在AI盛行的时代,互联网公司的发展与AI技术息息相关,人工智能硬件落地已经成为AI技术的重要“归宿”。 AI盘活录音笔市场 在日常生活中,包括学生做课堂笔记、记者媒体采访、办公会议等等在内的场景,都会面临复杂繁琐的记录过程,低效率的记录方式一直是部分人工作学习的痛点。 早期的时候,人们所有需要记录的内容只能依靠手写来实现,一旦遇到信息量大、语速过快的内容就难以完整地记录。来到互联网的时代,虽然通过电脑打字能解决大部分的记录难题,但是电脑携带不方便,并且受网络限制,难以满足人们不断变换的记录场景。 出于市场需要,小巧轻便,拥有录音功能的录音笔应运而生。可是在较长一段时间里,录音笔的发展并不理想。 新思界产业研究中心发布的《2019-2023年录音笔行业深度市场调研及投资策略建议报告》显示,我国的录音笔市场长期属于停滞的状态,从出货量方面看,2017-2018年我国的录音笔出货量仅增长了0.03%。 原因归根究底在于录音笔的使用人群和场景特殊,加上当时的AI技术尚未成熟,缺乏创新力的录音笔功能鸡肋,导致性价比低,并且同质化现象严重。 近几年,利用AI技术对硬件升级已经成为硬件市场的趋势,传统硬件向智能化转型不仅能提升用户的使用体验,还能成为企业创收的“第二引擎”。AI技术成为打破录音笔市场僵局的法宝。 搜狗CTO杨洪涛表示,从去年开始,拥有AI技术加持的录音笔销量已经逐渐攀升,在今年第一季度,AI录音笔的整体销量已经占到整个录音笔市场的三分之一。整个录音笔行业处在更新换代的“风口”之下。 随着人们对工作“自动化”越来越重视,高效率的AI录音笔能够帮助人们节省更多的时间,AI录音笔的市场正在逐渐“觉醒”。拥有成熟AI技术的企业也把目光投向了AI录音笔的蓝海。 AI录音笔成搜狗打破僵局“最优解” 如今是智能硬件大爆发的时代,智能手机、智能音响等热门的智能产品市场已经被先手入局的各大互联网巨头占领,成为一片“红海”。对于想入局智能硬件设备市场的搜狗来说,差异化战略打法才是首选,依然处于蓝海的AI录音笔成为不错的切入点。 搜狗给人的印象一直停留在输入法和网络搜索领域,然而,早在2018年,王小川一句“以语言为核心的AI战略”已经奠定了搜狗加码智能硬件领域的发展基调。 在AI技术的加持下,搜狗AI录音笔不仅在基础的转写、翻译、整理功能方面十分突出,还拥有AI降噪、全能翻译、智能摘要等黑科技,能够满足用户在大多数场景下的需求。 前不久,在疫情的冲击下,各大互联网公司纷纷拿起科技大旗“抗疫”,搜狗AI录音笔成为唯一一件被南京博物馆永久收藏的“AI抗疫物见证物”,也从侧面证明了AI录音笔正在被市场认可。 AI录音笔是搜狗差异化战略的重要产品,能帮助搜狗避开群雄逐鹿的竞争红海,寻找智能硬件布局的最佳落点。 一方面,搜狗依靠线上搜索和输入法应用深耕多年积累的大量数据,为AI录音笔的落地提供了充足的数据资源,成熟的语音识别和智能翻译等AI技术能够帮助AI录音笔实现产品差异化。 另一方面,搜狗AI技术发展至今,已经完全具备商业化变现的能力。智能硬件是各大互联网企业获取用户的重要入口,AI录音笔能够帮助搜狗在“技术+硬件”的变现道路上打开局面,为自身的多元化发展提供新的土壤。 半路杀出程咬金:科大讯飞 相比其他硬件市场的竞争,搜狗在AI录音笔市场的发展相对比较安逸,但是突破技术瓶颈的AI录音笔市场展现出巨大的潜力,已经引起了竞争对手的注意。 据了解,AI巨头科大讯飞已经正式加码AI录音笔市场,在IA智能硬件领域,深耕AI语音技术领域21年的科大讯飞,在技术底蕴方面显然不弱于搜狗。另外,科大讯飞推出的AI录音笔在功能上几乎涵盖了搜狗录音笔大部分的技术,双方的差距在快速缩小。 另一方面,科大讯飞在“平台+生态”的建设上比搜狗更成熟,目前已经拥有能力星云、iFLYOS & AIoT以及解决方案三大产品生态链,能够更快帮助AI录音笔打破“孤岛效应”,实现从平台到硬件点对点,端对端的服务生态闭环。并且科大讯飞在硬件运营上的经验比搜狗更加丰富。 除了科大讯飞以外,百度、小米、华为等互联网巨头则是搜狗抢占智能硬件市场的潜在对手,各家在AI语音识别技术领域都拥有很强大的造诣,面对日益扩大的AI录音笔市场,巨头加码是迟早的事。 虽然目前搜狗在国内AI录音笔市场的主要对手依然是科大讯飞,但无论是在产品生态,还是在构建AI技术壁垒方面,搜狗还没有足够大的领先优势,如果搜狗掉以轻心,一旦未来市场竞争加剧,就随时可能被超越,甚至沦为价格战的“受害者”。 战争才刚刚打响 AI录音笔帮助搜狗打开了智能硬件落地的市场,同时也是搜狗通过人工智能对硬件赋能的战略布局的开始,在智能硬件的赛道上,技术是不变的核心竞争力,AI语音识别可能是搜狗最擅长的AI技术之一,因此,走好“第一步”很关键。 伴随着办公、教学等AI录音笔涉及的场景逐步进行智能化升级,AI录音笔在未来可能会成为主流的辅助工具,然而目前,AI录音笔只是突破了传统录音笔的技术瓶颈,在市场规模上相比其他热门智能硬件还相差甚远。 另外,对于方兴未艾的AI录音笔,消费者多数还保持围观的态度,即使是学生、记者等符合录音笔应用场景的消费者也没有强烈的购买需求,搜狗作为第一批吃螃蟹的企业,想要拉动消费市场,还需要先从培养一般用户的使用习惯做起,这可能需要较长的时间。 目前来看,搜狗通过AI录音笔变现的市场空间十分有限,硬件生产往往伴随高额的资金成本,在市场形成可观的规模之前,搜狗今后可能还需要承担巨大的成本压力。 面对财大气粗和技术高超的科大讯飞,还有其他潜在的对手,搜狗要想更好更快地赢取市场,可能需要把差异化进行到底,一方面可以利用技术在功能上进行创新升级,让产品变得更加个性化,构建坚固的技术“城墙”。 另一方面,要利用技术加快构建完善的闭环生态,打通数据互通壁垒,通过在产品上挖掘衍生价值,提供更多增值服务,不仅能提升用户体验,还有望打破单一的变现模式。 总的来说,AI录音笔是AI技术为硬件赋能不可缺少的一环,虽然目前的市场规模有限,但是市场竞争相对较弱,足以让搜狗在硬件市场站稳脚跟。为了实现多元化发展,搜狗可能将会以此为起点,拉长智能硬件的战线,AI录音笔可能是目前搜狗实现硬件落地的最优解,但肯定不是其发展的最终答案。 刘旷L
