文章核心观点 - 资本市场中，能够长期成功的投资者如同“恒星”般稀少，多数人只是短暂闪耀的“流星”，其根本原因在于人性中的贪婪与恐惧在资本市场中被放大，导致投资失败[4] - 著作《财富是认知的变现》通过系统梳理投资中的认知误区与武器，并追溯其进化心理学根源，为投资者提供了构建科学认知体系、克服人性弱点、实现长期稳健投资的方法论[5][6][7] - 该书强调投资是科学与艺术的结合，重点在于“道”（认知与心性）的修炼，而非具体的“术”（实战技术），其目标是帮助投资者避免失败，从而达成长期成功的投资目标[8] 著作《财富是认知的变现》内容与价值 - **系统性的认知框架**：该书系统梳理了投资中的12大认知误区和12大认知武器，并将其融入投资亏损的四个阶段进行分析，针对性与实操性强[6] - **核心心法提炼**：作者将价值投资的精义提炼为“四颗心”——耐心（对应长期思维）、疑心（对应逆向思维）、小心（对应风险思维）、初心（对应股权思维），便于记忆与应用[6] - **认知误区的根源剖析**：从进化心理学角度阐明，贪婪、恐惧、从众等导致投资失败的行为是“进化适应症”在现代化环境下的“失配”，这一论述是理解知行合一难题的关键[7] - **独特的表达方式**：得益于作者的人文学科与媒体背景，该书行文流畅易懂，其中“老子对话巴菲特”的构思别具意趣[7] - **市场认可度**：该书出版不到四年便得以再版，获得了众多读者的喜爱与认可[8] 对投资者的核心启示 - **成功投资的关键**：在于深刻省察并约束自我人性与认知中的不足，以高度的理性进行投资[4] - **构建认知体系的重要性**：必须摒弃“盲人摸象”，首先在认知上构建一套科学严密的体系，这是成为资本市场“恒星”而非“流星”的基础[5] - **投资的道与术**：该书侧重于投资之“道”（认知）的阐释，而非具体的实战技术（“术”），帮助投资者避开投资路上的各种“坑”与“雷”[8] - **逆向法则的应用**：在投资中，避免失败本身就有可能导向成功，即实现“不做流星做恒星”的目标[8]

文章核心观点 - 文章基于产业组织理论的SCP模型，系统分析了中国制造业“内卷式”竞争现象的形成机制，指出其是宏观供需结构变化、中观产业链平台化重构及微观企业规模结构演变共同作用的结果，并提出了综合治理的政策建议 [9][10][16][25] 制造业“内卷式”竞争的内涵与表现 - “内卷式”竞争被定义为在供给侧持续扩张而需求侧响应滞后的结构性失衡背景下，企业为争夺存量市场而采取的非理性竞争行为，表现为“资源有限—过度竞争—效率低下”的恶性循环 [10] - 具体表现为两个维度：横向的“价格内卷”（同质化企业间的恶性价格战）和纵向的“链条内卷”（产业链主导企业利用垄断势能压榨上下游）[13] - 中国制造业销售利润率从2021年的13.24%下降至2024年的11.87%，创近年新低，与“内卷”现象高度相关 [14] - 现象普遍存在于一般传统制造业，并逐渐出现在部分战略性新兴产业中，导致产能过剩、利润下降 [15] 制造业“内卷式”竞争的形成机制 - **宏观层面：内外需结构转换不畅** 中国制造业在全球产出份额从2004年的8.64%持续攀升至2022年的约30%，但出口增速呈波动下降趋势，正面临从外需主导向内需主导转型的关键阶段，外需减弱而内需承接能力不足，迫使企业依赖价格战 [17][18] - **中观层面：平台主导型产业链重构** 平台企业通过算法和数据深度嵌入制造业，重塑定价机制与供需匹配逻辑，形成以关键企业为节点的平台型供应链，攫取更高利润份额，使边缘化中小企业陷入横向“价格内卷”和纵向“链条内卷”的双重压力 [19][20][21] - **微观层面：企业规模结构变化** 