从数字经济到数字货币

零边际成本带来的一个重要特征就是网络效应。数字经济的边际成本足够低，甚至是零边际成本，所以能够吸引很多人使用，而吸引越多人，它创造的价值就越高。

　　01 数字经济的微观效应

　　在讲数字经济的宏观含义之前，数字经济的一些微观效应同样值得我们关注。简单来讲，数字经济实际上是数字技术和经济互动的模式。那数字技术的应用如何提高经济效率和影响经济结构（包括就业、收入等方面）？数字经济和传统经济活动有何不同？其实有很多的技术进步都会影响经济活动，为何单独强调数字经济呢？这些其实都与数字经济特殊的微观层面特征有关。

　　非竞争性

　　数字经济一个非常重要的特征就是非竞争性，即数字服务、数字资产或数字商品的使用具有非排他性、非竞争性的特征。传统经济不一样，比如有一个苹果，我吃了，你就没得吃。但数字经济不同，比如ZOOM软件开发出来后，一个人的使用不影响其他人的使用，也不增加其他人使用的边际成本。有人说数字是当代的石油，是重要的生产要素。这话既有道理也没道理。数字、数据成为重要的生产投入，影响经济活动的效率和经济结构，从这个意义上讲，用数字类比石油是对的。但数字和石油还是有着根本性差异，石油开发出来了，我用了一桶，世界上就少了一桶，别人就用不了了。而数字不一样，它是可以重复地几乎零成本地使用。所以非竞争性使得数字经济实现了规模效应。

　　规模经济

　　从供给端看，数字经济能实现零边际成本。经济学教科书讲规模经济，规模越大，单位成本反而下降，效率越高。数字经济尤其特殊。当然传统经济活动也有规模经济，比如一家汽车制造厂，从年生产10万辆车到年生产100万辆车，分摊到每辆车的固定成本可能会下降。但传统经济的规模效应是有限的，一个机器的使用率也是有限的。要多生产汽车，就必须要增加更多的厂房，购买更多的机器设备。而数字经济不一样，比如微信能同时服务几亿人甚至几十亿人，它的规模效应非常大。这就体现为所谓的零边际成本。传统经济的边际成本会随着产量和规模的扩大而下降，但不太可能降到零，规模效应也就因此受限。

　　从需求端看，数字经济有网络效应（可以服务双边市），使用的人越多，对大家越有利，效率就越高。还是用微信举例，我们使用微信是因为身边的朋友、同事、亲人都在用，联系起来方便。如果开发一个软件很少人用，即使免费你也不会用，为什么？因为它对你没有价值。

　　零边际成本带来的一个重要特征就是网络效应。数字经济的边际成本足够低，甚至是零边际成本，所以能够吸引很多人使用，而吸引越多人，它创造的价值就越高。

　　范围经济

　　还是举微信的例子，微信的用途越来越多，从一种服务扩展到另外一种服务，带来了不同的业务线、产品和服务。这种相互协同可以提高效率。

　　机器替代人还是赋能人？

　　关于数字经济还有一个大家都很关心的问题，从微观层面来讲，数字经济是否会带来机器替代人？我们是否要担心大规模失业？技术进步提高了劳动生产率，是否意味着劳动力需求下降、工资面临下行压力？比如美国这次总统大选，有个华裔的民主党候选人叫杨安泽，是搞IT出身的。他认为，特朗普上台的原因在于其抓住了美国贫富差距加大这一主要矛盾，但特朗普发现了症状却诊断错了病因。特朗普责怪外国人抢了美国人的工作，但杨安泽认为，最根本的原因是机器替代人。数字技术、人工智能的进步，让很多人担心，现在看起来很习以为常的工作未来可能会被技术替代。这些问题对我们思考未来经济发展的路径，其实有非常重要的含义。

