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互联网经济是生产力进步后引发生产关系突破的经济变革

hrBc_xuyongshuo 来源:未知 作者:李倩 2018-08-06 14:16 次阅读

互联网经济是生产力进步后引发生产关系突破的经济变革

原文有一段论述:

今天中国的互联网平台经济,十分类似于一种自由放任的经济形态。这种自由放任,导致工业时代已经形成并被普遍遵循的重要市场规范和制度,我们甚至可以称之为市场经济法治基础的制度,包括劳工保护、消费者权益保障、产品质量保障、知识产权保护、反垄断、反不正当竞争等,统统都归于无效。

这段文字中提到的重要市场规范和制度实际上是与工业文明相适应的生产关系,这些生产关系以市场经济法制基础的制度为体现。当这些制度统统无效的时候,就说明这个生产关系已经不适应当前的生产力水平,需要建立一套新的生产关系来适应。

还是引用原文提到的垄断问题,互联网本身就是垄断的:根据梅特卡夫定律,连接的价值与连接的平方成正比。互联网的用户算是一个连接,那么互联网的价值与用户数的平方成正比,用户数越多,互联网的价值就越大。某个领域的互联网用户会最终会汇聚到一个平台上[或几个](这样的价值最大),互联网的平台天然具有垄断性,那么《反垄断法》必然成为互联网经济的阻碍,在未来的经济关系中,需要另外的手段来保护垄断行业消费者的利益,而不是通过反垄断法。

原文还有一段论述:

在高收入国家,消费类服务业的快速扩张一般是出现在“去工业化”之后,也就是制造业占就业份额出现峰值过后,随着制造业科技创新能力的大幅提升,出现产业链中劳动力密集部分的跨境外包和自动化替代,本国原有的制造业劳动力才会过渡到零售、餐饮等低附加值的消费类行业中,从而解决科技创新所导致的冗余劳动力问题。最早开始去工业化的是美国和英国,分别在1953年和1955年,当时制造业占就业份额的峰值分别达到26.4%和35.9%。日本、***地区和韩国分别在1973年、1987年和1989年开始去工业化,制造业占就业份额的峰值分别达到26.2%、35.2%和28.7%。

文中的高收入国家是发达国家,在经济发展中处于领先地位的国家,这些国家的发展趋势、发展经验对我们的经济发展有很好的借鉴意义。

高收入国家的去工业化,实际上是指制造业占就业份额的比重降低,制造业的劳动力流向其他行业。什么原因造成了去工业化?有两方面原因:

1、生产力水平提升。随着科技的进步生产力水平提升,制造业的自动化水平快速提升,从制造业中解放了大量的劳动力。

2、制造业流向其他国家。不同国家的发展水平不同,导致了不同国家的收入水平不同,从而形成了产品在不同国家的成本不同,高收入国家的制造业会流向收入相对较低的国家。美国和英国是工业最发达的国家之一,分别在1953年和1955年制造业人口比重最高,之后制造业人口比重下降;而这个阶段日本韩国的制造业开始起步,制造业开始流向日本韩国。日本1973年制造业人口比重最高,***、韩国的制造业开始起步;随着中国的改革开放,中国制造业开始承接全球制造业后,***、韩国也开始了去工业化。

制造业人口从制造业流出,主要是制造业要求的人工工作时间降低导致。制造业要求的人工工作时间=制造业人口*工作时间。制造业工作时间的降低,一方面带来制造业人口的流出,另外一方面带来的是工作时间的减少。

高收入国家的工作时间在持续降低。当工作时间减少后,意味着业余时间的增加,过多的业余时间如何消耗?进入娱乐消费,将促进娱乐行业的发展;进入体育消费(包括参加体育活动,和观看体育比赛),将促进体育行业的发展;外出旅游,将促进旅游行业的发展。

