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周健工
第一财经传媒有限公司CEO
有的时候，不乐观只是因为我们错误的估计了自己的处境。
2016年以来，全球经济阴云密布，主要经济体复苏进程不断分化，全球贸易水平持续下降，同时，英国退欧、法国恐怖袭击、土耳其政变等“黑天鹅”事件时有发生，全球金融市场动荡不安。如何实现经济长期、稳定发展成为众多国家的共同渴望。
与此同时，中国经济正逐渐从投资出口驱动型，转型成为以科技、创新发展为基础的消费驱动型，开始适应经济以个位数增长这一“新常态”以及随之而来的各种新挑战。
综上来看，中国和全世界的决策者，都在为经济发愁。全球“新平庸”，经济增长处于低水平，主要经济体基本依靠负利率和零利率支撑。
下滑的不仅仅是实际经济增长速度，似乎还有潜在经济增长水平。美国的全要素生产率年增幅在1995年到2004年达到3%，正是互联网迅速普及、IT技术与经济全面结合的时期。而在之后的十年里，该数字跌到了2%，过去5年平均每年仅增长1%，而最近更低于1%。
经济乏力在中国就意味着跨越中等收入的步伐会放慢，对于美国则意味着中产阶级收缩，贫富差距扩大，引发民粹主义上升。
这些年来，中国和美国互联网和科技进步不是很明显吗？人们不是在说第三次或第四次工业革命吗？为什么这一轮技术创新目前还没有像以往那样提升劳动生产率？
到底哪里出了问题？经济，还是统计？
对比经济增长放慢，美国与中国却涌现了比以前更多的高估值科技公司。这些公司人均创造的收入和利润，远远高于传统产业。互联网方便沟通，显著提升了人们的协作水平，降低了交易成本。租车软件显著提高了效率，搜索帮助人们获取信息和知识比以往快许多，地图和导航服务让人们更便捷地交通，电商减少了购物时间，又给消费者提供了更多的选择。
为什么这些改变没有在我们的经济数据中体现？
从中国统计机构到硅谷背景的经济学家，都开始质疑统计方法有问题，那就是原本的统计体系是否依旧能够有效的反映真正的经济状况。
国家统计局副局长许宪春今年七月初坦言，新经济在推动世界经济发展发挥重要作用的同时也给政府统计带来严峻挑战。许宪春表示正在用新方法统计新经济。
中国已经拥有全球最多的互联网人口，拥有全球最大的互联网经济。统计互联网经济，测算互联网带来的劳动生产率的提升，中国与美国面临着同样的问题。
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谷歌首席经济学家瓦里安( Hal Varian) ：
如果说劳动生产率有问题，那一定是统计有问题，要么劳动生产率定义有问题。瓦里安还是加州大学伯克利分校的经济学教授。斯坦福大学经济学教授布鲁姆(Nicholas Bloom)则断定“硅谷劳动生产率正在大爆炸”。
成功的互联网公司大多创造了多边市场机制，建立了平台型经济，免费服务流行，共享经济崛起，但互联网带来的更高效协作与共享也无法从市场上体现出来。从摩尔定律50年前被提出到现在，计算效率提升了数千万倍，用户在购买了硬件之后，几乎可以免费获取各种软件服务。IT基础设施建成和硬件产品的普及之后，我们正在进入一个“软件定义一切”的时代，软件应用多数是免费的，尤其是云计算普及之后。
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硅谷的颠覆者们会说，几十个年轻人创办的一个互联网公司，可能就是一个估值超过十亿美元的“独角兽”，还有比这更高的生产率吗？
似乎经济学家分成了新经济和旧经济两个派别。美国劳工部以及东海岸的经济学家们坚持他们的统计方法，如芝加哥大学研究劳动生产率的西弗森(Chad Syverson)和通用电器公司的首席经济学家阿努齐亚塔(Marco Annunziata)。问题就在于互联网经济大量发生在非市场的领域，发生在个人之间，无法进行统计。对市场领域的统计方法没错，只是非市场部门目前无法统计。
坚持用目前的统计方法的另一种解释是：互联网和技术进步渗透到各行各业和整体经济需要一定的时间。当新技术产生颠覆性作用时，需要一定的时间来推动劳动产生率的提升。
例如，当年洗衣机发明时，家庭洗衣的时间明显缩短，但这一效率提升，并没有被统计。只是洗衣机和其他家庭用品把家庭妇女从家务活解放出来，使她们走入就业市场，提升了劳动生产率，推动了经济增长。历史上历次工业与技术革命告诉我们，技术渗透到实体经济中需要一个过程，而且其在不同行业的渗透速度和程度都是不均匀的。
如何评价当前互联网和技术进步对于经济的推动？
如果我们相信这一轮以互联网为代表的技术进步对于经济的影响还未结束，那么这些变化终究一天会带来传统意义上的经济增长。即便我们仍然沿用老的统计方法，这些变化也终有一天被会观测到。
但这不应该成为固步自封的借口。这不仅仅是变化如何影响数据的问题。对于当前经济状况的错误估计可能会影响我们的应对之策，这里包括财政政策、货币政策，也包括贸易政策。
这不是说当前经济毫无问题，只是告诉我们需要更好的知道身处何方。
我曾经在朋友圈里发问：“难道机器人刷屏，也会创造GDP？”
显然这是不能的。但会刷屏的机器人可能很快就会帮助我们处理家庭事务。从这个角度而言，会刷屏难道真的应该被忽视吗？
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