一、美联储五个工作组的负责人是谁？

（一）沟通组：少承诺具体路径，多解释决策机制

该工作组主要负责审视美联储在不确定性环境下如何传达政策讨论过程与决策结果。三位负责人分别为华盛顿大学福斯特商学院实务教授Peter R. Fisher、巴西央行前行长Arminio Fraga和英国央行前行长Mervyn King。

综合三人的既有观点，这一组合整体倾向于弱化长期、精确的利率路径承诺，转而强调坦诚披露预测局限，并向公众解释政策框架、风险情景及不同条件下的政策反应。换言之，其潜在改革方向或并非简单地“少沟通”，而是少承诺具体路径、多解释决策机制。

1、Peter R. Fisher：质疑长期、精确的前瞻指引与点阵图

履历：Fisher曾负责纽约联储公开市场操作，后任美国财政部国内金融事务副部长及BlackRock固定收益业务负责人。相较本工作组其他负责人，他兼具纽约联储SOMA管理、财政部国内金融政策执行及贝莱德固定收益投资管理经验，形成“财政—货币—买方”三栖背景，其政策观察与沟通视角或更贴近市场运行。

观点：从其过往演讲看，Fisher主张央行坦诚沟通经济与政策前景的不确定性，反对过度依赖确定性利率路径和点阵图式的精确指引，强调应更多解释政策反应函数及判断调整的条件。

1）Fisher在2017年3月Grant’s Interest Rate Observer春季会议演讲中，曾明确批评央行前瞻性指引和过度沟通形成的“坏习惯”，主张央行应坦诚面对政策不确定性方能重获信誉。他认为，承认替代结果和不确定性，是比给出确定路径更好的反应函数表达方式。其逻辑在于，央行面对的并不是一个可以精确预测的线性世界；政策制定者必须公开承认自身的先验假设可能错误，并说明新证据会在何种条件下促使其修正判断。与其公布看似精确的长期利率路径，不如说明替代情景、风险以及面对不同情景时的反应方式。

2）Fisher在2016年Shadow Open Market Committee演讲《What’s the Matter with the Fed？》中批评，美联储的决策和沟通体系形成了“虚假的共识”，削弱了问责制。FOMC声明往往接近全票通过，但每名委员又匿名提交利率预测点位（点阵图），并在会外演讲中表达不同意见，最终导致只有主席真正对政策结果负责。

2、Arminio Fraga：明确政策目标，解释框架和通胀回归路径

履历：Fraga经历横跨央行、学术界和国际金融市场，尤其擅长新兴经济体的通胀治理与政策沟通。其早年曾任巴西央行国际事务主管，随后于1993—1999年担任纽约索罗斯基金管理公司董事总经理。1999—2002年出任巴西央行行长，任内推动浮动汇率和通胀目标制落地，并在多轮外部冲击下（如阿根廷债务违约、2001年巴西水电危机等）着力恢复政策信誉。2003年，他创办资产管理机构Gávea Investimentos；此外还曾任巴西证券及衍生品交易所BM&F Bovespa董事长，并为“30人集团”和美国外交关系协会成员。

观点：Fraga倾向于减少机械式利率路径承诺，而增强对政策反应函数、供给冲击和目标回归期限的解释。他认为，政策目标应当明确稳定，但实现目标的期限需要根据冲击性质灵活调整，同时央行必须充分解释这种调整。

1）在巴西央行整理的口述史（2018）中，Fraga回顾1999年巴西从汇率锚转向浮动汇率和通胀目标制的经历。他特别强调，当时需要非常谨慎地向公众解释新框架如何运行，因为政策有效性高度依赖信誉。实践中，他领导下的巴西央行强化了几种沟通工具：公布明确的通胀目标；发布季度《通胀报告》及央行预测；及时公布货币政策委员会会议纪要；在未达到目标时解释原因、应对措施和回归期限；通过媒体及市场沟通解释新的政策框架。

2）2003年，Fraga与他人合著的论文《Inflation Targeting in Emerging Market Economies》强调，面对显著供给冲击时，应建立一套透明、可对外解释的政策程序，沟通是建立央行信誉的重要组成部分。

3、Mervyn King：承认根本性不确定性，倡导情景叙事与稳健决策

履历：King于1991年进入英格兰银行，历任首席经济学家和副行长，2003—2013年担任英格兰银行行长兼货币政策委员会主席，任内经历了2008年全球金融危机及其后的量化宽松。卸任后，他在纽约大学担任经济学与法学教授。其研究和著述主要关注货币政策、银行体系、金融危机及“根本性不确定性”（radical uncertainty），代表作包括《炼金术的终结》和《根本性不确定性》。

