经济学赚钱多吗,经济学家炒股会赚钱吗?

浏览:4368   发布时间: 2022年05月07日

经济学家炒股会赚钱吗?

普罗大众总是很希望知道专家的想法,可真正的专家,却在盘算普罗大众的想法。

作者:梁捷(经济学者、上海财经大学教师)

来自:环球人物

在很多人心目中,经济学家是与数字打交道的,什么证券市场、银行利率、物价指数、外汇期货等,都充满数字。

既然经济学家整天就做这些事,必定总结出很多经验,应该非常擅长根据当前的经济数字来预测未来的经济情况——真的是这样吗?

现实恐怕要让大家失望了。

2008年爆发了金融危机,所有人都大吃一惊,经济学家也是如此。几乎没什么经济学家准确地预测到这场危机,绝大多数经济学家和普通老百姓一样摸不着头脑。

事后诸葛亮是容易做的,经济学家很快就给出了很多种理论解释,充满了老百姓无法理解的数学公式。但这些理论能否准确预测下一次的金融危机呢?没有哪个经济学家敢做出这种承诺。

当然,媒体也总能找到一些经济学家,似乎比较准确地预言了2008年的金融危机。但再翻翻这些经济学家的发言记录,发现他们在过去的很多年里总是唱衰美国经济,预测金融危机即将到来。

连续预测了很多年,终于碰上了一次。这样的历史记录,不足以让我们充分信任这些经济学者。

绝大多数严肃的经济学家都会承认:“我们不会算命,无法预测未来。唯一可以肯定的是我们对于未来并没有肯定性的知识。”

已故的著名经济学家萨缪尔森曾开玩笑说,“我们经济学家对过去发生的5次经济危机预测准了9次”,这也是经济学家无奈的自嘲了。

经济学家可以坦率地承认自己的无知,并不觉得很丢人。这倒不是经济学家的脸皮特别厚,而是他们对这个世界的复杂性有比较深入的了解,知道自己的无知,这种诚实反而是一种美德。

我们不妨做个类比:气象学家的天气预报是否准确?直到今天我们还会抱怨:天气预报怎么又不准,说好晚上才下雨的,结果下午就下了。

我问过一些气象学家:“你们对自己的预报到底有多少信心?”他们的回答是,取决于你想知道多久以后、多大范围内的天气状况。比如说,你想知道上海在未来3小时以内的天气,那么我们的预报是非常准的。但你要想知道一周以后上海的天气,那么恐怕就没那么准确了。

所以,“准确”这个概念,跟我们用什么标准来评估有关。我们会说:预报未来3个小时的天气有什么用?我抬头看看天空,对未来3个小时天气的预测也八九不离十了,如果乌云密布,那很有可能马上要下雨了。只能预报短时间的天气,要你们气象学家干吗?

气象学家会告诉你,如果研究的时间越长,范围越大,那么影响天气的因素就越多。各地的温度、湿度、风向、降雨,都会对天气产生复杂影响。

不知道你有没有听说过“蝴蝶效应”这个词,它讲的是初始条件的微小变化对最终结果的巨大影响,并以一个小故事作比喻:纽约中央公园的一只蝴蝶扇了一下翅膀,最终可能导致日本东京狂风暴雨,电闪雷鸣。在一个足够复杂的系统里,任何一点微小的扰动,都有可能产生极为严重的后果。

这个世界本身充满了不确定性。比如,我国沿海地区夏秋季节多发台风,但台风的强度、路线、破坏程度每次都不一样,很难预料。很多地区几乎每年都要经历台风,但我们仍然无法预测下一次台风的影响和危害,只能利用我们的经验,尽量让台风的危害降到最小,并在台风之后尽快恢复。这是我们面对这个世界最真实、最谦卑的态度。

除了自然现象,还有社会事件,这同样在我们的控制之外。

5年前,很少有人能预测到特朗普当选美国总统,他的当选已经导致全世界的经济、政治发生一系列的变动,可谓影响深远。也许对于美国人民而言,特朗普的当选并非完全偶然,但对于其他国家的广大人民来说,他的当选与我们过去的行为选择几乎无关,确实是偶然的。

