本文来自微信公众号： 分析师 Boden ，作者：分析师 Boden 所有时代红利的底层逻辑 在讨论什么是中国的第三次红利之前，我们要先回答一个更基本的问题，那就是什么样的机会才能被称为时代红利？
如果回顾过去四十年所有能真正改变命运的机会，虽然它们看起来千差万别，但底层逻辑几乎不变。
每一次时代红利，本质上都是一种关键生产要素，从被严重低估的旧体系，向能够正确定价这种要素的新体系迁移过程。
作为现代经济学的基本原理，生产要素只有 5 种，分别是土地、劳动、资本、知识与组织。要素的价格不取决于它本身的稀缺性，而取决于它所处的体系是否有能力把它的价值最大化。
同一块土地，在一套体系里一文不值，而在另一套体系里却可以寸土寸金。两者的区别并不在于这块地，而差别在给土地定价的体系。因此每当一种旧要素在旧体系中被严重低估，而新体系正在开始孕育时，要素会自发地从估值洼地流向估值高地。这个流动的过程，就是红利。
而卷入这个要素流动的参与者，其身价都会被大幅提高。这种抬高不取决于他更努力或更有远见，仅仅取决于他是否站到了要素重新定价的洪流里。
如今回头看，改革开放以来的财富积累者，他们无一不是主动亦或者后知后觉被动参与了这场洪流中。
这便是过去四十年中国社会财富流动的客观规律。
因此要理解中国第三场时代红利是什么？我们先要说明白中国前两次时代红利究竟是如何发生。
第一次红利：被重新定价的劳动力
第一次红利的官方名字叫人口红利，但绝不是说中国人多，所以有红利。
如果人多就是红利，那作为全球人口数量排名第一的印度，他的红利本应比中国还大。同理，孟加拉的人口密度更高，理论上红利应该更密集。但现实是它们都没有走出与中国相似的增长曲线。
真正构成红利的，是将中国劳动力价值从被严重低估状态中纠正，重新定价的这个过程。
为了更好理解这个红利释放的过程，我们要先回到 80 年代之前的中国。
1978 年，中国大约有 8 亿农民，他们生活在人民公社体制下，彼时土地是集体的，当时一个壮劳力一天的工分和一个老人、一个妇女的工分差距非常有限。并且由于所获得的报酬几乎一致，劳动者往往缺乏工作动力。
在这种机制下，一个农民的边际生产力是多少？
学界普遍认为，到 1973 年中国农村的边际劳动生产率就已经接近于零。换句话说，当时从一个生产队里抽走一个壮劳力，整个生产队的产出几乎不会下降。
这是什么概念？
相当于中国农村每年新增劳动力，不仅没有产生更多价值，反而在不断稀释原有资源。在 1952 年至 1972 年的 25 年中 , 中国农村人口增加了 55.6%，但人均占有量却从 3.29 亩减少到 1.85 亩。大量劳动力陷入无地可耕的困境，使得农村劳动力价格异常廉价。1978 年在土地最贫瘠的福建地区，农村年均收入甚至仅有 119 元，而同时期作为亚洲四小虎的泰国，其人均年收入已经超过 700 美元。
这就是被严重低估的生产要素（劳动力要素）。
1980 年的改革开放通常被视为中国经济腾飞的起点，许多人认为是政策让中国一下抓住了红利，但如果我们复盘同时期的印度，他们也在 80 年代初启动了吸引外资政策，但却没有得到预想的成功。
改革开放真正改变的，是让这数亿被锁在土地上的劳动力，第一次有了流动的机会。
随着包产到户让大量劳动力得以脱离低效的工分体系，与此同时广大农村加工制造合作社开始建立，后来这些合作社被统称为乡镇企业，被视为中国 80 年代的经济奇迹。
这些乡镇企业不仅给了广大农民除了种地以外的第二条出路，也成为中国改革开放前 20 年的重要经济支柱。到 90 年代初，全国乡镇企业数量达到 2000 万家，其生产总量占当年社会总产值的三分之一 %，这些家门口的企业让 1.3 亿农民得以离开土地，流向价值链更高的加工制造业。
