缺口从疫情走向更好的繁荣

新冠疫情一度导致全球经济陷入危机,多个国家的工业生产和就业跌至历史低点。
随着经济逐渐复苏,技术创新和数字化广泛应用,一个生产率提高和繁荣的新时代有可能即将到来。
《外交事务》杂志2021年7/8月刊发表麦肯锡全球研究所主席詹姆斯·马尼卡和2001年诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞的文章《更好的繁荣:如何捕捉大流行的生产力潜力》,对此进行了分析。
疫情加速技术和组织创新
在新型冠状病毒大流行早期,全球经济大部分陷入停滞。
美国工业生产和零售额跌至历史低点。
欧元区就业出现有史以来最快的萎缩。
在世界各地,许多经济体突然陷入了严重的衰退。
然而,疫情不仅仅是暂时使全球经济陷入瘫痪。
它促使几乎每个行业的企业从根本上重新思考它们的运营,通常会加速已经开始实施的技术和组织创新计划。
绝大多数企业采用了新的数字技术,使它们能够在严格的疫情限制下继续开展业务。
其结果是一场深刻的经济转型,加大了生产率提高的潜力,甚至在历来变化缓慢的行业也是如此。
例如,在卫生保健领域,远程医疗早就承诺带来新的效率和附加值,但直到2019年新冠危机后,它才开始腾飞。
在零售业,除了电子商务公司,原来其他公司采用数字销售策略的速度很慢,数字销售策略主要是对主流零售的一种补充。
随着疫情的爆发,情况迅速发生了变化。
令人惊讶的是,自第二次世界大战以来最严重的经济危机可能会带来一个生产率提高和繁荣的新时代。
这种情况是否会发生,将在很大程度上取决于政府和企业在未来几个月结束疫情时做出的决定。
从短期和中期来看,随着美国和其他国家在经济复苏上投入巨资,企业从数字化中获益,生产率提高和繁荣的前景令人鼓舞。
但长期来看,前景就不那么乐观了,因为政府不可能无限期地支出,消费和投资支出也可能无法填补缺口。
因此,各国政府和企业必须努力为持续的生产率增长和繁荣创造条件。
一场重大的全球危机可能会带来生产率增长的重大冲击——但前提是政策制定者和商界领袖充分利用这一时刻。
各行业生产率快速增长
疫情为发达经济体迎来一个生产率快速增长的时期做好了准备。
尽管在新冠危机的早期,不确定性、压力和经济活动急剧下降,但许多公司大胆地部署和使用了新的通用技术——尤其是数字技术,这些方式推动了生产率的良性增长。
2020年10月,我们调查了来自不同行业和国家的900名高管,发现许多人认为商业活动数字化的速度是他们之前认为可能情况的20至25倍。
通常情况下,这意味着将业务转向在线渠道,因为在我们调查的公司中,大约60%的公司经历了客户对在线商品和服务需求的大幅增长。
在大流行前,预计到2024年,电子商务占美国零售总额的比例将不到四分之一。
但在疫情的头两个月,电子商务占零售销售的份额翻了一倍多,从16%升至33%。
这种增长反映的不仅仅是实体公司首次在网上开店,在疫情爆发前已经高度数字化的公司也已显著增强了它们的在线能力,以满足激增的需求。
企业也在努力变得更加高效和灵活。
在欧洲和北美,近一半的受访者表示,他们在2019年12月至2020年12月期间降低了运营支出占收入的比例。
三分之二的高管表示,他们增加了对自动化和人工智能的投资,无论是帮助仓库和物流业务应对更高的电子商务业务量,还是让制造工厂满足激增的需求。
许多公司利用技术降低了工作场所的物理密度,或实现了非接触式服务——例如,在杂货店和药店扩大自助结账,在餐馆和酒店使用在线订购应用程序。
肉类加工业和家禽加工厂等行业加快了机器人技术的部署,减少了对劳动力的需求。
尽管疫苗的出现使人们有可能想象发达国家的部分地区会恢复到相对正常的状态,但持续的数字化和其他技术创新的采用仍有望带来更多的生产率提高。
其中最大的涨幅——大约每年增加两个百分点——可能来自医疗保健、建筑、信息技术、零售、制药和银行业。
例如,在卫生保健领域,在大流行之后加速使用远程医疗可以推动生产率不断增长。
根据美国最近的一项民意调查,76%的患者表示有兴趣在未来使用远程医疗,行业专家预计,医疗支出的20%可以通过虚拟方式提供服务,而在大流行之前,这一比例为11%。
其他行业,包括汽车、旅游和物流,由于更灵活的任务安排、更精简的运营和更智能的采购,生产率增长的潜力也很可观。
总的来说,从现在到2024年,这些创新和组织变革可以使美国和欧洲六大经济体的生产率每年增长约一个百分点。
这一速度是2008年全球金融危机后的两倍。
在美国,到2024年人均GDP将增长约3500美元。
这将是一个惊人的结果,但它将取决于企业继续采用技术和维持强劲的需求。
由于其他方面的进步,甚至可能出现更多的生产率提高。
例如,正在加速的生物学革命可能会将医疗保健和农业等行业转变为消费品、能源和材料等行业。
生物创新已经使新疫苗的快速开发成为可能。
同样令人印象深刻的能源革命可能使太阳能和风能的广泛应用成为可能,特别是考虑到最近在研制更好、更便宜的电池方面取得的进展。
人工智能也在迅速发展,但要在各个公司和行业广泛部署仍有很长的路要走。
如果这种情况发生,生产率的提高将是巨大的。
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