意見領袖 | 王涵
要點
近期A股市場情緒逐步回暖,于是在與機構的交流中,很明顯能夠感受到,市場關心的焦點逐步從短期問題轉向中長期邏輯。具體來說,一是中國經濟中長期的動力、二是人工智能(AI)在中美的發展前景、三是產業鏈的全球重構及所謂“產能過剩”問題,這幾個是較多被提及的問題。從某種意義上來說,一位投資者對于當前市場的判斷“短期反彈”還是“中期底部形成”,很大程度上取決于對這幾個問題的看法。
對于上述三個問題,筆者的看法是比較樂觀,簡單來說:
(1)中國制造的創新已經從“點”進入到“面”的階段,這將是中期經濟進一步轉型升級的最大動力;
(2) 人工智能在中國的工業應用場景遠比其他國家豐富,這是與以服務業為主的發達國家最大的區別;
(3) 產業鏈的全球重構對中國機遇大于挑戰,行業“產能過剩”時市場力量會出清低效率的企業,而多數中國企業在行業中顯然屬于“高效率者”。
上述三個結論的得出,有一個共同的基礎,就是中國是世界第一大工業國、擁有全球最全產業鏈的這一巨大優勢。筆者認為,市場可能忽略了這一優勢所帶來的影響。
風險提示:國內外經濟政策不確定性,地緣政治風險,全球經濟金融風險。
正文
一、工業增加值世界第一,產業鏈優勢巨大
當前中國再次處于經濟新舊動能的轉換期,短期由于舊動能的減速,對經濟有一定的拖累,也帶來市場的悲觀情緒,但過去70年所建立的工業體系,為中國經濟的長治久安打下了堅實的基礎,奠定了長期發展的信心,主要包括以下三點:
中國工業增加值世界第一。根據世界銀行數據,中國工業增加值(以美元計)自2011年起超過美國,成為世界第一。從全球制造業分布來看,東亞具有明顯規模優勢,而中國的制造業增加值在全球占比達30.5%,而北美僅為16.6%。對比主要國家的制造業占比GDP來看,中國高達27.6%,而日韓分別為20.8%、25.5%,美歐發達國家中,德國18.9%,美國10.7%,法國9.0%,英國僅有8.7%。(均為2021年數據)
產業鏈優勢更大,中國工業產值是美國的近三倍。相較于工業增加值,工業產值更能反映產業鏈的規模優勢。2022年數據顯示,全球工業產值中,美國的占比僅為11.7%,而中國高達32.3%,是美國的近三倍。這一數據意味著,中國制造商品的中間投入部門更多依靠國內自行完成,產業鏈完備。2019年《光明日報》刊文中提到:“經過70年的發展,目前我國已經擁有41個大類,207個中類,666個小類,形成了獨立完整的現代工業體系,是全世界唯一擁有聯合國產業分類當中全部工業門類的國家。”
重工業基礎使中國能避免重蹈很多國家“中等收入陷阱”的覆轍。中等收入陷阱是2007年世界銀行一篇報告中提出的概念,阿根廷、巴西、南非等是代表國家。然而,中國和阿根廷、巴西和南非有著本質的區別。首先,中國發展工業的路徑和側重點不同。在此前的一篇文章《地產“破局”關鍵在地產之外》中,筆者曾寫道:“建國初期優先發展重工業,是當前中國工業體系完整的基礎。”早期重工業發展雖然艱難,但為后期發展比較優勢產業反而提供了更好的環境。而阿根廷、巴西和南非等經濟體則率先發展了擁有比較優勢的產業,重工業基礎不足,使得比較優勢產業后期發展也面臨天花板。其次,阿根廷、巴西和南非的國民儲蓄率(總儲蓄占比國民總收入)常年低于20%,而中國在1990年就已達到36%。這些國家資本積累程度不夠,而重工業又是資本密集型的行業,因此缺乏發展重工業的基礎。中國自2010年進入中等偏高收入經濟體行列之后,截至2022年,人均國民總收入已達12850美元,距離世界銀行最新的高收入經濟體門檻——13845美元僅一步之遙。
二、完備工業體系使得企業創新升級“從點到面”
