“野”性盎然，江铃福特科技三款越野车型闪耀成都国际车展

2023成都国际车展期间，江铃福特科技即将宣布其全新渠道品牌，并进行全新一代福特Ranger，传奇硬核越野车Ford Bronco以及全新一代F-150猛禽在内的亮相。三款越野车将为用户提供纯正硬核的户外越野体验。

为打造引领行业的越野生态圈，成为户外越野生活方式引领者，陪伴用户走过从灵感迸发到畅行疆域的每一个瞬间，江铃福特科技有备而来。

累计销量超800万台，全新一代福特Ranger 1st Edition将开启预售

众人期待的福特Ranger 1st Edition将正式亮相成都车展并开启预售。该车型为第五代福特Ranger，由福特最领先的第三代中型皮卡平台打造，并首次以国产化的形式引入国内市场。作为一款践行福特汽车Built Ford Tough品牌承诺的中型传奇皮卡，福特Ranger已在世界超过180多个地区进行发售，这也使其成为累计销量超800万台的明星车型。

福特Ranger 1st Edition

除了丰富的原厂越野改装以及亮眼的专属设计元素外，福特Ranger 1st Edition将提供2.3T EcoBoost®汽油发动机及全新2.3T Puma柴油发动机两种不同选择，均搭配采埃孚8速手自一体变速箱。同时，该车也与海外版福特Ranger Raptor搭载了相同的EMOD智能全时四驱系统、前/后桥电控差速锁和瓦特连杆，这让其具备出色越野性能的同时，兼具可靠、稳定、操作简便的特性，为用户带来更加极致的驾驶体验。

福特Ranger 1st Edition内饰

传奇硬核越野车Ford Bronco驰骋蓉城

初代Ford Bronco诞生于1966年，一经面世便成为了SUV史上的偶像级产品，并在SUV（Sport Utility Vehicle）名称还未出现时，一经面世便成为了SUV史上的偶像级产品，堪称福特SUV家族的鼻祖

历代Ford Bronco都在世界畅销，第六代Ford Bronco也不例外。该车基于高强度非承载式车身打造，配备了前双叉臂独立悬挂，后多连杆整体桥非独立悬挂，以及丰富硬核的越野配置和功能，为用户带来了极强的越野性能与改装拓展潜力。2021年。第六代Ford Bronco在北美上市后，就广受粉丝热烈追捧，长期供不应求。如今，这款拥有强悍越野性能的传奇车型即将引入国内市场，并通过江铃福特科技渠道进行销售。

Ford Bronco

销量稳居第一 全新一代F-150猛禽硬核来袭

2023年成都国际车展上，皮卡王者——全新一代F-150猛禽的烈焰风暴特别版闪耀登场！在过去的岁月里，福特汽车F系列皮卡曾凭借性能、耐久性、可靠性连续第46年蝉联全美最畅销皮卡，连续41年问鼎全美最畅销车型，累计销量超4,000万辆。而在国内，一场销量风暴也即将上演。F-150猛禽采用官方直销模式，在透明定价的同时，也带来了充满极限越野体验的“征途学院”和“一万种征途”等场景品牌活动。自上市以来，该车型受到了国内客户的热烈欢迎。目前，用户已可通过官方平台“福特皮卡野奢营”随时下定，交付节奏也大幅加快。

全新一代F-150猛禽烈焰风暴特别版

2023成都国际车展上，准备了三款越野车型的江铃福特科技展台，将会是展会里最亮眼的存在。江铃福特科技诚挚邀请广大媒体和消费者莅临1号馆H104展台，共同领略引领行业的沉浸式越野户外生态体验。

地平线刘福成：车载计算平台打造软件定义汽车基石

7月22日—23日，由盖世汽车主办、上海国际汽车城特别支持的“2020首届软件定义汽车高峰论坛”正式举办。本次论坛主要探讨软件定义汽车领域最新的创新理念、技术趋势、现实挑战等热点话题，共谋行业未来发展之道。下面是地平线智能驾驶产品线产品规划与Marketing高级总监刘福成在本次论坛上的发言：

各位嘉宾，下午好！我是来自地平线的刘福成，主要负责产品和市场的工作。今天我演讲的主题是“车载计算平台打造软件定义汽车基石”。软件定义系统其实在其他的领域已经出现了，比如说在IT领域有SDN软件定义网络，SDDC软件定义数据中心，实际上我们的智能手机也是一种软件定义的形态，现在“软件定义”终于来到了汽车领域，软件定义在其他几个领域出现的时候，都带来了产业剧烈的变革，带来了一些颠覆式的创新。

我个人理解软件定义系统带来的主要差异是什么呢？我们知道硬件的生命周期，从消费电子到汽车电子，可能是一年、两年、三年甚至更长的面市周期，但是软件通常是以季度、月、周这样的时间跨度去迭代和交付的。实际上这个交付的gap就是在软硬一体的系统上，通过软件定义，可以让新的功能以最快的速度去面向消费者，这是一个很大的变革。

我们来看看软件定义汽车究竟有哪些新的变革呢？这里面软件定义汽车在我看来一个杰出的代表就是特斯拉，特斯拉从上市以来到这几年的销量逐渐走好，它逐渐推出了一系列智能化的产品，越来越受到消费者的认可。最新的数字大家也看到了，在美国疫情期间特斯拉实现了1亿美金的盈利，是所有OEM里面表现最好的。

我们回顾一下特斯拉在资本市场的几个高光时刻。第一个就是在2017年的时候特斯拉的市值超过了福特和GM，在2010年6月10号特斯拉的市值超过丰田，成为全球第一大车企，现在这个特斯拉的市值已经接近2900亿的大关。特斯拉受到资本市场的认可是为什么呢？它是一个颠覆式的创新，在汽车领域是新物种，整个从产品的交付方式和其他过去的传统车企里面我们看到的还是有一些区别的。

第一个是特斯拉实现了数据的闭环，大家知道特斯拉在车载计算机上面搭载了FSD3.0的系统，把用户的数据收集起来，在云端进行训练，把训练好的优化模型再通过OTA推送到车里，不断实现自我进化，这个是跟我们过去通过两年到三年一代车的设计推向市场，再规划下一代车的设计，收集用户新的需求再推向市场，这是两到三年为基础的在设计室里完成的创新，而特斯拉是实时在线的，通过季度为维度的一个创新。

这个里面有数据、AI模型和设备，设备就是指提供算力的平台，而数据方面，特斯拉是通过迭代系统不断实现闭环采集，AI模型是指通过FSD面向汽车领域提供了专用的神经网络模型，特别是面向车载领域的，而不是通用计算，在这个方面可以提升效率，并实现更低的功耗。

