# 08｜广谱观察与排他性证据

## 1. 为什么是核心模块

宏观数据往往同时受到需求、供给、政策、库存、价格、基数和主体行为影响。单一总量指标通常与多个解释相容。提高因果识别力的关键，不是机械增加指标数量，而是：

1. 在不同横断面中寻找同一机制应留下的**梯度和分布**；
2. 预先比较竞争性假说的不同预测；
3. 使用能够降低其他假说权重的**排他性证据**；
4. 在不能区分时承认不可识别。

## 2. 定义

### 2.1 广谱观察

广谱观察是围绕同一研究问题，对行业、产品、地区、主体、融资渠道、期限评级、收入群体、国内外市场和资产价格等多维数据进行结构化比较，判断某个驱动因素的：

- 覆盖面；
- 暴露梯度；
- 时序；
- 持续性；
- 会计闭合；
- 跨市场一致性。

它不是“数据越多越好”，而是“观察维度必须与竞争性假说的分歧预测相关”。

### 2.2 排他性证据

排他性证据是：在至少两个竞争性假说下具有不同预测，并且实际观察提高一个假说、同时降低至少一个其他假说可信度的证据。

- 若所有假说都预测该现象，它只是背景证据；
- 若只与主假说相容但不影响竞争假说，它是一般支持证据；
- 若数据口径不可比或来自同一底层变量的重复表达，它是无效或重复证据。

## 3. 六步执行法

### 第一步：定义被解释变量和候选原因

例如“工业利润改善”的候选原因可以是：

- H1：终端需求恢复；
- H2：供给收缩推高价格；
- H3：原材料成本下降；
- H4：低基数或统计结构变化。

### 第二步：在取数前写分歧预测

| 指标/横断面 | H1 需求恢复 | H2 供给收缩 | H3 成本下降 | H4 基数效应 |
|---|---|---|---|---|
| 产量 | 上升 | 下降/受限 | 未必变化 | 无稳定预测 |
| 销量/订单 | 上升 | 未必上升 | 未必上升 | 无稳定预测 |
| 终端价格 | 上升或企稳 | 上游更强 | 可下降 | 一次性 |
| 上下游利润 | 较广泛改善 | 上游集中改善 | 下游更强 | 随基数消退 |
| 库存 | 先去后补 | 下降 | 未必变化 | 无稳定结构 |

若没有这种预先分歧，后续证据很难具有排他性。

### 第三步：设计广谱观察面板

完整专题默认至少覆盖三个维度：

| 维度 | 常见分组 | 识别目的 |
|---|---|---|
| 行业产业链 | 上中下游、资本/劳动密集、周期/消费 | 区分需求、成本和供给 |
| 产品类别 | 商品/服务、耐用/非耐用、可贸易/不可贸易 | 区分价格、收入和外部冲击 |
| 地区城市 | 东中西、一二三四线、政策暴露高低 | 观察政策或人口梯度 |
| 企业主体 | 国企/民企、大/中/小企业、上市/非上市 | 区分信用供给和需求 |
| 居民主体 | 收入、年龄、城乡、就业类型 | 区分收入、预期和财富效应 |
| 金融渠道 | 贷款/债券/票据/非标，大行/小行 | 区分流动性和信用约束 |
| 期限评级 | 短/长、AAA/AA/低评级 | 识别风险、久期和资本约束 |
| 国内国际 | 目的地、产品、同类经济体、国内外价格 | 区分外需、份额和汇率 |
| 跨资产 | 股、债、信用、汇率、商品、地产 | 检查定价一致性 |

### 第四步：建立独立证据簇

把高度相关指标合并，避免“十个同源指标”压过“一项独立反证”。建议按以下簇组织：

1. 实体数量；
2. 价格与利润；
3. 资产负债表与现金流；
4. 金融供给、融资成本和信用风险；
5. 调查、预期与行为；
6. 市场定价；
7. 制度变化、自然实验或外部对照。

### 第五步：评估排他性

对每项证据回答：

- 各假说事前预测是什么；
- 实际观察是否有方向、梯度或时序差异；
- 它提高哪个假说；
- 它降低哪个假说；
- 是否可由第三个未建模因素解释；
- 是否与其他证据独立；
- 哪个未来观察会令其失效。

### 第六步：更新权重而非宣布真理

结论可分为：

- **主导因子**：在多数独立证据簇、关键横断面和时序上占优；
- **次要因子**：解释部分结构或短期波动；
- **被明显削弱的假说**：至少两项独立排他性证据不支持；
- **当前不可识别**：关键分歧数据缺失或证据相互冲突。

## 4. 常用排他性检验

### 4.1 符号组合

单个指标的方向可能不够，组合更有辨识力：

- 价格↑、数量↑：更像需求扩张；
- 价格↑、数量↓：更像供给收缩；
- 利率↓、融资量不升：更像信用需求或风险偏好不足；
- 出口量↑、出口价/PPI↓：更像份额扩张或产能压力，而非单纯强外需。

