语言不仅传递信息，更构建了我们理解世界的基本框架。在上一篇研究中，我们探讨了语言作为认知的边界，深入论述语言如何塑造并限制我们在投资世界的思维方式。延续这一思路，我们将视角转向分类：作为一种内嵌于语言体系之中的认知工具，分类不仅帮助我们将纷繁复杂的世界简化为易于理解的模块，同时也反映出我们对事物固有属性的预设和判断。正如语言在界定认知边界上发挥着双刃剑的作用，分类同样既能启迪认识，也可能引发刻板印象和误解。本文作为上一篇研究的续篇，聚焦于投资领域中常见的分类方式——例如市场分类、行业分类和题材分类——探讨它们在帮助投资者简化复杂信息、制定决策时的积极作用，同时也剖析这些分类可能导致的过度简化和偏见问题。通过对各类分类策略利弊的深入比较，我们旨在为投资研究与实践提供更务实、具体的参考。
一、分类是我们认知世界的重要工具
分类不仅仅是一种简化和归纳的手段，更是一种认知工具，它在帮助我们理解世界上具有不可替代的积极意义。
分类简化复杂信息。分类让我们将复杂、混乱的现实世界按一定标准划分为不同的“类别”，从而降低认知负担，帮助大脑快速找到规律和结构。例如，认知心理学家认为，分类是人类大脑的基本功能之一，它使我们能够将海量信息归纳为易于处理的模式，从而更高效地做出反应。
分类构建共享语言和知识体系。分类为人们提供了一个共同的框架，使得不同个体之间可以在同一语言和标准下交流和学习。无论是在学术讨论中，还是在日常生活的沟通里，统一的分类标准能够促进知识的积累和共享。
分类启发创新与发现。虽然简单的分类可能掩盖事物的复杂性，但它同时为我们提供了一种起点。通过初步分类，我们可以在同一类别内寻找共性，再进一步探索个体差异。这种层次化的认知过程既帮助我们建立基本概念，又为跨界思考和创新提供了空间。
分类促进有效决策。在投资、管理和科学研究等领域，分类有助于我们准确识别事物的特征和风险。例如，在投资中，把股票、债券、房地产等资产归类，可以让投资者依据各自的风险和收益特性作出更科学的资产配置。这种分类方法不仅帮助我们快速评估市场环境，也为制定具体策略提供了清晰的思路。
总的来说，分类是不可避免且必要的认知工具，它使得我们在面对世界的多样性和复杂性时，能够抓住核心特征，从而做出更有效的判断和决策。分类既是一种简化手段，也是一种激发思维和创新的起点，只有在正确理解和运用分类方法的基础上，我们才能更全面地认识和改造这个世界。
二、任何分类都是危险的
“任何分类都是危险的”，我不记得是在哪本书上看到的这句话。类似的思想在米歇尔·福柯（Michel Foucault）、雅克·德里达（Jacques Derrida）、卢德维希·维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）等思想家的作品中都曾被探讨过。
米歇尔·福柯（Michel Foucault）关注知识如何与权力相互构成，他认为分类系统并非中立，而是历史性地反映了权力关系。在《词与物》和《知识考古学》中，福柯指出，分类标准是特定时代知识形态的一部分，它们规定了什么可以被认为是“正常”或“异常”，进而影响社会资源的分配和个体身份的构建。换句话说，任何看似客观的分类，背后都蕴含着支配和控制的逻辑，反映了社会中权力运作的方式。
雅克·德里达（Jacques Derrida）的解构主义批判了固定、二元对立的分类体系。他认为，传统的分类往往建立在“好/坏”、“真/假”这样的二元对立上，而这种对立本质上是任意和不稳定的。通过“解构”这些分类，德里达揭示了每一种分类都不可避免地隐藏了其对立面，即每个类别都包含着“他者”的痕迹（他称之为“差异”或“差异性”）。因此，任何严密的、封闭的分类体系都有瓦解和重新构建的可能，分类本身就是流动和不断被挑战的。
卢德维希·维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）在其后期著作《哲学研究》中提出了“家族相似性”的概念，主张许多概念并不存在固定的、共通的定义，而是由一系列相互重叠、相似的特征构成。对于维特根斯坦来说，语言和概念的界限往往是模糊的，分类只是我们在使用语言时所形成的某种方便工具，而非对现实世界的绝对刻画。这种观点提示我们，投资中的各种分类也许能帮助我们简化决策，但其背后的划分标准并非永恒不变，往往依赖于具体语境和历史背景。
