你知道宏观经济学中的字母代表什么意思里的数字都代表些什么吗?

“在人工智能和数字货币领域,对于中国来说,已经相对领先。”在本次论坛的“诺贝尔奖专场”上,2011年诺贝尔经济学家得主、纽约大学经济学教授托马斯·萨金特发表演讲时表示。

“从传统经济学角度来看,亚当斯密崇尚自由贸易,并十分重视专业化,而这需要一个足够大的竞争市场。中国这样的国家,进行改革开放与更多的国家进行贸易沟通和交往便是很好的,因为市场容量足够大,可以让各方发挥自己的长处。”

然而,大型市场也存在一些困难和挑战。

首先是交通运输方面的成本问题,这需要更多的资源,能够将商品自由运输,其次是通讯和沟通的费用,相对昂贵。

此外,这其中还存在着信用风险。

“总会有人想着去盗窃别人的东西,让彼此产生不信任。有时候做出的一些承诺,并没有如期履行,这样会造成不诚信。加上验证和执行的费用,让贸易变得很困难。”

“如果能够将这些问题都解决,就能够创造更多的经济价值,所以我们要鼓励和创造这些新的技术,人工智能、区块链就是非常好的技术,它能够做很多关键性的任务。”

2011年诺贝尔经济学家得主、纽约大学经济学教授托马斯·萨金特

对于区块链技术,他认为,区块链作为一种数据结构,可以通过一种大家彼此信任的方式进行记录,每个人的交易都能够记录下来,包括收入以及支出的账款。

而人工智能与区块链技术又存在着明显的不同。

“区块链是确定性的,不是随机性的,它也是永久性,这些记录没有办法改变,同时它是记录独特密码的算法,能够记录独一无二的事实,它不会有任何的模糊性,是非常准确的。” 

然而,人工智能则具备一定概率性、随机性的特点,能够很好地猜测未知现实。

托马斯·萨金特表示,在这个领域中,新的成果正不断涌现:

“人工智能和区块链,两个技术各有不同,又相互互补。随着区块链的进一步发展,我们既可以高效分享,还可以有效保护隐私。”

托马斯·萨金特对话肖京:中国在人工智能和数字货币领域相对领先

在演讲结束之后,对于区块链、人工智能等的发展趋势,托马斯·萨金特和中国平安首席科学家肖京还进行了专场对话。

人工智能和区块链的未来

肖京: 区块链是基础架构,具备高效、不可篡改的特点,人工智能则能提供一些可见的预测,可以帮助我们更好更高效的决策,完成任务。这两种技术互补。目前区块链比AI更火,请问实际应用区块链有哪些障碍和挑战?

托马斯·萨金特: 讲到区块链,人们觉得这是很惊天动地的想法。但如果开一家大公司,其实也需要在公司不同的部门之间进行分享。我们用计算机的时候,其实电脑程序内部也做了计算机本身的分享和验证。如果你深挖下去,区块链的想法没有一开始说的那么惊天动地,其实不同的公司或者国家本身也有这样分享的机制。

现在我们面临的一个情形,是可以把事情做得更好、更有效率,交易更简便,可是有很多的国家不愿意做,这是他们自己掌控的一个权力。事实上,有很多金融管理机构对这个技术感兴趣,我觉得中国央行的技术已经做得很好,他们对区块链也比我更加了解。

肖京: 很多人担忧区块链技术的真实性、有效性和透明性问题,是因为他们加入区块链技术后,不知道如何进行有效验证?

托马斯·萨金特: 这个问题通常都会发生。有了一个新的技术,有些人可能会在那里看着电脑,挠着头搞不清楚,但也会有人会觉得这个技术真棒。我觉得区块链技术有很多优点,但也有很多问题需要解决,所有新出来的技术都是这样。

肖京: 如果比较一下区块链和比特币的话,比特币并不是特别的有效,从金融服务的角度我们需要非常高的效率?

托马斯·萨金特: 是的,因为人们正在想如何把它变得高效,在操作方面是不是有一个更好的方法,区块链给我们带来很好的交易方式,可是我们可以把它变得更好。

肖京: 中国央行正在开发数字货币支付,同时美国的Facebook等公司也在研发新的技术,这也是一个非常强大的数字货币模式。你觉得Facebook的Libra有没有机会存留下来,因为它最近还没有通过听证会。很多政府不允许数字货币出现,特别是私营公司管控数字货币,这样的数字货币有没有突破口?

托马斯·萨金特: 中国可以好好研究一下。数字货币是和信用体系息息相关的,比如存款或者买保险,还是会有自己的一些存款信息和其他的信用信息。美国的银行,还有美国的金融机构都在做这个事情,政府机构也在研究这个问题,我们能不能有相关的管理系统、管理流程体系和这个技术匹配。

肖京: 刚才讲到一个应用——供应链金融,有没有例子可以跟我们分享一下?

托马斯·萨金特: 很多的创新和创意都来自于银行界,来自于金融行业、金融机构。这是一个很好的良性互动,从科学的角度、数据的角度,以及金融机构和普通人的角度,把他们联系起来了,因为整个系统创造出一个非常好的一种技术。我们以前的技术觉得好像就像玩具一样,其实并不是,我们现在已经广泛使用了,有很多的经济学教授、金融机构、银行业的从业者,他们都拥抱了这些新的技术。

肖京: 神经网络是AI中的一个技术,在金融行业使用AI技术的时候,是不是有一些不同点?在美国非常多的在AI上面的投资,不管是对冲基金、还是银行。对于传统的金融行业,商业银行、保险行业使用AI技术的公司并没有那么多,你觉得呢?

托马斯·萨金特: 我没有一个很好的答案。简单来说在一些老的行业,可能会有一些大银行,已经垄断了整个行业,没有那么强的竞争性,也没有那么很好的创新性。可是有一些新的加入者,他们会看到有新的机会点,愿意承担风险,使用新的技术。这都是在反复出现的情形,在美国也是这样。

在1950年代的时候,美国人造的车是最好的,1980年代末最好的车不是在美国生产,大部分是在日本生产,它不会熄火,而且车价更加低。讲到创新,讲到行业结构,1980年代的日本造车企业更加有竞争性,他们对美国的汽车行业造成了很大的威胁,我在每一种行业都看到这种情形。

肖京: 在很多的领域深度的学习都有进展,但在金融服务业,特别是传统的经济预测,或者量化交易,这些方面他们还是使用早期的模型,比如用一些参数比较稳定的可解读的模型,还没有开始使用深度学习的算法,您觉得这是不是好的研究方向?

托马斯·萨金特: 这是一个很好的想法。现在有人已经开始研究,包括一个朋友,他是深圳的一个教授,他正在建一个模型,这个模型非常实用,它是交易模型,但是过程当中有一个非常复杂的算术算法,有很重要的一部分用了深度学习和模拟器,用得非常的巧妙。他是很聪明的一个中国数学家,已经把深度学习用于模型建设,这是一个非常好的前景。如果你有机会了解阿尔法狗打败最强棋手,它是怎么做到的?这其中就包括学习的方法,这个模式编得非常巧妙。

专访诺奖得主托马斯·萨金特:中国经济有所放缓,恰恰是经济成熟的标志

对于中国的前景,萨金特持有相当乐观的预期。他认为,中国增速放缓无须过于担忧。就像韩国、新加坡等国家走过的道路一样,经济发展到一定程度必然慢下来。一些观点认为,经济增速降至5%就是“灾难”,萨金特完全不赞同。

他认为,中国仍有保持较快增速的空间,因为中国不仅有北上广深这样的世界富裕城市,还有很多人口规模不小却相对落后的地区,若越来越多地区取得一样的发展,将是充满希望的前景。

从历史经验来看,萨金特相信,中美贸易摩擦最终会得到解决。

托马斯·萨金特采访视频

中国增速放缓是经济成熟的标志

《21世纪》: 今年中国经济下行较明显,有人说已到新低,预计增速在6%左右。你是否认为还会下行?

托马斯·萨金特: 确实有所下行,但6%左右仍是非常高的增长率。我认为还会下行一点。长远来看,走势可能比较像韩国新加坡,最终趋向美国这种比较稳定的走势。大家都知道,一直维持6%速度是很难的。看看历史数据和模型,这种情况迟早会出现。

但这不是一个问题,恰恰是经济成熟的标志。美国甚至从来没有过这样持续高速的增长纪录。要用长远的目光来看待这个问题。

《21世纪》: 但很多中国人担心所谓的“中等收入陷阱”问题。对一个大国来说,经济转型升级并不容易。你认为对中国来说,现在最重要的是什么?

