经济学如何构建新质生产力研究体系（下）

二、数字技术经济学如何将新质生产力体系化

（一）数字技术经济学在技术经济学中的学科定位

1. 技术经济学中的特别技术：ICT的经济性不同所在

（1）技术经济学中的信息技术

数字技术经济学与一般技术经济学的第一个重大不同，在于突出信息技术不同于工业技术的技术特性。

姜奇平在《数字经济学：微观经济学卷》一书中承诺要在《数字经济学：技术经济卷》中，说明“技术上的新与经济上的新是什么关系”[1]。与一般的技术经济学不同，数字技术经济学要分别说明主要的信息技术与数字经济之间的技术经济关系。当前的同类研究，往往把不同的信息技术当作不同的技术经济现象，总结出大数据经济学、云计算经济学、区块链经济学、人工智能经济学等，给人一种不正确的印象，似乎信息技术内部每经历一次版本更新，就会出现一种新的经济学，看似重视信息技术创新带来的经济影响，实则从总体上模糊了总的信息技术与总的工业技术之间根本性的技术经济差异，以及信息技术内部不同子集、版本发展之间的内在同一性。

作为数字技术经济学的基础理论，我们更多分析这些分立的信息技术之间共同的技术经济性质，为的是与工业时代的技术经济现象进行总的对比，帮助大家抓住要害，而不致被鸡毛蒜皮的技术现象以及技术带来的短期机会模糊了总的视线。

数字技术经济学认为，所有的信息技术的性质，无论从整体与局部或者时间先后来看，都可以概括在提高多样化效率这个总的方向上，不存在不能提高多样化效率的信息技术，而所有信息技术一定可以提高多样化效率。

这一性质的根本决定因素，在于简单性系统与复杂性系统的区分。个别的信息技术（包括ICT）针对的，都是降低复杂性成本的某一个具体的方面。例如，区块链技术，面向的是复杂性的分布式方面；网络技术，面向的是复杂性的拓扑关系方面；大数据技术，面向的是复杂性的多样性的方面；生成式人工智能，面向的是复杂性的涌现、生成的方面等。

正如全要素生产率中的技术，并不具体细分为钢铁技术、纺织技术、铁道技术等，作为理论抽象，也没有必要在作为总论的技术经济学中对信息技术进行过分的细分。作为总论的数字技术经济学的真正责任和重心应在于，将全要素生产率中的技术，从一种默认为工业技术的技术，区分为性质有所不同的工业技术与信息技术，并指出二者经济性质的根本不同。这一点反而是现在分门别类的具体技术经济学（如细分为web1.0经济学、web2.0经济学、web3.0经济学的各种版本经济学）所放弃的责任。

数字技术经济学在区分工业技术与信息技术的效率性质方面，要提供的主要新知在于告知二者相对于复杂性的成本曲线的相反之处，也就是把技术革命（而不仅是改良）产生的经济影响进行说明。具体来说，在均衡水平下，工业技术越多样化、复杂化，平均成本越高；信息技术越多样化、复杂化，平均成本越低。数字技术经济学的总论，不是要辨析信息技术内部各种分支的细微末节，对于短期商业模型和投资风向的影响，而是要说明这些技术与传统工业技术在成本规律上的总的取向的不同，从而说明影响全要素生产率中技术作用方向的不同在哪里。例如，在一般的技术经济学中，全要素生产率中的技术，默认对于复杂性是不经济的，而数字技术经济学要提供一种新知，告知经济学家建立生产函数模型时，要注意技术的成本作用方向的不同，说明存在一种不同于钢铁技术、纺织技术的关于多样性，从而关于均衡条件下AC-MC之间的附加值的成本次可加性。

如果数字技术经济学在这里不提供这种新知识，而是放弃自己的责任，仅仅满足于向经济学家炫耀工程师关于自然科学技术的知识，损失的信息将主要集中于让传统经济学家无从感知与信息技术内在相关的范围经济的存在，并将报酬递增默认为规模报酬递增。

（2）技术经济学中的信息技术范式

数字技术经济学向一般技术经济学中充实的另一种新知识，在于信息技术范式。

传统技术经济学即使列出信息技术的章节“户头”，但从不思考信息技术有没有不同于工业技术的范式这一问题，默认把信息技术当作一般技术研究，标志是把信息技术直接等同于全要素生产率中的技术，研究的是所有技术之间的共性。但人工智能发展起来之后，数字技术经济学开始面临与一般技术经济学不同的问题，即信息技术范式与一般技术的范式是否相同，它们是同类，还是非同类？在技术哲学中，人们很早就注意到存在性质根本不同的技术，这相当于认为全要素生产率中的技术，在数学处理时需要区分正负号。例如，法国著名技术哲学家施蒂格勒在三卷本《技术与时间》中，将技术区分为相反的普罗米修斯技术和爱比米修斯技术。工业技术与信息技术正是这种数学性质正负相反的技术。这是一般技术经济学不会告诉人们，而只有由数字技术经济学告诉人们的新常识。

