未来已来，我们已经身在其中
2021年12月，国家统计局公布了在2020年，这三个产业在我国GDP里的比重，第一产业占8%左右，第二产业占GDP的38%左右，第三产业占超过一半。
20世纪，英国人科林·克拉克，在配第的研究基础上，把一个区域内的全部经济活动划分为了三个产业。后来，美国经济学家库兹涅茨改造了克拉克的分类，把第一、二、三产业进一步明确为了农业部门、工业部门和服务业部门。
20世纪60年代以后，在西方发达国家，经济发展的主要驱动力开始由工业转向服务业，所以第三产业在经济总量和就业人数中的占比不断提高。第三产业里包含的子类也越来越多，越来越庞杂。
第三产业的范畴越宽泛，其实反而越是削弱了它对于经济发展的指示性作用。当一个国家面对着一个过于宽泛的第三产业分类的时候，其实是不能明确地知道，自己将来经济转型升级的方向是在哪里的。
那我们该怎么筛选出一个合适的第四产业呢？最基本的，肯定还是要沿袭过往产业划分的原则，一脉相承才行。他们有下面这么几个标准：首先是可区分性，也就是说，各个产业的范畴不能有重合。
第二个标准是递进性。意思是说，从第一产业，到第二产业，再到第三产业，我们从中可以看到生产力水平的阶梯式提升。第三个标准是，引领性，我们应该是能够看到这个时代那些最具有引领性的技术革新的身影的。
第一个第四产业的候选是金融产业。但是，作者认为，金融业并不满足我们前面说的，引领性这条标准。金融业的内核一直还是资金借贷融通；跟几千年前相比，并没有颠覆式的创新，也算不上一个具有引领性的产业。
下一个候选是绿色产业，不同于金融业，绿色产业在引领性方面还是可圈可点的。但是，绿色产业在可区分性上是不太合格的，因为它的很多生产过程跟第二、三产业是不太能区分开的。
还有一个候选，是信息产业。信息产业在可区分性上的表现很优秀，它的引领性也比较合格。不过，作者认为，信息产业在递进性上存在“硬伤”。
在目前第四产业的候选队伍中，数据业是最有资格当选的。随着数据技术的发展，这类经济活动已经变得越来越具有独立性，应该被纳入新的数据业范畴，而不是传统的服务业范畴。而数据业，正是信息产业中满足递进性的这一部分。
对于数据业来说，最重要、最基础的，肯定就是数据了。数据源于我们对各类客观事物的观察和记录；数据不仅包含数字，它还有很多种形式，从符号到文字，从声音到图像，都属于数据的范畴。
不管是彭博还是路透，它们主要的数据采集方式都是，通过建立新闻站、记者站等线下实体网络，用人力来收集和传递数据。作者把这样的数据生产方式，称为“数据生产1.0版”。
互联网企业们手里的数据，主要是在开展核心业务的过程中产生的；它们提供的各类数据产品或服务，很像是核心业务的“衍生品”。作者把这种数据生产方式叫作“数据生产2.0版”。
而随着数据生产方式的升级，数据产业也逐渐壮大。数据业在做的事，就是把数据加工为数据产品和服务，然后用它们帮助其他的企业或行业提升生产效率。
按照这个定义去细分的话，数据业下面包括数据采集、数据储存、数据传输、数据分析、数据服务、数据安全等多个分工环节。
数据业给经济社会带来了哪些改变。首先，数据业本身就是一个新兴行业，它带来的新的财富机遇、就业机会自然不用多说。
数据业所提供的服务，还促进了很多传统产业的效率提升。比如，农业数据已经成了一种新的“农具”。人们可以利用实时在线数据和历史记录数据，构建个性化的动植物生长模型，实现精准化的种植或养殖。
在工业领域，数据业也开始发挥越来越重要的作用。比如，很多工厂正在从“刚性制造”转向“柔性制造”。在数据的帮助下，整个厂房就像是由大型计算系统和生产系统组成的智慧体，生产设备只是“大脑”支配下的“手脚”。
在服务业里，有经验的零售商除了以往销售数据外，还会叠加销售系统以外的数据，比如经济和市场趋势、天气预测以及可能影响销售的事件等。通过这些数据，零售商可以更加准确地预测未来的销售趋势。
