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为何我要坚持写作——《经济数据背后的财富密码》之序

17-07-04 06:09    作者:李迅雷    相关股票:

 

2005年的时候,我已经在国泰君安证券研究所所长的岗位上做了第六个年头,算得上驾轻就熟,研究所在《新财富》最佳分析师评选中已经连续三年拿下本土最佳研究团队第一名,最佳分析师第一名的数量遥遥领先于其他券商。这时,公司又让我兼任销售交易总部的总经理,这意味着我在管理上要投入越来越多的时间。

心里有所不甘——儿时的梦想是成为一名作家,写出能让千万人心灵为之震颤的小说,但岁月早已无情地吞噬了我的文学梦,大学毕业后,就一直从事经济、金融的研究,虽有所建树,但随着职位的提升,管理的担子就整个落到了我的肩上,于是,我逐渐从一个研究员的角色转变为纯管理的角色。

不甘在管理岗位上自废武功,虽然不能成为作家,但至少要保持我的学者本色。想明白了这一点,我便约了《新财富》杂志的薛长青主编,提出在其杂志上开设一个专栏,逼着自己写文章。在她的鼓励下,我每月交出一篇专栏作业,包括颇受好评的《买自己买不起的东西》、《百年前的盈利模式能否盈利百年》、《A股高估值之谜》和《中国式货币创造与财富实现路径》等文章。如今,十多年过去了,仍有当年的读者来电或留言感谢我,说正是读了我那篇《买自己买不起的东西》,才鼓足了勇气借钱买了别墅,终于实现了财务自由。

 

萨伊说,供给创造需求。自从在《新财富》上开设专栏,便有越来越多的媒体向我约稿,但人的精力毕竟有限,我仅同意了华尔街日报(中文网)的专栏邀请。华尔街日报中文网有一个“热门文章排行榜”,会显示当天最热门的前十篇文章,我的每篇文章几乎都能排入前十,这也成为我笔耕不辍的一大动力。如果文章无法在社会上获得一定反响,不能让读者产生某种共鸣,那意义也就不大了。就像如今信息大爆炸的时代里,不仅证券业90%的研究报告没人看,全社会每天产生的海量文章也有着同样的遭遇。

互联网技术的不断发展和广泛应用,促进了自媒体的壮大。2010年,我跟随这一时代潮流开了博客,把自己公开发表的文章放在上面,之后又开通了微博。那时,微信尚未流行,微博则是中国受众最广的自媒体,用户量过亿。仅就微博显示的数据来看,我在新浪和腾讯两家的粉丝数量累加达到了一千万人。尽管我发微博的频率并不高,但在2015年之前,发一条微博有时会有几百万次的阅读量。尽管当时的微博只能写140个字,但正是由于字数的限制,才使得你的思想能更加浓缩和集聚,把最精华的东西展现给读者。


遗憾的是,由于微信因社交便利性、互动性和私密性等方面的优势快速发展,现在更是集多重功能于一身而独霸天下,我微博上的大部分优质“粉丝”便流失了,这也是如今我很少写微博的原因。

我是到了2015年末才建立微信公众号的,由于我的名字与“迅雷”下载软件名称相同,尽管我的名字“出生”时间远早于它,但它的工商“注册”时间比我早,所以,我只好用自己姓名的全拼注册“lixunlei”。

自媒体的影响力能够如此快速地超过“公媒体”,靠着互联网技术下来自民间或市场的原动力。开了自己的微信公众号后,逼迫自己不断撰文,随着原创作品不断推出,粉丝数量也迅速增长,尽管从数量来看远少于微博,但质量却提高了很多,其中不少人是我的朋友和同事,这又成为激励我写作的更大动力。从2005年我在公开媒体上设专栏,到十年之后开始在自媒体上写作,虽然形式发生了变化,但实质是一样的,即都是在表达自己对现实世界新的认知。

思考是一种享受,所谓的“身未动,心已远”。而写作呢,完全没有思考那么自在,但它可以把你从漫无边际的思考中拉回到逻辑的“轨道”上运行,把思想的果实转化为文字。过去,我思考的“点”很多,但属于散点,如《从电闪雷鸣看投资逻辑》、《用情商来投资》、《跟着温州人赚钱》等。随着“点”的增加,我对经济金融领域的思考逐步形成了自己的理论框架,慢慢地“由点到线”,如我根据人口流、货币流、商品流和信息流来研究中国经济增长过程中的非体制性因素,用“广义流动性”来解释和判断经济或资本市场的拐点。

同样,我们还可以从人口年龄结构和人口流向来分析经济的发展阶段,分析产业结构、房地产周期和城镇化进程的快慢与消费升级。不过,研究要再从“线”到“面”,则难度就更大了。我始终认为,国人在研究时存在一定的逻辑陋习,即辩证思维比较发达,抽象思维比较薄弱。所以,我主张对事物的分析方法不能仅限于一分为二,而应增加分析维度。于是,今年初我写了一篇《从六个维度看中国经济》。

所谓的“六维度分析法”,是一种短中长期因素交织在一起的分析方法,第一和第二个维度分别为国际因素和国内因素,或称为外部变量和内部变量,指重大事件的发生或政策的变化,故这两个维度也可以视为短期因素;第三个维度是人口,包括人口年龄结构与人口流动性变化,这应该是影响经济增长的中长期因素;第四个维度是投资,这些年来,中国经济增长主要靠投资拉动,固定资产投资占GDP的比重越来越高;第五个维度是货币,高投资——货币膨胀——资产泡沫——抵押贷款——高杠杆,这种循环往复的模式导致中国经济结构的扭曲;第六维度是居民收入结构,这与中国特有的高投资和货币过量现象密切相关。

