網(wǎng)上曾流傳的一個廣為人知的例子：一家知名投資銀行擁有很強的研究團隊，他們在2023年初做出了十大預(yù)測，但到年底回顧時發(fā)現(xiàn)，所有十項預(yù)測無一項正確。

實際上，我認為這句話很不公平，因為預(yù)測是靜態(tài)的，無法左右很多影響宏觀的突發(fā)因素而普通人看到的結(jié)果是動態(tài)的，從結(jié)果去推導(dǎo)預(yù)測，短期的還好說，3個月以上的就很可能不準了，尤其是金融價格類的事件！

但經(jīng)濟學(xué)有些事的預(yù)測會比較準，比如通脹、通縮、就業(yè)結(jié)構(gòu)、貨幣傳導(dǎo)路徑、利率政策方向等，這是因為這些宏觀的東西，往往傳導(dǎo)周期，短則3-6個月，長起來1-3年也能見到，而其關(guān)聯(lián)的因素本身在當(dāng)下就是根據(jù)計劃確定的，國家意志下不太會頻繁變動！

此外，經(jīng)濟學(xué)是歷史應(yīng)對未來，比如現(xiàn)在有穩(wěn)定幣了，這個穩(wěn)定幣一旦崩壞，會有什么金融風(fēng)險，經(jīng)濟學(xué)可以建模型預(yù)測，但因為全球性的大規(guī)模危機沒有發(fā)生過，其傳導(dǎo)路徑的變量沒人知道，因此，就很可能預(yù)測不一定準確！

所以，越是經(jīng)典的、宏觀的問題，經(jīng)濟專家可能預(yù)測越準確，反之依然，問題越小，影響因素的β值波動越大！

然后，經(jīng)濟學(xué)是矛盾的，歷史發(fā)展過程中，經(jīng)濟學(xué)不僅發(fā)展成了“帝國主義”化的學(xué)科侵蝕邊界，從古典經(jīng)濟學(xué)開始，一直小如情緒經(jīng)濟學(xué)的分支，形成了“萬物皆可經(jīng)濟學(xué)”的特點！而且，還形成了有A必有B，AB必對立的學(xué)科內(nèi)系統(tǒng)對立，比如大衛(wèi)李嘉圖和李斯特，比如凱恩斯和哈耶克！

這說明，人類的經(jīng)濟系統(tǒng)本身就是典型的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)，其運行邏輯遠超線性模型的解釋能力（社會主義經(jīng)濟學(xué)主要是線性規(guī)劃，計劃強后市場調(diào)節(jié)弱，容易形成政策引導(dǎo)性產(chǎn)能錯配，比如供給側(cè)；西方則是相反，政府老是跟著市場，所以美聯(lián)儲經(jīng)常錯過?。矗喝魏谓?jīng)濟學(xué)學(xué)派都能對當(dāng)下的經(jīng)濟學(xué)現(xiàn)象做出解釋，但明明學(xué)派之間是對立的。

我舉個例子，以人口預(yù)測為例，雖然人口經(jīng)濟學(xué)和統(tǒng)計學(xué)理論成熟，但實際生育率受多重因素制約：2016 年中國放開二孩后，實際生育率從 1.7 降至 1.08，遠低于專家預(yù)測的 2.4。這是因為預(yù)測模型未能充分考慮年輕人婚育觀念轉(zhuǎn)變、房價壓力等社會變量的非線性疊加效應(yīng)。

類似地，能源市場的預(yù)測失敗（如杰文斯 1865 年預(yù)測煤炭枯竭），本質(zhì)上是技術(shù)突破（頁巖油開采）和地緣政治（OPEC 決策）等不可預(yù)測因素對線性外推模型的顛覆。

我曾經(jīng)也試著基于外向型經(jīng)濟需求，預(yù)測過美元匯率，被很多人最近扯旗了，可是這其中美元每次上漲，第二天特朗普或者國際地緣、美國數(shù)據(jù)必出現(xiàn)大變故，而市場的預(yù)期疊加加速了價格的透支，這種是我無法預(yù)測的非線性疊加！

