赵晓光：做研究要有穿透时间的能力

7月27日下午，天风证券研究所所长赵晓光针对电子行业的研究框架提出了自己的观点。他指出，做研究要有穿透时间的能力，大多数聪明人基于“看得见”的假设条件才去做判断，但产业分析师一定要在假设条件发生之前，就能够做出预测。

他认为，电子行业具备产业链比较长、影响因素多、产业变化快等特点。这三点决定了电子行业需要一套系统方法进行判断和分析。

他指出，在研究企业时候，一是要研究产品的标准化和非标准化，以及实时跟踪产品标准化和非标准化的动态变化；二是要研究企业有没有正反馈机制，以及这种机制是以什么样的方式存在。

最后，他强调，研究员要把握两类机会：一是把握可遇不可求的大牛公司，这些公司比较少，既要求企业能够站在产业趋势上，又能符合产品非标准化，以及能够做到正反馈，遇到这类公司要坚定的看多；二是要去挖掘在底部的公司，发现这些公司的时候要兴奋起来。

详细观点如下：

电子行业具备产业链比较长、影响因素多、产业变化快等特点。

①电子行业产业链特别长；从最上游的芯片、材料设备、零件、组件、集成等，可以分为6-7个环节。产业链较长带来的传导性要比一般的行业大，因此，在分析周期性和库存波动的时候，一定要把产业看长。

②电子行业的影响因素多；电子行业不是简单的需求、供给简单变化，而是由基础技术路线的变化带来的新的竞争格局。如果简单的强调需求、供给，就会容易犯错误。

举例来看，2010年很多人基于需求角度看空电子行业。但实际上，当时智能手机这个子行业刚刚开始表现。当时，中国制造业在苹果引领下发生了巨大的改变，这一因子带来的变化，显著的大过了电子行业需求端的下滑因素。

去年我们推面板，很多人觉得面板板块波动很大，不看好。但我们认为，这种波动因素在股价中已经体现了，我们要看到的是，波动因素是不是没有以前大了，需求和供给因素的变动是不是弥补了行业波动大这一因素。

③电子行业变化比较快；电子行业不像传统行业，十年二十年行业玩法不变，电子行业技术路线的变化是很快的，竞争模式变化也比较快，因此对判断能力要求非常高。

电子行业产业链比较长、影响产业因素多、产业变化快。这3点决定了电子行业需要一套系统方法进行判断和分析。

第一，要自下而上去推导，看看什么样的公司能胜出。

手机品牌中，苹果、华为能够更好满足消费者需求，因此产业链相关公司能够胜出。研究员要基于此反推，苹果会选择什么样的供应商。

首先，中国供应商特别勤快，更新能力强，因此苹果在过去几年选择了中国供应商。

其次，假设我们是苹果，基于利益最大化原则，苹果在某一家供应商一家独大的情况下，更有动力培养第二供应商，第一、第二供应商在“争宠”的过程中，就能实现降低成本、提高品质，苹果作为客户就能受益。基于此逻辑，后续也会增加第三、第四供应商。

这种时候，就要看什么样的公司能够符合苹果在某个阶段的战略。比如说，声学领域，此前只有瑞声科技，这家公司远远超越同行业其他公司，这种情况下，作为客户的苹果就感觉很痛苦，因此，把歌尔股份培养了起来。

苹果也培养起来了鸿海富士康，此后，富士康秒杀了中国台湾四大巨头。富士康强大之后，苹果也开始逐步培养和硕做手机、广达做手表等，但这些企业和鸿海的能力差距比较远，于是培养了立讯精密来对抗鸿海。

产业分析能按照这种逻辑，就能找到真相。电子这个行业是下游客户说了算，客户想培养谁，谁就能起来。华为被美国打压，有很强的焦虑感，因此转向培养国内供应商，所以卓胜微、三安光电很快起来了。如果你做分析，只研究产品和技术路线的话，就发掘不到这些供应商为什么这么快能够起来。

研究有两种，一种是根据假设条件来推断结论，这是平庸的研究；前瞻的研究是做假设条件的推论，我要告诉你假设条件什么时候出来，我要在华为在培养某些供应商之前我能够推论出，这些供应商有能力进华为，我要能够在面板涨价之前，就能推论出涨价这件事情。我们要去推论事情发生的必然性，不管对应的事件是一个月发生还是两个月发生。

聪明人总想”看到了“假设条件才去赚这个钱，但实际上，”看到“之后，你是赚不到的。面板行业从前年10月份开始涨，从2块钱涨到7块钱，最大的一波行情是面板还没有开始涨价的时候。你要去推理面板为什么一定会涨价，你要站在下游角度，考虑TCL怎么想，京东方怎么想，这样才能够前瞻性的判断假设条件发生的可能性。

同样的逻辑，苹果、华为到底需要什么样的制造平台？

站在苹果、华为角度，需要一些平台级别的制造能力公司。目前A股和港股看来，具有平台级制造能力的公司只有三个，立讯精密、歌尔股份、闻泰科技。这三个平台级的公司能够尽快的反馈客户一体化的需求，那么由此推断，这些公司后续就能获得超预期的订单，至于具体是哪些客户的哪些订单，那只是一个必然的结果。

同样的逻辑，站在立讯精密、歌尔股份、闻泰科技、京东方等这些公司的角度想，他们会培养什么样的供应商，什么样的公司有机会，他们想自己做还是想培养出什么样的生态，对应的什么样的企业会有机会就很明显了。

电子行业产业链比较长，变化因素表较多，因此，做研究要有穿透时间的能力。研究要把简单的数据分析变成产业行为主体的分析，要从下游到上游，一步一步的倒推，去看哪些企业能够胜出。