而更对于更有勇气的人，南方经济特区让他们拥有了更高的劳动定价。
1992 年南方谈话之后，广大农村劳动力开始了第二次大规模流动，从乡镇前往劳动力要素定价更加充分的南方就业市场，涌入正在崛起的珠三角工厂。
而这二次流动的价值，也和上一次有了质的飞跃。
如果说乡镇企业是把劳动力价值，放进国内工业体系重新定价，那么南下就是把他们放进了全球市场来定价，其价格的提升也是惊人的。以 1997 年国家统计局农调队统计，珠三角地区的外来务工收入能达到同时期中部地区的一倍以上。
为什么同样一个人从村口的乡镇企业，走到珠三角工厂收入就会再上一个台阶？
因为给他定价的体系升级了，乡镇企业面对的是国内市场，出口工厂背后站的则是全球市场。南方谈话之后，外资工厂在珠三角密集铺开，这些玩具与电子加工产品几乎全部销往欧美。劳动者对应的不再是村口集市的购买力，而是大洋彼岸消费者的购买力。或者说，一个劳动者的收入，对应的是他拧螺丝钉所服务的那个市场的购买力，而不是他拧螺丝钉的辛苦程度。
可以说劳动力还是那个劳动力，但在此过程中完成了从农业体系流向工业体系的迁移。
那么这种定价的差距有多巨大？
1980 年至 1995 年，中国农村人均纯收入从每月 16 元增长至 114 元，看似已经有了较大增长。但同时期外出务工的月收入已经达到每月 448 元，也就是三个月的工资等于一位农民一年的收入。而如果是当时珠三角地区，农民工调查月收入已经普遍接近 800 元，也就是 1 名珠三角务工人员工资，等于老家 7 人种地收入加总。
同一个人没有变得更聪明，却仅仅因为从一个旧体系迁移到一个新体系，他的收入被抬高了将近十倍。
这就是改革开放后第一次时代红利的本质，是劳动力作为一种重要的生产要素，再被大幅低估后重新回归真实价值的过程。
而参与这个过程的人，比如 90 年代南下的务工人员，只是迈出了第一步，让自己接入了那个能正确定价要素的新体系，就获得了如今来看难以想象的回报。
但更多身处那个时代的群体却很难看到这一点，无论是背井离乡的风险，还是脱离旧体系的不稳定，都让很多人望而却步。
只是当几十年过去，整代人命运已经剧烈分化后，回头看才发现那条迁移的路上站满了被时代抬高的人。只是那时劳动力要素的定价差已经被磨平。
2008 年后，中国农村剩余劳动力开始枯竭，刘易斯拐点被反复讨论。2012 年开始，大量外资工厂因劳动力价格提高开始迁往东南亚地区，曾被大幅低估的劳动要素，已经基本完成了充分定价。
改革开放后普通人的第一次红利，到此结束，劳动密集型产业开始大规模退出市场。
第二次红利：城市土地价值的回归
第二次红利的官方名字叫城市化红利。
但这五个字也同样让人容易产生误解，仿佛只要城镇化率上升，只要城市变大，红利就会自然发生。
但事实并非如此，80 年代到 90 年代中期，中国的城镇化率确实在上升，但那段时间真正赚到钱的并不是城市居民。
1984 年到 1995 年，是中国加工制造业的黄金期。江苏、浙江、广东的民营经济迅速崛起，无论是浙江的纺织品、广东的电子、还是江苏的轻工业，这些故事的主角都不是城市。
由于加工制造业需要大量成片的工业用地，而城市主要地段已用于商业、居住和行政办公，根本没有成片土地留给工厂。反而是郊区因为土地便宜与约束少，容易形成加工业生态，由此形成了 90 年代特有的郊区经济超越城区经济的景象。
以 1999 年的杭州为例，其下属各镇企业生产总值占全市的 63.5%，生产总量远超城市里的一种大企业，甚至出现了萧山县看不起杭州市区的特有现象，而相同景象也出现东莞的长安镇与佛山的顺德县。
