封面故事：优化发展新质生产力

2024年4月1日，在电信研究院，由信息社会50人论坛与中国信息通信研究院联合举办的“新思考论坛”第一期“新质生产力深度研讨会”上，我发表了关于“在激活数据潜能中优化发展新质生产力”的主题发言并参与讨论，现将有关内容整理如下，分享给大家，供批评指正。

探讨新质生产力的内涵，有学术性很强的方面，更主要的是有政策性的方面。

在学术方面，我在《探索与争鸣》杂志1月24日首发的《新质生产力：核心要素与逻辑结构》[1]一文中发表了一个自己的看法，有意识地突出了自己添加的想法，就是强调新质生产力的先进生产力部分，也就是把发展数字化生产力当作对发展新质生产力的优化。这是学术观点。

但是从工作观点来看，发挥数据潜力则是我认为在政策上应强调的。就此想结合起来谈谈我的一些想法。

一、对新质生产力未言明背景的理解

首先谈谈我对提出新质生产力背景的理解。当前，中国经济发展需要新的增量，然而现在明显处在经济复苏期。3%后的中国经济怎么办，增量在哪里？

过去30年顺风顺水都是高速成长，在这种背景下提出了2050年的目标要求。但是经济突然到了一个低速增长阶段，我们怎么完成2050年的任务，实质是我们和美国之间力量对比所要达到的目标如何实现的问题，怎么能使中国经济处于世界最前列？从这样的背景看，现在似乎存在动力不足的问题。而且，在中美脱钩背景下某些经济增量（如出口）走弱，可能使经济增长进一步被压缩。现在，我们有保持速度或者至少不能失速的压力。为此，要明确保持一定速度的主导因素到底靠什么。

从历史上看，中国经济发展是以增量见长的，我们早期依靠改革作为增量，然后是靠出口作为增量，加入WTO又一次出现巨大增量。国际大循环甚至对中国经济全局都造成影响，成为全局性的增量，而不只是出口行业的增量。接着在2008年之后，我们又有投资拉动。当然，长期以来我们都是依靠投资。但在2008年之后，靠大规模的基础设施投入又有很显著的增长。但是，这三类因素现在效率都减弱了。那么，2050年的目标还能不能完成？虽然林毅夫非常乐观，但是我觉得大家都存在疑虑。

我认为是在这样的背景下提出了新质生产力。我们选择科技作为增量的主导因素。

这个选择从时间段上讲没错。抓科技，与我们本届政府擅长的也是一致的，就是集中力量办大事。客观来说，科技是现在中美两国实际的增量源头。中美不约而同把下一代竞争焦点放在科技上。新质生产力使人很容易联想到科技。虽然实际上从学术角度来讲不完全是科技创新，因为还有市場创新等，但是我认为，从政策角度来讲，今年我们提出科技创新这个问题，就是要解决经济一度低迷之后，如果提振经济整体势头，靠什么来主导的问题。下面分三个方面来具体理解。

（一）如何理解科技创新的主导性

新质生产力要求以科技创新为主导。虽然强调科技创新，不能理解为科技创新之外其他创新不重要，但是提新质生产力明显瞄准的是科技创新。在“十五五”规划之前来谈，要看整个技术能带动多少经济。比如原来“铁公基”带动上万亿元经济增量，如果IPv6只带动1000亿元，首先盘子大小就有问题。所以政策与学术不同，首先要考虑技术能带动多大经济盘子的问题。

在新质生产力中，科技创新的重点是科技。如果说，我们不太擅长改革，比如总是把改革操作成“改变”，而且专改变市场化的东西，或者相比改革那些年情况发生变化了，那么是否可以把科技加强一下作为增量的主要动力？这时候提科技创新主导，我认为重点是科技。

1. 首先是改革与发展的关系，到底谁为主导

我认为，我们过去三四十年来，都是强调改革开放在发展中的主导作用。正是因为改革解放了生产力导致大发展。在世界范围来看，是以增量改革为特征。也就是说，我们的改革促增量，别的国家改革都没“产量”，就不能算成功。现在我认为，中国的增量正在从增量改革变为增量发展。现在的问题是，我们能不能依靠以科技主导的发展，寻求像过去改革所能带来的那样的增量，而且不是一星半点的增量，而是大的增量，大得足以改变中美之间的力量对比。要达到这样的力度，就要靠科技创新。调整生产关系不是目的，发展生产力才是目的。改革相对稳定后，发展生产力成了目标，新质生产力就是要发展的东西。

当然这不等于说，我们不要改革了。新型生产关系在里面起到的是保障作用。我在2023年12月就提出了个人观点，认为谈新质生产力一定要提生产关系。

我认为，改革与发展，一个是主导、一个是保障，是这样的关系。也就是说，发展作为主导，以改革作为保障，不可理解为不要改革了。

2. 发展动力从投资主导转向科技（创新）主导

GDP增速明显下降，为了保持我们战略目标的实现，如果依靠投资这样粗放的方法走不通的情况下，科技可不可以带动？这时候还不是科技本身，不是技术问题，而是科技作为一种能够带动投资的力量，它能够有产业带动力，这是技术经济问题。科技创新主导说的是经济问题，不是在说科技本身。也就是说，经济本身的主导力量到底是投资还是科技，这是谈主导的意图。

