吃科技骨的产品狗
吃科技骨的产品狗LV4 文化虎
个人简介:互联网产品狗,专注全球科技骨,投鸡
34关注
3688粉丝
1主题
6勋章
金钱虎

未来十年,你需要知道的财富变化新动向

终于来到2020年末了。这一年我们过得是跌宕起伏,惊心动魄。现在,好像疫情终于到了尾声,我们每个人都在期待,但是也担忧——当世界“重回正轨”后,我们将会面临什么样的变化?大概从2月份开始,我就一直在想这个问题。5月份以后,全球各种数据出来,都显示出一种“K型”的分化状态:比如说,全球数字巨头们的财富像吹了气球一样膨胀,失业人口却不断创出新高;比如说金融业、IT业都薪酬上涨,但绝大部分劳动力市场却急剧萎缩;再比如说奢侈品LV、CHANEL门庭若市,但是ZARA、H&M这些快时尚品牌都暴跌百分之四五十;还有股权市场上,头部企业被资金疯狂追逐,大部分项目却无人问津。这些现象和数据都说明了一个问题:“疫情前后”,全球的经济和财富情况都会呈现出不太一样的格局。到底是什么样的格局?                                      一从全球范围来说,未来十年的方向叫做“消失的中间层(Missing Middle)”。美国从三十多年前开始出现这个现象。从1978年到2018年,美国前1%的富豪的财富占比从21%上涨到37%,而40%~90%这个中间层的财富占比则从37%下降到22%。随着中产的衰落,代表中产的轻奢、实用型市场开始走下坡,奢侈和廉价成为消费的两种主流倾向。同时,优质教育、医疗、文化的溢价更高,社区割裂情况更严重;富庶繁荣的加州、纽约、华盛顿特区和衰败的铁锈区的对立和张力越来越大。无论是财富、社会阶层、城市还是消费,美国温和的中立地带都正在消失。所以,“消失的中间层(Missing Middle)”指的并不是 “中产阶级的消失”,而是全球劳动力市场、企业增长、消费模式、个体财富,甚至城市竞争等全方位的头部效应和分化加剧。而这些大词背后,真的就是普通人的职业、收入、房产、财富变动的点滴悲欢。如果这个趋势是历史的冰山,那么这座冰山是怎么形成的呢?简单说,是之前半个世纪全球技术进步和金融深化演进的结果,更具体地说,数字化和负利率是主要驱动力。以数字化为代表的技术进步提升了效率,促进了增长,但它同时是一种高度偏向性的技术进步,导致劳动力市场向两级分化。在数字化加速“头部效应”和“分化”的同一时期,全球还有个显著现象,就是“市面上的钱越来越多,利率越来越低”。一方面,低利率环境会刺激金融资产价格的上涨,拥有更多资产的富人进入“钱生钱”的正循环。另一方面,低利率环境也刺激了金融加杠杆的行为,而资产泡沫越来越成为常态,资产泡沫的受害者经常就是中产阶级。这一切都加剧了财富的分化,让Missing Middle的情况更加显著。而2020年的新冠疫情,恰恰助推了数字化和负利率:一是疫情后全球线上化,数字化进程提速。二是各国为防止萧条,均采取了史无前例的大放水,全球利率水平再下一个台阶——这也是我们在疫情中后期看到的K型分化的根本来由。换言之,这场疫情加速了历史演化的速度,让“历史的冰山浮出了水面”。所以未来十年,是一个从增长转向分配的时代。分化是大趋势。不管是职业、城市、行业,还是资产,都是如此。站在2020年这个起点上,对个体而言,“选择”会变得更为重要。不看清楚潮水的方向,就是事倍功半,甚至被浪潮湮没。                                       二但最难回答的问题仍然是:我们到底该怎么选择? 说实在话,对中国的年轻世代来说,“选择”这个话题可能有点陌生,也有点残酷。毕竟,在过去40年时间里,中国人均收入上涨了105倍,几代中国人都处于整体上升的快速通道,总觉得繁荣的低垂之果俯拾皆是。很少有人意识到社会的“分配机制”会对自己的生活造成巨大影响。 但现在是时候面对真实世界的变化了。尤其是全球牵一发而动全身的当下,任何一个大国的伤口,都会让其他地区的人感受到疼痛。 2020年底的这份财富报告,就是要在大时代背景下,回答这些关于选择的问题。因为这才是我在2019年开始这个财富报告系列的初衷和承诺——“以解决实际财富问题为导向,持续、脚踏实地地替中国普通家庭做年度的财富解决方案”。 从2月到8月,我和团队在数据和文献中摸爬滚打。从6月开始,我们去做田野调查。两个多月时间里跑了十多个城市,和上百位各行业、各阶层的访谈者做深度调研和访谈。到8、9月时,无数数据、文献、案例,就像千万块碎羊皮,被不断的思考慢慢拼凑缝合出一张关于从历史通往未来的地图。 到9月份,这份地图日渐清晰。为了从个体的角度来做分析研判,我们又和得到一起做了一次财富能力调研,2万多用户都很坦白真诚,我们看到的数据也更加确定了自己的思考和研究结果。 9月到11月,我整理出40多万字的资料,从“分化”这个现实动笔,一直写到“选择”。在分化的国家、城市、职业、行业、资产世界里,去挖掘那些内在的逻辑规律,并将它们呈现出来。在下面的课程里,我选取了26个关于“选择”的大问题,分为四个模块: 1. 资产篇中,我们要集中回答“什么资产可以投”的困惑。$特斯拉(TSLA)$  $贵州茅台(600519)$  和黄金上涨的逻辑是什么?该买黄金、国债、房子,还是比特币?A股贵还是便宜?$纳斯达克(.IXIC)$  和谁更好? 2. 基金篇中,我们要集中回答“基金该不该投,怎么投”的困惑。冠军基金、明星基金、爆款基金值得买吗?基金定投是什么,投不投,怎么投?哪些基金经理不能跟,哪些基金不能投? 3. 行业职业篇中,我们要集中回答“数字化的本质和未来演化”的困惑。社区团购、完美日记这些数字化时代产物有前途吗?蛋壳公寓的崩塌意味着什么?平台监管会对未来商业模式产生什么影响? 4. 最后的格局篇中,我们要回到更宏观的认知,回答“2020年之后世界怎么变化”的困惑。2020年之后世界将怎么分化?在世界的分化中,中国的机会在哪里?更重要的,2021年我们会面临怎样的宏观和金融环境?                                     三你可能知道,我是一个2岁多幼儿的母亲。在做这个报告的过程中,我好多次凝视着他小小的背影,意识到他将面临一个比我这一代更充满不确定性,更分化的大时代。作为母亲,我纠结而担忧,但也更清醒地认识到,我的每一次选择,将是他人生的起点。每个大时代中都有无数小转折。对于普通个体和家庭而言,最重要的莫过于看清并顺应潮水方向,在每个当下,一次次做对选择。只有每次选择的累积,才是未来。
未来十年,你需要知道的财富变化新动向

中国财富版图上我在哪里?上升通道在哪里?

2020年6月左右的时候,我问过身边很多年轻人:假设现在有个财富测验或者调研,你最希望知道什么信息?我发现大家的诉求其实很简单——1.想知道自己(家庭)处在中国财富版图上的什么位置,财富水平是高还是低。2.想知道疫情中什么样的个体和家庭的财富比较安全,进而评估自己的抗风险能力。3.想知道自己还可以做什么改进,上升的通道在哪里。所以2020年9月份,我们和得到一起做了一个测验。42道题,从各个维度检测大家的财富水平、抗风险能力以及未来的财富增值潜力。两周之内,有2万多名得到用户参与。我对这个测验的定位是一个长期项目,希望能帮助一个普通人追踪自己的财富成长轨迹,审视自己做对的/做错的决策,去进行即时矫正,所以我们问得坦白,用户也答得坦白,数据质量极高。不谦虚地说,这可能是迄今为止样本量最大,数据可信度相对较高的中国家庭财富调研。 我们在测验数据的基础上,又翻阅了大量其他文献,基本勾勒出了一张中国普通家庭财富的版图(超级富豪和贫无立锥之地的不包含在内)。所以今天想跟你聊聊这个版图,看是否能帮助我们从中找到自己的位置,更好地做决策。一、先说第一个问题,我在财富版图上的什么位置?先说家庭总资产吧:排在前10%的家庭的总资产(包括房产、存款、股票等投资品)是1200多万,其中房产平均900多万,金融资产300多万;排在10%—25%这个位置的人群的资产也不低,750万,房产和金融资产分别为650万和100万左右;排在25%—50%这个位置的人群的总资产是300多万,其中房产200多万,金融资产50万左右。详细数据见下表。哪些人最关心财富问题呢?是30—40岁,35岁左右是高峰。这是个什么年龄阶段呢?上有老,下有小,容不得不拼,事业、财富、家庭分化的路径已经开始变得明显。而财富水平前10%的人口的年龄则集中在40—50岁之间。所以说,一个30来岁的年轻人如果没有进入前10%,不要紧,时间在你手里。通过这些数据,我们得出了一条非常重要的信息,一句话:“位置决定命运。”截至目前为止,普通中国家庭的财富水平可以用两个词概括,城市&房产。房产在家庭财富中的比重大约是70%~80%,而中国房产价值的差距主要就是城市差距,也就是我们前面文章里一再讲到的“城市分化”。所以一个家庭是否拥有住房,拥有哪个城市、哪个区域的住房,基本就决定了家庭财富的整体水平——说实话,这个问题我从2017年开始谈,年年讲,2019年又专门用10多讲内容讲了怎么选城选房,算得上“碎碎念”了,千言万语就是两个字——“上车”,上大城市的车,一等座上不了买二等座,站票也行。那么教育在这里面扮演什么角色呢?就是择城和择业。对于普通人来说,学历是敲开大城市大门的最佳途径:一个特别明显的趋势就是,清北毕业生留在北上广深几个大城市的比例最高,接下来是“985”,然后是“211”,普通大学毕业生那真是特别难。好的职业对学历的要求同样高:硕士基本上是进入公务员体系、大学、医院的起步门槛;还有,金融业、互联网行业等财富(收入)水平偏高的行业,学历也是基本敲门砖。行业收入和行业平均学历基本就是个线性关系。但是要记住,教育虽然是敲门砖,但是你没有敲对门,一样无法获得上升的路径。我们在样本里发现了一个特别惨的事实,一个“985”毕业生,假如回到了三线城市,那么他的财富水平马上比一线城市的同学下降39%,如果他没有买房,则比有房的同学下降75.7%。另外要强调,上面我们讲的是总资产,这里面包含着负债,如果考虑真实财富水平,还是要将负债扣除。我们算了一下,包括房贷、车贷、消费贷、现金贷在内的所有负债,样本的平均负债率只有20%左右(美国是70%多),而且各线城市区别不大。具体的负债情况我就不念了,同学们还是可以看图表,根据这些数字,每个人在考虑自己的年龄和负债率之后,可能会对自己的实际财富水平有更准确的估算。我在这稍微啰嗦一句,我觉得这张表对年轻人有个很重要的信息,就是“不要过度举债消费”。从数据上看,截至目前为止,很明显的趋势是,财富水平越高的人,负债率越低。如果一个年轻人的负债中大多是高线城市的房贷,那还好,过几年随着贷款下降,房价上涨,他们的负债水平会快速下降。但是如果一个低收入没房的年轻人,贷款中还大量是消费贷甚至现金贷,那么只要碰到点什么风吹草动,都可能导致债务不堪重负——后面我们会讲到,低收入群体的收入抗风险能力也较低,比如2020年疫情中这个现象就很显著。。好,现在你大概能估算出自己在版图上的位置了。但是这还不够,金融学告诉我们,财富要考虑增长和安全两个维度。比如说,在2020年这样的冲击下,什么样的家庭的财富和收入会稳如磐石,甚至上升?从收入稳定性角度,关键词是教育和城市;从财富增长性角度,关键词是资产和金融素养。先说收入:第一,疫情中,教育是收入的减震器。教育程度越高,疫情中收入的负向影响越小。金融行业、医疗行业、互联网行业、政府机关等知识密集型行业是疫情中最抗冲击的行业。比如说,高中及以下学历人群的收入平均减少15%,31%的人反映失业或者收入大幅下降;硕博学历的受访者收入平均减少3%,名校毕业生的收入损失更小,“985”毕业生的收入损失是1.6%,“211”毕业生的收入损失是3.8%。即使在受冲击比较严重的制造业,疫情期间硕博学历从业者的收入平均增长6%,而高中技校等学历从业者的收入则下降10%。第二,大城市是收入抗风险的磐石。一线城市人口的收入损失只有4.4%,而三线城市人口的收入损失则是7.1%。当然这个差异也和教育、行业密切相关,大城市的平均教育程度更高,像互联网、金融行业、科研机构等人力资本密集型的行业也大多集中在高线城市。但是无论如何,城市选择不仅仅决定财富水平,也是抗风险的磐石,难怪疫情后大城市房价上涨势头更加强劲。我们再看财富:第一,是否拥有高线城市房产和金融资产是疫情中财富不降反升的决定性因素。疫情冲击下一个特别显著的现象就是:高净值家庭和高收入人群的财富上涨。财富前10%的家庭因为拥有高线城市房产和买了股票基金,疫情中资产上涨超过40万,中等家庭也通过房产和股票基金投资受益,资产增加了12万元,而低资产家庭就几乎没有能从资产价格的上涨中受益。如果分区域看,财富前10%的广州、深圳家庭,资产增值超过57万元;而中等财富的二线城市家庭,平均资产增值不超过15万元。疫情冲击之下,43%的低资产的家庭都动用了存款消费,而财富前10%的家庭中,56%的家庭更多地投资了基金和股票,更多地受益于投资回报的增长。第二,是否具有较高金融素养(是否具备正确的金融知识和是否关注金融信息)是做对投资决策的重要变量。说到资产,就要提到金融素养这个变量。 我们用一些题目测试了用户的金融知识,也调查了用户是否关注金融经济信息——很出乎我们的意料,这两个金融素养的因素对财富水平有相当大的影响。金融素养好的人群,平均资产规模为500多万。金融素养差的人群,资产规模只有200万出头,相差了300万。2020年,这两个人群的投资收入一个提高了7%,一个下降了5%,相差了12%以上。即使控制学历、行业等各种因素后,这个因素仍然在投资回报上有显著作用。一个非常有趣的事实是,在金融投资上,学历不等于金融素养。虽然我们前面反复提及教育水平能够帮助我们择城,提高劳动性收入,增加收入的抗冲击能力,但教育水平对于投资业绩的贡献率真的微乎其微。我们的样本中,在股票和基金投资上,硕博人群的投资业绩整体不如本科人群,博士人群业绩最差。我身边一个北大经济学博士,2019年因工作出色拿了100万的年终奖,在2020年股市上亏掉一半。所以关键还是在于金融素养。三、向上通道在哪里?最后,我们说大家最关心的问题:我的上升通道在哪里?在这,我给你总结了六条原则,希望能帮助你一步一步成为财富的朋友。1.上中产的列车:没买房的,首先得买房。没房产,就不是中产,就谈不上其他的投资和消费。房产,尤其是大城市的房产是财富分化过程中的安全资产。在有条件早上车的时候,尽可能早上车。一线城市,晚一年买房就意味着一两年白干。但是商住公寓需要谨慎,可能消费价值大于投资价值。2.城市选择:尽量进入大城市。一个人所在的城市,决定了他的生产效率、收入以及福祉。不论是企业还是个人,看似迥异的财富轨迹背后,都书写着清晰的城市选择之路。a)能在大城市安身立命,就尽力争取。2020年初以来,全球大城市房价涨幅拔得头筹,又是一次大城市胜利的佐证。大城市具有强大的规模效应,体现在你在大城市更有机会与有经验的人一起学习,分工更精细,是创新的源泉。b)如果不能,可以更仔细地捕捉中小城市的机会。受益于高铁、电商平台、短视频平台等线上、线下基础设施建设(比如离市中心近的地方,公共交通方便的地方,离教育和医疗资源更近的地方),很多的中小城市正在与大城市形成合作博弈的格局,享受到大城市规模外溢的好处。(2020版《钱从哪里来》的逻辑)3.职业选择上别被“标准化”。a)避开重复性、流程性的工作职位。有着固定步骤或程序的工作任务,例如流水线工人、银行柜员、行政岗位白领,很容易被数字化自动程序替代。b)尽量选择技能型工作职位,磨炼自身创意型技能。创意型技能——“创造力、认知和分析能力、解决复杂问题的能力、社交能力”,不能被数字技术标准化,价值会更加凸显。在各大类职业中,管理、生命、物理和社会科学,建筑和工程,计算机和数学分析,教育、培训、法律、医疗保健职业医生和技师是创意性指数最高的职业大类。c)技能型职业者,可以利用数字化工具,树立个人品牌,将自己的个人能力变现。例如,互联网平台看诊的医生,在互联网平台接单的美容师,在自媒体做科普的各行业专家,社区团购团长。d)行业选择上的长期“风口”行业:与数字化革命直接相关的数字科技行业,万元美金社会带来的医疗、教育、美业等人力资本密集的服务消费行业。4.终身学习,尤其是学习金融知识。a)现在职业技能更新迭代的速度大大加快,传统工作岗位的定义与边界也都在变化,必须不停地更新自己的职业技能包。现在农民的工作从“面朝黄土背朝天”,变成了操作无人机、直播带货、利用人工智能“猪脸识别”养猪;越来越多的金融分析师们开始学习Python、R语言等编程语言和数据挖掘工具。大学里那点教学内容很多都是陈旧的,不跟着学真是会被淘汰。b)金融素养和财富是真正高度相关的,而且金融资产是相对没有进入门槛的投资。但是学历(甚至是金融经济专业的学历)并不能保证投资决策的正确。5.准确的自我认知,调整好投资心态。a)普通投资者求稳避坑:尤其是上有老下有小的中年人,一定要“稳”字当头,不要跟随泡沫。安全资产、定投基金都可以。切记要躲开各种金融陷阱。b)极端投资者可以随泡沫起舞。-超级有钱的可以拿小比例资金随泡沫起舞,配置高风险资产。-超级没钱的也可以搏一搏,适当配置高风险资产。6.金融投资避坑,年轻人提高储蓄率。a)避开各种形式的P2P,虽然国家已经取缔了大多数的P2P平台,但民间还有不少残留。b)小心长租公寓租金贷:以前没有意识到长租公寓的影响面这么大,蛋壳爆雷是第一家,后续应该还会有很多。对于初入社会的年轻人,被租金贷坑掉两三万是非常大的损失。c)小心小型银行高息存款:近期央行整顿的互联网存款、结构化存款、智能存款,尤其是东北地区的区域中小银行。超出存款保险制度50万以上的部分,本金可能有潜在风险。d)小心衍生品等高风险投资品。e)资管、信托、私募都有风险,需要仔细斟酌。这就是这一讲特别放送的内容了。看完后你觉得启发最大的是哪点?是否准备做什么改变$腾讯控股(00700)$  $阿里巴巴(BABA)$  $特斯拉(TSLA)$  $美团-W(03690)$  $小米集团-W(01810)$  
中国财富版图上我在哪里?上升通道在哪里?

