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2030年,數字中國將領導世界

發布日期:2022-07-14 點擊率:45

le="display: block;">  大名鼎鼎的麥肯錫在這個月發布了最新的關于中國的數字經濟的研究報告,這份報告里全面分析了中國的各行各業里,互聯網與數字技術的滲透與發展情況。

  到2030年,數字化的三股推動力——去中介化(Disintermediation)、分散化(Disaggregation)和非物質化(Dematerialization)——或可轉變并創造10-45%的各個行業的總收入。滾滾而來的數字化浪潮將席卷中國,拍打著各行各業,為中國經濟帶來巨大的轉型機遇,提升效率、生產力,以及中國企業的全球競爭力。

  麥肯錫中國認為中國巨大的數字化潛力歸功于三個因素:中國市場體量龐大、網民數量可觀,年輕,這為數字化商業模式的迅速擴張創造了條件;中國不僅孕育了數字化巨頭,更形成了不斷擴張的數字化生態;政府不僅為數字化企業提供了足夠的空間,同時也是數字技術的投資者和消費者。

中國已經是全球數字技術領域的領頭羊,且未來潛力巨大

  ● 以電子商務為例,十年前,中國的零售電商交易額不到全球總額1%,如今占比已超過40%。據估算,目前中國的零售電商交易額已超過法、德、日、英、美等五國的總和;

  ● 中國互聯網用戶的移動支付普及率從2013年的25%躍升至2016年的68%。2016年,中國與個人消費相關的移動支付交易額高達7900億美元,相當于美國的11倍;

  ● 全世界262家“獨角獸”(估值超過10億美元的私營初創企業)中有三分之一是中國企業,總共占全球“獨角獸”總估值的43%;

  ● 中國風投行業發展迅猛,投資總額從2011-2013年的120億美元躍升至2014-2016年的770億美元,在全球風險投資總量比也相應從6%提升到了19%。大部分風投資本流向了數字技術;

  ● 在虛擬現實、自動駕駛汽車、3D打印、機器人、無人機和人工智能領域,中國的風投規模位居世界前三;

中國的行業數字化程度與發達經濟體相比仍有差距,但正迎頭趕上

  麥肯錫全球研究院最新的“中國行業數字化指數”顯示,中國與美國之間相對應行業的數字化程度差距正在迅速縮小。2013年,美國的數字化程度是中國的4.9倍,到2016年已縮小到3.7倍。

  同時,中國的數字化模式與其他國家存在不少類似之處。在中國、美國和歐盟國家,信息和通訊技術(ICT)、媒體和金融行業的數字化程度最高,而農業、本地服務與建筑業等行業的數字化程度最低。平均而言,前三個行業與末尾三個行業的數字化程度差距為:美國5.8倍、歐盟6.1倍、中國6.5倍。這意味著處處皆有巨大的數字化發展空間。

  不過,中國的數字化道路也有自己的特色。與歐美相比,中國面向消費者的行業(諸如零售業、娛樂業)的數字化程度明顯高于歐盟和美國。零售業在中國的數字化程度排第5位,而在美國和歐盟只能排到第15位和第14位。娛樂業在中國是第4位,但是在美國和歐盟分別是第16位和第19位。

  在中國,政府相關領域的數字化發展也明顯快于其他國家。在所有22個行業中,政府相關領域的數字化程度排名第8位,而在美國是第18位,在歐盟是第16位。

到2030年,三大數字化推動力或可轉變與創造10-45%的行業收入

  由于中國的多數傳統行業效率較為低下,亟待數字化技術的顛覆。麥肯錫全球研究院預計,到2030年,三大數字化推動力 ——去中介化、分散化和非物質化 —— 或可轉變并創造10-45%的行業總收入(詳見編輯備注)。其中,去中介化和分散化的影響最為顯著。

  ● 消費與零售。去中介化(全渠道、數據驅動型業務模式)是滿足不斷變化的消費者需求的主要推動力。分散化(共享經濟)與非物質化(3D打印產品)能夠滿足特定品類利基市場的需求。該行業13-34%的收入將受到影響。

  ● 汽車與出行。去中介化(全渠道、汽車互聯等)讓技術供應商和汽車制造商直接觸及消費者,分散化(共享出行方案)可能會減少新車銷量。總體而言,三股數字化力量將影響該行業10-30%的收入。

  ● 醫療保健。去中介化(基于物聯網及人工智能的解決方案)有助于解決慢性疾病治療問題,而分散化(醫療大數據)可最大程度減少過度醫療。總體上三種推動力將對12-45%的醫療保健支出產生影響。

  ● 貨運與物流。去中介化(實時配貨平臺)可解決行業碎片化的問題,而分散化(眾包配送等)可帶來靈活的運力。這些推動力將影響該行業23-33%的收入。

與世界其他地區相比,數字化轉型在中國更加勢在必行

  “贏家通吃”的規律表明,企業需要大膽采取規模化舉措以應對數字化浪潮的顛覆(詳見編輯備注)。在中國,企業更應當大膽嘗試。目前,中國的勞動生產率僅為經濟合作與發展組織平均水平的15-30%。鑒于中國經濟體量龐大、轉型速度快產業效率普遍較低,因此數字化轉型的成功機率無疑會比世界許多其他地區更高。反之,如果中國的企業未能及時積極應對數字化浪潮,那么后果也將更為嚴重。