第二就是FSD的3.0计算平台，能够提供114 TOPS的算力。数据闭环大家可以看到我们对比了一下特斯拉和Waymo的模式。特斯拉现在能实现每天2千公里的实时数据采集，截至2020年总里程已经达到了22英里，就是其中绿色的这个线。Waymo的模式在车队里面数量已经是最大的了，但也仅仅实现了目前3200多万公里的采集总里程，仅仅是特斯拉的十分之一。

这两种模式的区别带来的结果就是什么呢？特斯拉现在我们看到它自动驾驶的演进非常快，基于收集到的数据训练神经网络模型，指标模型优化再反过来推到车里，不断把新的数据收集出来，然后在云端进行处理，逐渐覆盖各种各样的场景。我们认为这种场景跟人的认知和AI学习是相似的，它是一个不断更新认知的过程，很难通过一段时间的设计和需求收集，实现客户的场景全覆盖，它其实是一个持续迭代并且逐渐增强的过程。

这个就是特斯拉的模式，它通过联网系统不断把数据采集出来，这个里面有很多的策略，也不是说把数据全部采集出来，它会判断车身在行驶控制的异常情况，它可能会针对于这个车身出现异常情况提取出上下文来，基于这种模式不断去优化它的系统。

另外一种对比就是Waymo的模式，在实验室里面进行设计，然后打造成闭环，这种系统需要经过三五个月迭代。根据收集到的数据在实验室里面进行优化，这个优化过程和特斯拉模式相比具有本质差别。

这是一个来自券商的咨询报告，我们看到在过去Model3里面的汽车电子占比已经达到了24%，到2023年预计可以增值到45%这样的份额。关于特斯拉Autopilot的报价，预装是5.6万元，7月后安装是大于6.3万元，这个价格大家可以去进行对比，特斯拉在美国东部时间应该是从这个月开始把它在美国的前装价格从7千美元上升到了8千美元。这个在汽车领域是很少的，卖一个配件通常是价格往下走的趋势，但现在特斯拉的FSD是上扬的趋势，而且在今年年底，特斯拉要采取订阅付费的方式，一个月大概是一百美金。汽车领域通常是一次性的收费，后期可能有一些零部件的费用，特斯拉可能要定义一种汽车领域的新模式，就是用户付费的商业模式，这样每个月都有一笔固定的收入。

这是特斯拉发布HW3.0的上一代产品，当时它是用英伟达Drive PX2的平台，当时特斯拉发布了一些内容，我们看一下数据对比，一个是整体的性能上21倍的提升，为什么会有这么大的提升，特斯拉FSD是专门为车载计算的特定领域去进行设计的，所以它从整个芯片的架构，尤其是在计算单元和内存DDR之间的系统带宽利用上，在神经网络计算的计算单元的利用效率上，都会比基于GPU的Drive Px2效率高的多，因为它在设计网络的时候就会充分考虑我的模型是哪一个、跟下一层的网络连接到底是怎么样的等等，所以基于算法的设计充分考虑进去之后，它的这种基于特定应用场景设计的芯片就比这种通用芯片在性能上会有大幅的提高。这个里面说明了一个问题，就是基于特定场景专用芯片设计带来的好处。

最后一个我们认为感知能力是智能驾驶安全的保障。前面提到了数据闭环和智能驾驶计算平台这两个，数据闭环提供数据链路，计算平台提供算力支撑，真正实现自动驾驶功能的是上面感知算法，感知算法的准确度最终会跟功能结合，一起去决定智能驾驶所有的表现。

实际上在感知能力方面，我们知道Uber和特斯拉的Autopilot也出现过一些问题，但是它是采集到数据以后，把数据上传到云端，然后去进行训练，不断去完善自己的场景，最终实现这种场景的全覆盖。

前面通过特斯拉我们认为在软件定义汽车里面有三个观点是特别重要的：一个是数据闭环，一个是高计算的感知计算平台，还有一个是基于数据平台感知算法的能力。这是三位一体的东西，通过数据闭环不断收集数据，再把算法优化，然后再传到端的计算平台上，计算平台是整个链条里面最核心的一个东西，是自动驾驶的一个大脑，它提供算法运行的算力保障，提供数据的收集。

我们认为感知计算平台是中央计算大脑基石的同时，也发现车载中央计算面临着一些挑战。我们来看一下这个趋势，这是大家特别熟悉的，就是分布式架构、域架构往中央计算架构走的趋势，实际上我们接触的很多客户量产的项目已经在向这个趋势靠拢，特斯拉就是典型的基于中央计算平台的架构。

这是我们看到整个汽车的智能化里围绕感知计算平台和感知算法在智能座舱和智能驾驶方向的一个感知中台体系结构，再在这个下面是一些计算SOC、主CP、MCU这种功能安全的控制器和AI加速控制器的计算单元组合。在这个上面是各种各样的感知能力，实际上这个下面就是地平线现在正在做的，这种车外的视觉、车内的视觉主要是对驾驶员和车内的后排还有副驾的识别，还有一个语音交互，还有雷达车外的感知，整个构成了这种感知的中台。感知的能力输出对于上层输出之后，上层可以基于感知结果做各种各样面向智能座舱和智能驾驶应用。

当前，智能驾驶正在掀起一场算力竞赛。随着自动驾驶等级的上升，对自动驾驶芯片算力的要求也在成指数级上升。实际上，在L3、L4、L5级自动驾驶，大家到底用多少算力呢？现在也说不清楚，行业也没有定论，但是在这种情况下，大家做的事情就是不断地堆算力。这个好处是什么呢？提供未来的可扩展性。算力中可叠加的功能是有空间的，特斯拉144TOPS的算力也没有全用，这样特斯拉就有很大的空间不断地去丰富它的最新功能，这就是预留算力的好处。

车载芯片设计的确是一个硬核问题。其中包含的问题一个是自动驾驶等级对于算力要求的提升，还有深度学习模型的选择，这里的挑战是什么？我们知道深度学习有云端和边缘的，云端的训练都是大模型，它在云端上不用考虑功耗，在云端的计算成本高一点可能就是成本和供电的问题，在边缘上你要考虑车的成本和续航这种因素，所以在车载模型选择上我们要选择最合适的神经网络在合适的专用车载计算平台上进行AI计算。

另外一个就是车的带宽和位宽考虑，这是影响算力的因素，GPU虽然算力很高，但在同样模型上表现出来性能的差异并没有那么大，为什么？就是因为它是通用计算，它没有考虑位宽的这种限制，所以一般只能把效能发挥到50%，而专用芯片可以发挥到百分之八九十的效能。最后一个就是功耗，功耗跟模型选择有很大的关系，用一些小模型在终端会大大减少功耗。

