三大趋势影响分析——现代预测学应用
摘 要
一、中国由“世界工厂”变为“世界设厂”:
1、国内工作机会减少,失业增加;必需品刚需维持低速增长。
2、工资性收入减少,资本性收入增加;奢侈品和软性消费增加。
3、跨国企业境外投资和经营收入快速增长,贸易金融行业走俏,价差、汇率差、利差、时间差等套利机会增加。
二、新一轮经济刺激措施的影响
1、基建投资迎来新一轮增长,但基建投入产出比降低;
2、货币宽松,银行新增贷款增加,政府债务继续增加,银行坏账增加;
3、银行持有折价的物业资产增加,贬值拍卖的资产泛滥;
4、企业投资收益降低,财政收入增速降低,银行坏账增加;
5、住宅房地产、商业房地产增量有限,存量交易增加,物业大幅贬值,迎来部分刚需和投资客抄底机会;
6、为弥补基建和城投公司亏空和银行坏债,国家将全速开动“印钞机”,货币供应量M0、M1、M2大幅增长,富人财富缩水;
三、新经济转型过程的影响
1、技术创新型企业发展空间扩大、盈利增长;传统行业增长空间受挤压;
2、大健康产业、生命产业、生活质量产业、精神创造、灵魂慰藉产业等新产业大行其道;
3、技术创新类人才,大健康和生命科学人才,AI和数字化人才,生活质量和精神创造类人才,前瞻性、颠覆原创性、重混整合型人才将大行其道;诗人、音乐家、小说家、歌唱家将引来新的春天,有某种特异功能的顶级竞技者、歌手、艺人日赚斗金将呈常态。
4、未来20年内60%的人将失业或无业,沦为“无用阶级”,他们靠救济或“财富再分配”无意义地生存,但人群巨大,针对这部分人群的生存消费和精神排解产业以及“奶头经济”将是一个不小的市场。
第一部分:关于预测术
一、中医院士预测“冬至前后瘟疫发生”:科学还是巧合?
2020年初的新冠疫情期间,一条视频在朋友圈广泛传播,视频内容是在2019年6月一次学术会议上,中医专家王永炎预测2019年“下半年特别是在冬至前后,也就是连续到明年的春季,要有瘟疫发生。”这段话被很多自媒体冠以“神预言”之名,收获了可观的点击量。
还有一篇发表于2011年“中国地球物理学会全国天灾预测研讨学术会议”上的文章,作者陈国生根据易学和中医研究,预测“2019年12月26日05:00手太阴肺经将暴发疫情,到2020年3月24日10:00基本解除”。这都准确到整点了,是不是就更神?
以上预测属于“神预测”,他与科学预测之间的区别是什么?
科学预测:言之有据、言之成理,可质疑、可证伪
回望历史,我们会发现人们迫切地想知道未来会发生什么,从原始神话、宗教故事到民俗传说里,有许许多多关于“预测”的内容,这些预言有一个共同特点,就是“神秘”,知其然而不知其所以然。
在自然发展历史上,科学家们也多次给出预测,方法和神秘学迥然不同。比如在古希腊文明早期,哲学家泰勒斯游历巴比伦,了解了日月食发生的周期性规律,成功地预测了一次日食。这个预测是基于巴比伦天文学家数百年的天文观测和规律总结,任何人只要努力学习研究,都可以做到。中国古代也有很多次这样成功的日月食预测。
到了牛顿物理学时代,科学家进一步展示了“科学预测”的神奇本领。彗星是古代世界普遍感到恐惧的一种天象,人们认为它会带来瘟疫、战争等灾祸,至今我们在俗语里还保留了“扫把星”这类称呼。
英国天文学家埃德蒙·哈雷,根据历史上对彗星的观测记录,结合牛顿引力理论、数学方法对彗星轨道进行了计算。通过计算,他发现在1682年观测过的一颗彗星,和历史上1531年、1607年出现的彗星轨道高度一致,他判断它们其实是同一颗,每76年靠近太阳一次,从而预测出这颗彗星将会在1758年底或者1759年初再次出现——这就是著名的“哈雷彗星”,它果真在1758年的12月25号出现了。
现在来总结一下,什么才是“科学预测”,跟以前的“神秘预测”有什么不一样。
科学预测是基于明确掌握的规律,通过系统整理总结和进一步研究,对未来可能发生的现象给出预言,并且这些都是公开展示的。科学家们会写成论文,从最基础的数据、知识梳理成体系,按照逻辑过程展示给同行看。科学家们还唯恐其他人看不懂,对难点要点会反复解释和讨论。
当然,还有很重要的一点。这些科学规律和预测,都是可以质疑、检验的。科学界同行对这些论文的每一个步骤、每一个数据都会反复揣摩,看哪里可能有纰漏,甚至存在重大错误。从现代科学体系建立之后,出现越来越多的科学预测,有的成功了,有的失败了。无论成功,还是失败,科学家都必须是对每一步原理、每一个数据进行明确解释,言之有据,言之成理,取得同行认可。
