高善文留下的,和AI带不走的


今天,我们从一个让人遗憾的消息说起。7月7日,国投证券前首席经济学家,著名经济分析师高善文,在香港病逝,享年55岁。

消息传出当天,很多财经媒体和学者发文悼念。在这些文章里,有一个词出现的频率很高,叫“不可替代”。

为什么这个词特别值得留意?因为今天,AI对这个行业的冲击太明显了。2023年,高盛发布过一份报告,明确指出金融分析行业,是受生成式AI冲击最深的领域之一。

今天,我们想借高善文的职业生涯,重新理解“不可替代”这件事。或许,所谓不可替代,不是永远不会犯错,而是一个人多年积累的经验、嗅觉、方法和声誉,最终长成了别人复制不了的判断力。当产出物越来越容易被AI生成,真正稀缺的,反而是那个愿意为判断负责的人。

作者:李南南
来源:得到App《得到头条》
01

分析师的价值在于思考本身的质量

在AI时代背景下,什么样的分析师,可以被称为“不可替代”呢?
要想回答这个问题,我们得先从高善文的职业生涯说起。
首先,很多人可能未必知道,当我们说“分析师”时,它指代的可能是两种完全不同的职业模式。
一种,是做模型的分析师。他们负责财报解读、公司估值、数据整理,产出是Excel表格、研究报告、投资评级。这类工作高度模板化。AI替代这类工作,几乎没什么阻力。
另一种,是做判断的分析师。他们负责的是完全不同的事。比如,预测经济的大方向,判断一轮周期的拐点,判断一个市场是不是被系统性高估了。这类工作很难模板化,因为它要在信息不充分、数据互相矛盾的时候,给出一个只属于“这个人”的判断。这个判断对不对,不是靠模型算出来的,是靠这个人几十年积累的认知,在关键时刻“涌现”出来的。
高善文就属于第二种。
高善文,1971年生于山西临汾的一个山村。1988年考入北大,原本念的是电子学专业,转向经济学,进入北大国民经济管理系,也就是后来光华管理学院的前身。他曾写道:“北大像个自由市场。只是在这个市场上自由叫卖的并非文具,而是各种闻所未闻的新思想。”
后来他进入光大证券,做首席经济学家。2004年,就在《新财富》评选中拿了宏观经济第一名,之后一直蝉联,直到2007年。2007年,高善文转入安信证券,也就是后来的国投证券,做了整整18年首席,直到去年底离职。
但让他真正被业内广泛认可的,不是这些头衔,是他做判断的方式。我给你讲两个他最著名的判断,你可以感受一下。
第一个判断,2006年的“资产重估”。
“资产重估”,简单说,就是一大类资产,比如股票、房子、甚至纪念币和邮票,它们的价格在短时间内集体发生一轮大规模的重新定价。不是某一只股票涨了,是整个资产类别都在涨。
2006年3月,高善文在一次经济形势座谈会上正式提出这个判断。当时上证指数在1250点附近,市场情绪刚刚回暖,大部分人还在犹豫。
高善文的核心逻辑是这样的:当时中国市场出现了一个很奇怪的现象——货币信贷在加速扩张,但实体经济里的产能却在过剩。钱在变多,但实体经济的好项目在变少。那钱去哪儿了?钱不可能凭空消失,它一定会找到出口。高善文的判断是:这些钱会大量涌入资产市场,推动股票、房地产的价格经历一轮系统性重估。
他花了大量时间,研究日本1980年代后期和更多地区同时期的资产重估经验。结果,提出判断一年半后,上证指数从1250点涨到了6124点的历史高位。房价全面上涨。“资产重估”也成为那几年国内宏观分析中被反复讨论的话题之一。
第二个判断,2010年的“刘易斯拐点”。
“刘易斯拐点”是发展经济学里的一个概念。简单说,一个发展中国家在工业化早期,农村有大量剩余劳动力,企业可以用很低的工资招到人,经济可以“便宜地”高速增长。但随着工业化推进,农村的剩余劳动力被逐渐吸收完毕,到了某个时刻,低端劳动力从“过剩”变成了“短缺”。
这个转折点就叫刘易斯拐点。一旦过了这个点,低端劳动力的工资会快速上涨,企业成本上升,进而导致整个社会的物价,长期维持在一个更高的水平上。
2010年9月,高善文撰写了一篇报告,核心判断是:中国已经在2005到2006年前后走过了刘易斯拐点,“低端劳动力已经从过剩转向短缺,未来几年通胀中枢会系统性抬升。”通胀中枢,指的就是一段时间内,通货膨胀率围绕波动的那个“中心水平”。
但在当时,很多人认为中国农村还有大量剩余劳动力,远远没有到“短缺”的地步。很多人说他判断太超前。
怎么验证自己的判断?高善文选择了一个可以被数据检验的间接切入角度:研究不同农产品的价格变化趋势。
为什么看农产品?因为不同农产品的劳动力密集度是不一样的。蔬菜、水果这类需要大量手工采摘、分拣的作物,对低端劳动力的依赖很高;而粮食这类已经高度机械化的作物,对低端劳动力的依赖相对较低。如果低端劳动力真的从过剩转向了短缺,那劳动密集型农产品的价格,应该涨得比机械化农产品快得多。
而且这个研究设计有一个值得注意的地方:不同作物的劳动密集度差异,是由作物本身的生物特性和技术条件决定的,短期内不会变化。这也就意味着,低端劳动力市场的紧张,可能已经开始通过农产品价格反映出来了。
事后回看,他这个当时被广泛质疑的判断,被后来的数据基本证实了。
有人可能会问,难道他的预测“从来不会错”吗?当然不是。他也有过误判。高善文还曾经写过一副对联自嘲。
上联:解释过去,头头是道,似乎有理。下联:预测未来,躲躲闪闪,误差惊人。横批:经济分析。
关于高善文,业内流传最广的一个说法,叫“诸葛亮式分析师”——据说这个说法起源于他自己的一个比喻。他说:分析师应该像诸葛亮,负责客观分析、提供高质量的思考;而买方投资者应该像刘备,负责最终决策、承担风险。
用他自己的话说:“从商业角度而言,市场分析要着眼于预测,预测正确与否是检验研究是否有价值的最重要判据之一。但对于学院派的经济分析来讲,立足点不在趋势的预测,更不在预测是否准确,而在于它的解释是否足够稳健,是否有足够的差异化,是否能发展出一些普适性的新思想、新方法、或者新的分析工具。”
换句话说,在高善文看来,分析师的价值不在于“结果对不对”,而在于思考本身的质量。
02