科技进步贡献率达59.5% 我国创新指数居世界第十四位 科技部部长王志刚在国务院新闻办公室19日举行的新闻发布会上介绍,2019年全社会研发支出达2.17万亿元,占GDP比重为2.19%;国际高被引论文数居世界第一,发明专利申请量和授权量居世界首位;科技进步贡献率为59.5%。世界知识产权组织评估显示,我国创新指数位居世界第十四位,整体创新能力大幅提升,创新型国家建设取得新进展。 王志刚介绍,过去一年科技工作取得了新进展,在支撑高质量发展、改善民生福祉、保障国家安全等方面发挥了重要作用。 基础研究和关键核心技术攻关取得新突破。加大基础研究支持力度,突出“从0到1”的原始创新,加强数学、物理等基础学科建设。通过实施科技创新2030—重大项目、国家重点研发计划等,加强前沿技术和关键核心技术攻关。首次观测到三维量子霍尔效应,嫦娥四号成功登陆月球背面,时速600公里高速磁悬浮试验样车下线。 科技创新为高质量发展增添新动能。科技重大专项持续攻关,在培育战略性新兴产业方面发挥重要作用,集成电路实现14纳米工艺产业化,5G研发应用和产业化全面推进。国家自创区和高新区成为培育高新技术产业的核心载体,169个高新区生产总值达12万亿元,经济总量占全国的1/10以上。全国高新技术企业达到22.5万家,科技型中小企业超过15.1万家。 科技创新不断增进民生福祉。科技支撑乡村振兴成效明显,数十万名科技特派员领办创办1.15万家企业,新增18家国家临床医学研究中心,深入推进京津冀等重点区域大气污染联防联控。 科技体制改革和创新生态建设加快推进。统筹推进科技体制改革,打通了科技、金融、产业和成果转化的通道。通过破除“四唯”倾向,进一步完善科技评价体系。成果转移转化机制不断完善,2019年全国技术交易额达到2.2万亿元,超过2019年度全社会研发支出总额。 科技开放合作迈出新步伐。中国与主要国家进一步加强创新合作对话,围绕气候变化、清洁能源、生命健康等深化研发合作。继续实施“一带一路”科技创新行动计划,推进科技人文交流、共建联合实验室、科技园区合作和技术转移4项行动。把港澳地区打造成科技开放合作的枢纽,支持香港建设国际创新科技中心,推动澳门成为国家创新体系对外连通的重要窗口和通道。(记者 赵永新) 【我要纠错】 责任编辑:刘杨
本报记者 包兴安 近日发布的《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》提出,“改革完善中央财政科技计划形成机制和组织实施机制,更多支持企业承担科研任务,激励企业加大研发投入,提高科技创新绩效。” 中国财政学会绩效管理专委会副主任委员张依群对《证券日报》记者表示,近年来,国家高度重视和支持科研工作。改革完善中央财政科技计划形成机制和组织实施机制,旨在更好运用市场经济规律手段,改进中央财政科技研发投入的管理方式,提高科研经费使用的综合绩效,更大限度发挥科研攻关作用。 张依群表示,改革方向将是扩大财政科研经费投向,将支持企业科研任务也纳入政府科技投入计划由财政给予支持,这在一定意义上缩短了现有科技计划管理和产学研的循环周期,有效发挥了企业对接市场的主动性和便利性,更能清晰地明确市场对产品技术需求,更有针对性地引导企业面向市场自主开展产品技术攻关,让财政科研经费投入、企业研发、市场需求良性循环,激发企业自主科研动力,加快实现我国在关键技术领域的提升跨越,推动中国企业技术转型和高质量发展,扩大中国企业在国际尖端技术市场占有率。 据记者了解,去年,财政部出台了一系列政策支持科研创新。中央财政2019年安排科学技术支出较上年增长13.4%,特别是大力支持基础研究和攻克关键核心技术;出台中央级新购大型科研仪器设备查重评议管理办法,减少填报报表要求,减轻科研机构和人员负担。还出台了进一步加大授权力度促进科技成果转化的政策,畅通科技成果转化有关国有资产全链条管理。 近日,财政部部长刘昆撰文提出了积极的财政政策更加积极有为的具体举措,其中提出支持科技创新,加大对新冠肺炎疫苗和药物科研攻关的支持力度,健全鼓励支持基础研究、原始创新的体制机制,组建国家实验室,开展赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点。 张依群表示,当前疫情防控和疫苗研发成为世界技术领域争夺的又一重要领域,推进财政科研经费投入方式改革,加强对国家实验室建设和基础科研、原创机制的鼓励保护,为关键技术研发注入资金,赋予科研人员成果更大所有权和更长使用权,明确技术人员科研成果的知识产权和利益归属,必然会调动更多技术人员投身基础研究、原创研究的积极性,从根本上推进我国走技术强国之路。 上市公司加大研发创新是我国创新驱动发展的一个缩影。近年来,我国研发经费投入持续快速增长。5月19日,科学技术部部长王志刚在国新办新闻发布会上表示,过去一年,全国科技界深入实施创新驱动发展战略,加强研发攻关,加快成果转化应用。主要指标稳步提升,2019年全社会研发支出达2.17万亿元,占GDP比重为2.19%,整体创新能力大幅提升,创新型国家建设取得新进展。 值得注意的是,研发创新是企业长足发展的有力武器,也是经济高质量发展的强大引擎。《证券日报》记者根据东方财富Choice数据统计,2019年A股共有3350家上市公司的年报披露了研发费用,金额合计达7323.1亿元,同比增长21.3%;截至5月21日,A股共有3263家上市公司在2020年一季报中披露了研发费用,金额合计达1358.2亿元,同比增长5.5%。 巨丰投顾投资顾问总监郭一鸣对《证券日报》记者表示,在我国实施创新驱动发展战略下,创新发展需求增加,企业竞争力加大,为了不断创新创造以及提升自身竞争力,近年来上市公司逐步加大研发费用。 郭一鸣表示,上市公司增加研发费用,理论上可以增加其估值,而且还能不断创新发展,助力业绩增长。长期的研发投入有利于培养企业的核心竞争力。
本报见习记者 昌校宇 5月19日,交通运输部副部长刘小明在国务院新闻办公室举办的新闻发布会上表示,自动驾驶是新一代信息技术与交通运输行业融合发展的产物,已经成为全球新一轮的科技创新和产业变革的重要领域。交通运输部对此高度重视,将自动驾驶作为科技创新支撑加快建设交通强国的重要领域之一,我们坚持“鼓励探索、包容失败、确保安全、反对垄断”的原则,积极推进自动驾驶技术的研发试点和应用工作,取得了积极进展。主要可以从六个方面体现: 一是推进出台发展政策。我们和工信部、公安部联合印发了《智能网联汽车道路测试管理规范》,指导有关地方有序开展智能网联汽车的上路测试工作。今年2月,我们又与发改委等11个部门联合出台了《智能汽车创新发展战略》,进一步完善了顶层设计,指导产业健康发展。 二是推进技术研发。会同科技部共同推进综合交通运输与智能交通重点专项实施,交通运输行业认定了5个自动驾驶研发中心,并且在行业重点科技项目设立自动驾驶研究的专题,统筹科研资源,开展自动驾驶和车路协同关键技术的攻关工作。 三是推进标准规范制定。开展自动驾驶和车路协同标准体系的研究,以及完成了十余项基础性技术标准,支持产业发展。我们制定了营运客车、营运货车安全技术指南,有序地推广辅助驾驶技术在重点营运车辆上的应用,从而提高交通运输的安全水平。