“原创性、引领性的科技攻关”一定要转化为像投资那样强的带动力量，才能谈得上主导。用科技攻关来引领经济，是因为固定资产投资引领出现了问题。固定资产投资增幅大幅下降，用什么东西可以补上这个缺口？实际上这是一脉相承的。

3. 发展路径上要处理好市场和政府的关系

当然我们说的是发挥好市场的作用和政府作用，但是提到科技作为主导，这里到底主要发挥市场作用还是政府作用，这本身是一个问题，是需要我们将来用十年或者更长时间来面对和解决的问题。

至少目前来看，政府有很强的积极性希望更好发挥政府作用。政府是非常有为的，希望能够通过规划的手段，通过产学研用结合，把科技作用发挥出来。对科技部一些职能的调整，明显能看出施策重心在于产学研用的“用”，让技术带动产业。我们原有的体制带动不了，或者跟美国相比有明显差距，所以要解决这个问题。但是总的来看，还是在发挥政府作用方面下的功夫比较多，比如引领性的科技攻关方面、集中力量办大事方面，都强调了很多。

但是，我认为发展路径上还是要坚持两条腿走路，既要发挥好政府作用，也要发挥好市场作用。我用一个提法，“在更好发挥市场作用的同时，要坚持社会主义市场经济”。也就是说，不能放弃市场作用这篇文章。因为我们并没有否认社会主义市场经济，而且这里面也有文章。真正做好了以后，就是把社会主义和市场经济融为一体，这个问题还没有解决得很好。春秋战国时期齐国的模式就是典型社会主义和市场经济紧密结合。我向大家推荐李学俊的《中国古代的社会主义》[2]，主要讲管仲，说的是市场经济和社会主义结合好，能够自动抑制资本主义。

具体针对的是，过去互联网科技创新时，政府规划的，有心栽花并没有发展起来，而BAT都是无心插柳的结果。所以我们现在发展新质生产力，要留一手，保留市场发挥作用的空间，说不定会有意外惊喜。

如果我们认为市场经济有问题，可以加上社会主义，把障碍消除掉，而不是用亮红灯消除市场经济，这样可以把市场作用和政府作用结合起来。

（二）构建与新质生产力匹配的生产关系

对于新质生产力有关的新型生产关系，大家都在摸索和探讨。在《新质生产力：核心要素与逻辑结构》这篇论文中，我提的生产关系只是具体针对数据特殊性而言的（即以下的多样性红利），如果从异质生产力的全局看，生产关系要分四层来谈。

1. 要处理好与改革的关系

改革就是调整生产关系，所以要谈生产关系，就要谈与调整生产关系的改革是什么关系。对释放生产力来说，改革非常重要。当年我们搞规划，本来预想的是让中国电信、中国移动、中国联通大放光芒，最后冒出来的却是BAT。现在会不会也是这样？

会不会政府下了那么大的决心，集中力量办的大事，最后见效的都在公共利益方面？真正能出谷歌吗？能出马斯克吗？我们过去经历的是“有心栽花花不成，无心插柳柳成荫”。我们现在要高度重视生产关系调整，要从实际考虑生产关系适应异质生产力，最后是否能成功。不要造成大家一拥而上，把国家投资花完了以后，只是创造了一些凯恩斯意义上的有效需求，但是实际上与美国比竞争力的问题却没有解决。

而一旦无心种柳，种出的柳却不是我们想象的，怎么办？举个例子，将来可能出的是TikTok，然而我们想冒出的是华为那种理工科类型的，而不是网红、游戏那种文科类型的，那时候我们的心态会不会失衡，会不会又来一次治理整顿？这个问题不得不想，因为之前出现过正反两方面的情况。我举TikTok，比喻的是与人们的需求有关系的，而不是生产上“干正事”的。但如果出来一个市值可以达到欧洲一个中等发达国家GDP那么大的，我们要还是不要？

BAT是从市場出发长出来的，改革、市场这些东西都是需求导向的。但是，我们想的可能是生产导向，生产导向的肯定需要。但生产导向和需求导向不一样，但彼此又互相有联系。发展异质生产力将来冒出来的一旦都是“00后”“10后”想要的，而不是“40后”“50后”想要的，但规模又特别大，是支持还是灭掉？这涉及稳预期。这个问题要提早认识。

