引子：经济周期的发现

自然界里，周期现象普遍存在。一日之内，有昼夜交替；一年之中，有四季轮转。对此，无论是直觉的感知，还是理性的认知，人类都是十分清楚的。

进入18世纪，工商业文明驶入了快车道，在科技革命的加持下，从此经济发展呈现了指数级增长的态势。然而，经济的波动却日趋加大，新的经济现象层出不穷。

1716年，约翰·劳说服了法国的“摄政王”菲利普·奥尔良公爵，创立了劳氏银行。彼时的法国深处债务危机之中，为了减轻国家的负担，由劳氏银行发行的纸币正式登场。

虽然，这比北宋时期的纸币“交子”晚出现了700多年，可是现代银行体系及纸币的出现，以及债券、股票等金融创新的诞生，为经济发展提供了新的动力。与此同时，也为经济周期的正式登场，提供了必要的金融环境。

另外一位法国人，克莱门特·朱格拉，日常的工作是医生，却喜欢在业余时间研究社会问题。1862年，朱格拉坚持了14年的业余爱好结出了丰硕的果实，他出版了有关经济波动进程的研究成果《论德、英、美三国经济危机及其发展周期》。日后，这本著作成为了经济周期研究的里程碑。

在朱格拉之前，古典经济学家们对商业波动现象，给出了林林种种的解释。比如，理查德·坎蒂隆发现了货币的流通速度是可变的，亚当·斯密解释了自由市场如何自发地调节经济，亨利·桑顿揭示了中央银行如何积极干预经济，詹姆斯·穆勒指出了竞争性投资引发经济波动，等等。

然而，这些早期的巨匠，却没有一个人苦心思索一套连贯而统一的理论来解释经济周期。

朱格拉的独特之处在于，他的研究方法（把相关变量整理为时间上的序列）天然地有利于周期的呈现。正因为如此，他提出了振聋发聩的洞见：

萧条的唯一原因就是繁荣。

他比其他任何人都率先认识到，经常性的经济危机并不是一些简单的、相互独立的事件，而是经济组织内在不稳定性、周期性重复发作的体现。

意识到这一点之后，他进而把经济的周期性运动分为不同的阶段，包括“上升”、“爆发”和“清算”等。为了区分这些阶段，朱格拉收集了尽可能长跨度的时间序列加以分析。最终，他确信周期的平均长度为9～10年。日后，该长度的经济周期，以他的名字命名。

朱格拉终其一生都在研究经济周期问题，他对自己的著作先后进行了两次修订与完善。此后，经济周期正式走入了经济学家的主流话语之中。这正如熊彼特后来所指出的那样：

他发现了新大陆，而在此之前，有些人只是发现了大陆附近的一些岛屿。

周期之相

早期的周期研究，是围绕着经济中的具体现象展开的。接下来，让我们通过一组例子，来感受一下周期之相。

货币供应

打个简单的比方，货币对于经济这部机器来说就像油一样，油灌得越多，机器就会运转得越好。

有效的货币供给，不仅取决于发行多少货币，还取决于货币的流通速度，也就是货币在不同的人之间周转有多快。在某种程度上，货币流通加速，会产生与增加货币供给相似的效果。

金银本位，即纸币与金银以固定的比率挂钩，可以带来币值稳定的好处。然而，当经济蓬勃发展时，也会严重受制于货币的相对紧缩。

以就业的角度来衡量，如果还未达到充分就业，那么增加货币供给只会促进经济增长；如果经济已处于充分就业的状态，货币供给的增加将导致通货膨胀。核心是，货币供应与经济总量，要保持合理的比率。

亨利·桑顿对此做了细致的阐释，即中央银行的积极干预是有利的，可以让经济繁荣更加持久。

信用市场

如果银行利率低于商业团体的预期盈利水平，就会导致借贷数额大幅上升，结果商业活动的水平也大幅提高。在这个过程中，增加信用似乎（欺骗性地）证明了信用增加的合理性，会导致中央银行在对危险毫无察觉之时过多地增加货币供给，而当它察觉的时候，已经太迟了。

