彭文生 | 下個(gè)十年：數(shù)字經(jīng)濟(jì)

彭文生 | 下個(gè)十年：數(shù)字經(jīng)濟(jì)

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彭文生

經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，現(xiàn)任光大集團(tuán)研究院副院長、光大證券全球首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家  ?，F(xiàn)兼任香港外匯基金咨詢委員會轄下貨幣發(fā)行委員會委員   ，中國金融四十人論壇成員   ，首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家論壇副理事長   ，清華大學(xué)五道口金融學(xué)院研究生導(dǎo)師   ，清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院特聘實(shí)踐教授   ，南開大學(xué)兼職教授  ，復(fù)旦大學(xué)泛海國際金融學(xué)院金融學(xué)學(xué)術(shù)訪問實(shí)踐教授  。

曾任中信證券全球首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家  ，中國國際金融有限公司首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家  ，巴克萊資本首席中國經(jīng)濟(jì)學(xué)家  ，香港金融管理局經(jīng)濟(jì)研究處和中國內(nèi)地事務(wù)處主管  ，國際貨幣基金組織（IMF）經(jīng)濟(jì)學(xué)家  。曾參加習(xí)近平總書記、李克強(qiáng)總理主持的經(jīng)濟(jì)形勢專家座談會 。

彭文生獲英國伯明翰大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士和碩士學(xué)位，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位，曾就讀于中國人民銀行研究生部。

2015年，憑借著作《漸行漸遠(yuǎn)的紅利》榮獲首屆孫冶方金融創(chuàng)新獎(jiǎng)   。2018年，憑借著作《漸行漸近的金融周期》獲第六屆金融圖書“金羊獎(jiǎng)”  。

本人于2019年12月10日在光大證券2020 年度策略會上發(fā)言的記錄整理稿

又到歲末年尾，展望中國經(jīng)濟(jì)的未來走勢，爭議蠻大。我們在思考未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展、思考大類資產(chǎn)配置，重要的是宏觀框架。過去10年我寫了兩本書，2013年《漸行漸遠(yuǎn)的紅利》主要講人口問題，2017年《漸行漸近的金融周期》主要講金融和地產(chǎn)的順周期性。簡要來講，過去20年的前10年，人口紅利是中國經(jīng)濟(jì)最大的驅(qū)動力，之后開始明顯消退，近10年中國經(jīng)濟(jì)主要靠地產(chǎn)和金融擴(kuò)張拉動，現(xiàn)在已進(jìn)入金融周期下半場緊縮期。

未來10年怎么看，人口老齡化和金融周期下半場調(diào)整將帶來經(jīng)濟(jì)增長下行壓力，也必將影響經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。這兩種力量已經(jīng)發(fā)生了，相關(guān)的研究和討論也很多，雖然在一些具體問題和技術(shù)層面上有分歧，但大方向的基本共識是有的，總體來講難以樂觀。前瞻來看，現(xiàn)在的關(guān)鍵問題是，什么是影響中國經(jīng)濟(jì)未來10年發(fā)展的具有系統(tǒng)重要性的新增因素、而大家的理解和認(rèn)識還很不夠？我認(rèn)為是數(shù)字經(jīng)濟(jì)（圖1）。

下圖“網(wǎng)上零售額對GDP比重”只是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一個(gè)簡單表征，實(shí)際上信息科技的進(jìn)步、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、到現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在改變我們的工作和生活，未來10年的演變將更加廣泛和深遠(yuǎn)。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)有些微觀研究，但宏觀層面的分析還在起步階段，國內(nèi)尤其少。今天我想分享自己的一點(diǎn)思考，提出一個(gè)分析框架，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響宏觀格局，包括宏觀政策和大類資產(chǎn)配置的含義，做一個(gè)勾勒和探討。

什么是數(shù)字經(jīng)濟(jì)？

研究文獻(xiàn)并沒有特別共識的定義，認(rèn)可較高的是對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三重劃分（圖2）。核心部分是信息和通訊技術(shù)ICT（Information and Communications Technology）。第二層次是狹義的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，主要是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用帶來新的商業(yè)模式，突出的是平臺經(jīng)濟(jì)模式比如電商等，也包括共享經(jīng)濟(jì)、零工經(jīng)濟(jì)等介于平臺模式和傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)活動之間，是對傳統(tǒng)商業(yè)模式的改造。但數(shù)字化涉及到經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面，從制造業(yè)到傳統(tǒng)門店，都有數(shù)字和信息技術(shù)的應(yīng)用，第三層次的定義是廣義數(shù)字經(jīng)濟(jì)，涉及到幾乎所有經(jīng)濟(jì)活動。