西方式现代化的科技范式是以往技术经济学默认的科技范式，是物质科技范式，其特点是以主客二元的物质的范式统摄对物质、能源、信息的科学技术研究。美国前沿人工智能科技，包括大数据、大模型、通用人工智能、视频生成等，仍然沿袭这种物质范式，表现为不允许研究主体和主体的主观因素（如主体的目标等）介入，从而在以不变的智能生成机制成功应对千变万化的应用方面，存在不可克服的局限。

信息范式不同于物质范式在于，主要研究在主体目标主导和在客体环境规律约束下，主体与客体相互作用所产生的信息生态过程。钟义信首先提出了不同于西方式现代化的科技新范式——信息学科范式，“它是中国式现代化思想在科技领域的生动体现”[2]。数字技术经济学要不要主动承担中国式现代化学科建设任务？中国式现代化的数字技术经济学将通过建立与中国文化一致的主客一元的信息范式，在作为生产力基础的信息科技方面，探索“因为中国而更加世界”的引领范式，为数字经济发展奠定科技范式基础。

在西方中心论的西方式现代化语境下，西方与中国的关系被简单化为科技与道德的关系，似乎科技只能由西方代表，很少有人思考中国本身的科技范式在现代化中是否可能具有引领性这样的问题。如果认为只有西方标准的科学才是科学，就难以对信息科技、生命科技的前沿进行全面把握。这些领域都出现脱离科学主义（物质学科范式）的趋势，进入处理“生生”现象（“生生之德”）的复杂性这一深水领域。

正如钟义信指出的，中国式现代化是在世界历史和中国历史正在经历“百年未有之大变局”的时代背景下的现代化概念，因此，与原有各种现代化概念的内涵与特色有着重大区别。从科学研究的角度看，这一时代的“大变局”表现在研究对象已经和此前千百年来的研究对象大不相同。历来的科学研究对象都是各种各样的物质客体，严格限制人类主观因素的介入，研究的目的是要认识物质客体的结构与功能；而现今时代的科学研究对象则不仅要研究物质客体，而且要研究人类主体，尤其要研究在人类主体的主导下和在客观规律的约束下，人类主体与物质客体之间相互作用所产生的信息生态过程，研究的目的是要实现人类主体与物质客体的合作双赢，既要满足人类不断追求更好生存与发展水平的需要，又要维护客观规律的运行。

钟义信认为，信息学科范式与物质学科范式两者之间几乎“处处相反”。信息学科高级篇章（人工智能）的研究对象是“在主体目标主导和在客体环境规律约束下，主体与客体相互作用所产生的信息生态过程”。人工智能范式革命本身的表现是，在人工智能研究领域以“现代信息学科范式”取代“传统物质学科范式”。

在发展人工智能、数据要素的最前沿，要注意在判断未来时，加入体现“中国特色与国际未来相统一”这一特别考虑因素，在发展新质生产力上，思考是否存在“因为中国而更加世界”的机会。当前围绕OpenAI美国两派争得十分热闹，让人误认为人工智能未来就是学院派与技术派这两个方向的选择。实际上，站在人工智能新范式的高度看，二者存在同样局限，都属于计算主义这个总的物质学科范式范畴。而中国需要超越计算主义，将人的能力（包括价值判断）纳入智慧化总方向，把握乃至引领未来潮流。这包括在现代产业体系顶层思路上，把人的因素（市场规模、应用需求）当作中国优势发挥出来，实现技术与人的全面发展。生产力是人的能力，不是物。新质生产力不等于新质科技，重心在新质的人，要以人为本。

（3）综合广义技术：基于智能科学的技术

数字技术经济学还必须面对一个“怪异”的问题。一些在西方中心论的技术哲学看来算不得技术的“技术”，由于与信息技术共享数学特征完全相同的技术范式，而需要纳入数字技术经济学来研究。例如，周易、中医等东方技术与信息技术、生命技术共享“生成”这一范式，生成范式被认为是东方技术哲学范式，主要适用于“活”性的现象。

特别是当这类技术不仅在技术范式上，而且在技术经济范式上，也与信息技术相同时，数字技术经济学如何对待它们，就涉及中国式现代化的深层机理中，要不要考虑加入西方中心论之外的新知识。