除了这些外在的不确定性,我们再来看看经济活动所表现出的内在不确定性——

很早以前就有经济学家认为,经济总是会表现出两种类型的变化。

第一种变化叫趋势性变化。中国的经济发展水平,在40年前还是非常低下的。但这40年里,中国经济经历了高速的发展。在上世纪80年代,大学毕业生只能拿几十元工资。到90年代初,大学毕业生可以拿到200多元工资。到2000年初,大学毕业生可以拿到1000多元工资,今天的大学毕业生,可以拿到近万元的工资。刨去通货膨胀的因素,人民收入水平持续稳定提高,这是有目共睹的。

但经济活动除了这种趋势性变化以外,还存在周期性变化,即经济活动有时会繁荣,有时会衰退;有时一个产业大爆发,比如互联网产业曾快速扩张,不缺钱只缺人,任何年轻人只要会写代码,马上按照年薪30万元签合同,第二天就来上班;但是不景气的时候,企业大规模裁员,哪怕是为公司工作了十多年的老员工也照裁不误。

但是这个周期是多长呢?一两年还是三五年?每一次周期的影响又有多大?是只影响个别企业,还是影响整个产业,甚至影响整个国家和社会?经济学家在这个问题上又产生了很多分歧。

很多年前就有一位经济学家指出:我们的经济周期可能是由很多不同长度的周期叠加而成的,最短的周期三五年,中等长度的周期是十来年,最长的周期可能长达60年。所有经济周期叠加在一起,相互作用。有时候短周期的波峰碰上了长周期的波谷,相互叠加,彼此抵消,经济生活中就好像什么都没发生。

但如果很不幸,各种长度的经济周期的波谷正好叠加在了一起,宏观经济就倒霉了,可能会发生非常严重的经济危机,对几乎所有人都产生影响。由此可见,经济周期是非常复杂的。

而我们说的各种经济周期背后的动力又是什么呢?

我举其中最简单的一种动力——科学创新为例。科学创新无疑能够推动经济发展,但是每一年的科学创新数量不可能完全一样,每一种科学创新背后的意义也不完全一样。

就以互联网为例。它始于1969年美国的阿帕网,最初发明者主要是从军事角度来思考运用的,从没有想过我们今天可以通过互联网来点外卖。站在1969年的时间节点上,我想没有人会预料到,这项发明会在今天产生如此大的影响,甚至完全改变了我们的生活。

同样的道理,站在今天,你觉得下一个和互联网同样重要的、会彻底改变我们生活的发明是什么?它有没有被发明出来?是不是有这种可能,它已经被发明出来了,只是今天还没有人能意识到它具有那么重大的意义?

我们如果不能对科学创新的影响做出准确的判断和预测,那么就更不能预测由科学创新所推动的周期性的经济活动了——这就是经济活动的内在不确定性。

此外,经济活动中还有一个非常神奇的特点,叫“自我实现”。

举例来说,我们并不知道明天上海是否会下雨,可是不管天气预报明天是否会下雨,不管有多少人相信上海明天会下雨,这与明天上海是否下雨这件事本身无关。

它是一件独立于我们判断预测以外的事件。如果所有人都认为明天会下雨,明天就真的会下雨,那我们就必须承认古代的巫术求雨是有效的了。

但经济学与气象学在这一点上有所不同——所有人认为天要下雨,天并不一定会下雨;可所有人都认为某只股票会下跌的时候,这只股票就真的会下跌。

因为一部分持有这只股票的人会大量抛售,而另一些并不信邪的人也看到这一点,股票价格会因为那些人抛售而下跌,自己如果继续持有这种股票,也会遭受损失。既然如此,那也只能跟着抛。

这就像滚雪球一样,最初只是一个很小的雪球,但是它在滚动过程中变得越来越大。更多的人意识到,他们已经无法阻止这个雪球的滚动,无法阻止这只股票的下跌,既然如此,他们就只能跟着其他人一起抛。

到最后,所有人的心理预期、所有人的担心就变成了事实。雪球滚得很大,把一切阻碍它的东西都摧毁了。所以经济活动背后有一种“自我实现”的魔力,这是经济学中最有趣、也最难以预测的部分。

