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怎样用好最重要的几年
怎样用好最重要的几年？
——校友徐高9月6日演讲记录稿
怎样用好最重要的几年？
——给国发院研究生新生谈学习经验
徐高[1]
2013年9月6日
同学们：
大家好！
非常高兴回到这里和大家交流。
我知道现在这里已经改名为国家发展研究院了。
但还是让我用我熟悉的名字，中国经济研究中心，来称呼这个地方。
在讲台上看着各位新同学，我很有感触。
十年前差不多也是在这个日子，我作为中心的一名新生，跟今天在座的各位一样，坐在下面听当时一位中心老师勾画中心学生的发展路径。
当时的我很难想到，十年后我会站到讲台上来，给同学们介绍经验。
过去十年我走过的道路还算顺利。
有不少人问我秘诀是什么。
刚开始我也想不明白，只是觉得自己很幸运的抓住了不少机会。
但后来我慢慢体会到，在一个个偶然的机会背后，有一些必然。
怎么去把握这些必然，就是今天我要跟各位同学分享的主要内容。
我相信，作为几年前才从中心走出去的毕业生，我的经验对大家会有帮助。
而与中心那些欧美名校毕业、目前已在经济学领域有相当声誉的老师们比起来，我的发展路径也更容易为大家所复制。
我也相信，在座的各位拥有比我更好的条件，只要付出努力，就可以在未来的道路上走得比我更顺利。
一、三个理论蕴含的道理
接下来，我以三个理论来开始我的演讲。
我这么做有两重用意。
第一，这些理论凝练地表达了我这些年的一些深切感受，包含了我最希望给大家介绍的经验。
第二，很多人都觉得理论很抽象，甚至错误的认为它们是学者关在象牙塔里的自娱自乐。
大家马上就要开始高级经济学理论的学习，可能或多或少的也会产生类似感觉。
在下面的演讲中，大家会发现理论怎样深刻地体现对世界的洞察，又如何能直接指导我们的生活。
希望可以通过我接下来的讲述，预先增加一下大家对理论的信心。
随机游走中趋势项的重要性
我要讲的第一个理论是随机游走。
在金融学课程中，同学们会碰到这块内容。
随机游走是一种很简单的运动。
假设有一个物体可以向正向和负向两个方向运动。
每一秒钟，物体都有二分之一的概率往正向走1米，另有二分之一的概率往负向走1米。
换句话说，这个物体每秒钟都扔一次硬币来决定下一步的走向：
如果硬币正面朝上，就向正向走1米；反面朝上，就向负向走1米。
这个物体做的就是随机游走运动。
它的运动轨迹看起来毫无规律，一会向正向，一会向负向。
但由于它每次向两个方向的概率、以及步长都一样，所以这个物体所处的位置以起点为中心，服从正态分布。
换句话说，如果在这个物体开始运动的时候做预测，未来任何一个时点，最可能找到这个物体的位置还是它的出发点。
但是只要加上一点点不同的东西，这个随机游走的轨迹就会大变样。
如果这个物体在每次扔硬币之前，都先朝正向移动非常微小的0.01米，就变成了带趋势项的随机游走。
与每次1米的随机步长比起来，这个0.01米的趋势项看起来微不足道。
但有没有它却完全不同。
如果把这两个运动放在一起观察。
在刚开始的一段时间里，二者不会有太大差别，趋势项的影响完全被随机步伐所掩盖，很难区分两个物体中谁在做纯粹的随机游走，谁又做的是带趋势项的随机游走。
但如果时间足够长，两个运动的差距就会逐渐拉开。
做带趋势项的随机游走的物体会缓慢、但稳定地向正向移动，直到正无穷，从而与纯粹随机游走的物体拉开越来越大的差距。
随机效应完全被积累起来的趋势力量所打败。
趋势的力量，是我领悟到的最重要的一点：
