年度得到·香帅中国财富报告
2021-04-11 21:27:37 1 举报AI智能生成
香帅 年度得到
作者其他创作
大纲/内容
一、资产篇（什么资产可以投）
1.特斯拉、茅台和黄金都上涨意味着什么
未来市场的估值逻辑
2020年之后 资本市场将长期处于“三高”状态：高估值 高波动 高分化
高估值：意味着整体资产估值中枢的上升 也就是“价格贵”
高波动：资产价格的上下起伏越来越频繁
高分化：没有普涨的市场 资产价格“头部效应显著”少部分猛涨 大部分平庸
原因
2020年后全球处于低增长时代 超低利率成为主流 利率水平上行空间很小 而这种低利率环境会对资产价格产生决定性影响
稳定低利率原因
前半世纪全球财富累积很快 资金从稀缺转向富裕 所以利率也就越来越低
全球宏观调控的标配是 降低利率 抑制储蓄意愿 刺激消费投资 促进经济增长
总结：一般而言 越是低增长 越是有外生冲击 货币越宽松 资金越充沛 利率越下行
影响
低利率会推高资产估值 加大市场波动
贴现率越低 资产估值就越高 从整个资本市场角度来看 贴现率和市场利率高度正相关 超低利率意味着高估值
除了高估值外 超低利率还会加大资产价格的波动
在低增长时期 市场上好的投资项目不多 大量资金追逐少数优质资产 导致他们价格暴涨 资产高分化更加显著
投资策略
与泡沫共舞
原因
泡沫可能存在很长时间
泡沫可能通过资本市场进入“自我实现”的预期中
寻找安全资产
定义：一个稳定高增长的资产 在投资机会匮乏 资金又极度充沛的环境中 就是安全资产
2.疫情后房价有涨有跌 普通人应该如何选房
城市房价分化逻辑更加凸显：大城市更加胜利
清单使用须知
这份清单面对的是除了本省居民以外的人群
这些讨论是从投资角度出发 考虑投资回报和安全性
清单更多集中在“长期安全资产”的角度考虑 短期政策因素造成短期房价波动不被考虑在内
如果一个属于尽量买的城市 二手房价格远高于新房 房价涨幅也高于新房 那么证明买的逻辑被加强
反之如果这两个指标和购买建议相违背 则证明买或者不买的建议被削弱
二手房比一手房分化逻辑凸显 产生巨大套利空间
房价上除了城市分化以外 还有一个新房和二手房差价分化的现象 这个现象是可以用来指导购房的
新建住宅价格受到严格调控 相比而言 二手房价格更能准确反映市场真实的供需情况
如果二手房价格涨幅远大于新房涨幅 证明这个城市房源流动性好 市场预期强 反之则说明市场对这个城市未来信心不足
3.城市房产限购 我能做什么
省会思路
当“尽量买”和“可以买”的城市够不上（购买资格/购买资金）的情况下本省省会是一个选择
人口流入（流出）是判断一个城市增长潜力的重要指标
人口流动方向一般是从不发达区域往发达区域流动
中国人迁移更愿意留在本省
都市圈思路
从2019年开始 中国城市发展格局基本定调 就是都市圈概念
截截至目前 能有辐射效应 形成和圈外差异的 只有传统的长三角都市圈 珠三角都市圈和首都都市圈
当自己所在的低线城市处于长三角或者珠三角都市圈内 都市圈的网络效应可以加分
人往高处走原则
要在力所能及的范围内 去买更高线城市的房产 千万不要反其道行之
4.黄金投资的逻辑变了吗
黄金是避险资产 世界越动荡 其避险价值会越凸显
黄金避险功能来自
长期来看 黄金充当了“世界货币信用体系对冲” 当现行美元信用体系受到冲击时 黄金作为旧货币信用的避险价值就更凸显
应对像瘟疫、战争、灾难这些短期冲击上黄金也有避险对冲的功能 但是这些冲击过去后 金价又会波动下行
黄金的波动反映的是世界格局的动荡 未来世界格局是“动荡常态化”
黄金的“安全”来自长期的高收益
“乱世黄金”黄金具有避险价值 可以对冲不确定性
任何判断要放在特定环境中才能做好 2020年是资产估值逻辑的拐点 未来高波动 高估值 高分化是常态 凡是比较稳妥 较高回报的资产就可以算得上是安全资产
黄金价格波动大 在投资时要避免买在高点 持有期过短也容易亏钱
5.安全资产匮乏 国债是个好选择吗
债券的收益率组成
每年的票息：回报绝对安全 只要持有到期 就可以拿回本金的保底收入
利息再投资收益：占比不大 因为利息不多 但如果资金量很大 最后还是很可观的
债券的资本利的或资本损失：你今天以低价买入 明年可以以更高价格卖出获得的收益 如果债券价格上涨就是资本利的 反之则是损失
2020年的角度 综合各方面因素 目前中国国债的价格 很大概率是上涨的
总结
在2020年底 保守估计 3年内10年期国债利率会下降 国债价格会上涨 加上保本收益 国债平均年化收益率大概会超过5％ 是安全资产中的靓女
时代变了 尤其是高净值人群要调整心态 接受平稳回报的安全资产 “犯错最少”的人才能活的最久 财富水平越高 越要有这个意识
6.2021年，A股到底贵不贵（上）
比较
纵向对标市盈率
市场上通常用市盈率来衡量股价是否被高估 所谓市盈率就是每股股价除以利润 得出的数字反映的就是需要多少年你的投资能回本
市盈率越高 回本时间越长 意味着当前股价越贵
目前处于近十年来“相对高位”
利润狂降：A股整体的盈利能力较去年同期大幅下降 这个相对高位并不是利润驱动 而是估值驱动
分化严重：金融股市盈率9.2 非金融股市盈率27
横向对标H股
站在2020年底 无论是纵向比较市盈率 还是横向比较A股和H股差价 A股当前价格都偏贵
2020年底A股的偏贵是结构性的 主要是科创版和创业板非常贵
分化是资本市场的主要趋势 所以除了看整体之外 更要看结构
A股是结构性的贵 大的便宜小的贵 旧的便宜新的贵
例如科创板特斯拉：预期增长极高 但是增长落点还不确定的企业 本身利润低 或者没有利润 但是想象力大 估值非常高
科创板高涨原因
中美博弈加剧的情况下 科技成为中国卡脖子大问题 科创板承载力金融市场支持科技创新这样的期待和概念
疫情冲击下 很多企业利润都受到重大影响 资金往这些“预期中的也没咋实现过增长的企业”去是个次优选择
跟风
注意事项
高估值和高波动是联系在一起的 年度回报高不意味能赚钱 因为上涨和下跌都是脉冲式的 波段没有做对或者做反方向 亏钱概率相当大
比买不买更重要的是能在什么时点买的问题
站在2020年底 A股创业板和科创板的估值已经处于高位 有相当大回调风险 需要非常谨慎
7.2021年，A股还能买不（下）