技术经济学虽然是中国创立、中国独有的，但其中技术的前置范式——科学范式，即决定“什么技术是科学的、什么技术是不科学的甚至伪科学”的标准，却不是中国的，而是西方的，其深层理念来自五四运动的“科学”与“民主”理念。按照这种理念，中国科学不是科学，如中医学说；大部分的技术都是“不科学”的，如经络与气的疏通。从工业技术经济学角度看，这种判断是无可厚非的。但对数字技术经济学来说，网络与经络、气与信息，其背后的科学标准却可能具有共通处，如都以西方原子论、还原论、构成论科学标准之外的生成论作为标准。研究这个，不是为了研究气功之类，而是研究与生命现象深层有关的信息技术、人工智能等可能存在的不同机理。

这就使数字技术经济学产生了一类特殊问题，要区分五四运动救亡图存下形成的深层科技理念，与中国式现代化在民族复兴背景下形成的深层理念，二者背景的不同。既要把西方标准下的技术作为技术经济对象，也要把东方标准下的技术作为技术经济对象，并且要对二者作出对比、评估，把握二者的辩证统一，就像中西医结合一样，相互取长补短。

钟义信指出：“信息学科的范式与中华文明思想精髓息息相通，两者的科学观都是整体观，两者的方法论都是辩证论，两者具有同质性、同时性。这就表明，21世纪以至未来的人工智能研究必须以信息学科的范式为引领，意味着21世纪以至未来的人工智能与复杂学科发展必须以中华文明为引领。于是，人工智能的范式革命成功之日，就是中华文明伟大复兴成功之时！”为此，要“开创并走出一条与西方完全不同而又比它更为优越更为科学合理的中国式发展道路”。[2]这不意味着未来西方人不能接受这种范式，西方人也可以接受与科学主义、计算主义相左的这种新科技范式，他们接受的将是中国式现代化中更加符合道的、更普世的价值，而不是照搬中国特色去覆盖西方特色，这不妨碍其身体仍是西方人。

钟义信提出的体现中国式现代化特点的新科技范式，可以作为新质生产力的科技范式基础，其点出了科技范式上的新质，与西方现代化中的典型科技范式（物质学科范式，如科学主义、计算主义）在质上有什么不同，超越之点在哪里。

如果数字技术经济学考虑到这一点，其与工业化高潮时兴起的技术经济学，在起点的问题意识，就产生了不同。工业化时要考虑工业化的问题，干工业化的事；数字化时要考虑数字化的问题，干数字化的事。二者并无矛盾。毋宁说，这种不同是一种继承和发展的关系。

为什么在数字技术经济学的定位中，会出现超越于西方的广义技术概念？比如，一直到现在，还有人把量子计算当作伪科学。原因就是其太东方化，否定了原子论这个西方中心论的科学核心范式，把量子纠缠当作与气功一样的东西看待。在可预见的未来，人工智能、生命科学中，也会出现同类的问题。

2. 作为通则的技术经济学：新综合体系

作为通则的技术经济学是指，不是把数字技术经济学当作与工业技术经济学并列的子集，而把它当作全集。也就是说，把数字技术经济学看作容纳了信息技术与工业技术两种相反技术，集成在一个逻辑体系内，是这样一种定位。

从上位的逻辑说，这相当于把技术经济学追溯到马歇尔之前。把全要素生产率中的技术作为一个整体，认为其中存在一对基本矛盾，而这个矛盾起源于马歇尔之前的斯密。杨小凯曾说：“多样化和专业化的发展是分工发展的两个方面。”[3]信息技术的根，是多样化（斯密所说的“范围”）；工业技术的根，是专业化（斯密称为“规模”）。杨小凯这一理念，构成了技术经济学的元概念。

现有技术经济学（工业技术经济学）由于没有发现技术内部存在的这一初始矛盾，因此不适合作为通则的技术经济学。作为通则的技术经济学，一个前提条件就是认识到技术的两面性，认识到全要素生产率中的技术不是一个技术，而是一对正负极相反的技术。从这里开始的技术经济学，才可以作为技术经济学的通论。数字技术经济学由于把自己的初始理论根据，建立在杨小凯这个划分上，因此可以视为通则。数字技术经济学并不否认工业技术以及工业经济的技术经济关系，不认为它是错的，只是说明，信息技术以及信息技术经济，是与它处在基本矛盾关系中，并从这种关系中生成出来。

