导言
美国经济每年花费1700亿美元做广告，就是为了忽悠人们买些他们并不需要的玩意儿。多么浪费！
每个真正坐诊的医生，都有2.2个人专门为他开医疗账单，要花3600亿美元，相当于GDP的2.4%。这是多么大的一个行业！
美国批发、零售贸易与运输成本相当于GDP的14.6%，而全部制造业合计才占GDP的11.5%。我们把产品运来运去花费的成本，比把它们生产出来花费的成本还多！
拙荆让我去买灯架。你知道市场上有几千种不同的灯架吗？种类复杂，令人惊讶。十种或许就够了。
有时候产品本身非常便宜，人们却为它的品牌支付巨资，真是荒唐至极。他们实在是太天真了。
商学院金融学教授的薪水高得离谱，看看人类学家们薪水才多高！我们每年总共才工作10周，所做的无非是告诉学生他们不能通过炒股发财，我们的工资却高达50万美元。
对浪费、规模、有用性、复杂性、天真和薪水过高作出判断是有趣的，不是吗？但是作为经济学家，我们需要用一套分析框架来思考这些问题。我们从供给、需求、竞争和福利经济学第一定理的含义（竞争通常能导致对社会有益的安排）出发进行讨论。当使用这一分析框架得到的结果令人困惑不解时，我们就从三个方面进行分析。首先，我们努力弄清楚供给和需求到底是如何运行的，因为我们知道，我们常常要花很多年才能理解那些最初令人困惑的制度和结果。第二，可能会有一种“市场失灵”——外部性、公共品、自然垄断、信息不对称或市场缺失——能解释我们的困惑。第三，我们经常发现“政府失灵”，即我们这个世界的令人困惑之处正是法律或者监管有意无意导致的结果。
然后，我们才能分析现实与社会合意的结果之间的差异，考虑如何改进现实。“我不理解它”并不意味着“它不好”或“监管将改进它”。这种态度充斥着政策分析领域，尤其是金融监管领域，因此如果经济学家们也赞同这种态度，就会对社会起到负面作用。
我一再强调这一点，是因为我不能提供一个可供选择的黑盒子。我不准备估计出一个对社会来说最优的“金融规模”，比如占GDP的8.267%。这不是我们要考虑的问题。哈耶克和计划经济失败应该教会我们谦虚一点：宣布一个行业的社会最优规模纯粹是浪费时间。金融行业是否运行良好？是否存在明显的市场扭曲或政府扭曲？建议进行的监管是会帮助改进金融市场，还是会使情况更糟？这些才是有用的问题。
当前一场灾难性的危机尚未离去，另一些次要的危机尚在发酵，在此情况下，争论金融行业的合理“规模”是GDP的5%还是8%，它需要扩大还是缩小，也显得有点奇怪。如果能够换来一个不容易发生挤兑和危机的金融体系，那么即便金融部门的规模占GDP的比例再增加3个百分点，我们中的很多人也会很乐意地接受。不管被误导与否，为了追求稳定性，我们的政治体系已经同意大幅度增加用于金融监管和合规的资源，并接受金融机构和市场在效率、创新和竞争力方面可能出现的更大幅度的下降。与规模相比，美国金融体系容易被挤兑的特性，及其大量监管、补贴、政府担保和监管俘获（regulatory capture），是理解市场失灵和政府失灵的更好角度。
但是，金融行业的规模仍然是一个有争议的问题，我建议提出其他问题，并不是想平息这方面的争论，因此让我们考虑这个问题。让我们把金融行业的规模作为研究金融体系的功能与失调的一个组织原则。
格林伍德和沙夫斯泰因（Greenwood和 Scharfstein）在他们的论文中，对有关这个问题的一些重要事实和思想做了非常好的综述。他们最基本的思想是：数量上升了很多，但价格并未下降。这句话意味着一个简单的经济学解释：对金融服务的需求减少了。那些有罕见技能的人们通过提供这些服务大赚其钱。一个按比例收取费用（这是专业服务的一种常见收费方式）的系统与股价和房价上涨（这是需求的另一种飙升）相互作用，为金融部门创造出更多的收入。为什么需求减少了？为什么房价和股价上升了（事实证明是暂时上升）？这些都是很好的问题——但是它们与金融行业的结构没有太大关系。这一思想还意味着，如果你不喜欢金融行业当前的规模，只要等待一会儿即可，就像对待天气一样。2007年以来，金融行业的规模已经经历了急剧的收缩。
然而还有很多谜团仍未解开，关于金融行业是如何运作的——或许没有正常运作——现代学术文献已经描绘了一幅有趣而新奇的图景。
关于主动管理型基金的管理费的争论
管理费是“金融规模”的很大一部分。费用当然不是GDP，但是它们比GDP容易核算得多。管理费总收入的快速增长反映了几个相互抵消的趋势。个人将投资从直接持股转向共同基金，然后又转向指数型基金或其他被动型基金。这一趋势现在还在继续。养老金固定缴款计划（defined contribution plans）中的新投资者几乎只投资共同基金或场内交易基金。
共同基金的管理费率下降很快，部分反映了投资者在慢慢地转向费率很低的指数型基金和半被动型基金，部分反映了竞争压力。弗伦奇（French，2008）报告称，主动管理的股票型共同基金的平均费率从1980年的2.19%下降到了2007年的1%。格林伍德和沙夫斯泰因（2012）报告称，债券型基金的平均费率从204%下降到了0.75%。一些指数型基金收取的费率低到只有0.07%。以收费为生的投资顾问和理财经理在降低费率，并额外赠送包括税收筹划和不动产规划在内的大量服务。
对个人投资者来说，持有基金是比持有个股更有效率的投资方式。基金替代了金融管理服务中低效率的、不纳入GDP核算的家庭产值，因此基金行业的GDP核算值至少部分是收入而非成本。雇用一个（合法的）家庭清洁工也会提高GDP核算值。
因而，共同基金的管理费收入反映了日益下降的费率乘以份额较大的资产管理规模。这一市场确实反映出一些有影响的因素，如果你愿意花相当长一段时间以便让这些因素能影响行业结构的话。但是别忘了，即便是挑选一家廉价航空公司和巨型零售商，也是要花时间的。
不过，就在个人投资者转向被动型基金以及这些基金扩张的同时，拥有大量财富的个人和机构（养老金、捐赠基金、主权财富基金，等等）也将它们的投资转向了对冲基金、私募股权基金、风险投资，乃至其他收费更高、管理更加主动的投资载体。报告显示，对冲基金的费率比较稳定，随时间变化很小，并且高得惊人：基金经理们每年收取所管理资产的1.5%—2.5%和利润的15%—25%。因此这部分市场上有更多令人困惑的行为。
传统观点
过去几十年来，学院派金融学家们一直在对费率高昂的主动型管理基金及其依赖的主动型交易口诛笔伐。弗伦奇（2008）对此做了一个综述。他估计，从1980年到2006年，所有权益投资者每年向主动型管理基金支付的费率是0.67%，这些费用的折现值等于他们投资总额的10%。弗伦奇富有说服力地表达了这样一个观点：这些投资者浪费了他们的钱财。