市场结构发生变化，小型企业数量大幅增加而中型企业数量明显下降，大量缺乏议价能力和创新资源的小型企业聚集在低附加值环节，加剧了“价格内卷”[22][23] 综合治理的政策建议 - **引导价值创造** 完善技术创新机制，强化产业补贴的技术创新导向，限制产能扩张补贴，鼓励企业向品牌、技术、标准升级转型，并完善“专精特新”中小企业发展机制 [27] - **优化产业链协同** 出台产业链创新政策，推动上下游企业深度协同与联合研发，构建稳定高效的战略联盟体系，遏制“链条内卷”[28][29] - **防范平台垄断** 建立健全平台经济市场监管体系，强化反垄断与反不正当竞争，规范平台在定价、流量分配等关键规则上的行为，保护中小企业公平参与权 [30] - **扩大内需** 通过收入分配改革、提升公共服务与社会保障水平来释放消费潜力，为制造业提供稳定高质量的市场需求，缓解产能过剩 [31] - **建设全国统一大市场** 破除地方保护和市场分割，提升要素流动与供需匹配效率，为制造企业创造稳定透明的发展环境 [32] - **强化行业自律** 支持行业协会完善自律机制，将不正当竞争行为纳入企业信用记录，构建“不能卷、不敢卷、不愿卷”的长效治理机制，并提高中小企业的生态位 [33][34]

巴菲特买入谷歌的破圈意义 - 伯克希尔哈撒韦第三季度首次买入谷歌母公司Alphabet股票，持仓市值约43.4亿美元，使其成为伯克希尔第十大持仓[2] - 此举标志着巴菲特投资策略的显著转变，因谷歌是纯粹的科技股，而此前重仓苹果被视为特例，主要基于苹果的消费属性[2] - 这一决策表明科技已成为投资中无法回避的时代主题，与新一轮科技革命的蓬勃发展密切相关[2] 科技与财富周期的关系 - 科技革命与资本周期紧密纠缠，科技在财富创造和吞噬中常扮演决定性角色[3] - 高科技定义为“凝结的知识”，具有初始投资大但边际成本几乎为零的特点，形成“收益递增”正反馈机制，导致强者恒强格局[4] - 科技行业发展史是“赢家通吃”的历史，例如标准石油曾控制美国90%以上石油生产，英伟达在独立GPU市场份额达94%[4][5] 科技行业的领导地位持续性 - 后现代周期中科技领导企业可能保持领先更长时间，理由包括科技行业是通货紧缩型行业、科技被视为国家安全问题、领导企业有能力维持巨额研发投入[7] - 自1955年以来仅有略高于10%的财富500强企业仍在榜单，1985年标准普尔500前十大企业到2020年无一保持前十，显示激烈淘汰现象[5] - 落后者淘汰原因常为被创新打断或未能研发新技术，案例包括柯达、诺基亚、英特尔等[7] 科技股投资生命周期框架 - 科技行业典型生命周期分为四个阶段：新技术带动股价上涨和估值提高、热情推动估值至极高水平、泡沫破裂、企业洗牌后新技术领导者推动发展[7] - 在1825年-2000年间51项主要技术创新中，73%引发了资产泡沫，如运河股泡沫、铁路股泡沫、互联网泡沫等[9] - 泡沫破灭不代表技术失败，领先企业可通过持续创新扩大护城河，例如亚马逊和谷歌成为互联网泡沫后的最终赢家[9] 技术革命演进的两阶段模型 - 技术革命演进分为“导入期”和“展开期”，以泡沫破裂为转折点[10] - 导入期包括爆发阶段和狂热阶段，金融资本大量涌入形成投机泡沫；展开期包括协同阶段和成熟阶段，技术广泛落地推动经济增长[10] - 对于趋势投资者可在导入期获利，难点在于泡沫破裂前退出；对于追求确定性投资者可在展开期参与，需耐心等待最终赢家出现[11][12]

