江小涓：

數字時代的經濟學

和公共管理學科體系建設

2月18日，2023年春季首屆中國數字經濟發展和治理學術年會在清華大學順利舉辦。會議由清華大學經濟管理學院、公共管理學院和計算社會科學與國家治理實驗室承辦。第十三屆全國人大常委、原國務院副秘書長、中國數字經濟發展和治理學術年會主席團主席江小涓教授在大會發表題為《數字時代的經濟學和公共管理學科體系建設》的主旨演講。本文根據江小涓教授現場發言內容整理。

我今天要講的內容是數字時代的經濟學和公共管理學科體系的建設，主要源自我自己在教學與研究中的體會。我在清華公共管理學院和中國社會科學院大學都開課，一門課是“數字時代的公共治理”，一門課是“產業經濟學前沿文獻導讀”其中的兩講。備課時我想找一些教材、教學參考書或者能用的一些單元來組織課程內容，發現很難找到合適的內容，感覺數字時代經濟學和管理學的學科體系與教學體系的建設是一個突出問題，傳統體系在一些方面已經不太適用，新的體系總體上尚未成形。現實世界的改變已顯著影響了經濟理論的底層結構、邏輯關係和主體問題。“數字”和“數據”早已不是“外部衝擊”，而是需要內化於知識體系全鏈條之中。因此希望能有一個學術平臺，大家來共同做這件事情。這也是和主席團各位老師一起發起設立“中國數字經濟發展和治理學術年會”的宗旨與目標。

“數字時代的經濟學和公共管理學科體系建設”，這個題目很宏大，我沒有能力全面講，就講我最有體會的幾個點，與大家分享。

第一，“數據要素市場”問題。大家都主張數據作為生產要素，我也贊同。但是在實際做研究時，又很難放到傳統的生產要素分析框架中去。數據要素有特點，一是多主體可以主張權利，包括消費者也是數據生產者，這使產權問題很難處理，即使比較相似的知識產權框架也難以適用。二是數據可以複用，數據用多少次都依然存在，經濟學研究稀缺資源的配置效率問題，數據的複用性使它的稀缺性改變。三是快速迭代，例如當消費者的行為數據被作為平臺要智能推送廣告的數據時，去年的數據沒有什麼用處，每個人的習慣都在改變之中，從經濟學的角度看就是存量要素（數據）無用或者快速折舊。所以我們可以沿著“數據要素”這個思路去思考，但很可能需要對“要素市場”、“資源配置“這些基本概念的前提和規定進行思考和重新定義，尋求更完善和有效的分析框架。

我舉一個例子，智能化生產過程使同一個生產過程能夠有兩組產出：數字形態與實體形態，即所謂的“數實孿生”。下麵這張圖中（圖1），左側是實物產出，右側有很多數據內容產生，數據、數據機理模型、數字孿生體、數字元宇宙模組等。那麼右側是新增加的生產要素，還是新產出的產品？如何測度其價值？我們傳統的投入產出表如何調整？這些問題挺讓人困惑。我記得上世紀七十年代聯合國用一個寬泛的概念定義“服務貿易“時，時任美國統計學會會長的某教授說過一句話：“這個定義對贊同服務貿易分類的學者來說是‘天使’，對統計學家來說則是‘惡魔’”（大意如此）。當下數據被定義為“生產要素”，我想統計學者們或許有相似體會。

圖1 實體過程與數據過程的雙重價值體系

第二，數字時代服務業性質改變問題。 認為服務業低效率，是經濟學由來已久的主流觀點，可以看PPT中的簡要概括（圖2左）。鮑莫爾直接將服務業定義為低效率部門，由於服務過程需要服務提供者直接參與，勞動節約型技術應用空間較小，勞動生產率提升緩慢，因此服務業在GDP中的比重上升意味著資源更多地配置在了低效率部門，會帶來整體經濟增長速度的下降。

然而，在網路技術和數字技術的加持下，服務業一個日益增加的部分呈現出規模效率、貿易效率和分工效率，特別是服務業分工日趨廣泛深入，促使服務業整體效率顯著提高。數字技術對經濟效率的提升遠不會止步於各類服務業，而是通過數字服務的全鏈嵌入，對其他各類產業和各種經濟行為效率的提升產生廣泛而深遠的影響（圖2右）。由於經濟學視角基本性質的改革，我講課中服務經濟相關內容有根本變化，但總體上看，相關研究還是片段性的，整體學術理論體系的重構依然任重道遠。

