中国未来能达到怎样的高度?基本上由这一个因素决定
来源: 智谷趋势 发布时间:2022-01-04 09:25:27

我们中国,比任何时候都更需要伟大的公司。

比1949年后中华人民共和国初建的时候更需要。大战之后一穷二白,但好歹有苏联老大哥一次性援建了156个项目。

比1979年刚刚改革开放时更需要。国民经济虽然濒临崩溃的边缘,没有一家像样的现代企业,但人人都有努力要过上更好生活的冲劲,那时候中国没有敌人,两个超级大国都在缓和与中国的关系。

就在眼下——

在GDP稳居世界第二,在财富500强企业的数量连续几年超过美国,在美国清晰地把中国称为“和美国同等量级的大国”的眼下,

我们却有一种无比强烈的危机感,渴望中国出现更多伟大的企业。

为什么?

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什么样的企业可称之为伟大?

伟大的企业当然是要应对大场面的——比如三次技术革命、两次世界大战、美苏对峙等等,抛开相对比较虚的使命、愿景,最直观的标准可能就是两个:

第一,具备长时期创造价值的强大能力;

第二,引领国家甚至是人类的进步,带给人们美好生活。

充分理解了这两个标准,或许就能够理解文章开头提出的问题:为什么我们现在更需要伟大的企业。

正是因为,我们大企业多,但伟大的企业少。

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2021年,中国进入世界500强的企业数是143家,即便去掉台湾省的8家,也超过了美国的122家。

但是,中国大陆的“世界500强”绝大多数集中在提供资金、能源和原材料这些生产要素的行业,也就是银行、能源这一类公司。

看一下中国上市公司市值前10名,就更加一目了然。

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高端制造只有2家,银行和酒类就占了一半。和全球市值前10名再做一个横向对比——6家高科技、2家半导体制造、1个投资公司、1个能源,这个反差还是比较明显的。

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能有如此多的大企业当然也值得骄傲,但遗憾的是它们更多只是规模大,难称伟大。

首先就体现在创造价值能力并不出众。

比如,我们一百多家500强企业平均资产收益率约为1.6%,而美国的则接近5%,是中国的3倍。

而且,中国大陆财富500强企业的平均资产收益率甚至还不如大A股过去20年上市公司的平均投资资本收益率。

这么一比较,大而不强四字顿时就跃然纸上。中国高速增长了四十年,但是能真正创造价值的大企业居然远比我们想象得少。

所以,当美国把中国当作经济上的头号对手,我们才会立刻感到压力山大。

有人做过一个很有意思的测算,从1870年到1970年这一百年中,美国上市公司的平均资本收益率大约为10%。10%对比3%,为什么今天最牛的企业都出自美国,答案就显而易见。

有意思的是,今天我们耳熟能详的美国企业大多诞生在第二、第三、第四次技术革命的大潮中,有很多更是在一战、二战、冷战的阴霾中崛起的。

在此,我们仅举一个让中国人产生深刻共鸣的案例:美国的AT&T,美国电话电报公司。

普通中国人最初会以为它是中国电信+中国移动,就是一个做通讯服务的,但懂的人会告诉你,它更像是上个世纪的华为+腾讯。

AT&T是由电话的发明人贝尔在1920年代创立,创立时的信条是要让美国的每个家庭和每间办公室都安上电话。

为了实现这个使命,看看AT&T都干了什么:

