发达经济体数字经济发展战略及对中国的启示

李川川　刘刚

[摘要]在新冠疫情起伏反复不断加剧全球经济不确定性的背景下，数字经济表现出强大的活力和韧性，美国、欧盟、英国等发达经济体积极把发展数字经济作为经济增长新动能。文章重点梳理了美国、欧盟、英国等发达经济体的数字经济发展战略，分析和总结了不同经济体在数字经济发展中的发展理念和重要举措。中国数字经济虽然发展迅速，但也呈现出数字安全问题突出、基础研究薄弱、数字人才短缺、数据孤岛严峻等问题，通过借鉴发达经济体数字经济发展的关键举措及经验，提出加大数据安全和个人隐私安全的立法和保护、强化基础研究、聚焦数字人才、构建平台型政府等对策建议。

[关键词]发达经济体;数字经济;数字经济发展战略;启示

[中图分类号] F49[文献标识码]   A[文章编号]  1673-0461（2022）04-0009-07

一、引言

在全球经济形势不确定性日益增强、经济下行压力不断加大，以及疫情冲击下全球供应链断裂等诸多不利因素影响下，数字经济不断为经济系统注入新的活力和动能，增强经济抵御风险的韧性，使其成为全球经济发展速度最快、经济活跃度最高、与其他行业融合力度最强的领域。为了在第四次工业革命中抢占先机，美国、欧盟、英国、日本等发达经济体积极制定数字经济发展战略，大力推动数字经济发展，以此实现国家和地区国际竞争力的提升。2020年，发达国家数字经济规模达到24.4万亿美元，占全球数字经济总量的74.7%，是发展中国家数字经济体量的将近3倍。其中，发达国家数字经济占GDP比重为54.3%，高于发展中国家26.7个百分点，美国、德国、英国数字经济占GDP比重超过60%①。数字经济在全球经济构成中的比重和重要性不断提升，已经成为生产力和生产关系变革以及传统经济数字化转型发展的重要驱动力量。

作为第四次工业革命的引擎，以大数据、云计算、物联网和人工智能在内的新一代信息技术推动的数字经济已经成为全球经济发展的新动能。发达经济体纷纷把发展数字经济作为增强经济发展韧性和培育经济新动能的关键，通过制定数字经济发展战略及相关政策，积极引导和推动数字技术发展和创新，进而抢占新一轮技术革命的制高点。发达经济体作为数字经济的先行者，在数字经济发展的政策体系设计和制度规则制定等方面具备一定的优势。如何有效借鉴發达经济体数字经济发展经验，进而解决中国数字经济发展中存在的瓶颈和问题，助推中国数字经济高质量发展成为学术界关注的重点。中国目前正处于经济高质量发展的关键阶段，数字经济与实体经济的深度融合成为现阶段经济表现的典型特征。虽然中国数字经济体量较大，数字经济发展势头迅猛，但存在基础研究薄弱、数字人才不足、数据孤岛问题突出等因素制约，以及数据安全与网络安全等一系列重大挑战。中国数字经济发展的关键瓶颈在于生产力的先进性不够，突出表现在数字生产关系的滞后性严重制约了数字经济生产力的发展，应该加强顶层设计，实施数字经济发展重大战略规划，打破制约数字经济生产力发展的政策障碍和体制瓶颈，进而构建数字经济发展的良性生态系统[1]。因此，需要借鉴发达经济体在数字经济发展战略中制度理念和经验，在弥补国内数字经济发展短板的同时，积极构建适应现阶段数字经济生产力发展要求的政策体系，对中国数字经济的高质量发展和传统产业的数字化转型具有重要的现实意义。

