即使是最不专业的经济观察者，凭直觉也能发现，用在产品和服务上的消费支出的增加和减少会驱动这些产品和服务的产出周期性变化，而且与之相比，产出周期的易变性更大。需求维持平稳一段时间之后，消费支出增加，比如，消费者在阿珂姆衬衫店中的衬衫购买量比前一年同期增长了5%，此时，商店的订货量必须比前一年增加8%或10%，以维持足够多的库存来满足增加的新需求。1

　　显然，消费支出增加时，零售商、分销商和制造商各自必须增加库存来满足需求的增长，这不可避免地导致了衬衫工厂的产量增长超过10%，以满足零售店的消费需求，同时还要满足工厂和商店间各分销渠道的库存需求。相反，当阿珂姆衬衫店的销售不再增长甚至下降时，商店将停止订货并使库存保持在原有水平。类似地，销售增长放缓时，所有零售商和分销商减少向供应商订货，清理库存，因而制造商大幅度减少产量，导致与前一年相比衬衫产出减少。

　　这里的关键是，由于零售商、分销商和工厂分销渠道等的库存，在消费支出增长强劲时增加，而在消费支出增长放缓时萎缩，所以在整个系统中作为供应方的工业生产波动幅度远远超过了位于最前端的消费支出变化。2

　　下面考察在现实的美国经济中，这个系统是如何运作的。第5章已经指出，消费支出的周期长度通常为4～6年（20世纪90年代的长期增长显然是个例外）。在典型的消费支出周期中，实际个人消费支出（PCE）增长率（按与前一年相比的增长率测算）的峰值通常为5%～7%，然后增长率下降到“0”左右，接着再回升到下一轮周期的峰值5%～7%。3

　　图7-2是持续4年的假想周期，其中实际PCE同比增长率（虚线）在第1年的第1季度达到峰值5%～6%，在第2年的第4季度下降到接近于0，在第4年底回升到新一轮周期的峰值，略高于6%。但是消费支出上升和下降伴随着库存积累和清仓的周期性变化，所以工业生产出现较大幅度的波动，工业生产同比增长率的波动范围从峰值的8%～10%以上，下降到谷底的－4%或更低。

　　产品库存随着实际①消费支出（实线）的加速而迅速变化。因此，工业生产（虚线）增长几乎与消费支出在时间上保持一致，但是前者的变化幅度更大。

　　相反，消费支出平稳地减速时，大部分情况下库存清仓导致工业生产大幅度下降，下降幅度通常使预测人员感到出乎意料。

　　图7-2　典型周期：消费支出、工业生产和库存的易变性效应

　　① 经过通货膨胀调整。

　　图7-2是一个较好的例子，但在现实的美国经济中，情况又如何呢？图7-3追踪了1960～2004年间，40多年来实际消费支出和工业生产的同比增长率。从该图可以清楚地看出，在过去40年中，几乎每次实际消费支出上升都导致工业生产更大幅度的上升，实际PCE（实线）的同比增长率上升到5%～8%时，工业生产（虚线）同比增长率升至8%～10%以上。相反，1960～2005年间的大多数经济周期中，实际PCE同比增长率下降到3%～4%时，相应地，工业生产同比增长率通常下降到－5%甚至更多，并达到谷底。

　　图7-3是本书提出的第一张经济因果关系图。读者应该一直关注并掌握这种重要关系所表现出的长期一致性，从而提高预测能力。为什么说这种因果关系很重要呢？对于一位制造商或是持有制造商股份的投资者，这样一张图表是必不可少的，人们借助图表可以分析出，若实际消费支出增长减缓2～4个百分点甚至更多，公司销售可能下降8～10个百分点甚至更多。

　　在许多经济评论员眼中，2000～2002年经济滑坡不过是人们常说的“这次不同于以往”的诸多情况中的一例，他们认为这次滑坡是由特殊因素引起的。当时，网络和技术神话破灭，与此相关的利益也随之消失。然而，图7-3清楚地表明，消费支出（实际PCE）同比增长率在1999年和2000年第1季度从其峰值（超过5%）开始下滑，到2001年第1季度还不足3%，这导致工业生产同比增长率从峰值，即2000年第2季度的6.5%陡然下跌，在2001年的大部分时间内维持在－4%甚至更低。4 虽然很多观察者认为发生在2000年下半年和2001年的工业生产增长骤减是一次异常下跌，但图表分析说明，实际上，这次下跌无论在剧烈程度、还是在下跌幅度上都与过去经济周期出现的情况一致，这是一个十分有用的结论。

　　为中间产品（作为生产最终产品的投入）生产基本原材料的生产商，受库存增加和减少的周期性影响更大，因为在这类企业和最终产品之间存在更多中间环节，当需求周期性变化时，这类企业要大幅度地调整产出，来满足不同环节库存增加和减少的需要。用阿珂姆衬衫店的例子来说明，与衬衫生产商相比，布匹（用于生产衬衫的投入）生产商的销售同比增长率的波动幅度较大。基础行业的制造商，如化工、造纸和钢铁等，其相关指标在经济周期中具有更强的易变性，这也是经济学家和投资者称这些行业为“周期性行业”的原因。

　　尽管产出反复出现周期性变化，但是经济学家、行业分析师和制造企业的经理几乎从来没有预测到产出的大幅度上升或下降，或者至少在波动发生后才注意到这一点。为什么会这样？答案很简单，因为他们没有像图7-3那样能够直观、清楚地描绘数据序列关系的图表，经济预测人员也没有直观的、操作性强的基本预测方法，这种方法来源于对图表中长期存在的经济关系的持续观察和运用。没有什么方法能够替代图表，来直观地展现两序列间的历史关系。使用图表之所以是直观的，是因为图表在任何时间都会给使用者留下深刻印象。

　　政府要求香烟生产商在烟盒上标明：“警告：吸烟有害健康。”之所以这样要求是因为，即使大多数人知道并承认该事实，每次当吸烟者看到烟盒时，这句话就会加深吸烟致癌的印象，否则，人们会在潜意识中忘记该事实。同样，图表能够清楚地描绘两个经济数据序列间长期存在的因果关系，如果经济预测人员每月看一次这样的图表，就能不断强化对这种关系的印象，并利用图表这种有益的工具，充满自信地预测未来经济走势。

　　图7-3清楚地表明了消费支出（实际PCE）和工业生产之间长期存在的因果关系，其中消费支出的周期为3～5年，波动较温和，而工业生产的周期性波动具有较强的易变性。该图也能用于描绘消费支出（及其组成部分）与具体制造部门产出之间的因果关系。第15章说明，制造业等行业中某具体部门的经理能够依据这些关系，预测本部门或公司的未来业务前景。这样，他们就不必依靠观察新增订单量是增加还是减少，来判断行业所处的经济环境是变好还是变坏了。