经济观察:中国企业索伊空调500强出炉 呈四大新变化

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时时彩平台彭文生谈下个利升棋牌十年:数字经济

温家宝/新浪财经评论专栏作家彭文生

展望未来,现在的关键问题是,在未来10年里,哪些具有系统重要性的新因素将影响中国经济的发展,而每个人的理解和知识仍然不够?

今年年底,展望中国经济的未来趋势颇有争议。我们正在考虑未来的经济发展和大类资产的配置。重要的是宏观框架。在过去的十年里,我写了两本书。2013年,“渐进的红利”侧重于人口问题,2017年,“渐进的金融周期”侧重于金融和房地产的顺周期性质。简而言之,在过去20年的前10年里,人口红利是中国经济的最大推动力,然后开始明显消退。过去10年,中国经济主要受房地产和金融扩张驱动,现在已经进入金融周期的后半期。

你认为在未来10年,人口老龄化和金融周期后半段的调整会给经济增长带来下行压力,并肯定会影响经济结构。这两种力量已经发生,并有许多相关的研究和讨论。虽然在一些具体问题和技术上存在分歧,但在总的方向上有一个基本共识,总的来说很难乐观。展望未来,现在的关键问题是,在未来10年里,哪些具有系统重要性的新因素将影响中国经济的发展,而每个人的理解和知识仍然不够?我认为这是数字经济(图1)。

下图“网上零售占国内生产总值的比例”只是数字经济的简单表示。事实上,信息技术的进步、互联网的发展以及数字技术和大数据的应用正在改变我们的工作和生活。未来10年的演变将更加广泛和深远。虽然对数字经济有一些微观研究,但宏观分析仍处于起步阶段,特别是在中国。今天,我想分享我的想法,并提出一个分析框架,概述和讨论数字经济如何影响宏观模式,包括宏观政策和主要资产配置的意义。

什么是数字经济?

在研究文献中没有特别一致的定义。高度公认的是数字经济的三重分割(图2)。核心部分是信息和通信技术。第二个层面是狭义的数字经济。主要是数据和数据技术的应用带来了新的商业模式。最突出的是电子商务等平台经济模式。它还包括共享经济和兼职经济,介于平台模式和传统经济活动之间。这是传统商业模式的转变。然而,数字化涉及经济的各个方面。从制造业到传统商店,都有数字和信息技术的应用。第三个层次被定义为广义的数字经济,涉及几乎所有的经济活动。

从宏观角度来看,我们更加关注狭义和广义的数字经济。广泛的范围涉及数据应用对效率和结构的普遍性的影响。狭义范围更为重要,如平台经济,其商业模式不同于传统经济。理解平台经济模型对我们分析数字经济的宏观意义至关重要。

数据是新的生产要素

那么你如何理解数字经济的影响呢?关于数字经济的研究文献将数据视为一种新的生产要素,一种劳动和资本以外的生产要素。你也可以注意到,十九届四中全会第一次在正式文件中提出,数据是新的生产要素。作为生产要素,它有两层含义。一是促进经济增长,提高现有产品和服务的生产效率,创造新产品和服务。二是参与产出分配,即收入分配,这涉及经济结构的变化。其中一个重要方面是各种因素之间的替代,特别是劳动力和资本之间的替代,这将对收入分配产生深远的影响。

在农业经济时代,生产要素是土地和劳动力。在工业经济时代,土地的重要性正在下降。生产资本(如机器和设备)和劳动力被认为是两个主要的生产要素。经济学教科书在描述生产函数时省略了土地。隐含的假设是土地包含在生产资本中。在数字经济时代,除了资本和劳动力,还有更多的数据作为另一个生产要素(图3)。数据应该被认为是独立的生产要素吗?作为无形资产,数据与生产资本和土地等一般有形资产有什么区别?