中國的工業體系為發展新質生產力提供了其他國家難以匹敵的基礎。中國制造業供應鏈的自給率明顯高于其他主要經濟體(見下表)。對具有創新精神的年輕人來說,中國完備的工業體系,意味著在將創新想法付諸實施時,不需要再重復“造輪子”,中國強大的工業供應鏈能夠迅速支持其將“新點子”落地。比如,一個手機生產商想要造汽車,最重要的其想法和整合資源的能力,而中國的供應鏈能夠提供大部分的零部件,所以能夠很快實現生產。這是其他經濟體很難匹敵的優勢。
過去幾年,中國完備的工業體系對創新的助力已有所體現。根據世界知識產權組織的數據,2023年中國的創新指數(Global Innovation Index, GII)在132個經濟體中排名第12。相對于經濟發展階段而言,中國的創新表現優異。與中國人均GDP(經PPP調整)相近的經濟體創新指數(GII)約在30左右,但中國超過50。而且中國在創新方面的投入產出比較高,中國創新投入指數排名第25,但產出指數排名第8。
三、人工智能在中國容易找到工業應用場景
人工智能領域的技術發展日新月異。2022年11月ChatGPT由OpenAI公司發布之后,由于其在人工智能(Artificial Intelligence,簡稱 AI) 技術上的突破——實現與人之間高質量的文本互動,使得人工智能技術成為全球的熱點,也成為資本市場關注的新領域。2024年2月,OpenAI公司又發布了另一款AI模型Sora——可以通過輸入文本來實現視頻制作的人工智能模型,將人工智能技術又往前推進了一步。
但人工智能在美國的應用發展似乎還處于起步階段。隨著人工智能技術的迅速發展, AI在社會各方面都有不同程度的應用。但實際上,在普遍認為AI迅猛發展的美國市場,AI技術在美國企業的整體采用率仍然偏低,或者說仍在發展進程中。根據美國人口普查局官網2024年5月公布的商業趨勢和展望調查數據,當前只有5.0%的企業報告其商品和服務已經使用了人工智能,在未來六個月內計劃使用AI的企業占比也僅有6.5%。更值得注意的是,不同行業采用AI的比例差別較大,分行業來看,信息業、專業服務、教育服務是當前AI應用程度最高的前三大行業,其中信息業的AI使用比例高達18.1%,同時房地產、公司管理、金融和保險、藝術與娛樂業、醫療保健和社會援助的AI使用比例也高于或者等于平均水平。而相比之下,部分行業采用AI的程度則比較低,其中制造業中僅有2.8%的企業使用AI,公用事業中甚至幾乎看不見AI的使用場景。整體來看,目前美國分行業中AI使用比例高的主要集中在非常依賴數據分析、自動決策以及文字、圖像和聲音處理的行業——或者說集中于服務性行業,而制造業中AI的普及率仍處于非常低的水平。
經濟結構使得人工智能在美國經濟中的應用場景主要局限于服務業。任何新興行業的發展都需要持續的投入,而新的投入也需要實業來買單。從美國角度來看,2023美國GDP中71.7%為私人服務業,若考慮政府部門,則超過80%為非一、二產業。而二產中,制造業增加值占GDP的比重僅為10.3%。在服務業內部,公用事業、信息業、金融和專業服務的平均小時工資較高。從服務業的規模和用工成本兩個角度來看,就不難理解為何AI在美國的部分服務業中普及率更高。但相對來說,由于工業占比較低,因此美國就較為缺乏人工智能在工業制造方面的應用場景。此外,由于美國服務業吸納非農就業人數約86%,人工智能的應用不可避免地將對這部分就業人群產生沖擊,進而可能會導致潛在的社會問題。
中國的工業體系為人工智能和新技術提供了工業應用場景。而從中國角度來說,盡管目前AI在金融、零售和高科技行業應用較多,但作為世界第一大工業國,強大的工業基礎可能使得中國在制造業領域的AI應用存在更為廣闊的前景和更多的可能性。麥肯錫人工智能團隊QuantumBlack早在2022年的研究報告就指出“AI在中國處于市場進入階段,并有望在2030年前產生巨大影響。一系列人工智能每年可創造超過6000億美元的經濟價值,且主要將集中在汽車運輸和物流、制造業、企業軟件等領域”。由于工業屬于資本密集型行業,人工智能在此領域的應用更多的是“賦能”而非“替代”勞動力,因此人工智能在工業領域發展在中國所帶來的社會成本也會低于服務業。
