数字经济理论与应用基础研究

谢康 王帆

自1959年信息经济学创立以来，信息非对称、委托代理、激励机制、逆向选择、道德风险、信号发送、信息甄别，搜寻与市场稳定机制等微观信息经济问题被经济学长期关注，经济学家也在这个领域斩获多个诺贝尔经济学奖项。相反，在宏观信息经济领域上，信息技术、信息产业、信息资源等对经济增长与发展的影响，信息系统经济分析，以及信息技术（信息系统）与经济问题交叉融合的分析虽也有所发展，马克鲁普、波拉特、范里安、乔根森、布赖约夫逊等不少经济学家或管理学家也力图拓展宏观信息经济理论，但无论在基础领域还是在应用基础研究及其学术影响上，都难以与微观信息经济的理论创新和影响力相比拟。近年来，随着互联网、大数据与人工智能与经济问题的交叉融合分析越来越普遍与深入，数字经济理论与应用基础研究成为经济学和管理学交叉研究的创新领域和热点问题。

总体上，现有数字经济理论与应用基础研究可以划分为三个方向，一是聚焦数字经济理论的研究方向，如探讨数字经济时代有限理性行为的新特征、数字经济的政治经济学分析，以及基于数字经济的规模经济与范围经济融合等；二是侧重数字经济应用基础研究的方向，如区块链等金融科技特征分析与应用研究（张明喜等，2019），数字经济如何影响现代产业体系的建构④等；三是数字经济测度与政策分析的研究方向。例如，美国商务部的数字经济报告（1998-2000），OECD的互联网经济展望（2012），中国信息通讯研究院的信息经济/数字经济发展报告（2016-2018）等。2016年G20峰会提出“发展数字经济，促进全球經济增长”，经2017年李克强总理政府工作报告、党的十九大报告等不断强化，数字经济的政策分析成为国内政府和业界高度重视和广泛探讨的议题。当前，数字经济理论与应用基础研究，已经成为面向国家重大战略需求，面向国家经济主战场的重大研究课题。

一、数字经济理论：微观与宏观

杨新铭率先从微观（企业）、中观（产业）和宏观（经济运行）三个角度探讨了数字经济的理论创新方向，认为基于数字经济的规模经济与范围经济融合将创新传统企业的盈利模式，构成数字经济微观理论分析的重要基础之一。同时，基于数字经济的机制创新改变市场结构，改变交易双方的信息非对称性而趋于完全竞争市场。此外，大数据等应用拓展经济计划配置资源的能力和边界，促进政府与市场的融合。这项研究的结论富有理论启发性和思维挑战性。在此基础上，我们拟从微观经济学和宏观经济学角度，分别初步探讨微观数字经济与宏观数字经济的理论创新问题。

在微观经济学框架下，供给与需求是两个基本的经济透视角度。从供给角度看，数字经济时代的产品创新赋予了新的内涵，如基于大数据、人工智能的研发创新无论是创新的内容还是创新的形式都与传统的产品创新不同，因此，数字经济的供给分析不能停留在相对静止的产品供给角度，需要从基于大数据、人工智能的企业与用户协同演化动态能力角度，重新审视数字经济条件下的供给特征。同样地，从需求角度看，数字经济时代的用户或消费者也打上了时代的烙印，从以往的乌合之众，通过互联网、大数据形成的数据化参与研发创新，消费者或用户不断增权，变成具有重要影响力的市场主体，从而改变以往经济学对消费偏好或个体行为特征的内涵或边界。从供给与需求均衡角度分析，供给与需求的均衡存在性及其均衡变动方向，构成经济模型分析的主体内容，数字经济时代的供给与需求均衡的存在性分析依然重要，但供给与需求均衡的不存在性或随机特征也将变得越来越重要，因为数字经济时代的均衡越来越被随机性或复杂性所取代，总体均衡与局部均衡之间的结构或关系有可能更多地被二级乃至三级局部均衡分析所取代，类似于福利经济学中以往难以求得帕累托最优转而寻求次优或三优解那样。可以相信，随着数字经济对国民经济的渗透力不断加强，随机性和复杂性分析将逐步从微观经济分析的边缘向中心逼近。

