在任职的1987年8月到2006年1月间，格林斯潘以对联储高超的驾驭技巧成功渡过了“储贷机构危机”、“长期资本公司的陨落”、“9·11袭击”和“互联网泡沫破灭”这些前所未见的惊涛骇浪，这些操作不仅已成为央行行长们工作手册中的经典范例，更为重要的是，也由此缔造了美国经济的“大稳健”，以至于当时的经济学者们忍不住惊叹：资本主义的经济周期已被彻底驯服了！
　　 还不止于此，格林斯潘一生秉持对于市场竞争的坚定信心，并由此使美国金融业从二战之后的管制体制出落成今日这样的现代金融体系。如果说“一部格林斯潘传、半部美国现代金融史”应该也是毫不为过的。然而“名满天下，谤亦随之”，是否正是因为其当年“大稳健”时期的监管“绥靖主义”为2008年百年一遇的“金融风暴”埋下了孽种？诸多争议，至今难平！
　　 目前市面上关于格林斯潘的书已经不少，但马拉比的这本600多页的大部头是作者及其团队在投入5年时间潜心研究与格林斯潘成长、生活、工作相关的磁带、档案、对其本人和亲友的访谈、格林斯潘的论文等资料之后的成果。从其行文来看，作者试图秉笔直书，尽可能让所发掘到的文件自己说话，其间既刻画了格林斯潘不愿示人的政治斗争权术，也平等呈现了他人对格林斯潘的毁誉。
　　 全书成稿后，作者寄送给了格林斯潘本人，格林斯潘“仅仅在极少数地方表达了强烈的反对意见，其余都接受了”。虽然格林斯潘仍然在世，但从着力探究的是其作為美联储主席任职期间功过是非的角度，本传记既保证了真实性，又能够不委曲求全于主人公自身之好恶。
　　 同是一部《红楼梦》，“经学家看见《易》，道学家看见淫，才子看见缠绵，革命家看见排满，流言家看见宫闱秘事”。作为首席经济学家的本人，首先从本传记中看到的是一个首席经济学家“素面朝天”的养成史——毕竟，说美联储主席就是美国经济最杰出的宏观分析师（首席经济学家），应该并不为过！更何况，格林斯潘在进入美联储之前，其本来就在一家研究公司“汤森-格林斯潘公司”做宏观经济分析。
　　 那么，从格林斯潘经历中所展示出的，作为一位优秀的首席经济学家到底应具备哪些素养呢？在我看来，主要有以下两点：

养成良好的阅读习惯

　　 《格林斯潘传》中写道：“相比于纽约大学商学院的内部氛围，个人阅读对格林斯潘自身的影响可能要更大一些。”格林斯潘非常关注经济史，特别喜欢那些介绍实业家的书籍。比如，他仔细研究过金融家约翰·皮尔庞特·摩根的经历、特伯格的《对经济成熟的担忧》，还津津有味地阅读过关于利弗莫尔的《股票大作手回忆录》，并一直珍藏着伯恩斯和米切尔合著的《商业周期度量》。
　　 优秀的宏观分析者总是灵犀相通的，达里奥在《原则》中也反复强调：“几乎所有的事情都是‘情景再现’”，“看到同样的事情反复发生，我开始把现实视为一部华丽的永动机，一些原因引起一些结果，这些结果又成为原因，循环往复”，所以，“你最好弄明白其他时间、其他地点、其他人身上发生的事”。
　　 因此，对历史（特别是经济史和金融史）情景烂熟于心，是一个好的宏观经济学家所必备的基本功;而识别周期并确定当下在周期中所处的位置（或者说达里奥所说的周而复始运转的“美丽机器”），则是宏观分析用于现实决策的基础。

对数据分析极端重视

　　 格林斯潘发现，他最初的偶像伯恩斯和米切尔对经济的认知是建立在每一项原材料、每一个矿场、每一间工厂的统计资料之上的，这深刻地影响了他。令其最初一战成名的两篇研究报告，就是为格林斯潘这种高度重视数据分析的品质所成就的。
　　 1952年，朝鲜战争恶化，美国的军事采购均属于机密信息，格林斯潘通过阅读之前五角大楼官员的国会证词，从中搜集到空军飞机编制及非战斗损失率数据，然后将其与空军在朝鲜战争的作战报告、空军战机重量及战机中各种金属材料的占比等数据结合起来，最终竟然测算出了军事需求对金属市场的影响。详实的数据分析令企业如获至宝，欣赏这两篇报告的企业，后来成为了汤森-格林斯潘公司最初的一批客户。为了能够准确地进行数据推断，格林斯潘“总是不断折腾数据”，不仅阅读经济统计资料，同样还会阅读必要的工程类资料，他甚至开玩笑地说，“自己应该是唯一研读过《钢之炼、锻、造》一书的联储主席”。
　　 “习惯于将数据在自己的头脑中用文火慢炖”的特点，使得其后来成为了白宫经济圈子里“了不起的专家”：在诸多政策辩论中，一旦涉及到细节其就能轻易驳倒对方;在诸多事情的决策中，要问问他人们才会放心。为了能够提升数据的分析能力，格林斯潘不仅自己在年逾五旬之后仍重回纽约大学学习计量经济学，而还在他的研究公司里聘请了约翰·泰勒（此人后来发现了足以刻画美联储政策利率调整行为的“泰勒规则”），以便提升对宏观经济预测的精确性。尽管如此，格林斯潘“从来没有完全相信过模型预测的结果”，由于动态的经济现实会令静态的数理模型逐渐失去作用，“宏观经济预测与其说是一门科学，还不如说是一门艺术”。“如果格林斯潘发现，一种相关关系能够很好地预测未来，他会很高兴地接受它，并根本不会介意这种相关关系是否会与更保守的经济学家产生冲突。”
　　 直觉与模型对决并最终完胜的经典一个战例，是格林斯潘对1990年代中期美国经济形势的评估。当时虽然美国工人工资在持续上涨，但却始终没有出现通胀。长期分管研究与统计数据分析的联储委员认为，工资上升之所以还未引起通胀，只是因为时间未到。但格林斯潘却从现实中观察到，律师事务所、商业咨询机构和其他服务机构都在竞争压力下持续加大信息技术方面的投入，这与联储传统模型所得到的所谓“服务业的生产率正在下降”的结论不一致。正因为不是简单地迷信貌似严谨的数理模型，而是对经验现实和数据分析的高度重视，使得格林斯潘当时能够力排众议，认定1996年前后美国经济的“高增长-低通胀”组合是来自于供给侧劳动生产率的提高，并由此“成功阻止了在时机不成熟时提高利率，从而挽救了美国经济”。
　　 连著名经济学家萨默斯（于1999-2001年担任美国财政部长）对此都觉得不可思议：“这肯定需要对大量数据拥有良好的感觉。”的确，“有时候最重要的洞见并不是来自计算，无论这些计算有多耀眼;这些洞见往往来源于对数据的吹毛求疵。”