《第四产业》 哈希解读
《第四产业》| 哈希解读
你好，欢迎每天听本书，我是哈希。今天我要为你解读的这本书，叫《第四产业》。
说起产业，平时我们听到最多的是第一、第二、第三产业，它们分别指的是，广义的农业、工业，还有服务业。
那第四产业是什么呢？先说一句，关于这个问题，目前还没有一个统一的答案。而我们今天要介绍的这本书，不仅是给第四产业提供了一个有力的候选——数据业，还给我们提供了一个理解产业划分、筛选第四产业的思考框架。这些我们稍后都会讲到。
听完这本书之后，你会发现，虽然在当下，第一、第二、第三产业都只是覆盖了特定的从业人员，但这个第四产业，已经渗入了我们日常生活的方方面面。就像这本书里说的，未来已来，我们已经身在其中。
这本书的作者，比较有意思，不是一个人，而是一群人。这群人里面有业界人士，也有专家学者，专业涵盖了经济运行、产业政策、数字经济等多个领域。他们给自己这个团队起的名字叫娄攴手居。听起来可能有点奇怪，但是如果你点开文稿的话，会发现，这四个字其实是把“数据”这两个字都左右分开，拆成了四个字。所以，他们取这个名字，也是表达了要在数据这个领域的不断深入探索的决心。
今天，我会顺着原书思路，分为四部分，为你解读这本书：
首先第一部分，我们来看看，目前对于第一、第二、第三产业的划分是怎么来的，以及，为什么我们需要划分出一个新的第四产业；第二部分再来说说，为什么作者认为，数据业是未来的第四产业。
第三部分，我们来走进数据业，了解一下这个产业的发展历程和现状；第四部分再来说说，数据业给实体经济带来了哪些改变，对过往的经济规律又会造成哪些冲击。
好，首先，我们进入第一部分，看看目前对第一、第二、第三产业的划分是怎么来的，以及作者认为，这种划分方法存在什么缺陷。
我们对第一、第二、第三产业这种说法都很熟悉了。2021年12月，国家统计局公布了在2020年，这三个产业在我国GDP里的比重，第一产业占8%左右，第二产业占GDP的38%左右，第三产业占超过一半。那么，是从什么时候开始，人们开始对经济进行这样的产业划分的呢？
这件事要从17世纪说起。你可能知道，当时英国有一位著名的经济学家，威廉·配第。他后来被称为英国古典经济学之父，也是统计学的开山鼻祖。配第在他写的《政治算术》这本书里，根据大量统计资料，分析了荷兰、法国以及英国的产业情况。这是人类第一次用数据收集和分析的方法，研究产业划分问题。后来到了20世纪，另一个英国人，科林·克拉克，在配第的研究基础上，把一个区域内的全部经济活动划分为了三个产业，这个划分跟今天的划分方法已经是基本类似的了。再后来，美国经济学家库兹涅茨改造了克拉克的分类，把第一、二、三产业进一步明确为了农业部门、工业部门和服务业部门。目前，世界大多国家的产业分类，都延续了这个思路。
但是，这个分类有个问题就是，虽然第一产业农业、第二产业工业下面包含哪些经济活动是比较固定、明确的，但第三产业就不是了。它虽然名义上是叫“服务业部门”，但事实上，几乎所有不能被归进第一产业和第二产业的，都会被归入第三产业。
那这会带来什么问题呢？在20世纪60年代以前，其实还没有多大问题，因为当时社会发展的主要驱动力是工业，第三产业里包含的行业种类不多，主要就是批发零售、交通运输、仓储邮政、住宿餐饮，还有文娱卫生这些。在工业化突飞猛进的年代，这些在国民经济里占的比例并不高。
但是到了20世纪60年代以后，在西方发达国家，经济发展的主要驱动力开始由工业转向服务业，所以第三产业在经济总量和就业人数中的占比不断提高。进入21世纪后，这种趋势开始成为世界范围内的一种普遍现象。根据世界银行的统计，到2019年，在全球的GDP总量里，第三产业已经占到了65%。
