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黑色星期一使股价大幅下跌，由于在此之前以及股价大幅下跌期间，并没有发生其他引人注目的重要事件--当然，除了股价大幅下跌这件事本身--因此，这次股价大幅
下跌是很有意思的。
让我们好好看看图17-2，然后回答下面的问题：如何比较位于两组图形中心的圆？右边圆的面积是否比左边的要小？或者两者一样大？或者右边的圆比左边的要大？
图17-2哪一个中心圆的面积更大？或者它们一样大吗？
如果你认为右边的中心圆小一些，那么这说明你是一个正常、理智的人。但实际上两个中心圆是一样大的。或许你有时觉得奇怪，为什么太阳与月亮刚刚露出地平线的
时候似乎显得大很多，好像它们此时离我们更近一些。尽管实际上并非如此，但我们认为它们看起来的确是那样。我们会觉得任何处于地平线上的东西都比它们在天空
中看起来要大得多。
让我们试试看另外一个图形。请注意图17-3中的线条。它们是平行的吗？或者不是？
图17-3这些线条是平行的吗？
这一次，如果你认为这些线条不平行的话，那么你就是正常的。但实际上它们是平行的。还有第三个例子：看一下图17-4中的四根线条并决定"A"、"B"、"C"三根线条中
哪一根与"测试线条"是一样高的。
图17-4哪一根线条与测试线条一样高？
你可能以为这和前面一样，实际上也是一个陷阱问题，但是这一次，你的直觉所给出的答案实际上是正确的，即"B"线条与测试线条一样高。测验结果表明有99％的人选
择了正确答案。既然如此，那么这个问题的关键点在什么地方呢？1965年，心理学教授所罗门?阿希设计了这样的一个试验，他带着一组人进入屋子，然后让每个人回
答这个问题。之后，他又让自己的试验助手混入每组人中间，并让试验助手做出误导，即给出错误的答案"A"。下面是他的这些测试对象在不同情况下进行回答的结果：
此前没有人误导：1％的人给出了错误的答案"A"或者"C"；
此前有一个人给出了错误的答案：3％的人回答"A"；
此前有三个或者更多人给出了错误的答案：33％的人同样也会认为"A"是正确的答案。
这是一个关于群体思维的明显的例子，它是社会心理学中的典型现象。它表明人们并不总是理性的。这又意味着什么呢？它会改变我们对投资与投机在经济周期与资产
价格变化中所起作用的看法吗？
经济学家一直有许多不同的观点。新古典经济学是建立在亚当?斯密的有效市场观念基础之上的，它可能认为个人并不总是聪明的，但所有人的平均水平则算聪明。米
尔顿?弗里德曼朝这个方向走得更远，他声称投机不会造成经济不稳定，因为成功的投机者总是低买高卖，这种行为能够稳定市场。那些不成功的投机者会反向操作吗
？如果是那样，他们就会亏损并很快完蛋。
然而，有一个相当不错的替代观点：技术娴熟的投资者数量有限，他们能够低买高卖，然而市场上更多的则是不成熟的投资者，他们会随着时间的流逝而改变做法，这
些人会执行反向的操作。这个观点也并不是全新的。在前文中，我们看到约翰?斯图尔特?穆勒早在1826年就把市场参与者分成了"职业赌徒"和"鲁莽投机者"两大类。
他认为，前一类人对市场需求与供给背后的力量有基本的理解，而后一类人只是简单地跟随价格变化，这种行为放大了市场波动。他也强调竞争性过度投资中的心理因
素，认为这是由于"人类对有利于自身的变化存在高估的普遍倾向"。
在早期的学者中，穆勒也并不是唯一强调心理因素的。例如，庇古在这方面走得更远，下面是他的有关陈述：
商人们的预期变化……此外再没有别的东西，构成了产业波动的直接原因或者前导。
他认为，存在一种倾向，即人们喜欢用近期的趋势去推测将来，因此造成了羊群行为的自我增强。其中的一个原因在于人们难以获得信息与洞察力，所以，许多人或者
绝大多数人会加入可能获利的那一边，并仿效那些专家的行为--就像所罗门?阿希试验中受到误导的33％的人一样。
马歇尔在建议提高价格可能吸引买家的时候，也谈到了心理因素。当然，凯恩斯所说的"动物精神"经常被人引用。然而，凯恩斯最好的，也是当今流行的说法，还是他
有关选美比赛的比喻，他把股票市场与美国的一些报纸选美竞争做比较，竞争者应该通过100位女性的肖像选择他们认为大多数人更中意的那一位。
专业投资很像那些报纸选美竞争，在比赛者中，竞争者需要从上百张相片中挑选出六位美女的相片，谁的选择最接近于所有竞争者的平均偏好，谁就能够获奖，因此，
每个竞争者不得不挑选那些最有可能吸引其他竞争者喜爱的面孔，而不是挑选自己认为最漂亮的面孔，所有人都会从相同的视角来看待这个问题。这并不是选择那些符
合个人标准的真正最漂亮的女性，甚至也不是选择那些平均意见实际所认可的最漂亮的女性。当我们用自己的聪明才智来预测平均意见所期望的是什么的时候，我们已
经进入了第三个层次。我相信，有些人实际上进入了第四层、第五层乃至更高的层次。
查尔斯?金德尔伯格和海曼?明斯基也对心理因素赋予了重要意义。例如，金德尔伯格在其著作《狂热、恐慌与崩溃》中这样写道：
我认为，狂热与崩溃曾经是和普遍的非理性或者暴民心理结合在一起的。
其他许多经济学家在他们的经济周期理论中也提到了心理因素，但通常采用非常模糊的措辞。
通往非理性的16条大道
当越来越多的心理学家和经济学家通过特殊的实验室试验来揭示有多少人会处于非理性状态的时候，变革的时机便来临了。这个领域中的一些领军人物有阿莫斯?特沃
斯基、丹尼尔?卡尼曼、罗伯特?席勒、理查德?塞勒和迈尔?斯塔特曼。这些人和其他科学家一道，经过多年的研究，探索出一些有助于解释经济与金融不稳定性的
常见偏误，因为这些偏误造成了羊群式的从众心理。下面列出了最引人注目的16种现象：