從宏觀分析來講，我們更關(guān)注狹義范圍和廣義范圍的數(shù)字經(jīng)濟(jì)。廣義范圍涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)用對效率和結(jié)構(gòu)的普遍性的影響。狹義范圍更為重要，比如平臺經(jīng)濟(jì)，其商業(yè)模式有別于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，對平臺經(jīng)濟(jì)模式的理解對我們分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏觀含義至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素

那么怎樣理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響？數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究文獻(xiàn)把數(shù)據(jù)看成一種新的生產(chǎn)要素，在勞動力、資本之外的生產(chǎn)要素。大家可能也注意到，十九屆四中全會在官方正式文件中首次提出數(shù)據(jù)是新生產(chǎn)要素。作為生產(chǎn)要素，有兩個(gè)層面的含義，一是對經(jīng)濟(jì)增長有貢獻(xiàn)，提高現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)生產(chǎn)的效率，也創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)；二是參與產(chǎn)出的分配也就是收入分配，背后涉及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化。其中一個(gè)重要方面是各要素之間，尤其是勞動力和資本之間的替代性，這會對收入分配產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，生產(chǎn)要素是土地和勞動力。在工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代土地的重要性下降，生產(chǎn)性資本（比如機(jī)器設(shè)備）和勞動力被看成兩大生產(chǎn)要素，經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書在描述生產(chǎn)函數(shù)時(shí)把土地省略了，隱含的假設(shè)是土地包括在生產(chǎn)性資本之內(nèi)了。到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，在資本和勞動力之外，多了數(shù)據(jù)作為另一個(gè)生產(chǎn)要素（圖3）。那么數(shù)據(jù)是否應(yīng)該看成獨(dú)立的生產(chǎn)要素？數(shù)據(jù)作為一種無形資產(chǎn)，和一般性的生產(chǎn)資本及土地等有形資產(chǎn)有什么不同？

非競爭性帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)

一個(gè)根本性的差別是數(shù)據(jù)的非競爭性（Nonrivalry）。我們比較一下，傳統(tǒng)的商品具有排他性，一個(gè)人使用了，其他人就不能用，比如石油，消耗了一噸就少一噸，這里有一個(gè)機(jī)會成本的問題，多開采一噸石油需要消耗更多的資源。但數(shù)據(jù)不同，今天信息的復(fù)制和傳輸成本幾乎為零，數(shù)據(jù)及相關(guān)的一些應(yīng)用具有非競爭性，一個(gè)人的使用不影響其他人使用，邊際成本幾乎是零。比如微信作為App，許多人都可以下載，也不影響其他人使用。又比如在數(shù)字化時(shí)代醫(yī)療數(shù)據(jù)可以低成本由很多醫(yī)生共享，提升診斷的準(zhǔn)確性和治療效果。

非競爭性的一個(gè)重要含義是規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)活動的規(guī)模增加、范圍擴(kuò)大帶來效率的提高。從供給端看，規(guī)模經(jīng)濟(jì)體現(xiàn)為規(guī)模的擴(kuò)大降低邊際成本，這是我們熟悉的經(jīng)濟(jì)分析的概念，如何通過擴(kuò)大規(guī)模來降低成本，但傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)活動的邊際成本不能降為零，規(guī)模效應(yīng)也就因此受限，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊際成本可以是零，其規(guī)模經(jīng)濟(jì)的潛力要大得多。一個(gè)體現(xiàn)是固定成本重要性下降，可變成本重要性上升。以云計(jì)算為例，過去每個(gè)公司都要有自己的服務(wù)器，是固定成本，現(xiàn)在云計(jì)算使得信息服務(wù)可以外購，固定成本變成可變成本，靈活性增加，對中小企業(yè)尤其有利。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)還有來自需求端的規(guī)模效應(yīng)，這是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析比較陌生的概念，說的是網(wǎng)絡(luò)帶來的需求增加效應(yīng)。數(shù)據(jù)及其應(yīng)用的非競爭性促進(jìn)了平臺經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，有別于傳統(tǒng)商業(yè)模式服務(wù)單邊市場，平臺可以服務(wù)雙邊市場，典型的例子是連接生產(chǎn)者和消費(fèi)者，既服務(wù)買方，又服務(wù)賣方，形成一個(gè)包括生產(chǎn)者、消費(fèi)者、研發(fā)者等在內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)越大，使用的人越多，帶來的需求越大，進(jìn)而使得跨產(chǎn)品補(bǔ)貼、甚至免費(fèi)服務(wù)成為可能。