今天讨论的很多问题都是在为政府考虑。我认为要两手考虑比较好，就是把政府和市场结合起来，首先在生产关系上，在“十五五”规划中，一手靠政府，比如在战略产业这方面；另一手靠市场，特别是在未来产业方面。哪个是未来产业，不是由谁说了算，而是由市场说了算。政府特别容易忽略的一点，就是高收入条件下的高弹性需求，不同于老一代低收入时的低弹性需求，“00后”“10后”的需求，大量都是精神需求，而我们特别不重视这些东西，觉得这是不重要的东西。然而，将来可能与美国拼的是软实力，是文化认同，可能就在娱乐中发生。我认为，我们做现代化的规划，需要有真正的现代化的意识、年轻一代的意识。

2. 调整生产关系以支持创新，首先是支持科技创新

这里有两个方面，我认为核心是要处理好开放和封闭的关系。

一是在创新主体上，要综合知识产权保护与开源方式激励，并处理好二者关系。

一方面要加强知识产权保护，支持以知识精英为主的创新主体，这是封闭标准，用满足西方式自利心的方式，刺激知识与数据生产。这也是必要的。对新质生产力的创新激励来说，还有一个特殊方面，就是支持费尔普斯式的“大众创新”，包括以风险投资支持独角兽的发育成长，甚至还包括门槛更低的“双创”（如海尔创客式创新）。这种与精英式创新不同的创新，将有利于新质生产力的分布式特征的战斗力发挥出来。

另一方面要坚持以开放的方式，激励创新者。比如用云服务的方式，为提高知识收入而弱化知识产权，也就是淡化所有权，强化使用权，产品不收费，而按服务、使用收费（即XaaS模工），目的是通过反复收费，比一次性收费的知识产权，让创新者获得更多。

二是在创新模式上，一方面，既要鼓励一次开发的创新（提高进入门槛），又要鼓励二次开发（再开发利用）的创新（降低进入门槛）；另一方面，既鼓励产品创新，更鼓励服务（再开发、再利用，特别是最终用户服务）的创新（如APP增值服务创新）。为此，要在生产关系上，处理好首次售销原则与权利用尽原则的分寸，让市场决定其中的利益平衡。

3. 以产权改革支持新型生产要素发挥价值实现潜力

新质生产力将遇到的生产关系新问题，将突出表现在所有权与使用权的关系上。江小涓提出了数据要素交换的两种机制——数据交易与数据交互，前者以明晰产权为前提，后者则节省确权所需制度交易费用，从中将演化为生产关系中的主要矛盾。当前场内交易与场外交易的矛盾，就是理不清数据要素特有生产关系带来的，其实质是生产关系不适应生产力造成的价值创造与价值实现的矛盾。[3]

现代企业制度本质是围绕实体建立的生产关系，现在发展以数据要素为核心的新质生产力，对生产关系调整的要求是反方向的，简单说，就是要推进两权分离、三权分置。当前，在数据要素市场化前沿，暴露出生产关系严重不适应生产力的情况，如非要把很难确权的数据加以确权当作要素市场化前提，这将导致场内交易不足，迫切需要降低制度交易成本。方法就是按三权分置原则，沿着鼓励使用、应用、利用的方向，鼓励非所有权人使用资源的剩余索取权，为此要拓展对用益权的探索，推动数据要素的价值实现。“数据二十条”提出了四种方式：开放、共享、交换、交易，不是只有交易这一种方式。这些都要求根据异质生产力的特性，分级分类理顺生产关系。

4．激发多样性红利，推动分配向一线倾斜

发展新质生产力要有利于提高民众要素收入与财产性收入。

人们广泛认为数据生产力肯定会导致两极分化，我认为完全不是。短期可能是，但长期肯定不是。在长期，一旦生产关系完全适应了数据这种异质生产力，一定会激发多样性红利。因为分布式的生产力，只有用分布式的分配，才能与之完全匹配。

多样性红利，是斯科特·佩奇提出的理论，将不同技术效率按偏向主体的不同分为两大类，用“能力与多样性”概括。能力对应精英，多样化对应大众。佩奇提出“多样性优于同质性”定理，即“如果两个问题解决者集合都只包含了个体能力相等的问题解决者，并且第一个集合中的问题解决者是同质性的，第二个集合中的问题解决者是多样性的，那么平均而言，它们的局部最优解将会有所不同，而且由多样性问题解决者组成的集合将优于由同质性问题解决者组成的集合”。[4]斯科特·佩奇这个结论更加适合异质生产力，特别是信息技术，因为与多样性效率最匹配的是“复杂性任务”[5]。对劳动密集的服务化来说，多样性中孕育劳动者的红利。

当擅长提高多样化效率的信息技术与劳动结合的时候，降低多样化成本的结果将带来劳动特有的多样化产出（如APP）的增加，由此产生“多样性红利”。

从实践来看，在分布式作战条件下，刺激一线人员是必然的一个分配趋势。短期可以逆着来，在生产关系的分配环节专门与异质生产力作对，异质生产力要求分散决策，如果非要集中分配，不去鼓励一线的士兵，专门激励听不见炮火的将军，结局无非是打败仗。时间长了，一旦管理者意识到公司业绩主要取决于与用户直接打交道的一线员工，自然要视一线人员为战略业务单元，把鼓励的重心从后台转向前台，给一线员工分配剩余，使公司在战略上获得应对不确定性的灵活性，从而在高风险中专门捕获高收益。

