从博士论文写作到现在，已有四分之一世纪。就宏观经济学而言，“城头变幻大王旗”，学术潮流一波又一波。因此，如果二十多年前的研究在今天还有一些价值，可以算是幸事了；而如果二十多年来的研究还主要围绕当年的主题，则更属罕见且可遇而不可求了。

我的“符号经济”博士论文差可归入此类。

还记得当初读到管理学大师德鲁克关于“符号经济”一说时的兴奋与激动，就跟哥伦布发现新大陆一样。它让我可以从符号经济与实体经济关联的视角来重新认识宏观经济学；让我看到IS-LM模型其实就是在探讨这二者的关联和互动。也由此，我开始更多关注宏观经济学中的金融，关注一般经济学与金融经济学的对话。这不仅在研究方向而且在研究方法上为我后来的学术探索奠定了坚实的基础。

说到博士论文选题，还要感谢我的导师樊纲教授。对于“符号经济”，一开始他并不完全认同，但最后还是同意了。这于我是极大的鼓励。学术宽容往往是理论创新的前提。试想，如果导师坚决不让写，我或许就放弃了。自德鲁克提出“符号经济”之后，真正拿这个做论文的或许就我一个（当年如日中天的德鲁克哪里会知道，他的一个不太经意的提法如何影响到了一个中国学生的学术道路）。接下来的二十多年中，我心有不甘，时不时地还做一些文献检索，希望找到“同道”，但很遗憾，并没有。符号经济一说并不受主流待见，这大约也是我一直以来对所谓“非主流”经济学抱有同情的原因吧。

由于符号经济是个偏门，找资料特别困难。不像现在有各种学术文献库，输上几个关键词，总能有所斩获。当年只能泡在图书馆——主要是北图（即现在的国图）的外文阅览室，一本一本地翻。而且，要用侦探一样的嗅觉，去找可能与自己的研究主题相关的文献，因为直接以符号经济为关键词的文献几乎没有。这时候就特别考验自己对研究主题的理解程度。比如说，它换个马甲你是不是就不认识了——尽管没有出现符号经济这个词，但探讨的内容或许非常相关？这让我颇费周折，幸终有所获。如今，我的书架顶上还有成册的资料，分门别类，都是我写博士论文时搜集的文献。偶尔搬家收拾书架的时候，把它们再整理一遍，竟像见到当年的老朋友；又想到这些文献恐怕在网上文献库中或可瞬间获得，不免有唏嘘之叹。

博士毕业之后走上了职业的学术道路。这个过程中，鉴于种种原因，涉猎的研究领域开始多起来、杂起来，不免东鳞西爪，想集中于某个主题是不可能了。值得庆幸的是，如果有功夫做一下学术“拼图”——即把不同时期的研究按照理论逻辑串起来，竟能发现，这些年来的研究工作从未离开过符号经济与实体经济关联这条主线。当然，这不是巧合，是命中注定。

借着博士论文再版的机会，打算梳理一下多年来关于符号经济的思考。没想到，很多思想火花一起迸发，且一发不可收拾，竟有点招架不住的感觉。很多话都想说，却连贯不起来，像是走进博尔赫斯“交叉小径的花园”，有些混乱和迷离，这或许就是理论突破前的征兆吧。

“符号经济（资本的运动、外汇率以及信用流动）取代实体经济（产品与服务的流通），成为世界经济的飞轮，而且大体上独立于实体经济，这是一个最为醒目而又最难理解的变化”。这是20世纪80年代中期德鲁克在分析“变动的世界经济”中提出来的难题。事实上，即便今天，这个问题也还没有一个好的答案。

2008年，全球金融危机暴发，符号经济这一世界经济的飞轮直接脱轨了。符号经济为什么会与实体经济脱钩（decoupling）？制度与技术是两大最根本的驱动力。如果说20世纪80年代以来的金融自由化、金融全球化是从制度层面为符号经济的“独立”创造了条件，那么进入新世纪以来，互联网、金融科技、AI的发展，则从技术层面为符号经济脱钩（甚至脱轨）插上了翅膀。

