2026年7月9日星期四

高善文留下的,和AI带不走的

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@pushu1228 · Jul 9, 2026


【值得一读】高善文留下的,和AI带不走的

      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 。高盛曾在报告中明确指出,金融分析行业是受生成式AI冲击最深的领域之一 。

那么,在这样一个背景下,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 。

两种完全不同的分析师

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替代它们几乎没什么阻力 。

● 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 。

1971年,高善文出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,后转向经济学,进入光华管理学院的前身——北大国民经济管理系 。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(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,而是他做判断的方式 。这里有两个他最著名的判断:

判断一:2006年的“资产重估”

“资产重估”,简单来说,就是一大类资产(比如股票、房子,甚至纪念币和邮票)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: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 。高善文判断,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 。

判断二:2010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,低端劳动力就会从“过剩”变成“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,即所谓“通胀中枢系统性抬升” 。

2010年9月,高善文撰写报告指出: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 。”

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,认为他的判断太超前 。

为了验证自己的判断,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 。

为什么要看农产品?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,那么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 。

这个研究设计的妙处在于: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,必然会通过农产品价格反映出来 。

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 。

经济分析的自我嘲讽与“诸葛亮式”定位

看到这里,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: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 。

AI时代,什么才是带不走的“稀缺”?

我们讲高善文的观点,不仅仅是为了介绍他的思考方式 。从他的职业生涯里,我们能看到关于“AI替代”的深刻启发 :

1. 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” Market(市场)时,AI可能很难凭空说出“资产重估”这句话 。那个判断不是纯粹从历史数据里推导出来的,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 。

2. 走向“绑定型稀缺”

● 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,因为产能不够,工业革命解决了 ;

● 信息稀缺,因为传播不够,互联网解决了 ;

专业知识稀缺,因为获取渠道不够,搜索引擎解决了 。

这些稀缺的共同特征是: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”,而是因为它“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 。

未来判断一件事有没有稀缺性,可以通过这么一个问题来衡量:“离开那个具体的人,这件事还成立吗 ?”

● 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 。

● 一个AI能跑出来的宏观分析框架,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 。

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 。

附:高善文博士经典言论11句

以下涵盖了高善文博士的很多关键思考,值得收藏 :

“解释过去头头是道,似乎有理;预测未来躲躲闪闪,误差惊人。” ——横批“经济分析”

“所有经济活动的终极目的是让人们过上更美好的生活,消费活动应该是所有经济活动最终极的目的。”

“经济转型就像在高速公路上转弯,速度太低也会出问题。”

“不要对宏观经济企稳、新周期等抱有太多想法,接受经济下滑的现实,自下而上、埋头苦干才是应对的主要策略。”(2019年策略会)

“合理的价格并不是底部,显著的背离和低于合理价格才能形成底部。”

“底部形成的时候,空方永远是多数派的,多方永远是胆战心惊的。”

“过去的日本,靠出海熬过三十年。在一个停滞的经济环境中,有竞争力的企业大量出海,能够进一步刺激和提高其回报率。”

“人们很容易把总量层面的问题和转型结构联系起来,甚至可能把总量的问题归结为转型的问题。”

“对预测未来心怀恐惧、对市场波动充满敬畏,在保持数据的密切追踪中,随时准备承认错误并改变看法。”

“掌握生产力的人,适合出海;掌握生产关系的人,适合留在国内。”

“对老年人而言有固定退休金,收入预期没有任何影响,可以继续搞夕阳红,跳广场舞。对年轻人而言,收入预期大幅下修,工作难找,纷纷节衣缩食。”

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