本文整理自长江商学院金融学教授周春生在《财经》杂志的经济全局专栏发表的《新经济的无限供给新法则》
周春生
普林斯顿大学金融学博士长江商学院金融学教授
在已形成全球浪潮的新经济时代，智慧、技术与数据等无形资产成了企业核心的生产要素，设备、厂房对许多新经济行业的企业反倒成了配角。
资产无形化，无形资产重要性日渐超过有形资产，是新经济时代的重要特征和趋势。技术发明、数字产品和数据一旦产生，其供给是无限的，使用过程中既不会有折旧，也不会有损耗。传统经济学的供求关系，在新经济时代被彻底颠覆。
技术进步和技术革命，改变的不单单是生产效率，更是产品和服务的种类和质量。
东莞的电脑硬盘的无尘生产车间。图／lC
现在通行的国民经济统计指标，尤其是GDP指标，统计更多的是产品和服务的数量，对产品和服务质量的改进严重缺乏考虑，从而严重低估技术进步对经济和民众生活带来的影响，严重低估现代经济的真实规模。为此，建立能够和高质量发展阶段相适应的科学指标体系就显得非常重要。
如果说，工业经济主要靠固定资产投资推动增长，智慧经济和数字经济则主要靠创新和数据推动增长。这是中国固定资产投资增速下滑的原因之一 。
目前宏观经济统计指标、企业财务核算方法及金融服务存在明显重固定资产和有形资产，轻研发、数据、创意、客户投入等无形资产的倾向，与新经济发展、高质量发展的需要不相匹配。
数据、互联网等无限供给品生产企业，其规模不再受限于产能，而在于市场容量。如果企业边界没有政策和法律层面的制约，很可能出现少数大企业在很大范围内垄断市场、垄断数据、垄断用户的结果。
新经济革命及新经济的主要特点
1946年，由美国军方定制的世界上第一台电子计算机“电子数字积分计算”在美国宾夕法尼亚大学问世， 自此人类生活和经济活动逐渐进入信息化和计算机时代。
上世纪90年代以来，特别是新世纪以来，数字技术和应用得到了突飞猛进的发展。以电子商务、移动支付、新传媒、大数据、人工智能、物联网、工业互联网为代表的数字技术和智能技术，已经广泛渗透到人类生活和经济活动的各个领域，中美等经济大国已经进入智能和数字技术无处不在的新时代。
许多人把当前的经济形态称为新经济。这是指在经济全球化背景下，信息技术(IT) 革命及其带动的、以高新科技、数字化和智慧化为主要特征的经济形态。数字技术和智能技术的进步与广泛应用，提高了生产、交易以及信息交流的效率 ，降低了交易成本和信息不对称，催生了许多新的商业模式和经济业态。
数字和智慧经济的兴起，不再是技术的边际改进，而是生产、流通、生活方式的一次新经济革命，与以“蒸汽使用”为代表的第一次工业革命和“电气化”为代表的第二次工业革命相比，其影响的广度和深度都将更为宏大。
前两次工业革命都发生在工业制造领域，解决的核心问题是劳动生产力，即生产效率问题。新经济革命除了具备改善生产力，提高生产效率的功能，更重要的影响在于其创造的新要素、新产品、新业态和新生活方式。
以工业制造为代表的传统经济，土地、机器、劳动力是核心生产要素。技术进步主要体现为生产机器和流程的改进，生产效率和产品质量的提高。
以工业生产为代表的企业，资产的构成以厂房、设备和其他生产资料等有形资产为主。但在新经济时代，智慧、技术与数据等无形资产，成了企业最核心的生产要素，设备、厂房对许多新经济行业的企业反倒成了配角。资产无形化，无形资产重要性日渐超过有形资产，是新经济时代的重要特征和趋势。
经济学基本假设及新经济的颠覆
经济人（完全理性） 假设、稀缺性假设（资源有限假设），以及市场出清假设是传统经济理论的三大支柱，供求关系则是经济学研究的最基本关系。
在经典的经济学论著中，产品是通过资源转化而来，基于资源有限假设，产品的产量即供给总是有限的。经济学家惯常将生产过程中投入的生产要素抽象成资本（K）和劳动（L）两大类，并用某种形态的生产函数，例如著名的Cobb-Douglass生产函数，来刻画资源投入和产出（供给）之间的关系。对传统工业生产企业而言，由于有限的资本投入短期无法改变，产品的边际成本最终是递增的；供给曲线也由此向上倾斜。
