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关于数字经济发展中的问题探讨及对策研究 关于数字经济发展中的问题探讨及对策研究 数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，数字经济的诞生和崛起，深刻影响了人类的发展进程，重构了全球产业发展格局，给全球经济社会发展注入了新动能。2021年，“数字经济”在我国“十四五”规划中被明确认定为未来推动我国经济发展的重要手段。《世界互联网发展报告2021》指出，数字经济成为世界各国应对新冠肺炎疫情冲击、加快经济社会转型的重要选择。世界经济论坛发布的相关研究结果显示：数字化程度每提高10%，人均GDP将能够增长0.5%—0.62%。2021年10月18日，习近平总书记在中共中央政治局第三十四次集体学习中强调，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。在我国各级政府的高度重视、各界人士的共同努力下，我国数字经济近年来蓬勃发展，新业态、新模式层出不穷，大数据、5G、人工智能、智能终端等新兴产业快速壮大，有效推动了产业互联网加速发展，丰富了人们的数字文化生活和消费，持续助力国家治理能力现代化水平提升。2020年，我国数字经济规模达到39.2万亿元，同比增长9.6%，增速位居全球第一，规模位居全球第二，占我国GDP比重达38.6%，成为稳定经济增长的关键动力，同时也成为重组全球要素资源，重塑全球经济结构，改变全球竞争格局的关键力量。数字经济健康发展有利于推动构建新发展格局，有利于推动建设现代化经济体系，有 利于推动构筑国家竞争新优势，重要性不言而喻，实践成果也确实举世瞩目，但是，我国数字经济发展也存在着一系列制约因素，如数字基础设施建设薄弱，数字鸿沟普遍存在，数字安全措施有待提高，数字经济发展中的法律、法规、制度不健全，数字经济人才短缺等。把握好我国数字经济发展的现状，认真分析研判存在的不足和制约因素，提出切实可行的政策建议，是本课题研究的目的所在。 一、数字经济研究综述 研究我国数字经济发展的问题和对策，需要首先对数字经济的内涵、特征、相关关系、未来发展等有一个清晰的把握。下面对数字经济研究的理论进行一个简要的归纳和综述。 数字经济是一种新的经济形态，对它的概念界定吸引了理论界和实务界的关注。经济学家唐 塔普斯科特（DonTapscott）在1996年出版的《数字经济：智力互联时代的希望与风险》著作里提出了“数字经济”的概念，他被认为是最早提出“数字经济”概念的学者之一。由于研究或实际运用的视角、目的、方法等的不同，不同的研究者或实务界人士对数字经济有不同的理解，目前国内外对于数字经济尚未形成统一的概念界定。不过，受到较多理论界和实务界人士认可的“数字经济”定义是G20杭州峰会提出的：“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。2020年7月，中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020年）》中，提出了数字经济的“四化”框架，即数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化。这一提法得到广泛认同，本课题对数字经济研究的文献综述就从数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化这四个方面进行简要归纳和探讨。 关于数字产业化方面的研究。数字产业化为数字经济发展提供技术、产品、服务和解决方案等，具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等，是推进数字经济的手段，构成了数字经济的基础部分。聚焦数字产业化的相关研究在2000年以后逐渐增多，且主要侧重于对数字化与特定产业、特定领域的关系和对策研究。Brynjolfsson和Hit（t2000）指出，互联网技术颠覆了商品的交换方式，并为商品的交换提供了更广阔的空间，促进了商品交易效率的大幅度提高。何枭吟（2005）对美国数字经济进行研究后发现：数字经济发展使得美国各个产品、市场和企业都出现不断数据化的趋势，并且数字经济领域的创新成为美国经济发展的强劲动力。Stevenson（2008）认为，数字化网络的广泛使用会改善劳动力市场的信息不对称现象，进而促进劳动力的自由流动。Acemoglu和Restrepo（2016）研究发现，数字智能化所引发的劳动力流动是就业替代效应与数字化创新影响的共同结果，且在一定程度上，数字化发展表现出对高技能劳动力的偏好。黄群慧等（2019）基于理论模型与实证检验的研究表明，互联网发展对城市整体和制造业整体生产率有积极影响。杨大鹏（2019）提出，数字产业化分为研发机构驱动、龙头企业驱动和特色小镇驱动等模式。李永红、黄瑞（2019）提出数字产业化主要遵循信息增值模式和产业数字化融合驱动模式。吕明元和苗效东（2020）基于2005—2017年我国省级制造业部门面板数据的研究发现，大数据能有效促进我国制造业结构高级化和合理化。可以看出，相关数字产业化方面的研究对人、财、物的促进作用有了较为全面的涉猎，数字产业化的重要性受到普遍肯定。 关于产业数字化方面的研究。产业数字化是以数字技术赋能产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程，产业数字化的客体是数字技术，主体多是需要提升生产数量与效率的传统产业。产业数字化包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态。产业数字化的产值目前来看，远高于数字化产业的产值，它涉及传统产业等的数字化改造，更受社会各界的重视，相关研究相对较多。产业数字化的研究主要兴起于21世纪初，特别是近年来成果丰硕。周叔莲、王伟光（2001）认为，信息技术能够促进传统产业结构调整。