在不断试图控制环境的过程中，人们会不可避免地忽视不确定性
不确定性不是风险，这一重要区分是由20世纪早期的三位经济学家提出的：美国的弗兰克·奈特、英国的约翰·梅纳德·凯恩斯和奥地利的弗里德里希·奥古斯特·冯·哈耶克。这是经济学领域方法论最重要的突破之一。三位经济学家不赞同当时公认的经济理论——19世纪的古典经济学。古典经济学认为经济遵循牛顿式的自然法则，经济规律可以用精确的数学方程来描述，这些方程涵盖了所有可能的结果，通过简单的计量就可以得到这些结果。经典的价格理论就是个例子，该理论认为价格完全由产出、技术和工资水平决定。
《控制的幻觉：金融危机的根源探究与管理之道》
[冰] 乔恩·丹尼尔森 著
廖岷 周叶菁 等 译
中信出版集团
2023年8月
19世纪古典经济学思想的一个关键隐含假设是遍历性，这是一个关于稳定性的数学概念。遍历性是自然科学中的一个关键假设，它是指通过重复实验或长期观察相同的现象，我们可以了解自然规律。我们所需要的是足够的观察。这三位经济学家否定了经济遍历性的假设，认为这种假设过于简单，显然是错误的。第一次世界大战带来了对19世纪社会价值观和假设的大规模修正，对遍历性假设的否定也是其中的一部分。
芝加哥大学的弗兰克·奈特首先提出，风险的概念与不确定性具有本质区别。风险是可以被量化的，可以用数学和统计模型来描述，因此可以转化为具体的数字。如果经济世界是遍历的，那么用风险来描述它是正确的。只要某些事情有风险，人们就可以做出自信的声明：英格兰足球队赢得下一届世界杯的概率为1%，希腊在未来3年内需要再次被救助的概率为25%，我们在未来6个月内通过投资亚马逊赚钱的概率为48%……我们能够做出如此准确声明的唯一情景是，统计和数学模型能够全面描述世界，并且每个经济观察者都以同样的方式看待风险。没有主观判断的余地。如果概率无法被量化，那我们只能说，希腊可能需要救助。对希腊的救助属于不确定性范畴，而非风险范畴。
不确定性捕捉了无法用数学充分描述的结果。在做决策时，不确定性意味着仅观察我们周围的世界，并用统计技术处理这些观察结果是不够的，有些东西被遗漏了。我们需要认识到，每个人都是独特的，各自的信息、目标和能力不同，因此对经济的看法和理解也各不相同。如果意识不到这一点，那么我们最终只会依据我们认为世界是（或应该是）什么样子来做决策，而非依据世界实际的样子。驱动经济活动的是不确定性，而不是风险。投资活动和投资损益之所以发生，是因为我们不能完全预测事件是如何发生的。每个人对未来都有不同的预期，这些预期导致了不确定性，而不确定性推动了经济活动。
就在奈特发表了他关于风险和不确定性的著作的同一年，约翰·梅纳德·凯恩斯提出了更微妙的观点，他在《就业、利息和货币通论》（1936年，简称《通论》）一书中进一步完善了这一观点：“我说的‘不确定的’知识……意思不仅是把确切知道的和可能发生的区别开。从这个意义上说，轮盘游戏不属于不确定性……我使用这个词的意义是，欧洲战争的前景是不确定的，或者20年后的铜价和利率是不确定的，或者一项新发明的过时是不确定的……关于这些问题，没有任何形成可计算的概率的科学依据。我们根本不知道！”
凯恩斯的出发点是，人类并不像19世纪古典经济学家认为的那样，天生是理性的，能够完美地预见和预测一切。相反，人们通常遵循动物精神——引导人的行为的本能。凯恩斯对统计分析变得不屑一顾，拒绝接受遍历性，即可以根据过去事件发生的频率来做出决策的观点。相反，他关注的是在给定时点，人们根据自身的认知，对未来事件发生的“信念程度”。
