运算法则让我们这样做

“真是扯淡！”摩托车机械师看着他电子万能表LED显示屏，失望地脱口而出。屏幕上不停地闪动着不同的数字，无法停在一个准确的测量值上。在引擎结构中，准确性很重要。不准确的测量很危险，因为不合适的部件会造成引擎堵塞、烧坏或爆炸，很可能会在使用过程中伤害使用者。在过去，摩托车机械师使用一个机械卡尺测量需要更换的部件的准确尺寸。今天，所有的东西都用电脑处理，在机械结构上“升级”至LED设备来测量部件的大小。然而结果显示，有时候老式的测量方式可能更加准确。世界经济和摩托车部件一样，摩托车技工兼文化评论员马修·克劳福德（Matthew Crawford）指出。^[1]

我们现在对电脑、数字、运算法则和数学模型的信任超过了对人性、定性输入和主观判断的信任。我们现在更愿意依靠学校里的标准化测试来判断孩子们在校园里的进步，而不是认同那些在教室里碰巧分配给孩子们、有可能行事古怪的老师们的观点。有些人在得知现在驾驶飞机的是计算机而不是飞行员后感到更加放心，因为人类有可能会犯一些致命的错误。然而，仍然有一些人信任飞行员，并希望他能在不得已的时候操控电脑。

这是当代经济学中的必要争论：是否以及何时需要推翻整个体系；如要推翻，基于什么基础？我们是应该受数学模型还是常识的引导？

克劳福德指出，金融危机就取决于这样一个“真是扯淡”的时机——这个时候，有些人已经意识到我们依赖的数学模型正将我们指向一个愚蠢的且有悖于常识的结果。

在题为《危机处方：谋杀华尔街的公式》^[2]一文中，金融记者菲力克斯·萨尔蒙（Felix Salmon）解释了聪明人如何被运算法则中错位的信念引导做傻事。简言之，他们沉迷于数学的优美，却放弃了现实。现实一团糟：你无法将现实生活量化，它也不可能恰到好处。

一旦常识与运算法则发生冲突，我们就需要特别留神。如今，银行里办理抵押贷款的工作人员和宝马车车主的处境相同。那些车主都希望能把手伸到发动机里，自己来测量机油的高度，可他们谁也无法推翻或是调整电脑计算的结果。现代的发动机都被锁在密封箱里，任何试图破坏“安全保护”的行为都会使生产商的保修单无效。世界经济中的运算法则也同样很难绕开。举例说，在2006年，考虑到我母亲的财政状况，本地的抵押经纪人很可能会同意她的房屋抵押贷款。但当时没有本地的抵押经纪人，因为大多数银行都解雇了自己的信贷人员，它们认为运算法则可以更快更好地完成此项工作。

运算法则才不管这些。我对母亲解释说：“如果利息提高，你就无法办理住房抵押贷款。如果房屋价格下降，你会拥有负资产：房屋的价格将低于抵押价格。”信贷人员会同意我的观点——因此他会被解雇。因为他阻碍了“进步”，在这个案例中，“进步”就是指更多的交易提升银行的股价。在金融世界里，当信贷主任不再被应邀出席做出重要投资决定的会议时，大银行的交易大厅里也发出了类似的信号。信贷主任问的问题太多了，他们有太多的反对意见。现在他们只能出现在走廊里，抱怨自己不能参与决策过程。

解雇银行信贷人员，将信贷主任排除在会议之外，这都显示出银行对运算法则的信任超过对人的信任（这是当时一个重要的信号）。此外，这也显示出交易的数量和速度已经成为推高股价的主要驱动力，而这些交易原本可以因为信贷人员和信贷主任提出的问题而放慢速度。一个应该经常出现在繁荣经济中的信号现在让我感到警惕：如果交易数量比交易质量更能推动股价上涨，那么就有点不对劲了。

也许曾经有一个时刻，交易量和交易本身取代了交易质量，此时股票交易所的收市钟声应被解读为警钟。如果要让银行、抵押经纪人和抵押放贷人回答女王此前提出的问题，他们可以老实回答说“是运算法则让我这样做”。

任何一个放弃股价上涨而挑战运算法则的人都注定会被击败，被从当权的位置上赶下来，或是被解雇。从这个意义上说，他们的言行还真的受到运算法则的掣肘。银行家、基金经理和华尔街的居民们每天都在计算他们投资组合中的风险和奖励运用给他们付薪水的运算法则。

女王问：“为什么没有人看到危机来临？”答案是，他们看到了。2007年最热门的讨论话题是信贷市场的大难临头。我大部分的客户花数小时假设不可避免的事情如何上演，甚至包括如何从即将到来的灾难中获利。

至于为什么他们没有卖股票，运算法则是最简单的答案。在早期如能对形势做正确的预估意味着可在股价上涨的时候卖出，也意味着会比跟随市场的表现要差，因而就要冒着损失客户甚至失业的风险。在英国，这被称为“托尼·戴伊效应”。托尼·戴伊是一位正确预言了危机的英国基金经理，他经常被人嘲笑，并被人取名为“厄运”先生。他提前一年卖出了基金，这意味着其基金运作差于市场价格和同事业绩。他因此被公司解雇。^[3]

后来市场突然转向，他的做法被证实有先见之明，但那时再想从他的观点中获利为时已晚。

戴伊与金融领域的主流思想模式不合拍，当时的主流是奖励那些把做出艰难决定的时间推迟的人：我们知道股市和资本价值有一天会崩溃，但同时我们也明白，只要我们不比同行做得差，我们就不会受到指责或是被解雇。所以，我们最安全的选择就是按兵不动。结果是我们可能目睹股价下跌30%，但只要每个人都遭受类似的损失，我们就可以保住工作。然而，如果我们卖得太早，我们就会丢掉饭碗。

经济学的问题在于，渴望将所有的人类活动都塞进数学模型里。这一倾向背后有一个漫长的历史，认为全部的真理存在于数学中，英籍匈牙利裔作家亚瑟·库斯勒（Arthur Koestler）将此称为“笛卡尔灾难”（Cartesian Catastrophe）。然而，问题的根源很清楚，对此谁也没有18世纪的物理学家牛顿（Isaac Newton）爵士总结得好。他说：“我可以计算出天体的运动，却没有办法计算出人心的疯狂。”值得注意的是，他是在一场金融市场大灾难——1720年“南海泡沫”事件中失去所有财产之后做出上述表述的。

毫无疑问，从数学的角度量化出“人心的疯狂”很难，但现在尤其危险的是，人们认为凡是无法归因于数字的东西都不重要。如果我们可以把所有无法量化的风险排除，包括政治、政策和地缘政治，更不用说狂妄自大、自以为是和诱惑因素，那么生活当然会变得简单许多。这些因素都无法简单归入运算法则一类。

