作者：赵建，西泽研究院院长、教授。本文为西泽研究院发表的第597篇原创文章，赵建教授的第553篇原创文章。

全文4900字

一、决定中国经济走向的核心变量已经不在经济范畴之内

二、传统的宏观分析方法无法正确研判当前的“复杂宏观系统”

三、跨界融合、深度洞察将成为复杂宏观经济研究的标配

四、在实战层面，宏观分析的要义是复杂化后的简化、弱水三千中的一瓢

一、决定中国经济走向的核心变量已经不在经济范畴之内

时间过得很快，一转眼又到8月。自从今年4月份我写了《赵建：从未见过如此险峻的宏观时刻，但要相信光明很快就会到来》，之后就没怎么研判宏观经济和金融市场的走势，主要的精力放到“风险型社会与中国转型”的深度课题研究上。不过现实的走势也基本符合当时的研判：经济深度下行后，很快在稳增长政策的力量下见底，然后进入弱势复苏周期；股票市场大跌后也很快筑底，并走出一段不大不小的修复行情，之后进入弱势震荡区域。

在研究中我发现，这个超出经济和金融范畴的研究范式，反而更有助于提高对宏观经济和市场走势预判的准确度。在我的“后发展经济学模型”框架内，一些过去很难解释的问题也逐渐可以找到答案。说到底，中国的经济发展和矛盾积累已经到了一个临界值，主要的问题、风险、矛盾已经不在经济层面，而是迁移和渗入到了社会、政治、文化等深层“硬骨头”层面，所以单纯用经济学和金融学的理论和模型已经解释不清，或者缺乏解释力度。同时，现实的局势变化太快，不确定性程度太高，如果做宏观研究还停留在基于过去年代构建的经典范式上，就很容易出现预判失误（全球最大的宏观研究力量聚集地美联储都发生了误判）。

因此，在当前这个复杂的国内外局势下，一个优秀的投资者、宏观分析师必须具有超越经济、金融框架的感知和洞察能力，才能真正看清决定宏观经济走向的核心变量和基本逻辑。所以今天，对于宏观分析师来说各方面要求越来越高了。传统的宏观分析师或经济学家，拉拉数据、画画图表、拆拆指标，这种按图索骥的静态八股分析方法，或者文章流水线、报告车间式的做法，显然很难适应当前投资者和其他客户对宏观分析的高要求。

二、传统的宏观分析方法无法正确研判当前的“复杂宏观系统”

我在以前的报告中指出，要注意经济运行体系的“相变”。所谓的相变，是经济运行体系的结构范式或深层逻辑的变化。比如美元体系在布雷顿森林体系崩溃后，从黄金本位制向绝对信用货币制度的转变；中国改革开放后，从以阶级斗争为中心向经济建设为中心的转变；次贷危机发生后，中国的土地财政和地方债大扩张，经济增长中枢动力结构的转变，等等。

当前，新冠疫情后，全球经济运行也发生了一次巨大的相变，过去基于和平与发展为主题，基于全球产业链、GVA和市场需求终端主导的逻辑已经发生深刻变化。国家经济增长已经从效率主导转向安全主导，国家间的关系已经不以合作和经济发展为主题，而是更加强调意识形态、价值观、历史问题、文明圈，更加寻求底层的安全感和归属感。需求的重要性逐渐让位于供给，能源、粮食、资源、核心技术等供给保障，逐渐替代需求成为保护主义的对象。这一切，让经济运行的逻辑变得更加复杂，传统的宏观分析正在显得捉襟见肘而没有解释力度。

一方面，宏观分析的理论基础，基于新古典、新凯恩斯主义经济学的分析模型，已经近半个世纪没有实质性进步，经济学家的思想和方法资源近乎枯竭，没有太多新的东西。而中国的情况又非常特殊，宏观经济运转的机器逻辑和动力结构，与西方发达国家又迥然相异。但当前市场上的宏观分析师和经济学家又缺乏发展经济学的基本训练，尤其是由于习惯了总量变量，对结构的变化缺乏敏感度。这也情有可原，因为总量的变化是高频的，容易捕捉到边际信号，结构的变化一般来说是长期的，除非是一些重大的政策冲击，否则很容易对高频分析提供理论支撑。

