还未等瑞典皇家科学院官方揭晓，预测市场的交易者已率先给出了他们的「投票」。
美国知名预测平台Kalshi筛出了9名潜在的得主人选。该平台曾在世界杯期间因预测能力强而走红。从交易价格反映的信息看，来自哈佛大学的经济学家Ariel Pakes遥遥领先，其获奖隐含概率约为22%。相比之下，Richard Blundell、Luigi Zingales、Robert Barro及Susan Athey等人的概率均在7%左右，其余候选人为Ernst Fehr、Andreu Mas-Colell、Partha Dasgupta和Matthew Rabin。
这些名字背后隐藏着什么样的学术成就？为何他们会被选入2026年这一年度的热门候选名单？谁最终能够笑傲最后？本文将携手内布拉斯加大学奥马哈分校经济学系终身副教授Jane Liu（刘瑾）独家深入分析。作为资深学者，刘瑾教授长期应邀出席巴菲特年度股东大会并主持相关分论坛。
据她分析，这些学者开创的理论框架与实证手段不仅深化了经济学本身的发展，还被政府机构、企业等广泛用于政策制定和商业决策。关于诺贝尔经济学奖的遴选标准，委员会着重考虑两个维度：其一，该项研究是否为经济学领域带来了基础性、长远性的突破；其二，该成果是否实质性地改变了人类认识和应对经济现实问题的方式和能力。
若要从这份候选名单中甄选出两位最有可能的得奖者，Liu教授的观点是，Ariel Pakes和Richard Blundell的获奖概率相对突出。
Kalshi显示的押注概率
Ariel Pakes：预测市场最看好的「产业组织大师」
当下Kalshi投资者最为看好的人选，当属哈佛大学Thomas讲席经济学教授Ariel Pakes。
Pakes的学术生涯长期深耕于产业组织、技术变革的经济学解读和计量经济学领域，其独特之处在于将经济学理论与现实市场数据紧密对接。他的核心贡献在于创造了一套方法论工具，借此经济学家可以分析和衡量企业之间的竞争动态、消费者的需求曲线、商品定价、企业成本，以及政府政策变动的实际效应。
简而言之，当产业经历兼并重组、监管环境松绑或新的竞争者涌入时，价格、利润以及整体生产效率将如何演变——Pakes的工具箱为这类问题提供了坚实的方法论支撑。
在具体案例应用上，Pakes曾研究美国电信巨头AT&T拆分如何冲击电信设备行业的生产效率、国际汽车贸易中的出口管制政策效应，以及个人电脑产业中企业进出行为对价格水平的影响。据哈佛大学披露，他的方法论框架已成为政府部门和各类企业进行政策评估和市场态势分析的有力工具。
Pakes的学术简历同样令人印象深刻：早年在耶鲁大学执教，1999年投身哈佛；1986年摘得计量经济学会Frisch Medal荣誉，2017年当选美国科学院院士，2022年获得经济与金融领域的Erwin Nemmers大奖。
为什么可能获奖？
Liu教授认为，Pakes之所以被广泛看好，归根结底源于诺贝尔经济学奖近年的选人偏好——评委会格外推崇那些「以科学严谨的实证手段回应现实中的重大经济问题」的研究。2021年获奖的David Card、Joshua Angrist和Guido Imbens，正是因为在劳动经济学领域的实证研究和因果推断方法论上的贡献而获得认可，这是一个非常明显的风向标。Pakes和Blundell的研究恰好都踩在这个方向上。
Pakes最为杰出的成就，莫过于推动产业组织学研究范式从纯粹的理论思辨向数据驱动型实证研究的转变，通过真实市场数据来识别和定量企业竞争力、市场支配力以及政策干预的具体效应。与Steven Berry和James Levinsohn合作开发的需求估计方法体系（即享誉学界的BLP模型）为当代经验产业组织学树立了方法论的里程碑。迄今为止，这一套结构估计框架已在反垄断执法、并购审查、市场监管以及竞争政策设计等领域得到广泛应用。若诺贝尔委员会欲表彰经验产业组织学和结构计量方法的开创者，Pakes堪称首当其冲的代表人物。