当供给量（产量）和需求量恰好相等时，市场达到均衡状态，也就是“市场出清”。否则市场要么处于过剩状态，要么处于短缺状态。这时，产品价格会在市场机制作用下进行调整，直到市场达到均衡状态。
智慧和数字产品的生产，与传统工业品的生产有着本质的差异。
具体说来：智慧和数字产品旦产生，可以几乎无成本地无限复制。因此，传统经济学理论用以刻画投入产出关系的生产函数几乎失去意义。对于这类新产品，只要市场有需求，企业可以不受限制地增加供给，直至满足所有需求，往往无需增加生产这些新产品的资本或劳动投入（销售人员、带宽与客服除外）。
当然，无限可复制性也意味着智慧产品和数字产品生产出来之后，资源和产能将不再成为约束条件。换句话说，智慧产品和数字产品的供给，要么是零（尚未产生），要么是无穷大（生产出来之后）。我们把可以几乎零成本无限复制的产品称为无限供给品。不同于普通的工业产品，无限供给品在使用过程中一般不会折旧，没有损耗。
科学技术是生产力。如果把技术本身（发明创造、技术革新）和劳动力、土地、资本一样当作生产要素，则科技成果一旦产生，其供给也是无限的。科学技术的成果不会因为人们使用而发生消耗或折旧。法拉第发现了电磁感应定律，并发明了发电机和电动机 ，不管人们怎么使用法拉第的发现和发明，发现和发明依旧存在。
尽管技术的供给是无限的，但通常情况下，单纯一项技术无法形成可供企业和消费者直接使用的产品。技术需要和供给有限的其他要素有机结合，才能成为终端产品。
例如，美国苹果公司研发了手机使用的ios系统，这种系统的供给是无限的，但生产手机使用的显示屏、芯片、电池等，供给是有限的。
对于无限供给品而言，其边际成本是零，供给曲线是水平的。这种产品永远不会发生短缺，不存在库存问题，当然，也就谈不上产品过剩。经济学中的市场出清假设对于新经济中的无限供给产品因此也不复成立。
图1描述了传统工农业产品和新经济中无限供给品的（总）成本曲线。
传统产品的总生产成本随着产量（供应量）的增加而上升，特别是当产量超出和产能相匹配的合理规模后，总成本会随着产量提高而快速上升（边际成本递增效应）。
新经济中无限供给产品一般从0到1非常艰难，需要大量投入（研发、设计等），但当“1”产生后，2到无穷大只需要对“1”进行几乎无成本的复制，因此生产总成本（不计营销费用等） 不会因供应量增加而持续上升，也即边际成本为零。
如图2所示，传统有限供给产品曲线向上倾斜，新经济中无限供给品的供给曲线则是一条水平线。新旧经济的需求曲线变化虽不如供给曲线的变化显著（总体而言需求曲线依然是向下倾斜的）， 但也会出现一些新的特点。
主要表现在：新经济中的市场结构和竞争格局所发生的变化，会反过来影响到需求曲线的形状。新经济中的部分产品和服务，如共享单车Mobike和OFO的服务，以及Mozilla公司的火狐浏览器、谷歌的Chrome浏览器、微软的IE、中国的360浏览器等软件产品，彼此间可替代程度很高，市场竞争激烈，导致各产品的需求曲线非常平缓，需求的价格弹性会很高；
但另一些产品， 如微软的windows和office软件，基本处于市场垄断地位，此时需求曲线就变得非常陡峭，需求价格弹性锐减。当然，客户对微软产品的价格敏感度降低，并不意味着客户对价格变得完全不敏感。
如果微软公司的这些软件产品定价过高，比如数千美元乃至上万美元一套，很多人可能就会用不起电脑。电脑销量会因此下降，操作系统和办公软件等产品销量自然也就会下降。
无限供给品的供给曲线位置，以及供求曲线的交点（均衡点），取决于产品供应商依据市场需求状况所制定的价格策略。如果不考虑产品的衍生收益 ，并且假设企业追求利润最大化，那么均衡价格应该满足利润最大化的边际条件，即边际收入MR＝边际成本MC=0。
微观经济学理论告诉我们，此价格对应的需求弹性等于1。也就是说，在不计产品衍生收益时，无限供给产品市场在需求的价格弹性为1（单位弹性）时，达到均衡。
