关于本书

《生涯随笔——知乎 Mu Tian 自选集》/Mu Tian

出品人 周源

编辑 湖玛

设计 郝小好

策划 成远

联系我们 weekly@zhihu.com

本电子书版权为北京智者天下科技有限公司所有，未经书面授权，不得在任何地区以任何方式反编译或节录本书内容。

ZHI-BN:9-0032-0000150120-1

DNA-BN：ECFD-N000000670032

最后修订：2015 年 01 月 20 日

出版：浙江出版集团数字传媒有限公司

浙江 杭州 体育场路 347 号

互联网出版许可证：新出网证（浙）字 10 号

电子邮箱： service@bookdna.net

网址： www.bookdna.net

本书电子版如有错讹，祈识者指正，以便新版修订。

Zhejiang Publishing United Group Media CO., LTD, 2013

No.347 Tiyuchang Road, Hangzhou 310006 P.R.C.

service@bookdna.net

www.bookdna.net

序

「盐」系列电子书出版序

知乎创始人 周源

我们和这个世界，有一种天然的媒介，那就是存在于我们大脑里，没有被分享过的信息。如果有某种方式把每个人的知识、经验和见解都汇集起来，会不会像从信息海洋中源源不断地提取出知识之盐一样，极大地丰富很多人生活的味道？

这个问题，令人兴奋。知乎创立至今，诞生了一种新的知识生产方式，对世界的提问和回答，像是对一个无序的世界进行了一次次重构 —— 把彼此大脑里没有分享过的知识、经验和见解搬上了互联网，组成了一个全新的网络。而那些最有知识、经验和见解的人，就像盐，给这个世界带来味道。

您即将展开的这本书，属于知乎的「盐系列」丛书。我们希望这些作品保存一种海的味道，因为在知乎看来，每一位认真的知友，都是知识海洋中析出的智慧之盐。我们希望这一系列的每一本书，都可以为您透析世界的一个组成部分，亦或给您的生活增光添味。

读这书时，请别忘记，它诞生自一个有味道的人。 

作者序

Mu Tian

谢谢你打开我的知乎「盐」自选集。

大概 2011 年 5 月，我第一次来到知乎。那时知乎还是邀请制，黄继新还没上《非诚勿扰》，一百个赞的回答可以霸占消息栏好几天。我惊讶中文网络社区里居然有不逊于 Quora 的技术讨论氛围，窃喜发现诸多有趣的话题，和知友们论文般详细而深刻的见解。我还记得我第一个提出的问题是「NFC 可以替代蓝牙吗？」，虽然我当时真正想问的是，李开复的知乎账号是他本人管的吗……

一转眼，知乎注册用户数早已经破千万，而曾经以为码不出几个字的自己，竟也有了上百个回答与文章。而最令我受益的，是在与其他知友的交流中，把本来零散的一些想法，整理成了互相有联系的观点（当然，我绝不承认我最爱看的是减啤酒肚的话题）。

最近知乎网站邀请我参与出版「盐」读物，我高兴之余，也挺发愁：自己写下的东西零散在我感兴趣的几个话题里：经济、地缘政治、教育，还有诸如「到哪儿去认识投行家？」的简短问答（答案提示：干投行比当宅男更费纸）。这些不成体系的东西，让知友们带着什么目的去读呢？

还是知乎给出了答案：发现更大的世界。我们都有值得和其他人分享的智识，无需等他人提问；同样，我们都能从阅读中得到新知，无论是什么话题。不论是美国 QE，还是朝鲜核试验；不论是工作创业，还是去太平洋里泛舟，我将把我看到的、想到的世界分享给你，希望读过此书后，你的世界会变得稍稍有些不同。

量子物理有测不准原则。因为量子的波粒二象性，量子在空间中的位置，其实是一个概率分布。让我们做一个有趣的思想实验（未必严谨）：用量子理论来观察宏观世界，是什么样子的？你我所处的位置，你我眼中的世界，甚至承载你我存在的时间，都成了概率分布中的一种可能；而我们能够在此时此刻通过知乎交流，也只是这一切概率相乘后，亿万个可能中的一种。如果我们生活在另一种可能里呢？也许那个世界里就有几千里长的鱼，可以化身为鹏鸟；也有长生不老的树，八千年为春，八千年为秋。

世界太大了。今天在这宇宙无数星球中，我们碰巧生在地球上；在地球上无数的生命中，我们碰巧拥有智慧；在这亿万年的时间线上，我们碰巧生活在信息时代，而穿越这一切已然微乎其微的概率，又碰巧有知乎团队为我们创造了这个难得的平台。

既然如此巧合，就请收下这本「盐」读物，我们一起去发现这个伟大的世界。

财经类

不看 K 线图

为什么投资美股不兴看 K 线图？

我来说一点儿偏题的想法：个人投资者为什么不应该做技术分析。

技术分析，比如 K 线图分析，都是基于历史数据寻找规律。这里面的假设就是股票未来的价值和过去的价值是线性相关的。我认为这个假设不成立。我们人类是最擅长在不同信息里找关联、找规律的，随着进化变成了人类的本能。这个本能让我们假设过去的趋势可以影响未来。可是在 K 线图里，我们只能看到一部分信息——时间、开盘价、收盘价、最高价和最低价。股权投资的很多重要信息被遗漏了——成交量、买方和卖方分别是谁，以及市场信息等等。K 线图里面的几个变量之间表面上的相关性并不足以证明未来股价跟过去相关——就好像如果我们把人类的体重和智商做线形回归，可能会发现明显相关性——体重越大智商越高。这并不意味着多吃会变聪明，而仅是因为这两个变量都跟年龄正相关而已——从婴儿到成人，随着年龄增长体重和智力都增长。但是在做线形分析时如果不把年龄这个变量放进来，分析者就会得到非常错误的结论。同样道理适用于股市技术分析。

理论上说，股票的价格是基于 DCF 理论把未来的现金流折现得到的，所以股票的价值完全不来自于过去。根据有效市场理论，如果信息完全对称，那么市场不会有套利机会——所有人都知道这支股票值多少钱，都只愿意用这个价钱交易。所有可以预期到的未来信息与事件也均会被反映在股价中，只有无法预期的信息会带来股价的变化。所以，现在的股价跟过去无关，也无法通过关于未来的已知信息预测。

当然实际上信息是不对称的。掌握信息越多，越有可能正确地估计价格，进而套利。有一部分信息可能来自技术分析——关于其他人在如何交易的信息；但是这些信息必须辅以成交量、交易者和市场信息才能有足够的价值来指导对未来价值和价格的判断。个人投资者难以获得这些信息，所以参与套利一定是输多赢少。分析基本面和公司财务才是参与股市投资的必要能力。

回到话题来：为什么美股不像国内那么时兴技术分析？美国股市相对透明，信息不对称程度较轻；个人投资者比例较小，机构投资者多数进行的是中长期投资。两个影响合起来，美股投机套利的需求小，所以技术分析自然也就缺市场了。

2012-09-27

投资银行的风险点

投资银行业务有哪些风险点？

一般具有投资银行业务的金融机构有三种：全能银行／金融控股集团，精品投行，证券公司。鉴于第一种在资本市场体量最大，监管最严，便从它们的角度来谈谈。

大型银行／金融控股集团在全球均受巴塞尔协议规范。按照巴塞尔的风险分类来看：

Pillar 1 风险：

Credit risk：投行财务顾问业务本身没有信用风险。投行在财务顾问的业务中常常顺带提供过桥贷款和夹层债务，但是这些资产往往被转手证券化移出表外。在这个银行最主要的风险敞口上，投行业务一直比较安全。但是随着巴塞尔 III 协议对 counterparty credit risk（交易对手信用风险）监管的加强，投行业务靠证券化转移到表外的风险又被部分转移回了银行身上。

Operational risk：运营风险在巴塞尔协议下涵盖挺广，简单说来，投行业务（corporate finance & trading）是巴塞尔 II／III 里运营风险最高的业务类别；这个也不难理解，运营风险大概说起来就是因为银行内控疏忽带来的损失。一个比较常见的此类风险敞口就是法律风险，想想每个月都能见诸报端的某某投行又接了动辄几十亿的罚单／赔款责任，投行业务的运营风险高也就好理解了。

Market risk： 市场风险有两方面，一类是 trading book 的市场风险，一类是 banking book 的市场风险（这个是 Pillar 2 风险了）。投行因为大额的承销业务和交易业务，市场风险非常高。原则上市场风险是最容易对冲的，投行应该是对冲的行家。可是实际上对冲时常会变成投行投机行为，反而放大风险。

Pillar 2 风险：

这个种类比较灵活，最重要的就是 business risk（商业风险），即外部因素对银行整体盈利带来的负面冲击。投资银行业务因为专门折腾资本市场，且有杠杆，业绩波动基本是资本市场波动乘以倍数。相对其他银行业务来说，business risk 大许多倍。

总的来说，银行几种主要业务中，投资银行具有最小的信用风险，最大的运营风险，最大的市场风险，最大的商业风险。跟投资银行业务占用的资产负债表和股本规模比起来，它的风险是远远大于传统银行业务的。巴塞尔 III 协议又加强了对投行业务信用风险的监管，使得投行业务的风险调整后收益变得不如以前诱人。正因如此，全球诸多大银行都在剥离投行业务。

当然， 如果仅仅是讲动动嘴皮跑跑腿的财务顾问业务，那形势不好时最多就是精品投行家们丢饭碗，对于整个经济来讲，人畜无害。

2014-05-29

PE 如何赚钱

怎么用一句话概括私募股权投资（PE）的业务？

有的事情一句话说不全面说不清楚，比如罗姆尼和奥巴马谁更适合当选，中国应不应该实行多党制，和 PE 到底是怎么赚钱的。

PE 是所有对非公开流通股权投资的通称，投资对象不一定是公司，也可以是其他基金或者基础建设项目。投的公司也不一定是有问题的公司或者有困难的公司——国内贷款买房子做投资的人是不是专买卖不出去的房子、漏水断电的房子？不是。买房子是因为以后可以卖更贵，是因为当时贷款便宜。黄金地段的楼盘更受欢迎，这和 PE 买卖公司道理是一样的。

大家比较熟悉的是 LBO 公司／基金，我讲讲它们单个项目和公司本身怎么赚钱。

单个项目：

三大赚钱方式：股权增值，收取贷款利息和收取股利。

1. 股权增值主要靠四种方式：发现低估值公司，掌握行业周期，提高营运效率和运用杠杆。重要性排序由高到低。解释一下第三个，其余大家应该都明白：提高运营效率主要来自几个方面，首要的就是节省开支，其次是杠杆收购给公司带来的巨额债务逼迫管理层用心经营，然后是私有化后受股东约束少（或者在集团公司里不受重视的子公司分离出来后约束少），提高了决策能力，最后是 PE 本身在商界的关系网帮助公司获取利润。

当股权增值后可以通过上市或者倒手转卖（secondary buyout）的方式获利。

2. 收取贷款利息。杠杆收购公司在收购成功后会给该公司提供贷款（实际上私募自己的本金部分记为目标公司所有者权益，部分记为目标公司负债）。私募的利润相当一部分是从这里来的。很多人以为卖公司是唯一赚钱方法，但是一笔投资周期短则 5 年长则 10 年，这中间大家喝西北风吗？

3. 收取股利。在杠杆贷款没有还清的时候目标公司是不发股利的。还清之后暂时还卖不出好价钱怎么办？资本家的思路当然要灵活。去借一笔钱，拿来给自己发股利！

公司本身：

管理费，投资回报分成，咨询费和分手费。

这个估计大家都明白。管理费很少，算过收购公司成本后根本不挣钱。第二个在经济上升期是绝对大头，但是现在就没那么多了。咨询费和投行还有咨询公司是一样的。私有化成功还是上市成功，都是要收劳务费的。最后一个也是不小的一笔钱。

2012-10-16

Fund of Funds

什么是 FOF？

FoF：Fund of Funds，母基金公司。母基金是指把资金拿来投给其他资产管理人的基金。另类投资语境下的 FoF 主要有两类：专注投资并购基金的 FoF 和专注投资对冲基金的 FoF。

