鼠年新冠疫情大考之后，未来经济发展和大类资产配置都离不开宏观大势。新世纪的前是年，人口红利是中国经济的驱动力，之后开始明显消退，后十年中国经济主要靠地产和金融扩张拉动，现在已进入金融周期下半场紧缩期。未来十年人口老龄化和金融周期下半场调整将带来经济增长下行压力，必将影响经济结构。这两种力量已经发生，并不容乐观。前瞻未来十年，数字经济是影响中国经济发展具有系统重要性的新增因素。本文就数字经济的宏观含义，包括对当下经济形势的影响做了一些方向性的勾勒和判断。
一、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否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？恐怕难以完全抵消，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。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作为衡量经济增长指标的准确性下降，无形资产投资的重要性上升，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福利改进的指标更不靠谱。譬如，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，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。
二、中国利率不会很快降到零
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否步美日等发达国家后尘，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。这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。
三、国际贸易新优势
数字经济对国际贸易也有重要影响，创新带来的先发优势使得中国开始出口无形资产。
十月份在印度Google Play商店☆的App中有五个是中国的，排名第一的是杭州嘉云，把阿里电商模式引到印度。印度和中国都是人口大国，人口密度高，平台经济在印度也应有类似的发展潜力。
中国数字经济平台在本土形成的优势，为在全球市场尤其人口密集的发展中国家扩张提供了基础。
四、促进金融周期下半场调整
数字经济天然和直接融资联系在一起，不利于间接融资。创新伴随高风险高回报，适合权益投资，而且无形资产存在沉没成本，难以作为信贷抵押品。
实际上中国的数字经济发展在相当大的程度上得益于美国的风险投资模式，几乎所有的平台模式、所谓的独角兽背后都有国际风险投资的支持。如果中美贸易摩擦扩张到投资领域，中国发展直接融资的急迫性就更大。
就间接融资来讲，数字经济促进普惠金融，降低信贷对房地产作为抵押品的依赖，有利于降低金融的顺周期性，降低房地产的金融属性。这些都有助于促进金融周期下半场调整和去杠杆。
五、宏观政策：紧信用松货币宽财政
从宏观经济政策来讲，要把逆周期调控和经济结构调整结合起来看。
经济周期性下行阶段，逆周期调控可以体现为松货币、宽信用、宽财政；金融周期下半场，则体现为紧信用、松货币、宽财政；要改善金融结构，则需要紧缩间接融资，发展直接融资，还需要宽财政的配合。
因为创新资金来源有两个，一是直接融资，二是财政投资，前者是商业化的投资，后者是公共品的投资。当前宏观金融环境的大方向，紧信用、宽财政、货币相对中性，在数字经济时代也同样适用。
六、资产估值：区分不确定与风险
三个方面的影响都值得关注：
第一，利率，偏向劳动的数字经济意味着，和美国比较，中国的自然利率下行的压力小一些。
第二，就盈利来讲，资本回报呈现分化。行业集中度上升会带来垄断租金、龙头优势将日益明显，即使是传统行业我们也要关注龙头优势。但是这个优势是动态而非静态的，动态竞争下创新成本低、成长期缩短。尤其是传统行业，一般性资本的回报率受挤压。
第三，从估值角度思考数字经济和传统经济的区别，要区分不确定性和风险的溢价补偿。不确定性是不知道敞口有多大，也不知道事件发生的概率有多大。风险溢价是基于对风险敞口和风险事件发生概率的判断，历史经验和数据分析有助判断。数字经济回报的特征主要是不确定性，没有历史经验可以参考，而传统经济更多呈现风险的特征。
从上证综指来看，过去十年中国的股票盈利收益率系统性高于无风险利率。这主要是因为金融板块估值低，金融板块的风险溢价高，可能反映了投资者对过去累积的坏账的担心，投资者需要较高的风险溢价补偿。
非金融板块并没有系统性低估。如果我们看创业板，盈利收益率系统性低于无风险利率，说明投资者对不确定性要求的溢价补偿低。美国纳斯达克要求的不确定性补偿也比较低，但相对中国来讲溢价要高。投资者是否太乐观了，不确定性可能在一段时间带来泡沫，但在数字经济快速发展的时代，对创新的不确定性溢价补偿低于传统行业的风险溢价补偿，可能也是投资者的理性选择。
