贝斯特终于说了一些全世界应该都认同的结论。美财政部长贝森特说：“美联储养了几千个博士经济学家，给他们极高的工资和终身成就饭碗，我不知道他们都在干什么，他们似乎从来都没预测对过，如果航空管制员也这样没人敢坐飞机了。” 咱先把美联储的工作摊开看：这些经济学家每天盯着GDP、失业率、通胀率，用复杂的数学模型算未来走势，给央行决定加息还是降息提供依据。 就像炒菜要看火候，他们得预判经济“这锅菜”是该添火还是关火，可现实是，疫情后他们低估了通胀会烧得这么猛，又高估了失业率会降得多快，连2008年金融危机前也没看出房贷违约会掀翻整个金融市场。 为啥这些高学历的聪明人总“看走眼”？先得明白经济预测和航空管制的区别，机场塔台的管制员盯着雷达上的绿点，实时指挥飞机起降，一个指令对错几分钟内就见分晓——比如春节期间太原机场管制员10分钟内调整航班，让腹痛旅客提前落地，这靠的是即时信息和标准化操作。 但经济预测面对的是几千万企业、几亿人的行为，今天俄乌打仗影响油价，明天硅谷裁员改变消费信心，这些“黑天鹅”没法写进模型公式。 美联储的模型里，每个数字背后都是活生生的选择：有人失业后会不会马上找工作？企业涨价是因为成本高还是贪心？这些变量像流水，模型却是刻舟求剑的船。 再说美联储的“人才库”。他们确实有500多个研究员，400多个博士，研究领域从房地产金融到气候经济学，细分到连支付系统故障都有人专门研究。 但问题恰恰出在“专业细分”上。就像医院里各科专家会诊，心内科医生懂心脏，却难预判病人突然摔断腿——当房地产次贷问题冒头时，研究宏观的经济学家可能没盯着社区银行的坏账，研究金融稳定的又忙着看大银行杠杆率，碎片信息拼不成完整的危机拼图。 而且这些模型大多基于历史数据，假设“明天和昨天差不多”，但疫情后全球供应链重组、新能源转型，这些“前所未有”的变化，历史数据里根本没有答案。 还有个容易被忽略的点：经济预测不是科学实验。物理学家算卫星轨道，误差可以精确到厘米，但经济学家预测通胀时，得猜俄乌冲突会不会升级、沙特会不会减产、美国老百姓会不会突然不爱存钱。 2025年美联储降息时，贝森特批评他们“活在过去”，其实是因为政府停摆导致就业数据延迟，经济学家不得不靠二手车价格、招聘网站数据这些“替代指标”猜谜。 贝森特拿航空管制类比，其实忽略了一个关键：管制员的错误可能当场机毁人亡，所以民航系统设计了双重甚至三重校验——塔台至少两人值班，2小时换班避免疲劳，每个指令必须复述确认。 但经济政策的“后果”有滞后性：今天加息抑制通胀，效果可能半年后才显现，而这半年里又会冒出新的变量，美联储的预测更像是给远洋船导航，船长盯着旧海图，却不知道前方突然出现了海啸——等雷达发现时，浪已经到眼前了。 另外，美联储的独立性也让他们没法“灵活转向”，管制员可以根据天气实时调整航线，但央行政策需要保持连贯性，不能今天说加息抗通胀，明天又突然降息保就业，否则市场会乱。 这种“政策惯性”有时候会让预测显得僵化，比如2024年美联储坚持“通胀暂时论”，结果被高油价打脸，不是经济学家笨，而是他们必须在数据足够明确时才能改口，而政治人物和公众更需要“即时答案”。 最后，说说这些经济学家的日常。他们不是坐在办公室空想，而是每天开会、调研、写报告，纽约联储的经济学家还要定期去华尔街听交易员的一线反馈，圣路易斯联储的研究人员至今坚持货币主义传统。 但学术研究和政策预测是两码事：发论文可以讨论“如果所有人理性预期”，但现实中散户会跟风炒比特币，企业会囤货应对供应链危机，这些“非理性”行为恰恰是模型最难捕捉的。 说白了，美联储的预测不准，不是博士们偷懒或无能，而是经济本身的“不可预测性”，就像没人能提前半年知道疫情会爆发，也没人能算出AI革命对就业的具体影响。 贝森特的批评，反映了公众对“专家”的高期待，却忽略了经济预测本质上是在迷雾中摸索——用上所有能用的工具，尽最大努力，依然可能看错方向。 而这，或许就是市场经济的代价：不确定性永远存在，再精密的模型，也敌不过人类行为的千变万化。