從土地到生產(chǎn)性資本再到數(shù)據(jù)，作為生產(chǎn)要素的非競爭性越來越弱。土地就是空間，排他性最強(qiáng)，一個(gè)人占用的空間越大，其他人占用的空間就越少。生產(chǎn)性資本的排他性比土地小，比如同一臺機(jī)器設(shè)備可以多個(gè)人使用，提高其使用率，但這個(gè)空間還是有限的，數(shù)字資產(chǎn)使用的排他性最小，規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)最大。這樣的特征不僅影響效率也對要素的收入分配有重要含義。十九屆四中全會提出新納入“土地”、“數(shù)據(jù)”兩項(xiàng)生產(chǎn)要素參與分配，土地和數(shù)據(jù)的屬性有根本性的差別，對分配及公共政策有不同的含義。

壟斷與分配

        規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低成本、提高效率，但也可能帶來壟斷，形成壁壘阻礙競爭。壟斷有兩種，一種是技術(shù)進(jìn)步或創(chuàng)新帶來的市場影響力或行業(yè)集中度上升，這是一種“好”的壟斷，雖然創(chuàng)新者獲得超額收益，但這和效率的提升聯(lián)系在一起。按照熊彼特的創(chuàng)新理論，壟斷和創(chuàng)新有天然的聯(lián)系，沒有壟斷的收益，就不會有那么大的創(chuàng)新動力。還有一類是因?yàn)樽匀涣α炕蛘弑热绫O(jiān)管形成的壟斷，壟斷在獲得超額收益的同時(shí)不提高效率甚至損害效率，這就是“壞”的壟斷。土地供給的壟斷就是典型的“壞”的壟斷，由于其天然的排他性，土地獲得的超額收益必然以擠壓其他要素的收入為代價(jià)。

        就數(shù)字經(jīng)濟(jì)而言，現(xiàn)實(shí)中，“好”的壟斷和“不好”的壟斷有時(shí)候不容易區(qū)分，數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺在開始階段是“好”的壟斷，是與創(chuàng)新緊密聯(lián)系的，但到了一定規(guī)模后是否阻礙競爭就有爭議了。

圖4的描述有助于我們理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何改變市場結(jié)構(gòu)和收入分配問題。非競爭性/零邊際成本帶來兩個(gè)效應(yīng)，一個(gè)是規(guī)模經(jīng)濟(jì)，但同時(shí)也降低創(chuàng)新成本，比如每個(gè)有編程技能的人都可以參與開發(fā)App。這帶來兩個(gè)效果，一是市場集中度上升，規(guī)模效應(yīng)導(dǎo)致有效率企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，同時(shí)低創(chuàng)新成本吸引新的市場參與者。所以這種壟斷不是靜態(tài)而是動態(tài)的，既有壟斷又有競爭，所謂“創(chuàng)造性破壞”。創(chuàng)新失敗的可能性也很大，怎么吸引創(chuàng)新？需要風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的補(bǔ)償。超額收益既來自壟斷租金，也有整體市場要求的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。只是超額收益由少數(shù)成功者獲得，包括核心資本所有者、核心員工或者公司高管，贏者通吃，而一般資本和勞動報(bào)酬受到擠壓。

但另一方面創(chuàng)新成本降低也意味社會流動性增強(qiáng)。全球主要經(jīng)濟(jì)體面臨兩大問題，一個(gè)是老齡化，使得整個(gè)社會創(chuàng)新動力下降；第二個(gè)是貧富差距，貧富差距導(dǎo)致社會流動性下降，也不利于創(chuàng)新。但數(shù)字經(jīng)濟(jì)會帶來創(chuàng)新成本下降，社會流動性上升，可能對我們擔(dān)心的老齡化和貧富差距問題有一定的對沖作用。

數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素對分配的影響還體現(xiàn)在勞動力和資本的相互替代性上，一個(gè)流行的擔(dān)心是自動化、人工智能等發(fā)展導(dǎo)致機(jī)器替代人，帶來失業(yè)問題或者勞動者工資受擠壓。背后的假設(shè)是替代彈性系數(shù)大于1，但中國的替代彈性系數(shù)可能小于1。