相反神秘学的预测,是不会明确告诉你规律是什么的,也不会把基本原理掰开揉碎了给你看。事先你绝对看不出来是什么,事后你尽可以朝向已经发生的事情靠拢解释。所以神秘学预言对未来的意义是受到质疑的。
比起预测“瘟疫”,完善“疫情预警响应”更重要
现代科学与国计民生联系越来越多。从原子弹到芯片、生物技术到医学,科学家对当今社会的责任也越来越多。对于这类重要事件,如果要想给出“科学预测”,显然要求就更高了。
比如,现在科学界主流观点认为,地震不能预测。因为你要预测地震,必须明确基本原理或者明显无误的规律特征,然后预测某次将要发生的地震的准确时间、地点(震中)、震级(烈度),三种要素缺一不可。可地震涉及的原因太过复杂,不但是地下许多情况看不到,而且很多临界现象的规律还没有被掌握。所以目前认为地震只能预警,无法预测。很多宣示“成功预测地震”的人士,不过是在无数次预测当中,拿跟实际发生的地震最接近的一次来哗众取宠而已。
对于这次新冠肺炎疫情的发生,显然涉及了更多要素,其中“新”字告诉我们,这次的病毒是以往我们没有见过的。根据目前一些科学团队调查结果,可能是由蝙蝠作为源头,经穿山甲作为中间宿主,在非法的野生动物交易中传播给人类的。
(以上内容摘编自新京报孟然编辑的作者孙正凡的科普文章)
二、现代预测学
2.1、概论
无论是古代预测学还是现代预测学,痴迷的是对未来不确定性的判断。
古代传统预测学是集阴阳、五行、周易、四柱、八卦、奇门遁甲等于一体的以推测已知或未知的事件为目的的一门学科。偏见者认为其带有迷信色彩,其实万事万物有规律。
现代科学预测是指应用未来学的理论和研究方法,对事物的未来状态所作的科学的预测。换句话说,就是在正确思想指导下,根据预测对象系统的内外部各种有关的信息、情报和数据,运用科学的方法和手段,包括推理、判断和建立相应的技术模型,预测该对象发展的可能趋势和变化规律,从而获得该对象的未来信息,把握其发展方向,对它的发展变化作出预报,以便于估计发展变化的未来影响,提出有针对性的行动方案,避免或减少盲目性。
现代预测学研究无所不在的不确定性,旨在控制随机性以及减少无知的程度。
JakobBernoulli(1654—1705)创立了预测学,目的在于减少人类生活各个方面由于不确定性导致错误决策所产生的风险。预测学的理论部分致力于对无知和随机的后果进行数学化分析和描述,无知和随机的具体化就是变异性。预测学的实验部分运用模型,为决策者提供恰当决策的必要信息。
不确定性是几乎所有问题的根源,因此预测学将成为更有效的问题解决工具的关键。此外,预测学为分析变异性提供了有效方法,因此,为将非现实的世界观转变为现实,随机的世界观铺平了道路,这一转变,特别是对于科学的所有分支,将产生巨大影响。
本世纪五十年代以来,预测学渐渐地形成了一门独立的学科,国内外各部门、各行业不断应用各种预测理论和方法来进行社会预测、经济预测、科学预测、技术预测、军事预测等。同时,决策过程也逐步由经验型向决策分析技术型过渡发展。预测决策理论和方法得到了广泛的应用,并已发展成为理论分析、方法技术与实际应用相结合的专门学科。
预测学在与人生命运有关的最前缘的研究是《人体生物节律学》。其具有验证过去、把握今天、预见未来的功能。
2.2、现代预测技术
预测技术亦称“预测方法”,预测是根据事物以往和现今的历史资料,通过一定的科学方法和逻辑推理,对事物未来发展的趋势作出预计和推测,寻求事物的未来发展规律。预测不仅研究事物的本身,而且还要研究它和环境之间的相互作用、相互影响。预测的过程就是在调查研究或科学试验的基础上的分析过程,简称为预测分析。预测分析所利用的科学方法与手段,统称为预测技术。预测是自古以来就有的,作为一门技术是本世纪30~40年代迅速发展起来的,目前世界上流行的预测技术约有140多种。
预测技术的种类按内容分为社会、经济、科学、技术、军事等预测;按时间分为短期、中期、长期预测;从预测的输出结果分为定性、定量预测。无论何种预测,都离不开定量分析和定性分析二种:
2.2.1、数量分析
即利用统计资料,借助数学工具,分析因果关系或相关关系,进行预测。数量分析预测具体方法很多,如趋向外推法和回归分析法等。
趋向外推法即时间序列分析法,它是根据历史和现有的资料推测发展趋势,从而分析出事物未来的发展情况的。它把在一定条件下出现的事件按时间顺序加以排列,通过趋势外推的数学模型预测未来。时间序列就是把统计资料按发生的时间先后进行排列所得到的一连串数字。
回归分析法是从事物变化的因果关系出发来进行预测,是研究引起未来变化的各种客观因素的相互作用、指出各种客观因素与未来状态之间统计关系的方法。