学界一般认为，随着一个国家经济的发展，人均收入水平的提高，第三产业占GDP的比重会逐渐提高。从咱们国家的经济发展历程里，也能看到这个规律。在改革开放刚开始的时候，我国三个产业部门的产值排序还是“二一三”，第三产业是最少的；等到了1990年，排序就变成了“二三一”；2013年进一步变成了“三二一”，这个排序一直持续到现在。据统计，2020年，中国第三产业的增加值占GDP的比重是54.5%，比第一、第二产业加起来还多。
刚才说的是，随着一个国家经济的发展，第三产业占GDP的比重会逐渐提高。不过，跟这个趋势伴随而来的是，第三产业里包含的子类也越来越多，越来越庞杂。还是拿咱们国家举例：目前，我国以现代服务业为核心的第三产业里，总共包含47个大类的行业，比第一、二产业涵盖行业的数量加起来还要多。在这47个大类里，除了我们前面说的那些行业以外，还有改革开放以后在我们国家逐渐成长起来的金融业、房地产业、租赁和商务服务业，也有进入21世纪之后发展迅猛的信息传输、软件和信息技术服务业；如果再往下细分的话，还能看到近些年冒出来科技金融、新零售、智慧物流、智慧医疗等新兴业态，等等。
那么说到这里，就有一个问题了：一方面，第三产业占GDP的比重成了衡量经济进步的一个重要指标；但另一方面，第三产业本身包含的内容却又越来越庞杂。要知道，对于一个方向性的指标来说，它的指向肯定是越明确越好。就像指南针，我们肯定是希望顺着它看到一个具体的方向，而不是一片宽泛的区域。所以，第三产业的范畴越宽泛，其实反而越是削弱了它对于经济发展的指示性作用。当一个国家面对着一个过于宽泛的第三产业分类的时候，其实是不能明确地知道，自己将来经济转型升级的方向是在哪里的。所以，近些年，有关更新产业划分理论，增加“第四产业”的呼声也越来越强。
那我们该怎么筛选出一个合适的第四产业呢？
最基本的，肯定还是要沿袭过往产业划分的原则，一脉相承才行。作者说，回顾产业发展的历史实践，我们可以看到，第一、第二、第三产业的划分，是满足下面这么几个标准的：
首先是可区分性，也就是说，各个产业的范畴不能有重合。比如，不能出现一个行业既属于第二产业，又可以属于第一或第三产业的情况。那么同样的，如果划分出了第四产业，它的范畴也不能跟其他三个产业有重合。这个很好理解。
第二个标准是递进性。意思是说，从第一产业，到第二产业，再到第三产业，我们从中可以看到生产力水平的阶梯式提升。你看，第一产业的出现，相对于之前采集和渔猎这些原始的人类活动来说，是一次生产力的飞跃；而第二产业不仅本身就是一种生产效率更高的经济活动，而且也为第一产业提供了更为有力的生产工具和运输工具，从而提高了第一产业的生产力；再往后，第三产业的出现和发展，除了本身提升了人类社会整体的生活质量以外，也为第一、二产业提供了资本、信息、市场、管理等服务，从而提升了第一、二产业的生产力。总结来看，新出现的产业不仅自身就是更高效的生产活动，也会大大提升已有的产业部门的生产力。那么，同样的，新划分出的第四产业，也应该满足这个要求。
接下来要说的，第三个要求是，引领性。我们可以看到，不管是第一产业、第二产业，还是第三产业，它们的出现和壮大，都跟经济社会中那些最先进的科技的出现有着紧密联系，比如，农业技术的成熟壮大了第一产业，蒸汽机、发电机壮大了第二产业，计算机壮大了第三产业。所以，在接下来要划分出的，这个新的第四产业里，我们应该是能够看到这个时代那些最具有引领性的技术革新的身影的。
好，梳理完了这么三条重要的、划分第四产业的要求。我们就可以拿着它们，来评估一下过往学者们提出过的那些，第四产业的候选者了。
第一个候选是金融产业。这是上世纪80年代，美国统计学家肯尼西提出来的。在当时，美国金融业占GDP的比重已经增长到了40%左右，所以他建议，把金融业从第三产业里拿出来，作为一个独立的产业部门进行核算。
但是，作者认为，金融业并不满足我们前面说的，引领性这条标准。因为，公元前2000年，巴比伦寺庙的货币保管和放款业务，做的就是资金的借贷融通；到后来十七世纪，英国建立的股份制银行——英格兰银行，再到现在的网上银行和支付宝，金融业的内核一直还是资金借贷融通；跟几千年前相比，并没有颠覆式的创新，也算不上一个具有引领性的产业。
