这里我们讨论的是区块链区块鏈上所定义的协议不仅是要交易数据而且还要交易数据的价值。目前的主要方式是在互联网出现之前发明的它需要使用一个集中的票据茭易所。机器有时需要等待四天才能将付款从一个地方转移到另一个地方但在所有其他方面，机器之间的通信速度又是惊人的比如他們可以互相发送小额支付。但必须要满足电力、存储空间和计算等资源的情况下才能立即进行交易

比特币和其他加密货币作为价值转移嘚第五个协议层，其底层技术称为区块链区块链首次允许机器同意价值转移而不必相信一个中央权力机构，在现实世界中如果我创建一個“我”就只有我拥有它，但如果我创建了一个数字图像那么在互联网上其他人就可以复制它，然后我们都拥有它那么就没有办法證明其所有权。但区块链让我们以分散的方式达成共识层 防止一个坏行为者谎称拥有所有权。

让我们用python构建我们自己的简单区块链以哽好地理解这个不可思议的数据结构是如何工作的。为了简单起见 让我们定义一个块是什么， 假设每个块代表一个事务 一个值在两台計算机之间传输。想要查看下面的代码并读取 就必须使用索引在创建时显示区块链中表示其顺序的一组重要属性来定义其自己类中的块對象， 它将存储由发件人定义的一些数据以及两个数据哈希值一个用于区块链中的上一个哈希值， 一个用于它自己的哈希值 块需要哈唏值的原因是因为哈希值提供了一个唯一的id， 并且它有验证数据完整性的能力

我们使用流行的加密哈希算法sha-256来帮助从哈希函数中的每个塊生成256位签名。为此您必须导入hashlib。

用户提供了一些数据在他们的事务中所以我们可以使用它作为唯一的参数生成函数，因为我们必须獲取最后一块才能完成工作我们将使用最后一块帮助寻找这一块指数以及哈希值，我们还将给它一个时间戳因此，每个生成的块都通過存储器的哈希值来指向前一个块

它是一个叫做区块链的块

第一个生成的块称为genesis块，我们将在预定义的属性中硬编码到它自己的函数中

峩们将使用它初始化区块链并将其存储为内存列表

记住我这里所说的块哈希值既可以作为它的标识，也可以验证它的完整性我们可以使用哈希值来判断一个新生成的块，并在给定一个新块和上一个块的联系下查看是否有效上一个块也就是链中的最后一个块。我们可以先查看正确的排序指数我们可以检查以前的哈希值属性，并将其匹配到已经验证了过得前一个快最后我们将计新块的哈希值，确保其准确无误

假设所有节点都存储了区块链的一个副本，我们需要一种方法来选择在发生冲突时使用哪个区块链假设2个节点生成相同的块數，那么我们的解决方案是选择具有最长块数的链因为它的存在时间更长因此它更有可能是真实的区块链。

给出一个新的区块链之后：峩们将检查如果是有效的编程方式是不是就意味着它有用一个新块的替换我们之前的块，因为每个节点存储一个区块链的副本 并且块鈈断生成事务， 这样每个节点就可以进行广播 每当它生成一个新的块时， 它就会连接到一个新的节点它可以将块添加到其当前链或整個区块链中， 因此我们可以以封装节点的方式 以便用户可以查询其他节点创建一个http 服务器。

因此用户将通过HTTP请求控制节点，它将通过對WebSockets与其他节点通信这就是简单的区块链我们要讨论的一个关键特性是工作证明算法。

比特币挖掘节点完成了一系列非常昂贵的计算 以批准每笔交易， 并获得比特币的计算工作 以便生成一个新块。但是生成新块的前提必须是突破51%的攻击这才证明这个新的块是有效的， 鈳以添加到区块链中 因此一个坏的行为者必须有更多的计算能力， 而不是一半的比特币网络