2.2.2、定性判断
在没有较充分的数据可利用时,只能凭借直观材料,依靠个人经验和分析能力,进行逻辑判断,对未来作出预测,即为定性判断预测技术。
预测的步骤是:(1)确定预测目标;(2)收集资料,分析数据;(3)建立预测模型;(4)分析评价;(5)修正预测值。
3.4、应用领域
预测技术广泛应用于社会、经济、科学、技术、军事等领域;
2.4.1、宏观经济领域
预测不仅关系到一个企业、部门的生存和发展,而且已成为一个国家发展国民经济和科学技术而必须研究的领域,预测成败与否,将直接影响国民经济和科学技术的发展,其主要作用是:(1)是决策的基础;(2)是制订国民经济和科学技术发展规划的重要依据;(3)可以推动技术和产品更新,增强产品竞争能力;(4)是搞好经营管理的重要手段。
2.4.2、工业生产领域
近十几年来,预测决策理论和方法渐渐被引入到了工业安全领域,用以科学指导安全生产,并取得了一定成效。特别是随着现代数学方法和计算机技术的发展,国际上安全评价分析以及预测决策实施得到了广泛应用,如模糊故障树分析预测、模糊概率分析、模糊灰色预测决策等。利用计算机专家系统、决策支持系统、人工神经网络等现代数学方法和计算机技术,使安全分析评价预测决策实施开拓了一个更广阔的应用前程,这些技术方法在英国、美国、德国、意大利等国的核工业、化工、环境等领域得到了广泛应用。以安全分析、隐患评价、事故预测决策为主体的安全评价工作作为一种产业在国际上已经出现。
2.4.3、科研预测
科研预测是人类在科学领域从事的预测活动的统称,是科学组织管理的重要环节。它预测的对象既可以是科研课题,也可以是专业学科或整个科学,既可以是科学的知识体系,又可以是科学的活动。科学预测的内容主要有:科学发展趋势预测;科学发现和科学突破预测;科研手段和方法预测;科学物化为技术和应用前景预测;科研重点预测;科研体制和科研结构预测;科学发展资金和资源(人力、物力)预测;科学对人和社会的影响预测等。
2.4.4、技术和产业预测
技术预测是针对未来较长时期的科学、技术、经济和社会发展所进行的系统研究,其目标是确定具有战略性的研究领域,选择对经济和社会利益具有最大贡献的技术群。
通过采用科学、规范的调查研究方法,综合集成社会各方面专家的创造性智慧,形成战略性智力,为正确把握国家的技术发展方向奠定基础。
21世纪是一个崭新的世纪。伴随着信息、生物、和新材料等高技术的迅猛发展,世界经济、产业格局正在发生重大变化,科技经济一体化趋势加强,科技日益成为经济和社会发展的决定性力量,发展高技术已成为各国变革经济结构的强大动力,成为国家战略制高点。
面对新的机遇和挑战,美国、日本、英国、德国和韩国等国家高度重视科技发展战略与政策的制定,积极开展技术预测和关键技术选择等前瞻性研究,以期把握未来科技发展趋势及其对经济和社会发展的影响,通过确定重点研发领域,构建符合未来发展的国家创新体系。
国家技术预测是国家科技宏观决策的重要手段,它为制定国家科技政策和发展战略、选择优先发展领域以及确定研发资金投入方向等方面提供支撑,为科技规划和科技计划的制定奠定基础。
因此,从我国当前社会经济发展需求出发开展技术预测,积极选择和重点突破国家关键技术,努力实现产业化,是关系到我国科技、经济和社会长远发展的战略性问题。
2.4.5、金融预测
金融市场中也多是含有预测性的技术分析,一般的技术分析因为着重于买卖讯号,所以预测性较不明显,比较显著的如江恩理论、亚当理论、波浪理论等。金融预测比较受关注的领域是货币政策预测、货币发行量预测、金融风险预测、汇率预测、利率预测、股票价格预测、股票期指预测、期货价格预测等。
2.4.6、企业微观领域预测
作为微观个体的企业,也需对自己所处的如下宏观环境和微观领域做分析和预测,以制定正确的战略和策略:
国际政治经济和社会趋势
国内和国际GDP及其增长趋势
国内外行业和市场趋势
产品市场容量
原材料供应趋势
竞争趋势
最终产品、中间产品、原材料价格趋势
根据产品和原材料趋势预测制订库存策略
劳动力趋势
前言技术和产业发展趋势等。详述见后文。
2.4.7、重大社会公共事件预测
比如地震预测和这次新冠病毒疫情预测等
三、现代预测技术基础:数字化和数据化管理
3.1、数字化、数据化和信息化的关系
信息化、数字化、数据化有什么样的区别?数字化与目前企业的信息化区别在哪里?
很多企业疑问:我们搞了几十年的企业信息化,也做了很大的投入,现在为什么要转型搞数字化?