二、发达经济体数字经济发展战略

（一）美国：维持数字经济领导地位

1. 构建强有力的数字经济政策推进实施机制

为了加强对数字经济发展的政策指导和积极推进数字经济领域政策的落实，美国制定了系统的政策实施体系和完善的政府组织机构。在美国数字经济政策推进体系中，主要由人工智能国家安全委员会、白宫科技政策办公室以及下属的国家科学与技术委员会三大机构负责政策的制定和协调[2]。人工智能国家安全委员会主要负责人工智能领域安全问题，直接对国会负责，向其提供相关的调研报告和政策建议。白宫科技政策办公室的主要职能是协调政府机构中涉及到科学技术领域的相关工作，负责协调政府科技研发的预算管理和审查工作以及为总统提供人工智能领域的相关政策和方案。白宫科技政策办公室旗下设有总统科技顾问委员会、国家人工智能倡议办公室和国家科学技术委员会。其中，国家科学技术委员会由国土与国家安全、科学、技术、环境与自然资源、技术工程与数学教育、科技六个主要的分委员会和人工智能特设委员会、研究环境联合委员会两个特别委员会组成。分委员会和特设委员会的职能是负责人工智能技术在不同行业领域的政策实施以及与联邦政府之间的协调工作。为了推进数字经济政策的落地实施，美国商务部连续多年发布数字经济和数字国家相关报告，并通过制定数字经济议程、成立数字经济咨询委员会和数字贸易工作组等多种方式，不断健全和完善数字经济发展相关的战略政策和推进机制。

2. 重视人工智能领域投入和数字型人才培养

美国在数字经济领域之所以能够长期处于世界领先地位，关键原因在于其十分重视对人工智能领域的投入和数字型人才的培养。美国联邦政府把人工智能列入财政的优先支出事项，注重对科技研发和基础研究的投入。1978年科技研发项目总预算为39.3亿美元，2020年达到202.9亿美元，增长了5倍;基础研究预算也呈增长趋势，从1978年的13.7亿美元增加到2020年的134.8亿美元[3]。为确保美国在全球数字经济创新领域的领先水平，2021年美国财年预算重点支持人工智能、量子信息科学、5G、先进制造等新兴颠覆性技术领域。在量子信息科学领域的研发投资较2020年增加了50%以上，研发资金到2022年将会增加一倍。

数字型人才是数字经济得以持续发展的动力。美国在持续不断对人工智能领域进行投资的同时，十分重视数字型人才的培养。首先，为提升数字经济相关的劳动力素质，美国政府把科学、技术、工程和数学教育（STEM）确定为优先发展事项，并要求教育部每年至少拨款2亿美元用于促进高质量的STEM教育。同时，美国还通过技能培训和学徒制为数字型人才进行技术赋能，以此确保每个工作人员都能够拥有平等使用人工智能的机会。其次，为加强数字型人才研发队伍建设，美国在高校奖学金项目中优先向AI学科倾斜。2019年2月美国政府签署《维护美国人工智能领域领导地位》行政命令，将AI视为联邦奖学金和服务项目的优先领域，奖学金涵盖高中、本科和研究生阶段，鼓励将AI技术纳入教学计划和课程体系。最后，美国通过出台各种政策法规不断提升全民数字素养和技能。2019年5月，美国发布《未来20年美国人工智能研究路线图》，提出要构建全方位的人工智能人才培养体系，开发和制定不同级别的人工智能课程。2021年6月，美国参议院通过《2021年美国创新和竞争法案》，明确提出将计算科学纳入中小学教育的课程培养体系。

（二）欧盟：单一市场与规范治理

1. 数字单一市场到单一数据市场战略演进

欧盟数字经济战略可以分为两个阶段。第一阶段，欧盟数字单一市场战略阶段。2010年5月，欧盟发布《欧洲数字化议程》，提出了包括七大重点战略领域的数字化发展五年规划，目标在于建立欧盟数字单一市场，实现经济社会的可持续发展[4]。2015年5月，欧盟委员会发布《数字单一市场战略》，该战略明确提出建设数字单一市场，并提出三大支柱和十六项具体措施，旨在打破28个成员国之间的数字市场壁垒，促进人员、货物以及数据等要素的自由流动，实现欧盟数字单一市场建设。为进一步加强数字单一市场建设，欧盟发布了《欧洲工业数字化计划》《打造欧盟数据经济》《欧洲网络平台与数字单一市场的机遇与挑战》等规划和政策文件。第二阶段，欧盟单一数据市场战略。2018年4月，欧盟委员会发布《建立一个共同的欧盟数据空间》，明确提出在欧盟成员国之间建设统一的数据空间，促进政府公共部门数据的对外开放共享、高校和科研机构数据的获取以及私营企业数据的共享。2020年2月，欧盟委员会公布《欧盟数据战略》，围绕欧盟单一数据市场目标提出了四项具体落实政策：构建成员国间统一的数据治理框架;加强对数据基础设施领域的投资;尊重公民数据权利和加强数据专业人才建设;构建核心行业和公共利益领域的统一数据空间[5]。从数字单一市场到单一数据市场战略的演进，说明数据要素资源在数字经济发展中的作用越来越明显，欧盟利用其自身优势，在推进单一市场战略的进程中将重心逐渐聚焦在单一数据市场建设领域，致力于在欧盟境内建设共同的数据空间，促进数据要素在其内部的自由流动。

