王鹏飞：未来宏观经济研究方向与方法！

“我们中心不要那种只是try my best的学生，而是要the best的学生。”2000年，时任CCER（北京大学中国经济研究中心，由林毅夫、海闻等于1994年创办）副院长的海闻对报考CCER研究生的王鹏飞这样说。当时王鹏飞面试成绩表现不佳，在大门口堵住海闻质问说我已经try my best了。
14年后，时值CCER创办20周年，王鹏飞在一篇广为流传的文章《CCER那些传说中的事》中回忆了当时的情景，“海老师的话让我非常震撼……我就这样怀着既兴奋又有点郁闷的心情踏入了经济中心，而随后的三年彻底改变了我的人生”。的确，任教香港科技大学的王鹏飞是当年CCER的传奇人物，是北大在宏观经济领域研究中最杰出的毕业生之一。自2012年以来，他在国际权威期刊发表论文30余篇，其中6篇为AER、Econometrica、JF等经济学领域顶级期刊，跻身全球最高产的青年宏观经济学者行列。
2018年12月14-16日，王鹏飞参加了在北京大学汇丰商学院举办的首届北大汇丰宏观经济与金融研讨会。会议间隙，他爽快地接受了采访。“参加此次会议的学者的研究水平是国际超一流的，他们对宏观经济、资产价格、货币金融、大数据金融等各个领域有着深刻的研究见解与独特的创新成果。”王鹏飞欣慰地表示，“在会议过程中大家就不同领域展开激烈讨论，思维碰撞形成了诸多新的想法”。
信贷约束与异质性模型将会是未来重要的研究领域
这次学术会议的召开恰逢全球金融危机10周年。随着经济一体化和全球化趋势的不断深入，国际间的经济影响日益密切，2008年，美国经济危机爆发并逐渐蔓延为全球金融危机，导致国际经济形势急剧恶化。十年来，关于金融危机的研究汗牛充栋，但至今，金融危机背后深刻复杂的机理尚存在诸多不解之谜。其中，债务问题与信贷约束是金融危机的重要因素，王鹏飞指出，在未来十年内，信贷约束还将会是一个重要的研究领域。
另外，他表示，异质性模型以及它与信息摩擦相结合也会是宏观经济学未来发展的方向。现有宏观模型主要关注的是经济总量，其中能够观察到的变量很少，局限于GDP、消费、投资、股票或房地产价格、利率等，在此情况下很难区分不同模型。而异质性模型可以利用微观数据，找出不同模型之间的差异，从而更准确地解释经济现象。比如现有的宏观政策研究大多在讨论政策对经济总量的影响，但实际上，不同政策对不同人群的影响程度不同，像货币政策、财政政策的影响在不同收入分配下差异很大，因而宏观政策的研究也需要从微观角度出发。
在数据方面，王鹏飞建议多用微观数据补充宏观数据。因为中国的宏观数据质量有待提高，比如国家统计局登记的失业率几年内都没有变动；而微观数据（如工业调查数据、海关数据、家庭调差数据等）的质量较好。他谈到，目前宏观经济学家利用的微观数据还很少，如果可以了解这些数据库，将其用在宏观研究中，这方面的学术创新会很有前途。
为什么我对资产泡沫感兴趣？
不仅认识到信贷与异质性模型的重要性，王鹏飞还身体力行，其学术研究主要集中在三个领域：资产泡沫、信贷摩擦及信息不对称。他最近有一篇论文在《美国经济评论》上发表，主要想法是由于存在信贷约束，企业可以利用自身的实物资本和内在价值作为抵押品进行贷款，由于抵押品价格和信贷之间存在正向反馈关系，如果资产泡沫，大家便会相信企业资产价格很高，银行便放更多贷款给企业，又促进了企业的投资，投资产生正向回报，从而形成一个正向循环，导致股票价格的资产泡沫进一步加强。
实际上，早在20年前王鹏飞就对这方面的研究产生了兴趣。上世纪80年代，中国出现了一波特别大的兰花投机行为，当时君子兰的价格最高炒到了1000万以上。上世纪90年代初出现了集邮热，比如猴票的价格一路上涨，引发了全社会的追捧。当时正值国内金融市场开放不久，解决了温饱问题之后老百姓十分愿意去投机。王鹏飞当时对这些现象很不理解，便去阅读了一些有关资产泡沫的介绍性文献，了解到早期在荷兰也有类似的情况，当时一个郁金香花球的价格可以抵过20个熟练工人一生的收入，而泡沫破裂后，郁金香的价格早已恢复到与一般花卉相当的水平。