如果我们可以简单地将风险从格局中排除，市场就容易管理得多。因此，将那些无法量化的东西抽出、缩小或不予理会已成为一种规范。曾在2002年获得诺贝尔经济学奖的以色列裔美国心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）写了一本名为《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow，2012）的书。他在书中反击这种量化倾向，并重塑作为经济前景驱动力的行为，因此卡尼曼被《外交政策》杂志评为最伟大的全球思想家之一。然而我发现，尽管诺贝尔奖获得者多次发出警告，世界经济中的很多人从数据、运算法则和数学中获得的舒适感还是远远大于不可计量的风险。

当奥地利裔英国经济学家和哲学家弗里德里希·哈耶克（Friedrich Hayek）在1974年12月走上讲台，发表他的诺贝尔经济学奖获奖演说时，他表明了一种看起来似乎平淡无奇的观点：“知识的僭妄”。科学家只能测量那些可以被测量的东西，但有很多东西都无法测量，比如爱情、对疼痛的忍耐度、民族自豪感以及你想要某样东西同你需要某样东西时内驱力的不同。他认为这极具讽刺意味：经济学家们一直以极不科学的方法论证他们的观点，而人们却把诺贝尔经济学奖授予他们。哈耶克写道：

一方面，在经济学领域新近创立了诺贝尔经济学奖，这标志着经济学的发展进程取得重要一步，即在普通大众眼中，经济学已被赋予自然科学的尊严和声望。另一方面，此时的经济学家被要求回答如何使自由世界摆脱不断加速的通货膨胀的威胁。必须承认的是，通货膨胀本身是由绝大部分经济学家所推荐，甚至鼓动政府所采取的政策而引发的。

哈耶克因1974年世界经济的糟糕状态而尤其抱怨政府，当时每个人都受到高通胀和高失业率的双重打击（也许更讽刺的是，我们发现今天所处的情况和过去一样，即经济学家都主张我们应采取所有必要的行动来制造通货膨胀，可一旦这些政策开始取得成功，又被描述为“噩梦情形”，即经济增长疲软而通货膨胀上升^[4]）。哈耶克继续写道：

经济学家未能更加成功地引导政策，与他们愿意尽可能地模仿辉煌成功的自然科学步骤的倾向密切相关——在某些领域，这种尝试很有可能导致彻底的错误。这种方式被描述成“科学”态度——这种态度，正如我在30年前对它的定义，“从真正的字面意义上看完全不科学，因为它将一种领域的思维习惯，不加批判地、死板地运用于其他不同的领域”。今天，我想从一开始就解释，这种“唯科学主义”的错误是如何直接造成近来经济政策中一些最严重的错误——就好像一个人只要遵循烹饪的食谱，就能解决所有的社会问题一样。

无论参照什么样的食谱，我们做出来的永远都是一道让人不愉快的菜。创办原始的《纽约时报》/CBS民调的民意分析师和社会科学家丹尼尔·扬科洛维奇（Daniel Yankelovich）清楚地解释了为什么这个食谱中缺少了必要的配料：^[5]

第一步是测量那些可以很容易被测量的数据，这一步目前做得还不错。第二步是忽视那些无法被测量的数据，或给出一个任意的数值。这是人为的和具误导性的。第三步是假定那些无法被测量的其实并不是很重要。这是无知。第四步是说那些无法被测量的并不一定存在。这是自杀。^[6]

彼得·德鲁克说得更加直接：“电脑就是一个傻瓜”，虽然是一个有用的傻瓜。他的结论建立在这样一个基础之上：“电脑可以处理抽象的东西。但只有被具体结果持续检验时，这些抽象的东西才可以被依赖。否则，它们肯定具有误导性。”^[7]

格林斯潘也附和了这种意见：^[8]

模型至今并不能完全捕捉我所认为的人类固有的反应，而仅仅是对商业周期和金融模型的外围补充。这些反应造成人类在欢乐和恐惧中摇摆，这种摇摆一代又一代地反复上演，并没有表现出任何的学习曲线。

对模型和数学的信任也存在便利的因素。毕竟，数学和模型在揭露事实的同时，也让事实更加令人困惑。经济学家们可以不停地谈话，而普通人无法加入到这种对话中来——政策制定者可以躲在数学后面推出政策，而不会受到太多质疑。

但我们会付出什么样的代价呢？约翰·兰彻斯特（John Lanchester）在《纽约客》杂志（The New Yorker）上写道：“金钱的语言是一种强有力的工具，它同时也是一种权力工具。缺乏了解是一种同意书。如果我们让自己不去理解这种语言，就相当于全权接受了当今世界的运作方式。”^[9]

肯尼斯·鲍尔丁（Kenneth Boulding），一个内心充满诗意的经济学家，优美地捕捉到这种“让人困惑”的倾向：

如果你会演杂技，

再加上一点数学技巧，

你会做得更好。

如果你的观点无法辩解，

那么别让它变得容易理解，

这样人们才会主动发现。

只有你无法讲清自己是做什么的，

你的工作才会被人关心。

在经济学和市场中，我们根据扬科洛维奇的概念，经济每隔几年就会“自寻短见”，像哈耶克所说的那样，给一般公众带来灾难性的后果。金融和经济危机相对频繁地发生。近几年，大部分灾难性事件都“出乎意料”地发生，包括储蓄和贷款危机、长期资本管理危机、亚洲金融危机、2007/2008年墨西哥违约和金融危机。它们通常被看成是“黑天鹅”事件，正如纳西姆·塔勒布在他的同名著作中提到的那样，它们天生不可预测。“黑天鹅”是一件极不可能发生的事件却突如其来地发生了。塔勒布说，试图去想那些“未知的未知”是没有用的。因此，“黑天鹅”免除了所有人提前预知的责任。尤其是模型、数学、电脑——它们被免除责任，因为，“黑天鹅”是“不可抗拒”的。

然而，这也许并不完全正确。也许“黑天鹅”在灾难关头可以作为一块合适的“遮羞布”。万一我们可以看到表明事件很有可能发生的信号，又该怎么办呢？从这个角度来看，这也许不是一只“黑天鹅”，但可能会是一个“尾部事件”。意味着根据正常的统计分析来看，这个事件也许会发生，尽管概率很小。它不太可能，但不是没有办法预期。我们不“知道”它究竟是否会发生，但从概率的角度看，我们知道它可能会发生。^[10]

我们可以吸收经济学家海曼·明斯基（Hyman Minsky）提出的观点：“稳定性正在动摇”，并寻找暗示变化一直在发生的信号——包括好的变化和不好的变化。通过这种方式，我们可以在早饭前思考六种不可能发生的事情，并为未来即将发生的事情做好准备。但是，这将意味着思考那些不能被量化的信号，并在事实上挑战数学方法的统治地位。