托马斯·萨金特: 这个话题已被讨论很久。中国不需要建议,已经做得很好。

看看所取得的成就,从1970年代以来,中国领导人一直非常务实。我从他们的讲话中反复看到“务实”这个关键词。他们是脚踏实地的,不是理想主义的。他们总说,会尝试实践自己看到的其他国家的成功经验,如果看到一些经验在其他国家不成功,他们就会停止尝试,继续尝试新事物。就是这种态度,只要中国保持这样,我对中国的发展是非常乐观的。

我看到了在中国发生的一切。在我还是三四十岁时,中国还是一个非常贫穷的国家。1983年我到香港时,对面的深圳什么都没有。现在,到深圳走走,你会看到一个漂亮的现代化城市,那里的人们眼界开阔,这就是一个奇迹。

央行对经济的影响并没有那么大

《21世纪》: 今年以来,各国央行普遍放松货币政策,美联储也不例外,已完成三次降息,目的是防止经济下行,欧洲甚至进入负利率时代,你如何看待负利率?

托马斯·萨金特: 这是一个很好的问题。严格上来讲,负利率还是个比较新的事物。欧洲利率为何如此之低,让很多聪明人感到困惑。事实上,它与很多东西是紧密联系的。一般来讲,如果经济生产力较高,利率会比较高,有很多好东西可投资,投资它们也可促进生产效率。当利率水平变得很低,就好像经济体系在告诉我们,无法找到真正高回报的投资了,那就有点麻烦。

美国西北大学教授罗伯特·戈登(Robert Gordon)和哈佛大学教授拉里·萨默斯(Larry Summers)也认为,这样低的利率背后可能是陷入了西方常说的长期停滞状态,摆在面前的不再是高生产率,我们将要面对长时间的低增长。我希望不是这样。如果这样的话,会带来各种各样的问题。比如,对老年人来说,用储蓄来获得某种回报将非常困难。

《21世纪》: 负利率往往被视为刺激经济的最后手段。我的问题是,在全球增长乏力的背景下,决策者在货币政策或财政政策上还能做些什么?

托马斯·萨金特: 米尔顿·弗里德曼(milton friedman)是20世纪最伟大的经济学家之一。作为货币政策专家的他曾写过一篇论文,论述货币政策在影响经济的能力上其实是非常有限的。他认为驱动经济增长的动力并不在货币政策当局手中。

在建立稳定的政策框架上,货币当局有很多事情可做,但他们不是决定经济增速的人。弗里德曼认为,决定性因素是技术、教育、竞争等等一些常识性的东西。无论美联储还是中国央行,他们都不在外面,不在工厂里工作,不再冒创造新事物的风险。而弗里德曼认为,这才是市场经济活动的真正所在,是市场在起决定性作用。央行有一定的影响力,但远不及人们所预期的那样重大。

至于财政政策,看法也不尽相同。它与税率结构关系很大,包括对什么征税,征税方式是否明智,还有税率多少的问题。税收往往对经济活动有负影响,因为它降低了激励作用。但政府又不得不征税,因此,精明的政府会花大量时间来搞清楚,应该怎么增税来增加收入,并尽可能减少对激励机制的影响。在这一点上,可以做的事情很多,我们国家就有很多地方需要改善。相对而言,欧洲国家拥有一套比美国扭曲程度更小的税收体系。

美国债务上限拉锯是场闹剧

《21世纪》: 具体看看美国,目前处于史上最长经济扩张周期,有人说扩张周期不因“年龄增长”而消逝,但也有人看到背后令人担忧的原因,你是否认为本轮扩张周期即将结束?史上最长牛市周期是否存在泡沫?

托马斯·萨金特: 预测商业周期、衰退转折点是很难的。虽然繁荣和衰退有些可统计特性,但即使最顶级的统计学家也难准确预测转折点。我只能说,我也不知道。有人曾预言经济会陷入衰退,但事实一再证明,他们错了。当然了,他们最终还是会对的,毕竟所有扩张都有尽头。

至于美股牛市,答案是一样的。央行里有很多比我聪明的人,他们一直在试图弄清楚,是否存在泡沫。我的中国朋友里,也有很优秀的经济学家,在央行或政府机构工作,他们也一样。从严格意义上来说,弄清楚某个事物是否为泡沫,如果是泡沫,又会在何时破裂,都非常困难。

迄今为止,经济学家和金融界人士在诊断泡沫方面并没有很好的历史记录。像美联储前主席伯南克这样聪明的经济学家也说自己无法提前预知。

《21世纪》: 截至今年9月,美国联邦债务规模已超过22.6万亿美元。联邦赤字或债务高企的问题是否值得担心,为何会如此高?

托马斯·萨金特: 当然担心。一方面政府支出超过税收,另一方面政府借款开支的方式,导致了债务持续膨胀。对任何国家来说,在这个问题上都是有上限的。有趣的是,不能提前预知上限在哪。但每个长期背负高额债务的国家,都难免陷入困境,像阿根廷、巴西。

长远来看,政府支出需要公众买单,只不过是迟早的问题。当下债务堆积,意味着未来背负更多偿债义务。要偿付债务,你不得不承担更高税赋。未来某个时间,必须这么做。至于什么时候,谁知道呢?眼下累积了如此庞大的债务,其实已经走在了这样一条道路上了。哈佛大学的学者专门为此做过研究,他们对此很忧心,我也一样。

《21世纪》: 美国政府似乎每隔一段时间就开始争论债务上限的问题。

托马斯·萨金特: 这又是另一回事了。我和我的朋友专门研究过美国债务问题。这是件非常奇怪的事情,不像看起来那么简单。我们都知道有个债务上限,但又都知道它不是个上限,因为最终总会得到提高。在很久以前,它曾经是有意义的,但现在它已经毫无意义很多年了。用一个法语词汇来形容,就是一场farce(闹剧)。这是一场政治闹剧,每个人都知道。

征收“富人税”是为吸引眼球

《21世纪》:谈到税收,今年美国有很多关于“富人税”的讨论,你怎么看提高富豪税率的口号?

托马斯·萨金特: 这是个与实际经济数据“脱节”的口号。像其他任何国家一样,美国这样的国家,政府要在某件事上开支,也要人民来“买单”。过去10-15年左右,美国出现的情况是,政府支出大于税收收入。

民主党、共和党人都承诺,通过某些政府开支,为人们带来好处,如果有其他人(比如富豪)付钱,普通人就不必付出了,但那是不可能的。你可以算算数,没那么多有钱人让你大幅提高税收收入,即便可以提高一点。如果政府要继续这样的支出,就要对像我这样的普通人,而不只是特别富有的人加税。熟悉数据的明智的经济学家都知道这一点。

现在的情况是,两党候选人都不敢说出这样的话。不过,最终他们也不得不说出来,因为这是现实的算术问题、会计问题。对富豪征税的口号颇为吸引眼球,但对我来说,是不合理的,根本不可能由此获得足够收入。况且,从历史来看,每当政府试图对富人征税,他们总能想出逃税方法,最终只是让律师和会计师更有钱了。

《21世纪》: 虽然你愿意承担更高税收,但很多普通美国人可能并不愿意。数字显示,美国贫富差距已扩大至数年来的高位。贫富差距是不是个大问题?

托马斯·萨金特: 在财富测量问题上分歧也不少。随着时间推进,各种事物的价格和价值会发生变化。比如现在的手机,就是台小型计算机,不用很富也可以拥有,但这很难在统计上得以体现。有些东西会越来越便宜,有些东西则越来越贵,比如住房,这就让拥有房产的人生活看起来相对富裕,却让年轻人情况变得更糟。在这个问题前,必须深入了解价格变化在背后的作用。

如果人们认为贫富差距是个问题,那它就是个问题。关键是要看到真实的数据。就我自己以及周边人的看法,美国政治制度有时候就是这样,出于各种原因,每到这个时候(选举),候选人会努力“挑事”,尝试创造一些话题,创造一些问题,同时创造一些解决方案。基本上,他们的说法就是,这是一个大问题,我会以某种方式解决它,不需要你任何投入,还会给你带来好处。

如果我们想要获得政府支付的全面医疗保健,可以参考其他这样做的国家,比如英国法国是如何支付的。我们可以借鉴同样的支付方式,但这意味着中产阶级需要付出一定的代价。

人生就是这样,你需要付出才会有收获。在市场经济中,你要为得到的东西付费。

相信中美贸易摩擦终会解决

《21世纪》:你如何看待中美贸易摩擦这个全球不确定性因素?

