數(shù)字經(jīng)濟(jì)十大趨勢(shì)

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250013 數(shù)字經(jīng)濟(jì)：是估值大泡沫，還是投資大時(shí)代？ 4 HYPERLINK l _TOC_250012 數(shù)字經(jīng)濟(jì)板塊高市值占比預(yù)示大泡沫嗎？ 4 HYPERLINK l _TOC_250011 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高股市長(zhǎng)期回報(bào)了嗎？ 9 HYPERLINK l _TOC_250010 數(shù)字化浪潮下的行業(yè)及公司分析 13 HYPERLINK l _TOC_250009 核心層硬件及軟件：技術(shù)“硬核”程度是關(guān)鍵；“一體化”與“專業(yè)化”的分野 13 HYPERLINK l _TOC_250008 應(yīng)用及平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的投資選擇：關(guān)注平臺(tái)的“強(qiáng)”與“弱” 16 HYP

2、ERLINK l _TOC_250007 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能實(shí)體行業(yè)：哪些行業(yè)可能繼續(xù)被改造、升級(jí)？ 17 HYPERLINK l _TOC_250006 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展下各行業(yè)表現(xiàn)實(shí)證分析 20 HYPERLINK l _TOC_250005 數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利在資本和勞動(dòng)間的分配如何影響股市投資？ 23 HYPERLINK l _TOC_250004 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響資本市場(chǎng)？ 25對(duì)資本市場(chǎng)的影響 25 HYPERLINK l _TOC_250003 對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響 27 HYPERLINK l _TOC_250002 數(shù)字經(jīng)濟(jì)中公司估值和傳統(tǒng)會(huì)計(jì)指標(biāo)面臨的挑戰(zhàn) 28 HYPERLINK l _

3、TOC_250001 數(shù)字浪潮中的十大趨勢(shì)及投資展望 30 HYPERLINK l _TOC_250000 數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下的十大趨勢(shì) 30數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三條投資主線 31中金中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì) 50 指數(shù)（CICC China Digital Economy 50 Index） 32圖表圖表 1: 數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的科技龍頭公司占美股市值的比例已經(jīng)達(dá)到近幾十年的高位 5圖表 2: 中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展較早、增速較快，但占總體零售的比例依然只有 30%左右 5圖表 3: 當(dāng)前，美國(guó)電子商務(wù)的滲透率還不到 20%，也依然有較大的空間 5圖表 4: 美國(guó)股市長(zhǎng)期的行業(yè)格局演變：美國(guó)股市行業(yè)結(jié)構(gòu) 1800-2018 6

4、圖表 5: 過去 100 年美國(guó)規(guī)模最大的 50 家公司行業(yè)分布 7圖表 6: 過去 100 年美國(guó)規(guī)模最大的 10 家公司 8圖表 7: 人類社會(huì)不同發(fā)展階段全球人均 GDP 趨勢(shì) 8圖表 8: 全球經(jīng)濟(jì)格局不斷變遷，幾次科技革命在近三百年影響巨大，中國(guó)近年成為數(shù)字浪潮中的領(lǐng)先大市場(chǎng)之一 8圖表 9: 當(dāng)前數(shù)字科技革命與歷史上三次科技革命主要特征及對(duì)比 9圖表 10: 1990 年以來標(biāo)普 500 指數(shù)的收益特征與近百年沒有顯著差異 10圖表 11: 拉長(zhǎng)時(shí)間來看，標(biāo)普 500 指數(shù)與名義 GDP 之間的長(zhǎng)期相對(duì)表現(xiàn)具有均值回歸特征 10圖表 12: 2011 年以來中證全指的整體收益相比此

5、前甚至出現(xiàn)了一定的下降 10圖表 13: 拉長(zhǎng)時(shí)間來看，中證全指與名義 GDP 之間的存在均值回歸特征。不過 2011 年前后，中樞發(fā)生了切換 10圖表 14: 電商平臺(tái)阿里巴巴的股價(jià)大漲，但與此同時(shí)傳統(tǒng)商貿(mào)零售指數(shù)表現(xiàn)相對(duì)低迷 12圖表 15: 按照技術(shù)“硬核”維度和應(yīng)用場(chǎng)景維度對(duì)核心層公司進(jìn)行分類 15圖表 16: 技術(shù)維度越是核心的公司，以及應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新上能夠把握最多客戶、滿足最穩(wěn)定的客戶需求的公司，展現(xiàn)出的投資價(jià)值也相對(duì)較大 15圖表 17: 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層“半導(dǎo)體”領(lǐng)域一度深度依賴進(jìn)口，每年進(jìn)口半導(dǎo)體的價(jià)值比中國(guó)進(jìn)口石油的體量還要大 16圖表 18: 半導(dǎo)體在中國(guó)總進(jìn)口金額的占比

6、也在不斷提升，2019 年已經(jīng)達(dá)到了 14.7% 16圖表 19: A 股市場(chǎng)非金融行業(yè)結(jié)構(gòu)的演變，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的板塊市值占比也在逐步擴(kuò)大 18圖表 20: 按照中國(guó) 2012 年投入產(chǎn)出表計(jì)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各行業(yè)生產(chǎn)和銷售端的滲透率進(jìn)行分類 18圖表 21: 按照美國(guó) 2012 年投入產(chǎn)出表計(jì)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各行業(yè)生產(chǎn)和銷售端的滲透率進(jìn)行分類 19圖表 22: 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)各行業(yè)影響的分析：兩個(gè)維度，四個(gè)因素 19圖表 23: 伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，行業(yè)間回報(bào)率中位數(shù)的分化加劇 21圖表 24: 19752003 年與 2004 年至今美國(guó)股市 16 個(gè)行業(yè)的表現(xiàn)對(duì)比 21圖表 25: 以

7、峰度衡量行業(yè)內(nèi)部分化，2004 年以來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)行業(yè)內(nèi)部分化有所增加 22圖表 26: 19952010 年與 2011 年至今中國(guó)股市 15 個(gè)行業(yè)的表現(xiàn)對(duì)比 22圖表 27: 以峰度代表行業(yè)內(nèi)部分化程度。2011 年以來，行業(yè)內(nèi)部分化普遍拉大，且在數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)行業(yè)較為明顯 22圖表 28: 從 1970 年代至今美國(guó)股市 16 個(gè)行業(yè)的表現(xiàn) 23圖表 29: 從 1995 年至今中國(guó)股市 15 個(gè)行業(yè)的表現(xiàn) 23圖表 30: 中國(guó)近 10 年勞動(dòng)者收入占 GDP 比例份額有所擴(kuò)大 24圖表 31: 美近十年上市公司 ROE 優(yōu)于中國(guó)（左），中國(guó)上市非金融類公司 ROE 出現(xiàn)“新、老分化

