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为什么要建“全国统一大市场”？

（文末照例有个一张图总结）

大家好chaos区块链，chaos区块链我是很帅的狐狸

上周（10日）出了个重磅文件

《关于加快建设全国统一大市场的意见》

然而，我很快就收到了反馈（甚至有人误读为「大一统」的计划经济）——

我准备回答下面这些问题——

文件在这个时候推出，可以说很恰到好处。

因为现在我们面临着两个挑战——

1. 内部挑战：经济动能逐渐切换

经济动能有三——

过往我们的增长主要靠的是劳动力和资本，不过现在——

靠堆劳动力和资本的 「数量型增长」 已经撑不住了，接下来还要继续拉高经济增速，主要还是得靠 「质量型增长」 ，靠提高 全要素生产率 。

而要拉高全要素生产率，一方面在于 科技 创新 ，另一方面在于 制度改革 。

2. 外部挑战：疫情出口红利退却

目前看来，咱出口的高增速很难维持。

2020年，中国最早走出新冠疫情影响，当时我们从深陷疫情的海外生产国（东南亚、印度等）手头上，抢来了不少出口订单。

不过，这些国家正在从疫情中恢复。

同时，我们相对严格的「动态清零」政策，会时不时导致港口物流受阻，这种不稳定性会减少一部分出口订单。

另一方面，海外需求国（主要是欧美）因为通胀有点高，于是开始 收紧钱根 ，自然也没有多余的钱来买咱的货。

这时候与其依赖海外市场，不如咱先搞好内需，把自己的市场做大做强。

这样还可以吸引外资持续来投资，同时提高自己在国际产业链中的地位。

所以呢，国家在这个时间点推出了这个重磅文件—— 做大做强全国统一大市场 。

那么下一个问题是——

前面也说了，这次文件主要针对的制度方面的改革，那么问题就来了——

根据文件的描述，我整理了一下六大底层问题——

（有点多，我最后会整理一个表）

问题1：制度不统一

如果各种机制不健全不统一，相当于 游戏 中没有确定、统一的规则。

这次文件提出的解决方法是 「定规则」 。

具体来说，文件提了四个点——

有个点我想强调一下，文件提到—— 「完善依法平等保护各种所有制经济产权的制度体系」「坚持对各类市场主体一视同仁、平等对待」 。

换句话说，除了公有制经济，民企外企也会被平等对待。

问题2：交易成本高

交易成本高，交易的活跃度就会下降，不利于培养「大市场」。

而这个问题，主要还是因为基础设施还有不少优化的空间。

一方面是 物流费用 还是比较高。

根据商务部的数据，2020年我国物流总费用占GDP的比例是 14.7% ，比起美国的 7.44% ，还是有不少下降空间的。

另一方面则是 市场交易信息 交换还不够顺畅。

一个是现在相关部门统计的供需数据可能还不是很全面，没办法很好地辅助企业做决策。

还有就是，在过往，有些特殊产品 没地方卖 。

比如说，以前要是我有排污权，但是我现在又不想生产了，这时候想要问问有没有人愿意买下这个权利，其实除了在群里问问群友以外，好像也没啥办法。

这次文件提出的解决方法是 「搞基建」 。

针对这些问题，文件一共提到了三点——

后续除了物流费用可以压一压，用来交易公共资源的全国交易平台也会更好用。

问题3：要素流通差

咱前面提到，经济的驱动要素主要是劳动力、资本和全要素生产率。

监管的口径里，会把资本要素拆成土地和资本，全要素生产率里则是单拎了数据与技术出来。

目前中国面临的问题，在于 各大要素的流通不是很畅通 。

比如 土地 要素，城乡土地本身就有差别——

城市土地的使用权和不动产可以拿去抵押贷款套钱，但农村的没办法。

再比如 劳动力 要素，人员跨区流动，会有户口、 社会 福利等方面的制约。

资本 要素倒是挺市场化的，更多的是 统一 。

数据 与 技术 本身比较缺乏标准化，所以交易起来效率没那么高。

这次文件提出的解决方法是 「建市场」 。

而且把能源（油气交易中心/天然气市场化改革/全国电力交易中心等）和部分公共资源（碳排放权、用水权等）也囊括了进来——

里头有个提法我稍微强调下——「 加强区域性股权市场和全国性证券市场板块间的合作衔接 」。

区域性股权市场其实就是地方成立的股权交易中心，一些还没上市的公司的股权，可以在里头挂牌出售。

有了这个机制的话，后续可能会有机制，从区域性股权市场里头「提拔」一些优质公司，转到北交所甚至深交所上交所上市。

问题4：标准不完善

这个问题主要集中在质量和标准上。

毕竟如果产品或服务没有一个划一的标准的话，对于消费者来说，筛选成本会很高。

这次文件提出的解决方法是 「提质量」 ——

值得一提的是，文件提到 「推进内外贸产品同线同标同质」 ，大概是针对那些卖给国外和国内质量不统一的品牌商……

问题5：规则不公平

有了 游戏 规则，也要下面层级不破坏规则才行。

不然会有一部分市场主体「受委屈」。

有时候体现为基层的腐败，比如工程建设招标——

有些时候体现为新生业态的区别对待——

比如互联网医疗、线上教育培训、在线 娱乐 、电子烟等产业，一开始监管就会区别对待它们和线下企业/传统烟草。

这次文件提出的解决方法是 「保公平」 ——