2021年中国的宏观金融趋势是什么?

今天讲一个大家最多人关心的问题:2021年宏观金融形势会怎么样?现在市场情绪高涨,因为形势实在一片大好:A股终于冲破3500点,交易量破万亿,人民币持续升值,宏观数据看着也挺不错,各大券商从11月以来发布的对2021年GDP增速的预测都在8%以上,均值高达8.8%。但是,我要说的是,我的判断会略有不同。这里我说慢一点,清晰一点,得出以下三点:1.从长期来看,中国经济向好趋势不变。2020年疫情甚至是一场出清,加强了中国产业链的优势。2.从短期来看,目前市场对2021年经济增速的判断过于乐观,可能存在系统性偏差,2021年中国的宏观形势面临高度不确定性。3.金融资产价格方面,去年我们给的关键词叫“冰雪消融,花蕊绽开”。2021年这花蕊可能要经历“瑟瑟秋风”。普通个人和家庭资产配置上都应该更加安全求稳。中国经济长期向好这一点不多说了。上偏的几个中国溢价其实已经奠定了这个基础。另外还有两点:一,过去几年中国一直是在CPI(消费者价格指数)2%以下的水平实现6%左右的经济增长,这是理论上一个比较理想的充分增长的数值,高了可能存在经济过热,低了可能经济增速过低,我们可以粗略地认为,我们的潜在经济增速暂时还在6%左右;二,从生产制造的角度来说,中国是性价比最高的地方。所以现在因为疫情回来的部分产能中短期内应该都不会离开。那么短期的市场预判和金融资产价格走势是怎么回事呢?我们一个一个来说。一、GDP增速大概率将低于目前市场预期目前市场对2021年给出的GDP增速预测平均高达8.8%。听着都挺吓人,但是稍微解释一下,这个8.8%和一般年份的8.8%不一样——因为GDP算同比,2020年基数特别低,所以2021年同比会高。我举个例子你可能更明白。2020年GDP全年增长大约在2.2%,在这个基础上同比增长8.8%,其实只相当于正常情况下的5.45%左右。市场的预测并不是空穴来风,主要是根据2020年数据的变化进行线性外推,然后根据宏观政策目标做调整。还有一点,因为供给侧是长期慢变量(技术进步、产业能力等),短期内可以视为“给定”,所以宏观短期预测中主要看需求面变化。这一点大家都没有太多分歧。那么分歧在哪里呢?对2021年总需求的判断。需求无非就是传统三驾马车:投资、消费和净出口。2020年其实最给人惊喜的就是净出口了。前11个月的净出口累计同比增长高达24.6%,出口总金额更是创2018年以来的新高——这个增长我们都知道是因为国外生产没有恢复。但2021年春天之后,随着疫苗接种的普及,欧美以及其他国家的生产多少会慢慢恢复一部分。更重要的是,因为2020年净出口基数已经很大,在这个基础上,2021年增速没法再拉高太多。再看消费。从4月以来,社会销售零售总额持续恢复,但2020年前三季度全国居民可支配收入实际增长0.6%,几乎没涨。有同学可能会想,股市、房市、基金涨了,一样可以消费——这是对的,但现在问题不在总量上,而在结构上:买奢侈品的人群的财富基本没受影响,但是他们的边际消费倾向也低,也不会因为疫情结束多买几个$爱马仕国际集团(0HV2.UK)$  、香奈儿。而中低收入人口就业情况并不乐观,现在疫情又反复,餐饮、旅游、娱乐等行业眼看着又要错失春节这个旺季。我很难想象,像中国人这样的性格,在收入下降的时候,会坐吃山空而不是节衣缩食。再看投资。实际上支撑2020年中国经济增速的就是投资,其中房地产和基建是主力。下半年制造业也在回暖中。我逐项分析一下。-随着2020年房市的火热,“房住不炒”的政策明显加码,最近出台的房地产贷款集中度管理制度,严控银行房贷占比上限,还有银行限制开发商融资的“三条红线”——这种政策强度下要靠房地产投资拉动2021年的增长,希望渺茫。 -再说制造业。过去3个月制造业投资环比增速明显上行,最重要的工业生产指标工业增加值,10—11月的增速甚至已经远超2019年。换言之,现在中国工业生产不是“恢复”,而是“超预期”。一方面这是好消息,中国生产韧度强,弹性大,但另一方面也意味着现在基数已经不低,想要更大突破也不容易。-基建投资是2020年的擎天柱。但是基建投资面临的最大问题就是“钱从哪里来”。现在是从财政支出中来。但是财政不是魔术师,支出要么依靠收入,要么借债。2020年各地财政收入下降,支出上升,很多地方都是在拆东墙补西墙。这种情况下如果让地方再加大基建投资,无非也就是提高债务水平,换来的是缺乏质量的增长。如果从长期眼光看,不太会成为选项。所以,一项项分析下来,总需求就这么多。出口、投资、消费要么面临约束,要么弓弦已经张得很满,再拉的空间有限,我们也反复进行了推算,判断是:经济增速大概率维持在8%以下的水平,市场现在的判断可能会过度乐观了。二、宏观金融形势高度不确定说完宏观增速,回到金融资产。我的观点比较清晰:目前由于对2021年经济形势的普遍乐观估计,市场情绪偏热,部分行业、部分板块的资产价格已经偏高。最近这个事情,我和身边几个很近的朋友都有过分歧——前两天在一个群里,一个经济学家好朋友要跟我对赌,2021年1季度或者2季度末的时候上证指数是否能到达3700点。我思考了一下,拒绝了这个赌约。理由很简单,按照1月7号的收盘价,上证已经达到3576点,离3700点也就是不到10%的距离。按照现在的市场情绪,两三个交易日就可以触到这个数字。但是,“情绪”而不是“增长”支持的价格终究是脆弱的,碰到风吹草动——比如疫情反复,拜登出台对华政策,欧洲对华态度变化,甚至一些莫名其妙的事情,都有可能导致价格大幅下挫,让收益瞬间灰飞烟灭,最后挣的不如跌的多。换句话说,2021年的金融资产价格处于一个极其脆弱的均衡中,涨和跌,都不需要太多理由。这种情况其实最难挣钱,一波深跌就可能将之前所有涨幅抹平,甚至砸个坑出来。有聪明的同学可能会问,你不是之前说中国金融资产要看宏观政策走势吗?其实这也是我们对2021年金融资产价格持有保守态度的原因所在。如果你记得,我还讲过,宏观政策是相机决策的,中国宏观政策更是富有弹性——2021年的宏观面有很大的不确定性,全球疫情控制的力度和速度,拜登政府能否顺利交接,交接之后的对华、对欧、对日韩政策会有什么变数……这些事几乎没一件是“成竹在胸”,都只能“边走边看边应对”——货币、财政、经济管理政策,莫不如是。这种政策面的“动态变化”当然也会投射到金融资产价格上——政策的松紧预期、力度变化都会对资产价格产生冲击,改变资产价格走势的方向。所以,如果2020年我们说金融资产价格是“花蕊绽开”的话,那么2021年这个花蕊难免要经历一些风雨。而且到最终,企业价格还是会体现企业盈利和增长,如果没有足够坚实的基本面(基本面预期)支持,风雨可能持续成为瑟瑟秋风寒。另外,如果我们相信市场基本有效,那么现在价格已经反映了对2021年增速的乐观预判。如果这些判断有系统性偏差,那意味着市场价格也包含着这个系统性偏差——那么这意味着,尽管资产价格长期看好,但从短期来说,不确定性高于确定性,赚钱的概率不是没有,而是风险波动可能比较大。安全和求稳可能是普通个人和家庭2021年资产配置上的方向——这也是资产篇为什么我们重点讲安全资产的原因$中金公司(601995)$  $国金证券(600109)$  $中银证券(601696)$  $国泰君安(02611)$  
2021年中国的宏观金融趋势是什么?

历史分化中的中国机会

昨天课程里我跟你讲了,2020年之后,不管是国家还是个人,都会进入一个幽暗险阻、水流湍急的峡谷地带——这说的是全球变局,中国不是孤岛,当然也会在棋局中。所以很多人就难免有点焦虑。该怎么办?我记得阿桑有首歌叫《开车》,里面有句歌词,“难,再难的难过也能走过的”。其实就是这样。更何况在这个大峡谷中,中国其实占据了最宽阔平坦的谷地——过去几年中国已经显示了很强的韧性,比如说巨大体量带来的规模效应,比如说疫情期间中国基层社会组织的动员能力,以及完整产业链的强悍生命力,等等。但是今天我们不讲这些。站在2021年这个时间节点,全球各国最头疼的问题是什么呢?其实是贫富分化带来的社会摩擦成本。但这里面的悖论是:数字化就是更倾向于精英层的技术进步,为了刺激经济增长而实施的超低利率又会导致金融资产价格上升,更有利于富人。说实话,对所有的政策制定者来说,这都是个很难的权衡。中国比较幸运,目前中国的要素禀赋、潜在增速以及民族文化特性,都给这个问题提供了解药——下面我们逐条分析。一、技术进步:中国的要素禀赋溢价先说中国的要素禀赋。前面课程里我们讲过,数字化冲击下,劳动力市场极化是个趋势:中间蓝领和普通白领岗位消失,被机器取代,陷入高强度、低收入、少保障的泥沼里。中产下沉,底层沦陷,导致社会阶层化越来越明显——欧美都出现了这样的问题。但每个国家其实面临的情况不同。著名经济学家阿西莫格鲁有个理论,就是说技术进步会尽量去替代那些价格高的生产要素——比如说,美国的人力成本较高,所以数字化技术创新更多集中在用机器和算法替代人;相反,中国劳动力供给充足,人力成本较低,使用机器替代劳动力反而可能不划算,所以我们国家的数字化技术进步会更多地倾向于机器和劳动力的互补——这就是不同要素禀赋下的创新。你再看中国劳动力市场,会发现很多“新职业”:视频网站上的主播、新媒体小编、网购平台的客服,还有很多很奇特的岗位,比如(床品/酒店)试睡员、发模、手模,甚至还有饭圈协调员之类的岗位。2018年我国数字经济领域创造了2亿个就业岗位,占当年总就业岗位的1/4,增速远超传统产业部门。换句话说,中国的劳动力要素禀赋决定了我们人工智能的推广和替代没有那么快。起码在后面十来年,只要一个人找对方向努力,多少都能在轨道上找到自己的位置,劳动力市场极化的现象会缓和很多——尽管历史的趋势不可抗拒,但它是直线下坠还是缓坡,这个对年轻人真的很重要。记得希腊哲学家赫拉克利特的那句话,上坡路和下坡路是同一条路,说白了,只要不犯方向性错误,在缓步下行的过程中间,仍然可以找到上行的道路。二、经济增速:潜在的新中产溢价我们再说第二条,中国经济的潜在增速。淡化分配问题的最好解药是什么?增长!我党说“发展中的问题要用发展来解决”,这真是至理名言。2020年五中全会公报有一句话叫做“人均国内生产总值达到中等发达国家水平”——中等发达国家的人均GDP大概2万美金,这意味着未来15年中国经济要翻番,每年要保证4%~5%左右的经济增速。但是我们要避免增长过程中的失衡,增长果实需要让更多的,尤其是后50%的人分享到。怎么分享呢?从工棚城市化转向市民城市化——说得更直白些,要让那些工作服务在大城市的“新移民”“农民工”以较低的代价获得城市居民享有的权利。这绝不仅仅是公平问题。说实话,这才是中国经济最大的“效率”和“增长”问题。“砖家”喜欢用一个词“拉动消费”。但扪心自问,谁不是没钱的时候消费得战战兢兢,只有收入足够高,家里储蓄足够丰厚的时候才更愿意花钱。所以,拉动消费的根本在于让更多的居民有收入,有财富,有安全感。现在的商业模式大多都在将眼光投在大都市圈这几亿“中产阶级”的“消费升级”,这当然没错。但是再想想,中国可是有14亿人口的大国——中国居民只有不到4亿人坐过飞机,1.5亿人有护照,不到1亿人喝过星巴克,至少5亿人还没有用上抽水马桶……换句话说,要让另外1亿、2亿,甚至更多的人成为“中产”,让中间层收入提高,财富上涨,创造流动性,让下面的人有上升的机会,让中间的人有继续攀登的希望。所以下一阶段的问题不仅仅是经济翻番,更需要让增长果实向中下层倾斜,尤其是上一波增长分配中被落下的人群,让他们成为“新中产”。这才是中国最大的增长潜力所在。怎么让这些人成为新中产?太阳底下并没有那么多的新鲜事。美国、英国、日本甚至我们自己本世纪初的经验都告诉我们,首先要让更多人拥有资产——大城市房产是其中的首选。北京大学徐远教授提出了一个被称为“二次房改”的方案,目前来看是一个比较能兼顾公平和效率两面的路径。这个方案用一句话概括:“在核心城市大规模建造安居房,帮助以农民工为主体的新市民以较低价格在城市安家置业,创造新一代中产。”[北京大学徐远《疫情的经济后果:以二次房改增强经济动能》]这个方案类似1998年住房制度改革,将公房转成商品房,让居民折价买房,其实是一种福利型的增长政策。但是敲一下黑板,“核心城市”“大规模”和“较低价格”是三个关键要素。核心城市指那些有规模效应的大城市,而不是8线边远小城。大规模是指普遍性,较低价格则是普惠性,三者缺一不可。 房地产是现代经济体最重要的支柱行业,具有其他行业不可比拟的拉动效应。这是社会共识。徐远教授做了一个测算,假如针对以农民工为主体的新市民,每年兴建1000万套安居房,套均面积50平米,套均投资100万,每年直接投资10万亿,可保证10~15年每年5%+的较高经济增长——这会让未来10年中国得以继续处在“增量经济”的通道上。更重要的是,“二次房改”完成,中国的城市化才真正走上正轨——将城市权利赋予替城市承担义务的人,将工棚城市化转化成市民城市化,让城市的创造、建设者享受到城市增长的果实——这是公平。同时创造出庞大数目的新中产,才能完成“拉动消费”的命题,也才能让“消费升级”保持更久的活力和空间——这是增长。 三、安全资产:世俗理性溢价最后说说中国的安全资产。现在欧美国家的零利率、负利率已经不是新闻了,货币政策空间很小。中国近年来货币政策一直保守克制,所以长期国债收益率一直维持在较高的水平。再考虑到我们相对较高的经济增速,目前的中国可以算是“安全资产”。但是我觉得其实真正的“安全资产”不是来自货币政策或者产业链之类的,这只是表象。今年在调研过程中,我们访谈了100多个各个阶层的老板、打工人、基层干部、农民工……你很难想象,绝大部分人都收入受损,有的受损还挺严重。但是这么多人,居然没有一个抱怨的,都是说“没办法,扛着”,而且自己积极想办法。这让我意识到,中国人这个族群特别坚韧。我记得几年前我写文章时,说过中国人是一个高度世俗理性的群体——世俗是指作为一个整体,我们没有强烈的宗教信仰,所以没有强烈的来世观,理性则是这一辈子要好好过的态度。一个社会是否稳定取决于这个社会的人民是不是追求安定,一个社会是否有增长机会也取决于人民是否努力追求增长机会。其实2020年可以看出一些端倪——这个国家的人,对增长,对安定生活的追求,才是中国最大的安全资产溢价。说到这的时候,我想到了小时候听到的一首歌《顺流逆流》,用来形容中国的老百姓再贴切不过了——不相信未作牺牲竟先可拥有,只相信是靠双手找到我欲求。除了上文中提到的新职业,你还了解哪些近年出现的新职业?这些职业在2020年是受益还是受损?
历史分化中的中国机会

2020年改变了什么?