在信息技术经济的前置逻辑中，反映这种通则特点的议题设置，存在于广义技术经济学的微观经济卷[1]中，那里存在一个基本逻辑，作为窄义技术经济学（技术经济卷中数字技术经济学）的理论经济学前提。在经济学均衡理论中嵌入生产方式框架，使之具有辨识工业经济与数字经济的功能，有助于更实证性地解释数字经济的异质性。

现有经济学计量结构的逻辑是通过归纳的方式，从数量Q与价格P的角度解释经济，无法对工业化（单品种大批量，强调数量的效率）和数字化（多品种小批量，强调质量的效率）进行区分。从本质上说，这是由于经济学的范式转变落后于技术进步所带来的路径依赖，这也是为什么中国经济发展过程中屡屡出现金融市场小微贷难以存续、区块链发展难以突破等诸多问题。

数字经济的演绎逻辑来源于品种（variety）的不断增加。品种是异质性的实证计量维度。我们需要认识到多样化和专业化其实是经济发展中分工的两个方面，工业经济与数字经济的逻辑需要“承认各自的合理性和使用范围”，在简单性与复杂性、专业化与数字化（多样化）、产业化与服务化、高效率与高质量之间找到平衡。

也即，经济学的基本问题转变为“市场能否使商品的种类和数量达到社会最优的问题”（D-S模型）。这是因为数字经济的异质性让经济逐渐走向差异化的范围经济。如今的市场经济需要我们从竞争视角转向竞合视角，在考虑成本的同时，关注多样化带来的影响，跳出“成本领先与差异化”二选一的固有思维。

需要在新质生产力视角下重新审视D-S模型的基础理论价值。D-S模型主要解决将品种内生进均衡的问题。品种作为品质的种类数或质的数量，是“新质”的计量单位。旧质假定的是单一品种，也就是质没有区别。创新可以增加新品种，也就是新的质。有多少新质、新质与旧质之间量差多大，都可以在品种这个计量单位下进行量化。一旦新质生产力进入经济学，势必要引起对这一问题的重视。举例来说，在罗默看来，科技创新就是品种影响均衡，出现一个AC-MC差值，他认为品种价值等于研发投入价值。但罗默只从规模经济角度解题，将来我们要转到范围经济角度来解新质生产力这道题。

这个理论经济学结构说明“经济”是什么，数字技术经济学接下来要说的则是“技术+经济”之后是什么。数字技术经济学因为有这种内容，因此构成了其在整个技术经济学学科建设中，具有通则的功能，可以把相反的工业技术经济与信息技术经济，集合在同一个理论框架下，加以统一解释。

（二）数字技术经济学的一般意义

1. 作为一般经济学的技术经济学

“数字经济学系列丛书”的《总序》曾指出，“数字经济学是广义的技术经济学”[1]。这里提出广义的技术经济学，是指《数字经济学：微观经济卷》《数字经济学：宏观经济卷》《数字经济学：制度经济卷》《数字经济学：产业经济卷》《数字经济学：技术经济卷》等，全部都是技术经济学，而其中的技术经济卷是窄义的技术经济学。

按常规理解，技术经济学是经济学的子集学科，而以上构建的这个体系，把它之上的全集都覆盖了，表明技术经济学不仅是经济学，而且是一般经济学或经济学一般。

这是针对西方传统主流经济学不包括生产力（技术）内容而言的。包含两层意思：第一，认为不包括生产力（技术）的经济学是特殊，包括了生产力（技术）之后，经济学才从片面变为全面，从特例变为通则。作为通则的经济学，在其微观经济学中内生技术，在宏观经济学中内生技术，在制度经济学中内生技术，在产业经济学中内生技术……因此全部都成了技术经济学，成为内生了生产力的经济学，成为引入了生产力决定生产关系这一观念的经济学。在这样的学科定位中，技术经济学要以自身的局部内容（技术和生产力）作为一个全局性的关键变量，反过来改写它之上的微观经济学、宏观经济学、制度经济学和产业经济学等“面上的”一般经济学，使自己也成为一种“面上的”经济学。第二，即使对于内生技术的经济学，如新增长理论和中国现有技术经济学来说，它们之所以是特殊的，而不是一般的，是因为它们默认的技术只是工业技术，因此只是完整技术中的一个子集。而数字技术经济学由于同时容纳了信息技术与工业技术两种相反相成的技术，而成为一般的内生技术的经济学。