英国知名经济学家和金融学家阿代尔·特纳勋爵在其《债务和魔鬼》一书中提出：为什么全球范围内信贷密集度会大幅上升？我把这个问题称作“特纳的谜团”。德鲁克难题与特纳的谜团貌似不相干，本质上却是相通的。表面上，德鲁克所谓的符号经济，包含了资本的运动、外汇率和信用流通，而特纳的信贷密集度仅考察了符号经济的一个方面即信用扩张（以及与GDP之间的量化关系）；实质上，信用扩张可以说是所有符号经济扩张的基础。特纳也提出了金融密集度（各项金融指标与GDP之比）上升的问题。金融密集度攀升与德鲁克难题更能契合，但信贷密集度攀升把握了金融密集度攀升的本质和底层逻辑。

信贷密集度（信贷/GDP）又称宏观杠杆率。根据国际清算银行（BIS）数据，截止到2019年底，全球杠杆率为243.7%；全球非金融部门信贷量为192万亿美元，其中发达经济体为132万亿美元，新兴经济体为60万亿美元。从全球信贷规模的扩张来看，2001年为60万亿美元，2007年初达到100万亿美元，2014-2015年有一个短暂的回落，在150-160万亿美元左右，2016年之后又较快上升，到2019年底超过190万亿美元。全球信贷扩张速度超过全球GDP增速，从而导致全球信贷密集度快速上升。

那么，如何解开特纳的谜团（即信贷密集度的攀升）呢？

首先，金融自由化、创新与发展导致信贷增长脱离实体经济。随着金融自由化、金融创新与发展，通过银行资产负债表扩张的传统信用创造机制，现在由于银行表外业务和非银金融机构的参与而增加了信贷扩张的新途径。而由后者所创造的信贷，大多并未流向实体经济，而是被房市、股市、债市吸收，在金融体系内部“空转”，从而形成信贷与实体经济的脱离，产生了“异化”。

其次，相当一部分信贷扩张并不带来产出增长。以现存资产作抵押的信贷业务绝大多数是房地产抵押贷款。这部分信贷虽然也有一些用于新房的购买（从而支持新增房地产投资），但更多的是对存量房产的购买，这部分并不形成新的投资，支出不计入GDP。当为现存资产（特别是房地产）融资导致信贷扩张时，往往并不伴随着新的资本形成，因而仅仅是信贷增长，却没有相应的产出增长。

第三，日益扩大的贫富差距使信贷扩张成为很多政府的致胜法宝。富裕群体的消费倾向低于中低收入群体。贫富差距扩大导致储蓄率上升，并抑制名义需求增长。而信贷增长能够作为抵消因素。银行信贷部门或其他中介，可以把更多储蓄借给穷人，支持他们在实际收入不变甚至下降情况下维持或提高消费水平。典型的就是美国的房地产抵押贷款（尤其是次贷）。政府通过扩大信贷，一方面缓解了穷人困境，另一方面也推动了增长，达到一石二鸟的效果。但往往是信贷扩张速度超过了产出增长速度，导致信贷密集度上升。

第四，金融全球化、跨境资本流动与全球失衡进一步推动信贷攀升。一方面，体现了全球储蓄与投资不匹配的全球失衡造成了信贷扩张，发达经济体一定意义上正是借助外部（即国外）债务杠杆支撑了本国增长。另一方面，金融自由化与全球化的发展，也导致了与实际资本形成无关的大规模跨境资本流动。由此产生的信贷膨胀，不仅对产出增长的积极作用有限，甚至那些反复无常的跨境资本流动往往还会带来波动与危机，严重抑制增长。

第五，新技术特别是金融科技发展可能导致信贷攀升。金融科技发展使得信贷的可得性、普惠性大大提高，那些原来没有机会进入金融体系的群体也可以加杠杆。显然，在其它条件不变情况下，仅此一条，亦会带来信贷密集度的上升。

