邹平座：用“区块链+人的价值”创新数字货币（上）

邹平座｜中国人民银行金融研究所首席研究员

原标题：邹平座：用"区块链+人的价值"创新数字货币（上篇）｜启元社

2020 年是一个重要的转折点。无论是传统的自由主义货币理论与政策执行框架，还是政府规划为主导的货币政策框架都遭遇科技革命的挑战；全球经济在年初伴随着新冠病毒、美国大选、石油谈判破裂等出现剧烈波动，不确定性如临深渊；中国经济也迷雾重重，风险加大；以美国为主的中央银行开始驱动货币政策调节经济，货币神话伴随着数字货币的出现充满神秘与未知的魅力。

中国的 M2/GDP 指标明显大于其他国家，很多人错误地认为中国货币超发，甚至认为中国金融效率十分低下，主张紧缩货币。这个数据作为国家宏观调控的主要经济指标是十分重要的，需要进行深入的理解与把握。

归结起来需要解决以下三个问题：1）中国的 GDP 到底是多少？2）如何求解准确的及时的充分的 GDP 数据？3）面对巨大的不确定性，中国的货币政策何去何从？

这一连串问题是当前急需回答的问题，也是关心货币、财富、增长的人们天天都在关心的问题。

如何解决这些问题。

科技革命背景下的信息技术发展和科技金融的发展为我们找到解决这个问题的思路。那就是通过市场化方法建立货币政策的微观基础，充分发挥市场的信息发现功能，利用互联网、大数据、区块链等技术，建立货币政策的市场化微观模型[vii]，实现货币政策的准确性、及时性、完整性、科学性；管理收入大数据、财富大数据、消费大数据、投资大数据。这些数据本身就是生产资料，这种数字资产的市场化过程，会使得宏观经济数据更加清晰完整，及时准确。

更为重要的拓展货币的功能，使货币金融成为创造价值的工具与手段。货币成为创造价值的工具，不但具有价值尺度功能，还使货币与价值尺度统一起来，货币创造过程就是价值创造过程。通胀与通缩不再发生。货币、货币理论和货币政策进入一种新的时代和新的世界。

这是一个划时代的革命，无论是哪个国家先认识到就会优先进化，变得强大而具有竞争力，就像商鞅变法使得秦国统一中国一样，实现超级制度红利。

1.中国统计局的 GDP 数字是准确的吗？这个关系到宏观经济政策的全局

本人研究认为现在国家统计局发布的数据并不能准确反映 GDP 的真实数量，并且还存在较大误差；由于统计口径的差异和各国国情的不同，各国的 GDP 不可比。如果教条式套用传统货币政策模型，就会出现明显的"货币政策失灵"。

所以，不能以国家统计局的数据作为唯一的决策依据，而要建立 GDP 大数据模型，并且实现市场化、微观化、动态化管理。

对于中国的 GDP 数量问题对于宏观调控来讲的确是一个大是大非问题，来不得半点含糊。

2015 年，国际货币基金组织（IMF）在最新报告中首次预测，“美国时代”已经接近尾声，按购买力平价计算的中国 GDP 总量将在 5 年后超越美国，2016 年将成为“中国世纪元年”。

这则消息如同扔出了一颗“重磅炸弹”，在西方各国引发争议，各国媒体纷纷发出了质疑、焦虑、感叹等不同的声音。实际上，这种算法并不科学，人民币汇率用购买力平价计算关键在于选择商品的标的，从目前的情况看，中国有的商品是高估，有的商品是低估。目前中国主要农产品价格和耐用消费品价格用 PPP 算都高于国外。IMF 的结论是不成立的。

在硬币的另一面，我们应该看到中国的 GDP 不同于其他任何国家，实际统计的数据被远远地低估，这就是所谓的中国特色的重要方面。宏观管理者对于" GDP 统计泄漏"问题一定要有清楚的认知，否则"政府失灵"将成为常态，宏观经济管理亦会如盲人摸象。

可以从逻辑上和实证上论述中国的 GDP 失真（也可以叫低估），可以从 5 个方面着手研究。

第一，中国的经济结构十分复杂，经济的细胞以家庭为主，还存在大量的国企和央企，这种经济结构存在大量的"内部交易"。一个家庭之间的经济主体往往是不计报酬的，比如儿子为老子打工是没有收入的，农村家庭的自留地收入也是不计 GDP 的。国企之间的资产调拨（非上市国企）也属于内部交易。