代表性效应：我们往往认为我们所观察到的趋势会继续下去。
错误共识效应：我们往往高估与我们所见略同者的人数。
后悔理论：我们试图避免可证实我们已经犯错的行为。
定锚/框架：我们的决策受到似乎暗示正确答案的信息的影响。
同化误差：我们会误解接收到的信息，以为该信息认同我们所做的事。
选择性暴露：我们只让自己暴露在似乎认同我们行为与态度的信息之下。
心理区隔：我们把现象区分为不同的隔间，并试着把每个隔间而非整体最适化。
选择性认知：我们曲解信息，好让其认同我们的行为与态度。
过度自信行为：我们高估自己做出正确决策的能力。
后见之明偏误：我们高估自己原先预测过去一连串事件后果的可能性。
确认偏误：我们的结论不当地偏向我们想要相信的事。
适应性态度：我们培养出与我们熟识的人相同的态度。
社会比较：面对一个我们觉得难以理解的主题，我们以他人的行为作为信息的来源。
认知不协调：我们试图回避或扭曲表明我们的假设错误的证据，我们也会避免强调这类不协调的行为。
自我防卫功能：我们调适自己的态度，好让其似乎认同我们所做的决策。
展望理论：我们有一种不理性的倾向，比较愿意赌亏损而不是赌获利，这意味着我们持有亏损头寸的时间长于持有获利头寸的时间。
关于心理学作用的另一个重要的变化是在金融市场中得到广泛应用的所谓"技术分析"。这相当于以心理学现象为基础进行市场预测的计算机模型。这些模型可能在较早
的时点上发现主要的转折点，但也可能引导使用者去跟随趋势。
我们把诸如此类的现象加总起来，可以解释投资趋势为什么会一意孤行，并且最终会超出任何根本的合理水平。这些投资可能存在于新兴产业、上市公司股权、债券、
财产、商品或者甚至艺术品上。下面我们不妨以股票市场的牛市为例来说明这个过程是如何发生的。
我们考虑这样一种情境：股票市场已经持续上涨了一段时间，而且已到了人们因此而情绪激动的时点。查尔斯?金德尔伯格经常在评论中引用这样的话："看到朋友投机
致富的时候，没有什么比这更能扰乱人的安宁与心智了。"用科学术语来讲，这种情况就是后见之明偏误与后悔理论。随着市场的上涨，我们(错误地)相信在上涨发生之
前自己实际上知道市场会上涨。于是我们会产生强烈的后悔感，并且会试图纠正我们察觉到的错误，从而在市场价格稍有一点回调的时候就买进股票(见图17-5)。
上涨的价格很快就会吸引技术分析师，他们以图形为基础的分析将会给出买进的建议(见图17-6)。
图17-5以后见之明效应与后悔
理论为基础的正向反馈环
图17-6以技术分析者依据图形给出的买进建议为基础的正向反馈环
随着股价的进一步上涨，代表性效应开始发挥作用(见图17-7)。按照这种效应，我们会理所当然地认为新近的趋势代表了我们所看到的未来情形。于是我们倾向于买进
更多的股票。
在牛市继续上涨之后，获得高额收益的投资者会越来越多。有些人常常把通过股市投资获得的利润全部再投资到这个牛市中来。社会心理学家根据赌场的一种普遍现象
，把这种情形称为"用庄家的钱玩"。那些整晚赌博赢了很多钱的人会继续玩下去，直到把赢的钱又输掉为止，因为他们并没有觉得那些是实际的钱--只不过是"庄家的钱
"。他们在心理上把近期的收益与其余的财富区分开来，把这些收益放在一个心理区隔中继续用来赌博(见图17-8)。
当然，所有这一切都不能逃脱媒体的关注，媒体在报道时大都预先受情绪所支配，从而似乎把牛市合理化了(见图17-9)。来自金融分析师的报告支持了媒体的这种行为
，然而这些分析师(在利益团体的重压之下)提供的买进建议要比卖出建议多得多。在此情况下，适应性态度、认知不协调、同化误差、选择性暴露、选择性认知、确认
偏误以及社会比较等效应可能全部都在起作用。
等到牛市发展成为金融泡沫的时候，可能会出现越来越多的警告信号。然而，错误共识效应将会给许多人留下错误的印象，即认为与实际情况相比，有更多的人同意其
有关牛市的估计(见图17-10)。
图17-7以代表性效应为基础的正向反馈环
图17-8以人们倾向于感觉是在"用庄家的钱玩"这种效应为基础的正向反馈环
图17-9以媒体理性为基础的正向反馈环
图17-10以错误共识效应为基础的正向反馈环
在金融泡沫的最后一个阶段，许多技术老练的投资者将会在市场上做空。但选择确切的转折时点非常困难，而且做空的一方可能会被迫购回其原来的头寸，因为市场经
常会继续上涨，以至于超出预期的水平(见图17-11)。于是在价格上涨过程中，这种情况会创造最后一次戏剧性的加速--仅仅是在市场达到最终的高点之前。
图17-11以早期做空者的止损买进指令为基础的正向反馈环
所有这些现象都已经在实验室中经过了科学检验，它们非常真实，而且造成了普遍的麻烦，要把这些因素纳入特定的宏观经济模型并非易事。技术分析师所做的不过是
把总体的结果模型化--这也不能说完全没有成果。但是，为了下一节的研究目的，或许把所有这些现象捆绑在一起并起一个简单的名字是很合理的做法。我们可以把导
致非理性交易的所有心理现象的总和称为"情绪加速器"(见图17-12)。
图17-12总体情绪加速器示意图
这里用"加速器"这个术语似乎颇为中肯，因为它曾经被(克拉克和其他人)用来描述(克拉克例子中资本投资方面的)一种现象，即产出的增长也为产出自身触发了新的需
求。克拉克的资本投资加速器是由产出(结构)而不是产出水平的改变触发的。上述各种心理现象也具有类似的效应，金融资产价格的变化也同样在引导人们买进或者卖
出资产，这种行为又会使当前的趋势得以增强。在此，我们应该牢记有关情绪加速器的一些关键方面：
它主要是由金融资产价格变动触发的。主要是公开价格与个人情绪之间的反馈把个体对群体反馈过程的态度联系起来。然而，其他因素，例如媒体的作用，也有所涉
