市场的规模效应与马太效应

万有引力定律在人类日常生活当中广泛应用，虽然它不是物理世界中的第一定律，但是它却十分重要。它的重要性在于它左右物体运行，左右物体运行的关系。我认为规模效应的重要性和万有引力定律是一样的重要。为什么重要？放弃规模效应就不能做商业。

我们今天做的所有商业，商业最终发展成什么样子，都是受规模效应所左右的。所以一个商业值不值得做；未来能不能挣大钱；谁会赢，谁会输；都是由它来决定的。一个产业最终是一家独大，还是有好多家均分，也是由它来决定的。

在短期的商业可能会受其他的运营要素所影响，发展的情况可能不是按照规模效应，但是只要给予足够的时间，这个市场最后会按照它的规律运行。从1996年左右，互联网开始在中国生根发芽，一直到2010年，除了泡沫的顶峰，整个互联网公司发展都是波动的。但最后发展成什么样子，还是受规模效应所左右的。

我们知道尤其是在泡沫的起始阶段，很多同行是要投入很多很多的钱。投钱到底对不对？投多少钱是对的？事实上，没有投钱死掉的公司远多于投钱死掉的公司，只不过很多时候我们没有注意到而已。弄清到底投入多少钱是非常重要的。只要投入的钱是合适的，无论投入多少都是不可怕的。投入的钱不合适，无论多少都会导致问题。

如果站在10年之后看今天的互联网，一定会觉得现在的互联网是被严重低估的。比如在今天的2017年去看之前2007年，会发现当时很多投入的钱是很少的。比如在2007年京东获得资金，2008年开始投钱，在当时觉得投入了太多钱，但在今天看来其实是很少的一笔钱。

2004年，ebay当时是整个全球互联网行业的风口浪尖上的公司，非常有钱，被所有的公司都看好。当它收购了易趣要进驻中国，这时候淘宝出现，和ebay竞争。ebay要做驻互联网推广，把所有的网站的广告购买下来，新浪，搜狐等等独家。当时ebay烧钱3亿，在当时很夸张了，但是在今天看来还算多么？

在2001年、2002年的时候，腾讯是一个很小的公司，腾讯投入了多少钱呢？据统计加起来不到500万美元。在当时看来是一个极其烧钱的公司，也正因为腾讯的“烧钱”，ICQ最终失败了。

在规模效应曲线中，有三条曲线A、B、C。A曲线是效应最强的，B是次之，C的效应最弱。在有互联网行业之前，能拿高薪水的行业都不是有规模效应的行业，比如投行，三大咨询公司等等。

A曲线是碾压型的公司，没有广告，没有收购的同行，最典型的是微信。在互联网行业中，A的规模是具有很强的优势。

B的规模和效应基本上是一条线，典型的是淘宝，消费者越多，商家的效应越高。B中规模效应差不是很大，带来的结果，就是只要对方可以用其他方式来补足规模效应带来的差，就很难能把对方碾压死。

C曲线是规模大和规模小的公司相比有规模的优势，但是和规模相同的公司相比优势差别不大，规模效应带来的优势没有强很多。比如一个公司的交易额是1千亿，另一个公司的交易是2千亿，规模相比大一倍，但是看不出来很大的综合差距。所以这种情况往往带来的行业结局就是合并。合并后大家更期待的是1+1等于2，但是更多的情况是比2要小。合并之后得不到大家想要的结果。

通常，我们企业的起始点已经决定了，企业的规模效应是走那一条线了。A这种曲线是最少的曲线，因为这个曲线的规模效应很强，所以这个企业可以很快就出发，很快就被别人所占领。美团这个团队最早创业是在2003年，这个时候已经是中国互联网第一批泡沫结束的时候。再比如京东虽然拿到资产是在2015年，但是这个公司是在1999年成立的。

在各拨公司当中，在第二拨出道的公司是最惨的，最好的机会已经让第一拨公司占走了，还因为第二拨和第一拨公司离得比较近，第一拨公司还在壮年的时候，第二拨公司刚刚起步。假如再等10年，情况可能会更好，这时候第一拨的公司会因为老化，可能已经倒闭，会有更多的发展机会。所以在2015年大合并中，很多被合并的公司都是后起步的公司。后起步的公司虽然规模可能大，但是规模大却抢不到优势，所以最后还是逃脱不了被合并。

