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好债务?坏债务?没有这种事

彭博社:


人们经常在个人财务公共支出方面区分“好债务”和“坏债务” :根据理论,好债务是随着时间的推移会得到回报的借款,而坏债务则不会。因此,购买新车以换取更好的工作收入,或者投票支持新的联邦借款以刺激经济增长,这些都无妨,但尽量不要为了理个漂亮的发型为官僚加薪而借贷。

事实上,这种逻辑是有缺陷的。只要世界充满不确定性,就没有好债务或坏债务之说。只有好的风险管理和坏的风险管理。这是一个至关重要的概念,因为美国的公共债务不断增加,过去二十年里,美国公共债务增加了两倍,达到近 36 万亿美元

为了解释清楚,我们假设现在是 2010 年,你已预先获得一笔 20 万美元的贷款。你会用这笔钱购买一项用途不明确的新资产,还是用这笔钱支付世界上最受尊敬的高等教育机构之一的学费?

如果你购买了比特币,那么你当时的 20 万美元现在的价值将超过 2180 亿美元。如果你选择获得麻省理工学院的本科学位,那么几年后,你的收入将比你没有上大学时多出约 150 万美元。麻省理工学院学位的回报率约为 14%;而比特币的回报率则超过 1,000,000%。

因此,借钱购买比特币是一个非常好的主意,而贷款去麻省理工学院就读……就没那么好了。对吧?

不一定。这种分析忽略了可控风险的概念。几乎每个麻省理工学院的学位都能带来更高的终身工资,而且你可以获得低息、固定利率的贷款(甚至可能获得政府减免)来资助它。比特币只是投机——有时确实能带来回报,就像所有风险资产一样,但也有很大的运气成分。

这种逻辑在政治背景下也适用。民主党倾向于通过举债为政府支出提供资金,用于高速公路或芯片工厂等有助于维持和发展经济的项目。共和党通常支持减税,因为将更多资金投入私营部门可以促进经济增长。

在这两种情况下,基本论点是相同的:好的债务足以提高经济增长率 g,使其超过实际利率 r。

2010 年代,一些经济学家认为,由于利率如此之低,政府应该承担更多债务,并根据 g 大于 r 的理论增加支出。这一论点的缺陷在于,r 和 g 都会随时间而变化。

没人说风险管理很容易

利率和经济增长的预测对于债务决策至关重要,但两者都是出了名的难以预测

资料来源:克利夫兰联邦储备银行、美国经济分析局

仅仅争论政府应该借债增加支出或减税是不够的。无论利率是多少,财政健康的真正考验在于风险管理。良好的风险管理会增加你的赌注获得回报的几率,或者至少不会让你陷入更深的债务。这需要选择正确的投资并管理你的债务成本——也就是说,试图在一个不确定的世界中管理风险和收益。

良好的风险管理始于将借来的钱投资于可能带来回报的项目。一些经济学家认为,任何政府支出都值得借债——甚至付钱给人们挖洞然后重新填满——因为它创造了就业机会。

事实并非如此。政府支出一美元的回报可能在五美分到五美元之间。仅仅在短期内刺激经济并不总能创造价值——不仅仅是因为有些项目比其他项目更好,还因为机会成本。把钱花在挖洞和补洞上意味着花在更有生产力的追求上的资金和劳动力会减少,而这些追求随着时间的推移会带来更多的增长。

即使你选择了一个预计会创造价值的项目,比如安装电动汽车充电站,你也需要确保项目的执行能带来正回报。《基础设施投资和就业法案》、《CHIPS 法案》和《通货膨胀削减法案》的许多支持者感到沮丧,因为过度的监管和安抚不同政治团体的需要削弱了这些法案对纳税人的价值,这增加了成本和时间

与此同时,许多反对该法案的人对政府能否有效执行法案表示怀疑,这也是许多共和党人支持减税的原因之一。但问题也在于细节:减税可以促进增长——但很少足以收回成本。这取决于现行税率是多少、减税如何构建等等。与支出一样,税法的修改也受到政治压力。

风险管理的另一个优点是它考虑到了时间框架。一个投资项目可能在头五年看起来能带来回报,但收益最终会逐渐减弱,而债务仍然存在。也许政府对受青睐行业的最初投资浪潮立即为人们带来了工作并促进了 GDP 增长,但随着时间的推移,扭曲和浪费会破坏整体经济的生产力。

然后还有一些细节,比如债务结构,这与投资本身一样重要。风险管理在这里很少是直截了当的。期限较短的票据通常支付较低的利率,因此如果你预计未来利率会较低,那么发行短期债券并在到期时展期会更便宜。但你也可能对利率的未来下错赌注,而政府最近就下了一些错误的赌注。

有时申请长期贷款是值得的

政府未能利用 2010 年代创纪录的低利率发行长期债券

资料来源:美国财政部公报、美国联邦储备委员会

上图显示了政府债务的平均期限与 10 年期利率的关系。2010 年代的大多数时期利率都低于 3%,甚至在末期接近于零,但政府债务的平均期限刚好超过 5 年。政府本可以发行更多 10 年期、20 年期或 30 年期债券,如今的偿付能力更低。但政府并没有这样做,现在利率更高了。随着利率下降,债务期限确实有所增加,但增幅并不大。政府没有充分利用创纪录的低利率。

也许政策制定者认为低利率是新常态,并将持续很长时间。如果是这样,那就是风险管理不善。没有一种市场状况能永远持续下去,良好的风险管理就是原因。

债务狂热者喜欢说,在举债方面,你不能把政府比作家庭:政府可以印钞来支付账单。但这并不意味着风险管理就没有必要;事实上,风险管理变得更加重要,尽管更加困难。与家庭不同,政府债务支出(即使是在好的项目上)会增加通货膨胀,从而进一步推高借贷成本。因此,政府需要更加谨慎地进行投资以及如何管理债务——因为他们的债务将持续数十年,并可能给子孙后代带来更大的负担。

