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第5篇: 探寻数据要素价值创造加速效应的原理

30 2024-02-09

【导读】本文为《探索数据要素价值》系列的第四篇,本篇将深入探讨数据要素在经济活动中创造价值的独特特征,阐明数据要素价值创造加速效应的内在原理。通过剖析在线定律、梅特卡夫定律、沃森定律分析,我将归纳出支撑数据成为生产要素的充分条件,并解释了过去50年多年来福布斯市值排行榜TOP10企业变迁原因。

在《数据成为生产要素,是风口使然还是历史必然?》一文中提到了数据成为生产要素的三个必要条件:互联网的支持、摩尔定律的推动以及人类知识的积累。尽管目前尚未有公认的数据成为生产要素的元年,但是如果这三个条件共同起作用的最近时间点为基准,那么这一时间不会超过50年。为了深入理解数据要素在价值创造方面的加速效应,我们需要以历史的视角审视这50年来作为世界经济风向标的国际大型企业的发展变化历程及其背后原因。

一、从福布斯市值TOP10企业的50年变迁洞察人类主流经济活动的发展趋势

为了观察人类主流经济活动的发展趋势以及生产要素在其中的作用,本文选取了美国福布斯杂志(Forbes Global)发布的1970-2022年市值排名前10位(TOP10)的企业作为分析对象,每10年进行一次数据采样(2022年与2020年间隔两年,详见下表)。之所以选择市值排名榜而非营业收入、利润、资产或人员排名榜,是因为市值更能反映社会对企业发展的认同度和对其未来发展前景的判断。

表 1970-2022年《福布斯》杂志按市值全球TOP10企业

资料来源:根据文心一言文心大模型4.0提供资料整理。

从上表可见,在过去的52年里,TOP10上榜公司主要涉及制造、能源、信息、零售、医药和金融六个行业板块。图1和图2以两种不同的维度展示了这一发展变迁过程。

根据上述资料,我们可以清晰地看到过去52年间TOP10企业具有如下两大显著趋势。

趋势一:制造和能源类公司的主导地位逐渐消失,而信息类公司的地位则稳步上升


具体地,通过图1、图2的数据,我们发现有四家企业在TOP10榜单上占据了相当长的时间:

GE,一家制造类企业,从1970年至2010年连续40年稳居TOP10之列。然而,目前它再次上榜的可能性已微乎其微。

Exxon,一家能源类企业,同样在1970年至2010年间连续40年占据TOP10的地位。目前,它也不太可能再次跻身该榜单。

IBM,这家传统信息类企业在1970年至1990年的20年间一直位列TOP10。它未来是否能再次上榜,目前尚不确定。

Microsoft,作为信息类企业的代表,自2000年至2022年连续22年稳居TOP10之列,并且未来很有可能继续保持其在榜单上的领先地位。

根据TOP10发展趋势,目前信息类公司目已经成为榜单主流企业(图3)。

注:圆圈中数字为属于该行业的企业数量。

趋势二:当前TOP10公司具有三大显著特征


在2020年的TOP10企业中,信息类公司占据了8席,包括Apple、Microsoft、Amazon、Alphabet、Facebook、Tencent、Alibaba以及我归类为信息类的Samsung(因其核心业务属于信息产业)。到了2022年,TOP10中的信息类公司数量仍为8家,与2020年基本保持一致,唯一的变化是Facebook被Tesla取代,这源于Tesla对Facebook的收购。

针对2020年TOP10企业的分析显示,这些公司中有8家为信息类,2家为金融类。在这10家公司中(若将Samsung排除在外,则至少有7家信息类公司),它们普遍具有以下三个重要且显著的特点:

第一,拥有海量用户基础,通常达到10亿+级别。

▇ 第二,掌握了非常细颗粒度的客户数据,其中7家信息类公司本质上可视为数据公司。

▇ 第三,商业模式均涉及建立广泛连接包括人与人连接(如Tecent,Facebook)、人与产品和服务连接(Apple,Amazon,Microsoft,Alibaba,Samsung)、人与社交媒体连接(Alphabet,Tecent,Facebook)等。

回顾过去50年世界TOP10企业的变迁历程,我有三个问题要问:

第一个问题:20年前那些名不见经传的公司是如何凭借独特的商业逻辑超越了曾经雄霸榜首40多年的制造业(如GE)、能源业(如Exxon)巨头,成为当今时代的宠儿?

