终于有人把“中美产业结构”说清楚了

　　1）中弱美弱（20个产业）：在产业内，中美均无高市值企业。分别是：贵金属与矿石、林木产品、非传统电信运营商、商业印刷、人力资源与就业服务、海运、公路与铁路、多领域控股、互助储蓄与抵押信贷金融服务、百货商店、售货目录零售、家庭装饰零售、纺织品、家庭装饰品、家用器具与特殊消费品、摄影用品、摩托车制造、轮胎与橡胶、休闲设施、特殊消费者服务。

　　4）中弱美强（120个产业）：在产业内，中国无高市值上市公司或高市值上市公司数量少于美国（差距在2家以上），具体见表1-25、表1-26。

　　此外，我们还可以分析在中国上市公司数量为零或者数量很少的产业里有没有机会。例如，在非传统电信运营商里，有一家市值超百亿元人民币的企业和两家低市值企业，分别为鹏博士（14.7亿美元）、二六三（5.9亿美元）、会畅通讯（3.3亿美元）。这个产业是“通过高带网/光缆网络提供通信和海量数据传输业务”的产业，前景广阔，随着5G技术的实现，中国更有可能执产业之牛耳，出现世界级企业。这只未来的飞龙，是现在的三家上市公司之一，还是后起之秀？

　　需要进一步分析的是，在以上30个四级产业中，是否可能有市值超过百亿美元的大企业？中国人口众多，在消费领域里是否有可能产生超过美国的高市值企业？中国物流行业的发展，是否能培植出纸包装业的大企业？在人力资源与就业服务业里，能否产生大企业？在房地产业和建筑工程业里，中国都有超过百亿美元市值的大企业，在建筑产品领域是否也会产生大企业？在非传统电信运营商里是否会产生大企业？等等。这些都需要进一步分析。

　　此外，细分产业也正随着市场和技术的发展而变化。例如，过去没有的互联网零售业现在有了，过去的一些传统产业消失了。现在人工智能产业的迅速兴起，是否很快会形成一个独立的细分产业？

　　鉴于高市值（市值高于百亿美元）企业在国民经济中的重要性，以及中国企业在境外上市的实际状况，在研究中国高市值企业时，不得不考虑其在全球中的分布。从理论上界定企业的国家属性有难度，我们暂时采取约定俗成的界定方法。

　　据统计，截至2019年12月31日，中国在境内外多地上市的高市值企业有130家，其中四地上市的1家（中国石化分别在上海、香港、纽约、伦敦上市），三地上市的10家，两地上市的119家（A股及港股同时上市的108家，A股及美股或其他市场同时上市的2家，港股及美股或其他市场同时上市的9家）。

　　中国高市值企业数量为：中国内地A股130家（分布在53个四级产业中，另外110个四级产业中没有高市值企业），中国香港中资股79家，美国中概股26家，其他国家及地区中概股4家，总计239家。扣除多地或重复上市公司61家，实为178家。

　　我们将178家高市值企业所在的产业分为三类：第一类是境内外都有高市值企业的产业，第二类是境外有境内无高市值企业的产业，第三类是境内有境外无高市值企业的产业（见表1-27、表1-28、表1-29）。

　　从以上数据可以看出，在互联网软件与服务、教育服务、西药、综合电信业务4个产业里，境外高市值企业多于境内。

　　在这一类产业中，出现了不少中国著名企业，如阿里巴巴、京东、中信股份、中国人保、国药控股、中国海油、中国移动等，它们弥补了中国境内高市值企业在产业结构布局上的不足。

　　境内外都有高市值企业且合计大于5家的产业有4个：多元化银行、房地产开发、互联网软件与服务、食品加工与肉类；只有1家高市值企业的产业有33个；另外，在95个产业中，中国无高市值企业。