2.1 分类的局限性与刻板印象
简化与抽象的双刃剑。分类本质上是一种简化复杂世界的方法。通过将纷繁复杂的事物归纳到少数几个类别中，我们能够快速建立认知框架，从而提高理解和沟通效率。例如，在生物学上，将各种动物归入“哺乳动物”、“爬行动物”等类别，可以帮助我们概括它们的共同特征。然而，这种简化过程也不可避免地忽略了个体间的细微差别。正因如此，对人群的分类（如种族、性别、阶级）有时会形成刻板印象，容易将所有成员都按单一模式对待，忽略了每个个体的独特性，从而可能导致歧视与偏见。
例如，在教育和劳动市场上，将学生或求职者简单地按照“文科生”和“理科生”划分，可能会忽视个体的兴趣和潜能的多元发展；在社会调查中，简单地按照收入水平划分社会群体，也可能忽略那些收入相近但生活方式、文化背景、心理状态截然不同的个体。
2.2 分类的主观性与权力问题
权力话语与标准制定。任何一种分类体系都离不开人为的标准设定，而这些标准往往并非中立，而是受到当权者、学术主流、文化传统甚至意识形态的影响。米歇尔·福柯曾指出，知识和权力相互交织，分类不仅仅是科学活动，它本身也是一种权力的运作方式。在法律、医疗、教育等制度中，如何划分“正常”与“异常”、“健康”与“不健康”、“合格”与“不合格”，都不仅仅反映客观情况，同时也体现出制定这些标准者的价值判断和利益考量。
这种主观性的分类标准可能在资源分配中起到决定性作用。例如，在社会保障体系中，如何划分低收入与高收入群体，将直接影响到补贴和福利政策的设计；在医学诊断中，某些疾病的诊断标准如果带有主观色彩，可能导致部分患者得不到及时救治，从而加剧社会不公。
2.3 分类的动态性与变化
固定框架与连续变化的矛盾。现实世界中许多现象并非截然分明，而是处在连续变化之中。分类方法在试图将连续体切分为离散的类别时，往往会失去一些重要的信息。例如，生物分类学中，早期人们曾把鲸鱼归为鱼类，后来随着对其生理结构和进化历史的深入了解，才调整为哺乳动物。这一例子清楚地说明了，分类标准是随着科学进步不断演变的。
因此，任何一种固定的分类方法都有其时效性和局限性，不能一成不变。我们在使用分类时，必须保持开放的态度，不断修正和完善分类标准，以适应知识不断更新的现实。例如，随着人工智能和大数据的发展，我们对社会行为的理解更加精细化，传统的社会阶层划分可能需要重新定义，以更准确地反映当代社会的多样性和流动性。
2.4 分类的二元对立陷阱
二元思维的局限。很多传统分类体系倾向于使用二元对立（如好/坏、强/弱、文明/野蛮）的方式来组织信息，但这种对立往往过于简化复杂问题。雅克·德里达的解构主义批评了这种“二元对立”的模式，认为这种方式不仅忽视了中间状态，还隐含着价值判断，容易排斥和边缘化那些既不属于极端也不符合传统定义的现象。
很多社会现象和文化现象都呈现出多层次、多维度的特点。将某种文化现象简单地归为“传统”或“现代”，往往无法准确描述其内在矛盾和交融性。再如，在政治领域中，将一个国家的政策简单地划分为“民主”或“独裁”，也可能掩盖该国家在不同领域、不同历史阶段中表现出的复杂性和多样性。
“任何分类都是危险的”这一警示，并非是反对分类本身，而是提醒我们要批判性地使用分类，在构建分类体系时，要认识到其简化的本质以及可能引发的刻板印象和偏见。同时是要保持灵活性，分类标准应当随着知识进步和社会变化而不断修正，不应僵化地固守旧有模式。现实世界充满了多样性和连续性，任何离散的分类都只是一个近似模型，我们必须意识到模型的局限性，避免因分类而忽略了事物间的微妙差异和动态变化。
正是因为分类既有助于我们理解世界，又可能带来误导和偏见，所以在实际应用中，我们既要利用分类提供的便捷性，又不能忘记对其持续进行反思和批判，以求更全面、准确地把握现实的多维本质。
三、打破投资分类幻象：市场、行业与题材划分的误导分析