与之相反，如果银行利率高于商业盈利预期，或者其他因素使得信用收缩，则可能导致经济萧条。

利率变动

提高利率，可以吸引民众将部分现金存放到银行账户上，同时让借款人在申请贷款时变得更谨慎，两者共同降低了货币的流通速度，从而给经济活动降温。

此外，提高利率还可以防止资本外逃，甚至吸引国外的流动资金。

与之相反，降低利率，会增加货币供给并且刺激经济活动，降低对外资的吸引力。

机器带来的效应

18世纪50年代，越来越多的英格兰商人开始使用一些简单的机器。机器带来了两种戏剧性的效应。一是提高了单位资本投入的产量，另一个是在建立新工厂时，有必要预先制订深入的生产计划。

一方面，工厂潜在盈利的能力在不断扩大；另一方面，未来盈利的不确定性也大幅增加。甚至，在工厂建成投产之前，就可能面临市场需求变化的风险。

供给与需求

法国商人让·巴蒂斯特·萨伊，提出了以自己名字命名的萨伊定律。萨伊定律具有非常重要的意义，它解释了通过刺激供给能够促进长期的经济增长，并且也说明了为什么用缩短每周工作时间来解决失业的办法从长远来看是行不通的。

萨伊注意到，在商业活动中，最容易的就是生产产品，而比较困难的则是销售产品。

基于此，萨伊认为，某种产品一生产出来，生产商由于担心产品的价值在他手上会有所减少，而希望把产品立刻卖掉。当他销售产品获得货币时，又同样焦急地要把货币花出去，因为货币的价值也是容易改变的。而花费货币的唯一方法就是购买别的产品或者其他东西。因此，生产某种产品只不过是立即为其他产品打开了市场出口。

如果太多的生产手段被用来生产某一种产品，而其他产品的生产却不足，此时就会发生供给过剩的问题。

萨伊的解释过于理想化。现实中，当货币作为交易的媒介时，人们可以把销售收入以货币的形式储存起来，所以供给并不总是创造等量的需求。因而，人们对于货币的普遍信心的改变，能够引发供给与需求之间的失衡。

竞争性投资

当新的技术发明诞生，并昭示着新的市场前景时，会出现争先恐后的竞争性投资现象。

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。

这一点，和资本市场的狂热投机十分类似。

当“聪明钱”的代表“职业交易商”预估到标的价格会大幅上涨时，他们就会大量买进。这种购买行为会立刻造成价格的明显上涨，结果反过来诱惑许多只是关注市场即时变化的人也去购买，这些购买者期望价格仍然会有更大的上涨空间。

这就意味着一个自我强化的恶性循环，同时它也解释了为什么繁荣会走向彻底脱轨。

预期的作用

经济学家威廉·斯坦利·杰文斯，注意到经济周期中，存在着明显的公众情绪的变化。这引起他思考：为什么每隔一定时间人们就会变得贪婪和恐慌呢？

最终，杰文斯把目光投向了经济体系之外，并找到了“太阳黑子”。后来，“太阳黑子”学说遇到了与经济周期时长不符等困难，因而不被主流经济学家所接受。然而，其分析问题的方法得到了普遍的认可：存在某些现象，其本身不能对经济产生影响，但能够改变一般人的预期从而间接地对经济产生影响。

举个例子，比如公众对未来通货膨胀的预期，会影响现在的利率水平。如果人们担心将来发生通货膨胀，现在的利率水平就会相应地提高。

隐藏力量

在周期之相的背后，潜藏着多种隐藏的力量。同样，通过一组例子来展现它们。

反馈

在经济系统中，各变量之间有着复杂多样的反馈关系。

第一个例子，有关货币乘数。以现代银行为例，商业银行在发放贷款的同时，需要在中央银行预留准备金。当准备金率为10%的时候，银行每获得10元存款，最多可以将其中的9元贷款出去，剩下的1元上缴央行作为准备金。

