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三個經濟學家有四個看法,經濟學家如何從數據做出未來經濟預測?

研之有物│中央研究院_96
・2020/11/04 ・5051字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 612 ・十年級

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪編輯|蕭歆諺;美術編輯|林洵安

每年 7、12 月,中研院都會發佈對台灣總體經濟的預測,12 月公布隔年總展望,7 月發佈當年修正後的預測數據。但未來未來一直來,變數這麼多,經濟學家是怎麼判斷前景大好或大壞?難道是靠投票、擲骰、丟硬幣?「研之有物」專訪中研院經濟預測小組召集人、經濟研究所兼任研究員周雨田,帶你破解經濟預測的幕後步驟,一窺經濟學家如何推估經濟指標,幫助政府和大眾掌握經濟風向。

經濟預測的影響有多大?差 1% 差很大

一般人聽到「經濟總體預測」,可能很難有具體感覺。預測報告中密密麻麻的各項指標,似乎不會直接影響日常生活。但真是如此嗎?我們與經濟指標的距離,或許比想像中還近。

五花八門的經濟指標。圖/Envato Element

周雨田解釋,經濟預測很大程度會影響政府決策,舉凡編列預算、稅收增減、大型公共建設計畫等,都奠基在對整體經濟的展望評估。

這些政策看似遠在天邊,其實與生活環環相扣:明顯的如三倍券或紓困方案,讓民眾多了一點小確幸;重大政策如前瞻基礎建設、央行貨幣調節、銀行利率,會影響產業發展與企業進出口成本,也帶動大家最關心的股市行情。

這些數字看似微小,實則影響巨大。經濟成長下修 1%,聽了不容易有感;但台灣一年 GDP 約 19 兆台幣,差 1% 就差了 1900 億元!也難怪每年發布經濟預測時,總會吸引媒體目光。

2020 年 7 月中研院發布的經濟預測。中研院經濟預測小組是經濟所組成的研究團隊,每年固定公布二次報告。圖/研之有物(資料來源:中研院經濟預測小組)

1.83%?-4%?為何國內外各家預測大不同?

政府主計單位之外,中研院是台灣第一個進行總體經濟預測的機構,早在 60 年代中期由于宗先院士等人首開先河,歷史悠久。

國內其他非官方預測單位還有中華經濟研究院台灣經濟研究院台灣綜合研究院和近年加入的中央銀行等;國外重要預測機構則有 IMFOECDWorld BankIHS Global InsightOxford Economics 等機構。此外,一些大型民營金融單位也會提供涵蓋較小範圍的總體經濟預測。

比對各家版本,中研院的預測數字有時較為保守,例如今年各家數據最高達 1.83%,中研院則落在 1.15%。為何同樣是經濟預測,結果卻有不小差距?

2020 年對台灣的經濟預測非常分歧,國內預測都在 1% 以上;外國數據幾乎都不到 1%,最差是 -4%,原因可能是資訊不對稱,外國預測單位對台商回流、振興政策等影響效果的掌握較不足。圖/研之有物(資料來源:周雨田提供)

周雨田解釋,每個機構有各自的運算模型、方式;作為學術研究機構,中研院相對沒有約束與包袱,比較可以「放得開」,更勇於據實當一隻烏鴉。

檢視過往紀錄,中研院的預測表現確實平穩,準確度很高。比如 2012 年主計總處曾「連九降」經濟成長率,從 4.58% 一路調至 1.66%;當年 7 月中研院發布的數據為 1.94%,是預測最精準的版本。

儘管有學術上的優勢,他也坦承,相較於其他機構,學術單位對個別產業的細部發展掌握較少。

2012 年受到歐債問題延燒、全球經濟成長下修等負面影響,主計處的經濟預測曾出現罕見的「九降風」。圖/研之有物(資料來源:周雨田提供)

拆解「經濟預測」四大步驟

整個經濟預測流程,主要包含四大部分:蒐集資料、模型運算、預測討論和對外發佈。

蒐集資料是常態性隨時進行的程序,密集準備期則約需一到兩個月的時間。研究模型使用的是季度資料,大部分來自主計總處,其他還包含中央銀行、財政部、中央氣象局與 IMF 等國內外單位。除了數據,也需要關注重要新聞事件,例如政策施行成效、國際地緣政治發展,進一步評估對各變項的影響。