成功的关键不在于那些随机游走的步伐，而在于对这些微小趋势的坚持。
只要每天都朝选定的方向前进一步，哪怕进步非常微小，都能在足够长的时间后累积出显著的成果。
不过，因为两个原因，坚守趋势说起来容易做起来难。
第一个困难在于认识。
什么是应该坚持的趋势，是好的趋势，在事前很难知道。
有时甚至要在碰壁多次之后，才能够找到这个趋势。
举个我自己的例子。
我在上初中的时候，近视度数已经接近600了，让我陷入了长时间的恐慌。
试过各种办法好像也没什么效果。
后来我不知道从哪儿看到一个方法，说每天晚上睡觉前做一遍眼保健操，就能减缓近视度数的加深。
我于是开始尝试，并坚持了下来。
正是从那以后，我的近视度数上涨得就慢多了。
但在这样做的第一年，我根本不知道这是对还是错，甚至曾怀疑这样是否会适得其反，因而有过多次的动摇。
直到坚持了多年之后，我才确认了这的确是个好方法。
这个亲身的经历告诉我，要发现并确认一个好的趋势项并不容易。
因为趋势的力量在短期内为各种随机冲击所掩盖，很难被察觉。
而如果发现不了，就谈不上坚持。
我这次来跟大家交流的一个重要目的，就是告诉大家在未来几年的研究生学习中，在各种各样的随机干扰之中，有哪些是值得大家坚持的趋势项。
第二个困难在于激励。
趋势项通常很难带来及时的回报，因此必须要有一颗不为外界干扰所动的本心才能坚持。
相信很多同学都喜欢玩电子游戏。
有这方面经验的同学应该知道，玩游戏有时也挺辛苦的。
要花不少时间来练级，还要费心思来解谜题、打怪物、过关。
既然这么麻烦，为什么大家还乐此不疲呢？
其中一个很重要的原因是玩游戏有及时的回报。
当你在游戏中干掉了怪物、捡到了宝贝，让游戏人物成功升级，都能获得成就感和满足感。
这种及时而来的正反馈会激励玩家继续玩下去。
但生活不是玩游戏。
那些正确的趋势往往不会产生及时的回报。
甚至有可能在相当长的时间里，都很难看到坚持的效果。
如果你发现自己每天坚持做着自己认为正确的事情，却没什么效果，而旁边一个看起来无所事事的人，却因为好运气而跑自己前边去了，心态很容易失衡，就可能放弃了。
不过，越是这种情况，就越要坚持。
如果找到了属于自己的正确趋势项，哪怕短期内看不到坚持的效果，也不要放弃。
人生是一个长跑，有足够长的时间让微小趋势累积起来发挥巨大作用。
我们要做的就是坚持不懈，每天向正确的方向迈出一小步。
只要每天睡觉前你能够对自己说今天又前进了一步，不管这一步多么微小——哪怕只是想清楚了一个小问题，或者仅仅记住了一个单词——也都足够了。
这样积累下来，不需要多长时间就能看到自己明显的进步。
对这一点我自己深有感触。
最近十年我每年都觉得自己提高不少。
十年之后回头来看，甚至有些恍如隔世的感觉。
如果说我走得还算顺利的话，那么这种顺利主要来自于对那个0.01的坚持，而非那些随机的1。
世界很公平，给了你很多好的1，就会给你很多坏的1。
而它们都是我们所无法掌握的。
在这种随机的起伏中，我们能坚持的，且应该坚持的只是那个0.01，那个趋势项。
超越平均统计量
今天我要讲的第二个理论是平均统计量。
大家会在博弈论课程中学到Spence的教育模型。
这个模型是Spence获得诺贝尔经济学奖的主要原因。
Spence揭示了教育在发送信号方面的作用。
他发现就算教育对提升个人能力没什么帮助，接受教育也是有好处的。
只要一个人接受了教育，就向其他人发送出了一个信号，可以就此把自己与那些没有接受过教育的人区分开来。
大家在研究生一年级的时候都会学习高级经济学这些很难的课程。