Liu教授进一步指出了一个值得注意的机制——从诺奖学科轮转的历史看，2025年刚好把聚焦点投向了创新与经济增长，这意味着像Robert Barro这样的宏观增长理论家在接下来一年内获奖的概率未必会很高。行为经济学也曾多次获得诺奖垂青。相比下，经验产业组织作为一门独立的学问分支，至今仍未被诺奖单独表彰过——2014年Jean Tirole虽然获奖，但他的关注重心主要在市场力量与监管的理论维度。这样看来，Pakes所开创的经验产业组织范式，无异于是一个「积蓄已久」的获奖空缺。
Richard Blundell：把税收、就业和家庭决策放进同一套模型
接下来要说的是来自英国的经济学家Richard Blundell，同样值得高度重视。
Blundell现任伦敦大学学院David Ricardo政治经济学讲席教授，长期担任英国财政研究所（IFS）的重要研究员。其学术焦点聚焦于劳动供给、消费行为、储蓄决策、税收制度和社会福利政策等交叉领域。
他的突出成就在于设计开发了微观计量学的崭新方法，使经济学界得以更精准地刻画：税率下调是否真的能促使人们工作时间增加？提高福利补贴能否有效激发就业动力？家庭收入增减又会如何连锁影响其消费模式和储蓄行为？这些课题看似直观易懂，但从现实的统计数据中推导出真实的因果链条谈何容易。
为了解答这些难题，Blundell终身投身于动态面板数据技术、非参数计量方法，以及劳动供给和消费行为实证研究的开拓。他在1995年荣获Yrjö Jahnsson Prize，2000年获计量经济学会Frisch Medal，2008年又获得Jean-Jacques Laffont Prize的殊荣。
为什么可能获奖？
按照同样的逻辑，如果诺奖的未来导向继续秉持「以缜密的实证手法应对现实的经济挑战」这一原则，Blundell的学问就拥有极强的契合力。Liu教授观点认为，Blundell与Pakes持平，都有望获奖，因为Blundell成功地将微观计量学工具与税收政策、劳动供给、消费决策、储蓄动向和家庭经济决策等关乎民生的重大问题融为一体。他的研究让经济学家可以更精确地衡量政税政策和社保制度对个人及群体的经济选择的具体影响，兼备了学术方法上的创新与现实政策层面的直接价值。鉴于收入差距、就业状况和社会福利始终处于各国政策议程的中心，Blundell这一研究方向就显得特别富有现实意义。
Robert Barro：经济增长理论的「老将」
若Pakes是产业组织学的代表，Blundell立足于劳动经济学，那么Robert Barro就是宏观经济学和增长理论这一版块的巨人级别的学者。
Barro现职哈佛大学Paul M. Warburg讲席经济学教授，本人获得了哈佛大学的经济学博士学位，而在此之前，他曾在加州理工学院修习物理学本科课程。
其研究生涯始终围绕经济增长、宏观经济运行、政府公债、财政赤字以及宏观经济危机等议题展开。
Barro最具权威性的研究之一，聚焦于经济增长的驱动要素之实证分析。他与Xavier Sala-i-Martin合著的《Economic Growth》一书，迄今仍是增长经济学领域的必读教科书。
近年，他的研究触角还伸向了低频但高冲击的宏观经济巨变——战争、金融海啸等极端事件如何重塑资产定价和经济循环。
为什么可能获奖？
其获奖的主要逻辑是：经济增长问题向来都是诺贝尔经济学奖最为看重的课题。不过，如Liu教授所指，有一个值得留心的背景信息——2025年的诺奖刚被授予了Joel Mokyr、Philippe Aghion和Peter Howitt，他们因关于技术创新推动增长的论著而获此殊荣。这样一来，如果2026年诺奖再次聚焦增长领域，评审委员会势必需要切换一个全新的分析视角；而Barro关于增长、宏观调控政策与灾难风险的一套系统研究，恰恰开辟了另一条值得探索的路。
Susan Athey：AI时代，经济学与机器学习正在合流
