作者註:2065438+2002年初夏，壹位清華大學的研究生給我寫信，談了他實習期間市場調研中的壹些困惑，希望我能給點建議。明明是我不能勝任的工作，還有誤導人的風險。不過，想了想，還是借此機會說說自己的感受吧。如果能激發相關話題的深入討論，應該是有意義的。所以，我根據自己這些年對市場調研的反思和感受，寫了這篇回復，探討了市場調研的哲學基礎和局限性。
十年前，我曾經編過壹副對聯，第壹部分是:解釋過去似乎有道理；底線是:預測未來躲躲閃閃，誤差驚人；橫向批評是經濟分析。這當然是調侃，但也不全是虛構。
今天的經濟理論在方法上越來越精良，在思想上指向自然，研究對象涵蓋廣泛，數據處理復雜，往往給人以深刻的震撼和啟示，這是毋庸置疑的。但是，與自然科學和工程中在預測和操縱方面的巨大成就相比，經濟分析對未來提供卓越預見和前瞻性預測的能力仍然是遜色的，這壹點應該是清楚的。
人們對世界的認識總是從對歷史資料的研究開始的，因此需要壹些重要的假設才能具備對未來的預測能力，即未來本質上是過去的重復。對於日出而作，日落而息，寒來暑往這樣的自然現象，這個假設壹般是成立的。對於經濟波動和市場大起大落，這種假設在某些情況下壹般是合理的，但本質上不壹定成立。
原因很清楚。例如，經濟主體和政府可以從過去的經驗中學習並調整自己的行為，這顯然會影響經濟活動的路徑。人們總是基於對結果的預期而采取行動，這本身有時會改變結果(有時可能會強化結果)；技術變革對經濟活動有著廣泛而不可預測的影響，而技術進化本身也是不可預測的。按照索羅斯的說法，人的認識和經濟現象之間還有壹個反思的過程。如果是這樣的話，那麽預測幾乎是不可能的。
研究總是從簡化開始。愛因斯坦說，理論要盡可能簡單，但不能太簡單。從學術角度來看，經濟分析可以(而且似乎總是)比其他方面更專註壹點。在盡可能簡單的情況下深入分析利益問題及其內在機制，從而提出壹個邏輯上站得住腳、不言自明的不同於以往的觀點，或許是壹個尚可的學術研究。
然而，市場研究的最終價值是提供對未來的準確預測，這使得從學術研究向市場研究的過渡面臨兩個困難:壹是未來不是過去的重復，這使得預測在原則上是不可能的；第二，即使未來是過去的重復，準確的預測也需要對現實和歷史有全面的了解和把握，不能有重要的遺漏，而學術分析通常只關註某壹方面(或許非常重要)，這也制約了其預測能力。
因此，市場調研和對歷史案例、經濟周期的分析，確實可以在未來重復過去的基礎上提供壹些有價值的預測，但其局限性也是顯而易見的。
在操作上，這也涉及到兩個問題。
首先是如何看待邏輯。
很長壹段時間，我認為評價壹份商業研究報告，合理的邏輯是第壹位的，預測的對錯相對次要。對於專門從事研究和分析的人來說，這種觀點可能居多。現在我開始意識到，對於商業研究來說，雖然從長遠來看邏輯和結果並不矛盾，兩者都很重要，但如果真的要分清主次，那麽結果的正確性才是第壹重要的。這是因為，作為壹種商業活動，投資者最終追求的是結果，而不是原因，他們大多不具備經濟領域的專業分析能力，這當然是不必要的。
所以有些商業報告的邏輯並不完美，可能更多的是依靠經驗和主觀判斷的色彩，但就獲得正確的結果而言，其商業價值是很大的。投資活動中總有很多藝術元素，除了運氣，分寸的把握相當依賴於經驗、感覺和個人理解。
二是如何看待歷史。
