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(原文發表於2026年7月9日)

分析师的价值在于思考本身的质量

在AI时代背景下，什么样的分析师，可以被称为“不可替代”呢？

要想回答这个问题，我们得先从高善文的职业生涯说起。

首先，很多人可能未必知道，当我们说“分析师”时，它指代的可能是两种完全不同的职业模式。

一种，是做模型的分析师。他们负责财报解读、公司估值、数据整理，产出是Excel表格、研究报告、投资评级。这类工作高度模板化。AI替代这类工作，几乎没什么阻力。

另一种，是做判断的分析师。他们负责的是完全不同的事。比如，预测经济的大方向，判断一轮周期的拐点，判断一个市场是不是被系统性高估了。这类工作很难模板化，因为它要在信息不充分、数据互相矛盾的时候，给出一个只属于“这个人”的判断。这个判断对不对，不是靠模型算出来的，是靠这个人几十年积累的认知，在关键时刻“涌现”出来的。

高善文就属于第二种。

高善文，1971年生于山西临汾的一个山村。1988年考入北大，原本念的是电子学专业，转向经济学，进入北大国民经济管理系，也就是后来光华管理学院的前身。他曾写道：“北大像个自由市场。只是在这个市场上自由叫卖的并非文具，而是各种闻所未闻的新思想。”

后来他进入光大证券，做首席经济学家。2004年，就在《新财富》评选中拿了宏观经济第一名，之后一直蝉联，直到2007年。2007年，高善文转入安信证券，也就是后来的国投证券，做了整整18年首席，直到去年底离职。

但让他真正被业内广泛认可的，不是这些头衔，是他做判断的方式。我给你讲两个他最著名的判断，你可以感受一下。

第一个判断，2006年的“资产重估”。

“资产重估”，简单说，就是一大类资产，比如股票、房子、甚至纪念币和邮票，它们的价格在短时间内集体发生一轮大规模的重新定价。不是某一只股票涨了，是整个资产类别都在涨。

2006年3月，高善文在一次经济形势座谈会上正式提出这个判断。当时上证指数在1250点附近，市场情绪刚刚回暖，大部分人还在犹豫。

高善文的核心逻辑是这样的：当时中国市场出现了一个很奇怪的现象——货币信贷在加速扩张，但实体经济里的产能却在过剩。钱在变多，但实体经济的好项目在变少。那钱去哪儿了？钱不可能凭空消失，它一定会找到出口。高善文的判断是：这些钱会大量涌入资产市场，推动股票、房地产的价格经历一轮系统性重估。

他花了大量时间，研究日本1980年代后期和更多地区同时期的资产重估经验。结果，提出判断一年半后，上证指数从1250点涨到了6124点的历史高位。房价全面上涨。“资产重估”也成为那几年国内宏观分析中被反复讨论的话题之一。

第二个判断，2010年的“刘易斯拐点”。

“刘易斯拐点”是发展经济学里的一个概念。简单说，一个发展中国家在工业化早期，农村有大量剩余劳动力，企业可以用很低的工资招到人，经济可以“便宜地”高速增长。但随着工业化推进，农村的剩余劳动力被逐渐吸收完毕，到了某个时刻，低端劳动力从“过剩”变成了“短缺”。

这个转折点就叫刘易斯拐点。一旦过了这个点，低端劳动力的工资会快速上涨，企业成本上升，进而导致整个社会的物价，长期维持在一个更高的水平上。

2010年9月，高善文撰写了一篇报告，核心判断是：中国已经在2005到2006年前后走过了刘易斯拐点，“低端劳动力已经从过剩转向短缺，未来几年通胀中枢会系统性抬升。”通胀中枢，指的就是一段时间内，通货膨胀率围绕波动的那个“中心水平”。

但在当时，很多人认为中国农村还有大量剩余劳动力，远远没有到“短缺”的地步。很多人说他判断太超前。

怎么验证自己的判断？高善文选择了一个可以被数据检验的间接切入角度：研究不同农产品的价格变化趋势。

为什么看农产品？因为不同农产品的劳动力密集度是不一样的。蔬菜、水果这类需要大量手工采摘、分拣的作物，对低端劳动力的依赖很高；而粮食这类已经高度机械化的作物，对低端劳动力的依赖相对较低。如果低端劳动力真的从过剩转向了短缺，那劳动密集型农产品的价格，应该涨得比机械化农产品快得多。

