作者：高善文
出版社：中国人民大学出版社
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经济运行的逻辑试读：
前言
承蒙中国金融四十人论坛的王海明秘书长一再催请，我将过去从事市场研究期间的一些想法进行了整理并结集出版，以供对中国经济和资本市场有一些兴趣的人士参考和批评。
这项工作开始于2011年夏季，原来打算在当年末完成，但竟然拖了一年多才有一些眉目，这当然主要归咎于我的疏懒。此外，这期间家父到京求医越年，随后去世；家人因事赴港盘桓有日；我也意外地开始与升高的血糖水平进行持续对抗。这些变化，都是此前没有估计到的，不免牵扯了许多精力。
也许更加重要的是，这么多年以来从事市场研究，虽然对经济和市场的观察偶然有些一鳞半爪的感悟和心得，但都散落在各种应时的研究报告中，前拉后扯，不成体系。以前曾经将这些报告编撰刊行，事后来看，在有限的范围内，读者的阅读经验并不好。
部分原因在于这些内容过于零散。此外，时过境迁，报告中许多应时的分析细节和政策评论也不再有太大的意义。所以遵从王海明秘书长的建议，需要对内容重新编排梳理，并按照逻辑关系区分章节，组织证据，这实在是一项不小的工程。
在这一过程中，我也开始明确地意识到，随着时间的流逝，新的证据在进一步积累，许多以前工作的疏漏也需要补正，这都要花费许多的心力来思考，其结果是否合理，当然有待读者作出判断。
这本书主要包括了以下几个方面的内容：
第一章是关于研究方法层面的一些思考，包括《光线是可以弯曲的》和《我所理解的宏观研究》两篇文章，前者讨论了科学研究的一般步骤，后者讨论了市场分析的哲学基础及其局限。这两篇文章都曾经发表，在行业内也曾经引起一些广泛的注意和积极的评价。
第二章是关于通货膨胀的一些分析思路，主要讨论了固定汇率安排下一价定律的影响、通货膨胀预期在中国食品价格形成过程中的作用、刘易斯拐点问题等。其中关于一价定律证据的讨论在十多年前曾经引起一些学者和官员的认真留意，而关于刘易斯拐点及其对通货膨胀影响的分析在两年多前也引发了不少争论。
第三章是关于产能变化的主要想法，其特点在于以国际收支平衡分析为入手点，识别来自供应和需求方面的冲击，进而寻求进一步的微观证据，来展开分析和推断。这种想法的优势在于可以同时平衡地对待总供应和总需求两方面的变化，避免将一切观察到的经济波动都主要归结为总需求扰动的偏差，并对理解中国经常账户盈余的波动提供一些不同的、具有一定启发性的分析思路。
以这些证据为基础，在时间方向上看，可以粗略地看到总需求和总供应交错波动的脉络，从而形成了产能周期的大体轮廓。这一部分的内容并不为人们所熟知，但却是我们对通货膨胀和资产价格展开分析的重要基础。
第四章和第五章的内容是关于金融市场分析的基本框架，其特点在于：从代表性微观主体的资产配置行为出发，以产能领域的分析结果为依据，去推断金融市场变化的方向和线索。这个框架以前我曾经称之为“资产重估理论”，在资本市场上颇有一些认知。
第六章收录了几篇相关的评论，文字相对轻松活泼，与前面的内容有一些松散的联系。
一个基本的问题是，现代经济理论已经如此精巧和复杂，有着稳健的基础假设和可靠的逻辑推演，我们为什么不奉行拿来主义的基本精神，而要舍近求远地单独提出一些分析过程，并且这些分析似乎仍然颇为粗糙？
答案在很大程度上是实用主义的，即为了更简便和快速地解决问题。
我们知道预测未必是投资和商业活动的核心内容，恰当的应对、强力的执行和可靠的风险控制共同构成了商业成功的基础。但商业领域的宏观经济分析必须对经济趋势和政策走向提出预测，必须尽力提高预测的准确率，这一点却是非常清楚的。
根据我有限的知识，在过去十几年中，甚至在更长的时间里，在中国的大学、研究机构和政府中都曾经出现将中国经济模型化和数量化的认真尝试，其中的一些依托与国际研究机构或学者的合作，并大量借鉴成熟的经济理论和模型。这些努力显然是非常重要和十分有价值的，但以商业的标准来看，这些尝试所取得的成功似乎是有限的。
这也许至少存在两个方面的原因：一是中国经济的体制和结构始终处在快速的变化中，这使得模型的结构和参数相当不稳定，再加上基础数据质量不高，这些瑕疵最终限制了模型拟合现实并作出预测的能力。实际上，这样的辩护是非常强有力的，并且能够说明所有模型失败的情况。二是中国的经济运行存在一些独特的约束条件和作用过程，这些条件和过程在发达的经济体中并不存在，也就没有很好地反映在成熟的经济理论和经济模型中。
沿着第一种解释的思路看，在商业领域从事宏观经济分析将会不知所从，无处下手。这样经济分析就逐步演化为对统计指标的会计解释，故作高深地摆弄计量技术或者人云亦云地吟诵经典，但这与最终的商业用途已去之甚远。
沿着第二种解释的思路看，就需要对中国经济进行近距离的仔细观察，小心地辨识那些独特的约束条件和作用过程，并以此为基础进行逻辑推演和证据比对，从而积累认识，推断趋势。
我们试图沿着后一种思路作一些尝试，这是否可行并且有效，当然见仁见智。反思过去十年我们所提出的预测，其中有些似乎十分成功（这当然有运气的成分），但也有一些错得离谱。
我们知道物理定律是非常严密和精确的科学，但它对未来的预测仍然需要给定必要的初始条件；在宇宙万物的演化中，上帝是否可以随心所欲地设定初始条件，这可能仍然是有一些疑问和争论的。类似地，经济理论对未来的预测也需要给定外生条件。这样，预测的偏差要么来源于理论本身的错误或局限，要么来源于外生条件的错误设定。
在很长的时间里，我始终反复检讨严重的预测错误为何发生？一个大体的看法是，错误似乎更多地来源于外生条件设定的偏差。尽管理论的局限性是难以避免的，但事后来看，我们所尝试提出的理论似乎总能够对比较多的证据提供稳定和一致的解释。
现在我们更加清楚的是，恰当地设定经济运行的外生（初始）条件十分重要，这需要知识、经验和一些好的运气，也需要在实践中对经济数据进行严密的观察，并随时准备根据外生条件的变化对预测作出调整。
在过去十多年的工作中，我得到了许多同事和朋友的关心、鼓励和支持，也遭受了许多客户和投资者的质疑、批评和嘲讽，这些经历是我过去努力工作的源泉。随着岁月的流逝，这些工作是否仍然会有一些价值，恐怕只有时间才知道最终的答案。
我要感谢多年来的同事和朋友，他们是李勇、罗斌、莫倩、芮颖、李炜、柳世庆、高伟栋、温永鹏、尤宏业、姚学康等。在日常工作中，他们不但提出了许多富于建设性的批评和建议，而且承担了大量的数据收集和处理工作，并对最终的文字进行了耐心的编辑和润色，这对于本书的定稿是不可或缺的。
毋庸讳言的是，本书的错误和遗漏由我本人承担责任。高善文第一章 从研究方法谈起■要想获得对世界的洞察，并以这样的洞察为基础，获得对世界的比较稳定可靠的预测能力，我们就必须探索因果关系。■宏观经济分析需要专注于对过去几年数据比较全面的分析和把握，并重点回答三个问题：一是经济走向，二是政策立场，三是资金松紧。光线是可以弯曲的一、非洲蚂蚁如何找到自己的家？
在许多年以前，生物学家很热衷于使用进化理论来研究生物的行为。在这种研究的过程中，他们发现非洲沙漠里有一种蚂蚁，这种蚂蚁找回自己巢穴的行为非常奇怪。
当时人们已经知道，在正常的条件下，蚂蚁要找回自己的巢穴，主要的办法是在它们离开巢穴的时候，沿途留下很多气味。这样，等到蚂蚁要回家的时候就会循着气味返回，因为蚂蚁是没有视觉的。知道这样一个原因的方法是很简单的：在蚂蚁经过的沿途放几个樟脑球。一般的话，蚂蚁就会迷路。
但是，科学家发现非洲沙漠里的这种蚂蚁，实际上不是依靠气味来识别路途的。所以，在很长的时间里，大家对这种蚂蚁如何找回自己的巢穴非常感兴趣。
当时，为了解释这种蚂蚁是如何找回家的，出现了很多竞争性的理论。其中一种理论认为，在这种蚂蚁体内有一种计步器。当蚂蚁离开自己巢穴的时候，它的计步器就开始工作，统计蚂蚁的步数。当蚂蚁找回家的时候，计步器可以反向工作。当计步器清零，蚂蚁就知道已经到家了。
从研究的角度，我们把这个案例总结为两点：
我们看到研究的第一步是观察现象、提出问题。我们观察到的现象就是蚂蚁回家，提出的问题就是这种蚂蚁回家很奇怪，那么它是如何回家的呢？