但与郊区经济蓬勃发展形成鲜明对比的是城市居民不断下滑的生活质量，以当时中国第一大城市上海为例，人均居住面积 4 平方米以下家庭高达 32.7 万户，相当于全市七分之一家庭都处于困难户状态。再加上国企改革产生的 100 多万下岗职工，彼时这个远东第一大城市正处于前所未有的虚弱时期。
为什么会出现这个情况？
在整个 90 年代，城市作为一种行政容器，而不是作为一种生产要素，其土地价值处于被严重低估的状态。
事实上，一个城市的真正价值，不在于行政级别或者人口数量，而在于它能否产生足够强的聚集效应，或者说产生足够多的第三产业以维持就业。
但 80 至 90 年代的中国城市，并不具备这种能力。
当时中国的产业还停留在地段的初级加工业态，第三产业占 GDP 的比重不到三分之一，服务业薄弱，金融体系初级，研发投入极少。城市居民的就业主体还在国企内，工资由行政体系决定，与商业聚集效应无关。
在此背景下，城市的土地失去了它最核心的经济功能，而只是作为一种行政资源。换句话说，城市在当时只是一种行政标签，而不是一种生产要素。
而正是这种极度的低估，为 2001 年之后的城市土地红利埋下了伏笔。
2001 年中国加入 WTO，随着全球资本和订单涌入，广大沿海城市开始第一次真正承担起一种新角色，即全球产业链中的分工节点。由此城市产业生态发生了翻天覆地的变化。
首先是第三产业的爆发，2000 年至 2015 年，中国开始大规模发展互联网、金融、咨询、广告等高附加值服务业。服务业增加值占 GDP 的比重从 2000 年的不到 40%，提升到 2015 年的 50% 以上，给城市提供了极为充裕的就业岗位。
其次是产业的大规模升级，中国的研发支出从 2000 年的 900 亿，一路跃升至 2022 年 3 万亿。随着大规模产业升级完成，中国不仅正式告别了需要大量工业土地的初级加工业，完成了从低端制造业向高端产业的跨越。还诞生了一大批如华为，腾讯等前沿企业。
这使得高附加值企业开始集聚城市，大量高薪岗位开始涌现，城市就业质量大幅提升。2000 年至 2020 年，主要一二线城市的人均可支配收入增长普遍在 7 至 9 倍之间。
自此作为承载这种聚集效应的最重要生产要素，城市土地的价值开始逐渐回归。
2002 年到 2014 年，一线城市核心区房价的涨幅普遍在 10 倍到 12 倍之间，二线城市的房价涨幅普遍在 8 至 10 倍。相比较此后过热的炒房，这一阶段的上涨并非泡沫，本质是城市聚集效应在土地上的价值投射。
这也改革开放后，第二次红利的本质。
是城市土地作为一种重要生产要素，重新回归它真实价值的过程，
而那些在 2000 年到 2015 年之间下决心进入一线城市，并咬牙购买住房者，成为了这段时间最大的赢家，因为他们都参与到了这轮要素的重新定价。
而到了 2017 年之后，这种重新定价开始放缓。一线城市房价进入横盘，户籍价值回落，城市间的人均收入差距不再扩大。
自此，第二次红利，到此结束。
中国的第三次红利是什么？
如果我们回顾前两次红利的本质，
就会发现它是某种被严重低估的生产要素回归其真实价值的过程，那么第三次红利的关键问题就是：
当下的中国，还有哪些生产要素被严重低估？
事实上，当下被严重低估的核心要素至少还有两种，分别是一个完整到全球独一份的产业链，以及全球最庞大的工程师群体与每年千万级的高学历人才供应，也就是组织要素与人力（资本）要素。
我们先看看他们被低估的程度。
1. 第一种被低估的要素：中国的完整产业链。
2024 年中国制造业产值首次占全球比重的 30%，但更关键的是完整性，中国已经成为全球唯一覆盖联合国产业分类全部 41 个工业大类、207 个中类、666 个小类的国家。这种完整性意味着同一款产品，中国从设计、打样、生产到交付，可以在 200 公里半径内完成，周期是其他国家的三分之一，成本是其他国家的二分之一。