中美是全球兩個(gè)最大的數(shù)字經(jīng)濟(jì)體

一個(gè)代表性的指標(biāo)是中美的電子商務(wù)市場規(guī)模遙遙領(lǐng)先（圖5）。按上市公司市值來看，全球7個(gè)大科技平臺里騰訊和阿里來自中國，其余全為美國，歐洲和日本已經(jīng)被落下了。數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式下的全球競爭新格局正在重塑。

那么，中美兩大數(shù)字經(jīng)濟(jì)體是不是一樣的？當(dāng)我們談到數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)，立馬想到人工智能、機(jī)器替代、自動化等，背后含義是機(jī)器替代人，很多人擔(dān)心勞動者受損。今天我要講的一個(gè)要點(diǎn)就是中美兩國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式既有共性，也有重要差別。簡要來講，美國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)偏向資本，是對資本友好型的，和美國比較，中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)更偏向勞動些，對勞動友好型，兩者的宏觀含義非常不同。

美國：偏向資本的數(shù)字經(jīng)濟(jì)

前面提到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)，提高效率，總量來講應(yīng)該體現(xiàn)在勞動生產(chǎn)率，但最近10年美國勞動生產(chǎn)率增速是降低的（圖6）。微觀層面，我們看到很多數(shù)字和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用提升效率的案例，但在宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上看不到，被稱為“生產(chǎn)率悖論”（productivity paradox）。同樣情況在20年前發(fā)生過, 1987年 RobertSolow說，“You can see the computer age everywhere but in the productivitystatistics…”。

對此的解釋有幾種可能，一是總體的勞動生產(chǎn)率受其他因素的抵消影響，比如金融危機(jī)后大衰退導(dǎo)致的長期失業(yè)在一段時(shí)間降低勞動者的技能；二是國民收入統(tǒng)計(jì)的誤差，比如無形資產(chǎn)投資被低估，導(dǎo)致產(chǎn)出（GDP）被低估；三是時(shí)間差，一般性技術(shù)進(jìn)步（general purpose technology）擴(kuò)張滲透到經(jīng)濟(jì)各層面需要時(shí)間，從發(fā)明電到電力應(yīng)用普及提升經(jīng)濟(jì)效率經(jīng)歷了長達(dá)幾十年時(shí)間的過程，Solow1980年代提出的疑問，在1990年代看到了勞動生產(chǎn)率提升的數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，還有一種偏悲觀的看法，就是盡管有數(shù)字和信息技術(shù)的應(yīng)用，現(xiàn)在的生產(chǎn)率增速就是低。我自己傾向沒有這么悲觀，常識告訴我們，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對效率提升是可以看得見的，但這個(gè)爭議大，已經(jīng)有很多研究文獻(xiàn)，這不是我今天講的重點(diǎn)。我想講的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)在宏觀層面的其他體現(xiàn)，大家關(guān)注還不夠但很重要的方面，這就是美國行業(yè)集中度上升、勞動報(bào)酬占GDP比例下降、資本回報(bào)率上升的現(xiàn)象。

圖7-8顯示美國的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)的行業(yè)集中度上升，過去20年尤其明顯。與此同時(shí)，國民收入分配的數(shù)據(jù)顯示過去20年美國的勞動報(bào)酬占比下降，資本回報(bào)率上升（圖9-10），也就是分配不利勞動者、有利于資本。一個(gè)可能的解釋是“不好”的壟斷，是政府政策、監(jiān)管帶來行業(yè)集中度上升，使得分配朝著有利資本的方向發(fā)展。但過去幾十年是市場化、自由化的大背景，很難想象政策監(jiān)管是導(dǎo)致行業(yè)集中度系統(tǒng)性上升的主要原因。我更認(rèn)同有關(guān)研究文獻(xiàn)提出的技術(shù)進(jìn)步是主要推動力量的觀點(diǎn)，也就是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響。

         

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新商業(yè)模式帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)，在提高效率的同時(shí)帶來行業(yè)集中度上升，比如互聯(lián)網(wǎng)巨頭搭建的平臺經(jīng)濟(jì)，以及占有專利、數(shù)據(jù)壟斷等等。無形資產(chǎn)、大數(shù)據(jù)引用促進(jìn)行業(yè)集中度上升不僅體現(xiàn)在新經(jīng)濟(jì)模式上，即使在傳統(tǒng)領(lǐng)域，行業(yè)集中度上升的壓力也在增加，比如線上價(jià)格比較導(dǎo)致商品和服務(wù)價(jià)格越來越透明，使得高效企業(yè)勝出，低效企業(yè)退出，靠不透明的價(jià)格差異來維持低效運(yùn)營越來越難。