2. 先规范后发展试图逆转数字经济发展劣势

欧盟在全球数字经济中的市场份额与其经济实力并不匹配，据统计，中国和美国占据全球70个最大数字平台市值的90%，欧盟仅有4%的份额，其中全球七个“超级平台”分别被美国的微软、苹果、亚马逊、谷歌、脸书和中国的腾讯、阿里巴巴瓜分，欧盟却没有一席之地②。人工智能科技的落后和巨头数字科技企业的缺乏，使欧盟在国际竞争中逐渐丧失话语权和主动地位，为逆转数字经济发展中的劣势，欧盟试图通过人工智能伦理规范和相关监管规则的制定，赶上数字经济发展浪潮。早在2015年欧盟议会法律事务委员会（JURI）就决定成立专门研究机器人和人工智能发展相关法律问题的工作小组[6]。2016年6月，欧盟率先开始人工智能领域的立法工作，建议重新定义机器人的身份属性，将其定位为“电子人”，并为其登记身份，同时赋予其相应的权利和义务，如劳动权、著作权等。2018年4月，欧盟委员会发布《欧盟人工智能》，提出以人为本的人工智能发展路径和建立相应的人工智能伦理和基本法律框架，并起草制定涉及机器人、人工智能的伦理指南，以应对未来人工智能发展带来的伦理、治理、安全等方面的挑战[7]。2019年4月，欧盟先后发布了《可信AI伦理指南》和《算法责任与透明治理框架》，提出可信人工智能应具备的三个特征：尊重人基本权利的合法性;遵守道德伦理的伦理性;技术稳健可靠的健壮性。欧盟基于其超国家的属性，通过率先制定人工智能领域的相应规范和伦理规则，试图逆转在全球数字经济发展中的劣势地位和重塑数字经济话语权。

3. 引领数据保护和数据治理的全球通行标准

欧盟不仅重视人工智能规则和伦理，而且制定了严格的数据保护制度和数据治理规则。1981年欧洲议会发布《有关个人数据自动化处理之个人保护公约》，即“欧洲公约”，首次在欧洲层面建立涉及数据规范使用、数据流通、个人隐私保护等领域的法律制度。为了进一步加强个人隐私数据的保护，欧盟相继发布了《数据保护指令》《隐私与电子通信指令》等诸多法律文件。2018年5月，欧盟出台《通用数据保护条例》（GDPR），成为欧盟各成员国数据隐私和数据保护的基本法律框架，引领全球其他国家关于数据保护和个人隐私的立法热潮。2018年10月，欧洲议会通过《非个人数据自由流动条例》，旨在保障非个人数据在欧盟境内能够自由流动，并对数据本地化要求、主管当局的数据获取及跨境合作、专业用户的数据迁移等问题作了具体规定[8]。2020年12月，欧盟发布《数字服务法》和《数字市场法》提案，前者目的在于保护消费者在网络上的基本权利，并明确了中介服务、托管服务、在线平台服务和“超大”在线平台等四类在线服务应履行的义务;后者则明确了作为数字市场“守门人”大型网络平台的评判标准，并制定遏制“守门人”不公平市场竞争的相关举措。

（三）英国：数字政府建设引领者

数字政府战略到数字化政府战略的转型。英国作为数字政府建设的先驱，分别在《2016联合国电子政务调查报告》和《2018联合国电子政务调查报告》中位居第一名和第四名，是全球数字政府建设的标杆国家。英国数字政府建设可以分为“数字政府战略”和“数字化政府战略”两个阶段。