在宏观经济学框架下，凯恩斯理论的基础来自工业社会，货币位于经济增长和发展的中心，社会分工促进分工的杨格迂回生产方式难以实现高效运行，经济增长和发展中难以避免出现高成本高浪费的症结。当社会经济基础从工业经济转变为数字经济时，数字技术产业化与产业数字化，尤其是互联网、大数据、人工智能与实体经济、虚拟经济深度融合过程，货币与科技融合创新成为经济增长和发展的中心，在此基础上形成一系列更为高效的迂回生产方式，或使原有迂回生产方式以更高效率更短路径运行时，将会对原有资源配置过程和机制形成变革。在这个过程中，基于数字经济的“看不见的手”与“看得见的手”之间形成了新的组合方式或资源配置机制，如基于大数据的“看不见的手”可能转变具有局部“看得见的手”的功能，而“看得见的手”则由于大数据、人工智能转变为部分“看不见的手”的资源配置效率。这样，市场、政府和社会自组织三种资源配置机制之间的融合创新，有形实物资源与社会无形资本之间的融合创新，正在改变基于工业社会基础的内生经济增长的动力源泉，大数据等无形资本与教育等人力资本融合，重构经济增长的内生逻辑。

数字经济的测算构成国际组织和国内机构或学者的热点研究领域之一。这一方面继承了信息经济测算理论与方法的传统，另一方面也是政府或区域发展政策需求导向下的研究诉求。现有数字经济测算主要分为直接法和对比法两种，前者在界定范围内统计或估算出一定区域数字经济的规模体量，如中国信息通信研究院的测算；后者构建多维度指标对不同地区间的数字经济发展情况进行比较，获得数字经济或具体领域发展的相对结果，如OECD的测算等。国内现有数字经济测算一般以满足年度发展报告为主，缺乏将测算结果与经济增长、投资、外贸、消费和就业等进行关联分析的深化研究。

上述讨论表明，从产品创新的供给端、消费者的需求端，以及供给与需求均衡及其均衡变动方向三个角度，探讨数字经济的微观理论可以推进数字经济的理论创新。从数字经济促进经济增长和发展的内生动力源泉及运行方式创新角度，探讨数字经济的经济增长逻辑、数字经济对经济增长、投资、贸易与消费，以及对金融、就业的影响，也构成数字经济宏观理论创新的重要方向。上述结论构成我们观察和分析数字经济应用基础研究的起点。

二、数字经济运行的中心：金融与科技深度融合

随着信息技术在金融业中的普遍应用，传统金融业是大工业时代最早面临数字化转型压力的行业，也是最早完成全球数字化转型与管理创新的“传统行业”。例如，银行自助柜员机（ATM）使银行业可以提供7？24不间断金融服务，股票自动交易系统的普及和应用使纽约、伦敦、东京、香港、新加坡等股票交易现场逐步凋零或只具有象征意义，保险电子系为保险经纪人提供无纸化的全球移动办公环境和服务，石油、天然气、大豆等大宗期货交易系统使交易参与者全球无缝对接。电子货币乃至虚拟货币的发展，尤其人工智能和区块链技术的逐步盛行和普及应用，在原有金融与科技融合1.0版本基础上，全球金融服务市场进入到2.0融合时代。

金融大数据与金融产品研发创新形成更为紧密的互动创新模式，金融大数据分析一方面增强了原有金融理论的结论，另一方面对原有金融理论的结论形成挑战，甚至修正原有金融理论分析范式。互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与金融服务的深度融合，构成数字经济的重要内容。这种融合对经济增长和社会发展的影响范围和影响程度，完全可以媲美新一代信息技术与实体经济深度融合所产生的影响和程度。其中，人工智能和区块链等技术与金融服务的结合，不仅能提高金融服务效率和多样化，形成多层次普惠金融，而且直接形成金融服务产品创新、金融流程创新和金融商业模式创新。

