下个十年：数字经济
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作者:彭文生
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宣布时间: 2020-01-23
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本文转载自彭文生看法，是彭文生先生于2019年12月10日在光大证券2020 年度战略会上谈话的纪录整理稿
又到岁末年尾，展望中国经济的未来走势，争议蛮大。我们在思考未来经济生长、思考大类资产配置，重要的是宏观框架。已往10年我写了两本书，2013年《渐行渐远的红利》主要讲人口问题，2017年《渐行渐近的金融周期》主要讲金融和地产的顺周期性。简要来讲，已往20年的前10年，人口红利是中国经济最大的驱动力，之后开始明显消退，近10年中国经济主要靠地产和金融扩张拉动，现在已进入金融周期下半场紧缩期。
未来10年怎么看，人口老龄化和金融周期下半场调解将带来经济增长下行压力，也必将影响经济结构。这两种力量已经爆发了，相关的研究和讨论也许多，虽然在一些具体问题和技术层面上有不同，但大偏向的基本共识是有的，总体来讲难以乐观。前瞻来看，现在的要害问题是，什么是影响中国经济未来10年生长的具有系统重要性的新增因素、而各人的理解和认识还很不敷？我认为是数字经济（图1）。
下图“网上零售额对GDP比重”只是数字经济的一个简单表征，实际上信息科技的进步、互联网生长、到现在数字技术和大数据的应用正在改变我们的事情和生活，未来10年的演变将越发广泛和深远。关于数字经济有些微观研究，但宏观层面的剖析还在起步阶段，海内尤其少。今天我想分享自己的一点思考，提出一个剖析框架，对数字经济如何影响宏观花样，包括宏观政策和大类资产配置的寄义，做一个勾勒和探讨。
什么是数字经济？
研究文献并没有特别共识的界说，认可较高的是对数字经济的三重划分（图2）。焦点部分是信息和通讯技术ICT（Information and Communications Technology）。第二条理是狭义的数字经济，主要是数据和数据技术的应用带来新的商业模式，突出的是平台经济模式好比电商等，也包括共享经济、零工经济等介于平台模式和古板经济运动之间，是对古板商业模式的革新。但数字化涉及到经济的各个层面，从制造业到古板门店，都有数字和信息技术的应用，第三条理的界说是广义数字经济，涉及到险些所有经济运动。
从宏观剖析来讲，我们更关注狭义规模和广义规模的数字经济。广义规模涉及到数据应用对效率和结构的普遍性的影响。狭义规模更为重要，好比平台经济，其商业模式有别于古板经济，对平台经济模式的理解对我们剖析数字经济的宏观寄义至关重要。
数据是新的生产要素
那么怎样理解数字经济的影响？数字经济的研究文献把数据看成一种新的生产要素，在劳动力、资本之外的生产要素。各人可能也注意到，十九届四中全会在官朴直式文件中首次提出数据是新生产要素。作为生产要素，有两个层面的寄义，一是对经济增长有孝敬，提高现有产品和效劳生产的效率，也创立新的产品和效劳；二是加入产出的分派也就是收入分派，背后涉及经济结构的变革。其中一个重要方面是各要素之间，尤其是劳动力和资本之间的替代性，这会对收入分派爆发深远影响。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下降，生产性资本（好比机械设备）和劳动力被看成两大生产要素，经济学教科书在描述生产函数时把土地省略了，隐含的假设是土地包括在生产性资本之内了。到了数字经济时代，在资本和劳动力之外，多了数据作为另一个生产要素（图3）。那么数据是否应该看成独立的生产要素？数据作为一种无形资产，和一般性的生产资本及土地等有形资产有什么差别？
非竞争性带来规模经济
一个根天性的差别是数据的非竞争性（Nonrivalry）。我们比较一下，古板的商品具有排他性，一个人使用了，其他人就不可用，好比石油，消耗了一吨就少一吨，这里有一个时机本钱的问题，多开采一吨石油需要消耗更多的资源。但数据差别，今天信息的复制和传输本钱险些为零，数据及相关的一些应用具有非竞争性，一个人的使用不影响其他人使用，边际本钱险些是零。好比微信作为App，许多人都可以下载，也不影响其他人使用。又好比在数字化时代医疗数据可以低本钱由许多医生共享，提升诊断的准确性和治疗效果。