8、”（右） 24圖表 32: 2019 年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值 GDP 的比重達(dá)到 36% 25圖表 33: 其中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增加值占到 GDP 比重的 7.2% 25圖表 34: 截至 2019 年底，核心層和平臺(tái)層相關(guān)行業(yè)的上市公司在股票市場(chǎng)中的市值占比達(dá)到 31% 26圖表 35: 中國(guó)公募基金風(fēng)險(xiǎn)收益結(jié)構(gòu) 27圖表 36: 美國(guó) ETF 產(chǎn)品規(guī)模占共同基金的比例 27圖表 37: 2019 年底，中國(guó)共同基金結(jié)構(gòu)：ETF 占比 10% 27圖表 38: 2019 年底，美國(guó)共同基金結(jié)構(gòu)：ETF 占比 17% 27圖表 39: A 股非銀行板塊的 ERP 基本圍繞均值波動(dòng) 28圖表 40:

9、在 A 股市場(chǎng)上對(duì)比滬深 300 指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更低 28圖表 41: 對(duì)于創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和納斯達(dá)克 100 的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，同期對(duì)比創(chuàng)業(yè)板指數(shù)更低，但相比 2000 年之前的納斯達(dá)克 100 指數(shù)，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)更高 28圖表 42: 總市值加權(quán)中金數(shù)字經(jīng)濟(jì) 50 指數(shù) 33圖表 43: 等權(quán)加權(quán)中金數(shù)字經(jīng)濟(jì) 50 指數(shù) 33圖表 44: 總市值加權(quán)核心層指數(shù) 33圖表 45: 等權(quán)加權(quán)核心層指數(shù) 33圖表 46: 總市值加權(quán)應(yīng)用及平臺(tái)層指數(shù) 34圖表 47: 等權(quán)加權(quán)應(yīng)用及平臺(tái)層指數(shù) 34圖表 48: 總市值加權(quán)賦能層指數(shù) 34圖表 49: 等權(quán)加權(quán)賦能層指數(shù) 34圖

10、表 50: 數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮中的大趨勢(shì)及投資邏輯介紹 35圖表 51: 中金中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì) 50 指數(shù)成分股及介紹 36數(shù)字經(jīng)濟(jì)：是估值大泡沫，還是投資大時(shí)代？本文我們按照如下順序集中探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)與股市投資相關(guān)的問題：第一、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊的市值占比達(dá)到近幾十年的新高，到底是樂觀者認(rèn)為的對(duì)未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景的預(yù)示，還是悲觀者認(rèn)為的又一個(gè)科技泡沫？第二、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中行業(yè)和公司表現(xiàn)和投資有哪些重要特征，數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利在資本和勞動(dòng)間的分配如何影響股市投資？第三、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本市場(chǎng)本身產(chǎn)生了哪些影響？第四、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)大潮下，有哪些大趨勢(shì)值得關(guān)注，又有哪些投資主線？首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊在股市市值

11、中的比例達(dá)到歷史新高，這是估值大泡沫，還是預(yù)示數(shù)字經(jīng)濟(jì)大時(shí)代？數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了股市的長(zhǎng)期回報(bào)嗎？數(shù)字經(jīng)濟(jì)板塊高市值占比預(yù)示大泡沫嗎？投資者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱情及憧憬，在 2000 年左右的美國(guó)市場(chǎng)醞釀了一場(chǎng)舉世矚目的科技大泡沫。2020 年至今全球最大兩個(gè)市場(chǎng)美國(guó)及中國(guó)股市領(lǐng)漲全球，同時(shí)這兩大市場(chǎng)內(nèi)均是科技相關(guān)板塊領(lǐng)漲市場(chǎng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊的市值占比已經(jīng)達(dá)到近二十年的新高度。以美國(guó)市場(chǎng)為例，科技龍頭股（FAAMNG）合計(jì)的市值已經(jīng)達(dá)到 7.1 萬億美元，占美國(guó)股市的市值比例接近 23%，已經(jīng)遠(yuǎn)超過了 2000 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的頂點(diǎn)水平。這到底是樂觀者所認(rèn)為的對(duì)“未來已來”的預(yù)示，還是悲觀者所嗤

12、之以鼻的“大泡沫”？我們?cè)诒菊轮谢跉v次科技革命及本次數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分析，并基于 Global Financial Data 中的美國(guó)股市行業(yè)市值1占比變遷的數(shù)據(jù)，為理解當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展及其在股市的反映提供一些思路。數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的板塊市值占比未來幾年還能繼續(xù)提升嗎？以某一相關(guān)主題的股票占股票市場(chǎng)總市值的比例，來衡量這個(gè)主題的重要性以及其在經(jīng)濟(jì)中的地位有一定的參考價(jià)值。但拿這個(gè)板塊的市值占比來衡量這個(gè)板塊是否高估、估值是否合理等，則信號(hào)可能不一定確切。具體到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展來看，我們認(rèn)為相關(guān)板塊市值占美股市值比例達(dá)到近幾十年的高位（圖表 1），并不能說明當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊已經(jīng)嚴(yán)重泡沫化。在未來幾

13、年，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，相關(guān)板塊占美股市值的比例，仍可能進(jìn)一步上升。理由如下：數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透率可能還有較大提升的空間。隨著數(shù)字化浪潮的推進(jìn)，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的趨勢(shì)方興未艾。拿數(shù)字化發(fā)展相對(duì)較早的電子商務(wù)來說，在中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展較早、增速較快，但占總體零售的比例依然只有 30%左右（圖表 2）；在美國(guó)電子商務(wù)的滲透率還不到 20%，也依然有較大的空間（圖表 3）。電子商務(wù)的發(fā)展，以及傳統(tǒng)零售與電子商務(wù)的結(jié)合，都會(huì)進(jìn)一步提升電子化的零售在總零售中的占比。類似的情形還有很多，幾乎在消費(fèi)者日常的衣、食、住、行、康、樂等所有領(lǐng)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的滲透率及改造傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式仍有較大空間。這些都可能進(jìn)

14、一步提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊市值占整個(gè)市場(chǎng)的比例。數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的平臺(tái)仍在不斷延伸，行業(yè)界限更加模糊。除了數(shù)字滲透率在全社會(huì)進(jìn)一步提升可能會(huì)提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊在股市的市值占比外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)，基于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)、非競(jìng)爭(zhēng)性等特征，也在不斷延伸觸角。比如，騰訊最開始是社交平臺(tái)，但這一平臺(tái)基于社交關(guān)系，將人的各類日?；顒?dòng)通過社交關(guān)系深度綁定，已經(jīng)延伸至幾乎包括個(gè)人大部分日?；顒?dòng)的跨行業(yè)平臺(tái)。在這一平臺(tái)中，行業(yè)的界限已經(jīng)不再清晰，以至于騰訊到底是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，還是實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)，已經(jīng)較為模糊。同樣的例子也適用于阿里、京東、美團(tuán)等平臺(tái)。1 HYPERLINK /200-years-of-th