第二个问题:这种变迁代表了何种趋势,这个趋势还会延续下去吗?如果延续下去,还会延续多久?

▇第三个问题:我们是否具备判断2030年、2040乃至2050年Top10企业特征的能力和方法?

要回答这些关乎商业模式成败的大问题,需要广泛收集实证数据,进行严谨的系统化研究才能回答。在此,我暂且延续《数据成为生产要素,是风口使然还是历史必然?》一文中的分析逻辑,将互联网、摩尔定律和人类知识作为奠定数据要素根基的三个必要条件。接下来,我将尝试探讨数据要素价值创造能力加速效应的内在原因,揭示Apple、Microsoft、Amazon、Alphabet、Facebook、Tencent、Alibaba等一大批信息产业公司跻身TOP10的商业秘密,并寻找数据要素创造价值的充分条件。

经过冷静的比较、分析和梳理,我认为在线定律、梅特卡夫定律和沃森定律这三个互联网时代的基本规律能够较好地解释数据要素价值创造加速效应的根本原因,它们也是促成数据成为生产要素的充分条件。

二、王坚“在线定律”是支撑数据成为生产要素技术可行性的充分条件


我国工程院院士、阿里巴巴CTO、阿里云创始人、中国唯一自研的云操作系统飞天(Apsara)创始人王坚在其2018年专著《在线》上提出了数据在线的重要性。他认为,互联网之前的信息革命完成了原子的比特化,而互联网的出现正在完成比特的在线化。数据大不重要,数据在线才重要。在线是让数据流动和共享的关键,一旦数据流动起来,其价值将呈几何级数增长。他在专著中提出的“在线三定律”,不仅为我们揭示了数字时代的核心逻辑,更为我们理解未来社会发展趋势提供了重要视角。

(一)“在线三定律”的内容


第一定律:每一个比特都在互联网上。世间万物,你可以说它是原子状态,也可以说它是比特状态。在数字时代,信息的基本单位——比特(bit),都将被互联网所连接和整合。这意味着,无论是文本、图片、视频还是其他任何形式的信息,都将以比特的形式存在于互联网上,并可通过网络进行高效传输和处理。

▇第二定律:每个比特都可以在互联网上流动。比特不仅存在于互联网上,更重要的是它们能够在互联网上自由流动。这种流动性使得信息可以跨越时空限制,实现全球范围内的即时共享和交互。

▇第三定律:比特所代表的每个对象在互联网上都是可计算的数据是人类自身活动留下的财富,这是人类历史上第一次大规模地通过自身活动产生自然资源。随着数据沉淀和计算成本的降低,我们有能力对所有沉淀数据进行计算,通过计算掌握物理世界的真实状况。在线改变了人类生存的时空观念,而计算则让我们看到了更加完整的世界。

(二)在线三定律的价值和意义


“在线三定律”从信息的存在、流动和价值三个层面揭示了数字时代的核心逻辑。它们不仅为我们理解数字时代提供了理论支持,还为企业和个人的战略决策提供了指导方向。同时,“在线三定律”也推动了社会的创新和变革,并引领了未来研究发展方向。作为数字时代的先驱者之一,王坚的贡献不仅在于提出了这些定律本身,更在于它们所揭示的关于信息时代本质的深刻见解。

三、梅特卡夫定律揭示了数字经济价值创造的核心规律


(一)第二产业价值创造过程和生产函数形态


在第二产业(以制造业为例)中,产品的价值创造过程遵循着特定的第二产业价值创造规律,这可以通过简化的图示(图4)来展示。

该过程的核心是Cobb-Doglas生产函数(中文译为柯布-道格拉斯生产函数)。这个函数描述了在一定技术条件下,企业、行业乃至整个国家的资本投入量、劳动投入量与产出量之间的关系。其基本表达式为:

其中:

Y 代表工业总产值或产出量。

A 代表综合技术水平,是一个常数,表示生产效率的高低,与技术进步、管理水平、劳动者素质等因素有关。

K 代表投入的资本量,一般指固定资产净值。

L 代表投入的劳动力数量。

α 和 β 分别代表资本和劳动力的产出弹性系数,即当资本或劳动力增加1%时,产出将分别增加α%和β%。这两个系数反映了资本和劳动力对产出的相对重要性。

此生产函数表明,在既定的生产技术条件下,产出量是由投入的资本量、劳动力数量以及综合技术水平共同决定的。根据α和β的组合情况,该函数有三种类型:

当α + β > 1时,表示规模报酬递增,即扩大生产规模将带来更高的产出效率。

当α + β < 1时,表示规模报酬递减,即生产规模的扩大将导致产出效率的降低。

当α + β = 1时,表示规模报酬不变,即产出效率与生产规模无关,仅受技术水平的影响。

值得注意的是,该生产函数具有α + β ≈1的基本属性,这意味着总产出是资本和劳动力乘积的线性函数。由于资本和劳动力的供应能力存在上限,第二产业的生产能力也相应地受到限制。

(二)梅特卡夫定律揭示了数字经济价值创造规律


在数字经济时代,梅特卡夫定律为我们揭示了平台经济价值创造规律。该定律由以太网技术的联合发明人、3Com公司的创始人罗伯特·梅特卡夫提出,它指出网络的价值与网络中的节点数的平方成正比,即网络的价值V等于网络节点数n的平方(图5)。即:

V=kn²                (公式2)

这里n代表加入平台的用户数量,图5中每个 蓝色点代表平台的1个用户。

k可以理解成相当于Cobb-Doglas生产函数中的系数A,它代表综合技术水平,是一个常数,表示生产效率的高低,与互联网平台型企业的技术能力、管理水平、企业人员素质等因素有关。

图5 梅特卡夫定律与网络价值示意图


重要的是,梅特卡夫定律呈现的是二阶指数增长模式。这意味着随着用户数量的增加,网络的价值将呈现出指数级的增长。这种增长模式与第二产业中的线性增长模式形成了鲜明的对比。这也是为什么在互联网经济中,企业在发展初期会投入大量资源来吸引用户、扩大平台规模。一旦达到盈亏平衡点,这些企业就能够凭借网络效应迅速崛起。在现实经济活动中,人们也普遍根据平台用户量的多少来判断其市场价值,如平台类上市公司的估值(图6)。因此,梅特卡夫定律成了指导互联网平台公司快速扩张用户、实现价值创造的重要理论依据。

图6 梅特卡夫定律成为互联网平台公司发展模式的理论依据

四、沃森定律成为企业应对数字化挑战的战略明灯


(一)沃森定律的源起与内涵


托马斯·约翰·沃森(Thomas John Watson),美国IBM公司的前总裁,不仅是计算机行业的杰出领袖,更是一位具有深远影响力的商业巨擘。他凭借对计算机行业发展趋势的敏锐洞察和卓越的商业智慧,带领IBM在计算机领域取得了举世瞩目的领先地位。沃森的成功经验和独到见解,不仅为IBM的持续发展注入了强大的动力,也为其他企业提供了宝贵的启示和借鉴。其核心思想被后人总结为“沃森定律”:企业的无形资产、经营思想、企业精神和企业目标,远比当前的利润更为重要。

在2018年的IBM Think大会上,IBM的董事长兼CEO罗睿兰(Ginni Rometty)对沃森定律进行了新的阐释。她指出,当前全球科技行业正迎来的第三次指数性变革中,数据和人工智能的融合为行业变革者带来了前所未有的机遇。这一变革趋势与沃森定律所揭示的规律不谋而合,即数据和人工智能的结合具有重塑世界、改变生活和工作方式的巨大潜力。

