新葡新京彭文生:数字经济时期争辨“保6”意义相当小

新葡新京,随着互联网和移动通信的发展,数字技术被广泛应用,对商业模式和经济环境产生了根本性影响,由此产生的新经济体系,被称为“数字经济”。彭文生认为,作为一种新的生产要素,数字经济因其非竞争性,一方面给市场带来更大的规模效应,另一方面也给市场结构和收入分配带来了深刻变化。

从微观层面而言,彭文生表示,美国的数字经济是资本友好型,而中国的数字经济是劳动友好型。资本友好型的数字经济将导致行业集中度的上升,资本回报率的上升,劳动报酬占比下降。而劳动友好型的数字经济将导致行业集中度和劳动报酬占比的同步上升。

中国利率降到零不会那么快

从微观层面而言,彭文生表示,美国的数字经济是资本友好型,而中国的数字经济是劳动友好型。资本友好型的数字经济将导致行业集中度的上升,资本回报率的上升,劳动报酬占比下降。而劳动友好型的数字经济将导致行业集中度和劳动报酬占比的同步上升。

随着互联网和移动通信的发展,数字技术被广泛应用,对商业模式和经济环境产生了根本性影响,由此产生的新经济体系,被称为“数字经济”。彭文生认为,作为一种新的生产要素,数字经济因其非竞争性,一方面给市场带来更大的规模效应,另一方面也给市场结构和收入分配带来了深刻变化。

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、机器替代、自动化等,背后含义是机器替代人,很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发展模式既有共性,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,两者的宏观含义非常不同。

原标题:光大证券彭文生:未来十年,影响中国经济的重大因素将是数字经济

从宏观层面来说,数字经济将带来经济的持续增长,“但GDP在经济增长中的重要性有所下降,人们更加关注就业、医疗保障、教育、研发投入等在经济增长中的作用。”同时,中国还将在在新兴市场的贸易竞争中形成新的优势:出口更多的“无形资产”给同样人口密集的发展中国家,彭文生表示。

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。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不同?

从宏观层面来说,数字经济将带来经济的持续增长,“但GDP在经济增长中的重要性有所下降,人们更加关注就业、医疗保障、教育、研发投入等在经济增长中的作用。”同时,中国还将在在新兴市场的贸易竞争中形成新的优势:出口更多的“无形资产”给同样人口密集的发展中国家,彭文生表示。

彭文生认为,在过去二十年里人口红利和金融周期是驱动经济增长的因素;未来十年,新的影响中国经济的重大因素将是数字经济,它对宏观经济格局的影响已经或正在发生。

图7-8显示美国的制造业和服务业、批发和零售业的行业集中度上升,过去20年尤其明显。与此同时,国民收入分配的数据显示过去20年美国的劳动报酬占比下降,资本回报率上升,也就是分配不利劳动者、有利于资本。一个可能的解释是“不好”的垄断,是政府政策、监管带来行业集中度上升,使得分配朝着有利资本的方向发展。但过去几十年是市场化、自由化的大背景,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观点,也就是数字经济的影响。

彭文生认为,在过去二十年里人口红利和金融周期是驱动经济增长的因素;未来十年,新的影响中国经济的重大因素将是数字经济,它对宏观经济格局的影响已经或正在发生。

12月10日,光大证券(行情601788,诊股)2020年度策略会在上海举办。光大证券首席经济学家、光大集团研究院副院长彭文生发表了题为“下个十年,数字经济”的主题演讲。

但另一方面创新成本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,使得整个社会创新动力下降;第二个是贫富差距,贫富差距导致社会流动性下降,也不利于创新。但数字经济会带来创新成本下降,社会流动性上升,可能对我们担心的老龄化和贫富差距问题有一定的对冲作用。

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下个十年:数字经济

来源:上海证券报

对比美国,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,尤其是过去几年。大家可能马上联想到供给侧结构性改革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产业,图11-12显示过去几年不仅是制造业,服务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,都是数字经济发展的规模效应的一个体现。

上证报中国证券网讯
12月10日,光大证券2020年度策略会在上海举办。光大证券首席经济学家、光大集团研究院副院长彭文生发表了题为“下个十年,数字经济”的主题演讲。

一个根本性的差别是数据的非竞争性。我们比较一下,传统的商品具有排他性,一个人使用了,其他人就不能用,比如石油,消耗了一吨就少一吨,这里有一个机会成本的问题,多开采一吨石油需要消耗更多的资源。但数据不同,今天信息的复制和传输成本几乎为零,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,边际成本几乎是零。比如微信作为App,许多人都可以下载,也不影响其他人使用。又比如在数字化时代医疗数据可以低成本由很多医生共享,提升诊断的准确性和治疗效果。