1. 第一阶段：数字政府战略

英国数字政府建设源于早期的电子政务建设。1999年英国政府发布《政府现代化》白皮书，提出政府所提供的公共服务业务均能向公众提供24小时的在线服务等措施。而数字政府建设阶段的首要目标是政府门户网站的优化和统一，前期电子政府建设阶段过度重视政务的在线服务，造成最多时有近2 000个政府网站的混乱局面。2012年英国启动政府网站“瘦身革命”，通过关闭、合并等方式将政府网站缩减为唯一的官方网站www.gov.uk。同年11月，英国政府公布《政府数字战略》，并在2013年对其进行优化修订，标志着英国从电子政务到数字政府战略的演化，开启了数字政府建设的时代。数字政府战略的核心是通过数字技术手段为公民提供高质量的在线公共服务，同时为无法使用数字化服务的民众提供其他条件，使数字化渠道成为公民选择公共服务的默认选择。为进一步向公众普及数字技能，减少人们的数字化使用障碍，2014年英国政府出台《政府数字包容战略》，数字包容强调应确保每个人使用数字化的能力，减少数字排斥。数字包容主要包含三方面内容：具备一定的数字技能使用互联网、具有连通互联網的基础设施和数字服务的设计应满足所有使用者的需求。

2. 第二阶段：数字化政府战略

2015年，英国启动“数字政府即平台”计划，该计划旨在实现以平台为基础的数字化政府转型，是英国数字化政府战略的重要理念。2017年，英国发布《政府转型战略（2017—2020）》，指出加快推进政府数字服务，强化“数字政府即平台”的理念，并提出推动跨政府部门业务整体转型、培养数字技能人才、优化数字治理工具、提升数据治理能力、创建共享服务平台五大目标[9]。2019年，英国通过对旧版本《数字服务标准》的升级和优化，发布最新版本的《数字服务标准》，从之前的18项服务标准缩减至14项，对相对滞后的服务标准进行优化的同时对原有标准又进行了升级完善。比如从“鼓励每个人使用数字服务”到“确保每个人都可以使用数字服务”，强调政府提供的公共服务适用于每个人，同时保证每个人使用该服务的能力;从“确保用户第一次成功使用服务”到“提供可靠的服务”，强调政府提供线上公共服务的稳定性和可靠性，同时对数字化政府建设提出了更高的要求。2020年9月，英国在《国家数据战略》中强调政府在利用数据方面的作用，转变和提升数据的使用以推动更好地制定政策和改善公共服务。2021年7月，英国在推进数字化政府建设时强调，政府的监管原则和能力水平应与数字技术的快速发展相适应[10]。

（四）日本：超智能社会5.0战略

积极推动数字经济与社会治理的结合。近年来日本人口出生率下降带来劳动力短缺以及迅速发展的老龄化趋势、经济增长动能不足等社会问题日益严重，同时国内资源短缺、自然灾害频发等诸多问题，使日本数字经济发展更加注重服务社会，更加强调数字技术与民生问题、资源利用、社会治理等领域的融合。2016年，日本政府在《第五期科学技术基本计划》首次提出“超智能社会5.0”战略，该战略明确提出通过人工智能技术的发展解决目前社会遇到的各种问题[11]。超智能社会是继原始社会、农耕社会、工业社会和信息社会后的一种网络空间和物理空间高度融合的具有持续发展和强大韧性的“以人为本”的社会形态。同年5月，日本政府出台《科学技术创新战略2016》，对“超智能社会5.0”的平台建设和基础技术领域进行了系统介绍。2021年3月，日本内阁会议通过《第六期科学技术基本计划》，提出未来五年将投入30万亿日元投入人工智能、量子技术和低碳技术等重点领域，是对超智能社会5.0目标的进一步具体落实。该计划提出了超智能社会建设的三大措施：数字化社会变革;提升基础研究能力和培养人才;强调脱碳社会，加强对人工智能、5G、量子计算机等领域的研发。

三、中国数字经济发展中存在的突出问题

（一）数据安全与个人隐私安全问题日益突出

数字经济时代，人们在享受人工智能技术带来便利的同时，存在着巨大的安全隐患，数据的过度采集、滥用以及个人隐私数据的泄露等问题日益凸显。如网络平台被黑客入侵所造成的大规模数据泄露、互联网企业对公民信息的任意采集和非法交易、个人隐私信息被网络人肉搜索和肆意传播所引发的“社会性死亡”等。2020年11月，“圆通内鬼致40万条数据信息泄露”事件中，不法分子通过租借内部员工账号盗取包括发件人和收件人的姓名、电话、地址六个维度的个人隐私信息数据，再以每条信息1元的低廉价格转卖到境内外电信诈骗高发区，给居民财产安全和社会稳定带来巨大威胁。目前数据安全和个人隐私信息保护却面临着多重困境，如视频监控与隐私信息的透明化、数据挖掘与隐私信息的整合、信息交换与隐私信息的失控、信息分享与隐私信息的自我扩散等[12]。相对于欧盟在数据安全和数据治理领域成熟系统的法律体系而言，中国关于数据安全和个人隐私信息保护领域的立法更新进程相对缓慢，难以满足人们对数据安全和个人隐私信息保护紧迫性的需求。现行法律法规对于个人隐私信息保护的宣示性较强，存在相关法律条文分散、具体规范性较弱、覆盖性与时效性均显不足的问题[13]。

