数字经济研究新进展:评价体系、赋能机理与驱动因素

葛 明,方 雪,赵素萍

(1.西南大学 经济管理学院,重庆 400715;2.四川外国语大学 国际金融与贸易学院,重庆 400031)

国家统计局数据显示,自2007年以来,由于产业结构不尽合理、人口红利逐渐消失[1-2]、技术进步方式由引进转向自主创新[3]等因素影响,国内GDP增长速度明显放缓,由中高速增长过渡到高质量发展阶段[4],急需寻求引领经济发展的新引擎和新动能。党的十九大报告明确指出,要大力推动互联网、大数据和人工智能发展,培育新的经济增长点,形成经济发展新动能和国际竞争新优势。以信息与通信技术群(ICT)为核心的数字经济正广泛应用于现代经济生产生活中,催生了一大批新产业、新业态、新模式[5-6],成为信息经济时代拉动全球经济发展的“新引擎”,影响着各行各业的生产和运营[7-8],也成为学界研究的热点议题。

数字经济的内涵尚未形成统一的理论认识[9]。OECD(2018)(1)OECD.OECD Guide to Measuring the Information Society[M].OECD Publishing,Paris,2018.和BEA(2018)(2)BEA.Defining and Measuring the Digital Economy,2018.强调数字经济是基于互联网及相关信息通信技术(ICT)形成的经济活动。腾讯研究院(2018)(3)腾讯研究院.用云量与数字经济发展报告(2018)[R].广州:腾讯研究院,2018.则指出,数字经济与互联网、“互联网+”的发展一脉相承而又与时俱进,互联网是新兴技术和先进生产力的代表,“互联网+”的功能是万物互联,而数字经济则是全面连接之后的产出和效益。随着数字技术的迅速发展,数字经济的形式更加多样,内涵也不断丰富,仅从一个或几个方面去定义数字经济是一件非常困难的事情。中国国家统计局在《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》中将数字经济界定为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重要动力,推动经济发展效率提升和结构优化的一系列经济活动。

相比于传统经济,数字经济具有以下特征:(1)数据成为数字经济发展的关键要素。数据从资产正式变为生产资料,重塑了生产、交换、消费的组织运营模式以及整个经济社会的秩序和治理体系。数据市场规模也成为衡量一个国家数字经济发展水平的重要指标,IDC等(2018)(4)IDC,Lisbon Council.The European Data Market Monitoring Tool Report,2018.采用“欧盟数据市场精度工具”研究发现,美国在全球数据市场规模中居于领先地位,中国次之,但中国数据规模增长率居全球第一位。(2)数字经济成为全球经济增长新动能。据中国信通院测算,2020年,全球数字经济呈规模化扩张态势,全球47个主要国家数字经济规模总量达到32.6万亿美元,同比名义增长了3.0%,占GDP的比重达到43.7%,同比提高2.2%,对疫情防控起到强力支撑作用,成为拉动全球经济增长的主要动力。中国数字经济规模为39.2万亿元,较去年增加了3.3万亿元,占GDP比重为38.6%,同比提升2.4%[10]。(3)数字经济与传统经济深度融合赋能经济高质量发展。实体经济是经济活动的核心,但目前传统产业面临着转型和升级的困境,何枭吟和成天婷(2021)研究认为,数字经济与经济高质量发展之间存在高契合度[11],在实现动力转换、业务流程变革等方面具有显著的促进作用,为实体经济高质量发展带来新的动能[12]。(4)新型数字基础设施是数字经济发展的基础。数字经济本质上是“创新经济”,5G技术、工业互联网等新型数字基础设施是数字经济发展的基础[13],不仅覆盖了所有通信设备及应用软件,还带动其他行业技术创新的快速发展。根据“梅特卡夫定律”,建设和完善数字基础设施有助于增加互联网用户规模和终端设备数量,进而触发网络效应,带来数字经济价值的指数型增长。但是,我国数字化基础设施与发达国家相比仍存在差距,数字经济发展前景和潜力有待深入挖掘[14]。