标准分析把投资收益率分为“阿尔法”(α)和“贝塔”(β)。我们用一个基金的收益率对一个低成本指数（low-cost index）的收益率进行回归，这两个收益率采用的都是收益率本身减去无风险收益率的形式。回归得到的斜率系数就是贝塔。贝塔乘以指数收益率就是基金收益率中被动地承担系统性风险所赚取的部分，投资者无需支付费用就可以自己复制出这部分收益率。回归得到的截距就是阿尔法，它是基金收益率中不能被复制的那部分。传统观点把阿尔法解释为基金经理凭借其聪明才智或优势信息为基金赚取的超额收益率，因而需要投资者支付管理费才能获得。当然，从概念上说，阿尔法和贝塔都是对基金收益率进行这一分解的最优估计。从历史数据中估计得到的阿尔法包含了很多运气的成分。
所有权益类共同基金扣除管理费之前的平均阿尔法非常接近于0。从会计上几乎也可以得到这一结果，因为权益类共同基金的投资组合加在一起，几乎正好等于市值加权的市场组合（value-weighted market portfolio）。
对冲基金、私募股权基金、风险投资和其他收益率的情况要复杂得多，这是因为存在幸存偏差（业绩不好的基金经常被剔出数据集），并且很难计算出能恰当反映这些投资的风险、时间和黏滞性（illiquidity）的基准。但是围绕“这些基金作为一个资产族，是否提供了真实的阿尔法”而展开的学术争论，最终以争论通过某种方式获取的几个百分点（很难说这就是承诺的高额收益）而告终。
主动管理型投资平庸的平均结果并不令人吃惊。进入这个行当相对比较自由，基金经理们的平均能力也不是那么高。
但是，你可能会（像在其他每个努力即可成功的领域一样）期盼业绩优秀的基金经理能够持续保持优秀。根据篮球巨星迈克尔·乔丹在以前比赛中的表现，可以很好地预测出他在下一场比赛中的表现。然而在基金领域，学术研究文献得出的几乎一致的结论是：并不存在能持续保持“优秀业绩”的基金经理。
为了分析这个问题，我们必须把技能与运气区分开来。询问“为什么沃伦·巴菲特能赚那么多钱？”这类问题是没有意义的。经典的分析方法是：研究一个人过去挑选基金时所依据的规则，然后研究所有这些基金随后的收益率。持续不断的研究发现，在控制了贝塔之后，没有任何可靠的规则能够帮助人们甄别出未来将表现优异的基金（Carhart，1997，这是一篇好文章）。
法玛和弗伦奇（Famma和French，2010）采用了一个聪明的衡量指标，不需要假设存在这样一个规则。他们发现，估计得到的阿尔法在共同基金中的分布，只是比假设样本阿尔法纯粹来自运气时的分布要稍微宽一点儿。法玛和弗伦奇的估计发现（第1935页），年化之后，真实阿尔法的分布的标准差只有1.25%。这意味着只有1/6的基金拥有大于等于1.25%的真实阿尔法（提取费用前，总的），而另外1/6则有－1.25%或更低的“真实阿尔法”（出现负的真实阿尔法有点令人困惑。你应该不会持续地跑输市场，因为所有我要做的就是卖空你所买的证券）。上述数据都是提取管理费之前的。
主动型管理基金及其费率：一个供给—需求观点
按照弗伦奇的结果，一般投资者似乎应该每年节约60个基点，然后买入一个被动型指数，比如先锋公司的全部股票市场投资组合（Vanguard's Total Stock Market Portfolio）。选股者似乎应该做点更有意义的事情，比如去开出租车。主动型投资管理公司与其费率似乎都是一种浪费，既是私人的浪费，也是全社会的浪费。
然而,他这种神圣的观点以及相反的观点，未必完全正确。别忘了，主动型管理基金及其费率已经在有效市场学说的鄙视之下存在了40年。那些对于用“人们都很蠢”来“解释”已经持续了40年的定价异常（pricing anomaly）嗤之以鼻的经济学家，自然也不会用同样的理由来“解释”主动型管理的持续存在。那些认为该证据支持了市场上很多“缺乏效率”的现象的经济学家，甚至都不够资格指责主动型管理基金。他们应该得出这样的结论：我们需要更多的、或至少是更好的主动型管理基金来纠正市场上的效率缺失。他们的困惑在于：现有的基金经理为什么没有能力实现容易的目标。
这方面的研究最后取得了一些进展。伯克和格林（Berk 和 Green，2004）提出了一个供求模型，对共同基金业绩、资金流动和费率方面的很多基本事实作了解释\[Berk（2005）做了一个简单的阐述\]。
假设有些基金经理确实能够得到阿尔法，但阿尔法服从规模收益递减规律。交易者们报告称，很多投资策略只适用于市值较小的股票[参见Fama 和 French(2006)的证据]，或者如果他们努力想执行金额太大的交易，价格就会变得对他们不利。例如，假设一个基金经理在管理1000万美元时，可以得到10%的无风险阿尔法。再假设该基金经理收取的费率是所管理资产规模的1%，并且市场没有上下波动，则在第一年，该基金经理赚取了100万美元的超额收益。基金经理把10万美元收入囊中，基金投资者收到了90万美元。
其他投资者看到有这等好事，争先恐后地涌进来。但是该基金经理的投资思路使他不能管理1000万美元以上的资产，因此他将多出来的资金投资于一个指数。当所管理资产的规模是2000万美元时，该基金经理在第一个1000万美元上赚取了100万美元的阿尔法，在剩下的1000万美元上没赚到阿尔法。该基金经理再次收取了所管理资产规模的1%，即20万美元作为管理费。基金投资者得到80万美元的阿尔法。然后更多的投资者涌进来了。
当该基金经理管理的规模达到1亿美元时，这个过程停止了。此时该基金经理仍旧能赚取100万美元的阿尔法，但是他现在收到的管理费是100万美元。他的投资者得到的阿尔法恰好是0，即完全竞争下的收益率。在这个过程中，每个人的行为都是理性的。
伯克和格林（2004）的模型要比这个简单的例子复杂得多。他们在模型中引入了收益率的不确定性和投资者面临的信号提取问题，从而使模型具有了有趣的动态性。随后这方面出现了大量的研究文献。
这个模型对很多令人困惑的事实作出了解释：在达到均衡状态时，主动管理型基金和被动管理型基金的投资者获取的收益率是一样的。基金赚取的阿尔法正好覆盖了它们收取的管理费。基金在过去取得优异的收益率不能说明它未来也能取得优异的收益率。投资者不管三七二十一地追捧过去业绩优异的基金经理，看起来似乎是不理性的行为，这也是最著名的谜团之一（例如参见Chevalier和Ellison，1997）。能衡量阿尔法的不是投资者获取的收益率，而是管理费。那些具有优秀历史记录的基金经理工资较高。