从行业角度来分析 因为各个行业盈利能力不同 所处周期也不尽相同 所以一般跨行业的市盈率比较没有太多指导意义 与自己历史市盈率相比更容易判断当下估值是否偏贵
2020年底 市盈率偏离行业估值历史高位最多的是
消费者服务行业
下分：教育、酒店及餐饮、旅游及休闲、综合服务四个模块
无论从哪个维度来看 这个行业 特别是龙头已经真的是相当贵 也许确实是不错的标的 但整体上上车时机不是最佳
食品饮料行业
宏观的社会消费品零售总额分行业来看 食品饮料是受疫情冲击最小 唯一保持两位数增长的行业 但随着疫情过去 这种溢价会逐渐平复
食品饮料是2021年为数不多的具有较高安全增长的行业 但这个增长一定是分化的
疫情后中国社会仍然会回到消费升级轨道上 尤其在粮油 饮料 小零食这些平均单价不高的必需品上 升级趋势会更加明显
虽然这个行业整体估值偏贵 ETF不算好投资方向 但是精选的个股可能还是有机会
汽车行业
这轮新能源车的涨幅和政策面有关 未来三五年的汽车市场 全球资本市场会发生什么变化 不确定性极高 投资需谨慎
家电行业
这是个好行业 目前估值虽然超过历史高点 但平均仍然只有27倍 其中增速较快的小家电估值是30倍左右 白电24倍市盈率 给定目前市场资金找好项目的现状 这样的估值不算贵
好企业标准
凡是老百姓都在用的产品 这样的企业不会有大问题
外资是否重仓
8-9.银行股和科技金融的估值逻辑
上
区别
在讨论银行股估值时 一半不用市盈率 而是用市净率 也就是每股股价和每股净资产的比例
原因：因为银行和一般企业不同 它主要是负债经营 自有资本不多 杠杆率很高 所以利润波动大 而且银行账面净资产可以决定银行业务能够拓展到多大 决定未来现金流及未来收益
标线
一个股票市净率＜1：现在股市上能打折买入这个企业的净资产
A股银行平均市净率是0.64 也就是说现在买中国银行业的净资产 平均六四折 和这个对比 A股市场非金融企业平均市净率是13.2
原因
需求端原因
周期行业
银行是高杠杆的周期行业 碰到周期下行或者外生冲击 投资回报下降 坏账率上升 杠杆会加大这种风险暴露
经济下行
全球经济增长乏力 全球银行业一直面临着未来利润下降 坏账上升的不确定性
供给过剩
银行是一个供给过剩的行业 曾经银行是一个门槛很高 供给有限的行业
人力资本门槛
资金规模门槛
传统银行开始面临科技金融平台的挑战
基于历史原因中国在小微和个人信贷服务的供给不足 而监管一向对金融很严厉 对科技很宽容 很多互联网平台就杀入这个蓝海并迅速做大 如蚂蚁金服
在商业模式上蚂蚁处于降维打击
传统银行高度依赖人力资本 很依赖信贷员躬身入局和个人判断
蚂蚁凭借平台数据能力 用超细颗粒度的数据将这个过程分解成流水线作业 从放贷到风控 都可以部分实现标准化 标准化的好处就是可以规模化 从而提高效率 降低成本
总结
银行业估值偏低：一个绝非中国特色的现象
从需求端看 银行是高杠杆顺周期行业 现在全球经济下行 风险上升 预期萎缩
从供给端看 随着资金充裕 金融创新更多 信贷业务供给越来越充足 银行变成了供给过剩的行业
从商业模式来看 科技金融兴起 将银行业最不可标准化的部分进行了标准化改造 对传统业务模式在效率和风控上产生了降维式打击
下
和国外同行相比 中国银行业赚钱能力可不止强一点点
银行盈利能力是否可持续
政策红利是重头戏 可持续性低
宏观：中国经济高增长以及伴随而来的信贷扩张 银行业资产和负债规模的急速扩张
微观：最赚钱的业务 居民贷款中的住房抵押贷款和消费贷款 企业贷款中的基础设施行业贷款（这两个都有政策红利的影子）
房产抵押贷款和基础设施建设贷款是中国银行业超额利润的两个大头 其中 房贷缺乏市场竞争力 利率明显偏高 基础设施项目贷款大多是地方政府隐性债务 质量堪忧 市场对于这种利润的持续性严重存疑 所以不给银行高估值
虽然中国银行业至今也非常赚钱 但有很大一部分来自政策红利 是切蛋糕而不是做蛋糕的结果 所以市场并不买账 给出了超低估值
站在2020年
银行股优势
中国银行股分红率在25％左右
银行股估值低 盘子大 大规模回调余地不大
2021年无论如何对经济进行刺激 将今年GDP砸出的坑补回
A股大部分版块偏贵 上涨空间有限
如何投
懒人直接买银行股ETF 相当于行业 避免选股麻烦 也分散风险
如果对收益率更有野心 就要看个股 因为银行分化特别大
收入结构：非利息收入和非房贷的个贷业务占比较高银行相对质量较好。（银行收入来源相对多元化 对政策红利依赖较小）
地区：近年来业绩比较好的银行基本都是来自南方经济发达地区（量大质优 银行利润很正常）
不良率和拨备覆盖率：对于银行股来说 最大的忧虑来自不良资产的风险暴露
拨备覆盖率：银行对于不良贷款计提准备金的比例 数字越大证明银行抗冲击能力越强
越是不良率低的银行拨备覆盖率越高
藏利润
价格可能被低估
10.纳斯达克和道琼斯那个值得买
道指：
也叫道琼斯工业平均指数，是全球历史最悠久的股指，包含30支成分股是最能代表美国经济的蓝筹股，它的蓝筹名单变更历程也是美国经济结构和产业结构的演变图谱
道指每个时期纳入的行业都代表着对美国未来发展方向的判断 是美国经济增长的指南针
纳指：
指代纳斯达克市场的指数。纳斯达克在企业规模 盈利记录等方面降低上市标准，让这些企业有弯道超车的机会
纳斯达克100指数在3000多个上市公司中精选100只成分股 都具有高科技 高成长和非金融的特点 是绝对的美国新经济发动机
分化：
道指和纳指股价和基本面的分化都说明了 2010-2020年美国经济的换挡逐渐在股市完成 纳斯达克成为美国经济真正晴雨表 纳斯达克公司代表的新兴产业成为美国经济增长的主要来源 现在纳指才是美国的“主板”
优势：
纳指，半导体、软件服务、医疗医药这三个科技创新占据半壁江山，这也从侧面印证了美国经济增长的强项在科技创新方面遥遥领先。
弱点：
科技企业头部效应极强 企业本身效率高 利润高 增长快 但是带动的就业少 这会加剧劳动力市场的极化 在长期影响社会消费的增长
美国制造业 包括高科技制造业 确实有空心化趋势 从效率和利润上来看 这不能说是坏事 但从产业基础和劳动市场结构来看 就有失衡可能性
科技创新企业本身波动大 而当期低利率环境又使得资产价格对于利率变动更加敏感 美股和美国经济增长之间的强绑定意味着美国经济的波动因此会更大
启示：