那些把这些艰深的课程学下来了，并还取得不错的成绩的人，就在向外发送出了一个“牛人”的信号。
Spence的教育理论可以给我们一个启示：
外界对一个人的评价，很大程度上受到所谓平均统计量的左右。
从信号的角度来看，人分属于一个个类别——你是干部，他是工人；你是硕士生，他是本科生；你是北大的，他是清华的......这些类别给每个人都贴上了形形色色的标签。
而我们观察某人，第一眼并不是看到这个人本身，而是先看到他所属类别的共性，类别的标签，也就是这个类别的平均统计量。
我今天第一次跟大家见面，和各位并不熟悉。
所以现在我眼里看到的是中心新一级同学这个群体。
我会想到中心以前的学生是什么样，进而把这些形象套在大家身上，从而形成一个初步的印象。
我这就是在用中心新生的平均统计量来理解大家。
只有和你们接触多了，我才会慢慢了解到你们每个人的个体特征，也就是所谓的个人统计量。
平均统计量的影响力很大，既可能让人失去斗志，也可能令人躺在成绩上睡大觉。
正因为此，大家更需要摆脱平均统计量的干扰，坚守本心，最终超越平均统计量。
这一点上，我有两方面的经验可以跟大家分享。
确实，我们不能怪别人用贴在自己身上的标签来做评判，因为这是信息不对称下他们的最优选择。
但身处较低平均统计量的感觉也确实不好受，会让人很有挫折感。
在我从中心博士毕业的时候，国内一流大学的教职只向海归博士开放。
我们这些本土博士生甚至连申请的机会都没有。
这也不能怪这些学校势利。
至少在那时，“海龟”博士的整体水平确实明显高于国内“土鳖”博士。
因此，用这两个平均统计量来筛选，学校虽然有可能漏掉“土鳖”中的优秀人才，但仍然能够以较低成本找到合适人才。
反过来，如果放开国内博士的申请，学校就得一一甄别每个应聘者的个人统计量，工作量会增加很多，选错人的概率也相应上升。
话虽如此，这种状况在我们这些“土鳖”看来确实也挺不公平的。
当然，我最后找工作的结果还算不错，在世界银行谋得了一个经济学家的职位。
但找工作的经历让我深切感受到了身处较低平均统计量的无奈。
在这种情况下，要想取得成绩，需要比那些有更高平均统计量的人付出更多。
有时，甚至需要做很多努力才能和别人站在同一条起跑线上。
但越是这样，就越不能松懈。
如果放弃了努力，就失去了超越平均统计量的机会。
更严重的，甚至有可能逐步被平均统计量甩下，而滑落至更低的平均统计量中。
还有另一种情况，就是身处较高平均统计量所带来的成就感，有时甚至是虚荣感。
我在世界银行做经济学家的时候就明显感觉到了这个国际机构带来的光环。
作为世界银行的专家，我在各处都受到礼遇，让我这个刚毕业的学生感觉很好。
但这样的氛围也很容易让人感到满足，从而慢慢失去斗志。
不过，如果真这样躺在平均统计量上睡大觉，平均统计量就成为了个人发展的障碍。
经过了这些之后，我认识到个人必须不断提升自己的个人统计量，进而摆脱平均统计量的束缚。
平均统计量不管是高是低，都是别人的。
真正重要的是属于自己的个人统计量。
所以自我坚持非常重要。
不管别人用什么样的平均统计量来看自己，自己都需要坚持努力，持之以恒。
这样做下去，你慢慢会发现自己逐步甩开了平均统计量。
到一定程度，别人就不再以贴在你身上的标签来评价你，而逐渐注意到你的个人统计量。
更进一步，你甚至有可能开始反过来影响平均统计量——别人会因为你属于某个类别，而对这个类别的人高看一眼。
这就完成了对平均统计量的超越。
在座的诸位现在已经被贴上了这样或那样的标签，被划入了这样或那样的平均统计量之中。