上述结论和观点是我们目前所熟知或理解的，但科技金融在数字经济发展中的中心地位或价值也体现在促进国民数字化素养和能力，承担数字经济时代的消费者普及教育功能上。这一点通常没有被数字经济理论研究者所重视或认识到。例如，微信和支付宝在中国的广泛普及和應用，不仅提高了中国商贸流通市场的效率和便捷性，而且对中国国民和消费者进行了数字经济教育，提高了国民的数字化素养。科技金融的这种外部性，从经济系统开放性和国民数字化素养的教育两个重要方面，推进了数字经济的金融服务体系构建。进一步说，正是这两个经济外部性，进一步增强了金融与科技深度融合在数字经济发展中的中心地位。

金融与科技的融合关键在于应用。从这个角度看，与现有发达国家和地区相比，中国在资源禀赋上具有天然的优势，同时也存在能力基础上的不足。从优势上看，中国移动电子商务的发展，尤其是网民禀赋基础使中国金融科技具有良好的应用环境。如果说世界工业化200多年也仅使全球约10亿人实现了工业化，然而，中国一国的工业化就使13亿人口迈入工业化门槛，使全球工业化人口激增1倍多。同样地，美国经过上百年才使北美大陆实现有线电话网的覆盖，而中国用40年时间不仅实现中国本土移动网络的覆盖，而且向一带一路国家和地区提供互联网服务。在此基础上，中国人工智能和区块链技术及其应用形成的科技金融创新平台和服务体系，将会对全球金融科技与创新体系形成重要影响。诚然，中国科技金融市场的成熟度和监管能力等，也构成制约着中国数字经济发展和科技金融市场发展的障碍，如何通过技术创新与制度创新来实现突破，亟待需要深入探讨。

可以认为，货币构成凯恩斯经济学的中心，数字货币或虚拟货币是否改变或多大程度上重构凯恩斯经济学基础？尤其是金融与科技融合后形成的对经济运行中的委托代理信任、信用、市场信念与预期的影响，都需要进行重新反思和探讨。因此，如何构建以科技金融为核心的数字经济运行体系，不仅是科技金融研究的重要课题，而且是数字经济应用基础研究的重要课题。目前，区块链与有效金融市场理论的交叉研究，以及金融科技与金融风险的交叉等课题得到越来越多的重视。可以预期，这个领域的深化研究与探讨将推动数字经济理论的发展。

三、支撑数字经济的现代产业体系

传统产业体系支撑着以往大工业经济的发展，数字经济需要得到现代产业体系的支撑才能稳定发展。可以从数字经济测算体系角度，具体考察现有研究对支撑数字经济的现代产业体系的理解和认识。一般地，数字经济测算体系不仅是一个经济比重的统计问题，而且是一个对数字经济与现在产业体系关系的理解和认识问题。欧盟数字经济与社会指数（DESI）包含宽带接入、人力资本、互联网应用，及数字技术应用和公共服务数字化程度五项指标。美国商务部数字经济测算指标包括各经济领域的数字化程度，经济活动和产出中数字化的影响，实际GDP和生产率等经济指标的复合影响，以及新兴的数字化领域。OECD数字经济指标包括投资智能化基础设施和创新能力两大类，前者如宽带普及率、ICT设备及应用等，后者如电子商务和知识扩散等。

中国信息通讯研究院数字经济指标包括大数据投融资、云计算服务市场规模、网络终端用户数、移动互联网接入流量、移动宽带用户数、固定宽带接入时长，以及固定宽带用户数。赛迪中国数字经济指标包括基础型数字经济，如电子信息制造业规模等；资源型数字经济，如上市大数据企业数等；技术型数字经济，如高技术产业专利情况等；融合型数字经济，如“两化”融合国家级示范企业数等；服务型数字经济，如旅游-携程用户分布等。上海社科院全球数字经济竞争力指标包括数字基础设施竞争力、数字产业竞争力、数字创新竞争力，及数字治理竞争力。腾讯“互联网+”数字经济指标包括基础分指数（市场基础、技术基础）、产业分指数（各行业分类）、创新创业分指标（App数量、有效创业项目数），及智慧民生分指数（服务项目价值分、服务质量价值分、月活跃用户数、用户回流率、用户满意度、重点行业丰富度）。

