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未来我们靠什么赚钱?

05-23 赚钱资讯

1月17日国家统计局公布了2019年我国国内生产总值(GDP)的数据,接近100万亿元大关。按年平均汇率折算,人均GDP达10276美元,跨上1万美元台阶。

1万美元也许不是一个了不起的数字,但对于中国意义重大。按世界银行2015年的分类标准:

人均GDP低于1045美元为低收入国家,在1045至4125美元之间为中低等收入国家,在4126至12735美元之间为中高等收入国家,高于12736美元为高收入国家。

2009年中国人均GDP的数据是3838美元,按照世界银行的标准当时的中国处于“中低等收入国家”,2019年的10276美元,就已经属于“中高等收入国家”了。

这也是改革开放四十年的伟大成就。

但中高等收入国家还不是高收入国家,并且未来的增长越来越难。

这个道理容易理解,原来一穷二白的时候挣一块钱增长到二块就是翻番,通常比较容易:开工厂、修路建大楼就搞定了。但当你的基数比较高的时候,再增长的难度和困难就会大得多。

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2007年世界银行在《东亚复兴:关于经济增长的观点》报告中第一次提出“中等收入陷阱”。这个报告的发现通俗点说,就是贫困的经济体发展到普通水平通常比较容易,但从普通水平到较高水平的难度则急剧增大。

统计数据显示:1960年101个经济体达到中等收入,但经过近半个世纪的发展,到2008年却只有13个经济体进入了高收入国家行列。

那其他的呢?还在中等收入上,甚至有很多没有增长而越来越差的情况。

为什么从中等到高收入这么难?

原因在于这两种状态要求的增长机制和动力不同,之前那种依赖体力员工数量、环境容忍度高、低知识产权成本的优势已经不算优势。

好在政府也认识到这个问题,提出新旧动能转换,未来一定需要从新技术、产业和模式才能实现增长。

按照2018年的数据,中国有不少城市和省份却已经超过了高收入国家的标准。

人均GDP最高的深圳达到2.4万美元以上,北京、上海、广州等也超过了2万美元以上。

中国经济要持续向上,今天的北上广深可能就是很多地方未来的样子(并不一定做一样的产业,但要想成为有前景的城市一定是有很多知识密集的机构)。

观察一下这些地方会发现:

治理体系相对完善、服务业高度发达、制造业的高精尖程度高、人才素质高、新技术新模式多。

抽象一下,这些经济发达城市的背后,核心是依赖于高素质的人(技术人才、管理人才)等,这些人都是以管理信息和知识为核心工作的知识型员工,而非之前的体力工作者。

 

随着这些城市生活成本的上升(主要是房价),造成的结果就是只有较高薪水才能在这样的地方生存,而较高薪水背后对应的是专业上的高水平(专家水平),如果没有较高的水平,将会很难生存下去!

概括一下,这样的城市大部分产业是知识密集的高利润产业,只有高利润才能支撑起较高的人均GDP。而其中的员工,也一定是大量的专家型员工。

这样该是未来的趋势吧!

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按照经济学的观点,在一穷二白的时候,大部分经济体的增长都依靠资源:自然资源、人力资源、环境资源等。

譬如许多历史上的殖民地国家,到现在仍然是依赖于出口自然资源经济支柱,我记得二十世纪中国的出口产品中猪鬃也一直是占比很高的一种。

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但资源不是无限的,要想进一步提升,从低收入到中等收入甚至到高收入,就不能仅仅依靠资源了。

这个时候就是效率,这里面既包括采用先进设备、工艺和管理水平带来的效率提升,也包括员工能力和素质提升带来的效率提高。

但效率的提升也是有天花板的,要成为高收入国家,还得依赖创新

最明显的例子是,最早的苹果手机是通过创新出来的,因为这个创新苹果公司赚取了超高额的利润(尤其在早些年)。而今天大部分手机厂商,因为没有大的创新出来,只能比效率:生产成本更低、价格更低、推新产品更快等。

这其实也是现在996这么多的原因:

因为谁都没有创新,短期内通过提升员工能力提高效率的路径不现实,在工资一定的情况下,就只能靠延长员工的工作时长来提高效率了。

而这个员工,一定是知识员工!

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所谓知识员工(Knowledge Worker),简单理解就是每天以处理信息和知识为主要工作内容的人。

程序员是知识员工、销售人员、管理人员,医生、教师、公务员等都是。

你深入的想一下就会发现,今天,即便是在制造企业里面,其核心竞争力也不来自于制造环节,而是更依赖于研发、设计、市场、销售等职能,而这些职能的人都是知识员工。

所以,制造型企业的竞争力都来自于知识员工及他们的工作效率和创新,其他行业就更加是这样了。

以大数据、人工智能为代表的新技术快速发展,未来规则明确的重复工作都会被机器和技术替代,整个工作场景下员工的核心主题一定是知识员工。

这是一个巨大的变化,对于企业来讲:

如何提升知识员工的能力和素质,如何管理服务好知识员工以便他们更有效率的完成知识工作,产生更多创新,对于社会和各类机构都是一个重大挑战。

因为我们大部分管理学的规则其实都是建立在工厂、工人、体力员工的基础上滴!

