这是因为在2008年以来，政府采取了一列的刺激性和扩张性政策，使得中国经济的总体负债水平不断提高，甚至有可能引发局部风险。由于这方面数据的缺乏，我们很难做出深入的定量分析，只能根据一些零星的报道和披露的数据做一些猜测。

2017年全年的经济工作重点是防范系统性风险，今年两会之后，新任的央行行长更是明确表示，政府已经做好准备退出货币松宽，央行要准备缩表，改变过去一味的依靠货币松宽和信贷增长来维持经济增长的做法。这个转变如果说来得太迟的话，亡羊补牢尤未晚也。

我们看这张图，从2009年执行四万亿的政策以来，中国经济的负债率在急剧上升，从占GDP的160%，一直上升到2016年底的240%，新的数据大概是上升到了260%。

也就是说，在过去十年间的负债相当于一年的GDP，负债从160%增长到GDP的260%。我们借了一年的GDP来维持经济的增长，这是典型的透支现象。

透支的后果就是债务危机的风险，在这个风险面前，政府从去年开始延续到今年采取了货币紧缩的政策，虽然，有一点晚，但我认为是正确的。这张图上的红线是货币的增长曲线。

这个狭义货币的增长曲线，我请大家注意，从2016年开始的货币供应的迅速增加，由于货币供应的迅速增加，我们等了很久的TBI生产价格指数，跟着货币就上去了，所以这种短期的刺激政策，对经济的效果很明显。

这个生产价格指数的反弹，使得有些人说中国经济出现了新周期，其实根本就不存在什么新周期，而只是老周期的新循环，没有任何新意。原因在于当中央银行收紧货币，狭义货币增长速度开始下降的时候，这个生产价格指数跟着就跌下来。

所以在过去一两年间，上游产品、原材料大宗商品的流逝，很快就会跟着中央银行的收紧货币而结束，总体上，经济可能重回通缩。

16年和17年上半年短期的繁荣和景气，主要还是在于货币放水，但是货币的超发，不可能无限制的进行下去，中央银行意识到这一点，从去年年中开始，就收货币，一路收下去，今年继续收，明年继续收。

中国人讲覆水难收，水泼出去很容易，想收回来很难的，因为往经济里灌水，大家都舒服，收回来的时候就会难受，但是难受也要收，不收的话，中国的债务风险就会达到无法控制和管理的地步。

在今后的几年中，在货币和政策方面，我个人的预期都是偏紧的。这不可避免会对经济增长发生影响，我们做企业的、做投资的，都要对这个宏观形势有所认识。

这并不是说，在政策环境偏紧的情况下，企业就没什么好做了。正相反，对于优秀的企业来说，反而是在政策环境偏紧的时候能把握的机会更多。

在新常态下，经济增长的动力从哪里来？企业发展的方向在哪里？从最近的政策表述上得到一些反映，这个政策的表述叫供给侧。经济增长的动力不再拉动需求，而在于提高供给侧的效率。

我们赞同从供给侧要经济增长的提法，也赞同要供给侧提高效率的总体取向，对此我给出自己的理解和建议。

所谓提高供给侧的效率，也就是提高企业的效率。企业的效率如何提高？要采用新技术。由于现在低成本获得新技术越来越困难，企业必须自己进行研发，自己进行创新。供给侧政策也罢，制度变革也罢，应该聚焦于如何促进企业的创新，如何引导企业从过去的制造转向研发。

刚才张维（基石资本董事长）介绍了他们投资的一些企业，我大概看了一下，都是具有比较强的研发能力的企业，而不是看企业的规模，不是看企业资源整合的能力。

我认为供给侧的提法是对的，但供给侧需要的不是政府的政策引导，不是产业政策，而是需要一系列的制度改革。我认为供给侧的重要制度改革有四点。

1.加强私人产权保护。

这也最重要的一点。因为如果没有私人产权保护，企业就没有进行长期研发投资的激励，就不可能把资金和积累投入到长期的研发项目上，不是扎根在中国的行业和市场上进行研发，像华为那样，做了三十年的企业，搞了三十年的研发，而可能是投向海外，是做短期项目。

