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十五六岁时读到这里，母亲在儿子死了三年后，“想这样活下去的日子已够了”，选择自缢，还曾经暗自揣摩，作者为什么要给她留三年。
二十多年后才懂得，痛苦当时的激情选择，其实反而只是冲动，“不应当就死去”的背后，多少有活着的人为逝者而活的成分。
然而，三年后，实在是撑不下去了。
这是加倍又加倍的悲凉。
二十多年后才懂得，痛苦当时的激情选择，其实反而只是冲动，“不应当就死去”的背后，多少有活着的人为逝者而活的成分。
然而，三年后，实在是撑不下去了。
这是加倍又加倍的悲凉。
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要想识别一个领域是「为供给匹配需求」还是「为需求匹配供给」，有一组更简单的办法：
首先，可以尝试做一下需求规模的定量预测。
如果有不以时间序列，而是以潜在市场规模拆解的方式来做预测的方法，多半情况下，属于「为需求匹配供给」。
比如，就业岗位需求、医疗服务需求、教育服务需求，都是可以相对明确评估出来的；
然后，我们可以尝试一组特定供给，是否可以被相近似的供给几乎无差异的替代。
大部分「为供给匹配需求」的场景下，给定的供给几乎都找不到完全的替代方案。比如，苹果、大疆，这种创新型科技产品。
营销学领域有推式营销和拉式营销的提法（push vs. pull marketing），区别在于主动上门找消费者，还是吸引消费者找上门来，有点类似于我们提到的「为需求匹配供给」和「为供给匹配需求」，但营销领域的专家和我们不同，他们会更关注效率视角。
供应链专家也会讲「需求驱动型供应链」（demand-driven supply chain），落脚点多在库存效率和供应链敏捷性等方面。
本轮美国发起的关税贸易战影响下，看上去的情况是，中国有一大批出口导向型企业的供给，需要匹配新的需求，而美国有大量消费者需求无法以旧的方式来满足，需要匹配新的供给。
但如果我们下钻到具体场景，更值得关注的问题其实是，哪些需求会挥发掉，哪些需求可以被别的供给较容易承接，哪些供给会丧失存活空间，哪些供给能够匹配到新的需求。
这些问题，远非一组静态的需求弹性和供给弹性数据所能回答。但一旦铺开到分国别去看类目供需替代，马上又落入了无边的细节和事实的确认对齐过程中。
所以，我们尝试构建一套叙事，来帮助进一步结构化地理解和推演当前的局面。
首先，可以尝试做一下需求规模的定量预测。
如果有不以时间序列，而是以潜在市场规模拆解的方式来做预测的方法，多半情况下，属于「为需求匹配供给」。
比如，就业岗位需求、医疗服务需求、教育服务需求，都是可以相对明确评估出来的；
然后，我们可以尝试一组特定供给，是否可以被相近似的供给几乎无差异的替代。
大部分「为供给匹配需求」的场景下，给定的供给几乎都找不到完全的替代方案。比如，苹果、大疆，这种创新型科技产品。
营销学领域有推式营销和拉式营销的提法（push vs. pull marketing），区别在于主动上门找消费者，还是吸引消费者找上门来，有点类似于我们提到的「为需求匹配供给」和「为供给匹配需求」，但营销领域的专家和我们不同，他们会更关注效率视角。
供应链专家也会讲「需求驱动型供应链」（demand-driven supply chain），落脚点多在库存效率和供应链敏捷性等方面。
本轮美国发起的关税贸易战影响下，看上去的情况是，中国有一大批出口导向型企业的供给，需要匹配新的需求，而美国有大量消费者需求无法以旧的方式来满足，需要匹配新的供给。
但如果我们下钻到具体场景，更值得关注的问题其实是，哪些需求会挥发掉，哪些需求可以被别的供给较容易承接，哪些供给会丧失存活空间，哪些供给能够匹配到新的需求。
