上一讲我们说了会影响到一家公司的宏观因素有哪些，该怎么去分析，这一讲我们就进入行业层面了。

关于行业的划分，我列了证监会的一个分类标准供你参考：

投资人喜欢用 “赛道” 这个词来描述一个行业，赛道理论很形象， 赛道多宽指的是市场规模，赛道多长指的是行业所处的阶段，赛道是平坦还是崎岖指的是行业的竞争格局。

这一讲，我们专门来讲怎么判断行业规模的大小。

在考虑市场规模这个问题前，你需要先问自己一个更起点的问题，就是：

“这个行业提供的是怎样的产品，解决了什么问题”，这是我认为最根本的问题， 回答它就是回答了市场在哪里，市场是否有痛点。同时，这个问题也是后面我们回答市场规模大小的基础。

我举个例子：

比如咖啡行业， 如果你把咖啡行业的从业者定义为“卖咖啡的”，它能获取的市场，是有多少人认可其咖啡的口味并愿意接受这个价格。

但如果是行业大佬星巴克呢？情况就完全不一样了。星巴克所兜售的，其实是以咖啡为载体的社区空间。按星巴克自己的话来说，是打造出一个除了家庭和工作之外的第三空间。

所以当你对星巴克的定义是提供“第三空间”，它能获取多大的市场，就不再单纯的是看多少人要来喝咖啡，而是解决了多少第三空间的需求。你也就不难理解，为什么在西雅图，最高峰的时候，差不多每500人就有一个星巴克。

再比如说互联网行业， 我们分析一个互联网细分行业的时候，会问自己这么一个问题：

对这个问题的回答，某种意义上也是对这个行业的定义。

所谓改造，就是改善原有行业里某个环节的效率， 例如节省交易成本，改造产业链、去中介化。

所谓替代，就是把线下的东西往线上搬， 比如新闻资讯应用替代了报纸、互联网电影票替代了传统影院售票，等等。

原有的行业在互联网的替代作用下，会损失一大部分份额甚至被淘汰掉。替代关系我们喜欢用 渗透率 来衡量，比如现在80%看电影的人是通过网络购票的。

最后一种情况是 创造了新的服务或产品，或者发现新的商业模式。

比如滴滴刚开始的服务，通过APP叫出租车，我们可以理解这是对于传统路边叫车、电话叫车的一种替代，但滴滴后来推出的专车服务，该把它定义成对传统租车公司的改造还是替代呢？其实都不是，因为在此之前传统的租车都还称不上是一个行业，专车属于没有被满足的需求，所以把专车定义为一种全新的服务更确切，也能帮助我们更好地预估它的发展空间。

在考察行业空间之前，最好再明确一点，那就是这个行业是供给驱动，还是需求驱动的。

供给还是需求驱动的概念来源于经济学， 你可以把它理解成，产业发展的主要动力是来自供给一方，也就是公司，还是需求一方，也就是消费者。

经济学对经济增长的动力有过一番争论，古典经济学派强调供给，认为是供给要素带动了经济的增长。而凯恩斯经济学派，则提出有供给不一定有需求。

其实从历史的视角，我们能够找到比较好的解释：古典经济学出现在产业革命快速发展时期，当时物质匮乏、供给严重不足；而凯恩斯的需求理论出现在大萧条发生之后，当时物质过剩，有效需求不足。那么二者的分歧也就不难理解了。

供给和需求的关系，对我们做行业分析有很大启示，说到底，行业的空间是由需求决定的。但对于大部分新经济行业，供给创造需求的特点就很明显。

比如苹果创造iPhone之前，人们并不觉得自己有这样的需求，用手机打打电话、发发短信就感觉良好，是苹果定义了智能机，后来智能机才成为人们生活中不可缺少的需求。这是典型的供给驱动的例子。

但比如汽车，行业已经发展到成熟阶段，它的市场取决于有多少人有买车的意愿和支付能力，而不是汽车厂商造了多少量车。

• 供给创造需求的行业，往往体现出特别强的爆发力，一旦挖掘到合适的需求，就看有多少有效供给，行业前景无限；
• 但需求推动的行业，则要踏踏实实的，根据潜在的需求，来测算行业的天花板。