我们组织编制了《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范》,前瞻性地研究和布局支撑自动驾驶的公路基础设施。同时会同工信部、公安部,组织相关标委会,围绕着车联网加强标准协同和合作工作。 四是推进测试验证。我们在全国布局认定了6家封闭场地测试基地,提升道路测试的安全水平,加强车路协同式自动驾驶的研发测试。会同工信部、公安部推动测试区数据共享、结果互认,提升测试服务水平,研究制定了自动驾驶封闭测试场地建设技术指南,指导封闭测试场地的建设工作。 五是推进试点示范。开展了新一代国家交通控制网和智慧公路的试点工作,围绕基础设施的智能化、陆运一体化、车路协同等前沿的技术方向,推动5G通信和北斗导航等技术的应用,结合2022年冬奥会和2022年将要在苏州召开的第29届世界智能交通大会,会同北京、上海、河北等一些地方在京礼高速、东海大桥、雄安新区等推进一批自动驾驶和车路协同试点项目。 六是积极推进国际合作。我们积极开展中德、中荷等自动驾驶技术的交流,推动中俄国际交通运输走廊无人驾驶通道的建设合作。 大家都知道,自动驾驶技术发展是一项系统工程,需要政府各个部门之间的协同,同时也需要政产学研用共同发力,更需要国际交流和务实合作。下一步,交通运输部将按照引领发展方向、明确发展底线、引导应用场景、引导发展生态的思路,围绕加快建设交通强国的目标稳步推动自动驾驶技术应用,构建“新基建”的应用场景,促进交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展。具体可以从四个方面开展工作: 一是加强统筹协同。强化跨行业、跨区域的协调,形成推动我国自动驾驶技术发展与应用的合力。二是加强政策研究。制定促进自动驾驶技术发展和应用的实施意见,会同工信部、公安部研究修订道路测试管理的规范,完善测试管理的体系。三是加强技术攻关。深入地推进实施科研项目,搭建政产学研用融合的行业协同创新平台,不断健全自动驾驶和车路协同技术及标准的体系。四是加强示范引领。结合加快建设交通强国,谋划一批先导应用示范工程,推动自动驾驶技术与业务深度融合,探索形成自动驾驶技术规模化应用方案。(编辑 张明富)
振奋人心,中芯国际获国家200亿注资,拟取代台积电曲线救华为。 近几年来,中国的半导体行业蓬勃发展,市场需求保持快速增长。 据中投产业研究院数据,2017年中国大陆地区半导体设备销售额达82.3亿美元,2018年为131.1亿美元,同比增长达59%,销售额度较去年增长了近48.4亿美元,可见中国市场对半导体产品的迫切需求。同时,中国以131.1亿美元的销售额超越台湾,成为世界第二大半导体制造设备销售市场。 得益于国内市场的良好态势,中芯国际的营收表现亮眼。与此同时,中芯国际的技术工艺也迎来振奋人心的突破,但同时也面临一些外部的挑战。 通讯、消费品,仍是营收主力 在国内半导体需求迅猛增长的情况下,中芯国际也交出了一份不错的成绩单。 5月13日,中芯国际发布了2020年Q1财务报表。第一季度销售额为9.059亿美元,相较2019年第四季度增长7.8%;毛利为2.3亿美元,较2019年第四季度增长17.1%;毛利率为25.8%,较2019年第四季度增长23.8%,净利润达到了6416.4万美元,同比增长更是达到了422.8%。 总体来看,中芯国际在2020年开局取得了不错的成绩。尤其是净利润表现亮眼,在其净利润迅猛增长的背后,通讯消费品依旧是营收贡献的主力。据中芯国际产品分类数据,通讯和消费类产品总占据业务总量的80%。 通讯产品一直是中芯国际营收的核心。2019年通讯产品占到了中芯国际总营收的46%,而中芯国际通讯业务营收的迅速增长,与国内电子产品厂商将订单转给中芯国际有关。 从2019年底开始,华为就陆续将设计芯片的订单从台积电转到中芯国际。近日,华为又宣布将旗下的海思半导体14纳米FinFET工艺部分芯片代工订单交由中芯国际完成。华为订单的转移,一方面帮助了中芯国际提升其在14nm量产水平;另一方面,也助力了中芯国际的营收增长。 此外,消费类芯片也是中芯国际另一大营收来源。国内消费电子市场不断快速增长,智能手机、液晶电视、DVD播放机、数码相机和摄像机等产品需求不断增长,带动了中芯国际等半导体企业在该类业务领域的发展。 中芯国际在2020年第一季度表现亮眼,但其面临的技术问题仍然不可忽视。为了在技术上寻求突破,中芯国际开展N+1、N+2工艺战略,直追台积电7nm制程工艺。 N+1工艺,力求破局 最新消息,中芯国际CEO梁孟松宣布中芯国际目前正在全力研发N+1工艺,已进入客户导入产品认证阶段,并且提到N+1工艺的芯片相较14nm性能提升20%、功耗降低57%、逻辑面积缩小63%,SoC面积缩小55%。 从中芯国际N+1工艺芯片性能来看,几乎相当于台积电第一代7nm工艺,预计年底即可量产。 值得注意的是,中芯国际的N+1工艺并不等于7nm工艺。市场上7nm工艺相较14nm,基准提升幅度是35%,而中芯国际的N+1工艺提升幅度为20%,相较略为逊色。但其成本较低,且N+1工艺制程并不需要EUV。在这一点上,中芯国际无疑是取得了技术性的突破。 N+1取得的喜人成就,不禁让业界对中芯国际的N+2工艺充满期待,N+2工艺在性能上比N+1进一步提升,更逼近市场7nm工艺。 相对于半导体市场的7nm,N+1工艺上虽然比7nm稍显逊色,但其成本比市场上的7nm低大约10%。对于半导体产品需求大的厂商,无疑这个突如其来的喜讯定会引起他们极大的兴趣。此外,相较美国控股的台积电,中芯国际显然更值得他们信赖。 中芯国际在制程工艺上的进步,对国内半导体企业有着很大的激励作用。然而,中芯国际的技术发展之路上,并不是一帆风顺的。 不容忽视的技术代差 早在2017年,中芯国际的集成电路制造工艺还停留在28nm阶段,而此时的台积电已经开始量产10nm集成电路芯片。28nm和10nm之间还间隔着14nm的制作工艺差距。数据显示,同功耗下14nm可达到的频率比28nm要高出61%。中芯国际和台积电的技术差距可想而知。 这个问题,随着梁孟松的加入,终于有了改观。梁孟松用了仅仅300天的时间,就让中芯国际实现了从28nm到14nm的技术跨越,14nm芯片的良品率也从3%提高到 95%。可以说,梁孟松的加入带动了中芯国际制程工艺的跨越式发展。中芯国际实现28nm到14nm的跨越,也极大地振奋了国内自主芯片产业的信心。 2020年1月份,中芯国际再次传来了令人激动的喜讯,中芯国际旗下的的中芯南方集成电路制造有限公司宣布首条14nm生产线投入生产。 然而,中芯国际的集成电路制造技术距世界先进水平还是有很大差距。不久前,台积电宣布5nm生产线即将投入量产,而同为半导体产业的三星已经将目光转向3nm生产线。