观点：King质疑精确预测和确定性前瞻指引，主张央行坦诚披露根本性不确定性，以风险情景、经济叙事和条件式反应函数取代单一路径承诺。

他的核心观点主要包括：1）反对把前瞻指引包装成确定的利率承诺。央行不应假装知道未来利率路径。2）央行应该坦诚承认预测能力的边界。他认为，许多重要风险无法用稳定的概率分布刻画，历史数据和模型也未必适用于发生结构变化后的经济。3）用“可解释的经济叙事”补充模型预测。King提出，应以三项内容构成不确定环境下的政策框架：清晰、透明地解释经济结构正在怎样变化；建立允许质疑和修正主流叙事的机制；采用能够应对多种意外情景的稳健政策准则。

（二）资产负债表政策组：对扩表的金融稳定效应存在分歧

该工作组主要负责审查美联储当前资产负债表制度的成本、收益及其制度层面的影响。三位负责人分别为哈佛大学经济学教授Karen Dynan、印度央行前行长Raghuram Rajan、前美联储理事Jeremy Stein。

梳理来看，Rajan与Stein对大规模央行资产负债表的金融稳定影响存在明显分歧。Rajan强调，QE在增加银行准备金的同时，可能诱导银行增加未保险存款和企业信用额度等私人流动性承诺，最终形成对央行流动性的依赖；Stein则认为，央行提供准备金等安全短期资产，可以挤出私人部门的可挤兑短期负债，从而降低金融脆弱性。

不过，两人的观点并非完全对立。二者都认为，资产负债表政策会改变私人金融机构行为，因而不能仅以总规模判断其政策效果。Rajan更侧重警示扩表形成流动性依赖后的退出风险，Stein则更强调保留资产负债表的金融稳定功能并优化资产期限结构。

1、Karen Dynan：从家庭、住房与总需求视角评估扩表和缩表影响

履历：Dynan曾在美联储理事会工作约17年，历任研究与统计部门家庭及房地产金融主管、助理主任和高级顾问；2009—2013年担任布鲁金斯学会经济研究项目副主席兼联席主任，2014—2017年出任美国财政部经济政策助理部长兼首席经济学家。其研究主要涉及财政与货币政策、家庭消费和资产负债表、房地产金融及经济统计。

观点：Dynan并未对资产负债表规模和准备金制度提出鲜明的系统主张，结合其研究背景，她在工作组中可能更侧重宏观需求、实体经济传导与数据评估。

2、Raghuram Rajan：审慎使用QE，正视缩表的非对称风险

履历：Rajan曾于2003—2006年担任IMF首席经济学家兼研究部主任，2013—2016年出任印度储备银行行长，并于2015—2016年兼任BIS董事会副主席。Rajan长期研究银行、公司金融、货币政策和金融稳定。

观点：Rajan认为，QE会推动银行增加活期存款、未保险存款和企业信用额度等可随时兑现的流动性承诺，而这些流动性索取权在QT期间不会随准备金同步收缩，使金融体系逐渐依赖央行流动性，形成“扩表容易、缩表困难”的棘轮效应。因此，央行应更加审慎、有限地使用QE，并在缩表决策中充分考虑银行负债结构、或有流动性承诺与金融稳定风险。

1）QE应当更加克制。①QE可能提高而非降低未来的流动性压力。Rajan认为，央行扩表在增加银行资产端准备金的同时，也会推动银行增加活期存款、特别是未保险活期存款，并向企业提供更多信用额度。由此，私人部门对银行的流动性索取权随准备金共同扩张。因此，表面上更加充裕的准备金并不意味着系统净流动性等比例改善，反而可能积累新的流动性风险。②大量准备金未必能在危机中顺畅流向承压机构。即使银行体系总体准备金充足，准备金也可能集中在少数机构手中。危机发生时，流动性充裕的银行可能出于风险、监管或自我保护考虑囤积准备金，而不是将其提供给承压机构，导致局部流动性紧张。

2）但他并不主张快速、激进的缩表。Rajan认为，由于金融体系已经在QE期间形成流动性依赖，QT可能比QE具有更大的金融稳定风险，不能被视为QE的简单逆操作。央行停止QE并转向QT后，银行准备金随之下降，但此前形成的活期存款、未保险存款和企业信用额度不会同步收缩。整个机制可以概括为：QE增加准备金并诱发更多流动性索取权——QT收回准备金但相关索取权未同步下降——金融体系流动性压力上升——央行被迫再次提供流动性。