定义了行业是做什么的，以及了解了它目前是供给驱动还是需求驱动之后，就可以来判断行业空间了。

行业空间也就是行业规模，最简单的算法就是销量乘以单价。

你如果能把一个行业拆解成销售有多少，单价是多高，然后两者相乘，就是这个行业的规模。 这个时候如果你能找到权威机构的数字是最方便的，包括行业监管机构，或者有公信力的行业第三方等等。

不过，不是所有情况下都有一个量和一个价在那儿乖乖地等着我们。有的细分行业往往没有现成的统计数字，特别是当你想判断一下未来几年行业的潜力，历史统计数字的参考价值是有限的。 这时候，就需要你来构建一个框架，并找到在这个框架下，判断行业空间的关键要素。

回到我们前面举的互联网行业的例子，讲了改造、替代、创造三种形式，这三种形式其实就暗示了三种不同的分析行业空间的框架，每一种框架下我们要找的关键要素是不同的。

• 第一种改造型， 行业的价值体现在对于原有行业效率的改进。理论上这个行业所创造的价值，不会超过原行业的成本，否则就变得越改越没效率了。所以分析这类行业的空间，原行业成本是一个重要因素；
• 第二种替代型， 行业的空间取决于原有行业的规模和新业态可能达到的渗透率；
• 第三种创造型， 行业的空间则完全不受原有行业限制，而是取决于它自身解决了什么样的新需求。

前面我们提到的， 行业到底是供给还是需求推动的，也是一个重要角度。 不同的驱动因素，决定了你判断的方式、指标都是完全不同的。

拿近些年火爆的电影市场举例：

• 一开始它是典型的供给创造需求。这里的供给是两个层面，一个是硬件层面的银幕数增加，一个是软件层面的高质量内容增加。二者的叠加造成行业的飞速发展， 那时候观察在建影院数、观察大片上线数量，都是测算行业规模的领先指标。
• 而到了今天，虽然仍然会有一些火爆的影片激发市场，但电影市场能成长到多大，归根结底取决于有多少人愿意去看电影、以什么样的频次去电影院。 所以你更需要关注的，是观影人群和观影习惯的变化。

但是有些时候，一个行业的盈利模式，本身还在一个探索的过程中，所以我们对“行业规模”的定义，还需要留足想象的空间，我们找到的那个关键要素，可能是一个领先指标。

比如前些年开始，人们在移动互联网各类应用上所花费的时间越来越长。虽然用户的注意力，具体是怎么变现为经济收益的，当时还在一个探索的过程中，但我们依然可以做出移动互联网行业规模会有明显增长的判断。

了解行业的空间，和行业增长的驱动要素，是接下来吃透一家公司的基础。 因为不同的行业空间，决定了公司未来能达到的高度。

这一讲我们说了判断行业空间的方法，首先要弄明白两个问题：

• 第一，这个行业的商业模式，可以通过回答“提供了什么产品，解决了什么问题”来找到答案。
• 第二，它目前是供给驱动还是需求驱动，通常新兴行业供给驱动的情况多一些，而成熟行业更多由需求驱动。

对这两个问题有了答案之后，我们就可以构建起一个分析行业空间的基本框架，并且找到这个框架里的重要指标。

挑三个行业，可以是你所在的，或者你好朋友在的，或者你感兴趣的行业，回答一下这个行业提供了什么产品，解决了什么问题，欢迎大家在评论区留言交流。

上一讲，我们解决了行业的空间，这一讲我们来说行业所处的阶段。也就是回答：

一般分析行业所处的阶段，产业生命周期理论算是比较经典的方法了，不过我这里有一套更先进、更完整的理论，是结合了传播学和硅谷两个经典的理论， 一个是“创新的扩散过程”，另一个是“技术成熟度曲线”， 非常好用。