倘若问当前候选名单中谁最容易让普通投资者感受到「时代气息」，最容易联想到人工智能，Susan Athey恐怕是最符合这一特征的学者之一。
Athey担任斯坦福大学商学院技术经济学讲席教授，同时兼任斯坦福经济政策研究所的资深研究员。其学术领地涵盖数字经济、市场机制设计、计量经济学和机器学习等多个前沿领域。
从木材拍卖机制、网络搜索算法、互联网广告投放、信息传播、人力资源市场再到各类数字技术应用，Athey都有深入的研究探索。她是业界最早获封「科技经济学家」(tech economist)称号的经济学人之一，且曾在微软公司担任战略经济顾问，任期长达6年。
更为关键的是，她的工作并非局限于「互联网商业」的研究，而是在开创性地融合机器学习与传统经济学中的因果推断方法论。
她2007年获得美国经济学会John Bates Clark Medal，2012年当选美国国家科学院院士，2016年获得Jean-Jacques Laffont Prize。
为什么可能获奖？
这是一条极具时代特色的获奖方向。人工智能正在深刻改造生产力、就业形态、平台经济和企业管理决策，而Athey长期沉潜的正是怎样借助前沿数据科学和机器学习手段去深层理解这些市场现象的方法。倘若诺贝尔委员会有意表彰数字经济与前沿计量学方法论的根本贡献，Athey的学术轨迹无疑具有典型的代表意义。
Luigi Zingales：研究资本主义为什么会「失灵」
Luigi Zingales现任芝加哥大学Booth商学院Robert C. McCormack创业与金融讲席教授。
其研究跨越了企业治理、金融体系演进、政治经济学、文化与经济学等多个学科边界。
他特别着迷于一个问题：为何同一种资本主义制度框架，在地球不同角落和不同社会结构下，会衍生出差异巨大的结果？
晚近，他的视野进一步拓展到了数字平台生态、大科技公司的管制问题、反垄断执法，以及「监管被俘获」的现象等。具体案例中，他曾分析美国反垄断执法力度衰落背后的政治经济学逻辑，以及科技巨头面临的监管挑战。
为什么可能获奖？
Zingales的获奖逻辑在于他跨越了金融、企业治理和政治体制这三大维度。纵观诺贝尔经济学奖的历史，评委会已多次表彰制度分析、金融运行机制和市场竞争机构等方面的研究。若未来奖项进一步深入「企业权力配置、市场竞争格局和制度框架怎样塑造资本主义样貌」这一主题，Zingales拥有一套完整而深刻的学术论证体系。
Ernst Fehr：重新理解「人为什么愿意合作」
瑞士籍经济学家Ernst Fehr代表了迥然有异的研究传统——行为经济学和实验经济学的阵营。
自1994年以来，Fehr就一直在苏黎世大学担任微观经济学及实验经济学讲席教授，还曾出任该校经济学系主任和实证研究中心的领导。
他的学术毕生投入到了公平意识、互利互惠、社会偏好、合作机制以及人类经济决策行为的探索之中。
主流经济学的建模往往预设人是理性的、唯利是图的；然而Fehr通过系列实验研究戳穿了这一假设——事实上人类在很多时候并非单纯逐利。人们对分配的公正性敏感，会对不公平的对待进行制裁；甚至不惜承担代价，仍然愿意投入合作。
为什么可能获奖？
Fehr所代表的是行为经济学从边缘向经济学理论核心纵深挺进的一条道路。自Daniel Kahneman以至Richard Thaler，诺贝尔经济学奖早已多次表彰行为经济学的成就。然而，围绕公平感、互惠规范和合作动力的实验研究，依然具有独树一帜的理论价值。
Andreu Mas-Colell：几乎写进经济学教材的名字
Andreu Mas-Colell恐怕是这份名单中最具「纯学术」气质的经济学家。
生于1944年的Mas-Colell，先后在哈佛大学任经济学讲座教授，在加州大学伯克利分校从教，如今执教于西班牙庞培法布拉大学。
其学术聚焦于一般均衡理论、金融市场结构以及博弈论等领地。
