克劳迪娅·萨姆：在鞭打式经济中思考各种情景

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我们今天的播客嘉宾是克劳迪娅·萨姆。克劳迪娅是新世纪顾问公司的首席经济学家，萨姆咨询公司的创始人，也是彭博观点的常驻撰稿人。她在宏观经济学、消费者支出和家庭金融方面拥有政策和研究专长。她创建了萨姆规则，一种在经济衰退时自动触发刺激支付的机制。此前，她曾是联邦储备委员会的部门主管，负责监督家庭经济与决策调查。在此之前，她在联邦储备的宏观经济预测团队工作了10年。她曾是经济顾问委员会的高级经济学家。她拥有密歇根大学的经济学博士学位，以及丹尼森大学的经济学、政治学和德语本科学位。

剧集亮点

• 全球金融危机期间美联储的经验教训
• 理解美联储发言
• “鞭打经济”与风险认知
• 油价上涨、地缘政治不确定性与消费者信心
• 利率、人工智能与美联储领导层变动
• 解除特朗普关税的影响
• 萨姆规则与当今经济衰退风险
• 低估美国经济数据的代价
• “经济学是一种耻辱”

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文字稿

(请在本集结束时留意重要披露信息。)

艾米 阿诺特： 大家好，欢迎收听《长远观点》。我是晨星的投资组合策略师艾米·阿诺特。

本·约翰逊： 我是晨星的客户解决方案主管本·约翰逊。

阿诺特： 今天的嘉宾是克劳迪娅·萨姆。克劳迪娅是新世纪顾问公司的首席经济学家，萨姆咨询公司的创始人，也是彭博观点的常驻撰稿人。她在宏观经济学、消费者支出和家庭金融方面拥有政策和研究专长。她创建了萨姆规则，一种在经济衰退时自动触发刺激支付的机制。此前，她曾是联邦储备委员会的部门主管，负责监督家庭经济与决策调查。在此之前，她在联邦储备的宏观经济预测团队工作了10年。她曾是经济顾问委员会的高级经济学家。她拥有密歇根大学的经济学博士学位，以及丹尼森大学的经济学、政治学和德语本科学位。

克劳迪娅，欢迎来到《长远观点》。

克劳迪娅·萨姆： 哦，我今天非常激动能在这里。谢谢。

阿诺特： 我们想先聊聊你的背景。你在密歇根大学获得了博士学位，我很好奇，你是怎么在2007年刚拿到博士后就进入联邦储备工作的？

萨姆： 密歇根的宏观经济学项目非常强，尤其是在应用宏观经济学方面，特别是研究美联储和经济动态的研究。在密歇根，我也受益于大量关于如何设计调查的培训。所以，经济学家们喜欢用数据，但我也接受了如何自己创建数据、尝试捕捉那些难以在现有数据中找到的经济概念的训练。这些技能让我在联邦储备成为一名成功的经济学家打下了基础。当美联储主席鲍威尔说他们是数据驱动的，我的理解是，他们确实如此。引入、分析、判断所用的数据量巨大，而且美联储本身也在创造数据。这是我在密歇根培训的一个很好的延续。

然后，当然，我在2007年夏天到联邦储备工作时，获得了很多在职培训，作为专注于消费者的经济学家。我的第一年正值全球金融危机，之后的几年是在大衰退中，那真是“火中取栗”，让我成为一名真正的实战经济学家。

阿诺特： 是的，我可以想象。

约翰逊： 克劳迪娅，那段时间，我猜，或许是事后看来很幸运的。你在那次危机中学到的关键教训有哪些？也就是说，刚好在全球金融危机爆发的同时进入你的角色，可能是市场和经济中最重要的时刻之一。

萨姆： 在分析方面，我确实受益于一开始就带着一张“白纸”，作为一名新经济学家，特别是在危机后消费者受到重创、恢复缓慢的几年里，消费者的状况一直很糟，他们一直没有完全回来。这让我意识到一些传统的关系——经济在衰退后反弹的方式——有时候并不适用。你必须去看数据，思考可能发生的不同寻常的情况。早期的一个教训就是——不要只依赖历史模式。你得深入数据，理解经济可能发生的变化，尤其是在受到重大冲击时。

