小白投資寶典：如何快速了解一個行業？

#肖璟

除了閱讀大量的內部資料，我還有一個習慣——我會先約一個行業專家，讓其幫我羅列一下“了解這個行業需要了解的20個專業術語”，然后再一個個詞搜索學習。這么學習下來，至少可以跟業內專家聊得到一塊兒去，不怕有術語聽不懂。而現在，我把這個工作交給了生成式AI，甚至讓它把專業術語都梳理成知識圖譜。

文 | 羅益明

1.很多時候，我們普通人不管是出于何種目的去聊起當下商業社會某個行業情況時，往往是大詞一堆且模糊不清，也就是說，聯起大概宏觀情況，好像都能說上個幾句，但具體到再微觀層面，比如行業里的龍頭企業發展周期、估值、市盈率、護城河等等，可能就說不上來了。

這問題并不是說，因為我們是普通人，所以接觸不到這些信息數據，事實上是我們并沒有找到一種確定思維框架，結合一些專業的數據研報去分析和縱深思考這些問題。

2.這本書的作者肖璟先生就是從一個前麥肯錫分析師的角度給我們讀者提供了一套思維框架以及實操方法來幫我們去快速了解和縱深探究一個行業。

熟悉麥肯錫這家企業咨詢公司的就不多介紹了，不熟悉的簡單介紹一下，這企業堪稱企業咨詢行業里邊的神級企業，號稱世界“三大戰略咨詢公司”（波士頓、貝恩）之首。據MBA經管百科介紹：

世界排名前100家公司中70%左右是麥肯錫的客戶，其中包括AT&T公司、花旗銀行、柯達公司、殼牌公司、西門子公司、雀巢公司、奔馳汽車公司，在中國有廣東今日集團、中國平安保險集團。

它這家公司建構了一系列的模型和方法，比如金字塔原理、邏輯樹、三層面業務理論等等，已經成了這企業咨詢領域的基本分析工具。

所以，在這本書中，可以看到作者極為鮮明的麥肯錫工具方法分析行業的特色方法以及實操路徑。

但更有趣的是，作者并沒有止步于此，也就是說，它并不是照本宣科的在講麥肯錫方法是怎樣的，而而是以此為基礎，海納百川，兼收并蓄，熔鑄成極具個人鮮明咨詢特色的理論分析模型框架，以及轉換成自己的話術，譬如，它在界定這書商業模式定義的時候，就運用馬克思主義政治經濟學的概念術語來定義。

這也在提醒我們在讀這本書時，同樣可以按照這樣的方式，選擇一個切入點，轉換成自己能理解的分析工具以及話術。

3.這本書實際上主要還是寫給想搞投資的人看的，但我們不搞投資，想基于自身職業工作的角度去了解自己所處行業的基本情況，那也是非常有幫助的。那了解自身行業的第一步是什么呢？其實在我看來，最快的方法就是在網上找專業的行研數據報告。

比如在微信公眾號檢索：紙質圖書市場分析報告，就會出現類似：中金易云2025年紙質圖書市場分析報告、中國出版傳媒商報里邊的2025圖書零售市場數據等等。

或者去這本書邊研究工具篇，列舉的各種國家政府層面的數據資料網站以及一些調研機構：艾瑞、艾媒集團、克而瑞、七麥數據去找相關的數據資料報告。

如果想進一步對自身行業的上下游產業鏈進行了解，那就先看看這書開篇提到的行業分類，比如《國民經濟行業分類》、《申萬行業分類標準》等等。

4.光有數據資料，這只是完成了第一步，而至關重要，也是這本書最核心的要點就在于運用怎樣的一套思維框架以及工具對行業進行分析？

那這本書的作者肖璟先生就在所謂產業生命周期的理論模型基礎上建構了一個思維框架圖，全書的內容就是緊緊圍繞著這張圖展開進行的分析，圖具體如何？請自行看書。

個人將這個模型圖簡要用文字類比成雞蛋的蛋黃——蛋白——蛋殼三層結構。在蛋黃層面，就是以行業（產業）生命周期為基礎架構：

導入期——成長期——成熟期——衰退期，但作者比較好的地方在于，他在這個周期基礎上對其進行了量化處理，也就是用滲透率來界定這個行業到了什么階段。

作者提供的公式是：滲透率=存量用戶÷潛在客戶群，行業滲透率達到15%~20%為高速發展期，滲透率達到35%~40%以后為成熟期。

再根據這個周期成長階段，針對不同發展階段運用關鍵指標進行分析，這就是蛋白部分，在導入期階段，運用可行性這個關鍵指標進行分析；

在成長期階段，運用規模性（市場規模）這個關鍵指標進行分析；在成熟階段，運用防守性（護城河）這個關鍵指標進行分析；在衰退期，運用盈利性（競爭格局）這個關鍵指標進行分析。

