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本文摘要:近几年,我们都在说道新的工业革命来了,事实上也早已看见人工智能、虚拟现实、3D打印机等技术的难以置信变革,看见大数据、自动驾驶汽车、新能源汽车早已构建产业化应用于,但是为什么在统计数字上却看到新的工业革命的踪迹:经济持续下滑,仅有要素生产率也经常出现上升?

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近几年,我们都在说道新的工业革命来了,事实上也早已看见人工智能、虚拟现实、3D打印机等技术的难以置信变革,看见大数据、自动驾驶汽车、新能源汽车早已构建产业化应用于,但是为什么在统计数字上却看到新的工业革命的踪迹:经济持续下滑,仅有要素生产率也经常出现上升?在2016年2月份的推文——《为什么新的工业革命来了,经济仍持续衰落:回首曼彻斯特的救赎》中,笔者从历史的视角回应得出了说明:很多根本性的技术变革要经过一个持续的发明者、改良、完备、传播大大重复的从常态到异化的长年过程,才能取得广泛应用,建构出有具备辽阔前景的新产品和新的产业,从而带给一波经济的高速快速增长。在第一次工业革命中,从1712年托马斯.纽卡门发明者世界上第一台具备普遍运用前景的蒸汽机算数起,中间经过还包括瓦特在内的将近一个半世纪的漫长的改进,蒸汽机才开始在世界范围取得普遍运用。实质上,在上世纪70年代的电子信息技术革命时期,某种程度不存在着生产率悖论:1949~1973年间,美国政府发布非农业生产部门的劳动生产率年均快速增长为2.9 %,仅有要素生产率(TFP)为1.9%。

但是1973~1997年间,劳动生产率、仅有要素生产率年均增长率分别仅有为1.1 %和0.2 %。尽管计算机处置能力减少了两百多倍,但美国自1973年开始完结了生产率低快速增长时期,生产率的增长速度减少到此前二十五年的一半,而且企业的信息技术投资与投资回报率之间没显著的关联。诺贝尔经济学奖获得者罗伯特索洛说道将这种现象称作“信息技术生产率悖论”,并有了他那句名言:“除了生产率统计资料方面之外,计算机无处不在”。

清华大学公共管理学院院长薛澜教授在1月7日“第二届新的经济智库大会”所做到的《茁壮的苦恼——第四次工业革命带给的挑战》演说中总结了学术界对生产率悖论的几种说明:以美国为事例,劳动生产率在1947-1983年平均快速增长2.8%,2000-2007年平均快速增长2.6%,2007-2014年平均快速增长1.3%;年均TFP在1985-2007年间为1.4%,2007-2014年间为0.5%。如何说明蓬勃的技术创新与功能障碍的生产率快速增长?一种理论说明是:第四次工业革命的很多新技术是平台型技术,其获取的产品或服务很多是“非竞争性产品(MC=0)”,其建构的价值是免费的,没通过市场价格体系反映出来。第二种说明指出,现有的经济学理论体系有可能本身必须创意;第三种说明是创意悖论理论,它将创意分成创造性的吞噬(creative destruction)和毁灭性的建构(destructive creation)。创造性的吞噬是促成原有产业消失带给更大社会收益的创意,如电力机车替换蒸汽机车、数码相机替换交卷照相机;毁灭性的建构是对少数企业有益对社会危害的创意,如传统显消费主义导向的工业创意造成生态环境危机、不特管制的金融创新、更容易成瘾的社交媒体或电子游戏。

这些理论给我们获取了解读生产率悖论的有所不同视角,但是也不存在着一些问题。比如第一种说明,完全免费的创意是不可持续的,所以免费不有可能总有一天不存在,作为执着利润最大化的企业,它必需要从某些方面取得报酬。

比如淘宝、百度、微信等平台企业虽然对消费者免费,但是不会对商家收费、对广告收费。所谓失之东隅,采之桑黎。

在这里,我们明确提出另一种对创意的分类,把与新的工业革命互为预示的创意区分为成本节约型创意、技术替代型创意与规模拓展型产业政策。当然在许多情况下,这三类创意是互相交叉在一起的。成本节约型创意的重点在于降低成本或诱导成本的较慢下跌。

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比如,由于近年来我国工资水平下跌迅速,一些地方政府、企业开始前进以自动化设备、机器人代替人力。如果生产一单位产品,机器人的成本比人更加较低,那么生产率不会下降。

但现实情况是,机器换人有可能仅有能保持生产成本不下跌甚至在短期来看还是提升的,因此不会影响生产率的提升。技术替代型创意,是指以一种新的技术替代一种原有的技术,从而获取新产品或新的服务,但是新产品或新的服务获取的基本功能与原有产品或原有服务是完全相同的或类似于的。比如风能、太阳能与化石能源一样都是产生电力,但如果从可再生能源的应用领域来看,由于风能、太阳能的成本比传统能源低得多,因此也不会对生产率的提升导致影响。

规模拓展型创意是指需要减少产品功能(价值)和用于数量(产业规模)的创意,这类创意意味著建构更好的社会财富,是需要提升生产率的创意。自动驾驶、人工智能、虚拟现实等技术虽然早已产业化,但是产业规模依然十分受限。

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这就像蒸汽机产业化的初期,由于使用量较小,对生产率的大力效果很难在统计数字上体现出来。此外,对20世纪信息技术悖论的许多说明依然限于于正在蓬勃发展的新工业革命。例如,生产量的高估不会导致对生产率的高估。我们较为两个生产量水平时,必须对它们体现的实际生产量价值展开调整,不但应当要避免通货膨胀因素的影响,而且要对生产量质量的变化展开必要调整。

但是在实际工作中,对通胀展开价格调整比较更容易,而很难准确地对质量的变化展开准确的价格调整。许多电子信息产品和服务的性能变化遵循摩尔定律右图的指数式趋势,如CPU的集成度每18个月翻一番、价格减少一倍。

苹果手机每一代的定价完全恒定,但是新一代的iPhone的性能往往比上一代提升相似一倍的水平甚至更高,而这些质量的变化很难生产量中体现出来。因此,由于对生产量的高估不会导致生产率的提升无法充份在统计数字上体现出来。

既然早已认识到新一轮产业革命早已来临,我们没适当过分纠葛于“生产率悖论”,只管“撸起袖子打气腊”,经济和生产率的快速增长自不会来临。


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