以上是对特纳谜团的一个尝试性剖析。实际上我们还没有回答，在当前的技术-经济范式（techno-economic paradigm）下，信贷密集度上升是否不可避免？或者说，符号经济与实体经济的偏离程度会不会越来越严重？

凯恩斯革命可以从不同的角度来理解，这也是为什么会出现传统凯恩斯主义、后凯恩斯主义、新凯恩斯主义的分野。在德鲁克看来，凯恩斯最重大的革新是重新定义了经济现实。凯恩斯眼中的经济现实是符号（symbols）即货币和信用，而不是物质世界的现实与“事物”（things）即商品、服务和劳动。对重商主义来说，货币也实施控制，然而是政治控制而不是经济控制。凯恩斯则是假设货币和信用为执行全部经济控制的第一人。

在凯恩斯以前很多有才华的经济学家，如麦克库洛赫，或在凯恩斯的上一代，如瑞典的卡塞尔和德国的克纳普，都曾试图以基于符号的经济学取代基于事物的经济学。和萨伊强调“货币面纱”截然相反，在凯恩斯经济学中，商品、生产和劳动只是“现实的面纱”。或者更确切地说，这些事物取决于货币的活动：货币供给、信用、利率和政府盈余或赤字。商品、服务、生产、生产率、需求、就业，最后还有价格，这一切全都是货币的、符号的经济中宏观经济事件的因变量。

德鲁克由此感叹，从哲学角度来讲，凯恩斯成了一个极端的唯名论者（nominalist）。考虑到凯恩斯与维特根施坦曾经同在剑桥并且有交集（和交往），这或许并非完全是一种巧合。

矫枉必须过正。鉴于古典经济学以及新古典经济学对于实体经济以及供给面的重视，凯恩斯让人们把目光转向货币、信贷等名义变量以及需求面，实在是一场重大的革命。而且，正是因为货币、信贷等名义指标、总量指标的出现，宏观经济学（也有译成总量经济学）才成为可能。

凯恩斯革命荡涤旧说，开一代先河。后来的符号经济大发展，或许未在其预料之中，但却是对他关于“符号才是经济现实”的最佳注脚。然而，以卢卡斯等人为代表的新古典经济学要将他的学说抛到窗外，并占据经济学主流凡三十余年，亦是当年的凯恩斯绝对想不到的。若不是2008年的全球金融危机暴发，各种凯恩斯主义的徒子徒孙——如明斯基金融不稳定理论，现代货币理论（MMT）等等，或许就没有机会登场了。

今天看来，符号不是实体经济的面纱，但也不是唯一的经济现实。揭示符号经济与实体经济之间的相互关联和作用机制，仍然是宏观经济学或宏观金融学（有人将明斯基的研究称为宏观金融学）所要努力解决的中心问题。

从货币符号的诞生，到今天的“数字化生存”，经济社会的符号化程度已经达到一个极致。如果说，符号经济演进背后的推手是所谓“理性化”，那么，理性化是否也有一个限度？

理性化是韦伯提出的概念。他认为，理性或合理性在西方文明的发展进程中一步步彰显的过程可称之为理性化；理性化的实质是社会逐渐讲求效率和可计算性，不断驱逐神秘性和去除人性化的过程。历史学家黄仁宇受韦伯的启发，从国家治理角度提出“数目字管理”（Mathematically Manageable）。数目字管理是技术和制度的统一，既要求有技术手段如统一度量衡和基本的国土、人口统计等，也涉及国家财政、商业管理、产权的界定与保护等制度安排。数目字管理及其对符号的应用或操控，旨在降低整个社会运行的交易成本，这恰恰是理性化的力量。

从数目字管理到数字化生存，符号化有了一个质的飞跃。数目字管理不过是要求有基本的数据统计和量化管理，做到对经济社会的运行“可计算”；而数字技术的出现，将任何信息都以二进制方法处理成计算机能识别的0和1的组合，那么接下来，只要有足够好的“算法”，现实世界就可以完全实现信息化或符号化了。