行業(yè)集中度上升的同時(shí)，美國勞動者報(bào)酬占比下降，資本回報(bào)率在上升，尤其是在過去20年時(shí)間。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)角度來講，美國技術(shù)進(jìn)步是偏向資本的，對資本更友好。一方面行業(yè)集中度上升，壟斷租金提升資本回報(bào)率；另一方面程序化、常規(guī)化的工作被機(jī)器替代，勞動者報(bào)酬受擠壓。資本與勞動之間的替代彈性系數(shù)有多大？要看資本和勞動力價(jià)格之間的比較，以及回報(bào)的空間有多大。過去20年一個(gè)特別的現(xiàn)象就是全球資本品價(jià)格相對勞動成本下降，尤其是發(fā)達(dá)國家，這是促使機(jī)器替代人的重要因素。

值得注意的是，勞動報(bào)酬下降、資本回報(bào)上升掩蓋了其中的分化，并不是所有勞動者的報(bào)酬都受到擠壓、也不是所有的資本回報(bào)都上升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代有一個(gè)特殊的現(xiàn)象叫“明星經(jīng)濟(jì)”，明星經(jīng)濟(jì)可以是企業(yè)也可以是個(gè)人。數(shù)字技術(shù)的使用使得明星企業(yè)和個(gè)人可以以低成本服務(wù)大市場，少數(shù)人和企業(yè)贏者通吃，無形資產(chǎn)的回報(bào)上升。

講到這里，大家可能有一個(gè)疑問，為何過去20年美國資本回報(bào)率上升、但無風(fēng)險(xiǎn)利率是下降的趨勢？有幾個(gè)可能的解釋，一是我前一段時(shí)間講到的安全資產(chǎn)荒，安全資產(chǎn)供不應(yīng)求，大家追逐有限的美國國債，導(dǎo)致無風(fēng)險(xiǎn)利率下降；二是壟斷租金，即資本回報(bào)集中在少數(shù)壟斷資本手中，一般性的資本回報(bào)并不高甚至是下降的；三是無形資產(chǎn)被低估，如果把無形資產(chǎn)和有形資產(chǎn)放在一起看，總體的回報(bào)率沒有那么高。

中國：偏向勞動的數(shù)字經(jīng)濟(jì)

對比美國，我們來看看中國的幾個(gè)相關(guān)指標(biāo)。首先，中國的行業(yè)集中度同樣也是上升的，尤其是過去幾年。大家可能馬上聯(lián)想到供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和去產(chǎn)能帶來的行業(yè)集中度上升，但那主要涉及重工業(yè)和上游產(chǎn)業(yè)，圖11-12顯示過去幾年不僅是制造業(yè)，服務(wù)業(yè)包括批發(fā)零售業(yè)的集中度也在上升。我認(rèn)為解釋的邏輯和美國的行業(yè)集中度上升是一致的，都是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模效應(yīng)的一個(gè)體現(xiàn)。

      

與美國相反的是，過去10年中國的勞動報(bào)酬占比上升，資本回報(bào)率下降（圖13-14）。值得一提的是，勞動報(bào)酬占比的數(shù)據(jù)來自統(tǒng)計(jì)局，是國民收入統(tǒng)計(jì)口徑，和美國的勞動報(bào)酬占比在概念上是一致的。由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的問題，估算中國的資本存量誤差大，計(jì)算整體的資本回報(bào)率有困難。我們這里顯示的是根據(jù)A股上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)估算的上市公司總體的資本回報(bào)率。這當(dāng)然不全面，比如沒有包括海外上市的中國公司。但資本回報(bào)率下降在方向上和勞動報(bào)酬占比上升的邏輯是自洽的，反映了資本和勞動在收入分配中此消彼長的關(guān)系。

   

也就是說，假設(shè)中美行業(yè)集中度上升背后都有技術(shù)進(jìn)步的推動，那么美國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以說是偏向資本，是資本友好型的，中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對偏向勞動，是勞動友好型的。這和我們直觀的感覺似乎是一致的，在美國越來越多的人擔(dān)心機(jī)器替代人，普通勞動者在技術(shù)進(jìn)步中受損，民主黨總統(tǒng)競選人之一的華裔候選人楊安澤據(jù)此提出“全民基本收入”（universal basicincome）的政策主張。在中國雖然也有機(jī)器替代人的擔(dān)憂，但我們看到的更多是外賣、快遞、鐘點(diǎn)工等創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會，而且這些工作帶來的收入往往超過傳統(tǒng)制造業(yè)。中國社科院的一項(xiàng)調(diào)查研究顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用對提升中低收入人群的收入尤其有幫助。全國經(jīng)濟(jì)普查顯示，過去幾年中國的個(gè)體經(jīng)營戶快速增長，除了與登記制度改革有關(guān)，也和平臺經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有關(guān)（圖15）。