（二）基础研究薄弱和关键核心技术被“卡脖子”

传统产业自主创新能力和技术研发能力不足，关键核心技术对国外依存度较高，尤其是制造业多以代工和组装为主，处于全球价值链的低端。2020年全球十大半导体企业，美国拥有6家并且在各自领域具有不可撼动的市场地位，如统治桌面终端CPU多年的英特尔，移动终端芯片领域的高通等，而无一中国内地企业③。近年来，美国以负面清单、芯片断供、人才打压等手段对中国高科技产业进行封锁和遏制，严重制约和威胁了中国战略新兴产业的发展和产业链的安全性，关键核心技术的“卡脖子”问题也成为制约中国产业链迈向全球价值链高端，乃至制约中国产业高质量发展与迈向世界科技强国的巨大障碍[14]。

习近平总书记强调：“我国面临的很多‘卡脖子技术问题，根子是基础理论研究跟不上，源头和底层的东西没有搞清楚。”[15]关键核心技术的“卡脖子”问题，根源在于自身技术创新能力匮乏和基础研究能力薄弱。从数字经济创新能力看，目前中国人工智能技术创新主要集中在应用层技术领域，基础层和技术层的创新能力薄弱。而美国数字经济发展的动力来自基础研究和芯片操作系统的基础层技术驱动，这也是中国数字技术薄弱长期受制于美国的重要原因。基础研究薄弱最直接原因在于缺乏持续的科研资金投入，资金来源主要依靠政府的投入，来源渠道相对单一，同时缺乏推动基础研究发展的政策制度和激励机制。统计显示，中国基础研究投入仅占研发投入的6%，远低于美国、英国、法国等发达国家15%至25%的水平④;企业基础研究投入也严重不足，美国的企业基础研究支出约占全社会的28%，中国仅占2.9%[16]。

（三）数字人才短缺为数字化转型带来巨大挑战

随着数字经济和实体经济深度融合，拥有专业技能和数字素养的跨界复合型数字人才需求呈现出急剧增长的趋势，数字人才日益成为中国数字经济发展和产业数字化转型升级的核心驱动力。发达经济体数字经济战略对数字人才培养的重视，更加彰显了数字人才对未来数字经济发展的重要性。在这样的背景下，中国数字人才面临着三大困境：一是数字人才的供给难以满足数字经济快速发展的需要。产业数字化转型产生的巨大智能化需求驱动数字技术更新迭代速度加快，数字人才不仅对专业技能要求较强，而且急需多学科背景的复合型人才。因此数字人才的门槛相对较高，导致中国数字人才的供给远远不能满足数字经济发展的需求。据统计，美国人工智能人才占世界总量的13.9%，累计高达28 536人，其中杰出人才比例为18.1%;而中国仅有18 232人，其中只有5.4%的中国人才被认为是“杰出”的等级⑤。二是数字人才的教育和培养难以满足不断涌现的新业态新职业新个体的需求。随着产业数字化的不断推进，在行业细分领域数字化转型升级过程中不断涌现出新的业态和商业模式，同时也不断涌现出新的职业类型，如知识内容生产者、短视频编辑师、数据分析师、带货直播培训师等新兴职业，但目前数字人才的结构和学科培养体系严重滞后于新兴职业的涌现速度，一定程度上制约了数字经济的活力和韧性。三是对具备专业技能和数字素养的跨界复合型数字人才的急需。数字人才的培养周期和难度远远高于一般技能人才，短时间内通过技能培训只能满足低技能的数字人才需求，具备专业技能和數字素养的跨界复合型数字人才仍面临着严重的短缺[17]。

