文 | 长江商学院
上至宏观经济,产业环境,下至企业管理、个人生活,许多看似简单的问题,由于其中的变量盘根错节,还处于动态之中,使得真正分析、解决起来格外复杂。
面对复杂问题,为什么大多数人受到局限,但有的人能突破羁绊上升到另外一个层次?除了努力、天资、运气等因素外,他们往往有着出色的判断力和独特的方法论。
如何从繁杂的信息与表象中,捕捉到问题的内核,做出清晰的判断?
近日,长江商学院会计与金融学教授刘劲,与两位长江企业家学者项目校友:真格基金联合创始人、新东方联合创始人王强,《财经》杂志主编、《哈佛商业评论》中文版创始主编何刚,围绕结构性思维及其在宏观经济、产业发展及创业投资等领域的应用,展开深入探讨,希望他们的见解能对你有所启发。
结构性思维解决复杂问题的捷径
何刚:在不确定性增加的当下,许多看似简单的问题,真正分析、解决起来其实格外复杂,大至宏观经济、金融投资、企业管理以及其他社会现象,小至个人生活决策。
透过芜杂的现象看到影响复杂问题的底层逻辑,进而形成一套科学的研究决策方法,这是很多的学者和业界实践者孜孜以求的问题。
所以我很好奇,能够透过现象抓住本质所需要的核心能力到底是什么?为什么在当下复杂性、不确定性增加的社会,打造结构性思维尤其重要?
刘劲:大体来说,世界上的问题可以分为两类:简单的和复杂的。
简单的问题不需要太多思考,人们看到问题马上就能给出解决方法。复杂的问题之所以复杂,是因为牵涉多种因素。
复杂的问题之所以难解决——
首先是因为人们不知道是哪一种或是哪几种因素在起作用;
其次是因为不知道起作用的因素之间是怎样关联、怎样互动的;
最后是因为不知道系统的稳定性是否会随着环境的变化而变化,以及影响因素之间的关系是否会发生变化。
就像人走路,极其简单;一旦换个环境,走到冰面上,复杂度就会大幅上升;如果是走到湖中间快化的薄冰上,复杂度就会进一步上升;假如再加上七级大风和漫天的大雪,那就极其复杂了。
经济和商业问题一般都是复杂问题。例如与重要国家之间关系的变化、社会潮流的变迁(比如生育意愿)、科技方面的突破等,都会对宏观经济起到重要影响。所以,宏观的事情都是复杂的事情。
到了企业的微观层面,企业家会面临战略、组织、运营、财务、金融、营销、IT等不同方面的问题;同时,公司的业绩也受到来自国际市场、国内政策、行业环境等外部因素的影响。企业要想基业长青,有持续性增长,就需要在这一复杂体系中找到突破口。
结构性思维,是解决复杂问题的捷径。一旦具备了结构性思维,不仅能够快速理解一件复杂的事情,而且还可以对将来进行预测。之所以能够预测未来,就是因为形成了稳定的体系,一旦看透了底层逻辑,往前类推实际上就是对将来的预测。
预测未来的核心是理解现在和过去,从历史数据中找到基本规律,剔除其中不可持续的东西,修改正在或将要逆转的成分,把可持续的架构延展到未来。
务实的企业家,眼光会向前看,目的是预测产业未来五年、十年,甚至更长时间的变化方向。为了向前看,他们就需要通过向后看、向上下看、左右看这三个维度,去理解产业发展的基本规律。
向后看的是历史的动态发展;看历史不是要重复历史的细节或故事,而是要找到驱动历史演变的规律。
上下看的是驱动产业变化的宏观因素和趋势。每种产业都有系统性和独特性。独特性是必然的,但系统性由于比较隐蔽,需要总结,往往会被忽略。
左右看是要把产业中的竞争对手进行横向对比,对标引领企业。
产业的整体发展就像蚯蚓向前爬行。每个产业里的企业,既有引领者,也有追随者,只有找到引领的企业,我们才能看出产业的发展方向;左右看的另一层含义是运用国际视野,学习国际经验,这一点对中国企业尤其重要。
通过结构性思维建立起有效“超级结构”的思想者,和普通人比起来,往往可以迅速、全面地对复杂问题进行分析,并指出核心问题。然后,围绕核心问题寻找有效的新数据,不断逼近事物的真相。
何刚:我知道王强校友也推荐了刘教授的新书《结构性思维:解决复杂问题的方法论》,你怎么看待结构性思维?