纳指已经成为美国经济主板。尽管道指会不断调整成分股，但换血毕竟需要时间，从长期投资角度，纳指可能会更多承载美国经济增长
由于产业特征，纳指的头部性较强，波动性会更高。头部性强意味着少数企业占有绝大部分市场涨幅，所以投资上要么买指数，要么挑选绝对头部。波动大则意味进场时间很重要，要看好趋势
站在2020年，纳指已经有泡沫化迹象，虽然长期前途光明但短缺也许道路坎坷，需要非常谨慎
11.中概股有多火爆 值得买吗
定义：
中概股就是指在美国上市 做中国业务的企业 比如阿里 京东 微博等
备受关注的原因：
很多明星企业都是从中概股这里孕育出来的 观察中概股是观察中概“新经济版图”的一个窗口
这两年中美关系出现转折 中美间张力更大 很多企业也担忧未来美国融资大门是否会关上
分析：
从过去十年来看 这不是“中概股热”而是美国IPO热潮下的一个缩影
整体上，从IPO市场来看，2020年是中概股的“平凡之年”既没有因为中美摩擦而一落千丈，也没有因为中国力量而火爆雄起。中概股在收益上的抢眼表现，是盈利驱动的结果
现状：
在超低利率的环境下 安全优质资产是极度稀缺的 所以哪怕外部环境问题很多 “加仓优质中概股”依然是很多国际大型机构投资者的选项
投资风险：
由于美股市场是注册制 宽进严出 所以投资中概股的风险也很高 一不小心投资就缩水90％
截至今天为止 中概股优质头部企业基本还是过去20年平台经济的红利 尤其是消费零售（电商）平台红利
总结：
中概股的真实处境 既不像媒体说的那么火热 也并非中美冲击下的岌岌可危 中概股在美国资本市场的表现 更多是业绩基本面驱动 波澜不惊的背后是国际投资者理性 务实的投资策略
过去二十年 中概股中诞生了新浪 阿里 新东方等一大批优秀的“新经济”企业 但并不意味着“中概股”整体都是优秀的标的 在美股宽进严出的市场机制下 对个股的投资价值判断必须非常谨慎
12.社交媒体和比特币价格之间有什么关系
社交媒体不但会影响到资产的定价过程 还会影响资产价格的上下波动
比特币：一次成功的叙事
比特币的价格走势和社交媒体活跃度高度相关
原因：
资产价格取决于预期的未来现金流
投资者对于这家企业的“信念”和“共识”信念越强 价格越坚挺
“叙事经济学”
当某种叙事在社会上广泛传播时 会引起广泛的情绪共鸣 然后影响人们的判断、决策和行为
社交媒体影响预期 预期影响金融资产价格 这就是社交媒体影响金融资产价格的形成过程 而比特币不过是其中最引人注目的一个
社交媒体让资产价格波动更大
社交媒体让资本市场估值的波动更大 更容易形成泡沫 也更容易消散
公共信念越来越容易形成 也越来越容易摧毁 这件事反映在资产世界里 就是资产价格的大起大落
公共信念很容易形成 资产定价更容易形成“共识”这更容易让人产生“与泡沫共舞”的倾向，投资者开始有风险偏好 去赌那些超高风险 超高回报的资产 这些趋势使得比特币进入一个信念加强-价格上涨的正循环
另一方面这种共识非常脆弱 很容易发生反转 引起雪崩
总结：
社交媒体的出现 改变了公共信念的塑造和传播过程 也影响了资产价格的形成过程
社交媒体的特性加大了资产价格的波动 一方面这可能提高定价效率 一方面也会助长资产泡沫的形成
未来泡沫常态化 要不要随着泡沫共舞 是一个仁者见仁智者见智的问题
职业行业篇
19.火热的社区团购有前途吗
区别
社区团购：居住在邻近社区的居民将消费需求集合起来 以低价去购买同一商品 和之前社区小卖部没有本质区别 只不过一个是零售 一个是抱团批发
社区团购平台：要用互联网平台对社区团购进行规模化运作，由平台提供产品供应链、物流仓储，招募团长来负责吸引本社区消费者，收集订单和分发商品
平台：被称为“双边市场”或者“多边市场”其实就是聚合消费者和生产者的场所
启示
数字化平台的前景取决于商品、服务标准化的难度
越是标准化的商品或服务 越容易进行数字化转型 相比商品 服务更加非标准化 所以服务业在数字化过程中 供需的标准化就显得更重要 不同类别的服务标准化难度也不一样
流程简单 不确定性低 信息不对称程度低的服务更容易平台化
在信息不对称程度高 高度依赖个体能力的服务行业 平台将核心资产（服务者能力）标准化的难度更高 医疗、教育更是其中的典型
结论
目前社区团购模式并不看好 实际上 那些信息不对称程度非常高 服务质量高度依赖个体能力的服务业平台都面临这个困境
数据化平台成败的关键就在于能否把供需双方标准化
在高度依赖个体能力的服务行业 平台将核心资产（服务者能力）标准化的难度更高 容易陷入“逆向选择”的困境
20.社区团购平台的破局点在哪
目前来看 服务业的数字化平台拥有“工具化”和“去平台化（产品化）”两条演化路径
工具化
所谓工具化就是平台放弃“管理团长”这个高难度任务 蜕化成团长的配角 转而为他们提供工具 比如高效稳定的供应链和数字化服务工具 变成“数字化批发市场”
工具化类似于做基础设施建设 对于这种重资产 供需双方链条又长的行业来说 工具化相当于大型基础社设施建设 对于平台资源整合能力 技术资金实力都有很高要求
近几年 在一些非标的 高度依赖人力资本的轻资产服务行业 工具化已经越来越成为数字化创业的方向 各个领域开始涌现专注做数字化工具的平台
搞基础设施建设 就是一个长周期 高投资的事情 需要耐性和实力 最后杀出来的就会是巨头 但既然是巨头 就意味着一将功成万骨枯
去平台化（产品化）
因为社区团购的核心资产（团长）很难被标准化 所以社区团购平台这个模式需要依赖对供给端的整合 但是地域性 小而美的社区团购 是可以持续存在的 给定现在中国的线上基础设施已经相当发达 一个或几个有能力的团长完全有机会使用这种数字化基础设施替自己加杠杆 做成一个小而美的产品（服务）
个人职业发展启示
微利时代：这是这个时代给予普通人的机会所在
未来行业/职业的分化会继续加速 因为超细微粒度的大数据 可以帮我们将生产 生活 消费流程分的更细 将那些可以编程的部分全部标准化 标准化就意味着行业对个体的依赖度下降 个体在整个生态链中会处于从属地位 当然也就没有议价权
数字化会加剧中等技能劳动力岗位的消失 很多中间层的人会面临被标准化的未来
所以对于年轻劳动者来说 找一个难以标准化的赛道 或者培养自己“非标准化”的能力 是最重要的事情
由于现在数字化基础设施已经足够好 普通人完全有机会利用这些基础设施 将自己非标准化能力变现