著名经济学家凯恩斯是一个炒股票的高手,从股市里获得了巨大的利润。你们一定以为凯恩斯是一个整天钻研数据的狂人,错了,凯恩斯从来不是这样的人。他甚至对具体数字都不大关心。

但是凯恩斯自己说过,他每天起床以后会看看报纸,会好好想一想,智力中等的普罗大众会怎么看今天的新闻,会怎么操作今天的股票。

凯恩斯自己是专家,但他并不关心专家的意见,他只是尽力把自己的智力降低到普罗大众的水平,尽量去猜测一般人的想法。只要猜对了绝大多数普通人的想法,有针对性地操作,就可能赢得巨额的利润。

这就是这个世界上最有趣的事情。普罗大众总是很希望知道专家的想法,可真正的专家,却在盘算普罗大众的想法,而普罗大众并不知道,原来自己对于股市的看法才是最重要的。

经济学家作为经济形势的研究者,他们都很赚钱吗?

经济学者,历史上的经济学者大多数都是没有什么很高的收入,或者说是收入都是很低的,而且你从世界各国的大学的这个工资水平就能看到,在美国的大学,比如说我就举蒙代尔教授吧,他是世界级的这个大师,他又是得诺贝尔奖的。其实当年九十年代,他在哥伦比亚大学任教授的时候,他的年薪不过就是七八万美元,而同时期的,比如说商学院的这个有名的教授,可能当时的年薪就会达到四十万、五十万美元,甚至更高。那医学院的更不用讲了,比如说哥伦比亚大学医学院的有名的教授,他们的年薪当时可以超过二百万,甚至三百万美元的这么一个水平,所以经济学者从来不是一个高收入的群体,经济学家更是如此。如果你成了“家”,也就说你是一个著名的教授,大体上你就是在一个著名的大学做教授,你的收入不会很高。当然有些经济学家,他们可能到外面去做一些咨询呢,或者做一些顾问呢,可以做一些董事啊,他们有一些所谓的额外的收入,那么这个额外的收入,我相信和一般的商业人士相比,那也是无法相提并论。

多读书真的能多赚钱?3位经济学大佬的答案,拿了诺贝奖

诺贝尔奖的压轴大戏揭幕,诺贝尔经济学奖出炉。

瑞典皇家科学院10月11日宣布,将2021年诺贝尔经济学奖授予大卫·卡德(David Card)、约书亚·安格里斯特(Joshua D. Angrist)、圭多·因本斯(Guido W. Imbens)3位经济学家,以表彰他们在实证劳动经济学研究以及因果推断方法论上的杰出贡献。

这三位获奖的幸运儿均来自美国,大卫·卡德是加拿大裔美国人,目前担任美国加州大学伯克利分校经济学教授;约书亚·安格里斯特是以色列裔美国人,担任美国剑桥麻省理工学院福特经济学教授;圭多·伊本斯是荷兰裔美国人,担任美国斯坦福大学应用计量经济学教授和经济学教授。

2021年诺贝尔奖的奖金为每个奖项1000万瑞典克朗(约合人民币736万元),其中一半奖给加拿大经济学家大卫·卡德,因为他对“劳动经济学的实证贡献”;另一半则奖给美国经济学家约书亚·安格里斯特、吉多·伊本斯,因为他们对“因果关系分析的方法学贡献”。

在疫情席卷全球的当下,贫穷问题、就业问题、移民问题的关注度愈发强烈,非洲贫困地区仍在温饱边缘挣扎,东南亚受疫情冲击,失业成为了后疫情时代的危机……而全球贫困问题,与劳动力市场、教育、医疗、健康、信贷等密切相关,这也成为了诺贝尔经济学奖的最重要议题。

多读书真的能多赚钱?