非竞争性的一个重要寄义是规模经济和规模经济效应，经济运动的规模增加、规模扩大带来效率的提高。从供应端看，规模经济体现为规模的扩大降低边际本钱，这是我们熟悉的经济剖析的看法，如何通过扩大规模来降低本钱，但古板经济运动的边际本钱不可降为零，规模效应也就因此受限，而数字经济的边际本钱可以是零，其规模经济的潜力要大得多。一个体现是牢固本钱重要性下降，可酿本钱重要性上升。以云盘算为例，已往每个公司都要有自己的效劳器，是牢固本钱，现在云盘算使得信息效劳可以外购，牢固本钱酿成可酿本钱，灵活性增加，对中小企业尤其有利。
数字经济另有来自需求端的规模效应，这是古板经济剖析比较陌生的看法，说的是网络带来的需求增加效应。数据及其应用的非竞争性增进了平台经济的生长，有别于古板商业模式效劳单边市场，平台可以效劳双边市场，典范的例子是连接生产者和消费者，既效劳买方，又效劳卖方，形成一个包括生产者、消费者、研发者等在内的生态系统，网络越大，使用的人越多，带来的需求越大，进而使得跨产品补贴、甚至免费效劳成为可能。
从土地到生产性资本再到数据，作为生产要素的排他性越来越弱。土地就是空间，排他性最强，一个人占用的空间越大，其他人占用的空间就越少。生产性资本的排他性比土地小，好比同一台机械设备可以多个人使用，提高其使用率，但这个空间照旧有限的，数字资产使用的排他性最小，规模效应和网络效应最大。这样的特征不但影响效率也对要素的收入分派有重要寄义。十九届四中全会提出新纳入“土地”、“数据”两项生产要素加入分派，土地和数据的属性有根天性的差别，对分派及公共政策有差别的寄义。
垄断与分派
规模经济降低本钱、提高效率，但也可能带来垄断，形成壁垒阻碍竞争。垄断有两种，一种是技术进步或立异带来的市场影响力或行业集中度上升，这是一种“好”的垄断，虽然立异者获得逾额收益，但这和效率的提升联系在一起。凭据熊彼特的立异理论，垄断和立异有天然的联系，没有垄断的收益，就不会有那么大的立异动力�Ａ碛幸焕嗍且蛭匀涣α炕蛘吆帽燃喙苄纬傻穆⒍�，垄断在获得逾额收益的同时不提高效率甚至损害效率，这就是“坏”的垄断。土地供应的垄断就是典范的“坏”的垄断，由于其天然的排他性，土地获得的逾额收益一定以挤压其他要素的收入为价钱。
就数字经济而言，现实中，“好”的垄断和“欠好”的垄断有时候禁止易区分，数字经济平台在开始阶段是“好”的垄断，是与立异紧密联系的，但到了一定规模后是否阻碍竞争就有争议了。
图4的描述有助于我们理解数字经济如何改变市场结构和收入分派问题。非竞争性/零边际本钱带来两个效应，一个是规模经济，但同时也降低立异本钱，好比每个有编程技术的人都可以加入开发App。这带来两个效果，一是市场集中度上升，规模效应导致有效率企业规模扩大，同时低立异本钱吸引新的市场加入者。所以这种垄断不是静态而是动态的，既有垄断又有竞争，所谓“创立性破坏”。立异失败的可能性也很大，怎么吸引立异？需要危害溢价的赔偿。逾额收益既来自垄断租金，也有整体市场要求的危害赔偿。只是逾额收益由少数乐成者获得，包括焦点资本所有者、焦点员工或者公司高管，赢者通吃，而一般资本和劳动酬金受到挤压。
但另一方面立异本钱降低也意味社会流动性增强。全球主要经济体面临两大问题，一个是老龄化，使得整个社会立异动力下降；第二个是贫富差别，贫富差别导致社会流动性下降，也倒运于立异。但数字经济会带来立异本钱下降，社会流动性上升，可能对我们担心的老龄化和贫富差别问题有一定的对冲作用。
数据作为生产要素对分派的影响还体现在劳动力和资本的相互替代性上，一个流行的担心是自动化、人工智能等生长导致机械替代人，带来失业问题或者劳动者人为受挤压。背后的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。
中美是全球两个最大的数字经济体
一个代表性的指标是中美的电子商务市场规模遥遥领先（图5）。按上市公司市值来看，全球7个大科技平台里腾讯和阿里来自中国，其余全为美国，欧洲和日本已经被落下了。数字经济模式下的全球竞争新花样正在重塑。
那么，中美两大数字经济体是不是一样的？当我们谈到数字经济时，立马想到人工智能、机械替代、自动化等，背后寄义是机械替代人，许多人担心劳动者受损。今天我要讲的一个要点就是中美两国数字经济的生长模式既有共性，也有重要差别。简要来讲，美国的数字经济偏向资本，是对资本友好型的，和美国比较，中国的数字经济更偏向劳动些，对劳动友好型，两者的宏观寄义很是差别。