这一模型是当前争论的焦点。法玛和弗伦奇（2010）抱怨说，在提取管理费之前，平均阿尔法接近于0；在提取管理费之后，平均阿尔法是负值，而不是0。伯克和宾斯伯格（Berk和Van Binsbergen，2012）回应说，法玛和弗伦奇采用的那些基准基金是不可交易的，并且应该用阿尔法乘以所管理资产的规模来衡量基金经理的技能，在10亿美元上赚取0.1%的阿尔法已经是很多了。他们使用这些衡量方法研究发现，投资者大体是盈亏平衡的，并且有使用受限制基准基金的大量正面技能［Fama和French（2010）的表AI与此一致］。我们还需要用数据定量研究这一模型：基金业绩变化引起的资金流动规模符合该模型的预测吗？它描述出了基金的退出、负阿尔法的持续性以及向被动型管理的转变吗？与其他所有模型一样，人们可以更深入地探究模型的基础。什么是阿尔法？为什么管理费就是所管理资产的规模的一个简单百分比？如果基金经理一开始就能够收取100万美元的管理费，该基金就没有必要扩张规模了。
所有这些都与一个问题相关：金融业应该是什么样的？40年之后，研究终于进展到了如何把发现的重要事实嵌入一个供给—需求框架。讨论基准、校准和最优合约，比单纯指责金融行业是蠢货，或者声称如果有它在，市场就一定在运行，要有意义得多。这种争论当然不会以单方面的胜利告终：当然会有投资者为一些不得要领的投资支付过多费用。在一个存在了这么久的行业里，当然会有一些久经考验的价值观，当然会存在一些可以理解的扭曲现象。沿着这条思路分析，我们或许最终能够理解这个市场是如何运行的，或许还能提出一些改进的建议。这是关于经济框架如何运行的一个宏大例子，它也提醒我们，直接明了的经济分析成为可能，常常需要花费多么长的时间。
按比例支付管理费愚蠢吗？
认为“金融行业的规模过于庞大”的人，大多基于如下观点：按照所管理资产规模的一个比例收取管理费是一个次优合约。随着所管理资产的规模不断扩张，收取的管理费也在增加，基金经理大赚其钱。这就是格林伍德和沙夫斯泰因对这一问题的主要观点。仔细分析就会发现，这一观点存在严重的问题。
首先，我们已经看到，在共同基金、场内交易基金和许多财富管理服务行业，很多管理费其实已经大幅下降，投资者已经在转向费率较低的投资工具，竞争似乎正在发挥作用，虽然可能比我们期望的要慢一些。
第二，管理费收入并非衡量金融“规模”的良好指标。费用与赌博损失一样，是一种转移支付，不是衡量所消费的资源数量、或者所生产的产出数量的指标。政策可能会而且的确很关注转移支付，但是它与担忧资源浪费是两个完全不同的问题。并且，费用随着投资结果的变化而变化。当基金产生盈利或亏损，费用收入也会随之上升或下降。对冲基金收取的费用（通常是所管理资产规模的2%，加上利润的20%）经常波动很大。同一笔费用收入，在2006年高得惊人，在2008年大幅下降。管理费具有合伙投资者共同承担风险的性质，而不只是为了获取专业投资服务而支付的费用。
第三，如果经济中的其他任何因素——资本存量、收入等等——都翻了一番，从而基金规模也翻了一番，则在规模报酬不变时，投资管理（不管是什么）的价值当然也会翻一番。
我很希望看到其他可以选择的、符合现实的、私人最优的或社会最优的合约的具体定义到底是什么。显然，由于监管和委托代理原因，基金不能像律师那样（或经常做的那样）按小时收费，然后把“成本”交给客户。我们是不是应该不管基金未来业绩如何，都同意从最初的投资资金中拿出一部分支付给基金经理呢？不会，原因是显而易见的。为不同时间流入的投资资金进行会计核算是非常困难的，也有悖于所有投资者一律应得到同等对待的监管原则。
在允许投资者自由投资和赎回的基金行业，按比例收费似乎是不可避免的。假设基金经理对最新进来的资金收取1%的费用，但是在发生亏损之后没有降低收费总额，那么当基金损失掉全部资金的50%时，投资者就面临着2%的费率。他们将迅速撤走剩下的资金，投入其他新成立的基金中。发生亏损的基金将很快寿终正寝。或者投资者将会当天赎回、次日再回来购买基金份额，借此规避管理费。风险资本、私募股权和一些对冲基金不允许自由赎回，因此对它们来说，上述观点不是很适用——它们有更为复杂的费率结构。
按百分比收费遍及专业服务行业。房地产经纪人按百分比收费，因此当房价上涨时，他们就大发横财。建筑设计师也按百分比收费。相机收费律师（contingency-fee lawyer）按照官司所赢得金额的百分比收费。销售员按销售额的百分比收取佣金。甚至贪官们也常常按百分比来收取贿赂。
或许这一观点可以总结为：不存在阿尔法，因此人们不应该为主动型投资管理支付任何费用。这是另一个问题。如果存在阿尔法或者主动型管理的其他功能，则它的最优合约是一个难以解决的委托代理问题（这方面的研究汗牛充栋，此处不再赘述）。基金经理的技能难以衡量，基金的表现难以监控。有观点认为百分比费率在很多行业产生并存在了数十年、给私人和社会都带来沉重的成本，纯粹是因为人们在某些方面过于天真或者不理性，这种观点显得过于草率了。
支付管理费的人天真吗？
在完全不受约束、非常精明的大投资者中，把资金委托给主动型管理机构，并且支付高昂管理费的做法已经司空见惯，并且日益增长。例如，2012年，哈佛大学校产基金（Harvard endowment）的2/3由收取管理费的校外投资者管理，其中30%投资于私募股权基金和“追求绝对收益的基金”，大多就是对冲基金也投资于私募股权基金和“追求绝对收益的基金”
显然，不管它那些精明的教授们对阿尔法、费率和主动型管理多么不安，校产基金并不这么认为。它最新的年度报告指出：“赚取投资组合总收益率（Total Return Investment Portfolio，TRIP）的大部分资产由那些对特定资产种类、地区和投资策略有专门研究的外部基金经理们管理。这些基金经理跑赢了他们在每个资产种类各自的基准收益率，获得的收益率比策略性基准收益率高500个基点以上。”500个基点！信奉有效市场假说的人们，你们自己想想吧！我们至少知道一位主动型基金经理对于从投资者支付的管理费中获得什么回报有自己的观点。
这些校产基金的资产组合管理方法是任何有大把资金进行投资的基金的标准做法，如捐赠基金、非营利基金、主权财富基金、家庭理财办公室、养老基金等等。这些投资者非常注意在不同名称的资产种类之间配置资产，就像在饼状图中显示的那样，包括“境内股票”、“国际股票”、“固定收益”、“绝对收益”、“私募股权”等等。然后，在这些资产种类内部，他们再将资金配置给各个收取管理费的主动型基金经理。