及。
早期的投资者进场是因为他们理解价值。后来的投资者则是受到价格显著变化的吸引而进场。于是，情绪加速器就像一个涡轮增压发动机一样驱动市场，但这必须是
在趋势已经启动了一段时间的情况下才有效。
它是双向作用的。
它包括了串联反应，有若干因素发挥作用来增强趋势。
它容易出现偶然的、突然的膨胀。
最后两点需要做一些详细说明。我们的情绪加速器能够双向作用，但在价格向上和向下的过程中并不是完全相同的。资产价格的熊市交易量通常要比牛市情况下低得多
，对于这一点，我们可以用自我防卫功能、展望理论、心理区隔以及认知不协调来解释。(然而，这还可以用纯粹理性的因素来解释，因为出售杠杆性资产，例如房屋，
可能会暴露清偿力不足的问题。)此外，位于波谷的转折点往往比顶点来得更加突然。
下面来说明存在突然膨胀的情形。这主要发生在市场下跌并且继续恶化，乃至从可控下跌演变到完全恐慌的情况下。但是为什么会变成恐慌呢？
我们在这种现象中能够找到的解释就是所谓的"态度"。这是合乎本质的创造，以便我们能够把事情简单化。比如说，我们可能听说过许多有关股票上涨以及下跌的原因
。我们的态度就是我们做出了什么样的结论，而且在情绪上它和我们的思考、行为与感觉相联系。这很有用，可以作为心理崩溃的保护伞使我们平静、好好调整并适应
社会，同时把我们从常常让人累断腰的各种不同的投机活动中解脱出来。
现在，假设金融市场出现了一个不利于我们的出人意料的大变化。比如说，我们股票市场的牛市已经持续了一段时间，然后突然像岩石滚落一样急剧下挫。或许我们能
够从容应对这种变化，而且不会更多地改变我们的态度(因为态度的性质是稳定的)，但它的确会改变我们的注意力。注意力在一定程度上取决于社会经验。许多研究表
明，我们的注意力大部分取决于我们周围的人所注意的事情。如果股票市场下挫了，那么这至少告诉我们其他人正在关注的是风险因素，而不是牛市的证据。因此，当
看到市场下挫时，我们会开始更多地注意自身的这类风险因素，这就造成了认知不协调的现象出现。不知什么缘故，我们开始觉得在这个市场上抛售股票实际上可能有
很好的理由，所以我们不再有以前那种良好的感觉，而且随着市场的进一步下挫，不安的情绪开始发展到了焦虑的程度。
这种情况是很自然的，而且往往是处于危险情境时必要的反应。例如，大多数动物能够感觉到焦虑，这有助于它们继续生存下去。焦虑的情形包括烦躁不安、难以集中
注意力、疲乏、肌肉紧张、睡眠不实，甚至头脑变得一片空白。处于焦虑状态时，我们的心智(和身体)非常容易受到恐慌的影响。恐慌会表现出一些症状，像心悸、盗
汗、打哆嗦等，但最为重要的是其独特的精神状态，人们此时会极其突然地态度急转，这一点可以解释市场行情为什么会突然出现间断的情况。
存在泡沫的投机标的物可以是老式的法拉利或者印象派的画作，而这些并不会给世界经济造成一丁点恐慌。然而，如果碰上的是房地产或者股票市场，那完全是另外一
回事。这些资产的市场规模是如此庞大，以至于其泡沫的破裂能对经济产生重要的影响，例如，2000年发生的著名的网络泡沫就是这样。
我们不知道查尔斯?巴贝奇在1822年第一次描述计算机的时候是否想过这个世界会需要多少台计算机，但是，托马斯?沃森这位IBM的总裁在1943年提出的一个精确的数
字值得引用："我认为，全世界最多只需要五台计算机。"
五台？这有点偏低，但是他可能不曾想过计算机后来会变得那么小。然而，沃森至少比PrenticeHall出版公司的一位商业书籍编辑要乐观一些，这位编辑在1957年写道
：
"我游历了这个国家的东西南北，并且与最优秀的人士交谈过，我能向你保证的是，数据处理只是一时流行的狂热，它不会持续到明年。"
数据处理热潮在持续了一整年之后开始了快速成长。而后出现了硅、个人电脑、光纤、局域网、PDA、移动电话和微小的计算机芯片。然后又有了互联网。所有这些都集
中在改进计算机的商业用途上，从费城诞生的单体重达30吨的机器到真正的生意，再到一场革命，最终，在20世纪90年代，爆发了从未有过的最大规模的资本投资。互
联网的用户数量从1996年的5000万猛增到2000年的4亿多。在这次变革中，有两个关键的指数现象：
摩尔定律，是指芯片的性能每隔约18个月便会提升一倍，而其价格则会下降一半。
吉尔德定律，是指通讯系统的光纤传输总带宽每隔12个月会增长3倍。
在20世纪90年代变革背后的第三个关键因素是在高科技市场上对所谓"开放标准"的采用不断增加。开放标准意味着趋同，而这又意味着应用软件程序可以在不同厂商所
提供的越来越多的不同系统中运行。因此，开放标准创造了规模经济，并为终端用户带来了好处。
第四个驱动资本投资繁荣的因素是解除通讯市场管制的新的全球化发展趋势，这个趋势带来了许多新的通讯公司的设立，以及形成了新老运营商纷纷采用创新与竞争性
服务来抵挡那些暴发户的潮流。结果互联网成了这场战斗的主要工具之一，它不断把价格拉下来。核心创新的联合(导致了新的应用软件程序)、开放标准(导致了技术趋
同)以及解除管制(导致了价格的下降)，使得互联网的用户数量和收入都出现了指数级的增长。收入增长再次刺激了新的核心技术与新的应用软件的疯狂发展--正向反馈
环在这里创造了可持续的增长。
这些正向反馈过程并不是唯一起作用的因素。创造可持续增长的变革之一，便是"网络效应"。这个术语描述的是，一个网络对既定用户的价值，会根据使用相同网络的
其他用户的数量呈指数级增长。互联网创造了极其强大的网络效应，因为连入网络的价值是根据用户的数量呈指数级增长的--至少在某些参数区间内是这样。对每个用