美国：偏向资本的数字经济
前面提到数字经济的规模效应，提高效率，总量来讲应该体现在劳动生产率，但最近10年美国劳动生产率增速是降低的（图6）。微观层面，我们看到许大都字和数字技术应用提升效率的案例，但在宏观统计数据上看不到，被称为“生产率悖论”（productivity paradox）。同样情况在20年前爆发过, 1987年 RobertSolow说，“You can see the computer age everywhere but in the productivitystatistics…”。
虽然，另有一种偏灰心的看法，就是尽管有数字和信息技术的应用，现在的生产率增速就是低。我自己倾向没有这么灰心，知识告诉我们，数字经济对效率提升是可以看得见的，但这个争议大，已经有许多研究文献，这不是我今天讲的重点。我想讲的是数字经济在宏观层面的其他体现，各人关注还不敷但很重要的方面，这就是美国行业集中度上升、劳动酬金占GDP比例下降、资本回报率上升的现象。
图7-8显示美国的制造业和效劳业、批发和零售业的行业集中度上升，已往20年尤其明显。与此同时，国民收入分派的数据显示已往20年美国的劳动酬金占比下降，资本回报率上升（图9-10），也就是分派倒运劳动者、有利于资本。一个可能的解释是“欠好”的垄断，是政府政策、监管带来行业集中度上升，使得分派朝着有利资本的偏向生长。但已往几十年是市场化、自由化的大配景，很难想象政策监管是导致行业集中度系统性上升的主要原因。我更认同有关研究文献提出的技术进步是主要推动力量的看法，也就是数字经济的影响。
行业集中度上升的同时，美国劳动者酬金占比下降，资本回报率在上升，尤其是在已往20年时间。从数字经济角度来讲，美国技术进步是偏向资本的，对资本更友好。一方面行业集中度上升，垄断租金提升资本回报率；另一方面程序化、通例化的事情被机械替代，劳动者酬金受挤压。资本与劳动之间的替代弹性系数有多大？要看资本和劳动力价格之间的比较，以及回报的空间有多大。已往20年一个特别的现象就是全球资本品价格相对劳动本钱下降，尤其是兴旺国家，这是促使机械替代人的重要因素。
值得注意的是，劳动酬金下降、资本回报上升掩盖了其中的剖析，并不是所有劳动者的酬金都受到挤压、也不是所有的资本回报都上升。数字经济时代有一个特殊的现象叫“明星经济”，明星经济可以是企业也可以是个人。数字技术的使用使得明星企业和个人可以以低本钱效劳大市场，少数人和企业赢者通吃，无形资产的回报上升。
讲到这里，各人可能有一个疑问，为何已往20年美国资本回报率上升、但无危害利率是下降的趋势？有几个可能的解释，一是我前一段时间讲到的宁静资产荒，宁静资产供不应求，各人追逐有限的美国国债，导致无危害利率下降；二是垄断租金，即资本回报集中在少数垄断资本手中，一般性的资本回报并不高甚至是下降的；三是无形资产被低估，如果把无形资产和有形资产放在一起看，总体的回报率没有那么高。
中国：偏向劳动的数字经济
比照美国，我们来看看中国的几个相关指标。首先，中国的行业集中度同样也是上升的，尤其是已往几年。各人可能马上联想到供应侧结构性革新和去产能带来的行业集中度上升，但那主要涉及重工业和上游工业，图11-12显示已往几年不可是制造业，效劳业包括批发零售业的集中度也在上升。我认为解释的逻辑和美国的行业集中度上升是一致的，都是数字经济生长的规模效应的一个体现。
数字经济的宏观寄义
基于以上剖析，我们可以就数字经济的宏观寄义，包括对当下经济形势的影响做一些偏向性的勾勒和判断。
GDP增长是否“保6”不是要害
数字经济提升资源配置的效率，应该是一个合理的推断。就经济增长来讲，机械替代人有助减缓人口老龄化带来的劳动力供应减少的影响，但现阶段在中国资本与劳动力之间的替代弹性比美国要低，劳动生产率提升不但靠古板的有形资本深化(机械替代人)，更重要的是无形资产好比平台模式提高劳动力的产出效率。
目今对中国经济增速的走势争议较大，一个自然的问题是数字经济的生长能不可抵消影响经济的其他因素好比人口老龄化和金融周期下行（去杠杆和房地产收缩）的影响？我自己的判断应该难以完全抵消，老龄人口的立异能力下降，数字经济也难以改变老龄化带来的需求疲弱。但另一方面，忽略数字经济，只看古板的人口和有形资本显然会太过灰心。