（四）政府部门条块分隔及数据孤岛问题严峻

政府部门间的条块分割，不仅发生在纵向不同层级政府之间，也发生在横向政府各职能部门之间，条块分割状况产生的实质是受地方政府部门自身利益影响的保护主义所驱动。首先，政府部门间由于客观存在的边界以及彼此之间数据缺乏关联性，使信息和数据无法得到高效的自由流动，导致大量的数据沉淀在各个部门形成相对独立的数据中心，这些数据中心则像孤岛一样无法与其他部门的数据进行共享和连接。中国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里⑥，由于政府部门间的数据孤岛现象使数据资源无法互联互通和难以实现数字资产价值最大化，是造成数据资源极大浪费的关键原因。其次，由于缺乏统一规范的数字政府治理标准，跨层级、跨部门和跨地区数据资源共享机制不完善以及不同政府部门之间在同一事项数据可能存在重复采集，重叠填报甚至相互矛盾的问题等，也是导致大量高价值政务数据资源难以得到有效开发利用的重要原因。最后，关于数字政府建設，地方各级政府和部门间基于自身职能职责和业务需求建立相对独立的政务信息系统，且不同部门基于自身需求出台相关的规范性文件和规章制度。因为跨部门协同机制的缺失，难以形成强有力的数字政府建设推进实施机制，进而使各地区数字政府建设进度参差不齐且较多存在重复建设问题，出台的相关标准和规则也不可避免出现冲突和不衔接。

四、发达经济体数字经济发展战略对中国的启示

（一）加大数据安全和个人隐私安全的立法和保护

首先，应积极推进数据资源确权，数据成为资产的前提是对其进行确权，明晰的数据权利有利于规范数据交易市场，保障数据要素的流通安全。在数据确权制度建设方面，欧盟较早就颁布了相关的法律法规，如《通用数据保护条例》等。政府应充分考虑现阶段中国经济发展的特定国情和数字经济发展的不同阶段特征，在制度设计上加快推进数据确权工作，明确关键领域数据、个人隐私数据的范围以及数据交易流通规则，充分发挥数据作为数字经济关键生产要素的最大价值。其次，政府应根据人工智能技术发展以及网络安全形势变化及时对数据安全和个人隐私信息保护现有的法律法规进行更新和完善。加大对生物特征识别数据采集行为和APP非法收集个人信息数据的监管和立法，提高全社会数据安全管理和个人信息保护意识。最后，加大对数据保护和个人隐私保护力度，加快制定相关实施细则，进一步加大对技术专利、数据专利、知识内容和个人隐私的保护工作，同时加强对违法采集和盗取、滥用公民个人数据和隐私数据的执法力度。

（二）强化基础研究对科技自立自强的支撑作用

基础研究决定一个国家在人工智能领域和数字经济发展中的地位，基础研究具有高投入、长周期、风险大等特征，导致大量的资金更多聚集在满足市场需求的低投入、短周期的应用型研究领域。因此，为破解“卡脖子”难题和摆脱对国外技术的依赖，要强化基础研究对科技自立自强的支撑作用[18]，政府不仅要加大对基础研究的投入力度，而且要通过相关制度和机制的设计充分调动社会力量参与的积极性。第一，国家应在政策制度、资源投入、战略发展等方面把基础研究放在更加突出的位置，加大对战略性、前瞻性、颠覆性且能引领未来发展的基础研究领域的资金投入力度，从源头上提高国家的原始创新和基础研究能力。第二，积极构建多元化、多渠道的基础研究融资机制，引导更多的企业和社会资本支持基础研究。在中国基础研究经费来源中，政府和企业投入比例严重失衡，政府财政投入占比达到90%以上，企业和其他社会资本投入比重低;而美国基础研究经费大约50%由政府提供，另外50%的基础研究经费则由企业、高等院校和非营利机构共同承担[19]。政府应该通过税收优惠、政策扶持、人才政策等措施，积极鼓励企业、社会基金、个人在内的社会资本力量参与到关键核心技术研发和基础研究领域。第三，应充分发挥企业在基础研究和技术创新中的主体作用。鼓励具有较强技术创新能力的企业参与国家重大科技攻关项目和国家自然科学基金项目，设立专项资金，加快推动具有应用场景的基础研究成果的转化应用。

