文/姚斌
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在《规模法则》中，张江教授自叙他从2011年起，就与圣塔菲研究所前所长杰弗里·韦斯特等人就企业的规模与生长这个话题展开了长达10多年的研究合作。他们尝试通过规模法则这一理论工具，从30000多家美国上市公司长达70年的发展历程和3000多家中国上市公司近30年的发展历程中寻找同一规律。他们通过多种角度透视企业，得到了一系列的规模法则，推导出企业的生长方程。
在这些规模法则中，有两个法则非常特殊，一是净利润的亚线性规模法则，被称为企业中的“广义克莱伯定律”。该定律指出，企业更像生物体，规模越大，其每单位资产所能创造的盈利，也就是对货币的吸纳代谢能力越弱。另一个重要的规模法则让企业看起来更像城市。他们发现，中国企业的总债务会使总资产呈现超线性规模法则。这意味着在中国，企业越大，其负债率往往越高。与此相反，美国的总债务与总资产之间呈现线性规模法则，因而无论企业规模多大，其负债率一般会保持常数。
这些规模法则其实是企业生长的基本原理。从这些原理出发，就为整个市场推导出一个企业生长方程，它描述了该市场中的代表性企业是如何生长的。也就是说，企业的生长并非完全归于不确定性，其背后有统一的规律。如果能够撇开一个个企业的个例，而站在整个市场的角度来看，那么短期的波动就可以忽略不计，而长期生长的平均趋势完全是可预测的。有意思的是，从这个普适的生长方程出发，可以得到一个推论：在任何总债务的规模法则幂指数大于1的市场中，企业的发展必然会碰到一个天花板，这个天花板正是企业生长方程中的一个奇点。而中国的市场的幂指数刚好大于1，也就是说，中国企业的发展必然会碰到天花板。
■ 发现企业生长理论
所谓的企业“生长”，指的是企业前后两年的规模变化；所谓的企业“生长率”，是生长处于企业前一年的总体规模，相对于总体规模的生长百分比。企业的生长率是一个随机数。一般情况下，这个随机数有正有负——既可能增长，也可能衰退。企业规模越大，那么它就有机会增长的越多，但也有可能衰减得越多。这就意味着企业规模像一个对随机噪声的放大器：规模越大，其放大噪声的能力也就越强，而小企业相应的变化范围也会小。所以，大企业会比小企业有更多的机会，但它也面临损失更大的风险。一切不确定性都会被企业规模所放大。
伊迪丝·彭罗斯是采用确定性观点审视企业生长的代表性人物。她提出的企业生长理论彻底颠覆了以往对企业的研究。她在《企业生长理论》一书中指出，企业的本质是一种资源的组合，这些资源构成了企业生长的动力，而生长速度主要取决于如何管理、组合这些资源，让其发挥作用。彭罗斯彻底摆脱了传统经济学长久以来从需求和供给的角度看待企业的方式，同时将管理者的知识和经验维度引入企业理论之中。
1996年，著名的物理学家尤金·斯坦利等人在《自然》上发表文章，他们发现企业生长满足一种对称的“帐篷形”分布函数 ( 即拉普拉斯分布 ) ，这意味着生长率的波动（涨落）实际上很有规律。拉普拉斯分布常用于现有明显增长趋势，后逐渐下降的趋势。例如，服用某药物后，经由崩解吸收短时间内达到一个浓度峰值，然后回落。所以，拉普拉斯分布像是正态分布，但回落非常慢。与此同时，斯坦利还发现，生长率的波动会随着企业规模的增大而减小。也就是说，越大的企业，其生长率越稳定。这个道理可以用一个比喻来说明，企业就像是在不确定性海洋中航行的船，船越大，它抵抗惊涛骇浪的能力也就越强，而小船就不是这样，小小的波浪就可能把它掀翻。
这一结论意义非凡，因为它将不确定性和确定性的生长规律融为一体。首先，斯坦利将企业的生长率看作一种随机波动的噪声，这本身就是在考察企业生产过程中的不确定性；其次，他发现生长波动遵循确定性的规律：越大的企业，其波动越小。更可惜的是，斯坦利并没有将所有企业的平均生长率考虑进来，而这一因素才能回答“吉布莱特假说”。法国科学家罗伯特·吉布莱特在1931年提出一个著名的假说：企业的生长率与其规模大小无关，而是一个随机噪声。人们将这一假说称为“吉布莱特定律”。
“生长”始终是经济学关注的一个重要问题。但是，迄今为止，关于企业生长的科学定量理论上不存在，因为这一理论需要满足三个条件：（a）它是定量化的；（b）它应基于基本的假设和第一性原理；（c）它应能够经受各种实证数据的检验。张江教授发现一个同时满足这三个条件的就是企业生长理论。首先，引入企业现金流的视角，将企业看作一种现金的留存模型。在这一基础上考察企业的规模法则，并得出各种变量随企业总资产规模变化的规律。然后，将其中的两个重要规模法则，即净利润和总债务的规模法则与企业的财务平衡方程联立起来，从而得到企业的生长方程。这一方程不仅能够很好地刻画中美企业在数10年内的平均生长情况，而且还能预测中国企业的生长将会遇到奇点。