1959年，化学家和小说家C.P.斯诺（C.P.Snow）在剑桥大学做第291期的瑞德讲坛（Rede Lecture），主题是“两种文化”。^[11]他的讲座引发了一场影响至今的学术风暴。他说，人文学科和科学之间的界限已经很清楚，以至于任何一方都无法解决社会真正面临的问题。一个是英语，另一个是数学。科学/数学的人占据一个世界，而人文/文学的人占据另一个世界，每一方都忽略另一方所带来的价值。

我参加了好几次聚会。从传统文化的标准来看，参加聚会的客人都被认为是受教育程度高且兴趣广泛的人，我听到他们对科学家的无知嗤之以鼻。有一两次，我被激怒了，并问他们中有多少人可以描述出热力学的第二定律。能回答的人很少，即使有人回答也是错误的。我同样对科学家们提出了类似的问题——“你读过莎士比亚的作品吗”？

我甚至相信如果我问一个简单一点的问题——“质量、加速度是什么意思？”就相当于问科学家们“你识字吗？”可能在这些受到良好教育的人群中只有不超过1/10的人认为我在说人话。因此，即使现在物理学的宏伟大厦已经建成了，西方世界大部分最聪明的人的洞察力和他们在新石器时代的祖先相比也好不到哪里去。

世界经济的数学和运算法则语言已经复杂到让受过教育的人都难以理解，无法量化的风险打败了那些哪怕是最聪明的大脑，于是政策制定者产生了一种倾向，即控制数据发布以获得他们所期望的结果。

20世纪60年代初，当我父亲还在白宫工作时，他去看望约翰逊总统。约翰逊总统和他打招呼，并用惯用的“放松，我不过是个普通人”的友好方式和他交谈。大多数总统都愿意用这种方式让人克服面对总统时的敬畏之情，使他们能够告诉总统所需要知道的事情。总统探过身去，问我父亲对一些国际贸易数据的分析。我父亲为了这次会面准备了好几天，并确定自己的数学计算正确，他骄傲地回答：“这个数字是×××。”总统说：“你的数据不对。”这如同当头一棒！我父亲试图为自己的数据做出辩护，但总统打断了他，“我说了你的数据不对”。总统接着解释说，除非这个数字有所不同，否则他无法就一个有关国际贸易协议的问题进行探讨。

为什么政治需要一些数据往某个特定的方向偏离？答案是权力在作怪。政治家和政策制定者们需要权力，需要选票。他们需要数学显示出在选举中有利于他们的东西。如果他们需要一个不同的答案，他们只需要改变假设或是运算法则的参数。

如果数学天才不是来自解开方程式，而是来自知道需要解开哪些方程式，那么政策天才也不会来自操控数据，而是来自知道哪些数据可以用来操控。在政策世界中，人们已经花费太多的时间确保模型和数学炮制出政策制定者需要的答案。这种方法也许不会永远成功，但这种尝试的影响太大了。

这些都意味着什么？意味着拥有不同动机的人们关于世界经济状况的对话，经常向困惑的民众抛出大量数学运算——通常是扭曲的数学，晦涩难懂且难以接近——同时忽略那些无法被轻易量化的东西。民众有常识，但无法辨别算法是对还是错。最后，民众摇摇头，感觉完全不理解这些东西。

大众可以阅读《金融时报》或《华尔街日报》，但那些术语和概念往往以一种很难让人掌握的方式来呈现。更简单的选项是相信在首都的某个地方，有一个比我们聪明的人坐在木板隔墙的办公室里正解决所有的问题。我们希望也相信这是真实的，并没有意识到以这种方式思考意味着我们将把自己未来所承担的责任转交给国家。

弗洛姆的鬼魂笑着点头，承认这是一种人之常情的倾向，即相信其他人可以替代我们掌控局面。斯诺在1960年曾对我们做出警告，他写道，“我们时代最奇怪的特性之一，就是一些最主要的选择不得不由……一小部分并不知道这些选择的依据是什么以及选择的结果将会是什么样的人做出的”。^[12]

所以，需要说明的是，理解动机很关键。如今我们被一个将经济学世界分裂开来的哲学峡谷所分隔，这种分裂的程度不亚于宗教观点的不同在其他领域所造成的分裂。

不管我们对数字怀有怎样的想法，不管我们是否相信这些数字是“真实的”或者它们是否反映了被选择出来的参数以期获得所需要的答案，在涉及评估世界经济中的信号时，真正重要的是我们到底是“淡水学派”还是“盐水学派”。

记者和作家彼得·基尔伯恩（Peter Kilborn）在一篇《纽约时报》社论中巧妙地捕捉到笼罩于所有经济学之上的一个简单问题：“是小修小补还是不修不补？”国家是应当干预经济，还是放手不管？

有些人认为政策制定者和政府的修修补补会使市场失去平衡，转入危机，之后延长危机。对于另一些人而言，政府不充分或不正确的修补才是造成和延长经济危机的原因。^[13]

第一个阵营的人指责政府是经济问题的制造者，他们有时被称为“淡水学派”，因为这一观点的建议者主要来自美国中西部大湖区附近的机构，如芝加哥大学。美国经济学家保罗·克鲁格曼（Paul Krugman）解释说，“淡水学派经济学家们从本质上看，是新古典主义的纯粹主义者。他们认为所有值得的经济分析都起源于一个前提，即人们都是理性的，市场也可以正常运转”。

第二个阵营的人指责政府没能合理地限制市场的过度发展，他们被称为“盐水学派”，因为他们的支持者来自大西洋附近的机构，如哈佛大学和普林斯顿大学。^[14]

克鲁格曼说，淡水学派的经济学家都是纯粹主义者，盐水学派的经济学家都是务实主义者。他写道：“所以他们愿意偏离完美市场或完美理性的假设，或二者皆有的假设，并补充进足够的缺陷来迎合类似于凯恩斯对萧条的看法。盐水学派的观点认为，对抗萧条的积极政策仍然是合适的。”

你属于哪个阵营很重要，因为这将决定你如何对经济信号做出反应。如果你认为只有那些参与承担预期风险，在努力寻求创造GDP和雇用劳动力的同时，又能平衡复仇与傲慢关系的人，才能真正修复经济的话，那么你是淡水学派。相反，如果你认为可以通过在一个国家的首都聚集一小部分真正聪明的人，并授权给他们使用国家权力，那么你就是盐水学派。

淡水学派眼中的地狱是将许多聪明的人物聚集在国家的首都，并赋予他们国家的信任，让他们掌管国家的金钱。盐水学派眼中的地狱则是将权力赋予真正经济中真实的人，因为你无法信任市场，也不相信人们知道如何确定并保护他们自己的最佳利益。