在数字化的大背景下 个体完全可以利用数字基础设施替自己赋能 将能力变为资产
微粒时代：创业的风口要从平台转向产品
这些年数字平台企业都在做“线上城市的基础设施建设”然后向平台上的个人和企业收税 特别像线上地方政府
基础设施建设周期长 但是使用周期也长 而且越是人流集中的地方 基础设施越有意义 那些没有人流的地方 基础设施建设相当于负债
线上城市化基本完成后 这个城市想要真正繁荣 还得靠一个个好的商家、商品、服务来支撑
小而美 服务导向的微利时代正在来临
我国线上城市化建设高潮已经基本结束 下一个创业风口在于做好某个产品 回到根本需求
21.完美日记和元气森林的爆发逻辑
后数字时代：平台红利下降 产品服务为先
大背景：后数字化时代
数字化正在成为我们生活的背景 数字化这个概念会逐渐成为“电”一样无处不在但毫无感知的存在 一切商业逻辑会逐渐回到根本需求
当线上和线下的生活边界开始变的模糊 当数字平台企业逐渐像路和桥一样自然成为我们生活的一个部分的时候 其实我们就已经进入后数字时代
这个时代的赢家可能就不再是修路型平台 而是提供产品服务的企业 能满足根本需求的企业
数字基础设施：消费小确幸时代
国产品牌的集中爆发 也标志着基于数字基础设施的消费小确幸时代的来临
平台红利下降 产品服务为先的后数字化时代逐渐来临
基于数字基础设施的消费小确幸时代来临
22.完美日记可能代替欧莱雅吗
新旧对比
新消费 新国货的“新”
新在企业信用的构建方式上
本质上都是营销主导 利用数字基础设施 （比如电商、社交媒体、内容平台）连接消费者和生产端 快速打出品牌 构建企业信用
传统消费品牌
从企业信用（产品）出发 通过营销渠道（商场 经销商 广告等）触达消费者
产生原因
主要原因：数字化
数字平台（电商平台 小红书 抖音 快手）大大减低了信息搜集的成本 而且提供了及时 动态的消费者反馈信息
厂商根据这些信息进一步优化产品和服务 数字化解构了传统的营销模式
供给端变化
原来生产能力低 供给相对稀缺
现在绝大部分工业品 尤其像化妆品 食品 轻工业用品 生产几乎具有完全的弹性
这两种变化使得打造一个产品爆款的几率上升 降低了做品牌的门槛
很多品牌在起步的时候 更像营销公司 生产制造不是核心竞争力
它们一般会从细分垂直赛道切入 营销上依赖社交媒体 电商等数字化模式 缩短产品到消费者的距离
总结
新品牌能跑出来 是抓住了数字化改变营销模式的机会 逆向行动 从营销切入生产 来建立企业信用
研发壁垒较低 营销成本较高的行业 跑出新品牌的概率更大 不过新消费品面
启示
研发壁垒较低 营销成本较高的行业 跑出新品牌的概率更大
比如快消行业 生产能力饱和 营销成本高 消费者话语权更高 很容易在品牌间快速迁徙 这会倒闭传统厂商必须升级营销模式 不升级就会被新物种干掉
像汽车这种研发壁垒较高的行业 品牌厂商话语权高 营销模式变的相对较慢 新品牌跑出来的难度要大很多
消费新品牌也是很脆弱的 会面临高淘汰和快速代谢的环境
平台模式红利下降 现在是产品时代 给定现在的生产能力和数字基础设施 一个产品爆款成为品牌的几率上升
目前线上大平台 都有意识的进行流量分层 不让一个品牌的信用横向扩张到其他产品上 这意味着新品牌要做大的难度系数也加大了
营销创意很重要
因为都是从营销入手 从流程上说没有什么秘密 那关键就在“创意能力”上了 几乎所有新品牌崛起的背后都有营销创意的影子
局限
营销创意是一把双刃剑 既是新品牌的推手，又可能成为新品牌成大的最大障碍
品牌代表着长期的信任 网红代表着短期的注意力 消费者的注意力是很容易转移
所以最后新品牌们还是要回到 “企业信用”的传统路线 好好做产品 好好做研发
现状：
新品牌大多“重营销 轻研发”因为研发投入高 见效慢 新品牌们迅速做大规模是优先事项 但最后 具有独特的核心价值才是护城河
品牌要想长远发展 必须将营销创意转化为更基础的研发创意
23.数字平台真的是垄断者吗
数字平台究竟是否具有垄断性
垄断
垄断的定义
市场权利
理论上 价格上升 需求应该下降 如果出现价格上升 需求上升 那就是出现了市场权利 茅台就具有这种非垄断性的市场权利
垄断性市场权利
苹果用户下载APP只能在苹果应用商店 APP开发人员必须接受苹果的条款 用户在应用内购买的收入中苹果要抽成30％ 这种排他性 阻止他人进入市场的权利就是垄断性市场权利
垄断的类型
像苹果这样因为生产者更有效率形成的叫做自然垄断
企业拥有关键资源的叫资源垄断
政府给某个企业排他性权利叫行政垄断
这些垄断 都是统治性的市场权利
反垄断
反垄断的对象是统治性市场权利
解释
企业都想追求市场权利 但是统治性的市场权利可能会阻拦其他进入者 最终影响消费者福利
所谓护城河只是局部市场权利
定义
一、数字平台是一种具有自然垄断倾向的企业组织模式
大的数字平台是明显的垄断
解释
数字化的本质就是标准化
一个新用户加入数字平台的边际成本几乎为零 但新用户会对其他人带来潜在的正收益
数字平台的规模效应是递增的 （工业生产中 规模效应是递减的）这种递增的规模效应就是我们平时说的“网络效应”
用户越多 流量越大 网络效应越强 当用户总数突破临界点 会实现赢家通吃的效果 潜在竞争者就难以撼动其江湖地位 这也就是互联网巨头拼命争抢流量 增加日活的原因（实现垄断）
从数字平台本身的特性来看 数字巨头们的垄断是一种极为强横的垄断
二、数字平台垄断并不定损害消费者福利
解释
目前 反垄断都是为了保护消费者福利 因为传统企业拥有垄断能力后会提高价格 减少产量 最大化企业利益 损害消费者权益
但传统工业时代的垄断企业和今天的数字平台巨头并不是同一物种 更何况中国数字平台也曾经是“屠龙的少年”本身就是反管制的产物
三、数字平台的垄断是一种脆弱的垄断
解释
高科技的竞争本来是 也必然是一场接一场“胜者通吃”的游戏 “通吃”只是暂时的垄断 一旦别的好东西降临 他就会消失
总结
垄断就是统治性市场权利
数字平台具有网络效应 是一种强横的自然垄断
数字平台时刻面临新进入者的竞争 是一种脆弱的垄断
24.平台监管的目的是反垄断吗
问题
全球政府为什么要对数字平台实行反垄断？
反垄断反的是什么？
目的是什么？
答案
结论：数字平台反垄断的目的是要将数字权利关进笼子里
