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像经济学家一样思考-第3部分
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论，如果你不能证伪它，它就可以成立；如果有经验数据证明有例外，那它就会被“推翻”。如果你想跟它“过不去”，那就得竭力搜集证据来验证它；如果你没有数据证伪它，那你只有“干生气”了，着急也白搭。这就是“科学”对你所持的“态度”。
经济学家视点
☆ 对于不易直接解答的问题，最好的方式是构建理论模型并加以实证检验。例如，通过建立和检验一个理论模型，来解析“为什么美国的犯罪率比英国高？”经济学家能够对诸如此类的问题给出一种逻辑自洽的、分析性的和富有成效的解答。
☆ 解释任何事物，都需要识别出那些关键变量。
☆ “看来不错”。这句话往往出错。只是因为听起来似乎是对的，就轻易接受某个理论说法，这可不是经济学家应有的“科学态度”。
☆ 让事实说话。所谓理论检验，就是搜集经验证据，来支持或推翻一个理论。这就是所谓“科学”的态度和方法。
☆ 理论要具有可证伪性，不能自相矛盾。如果相同的“证据”，既能推翻又不能推翻一个理论，我们就无法确定这个理论的真伪。
像经济学家那样思考
（1）某理论由于没有考虑所有的解释变量而遭受质疑，有人指出该理论的构建者剔除了一些相关变量。你认为这个质疑正当吗？为什么？
（2）试举例说明，曾经在你看来是正确的观点，后来却知悉它是错误的。你是如何判断对错的？
（3）人们建立“理论”，并不仅仅是为了解析一些重大问题，比如，地球为何存在、其重心在哪里以及加利弗尼亚州为何会发生地震等诸如此类与人类生存密切相关的重大科学问题。事实上，当人们对日常生活中发生的事情发表看法时，其实都运用了某种“理论”，只不过他们没有意识到而已，比如：为什么女朋友提出分手、为什么老板不喜欢自己、为什么他考试没发挥好等，我们都会给出自己相应的“理论解释”。此外，人们还会构建“理论”，去解释那些与他们关系不大但令他们感兴趣的不大不小的问题。在日常生活中，你曾尝试用“理论”解释过哪些问题？你的“理论”是正确的吗？你是如何检验理论正误的？
（4）“我们掌握的数据支持了X理论。”“我们掌握的数据证明了X理论。”上述两段话中哪句话是科学家可能使用的，为什么？
（5）“一个什么都能解释的理论，什么也解释不了。”你是否认同这个观点呢？为什么？
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第4章 在变与不变之间（1）
在交通法规中，一般强制规定驾车者必须系上安全带，这是为了降低车祸伤亡。这种法律规定的“理论依据”是：当发生车祸时，系安全带者要比那些没系安全带者的伤亡概率更小。这个“理论”其实还有隐含前提条件，那就是：无论是否系安全带，司机都会按照相同行为方式和状态去开车。经济学家认为，“变”与“不变”是相对的，实际中发生的事情不会因为你假定“其他条件不变”它就不变，重要的是要分清理论分析的“假定不变条件”与实际发生事件的条件之间有什么差别。
人“心”不定，路“况”无常
星期二，凯伦开车出行，因为没有系紧安全带，总觉得不太安全，驾驶过程就格外小心。她遵守每个限速标志，在每个停车标志前都及时停车，且在并线之前都会仔细地观察后边是否有车辆。
星期三再次出行，凯伦驾车前系紧了安全带，当安全带扣好的那一刻，她觉得安全感大增，因而不由自主地将车速加快，看到路标时也有些漫不经心，并线时也不那么小心翼翼了。
在这里，我们假设凯伦开车行为是她内心安全感的一个函数。当她感觉相对不安全时，就会比在感觉安全的情况下更加小心地开车。实际上，不光是凯伦，我们每个人大都有类似的经验感受。