　　历史上，经济学家其实一直有这样的担心，从两百年前的李嘉图到一百年前的凯恩斯，都担心机器替代人。经济学里有个专有名词叫“技术性失业”（Technological Unemployment），即技术进步所导致的失业。所以这种担心是贯穿于历史的，很有争议。

　　在当下我们如何来看待这个问题呢？这次疫情中的无接触经济带给我们的一个重要启示是，机器赋能人。机器既可以替代人，也可以赋能人。机器增加我们的能力，提高我们生产的效率。

　　02 无接触经济启示一：

　　机器替代人也可以赋能人

　　机器对人的赋能，体现在很多领域。比如餐饮外卖行业，如果没有数字技术、智能手机、GPS定位等技术支持，那外卖员的配送效率就会非常低；再比如这次疫情下的远程教育、远程办公、远程医疗等无接触经济，它并不是替代老师，不是替代我们这些还在办公的人，医生也没有被替代，这其实是一种赋能。数字技术使得我们在疫情冲击、社交隔离的情况下，还可以继续维持一些经济活动，所以它和人是互补的。当然机器也可以替代人，比如无人物流、无人配送、正在发展的无人驾驶等。大家可能会想，是不是短期来看机器赋能人，长远来看取代人？这种想法似乎有道理，但也没那么简单。其实无论是在近期还是在远期，机器既可以赋能人，也可以替代人。

　　数字经济：中美之别

　　来看一下中美数字经济的发展带给我们的一些启示。我去年写过一篇文章，比较中美数字经济发展的差异。我把它总结为中国是劳动友好型数字经济，美国是资本友好型数字经济，也就是说，美国数字经济的发展，更多的是机器替代人，资本深化替代就业。中国数字经济的发展，更多的是机器和劳动力互补，对劳动是友好的。美国的劳动力替代型数字经济体现为，常规性、简单重复的工作比如一些制造业流水线能被机器代替，同时甚至有一些不是很简单的、重复性的工作，也能够被机器替代。中国的劳动互补型数字经济则体现在一些非常规的服务上，比如说外卖、快递、送货员、专车司机、视频主播等等。

　　为什么有差异？主要有两方面原因，从供给端来讲，根本原因就是中国的劳动力成本比美国低很多。即使在数字经济中，劳动力成本、重要的生产要素的价格仍然是影响经济发展模式的一个决定性因素。这个道理很简单，同一个机器人在全球范围内是可贸易的，在套利行为驱动下，机器人在全球的价格会趋同，但劳动力的可贸易性要低得多。因此在美国，更多地用机器替代劳动力具有合理性，而在中国，这种成本收益比反而不具有经济性。所以在中国，机器与劳动力更多是互补关系。

　　从需求端来讲，中美两国的一个重要差异是人口数量和密度。中国城市的人口数量多、密度高，在人口密度高的地方，一些利用数字技术做劳动力的服务很容易就达到合适的成本收益比。以外卖为例，在美国可能要开车半小时以上才能送达一单，成本收益比并不划算，但在中国，一个外卖员或者快递小哥服务一栋楼，可能就足以覆盖他的成本，甚至还能挣他的工资。所以人口密度高、大城市多，也是中国数字技术和劳动力互补的原因，机器可以跟劳动力结合起来，提高经济活动的效率。

　　中国：数字经济偏向劳动

　　中国的数字经济偏向劳动。中国的人口密度高，实际上就是中国数字经济的网络效应大。同样一个劳动力，通过数字技术能够服务更多人，提高效率，这就是平台经济模式。一份关于2015年全球独角兽企业的统计数据显示，全球10亿美元市值以上的独角兽有176家，而中国占到了64家，数量排名第一。数字技术跟劳动力的结合，可以充分发挥中国低劳动力成本的优势。

　　这其中还有个比较有意思的问题，那就是在数字经济、人工智能的时代我们怎样才能不被社会淘汰？很多人认为要加强教育和培训技能，才能够不被淘汰。这种观点肯定有道理。但如果仔细想一想，也不完全是这样。