换一种说法，比尔·克林顿（Bill Clinton）总统是信奉淡水学派的民主党人。他支持商业和个体风险承担，认为国家的作用应该更小。贝拉克·奥巴马（Barack Obama）总统则是一位信奉盐水学派的民主党人，他希望更多地向企业征税，将更多的权力放入大政府的手中，同时减少风险承担。乔治·W.布什（George W. Bush）总统在内心深处是一位淡水学派的共和党人，但他却被一些有可能削弱经济的事件拉入盐水学派的干预中。当罗纳德·里根（Ronald Reagan）总统说，“政府不是解决问题，它本身就是问题”时，这明确显示出他是淡水学派。因此他解决疲软经济的所有办法都涉及缩小政府产生影响的程度和范围。虽然他也认为对核武器的支出将使苏联破产——这更多是一种盐水学派的做法。

世界面临的分裂已不再是左和右的分歧，或是两大经济学巨人凯恩斯和弗里德曼的追随者之间的分歧。这种分裂存在于国家和公民之间，在那些赞成授权国家和赞成授权公民的民众之间。我们中的每个人都必须自己决定所坚持的立场。我们所做出的选择将塑造未来的经济。

这个争论非常古老，但正如政治兼文化评论员大卫·布鲁克斯（David Brooks）在他的文章《边沁vs休谟》^[15]（Bentham vs. Hume）中解释的那样，随着时间的流逝，两边的个性仍然保持不变。

英国哲学家和改革家杰里米·边沁（Jeremy Bentham，1748—1832）相信任何事情都需要解决方案。他认为解决方案可以通过让最多人获得最大快乐来衡量。苏格兰哲学家和经济学家大卫·休谟（David Hume，1711—1776）的观点截然相反。他认为最好是让个人自己来解决问题。布鲁克斯写道：“休谟先生这一派认为政府应在比赛场上有积极倾斜，以推动公共产品的产生，并启动改革网络的分散化，但他们不认为政府有足够的知识来紧密组织动态创新。”

像杰里米·边沁那样的人会希望把全国最聪明的人集合在木板隔墙的房间里，让他们创造出一个确保成功的计划，因为他们比其他人更加才华横溢。像休谟那样的人不知道如何收拾经济乱局，他们只知道没有“方案”可用，并得出结论：你必须信任市场能找到解决办法，因为大多数人寻求自身利益的努力总会比那些被关在屋子里冥思苦想的“聪明人”得出更好的结果。

这也是凯恩斯和哈耶克以及之后的弗里德曼之间争论不休的话题。这一争论至今仍在继续，例如像欧洲中央银行行长马里奥·德拉吉（Mario Draghi）曾说，“我们会尽一切可能”阻止大型机构倒闭。作为回应，美国联邦存款保险公司副主席汤姆·赫尼希（Tom Hoenig）说：“我们不应当保护那些失败的企业。”当我们听到左翼和右翼在争论解决方案应当是大政府还是小政府，是更多的利益还是更少的利益，是更多的规范还是更少的规范，是更高的税收还是更低的税收时，这种争论仍然在持续进行。

无论你是淡水学派还是盐水学派的拥趸，也不管你认为运算法则是对还是错，重要的是两大阵营都在调用运算法则和数学来证明自己是正确的。普通人几乎不可能挑剔这些复杂的模型，对公众而言无论哪一方都不是现成的答案。尽管对这些影响政策制定者的模型有喋喋不休的批评和各种看法，那些擅长数学的人们却创建出一个小型的家庭手工作坊，它们的产出比其他普通人的产出要高得多，因为普通人只是在关心什么才是正确的做法。

答案就在于：社会契约。这一点我很快会深入谈到。社会契约指公民和国家之间存在的“交易”，公民和他们的国家将决定国家和市场之间的红线应当画在哪儿。在法国，这条线的位置一定与中国或美国不同。没有“正确”或最有效的答案，一切取决于公民和他们领导者的观点。这就是人的素质会影响最终结果的开始。

所有的政策制定者，无论是淡水学派还是盐水学派，都希望在痛苦、波动和不确定开始时就能干预经济。加拿大科学和技术作家克莱夫·汤普森（Clive Thompson）曾在2008年为《纽约时报》写过一篇具有洞察力的文章，解释了其中的原因。他引用了以色列学者在2005年做的一项题为《精英足球守门员中的行动偏见：罚点球的案例》的研究。汤普森在报道中写道：

学者们分析了286个点球，发现94%的情况下守门员不是扑向左边就是扑向右边——尽管当守门员留在中间的时候扑住球的概率其实最高。

如果真是这样，为什么守门员几乎总是往边上跑呢？学者们推理说，这是因为守门员害怕自己看起来无所事事——然后丢球。尽管扑向一边可能会减少守住球门的概率，但这样做会让他们显得更果断。“他们希望表现出，自己并没有无所事事，”研究者之一迈克尔·巴尔·伊莱（Michael Bar Eli）说，“否则，他们会看起来无助，好像他们不知道该怎么做一样。”

很多政策决策都是受这样一种需求的驱动，即为了避免显示出政策制定者不知道他们在做什么而冒失行动。当我们感觉疲惫或是不知道该做什么的时候，做些什么是行动的最简单路径。决策者经常会疲惫或无法快速得出答案；他们想看起来仍然掌控局面。对此我有着切身的经历和体会。

作为国家经济委员会六名成员中的一员，我曾担任美国总统的特别助理。我曾经也是所谓的“最好和最聪明”人群中的一员，试图去解决“不可能”的经济问题，对此我有第一手的经验。我在工作的那段时间里，美国经历了历史上九次最大破产中的七次，包括安然（Enron）、泰科（Tyco）和世界通讯公司（Worldcom）。当时距离互联网泡沫破灭仅两年时间，整个国家经济，甚至是世界经济都在蹒跚前进。

“9·11”恐怖事件之后，我们面临一个更大和更具体的问题。美国政府债券的全球交易能力被毁掉了2/3。当第一架飞机撞上世贸中心大楼时，纽约证券交易所被迫关闭，因为给整个曼哈顿下城区供电的发电站就位于这栋大楼下面。最开始它失火了，之后消防队的行动又使它被水淹没。显然，无论是火还是水对供电都不利。当时需要解决的最现实问题是如何恢复股票交易所的供电，这样数据可以传送到其他地点，使市场再次开放。