户而言，一个拥有100万用户的网络，其价值远高于分别拥有50万用户的两个相互分离的网络。这种现象被称为麦特卡夫定律。结果是互联网的数据流量每隔3~4个月翻
一番。
回报递增
在所谓的"数字化经济"中，另一个有趣现象是回报递增的可能性。传统的经济理论假设公司的投资回报是递减的(每新增一美元，其投资回报会更低)。但是，那些提供
数字化产品(像软件和互联网服务等)的公司会具有不同于传统的回报结构，这些公司会发现在同一个概念上每新增一美元的投资，要比之前的一美元投资获得的回报更
大。其主要原因在于：
网络效应(麦特卡夫定律)；
复制自有软件或者接纳另外的网络用户的边际成本最小；
大型公司成为事实上的标准提供者的可能性更大。
因此，供给刺激了更多的供给(回报递增)，而需求也刺激了需求(网络效应)，这是萨伊定律的一个超荷载变种，而且比那个定律更厉害。我们已经了解，大多数的新古
典经济模型都假设具有完整的信息，而且资金、商品、服务与人员都能够自由流动。每个人都知道这些是不现实的，但也都知道每一项通讯与运输技术的创新都使经济
向这些假设靠拢了一步。运河、铁路、汽车、电报与电话都提升了经济的实际效率。这些创新中的每一项都使人们更加易于兑换货币，也使人们更加易于把资金、商品
、服务与人力配置到最能获得有效利用的地方。就此而论，互联网则是朝向自由与有效市场的巨大飞跃：
互联网创造了透明的市场，从而加剧了价格竞争。
互联网通过脱媒一般指在进行交易时跳过所有中间人而直接在供需双方间进行。--编者注
、刺激协作性的工作方法以及加速软件的交换而提高了生产率。
互联网使经济电子化，在这种电子化的经济中，你几乎可以从任何地方购买任何东西，并且将其运送到你所在的地方。
互联网让人们在任何地方找工作成为可能。
互联网使交易资产和从写字台旁向任何地方的任何公司转移资金成为可能。
所有这些意味着生产率的增长和低通货膨胀，而低通货膨胀又意味着低利率，这些与不断增长的收益结合在一起，就意味着非常高的股票价格。再加上所统计的中年人
口--他们为养老而储蓄--膨胀的现象，也就意味着新的互联网项目能够有机会获得充裕的资本，从而再次增强繁荣的景象。在这种资本投资繁荣中并不缺乏正向反馈环
。
这是一次巨大的繁荣，随着巨大繁荣而来的则是泡沫。每天都有新的互联网公司创立，而且至少在一段时间内，那些投资于新兴互联网企业的人似乎没有谁可能会亏损
。要么公司成功实现首次公开上市(IPO)--在这种情况下，风险投资者可以在10亿美元的市值基础上售出股票--要么公司没有真正成功上市，此时，风险投资者总是可以
把公司作价几亿美元卖给需要这些人力与基础设施的某个人。几乎没有机会亏钱，至少如果你持有范围很广的投资组合就不会亏！
尽管很难精准地找到从大牛市到完全泡沫的转折点，然而，许多生意场上的专业人员还是把网络全球公司(Theglobecom)的IPO看成这个转折点。当这家公司在1998年
11月公开发行股票的时候，发行价格为每股9美元。但是，其股价在第一个交易日就一度猛冲到了每股97美元以上，并稳定在每股635美元，仅这一天的收益率就超过
了600％。这家公司相当值得注意，因为公司在IPO之前的9个月期间，其账面总收入仅为270万美元。它没有专利技术，没有专利权，而且无论从哪个角度来衡量，它都
不是领先的网站。可是，其市值在那神奇的一天居然达到了大约10亿美元。当ZD网请求福里斯特研究公司的分析师比尔?巴斯对此做出评论时，他回答：
"我不再对网络股所发生的任何情况感到吃惊。我已经得了'吃惊'疲劳症。"
比尔?巴斯并不是唯一感到惊恐的分析师。在对市场状况发出的最明白无误的警示中，有一本书是《互联网泡沫》。该书的作者，安东尼?珀金斯与迈克尔?珀金斯对
所跟踪的互联网公司设立了一个指数，并且写了一篇文章发表在2000年2月的《圣何塞信使报》上。在这篇文章中，他们对所关注的情况做了如下的总结：
我们所跟踪的315家网络公司在未来5年内将需要按照96％的年复利率增长，才能证明当前的股票市场价格是合理的。这几乎是微软公司历史增长率(53％)的两倍。这些
公司的总市值已经超过了12万亿美元，但其1999年的收入基础仅为290亿美元。
估价已经越来越高，直到雅虎公司市值超出了波音、卡特彼勒(Caterpillar)、菲利普?莫里斯这些公司的市值总和的时候，市场才见顶，尽管实际上上述三家公司的总
收入和总收益分别是雅虎公司的339倍和159倍。
互联网/科技股票在2000年春季开始崩溃。这次崩溃是全球性的--从巴黎到孟买、东京以及美国的交易所，高科技与计算机、通讯与互联网的股票正在受到重锤打击。指
数已经大幅下跌，个股的表现甚至更加惨重。在日本，当市场恐慌的声音逐渐增强的时候，软银公司与光通信国际公司(HikariTsushin)的股价快速下跌，几乎天天触及
交易跌停板。许多股票价格从最高点下跌超过了95％。顺便提一下，在2000年8月，你可以用大约每股1美元的价格购买网络全球公司的股票。此时，该公司的股票价格
比不到两年前的始发价格下跌了几乎90％，与其最高点相比则下跌了接近99％。
互联网泡沫包含了标准经济周期理论的多个因素。首先，它是前一次周期之后10年达到的资本支出周期顶峰(朱格拉)。它是由新的科技创新(斯皮索夫)和创新蜂聚(熊彼
特)触发的，对真实经济周期(基德兰德、普雷斯科特)的理论观点也是有利的。它也呈现出太阳黑子的形式(杰文斯)，因为人们坚信市场会立即变得庞大而使其更快成长
。存货周期的形式也出现了，因为公司为了满足需求而增加了库存(梅茨勒)。抢抓市场份额造成了欺骗性的定价能力，导致了严重的过度投资(穆勒)。我们不妨再次引
