本文系麥肯錫全球研究院院長成政珉，11月3日下午在領教工坊年會、第七屆中國企業家私人董事會年會的“從國際化到全球化”分論壇上的發言。

全程用普通話發言的成政珉，自稱是有一顆“中國心”的韓國人。此言不虛。他對中國經濟的研究和了解，很中國。

——曹順妮

麥肯錫研究院是內部的智庫，我負責中國區運營。我們一直關注中國經濟的轉型、數字經濟以及中國創新對全球的影響是什么。今天我們討論的課題是“全球化、新的世界化”，從全球化層面，不能落掉的課題是中國數字經濟的發展，今天很高興、非常榮幸與各位分享麥肯錫核心的觀點。我是韓國人，但我是擁有一顆“中國心”的韓國人。

關于中國數字經濟發展的四個觀點

一、中國已經成為全球經濟的領先者之一，特別是在消費領域，中國已經成為全球的領先者。

二、在產業層面，中國數據化還是落后于發達國家，美國和歐洲。大概還有三到四倍左右的差距。這些差距目前在快速縮小。

三、數據化意味著什么？界定數據化的三個關鍵推動力，稱為去中介化、分散化、非物質化，這三大數據化推動力會重塑價值鏈。這個過程當中大概10%到45%行業價值會轉變，即從一個地方到另一個地方，從舊的業務模式到新的業務模式，從傳統企業到數據的挑戰者。所以這方面大家都得準備好。

四、數據化戰略在全球層面很重要，各級政府、各個地方企業都得關注。但是，對于中國企業來說更重要，因為中國經濟發展很快，變化的速度快，幅度也很大。若在中國能成為一個領先者，那么在全球也會擁有影響力，獲得的利益也很高。如果在中國成為一個落后者或者失敗者，面臨的風險也會很大，因此在中國，數據化的戰略是很重要的。

為什么中國經濟處于全球領導地位

為什么中國經濟處于全球領導地位？有幾個證據。

第一個證據：電商。中國GDP占全球GDP的多少？大概15%左右。而電商占比已經超過了40%，遠遠高于中國的GDP占比。當然這背后有很多像我老婆這樣的消費群，我認為網購是花錢的行為，而我老婆認為網購是掙錢的行為。

第二個證據：移動支付。中國的移動支付交易規模遠遠大于美國，如微信、支付寶。中國金融體系沒有那么發達，所以信用卡的普及率也是比較低的，個人信用評估也沒有那么完善，所以有更多空間使用移動支付。

第三個證據：獨角獸。全球超過10億美元市值的獨角獸企業，三分之一都在中國。我們看到這些現象之后，可以說中國消費領域，是全球數字經濟的領先者。

這張照片顯示的是中國移動支付。美國和其他國家也有移動支付，但主要是基于信用卡支付的體系，意味著如果我是商家，我就要買一個新的POS機。而中國，門檻比較低，打印出二維碼掛起來即可，所以很多路邊攤的商家，都可以采用這種移動支付體系。

如果我們看資本端的話，中國也是全球領先者之一。我們看新興技術的風投，中國已經成為第一或者第二，最起碼也是第三名的地位。所以中國已經是全球非常大的統治者。

中國數字經濟有更多的發展空間

我們往前看會怎么樣？我們比較看好中國數字經濟的發展，往前走也有更多的發展空間，大概有三個原因。

第一個原因：中國有規模優勢，規模優勢會導致商業化優勢快速發展。

第二個原因：已經積累了非常大的數據體系和整個數據化的生態體系，為快速拓展數字經濟奠定了雄厚的基礎。

第三個原因：政府的決策。特別是數據經濟發展早期，政府并沒有多少干涉，所以創造了很多可以試水的空間。從創新者的角度、互聯網企業的角度來說可以推動、試一試各種各樣的業務模式。