车载计算这短短几年的发展，它的算力提升最终都要体现在晶体管的数量上。过去在引领晶体管数量的基本上还是数据中心、PC或者手机。最近这两年开始我们看到车载计算的芯片算力晶体管的数量已经开始超过了手机的晶体管数量，比较典型的就是英伟达的Orin推出的有170亿晶体管，其实在过去几年车载上的晶体管数量比手机是差一个量级的，但是近两年开始已经开始超越手机晶体管的数量，所以说这也说明智能驾驶对计算能力提出了新的要求。

这个左边是CPU算力增长的状态，这个大家感受比较深刻。大家应该知道CPU已经好多年了，算力都是20%这样的速度在提升。左边是计算能力供给，右侧的图说明这几年AI计算对计算能力的需求。需求端是在近几年增长了7个数量级，而供给端在近5年，基本上没有变化。那怎么满足AI计算的需求呢？摩尔定律说每18到24个月整个计算机的计算性能提高1倍，但是价格保持不变，但是在新的AI计算时代摩尔定律已经失效了，它已经停止了增长，而且AI计算除了关注的是功耗、性能和面积之外，更关注每瓦特的实际提升计算效率，这个解释一下就是芯片的效能，不光是算力要高，单位算力的成本和芯片利用率更要高，这样才能满足整个AI芯片计算的效能。

车载计算中面临的另外一个比较有难度的挑战就是车规级。车规级芯片产品开发周期长，难度大，是硬科技、长跑道的创新，要满足一系列的认证。芯片本身还有18到24个月处理器流片设计的周期，这个流片设计周期大家都是一样的，之后是面向车载芯片提出的要求，比如AEC-Q100、功能安全ASIL的认证，量产车型的导入，量产的迭代、部署和升级，整个车载计算的周期、门槛和投入都是非常大的数，是一个长周期的赛道。

接下来，我们看一下车载AI计算的动向，从中可以总结一些规律：基本上OEM大厂都在和科技公司进行跨界合作。这个产业链是非常长的，汽车领域大家对整车有一些knowhow，科技公司更擅长像AI芯片、算法、云、通讯这些领域，跨界合作是实现了一种共赢。这也是近些年的状态，跨界合作除了车企跟公司的跨界合作，也延伸到了OEM和OEM之间，大众投资了福特的Argo AI，这也是一种新的形式。

我们地平线是全球第一家AI芯片的创业公司，同时也是台积电全球第一个AI芯片的客户，我们在2017年推出了中国第一款边缘AI芯片，我们的芯片大规模赋能美国自动驾驶车队，19年推出了中国第一款车规级的AI芯片，2020年，地平线车规级AI芯片征程2实现了前装量产，成为中国第一款上车量产的AI芯片。目前，搭载地平线征程2芯片的长安旗舰车型UNI-T每个月的订货量也比较大，是一款爆品，我们每个月都在跟下游供应商追加芯片订单。

地平线的业务核心是基于征程系列芯片，打造面向智能驾驶和智能座舱方向的解决方案。在面向智能驾驶的方案里面现在有ADAS的产品，主要是基于征程2进行量产，现在已经有了很多定点，但是目前还不能公布出来。地平线动态高精地图方案，提供的是众包地图技术，我们通过视觉采集路边的数据，实现了在云端的建图和地图的实时更新，同时利用高精度地图底图在终端可以跟全球导航卫星系统（GNSS）进行融合，实现视觉辅助定位。

在智能座舱的产品主要是智能座舱的语音交互，做一些前端的降噪、分布式麦克风，还有驾驶员监控和AI感知。除了面向智能驾驶和智能座舱的解决方案。

同时，我们的芯片也是完全对外开放的。我们的生态合作伙伴，通过地平线的芯片和工具链可以做他所需要的驾驶、座舱和其他的算法，举个例子就是我们的一个行业顶级的合作伙伴通过地平线的芯片和工具链，正在做一个前装感知的产品。

以上就是我们的业务全貌，我们同时提供软硬件一体的解决方案，芯片+算法，同时也会开放我们的芯片和工具链，让第三方合作伙伴基于我们的芯片和工具链开发他们自己的感知方案。

地平线核心产品征程2 采用地平线创新的人工智能专用计算架构 BPU，主要有三个方面的优势。一个是极高的算力有效性，可以达到90%，为什么是这样呢？我们征程2是基于车载场景围绕车载用的神经网络模型专门训练和定义出来的网络，所以才能把这个算力的利用率达到90%以上的水平，可达同等通用计算芯片的10倍以上。

另外就是感知能力，我们在识别精度上可以达到99%，延迟上少于100毫秒，这样感知精度和低延迟也是地平线软硬一体能力的体现。我们是非常懂算法的芯片公司，因为芯片的设计是结合算法一起做出来的，所以关于神经网络怎么用芯片可以用得最好，我们有深厚的积累。此外，在感知的丰富性上，可以实现像素级语义分割，超过 60 个分类，每帧高达 60 个目标及其特征的准确感知与输出。

在计算芯片和算法能力之外，我想向大家介绍一下地平线“天工开物”AI计算平台，它包含面向实际场景进行 AI 算法和应用开发的全套工具，并提供参考模型样例和参考整体软件方案支持客户快速产品落地。合作伙伴可以基于我们的芯片去开发自己的AI感知算法，一方面大家可以利用我们现在这个工具链支持MXNet等主流的训练框架，大家可以用我们的训练框架进行神经网络的训练，另外我们也支持模型转换接口，如果大家有自己已经训好的模型，也可以通过ONNX进行转换，我们还有浮点到定点转换工具，主要是云端训练出来的大模型转换成定点模型，到终端上能够提供更低耗的效率，同时能保证精度。

今年，中国第一款车规级AI芯片实现了量产上车零的突破，我们的智能驾驶舱系统跟主界面进行配合，可以实现众多AI感知能力，比如说视线、情绪，还有人脸识别，就是Face ID，还有车载语音能力、唇语识别。其实语音识别功能上车已经有很长时间了，但是在高噪音的环境下我们做过一些测试，在纯语音的情况下语音的误识别率会极速上升，但是我们可以结合语音识别和唇语识别感受你在说什么，这个识别力在高噪声的情况下是很好的。其中手势识别这个功能，是OEM基于我们提供的芯片和工具链，后续自己开发完成的。

这是我们征程2在ADAS领域的一个应用。我们提供了面向ADAS一些AI感知的算法，比如说车辆识别、车道线识别这样的一些算法在里面，相当于整体的软硬结合的方案。地平线面向前视ADAS市场的全球领先单目解决方案，可在低于100毫秒的延迟下有效感知车辆、行人、车道线、交通标识、红绿灯等多种目标，达到10类动态目标感知、53类静态目标感知、12类语义分割、典型功耗2W等等。

