要研究最重要的问题

研究应该是研究大问题，要把握的是产业与企业的大方向，并在判断与决策上获得大概率上的正确。概括起来就是，大问题、大方向、大概率。

无论是资深的分析师还是学校刚毕业的初学者，都一样要去学习站在产业的最高处、最前沿，以企业老板的角度去思考大问题，即使在一些细枝末叶的问题上做得多么完美，其价值也是有限的。大问题上的模糊准确远远比小问题上的完美精确更为重要。

· 在正确的路径上持续积累

解决效率问题的第一步是要树立科学合理的正确的研究方法，然后通过不断的学习，去持续优化这个思维框架与方法体系。要在正确的路径上持续地积累，守正出奇。不能在丛林里面的羊肠小道里奔跑，要找到穿越丛林的阳关大道。在正确的道路上即便像乌龟一样爬也能爬到终点，而在无方向的丛林里奔走却可能一直迷失。在正确路径上，持续积累的力量是非常强大的。

四个维度去思考什么是最重要的问题

我们怎样思考，什么是最重要的问题？研究一个课题，可以通过四个逻辑框架去思考，即：宏观逻辑、产业逻辑、业务逻辑与财务逻辑。

· 宏观逻辑

包括宏观经济因素，还要从社会思潮、群体心理、甚至政经关系等大格局去看问题。比如在全球化和互联网的大环境下，传统商业的逻辑机会发生很大的变化，企业与各种组织变得边界更为模糊，对竞争的理解就要从全产业链的生态去思考；再比如，这个时代商业的影响力、伟大企业家的影响力，都要远远超过以往时代，影响力即权力，由此社会、经济、产业的发展逻辑都会与以往时代显著不同了。

· 产业逻辑

不同的产业在不同的发展阶段，其核心驱动因素与竞争要素是发生变化的，而且在当前互联网与全球化的时代，其变迁的原理更加与以往不同。比如，由于创造性破坏更为普遍，厂商与用户的关系发生本质变化，技术优势与商业模式的生命周期也变得更短。

·业务逻辑

看一个企业的业务首先还是要看其战略布局、业务方向是否符合前面说的宏观逻辑与产业逻辑，是否符合社会大潮与产业大方向。即使一个公司的团队是多么牛，如果是逆着这两个大方向，其经营的难度还是会非常大，成功的概率还是很低。

·财务逻辑

财务就像数学是对其他自然科学最好的表达一样，财务是对企业过去的经营行为进行数字化、结构化的总结与记录，通过这些数据可以很好地分析与验证其业务上的特征与问题。

这四个维度是看一个公司和一个产业的相互验证、相互有勾稽关系的逻辑闭环。研究一个微观的企业一样要有很强的自上而下的思维，在大逻辑上有严重瑕疵的公司，一方面成功的难度很大，另一方面研究的难度也很大，研究的投入产出比就很差。

研究的三个环节：归纳、演绎、实证

研究一个问题，或认识一个问题包含三个过程，即归纳、演绎/推理、实证。三者之间是互相促进、相互验证的过程。

· 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，排第一和第五的是哪个，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。

· 演绎

在归纳的基础上提出最有可能的几种假设，研究科学史的时候知道，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，假设的过程中可以需要一定的理性的想象力。没有想象力的话，过去的互联网公司都没法投资了。

· 实证

科学家在研究自然科学需要做实验去验证假设与推理。100年前爱因斯坦提出的引力波，他自己也怀疑，然后全球最牛的一批科学家花了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。

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，他也能赚到了智力优势的钱，但却很难持续获得成功、过程也会比较忐忑。但对基本面研究来说，我们要努力把这三个步骤都做好。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。

这个原理可能是这样的：通过更有效的实证研究，也许掌握的只是比市场多出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了一个档次；从而把研究的确定性提升到显著高于大部分人的水平。这个可能就是创造阿尔法价值的过程。

优秀研究员的个体特质

要做好研究与投资，从业者需要一些显著不同于其他行业的特质。某个公司在校园招聘上提到三个词：求知欲、诚实，独立。这是非常牛的总结。

· 求知欲/好奇心

这个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。业内把这个称为“无压力与无任务情况下的自我驱动力”，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。