所以中国的企业从制造转向研发，必须要解决企业家进行研发投资的激励问题，这就要求首先要进一步提高私人产权保护的有效性，否则企业家对于私人产权保护的信心不足，对未来的不确定性没有把握。  

2.推进混合所有制改造。

在我看来，推进混合所有制改造应该是缩小国有经济的范围，更多的由市场导向来进行资源配置。

3.放松和解除管制，扩大对内对外开放。

4.全面减税。

让更多的资源由企业来配置，让市场发挥配置资源的决定性作用。

这是作为一名学者提出的供给侧的制度改革。所有的制度改革，目标在于鼓励企业进行长期研发的投资，鼓励企业进行创新，把增长的动力和企业发展的动力真正地转向技术创新。

如果供给侧的制度改革不能够到位，那企业怎么办，是不是就此刀枪入库马放南山？即使改革进展缓慢，企业依然有很多的机会，可以在这个时候大有作为。

关于宏观经济，各位可能都有一个问题，就是中美贸易战对企业有什么影响。从通过谈判、让步和妥协来解决中美贸易纷争的一些迹象来看，是有谈判解决的可能性。

我只能这样说，爆发全面贸易战的概率目前小于50%，再多的我也不能预测。在第一轮关税战之后，特朗普首先在推特上表了态，他说我和习主席是好朋友，相信通过协商谈判，能够解决我们之间的问题。

一天以后，习主席在博鳌的讲话，提出四点政策，特别是第一点——中国的开放只能是越做越宽，越做越大，而不会去关上门，这是非常积极的一个信号，就是中国愿意通过协商来解决中美之间的贸易纷争。

这些新的事态都使我提高了对于避免全面贸易战前景的信心，但接下来如何发展，要看中美两国的互动，谁也说不清楚。不管全面贸易战能不能打起来，企业的经营照旧，企业的创新不会、也不应该因为中美爆发贸易战而中断。

你该做什么还是做什么，你在市场上竞争，不是和特朗普在竞争，而是和你的同行在竞争。如果因为中美谈判不顺利，这个行业的关税加上去了，出口受阻，别忘了你的竞争对手同样面临这样的局面，这个宏观环境对所有人都是一样的，你没有道理对此感到特别悲观。

问题在于你要比竞争对手做得更好，宏观政策我们没有办法左右，中美之间的问题我们没有影响力，专注做好自己企业的事情，在市场上争取做得最好，最起码你要做的比主要竞争对手好。这样在同样不利的宏观环境下，你就相对的可以比别人发展的好。

大家不必对宏观环境关心过度，现在的这个时代，在后工业化的时代，不是看宏观做企业的时代，而是看着企业、看着市场、看着需求、看着你的客户做企业的时代。我自己都从宏观转行到微观了，你们不要花太多的时间在宏观上。
后工业化时代
企业的突破口是“创新”

那么，在这样的环境下，企业要做些什么事呢？要持续创新，要提高自己的核心竞争力。创新转型不等于转行，跨界很危险，传统行业依然有巨大潜力可挖。刚才张维提到德鲁克的《创新与企业家精神》，这也是我极力向中欧学员推荐的一本书。这本书里的两个观点，我非常的赞同。

第一个观点，创新无需高科技。不要以为我们是在传统行业，就没办法做创新。传统行业创新的机会远远多于科技行业。德鲁克用他那个时代的数据表明：1980年代，美国的创新企业3/4来自于传统行业，1/4来自于科技行业。

他在这本书里提到了两项传统行业的创新，一个是麦当劳，实现了汉堡包的操作标准化、工业化生产；一个是集装箱，一个卡车司机发明的集装箱，完全改变了港口以及世界航运的格局。

它们都没有用什么科技，但是对行业的格局产生了深远的影响。所以德鲁克讲创新何需高科技，传统行业照样可以做。

第二个观点，创新需要专注，需要在一个行业、一个领域中长期的积累之后，才能形成突破。创新不是找风口，不是找到下一个要成为朝阳产业的领域。

我经常讲的一句话是，传统行业里，你可以看到朝阳企业；在科技行业里，你照样可以看到衰败的公司。

创新不分行业，不分地区，哪里都有这个可能性，关键是看你自己怎么做。在夕阳行业、传统行业中，我们看到很多的朝阳企业，我给大家分享几个案例，它们大多数是在传统行业。

案例1：餐饮业
餐饮业多传统啊，有什么好做的？能做的事情太多了。最近我走访了海底捞，在我们所认为的夕阳行业中，这是一家非常优秀的公司。它的创新可以作为彼得·德鲁克这本书中的一个现实案例。