第二步就是提出理论、作出猜想。为了解释所面对的现象，我们要提出一个假说，提出一个理论。这个理论在逻辑上要能够自圆其说，要能够解释所面对的现象，这是研究的第二步。
但是在那以后的几十年间，人们不知道这个假说是不是对的（在本例中就是蚂蚁体内有计步器的假说）。
我曾经问过很多面试的学生和实习生，如果现在把这样一个假说抛给你，要试图知道这个假说是不是对的，怎么办呢？
不少学生的第一直觉是把蚂蚁解剖一下，然后用显微镜，用生物学的方法来寻找计步器在哪里。其实稍微简单地想想就可以知道，这种办法在操作上是非常困难的，是几乎不太可能成功的。
因为计步器作为一种假说，很难跟具体的生物器官对应起来。即便能够对应起来，这种器官的运作在解剖学的意义上也是很难理解的。所以，在很长的时间里，人们始终不知道这种假说是不是对的，它毫无疑问是一种引人注意的、很有趣的假说。
前几年，学术杂志发表了一篇生物学论文，这篇论文就试图回答这样一个问题，就是这种计步器的假说是否正确。
它是如何回答这个问题的呢？以现在的眼光看，办法很简单，但是在很长的一段时间里人们都不知道这些办法。
它的办法是把这些蚂蚁捉来，分成两组。把第一组蚂蚁的腿截断一半，把第二组蚂蚁的腿延长一倍（像踩高跷一样）。这些是在蚂蚁离开家以后非常快速地完成的。
如果计步器假说是正确的，从这个假说出发得到的预测是，腿被截掉一半的蚂蚁在往回走的路上，在路途一半的时候就会开始表现出找家的行为，主要表现就是开始团团转；而腿被延长的蚂蚁会跨过自己的巢穴，继续向前走可以计算的距离，然后才表现出找家的行为。
从计步器假说出发，理论上可以作出这样的预测。所以接下来的问题就是用实验证据的方法来看看这个预测是不是正确的。
这篇论文能够在学术杂志上发表，很重要的原因就是这个假说居然是正确的。蚂蚁找家行为的表现与这一理论的预测是一模一样的。
在这里，我们看到了研究的第三步和第四步。
如果说研究的第一步是观察现象、提出问题，第二步是提出假说、提出理论，那么研究的第三步就是从假说和理论出发，从其内在的逻辑出发，去作出一系列的预测。这一系列的预测本身是基于理论的内在逻辑推演出来的。
由理论所推导出来的预测必须是明确的、可以观察的和排他性的。显然，蚂蚁腿的长度被控制以后，其找家行为的变化是明确的和可以观察的。同时，这一预测只有计步器理论可以作出，其他竞争性理论是无法作出的。在此意义上，这一预测是排他性的。
研究的第四步就是系统性地搜集经验、事实和证据，并把这些经验、事实和证据同理论的预测相对照。
如果理论的所有预测都能够和经验事实一致起来，那么我们就接受这个理论；如果理论的预测和经验事实不一致，那么我们就推翻这个理论，去寻求一个新的理论。
这就是我们迄今所知道的所有科学研究的四个步骤。这四个步骤是缺一不可的，关于它们的重要性，我们再举另一个例子。二、“重的物体比轻的物体下落得更快”
在古希腊时期，人们很喜欢辩论。为了支持辩论技巧，一部分人发展了非常发达的形式逻辑。形式逻辑在此后上千年时间里的发展水平都很难超过古希腊。形式逻辑在那个时代的典范也许应该是欧氏几何。
欧氏几何基于一系列非常简单的假设，就可以推演出非常庞大、非常密实的命题体系。
古希腊学者在那个时代就试图论证“地球是圆的”，并提出了一系列的证据，他们还以几何学为基础去估算地球的周长。即使以现代的眼光来看，这样的估算成就也是很了不起的。
我想说的是，任何一个理论都必须有逻辑，而它的基础就是古希腊时期的形式逻辑。在数千年以前的古希腊时期，大约跟中国的春秋战国时期差不多，希腊人的逻辑就已经非常发达，远高于中国先哲的水平。
我们知道，古希腊有一个先哲亚里士多德。他的庞大的理论之中有很多命题，其中一个备受瞩目的命题是：重的物体比轻的物体下落得更快。这个命题在亚里士多德的著作中有非常明确的阐述，而我们现在清楚地知道这个命题本身是不对的。
但是从亚里士多德提出这个命题一直到伽利略时代，在上千年的时间里，没有人公开地、严肃地去质疑这个命题。为什么呢？因为在漫长的时间里，人们不知道作科学研究的第三步和第四步。
亚里士多德观察到羽毛比石头下落得更慢，观察到这个现象之后，他提出了一个理论，认为重的物体比轻的物体下落得更快。这已经是一个抽象，是一个理论，但是这个理论是不是正确的呢？
他需要第三步，以这个理论为基础作出预测，然后是第四步，用可控的实验去验证这个预测。在亚里士多德时代一直到伽利略时代的漫长的时间里，人们不知道为了取得知识和理解上的进步，第三步和第四步是不可或缺的。所以，在那漫长的时间里，科学的进步非常缓慢，甚至可以说科学还没有诞生。
直到伽利略和牛顿时代，人们才认识到，理论不但需要逻辑支撑，还需要对世界作系统的观察，并用这些观察来验证理论的预测，在验证的基础上推翻一个理论或者接受一个理论。
爱因斯坦曾经讲过，现代科学的诞生是一个偶然。这个偶然来自两种思想的碰撞和融汇。一种思想是形式逻辑。从现代对文明史的回顾来看，只有古希腊提出了非常发达的形式逻辑。而另外一个很重要的精神源头就是实证精神。所谓的“实证精神”，就是对事实有系统地搜集、测量和记录。
只有当形式逻辑和实证精神交融在一起的时候，科学在欧洲才大放光芒。从伽利略到牛顿，到达尔文，到麦克斯韦，再到爱因斯坦，无不是遵循这样的方法，将科学推向更加昌明的地步。三、“光线是可以弯曲的”
爱因斯坦的广义相对论本身在数学上、在思想上，毫无疑问是异常复杂的。但是他所作出的预测，他所作出的可以观察的、以前人们所不知道的预测，却是惊人地简单。
比如说，一个非常重要的预测是：当光线通过重力场的时候，光线本身可以被拉弯（其实是空间在弯曲）。这个事实以前人们是不知道的，甚至是无法想象的。而这个在现代天文学的观察中一般叫作“重力场透镜效应”或“爱因斯坦透镜效应”。
以广义相对论为基础，爱因斯坦所能作出的预言是什么呢？他严密计算出来的预言是：当发生日全食时，太阳的光芒完全被月亮屏蔽。在这样的条件下，太阳背后的恒星所发出的光经过太阳的重力场时被拉弯，照射到了地球上。这个时候人们对这颗恒星位置的计算，同太阳在其他位置时的计算有轻微的偏离，而这个偏离的大小是可以计算出来的。
1918年英国的远征队分别在地球的不同地方对这一预言所提到的现象进行了观测，而观测的结果与爱因斯坦的预言是一模一样的。这是广义相对论获得广泛支持，爱因斯坦成为世界名人非常关键的实验证据。
在这里，我们也可以看到科学研究的四个步骤是缺一不可的，科学研究本质上是实证精神和形式逻辑的结合。四、“民可使由之，不可使然之”
如果我们回过头看中国数千年的文明史，我们会看到中国人既缺乏实证精神，也缺乏形式逻辑。在中国大量的史料中，我们看到的记录是，皇帝今天晚上宠幸了哪个妃子，我们看到的是韩信密谋政变，最后没有成功。我们很少看到对世界的运行作出的有系统的测量、观察和记录。
中国的先秦时期也有很激烈的辩论，这种辩论也推动了逻辑的发展，其到达的高度中国人在后来再也没有超越过，但是它跟古希腊的形式逻辑相比是不在一个量级上的。
在朱熹或是更晚的时代，知识分子都醉心于解读古代的典籍。这种解读首先沉迷于对定义的辩论。比如对《论语》的解读，首先沉迷于这句话在字义上如何解读、如何定义，而没有严密的逻辑推演和合理预测。
举例来说，康有为如何解释“民可使由之，不可使然之”呢？中国古代是没有标点的，这句话在很长时间里大家的解读是一样的，但是康有为提出了新的解读，认为原意是“民可，使由之，不可，使然之”，意思是“如果老百姓答应，那就这么办，如果老百姓不答应，就跟他们讲明白”。这个倒有点儿像现代西方民主政治的理想，但是包括梁启超在内，对这样的解读都非常地怀疑。
这里我们看到的是中国人古代的治学方法：命题的本身没有非常清晰的含义，命题的基础没有非常严密的定义，命题的展开过程没有密实的逻辑，命题本身也没有提出任何预测。有时候即使提出预测，人们也不用系统性的观察去验证这个预测。
例如，在中医的著作中，关于生男生女在理论上是这样解释的：夫妇双方如果在奇日行房，则生男；在偶日行房，则生女。这也是一个理论，这个理论作出了很重要的预测，但是你没有看到哪个中国人去系统性地搜集事实来验证这个理论。