進而分析蛋殼部分，就是政治、經濟、文化、技術發展以及市場估值、行業景氣度。

這個分析需要注意是動態分析，且不同階段并不是只考慮單子要素，需要用動態系統里邊眼光縱深分析判斷。

5.按照上圖的理論模型，本書作者開始對以上關鍵指標逐一進行縱深分析。在可行性這一塊，其實就是看這行業咋賺錢的？透過提供怎樣的產品和服務來賺錢？

我把作者書中提供的那個商業模式新生代圖，用一段話概述就是：它在這個經濟體的上下游產業鏈之中，居于什么的核心節點，投入何種成本，有什么核心資源，能關聯哪些上下游產業，開展什么樣的業務，為哪一類具體群體，通過什么渠道，解決什么具體問題，并如何進行市場擴張，獲得持續性收入？

那怎么驗證這所謂商業模式行不行呢？本書作者從定性和定量兩個維度給出了自己的方法，從定性的角度而言，就是時空對標法，看既往的需求，比如吃、喝的需求，空間對標法，看別的國家人們的需求已經得到了驗證。

而所謂定量分析法，則就是運用單位經濟模型來分析，也就是類似你自己擺個攤進行成本以及收入分析，由此類推整體，如下圖。

在規模性這一塊，就是看市場規模，可分為三類，潛在市場規模，可服務市場規模以及獲得的市場規模，那具體怎么測算呢？本書作者從需求端提供的方法是，先把無法精確的宏觀給它拆解為微觀可大體衡量的數據指標。

比如 市場規模≈目標客戶數×滲透率×客均訂單量×客單價。

從供求端提供的方法也跟前文提到的單店模型一樣，大體量化測算一下一個店大體能超出多少，再根據其價格表進行測算。

也可以從供需之間存在一定比例的角度評估，總而言之，就是顆粒度精細化拆解，再做出合理預設評估。

在防守性這一塊，本書作者從資源壟斷（如：勞動力、土地、技術、資本、數據）以及網絡效應兩個維度分析，前者就是括號里的五大生產要素，后者指的是跟政府、上下游供應商、客戶以及同行締結的關系網絡。

在盈利性方面，主要是從企業的上下游產業鏈所處位置以及競品分析的角度判斷，譬如看看行業集中度，就看龍頭企業產能情況，根據他們的財務報表看資本性支出。

譬如，把這兩項相減，購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金”和“處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額”。

又或者將凈經營長期資產增加與折舊和攤銷的總和相加等等。

至于縱向看上下游產業鏈所處利潤情況，本書作者認為可以從這條產業鏈當中的毛利率以及占用上下游資金的能力綜合判斷。

在蛋殼層面，估值，使用的主要衡量指標是“市盈率”。市盈率就是股價相對于公司賺錢能力的一個倍數。

可以把它想象成回本需要的年數：如果一家公司市值100億，每年能賺10億（市盈率=10倍），相當于你花100億買下這家公司，需要10年才能把投入的錢賺回來。

因此，較高市盈率（比如30倍以上）：說明大家看好它未來會賺大錢，愿意現在用高價買入。它在一定程度上回受央行的影響，央行放水，就水大魚大。

也受資產的概率和賠率影響，賠率越高、概率越大，資產估值越高。但這里邊也可能存在交易擁擠度的問題，就是大家一窩蜂在某個階段沖進某個行業，使得這行業估值可能成了泡沫。

其它外部因素，如政治、經濟、技術、文化等，就不展開細致評述了。以上是本書作者研究框架提到的基本內容。

6.再說一下本書作者提到的研究方法。這個比較總要的是他思考問題時的操作步驟：第一步針對研究的問題下定義，比方說研究消費降級，首先定義它，而且定義的這個標準要非常清晰具體，可衡量。