私募母基金通常规模不大不小。多数资产规模在十亿到一百亿美元之间。规模小了，实现不了风险分散；规模大了，钱投不出去。

我来具体讲讲私募母基金投什么。主要有三种投资：1. primary／blind pool，2. secondary，3. co-investment。

1. 所谓 blind pool 就是在其他 PE 募资的时候作为 LP 投进去。之所以叫 blind pool 是因为这个时候投的对象没有进行任何投资，FoF 经理不知道未来投资组合将会包括什么公司。

Blind pool 对母基金经理来说比较容易做，因为一次投的金额比较大，不用担心手里的钱在投资期投不出去影响收益；但是 blind pool 不容易赚钱——毕竟 FoF 的投资者可以直接投在并购基金里面，经过 FoF 这么一倒手他们就要多付一遍管理费和 carry；不过对于投资者来说依靠 FoF 投资 blind pool 而不是自己直接投资在 PE 中的好处是，PE 募资有门槛，一笔钱直接投可能必须集中在一个 PE 基金里面，而同样的资金通过 FoF 可以投进多个基金里，不同的基金专注不同的地理区域、行业和公司规模，实现风险分散。另一个好处是，FoF 跟各路 PE 经理都很熟，知道哪个经理擅长什么领域。他们可以更好的筛选 PE，发现 alpha。

2. Secondary 顾名思义就是买现成的基金份额。比方说，假设凯雷亚洲 2 号基金里面有 20 个 LP，有 1 个 LP 投了五千万美元，现在不想要了。不想要的原因可能有很多，可能是自身出了问题 capital call 不能交钱了（注：LP 购入份额并不是一次转入基金账户，而是每次基金需资金时按份额占比出资，每次出资称为一次 capital call），可能是需要流动性提前退出，可能是重新配置现有投资要卖掉这笔投资。FoF 如果去竞标买这现成的五千万份额，那就是 secondary。

Secondary 的好处有两个，一个是你明确知道你在买什么公司（买来的就是基金里面还没有退出的投资），二是你可能能用很有吸引力的价格买到。你出的价格一般等于 PE 经理对未退出的资产的估值加上待投入资本（uncalled capital），如果你选择在基金投资期结束后（一个 PE 基金一般总寿命 7-10 年，其中投资必须在前 3-5 年完成）购买，那么待投入资本也基本不需要出。私募基金的资产在退出前估值一般是保守估计，你买来的资产很有可能在未来几年里卖个好价钱。如果卖家急着出手，你还可以要求对方按照资产价值和待投入总值折价出售。所以你可以投较少的钱，以更短的时间，获得更高的收益，ROI 和 IRR 双丰收。

3. Co-investment 是一种针对单个公司，而不是 PE 资产组合的投资。Co-investment 是母基金已经成为一个 PE fund LP 之后才会考虑的投资。几乎每个 PE 在投资时都有单个公司总投资额不能超过总投资额多少比例的限制。如果 PE 想要超过这个限制，就得找 LP 来做 co-investment，这额外的投资由 LP 直接进行，收益也归 LP，但是控制权 PE 往往代为行使。Co-investment 是母基金对单个公司进行投资的唯一渠道了，但是母基金决定不了交易结构和目标估值。

这三种投资方式里面，secondary 最好赚钱，primary 投资速度最快。好的 FoF 可以达到 20%的 IRR，是很不错的一类资产经理。

2014-11-14

QE3 的意义

QE3 对于普通百姓来说意味着什么？

QE3 不是在公开市场购买国债。QE2 是。QE3 是 FED 无限期每月购买 400 亿美元 MBS。渠道上我认为主要是向银行系统购买，公开市场不会买多少，后面我解释。同时 FED 将持续通过 Operation Twist 卖短期国债，买长期国债。

FED 为什么要搞 QE3？它们的解释是，就业不行。通过购买 MBS 能够实现两个目的：1. 复苏房地产行业，直接创造就业；2. 降低房贷利率，促进家庭消费，同时也诱使／迫使机构投资者将投在债券市场的资金挪到抗通胀效果更好的投资里，尤其是股市，进一步推动经济复苏。

我的观点是此方法对长期经济增长恐怕无效，不少人认为 FED 的人也知道这一点，FED 搞 QE3 是在政治上支持民主党政府连任。我个人觉得 FED 独立性还是很好的，不过我也想不通为什么 2 个月前还言之凿凿说不会搞 QE3 的 FED 为什么突然搞起来了——失业率在 2012 年 7 月和 9 月是差不多的，30 年期按揭利率在这段时间其实也不高（4%不到）。所以也许真的是看奥巴马连任悬了，出手相救？呵呵。

那来简单谈谈我对这个政策影响的解读。因为选定了 MBS 市场（QE1 也是购买 MBS），所以明显是冲着房市去的。但是 2012 年的房市跟 2009 年很不一样——2012 年的房市已经比较稳定了，没有大规模违约，没有比天高的利率。所以我理解 FED 是希望通过 MBS 压低整个债券市场的利率，使得机构投资者转向股市投资，提振经济。

那为什么不直接购买美国国债？那样刺激见效更快／对缺钱的奥巴马政府帮助更大。因为通胀压力大。2012 年 8 月环比 CPI 上涨了 0.6%，年化的通胀率就达到了 7%还多。不过 8 月同比通胀率只有 1.9%，所以按 FED 的通胀目标（2%）看还是有货币政策空间的。FED 在 QE3 的说明中也提到如果年底就业不见好，不排除 MBS 和政府债券一起买。那就真的开闸放水啦。

除去刺激股市，另一方面房地产市场复苏也能直接带动就业，释放居民消费（因为很多美国家庭都背着房债）。但是在此之前按揭利率也不高，所以说房地产市场冷清不是因为公开市场买方不够，而是因为银行不愿意发房债，卖方供给不够。所以我猜测 FED 主要会向银行系统购买 MBS，刺激银行发房债（换句话说，FED 承诺银行发出房债后用自己的资产负债表来部分承载这些 MBS）。

那么短期的影响大家已经都看到了。股市大涨，大宗商品大涨，美元贬值。这些主要原因就是投资人风险偏好增加和通胀预期提高。不再赘述。我来谈谈 FED 的两个目的能否实现：

1. 房地产市场复苏。这个我觉得问题不大。房地产市场目前主要问题就是银行惜贷，其实投资者还是有胃口的。FED 出来给银行的风险兜了底，应该短期对房市可以显著提振。

2. 压低债券利率。This is the tricky one：目前还看不到企业债券的收益率变化；MBS 收益率略微降低（大家期望 FED 出手会抬高 MBS 价格，所以先屯一批货）；短期国债收益率降低；长期国债收益率升高。 因为 FED 还在搞 Operation Twist，所以它们肯定希望压低长期国债利率，这有利于控制通胀预期和鼓励投资者减少对国债投资，增加股市投资（因为投国债回报率不够）。目前长期国债收益率升高也许是因为投资者听从号召把国债卖了，而 FED 还没开始接手；但是也许是投资者的通胀预期提高了，所以不愿意高价买了。当然更合理的原因是两种力量都有，但是到底是投资者风险偏好增加为主因还是投资者通胀预期为主因？这两种情况对未来经济走势的意义截然不同。咱们回头看股市／大宗商品和黄金谁更被投资者青睐吧。

最后我们回到正题：本轮 QE3 对普通老百姓意味着什么？

1. QE3 从实施背景和目的看都是以促进美国本土就业／实体经济为目的，而此目的短期内（甚至永远）不可能单靠货币政策实现（实际上 FED 正是心虚才宣称本轮 QE 无截止日，将坚持到经济复苏），更可能是资本市场自娱自乐的一轮复苏。

2. 因美国实体经济短期难以变好，故本轮刺激目前难以溢出到对华贸易来，所以我们的出口很难讲有多大提振。

3. 针对的 MBS 市场跟中国外储投资关系也不大，目前看不出美国国债的走势；虽说美元对其他货币贬值，但是鉴于目前中国出口不景气国内经济也减速，人民币对美元未必会升值；所以外储短期未必缩水。

4. 亚洲的股市会不会跟着涨？QE3 印的钱预计会主要进入美国的银行体系里，所以拿来做海外投资的比例不会大（尤其是中国股市跟世界股市不在一个次元），我估计基本都投美股去了。我们看后面的走势吧。

5. 对中国老百姓有什么直接影响？短期内啥影响也没有，如果你试着把 QE3 解释给老百姓可能耽误一会儿他们上街爱国；中期里这个政策很有可能因为效果不佳且通胀太高被取消；长期里我们都死了（凯恩斯语）。

2012-09-16

比数据更重要的

两年前，《纽约时报》刊登了这样一个精彩的故事：在明尼阿波利斯市，有一个男人闯进当地的塔吉特（Target）百货公司狠狠地抱怨了一番，因为塔吉特公司不停地向他年仅十几岁的女儿寄婴儿衣物和孕妇装的优惠券。小姑娘真心觉得她自己并没有怀孕，并且完全不需要这些优惠券。于是公司经理向这位父亲反复表达了歉意。

你大概已经猜到接下来发生了什么——很快那个小姑娘就被确认已经怀孕了。她的爸爸此前完全没有发觉，甚至连她自己也没有。而塔吉特，在分析了她所购买的无香湿纸巾与营养补充品之后，却意识到了。

2012 年的时候，在大多数的市场参与者眼中，大数据分析仍然是个新鲜的主意，普罗大众也完全没有像现在这样对它满怀兴趣。不过，在网络内容提供商、零售商，以及研究人员当中，这种技术耳熟能详甚至受到热情追捧已经有四五年了。在《自然》杂志 2009 年 2 月刊中，一篇由谷歌的工程师团队撰写的题为《使用搜索引擎的查询数据发现流感疫情》的文章吸引了全世界研究人员的注意。如标题所示，此文宣告了谷歌在追踪流行病传播方面的显著成果。

美国疾病控制与预防中心（Centers for Disease Control and Prevention，略作 CDC）的职责是追踪美国本土诸如流感之类的流行病的蔓延。CDC 依赖医生们的报告，因此它的追踪结果通常会滞后至少一个星期。谷歌却在没有询问任何医生或医院的情况下，成功追踪到了全国范围内的流感爆发。它通过分析人们的搜索关键字，发现特定关键字，如「流感症状」与某个地理区域流感病例的数量存在相关性。通过随机和动态的模型技术，谷歌创造了一种发现流行病疫情的迅速且经济的方式，滞后不超过一天。

这种「大数据」方案最美妙之处在于，人们甚至不需要人工去检查流行的搜索关键词，就可以确定分析对象——数据算法能自动寻找过去案例中查询词与流感间的关联，进而发现合适的关键词，而且仅仅需要一眨眼的时间（虽略夸张，但几可比拟）。只要写出算法，不需要构建理论，不需要提出假说，也不需要让人类做出常常很主观也常常存在倾向性的判断，这些模型就可以运行。正如《连线》杂志 2008 年刊登的文章《理论的终结》中所阐述的那样，「有了足够的数据，数字自己就会说明一切。」「大数据」这个主意非常具有革命性，并且似乎让人们看到了这样的未来：多数如今依靠人脑分析的工作，将来都会被机器所取代，这些机器能从数据的海洋中挖掘出规律和模式，以更快的速度进行分析。

然而，让科技迷和大数据领域的投资者失望的是，在最初的论文发表四年后，掀起热潮的这个项目却华丽丽地失败了。持续提供了三年及时可信的流行病追踪报告后，这个无理论支持但拥有海量数据的模型，在 2012 年冬天预测了一场严重的疫情爆发。一周以后，传统老派的 CDC 追踪结果表明，与谷歌的预测相反，那场流感疫情得到了很好的控制，而谷歌的预测病例几乎是真实情况的两倍。