圖2 數字賦能的服務業已經面貌全新

第三，新的產業組織形態出現。產業組織是公認被數字經濟影響最突出的領域。一方面，各種交易成本的降低是數字技術最直接的影響。企業與市場邊界不僅快速調整，而且形態改變，分工傾向於極致且高度彈性化。另一方面，大企業或大型網路組織管理成本極大降低，大企業與多元、個性、精准特點相容，垂直一體化和網路化生產組織迅速發展。目前看，兩種形態並行推進，帶來我們不熟知的產業組織形態及相互關係。產業組織多方向變化、多形態並存。

對此我也舉一個例子。數字時代，許多產品需求個性化強、技術迭代快、設備更新快，更有些時尚品的需求速漲速消。對這些類型的產品，以企業為中心的生產組織形態由於設備能力和員工技術固化，調整餘量小，適應性差，面臨新的挑戰。數字平臺能夠鏈接大量企業、產線、設備、倉庫和員工等，形成巨大產能池，按需匹配各種資源，能夠迅速組織起以產品為中心、在一定區域範圍內的分佈式製造產線。典型有如“雲工廠”，是一種平臺承接訂單並通過拆解製造過程分派給不同企業，針對每個訂單組建個性化“雲產線”的分佈式協同生產模式。以寧波的協同製造平臺“生意幫”為例（圖3），由協同製造供應鏈體系、眾包服務平臺、智造工程驗證實驗室和協同生產物聯網平臺組成，既隨時按需調用平臺上數以萬計的小微工廠，同時生產後統一物流配送以提高生產速度，並即時監控各生產設備的聲音、電流、壓力、溫度等10餘項指標以確保產品品質。這是一種在數字時代之前基本不存在的產業組織模式。現在以產品為中心組織靈活產線已經成為許多快消品領域重要的產業組織方式。

圖3 數位化新型產業組織“雲工廠”

第四，研發和創新的數字新形態。我體會到三個重要變化。一是開源模式如何能用傳統創新理論進行分析。現在大數據和智能產業更多採用開源模式，經濟學有關研發的傳統分析框架分析開源模式碰到挑戰。我和幾個學生已經在思考和研究了挺長時間，仍然裝不到一個邏輯一致的體系之中。二是數據在研發中的極端重要性使創新分佈發生變化，大平臺企業借助數據優勢，向前沿技術及基礎研發攀升，我們如何用一個邏輯一致的分析框架，把這個階段研發各主體關係的變化，既表達清楚又能合理解釋。三是分佈式研發模式的出現。以前研發是大企業有研發的中心自己做。上世紀80年代以後，專業研發機構也很通用。有了數字平臺之後，研發可以在廣泛領域中有非常專業的分工，因為平臺可以彙聚大量研發人員，按照每個研發任務組織團隊，使參與具體專案的研發人員高度專業化。這是我們國內的一家叫“橙色雲”的專業研發平臺，這個平臺上大概有世界各國的31萬個工程設計技術人員，專門為小企業做研發（圖4）。以前小企業自己養不起研發團隊，所以都是做非常細分自己長期熟知的產品。有了分佈式研發平臺，小企業提出需求，例如“我給50萬，幫我設計一個什麼產品或產線”，就跟購物平臺上買東西的模式非常相似。需求提出之後，平臺就去搜索、平臺上每一個專業的研發人員都有標籤，做過什麼、擅長做什麼、願意做什麼，自動去匹配這些研發人員。平臺的核心競爭力是專案經理，他們可以把一個大的產品細分成幾個部分，在平臺上找專業的研發人員去做。這種分佈式創新模式降低了各種資訊獲取、要素單元賦信和網路空間協同的成本，研發專業化程度和效率都得到提升。

圖4 數位化分佈式研發創新平臺

第五，數字時代公共治理邊界變化問題。我體會到有以下幾個方面的重要變化。一是數字應用導致政府與市場的邊界出現變化。政府干預市場與社會活動的依據之一是“外部性”，這類問題由於損益計算不能具體化，因此市場不能解決，必須由政府進行干預。數字技術可以將部分外部性問題“內部化”，例如排放問題、公地問題等。由於網路廣泛連接、海量算力和顆粒狀資訊可獲得，外部性可以計算和量化到個體，將外部問題內部化。還有政府調控產業的一個重要依據是分散的市場主體資訊缺失，行為有“盲目”性和缺乏預見性。現在大型平臺和數據類企業擁有更即時精准的“全局”數據，智能技術正在迅速形成更強大的預見能力，那麼相關領域傳統的產業調控政策是否應有相應變化？甚至有些原來的完全公共品也具有了商業價值，私人部門願意提供。公共頻道雖然不可收費卻能廣泛獲客，帶來網路效應、廣告價值和數據價值，無需排他就可以由市場提供。

