本章导读
罗斯福有一句名言：“重大的历史事件中，没有一件是随机自然发生的，所有这些事件无不是精心策划的产物。”还是罗斯福看得透彻，一切事件背后都是人在运作，如果一件事情的发生对所有参与方都没有好处，这件事情是不会演变成重大事件的。越是影响深远的重大而复杂的事件，越是需要强大的组织协调力量，并且必须克服重重困难才能得以实现。如果没有重大的利益作为动机，很难想象有人会愿意做这种费力不讨好的事情。
历史上的政治事件如此，金融事件同样如此。
金融市场背后仍然是人的利益博弈，人们参与金融市场活动的全部目的就是为了获得利益。与其他利益博弈的情况一样，参与方必须遵守游戏规则，包括一切潜规则。金融市场的不同之处无非是将人们的利益进行了标准化的打包和定价，使得利益转让时，“流动性”更好、成本更低、速度更快而已。因此，重大的金融事件同样会反映出超重量级参与方的利益格局，而且这些高能量的超级玩家，在市场的重大转折关头，往往发挥着决定性的影响力。
2008年的全球金融海啸不过是人性的再次重复而已，它与历史上的危机相比，同样存在着类似的规律，即人性的贪婪与恐惧，以及那些对人性弱点洞若观火并加以充分利用和收获最大成果的超级赢家。
金融利益博弈的核心就是零和博弈，只要私有财产的合法性仍然有效，那么同一资产在某个时刻只能存在着唯一的所有者，无论是有形还是无形的资产都是如此。金融市场中交易的无非就是标准化利益（体现为资产或资产收益权）的所有权，而这种所有权决不可能被共享，它具有典型的排他性。
此次金融海啸的实质就是金融衍生产品在相同的基础资产之上，创造出了多重利益所有权的虚幻错觉，当基础资产无法持续产生足够的收益去兑换这些虚幻出的利益所有权，并最终被市场参与者发现时，表现出的就是利益所有权挤兑的危机。诸如cdo之类的金融资产，从本质上看就是对资产收益所有权的反复和多重复制，这些虚幻的利益所有权交易属于典型的“庞氏骗局”。
问题是，国际银行家们真的不明白如此典型的“庞氏骗局”最终必然以金融灾难来收场这样显而易见的局面吗？这样的骗局在历史上早已被重复多次，并无任何“不可预见”的新鲜之处。危机的到来其实早已注定，而且也早在他们的预料之中。
事实是，巴菲特早在2005年就大声呼吁金融衍生产品是“大规模杀伤武器”；保尔森早在2006年于戴维营就明确告诉布什总统，金融衍生产品的危机即将爆发；房利美等公司也在2006年夏天就开始布局大规模裁员；英国《经济学人》杂志在2006年1月刊的封面上，就已经明确画出格林斯潘手持美国经济即将爆炸的“雷管”去交给倒霉的继任者伯南克；各大对冲基金的经理们2005年就在博客上讨论如何将手中的cdo等“资产毒垃圾”转卖给“愚蠢的”亚洲投资人。即便是《货币战争》在2006年下半年完稿时，也已明确指出金融衍生品的重大危机和“两房”问题的必然出现，以及美元和美国国债的重大风险，并且预言次贷危机必将演变为全球金融海啸，最终导致世界经济严重衰退。
而美国货币政策掌门人格林斯潘真的是到2006年仍然没有觉察到危机的临近吗？他对金融衍生产品的放任究竟是无心还是有意？如此百年不遇的全球金融危机果然是“随机发生”和“不可预见”的吗？
要明白这一切，我们必须首先走进对危机负有重大责任的格林斯潘的精神世界，去体会他和他所代表的那些世界统治精英们可能的真实想法，以及他们到底想要达成什么样的战略目的，这个世界究竟会走向何处，危机又将如何进一步演化？
中国最缺乏的不是某个专业方面的专家，而是能打通各个领域之间壁垒的战略思想家。在循规蹈矩的教育体系之下，各个领域的大多数专业人士已被塑造成了“书柜型”学者，他们的大脑主要用于储存信息和沿着固有的模式去处理信息。其实，正确提出问题就意味着解决了问题的一半。什么叫创造力？创造力的核心就是能够提出不同于常规的问题，问题的角度决定了思路的广度和深度，思路构成了收集、加工、处理庞大而复杂信息资源的“中央处理器”。提不出正确问题的研究，就如同行尸走肉一般没有灵魂，缺乏强大思路的研究则只能隔靴搔痒。