在芯片领域,14nm和5nm之间还间隔着7nm的技术差距,也就是说,中芯国际和台积电的半导体技术仍然相差两代。 中芯国际制造技术突破的道路上,有两个难题——技术封锁和资金匮乏。 众所周知,半导体产业发展是建立在“烧钱”模式上的。每一次纳米工艺的进步,其成本都以几何倍增长。2019年中芯国际投入研发的资金达6.874亿美元,占销售收入的22%。 圆晶的成本随着制程的金属层数随着工艺的演进不断提升。例如13nm制程有六层金属,5nm最少会有14层金属,此外,半导体制作中还要引入新的技术,14nm时需要引入FinFET技术,5nm时引入堆叠横向纳米线技术。 其次是光刻技术成本。40nm和45nm制程需要用到40层光罩,而14nm和10nm就需要60层光罩。这对光刻机的要求近乎是苛刻的,而全球仅有一家成功成功开发EUV的公司——荷兰的阿斯麦。去年5月,中芯国际向荷兰订购一台光刻机,而这台光刻机的价格就达1.2亿欧元,其价格相当于两架波音737。 再者,美国一直掌握着半导体产业的核心技术,对中国半导体企业进行技术封锁。据路透社报道,美国周一宣布对中国半导体设备限制出口,防止中国通过民用商业等途径获取半导体设备和技术。 纵观中芯国际发展历程,在重重困境中一步步走到今天,实属不易。虽然中芯国际的工艺实力相较于世界顶尖水平还有差距,但中芯国际依旧给业界创造了不少奇迹。N+1工艺已经逼近7nm水准,而往后性能更加强大的的N+2工艺,必然能在技术上让中芯国际更有底气。 中芯国际此次技术工艺的突破,对中国半导体企业来说也具有战略意义。一方面,中芯国际的技术突破让“中国芯”在半导体产业有了更多的话语权,为中国电子产品企业的进一步发展奠定了基础。另一方面,中芯国际的新工艺也为我国半导体企业研发争取了更多的时间。 不过,目前国内半导体产业仍处于发展阶段,还存在很大差距,这也意味着中芯国际的前行之路依旧任重道远。在半导体产业大环境不利的情况下,中芯国际技术发展之路,必然充满着千难万险。 刘旷L
文/新浪财经意见领袖专栏作家彭文生 零边际成本带来的一个重要特征就是网络效应。数字经济的边际成本足够低,甚至是零边际成本,所以能够吸引很多人使用,而吸引越多人,它创造的价值就越高。 01 数字经济的微观效应 在讲数字经济的宏观含义之前,数字经济的一些微观效应同样值得我们关注。简单来讲,数字经济实际上是数字技术和经济互动的模式。那数字技术的应用如何提高经济效率和影响经济结构(包括就业、收入等方面)?数字经济和传统经济活动有何不同?其实有很多的技术进步都会影响经济活动,为何单独强调数字经济呢?这些其实都与数字经济特殊的微观层面特征有关。 非竞争性 数字经济一个非常重要的特征就是非竞争性,即数字服务、数字资产或数字商品的使用具有非排他性、非竞争性的特征。传统经济不一样,比如有一个苹果,我吃了,你就没得吃。但数字经济不同,比如ZOOM软件开发出来后,一个人的使用不影响其他人的使用,也不增加其他人使用的边际成本。有人说数字是当代的石油,是重要的生产要素。这话既有道理也没道理。数字、数据成为重要的生产投入,影响经济活动的效率和经济结构,从这个意义上讲,用数字类比石油是对的。但数字和石油还是有着根本性差异,石油开发出来了,我用了一桶,世界上就少了一桶,别人就用不了了。而数字不一样,它是可以重复地几乎零成本地使用。所以非竞争性使得数字经济实现了规模效应。 规模经济 从供给端看,数字经济能实现零边际成本。经济学教科书讲规模经济,规模越大,单位成本反而下降,效率越高。数字经济尤其特殊。当然传统经济活动也有规模经济,比如一家汽车制造厂,从年生产10万辆车到年生产100万辆车,分摊到每辆车的固定成本可能会下降。但传统经济的规模效应是有限的,一个机器的使用率也是有限的。要多生产汽车,就必须要增加更多的厂房,购买更多的机器设备。而数字经济不一样,比如微信能同时服务几亿人甚至几十亿人,它的规模效应非常大。这就体现为所谓的零边际成本。传统经济的边际成本会随着产量和规模的扩大而下降,但不太可能降到零,规模效应也就因此受限。 从需求端看,数字经济有网络效应(可以服务双边市),使用的人越多,对大家越有利,效率就越高。还是用微信举例,我们使用微信是因为身边的朋友、同事、亲人都在用,联系起来方便。如果开发一个软件很少人用,即使免费你也不会用,为什么?因为它对你没有价值。 零边际成本带来的一个重要特征就是网络效应。数字经济的边际成本足够低,甚至是零边际成本,所以能够吸引很多人使用,而吸引越多人,它创造的价值就越高。 范围经济 还是举微信的例子,微信的用途越来越多,从一种服务扩展到另外一种服务,带来了不同的业务线、产品和服务。这种相互协同可以提高效率。 机器替代人还是赋能人? 关于数字经济还有一个大家都很关心的问题,从微观层面来讲,数字经济是否会带来机器替代人?我们是否要担心大规模失业?技术进步提高了劳动生产率,是否意味着劳动力需求下降、工资面临下行压力?比如美国这次总统大选,有个华裔的民主党候选人叫杨安泽,是搞IT出身的。他认为,特朗普上台的原因在于其抓住了美国贫富差距加大这一主要矛盾,但特朗普发现了症状却诊断错了病因。特朗普责怪外国人抢了美国人的工作,但杨安泽认为,最根本的原因是机器替代人。数字技术、人工智能的进步,让很多人担心,现在看起来很习以为常的工作未来可能会被技术替代。这些问题对我们思考未来经济发展的路径,其实有非常重要的含义。 历史上,经济学家其实一直有这样的担心,从两百年前的李嘉图到一百年前的凯恩斯,都担心机器替代人。经济学里有个专有名词叫“技术性失业”(Technological Unemployment),即技术进步所导致的失业。所以这种担心是贯穿于历史的,很有争议。 在当下我们如何来看待这个问题呢?这次疫情中的无接触经济带给我们的一个重要启示是,机器赋能人。机器既可以替代人,也可以赋能人。机器增加我们的能力,提高我们生产的效率。 02 无接触经济启示一: 机器替代人也可以赋能人 机器对人的赋能,体现在很多领域。比如餐饮外卖行业,如果没有数字技术、智能手机、GPS定位等技术支持,那外卖员的配送效率就会非常低;再比如这次疫情下的远程教育、远程办公、远程医疗等无接触经济,它并不是替代老师,不是替代我们这些还在办公的人,医生也没有被替代,这其实是一种赋能。数字技术使得我们在疫情冲击、社交隔离的情况下,还可以继续维持一些经济活动,所以它和人是互补的。当然机器也可以替代人,比如无人物流、无人配送、正在发展的无人驾驶等。大家可能会想,是不是短期来看机器赋能人,长远来看取代人?这种想法似乎有道理,但也没那么简单。其实无论是在近期还是在远期,机器既可以赋能人,也可以替代人。 数字经济:中美之别 来看一下中美数字经济的发展带给我们的一些启示。