规模效应scope，是一个重要概念，就是规模效应在多大的范围里起作用，包括交易参数，地域特征等等。

地域特征：

将规模效应曲线与规模效应scope合在一起，才有意义。比如淘宝是一个全国性的B曲线；京东是一个介于全国性和城市性的B曲线；外卖是一个蜂窝性的C曲线。

同样是曲线，椭圆和圆各有不同的参数，导致的形态也是不同的。My space比Facebook起步要早很多，在Facebook刚起步的时候，My space的规模已经很大了。Facebook是在2010年在美国流量才超过My space。My space和Facebook 看上去都是A曲线，My space先起步，规模大，但是到最后却失败。这是因为虽然同样是A曲线但是A曲线的参数是不同的。体现到产品上是My space是做陌生人社交，Facebook是做熟人社交。但是陌生人社交和熟人社交是如何影响参数。如果一个用户在这个平台上，留1年的话，对于熟人社交，他会有15至20个好友。但是对于陌生人社交，会有100到150个好友，所以这导致两个参数差了10倍。如果留2年的话Facebook好友是20到25人，My space好友是没有什么变化的。随着时间的变长，Facebook会慢慢追上My space。

My space是一个比较泛的陌生人社交，Facebook是一个在哈佛起步的熟人社交。虽然My space的规模很大，但是落到一个校园里这样一个蜂窝性的维度的时候Facebook的优势要进一步上升。最后导致的结果是一亩和一百亩的产品的效果，用户体验相当。他们两个规模效应，落到具体的一个点的时候，My space要差很多，所以My space虽然看起来很大，但是在Facebook看来My space是一个虚弱的大象。

如果知道产品的周期足够长，可以持续整个周期的去观察产品的变化，观察竞争的变化，就会发现当时Facebook团队所表现出的自信是很可怕的，那种自信是可以洞穿规律本身。在过程中有很多人提出要收购Facebook。比如在2007年的时候，雅虎曾经要收购Facebook，出的收购价格比收购My space高很多。Facebook的很多高管都觉得这么短的时间里就值这么多钱，得赶紧卖。但是Mark Zuckerberg，却认为坚决不能卖，导致当时很多高管离职了。但是在今天看来，这个决定是十分正确的。

如果没有认知规律的话，信念是盲目的。我们看今天的创业者，盲目自信的占绝大多数，他没有看清自己的本质，盲目的觉得自己值很多钱。真正能弄清自己业务是怎么回事只占很少一部分。这种盲目自信的时候，在面对类似雅虎这种报价的时候，往往是扛不住的。

无论是做产品，还是做管理，决策的信息本身是来自对规律的认识的深刻程度。在抽象层面认知规律的人打不赢在具象层面上认知规律的人。

管理是反规模效应的。在美国，与做多业务的公司相比做单业务的公司往往更受欢迎的。因为管理是反规模效应的，所以团队在可以完成工作量的情况下人越少越好。恰恰因为管理是反规模效应，所以我们要选择具有强规模效应的行业。

规模效应本身是一个结果，是一个现象。规模效应的产生，原因有很多个，其中一个表现形式就是杠杆效应。比如公司部门和部门之间的关系就是杠杆效应。嘀嗒拼车的CEO宋中杰曾认识到：团购这个业务主要是按城市划分的，在一个城市做的好，对其他的城市没有什么影响。如果资源不足，做10个城市，在每个城市只能做到第三名，不如只做3个城市，每个城市做第一名。销售团队上按照城市划分是非常好的。但是他没有认识到的是：市场是有杠杆效应的。

当时中国互联网上，和团购相关的流量最多的是在导航网站上，但是糟糕的是当时导航网站上是不能按照城市收买流量的。所以如果只开3个城市的话，流量是按照全国的来买，除了这3个城市，其他的城市的流量全都是浪费掉的，核算到这3个城市上的话，成本是非常高的。在市场上的杠杆效应，也就是花同样的钱，销售的城市越多，商家越多，造成的单个城市的钱是越低的。和这个相关的就是研发团队，企业的体量越大，研发团队平均下的成本就越低。

中国是世界互联网第二强国。其中一个原因是人口多。中国一个工程师研发的东西，是十三亿人在用，而新加坡一个工程师研发的东西，几千万人在用。所以一个企业的体量、交易单量、开发的城市数量，都会决定在市场投放上的杠杆有多大，在研发的投入有多大。只有开的起那么多城市，才能供得起这么多的工程师。