我们知道我们知道的，我们也知道我们所不知道的，但是我们却不知道我们不知道的。
格林斯潘：经济机器的工程师
论到20世纪最伟大的数学家，格林斯潘的名字恐怕无缘排行榜，但在经济学家中，他对数字和模型的超级敏感，绝对堪称天才。
在纽约大学商学院就读时，格林斯潘选修的主要课程是金融和会计。在他的自传中，他提到在学校的几年中曾经到美国商业机构实习。这家机构就是在华尔街大名鼎鼎的布朗兄弟公司。
格林斯潘在布朗兄弟公司做的第一项工作，就是把美联储公布的一些数据资料，特别是连锁大超市的统计数据按周进行整理和调整。此项工作貌似简单，却非常繁琐和艰苦。由于当时没有计算机，纯手工操作数据统计实属不易。大量的手工计算，不断使用铅笔画图做表，再一笔一划地做出一整套数据的调整流程。这个超级枯燥乏味的工作，格林斯潘做起来却兴趣盎然。他似乎天生就对数字具备高度的敏感性，面对呆板无趣的数字，他能发现别人眼睛里看不到的东西。通过这个工作，格林斯潘掌握了数据统计方面的扎实基本功。最重要的是，他对数据的超级敏感在科学方法的指导下，达到了“让数据自己出来讲故事”的境界。
大学毕业之后的格林斯潘在纽约国家工业协会（the ferenbsp;board，纽约的一家智库）从事统计数据方面的工作，这一机构服务的对象正是纽约美联储银行。国家工业协会藏书浩瀚的图书馆，成了格林斯潘生活中最重要的部分。通过查阅这些书籍和统计报告，格林斯潘开始了解美国经济的运转机制，明白了各类工业行业如何运转和联动并共同组成整体的国家经济体系。在格林斯潘的脑海中，日渐呈现出自工业革命开始以来工业系统的进化景象，从蒸汽机到纺织，从铁路到冶金，从航运到造船，从机械到军工，从电报到电话，从煤炭到石油，从汽车到飞机……无数颗社会经济的螺丝钉在他的脑海中拧在一起运行着国家经济的巨大机器。
国家工业协会的图书馆还向格林斯潘呈现了海量的各类统计数据。这其中多数统计数据都属“高龄”，有不少是从1861年南北战争前后开始统计的资料，该协会完整齐备地收集着美国几乎所有重要工业和行业的详细统计数据。格林斯潘在国家工业协会的图书馆里，就像老鼠掉进米缸，对这些统计数据简直着了魔。如果他钻进棉花行业，就成天研究各种各样的棉花，从成分、档次到类别、生产工艺，包括不同棉种在工业中将会如何使用，怎样加工，需用哪些棉花加工机器以及整套生产流程，直至市场销售，这些数据在格林斯潘眼里，是一个五彩缤纷的世界。美国举足轻重的数据，如全国铁路运输、美国橡胶业、1890年美国人口统计等，更吸引着格林斯潘的关注。这些无边无际的数字和资料会把别人看困，却让格林斯潘读得津津有味，不忍释卷。沉浸在数据的海洋里，格林斯潘很快对美国各行各业统计数据有了深刻而全面的了解。
几年下来，格林斯潘对美国经济机器运转的整体机制已经了然于胸，加上他对各行业历史数据的苦读钻研，此时年轻的格林斯潘已成为一名经济机器领域的熟练“技术工人”。他对机器原理烂熟于胸，对各种运转参数了如指掌，对每个零部件的动态数据及其联动效应积累了相当多的“历史经验”。
他的大脑就如同装备了一个快速分析美国整体工业现状和发展趋势的软件，从数据中就能准确把握经济活动规律和脉搏。通过经年累月大量密集地阅读和积累数据，“格氏模型”成功创建起一个独到而准确分析整体经济机器和局部行业部件运行状态的数据流和数据模块。如果将企业一系列经济活动的基本参数输入，在格林斯潘的大脑中立刻能够生成一份预测宏观经济周期的报告，并自动附带完整的柱状图和线态图。
