硬趨勢與軟趨勢

我們通常不相信預測，認為預測建立在趨勢的基礎上，而趨勢不為人所信。人們認為趨勢就是趕時髦，今天很熱門，但會持續多久呢？大家都知道時尚是怎么一回事，來得快去得也快，時準時不準，就像賭博。

但從科學角度上，趨勢定義為“某件事發展或改變的大致方向”。我從事研究工作數十年來，有個重大發現，那就是趨勢分為兩種：一種是軟趨勢（就像貓王的模仿者與一萬億美元的盈余）；另一種是硬趨勢。

硬趨勢是基于可測量、可感知、可預測的事實、事物或客體得出的推測；軟趨勢則是根據似乎看得到、似乎可預測的統計得出的推測。硬趨勢絕對會實現，是未來的定數；軟趨勢是可能會發生的、未來的變數。

明白二者差別，將徹底顛覆我們認識未來的方法，讓我們了解未來哪些部分會成真。也讓我們了解，必須要從確定性開始，這樣才會知道什么是未來的事實，什么是假設的事實。我們之所以不相信趨勢，是因為還沒有學到如何分辨硬趨勢與軟趨勢。貓王謬誤是軟趨勢，卻被當成硬趨勢。一旦知道二者的差別，就可以知道到哪去找確定性，未來也將清晰可見。

美國政府在 20 世紀 90 年代末預測的一萬億美元盈余是軟趨勢，卻被當成硬趨勢。我們不但預測會有盈余，還瘋狂花錢，以為盈余已經到手。1999 年，錢滾滾而來，我們喜出望外，眼盯著軟趨勢，就像被蛇催眠了的兔子。

“硬數字”不見得能得到硬趨勢。貓王預測就是從準確的硬數字得到的，但顯然沒有得到硬趨勢，而是軟趨勢。換句話說，這些數字未來很可能發生變動。決定要模仿貓王純屬個人選擇，很有可能隔天就見異思遷。用貓王模仿者的數目增加當作未來預測的基礎，并不可靠。就好比最近連下了幾天雨，不代表以后一直下雨。今年呼啦圈或洋娃娃的銷量是去年的一倍，不代表明年又會增長一倍。這些都是一時流行，很有可能會過時。硬趨勢則不一樣，有持續巨大的力量支撐。

硬趨勢與軟趨勢的差別有時并不明顯。在許多人看來，萬億美元盈余的可信度相當高。這就是軟趨勢的問題所在，有時看起來很荒唐，好比貓王模仿者的預測，有時看上去卻像是真的。然而，除非方向清楚明確，否則軟趨勢就是軟趨勢，沒有百分之百的確定。事情可能會發生和事情一定會發生大不相同。

硬趨勢有的是周期性的，有的是線性的，這兩種類型的變化都能形成硬趨勢。例如，今日股市下跌，之后一定會反彈。股市漲跌屬周期性變化，這是硬趨勢。股市何時觸底反彈，高點在哪，不得而知。股市漲跌時間點與幅度是軟趨勢，受我們行為與選擇的影響。可以確定的是，股市漲了跌，跌了漲。硬趨勢雖然聽起來相當簡潔，卻非常準確，準到讓巴菲特成為大富豪。

又如過去幾十年，筆記本電腦中的多媒體芯片的處理速度激增，我們從中可以推測出未來的處理速度肯定更快。這是線性變化，也是硬趨勢。今后五年中，制造商何時推出突破性的新款芯片不得而知。技術日新月異并非周期變化，這是硬趨勢。但哪家企業能研發出新技術，搶先把產品帶到市場？我們并不知道，這是軟趨勢。

硬趨勢到底是什么樣的呢？我們以“二戰”后的美國為例。當時，房價低廉，美國人紛紛在郊區買房。通用汽車在那時仍是全球汽車行業的龍頭老大。美國軍隊凱旋歸國，數百萬家庭團圓，九個月后出現了百分之百可以預測的現象：嬰兒潮。出生于 1946 年到 1964 年這十八年間的美國人口，約有 7800 萬。同樣的嬰兒潮也出現在“二戰”