海量数据分析的问题在于，谷歌并不知道，也无从知道，到底被搜索的关键词与流感之间存在什么样的联系。在冬天最寒冷的日子里，人们搜索「羽绒服」的时候往往也会有流感大爆发，但这并不意味着黑色星期五搜索「羽绒服」的人，都会患上流感——他们只是赶上了美国版的「双十一」大促销。而谷歌的工程师们未曾试图找出这背后的因果关系。相反，他们依赖于通过统计模型来解释并预测事件。他们耗费大量精力研究数据的相关性，对因果关系却几无研究。这也恰恰是所有大数据分析的共性（当然也是大数据分析速度快且成本低的缘由）。问题在于，如果没有因果关系，那么数据间的相关性便没有多少意义。

大数据对于商业乃至整个人类社会的价值毋容置疑。统计模型仅仅在它所研究的样本范围内正确，而所用样本又同时存在抽样误差与抽样偏差。海量数据，以其巨大的容量，可以非常有效地减少抽样偏差（在理想条件下，整个统计总体都能被获取）。此外，根除人为误差使得把完全无误的数据交给算法成为了可能。但是，大数据的鼓吹者们大多没能发现的是，这些数据本身对它们之间的因果关系完全不加考虑。数据规模越是庞大，人们就越难不依靠因果关系就辨识出相关性。如果使用的相关性有错，那么大数据算法能告诉我们的，终究无非是一个精准预测的错误答案罢了。

我很喜欢用人类智商的例子来解释把相关性误作因果关系的危害。如果我们把全人类的体重和智商的数据进行回归分析，我们会发现这两组数据间有一个清晰的相关性：平均来说，体重越重的人在智商测试中的得分也越高。然而这并不意味着要想学得更多、更好，就应该多吃。这两组数据其实都与年龄有关，一个人年龄越大，他/她就会变得越重，同时也学得越多（此外长得也会越高）。如果缺乏合理的基本理论，仅仅从统计分析中得出结论，是非常危险的，而当今许多大数据系统都无法解决因果问题，这并不是在危言耸听。

过去有大量的案例可以向投资界人士表明，过于依赖数据会造成怎样的可怕后果。长期资本管理公司（Long-Term Capital Management L.P., 略作 LTCM）不过是其中一个罢了。被塔吉特公司错误地投递尿片广告邮件的未怀孕女士，肯定比它正确发现的孕妇多得多。如果说有一个数据挖掘交易系统可以完美运行，那么可能就有一千个类似系统可能让投资者倾家荡产。毫无疑问，如果设计得当，那么大数据技术能够既体现相关性又把握住因果关系。想想机器学习，以及获得极大成功的谷歌翻译（Google Translate）项目便可得知。但是就目前而言，尽管大数据分析向我们许下了种种承诺，但它真正的价值，以及将其价值变现所要冒的风险，仍然需要我们拭目以待。

但这并不是说我们现在就无法把大数据分析本身作为获利的工具。塔吉特并没有给每一个它认定已怀孕的顾客，寄去满是婴儿用品的目录表，而是在许多随机提供的一般商品中，混入一部分有意推广的商品。这可能是塔吉特的一个非常巧妙的策划，因为这样顾客就不会因为秘密暴露而被吓到。但十有八九，塔吉特之所以要把推广混在随机商品中，是因为它其实也拿不准收到优惠券的顾客究竟有没有怀孕。想要利用分析工具赚钱，其实并不需要我们正确了解全部事实，只要稍稍提高一点点营销精准度，就足以带来可观的收益。我们需要加以注意的，仅仅是大数据的局限性以及贸然使用它会带来的危险。

毕竟，对投资者而言，比海量的数据更重要的，是深刻的洞见。

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本文原文为英文，译者尹诗默。

[1] 英文：http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?pagewanted=1&_r=2&hp&  译文：http://select.yeeyan.org/view/147927/267161 

[2]http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf 

Big Insights Matter, Not Data

2 years ago New York Times told one amazing story: a man in Minneapolis stormed the local Target store to make a serious complaint.[1] Target had been sending coupons for baby clothes and maternity wear to his teenage daughter. The girl quite honestly didn't think she was pregnant and most certainly didn't want those coupons. The store manager apologised profusely.

You probably have guessed what happened next – the girl soon enough turned out pregnant. Her farther didn't realise it. She herself didn't realise it. Target, after analysing her purchases of unscented wipes and diet supplements, had.

In 2012 this idea of big data analysis was still young to most market participants, and the general public certainly hadn't taken as much interest in it as they do today. The technique, however, has been known and passionately pursued by internet content providers, retailers and researchers alike for almost half a decade. In the February 2009 issue of Nature, a paper by a team of Google engineers caught the attention of researchers worldwide.[2]Detecting influenza epidemics using search engine query data, as the name suggested, announced a remarkable achievement from Google in the tracking of the spread of epidemic disease.

In the United States, Centers for Disease Control and Prevention (CDC) is tasked to track development of epidemic diseases such as influenza across continential US. CDC relies on doctors' reports and consequently its tracking lags in time by at least one week. Google managed to track flu breakout across the nation without requesting any report from doctors and hospitals. Instead, Google dig into people's search terms and found correlation between certain terms such as ‘flu symptoms' and the number of influenza cases around a geographic area. Using stochastic and dynamic modelling techniques, Google produced a fast – with delay of no more than one single day – and cheap way to track epidemic diseases.

The beauty of this "big data" solution is human doesn't even need to check the popular search terms to determine what should be analysed – the data algorithm automatically detects correlation between the queries and flu cases in the past to find desired inputs for the model – all in the blink of an eye (not literally, but close enough). Once the algorithm is written, no theory must be constructed, no hypotheses have to be made, and no human judgement – which is always subjective and often biased – is ever required for these models to run. As the 2008 Wired essay The End of Theory put it, 「with enough data, the numbers speak for themselves」. The idea of "big data" was truly revolutionary and seemed to point to a future where most human brains at analytical jobs would be replaced by machines which find patterns in data streams through mining them and perform much faster analysis on those.

To tech zealots and big data funders' disappointment, the project which started this all failed splendidly four years after the original paper was published. After 3 years of providing swift and reliable epidemic tracking reports, in winter 2012 the theory-free, data-rich model predicted a severe outbreak. One week later the good-old-fashioned CDC tracking discovered that contrary to Google's estimate, that flu was quite constrained – Google's estimate almost doubled the actual cases.

The problem with 「big data」 analysis is, Google didn't know, and couldn't possibly know, what linked those search queries with flu cases. People could be searching for downer jackets in the coldest winter days which coincide with a flu outbreak, but that doesn't mean the same people searching for downer jackets on Black Friday are catching a cold – they are just responding to a massive online sale. Google's engineers weren't trying to figure out what caused what. Instead, they relied on statistical patterns to explain and anticipate events. They have studied plenty into correlation and little into causation. And this is one characteristic shared by all big data analysis (and the source of their speed and low cost). The problem is, correlation means little without causation.

There is no doubt about big data's value to business and to the entire human society. Statistical models could be only as good as the sample they use, which suffers from both sampling error and sampling bias. Big data, with its sheer size, could significantly reduce sampling bias (in ideal settings, the entire population could be captured). And the elimination of human errors gives potential to feeding completely error-free samples into the algorithms. What most big data cheerleaders are failing to see is, however, big data gives little consideration to causality between series. The bigger the data gets, the smaller the chances are for people to pin down those correlation without causation. After all, a big data algorithm with the wrong inputs will give us nothing but a very precise estimate of the wrong answer.

I am quite fond of the human intelligence example when it comes to explain the danger of taking correlation as causation. When the weight and the intelligence of the entire human population are regressed, we find a clear pattern between these two series: on average the heavier a person is, the higher score he would tend to get in an IQ test. This, however, doesn't mean you should eat more to learn more and to learn better. Both series are causal to age, as a person grows old he gets heavier and learns more (he would get taller as well among other things). It is dangerous to draw conclusions from statistical analysis without having a logical underlying theory, and alarmingly, many big data systems today fail to address the causation issue.

A wealth of examples in the past have shown people in the investment profession how disastrous relying on numbers could become. LTCM is just one among many of them. For every pregnancy Target knows, there could be many more not-pregnant women that have been mistakenly tagged for diaper coupon mails. For each perfectly working data mining trading system, a thousand could have led their investors out of pocket. There is no denial on the fact that with the right design, big data could capture both causation and correlation. Think machine learning, and the hugely successful Google Translate project. But at present, for all the promises big data analysis is presenting us, the real value, and risks associated with monetizing that value, remain to be seen.

This doesn't mean we can't turn big data techniques as they are into profit making tools at present. Target do not send catalogues full of baby products to customers they believe being pregnant. Instead they mix a few intentional promotion items with a lot of random items. This could be a smart manoeuvre by Target so they don't freak customers out by knowing their intimate secrets. But in all likelihood, Target mix in the random items because they know the person receiving the coupon might not be pregnant at all. We don't need to get everything right and perfect to make money with analytical tools; a modest increase in the accuracy of marketing could lift bottom line significantly. We just need to be mindful of the limits of big data, and the dangers it brings along when used prematurely.

After all, it is 「big insights」 that matter to investors, not the data.

[1]http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?pagewanted=1&_r=2&hp& 

[2]http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf 

地缘政治类

朝核困局

朝鲜成功核试验，意味着什么？

分析这个问题，先要明确一个假设：朝鲜政权进行核试验的目的是什么？

早在 2003 年朝鲜就进行过核试验。朝鲜在这些年里进行的其他挑衅行为还包括发射远程运载火箭，印制假钞，绑架美国／韩国公民和袭击韩国（天安舰／延平岛）。事实上，朝鲜每次类似行为几乎都发生在面临国际制裁／美日韩军事演习之时。

朝鲜研究核武器主要动机不是国防；否则从 2003 年到现在，朝鲜进行的核试验早就不是 3 次了。事实上，拥有核武器对朝鲜的国防有绝对负面影响：在即将拥有实战能力的阶段，美日韩三国均有极大动机武装干涉。朝鲜做出的种种疯狂行为，实为自己在国际上讨价还价的筹码。朝鲜通过这些手段和频繁退出六方会谈，换来了韩国的大规模经济援助和美日中的让步。

这些手段为什么能够达成这个目的呢？运用理性经济人假设，我们可以把美日韩干预作为一个「理性决策」，决策标准即成本、风险和回报。

回报对于美日双方来说，都是为了消除遭受朝鲜攻击的隐患：它们不在乎是否占领朝鲜或推翻独裁。美国攻击阿富汗的最根本原因，毕竟是 9·11 本土受到了直接攻击。只要朝鲜没有能力攻击美国及其盟友，美国（及听美国指挥的日本军队）攻击朝鲜的回报就非常小。

攻击朝鲜的成本，当然就是死人。朝鲜在中俄地界上，攻击朝鲜的政治成本对于美日韩均接近无穷大，军事和经济成本也一定会大于阿富汗。尤其是韩国的军事和经济成本，也几乎无穷大。没有足够的理由，三方都是不希望武力解决问题的。

所以，决定美日韩行为的关键因素，就是获得回报要冒的风险。这样说不够直观，更直接的理解是，有多大概率朝鲜会拥有攻击美日的实力和决心。当朝鲜同时拥有二者时，攻击朝鲜的回报就可以明确；如果朝鲜无法同时拥有二者，则攻击朝鲜没有必要。

明确了这几点，我们就可以分析这次朝鲜核试验意味着什么。

朝鲜。朝鲜从金正日开始采取的策略就是表明自己属于非理性人，拥有攻击美日的决心（理性人是不会有这种决心的，因为朝鲜完全没有抵御美日攻击的能力，中俄也不可能通过武装干涉保护它）。这样，朝鲜只要再拥有攻击美日的实力，就可以促使美日发动武装行动。而朝鲜的策略是，慢慢来，展示一些初级的、还不具有实战价值的科技。这样显得自己并没有攻击美日的实力，但是如果被逼无奈，朝鲜可以短期内拥有此实力。不定期试射装载能力或者命中精确度有限的火箭是实力展示（展示的是朝鲜有可能获得实力，而不是已获得实力），而无缘无故袭击韩国军民是非理性的决心展示。另一方面，朝鲜不断要求和美国进行双边谈判，给美国机会以外交手段延缓朝鲜获得实力。朝鲜抓住了美日在谈判桌上的心理：谈判目标是避免朝鲜获得攻击美日的实力，在此基础上尽量减少成本。美日最怕死人，所以只要朝鲜不时认怂表示援助到位可以放弃军事项目，美日就会摆出相应筹码在桌上。

