2023年3月28日晚，北大国发院【朗润•格政】第161期在承泽园及线上同步举行。本期活动由北大国发院和北大数字金融研究中心主办，特邀北大国发院特约研究员许宪春，北大国发院经济学教授李力行，北大国发院助理院长、长聘副教授、数字金融研究中心副主任黄卓，北大国发院长聘副教授张俊妮等多位学者共同研讨数字化的经济的新征程。活动由国发院传播中心主任王贤青主持。本文根据问答环节的内容整理。

  王贤青：先请问李力行老师，您在演讲中将数字化的经济定义为与农业经济、工业经济并列的一种经济形式，而我们过去的定义则是第一产业、第二产业、第三产业或服务业。您认为数字化的经济和传统服务业可以等同吗？也希望问许宪春老师，从统计上，我们如何理解数字化的经济和传统服务业的关系？

  李力行：我将数字化的经济列为与农业经济和工业经济并列的一种经济形态。数字化的经济的主要特征是大量使用数字技术，并涉及大量数据。农业经济时代主要是依靠太阳光合作用和土地等要素，技术主要是农业耕作。在工业经济时代，大规模工业生产是其基本特征。因此，从这个意义上来说，我们过去所分类的一、二、三产业中，第二产业的工业生产实际上也大量使用了数字技术。同时，第一产业的智慧农业也应用了数字技术，这就涉及到许老师刚才谈到的产业数字化的过程，数字技术和其他产业进行融合。因此，这确实对我们的统计工作构成了挑战。我也很想听听许老师在这方面的看法。

  许宪春：非常认同李老师刚才阐述的观点。从统计角度看，国际上关于数字化的经济概念的界定尚未统一，但几个比较有影响的机构提出的概念对我们理解数字化的经济非常有帮助。例如，经济合作与发展组织（OECD）提出的数字化的经济概念如下：数字化的经济包括所有依赖数字技术、数字基础设施、数字服务和数据等数字投入或利用数字投入获得明显地增强的经济活动。在这个概念中，数字化的经济包括两个方面：一种原因是依赖数字技术、数字基础设施、数字服务和数据等数字投入的经济活动，也就是我们一般所说的数字产业化部分；另一方面是利用数字技术、数据基础设施、数字服务和数据等数字投入获得明显地增强的经济活动，即我们一般说的产业数字化部分。

  国家统计局对数字化的经济概念的界定是：数字化的经济是指以数据资源作为关键生产要素、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。国家统计局关于数字化的经济的概念界定强调了数字化的经济的关键生产要素、重要载体和重要推动力。数字化的经济的关键生产要素是数据资源，重要载体是现代信息网络，重要推动力是信息通信技术的有效使用。国家统计局也把数字化的经济区分为数字产业化和产业数字化两部分。其中产业数字化部分，并非指数字化的传统产业的全部，而是指应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升部分。

  总体而言，数字化的经济高度依赖数字技术和数据资源。这一点与传统农业经济和传统工业经济完全不同。

  王贤青：有记者提问：我们现在已经成立了国家数据局，这在某种程度上预示着数据成为了和土地、资本和劳动一样重要的生产要素，需要计入生产所带来的成本。那么，数据是不是有可能成为大家未来的收入来源呢？举个例子，如果你拥有土地，出租土地可能会获得收益，拥有资本也能够最终靠资本带来收益，当然更多的人靠劳动获得收入。那么，未来从数据中获得收入的可能性是不是真的存在？因为目前我们还只是纯粹地为数据做出贡献。

  张俊妮：我先前提到的日本个人数据信托银行就是这样一种机制。该机制允许个人将自己的数据作为资产存放在银行中，银行则允许其他公司收集这一些数据。个人可以每时每刻查看哪些公司正在使用自己的数据及怎么样去使用，并且还可以每时每刻撤回数据。而这一些企业在使用个人数据时，就需要向个人支付相应的费用。在欧美也有一些类似的尝试，需要征得个人同意才能收集数据，已经存在一些机制告诉个人如果同意提供数据回报是什么，例如获得一定报酬。我认为“数据二十条”为以后探索类似机制做了准备。