经过长期的摸索，它的创新是激励机制、是人力资源管理的创新。张勇开玩笑说，在餐饮业干了20多年了，才摸索出了今天这一套行之有效的激励机制，把过去我要干的事儿都干完了。

其实这也是事实。他干的这些事现在由他的几百家店长在做，他的激励机制把这些店长的积极性充分调动了起来。

过去开餐馆他自己选址，现在不用去操心了，店长在积极地帮他寻找，帮他思考在哪里开店？这个店该怎么布局？招多少人？一套很好的利益分享机制，把大家全都调动起来，他自己却没有什么事情可干了。

这就是公司经营的最高境界——无为而治。这种方法保证了海底捞的快速扩张，同时也保证了产品和服务的一致性。现在海底捞正在跟松下在谈合作，要做后台的无人厨房。我们要再花一点时间，很好的去提炼总结海底捞在激励机制和人力资源管理上的创新。

创新何需高科技，实质是说运用高科技。高科技不能够改变经济规律，不能够改变商业的本质。高科技只能帮助我们更有效的解决商业的本质问题。关于技术和创新之间的关系，我们需要进行思考。

案例2：服装业
第二个案例，是做定制西服的红领。只是运用大数据技术、互联网技术，都不算是高科技，而是中科技，甚至是低科技。在市场上，你外包找一家软件商，他就能给你做。关键是你自己要把商业模式想清楚，要把技术的大方案拿出来让外面的公司给你做。

这家服装制造商就用大数据的技术解决定制化服装、个性化服装制作中的重点问题，实现了手工裁缝操作的方式改变成了流水线的生产，大大地提高了效率。但是这个流水线生产之所以成为可能，是有大数据的支持。

我们的创新往往是创新在名词上，创新在口号上，而不是创新在市场中，不是创新在对客户的服务上。今天会有AI的专家来讲人工智能。AI满大街都在谈，但它怎么赚钱？你不能站在街上吆喝：我是一个新公司，产品是AI。这看不见，摸不着。

AI如何把人工智能变成产品，再把产品销售出去?我是平台，上有大数据，大数据将来可以卖，这全都是美好的故事。谁来买你的大数据？你的大数据从哪里来？人家为什么要买你的大数据？扎克伯格卖大数据卖出问题来了，现在被美国国会追着打。

用互联网和数据技术来改造传统行业，提高传统行业的效率，我认为这是一个出路。

在市场上，在企业的经营中，我们需要深入的思考，如何运用技术解决本行业面临的重点问题，而不要去追逐那些新鲜的名词，不要去追逐那些潮流，不要去寻找风口，不要去幻想着卡位卡在什么地方，布局布在什么地方。

这都是工业化时代在技术已知的情况下才可以这样做。在后工业化时代，这种思路已经行不通了。

案例3：传统销售渠道
传统方法比互联网更有效，比如销售渠道。小米在网上销售，销售得挺好。但是到目前为止，华为、OPPO、vivo全都用的是线下销售渠道，销售量不比小米差。那么要思考的问题是，线上销售、线下销售哪一个效率更高？为什么效率更高？不要去追求潮流性的东西，认为不上线就不行。

案例4：金融业
这个案例的小微贷款金融机构，是我的学生做的一家企业。在P2P现金贷遭到监管全面收缩与限制的今天，这家金融机构的业务照常进行，不出意外可以顺利的拿到备案。它的做法正好反过来，不是用互联网思维去做金融，而是用金融的思维去思考互联网如何能够帮助它提高效率。

我一直主张“传统行业+互联网”，而不是“互联网+传统行业”。金融业要解决的本质问题是由信息不对称而引起的信贷风险，所以在金融行业，第一要义不是资产规模，不是增长速度，而是风险控制。

