2023/8/17 08:18

傳統理論觸礁，數字經濟重構經濟秩序的變化與挑戰

天翼智庫

數字經濟已成為全球經濟的重要支柱，2022年美國、中國等5個主要經濟體數字經濟總量占GDP比重已達58%。數字經濟是以數字化知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。不同于傳統經濟活動，許多數字經濟現象已難以用傳統經濟理論解釋。云計算、大數據、人工智能等數字技術改變了傳統經濟理論的底層結構、邏輯關系和主體問題，將解構傳統經濟體系，數字經濟作為以數字技術為核心的新經濟形態正在通過數據、算法、網絡等技術重構經濟秩序（江小涓，2023）。綜合當前數字經濟學、科技經濟學等前沿理論研究成果來看，數字經濟重構經濟秩序將帶來數據要素、數字平臺、數字治理、數實融合和數字勞動力等變化與挑戰。

數據要素：數據成為新生產要素，沖擊傳統要素理論

《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次提出數據是新生產要素，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（征求意見稿）正式將數據等同于其他要素納入財務報表，“數據二十條”奠定了數據要素的產權地位，均意味著數據作為新生產要素的認識在產業政策層面得到了認可。從數據的本質來看，數據和土地等傳統要素一樣，均包含基于科學原理構建的物資載體和知識內容，這決定了它可成為生產要素（趙志君，2022）。從數據的作用來看，數據具有虛擬性、低成本復制性、共享性、邊際生產率遞增等區別于傳統要素的特點，這決定了它可打破傳統要素有限供給對增長的制約，更符合數字經濟的發展邏輯。

然而數據要素很難用傳統要素理論解釋：首先，確權難，消費者是個人信息的主體卻不一定是數據擁有者，而服務商通過采集、存儲、加工等生產性勞動成為了事實擁有者，因此多主體可主張權利將導致傳統知識產權框架很難適用；其次，配置難，數據可無限復用且邊際復制成本、使用損耗為零，因此數據作為要素的稀缺性被改變，如何合理配置成為新難題；最后，定價難，數據價值與供需關系和市場競爭緊密相關，一方面數據質量、用戶感知、場景價值等將影響需求者效用和定價，另一方面完全壟斷、寡頭壟斷和完全競爭市場中的數據價值不同，因此難以使用勞動價值論或效用價值論等進行定價。

數字平臺：數字平臺形成新經濟形態，挑戰傳統組織及反壟斷理論

我國數字平臺發展已取得巨大成就，全球市值超100億美元的74家數字平臺企業中，中國占30家，總市值達2.02萬億美元，占全球22.5%。數字平臺憑借中心化特質及網絡效應，可獲得全新的成長效率、市場規模和產業影響力，降低經濟成本和風險，已成為數字經濟時代的新經濟形態。同時，數字平臺反壟斷也成為政策管制熱點，繼2020年12月中共中央政治局會議提出“強化反壟斷和防止資本無序擴張”后，《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》發布、《反壟斷法（修正草案）》公開征求意見、國家反壟斷局掛牌成立，均標志著我國對數字平臺開始全面監管。

數字平臺帶來經濟活力的同時，也對傳統產業組織理論及反壟斷規制理論形成挑戰。一方面，數字平臺改變傳統原子式競爭和金字塔縱向結構，向橫向、互動、扁平的組織結構過度（劉鶴，2022）。傳統的以企業為中心的生產組織形態無法適應快速迭代的市場節奏，在數字平臺沖擊下面臨顛覆和重構。另一方面，同傳統壟斷相比，數字平臺壟斷的市場開放程度較高，壟斷行為更加隱蔽，在限制競爭的同時可能會帶來產業創新。因此數字平臺壟斷的判定更加困難，需審慎處理平臺壟斷治理，堅持發展與規范并重。

數字治理：數字技術推動治理現代化，暗藏技術風險和數字集權困境

截至2023年5月底，全國已有21個省級地區發布數字政府專項政策。政府作為治理主體愈發重視數字技術對市場調節、管理和監督的作用，通過治理平臺形成更高效的治理結構，如上海市“一網通辦”數字化重塑辦事流程，實現平均減環節69%、減時間54%、減材料75%、減跑動71%。政府可通過數字技術實現治理現代化的根源在于數字經濟時代政府與市場邊界愈發模糊。傳統經濟學理論認為政府過度干預會扼殺市場活力，政府是通過解決公共問題、提供公共服務等“外部性”舉措干預市場與社會活動的，而數字技術可幫助政府通過廣泛連接、豐富算力和海量數據將部分外部性問題“內部化”（江小涓，2023），從宏觀層面避免市場信息不對稱造成的壁壘，并利用智能技術強大的預測決策能力提高市場調控的科學性和精準性。