3、Jeremy Stein：不必机械缩表，结构调整可能比规模压降更重要

履历：Stein早年曾在哈佛商学院和麻省理工学院斯隆管理学院任教，2000年进入哈佛大学经济系；2009年曾任奥巴马政府财政部长高级顾问及国家经济委员会成员，2012—2014年担任美联储理事。Stein的研究横跨公司金融、银行、货币政策和金融监管，尤其关注金融中介、短期融资、风险承担以及货币政策与金融稳定之间的联系。他曾任美国金融学会主席，并为美国国家经济研究局研究员。

观点：总体而言，Stein是“大资产负债表”的支持者。他认为，适度规模的美联储资产负债表能够提供公共安全短期资产，减少私人部门发行可挤兑短期负债的动力，因而具有金融稳定价值；政策重点不应只是追求更小规模，而应优化准备金供给和资产期限结构。

1）强调大规模安全资产供给的金融稳定收益。美联储的大规模资产负债表不仅是量化宽松时期的货币政策工具，也可以在正常利率环境下，通过提供安全、短期、类货币资产，抑制私人金融中介过度进行期限转换（指私人金融机构发行短期、可挤兑负债，为长期或风险资产融资），从而降低金融体系脆弱性。

2）近期观点更强调资产结构可能比总规模重要。2026年，Stein进一步表示，与单纯压缩资产总额相比，将美联储资产从长期证券逐步转向短期国库券可能更重要。

（三）数据组：从总量统计拓展至高频、微观与分组数据

该工作组将提升用于支持美联储政策判断的实体经济信号的质量与时效性。三位负责人分别为：哈佛大学经济学教授Raj Chetty、沃尔玛前任总裁兼首席执行官Doug McMillon、芝加哥大学经济学教授Kevin Murphy。

三人的组合分别覆盖数据方法、企业实务和经济解释。Chetty擅长利用行政记录与私人部门大数据构建高频、细颗粒度指标；McMillon能够从大型零售企业视角识别消费、价格、库存、工资和供应链的实时变化；Murphy则长于分析劳动力供求、技能溢价和技术变迁。该组可能推动美联储在传统官方总量统计之外，更系统地使用高频、微观和分组数据。

1、Raj Chetty：微观大数据与实时经济追踪专家

Raj Chetty是哈佛大学William A. Ackman经济学教授，同时担任Opportunity Insights主任。Opportunity Insights运用大数据研究经济机会科学，关注如何让不同背景的儿童获得更好的成功机会。他长期利用税务记录、行政数据和私人部门大数据研究代际流动、就业、教育、住房和经济机会。疫情期间，他和团队利用信用卡处理商、薪资服务商、招聘平台和金融服务公司的匿名数据，建立实时经济追踪平台，观测消费、就业、收入、企业营收和招聘等指标，数据通常只滞后约三天，并能按县、行业、收入群体和企业规模拆分。

2、Doug McMillon：前沃尔玛总裁兼CEO

Doug McMillon于1984年以小时工身份进入沃尔玛，2014年2月~2026年1月担任沃尔玛总裁兼CEO，任内推动电商、技术、供应链和全渠道零售转型。

3、Kevin Murphy：劳动力供求、技能溢价与人力资本研究的代表性学者

Kevin Murphy是芝加哥学派劳动力经济学的重要代表，长期运用微观数据和供求框架研究工资不平等、技能溢价、失业、人力资本与经济增长。他是技能需求、工资不平等与大学工资溢价研究的代表性学者，其与Katz的经典研究《Changes in Relative Wages, 1963–1987: Supply and Demand Factors》（1992，QJE）奠定了使用劳动力供求框架解释技能溢价变化的重要基础。

（四）生产率与就业组：业界参与度突出，长期技术前景偏乐观

该工作组将评估以人工智能为代表的新兴通用技术对经济的影响，为美联储的政策判断提供支持。三位负责人分别为硅谷风险投资家Marc Andreessen，斯坦福大学经济学教授、现休假任职于Anthropic的Charles I. Jones，以及微软执行副总裁兼Xbox CEO Asha Sharma。

人员构成具有鲜明的产业导向，三人均直接参与AI技术的发展、投资或商业化应用。Andreessen代表科技投资与技术乐观主义，Jones虽是研究长期增长的宏观经济学家，但目前在AI公司Anthropic任职，Sharma则具有AI平台建设和大型企业运营经验。

1、Marc Andreessen：技术乐观主义的代表性硅谷风投家

履历：Andreessen是美国科技创业者和风险投资人，现为硅谷风投机构Andreessen Horowitz（a16z）联合创始人兼普通合伙人。他在大学期间参与开发早期主流网页浏览器Mosaic，随后联合创办Netscape，成为互联网商业化浪潮的代表人物；此后又创办云计算和软件公司Loudcloud，后更名为Opsware并出售给惠普。2009年，他与Ben Horowitz创立a16z，长期投资软件、互联网、加密货币和人工智能企业。