　　其实我们说机器赋能，实际上是机器降低了对人的技能的要求，不需要特别高的技能，人们就可以成为一个外卖员、快递员，或者做一个网红销售。

　　过去对出租车司机要求的技能其实是蛮高的，因为没有GPS定位，没有通讯效率高的智能手机，要成为一个好的出租车司机，必须熟悉城市里的街道，才能快速地把旅客送到目的地，这是不容易的。一个出租车司机可能要几个月甚至几年时间才能把一座城市彻底摸清楚。但现在不一样了，数字技术的赋能降低了对出租车司机技能的要求。

　　所以我们发现，反而是一些低技能的工作有了新的就业机会，不容易被替代。有些所谓的有一定技能的工作，却被替代了。因此这些都不是绝对的。

　　这其实不是新现象。工业革命之前织布纺纱、做木匠，都是需要技能的，需要跟着师傅学习好多年。后来技术进步后，反而对技能的要求降低了。所以纺纱织布在工业革命前是一个高技能的工作，工业革命后没有受过太多培训的劳工阶层，都可以在大规模生产的厂房工作。

　　从这个意义上讲，技术进步促进经济社会发展的一个体现，其实是为技能较低的人群提供了就业机会。当然这不代表低技能的人有工作之后收入就高。在工业革命早期，因为一些社会保障、公共政策跟不上，贫富差距成为很大的问题。所以后来马克思在《资本论》中专门有讲资本和劳动之间的冲突，但随着社会矛盾的激化，西方国家建立起社会保障体系，加强对劳动权益的保护，这样使得技术进步所带来的效率提升，对社会公平的冲击就会小一些。同样地，数字技术的发展也带来这个问题，比如零工经济——劳动者不是和某个单位签订正规的长期合同，而是以计件等方式获得收入，这可能会为一些人提供更为灵活的就业方式，但它也带来社会保障、劳动者权益保护等问题。在现在的数字经济时代，大家也在讨论这个问题。

　　中美数字经济差异之宏观含义

　　中美之间数字经济的差异，在宏观上的一个含义是什么？美国的数字经济多是替代劳动力，所以对劳动力不利、对资本有利。中国的数字经济多与劳动力互补，所以对劳动力可能反而是有利的，对资本不利。我们可以从宏观数据来验证这一判断。

　　我们看到，在过去20年美国的劳动报酬占GDP的比重下降，但资本回报率是上升的，当然全球金融危机这些因素导致其间有些波动（图2-3）。所以过去20年美国股市大牛市其实是有基本面因素支撑，也就是美国的资本回报率在上升。

　　在过去20年的前半段，中国的劳动报酬占比也是下降的，但在过去10年中国的劳动报酬占比却转而上升。有许多因素可以解释这种现象，包括社会保障体系的改善，技术进步对劳动力效率的提升以及中国劳动与技术的互补性等。与劳动报酬上升相对应的，是中国过去十几年资本的回报率下降，所以从长远的趋势来讲，过去20年尤其是2007年以来中国的股市为何没有美国股市表现的那么好，和资本回报率的趋势性下降是有关系的。

　　这是数字经济的一个重要的宏观含义，它会影响到整个经济结构、收入分配和就业。总体来讲，机器替代人带来的失业问题，其实没有像有些人想象得那么严重。机器在某些方面赋能人，就算对于那些受教育水平较低、技能较低的人来说，机器也不一定都是坏事。这还要看具体的技术模式、技术形式的发展。

　　03 无接触经济启示二：

　　服务业可贸易

　　服务业可贸易

　　在经济学里我们谈到国际贸易，通常会把商品和服务分为两类，一类是可贸易品，另一类是不可贸易品。一般来说商品是可贸易的，所以制造业是可贸易的，比如中国制造的冰箱、空调、手机出口到美国，美国制造的飞机可以出口到中国。