数字权利
产权是人类社会增长和分配中最关键的权利 平台巨头们的数字权利就来自他们对大数据金矿拥有的产权
从经济层面 它让数字平台获得几何级数增长的能力 还让他们在分配中占据了绝对优势 这相当于拥有经济上的垄断力量
从政治层面 这种权利对现行社会权利结构产生了不可估量的冲击（这是反平台垄断的核心）
数字权利带来的经济上的垄断 影响社会分配机制
数字巨头对于普通企业来说 很容易形成降维打击 从某种意义上来说 数字平台不是经典教科书上的那种企业 而是更接近于一种经济和社会组织
从企业角度看平台 确实是市场演化形成自然垄断 但是平台这种独特的组织形式 使得他们自然垄断有一种行政垄断般的权利
尽管平台垄断是脆弱的 但主要是指技术迭代 而这是可以用资金优势来弥补的 巨头们完全可以吞噬潜在对手 阻止进一步的竞争
长此以往 头部效应越来越强这不仅仅是一个企业增长的问题 更是一个分配的问题
数字平台是资本密集 高技能人力资源密集 人均效率（利润）极高 但对整体劳动力市场来说 这种组织模式其实只是少数人的天堂
这意味着 数字平台头部效应越强 社会财富的分化会越大
所以 这是政府对于平台巨头们数字权利的第一次顾虑：很多时候 单个企业的增长效率并不一定等于全社会的福利最大化（分配公平）尤其是分化加剧后 公平这个议题的砝码会显得越来越重
数字权利会对社会权利结构造成冲击
数字权利源来自于“大数据”，因为“大数据”是生产要素。以前寡头们也占有生产要素（劳动力、资金）但大数据这个要素很不一样
不同点
它是具有高度控制力的生产要素
例子：骑手们创造了大数据 算法分析大数据 再反过来“控制”骑手。
这种高效和优化的背后就是平台基于大数据的系统和算法 这绝不是服务平台的独有现象
从操作系统平台到电商平台 再到社交媒体平台 都是如此 每个人都有切身感受
它是具有自我繁衍能力的生产要素
数据不像别的生产要素“用完既抛” 而是循环使用 越用越大 吸附能力越强 而这个特征又反过来加强了数据的控制力
平台越大 用户越多 沉淀的数据越大 颗粒度越细 用户依附度越高
这意味着数字巨头们带来的隐患不在于垄断 而在于控制 因为现在人的“数字身份”和“数字资产”越来越重要 而大数据产权被数字平台拥有 在数字世界里 人看似自由 但实际被平台深度控制
传统垄断企业操纵商品和价格 而平台可以控制我们的数字分身 这种控制无处不在 被定为 被贴上标签 被电商 被归类细分 甚至被操控
这意味着数字化和平台这种模式的特征 巨头们的数字权利已经超越了经济领域 渗入了政治甚至文化领域 而且越来越强 权利不一定是坏事 有时候也代表了效率 但普遍担忧的是 不受节制的权利会不会被滥用
所以2020年 各国政府创新祭出了反垄断这个大法器进行平台监管 就是希望将数字权利关进笼子
大数据产权究竟该归谁
数字权利是一个全新的命题 没有现成经验可以借鉴
悖论
如果数据属于个人 平台不允许使用 实际上就相当于阉割了数字化
如果数据归平台很明显是不公平的
从用户的角度 这就是“让你为自己拥有的东西付费”
从社会的角度 经济垄断以及对社会权利结构的冲击 以及数据隐私是文明社会的标志 现在这个定义似乎要被打破
发刊词
方向
从全球范围来说 未来十年的方向叫做“消失的中间层”
解释：消失的中间层指的并不是中层阶级的消失 而是全球劳动力市场 企业增长 消费模式 个体财富 甚至城市竞争力等全方位的头部效应和分化加剧。
推手：
前半个世纪全球技术进步和金融深化演进的结果 数字化和负利率是主要驱动力
以数字化为代表的技术进步提升了效率 促进了增长 但它同时是一种高度偏向性的技术进步 导致劳动力市场向两极分化
市面上钱越来越多 利率越来越低
低利率环境会刺激金融资产价格的上涨 拥有更多资产的富人进入“钱生钱”的正循环
低利率环境也刺激了金融加杠杆行为 而资产泡沫越来越成为常态 资产泡沫的受害者精彩就是中产阶级 于是分化加剧
二、基金篇
13.各处都是雷，钱到哪去了
中国A股市场正在从“个股时代”转向“基金时代”
在建议以股权投资为核心的直接融资市场的背景下 2020年是A股进入基金时代的起点
现状与困境
中国居民安全的优质投资渠道太少
国家也希望引导居民去做更优的资产配置 促进增长 转型成为高收入国家 这是宏观金融政策的重中之重
中美两国大国角力已成定局 中国完整的制造业产业链显示了极强的韧性 但短板也非常明显 就是尖端科技和创新企业 在这一点上美国式金融体系明显具有更强生命力
参考思路
美国证券化思路
企业发展依赖直接融资市场 尤其是风险共担 利益共享的股权市场 这对培养创新的美国企业起到了决定性作用
日本传统银行思路
稳健经营的银行资金更倾向于现金流稳定的大企业 精益求精成为日本产业升级的特色 但精细的另外一面也是缺乏破坏式创新的意思
怎么解决股权投资风险问题
美国居民资产配置的变化为我们提供了借鉴思路
现在美国居民家庭资产配置中 股票基金占首位 越是高收入家庭 这个比例就越高
美国居民资产配置经历了从房产到金融资产 尤其是股权资产的转变
这意味着美国的企业成长和居民财富之间有了一条直接纽带 居民得以分享企业的增长成果
散户和个股投资为主体的市场 既不利于居民家庭财富稳健增长 也不利于企业的长期持续稳定发展 解决之道就是具有分散化 专业化特征的基金
基金的专业化溢价
2020年之后不管从国家宏观政策层面 还是居民财富管理层面 鼓励以股权为核心的基金发展都成了选择项 A股的发展也让专业化基金成为必然
2020年之后，即使是牛市也不再是普涨局面，牛市里普通投资者也更难赚钱 越是分化动荡的市场里 专业化溢价越重要 所以专业化基金将成为未来城市中产标配之一
14.基金到底为大家赚了多少钱
从绝对收益率来看 偏股型基金在这些年的平均年化收益率为16.8％ 成绩挺好
启示
考虑到主动型管理基金2％的管理费 偏股型基金替投资者创造的价值比较有限
基金业绩主要来自中小盘股的持有 而按照金融学理论 这种靠股票规模赚到的超额收益 不属于基金经理的“能力”
基金收益率的特征
财富水平越高 就越追求资产的安全性 相比于高收益 稳健才是富人最看重的投资要素
个股的表现呈现“极化”趋势 而基金的表现相对中庸
从概率来看
如果有能力选中最好的个股 确实比买基金强
如果看后10％的股票和基金就会发现 基金的渣比个股温和的多
