稳定币,还是不靠谱

稳定币在美国AI和科技圈很火,香港金管局也推出稳定币牌照拥抱加密货币。我最近再次试图用开放的心态研究一下。但说实话,我还是持保留态度。

一、用稳定币做交易手段,那么交易双方还是需要对钱包地址与真实世界中的主体进行绑定认证。这侵蚀了加密货币的匿名特性。

二、发行稳定币需要与现实资产挂钩,发行USDT/USDC的机构是需要存入等值的美元的。USDC的美元还有一部分是存在硅谷银行,也就是2023年破产的那个银行。这侵蚀了加密货币的去中心化特性。

三、稳定币的交易成本跟法币相比,是高是低还不一定。法币交易费用的本质,来源于监管机构对银行KYC的要求和银行垄断牌照的寻租动机。现在监管机构也开始立法,美国GENIUS法案、香港稳定币条例,监管机构定规则提要求,以后也要颁发牌照。最后的交易成本也是逃不掉的。

四、稳定币还没有利息。

所以稳定币没啥用。

那问题来了,为何一些政府这么热衷推动?

有人说美国推动稳定币是为了支持国债,这属于主次不分。稳定币所持有的美债,仅占美国国债市场不到0.5%,可以说是忽略不计了。

其实美国政府对稳定币都是谨慎接纳的。如果说民间已经用稳定币绕过SWIFT,那么与其封杀,不如定好清晰的监管规则,给Visa、Paypal这样的科技巨头开绿灯,避免被Biance等不受控的海外公司抢占。

所以说,不是美国政府主动推动稳定币,而是美国政府希望加密货币也有美国主导的身影,打成数字货币版的“代理人战争”。

AI 第一股们把压力给到资本市场

今天突然查了出门问问(股票代码:02438.HK)的股价,“AIGC第一股”在港交所上市一年出头,股价竟然只有0.38港元,只有发行价3.8港元的十分之一了。

出门问问由前谷歌总部科学家、自然语言处理及人工智能专家李志飞创办。

公开资料显示,李志飞毕业于南京理工大学,后前往美国约翰霍普金斯大学计算机系攻读博士学位。2012年,李志飞归国创业。在技术大牛带领下,出门问问获得红杉资本、真格基金、SIG海纳亚洲、谷歌等国际知名机构的青睐,完成多轮融资。

李志飞在公司IPO的一个月后,接受了张小珺Jùn商业访谈录的采访。他说:“上市那一刻我在想:今天这个结果对得起我12年受的磨难吗?——对不起。”

0.38港元,意味着整个公司的市值只有7000多万美金。现在一个high profile的AI创业者,A轮融资的估值都叫到8000万美金以上。干了12年,干回A轮。确实对不起。

出门问问的K线图让我想到了2023年上市的“中国 HR SaaS第一股”北森控股。

北森控股2023年港交所IPO,发行价30港元/股,一年后最低跌到3港元/股,也是跌掉一个零,把后面几轮的一级投资者都埋进去了。

其实,当时北森控股的财务数据也没到最好,资本市场也不好,北森控股的IPO也是被逼的,更多是为了解除创始人的回购义务。

但是这一IPO,变成SaaS的标杆,可以说打掉了中国一级市场投SaaS项目的信心。后面几年,一级投资人听到SaaS项目就摆手。

这次的“AIGC第一股”的股价表现,又会给中国AIGC一级市场带来什么?

 

目前还有几家正在排队上市的“XX第一股”。

“AI大模型第一股”——智谱,4月刚刚启动IPO流程。2024年收入3亿元,亏损20亿元。

现在也在A股排队的,还有一家AI公司,叫思必驰。他的名头就小一点,叫做“苏州AI创业第一股”。在2022年,思必驰提交了上市申请,惨被否决。董事长兼CEO高始兴坦言“那个时候就是觉得很不爽,为什么会被否了”。不过上市审核意见如是说:“上市审核委员会审议认为,发行人未能充分说明未来四年营业收入复合增长率的预测合理性,未能充分揭示上市前净资产为负的风险”。2022年收入4亿,亏损3亿。

“港股AGI第一股”——云知声,预计很快港交所上市。2024年收入9亿,亏损4亿。

几大亏损AI公司等在这IPO门口,资本市场要加油啊。

我没有能力预测市场,我只能告诉自己两句话。

第一句是:大趋势一定有回调;

第二句是:回调时永远别做空大势。

小桃子

黄桃的英文是Apricot。

黄桃是只橘白猫。

 

我问D先生,既然宠物总会先我们一步离开,悲伤也像种子一样早已埋下,为什么人还要养宠物呢?

D先生说,生命因有限而珍贵,爱因终将告别而完整。

它们用短暂的一生演绎着纯粹的爱——不计算得失,不畏惧未来。当她把湿漉漉的鼻子贴在你掌心时,当她在键盘上踩出乱码只为引起注意时,这种毫无保留的依赖本身就是生命对生命的馈赠。

悲伤是爱的证据,而非代价。我们流的每一滴眼泪,都折射着曾被温暖照亮过的岁月,那些共同走过的四季早已将悲伤淬炼成带着笑意的纪念。

当我们学会在有限中创造无限,在必然的离别里珍藏相遇的奇迹,或许就触摸到了生命最温柔的真相:爱不是计算期限的契约,而是两颗灵魂彼此照亮的过程。

我觉得D先生可能也有感情了。

 

黄桃回归大自然,已经百日。

是日,落樱成径,蝶舞莺飞。

Trip to the US

It’s been almost ten years since I last set foot on the US soil. I can still remember taking the F train after work to the Japanese hibachi restaurant called Narita, where a decent dinner cost around $30 per person.

In May 2025, I spent two weeks in the US. I attended conferences on AI and business, and met old and new friends. I would like to share my little thoughts and observations.

 

Uber-capitalism

When I was waiting my Uber at the LA airport parking lot, I noticed a massive billboard at the exit. It says: “Body damage, Car Accident Lawyer – call 800-XXX-XXXX”.

I was surpised to see a small law firm spending such a large sum of advertising only for a nitch service.

My Uber driver, likely in his 40s or 50s, told me he had been driving for more than 10 years. All the way, he complained about the greedy Uber CEO, who cut a large portion of drivers’ benefit. Now a days, a Uber drive may earn less than $8k per month, while he could easily earn more than $12k per month four years ago. The income decreases and the cost of living increases.

I listened and nodded. But it wasn’t until I saw the Uber receipt for this trip that I truely understood.

The trip cost me $75. The driver only got $39. Apart from taxes of $5, there was a booking fee of $31. What is that?

The explanation note below says: “The Booking Fee is a variable fee that helps support Uber’s regulatory, safety, and operational costs, such as the government-mandated commercial auto insurance we maintain on behalf of TNC/rideshare drivers and payment card fees. Nationally, Uber’s insurance costs for rides have gone up by roughly 50% per trip over the past 3 years. At the root of the problem is personal-injury lawyers targeting the rideshare industry for unreasonably large payouts that benefit them, attracted by the arbitrarily high insurance requirements. ”

From my point of view, it demonstrated how the service inflation happened in the US over the past few years. For the same transportation service moving a passenger from the airport to the hotel, it used to cost $43 in the past, but now $75. The additional $31 is taken away by insurance companies and lawyers. I really cannot justify that the safy condition is way much better and it values that much.

It’s the coersion of the government, insurance company and law firms to create additional GDP out of nowhere.

 

AI ads

Here are the advertisement for AI products in the US. Photo taken at a bus station.

  • Recraft
  • 11ElevenLabs
  • Stripe

 

Here are the adverstisement for AI product in China. Photos taken at Shenzhen Baoan Airport.

  • China Mobile AI cloud
  • Deepseek All-in-one machine

That really tells the differences of the best selling AI products in the US and in China.

 

Cryptocurrency becomes mainstream

In the US, people talked about crypto openly.

At Stripe Session, crypto was listed as one of the top three trends in 2025, alongside with AI and globalization. Stripe just aqcuired Bridge Network at the price of $1.1 billion and introduced stablecoins into the payment process. Using stablecoins instead of fiat money, developers in the US can collect payments from clients all around the world. Clients don’t have to go through exchanging local currencies to USD, nor do they need a credit card. It elimates traditional costly banking KYC procedures, and avoids charge-backs and refunds which are typical in credit card payment.

At the AI+crypto panel of the UChicago China Forum, entrepreneurs talk about how to use technology to reduce the cypto’s transaction cost.

It looks like people don’t see cypto as speculative tokens, but rather as tokens for transation. All these efforts, along with SEC’s acceptance of crypto into the capital market, are making crypto more mainstream.

I believe the reason behind that is not because the value of crypto is as real as gold. It’s rather because people tend to believe the value of fiat money is no more “real” than cryptos. As long as the U.S. Treasury can issue bonds arbitrarily to create fiat money, and as long as the government coersion can significanly impact the value of a service denominated in fiat money, the fiat money loses its preceived value and stability.

理想与现实

分享过去几年的经济学研究,真实世界数据会给我们更有趣的,有时甚至是反常识的结果。

(一)

美国关税究竟是谁在承担?

贸易经济学有一个指标叫做关税传导率pass-through rate,反映的是增加的关税税率有多少比例最终传导至终端消费品的价格上,换句话说,就是本国消费者最终承担了多少。

2018年美国就打过一次贸易战。当时美国对包括洗衣机、太阳能电池板、铝、钢以及约3620亿美元的中国商品在内的产品征收了10%至50%不等的进口关税。作为回应,加拿大、中国、欧盟和墨西哥也对美国产品实施了报复性关税。一项哈佛大学和国际基金组织IMF的研究,把2018年的数据跑了一次回归分析[1]。

研究通过观察边境价格和零售价格的变动,来确定关税的最终承担者。如果外国出口商将未含关税的美元报价下调的幅度接近关税本身的幅度,那么关税的负担主要将由外国承担。否则,美国进口商(需支付未含关税的价格加上关税)在采购外国商品时面临更高成本,而零售价格的反应则成为关键,决定这一额外成本最终是否由美国消费者承担。

从下图可以明显看出,在征收关税前的四年里,所有七个商品类别都呈现出非常相似且略带通缩的趋势。那些从未被关税针对的产品在2018年、2019年乃至2020年初仍延续这一趋势。相比之下,加征关税的商品类别,其含税价格都出现了明显的上涨,涨幅仅略低于关税税率的水平,而未加关税的商品价格维持了原来的趋势。

回归分析的量化结果如下:

1. 美国进口关税的传导率为94.3%。数值负的0.057 意味着每加征1元,外国出口商未含关税的美元报价下调0.057元,剩下的0.943元会反映到零售价格上涨中。回归结果跟上图的直观感受是相符的,关税绝大部分是由美国消费者承担。

2. 其他国家对美国实施的报复性关税的传导率仅为67%,小于美国关税的传导率。即外国进口商承担67.1%,美国出口商承担了32.9%。

这就是一开始中国在4月4日强势反击34%关税的理由。当然,这个分析在34%关税的时候还有意义。后来关税一路提到145%的时候,传导率已经没有意义了。

作为外国出口商来说,是不是也可以对自己商品的定价有更多信心呢。

很多中国企业,还没学会资本家怎么挣钱。

特朗普加关税后,最先涨价的不是从中国进口的服装、小家电和日用品,而是鸡蛋。美国的鸡蛋的进口量仅占全国消费的极小部分(通常不足5%),其生产把持在Cal‑Maine Foods等几个美国本土鲜蛋生产商手里。禽流感影响了供应链,他们的涨价非常坚决。结果是:禽流感不仅没有让Cal-Maine的利润下降,还增长了5倍!

反观2018年国内非洲猪瘟时,部分地区养殖户恐慌性抛售生猪,导致市场供应短期内增加,猪肉价格反而下跌。

为什么美国鲜蛋生产商的利润能大幅增长呢?

假设单个鸡蛋成本9元,原来的售价是10元,利润率10%。总销量10件,厂商获得利润 (10元 – 9元) * 10件 = 10元。现在外部环境冲击了供应链,单个鸡蛋成本从9元翻倍变成了18元。资本家是不会只满足于10%的利润率的,他会把定价翻两番,从10元提高到40元。尽管这么高的价格市场没办法全部消化,可能只能消化30%,厂商获得利润 (40元 – 18元) * 3件 = 66元。

利润整整多了6.6倍。

风浪越大,鱼越贵。卖鱼佬都知道的道理。

这对社会是好事吗?不是,因为有7个人没有鸡蛋吃了,3个有鸡蛋吃的人要花4倍价格买鸡蛋,没卖出去的鸡蛋全部倒进河里。

这才是资本家应该有的狠劲,这才是锋利的镰刀。

作为对比,面对关税带来的供应链影响,有多少中国的出口商,会这么坚决地加价?有多少中国制造商,会不惜把商品倾倒到太平洋里?几乎没有。

现在还有不少中国出口商,手里囤着关税之前运到美国的货,但仍然用原来的价格卖。他觉得这部分货成本有优势,可以更快卖出去,非常开心。

这手牌要是这么打,真的是太可惜了。

资本家挣的钱,从来不是成本加成的利润,也不是多卖一个商品挣的钱,而是市场震荡带来的供需结构性机会,这种结构性机会的利润会比平常卖商品的毛利还要高百倍、千倍。

 

(二)

贸易带来更好的福利吗?

贸易对买卖双方是双赢,理论基础是大卫·李嘉图在1817年提出的比较优势理论。

大卫·李嘉图认为,国际贸易的基础是生产技术的相对差别,而非绝对差别)。每个国家都应根据“两利相权取其重“的原则,集中生产并出口优势地位最高的商品,进口其优势地位相对较低的商品。要进口的商品仍然是优势,只是优势的领先程度没有其他商品高。

这就像社会的专业化分工合作,如果你擅长写代码,那你应该全职写代码,而不要自己种田打猎织衣服盖房子——即便是你种田也比一个普通农民的产量高,你也不应该去种田。

尽管自李嘉图提出至今已接近200年,比较优势理论仍不失为指导一般贸易实践的基本原则。Paul Samuelson说,如果经济学有一个最重要的真理,那就是比较优势理论。

即使理论上非常好理解,实践中人们经常会忘记这件事情。

比如,“外面餐厅吃饭要30块钱,我自己买菜做饭10块钱就吃得很好,为什么我不自己做?”