广义的技术经济学与窄义的技术经济学还具有实质的不同。窄义的技术经济学重点讨论范围限于供给，如生产函数、要素价格约束和供给曲线等。但广义的技术经济学还要覆盖需求，如效用函数、预算约束、需求曲线等。在广义的技术经济学中，与信息技术创新对偶的问题是体验，一个是差异化供给，一个是差异化需求。窄义的技术经济学并不讨论在信息技术条件下，网红在什么样的收入条件约束下产生什么样的效用偏好，以及在假设技术和供给条件不变下对均衡的影响，但在一般经济学中，这是需要讨论的。信息技术和异质生产力不仅影响供求，也影响需求。为此，还需要讨论需求条件和供给条件同时可变时，技术对均衡产生的影响，这也是窄义技术经济学不讨论，而广义技术经济学要讨论的东西。如果不设立这样的学科定位，谁来讨论这种两不管的问题呢？从某种意义上来说，新增长理论主导的经济学已是广义技术经济学。例如，新熊彼特学派在研究高科技条件下创意与文化产业发展时，实际已触及精神需求的效用偏好问题。而国内的一般经济学，没有数字经济学的外力推动，就确实不讨论（不在内生变量这一级深度上讨论）信息技术对需求的影响、对供需互动的影响。

此外，技术经济学大量涉及社会与自然领域，如技术与社会和谐关系、与国民幸福总值评价相联系，与公平正义甚至社会安全稳定的关系，与绿色、低碳的关系等，都已事实上跨过了供给理论的边界，进入其他经济学领域如福利经济学、文化经济学、生态经济学中。

正是基于这些方面的原因，我们认为把技术和生产力作为内生变量涉及的经济学问题，扩展到窄义技术经济学之外的一般经济学领域加以讨论，是合适的。意在使不关心不讨论技术和生产力带来变化的一般经济学，开始正视技术革命、生产力革命的现实，内生其影响，使经济原理变得更加全面。当然，在一般经济学中讨论技术经济问题，与在窄义技术经济学讨论，还是有所不同的。例如，在微观经济学讨论中，我们在生产函数部分并不展开对余值a的具体讨论，只是将a分为工业技术和信息技术两种，到此为止[1]。把对技术的更专门的分析，如效率与生产率分析，留给窄义技术经济学展开。我们甚至不在数字经济学的一般原理中，像其他同类教材那样，大谈特谈具体技术，如大数据、云计算、人工智能，而专注于经济本体的分析。

作为一般经济学的技术经济学，其学科定位的本质，是对技术作为报酬递增主导因素的经济现象及其规律的研究。数字技术经济学在这个基本定位基础上，又以自身的特殊本质，与一般经济学区别开。

2. 作为一般技术经济学的数字技术经济学

一般技术经济学也就是现有技术经济学，是把工业技术作为默认技术的技术经济学，其标志不在于在现象层面是否涉及、是否讨论信息技术，而在于是否把所谈信息技术内生在原理之中，也就是在明示或默认的均衡设定中，是把报酬递增默认为规模报酬递增，还是意识到存在规模与范围两种相反的报酬递增。后者是区分工业技术经济学与数字技术经济学的实质分界线，二者的主导逻辑不同。正如谢伏瞻指出的：“进入互联网时代，范围经济取代规模经济成为产业组织的主导逻辑。”[4]只有纳入主导逻辑和从属逻辑构成的全面的技术经济学，才从特殊、子集的地位，上升为一般技术经济学。

现有技术经济学在一般经济学中的学理定位，都定位为新增长理论中的规模经济理论，而规模经济是工业经济中最具代表性的技术经济现象，但数字技术经济学把自己定位为新增长理论中的范围经济理论。在数字技术经济学中，并不排除将信息技术应用于规模经济，并对这种应用进行必要分析，但把它同信息技术在范围经济中发挥作用，从性质上加以区分。前者是工业4.0，后者是信息（数据）1.0；前者是应用，后者是转型。前者是以工业化生产方式利用信息技术，让信息技术为工业化（包括新型工业化）服务，如把信息技术当作与工业技术一样的自动化技术，提高批量化生产的效率；后者是以信息化生产方式运用信息技术，让信息技术为数字化（包括现代服务业或服务化）服务，如以智能化技术，发挥信息技术所长，以智能化支撑个性化定制，提高多样化效率，如鲍莫尔所说“莫扎特音乐四重奏的效率”。

数字技术经济学由此在中国式现代化这一更广阔背景下，区分了用变与体变。将前者定位为旧体新用，用变而体不变，也就是技术变化，但生产方式不变。例如，用信息技术加强传统工业化的大规模制造，强化价格战。将后者定位为新体新用，即生产力变化，引发生产方式变化。例如，用信息技术提高经济的智能化水平，以做优的方式提高价格，通过转型提高利润，从而提高经济发展质量。