债券市场收益率曲线变化 - 债市收益率曲线逐渐走陡，短端利率下行趋势不改，银行间7天质押回购利率（DR007）下行超10BP，货币基金收益率触及1%大关 [2] - 长端收益率波动范围明显收窄，10年和30年国债活跃券日内波动幅度收窄到1BP以内，维持在较年初上行15BP和25BP左右的极窄范围内波动 [2] 短端收益率驱动因素 - 短端收益率更多反映市场对政策宽松的预期，三季度经济数据显示结构性问题仍存，消费相对疲软，地产销售走弱，意味着央行需维持相对宽松的货币环境 [2] - 稳增长政策力度有望进一步加大，降息方向确定，短端流动性进一步宽松的预期一致，驱动短端利率下行 [2] 长端收益率驱动因素 - 长端收益率反映供需结构变化，此前债市牛市环境中期限利差收窄幅度过大导致长端交易拥挤，市场情绪逆转后情况反向变动 [3] - 长久期债券供求关系变动是关键，去年中央加大化债力度以来，发行的超长债尤其是超长期地方债数量和占比大幅上升 [3] - 今年以来发行的国债和地方政府债中，10年以上期限占比接近30%，推动存量债券长期债占比也接近30%，增量占比水平超过美日，存量占比水平与日本相当 [3] - 超长债的期限利差可能易上难下 [3] 短端流动性对股票市场的影响 - 短端流动性进一步宽松对股票市场更重要，其政策敏感性更高，进一步宽松意味着政策对经济和股市的支持态度不会变化 [4] - 短端利率进一步下行可降低杠杆资金融资成本，意味着高收益资产进一步减少，资产荒背景下居民风险偏好有望提高，家庭资产配置向股市倾斜有望持续 [4]

文章核心观点 - 人工智能对就业的影响是一把双刃剑，既创造新岗位也淘汰旧岗位，社会需建立共享AI生产力红利的制度[9][11] - AI的颠覆性影响覆盖从低技能到创造性岗位，需重新定义"有价值的工作"，未来工作将更侧重促进人的全面发展和精神需求[9][13][14] - 应对AI时代就业挑战的关键在于终身学习、人机协作能力培养以及普惠的社会保障体系[15][16][17] - 国考放宽年龄限制释放反对年龄歧视和适应职业周期延长的积极信号，与终身学习趋势相契合[17][18] 人工智能对就业的影响机制 - AI被认为是最具革命性的技术之一，可能成为人类最后一次技术革命，其创造与破坏效应同时强烈出现[11] - 技术变革具有"先破坏，再创造"的特点，但新岗位创造与旧岗位消失存在时间差，可能导致一代人无法适应[11] - AI带来的生产力提升源于劳动生产率提升，这种提升不仅属于企业，也应通过再分配机制让社会共享[11] - 生成式AI具备强大认知能力，能在几秒钟内处理大量信息，这意味着白领岗位和创造性工作也会受到影响[13] 未来就业趋势与工作重新定义 - 随着劳动生产率提升，人类将从资源约束中解放，工作定义将扩展到促进人的全面发展和满足精神需求的活动[14] - 未来可能实现"按需而劳"的工作模式，社会应通过再分配让每个人从事有意义的工作，即使没有直接市场需求[14] - 中国拥有全球最多的机器人装备，蓝领岗位将再次面临替代风险，几乎所有岗位都有被替代可能[13] - 照护老人、教育儿童等领域需要人际沟通、团队合作、同理心等人类特有非认知能力[16] 应对策略与制度建设 - 需要通过教育与培训培养人机协作的新能力，强化劳动者在非认知领域的独特优势[16] - 企业使用AI不应只追求替代劳动，而应利用AI提高劳动者能力，与就业优先战略对齐[16] - 建立更加普惠的社会保障体系，对受技术冲击和就业困难人群提供兜底支持[17] - 每个人都需要终身学习，教育、培训、工作将形成循环往复的过程，微课程和技能证书将成为重要方式[18] 政策信号与制度变革 - 国考年龄限制从"35周岁以下"放宽至"38周岁以下"，应届硕博年龄上限从"40周岁以下"调整为"43周岁以下"[17] - 这一政策变化体现了反对年龄歧视的理念，为未来立法落实包容性劳动力市场打下基础[17] - 政策顺应寿命延长与职业周期延长的现实，与延迟退休改革方向一致[17][18] - 政策变化契合AI时代灵活开放的人才培养模式，推动从"受教育年限"向终身学习转变[18]