非竞争带来规模经济

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一个根本的区别是数据之间没有竞争。让我们比较一下,传统商品是排他性的,一个人使用它们,其他人不能使用它们,例如,石油,一吨不到一吨,存在机会成本的问题,多一吨石油需要消耗更多的资源。然而,数据是不同的。如今,复制和传输信息的成本几乎为零。数据和相关应用程序是非竞争性的。一个人的使用不影响其他人的使用,边际成本几乎为零。例如,微信作为一个应用程序,可以被许多人下载,而不会影响其他人的使用。例如,在数字时代,许多医生可以以低成本共享医疗数据,以提高诊断的准确性和治疗效果。

非竞争力的一个重要含义是规模经济和范围经济。经济活动规模和范围的扩大带来了效率的提高。从供应方面来看,规模经济反映在扩大规模以降低边际成本上。这是一个我们在经济分析中熟悉的概念。如何通过扩大规模来降低成本,但传统经济活动的边际成本不能降到零,从而限制了规模效应。数字经济的边际成本可以为零,其规模经济潜力要大得多。一个实施例是固定成本的重要性降低,而可变成本的重要性增加。以云计算为例。过去,每个公司都必须有自己的服务器,这是固定成本。现在云计算使得信息服务能够外包出去。固定成本变成可变成本,灵活性增加,这对中小企业尤其有利。

数字经济也有需求方面的规模效应,这在传统经济分析中是一个相对陌生的概念,是指网络带来的需求增长效应。数据及其应用的不竞争推动了平台经济的发展。不同于传统的商业模式,该平台可以服务于双边市场。典型的例子是连接生产者和消费者,服务买方和卖方,并形成一个包括生产者、消费者和开发者的生态系统。网络越大,用户越多,需求也越大,从而使得跨产品补贴甚至免费服务成为可能。

从土地到生产资本再到数据,作为生产要素的非竞争力越来越弱。土地就是空间,具有最强的排他性。一个人占据的空间越多,其他人占据的空间就越少。生产资本的排他性小于土地的排他性。例如,同一台机器和设备可以由一个以上的人使用,以提高其利用率。然而,这个空间仍然有限。数字资产使用的排他性最小,规模效应和网络效应最大。这些特征不仅影响效率,而且对要素的收入分配也有重要影响。十九届四中全会提出新的“土地”和“数据”两个生产要素参与分配。土地和数据的属性根本不同,对分配和公共政策有不同的意义。

垄断和分销

规模经济降低了成本,提高了效率,但也可能带来垄断,形成阻碍竞争的壁垒。垄断有两种。一是技术进步或创新或产业集中度提高带来的市场影响。这是一个“好”垄断。虽然创新者获得超额收入,但这与效率的提高有关。根据熊彼特的创新理论,垄断和创新有着天然的联系。没有垄断收入,就不会有如此多的创新动机。还有一种由自然力量或政府政策(如监管)形成的垄断。垄断没有提到高效率,甚至在获得超额收入的同时损害效率。这是“糟糕的”垄断。土地供应垄断是典型的“不良”垄断。由于其自然排他性,来自土地的超额收入必须以挤压其他因素的收入为代价。

就数字经济而言,实际上,“好”垄断和“坏”垄断有时不容易区分。数字经济平台在初始阶段是“好的”垄断,与创新密切相关,但在达到一定规模后是否会阻碍竞争仍有争议。

图4中的描述帮助我们理解数字经济如何改变市场结构和收入分配。非竞争性/零边际成本带来两种效果。一是规模经济,但也降低了创新成本。例如,每个有编程技能的人都可以参与应用程序的开发。这带来了两种效果。首先,市场集中度增加,规模效应导致高效企业规模扩大。同时,低创新成本吸引了新的市场参与者。因此,这种垄断不是静态的,而是动态的,既有垄断又有竞争,即所谓的“创造性破坏”。创新失败的可能性也很高。如何吸引创新?需要对风险溢价进行补偿。超额收入来自垄断租金和整个市场所需的风险补偿。只有少数赢家获得超额收入,包括核心资本所有者、核心员工或公司高管,赢家获得全部收入,而一般资本和劳动报酬受到挤压。