比如,“某个事情找外面的公司干要收费5万,这也不是rocket science,公司内部找个人来干一个月,为什么要多花钱?”

比较优势进一步推导,由于先进国家的资本禀赋更好,落后国家的劳动力禀赋,国际贸易会让强国的资本获益,强国的劳动力变得贫困;让弱国的劳动力获益,弱国的贫困人口会变少。

然而,来自IMF的经济学家Topalova,用印度的实证数据反对了这个推论[2]。

Topalova用双重差分法difference-in-difference,研究了印度不同地区贸易开放程度和贫困率的相关性。按照上面的理论,印度作为弱国,贸易越活跃,应该降低其贫困率。但是实证结果,却是相反。作者发现,在印度越是开放贸易的地区,贫困率下降得越慢。

尽管在1990年代,印度城乡地区的贫困程度都显著下降,但在那些就业集中于受到较大关税削减冲击行业的农村地区,贫困减少的幅度明显较小,消费增长也较为缓慢,远低于那些较少受到冲击的农村地区。该发现在控制非关税壁垒(NTBs)及其他同期改革因素的多种稳健性检验下依然成立。其影响幅度是显著的:平均而言,一个关税未发生变化的农村地区,其贫困率下降了14个百分点;而在一个受到平均程度关税削减冲击的地区,贫困率仅下降了11至12个百分点。相比之下,对平均消费的影响要小得多:与未受到关税削减影响的农村地区相比,那些受到平均水平贸易开放冲击的地区,消费增长大约低了3至4个百分点。而且,最贫困群体的消费增长受到的冲击更为严重。

这真是一个啪啪打脸经济学理论的实证结果。

Topalova这篇论文在2010年发表以来,在Google Scholar上被引用超过1100次,是国际贸易领域一篇重要的论文,因为她提出了一种用difference-in-difference对贸易的影响进行实证研究的方法。但是她的结论也有不少争议,有人认为在控制其他因素后,贸易自由化对贫困的影响可能并不显著。其他区域国家也有过相反的实证结果。联合国亚太经社会(UNESCAP)用Topalova的方法,分析了泰国加入WTO后的贸易自由化对贫困的影响[3]。跟印度的结论不同,泰国的贫困减少主要集中在受贸易改革影响较大的省份,劳动力流动性被认为是其中的一个关键因素。

回到本节最开始的问题,贸易带来更好的福利吗?

答案是:从整体上,Yes;但是在内部分配和流动上,不一定。

 

(三)

减税能刺激经济增长吗?

减税降费能激发市场主体活力,进而支持经济恢复和增长。人们已经把这件事情当做一个常识。

历史和实证数据真的支持吗?还真不一定。

我们来看看美国历史的数据。蓝线是 GDP 增速,红线是税率。可以看到,红蓝两条线并没有明显的反比关系,甚至在有些历史时期,两者还是同向变动。


来源:Tax Policy Center[4], Fortunly[5]. linjunkai 整理

 

1981年,里根上任总统,他的经济观点非常共和党,跟现在的特朗普很类似,主张实行自由企业制度,削减政府开支,降低所得税率。1981年推行的减税法案规模是美国史上前所未见的,最高边际税率从70%下降到30%左右。

但是,美国经济在1981年7月开始急剧的衰退,并在1982年11月降到谷底,衰退几乎打破了大萧条的纪录。

随后美国经济又很快复苏。这是减税的原因吗?并不见得。1983年,里根发布了著名的“星球大战计划”,大幅增加军事预算,使得政府预算赤字达到前所未有的地步。这推翻了他竞选时削减政府开支的承诺。美国经济因此强力复苏,GDP增速从-2%涨到7%,一直持续到苏联解体,美国经济增速又掉下去了。整个阶段,经济走了一个“人”字形,以衰退结束。

我们往后看,好像有个规律:克林顿时期加税,没让经济增长放缓;小布什减税,经济走了倒V型,以08年金融危机结束;奥巴马加税,经济增长也没跌;特朗普减税,任期末尾倒是以经济下跌结束。[6]

预测下第二任的特朗普,如果他仍然要效仿里根,前半段的经济很可能会走一个深V,两年后(也就是2027年)再用军备竞赛和国防开支把前面的烂摊子一把扫到地上。

2012年,也有一名共和党人要学习里根,就是堪萨斯州长布朗贝克。他发起了“大堪萨斯减税实验”,每年减税10亿美金,并为20多万名企业主削减了所得税。然而,减税后堪萨斯州的经济增长一直低于历史平均值,也低于其他州,还导致州财政收入大幅下降,基础设施和教育支出被砍。2017年,堪萨斯州立法机构终止了这项减税实验。[7]

当然,我觉得共和党人的运气也比较差,经济下滑倒不是跟减税直接相关,有其他的影响因素。

人们常误以为减税必然带来经济增长,但历史经验表明,二者并无必然因果关系。

 

(四)

那,还剩下啥?

科技能带来经济增长吗……全村的希望只剩下科技了吧。AI是中美都必须占领的制高点。

请听下回分解TFP(全要素生产力)吧。

 

参考文献:

  1. Cavallo, Alberto, Gita Gopinath, Brent Neiman, and Jenny Tang. 2021. “Tariff Pass-Through at the Border and at the Store: Evidence from US Trade Policy.” American Economic Review: Insights 3 (1): 19–34.
  2. Topalova, Petia. 2010. “Factor Immobility and Regional Impacts of Trade Liberalization: Evidence on Poverty from India.” American Economic Journal: Applied Economics 2 (4): 1–41.
  3. UN.ESCAP “Trade liberalisation and Poverty: Evidence from Thailand“. Institutional Repository – ESCAP. ESCAP. 2018.
  4. Tax Policy Center. “Historical Highest Marginal Income Tax Rates
  5.  Fortunly. “US GDP by Year: A Century of Essential Facts (1920-2025)“.
  6.  Abhijit Banerjee, Esther Duflo. 2019. “Good Economics for Hard Times.” Penguin Books.
  7. Gleckman, Howard (June 7, 2017). “The Great Kansas Tax Cut Experiment Crashes And Burns“. Forbes. Retrieved November 20, 2018.
  8.  NPR. 2022.  “FACT CHECK: Do Tax Cuts Grow The Economy?“.

分化的时代,就得分化地看待

(一)

当年投行或咨询公司面试的时候,会做一种market sizing的题目。比如,问一架波音747里可以装下多少个高尔夫球?究竟什么正经公司会这么干,这合理吗。

2025年4月10日,有消息人士称苹果包机从印度香美国运送600吨iPhone,或多达150万部。据悉,6架满载iPhone的货机从印度直飞美国,这一非常规物流操作可能在规避4月5日生效的10%进口关税。

好的吧。

射出的子弹,在20年以后正中眉心。

 

(二)

《惊天魔盗团》有一句经典台词:你越仔细看,你看到的东西越少(the closer you think you are, the less you’ll actually see)。

同样,用经济和数学建模的方式来理解和评估这个世界,就会陷入一个又一个漩涡中迷失方向。

纽约时间4月3日下午1点前不久,高盛团队发布了一份报告,称美国经济衰退目前是基准预测,未来12个月经济衰退的可能性为65%。以Jan Hatzius为首的高盛经济学家周三在报告中表示:“我们认为白宫不太可能迅速撤销大部分新关税。”

当天下午1点18分,特朗普在Truth Social上发布消息称,他将对来自中国以外的贸易伙伴的进口商品实施为期90天的对等关税暂停政策,但仍保留了10%的基准关税。此举导致美国股市飙升。

高盛经济学家随后在下午2点10分发布了另一份报告,推翻了此前的预测。

严谨的数学建模,仅仅活了不到2个小时。

 

(三)

人们被这个世界的不确定性搞得非常困惑。

本来世界的运行就像一条平静的河流,日夜不息向大海的方向流淌,哪里是上游哪里是下游,人们都很容易分辨出来。三十年河东,三十年河西,那也要花三十年。

现在的水流好像完全没有规律。水流东西南北到处乱窜,时不时砸在巨石上喷起十几米的大浪。水究竟会往哪个方向流,人们对这种不确定性充满了恐惧。

但其实有一个更大的确定性。这样的水流只会出现在峡谷地带,就像旧三峡和雅鲁藏布江大峡谷,水流从高处沿着峡谷的缝隙切削下来,重力势能激烈地转化。无论如何打转,水流只有一个确定性的方向:向下。

换到今天的真实世界,这个确定性的方向,就是脱钩和逆全球化。

 

(四)

2025年的世界,更像1930年的二战前夕。

一战始于利益之争,二战始于意识形态之争。1900年前后,欧洲各国的矛盾主要是海外殖民地和势力范围。但1930年左右,意识形态分野更突出,法西斯主义与共产主义、民主主义的对立成为主要矛盾。

利益之争,大家打打谈谈。意识形态之争,是敌我认同,你死我活。

我在去年问ChatGPT,现在和二战前夕,有什么不同。他 thought for a second,给出了以下三点不同:

  1. 经济危机因素缺失:当今并无类似1929年大萧条的全球性经济崩盘,但贸易摩擦与供应链重组带来局部经济动荡。
  2. 多边机制仍存:不同于1930年代国联失效,当今国际组织仍在运作(尽管功能受限)。
  3. 军事对抗可控:核威慑、经济成本和全球舆论使直接军事冲突风险低于一战前的不可控升级。

Well, thanks to Trump,这三个不同点都消除了。

 

(五)

特朗普的关税政策如何演进,会带来什么影响,不要看他具体设定了多少比例的关税,而要看他背后的目的是什么。

最早特朗普设定了34%的“对等关税”,高盛也是基于此进行了一番测算。但是34%关税是特朗普的目的吗?显然不是。

如果靠34%关税能达成特朗普的背后真实目的,那关税34%就会真正生效;否则,关税税率还会调,34%可能变成104%,也可能会变成0%,直到达成其真正的目的。

所以我们应该关注的是,特朗普的真正目的究竟是啥?

在这个问题上,我认为专家们的分歧是非常大的,以及并不是很多人意识到这种分歧的根本矛盾。

第一派认为,特朗普要通过关税来收钱,解决财政问题。

美国国债将在未来两年内大量到期,面临展期和债务问题,但特朗普对选民减税的承诺会让政府收入下降,赤字率提高。

解决经济问题的方法无非是开源和节流。马斯克DOGE已经在节流了,关税来解决开源问题。

如果是这样,关税的税率必须维持在合理的水平,不能把进出口给收死了。其次,更高的关税应当是加在比较刚性需求的商品类目上。

更关键的是,贸易额不能跌得太厉害。如果贸易额变成零,再高的关税也收不上来多少钱。所以贸易逆差是降不下去的。

第二派认为,特朗普要通过关税来交换其他政治目的。这一派也可以再细分成两种。

第一种政治目的,是内政。特朗普对选民的承诺也包括把制造业带回美国,美国从消费国变成生产国,贸易逆差是需要减少的,最终实现所谓的“零逆差”。若是这种目的,需要对全球其他所有国家平等地征收高关税,不能有明显的关税洼地。比如说,美国要求越南执行对中国对进口也实施高关税,以作为其对越南进口免税的条件,跟美国直接对中国收高关税相比,越南的执行力度一定不如美国严格。国际贸易一旦有口子,总有各种方法绕过。

第二种政治目的,是外交,是围困中国。若是这种目的,就不能平等地征收高关税。对中国高关税,对其他盟国低关税。就像1932年类似(又是二战前夕),英国通过《1932年进口关税法》, 英联邦帝国内低关税,美国高关税。

即使在特朗普的幕僚里,意见也不统一。

特朗普的政策从马斯克的政府效率部降本增效开始,先搞财政。

当马斯克被边缘化的时候,纳瓦罗操刀的关税闪击战在4月初实施,全面加征关税。马斯克强烈反对,还在x.com上大骂纳瓦罗“获得哈佛经济学博士学位是件坏事,而不是好事,导致自我/大脑问题。”

当特朗普暂缓关税90天,据媒体报道,是贝森特在从海湖庄园飞回华盛顿的海军一号直升机上向特朗普建议为市场提供喘息空间,而纳瓦罗疑似被边缘化。纳瓦罗坚持认为关税不可谈判,贝森特更倾向于谈判路线,反复强调数十个国家已经接触华盛顿寻求对话,并建议贸易伙伴不要采取报复措施。

我们看到政策的朝令夕改,那是因为人们以为不同目的之间是相容的,解决外交可以有助于带来就业,解决就业也partly解决财政。

然而实际上,特朗普的根本目的究竟是要解决财政,还是解决内政,还是解决外交,这会导致完全不同的政策。

 

(六)

川建国在干几件事情,完全就是照着某国经验抄。

  1. 封TikTok(封Facebook,2010年);
  2. 管控言论和自由和Truth Social(互联网内容审核,个人论坛不再能随意开设,2010年);
  3. 朝令夕改(法令颁布后几乎不给过渡时间,运动式管理,一直如此);
  4. DOGE(八项规定,2012年);
  5. 打压控制异见律师和学者,比如skadden和哈佛大学(“死磕派律师”,2013年)。

这可太熟悉了。

这些措施还是会带来明显的后果的,深层的影响至少需要10-15年的时间。川普任期4年应该是不够的。

今天,中国人的自信心和自豪感爆棚。这是一种中性的表达,因为自信和傲慢可能只有一线之隔。这次跟2018年中美贸易战相比,状态明显不同。

2018年,中国经济对房地产的依存度还比较高,芯片等高科技行业还大量依赖外国技术。2025年,房地产已经被打到谷底,对经济的拖累影响已经完全释放,利空出尽;新凯来、deepseek等证明了中国的高科技行业也还行。唯一还没有完全ready的是内需,如果完全脱钩,内需仍然是没有办法完全吸收产能富余。

自由贸易才能有经济增长,脱钩对所有国家来说都是痛的。申万宏源在特朗普上台时候测算了一下,对中国GDP影响2个百分点,对美国GDP影响也是2个百分点。中国从4.5%变成2.4%,美国从2.5%变成0.9%。欧洲我拍脑袋如果也是影响2个百分点,那就从正的1%变成负1%。