另一方面，全球经济金融的局势的确变得越来越复杂，对于一个“复杂宏观系统”，几乎所有的已经习惯线性分析的经济学者和分析师都缺乏经验和思想准备。这个现象，实际上从次贷危机后就已经出现——为应对危机央行和政府的深度介入，干扰了市场经济运行的内生机制。也就是，我们过去做宏观分析，政府行为和政策变量都是设定为“外生”的，但是现在来看这些变量必须内生化，才能构建一个充分模拟现实的经济学模型。然而，做经济学模型的都知道，内生变量加入的越多，系统就会变得越复杂，越来越向复杂系统演进，传统的线性近似方法就越难，经典经济学分析依赖的“均衡”状态就越难达到，对其进行的描述就越难以名状。在这种情况下，过去和当前的形势都难以解读，更何况对未来的预判。

三、跨界融合、深度洞察将成为复杂宏观经济研究的标配

那么如何在一个政治、政策、社会等变量也内生化的复杂经济系统中搞宏观研究呢？回归古典时代的跨界融合传统，将社会学、政治学、心理学和历史等人文学科融合在一起的跨界、深度研究，比起主流西方经济学形而上学的、另一种“致命自负”的、毕德格拉斯主义的DSGE（动态一般均衡）和CGE（可计算一般均衡）模型们更具有深刻性、解释力和前瞻性。实际上，对实战层面的宏观经济研究来说，DSGE与CGE就像“屠龙术”一般，这些具有强烈数理情结（企图将经济学物理学化，“均衡”乌托邦）的模型让经济学脱离了现实的深刻性和严肃性，变成了在象牙塔内符号空转的经院游戏。

因此我的个人主张是，现代宏观经济学要摆脱数理经院经济学的垄断和束缚，进行一次古典主义的复兴，回归经济学是实践人文科学的本源，回到一个多世纪以前古典政治经济学大师们的思想驱动模式。现在看古典经济学大师的著作，无论是亚当斯密、大卫李嘉图、卡尔马克思，还是维塞尔、希法廷、庞巴维克，还是稍晚的费雪、凯恩斯、米塞斯、熊彼特、哈耶克，以及后来的明斯基、罗斯托等，包括中国老一辈的经济学家，薛暮桥、张培刚、谭崇台等，其著作鲜有复杂的数理模型，而是融合哲学、社会学、政治学、历史等其他人文学科进行的深度分析。当然，这些大师们还有一个共同的特征：文学水平也都很高，具有优美的文笔和隽永的表达。事实也证明，这些跨界融合的经济学大师作品，与主流数理经济学模型相比反而具有更强的现实解释力和前瞻性。同时，其深刻性和思想性，也启迪着后面几代经济学家（现代经济学的工具主义和肤浅化，主要原因是学科教育的专业化分工）。

当然，当前一批数学家、物理学家（以布莱恩阿瑟为代表）正在开发致力于反均衡传统的“复杂经济学”模型，大数据、人工智能（深度学习、复杂算法）等技术也可能使这个学科引发经济学革命。但是复杂经济学从创立到现在，近十年的时间了似乎还没看到明显的效果。况且，复杂经济学所采用的物理学、生物学等方法也不是一般经济学者所能掌握的。因此，我主张当前的宏观经济学者、分析师和学生，在掌握基本的经济学框架基础上，广泛阅读哲学、历史、政治、社会、文学等多个人文学科的著作（这也是凯恩斯爵士强烈主张的）。其实道理很简单，这些人文学科的知识更助于理解人性，以及理解聚集在一起的群众心理与行为。因此，在复杂形势下做宏观研究，我建议至少涉猎以下几个人文学科：

1，哲学。至少懂得东西方哲学历史，有助于理解当前深层次的国家间冲突（比如中美关系问题的深层根源）。

2，历史。历史不会重演，但会踏着相似的节奏。若能熟读美国一百年前的大萧条历史，对当前美联储的货币政策周期会有更深的认知。若读过当代中国的政治历史，就会明白今年我为何称其为“大变局中的大变局”。

3，社会学。建议至少必读三本经典著作《乌合之众》、《群氓之族》、《狂热分子》，真正理解这三本书后就会对微观个体加总后的群体行为有更清醒的认识。费孝通的《乡土中国》，也是必读，何况书中有很多完整的经济学内容。