中国人在漫长的文明史中既缺乏形式逻辑，也缺乏实证精神，所以中国自始至终科学很不昌明。
为什么我们要从这么遥远的孔子时代讲起呢？非常重要的原因是，这种传统一直延续到当代。即使是洋务运动和五四运动在一定程度上使西方的思想在中国开始广泛的传播，但是在骨子里，中国学者，至少在社会科学领域，仍然非常深刻地缺乏实证精神，非常深刻地缺乏形式逻辑。余绪所及，影响很广。五、“下边，没有了”
如果再具体到我们的证券研究领域，个人认为，绝大多数我们所看到的研究报告之中，你找不到非常密实的逻辑和基于这些逻辑提出的预测，或者你偶尔能看到一点密实的逻辑，但是你看不到通过对证据系统性地梳理来验证预测，从而接受或者推翻一个想法。
在大量卖方研究报告之中，我们看到的是材料的堆积，我们看到的是像孔子一样突发的灵感，或者像中医一样突然来一段论断，然后就没有了。像纪晓岚对老太监讲的故事：从前有位公公，下边，没有了。既不以此为基础作出一系列的预测，更谈不上对事实和经验进行系统性的梳理去验证预测。
这些是我想对方法论所作的第一个层面的陈述。我们回顾了科学研究所遵循的一些共同的规则，所有的学科都要遵循这些规则。霍金曾经说过：“这注定是我们的知识能够取得大的进步的方法。除了这样的方法，我们不知道还有其他的方法可以帮助我们进步。”六、“引力与温度无关”
接下来我们对方法论作第二个层面的展开。从哲学的角度来看，研究的对象是什么呢？研究的对象在本质上是因果关系。那么什么叫因果关系呢？因果关系本身需要一个严密的定义。
以我个人的体会来看，因果关系是对一个封闭的系统而言的，我们可以观察到它的输入，也可以观察到它的输出。假设一个封闭系统，我们把它隔离起来，它有100项输入，我们可以看到输入，也可以看到输出。当这个封闭系统的99项输入都不变，只有1项输入在变化，这个输入的变化导致输出层面产生了变动，我们就说这两个现象之间存在因果关系。
之所以要对因果关系作这样一个密实的定义，是因为下面我要讲到隔离和可控。我举几个例子。
第一个例子，在牛顿时代，牛顿本人研究了很多的现象，研究了光线色彩的构成，研究了潮汐，研究了地球围绕太阳运动和月亮围绕地球运动等等。但是如果我们去看牛顿理论本身，以现代的眼光来看，这是一个奇迹。这个奇迹并不只是说他在数学和科学上多么了不起，而是说他研究的因果关系是容易隔离的。
地球与太阳之间的相互作用，不依赖于太阳是由什么样的元素组成的，不依赖于太阳的表面温度是多少，不依赖于太阳本身的密度有多大，只依赖于太阳的质量和太阳与地球之间的距离，而太阳很多其他的属性，都是可以屏蔽和隔离开的。这本身是个奇迹，使得我们在研究地球和太阳相互运动的时候，可以忽略太阳的物理构成，但是依然可以把两者的作用关系理解得非常清楚。
我举这个例子是想说，物理学研究的世界在原则上是可以隔离的。你可以把太阳的很多属性隔离掉，但是仍然把这个系统研究得很清楚。
当人们在研究更现实的物理理论的预测时，进行的都是可控试验。比如说伽利略，让两个铁球，一个20斤，一个10斤，从同样的高度坠落，人们看到它们同时落地。这本身是可控试验。可控试验意味着你可以严密地控制输入。或者在研究天体物理学的时候，并不是可控试验，但是这个世界的研究在方法上、原则上，居然是可以隔离的。这使得在研究因果关系的时候，研究过程变得相对容易。
为什么经济学的研究在这个层面上非常难？为什么生物学的研究，特别是关于人体的研究，非常难？为什么现代医学的研究非常难？因为这些系统在原则上、方法上是很难隔离的。它不能够像研究地球与太阳的运动一样，把太阳的表面温度隔离掉。
比如在生物体的层面上，一个普遍的现象叫“代偿”，就是说如果你某一项生物机能非常地不发达，一定有另一项生物机能非常地发达。“代偿”很可能跟漫长的进化过程中的竞争有关系，但是它非常清楚地表明人体在研究上是很难简单隔离的。一个系统的调整在另一个系统之中会引起非常复杂的反应，这些反应又会反过来影响你原来研究的这个问题，而且这些过程本身很难理解清楚。
在研究这些体系时，简单隔离法和可控实验法是很难操作的。七、“雄鸡一唱天下白”
我们都知道在经济研究中，对经验数据的处理，通常只能得到相关关系，但是相关关系和因果关系有很大的不同。
我先举一个例子，中国唐代有一句诗叫作“雄鸡一唱天下白”。这句诗描述了一个观测，有两个现象：第一个现象是公鸡叫，第二个现象是天亮。它还描述了这两个现象之间的联系，就是公鸡叫总是先发生并预言着天要亮了。所以这是一个命题。
从这个描述之中，我们清楚地知道这两种现象至少存在着非常紧密的相关关系，而且公鸡叫总是在天亮前发生的，但是这并不意味着公鸡叫是天亮的原因。
我们如何知道公鸡叫不是天亮的原因呢？从这个命题本身，从它们密切的相关关系，从公鸡叫先发生这些角度，我们都是无法知道的。我们能够很幸运地知道这一点，需要其他一些知识。
这些知识至少可以通过两种途径获得，第一个途径是现代天文学以令人信服的证据告诉我们，天亮不亮和公鸡叫是没有关系的。我们接受现代天文学的这些结论，我们知道这是跟地球围绕太阳转有关系，而跟公鸡叫是没有关系的。但是这些知识在我们刚才的数据处理系统之外，是一些额外的知识。如果没有这些额外的知识，我们就不会知道公鸡叫和天亮之间有没有因果关系。
第二个途径就是通过对鸡瘟的研究。鸡瘟使得大量公鸡都被宰杀，但是天照样准时地亮起来。这样一个自然实验清楚地表明它们之间不可能有因果关系。即鸡瘟这个自然事件导致公鸡叫这个现象被控制住了，没有公鸡叫了，但是天照样亮，所以说明它们之间是没有因果关系的。从这个意义上来讲，鸡瘟提供了一个类似的可控实验。在这个系统中，把这个变量控制住，结果却不变，所以两者之间没有因果关系。八、“诗必穷而后工”
我们知道，许多实证的经济研究处理的都是相关关系。比如很多人通常说M1跟股市有什么样的关系，物价跟哪些因素有什么样的关系。这些论证在方法上都是基于相关性的一些描述，两条线拉在一起，比较认真负责的还去计算一个相关系数，不认真负责的，就说：“你看，你看，这两条线很像！”但是原则上都是基于对相关关系的描述。
在密实的理论研究中，我们探究的是因果关系。那么我们要问的是：因果关系和相关关系的区别在哪里？弄清楚这一区别对理解和厘清经济研究是非常重要的。那么因果关系和相关关系的区别在哪里？
如果A是一个现象，B是一个现象，C是我们没有看到的一个现象。
如果A与B之间存在相关关系，那么可能存在三种情况，第一种是A导致了B，A是B的原因；第二种是B导致了A，B是A的原因；第三种是C同时导致了A和B，C既是A的原因，也是B的原因。
如果我们不能排除C的存在，我们就无法断定A、B之间的相关关系可以上升为因果关系。此外，知道这个因果关系是沿着A到B，还是沿着B到A，也不太容易。这些问题是实证研究非常大的困难。
可制实验的好处就是可以把这个C给排除掉。而天文学，比如说研究地球和太阳的运动，非常大的好处是即使这个C是太阳的表面温度，是太阳的元素构成，但是它跟A、B之间没有关系，你可以认为它不存在。
但是在经济研究之中，C太多，B到A的情况太多。所以从作出预测到观察事实，观察的事实跟预测之间的联系如果用因果关系的链条来梳理的话，有非常大的不确定性。为了说明这一点，我举一个例子。
中国古人喜欢写诗，觉得其中学问很大。那么怎么写出好的诗呢？一个重要的概括是：“诗必穷而后工”。很多人认为这个命题描述的是因果关系，但是在我看来，它描述的顶多是一个相关关系。“穷”是什么意思呢？就是不得志，不是贫穷，是郁郁不得志。“穷则独善其身，达则兼济天下”，这个“穷”也不是贫穷，而是指不得志，不能施展自己的抱负。
中国过去的知识分子老是希望被皇帝和政府赏识，如果没人赏识他，就故意躲到山林里边等着别人来赏识，这就像女孩子涂脂抹粉，游走于闹市之间，来提高回头率，这是一样的心态。所以“穷”本质上是不得志，没有人赏识他，政府不理他，然后躲到山林里还是不理他。