这些平均统计量或许会给你们带来光环，让你们自我感觉良好；也可能给你们带来挫折，让你们觉得气馁。
但大家不要把这些平均统计量太当回事，要对自己有清醒的认识，坚持住自己的本心。
只要一步一个脚印的踏实努力，你就能不断超越平均统计量，树立起自己那个耀眼的个人统计量。
弱连接的威力
我要讲的第三个理论是弱连接的威力。
这属于社会学的内容。
1974年，一位名叫Granovetter的社会学家写了一本非常有名的书叫做《找工作》。
英文名是“GettingaJob”。
书中他介绍了对找工作行为的研究成果。
他发现，效果最好的找工作方式是通过别人介绍，成功概率大概在55%。
看起来，不管东方西方，人情还是最重要的。
但他也发现，那些帮你成功介绍工作的人大都不是那些与你关系特别密切的人。
很多情况下你跟别人也就有几面之缘，属于范范之交。
在社会学中，这种较为松散的人际关系被称为弱连接。
与弱连接相对的是强连接。
那是人与人之间非常紧密的关系。
比如说父母兄妹之间的关系就属于强连接。
但一个人拥有的强连接关系不会太多。
社会学有一个结论，认为一个人的强连接关系不会超过150个。
这个150被称为“邓巴数”。
这不难理解，建立强连接需要比较苛刻的条件；而维持强连接也需要不小的成本。
要在彼此之间建立起紧密的人际关系，需要两人之间有相当多的共同点——比如共同的血缘、共同的爱好、共同的经历等。
在这些共同点之上，还需要长期交往，才能建立强连接。
强连接关系建立之后，还需要持续投入时间和心血来维护。
正由于建立及维护的成本都很高，所以一个人不太可能有太多强连接关系。
正因为强连接数目有限，所以一个人没法通过强连接触及到很多人。
就整个社会来看，强连接所形成的人际关系网是不连通的、分割的。
强连接把社会中的人分成了许多彼此之间没什么交集的小圈子。
虽然在每个小圈子中，个人统计量可以顺畅传递，但受这些圈子规模的限制，传递的距离不会太远。
用大白话来说，就是仅凭与你关系密切的这些人，很难把你的名声传递得很广。
真正把社会中所有人都连接在一张大网之中的，是弱连接。
社会学里边还有一个叫“六度分割”的定律，说世界上任意找两个人，在中间插上五个人就可以拉上弱连接的关系。
比如，我和林毅夫老师相互认识，林老师又认识李总理。
这样，我通过林老师就和李总理建立了弱连接的关系。
显然，李总理和美国总统奥巴马之间也是相互认识的，所以我通过两个人又连上了美国总统。
再举个例子，我在中心的导师陈平老师是做混沌金融的。
金融大鳄索罗斯对陈老师的研究成果很感兴趣，跟他聊过好几次，因此相互认识。
而施瓦辛格在加州做州长的时候，索罗斯给他做过顾问。
这样，我通过两个人又和电影明星施瓦辛格拉上了关系。
这样的例子每个人都可以举出很多。
这些都是弱连接威力的体现。
这说明，要把自己的个人统计量尽可能广的传播出去，最应该依靠的是由弱连接关系形成的人际关系网络。
因此，那些只是认识你的人怎么看待你，对你来说最为重要。
如果你在他们之中建立起了良好的口碑，你的声誉就会被广泛传播。
而口碑的建立，靠的是自己踏踏实实的做好每一件事。
你要知道，你在做每一件事情的时候，都有很多人看在眼里，记在心里。
把每件小事都做好，就赢得了周围这些人的认可，就能逐步在弱连接网络中树立起自己的口碑。
有了这样的口碑，不愁机会不上门。
我再给大家讲讲我的亲身经历。
我的职场道路走得还算顺利。
在中心读书的时候，我就已经在IMF实习了差不多两年。
而我博士一毕业，世界银行就给了我经济学家的职位。