首先来说创新的扩散过程。

其实也不难理解，因为人群通常是正态分布，敢于吃螃蟹的都是少数，处在中间部分的大众群体是最多的，新事物只有触达中间这部分人群，才算真正迎来起飞点，根据正态分布的特点，这个临界点一般会在10%～25%这个范围。也就是说， 一个新事物，当被全市场10%～25%的人接受时，扩散速度会突然加快。

这个规律同样可以用在产业上，也就是我们可以根据一种产品的市场渗透率，来判断这个行业处在什么发展阶段，判断它未来是会扩张得更快，还是已经过了最快的那个阶段了。

如果我们画一个坐标图，横坐标是行业发展阶段，依次是引入期、增长期、成熟期、衰退期，纵坐标就是渗透率。我们就能画出 一条倒“U”形的曲线，这条曲线我们把它叫做创新扩散曲线。 在图中，你也可以看到刚才我说的起飞点在哪个位置。

回顾下来，我们接触到的新东西，后来变成生活中的主流，都经历过这么一个过程。

比如微博这个产品形态，2007年就开始有同类产品上线， 像“饭否”“叽歪”“嘀咕”，但是并没有多少人用，直到后来2009年新浪微博才上线，最后在2011年，微博的影响力到达极致。

不过现实里，我们往往发现有的新事物一开始就来得快，去得也快。

比如说我们看到身边的共享充电宝、共享健身仓之类，似乎一夜之间就遍布大街小巷，但很快又退出人们的视线，往往看起来还没成熟就进入衰退期了。这样的现象单纯用创新扩散曲线并不能很好地解释了。

于是， 我们针对这种来得快去得快的现象，会用“技术成熟度曲线”来解释， 这个理论是由一家叫做Gartner的咨询公司提出的，可以很好地描述新技术发展的过程。

新技术的发展的这个过程，体现在图形上，就是 一条“N”形曲线， 经历一个小高峰后进入低谷，再慢慢走出低谷，这条曲线也就是技术成熟度曲线。

现在我们就可以把两个理论结合起来用了。 在新技术发展初期，行业会经历曲折，但经过了这个阶段，等到技术成熟，相关产品会慢慢广泛被市场接受，直到市场饱和，再走向衰落。

在图形上，就体现为“N”形曲线和倒“U”形的曲线的结合，变成一条“M”形的曲线。

好，现在你已经知道了这条曲线，你可以先找一些已经比较成熟的行业“练练手”，看看它的起起落落，看它每一个阶段是怎么过来的。当然这个分析的难度比较小，因为你面对的是已经有结论的行业，就像游戏里面，已经是个完全显示的高亮地图，而你在用“上帝视角”来俯瞰全局。

然后，你不妨跳到眼前正在发展过程中的一些行业，这时候你就像身在迷雾中。

比如互联网保险行业，你会怎么判断它的发展阶段？

• 首先， 你需要结合第二讲里对行业空间的判断，大致确认下行业潜在空间还有多大。

根据官方数字，互联网保险2017年的规模是1835亿，而整个保险行业的规模是3.6万亿。渗透率是5%，如果你认为互联网保险未来的渗透率将是50%，那行业还有90%的路没走，如果你认为渗透率极限就是5%，那行业基本上走到了尽头。

换句话说，你是在思考互联网保险究竟为保险业带来了什么价值，是技术提升带来的精算水平提高？还是费用带来的节约？ 这里，我还是倾向认为，互联网保险会对保险业带来长期巨大的影响。

• 其次， 你需要搜集这个行业发展的里程碑事件，判断它是在上升期、平稳期，还是衰落期。

互联网保险在过去几年飞速发展，6年的时间里规模增长了60倍。但近两年的发展，却不尽如人意，2017年甚至出现了22%的下降。原先选择这条赛道的创业公司，也很久没传出来融资成功的消息了。可以说，互联网保险行业近两年遭遇了低谷。