今天开始,是我们的最后一个模块,我将它称为“格局篇”。我将最重要的三讲放在最后,因为2020—2021年,无论是经济还是政治,无论是中国还是全球,都是一个巨大的拐点。今天我先从“2020年改变了什么”讲起。明天接着分析中国在这个大格局中的位置和处境,最后一讲,当然是所有人都最关心的,2021年的宏观金融趋势怎么样。2020年改变了什么?全球主题、经济趋势和政治格局都被改变,我给你总结了三个词语:(1)全球主题的左转弯;(2)穿越大峡谷的全球经济形势;(3)重回战国时代的政治格局。我们一个个讲,最后再说对策。一、全球主题的左转弯首先说全球主题吧,这也是最重要的转变。人类是一种从“当下感受”进行线性外推的动物。像我们这几代中国人(生于1960—1995年)都把增长当作理所当然。但是回头看才发现,人类历史的主题其实有两个,一个是增长,另一个是分配——政策主题就像钟摆,会在“增长效率”和“分配公平”之间往复摇摆。 20世纪全球主题有过两次重大的变化:一次是1934年向左,转向分配公平,一次是1980年向右,转向增长效率。1929—1934年大萧条之前的几十年是增长效率为主导。这个期间人类进入电气时代,生产力飞速提升,即使一战也只是短暂中断了这个进程。这个时期工业寡头和金融寡头们合作,占据了绝大部分增长果实,社会贫富差距大。1929年,美国TOP1%的富人占了一半的社会财富。但是一场大萧条改变了人类社会对现行秩序的看法,社会思潮和政策开始左转。从1934年民主党的罗斯福新政开始,“分配公平”成为考量的重要砝码。强调政府管制,企业国有化,整顿金融业,同时对超高收入和巨额财产进行加税:资本利得税、遗产税和所得税的最高边际税率都一度达到70%、80%甚至90%。战后因为欧洲重建和工业化进程,欧美出现黄金增长年代。但其实这段时间金融业的日子不算好过,富豪们也不爽(税高),真正受惠的是普通蓝领和白领阶层——财富份额此消彼长,最被人称道的“中产为主的纺锤形社会”出现。但是由于大家的财富都涨,整体上大家觉得这个模式挺好。到了70年代初,欧美经济增速下行,美国出现“滞胀”(经济增长停滞加通货膨胀),凯恩斯主义被质疑和抨击,社会思潮和政策开始右转。1979—1981年撒切尔夫人和里根上台,“增长效率”重新变成政策的首要目标。哈耶克代替凯恩斯成为理论支柱,放松管制、去国有化(英国)、金融自由化、大规模减税成为主流。美国1981 年和1986 年两次税改,从所得税到资本利得税到遗产税,最高税率都是百分之几十的降幅。减税、金融深化都提高了经济增长效率。另外这个时期全球化进程加快,信息技术革命,也就是我们所说的“数字化革命”开始,全球进入新的高增长期。问题是,这次增长不是一个“均衡增长”:全球化和数字化进程中,传统的蓝领和普通白领是失败者,精英层受益更多。尤其是互联网兴起后,数字寡头和金融寡头合体,更是占有了绝大部分增长果实。金融自由化、税制变化、技术进步、全球化,这些因素叠加起来,就是社会财富的剧烈分化。我举过一个例子,说一个年收入1000万的富人和一个年收入6万的中产,1970年收入差距是50倍,到1990年变成120倍,要是考虑储蓄再投资的话,差距就会到540倍。遗产税下降更让这种差距变成“世袭”。但还是那句话,增量时代,大家对贫富分化没有那么敏感,一旦经济下行,进入存量时代,这种问题就暴露出来了。2008年次贷危机是个转折点,占领华尔街运动,特朗普意外上台,其实都是“分配”问题的凸显。其实到这个时候历史的钟摆已经显示了巨大的向左的力量——2020年新冠疫情加快了这个钟摆的速度。以全球各国不约而同对数字巨头们“反垄断”为标志性事件,社会思潮和政策正式左转。所以,从更注重增长的效率转向更注重分配的公平,这是2020年带来的第一个改变,我称之为全球主题的左转弯。二、2020年后,全球经济犹如穿越大峡谷,充满险阻2020年带来的第二个改变,是关于经济形势的。我在报告的第一讲说过,2008年全球金融危机后,全球增长一直在下行通道中,低增长年代,政府会降低利率刺激经济,低增长和低利率变成一对标配。 2020年疫情带来的是各国“史无前例”的放水,天量资金涌入市场,利率水平再下一个台阶。低增长、超低利率将长期与我们相伴。同时低增长意味着好的投资机会少,所以资金会更追逐头部项目、头部城市、头部国家,经济上的分化也越加严重。在第一讲我也讲了,这些事情同时意味着全球市场估值中枢上升,波动加大,分化加剧,机会可能在,但是挑战进入HARD模式。所以说,经济上“低增长、超低利率、高分化”的加剧,这是2020年带来的第二个改变,全球经济进入穿越大峡谷的阶段,幽暗险阻,水流湍急。三、政治格局:战国时代全球主题上的左拐弯和经济上的穿越峡谷,这两个变化趋势不是独立的,而会互相加强,同时投射到政治格局上。2001年中国加入WTO后,一路狂奔崛起。要说中国也挺走运,到2007年,中国GDP已经达到美国的1/4,而且双方在意识形态等领域的分歧也开始显露的时候,金融危机爆发。中国四万亿政策出台,刺激经济增速猛涨到近10%——很多人都没有意识到,中国这样大的经济体量,这样高的增速迸发出来的巨大需求才是危机之后全球复苏的最大动力——看看数据就知道了,澳大利亚、巴西这些资源型国家在2009—2013年期间受益最大,当然中国也赢得了下一个十年和平稳定的发展环境。然后历史的胜负手就这么变了。 那变的结果是什么呢?中国成为了美国最大的对手。美国国内矛盾越突出,中美之间张力就越大。很多人现在很乐观,觉得拜登上台中国有喘息机会,这是太傻太天真了。从2016年到2020年,特朗普留下的最大政治遗产就是让朝野两党统一认识“要将中国作为对手”,而且把对华政策底线拉得很低了。2020年的疫情巩固了这种认识。换句话说,之后美国怎么对中国出招?不知道。确定的是“会出招”,这意味着2021年中国面临的风险,现在我们可能还没有看到。所以说,2020年也是全球政治格局演进中的一个拐点:从美国领导的稳定的单极秩序,变成了分裂的高度不确定的多极政治格局。各国“合纵”“连横”的博弈态势越来越明显。四、面对改变怎么办?这几个转变意味着,和前面40年相比,后面是个不一样的年代。我们团队里开玩笑说,未来最确定的是,如果你是40岁左右(生于70年代末80年代初),那么恭喜你,你的前半生和后半生将完全生活在不同的世界格局下。说实话,未来是个黑天鹅常态化的时代。国家也难,个人也难——怎么办?国家就是几个字,以不变应万变。把自己的经济稳住,把改革稳住。中国90年代以来,抓住了历史机遇成长起来了。但是现在长大了,外部环境不可逆地变了,那就先自己干好自己的事。个人选择会更复杂。其实前面的课程都是在讲个人选择,这里可以稍微多说两句:20岁一定要记住自己在数字化这个大背景下,要想办法不被“标准化”;40岁,不好意思,比较惨,左手抓职场,右手抓资产,两手都得兼顾;60岁大多退休了,好好理财,尤其注意“安全资产”,因为你的劳动现金流已经下降了,财富的保值更重要。这种全球变局,中国当然不会是特例,你觉得中国会有什么不一样吗?哪些方面?
2020年改变了什么?

22.平台监管的目的是反垄断吗?

上篇我们讲到,数字平台巨头是一种很强横但也很脆弱的垄断,而且,它们似乎也不是那么穷凶极恶地在“损害消费者福利”,相反好像还整体提高了市场效率(我们个体似乎也受益不少)。那么问题来了:全球政府为什么还要对它们实行反垄断呢?反的究竟是什么?目的是什么?这就是今天我要跟你分享的内容。先说结论:数字平台反垄断的目的是要将数字权力关进笼子里。 下面我要讲的非常重要,也很难。所以慢一点讲。先说啥叫做数字权力。我们都知道,产权是人类社会增长和分配中最关键的权力。平台巨头们的数字权力就来自它们对大数据金矿拥有的产权。这种产权有多厉害呢?1.从经济层面,它让数字平台获得了几何级数增长的能力,还让它们在分配中占据了绝对优势地位,这就相当于拥有经济上的垄断力量;2.更重要的是,从政治层面,这种权力对现行的社会权力结构产生了不可估量的冲击——这点非常难理解,但是是反平台垄断的核心。下面我们一点一点来理解。一、数字权力带来经济上的垄断,影响社会分配机制经济上的垄断力量比较好理解。前两天我们讲过,平台们在数字世界里“建设城市,制定规则,管理经营城市,并收取税收”。很明显,它们对于普通企业来说,是很容易形成降维打击的。从某种意义上说,数字平台不是经典教科书上的那种“企业”,而更接近于一种经济和社会组织。这就很有意思了——昨天我们从企业角度看平台,确实是市场演化形成自然垄断,但是平台这种独特的组织形式,使得它们的“自然垄断”有一种行政垄断般的权力。所以你发现了吗,和传统公司不同,数字平台不争夺市场份额,它们争夺市场本身。这句话真的要敲黑板——尽管昨天我说平台垄断也是脆弱的,但主要是指技术迭代,而这是可以用资金优势来弥补的。比如Instagram和WhatsApp崛起后,$Facebook(FB)$  直接就把它们给收购了。所以这些巨头完全可以吞噬潜在对手,阻止进一步的竞争。长此以往,各个行业的头部效应越来越强——头部效应越来越强不仅仅是一个企业增长的问题,更是一个分配问题。这里要再次敲黑板,企业组织模式是一个社会的初次分配形式,国营企业、私营企业、股份制企业,都是不同的组织模式,但本质上不就是不同的分配机制吗?数字平台确实是资本密集、高技能人力资本密集、人均效率(利润)极高,但是对整体劳动力市场来说,这种组织模式其实只是极少数人的天堂——比如说,2019年,$沃尔玛(WMT)$  有220多万员工,$阿里巴巴(BABA)$  有10万,但前者的市值是后者的63%。这意味着,数字平台头部效应越强,社会财富的分化会越大。这个事情在美国已经非常显著了。过去20年美国社会和政治生态上的很多问题都跟这个密切相关。所以,这是政府对于平台巨头们数字权力的第一层顾虑: 很多时候,单个企业的增长效率并不一定等于全社会的福利最大化(分配公平)。尤其是分化加剧之后,公平这个议题的砝码会显得越来越重。二、数字权力会对社会权力结构造成冲击接下来讲“数字权力”对社会权力结构的冲击。这个难理解,但是更重要。刚才说,数字权力源自“大数据”。我们都知道“大数据”是生产要素。以前,寡头们也是占有生产要素(劳动力、资金),但是大数据这个要素很不一样:第一,它是具有高度控制力的生产要素。比如说,2019年中国外卖订单平均配送时长比3年前减少了10分钟——这个减少的时间就是被平台的智能算法“优化”的。怎么优化的呢?骑手们的收入取决于准点率、超时率、投诉率这些考核指标。而这些指标都和送餐时间密切相关。为了获得高收入,骑手们逆行、超速、闯红灯,和时间赛跑——而这些数据反过来变成了骑手们新的考核指标。换句话说,骑手们跑得越快,随之就会被要求以更快的速度送达,然后形成了一个往复循环、越逼越紧的反馈机制。这种“高效”和“优化”的背后就是平台基于大数据的系统和算法。骑手们创造了大数据,算法分析大数据,再反过来“控制”骑手。这绝不是外卖或者说服务业平台的独有现象。从操作系统平台到电商平台,再到社交媒体平台,都是如此。我们每个人都有切身感受。第二,它是具有自我繁衍能力的生产要素。 数据不是像别的生产要素,“用完即抛”,而是循环使用,越用越大,吸附能力越强。而这个特征又反过来加强了数据的控制力——所以我们观察到,平台越大,用户越多,沉淀的数据越大,颗粒度越细,用户的依附度越高。这是很根本的问题,意味着数字巨头们带来的隐忧不在于垄断,而在于控制。因为现在人的“数字身份”和“数字资产”越来越重要。而大数据产权被数字平台拥有——在数字世界里,人看似自由,但实际上被平台深度控制。换句话说,传统垄断企业操纵商品和价格,而平台可以控制我们的数字分身。这种控制无处不在:你被定位,被挖掘各种属性,贴上各种标签,被电商、被广告精准营销,被各种新闻、歌曲自动推荐,被归类,被打分,被屏蔽,被删帖,甚至被操纵。最近美国著名的学者福山写了一篇文章叫做《如何从大型科技公司手中拯救民主》,里面就讲了美国大选被平台和大数据所左右的问题。比如,2016年大选中,脸书上的个人隐私数据被泄露给了数据分析公司,向用户定点推送了支持特朗普的宣传广告;4年后风水轮流转,拜登儿子的丑闻被删帖,特朗普的负面新闻满天飞。更不用说现在很多平台为了让用户“上瘾”,真的是无所不用其极。看新闻的时候停留在某个事件或者观点上稍微久一点,很快就被推送相似的观点或者事件。这意味着什么?由于数字化和平台组织模式的特征,巨头们的数字权力已经超越了经济领域,渗入了政治甚至文化领域,而且越来越强。权力不一定是坏事,有时候也代表了效率。但普遍担忧的是,不受节制的权力会不会被滥用?所以2020年,各国政府重新祭出“反垄断”这个大法器进行平台监管,就是希望将数字权力关进笼子里。三、大数据产权究竟该归谁?但说实话,就像刚才说的,现在的垄断和之前的垄断很不一样。稍不留神,反的就是效率,也不一定能换来公平。对于人类社会来说,数字权力是个全新的命题——没有现成经验可借鉴。比如说我们都知道数字权力来自大数据的产权——这些数据该归谁?隐私怎么处理?这都对现行的经济学、法律、社会学甚至伦理学提出了全新挑战。任何肤浅的、轻浮的回答都要不得。不说别的,就说产权归属。很明显,这些数据是用户行为的数字印记——我们和平台,缺一不可。这些零散的数据对个人来说其实价值不高。可一旦汇聚,就形成了“数据油田”。所以这里面有个很强的悖论:如果数据属于个人,平台不允许使用,实际上就相当于**了“数字化”。但是数据归属平台,很明显是不公平的——从用户的角度来说,这就是“让你为自己拥有的东西付费”。从社会的角度说问题更大,刚才说的是经济垄断以及对社会权力结构的冲击,更不要说“数据隐私”——我们都知道“个人隐私权是文明社会的标志”。现在这个定义似乎要被打破了,数字世界里人人都在裸奔。我有时候感到很困惑,不知道是不是“隐私和文明”的认知和定义要被改写。其实全球都在思考这些问题,也提出了很多方案,比如说欧洲的“数字税”,相当于要数字巨头们让渡一部分数字产权的收益。但一来这个税率太难定,二来对数字权力的真正隐忧也没什么好处。还有些方案,比如拆分大平台,比如类似“携号转网”,政府规定用户有权将自己的数据从一个平台带到另一个平台,再比如引入独立第三方来提供平台信息筛选和排序服务。但可以这么说,迄今为止,没有一个完美的、可执行性很高的方案,答案仍然在风中飘。抛开远景不说,咱们中国目前政策的方向和力度会对未来5~10年的经济、行业甚至社会形态都产生很大影响。个人的投资择业,企业的赛道选择和对策,都需要在这个背景下重新思考和定位。但这是一个动态的、开放式的问题,而且这是真正的长期问题。历史没有常形,包括监管者,我相信也都在摸着石头过河。所以,具体监管方案我们不知道,但我们可以看大方向。2020年后,“管”是大方向,同时必须相机决策。你从普通用户、从业者的角度来谈一谈,应不应该实行严厉的平台监管?
22.平台监管的目的是反垄断吗?

21.数字化平台真的是垄断者吗?