那是什么原因?qū)е轮忻纼蓢袠I(yè)集中度上升對應(yīng)不同的要素分配格局？我認(rèn)為有兩方面原因。一是前面提到的需求端的規(guī)模經(jīng)濟(jì)或者說網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，中國人口數(shù)量大、人口密度高，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)帶來的規(guī)模經(jīng)濟(jì)大，可以說人口總體規(guī)模是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新的紅利。中國大城市數(shù)量多、人口密度高、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)大，比如在中國送外賣有規(guī)模效應(yīng)，而在美國送外賣的收益和成本難以匹配（圖16）。為什么過去做不到，現(xiàn)在做到？是因?yàn)閿?shù)字技術(shù)。比如閃送，可以通過大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)跟蹤信息，提高快遞員的效率。

從供給端來講，中美兩國的風(fēng)險(xiǎn)資本可以流動，但勞動力不能流動。美國勞動力成本貴，投資更多是替代勞動力的模式；中國勞動力成本低，投向更多是與勞動力互補(bǔ)的模式。傳統(tǒng)理論認(rèn)為，從制造業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)化，勞動者工資是降低的。很多人用這個(gè)解釋為何發(fā)達(dá)國家貧富差距擴(kuò)大。但數(shù)字經(jīng)濟(jì)在中國的發(fā)展似乎對這樣的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系提出挑戰(zhàn)，勞動者從制造業(yè)轉(zhuǎn)向服務(wù)業(yè)，報(bào)酬是上升的，這是因?yàn)閿?shù)字技術(shù)使得同一個(gè)勞動者在一段時(shí)間內(nèi)服務(wù)的客戶增加。由此帶來的勞動報(bào)酬上升，必然吸引更多的勞動力轉(zhuǎn)向新經(jīng)濟(jì)模式，傳統(tǒng)行業(yè)的勞動力成本上升，資本回報(bào)率下降。總結(jié)來看，中美兩國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的差別，主要在于人口密度和勞動力成本，這使得技術(shù)進(jìn)步在美國更多是勞動替代型，在中國更多是勞動互補(bǔ)型（圖17）。美國一些被替代的工作是常規(guī)的制造業(yè)流水線，中國更多是非常規(guī)工作，比如外賣、快遞、送貨員、專車司機(jī)等。中國的平臺經(jīng)濟(jì)的數(shù)量在全球第一位，根據(jù)2015年的統(tǒng)計(jì)，10億美元以上估值的全球平臺，175個(gè)中有64個(gè)來自中國。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏觀含義
基于以上分析，我們可以就數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏觀含義，包括對當(dāng)下經(jīng)濟(jì)形勢的影響做一些方向性的勾勒和判斷。

GDP增長是否“保6”不是關(guān)鍵

數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升資源配置的效率，應(yīng)該是一個(gè)合理的推斷。就經(jīng)濟(jì)增長來講，機(jī)器替代人有助減緩人口老齡化帶來的勞動力供給減少的影響，但現(xiàn)階段在中國資本與勞動力之間的替代彈性比美國要低，勞動生產(chǎn)率提升不僅靠傳統(tǒng)的有形資本深化(機(jī)器替代人)，更重要的是無形資產(chǎn)比如平臺模式提高勞動力的產(chǎn)出效率。

當(dāng)前對中國經(jīng)濟(jì)增速的走勢爭議較大，一個(gè)自然的問題是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能不能抵消影響經(jīng)濟(jì)的其他因素比如人口老齡化和金融周期下行（去杠桿和房地產(chǎn)收縮）的影響？我自己的判斷應(yīng)該難以完全抵消，老齡人口的創(chuàng)新能力下降，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也難以改變老齡化帶來的需求疲弱。但另一方面，忽略數(shù)字經(jīng)濟(jì)，只看傳統(tǒng)的人口和有形資本顯然會過度悲觀。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的另一個(gè)含義是GDP作為衡量經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)的準(zhǔn)確性下降，無形資產(chǎn)投資（理論上講是投資的一部分）的重要性上升，但其統(tǒng)計(jì)和估算還沒有形成體系和規(guī)范。另外，GDP統(tǒng)計(jì)的是貨幣化或者近似貨幣化的經(jīng)濟(jì)活動，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代作為衡量我們福利改進(jìn)的指標(biāo)更不靠譜了。舉個(gè)例子，GDP統(tǒng)計(jì)不包括自己做的飯，變成外賣就包括在GDP里了，一頓飯還是一頓飯，GDP增加了，但另一方面，零邊際成本使得數(shù)據(jù)和信息服務(wù)有相當(dāng)一部分是免費(fèi)的，改善我們的生活，但沒有包括在GDP里。