1947年,发明晶体管。

1954年,制作出了第一个有实际应用价值的太阳能电池。

1962年,制造了世界上第一颗通信卫星Telstar1。

1964年,做出了可视电话。

1969年,发明了电荷耦合元件(也就是CCD)。

1969年,研发出了UNIX系统和C语言。

1980年,研发出了C++语言。

可以这样说,如果没有AT&T,就没有现在的电脑、电视、手机、数码相机……

1983年,AT&T一家的营业额超过埃克森、美孚和通用电气三家之和。

而这一切,只不过源于它想让电话的通话体验更好。

AT&T帮美国打赢了第二次世界大战和冷战,给美国工业插上了翅膀,也让世界坐上了新技术狂飙的列车,带领所有人加速进入了一个又一个新时代。

这就是伟大的企业。

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很多中国人也许都没有注意到这样一个小细节。

说中国,我们往往随口就能报出一堆的地名,并且清楚地知道它在这个国家、所在省份的地位。

但是当我们说美国的时候,我们最熟悉的往往更多的是它的企业和品牌。

这就是美国骄傲的资本,也正是中美和平竞争必争的领域。

TCL创始人、董事长李东生说过一句话:

“国家的竞争就是经济的竞争,竞争主体是企业。中国从经济大国发展成为经济强国的历程,就是中国企业追赶超越全球产业巨头的过程。”

当中国被美国强拉着站在舞台之上,我们几乎是瞬间明白了这句话。

近两三年,几乎所有人都渐渐感受到了,一场行业的大震荡已拉开了帷幕。

普通人议论一些行业的风光不再,市场在进行全方位、全行业的价值重估,睿智的人则早已经把目光投向了被时代赋予了特别意义的方向。

当美国的目光锁定了中国,从那一刻起,请开始从产业的角度理解中国,理解这个国家将要发生的一切变化。

2021年7月27日,高层在全国“专精特新”中小企业高峰论坛的致辞中,提出:我国经济发展到当前这个阶段,科技创新既是发展问题、更是生存问题。

最高的竞技场,已经容不得任何的懈怠、不努力、小聪明。

简单一句话概括:未来中国能走多远,这个国家能达到什么高度,就看我们的产业能达到什么高度。

想站稳,就要像美国、德国那样有属于自己的伟大的企业。

形势迫使所有的中国企业、首先是大企业做出选择,去响应时代的主旋律——努力创造更大价值,力争伟大。

这一轮震荡之初,最失落的行业除了曾经的支柱产业房地产,就是互联网。

二十年前,互联网当然是一个高技术行业,但是以今天的眼光,互联网属于再成熟不过的技术。中国互联网企业在消费互联网领域曾经创造了让世界震惊的辉煌,接下来的问题就是他们能否经受更严峻的考验,继续展现他们强大的价值创造能力。

在这方面IBM转型之路可以给中国一个启迪。

IBM因为PC和笔记本制造兴盛一时,但随着制造门槛迅速下降,到1990年代初,一度面临灭顶之灾,几乎没人认为它还能挺下来。

最终,IBM毅然砍掉了PC制造业务,利用自己对于网络的深刻理解和强大软件技术,转型成一家帮助企业适应互联网时代的服务公司,由此脱胎换骨,重新恢复了强大价值创造能力。

人们常说中国的制造业产值世界第一,但国家发改委产业司原司长年勇曾说过,美国制造业GDP占比表面上只有11%,服务业是81%,但这81%里头的超过一半都是因应制造业的需求而生的。

意思是,美国经济总量超过一半是制造业,美国才是真正的世界第一制造业大国。

想想看,能够为通用、波音、Intel等众多中高端制造企业提供服务的企业,无论是它们对产业的理解,还是其自身技术,本就低不了。

这一点,可能就是中国互联网产业从消费互联网时代迈向产业互联网时代的康庄大道。

那就是:助力实体经济。

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“发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。”

数字技术与产业的深度融合,就是这个时代的呼唤。

经济学上有一个指标,叫全要素生产率。一个国家的增长主要由三部分带来,劳动力、资本,不能直接用劳动力和资本解释的部分就叫全要素生产率。

不能用劳动力和资本解释的部分,无非就是新技术、管理、组织等等。

有研究机构做过测算,中国前四十年的增长,主要是由投资驱动,全要素生产率大概只有美国的43%。而大部分国家在实现工业化之后,比如德国、日本一般能达到美国的80%,甚至90%。