如果用围棋打比方,以前黑棋白棋是先做出两眼活棋,然后关心自己地盘增长多少。现在美国自己只有一个眼,中国也只有一个眼,都没活净,特朗普直接一手过分的棋就断上来了。

这种棋没有退让空间,只有反断对杀。谁还点目啊,拼的是谁的气长。

 

(七)

如果我是政策制定者,财政、内政和外交这三件事,优先级的排名一定是内政第一,外交第二,财政最后。

财政是在占地围空,提高生产力,提高整体水平,本质是经济增长的叙事。而当前大趋势就是脱钩,脱钩一定带来经济下滑,跟这种大趋势对抗无异于熊市抄底、螳臂挡车。对内的利益分配就变得更加重要。

整体和部分的利益从来都不是同一的,我们不能因为整体经济增长5%,就认为大部分人的收入会增长5%左右。同样,我们也不能因为整体经济下滑5%,就认为大部分人的收入的下滑都在5%左右。事实上,即使在整体经济下滑的情况下,也频频出现个别行业暴利、个别行业受伤更重的情形。

分化的时代,就得分化地看待。

比如中国,GDP即便是从4.5%下降到2.5%,还是在增长。但是对外贸行业,很多人可能因此就失业了。在全国一盘棋咬紧牙关的时候,能不能给受伤的外贸人二次分配的补偿。

比如美国,基本上通胀是没跑了。通胀对底层人民,以及支持特朗普的选民们的伤害也是最大的。特朗普想要达到的目的,如果是以牺牲他的基本盘的手段达成,那他的总统之位也坐不久。

但是,我想说但是,不要用过往的经验来推演这件事情。川建国既然在这么多方面学习某国,你说他有没有可能用他现在的威权,二次分配来补偿这些底层人民?我觉得完全不能排除这件事情。当你以为你看到了第二层,而把特朗普只想成第一层,实际上他是第三层。当然,特朗普可能也仅仅停留在第三层而已。

4月9日美股因特朗普新的关税政策大幅下挫,而特朗普突然在Truth Social上发文呼吁买入美股。几小时后,特朗普来了个政策大调头,突然宣布“暂缓关税90天”,美股强势反弹。你说这是内幕交易,还是操纵市场?Whatever,说白了,这就是“信我者得永生,不信我者下地狱”。

美国底层人民也许一开始会受伤,最后会不会演变成底层人民挥舞着小红帽,从其他群体中抠出一块利益补偿呢。

让我们在激流中坐稳了,抓好漂流筏,拭目以待吧。

更多决策,更少执行

AI一定会改变未来人们的思维和工作模式,已经成为一种共识。But how?具体怎么改变,是众说纷纭的。有的说会用AI的人代替不会用的人,或者说未来一定是人机协作的,恐怕都流于表面。

红杉资本在2025年1月发表了一篇英文文章,叫做“随机思维”,我觉得他提出了一个非常好的视角。Z Potentials公众号用ChatGPT把这篇文章编译成中文,但也许是由于机翻的原因,不大容易看懂,我尝试用自己的话总结一下。

随机性是AI的最大特点。在AI时代,甚至信息的传输都不再是100%确定的。

随机思维,红杉资本总结为以下这句话(最难翻译的也是这句话):

The stochastic mindset moves us from having minimal leverage on a task and 100% certainty of its outcome to 100% leverage on a task and far less certainty on the exact manifestation of its outcome. This transition is the difference between doing something yourself and delegating a task to someone else.

随机思维将我们从对任务仅有微弱掌控力(但结果完全确定)的状态,提升至全面掌控任务却无法精确预判结果呈现的境界——这正是亲力亲为与授权他人之间的本质跃迁。

举个现实中的例子,有的senior自己写工作底稿质量很好,要逻辑有逻辑,要sense有sense。可是当他的scope扩张开始带团队,他就发现 junior 总是没他自己做得好。于是经常自己代替junior把工作底稿做好,把自己累死,整个团队的产出还不够高。他会把整个团队产出不够高的结果归因为junior能力不行,交付的结果总要自己反复检查或者擦屁股。他的解决方案是要求配能力更强的junior,或者自己手把手把小朋友都教得像他自己一样强。这是一种科学管理思维,确实能保证这份工作底稿质量是最高、最稳定的,结果是最确定。

有另一种思路,也就是随机思维的思路,就是在内心里接受了所有任务都有一定概率会干砸。所以他会着重在决策要接什么样的任务、什么任务要交给哪个junior干是最合适的、万一结果不如意是否有后手可以应对、通过观察每次junior的工作结果好坏来优化迭代他的决策模式。他会把精力和时间更多花在决策上,更少花在执行上。这才是随机思维,这样工作底稿的质量并不能保证就是最高的,一定会牺牲单次结果的确定性,但换来更高维度决策的质量。

随机思维的内核是承认世界本来就是不确定的,这种不确定性是不可消除的,AI只是让这种不确定性浮现。这就是跟科学管理思维最大的不同,不要追求归因的准确性和结果的复现性。

不要用战术上的勤奋,掩盖战略上的懒惰。

随机思维对团队的组织形式也会带来变革。未来的组织形式,是一群善于应对不确定性的人做决策、AI进行执行和拿到结果;而不是由少数上级决策,多数下级执行的金字塔结构。

比如打仗,最早拼的是谁的武力强、射击更有准头。有了更高级的武器,谁还拼射击啊,而是看谁能像粟裕这样在有限信息的情况下调兵遣将打赢淮海战役。

比如投资,1900年的时候,道琼斯发明的技术分析理论,用数据和指标来认识股票的涨跌趋势。当时的股票报价都是非常手工的,道琼斯发明了波浪曲线、发明MACD金叉指标等,然后让一群徒弟手工算。80年代以来的信息科技和电脑程序交易的发展,连小白随便打开一个炒股软件都能看到所有这些指标了,现在拼的就是策略了。

AI时代,团队里每个人都要变成粟裕,不需要神枪手了;团队里的每个人都要变成道琼斯,不需要算得又快又准的徒弟了。

正如红杉资本最后所说的:Less line workers and more creative artists and strategic managers. 更多创意和战略,更少流水线工人。

 

原文:The Stochastic Mindset | Sequoia Capital

金钱的幻象

(一)

我认为现实中的金钱 is not real,它跟游戏金币的本质是一样的,只是一串数字。现实的金钱能买食品买车买房,而游戏金币能买游戏道具,区别仅是他们能购买的东西不同。

对于游戏金币,我们不会把它当作真正的财富,我们只会把它当作可以推进游戏进程的一种工具。我完成了一项任务,取得了2000金币,刚好能买一把宝剑,或者两件铠甲。这2000游戏金币的本质,就是让我拥有了增加X攻击力,或者Y防御力的选择能力。金币本身不存在独立的价值。

金币值多少钱,为什么2000金币能换一把宝剑,或者两件铠甲?这是由游戏开发者设计好的。那么,既然是被人为设计的,那么金币的价值能否随意改变,比如说设置成20000金币才能换一把宝剑,又不影响游戏体验呢?当然可以,只要把游戏中所有任务的奖励加一个0,所有物品的价格也加一个0。这样,看起来我赚到了比原来多10倍的金币,也多消费了10倍的金币,可是实际我的游戏体验将完全没有变化。游戏金币的价值是被人为设定的。

我们可以得出一个结论:游戏金币能发挥价值尺度的作用,但这种作用是相对的,不是绝对的。金币的掉落和消耗速度是被游戏数值策划计算好的,掉落的金币越多,消耗得也越快,有意义只是这个掉落/消耗的比值。很多游戏的数值策划的结果,会走向恶性通胀,掉落的金币从成百上千,变成几百亿上千亿,但这个游戏仍然玩得下去。这从另一个角度也说明了,金币作为中间数值,其本质是相对比例,其绝对值 is not real。

现实中的金钱,难道不也是一样的吗?

金钱本身不存在独立的价值,金钱必须通过交换取得商品才能实现价值。我不会把金钱当作财富本身。金钱而是让我们用来折算生存、生活、享受生命进程的中间数值。10万的银行存款意味着什么,是不明确的。要把它转换成能吃多少顿什么样的美食、能支持我在美丽的山野过上多久田园牧歌的生活、能和喜欢的人去看哪个从来没看过的风景、能在人流如织的都市开一家小店让多少人享受你独特的手艺……才能感受金钱的价值。一串数字能有什么独立价值?在纸币时代,我会说“一张纸有什么价值”;电子货币时代,金钱变成了网银/支付宝里的一串数字,甚至都不需要一张纸钞来承载。感受金钱价值的方式是转化成具体的商品,在具体的商品中感受它给人带来的价值。而现代的人们常常感觉,网银里的那串数字才是real的,是财富本身,这是长期被异化的结果。

玩星际争霸的人,会把水晶转化成生产的军队;玩王者荣耀的人,在满级六神装之后,也知道再刷钱是没有意义的。可是现实中的人啊,对金钱总有无穷的欲望和执念,而不是在想,自己存这么多钱,究竟是为了换来什么东西呢。

也就是说,在货币的五项基本职能中,我不承认“价值储藏”职能是基本职能,充其量是个衍生职能。“价值尺度”职能发挥的是相对尺度的作用,不存在绝对价值尺度。

(二)

如果说金钱确实不存在独立的价值,可是我们也无法否认我们常常真切地感受到金钱是有价值的啊,总不能说金钱的价值完全来源于架空吧,作为一般等价物的金钱是不是应该还是有它内生价值吧。

我来讨论下,人们是怎么形成对金钱的价值感的。先把结论放前面:金钱的价值感是在社会的各种比较中被人为设置的。

正如游戏策划设置游戏金币和道具兑换率一样,金钱的价值感,是由经济体中的交易员设置的。这些交易员又是根据什么来设置某个商品的金钱兑换率呢?从下到上是根据供需关系,从上到下的是根据政治权力的要求。

先说从下到上的供需关系,经济学告诉我们,一切东西的供应都不是无限的,就是最简单的微观经济学原理。

当需求极低的时候,供应相对于需求是无限的,这个商品的价格就会趋近于它的单位生产成本——什么叫单位生产成本,就是投入多少其他资源(包括原材料、技术、劳动)能换来一个成品,生产成本的本质就是商品和资源的兑换比例,这跟游戏金币的价格设定机制是一样的。

当需求上涨到一定程度,供应中就会出现分化,商品区分出优良中差的等级,出现等级溢价。这种价格实际上是排名的反映,而不是真实的价值。这种现象非常常见,比如在土地价格里,政治经济学称之为“级差地租”,认为溢价的来源是土地优劣等级导致的产量差别(即超额利润)。实际上,土地溢价并不全来源于产量差别,只要我们考察一下现实中的土地价格,产量高10%的土地,其价格通常会高100%甚至更高,超额利润只能解释其中的10%,剩下的90%其实是因为排名而被设定出来的价格。城市中的房地产也是类似的,越是核心地区的房子的租金收益越高,但是租售比(Cap Rate)通常更低。同样的租金收益,在核心区的房产价格就是比郊区的更高。核心区的面积和房产总量是稀缺的,而希望住在核心区的人是更多的,因此核心区的房产可以迫使买家进行排名,择优交易,买家为了争取到有限的机会,愿意付出更高的溢价,这是这种买家之间的竞争机制,确定了核心地区的房产价格。这种价格设定机制,可以说是来源于排名、来源于博弈,但不能说是来源于底层资产收益的差别。这时候,一套房子的价值是100万、1000万、还是2000万,究竟反映了什么?反映的是排名。2000万的房子,是属于排名前1%的房子,1000万的是排名前5%;100万的是排名前50%。现实中,绝大多数商品的价格设定的机制都是排名溢价。

排名溢价产生出来的价格数字,与其说理解为一种绝对“财富”,不如理解成类似高考的分数线,是用来做PK的。2024年,清华大学的录取分数线是668分。668分这条分数线究竟意味着什么?意味着,2024年参加高考的76.8万名考生中,排名前一百名左右的考生中的最低分是668。低于这个得分的考生,排名就是不够上清华。

不知道有没有人会有这样的误区:“这次考卷太难了,我很难拿到超过668分,无法考上清华了”;反过来也一样,“希望这次考卷简单一些,我更容易达到668分数线”。试卷难易是个毫不相干的变量,试卷难了大家分数都低,容易了大家分数都高,分数这个绝对值就没意义。正如你不能说,一个考600分的人,就比一个考300分的人厉害一倍,没这回事。但是我们对金钱,却总会产生这样的误区,比如一套价值2000万东西,就是比1000万东西要好一倍,不是这样的。

当商品的供应极度稀缺,比如古董(存世一件)、巴菲特午餐(一年一顿),那么价格就是完完全全由排名的博弈所决定了。准确地说,是由排名前2的人所决定。在拍卖中,商品的成交价格将小于等于第一名的价格,且大于等于第二名的价格。这时候的商品价格动辄是起拍价的几百倍,可以说跟其内在价值已经毫无关系了。这就像“是兄弟就来砍我”的传奇游戏中,同一个区里两个大 R 拼命氪金升级提升战斗力,就是为了争得本区老大。这时候,不管战力值是1亿还是1万亿,都不重要了。

不要被绕晕,我们一直在用“商品价格”这个词语而不是“金钱价值”,因为两者其实就是等价的,金钱价值就是它能兑换多少商品所决定。我们分析了三种情况下(供应趋近无穷、正常的供需、供应极其稀缺)商品价格的决定机制,发现他们都是在社会的比较中被确定出来的。金钱的价值是一种人为构建。

我还想再补充一个典型的人为构建价值的例子——同质商品的定价机制。同质商品指的是每个单位之间无差异,可以相互替代,从而形成统一的市场价格。常见的同质商品有股票、大宗商品(如原油、黄金、铜),地产虽然可能因为位置等因素有所不同,但同一类型的房产,比如同一小区内的公寓,价格可能相近,因此也可以视为一定程度上的同质化。同质商品遵循的是边际交易定价机制,也就是最近的交易员的成交价格,代表了所有同质商品的价格。

边际交易定价机制,明显是一种人为构建。今天的阿里巴巴股价 140 港币,这只是代表今天收盘时,最后一笔交易员用 140 港币进行了成交,不等于说其余的所有股票都可以用 140 港币的价格进行成交。但是炒股软件会用 140 港币乘以总股本来计算阿里巴巴当日的市值2.66 万亿,这不就是用相当于总流通股本的万分之一的当日交易来给整个股票定价么?阿里巴巴的企业价值很有可能远高于、也可能远低于这个市值。房地产也一样。30 年前日本房价飞涨,按最近成交价计算,东京的地皮可以买下整个美国!我们从后来的历史知道,房地产常常出现这种有价无市的情况,东京的土地价值也并不能跟整个美国的土地价值相提并论。显然,是人们把边际交易的定价当作了商品的真实价值,这也是常见的一种价值感异化的表现。

我想说的是,对边际交易定价机制的警惕,应当同样被迁移到金钱的价值感上。

从上到下的,是按权力来设定的要求。我不仅仅在说一个国家的央行调控货币利率和外汇汇率这种设定。

(三)

说了这么多抽象对金钱观和比喻,对具体的事情有什么影响?