首先需要明确的是数字化并不是对企业以往的信息化推倒重来,而是需要整合优化以往的企业信息化系统,在整合优化的基础上,用新的互联网技术手段、大数据、云计算以及AI技术提升企业新的信息化水平,是信息化的高级阶段。
毕竟,数字也是一种信息。
信息化和数字化都会产生数据,所以数据是信息化和数字化的一个产品,数据化是信息化和数字化的一个目的。
3.2、数字化
3.2.1、数字化则是推进信息化的最好方法
数字化是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列0和1二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。
信息化的对象基本上还停留在物理世界,信息和数据是管理物理世界的手段和工具;数字化将物理世界抽象并投影为数字化,是一种虚拟世界。
数字化是信息化的高级阶段,毕竟,数字也是一种信息。
3.2.2、数字化的初期:数据化
数字化管理有二方面含义:一是对内容进行数字化,实现电脑和在线数字化管理;二是对现有数据内容进行优化,深化分析加工,是数据增值,实现管理和决策的优化。要弄清楚什么是数字化管理,先要有数字化思维。而在数字化思维之前,首先要有数据化思维。而与之对应的则是经验思维,传统经验思维是根据个人经验或者普适性的常识对事物做出判断,从而形成结论的模式,会带来局限性,甚至会由于不能识别和适应外部环境的变化,跌入陷阱和深渊。
数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。
企业要实现数字化,首先实现数据化。而大部分企业目前的数据只能称之为小数据,与大数据相去十万八千里。
3.2.3、数据化管理
无论你做什么工作都需要学会用数据来管理你的工作,而不是凭感觉。管理者需要每天去分析你的库存数据、财务数据、销售数据、生产数据、成本数据、品质数据、售后数据等。企业的库存是否合理、财务是否健康、成本是否合理、销售网络是否正常、生产流程是否顺利,售后网络是否完善,企业都得从重视数据管理开始。根据这些数据,你才能作出正确的判断,才能做出正确的决策。数据管理对应于内容管理、竞争情报、知识管理、商业智能、数据仓储,实现良好的数据管理。
作为企业的一员,不论你是一线员工或是企业领导,我们都是数据的管理者。事实上,只要你愿意,几乎一切的管理要素、模块和结果,都可以数字化。包含确认消费需求﹑购买心态﹑消费模式﹑购买方式、产品定位、产品特征、产品性能、产品生产、成品成本、产品品质、产品周期、产品服务等等所有企业行为,也不再是凭借个人感觉、来自于数字分析。
一线员工是数据制造者,负责原始数据的准确、及时记录;
基层管理是数据处理者,负责原始数据的筛选、加工、上传;
中层管理是数字组织者,负责数据的分析、判断、处理;
高层管理是数据决策者,数据是我们最好、最公正的参谋,是利润的代言人。
3.2.4、数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理
谈数据化管理之前先说说数据分析。数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论的过程。
数据分析只能对某一个问题作出解答,比如分析得出销售额下降的比率和原因,但并没有告诉我们怎么做,也就是说,数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以,数据分析结合人的决策和业务行动,将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益,只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。
企业要走向数字化,目前难以逾越的阶段是信息化的深化阶段,集数据化管理。否则又会向信息化的初级阶段那样,有了软件和硬件,却没有内容,或有内容,不知怎么应用。
应数字化趋势产生的数字化管理专家在企业中的角色相当于CXO,是继CTO、CMO、COO、CFO等的又一热门职业,他们利用互联网的思维方式来管理一家公司,助力企业数字化转型。
3.3、企业数字化初级管理(数据化)基本内容框架
3.3.1、关于思维模式
企业要长盛不衰走向卓越,要做的无非是改善眼前经营、洞察未来机遇、识别隐藏风险。这样必须要完成从依靠经验思维上升到数据化思维再到数字化思维。传统经验思维是根据个人经验或者普适性的常识对事物做出判断,从而形成结论的模式,这样会带来局限性,甚至会由于不能识别和适应外部环境的变化,跌入陷阱和深渊。在思维模式上,我们要摒弃农民春播秋收式的直观商机判断和年成避险思维模式,培育起需要升维的对未来机会猎取和风险规避的透视能力。