读书学习、工作赚钱,二者似乎存在某种相关性,但因为人性的变化,个体的选择等等原因,使得结果会出现非常大的偏差和不确定性,用科学验证二者的相关性,一直都是经济学界的难题。

在经济学界,研究因果关系最重要的是根据实际观察的信息,量化出一个变量对另一个变量影响的作用大小。这种利用历史数据和计量经济方法进行的研究,一般称为“实证研究”(empirical study)。

但是,今年诺贝尔经济学奖的获得者用自己的研究成果证明,和上述情况类似的问题是可以通过自然实验去证实的,关键是要能利用到偶然事件或政策变化导致不同人群受到不同对待的场景,就像医学临床试验那样。

安格里斯特、因本斯在研究中利用了一个事实,即较早出生的学生可以比较晚出生的学生更早地合法离校。美国学生大都在秋季入学,在16-17岁开始离校工作,那么出生在每年1-3月的人,比出生在同年9-12月的人,平均少上了几个月的学。

利用这个教育差异,他们最终发现,那些出生较早的人往往受教育较少,后来的收入也较少,多上一年学可以增加9%的收入。

这是由于政策等因素产生的人群间的随机教育差距,这种研究方法有别于人为实验,属于自然实验法,排除了人为干预的干扰因素。

自然实验的方法就是通过引入一个外部的冲击,去识别两个事物之间的因果关系。而一套研究方法的伟大之处,在于推广和普适性,这次诺贝尔经济学奖的颁发也考虑这个要素。

除了研究教育与收入的关系,大卫·卡德还通过自然实验分析了最低工资、移民对劳动力市场的影响这类更复杂的社会经济问题。

早在20世纪90年代,他便在研究中挑战了传统智慧,引出了新的分析方法,其研究结果表明,提高最低工资并不导致失业;或者最低工资提高后劳动力供给方更活跃,雇员数甚至会增加。

而关于移民对当地劳动力市场的影响,卡德的研究结果表明,排除其他因素,新移民对当地经济影响微乎其微。

很显然,上述三位经济学家在对教育、最低工资和移民对劳动市场影响的研究中,最主要的方法是因果推断。

在国际环境愈发复杂的当下,因果关系理论对创新的价值越来越重要,探寻因果关系是做出创新的必要条件,也是解决社会难题的重要手段。

世界贫穷,诺贝尔经济学奖的重要课题

在疫情席卷全球的当下,贫穷问题、就业问题、移民问题的关注度愈发强烈,而且全球争议不断,2021年结束任期的德国总理默克尔曾因开放移民政策而备受指责。美国移民政策因总统更迭而摇摆不定,特朗普在边境建墙,拜登在边境拆墙……

政治博弈的背后是,全球贫富差距越来越大,非洲贫困地区仍在温饱边缘挣扎,东南亚受疫情冲击,失业成为了后疫情时代的危机……而全球贫困问题,与劳动力市场、教育、医疗、健康、信贷等密切相关,这也成为了诺贝尔经济学奖的最重要议题。

2019年,诺贝尔经济学奖的获得者为阿比吉特班纳吉(Abhijit Banerjee)、埃斯特迪弗洛(Esther Duflo)和迈克尔克雷默(Michael Kremer),他们得奖的理由是,“在减轻全球贫困方面的实验性做法”有非凡的贡献。

这一届的诺贝尔经济学奖,让《贫困的本质:我们为什么摆脱不了贫穷》一书在全球爆火,他们的研究方法真正走出学院,进入贫困山区,饥饿难民之中,基于在印度等地大量的实地调研获得的数据为基础,把一般性的贫困问题转变为细小的可在实验室运作的具体问题,从而进一步扩充了我们对贫困问题的理解,并为全球反贫困课题的运作提供了宝贵的基础指导理论。

三位获奖者研究的关键,是把全球贫困问题分解为更小、更精确的问题。例如,为了找到提高儿童健康水平的方法,可以针对教育方法、医疗卫生系统、获得信贷的途径等方面设计实验,证实干预效用。

而今年的三位经济学奖获得者,关注研究的课题一定程度上也是全球贫穷问题,就业问题,再一次给出了新的理论解释,给予新的研究方法,对认识并改造现实世界,具有重要的边际贡献。

另一个信号是,诺贝尔经济学奖从“黑板经济学”走向“现实世界经济学”,更加重视实证研究,更加重视社会具体的经济学难题,这也为后面的经济界研究指引了一条方向。