2020年对数字平台巨头们来说,是个“冰火两重天”的年份。前9个月是火焰:新冠疫情显著加速线上化和数字化。全球前十大市值的企业里,有7家是数字平台,2020年它们的市值又增长了31.6%(2.8万亿美元)。这场疫情将过去20年数字平台的胜利推向高潮。最后3个月遇见“平台监管”冰河:从10月份蚂蚁金服上市被叫停开始,中国动作频频,先发布了反垄断指南,接着处罚$阿里巴巴(BABA)$  、阅文、丰巢;再接着开始调查阿里,约谈蚂蚁金服等等。同期,欧美的反垄断浪潮也来了,亚马逊、苹果、谷歌、脸书先后被欧盟和美国司法部、联邦贸易委员会点名,要进行处罚或者提起诉讼。在文稿里我放了一张表格,你会看到这三个月全球各国对平台的反垄断措施,绝对是“风暴来了”的感觉。这么说,2020年,是中国数字平台的反垄断元年,也是全球数字平台反垄断的里程碑式的一年。所以现在问题来了:数字平台到底具有垄断性吗?为什么前30年不反,现在要反?当我们说反数字平台垄断的时候,我们究竟在反什么?这些问题太重要,可能是未来几年,甚至10年,对劳动力市场、资本市场、行业格局最具有深远影响的事情之一,不开始思考这些问题,以后不管是创业、择业、投资甚至理解世界的变化,都会产生“认知障碍”。今天我们首先讲第一个问题:数字平台究竟是否具有垄断性?一、垄断=统治性市场权力首先我们要搞清楚什么叫“垄断”。现实中我们听到“垄断”两个字都感觉挺负面,有种欺行霸市,以强凌弱的感受。但仔细想想,做生意不都想“垄断”吗?那商业计划书上天天叨念的“护城河”,不是“垄断”吗?我们要反的“垄断”到底是什么? 给你举两个例子。比如说茅台厂家对渠道经销商具有绝对话语权——那$贵州茅台(600519)$  是垄断吗?不是,白酒行业竞争特别激烈,五粮液、泸州老窖……按照经济学术语简直是“完全竞争市场”。那茅台具有的是什么呢?是一种市场权力。什么叫市场权力?理论上,价格上升,需求应该下降,如果出现价格上升,需求上升,那就是出现了市场权力——茅台就具有这种非垄断性的市场权力。(你想想看,好地段的房子也是)再看苹果。苹果用户下载App只能在苹果应用商店。App开发人员必须接受苹果的条款,最凶悍的就是在应用内购买的收入中抽成30%——没错,用户付的每块钱苹果都拿走3毛——这种排他性的,阻止他人进入的市场权力就是垄断性市场权力。垄断性市场权力里,像$苹果(AAPL)$  这样因为生产者更有效率形成的叫自然垄断,企业拥有关键资源的叫资源垄断(例如占有沙特阿拉伯石油资源的沙特阿美公司),政府给某个企业排他性权力叫行政垄断(例如运营着法国铁路系统的法国国营铁路公司)。这些垄断,都是统治性的市场权力。所以,我们要反的垄断是什么?是“统治性市场权力”。企业都想追求市场权力,但是统治性的市场权力可能会阻拦其他进入者,最终影响消费者福利。所谓护城河只是“局部市场权力”。这是传统上要反垄断的理由所在。二、数字平台是一种具有自然垄断倾向的企业组织模式理解了“垄断”的本质后,再看数字平台巨头们,这个答案就比较清晰了:大的数字平台是明显的垄断。刚才说了苹果。谷歌也一样,它每年向苹果支付数十亿美元,让自己的搜索引擎成为Safari上的默认搜索引擎,这就是“统治性市场权力”。美团、抖音都这样:2020年广东餐饮协会出面交涉过,说美团对餐饮店家抽佣太狠,最高达到26%;抖音更是2018就开始规定,所有达人必须通过自家的广告平台“星图”接广告,从中获得暴利——这都不是特例,阿里、腾讯、滴滴、亚马逊、脸书……几乎所有的巨头数字平台,都具有这样的“统治性市场权力”。为什么会这样呢?因为数字平台就是一种具有自然垄断倾向的企业组织模式。为什么?前面我说过,数字化的本质就是“标准化”。一个新用户加入数字平台的边际成本几乎为零,但新用户会对其他人带来潜在正收益。比如说,使用微信支付的人越多,那么微信支付收款码对于商户的价值就越大;而使用微信支付收款码的商户越多,微信支付对于我们消费者的价值也越大,这种正向互动就会推动越来越多的人加入微信支付的世界。换句话说,数字平台的规模效应是递增的——我们都知道工业生产中,规模效应是递减的,这种递增的规模效应就是我们平时说的“网络效应”。用户数量越多,流量越大,网络效应越强。当用户总数突破临界点,会实现“赢家通吃”的效果,潜在竞争者就难以撼动其江湖地位。现在你就明白为啥巨头们拼命抢流量,增加日活——就是为了实现垄断。实际上,各大数字平台已经成长为枝繁叶茂、根基深厚的生态系统,而不是“企业”了。比如说阿里巴巴,称自己为“经济体”,是有道理的:2020年,每天有4万人涌入淘宝创业,服务7.8亿中国消费者,整个阿里巴巴的交易总额(GMV)超过1万亿美元——比荷兰、沙特、阿根廷的GDP还高。然后阿里利用自己巨大的流量入口和数字技术,向金融、物流、外卖、生鲜、在线办公、云计算、智能制造等各个领域延伸——这是标准的自然垄断,而且不是垂直领域垄断,是一个横向的垄断体系。阿里不是特例,腾讯也一样。第二集团军的京东、美团以及后起的抖音,都类似,只有垄断力上的差异。从数字平台本身的特性来看,数字巨头们的垄断是一种极为强横的垄断。三、数字平台垄断并不一定损害消费者的福利说到这里,你是不是感到热血沸腾,感到不反平台垄断不足以平民愤了?且慢。先问自己,“垄断”一定是坏的吗?截至今天,反垄断都是为了“保护消费者福利”——因为传统企业拥有垄断力量后,会提高价格,减少产量,最大化企业利润,损害消费者利益。但你仔细想想,很多数字平台巨头好像不这样。比如说,谷歌占领了90%以上的全球搜索引擎市场份额,还是免费;微信、QQ长期占据即时通讯市场霸主地位,也不收费呀,就连公众号打赏都不收分文。再想想,有了美团、淘宝、京东、滴滴之后,生活真的方便了好多。这意味着什么呢?意味着传统工业时代的垄断企业与今天的数字平台巨头并不是同一物种。更何况,中国数字平台也曾经是“屠龙的少年”,本身就是反管制的产物。之前的中国,像金融、通讯、教育出版,都是高度管制行业,服务业也一直不发达,数字平台兴起之前,市场大片肥沃的处女地未被开垦。比如说,传统银行贷款对抵押品的要求比较高,注重对公业务。个人金融、小微金融几乎是无人区;出租车行业受限于数量管制和准入限制,长期有打车难、打车贵的问题;还有出版业、新闻传媒等行业受到刊号、审查、出版审批等各种管制,个人和小机构几乎没有发声渠道,内容行业根本没有市场可言。但是国家政策留了一道口子,我们的国家政策一直对“科技创新”比较宽容,数字平台相当于获得了开垦肥沃处女地的机会——你去观察,绝大部分平台都是从这些空白地带长出来的。四、数字平台垄断是一种脆弱的垄断更何况,数字平台垄断虽然强横,但是也脆弱。人人网、榕树下、乐视网、暴风影音、熊猫直播,这都是曾经的垄断平台。说实话,这些年死去的曾经垄断的平台远比活下来的多。即使是现在的霸主们其实也挺战战兢兢。峰瑞资本的创始人李丰有过一个很细腻的观察,他发现,当Super-App在市场上的占有率达到50%~60%的水平,开始垄断,抑制上下游的创新的时候,新平台就开始涌现——阿里2013年Q4在电商平台的GMV中占比达到81%,占据绝对的垄断地位,2020年是56%。2015年微信达到顶点的时候,就是抖音开始发展的时候。美国Facebook开始下行的时候,WhatsApp、Snapchat就开始了增长——李丰将这种现象称为“互联网永远有新平台”。就像诺贝尔奖获得者保罗·克鲁格曼曾说的:“高科技的竞争本来是,也必然是一场接一场‘胜者通吃’的游戏。‘通吃’只是暂时的垄断,一旦别的好东西降临,它就会消失。”
21.数字化平台真的是垄断者吗?

20.完美日记可能取代欧莱雅吗?

昨天课程我问了一个问题:这几年,元气森林、完美日记、钟薛高这些国产品牌扎堆崛起,为什么是它们跑出来?它们的经验可复制吗?有局限吗?今天这一讲我就来讲一下这个问题。一、新国货的“新”,新在什么地方?这些品牌大多被定义为“新消费、新国货”——但到底新在什么地方?我思考过很长时间,直到今年做“数字化”这部分研究的时候,结论才突然涌现出来:所谓“新”,就新在企业信用的构建方式上。这句话很抽象,我们不妨用例子来说明。70、80后都熟悉“大白兔奶糖”,它其实是40年代一个上海商人仿英国奶糖生产的,因为味道好,售价比进口糖便宜很多,很快畅销上海滩。50年代后工厂收归国有,改名大白兔。但那时候,生产完全依赖手工制作,制作工厂每天只能生产800公斤奶糖。物资稀缺的年代,一句“七粒大白兔奶糖等于一杯牛奶”的宣传,让大白兔成为几代人童年的美味。这就是传统消费品牌的典型模式:从企业信用(产品)出发,通过营销渠道(商场、经销商、广告等等),触达消费者。从20世纪初到21世纪初,尽管营销渠道发生了很多变化,比如从走街串巷的卖货郎、露天市集,到大型商场、连锁超市、便利店,再到天猫、京东等电商平台;从报刊广告,到电视广告,再到微信朋友圈广告。但是“企业信用→营销渠道→消费者”这个路线大同小异。说完传统品牌,我们再看现在的新国货品牌。还是以完美日记$逸仙电商(YSG)$  为例,2017年完美日记天猫店上线,在18个月的时间内就成为了天猫彩妆类品牌销量第一,到2019年就实现了30.3亿人民币的销售收入。但是直到现在,它还没有自己的工厂,自家研发和生产基地刚开始动工,预计2022年投产。目前,完美日记主要依靠数十家代工厂,包括科丝美诗、莹特丽、上海臻臣等“大牌同款”代工厂。它的爆发是怎么开始的呢?主要是社交媒体营销的爆发——2017年底之后,完美日记向小红书等社交媒体下重注,截至2020年三季度,完美日记合作的KOL有15000多个,官方账号在小红书上有194万粉丝,是雅诗兰黛、兰蔻、OLAY等传统大牌的7~9倍。随着社交媒体营销的全面爆发,完美日记一炮而红。其他像钟薛高、乐纯酸奶,也都类似,生产端都是采取代工(包工厂生产线)的方法,在营销上全面数字化,与李佳琦等头部KOL合作,在综艺节目、B站等年轻人的聚集地投放广告,在抖音、小红书上元气森林的产品测评视频也曾经刷屏。这就是新消费品牌的典型模式:本质上都是“营销主导”,利用数字基础设施(比如电商、社交媒体、内容平台)连接消费者和生产端,快速打出品牌,构建企业信用。那为什么会发生这种变化呢?一方面是供给端的变化,原来生产能力低,供给相对稀缺。即使你整合了C端信息,没有生产能力,也是白费劲。现在不一样了,现在绝大部分工业品,尤其是像化妆品、食品、轻工业用品,生产几乎具有完全的弹性。很多化妆品牌实际上都共用同样的厂家,比如说前面提到的科丝美诗为迪奥、兰蔻、YSL、香奈儿、巴黎欧莱雅等多个国际大牌代工。除了生产能力的提高之外,主要还是数字化。数字平台(电商平台、小红书、抖音、快手等内容平台)大大降低了信息搜集的成本,而且提供了及时、动态的消费者反馈信息。厂商根据这些信息进一步优化产品和服务。换句话说,数字化解构了传统的营销模式。这两种变化实际上使得打造一个产品爆款的几率上升,降低了“做品牌”的门槛。你会发现,很多品牌在起步时,其实更像“营销公司”,生产制造不是核心竞争力。所以它们一般会从细分垂直赛道切入,营销上依赖社交媒体、电商等数字化模式,缩短产品到消费者的距离。总结来说,这些新品牌能跑出来,是抓住了数字化改变营销模式的机会,逆向行动,从营销切入生产,来建立企业信用。二、带来哪些经验和启示?这个现象其实提醒我们以下三点:第一,研发壁垒较低、营销成本较高的行业,跑出新品牌的概率更大。比如说快消行业,生产能力饱和,营销成本高,消费者话语权更高,很容易在品牌间快速迁徙,当然这也会倒逼传统厂商必须升级营销模式,不升级就会被新物种干掉。但是像汽车这种研发壁垒较高的行业,品牌厂商话语权高(想想奔驰、宝马主机厂),营销模式变得相对较慢,新品牌跑出来的难度要大很多。第二,消费新品牌也是很脆弱的,会面临高淘汰和快速代谢的环境。就像我前两天课程里说的,平台模式红利下降,现在是产品时代。给定现在的生产能力和数字基础设施,一个产品爆款成为品牌的几率上升。这对创业者是好事,但是对当红炸子鸡们,则意味着更大压力。此外现在淘宝、京东这样的大平台,都有意识地进行流量分层,不让一个品牌的信用横向扩张到其他产品上——这意味着新品牌们要做大的难度系数也加大了。第三,营销创意很重要。因为都是从营销入手,从流程上说都没有什么秘密,那关键就在“创意能力”上了。比如元气森林主打“气泡水”这个小众地带,加入“零糖零卡零脂肪”的概念;再比如说李子柒更典型,将“田园中国”这样一个慢生存概念落在最具人间烟火的食物上,很容易超越文字、种族,唤起“共识”。仔细想想,几乎所有新品牌崛起的背后都有“营销创意”的影子。三、有局限吗?说了这么多,我们好像都在说营销很重要。但我要给你敲黑板,转个弯:营销创意也是双刃剑——既是新品牌的推手,又可能成为新品牌长大的最大障碍。现在的网红新品牌,大多还停留在营销创意层面: 为代工厂生产的产品起更好的名字,找到更精准的定位、更新颖的概念、更有创意的玩法。但是,营销塑造的是“网红”,不能造就长久的“品牌”。“品牌”则代表着长期的信任,“网红”代表着短期的注意力。消费者的注意力是很容易转移的。比如说前几年借助电商平台红利崛起的淘品牌曾风光一时,随着传统大牌们开启数字化转型,很轻松地就抢回了阵地——2012—2014年天猫美妆品牌前10名的榜单上,淘品牌占三席,阿芙连续两年登顶;到2020年,前10名除了薇诺娜,全都是$雅诗兰黛(EL)$  $欧莱雅(LRLCY)$  、兰蔻等传统欧美日韩的大牌。借助社交媒体力量崛起的新消费品牌也存在类似隐忧。刚才说了,绝大多数品牌产品出自代工厂,完美日记的主要产品来自三大代工厂,也同时为迪奥、兰蔻、阿玛尼、欧莱雅等国际顶级彩妆品牌代工。完美日记在营销过程中也明里暗里地强调“大牌平价替代”的概念。但其一,代工要服务很多美妆品牌,不会针对单一品牌研发产品,所以给出的产品质量可以“近似”,要说到细微关键点,还是有差距,像香味之类的专利,非常难仿制。二来就是刚才说的,营销创意门槛仍然较低——现在花西子、橘朵等新品牌前赴后继。所以最后新品牌们还是要回到“企业信用”的传统路线:好好做产品,好好做研发。完美日记创始人的愿景是“打造互联网时代的新欧莱雅”,但是,欧莱雅的品牌护城河在于品牌宽度和研发能力:创始人是化学家,品牌起步就是他研发的无毒染发剂和油质防晒产品。光2019年研发费用就有10亿欧元,截至2020年初持有5116个专利。而且你看看欧莱雅的“品牌矩阵”——从低端的美宝莲,中端的巴黎欧莱雅、科颜氏,到高端的YSL、赫莲娜,几乎每个阶层都覆盖了,每个种类都有拳头产品。而完美日记呢,2020年前三季度营销费用占收入的62%,是欧莱雅的两倍多,可研发只占1.28%,比人家少一大半,仅有的23个专利中绝大部分还是外观设计专利。其他新品牌也类似,大多“重营销、轻研发”——这其实可以理解。因为研发投入高、见效慢。新品牌们迅速做大规模是优先事项。但到最后,具有独特的核心价值才是护城河。品牌想要长远发展,必须将“营销创意”转化为更基础的“研发创意”。所以现在很多品牌已经意识到了这一点,开始了这个转化。2020年3月,完美日记的研发和生产基地在广州动工。7月,元气森林首个自建工厂在安徽亮相,还计划在广东、天津、武汉、成都等地新建工厂,希望构建企业信用。但是,路漫漫其修远兮,还需要时间验证。
20.完美日记可能取代欧莱雅吗?