歷史數據研究的深度和廣度取決於預測活動所需的深度和廣度。如果要預測未來二十年的經濟走勢，那麽就必須研究同樣長度的歷史數據，也許更長。如果要分析未來6-18個月的經濟活動，那麽研究過去幾年的數據可能就夠了。深度的情況也是壹樣的。
從商業的角度來說，我過去的經驗是，無論妳研究的數據多麽紮實，邏輯多麽優美，想法多麽原創，投資者最終可能只關心壹個問題，或者只記住壹個結果，那就是妳是看漲還是看跌。這是投資者試圖從宏觀分析領域得到的最關鍵的結果。
簡單來說，投資活動有兩個決定:壹是買還是不買？第二是買什麽？因此，投資者試圖從宏觀研究上解決(或許部分解決)買與不買的問題；從行業公司的研究領域解決買什麽的問題。
因此，從現實情況來看，投資者需要判斷未來6-12個月的經濟走勢，以解決多空問題；正因如此，宏觀經濟分析需要註重對過去幾年數據的綜合分析和把握，重點回答三個問題:壹是經濟走勢；二是政策立場；第三是資金緊張。
宏觀研究的潛在客戶包括外匯市場、大宗商品市場、債券市場和股票市場的參與者。不同市場的需求各有側重，但大體如上所述。目前股票市場上投資者和券商之間有穩定的商業模式，其他市場研究的商業模式不是很清晰。在實際工作中，宏觀研究領域主要以股市需求為主，最多偶爾兼顧其他市場。
當然，如果宏觀研究能進壹步回答行業層面的配置問題就更好了，但這大多是由戰略研究來完成的。
我個人認為，這樣的環境決定了商業領域宏觀研究的取向和方法，也使得它與學術領域的宏觀研究有著根本的區別。
那麽這種差異體現在哪裏呢？我的經驗是在三個方面:
第壹，要盡可能全面地掌握數據。深度的片面分析很有學術價值，但在商業領域毫無意義；對數據的全面把握可能不夠深刻，但可能有更好的預測能力。
第二，關註方向和趨勢，不要太在意數值的大小和誤差，不要太在意瑣碎的細節。比如政策立場寬松或者相當寬松，這是重點；至於加息次數和貸款規模，相對較小。
第三，做好橫截面數據的交叉驗證和交叉對比，千萬不要相信單壹的數據來源。過去幾個月的事件總會對現在和未來幾個月產生壹些影響。從長遠來看，這樣的事件可能是壹個擾動，但目前來看，可能是壹個關鍵的趨勢。
對於短期的數據分析，我們壹般有兩個假設:第壹，橫向上的數據之間應該存在緊密的相關性，它們可以相互印證和解釋；第二，壹件事情的發生，壹定會留下壹些痕跡，壹定會在不同的領域表現出來。
第壹個假設的重要性在於框架，它使我們能夠合理地把握和預測主要變量的走向，通過數據的相互驗證，建立對框架及其推論合理性的信心。
第二個假設的重要性在於識別影響，從而把握可能偏離最初預測的情況。
比如總需求在擴大，就會對進出口、物價、利率、信貸、產出、資金流、匯率、企業盈利能力等產生影響。通過同時觀察這些廣譜數據的變化，可以排除局部幹擾因素，合理把握總趨勢。
那麽如何形成適合商業研究的宏觀分析框架呢？
以我的經驗，基本原則是邏輯呈現、預測和與經驗事實的比較(詳見上文“光可以彎曲”)。其中最關鍵的壹點是，邏輯必須能夠做出可觀察的、確定的和排他的預測(例如非洲螞蟻的情況)，並得到經驗事實的支持。也許我的知識太有限了，但在我看來，就預測的目的而言，照搬教科書或西方模型的分析，故作高深地玩弄統計技術和數據，泛泛而談，這些紙上談兵的做法是沒有實際意義的。
最後，只有當未來是過去的重復時，預測才是可能的。但是，這種假設往往不成立，所以我們必須對商業研究的局限性及其預測能力有必要的了解；對市場和未來有必要的敬畏之心，向神靈祈禱幸運永遠站在我們這邊。