这才是中国制造长期在中低层次徘徊的关键原因。

知道美国人为什么怕华为,为什么国际投资者青睐腾讯、小米这样的企业,就是因为它们能创造价值,它们能够在全要素生产率上和国际上的先进企业同台竞争。

华为,1987年2.1万人民币起家,三十年后销售收入七千多亿人民币;

腾讯,1999年最惨的时候账上只有1万多块钱,但是最后一度成为中国市值最大的公司;

小米,2010年,在北京一间小办公室成立,仅用8年时间,市值就超过四千亿。

泱泱中国有四千万企业,哪怕其中只有百分之一,能够把各类生产要素完美组织起来,能提供优秀的产品,或者优秀的服务,那样的场景不要太美好。

中国互联网行业曾经是这样的企业,如今它们已经在重新审视它们的宿命。按照高层的部署,转换赛道。

◆ 一、“保持中国制造业比重不下滑”

中国制造业GDP占比2016年为32.45%,2020年降至26.2%,于是“保持制造业比重基本稳定”出现在十四五规划中。

但如何保证?

十九大报告说,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。十四五规划和2035年远景目标更是制定了时间表,到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字网络化,……智能工业软件满足率要超过50%。

简单说,就是制造业要智慧化。

在制造业方面,三一重工无疑是中国突出代表。基建狂魔之名,部分正是因为有像三一一样的一批大企业。

尤其是东日本地震福岛核电站封闭作业,那架让日本发出十万火急请求的62米臂架混凝土泵车,简直是一洗当年三峡大坝建设一水外国造重型卡车的屈辱。

当下三一重工共有58万台高价值机械活跃在矿山、港口,以及桥梁、隧道、高铁、发电站等重大工程施工现场,这些设备的工况直接影响着企业效率和项目能否顺利完成。

腾讯这次不再连接人,而是用工业云平台把58万台设备连接了起来。

云技术记录下总共累计1000亿+工程机械工业大数据,让机器故障维修2小时内抵达现场,24小时内完成维修,易损件备件呆滞库存低于同行业40%。

◆ 二、加快解决卡脖子难题,发展专精特新技术

2021年,发展专精特新中小企业首次出现在政治局会议上。

财政部和工信部在2021年年初发布通知,明确在未来5年中央财政安排100亿元以上奖补资金,分三批重点支持1000余家国家级专精特新“小巨人”企业,带动1万家左右中小企业成长为国家级专精特新“小巨人”企业。

中国的事情有一句大实话:重视不重视,就看砸不砸钱。

钱不知道有没有到位,互联网企业的人工智能已经入场。

上海富驰高科属于金属粉末注射成型产品专业制造商,其产品在消费电子、医疗、汽车、航空航天等领域广受认可。

在前端工序中,从注射到烧结、整形,富驰高科的自动化程度可达到90%以上,但唯独在质检环节,因为产品形状结构复杂,有很多异形,导致一般的检测设备和检测方法都难以满足要求,所以一直以来,都只能依赖人工。

富驰高科每年生产的零部件多达数亿个,如果全部依靠人工质检,每年的产能高峰期,仅质检人员就需要超1500人。

腾讯提出了AI质检的解决方案,能让检出率达到99.5%,节约成本56%,提升生产效率10倍。

◆ 三、粮食安全,要把饭碗端在自己手里

高层多次强调,“中国饭碗任何时候都要牢牢端在自己手上”,这两年又增加了一句“我们的饭碗应该主要装中国粮”。

然而,《中国农业产业发展报告2020》中已明确指出,中国农业科技投入不足、农业科技没有转换驱动农业生产力提升,是中国农业无法突破瓶颈的重要因素。

来看看智慧农业的实验。

全世界第一个超万亩无人化农场试验示范项目就在东北的北大荒。

从水田筑埂、搅浆、插秧、旱直播、飞防、秋翻地、旋地以及旱田灭茬、翻、耙、起垄、播种、喷药等等全部种植流程,全都使用无人机械完成,由大数据中心和云平台实时监控,下达指令执行。