2013 年初这次，情况也没有什么不一样。朝鲜仅仅进行了小当量（6-7 千吨）核试爆，并不是测试真正的核武器。金正恩希望以此获得经济制裁放宽或者额外援助。不过，我认为它这次很有可能玩儿砸了。我们来推测下各方反应：

美日。美日的态度如前所述，是在朝鲜不同时拥有实力和决心的前提下避免战争。美日（甚至全世界）都不看好朝鲜的经济健康，「拖」对它们是低成本手段。有朝一日朝鲜经济垮台了，韩国收拾残局，难民也基本都是流向韩国、中国和俄罗斯，美日威胁自然消除，两国皆大欢喜（韩国也乐见其成，中俄则利益受损）。本次事件，美日的反应不会有什么特殊之处。

中国。中国对于朝鲜的态度，最早是将其视为与驻韩美军的缓冲地带，后来是作为中国积极参与亚洲安全事务的一个契机和地缘政治博弈的一个棋子。谁相信朝韩统一后美国会通过朝鲜半岛军事威胁中国？反而一旦统一，似韩国这等民族主义兴盛的国家，会反对美国继续驻军。反观和中国的经济关系，美国也不可能跟中国发生正面军事冲突。就算当年和纳粹德国贸易不那么频繁，美国也是到最后都没有主动对德国宣战。

朝鲜从本世纪开始，便是中国积极在亚洲安全事务发挥作用的一个重要原因。众所周知的六方会谈，后期建立了 5 个工作组。有一个工作组，也是中国在其中最活跃的工作组，不是讨论朝鲜半岛问题的，而是讨论亚太稳定的。中国为什么力主把这个工作搞起来，并且让俄罗斯人当组长？两国都想在亚太区域恢复／建立领导地位嘛。中国在军事层面上和美军的很多交流，也是借着朝鲜半岛无核化的契机建立起来的。美日因为对朝鲜「攻击美日决心」这方面影响力有限，所以只能通过谈判和制裁在控制朝鲜实力方面做文章，而寄希望于北京来帮朝鲜保持清醒。中国目前需要朝鲜，不为地缘政治，而是为国际政治。

这也就是朝鲜算错了的地方。中国罕见地除了在安理会支持制裁外，还专门派使团去朝鲜做它们工作（中国驻朝大使是副部级，一般都是大使传话的）。中国一贯支持朝鲜维持现状，一方面是不希望难民和武器大规模流入东北地区（执政理念：稳定压倒一切），另一方面是因为中国自认为是唯一可以影响朝鲜攻击别国决心的政治势力，希望维持此筹码。现在金正恩给新一届领导人一个下马威，也给中国政府在国际舞台一个大难堪：中国并没有能力影响朝鲜攻击他国的决心，朝鲜是彻彻底底不按套路出牌的疯子。

一旦中国政府承认自身对朝鲜几无影响，支持朝鲜将只剩下了一个主要目的：避免朝鲜垮台带来的难民潮。如果中国领导层有朝一日改变看法，认为朝鲜垮台是迟早的事，那中国政府就该换个思路考虑如何让其尽可能有序地垮台了。这个时候，如果美日决定武装入侵，中国（以及俄罗斯）为了保证秩序，一定不仅不会反对，而且还会积极出力甚至出兵参与——即保证了政权快速更迭，也得以最大程度参与分利。

回到问题上来：朝鲜此次核爆意味着什么？对韩国和俄罗斯来说没什么新花样，对美日来说中国在此问题上的价值进一步降低，对中国来说丢了脸面，且很有可能促使高层改变对朝态度。对朝鲜来说，金正恩通过此举进一步孤立了自己，虽然本次威胁可能让美日韩再让步，但是下次联合国安理会上提出来制裁朝鲜的，又多了一种他们恐怕极不愿意看到的可能：中国人。

金正恩，你真的准备好了吗？

2013-02-13

汽车制造退出澳大利亚

为什么几大汽车厂商都要退出澳大利亚？澳大利亚汽车制造业现状如何？

我手头没有澳洲汽车制造行业的成本构成，但是澳洲汽车制造成本偏高是公认的。澳洲劳工成本高和澳洲本地市场规模有限是成本高的主要原因。

谈及市场规模，汽车制造是规模经济。澳洲人口仅有两千来万，2012 年汽车销量不足 120 万，不足中国大陆三个周的销量。而澳洲的汽车进口关税又极低 —— 签了贸易协议的国家非豪华车 0 关税，未签贸易协议的国家非豪华车 5%关税。澳元跟着过去 10 年的大宗商品超级周期水涨船高，进口车在澳洲的竞争力非常高，进一步压缩了澳洲本土车的销量。120 万辆车里有 100 多万是进口车；产量上不去，单位成本自然降不下来。

澳洲有四大汽车制造商：丰田、三菱、通用霍顿和福特。三菱在 2008 年金融危机时就退出了澳洲，剩下三家里，福特主要面向澳洲本土市场，霍顿部分产品出口，丰田主要出口（7 成）。2012 年澳洲本地总产量才 22 万，里面 8 万多被用于出口。澳洲的汽车出口集中在中东地区 —— 但就算是中东的土豪们对澳洲车的需求也维持不住了。这对整个行业都是恶性循环：需求越低，成本越高；成本越高，需求越低。

澳洲汽车制造业近十年来竞争力始终不行，能存活的唯一原因就是工党为了选票而进行的大比例补贴；保守党上台后汽车行业退出是板上钉钉的。当有一家制造商退出后，整个产业链的规模都会缩小，成本提高，带来多米诺效应。从 2013 年 5 月福特宣布退出，GM 的退出以及丰田的退出就是无可避免的了。不管它们什么时候宣布决定，三家退出的安排都已经有条不紊开始进行了。

在我看来，汽车行业从澳洲退出既是不可避免的事情，也是一件好事情。汽车工业在澳洲 GDP 里占比仅有 0.4%，还不如统计误差大。澳洲政府单 2012 年就给汽车工业补贴了至少 3.5 亿澳元，如果排除掉出口车的话，澳洲人开的每辆澳洲车浪费澳洲纳税人至少 3500 澳元。而这些钱能救活澳洲汽车工业吗？如果摆多米诺骨牌的桌面不平，倒台是迟早的事。

如果我是那个头上只剩下三根头发的秃子，与其吃这么昂贵的药方指望头发会晚一点儿掉，我还是自己拿起剃刀刮个秃瓢吧。

2013-12-12

澳大利亚的荷兰病

澳大利亚既有煤炭又有铁矿，为什么不发展钢铁业而是直接出口这些矿产？

问得好。这个问题很复杂，但是答案和澳洲制造业为何没有竞争力是一致的。简单讲，就是荷兰病。资源出口性经济具有资本密集的属性，劳动力主要在服务业就业。 一者吸收资本一者推高劳动力成本，带来制造业成本过高的弊端。且伴随矿产出口的高额贸易盈余，外汇往往币值走高波动也大，进一步压缩营收。两头挤压下，制造业死亡是几乎不可避免的结局。因此资源富集地区的经济与社会发展两极分化非常严重：虽有高福利民主体制如挪威澳洲加拿大，更多的是中东蒙古俄罗斯乃至巴布亚新几内亚这样的高失业高基尼系数高腐败的案例。

具体到钢铁，钢铁有很多种，被用于出口的较多的是粗钢。铁矿石出口距离不是问题，但钢加工得越精细，定制程度越高，越趋近于买方驱动，越需要离市场近。中国作为世界第一钢铁出口国，2／3 的钢材出口集中在韩国和东盟。世界主要钢铁生产区和钢铁消费区都相距很近。所以澳洲作为地广人稀的国家，钢铁消费能力很有限，即使发展出口，总产能也是很有限的，何况粗钢的附加值有限。因此即使卖钢比卖铁矿利润高些，钢材市场限制也不足以培育出大规模钢铁工业。而且同汽车一样，钢铁制造业也是规模经济，赢家通吃。固然澳洲的单位投入品成本低，但中日韩的钢铁市场远远大于澳洲，随着产量提高，澳洲钢铁的单位产出成本就不占优势了。

2011 年博思格（BlueScope Steel）关闭了一半产能，基本停止了它们公司的本土钢铁出口。媒体当时有一场大讨论，许多人认为中国是抢走澳洲钢铁就业的元凶。在它们看来，中国的竞争优势来自恶劣工作环境，忽视环境成本和操纵人民币汇率。虽然这些指责并非虚构，但是澳洲公众没有看到问题的根源：澳洲制造业的死穴在于荷兰病。严谨地看，澳洲的钢铁制造是逐渐萎缩的，但是从本世纪起澳洲钢铁制造业和其他制造业衰退得格外厉害。大宗商品的超级周期使得澳元非常昂贵，且原材料的成本上升使得本来不那么关键的人工成本对利润率变得格外重要——澳洲的人力成本是世界最高之一。荷兰病从成本和价格两边挤得澳洲制造业濒临死亡。澳洲的经济特点决定了澳洲制造业必然夭折，非理性地指责中国反而会蒙蔽自己。

而中国当时没有意识到的是，这成绩斐然的中国出口「战略」，其实是中国自己的死穴：2013 年的产能过剩危机和全国性雾霾，算是中国病的症状一二了吧！

2014-01-03

复杂蒙古国

蒙古是个怎样的国家？

跟他们打过交道，从经济和投资的角度说说我的看法。

蒙古经济的特点和矿产丰富的太平洋岛国很像：经济周期性强，环境问题严重，文化和经济支柱产业存在严重冲突，地权混乱，人力资源错配，腐败严重。我一条条解释。

1. 蒙古的经济支柱是矿产和畜牧业。

矿业：矿业占到了蒙古 GDP 的 3 成和出口的 9 成，而大量这方面的投资和实际运营来自外资，尤其是中国、俄罗斯、加拿大三国。美国和澳洲的投资也在快速增长。矿业的周期性是非常强的，所以在外需不景气的时候（比如 2013 年）蒙古政府就必须搞大量的投资来稳定经济，维持增长。去年蒙古的 GDP 增长大概是史上最高，13%还多，但是蒙元 MNT 贬值了 1 成多，居民平均收入也降低了；这一年里政府公共开支也暴涨。对于这种外资主要流动在出口行业和贸易行业的经济体，在经济不景气时会有很大几率发生资本外逃；蒙元和美元又可以直接互相兑换，这进一步增加了蒙古货币体系的风险。我认为这是蒙古经济的一个致命伤，如果他们的央行不能像我朝央行那样有效控制资本账户和经常账户资金出入的话，未来的索罗斯们一定会对蒙古国下手。

畜牧业：蒙古人的传统是养羊。这既是他们的经济来源和生活方式，也是他们的社会组织形式和文化传统。然而养羊需要大量的牧场，而且需要在不同牧场来回流动——所以谁也不能说这片土地是我的，一个人一小片土地养不活羊群，一人独霸一大片剩下的人得跟他拼命。这样的社会结构是地权混乱的直接原因。反观中国和欧洲，过去是以种植农业为经济支柱，祖祖辈辈都住这个村种这片地，所以没有地权问题（当然被某意识形态搅和过的地方很多本来不是问题的问题最后都变成大问题）。畜牧业另一方面又受到天气的剧烈影响，2009 年到 2010 年冬天的严寒即基本把蒙古畜牧业打垮，这样的风险在未来会更大。全球气候变化是蒙古非常担心也非常有必要担心的问题——这个还有部分人争论存不存在的问题对于中国来说可能是儿子辈倒霉，对于美国来说是孙子辈倒霉，而对于蒙古的多数人来说则是已经实实在在承担了不该承担的苦难，以至于儿子都未必养得活了。畜牧业在后面几条还会重复出现。