■ 主要财务的变量
现金是企业的氧气，没有氧气，企业就会窒息而亡。因此，企业的目标是尽可能地盈利。盈利一般可以简单看作企业创造的价值，通常以现金流的形式体现。如果一家初创企业没有能力实现盈利，那么想要维持生存，就必须依靠投资和负债来获取现金流。现金流对于企业的重要性，可以和能量流对生物体的重要性相提并论。能量流构成的生物体新陈代谢的基础，而体重也就是生物体所拥有的全部物质量，构成了能量流的存储。流动和存储不仅相互配合支撑生物体的生存和发展，而且两者之间还存在著名的克莱伯定律。而在企业中，相当于生物体重的量就是总资产。总资产是指某一经济实体拥有或控制的能够带来经济利益的全部资产。资产相当于现金流的一种累积，也就是企业的“价值存储”。
既然我们将总资产视为体重，将各种现金流变量视为与新陈代谢相关的变量，那么就可以在企业层面考察规模法则，即它们之间的幂律关系。这是个主要财务变量，分别是总债务、净利润、总销售额和总成本。所有变量都与总资产展现出幂律关系，但是各个变量的幂指数不尽相同。
中美两国企业的净利润总销售额和总成本的幂指数都小于1，即这些变量呈现出亚线性规模法则。其中中美两国企业的净利润和总销售额的幂指数非常接近，而中国企业的总成本的幂指数较大。这说明随着企业总资产规模的增长，中国企业的总成本相对于美国企业增长得更快。因此，中国企业特别是大企业，成本控制能力有待进一步提高。
中美两国企业有着本质差异的变量是总债务：美国企业的总债务的幂指数接近1，而中国企业的幂指数大于1。这说明随着企业总资产规模的增长，中国企业的负债率逐渐升高，而美国企业则几乎保持不变。这一超线性规律意味着，中国市场中的大小企业在获得贷款方面的机会不均等，越大的企业越容易获得贷款，而在美国大小企业获得贷款的机会基本相同。这一点对于企业的生长至关重要，它直接关系到企业发展过程中的奇点问题。
美国企业的总税收、营业成本、总债务这些变量的幂指数都小于或接近1，体现为亚线性增长。而中国企业的总税收、营业成本、总债务的幂指数大于1。这说明中国的大企业在成本管理方面效率偏低。
■ 消解吉布莱特假说
张江教授和他的合作伙伴将财务平衡方程与规模法则相结合，也就是将净利润和总资产之间的幂律关系以及总债务和总资产之间的幂律关系，推导出企业生长方程。这一方程描述了整个市场中的代表性企业，或者说全部企业的平均生长趋势。它不仅消除了吉布莱特定律，而且预测出一个全新的现象——奇点。
为什么经济系统一般是指数生长，而企业却是幂律生长？GDP呈指数增长是因为GDP越高的国家越有机会扩大投资实现再生产，从而导致一种“富者愈富”的正反馈效应。然而，企业的生长曲线并非如此。问题的关键在于净利润和总资产之间呈亚线性规模法则，即并非企业越大，其资产回报率就越高。事实上，大企业看似很风光，产出多、销售能力强、市场占有率高，但其实越大的企业越不容易赚到钱，效率也更低。因此，企业不会像GDP或人口那样得到有效的正反馈，从而实现指数增长。看起来，当我们谈论企业增长时应该慎用“指数型增长”一词。
理论表明，净利润的亚线性规模法则效应越明显 ( 即幂指数越小 ) ，其相应的生长曲线越低缓 ( 即幂指数越小 ) 。这两个幂指数密切相关。例如，对比中美两国就会发现，中国企业的净利润幂指数为0.83，略小于美国企业的对应幂指数0.85，这一小小的差异使得它们的幂律生长曲线的指数存在显著区别：美国为5.30，而中国为6.09。这说明中国企业的生长速度快于美国企业，这也跟中国的宏观经济增长速度快于美国相符合。
根据幂律曲线还可以得到一个重要结论，即企业的生长是无限的。也就是说，只要企业按照生长方程的形式发展下去，理论上它的规模将可以达到无穷大。在这一点上，我们看到了企业和生物体不相似的地方。虽然两者都遵循亚信规模法则，但推导出来的生长方程显示前者可以无限生长。就其本质就在于，企业的总成本几乎具有和总销售额相近的规模法则，最终效果是净利润的亚线性规模法则。虽然企业的总成本也有可能大于销售额，但此时可以通过负债抵消负盈利的压力，避免立即死亡。负债其实就是一种提前消费，即预支未来的财富。这种债务运作的发明使得企业可以在亚线性规模法则的制约下获得无限制的生长。