15、e-united-states-stock-market-in-one-graph/ /200-years-of-the-united-states-stock-market-in-one-graph/美國(guó)股市的歷史經(jīng)驗(yàn)表明，科技革命中相關(guān)先導(dǎo)板塊占股市的總市值比例可能并無上限。根據(jù) Global Financial Data 數(shù)據(jù)庫(kù)收集的美國(guó)股市數(shù)據(jù)，在 1800-1900 年間（圖表 4），交通運(yùn)輸板塊屬于當(dāng)時(shí)工業(yè)革命的先導(dǎo)型板塊，包括隧道、鐵路等交通運(yùn)輸板塊一度占當(dāng)時(shí)公開交易股票總市值比例在 50%以上。圖表 1: 數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的科技龍頭公司占美股市值的比例已經(jīng)達(dá)到近幾十年的高位占整體市

16、值比例DOTCOM 市值（百萬美元） DOTCOM成分股：Amazon、eBay、Booking Holdings、 Shutterfly、Qualcomm、Microsoft、Intel、IBMFAAMNG成分股：Facebook、Apple、Amazon、Microsoft、Netflix、Google互聯(lián)網(wǎng)泡沫FAAMNG市值（百萬美元）在美聯(lián)儲(chǔ)大規(guī)模的量化寬松致流動(dòng)性充裕的背景下，科技龍頭股實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步估值擴(kuò)張25%20%15%10%5%Feb-95Feb-96Feb-97 Feb-98 Feb-99 Feb-00Feb-01Feb-02 Feb-03Feb-04Feb-05 Feb-

17、06 Feb-07 Feb-08Feb-09Feb-10Feb-11 Feb-12Feb-13 Feb-14 Feb-15 Feb-16Feb-17Feb-18 Feb-19Feb-200%資料來源：Haver Analytics，中金公司研究部圖表 2: 中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展較早、增速較快，但占總體零售的比例依然只有 30%左右圖表 3: 當(dāng)前，美國(guó)電子商務(wù)的滲透率還不到 20%，也依然有較大的空間（萬億元）%12.915.5%19.623.629.7%25.8電子商務(wù)滲透率(RHS)45403530252015線下商品和服務(wù)零售額網(wǎng)上商品和服務(wù)零售額35%30%25%20%15%4000350

18、0300025002000150018%(十億美元)門店銷售 線上銷售滲透率(RHS)16.0%14.4%13.2%11.8%10.7%9.7%8.8%8.0%7.2%6.4%16%14%12%10%8%6%10% 1000104%55% 5002%-0%201520162017201820192020YTD02010201120122013201420152016201720180%2019 資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部數(shù)據(jù)截至 2020 年 7 月底資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部圖表 4: 美國(guó)股市長(zhǎng)期的行業(yè)格局演變：美國(guó)股市行業(yè)結(jié)構(gòu) 1800-2018資料來源： HYPER

19、LINK /200-years-of-the-united-states-stock-market-in-one-graph/ /200-years-of-the-united-states-stock-market-in-one-graph/，中金公司研究部數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊占股市市值的比例會(huì)長(zhǎng)期持續(xù)在高位嗎？答案可能是否定的。原因包括如下幾個(gè)方面：技術(shù)演進(jìn)會(huì)催生新的“先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)”，基于技術(shù)的壟斷是相對(duì)的、暫時(shí)的。資本對(duì)利潤(rùn)的追求，使得創(chuàng)新和變革永無止境。歷史經(jīng)驗(yàn)顯示，靠技術(shù)實(shí)現(xiàn)的壟斷似乎一直是暫時(shí)的、難以永恒。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)及非競(jìng)爭(zhēng)性等特征，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身具有壟斷性和易被顛覆的

20、相互矛盾的雙重特征。微軟的操作系統(tǒng)一度被認(rèn)為高度壟斷，但技術(shù)的演進(jìn)、移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的來臨，使得微軟這樣曾經(jīng)不可一世的在操作系統(tǒng)領(lǐng)域的壟斷也被顛覆，所幸及時(shí)轉(zhuǎn)型云計(jì)算模式；在智能手機(jī)端的操作系統(tǒng)微軟幾乎已經(jīng)沒有市場(chǎng)份額。在 PC 時(shí)代一度被認(rèn)為堅(jiān)不可摧的社交工具 QQ，被無線互聯(lián)時(shí)代的微信替代。曾經(jīng)被認(rèn)為地位異常穩(wěn)固的微信，在 4G 后時(shí)代短視頻興起后，也面臨被抖音等短視頻社交 APP 分食用戶時(shí)長(zhǎng)的局面。滴滴出行在出行市場(chǎng)地位看起來非常穩(wěn)固，卻也可能被美團(tuán)出行等出行新勢(shì)力搶走市場(chǎng)份額。技術(shù)的演進(jìn)在不斷改變商業(yè)規(guī)則和邏輯，前瞻性地適應(yīng)技術(shù)、運(yùn)用技術(shù)來作出調(diào)整才不會(huì)被技術(shù)演進(jìn)所淘汰。技術(shù)的進(jìn)步，也使

21、得一時(shí)看起來地位重要的行業(yè)，會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展，而逐步變成“傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”。這是與經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展階段相適應(yīng)和匹配的。當(dāng)前看起來很高技術(shù)含量、無所不包、具有很強(qiáng)壟斷性的數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)，在社會(huì)發(fā)展到一定階段后，可能會(huì)變成習(xí)以為常的“標(biāo)準(zhǔn)化存在”。這就好比電氣化時(shí)代的各類電氣化機(jī)械、家庭汽車時(shí)代剛開啟時(shí)的家用小汽車等等，在引入的當(dāng)初是當(dāng)時(shí)的先進(jìn)技術(shù)，在當(dāng)前來看，已經(jīng)是千家萬戶的“標(biāo)配”?；仡欉^去一百年美國(guó)規(guī)模最大的 50 家公司，也顯示出科技革命帶來的公司和行業(yè)格局的不斷演進(jìn)，沒有一個(gè)行業(yè)在股市的占比能夠持續(xù)維持高位。某一歷史時(shí)期看起來不可一世的“高科技”公司或行業(yè)，隨著技術(shù)進(jìn)步和時(shí)代發(fā)展，也會(huì)逐步?jīng)]

22、落、重要性下降。1917 年，按資產(chǎn)排名，美國(guó)最大的 50 家公司中有 40%是石油、鋼鐵或采礦公司。最大的公司是美國(guó)鋼鐵公司（US Steel），資產(chǎn)規(guī)模是第二大公司 AT&T 的三倍以上。標(biāo)準(zhǔn)石油雖然被拆分，但是拆分后企業(yè)的規(guī)模依然較大。其他的壟斷企業(yè)在資產(chǎn)規(guī)模上也很突出，包括中央皮革，美國(guó)煙草，美國(guó)橡膠和國(guó)際商船。1967 年，按市值排名，石油公司依然占據(jù)要位，不過科技、通訊和電影公司在前十名中占據(jù) 4 席，前 50 名中還新增了制藥、消費(fèi)、航空航天和國(guó)防等行業(yè)。當(dāng)時(shí)美國(guó)市值最大的公司是 IBM，AT&T 仍排第 2，美國(guó)鋼鐵則降至第 35 位。前 50 名的名單上新增科技、電影、辦公設(shè)