我們仔細地分析一下這三個原因。

第一，中國的規模優勢。中國人口很多，當然網民也有很多，中國有八億左右的網民，比歐洲加美國的規模還要大。可是中國又不僅僅有規模的優勢，還有速度的優勢。從擁抱變化的程度上來看，大概90%以上的中國網民都在移動平臺上。

數據的“原住民”80后、90后規模將近三億，意味著中國的數據“原住民”規模相當于美國所有網民的規模。

數據“原住民”為什么那么重要？他們很喜歡看不懂的模式，他們愿意付錢，從而拉動各種各樣創新的潛力。就看一下案例吧。

這是國外共享單車的照片，非常的整齊也比較安靜。

這是中國共享單車的照片，因為規模很大，所以不同顏色的共享單車企業冒出來，從企業架構、創新角度來說，這些規模會創造一些機會，所以會創造一些新的業務模式。當然我們不知道這些模式能不能賺錢，我們還需要繼續看一看。

這張照片是什么？是快遞？還是垃圾？

是快遞。是什么時候拍的？11月13號左右吧。這幾年雙十一節日中，我們在各種各樣的配送中心都可以看到這樣的照片，因為中國的規模很大。這意味著什么？從企業界的角度意味著什么？浪費？機會？一方面是浪費，另外一方面機會，則是創新的機會。

中國企業為了應對這些挑戰，需要培養一個新的、更好的運營模式，就像移動支付體系一樣。中國的移動支付體系，能夠處理的量遠遠大于美國領先企業能處理的量，規模也要大得多。

從計算能力來看，2014年以后拿冠軍的企業是中國企業。為了應對規模帶來的挑戰，中國的企業需要培養更好的運營模式、供應鏈模式、計算模式，這是規模帶來的一些優勢。

這是什么？彈幕。有人看過嗎？抖音？有的說是短片或者電影會有彈幕，從頭到尾會有彈幕。可能因為你們不是數據“原住民”，所以你們不太會喜歡這種配彈幕的電影。我第一次看到甚至覺得是盜版。但是對于數據“原住民”來說，這是很好的服務，他們愿意付錢看這種電影。為什么?因為我們的價值觀完全不同。他們發的彈幕內容意味著什么？發言權？不過，這些都是數據，沒錯吧。

像美國的亞馬遜，他們自己也做電視劇嘛。有人說我們的電視劇一定會成功，因為我們會觀察用戶什么時候停、什么時候快進，所以我們會調整觀看的方式，但是中國會通過自己表達發言權，但是我們不知道這些數據以后怎么使用，在其他國家沒有這些龐大的數據不斷積累。我們看前面的計算能力，中國企業有龐大的計算能力，再加上數據對吧，等于第三次革命，人工智能的時代、機器學習的時代，會有目前想不到有趣、比較創新的機會，這是中國規模的優勢。

第二，中國企業已經開發了面向消費者的超級APP。支付寶是什么平臺？支付平臺。微信呢？社交平臺。其實支付寶不是支付平臺，微信不是社交平臺，它們是生活平臺。它們每年不斷地增加十到二十個新的功能，所以支付寶里可以做一些金融的業務、交通業務、社交業務、教育業務等。微信也是，微信不僅僅是社交平臺，生活上的一些需求也通過這些APP以及平臺可以滿足，它叫SuperAPP，即超級APP，這意味著什么？“贏者通吃”。

目前，這些圍繞著消費者的數據，在中國數據生態體系下不斷地積累，到底怎么使用我們不知道。但是，前面說的計算能力加上數據，從中國的數據企業來說，這意味著會有很多創新的機會。剛才提到“贏者通吃”的現象，有可能是對的，有可能是不對的，因為現在市場足夠大。第一批數據冠軍我們叫BAT，有人說是ATM，其中M是小米。

所以我們看到很多的獨角獸公司（中國大概有160多家獨角獸公司），在人工智能領域也有十多個比較有趣的公司，這些公司在中國數字經濟里會不斷地出現，有的會贏者通吃，當然也會有新的競爭者進來挑戰。