政府不追求他，他就没有钱呀，没有钱没有很好的地位，然后回家老婆就跟他闹别扭，出去喝酒动不动还要赊账，他就会有很多的问题。“穷”，这是一个现象；“工”，是另一个现象，就是他的诗词写得很好。诗词写得好有很多标准。第一是格律非常地好，汉语作为一种单音节的语言，对格律的要求是非常非常高的。以我们现代人的眼光来看，苏东坡的诗词写得太好了，但李清照作为和他同时代的人，却说苏东坡的诗词不够好，原因就是“不谐音律”，在音律、音调的和谐、押韵方面有很大的问题。
第二是意境很高。所谓“意境”，我体会就是一种幻觉，是通过语言和格律等去刺激你的想象产生的一种幻觉。如果这种幻觉让你感到很舒服，那么就说这首诗很“工”。“诗必穷而后工”，这句话描述了两个现象，第一个现象是“穷”，第二个现象是“工”。很多人都认为这句话描述的是一种因果关系，因为“穷”，因为郁郁不得志，所以才能写出很感人的诗歌。所以“穷”是现象A，“工”是现象B，他们认为因果关系是A导致B。
但是我后来很仔细地研究了这个命题，我认为中国在上千年的时间里，以现代科学研究的方法来看，对这个命题的解读几乎注定是错的。为什么呢？我们至少可以提出两种竞争性的、令人信服的解释来说明这种解读可能是错的。
第一，诗写得很好是要花工夫、花心思去琢磨的，不是随便能写出来的。李白的很多诗看起来写得很轻松，实际上他没事干，骑在马上都在琢磨，琢磨音节、格律和意境。
一个人的精力是有限的，如果你花心思去琢磨格律，你就没有办法去琢磨领导的心思、去琢磨周围的同事在想什么，你就没有办法去琢磨怎么样把股票炒好。所以，“工”是因为你喜欢“工”，你花了很多心思在那个方面，那么你花在主营业务上的心思就很少，自然你的业绩就很差，老板就不会喜欢你。老板不喜欢你，你就肯定领不到奖金，也提拔不了，所以你就“穷”。
这是第一种解释，认为因果关系是倒过来的，是“工”导致了“穷”。
举几个例子，李白受玉真公主之荐入宫，李隆基非常喜欢他。李隆基动不动带着杨玉环在宫里耍，但是老觉得不痛快，因为爽的感觉不能长久地保留下来，不能很好地抒发出来，找了很多御用诗人都写得不透彻，就把李白叫过来。
李白当时还不知道要让他干什么，听了吩咐了以后，一提笔，流传千古的诗就出来了，“云想衣裳花想容”等等。但是李白在宫里只待了两年就被赶出来了，为什么呢？同事在背后诬陷他，嘀咕他，琢磨他，说他的坏话；他的上级也拼命给他使绊子，非常地不爽。他们联合起来在李隆基面前扎他的针，扎了一针又一针，到后来李隆基实在受不了了，“赐金放归”，给了他很多钱，你出去玩儿吧，实在罩不住你了。
从根上说这是为什么呢？就是因为李白在写诗这个层面上花的心思太多。李白的情商不会很高，所以他既不揣摩领导的意图，也不揣摩同事的想法。同事都在他背后使绊子，他茫然无知，出去以后琢磨了很多年终于明白了。后来他落魄时写的回忆这段生活的诗歌，是充满很多牢骚的，就是同事陷害他，这帮王八蛋真坏，他写过一些这样的诗歌。
以李白的案例来看，“工”完全有可能是“穷”的原因。因果关系完全可能是倒过来的。
第二，还有一种可能性，就是存在一个C。怎么来提出存在C的理论呢？这个理论也是很容易提出来的。为什么张三生下来数学就学得很好，李四怎么学都学不明白呢？因为人的天分是不一样的。这个天分就是我说的C。
有的人生下来感情就比较脆弱，非常多愁善感，听到秋风吹动树叶的声音就会流泪，有的人听了啥感觉也没有，这就是天分的差异。
如果你是一个听见秋风就会流泪的人，你的本性是这样，那么你的诗歌就容易写得很好，因为你对世界的观察体会非常细微，你有一个高傲细微、敏感脆弱的心灵。你自己首先被感动了，你写出来的东西就容易感动别人。所以这个C就是你的天分，你的天分会导致你的诗歌写得很好。
如果你的心灵天生如此脆弱，领导批评你两句你马上就哭鼻子，哭完鼻子就怠工，怠完工就提交辞呈，那么你奖金肯定领不到，更别说提拔了，这样“穷”就是不可避免的。
在社会上、在人群里混，人群本质上是一个丛林社会，相互利用、弱肉强食、优胜劣汰。一颗脆弱高傲的心灵在人堆儿里是很难混得开的。所以这样一个C就必然导致“穷”这个现象。
如果这个解读是对的，那么A和B，“穷”和“工”之间是没有因果关系的，两者之间只是一种相关关系。
我们举这个“穷而后工”的例子是想说明，我们看到的大量经济现象和很多的社会现象，如果仅对它们进行统计手段的处理，只能得到相关关系。要想获得对世界的洞察，并以这样的洞察为基础，获得对世界的比较稳定可靠的预测能力，我们就必须探索因果关系。
但是从相关关系跨越到因果关系，这条沟有多宽呢？这本质上要排除C的存在，或者说认为C不存在。而“C是不存在的”，这一命题可能是无法证伪的，至少在绝大多数时候很难，除非是受控实验。九、“上帝是存在的”
如果我们再回到哲学层面上，除了前面讨论的形式逻辑、实证精神、因果关系与相关关系外，可能还需要对研究再施加一些约束。
科学哲学20世纪最重要的发展之一是：命题在原则上必须是可以证伪的，也就是说原则上我们必须能够证明它是错的。
举一个例子，“树叶是绿的”，这个命题在原则上我们能够证明它是错的，方法就是我们找到一片黄色的树叶。
在我们找到一片黄色的树叶之前，我们相信这个命题，我们认为它是对的。但是直到我们找到了一片黄色的树叶，马上就能推翻这个命题。
黄色的树叶只要找到，就能够证明“树叶是绿的”这个命题是错的，这就是说在原则上这个命题是可以证伪的。
但是，有一些命题是无法证伪的，比如说，“上帝是存在的”。这个命题你无法证明它是错的。
英国一个很著名的天文学家对公众演讲，介绍现代天文学的发展，用望远镜我们看到了多远的世界，最后的结论是“上帝是不存在的”。
然后一个虔诚的基督教老太太一句话就推翻了他，她说：“你用望远镜看了那么多的东西，你用望远镜看到过风吗？”
我们都知道风是存在的，而望远镜既然连风都看不到，那么你用望远镜看了全宇宙，没看到上帝，你怎么就知道上帝是不存在的呢？“上帝是存在的”，这个命题是无法证伪的。我们在家里的厨房和冰箱里没有找到上帝，但是这并不能证明上帝不存在，只能说明上帝不存在于你家的冰箱和厨房里。航天飞机到了360公里的高空，到处转了一遍没有找到，那也不能说明上帝不存在，上帝可能在你没有去过的地方。在原则上你无法证明这个命题是错的。这个命题在哲学上和“树叶是绿的”这个命题是不一样的。
宗教成功的秘诀之一就是，它的许诺、命题和预言等，都无法证明它是错的。佛教说，观世音菩萨大慈大悲，有求必应。你到庙里捐出香火钱，求菩萨保佑把股票炒好。如果没炒好怎么办呢？和尚会告诉你心诚则灵，因为你心不诚，所以不行。
这些预言你在原则上都无法证明它们是错的。
但是现代科学的所有命题在原则上都必须有方法证明它是错的。不见得它已经被证明是错的，但是原则上必须有方法能够证明它是错的。在它被证明是错的之前，我们先相信它，直到它被证明是错的，然后我们去接纳一些新的命题。
所以，作为科学研究的命题，在哲学上必须具有这样的特征：本质上是可以被证伪的。我们观察现象，提出一个理论，从这个理论作出了很多的预测，所有的预测在原则上必须是可以证伪的。这是卡尔·波普尔对科学哲学思考的非常重要的贡献。
为什么经验证据的分析中很难厘清因果关系和相关关系呢？一个重要的原因是，你需要排除C的存在。但“C是存在的”这个命题就像“上帝是存在的”一样，是很难证伪的。十、“上帝难以琢磨，但他并不邪恶”
我们观察100个现象，可以提出10个理论，每一个理论解释10个现象，都很成功，这是第一种做法。
第二种做法，提出一个理论，解释这100个现象，对每一个现象的解释都不是那么成功，但是它可以解释所有的现象。
这两种做法，哪一种是正确的呢？科学研究所遵循的一个原则，一般认为第二种方法是正确的。
有什么道理吗？没有特别显然的道理，第二种方法更简单，这是一种信仰。
为此我举两段科学史上的例子。哥白尼最早认为地球绕着太阳转，并且轨道是圆形的。
这个理论非常简单，太阳在中心，所有行星都围绕太阳转，当时人们还不知道太阳系之外的其他星系。在这个理论提出之前，主导性的理论是托勒密的“地心说”。“地心说”对世界的描述要更复杂，特别是在描述其他行星轨道的时候。
哥白尼的“日心说”提出来的时候，在预测上并没有托勒密的“地心说”成功，很重要的原因是他假定轨道是圆形的，但是本来轨道是椭圆的，因此预测与经验观察的误差是比较大的，而托勒密的预测同经验观察的结合程度要紧密得多。