假定有两种情况：一是开车者能确知自己在事故中100％不会受伤，二是开车者认为发生车祸时受重伤的概率是50％。我们可以猜测，在后一种情况下开车者一定会更加小心谨慎，因而也更加安全。我们再回到凯伦周二和周三不同的开车行为表现上，就不难看出：我们普遍所认同的安全法观点，即“强制系扣安全带法规将有助于挽救生命”可能会存在问题。
当然了，如果人们保持驾驶行为“不变”，那么，“系安全带会减少伤亡”这个推论就不会有什么问题。但是，如果人们系了安全带与不系安全带的时候相比，放松了开车的应有警觉性，那么，系安全带是否能够减少伤亡就不一定了。相应地，强制系扣安全带法规的合理性也就会大受质疑。
我们可以用一个关系式来分析这个问题：车祸中丧生的司机总人数=车祸发生次数×每起事故当中司机的平均死亡人数。假设，在不系安全带的情况下，事故总数为1000起，每起事故中司机的平均死亡人数为020，那么可以得出总的死亡人数为200人。现在，再假定系安全带降低了每起事故中司机的平均死亡人数，比如从020降到010，而事故总数还为1000起，那么总的司机死亡人数就会降到100人。 电子书 分享网站
第4章 在变与不变之间（2）
显然，只有在事故总数保持不变的前提下，降低的每起事故中司机的平均死亡人数才会转化为更低的司机死亡总数。但是，如果发生如凯伦那样的驾车行为改变，事故总数不可能保持不变，也就是事故总数可能会增加。假设，当每起事故中司机的平均死亡人数从020降到010时，事故总数也从1000上升到2000，那么总的司机死亡人数还是200。换句话说，系安全带降低了每起事故中司机的平均死亡人数，但却不能降低车祸事故中司机死亡的总人数。
这个结论与我们的直觉经验恰好相反，想来经济学门外汉是不会欣然接受的。但是，经济学家认为，变量之间往往是相互关联的，一个变化常常引起另一个变化。例如，从不系安全带到系安全带的这一变化，可能使司机感觉更加“安全”，而这种更加安全的感觉，又会使司机去冒险做一些“不安全”的事情，最终，这种“不安全”的冒失行为反过来提高了车祸事故发生的频率。结果，本来是为了“安全”而强制进行的行为改变，到头来并没有达到降低“不安全”即减少伤亡的目的。
能否减肥就看你吃什么样的冰淇淋
威廉的体重最近又多了几磅，形象难看不说，裤子穿起来紧绷绷的，人也很难受，对此他忧心忡忡。他知道这都是近来总吃高脂肪、高能量的普通冰淇淋惹的祸。为减肥，威廉打算不再吃这种普通冰淇淋，而是改成吃低脂肪、低能量的特制冰淇淋。那么，他在更换了冰淇淋消费类型后就能真的将体重降下来吗？
如果你的回答是肯定的，那么这其实暗含了这样一个假定：“在其他条件不变的情况下”，也就是说威廉体重增减只与一件事情即所吃冰淇淋类型有关，只要换吃不同类型的冰淇淋（只有这件事情发生了变化），就可以调节体重。但常常这种假定是不切实际的。在日常生活中，许多节食者都承认自己曾被这样一种假象所蒙蔽，即：吃较多的低脂、低能量冰淇淋要比吃较少的普通冰淇淋更有利于减肥。
其实，按照“冰淇淋总消费热量=冰淇淋消费单位数×冰淇淋单位热量”的关系式，我们很容易看出：低脂肪冰淇凌降低了单位热量，但只有在所消费冰淇淋单位数不变的情况下，冰淇淋总消费热量才能降下来。假如，威廉原来在吃普通冰淇凌时每天只吃3个，现在改成吃特制冰淇凌时每天就可能会吃5个，其消费增加幅度等于甚至大于特制冰淇淋单位热量减少的幅度，那么，威廉消费的总热量不会减少反而会增加，他的体重还是减不下来。
第4章 在变与不变之间（3）
何况，“在其他条件不变的情况下”的假定还涵盖了影响体重更宽泛的影响变量，只要这些假定不变的条件其中之一实际发生了变化，就会影响威廉的减肥效果。将那些不可控的因素考虑进去，情况则将更加复杂。
价格管制，排队购物与自由选择权
当你随便询问走在大街上的某个人，买东西时是喜欢买便宜的还是买贵的，可能多半人回答说：“傻瓜才喜欢买贵的。”这里隐含的理论假设是：一个商品的价格由高到低变化，不会导致其他条件发生任何变化。实际上并不是这么回事儿。
