“新经济”与产业的颠覆性变革

    摘要: 在以新一代信息技术为代表的一组通用目的技术的推动下，“新经济”再次浮现，成为世界各国经济中投资最多、创新最活跃、增长速度最快的领域。“新经济”的技术经济特征表现为以新科技为根本动力、数据成为生产要素、万物互联、智能无处不在。在“新经济”条件下，新科技通过自身发展壮大和与其他产业深度 融合两个方面推动产业的更新与新旧动能的转换，具体表现为产业在产品形态、业务流程、产业业态、商业模式、生产方式、组织方式、治理机制和劳资关系等方面发生颠覆性变革。这种变革需要保持市场在资源配置中起决定性作用的同时，更好地发挥政府作用，为“新经济”的发展创造良好环境。
    关键词: 新经济；新科技；颠覆性创新；产业变革；新动能
    基金项目: 国家社会科学基金重点项目“互联网+”背景下的中国制造业转型升级研究（16AJY011）；研究阐释党的十九大精神国家社会科学基金专项立项课题“推动新一代信息技术与制造业深度融合研究——基于新时代与新工业革命的视角”（18VSJ054）；中国社会科学院创新工程项目“新工业革命与中国产业布局发展新趋势研究”；中国社会科学院登峰战略优势学科（产业经济学）成果。
    一、“新经济”提出的背景
    “新经济”一词是由《时代周刊》在1983年的一篇封面文章中最早提出的，该刊用“新经济”描述从重工业向以技术为基础的经济的转型^［1］。“新经济”一词的真正流行则开始于《商业周刊》杂志主编Shepard在该杂志刊发的文章，Shepard在文中指出: “新经济是指实际GDP大幅度增长，公司运营利润上升，失业率低，通货膨胀率低，进出口之和占GDP的比例上升，GDP增长中高科技的贡献度比重上升”^［2］。广义上，新经济是指美国经济在20世纪90年代初到2001年互联网泡沫期间出现的高增长，低失业和低通胀并存的一波经济繁荣。由于信息技术特别是互联网技术是推动美国这一时期繁荣的技术基础，互联网产业是其中的热点，信息技术在获得广泛应用的同时也催生出一大批互联网公司，因而，新经济也被狭义地理解为“以信息为基础的经济”，也有人称之为“数字经济”和“知识经济”。但随着2001年互联网泡沫的破裂，新经济无论在政界、学界还是媒体都归于沉寂。
    尽管“新经济”的热潮不再，但是科技仍然在潜滋暗长并孕育着变革爆发的力量。例如2006年亚马逊和谷歌先后推出弹性计算云服务（ElasticComputerCloud）并提出云计算概念，开启了人类利用计算机资源的云计算时代^［3］。新科技的身影也逐渐被学术界和各国政府所捕捉。2012年4月英国《经济学家》刊出以“第三次产业革命”为题的特别报道，引起了全球对第三次工业革命的关注和热烈探讨^［4］。2013年德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界在汉诺威工业博览会上发布了《把握德国制造业的未来——实施“工业4.0”攻略的建议》，提出以“信息物理系统（CPS）”为特征的第四次工业革命已经到来。李克强总理在2016年的《政府工作报告》中重提“新经济”，使“新经济”的概念再次进入人们的视野。在2016年2月24日的国务院常务会议上，李克强总理指出: “中国经济发展到今天，正面临转型的阵痛期，再让传统动能继续保持过去那样的高增长，不符合经济规律。但只要我们坚韧地走过来，让‘新经济’形成新的‘S型曲线’，就会带动起中国经济新的动能。”从中国经济发展的实际情况来看，高新技术产业、战略性新兴产业的增长速度明显快于工业平均水平，信息传输、软件和信息技术服务等与“互联网+”相关的服务业保持高速增长，网上购物、移动支付、网约车和共享单车等新模式创新活跃，具有新特征的经济部门表现出巨大的活力和发展潜力。
    然而，当下的“新经济”与20世纪90年代美国的“新经济”无论在技术基础产业结构、运行规则等方面都存在着显著的不同。已有学者注意到，以互联网技术为核心的新一轮科技革命对服务业的资源配置方式以及商业模式、竞争方式、激励机制、评价视角等方面的影响，需要用新的经济学理论进行解释^［5］。本文在对“新经济”的技术经济特征进行分析的基础上，对产业在产品形态、业务流程、产业业态、商业模式、生产方式、生产组织、治理机制、劳资关系等方面的颠覆性影响进行了系统的研究，并在此基础上对中国大力发展“新经济”、加快实现新旧动能转换提出政策建议。
    二、“新经济”的技术经济特征
    “新经济”是相对于旧经济或传统经济而言的。由于“新经济”部门有着相对于国民经济其他部门更高的增长速度，是社会投资的热点，因而“新经济”在宏观上表现为与新技术的使用和深度融合为特征的经济部门（或经济领域）的高速增长和在国民经济中比重的提高。随着新经济部门的发展壮大和对其他领域的渗透，整个国民经济将会呈现高增长的“新经济”特征。当前“新经济”的技术经济特征主要体现在以下四个方面:
    （一）新科技是根本动力
    每一次工业革命都是由通用目的技术（General Purpose Technologies，GPTs）的成熟和广泛使用而推动的。所谓通用目的技术是相对于特定技术（Specific Technologies）而言的，是指具有得到广泛应用、可以进行持续的技术改进、可以在应用领域促进创新等三个特征的技术^［6］。驱动18世纪中后期第一次工业革命的通用目的技术以蒸汽机、纺纱机、炼铁为代表；驱动19世纪中期开始的第二次工业革命的通用目的技术主要包括发电机、内燃机、电动机、冶金、石油冶炼、化学、铁路、汽车、电话等；驱动20世纪四五十年代第三次工业革命的通用目的技术则是集成电路、计算机、软件、原子能、空间技术、生物技术等。通用目的技术会引发社会、经济全方位的变革，并由此带来生产效率的提高、经济增速的加快以及国家之间竞争优势的变化，并使整个国民经济呈现“新经济”特征。李克强总理在《政府工作报告》中提出的“新经济”是新技术、新要素、新产品、新模式、新业态、新产业的集合，其中，新技术是“新经济”的根本推动力。