微观上,肉眼只能看到比细胞大的组织,比细胞小的纳米级的组织必须依靠高倍显微镜才能看到;宏观上,几光年的天体肉眼我们只能看到发光的恒星的点,要看到那些天体的细节必须依靠射电望远镜;当企业各级管理人员都分头忙忙碌碌时,需要有人爬上桅杆瞭望远方,寻找更合理的航道,避开暗礁的风险。未来的机会甄别和风险识别要依靠大脑的延伸,依靠那些能与数字和AI机器友好相处和顺畅沟通的绝顶聪明人。而要连接这些绝顶的聪明人,组织内部还需要一个中间体,就是能与这些绝顶聪明人友好相处和顺畅沟通的次等聪明人。而要想让人和组织变得聪明,基础是数据化和数字化
3.3.2、数据内容采集及积累:
数据库构建、加工和增值利用意义重大。许多优秀企业历史上的投资决策失误、项目实施失误、经营失误、预算失误、商务谈判失误和合同失误跟商务的专业性有很大关系,而商务专业性跟数据的掌握和运用有密切关系。
大部分企业在数据管理方面的主要弊端是:不清楚积累哪些数据、现有原始数据不知怎么加工和利用。
数据库架构:
3.3.3、数据库增值加工
原始数据的加工利用根据不同需要,可以对包括投资决策、产品需求预测、战略规划、经营计划、财务预算、经营诊断、量本利分析、营销策略、客户管理、供应商管理、库存策略、低储高出、工艺技术优化、配方配比优化、产品结构优化、质量改进、成本控制、业绩考核、标杆管理、分配激励、合伙人制、增量分配基数设定、商务谈判、合同签订、经济技术指标优化、配煤、配矿等方面产生支持作用。数据的输入和输出关系如下:
数据库增值服务输入输出关系
3.3.4、算法和案例算法就是用计算机解决问题的方法,能用数学描述的问题,一般可以找到数学上最优的解法,一般表现为因果关系或相关关系。
因果关系是因为X,结果必然是Y,如下图所示:
Y = f(X)
通常这个f可以作为一个暗箱处理,通过数理经济、概率统计回归分析等方法描述出来:
因果关系典型的事例是产出与投入关系:经济产出总量由资本、劳动和技术进步确定:
GDP=f(B、L、J)
大数据追求的是另一种情形,不需要很好的算法,只要有足够的数据样例,也可以将问题解决的很好。理论上不一定很完美,但是实际上管用,它追求的是一种相关关系。
Y ∽X
比如:
城市GDP ∽城市夜景亮度
鼠标点击率∽某商品的需求
四、定量预测示例
在企业里,大多数情形目前还谈不上大数据,只能说是小数据(比如财务报表、管理报表以及其它各种数据),或者说是大数据的小型化(比如生产线上产生的即时数据)。
例1:通过以下历史数据建模,预测未来年份的铝需求
图1:国内电解铝消费结构
根据历史数据,即可回归分析得出以下对铝的需求函数:当年用铝增长率=R1*当年房屋竣工面积增长率+R2*汽车产量增长率+R3*上年电力投资增长率+ R4*上年制造业投资增长率+R5*上年房屋销售面积增长率+R6*GDP增长率。其中系数R1—R6是历年动态变化的。利用该模型作为工具,并对其进行改造和精细化,宏观上我们可以据此判断长期趋势,微观上我们可以判断短期的产品需求,作为补库出货和峰谷差价捕捉的工具。
例2:通过以下历史数据分析,做出未来产品库存和出货的策略调整
例3:自备电厂不同煤种配比优化:
按照目前历史标煤汽煤比和和对应的煤热值和含硫量等数据,通过配煤,配出一种最佳的“热汽比”。从历史数据相关性的规律分析,得出按某电厂的锅炉设计条件,把煤的热值配成5100大卡—5200大卡是最经济的。
例4、新冠病毒疫情趋势分析和预测
根据2月17日前的数据,我试图对2月20日和2月25日的数据做一个预测,并把预测目标细分为全国、全国除湖北、湖北,预测指标为我们普遍关注的新增确诊△Q、新增疑似△Y、和存量疑似。预测的逻辑是:新增确诊病例△Q来自于前天疑似存量Y0,新增疑似△Y来自于前天留观的密切接触G0,留观的密切接触者来源于追踪到的密切接触者(Z)。根据动力学原理和概率统计原理进行算法建模如下:
新增确诊转换自前一天的存量疑似(转换率R1),即:
△Q=Y0*R1
新增疑似转换自前天留存密切接触观察者(转换率为R2),即:
△Y=G0*R2
存量疑似病例Y=前天存量疑似+新增疑似-前天疑似排除数(P0),表述为:
Y=Y0+△Y-P0
前天疑似排除数=前二天疑似存量-前天疑似存量+前天新增疑似。
留观的密切接触者=前天留观密切接触者+新追踪到的密切接触者-前天留观排除数
G=G0+△Z-P0
根据历史数据,我们可以通过回归分析动态预测出二个转换率,以及密切接触排除率和存量疑似排除率,这样秩序对每天新追踪到的密切接触数进行推断,即可比较准确地预测除三大数据
需要说明的是,以上算法建模是建立在相关关系而不是因果关系上的,即留观的密切接触者和追踪到的密切接触者不是确诊病例的原因,反之是因为有病毒感染者才需要跟踪和留观。
按照以上模型的历史数据和趋势推演预测结果:到2月20日,全国新增确诊和新增确诊病例都将降到1000例左右,其中全国除湖北新增确诊降到30例左右。到2月25日,湖北新增确诊将降到500以下,全国除湖北外新增确诊病例将只有零星几例。按此趋势,只要防控不放松,到下月初除湖北外疫情将基本上得到控制,到下月中旬基本上可以恢复正常。