  王贤青：黄卓老师提到了ChatGPT，认为它有几率会成为我们这个时代的另一次iPhone般的高光时刻。当iPhone刚出现时，我们并没有深刻意识到它的重要性，只是将它与诺基亚手机作比较。但是今天，我们清楚地感受到了传统手机与智能手机之间的巨大差异。那么，当前是否有技术能与ChatGPT相提并论呢？换句话说，我们现有的哪些技术能与ChatGPT做比较？

  黄卓：很难将ChatGPT与某个具体的事物作比较，而我更看重的是，ChatGPT出现后人类对整个人工智能技术的信心的改变。人工智能技术有许多应用技术线路，但需要一些现象级的应用来确定未来方向。ChatGPT给了我们这样的信心，让我们始终相信这个方向已经到来，带动我们对整个AI领域的大规模投入。我相信，ChatGPT将在服务业、知识产业甚至制造业中带来非常大的生产力提升。

  我也想回答第一个问题，即数字化的经济对生产要素的影响。李力行老师提到，从农业革命到工业革命，每一次变革都意味着不同生产要素的重要性在改变。在农业时代，土地是最重要的生产要素，土地稀缺会导致像“马尔萨斯陷阱”这样的问题。随着工业革命的到来，资本逐渐替代了土地的地位，我们通过投资资本来购买更多的机器，来提升生产效率，土地的重要性也逐渐降低。到了现代，劳动力和教育水平成为新的生产要素。然而，随着数字技术的发展，特别是人工智能技术的应用，对劳动力的需求又产生了新的影响，生产函数发生了巨大变化。数字技术让我们摆脱了原有生产要素的约束，让我们有更多的时间去享受休闲和追求生命的意义，而不是一味地工作。因此，可以说数字化的经济对生产要素和生产函数的影响是深远而广泛的。

  王贤青：请问李力行老师，黄卓老师在最后一句话提到，数字化的经济可能会对我们的工作产生一定的影响。过去我们可能会想办法拥有更多的土地或者更多的资本、更多的知识，但是在数字化的经济时代，我们该往什么方向努力呢？面向未来，怎么样才可以提升我们的职业安全感和人生价值感？

  李力行：黄老师刚才提到了提高生产率的问题，但我们还需要思考生产的目的是为谁服务。人工智能“武装”生产者并生产一些既定的产品和服务只是其中一方面。更重要的是，消费者也将被人工智能所“武装”，这将可能激发他们创新自己的需求，并创新对产品和服务形式的需求。因此，我认为人工智能更具革命性的意义是它既有可能在供给侧重构我们的生产组织架构，也有一定的可能在需求侧重构我们的消费结构。

  目前，人们主要从生产角度讨论人工智能的应用，探讨其如何增强生产力，包括人工智能是否替代人力或是与人力共同协作，以及劳动者怎么样去使用ChatGPT等AI工具来提高自身技能，企业如何采用人工智能技术以提高生产效率。这些讨论的前提都是基于生产既定的不变的产品和服务，以及劳动者提供既定的不变的技能。

  然而，我们应该思考的是，从需求角度来看，我们是不是未来还需要这些既定的产品、服务和技能。如果需求方被人工智能“武装”后发生了变化，那么供给侧和需求侧的ECO就会被重新构建。

  通常对于不太熟悉的产品和服务，我们很难想象其未来的变化，那么对我们熟悉的领域呢？比如我们创作论文和书。写作的目的是为了让人们阅读，而人们阅读的目的是为了获取对自己有用的知识。书籍有纸质版和电子版，而以后能借助人工智能来协助我们阅读。比如我们告诉人工智能：“请将这本书总结为一段三分钟的音频，让我在三分钟内掌握全书要点。”如果这些技术实现了，那么作者是否还需要撰写完整的内容？是不是能够通过更灵活的方式来提供知识？未来生产方和需求方都将得到人工智能的武装，不难想象未来论文和书籍的生产组织将面临重大变革。

  王贤青：接下来想问张俊妮老师，无论是国家数据局还是黄卓老师分享的数据市场，似乎在数据这方面，参与的主体主要还是机构组织，看谁能够更好地抓取、分析和交易数据。面对数据经济时代，您对个人有什么建议？个人应该抓住创业机会还是注意隐私保护？