    从技术基础来看，无论是20世纪90年代美国的“新经济”还是当前中国的“新经济”都是由新的技术变革推动。美国“新经济”的推动力是第一代信息技术，互联网从一种通信方式转变为一种商业模式，其应用领域从电子邮件、新闻传播渠道扩大到门户网站以及B2B、B2C电子商务等新兴商业模式或产业，涌现出以雅虎、亚马逊、ebay为代表的互联网公司。与美国20世纪90年代的新经济相似，中国当前的“新经济”也是在新技术的推动下产生和发展的，但是与美国新经济不同，中国当前的“新经济”是由一系列重大技术创新构成的通用目的技术集群推动的，具体包括: 第一，新一代互联网技术群，包括云计算、大数据、物联网、移动互联网、区块链等。第二，新一代信息技术，包括人工智能、虚拟现实、智能传感器等。第三，先进制造技术，包括高性能机器人、3D打印等。第四，生命科学技术，包括基因工程、脑科学等。第五，新材料（以石墨烯为代表）、可再生能源等新技术。根据Gartner^［7］在2017年7月发布的报告，增强数据挖掘、边缘计算、物联网平台、深度学习、机器学习、认知专家顾问、软件定义安全等新兴技术将会在2-5年内成熟。
    美国“新经济”时期的互联网技术主要应用于个人消费、办公室等服务性质的场景，是商业互联网、消费物联网。在中国当前的“新经济”阶段，以新一代信息技术为代表的新技术集群的应用则不局限于信息技术领域本身和服务性质的活动，而是已经应用于生产、生活的许多方面，并且应用范围仍在不断扩大，互联网从之前的消费互联网、商业互联网向产业互联网演进，与各个产业领域以及产业链的各个环节深度融合。
    （二）数据成为生产要素
    能够创造财富的传统生产要素是土地、资源、资本和劳动力。但从历史角度来看，人类对资源和生产要素的认识是随着技术的发展逐步变化的。在第一次工业革命之前，煤炭基本上不能为人类大规模利用；在第二次工业革命之前，石油和天然气也几乎不是资源；还有许多工业副产品和废弃物也曾经不是资源，回收技术的发展使这些废弃物成为新的“矿山”。大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的发展为我们打开了利用新资源的大门。由于技术的制约，长期以来，数据很难产生价值，往往是生产活动的副产品，但信息技术的发展使数据无用的状态发生了根本改变。一方面，随着智能传感器、移动互联网、物联网等技术的发展，数据的产生速度、产生规模出现了爆发式增长，数据低成本的生成、采集、传输、存储成为可能；另一方面，大数据、人工智能等技术极大地提高了数据处理效率、降低了处理成本，使海量的、非结构化的数据清洗、分析、使用成为可能。企业不但可以通过数据分析发现用户需求、提高生产效率，更重要的是对数据处理的结果本身就可以作为产品/服务提供给用户。以航空发动机制造商为例，发动机的工作效率直接影响油耗，从而影响航空公司效益。为提高产品竞争力，传统上，航空发动机公司需要不断改进发动机的材料、设计、加工工艺以提高发动机性能，但是依托大数据分析，航空发动机公司可以在不改变发动机物理状态的情况下，通过分析飞行员的驾驶数据，改进驾驶习惯使发动机工作效率得到显著提高。如果说土地是农业时代的原材料，钢铁是工业时代的原材料，那么数据就是信息时代的原材料^［8］，数据已经成为数字经济时代的关键要素^［9］，因此，英国《经济学家》^［10］评论到: “对本世纪来说，数据就像上个世纪的石油一样是增长和变革的动力。数据的流动创造新的基础设施、新商业、新垄断、新政治，以及更关键的新经济”。可见，数据成为价值的重要来源，掌握和利用数据能力成为未来决定企业竞争优势的关键因素。
    （三）万物互联
    在互联网发展的早期，连接主要发生在人与人之间、人与物之间，例如通过电子邮件、即时通讯软件、社交网络实现人与人之间的交互，通过摄像头、传感器（温度、湿度、压力等）、控制总线、物联网等掌握生产设备的工作状态实现人与物之间的交互。在“新经济”条件下，支持移动传输的3G、4G通信网络成为普及型的通信基础设施，卫星通信和卫星定位成本大幅度降低，手机、平板电脑等智能终端的普及率远远超过台式电脑等固定终端，传感器的精度更高且更加智能，软件的功能更加强大，这就使得通信网络更加泛在化，即在任何时间、任何地点实现万物互联成为可能。与此同时，不但更多的物体被接入互联网，而且互联网、传感器和软件将人、设备（产品）、自然资源、生产线、物流网络、资金流等经济和社会生活中的各个方面连接起来，不仅实现了人与人的联系，而且实现了物与物、物与服务、服务与服务、人与物、人与服务的连接，同时，接入单元的数量、交互的频次、产生的数据量等方面亦实现了指数型的增长。在制造业领域，制造企业通过无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施，在企业内部以及与供应商、经销商、客户之间形成数字化连接网络，德国工业4.0战略提出的未来工业愿景将之概括为横向集成、端到端集成和纵向集成。横向集成涉及存在供应关系的企业间的连接；端到端集成是从产品开发到制造工程、产品生产和服务等价值链全过程的数字化连接；纵向集成是以工厂内部的数字化连接为基础^［11］。
    （四）智能无处不在
    对人工智能的研究是伴随着现代计算机的出现而逐步深入的，并推动了三次人工智能发展的高潮。第一次是20世纪五六十年代，许多人工智能的基本理论被提出。第二次是20世纪八九十年代，以IBM深蓝战胜人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫达到它的顶峰。第三次人工智能浪潮自2006年开始，到2016年DeepMind公司的AlphaGo战胜人类世界围棋冠军李世石，引起社会各界的极大关注。与前两次相比，第三次人工智能浪潮真正从科学家的实验室走进工厂和千家万户，成为一种实用的、对经济社会具有颠覆性影响的技术。人工智能技术商业化的原因主要有三个方面: 第一，人工智能算法的演进，20世纪八九十年代的主流技术是基于统计、规则或实例的，例如专家系统、统计模型，目前的人工智能则是建立在深度学习技术的突飞猛进发展之上。第二，随着图形处理器在人工智能领域的使用以及专用人工智能芯片的开发，计算机处理能力和运算速度大幅度提高。第三，是互联网技术的发展和广泛应用产生海量的数据，利用海量数据，深度学习算法能够使人工智能系统进行训练、学习并不断提高。因此，人工智能=深度学习+大数据是最为普遍接受的认识^［12］，也有人将算法、算力和大数据概括为人工智能的三大基石。目前，人工智能技术已经在搜索引擎、图像识别、翻译、新闻推荐和撰稿、金融投资、医疗诊断、工业生产、无人驾驶汽车等诸多领域获得实际的应用，并为企业创造出真正的价值，而且人工智能的应用领域仍在持续、快速扩大。可以预见，在不远的将来，人工智能将无处不在，所有的产品/服务都将是智能产品/服务，所有的生产系统都将是智能生产系统，而且人工智能技术将贯穿于价值链的全过程和产品的整个生命周期。