两年后，我从世界银行转到UBS做了高级经济学家。
再过一年，我又到了光大证券做首席宏观分析师，直到现在。
很多人都问我找工作的秘诀是什么。
刚开始我也想不明白，只是觉得自己运气好。
后来我想通了，这里面最重要的诀窍就是踏踏实实做好手头的每件事，不断提升自己的水平。
这样就能在周围建立起自己的口碑，让好机会自己找上来。
实际上，从IMF开始，我的每份新工作都是我之前的老板给介绍的。
上面给大家讲了三个理论。
它们总结起来，核心就是告诉大家不要被外部的环境或看法所左右，而要坚持不懈，做好自己应该做好的每一件事情。
而对在座的各位来说，现在就是要认真学习。
大家不要去想那些随机的东西，那是你控制不了的。
你能控制的只是在随机冲击之下对趋势项的坚持。
当你朝着自己设定的方向坚持努力，每天都进步一点，你的能力和水平就会持续提升，个人的声誉也会随之树立，机会就会自动找上门来。
我不敢说这是什么“成功哲学”，但它确实是我一路走来的深切感受。
二、中心学习的三个台阶
比较务虚的讲了一些感悟之后，下面我来谈谈中心的学习生活。
在座各位是研究生新生，未来一段时间的首要任务是学习。
只有全面扎实地掌握了经济学理论知识，才能为未来的研究和工作做好准备。
而中心为大家提供了非常好的学习条件。
要充分利用这些良好条件，我认为需要跨越三个台阶。
第一个台阶：
从书本和课堂学习经济学理论知识
第一个台阶是在课本和课堂上学习经济学理论知识。
这一步的重要性怎样强调都不为过。
有很多同学在学习的过程之中，甚至在学完了整个课程之后，都觉得经济学抽象的理论好像没有什么实际用处。
而在次贷危机爆发之后，很多人对经济学提出了批评，更让一些同学感到迷茫。
但我要告诉大家，你们即将学到的这些经济理论非常有用。
我在业界工作得越久，这方面的感受就越深。
经济学理论，尤其是大家即将开始学习的高级经济学理论，虽然看起来抽象，但确实能带给我们观察世界的深刻洞察力。
这是没有学习过这些理论的人所无法具备的能力。
现在大家随便看看财经媒体，会发现好像到处都是“经济学家”。
什么样的人，不管是什么专业背景，都可以指点经济。
但你仔细观察一下，会发现很多人深度有限。
看起来滔滔不绝，其实都是人云亦云，甚至漏洞百出。
举个例子，大家如果关注中国经济，会知道现在对影子银行风险的谈论很多。
而银行理财又是这方面讨论的一个焦点。
银行通过发行短期理财产品来募集资金，打包之后变成长期贷款发放出去。
这种借短贷长的方式会带来期限错配问题。
一旦短期资金链接不上，长期贷款又无法及时变现，就会发生偿付问题。
很多人看到这种情况，就想当然的认为其中风险很大，早晚要崩溃。
我们金融系统的一位资深人士甚至还专门撰文，把银行理财比作庞氏骗局。
但这些都是经济学门外汉对这个问题的粗浅、甚至错误的认识。
如果你学习过Diamond与Dybvig发表于1983年的讨论银行系统的经典文献，就能理解期限错配是银行存在的前提。
用自身资产负债表的期限错配来化解实体经济中资金供需的不匹配，是银行为实体经济做出的最大贡献。
所以如果要把期限错配与庞氏骗局划上等号的话，就是把所有银行就当成庞氏骗局了。
这里面的真正风险不在借短贷长，而在于影子银行借短贷长的行为缺乏来自政府的紧急流动性支持，因而有被挤兑的风险。
而化解这种风险的方法也并不是全盘否定，而是设立类似存款保险的机制来对影子银行加以监管和支持。
没有经济学理论素养的人是看不到这么深的。
经济学理论还有第二个重要用途——它构建了经济学家相互交流的基础。
