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以下为12月12日华尔街见闻对话东吴证券首席经济学家芦哲老师的实录：

如何理解宏观研究的价值？

芦哲:我认为市场处于不断优化和变革的过程中。回想我刚入行时大约是在2015、2016年，那个时候宏观分析师或首席经济学家的主要任务是准确预测经济数据，如GDP、CPI、工业增加值和进出口等宏观经济指标——这些预测构成了宏观经济分析的核心内容。

然而近年来，我们对宏观经济的要求越来越高，它已经从单纯的数据分析转变为资产配置的角度。在投资领域，宏观对冲和自上而下的资产配置逻辑越来越受到重视，这需要强大的宏观经济背景。例如，从大趋势定位和大势研判的角度来看，宏观经济分析至少需要对经济景气度和流动性方向做出判断，这涉及到股票和债券的选择，以及多空方向性的问题。

同时，宏观经济分析还具有具体的影响，比如研究美国经济和通胀对美联储行为的影响，进而影响美国国债走势、美元、黄金等直接投资标的。在国内，我们研究整个资本市场和宏观经济结构，探讨是消费还是房地产在驱动经济增长，这将直接影响我们在权益市场上的选择，比如食品饮料、大宗商品、地产链或基建链等。

因此，我认为宏观经济研究已经发展为实战性的宏观经济学，它不仅定调了我们的经济是积极还是消极，而且与各类资产定价有着密切而直接的联系。

现在包括我们自己的团队在内，都不再是简单地将任务分配给每个人，比如让一个人负责出口分析，另一人负责房地产分析。我们有专门负责流动性分析的团队成员，他们对债券、收益率和固定收益投资策略有深入研究，有人专注于外汇，对商品和汇率交易有判断。还有人专门研究地方债和地方财政，甚至有人研究可转债。因此，宏观经济可以渗透到微观层面。一个好的宏观分析师或强大的宏观经济研究团队，本质上应该是一个资产配置团队。

首席经济学家是如何看待市场的？

芦哲:之前我在华泰证券担任固定收益分析师时，常将固定收益和宏观经济比作硬币的两面。固定收益研究，尤其是利率研究，与宏观经济紧密相关，它需要追踪价格、投资和消费等一系列指标。因此，固定收益组的工作与宏观经济组有很多重叠。

当我们需要制定利率投资策略时，必须结合流动性、货币政策、债券供给以及商业银行行为等多个角度进行综合判断。我认为，在固定收益组从事宏观分析，既要像宏观经济组那样掌握宏观指标，又要了解投资者行为和心态以及资产负债端的变化——这为我们提供了初步的启发，即如何将宏观经济与投资实践相结合。

当我晋升为首席经济学家时，还需要将权益市场的因素纳入考量。比如，对产业的研究可能对应到特定股票板块；对流动性的研究可能关联到股市交易量和波动性；对海外市场和国内市场的冲击可能影响到对港股和A股的判断……

首席经济学家的工作与宏观首席有何不同？

芦哲:随着工作角色的变化，我们确实面临更多挑战，这也要求我不断学习新的内容。作为分析师，更重要的是清晰地理解经济基本面和流动性状况，聚焦于在线投资领域。

担任宏观首席后，我需要全面涉及股票、债券和商品市场。同时国内外宏观经济都非常重要，也必须兼顾。

作为首席经济学家，不仅要服务卖方客户，如公募基金和保险资管，还要对内支持券商的自营团队和资管团队。在公司战略定位时，经济学家通常需要对宏观基本面走势做出判断，为大类资产配置方向提供基础——这可能是公司内部调整固定收益部门和股票部门资金配比的前提。

首席经济学家的角色越来越要求我们具备全球视野，既能服务海外客户，也能服务国内客户。同时，对资产类别的研究也需要更加丰富。因为对于一个综合性金融集团而言，它通常会下设公募基金、期货公司和保险相关业务，这使得资产配置的类别越来越多样化。因此首席经济学家对宏观场景的视角也需要越来越宽广，以便更好地掌握各领域的大方向。