数字技术经济学相对于现有技术经济学（工业技术经济学），有以下不同的关键特征。

第一，它不否认规模经济，但不限于规模经济。

工业技术经济学对报酬递增、成本递减的理解，仅限于规模经济。对范围经济的默认看法是范围在需求方是经济的、在成本方是不经济的。因此才有D-S模型以规模经济补贴产品多样化的成本。绝不承认范围经济且规模不经济这种组合，即否定个性化定制有可能是经济的。

数字技术经济学认为规模经济可以实现报酬递增和成本递减，但报酬递增和成本递减的来源不仅限于规模经济，而且可能源于范围经济。在工业技术与信息技术两种相反作用力下，最常见的将是规模经济且范围经济。

第二，它不仅肯定范围经济，而且将范围经济与信息技术内在联系起来，与信息生产方式内在联系起来。

钱德勒也提范围经济，但没有与信息技术联系起来，也没有与信息生产方式联系起来，而只是在管理学水平进行范围经济的经济史研究。钱德勒对范围经济中多角化经营的研究，回避了数字技术经济学中一个关键问题，即低成本差异化这一现象与技术的内在联系，在管理层面偶然实现，还是在经济层面必然实现。另外，也漏掉了数字经济中特有的经营问题。例如，在以所有权为单位的并购之外，仅以使用权为单位，结成利益共同体的虚拟组织（虚拟企业与虚拟企业联名），进而双边市场、“平台+应用”的生态组织（API）模式，在经营层面之上的产权层面，在制度经济学逻辑上何以可能？

在管理学水平研究范围经济与在经济学水平研究范围经济有一个明显不同。管理学（如波特竞争战略）会把范围经济同差异化战略（所谓“标歧立异”）混为一谈，差异化战略所持的隐含的均衡观点，与D-S模型是一样的，认为多样化可以提高价格，但在提高价格的同时会提高成本。范围经济则认为多样化可以提高价格，但在提高价格的同时有可能因成本次可加性，在均衡水平降低（平均）成本。是否能降低边际成本，则要视成本曲线的具体形状，所以边际成本递减，并不是范围经济的绝对特征。详见《产业经济学手册》的分析，在此不讨论。

规模经济中的多样化与范围经济的多样化之间有一个令人迷惑的交集，即在差异化水平上升过程中，都可能存在一个边际成本下降的区间。只有在经济学水平，才能分清二者的实质区别，这就是看在没有补贴的条件下，平均成本在均衡水平到底是上升还是下降，规模经济认为是上升，而范围经济认为是下降。这就看出信息技术的自动化效应与智能化效应之间的实质区别。以此标准看，波特竞争战略中的差异化战略，缺乏经济学基础，只是一种脱离基本面的战略分析。经济学之所以不进行战略分析，是因为战略分析所说的利润只是会计利润，不符合经济基本面（经济利润），因此会存在投机风险。

第三，它认为范围经济可以独立于规模经济。

数字技术经济学认为范围经济可以独立于规模经济，并且还接受范围经济且规模不经济这种可能。典型如3D打印，其经济性可以与规模无关，而这是工业技术经济学绝对不接受的，为此，他们只好当3D打印不存在，或只是特例。不过，所有内容产品（特别是体验服务）都多少存在类似3D打印的经济特征，一重复生产就会被视为抄袭（如时装的“撞衫”），或不能把一位用户的个性与另一位用户的个性等同（会被视为侮辱或不尊重），只能以多品种方式生产和服务。

可竞争市场理论也是范围经济理论，但没有特别内生信息技术于范围经济，因此它是经济学，却不是数字技术经济学。可竞争市场理论把数字经济中的一半技术经济现象划出研究领域，即只能解释大规模定制（范围经济且规模经济），不能解释个性化定制（范围经济且规模不经济），如3D打印、内容产业（包括所有限制抄袭的产业）。

以上基本特征，决定了信息技术的经济评价的均衡基础，成为信息技术经济评价和异质生产力评价的理论基础。

总之，数字技术经济学作为一般技术经济学而言，由于全面包容了规模经济与范围经济两种相反的报酬递增均衡逻辑，因此可以视为一种通则型的技术经济学。相反，现有技术经济学由于只具有规模经济一种报酬递增理论，尤其与范围经济的成本结论格格不入，主要适合解释工业技术经济，难以解释信息技术经济，反而应该从一般技术经济学贬低为特例形态的技术经济学，即工业技术经济学。