用约翰?斯图尔特?穆勒在1826年写的《纸币与商业困境》这篇文章：
每一个期盼走在自己全部竞争对手之前的商人，会向市场供给他认为市场起飞时自己所能获得的最大份额，这没有反映出其他对手的供给，而其他人的行为也像他这样
，并且他们都没有预估到价格的下跌，因为一旦供给方的增加供给进入市场，就一定会发生价格的下跌。这样一来，短缺很快就变成了过剩。
货币状况也扮演了一个角色，由于利率上升得太慢(罗伯逊)，由于金融投资的回报在一段时间内远远超过了利率水平，自然利率远远高于实际利率(魏克塞尔)。尽管很
难把过度投资从消费不足中区分开来，但我们可以看一下后者。虽然数额巨大的纸币财富生产出来了，但只是分布在相对少量的企业家与投资者中间。这些财富的绝大
部分被储蓄起来或者用于投资，而并没有花在最终产品上，因此需求跟不上供给(霍布森)。
在最后阶段，繁荣导致了严重的瓶颈与资本短缺，特别是当雇员要求一个更高的回报组合(熊彼特)，而资金供给者也已经达到了极限(巴拉诺夫斯基、霍特里)时。而且
，在最后阶段，自由资本的流动推高了利率，这使投资的利润减少而且资本更加稀缺(卡塞尔)。一旦趋势最终逆转，上述大部分因素的作用也颠倒过来。另外，大量开
辟新业务的人员被解雇，而且/或者看到自己的纸币财富也消失不见了，这就导致了在产能刚刚达到顶峰时出现了需求的减少(卡钦斯与福斯特)。
再就是金融市场问题。上涨的股价吸引了大量的投机者，这些人把股价一步一步推向更高--因为有情绪加速器的作用(马歇尔、庇古)。很显然，存在很多的动物精神(凯
恩斯)，而且上涨的资产价格造成了抵押物价值的增加，于是货币流通速度也加快了(冯?米塞斯、冯?哈耶克、熊彼特、明斯基、金德尔伯格)。上涨的资产价格也刺激
了抵押效应，高资产价值催生了更多的生意，这又对资产价格有好处(伯南克、格特勒与吉尔克里斯特)。当然还存在着情绪加速器明显很强的情形，因为趋势在自我增
强(特沃斯基、卡尼曼、席勒、塞勒、斯塔特曼)。
图18-11970~2005年的纳斯达克指数。该指数在出现惊人的崩溃之前，从1990年到2000年的10年之间上涨了大约1000％。
互联网泡沫告诉我们最主要的是，新古典经济学者在计算机中模型化的理性世界，而且一般认为互联网强化了这个理性世界，实际上并不总像人们可能认为的那样有效
运转。在此不妨引用阿尔伯特?爱因斯坦曾经说过的一句名言来提醒一下我们的学术界：
"一切事都应该尽可能地简单，但不要过于简单。"
我们看到，大多数早期的经济学家都具有较为丰富的实务经验，劳、坎蒂隆、桑顿、李嘉图、霍特里和卡钦斯都是银行家，萨伊与帕累托是工商界的实业家，纽科姆是
天文学家，穆勒曾经在东印度公司里任职，魁奈和朱格拉两个人都做过医生，熊彼特担任过埃及一家精炼厂的经理和奥地利财政部部长，至于凯恩斯，要列出他的工作
经历那就太长了。这些成就辉煌的思想者都曾经致力于探索和理解现实世界，而许多后来的科学家似乎常常只知道迷恋数学分析的精妙。结果是有失偏颇的理论大量充
斥，却几乎没有人去关注这些理论所依存的背景。经济学家华西里?列昂惕夫就曾经抱怨说，在20世纪70年代《美国经济评论》杂志所发表的文章中，虽然一半以上的
文章都包含了数学模型，却没有运用任何数据。
制造货币的机器
当然，与数学方程不同，运用数据的问题一般是数据难以确定，但可以不招致任何批评。不过，我们现在可以设法通过某些情况来加以理解。这里不妨做一个假设性试
验，即把全球经济看成是一台运转着的经济机器。这台机器看上去并不像你所佩戴的腕表那样闪亮，甚至也不像你汽车的引擎那样平稳地轰鸣。这台机器比较特别，它
是一个体积庞大、摇摇晃晃、轰隆作响的家伙，看起来有点像查尔斯?巴贝奇的巨型蒸汽计算机--这是一台来自查尔斯?狄更斯那个时代的巨大机器，装有活塞、齿轮
，还有当蒸汽充满气缸时能够将重物上下传动的连杆。现在再想象一下，当这台机器开始运转的时候，地面就会发生颤动，因为机器中五个巨大的活塞上下运动的速度
是不同的。偶尔，这些活塞同时到达了最低点的位置，这就会产生足够大的撞击力量，造成地板的破裂，而且也会让你的胃感到不舒服。
如果这台机器真的可以用来象征经济，我们就可以给这五个活塞分别命名。根据我们对经济周期理论的探索，这些活塞的名称分别是"货币"、"资产"、"房地产建造"、"
资本性支出"和"存货"。我们把其中的第一个称为"货币方面"的因素，而把其余称为"经济方面"的因素，并且把前者看成是为经济提供蒸汽，后者则是将这种蒸汽转化成
实际的活动(参见表19-1)。
然而，我们所谈论的属于实际货币的范畴吗？这些现象在现实中各自对经济周期的影响能有多大呢？实际上，这是一个很难回答的问题--一是因为在这些因素当中，每
一个因素都会受到其余因素的干扰；二是因为我们已经闯进了经济统计的云山雾罩之中来寻找答案。尽管如此，我们在这一章仍然会努力寻求问题的答案，需要记住的
是，我们在这里所发掘出来的每一个数字都是那些特别聪慧的人做过可靠论证的。还应该了解的是，我们很难把这五个因素的作用完全清楚地分开，也就是说我们接下
来的讨论无论如何都不可能是完全精确的。但是，我们所能做的是获得一种非常基本的辨别各种因素轻重缓急的能力，这一点实际上也正是我们全部的目的。
表19-1造成经济周期的五个主要因素
货币方面的周期驱动力
经济方面的周期驱动力
利息支付
资产价格
房地产建造
资本性支出
存货
为此，我们继续进行分析。首先，我们需要挑选一个相当正常的样本年。在这里我们选择了2004年(尽管1994年也是一样的)。2004年既不处于泡沫的巅峰，也不处于失