美国是一个金融发达、科技发达、语言被通用的国家。这些带来的结果是它做的体量就很大，会挣到很多的钱。同样是在新加坡，就养不起这么多的工程师团队可以抗衡。谷歌遇到比较强劲的对手有在印度、俄罗斯等等。这些国家共同的特点都是人口多。所以杠杆效应是很重要的。

马太效应是一个比较受社会学争议的问题。马太效应是一个有感情色彩的规律。事实上，人民对马太效应负面的感情色彩，多于正面感情色彩。马太效应是来自《福音》，有点类似一个寓言故事。很长一段时间我是对这个理论是持逃避、愤恨、不信任的心态。但是突然有一天，我意识到：规律就是规律，你不能忽视它的存在，也不能和规律作对，你要拥抱规律，热爱规律，即便它可能是对你不利的。查理·巴贝奇的决策理论学提到：你越是逃避的东西，越会成为你的致命伤。

如果说规模效应是万有引力的话，马太效应就是进化论。进化论不是一个科学推到出来的，它是观察后得出的判断，在最初提出来的时候，是没有理论基础的。马太效应也是同样的，在最初也是被人们观察到一个社会现象。马太效应的存在本身是加速优胜劣汰。如果没有马太效应的话，优胜劣汰的速度不够快，那么进化的速度也不够快。马太效应是增加整个社会，整个自然的迭代速度的。社会如果没有马太效应的话，时间过去一千年，它的发展速度可能还没有有马太效应的社会十年的进展快。该淘汰的没有被淘汰掉，社会的进展就会慢。

马太效应很特别的是：它存在于很多层面，比如生物学层面，社会学层面，经济学层面等等。马太效应在如此多的领域被验证，不同领域产生马太效应的原因又会有所不同，所以到目前为止马太效应产生的原因还没有统一。

马太效应跟我们业务相关的又是什么呢？我们用一个例子来说明。雅虎最初由两名大学生创建。当硅谷最有份量的风险投资公司Sequoia Capital为雅虎投资的时候，雅虎是一个很小的公司，而且产品非常简单当时公司只有两个网页。并且雅虎有很多竞争对手。对于当时的雅虎投资人是这样看待：第一、我们看了其他家公司；第二、当时的雅虎比起其他家是领先的，领先了2周。第三、团队确实不够强。但是同样投资人也看到了另外一面：第一、一个常规的投资者，一个项目需要一个月的时间，我一天就可以投资。所以同其他公司相比，雅虎是领先了一个半月的。从领先2周到领先一个半月。第二、这两个人刚刚大学毕业，给他们投资两百万美元，这个强烈的对比会产生强烈的眼球效应，会吸引媒体传播。第三、在其他公司没有钱的时候，雅虎有钱，他们可以在最短的时间里招到工程师。所以这一波传播领先一个半月，并且有媒体效应和招募到工程师。如果做得足够快的话，当其他公司还在A轮的时候，雅虎已经到了B轮。

媒体这个行业是有马太效应的。马太效应说的其中一条就是越强的越强，当一个行业开始的时候，大家不知道那个好，大家都开始抢第一个，往往是最先开始这个行业的人，会是这个行业最优秀的人。媒体报道的也是最先出来的那家，这对这个公司也是非常重要的。当某一家占领马太效应成为一个标签的时候，所有公司所做的都是在帮这家公司。

用户，员工，媒体，政府所有行业，在没有选择的标准的时候，第一名是很重要的，这个也是马太效应所导致的，大家都会选择第一名，认为这样出错的概率会小很多。当大家无法判断的时候，往往会选择从众，而这也是导致马太效的结果。

马太效应这么重要，有哪些要素具有马太效应呢？凡是能导致产生排名的要素都是具有马太效应的。事情是两面的，如果这个事情是偏爱排名的，那么排前面是比较好的。如果这个事情是没有排名的，那就去创造排名。

我们的产品，我们的业务决策，在竞争里面非常重要的一个要素是：要率先侵占规模效应要素和马太效应要素。那些让我们在规模效应和在马太效应得到更好位置的，得到更好的规模效应要素和马太效应要素的，应该是我们排序更靠前的事情。一方面我们要极其尊重规律，第二方面是我们要尽可能用更细的颗粒度去理解规律，第三方面是在竞争中，足够早的抓住领先对手的抓住这些规律，使这些规律为我们所用，而不是成为规律的受害者。