4，心理学、行为学。主要是精神分析、群体心理学，行为经济学等，有助于对经济周期中的“信心”、预期，金融市场中的投资者群体心理等的认识。

5，文学。如果宏观经济学摆脱了数学的束缚，那么用什么表达呢？对于经济学家来说，文学的重要性被大大低估了。

注意，摆脱数学教条的垄断并不意味着完全不用数学，一些基本的恒等式，可以有效表达现实的数学模型还是必须要用的，关键是谁为主，谁为仆。另外，摆脱数学“理性”进入人文“感性”后，也面临着表达“不清晰”的问题，毕竟文学性的叙述与数学相比缺乏纯粹性和绝对性。当然，大师们的作品之所以感性而深厚，是因为这种不清晰带来的更多“意会”可以容纳更多的思想延伸，但这却让致力于追求简单易懂的宏观分析师蔑视为“玄学”。其实，这不过是佛学中北宗神秀和南宗慧能的区别，不同的人有不同的选择，无可厚非。

四、在实战层面，宏观分析的要义是复杂化后的简化、弱水三千中的一瓢

在数字化传播的大潮下，经济学有庸俗化、肤浅化的趋势，经济学者也有网红化、偶像化的趋势。有学者（所谓的学者，其实很多未经历过严格的经济学训练），也刻意将肤浅化等同于通俗化，很容易误导社会大众、投资者，甚至政策层。在向社会大众和市场表达宏观研究观点的过程中，通俗明快简单是必要的，但不能肤浅化、庸俗化、情绪化。只有经历过专业复杂解构的简单，才能真正的对经济学传播具有价值。

因此在实战中，复杂分析是“后台”做的事情，在表达过程中，尽量的要简单通俗。但是，对于投资者和客户，卖方宏观分析师最大的价值并不是给出明确的结论——因为市场走势的预判是一个概率分布而不是绝对的结果（那些高喊预测成功学的更像是一个赌徒）——而是给专业的买方以方向、逻辑和启示。优秀的卖方宏观分析师给买方的，最好是“鱼”和“渔”兼有。在我看来，能让投资者“顿悟”的宏观研究最有价值。

我构建的“后发展时代与风险型社会框架”，显然是宏观分析的“后台”或思想基础，是对中国经济政治社会的长周期观察，对市场走势的判断则更需要短期的、边际的、奇异点的敏感度分析，这些又需要高频数据的支撑。说到底，实战中的宏观分析和预判，更多的是一定概率内对诸多变量的选择，即在决定经济走势的林林总总、五花八门的宏观变量中，找出决定当前市场走势的最主要矛盾和最主要力量，弱水三千，只取一瓢。也就是，总的宏观变量都是公开信息，宏观分析的价值和贡献是在“筛选”上，帮助投资者找到市场中的预期差和未被定价的机会（这些才是超额收益来源）。从这个意义上，实战中的宏观分析师更像是基金经理，主要的工作就像是基金经理从成千上万支股票中找到标的形成组合，分析师则要在众多的变量中选择决定未来走势的正反、多空力量，并进行力量比较，从而研判未来的走势。当然，凡是预测，都带有对赌的性质。

实战中的宏观研究还有一个特征是“相对主义”，即发现市场的基准预期，并从中寻找预期差。那么最近这一段时间市场的基准预期是什么呢？在疫情逐渐稳定，货币持续宽松，各种稳增长政策不断增强，俄乌冲突陷入持久战，美元加息冲击逐渐消化，大会日益临近的情况下，大部分投资者觉得还会有一波行情。在五六月份那段新能源带动的股市高涨阶段，很多大型券商的经济学家、研究所所长竟然提到了大牛市、4000点（上图是4月份在某专业投资者群里，与一位具有二十多年实战经验的知名投资人关于未来市场走势的讨论）。然而到了七八月份，股市开始调整，牛市论无人再提，当前处于一个区间震荡，所谓结构性行情阶段。显然，很多人都预判错了，根本的原因是，他们的宏观认知结构还停留在过去的框架内，也没找对决定市场走势的真正变量（对接下来宏观形势的研判会专门有文章进行论述）。

在后发展时代，在安全和稳定成为高层第一目标的时期，决定市场走势的变量已经不再是过去认为的那些经济因素。这个时代背景下，总量给的做多机会实际上越来越少，宏观研究必须向中观转移，因为结构性机会属于中观。而中观研究，则更需要走向纵深，走向现实世界中的田间地头、大街小巷、厂房车间，用实践调研获取的第一手资料，来作为研究这个复杂宏观经济系统的基础。这也是回归古典经济研究的优良传统。除此之外，面对这个复杂不确定的世界，并无捷径。

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