这已远远不是一个“政策”问题，而是一个完全的现实问题。上哪儿去找一个发电机？它如何被运到主干路，并跨过河，来到曼哈顿地下？如何让几位关键的纽约证券交易所员工赶到现场，扳动开关，传输数据，让股市重新开放？这最后一点被证明最艰难。当我接通14大街上关卡的警察的电话时，我试图告诉他们纽约证券交易所员工的名字，这样员工们就可以领取生物防化服和被允许走进世贸中心大楼。与我通话的警察无疑认为我这个电话是一个恶作剧。我为此不得不让帕塔基（Pataki）州长与其通话，因为他们应该听得出他的声音，认可他的权威，不会挂他的电话。曾经听到这么一种说法，政策决策过程，特别是当涉及与政府首脑极为接近的决策，就如同“大海捞针”一样。就我自己的经历来看，确实如此。问题不总是具有哲学性的，它们经常是特别现实的。但运算法则很清楚：到达白宫或世界其他国家对等层次的问题都必须被解决，而且是及时解决。

可事实是，只有那些极为困难、复杂或重要的，无法在政府其他部门解决的问题才会到达白宫。从定义上说，这些问题和相关决定需要牺牲一部分人的利益，从而使另一部分人获益。

通常情况下，我们需要在没有足够时间或信息的情况下做出决定。这些决定通常需要尽快做出，因为历史、公众和媒体都需要唾手可得的答案。

这种情况不会随时间而发生改变。我的父亲在为四任总统工作时经历了这种情况，我在为两任总统工作时也遭遇了同样的情况。也许，这种在这个级别的政府服务最好的工作手册仍是理查德·诺伊施塔特（Richard E. Neustadt）和欧内斯特·R.梅（Ernest R. May）撰写的《及时思考：决策者对历史的使用》（Thinking in Time：The Uses of History for Decision Makers，1986）。这本书建立在他们在哈佛大学肯尼迪政府学院时的作业基础之上，他们在20世纪50年代后一直就这一话题进行咨询，并花了一生时间撰写这本书。在管理最好和最聪明的人这个现实问题上，最好的入门教材仍然是几乎每位美国总统都要参考的，由长期担任总统顾问的理查德·麦考马克撰写的尚未出版的文章：《关于新任命的高级政治官员如何管理官僚机构的几点思考》。^[16]他解释了我们为何需要考虑到人的因素，例如员工在任何指定时间内没有足够的睡眠——特别是在紧急关头——这样的事实。

飞行员如果睡的时间这么少，是绝对不允许驾驶飞机的，但我们居然愿意让白宫的员工在这样的状况下掌控国家的未来。

但政客们的运算法则却很简单：必须获胜才有权力。他们需要受欢迎和有说服力的政策，从而获胜。通常这意味着对事情做出反应而不是寻求他们自己选择的议程。所以，政治运算法则要求政策制定者们或者扑向左边，或是扑向右边；要求他们看起来是在做事；要求他们向总是在等待新闻的媒体宣布一些东西。

我们无法量化人的因素，但我们可以理解它的存在。如果我们继续研究美国（虽然其他政府也是如此），制定和建议政策的那些“驾驶员们”确实是可以辨识出来的。

在《纽约时报》的一篇文章里^[17]，大卫·布鲁克斯描述住在华盛顿“三区”人们的品行，以及为什么他们在制定美国的公共政策中扮演着重要角色。三区位于华盛顿的西北角，在切维·蔡斯（Chevy Chase）镇中心，我正好在那儿长大。作为当地人，我很有信心地认为他在文章中提到的“三区品行”听起来是对的。在白天，那里的住户都是主管各种机构、指挥军队、掌管情报机构的高级官员，可以通过自己的言论或文章影响市场走向。到周末的时候，他们都是我小时候的邻居：中情局的副局长、参议员、国会各委员会的主席等。这些人因为工作辛苦，通常看起来面色苍白、疲惫，但他们别无选择，只能自己除草，因为他们的收入无法雇人替他们干活。

我记得有这样一位参议员，在每个周日的早上，当他无法用拉绳的方式启动割草机时，他都会看起来不知所措。现金流问题对这些有权势的人们来说尤为严重，这些人因为他们获得教育程度很高或是聪明过人，才能住在这个社区。三区居民对孩子们的教育当然也有自己的追求。不幸的是，私立学校的学费在这个社区极为昂贵，正如这里的房价，以及雇人除草的劳务费。于是，居民们不得不忍受布鲁克斯提到的“不平衡的收入状况”以及“升级的流动性愤怒”。

他们可以应用的运算法则和数学计算得很清楚，现在免费工作，将来可以拿到更多。这一公式即使在那些有永久的公务员系统的国家也行得通。比利时、华盛顿、伦敦、东京和新德里都有活跃的前政府官员，他们被支付高额薪水，来解释政策并影响政策制定者。

哪些人会被选来担任这些有利可图的退休后的岗位呢？最有影响的人当然首先被选中。第二类被考虑的往往被归结为受欢迎的人。这个人是左翼还是右翼？盐水学派还是淡水学派？我们坚持的哲学和原则都会决定我们的雇主是谁。一个反对银行救助的政策制定者将会被大银行雇用。而那些强力寻求银行帮助的政策制定者将很有可能被奖励一个不为公众所知的重要合同，或许是一个重要的角色。

作为一名员工，我们都会进行风险—奖励计算。我们工作的一部分就是在有必要的情况下，为总统或是我们效力的机构挡枪。一位特勤局官员在面对真正的子弹时也许需要跳出来，但作为员工，被要求当事件有可能损害总统或总统职位形象时，需要跳出来挡这颗政治子弹。

对我来说，当安然事件上了头条时，子弹在身边呼啸而过。这家大型的能源公司因为欺诈而破产。当时，参议员利伯曼（Lieberman）是一位具有领先地位的潜在总统候选人。他向白宫传唤，要求提供白宫员工和安然之间的所有联系记录。我以为自己没有，但结果我之前在金融市场的一个联系人成为安然在日本的领导。我们在一起就喝过一次酒（我付了自己的账单），讨论日本经济的糟糕状态。我提交了那次会面的记录。

同时，我问白宫的法律顾问，参议员利伯曼是否认为问题在于我们在白宫的人帮了安然太多，或是对安然帮得不够。答案是“是的”。也就是说，哪个答案对参议员利伯曼更有用，才会是正确的答案。这就是政治的运作。参议员利伯曼追查这件事，并使自己的选项尽可能地开放，这是对的。我的工作是要讲实话，无论个人将承受什么样的结果——即使是为总统挡子弹，这也是对的。幸运的是，事实是我没有与安然公司的任何人谈过这家公司的事情，所以我在这个过程中逃过一劫。但这样的事件让我们认识到，在一个岗位上待的时间越长，被子弹击中的可能性就越大。

华盛顿和其他首都的“旋转门”是很有成效的。它允许现实世界的才能和经验以积极的方式影响决策过程。但如果认为人们做这项工作是为了慈善，那就太天真了，特别是当国会开始对一个人做背景调查时，“子弹”就开始满天飞。有人说，即使耶稣也不能成功通过参议院的确认步骤。如果能考虑这些将许多优秀人才排除在外的确认步骤造成的意外后果，我们会做得很好。正如普利策奖获得者查理·柯翰默（Charles Krauthammer）曾在《华盛顿邮报》的每周专栏中明确写道：

