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一场对新冠肺炎疫情的“交通防疫战”已经在北京打响。信息登记笔传来传去 车厢内无人攀谈今年春节期间，家在辽宁锦州的许宁（化名）一直担心，返程高峰期乘高铁回北京到底安不安全。事实上，许宁在回锦州前就抢到了1月29日（正月初五）从锦州到北京的高铁票，当时他没有想到，新型冠状病毒感染的肺炎疫情会蔓延至全国。

四川省达州市宣汉县金鹅村：73岁贫困老人深山无人管 村里富裕户搬进扶贫新居吉林省富裕村的危房改造工程，从暖心工程，变成闹心工程。无独有偶，在四川省达州市宣汉县的一个村子，易地扶贫搬迁同样也变了味儿，走了样。今年73岁的余明轩，是四川省宣汉县清溪镇金鹅村村民，因为家庭贫困，2014年，余明轩一家被识别为精准扶贫户。

博纳影业、光线传媒、万达电影等影视公司都是在非典之后，驶向发展快车道，跃升为行业龙头企业。从资本市场来看，外界对影视行业的信心正在逐步恢复。多家上市公司股价经历了春节前夕集体大跌后，2月3日开盘以来逐步回升。截至2月10日收盘，影视动漫板块涨1.6%，以出品电视剧为主的欢瑞世纪、华策影视涨幅超过7%，横店影视、北京文化、金逸影视等均有上涨。

回到刚才说的业务特征对于现金流的影响，比如说建筑企业，我们这里举了个例子，A企业，每年EBITDA有400到500个亿的水平，净利润也是二三百个亿。但是你看现金流，第一年是负的，第二年24个亿，第三年36个亿，第四年第一季度是-377亿。这种企业来讲，你觉得它的盈利重要吗？似乎不是那么重要，可能对于它的现金流才是关注重心，第一眼你可能感觉要放在它的现金流上，放在业务模式、应收账款周转率、存货周转率上。后面一个企业B也是这样，盈利还不错，但是现金流表现非常差，这都是建筑企业的特征。但是这两个企业还有一点不一样，A企业应收账款周转率指标还非常好，大企业嘛，主要的问题不在应收账款。B企业的应收账款就非常差，它的问题是存货周转率比较低，项目占压资金，业务周期太长，因为它做的都是长期项目，尾款周期比较长。

（2）行业特征。行业特征从信用基本面的分析来看尤其需要强调，这个东西是最最关键的。如果说信用分析的第一步是找到现金流这个切入点，第二步就是要识别各个行业的信用违约特征。每个行业可能它的业务模式不一样，可能它的经营财务表现不一样，影响它现金流的内在逻辑就是不一样的。识别这个特征对于你去分析判断现金流是非常重要的。比如说，比较典型的是建筑企业。建筑企业最大的特征就是三角债非常严重，账上有很多应收应付，账期拉的非常长。建筑企业的现金流与盈利的关系通常并没有那么直接，短期来看建筑企业分析盈利并不是很重要（长期当然还是比较重要的）。大的建筑企业，民建的毛利率也就百分之十几，像做铁建和基建的就是7%-8%，基本上没有什么差别，而且也很稳定，因为这个行业非常规范，合同定价就是这个样子，给你按成本加成，给你7%-8%的利润空间或者给你百分之十几的利润空间，它不会有太大区别。但是比盈利更重要的，它的现金流一般都非常差，资金账期非常长，业务结算周期也非常长，所以分析建筑企业时就要着重关注它应收应付的变动对现金流的影响。房地产企业也很典型，我们之前为什么说房地产企业的打分卡拟合度最差，一直到现在都没有做满意呢？主要因为房地产的业务周期非常长，结算周期也非常长，但是报表是以年为单位编制的，通常我们讲以年度为单位的报表很难反映企业完整的业务周期和财务周期，所以它的波动会比较大，某些项目的结算或者销售进度，对于报表盈利和现金流的表现影响会非常大。所以造成了比如某个房地产企业刚好今年销售低谷，投资比较多，没项目可以卖，财务表现非常差，但可能今年的项目在明年进入集中销售，一下子现金流又非常好，盈利表现非常好。但如果基于今年表现做的打分卡模型结果可能就非常差，但到明年来看这个企业好像又非常好，所以你今年报表的打分卡模型分析其实是有偏差的。对应的就是说，做房地产行业信用分析的时候你觉得影响它现金流的主要因素是什么？这就是比较困难的，你需要去报表以外找很多东西，比如它项目的开发进度、可售资源的情况、拿地的情况，这些可能才是你分析的重点。并不是说我去分析房地产企业毛利率今年变动了几个点，盈利变动了几个点，或者说它现金流变动是什么样的，可能现金流波动很大，去年可能净流入一百个亿，今年可能净流出一百个亿，这个你可能要放在更长的时间维度来观察，要做一些更多报表以外因素的分析。

什么样的本质区别？很显然，物质产品的生产一个重要的区别是它的生产和消费是分开的。也就是说，我们今天生产的物质财富可以存起来，经过流通可以在异地消费。可以在北京生产，在全世界任何一个地方消费。服务产品一个最大的特点是生产和消费的同时。我在给你做讲座的时候我在生产的同时大家也在消费，我生产完了大家也就消费完了。这就是二者本质的不同。