硬数据胜选：Goolsbee 警示 AI 万亿基建致过热

据 Woofun AI 消息，主席 在与财经学者 的深度对谈中，揭示了宏观经济硬数据与大众心理体感之间日益加剧的背离。这场对话发生在芝加哥联储与芝加哥大学 NORC 联合举办的'为何消费者与经济学家眼中的经济如此不同'研讨会期间，核心议题直指当前经济感知的分裂现状。Goolsbee 坦言，传统用于预测支出的消费者信心指数与实际消费行为出现了前所未有的脱节，迫使在制定利率政策时，坚定地选择相信硬数据而非情绪指标。

然而，显性生活物价的累积上涨、劳动力市场的低流动性僵局，以及高达 $1.5 万亿美元的 AI 基础设施投资可能引发的局部过热风险，正在不断拉大宏观稳健数据与普通民众糟糕体感之间的鸿沟。

这种'数据与体感'的冲突并非新近出现，而是自一年前 Goolsbee 发出警告以来，便成为贯穿感恩节餐桌争论、圣诞节消费季直至新一年的持续性社会现象。尽管经济指标持续保持稳健体面，但社会大众的负面感知却始终未能回归，这种现实层面的割裂构成了当前美国经济叙事中最核心的矛盾点。Goolsbee 强调，在美联储内部，硬数据在这场拉锯战中基本赢得了胜利，因为过去甚至一年半的时间里，利率政策的制定完全建立在真实的宏观数字之上，而非那些波动剧烈且相关性日益减弱的情绪指标。

这种决策逻辑的转变，标志着货币政策框架从依赖前瞻性情绪预测向依赖滞后性但更可靠的实际数据执行的深刻演进。值得注意的是，这种转变并非一蹴而就，而是基于芝加哥联储顶尖研究团队长期追踪情绪与支出映射关系的结果。数据显示，情绪与支出之间的相关性在过去多年里一直在逐步弱化，近期更是降至冰点。

这意味着，如果继续将情绪指数作为预测消费支出的核心前置变量，将导致严重的政策误判。因此，消费者信心在 Goolsbee 个人的决策权重列表中已经明显后移，但这并不意味着彻底抛弃该数据，而是将其重新定位为衡量消费者中长期通胀预期的参考工具，而非短期支出预测的可靠指标。

这种权重的重新分配，反映了美联储对经济现实认知的深化，即承认情绪指标在预测衰退方面的失效，转而寻求更坚实的宏观数字支撑。在具体的监测指标排序上，Goolsbee 明确表达了对比率指标的偏好，而非绝对值指标。他认为，失业率、岗位空缺率、裁员率和招聘率等基于比率的指标，能够更准确地反映劳动力市场的真实温度，因为它们较少受到移民规模和统计口径等多重因素的干扰。相比之下，每月的非农就业新增绝对值虽然备受市场关注，但其边际增量价值在当前的宏观预测中已经非常微弱。在消费端，他紧盯零售销售的实际硬性数据，认为利用扎实的硬指标进行宏观预测，能够提供最高精度的指引。

这种对硬数据的执着，源于对情绪指标失效的深刻反思。历史上，消费者信心的暴跌往往是经济衰退拉开序幕的可靠前瞻信号，市场也因此对信心指数低迷表现出极度的偏执和恐慌。

然而，在情绪指数持续拉响警报的过去几年里，被普遍预测的经济衰退从未真正降临。这一事实有力地证明了硬数据在判断经济走势上的优越性，也解释了为何美联储在决策时更加依赖零售额与就业流转比率等硬指标，而非那些戏剧性大起大落的情绪数据。大众体感糟糕的成因复杂多样，Goolsbee 将其归结为显性度（Salience）心理机制、政治极化以及实际薪资收入缩水的共同作用。前白宫经济顾问委员会主席 指出累计物价水平是罪魁祸首，而 Goolsbee 进一步阐释了显性物价痛感的心理机制。汽油价格作为一项极其醒目的公共价格，其每加仑 $6 的高昂挂牌价，会让驾驶者本能地觉得整体经济烂透了。超市食品杂货的价格同样具有极强的公共显性度，在高通胀环境下，哪怕通胀增幅放缓，高昂的绝对物价水平也会在情绪调查中转化为铺天盖地的负面评价。