望和沮丧情绪的低谷。这是相当中庸的一年，因此非常适合我们的研究目的。
第一个数字出现了：根据世界银行采用"阿特拉斯"方法所做的估计，2004年全部的理发服务、汽车产品以及其他所有的产品与服务加总起来达到了41万亿美元。这也就
相当于GDP(国内生产总值)为41万亿美元，它也是用纽科姆方程式MV=PQ的右边来计量的。虽然这样一个庞大的数字对任何人都没有意义，但是，我们从资产价格开始的
分析则需要这个数字。
利息支付是货币环境的一个重要表征，但所支付利息的总体数字也是最难统计的，因此，我们不得不采用单个国家在某个时点上的数据，查看一下某个国家的国民收入
报表，然后把个人、公司与政府三部分的数字进行加总。这些数据在不同的国家之间实际上差别非常大，这取决于一国的政府财政状况、社会繁荣状况、信用文化与制
度，以及合适的利率水平，但从各国平均水平来看，该项约占其GDP的36%~5％。利息支付的增加将会带来利息收入的增加，因此，我们不能机械地估计利率发生变化
对封闭的经济具有什么样的意义。
其更大的效果在于增加储蓄，由此减少消费与投资，而这当然会造成经济增长的放慢。
这是我们第一个数字的有关情况，现在可以转到第二个关键的驱动力，也就是资产价格上来。
资产可以分为固定价格资产和可变价格资产，前者如现金、银行账户等，后者如房地产与股票等。我们这里感兴趣的是具有可变价格的资产部分，而且这里所指的是总
额，而非其减去债务之后的净额。根据UBS(瑞银集团)的估计，2004年发达国家的住宅房地产价值大约为70万亿美元。我们就将其算为60万亿~80万亿美元，再加上发展
中国家的住宅房地产价值(缺乏很好的记载)大约为15万亿~20万亿美元。此外还有全球可投资的5万亿美元商用房地产价值，以及另外10万亿~20万亿美元私人紧密持有的
房地产。
虽然对股票市场的规模有多种不同的估计，但它们几乎都来自于《国际货币基金组织2005年金融统计报告》所给出的数字，2004年的这个数字大约为37万亿美元，我们
据此可以将其估算为35万亿~40万亿美元。这份报告还估计了2004年债券市场的价值为58万亿美元，而此前一年的债券市场价值为52万亿美元。美林公司在其《2004年
世界债券市场的规模与结构》报告中估计，截至2003年年底，世界债券市场规模大约为45万亿美元，这个数字在麦肯锡全球机构的一份报告中得到了很大程度的印证，
这份报告名为《118万亿美元及其计算：纳入世界资本市场中的股票》，报告中的数据也是截至2003年年底，只是比美林公司估计的数字少了两万亿美元。我们在此不妨
假设2004年世界债券市场的规模为45万亿~55万亿美元。部分债券正处于为房地产融资的过程，但这并无妨碍，因为我们要估计的是可变价格资产的总额，而不是净额。
然而，其中肯定也会存在一些双重计算的问题，因为有一些上市公司持有其他上市公司的债券、股票，尤其是持有房地产。这部分估计要剔除2万亿~5万亿美元，我们最
终得出全球可变价格资产的总额估计为170万亿~220万亿美元。
但是，还有其他形式的资产：地面黄金的总量大约为16万亿~20万亿美元，而且还有各种各样的收藏品，等等。表19-2显示了我们最终得到的这个样本年的估计结果
。
表19-2全球2004年可变价格资产估计(单位：万亿美元)
住宅房地产(经合组织国家)60~80
住宅房地产(新兴市场国家)15~25
商业性房地产15~25
＝房地产总计90~130
债券45~55
股票35~40
黄金16~20
收藏品03~06
全部可变价格资产总额172~228
减去上市公司持有的可能双重计算的资产-2~8
剔除双重计算部分后的可变价格资产总额170~220
表19-2中的资产价值总额的数字可以让我们得出这样的结论：全球可变价格资产的总额高达GDP的400%~500％。这里还应该注意到，这个数字是2004年的，如果我们选
择具有较高通货膨胀率的年份，那么资产价格占GDP的比例就要低一些，而如果选择出现泡沫的年份，这个比例就会更高一些(1990年开始的时候，日本经济中的这个比
例肯定太高了)。
图19-1不同类别的可变价格资产在现代经济中的大概分布(占总量的百分比)
注意到全球可变价格资产总额在多大程度上是建立在房地产基础上的，这一点很重要。典型的情况是，房地产大约占了全部可变价格资产的一半。
资产价格倾向于在GDP下降之前出现下跌，并且在GDP开始下降之后还会持续下跌一段时间(我们将在本书第五篇做更仔细的检验)。那么，资产价格变化对经济增长会有
什么影响呢？这种影响有若干方面，但最为重要的是所谓的"财富效应"，这种效应是指当人们看到自己的财富增长时就会花费更多，反之亦然。那么，这种效应到底有
多大呢？
对于财富效应如何产生影响，多数人认为这取决于人口分类和资产类别。这个问题比较复杂，甚至很有可能不是线性的，而且在牛市与熊市两种情形下也不是对称的，
但是我们现在所需要的只是简单粗略地推测其数量级，而多数意见认为财富效应占总资产价值变化的4％。
对此不妨多做一点说明。设想一种繁荣的全球经济，资产价格突破了其正常的估值范围(GDP的400%~500％)，而且在一段时间内上涨到了GDP的6倍。而后其调头向下跌
了1/3，跌幅等于GDP的200％。这样大的损失对消费会有什么影响呢？如果我们接受了4%这个财富效应值，那就意味着GDP的实际增长将会损失200％×4％＝8%。用一个
例子来说明这种影响：如果说GDP在4年中实际年均增长率只有2％，那么这种财富效应相当于造成了经济在4年时间里根本没有任何增长。但情况也可能比这还要糟糕。