好，那我们继续看下一个候选。在2000年的时候，北京大学的两位学者提出，应该把绿色产业，也就是处理废物、促进环保的相关产业，划分为第四产业。不同于金融业，绿色产业在引领性方面还是可圈可点的。毕竟，绿色发展是一种新的发展理念，也是我们前进的方向嘛。但是，绿色产业在可区分性上是不太合格的，因为它的很多生产过程跟第二、三产业是不太能区分开的，比如，我们总不能说，用木头造铅笔是第二产业，用废报纸造铅笔就是第四产业吧？所以，绿色产业这个候选也不是很理想。
还有一个候选，是信息产业。这是美国经济学家波拉特提出来的，国内也有一些学者支持把信息产业作为第四产业这个主张。
一般认为，信息产业可以分为两个板块，硬件板块还有软件板块。硬件板块主要是指电脑、手机制造这些行业，它们生产的是看得见、摸得着的产品。软件板块主要是指编程、开发、咨询等信息服务行业，还有邮电、新闻等信息中介行业。
信息产业在可区分性上的表现很优秀，因为目前针对这个产业的核算方法已经比较成熟，从国民经济中把信息产业划分出来是比较容易的。信息产业的引领性也比较合格。像电脑、操作系统、互联网等信息工具，都是我们这个时代有代表性的新技术，也极大地便利了我们的生产生活。
不过，作者认为，信息产业在递进性上存在“硬伤”。我们刚才说了，要满足递进性，意味着，这个新的产业首先自身得是一种更高效的生产活动，还要能连带提高已有产业部门的生产力水平。
但是，在信息产业当中，有很大一部分是不满足这条标准的。为什么说是“很大一部分”呢？还是要回到我们刚才对于信息产业的内部划分上。
先来看硬件板块，主要是电脑、手机制造这些行业。从本质上来看，它们总体上仍然属于第二产业，并不属于一种新的生产活动。
那软件板块呢？这也要分开来看。像邮电、新闻这些信息中介行业，它们的核心业务是传递信息，属于传统的服务业，也不是一种新的生产活动。
那么最后，只剩下编程、咨询这些信息服务行业了。这个行业主要在做的事情是，对各类数据做加工、计算，然后形成指标、程序或者解决方案，等等，服务于人的生产生活需要。作者认为，近些年，随着数据技术的发展，这类经济活动已经变得越来越具有独立性，应该被纳入新的数据业范畴，而不是传统的服务业范畴。
而数据业，正是信息产业中满足递进性的这一部分。数据业从各类生产生活的场景中获取数据资源，然后把它们存储起来，用特定的算法对它们进行加工，这是一种全新的、不同以往的生产活动。而且，这种生产活动的产出，也就是各种数据产品或服务，能够应用于传统的一、二、三产业，帮助它们提升效率，这是符合我们前面说的，递进性这条标准的。
所以，综合来看，作者认为，在目前第四产业的候选队伍中，数据业是最有资格当选的。
好，刚才我们说的是，为什么要划分第四产业，以及，为什么数据业是第四产业。那么，接下来，我们就来走进数据业，了解一下这个“第四产业”。
对于数据业来说，最重要、最基础的，肯定就是数据了。数据源于我们对各类客观事物的观察和记录；数据不仅包含数字，它还有很多种形式，从符号到文字，从声音到图像，都属于数据的范畴。
从世界范围内来看，最早开始提供数据服务的其实是媒体公司。19世纪的时候，一位叫路透的年轻人来到英国伦敦，租了间办公室，主要做的业务是，在伦敦和巴黎之间发送股票行情和新闻。后来，他的机构越做越大，逐渐发展成为英国最大的通讯社、全球家喻户晓的媒体——路透社。
进入信息时代之后，路透集团利用其他的信息网络优势，开始打入数据服务领域。现在，它旗下的数据产品涉及科学文献、法律、外汇交易等多个领域，逐渐由一家媒体集团转型为数据服务商。
与历史悠久的路透社不同，另一家知名数据服务商，彭博，是1981年才创立的，最初主要为金融机构提供数据服务，后来又陆续成立了新闻社、电台、网站、电视台，等等。彭博仅用了22年的时间，在金融数据市场上的销售收入就超越了路透，成了数据服务业的新贵。