數字技術在改善政府治理效能的同時，也埋下了隱患：首先是技術風險，若無法保證治理數據準確性、算法合理性以及信息安全性，將導致隱私泄露、算法歧視、決策失誤等技術風險，2018年Verizon數據泄露報告指出政府數據泄露排名已居榜首；其次是數字集權隱患，數字技術的高門檻、黑箱性和強依賴性將為數字技術精英構筑治理壁壘，擁有數據和算法霸權的少數科技巨頭可使政府主導的治理演變為“技術利維坦”治理（成超，2023），如2019年劍橋分析公司被曝出利用算法操控輿論、干預美國大選。

數實融合：數實融合重塑產業結構，帶來信息安全和勞動力擠出等問題

2022年我國產業數字化規模占數字經濟比重已達81.7%，數字技術和實體經濟的融合不斷縱深發展，已成為我國穩增長促轉型的重要引擎。黨的二十大報告也明確指出“要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合”。數實融合驅動下，傳統生產模式被打破，人、企業、產品或服務實現高度互聯，產業之間生產要素跨界重組、協同，實現柔性生產，衍生新業態、新模式。如以特斯拉為代表的智能網聯汽車企業將數字技術與汽車制造產業融合，售前利用新媒體大幅提升營銷效率，壓降營銷成本；售中借助模塊化生產和大數據挖掘，實現供需高效匹配；售后提供自動駕駛、自營充電等可持續運營服務，延長客戶價值鏈。

隨著數實融合不斷推進，一些前所未有的挑戰也逐漸凸顯。首先是各行業數實融合程度不均衡。我國第一二三產業數字化滲透率分別為10%、22%、43%，一二產業數字化相對滯后，不少企業對數字技術的應用停留在辦公、服務等非核心生產環節。其次是信息安全問題泛化。實體企業和個人對網絡等數字化產品依賴性不斷增強，將加大核心數字設備和軟件被遠程控制或信息泄露的風險。最后是數字技術帶來勞動力擠出。Goos(2007)、Autor（2013）等分別對英國、歐洲勞動力市場數據進行分析，發現數字技術應用將對勞動力市場帶來“極化效應”，程式化工作逐漸被計算機所取代。據高盛預估，未來全球將有3億個工作崗位被生成式AI取代，其中律師和行政人員受到最大影響。

數字勞動力：數字消費者成為生產者，催生數字資本剝削

截至2022年12月，我國網民規模達10.67億，互聯網普及率達75.6%，用戶單日網絡使用時長達7.15小時，全年產生數據量高達23ZB�；ヂ摼W用戶的規模增長造就了移動互聯網的繁榮，數字平臺和應用的廣泛使用演化出了數字勞動力，消費者成為再生產的主體。一方面，數字產品具有虛擬性、無限性、邊際再生產零成本等特點，因此消費者通過支付使用費或流量費等方式消費產品的過程也是完成數字產品再生產的過程；另一方面，消費者的所有數字化行為，如瀏覽、點擊、偏好等，都將創造數字痕跡，幫助企業完成數據生產資料的再生產。

數字勞動力的出現改變了傳統的生產勞動關系，從而導致資本對勞動的剝削更加隱性，絕大部分被免費、快捷與娛樂使用的消費活動所掩蓋（Tapacott等，2000）�；ヂ摼W用戶成為了免費的數字勞動力，付出了具體勞動和抽象勞動，但生產行為并沒有得到勞動力報酬，反而被數字資本無償占有。以近來大熱的大模型應用為例，許多AIGC應用要求用戶上傳足夠的圖像、視頻、文字、語音數據以幫助平臺大模型完成訓練、調參和推理工作，再以收費的方式向用戶輸出結果，在這一過程中，消費者不僅貢獻了關鍵的數據生產要素，還直接參與到了AIGC的生產過程中，卻并未參與收入分配，獲得相應的勞動力報酬。

當代經濟正處于數字化解構與重構的過程，傳統經濟學已無法解釋數字經濟引發的諸多變化與挑戰，經濟學理論內核亟需進行系統性創新革命。自1996年泰普斯科特在《數字經濟藍圖：電子商務的勃興》提出“數字經濟”以來，一直未形成體系化的數字經濟理論體系和標志性的理論研究成果。當前數字經濟正處于高質量發展階段，但數字經濟的理論發展嚴重滯后于實踐，無法有效指導、支撐數字經濟未來發展，因此應辯證看待數字經濟時代的新變化與新挑戰，加快構建數字經濟理論體系，推動數字經濟健康、規范、持續發展。

參考文獻：

[1] 江小涓，《數字時代的經濟學和公共管理學科體系建設》

[2] 趙志君，《數字經濟與科學的經濟學方法論》

[3] 成超，《數字文明建設：數字治理的倫理困境、優化路徑與發展前景》

[4] Tapacott D.,Ticoll D.,Lowy A..Digital Capital:Harnessing the Power of Business Webs

[5] 劉鶴，《我呼吁大家重新認識新經濟》

[6] M.Goos and A.Manning, Lousy and Lovely Jobs: the Rising Polarization of Work in Britain

[7] D.H.Autor and D.Dorn, The Growth of Low-Skill Services Jobs and Polarization of the U.S. Labor Market

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