3. 作为专门子学科的数字技术经济学

当然，数字技术经济学并非等量齐观地对待工业技术和信息技术，其重点讨论的还是信息技术经济，因此，又体现出作为技术经济学一门具体学科（与工业技术经济学并列）的专门学科特点。从这个角度讲，数字技术经济学又有作为专门子学科而发展的学科定位要求。

数字技术经济学必须面对与工业技术经济学不同的对象，或面对同样对象但采用不同原理。采用工业经济原理还是数字经济原理对信息技术工程进行评价，结论会有所不同，如是否存在均衡水平的低成本差异化。

第一，数字技术经济学需要加强对人工智能、数据技术（算法、算力）等新兴领域技术经济的应用型研究。

例如，数字化应用与智慧化转型的评价，数据资产评估，人工智能对战略、未来产业的技术经济影响的评估，材料、能源与信息关系的技术经济评价，以及信息通信网络重大工程技术经济评价，如对6G、卫星互联网、算力网、IPv6、东数西算等基础设施的可行性研究，包括对一些数字化重大应用的评价，如物联网、车联网、低空飞行等新兴领域的评价，也包括对互联网技术与商业模式结合的评价。

第二，数字技术经济学要继续重点研究信息技术对经济社会发展作用的评价[5]。

要把信息技术对经济社会发展作用的研究，深化到新质生产力理论体系建设上来，研究新质生产力对高质量发展的影响、对产业体系现代化的影响，包括对战略产业、未来产业、优势产业和传统产业发展的影响等。

第三，数字技术经济学要坚持信息技术应用与转型的经济效果评价。

在这个方面，除了基本的学理之外，作为专门子学科发展的数字技术经济学，需要在信息技术这个专门领域与专门方向，进行许多应用研究，特别是专门针对信息技术应用与转型的测评研究。如《信息化与网络经济：基于均衡的效率与效能分析》[5]一书，分别从宏观、产业和企业层面，对信息化测评进行了具体的研究。

第四，数字技术经济学应该继承可行性研究的传统。

以项目评价为代表的可行性研究，是技术经济学的传统，从中积累了大量有价值的理论与方法，如时间价值理论、经济效果理论、费用效用理论、区域发展理论等[6]，这些都需要在数字技术经济学发展中加以继承，并根据新时代的需要加以发展。傅家骥等学者曾在《技术经济学前沿问题》中，从继承与拓展结合的角度，分别从项目层面、企业层面、产业层面、国家层面，探讨了技术经济学向前沿拓展的可能领域，值得参考。师承徐寿波院士的张才明博士在这方面作了大量系统的工作[7]。

对数字技术经济学来说，以项目评价为代表的可行性研究，无论处于什么层面，有一个共性的特点，都与实践中的实用、功利性的目的联系在一起。处理好基础理论与应用理论的关系，是数字技术经济学学科建设定位的重要问题。一个可行方案是，在数字技术经济学没有形成专门的子学科时，可以把它们放在总论学科内，作为应用理论发展。一旦总学科分解为子学科，可以把它们作为数字技术经济学的应用类子学科来发展，用于指导实务，如企业家选择项目、制定企业技术战略，国家进行产业规划或实施科技政策等。

4. 人工智能重构技术经济学

人工智能时代，技术经济不再只追求以最小成本实现既定目标，更加关注如何利用技术创新实现更大的社会经济效益。人工智能开创“技术引领经济”新模式，从投资驱动为主转向由数字技术引领的创新驱动为主。人工智能将使技术经济学成为一种“未来学科”。

人工智能重构技术经济学的发展重点如下。

第一，从追求既定目标条件下的最小成本转变为追求更大效益。

工业经济时代，技术路线的相对稳定和资本的相对稀缺，使传统技术经济范式把既定的发展目标和有限的资本充分结合，追求既定收益目标下的最小成本，表现为通过规模经济降低平均成本。

数字经济时代，无法预测的数字技术创新和充足的风险投资改变了传统的技术经济范式，使之表现为通过不断追加风险投资实现更高效益。经过改革开放后四十余年的跨越式发展，中国经济和技术水平已经今非昔比，在某些领域甚至处于全球领先地位。在缺乏成熟技术可参考的情况下，我们已经无法简单依靠降低成本实现既定目标这种技术逻辑发展，而是通过引进风险投资，增加研发投入，提高创新成功的可能性，最终利用技术创新来推动经济增长。

第二， 从依靠标准化分工流程转变为激发个体活力，释放个体潜能。

技术经济学起源于计划经济时代，当时的中国面临资源有限和经济体制不健全的挑战。资源稀缺性使追求规模经济的传统工业生产模式依赖于标准化分工生产线系统，每个员工扮演“螺丝钉”的角色，缺乏释放个体潜能的条件。