　　在产业经济学研究中，“结构-行为-绩效”是一种标准的研究方法。这里我们会对中美两国的产业绩效进行研究，其中一个绩效指标是ROS（销售利润率=利润总额/ 营业收入）。我们先看以下几组数据。

　　1）美国ROS高于30%的产业有9个：抵押房地产投资信托Ⅳ，75.90%；酒店及娱乐地产投资信托，42.20%；系统软件，34.40%；工业房地产投资信托，32.50%；生物科技，32.10%；零售业房地产投资信托，32.00%；区域性银行，30.90%；互助储蓄与抵押信贷金融服务，30.60%；特殊金融服务，30.10%。在系统软件业中，微软以总收入1342亿美元、净利润443亿美元排名第一，ROS为33%；威睿公司ROS最高，达到67%。在区域性银行业中，ROS超过50%的企业有3家，最高为53%，介于40%～50%的企业有19家。

　　2）中国ROS高于30%的产业有9个：特殊金融服务，51.65%；休闲设施，40.28%；区域性银行，35.24%；白酒与葡萄酒，34.39%；多元化银行，33.51%；公路与铁路，32.78%；多元资本市场，31.05%；互联网零售，30.87%；机场服务，30.57%。在区域性银行业中，ROS超过40%的企业有3家，最高为44%。介于30%～40%之间的企业有11家，其中北京银行以总收入631亿元、净利润216亿元排名第一，ROS为34%。在白酒与葡萄酒业中，贵州茅台以总收入889亿元、净利润440亿元以及51%的ROS遥遥领先于产业内其他企业。

　　3）ROS高于20%、低于30%的产业，美国有19个，中国有9个；ROS在10%～20%的产业，美国有56个，中国有35个；ROS在5%～10%的产业，美国有43个，中国有43个；ROS低于5%的产业，美国有31个，中国有35个；全产业亏损的产业，美国有5个，中国有32个。

　　中美产业绩效研究的第三个指标是ROE。ROE有多种算法，对于产业ROE，我们用该产业的盈利企业利润与相应的股东权益进行计算。此外，我们还剔除了产业内盈利企业少于5家的产业。这样，中国具有有效ROE的产业97个，占全产业的60%；美国具有有效ROE的产业130个，占全产业的80%。数据比较如下。

　　1）美国ROE高于40%的产业有1个，中国没有。美国的系统软件业ROE高达44%，该产业企业数量为27家。美国ROE超过中国产业ROE最高值的产业有17个。

　　2）中国ROE高于20%的产业有4个，占4%，其中ROE最高的产业为白酒与葡萄酒，为24%；ROE介于10%～20%之间的产业有47个，占48%；ROE小于10%的产业有46个，占47%。

　　3）美国ROE高于20%的产业有36个，占28%，其中超过30%的产业10个；ROE介于10%～20%之间的产业有69个，占53%；ROE小于10%的产业有25个，占19%。

　　我们还注意到，在剔除的盈利企业数量小于5的产业中，美国有12个产业的ROE高于20%，其中ROE超过40%的产业有5个，最高为119.6%；而中国只有2个，最高值为22%。

　　在电影《1921》中，李达因为是中国党第一次代表大会的实际主持人，而成为第一主角。影片中李达流着眼泪说，我们反袁世凯、烧日货时，发现连点火的火柴都是日本制造的“洋火”，中国连火种都没有啊！虽然李达暗喻的火种是中国的火种，但中国产业状况由此略见一斑。李达曾经抱着实业救国的愿望到日本东京高等师范学校攻读理工科，后来发现，在当时实业救国的道路是走不通的。李达是幸运的，他看到了中国核工业的标志性成就：1964年10月16日，中国第一颗爆炸成功。李达于1966年8月逝世，两个月后，中国核导弹发射成功，从此有了真正的“两弹”。四年后的1970年，中国第一颗人造卫星发射成功，从此有了“两弹一星”，有了我们自己的航天产业。