首先有一点是肯定的，猪股与鸡股的投资机会在本質上都源于供需失衡导致的涨价我想这是周期股投资永恒的逻辑。但是供需失衡也是分好几种情况的通常来说新兴行业看需求，传统荇业看供给怎么理解？例如新能源车是新兴行业当年的大牛股天齐锂业和赣锋锂业，完全是因为新能源汽车行业的爆发导致对锂的需求大增，而产能短期内完全无法满足需求导致供需失衡，碳酸锂价格大涨双锂成为当时市场上炙手可热的大牛股。再回到猪和鸡豬周期的本质是供给严重短缺，我在前面几篇文章中已经讲的很多了近年来，其实猪肉的需求还略微有些下降总的来说还算相对稳定，这轮猪周期主要是因为非瘟产能去化相当严重，供需缺口可能超过30%,这是猪价大涨的根本因素更是本轮超级猪周期的内在逻辑。再说雞鸡周期既有供给的紧缺因素，又有需求的增加因素下面将围绕养鸡行业的供需情况展开进一步的探讨。

鸡周期真的是短周期吗

很哆人认为猪周期是长周期，可以持续好几年而鸡周期是短周期，也就几个月的事然而真相真的是这样吗？我们都知道猪的出栏时间大概是150天所以如果算上母猪从怀孕到产猪仔则时间延长至9个月，如果母猪也不足从补后备母猪到商品猪出栏大概需要17个月，所以得出的結论是猪周期时间较长实际上，鸡周期也是如此从祖代鸡引种到产蛋需要24周，孵化需要3周父母代从引种到产蛋需要24周，孵化需要3周商品代出栏需6周，这样算下来大约是15个月因此在缺祖代鸡的情况下，从祖代鸡引种到商品鸡的产能释放这个时间周期并不短，所以雞周期并非表面看上去的短周期如果按照15个月往前推算，现在正好对应着2017年至2018年祖代鸡的引种规模供给还是较低的，这就决定了2019年甚臸2020年白羽鸡的产能是偏紧缺的

事实上，这轮鸡周期的高景气正是源于前些年祖代鸡供给的减少。从下图我们可以清晰的看到从2006年到2013姩，祖代白羽鸡的引进数量在逐年激增尤其是2010年、2011年白羽鸡行业的高景气引来资本的跑马圈地、疯狂扩张，然后疯狂之后面临的则是产能过剩的不利局面供过于求必然导致鸡价下行，再然后就是普通养殖户亏损上市公司亏损，养鸡企业停止扩张轰轰烈烈去产能的大幕由此拉开。我们可以看到从2013年以来连续多年祖代鸡引种下降2017年的水平与2007年相当，去产能是痛苦因为整个行业都在亏损中煎熬，多少養殖户含泪离开了多年的主战场养鸡企业经历了一场剩者为王的大洗牌，才换来了今天的凤凰涅槃重生的全新格局

日历效应：季节性洇素的扰动

养鸡行业还有一个特点就是日历效应明显，比如今年上半年白羽鸡的高景气使得鸡苗价格涨到了10元以上然而进入六月份以来雞苗价格则一落千丈，从10元以上重新跌到1元时代有的地区鸡苗价格已不足1元，仿佛一夜回到解放前；毛鸡价格从5元多跌到现在4元左右的樣子哎，真是来也匆匆去也匆匆。那么在供给偏紧缺的情况下，为什么鸡苗价格和毛鸡价格还会跌的这么惨这主要是季节性因素嘚影响，每年到了夏季鸡苗和毛鸡价格基本都会经历一波下跌，主要是因为天气炎热如果养殖户6月购鸡苗，按照42天出栏的时间推算那么鸡成长后期正好对应着最热的三伏天，而且这个时间段鸡的进食量会减少还容易患鸡病，肉质也不太好再恰逢农忙时节，因此很哆养殖户6月份购苗意愿非常低对鸡苗的需求大幅下降。另外由于鸡苗这种商品又不能长时间存放，鸡苗厂商只能降价甩货鸡苗价格當然会大幅下跌。

对于毛鸡而言今年有个特殊现象，由于猪价上涨的预期高涨许多屠宰场大量囤积鸡肉冻品，而这些鸡的收购价很多茬5元以上为了压低自己的成本，他们当然会选择借助淡季疯狂压价所以短期内毛鸡的价格依然承压。也正基于此养鸡行业被贴上了短周期的标签。不过通常进入7月份以后，养殖户会陆续开始购买鸡苗到那时鸡苗价格或许会迎来一波反弹。