文章核心观点 - 当前投资环境具有高度不确定性，属于典型的“乌卡时代”（VUCA），其特点是后疫情时代贸易战、金融市场动荡以及AI技术快速迭代 [2] - 投资成功的关键在于提升认知水平，财富积累本质上是认知能力的变现，而投资失败则源于认知陷阱 [13] - 全新升级版《财富是认知的变现》旨在通过系统化的认知工具，帮助投资者在复杂多变的市场中构建韧性、透视人性逻辑并掌握决策工具 [7] 书籍内容与框架 - 书籍核心是系统性地阐述了12种常见的投资认知误区，并针对性地提供了12种破解之道 [13] - 12大认知武器包括：以“自知者明”破解“过度自信”、以“理性自律”破解“贪婪与嫉妒”、以“长期思维”破解“急于求成”等 [13][14][16] - 创新性地设计了12篇老子与巴菲特的跨时空对话，将东方传统智慧与西方现代投资哲学相结合 [19] - 书籍诚意梳理了内含65本图书的财富认知书单，涵盖大师之书、历史之书、思维之书等多个维度，为读者提供系统性的认知进化路径 [20] - 全新升级版新增了4万字硬核分析，深度解构了包括AI平权革命、全球资产重估、“9 24”行情等世界格局的关键转折点 [5] 作者背景与专业性 - 作者舒泰峰为重阳投资合伙人，拥有由人文到新闻再到投资的独特跨界背景 [23][24][25] - 作者曾在一线媒体拥有10年工作经验，曾任新华社《瞭望东方周刊》主笔、《财经》杂志资深记者，具备将专业投资认知深入浅出表达的能力 [26] - 作者致力于连接东西方投资智慧，独创趣味对话体裁，赋予投资智慧浓厚的人文性和趣味性 [27] - 在全新升级版中，作者从多学科视角系统阐释人性弱点根源，并提出投资需要“四颗心”——耐心、疑心、小心、初心，形成了完整的理论闭环 [28] 市场评价与推荐 - 书籍受到重阳投资创始人裘国根、中泰证券首席经济学家李迅雷、上海高级金融学院副院长朱宁等多位行业权威人士的联袂推荐 [10][33][36][38] - 评价认为该书系统梳理了投资中的认知误区与武器，条分缕析，针对性和实操性强，是一部很好的投资认知普及读物 [32][34] - 书籍被赞誉为了解财富管理本质、提升大众投资水平的佳作，能帮助投资者避开投资路上的“坑”与“雷” [35][40][42][43]

香港住宅市场表现概述 - 今年以来香港私人住宅市场呈现量价齐升的复苏态势，1-10月一二手成交量同比增加21% [2] - 房价于3月见底后持续复苏，9月私人住宅售价指数同比增长1.6%，为2022年以来首次同比回正 [2] - 中原地产发布的香港城市领先指数持续改善，表明楼市复苏趋势延续 [2] 价格上涨的驱动因素 - 租金回报率超过贷款利率是核心触发剂，购房相对吸引力明显提升 [3] - 随着美联储加息周期结束及Hibor快速下降，新发放住宅贷款利率在4月份首次低于租金收益率 [3] - 即使8月末后Hibor有所上行，新发放住宅贷款利率也仅为3.4%，仍低于当前3.7%的住宅租金回报率 [3] 市场供需格局根本性变化 - 人口流入是需求端主要动力，2023和2024两年合计签发人才签证超过27万宗，较2021年翻倍增长，占香港人口比重接近4% [4] - 赴港留学生数量大幅增加，2024学年入学人数较2022年增长近80%，加剧校外租房需求 [4] - 租金市场自2023年已企稳回升，私人住宅租金指数从2023年1月低点上涨超过15%，指示供需格局早已转为紧张 [4] - 香港股市回暖和经济复苏进一步提振楼市购买力 [4] 香港与内地市场差异 - 香港人口与楼市规模不大，国内赴港需求容易带动其市场企稳回升 [4] - 香港楼市转好不能简单视为国内地产的提前指标，因国内租金与租金回报率仍在调整过程中 [4]