在大部分年份中 前50％基金表现比前50％股票要好
举例：基金班同学成绩普遍好 差生也不是特别差 股票班就靠几个学霸撑着 但整体水平不行
基金是相对求稳的投资方法 在对抗市场下行风险的能力上比较强
总结
过去十年 和指数相比 中国偏股型基金再获得超额回报上略有优势 但并不明显
基金具有反极化和抗波动的特征 是更稳健的投资方法 所以财富净值高的人更喜欢投基金
15.选择冠军基金、得奖基金、爆款基金，对不对
和个股相比 基金投资是种“反极化”的投资 过去十多年 基金业绩相对比较均衡 所以投资基金更稳妥
挑选
挑选冠军基金（业绩排名第一的基金）靠不靠谱？
结论：所谓冠军基金，基本上不能给我们带来预期的超额收益
原因：
中国基金业绩主要来自行业选择，中国股市行业轮转、版块轮转、热点转的快，而当年的冠军基金经理，常常是在某个热点上投资比较激进才会取得更高收益，而相比市场行情轮转，基金风格比较难转，所以业绩就可能下滑甚至反转
规模效应也会导致冠军基金收益下降，基金规模的变大 交易的难度和成本也都会相应增大，基金收益率会随着规模递减
挑选“金牛奖得奖基金”靠不靠谱？
结论：
首先，金牛奖不算太稀缺
其次，如果每年买入上一年度金牛奖基金回报率其实也就是中庸水平 和同期同类型基金的平均业绩差不多
而且，与冠军基金类似得奖后表现就变的中规中矩
总结：得奖基金是一种“优良业绩”的总结，但基金业绩持续性不强，不过可以把它当做一个中庸的指标
原因：金牛奖类似选“三好学生”基金经理人 是否合规等等因素都会被考虑进去 所以得奖后表现的中规中矩也不奇怪
挑选“爆款基金”靠谱吗？
标准：如果一个基金满足“认购天数＜＝1或者认购份额确认比例【认购份额确认比例=基金拟募集规模/实际申购金额*100％。】＜50％”，也就是超募一倍以上 就定义为爆款
结论：爆款基金其实也就是行业平均水平 丝毫没有体现出优越性 总之在基金上追求爆款不算是太聪明的选择
原因：爆款多产生于牛市 多是市场过度乐观的时候 基金建仓点位偏高 后续表现不如人意也不奇怪
16.明星基金经理教给我们那些投资逻辑
前言：王亚伟的超额收益几乎全部来自“行业配置”而张坤的超额收益更多来自“个股选择”
以2021年为界 王亚伟和张坤是中国股票投资界的两个标志性任务 他们的投资风格和中国的经济增长模式及市场价值结构有很强的相关性
高增长期 强政策市 投资策略会更注重行业选择 进入转型后期后 驱动整个行业普涨的动力减弱 个体企业能力开始分化凸显 反映在股票市场上 就是行业赛道竞赛逐渐转向企业竞争 投资者需要逐渐从行业为先转变为行业＋个股兼重考虑的时代
17.基金定投该不该投？怎么投？
定义：基金定投 就是定期 以一个固定的金额投资到某个指定的开放式基金里
规律：
当一个投资标的表现平庸 定投和梭哈差别不大
如果投资标的表现很差 定投就有优势
如果投资标的表现优异 定投反而是拖累
原因：
任何一个金融资产的价格都不会是一条直线 而是上下波动 非专业投资者特别容易买在高点 卖在低点 当了韭菜
而定投就是烫平价格波动对投资收益的影响 （在时间维度上的风险分散）
启示：
当趋势不显著的时候 定投与否的影响不大
当向上趋势非常显著的时候 定投会拉低收益
当向下的趋势非常显著的时候 定投会降低损失
如果清晰判断是趋势向上的牛市 当然要尽量梭哈
如果对方向判断不清晰 尤其是认为有剧烈震荡向上的概率时 定投就是一个稳健的而回报颇丰的策略
指数基金更适合定投
如何投（技术细节）
定投期限
中国股市具有“牛短熊长”的特征 一个牛熊周期一般有3-5年 一般来说 基金定投坚持3年以上才会有较好收益
定投频率
可以周投也可以月投 季投 但频率不能太低 不然就没法分散时间维度上的风险
定投金额
拿来做金融投资的钱 一定是满足流动性需求后的非流动性资金
18.基金选择负面清单
选择基金经理 从业年限不能太短
一般来说 没有经历过牛熊转换的基金经理容易出现过于激进或者过于保守的特征 5-6年从业年限是个分水岭
选择基金经理 业绩最大回撤不能太大
买基金是一种求稳的投资方法 业绩底线比上限更重要 一般来说我们用基金最大回撤 也就是在一段时间内基金净值发生的最大幅度下跌 来衡量基金经理控制风险的能力
3/4以上基金经理都能将最大回撤控制在35％以内 而那些大于35％的基金经理在市场震荡期确实抗跌能力更差
选基金不要选资金规模太小的
中国基金市场高度分散化 基金数目特别多 但是平均规模不大 一般来说小规模基金清盘风险很大
对公募基金来说 管理费是主要收入来源 而管理费主要靠规模 规模过小 管理费少 很难运营 而且基金资金规模小经常是因为业绩不好 遭遇投资者赎回 然后恶性循环 一般来说2亿以下的MINI基金风险偏高
选基金 不要选基金管理公司规模小的
权益类基金的资管规模 代表了市场对该公司主动管理能力和实力的认可程度 一家基金公司的基金经理会共用一个研究和中后台支持团队 因此公司资管规模越大 意味着规模效应越显著
按照目前资管规模 要进入前20％权益类资管规模门槛至少是500亿 所以500亿这个数值可以作为一个门槛 基金管理公司的相对排名很重要
不要认为熊市亏的少的基金 牛市就会赚得多
基金熊市的下跌幅度和牛市上涨幅度呈现单调 显著的反向关系
不要认为逆袭基金就会一直逆袭下去
在A股这种结构性转变+资金充沛+增长方向不确定的大背景下 赌赛道确实有时候容易逆袭成功 但这种没有经历过周期变换 市场起跌验证的逆袭 很难维持
投资是千人千面的诀窍 在这个过程中能依赖的是你的认知和智慧
格局篇
25.2020年改变了什么
全球主题的左转弯
增量时代 大家对贫富分化没有那么敏感 一旦经济下行 进入存量时代 这种问题就暴露出来了
2020年新冠疫情加快了这个钟摆（左：分配公平/右：增长效率）的速度 以全球各国不约而同对数字巨头们“反垄断”为标志性事件 社会思潮和政策正式左转
从更注重增长的效率转向更注重分配的公平 这是2020年带来的第一个改变 我称之为全球主题的左转弯
2020年后，全球经济犹如穿越大峡谷，充满险阻
2008年全球金融危机后 全球增长一直处于下行通道 低增长年代 政府会降低利率刺激经济 低增长和低利率变成一对标配
新冠疫情使得各国天量资金涌入市场，利率水平再下一个台阶，低增长 低利率将长期与我们相伴