金融危机就是这样的一次冲击。它让我学到，分析工具要保持开放心态，要善于观察经济走向。还有，作为年轻专业人士的成长过程也让我明白，在危机中，情况非常艰难。危机不会激发人们的最佳状态。你会非常紧张，要应对很多不确定性。我记得当时的部门主管看着团队，特别是在金融危机期间，他说：“你只需要埋头苦干，尽你所能。”即使在危机中，恐慌也没有好处，你只需要坚持下去。不然只会越陷越深。不幸的是，这些教训在我之后的职业生涯中，至少还用过几次。

阿诺特： 除了日常工作，你还积极写作。你在2017年开始了你的宏观博客，2021年又开了Stay-at-Home宏观Substack。你也经常为彭博观点撰稿。你喜欢为这些平台写作的原因是什么？你写作的主要目标又是什么？

萨姆： 2019年我离开联邦储备，去智库做财政政策相关工作。疫情期间，我有机会参与其中。那时我刚换了工作，疫情爆发前离开，2020年我开始为国会和其他机构提供咨询，研究疫情的影响。但随着时间推移，我一直在研究宏观经济学，现在我在华盛顿特区的一家投资公司——新世纪顾问公司工作。我的分析工作主要是看数据，理解经济在发生什么，试图搞清楚这些变化。这是我的核心工作。但另一件对我很重要的是，想把数据背后的故事传达给更广泛的公众。尤其是自从离开联储后，我花了很多时间试图解释美联储——它的职能、运作方式、使命，以及为什么这个机构很重要。

我觉得，这真的是一件非常重要的事。就像揭开美联储的面纱，帮助公众理解这个机构，因为它真的很重要。理解是问责的第一步。所以，传达经济学、研究、制度的知识，我觉得非常重要，也很喜欢做这件事。我也喜欢和非经济学家交流，谈谈世界上发生了什么。

约翰逊： 正如你刚才描述的，试图向普通投资者传达这些复杂的概念，很多时候，包括我自己，也会觉得，听到很多美联储话语和全球金融市场的内部运作，就像拿到了一份克林贡飞船的操作手册，但我完全搞不懂。

萨姆： 是的。这正是……我能理解美联储话语、克林贡语的能力，我真希望有一天这不再是一项市场技能，因为其实公众应该能理解美联储在做什么、他们的观点是什么。现在我觉得他们说话的方式，有一定的精准性。作为美联储的经济学家，你们接受过如何用一致的方式描述数据的训练。美联储确实努力保持在谈论经济、货币政策时的一致性。这可能让普通人觉得难以理解，但它背后其实有逻辑。我学到的一个重要点是——讨论始终要从数据出发，真正理解数据中反映了什么。我们有大量的统计数据和数字可以参考，所以也要懂得数据的质量。

我在美联储做预测时还学到一件事，不仅仅是要把数字预测准确。比如，GDP会是2.5%还是2.3%，通胀会是1.8%还是1.9%，预测准确固然重要，但更重要的是讲好故事。用错误的理由正确，依然是错。对政策制定者来说，他们需要理解世界在发生什么、可能走向何方，你得讲一个连贯、合理的故事。这个故事要符合理论，当然也要逻辑自洽。学习的过程就是：拿数据讲故事，然后不断校正这个故事。我觉得这也是我支持美联储使命的一个方式，也是理解美联储下一步会怎么做、他们怎么思考的一个基础。

阿诺特： 我们也想聊聊当前的宏观环境，最近的情况真是五花八门。我们现在录音是在四月中旬，你描述最近的经济环境为“鞭打经济”。那么，投资者应如何看待伊朗战争、霍尔木兹海峡的供应冲击等事件？这些不确定性和后续影响很多，是否有合理的方式去思考潜在的结果和对经济的可能影响？

