个等价的、更直观的加权平均形式：
$$ E_t[X_{t+1}] = (1-\lambda)E_{t-1}[X_t] + \lambda X_t $$
这个形式清楚地表明，对未来的新预期是旧预期与最新实际值的一个加权平均。
通过递归代换，我们可以证明适应性预期等价于对该变量所有历史值的几何加权平均：
$$ E_t[X_{t+1}] = \lambda \sum_{j=0}^{\infty} (1-\lambda)^j X_{t-j} $$
这个表达式揭示了适应性预期的本质：它完全是向后看 (backward-looking) 的，只依赖于变量自身的历史信息。最近的数据被赋予最大的权重 ($\lambda$)，而更久远的数据权重则按几何级数 $(1-\lambda)^j$ 递减。
## 核心机制与示例
适应性预期的核心机制是“从错误中学习”。主体会系统性地修正他们的预测，以弥补过去的偏差。
示例：预测通货膨胀率
假设一个经济体中的人们使用适应性预期来预测下一年的{{{通货膨胀}}}率，且调整系数 $\lambda = 0.5$。
1. 初始预测：在2023年底，人们预测2024年的通货膨胀率 ($E_{2023}[\pi_{2024}]$) 将为 2%。
2. 实际结果与误差：到2024年底，实际公布的通货膨胀率 ($\pi_{2024}$) 为 3%。 * 预测误差为：$3\% - 2\% = 1\%$。人们的预测偏低了。
3. 更新预测：现在，人们需要形成对2025年通货膨胀率的预测 ($E_{2024}[\pi_{2025}]$)。他们会用旧的预测加上一部分预测误差来更新： $$ E_{2024}[\pi_{2025}] = E_{2023}[\pi_{2024}] + \lambda (\pi_{2024} - E_{2023}[\pi_{2024}]) $$ $$ E_{2024}[\pi_{2025}] = 2\% + 0.5 \times (3\% - 2\%) = 2\% + 0.5\% = 2.5\% $$ 因此，他们对2025年的通货膨胀率预期上调至 2.5%。
这个过程体现了预期的“适应性”——它会根据新的现实进行调整，但调整并非一步到位。
## 理论意涵与特征
1. 向后看的本质：这是适应性预期最根本的特征。预期形成过程完全依赖于变量的历史数据，而忽略了可能影响未来的其他信息，例如已经宣布的{{{货币政策}}}或财政政策变动。
2. 系统性误差 (Systematic Errors)：这是适应性预期的主要缺陷。当一个经济变量呈现出明显趋势时（例如，通货膨胀率持续上升），适应性预期会持续地、系统性地预测错误。例如，如果通货膨胀率每年上升1个百分点（如2%, 3%, 4%, $...$），那么基于历史加权平均的适应性预期值将永远落后于实际值。这种误差是可预测的，这与理性经济人最大化自身利益的假设相悖。
3. 滞后调整 (Lagged Adjustment)：由于预期是历史值的加权平均，它对经济环境的永久性变化反应缓慢。如果通货膨胀率从长期稳定的2%突然跃升至5%并保持在该水平，适应性预期需要多个时期才能逐渐“爬升”到新的5%水平。调整的速度由系数 $\lambda$ 决定。
## 在宏观经济学中的应用
适应性预期最重要的应用是在期望增广的{{{菲利普斯曲线}}} (Expectations-Augmented Phillips Curve) 理论中，该理论由[[米尔顿·弗里德曼]]和[[埃德蒙·菲尔普斯]]提出。
* 原始的菲利普斯曲线揭示了{{{通货膨胀}}}与{{{失业}}}率之间的稳定负相关关系。 * 弗里德曼等人认为，这种关系只在短期内存在，因为原始模型忽略了预期的作用。他们将适应性预期引入模型，认为名义工资的谈判不仅取决于当前的失业状况，还取决于工人对未来通胀的预期。 * 在该模型下，如果政府试图通过扩张性政策将失业率压低到{{{自然失业率}}}以下，会导致通货膨胀上升。短期内，由于通胀预期调整滞后，实际通胀高于预期通胀，工人实际工资下降，企业愿意雇佣更多人，失业率下降。 * 然而，随着时间的推移，人们会根据持续走高的通胀率，通过适应性预期机制来调高他们的通胀预期。一旦预期通胀赶上了实际通胀，名义工资就会相应上涨，实际工资恢复原状，失业率也将回归到自然失业率水平。 * 结论：在适应性预期下，通货膨胀和失业之间只存在短期替代关系，但长期替代关系不存在。长期的菲利普斯曲线是一条位于自然失业率水平上的垂直线。这一结论深刻地改变了各国{{{中央银行}}}对货币政策的看法。
## 批判与局限性
尽管适应性预期是理论发展的重要一步，但它在20世纪70年代后受到了严厉的批判，主要来自于{{{理性预期}}}学派。
1. 信息利用不充分：适应性预期假设人们是“愚蠢的”，他们只会回顾过去，而忽视了所有其他关于未来的可用信息。例如，如果{{{中央银行}}}明确宣布并让公众相信它将在下一年实施紧缩政策以降低通胀，一个理性的主体会立即向下调整其通胀预期，而不是等待通胀实际下降后再慢慢调整。
2. 不符合最优行为：在适应性预期下，人们会犯下系统性的、可预测的错误。理性的经济人有动机去发现并纠正这种系统性偏差，以做出更优的决策。持续犯同样的错误是不“理性”的。
3. 易受{{{卢卡斯批判}}} (Lucas Critique) 的影响：经济学家[[罗伯特·卢卡斯]]指出，基于历史数据估计出的{{{经济模型}}}参数（如适应性预期中的 $\lambda$）在政策环境发生改变时可能会失效。因为政策变化会改变人们形成预期的方式，而适应性预期这种固定的、机械的规则无法捕捉到这种变化。
## 与理性预期的比较
为了更好地理解适应性预期的地位，可以将其与后来居上的{{{理性预期}}} (Rational Expectations) 进行对比。
| 特征 | 适应性预期 | 理性预期 | | :--- | :--- | :--- | | 信息集 | 仅使用被预测变量的历史值。 | 使用所有可获得的相关信息，包括经济理论、当前和预期的政策等。 | | 思维方向 | 向后看 (Backward-looking)。 | 向前看 (Forward-looking)。 | | 预测误差 | 会产生系统性、可预测的误差。 | 预测误差在平均上为零，是随机且不可预测的。人们会犯错，但不会系统性地犯同一种错。 | | 对政策变化的反应 | 反应滞后，只有在政策影响了实际数据后才开始调整。 | 立即反应，预期会随着可信的政策宣告而改变。 | | 主体理性程度 | 有限理性，机械地根据历史纠错。 | 完全理性，充分利用信息，如同了解正确的{{{经济模型}}}。 |
## 总结
适应性预期是{{{宏观经济学}}}思想史上的一个里程碑。它通过将“预期”内生化，为解释菲利普斯曲线的长期和短期关系等重要宏观现象提供了有力的分析工具。然而，其“向后看”的本质和导致系统性预测误差的缺陷，使其在现代主流宏观经济学中基本上被{{{理性预期}}}假说所取代。尽管如此，理解适应性预期对于把握宏观经济理论的演进脉络、以及在某些不要求完全理性的行为经济学模型中，仍然具有重要的学习价值。