　　但服务业一般被认为是不可贸易的，因为服务业的活动往往需要人和人之间的互动，而人是不能自由跨境流动的。

　　这次疫情带来的一个重要启示是什么？就是疫情的隔离措施限制了人员流动，即使是在一个国家内部。这种措施达到的效果类似于国家之间移民的限制，这时我们通过无接触经济、数字经济的应用，使得过去需要人与人之间的互动才能完成的工作或消费，在无接触的情况下也能实现。所以数字经济克服了人员不能流动的障碍，意味着服务业可贸易，使得未来的数字经济的发展突破了我们过去的传统认知。

　　这几年英文的文献里有一个时髦的词，叫Telemigration，我把它翻译成“远程移民”。这个词的意思是，虽然没有移民，但达到的效果实际上类似于移民。比方说，你人在中国，线上被美国的一家公司聘用。远程移民以及所谓的增强现实（Augmented Reality）、虚拟现实（Virtual Reality）的实现，是有一定的技术基础的。我们用ZOOM共享 PPT的时候，就达到了类似现场的效果，大家在自己的手机屏幕上就能看到我共享的PPT。

　　现在的技术不仅可以实现共享PPT，还能够使得不同的人同时控制一个PPT。比如一个单位的同事，大家远程办公并在线上共享PPT，在大家讨论的过程中，不同的人可以同时在PPT上改动。这样就类似于在一个办公室现场工作的情景了。线上的通讯与面对面的交流差别之一是延时问题，信号延时会使得线上交流可能没有在办公室交流效率高。但随着技术的进步尤其是5G的应用，延时也会降低，线上交流越来越接近现实，这就使得我们的很多服务性工作，不需要从北京飞到上海，或者从北京飞到合肥，也能够完成。所以不可贸易性，它不仅体现于国与国之间的跨境，也体现于一个经济体内部不同地区因为空间距离所带来的障碍，而数字技术能够克服这一点。在过去，服务业在北京和上海之间是不能交易、不能互通的，但现在也可以互通了。

　　重新思考服务业的角色

　　服务业的可贸易性会让我们重新思考服务业的角色。从我们经济学的历史来看，传统经济学的思维是看不起服务业的。在亚当斯密的《国富论》里，他讽刺嘲笑乐手、牧师，认为他们不能生产粮食、面包，也不能织布、纺纱，因此是无法创造价值的。再到马克思的《资本论》，马克思说生产活动涉及到服务业、生产需要服务业，但是服务业本身不创造价值，所以马克思的《资本论》仍然是认为服务业不创造价值，虽然他承认生产需要服务业，但即便到了后来，大家仍然把服务业和制造业分开。

　　美国著名经济学家鲍莫尔（Baumol）在1967年一篇研究经济增长的论文，讲的就是服务业的生产效率低。书中有个很著名的例子，后来被广为引用，就是虽然过去几百年技术在不断进步，但音乐会的四重奏还是要4个人，并不是2个人或3个人，由此鲍莫尔认为服务业的效率低。但服务业的生产效率低，与其非贸易品的属性有很大关系。那制造业为什么效率高？因为贸易品的生产效率提升快，效率提升快又是因为竞争充分。在中国生产的华为手机要卖到全世界，那产品的竞争对手就会增加，想要取胜就必须提高产品质量，降低成本，才能赢得更大规模的市场。与此同时，在更大规模的市场，如果企业的生产效率高，那么它就会领先，也就能享受规模经济。

　　因此对于可贸易品的行业来说，贸易会带来技术外溢，带来新的思维、理念和技术，其成熟业态可能会趋于头部集中。与之形成鲜明对比的是，不可贸易品因为市场规模小、竞争有限，效率提升比较慢，也没有规模经济，技术外溢也有限。比如在北京的服务业，就只能服务北京当地，甚至只能服务北京某一个小区。所以，如果服务业从不可贸易转变为可贸易，或者说可贸易性增强，那对未来的经济发展模式和经济结构的影响将非常深远。