不管是彭博还是路透，它们主要的数据采集方式都是，通过建立新闻站、记者站等线下实体网络，用人力来收集和传递数据。作者把这样的数据生产方式，称为“数据生产1.0版”。
后来，随着互联网逐渐普及，诞生了一系列我们熟悉的巨头企业，比如谷歌、苹果、腾讯、百度，等等。这些企业聚集了数以亿计的用户，并且，在为用户服务的过程中，积累了海量的数据。那么，一个问题自然而然就显现了出来，那就是，这些数据能不能用来干点什么？
互联网企业们做了很多尝试。
最基本的是用数据来做精准营销。比如，一些社交平台会分析用户的朋友关系数据，然后向他们推荐可能认识的人；一些电商平台会根据用户的搜索关键词，推测出用户的消费偏好，然后给他们推荐可能感兴趣的商品。
还有，很多企业在开发新的产品或者服务的过程中，也会用到数据。比如美国网络视频平台网飞会利用几千万用户的收视选择、上百万条评论和搜索记录，来决定拍什么剧、谁来拍、谁来演、怎么播。
近些年，互联网企业的数据还经常跨界客串，在很多意想不到的领域发挥作用。比如，2009年猪流感传播期，谷歌通过跟踪与流感相关的搜索，分析猪流感的暴发和传播，形成了疫情地图；还有，2021年郑州暴雨期间，高德地图、百度地图和腾讯地图都推出了互助通道，它们在地图上增加了一种叫“积水”的图标，提醒市民不要前往积水路段，而且还把求助者的位置、联系方式和求助内容都显示在了互助地图上。
总的来看，互联网企业们手里的数据，主要是在开展核心业务的过程中产生的；它们提供的各类数据产品或服务，很像是核心业务的“衍生品”。作者把这种数据生产方式叫作“数据生产2.0版”。
而随着数据生产方式的升级，数据产业也逐渐壮大。刚才我们也提到了，数据业在做的事，就是把数据加工为数据产品和服务，然后用它们帮助其他的企业或行业提升生产效率。按照这个定义去细分的话，数据业下面包括数据采集、数据储存、数据传输、数据分析、数据服务、数据安全等多个分工环节。
介绍完了数据业的整体情况。接下来，我们就来看看，数据业给经济社会带来了哪些改变。
首先，数据业本身就是一个新兴行业，它带来的新的财富机遇、就业机会自然不用多说。比如，数据存储的需要促进了数据库产业链的发展，数据交易等经济活动在逐渐普及，数据分析师已经成为年轻人就业的一个热门选择，等等。这些都是我们有目共睹的。
不仅是这样。数据业所提供的服务，还促进了很多传统产业的效率提升。
比如，在农业的温室大棚或养殖场，农业数据已经成了一种新的“农具”。人们可以利用实时在线数据和历史记录数据，构建个性化的动植物生长模型，实现精准化的种植或养殖。比如，2020年前后，很多国内的互联网大厂开始进入养猪领域，推进“数字化养猪”，他们会在养殖过程中，监测猪的表情和身体情况，根据监测数据来自动下饲料，吃多少下多少，不浪费料，也不让猪吃多了；还可以实时掌握猪的体温、发情状况等数据。
在工业领域，数据业也开始发挥越来越重要的作用。比如，很多工厂正在从“刚性制造”转向“柔性制造”。在“刚性制造”中，为了提高分工效率，一条生产线只能生产一个规格的产品，这条生产线上的每个工位要做什么，都是固定不变的；但是，在“柔性制造”中，工厂可以根据订单要求的不同，在一条生产线上同时生产不同的产品。这背后还是数据在发挥作用。在数据的帮助下，整个厂房就像是由大型计算系统和生产系统组成的智慧体，生产设备只是“大脑”支配下的“手脚”。车间里每一个工位接收到的任务，每个工位当前该做什么、怎么做，都由数据和算法说了算。这就使得生产的灵活程度大大提升，能更好地满足市场多变的需求。
在服务业里，我们看到的数据改造案例就更多了。比如，在过去，零售商们要判断该进什么货，进多少，通常靠的是主观的经验判断，但是现在，很多零售商的计算机系统中，都沉淀着过去几个月甚至几年的库存、订货、营销和定价数据。这些数据为他们之后的进货、销售等分析决策提供了根本性的支持。个别有经验的零售商还会叠加销售系统以外的数据，比如经济和市场趋势、天气预测以及可能影响销售的事件等。通过这些数据，零售商可以更加准确地预测未来的销售趋势。