我去年写过一篇文章,比较中美数字经济发展的差异。我把它总结为中国是劳动友好型数字经济,美国是资本友好型数字经济,也就是说,美国数字经济的发展,更多的是机器替代人,资本深化替代就业。中国数字经济的发展,更多的是机器和劳动力互补,对劳动是友好的。美国的劳动力替代型数字经济体现为,常规性、简单重复的工作比如一些制造业流水线能被机器代替,同时甚至有一些不是很简单的、重复性的工作,也能够被机器替代。中国的劳动互补型数字经济则体现在一些非常规的服务上,比如说外卖、快递、送货员、专车司机、视频主播等等。 为什么有差异?主要有两方面原因,从供给端来讲,根本原因就是中国的劳动力成本比美国低很多。即使在数字经济中,劳动力成本、重要的生产要素的价格仍然是影响经济发展模式的一个决定性因素。这个道理很简单,同一个机器人在全球范围内是可贸易的,在套利行为驱动下,机器人在全球的价格会趋同,但劳动力的可贸易性要低得多。因此在美国,更多地用机器替代劳动力具有合理性,而在中国,这种成本收益比反而不具有经济性。所以在中国,机器与劳动力更多是互补关系。 从需求端来讲,中美两国的一个重要差异是人口数量和密度。中国城市的人口数量多、密度高,在人口密度高的地方,一些利用数字技术做劳动力的服务很容易就达到合适的成本收益比。以外卖为例,在美国可能要开车半小时以上才能送达一单,成本收益比并不划算,但在中国,一个外卖员或者快递小哥服务一栋楼,可能就足以覆盖他的成本,甚至还能挣他的工资。所以人口密度高、大城市多,也是中国数字技术和劳动力互补的原因,机器可以跟劳动力结合起来,提高经济活动的效率。 中国:数字经济偏向劳动 中国的数字经济偏向劳动。中国的人口密度高,实际上就是中国数字经济的网络效应大。同样一个劳动力,通过数字技术能够服务更多人,提高效率,这就是平台经济模式。一份关于2015年全球独角兽企业的统计数据显示,全球10亿美元市值以上的独角兽有176家,而中国占到了64家,数量排名第一。数字技术跟劳动力的结合,可以充分发挥中国低劳动力成本的优势。 这其中还有个比较有意思的问题,那就是在数字经济、人工智能的时代我们怎样才能不被社会淘汰?很多人认为要加强教育和培训技能,才能够不被淘汰。这种观点肯定有道理。但如果仔细想一想,也不完全是这样。 其实我们说机器赋能,实际上是机器降低了对人的技能的要求,不需要特别高的技能,人们就可以成为一个外卖员、快递员,或者做一个网红销售。 过去对出租车司机要求的技能其实是蛮高的,因为没有GPS定位,没有通讯效率高的智能手机,要成为一个好的出租车司机,必须熟悉城市里的街道,才能快速地把旅客送到目的地,这是不容易的。一个出租车司机可能要几个月甚至几年时间才能把一座城市彻底摸清楚。但现在不一样了,数字技术的赋能降低了对出租车司机技能的要求。 所以我们发现,反而是一些低技能的工作有了新的就业机会,不容易被替代。有些所谓的有一定技能的工作,却被替代了。因此这些都不是绝对的。 这其实不是新现象。工业革命之前织布纺纱、做木匠,都是需要技能的,需要跟着师傅学习好多年。后来技术进步后,反而对技能的要求降低了。所以纺纱织布在工业革命前是一个高技能的工作,工业革命后没有受过太多培训的劳工阶层,都可以在大规模生产的厂房工作。 从这个意义上讲,技术进步促进经济社会发展的一个体现,其实是为技能较低的人群提供了就业机会。当然这不代表低技能的人有工作之后收入就高。在工业革命早期,因为一些社会保障、公共政策跟不上,贫富差距成为很大的问题。所以后来马克思在《资本论》中专门有讲资本和劳动之间的冲突,但随着社会矛盾的激化,西方国家建立起社会保障体系,加强对劳动权益的保护,这样使得技术进步所带来的效率提升,对社会公平的冲击就会小一些。同样地,数字技术的发展也带来这个问题,比如零工经济——劳动者不是和某个单位签订正规的长期合同,而是以计件等方式获得收入,这可能会为一些人提供更为灵活的就业方式,但它也带来社会保障、劳动者权益保护等问题。在现在的数字经济时代,大家也在讨论这个问题。 中美数字经济差异之宏观含义 中美之间数字经济的差异,在宏观上的一个含义是什么?美国的数字经济多是替代劳动力,所以对劳动力不利、对资本有利。中国的数字经济多与劳动力互补,所以对劳动力可能反而是有利的,对资本不利。我们可以从宏观数据来验证这一判断。 我们看到,在过去20年美国的劳动报酬占GDP的比重下降,但资本回报率是上升的,当然全球金融危机这些因素导致其间有些波动(图2-3)。所以过去20年美国股市大牛市其实是有基本面因素支撑,也就是美国的资本回报率在上升。 在过去20年的前半段,中国的劳动报酬占比也是下降的,但在过去10年中国的劳动报酬占比却转而上升。有许多因素可以解释这种现象,包括社会保障体系的改善,技术进步对劳动力效率的提升以及中国劳动与技术的互补性等。与劳动报酬上升相对应的,是中国过去十几年资本的回报率下降,所以从长远的趋势来讲,过去20年尤其是2007年以来中国的股市为何没有美国股市表现的那么好,和资本回报率的趋势性下降是有关系的。 这是数字经济的一个重要的宏观含义,它会影响到整个经济结构、收入分配和就业。总体来讲,机器替代人带来的失业问题,其实没有像有些人想象得那么严重。机器在某些方面赋能人,就算对于那些受教育水平较低、技能较低的人来说,机器也不一定都是坏事。这还要看具体的技术模式、技术形式的发展。 03 无接触经济启示二: 服务业可贸易 服务业可贸易 在经济学里我们谈到国际贸易,通常会把商品和服务分为两类,一类是可贸易品,另一类是不可贸易品。一般来说商品是可贸易的,所以制造业是可贸易的,比如中国制造的冰箱、空调、手机出口到美国,美国制造的飞机可以出口到中国。 但服务业一般被认为是不可贸易的,因为服务业的活动往往需要人和人之间的互动,而人是不能自由跨境流动的。 这次疫情带来的一个重要启示是什么?就是疫情的隔离措施限制了人员流动,即使是在一个国家内部。这种措施达到的效果类似于国家之间移民的限制,这时我们通过无接触经济、数字经济的应用,使得过去需要人与人之间的互动才能完成的工作或消费,在无接触的情况下也能实现。所以数字经济克服了人员不能流动的障碍,意味着服务业可贸易,使得未来的数字经济的发展突破了我们过去的传统认知。 这几年英文的文献里有一个时髦的词,叫Telemigration,我把它翻译成“远程移民”。这个词的意思是,虽然没有移民,但达到的效果实际上类似于移民。比方说,你人在中国,线上被美国的一家公司聘用。远程移民以及所谓的增强现实(Augmented Reality)、虚拟现实(Virtual Reality)的实现,是有一定的技术基础的。我们用ZOOM共享 PPT的时候,就达到了类似现场的效果,大家在自己的手机屏幕上就能看到我共享的PPT。 