同时低增长意味着好的投资机会少 所以资金会更追逐头部项目 头部城市 头部国家 经济上的分化也越来越严重
这些事情同时意味着全球市场估值中枢上升 波动加大 分化加剧 机会可能在 但是挑战进入困难模式
经济上“低增长 超低利率 高分化”的加剧 这是2020年带来的第二个改变 全球经济进入穿越大峡谷的阶段 暗流险阻 水流湍急
政治格局：战国时代
全球主题的左拐弯和经济上的穿越峡谷 这两个变化的趋势会互相加强 同时投射到政治格局上
2020年是全球政治格局演进中的一个拐点：从美国领导的稳定的单级秩序，变成了分裂的高度不确定的多极政治格局。各国“合纵连横”的博弈态势越来越明显
面对改变怎么办
这几个改变 意味着与前40年相比后面是一个不一样的年代 未来是个黑天鹅常态化的时代 国家也难 个人也难
国家：以不变应万变 把自己的经济稳住 改革稳住 虽然外部环境不可逆的变了 那就先干好自己的事
个人：个人选择会更复杂
20岁一定要记住自己在数字化的大背景下 要想办法不被“标准化”
40岁 左手抓职场 右手抓资产 两手都得兼顾
60岁 好好理财 注意安全资产 财富的保值更重要
不同年龄阶段应该在职业和资产两个方面花更多心思 做好决策 在不确定性中寻找确定性
26.历史分化中的中国机会
站在2021年这个时间节点 全球各国最头痛的问题是贫富分化带来的社会摩擦成本
悖论：数字化就是更倾向于精英层的技术进步 为了刺激经济增长而实施的超低利率又会导致金融资产价格上升 更有利于富人 这对所有政策制定者来说 都是很难的权衡
中国比较幸运 目前中国的要素禀赋 潜在增速以及民族文化特性 都给这个问题提供了解
技术进步：中国要素禀赋溢价
问题
数字化冲击下 劳动力市场极化是个趋势 中间蓝领和普通白领岗位消失 被机器取代 陷入高强度 低收入 少保障的泥潭
中产下层 底层沦陷 导致社会阶层化越来越明显
但每个国家其实面临不同的情况 技术进步会尽量去替代那些价格高的生产要素
美国人力成本较高 所以数字化技术创新更多集中在用机器的算法替代人
中国劳动力供给充足 人力成本较低 使用机器代替劳动力反而可能不划算 所以我们国家的数字技术进步会更倾向于机器和劳动力的互补
中国的劳动力要素禀赋决定了我们人工智能的推广和替代没有那么快
未来十年 只要一个人找对了努力的方向 多少都能在轨道上找到自己的位置 劳动力市场极化的现象会缓和许多
经管历史趋势不可抗拒 但它是直线下坠还是缓坡 这对于年轻人来说尤为重要
只要不犯方向性错误 在缓步下行的过程中 依然可以找到上行的道路
经济增速：潜在的新中产溢价
淡化分配问题的最好解药是增长
我们要避免增长过程中的失衡 增长果实需要让更多的 尤其是后50％的人分享到
从工棚城市化转向市民城市化 要让那些工作服务在大城市的“新移民”“农民工”以较低的代价获得城市居民享有的权利
这不仅仅是公平问题 这才是中国经济最大的效率和增长的问题
下一阶段的问题不仅仅是经济翻番 更需要让增长果实向中下层倾斜 尤其是上一波增长分配中被落下的人群 让他们成为“新中产”这才是中国最大的增长潜力所在
如何做
首先让更多人拥有资产 （大城市房产是其中的首选）
房地产是现代经济体中最重要的支柱行业 具有其他行业不可比拟的拉动效应
核心城市 大规模 较低价格 是三个关键要素 核心城市指的是那些有规模效应的大城市 大规模是指普遍性 较低价格是指普惠性 三者缺一不可
通过二次房改 让中下层分享经济和城市增长的果实 创造出庞大数目的新中产阶层 是可以兼顾公平和效率的增长路径
安全资产：世俗理性溢价
中国近年来货币政策一直保守克制 所以长期国债收益率一直维持在较高水平 再考虑到我们相对较高的经济增速 目前的中国可以算是“安全资产”
中国人是一个高度世俗理性的群体 世俗是指作为一个整体 我们没有强烈的宗教信仰 所以没有强烈的来世观 理性则是这一辈子要好好过的态度
一个社会是否稳定取决于这个社会的人民是不是追求安定 一个社会是否有增长机会取决于人民是否努力追求增长机会
从2020年可以看出 这个国家的人 对增长 对安定生活的追求 才是中国最大的安全资产溢价
不相信未作牺牲竟可先拥有 只相信是靠双手找到我欲求
27.2021年中国的宏观金融趋势是什么
观察所得
从长期来看 中国经济向好趋势不变 2020年疫情甚至是一场出清 加强了中国产业链的优势
原因：
中国溢价溢价奠定了这个基础
过去几年中国CPI 2%以下的水平实现6％左右的经济增长 这种理论上比较理想的充分增长的数据 潜在经济增速暂时还在6％左右
从生产制造业的角度来说 中国是性价比最高的地方 所以现在因为疫情回来的部分产能中短期内应该不会离开
从短期来看 目前市场对2021年经济增速的判断过于乐观 可能存在系统性偏差 2021年中国的宏观形式面临高度不确定性
原因：
GDP增速大概率将低于目前市场预期
需求是传统的三驾马车：投资、消费、净出口
净出口：因为2020年净出口基数已经很大 在这个基础上 2021年增速没法再拉高太多
消费：社会销售零售总额持续恢复 但2020年前三季度全国居民可支配收入几乎没涨，高净值人群财富基本没受影响 但他们的边际消费倾向也低 中低收入人口就业情况并不乐观 因为疫情反复 餐饮、旅游、娱乐等行业眼看着又要错失春节旺季，在整体收入下降的时候，中国人往往会选择节衣缩食
投资：实际上支撑2020年中国经济增速的就是投资 其中房地产和基建是主力 下半年制造业也在回暖中
总需求就那么多 出口、投资、消费要么面临约束 要么弓弦已经长得很满 再拉的空间有限
经济增速大概率维持在8%以下水平 市场现在判断可能会过度乐观
宏观金融形式高度不确定
由于对2021年经济形势的普遍乐观估计 市场情绪偏热 部分行业 部分版块的资产价格已经偏高
情绪而不是增长支持的价格终究是脆弱的 碰到风吹草动都可能导致价格大幅下挫 让收益瞬间灰飞烟灭 最后挣得不如跌的多
2021年金融资产价格处于一个极其脆弱的均衡中 跌和涨都不需要太多理由 这种情况其实最难挣钱
经管资产价格长期看好 但从短期来说 不确定性高于确定性 赚钱的概率不是没有 而是风险波动可能比较大 安全和求稳可能是个人和家庭2021年资产配置上的方向
金融资产价格方面 去年的关键词是“冰雪消融” 2021年则可能要经历“瑟瑟寒风” 普通个人和家庭资产配置上都应该更加追求安全求稳