萨姆： 首先，从中东最近的事件回退一点，过去五六年，实际上自疫情以来，美国经济经历了一系列供应冲击、成本冲击。疫情期间，供应链中断，劳动力也受到影响，大家担心会感染病毒或确诊，导致劳动力出现实质性中断。去年关税大幅上涨，乌克兰战争，能源价格上涨的中东冲突……这些都是一连串的冲击，还有移民的大幅波动，这些都对经济基础构成了冲击。经济学家称之为“供应冲击”，可以理解为经济的基本要素——企业面临的成本、消费者的支出成本。

这种连续不断的供应冲击很不寻常。通常，美联储关注的冲击是需求激增，比如大规模减税、发放大额退税，或者经济陷入严重衰退，需求大幅崩溃。而现在，我们经历的是一连串的供应冲击。这些冲击的一个特别问题是——当它们是“坏的”供应冲击时，会同时推高价格、推升通胀，又会抑制增长，两者可能同时发生。上世纪70年代，这被称为“滞涨”。我们目前还不处于那样的状态，但确实存在这种紧张局面。有时候，也会出现“好”的供应冲击，比如放松部分管制，虽然这个问题有争议，但它可以促进增长、抑制通胀。

另外一个重要的因素是人工智能的推广。AI的应用有潜力提升生产率、推动增长、降低通胀。这些供应冲击都不太常见，也不完全是美联储擅长应对的类型。调整利率对劳动力和生产率没有直接影响。现在的问题是，我们到底是运气不好，还是政策决策出了问题？这对美联储来说，确实是个难题。对投资者和普通企业来说，也很难应对这些冲击——它们不仅仅是经济的“重塑”，还是根本的变化。

我说的“鞭打经济”，是指这些冲击接连不断，很多都很大，反应也很快。应对它们很难，反应之后还会有很高的调整成本。美联储的应对策略大致是风险管理：不是只考虑最可能发生的事情，而是要管理各种可能性，避免最坏的情况。要做很多情景分析，提前准备应对方案。不是只考虑“基准情景”，而是要考虑风险分布，做好应变准备。

约翰逊： 克劳迪娅，你说得太好了。我还想补充一点，就是你提到的“鞭打经济”中的一个关键点——当普通美国消费者开车到油站时，最关心的价格，比如油价上涨到每加仑4美元以上。你怎么看待这个与美联储关注的核心数据（如CPI）之间的差异？比如，数据反映的通胀水平，和普通人最在意的实际支出感受——比如油价上涨带来的实际负担——之间的关系？美联储又该如何在这两者之间找到平衡？

萨姆： 这是个非常关键的问题。目前，美联储最关心的，是中东冲突对通胀的影响，特别是油价是否会继续上涨、持续多久。实际上，美联储更担心的是油价会不会继续走高，持续在高位。因为，甚至在冲突爆发之前，通胀已经连续五年高于目标了。很多人担心，企业和消费者会习惯性地认为，通胀会一直在3%左右，甚至更高。这种预期会影响未来的通胀走向。

值得注意的是，消费者的情绪调查显示，尽管油价飙升到每加仑4美元，消费者的信心非常低迷。这其实也符合“鞭打经济”的描述——一系列供应冲击让人们对未来感到担忧。自2022年以来，调查显示，价格上涨是消费者感到“落后”的主要原因。这说明，价格的突然上涨不断打击他们的预期和信心。

但另一方面，调查也显示，消费者对未来五到十年的通胀预期依然保持乐观，认为通胀会回落。这表明，虽然短期内价格波动很大，但人们仍相信，最终通胀会回到目标水平。这种“短期痛苦，长期希望”的态度对美联储的政策制定很重要。

目前，关于中东局势的最新迹象显示，可能会出现暂时的停火，未来有望恢复正常。消费者的预期也反映出这一点。不同数据和调查反映的视角不同，可能是时间跨度的问题。整体来看，大多数人仍然认为这是暂时的困难，而非永久的高通胀。

阿诺特： 从美联储的角度来看，你认为他们是否也持有类似的观点？即，虽然通胀长期高于2%，但这不一定是需要立即加息的危机？

萨姆： 我的看法是，无论是中东局势的发展，还是市场对通胀预期的调查，都显示，美联储会保持耐心。鲍威尔主席也最近说过，他们仍然倾向于等待观察。下一步可能更倾向于降息，而不是加息。尤其是在最近几周的不确定性依然很高的情况下。