后的日本、歐洲等發達國家。

人口數據是看得到的、可測量的硬趨勢的一大來源。“二戰”后嬰兒潮是最鮮明、最具代表性的例子。戰后嬰兒潮是物理現象：數百萬人誕生并存活，而且年齡逐漸增長，形成了許多完全可預測的現象。

你可能會說：“何必總提嬰兒潮，都是老掉牙的例子了。”嬰兒潮眾所周知，這才最適合用來舉例。因為雖然眾人皆知，偏偏沒人留心。嬰兒潮的硬趨勢延續了五十多年，奇怪的是，每到了新的人生階段，還是讓社會措手不及。

1945 年，海外士兵紛紛歸國，我們原本可以預測社會一定會有重大的變動，但我們卻沒有。直到 1946 年，嬰兒陸續出生，才發現醫院數量不夠。

即使沒有預料到醫院的數目，不要重蹈覆轍就好。新生兒五年后才上幼兒園，準備時間應當綽綽有余。殊不知，在新聞頻頻報道醫院短缺問題的五年后，幼兒園也變得不夠了。七年之后，初中的數量又不夠了；又過了幾年，高中的數量還是不夠。接下來，又發現大學也不夠了。

這一連串現象，有誰能看出來？若能培養找出硬趨勢的習慣，誰都能看出來！

我們公司最近為一家知名保險公司提供咨詢服務。當我們談到硬趨勢與軟趨勢、確定性以及人口數據能看出許多硬趨勢，一位男士打斷說：“你說得對，人口數據和嬰兒潮，我們都明白。”

我回答道：“那正好！我們就略過細節，簡短請教各位幾個問題。貴公司負責全球業務的保險員共有幾位？”他們想都不想就直接回答，而且人數相當可觀。

我繼續追問：“再問各位，他們當中，為公司賺取八成以上營業額的那些人，有多少三年內退休？”

現場鴉雀無聲，他們講不出數字。他們從來沒有想過這個問題。

有位主管趕緊用筆記本電腦查資料。他們知道頂尖保險銷售有誰，不難找出答案。得到答案后，原本鴉雀無聲的他們，震驚得說不出話來，居然高達 60% 。

接下來的三年，每 5 名頂尖保險銷售中就有 3 名退休，就是說公司將流失有專業技能和經驗的老將。主管發現這點后震驚不已。這個重要的數據變得再清晰不過。但之前為何沒有發現？因為他們沒有留心去發現，沒有培養從已知出發的習慣。

大約同時，我正巧也為社會安全局主管提供咨詢服務。課程一開始，當初接洽我的人把我介紹給培訓部主管，聊到社會安全制度。

在美國，2008 年 1 月 1 日零點一過，嬰兒潮一代第一次有人滿 62 歲，可以開始領社會福利金。1當年約有 320 萬人滿 62 歲，大約每小時就有 365 人。現在，社會安全局已有 5000 萬份申請；到 2030 年，人數將達 8400 萬人。美國聯邦醫療保險的受益人數將從 4400 萬增至 7900 萬。屆時，每兩個工作人口就必須養一個退休人口。這個比例在 1945 年是 45 比 1。2

與保險公司一樣，我問他們是否觀察過退休員工對局里的影響。“在場有幾位三年內就要退休？”現場資深主管有不少舉手。大家都很驚訝，沒想到大多數資深主管已到退休年齡，局里即將流失這些有專業技能與經驗的老將。

我曾聽索尼總裁說過：“早知道就好了！”他說的是存儲在索尼電腦中的數據，但這里也適用。我們都以為自己知道嬰兒潮人口很多都要退休，但我們真的理解了嗎？

兩個月后，趨勢果然應驗了：接洽我的人不見了，培訓部主管一個月后也走了。嬰兒潮的人群加入了退休潮。真要說起來，其實他們沒有離開社會安全局系統，只是現在成了福利金受益人。