换句话说，新生业态的「监管红利期」会慢慢消失。

问题6：市场欠规范

一是 地方保护主义 。

不少地方政府可能会在政策上对自家的国企有所倾斜，有的可能是区域性的协会会抱团，联合排挤「外来者」。

二是 垄断企业滥用垄断地位 ，这个我们在解释「 反垄断 」政策时谈得比较深了。

这次文件提出的解决方法是 「促规范」 ——

稍微总结一下上面的六大问题——

下一个问题可能是大家最关心的——

有几个板块我们可以重点留意的——

板块1：物流

毕竟文件在 「搞基建」 部分直接提到，要「大力发展第三方物流，支持数字化第三方物流交付平台建设，推动第三方物流产业 科技 和商业模式创新，培育一批有全球影响力的数字化平台企业和供应链企业，促进全 社会 物流降本增效」。

板块2：消费

这个文件对全国性的消费品企业是个利好。

一方面是接下来 物流成本的逐年下降 ，另一方面则是靠着「统一大市场」， 规模经济的程度可以逐步提高 。

这有点像是供给侧改革的逻辑，对龙头股是个利好。

板块3：平台企业

这个就不用说了…

除了 反垄断反不正当竞争+防止资本无序扩张 ，文件提到的 「保公平」 ，其实也相当于在让平台企业跟其他企业回到 同一起跑线 上。

比如平台企业的税收优惠可能会逐渐被取消——

2021财年，阿里的有效税率从上一财年的12%上升到了18%。

根据Morgan Stanley的预测，2022财年这个数字很可能会升到23%，相当于要多交几十上百亿的税。

板块4：食品医药

「保公平」 部分提到「对食品药品安全等直接关系群众 健康 和生命安全的重点领域，落实最严谨标准、最严格监管、最严厉处罚、最严肃问责。」

这可能会提高后续的监管成本。

板块5：硬核 科技

「提质量」 部分提到一连串关于大数据、人工智能、区块链、5G、物联网等领域的标准制定。

这在短期内会提高部分企业的监管改造成本，不过长期来看是好事——

板块6：环保双碳

「建市场」 里提到「建设全国统一的碳排放权、用水权交易市场……推进排污权、用能权市场化交易」。

后续绿色企业有多余的碳排放权等环保权益可以用来卖，对他们来说可是实实在在的利润。

最后提一句，虽然说是要构建「全国统一大市场」，不过这跟「区域市场一体化」并不矛盾。

文件也提到，「在维护全国统一大市场前提下， 优先开展区域市场一体化建设工作 」。

最后来个一张图总结——

「Greed is good.」

「很帅的投资客」的所有内容皆仅以传递知识与金融教育为目的，不构成任何投资建议。一切请以最新文章为准。

风险提示： 监管落地进度不及预期。

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图文/ 狐狸

Icon/ freepik from flaticon

主创/ 肖璟，@狐狸君raphael，曾供职于麦肯锡金融机构组，也在 Google 和 VC 打过杂。华尔街见闻、36氪、新浪 财经 、南方周末、Linkedin等媒体专栏作者，著有畅销书《风口上的猪》《无现金时代》。

参考资料/ 《关于加快建设全国统一大市场的意见》《全 社会 物流总费用GDP占比降至14.7%》《U.S. business logistics costs fall 4% in pandemic year of ‘chaos,’ new study finds》《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》

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区块链（Blockchain）chaos区块链的底层逻辑是以共同竞争记账方式存储信息chaos区块链，可以理解为是记录数字资产交易chaos区块链，并且未经允许chaos区块链，任何人都无法随意篡改chaos区块链的账本。

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站在“大数据”的台风口，石油行业能起飞吗？三分钟带你全面了解

加大油气勘探开发力度、保障国家能源安全是当前面临的迫切任务。但随着优质资源的不断开发，剩余资源开采难度越来越大，成本越来越高，迫切需要创新技术提升油气勘探开发效率和效益。在大数据、人工智能( artificial intelligence，AI)、5G、云计算、物联网等技术推动下，油气田的智能化水平将会越来越高，这既是油田降本提质增效的有效途径，也是油气技术发展规律的必然趋势。

1、大数据技术定义

2012年兴起的“大数据”潮流，让“Big Data”这个IT圈子里的名词一下风靡了各个行业。虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是对大数据的理解却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大这一特征，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。

