小花是一名大学刚毕业的大学生，能力强长得美，一天之内就收到了两家上市公司的offer，一家是房地产企业，一家是互联网电商，小花正在犹豫不决时，新冠病毒出现，入职时间延迟了，于是小花有了充足的时间做选择。
小花看过很多企业因为疫情而纷纷破产倒闭，她大学刚毕业，希望能找一家长期稳定的企业。那么，如何判断一家企业未来破产的概率呢？
小花学过一点会计，知道一个概率“负债率”。假设一家企业总资产是一个亿，其中向银行借了3千万，那么这家企业的负债率就是30%。负债率越高，破产的风险就越大。
小花分别查看了这两家企业，房地产企业的负债率为70%，互联网电商的负债率只有40%，很显然，互联网电商的负债率更低，风险更小，于是小花准备给互联网电商HR打电话，这时，小花的表姐赶紧制止了小花：
“先别着急，你不应该选择互联网企业，而应该选择房企”
“为什么啊，房地产企业的负债率70%，你没看到疫情期间倒闭了很多房企吗？”
“的确如此，但你犯了两个错误”
“什么错误”
“1、负债越高，并不一定风险越大”，表姐说，“你也买过房子的，对吧？”
“是啊，去年刚买了一套”
“你是怎么付款的？”
“首付三成，银行贷款七成”
“你付了钱，房企有没有立马交房？”
“没有啊，我买的是期房，要3年之后才能交房”
“这就对了，房企从你这里借了3年的无息贷款”，表姐说，“房企在这三年之内不用付一分钱利息，还能拿着你的钱去做投资。如果没有什么大的变动，房企交房是没有任何问题的。如此说来，房企负债过高，反而代表它们业务好，房子卖得多，换句话说，房企的负债属于良性负债。”
“说得很有道理”，小花向表姐投去了崇拜的眼神，“表姐，你太厉害”
“我本来就厉害，哈哈哈”，表姐很满足，“你还犯了一个错误，你不应该把两个不同行业的企业放在一起比较”
“表姐，你说得对啊”，小花突然领悟到了，“我拿房企跟互联网做比较，就好比你问别人，姚明跟梅西谁更厉害一样”
“嗯，你get到我意思了”，表姐微笑着说，“互联网电商的平均负债率为30%，而这家电商却有40%，高于行业平均水平，风险很大；房企的平均负债率为80%，这家房企为70%，低于行业平均水平，风险较小”
“表姐，你分析的太对了”。
普通人只看到了70%和40%两个数字，只知道70%高于40%，不知道数字背后的逻辑，广告商等从业人员，为了销售业绩也会故意隐瞒某些细节，正因为如此，数据天生具有欺骗性。
此外，同一份数据，不同的人解读也会有不同的看法。比如，麦当劳投资A，年化回报为15%，你会觉得，这生意太好了，15%的收益率，快赶上股神巴菲特了，但在会计师眼里要画一个大大的问号：机会成本。为什么呢？
假设，麦当劳投资B，年华回报率为30%，那么对于麦当劳来说，投资A，是亏本的，因为麦当劳的钱就只有那么一点，投资了A就不能投资B，很明显，麦当劳损失了15%的机会成本。
数据具有欺骗性，还有一个原因是，我们绝大多数人甚至专业人员都无法获取全面的信息数据。
比如，某基金经理告诉你，某家汽车企业A今年的利润高达50%，发展迅猛，让你赶紧买他的股票。你网上一查，发现该汽企A的确达到了50%的利润，50%的利润，太有诱惑力了，现在这个行情，有那家企业做得到，赶紧投资一百万试试。
但你不知道的是，该家汽企A的资产只有1个亿，一年赚5000万，投资回报率50%；而另一家汽企B资产1000个亿，一年在200个亿，投资回报率只有20%。你会选择呢？也许你还会选择汽企A。
如果你继续调查发现，汽企A的5000万利润中的80%是因为卖了一套北京的房子，实际利润只有20%，那你还会选择汽企A吗？我想不会。
我们绝大多人很难掌握全面的数据，而且不同的人解读数据，有不同的观点，广告商等从业人员有意无意隐瞒细节，种种原因，数据天生就带有欺骗性。那么如何才能解决这个问题呢？
首先，我们要考查数据的来源，是道听途说的还是来自于权威杂志；其次，我们要多渠道了解数据，尽可能多的掌握数据，最重要的是，我们要对数据保持怀疑，养成批判性思维。
当你老了，回顾自己的一生，却发现记忆是模糊的，你不知道自己二十岁在想什么，三十岁想什么，四十岁想什么，五十岁想什么，最后只能来一句：这辈子白活了。你怕吗？我很怕，所以我开始写作，用写作来记录我的生活。
你或许觉得，写作这事，那是作家干的，我一个普通人怎么能写呢？我顾晓东就是这么一个普通人，高中语文从来没有及格过，刚开始写作的时候，只能像挤牙膏一样，挤出100个字，但我现在已经日更三年，每天1000-2000个字，没有一天中断过。
现在有一个优秀的写作社群007，可以帮你养成写作的习惯，我就是从007开始的。写作是一件很酷的事，来，跟我一起做酷的事。
扫描下方二维码，加入007。
网友评论