事实证明,以上的预测达到了相当的准确度(除新增疑似指标外),尤其本人对湖北外全国新增确诊病例是2—5例,而官方实际披露的数据是4例。
在接下来的时间,按照这个模型动态预测,如果不考虑国外输入这个不可预料的情况,预测结果基本上是相当准确的。
第二部分
预测术的一个应用:三大趋势影响分析
一、中国由“世界工厂”变为“世界设厂”
1.1、2019年中国外贸进出口总额实际负增长,企业海外收入增长
中美贸易摩擦自2018年3月底开始,目前尚无缓和,导致中国外贸进出口增长受挫。据海关统计,2019年我国货物贸易进出口总值31.54万亿元,名义比2018年增长3.4%。如果按照美元计,或按不变价计即2019年外贸进出将接近负增长。
而2018年,我国外贸进出口总值30.51万亿元人民币,比2017年增长9.7%。
在这种情况下,作为中国企业应对中美贸易战的全球布局信号,2019年上半年中国企业对东南亚的投资出现激增。在越南,2019年1月至5月,来自中国的新增投资批准额增至上年同期的近6倍。而在泰国,今年1月至3月则增至2倍。
亚洲开发银行表示,中国企业最近几年来一直在增加对亚洲新兴市场国家的投资。尤其是越南,地理位置靠近中国,而且人工费低廉,因此被选为最主要的投资地点。
菲律宾在杜特尔特政权上台后,由于对华关系改善,来自中国的投资也迅速扩大。菲律宾国家统计署的数据显示,2018年来自中国的投资批准额大幅超过2017年,并超过2017年居第一位的日本,跃居首位。
实际上,随着中国劳动力成本上升,中美贸易摩擦之前,有些制造业企业已经开始将生产基地转移到东南亚。2018年,中国城镇非私营制造业人均月平均工资为6000元人民币,东部沿海地区在6500-7000元/月,劳动力成本每年以10%左右的增速上升,2018年制造业平均工资是2008年的3倍左右,2018年东部沿海制造业工资水平已经接近台湾地区(2018年台湾制造业平均工资为8344元/月)。
于此趋势对应的是,中国企业海外收入增加。2018年度A股上市公司的境外及港澳台业务收入达4.83(以下简称境外收入)万亿元,从2014年到2018的五年里,A股所有上市公司的境外收入从2.25万亿元到4.83万亿元,翻了一倍多。
与此同时,A股所有上市公司的境外业务收入占主营业务比例也在不断升高,从2014年的7.7%,一路上升至2018年的10.8%。
当然,中国企业海外收入增加的趋势还刚刚开始。美国股市近二十年正处于百年来最大的一波牛市之中,这波牛市的推动力,除了科技股之外,另一大因素是全球化引起的公司海外收入的提升,不管是道琼斯还是标普500,其样本公司的海外收入都从不到20%上升到现在的40~50%。
1.2、疫情将加快中国由 “世界工厂”将变成“世界设厂”
本次疫情将对未来产业链的格局产生深远影响。
经过多年的营造,中国的制造业形成了明显的产业聚焦现象。类似电子、汽车这些产业链复杂的行业,产业链被细化为“元件(材料)——器件(零件)——组件(零部件)——模组(零部件总成)——整机组装(整车)”极其复杂的供应链体系。
一部手机,包括几百个供应商的制造与装配劳动,“生前”在全球移动的距离,很可能超过它一生中的移动距离。
产业链的精细化程度和复杂的相互依赖关系,导致单一企业的搬迁会遇到供应链的困难,而大家一起搬又缺乏协同效应,使产业链的迁移变得更加困难。
但产业链的细化也造成了脆弱性,细分环节的寡头效应明显,供应商数量大大减少,一旦出现意外,就会造成整条产业链的停摆。
比如口罩的生产很简单,对人的要求也很少,但大规模放量的瓶颈在于熔喷布,而熔喷布放量的关键材料聚丙烯,这是石化行业的产品,所以到最后,能最快生产口罩反而是中石化。
还有韩国半导体行业看似实力雄厚,被日本断供三种材料就被抓住命根子。
产业链布局过于集中又有很大的安全隐患。本次疫情还没有过,已有汽车企业要求供应商加速了将生产线转移至越南等东南亚基地的进程。
制造业产能迁移的趋势早在疫情之前就逐步开始了,但早期的先行者发现东南亚建厂的劳工制度合规成本,常常抵消了人力成本的下降带来的好处。
但2017年开始,企业出海的速度再次加速,因为企业产能的迁移并不完全算的是经济账。贸易战对于出口企业而言,把全部产能都放在国内是非常危险的,如果想要在产业链上保持自己的地位,就必须走出国门。
就算企业老板自己不想国外建厂,下游的大客户为了供应链安全,也会要求你这么做,比如到美国建厂的曹德旺。
不过,问题在于,没有任何一个国家有体量接纳“中国制造”的全部供应链,所以,企业更倾向于在现有产能中分出一部分,根据各国的资源禀赋,上下游配套,以及产品不同的消费市场,在最适合的国家设厂,合理布局,保证整个供应的高效、安全,同时控制成本。这样,完整的供应链还是掌握在中国产业资本手里,并不会影响中国作为世界工厂的地位。
中国之所以成为世界工厂,并不仅仅是因为人力资源丰富。中国的工厂在管理体系、产能提升、技术品质控制等方面都已经到了一个非常先进的地步。虽然产能出去了,但是整个工厂的管理中心仍然是在中国国内,供应链的整合仍然是在国内——从内地工厂到海外工厂是一个“复制+粘贴”。