从上述有关数字经济测度指标或体系来看，目前国内外对数字经济内涵和外延的理解并不一致，甚至它们之间还存在较大分歧或差异。然而，现有研究对数字经济认知的差异或非共识，并不妨碍我们对数字经济与现在产业体系关系的探讨。

一方面，数字经济无疑建立在现在产业体系基础上，但同时又对现代产业体系的构建和发展提供强有力的支撑和促进。首先，电子信息产业，尤其是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术产业构成数字经济最核心的产业基础，如跨境电商等数字贸易促进传统外贸转型升级等；其次，信息通讯技术（ICT）或新一代信息技术在战略性新兴产业中的扩散和应用，如在先进制造业、智能装备、新能源、新材料、光机电一体化、生命基因、航空航天、无人驾驶汽车、核应用，及地球、空间和海洋工程等技术产业中的应用，以及在金融服务、外贸、交通运输、电子商务、文化创意、信息服务、管理咨询等现代服务产业中的应用；最后，ICT或新一代信息技术在钢铁、煤炭、石油、造船、纺织、家电等传统产业中的应用，促进传统产业转型升级，推动其迈向更高的价值链区间。其中，智能制造构成数字经济现代产业体系中的基石，它与增材制造、航空航天、钢铁纺织等新兴或传统产业结合形成的支撑数字经济的先进制造业，将进一步拓宽现代产业体系的边界。

另一方面，数字经济与现代产业体系之间的相互依存关系，需要通过政府的一系列产业政策来维护和强化。产业政策是政府为解决产业结构失衡或层次低等经济发展中的问题，实现产业转型升级和优化发展，促进经济快速增长和发展而制定与实施的相关措施，是一种相对长期的、供给侧管理的经济政策①。从这个角度看，产业政策是政府为实现有效市场与有为政府相结合的一种资源配置手段。现代产业体系的建设将禀赋升级、价值链提升和空间结构优化列为战略目标，数字经济自身就具有促进构建现代产业体系的功能，因此，通过建设数字经济产业体系运营平台，实现对现在产业体系运行动态的大数据与人工智能管理，成为数字经济应用基础研究的一种重要内容。

同时，由于参与国际分工形成知识和技术的溢出效应，以及通过加速劳动力的能力素质提升，构成经济体内生比较优势的两个主要实现途径。前者从专业化与分工角度，后者从人力资本角度，提出了现在产业体系内生比较优势的基础。据此，数字经济的应用基础研究，一方面需要重点探讨数字经济如何促进市场开放，进而促进专业化和分工，另一方面，需要重点探讨数字经济如何促进教育，进而提升数字经济的人力资本，如国民数字化素养等。这两项内容也应成为数字经济产业政策分析的重要探讨内容。

四、新一代信息技术与实体经济深度融合

新一代信息技术与实体经济深度融合，是以往信息化与工业化融合或深度融合在数字经济中的具体体现。从本质上说，无论是信息化与工业化融合，还是新一代信息技术与实体经济深度融合，都是在实现两个不同经济系统之间的技术效率。或者说，当新一代信息技術成本既定条件下，实体经济产出最大化，或当实体经济产出既定条件下，新一代信息技术投入成本最小化。因此，提高新一代信息技术与实体经济深度融合程度，或者是二者之间的交互面最大化，或者在二者交互面不变条件下双方投入成本最小化。因此，数字经济的深度融合无处不在，如人机结合或人因工程、脑机接口技术、嵌入式系统与人工智能一体化等，又如德国工业4.0提出的信息物理系统，工业互联网中的数字孪生等。

