知名分析師陶冬在其個人最新博客文章中指出，各國央行透過量化寬鬆政策，使得倚靠固定資産收益來維持現金流的保險公司、退休基金，進入石油、商品、農產品等領域提高回報，加上資金成本超低，銀行對濟貸款嚴苛卻鼓勵金融市場借錢炒作。陶冬強調，投資者必須識時機退出，畢竟，泡沫是早晚會破滅的。
以下是陶冬最新博客文章內容：
小時候曾聽過大灰狼吃小孩子的故事，長大以後才知道，狼是不輕易攻擊人的，除非是饑餓的病狼。更多的情況是，人類的過度開發，侵蝕了其他動物的生存空間。生態環境的改變，導致了生物的異象。
如今的金融市場，可謂異象叢生。投資風格應該十分審慎的退休基金，居然涉足農產品期貨；手頭已擁有過多現金的微軟，居然發公司債集資；從沒有投資經驗的美國老太太，居然嘮叨著要投資黃金ＥＴＦ。這些金融異象的背後，其實是央行的量化寬鬆政策。超進取的貨幣政策，改變了人們習以爲常的貨幣環境，過去的投資標的突然失效，導致投資行爲變異。
所謂量化寬鬆政策，就是央行透過購買債券（尤其是國債），大規模增加金融系統內的流動性，並將國債利率人爲地拉低到異乎尋常的水平。量化寬鬆，不過是大肆印鈔的代名詞。除了央行直接大手筆買入國債以外，它們釋放給銀行的銀根，也因銀行惜貸而無法周轉到有需要的企業和個人手中，資金被銀行反手投入國債市場，進一步拉低國債收益率。量化寬鬆政策帶來兩個歷史上罕見的後果：一、risk free is also yield free ( 無風險資産同時是無收益資産 )，大量倚靠固定資産收益來維持現金流的保險公司、退休基金，突然發現光靠投資低風險資産已無法支援其支出。二、funding cost is excessively low（資金成本超低），銀行對實體經濟貸款嚴苛，卻鼓勵金融市場借錢炒作。
量化寬鬆政策於是在金融市場製造出“擠出效應”。央行佔據了低風險資産領域，將資金回報壓抑至無可理喻的地步，倒逼民間資金攀爬風險曲線，於是民間資金出走至風險資産。恰恰是因爲過去的固定收益産品已無法帶來足夠的收益，迫使保險公司、退休基金進入石油、商品、農產品等另類投資領域來提高回報；恰恰是因爲資金成本低至0.7%，才誘使微軟發債集資，不過資金卻是被用來回購股票，刺激股價；恰恰是因爲央行失去了政策信用，再加上ＥＴＦ進入尋常人家，美國老太太竟要買黃金ＥＴＦ。
各國央行已經開始著手第二輪量化寬鬆政策，日本銀行的QE2.0（量化寬鬆第二版，Quantitative Easing 2.0）已經上馬，美國聯儲的QE2.0也箭在弦上。早已過度寬鬆的貨幣環境，將變得更加寬鬆。現在央行的政策可以說是二次大戰以來最缺乏獨立性的，而各國的政治家們，已經對緩慢復甦失去耐心，一心指望透過人爲刺激而達到速成的復甦。在財政赤字變得難以爲繼之後，政治家們便將量化寬鬆當成速效復甦藥丸。
其實，量化寬鬆政策在推動經濟復甦上的效果並不理想。央行能所做的，不過是將流動性放入銀行手中，可是如果銀行惜貸，實體經濟並未因此而受益。由於銀行的金融仲介功能喪失，貨幣政策的傳導機制不暢順，央行的量化寬鬆政策就好像用繩子推動眼前物體一樣，有力用不上。
然而，量化寬鬆政策在金融市場卻證明是有效的。由於金融企業和金融市場能與製造出的流動性直接對接，央行的印鈔票，直接帶來金融資産價格的迅速上揚。更有甚者，由於無風險資産的零回報和超貸炒作的低成本，全球民間資産正出現一次罕有的向風險高地的集體遷徒，剛過去的金融海嘯似乎沒有給人留下什麽記憶和教訓。
這裏出現兩個問題：第一，非常時期的非常貨幣政策趨向常態化，超低的資金成本帶來估值的結構性位移，從國債的收益率到股票ＰＥ，從對租金回報的要求到對並無分紅的黃金的看法，估值泡沫在全面形成。第二，資金流向和泡沫的形成，在不同領域並非均勻分佈，一些領域的價值偏離（如國債市場、新興市場）可能大過另一些領域，某一個領域資産價格一旦出現新動蕩，隨時可能誘發連鎖反應。
以量化寬鬆政策來拯救經濟的一個重要中間步驟，就是儘量讓本國貨幣貶值，這樣做一方面減輕債務負擔，另一方面吸引更多的海外資金流入。此招在理論上是可行的，不過卻屬以鄰爲壑的陰招，帶來其他國家的貨幣升值，減慢它國的復甦，甚至帶來衰退。於是其他央行紛紛反制，也推出自己版本的量化寬鬆。全世界處處都在灌水，整個金融市場一片匯率亂象。
用資産價格泡沫來浮起經濟復甦，在筆者看來是伯南克的陽謀。在2009年初，伯南克祭出QE1.0，透過資産升值挽救了命懸一線的銀行業。現在他要通過QE2.0挽救經濟，筆者相信量化寬鬆對金融資産價格的刺激，可能會大過對經濟的刺激。
這是貨幣政策史上的一次奇觀，也許是我們一生僅能遇上一次的投資機會。資金向風險資産的集體遷移，帶來資産價格上漲，而此又吸引更多尋求收益的資金湧入。但是，投資者必須要懂得識時機、思退出。泡沫是早晚會破滅的---要麽有一日央行自行引爆，要麽市場代勞之。
本文原載於財訊雜誌，爲個人觀點，並非任何勸誘或投資建議。
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