概括一句话,当工作时间减少后,将进入服务业(第三产业);当第三产业的需求快速增长的时候,必然意味着服务业的供给不足。这个时候服务业将面临着需求与供给的不平衡,这个不平衡就会体现在价格上。体育、娱乐相关的服务业就会获得较高的利润率,高利润率的行业会形成关键资源的抢夺,体育、娱乐产业的体育明星、娱乐明星是这两个行业的关键资源,所以体育明星、娱乐明星的高收入(比科学家的收入高)现象就可以理解。

在生产力取得突破后,社会矛盾发生了变化,从解决产品供给不足,转变为服务的供给不足。根据工业革命的经验,工业革命解决的是产品供给不足的难题,是通过生产的规模化,提高制造业的社会分工来实现的;而未来的主要矛盾是服务的供给不足的难题,是否可以通过服务的规模化,提高服务业的社会分工来实现呢?

在工业服务大会演讲:服务业革命开启服务业文明有详细的介绍。

互联网是天然的服务业规模化的工具,所有的互联网企业都是服务业。互联网经济是解决服务业供给不足的难题后,形成的新的经济模式。

新的生产关系需要新的经济理论

现在主流的经济理论、管理理论是在工业革命后建立起来的,是适应工业文明的理论;而互联网经济下的生产关系是解决新的矛盾,与工业文明的会有不同。经济条件变了,需要新的研究方法,原文很多经济的研究方法是用工业文明的研究方法,在新的经济环境下是否适用?新的经济条件下,哪些指标还适用?哪些方法不适用了?

以下引用了原文的内容:

后发国家的工业化历史,非常形象的说明,外来科技的冲击力是非常强的,一是后发国家不得不跟随,因为创新的技术和产品是稀缺资源,具有高附加值;二是要跟随发展就会有高昂的付出。直接引入外来科技虽然可以带动本国在某些领域快速发展,但尚未发展的那些部分,仍将掣肘未来发展。所谓“弯道超车”,最终是一种补贴或者取舍状态下的局部追赶或超越,长期来看,那些“局部之外的部分”,正是未来的局限性所在。今天欠的债,以后总是要还的。正如今天中国互联网的发展,无论从连接数量、使用人群和覆盖面来讲都堪称全球领先,但技术本身不会带来全方位的进步,以往的问题仍然存在,很多看似新的问题,说到底,仍然是遗留问题。

原文这段内容,实际上是在讲在工业文明时代内,工业的外来科技的影响。比如发达国家,在工业化的进程中,科技是在需求驱动下逐步迭代发展的,很多技术的迭代是通过构建生态来完成,在生态下,需求、技术、相互促进,需求促进技术研发,新的技术激发新的需求,在迭代中完善的。

后发国家的技术多是引进和模仿,虽然引进的技术可以带动本国某领域的快速发展,但引进的技术,缺乏原创性的研发。在工业生态已经完善的条件下,工业生态体系内的技术,实际上是很难弯道超车的。

就比如汽车制造生态,发达国家已经建立了完善的汽车设计研发生态、制造的供应链生态、汽车后市场生态。在这个生态下,已经实现了分工体系,而新经济体如果计划进入汽车制造生态,在没有形成规模优势的情况下,产品在质量、成本上都没有竞争力,这个鸿沟很难跨越。

所以在工业文明下,工业技术超越是非常困难的。

从管理维度上,后发国家在管理理论上也是学习发达国家的经验,很多经济学研究的指标、研究方法还在使用工业文明的指标。某些指标是否还适用?