托马斯·萨金特: 确实制造了很多不确定性。但回顾过去七八十年世界历史,以美国为例,特朗普上任前,一直存在降低关税、降低贸易壁垒的长期趋势。它始于二战前,二战后得到强化。美国一向支持自由贸易,为此做过很多事情。如果美国威胁对其他国家加征关税,比如日本、韩国和其他欧洲国家,是为了让对方降低关税。美国玩过这样的游戏。结果是,贸易壁垒被打破。这是长期趋势。后来,随着中国向世界打开大门,一个更大的贸易障碍也消失了,这也是长期趋势。

为什么会这样?是神的旨意吗?是偶然事件吗?还是有什么人存在这种需求?事实上,美国有一群人想要自由贸易,相信自己的竞争能力,其他国家也有这样一群人,他们看到自由贸易的好处。于是,他们逐渐推动减少贸易壁垒。

现在的问题是,什么发生了变化?是有什么导致美国或中国出现了一群不想要贸易的人吗?其实美国很多人不喜欢贸易战,甚至受到很大伤害。从媒体报道上不难看到他们有大量抱怨,而且很多人来自共和党,特朗普实际上是听得到这些声音的。当然,也有人想要贸易战。

不想要贸易的人,很典型,就是不想参与竞争的人,他们希望保护国内的垄断。这群人的影响力在美国加强了吗?看看其他国家,也可以说一定程度上也存在类似情况。二战后,美国人站出来了,认为可以参与公平竞争,希望进行贸易。如果现在还是这种态度,那么,贸易战会得到解决。对双边来说,其实都是如此。

《21世纪》: 你看起来对此很乐观。

托马斯·萨金特: 我希望保持乐观。有很多理由让你这么想,贸易让很多人生活变得更好。这是我想要的结果。我有很多中国朋友,我是中国产品的消费者,我还是一位“出口商”。在美国,我有很多来自中国的留学生,可以说,是他们在为我的大学贡献,支付我的薪酬。从个人角度来讲,我在自由贸易中获益良多。我相信和我一样的人很多。

《21世纪》: 很多人对美国的行为不解,因为是美国在二战后主导建立了支持自由贸易的规则和多边体系,现在却在亲手破坏它。

托马斯·萨金特: 我不支持这样做。对美国来说,这不是好兆头,如果我们不再想竞争,变成保护主义。我们希望问题最终会得到解决。

《21世纪》: 你认为是短期现象吗?

托马斯·萨金特: 我希望是短期的。如果你活到我这样的年纪,会看到事情的来来往往。曾经,我们和韩国、日本都有过类似情况,最终都解决了。现在也有这么期待的理由。但是,在美国确实有人不希望参与竞争了,他们想要关税,但他们为自己谋求利益的同时,却伤害了大部分自己的美国同胞。我希望这只是少数人。

《21世纪》: 有数据显示,由于工厂大量迁出美国,不少蓝领工人确实丢掉了工作。

托马斯·萨金特: 有人做过专门研究,事实上,他们失去工作,是因为技术变革。一个例子是钢铁工厂,特朗普总统表示,他将会把这些制造业岗位从中国带回美国,但这是不可能的。他对此非常清楚。很多工作机会流失,是因为技术改变了。如果钢铁工厂搬回美国,它现在需要的工人也少得多了。

当然,如果你丢失了赖以谋生的工作,因为技术变革而被迫出局,你肯定会损失很多。问题是,你可以做什么?政府可以做什么?阻断贸易是无法把工作带回来的。如果你这么告诉人们,你就是在欺骗人们。

如果真心要帮助他们,就建立政府项目为他们转移资源。进步往往会产生成功者和失败者。就像我的父亲,他为之工作了一生的工作,已经彻底消失了。对此,我们可以做什么?

资本市场对外开放变局,四大交易所纵论“互联互通”

此次南方财经国际论坛上专门设置了全球交易所圆桌专场,邀请到了包括上海证券交易所(下称上交所)、东京证券交易所、伦敦证券交易所(下称伦交所)、新加坡交易所在内的全球知名交易所代表。围绕中国资本市场对外开放以及交易所互联互通机遇,这些重量级嘉宾各抒己见。

上交所资本市场研究所所长施东辉

回顾2019年,中国资本市场对外开放向前迈出一大步,其中交易所间的互联互通是浓墨重彩的一笔。

6月17日,中国证监会和英国金融行为监管局发布了沪伦通《联合公告》,原则批准上交所和伦交所开展沪伦通。同日,上交所上市公司华泰证券股份有限公司发行的沪伦通下首只全球存托凭证(GDR)产品在伦交所挂牌交易。

伦交所首席代表艾德华表示,沪伦通早期的评估非常积极,因为这样的架构扎根在深厚的商业基础上。

“目前中国在大力推进国际化,中国企业也在积极地收购,培养新的客户,进入欧洲和英国的市场。中国企业确实有必要在海外通过募集资金来实现收购。GDR是一个非常有吸引力且成熟的产品,伦敦市场上包括GDR在内的股权产品是被全世界广为接受的并购货币。它符合市场的基本需求,也呼应了全球化的大趋势。这个产品的推出恰如其时,我们会继续推进。

作为中国和海外资本市场互联互通的重要标志,沪伦通已平稳运行近半年时间。在西向GDR取得一系列进展后,市场人士也在期待,何时能有首单东向CDR?

艾德华坦言,何时出现东向CDR,具体时间表还无法确定,但英国的上市公司很有兴趣在中国市场发行CDR。

“英国公司在中国上市并发行CDR有很强的基本面推动因素。富时100成分股中有些公司大部分收入来自国际市场,很多来自中国市场。英国公司在中国上市交易能增加其知名度,比如会有很多券商研报的覆盖。这对英国公司来说非常有必要。东向CDR还没有具体的时间表,不过这确实符合市场的需求。

除了沪伦通,在历经近一年的筹备后,2019年6月25日,上交所和日本交易所集团(下称日交所集团)分别举行中日ETF互通开通仪式,4只中日ETF互通产品在上交所成功上市。

东京交易所北京办事处首席代表逯家乡在圆桌论坛上指出:

“ETF互通是非常良好的开端。我们正和上交所就后续如何夯实现有产品,以及未来在哪个领域还可以开展新产品,进行紧锣密鼓的协商,目前还没有定论。但良好的开端是成功的一半。另外,我们与中国相关交易所的合作是全方位的,不局限于单独的产品,未来还有很多其他相互学习相互借鉴的方式。

上交所资本市场研究所所长施东辉介绍,上交所的对外开放主要围绕三个方面推进:

“第一,投资者和资金方面的互联互通,最有代表性的是2014年推出沪港通,实现境内外投资者双向投资和资金互联互通。

第二,上市公司融资的互联互通,2019年6月我们跟伦敦证券交易所启动了沪伦通,华泰证券发行的首只GDR产品在伦交所挂牌交易,实现了上市公司融资的联通。

第三,通过交易产品实现境内外市场的联通。上交所的ETF市场非常有特色,我们以前引入了国企股的ETF、恒生指数的ETF,标准普尔500指数ETF,纳斯达克100指数ETF,还有德国的DAX30 ETF,今年6月我们和东京证券交易所开启了中日ETF互通这一合作新模式,4只中日ETF互通产品在上交所成功上市。

而另外一家参加圆桌讨论的新加坡交易所则表示,其和境内资本市场合作的方式主要是境内企业到新加坡交易所上市。

新加坡交易所北京办事处首席代表谢采含说:

“新加坡交易所衍生品业务发展得比较好,衍生品业务和证券业务占了交易所收入的一半。另外一个主要业务是数据业务,近年来通过交易的不断上升,新交所将一些现有数据资源进行包装,推向市场,这些数据因更大的透明性而具有优势。

另外,谢采含提到,目前中国到新交所上市的企业中,房地产企业最多。因为新交所房地产信托较为出名,而且房地产多元化程度非常高,各种资产都会以房地产信托的方式包装进去,包括一些物流数据中心,也都可以进行资产证券化。

目前,为了重点发展新交所主推的房地产、医疗健康、科技等板块,新交所会跟上市前的投资平台,以及场外交易平台有较多合作,例如外汇、大宗商品场外市场等。

东京交易所北京办事处首席代表逯家乡

今年科创板开板,注册制也在中国资本市场上落地。

从海外交易所的经验来看,推行注册制有哪些需要注意的事情?艾德华指出,实行注册制具有突破性意义,但跟其他的项目一样,风险也是并行的。

对于如何把风险降到最低,他认为,监管和投资者教育非常重要。在信息披露方面,注册制可以更有效地帮助投资者获得更全面、更准确的信息披露。除了监管以外,投资者教育也是至关重要的问题。很多的交易所都在做投资者教育,或者提供更多和投资者面对面的机会。伦敦证券交易所有一个专门的服务平台,通过数据、文档和视频等形式,帮助投资者获取尽可能丰富的信息,以便做出更好的投资选择。

“我觉得注册制是一个突破性的创新,我们已经看到中国的投资者教育方面取得了很大的进步,我非常期待未来的发展。艾德华表示。

逯家乡也认同,在推进注册制的同时,投资者教育是一项重点工作,他表示:

“在投资者教育方面,一定要和散户投资者清楚解释风险是怎么回事,对此东京交易所也做了大量的基础工作,让初入市场的投资者能够了解进入市场之后该如何做。

另外对于注册制审核的问题,逯家乡认为从监管的审批到交易所自身的审批,是发展必然的形式。

“东京交易所在过去很长一段时间,企业上市也是由日本当局来审批,后期伴随着法规制度不断的完善,日本当局也将权限下放至交易所层面。但交易所层面的审核必须要将审查机构的独立性体现出来,日本交易所旗下四个机构中,其中一个重要机构就是专门负责企业上市审核的自律法人。我个人也认为,在建立法律架构前提下的上市审查、或者上市审批的独立性非常关键。

新加坡交易所北京办事处首席代表谢采含

两家海外交易所分享了有关注册制的成熟经验后,施东辉也分享了上交所在和其他地区交易所互联互通时获得的经验感悟。

“第一,尊重境外投资者的交易习惯,以及成熟市场通用的规则和实践。比如我们和伦交所的合作,就考虑了通行的规则和设计,方便投资者在GDR和A股之间进行双向转换。第二,不断完善和优化互联互通的相关机制和制度安排。第三,注重输出中国模式和方案,境内市场也有一些好的做法和实践值得境外市场借鉴,比如中国穿透式的监管,借助技术进步,设置看穿式的账户体系,这就为监管带来非常大的便利。

畅想未来上交所和其他交易所合作的形式,施东辉表示,“合作是两个层面的事情,一个是市场层面的合作,一个是两个交易所之间的合作。”

“在具体的合作方式上,上交所主要采取股权投资的形式,2015年和中国金融期货交易所以及德国交易所集团在法兰克福合资成立了中欧国际交易所,这家交易所目前主要做一些金融产品,跨境的ETF,首只D股青岛海尔于2018年10月在中欧所挂牌上市。2017年、2018年我们又分别参股了巴基斯坦的卡拉奇交易所和孟加拉国的达卡交易所,从系统开发、信息互换、产品设计及市场推广等展开合作。未来,上交所将把握国家新一轮对外开放的战略机遇,积极推动各项国际业务进程,探索加大国际化程度,建成一个世界级的交易所。

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为什么现在全社会都开始关注企业的数字化转型?企业数字化转型的本质又是什么?数字化和信息化有什么区别?数字化转型会给企业带来什么价值? 各类型企业如何参与到所在产业链的数字化转型中?

数字化转型给企业带来什么价值?

近两年,无论是国家政策层面,还是大家从日常工作生活感知的层面,数字化都是一个热点的话题。

据麦肯锡公司的研究显示,只有不到30%的企业的数字化转型取得了成功。很多企业都不理解数字化转型的本质是什么,数字化和信息化有什么区别、数字化转型会给企业带来什么价值。

谈及如何进行数字化转型,很多企业依旧尝试去定义数字化、判断其成功与否,这些因素并不重要。我们要看为什么社会各层面都认为数字化都是大势所趋,在社会发展的整体趋势下,从企业内部和外部的因素来剖析企业数字化的本质原因。

信息化时代是从90年代中期到2015年,这20年时间,这个阶段需求充分释放,社会消费升级。外部需求有四个很明显的特征:客户需求明确、供小于求、市场需求变化慢、信息不透明。

当时这些企业只要追求最大的产业效率,因为企业生产的产品一定可以卖出去,所以沿用着100多年前弗雷德里克泰勒的流水线作业,让企业管理和工作流程标准化、规范化。因此绝大多数的企业产业链路没有闭环,销售数据和消费者的数据很难反馈,企业也不必要把握消费者的真实诉求。

当时的企业组织内部更加强调职能导向,企业与上下游关系是交易关系,不会有更深层次的产业协同,企业(品牌商)与销售渠道是强管控关系。所以这时企业IT职能定位非常清晰,主要通过信息化的方式来支持业务,比如电商、管控型ERP、流程化(OA、MES、DMS、CRM)、应用集成。当时做这些系统的本质,都是为了企业的标准化、强管控,更好的发展。

谁在“逼”企业数字化转型?

随着移动互联网发展到了数字经济时代,一个维度是,企业面临外部市场因素发生了很大的变化,最大的特征是市场需求模糊多变,也就是企业现在面临所谓的VUCA时代(易变性、不确定性、复杂性、模糊性),我们很难保证把一个商品做到爆款就赚到足够的利润,这给企业如何更快把握消费者需求,提供更好的商品就提出更高的要求。

另一个维度,在社会整个供需关系层面,我们明显可以感受到正在处于供大于求的层面,大量的库存积压和产能过剩。

2016年中央经济工作会议就提出,经济社会发展特别是结构性改革任务十分繁重,主要抓好“去产能、去库存、去杠杆、降成本,补短板”五项任务。但目前社会层面所谓供大于求并不是绝对的,消费者对极致性价比和高质量产品的需求依旧存在,所谓供大于求的是过剩、低效、高资源浪费的产能,近几年国家层面的重要政策“三去一降一补”、“深化供给侧结构性改革”等核心举措就是为了解决这个问题。

同时,市场变化快而复杂,消费者信息的透明,一二线的百姓和五六线百姓的信息差几乎是没有的,市场反馈的闭环远远超过信息化时代。消费端信息透明的市场外部因素就反过来作用企业内部,反推企业要真正以消费者为中心,当前就连政府和国央企都在追求以客户为中心。企业要更加快速、高效地业务响应、更高性价比产品、更优质服务体验。

外部因素反推内部因素的变化,对组织力、战略能力、人才提出极大的调整。

企业内部组织架构就要追求业务和技术融合创新,而不是将业务部门和技术部门进行人为划分。比如企业内部组织,比如阿里、华为、海尔都在做技术融合的创新。企业与上下游的关系不只是追求订单的交易,而是追求如何能够产生产业上下游的更加高效的协同,真正提升产品品质,降低成本,给客户输出更高效的产品和服务体验。企业与渠道之间不只是生意,而是共赢共生,大家如何以更紧密的形式保持步调一致,让品牌统一对外发声,提供一致的服务。

企业如何建设自己的数字化团队?

这样复杂多变的市场局面下,企业竞争优势就是如何比你的竞争对手更快去做业务的响应和更快地做一些新的业务探索创新。所以反过来讲,你需要有一种更高效的协同模式,或者更高效的企业底层架构来支撑你的企业业务快速创新。

所以今天我们看到有些企业已经开始说我们要做数字化战略,要成立数字化团队,然而数字化团队在这样一个时代背景下,它的职能定位是发生了一定变化的。我们如何去改变组织和组织之间、部门之间的关系,如何提升企业和上游之间的关系,如何改变企业与外部共享经济形态上的这种关系,这是数字化团队的核心使命和目标,

企业数字化团队职能定位:

第一, 通过互联网平台思维(赋能、共赢、生态协同)和新技术实现更高效业务需求响应,真正通过技术能够在生产要素效率提升和供给侧效率提升上去发力,真正实现全业务链端到端的高效协同,也就是从产品企划到消费终端的端到端高效协同,以用户为中心,基于消费者需求来实时联动整个产业的各个环节;

第二, 数字资产(数据、知识、算法)沉淀,企业未来的核心竞争壁垒是数据智能算法,基于场景、数据背后的理解和洞察,企业可以花更低的成本去解决或者达到更优的效益。

第三, 真正提高企业韧性。一家企业如何能够在外界打击中基于自身的能力沉淀进行反弹,这个韧性我认为不单单是今天的企业文化,其实还是在数字建设底座资产的建设层面上,是不是沉淀出了企业真正有价值的资产。

所以数字化转型的本质,不在于到底采用什么技术,如果解决的还是点状的问题,我认为这还是信息化。企业真正的数字化转型,首要是思维认知的变化,有没有通过全业务链的视角去看看今天企业的发展,从全局来提升效率和价值,提升产品品质和服务体验,真正以消费者为中心来实现全业务链条的高效联动和数据驱动,摒弃之前强管控、标准化的系统建设模式,以一种赋能、开放、生态协同的方式来构建数字化系统,实现真正转型升级。

值得关注的十个方面的趋势

四个大国优势奠定了中国企业数字化转型局部领先的基础

第一个趋势是,今天的中国已经成为了“全球四个最大国家”,四个大国的优势叠加将奠定中国企业数字化转型局部领先的坚实基础。

1.中国是全球最大的消费互联网大国,移动支付、网购、在线旅游、在线政务的用户都是全球最多的;

2.中国的社会消费品零售总额也是全球最大的,规模将近40万亿元;

