第四次工业革命的政府应对策略

郑 憩 孙 峰

第四次工业革命不仅是数字技术所驱动的生产方式的变革，更将带来整个社会体系的变革。政府应采取有效策略，避免加剧社会不平等、数据独裁等问题，建立适应数字时代特点的现代治理体系，加快我国向知识和技术密集型发展模式转型。

充分认识第四次工业革命的内涵与贡献

自18世纪60年代第一次工业革命后，到今天已经历了三次工业革命，正在迎来第四次工业革命。历次工业革命都深刻变革了生产力和生产关系，不仅改变了人类创造价值的方式，也改变了人与人之间以及人与自然之间相处的方式。工业革命持续提升了社会生产力，极大改善了人类生活水平（见图1）。

图1 工业革命对人类发展的贡献示意图

第四次工业革命的主要特征是由诸多新兴创新技术带来的物理空间、网络空间及生物空间的融合，以物联网、大数据、人工智能、区块链和机器人为代表的数字技术所驱动的社会生产方式的变革，包括以下四个方面的核心内涵：

系统性的变革。第四次工业革命是数字化、网络化与智能化的深度融合，互联网带来的资源创新互通会深刻影响全球资源配置方式，将涉及国家、公司、行业之间以及整个社会所有体系的变革。除技术本身以外，更重要的是创造福祉和价值的系统，通过政府机构、企事业和科研单位的合作，共同推动新技术应用，促成更加有效的社会系统。理解第四次工业革命是系统性变革的特点，有助于从宏观层面研判第四次工业革命带来的社会变化，并探讨各项技术能够创造价值的领域。

速度快、规模大和范围广的变革。第四次工业革命发展速度呈现指数级增长，新兴技术和各领域创新成果传播的速度和广度远超前三次工业革命。因发展速度和传播速度快于以往任何时期，颠覆和创新显得尤为激烈。蒸汽机是第一次工业革命的标志，它走向世界花了120年，而互联网只用10年不到的时间便遍及了世界。

劳动者和劳动工具、劳动对象的关系的变革。第四次工业革命中，劳动工具与劳动对象将发生重大变化，人类将迈向与机器人共存的时代。随着数字技术的飞速发展，机器人将具有更快的速度、更强的力量、更精准的控制和更高的智能。智能化的机器人将逐步取代人类一些重复、程序化的工作。第四次工业革命将是一次深刻的智能化革命。

社会生产组织方式的变革。第一次工业革命实现了少量标准化，生产组织方式开始从分散化走向集中化；第二次工业革命实现了大规模的标准化，使大规模集中化生产成为企业竞争优势的来源；第三次工业革命倡导大批量定制，推动了产业内分工；第四次工业革命倡导个性化定制，弱化规模经济优势，生产组织方式从集中化又开始走向分散化的个性化定制。3D打印技术和智能化设备等技术的发展，将逐步提升个性化定制的能力，推动生产组织方式的变革。

总体来说，第四次工业革命将极大地提高生产力，推动生产方式的变革，改写人类发展进程。每一次工业革命的发生，世界各国的竞争地位就会发生变化，第一次工业革命由英国开创“蒸汽时代”，第二次工业革命由美国和德国主导“电气时代”，第三次工业革命由美国引领“信息时代”。第四次工业革命也将对世界格局产生深刻影响。

与前三次科技革命发端于西方发达国家不同，第四次科技革命中国与发达国家站在了同样的起跑线上。在数据、算法等诸多层面，中国已经实现与发达国家齐头并进的发展。因此，我们要积极探索适应数字时代特点的现代化治理体系，为国家全面数字化转型做好准备。

深入剖析面临的挑战

第四次工业革命正在发展演进，在极大释放生产力的同时，也会给现有发展方式和社会治理带来巨大挑战。

经济增长模式的挑战。东亚模式是过去50 年来发展中国家追赶发达国家的最佳模式，除东亚外，南亚、拉美等地区的发展中经济体也在走这条路，但依靠劳动密集型产品出口来带动经济增长的模式将面临越来越困难的境地。有专家认为，机器换人使“亚洲四小龙”和中国的奇迹再难复制，廉价劳工将被更廉价的机器人取代，本地生产将成为主流。

社会发展不平等的挑战。前三次工业革命带来的财富分配并不公平，且这种不公平的趋势也在扩大。第四次工业革命最大的受益者是智力和资本提供者，包括创新者、股东、投资者等，导致了工薪阶层与资本拥有者贫富差距分化，加剧财富和价值向少部分人手中集中。并可能出现“低技能低收入”“高技能高收入”两个极端，进而加剧社会关系的紧张，给社会治理带来严峻挑战。

劳动就业的挑战。以物联网、大数据、人工智能、区块链和机器人为代表的数字技术在生产、经济管理以及社会治理各方面逐步得到广泛应用，将给劳动就业带来很大影响。人工智能和机器人会逐步替代程序化的工作，造成大量人员失业，这个数字被麦肯锡预测在4亿—8亿，未来有700多种职业都可能被机器人替代。麦肯锡认为，随着人工智能能力的提升，人类工作待遇会大幅下滑，升职加薪将愈发困难。英国学者弗雷和奥斯本认为，未来20年里，美国约有47%的工作可能被人工智能和机器人取代。

数据依赖、数据独裁与数据隐私的挑战。由于网络化、信息化是第四次工业革命的基本特征，信息数据将成为未来最宝贵的资源。世界经济论坛董事会成员Snabe表示，所有个人以及国家都会产生“数据依赖”，如果数据掌握在少数人手中，将可能导致数据独裁。规范数据所有权问题将关系到人类的未来、生命的未来。希伯来大学历史系教授Harari指出，通过电子手段、社交媒体能够对个体进行监控，数据隐私面临极大挑战，同时利用数据可以测算人类想法，操纵情感，甚至左右个体的决定。《2018年全球风险报告》显示，网络安全威胁已成为2017年以来最值得关注的风险。