但是欧洲科学界一流的学者私下里都认为哥白尼是对的，这不是因为它跟经验证据吻合得好，而是因为它简单。从过去几百年的科学史来看，实际情况也是这样，简单优美的理论往往战胜复杂的理论。
最后我再讲一个段子来结束我的陈述。
爱因斯坦的理论非常重要的一个前提是：光速是恒定的。在相对论提出一段时间以后，它还没有被普遍接受。在一次错误的测量中，人们发现这个假设是不对的。
爱因斯坦当时已经非常有名了。这个结果出来后，有人问爱因斯坦对此怎么评价。爱因斯坦说了一句话：“上帝难以琢磨，但他并不邪恶。”这句话像诗一样，很优美，但也很难理解。
很多年以后，爱因斯坦的理论几乎被所有人接受。他的一个朋友斗胆请教爱因斯坦当时这句话是什么意思，爱因斯坦解释说：“上帝隐藏他的秘密，是因为他本性高傲，而不是凭借什么狡猾的手段。”
这就是说，这个世界原则上是可以理解的，而且可以用很简单的方法去理解。如果你弄了一堆很复杂的方法，那么几乎注定是错的。“上帝隐藏他的秘密，是因为他本性高傲”，就是说事情很简单，但是由于上帝本性高傲，轻易不让你知道；“狡猾的手段”，就是把事情弄得很复杂，你怎么都摸不清楚。
希望我们所面对的世界，在原则上也是简单的。我所理解的宏观研究
十年以前，我曾经写过一副对联，上联是：“解释过去头头是道，似乎有理”；下联是：“预测未来躲躲闪闪，误差惊人”；横批是：“经济分析”。这当然是调侃，但也不全是杜撰。
当今的经济理论在方法上日臻精巧，在思想上直指本性，研究对象包罗很广，数据处理相当复杂，常常给人以深刻的震撼和启迪，这是没有疑义的。但与自然科学和工程领域在预测和操控方面的巨大成就相比，经济分析面对未来提供卓越的预见性和前瞻性预测的能力仍然比较逊色，这应该也是很清楚的。
人们对于世界的认识总是要从对历史数据的研究出发，因此对未来具备预测能力需要一些重要的假设，即未来在本质上是对过去的重复。对于日升月落、寒来暑往这样的自然现象而言，这样的假设大体上是站得住脚的。对于经济波动、市场起伏而言，这样的假设在一些时候大致说得过去，但在本质上未必能够成立。
原因是比较清楚的，例如经济主体和政府能够从过去的经验中学习，并调整自己的行为，这显然会影响经济活动的路径；人们总是基于对结果的预期采取行动，这本身有时候会改变结果（有时候也可能强化结果）；技术变化对经济活动具有广泛和难以预知的影响，而且技术演变本身是无法预测的。根据索罗斯的看法，在人们的认识和经济现象之间还存在反射性过程。如果确实如此，那么预测就几乎是不可能的。
研究总是从简化开始的，爱因斯坦说理论要尽可能简单，但又不能太简单。从学术的角度看，经济分析可以（并且似乎总是）专注一点，不及其余。在尽可能简单的情形下深入剖析所感兴趣的问题和内在机理，从而提出不同于前人的、逻辑上站得住的、能够自圆其说的看法，这可能就算过得去的学术研究了。
但市场研究的终极价值是提供对未来的准确预测，这使得从学术研究过渡到市场研究面临两个方面的困难：一是未来并非过去的重复，这使得预测在原则上是不可能的；二是即使未来是过去的重复，准确的预测需要对现实和历史全面和没有重要遗漏的认识和把握，而学术分析通常专注于其中的一个（也许是非常重要的）方面，这也制约着其预测能力。
因此，市场研究分析历史案例和经济周期，在未来能够重复过去的基础上，确实能够提供一些有价值的预测，但其局限性也很明显。
在操作上，这还涉及两个问题。
一是如何看待逻辑。
我曾经在很长时间里认为，评价一份商业研究报告，逻辑上合理是第一位的，预测的正误则是相对次要的。专业从事研究和分析的人可能大多持有这样的看法。现在我开始认识到，对于商业研究来说，尽管从长期来看逻辑和结果之间并无矛盾，并且都很重要，但如果确实要分出主次，那么结果的正确是第一重要的。这是因为作为商业活动，投资者最终追求的是结果，而不是理由，并且他们的绝大多数不具备经济领域的专业分析能力，当然也没有这个必要。
因此，一些商业报告的逻辑不很完美，依赖经验和主观判断的色彩也许比较多，但就取得正确结果而言，其商业价值是很大的。投资活动总是有不少艺术的成分。运气因素之外，其中对分寸的把握相当地依赖于经验、感觉以及个人的悟性。
二是如何看待历史。
对历史数据研究的深度和跨度取决于预测活动所需要的深度和跨度。如果我们要对未来20年的经济趋势进行预测，那么我们必须研究同样长，也许要更长时间的历史数据。如果我们要分析未来6～18个月的经济活动，那么研究过去几年的数据也许就足够了。从深度方面来说是一样的。
从商业的角度看问题，我过去的经验是：无论你研究的数据多么扎实、逻辑多么漂亮、思想多么原创，投资者最终可能只关心一个问题，或者只记住一个结果，那就是：你是看多，还是看空。这是投资者试图从宏观分析领域得到的最关键的结果。
简单地说，投资活动有两个决策：一是买不买？二是买什么？所以投资者从宏观研究中试图解决（也许是部分地解决）买不买的问题，从行业公司研究领域解决买什么的问题。
所以从现实情况看，投资者需要对未来6～12个月经济趋势进行判断，以解决多空问题；由于这样的原因，宏观经济分析需要专注于对过去几年数据比较全面的分析和把握，并重点回答三个问题：一是经济走向，二是政策立场，三是资金松紧。
宏观研究的潜在客户包括外汇市场、商品市场、债券市场和股票市场的参与者，不同市场的需求各有侧重，但大体如上所言。目前股票市场的投资者与券商研究之间存在稳定的商业模式，其他市场研究的商业模式还不很清晰。在实际工作中，宏观研究领域主要侧重股票市场的需求，顶多偶尔兼顾一下其他市场。
当然，宏观研究如果能够进一步回答行业层面的配置问题就更好了，但这多由策略研究来完成。
我个人认为，这样的环境决定了商业领域宏观研究的取向和方法，并使得它与学术领域的宏观研究存在基本的差异。
那么这种差异体现在什么地方呢？我的体会是三个方面：
一是数据把握要尽量全面。深刻的片面分析有巨大的学术价值，但在商业领域没有意义；全面的数据把握可能不够深刻，但也许会具有更好的预测能力。
二是重点关注方向和趋势，而不过分计较数值的大小和误差，不过分计较琐碎的细节。例如政策立场偏宽松，或者相当宽松，这是重点；至于加息次数、贷款规模等，相对次要一些。
三是作好数据在横断面上的交叉验证和横向比对，绝不轻信单一数据来源。过去几个月所发生的事件，对现在和未来几个月常会保留一些影响。从长期来看这样的事件也许是扰动，从目前来看它就可能是关键趋势。
对于短期数据分析，我们一般抱有两个假设：一是在横向上数据之间应该存在紧密的关联，并且可以相互印证和说明；二是一件事情的发生一定会留下一些痕迹，一定会在不同的领域都有所表现。
第一个假设的重要性在于框架，它使得我们可以合理把握和预期主要变量的方向，并且通过数据之间的相互印证对框架及其推论的合理性建立信心。
第二个假设的重要性在于识别冲击，从而把握对原来预测可能形成的偏离。
举例来说，如果总需求在扩张，那么在进出口、价格、利率、信贷、产出、资本流动、汇率、企业盈利等层面都会形成影响。通过同时观察这些广谱的数据变化，我们就可能剔除局部的扰动因素，保留对大的趋势的合理把握。
那么适合商业研究的宏观分析框架如何形成呢？
我的体会，基本的原则是逻辑的提出、预测以及与经验事实的比对（详见前文《光线是可以弯曲的》）。其中极为关键的一点是：逻辑必须能够提出可以观察的、确定的、排他性的预测（例如非洲蚂蚁的案例所显示的那样），并得到经验事实的支持。也许我的学识过于局限，但以我来看，就服务于预测的目的而言，照搬教科书的分析或者西方的模型，故作高深地摆弄统计技术和数据，人云亦云地泛泛而谈，这些纸上谈兵式的做法并无实际意义。
最后，只有当未来代表了对过去的重复时，预测才有可能。但这样的假设许多时候并不成立，因此，对于商业研究及其预测能力的局限，我们必须抱有必要的认识；对市场和未来保持必要的敬畏，并祈求神灵，希望运气总是站在我们这一边。第二章分析通货膨胀■为何在我们的框架中，工业品价格由全球供需和一价定律决定，而农产品价格受通胀预期决定？■为什么花生比小麦更保值？■为什么农村地区的蔬菜涨价比城市更快？可贸易部门的通货膨胀