3.在全球最大的社会消费品零售总额中,中国的数字化交易部分占到25%左右,这个比例在所有大国中是最高的,绝对值也最大;

4.中国是全球最大的制造业大国,制造业GDP规模相当于美国、德国、日本之和。

这四个大国的优势正通过数字化的主线串联起来,结果就是中国在数字化转型的部分行业领域已经处于领导者角色,展望未来十年,可以确信中国在某些行业的数字化转型一定能够走在全球前列。

我们先看未来十年消费增长,摩根士丹利和一些国内机构也有一些洞察,可以说有五大因素在施加影响:

1.人口结构变化以及老龄化到来。

2.展望未来,无论是家庭可支配收入还是个人可支配收入都会翻一倍,平均每个家庭的可支配收入将从2020年的6000美元提高到1.2万美元,个人消费市场将保持约7.9%的年均增长。

3.如上所述,中国是全球最大的数字消费大国,更重要的是新型数字基础设施将加快推广普及,5G、云计算、IOT等构建的新型数字基础设施将规模更大,范围普及更广;另一方面,传统基础设施的数字化改造步伐也在加快,也会促进消费进一步增长。

4.90后、00后将成为消费主流人群,数字原住民将引导消费文化。

5.消费政策将进一步优化和调整。所以未来十年,消费增长的五大驱动力将会发生变化。

我们再看40万亿元的社会消费品零售总额,交易额数字化的这部分,不同品类的数字化交易比重是有差异的。摩根士丹利曾有报告指出,从电子商务交易在全部交易中的比重来看,占比最高的是3C,其次是服饰,然后是个人护肤品、家居、快消品等。另一方面,整个社会消费品零售总额中不同品类占比不同,比重最大的是快消品,占40%左右。两个数据对比可知——快消品占社会消费品零售总额比重最高,但数字化交易程度最低,背后的结论就是,快消品的数字化交易比重会进一步提高。

我们再从消费类企业的角度来看,《财富》曾对主要国家的500强企业进行分析,从500强企业总数来说,中美对比是133:121,但不同行业有巨大差异。基础产业里,中国是51个企业进了500强,美国是18个;制造业,中国是17个,美国是15个;技术类行业,中国是16个,美国是11个;但消费品领域,中国只有2个,美国有十几个。这就可以引起思考,未来十年,中国将有越来越多的消费类企业进入全球500强,这些企业的数量什么时候会超过美国?会是一些怎样的企业?会不会有些企业可能今天还没有诞生?

经过分析,可以得出结论,中国是全球最大的消费互联网大国,也是全球最大的制造业大国,过去这两点是孤立的,而数字化能让两个孤立的点融合、贯通、循环,这也将成为中国产业突围升级最大的风口。

过去15-20年中,传统线下门店在不断数字化,与线上融合;同时在过去10-20年中,传统的制造端也开启了数字化升级,安装了CAD、ERP、客户关系管理、制造执行系统等,但今天它还应不断地移动化、中台化、云化,原因就在于数字化能在消费端线上线下有机融合的基础上,打通需求端和供给端,或者说,企业可以越来越多地基于消费者的数字化融合、线上线下融合做出决策,这是基于消费者洞察的决策,能创造出很多新的数字化转型模式。

行业领导者要警惕“诺基亚时刻”

第二,当四个大国的优势通过数字化主线串联起来时,会出现一些新趋势、新现象,可以概括为今天的新经济已经占据C位,行业领导者都要警惕“诺基亚时刻”——由于新技术涌现并更大范围地普及,造成不同主体之间的经济发展动力和业绩出现分化。

2007年,美国科技公司的市值仅仅相当于欧洲所有公司市值的1/4,但去年疫情后,美国科技公司的市值已经超过了欧洲所有公司市值的总和,其中苹果、微软、亚马逊、谷歌等公司的市值都达到了一两万亿美元,这是国家维度上公司的业绩分化。

埃克森美孚曾经是全球市值最高的公司,去年销售额达2650亿美元,但是它的市值已被美国最大的风电公司NEXTERA超越,NEXTERA的销售额只有190亿美元,这是从产业之间对比,企业市值也在发生分化。即使只看ICT产业本身,其内部也在剧烈分化,以IBM和微软为例,IBM的市值过去十年中基本都在一千两三百亿美元上下波动,但微软的市值同期增长了10倍。

从这些例子中不难看出,数字化给企业制造、营销、管理带来了很多变化,其中非常重要的观察角度是,消费者决策体系已经重构,这种重构表现在四个方面:

1.新的消费人群崛起,整个消费文化也被其引领变迁;

4.新的消费主张出现。

具体来说,首先,新的消费人群崛起是数字原住民的崛起,他们无网络不生活,在数字空间及生活空间中更追求国潮、个性化、互动化、二次元等新理念。

其次,消费高度数字化之后,消费人群的决策链路变了,表现为线上发现、线下体验、社区讨论、下单购买、心得分享等,线上线下决策链路在融合。

再次,消费决策模式变了,过去单纯追求性价比,现在是强调内容和服务,消费者对内容和服务的诉求在决策选择中的比重越来越高。

最后,新的消费人群崛起、决策链路变化、决策模式变化,带来了消费主张的变化,颜值、优质、想象力、智能、好玩等,成为消费场景下的重要维度。

所以,对于企业来说,消费者有了更多的表达权、话语权、选择权、参与权,也可以概括为消费者主权崛起,消费行为变得越来越个性化、实时化、场景化、内容化、互动化。

消费需求发生了剧变,“诺基亚时刻”正在临近,供给端的企业有没有为这场剧变做好准备?有些企业做好了,有些企业还没做好。

疫情期间的数字化或者疫情本身,本质上是对企业、对企业数字化就绪度和能力的一次检验。当企业能够对消费行为的个性化、实时化、场景化、内容化、互动化做出充分反应的时候,数字化就能成为企业在疫情中的免疫力,也能成为后疫情时代的生产力,它会不断推动数字商业快速增长,或者说,数字商业正在定义新增长。

新一代企业将是数字原生企业

第三个趋势是,如果以10年的时间尺度来看数字化,我觉得有两个关键词,一个叫转型,一个叫原生。

所谓转型,是一个企业从A点走向B点,成为更能实时满足消费者需求的客户供应商,企业的营销渠道、战略组织、产品都会进行升级转型。

所谓原生,是B点这个数字化土壤肥沃的地方生长出来一批企业。转型就像A点出发的企业学游泳,由教练来教导怎么呼吸、蹬腿和打水,而B点出生的企业,拥有数字化的基因,生来就长了数字化的鳃,知道怎么在水里呼吸,这样的企业就是数字原生企业,它的组织架构、客户关系管理、制造执行系统、营销体系等都是基于云、中台、IOT的体系构建的。

数字原生企业会越来越多,未来十年新一代的企业都将是数字原生企业,而且前景仍然非常广阔。以云计算市场为例,目前中国GDP相当于美国的70%,但在云计算市场上中国只有美国的1/10,由此在to B端上,中国数字化的企业也只相当于美国的1/10。中美差距会不断缩小,中国的数字原生企业将源源不断涌现,这个趋势是不可逆转的。

还有一个问题值得思考,在过去五年中,在传统红海里,有没有可能培养出一批超级独角兽?有没有可能生长出一批数字原生企业?事实上已经有了,例如完美日记、元气森林、2012年起步的SHEIN、2015年成立的三顿半、2016年成立的认养一头牛,都是过去五年间成长起来的企业。

去年11月份,完美日记母公司逸仙电商已经在纽交所上市,其他企业比如元气森林、三顿半、认养一头牛,它们的销售额也在快速增长,另外像SHEIN这样以出口为主的企业,它的App在美国的iOS下载量超过了亚马逊。

这些企业的成长,是因为它们使用了数字原生的方法论去重新构建营销、供应链、研发、渠道的布局等。总体来看,3C、美妆、个人护肤品、家用电器、服饰等行业里,不同品类产品的创新速度都在不断加快,秘诀就是基于需求洞察找到场景痛点,快速进行产品概念的仿真,并对销量进行预测,从而用数字原生的方法论模式创造新的产品。

所有企业都应成为客户运营商

第四个趋势是,随着新的消费人群崛起,消费者决策链路、决策模式变化,供给端也应随之而变,直接地说,在消费者主权崛起的时代,所有企业都应该成为客户运营商。

什么叫客户运营商?就是能够实时洞察客户需求,实时满足客户需求。一百年前福特有一句名言,叫做“不管消费者需要什么,我只有黑色,想要红的,想要白的,没有,只有黑色。”到了2019年,欧莱雅(中国)总裁说过一句话,“22年前我们进入中国时,美妆行业是千人一面,而今天是一人千面。”

面对一人千面的市场需求,企业不能不转型,那什么叫转型呢?要做出什么样的转变呢?我们认为转型可以围绕四个方面展开:

1.要真正实现从“以产品为中心”到“以客户为中心”;

2.要实现从拍脑袋、拍胸脯的经验式决策演变成基于数据加算法的数据智能决策;

3.要具备一种能力,就是实时感知消费者需求,实时响应并满足消费者需求;

4.要从基于消费者需求的洞察开始,最终提升消费者的体验。

谈到智能和实时,我们可以思考当下的种种智能,人工智能、智慧城市、智能制造等等,到底什么是智能?