王强:我想把视角拉得更远一些,先结合哲学思想史谈一谈我的感受。
康德之所以能成为18世纪哲学史上的“珠穆朗玛峰”,他的革命性意义在于首次将事物存在区分为“现象”和“本体”两个部分。
在康德看来,我们可能永远不能认知事物的本质,永远只能认识“现象”,也就是事物本体所展示给我们、我们所能捕捉到的样子。
我们面对任何东西的判断,其实绝大多数情况下是与我们视角的尺度有关。结构性的思维,它不仅仅可以用以解析现象背后的信息,同时也是构造世界观的核心。
如果你的脑子里没有结构性的思维,那你面对别说复杂现象,就是简单的现象都难以领略它向你发出的真正的信息,做出推理、预测判断更是无从谈起。
刘教授这套解决复杂问题的方法论让我想到了巴菲特为《聪明的投资者》第四版写下的序言。
他的大致意思是:要想在一生中获得投资的成功,并不需要顶级的智商、超凡的商业头脑或秘密的信息,而是需要一个稳妥的知识体系作为决策的基础,并且有能力控制自己的情绪,使其不会对这种体系造成侵蚀。
可见光有健全的思维架构还不够,还要追问这个思维框架的底层基石是什么。
巴菲特说“人们贪婪时他恐惧,人们恐惧时他贪婪”,这不是健全的判断框架,是在框架节点几乎都连在一起的时候,他要最后追问一下,人性把握的对不对,如果人性都忽略了,上面看似成形的架构就崩溃了。
人在认知广度上已无法与ChatGPT抗衡,更需要建立清晰的认知框架
何刚:那么如何形成结构性思维,去面对和解决复杂问题?
刘劲:结构性思维需要我们在脑中建立“超级结构”,这需要具备三种能力——跨界能力、抽象能力和组织思维能力。
跨界能力:首先,结构性思维一定是跨学科、多维度的。建立结构性思维的第一个要求就是知识面要广,太“专”的专家是无法担负起解决复杂问题的主导责任的;
抽象能力:建立结构性思维需要在学习每一门科目的过程中,取其精华,去其糟粕,把重要的、结构性的知识点保留下来,同时把次要的、特殊的知识点忘掉。
人脑的存储容量和运算能力是有限的,我们要记住一些事情、处理一些事情,就必须通过忘掉其他的事情,腾出精力。
不能忘记没有用的东西就不能记住有用的知识。这个过程是一个抽象的过程,是一个把书变薄的过程;
组织思维能力:我们需要把所有知识点都关联起来,建立一个“超级结构”,这也是建立结构性思维的第三个要求。
建立思维的“超级结构”,我的建议是首先要明确目的,清楚知道自己需要什么样的知识、通过获取这些知识最后达要到什么样的结果,围绕你的目的来建立属于你的超级结构。
在整个过程中,要利用一切机会来试验和迭代“超级结构”。
一方面阅读核心典籍非常重要,时时与经典对照,汲取智慧,不断校验精进你的思维结构;另一方面要向高人提问,不停地把你的知识体系跟他比较,也会看到自身结构的欠缺进而补足,这是一条捷径。
何刚:刘教授刚刚提到了阅读核心典籍,正好在这个领域王班长有非常深厚的造诣,可谓如数家珍。
可否为我们分享一些读书的经验,在人工智能高速发展的时代,我们应该如何读书、怎么读书?