数字经济的另一个寄义是GDP作为权衡经济增长的指标的准确性下降，无形资产投资（理论上讲是投资的一部分）的重要性上升，但其统计和估算还没有形成体系和规范。另外，GDP统计的是钱币化或者近似钱币化的经济运动，在数字经济时代作为权衡我们福利革新的指标更不靠谱了。举个例子，GDP统计不包括自己做的饭，酿成外卖就包括在GDP里了，一顿饭照旧一顿饭，GDP增加了，但另一方面，零边际本钱使得数据和信息效劳有相当一部分是免费的，改善我们的生活，但没有包括在GDP里。
总结来讲，GDP是工业经济时代的产品，在数字经济时代我们需要建立新的指标体系。就目今来讲，争论GDP增长是否应该“保6”意义不大，数字经济时代古板的GDP的重要性下降，我们更应该关注就业、教育、医疗包管、研发投入等直接反应民生和经济生长潜力的指标。
中国利率降到零不会那么快
近期央行行长易纲提出要珍惜正常的钱币政策空间，央行前行长周小川也指出要制止中国的利率快速降到零。中国的人口老龄化速度快，加上债务和贫富差别问题，一个自然的担心是中国会不会步美国、日本等兴旺国家的后尘，低通胀陪同低利率，甚至进入零利率时代，这个速度有多快。技术进步尤其数字经济的生长提升效率、增加有效供应，是全球低通胀的孝敬因素之一，带来利率下行压力。
数字经济在中国偏向劳动，在美国偏向资本，中国的供应过剩问题应该比美国要轻，CPI通胀不会像纯粹从人口、金融周期角度判断的下降那么快。从已往几年看，中国的劳动酬金占比上升陪同着CPI/PPI上升，美国的劳动酬金占比下降，陪同的是CPI相对价格下降 （图18-19）。这也体现在中国的收入差别缩小、财产差别扩大，立异带来部分资本回报上升和劳动者收入上升，而美国的收入差别和财产差别同时扩大（图20-21）。
数字经济对国际贸易也有重要影响，立异带来的先发优势使得中国开始出口无形资产。今年10月份在印度Google Play商店最受接待App，其中有5个是中国的，排名第一的是ClubFactory（杭州嘉云），把阿里电商模式引到印度（图22）。印度和中国都是人口大国，人口密度高，平台经济在印度也应该有类似的生长潜力。中国数字经济平台在本土形成的优势，为在全球市场尤其人口密集的生长中国家的扩张提供了基础。
增进金融周期下半场调解
数字经济天然和直接融资联系在一起，倒运间接融资。立异陪同高危害高回报，适合权益投资，并且无形资产保存淹没本钱，难以作为信贷典质品。实际上中国的数字经济生长在相当大的水平上得益于美国的危害投资模式，险些所有的平台模式、所谓的“独角兽”背后都有国际的危害投资的支持。如果中美贸易摩擦扩张到投资领域，中国生长直接融资的迫切性就更大。
就间接融资来讲，数字经济增进普惠金融，降低信贷对房地产作为典质品的依赖，有利于降低金融的顺周期性，降低房地产的金融属性。这些都有助于增进金融周期下半场调解和去杠杆。
宏观政策：紧信用、松钱币、宽财务
从宏观经济政策来讲，要把逆周期调控和经济结构调解结合起来看。经济周期性下行阶段，逆周期调控可以体现为“松钱币、宽信用、宽财务”；金融周期下半场，则体现为“紧信用、松钱币、宽财务”；要改善金融结构，则需要紧缩间接融资，生长直接融资，还需要宽财务的配合。因为立异资金来源有两个，一是直接融资，二是财务投资，前者是商业化的投资，后者是公共品的投资。目今宏观金融情况的大偏向，紧信用、宽财务、钱币相对中性，在数字经济时代也同样适用。
资产估值：区分不确定与危害
三个方面的影响都值得关注。首先是利率，如前所述，偏向劳动的数字经济意味着，和美国比较，中国的自然利率下行的压力小一些。
第二，就盈利来讲，资本回报泛起剖析。行业集中度上升会带来垄断租金、龙头优势将日益明显，纵然是古板行业我们也要关注龙头优势。可是这个优势是动态的而不是静态的，动态竞争下立异本钱低、成恒久缩短。一般性（尤其古板行业）资本的回报率受挤压。
第三，从估值角度思考数字经济和古板经济的区别，要区分不确定性（uncertainty）和危害（risk）的溢价赔偿。不确定性是不知道敞口有多大，也不知道事件爆发的概率有多大。危害溢价是基于对危害敞口和危害事件爆发概率的判断，历史经验和数据剖析有助判断。数字经济回报的特征主要是不确定性，没有历史经验可以参考，而古板经济更多泛起危害的特征。
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