本章分别从不同侧面讨论中国的通货膨胀问题。本节首先讨论中国可贸易部门的通货膨胀，并试图强调在开放经济和相对固定的汇率制度下，以生产资料价格为代表的可贸易部门通货膨胀与全球工业品价格的波动相当一致。这本来在理论上是十分显然的，但在过去的研究中，对此的注意和强调却比较缺乏，这多少是有一些奇怪的。
在更现实的条件下看，中国已经从早期全球价格的接受者逐步成长为全球工业品价格波动的重要决定因素，但全球工业部门产出的变化、美元汇率以及石油冲击等仍然是决定工业品价格十分重要的因素。一、全球生产者价格的同步性
我们观察图2—1，很容易看到，中国和美国的生产资料价格指数在1996年前后出现截然不同的走势。大概在1996年之前，两者相关性较小，而在1996年后两者出现高度的同步性。
这种前后的差异，以及中美PPI（生产者物价指数）的同步性在原则上并不难理解。图2—1 中国和美国PPI的年度同比说明：1981—1995年中国和美国的年度PPI相关系数为-0.19；1996—2012年中国和美国的年度PPI相关系数为0.94。资料来源：Wind，安信证券。
工业品大部分是可贸易品，可贸易品要遵从一价定律。在1996年后中国开放国际收支经常项目下的货币兑换，并采取人民币钉住美元的汇率政策。在人民币对美元汇率相对稳定和货物可以自由流动、货币可以自由兑换（经常账户项下）的情况下，套利机制将抹平可贸易品价格的差异。
如果关税和非关税壁垒以及运输和分销成本的变动相对缓慢，那么国内外生产资料价格的同比波动将基本上是一致的。
这种一致性在微观角度也十分容易理解，上游和中游的工业品，比如原油、铁矿砂、钢材等都是全球定价的。下游的工业品，包括电脑、汽车等都是可贸易品。最近十几年全球贸易变得更为便利，在一价定律的作用下，即使我们观察月度数据，主要经济体中国、美国和欧盟的PPI波动（见图2—2），及其拐点的出现都有较强的一致性。图2—2 中国、美国和欧盟的PPI月度同比说明：月度数据进行3个月移动平均处理。欧盟PPI取的是欧元区17国的数据。资料来源：Wind，安信证券。二、主导PPI波动的因素
一价定律通过国际贸易，同步了全球可贸易部门的供需，从而使全球工业部门的活动变得越来越一致。最近几十年，信息技术和全球贸易的发展，以及全球分工的深化，都使得全球制造部门的变化更为同步。
即使在产品不那么标准化、可贸易程度较差的下游工业领域，价格的波动也呈现一定的同步性。
结合经验数据看，我们一般认为全球制造业需求的变化以及中国需求的强弱对PPI波动具有重要影响。此外，美元汇率的波动、大宗商品市场的冲击以及全球总供应层面的变化也是值得关注的。
我们认为，OECD工业生产指数的月度波动大致可以衡量全球工业需求的变化。从过去20年的情况来看，OECD工业生产指数领先美国PPI大约3个月左右，两者有较强的相关性（见图2—3），这反映了美国的工业品价格也受到全球需求影响的事实。图2—3 OECD工业生产指数和美国PPI的同比说明：对过去20多年的月度数据，用OECD工业生产增速对美国PPI增速进行回归，工业生产增速领先PPI大约3个月左右，相关系数在0.5左右。资料来源：Wind，安信证券。
我们还可以观察到中国工业增速和中国实际进口增速存在密切的关联（见图2—4），这说明中国工业需求的波动直接影响进口需求，从而影响全球工业品的价格。实际上，这是实现中国和全球工业品价格同步波动的重要基础。
大宗商品价格的波动并非都能由需求层面的因素来解释。历史上，原油价格受地缘政治和战争的影响颇大。图2—5显示了地缘政治对原油价格有显著影响的几个时期。在这些年份原油价格上涨幅度都在30％以上。这些供应面的冲击在一些年份对PPI产生了相当大的影响。图2—4 中国工业增加值和实际进口增速季度同比说明：两者自1998年三季度到2012年四季度相关系数达0.63。单变量回归分析进口增速相对工业增加值的弹性为1.8。资料来源：Wind，安信证券。图2—5 原油名义价格和战争冲击资料来源：Wind，安信证券。
此外，对一国通货膨胀而言，汇率的波动也会对本国的价格水平产生影响。在其他条件不变的基础上，本国汇率升值意味着全球可贸易品价格的下降，这会压低本国生产者价格；反之，汇率贬值将提高本国的通货膨胀。
我们观察美国PPI通胀较全球的差别和美元指数之间的关联（见图2—6）。在1997—2008年之间，美元汇率波动和美国PPI相对全球的变化存在明显的负相关，这与理论预期一致。但在其他时候两者之间的负相关性并不强，甚至呈现较弱的正相关性。图2—6 美国PPI较全球变化和美元指数同比变化说明：全球PPI是用欧盟、美国和日本的PPI同比，参考大致的经济权重的占比进行模拟计算而得出的。1990—2012年美元指数和PPI相关系数为-0.19。但1991—1996年之间和2008—2012年之间，两者之间有较弱的同向关联，相关系数为0.30。但1997—2008年之间，两者显著负相关，相关系数为-0.54。资料来源：Wind，安信证券。
问题的关键在于：其他许多条件同时都在变化，正如本书第一章第一节《光线是可以弯曲的》所讨论的那样，这显示了在原则上对观察系统进行隔离的重要性，以及其在操作中的困难。
例如，如果美国经济相对其他经济体而言，出现周期性的走弱，那么美元汇率会贬值，同时美国PPI相对其他经济体也会走弱。在这样的情况下，美国PPI通胀较全球的差别和美元指数之间就会呈现正相关。这种情况在许多时候都存在，但在一些时候可能影响更大一些。由于这并非本节的重点，因此我们不对这一话题展开讨论。
可以指出的是，绝大部分时候汇率并不独立影响通货膨胀的方向，其对PPI变化幅度的影响也相对有限。但当一些冲击性因素导致汇率急剧变化时，汇率可能成为最重要的影响因素。
综合以上的分析，我们考虑中国PPI的决定因素有中国和全球工业需求的变化、美元汇率的变化（因为人民币汇率相对而言钉住美元）和大宗商品的冲击。我们利用2002年以来的月度同比数据进行统计上的回归，可以得到拟合方程：
PPI＝-1.79＋0.25×CIND（-3）＋0.16×GIND（-5）-0.19×USD（-2）＋0.12×CRB（-2）
式中：PPI为中国生产资料价格，CIND为中国规模以上工业增加值，GIND为OECD工业产出，USD为广义名义美元指数，CRB为RJ/CRB商品价格指数。2
方程的R超过0.8，各主要变量在统计上也都具有较强的解释力。
拟合结果与实际值的对比显示在图2—7中。图2—7中国PPI和拟合值同比资料来源：Wind，安信证券。食品类通货膨胀
中国消费物价指数的波动主要为食品价格所主导，这是一个广为人知的事实。但奇怪的是，中国食品价格的波动与工业部门的通货膨胀高度同步，这多少令人费解，并使得基于作物歉收等微观证据的解释缺乏说服力。
北京大学的宋国青教授最早提出了农户部门通货膨胀预期的假说，并认为农户在“存粮”和“存钱”之间的竞争性选择导致了经济活动与粮食价格波动的同步性。在广泛的经济预测和政策实践中，这种假说似乎没有得到应有的重视。
本节试图提出进一步的排他性证据，以支持和推广这一假说。一、食品和总物价趋势的同步性
从最近15年的情况来看，中国消费者物价指数的波动绝大部分来自食品价格的波动贡献（见图2—8）。据此有人认为CPI的波动趋势主要取决于天气的情况、粮食的歉收，以及猪的疫病。那么，食品市场的扰动是不是中国通货膨胀的独立主导因素呢？图2—8 CPI月同比和CPI食品的贡献说明：CPI食品的贡献是CPI食品月同比乘以食品的大致权重0.3。资料来源：Wind，安信证券。
我们首先回顾一下过去三十多年中国食品和经济整体的通胀情况（见图2—9）。我们可以看到，改革开放以来的三十多年中，代表工业部门的第二产业GDP平减指数和食品类价格指数表现出非常强的同步性。在最近15年其相关系数高达0.85。
这两项指标的同步性，在逻辑上暗含了三种可能的作用关系：
