读书|“资产锚”与“鸡蛋篮子”_ONE:GDP价格

欧文·费雪是著名的美国经济学家,被公认为现代计量经济学和数理经济学的开创者,其最著名的学术成果即费雪交换方程:MV=PT,其中M为一定时期内流通货币的平均数量(是交易、流通中的货币数量,因此,费雪方程式亦称为现金交易说);V为货币流通速度;P为各类商品价格的加权平均数;T为各类商品的交易数量。他又在此基础上推出费雪效应:实际利率=名义利率-通货膨胀率。把公式的左右两边交换一下,公式就变成:名义利率=实际利率+通货膨胀率,名义利率的上升幅度和通货膨胀率完全相等。

1927年夏天,费雪在日内瓦国际关系学院做了一系列讲座,讲述这两个原理的现实意义,特别讨论了货币价值的不稳定对社会经济的一系列影响,后将讲座内容结集成为《货币幻觉》一书出版。在这本书中,他提出了“货币幻觉”概念,以此来描述经济系统的参与者对货币自身购买力波动和货币币值不稳定的不敏感,也即是人们对通货膨胀和通货紧缩的后知后觉。

《货币幻觉》

欧文·费雪著

曹乾译

广西师范大学出版社出版

我们的实际经验也说明,在微观层面,货币幻觉确实是存在的:认为房价永不下跌,2块钱的股票比200块的股票更便宜,为了“绝对安全”而接受年利率只有0.36%的活期存款等等。人们并不是对货币价值的不稳定一无所知,人人都知道,票子会“毛”,但大家往往都低估了币值波动的幅度:很可能费雪本人都不会想到,如今一盎司黄金的价格已高达2000美元左右,是他写作本书时价格的100倍,按照他在本书中的计算方法,这意味着美元的购买力已经只有当时的百分之一。

《货币幻觉》一书篇幅不长,主要讨论“绝对/相对通货膨胀和通货紧缩”的形成机制,及其在社会各个层面所引发的后果与应对。费雪打了一个比方,以便于读者理解著名的费雪方程式:将黄油抹在面包片上,黄油的厚度代表价格水平,面包片的大小代表商品数量,当流通中货币总量增加,而商品数量没有增加时,商品价格就会上涨,就像把更多黄油抹在面包片上会导致黄油层变厚一样,黄油的体积和面包片的大小共同决定了黄油层的厚度,这是一个相对过程。由此,费雪推出四个总体价格水平变化的可能原因:人均货币流通量增加/减少,和人均商品流通量增加/减少,进而解释了绝对通货膨胀/通货紧缩和相对通货膨胀/通货紧缩的概念。他进一步指出,通货膨帐或通货紧缩主要是人为造成的,即主要由政府财政,特别是战争财政、银行政策和立法造成的。同时,货币价值的剧烈波动产生了三大危害,即社会不公、社会不满和社会效率低下。

在这里,费雪提出了一个非常领先的观点,即投资看起来“安全”的债券在长期通胀环境中实际上是不明智的,投资“一篮子鸡蛋”——资产/股票指数要好得多,这也是后来投资界的重要共识之一,即以普通股成分指数为标的的基金是普通人对抗通货膨胀的主要武器,巴菲特、大卫·斯文森等投资大家一直建议普通投资者采用这种方式。

在费雪写作本书的年代,美国的联邦储备系统和公开市场委员会机制刚刚建立起来,但他在书中已经预见到了通过公开市场操作和基础利率调节,美联储已经有能力控制主要经济体的货币政策和币值稳定性,他亦认为,在信用货币机制不断替代金本位机制的过程中,或许只有信贷调节才是稳定币值的最重要手段。

“有位精神病医生对这个问题感兴趣。他说,不稳定的货币似乎是一种社会精神病,它的症状和个人精神病类似。精神病患者不知道是什么让他苦恼,他只是不耐烦,并胡乱寻找原因。类似的,公众也不理解通货膨胀和通货紧缩及其伴随的恶果,但他们敏锐感觉到有人以牺牲他们的利益获利。公众因此认为责任正在这所谓的流氓身上……当价格水平上升时,公众开始谴责获利者,叫他们奸商……当物价水平迅速上升时,劳动者理所当然地感觉受到了伤害,其中一些激进的人开始憎恨社会。随着通货膨胀的持续,劳动者越来越不满意,他们把自己的困境归因于‘剥削’的社会制度,认为这种制度故意掠夺他们的财富。”

什么能够抵御货币幻觉和通货膨胀对劳动购买力的侵蚀呢?也许是科技进步吧,毕竟1928年没有iPhone,也没有互联网,更没有电子计算机和喷气式飞机,衡量货币购买力的主要平价物品还是谷物。在数字货币、信用货币系统如此普及的今天,费雪在书中设想的一篮子购买力指数,已经非常普及地得到了应用,比如通胀保值债券、购买力平价模式的GDP计算、巨无霸指数等等,对日用品的购买力担忧,早已转移到了资本品,那是皮凯蒂的范畴了:资本回报远远跑赢了劳动回报。

在本书的最后,费雪建议读者克服自己的“货币幻觉”,时刻思考手中货币的购买力稳定性,并建立一个指数框架来衡量自己的名义财富。我觉得,在今天的市场环境下,找到一个适合自己的“资产锚”才是克服货币幻觉、不为眼前的“财富自由”目标所迷惑的最佳手段,这个资产锚可以是核心地产,也可以是红利指数,亦或是优质企业的股票,再或者是50亩种满了上海青的蔬菜大棚。

作者:王豫刚

编辑:周怡倩

责任编辑:朱自奋

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