另一方面，數字平臺規模很大，市場控制力和社會影響都很大，是否要監管和如何監管是社會普遍關注的問題，但是面對許多難題。一是大而管不了，一些消費者日常使用的大平臺，出了問題肯定不能一關了之，有問題要整改但不得停運。二是快而跟不上，平臺上的商戶、商品和服務數量巨大，以百萬、千萬計，而且更新極快，外在監管力量完全跟不上。三是深而看不透，大平臺都有上千項多層次投資專案及其他利益關聯，不細查深查不易看透看准。四是新而看不懂，不同平臺商業模式不同，相似平臺也有很大差異，視頻平臺嗶哩嗶哩、抖音、快手還有小紅書，經營模式有挺大差別，而且各自都在持續創新，外部監管者看明白理解到位很不容易。大家都在談敏捷監管，即使如此，沒有監管理念和思路的重大調整，監管的合理性有效性不易到位。

第六，大數據技術應用於人類價值觀判斷領域產生的問題。這個問題抽象不好談，我舉個例子。我們的司法系統提倡使用智能輔助辦案系統，贊同者很多，認為演算法客觀可靠，不會受人類主觀性的影響，具有客觀性、陽光下的糾紛解決情境，從而規避人性局限和排除人為因素的影響，努力做到標準一致、客觀公正和“同案同判”。但是2019年3月法國出臺了相關法律，禁止多種我們“讚賞”的大數據在司法領域的應用，其中一種是一致性分析：不得將特定法官辦案數據進行大數據對比，分析特定法官特定案件與整個司法系統的一致性狀況。這個決定涉及的理念很重要，一致性分析會使所有判決向平均結果靠近，將多種傾向博弈產生的“平均數”固化為不可演進的絕對值。如果某種違法行為的判刑區間是3—7年，法官有酌情自由裁量權。但是有了所謂的大數據系統，法官要搜一下別人怎麼判，發現平均判刑5年，自己也就判5年，取平均數能有最少爭議和質疑。這聽上去好像變得更加公正了。但是這種狀況會使社會通過價值觀改變和社會博弈產生的演進停滯。如果隨著時間推移，多數法官都傾向於往3年這個輕判方向靠近的話，表明社會是有新的共識在形成，“這個罪沒有那麼重”；相反，當所有的判案都向7年靠近的時候，表明社會認為“這是個重罪”，這種演進是人類社會最重要進步方式之一，卻會隨著所有人在網上查詢之後取平均數而停滯下來。隨著人工智慧的快速發展和應用，這種情況在社會問題領域將是一個普遍的大問題。

第七，數字時代的科技倫理問題，所有的科技都有負面作用。我舉了三個當時大家特別擔心過的案例：核技術的問題、克隆技術的問題、基因技術的問題，在每一次兩面性突出技術出現時，都引起了社會很大擔憂（圖5）。不過，科學共同體的約束、國家的約束和國際組織的約束也始終存在，總體上沒有帶來持續和嚴重的負面影響。但是數字技術不同，應用泛在而無形，同時又在極速發展，如同李健的一句歌詞：“剛在身邊顯現，一眨眼就遠去不見”（大意如此）。目前看，社會缺乏約束數字技術發展方向的平衡力量和思考時間，非人類參與的決策邏輯步步強化。特別是數字技術和其他技術的結合，例如和生命科學結合之後，有能力迅速改變我們人類自身的生理、生活、認知和繁衍，很多變化是不可逆的，我們不應該把這樣的變化交給市場競爭和社會博弈來解決。在這個時代，資訊公開和公眾參與比以往更重要，所有民眾都有權利對這種問題發聲，我們要不要這種結果、我們要不要這樣的改變。

圖5 科技倫理問題和共同治理

總之我的感受是，國家高度重視數字經濟發展，強調加強數字問題治理，其中含有大量需要研究的學術理論問題、需要提出的戰略思路和需要應對的重大挑戰。我們在這個領域從事教學研究工作，既肩負時代重任，又面臨廣闊創新空間。讓我們共同努力做出應有的貢獻。