沃森定律的深刻价值在于,它为企业和个人指明了如何面对未来不确定性的变革道路:无论身份如何,每个人都可以通过自己的方式参与到这场变革中来,共同创造一个更加美好的未来。

(二)沃森定律的实践意义


对于当前的企业来说,当互联网成为基础设施,当数据成为生产要素,当AI为代表的人类知识积累在经济活动中得到广泛应用,整个社会的企业经济活动就有了一条残忍的鸿沟:一边是正在享受数据要素红利的数字化原生企业(如上述2020年福布斯TOP10企业),另一边是正在不断投入资源进行数字化转型探索的少部分传统企业,还有大批不知道如何数字化转型,即将退出历史舞台的传统企业。对于许多传统企业来说,如何跨越这道鸿沟、抓住数字化时代的机遇,成为企业生死攸关的大事。

沃森定律为这些企业应对数字化时代挑战提供了实践和方法指导。它强调了数据和人工智能结合所产生的巨大价值,并鼓励企业积极参与到变革中来。即使在初期数据量较少、数据价值不显著的情况下,企业也应坚持积累数据并提升其应用价值。因为随着时间的推移和数据量的增长,数据本身的价值和应用价值都会呈现出指数级的增长(图7)。

图7 沃森定律图形表示

图7以直观的方式展示了沃森定律的基本原理。它告诉我们,在数字化时代企业和个人应如何应对不确定性未来、成功跨越数字化鸿沟:选择适合自己的方式,积极参与到变革中来,以实际行动共创未来。我们用以下公式表示图7的规律:

这里:

D代表数据拥有的数据量。

Vd代表企业拥有的数据量D对企业产生的价值,它随着数据量增长呈指数增长。

Ad代表单位数据本身拥有的价值,一般是与企业拥有的数据类型、数据应用领域等内外部因素有关的常数。

φ是大于1的指数,代表数据要素的价值随着数据量的增加而呈现指数级加速增长。

Vk代表企业对数据量D开展业务应用产生的价值,主要依靠人类知识的积累,遵照学习曲线逐渐积累能力,而且这种能力按照指数级加速增长。

Ak代表单位数据应用产生的价值,一般是与企业应用数据的能力、数据应用领域等内外部因素有关的常数。

ω是>φ>1的系数,指随着数据应用能力积累,会逐渐积累起更强指数级创造价值能力。

深刻理解和实践沃森定律的基本原理(如图7和公式3所示),是企业和个人在数字化时代的基本方法和正确逻辑。例如,目前AI发展过程中出现的“涌现”(emergence)等能力突变现象,虽然难以用纯数理方法来解释,但是可以用沃森定律的数据、知识价值双增长曲线来从“由量变到质变”的过程进行很好的解释。

五、总结


本篇作为《数据成为生产要素,是风口使然还是历史必然?》的延续讨论,进一步探讨了数据成为生产要素的充分条件。在线定律奠定了数据要素的技术可行性基础;梅特卡夫定律从经济角度证明了数据要素的经济合理性和价值创造模式;沃森定律则为我们提供了做好数据积累和应用能力积累,应对数字化时代的基本方法论。这三个定律共同构成了数据成为生产要素的充分条件。

加上前篇三个必要条件的讨论,至此,从数字化逻辑和生产要素规范定义上,可以认为论证了数据能够成为生产要素的充要条件(图7)。

图7 支撑数据成为生产要素的充要条件

至此,我们可以利用上述原理解释过去五十年来企业变迁的第一个问题:正是因为有了支持数据成为生产要素的充要条件的作用,推动那些二十年前还名不见经传的现代互联网公司取代霸榜40多年的制造、能源业巨头,成为数字经济时代的宠儿。关于第二、第三个问题的解答,需要用到更多的资料和分析方法。

2024年2月5日星期日

原文链接: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxOTUyMzQ4MQ==&mid=2247483684&idx=1&sn=eeb5cf631cedda3a42378b2d492301ff&chksm=c1a198d2f6d611c4da06e71c70d2e333bd9327642481321c168f2e64ee277b70ba66960c1f22#rd