　　李达同志，您可以放心了，今天我们说的点火，是给通往无限太空的火箭点火。这火种完全是从中国党人心中传出的，是自己的火种！中国的航天产业走在了世界的前沿。今天中国已经有24个产业处于世界第一的位置，国药控股、美的、宁德时代、海康威视、中石油、平安保险、万科等企业已经稳居世界细分产业老大的地位。投资拍摄电影《1921》的腾讯公司，在全球互联网服务产业排名第三，也是中国上市公司市值第一、暂居世界第七的公司。中国今天的强大，已经不是您1921年参与建党之时可以想象的，也不是您1964年离世之时可以想象的。

　　李达同志，作为产业研究者我想对您说，到了建国100年之时，中国产业的发展水平会与美国比肩。在当年的社会环境下，实业救国是一个泡影，在今天的社会环境下，产业强国则是一条必由之路。1921年你们点燃的星星之火已经燎原了。那时您31岁，请您相信今天中国的青年依然在继续奋斗。在广场的中国党百年华诞纪念大会上，面对习总，面对全国人民，面对世界人民，中国青年喊出了“强国有我”的庄严誓言。

　　我羡慕腾讯公司，可以用投资重现历史；我羡慕黄建新导演，可以用艺术演绎历史；我羡慕演员们，可以用身心穿越历史。但是我认为，每一个中国党党员，每一个中国人，都处在第二个百年大剧开幕的历史舞台上。让我们找好自己的位置，设计好自己的每一句台词和每一个动作，为了百年后的回眸不留遗憾。

　　作为学者的我，此时正站在北京大学和清华大学的平台上研究中国的产业经济，用全球视野、全球数据来分析中国的产业结构、产业规模、产业绩效、产业政策以及领军企业。国家强大的基础在于经济，经济强大的基础在于产业，我的使命是做好产业发展的参与者和历史记录者。

　　当我以产业研究的视角面对烟波浩渺的中美上市公司数据时，一张图渐渐清晰地浮现于脑海。当我画出这张图以后，如释重负，有大功告成之感，“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处”。但是，从画出第一张图到现在，四年过去了。

　　此研究构思于2016年，第一张图的雏形诞生于2017年初。在研究过程中，我的脑海中不时会涌现出一些新问题和新想法，因此我经常对图进行各种修订以及视觉优化，直到本书交稿。有一段时间，我把一系列图表挂满了会议室的墙壁，像军事指挥员看作战地图那样凝视和分析这些图表，真有“会当凌绝顶，一览众山小”的感觉，有时又有“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”的视角触动，可谓数字与诗意齐飞，中美共长天一色。

　　只要找到了路，就不怕远。我坚信此研究会年复一年地更新，而本书会一版再版。在我画出第一张图、写出第一篇研究报告时，就有朋友劝我发表或出版，而我选择沉淀了四年。我相信，这些数据分析和结论是经得起历史检验的。历史学家经常说：创造历史难，书写历史更难。作为教授，我肯定属于书写历史的那一类人。但是，在中华民族千载难逢的民族复兴伟大机遇中，我也难免有一番参与创造历史的冲动。习总说：“要把论文写在祖国的大地上，把科技成果应用在实现现代化的伟大事业中。”本研究正是秉承这样的宗旨，把论文写在大地上，将成果应用在事业中。

　　研究的至高境界是化繁为简、至拙至美、由此及彼、由表及里、去粗取精、去伪存真。在大数据面前，如何分类、如何取舍、如何分析、如何预测，都是难题。我相信，越简单，越明了，越好。有时候，用一种方法将数据提取出来制成图表，这些数据、图表似乎自己就会说线个四级产业中，而其中，仅工业机械产业就有268家，并且没有一家是高市值公司。再比如，在很多重要的产业里，中国一个产业的总市值、总收入不及美国同产业中一家企业的数据。这还用分析吗？结论一目了然。