但这种能力所产生的价值却没有被合理定价。
2022 年，中国的制造业增加值为 5 亿美元，同时期欧洲 27 国为 2.4 万亿，美国为 2.8 万亿。如果剔除通货膨胀影响，从那一年开始，中国制造业首次从产业链上做到了一国等于欧美总和。
但也就是在这一年企业利润端确实普遍下滑，到 2025 年增收不增利已经成为全行业共识。这种差距已经与技术无关，而是产业链要素定价被严重低估。
以最基础的电动手工具为例，中国厂家给海外品牌做代工，成本价 100 元，海外品牌打上 Logo 可以卖到 500 元，但留给中国厂家的利润通常只有 5 元（代工利润率普遍在 5% 以下）。这导致产业链的真实价值，无论是研发，模具，品控还是供应链整合，都被全部被压缩在那 5 元之中。而当中国厂家自己出海做品牌时，相同产品可以直接卖到欧洲终端市场，售价可以做到 300 元，企业从中获得 100 到 150 元利润。
同样的产品，同样的产业链能力，定价相差了 20 到 30 倍。
这就是当下中国产业链（组织要素）被低估的程度。
2. 第二种被低估的要素：充足的人才储备
中国当下拥有的工程师数量，狭义口径接近 2000 万人，广义口径超过 6000 万人，这是全球任何国家都不具备的工程师密度。与此同时，中国每年应届大学毕业生超过 1000 万，研究生在读人数超过 400 万，劳动人口中大专以上学历占比已经达到 25%。
这本应是人类历史上规模最大的高学历人才供应池。
但当下的就业市场显然未能给予充分的定价，考公人数从 2019 年的 140 万上升到 2024 年的 296 万，大量高学历人才难以找到与其能力匹配的定价。
这并非人才过剩，而是人才价值被低估。
中国当下拥有的产业链能力、工程师储备、高学历人才规模，在国内体系内被系统性低估。低估的直接结果就是制造业利润率上不去，工程师工资上不去，大学生就业难。但我要强调这种低估不是因为这些要素本身不值钱，而是国内市场已经无法独自承接这个体量的要素。
要素的真实价值，从来不是由它的能力单方面决定的，而是由该要素所服务的市场愿意为它的能力付出多少所决定的。
而 14 亿人口的市场，无论怎么消费、怎么投资、怎么内卷，都无法把这套要素体系完整地定价出来。
如果我们回顾前两次红利就能明白，要让如此庞大的要素重新回归真实价值，只有一条路，那就是将其接入一个能够正确定价它们的更大体系。
那个体系叫全球市场，这就是第三次红利的本质，但这与 20 年前加入 WTO 大家谈论的全球市场不同。
2001 年的全球化，是全球市场进入中国，跨国资本带着订单、品牌与技术来到中国，中国提供的是土地与劳动力，那一次中国是作为世界工厂被定价。
而这一次，是中国主动走向全球市场，带着自己的产业链能力、工程师储备、完整供应链体系，去直接服务全球消费者，也就是今天不断被提到的出海。
一个非常残酷的事实是，虽然我们都知道完整的产业链与巨量的人才储备很有价值，但 14 亿人的消费体量无法单独消化这套全要素、全品类、高密度的生产能力。只有接入 80 亿人的全球市场，这些要素才能找到足够大的需求缺口，被重新定价。
实际上，中国第三次红利的大门才刚刚开启。
尾记 如果我们观察当下出海市场就会发现，与前两次时代红利来临前一样，许多人看到的不是机会，而是风险。担忧地缘冲突，害怕陌生市场，不敢远离熟悉的环境，家里人也在劝你不要折腾。
好像每一次要素重新定价的窗口期，都是这个样子。
只有等到几十年后回头看，才会明白这十年发生了什么。
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