外行人可能觉得经济学们相互争论不休，分歧很大。
但实际上经济学家之间共识远大于分歧。
这些共识，就是那些浓缩为经济学理论的看法。
一个缺乏经济理论素养的人，根本无法参与到经济学家们严肃的讨论中去。
我再给大家举个例子。
在座诸位可能知道中国经济现在面临着消费偏低的问题，即居民消费占整个经济的比重太低。
消费太少，内需就不足，经济增长就缺乏动力。
所以现在政府正着力推进消费的扩张。
而要让居民多消费，就需要增加居民收入。
所以很多人提出了涨工资来促进消费的方案。
他们的逻辑很简单：
工资涨了，居民收入就多了，消费也就多了。
但这个简单逻辑在微观层面虽然成立，在宏观层面却讲不通。
工资上涨确实会让有工作的人增加收入，但同时也意味着人力成本的上升，因而会促使厂商更多地用资本来替代人工，从而抑制就业。
在宏观层面，在职人员工资上涨的正面效应会被就业下降的负面效应所抵消，从而让工资总额占整个经济的比重基本不受工资涨跌的影响。
这是一个经济学在理论上和实证上都已充分证实的结论。
因此，稍有经济学理论常识的人，都不应该提出这样的建议。
反过来，如果一个人对这种经济学基本结论，甚至说是常识都不了解，显然不会有经济学家愿意和他做严肃的讨论。
从这个意义上来说，经济理论的学习是大家融入经济学圈子的一个基础。
最后，除了经济理论本身之外，学习理论学习本身的过程也是非常必要的训练过程。
学习理论其实就是在训练研究能力。
经济分析的一些必要的方法和技巧，就是在学习过程中，由一个个章节，一个个习题，循序渐进地给培养起来的。
大家跟着书本和老师的思路，就会逐步体会到构建理论的基本步骤。
除此而外，高级经济学的学习压力很大，对大家的抗压能力也是一个非常好的锻炼。
很多中心同学在毕业之后，都对第一年“三高”学习念念不忘，将其视为美好回忆。
因此，大家要把握好中心所提供的学习经济学理论的良好条件，为自己未来的发展打好基础。
我还记得当年我在中心的时候，通过各种课程学习收获很多。
当时中心要求修满26个学分就可毕业，而我最后的成绩单上有61个学分。
这还没包括我在清华经管学院选修他们特聘教授开的四门课。
这种大强度的课程学习让我很快对经济学理论有了全面而深入的了解，令我接下来的学习和研究受益匪浅。
第二个台阶：
跟老师学做学问、学做人
从书本和课堂上学习经济学理论只是第一步。
大家在中心要迈过的第二个台阶是跟老师们学做学问、学做人。
这是因为有些东西是书本和课堂上教不了的，只能通过人与人之间的接触潜移默化的传递。
教科书和学术文章上的理论看上去都很完善、很光鲜。
但这并不是它们最开始的样子。
一个理论从提出、到最后成型是一个不断探索、不断试错、不断打磨的过程。
一篇学术文章的开端可能就是一个灵感闪现。
从这个灵感到最初粗糙的框架，再到后来逐步完善成型的过程，就是研究的过程。
这个过程中有许多方法和诀窍，是从书本和课堂上学不到的，只有跟着做研究的人一块做过，才能体味到。
换句话说，怎么做研究，只能跟着做研究的人一起做过研究，才能学得到。
因此，跟老师们学做学问是学习的又一个必要环节。
学做学问之外，学做人更重要。
中心的老师中，有不少堪称为研究中国经济的大师。
而大师之所以成为大师，绝非偶然。
用前面讲的随机游走的语言来说，大师有着令他成为大师的趋势项。
这是大家在跟大师的交往之中需要去认真体会的。
但要学到这些，需要多与大师们近距离接触，突破距离也会造成的隔阂。
这就像远眺一座高山的时候，有可能被震撼，也可能感觉不过尔尔。