但另一方面,创新成本的降低也意味着社会流动性的增强。世界主要经济体面临两大问题。一个是老龄化,它降低了整个社会的创新动力。第二是贫富差距,这导致社会流动性下降,不利于创新。然而,数字经济将带来创新成本的下降和社会流动性的增加,这可能对我们对老龄化和贫富差距的担忧产生一定的对冲作用。

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数据对作为生产要素的分配的影响也反映在劳动力和资本的相互替代上。一个普遍的担忧是自动化和人工智能的发展将导致机器取代人,这将导致失业或挤压工人的工资。基本假设是替代弹性系数大于1,但中国的替代弹性系数可能小于1。

中国和美国是世界上最大的两个数字经济体

一个有代表性的指标是,中国和美国在电子商务市场规模上遥遥领先(图5)。根据上市公司的市值,腾讯和阿里都来自中国,其余都来自美国,欧洲和日本都被甩在了后面。数字经济模式下全球竞争的新模式正在被重塑。

那么,中国和美国的两大数字经济是相同的吗?当我们谈到数字经济时,我们马上想到人工智能、机器替换、自动化等。它背后的意思是机器代替了人,许多人担心工人会被损坏。我今天要讲的要点之一是,中美数字经济的发展模式既有相似之处,也有重要区别。简而言之,美国数字经济以资本为导向,资本友好。与美国相比,中国的数字经济更加以劳动力为导向,更有利于劳动力。两者的宏观含义非常不同。

美国:资本偏向的数字经济

如前所述,数字经济的规模效应和效率的提高应该从总量上反映在劳动生产率上,但美国劳动生产率的增长率在过去10年有所下降(图6)。在微观层面上,我们看到许多数字和数字技术的应用提高了效率,但在宏观统计中却看不到,这被称为“生产率悖论”。同样的事情发生在20年前,罗伯特·索洛(RobertSolow)在1987年说,“除了生产率统计数据,你可以在任何地方看到计算机时代……”。

对此有几种可能的解释。首先,整体劳动生产率被其他因素抵消,如金融危机后的大衰退导致的长期失业,这在一段时间内降低了工人的技能。二是国民收入的统计误差,如无形资产投资被低估,导致产出(国内生产总值)被低估;第三,存在时间滞后。通用技术的扩展渗透到经济的各个方面需要时间。从电力的发明到电力应用的普及,经济效率的提高花了几十年的时间。索洛在20世纪80年代提出的疑问见证了20世纪90年代劳动生产率提高的数据。

当然,也有人悲观地认为,尽管应用了数字和信息技术,但目前的生产率增长率很低。我自己也不太悲观。常识告诉我们,数字经济可以提高效率。然而,这是一个有争议的问题,有许多研究文件。这不是我今天演讲的重点。我想谈的是数字经济在宏观层面的其他表现。人们对美国工业集中度上升、劳动报酬占国内生产总值比重下降和资本回报率上升等重要方面没有给予足够的重视。

图7-8显示,美国制造业和服务业、批发业和零售业的集中程度有所增加,尤其是在过去20年里。同时,关于国民收入分配的数据显示,在过去20年里,美国的劳动报酬比例下降,资本回报率上升(图9-10),这意味着劳动力分配不利,资本有利。一种可能的解释是“不良”垄断,即政府政策和监管导致了产业集中度的增加,使分配朝着有利资本的方向发展。然而,过去几十年一直是市场化和自由化的背景。很难想象政策监管是产业集中度系统上升的主要原因。我更同意相关研究文献中提出的观点,即技术进步是主要驱动力,即数字经济的影响。

#p#分页标题# E #数字经济的新商业模式带来规模经济,在提高效率的同时增加行业集中度,如互联网巨头打造的平台经济、专利拥有、数据垄断等。无形资产和大数据参考不仅在新经济模式下,而且在传统领域都促进了产业集中度的提高。例如,在线价格比较导致商品和服务的价格越来越透明,使得效率较高的企业获胜,效率较低的企业退出,并且通过不透明的价格差异维持效率较低的运营越来越困难。