在数字化生存时代，数据（符号的一种存在形式）无疑是最重要的资产。大科技公司（BigTech）（有很多是金融科技公司）因为控制了数据流，可以实现“赢家通吃”；政府因为掌握了大数据，在国家治理方面可以更加游刃有余。鉴于20世纪的技术，信息和权力过于集中是低效的。没有人能又快又准确地处理众多信息并正确决策。但人工智能也许很快将扭转这种态势。人工智能可以集中处理大量信息。事实上，它可能使集中式体制比分散式更有效，因为机器学习在有更多可供分析的信息时更高效。正因为如此，大数据、金融科技、人工智能或“算法”大大增强了“控制力”。从这个意义上，谁掌握了数据（符号），谁就控制了世界。

当然，新技术会不断涌现，其中一些技术可能会有助于信息和权力分散而非集中。区块链技术以及其带来的加密货币使用目前被认为是权力集中的可能对手。但区块链技术仍处于萌芽阶段，我们还不知道它是否会真正抵消人工智能的集中化趋势。

当前数字化或符号化的发展，面临着双重挑战：一方面是新技术所带来的集中化与分散化之间的张力；另一方面是作为二十一世纪最重要资产---数据本身的权属问题：那些被收集的关于我的DNA、我的大脑和生命的数据是属于我，还是属于政府、公司或人类集体？

降低成本（包括整个社会的交易成本）、提高效率可以说是理性化的重要方向。但如果新技术“加持”下的符号经济发展，一方面带来成本下降、效率提升，另一方面却带来垄断甚至数据的独裁，我们不能不产生这样的困惑：这样一种符号化演进还算得上是韦伯的理性化发展吗？

德鲁克对下一代经济学（next economics）有过这样的憧憬：即它是微观的并集中在供给方面（这是对凯恩斯的“反革命”），是以生产率为基础的经济学，是兼具“人性”与“科学”的经济学；当然，他也强调，探索符号经济与实体经济之间的关系仍然是下一代经济学的中心议题。如果说，强调经济学的微观基础，突出供给面与生产率，这些恰恰在以DSGE（动态随机一般均衡）为主力模型的新古典经济学中得以全面展现，而经济学在“讲道德”方面也有所进展，那么相比之下，符号经济与实体经济关联这个中心议题却未有明显突破。不过，结合整个学界的努力以及本人（及团队）的探索，这方面的进步也还是有可圈可点之处。

❏ 经济学与金融的对话

符号经济与实体经济关联研究之所以难有大的突破，关键在于经济学与金融之间对话并不顺畅。从学科分类来看，一般经济学与金融经济学好比处在两个相互隔离的车厢。金融经济学把握了符号经济的最新进展，但它对实体经济、对关联研究不感兴趣；一般经济学在研究二者的关联，但它对金融、对符号经济的新发展关注不够。2008年全球金融危机以来，主流宏观经济学遭遇前所未有的危机，这为展开经济学与金融的对话提供了契机。

一是重新认识金融的中心作用，“把金融找回来”。

阿克洛夫（Akerlof）回顾道，30年代的银行业改革之后，只要银行主导金融体系，宏观经济学和金融之间的分工就可能是合理的。那个时候，对金融稳定的主要威胁来自银行挤兑，而存款保险的出现以及银行监管的加强则使得银行挤兑和破产变得不太可能。由此，缺乏金融体系细节的宏观模型几乎不会造成什么损害。但众所周知，后来的金融体系与监管发生了根本性改变，标准宏观经济学对于金融的“处理”不仅显得粗糙，并且是大大脱离现实了。正是主流宏观经济学缺乏金融模块（financial block），才使得没法预测危机。