除了这些产业外，蒙古别的产能寥寥无几。以前连粮食和蔬菜都产不够，现在虽有改善，但是还远远达不到够蒙古人吃的水平。蒙古对自己生产的原材料基本没有加工能力，石油都靠俄罗斯提炼，矿石卖给中国人处理。别看蒙古是矿产国，蒙古的净出口实际上是负值——出口所得都转手拿到中国来买挖矿的设备了。工业附加值很低，而且很多生活必需品都依赖进口。

所以总的来说，蒙古的经济特点就是周期性强，风险大，而且依赖的是两个不可持续的产业和政府投资，货币体系很不安全，又靠贸易维持经济的基本运行——这样的经济说不好什么时候就要出大问题，所以实际上资本市场对于蒙古的兴趣是很有限的。

2. 环境问题。

沙尘暴什么的就不说了，蒙古境内的河流在以最多一年干涸 400 多条的速度减少，加上现在越来越常见的极热和极寒的天气，这些对于畜牧业和矿业都有直接的影响。对于畜牧业来说，自然就是牧场减少。实际上由于牧场减少和牧草质量下降，牧民们不得不减少绵羊数量增加山羊数量。我记得 2014 年夏天蒙古环境部的官员跟我说过，两三年前蒙古畜牧业牲畜里绵羊跟山羊是 3∶1，现在已经变成 1∶1 了。而山羊是吃草根的，所以虽然目前蒙古牧民靠多养山羊还可以勉强过活，但这已经是完完全全的竭泽而渔了。

水的问题，大家知道矿业是需要很多水的，尤其是铜矿。加／澳企业力拓在 Oyu Tolgoi 建了一个超大型铜矿——这也是加拿大和澳洲政府对蒙古感兴趣的主要原因——这个铜矿预计明年投产，挖出来的铜矿石简单处理后就近卖给南边的中国人，预计能给蒙古 GDP 最多贡献 3 成（蒙古 GDP 已经 3 成靠矿产了——这个项目投产后很快蒙古 GDP 半数就靠挖矿卖给中国人了）。这么大的铜矿要用多少水我不知道，但是肯定会跟畜牧业用水和民用水起冲突。实际上这里面还涉及文化问题。

3. 文化和经济支柱的冲突。

这个经济支柱，就是矿业了。挖矿就不可避免要在地表大动工程，可是蒙古文化里土地是神圣的，是蒙古人的母亲，不能挖——成吉思汗时代规定不经许可动土者判死刑——现在来了一帮外国人，在母亲身上一顿凿，然后把凿出来的圣物卖给了隔壁中国人，这还不说，钱还都被外国人、权贵跟政府分走了：这还了得？！

你以为这就够乱了？差得远。前面说了矿业要用水，可是传统蒙古人眼里水也是神圣的——这个也不难理解，游牧民族最稀缺的资源就是水。

那么总结一下：「现在长得跟咱们北边邻居，咱家二号仇人老毛子一模一样的一批人在咱妈身上刨个洞，东西掏出来后拿圣水一顿灌，然后卖给咱家南边邻居，卖完了把钱数一数，这帮人就跟官僚买办们把钱分了——气愤之中咱走出门想让风吹吹醒醒神，发现昨晚下雪咱家的羊也死光了。这还让不让人活了？！」

当然这是夸张。但是蒙古社会和文化跟蒙古经济形态的冲突的确非常激烈，蒙古牧民心中确实有此郁结。如果蒙古人再多一点儿的话，说不准就会冒出类似义和团的民族主义激进组织来。实际上乌兰巴托确实有类似的暴力集团，规模没那么大罢了。

4. 地权混乱。

这个前面讲了，蒙古因为游牧民族的历史，没有地权这个概念。只有牧民自己心中有个大概界限——这一片是我的牧区，什么季节我在哪个地方放牧。所以矿产投资就难以按照正常规则进行——你如果春天跟一批牧民买了这片地，很可能秋天另一批牧民赶着羊就来了；如果跟政府买这片地，两批牧民都不会饶了你。这一点和巴布亚新几内亚很像——咱们中国投资者都没少吃不懂当地历史和文化的亏——解决办法只能是期望政府用法律手段明确界定地权，然后再跟地权所有者协商。目前蒙古确实在核实地权，并且把大部分土地收归国有——95%的蒙古人不拥有合法地权。可是蒙古虽有法律，但没有执行；而这个土地国有化的过程带来的利益，咱们国人是再熟悉不过。所以腐败无数，也可以肯定未来一定会有蒙古式的「拆迁土地纠纷」。

5. 人力资源。

蒙古人口中，年轻人，尤其是 24 岁以下的年轻人居多。这些年轻人不愿意从事畜牧业，最聪明又肯吃苦的那一批去了矿业，最有钱那一批出国留学回来从政，剩下的就无所事事了。可是矿业不需要那么多大学生——矿业需要的是专科毕业生和经验丰富的老矿工。所以一方面畜牧业保持原始，没有从教育进步中获益；一方面矿业吸收走了应该去第三产业的人才，而这批人又不能完全满足矿业的要求，所以蒙古每年还要从中国引进大批劳工，这些人又会刺激到找不到工作的年轻人，引发民族情绪和社会问题。而且由于女性不适合当矿工，所以很多男性不读书去干活，很多女孩子读了大学找不到工作，也找不到老公。这些都严重影响了蒙古经济转型、更全面发展的潜力。

6. 腐败严重。

这个前面已经解释过了，蒙古虽然有完整的民主体系，但是法律的执行很差。矿业本身有很强的权贵资本主义特色（资本密集，高利润，参与各方或者有资本、或者有地权、或者有行政权），自然腐败滋生。乌拉巴托是个各方做交易的地方，外国人很多，本地人却基本不能受益。蒙古前总统刚刚卸任就被抓了。

其实我边写边想，如果我是新任蒙古总统，我该怎么办。我很悲哀地发现，在这样的地方，集权和强人政治是我的答案。公有经济会变成主体，对矿业收取高税负，加强教育投资，控制货币体系，发展大宗商品金融市场，变成下一个阿联酋或者新加坡。但是蒙古身处两大非民主超级大国——俄罗斯和中国——之中，如何能够保证一个集权国家不会被这两个国家胁迫，同时还能够通过它们的领土延续贸易？如何保证政治体制的可持续性？这时候民主又成了保持国家独立的答案。蒙古丰富的矿藏本是上天眷顾，可是地缘劣势和文化桎梏反而使得矿藏变成贫瘠与混乱的源头。这里是投机者来往的赌桌，是大国角力的赛场，却是良性资本望而却步的地方。

也许民主与集权之辩的复杂性，贫穷与发展的复杂性，集中在了这个不大不小的国家身上吧！

2014-09-12

教育类

港大的高处

香港大学为什么在全球排名比北大、清华还高？香港大学比北大、清华好在哪里？三者各自的优势和劣势？

大学的第一要务是教书吗？未必。世界排名中权重大的几项标准（publications， peer review， funding， laureate scholars）都是跟科研直接挂钩的。澳大利亚国立大学是澳洲排名第一的大学，本科教育一直被人诟病，但是不影响她在世界各个高等教育排名上位居前列。这是为什么？一，规模小，虽然只有 7 个学院，但是所开设的科目科研均位居世界前列；二，科研为主，学校 2011 年预算有 9 亿美元左右，其中 85%花在了科研以及科研相关事务。

有人说哈佛耶鲁牛津剑桥的老师教得好是因为他们非常强调教学，其实不然。世界上名气到这个程度的高校不超过十所，来自于世界各地的顶级学者云集那里，精力充沛，能文善武，讲课出彩科研也在行确实不足为奇。但是毕竟能做到这种程度的学者是极少数，都汇集到美国和英国那几所大学去了。而即使这些大学的教工里，也有大批专职做科研的。上课老师不够怎么办？去外面聘访问学者，客座教授。说好大学里教工们都是好老师的观点，我是不认同的。

再看别的高校，比较典型的是加州大学系统，本科老师教得怎么样？水平其实未必高。为什么？能文能武的就那么几个，不在东边也在斯坦福呢，没人来。那也不要紧，现在国际教育的新形势就是本科教育的经费太紧张，干脆少要点儿本科生，多收点儿国际生。

我认为这正是国际高等教育的趋势。教育功能日趋被边缘化（主要原因还是政府削减开支），科研的比重日益增强。我们对这个趋势不做价值判断，但是可以看到如果想提高排名的话，国内对科研狠抓的路子是没错的。

什么样的大学能够培养出好学生？我认为有两点：首先，大学的名气要响，能够吸引来最优秀的学生（生源）。其次，大学要能够给学生提供足够多的资源，包括网络资源、社会资源、奖学金、科研项目、各种讲座、海外交换等等的渠道，让学生能够自由地选择自己想要发展的方向。学生们都很聪明，资源到了，成长不是问题的。真正的顶级大学里的本科生，上课和自学的区别有多大？不需要别人逐条解释，只要在不明白的时候有人答疑解惑就成了。

国内的高校崛起最需要什么？我认为是资源和自由。专注学术的教师，完善的学生服务体系和教学支持体系（比如教案电子化），强有力的海外合作部门、社会合作部门，校友网络，以及更多的学术自由。

2011-07-07

看高考

家长和孩子牺牲那么多为了一个高考到底值不值？

当前一刀切的高考制度给中学教育造成了严重的扭曲，极度强调机械记忆和竞争意识；在人格培养，自我认知，团队技能，学习技能等方面都严重缺失。如此看来，高考使得教育畸形，基础教育的目的从塑造人格培养技能变成了提供受高等教育机会。这对孩子是极大的沉没成本，这个角度说牺牲是没错的。

高考制度一刀切不是因为这样子有效，而是因为这样子公平。高考中胜出所需要的技能多数对于大学来说意义不大——尤其是机械学习，手头有个智能手机，什么东西查不到？说到底，还是教育为了政治问题和社会问题做出的让步。

至于说值不值——从个人角度来看，如果一个孩子除了高考没有其他获得高等教育的途径，那他牺牲了自己部分基础教育体验来换高等教育机会，这对很多人，尤其是在社会里缺乏上升渠道的人来说，是值得的。但是这个值得，是两害相权取其轻的值得，是断臂求生式的值得，不意味着我们应该对这样的教育制度满意。

解决高考问题，根基还是确保教育机会均等，教育机会充足。加大高等教育投资，大力发展职业教育，提高高校的招生自主性和透明度，这些措施会逐渐消除掉高考的独木桥地位，而基础教育也就可以更多关注「教育」，而不是专注提供「上大学的机会」了。

2014-06-05

教育资源

为什么高考不是全国统一命题并统一录取分数线？

教育资源不公平和教育机会不公平都是果，社会制度不完善和特权普遍存在才是因。统一分数线，在高考这一个环节好像是更公平了，于整个教育来看未见得更公平。

统一分数线在资源分配上造成的问题很多人说了。全国一条线，对偏远地区的学生来说，就是关闭了升学的大门。资源不公平实际上会加剧，破坏教育公平。

统一分数线还有一个极其严重的后果：进一步侵蚀高校自主招生的空间。为了保证公平而采用的分数录取制对于教育是极其扭曲的，当年的黄冈、现在衡水中学就是极端例子。考试机器对社会的价值极其有限，而且极度强调竞争和服从的教育体制创造出人格扭曲的年轻人，对优秀大学来说，这样的学生主观上他们不想招。大学在各省可以分配名额，是招生机制里大学仅有的一点儿空间。全国统一分数线，会把大学的这一点儿自主选择权也剥夺掉。到那个时候，教育对分数的看重会进一步上升到「变态」的程度。对于资源不是问题的学校来说，本来可以开展素质教育，现在却因为分数更重要而不得不放弃一些对做题无意义的教育。但是，教育的价值，本就在于题目之外。

中国的教育是不是畸形？我觉得这个是有共识的。很多大学都变成了高考的延续，大学四年的目的就是考研究生。像衡水中学这样的集中营一般的机构，那不叫教育，那是在给孩子消除「人」的属性，把他们变成机器。