总的来说，数据采集、分析、反馈的过程，就像是给传统的一、二、三产业赋予了“第三只眼”，让它们能清楚地看到，怎么更高效地组织生产，怎么更高效地把产品推向市场。
我们知道，在传统经济学理论中，有一个经典的规律是边际收益递减。但是，作者认为，数据产品并不会受制于这种边际收益递减的规律。数据产品，如果通过某种网络形态被连接起来，那么这种产品的价值会随用户数量的增加而增加。
西方经济学认为，市场机制是一只“看不见的手”。由于资源的供给者和需求者各自掌握的信息都是不完全的，很多时候就会导致资源的错配。而数据就像是一只“看得见的手”，能促进更高效的资源配置。#第四产业#
2021年12月，国家统计局公布了在2020年，这三个产业在我国GDP里的比重，第一产业占8%左右，第二产业占GDP的38%左右，第三产业占超过一半。
20世纪，英国人科林·克拉克，在配第的研究基础上，把一个区域内的全部经济活动划分为了三个产业。后来，美国经济学家库兹涅茨改造了克拉克的分类，把第一、二、三产业进一步明确为了农业部门、工业部门和服务业部门。
20世纪60年代以后，在西方发达国家，经济发展的主要驱动力开始由工业转向服务业，所以第三产业在经济总量和就业人数中的占比不断提高。第三产业里包含的子类也越来越多，越来越庞杂。
第三产业的范畴越宽泛，其实反而越是削弱了它对于经济发展的指示性作用。当一个国家面对着一个过于宽泛的第三产业分类的时候，其实是不能明确地知道，自己将来经济转型升级的方向是在哪里的。
那我们该怎么筛选出一个合适的第四产业呢？最基本的，肯定还是要沿袭过往产业划分的原则，一脉相承才行。他们有下面这么几个标准：首先是可区分性，也就是说，各个产业的范畴不能有重合。
第二个标准是递进性。意思是说，从第一产业，到第二产业，再到第三产业，我们从中可以看到生产力水平的阶梯式提升。第三个标准是，引领性，我们应该是能够看到这个时代那些最具有引领性的技术革新的身影的。
第一个第四产业的候选是金融产业。但是，作者认为，金融业并不满足我们前面说的，引领性这条标准。金融业的内核一直还是资金借贷融通；跟几千年前相比，并没有颠覆式的创新，也算不上一个具有引领性的产业。
下一个候选是绿色产业，不同于金融业，绿色产业在引领性方面还是可圈可点的。但是，绿色产业在可区分性上是不太合格的，因为它的很多生产过程跟第二、三产业是不太能区分开的。
还有一个候选，是信息产业。信息产业在可区分性上的表现很优秀，它的引领性也比较合格。不过，作者认为，信息产业在递进性上存在“硬伤”。
在目前第四产业的候选队伍中，数据业是最有资格当选的。随着数据技术的发展，这类经济活动已经变得越来越具有独立性，应该被纳入新的数据业范畴，而不是传统的服务业范畴。而数据业，正是信息产业中满足递进性的这一部分。
对于数据业来说，最重要、最基础的，肯定就是数据了。数据源于我们对各类客观事物的观察和记录；数据不仅包含数字，它还有很多种形式，从符号到文字，从声音到图像，都属于数据的范畴。
不管是彭博还是路透，它们主要的数据采集方式都是，通过建立新闻站、记者站等线下实体网络，用人力来收集和传递数据。作者把这样的数据生产方式，称为“数据生产1.0版”。
互联网企业们手里的数据，主要是在开展核心业务的过程中产生的；它们提供的各类数据产品或服务，很像是核心业务的“衍生品”。作者把这种数据生产方式叫作“数据生产2.0版”。
而随着数据生产方式的升级，数据产业也逐渐壮大。数据业在做的事，就是把数据加工为数据产品和服务，然后用它们帮助其他的企业或行业提升生产效率。
按照这个定义去细分的话，数据业下面包括数据采集、数据储存、数据传输、数据分析、数据服务、数据安全等多个分工环节。