在模型運算的階段,團隊使用統計分析軟體 EViews 和 GAUSS 進行計量經濟分析,每季都會重新運算數據,反應最新一季資料的影響。

目前使用的預算模型是一個中型規模,共有將近 30 條方程式,涵蓋商品與勞務市場(民間消費、民間投資、出口、進口)、勞動市場(失業率、工資)、價格函數(進口物價、出口物價、國產內銷品物價、消費者物價、核心物價、8 項物價平減指數)、金融市場(股價、匯率、利率、M1B、M2)、及政府財政(稅收)等變項。

台灣經濟結構並非一成不變,運算模型自然也要不斷修正。經年累月的優化下,照理說,預測模型應該愈趨精準。但周雨田解釋,除了經濟結構不斷改變之外,許多影響經濟的因素、程度都難以被具體量化,因此每季得到初步運算結果後,就有賴團隊進一步開會討論與修正。

經濟結構不斷改變,因此模型也需要不斷修正。例如,台灣已從製造業轉向服務業,高科技產業比重持續擴增,運算時就需要區分:消費屬於服務(餐飲、旅遊)或商品類?若是商品,那屬於耐久財(汽車)或非耐久財(日用品)?圖/研之有物

三個經濟學家有四個看法,我們有七個成員,你就知道會有多少看法!

周雨田笑著說,意見分歧是常態,從不同變數的影響時間長短,到不同政經事件衝擊的程度,不一而足。研究團隊得透過一次次的開會討論、辯證、說服彼此,取得共識,萬不得已才會投票表決。

今年最大的歧見是什麼?周雨田透露,「先前比較大的歧異點是疫情影響。」新冠肺炎剛爆發時,有些人認為疫情仍侷限對岸,不會有過大、過長的影響;另一派則認為兩岸交流頻密,絕不可小覷嚴重性。光是簡單描述,就能想像彼時討論有多熱烈!

但無論共識有多難,經濟指標總是要發佈。7、12 月中研院固定召開兩次記者會,發佈對台灣總體經濟的預測,內容包含經濟成長率、民間消費成長率、進出口成長率、消費者物價指數和失業率等重要指標。

黑天鵝頻頻出現 經濟預測挑戰大

上述每個指標都相互牽動,其中集大成者是「實質經濟成長率」,受到消費、投資、政府購買及淨出口等影響。包括疫情對外貿動能的衝擊,政府紓困與前瞻計畫,都會反映在該指數上。

相比之下,「美金和人民幣匯率會有什麼漲跌?」「央行利率可能調降嗎?」「股市什麼時候跌?現在能不能進場?」這些記者會經常出現的敏感問題,學術上很難有一致的答案,運算模型則不做預測。這在文獻中有個名稱叫隨機漫步模型(Random Walk),增加跟降低的機率基本上一樣,意思就是沒辦法預測。

整體來看,經濟預測中最大的挑戰是什麼?

周雨田認為特別難預測的是「進出口成長率」。他解釋,評估進出口成長率要考量匯率、國內產業發展、國外需求和其他國際情勢等因素,牽涉變數廣。除了變數之間的相互影響,還要考慮影響時間,例如:假設去年貿易變數延續至今,這個影響會長達一季或兩季?

另外,「民間投資成長率」也是一大難題。因為投資牽涉景氣循環起伏,但任何經濟預測中,最難掌握的就是轉折點!景氣何時到谷底?是不是要開始反轉了?都是經濟學家的頭痛挑戰。

相較之下,較好預測的有民間消費、政府支出。前者大概佔 GDP 的五到六成,畢竟無論現實情勢如何都會有基本消費;後者則因為政府前一年就需訂下預算編列,相對容易掌握。

不過,只要遇上黑天鵝,各項指標皆顯得變幻莫測。

回首過往,911 事件、金融海嘯都曾劇烈衝擊景氣,讓預測誤差明顯擴大。今年,黑天鵝同樣頻頻出沒!周雨田表示,疫情大流行、中美衝突、美國大選等,增加了經濟預測的難度。

所幸,面對黑天鵝,經濟學家並非束手無策。對應之策是參考歷史,像是參照 SARS 來推估新冠疫情對經濟的衝擊程度。

面對高度不確定的狀況,中研院除了發佈「點預測」,也從 2011 年起率先提出「區間預測」。不確定性愈高則區間愈大,彈性應對,預測數據更具參考價值。

今年飛來這麼多隻黑天鵝,預測時會不會特別有壓力?「會也不會,會是因為很難下定論,不會是反正大家都不準,」周雨田露出頑皮的笑容。

股市是經濟的領先指標之一,但也是有缺陷的指標。意思是:我們可以透過股市了解景氣的可能趨勢,但因為股市和 GDP 關係並不那麼緊密,因此常出現股市與經濟表現脫鉤的現象。但是就長期趨勢而言,股價和 GDP 的走向總會回歸一致的。圖/研之有物

後疫情時代,台灣的經濟前景樂觀嗎?