新质生产力的分配方式有两种，即缩小两极分化、扩大两极分化，这完全取决于制度选择，取决于生产关系与生产力是顺着来，还是逆着来。

（三）衡量新质生产力的标准和方法

这里只谈标准与方法中的一种，即实现标准与实现方法，看新质生产力是否有效实现。

1. 强国富民标准

第一个标准是强国富民标准。这是春秋战国时期齐国标准，也就是管仲标准，即同时实现国强和民富。法家的标准是只讲国强，不讲民富，苏联就是这么干的，结果解体；儒家的标准是只讲民富不讲国强，利比亚1998年人均GDP全球第十三位，但民富国不强，总统都无法自保。新质生产力要充分发挥作用，一定要同时实现国强与民富。

我们现在很容易想到的就是国强，新质生产力是从新质战斗力来提的。历史上任何国家竞争往往都是军工技术引起的，军工技术最后向民用技术扩散。发展新质生产力，一定要实现强国梦，否则就白干了。因此，这个标准要求做到新质生产力与新质战斗力实现互补，相得益彰。

管仲主张的核心特征，用李学俊的话概括，就是把社会主义和市场经济高度结合。表现出来的效果，用一句话概括就是“国力强，工商兴”。不能因为搞新质生产力最后把工商整没了，那就彻底和美国拉开距离了。如果把发展新质生产力的企业市值打掉98%，就没法进行下去了。这绝对不是齐国的策略，不适合春秋争霸，很快会败家、衰落。如果国强与民富同时实现，新质生产力就成功，否则就是失败的。

2. 高质量发展标准

这个标准的内容是，以获得高附加值作为新质生产力的实现标准与方法。

比如，在微笑曲线里AI设计能力，能不能使附加值从“传统中国制造”零利润的水平提上来。

这也决定了要通过提高附加值的方法，来实现新质生产力。比如，华为不打价格战，通过研发战略掌握核心技术，因此取得了较高的利润，实现了高质量发展。

3. 产业体系现代化标准

这个标准就是看是否有利于结构优化，看新质生产力有没有优化产业结构。服务业占GDP之比是产业体系是否现代化的一个重要指标，中国要通过发展新质生产力，让这个指标升上去。

现在我们经济结构与现代化水平有差距，有多种原因。我个人认为主要是结构不合理，我们的一、二、三产结构不是现代化的，而是具有强烈的工业化色彩，以制造业普遍产能过剩为突出标志。发展新质生产力，要加大服务业占比。有两个10%的目标可以追：一是服务业占比和全球的及格水平差了10个百分点，要追到65%；二是生产性服务业占服务业之比与及格线差了10%。这两个10%的差距弥补了，中国增量发展的增量就抓住了，至少还能有30年、40年的繁荣。

4. 国际竞争力标准

這是以能否抓住机遇提高国际竞争力为标准。也就是说，战略产业和未来产业占整个产业的比重，与美国相比，看哪一方能抓住多少机会。

比如，现在我们成功地抓住了新能源车，而美国有点放弃了，6G也有点放弃，这是得分项。将来发展eVTOL（电动垂直起降飞行器），在无人机上吊个私家车满天飞，美国自福特汽车以来积累的汽车业老本就得赔光了。

当然，要是在战略产业、未来产业其他方面，其他国家比我们占了更大比重，那么中国的新质生产力就很难说全面成功。这是以国际竞争力角度来衡量。

5. 公平标准

公平标准就是是否有利于人力资本的发展，包括能力的发展与收入的发展。

如果人工智能只是武装将军，是不充分的，要武装一线人员，让听得见炮声的人指挥。对于整个社会来说，就是武装普通劳动者，如快递员，让他具有高度智能，发挥原来国家计委那样的作用，指挥全国制造业企业组织生产，并获得高收入，而不只是跑腿而已。这里涉及普遍的基本公平问题，新质生产力可以达到的最高水平的社会公平，是利用生产力日益分布式、碎片化，让劳动者获得要素收入。一线的瓦格纳士兵、一线的华为员工，现在都由于听得见炮火、指挥得了战斗，而获得不亚于指挥官的收入，当然他也要肯付出创新、冒险的代价。

从宏观上看，这个标准就是看能否跨越中等收入陷阱。如果发展异质生产力，最后把中产阶级搞没了，那不行，那也是失败。必须让普通民众而不是极少数精英，把要素收入、财产性收入搞得高高的。