金融市场中存在各种概念分类。譬如投资者常用市场、行业和题材等分类方法来简化研究视角，按地域划分A股/港股/美股/新兴市场等等，按传统行业划分消费/科技/金融板块等等，或按热门概念划分“各类概念股”。这些看似合理的分类方式既帮助我们快速了解市场，同时也可能存在重大误导。在我们深入研究的过程中，需要适时打破传统分类，重新构建我们的认知。
3.1 市场分类的局限：地域划分是否制造割裂？
以市场归属来分类股票（如A股、港股、美股）很常见，但这种地域划分可能人为制造市场割裂，未必有助于更好的决策。首先，地域分类容易导致本土偏好（Home Bias）。投资者往往偏好投资本国市场，而忽视海外市场多元化的好处。这种偏见主要源于对熟悉市场的安全感，属于情感多于理性的选择 。结果是投资组合过度集中于单一市场，错失全球配置带来的风险收益平衡。
更明显的，是不同市场间人为壁垒导致的估值割裂。典型案例是中国A股 vs. 港股的A/H股价差。在正常情况下，同一家公司的A股与H股理应价格接近，但长期以来A股往往显著溢价于H股。例如，截至2021年9月，恒生AH股溢价指数平均值一度达到137，这意味着A股股价比对应H股高出约37% 。造成这一现象的原因正是市场分割：A股和H股无法自由转换套利，且两地投资者结构不同（内地以散户为主，更加乐观），监管环境和汇率等也存在差异。换言之，仅仅因为上市地点不同，“同股不同价”的情况就成为常态。这种市场割裂现象不仅提供了套利机会，也表明单纯按市场分类来决策可能产生偏颇：投资者若局限于某一市场，可能错过另一市场对同类资产的更客观定价。
此外，市场分类还可能掩盖全球行业趋势的一致性。随着经济全球化，同一行业在不同市场的股票往往受到相似的宏观潮流影响。例如，过往大多数时间，美股科技股下跌时，A股相关科技板块往往难以独善其身。如果投资者将A股、港股、美股视作截然独立的“三个江湖”，可能低估全球联动的影响，从而做出片面判断。但在最近市场中，美股科技股遭受抛售，中国科技股受到市场重视甚至热捧，市场的分类又变得有意义起来。不同市场表现差异的背后，是近年来中国科技进步、全球资本流动、地缘政治格局剧变等复杂因素共同作用的结果。
市场分类为投资者提供了地域视角，但过于强调市场归属会强化本土偏见和市场割裂。更优的做法是全球视野下的横向比较：关注企业基本面和估值水平，而非局限其上市地点。避免先入为主地认为“A股如何、美股如何”，而应在更广阔的市场中寻找最佳机会。
3.2 行业分类的盲点：传统板块划分低估多元业务
传统的行业分类（如将企业归入消费、科技、金融等板块）是投资研究基本框架，但它也可能产生误导。最大的问题在于：企业多元化已是常态，简单的单一行业标签难以覆盖一家大型公司的全部业务版图。正如富达投资指出，一家股票或许被归入“工业”板块，但这一分类无法捕捉该公司全面的业务暴露和风险收益特征。投资者如果仅因为它属于某行业就买入，可能会忽视隐藏其中的其它因素，从而处于不利位置。
具体来说，大多数分类体系（如GICS全球行业分类标准）会根据公司主要收入来源将其归入单一行业。但对于横跨多个领域的集团公司，这种“一刀切”会把丰富的业务组合简化为模糊的标签。例如，西门子公司曾经被笼统地视为“工业制造”企业，但实际上其业务横跨工业自动化、医疗设备、金融服务等多板块。传统分类只给它贴上“多元化工业”标签，缺乏细节，几乎无法量化公司在各领域的敞口。研究发现，市场对这类多元公司的行业信息反应更慢，导致这些公司的股价表现带有更高的可预测性——因为投资者并未及时消化其涉及的不同行业动态。这说明单一行业分类掩盖了重要信息，让市场定价变得低效。
行业分类的局限还体现在组合配置和风险管理上。很多投资者根据行业标签进行资产配置，以期分散风险。但如果分类不准确，表面多元化实则集中暴露的情况可能发生。例如，某投资者组合里选了通信板块和消费板块的股票，本以为不同板块能对冲风险，但若这两家公司实际都高度依赖同一种技术或商业趋势（只是一个被归为通信，一个被归为消费），那么它们的股价可能在同一冲击下齐跌。分类体系未能充分解释公司的收入来源和驱动因素时，投资者可能误以为自己分散了风险，实则持有相关性很高的资产。