我认为，除了中东冲突，去年关税的后续影响也让美联储变得更谨慎。很多人讨论“美联储会不会忽略能源冲击或关税”，其实他们的想法是：这些都是暂时的价格上涨，不值得反应。因为反应只会带来需求的抑制和经济增长的放缓，通胀会自己回落。

但也有人认为，关税和能源价格上涨，实际上是企业和消费者的成本，可能需要美联储采取宽松政策支持经济。问题是，通胀已经持续五年高于目标，关税和中东冲突的冲击又大又不确定，美联储在领导人鲍威尔的带领下，不会轻易提前行动。他们一直说，关税带来的通胀是“暂时的”，会随着时间过去而消退。

实际上，距离关税的高峰期、通胀开始回落还需要几个月时间。现在能源价格又出现新冲击，可能会让美联储变得更慢，等待更多数据。这样一来，美联储可能会保持观望，甚至不急于加息，但也可能因此错失提前应对的机会。

约翰逊： 克劳迪娅，你怎么看待人工智能的广泛应用是否会带来通缩？比如，早期迹象显示，AI可能会推高电力和能源价格，但从长远来看，它能提升生产率，降低通胀吗？这会不会最终以工资的形式反映在工人身上？也就是说，AI带来的“通缩”效果，是否会被工资上涨所抵消？会带来哪些二阶、三阶的影响？

萨姆： 这是个很好的问题。AI的影响要看时间尺度。长远来看，我对这项技术持乐观态度。它具有“通用技术”的潜质，能极大提升生产率，推动经济增长。生产率的提升意味着用更少的资源做更多的事，这是繁荣的关键。它还能扩大“蛋糕”，带来更多增长，同时在长远看，有可能降低通胀。

我也不认为，AI会对劳动力市场造成灾难性影响。长远来看，AI会创造新的岗位。其实，比较容易想象被这项技术“毁灭”的岗位，比想象它会创造的新岗位要简单得多。我不相信，这会像一些人担心的那样，把人类边缘化。

但短期内，转型会很剧烈，成本也会很高。比如，AI带来的“正面”供应冲击，可能会在长远降低通胀，但在过渡期，投资和资本支出会增加，需求会受到压力。能源成本的上涨也很明显。

在这些成本压力下，企业和个人会寻找应对策略。我们还处于早期阶段，政策制定者——比如美联储——需要非常谨慎。过早降息，可能会错过AI带来的潜在好处。因为，AI作为一种“通用技术”，其影响具有不确定性，可能会带来巨大变革，也可能平平无奇。

我认为，美联储会密切关注数据，但很可能会被“落后于曲线”。在某些时期，大规模投资AI，比如建设数据中心、软件开发，可能会暂时推高需求和通胀。劳动力市场的变化也充满变数，可能会很平稳，也可能很剧烈。

总之，AI的未来充满不确定性。美联储会根据数据调整策略，但很可能会在数据出来之前保持观望。领导层变动也会带来一些不确定，但整体上，数据驱动仍是核心。

约翰逊： 克劳迪娅，你怎么看待AI的广泛应用是否会带来通缩？比如，早期迹象显示，AI可能会推高电力和能源价格，但从长远来看，它能提升生产率，降低通胀吗？这会不会最终以工资的形式反映在工人身上？也就是说，AI带来的“通缩”效果，是否会被工资上涨所抵消？会带来哪些二阶、三阶的影响？

萨姆： 这是个很好的问题。AI的影响要看时间尺度。长远来看，我对这项技术持乐观态度。它具有“通用技术”的潜质，能极大提升生产率，推动经济增长。生产率的提升意味着用更少的资源做更多的事，这是繁荣的关键。它还能扩大“蛋糕”，带来更多增长，同时在长远看，有可能降低通胀。

我也不认为，AI会对劳动力市场造成灾难性影响。长远来看，AI会创造新的岗位。其实，比较容易想象被这项技术“毁灭”的岗位，比想象它会创造的新岗位要简单得多。我不相信，这会像一些人担心的那样，把人类边缘化。