现在的技术不仅可以实现共享PPT,还能够使得不同的人同时控制一个PPT。比如一个单位的同事,大家远程办公并在线上共享PPT,在大家讨论的过程中,不同的人可以同时在PPT上改动。这样就类似于在一个办公室现场工作的情景了。线上的通讯与面对面的交流差别之一是延时问题,信号延时会使得线上交流可能没有在办公室交流效率高。但随着技术的进步尤其是5G的应用,延时也会降低,线上交流越来越接近现实,这就使得我们的很多服务性工作,不需要从北京飞到上海,或者从北京飞到合肥,也能够完成。所以不可贸易性,它不仅体现于国与国之间的跨境,也体现于一个经济体内部不同地区因为空间距离所带来的障碍,而数字技术能够克服这一点。在过去,服务业在北京和上海之间是不能交易、不能互通的,但现在也可以互通了。 重新思考服务业的角色 服务业的可贸易性会让我们重新思考服务业的角色。从我们经济学的历史来看,传统经济学的思维是看不起服务业的。在亚当斯密的《国富论》里,他讽刺嘲笑乐手、牧师,认为他们不能生产粮食、面包,也不能织布、纺纱,因此是无法创造价值的。再到马克思的《资本论》,马克思说生产活动涉及到服务业、生产需要服务业,但是服务业本身不创造价值,所以马克思的《资本论》仍然是认为服务业不创造价值,虽然他承认生产需要服务业,但即便到了后来,大家仍然把服务业和制造业分开。 美国著名经济学家鲍莫尔(Baumol)在1967年一篇研究经济增长的论文,讲的就是服务业的生产效率低。书中有个很著名的例子,后来被广为引用,就是虽然过去几百年技术在不断进步,但音乐会的四重奏还是要4个人,并不是2个人或3个人,由此鲍莫尔认为服务业的效率低。但服务业的生产效率低,与其非贸易品的属性有很大关系。那制造业为什么效率高?因为贸易品的生产效率提升快,效率提升快又是因为竞争充分。在中国生产的华为手机要卖到全世界,那产品的竞争对手就会增加,想要取胜就必须提高产品质量,降低成本,才能赢得更大规模的市场。与此同时,在更大规模的市场,如果企业的生产效率高,那么它就会领先,也就能享受规模经济。 因此对于可贸易品的行业来说,贸易会带来技术外溢,带来新的思维、理念和技术,其成熟业态可能会趋于头部集中。与之形成鲜明对比的是,不可贸易品因为市场规模小、竞争有限,效率提升比较慢,也没有规模经济,技术外溢也有限。比如在北京的服务业,就只能服务北京当地,甚至只能服务北京某一个小区。所以,如果服务业从不可贸易转变为可贸易,或者说可贸易性增强,那对未来的经济发展模式和经济结构的影响将非常深远。 数字经济:服务业是劳动生产率的新增长点 过去我们说农业、工业发展提高了效率,服务业效率很难提高,所以服务业很难成为一个新的增长点。但如果服务业可贸易性增加,将会提升整体劳动生产率。 公共政策在这其中能够发挥重要作用,可以通过推进数字经济的基础设施建设等系列措施提升服务业的可贸易性。这次疫情带来的重大影响之一,可能是会促使各国政府加大宽带、5G等数字基建以提升效率。同时公共政策还应促进竞争、降低垄断。这可能会极大影响一些互联网平台企业,比如 Facebook、谷歌,中国的腾讯、阿里等等。这些企业现在已经占据垄断地位,未来他们会是创新者还是成为创新的阻碍,就要看公共政策如何引导。 经济发展模式之辩 在过去,中国等东亚国家追赶发达国家的成功经验是什么?制造业和国际贸易是主要载体。制造业的可贸易性带来规模经济和效率的提高,就能够吸收非技能劳动力并推进城镇化,同时通过参与全球产业链,带来新的技术、新的理念、新的思想外溢和技术转移。 在未来发展上,前面我提到数字经济能提升服务业的可贸易性,但数字经济也可能会降低制造业的可贸易性。如果数字技术、人工智能的进步,使得制造业的生产环节能够完全被机器替代的话,那么美国的制造业企业不需要搬迁到中国或者越南,在本土就可以用机器来生产,因为通过节省运输成本,制造业生产离消费者越近效率就越高。所以数字经济发展可能的一个颠覆性影响,是制造业可贸易性的下降。 关于制造业回流,特朗普想让美国的制造业回流,但短期看不会因增加关税或通过贸易保护主义就能轻易实现。然而如果我们看远一点,二三十年以后,如果整个制造业完全被机器替代的话,那就是真正的制造业回流了。所以数字经济发展的颠覆性影响,在于颠覆了我们过去几十年甚至上百年的认知,制造业变得不可贸易或者说可贸易性下降,服务业的可贸易性上升,进而对经济发展模式带来重大挑战。 现在关于落后国家如何追赶发达国家,有两派观点,一派是比较悲观的,认为机器替代人或成为趋势,劳动力成本在制造业的差异不是问题,制造业将会回流。这也就意味着非洲、中东等落后国家或地区,想继续复制中国的发展模式,已经很难实现了。这些落后国家面临的不是中等收入陷阱的问题,而是低收入陷阱的问题。当然也有比较乐观的一派,认为虽然制造业回流、制造业可贸易性下降,但是服务业可贸易性上升,那些落后国家的低劳动力成本仍然有优势。印度就是靠低劳动力成本提供服务出口的,未来落后国家追赶发达国家可以学习印度经验,靠服务业参与全球市场竞争。 其实不仅仅是国家与国家之间,地区之间也一样,如中国内部的上海和贵州,东部和西部。我们过去说随着经济的发展,东部的劳动力成本越来越高,我们把制造业转移到中部和西部。但如果未来机器替代人了,制造业就可以放在东部。那西部靠什么来发展呢?答案是服务业。服务业的可贸易性,是值得我们思考的一个重大的宏观议题。 04 生产率与收入分配 为什么劳动生产率增速下降? 我们继续讨论数字经济在宏观层面的含义。关于国外劳动生产率和收入分配的问题,从图6可以看到,美国的劳动生产率增速在过去10年甚至20年来都在下降,这和我们直观的感觉是不一致的。现在大家都在讲数字技术的进步,智能手机通信的改进,人工智能、机器替代人,那效率肯定是提高的。为什么美国国家统计局计算的劳动生产率增速是放慢的呢? 诺贝尔经济学奖获得者Robert Solow在1987年讲过一句话,“You can see the computer age everywhere but in the productivitystatistics...”那为何微观感受和宏观数据会有偏差?一般有三种解释。 低生产率的三种解释 一种解释是GDP的统计误差,在数字经济时代,GDP作为反映我们生活水平、价值创造、速度提升的指标,它的误差越来越大。因为GDP统计的是一种市场交易行为,但数字经济时代有一些市场交易行为没有价格,或者说价格是0即零边际成本。我们用微信或ZOOM,基本都是零成本。这些活动因为没有市场交易,没有货币化,就很难被统计到GDP中。尤其是一些无形资产创造的价值,例如知识产权、创新、品牌和新的商业模式,也很难被衡量。在传统经济中GDP比较容易统计,如厂房、机器设备、交易、制造业等显然都是以货币来衡量的。 