与此同时,随着行业集中度的提高,美国工人的薪酬比例下降,资本回报率上升,尤其是在过去的20年里。从数字经济的角度来看,美国的技术进步是以资本为导向的,更有利于资本。一方面,产业集中度提高,垄断租金提高了资本回报率。另一方面,日常工作被机器取代,工人的报酬受到挤压。资本和劳动力之间的替代弹性系数是多少?这取决于资本和劳动力价格之间的比较,以及回报的空间有多大。过去20年的一个特殊现象是全球资本货物价格相对于劳动力成本的下降,特别是在发达国家,这是促进机器替代人类的一个重要因素。

值得注意的是,劳动报酬的下降和资本回报的上升掩盖了这种差异。并非所有工人的薪酬都受到挤压,也并非所有资本回报率都有所上升。在数字经济时代,有一种特殊的现象叫做“明星经济”。明星经济可以是企业,也可以是个人。数字技术的使用使明星企业和个人能够以低成本服务于大市场,少数人和企业赢家可以独领风骚,无形资产的回报也随之增加。

在这一点上,每个人都可能有一个问题:为什么美国的资本回报率在过去20年有所增加,但无风险利率却下降了?有几种可能的解释。一是我前一段时间提到的安全资产短缺,安全资产短缺,以及追求有限的美国国债,导致无风险利率下降。第二,垄断租金,即资本回报率集中在少数垄断资本手中,资本回报率一般不高甚至下降。第三,无形资产被低估。如果我们把无形资产和有形资产放在一起看,总回报率并没有那么高。

中国:以劳动力为导向的数字经济

与美国相比,让我们来看看中国的一些相关指标。首先,中国的产业集中度也在上升,尤其是在过去几年。每个人都可能立即想到供应方的结构改革和产能的削减所带来的产业集中度的提高,但这主要涉及重工业和上游产业。图11-12显示,在过去几年里,不仅制造业,而且包括批发和零售业在内的服务业的集中程度也有所增加。我认为解释的逻辑与美国产业集中度的上升是一致的,是数字经济发展的规模效应的体现。

与美国相反,在过去10年里,中国的劳动报酬份额有所增加,资本回报率有所下降(图13-14)。值得一提的是,关于劳动报酬比例的数据来自统计局,它是国民收入的统计标准,在概念上与美国劳动报酬的比例一致。由于统计数据的问题,中国的资本存量估算存在较大误差,整体资本回报率难以计算。这里我们展示的是根据a股上市公司财务报表数据估计的上市公司资本总回报率。这当然不全面,例如,它不包括在海外上市的中国公司。然而,资本回报率下降的逻辑与劳动报酬比例的上升是一致的,反映了资本和劳动在收入分配中的关系。

换句话说,假设技术进步是中美产业集中度上升的背后,美国数字经济的发展可以说是资本导向和资本友好型的,而中国数字经济的发展则是相对劳动导向和劳动友好型的。这似乎与我们的直觉一致。在美国,越来越多的人担心机器会取代人,普通工人会受到技术进步的影响。在此基础上,中国民主党总统候选人之一杨安泽提出了“普遍基础主义”的政策。尽管人们担心在中国用机器代替人,但我们看到外卖、快递、兼职工作等创造了更多的就业机会,这些工作的收入往往超过传统制造业。中国社会科学院进行的一项调查显示,互联网的使用尤其有助于提高中低收入群体的收入。国民经济普查显示,中国个体户在过去几年的快速增长不仅与登记制度改革有关,也与平台经济的发展有关(图15)。

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中美产业集中度上升的原因是什么,以对应不同的要素分布模式?我认为有两个原因。首先,前面提到的需求方规模经济或网络效应,中国庞大的人口和高人口密度使得数字经济时代网络效应带来的规模经济很大。可以说,总人口规模是数字经济时代的新红利。中国有许多大城市,人口密度高,网络效应大。例如,中国的交付具有规模效应,而美国的交付很难与收益和成本相匹配(图16)。为什么它不能在过去和现在完成?因为数字技术。例如,时时彩平台,闪存交付可以通过大数据实时跟踪信息,以提高快递效率。