真实的企业是否按照幂律生长需要验证。张江教授和他的合作伙伴选取美国四家代表性上市公司：礼来、可口可乐、吉列和苹果。通过比对，礼来、可口可乐、吉列三家企业的生长曲线与生长方程的预测曲线基本吻合。这说明他们的理论可以很好地对这些公司的生长行为进行预测。这些理论预测曲线是根据财务平衡方程以及规模法则推导出来的，没有自由参数可调节。在这种情景下，企业的实际生长还能与理论预测相符，说明理论具有合理性。
但是，并非所有企业都是如此。苹果公司的生长曲线就是例外。由于高速发展，苹果公司的生长曲线明显比理论预测曲线偏高。类似苹果这样偏离代表性企业生长曲线很多的企业有不少，而且一旦开始偏离，之后都会偏离。虽然并不是所有企业都严格贴合理论预测曲线，但是按照理论预测方式增长的情况仍占绝大多数。理论预测和企业在每个年龄下的平均规模基本吻合，这说明代表性企业的情况虽然不能用来准确预测每家个体企业，但能很好地预测市场上所有企业的平均生长，这也是将理论预测曲线称为代表性企业的生长曲线的原因。
以此如法炮制检验中国的上市公司。这四家代表性企业分别是中兴通讯、康佳集团、丽珠医药和数源科技。结果，除了中兴通讯外，其他企业的生长曲线和理论预测曲线基本吻合。值得注意的是，中国企业的总债务与规模之间的规模法则幂指数显著不同于美国企业，它大于1，这就导致中国企业的生长曲线，实际上并不近似为幂律生长。之所以中国企业的预测误差比美国企业的更大，是因为中国市场尚处于年轻阶段。
现在，可以重新审视吉布莱特假说了。1986年，布朗尼·霍尔以美国制造业企业为主要分析对象，详细考察了企业的生产率是否与企业规模有关。他发现，结果依赖企业本身是大是小。小企业的生长率的确与规模有关，越大的小企业，其生长率越低。但是，对于大企业，霍尔并没有发现显著的关系，即倾向于支持吉布莱特假说。后续的学者们对吉布莱特假说争论不休，提出影响生长率的因素可能包括企业规模、所处行业和企业年龄等多种变量。
然而，从企业的生长方程可以得出，企业的生长率实际上近似与企业的总资产规模形成幂律依赖。生长方程理论预言企业的生长率会随着企业规模的变大而降低。根据幂律曲线，随着企业规模变大，生长率会越来越低，以至于接近0。这意味着，大企业的生长率看起来几乎与企业规模无关。这就完美地解释了霍尔在美国制造业企业中观察到的现象。之所以吉布莱特假说对大企业成立，对于小企业不成立，就是因为生长率随规模变大而降低的现象在小企业身上更明显，而在大企业身上不明显。如此，生长方程消解了吉布莱特假说。
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在对生长方程进行求解之后发现，对美国这样比较成熟的市场来说，企业生长曲线既不遵循类似于生物体的受限生长模式，也不像城市那样呈现超线性生长，而是遵循一种独特的幂指数很大的幂律生长模式。而对于中国这样的成长型市场来说，先是展现出更快速的幂律生长，然后会出现弯道超车的迹象：企业会在短期实现快速增长。然而，正当我们欢欣鼓舞之时，一切又会戛然而止，因为企业会碰到奇点。也就是说，企业规模会被锁死在这奇点附近，所有企业概不能免。
当企业临近奇点时，企业将不再增长也不会衰退，而是会在这个奇点附近随机波动。理论证明，该奇点是一个稳定的吸引子，也就是说，超过或不到该临界规模的企业都会自发朝该奇点回归。然而，一旦接近奇点，企业的规模增长就会趋于无穷大，从而让企业有可能逃离奇点，而吸引子的力量又会使得企业重新回奇点。奇点可以理解为一个天花板，随着规模增长，企业会碰到这个天花板，而且永远不可能突破这一限制。从1996年到2020年的中国上市公司的数据中可以观察到，中国的上市公司正在迈向奇点的路上。导致中国企业发展会遇到奇点的本质原因就在于总债务的超线性规模法则，即负债率会随着企业规模的增长而升高。因此，如何加大对中小企业的贷款力度是规避奇点的关键所在。
我们可以将企业生长方程视为模型，这样的模型皆可称为“小世界”模型，实用的经济理论通常都属于这种类型。小世界模型是一种虚构的叙事，它的真实在于微言大义，而不是具体细节。它的价值在于建构一个问题，以便为政策制定面临的大世界问题提供洞见，而不是假装能够提出精确的计量指引。我们很高兴自己能够了解这些小世界模型，因为这些模型有可能让自己变成更好的投资者，但我们不要把这些模型看得太认真，更不要相信它们是在描述“世界的真实样貌”。