数字的可贸易化：数字技术使得许多无法贸易的传统服务变得“可贸易化”，从而极大的丰富了服务贸易的内涵和外延

传统经济理论认为服务业是不可贸易的。在现有的全球贸易中，服务业贸易占比相对较低，因为服务产品的交易往往需要生产者与消费者面对面完成。由于服务过程需要生产者和消费者面对面、同时同地，而买卖双方无法克服这一接触成本，因此服务业很难进行跨境贸易。因此服务产品通常被看作不可贸易品。

数字经济有望改变这一情况。数字经济降低面对面的接触成本（face-to-face cost），带来全球第三次拆分。以人工智能（AI）、平台经济、虚拟现实、大数据技术为代表的数字技术能降低接触成本，使“人”的流动性大大提升。例如，老师可通过在线平台远程授课，医生可通过在线视频远程诊断，其结果是服务产品的生产者和消费者实现分离，服务业的可贸易性上升。

数字技术革命带来的商业机会，越来越多的自动化技术和先进的机器人技术在制造业中使用，解放了更多劳动力。同时，服务流程也可以通过人工智能（AI）和虚拟代理实现自动化，为服务贸易在全球的扩展提供可能。2005 年至 2017 年，跨境带宽量增长 148 倍，即时和低成本的数字通信降低了交易成本，带来更多货物贸易机会，也使得国际服务贸易得到发展。

麦肯锡从技术密集度和可贸易性两个维度可将服务业分为四类：右上角是高技术、可贸易性高的服务业，如金融和信息技术。左上角是高技术、但可贸易性低的服务业，如医疗和教育。左下角是低技术、且可贸易低的服务业，如娱乐和零售。右下角的是低技术、但可贸易性高的行业，如批发和交通仓储。

图表: 数字技术提升教育、医疗、零售行业的可贸易性，未来扩张空间大

资料来源: Eckert, F.,   Ganapati, S., & Walsh, C. (2019). Skilled tradable services: The   transformation of US high-skill labor markets.，中金公司研究部   

注：技术密集度的计算方法是某行业受过大学教育的雇员所占的比例；一个行业的可贸易性为（进口总额+出口总额）/行业总产值

未来发展空间大的，一是当前可贸易性低，未来依托数字技术可以降低接触成本、从而提升可贸易性的行业，比如医疗、教育、零售。二是已经可贸易的行业，未来依托数字技术可以继续提升生产效率，比如金融、信息技术、专业商业服务等。

例如，出租行业作为典型的不可贸易服务，随着数字平台和共享平台的出现，已经变得可贸易化。从巴黎到里约热内卢，使用滴滴或者Uber平台享受出行服务已经成为全球旅行者的常态。

再比如，云的出现使得IT运维服务变得可贸易化。传统的IT运维服务，一直需要运维人员onsite完成，在云和AI出现后，可以通过云实现远程离岸服务。

在传统的十二大类服务贸易领域之外，随着大数据、云计算、人工智能、移动互联网等数字技术的出现，技术发展也将推动产品和服务的演变，并在此过程中改变贸易流动。带来了全新领域服务贸易的迅猛发展。

典型的例子就是在数字内容服务贸易领域。作为个人消费品的电影、相册和游戏就已开始从实体流动转向数字流动，而随着流媒体模式和订阅模式在Netflix、腾讯视频、Spotify等公司的推动下日益普及，这种趋势再度发生演变。目前，流媒体收入几乎占到全球录制音乐总营收的40%。2018年，加拿大说唱歌手德雷克成为全球第一位流媒体播放量突破500亿次的歌手，他的专辑《蝎子》（Scorpion）在一星期内的全球流媒体播放量高达10亿次。云计算也采用类似的“随用随付”（pay-as-you-go）模式或订阅模式来提供存储和软件服务，让用户不必耗费巨资自行建设IT基础设施。

超高速5G无线网络也为新服务带来了灵感。高清无延迟图像传输技术以及精准响应远程操作的机器人技术一旦面世，或许远程外科手术的设想就会离现实更近一步。在厂房和车间部署5G无线网络之后，便可利用增强现实和虚拟现实技术进行远程维护，从而创造新的服务和数据流。

与此同时，从消费互联网到产业互联网，更多的数字服务不断出现。

在网络空间，企业服务海量消费者的边际成本非常低，范围经济极为显著，一个服务平台形成之后，可以销售多种产品和服务。因此，在网络和数据时代，服务业成为了高效率产业和可贸易产业。服务作为知识被封装为软件、APP 等形态，是数字经济“基于知识的产业分工”的重要形态之一。

在消费端服务的可贸易化趋势不断增强。工业 PaaS 平台的核心是将工业技术原理、行业知识、基础工艺、研发工具规则化、模块化、软件化，形成各种数字化微服务组件和模型，工业 APP 层将工业技术、经验、知识和最佳实践固化封装为面向特定场景应用的应用软件。无论是PaaS 平台的微服务组件，还是 SaaS 平台上的面向角色的 APP——当大量跨行业、跨领域的各类工业经验、知识、方法将以工业 APP、工业微服务组件（类似集成电路 IP）的形式沉淀到工业互联网平台之上，就意味着基于工业知识的算法市场正在兴起，被封装的工业专业知识可以在更大的范围、更高的频次、更短的路径上创造、交易、传播。

工业物联网产业链全景图

更重要的是，在数字化时代，语言不再是跨国贸易的阻碍。在机器学习之下，谷歌现在可以翻译的语言多达100种，且实时翻译已经达到了很高的准确性。这意味着一国的服务生产者即便不懂海外服务消费者的语言，也可以提供服务。我们料这将大大降低国与国之间的服务贸易壁垒。

图表: 部分语言的翻译能力也已经接近人工翻译水平 

资料来源: Google AI Blog (2016),   中金公司研究部    

注：为谷歌将文字格式的其他语言与英文互译的能力，BLEU测试为机器翻译常用测评标准，由人工评判，6分为完美翻译的满分，灰色的上限为传统基于短语的机器翻译技术所能达到的平均水平，红褐色为改良采纳GNMT技术后的水平，黄色的上限为测试时选取的人工翻译所能达到的平均水平