过去,种地是习惯和义务,主要靠天气和人的经验,往后,人工智能利用物联网获取数据,水源、土壤、养分、病虫害等各种数据匹配最适合种植的农作物品种,中国农业的未来美得难以想象

除此之外,还有被视为将彻底刷新产业结构、产业链的新能源行业;还有中国已经做出2060年实现碳中和的环保产业……从底线思维出发,所有产业与智慧的结合,中国互联网产业的前景无比广阔。

正如清华大学公共管理学院院长江小涓所认为,着眼实体经济、融入实体经济,是需求所致,也是风口所在。“如果说‘十三五’数字经济主要从消费端的平台发力,那么‘十四五’生产端数字化、智能化将成为重要的新增长点。”

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伟大的时代和伟大的企业,往往是相互成就的。

最近央视播放了一则腾讯的品牌片,腾讯明确宣示要“以数字技术助力实体经济”。

这可能是一个时代的隐喻,干重活,中国互联网企业已经准备好了。

过去二十年,中国消费互联网积淀了大量技术,培养了庞大的在线消费市场,这为数字技术助力实体经济发展打下了坚实的基础。

说实话,以中国的基础,中国互联网行业的前半程做得并不差。

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中国企业在数字经济领域走在了世界前列。从全球互联网公司发明专利数这个维度就能窥视一二:2020年,全球互联网领域发明专利数top10中,中国企业占比40%,其中腾讯的专利数排名第二,获得专利14745项,是facebook的两倍多。

当下的任务就是和产业一起奔跑,帮助产业创造价值。

在2018年前后,中国的互联网企业纷纷做出了扎根消费互联网,拥抱产业互联网的战略转型。

一个小细节可以佐证互联网企业的变化:为了能用AI帮助工厂找出流水线上的产品缺陷,腾讯的AI科学家们需要穿着防尘服在非常噪杂脏乱的工厂里一待就是一天,或者持续几个月时间在这样的恶劣环境里工作。

躬身入局,双手沾泥,助力产业发展,正在成为新的业务作风导向。

腾讯的品牌片无疑是对这一导向的率先认知和明确回应。目前,腾讯已在30多个行业,与9000多家合作伙伴打造了超过400个行业解决方案,帮助实体产业在各自的赛道上加速向前,效果已经显现。

数字化转型关系到每一个行业、每一家企业,数字经济与实体经济融合正从过去的“选答题”变成了每个行业都要面对的“必答题”,也变成了实体经济高质量发展的高速路。

这就是时代赋予腾讯这样的企业新的历史使命。

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上个月,汉文帝陵墓出土了一件异常精美的齿轮。

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图源:人民网

众所周知,煤炭、改良蒸汽机和齿轮传动组成就了英国的现代化之路。

但是,中国考古学家却不敢轻言它就是一只齿轮,因为更大的可能,它只是某个王公贵族玩物上的配件,它对于普通人也许毫无意义。

现代齿轮是一系列精妙的技术组合的产物,齿缘符合圆的渐开线,可以把磨损减到最少;齿轮的作用往往不只是传动,更重要的在改变出力和力矩;所以,齿轮传动组和煤炭、改良的蒸汽机成就了大英帝国。

技术的进化是异常迅猛的,也许不经意间,它就仅具“文物”的意义了。

过去50年,美国股市能长期跻身前十的企业只有一家。没有一家企业可以靠一招鲜霸榜。

伟大的企业需要不断自我否定,自我突破,追踪时代的需要。

2021年,中国互联网企业跌出全球最大市值公司前十名,它们在这个位置停留了仅仅5年。在许多人认为中国人已经占据了足够大优势的领域,中美企业形势发生了逆转,美国企业正取得一个又一个胜利,而中国互联网则有点士气低落。

是在逆境中爆发,还是就此沉沦,这是大多数立志伟大的企业必须要做出的回答。

标签: 这一 一个 因素

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