(一)关键词共现及聚类分析

为完整展现数字经济研究的热点问题和发展趋势,本文运用CiteSpace软件进行可视化分析。数字经济起源于20世纪90年代,本文设置文献研究时间为1999—2021年,定位检索了CNKI中核心期刊、CSSCI、EI及CSCD四类权威期刊共3098篇文献。首先,将CiteSpace的Node types设置为Keywords,生成关键词共现知识图谱,整理出频次最高的2个关键词,研究结果如表1所示,数字经济、大数据、数字技术、数字贸易以及人工智能等是研究的热点。其次,本文使用对数似然法(LLR)对高频关键词进行聚类分析,结果显示ModularityQ=0.58>0.3,意味着聚类方法合理可行,关键词聚类知识图谱显示,关于数字经济研究的相关文献主要围绕人工智能、数字贸易、数字鸿沟、数据治理及经济增长等关键词展开。

(二)研究热点演变趋势分析

本文通过运行CiteSpace中的Time Zone View,将数字经济高频关键词投射到以时间为横轴的图谱上,形成研究热点变化趋势图谱,如图1显示,在1999—2003年,相关文献主要研究了数字经济、创新、数字化、数字鸿沟、电子商务等基本问题;2004—2014年,相关研究主要围绕数字技术和经济增长问题;而2014年以后,关于数字经济的研究呈现爆发式增长,研究主题也更加多元化,包括大数据、人工智能、互联网、区块链等数字经济支撑要素,以及数字贸易、金融科技、双循环、数字平台、产业结构等数字经济应用价值的研究。

表1 词频排名前20位的关键词

总体而言,数字经济的研究热点主要围绕三个方面:一是针对数字经济测度、评价及统计核算的研究;二是关于数字经济赋能实体经济转型升级的应用型问题研究;三是关于数字经济发展的驱动因素探讨。本文将结合数字经济特征,围绕上述三大主题,综述数字经济的主要研究成果:首先,从国民经济核算、增加值测度、指标体系设置、卫星账户构建等方面梳理了数字经济评价体系;其次,从微观企业、中观产业、宏观要素等维度阐释数字经济赋能实体经济高质量发展的内在机理;最后,从新型基础设施建设、国际合作与要素积累、监管制度与宏观政策等方面探讨数字经济发展的驱动因素。在综述基础上,针对现有研究存在的不足提出未来研究的主要方向。

准确测算数字经济规模和竞争力有助于为市场主体和政府部门精准决策提供及时、有效的信息[15]。但正如经济学家罗伯特·索洛所说:“计算机带来的改变无处不在,但在生产效率方面的改进却难以通过数据来体现。”[16]由于数字产业关联效应和溢出效应的广泛存在,随处可见的数字经济也存在规模测算的困难[17]。不少国际组织、政府机构、企业组织以及相关学者提出了数字经济的测度框架,但由于数字经济概念的内涵、活动参与者、统计范围的界定尚未统一[18],针对数字经济的测度方式、内容和结果也存在很大差异,按照研究方法和内容大体分为国民经济核算法、增加值测算法、竞争力指标体系、数字经济卫星账户等四种类型。

(一)国民经济核算法

Ahmad等(2017)认为GDP已经捕获了数字经济活动及其创造的增加值,《国民账户体系(2008)》可以作为数字经济规模测度的参考框架[19]。OECD(1996,2011,2012,2015)(5)具体为:OECD.The Knowledge Based Economy[M].Pairs,OECD Publishing,1996.OECD.Guide to Measuring the Information Society 2011[M].Pairs,OECD Publishing,2011.OECD.OECD Internet Economy Outlook 2012[M].Pairs,OECD Publishing,2012.OECD.OECD Digital Economy Outlook 2015[M].Pairs,OECD Publishing,2015.先后提出了知识经济、信息经济、互联网经济和数字经济的测算框架,用于国家间数字经济规模比较。国内学者系统梳理和比较了信息经济、互联网经济等新型经济的测度方法[20],从消费、投资和进出口三个角度分析了数字经济对名义GDP核算的挑战,提出了数字经济与国民经济核算潜在的研究方向[21],并从创新研究方法、研究领域和人才培养方式等方面,探究了数字经济统计核算的创新和发展的途径。彭刚等(2021)基于现有国民账户体系,分别从基础型、新生型、融合型等类型测度了数字经济规模[22]。但是,数字经济参与者身份的模糊性以及免费活动、非正式交易等情况的出现,导致《国民账户体系(2008)》难以全面准确地反映数字经济的贡献[23-25]。