试想一下大萧条时期的市场情绪，当时的资产价值下跌了大约80％。或者再想一想日本在1990年之后的情况。这些资产缩水的财富效应的确需要经过一些时间才能慢慢
消除。做一下计算：如果资产价格出现严重泡沫，上涨到GDP的700％，而后再下跌到GDP的200％，那么我们的资产价值的缩水量就等于GDP的500％，再和4％这个数字
相乘就得到……希望这不是真的……如果是真的，我们将损失掉GDP的20％。计算结果就是这样，举例来说，如果经济的实际年均增长率为2%，前两年的增长被随后两年
2％的负增长所抵消，之后紧接着又有大约6年的时间是零增长，那么简单地说，这意味着经济有10年时间是零增长。
表19-3道琼斯工业平均指数十个表现最坏的年份
排名年份收盘点位变动率(%)
119317790-5267
219075875-3773
3193016458-3377
419207195-3290
5193712085-3282
619145458-3072
7197461624-2757
819034911-2361
919325993-2307
1019177438-2171
从这里所列出的股市下跌情况来看，股票市场下跌的财富效应可能是相当大的。
经济学中的一个现成术语叫"固定资本形成总值"，它包括以下内容：
建造资本形成
房屋
机器与设备资本形成
其他建筑物
这个总值在大多数发达经济体总量中约占1/5，其中的一部分是商业建筑市场总值与住宅建筑市场总值。2004年全球房屋建造市场总值(住宅建筑市场总值)约占GDP的9%
，在欧洲这一比例为12％(我们应该注意到一点：在成熟市场上大约一半的建造活动都是重新装修)。中国的这一比例更低，仅为3%~4％，但增长速度非常快(就房地产市
场总值占GDP的比例而言，富裕国家比贫穷国家要高)。因此，我们这里做个估计：全球在房屋建造上的支出大约占经济总量的9％，还有另外的2%~3%可能花费在商业性
房地产建造上，加起来大约占GDP的11％--为了方便记忆，就将这一比例算做10％。这个市场正常情况下会容纳大约占劳动力总量5%~6％的人就业，但还间接涉及其他更
多的人员，包括那些从事相关产品(水泥、钢铁、木料、铜，等等)开采与冶炼的人员。
大约1/5的房地产建造活动经常是公开的，而且比较稳定，但其余的部分则具有高度的周期性。如果房屋建造市场总值下降1/3，那么GDP将会减少超过3％，这个比例听
起来似乎还不算太高，但我们应该知道它肯定与房地产价格的下跌是有联系的，价格下跌在财富效应的作用下又会把GDP另外削减掉一大块。
第四个主要的周期驱动力是资本性支出，这部分是指在机器与设备方面的投资，而不是在建筑方面的投资。在大多数经济体中，私人与公共部门的资本性支出合起来约
占GDP的10％(但在快速成长的新兴市场中这个比例还要高得多)。这一块当中有一些是公共性质的，因而也是相当稳定的，但大多数还是私人性质的。
资本性支出通常与斯皮索夫和熊彼特所强调的某些新的核心创新有联系，而且每一次大的资本性支出浪潮都存在于某个独特的、领导性的产业部门。纺织机器、蒸汽机
、钢船、铁路、电、汽车、飞机、化工以及其他许多产业领导了以往的历次繁荣，而且每一次又都出现了泡沫与崩溃的情形。不妨回想一下20世纪90年代在信息技术、
通信与互联网方面疯狂的投资支出，而对于2000年3月以后这种投资是如何突然停止的，我们并不能完全忘掉。资本性支出周期很显然被竞争性投资以及加速数现象放大
了，加速数现象是产业为了扩张产能而自我订购。
这方面的影响有多大呢？假设资本性支出占GDP的10％，并且由于一次明显的经济衰退而下降了1/3，这大约相当于GDP的3％。同时股权财富损失与它也是有联系的。如
果正常年份的股权价值约为GDP的90％(2004年股权价值是37万亿美元，而GDP是41万亿美元)，那么我们假设其在巅峰时上涨到GDP的130％，而后随着资本性支出周期下
跌到60％。这相当于资产价值下跌的部分等于GDP的70％。这个70％乘以4％的财富效应值将会使GDP减少28％，这很糟糕，但与房地产财富以相同的百分比下降所造成
的破坏相比，还是不能等量齐观。
存货
经济中最后一个主要的波动因素是存货。实际上，存货总量的波动比最终需求量的波动要大得多。存货总量一般大约占GDP的6％，并且在扩张时期的增加量约为GDP的3
％，但是，它围绕这两个数字还会有较大的波动。之所以出现这种反复无常的变化，其中的一个原因在于存货包含的电视机、DVD、冰箱、空调与汽车等耐用品的数量是
不成比例的，当人们对未来心存隐忧的时候，就会停止购买这些耐用品。在许多国家，有接近1/3的存货是汽车与汽车零部件(零部件也是耐用品，特别是德国制造的)。
存货中啤酒与牛奶这类消费品并没有多少，因为这些物品从生产商到消费者的流转非常快。存货也不包括像理发与看牙医这样的服务，经济中这些部分极少表现出周期
性。
存货周期会有多糟糕呢？举一个例子：如果存货订单减少了1/3，那么我们看到GDP大约将会损失2％。这虽然很不幸，但显然并不可怕，因为它通常不会被任何有意义的
反向财富效应放大--正好相反的情况。在存货单独开始调整的时候，资产价格可能出现下跌，但由于利率的下降，资产价格通常很快就会出现逆转。
以下的高低顺序是在正常年份里平均水平经济的典型情况：
约占GDP的百分比(%)
金融方面的驱动力
资产价值400~500
资产价值变化的财富效应4
利息支付5
经济方面的驱动力
房屋建造市场总值10
资本性支出10
存货6
大量的研究都把经济周期描述成好像是相同的。例如，有许多对资产价格在整个经济周期中的波动情况进行实证的研究，但是由于驱动周期的因素不同，研究结果也会