许多无限供给品都有一个非常重要的特征， 即“一专多能”。
例如：腾讯的微信，可以是大众的社交平台，也是微商、 电商的流量入口，同时还是支付、理财等的通道。这类产品的总收入，不仅包含产品的直接销售收入（如理论上，腾讯可以对微信的幻平下载每次收取一定费用，也可以按年收取微信使用服务费），也包括产品带来的衍生收入（流量变现收入）。
如图3所示，衍生收入的存在，会使产品的均衡定价下移。当衍生收入足够高时，产品本身完全可以免费（零价格），甚至价格为负（产品使用不仅不收费，反而可获取红包、奖励、补贴等）。
综上，正统经济理论中最重要的两点假设即资源有限假设和市场出清假设，并不适用于新经济中的数字产品和智慧产品。
我们有必要建立一套全新的经济理论，即无限供给理论，来研究分析新经济的运行规律，来解释新经济中出现的与传统经济时代截然不同的投入产出关系。
新经济的无限供给品，既有全新的生产资料和消费资料，也有相当一部分提供的是传统产品和服务的替代。
例如：电商代替超市、微信代替传统邮寄信件等等。这些新产品为大众生活和社会经济发展做出了巨大贡献，但由于无限供给品没有边际成本，加之又有多重收入，定价通常很低，甚至免费。
因此，按现在的国民经济统计核算方法，GDP统计数据可能并没有因无限供给品的快速涌现而大幅增加，有时甚至不升反降。
说得更具体一些：技术进步和技术革命，改变的不单单是生产效率，更是产品和服务的质量。
现在通行的国民经济统计指标，尤其是GDP指标，统计的更多是产品和服务的数量， 是市场交易金额的数量，对产品和服务质量的改进严重缺乏考虑。从而严重低估技术进步对经济和民众生活带来的积极意义，严重低估现代经济的真实规模。
例如：现在的一台PC, 其运算能力和功能比早期的IBM大型机功能还要强大，但贡献的GDP却比早期的计算机少了很多。
再如：新的医药和医疗手段的出现，通常会大大改善医疗的效果，但不见得会增加医疗服务行业贡献的GDP。以智能化、数字化、互联网化为代表的技术革命，对于经济发展与民众生活的影响是划时代的。
一部现代的智能手机，相当于传统经济时代的一台相机及若干胶卷，加移动电话，加传真机， 加收录机，加VCR, 加报纸杂志，加游戏机，加地图及导航服务，加手表，加信用卡和银行卡等等。但现如今一台智能手机贡献的GDP数量，可能还不及几十年前的一台相机。
党的十九大提出，中国经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段，非常切合新经济的实际。但目前还没有建立起能够科学度量经济高质量发展的统计体系，也没有量化分析和研究经济质量的模型和理论框架。
无限供给产品的兴起与固定资产投资增速的下降
对于生产有限供给品的传统制造企业，大企业靠土地、机器、设备等要素的大投入。
数字经济领域的无限供给产品生产企业，做大靠创新能力和客户规模，厂房与机器设备投入不再是无限供给产品生产企业核心的要素。
目前全球市值排名靠前的科技企业，没有哪家是靠厂房设备等固定资产投资支撑的。但宏观层面的国民经济核算体系和微观层面的企业财务核算体系依旧停留在传统工业经济时代。
存在严重的重固定资产投资，轻研发创新投资、轻数据资产投资、轻客户获取投资的倾向，与新经济的现实严重脱节。
如果国民经济核算方法不能与时俱进，则不利于全面分析新经济时代的宏观经济形势，不利于准确了解和评价中国在新经济领域的投资与发展全貌，也不利于新时代经济政策和产业政策的制定。
最近几年，一个广受关注的统计指标，是国家统计局发布的全国固定资产投资增长数据（图4）。与十年前动辄20％以上的超高固定资产投资增速相比，2018年全国固定资产投资增速只5.9%，而且2019年固定资产投资增速还在进一步下滑。
与此形成对比的是，2016年－2018年全国新登记企业数量分别为55 2.8万户、607.4万户和 670万户， 这些新增企业很大比例集中在科技、互联网、大数据等新经济领域，显示中国社会创业热情依旧高涨。