这种投资方式与标准的投资组合理论没有相似之处。在标准的投资组合理论中，投资者只关注均值和协方差，而不关注资产种类，更不会过问对冲基金经理A卖空B所买证券的频率；当按照2+20模式的费率把资金委托给一群基金经理、他们中一半人盈利一半人亏损时，管理费会发生什么变化；或者为什么人们愿意向成长型基金的经理支付管理费，让他们去买价值型基金的经理刚刚卖掉的股票。
为什么这些决策程序会变成标准的做法？含糊其辞地说是“代理问题”或者因为“天真”，似乎是没有说服力的。哈佛大学校产基金由一个高效的理事会管理，其成员包括哈佛大学前校长劳伦斯·萨默斯，他可能是世界上最不天真的投资者。认为萨默斯及其理事会、或者芝加哥大学投资委员会（Chicagos Investment Committee）里精明能干的人物们太过天真，以至于不知道应该进行被动型投资，或者认为他们确实希望将校产基金投资于先锋市场指数，但是他们欣然雇用或者解雇的那些基金经理们存在的“代理问题”使他们无法这么做，这些观点都缺乏说服力（是的，将资产委托给投资组合管理机构确实是一个经典的委托代理问题，但很难想象它会导致这样一个结果）。或许我们应该承认，标准的投资组合理论在任何复杂的现实世界中用处不大，然后努力去理解这些差强人意的投资程序能获得什么业绩，或者给出更多有益的建议。
至于报酬“过多”，在管理费的第一个层次（支付给基金经理的管理费，他们再向其他基金经理支付），哈佛校产基金的首席投资官（CIO）简·曼迪罗（Jane Mendillo)获得了470万美元，其中大部分是纯薪水
芝加哥大学的马克·施密德(Mark Schmid)只有180万美元的薪水，这与芝加哥大学的资产管理规模只有区区56亿美元、远远低于哈佛的276亿美元有关。如果主要的非营利性大学校产基金支付的报酬就如此之多，养老基金做同样的事情还算得上是一个谜团吗？
发现阿尔法？对主动型交易的影响
为了说明主动型投资管理的费率是合理的，必须首先解释清楚为什么主动型交易是值得的。普通投资者定理（average investor theorem）是一个重要的基准：普通投资者必须持有市值加权的市场投资组合。按照定义，阿尔法，相对于市场投资组合来说，是一个零和博弈。如果某个投资者持有某个证券过多、或者投资的基金获得了正的阿尔法，则总有另一个投资者持有该证券过少、或者获取了等量的负阿尔法。合在一起看，我们甚至不能再调节。我们每个人都可以采用一个简单的策略，来防止自己得到负的阿尔法：持有市场投资组合，买入卖出时都作为一个整体，无论别人出价如何，都不偏离它的权重。如果每个处于信息劣势的交易者都遵循这一策略，那么具有信息优势的交易者就再也不能使我们亏损，而让自己获利了！
阿尔法和多因子
阿尔法似乎是一个伪命题。但是过去20年的金融研究已经像经济学中的实证研究一样清楚地表明：相对于市场投资组合的阿尔法是存在的，也即是说，有一些投资策略获得的平均收益率要高于这些投资策略本身获得的收益率与市场投资组合获得的收益率的共变（covariation）所能解释的收益率，在市场上有很多这样的策略。我（2011）对这方面的大量文献做了综述，这里不再每个事实一一赘述。
这些投资策略包括价值型（市场价值比净值更低的股票）、动量型（在之前一年已经上涨的股票）、回购股份的公司的股票、会计上预期收入较高的公司股票、低贝塔的股票，等等。在不同期限的证券、货币和信贷上进行“套利交易”——买入高收益率的证券，卖出低收益率的证券——以及卖出期权，尤其是价外看跌期权的“灾害保险”，都可以得到阿尔法。市场组合和大多数异常的投资策略的预期收益率都会随着时间的变化而发生可预期的变化，意味着存在可以盈利的动态交易策略。
这些异常策略中很多会引致新的“因子”、“系统性”风险和收益的新维度。例如，如果某人购买了一个由“价值股”（低价股）组成的大投资组合，对它进行设计，使它与市场投资组合之间的相关系数是0，期望能够借此获得价值股的阿尔法，同时分散掉风险，他很快就会发现所有价值股的趋势都是同涨同跌的。不管加入多少股票，这个投资组合仍然是有风险的。这样，追求“价值股”的阿尔法要求他承担不可分散的风险的这一额外维度。
正如在法玛和弗伦奇（1996）的三因子模型以及后来因子更多的模型中已经公式化的那样，世界上似乎有许多这样的“因子”在（像我们以前理解的市场收益率因子那样）发挥作用，每个因子都提供维度相互正交的风险，并向那些愿意承担这些风险的投资者提供一个收益率升水。这些“因子升水”刻画了所观察到的相对于市场投资组合的大部分“阿尔法”。
在最近的金融危机中，随着几乎完全一样的证券的价格相互出现背离，产生了大的风险升水。例如，公司债券的成交价格，比用一个国债和一个信用违约掉期得到的合成债券的价格更高。“抛补的利率平价” 条件，即只要你能借到美元，你可以通过借入美元、买入欧元、投资于欧洲货币市场，然后在期货市场上换回美元获利，失效了。危机中的这些事件与其他价格波动，对研究危机的学者来说，意味着“低价甩卖”、“金融约束”、“金融摩擦”、“价格压力”和“套利限制”。所有这些都说明，在当时，主动型基金经理不足以使几乎完全一样的证券价格相等，换言之，主动型交易者当时可以获得阿尔法。在互联网泡沫疯狂的阶段，也出现过类似的价格背离和套利不足现象（例如见Lamont和Thaler，2003；Cochrane，2003）。
这些事实并非争论的话题，对它们的解释才是。这些阿尔法可能反映了不完全的风险共担、（经常是暂时性的）市场分割，或者“情绪”，即对广泛的证券资产种类不理智地喜欢或厌恶。它们可能还反映了，在一个充分整合且信息有效的市场上，风险升水的多维度、随时间变化而变化的性质。当然，它们越来越不像没有正常地反映在价格中的单个证券的“信息”。
这些事实和解释使我们的核心问题显得更加真实可信。这些问题是：金融部门是太大了还是太小了？在一个存在多维度系统性风险的世界里，投资者应该如何行动？主动型投资管理的经济功能是什么？管理费的经济价值是什么？
多维度风险共担
人们通常藐视主动型金融管理，是基于一个传统的观点：市场投资组合才是产生升水的“系统性”风险的来源，也是唯一的来源。通过低成本的投资就可以获取这一升水。投资者理解这一机会，并且知道他/她愿意承担多少市场风险。阿尔法代表交易者对没有反映在市场价格中的信息知道多少。
但是，存在数十种半被动型投资策略，每一种都能产生（相对于市场的）阿尔法，每一种都把投资者暴露在新的不可分散风险之下，而人们对其中的很多种这类风险知之甚少，这些投资策略彻底改变了上述情况。每个投资者都需要决定，在那么多的风险来源中，他/她最能承受的是哪些？或者他/她需要规避的是哪些（虽然它们能带来有吸引力的升水）？