　　数字经济：服务业是劳动生产率的新增长点

　　过去我们说农业、工业发展提高了效率，服务业效率很难提高，所以服务业很难成为一个新的增长点。但如果服务业可贸易性增加，将会提升整体劳动生产率。

　　公共政策在这其中能够发挥重要作用，可以通过推进数字经济的基础设施建设等系列措施提升服务业的可贸易性。这次疫情带来的重大影响之一，可能是会促使各国政府加大宽带、5G等数字基建以提升效率。同时公共政策还应促进竞争、降低垄断。这可能会极大影响一些互联网平台企业，比如 Facebook、谷歌，中国的腾讯、阿里等等。这些企业现在已经占据垄断地位，未来他们会是创新者还是成为创新的阻碍，就要看公共政策如何引导。

　　经济发展模式之辩

　　在过去，中国等东亚国家追赶发达国家的成功经验是什么？制造业和国际贸易是主要载体。制造业的可贸易性带来规模经济和效率的提高，就能够吸收非技能劳动力并推进城镇化，同时通过参与全球产业链，带来新的技术、新的理念、新的思想外溢和技术转移。

　　在未来发展上，前面我提到数字经济能提升服务业的可贸易性，但数字经济也可能会降低制造业的可贸易性。如果数字技术、人工智能的进步，使得制造业的生产环节能够完全被机器替代的话，那么美国的制造业企业不需要搬迁到中国或者越南，在本土就可以用机器来生产，因为通过节省运输成本，制造业生产离消费者越近效率就越高。所以数字经济发展可能的一个颠覆性影响，是制造业可贸易性的下降。

　　关于制造业回流，特朗普想让美国的制造业回流，但短期看不会因增加关税或通过贸易保护主义就能轻易实现。然而如果我们看远一点，二三十年以后，如果整个制造业完全被机器替代的话，那就是真正的制造业回流了。所以数字经济发展的颠覆性影响，在于颠覆了我们过去几十年甚至上百年的认知，制造业变得不可贸易或者说可贸易性下降，服务业的可贸易性上升，进而对经济发展模式带来重大挑战。

　　现在关于落后国家如何追赶发达国家，有两派观点，一派是比较悲观的，认为机器替代人或成为趋势，劳动力成本在制造业的差异不是问题，制造业将会回流。这也就意味着非洲、中东等落后国家或地区，想继续复制中国的发展模式，已经很难实现了。这些落后国家面临的不是中等收入陷阱的问题，而是低收入陷阱的问题。当然也有比较乐观的一派，认为虽然制造业回流、制造业可贸易性下降，但是服务业可贸易性上升，那些落后国家的低劳动力成本仍然有优势。印度就是靠低劳动力成本提供服务出口的，未来落后国家追赶发达国家可以学习印度经验，靠服务业参与全球市场竞争。

　　其实不仅仅是国家与国家之间，地区之间也一样，如中国内部的上海和贵州，东部和西部。我们过去说随着经济的发展，东部的劳动力成本越来越高，我们把制造业转移到中部和西部。但如果未来机器替代人了，制造业就可以放在东部。那西部靠什么来发展呢？答案是服务业。服务业的可贸易性，是值得我们思考的一个重大的宏观议题。

　　04 生产率与收入分配

　　为什么劳动生产率增速下降？

　　我们继续讨论数字经济在宏观层面的含义。关于国外劳动生产率和收入分配的问题，从图6可以看到，美国的劳动生产率增速在过去10年甚至20年来都在下降，这和我们直观的感觉是不一致的。现在大家都在讲数字技术的进步，智能手机通信的改进，人工智能、机器替代人，那效率肯定是提高的。为什么美国国家统计局计算的劳动生产率增速是放慢的呢？

　　诺贝尔经济学奖获得者Robert Solow在1987年讲过一句话，“You can see the computer age everywhere but in the productivitystatistics．．．”那为何微观感受和宏观数据会有偏差？一般有三种解释。