二、用先进生产力优化新质生产力

（一）区分异质生产力中的先进生产力与传统生产力

1. 人工智能在新质生产力中的角色定位是什么？

首先要区分，新质生产力有传统生产力和先进生产力两种类型。传统生产力也是新质生产力，传统的生产力主要是指传统工业技术改进，比如汽车发动机可以向宝马等领先技术看齐，还有新材料、新工艺等，主要支持传统产业的优势。但是我想强调的不是这个，说的是人工智能、无人驾驶、新能源车、无人机、机器人、数字孪生、智能制造等，主要支持战略产业和未来产业的先进生产力。

传统生产力和先进生产力两者对应的价值不一样，前者对应的价值是节省成本，后者对应的价值是提高利润。具体来说，我认为前者是拼边际成本，技术越创新，成本越低，但是没有利润。我们真正要搏的是后者，要搏的是AC-MC这一段附加值。后者越创新，越逼近AC-MC的上限。

基于这点，我开始把这个题有意做偏了，重点强调数据生产力。新质生产力并没有说就是数据生产力，但是我认为这是主要的异质生产力。

数据生产力是支持高质量发展的先进生产力，其先进性在于新劳动者、新劳动工具、新劳动对象。新劳动者的特征是智慧，而不是智能，智能是物，智慧才是人。智能是什么？就是新劳动工具，也就是人工智能。人工智能定位于生产要素中的劳动工具。新劳动对象就是数据，包括数据要素。

我认为人工智能不是生产力，而是生产力的一部分，是新劳动工具这部分。人工智能是以数据生产力构成的新质生产力中的先进生产力的新工具部分，是以智慧加上工具以驾驭数据对象的能力，也就是以智慧驾驭体现于可计算工具的有价值的数据优化能力。

人工智能要想转化成生产力，需要有两个条件。因其只是工具，需要结合人和数据，才能转化为生产力。我们现在全社会盛行的人工智能概念，都把人（智慧）扔在一边了。人工智能需要有驾驶舱，相当于飞机、汽车的驾驶舱，对于这里面人的驾驶系统不去研究，这是当前的重大失误。

我们提出发展和优化异质生产力要激发数据潜力，主要是强调先进生产力这个引领力量，主要意图是引领战略产业和未来产业。

2. 新质生产力和新型工业化的内在联系是什么？

简单来说，现代化产业体系由传统产业、优势产业、战略产业、未来产业组成，其中两个是相对传统的，两个是相对未来的。

新质生产力和新型工业化的关系，是现代化生产力促进现代化生产方式这样的关系。

首先要发展生产力，在工业化生产力基础上发展数据生产力。其次要转变生产方式。这又是容易被忽略的地方，仅考虑科技创新，没考虑和什么样的生产方式结合。我认为这是东北地区发展遇到的极大问题。

我在“两会”期间提出一个新的说法“全面推动”，就是既要推动战略产业和新兴产业，同时也要支撑传统产业和优势产业。既要推动生产力发展，又要推动生产方式转变。新质生产力作用于战略新兴产业，定位主要是找准新的增长点做大蛋糕；作用于传统产业，主要是提高附加值，沿着微笑曲线发展制造业服务化和生产性服务业，也包括推进农业服务化。

总之，新型工业化要靠战略产业、未来产业的现代化，以及传统产业、优势产业的现代化共同实现。

（二）新质生产力最大的增长空间在“狸猫换太子”

激活数据潜力是一大篇文章，最关键的就是要抓住一点，即抓住“增长”这个牛鼻子。

因为既然要解决增量问题，那么关键就是要有解决增长动力的大思路。我认为，这個大思路应该是投资上的“狸猫换太子”，也就是说，实现同样功能，用数据的资本替换实体的资本。这时候数据要素的文章就做在资本、生产资料、中间产能上了，而不是我们现在理解的商贩层面的数据要素。

我们可以看到，历史上“狸猫换太子”已经换了十年了。我在2014年写了一本书《3%》[6]，提前预测了3%，与现有GDP预测方法不同，就是改变了一个参数，即加入数字经济变量。全国宏观经济界没有一个人知道如何把数字经济当作一个总参数，用于预测GDP。嵌入以后，我们直接就得出了5%和3%的两段结论。

2014年到现在正好是十年，这十年是固定资产投资大幅下降，也就是实体资本作用大面积消失的时期。经济按说也应随着固定资产同步大幅下降，但是没有，说明肯定是中间有莫名其妙的东西替代了，实际上是虚拟店铺替代了实体店铺。虚拟店铺和实体店铺的功能基本相同，都可以卖书、卖菜、卖衣服。

表1可以说明，事情转折点是在2014年，就是我们写《3%》这本书的时候。《互联网周刊》因为要判断形势，突然发现情况出现剧变，而全国经济学家谁都不重视、没发现、错过了，但是因为与我们有关，所以我们注意到了。这种替代意味着，之前流通业靠的是大量实体资本，之后变成了同功能的数据资本，是平台用0、1代码把店铺和柜台拷贝了1000万用户（实数是989万）。当时全国企业才1600万，那就意味着在国家毫无察觉的情况下，几乎一半企业不靠银行贷款了。