比如问题一:要存多少钱才能躺平,怎么计算?

在传统的金钱观里,这是一个 valid question。通常的计算方式是算出用具体货币金额表示的躺平的基本生活支出,再算出用具体货币金额表示的存款总额,中间加上各种 assumption 比如通胀率、投资收益率等,可以拍出一个 financial model,最后告诉你:需要存 300 万或者是 500 万元才能躺平。

我觉得这个问题完全不可能得出一个具体的货币金额,无论怎么算,都是没意义的。因为 300 万也好 500 万也好,只是一串数字的绝对值,只代表现在能换到什么商品和服务,但是完全不代表在未来几十年后能换到什么。我说的还不是通胀的问题,而是未来社会将如何设计的问题。我想举个例子,在 40 年前,要换到粮食,是要靠粮票的,粮票怎么获得,是靠工分的劳动来兑换的。为什么粮食不能靠法币来兑换?因为这是当时社会的人为设计,你要通过付出当下的劳动才能兑换当下的粮食,过去的劳动不被承认了。在这种社会建构下,粮票这种货币被设计出来了。而现在的社会设计是,当下的你好好工作,在银行里和养老金账户里会给你记上一笔,将来你老了,你可以凭借过去工作的成果兑换到商品和服务(让别人为你种粮食、让别人为你护理……)。What if 未来的社会认为,有些东西就是不允许凭借过去工作的成果来兑换,需要你在当下付出些什么才能获得,而这种东西恰好又是你想要的呢?那过去工作攒下的钱不就用不上了吗。这就好像游戏策划修改了金币的掉落方式和消耗方式,或者是在金币体系以外又发明了体力和钻石体系,那你还是不能“躺平”,还得支楞起来干。

所以我觉得一种合适的思考方式,应该是你有什么禀赋、能付出什么事情,你想要兑换什么样的理想生活,金钱只是这个过程中的桥梁。不要期望“躺平”,期待不付出任何事情就能兑换到理想的生活,人生不能追求啥也不干,而应该追求能做很多事情能给社会创造正向的价值,并恰好都是自己想干的。

问题二:什么事情是有价值的?

自然,我不认为事情的价值应当用金钱的绝对值来衡量。金钱只是让我们能够兑换到真正有价值的事情的那个中间工具。很多有价值的事情,其实根本不需要用金钱来兑换。

A 事情能带来 1 亿收入,B 事情能带来 10 万收入,C 事情不带来收入,这并不代表 A 比 B 有价值,B 比 C 有价值。事实上是,A / B / C 都有价值,就像地球上有 8848 米的珠穆朗玛峰、有 1500 米的泰山、也有 4800 厘米的上海双子山,他们各有各的价值。

人生如游戏。不要被所谓的“游戏策划”所驯化,只是为了数值的增长而玩游戏,而忘了最初为什么喜欢和享受玩这个游戏了。

布隆伯格的创业史

读了《布隆伯格自传》,看豆瓣上有人说是过度美化自我的自传。但读完之后出乎意料地感叹,特别是前半本讲创业历程的非常有收获,放在当今,人工智能技术和信息媒介的产品取舍和定价,创业公司怎么和大公司巨头竞争等问题,很有思考价值。

分享下读书笔记,enjoy~

 

彭博公司的创立

布隆伯格在 20 世纪 80 年代创办了彭博公司,目前是最大的金融新闻和金融数据的终端和提供方,是金融从业人必不可少的产品。彭博公司英文名 Bloomberg,就是布隆伯格的本名,因为中文翻译的原因,布隆伯格指代这个人,彭博指他创立的公司或者产品。

1981 年,人们考察证券价值的时候,是靠人用2B铅笔描画各个交易员的主观感觉,每一家证券公司都花费巨资独立搜集信息,在实际工作中依靠算盘和计算尺来处理这些信息。布隆伯格想要做的产品是通过计算机提供全面搜集证券数据的服务。他的分析如下:“计算机更快,能以几分之一的价格提供一种更高级的系统,并通过大量的用户分散费用,可以拥有显著的成本优势。而且,如果大多数公司都是用布隆伯格的数据和分析,将创造出一个行业标准,而处于相互竞争的原因,那些公司的内部系统做不到这一点。同样重要的是,我还有另一个优势:我既不是经纪人也不是交易商,我不会倾向于任何一方,有独立性。还有最最重要的一点是,当时还没有人在做这个。”

 

与美林公司的合作

在公司成立之初,他开始先做一些咨询服务,带来了一些收入,而且让公司在行业内有一定名气。第一笔销售业务,买家是美林公司,10万美元做一个客情关系的研究和咨询,跟美林公司的高层有了接触,并被引荐给美林公司资本市场部的主管——埃德·莫里亚蒂(Ed Moriarty)。除了资本市场部主管埃德,参会的还有负责美林公司软件开发的汉克·亚历山大(Hank Alexander)。

布隆伯格推销他更根据市场变动24小时随时更新收益分析曲线的软件、记录交易头寸的软件。埃德转头就问汉克觉得怎么样。汉克说:“我觉得我们应该在公司内部开发。”埃德文追问需要多久时间,汉克犯下了致命的错误:“这个吗,如果你不再给我派新的任务,我们可以在 6 个月内开始着手开发,开发周期还要再确定。”

布隆伯格觉得机会来了。

“我可以在 6 个月之内就完成!而且如果你们觉得不行的话,可以不用付钱!既然汉克半年之内也未必能开始做,你们没有任何时间上的风险;验收才付款,你们也没有任何成本上的风险。”

Deal。

回到彭博公司,同事们又高兴又紧张,因为大家意识到要在 6 个月之后交付一种压根还不存在的产品。幸运的是,美林公司和彭博的合同流程走了两三个月,6 个月的期限从合同签字之后才开始,为开发工作争取到了更多的时间。

跟美林的合同是:如果验收,支付 60 万美元的一次性定制开发费用,以及每台终端机每个月 1000 美金的租金,共 22 台,为期两年。总共 112 万的合同,有一半以上是验收时就回本,剩下的 40% 是在未来两年内收回。

这笔合同还没有办法让彭博公司 break even,在随后的三四年,布隆伯格的团队仍然很小,事必躬亲。亲自跑销售,自己负责合同、出纳、税务、行政,亲自跑到客户的办公桌下铺设连接线,甚至完全没有考虑法规和规章。比如,怎么运输产品?布隆伯格把机器放在出租车后座运到客户那里。怎么说服大楼保安把机器带进大楼?“嘿,老兄,我们进去喝杯咖啡。你也来一杯吗?”没有正规的仓管怎么追踪库存?不追踪了,上一次在客户那里装了一台还是两台,都不记得了。给国外客户呢?布隆伯格不惜违反出口法规,把机器放在行李箱里带到另一个国家。

80 年代,债券又一次占据了金融市场的重要地位,交易总额高达数万亿美元。对房屋贷款和储蓄业的管制放松、全球范围内废除代扣所得税、不断上升的预算赤字、平抑通货膨胀所必需的高利率——所有这一切都推动了政府和公司债券市场成为华尔街增长最快的行业。虽然普通民众看不到,但是作为一个行业,债券已经超过股票了。对于美林这样的公司,想要把业务拓展到不只是为个人投资者提供服务,彭博系统是必不可少的。在完成第一笔美林合同之后的五年间,彭博的终端机已经安装在美林公司遍布全世界的 1500 张办公桌上了,这些以计算机为基础的信息终端机能够让用户根据债权的历史收益和价格来确定其相对价格。按照 1000 美元的月租金,美林公司的订单给彭博带来了 150 万美元的 MRR。当时,彭博的员工不足150人。

美林和彭博的结盟是互利互惠的。美林公司运作数千亿的资金,每天向几十万名投资者销售证券,通过使用彭博系统,美林得以为客户提供更好的服务,以取得那些大型投资机构的信任,比如央行、养老基金等。而彭博获得了大量准确的交易价格数据,美林在《华尔街日报》上租了整个版面,刊登彭博提供的债券价格,变相为彭博打了广告,使得彭博在自己一个字都不用写的情况下进入新闻领域。

1986年,美林公司还花了 3000 万投资了彭博公司,拥有 30% 股份(估值 1 亿美元,PS 5 倍)。作为交换,彭博 5 年之内不得将产品卖给美林公司的 14 家竞争对手(花旗、高盛、摩根大通、摩根士丹利、雷曼兄弟、野村证券等)。1988 年,这份限制协议只执行了 1 年半,布隆伯格去找美林公司总裁塔利,希望终止这份限制协议。如果所有人都能租用彭博终端,彭博不只是获得了这些公司的租金收入,更重要的是如果一个系统被所有金融公司都使用,实质上可以成为一家交易所,这将使得彭博的股权投资价值大大增加。1989 年,经过一年的讨论,布隆伯格成功提前废除了这份限制协议。

美林公司是彭博的贵人,布隆伯格在处理关键投资人关系上也并不是完全依靠美林,而是要做出自己独立的价值。

1996 年,布隆伯格用 2 亿美元回购了 10% 的股份(彭博公司估值 20 亿);2008 年金融危机时,美林公司以 45 亿美元的价格出售了剩下的 20%(彭博公司估值 225 亿美元),然而美林公司仍然没挺过金融危机,最后被美国银行收购。

 

与道琼斯集团的竞争

《华尔街日报》的记者马特曾呼吁老板取消使用彭博的信息。《华尔街日报》是创办于 1882 年的道琼斯集团旗下的报纸,道琼斯集团还拥有道琼斯通讯社,于英国伦敦的路透社是当时商业新闻界的两大巨头。道琼斯集团还拥有德励财经系统 Telerate System,提供电子化的经济和金融信息,跟彭博是直接竞争对手。更神奇的是,尽管是同个集团,《华尔街日报》采用彭博提供的数据,却把同一母公司下属的德励系统冷落一旁。但是老板并未理会。等到彭博发展更大了,传媒界才开始关注彭博,意识到金融信息的效率、准确、量级跟传统的金融新闻之间的差别。但是道琼斯集团的高层,有很长时间都没有人想过彭博会有现实的机会,去跟这家拥有百年历史的新闻界标杆企业进行竞争。幸运的是,传媒界和潜在的竞争对手弄明白彭博在干什么的时候,彭博已经干完了。

彭博在干什么呢?在萌芽时期,彭博系统显示的只是数字、曲线和图表,这些为资金管理人提供了能够使用的最有用的信息:价格、相对价值和走势。这些信息不像新闻通讯,它只是数字。但是它具有实时性的优势,相比而言,当人们在报纸上读到价格和收益之差可能创造投资机会的报道时,已经太晚了。这是彭博系统切入的点。因为债券交易的繁荣,给彭博带来一个面向专业资金管理人交易的小而专的商业机会(通过美林证券这个平台)。但是布隆伯格下决心不能止步于此,他最终是要切入金融新闻业的,这样就会跟道琼斯和路透社直接竞争。而且道琼斯和路透社也都在努力把他们的计算机终端设备摆到金融专业人士的办公桌上。所以下一步,彭博开发的新产品是将文字分析和电脑程序结合在一起,使读者能够同时看到数字图表和文字分析。它能定期写出一系列内容,比如,计算机使用预先定义好的句子“道琼斯工业指数”,再根据全部 30 只成分股从前一交易日到当前这一毫秒的波动情况计算出来的结果,加上“上涨”或者“下跌”,然后加上合适的数字,比如 1 点、2 点、3 点等。接着显示文字“交易最活跃的股票是”,把股票代码转换成公司名称(宝洁、通用电气、迪士尼),并加到句子里。最后得出的结果:“东部时间下午 3 点 01 分,道琼斯工业指数下跌了 62.14 点到 5650.24 点,跌幅 1.09%。拉动道指下跌的主要股票是宝洁,拉动道指下跌 5.55 点;通用电气 5.18 点,迪士尼 4.07 点。”一则报道就在毫秒之间写好了。这些新闻故事是由计算机编写和发布的,而不需要人力。起初,记者们担心这种机器可能会夺走他们的工作,但后来他们开始接受,因为他们发现计算机实际上解放了他们,让他们更有精力去做想做的报告——不仅仅是抄写价格,而是更深入的写作和分析,利用他们的知识和技能帮助读者理解数据和事件。

彭博终端机上除了展示交易数据之外,还展示道琼斯通讯社的新闻。布隆伯格担心道琼斯公司对彭博这个新来者提高警惕,切断新闻供应,迫使彭博的客户取消订阅彭博终端机。短期内不会立刻发生,因为彭博是道琼斯的一个大渠道客户,彭博的客户通过彭博终端机订阅道琼斯的新闻并付费;同时彭博还向道琼斯集团的一家分公司付费,帮助安装和维护全美国的彭博终端机。但是彭博一边用着道琼斯的新闻,一边不断取代道琼斯集团下的德励系统,这种状况不可能一直持续下去。

1990 年 2 月,彭博从《华尔街日报》挖来了记者马特,要建立自己的彭博商业新闻社,确保自己有生产新闻的能力。彭博新闻社一开始只有 20 名记者,分别驻扎在纽约、伦敦和东京。1990 年 8 月,在彭博商业新闻社的第一篇报道出现在彭博终端机上的两个月后,道琼斯公司声称将不再安装和维护任何彭博终端机,并且从 12 个月后彭博的客户订阅到期后,将不再通过彭博终端机发布它的新闻,道琼斯还通过《华尔街日报》发布了一则声明。避免冲突的努力到此为止。当时大多数人还没听过彭博的新闻服务,道琼斯将彭博旗下的新闻机构是为一个竞争对手、一个威胁——布隆伯格很开心,这是它花多少钱都买不到的广告。但同时,彭博也只有 12 个月来让彭博客户相信,彭博商业新闻社的新闻业很好,足以抵消失去道琼斯新闻的损失。