　　低生产率的三种解释

　　一种解释是GDP的统计误差，在数字经济时代，GDP作为反映我们生活水平、价值创造、速度提升的指标，它的误差越来越大。因为GDP统计的是一种市场交易行为，但数字经济时代有一些市场交易行为没有价格，或者说价格是0即零边际成本。我们用微信或ZOOM，基本都是零成本。这些活动因为没有市场交易，没有货币化，就很难被统计到GDP中。尤其是一些无形资产创造的价值，例如知识产权、创新、品牌和新的商业模式，也很难被衡量。在传统经济中GDP比较容易统计，如厂房、机器设备、交易、制造业等显然都是以货币来衡量的。

　　第二种解释是通用技术（General Purpose Technology，GPT），通用技术影响经济、渗透经济需要时间。过去人类发明电以后，电力对整个经济活动的渗透持续了几十年的时间，体现在劳动生产率方面是一个渐进的过程。也就是说，现在数字经济对生产率的影响可能还没体现出来，未来才能观察到。

　　还有第三种解释，认为某个或某些领域的技术进步导致整个经济的劳动生产率增速放慢。这个听起来有点悖论，不同于我们的直观感受。这就是前面提到的Baumol Disease。Baumol 在1967年发表的一篇论文认为，由于不是所有部门的劳动生产率都能提升，一个部门的劳动生产率提升，比如说汽车制造行业，机器替代人提高劳动生产率，是否会出现剩余的劳动力呢？如果这个部门生产的产品需求是无限的，那这个部门的效率再提高，也没有剩余劳动力。但一般来讲，人们对某种商品或产品的需求总是有限的。需求有限就导致劳动生产率提高快的部门产生了剩余劳动力，这些剩余劳动力就会流向劳动生产率低的部门。因为劳动生产率低的部门，生产的产品供不应求。这会导致劳动生产率低的部门在整个经济里的重要性反而会上升。越来越多的人在劳动生产率低的部门工作，这样我们在计算宏观的劳动生产率时，发现它反而是降低的，这就是Baumol Disease。

　　Baumol Disease： 低生产率部门重要性上升

　　技术进步使得低生产率部门重要性上升，这看起来似乎是个悖论，但其实是有合理性的。这背后的原因就是进步部门劳动生产率提升，产量增加，但需求有限，由此就导致剩余劳动力从进步部门转移到效率低的部门。过去人们在用机器织布前雇佣了很多人，但技术进步提高了生产效率，织布就不需要那么多人了，剩余劳动力就转移到其他部门。农业生产也一样，过去中国农村需要大量劳动力在田里耕作才能解决全国温饱问题，后来技术进步和劳动生产率提高，剩余劳动力就转移到了制造业。但制造业也一样，冰箱的生产效率提高了，人们对冰箱的需求又是有限的，剩余劳动力就继续转移到效率低的部门，主要是服务业。所以我们说服务业在经济中的重要性上升，无论是中国还是美国，这与收入分配是有关系的。

　　我们前面讲对就业的担心，其实就是收入分配的问题。数字经济的发展，到底未来哪些行业、哪些人更多地受益？数字经济提升的效率，到底哪些人能够享受，哪些人不容易享受？按照我们刚才的逻辑，就可能不是我们想象中的那样——技术进步快的部门可以享受技术进步带来的效益。比如说，冰箱、汽车生产的效率提升很快，但不代表冰箱或者汽车制造业的工资就能上升，反而是那些效率低的部门的工资上升。因为它效率低，供不应求，我们效率提升，业务收入增加，人们就增加对所有商品的需求，那些效率低的商品价格上升会更快，进而效率低的行业工资会上升。

　　哪些行业/人更受益于数字经济？

　　哪些行业或人群更多受益于数字经济？这并不是说技术进步行业就不会享受数字经济的福利，它享受数字经济的前提是供给有限，即垄断。比如说专利权或者关键的技术人员，人的角色不能被替代的行业，如管理者、心理咨询师、体育明星等，这类垄断要么是技术垄断，要么是自然垄断，本质上受益于效率提升。