面向L4自动驾驶，地平线Matrix 2自动驾驶计算平台搭载4块征程芯片，三个Matrix 2可以做到车身360度视觉感知解决方案，现在这一款产品在北美赋能了很多的RoboTaxi车队。

在高精度地图方面，地平线和韩国的SK已经完成了落地方案的合作。SK是韩国最大的一个电信集团，它在首尔出租车和公交车上都装了我们这个面向后装的设备，里面加载了地平线的解决方案来进行道路数据采集。这是一个面向后装的应用，同时也支持面向前装的应用，给前装OEM提供基于视觉的辅助定位。地平线高精地图解决方案还能够实现实时更新，它的好处是什么呢？目前高精度地图图商提供的是以半年、季度这样一个地图更新频率，在车上装了这个工具以后实现的是众包方案，能够实现地图信息的实时动态更新。

最后，向大家介绍一下地平线的朋友圈。地平线已在智能驾驶领域赋能一大批行业顶级Tier1s、OEMs、运营商，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想汽车等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。

谢谢大家！

经济危机——商业的苦恼

奥尔良大公去世的那一年，约翰·劳放弃了被召回法国的所有希望。也是在这一年，在离劳的故乡爱丁堡大约15公里的柯科迪小镇上，玛格丽特·史密斯有了她的第一个孩子。她是一个单亲妈妈，丈夫在孩子出生前几个月就已经死了。这是一个男孩，1723年6月5日出生，名字叫亚当·斯密。他的童年生活很安宁，只是在两岁的时候发生过一个小插曲。一个吉卜赛罪犯把他拐骗了，但很快就没事了。孩子在一天天的长大，玛格丽特·斯密注意到他对身边社会的情况有着强烈的兴趣。尽管柯科迪是一个只有1500个居民的小镇，但还是有很多值得关注的地方。小镇有多种多样的商业贸易，来自许多地方的商船就停泊在房子旁边。小男孩喜欢坐在海边的峭壁上，远望着商船来来往往。

嬗变之年

那时候的英格兰不像法国，它已经建立了一套运转良好的纸币制度。支付手段不仅包括金币与银币，还包括英格兰银行和其他银行所发行的纸币，以及本票和境内票据。除了硬币、纸币与境内票据，还有像财政票据和东印度公司债券这样的附息票据，它们都可以流通，虽然周转率较低。造币厂的主管就是艾萨克·牛顿，他于1696年获得该项任命。牛顿在年轻的时候，就注意到不仅政府可以实行硬币“缩水”的做法，许多市民也可以这样做。一些人把一堆硬币放进一个袋子里，使劲地摇晃，然后把那些磨掉的粉末收集起来。有的人更加粗暴，直接在硬币的边上切下薄片，然后再拿去花掉。为了防止发生这样的事情，牛顿主张把硬币磨成光边，以便鉴别硬币是否曾被动过手脚。

那时，工业革命已经处于摇篮阶段，经济大繁荣的条件正在日益成熟。首先，英国的海军正在快速地征服新市场，为英国的产品打开销路。其次，乡村也已经启动了一场“农业革命”，农场正在扩大，产量也在提高。这个过程释放出了劳动力，越来越多的年轻人来到城市寻找工作、学习机会或者尝试一些新的冒险职业。这些人中的大多数来到伦敦，那时居住在伦敦的人口大约有50万～75万。另外一些人选择去了英国第二大城市布里斯托，那里约有4.3万人居住。其余的人分别移居到了诺里奇（3.6万居民）、利物浦（2.2万居民）、曼彻斯特（2万居民）、索尔福德（2万居民）、伯明翰（2万居民）以及其他一些商业中心。

不凡的个性

再回到柯科迪小镇看看。我们这位年轻的朋友亚当·斯密在17岁那年完成了基础学校教育后，决定离开家乡。他告别了妈妈玛格丽特，跨上马，风尘仆仆地骑了500多公里的路程，来到了牛津，他已经被牛津大学录取了。约翰·劳17岁的时候则是醉心于伦敦的赌场，他也曾经立志要成为一个人物。而亚当·斯密对于赌博则是乏料可陈。实际上，在牛津大学，他是那些表现得最心不在焉的学生中的一员。在喝茶的时候，他把黄油面包泡在茶壶里，然后却抱怨茶的味道不好，人们看到这些并不觉得奇怪。他浪漫地与一个姑娘相恋，但在聚会的时候居然没有发现这位姑娘也在场。而且，人们还经常看见他自言自语。就在亚当·斯密看起来似乎忘却周围一切的时候，他却并不是在发疯，而是正聚精会神地思考着某些问题。

他不仅能够专心致志，而且还有很强的表达能力。在参加社交聚会的时候，他可以整晚上都只想自己的问题。可是一旦有人引起他的注意，比如向他直接提问或者发表一些刺激性的观点，他会就此展开讨论，仿佛在发表一席演说。他在讨论问题的时候喜欢打破砂锅问到底，有时在一些具体的细节上不停地纠缠，使得人们都后悔不该和他争论，或者后悔不该碰见他。

亚当·斯密发现自己对牛津大学课堂上讲的东西并没有什么兴趣，他的大部分知识实际上来自他独立的学习和阅读。

1750年，亚当·斯密完成在牛津大学的学业后回到了家乡，在格拉斯哥大学担任逻辑学教授。1752年，又担任道德哲学教授。这些年里，克莱德河沿岸的贸易逐渐发展起来，促进了当地新兴产业的发展。亚当·斯密怀着很大的兴趣跟踪商业的发展动态，而且在大学里的工作也让他感到非常愉快。

新伦理学：同情与私利

亚当·斯密有一颗雄心，那就是发展一套新的伦理学理论，这套理论是以人的本能与情感为出发点，而不是从虚伪的教条中推演出来。他相信，任何人都有一个基本的愿望，那就是被他人接受，并获得他人的“同情”。为了博得他人的同情，心怀私利的人将会尽力以一种受人尊敬与赞赏的方式行事。这样一来，就会培养出道德感，良心在转化为行动之前，就已经渗透在人们的思想之中。如果忽略了这一点，就不能唤起他人的同情心。因此，伦理学研究的并不是有关功利、仁慈或者道德教条的问题，而是实实在在的私利问题。

他还以同样的视角来考察社会经济的进步。他认为，正是追求私利的个人推动了经济的进步，而且，任何企图压制个人（私利）的行为，结果都会导致对整体经济活力的压制。1755年，他在一篇论文中作了这样的解释：

让一个国家从最低级的野蛮状态发展到最高水平的富裕，其实并不难，只要有和平的环境、较低的税收以及老百姓可以忍受的司法管理，其余的都是一个自然过程。然而，那些反对这个自然过程，强迫自然过程改变轨迹，或者在某个特别关键点上拼命阻碍社会进步的政府，都是不近人情的，而且会被迫采用压迫与残暴的手段来维护自身的统治。