第二，中国市场化程度低，大量的产品与服务由于产权不清没有进入交易过程，还不是商品。市场是发现价值和信息的。一个国家的 GDP 可统计量与其市场化程度成正比。一是中国大量的无形资产如知识产权、艺术品、古董等没有明确产权，除了影响其效率以外，这些无形资产大多无法交易，数量十分庞大。二是中国大量的服务产品无法形成商品，如法律服务、社会服务等。三是中国目前有大量的生产资料如农村土地等没有明确产权，无法进行交易。

第三，中国是生产资料公有制国家，生产资料交易主要是使用权，如土地、矿山、房地产等不动产权，这些资产必定影响商品的产出价格，也势必低于所有权资产。这一块影响 GDP 多少各种资产各不相同。

第四，中国存在大量的公共物品，不但使 GDP 被严重低估，而且还改变中国的消费率，因为公共物品大部分只统计投资不统计消费。中国的公共物品不同于西方国家。

一是庞大的政府体系及其附属机构的自身消费等具有公共物品性质而且数量惊人。一般的政府部门都有大量的消费与服务开支，这些开支包括公务员与事业学位等所谓"体制内人员"的保险、住房、食品、交通、服务、医疗、教育，甚至养生、旅游、出国、娱乐、健身等等都是由国家开支或者是免费的。比如各个政府机关都有免费食堂，甚至有的还有幼儿园。机关工作人员到现在还是分配住房的。公务员医疗费还报销，有的单位有理发室、医院、体育场、电影院等等。

二是中国的国企生产大量的产品与设施是公共物品和"准公共物品"。这个量很大，每年都有几十万亿，如公路、公园、广场、水利、体育馆等。

三是中国大量的服务业是由政府提供，如安全、教育、文化、法律等，商业化程度远低于市场经济国家。2020 年爆发的新冠病毒疫情中更加反映中国公共物品数量巨大。

公共物品往往只有投资没有消费统计，使得很多经济学家认为中国的消费不足，出台政策鼓励消费，使得近几年中国家庭负债急剧上升。其实中国的消费数据是严重失真的。有相当一部分人可以不花自己的工资生活。这便得无论是产出法还是收入法，中国的 GDP 都是严重低估，而且消费总量严重低估，消费率严重失真[xii]。

第五，中国统计制度不健全，有大量的灰色经济没有计入 GDP，税收制度不能起到数据验证效果。统计误差较大，计划性强，客观性弱。用统计局的数据做经济分析难度较大，几乎没有重要的参考价值。中国的经济成份十分复杂，据说是赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫、灰、黑、白各种颜色的经济都有。统计部门无法统计全面数据，特别是灰色收入和地下经济。

总的来说，全球各个国家的 GDP 与 M2 的统计都有其特殊性，在实际分析与运用中要区别对待。要准确地把握一个国家的 GDP 需要多种渠道进行统计，然后反复修订。税收制度严格的国家，税收增长是一个非常好的参照指标，因为收入法计量的 GDP 与税收的相关度非常大。但是，税收在中国与 GDP 的相关度较弱，因为中国的税收体制还不太健全。其他的如用电量、运输量等都可以作为参考。

货币政策参考的 GDP 指标应该重视以下几个方面：一是产出法要与收入法相互验证。二是全国统计要与地区统计相互验证。三是 GDP 数据要与税收等各种相关指标进行验证。四是宏观数据要与微观[xv]数据相互验证。五是政府数据要与市场数据相互验证。

2.如何求解准确的及时的充分的 GDP 数据

研究与探索市场化的大数据的微观的 GDP 数据生成过程，建立以个人价值函数为单变量的经济分析模型，运用现代信息技术解决历史疑难问题。

当前宏观经济数据需要创新的是建立一个宏观经济数据产业，在数字经济时代，充分运用现代信息技术，建立科学的、动态化的、准确及时的宏观经济大数据系统，并且把这个过程变成一个创造价值的过程。

党的十九届四中全会已经明确数据是一种生产资料，参与国民经济分配。宏观经济分析模型就可以建立在这种基础之上，求解科学准确及时的经济大数据，实现货币政策的科学性与及时性。