离开那个具体的人,这件事还成立吗?

我们讲高善文的观点,不仅仅是为了介绍他的思考方式。毕竟,很多人并不从事分析师这个行业。我想请你关注的,是从他的职业生涯里,我们能看到的那些,关于“AI替代”的启发。
第一,AI替代的是“分析师的产出物”,而不是“分析师本身”。
如果你把高善文所有的报告喂给一个大模型,AI大概率能模仿他的文风、复制他的分析框架,甚至生成一份看起来“很像高善文”的宏观分析报告。
但当年,面对一个所有人都觉得“还看不清”的市场,AI可能很难说出“中国广谱资产要重估”这句话。那个判断不是从数据里推导出来的,是从他这个人的整个认知积累里长出来的。
换句话说,AI时代,“产出物”在快速贬值——报告、数据整理、常规分析,AI几分钟就能做完。当产出物变得人人都有的时候,最大的差异化来源,或许就是“这个人的判断”。
第二,AI时代也许会出现一种全新的稀缺,我们姑且称之为“绑定型稀缺”。
你看,过去人类历史上的每一种“稀缺”,几乎都是“产能不够”导致的。手工业品稀缺,是因为产能不够,工业革命解决了。信息稀缺,是因为传播不够,互联网解决了。专业知识稀缺,是因为获取渠道不够,搜索引擎解决了。这些稀缺有一个共同特征:它们都可以被技术手段“解决掉”。
但“人的判断力”,它的稀缺不来自“产量不够”,是因为它“只能长在某个具体的人身上”。
这是由一个人多年的阅历、犯过的错、对异常的嗅觉,所有这些因素沉淀的结果。它跟这个人的生命绑定在一起,没法被批量复制。
从这个角度看,未来判断一件事有没有稀缺性,或许可以通过这么一个问题,“离开那个具体的人,这件事还成立吗?”
比如,一本教材,离得开作者依然成立,所以它终将被AI大量生产。但一位老师对某个具体学生说“你应该走这条路”,这离不开这位老师对这个学生几年的观察,所以永远稀缺。
再比如,一个AI能跑出来的宏观分析框架,它离得开任何具体的人依然存在,所以它可能会变成免费品。但一个人在二十多年从业经验里练出来的“对数据的嗅觉”,离不开这个人本身,所以它越来越贵。
说到这,我们再看一眼高善文那副对联。“解释过去,头头是道,似乎有理”,这恰恰是AI最擅长的,你给它任何一组历史数据,它能给你一百个头头是道的解释。“预测未来,躲躲闪闪,误差惊人”,这恰恰是只有人才能做的。
因为预测不是推导。预测是一种赌上自己全部认知积累的冒险。你得在信息不充分的时候,做出一个可能是错的判断,然后用自己的声誉为这个判断负责。这在过去稀缺,在未来的AI时代也许依然稀缺。
在文章末尾,我们放了一份特别的资料。东方港湾董事长但斌前天在微博上转载的,他眼中的高善文最值得记住的句子。一共11句话,涵盖了高善文的很多关键思考,供你收藏。

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