未来几十年,美国的债务将不断增加。人们非常关注这个问题有多值得担心。但很少有人关注政府如何管理这种风险:政府正在采取哪些措施提高现有支出的生产力和效率,是否正在构建债务以最大程度地降低利率风险,以及如何管理风险以避免未来利率上升。

所以,尽管去担心国家的债务吧。但同时也要关注国家的风险管理。



文章摘要:

主要讨论了公共和个人债务的概念,强调在不确定的世界中,没有所谓的 “好债务” 或 “坏债务”,关键在于风险管理。

在这篇文章中,作者 Allison Schrager 提出了对传统 “好债务” 与 “坏债务” 分类的批判思考。她认为,无论是个人还是政府借款,都应该更多地关注风险管理,而不是潜在的回报。Schrager 通过一个假设的例子说明了这一点:如果在 2010 年获得了 20 万美元的贷款,用于购买比特币或获得麻省理工学院(MIT)的教育,尽管比特币的回报远远超过了 MIT 学位的回报,但这并不意味着借钱购买比特币是一个更好的决定。因为 MIT 学位带来的是稳定的收入增长和可能的政府宽恕计划,而比特币则是纯粹的投机。

此外,作者还探讨了政治背景下的债务问题,民主党倾向于通过政府支出来促进经济增长,而共和党则支持减税以增加私人部门的增长。然而,Schrager 指出,无论是支出还是减税,都需要良好的风险管理,这包括选择正确的投资项目、管理债务成本以及考虑时间框架。她还指出,美国政府在债务管理方面的一些不足,例如没有充分利用低利率发行长期债券,以及在基础设施投资和晶片法案等立法中因政治压力而导致成本和时间的增加。

Schrager 强调,政府债务的风险管理尤为重要,因为它可能会导致通货膨胀,并对未来几代人产生长期影响。她呼吁,人们在担心国家债务的同时,也应该关注国家的风险管理能力。


观点

风险管理的重要性:在不确定的世界中,没有绝对的 “好债务” 或 “坏债务”,关键是要通过有效的风险管理来提高投资回报的可能性,并减少陷入更深债务的风险。


政府债务与投资:政府借款进行投资时,应该选择那些可能产生积极回报的项目,并确保项目的执行能够带来正面效果。


债务管理的复杂性:债务管理不仅包括选择正确的投资项目,还需要考虑债务成本、时间框架以及如何最小化利率风险。


政府债务与通货膨胀:政府债务的增加可能会导致通货膨胀,进一步推高借款成本,因此政府需要更加谨慎地选择投资项目并有效管理债务。


美国政府的债务管理不足:美国政府在过去的债务管理中存在问题,例如没有充分利用低利率期间发行更多长期债券,以及在执行基础设施和晶片产业投资时未能有效控制成本和时间。


长期债务影响:政府的债务决策将对未来几代人产生长期影响,因此需要更加前瞻

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尽管中国购买先进制程的芯片面临种种限制,但开发者们已经找到了变通途径。有迹象表明,中国初创企业追赶美国领先的 AI 模型的速度要比业内许多人预期的更快。 DeepSeek 是一家由中国最成功的对冲基金公司之一投资的初创公司,该公司在 11 月发布了最新大语言模型的预览版。该公司当时表示,该程序的能力优于 OpenAI 的推理模型 “o1”,后者于 9 月以预览版的形式发布。 近几周,其他中国公司也作出了类似的表态。由中国互联网巨头阿里巴巴 (Alibaba) 和腾讯 (Tencent) 支持的初创公司月之暗面 (Moonshot AI) 表示,该公司开发了一种专门研究数学的模型,其能力接近“o1”,与此同时,阿里巴巴表示,自己的一个实验性研究模型在数学方面优于 o1 模型的预览版。 这些公司尚未发表描述其模型的论文,而且由于目前还没有一个公认的 AI 模型能力测试标准,因此很难评估这些说法。尽管如此,一些美国专家表示,他们对此印象深刻。 “中国正在加速追赶,”OpenAI 前研究员、如今的 AI 创业者安德鲁 · 卡尔 (Andrew Carr) 说。他说,试图复制 OpenAI 推理模型的 DeepSeek 研究人员“在几个月内就搞定了,坦率地说,我的许多同事对此感到惊讶”。 其中一项用于比较的测试是美国数学邀请赛 (American Invitational Mathematics Examination, 简称 AIME),该竞赛是为最聪明的高中学生举办的数学挑战赛。 DeepSeek 表示,其模型在 AIME 测试中胜过了 OpenAI 的模型。《华尔街日报》(The Wall Street Journal)利用今年 AIME 的 15 道题进行的一项实验发现,OpenAI 的 “o1” 预览版模型得出答案的速度比 DeepSeek、月之暗面和阿里巴巴的实验模型更快。例如,一个假设的双人博弈问题需要用到策略来解字谜,OpenAI 的程序在 10 秒内给出了答案,而 DeepSeek 花了 2 分多钟。 在第一次尝试时就得到正确答案仍然非常了不起,因为文字题常常难倒 AI 程序。 自 2022 年以来,中国 AI 开发者面临美国对其获得全球最先进制程 AI 芯片的限制,包括来自芯片领导者 英伟达   (Nvidia) 的芯片。拜登 (Biden) 政府...

特朗普就职演讲中英文全文

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