高考在高等教育入门上的垄断地位，是教育为社会不公做出的牺牲，于教育本身根本没有好处。一切旨在强化高考垄断地位的行为，不论对社会有没有好处，必然是教育为了其他领域而做出的进一步妥协。

教育是一个社会对未来的投资。希望中国教育能够早日卸下社会其他问题丢给它的包袱！

2013-10-11

广阔天地

出国对一个人的世界观人生观价值观影响有多大？

我最大的收获就是意识到了自己价值观的两个部分：竞争性部分和创造性部分，并丢掉了大部分竞争意识。

我在山东读中学，过着跟别人比考试排名的生活，自然就接受了世界是个零和游戏的观念。接触并逐渐进入西方移民社会的文化后，才意识到世界多么大，人与人多么不同，也才有机会真正想通世界不是零和的。无意义的事情不做，无趣味的朋友不交。不定刚性目标，也不在乎什么比较。

当把比较意识抛弃之后，我觉得生活简单了很多，而省下的精力真的能为世界做点儿有意义的事情。因为出国，生活更简单，也更有意义了。为此我期待拥有更广阔的世界。

2013-04-18

求职类

求职者的问题

为什么面试官在最后的面试中，都会问一句你还有什么问题吗，这个考察什么？

这个问题既表示对你的尊重，也看你是否对工作真正了解，真正有兴趣。

好比同是问奥巴马一个问题，不一样的记者问的问题完全不一样。这个经历大家都有，我们作为观众能够明显感觉得到记者职业水平高低。

如果你对职位真的有兴趣，你自然有无数问题。出差多吗，同事什么背景，团队什么结构，需要在入职前准备哪些技能？如果这个雇主是你真正想留下的公司，你肯定也会感兴趣：公司最近发展如何，未来有什么方向，我的背景在公司里如何能体现最大价值？

关键是要真的对这份工作感兴趣。在你问的时候如果你已经进入角色，自然想知道这份工作是不是真的适合你，自然想自己被录取后如何能做好。面试官借此考察你是一方面，你难道不想借此也考察下未来的公司、同事和老板？

相亲的时候不可能总是一方盘问另一方，面试也一样。不管你关心的是对方开什么车住什么房，还是堕没堕过胎谈没谈过你惹不起的对象。虽然你不想问错问题把人吓跑，但也要珍惜这个机会啊。有的事情等你领了证再问，怕就来不及了。

2013-04-08

展示缺点

如何在面试中回答「你最大的缺点是什么」？

很常见的行为类问题。这类问题目的是看性格是否合适公司文化。在投资、银行、咨询这类主要和人打交道的行业里性格还是很重要的。你让扎克伯格或者乔布斯当投行家或者咨询师，一准完蛋。

金融行业面试基本是由该岗位未来同事和上司进行的。这种面试技术性强，行为问题主要考察的就是你是否真心想做这个工作（而不是当跳板或者听说高薪体面而来）和你性格与文化是否相符。所有答案都应该围绕这两点组织（即每个经历都应回归到你通过这个经历学到什么该职位所需关键技巧，这些经历为何让你想做这个工作，和该经历体现出你什么样的个人风格）。想要通过回答这个问题而留下好印象很难，关键是避免留下坏印象。要点如下：

1. 避免避重就轻，谈一个算不得缺点的缺点。比如熬夜会困，或者（待人接物）太客气，（投资思路）太保守。

2. 避免谈非职业缺点，比如有感情洁癖，挑食，不擅长陪女友逛街，做饭经常做糊。

3. 避免谈到无法改善的弱点，比如我算数必须用计算器，我脑子不好用看书不理解。

4. 避免谈到致命弱点，比如脾气怪异不喜欢合作爱迟到早退等。

那谈什么最好呢？我认为要点有三：

1. 谈已经在改正的缺点／有明确计划来改正的缺点。尤其是你能够充分论证在近期就可以解决的缺点。

2. 谈一个利用你的优点改正的缺点，顺便带出一个优点。

3. 很关键的是，谈一个真实的缺点。如果你申请的是投行资管咨询等工作，要记得你的面试官就是靠跟人打交道为生的。该条适用于所有面试问题，一定不要在简历上作假，你的赢面不大。正确的做法是选择性介绍你的经历，突出学到／用到关联技能，忽略无关部分。

我听到的比较好的几个包括：1. 喜欢追求细节导致项目／作业未能按期完成。通过时间管理能力改变工作方式，先完成框架再改善细节得以解决；2. 不知如何拒绝，同事要求帮忙一概揽下，影响自身工作进度。通过多任务处理能力设定优先顺序，以该优先顺序表向求助同事展示自己手上工作，并给其一个自己在何时可以给予帮助的时间估计，让求助人自行决定是否求助，问题解决。

2014-07-15

随笔

老子的江湖

（一）

试想，从这一刻起，给你无尽财富，让你寻找自由。

绝对的，完全的自由。稀有胜过爱情。宝贵超越生命。

你去哪儿找？

（二）

自者，自我；由者，决断。自由之谓，自作主张，了无拘束。

做主谁都会。打不破约束，得不到自由。谢天谢地，财富已经把你从物质约束中解脱出来。这岂不几乎已经是自由的全部？！

等等。家庭责任你担不担？朋友伤心你陪不陪？天地之外再无人知的场合，坏事你做不做？原来你还有社会约束，自我约束。

社会二字，均是互有关联之个人的集合。有人的地方，必有社会。要摒弃社会约束，非出世不可。

自我约束者，是非曲直，君子明德。只要心里还有正邪之辨，自我约束一定如影随形。

看来栖身遗世独立的结界，这还不够；自毁三观，是非无论，这才算有了自由。

做了土豪，却没人求你做朋友；节操已是路人，却也丢掉了「好」「坏」的参照物。

这是怎样的孤独。

（三）

同事 LeBrun 哥，朝九晚五的澳洲资管巨擘投资经理，在不久前的一个早晨，沉沉醒来，环顾四周：豪宅海景，香车美女。还缺什么？还缺自由。

生命诚可贵，爱情价更高。若为自由故，要什么节操。

于是此君当即辞职去中国的道家仙山上冥想去了。

此事在江湖里掀起了波澜。经查实 LeBrun 不是带着客户的钱或者小姨子跑路之后，众人羡慕他追求自由的同时纷纷猜测：他此次抽风的动机是什么？！

在这行当里，揣摩动机就是江湖里的武功。各个机构各个经理好比江湖剑客，一举一动的动机就是他们比武的招式：若能练成把市场各方招式一眼看穿的本领，则好比在赌场看着对手底牌打扑牌，必定横扫千军，笑傲江湖。

江湖招式变化虽多，都源自不过寥寥数宗。宗师 McClelland 说，人的行为动机有三种： achievement， affiliation， influence。Achievement 就是要比别人牛，affiliation 就是要跟别人亲密，influence 就是要在别人的人生留下点儿自己的印记。说到底，人的行为动机，都是别人激发的。换句话说，出招无非三个目的：击败你，拉拢你，震慑你。

用宗师这套理论来研究 LeBrun 君的动机，失灵了。LeBrun 君，一个没上过大学的资本家，领百万年薪的道教徒，此次去职，还真是纯为自由。

想来也是，在 LeBrun 君决定出世的那一刻起，「别人」这个群体对他就失去了意义。没了「别人」，三个行为动机也就随之失去：我还为谁折腾跟谁过不去？

佛教高僧，大彻大悟之辈，尽皆不食人间烟火；老庄之道，逍遥自由，尽其精华，「无为」二字。何谓善？何谓恶？何谓失？何谓得？成家何用？立业何用？世上牵绊甚多，给我天下又如何？

故天下之至柔，驰骋天下之至坚。无有入无间，吾是以知无为之有益。不言之教，无为之益，天下希及之。

什么也不做最牛逼，什么也不说最有影响力。李聃凭借 INTP 的性格，单靠什么都不做三大动机就已经问鼎了两个；从这个世界上消失是李聃登顶马斯洛需求最高层次的唯一途径。

所以 2000 多年前的他出了西周海关，骑青牛一路向西远离了他的世界；2000 多年后，他的西洋弟子 LeBrun 出了悉尼海关，丢下金融圈的纷扰，搭飞机飞向那河南人自己都不知道在哪儿的仙山。

（四）

LeBrun 君走之前，问了我三个问题：

1. 老子的河南和地图上的河南是不是一个河南？

2. 河南有没有道教香火还没断的山？

3. 没有参照物的江湖，有没有高手？

LeBrun 君问得很唐突，我当时只答出了第一题。第二题，因为道教的香火和道教的山都是超现实主义概念，所以我将永远没有答案；第三题，机缘巧合，我的思路来自前一阵碰巧读到的「牛顿水桶实验」：

转动一个装水的木桶。在这个过程中——

1. 开始时木桶在转，水并没有转动，水与木桶之间存在相对运动，水面是平的； 

2. 后来水随着木桶一起转动，水与木桶之间没有相对运动，水面是凹的； 

3. 最后瞬间停下木桶，水将继续转动，水与木桶之间存在相对运动，水面是凹的。

在第 1 和第 3 阶段中，水和桶都有相对运动，而 1 阶段中水是平的，3 阶段中水面凹下；在第 2、3 阶段里，无论水和桶有无相对运动，水面都是凹下的。牛顿由此得出结论：桶和水的相对运动不是水面凹下的原因，这个现象的根本原因是水在空间里绝对运动的加速度。

到底存不存在绝对运动？牛顿认为是有的。因此，没人对比，一样可以进步；没人陪衬，一样可以牛逼。既然存在绝对的进步，理应有绝对的高手。

想到这里，我很想向 LeBrun 君讨教一番：这位高手，自不自由？

可惜，LeBrun 君已经去了无人之境，连个手机号也没有留下。其实有他手机号也没什么意义，无为最牛逼的道理，想来只能用什么也不说的方式传授给我。

自由别人教不会。不言之教，无为之益，such is freedom's irony。

（五）

问鼎江湖的代价，也是孤独。

独孤求败，江湖第一高手，江湖第一孤独。

没有朋友，没有敌人。

没有帮派，不念正邪。

他的武功，叫「无招胜有招」。

留下这招，独孤求败就消失了。

跟李聃一个操行。

（六）

再见 LeBrun，去中原好好修行；愿你于江湖之外找到自由。

匠心

（一）

工作的人都得选：去自己喜欢的行业，还是去发展好的行业？

比起来，发展好的行业往往具有两个特点：规则明确，影响力大。进了这样的行业，只要刻苦守规矩，就可以升迁；一朝成为领袖，就可以兼济天下，改变世界。

可是有情怀容易，难的是保持初心。江湖人心险恶，想要改变世界，先得迎合世界；想要打破规则，先要适应规则。结果想改变世界的人，多数都被世界改变，即使到了顶端，也再看不到原点。反观选择自己喜欢的行业，可能一眼看不到头，但是做到最后，留住了初心。

同样，一个公司怎么能改变行业？

HTC、黑莓和乔布斯的苹果，都是智能手机的先驱。从 2007 年智能手机兴起到现在，黑莓濒临破产，HTC 濒临退市，只有苹果笑傲江湖。封闭系统，有限功能，乔布斯对主流需求并不在乎；然而他成功了，他的产品靠「完美」改变了行业。

你问我为什么他能拿出来完美的产品？我不知道，但市场给他的评价是：匠心。

（二）

庄子讲过一个故事：

尧舜时期有个人叫工倕，是百工之首。工倕不用工具就能画方画圆，干活儿的时候人物两忘，无拘无束。

庄子由此感慨，忘了自己脚上的感受，是因为鞋子合脚；忘了自己腰上的感受，是因为腰带合身；做人不讲究是非，做事不理会内心和外界的压力，才能活得自在。始乎适而未尝不适者，忘适之适也。

「忘」的境界，就是匠心。雕刻的时候每一刀都随心所欲，刻到最后也全然不在乎成品是不是符合自己设计的初衷和外人的预期，这是匠心。

你说，要先入投行咨询，摸爬滚打三五年，再去 PE，各个行业看个遍，最后自己出来单干，像 Elon Musk 那样给世界做点儿贡献。可是 Elon Musk 既没进投行咨询，也没投过什么行业，你看扎克伯格、Sergey Brin、乔布斯，再看 Dalio 和巴菲特，他们做成了，可是他们一人一条路，也没有什么轨迹可循。他们的共性，大概也就是把他们坚持住了初心，把一件事情做完美。