而且这个研究设计有一个值得注意的地方：不同作物的劳动密集度差异，是由作物本身的生物特性和技术条件决定的，短期内不会变化。这也就意味着，低端劳动力市场的紧张，可能已经开始通过农产品价格反映出来了。

事后回看，他这个当时被广泛质疑的判断，被后来的数据基本证实了。

有人可能会问，难道他的预测“从来不会错”吗？当然不是。他也有过误判。高善文还曾经写过一副对联自嘲。

上联：解释过去，头头是道，似乎有理。下联：预测未来，躲躲闪闪，误差惊人。横批：经济分析。

关于高善文，业内流传最广的一个说法，叫“诸葛亮式分析师”——据说这个说法起源于他自己的一个比喻。他说：分析师应该像诸葛亮，负责客观分析、提供高质量的思考；而买方投资者应该像刘备，负责最终决策、承担风险。

用他自己的话说：“从商业角度而言，市场分析要着眼于预测，预测正确与否是检验研究是否有价值的最重要判据之一。但对于学院派的经济分析来讲，立足点不在趋势的预测，更不在预测是否准确，而在于它的解释是否足够稳健，是否有足够的差异化，是否能发展出一些普适性的新思想、新方法、或者新的分析工具。”

换句话说，在高善文看来，分析师的价值不在于“结果对不对”，而在于思考本身的质量。

离开那个具体的人，这件事还成立吗？

我们讲高善文的观点，不仅仅是为了介绍他的思考方式。毕竟，很多人并不从事分析师这个行业。我想请你关注的，是从他的职业生涯里，我们能看到的那些，关于“AI替代”的启发。

第一，AI替代的是“分析师的产出物”，而不是“分析师本身”。

如果你把高善文所有的报告喂给一个大模型，AI大概率能模仿他的文风、复制他的分析框架，甚至生成一份看起来“很像高善文”的宏观分析报告。

但当年，面对一个所有人都觉得“还看不清”的市场，AI可能很难说出“中国广谱资产要重估”这句话。那个判断不是从数据里推导出来的，是从他这个人的整个认知积累里长出来的。

换句话说，AI时代，“产出物”在快速贬值——报告、数据整理、常规分析，AI几分钟就能做完。当产出物变得人人都有的时候，最大的差异化来源，或许就是“这个人的判断”。

第二，AI时代也许会出现一种全新的稀缺，我们姑且称之为“绑定型稀缺”。

你看，过去人类历史上的每一种“稀缺”，几乎都是“产能不够”导致的。手工业品稀缺，是因为产能不够，工业革命解决了。信息稀缺，是因为传播不够，互联网解决了。专业知识稀缺，是因为获取渠道不够，搜索引擎解决了。这些稀缺有一个共同特征：它们都可以被技术手段“解决掉”。

但“人的判断力”，它的稀缺不来自“产量不够”，是因为它“只能长在某个具体的人身上”。

这是由一个人多年的阅历、犯过的错、对异常的嗅觉，所有这些因素沉淀的结果。它跟这个人的生命绑定在一起，没法被批量复制。

从这个角度看，未来判断一件事有没有稀缺性，或许可以通过这么一个问题，“离开那个具体的人，这件事还成立吗？”

比如，一本教材，离得开作者依然成立，所以它终将被AI大量生产。但一位老师对某个具体学生说“你应该走这条路”，这离不开这位老师对这个学生几年的观察，所以永远稀缺。

再比如，一个AI能跑出来的宏观分析框架，它离得开任何具体的人依然存在，所以它可能会变成免费品。但一个人在二十多年从业经验里练出来的“对数据的嗅觉”，离不开这个人本身，所以它越来越贵。

说到这，我们再看一眼高善文那副对联。“解释过去，头头是道，似乎有理”，这恰恰是AI最擅长的，你给它任何一组历史数据，它能给你一百个头头是道的解释。“预测未来，躲躲闪闪，误差惊人”，这恰恰是只有人才能做的。

因为预测不是推导。预测是一种赌上自己全部认知积累的冒险。你得在信息不充分的时候，做出一个可能是错的判断，然后用自己的声誉为这个判断负责。这在过去稀缺，在未来的AI时代也许依然稀缺。

在文章末尾，我们放了一份特别的资料。东方港湾董事长但斌前天在微博上转载的，他眼中的高善文最值得记住的句子。一共11句话，涵盖了高善文的很多关键思考，供你收藏。