所以，這種復(fù)雜性還體現(xiàn)在 "俄狄浦斯效應(yīng)" 上：預(yù)測本身會影響行為，進而改變結(jié)果，這就是經(jīng)典的 "預(yù)測自我實現(xiàn)" 悖論。

接著，我還要說個金融圈的潛規(guī)則，越是專家，除非諾獎之類的地位的（相對好而已，但這些也會被政府行為左右），不然也要靠觀點賺錢，因此其觀點背后，通常也就代表著某個利益群體，而這種為了利益而表述的觀點，不一定符合客觀現(xiàn)實，并且經(jīng)濟學(xué)某一領(lǐng)域很強，不代表其他也很懂！

所以，實際上專家群體普遍存在的認知偏差，會嚴重扭曲預(yù)測結(jié)果，這點不是說其是什么資格證，或者某某機構(gòu)權(quán)威，就能彌補的，還是需要閱歷。

比如，諾貝爾獎得主薩繆爾森多次推遲蘇聯(lián)經(jīng)濟超越美國的預(yù)測時間，最終因蘇聯(lián)解體而失效，暴露了其對計劃經(jīng)濟體制內(nèi)在缺陷的認知盲區(qū)。這種偏差往往與群體思維交織：2016 年英國脫歐公投前，主流經(jīng)濟學(xué)家集體誤判，部分源于 "政治正確" 的價值導(dǎo)向 ， 他們更傾向于支持留歐的預(yù)設(shè)結(jié)論，選擇性忽視反全球化浪潮的民意基礎(chǔ)。

更值得警惕的是利益驅(qū)動下的預(yù)測異化。部分經(jīng)濟學(xué)家為博眼球或迎合特定利益集團，故意發(fā)布危言聳聽的預(yù)測。例如，高盛首席 2016 年因 5 大推薦交易止損被稱為 "反向指標王"，其預(yù)測行為已脫離學(xué)術(shù)嚴謹性，淪為市場博弈的工具。

最后，經(jīng)濟學(xué)已經(jīng)在心理學(xué)和統(tǒng)計學(xué)兩個極端上徘徊，其預(yù)測依賴的數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型假設(shè)，可能本身就存在根本缺陷。

當(dāng)年，中國人口專家翟振武的預(yù)測失敗，很大程度上源于其選擇性使用公安戶籍和教育數(shù)據(jù)，忽視了戶籍政策調(diào)整導(dǎo)致的重復(fù)登記問題。這種數(shù)據(jù)偏差在發(fā)展中國家尤為突出，統(tǒng)計造假曾長期干擾宏觀經(jīng)濟預(yù)測，直至 2018 年 "統(tǒng)計造假入刑" 才逐步改善。

而且，模型本身的簡化假設(shè)也埋下隱患。傳統(tǒng)經(jīng)濟模型依賴的 "理性人假設(shè)"，在行為經(jīng)濟學(xué)揭示的認知偏差（如錨定效應(yīng)、損失厭惡）面前顯得蒼白無力。即便引入機器學(xué)習(xí)等新技術(shù)，仍難以克服 "大數(shù)據(jù)小任務(wù)" 的困境 ，模型可能精準擬合歷史數(shù)據(jù)，卻無法捕捉黑天鵝事件。

因此，預(yù)測的本質(zhì)是概率判斷，但公眾和專家常將其等同于確定性結(jié)論。薩繆爾森在教科書中長期保留蘇聯(lián)經(jīng)濟預(yù)測，卻未說明該結(jié)論建立在特定假設(shè)之上，這種 "預(yù)測即真理" 的認知誤區(qū)導(dǎo)致公信力崩塌。實際上，權(quán)威機構(gòu)的預(yù)測通常包含高中低三檔方案（如人口預(yù)測），但媒體傳播時往往簡化為單一數(shù)值，放大了誤差效應(yīng)。

所以，我個人認為，在這個黑天鵝頻現(xiàn)的時代，真正的智慧不在于精準預(yù)言，而在于培養(yǎng)識別趨勢轉(zhuǎn)折點的洞察力。正如托夫勒所言："未來總是來得太快，而且還以錯誤的順序出現(xiàn)。" 專家的價值，或許更多體現(xiàn)在幫助社會建立應(yīng)對不確定性的韌性，而非提供確定性答案。