23、備、化妝品、消費(fèi)品、電視廣播、制藥、航空航天和國(guó)防、金融服務(wù)等行業(yè)的公司，這些行業(yè)在 1917 年的榜單上幾乎都不存在。石油仍然是重要行業(yè)，在前 10 名中占據(jù) 3 席，占前 50 名榜單的 9 席。2017 年，按市值排名，美國(guó)最大的 50 家公司中有 52%是科技、醫(yī)藥或金融服務(wù)公司。最大的公司是蘋果（Apple），IBM 降至 33 位，AT&T 排在 12，美國(guó)鋼 鐵已經(jīng)落在名單之外。在市值前 10 名的公司中有 5 個(gè)都是科技公司。保險(xiǎn)成為前 50 名的名單上的新增行業(yè)。股市的長(zhǎng)期繁榮使美國(guó)最大公司的平均市值比1967 年要高得多，以前 10 名來衡量，2017 年的平均市值是 19

24、67 年的 23 倍，而同期物價(jià)只漲了 6 倍。當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊在股市如日中天，未來幾年占比仍有可能創(chuàng)新高，但這并不代表這種高占比會(huì)一直持續(xù)?？萍及l(fā)展日新月異，今天的“朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)”可能成為明天的“傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”。綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊占股市市值的比例可能并不是一個(gè)可靠的判斷數(shù)字經(jīng)濟(jì)板塊估值及整體發(fā)展程度的指標(biāo)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)板塊占股市的市值比例未來幾年可能還有提升空間。但這并不代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比可以一直都維持在高位。歷史經(jīng)驗(yàn)表明，基于技術(shù)的壟斷都是暫時(shí)的、容易被新技術(shù)的演進(jìn)所顛覆或削弱。數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身具有壟斷性和易被顛覆的雙重矛盾特征，也使得在投資數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的公司時(shí)，對(duì)公司和行業(yè)

25、的相對(duì)優(yōu)勢(shì)要有更準(zhǔn)確和及時(shí)的把握，要對(duì)技術(shù)的演進(jìn)和影響有前瞻和及時(shí)的認(rèn)知，動(dòng)態(tài)地調(diào)整，我們將在下一環(huán)節(jié)對(duì)此進(jìn)行分析。圖表 5: 過去 100 年美國(guó)規(guī)模最大的 50 家公司行業(yè)分布（行業(yè)市值/當(dāng)年行業(yè)平均市值）美國(guó)規(guī)模最大的50家公司的行業(yè)分布191719672017654321-注：1917 年用總資產(chǎn)規(guī)模衡量，1967 年和 2017 年用總市值衡量資料來源：Forbes，中金公司研究部圖表 6: 過去 100 年美國(guó)規(guī)模最大的 10 家公司(US$ mn)1917年美國(guó)資產(chǎn)規(guī)模排名前十的公司U.S. SteelAT&T1967年美國(guó)市值規(guī)模排名前十的公司 IBMAT&T2017年美國(guó)市值

26、規(guī)模排名前十的公司 Apple(US$ bn)AlphabetStandard Oil of N.J. Bethlehem Steel Armour & Co. Swift & Co.International HarvesterE.I. du Pont de NemoursEastman Kodak General Motors Standard Oil of N.J.Texaco Sears, Roebuck General ElectricMicrosoft AmazonBerkshire HathawayFacebook Johnson & JohnsonExxon MobilMidv

27、ale Steel & OrdnanceU.S. RubberPolaroid Gulf Oil(US$ bn)JPMorgan ChaseWells Fargo & Co.0500 1,000 1,500 2,000 2,500注：1917 年用總資產(chǎn)規(guī)模衡量，1967 年和 2017 年用總市值衡量資料來源：Forbes，中金公司研究部圖表 7: 人類社會(huì)不同發(fā)展階段全球人均 GDP 趨勢(shì)人均GDP，1990 Int. GK$01020304005008,0007,000科技革命前第一次科技革命蒸汽時(shí)代第二次科技革命電氣時(shí)代第三次科技革命信息時(shí)代第四次科技革命數(shù)字時(shí)代6,0005,0004

28、,0003,0002,0001,000110001100120013001400150016001700180018101820183018401850186018701880189019001910192019301940195019601970198019902000-資料來源：Haver Analytics，中金公司研究部35%(1990 Int. GK$)主要國(guó)家的GDP占全球GDP的比重30%25%20%China15%10%USA5%FranceGermanyJapan0%UK圖表 8: 全球經(jīng)濟(jì)格局不斷變遷，幾次科技革命在近三百年影響巨大，中國(guó)近年成為數(shù)字浪潮中的領(lǐng)先大市場(chǎng)之一注

29、：GDP 以 1990 年不變價(jià)格基于購(gòu)買力平價(jià)計(jì)算11000110012001300140015001600170018001810182018301840185018601870188018901900191019201930194019501960197019801990200020102020資料來源：萬得資訊，Haver Analytics，中金公司研究部圖表 9: 當(dāng)前數(shù)字科技革命與歷史上三次科技革命主要特征及對(duì)比資料來源：維基百科，中金公司研究部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高股市長(zhǎng)期回報(bào)了嗎？當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在經(jīng)歷波瀾壯闊的發(fā)展浪潮，百年一遇的疫情帶來的社交隔離進(jìn)一步加快了數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及的步伐。2

30、020 年疫情沖擊之下，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的科技股帶領(lǐng)美股大幅上漲，在中國(guó)市場(chǎng)也表現(xiàn)突出?；仡檨砜矗?990 年代以來的互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及更全面的數(shù)字化蓬勃發(fā)展，讓人感受到科技帶來的變化日新月異、應(yīng)接不暇。那么在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮中，股市整體表現(xiàn)是否會(huì)更好、平均回報(bào)更高呢？我們?cè)诒竟?jié)中探討這一問題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展并未改變美國(guó)股市的長(zhǎng)期收益水平我們以科技革命的中心和發(fā)源地美國(guó)市場(chǎng)為例來說明這一情況。近幾十年來信息科技與數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步發(fā)展，從個(gè)人電腦的發(fā)展與普及，再到互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，進(jìn)一步到無線互聯(lián)時(shí)代，并發(fā)展到當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)向各行各業(yè)滲透，科技發(fā)展帶來了方方面面的變化，讓人感受到變化之快，也容易讓人產(chǎn)生在

31、這樣的技術(shù)革新快速普及的背景下，股市收益可能會(huì)更好的印象。那么實(shí)際的情況如何呢？我們注意到，Roger G. Ibbotson 等對(duì)美國(guó)長(zhǎng)期股市收益的研究顯示，美股長(zhǎng)期的年化全收益回報(bào)率在 9.4%左右。詳細(xì)參見 The Long-Run Drivers of Stock Returns: Total Payouts and the Real Economy（Philip U. Straehl and Roger G. Ibbotson，2017）。我們以數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用開始萌芽到蓬勃發(fā)展的最近 30 年美股整體收益為樣本。統(tǒng)計(jì)顯示，無論是美股的收益特征還是股市與名義 GDP 的相對(duì)表現(xiàn)，在最近

