那是什么原因导致中美两国行业集中度上升对应不同的要素分配格局？我认为有两方面原因。一是前面提到的需求端的规模经济或者说网络效应，中国人口数量大、人口密度高，使得数字经济时代的网络效应带来的规模经济大，可以说人口总体规模是数字经济时代新的红利。中国大城市数量多、人口密度高、网络效应大，比如在中国送外卖有规模效应，而在美国送外卖的收益和成本难以匹配（图16）。为什么过去做不到，现在做到？是因为数字技术。比如闪送，可以通过大数据实时跟踪信息，提高快递员的效率。

从供给端来讲，中美两国的风险资本可以流动，但劳动力不能流动。美国劳动力成本贵，投资更多是替代劳动力的模式；中国劳动力成本低，投向更多是与劳动力互补的模式。传统理论认为，从制造业向服务业转化，劳动者工资是降低的。很多人用这个解释为何发达国家贫富差距扩大。但数字经济在中国的发展似乎对这样的经验关系提出挑战，劳动者从制造业转向服务业，报酬是上升的，这是因为数字技术使得同一个劳动者在一段时间内服务的客户增加。由此带来的劳动报酬上升，必然吸引更多的劳动力转向新经济模式，传统行业的劳动力成本上升，资本回报率下降。

总结来看，中美两国发展数字经济的差别，主要在于人口密度和劳动力成本，这使得技术进步在美国更多是劳动替代型，在中国更多是劳动互补型（图17）。美国一些被替代的工作是常规的制造业流水线，中国更多是非常规工作，比如外卖、快递、送货员、专车司机等。中国的平台经济的数量在全球第一位，根据2015年的统计，10亿美元以上估值的全球平台，175个中有64个来自中国。

四、数字经济的宏观含义

基于以上分析，我们可以就数字经济的宏观含义，包括对当下经济形势的影响做一些方向性的勾勒和判断。

· GDP增长是否“保6”不是关键

数字经济提升资源配置的效率，应该是一个合理的推断。就经济增长来讲，机器替代人有助减缓人口老龄化带来的劳动力供给减少的影响，但现阶段在中国资本与劳动力之间的替代弹性比美国要低，劳动生产率提升不仅靠传统的有形资本深化(机器替代人)，更重要的是无形资产比如平台模式提高劳动力的产出效率。

当前对中国经济增速的走势争议较大，一个自然的问题是数字经济的发展能不能抵消影响经济的其他因素比如人口老龄化和金融周期下行（去杠杆和房地产收缩）的影响？我自己的判断应该难以完全抵消，老龄人口的创新能力下降，数字经济也难以改变老龄化带来的需求疲弱。但另一方面，忽略数字经济，只看传统的人口和有形资本显然会过度悲观。

数字经济的另一个含义是GDP作为衡量经济增长的指标的准确性下降，无形资产投资（理论上讲是投资的一部分）的重要性上升，但其统计和估算还没有形成体系和规范。另外，GDP统计的是货币化或者近似货币化的经济活动，在数字经济时代作为衡量我们福利改进的指标更不靠谱了。举个例子，GDP统计不包括自己做的饭，变成外卖就包括在GDP里了，一顿饭还是一顿饭，GDP增加了，但另一方面，零边际成本使得数据和信息服务有相当一部分是免费的，改善我们的生活，但没有包括在GDP里。

总结来讲，GDP是工业经济时代的产物，在数字经济时代我们需要建立新的指标体系。就当前来讲，争论GDP增长是否应该“保6”意义不大，数字经济时代传统的GDP的重要性下降，我们更应该关注就业、教育、医疗保障、研发投入等直接反映民生和经济发展潜力的指标。

· 中国利率降到零不会那么快

近期央行行长易纲提出要珍惜正常的货币政策空间，央行前行长周小川也指出要避免中国的利率快速降到零。中国的人口老龄化速度快，加上债务和贫富差距问题，一个自然的担心是中国会不会步美国、日本等发达国家的后尘，低通胀伴随低利率，甚至进入零利率时代，这个速度有多快。技术进步尤其数字经济的发展提升效率、增加有效供给，是全球低通胀的贡献因素之一，带来利率下行压力。

数字经济在中国偏向劳动，在美国偏向资本，中国的供给过剩问题应该比美国要轻，CPI通胀不会像单纯从人口、金融周期角度判断的下降那么快。从过去几年看，中国的劳动报酬占比上升伴随着CPI/PPI上升，美国的劳动报酬占比下降，伴随的是CPI相对价格下降 （图18-19）。这也体现在中国的收入差距缩小、财富差距扩大，创新带来部分资本回报上升和劳动者收入上升，而美国的收入差距和财富差距同时扩大（图20-21）。