第二种解释是通用技术(General Purpose Technology,GPT),通用技术影响经济、渗透经济需要时间。过去人类发明电以后,电力对整个经济活动的渗透持续了几十年的时间,体现在劳动生产率方面是一个渐进的过程。也就是说,现在数字经济对生产率的影响可能还没体现出来,未来才能观察到。 还有第三种解释,认为某个或某些领域的技术进步导致整个经济的劳动生产率增速放慢。这个听起来有点悖论,不同于我们的直观感受。这就是前面提到的Baumol Disease。Baumol 在1967年发表的一篇论文认为,由于不是所有部门的劳动生产率都能提升,一个部门的劳动生产率提升,比如说汽车制造行业,机器替代人提高劳动生产率,是否会出现剩余的劳动力呢?如果这个部门生产的产品需求是无限的,那这个部门的效率再提高,也没有剩余劳动力。但一般来讲,人们对某种商品或产品的需求总是有限的。需求有限就导致劳动生产率提高快的部门产生了剩余劳动力,这些剩余劳动力就会流向劳动生产率低的部门。因为劳动生产率低的部门,生产的产品供不应求。这会导致劳动生产率低的部门在整个经济里的重要性反而会上升。越来越多的人在劳动生产率低的部门工作,这样我们在计算宏观的劳动生产率时,发现它反而是降低的,这就是Baumol Disease。 Baumol Disease: 低生产率部门重要性上升 技术进步使得低生产率部门重要性上升,这看起来似乎是个悖论,但其实是有合理性的。这背后的原因就是进步部门劳动生产率提升,产量增加,但需求有限,由此就导致剩余劳动力从进步部门转移到效率低的部门。过去人们在用机器织布前雇佣了很多人,但技术进步提高了生产效率,织布就不需要那么多人了,剩余劳动力就转移到其他部门。农业生产也一样,过去中国农村需要大量劳动力在田里耕作才能解决全国温饱问题,后来技术进步和劳动生产率提高,剩余劳动力就转移到了制造业。但制造业也一样,冰箱的生产效率提高了,人们对冰箱的需求又是有限的,剩余劳动力就继续转移到效率低的部门,主要是服务业。所以我们说服务业在经济中的重要性上升,无论是中国还是美国,这与收入分配是有关系的。 我们前面讲对就业的担心,其实就是收入分配的问题。数字经济的发展,到底未来哪些行业、哪些人更多地受益?数字经济提升的效率,到底哪些人能够享受,哪些人不容易享受?按照我们刚才的逻辑,就可能不是我们想象中的那样——技术进步快的部门可以享受技术进步带来的效益。比如说,冰箱、汽车生产的效率提升很快,但不代表冰箱或者汽车制造业的工资就能上升,反而是那些效率低的部门的工资上升。因为它效率低,供不应求,我们效率提升,业务收入增加,人们就增加对所有商品的需求,那些效率低的商品价格上升会更快,进而效率低的行业工资会上升。 哪些行业/人更受益于数字经济? 哪些行业或人群更多受益于数字经济?这并不是说技术进步行业就不会享受数字经济的福利,它享受数字经济的前提是供给有限,即垄断。比如说专利权或者关键的技术人员,人的角色不能被替代的行业,如管理者、心理咨询师、体育明星等,这类垄断要么是技术垄断,要么是自然垄断,本质上受益于效率提升。 有一些行业产品需求无限或者近似无限,譬如攀比消费、时尚品牌。作为品牌的著名设计师,每人每年能设计的时尚服装有限,效率不可能高,攀比消费使得产品价格上升,时尚品牌就此受益。 至于零和经济活动,它不创造经济价值、不增加供给,主要在于分配。比如说警察和罪犯就是零和经济,在此并不是诋毁警察工作的重要性,但从经济活动的角度来讲,警察和罪犯的行为是相互抵消的。至于网络诈骗、比特币交易,关于这方面我的观点可能存在争议,我认为比特币交易和一些衍生的金融交易,包括一些期货交易,其实都是零和经济活动。因为一个人受益了,另外一个人就受损,整体上它并不创造新的价值。还有利益集团游说,离婚律师,数字技术、大数据的应用,虽然可以帮助离婚律师打赢官司,挖掘对方隐瞒的财产,但并不创造价值,离婚的双方一方受损一方受益,还是属于零和经济活动。这些活动它不创造价值,也不创造新的供给,所以它的效率低下,但人们反而不断把资源投到这些领域。 数字经济如何影响房地产? 数字经济时代,房地产既面临有利也面临不利的因素。 有利因素是指土地不可贸易、不可再生,生产效率很低。其他部门生产效率提升,用创造的收入去购买效率较低、供给跟不上的土地,这会对北京、上海等大都市的房价有推升作用。然而,数字经济的发展使得人们远程提供服务成为可能,远程教育、远程办公、远程医疗、在线销售等工作生活方式,使得人们不需要住在市中心,从这个角度看,数字经济的发展对房地产市场是不利的。 数字经济对房地产的影响,取决于有利和不利因素哪个驱动力更强。同时,它也面临着公共政策的问题,假设有利因素更强,土地供给有限、生产效率低,那么技术进步带来的收益都投入土地中,继而导致上海、北京的房价不断上升,这能否被社会接受?能否被公共政策接受?此时公共政策应该发挥什么作用?这也是数字经济面临的挑战。 值得思考的问题 总体而言,这次疫情下值得思考的问题首先是无接触经济,它昭示了数字经济发展的潜力,促使企业和居民等私人部门行为改变,也会激发私人部门增加对数字经济投资的热情。公共部门、数字基建等也会因这次疫情而增加未来的投入。当然它也会带来问题,尤其是个人隐私保护的问题。 这次为了控制疫情,从某种程度上来说,对个人隐私实际上是严重侵犯的。现在大数据能把每个人的行踪都记录下来,为了控制疫情无可厚非,但疫情过后能否退回原点,如果不退回,会对大家的生活、工作乃至整个社会造成怎样的影响?这可能就是社会学的问题了,这个问题值得我们深思。 其次就是贫富差距的问题,技术进步创造的收益不是我们想象中的被进步部门从业人员所享受,它更多的是一种垄断租金收入。以明星为例,明星收入高一些是可以接受,但是网红效应带来的收入效应,真的合理吗?而谈及专利权,专利的保护应该到什么程度?我们这次研发新冠病毒疫苗的专利会收费吗?我相信不会。救援疫苗的专利不应和传统的专利一样,但如果是其他的药品或者其他的技术进步呢?假设中国或美国的公司这次研发出疫苗,为了公共利益放弃了专利的收益。那为什么其他的专利要有收益?当然专利对技术进步和创新是有利的,但任何事情都存在程度是否合理的问题。 还有刚才提及的房地产,随着技术进步如果收益都投入房地产,社会能否接受?是否会拉大贫富差距?整个经济学可能都会面临挑战。过去上百年,经济学强调新古典经济学的效率,实际上我们更应该回到古典经济学——亚当·斯密时代的政治经济学。为什么称其为政治经济学?因为经济活动涉及到政治、社会、人文,实际上需要公共政策的干预,包括技术应不应该对机器人征税、财产税是否应征收这些问题。 05 从数字经济到数字货币 无接触经济呼唤数字货币 这次疫情加速了数字货币的发展。