王强:我对于读书始终坚信一点,这个世界上看似书很多,其实并不多。
你只需要找到那些能够挑战你生命、挑战你的想象力、挑战你所有好奇心的那些最难读的书。
我选择读一本书是必须读完的,深度学习。庄子说“吾生也有涯,而知也无涯,以有涯追无涯,殆已”,生命有限,如果一本书不需要我深度学习,我就不会去读它。
有人可能觉得有了ChatGPT,人就不需要读书了,事实上刚好相反。在人工智能时代,人在认知广度上已无法与ChatGPT抗衡,此时构建自己的思维体系就更为重要。
在我看来你需要选择那些能够帮你构造某种思维架构的书,当面对纷繁复杂的现象时,你都能有清晰的判断标准,可能会有错,但坚守原则的人最后是胜利的。
“没机会了”是个伪命题,经济活力与创造力并未停止
何刚:在座长江的同学很多关注宏观、经济、商业、投资,今天尝试着用结构性思维,想请两位分享几个话题。
第一个话题是宏观经济,去年到今年中国经济从疫情之后的复苏,我们看到很多不同的看法。对美国的观点也是如此,美国经济已经衰退、美元正在崩溃,但实际数据上美国的就业率很好,尽管通胀仍然高企,但GDP同比、环比增长都表现不错。
那么到底应该如何看待复杂的宏观经济现象?如何用结构性的思维去找到影响经济增长或衰退的关键因素?
刘劲:之所以对宏观经济,不同的人会得出不同的结论,是因为这是一个非常复杂的体系。诸多复杂因素都在影响宏观经济,包括结构性因素、周期性因素等。
如果看中国经济,整体上分析框架可以包括几个维度:
第一,中国内在经济发展结构性问题,包括房地产在经济中占比过高,包括消费占比问题,民营企业和国有企业的关系问题等等;
第二,债务,包括债务的体量和增速;
第三,新冠疫情期间的政策刺激。
在分析宏观经济时,不仅要分析中国经济、还要分析中国与外界的关系。中美关系演化每天都在改变,对于中国经济的影响关键在于两个方面:一是高科技的封锁,二是产业链外迁转移。
另外还要考虑一个关键因素,就是人的作用。经济理论有一个很重要的“理性人”假设,但研究一个经济体并不是一个物理问题,人都会有自己的思考,有个体思考就会有预期。所以这也是为什么一直在强调市场预期,要增强大家的信心。
何刚:刘教授为我们梳理了一个框架,包括中国经济内在的结构、动力、关键矛盾、主要风险、未来的增长潜力以及制度性的挑战等等维度。
作为一名出色的投资家,王强校友如何分析宏观经济这样的复杂问题?
王强:中国经济的晴雨表于我来说,就是我们资本投不投得到勇于创业的人——如果第一线的聪明人还敢用机会成本去搏、去填补空白的话,就证明这个世界上创造力没有停止,而且机会没有被堵死。
有些躺平的人说这个世界没有机会了,在我看来这是一个伪命题,机会是人主动创造的,而不是等待天降机会的,等待就会错过机会。
从宏观角度上我是乐观的,因为我们仍然能投到这些最聪明的人,哪怕在黑暗的隧道里,他们也愿意去隧道尽头寻找光明,那就说明还有东西可做,还有很多东西没有实现。
何刚:王强校友分享了一个很有意思的投资家视角的方法,如果还能发现有聪明的人在创业,能找到优质的天使轮投资标的,说明经济情况还是不错的;反之如果找不到出色的创业者和投资标的的时候,则可能表明经济出现了麻烦。
王强:我再给大家补充一个视角。
我最近在研究生态学人和社会结构之间的关系,发现了一些非常有意思的东西。生态学中有个“正反馈”“负反馈”的概念,对观察商业社会本质、掌握金融资本市场周期非常有用。
往往人类社会与自然的关系是先由正反馈来掌管的,正反馈就是指一个行为A触发更大的行为B,行为B再触发更大的行为C,一次次规模更大。
在经济金融领域,估值泡沫就属于正反馈。当大家都以为奔着几百亿美元估值狂飙的时候,就需要负反馈思维——能不能一直保持下去?