从整个系统的角度来看，获得新增贷款的客户，仍然会选择把它存放于银行（可能并不是同一家）。于是，贷款变成了新的存款，又可以按照准备金率的要求继续放贷。依此类推，最终的总贷款额可以高达最初存款的10倍。

与之类似，我们还会看到：

• 投资加速数：消费的增长，可以拉动投资的加速；比如，新增投资由当年消费较上一年消费的增加额的一半来确定。
• 情绪加速器：从可控状态演变到失控状态，所带来的聚焦、不安与焦虑，进而让我们的情绪与心智（还有身体）深受影响。
• 金融加速器：商业回报良好的情况下，企业通过低成本举债就可以快速增加利润，进而增加企业的信誉度，让新增贷款更容易。

除了自我强化的正向反馈之外，负向反馈现象则拉动经济系统回到平稳趋势上来。比如，央行与财政出台的逆周期调节政策等。

协同

经济系统中的诸要素，在演进过程中有着多种多样的协同效果。

人类是社会性的动物，彼此之间的行动，在信息流通的情况下，会相互影响。比如，我们在周期之相一节中介绍过的竞争性投资，就是一个很好的例子。这也导致了，人类对有利于自身的变化存在高估的普遍倾向。值得一提的是，竞争性投资，往往发生在熊彼特所说的创新蜂聚时期，这也是一种协同现象。

同时，竞争性投资还会在时间轴上，呈现出所谓的回声效应。以挪威造船业为例，大量船主会在初始投资的 9年之后，选择置换（即以旧换新）手中半新的船只，从而形成 5年左右的回声周期（由置换与建造周期重叠而成）。

另一个例子是凯恩斯提出的选美理论。简要来说，为了获胜，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。换句话说，竞争者需要预测平均意见的期望值，好让自己的选择最接近于所有竞争者的平均偏好，从而能够获奖。

此外，当经济系统中存在多个长短不一的周期波动时，会出现锁模现象，也就是不同周期的转折点存在着趋于一致的可能。当许多无关联的过程自发锁定彼此的节奏，并创造出一个强化的加总运动时，就会发生锁模现象。正是由于存在锁模现象，繁荣可以从一个部门溢出到多个部门。从微观层面来看，锁模现象之所以发生，本质上还是企业家的预期趋同所致。

时滞

在反馈系统中，某个变量的输入到另一变量的输出之间，存在着长短不一的滞后性。

农业领域的周期性，通常和决策与结果之间，过长的时滞性有关。举个例子，设想有一群农民，要决定用多大比例的土地来种植马铃薯。

如果某一年的马铃薯市场价格非常高，那么每一个农民都会抢着种植更多的马铃薯。但是到了第二年，当他们在市场上销售那些堆积如山的马铃薯时，过量供给将会大幅度压低价格。经历失望之后，他们便减少种植马铃薯，这样做的唯一结果是减少下一年的马铃薯供给，从而使其市场价格再一次上涨。

经济学家将这种现象，命名为蛛网，形容参与者在群体心理学的黏合作用下，一起陷入一个巨大的蛛网之中。下图示意了蛛网理论在生猪养殖市场的具体展现：

混沌

经济系统，具有内在的混沌性质。

气象学家爱德华·洛伦茨，在通过计算机模拟天气预报的时候，发现了颇为奇怪的事情：两次计算的重复部分，却产生了不同的结果。

一番分析之后，洛伦茨意识到，看起来相同的两次计算数据，实际上在小数点之后的第四位是不同的，由于打印机只输出了前三位，所以看不出差别。就是这样微小的万分之几的差异，随着模拟过程的持续，结果的差距却越来越大。

