这篇文章的起点，是我司品牌部与研究部同事的一次提问。我的很多思考是在回答他们问题时成形的，这篇也是。
有一天我们品牌部的同事问我，能不能讲讲科技股怎么做研究？刚听到这个问题时，我有些摸不着头脑，后来我大概明白了潜台词——提问者认为科技股的研究和我们之前的研究“不一样”。我猜很多投资者可能也有相似的困惑。
那么，科技股研究真的“不一样”吗？
从方法论上看，并没有本质区别。不论研究主体是一家传统制造企业，还是一家科技公司，研究的核心抓手是相通的——理解生意，判断可持续性差异，对于价值投资者来说，还得在自己高置信度区间给企业称重。你会发现，绝大多数情况下，研究本身没有边界，有边界的，是置信度。
一提科技研究，很多人就会列举这些典型的难处，比如科技领域的变化太快、技术路径不确定、商业模式尚在演化等等，我们自己的研究员也问过我类似问题。我的回答是，你还没研究呢，怎么就知道这个公司也存在这些问题呢？
我的建议是研究不必受限。
虽然很多科技公司可能研究之后确实存在这样的问题，但万一不是呢，更何况科技企业里，商业模式清晰稳定、护城河宽阔的企业比例，比“万一”可高多了。没必要从一开始就给自己画个圈，我有很多优秀的标的就是这么发现的。
“不必设限”还有第二层意思，是研究的视角、工具、信息源都应打破边界。
研究一家芯片公司，不能只读研报，还要读技术白皮书、专利文件，去看开发者社区的讨论；研究一个消费电子产品，不能只看收入增速，还要理解用户留存背后的用户体验设计，去试用产品，做消费者访谈；研究新能源技术，为什么不能翻阅材料科学的论文，与工程师交流技术瓶颈，仅仅依赖行业分析师的预测是远远不够的。
这些不光适用于科技领域的研究，在传统领域也一样适用。我们做的是企业研究，并非股票分析，不能停留在案头工作和上市公司的调研。有时候，对于一门生意的关键理解，就来自于一场技术沙龙的即兴对话，或是一篇被引用寥寥的学术文章。真正的研究者，应该像侦探一样，不预设答案，不拘泥形式。
研究不必设限的第三层意思，是研究之前不要有先入为主的观点，这一点尤为重要。
“龙头公司技术总不会差吧”，“大家都说他家的产品质量不好应该不会错吧”——研究中这样的观点叫市场共识，研究中养成在自己脑中清空市场共识的习惯，非常有益，它会让你在研究企业时，不因先入为主而忽略细节，也会让你保留挑战共识的可能，一旦挑战成功，价值量巨大。
但设限不等于盲目，挑战共识不等于直接否定共识。正因信息庞杂、变量众多，我们才更需要坚守另一条原则：结论宁缺毋滥。
在研究中最容易犯的错误，是为了下结论而下结论。因为要判断一个公司是不是商业模式稳定、可持续差异是不是可维持，往往需要耗费大量精力去学习和研究。但这样的付出容易形成心里上的沉没成本，人会在不知不觉中拼命找有利的证据去证明“值得”，从而偏离中立的立场。
年轻研究者常犯的错误，就是用精心挑选的证据，推导出令激动人心的结论，却忘记了这可能只是诸多可能性中的一种。做研究的过程中，应该时刻提醒自己：所有的研究都值得用“证伪”的视角去再想一遍。
当数据不足时，就该承认“无法判断”；当商业模式不确定时，可以等等再看；当需求增速无法判断时，不妨列出“几种可能情景”，而不是强行给出一个看似精确、实则脆弱的预测。在充分研究之后，承认自己能判断的部分有限，这本身就是一种进步，另外这也是挖掘那些优质标的必须的成本。
所以，回到最初的问题：科技股研究和其他研究“不一样”吗？
我觉得，一样。
不必设限，是让我们在研究上走得更远。
宁缺毋滥，是让我们在投资上走得更稳。
最后，再次感谢同事们的提问。正是这些看似简单的问题，推动我们持续思考。
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