负反馈的作用就是让已经失控的系统回到相对稳定的状态。举个例子,一个人如果从来都不生病,也可能意味着免疫系统完全不具备面对疾病、对抗病毒的经验。
做企业也是一样。如果企业总是在正反馈循环、总是处在竞争之中,根本不思考什么时候该停下、转弯、调头、休整,那么等待你的很可能将是失败。
我不是说企业要避免竞争,而是说我们要超越竞争者的思维结构,进入了所谓正反馈的群羊效应,在无效运动中走向失败。
回过头来,创业者应该思考的问题是:什么时候当前的模式将无法持续?什么时候我的企业会触碰极限?
要么突破这个极限,要么在极限之外寻找新的机会,这才是竞争的本质,而不是简单粗暴的打价格战。
99%的人不是巴菲特,做投资首先要摆正自己的位置
何刚:王强校友已经把话题引向了投资的分析和判断,其实刘教授在书里面也专门提到了如何用结构性思维把握资本市场的运行逻辑和投资机会。
刘教授能否具体介绍一下如何用结构性思维来透视产业和资本市场,挖掘有价值的、有长期可能性的投资机会?
刘劲:我的判断,超额投资回报可能与三个方面有关:
第一,流动性。
别人没有而你有,往往能赚钱,巴菲特有很多投资都是在市场流动性很低的情况下,以一个很好的价格买入进场,所以流动性本身非常重要。
第二,竞争。
投资跟做企业类似,也有头部效应,只有头部的投资者能真正赚到钱。
如果不考虑大盘和流动性,投资实际上是一个零和游戏,因为赚的是别人的钱。正如巴菲特说他的投资机会来自于别人犯错误的时候。所以投资者一定要知道自己的特长是什么。
第三,长期投资或超短期投资。
为什么长期投资能得到更大的回报?
因为大部分人的投资都是短期的。中国的股市每年交易量是股市的两倍,也就是说每六个月大家就要买卖一次。当大多数人都在集中精力做短期的时候,长期才有机会。
投资恰恰非常需要一个框架式思考模型。每个人在做投资的时候,首要一点就是把自己的位置摆正。对于普通人,实际上不用想着跑赢大盘,因为不太可能,你要做的是分散风险,可以买股指大盘。
分散风险有两个方法:一种是随着时间序列,在不同的点数都买一些,通过高位、低位布局来分散风险;另一种就是横向分散,买入不同行业、不同企业的资产组合。
很多人有一个错误认知,以为自己是巴菲特。但是我可以告诉大家,99%的人都不是巴菲特,想跑赢整个市场几乎是徒劳的,大家一定要清楚认识到这一点。
对于有一定的能力和专长的投资者,还需要搞清楚你的投资回报是从哪里来的,一般有两种可能性:一是对信息的掌握和判断强于大多数人;二是取决于投资标的,与大盘走势、个股表现是否跑赢大盘与流动性都有关系。投资者一定要清楚自己的相对优势是什么。
简单小结,做投资一要明确自己的定位,二要知道自己的优势在哪里。具体在做投资判断时,不能只盯着果,一定要重视因。
比如在买卖股票时,你和市场的观念是存在差异的,你认为好而市场认为不好,别人才会卖给你。你不仅要证明自己是对的,同时要知道别人为什么是错的,这样投资成功的概率才会更高。
不是追风口,而是捕捉创造风口的人
何刚:刘教授介绍了几个很有价值的思考维度。关于投资分析判断问题,我想再追问王班长,真格基金如何系统性、结构性判断项目?什么样的赛道和项目值得投资?是否有一套方法论的框架和指标?