文章核心观点 - 文章通过回顾瑞士信贷银行倒闭的案例，揭示了金融机构因内部腐败、贪婪文化、公司治理失效及监管缺失而导致的系统性风险 [9][10][11][12] - 瑞信的崩溃并非孤立事件，而是其数十年商业模式不可持续、风险累积的必然结果，为整个银行业提供了深刻的教训 [24][25][30] 瑞士信贷银行的历史与背景 - 瑞士信贷银行成立于1856年，曾是全球最大的银行之一，被列为30家“全球系统重要性银行”之一，客户涵盖富豪、跨国公司和政府 [11] - 瑞士银行业因其中立立场和保密传统而崛起，1929年其人均银行存款金额为世界最高，1934年《瑞士联邦银行法》将银行保密义务提升至法律层面 [14][15] 崩溃的根源：内部腐败与风险文化 - 导致瑞信崩溃的核心原因是内部腐败丛生、高管傲慢以及贪婪的文化，银行曾为独裁者洗钱、为毒贩处理资金，甚至为前纳粹军官隐藏财产 [11][12] - 自2010年起，瑞信因员工不当行为支付了超过150亿美元的罚款，但丑闻带来的间接损失更大，如阿古斯爆仓、格林希尔资本等事件 [29] 战略失误与公司治理失灵 - 瑞信从未确立可持续的盈利模式，其庞大的投行业务利润丰厚但极不稳定，历任CEO试图改革却总在修修补补中失败 [26] - 公司治理方面，连续几任CEO和董事长都未能设定强有力的“基调”，高管如走马灯般更换，有效领导力荡然无存 [27] - 薪酬激励制度存在严重缺陷，在崩溃前10年，瑞信累计净亏损超20亿美元，却发放了约350亿美元奖金 [28] 全球扩张与文化冲突 - 二十世纪后期，瑞信CEO赖纳·古特推动银行与第一波士顿银行结盟，成立“瑞士信贷第一波士顿银行”，十年间成为欧洲证券市场领头羊 [16][17] - 合资公司内部存在严重文化冲突，第一波士顿激进的投行文化与瑞士信贷保守的传统格格不入，甚至出现同一公司团队“互相厮杀”的局面 [17] - 1999年3月，瑞士信贷披露对俄罗斯风险敞口超20亿美元，远超其他西方机构，其对新兴市场的总风险敞口高达数十亿美元，消息曝光后股价单日暴跌10% [19] 数字化挤兑与最终崩塌 - 2022年10月1日，一条关于“一家大型国际银行正处于崩溃边缘”的推特被迅速指向瑞信，引发数字化挤兑，客户在周末已提取数十亿美元，股价应声下跌11% [21] - 危机爆发后一周内，资金以每天百亿美元的速度外流，最终近千亿美元被提取，相当于全部客户存款的三分之一 [21] - 2023年3月，在瑞士政府协调下，瑞银以30亿美元收购瑞信，政府提供了超过2500亿美元的流动性支持和100亿美元损失担保 [23] 监管反思与行业启示 - 瑞士金融市场监管局的长篇报告揭示了瑞信败亡的五大病灶：商业模式、公司治理、薪酬激励、丑闻缠身以及资本与流动性 [25][26][27][28][29][30] - 瑞信的崩溃是一场“集体努力”的失败，数十年过度扩张、代价高昂的收购、接连不断的丑闻共同导致了这一结果 [30]