当我们专注于卖方研究时，我们主要提供的是观点和策略。与行业分析师推荐股票不同，宏观判断很难直接验证，因为它们通常是方向性的、指引性的内容。宏观分析不像股票涨跌那样有明确的结果，宏观指标往往好坏参半，难以简单判断一个月的经济表现是否优于上月。因此，卖方研究的结果评估往往不够明确，这主要是基于方向性的问题。

那么当我们转向内部服务时，结果会更加具体。例如，我们需要决定股债的配比关系，是偏向股票还是债券——这就涉及到实际的资金投向。如果判断错误，公司可能会面临收益问题和实质性影响，包括对行业的判断指引也可能出错。

我觉得从卖方的角度来看，其实很难完全量化我们的判断是否绝对准确或错误，因为宏观指标往往好坏参半。结果更多地取决于我们的研究是否深入，提供的研究素材和支撑是否足够，以便公募基金的投资经理们能够自主做出决策。作为首席经济学家，当我们为集团或公司内部提供资产配置建议时，指标判断会更加明确，考核也会更加清晰。

首席经济学家需要具备哪些优秀的素养？

芦哲:要做好宏观分析，首先需要对数据非常敏感，并对复杂的宏观数据有高度的熟悉度。不同的经济指标可能对应多个宏观数字，例如美国的失业率指标从U0到U8有不同的标准，中国的工业增加值也有不同的分类和名目。理解这些宏观数据背后的含义，在关键时刻找到合适的变量和支撑指标至关重要。

其次，基于对数据的理解，构建自己的逻辑体系非常重要。每个月的宏观数字不可能全都是好或全都是坏，关键在于如何判断经济是在改善还是恶化。每个人都有自己的宏观框架，比如有人认为房地产是中国经济增长的主要动力，那么他的宏观经济分析可能基于地产周期；有人认为债务是驱动经济的关键，那么他可能会根据社融情况和信贷脉冲来判断经济变化；还有人认为国际贸易是影响中国经济的主要变量，那么他就会追踪贸易的增量和减量情况，以及不同国家间贸易关系的变化

宏观经济分析被形容为“任人打扮的小姑娘”，这其实意味着你用什么样的体系和框架去研究宏观。虽然这不是一个绝对的标准，但一个好的分析师需要一套自洽的体系来逻辑分析，否则无法连贯地判断经济走势、市场变化和资产配置思路。

最后，经济是一个博弈论学科，具有很强的反身性。例如当美联储在点阵图中给出鹰派指示时，市场可能会交易降息。而当市场将美债利率压低到一定程度时，美联储降息的必要性就降低了，可能会推迟降息。因此，预期的指引和投资者的交易可能会对政策产生负反馈作用，这要求我们反复思考政策的前瞻指引、市场的提前反应，以及资产定价反映的是何种可变和不可变的预期。

东吴证券首席经济学家团队如何观测当前宏观环境？

芦哲:从我的角度来看，追踪宏观经济最关键的是及时性和准确性，因此我非常关注高频数据，即每天或每周变化的数据。

我们有一个独立的指标叫做ECI指数，它综合了月度的主要宏观指标以及周度变化的数据，比如煤炭发电、消费端数据、港口变化数据以及大宗商品价格数据。通过这种方式，我们将宏观数据综合到一个指标中，便于我们判断宏观经济在日度或周度间的微妙变化，这些是非常重要的线索。

当然，这是一个客观的量化模型，同时我们也需要加入一些主观考量因素。这种主观考量或对模型的调整，取决于不同时期影响宏观经济的主要矛盾可能会发生变化。例如，在流动性危机时期，我们需要给予利率、流动性和信贷社融数据更大的权重。当我们进行财税体制改革或地方债务化解时，则可能需要给予债务数据和财政支出数据更大的关注。到了2025年，如果我们预计外贸会发生一定变化，那么我们可能会给予出口或各国贸易结构更大的权重。

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