19.完美日记和元气森林的爆发逻辑是什么?

这几年你多少会有感觉,就是快消领域冒出不少国货品牌,还挺时髦——比如说2020年,我身边不少中年大叔都拼命喝元气森林,表示自己还“元气满满”;而知不知道“完美日记(面膜)、花西子(彩妆)”,那简直是测试“妇女”和“少女”的试金石。完美日记是一个彩妆品牌。2020年,它的母公司$逸仙电商(YSG)$  在纽交所成功上市。这是一家刚成立4年的公司,2019年销售收入就达到30.3亿元。首个交易日收盘时涨幅达到75%,市值突破122亿美元,是百年老牌化妆品企业上海家化市值的三倍。至于元气森林,2020年上半年销量就已超8亿,投后估值飙升到140亿元。完美日记和元气森林还不是特例。2020年天猫“双十一”有300多个新品牌成为“细分类目”的TOP1——很多都是年轻人特别熟悉的,比如藕粉李子柒、少女文胸奶糖派、冲调麦片王饱饱、冰激凌钟薛高……这些品牌看似差异很大,它们的集中涌现,背后指向的,就是两个很大的行业逻辑变化。这一讲我们就来说说,行业的逻辑发生了哪些变化。一、后数字时代:平台红利下降,产品服务为先我们先说第一个:标志着“平台红利下降,产品服务为先”的后数字化时代逐渐来临。什么叫“后数字化时代”呢?打个比方,就像电力一样,最开始是关于电力的概念出现,相关的技术创新出现,逐渐地影响人们的认知,这是前电力时代;然后是电力的大规模应用,这是中电力时代;最后一个阶段就是“电力”成为人类生活的背景,你根本离不开电,但是没有人注意到它,这就是后电力时代——就像蓝色的颜料掉在水里,你开始的时候注意的是颜料,是颜料周围的水变蓝,最后等一盆水都是蓝色的时候,你脑子里就不会有颜料的概念,一切事情的演化都会回到最基本的逻辑,只不过在“蓝色的水”这个背景下进行而已。数字化这个事情也一样。过去几十年,数字技术确实在潜移默化中改变了我们普通人的生活。现在其实已经有了一个能和现实对应的“线上消费数字世界”。昨天我们讲过,平台就是这个数字世界的基础设施——淘宝、$京东(JD)$  就是数字化的百货市场;微信、QQ、$哔哩哔哩(BILI)$  就是数字化的邮局、公告栏;滴滴、美团、携程、贝壳找房,就是各行各业的数字化交易场所。刚才这些企业,都是线上基础设施建设中的拓荒者,也收获了拓荒的平台红利。但也像昨天讲的,基础设施建设的回报会随着城市化进程而下降。如果以网民数量与10—69岁总人口之比作为“线上城市化率”的话,我们现在的城市化率高达82.7%。而且,一些主要互联网领域,比如即时通信、网络支付、网络购物、网络视频,它们的“城市化率”可能更高。自然地,新基础设施建设的回报也会下降。其实最近几年的趋势已经很明显,新平台建设的边际回报逐渐下降,新平台烧钱的收益越来越小。我估计,只要不超过65岁的人都应该有比较强烈的感觉,就是现在的生活和之前有很大区别。比如说以2011年微信的推出为分水岭,智能手机、社交媒体、移动支付几种技术应用叠加,旧世界被加速迭代,现在打车、订外卖、转账付款这些生活日常都可以在手机App上一键完成;电视成了老年人用品,年轻人都在爱奇艺、B站、抖音、快手上刷视频、吐糟——这种“区别”大概可以举出无数……实际上,这些区别的本质就是:数字化正在成为我们生活的背景。数字化这个概念会逐渐成为“电”一样无处不在但毫无感知的存在。一切商业逻辑会逐渐回到根本需求。所以,当“线上”和“线下”生活的边界开始变得模糊,当数字平台企业逐渐像路和桥一样自然成为我们生活的一个部分的时候,其实我们已经进入了“后数字时代”——这个时代的赢家可能就不再是修路型的“平台”,而是提**品(服务)的企业,能满足根本需求的企业。完美日记也好,元气森林也好,都是这个大背景下的产物而已。二、数字基础设施:消费小确幸时代说完了大背景上的逻辑变化,再说小背景。第二点变化是:国产品牌的集中爆发,也标志着基于数字基础设施的消费小确幸时代的来临。这句话挺绕的,我们分两步讲。先讲消费小确幸时代。中国拥有一个正在爆发的超大规模的消费市场:2019年中国社会消费品零售总额达到40.8万亿,很快会超过美国成为全球第一大消费市场。这样一个规模的市场里,任何一个细分赛道,都是一门大生意。比如说,2018年中国人吃掉100万吨小龙虾,7亿头猪,喝了881.5万千升白酒,这个酒量大概相当于三分之二个西湖。另外一个是世代转换中的消费升级。在快消品市场上,现在的主力是80—90甚至00世代,这几代人,尤其是90之后的世代,基本没有匮缺的概念,但是也没有太多财富积累,所以消费上重质不重量,重感受不重品质,消费中的情感和社交需求远远大于实际需求——这就为低绝对值、高附加值的“小确幸产品”提供了极大的空间。比如“时尚健身”的几十元一杯的酸奶,比如“吃不胖”的雪糕,比如“用回忆当下酒菜”的白酒……你会发现,几乎所有长出来的国产品牌都多少与此相关。再说数字基础设施。正是因为中国数字基础设施的完备,超高的“线上城市化率”给了这些新品牌“逆袭”的机会。过去传统经济模式下,信息是单线传递的,企业想要获得消费者的反馈,必须建立一个营销团队,甚至雇佣专门的咨询公司来做市场调查,形成的是成本高、时滞长、信息不准确的“死”数据。现在中国的数字平台上,品牌与消费者之间的关系由传统的线性关系,变成了双向反馈关系:社群的实时互动,消费者的点击、付款、评价都会即时反馈给厂商,让它们可以依据这些信息进一步优化产品和服务。这样,数据就变成了流动的生产要素,不断提供增值服务,改进后进一步再产生新数据,形成“活”数据的反馈闭环。通过这样一个反馈闭环,新消费品牌能够洞察用户的细微需求,而且通过社群形成“叙事”,进行病毒式的传播。当然这里要强调另一个重要的因素,就是中国完备的供应链和物流体系:我们拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类,是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家。70%以上的国际奢侈品品牌在中国都有自己的生产线。像国际大牌欧莱雅、雅诗兰黛、资生堂都是国内化妆品企业代工,一个售价3000元的COACH包,在广东某代工厂的出厂价只有120元,更不要说什么酸奶、麦片、压缩果干之类的食品生产了。另外,还有成熟的物流体系。基于我国发达的公路、铁路基础设施,自2013年,我国物流市场规模就超过了美国,成为世界第一。2019年全国社会物流总额298.0万亿元,是GDP的三倍。而且,有海外经历的人们都会发现,在我国寄快递速度快、费用低,同城最快一天之内就能到,从北京到广东,大概也就需要2~3天。换句话说,我们是世界工厂也是物流天堂,低成本、质量稳定、产量大——而这些,都是现在这些“新国货品牌”所依赖的。很多品牌压根儿没有自己的生产线,就是贴牌,可谓是“产品的搬运工”,但是供应链的稳定和强大,再加上数字基础设施的完备,使得这些“新国货”在短短几年内完成了逆袭。关于供应链的这一点,我在明天的课程里还要跟你详细讲。但无论如何,考虑到世代转换中的巨大消费市场和中国的数字基础设施,在可见的将来,这样的“小确幸消费”仍然具有巨大潜力。所以现在你知道,完美日记也好,元气森林也罢,国产消费品牌崛起的背后都是两个很大的行业逻辑的转变。今天的逻辑其实对所有企业都适用,人人都在争抢风口。为什么是他们脱颖而出呢?对我们有什么启示?
19.完美日记和元气森林的爆发逻辑是什么?

18.社区团购平台的破局点在哪里?

上篇文章我讲到,服务业的数字化平台能否成功,与服务的可标准化程度有很强的关联性,可标准化程度越低,平台的成功概率越低。社区团购中,团长的能力很难标准化,所以未来前景并不明朗。但课程最后我提了个问题,社区团购平台有破局的可能吗?或者说,那些难以标准化、高度依赖人力资本的服务业平台,会有什么样的演化趋势?这对个人职业发展来说意味着什么?这一讲我们就来说说这个问题。目前来看,服务业的数字化平台拥有“工具化”和“去平台化(产品化)”两条演化路径。一、工具化我们先说工具化的演进路径。还是以社区团购为例。昨天课程里说了,社区团购其实就是小规模、地域性的批发。所谓平台工具化,就是说平台放弃“管理团长”这个高难度任务,蜕化成团长的配角,转而为他们提供工具,比如说高效稳定的供应链和数字化服务工具,变成“数字化批发市场”。这话说得轻飘飘的,但实际上团购这个领域,“工具化”对平台要求很高。比如现在的核心卖点生鲜,生鲜供应链是件高难度的事情——生产周期长、市场价格极不稳定,保质期短、易受损、易腐烂,对运输、保存的要求很高,耗损率高。所以,你想想就明白,能做这种供应链整合的企业本身必须在物流、仓储或者生产端具有极强的能力——做不到这点,平台的价值创造就失去了根源。实际上,国内主要物流、电商巨头都在布局这一块,顺丰在12个知名农产品原产地建设了预处理中心,从田间开始集中分拣、包装、冷藏。我的理解是,工具化类似于做基础设施建设。对于这种重资产,供需双方链条又长的行业来说,“工具化”相当于大型基础设施建设,对平台的资源整合能力、技术资金实力都有很高的要求。新平台的后发劣势很明显。那什么赛道有做工具化的可行性呢?最近几年,在一些非标的、高度依赖人力资本的轻资产服务行业,“工具化”已经越来越成为数字化创业的方向。各个领域都开始涌现专注做数字化工具的平台:比如说服务电商的有赞,专业于餐饮店的$美团-W(03690)$  开店宝,都是这个方向上的领头羊。不过即使这样的行业,“工具化”也是一条竞争激烈、尸山血海的道路。为什么呢?因为工具化的平台不可能收取过高的费用,利润率偏低,必须通过扩大规模才能活下去。而且,工具是通用性的,胜者为王通吃,败者连喝汤的机会都没有。现在这些领头羊企业都还是分别从属于$腾讯控股(00700)$  $阿里巴巴(BABA)$  、美团这样的大生态之下。尽管规模扩张很快,但还是要靠融资输血。说到底,搞基础设施建设,就是一个长周期、高投资的事情,需要有耐性和实力。最后杀出来的就会是巨头。但既然是巨头,就意味着“一将功成万骨枯”。二、去平台化(产品化)那除了工具化,数字化服务平台还有什么演化途径呢?这也是我2020年想得最多的一件事。回到社区团购。我们团队一个女生所在的小区,社区团购做得特别好。团长叫“皮皮妈妈”,特别能干,她与附近几个小区的团长合作,没有依靠任何平台,利用微信群建立了近千人规模的“团购合作社”——他们几个团长,本身有超市采购、机场免税店、粮油食品企业的工作背景,有很多供应链资源,可以与厂商直接对接。他们每周组织团购5次左右,商品品类覆盖蔬菜、水果、肉蛋奶,甚至是羽绒服、化妆品、奢侈品包包。这其实就是上次课程里我强调“社区团购”和“社区团购平台”的差异。因为社区团购的核心资产——团长,很难被标准化,所以社区团购平台这个模式需要依赖对供给端的整合。但是地域性、“小而美”的社区团购,是可以持续存在的。给定现在中国的线上基础设施已经相当发达,一个或几个有能力的团长完全有机会使用这种“数字化基础设施”(比如微信、移动支付、物流体系等等)替自己加杠杆,做成一个小而美的产品(服务)。三、对于个人职业发展的启发其实我觉得,这里有两个维度的启发:其一,微粒时代:这是这个时代给予普通人的机会所在。在研究过程中,当我们意识到数字化的本质是“标准化”之后,就真的意识到了,未来行业/职业的分化会继续加速。因为超细颗粒度的大数据,可以帮我们将生产、生活、消费的流程分得更细,将那些可以编码的部分全部标准化——标准化之后就意味着行业对“个体”的依赖度下降,个体在整个生态链条中会处于从属地位,当然也就没有了“议价”权——美国过去四十年的经历就已经告诉了我们,数字化会加速中等技能劳动力岗位的消失,很多中间层的人会面临着“被标准化”的未来。所以对年轻的劳动者来说,找一个“难以标准化”的赛道,或者培养自己“非标准化”的能力,是最重要的事(哪些能力我们后面课程继续讲)。因为现在的数字基础设施真的已经足够好,普通人完全有机会利用这些基础设施,将自己的“非标准化能力”变现——比如刚才我讲到的“皮皮妈妈”,比如写历史的“馒头大师”,还有在抖音上拥有2000万粉丝的皮肤科医生张文鹤和急诊科医生巍子等。我很喜欢一本书,《微粒时代》,觉得特别有启发,就是说在数字化的大背景下,个体完全可以利用数字基础设施替自己赋能,将能力变为资产。其二,微利时代:“创业”的风口要从平台转向“产品(内容)”。我曾经打过一个比方,这些年数字平台企业,腾讯、阿里、滴滴、美团都在做一件事,就是线上城市基础设施建设。它们在各自的领域里“修路”“修桥”“当房东”,一天到晚搞流量,招商引资,追求经济增长,然后向平台上的个人和企业收税,特别像“线上地方政府”。这件事情的好处当然明显,在过去十多年里,中国“线上城市化”速度很快,尤其是消费零售领域,中国线上城市化率已经相当高——但这意味着“线上城市化建设的高潮结束”。在讨论线下城市化的时候,我们都明白,地方政府不要天天追求GDP,基础设施不要重复建设,要转到民生上来。而换到线上,逻辑也一样。就比如说社区团购这个事儿,现在100多家团购平台,像不像“线上基础设施的重复建设”?还是那句话,基础设施建设周期长,但是使用周期也长,而且越是人流集中的地方,基础设施越有意义,那些没有人流的地方,基础设施建设相当于负债——这个逻辑放在线上,连一个字都不用改。城市化基本完成后要干什么?就像修桥修路后需要有车跑起来,建商场后需要货架上有足够多的高质量商品,建学校后需要更新教材和增添设备一样,线上城市化基本完成后,这个“城”要真正繁荣,还得靠一个个好的商家、好的产品、好的服务,才能支撑。从需求端(C端)来看,数字化已经从概念期进入背景期。回到根本需求,做好一个产品、一个服务,可能是正道。这可能不会像“平台”那样快速扩张,以火箭速度当上“人生赢家”,但是,小而美,产品(服务)导向的“微利时代”正在来临。这部分内容我们明天继续展开。当然,从生产制造端看,数字化转型还刚刚开始,还有荒地可开,只不过这也需要创业者有西部淘金的勇气和韧劲。
18.社区团购平台的破局点在哪里?

17.火热的社区团购有前途吗?