28.财富版图上的位置，上升通道在哪里
财富版图位置
家庭总资产
排名前10%的家庭总资产（房产 存款 股票 投资品）是1200多万 其中房产平均900多万 金融资产300多万
排名前10%-25%家庭总资产750万 房产和金融资产分别是650万和100万左右
排名25％-50%的家庭总资产是300多万 其中房产200多万 金融资产50多万左右
启示：
房子&城市&学历
位置决定命运 截止目前位置 普通家庭财富水平可以用城市&房产来概括 房产在家庭财富中的比重大概是70%-80% 而中国房产价值的差距主要就是城市差距
一个家庭是否拥有住房 拥有哪个城市 哪个区域的住房基本就决定了家庭财富的整体水平
教育扮演着择城和择业的选择 对于普通人来说学历是敲开大城市大门的最佳途径 行业收入和行业平均学历基本就是个线性关系
年轻人不要过度举债消费
财富水平越高的人 负债率越低
如果年轻人负债中大多是高线城市房贷 那还好 因为过几年随着贷款下降 房价上涨 他们负债水平会快速下降 但如果一个低收入没房的年轻 贷款中大量还是消费贷甚至现金贷 那么只要碰到风吹草动 就可能导致债务不堪重负
评估自己的抗风险能力
从收入稳定性的角度 关键词是教育和城市
从财富增长性角度 关键词是资产和金融素养
细分
收入
疫情中 教育是收入的减震器 教育程度越高 疫情中收入的负向影响越小 金融行业 医疗行业 互联网行业 政府机关等知识密集型行业是疫情中最抗冲击的行业
大城市是收入抗风险的磐石
当然这个差异也和教育 行业密切相关 大城市的平均教育程度更高 人力资本密集型行业也大多集中在高线城市
但无论如何 城市选择不仅仅决定财富水平 也是抗风险的磐石 所以疫情后大城市房价上涨势头更加强劲
财富
是否拥有高线城市房产和金融资产是疫情中财富不降反升的决定性因素
疫情冲击下一个特别显著的现象就是 高净值家庭和高收入人群的财富上涨
是否具有较高金融素养（是否具备正确的金融只是和是否关注金融信息）是做对投资决策的重要变量
在金融投资上 学历不等同于金融素养 教育水平能够帮助我们择城 提高劳动性收入 增加收入的抗冲击能力 但教育水平对于投资业绩的贡献微乎其微 关键还是在于金融素养
向上通道在哪里
上中产的列车 没买房的 首先得买房
没房产 就不是中产 就谈不上其他的投资和消费 房产 尤其是大城市的房产是财富分化过程中的安全资产
城市选择：尽量选择大城市
一个人所在的城市 决定了它的生产效率 收入以及福祉 不论企业还是个人 看似迥异的财富轨迹背后都书写着清晰的城市选择之路
大城市具有强大的规模效应 体现在你在大城市更有机会与有经验的人一起学习 分工更精细 是创新的源泉
如果不能 可以仔细捕捉中小城市机会 受益于高铁 电商平台 短视频平台等线上 线下基础设施建设 很多中小城市正在与大城市形成合作博弈的格局 享受到大城市规模外溢的好处
职业选择别被“标准化”
避开重复性、流程性的工作岗位：有着固定步骤或程序的工作任务 很容易被数字化自动程序替代
尽量选择技能型工作岗位，磨炼自身创新型技能
创造力 认知和分析能力 解决复杂问题的能力 社交能力 不被数字技术标准化 价值会更加凸显
技能型职业者 可以利用数字化工具 树立个人品牌 将自己的个人能力变现
行业选择上的长期“风口”行业 ：与数字化革命直接相关是数字科技行业 医疗 教育 美业等人力资源密集的服务消费行业
终生学习 尤其是学习金融知识
现在职业技能更新迭代的速度大大加快 传统工作岗位的定义与边界也都在变化 必须不停的更新自己的职业技能包
金融素养和财富是真正高度相关的 而且金融资产是相对没有进入门槛的投资 但学历并不能保证投资决策的正确
准确的自我认知 调整好投资心态
普通投资者求稳避坑 稳字当头 不要跟随泡沫 切忌躲开各类金融陷阱
金融投资避坑 年轻人提高储蓄率
避开各种类型的P2P
小心长租公寓租金贷
小心小型银行高息存款
小心衍生品等高风险投资品
资管、信托、私募都有风险 需要仔细斟酌
加餐：金融市场波动大 我该怎么办
背景
金融资产进入“高估值 高分化 高波动”的时代 高估值就是价格贵 茅台 腾讯 特斯拉这样高价股会是常态 高分化意味着头部效应显著 少数资产猛涨 大部分则表现平庸 高波动则是资产价格上蹿下跳越来越频繁 震荡是常态化
2021年：高波动＞高分化＞高估值
因为国内保经济增长的难度加大 国际外部环境不确定性升高 所以2021年的宏观政策 尤其是资金面的政策会有较大幅度的相机调整 金融市场的情绪也会跌宕起伏 所以市场上分化上行的情况大概率仍然存在 但是波动成了主旋律 而且上下震荡幅度也会更大
赚到钱落袋为安的难度更大了
特点
分化时代应该投头部企业 专业化溢价存在
对基金追捧进入高潮 市场风险在累积中 这种情况贸然上车 很容易亏钱
金融投资 亏钱比赚钱容易
可以少赚 但不要亏钱 亏钱就像掉坑 爬出来费的力气太大
怎么办
背景：未来是一个低利率甚至零利率时代 2020全球大部分主要经济体都在狂发货币 也就是钱越来越不值钱 而金融资产估值中枢会上升
这意味着一个人如果仅仅依靠劳动性收入 完全没有资本性收入 除非运气特别好 进入那种电梯式上升的企业或赛道 否则很难实现个体财富水平跃迁 少不小心还可能跌下台阶
未来十年 中国家庭会逐渐从 创造财富转向创造财富+财富保值增值 两手都要硬的阶段 金融资产是很多中产阶级的必修课
具体
家庭资产要求稳 要慎重决策 要分家庭收入 年龄结构和财富净值情况做不同决定
以十年期观察 大城市房产仍然是优质安全资产
1-2年期 黄金和中国国债可以进行资产配置组合
5-10年期 部分行业的龙头企业股权投资是选择项 行业选择围绕“衣食住行 生老病死”来选则
保持足够的安全边际（对杠杆率的控制）
在上行趋势 杠杆率放大收益 在波动大的时候 杠杆率会加大投资脆弱性
安全边际也指一个家庭要保持足够的流动性 如果挤压消费进行投资 会导致投资心态变化 风险偏好被扭曲 从而影响投资决策正确性
资金量大的家庭要考虑多种资产的配置 资金量小的家庭为了避免错过上车 但又害怕踩到市场下跌的雷 可以用定投的方式参与市场
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