首先，我们构建多变量 GDP 的大数据，设计家庭（个人）、企业、政府、国外四个部门。设Y=GDP，存在四个价值链函数f（vf）、f（vb）、f（vg）、f（ve）。Y=f（vf）+f（vb）+f（vg）+f（ve）。

我们把数据权分配到各个部门，用收入法和支出法分别求解GDP。在收入端我们用劳动收入、利润收入、税收收入、外汇净收入来表示，支出端用消费支出、投资支出、政府支出和海外支出来表示。用v表示价值变量，每个人的价值作为价值函数的基础变量。

社会总价值等于所有人的价值总和，并且构成各种价值函数。企业、政府、国外是一种价值链函数。人的价值V是总目标函数。并且V=Y，两者可以相互验证。那么：Y=V=f（vf）+f（vb）+f（vg）+f（ve）。

其次，对大数据模型进行单变量分解，建立大数据的市场主体与交易结构。对每个人的大数据进行托管与确权，使得相关数据成为各主体的资产，建立资产负债表，并且生存统计表。

为了使得模型变得简单而实用，我们把个人作为唯一主体变量，从而计量每个人的价值，托管每个人的收入与支出，更加容易求解GDP总量。这样，模型只要能求解每个人的价值，在支出方求解每个人的投资与消费，在收入方求解每个人的劳动收入和资本收入，就可以把复杂问题简单化，并且实现与数字货币的对接，与货币政策统一起来。

Y=V=f（V），V∈（Vi），i=1，2…n。

多变量求解面临很多难处，除了统计与计算难度较大以外，多部门多单位的价值函数求解和分解有很大的不确定性。但是多变量函数使我们明白单变量函数的传导机制以及验证路径。

单变量求解 GDP 的方式使得经济分析过程简单化，税收验证更加可行。在总体研究路径上，首先确定人的价值总量就是社会经济总量，人的价值增量的时间积分构成一个时期的 GDP（这个数字自动剔除了中间产品和其他噪音）。

其次是这种函数模型更加明确社会生产的目标与任务。人类的所有经济活动最终都是为人服务的，是为了提高人的价值。以往我们把商品和货币作为经济发展的目标变量，导致金钱拜物教，甚至是社会发展方向的误导，导致贫富悬殊，道德危机。

第三是以人的价值作为单变量函数求解GDP，使得人的价值数据成为一种真正的数字资产，进一步结合区块链技术生成数字货币，这种数字货币不仅是价值尺度，而且能够创造价值。一旦实现这个目标，货币与货币政策就实现了真正的飞跃。

第三，建立消费大数据与投资大数据模型及微观运营系统

市场的重要功能在于发现价值与信息。在此，我们分别建立消费供应链运营系统和投资价值链运营系统。并且分别把这两个系统交给市场。

第一步，我们建立 GDP 与人的价值及消费与投资之间的函数关系：

公式中，Ⅴ代表人的价值总量，v代表人的价值总量的自变量，仍然是人的价值。人的价值分为人的价值流量vI和人的价值存量Vw。c代表消费，i代表投资，rl代表劳动收入，rk代表资本收入。

这样，GDP 代表一段时间内所有人的价值的积分，也等于用支出法计算的投资与消费函数的积分，还等于用收入法计算的劳动收入与资本收入 2 个变量函数的积分。

所以，求解 GDP 需要在微观层面求解每个人的消费和投资。从收入法来讲，要求解每个人的劳动收入和资本收入。

进一步研究，西方经济学中的生产函数与经济增长函数也服从这一公式，所以，本命题与传统经济学并无矛盾，同时与马克思的劳动价值论也是统一的，如果用区块链和大数据能够求解每个人的价值，就解决了"马克思难题"。

下面我们再分析一下西方经济学中的生产函数和素洛模型的经济增长理论与人的价值函数的关系。

研究发现人的价值函数理论和这两个理论是吻合的，有所不同的是人的价值函数的生产理论和增长理论，使得经济分析由多变量变成了单变量。也就是说纷繁复杂的经济运动，其实只有一个变量在周转，如果我们能求解这个变量，经济学就变得科学化和简明化。信息技术的发展，科技革命为我们解决了这一问题。