劇烈震盪的 2020 年,全世界史無前例大規模封城、鎖國,國際貨幣基金組織(IMF)更預測全球衰退將擴大到 4.9%。面對外在嚴峻挑戰,台灣是否能刺激景氣復甦?未來經濟走勢又是如何呢?

談起備受討論的「三倍券」,周雨田表示,目前只能從過往數據推估新政策的效果,主要根據中研院王平院士、彭信坤與簡錦漢對 2009 年消費券成效進行的研究,預測三倍券的邊際消費傾向(Marginal Propensity to Consume, MPC)、替代效果、乘數效果與 GDP 貢獻度。

舉例來說,每使用 100 元振興券,民眾額外多支出的費用,就是邊際消費傾向(MPC)。乘數效果則是多增加的消費再逐層衍生出新的消費,最後創造出的總經濟獲益。如果民眾買的是原本必要的商品(米、奶粉),沒有拿去做額外消費,替代效果太高,振興方案的乘數效果就會較低。圖/研之有物

理想的狀況下,替代效果愈低、邊際消費愈高,三倍券的乘數效果愈大。相較於消費券,現在多了數位選擇,消費方式更多樣化,另外民眾若綁信用卡直接折抵,不能衍生第一層後續的消費,就不會有大的乘數效果。

綜合上述因素,周雨田推估三倍券可貢獻 GDP 約 0.2%~0.3%。單從數字看來,刺激經濟效果似乎並不太大?他解釋,部分原因與預算規模有關,三倍券預算約僅占 GDP 的 0.27%,遠小於 2009 年消費券的占比 0.62%,振興方案的效果自然較低。

綜合來說,後疫情時代,台灣的經濟前景將是如何?

「我們並不悲觀!你看全世界,GDP 有 1% 的很少。」周雨田總結,台灣整體經濟、消費者信心逐步回溫中,2020 年的總體經濟成長率預估能破 1%,來到 1.15%。

但不可否認的是,未來仍充滿變數,中美衝突加劇地緣政治風險、下一波疫情、疫苗研發時程,都將牽動景氣。因此周雨田認為,經濟復甦的曲線可能不會是 V 或 U,而是上上下下呈 W 型,這也是今年經濟學界的熱議話題,包括研究團隊內部至今都充滿分歧爭論。

不靠通靈占卜,經濟預測靠的是硬到不行的模型演算,以及經濟學家對現實景況的熱烈論理。下回看到經濟預測,你就知道眼前一條條經濟指標背後,究竟仰賴多少厚實的研究過程與基礎功。

今年剛從研究員退休的周雨田,轉任兼任研究員,繼續為年底的經濟預測努力。走入辦公室,牆上貼著幾張描繪經濟走勢的圖表,一組組書櫃盡是經濟學相關書籍。每年影響台灣重大經濟政策、商業發展的報告,就出自這間看似尋常的研究室。圖/研之有物

延伸閱讀

本文轉載自中央研究院研之有物,原文為《景氣好、景氣壞,未來經濟怎麼預測?破解經濟學家的「天眼通」!》,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook


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揭開人體的基因密碼!——「基因定序」是實現精準醫療的關鍵工具

科技魅癮_96
・2021/11/16 ・1998字 ・閱讀時間約 4 分鐘

為什麼有些人吃不胖,有些人沒抽菸卻得肺癌,有些人只是吃個感冒藥就全身皮膚紅腫發癢?這一切都跟我們的基因有關!無論是想探究生命的起源、物種間的差異,乃至於罹患疾病、用藥的風險,都必須從了解基因密碼著手,而揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。

揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。圖/科技魅癮提供

基因定序對人類生命健康的意義

在歷史上,DNA 解碼從 1953 年的華生(James Watson)與克里克(Francis Crick)兩位科學家確立 DNA 的雙螺旋結構,闡述 DNA 是以 4 個鹼基(A、T、C、G)的配對方式來傳遞遺傳訊息,並逐步發展出許多新的研究工具;1990 年,美國政府推動人類基因體計畫,接著英國、日本、法國、德國、中國、印度等陸續加入,到了 2003 年,人體基因體密碼全數解碼完成,不僅是人類探索生命的重大里程碑,也成為推動醫學、生命科學領域大躍進的關鍵。原本這項計畫預計在 2005 年才能完成,卻因為基因定序技術的突飛猛進,使得科學家得以提前完成這項壯舉。