總結(jié)來講，GDP是工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)物，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代我們需要建立新的指標(biāo)體系。就當(dāng)前來講，爭論GDP增長是否應(yīng)該“保6”意義不大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代傳統(tǒng)的GDP的重要性下降，我們更應(yīng)該關(guān)注就業(yè)、教育、醫(yī)療保障、研發(fā)投入等直接反映民生和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)。

中國利率降到零不會那么快

近期央行行長易綱提出要珍惜正常的貨幣政策空間，央行前行長周小川也指出要避免中國的利率快速降到零。中國的人口老齡化速度快，加上債務(wù)和貧富差距問題，一個(gè)自然的擔(dān)心是中國會不會步美國、日本等發(fā)達(dá)國家的后塵，低通脹伴隨低利率，甚至進(jìn)入零利率時(shí)代，這個(gè)速度有多快。技術(shù)進(jìn)步尤其數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提升效率、增加有效供給，是全球低通脹的貢獻(xiàn)因素之一，帶來利率下行壓力。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在中國偏向勞動，在美國偏向資本，中國的供給過剩問題應(yīng)該比美國要輕，CPI通脹不會像單純從人口、金融周期角度判斷的下降那么快。從過去幾年看，中國的勞動報(bào)酬占比上升伴隨著CPI/PPI上升，美國的勞動報(bào)酬占比下降，伴隨的是CPI相對價(jià)格下降 （圖18-19）。這也體現(xiàn)在中國的收入差距縮小、財(cái)富差距擴(kuò)大，創(chuàng)新帶來部分資本回報(bào)上升和勞動者收入上升，而美國的收入差距和財(cái)富差距同時(shí)擴(kuò)大（圖20-21）。

   

國際貿(mào)易新優(yōu)勢

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對國際貿(mào)易也有重要影響，創(chuàng)新帶來的先發(fā)優(yōu)勢使得中國開始出口無形資產(chǎn)。今年10月份在印度Google Play商店最受歡迎App，其中有5個(gè)是中國的，排名第一的是ClubFactory（杭州嘉云），把阿里電商模式引到印度（圖22）。印度和中國都是人口大國，人口密度高，平臺經(jīng)濟(jì)在印度也應(yīng)該有類似的發(fā)展?jié)摿?。中國?shù)字經(jīng)濟(jì)平臺在本土形成的優(yōu)勢，為在全球市場尤其人口密集的發(fā)展中國家的擴(kuò)張?zhí)峁┝嘶A(chǔ)。

促進(jìn)金融周期下半場調(diào)整

數(shù)字經(jīng)濟(jì)天然和直接融資聯(lián)系在一起，不利間接融資。創(chuàng)新伴隨高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)，適合權(quán)益投資，而且無形資產(chǎn)存在沉沒成本，難以作為信貸抵押品。實(shí)際上中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在相當(dāng)大的程度上得益于美國的風(fēng)險(xiǎn)投資模式，幾乎所有的平臺模式、所謂的“獨(dú)角獸”背后都有國際的風(fēng)險(xiǎn)投資的支持。如果中美貿(mào)易摩擦擴(kuò)張到投資領(lǐng)域，中國發(fā)展直接融資的急迫性就更大。

就間接融資來講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)普惠金融，降低信貸對房地產(chǎn)作為抵押品的依賴，有利于降低金融的順周期性，降低房地產(chǎn)的金融屬性。這些都有助于促進(jìn)金融周期下半場調(diào)整和去杠桿。