就像其他行业的工程师一样，格林斯潘对于经济学理论并没有太大的兴趣，因为工程师感兴趣的是如何解决实践中出现的各种问题，而不是抽象的理论探讨。在自传中格林斯潘也提到对凯恩斯的宏观研究并不十分感兴趣，他的兴奋点在技术层面特别是数据和模型。格林斯潘更关注经济机器实际上怎样运作，而不太理会经济学理论如何解说。
在理论学习中，唯一给格林斯潘留下深刻印象的就是1951年他曾选修的贾科伯·沃尔夫兹（jabsp;wolfowitz）教授的数据统计与经济理论相结合的课程。这位教授就是后来小布什时代担任美国国防部副部长的沃尔夫兹的父亲。小沃尔夫兹是伊拉克战争的主要策划者之一，从国防部退下来之后，是新保守主义的主要代表人物，后来担任世界银行的行长。
在沃尔夫兹教授的课程中，格林斯潘第一次接受了用数理统计的方法，把经济结构之间的变量进行构建的全新理念。在接触现在被称为经济计量学的理论之前，格林斯潘已经装备了自行研发的初级“格氏模型”，形成对整体经济发展状况和动态趋势的完整而成熟的分析思路，只不过还没有形成一个相对清晰的理论体系，并缺乏数学工具进行准确表述。
格林斯潘乍一听到沃尔夫兹教授的经济计量学概念，顿觉眼前豁然开朗，如获至宝，并预感自己在此领域中一定能脱颖而出。“格氏模型”已经具备了超级数据库，存储着从矿山、冶金、钢铁、铁路运输、汽车工业到轻重工业各行各业全面而翔实的历史数据，一旦这些数据被导入经济计量学数学模型，立刻能够输出未来经济发展趋势的预测。由于格林斯潘掌握的数据来源于生产实践第一线，而且有着跨度极大的年代积累，所以“格氏模型”的数学模板和他大脑中的超级数据库相结合所产生的结果，要远比基于纯理论的经济学模型更加准确和切合实际。
格林斯潘大脑中的数据库除了储量丰富，包罗万象，还有一个独到之处就是涵盖了海量的历史信息。在漫长的历史过程中，各行各业都经历着不断的发展和变化，各种数据也随着经济体系的演变而形成动态的数据流路径。“格氏模型”的理论框架和模型体系并不是静止和孤立的，而是带有相当程度的可自我演变和可自我学习的特性。当他获得了数学工具的支持之后，对经济运作规律的把握获得了本质性的提高。
格林斯潘的大脑中呈现出明晰的宏观图像，仿佛牛顿所看到的自然界和天体的运行规律。在他的想法中，这个世界完全可以被构建成一个复杂的数学模型，只要数据积累的时间足够长，通过此模型来预测未来的经济趋势，在逻辑上是行得通的。只要输入适当的初始变量，“格氏模型”输出的未来经济发展趋势将非常接近于现实。
此时格林斯潘心中已攀上经济领域的珠穆朗玛峰，油然升起一种能够纵览世界经济，高瞻远瞩，尽在把握的豪迈和气魄。他试图用自己的模型来理解这个世界，用他的数据来验证这种推测。
朝鲜战争使格林斯潘一夜成名
格林斯潘对数据和数学模型的痴迷和自信，在朝鲜战争爆发后，达到了巅峰状态。
战争期间，由于美国国防部进行大规模备战工作，将军事工业相关信息，比如战斗机、轰炸机和其他新型飞机制造的数据，都列为军事机密封锁起来。在经济活动链条中，很多环节同飞机制造密切相关，如特种金属、铝、铜、钢铁的制造商，特殊技工和工程师，这些行业群体急切需要了解军工生产的信息。军用飞机制造业对整个社会经济的影响巨大，尤其是在1953年财政年度中，军费开支占到gdp的14%，达到了相当惊人的程度。由于缺少军事工业方面的数据，华尔街以及众多行业的分析人士都是眼前一团黑，搞不清楚战争行为会对未来经济发展造成什么样的影响。
格林斯潘就在这个当口站了出来。他认为当时华尔街和各相关行业都集体信息失明的状况持续下去会对美国经济造成不利影响，于是自告奋勇，要把被军方严密封锁、守口如瓶的军工生产信息自行推算出来。依据常年积累的美国各行各业统计数据，辅以经济计量学提供的数学工具，格林斯潘此举基于他对“格氏模型”的超然自信。
格林斯潘首先从公开的信息渠道着手搜索，马上发现军方保密局不是吃素的，所有跟军用飞机制造相关的信息，从飞机型号、飞机用材、飞机编制到计划生产架数等，全被军方封锁得滴水不漏。