但是很少有分析师认为彭博有胜算。1991 年,不少客户发现,他们可以从彭博终端机获取所有需要的一切信息,并且不用另外付费。美林公司还专门做了一个月的研究,对彭博新闻和道琼斯新闻进行了逐条比对,最终的测试结果,彭博的得分不做,美林公司站在了彭博这一边。彭博失去了一个新闻供应方,但是道琼斯却失去了一个收入来源以及与彭博客户的联系。不久后,道琼斯改变主意,决定继续给彭博供应商业新闻。

道琼斯集团是很典型的美国大公司,有很多不同的分支机构。你只是跟其中的某些机构在竞争。你从一些分支机构购买产品,向另一些分支机构销售产品,很可能不知道其他分支机构的存在。这种冲突的存在以及对它们的容忍,正式这个世界的运行方式。在这个案例里,大公司的骄傲自负更加严重,因为当彭博刚出场的时候,路透社和道琼斯都在彭博发展,一开始,这两个庞然大物几乎没有注意到彭博。而且这两家历史悠久的公司都拥有庞大的组织结构和人员队伍,为了自身的既得利益,大多数人都说服管理层相信他们干得很好、一切进展顺利、他们的工作滴水不漏。所以管理层从内部得到的都是让人放心的消息,而不是事实。如果员工告诉布隆伯格,我们干得很棒、一切正常,布隆伯格总会担心。事实上,布隆伯格认为,如果进入的行业存在许多规模不大却斗志昂扬的竞争者,日子可能会更不好过。而去跟巨人对抗,巨人却往往容易被打败。如果你不得不以资本去跟他们竞争,巨人们通常会赢。如果你能够以智慧去跟他们较量,灵活反应,并且愿意为更少的利益付出更多的努力,那么,像彭博这样的小公司就一定会占优势。世界每一分钟都在发生变化,如果你忘记了这一点,就会面临危险。

 

彭博的经营策略与理念

彭博所有产品的定价策略都是尽可能地让那些最好的客户得到更大的优惠:只有 5 个人就采购了我们 5 台终端机的公司,会比一个有上千人却只采购了我们 100 台终端机的公司得到更大的优惠。规模并不代表一切,意志坚定也很重要。布隆伯格当然希望获得大额订单,但是他没有忘记,那些大家伙之所以来找彭博,是因为彭博是小公司里的冠军。

在彭博总是先制造出产品,在生产过程的后期才会去考虑财务和运输的问题,即在这些问题变得重要的时候。销售是唯一一项从一开始就和产品开发同时进行的工作。这使彭博在产品开发的同时就能够得到反馈——也使用户参与到产品开发的过程之中(从而让他们觉得这是自己的产品)。这种策略并不是没有风险,但布隆伯格始终认为在双让还没有同意结婚之前就安排婚礼是荒唐可笑的。

不成熟的计划会起反作用,事实上,它往往会分散注意力,到最后什么也做不成。你并不确切地知道你将会提供一种什么样的产品,也无法预测事情将会以什么样的顺序发生,也不清楚谁将会购买它。如果你足够灵活,就会在有意义的时候去做一件事情,而不是提前去做。

但是不要认为计划和分析对实现成功没有意义。要利用他们,而不是被他们困住手脚。事先做出计划,但是要根据实际情况去工作,在现有的机会里进行选择。不要白费力气去操心那些将来可能出现的无数种情形,其中绝大多数不会真的出现。

有逻辑并且冷静地考虑你想做的事情,想清楚整个过程的每一个步骤、每一个问题——什么时间、什么地点、为什么、怎么做。然后,等你完全肯定自己已经冷静下来之后,坐下来把它写出来。有一句老话是这么说的:“写不出来就是不知道。”试着去写,也许写到第一段你就会突然停住。“为什么我们要的是这个东西?”你会发现自己开始提问,“我们的资源将从哪里来?”“我们凭什么认为其他人——供应商、客户、潜在的竞争对手——会跟我们合作?”这样继续下去,你会发现这些问题都是最基本的,而在你动笔之前却都没有考虑过。

既然你已经发现了自己并不是什么都知道,那么就迫使自己把哪些你遗忘的、忽略的、低估的以及被掩盖的事情都列出来吧。把它们全部写出来,就像在回答一个疑惑的陌生人提出的问题一样,这个陌生人并不是对你的项目充满信息,他也不像你的爱人、父母、兄弟姐妹或是孩子,他讨你欢心得不到什么特别的好处。确定你写出来的东西从头到尾都是有逻辑都、完整的、可行的。

然后,把这张纸撕掉。

没错,把它撕得粉碎。你已经作过分析了。你已经在你的计划中发现了很多漏洞,这些漏洞大得足以让你开着梦中的宾利轿车反复地穿过,你已经设想了无数种”如果怎样“的情形。你已经向别人展示了你的想法,你甚至已经详细计划了前几个步骤。

但是,在现实世界里,每天不仅会有你专门针对性练习的快球,也会有弧线球——你肯定会遇到意料之外的问题。有时候,计划是向左,而你却不得不向右。在你不得不随机应变的时候,你不会希望有个详细的、不灵活的计划来妨碍你。目前为止,你已经知道了所有能够知道的事情——触乐你还不知道且永远也不可能知道的。至于其他的,就顺其自然吧。

彭博的管理哲学,是总是假定别人正在超越自己。当你在读这些文字的时候,彭博正在担心竞争对手正想方设法从他的嘴里夺食。他们一定正试图在产品质量上打败彭博,提供更好的产品性能,降低我们的声誉,诱导我们对他们的发展方向做出误判。如果他们现在还没有这么做,那么他们应该这么做。

为了在各方面应对这种挑战(无论是真实的还是假想的),我们说要做到A,就必须做到A,但是我们还要为 B 和 C 做好准备,以防情况发生变化或者我们判断失误。

20 世纪 90 年代,我们被告知一切都将“上网”。计算机被认为可以使人不再需要劳神地去思考,研究将成为“按键式”的自动浏览结果。语境分析软件将取代人类的分析。心灵之眼死去了。现代模拟技术可以显示一切——想象将成为过时的概念。思维不再被需要了。事物的运作方式变了。麦克卢汉说传媒就是信息 the medium is the message 就是部分的证明。

刚起步的时候,彭博制造计算机和键盘,因为他们不得不交付产品(当时 PC 还不存在)。但布隆伯格从来不认为自己在做的是硬件业务。布隆伯格的业务是生产和分销世界上最准确、最可靠、最全面、最新的信息和分析。从第一天起,这就是彭博的使命。故事和它本身的信息对彭博一直都很重要,而不是传播它的媒介。表现形式的确很重要,但实质内容高于一切。如果没有好的表现形式,你可能需要话费很长的时间才能让你的新闻报道成为万众瞩目的焦点。然而,在吸引到人们的注意力之后,你只有凭真本事才更有可能生存下去并最终获胜。用“表现形式”来代替“实质内容”是很多人才去的策略,但不是彭博的计划。当然,彭博希望能够采用所有的传播媒介,但这本身只是手段,不是目的。从长期来看,分析深刻、文笔精彩、及时准确的新闻报道才是人们所需要的。技术会不断革新传播形式,但彭博的产品是内容,这一点始终如一。

彭博的大部分资讯都是付费的。彭博终端每年订阅费用 2.2 万美元(16 万人民币),相当于每个工作日 88 美元(633 人民币元)。当客户抱怨价格昂贵时,布隆伯格告诉他们:如果使用了彭博终端机每天还不能赚取 88 美元,你的问题要比彭博终端价格昂贵的问题更大。

 

[1] [美] 迈克尔·布隆伯格. 布隆伯格自传[M]. 毛大庆, 译. 机械工业出版社, 2019.

2024 年四季度宏观回顾

(一)

从今年 9 月底开始,我就在碎片式地评估今年的形势,但是总是没形成比较值得分享的结论,又不能简单说一个字:“哎……”

先从自己说起吧。

我最近感觉自己有了一些有趣的变化,连 MBTI 都变了两个属性。其中一个变化是开始重视模式 pattern。我常常不自觉地讲出“回到事情本身”这句话,蓦然发现我开始往以前并不认同的胡塞尔靠近,相较于从相关性中剥离出因果关系,我现在更有兴趣的是观察事物发展的现象。

我觉得从还原论到现象学,跟我接触 AI 有很大关系。AI 仍然缺乏可解释性,无论是 AI 的训练学习,还是它的输出结果,都强烈依靠 pattern。但是其实自然哪有什么可解释性,为什么会有涌现,为什么说波粒二象性是对的,为什么说光速不变是对的?根本没有什么对不对,它就是个实际出现的现象,that’s it.

所以今天我会讲更多不同时空中的故事,以及我观察到的事情。

 

(二)

我在 2018 年写道:“贸易战要认请现实,不要对国际关系还抱有 too simple, sometimes naive 的幻想”;又在 2022 年写道:“逆全球化未来至少还有 20 到 60 年。资治通鉴也说,扭转社会的风气和社会心理,需要一个甲子的时间,也就是 60 年。需要有一到三代人,吃够了逆全球化的苦头,才会想着改变。”

逆全球化就是付鹏说的右翼。付鹏说他在 2016 年就判断,那个全世界包容融合的、不断左翼化推进的时代彻底回不去了。付鹏比较厉害,我还得经过两个奥运周期才能感受到甲子周期pattern的力量。

为什么我说逆全球化未来至少还有 20 到 60 年,这个背后,是人口规律。

50 前出生的老一辈人,青少年时期正值中国的新民主主义革命,见证了通过阶级斗争获得成功,他们在文化大革命后期逐渐退休或者死去,给改革开放周期的来临留下了空间。

60 / 70 后的人在青少年经历了内斗带来的贫苦生活,成长到社会中坚的时候一门心思只想过上好生活,在 90 年代起拼命发展经济。

80 / 90 后是过渡的一代,青少年的生活仍然在改革开放的初级阶段,还认为中国还是第三世界发展中国家,千禧年之交的 2000 年,中国的 GDP 还不到是美国的 1 / 10,世界排名仅仅是前十名,外交上也有挺多窝囊事儿,但是随着这一代成长,中国的经济和国际地位越来越高,这是幸运且奋进的一代。

2002 年加入 WTO、2008 年申奥成功,2010 年 GDP 超过日本,上升到全球第二,此时 00 后出生了。他们没有经历过落后、贫穷、痛苦的时候,但等他们开始成家立业的时候,快速增长也没了,平民的阶级跃迁机会越来越渺茫。等到这样的一代成长为社会中坚的时候,阶级斗争又要回来了。

经济和社会有周期,因为社会周期和经济周期取决于社会中坚人士的心理。这个循环周期通常都是几十年,是因为社会心理并不是说变就变的,它跟这一代人的成长历程息息相关。所以说,并不是说人们充分认识了周期规律,就能够缩短周期。要等一个社会当前主流的这一代人老去或死去,才会出现周期更迭,这个时间急也急不来。当然,反过来,换了一代人的成长经历,就会出现新的社会心理,这个周期也不是说不变就能不变。

这也是一种还原论到现象学的变迁,人的主观观念是极难改变的,比任何经济学的概念都要更加 sticky,进而对社会经济带来巨大的反作用——以致于这个唯物主义的“反作用”的词语都失去了其准确的意义。如果人的观念对社会经济有这么大的影响,那么就不是经济决定观念,观念对经济有反作用,而是观念本身自我决定。

逆全球化也好,全球化也好,并不是谁对谁错,只是周期现象。这个周期现象包含了人们会在特定时期觉得全球化是好的、逆全球化是错的,或是相反。但要理解,人们对全球化和逆全球化好坏的价值判断,并不是由全球化和逆全球化这件事情本身的好坏决定的,而是由周期性的人们观念决定的,包括现在读着这段文字的读者的观念。

记住右翼化时代真言:不要试图改变他人,不要试图教育市场,放下助人情结,尊重他人命运。

 

(三)

中国:数据👍,实际👎,观念✊

看中国的统计数据,今年前三季度,中国 GDP 分别增长了 5.3%,4.7%,4.6%。这数字比起 5% 的目标看起来略低,但足够抚慰人心。9 月底,中央终于下定决心要刺激经济,一行一会一局推出了几万亿的刺激计划,绝对金额并不比 2008 年的四万亿低,2024 年的通胀也回到了正值。

GDP 还能增长 4.6%,谁在增长?我们拉一下各个省市的 GDP breakdown。

我们发现大部分省市的实际 GDP 增速介于 4% 到 6% 之间,平均下来确实差不多有 5%。这个增长率放在全球依然是非常领先的。

可是,慢着!名义增速有点奇怪啊。因为经济统计需要先统计名义 GDP 的金额,然后扣减一个代表通胀的系数(参考名词:GDP 平减指数),调整得出实际 GDP。怎么有 22 个省市最终的实际 GDP 比名义 GDP 还高呢?