对于这种观点，我最喜欢的表述来自一位通常被认为与凯恩斯相去甚远的经济学家——路德维希·冯·米塞斯，奥地利学派的代表人物。米塞斯在1962年批评了计量经济学——对经济的统计分析方法：“作为一种经济分析方法，计量经济学是玩弄数字的幼稚游戏，对解决现实经济问题毫无帮助。”2有趣又讽刺的是，凯恩斯的许多追随者恰恰做着米塞斯和凯恩斯所反对的事情，例如，构建经济学的统计和数学模型，把不确定性等同于风险，就像19世纪的古典经济学家一样。
诺贝尔经济学奖得主乔治·阿克洛夫在其论文《回望当年：过去60年宏观经济的教训》中指出，凯恩斯的门徒故意无视凯恩斯对风险和金融危机的警告，从而推导出宏观经济如何运作的简单数学模型，而这些模型很快就被证明是错误且危险的。
1945年，哈耶克在伦敦政治经济学院担任教授期间，发表了题为“知识在社会中的运用”的文章，他在文中表达了与阿克洛夫类似的观点，同意奈特和凯恩斯的看法，即量化风险是不可能的。然而，哈耶克是从另一个方向推导出这个结论的。凯恩斯认为动物精神激励着人们，哈耶克认为，想要用精确的数学语句来描述世界，在技术上就是不可能的：“如果我们拥有所有相关信息，如果我们能够从一个给定的偏好系统出发，如果我们掌握了所有可用方法的全部知识，那么剩下的问题纯粹是逻辑问题……然而，这显然不是社会面临的经济问题。”
哈耶克此文写于二战期间，当时有关经济政策的分歧在于：是信奉中央计划经济和苏联社会主义模式，还是偏好市场经济。那个时代的大多数思想家都主张中央计划经济，他们认为资本主义制度容易发生危机，效率低下，大萧条就是资本主义制度失败的例证，而苏联则因为中央计划经济而躲过了大萧条。当时世界上几乎每个国家都在积极考虑中央计划经济。
哈耶克对此持不同意见。他认为，知识分散在构成社会的每个个体之中，这些信息不可能聚合成完美的知识。农民比其他任何人都更了解自己的土地，知道如何种好作物，并且有直接的经济动机尽可能多地了解土地。任何中央机构都无法获得此类信息，中央机构能得到的只是一些高层次的摘要信息，这就是集体农业行不通的原因。农民做出的决策比农业部更好，中央计划经济是不可能成功的。在哈耶克看来，只要市场不受政府干预，市场价格就能解决不确定性问题，并将基本信息提炼为一个数字：价格。
尽管人们普遍认为凯恩斯和哈耶克有着截然不同的经济哲学——他们的门徒又显著放大了这一区别——但他们对不确定性的看法却很类似。凯恩斯关注的是不确定性如何影响决策，而哈耶克更感兴趣的是理解个体如何将不确定性降至最低并克服不确定性。这些观点是高度互补的。这并不奇怪，两人同时在英国工作，一直保持着朋友关系，而且经常通信。
凯恩斯和哈耶克的分歧在于他们的政策结论。凯恩斯认为，由于市场的动物精神，市场往往会进入一种令人不快的状态，因此政府有必要进行纠正性干预。如果我们不知道如何量化未来投资决策的风险，它们“只能被视为动物精神的结果”。如果动物精神过于悲观，那么政府需要增加信心，减少不确定性，从而增加投资。但哈耶克得出了相反的结论，他坚持认为，尽管个人和组织可能对未来知之甚少，但政府知道得更少。一家公司了解自身所处的市场，因此比政府更了解未来的不确定性。由于政府对经济的了解较少，如果政府进行干预，那么其决策通常会更糟。
因此，如果凯恩斯在今天著书，他很可能会支持宏观审慎监管机构的目标，即制定规则以确保金融体系的稳健和安全。毕竟，他的代表作《通论》出版于1936年，正是在大萧条之后，而大萧条往往被认为是自由市场失灵造成的。然而，我认为凯恩斯不会喜欢如今的监管构想，至少不会喜欢如今基于风险计量的监管，他会以看待19世纪古典经济学的方式来看待它们。同时，我认为哈耶克也不会喜欢如今金融规制的目标和实施。他可能会提出，由于监管机构不知道也不可能知道金融体系中的所有风险，它们所做的只是增加成本，降低效率，增加危机的风险。各国央行正在犯与昔日的中央计划经济者同样的错误。