直到现在，中国每隔几年依旧还有兰花热，但很多购买兰花的投资者只是将花寄养在花农家里，在完成交割之后兰花直接转移到另一位投资者名下，其实兰花本身并没有给投资者带来效用。王鹏飞举了一个生动的例子，2006香港有个投资者以66万元的价格在云南购买了一株君子兰，7年之后价格跌到了近百元，这是因为7年前很稀有的品种到了7年后变得很普遍。于是投资者去了法庭，声称自己并没有交割，不承认当时的交易。
王鹏飞读研究生时，学界对中国的股票市场存在很大争论，一些学者认为中国股票市场是一个赌场，另一些学者则认为中国股票市场对经济改革提供了很大的促进作用。当时中国股票价格波动很大，在炒作股票方面出现一批很出名的庄家，比如被称之为“善庄”的德隆系等。而在房地产领域，北上广等大城市现在的房价大约是月租金的一千倍，“这些现象都跟资产泡沫有关”。
资产泡沫就在我们身边，与日常生活息息相关，这引发了王鹏飞的兴趣，自研究生阶段，他便确立了未来做宏观、资产泡沫、信息摩擦等方面的研究。
王鹏飞与合作者的理论模型弥补了现有理论的不足。在资产泡沫领域，传统研究大多使用两期模型，好处是理论分析比较简单，但其弱点是很难用真实数据验证理论，数据频率和模型的衔接不好。此外，传统模型强调市场的动态无效性，这会导致资产价格和实体经济产生负联动性，也就是说，人们更多地投资泡沫资产会挤出实物资产投资从而减少总产出，这种理论很难解释为什么泡沫破灭之后经济会出现衰退。
王鹏飞与合作者通过研究发现，历史上美国股票价格的短期波动大部分都是由于资产泡沫造成的，在此背景下，他最新的理论模型进一步对经济波动进行解释和验证，包括资产泡沫对资本流入的影响，政府政策对资产泡沫的影响，以及什么是最优政策。
是什么催生了资产泡沫？
2008年到2018年的十年间，中国经济迎来了一场资本泡沫的狂欢。2008年，4万亿的货币投放开启了货币超发的周期，资产泡沫在货币超发基础上逐渐被催生，随之而来的是问题是杠杆率过高。根据国际货币基金组织测算，目前中国宏观杠杆率约256%，意味着中国每年宏观形式的利息成本高达12万亿元人民币。
在中国，资产泡沫主要体现为房地产泡沫。腾讯与中国房地产报等机构联合发布的《2015年全国城市住房市场调查报告》显示，中国主要城市的住房空置率水平在22%至26%之间，按照通用的国际经验数据，当商品房空置率达10%以上时，便会形成较为严重的泡沫经济；另外，据统计，近5年北京二手房房价年均上涨14.3%，高于租金涨幅8.3个百分点，这些迹象都表明目前中国房地产市场存在大量的资产泡沫。
那么，是什么催生了资产泡沫呢？通常而言，房子有两种功能，一种是居住效用功能，一种是流动性功能。王鹏飞指出，不同人对房子的需求不同，即边际效用不同，而市场中的边际购买者决定了房价。在信贷扩张的时候，边际购买者的效用会提高，但租金是所有效用的平均值，并不随信贷扩张而变化，这便解释了为什么房价上涨远大于租金增加。
王鹏飞解释道，信贷扩张是催生资产泡沫的主要途径之一，尤其是房地产泡沫。比如，仅2001年，美联储降息11次，将利率从6.5%降至1.75%，此后美国出现了历史上最大的房地产泡沫。
此外，高储蓄率是中国发展过程中的一大特色，中国的储蓄率在大国中排名第一，人们有很强的储蓄动机。原因是原来在国企，人们有很好的养老、医疗福利，在转到市场经济之后，民企提供的福利待遇大大降低，再加上不完善的社会保障体系与独生子女政策的影响，人们便会较多地储蓄，王鹏飞认为这同样是催生资产泡沫的重要原因之一。
然而，仅仅通过信贷扩张和高储蓄率很难解释完全中国市场中大量资产泡沫的堆积,因为2010年以来，我国居民储蓄率持续下降，但资产泡沫在近年呈爆发式增长。王鹏飞指出，资本市场缺乏合理的激励机制，价值发现功能较弱，使得优质资产短缺，这才是中国资产泡沫问题的核心。