因此，主流经济学的自我救赎就在于“把金融找回来”。Gertler & Gilchrist（2018）从金融摩擦的内生性，金融加速器（或信贷周期）的作用机制，杠杆的作用，居民、企业、银行资产负债表的互动，金融危机的非线性影响等方面，从理论与经验两方面梳理了近十年来学界对于“大衰退中的金融因素”的探讨，呈现宏观经济学的最新进展。Kaplan & Violante（2018）回应了代表性代理人假定，梳理了异质性代理人新凯恩斯主义模型（即所谓HANK）的进展。大衰退源于住房与信贷市场。而住房价格的崩溃对于不同居民的影响是有差异的，这取决于其资产负债表的构成。（因房价下跌导致）财富缩减转化为支出下降的程度，取决于边际消费倾向，而后者异质性很强且与居民获得流动性的能力有关。最终，总消费需求的下降以及与此同时银行向企业贷款的下降，导致对劳动力需求的急剧收缩，这对于不同职业与技术水平的劳动力的影响是非常不平衡的。基于收入与财富不平衡长期上升背景，这一效应会凸显。由此，资产组合的构成、信贷、流动性、边际消费倾向、失业风险以及不平衡，所有这些问题都构成大衰退的原因。而所有这些问题，都无法在传统的代表性代理人模型中讨论。异质性代理人模型即所谓HANK的主要经验之一可总结为：不可保险的特定冲击，加上借贷约束的存在，意味着不同的家庭，即使他们在冲击之前看起来是一样的，在任何时间点可能都有非常不同的边际消费倾向。结果，总冲击的宏观经济影响将被放大或减弱，这取决于冲击（及其引发的变化）影响家庭收入和财富分配的方式。

二是从机制上刻画金融危机的重要特征：小冲击大影响。

在新古典模型中，假定冲击是给定的（外生的），冲击的传播机制很大程度上是线性的，即经济体在受到冲击后最终都会恢复到其潜在水平。基于这样的假设，人们将向量自回归（VAR）视为捕获这些动力机制的简化形式，可以构建动态随机一般均衡（DSGE）模型以拟合和解释该简化形式，并进行更为深入的结构性解释。但金融危机在许多维度上都不符合这种对波动的描述。罗默（Romer）批评道，那种将冲击视为外生的作法类似于存在了上百年的“燃素说phlogistons”（即认为物体之所以会燃烧是因为含有燃素），这种做法是可笑的，应该从经济主体自发行为出发，从内生因素来解释经济波动。进一步，金融危机的特征是基本的非线性和正反馈，因此冲击被强烈放大而不是随其传播而衰减。最典型的例子是银行挤兑，其中小幅震荡，甚至根本没有震荡，导致债权人或储户挤兑，并使他们的恐惧自我实现。金融动荡或危机与多重均衡相关，或者至少与小规模冲击的巨大影响相关。

Boissay等人分析了拥有银行间市场信息不对称特征的真实模型，其中一系列小规模冲击可能会使经济朝着多重均衡的区间发展，包括以银行间市场冻结、信贷紧缩和长期衰退为特征的均衡。Galí探索了交叠世代新凯恩斯模型中由随机泡沫驱动波动的可能性。Basu & Bundick分析了新凯恩斯主义模型的非线性版本，巨大而持续的下滑是由于总需求和（内生）波动之间的强烈反馈，而这又是由预防性储蓄与零利率下限的相互作用所引起。

❏ 我的学术拼图

和主流经济学的自我救赎相比，我的研究就没有那么前沿和“高大上”了。对二十多年来学术积淀所做的梳理——姑且称之为“学术拼图”，不过是想印证一下，那些偶尔旁逸斜出、“杂七杂八”的研究，大体上围绕着符号经济与实体经济关联这条主线，也算得上是不忘初心吧。

符号经济研究的缘起是20世纪90年代中期的两篇论文，一篇“试论股票市场与实体经济的偏离”入选1994年在上海举行的“中国证券市场发展与中外证券市场比较研究国际研讨会”；另一篇“试论符号经济与实体经济的关联”实际上是当时的硕士学位论文。后来坚持以符号经济为题做博士论文也是有这样的渊源。博士毕业以后申请到的第一个国家社科基金项目也是关于符号经济的。