目前我们看到的胜出的企业，都不是理所当然的。做研究要关注合理性和必然性，一定要掌握必然性。公司董事长勤奋、公司和客户关系强等这些都是合理性，但哪些你没看到的必然性决定这个企业必然胜出。比如说，哪怕是在面临激烈的价格竞争，通过价格竞争胜出的企业，他也有一些诀窍，有一些商业模式，决定了他能够胜出。

电子行业研究的本质的逻辑，在于分析下游客户的行为。客户一系列利益最大化的行为，决定了上游格局的演变。因此，做研究也需要相应的自下而上的视角。

第二，研究企业，一个绕不开的话题就是分析竞争，同样的下游环境，什么样的上游企业会最终胜出？

从产品角度来正推，基于产品来判断这个行业是否能够产生赢家：

首先，关注产品标准化，如果标准化程度很高，那就行业属性比较差，容易产生激烈的竞争。标准化弱，不容易产生竞争，行业属性好。

产品差异化越强，客户粘性越强。手机领域，最容易有差异化的就是天线射频、声学领域，这些行业产品有非常强的差异化，行业属性特别好。

此外，标准化也不是静态的问题，而是动态变化的。如PCB此前标准化非常强，但近年PCB行业景气度提升了，除了5G因素，行业的非标准化程度明显提升，竞争力提升明显，盈利加强。

非标准化行业有个特点，产品良率不太高。刚研究企业的研究员，会容易犯一个错误，去调研时候，老板告诉你产品良率99%，你觉得非常好，产品良率80%就觉得不好。能做到良率99%，说明这个东西好做，面临的竞争也激烈。产品良率80%甚至以下，说明做成这个东西很难，这时候企业的优势也会很明显。

其次，看产品是否具备正反馈的效应。

正反馈就是看企业是否符合做的越大企业越牛的特点，赢家会在不断做大的过程中超越对手，然后在行业”一统江湖“，进而获得较高估值。

当年的海康、立讯都是从几十亿市值起步的，那个时候，未必觉得这些公司能够达到今天的几千亿市值。

比较典型的是互联网公司，正反馈体现为，企业做的越大，信息越多，信息越多之后，效果越好，效果越好，带来的客户越多，客户越多之后，数据更好。

因此，在去调研企业时候会问一个问题，当你规模放大10倍之后，产品成本能降低多少，这个问题很重要，这决定这个行业有没有赢家。

规模效应通过不同的形式展现，安防行业的规模效应通过采购呈现，规模大，采购成本低（产品非标准化）；有些行业的规模效应体现在垂直整合。当企业规模小的时候，产品需要的核心的芯片、设备、磨具不能自己做，要买别人的，这时候成本就没有优势。现在我们看到很多龙头公司具有垂直整合能力，比如木林森、立讯精密、歌尔股份、闻泰科技都在打造核心的垂直整合能力，当年的鸿海也是通过这种整合模式获取成本优势。

因此，在研究产品时候，一是要研究标准化和非标准化，以及标准化和非标准化的动态变化；二是要研究有没有正反馈机制，以及这种机制是以什么样的方式存在。

企业和产品维度之外，站在目前的视角看科技行业的演变，赵晓光认为，汽车行业值得关注，智能手机的制造能力也在逐步向智能耳机、智能手表、智能电视、智能眼镜等角度展开

一是智能手机奠定了非常好的硬件基础，中国一批电子模组企业发展起来，这些模组企业往上游发展带来了芯片、材料、设备的机会，模组企业已有足够关注度，上游的芯片、材料、设备等还有机会，可以高度重视。

横向的扩张及时往汽车行业扩散，汽车很像十年前的智能手机行业。比如特斯拉垂直整合培养了大量中国供应商，提高了中国供应商制造能力，产生了一些中国品牌。

二是智能手机的制造能力向智能耳机、智能手表、智能电视、智能眼镜等角度展开。

未来在5G时代，沿着移动互联网还有一些新的机会，这些新的机会我把它定义为“五化”，手机的5G化、耳机的智能化、手表的服务化、眼镜的加速化和电视的社交化。

目前看移动互联网浪潮的十年还远远没有结束，以搜索为例。最早做搜索的是微软，微软工程师根据经验搞一个算法出来搜。谷歌认为，不应该根据工程师经验来做，而是根据人的行为来入手。比如，我要根据100万人搜的结果来定义我的产品。未来的产品，一定是根据下游用户的精准需求为核心来提供精准数据。

精准数据在衣食住行领域的应用做的最好的是出行，出行的商业模型比较成型，产生了滴滴这样的公司。移动互联网未来在每一个环节，都有一个从泛数据到精准数据的过程。

回到研究层面，科技行业分析师要利用精准数据体系跟各种传统行业结合。安防行业巨头已经在建筑行业广泛渗透，帮助建筑行业赋能，让建筑行业更加高效、低成本。

精准数据这个因素是大家思考的一个方法论体系，对于入行不久的同事，思考问题的方法论体系更为重要，对于研究，最大的建议是需要多做比较研究，我们这个行业没有一个规范的框架，因此要通过比较行业的数据、指标，通过比较行业老大、老二的数据不同，找出核心变化，分析差异的原因。

另外也要把握两类机会：一是把握可遇不可求的大牛公司，这些公司比较少，既要符合产业趋势、产品非标准化，又符合产品正反馈，这类公司要坚定的看；二多去挖掘在底部的公司，发现这些公司的时候要兴奋起来，我们这个行业很多人想准确的择时，但准确的把握最低点，这是很难的。

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