在工业文明早期生产力不足,产品的供给不能满足所有人的需求,所以生产力是瓶颈,为了解决生产力不足的问题,就需要鼓励人通过劳动获得收入,不劳动就无法获得生存条件,所以在工业国家,有一个重要的经济指标:失业率。

在工业文明后期,生产力已经有了长足的进步,从总量上,产品的供给已经可以满足人们的生存需要,并不需要所有人都在制造业上工作,就能满足人们的需要,之后,生产力的进步,一方面解放人的工作时间,另外一方面将人从制造业解放出来。这个时候社会的主要矛盾就是资源的利用效率,所以发达国家开始提倡绿色制造、循环经济,其目的都是提升资源的使用效率,以后解决的将是优化的问题,未来失业率还会是经济的主要指标吗?我认为失业率将不再是主要指标。

正因为社会的基本矛盾变化了,生产关系会变化,互联网经济的基础理论也需要随之发生变化。原文的很多结论是用工业时代的经济理论,去讨论未来经济条件下的结论,所以某些结论是值得商榷的。

我们看原文的以下结论:

中国的互联网经济是非常典型的平台模式。互联网作为信息技术的应用,对经济的促进作用并非只能通过这种模式。信息革命对整个经济形态的重塑,对农业、制造业以及服务业的影响,显然不可能只局限于平台模式。平台模式之所以在中国成为互联网经济的典型甚至几乎唯一的模式,正是由于它在承接制造业劳动力转移的基础上,契合了低附加值行业的规模化需求,具体而言,就是扩大了低附加值工业制品的消费规模(也就是将廉价产品通过网络卖给更多的人),以及实现了低附加值服务业的规模化效应(家政、餐饮、外卖和出行等),而这些工业制品和服务行业的利润率其实是非常低的,规模化并不能直接改善其利润率。尤其是当在互联网平台上的流量获客成本越来越高,互联网平台逐渐成为选择产品的最主要渠道时,平台对这些低附加值行业的盘剥还会进一步加重。而在其他很多领域,受限于制造业基础的薄弱,信息技术对生产率和利润率提升的贡献甚微,在高附加值产业类型本身就十分有限的前提下,信息技术连与高附加值产业结合的前提都不存在,谈何以信息化促进创新?

看原文的几个结论:

1、信息对农业、制造业、以及服务业的影响,显然不能只局限于平台模式。

2、规模化不能直接改善低附加值产品(或服务)的利润率。

3、信息技术与高附加值产业结合的前提不存在。

1、信息对农业、制造业、服务业的影响是否局限于平台模式?

我曾经在《中国制造新起点:服务业革命开启服务业文明》(原文链接是本书京东销售地址)一书中介绍未来商业的特点是:(1)设备连网;(2)数据通过联网汇聚到一个平台上;(3)利用平台上的数据形成智能、创造价值;(4)平台上利益相关者形成生态,平台有统一规则,生态成员在规则下可以获得好的生存空间;(5)向服务转型。

从对未来商业模式的描述中,可以看到未来的商业都是平台模式;而原文作者也没有找到一个互联网企业的模式不是平台模式的,只是推断不能只是平台模式,但现有的成功案例却都是平台模式。

其实观察现在领先国家、领先企业在推动的模式,也都是平台模式。

所以原文作者的这个结论恐怕不成立。

2、规模化不能直接改善低附加值产品(或服务)的利润率。

这个结论显然就是错误的!

一个产品的成本分:产品研发投产的固定投入成本,和产品本身的原材料和制造过程成本两方面。如果一个产品销售量大,会将这个产品的研发,生产的固定投入成本摊薄,从而降低每一个产品的成本。定制产品和批量产品的价格差别大,这个是一个主要原因。

而规模化后,原材料有更强的议价能力,生产的设备资源、人力资源的利用率会提高,会进一步降低成本。

成本降低了,不能改善利润率吗?

3、信息技术与高附加值产业结合的前提不存在?

不知道原文作者认为的高附加值产业是什么?如果从微笑曲线来看,制造业是低附加值,而研发、品牌、分销都是高附加值的。

在品牌、分销领域,互联网都发挥了作用了。

而现在企业将研发协同的功能互联网化,产品研发互联网是否是高附加值?比如onship这家企业,就是互联网化的产品研发工具。

还有小米,产品设计阶段就让用户参与,产品设计是否是高附加值产业?