由此我们可以看到，投资替代已经是中国经济中的大规模现实了，已不是推理和想象出来的东西了。

准确预测前十年的变化，在今天意味着可以顺推：我们十年之后也会出现一个同样的“狸猫换太子”的机会，可以借异质生产力的东风，在中国经济增量发展中全面实现。

数字经济如今的作用已不单纯是提高效率、加强库存周转，而是在全社会范围大规模替代资本，也就是替代银行贷款。

可以思考在以前看来匪夷所思的问题，比如，每一个央企作为一个“美联储”，不印资本货币价值，只印资本的使用价值（固定资产的功能）。因为印资本货币价值犯法，但是印资本使用价值不犯法。资本货币价值不就是用来买资本使用价值的吗？换句话来说，中国已在不知不觉中走出了一条“印”（复用）资本使用价值之路，这就是我们电子商务强大的真正原因。这种资本替代已经在流通业全行业实现了。

对未来十年“狸猫换太子”有两种版本的正式的政策表述。

国家发展改革委版本的“狸猫换太子”，是“创造生产要素供给新方式”。旧方式就是美联储方式，先印钞票，然后置换成实体固定资产投资。中国固定资产投资因流向房地产和金融业，对实体经济不起作用的同时，恰好赶上电子商务令多数中小企业走上了资本复用之路，是通过国家发展改革委所说的“平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用”的形式。不用向银行贷款了，投资失败也不用还银行了，只要把0、1代码一笔勾销就行了。我们抑制BAT“无序”扩张，最后受伤的是中小企业，给小微贷的替代者做了一场“绝育手术”（自闭投资部门），这几年的问题就出在这里。

国家数据局版本的“狸猫换太子”，是“以复用扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长新空间。一份数据可由多个主体复用，将在不同场景创造多样化的价值增量”。

通俗来讲，就是用可拷贝资产替代不可拷贝资产，以“×”（乘）的方式倍增动力。美联储可以开足马力倍乘资本货币，我们为什么不能开足马力不犯法地倍乘资本使用价值（生产资料功能）呢？用数据二十条的话说就是“促进数据使用价值复用与充分利用，促进数据使用权交换和市场流通”。复用带来的增量发展空间如图1所示。

一些具体做法是，通过复用实现固定资产投资替代后，令中小企业轻资产运作，彻底摆脱因购置固定资产带来的资金难；平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用，等等。

对经济复苏来说，经济低迷不仅是信心问题，也有实打实的资金问题。目前实体主体部分（中小企业）的资金供给是90多万亿元，如果能以复用方式替代其中40万亿元，整个“十五五”阶段就差不多搞定了。在这张几何图中，“狸猫换太子”的数学增量空间所能释放的能量不亚于农村改革包产到户，而且原理是同样的，都是两权分离、三权分置，也就是所有权不能转移，但使用权可以复用。

最后得出一个总结论：中国当前遇到一个空前的机遇，从上一代以改革、改革家创造的增量改革的时代，通过转向利用科技和异质生产力，创造出一个同样巨大的发展增量。这个发展增量就是把全人类资本从不可拷贝变成可以拷贝，中国得世界风气之先，将率先从增量改革时代进入增量发展时代。

三、在数据空间这一场域中发挥新质生产力作用

发展新质生产力的场域，是指让新质生产力得到施展的舞台。

新质生产力是演员，但如果舞台不适合，演员的角色与作用就难以扮演与发挥。今天演员之所以不确定，是因为舞台不确定。所以，要把新质生产力的环境搞清楚。在新质生产力中，数据的舞台是场域，这是由数据的外部性决定的。

过去私人物品的舞台是市场，在企业等私人部门，公共物品的舞台在市场外，而在公共部门，数据既有公共物品属性，也有私人物品属性。数据要素作为新型生产要素，最适合的舞台是什么？

吕本富提出“域”这个概念，有启发性。诺贝尔经济学奖获得者奥斯特罗姆曾把私人部门经营公共产品的地方称为公共池。工程院在讨论异质生产力的时候，提出“数据场”的概念。“场”的概念来自物理学，想表达的是与牛顿力学不同的背景，不是原子论的原子（粒）所在的地方，而是具有量子特征（波粒二象性）的数据所在的地方。

场、域、池等，表达的其实是同一个意思，都在概括数据扮演角色的舞台。共同之处在于，数据具有公共性、外部性，可以共享、复用。

我们今天讨论的新质生产力的舞台，既不是市场，也不是企业。传统的讨论政策问题，都假设舞台是市场和企业，比如讨论市场经济体制改革、市场化等，谈及政府，都是提供公共物品的部门，但是异质生产力既不是公共物品，也不是私人物品，那么在什么地方表演呢？

網信办、国家数据局还用了一个类似场、域、池的概念，叫“空间”，如网络空间、数据空间。相当于说，工业要素存在于哥伦布发现的新大陆，而数据要素存在于一个新的空间。数据基础设施构成了这个新大陆的空间大陆板块。