从供给方面来看,中国和美国的风险资本可以流动,但劳动力不能流动。美国的劳动力成本很高,投资更能替代劳动力。中国的劳动力成本较低,其投资与劳动力的投资更具互补性。传统理论认为,当制造业转变为服务业时,工人的工资会降低。许多人用这个解释来解释发达国家日益扩大的贫富差距。然而,中国数字经济的发展似乎挑战了这种经验关系。工人已经从制造业转移到服务业,他们的报酬也增加了,因为数字技术在一段时间内增加了同一工人服务的客户数量。由此带来的劳动报酬的增加将不可避免地吸引更多的工人转向新的经济模式。传统行业的劳动力成本将上升,资本回报率将下降。

综上所述,中美数字经济发展的差异主要在于人口密度和劳动力成本,这使得美国的技术进步更具劳动力替代性,中国的技术进步更具劳动力互补性(图17)。在美国,一些被取代的工作是传统的制造装配线,而中国有更多非常规的工作,如外卖、快递、送货员、汽车司机等。中国拥有世界上最多的平台经济体。根据2015年的统计,价值超过10亿美元的175个平台中有64个来自中国。

数字经济的宏观含义

基于以上分析,我们可以勾勒和判断数字经济的宏观含义,包括它对当前经济形势的影响。

国内生产总值增长是否“有保证6”并不是

数字经济提高了资源配置效率,这应该是一个合理的推论。就经济增长而言,用机器代替人有助于减缓人口老龄化带来的劳动力供应减少的影响。然而,现阶段中国资本与劳动力之间的替代弹性低于美国。劳动生产率的提高不仅依赖于传统有形资本的深化(以机器代替人),更重要的是依赖于平台模式等无形资产来提高劳动力的产出效率。

目前,关于中国经济增长的趋势有很多争议。一个自然的问题是,数字经济的发展能否抵消影响经济的其他因素,如人口老龄化和金融周期的下降趋势(去杠杆化和房地产收缩)。我自己的判断应该很难完全抵消。老龄化人口的创新能力正在下降。数字经济也难以改变老龄化带来的疲软需求。但另一方面,忽视数字经济,只关注传统人口和物质资本显然过于悲观。

数字经济的另一个含义是,国内生产总值作为衡量经济增长指标的准确性下降,无形资产投资(理论上是投资的一部分)的重要性增加,但其统计和估算尚未形成一个系统和规范。此外,国内生产总值统计是指货币化或接近货币化的经济活动,作为衡量我们在数字经济时代福利改善的指标,这一点甚至更不可靠。例如,国内生产总值统计数据不包括自己做的饭,但外卖包括在国内生产总值中。一餐或一餐,国内生产总值增加,但另一方面,零边际成本使相当一部分数据和信息服务免费,改善我们的生活,但不包括在国内生产总值中。

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总之,国内生产总值是工业经济时代的产物。在数字经济时代,我们需要建立一个新的指标体系。目前,争论是否应该“保证”国内生产总值的增长没有什么意义。传统国内生产总值在数字经济时代的重要性正在下降。我们应该更加重视就业、教育、医疗、研发投资等直接反映民生和经济发展潜力的指标。

中国利率不会这么快降至零

近日,央行行长易纲提出要珍惜正常的货币政策空间,前央行行长周小川也指出要防止中国利率迅速降至零。中国人口老龄化速度很快,加上债务问题和贫富差距。一个自然的担忧是,中国会跟随美国和日本等发达国家的脚步多快,低通胀伴随低利率,甚至进入零利率时代。技术进步,特别是数字经济的发展,提高了效率,增加了有效供给,这是世界低通货膨胀的原因之一,也给利率带来了下行压力。