以人的价值作为单变量的生产函数和经济增长函数，一是用人的价值取代劳动与资本，并把劳动作为人的价值流量，资本作为人的价值存量，实际上还有一个重要的意义在于优化了经济分析模型，同时使得原有函数的不合理性得到改善[xviii]。二是单变量生产函数与增长函数，通过区块链和大数据求解的生产与增长理论更加具有科学性和准确性，革命性地改变传统经济学的弊端。

第二步，我们需要发现单变量大数据和区块链模型的消费函数和投资函数的微观机制。

世界经济从商品经济转向数字经济一个重要的标志就是传统的会计管理价值的模型转向区块链管理价值。经济体发生裂变，股份制经济转向通证制经济。区块链赋予每个人分布式账户，用以管理和核算人的价值，从而实现经济制度的民主化。

股票是一种以股权为分配红利的凭证，但是数字经济背景下，每个人的数据具有价值，参与分配，就出现了以人的价值凭证-通证（token），它是人的价值凭证，用区块链核算。

这个转变改变了人类的分配制度，使得每个人都有参与分配的权利。每个人的大数据是科学计量的，本质上反映一个人创造价值的能力。

通证经济将使人类社会的文明前进一大步。充分发现人的价值，更好管理人的价值，更多创造人的价值。在这种制度下每个人都有一基于个人价值的自由权利，不再有剥削和不平等。

在此，TokenⅤ=bIock（C）+block（i）。大数据公司B托管每个人的消费数据与投资数据，并且在法律上通过托管与确权，形成清晰的产权，这种产权参与大数据公司B的价值分配。

这个过程通过瓦尔拉斯均衡与超级账户，发现准确的消费数据和投资数据，最终求解准确的 GDP。兰德尔.奈特的理论仍然是沿着效用价值论的思路展开研究，并且没有考虑现代信息经济学对价值计量和价值模型的革命性影响。

本文提出的微观市场化逻辑是宏观经济模型介入了微观市场，并且创造价值。所用的理论是基于区块链的人的价值理论。有意思的是奈特认为货币创造价值，创造的过程是通过解决信息不对称问题而扩大了生产。

本文也是提出了货币创造价值的观点，因为货币就是价值的本身，创造了货币就创造了价值。在这个问题上美国具有在全球创造价值并占有别国人价值的手段，世界经济面临被美国再一次占有并垄断的可能。

第四、建立收入大数据模型与运营系统，通过个人价值管理系统，研究人的存量价值与流量价值，并计算他们的劳动收入与资本收入，从传统经济学的生产函数和增长函数来看，在逻辑上是统一而连续的。

以上从支出角度（c，i）讨论了货币政策的微观市场化机制，下面我们从收入角度（劳动收入、资本收入、数据收入）继续讨论 GDP 的微观市场化生成机理，并且建立市场化运营范式。

根据生产函数的单变量模型，把劳动收入、资本收入等归并为人的价值单变量函数y=f（v）。设Ⅴ∈（V1，V2…Ⅴn），V=f（rI，rk）。

那么，假设每个人都有时间价值，并且每个人拥有管理个人价值的区块链分布式账户，每个人可以对自己的未来的时间使用权进行交易，并且在区块链帐户中取得收入。

资本收入作为过去的人的时间价值也是可以折算为人的时间价值，就是说人的劳动价值与资本价值参与生产过程可以创造新的价值，这个价值作为一种通证（人的价值凭证）可以交易，进入市场以后，通过企业价值链与商品价值链最终形成国民收入即 GDP。

所以，通证经济将非常重要，它是未来市场最重要的目标工具。因为有了它及其市场交易，就发现了货币政策所需要的数据。更为重要的是这一数据产生的过程是一个创造价值的微观市场化过程，而且通证可以转化为一种货币发行机制，这种货币完全由市场运动客观实现和发现的。货币就是人的价值，就是通证。

支出法计量的宏观经济数据与收入法计算的大数据是可以相互验证的。这个过程是一个市场化的过程，是动态的。在此基础上构建的货币政策框架具有及时性和连续性。中央银行深化到具体的价值发现、管理与创造过程，这是数字经济时代的重要特征。中央银行与货币这种新功能的产生有赖于科技革命产生的信息技术的不断创新。

对于中国来讲，这种模型的运用将是非常重要的，它能够较快提高中国人的人均价值，如果中国人的人均价值等于美国的话，中国的 GDP 将是美国的 3-4 倍。更加深远的意义在于这是一种变革，一种划时代的变革。

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编译者/作者：启元社

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