这也是为什么现在越来越多的机构要去做知识管理的原因。

即便知识管理很难做,但因为没有选择,也必须去做!

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对知识员工的管理不同于管理体力员工,对复杂的知识工作的管理跟之前许多管理方式不一样,全世界都在探索如何更好的激发知识员工,管理好知识工作。

这个变化要求管理组织、架构、方法等都必须进行变化,管理者本身也要去改变自我。

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如果从个人角度看,对于知识员工自己而言,需要做什么呢?

提升个人解决复杂困难问题的能力,提升自身处理信息和知识的水平,是个人在社会和所服务机构立足的根本。而这个要求的背后,就是需要知识员工尽快的成为一个细微领域的专家:会学习、善思考,能解决问题!

在这里面,会学习是第一位的,管理学大师德鲁克说:

“我所认识的、在漫长的生活岁月中能够保持效能的所有人,几乎都和我一样在不断地学习。无论是企业主管还是学者,无论是军队的高级将领还是一流的医生,无论是教师还是艺术家,无一不是如此。”

在日常的观察中我们也发现,无论哪个领域的卓越者,即便是我们传统上认为起点比较低的人(基础学历低,例如许多企业家是小学、中学毕业而没有受高等教育的机会),但在他们后来的实践中通过跟人学习、在干活中摸爬滚打等方式,都养成了对于知识的敏感度和极强的学习动力,并形成适合自我的获取知识的方法。

基于良好的学习习惯和学习能力,这些各个领域的高手们:

积累了自己所在领域海量的知识(数量),当你与他们交流时会发现你知道的他们大都知道,你最近刚学习到的觉得很时髦的知识可能他们十年前就了然于胸,可怕的是还有许多“你不知道自己不知道”的东西,对于他们就是常识(这也许就是常说的认知上的差异)。

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他们对于知识掌握的深度要远远超过普通人(深度):不仅仅知道是什么,而且明白如何去做、解决什么场景下的问题、并且知道为什么要用这些知识。虽然掌握的内容很多,但他们的大脑里面却清爽无比,因为他们平时记忆的只是结构和高阶的概念,遇到问题时他们可以从上到下的快速定位去查找。

更可怕的是,他们还能快速学习新内容。

因为他们有明确的知识获取目标,所以他们的敏感性很高,当遇到自己不懂而且又需要的知识时,他们行动力超强,很快可以利用自己高超的学习能力转化成自己的。同样看到碎片化的内容,因为他们具备了成熟的知识结构和体系,可以快速吸收。

/05/

许多人都认为自己擅长学习,因为大部分人都是久经各类考试过来的,但成年人的学习能力还不等于你在学校里面的学习能力,因为所有的考试都有自己的范围(教学大纲、目标),用来测量范围内理解和掌握程度。

成年人面对纷繁复杂的社会,当准备开始学习时,却发现不知道“范围”是什么,即该学什么、目标是什么,加之互联网造成的信息泛滥和知识充裕,对大部分被教育“喂养”出来从来没有自己判断而缺乏选择能力的人,最大的问题就成了“我也爱学习,但不知道学什么,那就什么也不学了”,还有少部分的人,就“什么都学”,造成许多原来“学习很好”的孩子也不会学习。

所以我们说,不学习不行,学习也不一定行

在当今的环境下,学习方向的选择成为一个核心问题:如果你不知道学什么,如果你不能多年聚焦于一个领域学习,你学多个领域的常识而无法在哪怕一个细微领域达到一定的高度,这样的学习就不会带竞争优势。

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同时,在这个时代下,对于学习的要求更高!

在二十世纪八十年代之前,有许多聪明的中国人因为缺乏接触到知识(书籍、教育机会)的机会,而无法学习。

那个年代,知识的载体主要是书本和学校教育,但当时书籍极端短缺,教育机会也很少,所以有许多人即便有很好的天赋但从小没有机会去读书、没有机会去读中学、大学。

今天,互联网环境下的知识资源和渠道的过剩大家都有感触,如果你愿意可以在网上听全球最知名大学的课程,既有视频又有作业;你可以用互联网的方式请教各个领域的专家,他们还愿意共享自己的知识出来。

 

传统的教育爱讲陈述性和概念性知识,譬如“1840年,鸦片战争爆发”,考试的时候就考这个“1840”,这是一个事实。还有“牛顿第二定律是指xxxx”是一个概念和定律,当年需要记牢,因为考试的时候要考。但现在有了互联网后,你记不住也没关系,查一下就行(基础知识需要记忆这个没错)。

在这种状况下,对于知识掌握的层次要求就变高了,仅仅记住很多陈述性和概念性的知识已经不行了,还要知道如何做、在什么地方用,为什么要用它等更高层次的知识。

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