    三、产业的颠覆性变革
    新经济条件下产业的颠覆性变革受到产业界的高度重视。在2016年10月的云栖大会上，马云提出“五新”概念，即新零售、新制造、新金融、新技术、新能源，并在2017年7月成立阿里巴巴“五新”执行委员会，负责全面落实“五新”战略的执行。阿里巴巴是根据自身的优势和战略布局，从具体产业的整体视角来认识产业的颠覆性变革。实际上，按照这一分类标准，新产业远不止“五新”，任何因新科技出现或与新科技融合发生颠覆性变革的产业都可以称为新产业，例如新农业、新物流、新娱乐、新教育，等等。要把新经济下的产业颠覆性变革讲清楚，不是要列举哪些产业发生了变化，而是要一般性地总结出新科技会使产业内部发生怎样的变化。
    笔者认为，新科技能够从两个维度推动新产业的形成: 第一个维度是新科技可以作为一种使能技术（Enabling Technology），以新一代信息技术为代表的新科技在其他产业中的广泛使用会带来产业运作方式的显著改变，从而使旧产品/服务转化为新产品/服务，旧产业重生为新产业。例如人工智能、移动互联网、激光雷达、毫米波雷达、GPS等技术的使用使传统汽车向无人驾驶汽车快速演进，围绕传统汽车形成的产业生态将会被颠覆。第二个维度是新科技会直接转化为可供销售的产品/服务，当这些产品/服务的规模扩大到一定程度就形成了新产业。例如从新一代信息技术发展而来的云计算服务、大数据服务；从虚拟现实技术发展而来的虚拟现实头盔、眼镜以及虚拟现实视频；智能传感器与互联网结合而形成的可穿戴设备、智能家居；机器人技术进一步发展所形成的服务机器人、手术机器人；生命科技产业化形成的基因测序、精准医疗服务。可见，新科技所形成的新产品/新服务不仅改造了新产业，而且其所属产业本身也以新的运作方式生产、供应和消费。同时，传统产业在与新科技融合后的生产率提升、成本降低、竞争力增强、市场规模扩大、盈利状况改善等反过来又会带动对新科技的需求，从而推动新科技所直接形成的新产品/服务所属产业的发展。无论新产品/新服务还是新的运作方式都会使产业发生深刻变革，即形成新产业。新科技对各个产业的影响将是全覆盖的，相对于哪些产业会发生巨大改变，新科技对产业内部的影响更具有普遍意义。本文将产业新的运作方式概括为业务和组织两大类以及分属其下的产品形态、业务流程、产业业态、商业模式、生产方式、生产组织、治理机制、劳资关系等八个方面，并具体分析这些方面在新经济条件下的颠覆性变革。
    （一）对业务的影响
    业务的颠覆性变革涉及产品形态、业务流程、产业业态和商业模式四个方面。
    1.产品形态
    在工业经济时代，我们所使用的产品/服务基本上以所见即所得的形式存在，也就是说，我们使用的产品/服务就是我们看到的全部。但是随着信息技术的进步，一件产品在具有物理形态的同时也具备了虚拟的和数字的形态，成为物理实体与数字虚体的组合，即数字孪生（Digital Twin）。所谓数字孪生，是以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型，来模拟物理对象在现实环境中的行为^［13］。数字孪生包括三个部分，即实体空间中的物理产品、虚拟空间中的虚拟产品以及将虚拟产品和实体产品联系在一起的数据和信息的连接^［14］。由于数字孪生实现了物理产品与虚拟产品之间的完全映射，二者的运行数据完全相同，因此，企业可以根据实体产品传导到数字世界中的运营参数进行监控和分析，基于大数据、人工智能等技术将实体产品的运行状态调整到最优。通用电气公司刚刚卸任的CEO伊梅尔特认为，借助物理设备的数字化孪生模型，引擎、涡轮、核磁共振仪等机器可以快速调校和持续升级，从而使机器保持良好的运行状态，提升可靠性和适应性，创造更多价值。对于用户来说，他们可以直接接触数字化的虚拟产品，而由企业设立在远程的实体产品提供物理上的支撑。
    虚拟产品与实体产品的分离还引发新产品的产用合一特征。一方面，用户在使用实体产品的同时，企业可以在用户感知不到的情况下，对虚拟产品进行调整并将调整的结果反馈到实体产品上，用户每一时刻使用的产品与上一时刻的产品并不完全一致。例如当我们在手机上使用新闻客户端时，APP后台系统会根据我们使用的情况动态调整新闻的推荐顺序。另一方面，对于许多平台型产品来说，平台企业只是提供了产品架构和后台基础设施，构成产品的核心层，再加上平台参与者及其活动，才构成平台用户所需要的完整产品，这就意味着平台用户在使用平台的同时亦参与了平台的生产活动。例如对于网约车用户来说，网约车平台和网约车司机的抢单及后续用车服务才构成一个完整的产品；而对于网约车司机来说，网约车平台和乘客的下单及后续的付款、评价才构成一个完整的产品。无论是乘客还是网约车司机，都在使用网约车平台的过程中参与了完整产品的生产，而网约车平台提供的服务也在乘客和司机使用的过程中时刻发生着变化。
    2.业务流程