1759年，他出版了《道德情操论》，这是他的第一本著作，在苏格兰广为人知。这本书还使他成为巴克卢公爵的私人家庭教师，公爵不仅同意提供大学薪水的两倍，而且还提供一项特别的礼遇：如果斯密愿意陪他一起到欧洲进行为期两年半的游学，公爵还愿意承担他的花费。斯密欣然同意了这个计划。1764年的一天，斯密乘船前往海峡对面的法国。

货币必须不停周转

在经历了奥尔良大公、约翰·劳与密西西比危机之后，法国又经过了很长时间才逐渐恢复，现在它正与英国争夺殖民地的控制权。这些年，法国一批知识精英已经成长起来。斯密来到法国后，乘机拜会了其中一些精英分子，包括时年29岁的魁奈。魁奈结交了很多有权有势的朋友，他自己实际上还是路易十五的私人内科医生，这个路易十五就是约翰·劳时期由菲利普·奥尔良摄政的那个年幼的国王。

魁奈的一部分灵感来自于理查德·坎蒂隆。坎蒂隆死于1734年的火灾，他当时是个顶级富豪，在法国与英国金融市场上狠赚了几笔。在这个年仅37岁的百万富翁的遗产中，发现了一本书的手稿。后来将其出版，这就是《商业性质概论》，这本书对许多经济现象进行了分析。回过头来看，到目前为止，坎蒂隆最重要的贡献是有关货币供给、货币流通速度与资本市场的理论。坎蒂隆了解到如何影响有效的货币供给，他认为这不仅取决于发行多少货币，还取决于货币的流通速度，也就是货币在不同的人之间周转有多快：

在某种程度上，货币流通的加速度或者更高的速度，将会产生与增加货币供给（发行）相似的效果。

这两种途径都有效。诚如他在密西西比恐慌中亲眼所见的那样，如果人们开始储藏货币，其结果等同于货币供给的下降。货币必须不停地周转，否则就不能给市场这部机器添加机油，萧条也会随之发生。

尽管魁奈受了坎蒂隆的启发，但他自己的开创性思想也为人类作出了贡献。他在历史上的确也留下了深深的足迹，以至于200年之后，经济学家约瑟夫·熊彼特评价他是历史上最重要的四位经济学家之一。他的主要贡献之一就是所谓的“经济表”，这张表解释了注入社会中的一定数额的货币是如何转变成流量的。然而，货币不会永远流动，因为每一个收到钱的人在花费之前，通常都会储蓄一部分。他用这个方法来证明，向社会注入新的流动货币产生的影响要大于所有票面的数额。因此，重农学派认为，资本在本质上是一系列的预付，而社会收入是流动的，并且从某种意义上说，其数额在流动过程中会有所增加。人们都把魁奈看成是“重农主义”运动的非正式领军人物。这场运动创造了一个流行口号：自由放任。

他们反对法国的重商主义传统，反对国家干预与保护主义，他们主张废除垄断、贸易壁垒和特权。他们还提倡个人主义与“自然法”概念，认为社会法律应该反映大自然的客观法则。实际上，这场运动的名称本身意味着“自然统治”。重农主义者还认为自己利益的最好看护者是个人，而不是政府。于是，他们到处宣讲私有财产应该受到完全的尊重。

为消磨时光而写成的巨著

斯密倾听着魁奈，心中有些怀疑，但还是很感兴趣。显然，他并不太忙，在到法国的第一年，他便开始写书来消磨时光。后来，他在谈到这件事的时候说，当时“写书就是为了消磨一下时光”。他在法国待到1766年，回苏格兰的时候，已经完成了这本书的第一部分手稿。他那时还不知道自己所写的这些内容后来会成为一部经典著作的一部分，这部著作受到了经济学家的称颂：

“……不仅是所有关于经济学的著作中最为成功的，也是迄今为止所有科学著作中最为成功的，和达尔文的《物种起源》可以一较高下。”（J·熊彼特，1954年）

“……从最终的结果来看，很可能是所有著作中最重要的一部。”（T·H·巴克勒，1872年）

但是，他知道，一定要利用这些手稿作非常彻底的研究。回到苏格兰的那一年，他43岁，在柯科迪的海滩边买下了一幢房子，打算在这里继续他的研究。

英国工业的起飞

18世纪50年代，越来越多的英格兰商人开始使用一些简单的机器。那时，许多小企业都散布在小山坡周边，以便利用溪流作为机器运转的动力，还有一些则是利用矿物能源做动力。在斯密的家乡，就有煤矿、盐场和制钉厂。他的一位密友詹姆斯·奥斯瓦德就在城外开了一家制钉工厂，离斯密家也不算太远。制钉用的铁屑原料是从欧洲大陆进口的，而煤炭在工厂的门口就有。后来，斯密就运用这家小工厂的经验来解释产业进步的关键。他回来三年之后，英国诞生了两项重要的技术发明。一个是阿克莱特设计的“水力纺纱机”，它大大地提高了纺织业的生产效率。更为辉煌的还是第一台蒸汽机，它是斯密的一位好友詹姆斯·瓦特的专利发明。水力纺纱机与蒸汽机以及其他一些发明，加上煤炭生产，推动了英国工业的腾飞（表3-1）。

机器带来了两种戏剧性的效应。一是提高了单位资本投入的产量，另一个是在建立新工厂时，有必要预先制订深入的生产计划，这与以前向许多小家庭作坊订货的方式大不一样。当然，随着工厂潜在赢利能力的扩大，不确定性也增加了。在工厂建成投产之前，就可能面临市场需求变化的风险。没有人确切地知道这种发展对经济运行会造成怎样的影响，但肯定会有某种影响。

1766～1773年，就在当地资本家正忙着用新机器设立工厂的时候，已经回到英国的亚当·斯密却一直在专心致志地著书立说。最终完稿的时候，已不知不觉写就了鸿篇巨制。这部5卷本的《国民财富的性质和原因的研究》（一般简称为《国富论》）全面地向读者阐述了资本主义经济的运行机制。在第一卷，斯密阐述了劳动分工是一些国家经济产出增长的主要原因。他用劳动分工来解释劳动生产率大幅提高与各种机器的发明。关于理性人，斯密用亲自观察的实例来说明自己的观点，而不是从理论上给出假设（有一次，他在解释制革厂的劳动分工理论时，由于注意力太集中而跌到了制革的坑里）。但是，他在书中说明劳动分工的理论时，举的例子不是制革厂，而是他曾经考察过的制针厂。在这家制针厂，10个工人一天总共生产出48000根针。

