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长久以来，经济学家在群众和专业人士眼中都有非常复杂的形象。甚至在执政当局眼中，经济学到底是未来的指明灯，还是过去的后视镜也存在疑问。我们这里说的经济学家，主要是金融市场的经济学家，也包括货币当局的经济学家。

何以至此？从人员素质上来说，大部分经济学家都是高于社会均值的，从学科建设来说，经济学的历史也非常悠久。但结果就是，无论是预测的准确性，群众的接受度，经济学家并没有一个很好的形象。至少在中国是如此。实际上在海外也是如此，耶伦一样看不准通胀，Yes Prime Minister里面在1980年代就嘲讽经济学家不懂经济。这是个普遍的历史问题。

我们来寻本溯源一下，任何一个事情，我觉得做起来都有三个步骤

- 寻找数据输入，或者原材料输入

- 确定研究方法，或者加工步骤

- 得到研究结果，或者产成品，迭代验证数据输入和研究方法是否正确

比方说你要炼铜，那你需要铜矿石，然后你决定湿法冶炼，然后得到了铜精矿，然后你回过头一看，回收率88%(等于说铜矿石里面88%的铜含量被你变成了精炼铜），成本3美元一磅。然后你一看均值，大部分冶炼厂可以做到90%的回收率，现金成本在1.5美元一磅。那你知道自己搞砸了。你要么换个冶炼方法，要么这个铜矿石就不适合冶炼。这事情就算结了。

或者说，我现在做的事情，写公众号，每天回顾一下发生的事情，想想要写什么就是我的输入，写这个过程就是我的加工步骤，最后发出去我可以看看今天的内容大家是否喜欢，或者传播性如何。当然我可以自己选择说，我要写更专业的内容，或者更爽口的内容。但我是有个结果的。

这种事情，就是越做越熟练的，你日积月累就会有提高的。

而宏观经济研究，同时包括投资策略研究，在大部分时候，在上面三个领域都有问题。简单来说

- 数据输入存在不确定性，而且质量非常糟糕

- 研究方法五花八门，主观判断很强

- 最重要的，缺乏稳定的输出结果，甚至没有输出结果

我们一点一点说起，首先是第一点，宏观经济研究的数据输入自己就是个大问题，甚至在很多时候，我觉得好的研究论文，其实都是好的数据堆出来的。如果你有更好的数据，那么你真的只需要总结就可以写出好论文。类似好的原材料只需要最简单的烹饪方法。比方说那个700年利率的图

Schmelzing只需要找到这些数据就赢了。或者那篇著名的“Return on Everything”也是一个道理。

而在日常的宏观经济研究中，数据的质量问题是普遍存在的，比方说国内两个PMI就经常背离。然后美国经常修正前一期的数据。这对于研究来说是很不利的。因为你一个数据本来一个月就只有一个，你还要修正，一来一去，一个季度的数据就没了。

如果说这些数据是人为导致的，还有一些数据，是自然形成的误差。比方说货币数据里面也会包括票据，而这个到底算不算实际的融资需求是存疑的。如果你说你可以剔除这些数据，但这是因为别人给你统计出来了。在铜或者油的库存里面，隐性库存就很难直接被体现出来。再或者说，股票的成交量因为T+1还勉强算是真实，期货的成交量有时候不一定那么真实。那么在使用这些数据的时候，本身就需要去调整。再或者说，中国的春节有时候在一月有时候在二月，给3月数据带来的干扰每一年是不一样的。这又要需要花时间处理。而且很难做到完全的精准

所以数据层面有三种干扰，人为干扰，统计方法的不合理，统计方法的不完备。

然后是第二点，即便你运气很好，或者眼睛一闭，你就说自己的数据是真实的，在使用分析方法上你又有一个麻烦。可以选择的工具太多了。比方说下面来自伍戈先生的图

假定说，这里面的CPI真实反映一个国家的物价水平（实际上日本现在就不是），管控指数也是真实的。对于同样的相关性，可以解释为

- 管控更严格，需求更低，所以通胀更低

- 工业产能更多的国家，管控更严，供给更多所以通胀更低

这还只是一个图。分歧在无数个地方都存在，比方说在联储威廉姆斯当上纽约联储主席前，大家都说R-Star也就是均衡利率不存在，然后这哥们是个研究均衡利率的高手，大家看到领导是研究均衡利率的，这几年又都开始说。搞笑的是因为GDP的高波动，现在均衡利率反而算不准了。那么均衡利率到底存在么？联储该不该依靠均衡利率做研究？这又是个分歧。

再或者说，过去20年，中国和美国增加了最多的债务，同时中国经济增速跑赢了新兴市场，美国经济跑赢了发达市场。那么这是说明债务越多经济增速越快，还是因为经济内生动能更好，所以市场有效可以举更多债务？