今天开始进入我们报告的第三模块,行业职业篇。如果说前面资产篇的关键词是“高波动、安全资产”,基金篇的关键词是“趋势、稳健”的话,这个模块的关键词肯定是“数字化、平台”——这也是过去20多年中国新经济的关键词。但在2020年,这两个词语的外部大环境发生了很大改变,而这种改变会影响到未来行业变迁,当然也会对个人选择造成重大影响。这个模块,我希望能帮你看清未来的行业变迁和个人选择。今天第一讲,我想跟你从“社区团购”讲起。2020年,“社区团购”绝对是数字化平台巨头们和资本市场的“小甜甜”:$京东(JD)$  、滴滴、$美团-W(03690)$  $拼多多(PDD)$  都下重注进入社区团购赛道。7月,头部企业兴盛优选的估值已经达到40亿美元,11月阿里等投资者向另一家头部“十荟团”投了1.96亿美元。12月11日,京东继续向兴盛优选投了7亿美元。27日,京东以7.98亿港元认购中国地利的股份,将共同打造生鲜供应链体系。社区团购未来的发展前景到底如何?想当“团长”的宝妈该何去何从?怎么用分析社区团购前景的逻辑思考未来服务业平台发展的一些方向?这些问题很重要,牵涉到未来十年中国新经济行业格局的变化,但是逻辑又很复杂。所以我会用两天时间来讲。今天我们先来分析一下,社区团购的模式到底有没有未来。 一、平台价值的来源是标准化首先我们要区分一下,“社区团购”和“社区团购平台”。社区团购其实很简单,就是居住在邻近社区的居民将消费需求集合起来,以低价去大量购买同一商品,就是零散、小规模的小商业,和之前社区小卖部没有本质区别,只不过一个是零售,一个是抱团批发。但是,现在巨头们争抢的“社区团购”不一样。它们是要用互联网平台对社区团购进行规模化运作,由平台提**品供应链、物流仓储,招募“团长”来负责吸引本社区消费者,收集订单和分发商品。平台是这些年最受资本青睐的商业模式。因为平台的增长速度特别快,一旦找对赛道,实现从0到1的突破,就很容易形成头部效应,长成独角兽。阿里、腾讯、京东、美团、拼多多、滴滴,莫不如此。市场上有很多人讨论“平台经济”,但一个有趣的问题很少有人问——为什么平台经济在过去二三十年特别火?回答这个问题其实特别重要,因为这个问题能解释平台模式的价值所在。解释了平台价值的来源,也就能推演一种平台模式的发展几率有多大。平台(platform)被称为“双边市场”或者“多边市场”,其实就是聚合消费者和生产者的场所。其实双边市场自古有之,集市、农贸市场、百货商场都是双边市场,而今天的平台经济,其实和数字化密切相关,基本上就是数字化的双边市场。什么是数字化?打个通俗的比方,大数据就像是肉糜,是极细颗粒的抽象信息,这些信息可以精准地刻画个体特征,以及生产、生活的细节。数字化就是现实世界逐步被标准化、抽象化为数字信息表达的过程。所以,数字化平台的价值就是标准化。数字化平台成败的关键就在于能否把供需双方标准化。二、数字化平台的前景取决于商品、服务标准化的难度你看,什么样的行业容易形成数字化平台?越是标准化的商品或服务,越容易进行数字化转型。像亚马逊、京东、当当这样的电商平台,很多都是从卖书籍、电子产品这些标准化程度很高的商品起步。相比商品,服务更加非标准化,所以服务业在数字化过程中,供需的标准化就显得更重要。不同类别的服务标准化难度也不一样:比如说,出行的标准化相对是比较简单的——司机载乘客出行的过程可以标准化为起点、终点、路线、起止时间等几个简单变量。像滴滴这样的打车平台,可以用一个标准化模板,管理每天的几千万订单。每一个新司机、乘客加入平台时,都不会增加平台的管理成本,反而会提高平台的收益。这就促使平台规模不断扩大。所以流程简单、不确定性低、信息不对称程度低的服务更容易平台化。现在打车、外卖、快递这些领域已经涌现出了滴滴、美团、顺丰等市值千亿的巨头。再看一个反面例子。这是我们团队在几年前就不看好的一个赛道,家教O2O平台。怎么评价教师资质?怎样监管教师的服务质量?更重要的是,家教O2O平台的盈利很困难。想要盈利,就必须向家教抽取业绩提成,但如果提成过高,又会导致优质教师出走,而且消费者还可以绕开平台,与优秀教师达成长期合作,这就形成了逆向选择。没有优质教师,家教O2O平台就失去了存在的意义。所以,2014—2015年,100多家家教O2O平台,两三年之后几乎团灭。要么倒闭,要么转型K12在线教育。为什么K12在线教育可以?因为K12教学内容已经被高度统一的教材、高考大纲所标准化。换句话说,在信息不对称程度高、高度依赖个体能力的服务行业,平台将核心资产(服务者能力)标准化的难度更高。医疗、教育是其中的典型。总结一下,我们可以将各类服务按照标准化的难易程度从低到高做以下排序:外卖/快递→出行→家政/洗护→美容/美发/化妆→教育/医疗三、社区团购平台的致命弱点:核心环节“团长”难以标准化现在回到社区团购的问题,社区团购的服务流程可以被标准化吗?我的回答是,很难。社区团购平台怎么运作呢?就是平台先招募一批“团长”,团长一般是某些实体小店的老板或宝妈。团长以小区为单位招揽顾客,负责推送商品,引导用户下单,平台会把商品和配送都解决好,送货到团长的提货点,然后团长通知用户来自提。仔细观察你会发现,社区团购平台的交易链条上的核心环节就是团长。优质团长对平台而言至关重要,实际上头部5%~10%的团长贡献了80%~90%的销售额。好的团长必须有社交能力、服务意识、对商品的判断力,能建立自己的信用和人脉,以此为背书给消费者们推荐商品。但是,这些技能都很难被标准化。因此,社区团购平台很可能面临与家教O2O平台类似的困境——优质团长手中形成了属于自己的“私域流量”,消费者对于团长更有黏性,而对平台没什么黏性。平台想要盈利就必须压低团长的佣金比率;但如果压低佣金比率,优质团长又很可能会流失。平台们知道团长的重要性,各大平台抢团长是常规操作。美团地推每拓展一名团长,奖励160元,滴滴的“橙心优选”和拼多多的“多多买菜”则是130元,平台还会向团长返10%~15%的提成。不过,团长对于平台也没有忠诚度,现在一个人同时担任三四个平台的团长,几乎是常态。但是,高补贴、大规模地推都是不可持续的。潮水退去之后,大多数被高额补贴吸引而来的消费者都会散去,只有运营能力出众的团长才能持续吸引消费者。补贴狂潮过后,后续资金乏力的平台可能会陷入资金链断裂的窘境。而资金弹药充足的互联网巨头们推广App后,就很可能抛弃团长,让消费者直接在自己的App下单,合作的线下门店就相当于“菜鸟驿站”,这实际上就是回归到传统的生鲜电商生意,而抛弃了社区团购模式。现在我的结论你应该很清楚了,目前社区团购模式我不看好。实际上,那些信息不对称程度非常高,服务质量高度依赖个体能力的服务业平台都面临这个困境。有没有破局的机会呢?明天我们接着讲。[害羞] 
17.火热的社区团购有前途吗?

16.基金选择的负面清单

今天我想跟你讲讲更具体的基金选择的负面清单。为什么讲负面清单而不是“正面清单”呢?道理很简单——因为成功无法复制,但是错误可以尽量避免。比如现在市场流行选“双十基金经理”,就是从业年限超过10年,而且任期内年化收益率超过10%的基金经理——按这种标准,市场上2300个基金经理就剩下了26个,算百里挑一。但看数据你就会发现,这些基金经理过去5年的业绩并不是百里挑一,差不多一半基金经理这几年的年化收益率没有超过10%——为什么这样呢?原因很多,最主要的一点可能是这几年中国经济结构发生了巨大变化,A股行业新陈代谢很快,也呈现出脉冲式的价格走势,历史经验的可参考度下降。像这样的选基金的原则,就是我们应该尽量避免的。所以负面清单的意思是,这不是致胜的法宝,而是避免踩坑的一些原则。一、选基金经理,从业年限不能太短清单的第一条就是:选基金经理,尽量不要选从业年限太短的。什么叫做从业年限太短呢?一般来说,没有经历过牛熊转换的基金经理容易出现过于激进或者过于保守的特征(取决于他们从业期间的市场情况)。A股经历了2015年大跌,2016年熔断,2018年贸易战,2019年逐渐回暖的过程,所以我们认为5~6年的从业年限是个分水岭。以2020年初从业年限小于5年为标准,将基金经理分为两组,我们会发现,两组在整体业绩上表现差异不大,但是在市场极端冲击(例如2020年初暴跌)下,资深的基金经理在控制风险上有明显优势。现在基金业的牛市已经两年了,市场总有涨跌,一旦出现外生冲击,“资深”就会显露出更大优势。二、选基金经理,业绩最大回撤不能太大清单的第二条是:选基金经理,尽量不要选基金业绩的最大回撤偏大的。说到历史业绩,很多人认为就是收益率。就像我说的,基金业绩其实很取决于行情。比如说2019年到2020年是牛市,一般牛市期间配置比较激进的更容易取得超额收益。但就像前面课程讲过的,买基金是一种“求稳”的投资方法,所以业绩的“底线”比“上限”更重要。一般来说,我们用基金的最大回撤,也就是在一段时期内基金净值发生的最大幅度下跌,来衡量基金经理控制风险的能力。我们算了一下,从2016年到2020年,3/4以上的基金经理都能将最大回撤控制在35%以内,而那些历史回撤曾经超过35%的基金经理,在市场震荡期(比如2020年下半年),确实抗跌能力更差。现在市场上有些网红基金,业绩会突然冒出头,但是碰点风吹草动,就市值狂跌,这样的基金还是谨慎为好。三、选基金,不要选基金规模太小的清单的第三条是:选基金,不要选基金规模太小的,因为小规模基金有清盘风险。中国基金业市场高度分散化,基金数目特别多,但是平均规模不大。一般来说很小规模的基金清盘风险很大。比如说2019年,有129只基金清盘,其中99只清盘前规模不足5000万。为什么呢?因为对公募基金来说,管理费是主要收入来源,而管理费主要靠规模。规模过小,管理费少,很难运营。一个基金团队的基本配置是3个人,成本要200万,这还是勉强糊口,谈不上更多服务。另外呢,基金资产规模小也经常是因为业绩不好,遭遇投资者赎回,然后盘子就会越来越小,形成恶性循环。一般来说,2亿以下的MINI基金我们认为风险偏高,5000万就更是一个警戒线。四、选基金,不要选基金管理公司规模小的除了基金规模以外,基金管理公司的规模也比较重要。所以我们的第四条是:选基金,不要选基金管理公司规模小的。权益类基金的资管规模,代表了市场对该公司主动管理能力和实力的认可程度。一家基金公司的基金经理会共用一个研究和中后台支持团队,因此公司的资管规模越大,意味着规模效应越显著。目前市场上有145家基金管理公司,20%的头部公司的权益类基金规模占全行业的80%,是典型的“二八定律”分布。按目前的资管规模,要进入前20%权益类资管规模的门槛至少是500亿。所以我们认为(500亿)这个数值可以作为一个门槛。当然,基金行业正在不断变化中,这个数值也会波动,所以绝对值仅供参考,基金管理公司的相对排名很重要。五、不要认为“熊市亏得少”的基金,就会“牛市赚得多”我们总是希望选到“牛市赚得多,熊市跌得少”的基金。我们用过去几年的数据做了点小分析,想看看有哪些在2018年熊市跌得少的基金,在2019年—2020年的牛市行情中还能涨得多。我们按照2018年基金跌幅不超过10%、不超过20%、不超过30%的标准来进行筛选,遗憾的是,我们发现基金熊市的下跌幅度和牛市的上涨幅度呈现单调、显著的反向关系:-2018年下跌幅度控制在10%以内的基金,在2019—2020年末的回报率大概是33%左右,远远低于这两年基金的平均收益率99%;$基金指数(000011.SH)$  -2018年下跌幅度控制在20%(也就是当年市场跌幅中位数)以内的基金,在2019—2020年的回报大概是55%左右,仍然跑输平均水平接近40个点;-这个数放松到30%,也就是2018年基金下跌幅度是90%分位数的时候,2019—2020年的基金中位数回报达到92%,就基本和市场持平了。换言之,熊市跌得少和牛市赚得多,这就像鱼和熊掌一样,不可得兼。投资者需要根据自己的风险偏好做选择。六、不要认为逆袭基金就会一直逆袭下去最后,这两年基金还有一个“逆袭”的现象。比如说2020年回报率Top20的基金,涨幅在120%以上的,其中一半的基金是曾经的“差生”——历史业绩差(2016—2018年末平均累计亏损超40%),经理资历浅(2020年初一半的经理投资年限不到3年),历史持仓多次切换风格,换手率高(而非深耕)。他们的超高回报来自哪里呢?押注赛道——2019年整体估值提升,2020年分化显著,超额回报极高的板块集中在新能源(8只个股涨幅超100%)和光伏(18只个股涨幅超100%)。这些“初生牛犊”重仓赌对了赛道,就可能在近期获得超高回报。在A股这种结构性转变+资金充沛+增长方向不确定的大背景下,赌赛道有时候确实容易逆袭成功。但是这种没有经历周期变换、市场起落验证的逆袭,是彗星的概率比是明星的概率更大。所以,我们清单的最后一条就是:不要过度看重逆袭基金的业绩。但是——这里我又要转折一下,是不是这种基金就不应该碰呢?我觉得这还是和一个人的资产水平、风险偏好、年龄层次相关。比说今天我们讲了6条负面清单,掌握了这6条后,“掉坑”的概率降低了很多,这对于很多年长的高净值人群来说,可能就挺好了,保值比增值更重要。但其实还有一部分普通投资者,尤其是尚未买房的年轻人,都是冲着“超额回报”去的。我们团队一个90后的男孩就跟我算过一笔账,说他在2018年初买了10万块钱的一个科技股基金,年末的时候亏了1/3,只剩6万块,但是经过2019年和2020年,这个基金赌中了赛道,持有到现在,净值22万多,算下来三年年化收益率也有30%,比市场平均水平高了不少。我劝他赎回,落袋为安。因为A股和基金的大年已经持续了2年,很多行业的估值已经很不低了。如果说之前基金业绩像“乘风破浪的姐姐”,2020年之后,尽管长期趋势向好,但2021年获得同样高收益可能需要承担更大风险,会更类似“披荆斩棘的哥哥”吧。整体上,这些事情都告诉我们,投资是千人千面的决策,没有包打天下的原则。投资中,最好的朋友就是你的认知和智慧。
16.基金选择的负面清单

15.基金定投该不该投?怎么投?

这几年,基金业有一个特别火的策略,你肯定也知道,那就是基金定投。所谓基金定投,就是定期,比如说每周、每月或每季度,以一个固定的金额投资到某个指定的开放式基金里。那基金定投的基础到底是什么?靠不靠谱?该怎么操作呢?这一讲我们就来说说基金定投的问题。一、定投该投吗?越是震荡的市场和资产,越适合定投先来说说,基金定投是什么,靠不靠谱。我们来做个小测试,假如从2016年初开始,我们每个月定投2000块钱到一个基金,一直到2020年2月,也就是50个月之后赎回(不考虑资金时间成本),一共投了本金10万块钱;还有一种投资方法,就是在2016年初一次性将这10万块钱投到同样的基金里,也是持有50个月。你觉得,哪个方法的收益会更高?我帮你选了市场上最常见的几个定投标的,一起来看看相应的收益率:第一个是$上证50(000016.SH)$  指数基金。定投的收益率是14.95%,一次性投资的收益率是15.26%,两种方法打了个平手;第二个是$创业板(159915)$  指数基金,定投收益率是17%,一次性投资收益率是-23.7%,差距高达40%,定投胜出;第三个是(张坤的)易方达中小盘基金,定投收益率是58.7%,一次性投资收益率则是117.9%,一次性投资比定投回报高出2倍;第四个是一个行业指数,中证白酒指数基金,定投收益率是67.2%,一次性投资的收益率则是170.8%,定投又跑输一次性投资,而且差距更夸张。这就麻烦了,四个投资标的,结果不尽相同。那定投到底该不该投?你发现了吗?过去5年,这四个标的本身的收益区别也非常大:上证50表现平庸,创业板是差生,易方达中小盘和白酒指数都是优等生——换句话说,当一个投资标的表现平庸的时候,定投和一把梭哈的差别不大;但如果投资标的表现很差,定投就有优势;如果投资标的表现优异,定投反而是拖累。为什么会这样呢?这要回到定投的本质:任何一个金融资产的价格都不会是一条直线,而是上下波动的,非专业的投资者特别容易买在高点,卖在低点,当了韭菜。择时是个很难的事情,华尔街流传一句话:“要在市场中准确地踩点入市,比在空中接住一把飞刀更难。”那定投干了件什么事呢?就是熨平价格波动对投资收益的影响。换句话说,定投就是时间维度上的风险分散。说到这里,我们很容易得到一个结论,越是波动大的资产,定投效果越好。那么,是不是这样呢?我们再看一下刚才那四个投资标的在这50个月中的波动率:白酒ETF的波动率是最大的,但是定投却输得最惨;而易方达中小盘和创业板指数的波动率差不太多,结果却截然相反。看起来这个结论并不成立。那到底什么标的适合定投呢?一个资产的价格变化可以分为趋势和波动两个部分,定投主要是熨平波动,类似一个均值回归的过程,会削弱趋势。所以:-当趋势不显著的时候,定投与否的影响不大;-当向上趋势非常显著的时候,定投会拉低收益;-当向下趋势非常显著的时候,定投会降低损失。好,现在你就明白了,为什么定投在上证50、创业板指数、中证白酒ETF等几个指数上的表现完全不一样了。这也就意味着:如果你对一个资产的趋势特别有把握的时候,其实定投用处不大。如果知道是趋势向下的熊市,为什么要参与?如果清晰判断是趋势向上的牛市,当然要尽量梭哈。但如果对方向的判断并不清晰,尤其是认为有剧烈震荡向上的概率时,定投就是一个稳健而且回报也颇丰的策略。可还有一个问题——你怎么知道你对趋势的判断是对的呢?更何况学术研究告诉我们,投资者,尤其是未婚男性投资者最常犯的一个错误是“过度自信”。所以大部分时候,普通投资者用定投的方式,是比较安全的,毕竟,就像我之前一而再再而三强调的,投资最要紧的事情,是先活下来,活得越久胜率越高。这里要敲一下黑板,尤其是我们的父母长辈,金融知识比较匮缺又特别担心资产贬值,劝他们采用基金定投的方式是比较靠谱的。二、定投指数基金还是主动型基金?基金定投的时候会面临两种选择,一种是被动型的指数基金,就是刚才说的创业板指数、上证50,另外就是像易方达中小盘这样的主动管理型基金。哪种更适合基金定投呢?一般而言,当定投主动型基金的时候,我们又承担了“选择基金经理”的任务,这是定投没法解决的问题。而且指数基金成本更低,所以一般经验会告诉你,指数基金更适合定投。但是,从过去两年牛市的情况来看,似乎这个说法也不太成立。很明显,在一个分化的牛市中,主动管理型基金的业绩是远远超过指数的。说到这里,细心听课的同学肯定要问了,刚才你还说,牛市趋势确定,就ALL IN,为什么定投,去拉低收益率?答案是:现实资金约束。通俗地说,没钱。这话是什么意思呢?我跟你讲一个我们团队成员的真实案例:90后年轻大学老师一枚,从2017年年初开始,她每个月定投5000块白酒指数基金,到2020年10月底的时候,这笔金额为23万的投资已经给她带来了29.9万的利润,3年多回报率高达130%。我问她投白酒指数基金的原因,说是看好$贵州茅台(600519)$  ——我还是有点奇怪,既然看好茅台,为什么不直接在2017年就买入呢?小朋友用一种“何不食肉糜”的眼光看着我,回答说:“唐老师,我也想在茅台跌的时候ALL IN,但现实不支持啊,我的现金流就是每月初大笔进账,又不想多花时间择时,定投白酒ETF就是最简便的策略了。”这个回答让我一下子还挺惭愧的。确实,我们一直在说资产价格的分化趋势,要买头部,可头部也贵啊。所以,对于大部分年轻人来说,定投就是一个有效的策略。换句话说,其实我们所说的所有投资原则都是在个体约束条件下的最优。后来我更深一层地想,其实基金定投,尤其对年轻人来说,是一种非常好的强制储蓄手段。超过25岁的年轻人(土豪家庭出身的请直接跳过)与其每月买3000元盲盒,不如定投,过几年就知道上有老下有小的人生中,除了人力资本积累外,储蓄是最坚强的堡垒。三、基金定投怎么投?了解了基金定投的本质和特性后,我们再简单说一下定投中需要注意的一些技术性细节:第一是定投期限,也就是你打算坚持多久的定投。如果你的回答是半年、一年,那么基金定投可能不适合你。中国的股市具有“牛短熊长”的特征,一个牛熊的周期一般有3~5年。所以,一般来讲,基金定投坚持3年以上,才会有比较好的收益。如果基金定投只有半年、一年,而不巧碰到市场持续下跌的行情,定投也是很有可能亏钱的。第二是定投频率。首先,不必过于纠结于定投频率,可以周投也可以月投、季投。当然频率不能太低,比如每年,甚至每几年。频率太低就没法分散时间维度上的风险了。第三是定投金额。具体金额只能因人而异,但由于基金定投的周期较长,所以一定要保证日常消费、流动性资金充足的情况下才能投。这也是我去年在财富报告中强调过的,“拿来做金融投资的钱,一定是满足流动性需求后的非流动性资金”。
15.基金定投该不该投?怎么投?
买房的人瞧不起炒股的人,炒股的人瞧不起买房的人?
买房的人瞧不起炒股的,炒股的瞧不起买房的,我不和你们吵,两样我都行!#股票 #房产投资
未来10年的 $贵州茅台(600519)$  $腾讯控股(00700)$  是谁?未来十年的10倍股在哪?[微笑] 
未来十年的腾讯茅台是谁?未来十年的十倍股在哪?#股票 #投资