为了验证日历效应的存在我回测了圣农发展、民和股份和益生股份这三只鸡股历年7月份股价走势，圣农和民和在过去9年中仅2012年的7月是下跌，其余年份7月均上涨；益生仅2012年7月和2015年7月是下跌的其余年份7月均上涨，我想这不会是一种简单的巧合吧而今年的7月份会是怎样的场景呢？我选择相信周期嘚力量

消费空间：长期而言，我国鸡肉消费空间还较大数据显示 2017 年我国鸡肉消费量为 11975 万吨，位居世界第三近年来我国鸡肉消费量年複合增长率为 6.53%，远高于美国的3.15%但人均消费量方面仍然处于较低水平，2017年我国鸡肉人均消费量为 10 公斤仅为美国的四分之一，上升的空间還很大

快消属性：以肯德基、麦当劳为代表的连锁快餐企业的兴起，特别是国内快餐行业的快速发展；以河马鲜生为代表的线上生鲜渠噵快速扩张使鸡肉具备了快消品的特点，消费需求稳步上升

需求替代：这是目前鸡股较硬的一个逻辑，随着猪价的上涨鸡肉对猪肉嘚替代效应将会进一步放大。从历史数据看鸡价与猪价有很强的联动性，这源于它们之间相互替代效应根据之前对猪周期的判断，猪價在年底站上25元甚至更高还是有较大概率的在猪价不断走高的大背景下，鸡肉的替代性需求将陆续显现下半年鸡价与猪价齐飞的画面昰否会再次上演？让我们拭目以待吧

一面是高铁爆满、五星级酒店客房入住率上升、境外人均购物消费额领先全球的消费升级；

另一面是能在家做饭绝不去下馆子、能骑自行车尽量不打车的消费降级

之所鉯会出现这种升降并存的现象，根源在于居民之间存在着较大的收入差距进而造成了不同收入群体边际消费倾向的迥异。

那么国人的收入差距到底有多大呢？读完此文你会有一个相对直观的认识。

居民收入基尼系数已超警戒线

在衡量居民收入差距时有一个国际通用嘚指标是基尼系数。

具体来说基尼系数的数值介于0~1之间，如果基尼系数为0说明居民之间的收入分配为绝对平均，即人与人之间收入完铨平等；如果基尼系数为1则说明居民之间的收入分配为绝对不公平，100%的收入被一个单位的人完全占有了换言之，基尼系数越小表示收入分配越平均，而基尼系数越大收入分配越不平均。国际上通常把0.4作为贫富差距的警戒线倘若基尼系数大于这一数值，便有出现社會问题的潜在风险

Wind数据显示，我国居民收入的基尼系数自2000年首次超过警戒线0.4以来总体呈现出先攀升后稳定的态势。但值得注意的是2003姩至今，基尼系数从未低于0.46而最近三年，更是逐年增大由2015年的0.462升至2017年的0.467（参见图1）。

在此基础上我们可以按照《中国统计年鉴》的統计口径，依据收入水平的不同将全国居民人数进行五等份分组来进一步加以考察。从下图2可以清晰地看到我国收入水平最高的前20%数量的居民，2016年的人均可支配收入为59259.5元遥遥领先其他80%的人群；即便是位于第二梯队的中等偏上收入群体，2016年的人均可支配收入也只有31990.4元剛刚超过高收入群体的一半；而收入最低的20%人群，2016年人均可支配收入仅仅为5528.7元不到高收入人群的1/10。

不同行业的工资收入差距较大

从国人笁作所属行业来看不同行业人群的收入差距较为悬殊。

鉴于工资是绝大多数人的主要收入来源我们可以从各行业平均工资水平的变化凊况来加以考察。按照《中国统计年鉴》中对行业的划分标准可以清晰地看到，自改革开放以来人均工资最高的行业包括电力煤气、采掘、金融与信息计算机软件业，而近些年又以金融业以及信息计算机软件业为主（参见表1）这些行业大体呈现出两个特征：一是属于知识与资本密集领域，二是带有垄断性和资源性相比之下，农林牧渔业的平均工资几乎始终为所有行业中的最低这可能与农产品的低附加值与劳动密集型特点有关。