哈耶克和凯恩斯既是20世纪最有影响力的两位经济学家，也是经济学界最被误解的两位思想家。他们有大批热衷于歪曲他们观点的拥趸。我的朋友汉尼斯·吉苏拉森在他的新书中回忆了1980年他与哈耶克的一次晚餐，当时哈耶克对他说：“我们不应该成为哈耶克主义者，因为凯恩斯主义者比凯恩斯糟糕。”
二战后，奈特、凯恩斯和哈耶克关于风险与不确定性的观点基本上被忽视了。三人中，凯恩斯的门徒最具影响力，但他们忽视了凯恩斯在这方面的工作，而更倾向于运用19世纪古典经济学关于风险的观点来构建当时的凯恩斯模型。对于凯恩斯本人强调的不确定性的重要性，他的门徒几乎没有理会。当然，他们并不这么认为——那个时代的大多数经济学家都认为自己是凯恩斯的知识继承者。
摒弃不确定性概念而青睐风险概念的原因有很多。二战后数据收集得到大幅改善，新的统计技术，以及计算机的普及与发展，都让人产生了一种“手到擒来”的感觉。在不断试图控制环境的过程中，我们会不可避免地忽视不确定性。风险和对世界的数学描述对于控制环境至关重要，而不确定性恰恰成了阻碍。人们不想听到不确定性的观点：不确定性不是那么容易衡量和控制的。风险的观点始终胜出。
最佳例证是华西里·列昂惕夫，他在列宁格勒大学接受教育，后来成为哈佛大学教授，并获得了诺贝尔经济学奖。他认为经济学的目标是收集事实和数字，然后用数学模型描述它们之间的关系。最终，他提出了投入产出模型，将整个经济简化为一组方程。一个部门的产出要么成为其他部门的投入，要么成为最终消费。列昂惕夫的模型在20世纪中期非常有影响力，是一些国家至今仍在实行的中央计划经济的基础之一。
二战期间，投入产出模型对美军统计控制小组的线性规划法的发展产生了重大影响。在组织柏林空运的过程中，这种方法得到了成功的实践。给定柏林可用跑道的数量和当时的天气等限制条件，军队将最大数量的货物空运到柏林。一个小组方程式就可以描述问题，起作用的是风险，而不是不确定性。
美军线性规划团队的成员之一罗伯特·麦克纳马拉在20世纪60年代成为美国国防部长，并因在指挥越南战争中运用列昂惕夫的理念而闻名。4他的管理理念的基础是测量一切可测量的对象，其中最著名的是尸体袋，然后使用这些测量来控制结果。无法测量的对象无关紧要。社会学家丹尼尔·扬克洛维奇巧妙地证明了这种方法存在的问题，他称之为麦克纳马拉谬论：“第一步，测量任何容易测量的对象。这一步没有什么问题。第二步，忽略不容易测量的对象，或者赋予其任意的定量值。这是人为的且具有误导性。第三步，假定不容易测量的对象真的不重要。这一步是盲目的。第四步，宣称但凡不容易测量的对象，其实都不存在。这一步是自杀性的。”平心而论，麦克纳马拉只是试图把复杂的问题结构化，在约翰逊政府的所有政治斗争中均将量化方法作为工具。他不是第一个这样使用统计学的人，也不是最后一个。这种情况在新冠肺炎疫情危机中相当普遍。
麦克纳马拉的继任者之一唐纳德·拉姆斯菲尔德在2002年表达了其对风险和不确定性的更好理解。虽然他的表述在当时备受嘲讽，但现在已被视为是关于不确定时期如何做出决策的精彩观点：“那些说某些事情没有发生的报道总是让我很感兴趣，因为正如我们所知，有些事情是已知的已知，我们知道自己知道。我们也知道还有已知的未知，也就是说，我们知道有些事情我们不知道。但也有未知的未知——那些我们不知道自己不知道的事情。纵观美国和其他自由国家的历史，后一类往往是困难的。”