    在工业时代，制造企业的生产流程一般是由研发部门开发新产品，随后对具有市场潜力的产品进行大规模生产，最后通过分销渠道将产品销售给最终用户。尽管社会生产已逐渐由供不应求时代进入供大于求时代，企业对待市场的导向经过生产观念、产品观念、推销观念转向营销观念，即以工厂为出发点转向以目标市场为出发点^［15］，但所谓的以市场为出发点也仅是通过小样本的抽样调查、零星的用户反馈或小规模试销售获得用户的需求信息。这些方法存在以下弊端: 第一，小规模的调查、试销或用户反馈很难反映所有用户的需求。第二，企业在对抽样、试销和用户反馈信息处理后往往只提取了共性特征，而忽略了个性化的需求信息。第三，即使企业关注到个性化需求，但是由于个性化生产成本过高，企业也很难把个性化定制付诸实践。因此，工业化时代的生产流程在根本上还是以企业为出发点并指向用户，即生产厂家直接对消费者（Manufacurers to Customers，M2C）模式或生产厂家通过中间商连接消费者（Manufacurers to Business to Customers，M2B2C）模式。
    在“新经济”时代，连接、数据、智能等特征使生产流程发生颠覆性变化。由于交易成本的大幅度下降，制造企业可以摆脱中间商找到并直接服务最终用户，用户也可以越过中间商发现商品的实际生产和提供者，生产过程呈现去中介化的趋势^［16］，业务流程由生产商驱动转向用户需求驱动即生产厂家直接对接消费者（Customers to Manufacurers，C2M）模式成为可能。通过互联网、移动互联网、物联网建立起的企业与用户之间的连接，不但能够使企业掌握用户使用产品的情况，而且能够使用户直接向企业发送产品需求；基于连接产生的大数据可以让企业了解用户的产品使用习惯，实时掌握生产进度、供应链的运转状态；数字化的设计工具、可重构的生产系统、人工智能、虚拟现实、3D打印等技术使企业创新链、供应链、价值链更具柔性，单个产品的设计、生产过程效率更高、成本更低、时间更短，按需定制产品与大规模生产产品的成本差距大幅度缩小、大量个性化的需求得以满足。总之，在智能传感器、物联网、机器人、3D打印等硬技术和大数据、人工智能等软技术的支撑下，制造系统、服务系统将具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升等能力，在不需要或极少需要人工干预的情况下，根据用户需求智能化地管理供应链和服务链，高效率地提供与市场需求相匹配的产品/服务，使生产流程真正转变为以用户为起点，从用户的真实需求出发组织研发、生产，甚至定制化设计、生产和交付。由于研发设计、加工制造、产品销售、用户服务相互之间实现了连接和数据的实时传输，各个环节几乎同步进行，研发、制造、销售之间的界限变得模糊。同时，由于C2M模式实际上是一种按需生产方式，因此，只要需求和生产的流程连续不中断，就可以避免工业经济时代普遍存在的库存积压问题。
    3.产业业态
    “业态”是由日本学者提出的，用于描述零售业具体经营形式的词汇。店铺位置、规模、经营结构、价格政策、销售方式、服务等共同决定了一种商业业态，例如百货商店、超市、大型超市、购物中心、专卖店、工厂折扣店、仓储式会员店、便利店、食杂店，等等。近年来，“业态”一词有泛化使用的趋势，但是却一直没有准确的定义和内涵界定。笔者认为，产业业态是指一个产业所呈现出来的具体的存在或运作形态。在新一代信息技术的推动下，产业呈现出融合发展的趋势，通过产业与产业之间的融合形成了各种不同的新型产业形态。就制造业而言，其与服务业之间的界限日趋模糊，呈现出制造业服务化的趋势。在工业时代，制造业以加工制造产品为中心，企业通过销售市场需要的产品获得收入和利润。但是在“新经济”时代，随着用户需求趋于多元化以及物联网等信息技术推动的连接和数据实时传输，制造企业提供更多基于其制造产品的服务成为可能和必然趋势。制造业服务化呈现出以下四个特点: 第一，由以产品为中心向以客户为中心转变。第二，由加工组装为主向以制造+服务转变。第三，由一次性交易产品向长期提供服务转变。第四，由以产品为价值来源向以产品+服务的组合为价值来源。制造业服务化打破了制造业与服务业的界限，也对国民经济统计提出了挑战。传统的国民经济产业分类标准已经很难准确反映产业的规模以及产业之间的比例关系。产业融合与新业态的形成不仅发生在三次产业之间，也发生在细分产业之间，从而使国民经济各个行业的存在形态发生了颠覆性的变化。
    4.商业模式
    商业模式是一家企业如何为客户创造价值、传递价值以及从中获得价值的模式。奥斯特瓦德和皮尼厄^［17］认为，企业商业模式的选择取决于客户细分、价值主张、渠道通路、客户关系、收入来源、核心资源、关键业务、重要合作、成本结构等九个方面，这九个方面的内容及其组合的变化会推动商业模式的变革。新一代信息技术及其利用带来的万物互联、数据成为生产要素、智能无处不在等特征会使上述多个方面发生改变，从而催生新的商业模式。在数字经济时代，典型的商业模式包括长尾、免费、平台、共享等，在实际生活中，这些商业模式常常被组合使用。
    （1）长尾。在任何市场中，利基产品都远多于热门产品。在传统经济中，由于受到销售成本的限制，企业更愿意利用有限的货架空间、让有限的销售人员销售热门产品，利基产品的价值难以实现。但是，互联网等信息技术的出现大幅度降低了利基产品的展示、搜寻和交付成本。例如电商网站以图片、视频展示商品，无论展示成本还是用户通过搜索引擎发现商品的成本都非常低廉，电影、音乐、图书等一些原来以实物为载体的商品通过数字化还能够以近乎为零的成本传输。尽管单个利基产品的销量很小，但是由于种类繁多，聚集起来就能够形成与热门产品相匹敌的大市场，为企业创造价值，由此使长久存在的80/20法则被颠覆^［18］。
    （2）免费。企业为了实现利润最大化，经常采取价格歧视策略。成功实施价格歧视必须具备三个条件，即具有市场势力、知道或能够推断消费者对每单位产品的支付意愿、能够组织或是限制以低价格获得产品的消费者向出价高的销售者转售^［19］。但是在实际操作中，由于与消费者之间信息不对称的存在，企业很难实施按照每个消费者的保留价格定价的完全价格歧视，而只能针对不同购买数量或不同群体实施差别定价。信息技术的发展可以让企业更精准、实时地掌握供需关系、用户习惯和购买意愿，从而做出接近完全价格歧视的定价策略。例如滴滴、优步等网约车公司可以根据乘客的付费意愿、附近车辆多少、距离等因素实施动态定价，调整供需关系。在具体的经营过程中，由于数字产品边际成本为零的特点以及为了扩大用户基础、巩固市场地位，互联网公司往往实施对部分服务、部分用户免费的策略，而对其他服务、其他用户实施精准的价格歧视。免费的具体策略包括: 以高获利产品补贴亏损产品的直接交叉补贴；三方市场中对A类客户免费对B类客户收费，即所谓的“羊毛出在猪身上”；基本服务免费、增值服务收费或个人客户免费、企业客户收费的免费加收费模式^［20］。