这个差值最高的是河南,统计出来的名义 GDP 只涨了 0.2%,然后扣减 -4.8% 的系数(效果就是调增 4.8%),GDP 就变成 5% 了。这么凑巧,刚刚好就是 5%?还有山西,本来从 -2.86% 的增速,直接干成正的 1.8%。30 多个省市,只有西藏、新疆和海南老老实实在做 GDP 平减。至于你信不信,我反正信了。

其实这也不是什么新闻。自 2023 年以来,中国 GDP 的平减指数就变负了,2024 年负得更厉害。CPI 的值还坚挺在 0 以上,现在大家普遍已经不看 CPI 来判断通胀通缩了,看 PPI。如下图,GDP 平减指数跟 PPI 都是负的,CPI 还一直是正的。PPI 反映了生产环节的价格水平,今年是负的 2.1,更符合现在消费降级、看预算的市场现状。

GDP 也不能看,CPI 也不能看,货币量 M1 的统计口径也修改了,所以我们不能依赖单一指标,而是要找 pattern。

就业看上去很烂,实际上……确实很烂。

我在小宇宙上听过一期播客,几位年轻人聊了现在的失业问题。这一届是最卷最难的一年,工作确实很难找。别说应届生了,35岁裁员失业的也不少。不过她觉得是因为现在人口还是比较多,然后工作岗位又很少,再加上延迟退休,老萝卜还没离开他们的坑,年轻人就只能做着最下面的工作,或者很难找到一份比较得体的工作。要是未来的几十年,人口继续下降,就不会这么的卷了。

其实这个归因有点问题。找不到工作不是人太多,恰恰是年轻人太少了。我们已经进入现代社会,不再是游牧或者农耕这种初级经济模型,经济产出受到国土和自然的限制,就这么多。人多了,人均分得就少;现代社会的经济主要通过人的劳动和创造获得产出,人越多,创造越多,劳动协同性更高,带来超过人口增速的经济产出。那得让没有劳动纯分配的人口占比下降——也就是那些退休的老年人。要下降的方式有几种:卡住流入(延迟退休)、优化存量(退休人员持续参与社会创造)和自然流出(死亡)。都不是 easy solution。

还有一个原因是学历通胀。十年前一本就是好学历,现在研究生+清北复交常青藤也不好找。

今年 1200 万应届毕业生,有一半没找到工作。这批应届生出生于 2002 年,那年的新生儿有 1600 万,正式开始实施《人口与计划生育法》的那一年,这一代人的高等教育率超过 70%,相比世纪初的 2000 年,高等教育率只有 5%,大学生确实是天之骄子。而今年,硕士生 100 万人,比 2000 年的本科生的两倍还多,硕士学历率 5%。

而且顶尖大学的研究生竟然已经远超本科生了。今年清华大学招生,本科新生 3800 名,研究生达到 1.2 万名;北京大学本科新生 4400 名,研究生 1.1 万名;复旦大学本科新生 4300 名,研究生 1.2 万名;上海交大本科新生 4800 名,研究生 1.2 万名;中山大学本科新生 8100 名,研究生 1.2 万名……研究生差不多是本科生的 2 – 3 倍。

现在的硕士就相当于以前的本科,学历自然通胀。

还有一个问题,纯粹从统计数据看,就业形势还是总体稳定的。2024 年三季度的城镇失业率 5.1%,22、23 年最高的时候也只有 5.8%。实际体感怎么这么差?

高善文拉了十年的城镇就业人员总量,发现从 2021 年到 2024 年这三年间,实际找到工作的总人数和趋势线累计缺口 4700 万人口。换句话说,累计有 4700 万劳动力,无法正常找到工作,光这部分就会提升失业率 5.4 个百分点,但是没有体现在失业率里。与此同时,乡村就业人员累计增加了 4100 万人,与城镇就业人员的减少数量相当接近。

这 4700 万怎么构成的?一部分是应届毕业生。疫情后三年总共的应届毕业生有 3000 多万,假设有一半没落实工作的话,就有 1500 万。还剩下 3000 万,有一部分是工作 10 年以内的人失业,回老家或者滞留在乡村;还有一部分可能离开了劳动力队伍,四十多岁,工作没有了,公司破产了,开滴滴,在家炒股,或者在家待着。

最近也研究了下知青上山下乡的历史。1962 年开始大规模的上山下乡,初衷是解决城市青年就业问题。到了 1978 年,知识青年上山下乡已经快搞不下去了。邓小平说:“要研究如何使城镇容纳更多劳动力的问题。城市人下去,实际上形成同农民抢饭吃。”当年搞不下去是什么规模?总共下去了 1700 多万知识青年,还有 800 万知识青年在乡下等待统筹解决回城。我们现在的城镇就业缺口有 4700 万,是当时数量的两倍。

不过现在比起当年又有两个优势:第一是科技和现代化水平更高,人均经济产出不只是农耕的初级模型,人口越多,分到的口粮越少。现在的年轻人越多,闲暇时间越多,有希望带来更多的科技创造;第二是基建基础很好,路是通的,河是绿的,水利是完善的,城市基础服务水平是很高的……修路和修水利的重要性不需多言,我想特别提一下城市基础服务,包括供电供水、垃圾处理等,这些事情在过去二十年有非常大的进步。就说垃圾处理吧,2009 年时候我在南汇老港垃圾填埋场做项目,上海只有几个垃圾填埋和垃圾焚烧厂,垃圾无害化处置能力约为每天 1 万吨,而每天的生活垃圾量达到2万吨,只能满足 50% 的需求。老港垃圾填埋场让南汇区临近的地区都飘着垃圾的臭味。而 2024 年,上海的垃圾处置能力已经达到每天 3 万吨,无害化处理率已经达到接近 100%。放眼全国的城市,这个曲线的提升是很一致很明显的,而且无害化率是从 95 年之后才开始慢慢提升,花了 20 年时间。大家回忆一下 90 年代的城市,特别是城市的边缘和郊区的清洁状况是什么样子的。最近看过有外国友人来中国,说中国街道很干净,说是因为用的新能源汽车,我觉得是比较片面的,忽视了城市垃圾处理行业 20 年的努力。

 

还有消费,也是看上去很烂,实际上也很烂。

9 月底中央政府的一行一局一会推出支持股市的大礼包,一下子丢出来几万亿的资金,A股从 2600 点一下子拉到 3200 点,然后放国庆长假。人们压抑了好久,又信心十足欢欣鼓舞起来。我当时觉得消费是财富的函数,大家炒股挣钱了,对国庆的旅游消费应当拉动作用非常大,至少来个 50% 的增长吧。然后国庆放假回来,看到统计数据,傻眼了,6%。叫好不叫座,加量不加价。

电商呢?消费 GMV 一直在涨,从 2019 年开始的对平台经济的反垄断,也取得很大的效果,现在的电商平台不再是一家独大,如下图。

但是,我问了身边人一个问题:和 2019 年之前相比,你感觉现在网购体验有变得更好吗?普遍的回答是:变得更烂了。电商反垄断,体验反而越烂。

这足以警示我们一点:反垄断,并不是天然正义的事情。

其实垄断本来就分为好的垄断和坏的垄断。我们似乎被灌输了一种理念,垄断就是坏的,垄断就是贬义词。包括在立法上,中国有一个法律就叫《反垄断法》,开篇第一句:“为了预防和制止垄断行为,保护市场公平竞争,鼓励创新,提高经济运行效率,维护消费者利益和社会公共利益,促进社会主义市场经济健康发展,制定本法。”直接定义了,垄断就是损害市场、损害创新、损害消费者利益,是违法行为。以至于有些好的垄断不敢说自己就是要车同轨书同文降低社会交易成本,有些坏的垄断又躲在“国家利益”的面具背后免于受攻击。这对于打击坏的垄断、保护好的垄断造成很大的阻碍。

说完了中国的 GDP,CPI,就业和消费的实际情况,你可能觉得我是悲观派。恰恰相反,我觉得正因为上面说的实际情况,开始慢慢变成中国人从上到下的共识,社会的观念才会正视问题,来想办法来解决,而不是像鸵鸟一样把头埋在沙子里。2025 年的中国叙事,可能就是看社会观念能够对经济产生多大的反作用。

 

(四)

把目光投向国际,还是在逆全球化的背景板下。美国、日本、欧洲,都进入“以我为主”的状态。

美国:数据👎,实际👍,观念😡

如果说,中国的经济情况是,统计数据还行,实际很烂,社会观念做好筑底准备,美国就是完全相反。

美国的通胀高涨,美联储暴力加息仍然无法平抑物价。在过去两年间,感觉美国人民生活在水深火热之中,引发人们对于股市崩盘、经济硬着陆的担忧。

2022 年开始,通货膨胀率就达到了 40 年最高的水平,美联储也用激进的加息试图平抑物价,然而这轮加息引发了历史上持续时间最长的收益率曲线倒挂。如下图,蓝线代表短期利率,红线代表长期利率。

从历史来看,收益率曲线倒挂是明确的经济衰退的先导指标,从 1952 年至今,每一次收益率曲线的持续性倒挂后续都发生了经济衰退。尽管面临经济衰退的风险,美联储还是两害相权取其轻,冒险把短期利率抬高到远远超过长期利率的水平。有些人的期望是,通胀会被较快平抑,美联储就会把利息降下来,这样利率倒挂就会消失——这个期望不仅仅出现在个别投资者中,甚至美国财政部长耶伦也是这个 view:即便是短期利率更高(意味着短期国债的发债成本更高,美国政府将承担更高的利息成本),有更高的 refinancing risk,财政部这两年新发行的国债也仍然以 3 年以内的短期国债为主,其实也是在期待美联储降息之后,再借长期的钱。

今年 Q3,利率倒挂以另一种方式结束,但可能不是之前大家认为的结束方式。过去大家认为结束的方式是经济软着陆,美联储短期利率降回来。实际的结束方式是经济继续用一种火热的方式跑,通胀也推高,短期利率降不下来,那就把长端利率抬起来。这就是债券市场上买短卖长的逻辑。其实拉长到几十年,拉长到世界性冲突频发的历史时期,5% 也不算高利率了。美联储在 9 月终于宣布降息 50 个基点,到 4.75% 至 5% 的区间。短期利率并不足以回落到加息前的水平,而是由于红线的长期利率抬升到 4.5% 以上来终结长达 780 天的利率倒挂。这一次倒挂持续了两年多,经济衰退也喊了两年,只搞倒了 SVB 硅谷银行,反而美国股市再创新高,就业率也很高,工资涨幅也很不错,地产 REITs 的指数也没有出现 1997 年或者 2008 年的大跌。

美国的经济数据其实非常让人困惑。一方面加息、通胀、避险资金推高了黄金、失业率统计不准确频繁修正;那边股市再创新高,美元和黄金齐飞,就业率高涨。我们要对美国实际的经济情况要进一步分析。

第一,美国通胀居高不下,究竟是什么原因?我们分项来看,见下图。

第一项是食品,通胀 2.1%,其中家庭食品通胀 1.1%,低于平均通胀水平。根源是啥?我们看下大豆期货价格,从 2021 年开始一直在下跌,从 1700 多美金下跌到 970 多美金了。小麦期货价格也是下跌的。因此上游农产品并没有涨价,确实不是因此的带来通胀。

第二项是能源,通胀率是负 4.9%,这是拉低通胀的一项。自从俄乌战争开始,国际形势不稳,原油价格一直在下跌。新闻上说俄乌和中东发生冲突、欧洲面临能源短缺问题,让人以为全球能源价格上涨。首先,战争并不会推高油价,而是压低油价的。战争机器虽然会增加对石油的需求,战争还可能切断能源的运输。但实际上石油的下游需求并不来源于军队,而是来自民用经济。从量级来说,国防开支只占 GDP 的 1 – 3%,民用部分是军队的 100 倍,比如民用车辆、民用化工品。而战争会摧毁民用经济,经济需求下跌对石油价格的影响是更大的。其次,欧洲会面临能源短缺问题是因为西欧并不产出能源,但是美国可是石油产出国,完全没有能源供应问题。

第三项是其他商品,通胀是负 1.0%。这也是拉低通胀的。

最后一项是服务,通胀 4.8%,这就是美国通胀居高不下的核心原因。服务包括住所(4.9%)、 水、下水道和垃圾回收服务(5.0%)、家庭经营(5.7%)、医疗护理服务(3.8%)、交通运输服务(8.2%)等,这些都是普通民众的行业,不只是高大上的金融、资本、科技行业。失业率一直在 4% 以下,非常低;虽然时不时有上修下修,但是几十万人的修正也不影响大盘。再看看工资涨幅,一直在涨。不仅仅是金融、AI、科技从业人员的工资在涨,那些司机、除草的、修水管的,时薪都在涨。

Source: statista.com,时薪一直稳步上涨,达到 $11.25,折合成人民币每天收入 650 元。

Source: payscale,另外一个 source 的数据,时薪都上涨也非常 solid。

结合企业的 spending 也一直在增加,地产租赁的旺盛,综合这些趋势和数据来看,美国确实是需求旺盛,进入了一种正反馈:就业率高,实际工资增速高,说明需求旺盛且招不满人,因此企业用工成本升高,加到销售价格中导致服务价格上涨。服务价格上涨带来更高的生活成本,劳动力进一步要求更高的实际工资增速。利率是通过控制投资和采购来影响物价,在服务通胀的循环中,可能还是进一步推高服务通胀的推手。

再回顾下食品领域,大豆、小麦期货价格在跌,但是交通运输零售领域的工资上涨,抵消了原材料下跌,最终把食品通胀拉到了正的1%。所以食品的价格上涨,其实也是来自于服务通胀,来自工资收入的上涨。能源分项中,能源类商品通胀是负的 12.4,能源服务是正的 4.0,也是服务通胀抵消了能源商品价格的下降。

这样我们才比较确定地说,美国通胀本质是服务通胀,体现为消费支出和工资收入的双高。

第二,看投资和消费。在高息情况下,房地产贷款和消费贷款都在持续上涨!这斜率,而且还考虑到这是在美联储加息到5.5%的情况下,还在涨。这跟消费旺盛,地产旺盛也对上了。想象一下中国这个指标的趋势可能是什么样的,我就不贴图了。

第三,通常加息会导致风险资产估值下降,但美股估值仍屡创新高。一方面反映了资本市场和实体经济的共振,但另一方面,也说明风险在累积。从标普的 PE 倍数来看,现在达到 27.88,已经超过历史均值的 1 个标准差。

对比下 A 股,其实 A 股的 PE 在历史中都属于低的。这个图表展示的是 7 月的 A 股 PE 倍数,现在涨上来,也仍然还是低位。

第四,房地产。这个 sector 理论上是被加息伤害最重的,所以当美联储利率持续在 5% 以上时,我总觉得房地产要崩盘,因为房地产的价格可以近似于房租收入除以资本化率。如果利率涨了 50%,那么房地产价格就会跌三成,到时候可以抄底,等降息后,房产价格就会涨回来。所以我这几年一直盯着房地产信托指数。结果SVB崩盘了房地产还没崩盘,比起 2021 年还涨了。实际结果是,虽然资本化率涨了很多,但是房租也涨很多,分子分母同时涨,价格也比较坚挺。

S&P United States REIT Index 仅仅在 2020 年疫情时期短暂下跌过,但很快收复失地并且再创新高。2022 年后的加息给 REIT 指数造成的下跌,甚至都没有跌穿疫情前的平均水平,到了 2024 年甚至往上升。

