卡车行业宏观研究分析初探

　　行业的宏观研究分析是非常必要的，卡车行业作为国民经济中相当重要的一环，自然不能例外。

　　行业的宏观分析必须具有一定的预测作用，它是行业未来发展趋势的指明灯，是指导企业中远期生产经营的必备武器，它决定了企业是扩大经营还是保守经营、扩大经营的方向在何处、抑或应该削减哪些方面的投入等等。我相信，在每个卡车企业决策层的桌子上或者脑海里面，都有这么一份宏观的分析结论存在。

　　但是，为什么每年的经营结果却千差万别呢？

　　为什么经过数年的竞争之后，有的卡车企业风风火火如日中天，有的卡车企业日渐惨淡甚至消亡呢？

　　笔者认为，除了自身企业的一些特殊原因之外，没有能够把握住行业大趋势，没有能够在风口起舞，没有能够在趋势下降周期及时躲避，就成为其逐渐式微的重要原因。而造成这些原因的，无疑是在行业的宏观研究上略逊一筹。

　　当然，诚实地说，每个企业的研究人员研究水平的差异，得出的结论除了一些共性的地方外，那么在一些细节上、一些宏观经济指标的预判上的水平，反而决定了成败。而且笔者见过分析报告无数，一些分析也只是粗枝大叶，没有抓住问题的实质，到头来不是指导企业发展，反而是妨碍企业发展了。

　　举例来说，

　　在业内，一直流传着一个"GDP与重卡市场销量的弹性模型"，该模型认为：GDP每增加1个百分点，卡车的需求会有16个百分点的放大。这个模型在业内流传甚广，甚至一些非常知名的专家有时候也会引用该模型。但是却没有一个人对此提出过质疑，因为只要稍微观察几年的数据发展，那么这个弹性模型给出的结论都是不正确的。但是，我们仍然要对模型的提出者表示充分的敬意，因为他提出了细致观察卡车市场的可能性。

　　表1 2000-2015年重卡销量与GDP的增长

　　那么，到底该如何描述GDP与卡车销量之间的关系？

　　应该如何正确地进行卡车行业的宏观分析呢？

　　我们知道，对于一个科学的分析，可以概括为4个步骤。

　　第一步：观察现象，提出问题；

　　第二步：提出假说，提出理论；

　　第三步：从假说和理论的逻辑出发，做出一系列的预测。这一些预测必须是明确的、可以观察的和排他性的。

　　第四步：系统性地收集经验、事实和证据，并与之同理论的预测相对照。如果所有预测和事实一致，那么我们接受这个理论；如果不一致，我们就推翻这个理论，寻找新的理论。

　　那么回到上面的弹性模型，任意摘取几个年数据可以发现，其提出的假说或者理论，是根本不成立的；从科学的角度来说，应该寻找新的理论来进行替代。但是在这之前，我们应该要问一个问题，GDP与卡车销量之间的关系这个命题，是一个科学的命题吗？

　　人们对世界的认识总是要对历史数据的研究出发，因此对未来具备预测能力需要一些重要的假设，即未来在本质上是对过去的重复。

　　但是，这一理论在经济研究上却未必成立。先除去原因不说，就想想结果，经济学家那么多，为什么对经济的预测千差万别，而且事实证明结果正确的简直是凤毛麟角。

　　卡车行业本身是一个经济活动，在经济活动中，人们总是基于对结果的预测采取行动，这本身有时候会改变结果(有时候可能强化结果)；技术变化对经济活动具有广泛的难以预知的影响，而且技术演变本身是无法预测的。正如索罗斯所言，人和经济结果之间存在反身性原理，如果是这样，预测经济根本就是不可能的。

　　但是，

　　这并不说明行业的分析不必要，而是要说明在方法论上应该有所改进。所以，对于卡车行业的宏观分析，怎样才算是正确的姿势？以下是笔者一些粗浅的认识，以做抛砖之用。

　　首先，重点关注方向和趋势，而不过分计较数值的大小和误差，不过分计较琐碎的细节。比如上述的弹性模型，完全是可以用一种直观的表述方法，那就是卡车销量与GDP的增速存在紧密的正相关关系。GDP的增速是增加还是在减少，这是重点，增速本身是在加速还是在减速，这是重中之重。当然，如果要精确一点，完全可以计算得出GDP的增速与卡车销量增速的正相关系数。为什么用一个相关系数？因为必须明白，GDP的增速和卡车销量的增长，本身是不存在完全的因果关系的，政策因素、技术因素等等都会影响着卡车的销量，对不对？但是从趋势上看，相关关系却是必然的。

　　其次，卡车行业的分析，需要全面的要素把握，而不注重片面的深刻分析。全面的要素把握可能看起来不够深刻，但也许会具有更好的预测能力。比如，在卡车行业的宏观分析中，货币政策、财政政策、固定投资增速、CPI、PMI、行业产能、油价、产业政策、技术进步等等，都在影响着整个行业。但是到底哪些因素起着关键的作用，只能依赖分析者自己的经验，主观判断的色彩比较浓厚，这需要研究者具有较高的宏观经济认识能力和深厚的行业理解能力。所以，除了特别的好运气，对这些要素的分寸把握相当地依赖于分析者的经验、感觉以及个人悟性；甚至，是行业决策者的认同，因为反身性，你懂的。

　　最后，并不能忽略短期因素的影响，在短期的影响要素上，要做好横断面上的交叉验证和横向对比，绝不能以单一的影响因素下断语。甚至，过去几个月所发生的事件，对现在和未来几个月常常会保留一些影响；从长期来看这样的事件也许是扰动，从目前看它就是关键趋势。比如，几年一次的排放升级节点便是此类。

　　总的来说，对于行业的研究及其预测能力的局限性，我们必须抱有必要的认识；对市场和未来保持必要的敬畏；然后在分析时要科学和艺术进行充分的结合；最后，还要祝分析者好运。

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