  這份報告提出,企業不妨思考以下六種方法:采取更加大膽的戰略;借力中國龐大的數字生態系統,或與數字行業巨頭合作,或自行打造生態圈;利用中國的海量數據資源,以數據分析實現企業價值最大化;打造敏捷組織,通過建立小而敏捷的組織架構,加快決策及執行速度;通過推進全面的、系統化的數字化轉型項目,實現數字化運營;密切關注國家政策和監管規定,盡可能尋找合作機會。

  下面我們來仔細研究這份麥肯錫年度報告:

 

  在數字化領域,如果用世界銀行的標準,中國當前從平均水平來說,可能處于全球中游,但是這類計算方法并不能準確地反映中國的實際情況,在很多領域中國已經是當之無愧的全球老大:

  ● 中國在互聯網電商領域的交易量占到全球交易量的45%。這個數字超過美,日,德,法,英五國的電商交易量的總和。

  ● 中國的移動支付總量在2016年已經達到了7900億美元,這個數字是美國的11倍。

  ● 在全球883家獨角獸企業中,中國有380家獨角獸企業,占比全球獨角獸企業的43%。僅次于美國的數字45%。

 

  中國龐大的市場體量以及年輕的互聯網用戶,成為了所有新興互聯網產品最好的市場:中國有7.3億互聯網用戶,億移動互聯網用戶。而美國和歐洲加起來互聯網用戶總過只有億人。同時,中國的互聯網用戶只需要用一種語言就能進行溝通與交流。這對于任何的新興的互聯網產品都是最佳的實驗場地。中國的移動支付用戶占移動互聯網用戶總數的75%,而美國只有15%。

  這些扎實的數據表明,中國在某些新興互聯網領域遠遠領先于世界。

  BAT打造的生態體系正在不斷地探索新的業務邊界,這為互聯網行業帶來豐富的產品與無窮的市場活力。BAT的互聯網產品在不停地淘汰低效,劣質的線下市場,在線上重新塑造其新的業務形態。

  從2014~2016年,中國的互聯網行業對外保持了超過150億美元的服務貿易順差。同時,BAT在過去一年進行的國際投資超過35筆,而同一段時間內,美國的前三大互聯網公司只進行了20筆投資。

 

  在該報告中,麥肯錫將中國所有行業進行數字化能力評估,總體來說,面向消費者的行業和政府行業的數字化水平較高。中國消費者對數字技術充滿熱情,因此為其提供服務的行業必須大力投資打造數字化資產和流程,以期響應這種熱忱。以娛樂領域為例:據iResearch估算,2016年中國50%以上的文娛活動通過數字渠道售票,其中75%的電影票均為線上銷售。零售業的情況與此相似,根據中國互聯網絡信息中心統計,截至2016年,中國約有45%的零售商開發了線上銷售渠道(2014年僅為25%)。政府相關部門的投入也很大,以公用設施領域為例,2013年中國的智能電網投資總額已居于世界首位。研究顯示,截至2015年,全國約有3.1億戶人家用上了智能電表,普及率超過80%(2013年僅為56%)。此外,醫療保健機構對IT解決方案的支出也在迅速增長,從2011年的150億元人民幣(約合23億美元)躍升至2016年的340億元人民幣(約合50億美元),年增幅高達18%。而政府在教育領域的大力投入則確保了全國87%的小學和中學接入了互聯網。目前,使用兒童教育平臺的用戶已達每月1.7億人,使用外語學習平臺的用戶已達9500萬、職業教育平臺的用戶數已達4500萬。

 

  在去中介化,分散化與非物質化的三大趨勢推動下,汽車行業也將迎來巨大的變化機會,根據麥肯錫的測算,在未來10年,汽車行業里將會有30%左右的利潤將會被重新分配。

 

  隨著汽車行業的數字化進程不斷加速,數字化解決方案將重塑中國交通與出行的格局。中國擁有全世界規模最大的汽車市場,但也存在著一系列經濟和社會問題,包括城市交通嚴重擁堵、空氣污染等等。模擬研究發現,數字化可實現轉變與創造10-30%的行業收入。

  分散化(尤其是共享交通)有利于推動所有權模式向服務驅動模式的轉變。目前,共享交通模式的典型是共享汽車,但更新的趨勢是結合了轎車、公共交通以及“最后一公里”交通(自行車等)的一體化解決方案,它將改變人們出行的方式。麥肯錫2016中國汽車消費者調查顯示,60%的受訪者認為汽車不再是身份的象征,42%的人表示由于交通擁堵、養車成本太高,買車這件事可能已不像過去那么有吸引力。這一趨勢可能對汽車制造商乃至經銷商、供應商、數字化交通解決方案提供商產生不小的沖擊,同時也會影響到政府部門、保險公司、能源提供商、技術供應商等各個方面。

  去中介化可讓汽車制造商以及零部件或技術供應商直接觸及消費者,并影響其決策。汽車制造商可從全渠道著眼,直接為消費者提供服務,并實時獲得關于其購買偏好的第一手信息。在某些極端案例中,從找車、試駕、付款到購買售后服務的整個消費者決策歷程都能夠以通過線上平臺、數字化的方式完成。

本文來源:麥肯錫 轉載自公眾號:MES百科

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