最终，洛伦茨明白了，天气预报在长期来看，具有不可预测性。后来，人们将这种计算过程完全确定、但计算结果无法预测的现象，称之为确定性混沌。

对确定性混沌，最富有诗意的命名是蝴蝶效应。它来自洛伦茨的一次思想实验：蝴蝶翅膀在巴西煽动的微风，可能会让气象站无法准确记录，而这看似微不足道的影响，却可能通过正反馈机制得到放大，并最终形成席卷德州的龙卷风。

生物系统、经济系统，与气象系统一样，在本质上都属于混沌系统。因而，经济系统也具有长期不可预测性，以及对初始条件的极端敏感性。

网络

信息革命，特别是互联网的出现与普及，让网络效应彰显。

信息技术革命，主要有四大推动力：

• 摩尔定律：指芯片的性能每隔约18个月便会提升1倍，而其价格则会下降一半。
• 吉尔德定律：指通信系统的光纤传输总带宽每隔12个月会增长3倍。
• 开放标准：意味着标准趋同，以及应用软件的广泛兼容性，因而创造了规模经济，以及终端用户的便利。
• 全球化：打破区域性通信市场管制，降低成本的同时，进一步扩大规模经济。

在这个过程中，产生了巨大的网络效应，即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。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，其结果是互联网的数据流量每隔3～4个月翻一番。

此外，网络效应让“数字经济”呈现出回报递增的特点。传统的经济理论，假设公司的投资回报是递减的。但是，那些提供数字产品（像软件和互联网服务等）的公司，由于以下三点，呈现出截然不同的回报结构：

• 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。

可以说，互联网是朝向自由与有效市场的巨大飞跃，而这一点是大多数的新古典经济模型所假设的前提。

周期之辨

基础模型

我们先来看看经济周期的基础模型。在要素层面，主要有三类：

• 利率：资金的成本，也可以认为是机会成本；
• 信贷：货币的放大器，数量之外，其质量高低也很重要；
• 预期：人类存在集体非理性，且基于预期采取行动。

在动力层面，如果以蒸汽机来象征经济，我们可以赋予它五大活塞：

• 货币、资产、房地产建造、资本性支出和存货

其中，我们把第一个称为“货币因素”，而把其余称为“经济因素”。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商业活动。

商业活动的本质是追逐利润，因而我们可以用自然利率，来表征一项新的投资所能够获得的平均收益率。与之相对，从银行获得贷款，所需要支付的利息称为实际利率。二者之间存在的差异，就是冒险从事这项商业活动，所获得的对价。

在现代经济中，中央银行控制着基准利率，同时商业银行根据贷款对象的信用状况，来决定信用利差。也就是说，每项商业活动，实际上面临着不同的实际利率，即使其自然利率可能是相同的。

同时，随着时间的流逝、周期的轮转，中央银行的基准利率，以及商业银行的信用利差，都在不停地调整，让原本有利可图的项目出现亏损，或者原本不划算的项目能够实施。

于是，经济周期与信用周期挂起钩来，最早指出这一点的经济学家，正是经济周期的发现者朱格拉。

在此基础上，我们可以给出经济周期的耗竭模型，如下图所示：

四种理论

经济周期的各种模型，按照内生/外生、能/否预测，可以分为四类：

• 周期：内生性模型，假设不稳定性来自经济系统内在的非线性规律。
• 涟漪：外生性模型，假设不稳定性来自经济系统外部的冲击。
• 可预测：决定论模型，假设经济行为相对可预测，而且是有序的。
• 混沌：随机模型，假设行为是相对复杂的，而且是不可预测的。

每一类模型都有其自身的优点与局限性。内生性模式通常很有吸引力，因为这类模型能够产生让人满意的解决周期的方案。然而，这类模型存在的问题是，其所产生的行为通常仅仅在相对较短的时期内可以被预测，而蝴蝶效应往往会掩藏更加长期的行为。