14.明星基金经理教给了我们哪些投资逻辑?

只要对股市或者基金稍有了解的同学,有两个名字肯定是如雷贯耳。一个是王亚伟,一个是张坤。如果你不熟悉他们也没关系,我现在就给你说一下他们的神奇业绩。王亚伟,是21世纪第一个十年中国基金市场上的超级明星。从2005年到2012年,王亚伟旗下的“华夏大盘精选”两度成为市场冠军基金,这个纪录至今也无人打破。6年半间累计回报率接近1200%,年化收益率达到50%,和巴菲特在20世纪五六十年代的业绩堪有一比。张坤,是最近这10年基金行业“定海神针”般的存在,隐隐然已有公募基金经理第一人的势头。他的代表作“易方达中小盘” 从2012年到2020年12月末,8年间累计回报率达到670%,年化收益率接近30%,考虑到过去10年整个市场的低迷状态,张坤确实在稳健和高收益间取得了很好的均衡。市场上每年都有冠军基金经理,但是明星基金经理并不多,尤其是能持续长达6、7年以上的明星基金经理,这就像影视圈的“德艺双馨的艺术家”一样罕见。大多数时候都是“风水轮流转,明年到我家”。所以,那些能坚持到一个牛熊转换完成的明星基金经理,一定是在宏观趋势或者微观行业上有自己独特方法论——我们可以从中找到理解中国市场,理解投资策略的有价值的信息。所以,今天这一讲,我就跟你讨论一下过去15年市场上最著名的“长青型”明星基金经理,王亚伟和张坤——跟他们学一学长青业绩的底层逻辑。一、王亚伟的超额收益几乎全部来自“行业配置”,而张坤的超额收益更多来自“个股选择”为了弄清楚这两个明星基金经理的收益究竟来自行业配置还是个股,我们对王亚伟和张坤管理的两个代表性基金的收益进行了拆解。具体说就是选一个市场基准(比如$沪深300(000300.SH)$  沪深300),和基金持仓做对比。如果沪深300指数中食品饮料行业的权重为14%,而基金的持仓中食品饮料占比超过14%,那么基金在食品饮料行业上就是超配,如果这个行业表现好,基金的行业配置就比较强 。个股选择怎么算呢?假如基金经理满仓了$贵州茅台(600519)$  ,而在沪深300的食品饮料板块中,茅台的占比是1/3(35.6%),这就意味着基金经理对茅台的配置相比行业来说多了2/3,而由于多配置茅台所导致的超额收益就属于基金经理在个股选择上比较成功所带来的。这样拆解研究之后我们得出了什么结论呢?结论是:王亚伟的超额收益主要来自行业配置,93%的超额收益都可以被行业配置解释。而张坤创造的收益中个股选择占比更高。观察王亚伟的持仓,可以发现他对“行业转换”的趋势判断很准确。比如说2006年,当时基金业热炒大白马股,包括银行、地产,比如民生银行、浦发银行、万科地产。但是王亚伟认为这是股权分置改革的关键时期,所以他开始对还没有进行股权分置改革的股票、重组概念股票等冷门股票进行挖掘。上半年,王亚伟主要建仓的是新能源、军工、电力设备和食品饮料,下半年逐步减持估值偏高的食品饮料、军工,然后增持有色金属、传媒、机械等行业。银行和地产始终没有出现在他的组合中。这些准确的判断使华夏大盘基金当年以154.49%的收益率名列前茅。在这一点上,张坤的风格就非常不一样了。他旗下的基金易方达中小盘的超额收益率中,行业配置和个股选择的贡献率分别为59%和63%,个股选择的占比甚至更高。这和现实中我们的体感非常一致:张坤近年来在上涨幅度很大的食品饮料、医药行业上配置比较多,同时在个股上的选择也很精准。比如说,张坤从2013年开始就看好酒类行业,这当然是行业判断,但是如果仔细看基金配置,你会发现,他配置的个股,茅台、$五粮液(000858)$  、泸州老窖,都是这几年的优质股。其实这两年酒类的涨幅也就是7%,而张坤选的酒类的涨幅高达33%,比市场平均水平高了几倍。除了收益率上的“优势”不同之外,王亚伟和张坤的换手率也很不同。基金的换手率可以用来衡量基金经理平均的投资期限。50%的换手率对应的是平均持有2年,200%的换手率对应的平均持有时间就是半年。张坤的换手率保持在100%,平均持有1年,远低于基金经理的平均水平(300%左右),也就是说他不怎么择时,长期满仓。王亚伟不太一样,华夏大盘的换手率在公募基金中一直处于中等偏高的水平。王亚伟认为“好的公司也许是差股票,而差的公司也可能产生好股票”,因此需要不断地调整投资组合。二、从王亚伟到张坤的投资风格变化说明了什么?从两人的投资差异中,我们能看出什么呢?很明显,从王亚伟到张坤,投资风格发生了很大变化——这肯定跟基金经理的个人经历、风险偏好不无相关。但一个有意思的现象是,以2012年为分水岭,正好也是王亚伟时代转入张坤时代的开始。2012年—2013年是中国经济增长模式上的转折点。简单说,就是工业化基本完成,城镇化转入城市化,制造业驱动变成服务业驱动,投资驱动的高增长开始转向消费驱动的平稳增长——增长方式的变化会反映在股权市场的结构上面。在高增长年代的经济内生动力很强,容易出现过热局面,政策调控节奏比较频繁,就是所谓“政策市”,从股价来看,就是“普涨普跌”。中国股市R²一直很高。R²是一个衡量股价信息含量的经典指标——一般来说,这个数值高就意味着一个市场是同涨同跌,个股价格没有能充分反映自己企业的独特信息——和A股市场相比,美国市场的R²明显就低很多。换句话说,中国A股市场对个股价值的挖掘效率偏低——这也是为什么在中国,“行业赛道”策略可能会更优越的原因。实际上从2008年开始,中国A股市场的R²就开始下行。到2012年开始,这个数值下了一个台阶,从之前0.4左右的水位下跌到了0.27左右的水平。换言之,进入到转型期后,驱动整个行业普涨的动力减弱,个体企业能力开始分化凸显,反映在股票市场上,就是行业赛道竞争逐渐转向企业竞争。这个时期的投资策略,就需要更多关注“个体”——张坤式的策略在这个阶段的突出表现,与这个大背景相关。这意味着什么呢?这可能意味着纸上讨论了十多年的巴菲特式的“价值投资”后,中国股市终于开始逐渐演进到了价值投资这个阶段。对于个体投资者来说,不管是选择个股还是选择基金,可能都要对这个趋势加以注意——以行业为先,可能要慢慢转变到行业+个股兼重考虑的投资时代。当然要注意的是,从2019年到2020年,中国股市,尤其是基金行业是绝对的大年,这时的基金经理经历过从熊市转到牛市,但是还没有经历从牛入熊的考验。而且中国的优质企业,尤其在创新科技领域的优质企业还没有完全培育出来,这个过程仍然是艰难的、漫长的。说到这里的时候,不禁有点感慨,一个人的命运,当然是靠个人的奋斗,但是也和历史的进程密切相关。一个市场的演进,一个投资标的的选择,何尝又不是如此呢?
14.明星基金经理教给了我们哪些投资逻辑?

13.选择冠军基金、得奖基金、爆款基金,对不对?

昨天课程里我跟你讲了,和个股相比,基金投资是种“反极化”的投资。过去十多年,基金业绩相对比较均衡,所以投资基金更稳妥。但是,摆在我们面前的还有一个更现实的问题:目前市场上有5491多只权益类基金(股票型基金和偏股混合型基金),这么多基金,怎么选?未来几天我都会集中讲“怎么选”的问题。今天,我们先进行第一步,就是讨论几种常见的选基金的原则,看看这些原则是否靠谱,我们要不要这么做。这里要稍微强调一下,其实基金品种繁多,门槛不一。比如说“私募基金”,就不能公开发行,只能向拥有300万元以上金融资产,或者最近3年年均收入不低于50万元的“合格投资者”募资。考虑到中国家庭的平均财富水平,这不算普适性的金融投资品。在普通中国居民家庭(富豪除外)的财富配置中,还是公募的身影更为常见。所以我们这里讨论的也基本是公募基金,特别是和股市直接相关的权益类基金。一、冠军基金现在我们就来看第一个常见的选择倾向:挑“冠军基金”,也就是业绩第一名的基金,这个原则靠不靠谱?人类天然有“冠军情结”,高考状元、奥运金牌得主……“第一”得到的关注最多,毕竟注意力是稀缺资源,我们会不自觉地将有限的注意力放在最吸引眼球的事情上。大家在基金投资上的冠军情结同样严重:当很多基金为募资犯愁的时候,每年的冠军基金经理的基金都是疯狂地超额认购,上市就被秒杀,经常要采取“限额”的方法。那冠军基金们的后续表现如何呢?我们追踪了2006年到2017年每年公募冠军基金的后续表现,发现结果可以用三个字概括:伤仲永。这12年间共11只冠军基金,有6只在后续三年业绩大滑坡,滑到“后进生”(后50%)的行列。还有4只基金表现差强人意,得冠后三年的平均排名仅维持在中游水平。只有2007年和2009年这两年的冠军(华夏大盘精选),也就是明星基金经理王亚伟旗下的基金,在得冠后三年内业绩能保持在前20%。2015年的冠军基金就是个典型。这只基金当年以170%多的成绩登顶。结果第二年就大滑坡,以近40%的亏损在同类基金中排名倒数第四,2018年也差不多,排名垫底,在尾部5%以内。(文稿里我给了一张图,你可以看到这10多年公募冠军基金得冠后三年的平均排名,都非常平庸)所以我们可以得出一个结论:所谓的冠军基金,基本上不能给我们带来预期的超额收益。二、“基金奥斯卡”除了冠军基金外,我们还经常会碰到“金牛奖得奖基金”,这个靠不靠谱呢?金牛奖是中国证券报与几大券商(银河证券、海通证券、$招商证券(600999)$  招商证券、上海证券、天相投顾)一起组织的一个评选活动,是中国基金业比较有公信力的奖项,常被宣传成“基金业奥斯卡”。买它们靠不靠谱呢?我们把市场上所有获得过金牛奖的基金整理出来,发现:首先,金牛奖不算太稀缺:由于评选规则是分期限,分资产类型进行分项评选的,所以每年就有11个奖项[年度金牛基金有5个奖项(开放式股票型基金、开放式混合型基金、开放式债券型基金、开放式指数型基金、开放式货币市场型基金),三年期持续优胜金牛基金有3个奖项(开放式股票型基金、开放式混合型基金、开放式债券型基金),五年期持续优胜金牛基金有3个奖项(开放式股票型基金、开放式混合型基金、开放式债券型基金),累计共11个奖项。],从2006年到2019年,股票型和混合型基金获得金牛奖的数量是747只,去除掉连续多年获奖,或者一年获得多个奖的基金后,还有270只基金获得过金牛奖。其次,如果每年买入上一年度的金牛奖基金(股票型和偏股型),平均下来能获得年化9.31%的回报率。这个回报率算高吗?也就是中庸水平,和同期同类型基金的平均业绩差不多。而且,得奖基金跟冠军基金的问题很相似,得奖当年,获奖基金的排名大约是同业的前20%,但得奖后,排名就会下滑到50%附近,中规中矩。这个规律很稳健,即使多次获奖的基金也不例外。这说明什么呢?说明得奖基金是一种“优良业绩”的总结。但基金业绩的持续性不强,所以,如果“慕名而来”是想要一个超高回报的话,买金牛奖基金大概率是要失望的,但它可以作为一个“中庸”的指标,投资者掉坑里的概率也比较低。三、爆款基金除了冠军基金、得奖基金外,买基金的时候还有一种倾向就是“追爆款”。什么是爆款?一般来说,大幅的超额认购或者是“秒杀”的基金就算爆款。如果一个基金满足“认购天数<=1”或者“认购份额确认比例[认购份额确认比例=基金拟募集规模/实际申购金额*100%。]<50%”,也就是超募一倍以上,我们就定义为“爆款”。根据这个定义,2006年到2020年(第三季度)这15年中,共有207只爆款基金。其中,2020年是基金大年,出了好些爆款基金。春节后有个基金产品,募集上限60亿,但发行当天募集资金就达到1224亿——这意味着,“打新”的投资者最终配售比例仅有5%。2020年有20多只基金都是当日售罄,越卖得快,想买的人越多。看起来,人们追基金爆款其实和追爆款AJ运动鞋也没啥差别。那在基金投资上追爆款是不是靠谱呢?我们也做了一点数据分析。为了保证数据区间足够长,我们剔除了2019年之后的基金样本,整理了2006年到2018年的爆款基金,然后观察这些基金成立之后的业绩——结果可以用两个字概括:平凡。发行后的3年内,爆款基金在同类型基金中的业绩排名大约是50%,也就是行业的平均水平,丝毫没有体现出“爆款”优越性。到发行后的第三年,40%的基金业绩排名到了后30%,从明星变成了过气明星——总之,在基金上追“爆款”不算是太聪明的选择。四、为什么会这样?说到这里,你已经发现了,从冠军基金到得奖基金,再到爆款基金,都有点“盛名之下,其实难副”的感觉。为什么会这样呢?原因各不相同。比如说冠军基金的陨落,就有很多方面的因素。其一,到目前为止,中国基金的业绩主要来自行业选择。中国股市行业轮动、板块轮动,热点转得快。而当年的冠军基金经理,常常是在某个热点上投资比较激进,才会获得更高收益。而相比市场行情的转化来说,基金风格比较难转,所以业绩就可能下滑甚至反转。其二是,规模效应也导致冠军基金收益下降。冠军基金一般会吸引大量资金涌入。但其实随着基金规模的变大,交易的难度和成本都相应增大,$伯克希尔(BRK.A)$  巴菲特老爷子就说“导致投资趋向平庸的罪魁祸首是资产规模”,基金收益率会随规模递减。金牛奖基金不太一样,它本身就不是“业绩主导”的,基金经理人、是否合规等各种情况都会被考虑进去,换句话说,金牛奖类似选“三好学生”而不是“学习标兵”,所以得奖基金之后的表现中规中矩,也不奇怪。爆款基金就更好理解了。爆款多产生于牛市,多是市场过度乐观的时候,基金建仓的点位就偏高,所以后续表现不如人意也不奇怪。说到底,在基金选择上,“热门”或者“从众”的投资决策经常会遭遇滑铁卢,同学们也不要对这些基金抱有过高的期待。那么,有没有方法可以提高决策的胜率呢?后面两讲我们继续讨论。冠军基金后续表现相对排名
13.选择冠军基金、得奖基金、爆款基金,对不对?
比特币作为数字币的鼻祖,区块链技术的集成应用者,对标法币的黄金,已成为数字币的收藏品,自有他的历史意义。虽天朝对其管制,但全球很多经济不行,主要靠新事物进行弯道超车而支持数字币。同时比特币为代表的主流数字币,如:稳定币usdt,dao,libra等,主流币eth,ltc,dash等。最主要的用途是xi钱。所以国内禁止。
@孟浩:比特币大涨,带来哪些投资机会?