大师雕刻的时候，没有哪一刀刻对了，也没有哪一刀刻错了。而成果之完美，美在它没诞生前，没人知道它将会以这样的姿态，呈现这样美。

（三）

咱们公司合伙人 Hancock，也是个奇人。

当年看他简历，2003 年从 Oak Hill 合伙人离职，2007 年出任 Quentin Ayers 董事总经理，中间 4 年不见了。

后来有机会问他，Hancock 哥非常自然地说：「哦，那几年我划船去了。」

整整四年啊。那神态却好像是被问起刚刚那四分钟去哪儿了，我去上了个厕所，你有什么大惊小怪的。

从美国东海岸弄了个帆船，一路绕着地球慢慢划，2007 年划到悉尼上了岸，早有白甲白袍的 Quentin Ayers 董事若干拱手立于码头两侧：

「先生可算是来了，快快请来我司叙旧，大驾光临我南蛮之地我辈受宠若惊，若能请你出山那可真是三生有幸，如不嫌弃，你看把董事总经理的职位让给你如何？」

所以 Hancock 哥落脚澳洲，重操旧业的故事里，没有计划，都是天意。

牛逼。

（四）

我曾经也觉得，能力越大，责任越大，没有抱负和情怀，就是自私。

所以天资聪颖就应该去做学术搞发明，一副好脑子打电子竞技踢足球或者演肥皂剧就是自私；

所以博闻强识就应该去做政客，律师，记者，社会活动家，伶牙俐齿却隐居在学校里也是自私；

所以混到 Hancock 哥这个份儿上，既不作罗姆尼也不当保尔森，太自私。

其实是我浅薄。Hancock 之流一路接受精英教育，岂会没有抱负和情怀？此辈见多识广，就算不竞选总统，似盖茨徐小平般做社会活动家也是易如反掌。跑去划船，是因为达到了「忘」的境界，所以就没有了改变世界的意愿。

忘了世界，最后却可以最大限度地改变世界。乔布斯的产品如何改变世界？他不在乎既有范式，也不看客户需求。他就想做自己认定的最好的产品。

大工大匠的境界是物我合一，无物无我，脑子里根本不想做这个事情是为什么。依庄子言，理想抱负情怀，都太世俗。集大成者，世俗目的，一概「忘」光。

（五）

所以我说，咱们改改。

咱们不再求改变世界，也不再求发展到什么层次；咱们改成追求爱好，追求完美。仅仅从手头的选项里挑一样最喜欢的，然后我们就去做，也不问自己为什么，只要让它更有趣。像雕刻家一样，一刀一刀刻自己。在刻每一刀时，只问自己：为什么要刻这一刀？因为自己在三刀之前规划过这一刀吗？因为别人告诉我这一刀这样刻，后面再如图刻一百刀，就能刻成某个特定的形状吗？还是因为，在这一秒，审视这块石头，这一刀刻在这里最美呢？如果美的话，那就刻！

当然，这样一路刻来，最后可能什么也刻不出，也可能刻出来一个怪物；同运匠心，乔布斯手里刻出来苹果，老罗手里刻出来也许就只是锤子。然而须知道，一路享受而没有结果，总好过一路强忍着最后迷路。

走吧。达生之情者，不务生之所无以为；达命之情者，不务知之所无奈何。下一个 Elon Musk，正在太平洋里泛舟呢。

工倕旋而盖规矩，指与物化而不以心稽，故其灵台一而不桎。忘足，屦之适也；忘要，带之适也；知忘是非，心之适也；不内变，不外从，事会之适也。始乎适而未尝不适者，忘适之适也。 ——《庄子·达生》

Margin Call

《Margin Call》是我最喜欢的华尔街电影之一。除去《Wall Street》中的 Gordon Gekko，这一部独立制作的电影是我看来对华尔街人物塑造最成功的电影。

片子以高盛和雷曼兄弟为原型，描述了一个华尔街老店在次贷危机爆发前夜的 24 小时中经历的风云变幻。片头，因资本市场不景气，公司雇用外部 HR 咨询师负责内部大规模裁员。一天早晨，裁员浪潮袭击了负责 MBS 的交易团队。在这看似正常合理的情节中，片子对华尔街的拷问已经开始。裁员第一刀砍向了谁？风控部门主管，Eric Dale。

这耐人寻味：在市场衰退中，投行大佬们眼里的累赘，不是随时造成损失的交易员，也不是没有生意做的推销员，而是风控人员。电影借 Eric Dale 之口，问出了一个尖锐的问题：「I run the risk department, I don't see why this is the natural place to start the cutting?」

大清洗过后，一切似乎又恢复了平静。此时该团队的风控部门只剩下两个人：23 岁分析师，本科毕业即进入投行的 Seth，和 28 岁的副经理，MIT 物理学博士 Peter。快进 12 小时后故事情节急转直下，随着将 Eric 未完成的工作成功破解，Peter 发现投行的头寸控制已经失效，仅仅该团队的自营业务头寸就可能在并不猛烈的市场波动中导致该行破产。

事情很快惊动了交易员主管 Will Emerson，以及 MBS 交易团队老大 Sam Rogers。四人在此事件面前反应截然不同：菜鸟 Seth 直到见到大老板 Sam 之前都没有意识到事情的严重性，开心喝酒之余还在开导忧心忡忡的 Peter：「I usually don't let work carry me away like this.」

Peter 作为一个学者，对事件的严重程度有着非常清醒的认识。他感叹街上的人对将要发生的灾难毫不知情，也反问兴高采烈分享其他高管百万美元薪酬的 Seth：「Does that even sound right to you?」

Will 作为有 10 年资历的交易员，有着犬儒主义的世界观，谈吐中时时露出适者生存的哲学；虽然本能地意识到抛售不可避免，他的担忧也仅仅集中在自己事业难保之上。

作为交易团队中唯一一个老资格，Sam 是个像老摩根那样的正统银行家：有同理心，不愿背弃客户信任，在意手下职业前途。即使后来在 CEO 的强大压力下，Sam 也一直坚持自己的职业操守。

接下来出场的是 Sam 的上司，资本市场部门总负责人 Jared Cohen：年轻粗野，却深谙办公室政治。仅凭首席风控官 Sarah Robertson 通读分析后却无法立刻否定结论和获知 Peter 曾是火箭科学家（美国俚语也含极其聪明的人之意）两件事，他就不动声色地通知了 CEO 大事不妙，并把责任推卸地一干二净。

最后出场的老 CEO Tuld，泰山崩于前而面不改色，在如此危机中，却表现得自信又幽默。Tuld 讲话既浅显又晦涩，坦言自己不是靠脑子灵光坐上高位；他靠的是什么？是对历史的熟悉和对人性的洞见。Tuld 讲贪婪是金融发展的动力，正如《Wall Street》里面 Gekko 的名言：

Greed, for lack of a better word, is good. Greed is right. Greed works. Greed clarifies, cuts through, and captures, the essence of the evolutionary spirit. Greed, in all of its forms; greed for life, for money, for love, knowledge, has marked the upward surge of mankind and greed, you mark my words, will not only save Teldar Paper, but that other malfunctioning corporation called the USA.

从分析师到 CEO，《Margin Call》塑造的这七个角色生动而丰满，既符合他们的身份，也催人思考：金钱是如何改变智力超群的精英阶层的？

最底层的 Seth 还处在自己年纪轻轻就能挣 25 万美元的兴奋中，最关心的是如果多混几年是否能挣得更多，对行业本身其实迟钝而冷漠，却在片尾因得知将要丢工作而对 Jared 哭着说，「This is all I ever wanted to do」。反观今天各个高校里的投行热， 又有多少人燃烧的激情来自那「Will 才 30 多，就能年赚两百五十万美元，开阿斯顿马丁泡模特」？

学者出身的 Peter 和 Eric，是少数身处资本狂热中而能冷静分析问题、并认出皇帝新衣的人。可惜，他们造桥和送人类探索宇宙的本领，却屈居于随时被裁掉的支持部门里；他们放弃科学的初衷，却是冷酷而现实的「the money here is significantly better」。

Will 是很典型的交易员。Will 对他的工作有超乎寻常的嗅觉，深夜果断将上司叫回办公室，告诉两个小手下明天将要发生抛售，在电话里狡猾老练地把 MBS 卖给对手行；他是一个市场里的猎手。然而 Will，或者说 Will 们取得成功的原因，远不仅嗅觉灵敏那么简单。在从布鲁克林回公司的路上，Will 把他的诀窍透露给了 Seth：

「If you really wanna do this with your life you have to believe you're necessary and you are. People wanna live like this in their cars and big fuckin' houses they can't even pay for, then you're necessary. The only reason that they all get to continue living like kings is 'cause we got our fingers on the scales in their favor. I take my hand off and then the whole world gets really fuckin' fair really fuckin' quickly and nobody actually wants that. 」

也许我们该思考的不是为什么 Will 们相信贪婪是好的，而是谁驱使他们贪婪。

Sam 是传统投行家的代表，也是传统美国精英的代表。有爱心，为爱犬离世伤心不已；有操守，在意信誉，关心手下。然而具有讽刺意味的是，正是这些「优点」，让和 Tuld 同时进入公司的 Sam 在 MD 位置上止足不前，反被年纪轻轻缺乏阅历的 Jared 领导。Sam 坚持跟公司利益站在一起，可是当公司利益跟职业操守发生冲突时，清高如 Sam 终是下达了清仓命令，背弃了客户信任。Sam 用犹豫的口吻激励部下的那句「You are doing it for the greater good」，当 Sam 辞职却被 Tuld 说服留下时承认的「I need the money」，都是打向自认理想远大的金融业新人的响亮耳光：利益面前，原则不值一提。

Jared 则是影片讲给我们的黑色幽默：Jared 自己也承认，一个张嘴 fuck 闭嘴 shit 的人，如果不是干投行，只能去工地里挖坑搬砖。然而 Jared 的成功在于他精通办公室政治，虽然无资历和成就，却能够下意识地在区分事故责任时先发制人。在大型机构里任职的各位对这样的面孔，又何尝不熟悉。雷曼，美林，让巨人倒下的原因，除去贪婪，多大程度上是职场政治家的伪善和破坏？

Tuld 是这部影片向华尔街提问的点睛之笔。《Margin Call》这部影片中的人物，级别越高越值得玩味。Tuld 是这场危机的核心，却是全片里坐得最安稳的人。在交易员们为了公司存亡奋力抛售时，Tuld 却平静地在食堂里喝咖啡，做笔记。这异乎寻常的冷静，对盟友是信心的源头，对于敌人则是恐惧的化身。御敌的名将，治国的能相，古往今来，莫不如 Tuld 般心如止水。Tuld 对金融技术既无知，也不关心；Tuld 从头到尾台词里，几乎跟华尔街千变万化的金融产品无一点相关。他的冷静和自信从何而来？来自他对人性的洞悉。「Be first, be smarter, or cheat. 」 Tuld 的台词套在一个哲学家身上也不违和。不论是巴菲特，还是 Dalio，都长篇大论写过哲学。哲学研究世界规律，而世界由人组成。人性是不变的，洞悉了人性，再复杂的金融工具，终究玩弄于股掌之间。金融危机，到底是 1%对 99%的掠夺，还是人性使然的社会副产品？Tuld 对于金融危机的解读，又在 Will 之上：

So you think we might have put a few people out of business today. That it's all for naught. You've been doing that everyday for almost forty years Sam. And if this is all for naught then so is everything out there. It’s just money; it’s made up. Pieces of paper with pictures on it so we don't have to kill each other just to get something to eat. It's not wrong. And it's certainly no different today than it's ever been. 1637, 1797, 1819, 37, 57, 84, 1901, 07, 29, 1937, 1974, 1987 - Jesus, didn't that fuck up me up good - 92, 97, 2000 and whatever we want to call this. It's all just the same thing over and over; we can't help ourselves. And you and I can't control it, or stop it, or even slow it. Or even ever-so-slightly alter it. We just react. And we make a lot money if we get it right. And we get left by the side of the road if we get it wrong. And there have always been and there always will be the same percentage of winners and losers. Happy foxes and sad sacks. Fat cats and starving dogs in this world. Yeah, there may be more of us today than there's ever been. But the percentages - they stay exactly the same. 