目前国内几乎所有现金交易都被支付宝和微信支付替代了,而这次疫情就显示了其重要性,可以有效地减少因接触带来的可能感染。这次美联储推出量化宽松、财政支持,一开始也有人提议以数字货币的形式发行货币。所以数字货币也是此次疫情下无接触经济所带来的新现象。 货币金字塔架构的演变 传统的货币金字塔,最高层是央行或财政部发行的货币,安全性最高;第二层是银行信用货币,企业和居民在商业银行存取款,或者在银行账户之间用信用卡、支票和借记卡转账;第三层,即便不是银行存款,某些非银行信用在正常情况下也可以起到流动性资产的作用,相对较安全,比如以未来现金流为抵押品所发行的资产支持证券。在数字经济时代,传统的货币架构会发生变化,在中间层次商业银行外出现了数字平台,比如支付宝、微信支付,Facebook酝酿推出的Libra等,这类数字货币依托社交平台或电商平台发展支付模式,在零售层面并不通过银行。 DC/EP:数字货币电子支付 现在,在商业银行、数字平台之外,央行可能也会发行数字货币。近期有媒体报道,可能在不久的将来中国会推出数字人民币体系(Digital Currency Electronic Payments, DC/EP)。中国央行的数字货币主要是电子支付,类似于支付宝、微信支付,作用是替代现金M0。至于是不是匿名?可能是一定程度的匿名,但不可能完全匿名,因为央行肯定了解数字货币所支持的支付行为。 由于现金没有利息而数字货币起着替代现金的作用,所以数字货币也是零利息。未来可能我们每个人手机里都有央行数字货币钱包,和实物钱包一样,里面不可能也没必要放很多现金,因为现金和未来的央行数字货币都是零利息,是有机会成本的。 但实际上数字货币起到的替代现金作用并不会特别大,反而对支付宝和微信支付可能有挤压。因为除了偏远地区可能有些老年人还是用现金,现在国内现金基本已被替代,大部分人在正常的经济活动中已不使用现金。当然一些人在参与某些活动时,因为不愿意被他人知晓可能还是使用现金的。 央行数字货币为什么会挤压支付宝和微信支付呢?作为消费者我们可能没有察觉,但商户实际上要给支付宝或者微信以一定的比例付费。而央行数字货币并不收费,那么未来有可能商户会提出消费者用央行数字货币支付就可以打折,或者商户更愿意收取央行数字货币。 对此我认为未必是坏事,支付宝、微信支付为什么要对商户收费呢?央行数字货币的发展是不是会促使支付宝、微信支付减少甚至取消对商户的收费呢?如果能免除收费对消费者还是有利的。 当然,支付宝和微信支付也不应被完全取代,或者说央行的数字货币不应对支付宝和微信支付产生过大挤压。因为支付宝和微信支付的支付行为创造了大量的数据,这些数据是能够创造经济价值的。微观层面而言,蚂蚁金服、腾讯的金融服务都与大数据有关。如果支付宝和微信支付都不存在了,这些数据全部汇入央行手中,央行作为公共部门、政策部门,又能利用这些数据创造什么价值呢?当然这涉及到另一问题,支付宝和微信支付创造这些数据后,该怎么来保护隐私和促进公平竞争?会不会因为这些海量数据形成自己的垄断市场?这其中涉及的问题比较复杂。 数字货币发展的大趋势,会挑战很多公共政策问题,包括隐私、垄断、公平竞争等,这些需要市场和政府部门协同,来创造数字经济时代的新模式。 (本文作者介绍:光大证券全球首席经济学家兼研究所所长。原中信证券全球首席经济学家。)
前不久,维信诺(行情002387,诊股)(固安)科技有限公司宣布,G6全柔AMOLED生产线实现单品KK级交付,成为我国OLED产业凭借自主知识产权、前瞻设计布局生产线实现量产突破的新里程碑。这条生产线也是我国首条具备柔性On―Cell技术的G6全柔AMOLED生产线。 据了解,维信诺是国内主导柔性显示国际标准的企业,已多次主导制定OLED产业的国际标准、国家标准和行业标准,此前荣获“国家技术发明奖一等奖”。 5月18日,在本次经洽会上,2020年全球显示产业春季行业趋势发布会将通过在线直播方式在河北廊坊市固安县举办,此次全球性会议将为新冠肺炎疫情下全球显示产业发展树立风向标,而全新的“线上会议”模式,也将为更多专业人士提供共同参与行业研讨机会。 届时,中国电子视像行业协会、中国电子材料行业协会、中国OLED产业联盟、国际半导体产业协会(SEMI)、韩国显示产业协会(KDIA)、日本半导体制造装置协会(SEAJ)等国内外知名显示半导体行业协会代表和京东方、维信诺等显示产业企业代表都将汇聚固安,通过在线直播形式分享全球显示产业2020年及未来发展趋势,研判新型显示产业发展趋势,并提出下一步政策措施建议,助力推动全球新型显示产业持续健康发展,为全球显示产业发展指明方向。 我国电子信息产业巨头京东方也是固安产业新城的排头兵之一。扎根园区以来,京东方在固安产业新城的投入已超过30亿元,自主开发新产品百余款。早在2016年底,固安产业新城京东方科技集团移动显示系统项目二期建成投产,具备了年产中小尺寸TFT―LCD显示模组1.55亿片的能力,客户群体涵括华为、OPPO、小米、三星电子、vivo等国内外知名手机厂商。 在维信诺、京东方两大龙头企业的带动下,固安新型显示产业基地短短数年内就集聚起30余家上下游企业,打造国内领先的新型显示产业基地,建设具有国际竞争力的“全链条、全要素、全生态”新型显示产业集群。2018年,固安高新区获批成为国内首个“全国光电显示知名品牌创建示范区”。 目前,固安新型显示产业类项目总投资超过了300亿元。截至2019年底,固安实现工业总产值56亿元。到2025年,固安将形成新型显示与智能终端两大特色产业链,产业规模争取达到1000亿元。 得天独厚的区位优势,是固安新型显示产业蓬勃发展的重要原因之一。这里地处京津冀协同发展核心区,北临首都,南接雄安新区,距北京大兴国际机场仅10公里,是国家级河北?京南国家科技成果转移转化示范区的“桥头堡”。 更为重要的是,固安产业新城已形成了新型显示产业增长的良好产业生态。目前,固安拥有100亿元的河北新型显示产业发展基金、10亿元的国投京津冀科技成果转化创业投资基金等8只基金,总规模超百亿元,形成了“天使投资―风险投资―产业基金”的完整资金链,为新型显示企业提供从创新、孵化、加速到产业化的金融支撑,实现资本要素和产业链的深度结合。 同时,固安新型显示产业建立了从创新源头发掘、科技成果转化切入,打造“创客+载体+投资+孵化+人才”的全方位众创生态链,构建完善“众创空间―孵化器―加速器―产业园”一体化创新创业服务体系。固安产业新城还着力完善技术转移体系,积极对接中国技术交易所、北京技术交易市场、中关村(行情000931,诊股)技术交易中心、天津北方技术交易市场等平台,以“互联网+技术交易”为核心,建设了线上线下相结合的技术交易市场,形成了鲜明的专业化研究特色。(经济日报-中国经济网记者 宋美倩、通讯员 杨雅淇)