国联证券樊磊：数字经济发展，可能导致中低端的岗位被替代_新浪财经

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　　第十八届中国国际金融论坛于2021年12月16日在上海召开。主题为“数字经济赋能金融产业发展”。国联证券首席宏观分析师樊磊出席并演讲。

　　在演讲中，樊磊谈到，如果数字经济进一步进步，可能还是会有低端、中端的岗位被替代。

　　他指出，数字化创造出来的是人工智能的研发、大数据搜集等等高端的岗位。“这个过程中间一定会带来更加严重收入分配的失衡，所以如何应对它，我觉得我们政策的安排可能都需要做出一些新的调整。”他说。

　　以下为演讲实录：

　　我想简单谈一谈数字经济在宏观层面的影响：对于中国经济增长潜在影响，还有对于中国收入分配的影响。

　　一方面，我们的研究显示，如果中国在数字经济领域的关键性技术取得突破的话，未来10年有可能每年能够提升中国潜在经济增速0.5个百分点。当然，数字经济的发展也会在收入分配产生非常大的冲击，也需要我们用一系列政策加以应对。

　　我稍微做一点简单的解释。首先，我们对数字经济进步对潜在增速影响的估算并不复杂。我们知道，数字经济它分为很多个领域，包括像人工智能、大数据、包括物联网等等。那我们就人工智能的一些应用来看的话，比如说自动驾驶、智能语音呼叫中心等等——这些领域可能都是人工智能可以比较好地最先取得突破、能够去替代劳动力的领域，对经济增长的贡献就很大。

　　那我们中国有多少职业司机呢？大概有2600万左右。中国有多少数据中心呼叫工作人员呢？大概300-400万人。当然，现在这些领域的人工智能在技术上还存在一些挑战，比如自动驾驶可能只能适用在封闭的领域如上海洋山港区，在没有什么交通事故，没有各种意外的时候使用，但是真正跑到路上还是有些挑战的。但是，如果我们确实能够在相关的领域取得突破的话，如果在10年之间，我们的人工智能能够替代一半左右的司机和呼叫中心人员的话，大概就可以占到整个中国城镇地区劳动力4.5亿人的3-4个百分点。也就是说，在实现现在同样的产出水平的情况下，我们大概可以节约出来额外的3-4%的劳动力。

　　而从中国的产出结构来看，粗略的说我们知道资本和劳动对于GDP的贡献大概是在40%和60%的水平上，那么在人工智能的帮助下，我们可以额外创造多少GDP呢？2%-3%的GDP。

　　当然这只是数字经济在两个非常窄的领域的应用，如果我们简单地把它对经济的贡献估算高一倍的话，我觉得中国可能会因为数字经济的进步和关键技术的突破有额外的5个点的产出。平摊到每年上来讲，潜在经济增速上升0.5个百分点，我觉得不算是特别夸张的估计。

　　另一方面，虽然我们认为整个蛋糕可能会因为数字经济变得更大，但是它的分配可能确实会存在比较大的挑战。

　　就像我刚才所提到的，每当有技术进步出现的时候，都会有一些劳动力被取代。但是这过程中间是否会导致失业，一直都有人有担心。实际上，三次工业革命的过程中，第三次和头两次确实存在一些差异。第一次工业革命的时候，赶牛车的人害怕被开火车的人替代，但最终大家发现担心是多余的，因为有一系列的工作岗位被创造出来——炼钢、开矿，机械设备制造等等，所以社会整体上是从这个过程中获益的，而且这种获益是比较均衡的。第二次科技革命也是如此。

　　但是从第三次科技革命出现之后，我们发现，以美国为代表，劳动力市场出现了两极分化：新创造出的岗位主要集中在高端的信息科技领域，这对于从业人员的技术、教育水平都有非常高的要求，但是大量中端的工作岗位——打字员、电话接线员、制造业工人等等都消失了，当然偏低端的家庭护理，餐馆服务员还有，这也是世界贫富差距扩大非常重要的根源。

　　因此，如果我们数字经济进一步进步，可能还是会有中低端、中端的岗位被替代，创造出来的是人工智能研发、大数据分析等等高端的岗位，这个过程中间一定会带来更加严重收入分配的失衡。所以如何应对它，我觉得我们政策的安排可能都需要做出一些新的调整。

　　接下来，我想再讲一点关于数字经济在产业结构方面的影响。科技企业的垄断成为了国内外的一个热门话题，数字经济的发展是否会带来更多的垄断？国内外都很关注。我的结论就是，数字经济本身带来的垄断，应该不会像互联网平台带来的那么严重，但是从监管层面上来讲，我们还是需要适当予以关注。

　　为什么会有产业集中度的提升？一般来讲，在经济学上有几个基本的机制。

　　第一种是规模效应。更大规模的生产可以降低边际生产成本，带来更多的客户，而更多的客户可以导致更大的生产规模和成本的降低。比如像钢铁，就很容易产生规模效应——越大的钢铁厂，生产的成本就会越低——所以全球来看，它的产业集中度是比较高的。但是餐饮业就不是这样，所以餐饮的集中度很低。

　　第二种就是社交网络效应相关的垄断。比如我的很多朋友都用微信，我也只用微信。虽然微信不见得是技术最先进的，但是由于社交网络效益非常强大，微信自然成为了越来越多人的选择。电商也有类似的网络效应——卖家偏好有更多买家的平台，而买家也喜欢有更多卖家的平台。因此，网络效应其实是一种非常强的垄断成因，甚至可以出现一些互联网平台单寡头的生态模式。

　　最后一种机制叫“干中学”效应——你要不断的学习，才能改善技能，改善产品。一些精密制造领域有这个机制，所以产业集中度也会高一些。

　　数字经济牵扯到的机制主要是规模效应和干中学效应——例如训练人工智能使用的数据越多，人工智能的性能就越好；云计算的用户越多，成本就越低。但是这两种机制在传统领域也都存在，产业集中度会高一些，但是远远不能和社交网络效应相比。所以过度担忧数字经济或者科技企业的垄断是没有必要的。

　　当然，在这个过程中，监管的影响还是非常大的。有很多的数据收集并不容易，非公开所有。比如说像自动驾驶，它产生的数据被搜集到之后，只能用来训练自动驾驶的技术。如果有一些企业拼命搜集数据，它的数据库越大越领先，基于数据库训练出的人工智能技术就越好，技术越好之后大家就会越使用它，越使用它就越领先。客观上，这有可能导致竞争对手减少，市场向寡头垄断的方向发展。所以，当数据已经成为一种资源，在监管过程中，如何界定它的所有权是谁，应该怎么样进行交易和分享……这些规则的设置，我觉得是非常重要的。

　　如果设置机制，我认为需要平衡各个方面的关系：如果你说完全公有、大家共享，可能企业也没有什么动力去搜集这个信息；但是如果你说完全是企业所有，可能又会产生产业集中度提升增加垄断的问题。这个需要全方面的考虑。

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