但是，如果把他们全都分开并独立工作，而且他们之中没有人接受过这项业务的专业培训，那么每个人一天的产量肯定不到20根，甚至可能连一根针都做不出来。

由于劳动分工是国民财富的基本源泉，他提倡通过自由贸易来促进国家之间的劳动分工。《国富论》接下来分析了价格机制，他认为市场价格围绕“自然”价格或“均衡”价格上下波动。该书的其他章节还研究了工资、利润、企业家承担的时间风险、利息、地租、资本与税收等问题。关于政府的作用，他建议应该最小化：

我从来不知道那些人为了公共利益而进行政府干预会带来什么好处。

他认为，公共部门不应该干预市场，而应该致力于保护市民、建立司法公正，以及承担一些特定的工作，像发展教育、运输系统和监管票据信用等。

看不见的手

然而，斯密著作最重要的部分并不是他的局部分析（其中多数是正确的），而是一个至关重要的基本原理：自由是最有效率的经济模式。他在书中得出这样的结论，如果让每个人成为自己利益的守护者，而且依靠自私的力量，那么，资本主义经济就是最理想的：

他只是追求自己的利益，像在其他许多场合一样，他受一只看不见的手的指引，去尽力达到一个并非他本意要达到的目的。

而且：

我们与生俱来的追求优裕生活的愿望，至死也不会改变。

他一遍又一遍不厌其烦地在书中重复着这样的话语：

我们的晚餐不是出自屠户、啤酒商或面包师的恩惠，而是出于他们自利的打算。我们不要向他们乞求怜悯，而要诉诸他们的自利之心；我们也决不向他们谈论自己的需要，而只谈论对他们的好处。

斯密如此强调这个原理，并不意味着他把市场经济想象成一个乌托邦式的天堂。他认为，雇主总是尽力压榨劳动工资，商家总是尽力消灭竞争，生产商总是尽力共谋提高价格，而工人们对此感到非常厌烦，有些人一辈子都处于穷困潦倒之中。但是，总体上看，经济体系会快速成长，而且那只“看不见的手”——市场的力量——将会迅速地对成长路径的任何偏离加以纠正。

这是一部经典之作。此前还从未有人像他那样深入地阐释经济的运行。这本巨著产生了极大的震撼力，连议会的议员们在演讲中都开始参考借鉴。1782年，斯密的一位崇拜者谢尔本勋爵被选为首相。谢尔本在很多问题上都要寻求斯密的意见。他还曾经写道：

和斯密先生从爱丁堡到伦敦的一次旅行让我获益匪浅。在我人生最美好的岁月里，这份收获始终如影随形。

当斯密住在伦敦的时候，他经常和谢尔本在一起。而且，通过谢尔本和其他国会议员，他在当时辩论中的影响力仍在不断扩大，尽管他偶尔有些奇怪的举止，人们也会原谅他。例如，当要求在文件上签名的时候，正在聚精会神思考问题的斯密，可能会仔细模仿别人在上面已经签过的姓名，代替自己的签名。

18次经济危机

有一位崇拜斯密的议会议员，是一个出色的人物，名叫亨利·桑顿，22岁时就被选为下院议员。

桑顿出生于1760年，在18岁的时候就到父亲的会计室工作（就像93年前的约翰·劳那样）。这个男孩曾经好奇地看着父亲如何打理生意，那时，父亲经营小麦、烟草以及其他类似的商品贸易。由于缺少主营业务，亨利对那时的生意没有什么印象。然而，像任何一位有抱负的青年人一样，他对自己挣的工薪也不满意。24岁那年，他去了一家名为“道与福瑞”（Down & Free）的银行工作。他在银行的工作很出色，于是，这位年轻的议员不久就受邀成为这家银行的合伙人，银行的名字也改成了“道，桑顿与福瑞”。

但在英格兰经营银行并非易事，业务经营上彼此竞争是很常见的现象。另一个严重的问题就是信用系统内部的沟通很差。如果某个地方的人嗅到经济的危险，他们就会带上票据到当地的“乡村银行”去兑换硬币。如果银行担心贵金属短缺，就要请伦敦的有关银行运送过来。如果没有及时送来足够数量的硬币，就会发生恐慌，人们就跑到其他地方的银行去兑换硬币。这些银行就会向伦敦要求运送更多的硬币，结果伦敦的银行也会感到是不是有什么地方不对劲儿，这样一来，恐慌有可能在首都蔓延开来，甚至会超出国界。

这种恐慌过程的开始可能仅仅是由于道路不通而引起的。当时的很多路都是黏土路面，一下雨就变得非常泥泞难行。春天冰雪融化之后，泥泞的路面有时要用多达10匹马拉着犁耙来弄平。由于经常运送煤炭和其他重的物件，很多地方的路面都坑坑洼洼。而那些运送物品的马车不仅轮子很重，而且没有弹簧，移动起来很笨拙。

派人去运送钱币的费用也很昂贵。在1700～1750年间，英国议会通过了400条交通立法，允许在公路上设站收费。那个时期，闻名遐迩的绅士强盗，像迪克·特平、克劳德·杜瓦尔、乔纳森·怀尔德与杰克·谢泼德等，常常潜藏在树林里袭击过路人，更不消说是从伦敦某家银行送来的装满钱币的马车了。

商业的苦恼

作为一个银行家，桑顿已经注意到，无论哪个时期，在过了几年相对繁荣的好日子之后，经历一场恐慌似乎都是不可避免的。回顾他所处的那个世纪，他看到英格兰在以下年份经历了经济危机：1702年、1705年、1711～1712年、1715～1716年、1718～1721年、1726～1727年、1729年、1734年、1739～1741年、1744～1745年、1747年、1752～1755年、1762年、1765～1769年、1773～1774年、1778～1781年、1784年和1788～1791年。在这18次经济危机中，每一次都是经济自我复苏，而且多数时候经济在复苏后都会上升到更高水平的稳定状态。但是，每一次复苏都只有几年时间，随后又会发生新的危机，并再次摧毁经济。

在1788～1789年发生危机之后的几年里，商业正处于繁荣状态。但是，过多新开设的乡村银行又发行了大量新的银行券，这造成了纸币发行量的大规模膨胀。1792年，贸易与制造业达到了最高水平。11月，股票市场发生了急剧下挫，货币也开始出现雪崩。次年2月，法国宣布对英国开战，3月，许多头寸紧张的乡村银行派人急驰伦敦求援。但是，这一次伦敦的银行也被抽干了。桑顿的银行尽管已经发展成为伦敦最大的银行之一，也没有逃脱厄运。后来，桑顿这样写道：

在1793年，经济非常糟糕的一个时期，我们所经历的困难比大多数银行要大得多，因为突然减少了一大笔头寸，这笔头寸是一些非常重要的银行所存放的利息。

当英格兰银行决定再发行500万英镑货币刺激经济时，危机才得以化解。在之前的1784年危机中，银行通过减少货币供给——限制票据信用的数量从而迫使利率上升的方法来阻止资本外逃。现在，事实证明，通过采取反向操作可以避免内部的经济危机。显然，银行正从危机中不断学习。