如果我们坚持公共生活只能为那些个人历史干净的人保留的话，我们是做不到让道德模范来管理我们的事务的。我们所获得的，只会是那些非常富有的，将自己生活中糟糕的事情外包出去的人；或是那些非常无趣的，没有什么可以隐瞒也没有什么可以展示的人；或是那些非常不正直的，擅长隐瞒他们的轨迹，并有足够野心，不惜冒着这些轨迹被人发现的风险的专家们。^[18]

当每个人经过美国总统办公室的走廊或世界上其他类似的地方时，另一类计算正在发生。当人们发现自己极为接近权力时，自负的心理将不可避免地急剧膨胀。我在白宫西翼的助手不是凯恩斯勋爵，更不会是美国伟大的经济学家米尔顿·弗里德曼，而是《魔戒》（Lord of Rings）的作者托尔金。当我母亲在牛津学习中世纪英语时，她与托尔金以及托尔金的朋友——《纳尼亚传奇》（Chronicles of Narnia）的作者C.S.刘易斯聊了数小时之久。他们喜欢讨论想象中的另一些世界，这些世界开始也许看起来与我们自己的世俗经验相去甚远，但仔细审视会发现，生活在那些世界中的角色基本也是受人类的欲望所驱使——其中居于首要地位的是对权力的渴望。“哈利·波特”系列小说也是一样，里面的伏地魔说，“没有善恶之分，只有权力和那些无法追求权力的弱者”。^[19]

有时候对我而言，《魔戒》里的“咕噜”似乎就住在白宫总统办公室，时刻等待跳到那些与总统谈话的人的肩膀上。如果不是那样的话，我们又如何解释那些进到房间里的男人和女人突然发生的变化呢？

最典型的案例是一家大公司的首席执行官，他来到我的办公室准备与总统会见。但我陪同他穿过总统办公室的走廊时，他大声责骂和咆哮着说总统身边的所有人和政策如何错误。“财政部部长应当被解职！”他对我说。“很好！”我说，“告诉他。他需要知道你是怎么想的。”可是，一旦他穿过总统办公室的门槛时，他的举止就发生了戏剧性的变化。“总统先生，我非常高兴见到您！”他热情地打着招呼，并笑着抛出了一堆溢美之词，让我在一旁惊讶不已。正如我后来观察到的，我意识到这个人真正感兴趣的是，将来能够和总统一起乘坐空军一号，并被总统任命到他所想去的国家出任大使。

我当时瞬间清楚地看到，总统办公室事实上是一个魔戒，像托尔金故事里的一样。它的形状很重要。有多少间房间是圆形的或是椭圆形的？非常少。国会通常有圆形大厅。礼拜堂和大教堂通常以圆形结构为中心。寺庙、坟墓和纪念碑也往往是圆形的，如同华盛顿的杰斐逊纪念堂。不同寻常的形状是为了传递一个权力。正如托尔金的《魔戒》所阐述的，一旦魔戒出现，很少有人能不被运用其权力的欲望所压倒。

于是，就在我的眼前，这位到访的首席执行官变成了“咕噜”。这个角色一开始是一个友好的小霍比特人，但对权力的渴望将其转变成为一个丑陋和邪恶的东西。在托尔金的作品里，我们看到“咕噜”变成了一个阿谀奉承的撒谎者，想方设法接近权力。他的名字就来源于“他嗓子里可怕的吞咽声”，那是忍住不说真话的副作用。这位首席执行官就是这样，他顺着总统的想法说话，期待这样可以换取总统的邀请和政治任命。我记得凯恩斯有时候会描述他所遇到的人物的人格。我现在知道他为什么关心人格问题。在行使经济政策时个性特征确实重要。

在这个令人惊恐的一幕发生之后，我开始仔细观察我的同事，并向我父亲和其他人了解他们的经历。他们说的也都一样。注意那些盯着玩具看的人，如空军一号、海军陆战队一号、戴维营、总统出访、获得头衔、任命，或者在总统办公室待上一会儿。有时候，奖励很小，但价值很高，如有着白宫徽章的廉价袖扣，稍微一不小心就会被折断，或者是印有总统徽章的可爱的M&M’s豆糖果盒，人们会保存很多年，远远超过其保质期。谁会为了这些玩具、小玩意儿或是小摆饰来说或者做任何事呢？答案是很多人。我会把我自己算上，因为我自己好像就保存了印有总统徽章的M&M’s豆糖果盒。我现在已经不敢打开这个盒子，因为它已经有13年的历史了。在政治或政策领域工作的人们是否会剽窃同事的想法，只为了更受总统器重？答案当然是肯定的！

政治中有这样一个说法：你最可怕的对手就在自己的团队中。产生这种现象最主要的原因就是一个简单的事实：人们希望接近权力，他们喜欢行使权力，他们会“干掉”任何挡道的人，这和“咕噜”一模一样。后者会杀掉自己最好的朋友或其他任何人，以确保自己获得“我最珍贵的东西”——魔戒。这也解释了为什么政府首脑面临的最大挑战，就是让那些愿意说真话的人聚集在自己周围。

一旦拥有了这样的权力，一个普通人很难相信他或她也可能会用这样的权力做出不正确的事情。看一看福特汽车公司的前负责人罗伯特·麦克纳马拉（Robert McNamara），他在1961年到1968年担任美国国防部部长。肯尼迪（John F. Kennedy）总统曾表达了让麦克纳马拉和其他被他称为“最好和最聪明的人”加入政府的考虑，就是为了获得麦克纳马拉让福特公司起死回生的数学和基于计算机的分析方法。他在福特公司濒临破产之际被任命为该公司的首席执行官，旨在拯救这家公司。在他的领导下，福特成为美国最成功的公司。肯尼迪希望麦克纳马拉对运算法则的精通可以帮助他建立一个更加有效的政府。

在生命的最后几年，麦克纳马拉写了一本令人心痛的回忆录。^[20]在里面，他描述了对数字和模型的迷恋如何压抑了他的能力，使他没能看到或讲出越南战争的真实情况。最后，模型并没能促成一种更有效率的战争，反而效率更低、更不真实。麦克纳马拉的自我信念阻止他承认这一点，他的自我信念一直在排斥他的自我疑问，直到他生命的最后几年。

美国国会议员休伊·朗（Huey Long）曾说过，每一位参议员都认为，如果不是因为历史上一些小事故，他们都能成为总统；每一位众议员则认为，除非发生一些不可预见的事情，他们都会成为总统，这只不过是时间问题。英国的议员们也一样，他们相信自己可以承担首相的工作，或者说如果不是因为出了一些岔子，他们应该已经是首相了。关于这一点，我个人的观察是，每位总统都有一个巨大的恐惧——在他离开这一位置之前或之后，他会成为历史上的一次意外。