(二)增加值测算法

美国经济分析局(BEA)(2019)(6)BEA.Measuring the Digital Economy:An Update Incorporating Data from the 2018 Comprehensive Update of the Industry Economic Accounts,2019.利用供给使用表确定了数字经济相关的商品和服务类别,测算了美国数字经济增加值和总产出,在估计各行业数字经济增加值时,通过缩减法计算了总产出指数和中间投入指数,采用双缩减法计算了部门增加值指数,应用费雪理想指数计算了数字经济实际增加值。澳大利亚统计局(ABS)(2019)(7)ABS.Measuring Digital Activities in the Australian Economy,2019.借鉴BEA的方法,测度了国内数字经济增加值及其对整体经济的贡献程度。新西兰统计局在借鉴OECD(2015)数字经济概念的基础上,测算了数字订购产品总产出占国民经济总产出的比例[26]。埃森哲等研究机构度量了部分国家的数字经济增加值及其对GDP的贡献[27-28]。腾讯研究院(2018)则通过构建数字指标,采用回归模型估算出“互联网+”数字经济指数与GDP间的关系,继而推算出数字经济部门的增加值。中国信息通信研究院(2019)在测算产业数字化部分时,基于增长核算模型(KLEMS)从国民经济各产业的增加值中剥离出数字技术对该产业的贡献,采用二分法将生产要素划分为ICT资本和非ICT资本,通过测算ICT资本存量,再加总网络基础设施、新兴产业及传统产业中数字经济贡献的部分,得到数字经济总规模[10]。向书坚和吴文君(2019)基于国内外数字经济核算方法设计了新的测度框架,测算了国内数字中介平台、电子商务、非数字产业等主要部门的增加值[29]。综上,关于数字经济增加值测算的范围和核算方法尚未统一,测算结果也存在较大差异,对于准确判断数字经济的发展现状以及存在的问题产生不利影响,也不利于政府部门制定相应的解决方案。

(三)竞争力指标体系

国际组织、行业组织、咨询公司等基于广泛调查研究和分析统计,形成了关于数字经济竞争力评价指标体系的一系列研究成果[30-31],部分成果如表2所示。

上述报告和白皮书的一级指标均采用了数字基础设施、技术集成、融合产业等指标,不仅包括了ICT产业,还包括非ICT产业中涵盖的数字经济部分。国家互联网信息办公室创新地将发展环境和网络安全纳入到数字经济竞争力评价指标体系中,麦肯锡全球研究院(2017)发布的《中国数字经济如何引领全球新趋势》分析了全球独角兽企业数量及其估值、零售电商交易额,重点关注了25岁以下活跃网民情况,该视角具有很好的前瞻性。此外,埃森哲(2018)构建了中国数字转型指数,评估了企业层面的数字成熟度。国内学者普遍采用数字化基础建设、普及程度、运用程度、技术集成等指标衡量国家层面的数字经济发展水平[32-33],但也有学者从信息网络空间、实体物理空间、人类社会空间等三元空间视角[34],人才培养成果[36]等人力资本视角提出评价方法。运用不同的评价体系,中国数字经济竞争力的衡量结果大致相同,全球数字竞争力格局正在深度重塑,中美处于领先位置,但各国间的差距总体呈缩小趋势;中国数字经济竞争力虽排名全球第二,但与美国之间仍存在明显差距,特别是在核心技术创新能力方面,明显落后于美国[15],国内数字经济发展水平也存在区域不平衡的问题,东部地区显著高于中西部地区[35]。

