John Geanokoplos 从2003年起系统发展了"杠杆周期"理论：抵押品约束与杠杆率的波动，是资产价格泡沫与崩溃的核心驱动力。他的工作把一般均衡模型与金融摩擦焊接在一起，为理解次贷危机后的监管改革提供了理论基础。Kiyotaki、Gertler、Geanokoplos三人合起来，正好是"信贷摩擦→金融加速器→杠杆周期"的完整链条。宏观金融这个方向2022年只覆盖了危机史的一半，理论的另一半还在门外。
Carmen M. Reinhart 与 Kenneth S. Rogoff 的搭档从亚洲金融危机时期开始：Reinhart与 Graciela L. Kaminsky 1999年对银行危机与货币危机共生关系的分析，是"孪生危机"概念的源头。2009年的《这次不一样：八百年金融荒唐史》把数据库扩展到八百年，最有价值的发现是一个朴素的规律：无论"这次不一样"的说法多么动人，债务危机几乎总是以老剧本收场。Barry Eichengreen在国际金融史研究上的成就堪比Mokyr，应与Reinhart和Rogoff一起获奖，构成"危机史"的完整三人局。
2000年代：不平等、行为与实验、机器学习、拍卖
Thomas Piketty 与 Emmanuel Saez 这条线从2003年起密集发表。Saez与Piketty利用美国国税局数据重建了1913年以来的顶层收入分布，发现二战后三十年的"压缩"是例外而非规则：资本回报率长期高于经济增长率（r > g），不平等会自我强化。Piketty2013年的《21世纪资本论》把这个发现推向了全球公共讨论，Saez与 Gabriel Zucman 后来把这套方法扩展到了财富分配与避税天堂。最优税收与不平等测量这条线，自Mirrlees（1996年获奖）之后近三十年未再单独表彰——而Piketty-Saez组合的影响力早已超出学术圈，进入了政策制定的核心议程。
行为与实验方向，Ernst Fehr 关于公平偏好的实验、Colin F. Camerer 把神经科学引入决策研究、George Loewenstein 对偏好形成与情绪的分析、John A. List 对现场实验方法的开拓，四个人各有足够分量的理由，但受限于每年最多三人，只能分开拿奖。
在拍卖与科技经济学领域，Susan C. Athey 把因果推断的严谨性与机器学习的方法论结合起来，是这个交叉领域公认的旗手。Hal R. Varian 的拍卖理论与信息经济学功底扎实。R. Preston McAfee 是拍卖理论的奠基人之一，与Milgrom、Wilson共同设计了FCC的首次频谱拍卖。
值得一提的是，过去大家猜测Sanford Grossman迟迟未拿诺奖的原因是他过早离开了学术界。1988 年他创办量化投资公司 QFS，此后职业重心转向资产管理，旗下最后一只对冲基金也于 2014 年关闭，学术界只留下一个荣休头衔。Athey 做过微软咨询首席经济学家和美国司法部反垄断局首席经济学家，Varian 自 2002 年起担任 Google 首席经济学家，McAfee 先后执掌 Yahoo、Google 和微软的首席经济学家职位。把市场设计、拍卖理论和机器学习带进产业实践，恰恰是这一代经济学家的共同履历。守住 Grossman 这个先例，就得同时挡住他们三个人。
过去颁奖的六大规律
2026年3月，Peter J. Dolton 与 Richard S.J. Tol 发表了论文《诺贝尔经济学奖的评选过程与动态变化，1969–2025》，用离散选择模型估计了"什么条件下会获奖"，他们总结了六大发现。
第一、领域轮换是预测力的主要来源。 委员会先选领域、再选人。各个领域之间存在统计上高度显著的轮换结构，某领域距上次获奖越久越可能再中；剔除轮换，解释力掉八成。
第二、获奖概率在70–71岁达到峰值。 年龄呈倒U形，等得太久概率反而下降。Gene M. Grossman 今年恰在71岁的峰值上；Dixit（82岁）、Helpman（80岁）、Krueger(92岁)等都已越过右缘。
第三、委员会偏好深度而非广度。 h指数正向、总引用量负向，偏好一组高影响论文，而非大量中等产出。