这一现象有个名字：“波托马克”热。波托马克是一条穿过华盛顿的河流，历史上，这条河曾经造成一些让人脑部肿胀的水生疾病。“波托马克”热是否在制定公共政策中起到了一定的作用？我相信政策圈里的每一个人都会诚实地争论说这不可能，否则你如何将“波托马克”热加入到数学模型中？

媒体也沉湎于计算。他们的运算法则很清楚：现金流量受故事所驱使，特别是那些畅销的故事，因为这能够吸引广告。为了获得畅销的故事，他们需要有一些来源。在政治舞台上，只有两类政治人群是媒体所关心的——来源与目标。如果没能泄露故事，你将会成为目标。通常来说，目标吸引糟糕的媒体，而来源获得好的媒体。

政策制定者和政客都知道，他们有权力拒绝媒体的接近。所以，不受政策制定者喜欢的那些写故事的人发现他们无法与政策制定者们会面。他们的名字已经被圈内人士排除出去。他们也许可以参加记者会，但他们无法受邀参加有着真正交谈内容的酒会。对于那些在圈内的人而言，哪些人在圈内，哪些人是这个圈子的传话人，都十分清楚。对于普通大众而言，几乎不可能区分出来什么是客观报道，什么是言不由衷。

如果你略微思考一下，就会发现新闻的目的不是教育大众，而是创造利润和收入。这也是纸媒越来越多地使用运算法则来创作新故事的缘由。《连线》杂志提醒我们：“大约30秒，叙事科学软件的运算法则练习栏里，就会有一个30人规模占据繁华芝加哥周边的一间大型房间的公司，挤出一篇故事，其非同寻常的署名往往是一个哲学研究问题。”^[21]在2014年3月17日，加利福尼亚州发生地震约3分钟后，《洛杉矶时报》关于这个故事的首篇文章是由一个机器人写出来的。《洛杉矶时报》作家肯·施文克（Ken Schwencke）将运算法则进行了编程，他所要做的只是点击“发布”按扭。《赫芬顿邮报》据此写了一篇文章，题为《都结束了：机器人现在能写新闻故事，并且做得不错》。^[22]

运算法则要便宜一些。但他们是否能对不同的相互竞争的目标进行调解？他们是否能创造收入，提供真正有用的内容，同时帮助教育公众？这是一个媒体人常常讨论的话题。

也许媒体的驱动力更多。《说谎者的扑克牌》（Liar’s Poker）等畅销小说的作者迈克尔·刘易斯曾记录下信贷泡沫是如何积聚起来的全部过程，他的报告文学《大空头》（Big Short）取得了巨大的成功，路透社将其称为“或许是金融新闻行业有史以来写的最好的作品”。在接受媒体采访时，刘易斯提出了一个问题：“为什么我能够写出《大空头》和《快闪小子》（Flashboys）这样的作品？这些故事理应被报纸或是杂志的记者们抢走。”在回答这个问题时，刘易斯指出了监管者所面临的困境和金融作家的困境有着令人心寒的相似之处：“记者通常在经济上有不安全感，正如政治家和监管者经常在经济上感觉不安全一样——我说的是个人经济上的不安全感。看起来记者认为他们不得不用某种方式来迎合在他们工作中出现的经济利益——这个是不对的。”^[23]

这一章的目的是帮我们理解，为什么政策制定者会如此行事。在打下基础之后，是时候处理一个具体的案例了：政策制定者们针对创纪录的债务负担和金融危机所做出的决定。在我写这本书时，即2016年1月，市场又开始变得不安。媒体又开始狂热地使用“危机”这个词。著名的市场专家乔治·索罗斯（George Soros）说：“这是2008年的危机在重新上演！”^[24]而鲁里埃尔·鲁比尼（Nouriel Roubini）则反驳说：“这不是另一场全球金融危机。”^[25]因此，人们有理由问，在上一次的危机中到底发生了什么，我们也许需要再次面对同样的问题。如果是这样，我们可以依靠什么？运算法则又是如何刺激了这些问题？

也许政策制定者们所依赖的模型是很好的万能表，或许不是，让我们重新回到这一章的开头。有一点可以肯定：最后“所有的东西都可以简化成自我利益驱动”。^[26]这就是公共政策中的每个人“这么做”的运算法则。

联邦储备银行在确定应对危机方案时扮演着重要角色。事实上，经济未来的故事就取决于联邦储备银行和其他央行代表我们所做的政策选择背后所隐藏的参数和动机。

想一想我们今天所面临的情况。2007—2008年的金融危机曾威胁摧毁整个全球银行系统。问题并不是一家大型银行破产，而是几乎每家大型银行同时破产。世界上工业化国家的央行都被迫介入，因为，作为最后的贷款人这就是央行的作用。他们的任务是在市场变得无序的时候重新恢复秩序。然而，在这种情况下，我们更像是被迫要采取行动，因为大多数国家都债台高筑，而财政政策已经无法再成为选项。因此，货币政策相比以前的负担更重了。^[27]这导致了一次历史性的试验，主要的央行诉诸如量化宽松（QE）一类的非常规性措施来降低利率，抬高资产价格，从而通过推高通货膨胀来避免通货紧缩。

这是一项卓越的工程。央行行长们一般来说并不会试图鼓励通货膨胀。^[28]当他们从以通货膨胀为目标转向以通货膨胀为工具时，说明央行迈出了革命性的一步。他们从仅仅提供流动性，转到开始通过部分资产价格如股市和房价的水平来判断成功。

如今即使通货膨胀作为目标本身也受到质疑。许多央行认为2%作为通常的目标已经太低。另外，我们为什么要以2%为目标？这么说吧，在这个水平上，你可以在老百姓注意不到的情况下将他们的钱拿走。通货膨胀如果不是对个人财富没收，就是一种税收。

现在，我们不可能过于强调联邦储备银行和其他央行的重要性，因为它们现在已经成为市场的庄家，而不仅仅是最后的贷款人。无论它们做什么或宣布什么，都会对价格和市场产生深远的影响。有些人说市场现在完全依赖联邦储备银行和其他央行的持续承诺，即它们将想方设法注入更多现金，持续为价格提供支持。

