先别背利率传导机制。先想一个问题：
为什么天气预报员敢说明天降水概率 70%，经济学家却敢说明年 GDP 增长 5.27%？
两句话看起来都是「对未来的数字预测」，其实一种是诚实、一种是修辞。降水概率 70% 的意思是：把历史上所有类似天气的日子翻出来，七成下了雨——这个预测可以被事后校验，错了可以回头修模型。GDP 增长 5.27% 的意思是：模型算出来 5.27%，至于误差有多大、模型什么时候失灵过，就不在新闻通稿的服务范围内了。
一个习惯了标准答案的理科生，撞上宏观经济学，第一反应是愤怒：这门学科怎么能这样？第二反应是痛苦：那我还能信什么？这本书是替这两种反应写的。
全书围绕一个问题推进：宏观经济学的不确定性，到底是「水平不够」，还是「结构如此」？如果结构如此，那么追问标准答案本身就是错误的问题——而学会在错误的问题面前停下来，换一个问题问，恰恰是理科训练最擅长的事。
十二章，从「为什么做不了实验」一路挖到「怎么读一条宏观新闻」。读完你不会有预测股市的本事——谁承诺这个请报警——但你会有一套判别工具：什么宏观说法值得认真听，什么说法在用精确冒充准确，以及，在一个没有标准答案的世界里，怎么照样做出像样的决定。
投降不是认输。读完你就知道了。