表2 数字经济发展水平评价指标体系

续表2 数字经济发展水平评价指标体系

(四)卫星账户构建研究

智利、澳大利亚及南非统计局都已建立了ICT卫星账户;马来西亚统计局在ICT卫星账户基础上引入了一系列辅助指标,构建了马来西亚数字经济卫星账户(Digital Economy Satellite Account,DESA)。OECD成立了数字经济下GDP测算咨询组,基于数字订购、平台促成和数字传输等三个维度界定了数字交易类型,通过“供给—使用表”系统剖析数字经济的生产者、使用者、赋权者、产品和性质等内容,提出数字经济卫星账户的基本框架,并编制了DESA供给使用表。构建中国ICT卫星账户是准确衡量数字经济规模的可行性措施,相关研究较为全面、系统地研究了中国DESA的编制问题,设计了数字经济供给表、使用表、投资矩阵表、生产信息补充表的核心表式,并将静态总量指标与直接贡献指标纳入账户中。向书坚和吴文君(2019)采用OECD的交易界定方式识别了数字经济关键活动及其相关产业和产品,在此基础上构建了中国数字经济卫星账户供给使用表和非金融交易表,并引入生产核算、数字中介平台的相关指标,计算了主要产业增加值[29]。张美慧(2021)重新梳理了OECD数字经济供给使用表,围绕“产品×产业×特征活动”三重维度设计了供给使用表整体框架,完善了数字经济统计核算体系[36]。不过,罗良清等(2021)放弃了OECD三特征识别数字经济交易的方法,从数字技术融合国民经济行业发展的视角,确定了数字经济范畴、产业和产品,尝试编制了符合中国数字经济发展需求的卫星账户,突出特点在于构造了以增加值为核心、货币价值量指标与非货币价值量指标相互补充的数字经济卫星账户统计指标[37]。

综上所述,国民经济核算法不能全面准确地反映数字经济创造的增加值,数字增加值测算范围和方法尚不统一,数字经济竞争力指数无法揭示规模特征。相对而言,数字经济卫星账户能够更加清楚地反映国民经济各行业从事数字经济活动的情况,成为衡量数字经济实际发展规模、行业特征及其对整体经济贡献度的主要方法。因此,在未来对数字经济的深化研究中,应不断完善中国数字经济卫星账户的体系设计与核算方法。

推动数字经济与实体经济的融合是中国经济实现由高速发展阶段过渡到经济结构优化、高质量发展阶段的重大战略支撑。随着大数据、5G、人工智能、云计算等新一代ICT技术的快速发展,数字经济分别从微观、中观、宏观三个维度赋能国内经济高质量发展。

(一)微观层面

在传统经济背景下,企业海量的闲置数据及其存储问题带来了巨大的机会成本和沉没成本,而数字技术将繁琐的数据转化成有价值的交易信息,降低了要素和商品供需的交易成本[38]。此外,利用数字经济技术建立数据共享平台,实现对行业数据的实时获取与共享,缓解了消费端与创新端信息不对称的矛盾[39],极大地提高了需求创意的开发潜力与闲置资源的利用效率,进而提升了企业全要素生产率。因此,在微观层面,企业数字化转型有助于深度发挥规模经济、范围经济及长尾经济效应,促进企业高质量发展。

一是规模经济效应。由于互联网信息技术对传统行业的不断渗透,企业投资形成了高固定成本和低边际成本的特征[40]。其中,高固定成本主要源自两个方面:第一,前期产品的研发成本,包括开发新产品投入的人力、资金、物资等费用。第二,为扩大用户规模而进行的广告宣传、免费促销、渠道建设等营销费用。前者是一种沉淀成本,在投入之后无法改变或者收回,后者契合数字经济的特性,由于数字技术的渗透性、替代性和协同性,企业搜寻用户成本和产品交易成本将大幅降低[41],从而改变资源的配置方式,提高产品的生产规模。第三,市场网络具有强外部性,企业用户规模达到临界值后,将触发市场正反馈效应,网络价值呈现爆发式增长[42],从而进一步扩大企业产量和销售规模,形成市场份额的马太效应。在数字经济背景下,企业低边际成本将拉动行业平均成本持续降低,形成规模经济效应。

二是范围经济效应。费方域等指出在数字经济时代,生产要素、研发技术、供求信息的关联性门槛大幅降低,而不同产品之间的关联性显著增强[43]。数字技术不仅促进了企业产量增加和用户数量增多,也有助于企业以异质性需求为导向,研发功能类型相似的新产品。由于用户群体的相似性,企业能够降低生产或提供新产品的单位成本,从而将范围经济效应发挥到极致。