对于外生性模型而言，最重要的是研究外在刺激的内在传播机理，即随机产生的冲击是如何引发经济的周期性运动的，因而被形象地称为摇摆木马。通常而言，周期的波幅依赖于冲击的强度，但周期的时长又与内在的传播机制存在更为紧密的关联。这类模型相信经济自身是稳定的，当且仅当存在外部冲击时，木马才会出现摇摆。

代表性的外部冲击，包括技术创新、习俗改变、战争、政治变革、自然因素等。关注的焦点是供给方面的冲击，即外部冲击导致某些产出出现了重大变化。

三类周期

朱格拉之后，经济周期研究的集大成者熊彼特，提出了周期嵌套理论。

在当时，经济学家通过时间序列分析，发现了三种不同的经济周期：

• 基钦周期：主要与存货波动有关，平均长度3年左右；
• 朱格拉周期：主要与资本开支有关，平均长度9年左右；
• 康波周期：主要与科技创新有关，平均长度60年左右。

此外，还有平均长度18年左右的库兹涅兹周期，主要与房地产有关。

熊彼特的独到之处是，他站在企业家的视角来审视周期，并基于人类的协同倾向，将不同的周期整合到了一起，如下图所示：

这是一个优美的模型，不同长度的经济周期相互影响，不仅呈现了更大的波幅，也看起来更为真实。

周期预测

尽管经济周期呈现出明显的规律性，然而这种规律是软性的，并不像物理定律那样精准。

1913年，美国经济学家韦斯利·米切尔，在著作《经济周期》中，对经济周期做了如下的定义：

经济周期指由工商企业占主体的国家在整体经济活动中出现波动的现象。一个完整的经济周期由以下几个阶段组成：扩张阶段，此时大部分经济活动同时出现扩张，继而出现类似的普遍性衰退，然后是收缩，以及融入下一个周期扩张阶段的复苏阶段；这个变化的序列重复发生，但不定期；经济周期的持续时间从超过1年到10年或者12年不等；它们不能被细分成更短以及与自身有近似波幅特性的周期。

在这个定义中，有两点特别重要。一是总量的振荡。二是周期并不是定期发生的。

虽然不能精准预测，但明确经济在周期中所处的大致阶段，对于商业活动的开展意义重大。因而，周期预测越来越流行。

具体来看，预测经济周期的工具，可以分为三大类：

• 领先指标：领先于经济周期见到顶底，其拐点的出现对于经济周期所处阶段有预见作用；
• 同步指标：与经济周期相“契合”，不快也不慢；
• 滞后指标：滞后于经济周期见到顶底，其拐点的出现对于经济周期所处阶段有确认作用。

常见的领先指标有采购经理人指数PMI、货币供应量、新房开工量、股票市场指数等；常见的同步指标有国内生产总值GDP、工业总产值、社会消费品零售总额等；常见的滞后指标有消费品价格指数CPI、固定资产投资、财政收支、失业率等。

周期影响

其实，在我看来，与其说是经济周期的影响，不如说是各类资产在周期不同阶段，有着截然不同的表现。

间接影响

首先，我们来看看全球可变价格资产的结构，如下图所示：

显而易见，全球可变价格资产总额在相当大的程度上是建立在房地产基础之上的，这一点很重要。典型的情况是，房地产大约占全部可变价格资产的一半。

资产价格变化对经济增长的影响，主要通过财富效应体现，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。多数意见认为，财富效应占总资产价值变化的4%。

举个例子，如果一轮经济危机，导致可变价格资产的总市值下跌了GDP的200%，那就意味着GDP的实际增长将会损失200%×4%＝8%。

同时，资产缩水的财富效应，由于人对痛苦更敏感，通常会持续一段时间，然后才能慢慢消除。

直接影响

房地产市场，由于体量巨大，因而也被称为周期之母。从细分结构来看，通常分为四类：

• 住宅房地产、零售业房地产、办公楼和工业房地产

这其中，大约75%是住宅。由于房地产市场的价值一般是年度GDP的2～3倍左右，所以房地产建造对经济活动的影响超过了10%。

概括起来，房地产周期的主要特点包括：周期缓慢（平均18年左右）、振幅巨大（指标变动超100%）、独立性好（不一定与股票、商品周期重合）。

从预测的角度来看，新房开工量为整体经济提供了最佳的经济领先指数。而且，房地产市场的财富效应，十分明显。20世纪90年度，当日本地产总市值超越美国5倍的时候，正是日本人横扫国际收藏品市场的时候。