但短期内，转型会很剧烈，成本也会很高。比如，AI带来的“正面”供应冲击，可能会在长远降低通胀，但在过渡期，投资和资本支出会增加，需求会受到压力。能源成本的上涨也很明显。

在这些成本压力下，企业和个人会寻找应对策略。我们还处于早期阶段，政策制定者——比如美联储——需要非常谨慎。过早降息，可能会错过AI带来的潜在好处。因为，AI作为一种“通用技术”，其影响具有不确定性，可能会带来巨大变革，也可能平平无奇。

我认为，美联储会密切关注数据，但很可能会被“落后于曲线”。在某些时期，大规模投资AI，比如建设数据中心、软件开发，可能会暂时推高需求和通胀。劳动力市场的变化也充满变数，可能会很平稳，也可能很剧烈。

总之，AI的未来充满不确定性。美联储会根据数据调整策略，但很可能会在数据出来之前保持观望。领导层变动也会带来一些不确定，但整体上，数据驱动仍是核心。

阿诺特： 尽管如此，很多人还是会觉得，AI的广泛应用会带来通缩，因为它能提升生产率，降低成本，但同时也会压低工资和就业。你怎么看？未来的趋势会是怎样？我们是不是都要靠全民基本收入（UBI）过日子，天天在树下“doomscroll”？

萨姆： 是的。刚才提到的，美联储在鲍威尔领导下，非常关注数据。现在，美联储正准备换领导层，过程可能有些波折，但关键是，未来的主席——比如沃尔什——非常关注AI，认为它能提升生产率，带来增长，同时也有可能降低通胀。

沃尔什强调，AI可以提高效率，减少成本，甚至可能降低结构性失业（如果人们不再需要那么多岗位，可能会出现大规模裁员，但也可能会有新岗位出现）。他认为，美联储应提前行动，支持AI带来的增长潜力，避免阻碍创新。

但也有人担心，AI可能会带来结构性失业，尤其是在某些行业裁员大规模发生时。这个问题在美联储的就业目标中也很重要。沃尔什的观点是：如果AI能帮助控制通胀，美联储应提前应对，避免错失良机。

我认为，短期内，AI的快速推广可能会带来需求激增，推高价格，但从长远看，它会推动生产率，降低成本，最终有助于控制通胀。关键在于，转型期的成本和调整会很大，可能会带来一些短期的波动。

总的来说，AI的未来充满不确定性，政策制定者需要非常谨慎。我们要密切关注数据，等待技术成熟，避免过早行动，也要准备应对可能的剧烈变动。

约翰逊： 克劳迪娅，你怎么看待AI的广泛应用是否会带来通缩？比如，早期迹象显示，AI可能会推高电力和能源价格，但从长远来看，它能提升生产率，降低通胀吗？这会不会最终以工资的形式反映在工人身上？也就是说，AI带来的“通缩”效果，是否会被工资上涨所抵消？会带来哪些二阶、三阶的影响？

萨姆： 这是个很好的问题。长远来看，我相信AI作为一种“通用技术”，会极大提升生产率，推动经济增长。生产率的提升意味着用更少的资源做更多的事，这是繁荣的基础。它还能扩大“蛋糕”，带来更多的增长潜力，同时在一定条件下，有助于降低通胀。

我也不认为，AI会导致大规模失业或让人类边缘化。虽然短期内，转型会带来阵痛，但从长远看，AI会创造新岗位。实际上，很多岗位会被取代，但同时也会出现许多新岗位。关键在于，工资和就业的变化会受到多种因素影响。

短期内，AI的推广可能会带来需求激增，推高价格，但随着技术成熟，生产率提升会逐步抑制通胀。工资的变化也很复杂，可能会有工资上涨，也可能会出现结构性调整。

我认为，美联储会密切关注数据，但在新技术带来的变革中，可能会被“落后于曲线”。在某些时期，投资AI（如建设数据中心、软件开发）会推高需求和价格。劳动力市场的变化充满不确定性，可能会很平稳，也可能很剧烈。

总之，AI的未来充满不确定性，政策制定者要非常谨慎。我们要用数据驱动，等待技术成熟，避免过早行动，也要准备应对剧烈的转型冲击。