　　有一些行业产品需求无限或者近似无限，譬如攀比消费、时尚品牌。作为品牌的著名设计师，每人每年能设计的时尚服装有限，效率不可能高，攀比消费使得产品价格上升，时尚品牌就此受益。

　　至于零和经济活动，它不创造经济价值、不增加供给，主要在于分配。比如说警察和罪犯就是零和经济，在此并不是诋毁警察工作的重要性，但从经济活动的角度来讲，警察和罪犯的行为是相互抵消的。至于网络诈骗、比特币交易，关于这方面我的观点可能存在争议，我认为比特币交易和一些衍生的金融交易，包括一些期货交易，其实都是零和经济活动。因为一个人受益了，另外一个人就受损，整体上它并不创造新的价值。还有利益集团游说，离婚律师，数字技术、大数据的应用，虽然可以帮助离婚律师打赢官司，挖掘对方隐瞒的财产，但并不创造价值，离婚的双方一方受损一方受益，还是属于零和经济活动。这些活动它不创造价值，也不创造新的供给，所以它的效率低下，但人们反而不断把资源投到这些领域。

　　数字经济如何影响房地产？

　　数字经济时代，房地产既面临有利也面临不利的因素。

　　有利因素是指土地不可贸易、不可再生，生产效率很低。其他部门生产效率提升，用创造的收入去购买效率较低、供给跟不上的土地，这会对北京、上海等大都市的房价有推升作用。然而，数字经济的发展使得人们远程提供服务成为可能，远程教育、远程办公、远程医疗、在线销售等工作生活方式，使得人们不需要住在市中心，从这个角度看，数字经济的发展对房地产市场是不利的。

　　数字经济对房地产的影响，取决于有利和不利因素哪个驱动力更强。同时，它也面临着公共政策的问题，假设有利因素更强，土地供给有限、生产效率低，那么技术进步带来的收益都投入土地中，继而导致上海、北京的房价不断上升，这能否被社会接受？能否被公共政策接受？此时公共政策应该发挥什么作用？这也是数字经济面临的挑战。

　　值得思考的问题

　　总体而言，这次疫情下值得思考的问题首先是无接触经济，它昭示了数字经济发展的潜力，促使企业和居民等私人部门行为改变，也会激发私人部门增加对数字经济投资的热情。公共部门、数字基建等也会因这次疫情而增加未来的投入。当然它也会带来问题，尤其是个人隐私保护的问题。

　　这次为了控制疫情，从某种程度上来说，对个人隐私实际上是严重侵犯的。现在大数据能把每个人的行踪都记录下来，为了控制疫情无可厚非，但疫情过后能否退回原点，如果不退回，会对大家的生活、工作乃至整个社会造成怎样的影响？这可能就是社会学的问题了，这个问题值得我们深思。

　　其次就是贫富差距的问题，技术进步创造的收益不是我们想象中的被进步部门从业人员所享受，它更多的是一种垄断租金收入。以明星为例，明星收入高一些是可以接受，但是网红效应带来的收入效应，真的合理吗？而谈及专利权，专利的保护应该到什么程度？我们这次研发新冠病毒疫苗的专利会收费吗？我相信不会。救援疫苗的专利不应和传统的专利一样，但如果是其他的药品或者其他的技术进步呢？假设中国或美国的公司这次研发出疫苗，为了公共利益放弃了专利的收益。那为什么其他的专利要有收益？当然专利对技术进步和创新是有利的，但任何事情都存在程度是否合理的问题。

　　还有刚才提及的房地产，随着技术进步如果收益都投入房地产，社会能否接受？是否会拉大贫富差距？整个经济学可能都会面临挑战。过去上百年，经济学强调新古典经济学的效率，实际上我们更应该回到古典经济学——亚当·斯密时代的政治经济学。为什么称其为政治经济学？因为经济活动涉及到政治、社会、人文，实际上需要公共政策的干预，包括技术应不应该对机器人征税、财产税是否应征收这些问题。