32、30 年并未出現(xiàn)系統(tǒng)性偏移（圖表 10）。1990 年以來標(biāo)普 500 指數(shù)的年化收益為 7.7%，年均的股息率為 2.0%，全收益回報(bào)率為 9.8%。這跟標(biāo)普 500 指數(shù)近百年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)似乎也并無顯著差異。從美國(guó)名義 GDP 的增長(zhǎng)及標(biāo)普 500 指數(shù)的長(zhǎng)期相對(duì)變動(dòng)趨勢(shì)來看，在 2000 年互聯(lián)網(wǎng)高科技泡沫附近，標(biāo)普 500 指數(shù)與名義 GDP 指數(shù)的比值達(dá)到相對(duì)高位，后續(xù)隨著互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破滅而下行，直到 2009 年才見底，后續(xù)逐步上行。最近 10 年標(biāo)普 500 指數(shù)的表現(xiàn)大幅好于同期名義 GDP 的表現(xiàn)（圖表 11），我們估計(jì)這與金融危機(jī)沖擊帶來的股市估值低點(diǎn)有關(guān)。但是拉長(zhǎng)時(shí)間來看，

33、標(biāo)普 500 指數(shù)與名義 GDP 之間的關(guān)系長(zhǎng)期相對(duì)表現(xiàn)似乎是在圍繞相對(duì)穩(wěn)定的中樞波動(dòng)，并未出現(xiàn)系統(tǒng)性的偏移。這說明，美股長(zhǎng)期平均回報(bào)可能也并未因?yàn)榭萍几锩拈L(zhǎng)周期而出現(xiàn)較大的變化和偏離。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也未改變中國(guó)股市整體的收益率水平從中國(guó)市場(chǎng)來看，科技應(yīng)用及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展到目前為止也似乎并未系統(tǒng)性改變股市整體收益的特征。以中證全指為例（圖表 12），2000 年以來指數(shù)的年化收益為 5.3%，年均的股息率為 1.5%，全收益回報(bào)率為 6.8%。2011 年以來，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)從萌芽到迅速發(fā)展，而指數(shù)全收益回報(bào)率卻沒有明顯提升，反而略微下降了 1.3 個(gè)百分點(diǎn)。從中國(guó)名義 GDP 的增長(zhǎng)及中證全

34、指的長(zhǎng)期相對(duì)變動(dòng)趨勢(shì)來看，也存在均值回歸特征，不過均值中樞發(fā)生了切換（圖 13）。2011 年以前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高增長(zhǎng)，20062007 年股票市場(chǎng)迎來“牛市”，中證全指與名義 GDP 指數(shù)的比值達(dá)到相對(duì)高位，后續(xù)隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速趨勢(shì)性地下降，該比值的中樞也逐步下行。也就是說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展到目前為止并未改變股市受到前期高估值和近十年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩的拖累的局面。圖表 10: 1990 年以來標(biāo)普 500 指數(shù)的收益特征與近百年沒有顯著差異標(biāo)普500對(duì)數(shù)價(jià)格指數(shù)分紅12圖表 11: 拉長(zhǎng)時(shí)間來看，標(biāo)普 500 指數(shù)與名義 GDP 之間的長(zhǎng)期相對(duì)表現(xiàn)具有均值回歸特征標(biāo)普500/美國(guó)名義GDP指數(shù) 均

35、值1.2101.080.860.640.420.21927193119351939194319471951195519591963196719711975197919831987199119951999200320072011201520191929193319371941194519491953195719611965196919731977198119851989199319972001200520092013201700.0 注：數(shù)據(jù)截至 2020 年 8 月 31 日資料來源： Bloomberg，中金公司研究部資料來源：Bloomberg，中金公司研究部中證全指對(duì)數(shù)價(jià)格指數(shù)分紅圖表

36、12: 2011 年以來中證全指的整體收益相比此前甚至出現(xiàn)了一定的下降6.3圖表 13: 拉長(zhǎng)時(shí)間來看，中證全指與名義 GDP 之間的存在均值回歸特征。不過 2011 年前后，中樞發(fā)生了切換中證全指/名義GDP 均值2010 均值200200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020Mar-00 Jan-01 Nov-01 Sep-02 Jul-03 May-04 Mar-05 Jan-06 Nov-06 Sep-0

37、7 Jul-08 May-09 Mar-10 Jan-11 Nov-11 Sep-12 Jul-13 May-14 Mar-15 Jan-16 Nov-16 Sep-17 Jul-18 May-19 Mar-203.8 注：數(shù)據(jù)截至 2020 年 8 月 31 日資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部為什么數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，股市長(zhǎng)期平均回報(bào)并未受根本影響呢？背后原因可能至少包括幾個(gè)方面：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖然延緩近些年總體生產(chǎn)率增速下降的趨勢(shì)，但未能大幅提升總體生產(chǎn)率水平。八十年代著名諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者 Robert Solow 對(duì)在實(shí)證數(shù)據(jù)中并未明確發(fā)現(xiàn)信息科技

38、對(duì)生產(chǎn)率的正面影響曾經(jīng)有過很有代表性的評(píng)論。學(xué)術(shù)研究都注意到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并未改變近幾十年全球生產(chǎn)率持續(xù)下行的這一現(xiàn)象。OECD 的一篇研究 Productivity Growth in the Digital Age （OECD，2019）解釋，在單個(gè)行業(yè)相對(duì)比較容易觀察到數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用對(duì)效率提升的效果，但對(duì)整體影響尚不明顯。文章表示，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用到總體生產(chǎn)率的提升，或許這中間還有一些時(shí)滯。數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的革命，本身是一種破壞式的創(chuàng)新，有創(chuàng)新也有破壞。這兩方面相互抵消可能會(huì)削弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)和股市收益的總體貢獻(xiàn)。比如電子商務(wù)的發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)零售業(yè)造成了較大沖擊。阿里巴巴等電子商務(wù)平臺(tái)市值擴(kuò)

39、大的過程，也是傳統(tǒng)零售市值增長(zhǎng)停滯甚至萎縮的過程（圖表 14）；滴滴出行等新的出行體驗(yàn)，提高了供給、需求匹配的效率，但對(duì)出行總需求的改變可能并不明顯，甚至可能因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了存量車的使用效率，而減少了消費(fèi)者對(duì)購(gòu)車的需求。數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率提升帶來的好處可能并未被相對(duì)平衡地分配到資本和勞動(dòng)力，以及勞動(dòng)者內(nèi)部，從而并未顯著地幫助改善總需求的增長(zhǎng)。美國(guó)著名未來學(xué)家托夫勒于 1990 年出版的權(quán)力的轉(zhuǎn)移一書，該書提出了信息富人、信息窮人、信息溝壑和“數(shù)字鴻溝”等概念，認(rèn)為數(shù)字鴻溝是信息和電子技術(shù)方面的鴻溝，信息和電子技術(shù)造成了發(fā)達(dá)國(guó)家與欠發(fā)達(dá)國(guó)家之間的分化。近幾十年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，部分印證了“數(shù)字鴻溝

