2020年诺贝尔经济学家颁发给斯坦福大学两位教授Paul Milgrom和RobertWilson，拙文《预测诺奖主题：贫富差距和房价波动都比想象的可怕》的预测落空，但我没有一丝一毫的沮丧，反而是是无尽的喜悦。 喜从何来？ 我第一次听到这两位教授的名字，还是在1997年张维迎教授的《博弈论》课堂上。非常清晰地记得张教授的预言：“四人帮”，也就是Milgrom，Wilson，加上DavidKreps和JohnRoberts一定会以不完全信息动态博弈上的“声誉”模型拿到诺奖。 任教于同一学校，长期的合作关系为他们赢得“四人帮”的名誉。1994年，三位数学家（包括《美丽心灵》的主角JohnNash）分别以对完全信息静态和动态博弈，不完全信息静态博弈上的开创性成果获奖，这样的预测合情合理。 没想到，这一等就等了23年。由于奖励的是“改善拍卖理论以及发明新的拍卖模式”，Kreps和Roberts无缘分享诺奖，估计张教授仍会为此感到遗憾。 在过去十多年的诺奖预测游戏和我的记忆里，Milgrom是被提到次数做多的微观理论家，（甚至不需要加上“之一”），我自己也在这些年里反复预测他将与Roberts等合作者获奖。在我反复读过的他的每一篇论文里，我都为其中精美至极的数学运用而惊叹折服。你很难找到比他研究领域更广，更擅长于将复杂世界简化，并完美展现微观博弈机制的经济学家。 然而这十几年的诺奖结果，却让我们不断失望。尤其是近些年经济学的重要奖项“去理论化”趋势明显，流行的是“魔鬼经济学”（Freaknomoics），“可爱/滑头经济学”（Cuteconomics），甚至“巫毒经济学”（Voodoo-economics）。 这些听上去好玩（甚至一点都不好玩，例如进行随机对照实验，给一部分学生钱激励他们上街游行，再看看他们接下来会不会上瘾），论证过程“聪明”，但对现实重大问题完全回避的经济研究，不断登上顶级期刊并频繁获奖。让我们感叹，难道Milgrom这样的顶尖理论家彻底被遗忘了吗？ 这种感觉在去年诺奖公布后，体会更加强烈。因此，我能够预测对一半：今年的获奖者将是理论家。而只要是授予微观理论，那么Milgrom和Wilson绝对是众望所归的首选。 理论源于生活，高于生活 Roberts是Milgrom的论文指导教授，我对Roberts在拍卖理论之外的研究并不熟悉，由于Milgrom研究领域广泛，是我最关注的经济学家之一，读过的论文篇篇经典，限于篇幅和本文目的，我只介绍两个与金融市场相关，并且通俗易懂的研究。 大家有没有觉得金融市场每天的交易量巨大十分奇怪？是否还记得段子说的“买卖双方擦肩而过，彼此默念一声真傻”的情况？Milgrom与合作者严格论证，只要交易双方满足非常宽松的理性条件，那么股市每天合理的交易量应该是零，交易不应该发生。 具体来说，只要双方对股票价格的分布有着“协同的认知”，那么双方即使在“信息不对称”下也仍然不应该进行任何交易，因为交易价格本身会汇总信息，使得双方“信息对称”。这个结果完全出乎大家的预期，因为过去大家没有充分考虑博弈要求的聪明程度。 因此，金融交易量如此巨大和频繁成为一个谜。现有解释非常多，挑最简单的来说，可能是交易双方的认知不同，这条线产生了“行为经济学”；可能因为存在把噪音当信息，总是亏钱的“噪声交易者”，或者因为急需用钱，顾不上亏钱的“流动性交易者”。在经济学家眼里，每天在各种论坛或者微信群热烈讨论股价走势的人，基本都是股市的“噪音”。 紧接着，Milgrom与合作者考虑了聪明但没有信息优势的“做市商”（也就是必须承接客户买卖的交易员）面对的难题，不断出现的客户可能具有股价的独家信息，只有赚钱才买或者卖，他们也可能只是“噪声”或者“流动性交易者”。当做市商彼此进行叫价拍卖竞争时，他们应该如何定价来保护自己平均不亏钱？ 这个问题来源于生活，Milgrom给出了最优定价公式，使之高于生活，并且可以扩展到与现实相符的各种复杂变形中。首先，这个分析框架成为金融市场交易的三大模型之一，拥有无数的应用场景；其次，这些公式成为“做市商“的法宝，推动了金融市场的繁荣。 我曾经写过一个扩展模型去解释危机发生时的流动性枯竭，有助我们理解今年2-3月疫情冲击下，做市商停止交易，市场暴跌。 拍卖：从理论到实践 任何参加或者了解不同拍卖形式的人，都可以发现竞拍者之间互动的复杂性。但可能也想象不到，各种拍卖（例如单个或多个被拍品、他们的价值独立或者相互关联、加价或者减价拍卖，公开或者封闭式拍卖、赢家支付最高价或者第二高价等等）其实可以被博弈论完美地描述，并且给出竞拍者的最优出价公式。 