数据业给经济社会带来了哪些改变。首先，数据业本身就是一个新兴行业，它带来的新的财富机遇、就业机会自然不用多说。
数据业所提供的服务，还促进了很多传统产业的效率提升。比如，农业数据已经成了一种新的“农具”。人们可以利用实时在线数据和历史记录数据，构建个性化的动植物生长模型，实现精准化的种植或养殖。
在工业领域，数据业也开始发挥越来越重要的作用。比如，很多工厂正在从“刚性制造”转向“柔性制造”。在数据的帮助下，整个厂房就像是由大型计算系统和生产系统组成的智慧体，生产设备只是“大脑”支配下的“手脚”。
在服务业里，有经验的零售商除了以往销售数据外，还会叠加销售系统以外的数据，比如经济和市场趋势、天气预测以及可能影响销售的事件等。通过这些数据，零售商可以更加准确地预测未来的销售趋势。
总的来说，数据采集、分析、反馈的过程，就像是给传统的一、二、三产业赋予了“第三只眼”，让它们能清楚地看到，怎么更高效地组织生产，怎么更高效地把产品推向市场。
我们知道，在传统经济学理论中，有一个经典的规律是边际收益递减。但是，作者认为，数据产品并不会受制于这种边际收益递减的规律。数据产品，如果通过某种网络形态被连接起来，那么这种产品的价值会随用户数量的增加而增加。
西方经济学认为，市场机制是一只“看不见的手”。由于资源的供给者和需求者各自掌握的信息都是不完全的，很多时候就会导致资源的错配。而数据就像是一只“看得见的手”，能促进更高效的资源配置。#第四产业#
不出所料，今天又是一天会！[允悲]
不过晚上的RTC解读很精彩！我这只公认的居然是一只勇猛的孔雀，实在是颠覆了包括自己在内的所有人的认知！但又不得不承认，这个测评真特莫准！比我还了解我！精力损耗这么高，居然还有高剩余，看来还得可劲儿造！[允悲]
分析完，又和杜总吃了个饭，到酒店已经两点多了！突然发现久未谋面的小朋友的信息，实在不忍伤这么纯真的小孩子的心！其实挺想请他们娘儿俩吃顿火锅的，但是到这个份上，不打扰才是最大的尊重啊！Please forgive me ! https://t.cn/A6V0vtHN
不过晚上的RTC解读很精彩！我这只公认的居然是一只勇猛的孔雀，实在是颠覆了包括自己在内的所有人的认知！但又不得不承认，这个测评真特莫准！比我还了解我！精力损耗这么高，居然还有高剩余，看来还得可劲儿造！[允悲]
分析完，又和杜总吃了个饭，到酒店已经两点多了！突然发现久未谋面的小朋友的信息，实在不忍伤这么纯真的小孩子的心！其实挺想请他们娘儿俩吃顿火锅的，但是到这个份上，不打扰才是最大的尊重啊！Please forgive me ! https://t.cn/A6V0vtHN
中信建投午后强势封板，消息面没什么突发利好，主要是受到了券商板块走强的带动，纵观最近8天，中信建投已经涨了25%以上，颇有接力光大证券成为券商新龙头的意思，不过券商近期的异动更多是市场情绪推动，而非板块本身有什么颠覆性利好，因此上涨的持续性也比较有限，参与意义不大，更建议关注新能源、消费等主流优质赛道的机会，逢调整低吸是比较好的策略，我也会在直播间持续分享能关注的方向和具体个股。#投资#
有些人一提到调整就是空仓，提到要上涨就是满仓，比如昨天如果空仓就是完美踏空了今天的反弹，其实，市场行情变化莫测，空仓和满仓都是一样风险，所以，在这种强势市场至少要保留6成左右仓位，防止出现意外是非常准确的，昨天虽然大跌，但我们也只是提示撤离了一只个股。
有些人一提到调整就是空仓，提到要上涨就是满仓，比如昨天如果空仓就是完美踏空了今天的反弹，其实，市场行情变化莫测，空仓和满仓都是一样风险，所以，在这种强势市场至少要保留6成左右仓位，防止出现意外是非常准确的，昨天虽然大跌，但我们也只是提示撤离了一只个股。
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