在北大做博士后期间，去瑞典斯德哥尔摩经济学院做访问学者，借着读博时的那股冲劲，猛学了一阵金融经济学。但说实话，并没有参透。从博士后出站再到中国社会科学院经济研究所工作，已经跨入新世纪了。

新世纪的头一个十年，大体围绕宏观经济分析，而且不少是对策性研究。符号经济虽不忍放弃，但总感觉无处安放；因此，某种程度上是与符号经济拉开了距离。没想到这种疏离，却是以一种迂回的方式从更深层次向符号经济研究回归。比如，最初局限于就符号经济论符号经济，感觉没法深入，原因在于当时还没有完全理解符号经济与实体经济关联这一分析框架的深义。后来是透过宏观-金融关联来探讨开放条件下的宏观经济稳定。譬如，国际资本流动、经济扭曲与宏观稳定，开放视角下国家综合负债风险与市场化分担，全球失衡、金融危机与中国经济的复苏，等等。这些研究就其本质而言，旨在探讨开放条件下符号经济与实体经济的关联。

新世纪的第二个十年，豁然开朗，感觉找到符号经济研究的抓手了。这个阶段最重要的两个关键词是国家资产负债表与宏观经济分析新范式。

一是国家资产负债表与宏观杠杆率研究。国家资产负债表研究始于2011年，大的背景当然与2008年的国际金融危机有关。目前已领衔编制出2000—2019年的中国国家资产负债表并发表了多篇相关研究论文。说起国家资产负债表研究也是非常有缘分。博士论文里多次提到“平衡表渠道”（balance sheet channel），其实就是“资产负债表渠道”，只是当时这个概念还不流行。博士论文中对于戈德史密斯（Goldsmith）有关金融结构与金融发展的观点颇多引用，对他提出来的“金融相关比”（The Financial Interrelations Ratio，FIR）也多有发挥，可当时却不知道他还是系统编制美国国家资产负债表的第一人。事实上，他的金融结构与金融发展研究与他对美国资产负债表的研究几乎同时，都始于1960年代初；而且，如果没有资产负债表研究与相关数据支持，金融结构与金融发展研究恐怕也无法展开。这些是我在编制国家资产负债表过程中第一次了解并深感震撼的。国家资产负债表研究的一个“自然延伸”就是宏观杠杆率估算与分析。目前我们编制了自1991年以来至今的季度宏观杠杆率数据（并于2017年以来每季度发布）。这方面的理论研究包括150年来杠杆率与经济增长关系的探讨，对中国债务积累、风险集聚及体制原因的深刻剖析。这些为解开特纳的谜团（即信贷密集度为何上升）提供了思路。

二是宏观经济分析新范式。当前的宏观分析范式，总体上遵循凯恩斯所开创的总需求分析传统，以DSGE模型作为主力模型来讨论经济波动的来源、影响机制并提出稳定化政策的建议。危机以来，这一分析范式备受诟病。其根本缺陷在于：对于金融复杂性的重视和刻画，对于存量与结构指标的关注与运用，以及对于风险问题的认知，都是远远不够的。正因为如此，宏观经济分析新范式需要在以下方面有所突破：即通过资产负债表这样的存量视角，充分揭示宏观-金融关联，构筑宏观经济学（分析）的金融支柱；这一分析范式的变化，还包含着对于主流方法的批判和对非主流方法的借鉴，比如后凯恩斯主义、存流量方法以及现代货币理论等。聚集宏观经济分析新范式，特别是近年来聚焦于金融周期、在险增长（Growth at Risk，即GaR）、资产负债表视角下的中国发展等方面研究，我欣喜地发现：符号经济与实体经济关联研究又有了新方向！

以上回顾勾勒出我个人的学术拼图，呈现了我对“符号经济学”（姑且用之）长达四分之一世纪的不懈探索。这些努力，旨在促进经济学与金融的对话、拓展符号经济与实体经济的关联研究、把握数字化时代符号经济的重生与异化；它们无疑是下一代经济学的核心，目前看还只是迈出了一小步，后面还有很长的路要走。

(本文为《符号经济与实体经济》再版前言，略有删改)