“裁员潮”横扫美国科技行业(环球热点)******
一段时间以来,“裁员潮”持续席卷美国硅谷,不少科技企业近期都宣布将执行裁员计划。专家指出,“裁员潮”反映了虚拟经济过度扩张后的收缩趋势,同时暴露了美国高通胀和利率飙升对企业收益造成的冲击。未来,随着科技革命演进、美国政府“筑墙”“断链”及强势推行产业回流政策等,美国科技行业还将持续受到影响。
众多企业遇寒潮
2023年伊始,美国科技界接连传出企业裁员消息。
据《华尔街日报》报道,电子商务巨头亚马逊1月4日宣布将裁员逾1.8万人,超过此前公布的裁员方案。这是美国科技行业近来规模最大的一次裁员动作。“亚马逊生鲜”“亚马逊无人超市”等零售和人力资源板块受裁员影响最大。
同一天,商业软件龙头Salesforce也宣布一项成本削减计划,包括裁减10%的岗位,涉及约8000名员工。在线视频平台Vimeo当日也宣布了6个月内的第二轮裁员方案,涉及裁减11%的员工。
另据《福布斯》杂志网站报道,1月5日,时尚电商Stitch Fix宣布将裁减约20%的正式员工。1月9日,人工智能初创公司Scale AI宣布将裁员20%。
在此之前,多家美国科技巨头与初创企业已公布大规模裁员计划。2022年11月,社交媒体平台脸书的母公司Meta宣布将裁员1.1万人,约占其员工总数的13%。《经济学人》杂志网站称,这是Meta成立以来的首次大规模裁员。Meta首席执行官扎克伯格表示,公司同时将减少招聘人数,除极个别岗位外,招聘冻结期延长至2023年第一季度。与Meta几乎同时,社交媒体公司Snap也表示将裁员20%,同时搁置了其无人机项目。
《华尔街日报》引用调查平台layoff.fyi统计称,2022年初以来,美国1000多家科技企业共裁员超过15万人,是2021年的10倍。
寒潮也席卷了科技股价。2022年全年,以科技股为主的纳斯达克指数累计暴跌33.1%。2023年则延续了这一态势,纳斯达克指数继续落后于标准普尔500指数和道琼斯指数。Meta、亚马逊、苹果、奈飞、特斯拉等科技股多数下跌。
“裁员增加、股价下跌、市值缩水,美国大型科技公司又度过了艰难的一周。”《卫报》日前报道称。
过度扩张引调整
关于裁员潮出现的原因,科技企业普遍指向前期过度扩张和宏观经济形势。
亚马逊公司首席执行官安迪·贾西日前在一封公开信中表示,“由于经济形势不稳定且过去几年招聘速度太快,我们不得不继续裁员。”《卫报》报道称,2020年3月,亚马逊的全球员工数约为62.8万人。而疫情期间受线上业务驱动,亚马逊员工激增至150万人。
Salesforce联席首席执行官马克·贝尼奥夫也在致员工的信中表示,疫情初期,公司收入激增,导致过度招聘,而现在公司正面临经济下行,客户的采购决策变得更加谨慎。
中国现代国际关系研究院研究员陈凤英对本报记者表示,疫情期间,美国虚拟经济过度膨胀,导致人员大量扩招、企业效率下降。后疫情时代,市场“由虚向实”作出调整,线下生产、生活开始恢复,虚拟经济开始收缩,促使科技公司进行结构性转型。
与此同时,美国通胀高企、美联储激进加息,导致企业融资借贷成本急剧上升,压缩了企业投资和效益空间。消费者科技支出减少、数字广告前景黯淡,也促使企业通过裁员、冻结招聘等方式削减开支。
中国现代国际关系研究院美国所副研究员孙立鹏接受本报记者采访时表示,当前,美国企业、机构及个人对美国宏观经济预期普遍不佳。不少国际机构下调美国经济增速预测。在经济预期走弱的大背景下,科技等经济敏感型行业可能会采取预先防范和止损措施,进行结构性裁员及业务调整。
科技创新转型的需求,也进一步驱动美国科技企业人员结构调整。陈凤英表示,互联网经过数十年高速发展,已经出现增长放缓、创新乏力现象。美国许多互联网企业遭遇发展瓶颈,迫切需要技术创新来寻找新的增长点。Meta公司开拓元宇宙业务、马斯克的Neuralink公司开发脑机技术等均代表了这一趋势。而在企业调整业务部门的过程中,裁员必然会成为选项之一。
长期变化需观察
科技行业一直被视为拉动美国经济的“马车”之一,而“裁员潮”的出现,令不少舆论对美国宏观经济危机产生担忧。
“‘裁员潮’令人联想到本世纪初的互联网泡沫。”路透社报道称,2000年到2003年期间,廉价资金、高投资者预期和充裕现金流催生了科技行业巨大泡沫。如今,“危险可能再次出现。”
“裁员潮”是否指向美国经济衰退?受访专家表示,目前作出这样的判断或许为时尚早。
中国外汇投资研究院独立经济学家谭雅玲对本报记者表示,2022年12月美国失业率降低0.2个百分点至3.5%,维持在历史低位。科技行业“裁员潮”更多反映了企业对劳动力情况进行的局部数量性调整,是企业优化就业人员技能、提升专业化程度的体现。
“从2008年华尔街金融风暴至今,美国经济增长率有高有低,但美国经济总规模却在扩大,这是美联储调整货币政策的重要背景与逻辑。在关注美国经济波动性的同时,也要关注经济现实全貌。”谭雅玲说。
“目前,美国互联网裁员并没有影响到美国就业指标,裁员潮更多是虚拟经济膨胀过度后的收缩。预计美国科技股板块的调整将会持续。具体美国科技行业走势如何,还要观察美国货币政策调整、通胀的抑制情况及美国2023年上半年经济走势。”陈凤英说。
但“裁员潮”对美国乃至全球科技产业而言并非没有隐忧。
孙立鹏指出,美联储加息对企业投资和扩张的抑制作用已经逐步显现。在全球供应链仍然面临多重挑战的背景下,美国政府执意推进产业链回流、打造“小院高墙”、针对中国科技等行业进行打压、强化对外投资审查等,“回火效应”会对美国科技企业的海外投资布局、出口及经营情况造成持久影响。
“美国政府近年来强化产业回流政策,出台《两党基础设施建设法案》《芯片与科学法案》《通胀削减法案》及《国家先进制造业战略》等,通过大规模补贴帮助本国科技产业获取竞争优势,这将给科技变革及全球科技产业带来怎样的变化,还需要密切观察。”陈凤英说。林子涵
发挥数据的创新引擎作用******
作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)
随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。
第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。
第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。
第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。
更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。
一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。
二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。
三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。
四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。