从工资差距看1978年人均工资最高的电力煤气业与人均工资最低的社会服务业的工资差距仅为458元。然而随著时间的推移，人均工资水平最高与最低行业的差距越拉越大到了2017年，人均工资水平最高的信息计算机软件业比人均工资水平最低的農林牧渔业多出96646元，这意味着一个拿着平均薪资的金融从业者一年可以比一个农民多赚近10万元，而且这种差距还有继续加大的趋势

不過从比值来看，自2005年开始我国平均工资水平最高行业与最低行业的相对差距有逐渐缩小的趋势，2017年为3.65不过这一数值仍比2000年以前高出不尐，反映出我国行业间的工资收入水平总体上仍在拉大

城乡人均可支配收入差距渐增

国人的收入差距，还体现在城乡居民之间

改革开放至今，我国无论是城镇居民还是农村居民收入水平都有了较大幅度的提高，然而不容忽视的一点是城乡居民的收入差距正在与日俱增。

从上图3可以看到1978年，我国城乡居民的人均可支配收入分别为343.4元和133.6元；到了2017年城乡居民的人均可支配收入各自上涨至36396元和13432元，分别昰1978年的106倍和100.5倍从城乡居民历年可支配收入的差距来看，1978年为209.8元到2017年已经攀升至22964元。

不过从城乡居民收入比来看，在经历了长期的攀升后近些年开始有下降的趋势，2017年为2.71这比2010年的3.23低了不少。这说明城乡居民收入的绝对差值虽然在增大但相对差值却有所缓和。

总体仩看我国城乡发展仍旧不平衡，二元经济结构问题依然严峻农村生产力水平长期低于城镇，且户籍制度对农村人口向城镇流动造成了淛约；同时受限于农业本身的特点，农产品附加值要低于工业与服务业产品致使农民增收相对缓慢。

不同地区的居民收入差距明显

从涳间维度考虑不同省市自治区由于经济发展状况存在差异，居民收入也不尽相同

国家统计局数据显示，2017年全国各地区居民人均可支配收入最高的前5个省市分别为上海、北京、浙江、天津和江苏而最低的5个省市分别为西藏、甘肃、贵州、云南和青海。其中人均可支配收入最高的上海为58987.96元，最低的西藏仅为15457.9元仅比上海的四分之一略高，收入差距可见一斑（参见图4）

从东、中、西部及东北地区的城乡居民收入水平比较来看，东部地区的居民收入水平大幅度高于中西部和东北地区2016年的数据显示，从城镇居民人均可支配收入层面看东蔀地区是西部地区的1.39倍；从农村居民人均可支配收入层面看，东部地区是西部地区的1.56倍倘若对比东部城镇居民与西部农村居民的人均可支配收入，那么差距无疑是更大的前者是后者的将近4倍（参见表2）。

是时候强化 “民本”思维了

至此通过以上几个维度的考察，相信伱对国人的收入状况已经有了一个整体的把握而无论从哪个方面分析，居民收入差距过大对国民经济的长期发展都是不利的它不仅会慥成内需不足，还可能影响经济结构的进一步优化因此，我国有必要在调节国民收入分配方面再多下点功夫比如优化再分配环节、合悝运用财税工具、加快城镇化步伐、推进基本公共服务均等化等等。

另外在国家物质财富日渐积累的今天，可以适当转变思路将发展主题转向人民群众生活水平与质量的全面提升，即强化“民本”思维这一点，不妨借鉴一下日本1960年推行并于十年后收获显著成效的“国囻收入倍增计划”其精髓在于用国民收入的增长来带动经济总量的增长，而不是用经济总量的增长来带动国民收入的增长

对于我们自身来说，在正视居民收入差距的同时还应通过合理配置自身资产、不断提升自身知识储备、业务水平与各方面能力等途径来实现自己与財富的增值，从而确保未来能够获得更多的收入报酬