我可以无限列举下去。分析方法和逻辑无处不在，而且正说反说都是对的。

这是不是经济独特的问题呢？其实不是的，知识分子观点打架是太常见的事情了，尤其是工程问题，比方说发电站，到底是4台小功率机组，还是两台大功率机组，都是有自己逻辑的。我也经常看到工程师争得面红耳赤。不说工程师，厨师也是一样，红烧牛腩，到底要不要给牛肉上个糖色，这也是可以吵很久的。

但为什么电力工程师和厨师有时候没有那么看起来不靠谱呢？当然我觉得一个重要的原因可能是因为他们发生不够多而且大家觉得和自己利益不相关。最关键的是，

他们的工作是有结果去验证

的

有太多经济研究，是不以结果为导向的了。比方说前段时间我不是写了个GDP的预测么？那就是个很好的例子。就算我算准了GDP，要怎么交易这个结果呢？我能想到的事，GDP和MLF利率之间一般维持250-260bp的差距，所以如果有了今年的GDP和明年的GDP预测，我可以毛估一下明年MLF的区间，然后上下15bp去拍一个十年期国债收益率的交易区间。但这个就逻辑链条太远了。这种研究就是属于做了可以长知识，但用处不大的。

而我自己看过有上来就说自己只研究经济不谈市场的人，我也看过顾左右而言其他不聊最后明确观点的人。

那么为什么，如果市场是有效的，市场会允许经济学研究者，不给出观点却持续输出呢？我觉得最主要的原因是，以前的中国经济，有两个特色，第一是复杂度很低，以前经济起来就是螺纹开始涨，M1起来股票就不错。第二是政府的引导非常重要，所以如果有些人可以提前获得一些政府的经济方针。那么可以获得一些比较优势。

所以第一点使得大家不在乎数据的质量，也不在乎研究的方法，因为反正相关性就摆在这里

第二点让大家不重视研究的结果，因为一部分人可以直接把最后的结果告诉你，另一部分人其实只是假装可以把最后的结果告诉你。至于这个结果，它既不是一个经济数据，也不是一个市场交易品种。他就是一个结果。

而在最近几年，这个逻辑被完全打破了，我们看到了全球执政当局对于经济的把握都在降低，因为他们自己打破了自己过去40年建立起来的体系，然后希望说其他一切都不变，实际上一切都变了。美国算不准通胀，中国算不准GDP，同时也看到，直接的财政刺激，或者对于经济的指导，与过去40年的市场经济不适配。1.75的绿色金融贷款没法很好刺激经济，因为大家需要的不仅仅是便宜钱，还要收益率。美国尝试做的基建计划，没有办法获得市场的认可，因为过去40年大家都觉得基建设施永远不会坏。即便他们已经超过60年使用寿命。

其实你仔细思考一下，过去这几年，有两种经济思潮，一种说应该加强看得见的手对市场的指导，一种说应该继续市场化，他们的背景其实是均一的，就是当执政主体发现自己对于市场的掌控力降低的时候，两边都会觉得是对面的锅。

而这就是这个故事比较有趣的地方了，其实我觉得对于宏观经济研究者来说，从性格和理想的角度应该去参加这个讨论，但从职业生涯的角度，没有必要去参与这个讨论，因为这个讨论结果无论是哪个，对于研究者本身来说都不是坏事

- 如果更强的指导，那么会有更好的数据，更重要的，会有更好的演化逻辑，就像如果把你丢到1970年代的中国，你不会去思考货币政策的传导效率，因为一切都是供需平衡表决定的。这个世界里面你是非常重要的，但可能没有那么爽。

- 如果是更多的市场，那么你虽然不会有更好的数据，不会有更好的演化逻辑，但因为市场化，市场反正都是在涨的，你混一混也可以活得很开心，这个世界里面你是不重要的，但你很爽。

第一种世界，如果你判断准了PMI，你就判断准了股票的拐点。

第二种世界，金融自由化的世界，经济不再重要，也没有了政府的指导，你判断了PMI的拐点，但也只能判断股票涨得快还是涨的慢，你需要的是先给自己信心，然后再把信心传导给所有人...学习达里奥，索罗斯，Druckenmiller的经验。这个世界里面，大部分做均值回归的人都吐血了，做得好的宏观研究者都把自己变成了价值投资者...甚至价值投资者会diss宏观交易员。

所谓万物届是周期，过去宏观研究者的从业手册可能是：不做明确预测，永远满仓永远热泪盈眶，看M1而不是看PMI，相信央行比财政给力。未来也许我们需要反过来做？

2008年之后，大宗商品交易被限制，到2016年的时候，很多商品基金都关门大吉，到今天你想找到商品基金都不容易。但他们这两年活得却不错。2020年大部分主动基金都跑输了被动指数，宏观对冲基金更是跑不赢“全天候”投资。未来还会继续如此么？

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