无论是域、场、池还是数据空间，都说明既不是纯公共品空间，也不是纯私人品空间，而是介于二者之间的东西。我将之概括为“生态”。数据的舞台，不是我们原来想象的市场经济体制，实际上是生态市场经济体制。可以从两个方面进一步描述与概括生态的特征，以及其与市场经济体制、机制的异同。

第一个是经济域的概念，第二个是产业域的概念。我们进而要把这样的概念转化成传统的市场经济体制改革的语言、政策的语言，在“数据空间”这个新的范畴下思考“十五五”规划的现实问题，让异质生产力这个“孙悟空”，舞好数据要素这个“金箍棒”，找到充分的施展空间。

1. 经济域：理解一个令外部性赚钱的市场

基于数据要素的异质生产力所在的地方，既不在企业空间，也不在市场空间，而在双边市场这个半企业、半市场的地方。

双边市场本质上是一个外部性系统，这是与市场和企业都相反的地方。

用数据交易所来交易数据要素，错就错在到一个不能处理外部性地方，去处理一种以外部性为核心且不可剥夺其特性的资源。

我们会发现，数据要素中所有这些非公非私、亦公亦私的东西，本质都是外部性。外部性是数据的本性，也是异质生产力里最核心的东西。这种本性中的东西，不能通过确权、登记等简单化方法，使其外部性与价值挂钩或脱钩，否则数据就不再成为数据。知识还可以勉强去外部性，加以有形化进而产权化，但数据一旦这样做，其95%的价值将流失到场外。当前，场内交易只有5%，场外交易占95%，就量化地说明了前者不具备“场”（域、池、数据空间）的基本性质。

双边市场和吴敬琏所提的那个市场的区别是什么？在两个方面是相反的，相对于外部性的关系是反的。传统市场是单边市场，是科斯型市场；而双边市场是反科斯型市场（这是梯若尔与埃文斯的说法[7-8]，梯若尔明确指出：“科斯定理无效是‘双边性的必要非充分条件”），是充分市场化地对外部性资源进行配置的地方。我们现在对此是模模糊糊的，江小涓注意到这个问题，提出“确权提高了数据要素交易的制度成本”。

双边市场是专门配置外部性的市场，是共同体市场。在其交换关系中，你中有我，我中有你。所以，梯若尔才说双边市场是反科斯的。如何配置资源？这才是数据要素市场化的基本问题。数据交易所把这道题解错了。而梯若尔解开了科斯没解开的这道题，从而获得了诺贝尔奖。

我们现在考虑的是，当我们规划异质生产力的时候，可能相应背后的市场经济体制改革，包括市场化的一些基本思路要加入新东西，加入什么？要把外部性处理机制加入市场经济里，联合计算。过去把外部性放到市场经济外面，由公共部门和政府解决。这等于损失了一块可以市场化的大蛋糕，即大增量，使这一部分资源低效运作。现在既然发现不能直接用科斯的思路来解决问题，就应脑筋急转弯，进化到诺贝尔奖新科状元的先进想法中去解题，这种先进想法其实就是互联网企业正在做但又说不出来、总结不到理论和数学高度上的东西。我们要像恩格斯似的，善于到最先进的生产力发生地去学习，通过实践去总结。

虽然另一种说法是“双边市场是平台经济”，但我认为不宜用平台经济的说法来概括这个新的能处理外部性的经济域。道理很简单，因为按照双边市场理论，平台是生态的一个组成部分，完整结构是“平台+应用”。仅用平台概括，就成了以偏概全，主要是不能完整重现梯若尔所发现的外部性定价机制。平台是指散播外部性且对外部性进行反科斯式收费的部门，而双边是指买卖双边，是吸收外部性的部门。只提平台经济，就只总结出外部性的收入机制，漏掉了外部性的付出机制。要全面提，应是生态经济等于“平台经济+应用（APPs）经济”。双边市场的市场机制是把外部性直接在市场内部加以内部化的机制。我们搞市场化、市场经济体制机制设计，从来就没有发现过这一新物种。通俗地说，反科斯机制就是通过免费来收费。这也是我研究互联网的结论。

所以这个域是指生态，如果说第一代经济是在家庭中发生，以家庭为单位，那么第二代经济就是以“市场+企业”为单位发生，而第三代经济的单位变成了生态。今天我们所有困境都在于是在生态中配置资源，而不是直接在企业或市场中配置。所以，会有一种浑身不得劲的感觉，有力无处使。这只能说明，我们理解数据要素市场化，基本不得要领，没跟上时代。

要把异质生产力这个题解透，需要解到资源配置机制上，要认识到是生态（外部性市场）在起主导作用，平台只是生态统分结合双层经济中的一半。要修改原来的说法，提出“发挥市场配置资源的基础性作用，并发挥生态配置资源的主导作用”。

