未来的研究也许会呈现明显的两极化，一端是需要花费不菲的数据和软件，另一端则是只需轻轻一点鼠标，几乎不需要付费的研究报告。业内一直不乏对研究能否创造价值的质疑，这里面不应该忽略结构化的因素。研究质量的种种问题，与其说由于作者的才华，或者身后研究机构的平台导致，倒不如说与买方卖方整个生态系统有关。

    作为买方的基金经理花了太多时间关注那些质量平平的文字内容，而忽略了真正有独创性的数据分析。评分和投票体系难免要面面俱到，这样也很难让有特殊贡献的或者非传统的研究脱颖而出。有独创见解的好研究需要有溢价的支撑，否则卖给所有人的结果只能导致质量走低。你几时见过哪只球队允许最好的选手每周到竞争对手那里效力一两次的？但这件事在买方就会发生，所以只有当外部的研究签署排他协议或者干脆转成内部研究后，才能够体现出研究的价值。所以，要想提高研究质量，也不是什么外人指手画脚就有意义的，应该在研究并体会（尊重）现有商业模式的前提下，找出自身能够达到的竞争优势。

    以下几点仅供参考：未来对数据和研究将更多引入可量化因素，主观成分将越来越少。相关的策略准备或投资者教育也应尽早展开。买方将越来越多地依靠内部研究（从全球范围内主权基金近期用人趋势可见一斑），要知道你一直依赖的第三方的商业模式就是为你的竞争对手提供同样的内容。未来买方对好研究的需求只多不少，只不过好研究的定义也许会有所改变。传统佣金（特别是与投行项目相关的研究花费）的减少，将会被大幅提高的定制软件、独家的数据、程序员、顶级数据挖掘高手的分析等花费所取代，所以整体上在研究佣金上的花费反而有可能呈现上升的趋势。蛋糕变大，但分蛋糕的人反而不会增加，佣金将更加集中在少数几家，直至买方希望将对方“私有化”。如果一个好的投资想法可以给你赚上上千万，那你还愿意与别人分享么？

    在研究质量（买方卖方商业模式）的问题上，监管部门的政策导向是一个很大的不确定性，比如未来如果我们可以从信用卡中心的后台提取数据，直接预测某零售商的业绩，虽然很可能意味着投资机会，但监管层对此类独有的，非公开数据的底线会在哪里。未来希望在这个行业占据统治地位的一方，需要付出更大的代价，起码这点对某些机构是个好消息。