此外,5G的发展也有利于产能出海,5G的“低时延,海量数据高速传输”的特点,将大大加速工业互联网的推进,未来工厂有传感器,可以随时拿到生产数据,可以大量利用机器人代替工人,降低企业的劳工风险。
过去,美国人用科技和资本征服世界;未来,中国人用工厂产能撒遍全球。中国企业的产能转移是“经济全球化”的一部分,过去造就了中国的世界工厂,未来也会形成“中国全世界造工厂”。
“美国的金融资本与技术+中国的产业资本与产能”可能是未来二十年的大趋势。
美国产业空心化导致了工作机会流出,资本回报流入,这就导致百年来最严重的贫富分化。
中国因为全球化带来的工作机会,导致工资性收入也是快速增长的。
“世界工厂”变成“全世界开工厂”的逻辑虽然不会危及中国的产业链聚焦优势,国内的工作机会同样会减少。
更重要的是,工厂是重资产,需要不停地投资,海外工厂的利润不是那么快能回流国内。
所以接下来,国内的低收入阶层可能经历美国人经历过的痛苦。
很多人对中国股市的印象还停留在“赌场”两个字上,实际上,中国最重要的公司,除了华为等少数,绝大部分都是上市公司,一半在A股,一半在港股美股,大部分未来都会回归A股。
海外工厂的利润不一定会很快回流,但会以市值提升的形式体现在资本市场上。但这“一进一出”,分配方式改了,从“按劳分配”变成了“按资分配”。
过去十几年的城市化,资产增值主要体现在房产上,而未来十几年的资产增值,很可能将主要体现在股票上,全球化造成的贫富差距扩大,将在中国重演。
未来的中国会不会诞生世界级的科技巨头、消费品牌巨头尚不能确定;但我确定中国会产生全球制造业巨头,而且不止一个,将给资本市场的投资者带来的巨大回报,将会远远超过给就业、给国家税收带来的回报。
而2020年的春天,将是一个里程碑。
中国海外设厂趋势带来的直接后果是:
1、 国内工作机会减少,失业增加;
2、 必需品刚需维持低速增长。
3、 工资性收入减少,资本性收入增加;
4、 奢侈品和软性消费增加;
5、 跨国企业境外投资和经营收入快速增长,贸易金融行业走俏,价差、汇率差、利差、时间差等套利机会增加。
二、新一轮经济刺激措施的影响
2.1、31省份推出40万亿投资蓝图,新基建、公共卫生成亮点
2020年开年,面对新冠病毒肺炎疫情对中国经济造成的紧迫压力,为完成经济增长既定目标,各地方政府均出台了相比往年更为庞大的投资计划。
据不完全统计,截至目前,全国31个省份宣布的投资总额已经超过40万亿。
这次中国超40万亿基建规划,指的是已公布省份的未来总投资计划,从今年一年的投资额来看其实并没有比去年增长太多,但很有意思的是公布了未来投资总额,其实也是希望提振市场信心,毕竟很多人是不会去追究其中原由的,只看到超过40万亿的基建,投资积极性立马就起来了,站在政府的角度,也是希望达到这种效果。
所以说,从根本上来说,这次所谓大规模的基础设施建设,与2009年的4万亿背景是不同的,一个是仓促和被动,一个是着眼于长期规划,并主动。
要知道,中国经过了多年的大规模基建投资,很多地方政府已经是债台高筑,如果盲目批准基建,更大的可能是,造成严重的信用风险和通胀压力,所以这次的基建,不是单纯的机械式刺激计划,而是一个早就规划好了的大规模建设计划,但要积极的落地和推动,其实也存在一些舆论聚焦及质疑,决策者压力更大,这次正好可以借此机会,更迅速的批准和实施。
2.2、新基建,新在哪里?
梳理今年各地方政府所发布投资计划可以发现,“新基建”渐成日后投资新趋势。截至目前,已有25个省市的政府工作报告提及新型基建,其中21个地区表示推动5G建设与布局等相关工作。
如何定义“新基建”?有机构将新基建划分为七大领域:5G网络、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能和工业互联网。
其实,虽然引入了新基建的概念,其实大头还是传统的铁公基老基建。新基建投资强度虽将加大,有业内人士初步估计有望达到接近万亿元的投资规模,其中,5G基站等建设工程及设备投资总额有望达到2000亿元至3000亿元,而充电桩设备投资的市场空间也在1000亿元以上。尽管如此,这些新基建只占整体基建投资的5.0%左右(也有估计是15左右的)。所以,无论如何强调新基建,这个40万亿基建投资的80%以上的还是传统的老基建。
2.3、新一轮大规模基建的棋眼:布局地缘战略
这次基建的一大背景是:中国正在面临遭遇美国的各种围追堵截的国际形势,中国需要借助这次基建来冲破一些藩篱,打开一个新的局面,为未来几十年的经贸和政治提供更安全可控的环境。
我们注意到,这次已经公布总投资规模的省份,排名最靠前的几个分别是云南、福建、四川、河南、陕西这几个地方,云南竟然高达5万亿的规模,其余四家平均下来也都接近4万亿规模,而整体公布的其他省份,平均下来也就是不到2万亿的规模,像浙江这样的经济大省,也是2万亿规模,所以像云南这样GDP只有浙江五分之一的省份,基建投资计划是浙江2.5倍着实是一个令人震惊的数字。当然,还有不少的省市没有公布总规模,这其实说明很多项目还没有批,也就是优先级是不够的。