2. 产业域：理解一种令外部性不吃亏的业态

将外部性这一核心特性纳入产业经济，要重新思考的是，有没有一种考虑外部性的规划方法，处理适合异质生产力的产业间关系和新业态？

在《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》中的十二个产业和领域中，提到融合、复用、协同，每种关系都离不开数据外部性。

“十五五”规划要有新的方法，建立新的场域观。需要把产业当作一种产业和企业结合在一起的生态，从具有双边市场结构的供应链、价值链的角度，重新加以审视。建议用产业域这样的概念，作为规划工具。

产业域的问题近20年来一直存在。例如，有一些产业强烈向其他行业散播外部性，但是自己没有得到外部性的收益，还被要求提速降价，所以只好让国家把自己定位为普遍服务，而另有许多产业占了信息产业便宜，却不给信息产业交钱。数据产业化并不是在提供公共产品，但提供的产品和服务具有准公共性，有很强的外部性。我们如何为准公共产品设计产业规划，从来没有解决这样的问题。如果把信息产业和将来的数据产业贸然定位成普遍服务产业，会严重降低效率，抑制新质生产力在全要素中倍增作用的发挥。产业域的本质，是将外部性资源的产出与收入通盘考虑，统一在同一个定价公式中。

可以换个思路，把所有产业视为一个总的双边市场，将提供外部性条件的产业视为平台（对国资则称链主），即中间产品提供者，把接受外部性的产业视为“双边”，即最终产品的买卖双方，按梯若尔对外部性进行倾斜式定价的方法，理顺会员费（补偿生态固定成本）与使用费（补偿生态可变成本）之间的利益关系，这样就可以产生一个比科斯思路效率更高的市场经济机制。中国抢在美国之前这样做，就可以把它命名为社会主义市场经济。也就是说，你帮我，我帮你，亲兄弟扯不清仍然能赚钱，而且赚得还更多，形成足以双赢的市场经济。这就是中国式的市场经济，即“四海之内皆兄弟”的市场经济。

这是从产业层面发展新质生产力的关键。这个问题解决不好，会造成数据化产业占数据产业的便宜，导致产业发展的主导部门吃亏，并失去可持续发展动力，最后形成政府与市场、普遍服务与商业服务两张皮，形成水火不相容的二元机制。相反，如果跳出20世纪的市场化思路，采用21世纪的市场化思路，建立外部性双方的反馈机制，也就是双边市场机制，成为生态，成为利益共同体，形成中间产品与最终产品之间大规模的分成机制，异质生产力就活起来了，高增值这一效果就会从中涌现、生成。

概括来说，我认为，发展新质生产力，突然发现一定有个绕不过去的坎，就是外部性。这是根本性的，贯穿始终的，我们难以在传统空间里解决这个问题，需要构建一个崭新的数据空间，让异质生产力得到充分的阳光与营养，从而顺利成长起来。

总结一下，构建让新质生产力得到施展的舞台，要把数据要素市场化的文章，做在培育新质生产力的场域上。一是修改构建市场资源配置机制这道题，把新质生产力的题，解到在一个生态中如何市场化地配置外部性资源上；二是校正产业规划的既有思路，处理好上游和下游之间共同体这个类型的关系，解决结算不清楚的问题。最终要的是生态价值最大化，让异质生产力倍增，产生一加一大于二的效果。

这时候可以想办法占美国一个便宜，因为美国理论跟不上。奥斯特罗姆的计算显然不如梯若尔。按照法国人的观点，认为美国市场不赚外部性的钱，我们现在把外部性的钱赚来，这将是巨大的市场增量。对外部性的认识，我们过去是模糊的，总是围着科斯那种不赚钱的思路转，以后不要再把外部性当作公共空间来理解，就当作一个数据空间经营，用场、域等属于数据空间的方式来想象，来激活其效率。我认为这个问题确实有思考的价值。

参考文献：

[1]姜奇平.新质生产力：核心要素与逻辑结构[J].探索与争鸣，2024，（1）：132-141， 179-180.

[2]李学俊.中国古代的社会主义[M].北京：知识产权出版社，2017.

[3]江小涓.数据交易与数据交互：顶层设计与探索创新[EB/OL].（2023-11-25）[2024-01-20]  https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1783702735013845997&wfr=spider&for=pc.

[4]斯科特·佩奇.多样性红利：工作与生活中极具价值的认知工具[M].贾拥民，译.杭州：浙江教育出版社，2018：167.

[5]斯科特·佩奇.多样性红利[M].唐伟，任之光，吕兵，译.北京：机械工业出版社，2020：作者序.

[6]姜奇平.3%：新常态的经济学[M].北京：经济管理出版社，2014.

[7]让·梯若尔.创新、竞争与平台经济[M].寇宗来，张艳华，译.北京：法律出版社，2017.让.梯若尔：创新、竞争与平台经济[M].北京：法律出版社，2017：76.

[8]戴維·S.埃文斯.平台经济学：多边平台产业论文集[M].周勤，赵驰，侯赟慧，译.北京：经济科学出版社，2016.