沈明高系广发证券环球首席经济学家、家当研究院院长,中国首席经济学家论坛理事

本文是广发证券环球首席经济学家沈明高在中国首席经济学家论坛暨第三届大湾区经济发展大会上的主旨演讲实录

沈明高:尊敬的各位领导、各位首席、各位高朋:

大家上午好!
很高兴有机会参加本日的谈论,这个环节紧张是环绕新质生产力和人工智能发展展开互换。
当然,我们是学经济的,从经济和家当的角度磋商人工智能未来发展的上风、寻衅和机会,跟大家分享几点最近的研究认识。

沈明高丨AI优势与机遇

首先,从宏不雅观的角度,技能进步很可能是环球重回快增长轨道的紧张动力。
从G20紧张国家人均GDP相对G20均匀水平的比重变革看,发达国家的人均GDP相对G20均匀水平都比较高,新兴市场则相对较低。
2011年以来,环球进入了慢增长期间,环球现价美元计价的名义GDP增长速率年均复合增长率只有2.9%。
G20的19个国家里面,人均GDP相对G20均匀水平保持增长的紧张只有两个国家:美国、中国。
在这样一个环球增长放慢的过程中,美国的人均GDP在上升,相对付G20均匀水平增加了74%,其次是中国增加了32%。

为什么这个趋势很主要?环球快增长期间,美国的人均GDP相对环球水平是低落的。
这个慢增长阶段什么时候结束,须要看到美国的人均GDP相对环球见顶回落,即更多的国家开始进入快速增长周期,那么动力来自哪里?这便是想引出本日的谈论,我认为,可能来自技能进步特殊是人工智能在环球的广泛运用。

从美国的角度看,近年来,其劳动生产率和全要素生产率的环比年化进入了快速增长期间。
2000年初开始,美国劳动生产率和全要素生产率增速总体是低落的,环球金融危急之后进入平稳增长阶段,从2022年下半年到2023年开始,美国这两个指标均涌现了反弹。
这是否代表了AI技能广泛运用带来的新趋势,这个趋势是不是持续,还有待不雅观察。
二季度美国的GDP环比增长了2.8%,很可能意味着美国劳动生产率和全要素生产率水平反弹可能比较明显。
从这个角度来说,美国开始的人工智能浪潮有可能惠及更多的国家,带动环球各个国家的快速增长,使环球进入快增长轨道。
这是我想说的第一个不雅观点,即技能进步可能是环球重回快增长轨道的关键要素。

其次,数字技能和以数字技能为根本的人工智能是当地最主要的通用技能。
从技能进步的角度来讲,前面几次工业革命的关键在于蒸汽机、电力的发明等,第五次革命的关键技能是什么?大家可以谈论,但我个人认为很可能是数字技能。
数字技能是和当初的蒸汽机、电力、信息通讯技能同等主要的创时期技能创新。
二十届三中全会也专门提到要加强关键共性技能的攻关,勾引新兴家当发展。

从技能进步的分层逻辑来看,我们怎么样理解数字技能或者以数字技能为根本的人工智能地位? 我把技能分成三个层级,第一个层级叫通用技能,第二个层级叫共性技能,第三个层级叫专用技能,从这个角度可以比较好地理解三中全会提到的关键共性技能。
在这样一个剖析框架下,数字技能或人工智能便是当地最主要的同样技能。

通用技能有两个主要的特点:一是持续韶光比较长,很可能是十年、二十年乃至更长的韶光。
当初电力发明之后,花了环球大概40年的韶光来理解怎么样利用电力,环绕电力进行创新。
数字技能、人工智能,或数字化、智能化推进的速率会比以前更快,但肯定也是节后一个期间最关键的一次技能革命。
二是数字技能作为通用技能的规模上风非常明显。
也便是说,企业规模越大,平台上风、技能规模上风就越明显,乃至存在着规模收益递增的可能。
这就使得相比拟较小的企业如果不能很好的利用数字技能或者智能化技能,很可能会在竞争中处于不利地位。

通用技能顾名思义影响到所有家当、所有国家、所有企业和个人,专用技能是企业层面用的技能,它是一个微不雅观观点,专精特新是最明显的一个例子,专精特新用的技能便是专用技能。
共性技能介于通用技能和专用技能之间,共性技能不如通用技能覆盖面那么广,但是比专用技能影响的家当面更宽,是多少家当共有的技能。
共性技能一旦打破,会带来一系列家当的创新和发展。
对地方政府来说,比如广东,须要理解影响广东家当发展的关键共性技能到底有哪些,并有针对性地实现有组织的攻关和打破,就可以带来一系列干系技能的创新和新业态、新模式的形成,这些创新和打破有时候乃至是颠覆性的。