第四、显著的网络信号只有两条：学生先得奖、与诺奖得主合著过。从这个角度看，Sanford Grossman双重命中（Stiglitz、Hart各一条）；Moore与Hart，Helpman与Krugman长期合作，也都命中。
第五、1997年是分水岭。 获奖者方向与委员会成员自身研究方向的契合度变得显著，引用类指标则全部失效。
第六、引文桂冠与获奖概率负相关。每年媒体都重视科睿唯安的引文桂冠奖，但一半以上的经济学诺贝尔奖得主从未获得引文桂冠奖。科睿唯安的算法捕捉引用累积，不是委员会的审议逻辑。
如果让我的偏好来做主
这篇文章最后要讲一段个人故事。我2008年从经济系博士毕业，论文写的正是社交网络、资产定价与行为金融的交叉地带。那几年，金融市场上层出不穷的"异常"（anomaly）——动量、泡沫、崩溃——学术界的主流解释是行为金融：人不是完全理性的，会过度自信、会追涨杀跌、会把昨天的收益外推到永远。
这个方向的开创者当然值得尊敬，但传统模型里还有一个更隐蔽的假设让我不安：它们假设每个投资者都是孤岛，把自己掌握的信息用到极致，却从不与邻居交换一句话。
我的博士论文想做的，就是把社交网络的信息传播结构嵌进 Kyle（1985）的交易模型——知情者不是独自面对市场，而是在一张关系网里交换信号、跟风、过滤噪音。结果很干净：很多被归因于"非理性"的市场异象——比如动量、反转、波动聚集——在社交网络的信息扩散机制里自然浮现，不需要假设人是非理性的。信息在人群中有梯度地渗透，价格对信息的吸收有快有慢，"异常"只是网络结构的副产物。
同时，我对行为金融的一些"定论"也做了反向的测试。大家都说是"过度自信"驱动了交易量和波动率，但我的研究发现，人在某些情境下同样会过度不自信，尤其是面对复杂信号和社交压力时。这种双向偏离，对理解金融危机中的羊群效应和随后的恐慌性抛售，可能比单向的"过度自信"更有解释力。
所以如果我的偏好来做主，我的选票会很私人，也很诚实。
第一票给 Andrei Shleifer。 没有比他对我影响更深的经济学家。行为金融、套利的局限、法与金融、公司治理、新政治经济学，他的每一项工作都在问同一个问题：制度和人性的裂缝里，市场如何变形。他的模型总是干净到让人嫉妒，三两个假设就能推出一片新天地；他对重大问题的嗅觉在同时代人中独一无二。如果委员会今年愿意打破"贡献太广"的结构性偏见，Shleifer早就应该拿奖了。值得一提的是，就在两周前，设在斯德哥尔摩经济学院、由瑞典央行资助的瑞典金融研究中心（Swedish House of Finance）在其播客《Central Questions》上线了与 Andrei Shleifer 的对谈，主持者是瑞典央行前行长 Stefan Ingves，主题是信贷泡沫与金融危机。这也是Shleifer贡献最大的领域之一。要知道，经济学奖的全称是"瑞典中央银行纪念阿尔弗雷德•诺贝尔经济学奖"。
第二票和第三票给 Albert Kyle 和 Sanford Grossman。 一个是我的交易模型的起点（我的社交网络就是建立在他的交易框架上），一个是金融交易经济学大厦的承重梁。如果把奖给这三个人——Shleifer、Kyle、Grossman——等于同时表彰了信息如何扭曲价格（Grossman-Stiglitz）、价格如何在交易中形成（Kyle）、以及套利为何无法修复一切（Shleifer-Vishny）。这是一个完整的叙事，而不是三个孤立的名字。
至于行为金融方向，我会把 Colin Camerer、George Loewenstein 和 Ernst Fehr 放在候补席的第一排。
当然，我不是主席（不过过去十年我也预测对了七次）。这篇文章能做的，只是把候选人的关键论文按时间顺序排好，把每个人的贡献说清楚，然后等待10月12日的结果，看奖颁给谁，看谁的等待又延长一年。如果这份名单上的经济学家今年都没有等到电话，问题不在他们身上，只能说委员会的偏好过于特殊和强烈了。
（作者是智汇集团创始人，香港国际金融学会副会长，国际家族投资协会首席经济顾问。本文仅代表作者观点。责任编辑邮箱：tao.feng@ftchinese.com）