更有甚者，行业划分可能导致刻板印象，让投资者对公司产生片面认知。比如，将一家互联网巨头简单归为“科技股”可能低估其金融业务比重（如支付、理财），将一家多元化零售商视作“消费股”又可能忽略其技术平台属性。这种低估多元业务的倾向，可能使投资者错失对公司全面、公允的估值判断。
行业分类提供了理解企业的方便框架，但要警惕其“削足适履”的弊端。一刀切的行业标签可能遗漏公司多元化经营的丰富内涵和风险来源。投资者在据此决策时，应进一步拆解公司营收结构，了解其业务板块构成和主要价值驱动，避免被行业平均特性掩盖了企业个性。此外，必要时应灵活运用多重分类（例如将公司同时视作“电商+云服务”而非单纯“消费”或“科技”）来评估其前景。
3.3 题材投资的泡沫：概念分类助长投机？
资本市场中屡屡出现“题材股”炒作热潮，即根据某种热门概念将一批股票归为一类进行投机炒作，比如前些年的区块链概念、5G概念，以及近期大热的人工智能（AI）概念、新能源车概念等。这种题材式分类往往引发泡沫，其误导性在于：概念归类 ≠ 真实价值。投资者一窝蜂涌向带有热门标签的股票，很多公司股价大涨只是因为蹭上了风口，而非基本面改善。
题材分类之所以诱人又危险，在于人类天性偏好故事和趋势。当某个宏大主题出现时，从机构到散户都可能产生“错失恐惧”（FOMO），唯恐踏空风口。然而长期来看，没有业绩支撑的概念终将回归理性。“炒概念”不仅难以持续获利，还有可能让投资者养成短炒思维，忽视企业内在价值。对于长期投资者而言，题材股更像是海市蜃楼——看起来美好，摸上去却可能是泡沫一场。
题材分类营造出的板块热度，往往藏有投机泡沫的隐忧。将股票简单归为某概念并不提升其长期投资价值，反而可能掩盖基本面的不足并诱导盲目乐观。投资者应对市场热点保持警惕，理性评估概念背后的商业实质。凡遇到概念炒作盛行，更要逆向思考：相关公司的盈利和竞争力是否真能支撑当前估值？切忌人云亦云，被题材故事牵着鼻子走。
3.4 更科学的研究方法：基于商业模式与竞争优势的框架
鉴于传统按市场、行业、题材分类的方法各有盲区，投资者需要构建更科学合理的研究框架，以得到更深入的洞察。核心思想是：回归企业本质，从商业模式、增长逻辑和竞争优势等角度对公司进行分类和比较，而非流于表面的标签。
按商业模式分类：商业模式指企业如何创造价值并赚钱。相比按行业划分，按商业模式看公司能提供更直观的经营洞察。例如，我们可以关注企业是to B还是to C，主要收入来自一次性产品销售还是持续订阅服务，属于重资产制造型还是平台轻资产型，等等。这些维度常比传统行业标签更能解释企业的业绩驱动和估值水平。在营销领域已有观点指出，旧有行业分类如“食品饮料”过于宽泛，无法回答一家餐饮企业是高端餐厅还是快餐连锁、主要堂食还是依赖外卖等关键问题。同理，在投资分析中，仅知道某公司归属“科技业”并不足以了解其是硬件制造商、软件订阅服务商，还是电商平台。这方面的信息缺失可能导致千篇一律的分析。而通过商业模式分类，投资者可将经营方式相似的公司放在一起比较，即便它们来自不同传统行业。这有助于发现真正具有可比性的同行：例如把都采用订阅制、毛利结构相似的软件公司归为一组，不论一家做企业SaaS、一家做数字媒体订阅。
按增长逻辑分类：不同公司有不同的增长驱动力，我们可以基于增长逻辑将公司分类，以评估其未来潜力和风险。比如，有的公司依赖技术创新驱动（典型如芯片、生物医药领域的公司依靠研发突破赢得增长），有的靠网络效应或规模经济（互联网平台随着用户增加而价值倍增），有的属于周期性增长（原材料、能源类企业受经济周期左右）。按增长逻辑分类，可以将跨行业但增长模式相近的公司归为一类进行研究，从而更好地把握规律。如传统行业划分可能将游戏公司归于传媒板块、电动车归于汽车板块，但从增长逻辑看，两者都可能依赖于技术迭代和用户规模扩张，这种相似性意味着投资者可以借鉴类似的指标（用户增长率、研发投入等）来分析它们。通过这样的视角，能够突破行业藩篱，更准确地评估企业成长的可持续性。