英国大学者伯特兰·罗素说过一句话,对我们理解什么是智能会有启发,这句话是“智能始于征服恐惧,那人们恐惧什么呢?人们恐惧不确定性。”工信部原副部长杨学山有一部著作叫做《智能原理》,书中下了一个定义,一个主体对外部环境的变化做出相应的能力就叫智能,这个主体可以是车间、机床、机器人、立体仓库、研发团队、企业等,无论什么主体,衡量智能的重要标志就是它对需求的变化能否做出响应。

我们就从智能这个视角,去看智能制造、工业4.0、工业互联网,去探寻它的逻辑起点。

记得五年前,我们曾去德国考察,希望德方找一家最能体现德国工业4.0发展理念的公司,德方找到了一个大家都没听过的公司,名叫elster。这是一个家族企业,有一百多年历史,而且它是一个生产仪器仪表的公司,欧洲有很多小国家,标准各不相同,所以这家公司面对的是高度碎片化的市场。elster董事长说,“关于工业4.0,我们反复思考的问题是,它能如何帮助我们建立极少量定制化产品的生产体系。”

工业4.0是德国提出的概念,那么哪一个德国企业离工业4.0最近呢?可以说有两个企业,一个是西门子位于中国成都的工厂,一个就是这个elster公司。我也曾跟西门子的专家交流,想知道如果用一句话概括,工业4.0最重要的特征是什么。西门子专家说,工业4.0就是建立定制化产品的生产体系,这是德国人的理解。

我们再看美国怎么理解智能和智能制造,美国有个机构叫国家标准与技术研究院,研究院衡量智能制造的标准是要看能不能解决3个基本问题:第一是更小的生产批量,第二是不可预知的供应链的变化和中断,第三是差异性更大的定制化服务。

所以把德国和美国在智能制造问题上的看法归纳起来,共同的逻辑就是,企业能在多大程度上对需求变化做出响应。由此可以再次思考,当消费者主权崛起之后,当需求变得碎片化、场景化、实时化、互动化时候,我们的企业能不能做出响应。

我们当下的企业,在数字化投入问题上经常会感到困惑,会说“我投入了那么多资源,好像跟我预期的收益有比较大的差异。”事实上,如果把国内最优秀企业的投入与绩效进行分析,可以得出一个结论:数字化如何投入,跟收益之间的关系并不是一个平行线,只有数字化跨越了某一个临界拐点之后,收益才能呈指数化增长。

企业的数字化投入或者发展,最初是单项应用,配置OA、客户关系管理系统,购买智能生产线,都可以认为是单项应用。之后是企业级集成,就是研发设计和制造、经营管理、业务与财务系统、供应链系统、营销体系以及分销体系等彼此打通。后续还有产业链级的集成,最后的终点是构建出生态系统。

然而,如今我们看到的现象是什么?对于当下正在进行数字化转型的甲方企业来说,乙方提供的数字化解决方案都是碎片化解决方案。所谓工业4.0、工业互联网、两化深度融合,尽管概念体系不一样,但本质上都是解决一件事情,就是如何从碎片化解决方案发展到企业集成、产业链集成以及构建产业链生态。

以这一逻辑去思考,我们可以推测企业的数字化转型将面临各种问题,其中一个基本矛盾就是企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。数字化解决方案碎片化供给的问题怎么解决,这是所有企业的共同的挑战。

由此,我们可以看到,对企业来说,面对消费互联网崛起,无论是汽车、手机、服饰、化妆品、3C、家电等等,所有消费产品都可以基于对消费者需求的洞察来做出相应经营决策。当这样的经营决策不能实现时,出现损失就是确定的,其中面临的第一个问题就是市场失焦,不知道客户是谁,客户在哪里,客户喜欢什么,客户体验如何,如何做出反馈,所以也不知道生产什么,生产多少,采购多少,这叫市场失焦。

发生市场失焦时,还会面临营销失语,不知道对谁讲,在哪儿讲,讲什么,如何讲,讲的效果怎么样。更加糟糕的是,当企业系统也不能实现互联互通互操作,处于数字化解决方案碎片化供给的状态时,也会面对系统失灵,生产、财务、库存、新产品开发跟不上需求变化,还会面临前后、上下、虚实的管理失衡,最终导致增长失速。也就是说,如果企业不去进行数字化转型,出现这样的损失是确定的,是不可能解决市场失焦、营销失语、系统失灵、管理失衡、增长失速的一系列问题的。

总的来说就是,我们今天讨论数字化转型问题,逻辑起点是要面对消费者主权崛起,需要重构企业能力和优势,要转型成为客户运营商,实时洞察需求,实时满足需求。

企业竞争进入唯快不破的高频竞争时代

第五个趋势是,未来十年消费需求将发生快速变化,竞争将进入新的时代,我们把它称为企业竞争进入唯快不破的高频竞争时代。

数字化时代与传统时代最大的区别在哪儿?过去的决策是基于经验决策,是完全依赖于人的决策,而今天的数字化决策是基于数据加算法的决策。

所谓数字化,就是把正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器,可以定义为数据自动流动,当数据实现自动流动后,管理者就能通过种种决策去优化资源配置效率。所以,对于企业而言,竞争的本质就是资源配置效率的竞争,而决策是在不确定性事件中进行决策。

以服装行业为例,如何预测下一季的款式,如何及时发现客户需求,交给谁来生产,什么时候生产,定多少货,仓储怎样分配,怎么营销,如何找到代言人,在不同地方如何确定营销关键词,如何精准地找到客户等等,这一切都是企业面临的决策,决策的背后就是能不能通过数据加算法的数字化决策体系来完成、替代、优化、支持决策层。

而且,数字化时代面临的重要变化就是决策频率变得越来越快。服装行业需要商品企划、设计打样、试销策划、生产交付、门店以及渠道等一系列决策,从已经实施数字化转型的服装企业中,可以看出传统决策与数字化决策的绩效差异:

企业的商品企划可以从30天压缩为5天,速度提高了6倍,设计打样速度提高了2倍,试销策划速度提高了2.7倍,生产交付可以从4个月至30天压缩到7天等等。

为什么可以做到这样的绩效差异?是因为企业决策可以基于对门店数据实时的洞察、对消费者需求的洞察,然后实施企划、打样、策划、生产和交付。拓展来看,复杂产品的制造也是一样,交付频率、研发频率、生产频率都在变得越来越快,高频竞争时代已经到来。

马斯克曾经发表文章说到中国制造业成本很低,但他也说“今天美国在制造业成本上可以打败中国”,答案就在SpaceX的成本上,他把每公斤的火箭发射成本降到了10年前的水平,或者其他公司的成本的1/7,其中的关键在于他引入了新的方法论,通过数字孪生仿真的方法替代物理实验,从而实现高速迭代,压缩研发周期。

从中我们可以看到,数字化重构了人类认识世界的方法论。人类曾经依靠理论推理,靠牛顿、爱因斯坦、霍金等天才科学家们通过观察、抽象和数据发现世界规律。在爱迪生发明电灯泡的时代,是通过不断测试新材料,通过假设、实验、归纳,发现世界规律。

方法论演进到今天,是基于数字孪生仿真的方法,基于模拟择优去找到最好的解决方案,并可能再演进到更大范围的、更普及的大数据分析,通过海量数据去分析、归纳世界规律。所以,今天数字化转型的本质是什么?就是在数据加算法定义的世界中,在一个数字孪生的世界中,以数据自动流动来化解复杂系统的不确定性,优化资源配置的效率,构筑企业核心竞争力。

通过这些解析,可以说,数字化引发的高频竞争已经开启了一场“时间减史”革命。在“时间减史”之中,企业如果能构筑高频竞争能力,就会拥有一项核心竞争力。

云端制造开启供需高效精准匹配

第六个趋势是,云端制造开启了供需高效精准匹配的新时代,供给端与需求端将形成端到端的全链路,实现全局优化、完全打通。

这里需要先对技术演进的底层逻辑进行一番梳理,然后再回到云端制造的话题上。

今天所讲的智能以及智能技术有很多观察维度,其中一个重要维度就是软硬件解耦,控制系统或者智能系统软硬件在不断分离、不断解耦,一句话概括就是硬件资源越来越通用化,而服务的任务变得越来越可编程,只有这样的逻辑才能够对需求变化做出实时响应。