第三，看一下政府的角色。在數字經濟里我們看一下淺藍色，它代表了商業行為，深藍色則代表政府監管行為。中國這兩種行為之間有幾年的差距。通過幾年的差距時間，中國互聯網公司可以嘗試新的互聯網模式，這是中國政府不怎么干涉的原因，也是中國數字經濟發展的理由。另外中國政府也可以創造新的市場，中國政府也可以成為客戶。大概2008年以后，全球高鐵業務增長中的80%以上都來自于中國，中國高鐵非常發達。

中國政府發布人工智能計劃，希望2030年前成為全球AI領導者，并創造一萬億左右市場的規模。大家看這幅照片，大家有看過嗎？這是闖紅燈通過人臉識別可以抓人的深圳政府案例。政府也可以推動新的市場，也可以成為很重要的客戶。

從產業擁抱來看，知識密集型的產業走得比較快，本地碎片化企業走得比較慢。產業數據化為什么那么重要？產業數據化程度以及生產率增長的速度，大概兩者之間有正向關系。

數據化如何改變產業以及企業

我們看一下這些數據化會怎么改變產業以及企業？我們認為有三大很重要的推動力：

第一個推動力叫去中介化，把供應商到客戶的環節打掉。比如說電商，我們已經看到了這些變化。

第二個推動力叫分散化，有很大的、很貴的資產，但是這個資產使用率比較低，或者使用率的波動也很大，所以存在很多浪費。通過數據化的技術來拆開這么大的資產，包裝之后賣給客戶，比如共享汽車，這是第二大推動力。

第三個推動力就是非物質化，通過數據化的技術替代實體，徹底改變業務模式，比如說音樂行業現在都不再購買CD了。

這三大推動力會重塑價值鏈，在各個行業里10%到45%的價值會發生轉移。各位如果認為自己的企業屬于傳統企業，那么一定要準備好。推動力起的一些作用在不同的行業會不一樣，像零售業中，去中介化的力量是比較大的。汽車行業分散化的力量會比較大。每個行業需要看一下案例或者原因，為什么這些推動力會比較大。

零售業85%以上的客戶，已經是全渠道的客戶了，線上研究線下購買，線下體驗線上購買。中國的零售業會不斷地演變，從以前的線下模式或者線上模式，到多渠道的模式。很多人說大概60%的用戶很愿意嘗試一些新的零售模式，可是大概10%到20%的用戶才使用過這種多渠道的模式。像盒馬鮮生，大家都去過，這是很好的案例。

在汽車領域的話，車聯網發展很快，通過新的模式，傳統4S店的模式可能會被去中介化。共享單車帶來了很大的變化，這是分散化的力量。在共享汽車領域，大概60%的用戶會說汽車不是身份的象征，40%的人說我可能不會買車，這也就意味著新車的銷售速度會下降，這對于傳統汽車公司來說是很大的風險。

反過來講，新的數據化，共享單車可能是新的機會，因為有規模的優勢，所以之后可以推動各種各樣的變化，比如說電子化、無人駕駛。在共享汽車的成本當中，絕大多數成本還是來自于人工的成本。萬一發生這些變化，則會有各種連鎖的影響。

在醫療領域，中國的慢性病患者數量越來越多，大概2.6億的規模。可是他們的診斷以及治療規模，跟美國比大概是二分之一或者三分之一的規模。通過數據化的一些遠程技術，可以解決這些問題。從醫院的角度，這也是被終結化的挑戰。

最后，這些變化意味著什么？我們認為對中國來說，數據化的戰略比其他國家更重要，攻擊是最好的防守，所以我們第一個建議還是采取更加大膽的數據化戰略。

我們又看到中國非常豐富的數據生態體系，從企業的角度需要思考怎么充分利用中國數據生態的體系，一方面競爭，另外一方面合作，充分地使用生態體系里的數據，提高自己的競爭力。