假设，一个商品的均衡价格是10元，在这个价格下供求相等；现在，按照法定价格或计划价格调整为7元（当存在政府“计划价格”或“价格限制”时就是这样），这时，需求远远大于供给，必然会发生“短缺”，即有钱买不到东西。
如果在短缺的情况下，价格不能够合理回升到均衡水平，那么，就需要借助一些非价格机制即“定额配给”措施来缓解市场供求非均衡的矛盾。而这种定额配给机制大都是按照“先来后到”的规则进行的，结果就出现了很多人排长队购买7元商品的场景。在这种情况下，实际上是用让消费者排队所花费的“时间成本”来弥补低价格缺口，从而“迂回”实现市场均衡。
假如，当商品价格是10元时，时间成本是5分钟，那么该商品总成本就是10元加5分钟；当价格降为7元并存在短缺时，时间成本可能是45分钟（可能还有人即使排长队也买不到），这样，商品总成本至少是7元加上45分钟。由于货币具有自由流动性和选择性，而时间没有这种特性，因此，对于大多数人来说，理性的选择是宁愿用5分钟花10元钱买东西，也不愿花7元加45分钟等候（还有可能买不到）。计划价格或价格管制在一定程度上剥夺了人们的自由选择权利。
可见，价格还是自由竞争形成的好，好意的计划价格或价格管制人为地破坏了市场机制，不利于资源有效配置，还会给人们带来很大麻烦（排长队买东西浪费宝贵的时间），说得更严重点，是在剥夺人们的自由选择权利。
从理论到实践，就是在变与不变之间
我们习惯于简单的因果推论，是因为常忽略了“变中有变”这样一个基本事实。人们想当然地断言，系安全带就安全，吃低脂冰淇淋就能减肥，价格便宜对消费者有好处。但是，由于一个变化往往会引发另一个变化，后面的变化也可能反作用于前面的变化，并最终抵消了原来努力想得到的结果。
第4章 在变与不变之间（4）
开始的变化把我们往上推，后来的变化把我们往下拉，最后使我们陷于“骑虎难下”（要上上不去、要下下不来）的难堪境地。到底是升了还是降了？这取决于我们往上走和往下掉的相对幅度。如果上升的趋势大于下降的趋势，我们的位置则要比起始点高些；如果下降的趋势大于上升的趋势，我们就会处于比起始点更低的位置；如果上下力量相当，我们忙乎了半天，其实还在原地踏步。究竟是什么结局，最终取决于一个变量与其他变量变化的相对幅度。
需要明确的是，在讨论经济学话题时，用“这最终取决于”说话要特别小心，应该用经验事实来审慎推导结论。光有“理论”是不足以说明实际问题的，仅知道关键变量的变化方向也是不够的，我们还需要综合把握相关变量在每个方向上的变化情况，才能恰当地运用相当简化了的“理论”解说现实中复杂的“问题”。
在安全带例子中，我们就需要知道每起车祸中司机的平均死亡人数增加了多少，而车祸事故总数又降了多少。如果事故总数上升了2％，而每起事故中司机平均死亡人数却下降了25％，那么就可以得出结论说：系安全带降低了车祸事故的伤亡。关键的问题在于，理论本身不能保证结论可靠，需要经验数据来证明。
要真实圆满，就要注意全部细节
经济学家认为，把握全局比关注局部更重要。假设，世界上某些事情的发生影响了A、B、C和D，如果仅仅认识到A和B的变化，那我们仅能解释事情的部分真相；如果能够把握A、B、C和D的全部变化，那我们才算真正解释了整个事件。
人们经常“简单地”看问题，就是因为他们只在“力所能及”的范围内或怕费时“懒得”去想去做，所以“没能”看到一个变化所引起的所有影响。人们知道系安全带能够降低每起事故中司机死亡的平均人数，却没有认识到系安全带也可能引起事故总数增加这一变化。人们知道选择低脂肪、低能量的冰淇淋能降低单位冰淇淋热量的消费，却没有意识到这一更换冰淇淋消费类型的变化，也会使自己麻痹大意而吃更多的冰淇淋这一变化。
因此，我们必须努力识别当一块石头掷入湖中时产生的所有涟漪。在日常生活中有必要反复告诫自己：“我们已经发现其中一个变化，但是其他的呢？”
