如果农业是第一产业，那么采猎应该是第零产业。在第零产业时代，一切都是大自然的恩赐，人也是自然的一部分，既不是主人也不是奴隶。第一产业时代，人依赖土地的产出，人变成了自己开垦土地的奴隶…。第二产业（工业）时代能源、矿产以及以此为原料的工业品成为人的新依赖，于是人成了人造机器的奴隶…。第三产业（服务业）时代，人一方面严重依赖社会服务，一方面不得不把自己塑造成某种服务专业者，人成为自己虚构的品味的奴隶…… 分类学总是显得最科学，好像几个新词流行起来，一个新思想就被实证了。叫第四产业，数据业再合适不过了。农牧业来自采猎，工业来自农牧业中的手工业，服务业来自工业带来的更细的社会分工，而数据正是精准高效服务的关键原材料，数据因技术提升从前几个产业中独立出来，又服务于前几个产业，精准高效将使数据业不用太久就会成为最大份额的产业，因为数据时代和前三个产业时代的底层逻辑不一样了，前三个产业时代都只能是有限供给，而数据则可以无限供给…… 人很快又会发现，自己好不容易用精准数据摆脱了第三产业时代的盲目消费，却又随即深深的被数据精准的奴役了，而这一次的这个主人，是个可以无限供给的主人，人再一次为自己造了一个更加依赖又无所不能的新主人…。好像说自找奴役不好听，依赖科技进步创造更美好的明天，换个说法就舒服多了。如此，美好是不是可以理解为，一种有控制感的被奴役……（石木翻书每天翻翻书）

当前，新一轮科技浪潮正在席卷全球，突破性技术集群不断涌现，产业形态以智能化、网络化、数字化为核心特征，正在开启前所未有的巨变。可以说，世界经济即将进入新的历史分流节点，正如经济史上农业、工业、服务业三次产业大分化那般，新的主导产业的诞生，必将开辟人类历史上又一个崭新时代。第四产业，未来已来。

#管中窥豹读书计划第 808 本（81）#《第四产业》🚢相比于硬件，这背后更重要的，是赋予了机器智慧和人性的数据技术。随着海量数据的不断积累、应用和挖掘，机器已经越来越智能，汽车的自动驾驶、语音交互、自主学习都已成为现实。不仅是汽车，未来随着数据业进一步的繁荣和创新，人在做、网在联、云在算、数在转，数据将如同空气一般，无处不在、如影随形，渗透到我们社会生活的方方面面，在工业制造、交通物流、能源、医疗、公共事业等方面的革新中发挥巨大作用，不断颠覆我们的生活习惯、工作方式和社交模式。🚢在人类的历史上，农业、工业、服务业都曾给世界带来巨大的革命性变化，并被称为第一、第二、第三产业，那么正在拉开帷幕的数据业，会不会是下一个改变世界的第四产业呢？如果立足当下，为我们人类书写一部未来史，那么数据一定是其中最富有创造性和想象力的篇章，数据业必将成为驱动经济指数级增长的引擎、轰击现代产业格局的中子、扣动产业裂变扳机的手指，是大国角力的核心赛道和巅峰擂台。🚢资本、技术等新兴生产要素的不断涌现，对于推动产业发展、变迁、演进、迭代、置换具有重大和深远的意义，每一种产业的背后，都有一种核心的生产要素发挥着牵引作用。不同产业构筑的产业版图正如一束光谱，在不同生产要素的牵引下逐渐变得越来越多姿多彩。🚢前期农业的发展主要受制于农民、土地、技术、以生产工具为代表的物质资本生产要素。千百年来，农业的发展无非就是围绕以上要素做文章。随着商品经济的发展，资本这一要素在农业生产中扮演越来越重要的角色，推动了农业的专业化、规模化进程。农民、土地、技术和资本在量上的扩大、质上的提升，不同生产要素的配比以及发挥作用的大小，决定着农业社会生产力的水平。🚢从组织上看，传统手工业组织形式发生了变化，出现了企业这一伟大发明。企业以营利为目的，运用劳动力、资本、土地、技术等各种生产要素，向社会提供产品和服务，替代了家庭的生产方式，以专业分工和规模经济的形式提高效益。企业的大量出现，壮大了市场，产生了更多新的交易、合作机会。随着生产社会化和商品经济的发展，市场经济的出现，进一步激发出市场主体更多的内生动力，带来了更多组织和制度创新。🚢决定生产性服务业产出效率的因素，主要是人力资本和知识水平，而这两个因素都可归集到劳动者身上。技术密集、知识密集、人才密集、创新密集是生产性服务业的显著特征，也是全球许多著名制造业企业战略转向的共同选择。苹果、特斯拉等高科技制造企业，也都纷纷向更强创新力、更高附加值的生产性服务业转型。🚢资本存在边际回报率递减的规律，即在资本投入达到一定规模后，每新投入一单位资本，带来的产出是逐渐减少的。凯恩斯提出的 “流动性陷阱” 正是这一规律的具体体现。流动性陷阱是指当一定时期的名义利率降低到不能再低，甚至接近于零的时候，货币的需求弹性就会变得无限大，即无论增加多少货币，都会被人们存储起来，无法促进有效需求，达不到刺激经济的目的，货币政策彻底失灵。

西方经济学认为，市场机制是一只 “看不见的手”。如果市场中的生产者和消费者都根据自身利益的最大化来做决策，那么在市场机制这只 “看不见的手” 的作用下，资源就会流向最有效率的地方。不过，在现实中，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，都只能根据自己掌握的有限信息来做决策，很多时候就会导致资源的错配。而在数据时代，不仅供求双方掌握的信息大大增加了，而且，还有很多平台企业掌握着供求双方的大量数据，可以直接参与资源配置。所以，作者认为，从这个角度看，数据就像是一只 “看得见的手”，能促进更高效的资源配置。

我们正在经历数据对整个社会重构的过程，不管我们愿不愿意，我们都已经是整个社会这个大数据库当中的一部分。  虽然，数据化面临着法律和道德等方面的问题，但是，从整体来看数据化是利大于弊的。

学以致用，深度参与。

大数据、人工智能、云计算都围绕数据发展，数据业成为第四产业。此书宏观上有开创性，指明了未来方向，微观上不接地气，问题分析表面，把现象当本质，思维绕进死胡同。个人认为书中有几点没有思考到位：1. 数据 + 算法基于数学，数学的等于号就是省略号。我们应用数据技术为了得到等于右边的结果，而忽略了等于号左边的计算过程。根据信息论，数据处理过程不会产生新信息，只会忽略大部分信息。2. 数据 + 算法基于相关性给于概率，只能辅助而不能人决策，只有人能为决策负责，人要决策就会追问因果，否则人只能被数据算法圈养。3. 价格歧视、差异定价、信息茧房等是微观经济学的现象，本质是供给侧改革。想以同质化产品，谋取交易剩余是不公平的，但能通过提供差异化、多样化的服务实现效益增值是共赢的。4. 数据价值化、数据产业化、产业数据化等大词，还有一堆没有定义清楚还被污名化的技术名词，落地不易，书中个别思路个人认为不靠谱。