窺見: 你以為你知道, 其實沒弄懂的事!

梁國源

美國杜克（Duke）大學經濟學博士、國立清華大學科技管理學院榮譽教授，現任元大寶華綜合經濟研究院董事長暨院長。2004年進入業界前，梁教授主要從事學術研究工作，曾任國立清華大學經濟學系教授、系主任，亦曾擔任行政院公平交易委員會委員；進入業界後，擔任國立台灣大學經濟學系兼任教授、彰化銀行常務獨立董事多年，亦常受邀出任專業機構的諮詢委員及顧問，如台灣金融總會全球金融委員會主任委員及兩岸企業家峰會特聘專家等。



梁教授主要研究領域為經濟預測、景氣循環、經濟計量方法及總體經濟學。其早期研究成果刊載於Journal of Forecasting、Journal of Applied Statistics等多種國際學術期刊，近年則發表於International Review of Economics and Finance及European Journal of Finance。梁教授對當前總體經濟及金融情勢的分析觀點屢為《經濟日報》、《工商時報》及Taipei Times等媒體報導，也被Forbes、Los Angeles Times、Voice of America、Wall Street Journal等國際媒體所引用。他經常應邀為《經濟日報》、《工商時報》執筆社論與專欄、為《聯合報》執筆社論，亦以專欄型式為《新新聞》撰寫專業評析，供社會各界及政府參考。





【作者自序】



近年來，受惠於數位時代的發展，人們取得資訊的成本愈來愈低、享有的資訊也愈來愈豐沛。可惜的是，龐大且多元的資訊流，卻未必讓人們能快速看清許多事件的本質，有時反而得繞上一大圈遠路，才找到接觸它、理解它、解決它的正確途徑。這種情形，也觸發了我在經濟預測、總體經濟學、銀行實務等本職領域的研究工作以外，另擇時間撰寫本書的念頭。

有別於前幾本書，以全球或台灣總體經濟情勢或事件為主題，這回我嘗試以偏故事性與案例的筆法，深入淺出地探究許多你以為你知道，但其實沒弄懂的事。

就拿經濟預測來說，很多人聽到預測二字，腦中可能會浮現許多複雜的數理模型。確實，數理模型是做預測的重要工具之一，英國央行（Bank of England，BOE）更有一個近800條方程式，被視為趨近「完美」的總體經濟計量模型。但經濟預測是不是只能靠數理模型才做得出來？它有沒有更容易被發覺、更親民的方式？其實是有的。

有些還無法被量化，且發生在你我週遭看似不起眼的小事，或許正在默默傳遞出景氣即將轉變的訊息。像是你可能聽過紅酒銷量持續上揚，可視為景氣回暖前兆；各大飯店下午茶餐廳爆滿且連菜藍族皆爭相投入股市，可當做股市有過熱之虞的訊號。

還有沒有其他的案例呢？《訊號》（Signals）作者瑪姆葛倫（Pippa Malmgren）指出，2009年6月國際知名的《時尚》（Vogue）雜誌破天荒地以超級名模裸身姿態作為封面，即是釋放出服飾產業頓失發展方向的訊號。

按理來說，《時尚》是時裝風潮帶動者、品牌業者與設計師們亟欲獻上自家產品的平台，更是名媛貴婦追逐時尚的採購指南。這回卻讓封面女郎一絲不掛，著實詭異。這一切或可從2007年前後，豔麗花俏、用色大膽的幾何印花風格服飾，席捲英國街道談起。



雜誌封面藏了重大訊息？

當時，各服飾店櫥窗內必有這種以義大利Pucci品牌為首的亮麗產品，許多女性無論合宜與否，皆追逐這種原本為嬌小體型女性所設計的服裝。就時尚與美感而言，這種「流行」已達荒謬程度。但服裝設計師卻難以逃離這個趨勢，僅能不斷跟風地設計出「更新、更與眾不同」的Pucci風格服飾。

為什麼呢？主要原因有三：一是中國與孟加拉等新興市場提供大量且低廉的製造產能，使服飾生產者與過度依靠信貸便利環境的消費者均能獲得「物超所值」的效益；二是設計師們以推出「新穎設計」吸睛為己任，形成莫名的Pucci設計競賽；三是服飾企業積極擴大規模的產業樂觀氛圍凌駕一切，便任由生產「更多」的現象蔓延。這種種明顯過度生產、過度消費的現象，一步步吹出時尚泡沫。直到金融海嘯爆發，強迫眾人從泡沫中醒來。

照這樣推論下來，《時尚》以超級名模裸身作為封面，只怕不是要刻意展現「別出心裁」的設計意圖，反倒可能是編輯群在飽受金融泡沫榮景沖刷後，從潛意識透露出的茫然與不確定，也代表服飾產業從設計、製造到零售等整體商業模式，到了必須重新思考與改變的關鍵時刻。