综合前两点， 我的初步判断是：互联网保险处在长期的萌芽期和短期的低谷期，也就是在“M”形曲线左半边下降的趋势里。

• 最后， 你要判断它在当前的位置可能还会待多久，是什么因素会导致下一个转折出现。

当行业处在“M”形曲线的左半边的时候，往往要看关键技术的突破，而处在右半边时，往往要看渗透率的提升，有没有突破临界点。

当你能更好地找准要分析的公司处在什么样的位置上，你就能更好地预判接下来的走向。 这往往是很考验你独立思考能力的时候。

大多数人都认可的趋势一定正确吗？未必。比如2014年的时候，很多人根据自己的使用体验都认为微博已经不行了，但那时候，恰恰是微博开始转向90后、转向更有生命力的各个垂直领域的开始，之后它就迎来了新一轮的繁荣。

这一节我们讲了一套产业的生命周期框架，是结合了创新的扩散过程和技术成熟曲线两个理论。这两个理论很成熟，你可以在充分理解它们的基础上，灵活运用。

• 新事物先看供给要素，也就是产业的技术是否成熟，在此过程中，产业和资本的追涨杀跌会放大新技术的波动，就构成了技术成熟度曲线；
• 在技术相对成熟后才过度到需求，需求有爆发的临界点，和趋于稳定的饱和点，就构成了创新扩散曲线。

两条曲线的组合就是我们给出的产业生命周期框架。 当你锚定了一个行业究竟走到了哪里，未来还要走多远的时候，你会更从容地判断它接下来的路要怎么走。

你觉得知识付费这个行业处在哪个位置？

我们先来说，看一家公司应该有的宏观视野，这个部分做起来相对比较轻松，但也非常必要。

你可能会问，我只是想单纯地看一家公司而已，为什么要了解宏观环境呢？或者说，在很多场合下，我并没有了解宏观情况，依然能看懂一家公司。

我的答案是， 看清宏观大背景能为你搞懂公司做出铺垫，同时看清这个公司和宏观的密切程度是怎样的，也决定了需要多大程度关注宏观变化。

首先我们先明确一下，这里说的宏观环境是什么，它其实有两个层面：

• 一个是大的时代背景，你可以把它理解成趋势；
• 另一个是宏观经济环境，你可以把它理解成周期。

先说大的时代背景。知道大的时代背景，能帮助你更好地理解公司的地位和价值。

比方说，同样是重要的行业巨头，20世纪初的石油和汽车巨头推动了整个社会的前进，现在的石油和汽车公司只是现有庞大经济机器运转中的一部分。

我们常说的“风口”，其实很大程度上就是大的时代背景。 任何行业本质上都是时代的产物，不可避免地要跟时代的大趋势发生关系。

再举个例子。

我以前做二级市场互联网行业的研究，曾经花了很大精力研究过两个行业，一个是移动互联网，一个是有线网络行业。

• 移动互联网，在它普及的过程中，相关的产业链一股脑儿都在风口的位置。不管是生产智能机的，还是生产手机里的一根天线、一块屏的，或者开发移动应用的，很多优秀的公司都抓住了行业爆发的机遇。那个时候我们推荐相关公司的股票，帮助客户挣了很多很多钱。
• 但反过来，对于有线网络行业，它的单位用户收入怎么算、增值服务怎么算、摊销折旧怎么算……我都非常熟悉，但现实的大趋势是人们越来越少地通过有线网络看电视。市场也很现实，现在没任何人记得我当时的分析是如何深刻，因为长期没有人在这些公司身上赚过钱。

你可能会想，宏观是这么多复杂因素的组合，相互之间又有各种影响，我连一个小公司都还没搞懂，怎么一上来就去把握大宏观？

其实，大部分事情如果你把它放大了看，都有很多曲曲折折的细节，但拉长到一定维度看，就变成了一个相对确定性的趋势。就比如移动互联网的普及，过程中也遇到了种种问题，但它普及的大趋势却是一直在向前推进的。

这里面有两个小窍门：

第一， 是能找到领先指标，判断这件事未来必然会发生。比如说老龄化，中国现在还没有老龄化，但人口的年龄结构摆在那，这是将来必然会发生的一件事。年龄结构就是一个明显的领先指标。