哪些人在联邦储备银行工作？也许麦考马克和美联储董事会主席威廉·麦克切斯尼·马丁（William McChesney Martin）之间的对话提供了最好的答案。麦考马克承担为新成立的国际经济政策理事会推荐候选人的任务，他想不出还有谁比马丁更适合在这个问题上提供建议，毕竟马丁自1951年4月起就在职，曾为五任总统（杜鲁门、艾森豪威尔、肯尼迪、约翰逊和尼克松）工作过。两人在1970年1月31日，也就是马丁退休前的最后一天见面。当被问到，应该招聘什么样的人来领导这个新的理事会时，马丁回答说：“如果你希望这个新办公室能发挥作用，就不要任命一位学术性的经济学家，特别要避免计量经济学家。”相反，他推荐我们应招聘一位“在美国和全球经济中人脉广，能理解市场运作，并能通过个人的关系网在官方数据正式报道之前就预测出事态的发展的人”。他接着说：

在美联储，一共有50位计量经济学家为我们工作。他们都在这座大楼的地下室工作，这是有原因的。他们对我的主要价值就是提出问题，然后我将这些问题转发给我在美国经济圈的朋友们。这些计量经济学家的危险在于他们不知道他们自己的局限性，他们对自己分析的自信远远超过我所认为的。这些人对我来说不危险，因为我知道他们的局限性。但他们对像你们和政治家这样的人来说很危险，因为你们不知道他们的局限性，而且会被他们复杂的模型和数学吓倒和迷惑。这些分析中的缺陷扎根于它们所基于的假设。在这里工作需要更多的智慧，而这些经济学家普遍没有这样的智慧。你总会想要这样的技术专家在这样的位置上随时待命，但千万不能处于领导地位。

我来给你举个例子吧。当我需要做出一个货币政策的决定时，我会花上4—5天的时间，给全国消息灵通的人士打电话，寻求他们在供应、需求、工资和通胀趋势上的看法。我会和工会领袖、粮商、生产商以及在地方联储工作的我所尊重的个别人通话。然后我会去纽约市，花上两天时间拜访银行家、公司领导和其他我信任的人，以寻求建议。这些讨论的最终结果将形成货币政策制定的基础。^[29]

我碰巧在2006年1月31日见到了伯南克（Ben Bernanke），正好是在他被国会确认为美联储主席的那一天。我们开玩笑说，无论他在国会前做证经历了什么，那些都和经济学无关，至少与我们在学校里学的经济学毫无关系。“不，先生，这是政治舞台。那才是你的新岗位！”央行业务不是纯粹的技术性演算，人们也许可以依靠运算法则或模型来回答央行现在需要面临的许多深刻的问题。但在计算中，人性的因素必须考虑在内。

在把握住鲁莽且狂妄自大的金融市场的方向盘后，央行行长们自然不愿意放弃控制。虽然对“那个市场”仍存有一丝不屑和明显的藐视，但也有可能政策制定者们被所授的权力冲昏了头脑。无法将权力还给市场，这给政策制定者们授权，也给央行行长们授权，给员工授权。它能让整个世界经济依赖于你的语言和数学模型。你可以这么理解这种权力的诱惑力。

现在我们面临的问题是：市场上谁应当推动价格？是从地下室的计量经济学家们那里获取建议的美联储主席，还是对世界经济中所有大大小小的行为者们快速变化且有时相互冲突的观点进行同时调解的市场机制？毫无疑问，市场是会犯错，但政策决定者也会犯错。如果最后，联邦储备银行犯下了和金融市场在信任模型以及运算法则中一模一样的错误，那就真是一个令人震惊且悲伤的讽刺。

也许联邦储备银行的模型是非常好的万能表。尽管这样，考虑一些常识性的信号也没什么坏处。或许，寻找运算法则所忽略的信号也有意义。为什么？因为如果他们的模型是错误的，如果这些政策制定者无法制造通胀，或者如果他们成功了，这对我们社会的结构将产生深远的影响。无论对错，它都会触及我们每个人。

[1] Matthew Crawford , Shop Class as Soulcraft, Penguin, 2009.

[2] Felix Salmon, Recipe for Disaster: the Formula That Killed Wall Street, Wired magazine, 17 February 2009.

[3] Requiem for a Prudent Man, Economist, 27 March, 2008.

[4] Peter Schiff, The Federal Reserve’s Nightmare Scenario,23 February 2016;www.realclearmarkets. com/articles/2016/02/23/the_federal_reserves_nightmare_scenario_102022.html.

[5] Daniel Yankelovich, Corporate Priorities: A Continuing Study of the New Demands on Business, 1972.

[6] Peter Drucker, Technology, Management and Souety ,1970.

[7] Peter Drucker, Classic Drucker: From the Pages of Harvard Business Review, Harvard Business School Press, 2008.

[8] Alan Greenspan, “We Will Never Have a Perfect Model of Risk”,Financial Times, 16 March, 2008.

[9] John Lanchester, “Money Tacks”,The New Yorker, 4 August 2014.

[10] 取自唐纳德·拉姆斯菲尔德（Donald Rumsfeld）著名的国防部吹风讲话，2002年2月12日。

[11] C.P. Snow, “The Two Cultures”,1959.

[12] C.P. Snow. “Science and Government”, the Godkin Lectures at Harvard University, Harvard University press, 1960.

[13] Peter Kilborn.“ ‘Fresh Water’ Economists Gain”, The New York Times, 23 July 1988.

[14] Paul Krugman.“How Did Economists Get It So Wrong?”, The New York Times, 2 September 2009.

[15] David Brooks,“Bentham vs. Hum”, The New York Times, 5 October 2009.

[16] 1970年6月20日，更新于1992年1月20日。

[17] David Brooks, “Ward Three Morality” , The New York Times, 2 February 2009.

[18] Charles Krauthammer, The Washington Post, 29 December 1989.

[19] J.K.Rowling，Harry Potter and the Philosopher’ s Stone, Bloomsbury, 1997.

[20] Robert S. McNamara, In Retrospect: The Tragedy and Lessons of Vietnam, Times Books, 1995.

[21] Steven levy, “Can an Algorithm Write a Better News Story Than a Human Reporter?” Wired, April 2012.

[22] Catherine Taibi, “ It’s All Over: Roberts Are Now Writing News Stories, And Doing A Good Job”, The Huffington Post, 18 March 2014.

[23] Liam Halligan, “The Low Tricks of High Finance: a Coversation with Michael Lewis”, Spectator, 22 January 2016.

[24] CNBC interview on 7 January 2016 as reported by Matt Clinch.

[25] “No, it isn’t 2008 all over again—Roubini”, Reuters, 22 January 2016.

[26] Francois de La Rechefoucauld, Maxims, 1665.

[27] 财政政策指的是政府的预算，以及增加支出或缩减支出以加快或放慢经济活动增长步伐的能力。货币政策指的是央行对利率，以及经济中流通的货币的数量和速度的控制。

[28] 尽管他们为制造更多的通胀做了历史性的贡献，但联邦储备银行和其他的央行告诉我们没有通胀，也没有风险。

[29] Henry E.Mattox, A Coversation with Ambassador Richard T. McCormack. ( www. xlibris.com, 2013)