三是长尾经济效应。数字经济背景下的范围经济建立在规模经济和网络经济效应基础上,企业通过发展主营业务积累一定程度的用户规模,依靠数字经济低成本优势开展个性化、多样化服务,形成企业利润来源的“长尾效应”。企业数字化转型达成的长尾经济,颠覆了传统生产模式下牺牲个性化换取规模化的做法,证明了差异化生产依然是经济可行的[44]。综上所述,数字赋能经济发展的微观机理可由图2表示。

(二)中观层面

随着通信技术产业的不断进步,数字技术、产品、服务对传统各产业的渗透程度也在不断加深,通过产业关联效应、融合效应、创新效应、升级效应等推进产业数字化发展。

第一,产业关联效应。数字产业和其他产业有着紧密的联系,数字化改造不仅发生在传统产业上下游环节之间,还建立在不同产业之间,实现数字经济的跨界关联[45]。通常路径是数字产业通过正反馈效应和高协同性与传统产业形成高度互动的产业集群,再通过横向或纵向产业关联降低农业、工业和服务业采用新技术所需要的成本,扩展了传统产业之间的关联关系,带动和平衡国民经济的健康发展[46]。

第二,产业融合效应。数字技术的高渗透性和通用性,赋予数字经济与实体经济的天然融合性。在产业层面促进了产业组织模式和产业结构的变化,推动了新产业组织成长和产业融合[47],催生了个性化定制、适度规模定制[48]、服务型制造模式等新业态,提升了整体工业部门的经济效率,成为中国制造业实现“弯道超车”、加快迈向全球价值链中高端的重要途径[49]。当前,我国制造业数字化转型虽有一定成效,但数字经济占比和数字经济增长率远低于服务业,相关产业数字化转型的深度与广度仍需加强[50]。

第三,产业创新效应。一是数字技术通过产业化发展,孕育了软件产业、大数据产业、电子信息制造业、信息服务业等新产业,显著提高了数字产业比重。另外,数字技术还催生了新的商业模式,形成了与互联网信息匹配的新产业[51],从而优化了资源配置方式,减少了社会福利无谓损失。数字产业还推动了区域技术创新,优化了产业结构,进而提升了碳生产率水平,推动了经济绿色发展。二是产业数字化创造了可视化的产业组织模式[52],以数字技术为支撑的传统产业,通过工业互联网实现了供应商、生产者、消费者之间的联网,构建了人、机、物直接对话的平台经济,使每一个参与主体都能了解有业务关系的其他主体,同时对运行状况进行实时监控,进而做出精准的战略决策。

第四,产业升级效应。数字经济已经成为我国产业持续升级的原动力,这种动力一方面作用于ICT产业内部。在数字技术推广与产业数字化转型过程中,ICT产业成为当前经济与社会发展的主导产业,具有创新活跃、生产率高、外溢效果显著的特点,是未来产业升级的主导方向。同时,巨大的社会需求和供给侧竞争也加速了ICT产业升级,促使ICT产业结构愈加合理。另一方面,数字经济持续作用于传统产业的数字化转型中。传统产业部门在数字化、自动化、智能化改造时,不仅突破了生产的时空限制,也促使旧产品/服务转化为新产品/服务,旧产业重生为新产业,产生“动能倍增效应”[53]。实证研究也表明,数字产业化为传统产业升级提供了基础性和先导性条件,而产业数字化进度决定了产业升级的效率和质量[52]。因此,数字产业化和产业数字化要协同发展,才能实现产业结构加速升级,上述逻辑由图3表示。

(三)宏观层面

荆文君(2019)以索洛增长模型:Y=AF(K,L)为基础,提出数字经济促进国民经济增长的三条路径,分别是增加要素投入规模、提高资源配置效率、提升全要素生产率[40]。

第一条路径是增加生产要素投入规模,改善要素使用效率。数字技术特别是人工智能技术和机器人技术改变了生产面临的劳动力限制和时空限制,自动化、机械化作业大规模增加了可变投入要素的规模,通过渗透性、替代性和协同性,降低要素搜寻成本和交易成本,提升配置效率。同时,数字化人才需求引致的人力资本投资,改善了要素使用效率,从而增加产出Y的规模。