简单对比可以看出，固定资产投资增速下滑不单单是因为经济增速放缓。新经济业态在经济总量中占比快速上升也是重要原因， 因为工业经济主要靠固定资产投资推动增长，而数字经济主要靠创新和数据推动增长。
从微观层面来说，技术、智慧、数据、创意、客户黏性等都属于无形资产范畴，多数情况下不体现在企业财务报表中。因此新经济领域的许多企业，其财务报表中资产规模相对较小，公司估值却可能很高。
这其实就是所谓“轻资产”模式，或更准确地说是 “资产无形化”模式。新经济时代科创企业投资方式和资产轻型化趋势，凸显了深化中国金融体制改革的重要性和迫切性。
近年来，尽管提高企业直接融资比重的呼声很高，但商业银行的间接金融服务在中国金融体系中仍然占有绝对主导地位，股票市场、债券市场和私募股权等直接融资渠道在社会融资总规模中的比重一直偏低。
中国银行业向民营企业发放贷款最重要的信用保障措施，就是借款企业用其土地、房产、设备等不动产进行抵押，而新经济企业恰恰普遍缺乏厂房设备等重资产。银行等金融机构的风控措施如何与时俱进，资本市场尤其是科创板如何健康发展，以便更好地服务“轻资产”科创企业，更好地服务新经济，也是一个迫在眉睫的重大课题。
无限供给、企业边界和有形之手的作用
科斯理论告诉我们，企业边界是由企业经营效率（边际生产成本）和交易成本决定的。传统制造业和服务业企业，由于产能制约和边际成本递增的束缚，一般不会盲目追求规模的无限扩张和经营范围的任意扩大。
但对于新经济领域无限供给产品生产企业而言，由于边际生产成本可以忽略，加之信息化交易的交易成本低廉，以及产品 ”一专多能“ 特点，该类企业有强大动力追求经营规模和经营范围的无限扩大，跨界经营因此也成了数字经济时代的一种普遍现象。
数据、互联网等无限供给品生产企业，其规模不再受限于产能，而在于市场容量
这些年来，中国数字经济领域涌现了众多明星企业，中国巨大的市场容量功不可没。但从另一个角度看，数字经济领域的企业规模和边界扩张相对传统经济领域要容易得多。如果这种扩张没有政策和法律制约，很可能出现少数大企业在很大范围内垄断市场、垄断数据、垄断用户的结果。
垄断不只是影响消费者福利、影响社会公平，还会影响经济创新活力，这未必是我们所希望的。
大数据、互联网、人工智能领域的底层资源是数据。从经济学角度讲，数据是无限供给品，具有明显的共享品 (club goods)特征。
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首先，数据是非竞用的， 即一个人使用，不会影响其他人使用；但数据也是可限用的， 即未经授权的人，无法接触并使用数据。对于数据资源的使用，如果限制过度（如价格太高，限制性条件太多），以致使用不足，便会导致数据资源的浪费以及社会福利的损失，形成反公地悲剧。
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其次，如果数据使用的限用不够，对数据生产者保护不足，又可能导致无人愿意投入大量资金收集整理数据，产生所谓准公地悲剧。从法律层面看，拥有数据的企业，很可能理所当然将数据（例如淘宝的交易数据、腾讯的微信社交数据或滴滴的叫车数据）视为私有财产， 拒绝和任何机构共享。但是这些企业的用户未必会同意这种观点，因为用户才是这些数据的真正创造者。
数据、智能、互联网经济的发展如火如荼，对这些行业如何监管还是不小的挑战。对于数据资源的交易和使用，监管机构有必要制定相应的法律法规， 在国家利益和公共利益最大化与保护隐私、保护私有产权、调动企业积极性方面寻求某种平衡，尽力化解少数企业对数据的垄断。
同时，国家在鼓励新经济领域企业做强做大的同时，也需要制定相关政策法规，防止少数企业过度垄断市场与用户，以维护无限供给情形下的市场活力和良性竞争格局。
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