    （3）平台。在工业时代，企业的成长需要依赖于自身的资源和能力，资本的积累是一个缓慢的过程，即使并购等手段能够加快资本集中，但企业扩张的速度仍然受到自身能力的制约，因此，一家企业从诞生到成长为世界性的行业领先企业往往需要几十年甚至上百年的时间。数字化平台提供了买卖双方高效交易的场所，同时由于双边网络效应的存在，平台一侧用户数量越多就会对另一侧用户具有更大的吸引力。具有较大用户基础的平台能够使正反馈机制发挥作用，促进平台两侧用户数量规模进一步快速增长，平台企业的收入可以随着平台两侧用户数量的增长而不断增加。因此，平台的兴起使企业在很大程度上摆脱了自身资源和能力的束缚，可以更大程度地利用企业外部的资源实现成长。例如Uber，世界上最大的出租车公司，却没有自己的汽车；Facebook，世界上最流行的媒体所有者，却不创造内容；阿里巴巴，最有价值的零售商，却没有自己的存货；Airbnb，世界最大的住所提供商，却没有自己的不动产^［21］。同时，平台企业的成长速度也要比工业时代快得多。2007年第三季度，世界市值最大的10家公司分别是埃克森美孚、通用电气公司、中国移动、中国工商银行、微软、皇家荷兰壳牌、俄罗斯天然气工业股份公司、AT＆T、花旗集团和美国银行，其中只有微软是一家数字企业和平台公司，但是到2017年第三季度，世界市值最大的10家公司变更为苹果、谷歌母公司、微软、亚马逊、伯克希尔·哈撒韦、阿里巴巴、腾讯、脸书、埃克森美孚和强生，数字企业和平台公司已经占据其中7席。
    （4）分享。分享是在新一代信息技术推动下出现的一种新型商业模式。分享经济的英文表述是Sharing Economy，但其实际上有两种不同的形态: 一种是闲置资源（包括产品、生产设施、能力和时间等）的出让和再利用；另一种是基于互联网的分时租赁。二者的区别在于前者的交易对象是分散在众多个人手中的闲置资源，由于是闲置资源，因而每种资源的数量少且规格和质量非常不统一；后者的交易对象则是由一家企业所拥有，利用互联网平台根据需要在不同时间将产品出租给使用者。为了将Sharing Economy的两种形态区分开来，国内产业界将前者称为“分享”，后者称为“共享”。另外，分享与共享又存在共性: 第一，均基于一个互联网平台进行交易。第二，均使用而不占有，只租不买，按需付费^［22］。分享/共享经济之所以能够发展起来，是由于基于信息技术的分享平台能够将分散的供需集合起来，大数据、人工智能等技术能够高效地对需求信息进行检索、匹配，甚至高效地调度所分享的资源。分享/共享不仅存在于交通出行、住宿等消费或服务业领域，在制造业领域也有巨大的发展潜力: 第一，借助于分享/共享经济平台，制造企业可以把闲置的生产能力与需求进行匹配。第二，随着产品的个性化程度日益提高，制造企业越来越不具备承担所有个性化定制的能力，由此衍生出大量个性化设计企业，甚至个人也参与到产品的开发设计之中，价值链分工进一步细化，一些制造企业就会转型为专业化的加工制造分享/共享平台。
    （二）对组织的影响
    组织的颠覆性变革涉及生产方式、生产组织、治理机制和劳资关系四个方面。
    1.生产方式
    这里所说的生产方式是指在经济生产活动中，作为生产活动主体的劳动者与生产资料结合的方式。生产方式要适应生产力的发展水平，同时，也随着生产力的不断提高而发生变化。其一，在前工业革命时代，生产力水平低下，人类主要利用简单的手工工具从事生产活动，以人力手工生产为主，并且生产成果是少量定制化的。少量主要是受生产力水平所限无法进行大规模的产品生产；定制化则更多地受制于参与生产的劳动者能力的天然差异，很难生产出完全相同的产品，是一种被动的个性化。其二，工业革命的爆发使机器得到日益广泛的应用并取代人力、畜力等直接的自然力，人类生产进入机械化时代，生产效率获得极大的提高，批量化、标准化生产成为可能。但由于生产力发展水平仍然有限且社会分工程度较低，工业品生产以小批量为主。其三，随着电力的发明和商业的应用，人类生产进入电气化时代，生产力被进一步释放，兼之专业化生产设备和标准化零部件的出现，大规模、低成本地生产标准化产品成为可能。1870年在美国辛辛那提屠宰场出现第一条流水生产线，随后福特的T型车生产线将流水线发扬光大，将大规模生产推向极致，成为二战后世界工业主要的生产方式。其四，经济发展带来收入水平的提高，使发达国家消费者越来越倾向于购买个性化商品，这种个性化需求催生了许多细分市场，要求企业提供低成本、高质量、更加差异化的产品。在这一时期，计算机、数控机床等获得广泛使用，人类生产进入自动化时代。模块化、计算机辅助设计、可重构生产系统使生产系统更加具有柔性，经济、快捷地设计、生产多品种产品成为可能，生产方式从大规模生产向大规模定制转变^［23］。其五，目前，方兴未艾的新一轮科技革命与产业变革的代表性特征是移动互联网、工业互联网、3D打印、人工智能、数字化制造、新材料等技术的成熟和应用，人类生产进入数字化、网络化、智能化时代。经济发展、产业升级使消费者和企业对个性化产品/服务的需求进一步提高，同时数字化、网络化、智能化的生产系统更具有柔性，以3D打印为代表的生产技术本身就更加适应定制生产，因此，个性化定制生产成为可能^［24］。
    2.生产组织