需求不足的本质与特征 - 需求不足是经济达到较高发展水平后频繁出现的"富贵病"，低收入国家主要面临供给不足和通胀，而高收入国家更易遭遇需求不足[5][28] - 需求不足的危害具有全面性和系统性，包括直观的企业盈利下降（如大萧条期间美国名义GDP下降三分之一）、就业减少、财富缩水，以及不直观的营商环境恶化、经贸争端增加、收入分配恶化等[1][11][18] - 需求不足具有自我强化的负向循环特征，不能简单视为周期性现象或认为能自我治愈，美国大萧条和日本"失去的二十年"表明其可能长期持续[10][11] 需求不足的形成机制 - 需求不足的形成需从四个层面理解：经济发展阶段（如2012年后中国经济从"易热难冷"转向"易冷难热"）、诱因（如资产泡沫破灭、外部冲击）、市场失灵（如价格粘性、协调失灵）、政策应对不足[26][29][30] - 市场失灵是核心机制，表现为个体理性行为导致集体非理性的负向循环，例如克鲁格曼的三主体模型中支出下降引发收入下降的自我放大过程，加入金融加速器效应后更会加剧循环[31][32] - 快变量（如投资、信贷、资产价格）和慢变量（如消费、劳动收入）在负向循环中相互作用，投资波动幅度远大于消费，企业盈利波动远大于劳动者收入[33] 应对需求不足的政策框架 - 有效政策需满足三个条件：必须是市场以外的力量（如超出商业回报逻辑的政府投资）、必须瞄准快变量（如资产价格和信贷）、必须能够带来广义信贷增长[40][41] - 标准药方是充分发力的逆周期货币政策（如降息、量化宽松）和财政政策（如扩大政府支出），历史案例显示美国2008年后宽松货币政策实现2%通胀目标，日本安倍政策结束通缩[41][42] - 政策选择需避免误区：结构性改革（如改善收入分配）虽重要但无法替代逆周期政策，因其耗时长且未必能打破负向循环；逆周期财政支出的评价应基于宏观资源利用效率而非单个项目商业回报率[38][44] 需求不足的经济影响量化 - 需求不足导致巨大经济资源浪费，2023年和2024年中国因需求不足造成的名义GDP损失分别达5.0万亿和5.7万亿，占当年名义GDP的3.8%和4.2%[15][16] - 价格因素和实际产出双重受损：假设GDP平减指数达2%，2023年名义GDP损失2.5个百分点，实际GDP损失1.3个百分点；2024年名义损失2.7个百分点，实际损失1.5个百分点[14][16] - 资产价格和汇率受显著影响，人民币实际有效汇率在需求不足期间贬值超15%，而2005-2022年初累计升值近60%；以美元计价的GDP受损更突出，延迟了人均GDP突破高收入门槛的时间[17]

10月通胀数据总体表现 - 10月CPI同比增长0.2% 为7月以来首次转正[2] - 扣除食品和能源后的核心CPI同比增长1.2% 连续6个月改善[2] - PPI同比下降2.1% 但环比增长0.1% 为今年以来首次环比转正[2] CPI回暖驱动因素 - 回暖是基数效应、节日消费及黄金价格共同作用结果[2] - 去年10月食品和能源价格同比开始回落 低基数效应在今年10月显现[2] - 国庆中秋双节叠加致出行旅游需求旺盛 服务价格同比从0.6%上升至0.8% 宾馆和机票价格分别上涨8.6%和4.5%[2] - 黄金价格上行带动金饰品价格上涨 贡献核心CPI增幅约0.1%[2] - 猪肉价格同比依然为-16% 维持低位[2] PPI改善驱动因素 - 改善主要来自有色金属 国际定价大宗商品涨幅明显[3] - 铜价环比大涨7% 带动PPI中有色采选和有色压延价格环比分别上涨5.3%和2.4% 拉动PPI环比增长0.2%[3] - 反内卷政策推动煤价改善 但钢价未跟随改善[3] - PPI维持弱势主因是中下游产能利用率偏低 导致中下游对上游涨价传导反应不充分[3] 未来通胀展望 - 受去年末CPI同比走低基数效应影响 CPI多数分项未来几个月将维持改善态势[3] - 以旧换新政策退坡及节后服务价格可能调整 整体改善或较为温和[3] - PPI基数略高 全球定价大宗商品价格存在不确定性 中下游产能利用率仍在改善过程中 修复斜率可能相对有限[3] - 通胀数据大幅改善需经济内生增长动能修复 等待反内卷政策逐步落地及稳增长政策进一步发力[3]