王强:真格的定位是天使投资,是整个产业链里最早的环节,也是最难做的工作,必须要跨越各种周期并经受住考验。
早期没有数据,来了要钱凭什么?这牵扯投资最违反人性的东西,我们投了700多家,现在有40家独角兽,有17家上市,回到10年前,我们根本不知道他将来是独角兽,靠什么来判断?对人的考量就成了我们投资决策中重要的部分。
我们绝不会等待风口,不管估值多低对我们来说都太晚了,我们必须捕捉到创造风口的那个人,否则就没有机会。
我们在投人方面的调研是花了大量的精力,而不是调研某个市场可不可做、某个产业有没有希望。有多少创业者10年之后仍然做着和10年之前初创时期一模一样的事情?如果十年没有任何变化,要么已经成为垄断,要么就是濒临死亡了。
创业者就是不断地在演化,比所有竞争对手都更快地往前看,探讨下一个方向、下一个象限、下一个机会。
何刚:谢谢王班长的回答。无论早期还是后期,始终和最重要的判断是对人的考察,他的背景、能力、性格、做事的方法、愿景以及他对未来的展望。人对了,事儿就对了;人不对了,好事儿也会办坏。
王强:是这样的。
比如现在流行投科学家,其实诺贝尔奖获得者未必是理想的投资标的。我们会投什么样的科学家?
我们必须看他骨子里是否跳动着一颗企业家的心,看他对商业的嗅觉是否敏锐,看他对商业成功的追求是否能够超越科研本身。
ChatGPT出现背后隐藏着一个巨大的转变
何刚:我相信绝大多数企业家、投资家都是乐观主义者。
现场有很多提问,迫于时间有限,我想再追问两位最后一个问题:能不能用结构性思维分析一下人工智能,尤其是ChatGPT,对我们的影响究竟是什么?
王强:ChatGPT是革命性的工具,它的出现标志着机器智能的成熟。
尽管现阶段ChatGPT所基于的信息库仍然全部都是人类创造的内容,但我最担心的是人工智能产生自我意识的那一天。
十年前,OpenAI就在担心人工智能突破伦理的问题,人工智能有没有类似人类社会存在的伦理规则?如果有,人工智能能否遵守这个规则?
几年前李飞飞(编者注:著名人工智能学家、美国工程院院士、斯坦福大学教授)告诉我,无论是人工智能、增强人工智能还是超极人工智能,至少在相当长一段时间里,这种机器智慧要与人类智慧并存,所以我们必须要让它熟悉迄今为止人类社会建立的游戏规则。
毫无疑问,这是一场前所未有的技术性的革命。如果个体有效利用人工智能,它可以在知识获取方面成为你的另一个超速进化的“大脑”。
但从投资角度我持谨慎态度,我的建议是如果决定要进军人工智能领域,一定要探讨它对你现在的产业在效益上是否能产生革命性的巨大提升。
刘劲:在我看来,ChatGPT出现的背后隐藏着一个巨大转变的发生。
人和工具之间的关系存在一个“控制”的概念,所有的工具都是人控制的,无论工具本身有多厉害。本来人工智能是人类的辅助工具,当人工智能发展到一定程度,其智能水平超过人类,原先的由人掌控AI的控制关系会不会发生改变,可能是一个值得慎思的问题。
现在有了ChatGPT,下一步可能是用人工智能去发展人工智能,人类在其中是可能失去控制地位的。假使控制关系发生调转,人变成被控制的主体,这是比较可怕的事情。
王强:现在的AI技术再往上继续延伸,将在技术层面、日常生活层面取代很多习以为常的传统性技能工作,这样一来人类的生存就会遭到挤压。
这种情况下,人只能不断发展自己的创造力,不再去做机器性、重复性的标准工作,而是能够去做跨领域、跨学科的整合性、创造性工作。
我更希望强调的判断是,这一波人工智能发展的重要性,不仅在于对个人生活的影响,更在于它与世界文明的运营架构有关。
当AI带来失业,将要取代人类传统赖以生存、维系社会稳定的东西——这是文明从来没面对过的问题。这个压力会给到我们的社会决策者,因为这势必会冲击现有的社会治理和财富分配机制。
但是当人的大脑被完全解放,我们可以重新定义工作的性质。当大规模失业到来,我们可以通过社会治理来层层纠正,可以在监管、税收上调整,引入新的财富分配机制,所以我认为还是有理由保持乐观。
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