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◎ 广义产能规模（财务逻辑上包含固定资产、无形资产、商誉等因素，业务逻辑上包含制造、研发、营销等一线人员的数量）的扩张是否带来正的边际利润。好的扩张还会带来边际利润率不断上升，从而有能力提升公司总体的资本回报率水平。 ◎ 规模扩张是否能带来长期竞争力的显著提升。比如，对有壁垒的核心技术的掌握，终端的规模在品牌上的持续积累，并因为品牌导致的产品溢价与份额提升。总结起来就是，在空间上形成规模与成本优势，在时间上积累品牌溢价。 TMT行业
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从宏观逻辑看，技术进步是经济长期增长潜力最为重要的因素之一。过去几十年，TMT行业集中了人类历史上最大规模的技术进步与商业模式创新，也是全球过去几十年最为重要的增长动力。科技革命，尤其是过去20多年的互联网革命，完全重构了全球经济格局、产业演进和人类生活方式。
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但从另外的角度看，也许技术进步的速度已经超过了宏观总需求的增速，再加上创造性破坏的特征，在过去10年显示出经济总量低增长与低就业的效应。科技革命加上现代金融技术与资本的力量，又使得初次分配更容易集中到技术精英与资本（股东）身上，普通劳动者的所得报酬并没有显著提高，全球包括发达国家的贫富分化继续加剧，也许这也是2008年金融危机的深层原因之一。就像《人类简史》中论及的，普通民众，无论作为劳动者（更可能被机器与数据替代，机器生产率的提升空间可能大于人），还是作为消费者（报酬提升很少，消费弹性降低），其经济价值可能仍将持续贬损。
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从产业逻辑看，TMT的技术演进路径、技术成果的商用普及，以及由此带来商业模式的创新路径尤为重要。技术与商业模式的领导者将由于“报酬递增原理”，其领先优势与市场份额在相当长的时间里持续扩大，行业集中度迅速提高。无论是硬件，还是软件、服务，都显示出这个特征，比如芯片、显示、存储、应用软件、流量平台、社交网络等各个细分行业都是如此。所以，在同一个细分行业，不同公司的命运可谓天壤之别，产业的中观研究尤为关键。
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站在现在时点看，智能手机的普及与流量红利基本上结束，新的技术进步需要跨越到下一个S形曲线。大级别的技术创新可能需要较长时间的探索，大数据、云计算、下一代智能终端的形态（AI、AR/VR，难以形成几亿元量级的标准化大单品，更可能的是硬件、软件、内容、服务的融合）与前20年的发展逻辑相比，又将有新的变化。
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从企业的业务逻辑看，TMT行业的技术路径选择错误的成本非常高，错误的选择会是灭顶之灾。经典商业畅销书《追求卓越》中所提案例的一些“伟大企业”，现在不是在惨淡经营就是已经不复存在。主流技术的领先性所主导形成的全产业链研究尤为重要。
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从财务逻辑看，技术导向型的企业，其收入、利润、现金流的变化，不像传统制造业那样呈线性变化。对于技术研发型的企业来说，最先增加的可能是技术人员与研发费用，然后才是收入，净利润与现金流更为滞后。对于商业模式创新的服务型企业来说，最新体现的可能是流量与用户，然后是收入的增长，最后是净利润与正的现金流。
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对上述四类行业的分析，区分并不严格，这些粗线条的大逻辑只是简单说明了一些重要的共性与规律。很多产业本身可能具备多个特征，当然这些特征会有显著的主次关系，对于具体的细分行业还要做更为深入的分析，并形成严谨的逻辑框架。另外，在目前的经济与产业背景下，跨学科、融会贯通的研究越来越重要。
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研究的三个环节：归纳、演绎、实证
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研究或认识一个问题包含三个环节，即归纳、演绎、实证。三者之间是互相促进、相互验证的过程。
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第一，归纳。我们要把碎片化的信息进行格式化，先解构再重构。按照矛盾的主次关系，我们要知道哪个是最重要的，把次要的先放一边。归纳的过程中，我们不仅是信息的传递者，更是信息的整合者，要搞清楚问题的逻辑关系与主要矛盾。
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第二，演绎。在归纳的基础上提出最有可能的几种假设，就像研究科学史，整个科学史就是一个假设演绎法的推演过程。我们对过去的信息、理论进行归纳后，提出几个最有可能的假设，再通过实证研究进行验证。演绎需要一种有逻辑的、突破线性框架的创造性思维，提出假设的过程中需要一定的理性想象力。没有想象力的话，过去的互联网公司都没法投资了。