如果你不懂风险控制，就不要做金融。目前我们国家的信用环境中，完全依靠线上进行风险控制是不可能的，是不现实的，必须要走线下，但是走线下的问题是成本太高。

于是他们就想尽各种各样的办法，用移动技术，用图像识别技术，用互联网技术，千方百计去降低信息收集处理和分析的成本，从而能够降低利率，能够服务更多的小微企业。

我觉得用技术来解决金融的问题，而不是运用互联网的思维方式来做金融，这也是在做创新。你如果用互联网的思维方式来做金融，首先连监管这道关你都过不去。

案例5：大数据解决个性化定制的实例
如何用大数据来进行个性化服装的流水线生产？我稍微展开说两个案例，也是我花比较多的时间去研究的案例。

一般来讲，流水线生产都需要标准化产品，这家时装企业却实现了个性化产品的流水线生产。它是怎么解决问题的？客户来了以后，先给你量体，把尺寸量好，过去是裁缝师傅拿皮尺给你量，现在三维技术扫描解决问题。360度三维扫描机一扫，一秒钟就给你量完了。

量体很方便，更重要的是如何把身体的三维数据变成两维平面上的尺寸？布片是两维的，三维数据变成两维平面上的尺寸，把它裁下来，再缝起来，这是服装制作的过程。

过去，从三维尺寸画出这个裤子布片的形状，这是一个技术活，必须要有经验的老师傅才能做。定制服装为什么都是小裁缝铺，不能做大规模，原因就在这里。因为一个老师傅，他生产能力有限，他每天就能画这么几十件衣服，每天就能画这么几十条裤子，再多了他就干不了。

现在呢，由机器来干，这边数据采集完进入到系统，系统自动生成。每条裤子做成什么样的图片，自动画出来，这个背后需要数据库来支持。生成了这些图片以后，马上把数据送到了数控裁床，这个机器根据比例，把每一片布都裁好，裁好了。

工作人员在边上站着，给每一片布上钉上一个传感器——IC卡，把它挂在流水线上，就在车间里走。布片走到这个工位的时候，由机器发出指令自动停下来，工人就把这片布拿下来，缝纫机上都有一个屏幕，一扫卡就知道这片布在这个工位上，应该干什么活。

该开扣眼的开扣眼，该锁边的锁边，该缝制的缝制，该绣名字的绣名字，加工完了以后再扫一下，挂回到流水线上，继续往下走。这一条流水线走到尽头，就是打包发给客户的地方。大家注意一下，流水线上的西服，颜色、款式、大小，没有两件是相同的。

这就是个性化的大批量生产。这家企业做的经济效益非常好，现在订单雪片一样飞来，生产能力不够，急着在扩张产能。在时装产业产能过剩的情况下，这家企业产能不够用，为什么？

是由于运用了大数据驱动的流水线生产，大幅度的降低了成本，一套西服的售价是市面上裁缝铺售价的一半。这个价格优势，订单当然纷纷涌来，这是毫不意外的。

这家老板跟我说，这是全中国第一个物联网，我跟他说这还不是物联网，不是工业4.0，只算是工业3.2，因为工业4.0物联网是智能的，是AI的。你做衣服用不着AI，不要为AI而AI，而是要问一下用人工智能来解决什么问题？

目前这个企业根本没有用人工智能，因为人类的智能潜力还没有充分发挥出来，你用什么机器智能啊。我说你先把这个HI（Humen Intelligence）用好就可以了。

另一个案例是广东的尚品宅配，也是用大数据的方法来解决家庭装修的个性化定制，和刚才那家时装企业一样，在个性化设置上有大数据的支持，在制造环节上有大数据支持，就使得它可以运用工业化流水线的生产方式，来生产个性化的定制产品。

从餐饮业到制造业，从服务业到金融业，这些非常现实的案例说明到处都是机会。

中国处于从资本积累时代到创新时代的转型过程中，谁能够认识到这个转型的趋势，先行一步，在自己熟悉的领域中推进创新，尽量的采用先进的技术来改造行业和企业，就有可能在下一轮的经济发展中取得领先的地位。

希望在座的各位都是这样的企业，或者在座的各位所投的公司都是这样的企业。祝大家好运，谢谢！

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