所以信息技术与高附加值产业结合的前提不存在的结论也是值得讨论的。

在讨论互联网经济的时候,我认为未来会形成全新的一套管理理论,而这些理论,有些会基于传统的经济管理理论中,比较通用的,比如分工提升生产力还会继续发挥作用。但有些管理理论可能会发生变化,比如组织理论,未来可能会是大平台+小规模企业的组织管理形式为主,来替代现在的组织理论。从而实现规模效应与小企业的创新性两方面的优势。

弯道超车不等于换赛道

在工业互联网领域,我一直强调换赛道,而不是弯道超车。

弯道超车实在现有的赛道上(现有的技术体系,现有的规则下),处于落后的赛(guo)车(jia),在环境变化(弯道处),超越对手。

弯道超车,只能比喻落后差距不大的选手,在环境变化不大的条件下的超越。

但换赛道,是重构一个新的规则,在新规则下,大家都处于同一个起跑线上,在新环境下抢领先位置。

在工业互联网的全新赛道上,哪怕是西门子、GE的这些领先的公司,也处于摸索期,发达国家的领先优势不明显。在这种新的赛道上,企业应该在换赛道之处,就参与竞争,在摸索中,与发达国家共同前进。

互联网具有非常明显的规模效益,而中国的连接数优势明显,借助这个优势,在新的赛道上,占据领先的位置。

在新的赛道下,可能传统的模式都会发生变化:比如一些规定、制度,是不是可以嵌入到互联网的工具、服务中,从而替代法律。

在互联网平台模式下,会有新的法律制度来规范数据、隐私。

如何在互联网平台下保证数据、信息的安全。

等等这些都是新的课题。

而借助互联网平台,也可以实现技术的突破。

比如产品研发,借助物联网的大数据分析,可以获得发达国家几十年以来积累的经验,从而实现技术的超越。

比如轴承这个行业,中国轴承企业没有设计能力,而衡量轴承设计好坏的一个标准是,滚珠与轴套之间不能有滑动,只能是滚动。国内的轴承企业产品以逆向工程为主,根据国外的轴承尺寸来仿制。

但随着物联网技术的普及,利用轴承的运行数据,可以实时获得轴承的数据,从而为轴承设计提供数据支持,提升轴承的设计能力。如果获得不了轴承的数据,中国的轴承设计可能永远都处于追赶的状态,工业互联网平台为中国的设备制造企业提供了一个超越的机会。

在工业互联网平台上,生态还没有生成,中国企业在平台这个层面上是有机会构建生态的。在平台+生态的构建过程中,通过管理手段解决新的问题,从而建立新的规则,这个是一个摸索的过程。如果借助中国的规模优势,中国企业能占据工业互联网平台的一席之地,一方面可以提升制造业技术能力,另外一方面能够参与新的管理理论的建立。

就如中国的高铁能力核心的是高铁的集成能力,而高铁的基础技术能力还是有差距。但是通过高铁集成,中国就能够获得高铁运行的数据,了解每个零部件的设计指标,从而逐步完善,实现进口替代。但如果高铁集成都是别国完成的,国内的高铁零部件永远不可能实现进口替代。

在全新生态的建立期,中国具有后发优势。

比如国外的制度非常完善(传统制度),必然会抑制创新的使用。

比如IBM的Waston曾经学习了一个美国医院的所有病例,通过学习,Waston具备了最优秀医生的诊断能力。但美国有法律保护个人隐私,这个具有专家能力的Waston不能行医。

但中国在很多领域还没有建立完善的制度,处于灰色地带的领域还很多,这些灰色地带的领域,是中国互联网企业相对于发达国家的优势,中国企业可以尝试,而美国企业不能尝试。

结论

互联网经济,会带来生产关系的根本变革,生产关系的变革会对社会形成深远的影响。在生产关系变革期间,技术与规则相互迭代。

而互联网经济中国有后发优势和规模优势。

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原文标题:研究互联网经济需要跳出传统经济知识体系框架的束缚

文章出处:【微信号:xuyongshuo-work,微信公众号:许永硕】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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