第二， 是从常识的角度出发，大道至简。比如说人们都希望自己生活质量更高，比如资源会自发向回报高的方向流动，比如科技会不断提升效率，顺应这些方向上的事情，在一个长期维度上就会是大趋势。

刚才我们提到移动互联网的爆发，里面成长出像小米这样的优秀公司。那未来智能机相对饱和了，小米还在什么大趋势上吗？

是的。我估计你已经想到了，小米现在不只是手机，从充电宝到电视机，从路由器到手环，从扫地机器人到平衡车，它要做的是一系列物美价廉的消费品，那它是不是又靠在消费升级这个更大的趋势上了？

我会建议你关注长期明显的大趋势，积累对这种大趋势的认识，而不是去关注太碎太小的东西。 这些大趋势，有点像前面说到的“大路货”，但我也提醒你不要轻视这种“大路货”。忽略常识，对真正的趋势视而不见，也是人们容易犯的一种错误。

刚才讲了大的时代趋势，接下来我要跟你讲的是关注宏观的第二个要点，就是理解公司对于宏观经济的敏感度。

像房地产、汽车、资源品类的企业， 它们都属于周期性行业，对宏观经济特别敏感，会随着宏观经济周期的波动而波动，研究这类公司，宏观经济就显得非常重要。

而有的公司所在的行业就对宏观经济比较不敏感，我举几个例子你就能明白：

• 比如我们的 生活必需品， 就像大米，不管经济好坏，人们风雨无阻地都要吃饭，既不大可能因为经济好点就多吃两碗，也不大会因为经济差点就少吃两碗。
• 再比如 “非主流产品”， 所谓非主流，是指它们在宏观经济中没地位，所以反而不受影响，例如早期的互联网，完全无视宏观经济的波动而野蛮生长，因为那时候互联网在实体经济的大盘子里实在是太小了。
• 还有一类特殊情况，它本身是非必需品，却体现出逆周期的特性。在经济学里有一个名词叫 “口红效应”， 说的就是因经济萧条而导致口红热卖的现象。那是因为口红是一种比较廉价的奢侈品，在经济不景气的情况下，人们会去购买比较廉价的奢侈品，来满足自己的消费欲望。

判断什么样的公司对宏观敏感也很简单：

• 如果这家公司提供的是原材料或者是工业品，并且产品价格在历史上存在周期性的大幅波动，那么我们认为它是对宏观敏感的。
• 如果公司提供的产品是消费品，那你就看它是必需品还是非必需品。前面已经说了像大米那样的必需品是对宏观不敏感的，所以非必需品，就是对宏观相对敏感的。

理解了公司对宏观经济的敏感性，那么你就明白了在搞懂一家公司的过程里，宏观分析所值得投入的精力。

对宏观敏感型的公司， 分析它的基本面，就要分析宏观经济，像房地产、汽车、资源品。

对于宏观不敏感的公司， 你也可以“无视”宏观扰动而直接去了解行业和公司的特性。

对于中间部分的， 跟宏观有联系却又没有那么密切，它们受宏观的影响往往是不对称的。如果宏观好，它们未必好，因为能不能从竞争者中脱颖而出，还要看你后续的分析，但如果宏观差，它们多数都会受到波及，所以对于它们的宏观分析，要着重考察大环境的波动可能造成的风险因素。

整体上，宏观很重要，但并不是让你成为宏观经济学家，毕竟整个宏观经济的分析是一个特别复杂的工程。“不忘初心”还是很有必要的，对于大部分公司，你只需要了解一些颗粒度很粗的宏观背景即可。

本讲小结

这一讲我们说了研究一家公司需要具备的宏观视野，整体思路是要有大局观。

两个关键点：

第一，看明确的时代大趋势，大趋势没那么复杂，它要么有领先指标，要么符合常识；
第二，根据公司产品的特性，评估公司对宏观经济的敏感度。

课后思考

1. 移动互联网是过去十年到现在的大趋势，也是既成事实，如果放眼未来十年、二十年，你能想到的还有什么大趋势？不管它现在的影响有多大，是否明显。
2. 你能想到哪些有“口红效应”的行业？