投资者还需要考虑更大的、不带来升水的资产市场风险。在追求阿尔法之前，投资者应该对冲掉其工作、公司、外部收入流、房地产或者特定债务流的风险，他可以通过建立资产组合，使资产组合的收益率与这些风险负相关，来实现这一点。你应该持有一个投资组合，等到出现与你未来收入有关的不利消息时，该投资组合的收益率上升。奇怪的是，学院派金融学家们在刻画这些未定价风险的特征、提出对冲策略方面所做甚少。
我们能看到这一进程开始。很多养老基金为了匹配它们的负债，正在转向类债券的投资。大学校产基金现在开始认识到他们的债务流是如何影响投资的。他们以前认为自己是“长期投资者”，能够获取黏滞性投资（illiquid investments）升水，能够耐心等待、熬过市场低迷阶段；在这次危机中，很多人认识到他们是在支撑一个类似债券的债务流（终身教授们的薪水），并且是通过债券融资周转的。他们发现自己与其他每个人一样，也是在谷底的时候努力想卖掉黏滞性资产。现在，他们考虑将校产基金与能承担风险的项目相匹配，并将现金流组成资产组合，其中包括股市上涨时校友捐赠上升所隐含的贝塔。校产基金们认识到，他们的目标还包括要超过其他大学的校产基金（Goetzmann和Oster，2012）。校产基金借助大银行的帮助，为拥有大量不可销售的股票或期权头寸的执行官们建立对冲投资组合，帮助他们尽可能接近于做空他们自己的公司。个人投资者看到的网站开始强调智力和针对个人选择的投资“风格”，而不是泛泛地承诺获得“阿尔法”。
但是这些都不容易做到。40年前，默顿（Merton，1971）描述了状态变量对冲需求。然而，虽然随后出现了成千上万篇相关论文，但学院派的投资组合理论依然没有为现实世界提供清晰的建议（见Cochrane ，即将发表）。
与“一个人应该承担多少市场风险？”这一传统问题相比，一个人应该承担的多维度系统性风险的特性和数量也更加模糊不清、难以评估。你应该卖出看跌期权来获取升水吗？或者，你也许该买入看跌期权作为灾害保险吗？你被定位为只买价值股吗？你能承担信贷违约风险吗？你能承担利率较高的外币对美元贬值的风险吗？这些投资策略提供的阿尔法升水能够弥补你所承担的风险带来的损失吗？整个阿尔法/贝塔的定义正在土崩瓦解。
即便如此，要想从随时间变化的多维风险中获利，你还需要具备一些技术知识。你知道如何撰写一份信用违约掉期合约吗？你知道如何实施股票动量交易策略，而不受交易成本的损害吗？你知道如何从欧元区暂时较高的看跌期权升水中获利吗？或者，你知道如何才能总是买到一个“价值型”投资组合吗？由于这些问题都不简单，所以像这样的资产组合问题当然就能从专业的、专门的资产管理中获益，而这样的专业管理应该可以收一点管理费。
或许可以把投资实践中一些令人困惑的特点，理解为旨在适应现实中的风险和收益率模式而采取的差强人意的方法。如果真是这样，那么一些主动型管理和动态交易就代表着对社会有益的保险供给。
在投资界，对冲基金或许更有意义。它们可以随风险升水的变化而进入或退出一些资产类型，并通过使用杠杆和衍生品来快速改变总体的风险敞口，而不引致买入或卖出大量投资组合的交易成本。
这些产生阿尔法的策略和新的“因子”意味着需要机构的发展。作为一个具体的例子，考虑弗拉奇尼等人（Frazzini 和 Pedersen，2011a，b）最近重新研究的异常现象“打赌没有贝塔”（betting against beta）。他们发现，低贝塔股票的收益率超出它们应有的收益率，高贝塔股票的收益率低于其应有的收益率。他们的解释是：很多投资者愿意承担的风险比市场投资组合的风险更高，而获得杠杆的成本又太高。因此这些投资者购买高贝塔股票，而不是采用杠杆，这样就推高了高贝塔股票的价格，低贝塔股票的道理亦是类似。在这种情况下，套利者无能为力。这是一个有关风险的价格问题，需要更多的风险共担，而不是一个套利（无风险盈利）机会。要想使价格回到它们应有的位置，我们需要低成本的机构把有杠杆的低贝塔投资带给那些希望得到它们的公众。
以前我们已经看到过这种机构的发展。小市值股票是最早的、备受瞩目的异常现象之一，它们产生的平均收益率（似乎）比其贝塔值所能解释的收益率更高。但是个人投资者很难持有一个由小盘股组成的、分散化的投资组合。套利者只能做这么多，小盘股经常同涨同跌，因此集中持有小盘股的投资组合就承担了不可分散的风险。小盘股共同基金产生后，大批投资者得以参与进来。这种基金的管理费和开支对行业收入和GDP做出了贡献，这种贡献是持有小盘股的个人投资者做不出的。但是它们允许小盘股的风险被广泛地分担，小盘股的升水下降。
到目前为止，我们还没有提到信息无效率、利用错误定价、优势信息或者赢得零和阿尔法博弈的问题。我没有违背普通投资者定理。给定实证金融领域新发现的那些事实，在没有这些事实的情况下，主动型管理也发挥着很大作用。当然，我不是断言当前的投资组合实践，尤其是雇用许多费率不高昂的不同对冲基金的投资实践，是一个最优策略。但是如果不这样做，也不一定就更加“天真”或“代理摩擦”更严重。
市场营销
在探讨如何解释主动型管理及其费率的持续性时，似乎值得考虑一个类比：市场营销。对经济学家、《消费者报告》（Consumer Reports）的读者以及任何地方的食利者来说，市场营销和广告一直是一个谜团。为什么当产品本身几乎完全一样、且成本很低的时候，还要购买品牌呢？
资产管理行业本质上是一个市场营销行业。该行业的从业者们拿着产品，对它们进行包装、贴上商标、做广告、推销它们。是的，令人困惑的是，人们为什么不去先锋公司购买产品？为什么不通过E*TRADE自己购买个股组合？为什么向主动型基金经理支付那么多资金去购买成分股只有很小差异的投资组合？同样令人困惑的是，他们为什么付款购买可口可乐、高乐氏（Clorox）、拜耳（Bayer）或瓶装水？为什么在梅西百货公司（Macys）而不是在塔吉特百货公司（Target）、在全食食品超市（Whole Foods）而不是好市多（Costco）等其他超市买东西？
我们不便岔开话题去讨论市场营销和广告的“理性”问题。简单地把源远流长的品牌和广告贬斥为天真和愚蠢，本身就是一种天真。把主动型基金管理视为这一较大模式中的一个特例，或许有助于我们理解它到底是如何运转的。
信息交易与价格发现
不过，很多交易和主动型管理的目的显然是为了将信息带向市场，而不是更好地分担不断随时间变化的多维度风险。福利经济学第一定理并不明显适用于信息产品，因此我们几乎没有先验知识来保证追求交易盈利会产生“正确的”信息数量，或许更重要的是，正确的信息种类。