然而，与以往信息化与工业化融合相比，新一代信息技术与实体经济深度融合也呈现出三个不完全一样的特征：

首先，信息化与工业化融合既包括信息技术或信息化与工业产业的融合，也包含信息技术或信息化与服务业的融合，甚至可以涵盖信息技术或信息化与社会发展的融合。新一代信息技术与实体经济深度融合似乎不包含社会发展融合的内容。一般地，实体经济指农业、工业、建筑、交通通信、商贸和文化等物质生产和服务产业。同时，在信息化与工业化融合中，软硬件等信息通讯基础设施、电子信息产业构成信息化带动工业化的产业基础，工业化形成的资本深化过程构成工业化促进信息化的产业基础。然而，在新一代信息技术与实体经济深度融合中，数字资源驱动的融合模式越来越成为深度融合的主流模式，大数据与人工智能构成信息化驱动实体经济发展的关键要素，因此，与“两化”融合相比，新一代信息技术与实体经济深度融合的融合面更为宽广，融合的交互模式也更多样化。

其次，信息化带动工业化与工业化促进信息化，构成信息化与工业化融合的两条基本途径。工业化促进信息化本质上是一个资本深化过程，信息化带动工业化则是一个知识深化过程，通过资本深化与知识深化的交互作用，形成对一国或一个地区技术效率的提升，从而形成基于知识积累和创新的内生经济增长。从这个角度看，新一代信息技术与实体经济深度融合也如此，但这种深度融合与之前“两化”融合相比，工业化促进信息化路径与信息化带动工业化路径之间的差别度在不断缩小，因为互联网、大数据和人工智能的普及应用不仅促进了工业化体系或信息化体系内部的融合，或者促进了实体经济内部与新一代信息技术之间的技术或产业融合，而且也极大地促进了技术与经济间的融合，即促进了两条路径之间的融合，使二者之间的差异度与之前相比变得没那么明显；

最后，信息化与工业化融合所依赖的信息技术更多地体现在对物或间断流程的融合上，依然会形成诸多信息孤岛。例如，在智能制造的人、机、料、法、环五个关键要素上，“两化”融合主要解决的是料的融合问题，部分解决人或机的融合问题。然而，基于工业互联网的数字孪生平台则需要将上述五个关键要素全部进行深度融合。又如，在“两化”融合中解决产品研发创新主要依靠产品数据管理系统（PDM）的融合，PDM与企业资源计划（ERP）系统之间可能融合，也可能不融合，这样，产品研发创新无法实现真正意义上的融合。然而，在新一代信息技术与实体经济融合中，智能制造五个关键要素内部与之间的深度融合，构成深度融合的基本标准。在深度融合中，平台化和生态化融合成为数字经济中更为普遍的融合路径。因此，如何推动平台化与生态化的深度融合，可以作为数字经济应用基础研究的重点内容之一。

按照OECD的理解，从融合与扩散的角度分析，数字经济可以由三部分组成，一是数字经济规模构成GDP或商务部门增加值的一个部分，二是数字技术对所有产业的动态影响，三是数字经济活动对生产率和GDP增长的影响。无论是哪种形式的数字经济内涵，其本质都是新一代信息技术与实体经济深度融合的产物，包括深度融合的直接影响，间接影响和动态影响等。因此，基于深度融合的数字经济应用基础研究，重点不在深度融合或数字经济特征分析上，而应更多地聚焦于数字经济对现代产业体系、经济增长、投资、外贸、消费、就业等经济主体的影响领域，如数字经济如何促进经济高质量发展等课题上。在这些领域，中国学者有机会开展原创性质的重大应用基础研究。

在“两化”融合理论与方法研究情境中，中国“两化”融合模式是作为一个追赶者，在融合模式上需要采取与发达国家信息化与工业化串行模式不同的并行模式，即发达国家是先有工业化后有信息化，中国等发展中国家则是工业化尚未完成即迎来信息化挑战，需要走一条信息化与工业化并举的发展道路。然而，随着中国数字经济的迅速崛起，尤其是新一代信息技术与实体经济的深度融合不仅是中国面临的挑战，而且也是发达国家面临的挑战。中国数字经济面对的融合问题与发达国家是同时出现的，或面对的主要冲突也几乎是相同的。因此，如何实现新一代信息技术与实体经济深度融合，促进经济高质量增长，构成中国与发达国家共同面对的新课题。这种研究情境的转变，为中国学者开展原创性质的重大应用基础研究提供了契机和条件。