自由放任——哦，不？

英格兰银行发行新货币之后，货币供给增加了，桑顿的银行也得救了。但可能正是这次危机使他开始研究信用理论。为什么会发生这么多次的金融危机？如何阻止危机的发生呢？是应该交给斯密教授的“看不见的手”，还是应该像英格兰银行那样进行干预呢？桑顿没有什么可以求助的文献。他的论证只能以常识与经验为基础。但是，当桑顿在思考有关不稳定的问题时，经济仍然在不断地发出挑战。就在上一次危机过去两年之后，新的危机又开始了，而这一次形势更为严峻。发生金融恐慌的原因，是英格兰银行的黄金储备突然从500万英镑下降到了125万英镑，而且，就在这一年的最后一天，英格兰银行决定对金属硬币采取限量供应。这造成了灾难性的后果。就在接下来的一个月里，恐慌进一步扩大蔓延，倒闭的商店与银行大幅增加。1797年2月26日，英格兰银行承认失败并宣告破产。毋庸置疑，这是一次严重的挫败。

货币供给

第二天，英国议会下院设立了一个委员会着手追查问题的起因，上院隔天也成立了一个类似的委员会进行调查。前一个委员会召集了19位证人，后者则召集了16位证人。亨利·桑顿似乎是作为伦敦私人银行家的唯一代表参加了这两个委员会的听证。

他提出的证据让人感到吃惊。他刚一开口，人们就觉得桑顿对银行的本质有着深刻理解。他清楚、详细地指出了英格兰银行的责任，并且对中央银行政策工具箱里应有的工具进行了仔细介绍。回想起来，我们知道至少有部分理由支持了他的证词。他开始利用夜晚与周末的时间写一本有关这个主题的书。这本书出版于1802年，书名为《大不列颠票据信用的性质和作用的探讨》（通常简称为《大不列颠的票据信用》），至今仍然被认为是经济学历史上一部伟大的经典著作。作为当时仅有的几本著作之一，它比同时代其他著作的水平要高得多。然而，起初并没有人重视它，因为它从未强调过其观点是多么新颖和具有原创性。实际上，这部著作的观点既新颖又原创。直到如今，书中所解释的许多原理依然被看成是信用（或者货币）理论的精髓。并且，桑顿在今天常常被称为“中央银行之父”——这正是约翰·劳曾经热切希望得到的头衔，遗憾的是菲利普·奥尔良把他的计划变成了人们的狂怒。

约翰·劳阐述了“货币需求”的概念，桑顿紧随其后，把所有不同的信用手段看成一个整体。今天，经济学家通常会谈到的“货币供给”，即被定义为一些货币手段的加总。例如，“M2”，其构成包括“纸币与硬币，个人与企业的支票账户，以及较短时间的定期储蓄存款等其他账户”。但是在桑顿之前，习惯的做法是对各种流动性的来源进行单独分析。因此，桑顿创造了一个强大的分析工具，用来考察货币总量（流动性）、货币流通速度（由坎蒂隆所提出）与利率之间的相互影响。下面是他的一些观察结果：

·高利率可以防止资本外逃，甚至吸引国外的流动资金。

·高利率可以吸引民众将部分现金存放到银行账户上。通过维持高利率，中央银行就可以降低流通速度，吸收货币，从而给经济活动降温。与此相反，低利率将会增加货币供给并且刺激经济活动。

·公众对未来通货膨胀的预期会影响现在的利率水平。如果人们担心将来发生通货膨胀，现在的利率水平就会相应地提高。

·非计划的信用收缩可能导致经济萧条。相反，信用的大幅扩张（通过增加借贷）可能导致经济过热。因此，如果经济已处于充分就业的状态，货币供给的增加将导致通货膨胀；如果还没有达到充分就业，那么，增加货币供给只会促进经济增长。

这对法国人民来说是颇为遗憾的，他们的统治者——继太阳王之后的奥尔良大公并不了解这些规则，因为他如果了解这些规则的话，就肯定不会印发过多纸币而毁掉约翰·劳的天才计划了。

信用陷阱

桑顿指出，如果增加货币供给，比如把利率降低到商业团体的预期盈利水平之下，就会导致借贷数额大幅上升，结果商业活动的水平也大幅提高（桑顿举了法国约翰·劳计划早期阶段的情形作为例子）。但是，他还进一步作了一项非常重要的考察：在特定的经济活动增长水平下，社会有能力吸收更多货币。每一次货币供给的增加，在后来似乎都被证明是合理的——只要之后的经济活动能够随之增长，直至达到充分就业的水平。问题的关键也就在这里，这种情况会导致中央银行在对危险毫无察觉之时过多地增加货币供给，而当它察觉的时候，已经太迟了。换句话说，信用体系是不稳定的——增加信用似乎（欺骗性地）证明了信用增加的合理性，相反，减少信用似乎也证明了信用减少的合理性。诚然，这种内在不稳定性的观点与斯密“看不见的手”的概念有着显著的差异，它表明，经济运行具有自我脱轨的能力（由于正向反馈），正像经济具有自我复轨的能力一样（由于负向反馈）。如此一来，看不见的手就不止一只了，而是有两只！如果要说桑顿的著作已经包含了世界上第一个经济周期理论，那是有争议的，而且多数人可能不会同意。但是，他的确已经接近了这块领地。

萨伊定律

就在那个时候，亚当·斯密的著作已经在英国之外传播开来。有一位名叫让·巴蒂斯特·萨伊的法国商人在1788年读到了斯密的书。萨伊在法国经营棉纺织业并在新技术上进行投资。由于业务太忙，他很少有时间著书立说，但在1803年，他最终还是出版了自己的著作《政治经济学概论》。这本书在许多方面把26年前斯密所写的问题作了概括与澄清，但在结构与论证上更加清晰了。此外，他还提出了某些新的观点，其中就有让他闻名遐迩的“市场法则”，也就是后人所说的“萨伊定律”。

什么是萨伊定律呢？萨伊自己是一位商人，他曾经和其他许多商人谈到这样一种现象：在商业活动中，最容易的就是生产产品，而比较困难的则是销售产品。因此，他提出一个非常合理的问题：我们为什么不创造一个总能卖出所有东西的社会呢？为什么不让人们有足够的钱去购买所有的产出呢？如果不能卖出我们所制造的所有东西，社会就不能公平地分给人们更多钱或者其他财物吗？这确实是个好问题！