开创这一研究思路的William Vickrey在1996年获得诺奖，而他的分析采取的基础方法“机制设计理论”，反而直到2007年才获奖。 我首次接触这一领域时，就为其数学形式的完美所折服。更加超乎想象的是，Vickrey发现，许多不同形式的拍卖，其实本质上却是等价的，或者体现在竞拍者（买家）的最优策略，或者体现在拍卖者（卖家）的预期收入上。 当然，现实更加复杂，如果被拍卖物品的价值受到多重因素影响，这种等价性将会打破，最优策略也会变得复杂。这些新的问题相继由Wilson、他的学生Milgrom、以及其他合作者完成。 不过研究发展到这一步，Wilson和Milgrom也只是完成了拙文《预测诺奖主题：贫富差距和房价波动都比想象的可怕》里提到顶级经济学研究的三个层次，分别是： 第一层是发现了一个非常重要，但其他人都还没有意识到的数据或理论结果。Wilson和Milgrom对拍卖的理论研究就进入这一层，Milgrom的“无交易理论”也属于这一层； 第二层是对一个人人都知道非常重要，但还没有人在原有经济分析框架下清楚解释的新机制，进行首次证明。换言之，好的理论研究类似数学里面证明“哥德巴赫猜想”。 “四人帮”发现声誉机制可以解释囚徒在无限期重复博弈中，会从”相互告发“的均衡转变成为”相互包庇“均衡，就属于这个层次的研究； 第三层是突破旧的经济分析框架，创造全新的经济分析框架，既可以包容旧理论，还可以创造新理论。Milgrom关于做市商的分析框架成为金融交易市场三大模型之一，就属于这个层次的研究。 但我遗漏了顶尖研究的第四层，应该也是最高层次，就是理论先行，并从理论走向实践，开创一个运用理论的全新市场。 达到这个层次的经济学研究凤毛麟角，绝大多数研究都是“事后诸葛亮”，虽然以认识世界的理论去改造世界，听上去振奋人心，但实际上我们离认识世界都还十分遥远。张维迎教授当年在课堂上反复强调这点：不要奢谈改造世界，先要认识世界。 以诺奖成果为例，分别在1990年，1997年和2012年获奖的“投资组合和资产定价”理论，“期权定价公式”，和“市场设计”，可以说达到了第四层。 而今年Milgrom和Wilson最大的贡献就是在对拍卖理论深刻研究的基础上，参与到现实中具体的拍卖机制设计，帮助卖者，主要是政府或社会，获得最高的预期收入，同时实现最有效率（拍卖品落到估值最高的买者手中）的结果。其中最有名的案例就是设计多个无线电频谱牌照的拍卖机制。这其实非常类似于中国大城市的车牌发放，北京采取抽签制，上海采取拍卖制。 Milgrom和Wilson发现，过去流行的方法在这种类型的拍卖中都会遇到竞拍不积极，或者收入低于预期，或者不符合效率的结果。原因在于，以车牌为例，这类拍卖既要考虑车主对车牌的不同估值，也要考虑车牌之间的替代和互补价值，还要考虑车牌先后成交价的影响，以及车主选择在什么时候出价等相互关联的因素。 他们一边对理论进行优化，使之更接近现实，一边进行拍卖实验，观察结果差异，最终设计出效果最佳（政府预期收入最高，结果最有效率）的“同步多轮加价竞拍（SMRA）”的方案，并已经被全球多个国家采用，用于拍卖公共资源，碳排放交易体系，机场的机位与起降时段。Google，百度这些公司则用于广告拍卖。 他们和其他研究者还陆续开发了适合不同特征拍卖物的其他新方法，例如对多个商品打包拍卖用到的“组合价格钟拍卖（CCA）”方案。 以车牌为例说明SMRA，竞拍者每一轮对一个或多个车牌分别进行封闭报价。每轮结束后，卖方公布每个车牌的最高竞拍价。下轮拍卖的不同车牌的起始价为上轮的最高竞拍价，直到被更高的报价取代。同时，提交新的报价要比目前的报价高5%~10%，但在未来的几轮拍卖中，竞拍者可以撤销部分或全部车牌的报价，直到所有车牌不再出现更高报价时，所有拍卖同时结束。 现实中上海的车牌竞拍是这个方案的简化版，上海的车主恍然大悟，原来自己和今年的两位诺奖得主这么有缘。 拍卖：从实践到理论 如果大家不能完全理解这个拍卖机制的妙处也没有关系，我说一个亲身经历，让大家体会不同拍卖机制对竞拍者出价的影响。 当年我开始研究拍卖理论的时候，也正在eBay上积极地参与邮票拍卖。与大家熟悉的加价拍卖不设时间限制不同的是，eBay有一个拍卖截至时间。我很快就发现一个有趣的现象，就是竞拍过程中会有两个高峰期，一个在拍卖开始后不久，一个在结束前最后几秒之内。因此，没有经验的新手以为自己会赢，实际都输在最后几秒，经验丰富的人则会使用类似“抢票软件”来出价。 由于现有拍卖理论从来没有截止期的概念，因此无法解释这样的现象。我花了一段时间研究这个问题，才发现原来Alvin Roth（2012年以“市场设计”获诺奖，其成果集中运用在器官等匹配市场）已经在顶级期刊发表了研究成果。 