    与生产力的发展、生产方式的变革相适应，人类社会的生产组织形态也在不断发生演变。在前工业革命时代，生产力低下、产品构成简单、分工程度低、生产规模小、经济生产活动的开展以分散的家庭为单位、家庭作坊是主要的生产组织形态。16世纪中叶到18世纪末叶，由于产品复杂程度的提高和分工的深化，需要将不同种类的手工业工人联合到一个工厂里进行分工协作从而生产出最终产品，生产组织形态演变为手工工场。第一次工业革命后，蒸汽动力替代人力和畜力极大地提升了人类利用自然资源的能力，可以加工处理的对象不断丰富、生产规模持续扩大。生产规模和市场的扩大又进一步促进了分工的细化和迂回生产程度的提高，即斯密所说的“市场决定分工的范围”。更大的生产规模、更细致的分工要求将更多的劳动者组织起来进行生产，大工业“在技术上同自己的手工业以及工场手工业基础发生冲突”^［25］，现代意义上的工厂成为工业化时代典型的生产组织形态。在第二次工业革命时期，火车、轮船扩大了市场的范围，为了进一步提高生产效率，大规模生产成为主流。18世纪80年代之后，规模大、地域范围广的纵向和横向一体化的现代企业在美国最重要的产业部门兴起^［26］。经济发展水平的提高缩短了劳动时间、增加了劳动力的闲暇；而教育水平的提高使闲暇时间成为认知盈余。计算机和互联网成本的持续下降使其在个人用户中大规模普及，而且其具有生产资料的特征，与认知盈余的结合使得受过教育的劳动者能够在闲暇时间参与到产品的创新和生产之中^［27］。数字化交易平台显著降低了交易成本，打破了地域的阻隔，将分散的生产者组织起来共同参与生产过程，呈现出社会化生产的趋势。最初的社会化生产主要表现为爱好者共同开发开源软件、编辑维基百科等百科全书或者参与大企业发布的创新方案征集等形式。随着信息技术的进一步发展以及产品形态、商业模式的创新，社会化生产的范围也越来越广泛，不仅在实体产品的数字化原型设计或数字化产品和服务中广泛存在，3D打印机的发展亦使个人不再需要仰仗大公司而自己动手完成实体产品的制造^［28］，甚至由无数拥有3D打印机的个体进行协作，生产更为复杂的实体产品。
    3.治理机制
    在交易成本经济学里，治理机制是指如何协调生产活动主体之间的关系，在现代经济中主要包括企业、科层和中间组织三种类型。但是如果历史地考察，生产活动的治理远非这三种类型。如前文所述，企业是在19世纪末20世纪初才出现的一种组织形式。在前工业革命时期，是以家庭为单位的个体手工生产，因而在这一阶段，生产资料的所有者与生产资料的控制和使用者、生产者和消费者之间都是合二为一的，绝大多数人消费的只是他们自己生产的东西。在第一次工业革命前后，随着手工工场的出现，社会生产规模的扩大和分工深化，要求将具有不同技能的劳动者组织起来开展在工序分工基础上的生产，一开始是劳动者带着自己的生产设备加入工场，随后由资本家提供生产资料、劳动者提供劳动力，由此不但出现了由科层化的组织进行生产活动的组织，而且出现了生产资料所有权与控制权、使用权以及生产者和消费者之间的分离，资本家拥有生产资料、组织生产活动，与此同时，独立的生产者和消费者出现，社会亦从“为使用而生产”转变为“为交换而生产”。随着19世纪后期一体化大企业的兴起，作为生产资料所有者的资本家不一定具备经营管理企业的能力，因此，他们开始雇佣职业化的经理人负责企业的经营，所有权和经营权出现分离，由更加专业化的现代经理人（代理人）代替资本的所有者（委托人）实施具体管理的现代企业出现。在这一时期，同样是产销分离和科层化组织的治理机制。
    在社会化生产方式下，企业中发布命令的核心与科层治理机制的重要性下降，社会化生产很多时候不是由企业的经营者发号施令决定生产什么、怎么生产和为谁生产，而是由大量的分散化的独立个体决定生产什么、怎么生产和为谁生产。生产活动越来越呈现去中心化的趋势，许多产品/服务的生产已经不需要一个发号施令的中心，而是通过无数分散化、地位平等个体自发、无序活动的组合构成完整的社会生产系统，研发、生产出社会需要的产品。在社会化生产方式下仍然存在企业，但是企业的生产活动不是完全依赖科层内部的员工、资源，也不是完全依赖供应商，而是依靠与企业没有严格控制关系与合同关系的大量分散的个体。企业在雇佣员工为其工作时，往往面临多种制约: 第一，由于能力和知识是个人的私有信息或哈耶克所说的关于特定时间和特定地点的信息，有些知识还具有波兰尼所说的“只可意会不可言传”的默会性，因而企业很难准确识别员工的能力和拥有的知识，进而分配给他们最合适的任务。第二，由于监督成本高昂，企业很难对员工的工作进行有效监督^{［29－30］}。第三，员工的绩效受到多种因素的影响，特别是一些支撑性工作无法表现为市场业绩，企业很难对员工绩效进行准确的计量。因此，在企业治理模式下，会存在对员工的有效激励问题。而对于分散的个体来说，他们既拥有个人能力的充分信息，又不存在委托-代理的激励问题，而且其业绩直接由市场来反映，因而在许多情形下比企业治理机制更具有效率。
    经典的交易成本经济学认为，治理结构取决于资产的专用性、不确定性和交易频率三个维度^［31］，三者都涉及交易双方的信息问题。例如交易双方在签订契约时，一方难以预期另一方今后的行为，因而就会影响到其进行资产专用性投资的决策；交易频率的提高能够在一定程度上降低违约行为。近年来，建立在新一代信息技术基础上的区块链技术快速兴起，不但创生了去中心化的货币，而且其更重要的功能是改变了交易参与者之间存在的信息不对称性并提供了新的监督手段。区块链是一种共享的分布式数据库技术，每家企业、每个人的每一次交易行为都能够被记录在区块链中，这些交易记录分布存储在网络中，不可篡改、不可伪造。这就意味着，交易参与方可以在契约签署前查看潜在合作对象的信息并确定交易企业的信用及交易产品的真实情况。这份“诚信记录”的存在实际上构成了一个市场主体与其他所有市场主体之间的无限次重复博弈，为了实现长期收益的最大化，履约就成为其最优选择。区块链的出现在很大程度上解决了交易中存在的不确定性问题，使交易频率、资产专用性的重要性下降，因而企业、市场和中间组织等传统交易方式及其相对重要性将会被改写。
    4.劳资关系