更为关键的是，他1985年面世的《The Theory of General Economic Equilibrium: A Differentiable Approach》，以及他与Whinston、Green联合编著的《Microeconomic Theory》，已然跻身当代微观经济学硕博教育的标杆教材之列。
为什么可能获奖？
若诺贝尔委员会心意是要表彰经济学最根基层面的理论架构，而非当下流行的政策热点，那Mas-Colell无疑是最佳的人选范本。其获奖的主题可能会聚焦于一般均衡理论的开创与现代微观经济学的数学框架建设。
Partha Dasgupta：把自然资源放进经济增长方程
Partha Dasgupta所代表的是近年来渐趋受瞩目的另一个研究方向——环境经济学、贫困治理、自然资源与代际公正等议题。
Dasgupta现为剑桥大学Frank Ramsey经济学荣誉讲席教授。他毕生致力于研究贫困、社会福祉、人口增长、自然资源和环境之间的复杂关联。
2021年，他应英国财政部之邀担纲完成的《Dasgupta Review》，深入探讨了生物多样性的经济学内涵：在自然资本不断被蚕食的背景下，传统的GDP和财富统计指标是否还能真切反映一国经济的实际繁荣程度？
他的研究将一个长期被经济学建模所漠视的课题拉回聚光灯下：自然资源终竟应该如何被融入经济学框架？
他的学术贡献也赢得了经济学圈外广泛的认可，包括沃尔沃环保奖、蓝色星球奖、泰勒奖等多项荣誉。
为什么可能获奖？
气候变暖、生物多样性丧失和自然资本耗竭，已经演变成全球经济政策中无法绕开的大议题。倘若诺贝尔委员会欲表彰经济增长与生态可持续性之间关系的根本研究，Dasgupta的论著体系提供了一条清晰可循的学术足迹。
Matthew Rabin：把心理学真正带进经济学模型
最后要介绍的是哈佛大学Pershing Square行为经济学讲席教授Matthew Rabin。
Rabin的研究主轴是：如何将更贴近真实人类心理的假设融入可被严谨分析的经济学数学模型之中。
他深入研究了统计学推理的认知偏差、信念的动态形成、参照点依赖的偏好结构、选择框架效应，以及人在市场交易和学习过程中显露的系统性决策失误。
Rabin于1989年获得麻省理工学院经济学博士学位，随后长期在加州大学伯克利分校任教，后来才转投哈佛怀抱。
为什么可能获奖？
若Kahneman和Thaler是行为经济学的两座高峰，那Rabin的突出成就就在于，他进一步把心理学现象转译成了能够被纳入正统经济学理论框架的数学工具。他的研究由此架起了心理学、决策理论和主流经济学之间的桥梁。
9位候选人，9条经济学路线
当把Kalshi列示的这9位学者汇聚在一起观察时，不难发现这并非某一学派或专题的候选榜单，而是跨越了现代经济学研究的主要版块：
从这个名单看，2026年的诺贝尔经济学奖其实存在几条完全不同的潜在主线：
其一是「市场」这条线。Pakes剖析企业间的竞争格局和市场支配力，Zingales则在金融体系和企业治理中探寻答案。
其二是「人」这条线。Blundell聚焦劳动供给和家庭经济决策，Fehr和Rabin将目光投向人性中的公平感、互助冲动和行为偏离。
其三是「技术」这条线。Athey深耕数字经济、机器学习和市场设计的交叉口。
其四是「增长与生态」这条线。Barro关注长期经济增长的密码，Dasgupta则把自然资本和物种多样性纳入经济增长方程。
最后是「理论根基」这条线——关乎经济学学科本身的数学和逻辑基础，Mas-Colell代表了这一纯理论的方向。
当然，对诺贝尔经济学奖的预测充满了未知数。Liu教授向腾讯财经说明，Kalshi所示的22%隐含概率同时也表明，市场参与者认为Pakes最后无缘诺奖的可能性接近80%。再者，诺贝尔奖的惯例是由两到三位学者合力摘取，而针对个人的预测合约有时不足以全面呈现各种共同获奖的组合模式。因此，预测市场最好被理解为观察当下学界热度和市场心理的一个窗口，而不应被奉为最终的预言。至于2026年的诺贝尔经济学奖最终会把聚焦灯投向经济学的哪个角落，依然笼罩在悬念之中。