工業應用場景的豐富也為中國在人工智能領域的超越提供了基礎。當前AI技術仍在不斷發展進程中。相較于文字和影視創作等領域來說,工業領域對于系統在多次運行后的重復誤差率的要求很高。從這個意義上來說,當前流行的生成式大模型是否能能夠匹配工業的要求仍存在不確定性。而中國龐大的工業體系為不同類型的人工智能技術的“試錯”提供了豐富的應用場景,這也是其他國家所不具備的優勢。
四、全球產業鏈重構對中企機遇大于挑戰
過去幾年全球產業鏈重構有加速的趨勢,中國企業也加大對外投資。面對國內部分產業外遷,市場也出現了一些對中國是否會面臨“產業空心化”的擔憂。但筆者認為,當前全球產業鏈重構的過程,對中國并非是完全負面的。
首先,全球仍有數量龐大的人群具備工業化的需求,這對中國工業體系來說提供了“走出去”的需求基礎。截至2022年末,全球人口約80億人。此前中國企業的出口需求主要來自西方國家。但從人口規模來看,西方發達國家約為10.6億人,其經濟近年來一直低速增長,工業化進程也接近尾聲。而除中國以外的其他新興經濟體擁有近55億的人口規模,且普遍具備工業化的需求和潛力。中國工業產品的“價廉物美”與新興經濟體的工業化需求契合度很高。在一帶一路倡議繼續推進的過程中,來自新興市場的需求不容忽視。
其次,中國不少工業企業已具備全球競爭優勢,“走出去”過程中有望進一步提升全球影響力。中國美國商會發布的《中國商務環境調查報告2024》中公布的調查數據,24%的受訪會員企業認為“來自中國民企日益激烈的競爭”是在華業務面臨的商業挑戰,這也從一個側面反映出相當部分的中國企業已經成為高效率者。行業“產能過剩”時市場力量會出清低效率的企業,而作為具備效率優勢的中國企業來說,在這個過程中更多面臨的是機遇而非挑戰。
第三,市場對產業“空心化”的擔憂可能是過慮了。由于1980-90年代日本產業外移對其經濟產生了明顯的不利影響,因此市場似乎有一種刻板印象——“對外產業轉移意味著制造業的衰落”。但從歷史來看并非如此,以美國為例,其對外直接投資在90年代明顯加速,但同期美國制造業產能的擴張速度是石油危機以來之最,年均復合增速達到4.6%,相較80年代的2.2%提升了一倍多。而且,當前的中國與當年的日本有幾個本質區別。一是市場規模。當前中國14億人口,但是日本人口約1.2億人;二是對產業鏈的掌控能力。日本的宏觀政策及產業政策的獨立性相對較低;三是工業體量。80-90年代日本頂峰時期制造業增加值占全球比重約20%,出口占全球比重為8.9%,而中國當前分別達到30.5%、14.4%;四是相比西方國家,中國在政府調動資源“辦大事”方面更有經驗。
需要指出,“產業轉移”這一概念本身是中性的,是經濟發展過程中普遍存在的經濟現象,其背后本質上是李嘉圖的比較優勢理論。經過過去的發展,中國人均收入的提升使得部分低附加值產業有動力向外轉移,利用海外部分發展中國家低勞動力成本的優勢,這是符合市場規律的,也是順應全球南方經濟體“謀發展”的訴求。中國作為第一制造大國,踐行真正的多邊主義,推動一帶一路進一步深化,加強同其他全球南方國家的經濟溝通,積極謀求全球南方國家的共同發展,這對于新興市場國家和發展中國家群體性崛起以及中國自身的發展顯然都是有利的。
風險提示:地緣政治風險,全球經濟政策不確定性,全球經濟金融風險。
(本文作者介紹:興業證券首席經濟學家、經濟與金融研究院副院長。)
責任編輯:李琳琳
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