  张俊妮：除了企业，政府部门的公共数据也是很重要的。政府公共数据就像催化剂一样，能够激发整个社会数据要素的潜能。

  在个人方面，如今人们对个人隐私信息的保护意识越来越强烈。在数字化的经济时代，个人尤其是年轻人在大多数情况下要掌握一些相关技能，也需要加强个人的隐私保护意识。未来发展成熟的时候，个人数据可能会得到更优秀的保护，同时公司机构也能提供更丰富灵活的数据服务，这是可以期待的未来。

  但在当下这个过渡阶段，个人仍然面临着信息被侵犯等问题。未来处理个人隐私信息泄露或被侵害问题的机制会更成熟，我们应该寻求相关渠道去保护我们个人的隐私。届时如果有个人隐私信息受托方出现，让我们监督市场主体怎么样去使用我们的个人隐私信息，让我们从他们的活动中获取回报，我们也要及时跟上这种形势。

  同时，个人也需要及时跟上数字化的经济的发展的新趋势。个人是经济的基本组成部分，需要加强数字体验、数字意识及提升与其他几个国家人进行数字沟通的能力等。

  还有一个矛盾，互联网本来是没有国界的，因此很多东西理应可以跨越空间边界。然而，在当下过渡发展阶段，各国都需要保护自身的利益。因此，我认为个人在这个时代需要具备更开阔的视野，思考未来更大的趋势，未来一定是国际社会融合发展的趋势。

  提问：请问各位老师，目前数字化的经济已经对我们的生产生活产生了重大影响，同时我们也处于不太稳定的环境中。我想了解数字化的经济大概在何时会发展到很成熟的阶段，例如在制度或法规方面会有哪些改变？

  张俊妮：说实话，我认为任何人都无法准确地预测未来。我们只可以说，远景是我们所期望的，比如个人隐私信息既能得到很好的保护，又能获得很好的服务。然而，具体的制度何时成熟，很难预测。因此，现在我们更需要拥抱不确定性，虽然制度本身可能会有一个确定的未来，但是不知道它何时会到来。

  另外，人工智能的发展引发了很多人的恐慌，因为它对人类技能和就业产生了前所未有的挑战，以及可能会引起AI和人类之间的伦理问题。未来，我们可能会经历很多轮的挑战和应对，而制度本身也会是不断演进的过程。

  李力行：这样的一个问题比较大。如果我们聚焦到数据要素参与市场和数据交易制度方面，倒是可以借鉴我国过去几年建立的一些相对完善的制度。例如在房地产领域，从早期的福利分房、“房改”、土地的“招拍挂”制度再到房地产公司获取土地和应缴纳税款等，我国建立了一系列完整的制度体系。在这之后，商品房和福利房多种制度并行发展，房地产税也即将推出。总之，我国经历了权属划分、建立交易市场、市场体系和福利体系并存等一系列制度演进的过程。

  如果将数据资产和数字要素制度与这些制度做类比，目前我们还处于数据要素权利、市场交易和收益分配等诸多方面的蓬勃发展期，我们该对平台企业和数字化的经济有一定期待。这可能是第三次工业革命之后的一个巨大的发展契机。前两年，北大国发院研究了平台治理问题，认为由于平台经济正处于蒸蒸日上期，所以相关制度的建立还需要一些时间，因此现在应该鼓励更多的制度创新和模式创新。

  王贤青：这样的一个问题引出了我要向许宪春老师请教的问题。有一位老师在讲金融问题时说，现在的金融领域基本分为绿色金融和转型金融。绿色金融是指专门为绿电和新能源公司可以提供服务的金融，其他传统行业如煤炭、石油以及传统建筑业等则有必要进行转型，以满足双碳目标的需求，因此为这些产业服务的金融属于转型金融。

  数字化的经济中是否也存在类似的问题，比如可以把经济分为数字化的经济和数字化转型经济。数字经济如阿里、腾讯等，属于纯数字化企业，其他传统的农业、工业和日常超市等，属于数字化转型经济。然而，由于统计方法的滞后性，我们很难及时准确地反映整个数字化的经济的发展变化。