大相径庭--某一特定的周期可能是由房地产、资本性支出或者是存货方面的变动(或者这些因素的任意组合)所支配的，也可能是与短期以及长期利率急剧上升有关，或
者也许不是这样的情况，它还可能涉及显著的财富损失，最终有可能导致银行危机与货币危机的发生。
我们继续用一个图表来说明，假设现在出现了灾难性的滞胀(即同时出现了通货膨胀与经济停滞)并且陷入了房地产崩溃以及资本性支出的周期。我们这里采用的数字没
有依据任何的科学研究，因此，你完全可以写上厚厚的一本书来说明这些数字为什么可能是错误的。但是，这些数字给出了我们在现实世界中不得不面对的一些粗略概
念。不妨假设上述情况是紧随着经济大繁荣而来的，此时的债务水平已经非常高，而且由于通货膨胀率的上升，中央银行已经提高了利率，债券利率也因为这个原因以
及资本的短缺而提高，因此，总的利息支付就从正常情况下占GDP的5％上涨到了可怕的9％--为了应对前两年的收缩需要每年拿出GDP的4％用于支付利息(我们这里假设
支付的利息最终流向了外国的债权人与中央银行，所以这部分完全离开了我们的经济系统)，再假设房屋建造活动和花在机器与设备上的资本性支出也分别下跌了1/3，
这是由于产能出现了过剩，并且银行危机也把这个问题放大了。另外，我们还可以考虑资产价格下跌的影响，假设其跌幅达到了GDP的150％。而后，我们再考虑到那些
还在担惊受怕的公司在一段时间内停止订购存货，这又会另外削减2％的GDP(应该注意到，在收缩开始时存货仍然有可能增加)，于是，这些因素最终全都包含了进来。
把这些数字加总会得出什么结果呢？表19-4显示，总的损失将达到GDP的15％。
表19-4设想处于经济滞胀环境中的灾难性情景
经济周期驱动力
事件
对GDP的整体影响
可变价格资产总额
下跌了GDP的15倍
-6％
房屋建造市场价值
下跌了GDP的1/3
-4％
资本性支出
下跌了GDP的1/3
-3％
存货订购量
下跌了GDP的1/3
-2％
＝GDP的总损失
下跌了GDP的1/3
-15％
这个例子就说明了萧条是如何发生的，在我们设想的这个例子中，结果很可能是从若干年的GDP趋势值中减去15％。
然而，萧条又是如何停止的呢？有些收缩会经历由自身带动的过程，正如奥地利经济学家所强调的，但是，如果通货膨胀水平下降，并且中央银行能够随意地显著降低
利率(特别是如果债券收益也下降)，那么这肯定会有助于阻止萧条。如果不存在货币危机的压力，通常就可以迅速采取这类措施，而且如果通货膨胀水平随着收缩一起
下降--它通常都会如此--那么这可以把利息支付从占GDP的9％减少到仅占3％或4％。此外，利息支付的这种减少将会触发资产价格的上涨，于是又会导致反向的财富效
应。它还可能刺激新的房屋建造活动，而且经过一段较长的时滞后，公司会在厂房建设以及机器与设备方面进行投资。使经济从极为疲弱的状态中解脱出来的这些事件
最有可能的次序是：
1利率下降→利息支付下降；
2利率下降→资产价格上涨＝反向的财富效应；
3利率下降→房屋建造业的复苏；
4经过一段时滞后，存货达到更加保守的水平→出现存货周期；
5就业率上升→消费支出增加；
6公司利润增长并且产能得到扩展→更新公司的固定投资。
在上面这个并不严谨的数字游戏中，最后一个重要的方面是经济中确实存在一些较为稳定，或者甚至能够进行稳定化处理的部门。消费的大部分是服务与非耐用品("消
费者稳定")--至少在发达经济体中是这样。这意味着报纸、药品、杂货店、啤酒、理发、保洁、牙医以及其他一些行业在整个经济周期中都不会有太大的改变。在绝大
多数国家，大约有85％的私人与公共消费属于这些类别，这是一个可以进行稳定化处理的因素。在有的国家，公共部门的消费很多，
这部分所占GDP的比例大约在20％~55％之间，多数发达国家的这个比例保持在40％左右。这个部门--如果有的话--是轻微反周期的，因为在衰退期间社会性支出是上升
的，而在繁荣时期税收则是增加的。然而，消费者随意性的消费项目是更加周期化的，尤其会对货币环境的变化做出反应，而且还会对就业情况与就业前景的变化做出
反应，这部分又是跟随周期的主要驱动力的。
图19-2主要波动因素在典型的现代经济中占GDP的大概比例
因此，公共部门是轻微反周期的，而非耐用品的消费巨大并且相当稳定。但是，消费者在耐用品与房屋上的支出这部分很少成为周期出现的基本原因，而是周期主要驱
动力传导机制的一部分。
至此，还有什么遗漏的因素吗？我们需要考虑商品这个因素吗？的确，商品的需求、供给和价格都发生了很大的变化，但在2004年，商品价值在经济总量41万亿美元当
中仅仅占了1万亿美元，即大约25%。商品曾经是世界上几乎所有经济表现的中心，但好景不再。诚然，在巴西或者俄罗斯，商品的变化仍然能够引发许多骚动，石油
价格的波动在德国、日本或者美国也仍然会引起注意，但其影响已经远远不及以往。
2000年2月17日，经济呈现一派繁荣的景象，纳斯达克市场达到了历史高位。艾伦?格林斯潘刚刚在美国国会的一次听证会上做完陈述报告，开始接受提问。共和党议员
罗恩?保罗也正在关注货币方面的问题。他注意到在货币供应中有一个被称为M3的类别的增长情况，统计数据显示，从1992年以来，这个指标的扩张速度似乎要比整个
经济快得多。因此，他想知道美联储为什么会允许这种情况出现。格林斯潘给出的答案让人有些不安：
"……我们一直努力对货币进行准确的定义，问题在于……现行的货币定义并不能为我们提供控制货币供给的有效方法……"
保罗先生对此有点疑惑地问道：
"那好，如果你不能准确定义货币，又怎么能够控制货币体系呢？"
第20章中央银行的挑战
艾伦?格林斯潘回答道：