40、”的存在。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的非競(jìng)爭(zhēng)性、規(guī)模效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)，以及高度依賴人力資本的特征，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的個(gè)體面臨如下特征：1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，資本投入面臨高風(fēng)險(xiǎn)，但一旦成功則是異常的高回報(bào)；2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的“贏家通吃”特征，也會(huì)使得某一領(lǐng)域的市場(chǎng)份額更加迅速地朝優(yōu)勝者集中；3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)工具，放大了人與人之間的差距，等等。這些都會(huì)使得：1）資本相比勞動(dòng)更容易占有數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的好處；2）勞動(dòng)者中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中擁有初步優(yōu)勢(shì)的少數(shù)人比大多數(shù)人享有更多的數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的好處，學(xué)術(shù)方面對(duì)這些問題也有較多研究2。有研究表明，股市長(zhǎng)期收益驅(qū)動(dòng)力來自股市的總支付（total payout），即股息加回購(gòu)。這是股市長(zhǎng)

41、期收益相對(duì)比較微觀的驅(qū)動(dòng)因素。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展如果并未改變總支付的水平，股市長(zhǎng)期收益可能也不會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)性遷移3。上述數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與股市長(zhǎng)期收益的特征對(duì)當(dāng)前股市投資的分析含義是：數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，但暫時(shí)并無證據(jù)表明它對(duì)股市整體長(zhǎng)期平均回報(bào)產(chǎn)生顯著影響；最近股市與 GDP 對(duì)比關(guān)系中可以看到，要從數(shù)字經(jīng)濟(jì)主題投資中受益，股市估值也較為重要，估值偏高將稀釋未來的收益，而在估值相對(duì)低位介入可以提高收益；結(jié)構(gòu)比整體更重要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可能帶來較大的分化，這種分化可能也體現(xiàn)在股市的行業(yè)間及行業(yè)內(nèi)部表現(xiàn)中。要從數(shù)字經(jīng)濟(jì)投資中受益，可能需要重點(diǎn)關(guān)注局部而非整體。2 Decoupling of wages fr

42、om productivity（OECD，2018）、The wedges between productivity and median compensation growth（Lawrence Mishel, 2012）， What Happened to the Gains From Strong Productivity Growth（Jonathan L. Willis and Julie Wroblewski, 2007），Labor share in G20 economies, ILO2015 等3 The Long-Run Drivers of Stock Returns:

43、Total Payouts and the Real Economy (Philip U. Straehl and Roger G. Ibbotson, 2017)圖表 14: 電商平臺(tái)阿里巴巴的股價(jià)大漲，但與此同時(shí)傳統(tǒng)商貿(mào)零售指數(shù)表現(xiàn)相對(duì)低迷阿里巴巴商貿(mào)零售(中信)40035030025020015010050Sep-14Dec-14Mar-15Jun-15Sep-15Dec-15Mar-16Jun-16Sep-16Dec-16Mar-17Jun-17Sep-17Dec-17Mar-18Jun-18Sep-18Dec-18Mar-19Jun-19Sep-19Dec-19Mar-20Jun-2

44、00資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部數(shù)字化浪潮下的行業(yè)及公司分析從行業(yè)及公司的層面看，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施的行業(yè)和公司，包括相關(guān)硬件及軟件，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心層；在核心層基礎(chǔ)上，疊加各種應(yīng)用以滿足企業(yè)和個(gè)人的某種需求，形成了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用及平臺(tái)層；在此基礎(chǔ)上，與各專業(yè)領(lǐng)域相融合、演變，形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各個(gè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用和創(chuàng)新，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能各實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的體現(xiàn)。從上面的分析和定義可以看到，核心層的硬件及軟件行業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)；應(yīng)用及平臺(tái)層是在核心層硬件和軟件支持下形成的，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)形態(tài)發(fā)揮作用的關(guān)鍵；數(shù)字經(jīng)濟(jì)與各垂直應(yīng)用領(lǐng)域相結(jié)合是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能的體現(xiàn)，是最表層的、容易直觀感受到的。到目

45、前為止，各行業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)度有較大差異。處于這些不同層級(jí)的行業(yè)和公司，由于他們?cè)跀?shù)字經(jīng)濟(jì)中地位不同及各自行業(yè)本身的不同特征，受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響程度有較大差異，不同層級(jí)的行業(yè)及公司表現(xiàn)出各自不同的特征。我們將在本節(jié)中進(jìn)行分析。核心層硬件及軟件：技術(shù)“硬核”程度是關(guān)鍵；“一體化”與“專業(yè)化”的分野數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層是數(shù)字經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施，包括半導(dǎo)體、消費(fèi)電子、服務(wù)器、集成商及在此基礎(chǔ)上運(yùn)行的起系統(tǒng)作用的基礎(chǔ)性軟件。因此，核心層的行業(yè)及公司，大都是科技領(lǐng)域“硬核類”行業(yè)及公司。綜合全球科技核心層硬件與軟件行業(yè)及公司的特點(diǎn)，在核心層的行業(yè)及公司的投資分析中有如下幾點(diǎn)值得注意：理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層的“硬

46、科技”維度與“場(chǎng)景”維度。我們討論的核心層科技類企業(yè)，可以根據(jù)科技“硬核”程度及應(yīng)用場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)程度兩個(gè)維度來分別進(jìn)行理解。技術(shù)維度理解核心層：理解核心層演進(jìn)的一個(gè)維度是底層最基礎(chǔ)的科技創(chuàng)新。這是沿著科技關(guān)鍵性及核心程度不斷往底層技術(shù)追溯，如，從表層消費(fèi)電子（如中國(guó)的小米，OPPO，VIVO），到芯片設(shè)計(jì)與制造（如高通、臺(tái)積電等），到半導(dǎo)體設(shè)備與材料（如 ASML、應(yīng)用材料），等等。這個(gè)維度的科技創(chuàng)新是狹義的科技創(chuàng)新，是真正的“硬科技”維度的創(chuàng)新。這一維度的創(chuàng)新和進(jìn)展，對(duì)科技行業(yè)都具有牽一發(fā)而動(dòng)全身的影響，每一次這一維度的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步會(huì)帶來整個(gè)科技發(fā)展的大跨步，比如芯片技術(shù)的迭代演進(jìn)，比如半導(dǎo)體

47、材料技術(shù)進(jìn)步，從傳統(tǒng)硅基半導(dǎo)體到量子計(jì)算的潛在演進(jìn)等，都會(huì)對(duì)整個(gè)科技產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生革命性的影響。應(yīng)用場(chǎng)景維度理解核心層：理解核心層演進(jìn)另外一個(gè)維度是應(yīng)用場(chǎng)景方面的模式創(chuàng)新。這是根據(jù)科技應(yīng)用與個(gè)人工作和生活直接相關(guān)的程度，在模式和應(yīng)用場(chǎng)景上的創(chuàng)新，更偏重于科技的應(yīng)用，是廣義的科技。比如，從最核心的半導(dǎo)體技術(shù)，到通信網(wǎng)絡(luò)（如華為、電信公司等），到操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)（如微軟、Oracle），再到場(chǎng)景應(yīng)用類的公司（如中國(guó)的騰訊、阿里巴巴等），從層級(jí)上逐步與個(gè)人工作與生活場(chǎng)景越來越相關(guān)。最近 20 年，從 2G、3G 到 4G，直到當(dāng)前的 5G 時(shí)代，中國(guó)目前多數(shù)科技公司，就是基于上一個(gè)維度全球最底層的技術(shù)創(chuàng)新