· 诚实

实际上大部分人，在这方面都做的远远不够。诚实这个东西看起来是很简单的要求，但实际上是非常不容易做到的。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，更容易接受获得被认同的东西。如果有个人和你PK，大部分人就会逃避或抵触，这个对投资或研究问题是不利的。我们要有非常强的自省和纠错的能力。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。 投资不应该有什么悲观的或乐观的看法，只有客观的看法，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要非常清醒，要知道你一直不敢面对与自我逃避的重要问题，总会在某一天找上门来的。“如果你不够真诚，你终将成为自己的牺牲品”。

· 独立

如果我们讲的东西都是别人的二手资料和二手观点，是没有多少价值的。独立的思考与判断，其最重要的好处就是能够进行清晰的归因分析，并会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，也要经过自己严谨的独立判断，不宜直接引用，否则创新思维就不可能发生。

正确的心态：必要训练时间与放下经验

《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。1万小时的锤炼是一个人从平凡变成专业的必要条件。对于年轻一点的研究员或者刚毕业的来说，不管做什么工作，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的选手。如果天资悟性好的，你每天的有效工作时间又比别人多出20%，那么你成长的时间就会缩短。对于过去学习很好的学霸们来说，入行不久的人经常会有一点迷茫，会比较着急，需要树立正确的态度。

对资深的人，我们又反而需要强调先放下一切经验。在这个互联网与技术进步对全社会进行深入改造的时代，很多过去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，以清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，对于自己某些非常笃定的观点，反而要更为刻意的重视反方观点。要感谢那些和自己反复PK的人。

另外，如果一个研究员要做的好，必须要有属于自己独立判断的成功案例和错误案例，是那些刻骨铭心的成功案例和刻骨铭心的错误案例，才能帮助自己成长。

日常研究建议

· 建立属于自己的智慧圈

不管是资深的还是刚从业的，都要学习逐步建立属于自己的智慧圈。在一个重要课题上，要有3个以上的行家里手成为你的朋友。这样对研究那个课题，是站在那3个牛人的肩膀上。为什么是3个？因为即使是一个很牛的人，即使是企业家自身，也可能因为自我立场（利益立场、情感立场等）的偏见导致错误的判断。芒格说，“立场导致偏见”。假设每个人的脑子里有5个重要课题，每个课题有3个朋友，那就有15个人；每个人背后又有几个朋友，这样的智慧圈就非常厉害，这有点类似互联网思维，这也是一种认知盈余。我们每个人的大脑是无边界的，智慧圈也是无边界的。我们每个人不可能成为很多领域的专家，但可以通过不断向很多专家与牛人学习、经常进行深度的思想分享，互相启迪思维。

· 广泛的学习与阅读

我们这个研究工作本质上就是学习。向同行学习，向同事学习，也向书本学习。除了眼前的当下的任务之外，要进行广泛的阅读，对长期重要课题的深度阅读与前瞻思考非常重要。广泛的阅读、独立的思考、深度的讨论与互动。

· 构建独属于自己的研究体系

要按照自己的方式建立单独属于自己的行业与公司研究的逻辑框架与方法体系，对于年轻人来说，更需要把基础的工作做踏实，在做基础数据的同时才会有自己的思考沉浸其中。要通过持续的学习、不断的积累来持续优化与修正这个体系。

· 结构化研究文档

日常工作中的研究效率怎么提高？建议把自己的工作底稿进行结构化记录。比如对于一个重点研究的公司，可以把各种重要信息放在一个EXCEL表格里，把各种要素进行有逻辑的数字化表达。过去调研的，阶段性思考的东西，都放在这些文件里面，然后不断的更新。下次拿出来讨论、编写与输出文档的时候，就非常方便。几年下来，这些研究成果沉淀下来是非常有价值的，还方便对自己过去的研究进行复盘。

无论是资深的分析师还是学校刚毕业的初学者，都一样要去学习站在产业的最高处、最前沿，以企业老板的角度去思考大问题，即使在一些细枝末叶的问题上做得多么完美，其价值也是有限的。大问题上的模糊准确远远比小问题上的完美精确更为重要。