由此可知，不只嚴謹的經濟計量模型可預測景氣變化，在人類社會無處不藏有景氣訊號下，許多你我都可以發現的小事，亦可能透露出景氣轉變的重大訊號。也難怪愛因斯坦（Albert Einstein）坦言，世間百態無法全然以數學法則解釋，因為「並非每一個有意義的東西，都可經由計算理解」（Not everything that counts can be counted.）。



預測解讀者是重要關鍵

或許有人會說，即使週遭可能藏著若干景氣轉變的訊息，但在忙碌的工作與生活中，實在沒有察覺它們的力氣，能不能乾脆聽從專家預測算了？尊重專業當然是好事，也很省事，但你可能會發現，「專家」百百款，有些專家時而神準、時而失算，有些則是常常看走眼。

問題出在哪裡呢？我們不妨從世界上最早的預測競賽來看看。

西元前550年某日，利底亞（Lydia）王國末代君王克羅伊斯（Croesus）找了7間神廟來預測他當日做了什麼事。結果，只有德爾菲（Delphi）神廟祭司皮提亞（Pythia）答對國王當天在烤羊肉及燉烏龜。

克羅伊斯當然不是閒來無事要來驗證神廟預測能力的好壞，而是希望藉由這樣的競賽，找出哪間神廟具有較好的預測能力。德爾菲神廟在這場預測競賽勝出後，克羅伊斯要求皮提亞預測利底亞是否應該攻打波斯。請示神諭後的皮提亞，是這麼回答的：「如果利底亞出兵波斯，一個偉大的帝國將會被摧毀。」

克羅伊斯聽完神諭後便信心滿滿地進攻，卻遭逢大敗，最後更在西元前546年被波斯滅國。是神諭出錯了嗎？

事實上，戰爭過後的確有一個偉大的帝國被摧毀，但皮提亞並沒有點名是哪個國家，克羅伊斯便先入為主的認為被摧毀必是波斯，而非自身，遂大膽地挑起了戰事。從利底亞亡國的經驗可知，預測失準不見得是預測本身的問題，還與預測解讀者有莫大的關係。

如何正確解讀預測，並據以形成決策，遠比預測準確與否更重要。尤其是當前經濟社會相當複雜，即使能做出看似無懈可擊的預測，也必須時時刻刻揣想是否有其他的可能性。

誠如賓州大學管理與心理學教授泰羅克（Philip Tetlock）指出，檢視1984～2004年間的政治預測後發現，絕大多數的專家預測都失準，只有一小部分的預測者，不以單一因素做為判斷依據，抱持開放的心胸採納多重資訊來源，才使其預測結果較經得起考驗。

再者，愈經得起考驗的預測，往往都不執著於早前既定的結論，而是會隨著外部環境的演進適時調整預測。就像美國獵殺賓拉登行動的指揮官、時任中央情報局（CIA）局長的潘內塔（Leon Panetta）受訪時所言，當年執行任務時，CIA情報員經過層層情報分析鎖定賓拉登（Osama bin Laden）躲在巴基斯坦的阿伯塔巴德（Abbottabad），並研判出藏身於某院落的機率從最低的30～40％，至最高的90％及逾90％以上皆有，類如電影《00:30凌晨密令》（Zero Dark Thirty）的演繹。在如此分歧的預測結果下，若非潘內塔能讓不同資訊的優劣互補，做出準確決斷，狙擊任務必無法成功。

畢竟，世界上沒有絕對的事情，預測也是一樣。若想提高預測在決策中的功效，預測者必須廣泛地分析各種可取得的資訊，且不固執地認為自己的預測結果必然神準，而願意隨著外在環境變化，調整預測的結果；對預測使用者而言，除了尊重預測者獨立判斷的空間外，還必須建構足以站在對立面挑戰預測的機制，進行各種腦力激盪、截長補短，才能檢視預測是否有破綻，並讓預測真正發揮它應有的使命。



你「看對」問題了嗎？

透過前述雜誌封面、利底亞遭滅國及獵殺賓拉登行動的故事，相信你對預測必然有了不同於早前的認識。其他關於預測準不準、專家可不可信的故事，都在本書「卷1 準不準，對不對─經濟與預測的二三事」中有更深入的描述，暫不再多言。

在這裡要再與大家分享一個貫穿本書主題的觀點，那就是「看見問題」和「看對問題」的差異在哪？

二戰期間，美國海軍以某日任務結束後的資料為樣本，發現轟炸德國佔領區後能夠安全返航的戰機有316架。其中，以機身受創最多，有彈孔者達105架，比例為32％，因而歸納出「只要在戰機受損最多之處」以鋼片強化，就能提高返航機率的初步結論。

但這個結論雖有客觀數據支撐，卻令海軍頗為納悶。因為，一般人按常理都可知道戰機最怕受損的地方是引擎，而非機身。於是，海軍向美國統計學家沃德（Abraham Wald）求教，以釐清這項客觀數據為什麼和常理存有落差。

沃德指出，由於引擎被擊中的戰機絕大多數未能返航，海軍自然無法收集到資料，便只能「看見」機身彈孔