第一种可能，食品通胀引发工业品的涨价，从而主导整体经济的冷热；第二种可能，一些因素在引发食品通胀的同时，也引发了整体经济的冷热变化；第三种可能，整体经济的冷热、工业品的价格变化，诱发了食品类的通胀。
认为食品价格的波动带动了整体经济的冷热，这样的解释是缺乏说服力的。我们在前文可以看到，生产资料价格具有全球的同步性，其波动主要来自全球需求等因素的推动。很难认为全球工业品价格由中国的食品价格决定。
食品市场局部供求在影响食品价格的同时，引发了经济的冷热。对中国这样复杂庞大的经济体系来说，这种解释应该也很难成立。
可能的逻辑中，第三种相对比较合理：经济整体的冷热、工业品的价格变化诱发了食品通胀。图2—9 食品价格指数与第二产业GDP平减指数说明：1．限于数据的可得性，1994年之前的食品价格指数我们采用了商品零售价格指数食品，其后采用CPI食品。对二者重叠部分的考察表明，二者的数值是相当接近的。2．以食品价格指数对第二产业GDP平减指数回归，GDP平减指数的系数在1980—1994年间为1.29，拟合优度58％；在1995—2012年间为1.37，拟合优度75％。资料来源：CEIC，安信证券。二、成本加成还是通胀预期？
那么整体经济的冷热如何影响食品价格？除了食品供需层面以外，至少存在两种机制可以使农产品和非农产品的价格同步起来：
第一种是成本传导：化肥、农药、薄膜和汽油的价格在上升，提高了农户的生产生活成本，通过成本加成的渠道影响了粮食价格；
第二种是通货膨胀预期：农户观察到化肥、种子、薄膜的价格在上涨，产生了通货膨胀预期，同时出现了保值需求。此时农户会减少货币现金的持有量，增加其他资产的持有量。
对农户来说，比较容易调整和增持的资产就是粮食和生猪等食品。在此条件下，农户就要囤积粮食和延长生猪存栏时间。在市场上，粮食和猪肉的供应就会减少，相应的价格也会上升。通胀预期通过存货调整的机制作用在农产品市场上，从而推动农产品价格的大幅上升。
成本加成和通胀预期是两种完全不同的机制。现实中到底哪一个更为重要？
我们对比农产品生产价格指数和生产资料价格指数（见图2—10）。如果农产品价格上涨来自成本压力，那么生产资料价格的涨幅应该明显大于农产品价格的涨幅。
但实际情况是，在通胀较为严重的时候，农产品价格的涨幅大于生产资料价格的涨幅，这使得农业种植和养殖利润在高通胀时出现大幅改善。图2—10 农产品生产价格指数和农业生产资料价格指数同比资料来源：CEIC，安信证券。
我们用农村人均现金收入来衡量农民从事农业活动的收入。图2—11显示，农产品价格上涨总是伴随着农村人均现金收入的改善，这是成本加成机制难以解释的，但基于通胀预期假说则比较容易理解。图2—11 农产品生产价格指数和农村人均现金收入同比资料来源：CEIC，安信证券。
在微观上，我们也容易发现，猪肉价格上涨时养猪利润更高，粮价上升时种粮收益更高。这些都说明成本加成可能不是农产品价格上涨的主导因素。
当然，食品价格相对成本的快速上涨也可以解释为需求的拉动或者供应的短缺，所以我们需要给通胀预期和库存调整假说寻找更多的证据支持。三、通胀预期和库存调整假说的进一步证据
我们通过食品横断面的数据来验证库存调整在食品通胀中的显著作用。
我们将食品细分为：粮食、肉禽及其制品、鲜菜、菜、鲜瓜果和干鲜瓜果。之所以作这样的细分，是因为新鲜蔬菜和瓜果很难储存。即使在通货膨胀的预期下，也很难作存货调整。
如果通货膨胀预期下的存货调整是价格波动的主要原因，那么一种食品越新鲜、越不能储存，存货调整的影响应该越小，对第二产业平减指数的弹性也应该越低，相关系数也应该越低。与此形成对比的是，如果成本加成的因素是最主要的，或者其他供需因素更加重要，那么不同食品在横断面上的弹性区别应该不大。
我们的估算结果显示，弹性（见图2—12）和相关系数（见图2—13）的结果是较为一致的：粮食和肉禽的弹性及相关系数较高，瓜果和蔬菜较低。横断面上的证据精巧地证明，库存调整是影响食品价格波动的主导因素。其他供需原因和成本加成机制在逻辑上并不能得出价格波动和存储难易程度的关联。图2—12 各类食品价格对第二产业GDP平减指数的弹性说明：食品价格选取的是1996—2012年CPI食品分项年度数据。资料来源：CEIC，安信证券。图2—13 各类食品价格对第二产业GDP平减指数的相关系数说明：食品价格选取的是1996—2012年CPI食品分项年度数据。资料来源：CEIC，安信证券。
最直接证明库存调整的方法是观察库存的变动，比如观察粮食库存的变化，但这方面缺乏可靠的数据。然而存在相对可靠的中国生猪养殖的存栏和出栏量数据，这使得我们可以直接检查这一市场的证据。
我们知道，当农户有通货膨胀预期时，农民倾向于将生猪延迟出栏（被称为“压栏”）。此时存栏上升、出栏减少，生猪周转时间变长。
我们观察生猪市场过去十几年的总量周转时间（见图2—14）。因为技术进步等原因，过去十多年生猪总量周转时间在趋势性地缩短，但考虑趋势变化后容易发现在2007—2008年生猪价格大幅上涨的过程中，生猪出栏量相对明显减少，周转时间较历史趋势水平显著延长；在2011年生猪价格上涨的过程中，也出现了周转时间延长的迹象。
在猪肉价格上涨的过程中，出栏量的减少说明对猪肉的需求变动并非价格上涨的原因，而周转时间延长和存栏量上升说明生猪供应并非短缺。从周转时间延长和价格上涨来看，农户的通胀预期和库存调整是驱动生猪市场波动的主要原因。图2—14 中国生猪养殖的周转时间资料来源：CEIC，安信证券。
这些证据和分析暗示：从短周期意义上讲，存货调整是农产品价格波动的最重要原因。存货调整是因为农户产生了通货膨胀预期，需要调整资产配置。而可供农户选择的空间相对比较有限，农户会增持一些容易保存的农产品，例如囤积粮食和延长生猪出栏时间等，从而造成市场上相应的农产品供应减少和价格上涨的局面。
值得讨论的是，为何在我们的框架中，工业品价格由全球供需和一价定律决定，而农产品价格受通胀预期决定？
这是因为中国的农产品市场存在贸易壁垒，相对封闭，同时初级农产品较为标准化，需求的价格刚性较强，生产对价格的反应具有滞后性，这些属性使得通胀预期和库存调整能够左右农产品价格的波动方向。四、农户的通胀预期
农户通胀预期对于食品价格波动较为重要。农户的通胀预期如何观察和预测呢？通胀预期向来被认为是难以界定和测量的变量。从理论上，农户容易感知到的生产生活成本的变化可能是通胀预期的重要来源。
除了我们要解释的食品价格之外，生产资料和人工价格是农户容易感受到的价格。农户从事农业生产和建房等投资活动感受到的成本变化和生产资料价格密切相关。而农业生产中的雇佣成本、机会成本，以及服务业的价格都和人工成本密切相关。
如果这些看法能够成立，那么我们就可以用生产资料价格和人工成本来衡量农户可以感受到的通货膨胀。因为人工工资的波动不会很剧烈，所以一般情况下我们用PPI就能衡量农户感受到的通货膨胀。
从过去十几年的情况来看，PPI价格波动和食品具有较强的同步性。预测食品价格趋势变为预测PPI（见图2—15），这在前文中已经讨论过。图2—15 PPI和食品价格指数资料来源：CEIC，安信证券。
需要指出，2007年可能是个重要的例外。当年PPI生产资料价格涨幅并不明显，但食品价格显著上涨。从平均工资和城镇可支配收入来看，2007年的上涨在过去十几年中是最为惊人的（见图2—16）。图2—16 平均工资和城镇人均可支配收入的增速资料来源：CEIC，安信证券。
我们迄今能够提出的推测是，尽管当年的生产资料价格基本稳定，但人工成本的显著上升引发了农户的通货膨胀预期，从而拉高了2007年的食品通胀。
至于为什么人工成本会出现如此惊人的上升，这是后面的产能周期中试图分析的问题。刘易斯拐点与食品类通货膨胀
在前面的讨论中我们知道，中国消费物价的波动为食品价格所主导；由于农户的通货膨胀预期和存货调整，食品价格的波动与生产资料价格和工资变化在很大程度能够一致起来。
我们也知道，在食品生产过程中，农业劳动力是非常重要的投入要素。这意味着，如果农业劳动力的工资水平出现快速上升，那么这势必影响食品价格的形成过程。本节主要讨论农业劳动力工资对中国食品通货膨胀的影响。