从人工智能的角度来理解,如果我们认为人工智能是一种通用技能,或者数字化、智能化是一种通用技能,那么概括而言,人工智能的三个关键环节都有其各自的关键共性技能:1.感知环节。
相称于人一样,要看得见,即视觉,还要摸得着,即触觉等,通过这些功能网络和积累信息,在这个环节的关键共性技能之一便是智能传感技能。
2.决策环节。
网络到信息之后,须要有芯片、软件和大模型来做高通量的打算处理,并基于数据处理得出决策方向。
在这个阶段,大模型、软件、硬件都很关键,它的关键共性技能包括GPU、高通量打算能力等。
3.实行环节。
决策之后就要实行,实行阶段的关键共性技能包括电控加电机,智能电机是驱动每个决策落地的关键环节。

如果我们认为人工智能或者智能化是通用技能,我们要更加重视研究影响人工智能的关键共性技能,从这个角度出发,很有可能推动在人工智能的发展方面实现关键打破。
这是我想说的第二个不雅观点,便是要高度关注人工智能各个环节的关键共性技能。

第三,发展人工智能的上风到底在哪里?大概有这么几点:1.家当运用处景上风。
相对付美国而言,中国的家当运用处景更加丰富目前,我国制造业增加值占G20高达36%,个中,长三角三省一市占了G20的10.2%,已经超过日本的6.1%,珠三角占了4%。
因此,珠三角和长三角基本上是环球家当运用处景最丰富的两个地区,利用这两个地区的上风,即家当链长、家当链完全,完备有条件实现人工智能的规模上风和家当运用处景的规模上风相结合,推动AI+家当快速发展。

2.投资先发上风。
过去十年,私募投资覆盖的人工智能初创企业数量和规模,美国排名第一,十年投了4500家,其次便是中国1300家。
所有其他欧洲国家加在一起都不如美国一个国家多,以是从人工智能投资的先发上风看,中美两个国家居环球前二。
麦肯锡的研究表明,如果一个企业比较早参与数字化和智能化,成为家当发展的领跑者,未来现金流就有可能涌现爆发式增长,反过来讲,如果是掉队者,刚开始企业的现金流是正的,由于投入比较少,但是随着韶光的推移,未来的现金流增长速率会居于下风,由于领跑者霸占了智能化的高产出上风,更有可能得到较大的市场份额。

因此,数字化、智能化和人工智能的发展,对每个企业来讲,不是我们想不想参与的问题,而是怎么参与的问题。

3.替代上风。
人工智能的功能之一便是替代人工。
国际货币基金组织的研究表明,在人工智能替代人工的程度从低到高的三种可能情景中,当替代程度比较低时,发达国家和发展中国家基本上都受益。
但是在替代程度较高的情景下,发达国家成为最大的受益者,新兴市场得到的好处基本上可以忽略不计。
为什么有这个差异?发达国家愚新兴市场国家劳动力的相对充裕程度不同是一个缘故原由,还有便是人工智能能够替代的家当和技能品类、事情岗位不同是其余一个缘故原由。
换句话说,人工智能替代人工,相对来讲比较有利于发达国家,对发展中国家就业是一个寻衅。

当然,人工智能也会创造新的就业机会。
MIT经济学家的研究创造,现在60%的职业在1940年之前是不存在的,技能进步创造了新的就业机会。
随着人工智能的发展,未来一定也会看到相称比重的新事情涌现。
对中国的启迪是,要利用人工智能创造新的就业机会,来填补它对劳动力替代带来的就业不敷。

概而言之,AI+的规模上风是最紧张的,其次是先发上风,以及利用人工智能不但能替代就业,更要实现就业创新。

第四,从我们目前面对的寻衅来看,中美竞争便是技能竞争。
大家可以看到,家当转移的最新趋势,劳动力密集型、低附加值的行业已经开始从中国转向东盟。
我国劳动力密集型产品出口,最近几年占环球的比重已经进入平台期,而东盟这些国家的出口占环球比重在上升。
成本密集型的家当从欧洲转入到我们国家,一部分到东盟,个中,美国、日本汽车出口占环球比重基本上进入平台期,有的不才降,而中国汽车出口在增加,这当然也是技能密集型的家当,但紧张是成本密集型。
关键的是技能密集型的家当转移,我们以电子行业为例,中国在环球出口市场份额,最近几年也进入了平台期,相对来讲,美欧日的电子行业出口占比,除欧盟低落比较明显外,美国和日本占比仍旧相对平稳。
理论上讲,随着家当转移、技能转移,中国在这个赛道该当霸占比较高的比重。
真正竞争比较激烈的,便是在技能产品市场,特殊是在出口市场方面。