48、，利用市場(chǎng)規(guī)模優(yōu)勢(shì)，在應(yīng)用場(chǎng)景維度進(jìn)行集成與應(yīng)用開發(fā)，包括華為、中興通訊、騰訊、阿里巴巴、美團(tuán)、小米，等等。從股票投資的角度看，技術(shù)維度核心的公司（“不可替代性”），以及應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新上能夠把握最多客戶、滿足最穩(wěn)定的客戶需求的公司，這兩類公司展現(xiàn)出最大的投資價(jià)值。舉例來說，半導(dǎo)體是數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層硬件中的核心。反映美國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)的費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)，在 1994 年至科技泡沫頂點(diǎn)（2020 年 6 月底），上漲幅度達(dá)到了 8.3倍（圖表 16），2008 年底部至今，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展推動(dòng)費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)上漲超過 10 倍，而在半導(dǎo)體公司中處于核心的半導(dǎo)體設(shè)備及材料類公司，同期漲幅更大，如半導(dǎo)體設(shè)備中處于

49、最核心地位 ASML 同期上漲則超過 30 倍（圖表 16）。美國(guó)的微軟公司也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層最重要的公司之一，在 PC 時(shí)代提供操作系統(tǒng)及相關(guān)應(yīng)用，如辦公軟件，在云計(jì)算時(shí)代提供云服務(wù)。微軟在 2000 年科技泡沫時(shí)期就是最核心的公司，在最近移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一度落后，近幾年又通過持續(xù)的技術(shù)演進(jìn)及路線迭代，重新回到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心層，股價(jià)自 2009 年以來上漲也超過 10 倍（圖表 16）。從投資的角度看，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中處于核心層的科技公司也創(chuàng)造了非常輝煌的投資回報(bào)。但中國(guó)的科技公司中更多是利用中國(guó)大市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)在外圍最底層的科技創(chuàng)新基礎(chǔ)上推廣科技應(yīng)用、開拓應(yīng)用場(chǎng)景類的公司。從最近十年的發(fā)展中，涌現(xiàn)

50、出一批在中國(guó)科技應(yīng)用領(lǐng)域具有相對(duì)核心地位的公司，包括華為、騰訊、阿里巴巴、美團(tuán)、小米等等。但這些公司與美國(guó)等在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域處于核心地位的“硬科技”公司，在科技的關(guān)鍵性上和不可替代性上依然有較大差距。中美摩擦，特別是近年美國(guó)在科技領(lǐng)域?qū)χ袊?guó)科技的限制，讓我們能更深刻理解“硬科技”與“場(chǎng)景應(yīng)用”類科技的差異，及投資價(jià)值上的差異。中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層“半導(dǎo)體”領(lǐng)域一度深度依賴進(jìn)口，每年進(jìn)口半導(dǎo)體的價(jià)值比中國(guó)進(jìn)口石油的體量還要大（圖表 17）。最近這些年中國(guó)在相對(duì)偏高端的半導(dǎo)體制造領(lǐng)域逐步重視、開始起步降低對(duì)外圍的依賴。但中美摩擦特別是科技領(lǐng)域美國(guó)對(duì)中國(guó)的限制，可能會(huì)給這一進(jìn)程帶來挑戰(zhàn)。這種摩擦，讓投

51、資者認(rèn)識(shí)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層“硬科技”和“場(chǎng)景應(yīng)用”類科技在科技中地位上的差異，這也是區(qū)分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)核心層公司投資價(jià)值的重要維度。全球變局加大了中國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)真正的“核心層”科技尋求“國(guó)產(chǎn)化”的緊迫感和必要性。這可能醞釀著中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)“核心層”進(jìn)口替代的機(jī)遇。目前這一進(jìn)程看起來困難重重，面臨不少挑戰(zhàn)。但依靠龐大的內(nèi)需市場(chǎng)，以及政府的積極、大力和持續(xù)支持，如果中國(guó)能夠聯(lián)合外圍有可能聯(lián)合的力量，再加上中國(guó)科技公司在這些領(lǐng)域已有的一定人才和技術(shù)積累，假以時(shí)日，中國(guó)在這些領(lǐng)域取得突破仍具備可能性。一旦中國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層“硬科技”取得突破，將對(duì)全球科技領(lǐng)域、世界經(jīng)濟(jì)及地緣政治格局產(chǎn)生重要影響。核心層的“一體

52、化”與“專業(yè)化”。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心層硬件及軟件類的公司中，也有兩種完全不同的模式，即一體化的模式，典型的如三星、華為、蘋果；以及專業(yè)化的模式，即獨(dú)立的半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)、制造類公司，如臺(tái)積電、高通等。從投資的角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層的一體化公司與專業(yè)化公司各有優(yōu)劣?！耙惑w化”的公司各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都涉及，規(guī)模龐大，具備根據(jù)下游應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制化改進(jìn)和細(xì)化的能力，終端創(chuàng)新能力強(qiáng)，但技術(shù)演進(jìn)對(duì)研發(fā)投入要求高。為什么華為造手機(jī)能夠后來居上，超過小米等公司？其中很重要的一個(gè)原因，是華為可以利用 5G 通信設(shè)備及在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一體化技術(shù)優(yōu)勢(shì)，根據(jù)用戶需求，進(jìn)行個(gè)性化的設(shè)計(jì)，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈把控力要強(qiáng)于更下游的小米等品牌

53、。比如，華為對(duì)手機(jī)電池、對(duì)攝像等模組的深度設(shè)計(jì)和改造，并利用自己設(shè)計(jì)芯片的優(yōu)勢(shì)，對(duì)手機(jī)性能進(jìn)行優(yōu)化，這都是其他非一體化廠商無法比擬的。再比如，蘋果公司能夠更早推出真無線耳機(jī)（TWS），使得蘋果無線耳機(jī)成為迄今為止最成功的消費(fèi)電子設(shè)備之一，也依賴從芯片到操作系統(tǒng)等一體化的優(yōu)勢(shì)。Android 系統(tǒng)的智能手機(jī)推出真無線耳機(jī)的時(shí)間要晚得多，與 Android 系統(tǒng)的手機(jī)廠商很多依賴獨(dú)立的芯片供應(yīng)商如高通等有關(guān)。專業(yè)化的核心層公司技術(shù)實(shí)力強(qiáng)，對(duì)某一領(lǐng)域做精做深，但下游客戶的穩(wěn)定性差。走專業(yè)化、專注于某一領(lǐng)域是核心層公司的另外一種模式。這類公司的核心是技術(shù)研發(fā)能力和產(chǎn)品迭代創(chuàng)新能力。技術(shù)路徑選擇的失敗，