这些问题，远非一组静态的需求弹性和供给弹性数据所能回答。但一旦铺开到分国别去看类目供需替代，马上又落入了无边的细节和事实的确认对齐过程中。
所以，我们尝试构建一套叙事，来帮助进一步结构化地理解和推演当前的局面。
liupc: 借特朗普发起关税战的机会，我想深入探讨一下「为供给匹配需求」和「为需求匹配供给」在实际商业世界中有哪些不同的具体表现。 这个话题很大，可能没法很快结束，需要分成若干段来展开。 经济学教科书上说，供给和需求，是交易这一枚硬币的两面。供给弹性和需求弹性的概念，就是对敏感性的量化。但实际情况中，人们往往是通过叙事、而非量化来理解供需之间的博弈关系。 今天先举几个例子，简要说明一下，什么是「为供给匹配需求」和「为需求匹配供给」： 人力资源领域，通常是为需求匹配供给。因人设岗、白领招聘 JD 和蓝领招聘。 服务贸易领域，供给通常更有形，而需求通常更非标。典型例子是菲佣。 新技术领域，典型表现是为供给匹配需求。对比 AlphaGo 和 ChatGPT，基本都是拿着锤子找钉子。 商品零售领域，iPhone 和 Tesla 是一类，三星和比亚迪是另外一类。 这里有点品类创新和微创新差别的感觉。 大家熟悉的中国科技品牌大疆，是比较典型的为供给找需求的例子。 待续… 和即友探讨：你所在的领域，更偏「为供给匹配需求」还是「为需求匹配供给」？
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借特朗普发起关税战的机会，我想深入探讨一下「为供给匹配需求」和「为需求匹配供给」在实际商业世界中有哪些不同的具体表现。
这个话题很大，可能没法很快结束，需要分成若干段来展开。
经济学教科书上说，供给和需求，是交易这一枚硬币的两面。供给弹性和需求弹性的概念，就是对敏感性的量化。但实际情况中，人们往往是通过叙事、而非量化来理解供需之间的博弈关系。
今天先举几个例子，简要说明一下，什么是「为供给匹配需求」和「为需求匹配供给」：
人力资源领域，通常是为需求匹配供给。因人设岗、白领招聘 JD 和蓝领招聘。
服务贸易领域，供给通常更有形，而需求通常更非标。典型例子是菲佣。
新技术领域，典型表现是为供给匹配需求。对比 AlphaGo 和 ChatGPT，基本都是拿着锤子找钉子。
商品零售领域，iPhone 和 Tesla 是一类，三星和比亚迪是另外一类。
这里有点品类创新和微创新差别的感觉。
大家熟悉的中国科技品牌大疆，是比较典型的为供给找需求的例子。
待续…
和即友探讨：你所在的领域，更偏「为供给匹配需求」还是「为需求匹配供给」？
这个话题很大，可能没法很快结束，需要分成若干段来展开。
经济学教科书上说，供给和需求，是交易这一枚硬币的两面。供给弹性和需求弹性的概念，就是对敏感性的量化。但实际情况中，人们往往是通过叙事、而非量化来理解供需之间的博弈关系。
今天先举几个例子，简要说明一下，什么是「为供给匹配需求」和「为需求匹配供给」：
人力资源领域，通常是为需求匹配供给。因人设岗、白领招聘 JD 和蓝领招聘。
服务贸易领域，供给通常更有形，而需求通常更非标。典型例子是菲佣。
新技术领域，典型表现是为供给匹配需求。对比 AlphaGo 和 ChatGPT，基本都是拿着锤子找钉子。
商品零售领域，iPhone 和 Tesla 是一类，三星和比亚迪是另外一类。
这里有点品类创新和微创新差别的感觉。
大家熟悉的中国科技品牌大疆，是比较典型的为供给找需求的例子。
待续…
和即友探讨：你所在的领域，更偏「为供给匹配需求」还是「为需求匹配供给」？
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