因为信息是一种公共品，所以可能没有足够的社会资源被用于交易。虽然弗伦奇（2008）痛惜追求阿尔法带来的私人成本，但是正如他说的：“我并没有证据证明社会是购买了太少还是太多此类产品。不过，价格发现是一种外部性——每个主动型投资者都支付了全部的成本，但只得到了收益的很小一部分，因此没有理由认为主动型投资者购买了价格发现所需的最优数量。”
人们经常抱怨“金融危机证明市场是无效率的”或者科技股和抵押贷款代表着“泡沫”，本质上都是抱怨市场上缺乏足够多的、基于信息的主动型交易。把悲观者的观点更好地表达出来就是：一个越“有效率”的市场能够做的就是越早崩溃。记住，“效率”不是指市场无所不知，而是指价格已经反映了所有可以获得的信息。“效率”的定义被普遍误解了。曾经有一次，我告诉一个新闻记者，我认为市场是相当“有效率”的，他后来居然写成我说市场是“自我监管的”！
如果信息没有被反映在市场价格里面，以至于可以获得高阿尔法的简单投资策略都能被印在《金融学杂志》（Journal of Finance）里，就说明套利者数量不够。如果在“低价甩卖”中资产价格下跌，后来才反弹，则说明救火车后面跟随的买主数量不够。如果信贷约束阻碍了资本流动，则放松这些约束对社会是有益的。
在这一点上，关于卖空的文献是有启发意义的。卖空者揭露出的金融诈骗比美国证券交易委员会发现的还多。相反，当有技术因素或监管条款阻碍卖空者活动时，就会出现大的阿尔法和“效率缺失”。拉蒙特（Lamont，2012）发现，一个卖空受限的股票投资组合每月获得的阿尔法高达24%，这是很严重的信息失效。这是基于信息交易不够（因为受到限制）的一个具体例子。
信息交易能够产生信息上有效率的价格，这对全社会都是有益的。有了更好的市场信号，公司为有价值的投资项目筹集资本就更容易，并且能够根据信号不去投资较差的项目，或者不在较差的时机进行投资。确实，简单的q理论（它预测公司投资应该是股价与账面净值之比的一个完美函数）已经被正式驳倒了，但它还是有一些道理的：在不同时间（贯穿20世纪90年代的科技股泡沫的破裂和这次金融危机，参见Cochrane，1991，2011，图10）、不同行业（例如谷歌公司与通用公司），股价和投资之间都存在强相关性。当发行股票能够筹集一大笔资金，上市公司就会乐此不疲，并用筹集的资金建造工厂或网站。那些认为资产市场繁荣和随后的崩盘是“不理性的”或“泡沫”的人，把随后的投资繁荣和崩溃视为无效率的市场导致社会成本的例子，因而支持更有效率的市场的社会价值。
即便没有投资，更有效的价格也会提供更好的风险共担。如果一棵苹果树的主人和一棵梨树的主人通过相互交易对方果树的股票对冲风险，则当股票价格更有效率时，风险共担就得到了改善（Hirshleifer在1971年所做的著名分析，该分析声称，只有把产出考虑进来，效率才是对社会有益的，他没有考虑这种风险共担）。
信息交易是“流动性供给”的核心，因而是风险共担市场成功的核心。像CPI指数期货、GDP指数期货或飓风巨灾期权这样的市场之所以失败，是因为没有足够的信息交易。这是一个重要的外部收益。确实，在公开场合，对冲基金和高频交易者们主要通过兜售他们为小投资者“做市”和“供给流动性”的功能，来为自己的行为辩护（当然，这里他们也迎合了监管者的口味）。
信息交易之谜
然而，交易中的噪音似乎是为了达成这些目的而付出的努力。经典的金融理论预期，信息会完全反映在价格里面，不需要任何交易量。假设苹果公司的股价是每股500美元，但是你知道iPhone6将会使苹果股价升到每股1000美元。如果你向一个不知道这一信息的投资者提出以600美元每股购买苹果股票，则指数型投资者会回答说：“不，你一定知道一些我不知道的信息。我只买卖整个指数，这样我才不会输给你这样的人。”如果你出价每股700美元，则指数型投资者会回答说：“我觉得你没听进我的话。我只买卖整个指数。”你继续尝试，把价格一直抬到每股1000美元，在这个价格上你放弃了。在这一过程中，价格上涨了，反映了你所知道的信息，但是并未发生交易。这是米尔格罗姆和斯托克（Milgrom和Stokey,1982）著名的无交易定理（no-trade theorem）的通俗版。
当然，交易量是0、而价格反映了信息的理论，是与现实严重相悖的。经典理论也忽略成本。如果信息交易者不能赚取正的阿尔法，如果生产信息、交易信息要花费时间和资源，信息交易者就不会烦恼了，没有人会留在市场里让价格反映信息。因为这个原因，正如格罗斯曼和斯蒂格利茨（Grossman 和 Stiglitz，1980）所说，信息有效率的市场是不可能存在的。
标准的妥协模型compromise model，见Grossman 和 Stiglitz(1980)、Kyle(1985)等大量文献。假定存在如下参与者：“知道信息”的交易者收到一条有关一家公司价值的信息；“流动性”交易者因为某种未知原因必须做交易；“做市商”作为中介，收取买卖价差来对抗知道信息的交易者。
当前所有交易理论都依赖某种形式的“非理性”或其他人为假设。“流动性交易者”就是经典的例子。其他模型，如沙因克曼和熊伟（Scheinkman和Xiong，2003）提出的模型，假设存在有点不理性的、固执的信条，因此每个信息交易者都相信自己比一般人聪明一点儿。许多模型，例如阿查里雅和佩德森（Acharya和Pedersen，2005）的模型假设，行为人世代交叠，他们没有遗产，每周都会死亡，被迫进行交易。
但是这些假设可以很方便地把交易纳入为了其他目的（例如为了研究价格发现和流动性）而构建的模型。作出这些假设不是为了描述对社会有害因而需要政策补救的交易的微观基础。打破无交易定理的“非理性”，或者流动性交易者的非理性，在心理学文献中通常并没有深厚的微观基础，在行为金融学中亦是如此。人们的寿命比一周要长，并且会留下遗产。
摆在我们面前的事实是，“价格发现”过程（通过这个过程，信息被融入市场价格）带来了很多交易量，花费了大量时间、努力和资源。而我们现在才开始了解它。
实证金融文献对这一过程的研究如同惊鸿一瞥。从浩如烟海的文献中略举一例：一条新闻被宣布之后，价格波动性和交易量通常会放大，在这个过程中，市场似乎真实地传达了该新闻如何影响证券价格的信息。例如，卢卡和门希（Lucca和Moench,2012，图6）展示了美联储宣布其利率决策之后，股票指数的交易量和价格波动性都立刻出现了钉子状。这一信息是完全公开的。但是市场消化该政策的含义、汇总交易者的观点、并决定新消息下股票指数应该处于什么水平的过程，似乎需要真实的股票交易