当然,任何研究都离不开统计数据,统计数据质量的好坏又会影响到研究结论。我的本科专业是统计学,这使得我对统计数据的质量更为关注,当我在研究过程中发现数据与现实存在明显差异时,我便研究差异究竟有多大,如当我在2010年感觉中国的城镇化率被低估时,便试着通过农村化率来推算真实的城镇化率;当我发现居民的现实购买力超过我的想象时,我便开始研究居民可支配收入被低估的程度。最终,我在2012年完成了一篇颇具影响力的报告《中国经济结构存在误判》,结论是城镇化率被低估、农业人口数量被高估、固定资产投资规模被高估、居民可支配收入与消费被低估。

如果把经济学区分为理论经济学和实证经济学,前者主要回答经济应该怎样治理,后者则回答经济将会怎样变化。我从事经济研究近三十年,研究重心还是放在后者。比如,中国经济将如何发展,究竟是新一轮经济周期崛起,还是会出现金融危机,这是人们都非常关心的问题。很多学者会就中国经济存在的问题提出政策建议,我则倾向于去评估政策在经济增长不同阶段的作用有何差异,以及考察不同项目的政策执行情况会有什么差异。

研究的乐趣在于期望获得新的发现,发表研究报告的意义在于自己的研究结论与众不同。本书中,我对于中国的城镇化率、居民可支配收入、农业劳动人口数量等都提出了与官方统计数据不同的依据,并探讨人口规模大小与基尼系数的相关性、股票流动性强弱对估值的影响等。经济学的研究应该与自然科学一样,崇尚理性,始终要相信逻辑、相信大数据,而不是去相信奇迹。

研究的独立性和客观性是我始终坚守的底线。在商业机构里长期从事研究工作,有时难免会被认为有“代表某方利益”的嫌疑。但在本书中大家不难发现,没有任何一篇文章是“歌颂式”的,或者出于商业利益目的,或者去迎合什么。即便作为商业机构的分析师,同样需要严格遵守咨询业务的相关法律法规,更何况我自身所追求的目标又是独立和客观,因此,本书对中国经济和资本市场中存在的问题有不少揭示,如对于经济社会中存在的短期化行为、贫富差距、投资低效率、货币超宽松等很早就表示了担忧;对于资本市场在制度设计中的不合理现象、中小投资者保护缺失等也提出改进建议。

当然,尽管中国经济和资本市场存在诸多问题,但包括美国、欧盟和日本在内的全球绝大部分国家存在的问题可能比中国更多、更难解决。中国的潜在经济增速尽管在下行,但与发达国家相比,依然要高出一大截。中国在很多领域已经成为全球老大,中国经济真正成为全球龙头也指日可待。经济增速下行带来的是经济结构转型和消费升级的机会,这无论对于实业还是资本投资,都带来很多机会。

本书中有多篇文章,从人口流向变化与房地产投资、投资拉动模式与奢侈品消费关系、实业投资与金融投资之间的此消彼长等来揭示投资线索。不少人认为,我国资本市场不能体现经济的大好形势,所以股市是扭曲的,这恐怕是对宏观经济或资本市场的认识不够深入引起的。我认为,宏观经济与资本市场之间应该没有隔阂。


本人从上世纪90年代初就开始研究国内资本市场,尤其对当年的国债期货市场有过非常深入的研究。通过20多年来对资本市场的观察,我发现经济政策、经济走势与股市、债市之间的关系确实非常密切。GDP只是流量指标,不能把GDP增速与股价指数进行简单关联,还需要考虑如固定资产投资结构、社会融资结构、财政货币政策等对股市的影响,这也是本人一直倡导的多维度分析方法。

不过,多维度分析方法并不是增加几个影响因子那么简单,需要建立模型,进行相关分析。这也涉及到今后宏观研究与策略研究方法如何改善的问题了。如今,人工智能的应用越来越广,同样将挑战传统的研究模式,这正如人工智能在被称为变化最为复杂的围棋赛中获胜一样。

在未来十年,我相信人工智能将应用于很大一部分研究领域,尤其在宏观研究领域。其实,即便是借助现有的计量分析技术,也可以把很多目前看来似是而非的问题剖析得一清二楚——这也是本人当前组织实践的全新研究方法,即宏观经济、FICC、股票策略和金融工程四大研究方向整合成四位一体的研究模式。

未来的宏观研究或策略研究,甚至行业研究,不需要有多年的知识经验积淀,不需要人脉关系的累积,不需要独有的灵感或顿悟,只需要输入数据、建立模型、设定参数,人工智能就可以利用巨量的历史数据和机器自身的快速学习能力,帮助你对未来做预测,或者提供行业配置策略。

我今天所做的一切,就是为了将来把自己淘汰。正如我一篇文章的标题——观念就是被用来打破的。只有不断地否定自我 ,团队才会不断进步,只有打破现有的利益格局和陈规陋习,社会才会不断地进步。历史太漫长,生命太短暂,一百年后再回看今天,就会发现当今的我们在很多方面都很无知。

这本书所记录的,是我过去十多年来对经济现象背后原因的发现和粗浅认知。感谢这十多年来给我研究报告提供数据支持和思想素材的朋友和过去的同事们,如王晓东、姜超、王虎、李明亮、于博等,还有很多一路上给我提供过帮助的新老同事们,恕不全部列出。最后,感谢经济科学出版社和灿土金服为本书顺利出版所付出的辛劳。

 

 

 


 

 

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