他主要比较了eBay和Amazon因为不同拍卖机制（相同点都是赢家只需支付第二高价），造成竞拍者的行为差异。Amazon不设截止期，在一定时间之后，最高价如果在10分钟内未被超越，拍卖结束。如果超越，则拍卖继续（这点和SMRA类似）。 结果发现，竞拍者通常早早就完成出价，越有经验的越早出价，这和eBay上有经验的集中最后出价的行为完全不同。 Roth分析了可能的原因，但并没有进行数学分析。我对此念念不忘，直到两年后，看到一位俄罗斯的博士用博弈论完整地分析了eBay规则下的最佳策略，并解释为什么会出现两个出价高峰期，我才彻底放弃了这个问题。 当下，经济学研究面临重大的挑战，一方面，许多重大的问题亟待经济学家去理解和提出解决方案，另一方面，大多数研究都回避这些问题，甚至沉迷于“魔鬼经济学”中难以自拔。 希望今年的诺奖让大家去了解Milgrom和Wilson在微观经济学几乎每一个领域所做的杰出贡献，也希望这篇短文有助大家理解顶尖经济学研究的四个层次。
继8月17日融信以48.71亿元、溢价率35.53%拿下上海市嘉定区南翔镇一宗宅地之后，8月18日，仁恒置地和华发股份联合体以45亿元、溢价率32.71%摘得上海市浦东新区康桥镇一宗宅地。至此，8月上海已出让的宅地中至少有4宗地块溢价率超30%。 8月以来，房企拍地热情高涨。在上海，除了嘉定区南翔镇、浦东新区康桥镇的宅地，苏州旭融商务咨询有限公司（融信、旭辉为其股东）以45.23亿元、40.55%溢价率竞得闵行区七宝镇古美北社区S110501单元27-01地块，华发股份全资子公司太仓华蔓房地产开发有限公司以64.35亿元、46.41%溢价率拿下闵行区颛桥镇闵行新城MHC10402单元25A-11A地块。 据克而瑞地产研究中心统计，7月宁波、深圳、南京等城市先后升级调控，当月土地市场整体溢价率小幅下滑，超百轮竞拍地块数量较6月有一定程度减少。从高竞拍地块分布情况看，约80%超百轮竞拍地块位于长三角地区。其中，宁波占比最高，在48宗超百轮竞拍地块中占9宗。南通、上海、徐州、台州、武汉、南宁的超百轮竞拍地块数量均超3宗（含）。此外，湖州、绍兴、嘉兴等10余个长三角地区的城市均有超百轮竞拍地块出让。 上海中原地产市场分析师卢文曦认为，随着部分一二线城市土地市场价格的走高，市场预期也在逐步抬升。上海本周还有几宗宅地出让，若后续土拍仍有高溢价现象出现，不排除会对土地市场加码调控措施。 昨日，南京针对土地市场出台了新的调控措施。南京市规划和自然资源局通过南京土地市场网发布2020年宁出第09号土地出让公告，涉宅地块达最高限价后，不再竞争人才房面积，改为通过现场摇号方式确定竞得人，所有接受最高限价的竞买人均可参加摇号，竞得价为最高限价加一个加价幅度。此外，还从严格开发资质要求、提高竞买资金要求、严格竞买资金审查、限制竞买地块数量等方面加强对土地市场的调控。
8月10日晚间，方大炭素发布公告称，公司拟参与竞拍大生（福建）农业有限公司（以下简称：“大生农业”）持有九江银行股份有限公司（以下简称：“九江银行”）1.36亿股股份，占九江银行总股本的5.65%股权，变卖起拍保留价为10.18亿元。 公告显示，福州市中级人民法院定于2020年8月10日10时至2020年10月8日10时期间（竞价周期与延时除外）在福州市中级人民法院阿里巴巴司法拍卖网络平台上对大生农业持有的九江银行5.65%股权进行公开变卖活动。 公开资料显示，九江银行是一家主要为小微企业、个人经营者及大众客户提供金融服务的商业银行。2000年11月，九江银行在九江市8家城市信用合作社基础上注册成立。2008年10月，正式更名为九江银行股份有限公司。2017年3月，九江银行引入战略投资者北汽集团，时隔一年后，九江银行顺利登陆港股，在香港联合交易所主板挂牌上市。 据该行2019年年报显示，该行非境外上市内资股前四大股东分别为：九江市财政局（15.2%）、北汽集团（15.2%）、兴业银行（12.23%）、大生（福建）农业（5.65%）。 数据显示，截至2019年年末，九江银行资产总额达3633.52亿元，负债总额为3379.938亿元，归属于九江银行股东权益为247.256亿元；2019年，该行实现营业收入95.49亿元，净利润18.81亿元。 方大炭素表示，公司此次受让九江银行部分股份，有利于优化公司整体投资结构，提升综合实力，创造新的利润增长点。此次受让为公开竞拍，竞拍结果及交易能否达成存在一定的不确定性，存在竞拍不成功、交易无法达成的风险。
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