企业雇用员工,不是为了解决就业

企业雇用员工,不是为了解决就业

本文来自微信公众号:SMARTMATRIX (ID:smartmatrix01),作者:smartmatrix,原文标题:《企业的套利结构》,题图来自:视觉中国

科斯讲过企业交易成本理论,企业能取代市场只是因为节省了交易成本。

所以,从市场交易维度看,企业是一种套利结构。唯一的不同是,企业需要整合很多资源,在长周期内,通过跨市场来做套利。

企业雇用员工,不是为了解决就业,而是用人员规模来扩大套利规模,在行业发展的长期红利中,建立自己的头寸。

这个头寸可以是通过卖货赚取的差价,举例:中国古代士农工商,商居末位,因为商贾在物流中能进行价格套利,进而官商勾结形成利益集团,而对手盘国家(比如桑弘羊和王安石)会采用均输法来打击商贾套利。

也可以是未来预期垄断的市场份额,举例:工业时代的石油七姐妹、信息时代的FANG。

也可能是业务不赚钱,但隐含的看涨期权可以卖给别人。举例:资本泡沫期的一二级市场并购套利,To VC的创业model。

构建套利结构,需要清楚,套利的对象?规模有多大,是否可持续,依赖的是行业基本收益(长期存在的需求),还是局部的超额收益(短期傻子的热钱红利)。这一点上,企业经营和一二级市场并无本质区别:

TAM=市场容量

行业融资规模=流动性

行业供给结构=筹码结构

行业利差=套利空间

企业=权益多头

员工数量=头寸规模

运营开支=持仓费用

当利差无法覆盖运营开支,流动资金枯竭,企业会爆仓,唯一的手段是缩减头寸规模(裁员)。但在资本泡沫期(傻钱多),企业能够用不断的融资性现金流补贴经营现金流的亏损,从而对抗利差衰减。本质上,巴菲特能够越跌越买,是因为体系中拥有不断融资能力的保险公司,不存在负债端约束。

利差,随着时空、环境、政策、流动性等变化会被抹平,基业长青只能作为教科书的案例。

百年企业极少,只有基础需求,比如能源、贸易物流、必选消费(衣食住行)、医疗(生老病死)的根本性需求,才能形成百年企业,类似企业的股权当属可传承的硬通货。

不同的企业,生活在不同层次的需求上,有的需求不停的变化,企业就得不停的变,有的需求比较稳定,比如一些大宗商品(糖业、咖啡、可可、橡胶),这些企业更容易寡头化、垄断,长期走向平均利润率。利用特许权、技术和品牌建立起壁垒的企业,能长久的维持套利结构的鲁棒性,具备穿越周期的特质(巴菲特的护城河理论)。

根据Baillie Gifford的统计数据,从1926年到2016年间美国股市合计有25332家公司先后上市,创造了接近35万亿美元的巨额财富。其中2.4万家上市公司的合计财富创造几乎为零,最厉害的90家公司(占比千分之三)创造了接近一半的财富。也即是说,从长期来看,大部分公司都会沦为垃圾股。

企业雇用员工,不是为了解决就业

在正确的时间和正确的赛道上下注,决定了企业的基本生存率。

宏观均线向上=国家GDP增速稳定

行业均线抬头=美国过去百年从重工业到高科技制造业再到互联网产业,中国2003年的房地产/PC互联网、2010年的智能手机/移动互联网

行业均线抬头,主要信号是行业预期暴涨,预期可捕获的市场需求剧烈增加,主要体现为头部人物(大V)造势,马云、乔布斯、马斯克都是顶级造势者。一定程度上,等同于质押了个人信用和长期资本做了行业看多期权(thinking in bets),这是行业入场的最佳时间点。对于行业外的人实际上风险收益比接近最好的时间点。

企业雇用员工,不是为了解决就业

以百年零售业举例:套利模型的形成过程

阶段1:夫妻老婆店=批零差价套利+人性套利

利润来自于批发零售差价和用户为便利支付的溢价,不错的利润率,但需要付出24小时的守候(时间成本),总体单店规模小

利润=周边的人口流量*人均利润率

阶段2:邮购模式店=10倍(阶段1)+渠道革命

利润来自于基础设施升级(铁路+邮购)以后带来的TAM扩张

利润=渠道覆盖人口流量*转化率*人均利润率

典型案例:西尔斯百货

阶段3: 城市级别的连锁零售店=100倍(阶段1)+技术升级带来的品类扩张红利

利润=阶段1*店面数量+渠道和品牌的发售能力(供给端的冰箱提供品扩张空间,需求端的高速公路和汽车扩大购买半径)+更强的批发零售价价差(规模效应,大量的新品导入,进行区域性上架销售)

典型案例:7-11

阶段4:省市级别的连锁零售店

利润=阶段3*城市数量*能力地域扩张的线性增强(更大的规模效应+TAM扩张)

典型案例:苏宁、国美

阶段5:国家级/跨国零售店

利润=阶段4*国家数量+自营品牌的毛利润+跨国金融套利 (大宗商品价差,汇率差,低人权红利)

典型案例:沃尔玛

阶段6:电商=互联网基建(通信、移动支付、物流)+中国制造&供应链

利润=阶段5*能力网络化扩张的指数级增强

典型案例:亚马逊、淘宝

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