中国:偏向劳动的数字经济

当然,还有一种偏悲观的看法,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悲观,常识告诉我们,数字经济对效率提升是可以看得见的,但这个争议大,已经有很多研究文献,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,大家关注还不够但很重要的方面,这就是美国行业集中度上升、劳动报酬占GDP比例下降、资本回报率上升的现象。

非竞争性的一个重要含义是规模经济和范围经济效应,经济活动的规模增加、范围扩大带来效率的提高。从供给端看,规模经济体现为规模的扩大降低边际成本,这是我们熟悉的经济分析的概念,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为零,规模效应也就因此受限,而数字经济的边际成本可以是零,其规模经济的潜力要大得多。一个体现是固定成本重要性下降,可变成本重要性上升。以云计算为例,过去每个公司都要有自己的服务器,是固定成本,现在云计算使得信息服务可以外购,固定成本变成可变成本,灵活性增加,对中小企业尤其有利。

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配问题。非竞争性/零边际成本带来两个效应,一个是规模经济,但同时也降低创新成本,比如每个有编程技能的人都可以参与开发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,同时低创新成本吸引新的市场参与者。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“创造性破坏”。创新失败的可能性也很大,怎么吸引创新?需要风险溢价的补偿。超额收益既来自垄断租金,也有整体市场要求的风险补偿。只是超额收益由少数成功者获得,包括核心资本所有者、核心员工或者公司高管,赢者通吃,而一般资本和劳动报酬受到挤压。

也就是说,设中美行业集中度上升背后都有技术进步的推动,那么美国的数字经济发展可以说是偏向资本,是资本友好型的,中国的数字经济发展相对偏向劳动,是劳动友好型的。这和我们直观的感觉似乎是一致的,在美国越来越多的人担心机器替代人,普通劳动者在技术进步中受损,民主党总统竞选人之一的华裔候选人杨安泽据此提出“全民基本收入”的政策主张。在中国虽然也有机器替代人的担忧,但我们看到的更多是外卖、快递、钟点工等创造的就业机会,而且这些工作带来的收入往往超过传统制造业。中国社科院的一项调查研究显示,互联网使用对提升中低收入人群的收入尤其有帮助。全国经济普查显示,过去几年中国的个体经营户快速增长,除了与登记制度改革有关,也和平台经济的发展有关。

非竞争性带来规模经济

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。

下文为作者12月10日在光大证券2020年度策略会上发言的记录整理稿。

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发展、思考大类资产配置,重要的是宏观框架。过去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,过去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。

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当前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发展能不能抵消影响经济的其他因素比如人口老龄化和金融周期下行的影响?我自己的判断应该难以完全抵消,老龄人口的创新能力下降,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,只看传统的人口和有形资本显然会过度悲观。

数字经济的另一个含义是GDP作为衡量经济增长的指标的准确性下降,无形资产投资的重要性上升,但其统计和估算还没有形成体系和规范。另外,GDP统计的是货币化或者近似货币化的经济活动,在数字经济时代作为衡量我们福利改进的指标更不靠谱了。举个例子,GDP统计不包括自己做的饭,变成外卖就包括在GDP里了,一顿饭还是一顿饭,GDP增加了,但另一方面,零边际成本使得数据和信息服务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物,在数字经济时代我们需要建立新的指标体系。就当前来讲,争论GDP增长是否应该“保6”意义不大,数字经济时代传统的GDP的重要性下降,我们更应该关注就业、教育、医疗保障、研发投入等直接反映民生和经济发展潜力的指标。

基于以上分析,我们可以就数字经济的宏观含义,包括对当下经济形势的影响做一些方向性的勾勒和判断。

从土地到生产性资本再到数据,作为生产要素的非竞争性越来越弱。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,比如同一台机器设备可以多个人使用,提高其使用率,但这个空间还是有限的,数字资产使用的排他性最小,规模效应和网络效应最大。这样的特征不仅影响效率也对要素的收入分配有重要含义。十九届四中全会提出新纳入“土地”、“数据”两项生产要素参与分配,土地和数据的属性有根本性的差别,对分配及公共政策有不同的含义。

以上证综指来看,过去10年中国的股票盈利收益率系统性高于无风险利率。这主要是因为金融板块估值低,金融板块的风险溢价高,可能反映了投资者对过去累积的坏账的担心,投资者需要较高的风险溢价补偿。非金融板块并没有系统性低估。如果我们看创业板,盈利收益率系统性低于无风险利率,说明投资者对不确定性要求的溢价补偿低。美国NASDAQ要求的不确定性补偿也比较低,但相对中国来讲溢价要高。投资者是否太乐观?不确定性可能在一段时间带来泡沫,但在数字经济快速发展的时代,对创新的不确定性溢价补偿低于传统行业的风险溢价补偿,可能也是投资者的理性选择。