12.基金到底为大家赚了多少钱?

昨天课程里给你讲了,2020年之后A股市场转向基金时代。买基金是买“专业化溢价”,期望基金经理能比自己做得更好。那么问题就来了,专业的基金经理表现如何?给投资者赚钱了吗?赚了多少?他们的业绩和我们散户比,有什么优势和特征呢?这一讲我们就来说说这些问题。一、基金替老百姓赚钱了吗?赚了多少?首先来看看基金是不是真的赚钱。我们团队对2006年初到2019年末,所有成立时间大于1年的偏股型基金做了点分析。从绝对收益率来看:偏股型基金在这些年的平均年化收益率为16.8%,这个结果与基金业协会的官方数据很接近,意味着2006年投的10万元,2019年能变成66.2万元,成绩还是挺好的。但是且慢,你发现没有,这里是平均数。我们都知道,财富、收入这些东西最怕“被平均”。我和马化腾的平均财富是多少,这个数值对我有意义吗?毫无意义。我们需要知道的是,一个普通人投资基金大概率会获得什么回报。所以我们看中位数,中位数是15.1%,和均值差异不大。这表明基金收益率的分布比较对称,不存在非常极端的情况。但很多时候,绝对收益率不能说明问题,尤其是主动型基金要收1.7%左右的“管理费”。也就说,它们的收益率必须比对标的基准产品高出2%以上,投资主动型基金才算是明智选择。基金业协会给股票型基金选的基准是“$上证综指ETF(510760)$  上证综指”,上证综指同期收益率是7.14%,这样我们就得到了大约8%的“超额收益”,很厉害了。但是又且慢。注意一个小事:2020年7月,上交所修改设立“新上证综指”,剔除了被风险警示的股票,延迟了新股纳入指数的时间,增加了指数成分等——为什么呢?因为老指数包含了上交所所有股票,而且采用了市值加权平均的计算方式,这意味着市值越大的股票,权重就越大。这会导致大盘股的涨跌直接决定了指数的涨跌,而其他中小盘股票,即使涨跌幅再大,对指数的影响也很小。因此,我们就看到,即使这些年,不断有中小盘股票创下新高,但是上证综指变化不大,徘徊在3000点上下。所以,上证综指失真的问题一直被广为诟病,用这个基准可能很难准确说明基金业到底赚钱没有。所以我们又调整了比较基准,选了三个不同指数:代表大盘股的$沪深300ETF(510300)$  沪深300指数、代表中小盘股的$中证500ETF(510500)$  中证500指数,还有代表全部股票(考虑分红收益)的A股全收益指数。重新计算后,2006年到2019年,偏股型基金对这三个比较基准的超额收益率分别为5.1%、2.5%,和2.9%——也就是说,换了基准后,基金的超额收益率大大缩水了。尤其是对中证500和A股全收益指数,收缩到3%以下。这说明了:第一,考虑到主动型管理基金2%的管理费,偏股型基金替投资者创造的价值比较有限;第二,基金业绩主要来自中小盘股的持有,而按照金融学理论,这种靠股票规模赚到的超额收益,不属于基金经理的“能力”。所以这是第一点:从过去十多年来看,和指数相比,中国偏股型基金在获得“超额回报”上略有优势,但是并不明显。二、基金收益率有什么特征呢?反极化和抗波动但是这并不是中国主动型管理基金独有的问题,在美国市场上,主动型基金跑不过被动指数投资,基本是个共识。2008年—2017年,巴菲特押注标普500指数会超过主动型基金——市场果然证明了巴菲特是对的。那么问题就来了,既然基金不怎么赚钱,那我们投它干吗?而且现实是,越有钱的人越爱投基金。美国有调研发现,投资额小于5万美元的账户绝大多数投股票,金额高于25万美元的账户中,更多人选择投基金。中国也一样。2017年招商银行的私人财富报告发现,可投资资产超过1000万元的高净值人群,基金占比高达63.3%,而普通人则更偏爱个股,基金配置只有17%。这个道理之前我就说过,财富水平越高,就越追求资产的安全性。钱少,就要“创富”,钱多,就要“守富、传富”。相比于高收益,稳健才是富人最看重的投资要素。而股票市场的投资像谈恋爱:买个股像盲选,不知道遇到的是渣男还是高富帅;买基金的时候,邂逅一个经济适用男的概率更大。这句话是什么意思呢?个股的表现呈现出“极化”的趋势,而基金的表现相对中庸。我们搜集了2006年初到2019年末期间近4000只基金和4000多只股票的年度收益率,给它们按照历年表现进行排序,然后对前1%、前10%、前30%、前50%以及后10%的股票和基金分别进行比较,发现了这几点:-这十多年间任意一年,前1%的股票表现都远远优于位于前1%的基金,平均高出244%。(这个很自然,从2006年至今,茅台涨了150多倍,腾讯更是涨了359倍)这意味着,如果你有能力选中最好的个股,确实比买基金强。-但如果看后10%的股票和基金,你就会发现,基金的“渣”比个股温和多了。这十多年中,后10%的股票年化平均回报率为-43.1%,后10%的基金则是-24.9%——虽然说都是亏钱,但是亏1/4和亏一半还是相差甚多。而且要是你不幸买到了龙力生物、康得新这种因为财务造假被强制退市的企业,那真的是遇上了渣男中的渣男,身心俱疲。-还有,大部分年份中,前50%的基金表现得比前50%的股票要好。这就好比,如果非得从基金男和股票男中挑出一个资质中等的人,来搭伙过日子的话,基金男给你的未来要比股票男更美好点。如果看2020年,这个对比就更显著了:截至12月中下旬(12月23日),A股市场上,48.3%的个股是下跌的,而赚钱的基金是99.3%。换句话说,如果你今年投资个股,赚钱概率大约是52%,投基金,这个概率就是99%。我们还进一步做了统计处理,结果显示,基金表现的均值更大,方差更小,四分位差更小;股票收益率的均值更小,方差更大,分布上也相对右偏——这句话的意思是,如果把基金和股票分别想象为两个班级同学的考试分数的话,那基金班级的整体成绩更好(均值更大),每个同学和平均分之间的差距比较小,班上排名前1/4和班上排名后3/4的同学之间分数的差异也比较小(方差更小,四分位差更小)。而股票班级同学们的考试分数的平均值更低(均值更小),每一位同学的分数与平均分之间的差异很大(方差更大),并且由于存在几个考分非常高的学生,一下子把班级的平均分拉得很高(分布相对右偏)。换句话说,基金班同学的成绩普遍好,差生也不是特别差。股票班就靠几个学霸撑着,但是整体水平不行。这些数据说明从收益率角度看,A股股票更倾向于极化,而基金更平均化。A股基金这种反极化的特征让它们在不同市场环境中的表现不会大相径庭。之前,在牛市(如2007年和2014年中)或者市场大幅反弹的时期(如2009年),基金表现通常是不如大盘的。因为这种时期,A股往往表现出“普涨”的态势,基金经理挖掘个股收益率的能力受到了很大的限制,因此可能会跑不赢大盘。但是这个特征现在随着市场分化度越来越高,已经出现了反转。2020年就是个例子。但当市场大跌的时候,基金就会表现出较好的风险控制能力。这是因为虽然也是“一熊熊一窝”,但是个股的特质性风险也同样重要,也是烂股票跌得更狠,这时候基金经理的选股、风险管理等专业化能力就会体现出来,基金的表现就会强于大盘。所以说,基金是相对“求稳”的投资方法,在对抗市场下行风险的能力上比较强。在弄明白基金投资和个股投资的收益率特征后,再回头想富人的投资偏好就不再奇怪了。小资金希望“富贵险中求”,大资金则需要“活得久”,所以高净值人群从个股到基金的倾向改变是正常的。
12.基金到底为大家赚了多少钱?

11.各处都是雷,钱到哪里去?

从今天开始,我们进入“基金模块”。为什么要在报告里专门开一个模块来讲基金呢?我先给你说几个数字:截至2020年12月,中国基金业新增资金接近5万亿——5万亿是啥概念呢?就是平均到全国人民头上,每人都增配了3千到4千元的基金,其中大部分是股权类产品。2020年公募基金回报率的中位数是40.9%,意思是一半以上的基金经理今年替投资者赚了40%以上,其中最优秀的那10%的基金经理的回报率是75%。这些数字背后是一个大的拐点:中国A股市场正在从“个股时代”转向“基金时代”。那么,这意味着投资者就可以放心投基金,高枕无忧了吗?当然不是的。第一,就像律所、会计师事务所一样,基金是一个高度专业化,对管理团队能力依赖极高的行业;第二,金融行业的马太效应极强,分化严重,何况全球大环境就是经济增长乏力,利率下行,好项目稀缺。这都意味着,投资者选择好基金会变得更重要。所以,这个模块就是要跟你讲“基金怎么投”的问题。刚才说到,2020年是A股市场进入“基金时代”的起点,这不是猜测,也不是偶然,而是中国居民财富水平和宏观局势所决定的。理解这一点很重要,因为这是未来投资的大方向。今天这一讲我们来讲清楚这个逻辑。一、钱到哪里去——股权市场现在市场上有个笑话,说“你抄底了A股(乐视),我梭哈了石油,他重仓了可转债,我们都有光明的未来”。如果再加一条,我的爸爸投资了“国际外汇平台”,他的妈妈买了P2P理财产品——你细品品,这几乎就是这几年中国城市中产财富管理的“清明上河图”了。这些年特别多的金融爆雷事件,很多中产家庭受到重创。我们谴责人性的贪婪,嘲笑“韭菜们”的愚蠢……但仔细想想根源在哪里?根源在“钱到哪里去”。经过三十年的经济高速增长,中国家庭的金融资产(存量)已经将近200万亿,普通居民家庭大多有个几十万的储蓄,这些钱放银行存定期,显然是眼睁睁看着货币购买力的下降;买房子吧,好城市、好地段的房子限购;贵金属这些大宗商品,看也看不太懂……一句话,中国居民安全的优质投资渠道太少了。另一方面,国家也希望引导居民去做更优的资金配置,促进增长,转型成高收入国家——这是宏观金融政策的重中之重。那怎么办呢?这方面美国和日本提供了很有意思的两种金融模式。美国是证券化思路:企业发展依赖直接融资市场,尤其是风险共担、利益共享的股权市场,这对培养创新的美国企业起到了决定性的作用。日本则是传统银行思路:稳健经营的银行资金更倾向于现金流稳定的大企业。精益求精成为日本产业升级的特色,但“精细”的另一面也是缺乏破坏式创新的意思,比如说你很难想象像马斯克的SpaceX这样的项目能在日本金融体系内长出来。现在中国面临的情况很清楚:中美两国大国角力已成定局,过去两年的摩擦博弈中,中国完整的制造业产业链显示了极强的韧性,但短板也出来了,就是尖端科技和创新企业。之后短板肯定要补,怎么补?很明显,那就是激励企业颠覆式创新,攻坚尖端科技。而在这一点上,美国式的金融体系明显具有更强生命力。在这个大背景下,“建设以股权投资为核心的直接融资市场”就成为了中国金融体系改革的一个最主要的命题了。所以2020年,金融市场改革明显加速:比如推行注册制,让市场而不是监管部门选择企业,给初创企业退出通道。同时加快法律制度建设,对欺诈、财务造假、内幕交易这些问题要加重处罚——换句话说,就是要引导居民储蓄往股权市场上走,同时让金融市场变得更市场化,优胜劣汰,给创新企业以更好的大环境。二、怎么解决股权投资的风险问题,保障居民财富安全?从宏观和长期的角度来说,这无疑是正确的一步。但是对于普通家庭来说,股权投资还是高风险的,怎么降低这种风险呢?这方面,美国居民资产配置的变化又给我们提供了很好的借鉴:现在美国居民家庭资产配置中,股票基金占首位——越是高收入家庭,这个比例越高。比如前10%的富人,金融资产占到80%,这和中国区别很大,我们仍然是房产配置超过70%。但实际上美国的居民资产配置也经历过从地产到金融资产,尤其是股权资产的转变。20世纪70至80年代,美国居民资产配置中股票和基金的资产也不到20%,之后比例持续上升,到2000年已经占到居民资产配置差不多35%的水平——给定美国居民120万亿美元的总资产,35%相当于42 万亿美元,也就是说,相当于每个美国家庭平均持有 50万美元的股权资产——股权市场是企业和投资人之间“风险共担、利益共享”的市场。这意味着,美国的企业成长和居民财富之间有了一条直接纽带,居民得以分享企业的增长成果。但问题是,股票毕竟是风险投资,稍不留神,家庭财富的稳定性就容易受到影响。而且普通家庭经常会面临大大小小的流动性冲击,很难让资金在长达数十年里沉淀在一个项目上。所以,以散户和个股投资为主体的市场,既不利于居民家庭财富的稳健增长,也不利于企业的长期持续稳定发展。那什么是解决之道呢?具有分散化、专业化特征的基金。从60年代开始到2000年,共同基金、对冲基金、私募股权基金等专业化基金逐渐取代散户,成为美国资管市场的绝对主力。这在一定程度上解决了居民储蓄和企业项目期限错配的问题,居民资产投资的风险也得以分散,算是双赢。2019 年,近一半的美国家庭投资在各种类型的基金产品上。而我们知道,过去几十年的美国经济增长主要是美国企业的增长——想想看我们身边的“美国产品”,从耐克、可口可乐、麦当劳、星巴克、宝洁、迪士尼,到$微软(MSFT)$  $苹果(AAPL)$  $谷歌(GOOG)$  、脸书、亚马逊,这些增长都直接呈现在企业的利润和股价上,普通美国家庭也藉此分享到了“美国增长”的红利。三、基金的专业化溢价说到这里,你明白了,2020年之后,不管是从国家宏观政策层面,还是居民财富管理层面,鼓励以股权为核心的基金业发展都成了选择项。除此之外,站在2020年,A股市场的发展阶段也让“专业化基金”成为了必然。虽然我们经常抱怨中国机构投资者“散户化”,但数据显示,机构投资者的“专业化溢价”还是存在的。后面几讲我会详细讲哪些机构有专业化溢价。这里给个大概数字,前一阵子有篇学术论文,发现2016年到2019年6月这段时间A股市场的亏损是有规律的:1.机构盈利,散户亏损,差距达到25%以上,而且越是小散,亏得越多。2.越是市场波动,散户和机构的差异越大:2015年的A股流动性危机中,股票型基金的表现都要好于个人投资者。尤其在止损能力上,股票型基金比散户更强:有四分之一的个人投资者出现严重亏损,出现同级别亏损的基金只有3.4%。报告的一开始我们就讲,“负利率、增长分化”时代,资产估值的中枢上升,但波动变大,且与绝大部分企业无关。资本市场会出现“世界越来越美好,但是越来越与我无关”的局面。比如说,2020年算是资本市场的丰收之年,但4100多只股票中,46%是亏钱的。而市场上权益型基金回报的中位数达到40.9%,远远高于同期上证综指10.1%和沪深300指数21.2%的涨幅。而且,中国资本市场制度建设正在进步,像股票发行注册制、常态化退市制度等,都是要让市场定价朝着“正常有效”的方向演进,让单个资产的价格能充分反映各自美丑,避免滥竽充数或者错杀无辜的情形。所以,我们可以得出一个结论:2020年之后,即使是牛市也不再是普涨的局面,牛市里普通投资者也更难赚钱。越是分化动荡的市场里,专业化溢价越重要。所有这些都让专业化基金不得不成为未来城市中产的标配之一。
11.各处都是雷,钱到哪里去?

去老虎APP查看更多动态