数字经济偏向于中国的劳动力和美国的资本。中国的供应过剩问题应该比美国轻。从人口和金融周期的角度来看,消费物价指数通胀不会下降得那么快。在过去几年中,中国劳动报酬比例的增加伴随着消费物价指数/生产者价格指数的增加,而美国劳动报酬比例的下降伴随着消费物价指数相对价格的下降(图18-19)。这也反映在中国不断缩小的收入差距和不断扩大的贫富差距上。创新带来了部分资本回报的增加和工人收入的增加,同时美国的收入差距和财富差距也在扩大(图20-21)。

国际贸易新优势

数字经济对国际贸易也有重要影响。创新带来的先发优势使中国开始出口无形资产。今年10月,印度的谷歌游戏商店是最受欢迎的应用,其中5个来自中国,排名第一的是把阿里电子商务模式带到印度的俱乐部工厂(杭州嘉云)(图22)。印度和中国都是人口大国,人口密度高。平台经济在印度应该有类似的发展潜力。中国数字经济平台在中国的优势为全球市场的扩张提供了基础,特别是在人口稠密的发展中国家。

促进金融周期下半年调整

数字经济自然与直接融资联系在一起,这不利于间接融资。创新伴随着高风险和高回报,适合股权投资,无形资产具有沉没成本,难以作为信贷担保。事实上,中国数字经济的发展在很大程度上得益于美国的风险投资模式。几乎所有的平台模型和所谓的“独角兽”都有国际风险资本的支持。如果中美贸易摩擦扩大到投资领域,中国发展直接融资的紧迫性将更大。

在间接融资方面,数字经济促进包容性金融,减少对房地产作为抵押品的信贷依赖,这有利于减少金融的顺周期性质和房地产的金融属性。所有这些都有助于推动金融周期后半期的调整和去杠杆化。

宏观政策:紧缩信贷、宽松货币、广义金融

从宏观经济政策的角度来看,我们应该把反周期调控与经济结构调整结合起来。在经济周期的下行阶段,反周期监管可以体现在“宽松的货币、广泛的信贷和广泛的金融”;在金融周期的后半期,“信贷紧缩、货币宽松和金融宽松”是主要特征。为了改善金融结构,我们需要收紧间接融资,发展直接融资,还需要广泛的金融合作。因为创新资金有两个来源,一个是直接融资,另一个是金融投资,前者是商业投资,后者是公共产品投资。当前宏观金融环境的大方向——紧缩信贷、宽金融和相对中性的货币——也适用于数字经济时代。

资产评估:区分不确定性和风险

这三个方面的影响值得关注。首先,利率。如前所述,以劳动力为导向的数字经济意味着,与美国相比,中国的自然利率下行压力较小。

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其次,就利润而言,资本回报率是分开的。产业集中度上升将导致垄断租金,领先优势将日益明显。即使在传统行业,我们也应该注意领先优势。然而,这一优势是动态的,而不是静态的。在动态竞争下,创新成本低,成长周期缩短。普通资本(尤其是传统资本)的回报率受到挤压。

第三,从估值的角度考虑数字经济与传统经济的区别,区分不确定性和风险的溢价补偿。不确定性在于不知道风险有多大或者事件发生的可能性有多大。风险溢价基于风险暴露和风险事件发生概率的判断。历史经验和数据分析有助于判断。数字经济回报的特点主要是不确定性,没有历史经验可参考,而传统经济更注重风险。

从上证综指判断,过去10年来,中国股市的收益回报率一直系统性地高于无风险利率(图23)。这主要是因为金融业估值低,风险溢价高,这可能反映了投资者对过去累积坏账的担忧。投资者需要更高的风险溢价补偿(图24)。非金融部门没有被系统地低估(图25)。如果我们观察成长型企业市场,利润回报率系统地低于无风险利率,这表明投资者对不确定性要求的溢价补偿较低(图26)。纳斯达克对不确定性补偿的要求也相对较低,但溢价高于中国(图27)。投资者是否过于乐观?不确定性可能会带来一段时间的泡沫,但在数字经济快速发展的时代,创新的不确定性溢价补偿低于传统行业的风险溢价补偿,这也可能是投资者的理性选择。

彭文生谈下个利升棋牌十年:数字经济

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