Banerjee和 Kremer（2010）、Kim和 Verrecchia（1991）提供了一些模型，在这些模型中，这些与公开信息的差异引致了交易量。。或许一般的信息模型是错的（本质上，我们都同意信息会影响市场价格，但是不知道影响有多大）。
新发行的债券或基准债券，即能带来“价格发现”的债券，要比其他相似的证券价格高一些。为了参与信息交易博弈，交易者们愿意承担较低的平均收益率，这与货币持有者为了获取货币提供的交易便利而愿意承担较低的收益率如出一辙［参见Cochrane(2003)及其参考文献］。类似的，虽然我们都不觉得有必要每10分钟就交易一次，但对投资者来说，“流动性”似乎极端重要，并且长期来一贯如此。
金融证券市场诞生、存在，几乎完全成为了信息交易市场和高频“流动性供给”市场，我们对此难以理解。它们并不真的是证券本身的市场。在不活跃的、类似银行的机构里，我们很容易满足个人毕生的储蓄和提取储蓄的需求，以及公司发行、回购少量证券的需求。是的，我们可以通过只购买指数型基金，避免成为价格发现中负阿尔法的那部分。但我们没这么做，这多少有点令人奇怪，但这也是好事，否则就没有交易者使价格变得有效率了。
但是，就像对待主动型管理一样，在对数百年来的交易实践嗤之以鼻，把纽约股票交易所、芝加哥商品期货交易所和其他市场贬斥为人类愚蠢的象征，或者在倡导用交易税这样的手段（这是多年来人们最喜欢给出的答案）进行监管来降低交易量（我们对交易量的规模、功能和运作都不甚了解）之前，或许我们应该多下一点儿功夫研究研究。我们就这么肯定应该采用交易税而不是交易补贴吗？
在提出反对之前，值得记住的是，被动的指数型管理对市场参与者来说是多么疯狂的一件事。“什么？”他们会问：“难道你会走进一家酒庄对店家说‘我分不清好酒坏酒，套利者在蠢蠢欲动。我也不打算向你支付1%的建议费。你随便卖点什么给我吧！’？”
高频交易与做市
要弄明白为什么需要高频交易特别困难。每一毫秒的价格发现，对引导公司投资以及个人风险共担与对冲似乎并无必要。
高频交易以极端的方式提醒我们，基于一则众所周知的信息或关于公司现金流的“基本面”信息的交易金额是很小的。比如在一个模型中，一个知道信息的交易者拥有一条关于清算股利（liquidating dividend）价值的“信息”，这样的模型并不能解释大部分交易。高频交易者不会基于比市场早20毫秒获知的利润报告进行交易。
相反，高频交易者，乃至大多数“低频”的日内和周内交易者，注重的是价格模式（patterns of price）、交易量和过去的交易活动，而不是关于公司基本面的“信息”或观点。
他们将自己采取的策略称为“统计套利”，这种策略会消除高频价格波动中微小的可预测性（严重误用了“套利”这个词）。有时候他们以“做市者”或“流动性提供者”自诩，借以为自己的社会功能辩护。如果是这样的话，做市就是一个比简单地贴出买卖价差更为动态的过程，就像标准理论展示的那样。如果你询问他们的批评者，就会发现，他们正在精明地对来自不太精明的投资者的需求进行超前交易（front-running）、减少“流动性”、恶化“价格冲击”，并用迅速撤掉的指令阻塞网络，将经济回报移向真正的信息交易。他们的行为或许还回答了一个有趣的问题：信息是如何从一个知道信息的交易者那里传播到整个市场的。一定有人观察到了价格的变化，并蜂拥而至。
无论我们如何理解这些问题，高频交易的社会成本和收益显然与其投入的较少资源（GDP的1个百分比），包括可能没有用处的光缆、双站点服务器、本来可能正在开发更好的iPhone 游戏的天资聪颖的程序员的时间等成本，完全不相关。如同所有其他金融活动一样，高频交易的社会问题是，它到底是把市场搞成了一团糟，还是使市场更加有效率或者有“流动性”？
关于这一点，迄今尚无多少证据或理论，但单个事件对高频交易提高效率和供给流动性的说法提出了疑问。例如，在2010年5月6日的“闪电崩盘”中，在一个大规模的卖出指令发出之后，标准普尔500指数在短短几分钟之内下跌了6%，随后在5分钟的暂停交易之后，不到一个小时之内又迅速涨了回去。研究这一事件的学者们（Kirilenko、Kyle、Samadi和 Tuzun，2011，参见图1）记载道，高频交易者有4分钟时间在吸收需求，随后交易方向逆转，所有人都开始争先恐后地卖空。2012年7月19日，可口可乐、麦当劳、IBM和苹果公司的股价呈锯齿状：每个小时都迅速上升，下个小时又迅速下降。维基纳等人（Vigna 和 Lauricella ，2012）提供了一些令人吃惊的图形致力于研究高频交易中的奇怪行为。。这些波动主要归因于算法：有一个算法每个小时下达大的交易指令，其他算法则不对无效率的信号（对肉眼来说非常清楚）进行处理。这种明显的效率缺失意味着，高频交易是一个“流动性供给”非常少的市场，而不是相反。
市场结构（其设计和监管源自人工交易的时间）可能是错误的。价格必须在离散的间隔内跳跃——以前是1/8美元，现在是1美分。限价指令必须严格按照时间先后执行：如果指令A先于指令B到达，指令A必须完全被执行，随后才是指令B。而时间是连续的。A的指令只需要比B的指令早到达一毫秒，就赢得了先机（交易者们报告说，能够迅速撤销等待成交的限价指令，是高频交易的另一个优势）。我们可以看到，各公司在速度方面展开了竞赛。在电脑设备上投入大量钱财来将交易速度加快几毫秒是值得的。
如果我的感觉是正确的，那就意味着一个明显的解决方法：假设一个交易所的运行遵循一个离散的时钟，就像一台电脑在处理信号之前为了使信号停下所做的那样。该交易所可以每秒钟进行一次撮合，甚至每分钟进行一次撮合，在这段时间内收到的所有订单都被同等对待。如果在某个价格上买入指令比卖出指令多，则就按比例执行指令。这样一个交易所就能彻底地消除高频交易，因为提前一分钟行动既没有收益也没有损失。
这一系统能够改善效率和流动性吗？如果允许交易所这样做的话，它们会选择这样的系统吗？台湾股票交易所已经采用每90秒撮合一次限价订单的方式（Barber、Lee、Liu和Odean，2008）。它的表现糟透了吗？这些都是很好的问题！高频交易是一个易出成果的研究领域。
住房、消费信贷以及受监管金融的规模
住房金融和消费信贷的增长提出了一系列不同的问题。把抵押贷款业务分成抵押贷款发起人、抵押贷款再融资和抵押贷款支持证券三部分是很有用的。