亨利？黑兹利特（Henry Hazlitt）是位经济学家和新闻记者，在他的著作《从生活教训中学习经济学》中，曾讲到一个有趣的故事。一天，一个顽皮小男孩用石块砸碎了面包师家的玻璃，于是，全城的人聚集在一起，批评青少年犯罪率正日益攀升。但有位市民却说，打碎玻璃未必就不是件好事。因为，玻璃被孩子砸碎了，面包师就得找玻璃工人给换一块新的，这样，玻璃工人收入就会增加，生活就得到改善；玻璃工人收入提高，他就会花更多的钱去买衣服，裁缝就会得到更多的收入；而裁缝师傅又会花更多的钱去买家具，结果，家具厂商又得到一笔额外的收入……换句话说，一块石头打碎玻璃，为许多人带来了一连串的额外收入，那么，我们能说男孩打碎人家窗户玻璃这一行为就绝对是件“坏事”吗？
第4章 在变与不变之间（5）
正如黑兹利特所言，在这个故事中被大多数人所忽略的就是，当石头打碎玻璃后对于面包师、玻璃工人、裁缝、家具厂商等消费或生产选择行为的一系列“变化”。而且，这种“系列变化”也不是“一系列”，而是无限多样的“多系列变化”。原本面包师不是要去买一块新玻璃，而是准备用这笔钱去买一台新电视机，这样一来本来电视机厂商可能赚到的这笔钱，由于其他情况发生“莫名其妙的变化”却没能得到，这便是由此引发的“多叉”系列变化。
这类无限多变的“生活故事”，每天都在我们身边以丰富多彩的形式上演，只是我们没有用经济学家的眼光去冷静审视过而已。现在，我们已经清楚地认识到，在解析现实经济问题时，把握相关因素总体变化，而不是仅局限于理论模型给定的关键因素变化，具有何等重要的意义。但是，我们在现实生活中往往“很容易忘掉”这一点；为此，遇到问题先不要急忙下结论，要先看看是否还有“其他变化”我们没有考虑进去。
经济学家视点
☆ 变中有变。一件事情的变化很少不会带来其他事情的变化。
☆ 完美在细节之中。为了认识整个事件真相，就要识别所有相关因素的变化情况。
☆ 理论的抽象要回复到现实的具体处才有用。在对现实问题作判断时，首先要搜集足够的经验数据做支撑，综合考虑各种相关变量的变化方向和程度，才能最终判定某一变化带来的净效应是什么。
像经济学家那样思考
（1）假设，与不系安全带相比，当每个司机都系安全带时，车祸中的司机死亡人数会减少，那么是不是就可以说，系安全带就可以减少伤亡事故呢？为什么？
（2）消费者在购物时，对于同一件商品来说，在什么情况下愿买便宜的？又在什么情况下宁愿付高价？为什么？
（3）史密斯认为降低所得税率会增加所得税收入，而琼斯则认为降低所得税率将减少所得税收入。你赞同哪种观点？试解释原因并说明你在推论时所隐含的假设条件。
（4）在关于驾车系安全带的例子中，我们提到，系安全带将引起两个因素向相反的方向变化。具体讲，就是指每起车祸中司机死亡人数将减少，而车祸发生次数也将增加，最终司机死亡总数将取决于每个因素相对于另一因素变化的幅度大小。请从生活中举一类似例子来作相应解说。
（5）“如果一个因素（如Ａ）变化会引起另外两个因素（如Ｂ和Ｃ）发生变化，而且，这两个因素的变化方向相反，那么，我们就需要用一些经验数据来确认这两个作用方向相反的变量，在变化程度上引起的净效应。”你是否认同这个观点？请说明理由。
第5章 为什么预测比解释更难（1）
我们来设想一下，你已在课堂上学过一些经济学知识，而目前正在家里过暑假，恰好家里举办了一次聚会，有亲戚听说你学过经济学课程，就兴致勃勃地过来请教你：“近来房价一直在上涨，你能告诉我接下来一年半载这房价还会不会再涨啊？”
显然，这位亲戚是在与你讨论有关“预测”的事情。她想让你“预测”未来一段时间内房价会有什么变化：是继续上涨，还是下跌，抑或是保持稳定？
在经济学课堂上，当你学习了供给与需求的基本知识，如果让你“预测”竞争市场中的价格变化，这似乎是件轻而易举的事儿。因为你知道，在竞争市场中，供求决定价格。例如，某个商品，如果供给保持不变，需求增加价格会涨，需求减少价格就跌。
但是，这是在课堂上，不是在现实生活中。你在课堂上所谓的“预测”，其实是一种“解释”：老师把供给和需求变量作为“假设条件”告诉了你，让你知道供求与价格在竞争市场条件下究竟是一种怎样的关系，因此你觉得很“容易”。而在现实生活中，关键的问题恰恰在于，市场供求变化信息是我们谁也无法确切知道的。因此，在现实世界中，了解有关供给和需求究竟是怎么变化的就显得至关重要。