我们认为，与刘易斯拐点机制相联系，中国农业劳动力的工资自2005年以来出现比较快速和持续的上涨，这推高了农产品的生产成本和市场价格。由于食品价格的波动与广泛的价格压力相一致，农业劳动力工资上升的影响主要体现在食品价格的平均涨速（即波动的中枢水平）的抬高。一、刘易斯拐点
刘易斯在1954年的论文《劳动力无限供给条件下的经济发展》中提出了针对发展中国家的二元经济理论模型。
刘易斯把发展中国家经济区分为现代部门和传统部门，现代部门以制造业为代表，传统部门以农业为代表。
制造业部门存在持续的技术进步，以利润最大化为导向。资本存量是其唯一的约束，利润是资本积累的最重要来源。企业家们将获得的大部分利润用于储蓄和投资，使得整个制造业部门不断壮大。
农业部门是一个维持自身生存需要的部门，生产方式落后，劳动生产率低下，技术进步停滞。整个部门存在大量的剩余劳动力，包括零值劳动力（边际产出为零的那部分劳动力）和不充分就业的劳动力（边际产出大于零，但是小于最低生存费用的那部分劳动力），依靠家庭和社区互助，勉强维持生计。剩余劳动力成为制造业部门扩张所需的“劳动力储存库”。
在农业部门存在大量剩余劳动力的情况下，农业部门的低收入决定了制造业部门的低工资，一方面使得工业部门总是可以按照不变的工资水平雇到所需要的劳动力，劳动力供给无限；另一方面保证了企业家的利润份额以及整个制造业部门的扩张。
当农业部门的剩余劳动力被充分吸纳的时候，劳动力在农业上的边际产出开始高于其维持生计的水平。此时制造业部门的劳动力供给曲线由水平变为向右上方倾斜，工资水平开始随着就业扩张而快速上涨。这一转折就是所谓的“刘易斯拐点”。二、为什么花生比小麦更保值？
图2—17是不同种类农产品的散点图，其横轴是不同农作物由它们各自的生产技术所决定的劳动力占生产成本的比例，度量了不同作物生产过程中劳动力的密度。越向右边，农作物的劳动力密集程度就越大。例如，为了生产给定的产量，最右侧的谷子、花生和油菜籽对劳动力的消耗密度要比小麦和粳稻大得多。
该图的纵轴是2000—2007年期间，不同种类农作物价格的累计涨幅。我们使用长时间序列的价格累积涨幅，最重要的目的是为了剔除农产品自身周期的短期波动影响。例如洪涝灾害、国家对粮食市场的干预、国际粮食市场的波动等，这些因素在短期之内对粮食价格的形成过程都会产生一些影响，但是如果我们用较长时间的累积涨幅，这些影响在很大程度上就可以消除掉。
在这个散点图上我们能明显地看到一条向上倾斜的直线，即它们呈现明显的正相关关系，简单的相关系数超过0.7，拟合优度等统计指标也在非常高的水平上。
这种显著的正相关关系在经济上只有一种解读方式，就是：在过去这几年，导致农产品价格此起彼伏连续上升的关键因素是农业劳动力成本的上升。用其他一些因素，比如洪涝灾害、农产品周期、美元汇率等因素去解释农产品市场的价格变化，在横断面数据上都不可能得到这一结果，即粮食价格涨幅与劳动力密度呈现如此强的相关关系。图2—17 中国不同劳动力密集型的农产品的累计涨幅（2000—2007）说明：1．劳动力占比的计算方法是在产值中扣除物质费用和土地成本等占比。因为一般统计方法的劳动力作价是从消费端考虑，所以存在低估的偏误。2．劳动力成本占比计算的是最近三年的平均，特定农作物的劳动力成本占比在过去七年发生过系统性的变化，但农产品之间相对的劳动力密集度的次序关系没有太大的变化。3．趋势线拟合方程显示涨幅和劳动力占比存在显著正相关性。资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
这样的结果说明：尽管短期灾害性因素从一两个月，甚至一两年的时间来看，对农产品价格可能有明显的影响，但从比较长的时间来看，影响农产品价格的主导性因素是农业劳动力成本的上升。
换句话说，花生能够比小麦更保值，这是因为前者生产过程的劳动力密度比后者更高。
批评者或许认为这一结果与农产品用途的变化有关系，例如花生更多用来榨油，以及消费结构变化带来了食用油消费的加速；或者受国际粮食价格变化的影响，例如生物柴油、玉米乙醇等。
对于批评之一，我的看法是：如果认为农产品市场是充分竞争和没有超额利润的，那么无论其用途如何变化，其长期价格都反映着成本的变化，这使得我们可以清晰地识别劳动力成本上升的影响；对于批评之二，我的看法是，在个别农产品领域，例如大豆，中国高度依赖国际供应，但在绝大多数农产品领域，迄今为止中国市场相对隔绝在国际市场的波动影响之外，这可能反映了农业领域自力更生战略的影响。
此外，为了使得这一证据更加有力，作为对比，我们还使用同样的方法对1990—2000年期间的数据进行了处理。
如果说在1990—2000年的十年中，劳动力成本并没有快速上升，那么按照前面的逻辑，我们将会看到的结果是，在农产品价格的横断面上，我们不可能看到价格涨幅与劳动力密度之间存在显著的正相关关系。
数据处理结果正是如此。如下我们容易看到，图2—18与图2—17形成鲜明的对比，清楚地表明在后一时期（2000年以来）劳动力成本出现了快速上升。图2—18 中国不同劳动力密集型的农产品的累计涨幅（1990—2000）资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。三、农业劳动力工资是如何上升的？
我们可以根据不同农作物价格的时间序列，以及在生产过程中由技术条件所决定的生产函数，比如土地、化肥、种子的投入等费用，倒推出农民在农业生产活动中所获得的收入。
图2—19就是我们的估算结果（基于小麦、大米和玉米），它计算了一个标准的农业劳动力在粮食种植这一农业活动中每工作一个劳动日回报的现金价值，所以是农业劳动力在农业生产中的边际产出。图2—19 中国种粮的单位劳动力机会成本资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
如果接受一些简单并且看起来合理的假设，我们可以把图2—19近似地看作工业和服务业部门面对的低端劳动力的供应曲线。
容易看到，从1990年至2004年，特别是剔除通货膨胀因素以后，农民在农业生产中的工资收入几乎是水平的。但是进入2004—2005年以后，这个水平线开始转化成为一个向上倾斜并且非常陡峭的曲线。
这一结果与刘易斯理论模型的描述和预测是一致的。进一步考虑一些其他证据，我倾向于认为，中国经济在2005年前后可能已经走过了刘易斯拐点。
那么这样的一个估算结果是否合理呢？我们可以拿它同国家统计局农调队调查的外出务工人员工资（见表2—1）作比较。
在2009年，农民工一天的产出或者说收入水平大约在55元附近，按照每个月25个工作日来计算，收入水平大约在1400元附近。在2009年三季度，国家统计局的农调队在中国中、西部地区对农民工收入的调查结果分别是1389元、1382元，在东部沿海是1455元。这一调查数据与我们根据粮食价格所倒推出来的数据是相当接近的。表2—1 中国外出务工人员工资（月平均工资）的变化说明：国家统计局农调队入户调查的数据。资料来源：国家统计局，安信证券。
基于这些讨论，我们至少可以确定地认为，2005年以来，农业劳动力的工资出现连续和快速的上升。由于食品生产和流通过程中需要大量使用农业劳动力，这一变化对中国的食品通货膨胀必然产生明显的影响。四、为什么农村地区的蔬菜涨价比城市更快？
新鲜蔬菜很少有国际贸易，因其不易保存且生产周期短（一般为3～6个月）。所以除去短期的雨雪和冷热天气的影响，蔬菜价格能较好地反映其成本趋势。
我们观察CPI鲜菜的两年复合同比增长率（见图2—20），采用复合增长率能相对有效地剔除一些短期冲击。
从2002年至2007年的五年时间，蔬菜价格的复合年增长率的中轴大概在5％左右的水平，而在2008年之后，蔬菜价格增速的中轴从5％逐渐抬升至15％左右的水平，显示出明显的趋势。图2—20 CPI鲜菜的两年复合同比增长率
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