（三）聚焦数字人才为数字经济发展提供源动力

技术进步是数字经济发展的生产力，数字人才则是推动数字经济发展的源动力，第四次工业革命中数字经济的竞争最终将是数字人才的竞争。第一，要加大人工智能、大数据、物联网、计算机视觉等数字人才的培养规模，扩大数字人才的储备，充分发挥数字人才对数字经济高质量发展的基础支撑作用。第二，高校和科研院所应积极推进数字经济学科体系建设，构建以社会需求为导向的多层次数字人才培养体系，围绕人工智能、基础研究和颠覆性技术等领域设置相关学科和专业，奖学金政策和科研项目优先向人工智能学科倾斜，使数字经济学科建设与数字经济发展的实际需求相匹配[20]，并且能够根据数字经济实践的深入和应用场景的扩大进行动态调整，加快培养一批既熟悉专业技能、又具备数字化素养的跨界复合型人才。第三，政府应加大对数字人才的财政投入力度，通过实施各种人才计划和保障措施，营造良好的工作环境。积极出台面向社会需求的数字人才专项补贴政策，尤其是高层次人才和紧缺人才专项计划，加大对基础研究和人工智能等领域高层次团队的引进支持。同时企业应加大对内部人员的数字技能培养，积极利用外部渠道向全球招聘所需要的数字人才[21]。

（四）构建平台型政府积极推动政府数字化转型

第一，加强顶层设计，积极推进平台型政府建设。借鉴英国数字政府和日本超智能社会5.0建设的经验，加快推进国家治理体系治理能力现代化的进程。平台型政府是构建包括政府、企业、制度、产业、创业者等创新要素良性互动、协同融合的生态系统，是政府职能由“管理”向“服务”转型的必然要求。第二，积极构建平台型政府统筹协调机制和配套标准制度规范，建立强有力的平台型政府建设推进机制。应理清中央有关部门以及地方政府机构在平台型政府建设、管理、规划和标准化方面的权利和职责，加强平台型政府建设过程中的统筹协调，打破部门间各自为政、条状分隔的状况，避免出现部门间权责交叉重叠、项目重复建设、数据重复采集、数据格式标准不一、进度层次不齐的问题。第三，政府数字化转型应以人民需求为中心和服务人民为宗旨。政府数字化转型要尽可能实现所有面向民众提供政务服务的线上化，充分考虑到不同人群的特征和使用习惯，设计更为简单、便捷、高效等数字化政府服务方式，从而让民众更倾向于选择和使用数字化服务。政府数字化转型应具有包容性、平等性，要确保每个人具备使用数字化渠道的能力，并为无法使用数字技能的社会弱势群体、残障人士等边缘群体提供其他人性化渠道。

[注释]① 数据来源：中国信息通信研究院《全球数字经济白皮书》，2021年8月。

② 数据来源：联合国《2019年数字经济报告》，2019年9月。

③ 数据来源：国际市场调研机构Gartner《2020年全球前十半导体企业名单》，2021年1月。

④ 李克强：要让科研人员有经费使用的自主权，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1693928875803941958&wfr=spider&for=pc.2021年3月11日。

⑤ 数据来源：清华大学中国科技政策研究中心《中国人工智能发展报告2018》，2018年7月。

⑥ 2016年，李克强总理在全国推进简政放权电视电话会议上指出“目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，‘深藏闺中是极大浪费”。

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and Their Enlightenment for China

Li  Chuanchuan，  Liu  Gang

（School of Economics，Nankai University， Tianjin 300071，China）

Abstract：    In the context of the repeated break-outs of the COVID-19 epidemic and      economic uncertainty being exacerbated worldwide， the digital economy has shown strong vitality and resilience. In the United States， the European Union， the United Kingdom and other developed economies， developing the digital economy is regarded as a new engine for economic growth. This paper focuses on the digital economy development strategies in those developed economies， and analyzes their ideas of development and important initiatives of different economies in digital economy development. The authors found that although Chinas digital economy is developing rapidly， it also presents problems such as obvious digital security issues， weak basic researches， shortage of digital talents， and isolated data islands. They make the following conclusions： we can learn from the developed economies about their measures and experiences of digital economy development; we should have some countermeasures such as increasing legislation and protection of data security and personal privacy security， strengthening basic research， focusing on digital talents， and building a service-oriented government.

Key words：developed economies; digital economy; digital economy development strategy; enlightenment

（責任编辑：张积慧）