夏春：那些诺奖预测名单里的人
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不过，我恰好反过来，在我的求学生涯中，首先接触的是DD的开创性研究。2008年，我幸运地在金融危机爆发前加入香港大学金融系任教，他们两人首次出现在我当时的预测名单里。随后这些年，他们出现的次数最多，我想到Bernanke的次数较少，也许是内心“举贤要避‘官’”的缘故。
今年全球经济动荡不安，金融市场风雨飘摇。因此，在预测诺奖得主时，我毫不犹豫地写下了DD的名字，当时Bernanke也在我脑中一闪而过，没有写出来，其实有着特别的原因。
不知道三位教授为诺奖等待了多少年，对于我的预测来说，从屡败屡战到得偿所愿，是14年。
经济金融学家群星璀璨，预测诺奖实在太难。在这14年里，我其实只预测对了两次。上一次是2017年，我在颁奖前一个月推出的《经济学家夏春的投资必修课》中将“行为经济金融学”作为主讲内容，因此将理查德·塞勒（Richard Thaler）排在预测文章的首位，结果幸运命中。
在这篇题为《今年的诺奖会颁发给行为经济和金融学吗？》的文章里，我连续用四个段落简单描述了今年三位获奖者的贡献（括号内为新增补充说明）。
“在经济周期问题的研究上，前联储主席Ben Bernanke也作出了重要贡献，他和马克·哥特勒（Mark Gertler）的模型指出，金融行业因为面对信息不对称在做出信贷决定时，可能遇到越想借钱的人越可能还不了钱，而越有还贷能力的人越不需要借钱的矛盾，因此金融业本身就会在经济好的时候多借钱，经济差的时候不愿意放贷，这样就会让本来幅度不大的经济波动被放大和加速（这就是经济周期的“金融加速器”理论）。
在Bernanke和Gertler的研究成果问世前，金融学研究，尤其是微观公司财务和宏观经济学几乎没有任何联系，宏观经济学模型里没有银行和任何金融机构。他们不仅把二者结合到一起，而且对后来的研究影响极深。因此，Bernanke也是够资格拿奖的，不过他做美联储主席的经历很可能会给他拿奖带来一些负面影响，因为诺奖委员会可能不希望让人觉得是在讨好他。
够资格拿奖的学者很多，而要我预测，难免就会有些私心。我一是希望金融学者获奖，比如在研究银行危机上贡献最大的Douglas Diamond和Philip Dybvig；或者对研究金融市场信息不对称贡献巨大的桑福德·格罗斯曼（Sanford Grossman）（他的合作者Joseph Stiglitz已经在2001年获奖）；或者是研究公司融资为什么有一个股债偏好顺序而成名的斯特沃特·梅耶斯（Stewart Myers）和尼古拉斯·梅吉拉夫（Nicholas Majluf）。
可惜的是，之前我认为最应该获奖的斯蒂芬·罗斯（Stephen Ross）（华尔街的繁荣恰恰是建立在他的“无套利定价”的理论运用之上，1997年凭借期权及衍生产品定价获奖的Robert Merton和Myron Scholes只不过套用了Ross的思想）已经在2017年3月突发疾病去世了。”
今年预测时，Bernanke之所以只在我脑中一闪而过，除了他的身份可能带来的累赘外（但毕竟他现在无官一身轻），一个更加重要的原因是他的合作者Gertler也应该获奖，但每年的诺奖得主限制在3人以下。
不过，这也给了我勇气去预测如果接下来诺奖颁发给对宏观经济学的重要贡献者，Gertler有可能与合作者清泷信宏（Noubhiro Kiyotaki）、约翰·摩尔（John Moore）同时获奖（他们的贡献见后文）。毕竟，Moore原本就有资格在2016年凭借在合约理论上的贡献获奖。此前，共同创立一般均衡理论的肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow）与杰拉德·德布鲁（Gerard Debreu）也曾经分开获奖。
顺带一提的是，我也多次预测Kiyotaki获奖，他曾经任教于明尼苏达大学并且培养出众多杰出的宏观经济学家。
一些案例
每年诺奖名单出炉后都会有众多详细介绍获奖者学术成就的文章，这类文章通常预设的读者是经济金融学术圈的同行或学生，目的在于介绍潜在获奖者的生平、师承与重要论文，通常会充满术语。考虑到今年获奖者的研究广为人知，他们有众多的中国学生甚至同事（Dybvig曾经长期担任西南财经大学金融研究院院长，按照学界惯例，完全可以说这次中国出了一个诺奖），这类文章应该会特别多。
不过，要把高度数学化模型和统计分析向非专业读者进行科普并不容易，事无巨细地罗列论文也不是我的兴趣所在。我通常会转换角度来凸显获奖者的贡献，也就是并不直接介绍他们建立的模型或者分析工具的细节，而是把他们最著名的研究与其他学科上的突破进行类比。