总的来说，数据采集、分析、反馈的过程，就像是给传统的一、二、三产业赋予了“第三只眼”，让它们能清楚地看到，怎么更高效地组织生产，怎么更高效地把产品推向市场。
说完了数据业给实体经济带来的改变，我们再从理论层面来看看，数据业作为一个新产业，会给经济学理论的研究带来哪些新的思考。
首先，我们知道，在传统经济学理论中，有一个经典的规律是边际收益递减。简单来说，它的意思是，当投入生产的成本超过某一临界点之后，再新增加的每一单位成本，获得的收益是逐渐递减的。但是，作者认为，数据产品并不会受制于这种边际收益递减的规律。
因为，虽然数据产品的前期研发成本比较高，但是一旦研发成功，就可以以非常低的成本甚至零成本进行复制。而且，很多数据产品或服务存在“网络效应”，这个词我们之前在《无限供给》这本听书里讲到过，它的意思是，一种产品，如果通过某种网络形态被连接起来，那么这种产品的价值会随用户数量的增加而增加。简单来说就是，“用的人越多，产品价值越高”，或者“网络越大越好”。比如，“大众点评”这个平台所提供的，其实就是一种具有“网络效应”的数据服务，如果它上面只有很少的商户评价，那就很难吸引用户过来；而平台上的商户评价越多，就越能吸引更多的人来使用它，也就进一步会发布更多评价，更多评价能吸引更多人来看，而点击量、用户数的增加，又进一步吸引更多商家入驻……就这样，形成一种正向循环，促进“大众点评”的收入增长。所以，综合起来看，对于很多数据产品或服务来说，随着用户数量的增长，额外增加一单位产品的收益并不是递减的，反而是递增的。
还有，我们知道，西方经济学认为，市场机制是一只“看不见的手”。如果市场中的生产者和消费者都根据自身利益的最大化来做决策，那么在市场机制这只“看不见的手”的作用下，资源就会流向最有效率的地方。不过，在现实中，由于资源的供给者和需求者各自掌握的信息都是不完全的，都只能根据自己掌握的有限信息来做决策，很多时候就会导致资源的错配。而在数据时代，不仅供求双方掌握的信息大大增加了，而且，还有很多平台企业掌握着供求双方的大量数据，可以直接参与资源配置。所以，作者认为，从这个角度看，数据就像是一只“看得见的手”，能促进更高效的资源配置。
在数据业当中，像我们前面所说的这种，不能用传统经济学理论来解释的现象还有很多，我们今天只是简单地列举了其中的一些。后续我还会为你解读一本《新二元经济》，里面会对这类问题有更深入的探讨。
以上，就是《第四产业》这本书里，我想跟你分享的重点内容。
今天，我们不仅是借这个话题，对数据业这个产业有了进一步的认识；还一起回顾了产业划分理论的发展历程，了解了筛选第四产业应该遵循的原则。如果除了数据业之外，你觉得还有其他的哪个产业，也可以成为第四产业的一个有力的候选者，欢迎在留言区分享你的看法，我们来一起聊聊这个话题。
好，那今天这本书，我们就说到这里。你可以点击音频下方的“文稿”，查收我们为你准备的全文和脑图。原书电子版已经为你附在最后，欢迎你进行拓展阅读。你还可以点击“红包分享”按钮，把这个音频免费分享给你的朋友。
恭喜你，又听完了一本书。
划重点
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作者认为，根据可区分性、递进性、引领性原则，在目前第四产业的候选队伍中，数据业是最有资格当选的。
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数据业在做的事，就是把数据加工为数据产品和服务，然后用它们帮助其他的企业或行业提升生产效率。
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数据采集、分析、反馈的过程，就像是给传统的一、二、三产业赋予了“第三只眼”，让它们能清楚地看到，怎么更高效地组织生产，怎么更高效地把产品推向市场。