一个值得关注的新趋势是,美国在技能创新方面的本土上风正逐步显现。
美国标普500指数中,上市企业的营收来自美国本土的收入占比总体在上升,即美国企业在某种程度上是在去国际化。
我们把标普500企业分成两类:一类是收入50%以上来自美国,另一类是来自美国本土的收入低于50%,疫情期间国际化程度比较高的企业营收增长比较快,但是疫情后美国本土化程度比较高的企业,营收相对付国际化程度比较高的企业增长更快。
这代表某种程度上美国的再工业化取得了进展,特殊是美国人工智能的广泛运用使得其本土技能市场的需求在上升,自身技能的消纳能力得以提升。

英伟达的数据也可以印证这一趋势。
2018年英伟达营收来自美国的比重只有12.8%,到2023年已快速上升至44.3%。
40%以上的收入来自美国,部分对冲了中美摩擦对英伟达收入的影响,表面美国海内子工智能或者智能化发展在加速,它能够在很大程度上减少了海内技能供给对外洋需求的依赖。

相对来讲,我们也看到中国相对美国的增长潜力。
初步数据显示,美国科技上市企业整体ROE水平在上升,2022年达到24%,高于非科技企业,而我国科技上市企业的整体ROE乃至低于非科技企业,近年没有呈上升的趋势。
当然,我们也知道我国科技企业的发展还处在比较早的阶段,我们还没有形成规模上风、家当集群上风,随着韶光的变革,我们相信中国科技企业的整体ROE首先要超过非科技企业,然后逐步向美国科技企业的整体ROE水平靠拢,中美科技企业ROE的差距代表了增长潜力,如中美人工智能发展差距缩小,可能是一个主要的路子。
进一步剖析,我们可以创造,中美科技企业ROE的差别紧张来自两个细分领域,即软件、技能硬件和设备(包括光刻机等)。
这两个赛道的差距便是未来的潜力。

因此,中美技能竞争中,美国本土化趋势部分减轻了对外洋需求的依赖,中国同样须要打开数字化、智能化的运用处景,创造需求、发挥家当链上风,让更多的人工智能企业落地。

末了,对我国而言,AI+发展的机遇在哪里?大略总结为三点:

1.捉住关键共性技能这个牛鼻子。
基于前面的剖析,要高度重视对关键共性技能的研究和攻关,使AI+技能和丰富的家当运用处景相结合,形成家当上风。

2.提高直接融资比重。
二十届三中全会提出,要发展多元股权融资,提高直接融资比重。
从金融模式看,横轴是股市市值占GDP的比重,纵轴是信贷余额占GDP的比重,代表直接融资和间接融资两个渠道。
与2000年比较, 2023年环球金融模式总体在向间接融资倾斜。
相对来讲,中国过去二十多年韶光里,间接融资相对付直接融资的比重在上升。
同时,美国乃至日本直接融资的比重都在提升,而欧洲走的是其余一条路,间接融资的比重大幅度提升。
事实上,欧洲企业整体创新的实力也面临磨练。
从这个角度来说,怎么样为科技企业定价,特殊是对非赢利的企业定价,使得科技企业更早地参与市场资源配置,是成本市场的一个核心功能,也代表了成本市场的竞争力。

3.促进各种前辈生产要素向发展新质生产力集聚,大幅提升全要素生产率。
我们提出了一个新观点,叫科技成本。
发展新质生产力须要新的生产要素,个中之一便是科技成本。
科技成本有什么特点?科技成本是懂技能、懂家当运用处景、懂风险定价的成本。
金融机构投资或贷款给企业一块钱,不再只是传统意义上一块钱的观点,而是一块钱的货币+科技成本的附加值,这样的科技成本可以更好地甄别和造就更多的独角兽企业。
同时,上市公司也要提高自己的科技信用,即常日所说的科创属性。
通过增加科技成本投入,结合研发成本存量和数据资源存量等加快形成科技中间品,为企业带来未来现金流增量,整体提升科技企业的整体ROE水平,这样我们的科技企业就更具国际竞争力,从中产生一批天下级企业。

感激大家!