这是为什么呢?首先要从硬件开始说起,今天的智能硬件可以称为智能互联产品,可以拆解为四个部分——动力部件、执行部件、智能部件、互联部件,具备这四个部件后,产品就可监测、可控制、可优化,其中智能部件最重要的功能在于控制,而控制的基础技术和逻辑在不断发生变化,从最初的机械控制演进到电子控制,后来到软件控制,再到边缘优化,再到云端优化,这是技术演进的重要逻辑。

我适当地举例解释什么是软硬解耦。一个智能产品跟一百年前的汽车的区别在哪里?过去产品所有功能完全取决于硬件,当一辆汽车生产出来后,它的功能是锁定的,并且不断衰减,而智能产品的功能是可以不断增强的,是硬件通用化,服务可编程,就像iOS上面有各种各样的App,App的本质是功能,我们用的可能是同样的手机,但使用的功能可能不完全一样,因为我们使用的App不一样。

从经济学的角度透视智能产品的软硬解耦,可以说,硬件遵循的是规模经济,要不断地提高硬件通用性,而软件遵循的是范围经济,要从同质产品向多样化产品转变,满足多样化的需求。所以iOS这个例子背后隐含的逻辑是,它的硬件需要满足规模经济,生产批量非常大,从而降低成本、提高效率,同时它有生态化体系内的大量App,遵循的是范围经济,不断通过个性化App来满足消费者需要。这就是智能产品软硬解耦背后逻辑,概括起来就是让变化快的软件摆脱束缚,变得更快,让利用率高的硬件不断统一,使利用率更高。

现在我们可以回到云端制造的话题上,所谓云端制造,就是从单机智能走向系统智能,是在端到端的全链路里,在制造、供应链和消费者之间形成一体化智能系统。阿里犀牛智造在过去几年的探索,就是建立一个云原生的数字化解决方案,推动设备、产线、工艺、人员等要素云化,实现需求分析、研发设计、工艺优化、排产计划、制造执行、物流管理的云端决策、下发到边缘和工厂执行,实现端到端的供需精准匹配,以及小批量和高频换线。

无论哪种企业,每当采集了客户需求信息后,信息就会在企业经营管理、产品设计、工业设计、生产制造、过程控制、产品测试、产品维护的各个环节中流动,通过一个个决策指令来优化资源配置效率。

今天的数字化转型,不仅仅在于买了多少设备或者机器人生产线,替代了多少体力劳动者,其中更高的含义是,在数据流动过程中,在数据加工、处理、执行、形成决策指令的过程中,是不是可以越来越省力了,不需要人的参与了。

所以,数字化、网络化、智能化就是如何通过数据加算法的体系来解决问题,解放的将是研发人员、设计人员、工艺人员、管理人员,将是那些白领,企业运行将从拿纸张、记文档式的信息传递,演进到基于数字化模型的信息传递。

抽象归纳来说,所谓数字化,解决的就是物理世界的数据如何在数字空间、赛博空间呈现的问题。所谓网络化,是解决数据基于各类工业网络在不同设备载体之间进行流动的问题。所谓智能化,解决的就是数据自动流动、不再需要人力参与的问题。数字化、智能化背后的决策行为,抽象归纳起来就是数据加算法以及所带来的四种结果:在数字空间里描述物理事件发生了什么,为什么会发生,将会发生什么,以及帮助做出决策。当系统完成这四个决策时,它就是一种自动化,是数据流动的自动化,最终目的就在于优化资源配置效率,这就是数字化最底层的逻辑。

云端制造所要探讨的,就是在物理层面上、在端到端的全链路里如何实现越来越少的人力参与,甚至不需要人力参与。云端制造大体上可以分为五个发展阶段:需求洞察来自云端,生产设备的控制也可以上云,从云端发送指令,这是云端制造的第一级;设备和工艺的匹配可以从云端自动生成和下发,这是云端制造的第二级;排产计划、全局实施优化可以在云端生成,这是云端制造的第三级;供应链体系在云端自动生成并下发是第四级;所有生产主要环节都可以实现云端生成和下发,这是云端制造的第五级。建立了云端制造体系,就可以解决数字化转型中企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。

如果要概括云端制造工程的话,我认为有两个视角:一个是技术的视角,它实现了单机设备、智能产线、工艺优化、车间管理、经营管理、产品开发等全面云化,是制造业核心要素全面上云的工厂,是全面运行在以云为核心的新型数字基础设施上的工厂,它从云端实现了需求、设计、研发、供应链的全局优化,实现了全生产要素、全产业链、全生命周期的实时、精准、高效,这是工业互联网、工业4.0、智能制造追求的目标。

另一个是商业的视角,云端制造能够以高质量、透明化的长尾特征来满足海量、多元化的市场需求,是对于如何把消费互联网大国和制造业大国叠加起来的探索,是新供给和需求联动的一次全面展示。

今天的制造业已经从IT时代来到了DT时代,只有云端制造才能实现端到端的全链路优化,它基于云构造了一个制造体系,为传统制造业建立了一套云原生的解决方案。

新型数字基础设施必将加速切换、迁徙和重构

第七个趋势是,面对个性化消费需求,未来十年所有制造业体系,乃至其他行业,都面临构建新型数字基础设施的问题,或早或晚,或局部,或全局,可以说未来十年是新型数字基础设施的安装期,整个商业系统将变得越来越复杂,这种复杂来自于需求的复杂性、产品的复杂性以及供应链体系的复杂性。

然而,传统的信息系统越来越难以适应商业系统的复杂性,所以需要重新构建一套基于云、5G、数据中台、业务中台以及SaaS化的新型信息系统,这样才能满足商业系统的复杂性。

今天的企业信息系统可以分成两类,一类是面对客户需求、贴近客户需求的这一端,可以称为一个敏态的数字系统,离客户比较远的是一个相对稳态的数字系统。敏态和稳态是动态演化、不断此消彼涨的关系,越来越多的稳态系统将不断地基于云、数据中台、业务中台、SaaS化等,转化为敏态系统,这是一个长期的任务,需要业界共同努力才能实现这一转化。但是所有企业,无论甲方还是乙方,都应为这套敏态信息系统的构建做好充分准备。

我们可以看到,过去三五年时间里软件市场正在为这场变革进行准备。我曾跟全球主要软件厂商的业务专家们交流,问他们所在的行业基于订阅式的、云部署式的收入在什么时间节点会超过传统的单机的收入。不同的企业都给出了路线图,现在回头看看,都是沿着这个逻辑的路线图一路走来的。

我想在此给出一个判断,从最典型的信息化时代的ERP,到今天的数据中台、云计算、SaaS应用等等,它们有什么本质性的变革和区别?我觉得有很多维度。过去ERP时代的信息系统是一个记录系统,今天的数据中台、云计算、SaaS应用,则应该演变成一个决策系统。过去的ERP是一个以五年、十年为周期进行更新的静态系统,今天需要演变为以月为周期的动态信息系统。过去ERP的功能是有边界的,对于软件厂商来说,所有的产品功能都是有边界的,但是今天用户所期待的是无边界的系统,这样的用户需求该如何响应呢?过去的信息系统是低频的决策和优化,今天则需要作出实时的决策和优化,就是前面所讲到的实时洞察与实时满足。过去的信息系统的管理是大颗粒的,例如门店系统是以门店为单元进行数据梳理、记录,今天的信息系统的管理则需要是细颗粒的,细到消费者的每一笔交易。过去的信息系统是孤立的内部系统,今天则需要整合成为供应商和客户协同的系统。过去的信息系统是管控型的系统,今天的系统则是协作型的,要解放人,要把员工、研发人员、设计人员、管理人员、操作人员解放出来,激发人的积极性、主动性和创造性。

整个制造体系、营销体系、管理体系将从一个确定形式的机械系统演变成一个不确定的生态系统,甲方将给乙方提供数字化的解决方案,将从一次性的博弈关系演变成共生的、持续的交易关系。这就是数字化时代和传统信息化时代的信息系统的区别。

完成组织层面的转基因工程

第八个趋势,我们一同进入生产关系的视角。前面已经提到产品、技术、智能、产线、软件,对于企业来说,完成组织层面上的转基因工程也是企业迈向数字经济时代的入场券。

正如上文所述,智能是一个主体对外部环境变化作出响应的能力,其中核心元素包括软硬解耦、硬件通用化、服务可编程等,对于组织来说,它的智能课题也是一样的,就是如何面对需求变化、生产变化、供应链变化与不确定性。