综合以上定量数据的相互验证,以及定性的感受,美国通胀其实是供需两旺的结果,进而带来强美元、对房地产的支撑,并不是经济衰退的指征。

然而,尽管美国经济实际还行,但是社会中不同阶层的人差别很大。比如,持续通胀导致生活成本大幅上涨,即使加息也降不下来。美国家庭的日常支出中,住所的支出是非常重要的支出,在服务通胀中是单一最大的组成分项,即房贷或者房租。利率和房租都是成倍上涨,可以想象一下,原来 3000 元每月的支出,突然就翻个倍变成 6000。如果是有大量金融资产的大佬,你会超级开心;如果是有房有股票的中产,你的日常收支还能维持,资产还有一定收益,感觉中等,偏 better off;如果既没房又没股票的底层,你会感觉工资涨幅赶不上生活成本的涨幅,是恶化的。而在铁锈带这些制造业地区,工资也没上涨,那就纯纯是吃了通胀的亏,对经济政策相当不满。这导致了整个社会的撕裂,社会观念的弦绷得很紧。

所以特朗普也在这些右翼团体的簇拥下入住白宫。Trump Trade 是今年学到的一个新的名词,指的是美国总统选举期间,在商品市场上看多二次通胀(除了石油),在股票市场上做多股票,在债券市场上买短卖长。因为被通胀伤到的底层人民想要拿回自己的经济主权,逆全球化加关税、保守主义的减税降息。然而逆全球化的将是进一步推高通胀,会让底层人民更受伤,降息会推高股市,减税会让美国政府财政赤字恶化,利空长期国债。所以美国这供需两旺的经济,被政治这么一折腾,要么就是 MAGA,要么就是看会不会被高通胀高赤字和分裂的族群拉爆。这又是一例,观念影响经济,而非经济影响观念的例子。

关于日本,我重点说一个点,人口。这可能是关键的他山之石。

日本可以说是全球经济状况比较健康的一个经济体了。日本过去三十年也面临了 GDP 增速下滑、房地产崩盘、央行降息到负利率降无可降的情形,职场中年轻人被罩在老萝卜之下看不到未来的希望,变得尤其的丧,转向非社会化的娱乐活动,日本动漫的辉煌出现在上个世纪 90 年代,跟人口的周期恰好吻合。Oh no,我突然想到,日本有动漫,中国不会是短剧吧!都是现实社会中过得太苦的精神寄托。但是到 2024 年,日本的人口结构开始有了。下图展示了 2009 年和 2024 年的比较。注意看 15 – 65 岁劳动人口的分布形状,2009 年在 60 岁和 35 岁有两圈非常强大的阶层压制着年轻人。到 2024 年,第一个阶层已经退休,第二个阶层还有 15 年也退休了。

日本:2009 年 vs 2024 年. 来源:https://population-pyramid.net/

比较一下中美的人口。中国 2024 年就业年龄的人口结构,跟日本 2009 年的像不像?另外注意最近 5 年的剧烈收缩,底部变成个三角裤的形状,形势很严峻。美国的人口结构还算规整。

2024 年:中国 vs 美国. 来源:https://population-pyramid.net/

 

(五)

我们一直在说 VUCA,变化成为时代的主题。每个月都有爆炸性的大事,每个月趋势都会逆转一遍,我们用更高频率在追踪这些变化,并且告诉自己要适应更快节奏的改变。但越频繁的趋势逆转,说明它不是真正的趋势本身。VUCA 变得既重要,又无关紧要。

我们还是要在 VUCA 中找到不变的东西,在今天开始的十年以上,有一个确定性,那就是观念性的逆全球化。逆全球化必然带来摩擦,带来效率的下降。因此现在应当来研究以几十年为时间周期的 inflation trade:什么样的商品在孤岛式的经济体中会有更高的价格。

第一是上游资源品。孤岛经济对本地特色资源品的需求更大,供应链中的牛鞭效应也会放大上游资源品的价格波动。但上游资源品需要仔细鉴别,人口因素导致的需求下降是 overwhelming factor,科技则是 deflation factor,要看那些在需求健康、不会快速发生科技进步的领域的上游资源品。其次是世界性冲突。孤岛带来冲突,冲突带来需求下降,同时也带来战略物资价格的上涨。

Inflation trade 并不适合用商品期货来做。因为商品期货的定价不只是受到宏观供需关系的影响,绝大部分是受到边际交易者的影响,95% 的供需并不影响商品期货的价格,只有 5% 关键少数交易者会对商品价格产生巨大的影响。就像一个深无见底的大海,但是波浪的高度却只取决于海面表面浅层的扰动。一种 alternative 是看持有上游资源品的产地资产或者股票。

第二是服务通胀。服务通胀不适合用资本来投资分享,更适合劳动力来分享收益。对个人来说,在长期向上的行业中积累经验、积累资源,站在牌桌上,这样自然而然地享受到服务通胀的红利。

2025年可能是一个重要的转折点

高善文

国投证券2025年度投资策略会,12月3日

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一、转型、周期性压力

2018年前后,中国经济增长模式逐步摆脱依靠债务基建和房地产驱动的增长形式,转向依靠技术进步和产业升级,经济转型过程中有些行业兴起,有些行业衰落,总量层面经济增速放慢可以理解可以想象,属于转型过程中的成长的烦恼。

更多来自于周期的扰动而不是转型的代价。

我们以全部上市公司为基础(A股、港股,中概股),把这些公司分为三类,①支持类2500家,政府支持鼓励,支持经济转型引导方向;②限制类500家,政府试图加以规范管理和限制,行业自身也在走向衰落;③中性类2600家,商贸零售社会服务,和转型过程没有很紧密的联系,整体属于中性。上市公司营业收入占2024GDP总量50%以上,具有一定代表性。

2016年至今,中性类行业的营业收入/总市值占比总体稳定,2018-2020年之间,限制类行业占比明显收缩,支持类行业占比明显扩张,政府试图限制的行业在收缩,政府试图支持的行业在扩张,营业收入和总市值维度都是如此。

说明,经济转型在确定性的发生。无论经济增速如何波动,中性行业的占比一直保持不变,不受到限制性和支持性政策的影响。

2018年以来,支持类板块的股价上升,限制类板块的股价大幅下跌,二者之间的裂口是过去十几年没有看到的,这说明政府引导经济转型的努力在金融市场的定价反映出来。

2010-2018年,股价表现则完全相反,进一步确认政府引导经济转型的转折点。

我们通过观察中性行业的表现,去剥离转型和政策的影响。2017年以来,中性行业的营业收入大幅下滑,从这个指标来看,中性行业营业收入的下滑不是转型的影响,而是周期的力量;从雇佣员工数据来看也是如此。

至此我们完成了第一部分的讨论,经济的转型取得了一定成绩,同时,经济增速趋势性下滑,这一下滑和转型没有很大关系,更多反映周期的趋势性力量。

二、消费、收入

看中国30多个省级行政区的数据,纵轴,疫情前的消费增长情况,横轴是,人口老化程度。

疫情前:年轻人占比与消费不相关

疫情后:年轻人占比越高的省份消费越差

一个省人口越年轻,消费增长越慢;一个省人口越老,消费增长越快。

这个结论有些反直觉,被市场参与者归纳为三句话,生机勃勃的老年人,死气沉沉的年轻人和生无可恋的中年人。

对老年人而言,未来可预期的退休金是可以按时发放,每年稳定增长,并高于通胀水平,收入预期没有任何影响,可以继续搞夕阳红,跳广场舞。

对年轻人而言,收入预期大幅下修,收入增长确定性大幅下修,找不到工作,找到的工作与预期有显著落差,年轻人纷纷节衣缩食关灯吃面。

我们看另一个数据。

省级行政区的消费情况,和省会城市二手房价的涨幅。

疫情前,消费和房价几乎不相关。

疫情后,房价下跌严重的地区消费更差。

我们倾向于认为,疫情后,买房人总体是年轻人,一个地区的年轻人对未来越没有信心,他们的消费越弱,买房的意愿也会越弱。

没有收入预期,没有消费能力,也不敢买房。

这一模式所得到的结果,和我们观察地区人口老化的结果,指向了类似的结论:年轻人收入预期下滑,消费信心和购房意愿都被显著抑制;但老年群体的收入预期没有被限制,生活幸福感强。

为什么会发生这种情况?

三、就业

我们观察失业率,2022年两轮封城失业率脉冲式上升,失业率稳中有降,2024年失业率和2022年2023年差不多,整体就业压力并不大。

观察体制内也就是非私营单位的平均工资增速,疫情后工资增速有一定下滑,但远没有消费者信心下滑显示的那么显著。

观察城镇就业人口增速,疫情爆发后出现了极速下滑,疫情结束后出现了反弹,但仍低于长期趋势水平。

观察就业人员总量,实线(实际找到工作)和虚线(趋势线)累计缺口4700万人口。换句话说,累计有4700万劳动力,无法正常找到工作。

这些人去了哪里?

我们观察城镇和乡村就业人员数据,乡村就业人员累计增加了4100万人,与城镇就业人员的减少数量相当接近。

一个可能的解释:疫情后城镇创造就业能力的显著恶化,大量就业人口返回或者滞留在乡村,回老家之后,城镇失业率数据不显示,但在总就业人口中反映出来。

另一部分可能离开了劳动力队伍,四十多岁,工作没有了,公司破产了,开滴滴,在家炒股,或者在家待着,在就业和失业数据上都看不到。

这些数据在经济产出上的表现是什么呢?

总量数据上,城市吸收就业的主要是第三产业,由于技术进步资本积累,制造业吸收就业在过去十多年一直是负增长。

我们观察第三产业增加值占比,疫情后第三产业占比与趋势线也出现了很大的裂口,对应的就是城镇就业人口的缺失。

我们观察全国存量就业质量衡量指标,不仅是就业数据下降,就业质量也出现了恶化。不仅仅是金融行业由于羞耻感出现了就业质量的恶化。

我们观察五险一金的缴纳比,与历史趋势相比也出现了显著的恶化。

这和前面的上市公司数据,消费数据都是呼应的,不能反映为转型的烦恼,而是周期的力量。

四、总量数据

我们通过产出缺口与核心CPI观察物价数据,纵轴核心CPI是CPI扣除食品和能源等高波动成分,横轴是中国经济增长和潜在增长能力的差,叫做产出缺口。

一般经济理论认为二者存在非常紧密的联系,我们倾向于认为中国在2013年前后经过了刘易斯第二拐点,产出缺口与物价之间的关系确实变得很紧密。

但是有两个异常点,都超过了两倍或三倍方差的水平。

这两个异常点就是2023年和2024年。

在中国总量数据中,最可信的是价格,抽样就可以,各种力量很难操纵,另外一些数据的可靠性就弱一些,容易受到非统计因素的扰动。

我们看城镇就业人员增速和GDP实际同比的关系,经济增长大概率会创造更多的工作,产出的扩张会伴随就业的增加。

2020年疫情以来的四年作为一个时间段,2019年取同样的时间段,前后比较物商品消费。

疫情之前,消费增长与经济增长差不多,消费增长还要略快一些。

疫情之后,消费增长比经济增长低得多得多。

疫情之前,经济增长和投资增长差不多。

疫情之后,经济增长比投资增长快多了。

合并所有数据,消费和投资的增长和经济增长有某种关系,在疫情后这种关系变得显著的反常。

我们以疫情前的数据为基础,疫情后,要么是消费增速低估了,要么是经济增速高估了,在其他科目中没有看到这种吸收关系。

最后一个层面的问题,我们知道中国房地产是在2020年8月后进入大幅下滑的过程,到现在已经超过了三年的时间,是造成当前经济困难最主要的原因之一,这是大家广泛接受的事实。

很多人认为,中国在2021年之后经历了房地产泡沫的破灭,从开工销售等数据上,这个结论说得通。

我们比较了中国和发生房地产危机国家的前三年和后三年的经济增速。经济增速发生了大幅下滑,三年平均增速-7%,中位数-3%到-4%,最少也有-2%。中国的经济增速只下滑了0.2%,几乎没有下滑。在政府财政没有逆向扩张的情况下,经济增速没有显著下滑。

把这一对比和物价就业和GDP细分对比合并,房地产泡沫一来,GDP增速每一年高估了3个百分点,累计高估了10个百分点,这与城镇就业人口流失的4700万对应上了。

下修了这3个百分点,所有的数据都对得上了。

好消息是什么呢?

926的会议开始正视问题,正视经济增长层面存在的问题,并准备采取强有力措施解决问题。

当前面对的问题不是成长的烦恼而是周期的压力,接下来就是采取措施去解决这些问题。

我们如何来评估这些措施?

1、泡沫破灭后,经济增速要回到正常水平,平均需要9年。

2、泡沫破灭后,经济萎缩,政府救助,产出的绝对水平恢复到泡沫破灭前,也需要3-4年。

以这样的模式为基础,中国的经济增长要恢复到泡沫破灭前,还需要比较长时间的等待。积极状态下也需要3-4年的时间,我们对泡沫破灭后的干预是否积极,不同人会有不同的看法,即便非常积极,要快速完全恢复,也不是很现实。

我们要面对后泡沫时代相对比较弱的增长,我们要从危机阶段转入相对较弱的正常增长,是后泡沫时代泡沫管理时期的重要挑战。

一般性的干预措施包括大规模降息,稳定金融机构资产负债表,政府部门资产负债表扩张,是否规模够大,是否足够及时,是否足够有力,我们的政府已经做了大量的工作,降息层面还有很多工作要做,除了金融机构还应该包括影子类金融机构,政府部门也需要更大力度的扩张。

经济从国际经验来看也会转入相对温和的增长,维持较长时间的温和增长后才能恢复到一个比较正常的水平。

综上,2025年可能是一个重要的转折点。从23年24年的数据异常点,向保持温和增长的转折时期,泡沫带来的失衡得到了修正,政府的政策也更为积极有力,也意味着股票市场的运行有了稳定可预期的宏观环境。

佛教各宗溯源

从山西旅行回来,产生了几个问题:

1.大雄宝殿里供奉的是谁,三尊像有不同的排列,跟上海的还不大一样。玉佛寺供奉的是释迦牟尼佛和文殊普贤;五台山佛光寺供奉的是释迦牟尼和阿弥陀佛弥勒佛;应县净土寺供奉的是阿弥陀佛和观音菩萨大势至菩萨;善化寺供奉的是大日如来等五方佛……为什么会有这些不同?