观点：Andreessen是明确的技术乐观主义者。他认为技术提高劳动生产率，长期将提高工资、创造新行业和新工作，而不是永久性减少就业。他对AI发展的政策倾向是加速而非限制。同时，他也是第二届特朗普政府的公开支持者。

2、Charles I. Jones：短期受“薄弱环节”制约，长期AI可能显著加速增长

履历：Jones是斯坦福大学商学院经济学教授，主要研究长期经济增长、生产率、创新与技术进步，现暂时离开斯坦福，在人工智能公司Anthropic任职。

观点：Jones对AI的经济影响持“短期审慎、长期乐观”的判断。短期内，AI主要自动化部分任务，生产率提升仍受人类决策、组织调整和物理世界等“薄弱环节”制约，就业影响也更多表现为任务重组与职业分化；长期看，如果AI逐步覆盖研发及绝大多数认知和实体任务，自动化与创新可能形成正反馈，推动生产率乃至经济增速显著上升。

1）AI自动化智能有可能显著加速经济增长。尽管美国人均GDP增长率在过去150年大致稳定在每年2%，但如果AI最终自动化大部分人类任务，增长率可能显著上升，甚至超过每年5%。

2）但生产率跃升可能比技术乐观主义者预期得慢。经济生产由许多互补任务组成，整体产出常常受限于最慢、最难自动化的环节（weak links）。因此，AI的宏观收益在未来一二十年内可能相对温和，只有当绝大多数关键环节都被自动化后，增长才可能显著加速。

3）AI替代的是任务，不必然立即消灭整个职业。职业是不同任务的组合。AI自动化其中一些任务，可能提高劳动者完成其余任务的效率，反而增加其生产率和工资；只有当一个职业包含的绝大多数任务都能被机器低成本完成时，该职业才会面临全面替代。因此，他不赞同简单推导“AI进步必然导致近期大规模失业”。

4）长期风险更多体现为职业转换和收入分配。部分劳动者的工资和就业仍可能受到冲击，劳动收入占GDP的比重也可能下降。即使AI令经济总量大幅增长，收益也未必自然平均分配，最终可能转化为财富集中、职业转型和再分配问题。

3、Asha Sharma：聚焦AI规模化落地与生产率转化的科技企业高管

履历：现任微软执行副总裁兼Xbox CEO，是一位横跨AI平台产品、互联网业务运营与零售科技的企业高管。她曾任微软CoreAI产品负责人，统筹Azure AI Foundry、Azure OpenAI Service及智能体开发工具等核心AI平台；此前曾任Instacart首席运营官，任内公司完成IPO，并曾在Meta担任产品副总裁，负责Messenger、Instagram Direct等产品。她目前还担任Home Depot与Coupang董事，毕业于明尼苏达大学卡尔森管理学院。从宏观研究视角看，她主要代表企业AI规模化部署与产业生产率转化的一线实践视角。

观点：Sharma尚未公开系统论述AI对宏观生产率和就业的影响。结合其AI平台建设与企业运营经历，她在工作组中更可能提供AI规模化部署、工作流程改造及生产率转化的一线经验；其公开表态强调技术与人类创造力的结合，但尚不足以据此判断她对AI就业替代的总体立场。

（五）通胀框架组：学术阵容厚重，或更重视框架的灵活性、可信度与长期视野

该工作组将重新审视美联储对通胀驱动因素的理解方式及应对策略，其由三位在宏观经济与货币政策领域具有较高影响力的学者和政策思想家组成，包括前美国经济顾问委员会主席Greg Mankiw，纽约大学经济学教授、诺奖得主Thomas Sargent，以及前BIS经济顾问、C.D. Howe研究所高级研究员William White。

从近期研究看，三人分别质疑了现行通胀框架的不同环节。Mankiw反对将2%理解为必须精确实现的2.0%，强调目标区间和政策不确定性；Sargent关注平均通胀目标制能否前后一致执行，以及这种制度是否具有可信度；White则认为只关注近期消费价格稳定并不充分，政策框架还应纳入信贷、债务和金融周期。

1、Greg Mankiw：新凯恩斯主义宏观经济学家，强调价格黏性与冲击识别

履历：现任哈佛大学Robert M. Beren经济学教授，是新凯恩斯主义经济学的重要代表。他曾于2003—2005年担任美国总统经济顾问委员会主席。其著作《宏观经济学》和《经济学原理》是全球广泛使用的经济学教材。