身份认同、道德与社会伦理的挑战。从生物技术到人工智能，第四次工业革命引发的爆炸式创新重新定义了人类的意义所在，以前所未闻的方式不断扩展人类寿命、健康、认知和能力的界限，有关伦理道德问题变得越发重要。人类是一种社会性动物，我们需要从个体与集体的不同角度来思考应该怎样应对寿命延长、定制婴儿、记忆提取等诸多问题。以2 0 1 8年底的“基因编辑婴儿”事件为例，在不久的将来，我们也许就有能力对人类进行全面改良，这些技术都将使人类面临前所未有的重大伦理与精神挑战。

科学谋划政府应对策略

秉持“以人为本”的理念引导技术发展。第四次工业革命是一场丰富、深远的系统变革，绝不仅仅只是几项新技术而已。同时，也应注意到技术有可能产生负面影响，如前所述的道德、社会伦理等一系列问题。我们需要改变现有思维和工作方式，一是让技术成为变革的主要推动者，但不是将技术视为简单工具或必然力量，而是注重以人为本，让技术赋能而非支配我们的生活；二是政府应弘扬正确的价值观，引导技术的发展，避免技术加剧社会不平等、缺乏隐私保障等问题的产生，以实现第四次工业革命给人类带来的最大价值。

加快转向知识和技术密集型发展模式。从经济增长模式的演变规律来看，遵循的基本都是由劳动密集型到资本密集型、技术密集型和知识或智力密集型的路子。我国目前面临着从劳动密集型、资本密集型向技术密集型和知识密集型转化的关键期。随着人工智能替代，劳动力数量优势的红利消失是必然的。传统粗放的以劳动密集型为主的中低端增长模式只有转向知识和技术密集型模式才是唯一出路。

采用“敏捷治理”方法。“敏捷治理”的理念力求与技术本身的敏捷性、流动性、灵活性和适应性相匹配，是调整政策产生、审议、制定和执行的基本策略，在坚持严格性、有效性的基础上创建更具包容性且以人为本的新流程，并允许政策更频繁的“升级”、更有效地满足管理的需要，以创造更好的治理成果。具体来说，一是建立及时沟通机制，政府通过加强与企业的沟通，掌握科技创新发展动向；二是建立平台共享机制，政府利用企业现有的数字化平台，进行快速高效的数据采集，并积极分享数据，提高透明度和办事效率；三是建立多方参与机制，建立政府、企业、专家多方参与的平台或联盟，共同制定规则，避免单方面利益控制。

建立和完善包容性市场机制。

任何一场新的重大技术变革，都会改变既有的利益格局，因而都需要突破固有利益的樊篱。破解这一困境的基础性措施就是建立和完善包容性的市场机制。在包容性制度的架构下，任何市场主体都有公平进入创新创业市场的机会，有公平获得创新创业所需资源的机会，其创新创业收益能得到切实的保障。戴伦·艾塞默鲁等的研究表明，第一次工业革命之所以发生在英国，原因之一在于英国开启了向包容性经济制度的转型。在面对断裂性技术挑战时，很多成熟大企业的转型显得非常困难，而包容性经济制度将催生大量新兴企业，可以克服成熟型大企业面临创新困境时给经济发展带来的问题。

推进跨界平台建设。考虑到第四次工业革命涉及面十分广泛，需要各种资源和技术整合，跨界沟通与公私合作就显得尤为重要。例如，为推进工业4.0计划的落实，德国三大工业协会——德国资讯技术和通讯新媒体协会（BITKOM）、德国机械设备制造业联合会（VDMA）以及德国电气和电子工业联合会（ZVEI）实现协作，共同建立了“第四次工业革命平台”。中国也应成立类似的机构或平台，促进自然科学界、工程技术界、社会科学界、企业界的合作，加强信息和通信技术部门和相关设备生产部门、工厂等密切合作，实现跨界融合和公私合作。

政府和企业共同承担数据安全责任。数字化治理具有前所未有的复杂性，数字时代需要制定法规和标准，以负责任的方式利用人工智能，防止利用数据信息进行非法活动。政府和企业要共同制定规则，营造网络安全、数据信任的环境。要明确技术的目的并确保透明，遵循数据安全规则和数据使用原则，明确数据永远属于用户或消费者，数据自由的前提是保护安全和隐私。

加强面向第四次工业革命的人力资本建设。人力资本是推进任何一次产业革命的关键因素，每次工业革命都有不同的技术内涵，因而所需的人力资本类型并不相同。第四次工业革命中，信息技术人才的培养与信息技术的创新、开发及应用能力的普及至关重要，劳动力的文化、技术素质要大幅度提高，政府应加快开展未来职业需求研究，据此制定特色职业技能培养方案，加快释放劳动力质量红利。与此同时，由于机器人的加入，工作岗位将重新分配，传统岗位可以解构为独立组件任务，程式化的工作将被分割出来安排给自动化程序完成，人类则可以更好地完成拥有更多变量、更互动化、更需要人类情感和创造力的工作。“终生学习”更加重要，能让人们重新获取技能、为未来做准备。政府需要负起再培训方面的社会责任，例如英国已建立了国家级的再培训制度，帮助人们进行再就业的职业培训。政府和企业要加快在就业培训、职业教育等领域建立伙伴关系。（参考文献略）