从浅薄好利的分析师，到看透人性、觉悟到危机不可避免、道义一文不值的 CEO，这是资本市场的浮世绘，也是华尔街雕刻每一个投身其中聪明人的全过程。片尾 Sam 挖地的声音并没有随着影片终了戛然而至；他埋掉的不仅仅是陪伴左右的爱犬，还有除了赚钱以外，老摩根们留下来的所有其他规矩，以及他当年迈入华尔街的初心。

神奈川冲浪里

《神奈川冲浪里》是我最喜欢的名画之一。于我，浮世绘，连同时代稍晚但是深受其影响的印象派画作的优点就是，比之古典画作少了一丝宗教和世俗约束，多了一丝画家独有的世界观；而这揉进现实里的理想主义，又不似当代艺术那样高深，让我时时摸不到头脑。

我虽是艺术的门外汉，托不懂的福，看画却比内行多一分自由：既然看不懂构图、调色、技法，我就把百分百的心思拿来揣摩画家的别有用心。一千个人有一千个哈姆雷特，用自己的世界观去对话作者的世界观，跨时空的对话，自是一种乐趣。

《神奈川冲浪里》是葛饰北斋「富士三十六景」系列作四十六件之一。同为以富士山为主角的作画，同时期浮世绘里的富士山往往至少占据作品一半画幅，突出富士山的气势和神性，而此作中，主角却被丢在了远远的背景里。北斋的海浪同富士山一样白顶蓝底，山水同源；而巧用透视让海浪在画面尺寸上压过富士山，似是发问：人云富士山最难征服，比之海浪若何？

日本人眼中，富士山是力量的符号，是永恒的象征。日本古传说《竹取物语》讲，一个类似嫦娥的美人「辉夜姬」曾下凡，与天皇相爱后又被抓回月宫。临走留给天皇长生不老药和一封告别信，天皇却不肯服用，因人世永生意味着不能再与辉夜姬相逢。伤心的天皇吩咐人把仙药和分手信都带到离月宫最近的地方烧掉，手下便带药登顶日本第一高峰。从此，其山得名「不死山」 Fushisan，那永远烧不尽的仙药则日日从山顶发出百里可见的浓烟，千百年未间断。

北斋对富士山的崇敬绝不少于同时期其他日本士族。他把小小浪花画作比富士山还高的海啸，用意何在？容我一猜。当年北斋做富士三十六景时，已经过了知天命的年纪；富士山，尽管代表了征服死亡的力量，在老北斋眼中，已不是最可敬畏的神。一座火山，即使再高再险，总有人登顶。陡峭的岩壁，可以凿出石阶；怒吼的岩浆，喷发总有间隙。天皇的武士征服过这座神山，而最可敬畏的神，不可征服。神奈川海浪威不在高，在无定势，无定形。

金钱，权力，长生不老，这些东西孔武有力，外形狰狞。征服它们，就可以驾驭它们。这些「富士山」，人人求之，北斋也不例外。人生前五十年，他笔下的富士山膨胀无巨。但是那些作品几无存世，而这知天命后画出的、亵渎偶像的作品，反而一举成名。也许此时北斋才悟到，向「富士山」们弯腰屈膝的人，终归道行太浅。天下之至柔，驰骋天下之至坚；最强的力量，人人拥有，却人人轻视。如水，如人性。贪婪，野心，爱，尊严，自私，勇气。驾驭它们如此之难，以至于倾覆之间，纵位居富士山之高，亦无可幸免。

《神奈川冲浪里》中三艘船上匍匐的，不是渔夫，也不是武士；那亦诚亦恐的船客是北斋自己，是每一个自以为登顶的人：忘了脚下的富士山吧，最难征服的，终究是自己。

投资的逻辑

情人节对五湖四海的金融光棍们来说，和其他加班的日子没有差别。不谈恋爱的理由都差不多，没有时间，不能相处；不能相处，感情不牢；感情不牢，一定分手。

光棍的恋爱逻辑大抵如此：没有 A，就不会有 B，没有 B，C 就不能达成，所以整个事件 S 就没有价值。可是感情生活的成功人士，谈起经验来都是玄虚的原因，「有感觉」，「踏实」， 「碰巧合适」， 逻辑二字只挂在菜鸟嘴边。

想想投资这件事，亦是如此。底层分析师的专长是啃财报，做估值，建模型，而到了投资委员会那里，拒绝的原因可能印出来好多页，拍板的理由却往往说不清楚也写不明白。读成功的案例，除了学习漂亮的资本运作，其他分析解释，也大抵是不可复制的马后炮了。

投资有逻辑吗？当然有。估值模型，行业分析，诸种量化分析对于发现一个好的投资可能意义有限，但是对于过滤坏的投资着实不可或缺。你不会和一个三观不正的人谈恋爱，同样也不敢往一个现金流乱七八糟的企业里投钱。可是量化分析的有效性在此之外还有几分就不好预判了。对私募投资来说，回报即通过一级市场（购入）和二级市场（退出）的差价来实现的。判断二级市场价值，其实就是投资分析的主要目的。DCF， DDM， multiples —— 诸多模型可以就一个公司给出很具体的估值。只要这个估值和二级市场的实际价格不一致，理论上说，就有套利空间，投资就有钱赚。同样，经典的 Black-Scholes 模型可以精确计算期权的「合理」估值，如果二级市场实际价值和它不一样，原则上说，弄个对冲基金就可以发大财。

当然，你很少听说哪个证券研究师成名后跳去一级市场赚到大钱，而 Long Term Capital Management 的下场也不光鲜。维根斯坦把事物的因果分成可以表达出的和不能表达出的两类，和罗素把因果区分为逻辑关系和神秘主义的思路不谋而合。如果说财务数据和估值模型是解释得清的那部分价值的话，alpha 的根源就来自于老庄一般道可道非常道的嗅觉了。最近 JIP 买了索尼的 PC 业务，若是看财务数据，索尼 PC 部门虽然盈利，然而出货量连年下降，是老叟中的老叟，夕阳里的夕阳。然而如果 JIP 旗下的 VAIO 能留在索尼的家庭娱乐大战略中，在混合性产品和家庭娱乐系统一体化上取得创新，卖回给索尼也许是一个又快又稳妥的退出方式。在现金流，现有 PC 业务营收与混合产品和娱乐系统一体化潜在价值之间怎样做出平衡？估值模型在这里已经没了意义。从估值的角度来看待投资决策，在很多时候，如同用写代码的态度谈恋爱一样，出发点即是错谬。估值技术和基本面分析是常识，但是对成功的投资人来说，懂得常识的一百个变种可能远远没有创造并坚持一种投资哲学有用。

希腊神话里，泰坦 Atlas 的肩膀负载着整个世界；印度神话里，世界如一个盘子，由一头大象驮着；大象不能踏在虚无之中，所以它脚下还有一只乌龟。每想及此，我都会强迫症一样地质问，Atlas 站在哪儿，乌龟又立足于何物？现在想来，我们和情场高手与投资大咖的区别就是，在我们穷究乌龟为什么站得住的时候，人家关注的是 Atlas 背上的圆球，究竟是个怎样的世界。

创业的基因

今天跟做管理咨询的友人聊起来创业，他说在管理咨询行业里待久了，没了创业的能力。管理咨询讲究的是自上而下式的思维，帕累托法则；从全局看一个新点子新企业，必然风险多多；采取帕累托 20／80 原则来看待市场，那 80%的利润当然早早被行业领头羊拿走，剩下的那点儿怎么看怎么赚不到钱。至于说像扎克伯格或者马斯克那样自己生生创造出一个新市场，咨询师们只有两片薄嘴皮，既缺技术知识也无实干经验（尤其是被竞争对手或明或暗地挤兑的经验）。

我深以为然。说起来不仅是管理咨询，包括资本市场，政府监管，看起来人才最集中最有创业资源的领域，都习惯于自上而下式的思维，长于在复杂体系里寻找「重要性」，在有限的时间内把工作完成。而反观诸多创业家们，固然有人是对市场需求一番研究后找一个未来需求能大幅增长的「价值点」启动，但绝大多数人创业之初是连有没有需求都顾不上细想，自己能供给什么就卖什么，不管什么市场分析，先跳进这摊浑水里再说。

创业的思维是从下而上，从点到面的。想到自己能做什么，就去做，从一点点需求起，一面提高产品的水平，一面去四处推销宣传扩大需求。管理者和投资者的脑子里，增长要区分为有机增长还是无机增长，前者要考虑怎么「做」市场蛋糕，后者要考虑怎么「分」蛋糕。可是想想，对初创企业来说，小小的一摊买卖有什么可能去分蛋糕，一切都是创造。对于创造来说，什么风险，什么 20／80 都是胡扯，面对一片未知，首先考虑的是：拿出能卖的东西。

在创业的话题里，话语权最大的都是功成名就的创业者，他们的企业往往聚集在消费领域，成立多年，家喻户晓，流水过亿。听众们听他们大谈市场需求，却往往忘记了，马云和马斯克们已经不再是创业者，而是他们商业帝国的统治者、管理者。市场需求驱动的增长内生地具有自上而下的逻辑。只有三分天下以后，看看如何在产业链上下游扩张，哪些临近价值点可进才有意义。在马云和马斯克初出茅庐之时，莫不是从自己手头的资源入手，创立一个最有可能做出产品的企业。你说他们选择阿里巴巴和 PayPal 是因为对 10 年后电子商务格局的洞见？我不信。

能创造的产品越好，第一步越可能站稳脚跟。以至于乔布斯曾经公开宣传自己「唯供给论」的产品哲学，「用户不知道自己想要什么，企业成功取决于能否创造出最好的产品」。 创业思维在于供给。可惜的是，现在的商学院和商业领袖们给年轻人灌输了太多的需求思维，以至诸多才俊纵有创业热情，终于无从下手。

这却不是说，创造性强的人，不屑于读书，不屑于委身高盛麦肯锡；不是说出哈佛入高盛的绝顶聪明之辈，都是些从他人手里抢食的掠夺者。社会，尤其是中国社会，对于创业基因和创业思维有很大的样本偏见。在中国这种以财富论英雄的社会氛围里，人们把创业基因和成功基因早就划了等号。大家能看到的富人里（当然还有隐形的富人——哪个外国媒体敢报道一下就封你中国 IP），多数都是年轻时即投身商海，白手起家终于富可敌国。而所谓「读书无用」，莫不是因为这些创业者往往没读过书却腰缠万贯。故此，书读得越多，越做不成事。

这其实是对创业基因的大误解。媒体喜欢谈论创业，却下意识地用两个英文词汇丑陋地把成功和尚未成功的创业者区分开来：成功的叫 entrepreneur，尚未成功的叫 self-employed。虽然媒体上每天写的都是 entrepreneurs，但是在真正在创业过程中的人，大多数都是因为无从获得体面的工作，所以干脆自己雇佣自己。受过良好教育的人机会多多，所以最后创业者和读书比较少的辍学生高度重合。当然这是个动态的过程，成功的自由职业者变身成为创业家，其中许多没读过什么书；然而更多没读过书的创业者消失在了市场底部，只是媒体不提他们罢了。这只是逻辑上的循环，没读书和创业成功着实几不相干。

想到读书多不意味着难成事，总是让人宽慰一些。其实在考虑创业时，最重要的，就是少考虑一些。我们喜欢把商业当成下围棋，成功的棋手每走一步要往前考虑五步十步；然而在创业中，根本无从知道下的是围棋还是飞行棋。千里之行，始于足下。至于市场需求有多大，等拿出来了产品再去考虑也未迟。