住房贷款发起人费用的增长很容易被理解为对需求增长的反应。住房需求的增长可能确实不是“社会最优”的（！）。有很多政府政策，或许还有一些市场错位（market dislocations）值得批评。但是，因为金融行业对这种（不管什么原因导致的）需求增长做出了反应，或者因为金融行业传递了受补贴的信贷（过去是政府明确愿意提高的，现在也是）和常规费用，而对金融行业的扩张进行批评，是没有意义的。
为抵押贷款进行再融资收取的大笔费用更加令人迷惑。美国抵押贷款异常复杂，采用的是事先确定的固定利率，对利率下降时的提前还款没有惩罚，只有有限追索权，是一个复杂的再融资期权。其他国家采用的合约都要简单得多。目前大家熟悉的美国抵押贷款结构是大萧条之后才出现的，当时新成立的联邦机构开始发行这种抵押贷款。在大萧条之前，美国抵押贷款期限只持续5—10年，并且只要求支付利息，本金是在贷款到期时才偿还的，一般都是再融资的（参见Green和Wachter，2005，第95页）。今天，抵押贷款合约的结构，很大程度上由市场上占支配地位的政府机构愿意购买和担保的内容决定。
这些现象意味着，这么复杂的合约不是市场必不可少的。然而，我的手机合约和航空公司会员里程都表明，不必要的、复杂的价格歧视可能也是故事的一部分。
当然，利率下降时收取的费用或消费者再融资并不是GDP概念的一部分。它们是期权合约条款决定的状态依存型转移支付。随着利率最终上升，我们不可能看到很多再融资。
在抵押贷款支持证券领域有很多金融创新，其中一些声名狼藉地爆出了问题。但是，不管是花费一丁点儿GDP填写表格，还是支付费用，显然都是很小的社会收益和成本问题。“影子银行体系”很容易出现教科书式的系统性挤兑，这种挤兑曾经发生过。这种脆弱性，而不是其规模或GDP的比例，才是重要的问题。
这一创新的很大一部分，例如为了与信贷评级博弈而创造表外业务、特殊目的实体和定制证券，显然都是专门用来规避拙劣的监管的。这一部分被视为监管失灵，而不是需要增加监管的市场失灵，因此，需要对监管进行改革。
这一金融创新的大部分可能给社会带来很大的利益。试想抵押贷款被包装成证券，由价值浮动的共同基金作为中介，就像那些股票型共同基金一样，然后被全球的退休金账户、养老基金和校产基金的投资组合持有，并且每一步都没有政府担保。这是一个了不起的金融结构。虽然抵押贷款支持证券有点不透明，但是它们还没有（比如）花旗集团的资产负债表那样不透明。而且，这样一个结构不会遭到挤兑、破产，不需要紧急救援，因而要求的监管最少。填写抵押贷款支持证券的文书需要支付的费用，肯定低于银行、监管方面的文书成本以及监管和合规成本。
结论
随着房屋交易和房屋价格的上涨，为再融资、发行、抵押贷款证券化支付的费用也在不断增长；随着投资者把资金从“亲力亲为”的投资组合转向专业化的投资管理，以及随着资产价值的上升，资产管理费收入也在上升；这两个原因导致金融业的规模和收入都在增长。那些拥有少见技能的雇员的工资也在上涨。收费表上的费率下降了一点。这些事实意味着“需求移出了”而不是“该行业的结构发生了重大变化”。
转移出去的需求还会再转移回来。在2008年的衰退和随后的低速增长时期，随着房价和资产价格的下降，对金融服务的很多需求消失了。“影子银行体系”中的很多销声匿迹了。例如，未清偿的资产支持商业票据从2001年的6000亿美元上升到2007年的12000亿美元，现在则是3000亿美元。在资金的流动中，未清偿的金融信贷市场债务从2000年的86000亿美元上升到2008年的171000亿美元，现在则是138000亿美元。金融活动雇员从2000年的770万人上升到2007年的840万人，现在又回到了770万人。或许不久以后，就会有人使用截至2007年的数据对“为什么金融行业这么大？”进行研究，就像有人研究1999年“为什么互联网股票涨这么高？”、2006年“为什么会有大缓和（Great Moderation）？”。
有一篇关于金融体系规模的较早文献，在最近的争论中被遗忘了。它研究了在正利率的情况下对社会来说被无效率地用于现金管理的资源，并测算了社会成本（货币需求曲线下方的面积）。卢卡斯（Lucas，2000）总结说：用这一指标来衡量，金融占GDP的1%显得太高了。现在可以把那些现金管理计划的脆弱性加到社会成本列表里。目前零利率消除了这些成本，如果美联储继续为准备金支付市场利率，则那些成本将来大多会被消除。
在多德—弗兰克（Dodd-Frank）监管框架下，正在讨论的金融行业规模问题，可能变成有多少资源被用于监管、监管合规、影响监管的游说，以及它们引起的扭曲。社会成本问题依旧是如何才能建立一个不容易发生挤兑、崩溃和不需要紧急援救的金融体系，即便这需要花掉GDP的几个百分点也在所不惜。否则，美国将第一个遭受主权债务危机。
金融行业的结构中还存在很多谜团。精明的机构投资者持续选择费率高昂的主动型管理公司仍是一个谜团。正如我在上文已经概括的：这种模式可能在某种程度上反映了保险供给，即资产市场风险和风险升水动态的、多维度的性质。在某种程度上，这一谜团与“为什么价格发现要求这么多主动型交易？”的谜团以及“信息交易是否提供了有价值的‘流动性’？如何提供的？”，如影随形、同时存在。一种可能是，投向价格发现和稳定市场的资源太少太少了。在金融危机发生时，我们当然需要准备更多的现金用于低价甩卖，并且需要给持有负面的长期观点更多机会自我表达。
回顾关于这些问题的当代经济学文献可知，我们尚未很好地理解价格发现和交易机制，也没很好地理解究竟是哪些经济力量让费率高昂的主动型管理生存至今。
显然，除非我们自满自大地认为我们不理解的就是不好的，否则现在声称“高成本的主动型资产管理公司可能太多了”或“如果能降低这种管理的成本，整个社会会变得更好”，还为时尚早。实证和理论都不支持这些断言。这些断言的清晰含义，即由那些天真程度不亚于投资者、行为存在偏差、不如学院派经济学家了解情况、有较多代理问题和制度约束的政治家和监管者投入资源进行更多监管，也不会使情况有所改善，相反，它好比塞缪尔·约翰逊（Samuel Johnson）的再婚格言“这是希望战胜了经验”
塞缪尔·约翰逊的原话是：“再婚是希望战胜了经验”（Remarriage is the triumph of hope over experience）。——译者注。。
寇文红翻译本文，因篇幅所限，参考文献略
原文下载：http://www.efnchina.com/uploadfile/2015/0409/20150409041541281.pdf
(编辑：时光)