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第三，实证。科学家在研究自然科学时需要做实验去验证假设与推理。100年前爱因斯坦提出引力波猜想时他自己都怀疑，然后全球最著名的一批科学家花了100年最终证明了引力波的存在。实证研究的结果，有时候可能会彻底否定之前的几个假设，却获得了新的答案。在实证的过程中还可以启发更多新的思维，这是实证研究意外的收获。在找桃子的过程中可能找到了苹果，这也很好。在研究A问题的时候，有时候会获得研究B问题的思路。
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当然对做博弈的投资人来说，他们可能只做了归纳与推理，或者在逻辑和推理上可能比别人稍早一步、更强一些，他也能赚到智力优势的钱，但很难持续获得成功，过程也会比较复杂。但对基本面研究来说，我们要努力把这三个环节都做好。我们要做的是把通常60%确定性的理解提升到90%以上，事实上60%确定性的判断几乎是没有决策价值的。
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通过更有效的实证研究，也许掌握的只是比市场多10%的有效信息，却可能让你对问题的理解力、基础信息的处理能力提升一个档次，从而把研究的确定性提升到显著高于大部分人的水平。这可能就是创造阿尔法价值的过程。
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优秀研究员的个体特质
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要做好研究与投资，我个人认为从业者需要一些显著不同于其他行业的特质。某家公司在校园招聘上提到三个词：求知欲、诚实、独立。我认为这是非常棒的总结。
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第一，求知欲／好奇心。求知欲／好奇心才是一个人内心最深的自我驱动力，是一个人内心的底层代码，我称之为“无压力与无任务情况下的自我驱动力”。假如在没有考试压力、没有考核压力、没有人给你布置任务的时候，你都会痴迷于研究某一个有意义的问题，那么在天性上，你就非常适合做研究工作。
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第二，诚实。实际上，大部分人包括我自己，在这方面都做得远远不够。诚实看起来是很简单的要求，但实际上非常不容易做到。人总是更容易接受，甚至强化对自己有利的事情，有利于证明自己观点的论据，得到他人认同的东西。当有人对抗自己时，大部分人会逃避或抵触，这对投资或研究问题是不利的。我们要严格培养自己的自省和纠错能力，最重要的是要知道自己错在什么地方，让自己每次错的成本越来越小，并且不断减少错误的次数。投资不应该抱持悲观或乐观的看法，而只能有客观的看法，对研究对象要客观，对自己的认识更要客观与诚实。对自己能力边界的认识必须非常清晰，要知道，你一直不敢面对和逃避的重要问题，总会在某一天找上门来的。“如果你不够真诚，那么你终将成为自己的牺牲品”。
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第三，独立。如果我们讲的东西都是别人的二手资料和二手观点，那就没有多少价值。独立的思考与判断，最重要的好处就是能够进行清晰的归因分析，并逐步积累属于自己的可以持续优化的思维体系。另外，无论是多么权威的意见，也要经过严谨的独立判断，而非直接引用，否则创新思维就不可能发生。
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正确的心态，必要训练时间与放下经验
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《异类》一书中说，人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1万个小时的锤炼是一个人从平凡变成专业的必要条件。对于刚毕业的年轻人来说，不管做什么工作，都要经过1万个小时的职业训练，才会有一个从量变到质变的过程，得有5年左右的时间才能成为专业选手。如果你天赋高，每天的有效工作时间又比别人多20%，那么你成长的时间就会缩短。对于学生期间学习很好的“学霸”们来说，入行不久经常会有一丝迷茫，会比较着急，这就需要树立正确的心态。有记者采访NBA巨星科比，问他为什么能如此成功。科比回答说：“你知道凌晨4点钟的洛杉矶是什么样子吗？”
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对资深的人，我们反而需要强调先放下一切经验。在这个互联网和技术进步深入改造全社会的时代，很多传统的思维方式反而会成为研究很多问题的绊脚石。我们需要放下过去的成见，以归零的心态去面对这个世界。从业时间越长，有的时候在某些方面更容易犯错误。从这点来说，对于某些自己非常笃定的观点，反而要更为刻意地重视反方观点。要感谢那些和自己反复对抗的人。
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一个研究员要做到成功，必须要有属于自己的独立判断的成功案例和错误案例。正是那些刻骨铭心的成败，帮助自己成长。
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日常工作的建议
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