房地产之外，最重要的投资品包括债券、股票与基金。对债券来说，其价格走势相对简单，主要受利率变动的影响，具体如下图所示：

股票市场就要复杂许多，因为不同的股票，有着不同的规模与行业特征。无论是高峰还是低谷，股票市场都是整体经济的领先指标。当经济处于低谷时，股票市场反转上升的时间平均要比经济走出低谷，大约早5个月。

对冲基金与私募股权基金，是金融市场里面的另类资产，下图展示了对冲基金在经济周期中的表现：

而私募股权基金，在经济周期中的表现如下图所示：

类别轮动

1909年，罗杰·沃德·巴布森出版了著作《货币累积的商业晴雨表》。在这本书中，他精辟地阐述了市场次序问题，如下图所示：

更有趣的是，由于会想起过去的泡沫崩溃所带来的巨大痛苦，这导致对上次发生泡沫的任何资产，人们在下次的投资中都不太可能再次选择，以免重蹈覆辙。从而，形成系统性的泡沫循环。

举例来说，1980年贵金属/钻石出现了泡沫，而后在1990年出现了收藏品泡沫（日本），到2000年则是股票市场出现泡沫，而到2007年则是债券市场出现泡沫。

央行挑战

作为货币管理的主体，经济周期对央行也构成了许多挑战。

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作完陈述报告，面对共和党议员罗恩·保罗所提出的货币供应增长过快的问题，他略带不安地与保罗进行了如下的对话：

格林斯潘：“……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？”

格林斯潘回答道：“这的确是个问题……”

简要来说，中央银行首先需要选择战略性方法，即通过三大基本工具来调控货币供应：

• 改变贴现率
• 向商业银行购买或者出售政府债券
• 提高或降低商业银行的准备金要求

确定方法之后，央行需要定义货币M、测量货币流通速度V、预测增长Q、预测通货膨胀P，同时判断是否要处理资产泡沫、是否要阻止货币流通速度的严重下降、避免过度刺激、以及处理外汇汇率。

最后，也是最重要的，维持信誉。对中央银行而言，市场的理性预期就是指事情的发展方向，要像央行认为的那样。

后记：未来与周期

十年、二十年、五十年、甚至一百年之后的世界，将会怎样？

每当我们畅想未来的时候，想象力的边界都会受到挑战，进而感受到这场思维游戏的信马由缰。

实际上，如果时光倒流，回到1716年约翰·劳创办劳氏银行、并将纸币带给法国的时点，我们绝难想象此后经济的蓬勃发展。然而，那个时点，也在经济系统之中，深埋下周期的根源。

回想2018年，我在投资学习之初，就意识到周期思维在金融思维之中，位居首要地位。彼时，周金涛先生的文集《涛动周期论》以及霍华德·马克思的著作《周期》，成为了我的启蒙读物。

今年以来，市场波动加大，周期下行压力增加，让我萌生了提高的念头。这本《逃不开的经济周期》，就是在这样的背景下阅读的。

作者在文末，引用了熊彼特的名言，可谓振聋发聩：

“周期不像扁桃体，可以单独摘除；而是像心跳，位居有机体的核心。”

尽管现代央行，可以修正经济的波动，但不可能完全避免周期。如果一定要完全避免，事情往往会变得更加糟糕。因而，我们可以确信的是，不管未来如何发展，只要纸币仍旧是金融系统的基础，经济周期就会依然有效。

所以，当我们为未来下注时，不妨结合周期的位置，来看看是大胆的乐观，还是乐观中带着合理的谨慎。