遗憾的是，萨伊的答案并没有提供一个新的解决之道。他首先简单地假定供给能够创造自己的需求：

我们有必要注意到，某种产品一生产出来，从那个时刻起，就为其他产品提供了市场，这个市场是以该产品的自身价值为最大限度的。当生产商完成其产品的最后一道工序时，他最焦虑的就是要把产品立刻卖掉，唯恐产品的价值在他手上会有所减少。当他销售产品获得货币时，又同样焦急地要把货币花出去，因为货币的价值也是容易改变的。而花费货币的唯一方法就是购买别的产品或者其他东西。因此，生产某种产品只不过是立即为其他产品打开了市场出口。

虽然这些话听起来颇合逻辑，但为什么他的商业伙伴们感觉产品销售如此难，他还是不能解释。然而，萨伊还是回答了这个问题：

当太多的生产手段被用来生产某一种产品，而其他产品的生产却不足，此时就会发生供给过剩的问题。

这就是问题的答案。说得再清楚些，这意味着货币本身并不是问题。货币在交易中不过是霎时间的媒介，说到底，市场交易的实质还是产品与产品的交换。至少，他所见的情况就是如此。

萨伊定律具有非常重要的意义，它解释了通过刺激供给能够促进长期的经济增长，并且也说明了为什么用缩短每周工作时间来解决失业的办法从长远来看是行不通的。由于处在“政治光谱”两端的派别都可以采用萨伊定律作为自己政策论证的基础，因此，这个定律具有相当广泛的吸引力。右翼人士可能会说，让我们刺激需求吧，这样货币就会涓涓流出并创造供给。而处在另一端的左翼人士则可能会说，给我们的平民百姓多分些钱吧，这将会刺激供给。

到此为止，萨伊的解释都还不错。然而，萨伊定律在理解经济的不稳定性方面则有失偏颇，因为他在剔除一些长期的潜在未知因素的同时，又完全忽略了许多短期的复杂因素。由于这一点，甚至可能有人会简单地认为，如果没有萨伊，那么人们对经济波动的理解可能会进展得更快一步。

大卫·李嘉图

南美洲最终在1809年向英国商人敞开了大门，随即涌现出一股乐观主义的热潮（像90年前南海公司事件那样），这导致英国货币供给的大幅度增加。不久之后，货币相对于黄金的价格开始下滑，于是给英国带来了通货膨胀的问题。1809年8～10月，有三篇批评英格兰银行政策的文章刊登在了《纪事报》上；稍后，又有一篇相关的文章发表在《爱丁堡评论》上，这篇文章的标题是《金银的高价格，银行票据贬值的证据》。文章的作者是桑顿的一个熟人，37岁的伦敦股票经纪人与金融家，大卫·李嘉图。

这是他在学术舞台上初次登场。他在学校接受了非常基础的教育，14岁的时候就加入了父亲的股票经纪业务。从那时起，他就开展了自己的经纪业务，主要是买卖政府的证券。他的座右铭被成千上万的经纪人所采用，那就是：砍掉亏损，让利润增长。遵循这个原则，他变成了富豪。在27岁之前，他从未想过自己应该花点时间研究经济理论。为什么要研究经济呢？现实中的经济不是运行得很好吗？但在1799年度假的时候，他无意中发现了《国富论》，而且读得入了迷。“某一天……”他曾经想着，“……我也要考虑加入进来。”1808年，他遇到了一位生活潦倒的记者，名叫詹姆斯·穆勒，与李嘉图一样，他也对一般经济学有兴趣。与李嘉图不同的是，穆勒在爱丁堡大学（斯密曾经在此校任教）受过正规的大学教育。从此，李嘉图与穆勒经常一起长途漫步，讨论着政治与经济方面的问题，后来穆勒建议李嘉图投稿。这就是李嘉图发表这篇文章时的情况。

李嘉图发表在《爱丁堡评论》上的文章的结论是，通货贬值的原因在于纸币的超额发行，以及农业收成不好与战争开销造成的进口数量不足。他建议英国应该立即恢复1797年废除的金本位制。为了澄清问题的根源，1810年英国设立了“金块委员会”，桑顿是该委员会的成员，他同意了李嘉图的结论。让人感到奇怪的是，委员会发表的调查报告却差一点儿导致了桑顿自己破产。在调查报告发表之后发生了一场金融恐慌，桑顿不得已向他的一位朋友透露：道，桑顿与福瑞银行的存款头寸快要耗尽了。幸运的是，他有许多忠诚的朋友，他们立即到他的银行存了足够多的钱，于是银行得救了。曾经饱受通货膨胀之苦的李嘉图则坚持认为恢复金本位制是有利的。

1816年，辩论又重新开始，李嘉图发表了《有关经济与稳定通货的建议》，他在该文中再次建议英格兰恢复金本位制。但是，这个金本位制并不要求使用金币，而是要求英格兰银行能按照需求进行纸币与黄金的兑换——就像劳氏公司开始时所做的那样。他认为这样的货币体系具有自我稳定性，理由如下：

·如果英格兰银行发行的纸币过多，它将不得不进口黄金储备来予以支持……

·……这一过程本身能够自动减少货币供给，并且缩减英格兰银行发行新货币的潜能。

桑顿不同意这样的观点。他认为任何货币体系都不能实现自我稳定，因此，英格兰银行应该而且能够积极地管理货币供给，而且他相信货币供给的波动不仅会影响价格，还会影响经济活动的水平。1820年，英格兰银行推出了一项与李嘉图的建议非常相似的计划进行试验。这导致了价格的急剧下滑和一场灾难性的衰退，于是计划很快就被废除了。显然，这场争论的赢家是桑顿，并不是李嘉图。这时离约翰·劳的计划失败正好是100周年，然而，经济似乎依然非常不稳定，而纸币似乎也不是造成经济不稳定的唯一原因。

经济学的梦幻团队

我们注意到一个非常有趣的想象，尽管用今天的标准来看，当时的交通运输非常落后，国际交流也非常少，但是早期经济学家之间的交往传承竟然如此顺畅。劳是坎蒂隆的一位生意伙伴，魁奈则像劳一样为法国王室工作，给奥尔良公爵的继任者当私人医生。而魁奈又遇到了斯密，斯密则是桑顿的朋友，桑顿又与李嘉图成了朋友。

在这些杰出的人物当中，约翰·劳、理查德·坎蒂隆、弗朗索瓦·魁奈和亨利·桑顿这四个人都致力于阐释大量有关货币与信用的问题。因此，听起来有点让人吃惊的是，我们有关货币的大量知识应该归功于这支梦幻团队，这个团队的成员竟然包括一位苏格兰的杀人犯、色鬼和赌徒，一位爱尔兰的核心投机分子，一位英国的银行家和一位法国的医生。正是这四位组成了一支经济学领域最伟大的梦幻团队。