组合只是初筛，仍需控制库存、基数和结构变化。

### 4.2 横断面梯度

如果某机制成立，暴露越高的组反应应越强。例如：

- 对外需暴露高的行业表现显著强于内需行业；
- 化债额度高的地区现金流改善更强；
- 利率敏感城市的成交反应更大；
- 原材料成本占比高的行业利润受成本下降影响更明显。

没有梯度时，应下调该机制权重。

### 4.3 时序与领先滞后

原因应在合理时滞内领先结果。若所谓原因在结果后才出现，因果解释需重新审视。注意数据发布日期和经济发生期的区别。

### 4.4 负向预测与负向控制

不仅预测“什么会发生”，还要预测“什么不应发生”。例如需求普遍复苏若成立，不应长期只集中在政策补贴品类；外需主导若成立，内需低迷本身不能解释出口目的地份额的广泛上升。

### 4.5 自然实验与制度切换

利用政策边界、地区试点、额度差异、监管切换、外部冲击或不同暴露程度，比较处理组与对照组。但要检查平行趋势、同时政策和样本选择。

### 4.6 会计与存量—流量约束

用恒等关系排除不可能解释：

- 收入—支出—储蓄；
- 资金来源—资金运用；
- 新增融资—偿债—现金变化；
- 产量—销售—库存；
- 经常账户—资本流动—储备与误差；
- 存量债务—新增融资—估值变化。

若叙事无法闭合，不能仅因相关性而接受。

### 4.7 跨市场一致性

同一宏观机制通常在多个价格中留下痕迹。若股、债、汇、商品完全冲突，需判断：

- 市场定价的时间尺度是否不同；
- 是否存在政策、供给或仓位等额外因素；
- 哪个市场更直接、更流动、更少受干预；
- 是否主假说本身错误。

## 5. 主题示例

### 5.1 通胀

分组：食品/非食品、商品/服务、上中下游、可贸易/不可贸易、工资/租金、国内/国际价格。用价格与数量、工资和产能利用率区分需求通胀、供给冲击、输入成本和食品周期。

### 5.2 增长

分组：生产/订单/销售/库存，行业、所有制、企业规模、地区、就业。用数量、价格、利润和现金流区分需求恢复、供给复工、库存和政策驱动。

### 5.3 贸易顺差

分组：出口量/价、进口量/价、产品、目的地、企业类型、同类经济体份额。结合汇率、PPI、利润和国内需求，区分外需、竞争力、进口收缩、产能扩张和贸易条件。

### 5.4 房地产

分组：城市能级、新房/二手、销量/价格/挂牌/租金、土地/开工/竣工、国企/民企房企、贷款和现金流。区分政策脉冲、信贷约束、收入预期、库存和供给风险。

### 5.5 信用

分组：贷款/债券/票据/非标、银行类型、企业所有制和规模、评级和期限。结合融资量、实际利率和贷款需求，区分货币供给、银行风险偏好和实体融资需求。

## 6. 主导因子评分卡

每项 0—2 分：

| 维度 | 0 | 1 | 2 |
|---|---|---|---|
| 覆盖面 | 仅少数组 | 部分组 | 多数关键组 |
| 梯度 | 无/反向 | 弱 | 清晰且稳定 |
| 时序 | 滞后/不符 | 同步 | 合理领先 |
| 持续性 | 一次性 | 尚不确定 | 多期延续 |
| 会计闭合 | 不闭合 | 部分闭合 | 完整闭合 |
| 排他性 | 不区分 | 略降竞争假说 | 明显排除竞争假说 |

评分卡不是统计检验；它迫使分析者说明“为什么这个因子更重要”。

## 7. 常见失败模式

- **数据堆砌**：列出很多指标，但没有与假说预测对应；
- **同向证据幻觉**：所有指标都可能由多个假说解释，却宣称已经证实；
- **事后改假说**：看到数据后重写预测，使假说永远不会失败；
- **相关指标重复计票**：同一底层变量的多个衍生指标被当作独立证据；
- **只找支持、不找反证**；
- **总量掩盖结构**：全国平均改善，但关键主体继续恶化；
- **横断面口径不一致**：分组定义、基数或价格口径不同；
- **把市场价格当唯一证据**，形成循环论证；
- **强行唯一归因**：证据不足时仍给出确定结论。

## 8. 输出最低标准

完整研究至少交付：

1. 三个竞争性假说；
2. 一张事前分歧预测表；
3. 三个横断面维度和两个独立证据簇；
4. 两项排他性证据；
5. 一项反向证据；
6. 主导因子排序；
7. 不可识别部分；
8. 后续最有信息增量的数据和更新阈值。

本模块是根据文集研究方法进行的 AI 执行化整理，不应把其术语、表格或评分卡误署为作者原话。