2.释迦牟尼、如来佛、大日如来、毗卢遮那、佛祖、阿弥陀佛、五方佛……这些佛是啥关系?

为了解答这个问题,研究了佛教不同宗派的发展历程。

佛教是由乔达摩·悉达多于公元前5世纪左右开创的,他就是释迦牟尼,在苦提树下打坐悟道成佛。在佛教中,佛就是Buddha,也有音译为佛陀,不是指某个人,而是统称修行圆满者,一切众生皆可成佛。释迦牟尼时期不确定留下什么经文,直到他死后的五百年后,大约公元一世纪前后(中国的东汉年间),大量佛教经文出现,包括记载释迦牟尼当年的理论、说教和经历。这些经文的记载传说的成分远远大于历史成分。除了释迦牟尼佛之外,还有其他的佛。根据佛教的经文,释迦牟尼之前的世界中已经有成千上万的佛了,比如执掌西方极乐净土的阿弥陀佛(Amitabh,意为无量光佛)。

从公元一世纪起,通过这些经文和民间的流传,佛教开始向外传播,成为世界性宗教。

其中一支从印度向南传至斯里兰卡,然后到东南亚的一派叫南传佛教,也叫上座部佛教,主要思想是苦行禅修净心,通过隔绝色声香味触法来达到完满。公元前一世纪传到斯里兰卡,斯里兰卡僧团用巴利语集结了佛经,是巴利文三藏的起源,这些经文称为南传佛教经文典籍。南传佛教逐步传遍东南亚,成为缅甸(公元五世纪)、泰国(公元十三世纪)、马来西亚等地现代流行的宗派。在英国殖民期间,西方殖民者率先接触的是南传佛教,把佛教经文从巴利文翻译成英文。出生于英属印度的马哈希上师(1879-1950)在西方讲学,他坚持宁静灵修的教导慢慢在西方风行起来。1979年,美国人卡巴金创设的正念(mindfulness)是来自于巴利文Sati,最早出处《大念住经》是南传佛教经典。

随着互联网和新媒体的发展,上座部佛教在中国大陆以外的华语区开始发展。部分华人佛教徒开始对上座部佛教感兴趣,巴利三藏开始被新译修订为现代汉语。不少东南亚的高僧开始游访星马港台等各地。亦有华人前往东南亚出家修行后归国。目前为止,华语区上座部佛教多受缅甸佛教(星马港台)、泰国佛教(星马、香港)、斯里兰卡佛教(星马港台)影响。近几年国内兴起的正念,一方面和西方心理学界的联系很深,另一方面,会去缅甸等地闭关禅修,正是这一条草蛇灰线的影响。

第二支向北传播,分成汉传佛教和藏传佛教。

先说汉传佛教。

汉传佛教在东汉年间传入(同时期,南传佛教刚传到了斯里兰卡),第一座佛教寺庙是东汉时期在洛阳官方建造的白马寺,在寺内译出了《四十二章经》,但此时的佛教对汉地还没有太大的影响,他的思想和后来的汉传佛教也有区别;在南北朝时期大量兴起(同时期,南传佛教传到了缅甸),彼时距离释迦牟尼死去已经近千年。向北传播的佛教自称为大乘佛教,而将南传佛教贬称小乘佛教。南传佛教修的是解脱道,解脱个人的苦难和追求内心的平静;大乘佛教是要修菩萨道,不仅要自度,还要度人,为众生利益努力成佛。

大乘佛教,又叫摩诃衍那(mahayana)是在公元二世纪,一位叫“龙树”(Nāgārjuna,唐玄奘译为“龙猛”)的南天竺人创办的。经文是《楞伽经》(Nagahvaya)。Naga就是龙,传到西方的《龙与地下城》中,成为半人半蛇的娜迦。

东晋的鸠摩罗什(344-413)所译《心经》《妙法莲生经》(法华经)《金刚经》《维摩诘经》《文殊师利问经》《阿弥陀经》等属于汉传佛教经典,汉传佛教的经文是从梵文译为中文的,跟巴利文三藏并不相同。

汉传佛教有八大宗派,分别是法性宗、唯识宗、天台宗、华严宗、禅宗、净土宗、律宗、密宗。

净土宗是人民群众最广泛接触到,源自北魏昙鸾(476-542)。教义只要一心坚信阿弥陀佛,并坚持日日念诵“南无阿弥陀佛”就可受到佛的接引而往生西方极乐净土。人不需禅修,不需理解诸相非相的奥义,只要执行仪式,简单易学、老少皆宜,在大众中流传甚广,至今是最重要的宗派。南北朝皇帝信佛,比平民要求更高些,通过修佛塔佛寺(南朝四百八十寺)或造佛相(北魏的云冈石窟)积累功德,也可以往生净土。净土宗的根是鸠摩罗什翻译的《阿弥陀经》。阿弥陀佛的梵语是Amitabha,意为无量光佛,是释迦牟尼N个前世轮回中的老师,曾经预言释迦牟尼经历九十一劫后成佛。

阿弥陀佛是西方极乐净土的教主,在净土宗中最重要,净土宗也因此得名。寺庙供奉的“西方三圣”,中间是阿弥陀佛,佛左(参拜者右)是观世音菩萨,佛左是大势至菩萨。山西应县净土寺内供奉。

还有供奉三世佛的。有两种三世佛,按空间划分的横三世佛,分别是释迦牟尼佛居娑婆世界,药师佛居东方琉璃世界,阿弥陀佛居西方极乐世界;按时间划分的纵三世佛,阿弥陀佛(音译自Amitabha,意译为无量光佛,燃灯佛)代表过去,释迦牟尼代表现在、弥勒佛代表未来。五台山佛光寺供奉纵三世佛。释迦牟尼佛居中,佛左过去佛,佛右未来佛。 宋代寺庙则多以弥勒佛居中。

也有信药师佛的,这个名字就很容易受大众欢迎。有的寺庙供奉”东方三圣“,中间是药师佛,佛左(参拜者右)是日光菩萨,佛左是月光菩萨。这两个胁侍菩萨的名字也有点粗糙,还是观音文殊普贤比较有feel。

净土宗的捷径也早到其他宗派的批评。唐朝派玄奘去取真经,便是为了对抗净土宗的伪经。玄奘带回的是惟识宗,祖庭陕西大慈恩寺。唯识宗虽好,但因为太复杂,很快衰落了。

汉传佛教第二支重要宗派是禅宗。教义是教外别传,不立文字;直指人心,见性成佛。禅宗其实不像宗教,不信神,而是相信人心可以成佛,追求哲思。

南北朝时期,天竺人菩提达摩自海上抵达广州,传《楞枷经》。当时是南朝梁武帝统治时期,梁武帝召见达摩,但话不投机。梁武帝问达摩:我修塔抄经无数,有多少功德?达摩说:无功德。梁武帝气得要命。达摩即离开梁朝,”一苇渡江入北魏,到嵩山少林寺面壁九年。达摩被尊称“达摩祖师”。

禅宗最盛行的流播地区主要为中国江南以南,集中于两湖、两江、广东、福建一带。禅宗著名传人有慧能,唐代岭南道人,是达摩的第六代传人,世称禅宗六祖,除了向世人传《楞枷经》之外,增加了《金刚经》。”菩提本无树,明镜亦非台。本来无一物,何处惹尘埃。”的四句偈出自慧能。禅宗更哲学,而不那么宗教。《金刚经》的核心思想是“诸相非相”,《金刚经》三句义“佛说世界,既非世界,故名世界”,强调了一种辩证法的哲学,在文人中很流行,比如宋朝苏东坡好友佛印便是禅宗和尚。佛印虽是出家人,却顿顿不避酒肉,留下各种洒脱的轶事,这就很禅宗。从宋明时期,中国的儒道佛三教合一在这一时期逐渐形成。

汉传佛教还有一派,叫华严宗,以《华严经》为最高经典,于盛唐时立宗,至武宗会昌法难后渐衰,后多与禅宗合流。华严宗相传是由文殊菩萨的化身杜顺法师(557-640)为始祖。杜顺是唐朝高僧,唐太宗赐号帝心,常被尊称帝心杜顺。又因为《华严经》中有佛说文殊在清凉山讲经说法,而五台山以气候清凉、地兼五顶,所以在唐朝唐高宗和武则天“二圣”的授意下,就把五台山正式确定为文殊菩萨的道场,五台山亦得名“清凉山”。华严宗的祖庭是陕西华严寺,五台山显通寺、日本奈良东大寺皆是华严宗道场。《华严经》的核心思想是“缘起性空、理实法界”,寺庙供奉华严三圣,中间是释迦牟尼佛,左胁侍是掌管智慧的文殊菩萨,右胁侍是掌管理德的普贤菩萨。上海玉佛寺内供寿。玉佛寺内的对联也充满了《华严经》的风格:“玉汝于成,谛观如来相好庄严,获诸无尽功德藏;佛子应念,勤修普贤广大行愿,恒不忘失菩提心。”

密宗也是汉传佛教宗派之一,不过比其他宗派更久远,来源于更古老的的《阿含经》(汉译阿含经在巴利文三藏的《尼柯耶Nikaya》有对应关系),对藏传佛教有很大的影响,用咒语、手印、 观想等方式与诸佛相应。密宗的最高如来是毗卢遮那佛(音译自Mahāvairocana,摩诃毗卢遮那,意译为大日如来),是释迦牟尼的法身佛。

有意思的是,阿弥陀佛音译,无量光佛意译,前者名气大;毗卢遮那佛音译,大日如来意译,后者名气大。大概是“毗”和“遮”这两字太难写吧。

密宗会供奉五方佛(山西善化寺):中央的毗卢遮那佛(大日如来)、东方阿閦佛(即不动佛)、西方阿弥陀佛、南方宝生佛、北方不空成就佛。毗卢遮那佛与阿弥陀佛之间的区别,在于他们的手势和印记。阿弥陀佛通常以左手持莲花、右手示接引的姿态示现,而毗卢遮那佛则以结法界定印或智拳印示现。

也有供奉三身佛的,毗卢遮那佛(大日如来)是法身佛,居中;卢舍那佛是报身佛,居左;释迦牟尼是应身佛,居右。

梵文《华严经》本中,毗卢遮那佛与释迦牟尼是可互换使用的。因此嘉祥吉藏大师在《华严游意》说明,毗卢遮那佛即是释迦牟尼的称号。因此也有的华严三圣,中间的释迦牟尼佛变成了毗卢遮那佛(大日如来),左右胁侍菩萨仍然是文殊普贤。

接下来说藏传佛教。

藏传佛教,也叫喇嘛教,既直接来源印度,也受汉传佛教影响。松赞干布(?-650)娶了尼泊尔的赤尊公主和唐朝文成么主,佛教传入吐蕃(tibet),藏传佛教以藏文写作流传,藏文也是松赞干布派人学习梵文回国后引用梵文字母创制,所以有人说藏传佛教比汉传佛教更接近原始的佛教教义。当然巴利文就更像梵文了,所以南传佛教鄙视北传佛教的点就在于,南传佛教自认为最正宗。

藏传佛教属密宗,也认为毗卢遮那佛是释迦牟尼的化身。藏传佛教没有严格素食要求。清朝时期,清王朝积极扶持藏传佛教,以借助其影响力有效治理信仰藏传佛教的蒙古藏族地区,白塔是特色,知名的五台山罗睺寺、北京万寿山四大部洲。

总结:

问题一:不同寺庙的大雄宝殿里供奉的是谁,有什么区别?

1.上海玉佛寺是禅宗寺庙,供奉的是横三世佛,大雄宝殿前有文殊殿和普贤殿,是汉传佛教华严宗的华严三圣,可以看出华严宗和禅宗合流的痕迹;

2.山西应县净土寺供奉的是阿弥陀佛和观音菩萨大势至菩萨,是汉传佛教念”喃无阿弥陀佛“的净土宗;

3.山西五台山佛光寺供奉的是释迦牟尼和阿弥陀佛弥勒佛,是汉传佛教净土宗的纵三世佛;

4.山西大同善化寺供奉的是毗卢遮那佛(大日如来)等五方佛,是汉传佛教的密宗;

5.山西五台山罗睺寺供奉的是横三世佛,是汉传佛教的密宗,清朝时成为藏传佛教喇嘛寺;

6.杭州灵隐寺只供奉释迦牟尼佛,是汉传佛教的禅宗。

问题二:几个佛的关系?

佛、如来、佛陀:泛指修行圆满之人。佛不是神明,并非宗教意义的神,因为诸佛都本来自人,只是觉悟了而已,经典如《法华经》也认为“众生皆可成佛”。

释迦牟尼:出生于公元前五世纪的佛教创始人,本名叫乔达摩·悉达多,是个真实存在的历史人物。佛教传入东南亚后,信众多称释迦牟尼为佛祖。民间世人常常用佛陀来指代释迦牟尼。从明朝开始,汉地尊称释迦牟尼为如来佛祖或如来佛,清代满人则称释迦牟尼为佛爷。西游记说的”如来佛“、玉皇大帝,实际已经是宋明时期儒道佛三教合一之后的产物。

阿弥陀佛,在佛教传说中,是过去世众多佛陀之一,空王佛门下的比丘。在过去世,释迦牟尼成佛前,曾是阿弥陀佛门下的童子,阿弥陀佛预言他未来经历九十一劫后能成佛。据《悲华经》记载,阿弥陀佛的长子后来成为观世音菩萨,次子成为大势至菩萨,其后诸子为文殊菩萨、普贤菩萨、阿閦佛等。

大日如来,又译为毗卢遮那佛,也是过去世众多佛陀之一,空王佛门下的比丘。

再对比一下密宗的五方佛和横三世佛,只有西方的佛是一样的,都是阿弥陀佛。中央的佛,五方佛是毗卢遮那佛,横三世佛是释迦牟尼佛,因为毗卢遮那佛被认为是释迦牟尼佛的化身,也可以认为是一样的。东方的佛就不同了,五方佛认为东方是阿閦佛(又叫不动佛、不动如来),横三世佛认为东方的是药师佛。在南传佛教中,是没有药师佛的。