要预测，你须知道些什么
现在，让我们还是回到那个有关房价的问题上。你的亲戚表面上是在问你房价会如何变化，其实她是想知道，或相当于在问，未来房子的供给与需求将会怎样变化。因为，她肯定知道“物以稀为贵”的道理，知道了供求变化，她也就知道了价格会怎么变。于是，我们就将问题转换为判定如下13种供求变化的可能性：
1。需求增长，供给不变；
2。需求与供给都增长，但供给增长得更快；
3。需求与供给都增加，但供给增长得较慢；
4。需求与供给按同一幅度增长；
5。需求增长，供给下降；
6。需求下降，供给不变；
7。需求与供给都下降，但供给下降更快；
8。求与供给都下降，但供给下降得慢；
9。求与供给按相同幅度下降；
10。求下降，供给增长；
11。求不变，供给增长；
12。求不变，供给下降；
13。需求与供给都不变。
那么，到底哪一种可能性将会成为现实呢？
为了回答这个问题，你就得知道供给与需求都有哪些影响因素。
譬如，需求是下面一系列因素的“函数”，或取决于这些因素的变化，诸如人口规模的变化、货币供给的变化、替代品价格的变化、互补品价格的变化、人口年龄结构的变化、未来价格预期的变化、工资的变化等等。而供给也是一系列因素的函数，或者说取决于如下因素的变化，诸如技术的变化、生产力的变化、税赋的变化、一定区域供应商数量的变化、相关资源（对房屋来说，相关资源包括木材、混凝土、金属材料等）价格的变化等等。简言之，要了解供给与需求的变化，进而预测价格走势，你必须先了解所有影响供求变化的因素，诸如货币供应、相关资源价格等都将会有怎样的变化。
第5章 为什么预测比解释更难（2）
但这还不够。让我们再进一步设想一下，你现在已经掌握了所需要的所有数据：你知道相关资源的价格是否增加或减少，也了解（房屋建筑业）生产力将会增加还是减少，如此等等。然而，你还是有一个大麻烦：你不能确定这些影响因素中，究竟哪个变量比哪个变量对供给或需求的影响要大些或小些。
我们可以举个例子来说明这个问题。
假如，随着货币供应增加，人们对房屋的需求也增长；与此同时，随着生产力提高，房屋的供给也在增长。假设只有这两个因素增长了。我们再假设，在这个世界上只存在两件事情，一件是货币供应增长，另一件事情就是生产力提高。根据这个信息，你本可以预测房屋的需求和供给都会有所增长。但是，据此你还是没有办法知道在房价上发生了什么事情，因为你没法判断房屋的需求的增长是高于还是低于供给的增长，抑或是二者同步增长。换句话说，你需要弄清楚，这货币供应增长对房子需求的影响，与生产力提高对房子供给的影响，究竟哪一个更强烈些，哪一个更微弱些，或二者影响强度大致不相上下。
让我们再进一步简要总结一下：要做出关于房价走势的确切预测，你究竟需要知道些什么信息呢？归纳起来，有5个方面。
第一，你要知道房价是房屋需求与供给的函数。这一点，你可以从任何一门经济学课程中学到。
第二，你要知道供求可能发生的各种变化及其匹配情况，你可能注意到了我们列出的13种可能情况。关于这些信息，你同样可以在经济学课程中学到。
第三，你要知道什么因素会影响供给，哪些因素会影响需求。对此，任何一门经济学课程也都会告诉你的。
第四，你要知道当前影响房屋供求的所有因素及其变化情况。或者说，你需要知道货币供应、生产力、相关资源价格、人口及价格预期等都会发生什么变化。这些信息就不是经济学课程能够教给你的，实际当中要搜集掌握到通常也很困难，即便能够得到，似乎也很难令人确信。