  许宪春：这是一个很好的问题。事实上，从统计角度看，数字化的经济可大致分为两个方面，一是数字产业化，二是产业数字化。数字产业化方面，像腾讯、阿里、京东等互联网公司都是数字产业化企业，即都属于数字化的经济核心产业。而产业数字化则是传统产业的数字化转型，包括传统农业和传统工业等产业的数字化转型。

  我认为，传统产业的数字化转型是必然趋势。若企业不进行数字化转型，迟早会被市场淘汰。我们曾多次到企业去调研，发现数字化转型成功的企业，适应市场需求的能力、管理能力、销售和售后服务能力、生产经营效率和盈利能力都显著提升。相反，没有实现数字化转型的企业适应市场需求的能力、管理能力、销售和售后服务能力、生产经营效率和盈利能力则相比来说较低。如果不进行数字化转型，企业将面临很大挑战。无论是哪种类型传统企业，都一定要进行数字化转型。传统产业一定要通过数字化转型提高市场之间的竞争能力。

  当前，世界各国均已意识到数字化的经济的发展的新趋势，许多国家制定了数字化的经济发展的策略。我国格外的重视数字化的经济的发展。数字化转型已成为不可逆转的趋势，任何国家如果跟不上数字化转型的步伐，就会落后。

  第一，ChatGPT作为数字化的经济新一代的底层技术，可能对就业市场带来颠覆性影响，但这个影响是不是因为主要冲击知识分子群体而被夸大了？

  第二，工业革命以来，一直存在着机器对职业品类的更新和对原有就业群体的冲击问题。如果未来的机器足以对绝大多数的工作形成替代性挑战，我们该怎么办？

  李力行：关于机器或自动化替代人的问题。这一点在之前的研究中已经指出，即工作“极化”现象的存在，指低技能和高技能的人受自动化机器的影响较小，而中等技能的人被自动化替代的概率较高。而AI的特点是直接冲击了某些高技能的人，所以引起了更多人对工作的焦虑。已有许多研究根据结果得出，传统意义上的智能化能够替代一些常规、重复的技能和岗位，这些技能和岗位的劳动者通常缺乏“软知识”和“默会知识”。然而，随着最新一代人工智能的发展，我们仍需持续观察它对更多劳动者的影响。这是我们面临的一个新问题。

  另一个问题是ChatGPT的影响是否被夸大。在经济发展和转型过程中，有些人的职业和生意可能会被替代，比如电商冲击夫妻店。有人胜利、有人失败，一定会带来利益的再分配。以全球化为例，有些国家从中受益，有些国家则受损，如果受损的一方没有正真获得足够的补偿或者通过好的公共政策来获得补贴，就也许会出现尖锐的矛盾，比如反全球化的思潮就由此而生。同样，未来也也许会出现反机器人、反人工智能的情况，一些人可能会主动毁灭数据、拔掉网线以避免受到数字技术的冲击。因此，政府要建立像黄卓老师所说的二次分配、三次分配的公共政策，重新分配利益，包括补贴那些受损的群体。这是面对任何冲击，无论是全球化还是技术革命，政府和研究者都必须要思考的一个课题。但最要紧的麻烦可能还是先把蛋糕做大，然后才是更合理的利益再分配。

  黄卓：随技术的变革和经济形态的升级，必然会带来很多不确定性，包括利益的再分配等问题。在这种情况下，中国式的社会主义国家优势之一就是能更好地完成二次分配和三次分配。需要补充一点，这种优势并非源于计划经济，因为大数据并不会导致计划经济，相反我们仍需要以市场化方式来进行资源配置。我们的社会主义体制能够在一定程度上帮助我们更好地进行二次分配，并在高度不确定的环境下，在利益的再分配过程中保持社会的稳定，使更多人从技术升级和社会进步中受益。我认为，这是我们在新技术时代的一种体制优势。

  张俊妮：我还想补充一点。“数据二十条”已经提到了要关注，以确保数字化的经济发展不会加大数字鸿沟，同时希望所有人都能分享数字化的经济发展的红利。当然，具体怎么来实现还需要拭目以待，但方向已经明确。

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