五、数字经济的市场监管、政府治理与风险控制

数字经济不是自主的虚拟空间，同样存在着市场监管、政府治理与社会系统风险的控制问题。在信息完全完备或充分假设下，市场与计划配置资源的效率是一样的。但是，在缺乏有效信息、数据和知识的条件下，市场经济通常比计划经济更有效率。但是，有效市场也依然需要近似完备和充分的信息为前提，信息非对称形成的逆向选择和道德风险等因素，也会导致市场失灵。凯恩斯经济学试图通过有效政府的干预来解决这个问题，但因信息的不完备或不充分，随之也会出现政府俘获而形成政府失灵。奥斯特罗姆提出的自组织理论试图从第三种资源配置角度来部分解决市场失灵和政府失灵问题，但同样也面临信息不完备或不充分带来的效率损失和公共池塘悲剧问题。由此可以看到，信息完全或充分程度与市场失灵、政府失灵、自组织失灵密切相关。如何构建一个有效市场与有为政府高效组合的经济体制，既是中国特色社会主义市场经济理论的一个重大课题，也是数字经济研究需要探讨的一个重大应用基础研究课题。

具体地，如何构建数字经济有效市场与有为政府的智能组织机制，可以作为具有原创性质的数字经济重大应用基础研究内容之一。目前，对数字经济的市场监管和政府治理开展了初步研究，形成不少有价值的成果。例如，数字经济具有行业特有的“分层式垄断竞争”市场结构，垄断集中于大型互联网平台类企业的主营业务中，竞争由中小型互联网平台类企业与衍生业务主导，且不对大型互联网平台类企业造成竞争压力，因此，不能用传统的反垄断方式来监管数字经济市场运行，需要采取较为宽松的监管政策。可以说，数字经济中存在诸多的市场监管挑战。例如，如何处理生产效率与定价效率之间两难的“马歇尔冲突”问题，如何处理具有垄断地位的平台型企业与双边市场中的众多小企业之间的关系，如何处理数字化过程中的企业利益与个人利益等。这些都需要采用新的技术与经济管理交叉视角来进行深入探讨，并在市场监管实践中不断总结提升。

数字经济发展不仅使社会和企业面临核心技术创新能力挑战，企业管理模式挑战，而且使政府和社会经济面临政府治理能力挑战，实体经济数字化转型等重大挑战。可以认为，数字经济的政府治理转型比市场监管创新更富有挑战性，数字经济治理不仅是社会治理的一个重要组成部分，而且也是政府治理转型創新的一个重要领域。数字化政府不仅是形式上的上网或集中办公服务，或者网站发布级别的电子政府形式，更是思想观念和行为特征上的数字化平权和公平正义观念的转变，这显然是一个漫长的政府治理创新过程，需要从政府数字化素养的持续提升和管理能力的持续提升上下功夫。

数字经济的社会系统风险既包括科技金融如P2P平台带来的系统性金融风险，也包括网络安全技术带来的系统性风险，同时包括虚拟社区病毒式传播带来的舆情风险等。在数字经济运行中，同样也面临大量的数字化风险。数字经济中的社会系统风险无论是形式还是内容，都要比大工业经济面临的系统风险要复杂得多。例如，数字贸易本身蕴含着危及国家安全、消费者隐私泄露、网络洗钱等新型原生风险，以及针对数字贸易原生风险进行的网络安全、市场监管、公共道德等规制措施而产生的次生风险，如基于网络安全法规实施的外贸管制诱发跨境贸易争端，或形成连锁性数字贸易报复等。因此，如何构建一个有效控制数字经济的系统性社会风险的有效市场与有为政府高效组合的经济体制，是数字经济时代需要优先探讨的重大应用基础研究课题。

总之，数字经济宏观管理有三个目标，一是构建数字市场法规，创新数字经济的有效市场；二是提升数字政府的治理能力，创新数字经济有为政府治理；三是推进数字经济有效市场与有为政府治理的高效组合体制，通过对社会系统风险的有效管控，实现数字经济社会福利的帕累托改进。