譬如對消費降級的定義，就是消費者在對某一同質產品上更趨向價格低的。

那進一步分析，那為什么會這個這樣呢，要么就是錢不夠花了？要么就是不愿意為這個產品的附加值溢價付錢了？

然后再進一步針對錢不夠花，做出幾個子假設：

· 子假設1：主動收入（打工或創業）變少了。

· 子假設2：被動收入（投資收益）變少了。

· 子假設3：應付本金和利息變多了。

· 子假設4：投資（包括理財和儲蓄）變多了。

這個子假設，要遵循一個原則，MECE原則，即相互獨立，完全窮盡。

這其實就是類似于知識分類的方式。假如按照我的類比的方式，我會把它類比到對圖書的分類，將問題進行二級分類，乃至三級或者四級分類。

在本書之中，作者更傾向將其的翻譯為“不重不漏”：同一層級的分項之間不互相重疊，且分項總和是上一個層級的全部，沒有任何遺漏。

從這里也可以進一步證明，這個作者確實是非常善于把不同的知識轉化成自己的知識體系當中的一部分，并用自己的話術進行闡述。

對于假設，把這個假設進行調查研究，借助數據厘清這個假設背后的事實結構包含哪些方面？從哪些要素出發？如何交叉檢證等等……

如果我們本身對所研究的話題缺乏基本了解，那么在拆解問題時，做假設時可能不會那么順暢，那么，我們也可以先與業內人士交流，沒有這個人脈，也可以找他的相關的網上賬號看內容，或通過搜索引擎查找高質量的綜述性材料進行重點研讀。

針對這個從搜索引擎，找高質量的綜述性材料，建議權重為公眾號&谷歌&百度。

又或者先把自己的這個話題變成一個學術語言，借用工具AI，讓它變成一個學術論文的類似的題目，進而再放到知網里面去檢索相關的文章。

再根據知網里面去找到相關的專著，因為他要引用專著或者說參考材料。然后對那本書感興趣，再找到相關的書，去學習。

其次，他提供的這個思維方法，也讓我進一步思考一個問題：即，為什么我們多數人可能在面對一個商業問題時無法縱深思考，由此，造成很大的爭端？

第一，就是對問題關鍵概念的定義不清晰，也就是大家理解同一個事情的定義不一樣，進而造成雞同鴨講。

其次，就是在分析原因，做出假設的時候，不窮盡，不獨立，那這要么就會有破綻漏洞，進而，爭論的焦點就是破綻漏洞。

要么就是在同義語重復，循環論證，聊半天最后又聊回去了。

再次，我們再進行到這一步時，沒有一些數據的支撐，雖說不一定每一件事情都得要有數據的支撐，但是我們一旦要去判斷一個更宏觀，超出個體經驗判斷范圍之外的事情假設時，那就需要相關專業數據支撐，構成自己論證的基礎。

其次，北大人口學教授喬曉春教授曾說在這個社會科學領域，尤其在統計學上，有一個所謂必然性和偶然性的臨界點。

就是說，在統計上會計算一個叫P值的指標。可以把它理解為“巧合的概率”。

如果P值很小（比如小于0.05），意味著純屬巧合的概率低于5%。統計學家認為這足夠說明，更可能是真的發現了規律（在統計學上稱為“拒絕原假設”），即結果顯著。

如果P值較大（比如大于0.05），意味著這很可能只是偶然波動，無法證明規律存在（統計學上稱為“不拒絕原假設”），即結果不顯著。

簡單來說，只有先通過了顯著性檢驗（證明這不是偶然），結論才有可能具備普遍性。

也就是說，在數據上你要誤差在一定范圍內，那這個數據支撐的結論就具有普適性的含義了，這也是搜集數據，證明結論的合理性動因所在。

但也不是所有的數據以及資訊具有同等價值，需要從自己的假設出發，對搜集來的資訊和數據設置權重。

7.最后，我們不一定需要按照本書提到的點，面面俱到分析，但可以建立起這樣系統深入的思維模式以及實際分析路徑縱深思考，而我們練招的起手式，就是可以從自己所處行業開始。

此外，本書我也不是全部都翻看了，就挑自己感興趣的部分重點進行了研讀，大家也可以根據自己的興趣重點研讀。

參考資料

【1】肖璟，《如何快速了解一個行業》

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