列昂惕夫投入产出模型的问题与19世纪古典经济学、麦克纳马拉的作战理念、现代金融监管和风险计量的问题如出一辙——以简单、漫画般的方式来描述无限复杂的世界。这些模型假设所有相关因素都可以归结为简单的数学方程，没有给不确定性、复杂性或技术进步留下任何空间。也许最重要的是，它们都依赖于精确的计量。
当我在研究生期间学习定量方法时，詹姆斯·亨德森讲述了他在国际货币基金组织工作时对拉丁美洲问题的研究。国际货币基金组织鼓励拉丁美洲国家建立关于本国经济的投入产出模型。这一提议运行得相当不错，但亨德森注意到，根据投入产出模型，拉丁美洲经济体不仅彼此间非常相似，而且与美国经济也相当类似。这一发现令人惊讶，因为拉丁美洲国家比美国穷得多，产业结构也截然不同。亨德森对此进行调查后发现，拉丁美洲国家收集的统计数据不如美国的统计数据详细，对于缺失的数据，它们就使用美国的数据。
计量的质量取决于计量者的品质。正如20世纪初英国著名统计学家乔赛亚·斯坦普指出的，普遍的问题是：“政府非常热衷于收集数据。它们收集数据，相加，乘到若干次方，取立方根，然后绘制出精美的图表。但是你千万不要忘记，这每一个数据最初都源于乡村统计调查员，而他们只是按照自己的喜好随便记录。”
主观概率
乔治·伦诺克斯·沙曼·沙克尔推动了凯恩斯和哈耶克关于风险和不确定性的研究。20世纪30年代，沙克尔在伦敦政治经济学院攻读博士学位，哈耶克是他的导师。然而，在凯恩斯的《通论》出版之后，沙克尔抛弃了哈耶克，以凯恩斯的思想为主题完成了博士论文。但哈耶克并未将此事放在心上，他们仍然是朋友。沙克尔是一位被低估的伟大经济学家。我不记得我读研究生的时候哪里提及过他，直到我在伦敦政治经济学院的同事查尔斯·古德哈特提及沙克尔，我才开始阅读他的作品。沙克尔认为，计算所有结果的概率分布，从而做出理性的经济决策是不可能的。经济数据不具有遍历性。
然而，与奈特和凯恩斯认为风险和不确定性之间有着鲜明的区别不同，沙克尔认为存在中间地带，即对某种结果的概率可以有一定程度的了解。他称之为主观概率，即对未来某一特定事件发生的信心。主观概率包含了判断错误的概率，这意味着经济变量比如价格可能会偏离预期。主观概率预见了之后出现的心理和行为经济学。许多观察家与沙克尔的主观概率观点不谋而合，如沃伦·巴菲特曾提出推理概率的概念：“一项投资的风险不是用贝塔值（华尔街评估波动性的术语，通常用于衡量风险）来衡量的，而是用投资者在其预计持有期间购买力遭受损失的概率——推理概率——来衡量的。资产的价格可以大幅波动，但只要有理由确信这项资产在其持有期内能提升购买力，那就不能说它的风险很大。正如我们将看到的，一项价格不怎么波动的资产却很可能充满风险。”
稳定即不稳定
上述四位经济学家的研究中遗漏了一个重要环节：不确定性是如何产生的，以及影响结果的可能性。海曼·明斯基回答了这一问题。他聚焦于金融危机，认为对风险的认知会影响人们的风险承担行为，从而影响金融危机在遥远的未来发生的可能性。明斯基的理论是在20世纪中期，列昂惕夫投入产出模型等经济理论的背景下发展起来的。明斯基不认可这些理论，认为它们过于简单，忽略了投资决策的过程和企业融资方式。明斯基的投资与危机理论基于对融资方式的三种分类。第一类是对冲性融资，是最安全的。企业借款很少，企业收入现金流可以覆盖债务。第二类是投机性融资，风险较高，企业现金流只能满足利息支出，但不足以归还本金。第三类是最危险的庞氏融资，即现金流不足以偿还本金或利息，因此企业寄希望于标的资产升值以偿还债务。英国当前的房地产购买并出租的趋势是庞氏融资的典型例证：人们购买房产是为了出租，依靠租金和房产升值来偿还抵押贷款。