观点：Mankiw属于新凯恩斯主义框架，重视价格黏性，强调冲击差异，区分需求型与供给型通胀，以及货币政策面对不同冲击时的权衡。近年来，Mankiw对机械追求2.0%提出了最直接的批评，认为央行应避免过度精确的通胀目标。相比“2.0%”，更宽泛的“2%”或区间目标更符合政策控制能力的不确定性。宏观经济学需要保留菲利普斯曲线等核心理论框架，但也必须承认这些工具在现实预测和政策操作中的局限；需要重新关注货币总量，同时减少对单一模型和精确目标的迷信。

2、Thomas Sargent：理性预期与政策可信度理论的重要奠基者

履历：Thomas J. Sargent现任纽约大学William R. Berkley经济学与商学教授，并任斯坦福大学胡佛研究所高级研究员，曾在明尼苏达大学、芝加哥大学和斯坦福大学任教。他是理性预期宏观经济学的重要奠基者。2011年，他因研究宏观经济中政策与经济结果之间的因果关系，与Christopher Sims共同获得诺贝尔经济学奖。

观点：Sargent强调理性预期与政策制度的可信度。公众会根据未来完整的财政—货币政策安排调整行为，治理通胀不能只依赖临时加息，而需要可信、可持续的政策制度转变；若财政路径不配合，货币紧缩的长期效果也可能受到削弱。

3、William White：不应只盯价格稳定，应将金融周期纳入政策框架

履历：William R. White是加拿大经济学家，早年曾在英格兰银行任职，随后在加拿大央行工作22年，并于1988年出任加拿大央行副行长。1994年加入国际清算银行，1995—2008年担任BIS经济顾问兼货币与经济部负责人，之后曾长期担任经合组织经济与发展审查委员会主席。White长期研究货币政策、信贷扩张、债务积累和金融周期，以较早警示宽松货币政策可能引发资产泡沫和金融失衡而知名。

观点：White长期批评传统货币政策框架过度关注近期消费价格通胀和短期产出稳定，而对信贷扩张、债务积累、资产价格与金融周期重视不足。

1）低通胀并不意味着金融风险没有累积。White在《Is Price Stability Enough?》中明确指出，历史上许多严重金融危机发生前并没有明显通胀压力，因此消费价格稳定不足以确保宏观经济稳定。

2）应关注信贷、债务、资产价格和金融周期。White认为，金融繁荣—崩溃周期可能由信贷和资产价格相互强化推动，央行不能只等金融失衡破裂后再“清理”，而应关注风险的前期积累。其2023年发表的论文明确主张，央行应从“短期通胀控制者”转向“金融周期和系统稳定的守护者”，更多关注信贷和债务增长。

二、市场怎么看？

梳理目前公开的机构观点，市场对负责人名单的初步评价总体积极。名单涵盖知名学者、前央行负责人、政策官员和产业界人士，部分工作组还纳入观点不同的成员，降低了外界对改革缺乏专业性或过度政治化的担忧。不过，人员质量并不等于改革必然落地，工作组议程、FOMC参与方式和建议进入正式决策的机制仍不明确。

第一，名单增强了改革的专业可信度，但并未绕开FOMC的内部共识约束。1）Evercore ISI的Krishna Guha将其评价为“严肃且大体均衡”的组合，认为市场、美联储员工和FOMC都会认真对待，是Warsh推进改革的良好开端；但重大制度变化通常需要FOMC接近一致支持，现任委员不会简单照单全收。2）Renaissance Macro的Neil Dutta也认为，这批“严肃且受人尊重的专业人士”有助于提升Warsh在同僚中的信誉，不过，其中部分成员确实倾向于认同Warsh对大规模资产负债表和过度前瞻指引的质疑。

第二，外部专家主导是一项明显的程序创新，但研究成果能否转化为政策仍取决于FOMC。JPMorgan首席美国经济学家Michael Feroli提出，工作组可能推动“制度变革”，也可能只是重新讨论沟通、资产负债表和通胀框架等既有问题；此前美联储的沟通改革也曾因内部分歧而停滞。

从历史比较看，此次框架审查在组织方式上确有明显变化。2012年美联储正式确立2%的长期通胀目标，主要由FOMC内部沟通小组推动；2019—2020年和2025年的两轮框架评估，则采取“联储系统内部组织和FOMC决策，同时吸收公众及外部学术意见”的模式，均包括Fed Listens公众活动、学术研究会议、联储员工分析和FOMC内部讨论。相比之下，Warsh此次将五个工作组交由外部专家联合牵头，美联储员工提供支持，并要求其独立运作、遵循证据和提供坦率反馈。