　　05 从数字经济到数字货币

　　无接触经济呼唤数字货币

　　这次疫情加速了数字货币的发展。目前国内几乎所有现金交易都被支付宝和微信支付替代了，而这次疫情就显示了其重要性，可以有效地减少因接触带来的可能感染。这次美联储推出量化宽松、财政支持，一开始也有人提议以数字货币的形式发行货币。所以数字货币也是此次疫情下无接触经济所带来的新现象。

　　货币金字塔架构的演变

　　传统的货币金字塔，最高层是央行或财政部发行的货币，安全性最高；第二层是银行信用货币，企业和居民在商业银行存取款，或者在银行账户之间用信用卡、支票和借记卡转账；第三层，即便不是银行存款，某些非银行信用在正常情况下也可以起到流动性资产的作用，相对较安全，比如以未来现金流为抵押品所发行的资产支持证券。在数字经济时代，传统的货币架构会发生变化，在中间层次商业银行外出现了数字平台，比如支付宝、微信支付，Facebook酝酿推出的Libra等，这类数字货币依托社交平台或电商平台发展支付模式，在零售层面并不通过银行。

　　DC/EP：数字货币电子支付

　　现在，在商业银行、数字平台之外，央行可能也会发行数字货币。近期有媒体报道，可能在不久的将来中国会推出数字人民币体系（Digital Currency Electronic Payments， DC/EP）。中国央行的数字货币主要是电子支付，类似于支付宝、微信支付，作用是替代现金M0。至于是不是匿名？可能是一定程度的匿名，但不可能完全匿名，因为央行肯定了解数字货币所支持的支付行为。

　　由于现金没有利息而数字货币起着替代现金的作用，所以数字货币也是零利息。未来可能我们每个人手机里都有央行数字货币钱包，和实物钱包一样，里面不可能也没必要放很多现金，因为现金和未来的央行数字货币都是零利息，是有机会成本的。

　　但实际上数字货币起到的替代现金作用并不会特别大，反而对支付宝和微信支付可能有挤压。因为除了偏远地区可能有些老年人还是用现金，现在国内现金基本已被替代，大部分人在正常的经济活动中已不使用现金。当然一些人在参与某些活动时，因为不愿意被他人知晓可能还是使用现金的。

　　央行数字货币为什么会挤压支付宝和微信支付呢？作为消费者我们可能没有察觉，但商户实际上要给支付宝或者微信以一定的比例付费。而央行数字货币并不收费，那么未来有可能商户会提出消费者用央行数字货币支付就可以打折，或者商户更愿意收取央行数字货币。

　　对此我认为未必是坏事，支付宝、微信支付为什么要对商户收费呢？央行数字货币的发展是不是会促使支付宝、微信支付减少甚至取消对商户的收费呢？如果能免除收费对消费者还是有利的。

　　当然，支付宝和微信支付也不应被完全取代，或者说央行的数字货币不应对支付宝和微信支付产生过大挤压。因为支付宝和微信支付的支付行为创造了大量的数据，这些数据是能够创造经济价值的。微观层面而言，蚂蚁金服、腾讯的金融服务都与大数据有关。如果支付宝和微信支付都不存在了，这些数据全部汇入央行手中，央行作为公共部门、政策部门，又能利用这些数据创造什么价值呢？当然这涉及到另一问题，支付宝和微信支付创造这些数据后，该怎么来保护隐私和促进公平竞争？会不会因为这些海量数据形成自己的垄断市场？这其中涉及的问题比较复杂。

　　数字货币发展的大趋势，会挑战很多公共政策问题，包括隐私、垄断、公平竞争等，这些需要市场和政府部门协同，来创造数字经济时代的新模式。

作者：彭文生（中金公司首席经济学家、研究部负责人）
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