第五，你应该知道在影响房屋供求的因素中，哪些因素影响强度相对更大些，尤其是在这些因素对房价影响方向不一致的情况下，这一点更为重要。以上例来说：货币供应增加，房屋需求会增加；生产力提高，房屋供给也增加。需求增加会使价格上涨，而供给增加会导致价格下降。但是，由于需求与供给不是毫不相干的，二者对房价会产生相反的拉力。在这场拉力比赛中究竟哪方会“赢”？这要取决于货币供给影响需求的强度与生产力影响供给的强度究竟哪个更大些。实际中，要确知这样的信息，不是一件容易的事情；而遗憾的是，没有此信息，要准确预测房价，那也是一件“很难很难”或“几乎不可能”的事情。
第5章 为什么预测比解释更难（3）
综上所述，我们得出的结论是：由于必要的“硬”信息往往难以获得，所以，要做出“斩钉截铁”的准确预测是不容易的。就算具备了供求分析的足够知识也白搭，因为你根本没有充分的信息、足够的时间去做精准预测。
要做解释，你只需知道些什么
假设一年半载过去了，房价真的涨了。现在，有人问你：“房价为什么会上涨？”在这里，那人是想让你给出一个“解释”，而不是叫你做“预测”。给出一个“合理解释”比做一个“正确预测”要容易些，因为这不需要那么多信息。
让我们回头来看一下前面列举的那13种可能情况。其中，只有第1、3、5、7、12这五种情况会导致价格上涨。例如，第1种情况是“需求增加，供给不变”，第3种情况是“需求增加，供给减少”。这两种情况都会导致涨价。
有一个办法，即通过分析猜中的几率大小，我们就可以知道，为什么合理解释要比正确预测容易得多。如果有人让你“预测”来年房屋市场的供求状况，你只有1/13的机会猜中，也就是说，你成功的几率大概是77％。但是，如果有人让你“解释”来年引起房价上涨的供求组合情况究竟是哪一种（也就是从中“挑”一个原因），你就会有1/5猜中的机会，也就是20％的成功几率。
现在，让我们来看看，你要做解释究竟应具备哪些信息。回顾一下可能导致房价上涨的五种供求情况：1、3、5、7、12。其中有三种情况（1、3、5）说到需求增长，有三种情况（5、7、12）提到供给下降。现在你需要知道的是，可能导致需求增长或供给减少的变量是什么，只要你发现其中哪怕是一个变量的信息，你就可以自动排除关于房价上涨的至少两种解释。
例如，如果你知道货币供给增加了，那么房屋需求就会增长。这种情况下，你可以自动排除第7种和第12种情况，因为第7种设定的是需求降低，而第12种是设定需求不变。或者，假如你知道生产力提高了，你就会判定供给会增长。这样你就可以排除第1、5、7和12这几种可能性，因为第1种情况是设定供给不变，而第5、7、12种情况的条件则是供给降低，这样，只有第3种情况是合理的解释：生产力提高导致供给增加，而房价上涨的唯一原因，就是需求增长的幅度比供给要大。
我们的观点是：要给出一个合理解释，我们无需完全信息。要作合理解释，只要有“一些”信息就足够了，我们没有必要知道影响房屋供给或需求的每一个变量正在或已经发生了什么样的变化。合乎逻辑地解释问题完全没这个必要。 txt小说上传分享
第5章 为什么预测比解释更难（4）
你够聪明，但为何并不富有
几乎所有大学里的每个经济学家都可以给出一个有关1929—1933年经济大萧条的合理解释，然而，并非每个生活在大萧条时代的经济学家都预测到了它。类似地，几乎每个经济学家都可以解释1987年的股市崩盘，但是，这些经济学家中的很多人却在这次股灾中赔了好多钱。这样的例子可以随手拈来，足以说明我们关于“预测比解释更难”的说法是实情。
知道了经济形势预测是件难以做到的事情，你就很容易理解，为什么经济学家不像人们想象的那样都很富有。一个获得经济学博士学位的人，对于利率、经济增长、股票价格、资金、失业等情况可能了如指掌，但是，这些知识不足以让他或她持续准确地预测未来的经济走势。记住，必须掌握“不可估量”的足够信息才能做出连贯准确的预测，而大多数经济学家没有这样的完全信息。如果有哪个经济学家得到所有必要信息（而且我们假定他还能正确地了解这些经济关系），那他或她将会很富有，真的非常非常富有。经济学家如果能够预测债券、股票、房价�
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