　　本研究始于2016年，那时中美贸易战硝烟未起，我们是抱着向美国学习、以美国为标杆的态度来分析和看待中国企业的。而且，从产业比较优势的角度看，中国的产业结构似乎应该与美国有些错位；从竞争优势的角度看，没有必要在所有细分产业上都与美国正面竞争，而是应该形成互补，合作共赢。但是，从2018年开始，中美贸易摩擦愈演愈烈，至今前途未卜，全球经济格局、市场规则，甚至规则都有可能要重写。这也提醒了中国—作为一个世界大国，应该建立门类齐全的产业结构体系，回到自力更生、艰苦奋斗的基点上。到本书即将截稿的2020年初，新冠肺炎疫情在全球范围内暴发，使得世界各国都在思考或者已经开始行动，来弥补与民生有关的基础产业，如口罩、防护服、手套、消毒液等。这种重大变化也会带来全球产业的重新分工和布局，未来可能会出现若干个以某种货币为中心的全产业链阵营，如以美元为中心的A阵营、以欧元为中心的E阵营、以人民币为中心的R阵营。未来的全球产业链和产业生态圈由此形成三分天下的格局恐怕是在所难免。

　　鉴于对产业结构、产业发展和产业政策的研究处在一个不确定的环境和可能不明确的目标下，本研究原定的目标和假设的结论可能需要调整。因此，本研究采用了人类学的研究方法，即在某个时点上用某种方法解剖一只“麻雀”，至于如何看待和如何评价，则是“仁者见仁，智者见智”。

　　本研究的成果集中体现在“中美产业结构数据比较图”上，又称“中美产业森林全息图”（见图0-1）。此图包含了在GICS-Wind产业分类中关于中美一至四级产业的3159对共6318个数据，另外还配有四张附图：①中美高市值企业分布图（见图0-2）；②中美上市公司产业市值比较图（见图0-3）；③中美上市公司产业领军企业图（见图0-4）；④中国上市公司全球分布图（见图0）。

　　我对中美产业结构的研究源于两条线：一条明线，一条暗线。明线是创业创新教育，暗线是我的博士学科基础。我从2010年起开始关注创业创新教育，并注意到中国的工商管理学科下没有设立创业创新学科（entrepreneurship and innovation）。2014年，中国政府和李克强总理大力倡导“大众创业、万众创新”，中国掀起了创业创新的热潮。毫无疑问，中国正逐渐成为全球创业创新第一大国。因此，对创业创新教育的需求也越来越强烈。2016年，我想进一步突破MBA教育，根据中国的情况，创出一套创业创新教育的新模式、新课程、新方法，来培养未来各行各业领军企业的。显而易见，这种教育本身也必须打破常规地创新。首先是招生创新，学生应该是正在创业的创业者，从事于国家战略新兴产业，并有可能成长为世界领军企业的创业人才。接下来的问题是：这些行业领域是什么？有多大的成长空间？其环境和竞争状态如何？进而在全球视角下，中国在这些领域里的行业环境和企业状况如何？与发达国家相比，我们的产业结构、产业规模、产业绩效、产业政策如何？企业数量、企业规模、企业绩效、企业竞争的情况如何？这就进入了产业经济学的领域。

　　我获得的是产业经济学博士学位，而当时中国还没有设置工商管理学博士学位。我博士论文的课题是从产业经济学的角度研究中国国有企业宏观改革战略，我的博士生导师苏东水先生是中国产业经济学的开创者之一，其所著的《产业经济学》一书仍是所在学科领域的经典教材，并且一版再版，目前已至第五版。博士毕业后，我在北京大学光华管理学院做博士后，然后留校任教，主要讲授、研究企业战略管理和营销战略。后来，我在北京大学和上海交通大学都做过行政管理工作，因此与产业经济学渐行渐远。但是这一次的研究，我产业经济学的研究功底起了天然的作用，并使我回归到了产业经济学的研究领域，我说的“暗线”，意义便源自于此。