但不管是在这两种中的哪种心态震撼或不屑的态度之下，都难以真正发觉高山的俊秀之处秀美在何处。
只有走进山中，细细体察，方能领会到种种精妙之处。
我们看一个大师也是一样的，不管是崇拜得五体投地，还是看轻到不屑一顾，都无法学到大师成功的真谛。
只有接近了大师，把大师还原成一个普通人，你才能看到他的坚持所在，对他所取得的成绩有认同，为他们的付出而感动，也才能看察觉到他们在随机冲击中坚持的那个趋势项。
而那，才是我们最应该向大师学的，也是能学得来的成功“秘诀”。
在跟老师和大师们学做学问和学做人的时候，大家要注意三点。
第一，自己要上进。
师长们都愿意与好学上进的后生打交道。
那些自己不努力向上的人，很难进入老师们的法眼。
第二，要主动。
你的学习和进步是你自己的事情。
老师没有义务，也不会成天揪着你告诉你这个重要，那个必要。
所以你一定要主动找老师，而别指望反过来的情况会经常发生。
第三，做好功课。
问老师之前，得有自己的思考。
一些明明在书本上就有现成答案的，就别拿来问了。
老师们只有觉得你下了工夫，才愿意和你交流。
在这里我跟大家分享一下我从中心三位老师那里得到的收获。
他们三位是我博士毕业论文导师组的三位老师。
我从他们那里所学到的，远不止于经济学理论。
第一位老师是林毅夫老师。
我因为参加过林老师的讨论班，所以跟他有很不少的交流。
在经济研究方面，林老师有两句话让我感触很深。
第一句是“一以贯之”。
林老师非常注意对逻辑框架的坚持。
林老师的比较优势框架看似简单，但与他讨论之后你会惊讶于这个框架的巨大解释力。
林老师对各种问题的阐释都源于这个框架。
这种逻辑上的自洽给林老师带来了强大的说服力。
第二句是“不用名词替代分析”。
这是很多半罐水经济学家们经常会犯的毛病，用一连串名词的堆砌来掩盖自己推理的漏洞。
大家听听我下面的这句话：
“由于人口红利的终结，中国经济的潜在产出水平正在下降，令增长速度放慢。
因此迫切需要通过结构转型来释放制度红利，令经济焕发新的活力。
”相信大家经常能在财经媒体上看到这样的语句。
但稍微推敲一下，就会发现这句话相当模糊，中间有多处跳跃，并未形成严密的逻辑链条。
对林老师的这两句话我深以为然。
金融业界的一位大佬曾给我说过，他所认为的优秀经济学家应该用统一的框架来解释各种经济问题。
这让我很意外，也让我认识到逻辑自洽并不仅仅是理论研究的需要，也是实务界对宏观分析提出的要求。
我做宏观分析的主要工作是写文章。
业界有不少投资者说我写的文章清晰易懂。
这也就是拜林老师所赐。
像林老师那样，把逻辑链条梳理清楚，论述的说服力自然而然就出来了。
在经济学研究之外，林老师常说的“不要坐在金矿上挖煤矿”，以及时常挂在嘴边的“士不可以不弘毅，任重而道远”，都给了我很大的触动。
在频繁的接触中，我心目中的林老师从最初印象中的那个只身游到大陆的“神人”，变成了自己做人做事的标杆。
第二位是我在中心的导师陈平老师。
在陈老师身上，我学到的更多的是做人。
陈老师总是要求我们跳出理论细节的纠缠，问出基本的问题。
陈老师认为，一个好的问题，可以打破思维中的障碍，为研究指出方向。
问什么样的问题，是战略决策；而怎样回答问题，只是战术决策。
问对了问题，研究就成功了一半。
陈老师教给我的第二点是科学家的胸怀。
在初次见面的时候，陈老师就告诉我学生不能怕老师，而要超过老师。
只有学生能反过来教老师，科学才会进步。
陈老师
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