例如一些诺奖得主的成就类似于数学里的“哥德巴赫猜想”，人人都知道这个道理是对的，但要严格证明出来非常困难。这往往要比证明出一个大多数人没有想到的道理更难。Arrow与Debreu就是完成了对亚当·斯密“看不见的手”的数学证明。哈耶克在1974年获奖，但他的思想的数学化工作很大程度上由斯蒂格利茨（Stiglitz），赫维茨（Hurwicz）等人来完成。
我喜欢的另外一种科普方法是将诺奖得主的贡献与其他职业成就进行类比。绝大部分获奖者的理论只是解释性的，但极少数人的理论可以创造出一个巨大的市场。例如前面提到的Merton和Scholes，以及2020年获奖的保罗·米尔格罗姆（Paul Milgrom）和罗伯特·威尔逊（Robert Wilson），他们的理论分别造就了华尔街衍生产品市场和拍卖市场（例如碳排放配额拍卖）的大发展，创造了无数的财富和就业机会。
今年三位获奖者的主要贡献是对银行和金融危机的数学化解释，比较类似上面提到的“哥德巴赫猜想”。举例来说，在1933年联邦存款保险公司（FDIC）成立之前，美国的银行挤兑（Bank Run）与金融危机屡见不鲜，但是有了FDIC之后，这类危机发生频率就大大降低了。如何将背后的道理用数学模型来清晰呈现，成为一个人人试图解决的问题。然而，要将复杂的世界简化成可以进行数学描述的模型，是非常具备挑战性的；纯文字逻辑通常不严谨不连贯，只有数学化的模型，才具有逻辑清晰性和理论扩展性。
DD第一个完成这项工作，时间是1983年。DD模型的简洁与深邃让人着迷不已，但如果只是走到这一步，影响也许仍然有限。巧的是，80年代末期美国出现储蓄与贷款机构危机，90年代新兴市场银行与金融市场危机不断，到2000年代美国再次成为危机集中地，DD的模型就成了解释危机与政策应对的出发点。如果政策运用得当，虽然不至于创造出巨大的财富，增加就业，但至少可以避免巨大的损失，减少失业。
我之所以多次预测DD获奖，原因在于银行挤兑是我博士期间重点研究和思考的第一个问题，当年中国的四大银行面临资不抵债，这几乎是人人知道的事实，而且当时中国还没有实行存款保险制度，但中国却没有发生任何银行挤兑行为，何解？
一种可能性是政府的高信誉提供了“隐性担保”，但这也会将风险暗藏，一旦信心消失则会有莫大麻烦；另外一种可能性则是挤兑行为虽未直接发生在银行身上，但却间接地体现在了资本市场上。以近期瑞信（Credit Suisse）事件为例，可能破产的传言体现在了股价大跌，信用价差大涨上。
2008年金融危机爆发，当时除了华尔街一小部分人，绝大部分人并不知道发生了什么。媒体最常见的、今天依然最流行的解释，是将金融危机归咎于次贷推动的房地产泡沫破灭，和以房地产抵押贷款为基础的衍生证券的价格暴跌。这也是为什么很多人，包括金融分析师，依然习惯称之为“次贷危机”。
但实际上，2007年未偿还的次贷仅有1.2万亿，次贷及相关衍生品的价值仅占衍生品市场4%的规模。在2007年中，次贷及衍生品产生的损失仅1500亿元，相对于美国14万亿的GDP占比仅有1%。无论从哪个角度看，次贷市场都不至于引发一场蔓延全球的经济危机。
真正的危机并非发生在次贷市场，而是发生在规模高达20万亿美元、1.4倍GDP的影子银行。房价下跌引发的损失缺乏透明度，这导致了美国影子银行借贷双方的彼此怀疑与信用坍塌（Credit Crunch），这一发生在影子银行身上的“挤兑”，快速传染蔓延到全球各国金融体系。一开始，美联储对于如此庞大的影子银行体系与运行规则缺乏了解，放任雷曼倒闭，错过了挽救良机。当然，这样的挤兑也发生在了传统银行身上，大量的银行破产倒闭，失血的实体经济变得异常艰难。
危机爆发后的多轮财政救助与量化宽松，之所以那么耗时费力，收效甚微，正是Bernanke与Gertler发现的“金融加速器”在发挥作用，金融领域的危机一旦扩散到经济领域就会更加难以处理。
这次危机延续时间漫长还有一个重要原因在于，作为导火索的房地产是很特别的资产，它可以成为信贷融资时的抵押物，而一旦它的价值增加或者下跌，就会产生连锁反应，不成比例地放大经济周期。这个道理很容易想到，类似一个“哥德巴赫猜想”，但Kiyotaki与Moore才是第一个完成经济周期“地产放大器”（或者简称“信贷周期”）数学模型的人。这些诺奖理论听上去并没有那么高深，但现实却是，我们往往会重复前人的错误。
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