对于组织的智能课题有一个思考方向,就是在高度不确定性的市场环境下,我们可能需要在决策迭代中持续逼近目标,或者称之为叫做先开后瞄准。为什么要这样思考?英国管理学家查尔斯·汉迪的话很有启发,他说“今天当你知道该走向何处时,你往往可能已经没有机会了。”所谓先开后瞄准,本质就是在决策快速迭代中逼近目标,不能只瞄准不开,只开不瞄准,或者快开慢瞄准,而逼近目标的原则就是能不能为客户创造价值,这是一个靶心、初心、锚点,所有决策行为都是围绕这个锚点展开的。

要实现这样一个目标,说起来容易,做起来很难,考验的是企业的三点能力:

第一,是在企业中能否创造一种容忍失败的文化;

第二,是能否构建一种低成本试错的能力,毕竟打出弹需要成本;

第三,能不能基于未来进行决策。

这个话题可以谈得更深一些,诺贝尔经济学奖及图灵奖得主、美国学者赫伯特·西蒙认为,管理就是决策,而决策对于企业家来说和日常人们的决策还是有差异的。他把决策分成两种,一种叫做程序化决策,一种叫做非程序化决策。

所谓程序化决策就是常规性的、规律性的例行决策,可以制定一套例行规则,是一种经理人式的决策,可以用数据加算法来描述,可以通过数据加算法不断固化从而替代人工的决策,答案是确定的。

还有一种决策是企业家的决策,是无法套用数据加算法的,答案是不确定的,甚至可能只有少数人说的才是正确的,这就是企业家的决策,是面向未来的决策,是基于企业家自身直觉和洞察力的决策。

今天的组织,要从工业时代的组织进化到数字时代的组织,有一个案例值得思考。1995年7月,美国芝加哥天气酷热,一周时间里,全世界最发达国家的最发达城市中多达700多人因为酷暑去世,这是不可想象的,这是离现在并不远的1995年。

2002年,一位美国专家写了一本书,叫做《热浪——芝加哥灾难的社会剖析》,其中提出一个问题,对于思考今天的组织非常有启发,这个问题就是:运行在一个强规章下、惯于处理确定性事件的传统组织,能不能有效应对一场巨大的突发事件?作者认为,基于确定性的组织行为的惯性是造成突发事件应对失误的一个元凶。

所以,在数字化的年代,在高频竞争的时代,常态化的低频决策机制已经适应不了突发事件的高频决策需求。今天所要面对的需求越来越具有不确定性,但传统组织仍是按照低频决策机制设计的,只有快速蝶变、进化到高频决策机制之后,资源优化频率才会更高,研发周期才会缩短,库存才会压缩,客户的抱怨才会减少,客户的需求才能更及时地得到响应。

所以,一个组织为数字化变革是不是做了充分准备,能不能构建一个高频的、多中心的、短链路的决策机制,是组织从工业时代迈向数字时代的必由之路,因为在高度的不确定性之下,决策机制事实上定义了一个组织的运行方式和业务流程。

阿里董事局主席张勇曾在2019年的一场论坛上说,最怕的不是管理者做错决定,人肯定会做出不完美的决定,最怕的是管理者不做决定。好的领导者有三个特质,都跟担当有关:第一是敢做别人不敢做的决定,第二是要承担不能让团队承担、团队承担不起的责任,第三是要能搞定团队搞不定的资源。

关于数字化转型,还有一句话叫做“始于技术,终于组织。”当组织还没有完成数字基因的重组,那么数字化就还在路上,不能说是完成了。

面对快速变化的需求,传统的组织已经暴露出了能力的失衡,所以企业需要构建一个开放的、扁平的、灵活的组织体系,实施一场组织层面的最小单元的转基因工程,让边界从封闭走向开放,不仅内部要开放,外部也要开放。

组织还要构建一个自组织涌现的机制,只有自组织能够涌现,才能对不确定性有更高频的机制化的响应。同时,组织的架构应该是小前台、大中台的。组织的合作要实现串联、并联最后形成网络状态。

数字化转型要从重构认知体系开始

第九个趋势,实现数字化转型,进入一个新时代,是要从概念的成果开始,重构认知体系。

很多企业家、专家学者关于数字化的概念体系是怎么构建起来的呢?他们是用ERP、CRM、制造执行系统等概念组织起来的,在我看来这是一张旧地图,这是十年、二十年前那些跨国公司、咨询公司所定义的概念。

今天的地图应该是面向需求、面向场景、面向角色的,是重新定义的数字化解决方案,是基于云、数据中台、业务中台的可以快速封装的新解决方案,是端到端的解决方案,这是一块新大陆。所以,今天面对数字化转型,首先要认识到数字化转型的概念体系要重构,然后再思考战略、组织、业务和渠道。

我们可以把信息化当作一个时代,把数字化当作一个时代,过去的信息化是基于PC的传统软件和硬件的体系,今天的数字化是基于云管端AI、IOT、中台等构建的一套新的体系。

它有三个变化,第一个是需求上的变化,过去的需求是规模化的确定性需求,今天面对的则是高度不确定性的需求,过去的信息化解决的核心问题是如何提高内部经营效率,今天要考虑的是如何支撑创新,以更高的速度和频率去迭代。

第二个是供给上的变化,对于提供解决方案的企业来说,在信息化时代,他们提供的是ERP、制造执行系统等,核心是提升企业内部管理,而今天他们要成为一个客户供应商,所有系统的核心是客户运营;从技术体系来说,要从过去封闭的、事后记录型的技术体系,演变成开放的、数据驱动的、实时高频优化的技术体系。

第三个是甲乙方的关系变化,要从过去的提出解决方案的一次性博弈,演变成一套共生的智能化运营体系。

数字化转型是一场增量能力

第十点趋势,我想表达一个核心观点:展望未来,数字化转型永远是一场增量能力。

今天的企业家、专家、管理者永远会提的一个问题是数字化有没有用,到底有什么用,其实,至少20年前这个话题已经被讨论过。2003年,《哈佛商业评论》主编尼古拉斯·卡尔曾发表一篇文章《It doesn't matter》,大意是不要告诉我人工智能、大数据、云计算有什么用,一点用都没有。当然,当年还没有这么发达的云计算,他讲的是过去的技术和案例。

在20世纪六十年代末七十年代初,美国航空公司American Airlines请IBM开发了一套订票系统,也就是我们今天所说的解决方案。这套系统是当时仅次于美国政府所使用的大型复杂系统,美国前五家公司中,前四家公司都采用了这个系统,只有一家公司没用,就是第五家公司,这家公司后来破产了,这家公司的董事长在回忆录中讲到,他最大的失误是认为订票系统好像无关紧要,但它事实上事关生死。

可是,尼古拉斯·卡尔思考问题的角度不是这样的,他反问,如果所有航空公司都采用了同样的订票系统,那么订票系统对于提升企业核心竞争力有什么用呢?他给出的结论是,没用。尼古拉斯·卡尔这篇文章后来引起了比尔·盖茨等人的讨论,于是他后来干脆又出了一本书,这本书叫《IT不再重要》。这种思考问题的逻辑,我觉得是有启发的,数字化在提高你对友商的竞争力上的增量部分到底在哪里,这是值得去思考的问题。数字化的目的在于提升企业的核心竞争力,什么是企业的核心竞争力?

阿里研究院和清华大学经济管理学院共同为企业家开办了一个新商业学堂,已经举办了两期,第一期里有一位学员是物美的总经理,他曾在班级内部提了一个发人深省的问题:我们在座的51位学员,你们认为盒马鲜生的核心竞争力是什么?现场一共给了六个答案,六个答案里平均支持度最高的只有17%、18%左右,也就是说,每个企业家们对核心竞争力这个问题没有标准答案。

物美总经理提出了一个有意思的观察角度,他认为,盒马的核心竞争力在于进化能力,最初是盒马鲜生,后来有盒马菜场、盒马mini、盒马小站、盒马里,这个业态在不断创新,消费者需要什么,就不断地进行怎样的业态创新。

阿里董事局主席张勇2017年说过一句话,说如果3年之后,2020年的“双11”跟今天长得一样,一定是我们做错了什么。到了2020年,“双11”真得长的不一样了,从一个“光棍节”变成了“双节棍”,消费者可以分成两个批次购物。这就是以阿里为例,在核心竞争力这个问题上的答案,传统业务要不断地创新,新的业务要不断地拓展。

有人曾经根据巴菲特的投资写过一本书,叫做《巴菲特的护城河》,但马斯克不以为然,他说:“你今天认为有一个固定的、稳定的护城河,这个概念可能是一个非常愚蠢的概念,持续不断的能力是特斯拉的一个护城河。”所以,对于企业来说,什么是核心竞争力?就是如何不断地升级自己的核心能力,如何不断进化出另一个不同的自己,这是企业的核心竞争力的一个可能的答案。

文章来源: 阿里研究院,正和岛

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