近年来，以移动互联网和人工智能为代表的新质生产力不断升级，刺激生产组织结构发生了根本性变革，不断构建新的生产关系。传统标准化分工式生产正在向分散于各个网络终端的个体创造形式转变。在新质生产力的作用下，通过建立新型生产关系，劳动力得以转化为劳动资本，个体的创造力和潜能得以充分释放。例如，越来越多人已经开始利用生成式人工智能进行创作，越来越多的企业也在让客户参与个性化生产。在这种新型生产关系中，每个个体都有机会通过移动互联网和人工智能实现自身的价值创造，成为经济增长的重要动力。这种新的组织关系和生产关系在传统的技术经济体系里并不存在，但已经成为当下技术经济学研究的重要内容。

第三，从开发专用资产转变为利用通用资产。

工业经济时代，资源的稀缺性是经济活动的核心特征。奥利弗·威廉姆森针对这一问题提出了“资产专用性”（asset specificity）的概念。他强调了技术专用性（technological specificity）与资产专用性之间的系统性联系，并将其作为构建经济制度的关键因素。这一概念的核心在于通过优化资产的配置和利用，实现资产利用率的最大化，从而提高经济效率。

数字经济时代，人工智能的发展和应用成为经济活动的显著特征，人工智能已经成为技术经济研究的重中之重。人工智能已经和蒸汽机、电力、内燃机和互联网一样，成为当代的通用目的技术，特别是将数据作为新的生产要素，直接且充分地纳入社会化大生产中。这一过程导致了生产资料的性质由传统的稀缺性向普遍性转变，进而改变了传统的生产和分配模式。在数字化生产体系中，传统的工业生产体系中有限的专用性资产价值被转变为以数据为代表的通用性资产价值。这种转变意味着生产资料的利用不再局限于特定的用途，而是可以通过数字化手段实现更广泛的应用和更高效的配置。在这一过程中，人力资本内生于生产系统，实现通用性资产价值的最大化释放，即通过人的知识和技能，提高数据资源的利用效率，创造更大的经济价值。

第四，从依赖化石能源转向寻求绿色化发展。

工业经济时代，化石能源是工业生产的依赖，也是技术经济范式中能源效率和成本核算的重要对象。数字经济时代，以人工智能为代表的数字技术逐渐渗透到各行各业，背后的强大算力支持依托于更高的能源消耗，单纯依靠化石能源不仅会进一步增加碳排放压力，也必然引发对能源不足的担忧。寻求能源的绿色化发展是技术发展的内在要求。

与此同时，人工智能的应用也会改善能源效率。一是在能源生产和管理中的应用可以提高能源利用率，如智能电网、能源预测和系统优化；二是人工智能在可再生能源的开发和利用中发挥重要作用，通过人工智能分析，可提高风能、太阳能和潮汐的能源利用效率；三是人工智能的应用也在推进传统产业的结构转型和能源的结构转型，如新能源汽车。绿色化发展已经成为技术经济的研究重点。

第五，从聚焦产业规模化发展转变为拥抱产业生态化发展。

工业经济时代，社会化大生产模式以重资本投入为基础，追求规模经济以实现产业规模化发展。技术经济学在此背景下，专注于对重大工业项目的投入产出比进行评估，并评价新技术的经济效果，重点在于分析生产效率、成本效益以及技术对产业竞争力的影响。

数字经济时代，社会大生产从工业生产线的产业化发展模式，转变为依托互联网、大数据和人工智能的信息化、数字化、数据化、智能化的产业生态化发展模式。这一转变由互联网的范围经济特性和网络效应驱动。人工智能作为创新的热点，催生了大量新业态和新模式，而每个业态或模式都可以成长为一个新的生态。这些在商业上取得成功的新兴模式对经济结构和市场动态产生了显著影响。

技术经济学的分析重点需要适应这一转变，不仅要关注技术的经济价值，还要考虑其在构建新型产业生态中的作用，以及如何通过政策和市场机制促进技术自身的创新和应用。

人工智能在自动化和智慧化两个方向重构技术经济范式，自动化改变了生产模式，重塑了劳动力市场，重新定义了企业竞争力，智慧化则通过数据驱动的经济模式、智能决策和个性化服务，推动经济的持续发展和创新。未来，技术经济学须适应这一转变，关注新技术在产业生态中的生态效率和对经济增长及社会福利的推动作用，尤其以人工智能作为分析重点，研究技术对推动经济向更高质量和更高效率发展的作用机制。

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