    在20世纪八九十年代，企业就发现，工作任务不一定交给企业内部的员工来完成，使用外包公司成本更低，全职工作开始土崩瓦解^［32］。而去中心、自组织的治理结构意味着在企业中工作、雇佣与被雇佣的劳资关系被进一步颠覆。其一，自由就业越来越普及。工作不再意味着朝九晚五地全职上班、听从于老板的命令。劳动者可以根据自己的爱好、能力、时间自主决定从事何种产品的生产、什么时间生产。淘宝店主、专车司机、网络主播等都是近年来兴起的依托于互联网的自由职业。其二，职业身份的复合化。在企业上班意味着是企业的员工，在工作时间需要按照企业层层下达的指令开展工作。受闲暇时间、能力、生产资料等方面的限制，劳动者大多只能从事单一的工作。但是在“新经济”时代，由于自由就业和生产资料的普及化，越来越多的劳动者告别相对固定单一化的分工角色而拥有多种职业身份，身兼数职的“斜杠青年”在年轻一代中成为潮流。例如对一个软件工程师来说，工作日在互联网公司工作，上下班可以做顺风车司机，周末可以做网络主播展示自己的专业知识或演艺特长。其三，从雇佣到合作。由于劳动者不再附属于任何一家公司，公司与劳动者的关系从雇佣和被雇佣到平等合作，从趋势上看，大企业被自由人（专业的或非专业的）的组合所取代，工作关系不再是雇佣合同而是合作协议，甚至根本没有任何协议。
    在“新经济”下，劳资关系的另一个颠覆性变化是人工智能技术对就业岗位的替代。虽然机器对工作的替代可以说与工业革命和技术进步相伴，但总体上看，机器在替代一些就业岗位的同时创造出更多的就业岗位，并且把人类从危险、繁重和枯燥的工作中解放出来。但是随着机器人性能的提高、成本的下降以及人工智能的兴起，人类与机器的赛跑可能已经进入“棋盘的下半场”，即出现就业机会的绝对减少^［33］。即使人工智能造成社会就业绝对减少的情况不会发生，但制造业的就业岗位大量被替代将成为不争的事实，无人工厂或黑灯工厂将成为加工制造环节的典型模式，制造企业的就业岗位将越来越多地为研发设计人员所占据，企业人力资源管理工作需要从以管理低技能劳动力为主向管理知识型员工转型。
    四、结论与政策建议
    在以移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术为代表的一组通用目的技术推动下，“新经济”再次浮现。“新经济”的技术经济特征表现为以新科技为根本动力、数据成为生产要素、万物互联、智能无处不在。在“新经济”条件下，新科技对产业产生颠覆性影响，既有新科技自身形成新产业而使产业结构发生改变，更有新科技与传统产业融合而对产业内部的产品形态、业务流程、产业业态、商业模式、生产方式、组织方式、治理机制、劳资关系等方面的颠覆性变革。这些深层次的产业变革有的刚刚显露苗头，有的已经形成滚滚洪流。积极拥抱变革的企业取得远超传统企业的高速增长，积极迎接变革的国家和地区的经济增长也呈现良好的势头。
    国际金融危机后，中国经济呈现增长速度换档期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期“三期叠加”的特征，经济发展进入“新常态”，即从高速增长转为中高速增长，经济结构不断优化升级，从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。同时，在产业层面也出现“新常态”的特征，“新经济”与旧经济交织、新科技与旧产业融合渗透、传统产业增速下降与新兴产业蓬勃发展并存。当前，新科技引发的“新经济”已经成为世界各国着眼未来竞争的焦点，主要国家纷纷出台政策加大对新科技创新的支持，修改法律法规为新模式、新业态创新松绑。2015年以来，中国围绕“新经济”也出台包括“中国制造2025”、互联网+、人工智能、双创等领域的一系列政策。世界经济发展的历史表明，每一次科技革命和产业变革时期都是后发国家实现“弯道超车”“换道超车”的时间窗口。当前正在兴起的“新经济”的核心技术是新一代信息技术，而新一代信息技术具有典型的网络效应特征，用户、市场规模是影响产业发展的关键因素。中国是世界上人口规模最大的国家，改革开放以来四十年的高速增长带来收入水平的显著提高，人口大国意味着市场大国，容易发挥网络效应、引发正反馈机制，这是电子商务、移动支付、社交网络等“新经济”领域中国取得世界领先地位的大国优势。随着消费互联网加快向产业互联网拓展，中国在实体经济部门特别是制造业的大国优势同样将成为“新经济”发展的重要支撑。经过自20世纪80年代以来持续的离岸外包，发达国家的产业体系和价值链已经不完善，主要集中于高科技产业和研发、营销等价值链高端环节的优势可能转变为在产业互联网发展时期缺少应用场景的劣势。相比之下，中国是世界制造业规模最大、产业门类最齐全、产业配套最完善的国家，而且中国制造业发展水平不平衡，既有先进的数字化、智能化工厂，同时也有处于自动化阶段的工厂。拥有最丰富的产业应用场景，为中国制造业领域的颠覆性创新特别是确立自主的标准、平台和系统提供了优势条件。
    促进“新经济”发展，加快实现新旧动能转换需要使市场在资源配置中起决定性作用的同时，更好地发挥政府作用，为“新经济”发展创造良好环境: 第一，应对“新经济”继续秉承包容审慎的监管态度，鼓励企业和个人进行包括技术、产品、业态、商业模式在内的各类创新。第二，产业的颠覆性创新必然与原有的制度条件形成冲突，例如无人驾驶不符合现有的道路监管法律法规，需要对阻碍“新经济”的法律法规和政策进行及时修改。第三，在产业的颠覆性变革时期，基础科学或竞争前技术的商业化速度更快，与产业发展的联系更紧密，因此，需要加强对“新经济”领域科技创新的支持，夯实产业发展的基础。第四，“新经济”的发展依赖于云计算、物联网、移动互联网等新一代基础设施，因此，应加快推进新一代基础设施建设，为产业发展提供良好的条件。第五，互联网领域竞争的关键是标准、平台和系统，应发挥中国人口和市场规模大、应用场景丰富的优势，支持在工业互联网、无人驾驶汽车、数据标准等领域和方面的自主标准、平台和系统建设，掌握产业话语权，降低对发达国家的依赖和加强产业安全。第六，由于中国产业特别是制造业发展存在严重的不平衡，技术、理念和模式先进与落后的企业并存，因此，应树立标杆、加强示范推广，促进落后企业以标杆为基准进行学习、追赶。第七，适时调整高等教育专业和课程设置、加强在职培训以及慕课、知识分享等学习型平台发展，培育“新经济”发展所需的高素质人才。
    参考文献
    ［1］Charles，P.，Alexander，C. P. The New Economy［J］.Time Magazine，1983，121（22）: 62－70.