对冲性融资是最稳定的，但另外两种融资方式对投资者来说更有吸引力。此外，当经济增长时，似乎没有理由要放弃利润而谨慎行事。确实，这样做是很难的。假设一个经济体最初很安全，只使用对冲性融资。这建立了信心，激励人们承担更多风险，使用投机性融资。一开始，一切看起来都很好；经济增长加速，使庞氏融资越来越有吸引力。但随着时间的推移，可行的投资都耗尽了，最终一切戛然而止，危机接踵而至。金融危机之所以发生，是因为我们认为好日子会永远持续下去，没有理由不利用庞氏融资。投资者希望承担更多风险，这通常得益于宽松的监管环境和政府的鼓励。最终，这将导致投机泡沫和危机。
因此，当我们认为风险较低时，危机发生的条件已经成熟。这意味着金融危机即将到来的最佳预测时机是，当专家开始谈论当前的繁荣将永远持续下去的时候，比如20世纪20年代的“永久稳定时代”，以及2007年前20年间的“大缓和”时期。经济学家通常会辩称，经济学规律并不适用，因为“我们国家的经济政策太棒了”，或者“我们变得如此聪明，我们学会了如何预防危机，如何优化投资，如何理性行事，会确保永久稳定和高速增长”。当我们开始看到专家用文化原因来解释繁荣时，就意味着是时候逃跑了。
明斯基在生前并未得到太多的认可，这并不奇怪。他没有从事主流经济学研究，他所属的凯恩斯学派也不认可他，这既是因为他强调不确定性，也是因为他对确定性经济模型的批评。然而，他从未被完全遗忘，2008年全球金融危机之后，他成了名人。专业人士通常称危机为明斯基时刻，因为他的理论很好地解释了危机。2017年10月，时任中国人民银行行长周小川表示，如果在经济繁荣时期过于乐观，也会造成矛盾的积累，到一定时候就会出现所谓的明斯基时刻。与此同时，明斯基的批评者和那些回避他的人早已被遗忘。
根据明斯基的不稳定性假说，观察到低风险时就意味着未来的危机已具备了条件。2014年，时任美联储主席珍妮特·耶伦提出：“市场波动率处于较低水平……低水平的波动率可能会导致更多的冒险行为……这是我和货币政策委员会关注的一个问题。”
低波动率与危机之间的关系仍然是推测性的，没有得到实证检验。这让我感到好奇，于是我与马塞拉·巴伦苏埃拉和伊尔克努尔·泽尔合作，探讨这种关系是否存在，并就此主题撰写了论文《从历史中学习：波动率和金融危机》。我们没有早点开展这一研究有两个原因。
首先，我们需要一个非常长的波动率和危机历史，而必要的数据并不容易获得。为此，我们收集了60个国家211年的月度股市观测数据。
其次，如果用统计模型来检验波动率与危机之间的关系，我们发现这种模型并不存在。然而，这并不意味着两者没有关系，只是关系更加复杂。真正起作用的是波动率与人们的预期之间的差异。为验证这一假设，我们首先需要估计预期波动率，然后在统计模型中使用实际波动率与预期波动率之间的偏差。低波动率是指波动率低于预期，反之，高波动率是指波动率超过预期。研究证明，低波动率在统计学意义上能够解释危机的形成。
我们找到了明确的因果关系。未预期到的低波动率发出了警报解除的信号，人们毫不犹豫地承担更多的风险。因此，人们愿意贷款进行高风险投资。从短期来看，一切都很好。但随着时间的推移，部分甚至多数贷款的质量不及预期。也许这些贷款被用于房地产投资，创造了最终破裂的房价泡沫。贷款违约增加，银行陷入困境，危机接踵而至（见下图）。未预期到的低波动率预示着信贷快速增长（银行体系杠杆率不断上升），以及在十年后甚至更远的未来发生危机。也许令人惊讶的是，这种因果关系只适用于未预期到的低波动率。高波动率对危机没有预测能力，而只有相关性。换句话说，高波动率与危机同时发生，不能作为危机的预测指标，只能作为危机的判断指标。
波动率和危机
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