提到基因定序技術的發展,早期科學家只能測量 DNA 跟 RNA 的結構單位,但無法排序;直到 1977 年,科學家桑格(Frederick Sanger)發明了第一代的基因定序技術,以生物化學的方式,讓 DNA 形成不同長度的片段,以判讀測量物的基因序列,成為日後定序技術的基礎。為了因應更快速、資料量更大的基因定序需求,出現了次世代定序技術(NGS),將 DNA 打成碎片,並擴增碎片到可偵測的濃度,再透過電腦大量讀取資料並拼裝序列。不僅更快速,且成本更低,讓科學家得以在短時間內讀取數百萬個鹼基對,解碼許多物種的基因序列、追蹤病毒的變化行蹤,也能用於疾病的檢測、預防及個人化醫療等等。

在疾病檢測方面,儘管目前 NGS 並不能找出全部遺傳性疾病的原因,但對於改善個體健康仍有積極的意義,例如:若透過基因檢測,得知將來罹患糖尿病機率比別人高,就可以透過健康諮詢,改變飲食習慣、生活型態等,降低發病機率。又如癌症基因檢測,可分為遺傳性的癌症檢測及癌症組織檢測:前者可偵測是否有單一基因的變異,導致罹癌風險增加;後者則針對是否有藥物易感性的基因變異,做為臨床用藥的參考,也是目前精準醫療的重要應用項目之一。再者,基因檢測後續的生物資訊分析,包含基因序列的註解、變異位點的篩選及人工智慧評估變異點與疾病之間的關聯性等,對臨床醫療工作都有極大的助益。

基因定序有助於精準醫療的實現。圖/科技魅癮提供

建立屬於臺灣華人的基因庫

每個人的基因背景都不同,而不同族群之間更存在著基因差異,使得歐美國家基因庫的資料,幾乎不能直接應用於亞洲人身上,這也是我國自 2012 年發起「臺灣人體生物資料庫」(Taiwan biobank),希望建立臺灣人乃至亞洲人的基因資料庫的主因。而 2018 年起,中央研究院與全臺各大醫院共同發起的「臺灣精準醫療計畫」(TPMI),希望建立臺灣華人專屬的基因數據庫,促進臺灣民眾常見疾病的研究,並開發專屬華人的基因型鑑定晶片,促進我國精準醫療及生醫產業的發展。

目前招募了 20 萬名臺灣人,這些民眾在入組時沒有被診斷為癌症患者,超過 99% 是來自中國不同省分的漢族移民人口,其中少數是臺灣原住民。這是東亞血統個體最大且可公開獲得的遺傳數據庫,其中,漢族的全部遺傳變異中,有 21.2% 的人攜帶遺傳疾病的隱性基因;3.1% 的人有癌症易感基因,比一般人罹癌風險更高;87.3% 的人有藥物過敏的基因標誌。這些訊息對臨床診斷與治療都相當具實用性,例如:若患者具有某些藥物不良反應的特殊基因型,醫生在開藥時就能使用替代藥物,避免病人服藥後產生嚴重的不良反應。

基因時代大挑戰:個資保護與遺傳諮詢

雖然高科技與大數據分析的應用在生醫領域相當熱門,但有醫師對於研究結果能否運用在臨床上,存在著道德倫理的考量,例如:研究用途的資料是否能放在病歷中?個人資料是否受到法規保護?而且技術上各醫院之間的資料如何串流?這些都需要資通訊科技(ICT)產業的協助,而醫師本身相關知識的訓練也需與時俱進。對醫院端而言,建議患者做基因檢測是因為出現症狀,希望找到原因,但是如何解釋以及病歷上如何註解,則是另一項重要議題。

從人性觀點來看,在技術更迭演進的同時,對於受測者及其家人的心理支持及社會資源是否相應產生?回到了解病因的初衷,在知道自己體內可能有遺傳疾病的基因變異時,家庭成員之間的情感衝擊如何解決、是否有對應的治療方式等,都是值得深思的議題,也是目前遺傳諮詢門診中會詳細解說的部分。科技的初衷是為了讓人類的生活變得更好,因此,基因檢測如何搭配專業的遺傳諮詢系統,以及法規如何在科學發展與個資保護之間取得平衡,將是下一個基因時代的挑戰。

更多內容,請見「科技魅癮」:https://charmingscitech.pse.is/3q66cw

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