高德纳分析员Doug Laney曾于2001年在一次演讲中指出，数据增长有3个方向的挑战：数量（volume），即数据多少；速度（velocity），即资料输入、输出的速度；种类（variety），即多样性，这3方面的特征即大数据最先提出的3V模型。2011年，在国际数据公司（IDC）发布的报告中，大数据被定义为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”大数据的特点可以总结为4个V，即volume（体量浩大）、variety（模态繁多）、velocity（生成快速）和value（价值巨大但密度很低）。这种4V定义得到了更广泛的认同，指出了大数据最为核心的问题，就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。

2、大数据技术的发展

大数据是人工智能的血液，当前大数据、云计算、人工智能以及区块链技术之间的关系密不可分，也被称作数据智能。比如，先进的工业互联网，其中既有区块链技术也有大数据技术，还有云计算技术，三者合成一体，又衍生出了人工智能和物联网的概念。

在大数据基础上的人工智能，目前已进入数据智能的深度学习时代，其快速发展引起了 社会 和产业的颠覆性变化。从大数据和人工智能技术全行业的发展来看，目前美国仍处于领先地位，中国紧随其后，且具有赶超趋势。中国在人工智能相关的论文发表总数和高引论文数量实现对美国的超越，但在人工智能理论发展和技术方向的引领方面美国还占据支配地位。

3、大数据技术流程

大数据处理的关键技术流程主要包括：数据采集、数据预处理（数据清理、数据集成、数据变换等）、海量数据存储、数据分析及挖掘、数据的呈现与应用（数据可视化、数据安全与隐私等）。

4、大数据的核心算法

大数据的核心算法可以分为监督学习（有标签）和无监督学习（无标签）两大类，其中：

监督学习分为回归和分类：即给定一个样本特征，希望预测其对应的属性值，如果是离散的，那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数，这就是一个回归问题。无论是分类还是回归，都是想建立一个预测模型，给定一个输入，可以得到一个输出。不同的只是在分类问题中，是离散的；而在回归问题中是连续的。

无监督学习分为聚类和降维：即如果给定一组样本特征，我们没有对应的属性值，而是想发掘这组样本在维空间的分布，比如分析哪些样本靠的更近，哪些样本之间离得很远，这就是属于聚类问题。如果我们想用维数更低的子空间来表示原来高维的特征空间，那么这就是降维问题。聚类也是分析样本的属性，事先不知道样本的属性范围，只能凭借样本在特征空间的分布来分析样本的属性。这种问题一般更复杂。而常用的算法包括 k-means （K-均值），GMM（高斯混合模型）等。

5、大数据在油气勘探开发领域的应用

目前大数据技术在地质分析、测井解释、地震解释、甜点预测、地质建模、油藏模拟、钻井、压裂、采油、产能预测等方面均开展了大量 探索 性研究，收到了良好的效果。但是目前，大数据与油气行业相关领域的融合还处于起步阶段，面临来自数据、算法和地下未知因素的诸多挑战。未来在大数据、人工智能、5G、云计算、物联网等技术推动下，油气田的智能化水平将会快速发展，这既是油气技术发展规律的必然趋势，也是油田降本提质增效的有效途径。在发展的过程中，智能油气田建设需要油气勘探开发与大数据、人工智能、云计算以及区块链等技术的深度融合，进而催生一批油气田领域的颠覆性技术，解决油气勘探开发的技术需求，提升油气田勘探开发的经济和 社会 效益。

（ 下期将向您详细解读大数据在油气行业的具体应用 ）。

注：本文部分参考资料来源如下：

李阳，廉培庆，薛兆杰，等．大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望[J]．中国石油大学学报(自然科学版)，2020，44(4):1-11

Gantz J，Reinsel D.Extracting Value from Chaos. IDC iView Report，2011

Team O R. Big Data Now：Current Perspectives from O’Reilly Radar.Sebastopol：O’Reilly Media，2014

Grobelnik M. Big data tutorial. http：//videolectures.net/eswc2015grobelnik big data/，2012

Walters, R. J., Zoback, M. D., Baker, J. W. 2015. Characterizing and Responding to Seismic Risk Associated With Earthquakes Potentially Triggered by Fluid Disposal and Hydraulic Fracturing. Seismol. Res. Lett. 86 (4): 1–9. https:// doi.org/10.1785/0220150048.

周松兰．中美欧日韩人工智能技术差距测度与比较研究[J]．华南理工大学学报 ( 社会 科学版)，2020，22(2):10-22．

HINTON G E，OSINDERO S，TEH Y W．A fast learning algorithm for deep belief nets[J]．Neural Computation，2016，18: 1527-1554．

LECUN Y，BOTTOU L，BENGIO Y，et al．Gradientbased learning applied to document recognition[J]．Proceedings of IEEE，1988，86( 11) : 2278-2324．

BENGIO Y， SIMARD P，FRASCONI P．Learning longterm dependencies with gradient descent is difficult[J]．IEEE Transactions on Neural Networks，1994，5(2) :157-166

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