这次大规模投资基建更重要的一个考量因素,是关乎未来中国的国际战略和地缘政治问题,并不是简单的国内经济。
1、云南的大规模基建投资是布局东南亚(尤其东盟)的地缘战略;
2、福建的大规模投资是布局台湾海峡
跨海峡铁路
建福州至平潭铁路公路两用跨海大桥
3、河南、陕西、山西、内蒙和甘肃的大规模投资时为了布局一带一路:
两千年之后,中国的西出陆路通道依然没有变化
4、四川的大规模投资是布局川藏线,鞭峰直指印度
川藏线
所以,这次诸多基建项目,除了拉动本身的经济和就业之外,主要还是在兼顾中国的对外战略规划问题。按照目前中国面临的地缘政治压力,如果中国不主动做出更大规模的对外建设及互联互通规划,等美国从中东撤出,大部分精力用来在中国周边搞事情,那时中国将会非常被动。
这种情况下,中国可以说需要用一己之力来做互联互通的开发,因为周边国家确实没有这个经济实力。
所以说,从根本上来说,这次所谓大规模的基础设施建设,与2009年的4万亿背景是不同的,一个是仓促和被动,一个是着眼于长期规划,并主动。
要知道,中国经过了多年的大规模基建投资,很多地方政府已经是债台高筑,如果盲目批准基建,更大的可能是,造成严重的信用风险和通胀压力,所以这次的基建,不是单纯的机械式刺激计划,而是一个早就规划好了的大规模建设计划,但要积极的落地和推动,其实也存在一些舆论聚焦及质疑,决策者压力更大,这次正好可以借此机会,更迅速的批准和实施。
2018年12月的时候还是断头路,一年后朝方一侧已经开始铺设路面
随着美国战略重心的转移,亚太地区未来将更加复杂,而美国作为一个控制全球海洋的超级霸主,其地理位置优越,无论跟哪个国家合作,根本不需要更多的陆路基础设施建设,只要有港口就行,因为全球海洋就是美国的公路、铁路,所以美国不需要输出基建,只需要强大的军力,控制海洋运输通道就可以了,但问题是,中国还不行,如果中国不去打通亚欧、南亚等陆路通道,中国就要从海洋上绕行数千公里,去跟欧洲、中东、印度洋岸国家做生意,中国跟这些国家的陆路链接优势反而一点都体现不出来,过长的海洋航运线路给中国未来应对诸多风险带来的巨大的挑战。
此次大规模基建计划,尤其是向周边国家的辐射,肯定会影响到未来至少三十年的区域贸易和东亚地缘格局。在这种不一样的结论和视角触动下,再去寻找一些持续增长时间会更长的投资标的,获得更大成功的可能性就会大幅增加。
2.4、新一轮基建副产品预测:
无论中国新一轮大规模基建投资是“新基建”还是“老基建”,是“纯粹的刺激措施”还是“基于地缘战略”,这新一轮的基建投资都不会在短期内有直接的效益回报,必然会导致以下的结果:
1、 基建投入产出比降低;
2、 货币宽松,银行新增贷款增加,政府债务继续增加,银行坏账增加;
3、 银行持有折价的抵押物业资产增加,贬值拍卖的资产泛滥;
4、 企业投资收益降低,财政收入增速降低,银行坏账增加;
5、 住宅房地产、商业房地产增量有限,存量交易增加,物业大幅贬值,迎来部分刚需和投资客抄底机会;
6、 为弥补基建和城投公司亏空和银行坏债,国家将全速开动“印钞机”,货币供应量M0、M1、M2大幅增长;
三、新经济转型过程的影响
1、技术创新型企业发展空间扩大、盈利增长;传统行业增长空间受挤压;
2、大健康产业、生命产业、生活质量产业、精神创造、灵魂慰藉产业等新产业大行其道;
3、技术创新类人才,大健康和生命科学人才,AI和数字化人才,生活质量和精神创造类人才,前瞻性、颠覆原创性、重混整合型人才将大行其道;诗人、音乐家、小说家、歌唱家将引来新的春天,有某种特异功能的顶级竞技者、歌手、艺人日赚斗金将呈常态。
4、未来20年内60%的人将失业或物业,沦为“无用阶级”,他们靠救济或“财富再分配”无意义地生存,但人群巨大,针对这部分人群的生存消费和精神排解产业以及“奶头经济”将是一个不小的市场。
共图咨询经过20多年的理论探索和实践积累,形成了传统咨询、创新咨询、特殊咨询三大咨询领域。
在传统咨询领域的主要咨询项目有:
- 基于广义战略规划的战略管理咨询;
- 基于系统思考的集团管控咨询;
- 以共图特色的考核评价为核心的人力资源咨询;
- 以义聚+利聚为文化场的企业文化咨询;
- 基于系统思维的战略成本链咨询
- 建立在独特前瞻洞察能力基础上的投资咨询:推广了以高科技为主的系列项目,比如高分子焊接、超石墨烯电池、超T1200的碳纤维、太赫兹波癌症诊疗、纳米机器人基因修复、量子芯片等;
在前沿创新咨询领域,共图发展了如下的具有共图独特思想的咨询产品:
- 基于三维分解机制的执行力工程;
- 以利润微积分为基本工具的增量和隐形利润挖掘;
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特殊咨询领域主要内容如下:
现代科学预测术及其应用;
国土空间生态修复基金;
政府采购验收
智力和专业服务监理和验收
运命学和人生规划