54、或者技術(shù)迭代的落后，可能使得公司面臨生存威脅。比如從 PC 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的演進(jìn)，使得低功耗的手機(jī)芯片大行其道，專做服務(wù)器和 PC 芯片的 INTEL 一度面臨挑戰(zhàn)；而高通則受益于這一趨勢(shì)。從投資的角度看，一體化的公司可能相對(duì)更加穩(wěn)定，專業(yè)化的公司需要關(guān)注行業(yè)變化并關(guān)注其持續(xù)創(chuàng)新的能力。技術(shù)維度 ToB場(chǎng)景 ToC場(chǎng)景 臺(tái)積電中芯國(guó)際AMD三星長(zhǎng)江微軟蘋果亞馬遜騰訊臉書小米數(shù)通光模塊數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器云金山阿里華為存儲(chǔ)長(zhǎng)電 聞泰科技 科技 華天科技英特爾高通芯片代工封裝測(cè)試EDA設(shè)備應(yīng)用材料華大九天寒武紀(jì)圖表 15: 按照技術(shù)“硬核”維度和應(yīng)用場(chǎng)景維度對(duì)核心層公司進(jìn)行分類AS ML德州儀

55、器北方華創(chuàng)芯原股份安集科技比亞迪應(yīng)用場(chǎng)景維度資料來源：中金公司研究部圖表 16: 技術(shù)維度越是核心的公司，以及應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新上能夠把握最多客戶、滿足最穩(wěn)定的客戶需求的公司，展現(xiàn)出的投資價(jià)值也相對(duì)較大 ASML微軟標(biāo)普軟件指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)泡沫頂點(diǎn)費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)標(biāo)普500金融危機(jī)后的底部4000350030002500200015001000500Dec-94Dec-95Dec-96Dec-97Dec-98Dec-99Sep-09Sep-10Sep-11Sep-12Sep-13Sep-14Sep-15Sep-16Sep-17Sep-18Sep-19Sep-200注：數(shù)據(jù)截至 2020 年 8 月 31 日

56、資料來源： Bloomberg，中金公司研究部圖表 17: 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層“半導(dǎo)體”領(lǐng)域一度深度依賴進(jìn)口，每年進(jìn)口半導(dǎo)體的價(jià)值比中國(guó)進(jìn)口石油的體量還要大（億美元）集成電路進(jìn)口金額原油及成品油進(jìn)口金額350030002500200015001000圖表 18: 半導(dǎo)體在中國(guó)總進(jìn)口金額的占比也在不斷提升，集成電路在總進(jìn)口金額的占比14.3%14.6% 14.7%14.1%13.4%13.7%11.9%11.4%11.2%10.8%10.0%11.9%11.1%10.6%9.8%8.7%6.8%5.9%2019 年已經(jīng)達(dá)到了 14.7%16%14%12%10%8%5006%20002001200

57、2200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201904%資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部資料來源： 萬得資訊，中金公司研究部應(yīng)用及平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的投資選擇：關(guān)注平臺(tái)的“強(qiáng)”與“弱”如果說數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心層公司的選擇更看重的是核心技術(shù)，應(yīng)用及平臺(tái)層則是最能體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身特征的層級(jí)。從投資的角度看，應(yīng)用及平臺(tái)層的行業(yè)及個(gè)股選擇，很重要的考慮因素是應(yīng)用的用戶粘

58、性、使用頻率（使用時(shí)長(zhǎng)）以及平臺(tái)的強(qiáng)與弱。平臺(tái)型企業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)各層級(jí)中最能體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征的。平臺(tái)型企業(yè)充分享有數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)及非競(jìng)爭(zhēng)性的特征。穩(wěn)定的平臺(tái)型企業(yè)一般具有如下幾個(gè)必要的特征：1）使用的用戶數(shù)量多。比如騰訊、阿里巴巴等平臺(tái)，在中國(guó)就有幾億用戶；2）單個(gè)用戶使用的相對(duì)頻次高，比如當(dāng)前用戶對(duì)微信依賴度很深，用戶幾乎每天會(huì)多次打開微信；支付等行為也使得每個(gè)用戶每天都可能多次打開支付寶；3）使用平臺(tái)的人越多，平臺(tái)的價(jià)值越大，這是數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的體現(xiàn)。綜合來看，平臺(tái)型企業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)各層級(jí)中最能體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征的。平臺(tái)型企業(yè)的潛在投資機(jī)會(huì)的好與壞，取決于平臺(tái)的強(qiáng)弱度及

59、可延伸性。平臺(tái)的強(qiáng)弱度，就是指平臺(tái)的可替代性、遷移成本等方面的屬性。越難替代、遷移成本越高，平臺(tái)就越強(qiáng)反之越弱?？裳由煨裕褪菙?shù)字經(jīng)濟(jì)的范圍經(jīng)濟(jì)特征，平臺(tái)能否相對(duì)順利地從一個(gè)領(lǐng)域延伸到另外一個(gè)領(lǐng)域，這也決定了平臺(tái)最終的大小和規(guī)模。平臺(tái)越強(qiáng)、可延伸性越強(qiáng)，越值得投資、地位越穩(wěn)固。拿中國(guó)曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)三巨頭 BAT（百度、阿里、騰訊）舉例來說明平臺(tái)的強(qiáng)弱。百度是一個(gè)基于信息搜索技術(shù)的平臺(tái)，阿里巴巴是一個(gè)基于購(gòu)物行為而衍生的功能平臺(tái)，騰訊是一個(gè)基于社交網(wǎng)絡(luò)的社交平臺(tái)。從可替代性和用戶遷移成本來說，百度深度依賴技術(shù)演進(jìn)及使用習(xí)慣，平臺(tái)可替代性強(qiáng)，有更好用的搜索技術(shù)手段用戶可能就會(huì)遷移，因此平臺(tái)相對(duì)弱。從

60、 PC 互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，用戶在手機(jī)端信息搜索的習(xí)慣有所改變，百度作為搜索技術(shù)平臺(tái)的重要性就下降了。騰訊是一個(gè)基于社交網(wǎng)絡(luò)的社交平臺(tái)，用戶的使用行為通過無形的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)固化在平臺(tái)之上。如果微信被封號(hào)，可能會(huì)使人丟失了所有的社會(huì)聯(lián)絡(luò)和社會(huì)關(guān)系，因此騰訊的平臺(tái)屬性是最強(qiáng)的。阿里巴巴基于人的購(gòu)物行為，是一種功能性的平臺(tái)，其平臺(tái)強(qiáng)弱則介于騰訊和百度之間。平臺(tái)的強(qiáng)弱，也一定程度上決定了平臺(tái)的可延伸性，越強(qiáng)的平臺(tái)，業(yè)務(wù)從一個(gè)領(lǐng)域延伸到另外一個(gè)領(lǐng)域的能力也越強(qiáng)、速度越快。百度到目前為止在搜索之外拓展的領(lǐng)域成功的案例并不多，而騰訊在支付領(lǐng)域大幅落后的情況下也能很快追趕上一度遙遙領(lǐng)先的阿里支付寶，這些都是平