宏觀政策：緊信用、松貨幣、寬財(cái)政

從宏觀經(jīng)濟(jì)政策來講，要把逆周期調(diào)控和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整結(jié)合起來看。經(jīng)濟(jì)周期性下行階段，逆周期調(diào)控可以體現(xiàn)為“松貨幣、寬信用、寬財(cái)政”；金融周期下半場，則體現(xiàn)為“緊信用、松貨幣、寬財(cái)政”；要改善金融結(jié)構(gòu)，則需要緊縮間接融資，發(fā)展直接融資，還需要寬財(cái)政的配合。因?yàn)閯?chuàng)新資金來源有兩個(gè)，一是直接融資，二是財(cái)政投資，前者是商業(yè)化的投資，后者是公共品的投資。當(dāng)前宏觀金融環(huán)境的大方向，緊信用、寬財(cái)政、貨幣相對中性，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代也同樣適用。

資產(chǎn)估值：區(qū)分不確定與風(fēng)險(xiǎn)

三個(gè)方面的影響都值得關(guān)注。首先是利率，如前所述，偏向勞動的數(shù)字經(jīng)濟(jì)意味著，和美國比較，中國的自然利率下行的壓力小一些。

第二，就盈利來講，資本回報(bào)呈現(xiàn)分化。行業(yè)集中度上升會帶來壟斷租金、龍頭優(yōu)勢將日益明顯，即使是傳統(tǒng)行業(yè)我們也要關(guān)注龍頭優(yōu)勢。但是這個(gè)優(yōu)勢是動態(tài)的而不是靜態(tài)的，動態(tài)競爭下創(chuàng)新成本低、成長期縮短。一般性（尤其傳統(tǒng)行業(yè)）資本的回報(bào)率受擠壓。

第三，從估值角度思考數(shù)字經(jīng)濟(jì)和傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的區(qū)別，要區(qū)分不確定性（uncertainty）和風(fēng)險(xiǎn)（risk）的溢價(jià)補(bǔ)償。不確定性是不知道敞口有多大，也不知道事件發(fā)生的概率有多大。風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是基于對風(fēng)險(xiǎn)敞口和風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率的判斷，歷史經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析有助判斷。數(shù)字經(jīng)濟(jì)回報(bào)的特征主要是不確定性，沒有歷史經(jīng)驗(yàn)可以參考，而傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)更多呈現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的特征。

以上證綜指來看，過去10年中國的股票盈利收益率系統(tǒng)性高于無風(fēng)險(xiǎn)利率（圖23）。這主要是因?yàn)榻鹑诎鍓K估值低，金融板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)高，可能反映了投資者對過去累積的壞賬的擔(dān)心，投資者需要較高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償（圖24）。非金融板塊并沒有系統(tǒng)性低估（圖25）。如果我們看創(chuàng)業(yè)板，盈利收益率系統(tǒng)性低于無風(fēng)險(xiǎn)利率，說明投資者對不確定性要求的溢價(jià)補(bǔ)償?shù)停▓D26）。美國NASDAQ要求的不確定性補(bǔ)償也比較低，但相對中國來講溢價(jià)要高（圖27）。投資者是否太樂觀？不確定性可能在一段時(shí)間帶來泡沫，但在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)代，對創(chuàng)新的不確定性溢價(jià)補(bǔ)償?shù)陀趥鹘y(tǒng)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償，可能也是投資者的理性選擇。

   

（原文完）

胡萬軍

這樣的文章，鑒于水平有限沒法寫評論，只能默默的多讀幾遍，仔細(xì)理解作者的意思！

顏色標(biāo)注出來的僅僅是覺得和自己工作比較相關(guān)的內(nèi)容和理解，無其它含義！

[fly]個(gè)人感覺是很經(jīng)典的一篇文章。[/fly]

[經(jīng)濟(jì)日報(bào)]從2020年（第十九屆）中國互聯(lián)網(wǎng)大會上獲悉：截至2019年底，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模達(dá)35.8萬億元，已穩(wěn)居世界第二位。數(shù)據(jù)還顯示，截至2019年底，我國移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模達(dá)13.19億，占據(jù)全球網(wǎng)民總規(guī)模的32.17%；4G基站總規(guī)模達(dá)到544萬個(gè)，占據(jù)全球4G基站總量的一半以上；移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量消費(fèi)達(dá)1220億GB，較去年同比增長71.6%；電子商務(wù)交易規(guī)模達(dá)34.81萬億元，已連續(xù)多年占據(jù)全球電子商務(wù)市場首位；網(wǎng)絡(luò)支付交易額達(dá)249.88萬億元，移動支付普及率位于世界領(lǐng)先水平。

學(xué)習(xí)了！非常感謝！辛苦啦！

深深感覺到了世界的參差

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