SusantoBasu和JohnFernald（2007）研究发现，数字技术的应用能够使全要素生产率获得提升。张于喆（2018）指出，数字经济驱动产业结构升级要以供给侧结构性改革为主线，以制造业数字化改造为切入点，对所有实体经济进行数字化、网络化、智能化改革，以驱动产业结构向中高端迈进。何帆和刘红霞（2019）利用A股2012—2017年数据对实体企业数字化变革的业绩提升效应进行了评估，研究发现，数字经济政策对实体企业数字化变革业绩影响较大。刘元胜（2020）、马名杰等（2019）认为农业、制造业转型的主要推动力是数字化。郑健壮（2020）研究发现，产业数字化主要遵循“新技术主导—新要素变化—新产业形成—新集群构建”的发展路径，关键是通过集群化方式促进全产业链数字化发展。白雪洁等（2021）基于中国2007—2019年39个行业的面板数据，实证检验数字化改造对行业技术升级的具体影响，结果发现，数字化改造可以推动整体行业技术升级。从相关研究可以看出，诸多行业引入数字化技术后，生产效率得到提升，促进了产业结构的升级。 关于数字化治理方面的研究。数字化治理是运用数字技术，实现行政决策、行政执行、行政组织、行政监督等体制更加优化的新型政府治理模式。对数字化治理的研究在20世纪90年代中后期逐渐增多，近年来成了热点研究领域。NicholasNegroponte在其1995年出版的《数字化生存》一书中强调，信息化技术的应用使民众能够更为广泛地参与到政府决策当中，极大地提升了社会公众管理的公平性和公开性。ManuelCastells（1996）在其著作《网络社会的崛起》中，对信息时代的到来给公共管理治理体系提出的更高要求和挑战进行分析，体现出数字化治理的雏形。PatrickDunleavy（2006）提出了数字化变革的9个要素，包括电子服务交付、基于网络的效用处理、走向开放的管理等，这9个要素构成了数字化治理对技术、流程和系统的要求。 Luna等（2015）研究了重视数字化治理理论与政府公共价值创造的联系等问题。国外学者主要从数字化治理理论的理论框架着手进行研究，逐步拓展至应用领域，对数字化治理的范围进行了延展，这对我国学者起到重要的启示作用。我国学者对数字化治理的研究稍晚于国外学者，近年来，结合我国实践取得了丰富的研究成果。刘庆龙、郑兴祥（2003）研究了我国城市社区数字化治理中存在的问题和不足，提出了相应的政策建议。陈振明、薛澜（2007）认为，信息技术是一种最重要的政府管理工具，电子政务或电子化政府建设成为当代公共管理发展的基本趋势。对于数字化治理中的协同困境，现有研究对政府部门在既有制度框架内的自发创新关注较少，聂勇浩、李霞（2018）通过对南沙自贸片区的案例研究发现，监管部门采用了一种可称为“迂回”的行动策略去破解数字化治理中的协同困境，他们认为，这一策略虽然有其优势，但是也存在着多方面的限度，如不能充分回应监管需求、平台合法性和变革程度有限等。陈万球、廖慧知（2021）研究了我国数字化治理的现实困境及机制创新路径，提出：国家和政府必须正视数字化治理工的问题与挑战，充分借鉴全球数字化转型的成功经验，完善法律制度环境、发展多元主体参与机制、健全人才培养机制。赵琨、苏昕（2021）研究认为，当前我国乡村数字化治理处于探索建设阶段，应重视人才选用，实现数字化嵌入乡村治理的观念认同；强化硬件设施，提供数字化嵌入乡村治理的技术保障；优化治理体系，满足数字化嵌入乡村治理的实践要求。 关于数据价值化方面的研究。数据价值化就是数据的价值得到正确体现的过程。数据价值化包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。云计算、大数据、人工智能、区块链等这些技术体系带来的技术创新和模式创新，实质上归结为数据工作产生的价值。21世纪以来，数据价值化加速推进，数据价值化的界定、挖掘、应用等越来越受到理论界和实务界的重视。因为数据确权的复杂性，业界至今尚未形成数据确权的统一标准。PaulSchwartz（2004）提出将个人数据赋权给消费者，将其看作是一种商品，并通过有组织的市场交易来实现最优的个人隐私披露。WolfgangKerber（2016）认为，政府介入确立数据产权会增加市场的不确定性，阻碍数字经济的创新发展。王融（2015）认为企业对于匿名化处理后的数据集享有一种有限制的所有权。林淼（2020）研究认为，区块链技术在定义数据权属关系方面具有天然优势，有利于解决数据确权的问题。唐要家（2021）认为，数据确权主要是保护附着在数据要素上的权属，以促进激励相容的数据要素最大化开发利用。1995年，“数据挖掘”（DataMining）首次被提出（何红，2015）。MichaelL.Gargano和BelG.Raggad（1999）研究认为，数据挖掘能发现隐藏在有价值的数据资产中的信息。肖建华、柴芳墨（2019）研究认为，当数据交易双方对交易的数据是否脱敏以及脱敏标准并不明确时，就会带来因数据交易而产生的法律风险。王文平（2016）提出了大数据交易五种定价（平台预定价、固定定价、实时定价、协议定价、拍卖定价）策略。刘耀华（2016）认为，大数据交易规则的不明确容易引发数据安全的保护、数据资产价值的评估、大数据交易市场监管等问题。刘新宇（2019）认为，数据采集、数据清洗、数据挖掘、匿名化处理等大数据处理技术具有很强的专业性，由此催生了数据处理的专业化分工。周汉华（2006）研究发现，欧盟、加拿大、日本等国家和地区均有个人信息数据保护的专门法律。我国2017年6月1日起施行的《网络安全法》，其中建立了个人信息的数据保护制度。当前立法并未明确规定商业数据权利的归属和性质，导致企业商业数据保护问题亟待解决（郭若昕，2020）。整体来看，中外关于数据价值化方面的研究，涉及领域较多，但普遍还不够深入。 二、数字经济发展阶段分析 数字经济通过人工智能、互联网、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术与实体经济深度融合，改变国民经济的生产、消费和分配方式，提供更加高效的经济运行模式，持续推动经济增长。研究其发展阶段，能更好地把握发展现状及