    ［2］Stephen，B. S.The New Economy: What It Really Means［J］. Business Week，1997，17（11）: 38－40.
    ［3］杨青峰 .智能爆发: 新工业革命与新产品创造浪潮［M］.北京: 电子工业出版社，2017. 9.
    ［4］The Economist. Manufacturing: The Third Industrial Revolution［R］. 2012.
    ［5］江小涓.高度联通社会中的资源重组与服务业增长［J］.经济研究，2017，（3）: 4－17.
    ［6］布朗温·H. 霍尔，内森·罗森博格.创新经济学手册（第二卷）［M］.上海市科学学研究所译，上海: 上海交通大学出版社，2017.35－37.
    ［7］Young，G.Hype Cycle for Threat－Facing Technologies，2017［R］.2017.
    ［8］Ross，A.The Industries of the Future［M］.New York: Simon ＆ Schuster，2016. 152.
    ［9］习近平.实施国家大数据战略加快建设数字中国［EB/OL］.http://politics.people.com.cn/n1/2017/1209/c1001-29696291.html，2017－12－09.
    ［10］The Economist. The Data Economy: Fuel of the Future［R］. 2017.
    ［11］工业4.0工作组.把握德国制造业的未来: 实施“工业4.0”攻略的建议［R］.德国联邦教育研究部，2013.
    ［12］李开复，王咏刚.人工智能［M］.北京: 文化发展出版社，2017.
    ［13］赵栋.西门子的“数字孪生模型”愿景——访Siemens PLM Software制造工程软件业务高级副总裁Zvi Feuer先生［EB/OL］.http://news.e-works.net.cn/category912/news65672.htm，2016－02－04.
    ［14］Grieves，M. Digital Twin: Manufacturing Excellence Through Virtual Factory Replication ［R］.White Paper，2014.
    ［15］菲利普·科特勒 .营销管理（第11版）［M］.梅清豪译，上海: 上海人民出版社，2003.21－24.
    ［16］Makinsey Global Institute.Digital China: Powering the Economy to Global Competitiveness［R］. 2017.
    ［17］亚历山大·奥斯特瓦德，伊夫·皮尼厄.商业模式新生代［M］.黄桃，郁婧译，北京: 机械工业出版社，2016.4－7.
    ［18］克里斯·安德森.长尾理论［M］.乔江涛译，北京: 中信出版社，2006.35－39.
    ［19］丹尼斯·W·卡尔顿，杰弗里·M·佩洛夫.现代产业组织［M］.胡汉辉，顾成彦，沈华译，北京: 中国人民大学出版社，2009.280－281.
    ［20］克里斯·安德森.免费: 商业的未来［M］.蒋旭峰等译，北京: 中信出版社，2009.23－26.
    ［21］Goodwin，T.The Battle Is for the CustomerInterface［EB/OL］.http://techcrunch.com/2015/03/03/in-the-age-of-disintermediation-the-battle-is-all-for-the-customerinterface/，2015－03－03.
    ［22］马化腾，张孝荣，孙怡，等.分享经济: 供给侧改革的新经济方案［M］.北京: 中信出版社，2016.
    ［23］B·约瑟夫·派恩.大规模定制: 企业竞争的新前沿［M］.操云甫等译，北京: 中国人民大学出版社，2000.
    ［24］彼得·马什.新工业革命［M］.赛迪研究院专家组译，北京: 中信出版社，2013.
    ［25］马克思.资本论（第一卷）［M］.中共中央马恩列斯著作编译局译，北京: 人民出版社，1975.420.
    ［26］小艾尔弗雷德·D.钱德勒.看得见的手——美国企业的管理革命［M］.重武译，北京: 商务印书馆，1987.576－577.
    ［27］李晓华.信息技术推动下的分散式创新及其治理［J］.财经问题研究，2016，（11）: 3－10.
    ［28］克里斯·安德森.创客: 新工业革命［M］.萧潇译，北京: 中信出版社，2013.
    ［29］陈永伟.理解“三重革命”: 《机器、平台和大众》介评［J］.互联网前沿，2017，（3）: 80－82.
    ［30］McAfee，A.，Brynjolfsson，E. Machine，Platform，Crowd: HarnessingOurDigitalFuture［M］. NewYork / London: W. W. Norton ＆ Company，2017.
    ［31］奥利弗·E.威廉姆森.治理机制［M］.王健，方世建等译，北京: 中国社会科学出版社，2001.51.
    ［32］约翰·布德罗，瑞文·杰苏萨森，大卫·克里尔曼.未来的工作: 传统雇佣时代的终结［M］.毕崇毅，康至军译，北京: 机械工业出版社，2016.30.
    ［33］埃里克·布莱恩约弗森，安德鲁·麦卡菲.第二次机器革命: 数字化技术将如何改变我们的经济与社会［M］.永军译，北京: 中信出版社，2016.