按竞争优势（护城河）分类：巴菲特强调投资“护城河”——即企业持久的竞争优势。我们可以根据竞争优势类型对公司进行归类，如将具备强品牌影响力的公司归为一组、拥有低成本优势的公司归为一组、掌握独家专利技术的归为一组、具有网络效应的归为一组等等。这样分类的意义在于：拥有类似竞争优势的企业，即使行业不同，其长期成功的关键要素和面临的威胁可能相似。例如，可口可乐和苹果公司分属不同行业（消费品 vs 科技硬件），但都拥有极强的品牌忠诚度护城河，在各自领域建立了定价权和高客户粘性。把它们都看作“品牌护城河型”公司来研究，可能比简单地分别与行业中其它公司对比，更能抓住价值核心。晨星（Morningstar）等研究机构就建立了“经济护城河”评级体系，对公司护城河宽度及变化趋势打分，以判断其竞争优势的可持续性。这种跨行业的比较方法帮助投资者找到真正具备长久优势的公司，而不被行业一时的景气或冷落所迷惑。换言之，竞争优势分类让我们直指企业的“护城河”厚度，而非头顶的行业光环。
注重定性研究与定量分析相结合：在新的框架下，投资者需要更加重视定性因素的研究，比如商业模式是否可行且独特、管理层战略是否清晰、公司治理是否健全、行业进入壁垒和竞争格局如何等。专业投资者在评估公司时，往往将这些无法从财报直接读出的软信息作为决策依据。这些定性洞察可以与定量指标（财务比率、增长数据）结合，形成对公司的全景认识。例如，一家公司看似利润增长亮眼，但定性分析发现其商业模式缺乏护城河、竞争者众多，则投资时应更加谨慎。通过这种“质+量”并举的方法，超越单一维度的分类标签，我们才能更科学地评估投资价值。
动态和多维度分类：现实中的优秀研究方法，往往不是固守单一分类标准，而是多维度考量。投资者可以同时考虑地域、行业、商业模式、竞争优势等多个维度，根据具体研究目的灵活切换视角。例如，在宏观配置上关注地域和行业，以把握政策环境和经济周期差异；在微观选股时侧重商业模式和护城河，以挑选长胜企业。这样的动态框架避免了刻板分类带来的思维定式。在实践中，这意味着既关注横向比较（同一商业模式或护城河的不同公司之间比较），也重视纵向挖掘（深入研究单个企业内部多元业务和战略）。最终形成对企业价值的立体评估。
最后，更科学的框架还应强调全球视角和逆向思维。全球视角是指不局限于本国、本市场的分类标准，而是在全球同行中衡量公司。例如，分析一家A股公司时，对比其海外同业的估值、增长和战略，看它在全球处于何种位置。逆向思维是指警惕大众化的分类陷阱，当“市场都这么分类”时，主动去寻找被错分的公司或被忽视的因素，可能发现市场效率薄弱处蕴含的投资机会。
四、构建更具洞察力的投资研究框架
无论是市场分类、行业分类，还是题材概念分类，这些传统方式都有其方便之处，却也隐藏着误导投资者的风险。市场划分可能强化本土偏见并导致相似资产在不同地方被不同定价，行业划分可能低估企业的多元面貌让投资者只见树木不见森林，题材划分则更可能演变为博傻游戏，引发泡沫破灭的风险。经验教训表明，仅靠这些表层分类来指导投资决策远远不够，甚至会造成偏颇。
更明智的做法是回归常识：透过现象，追寻本质。投资标的无非是一个个具体的商业实体，其价值终究取决于能否创造持续收益并保持竞争优势。正如研究所指出的，投资者不应迷信刻板的分类标签，而要针对每家公司深入研究其业务构成和风险暴露。只有理解了公司如何赚钱、凭什么成长、拥有什么护城河，才能真正评估其投资价值。
因此，我们提倡一个更具洞察力的投资研究框架：以商业模式为经、增长与竞争力为纬，编织出企业评价的网格。在这个框架下，市场和行业不再是决定性边界，而只是参考维度之一；投资者更关注企业自身的质量和特质，以及在全球竞争版图中的相对位置。通过这种多维度思考，我们既避免了按市场/行业硬性划分所导致的认知割裂，又能甄别出题材喧嚣背后真正值得长期拥有的公司。
总而言之，分类是手段，洞察是目的。不要让教条的分类方式遮蔽了对企业价值的洞察力。灵活运用更科学的研究方法，我们才能在瞬息万变的市场中做出更明智的投资决策，在长期中获取稳健的回报。