第二条路径是丰富生产要素的种类,提高生产效率。一方面,由于数据上升为数字经济发展的关键要素,杨汝岱(2018)建议将数据(D)加入到增长核算框架即:Y=AF(D,K,L),从理论上肯定数据对于经济增长的贡献[54];另一方面,数据通过要素驱动、融合激发、协同提升、反馈正配机制大幅提高了资源正配水平[55],在模型上表现为生产函数F的种类和规模的增长,从而提升产出水平。

第三条路径是提高全要素生产率,包含两方面内容:一是技术创新的作用;二是商业模式的创新。根据内生经济增长理论,创新是驱动经济增长和技术进步的核心要素之一,人工智能、大数据等新技术的涌现,显著提高了国民经济生产效率和质量,研究表明数字经济对经济增长的促进作用,超过30%是通过技术创新实现的[56],这是经济增长的“常规路径”[57]。此外,数字经济还带来了新的商业模式,创造了新的需求,通过缓解信息不完全、不对称问题,更加精准地匹配了供需两端的诉求,形成以需求为导向的生产模式,不断助推经济高质量发展(见图4)。

总之,数字经济赋能宏观经济增长的第一条路径是将生产点尽可能地靠近生产可能性曲线,在既定的条件下达到产出最大化;第二、三条路径意味着生产函数的改变,将生产可能性曲线外推,从而促进经济增长。实证研究发现,数字经济作为新一轮产业革命的起点,是中国经济高质量发展的重要突破口,有助于促进国内经济结构优化、产业结构升级、全要素生产率提升和包容性增长[58]。而这种经济增长效应存在明显的异质性,赵涛等(2020)发现数字经济对东部地区的影响大于中西部地区,对发达地区的影响高于欠发达地区[59];王永龙等(2020)研究指出,数字经济赋能经济增长仍聚焦于数量效应(扩展边际),而对集约效应的影响并不明显[60]。因此,数字经济赋能国内微观、中观、宏观层面的经济增长问题,不论是在理论层面,还是在实证层面,仍需要更多地关注和研究。

习近平总书记在十九届中共中央政治局第三十四次集体学习时指出,数字经济发展速度之快,辐射范围之广,影响程度之深前所未有,正在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,需要不断做强做优做大数字经济。依据数字经济发展特征,相关研究从国际合作与要素积累、监管制度与宏观政策、新型数字基础设施建设等方面探讨了数字经济发展的驱动因素。

(一)国际合作与要素积累

数字技术的发展和应用范围超越了国家范畴和地理范围,受到国际合作广度和深度的影响[61]。一方面,充分发挥数字经济的最大效力,需要强化数字经济国际治理合作,推动数字贸易等服务形态的开放,同时协同有关国家积极探索建立数据跨境流动安全管理机制,开展有关数据交换、保护和认证工作。另一方面,人才是数字经济发展的核心要素,数字经济从业者表现出受教育程度高、接受技能培训比例高等特征[62],大规模资本介入能更好地推动数据要素在多领域的流动,从而创造出多维度、多层次的数字经济价值[63]。因此,关于数字化人才的培养以及大规模资金的募集,成为各国政府支持数字经济发展的重要着力点。中国先后设立国家集成电路产业、投资基金和互联网投资基金。美国国防部宣布投资20亿美元研发下一代人工智能和第二波机器学习技术,英国宣布投资1亿英镑用于人工智能研究。日本拨款924亿日元用于物联网、人工智能、机器人等方面的研发,均是为了缓解数字经济发展的资金约束(8)资料来源:《人工智能全球格局:未来趋势与中国位势》,中国人民大学出版社,2019年9月出版。。

(二)监管制度与宏观政策

数字经济发展受制于现有监管框架和制度环境的影响,《2017年数字经济展望》(OECD,2017)和《数字时代的监管》(英国上议院,2019)两份报告均指出,数字经济是一个高度复杂和不确定的领域,当前需要较为宽松的市场发展环境。因此,监管机构一方面需要及时调整和废止阻碍数字经济发展的监管政策,另一方面需要制定和完善以市场化为基本原则,鼓励以创新、协调、绿色、开放、共享为基点的数字监管体制,积极采用云计算、大数据等数字技术手段,开发智能监管系统,促进数字经济快速高质量发展。但是,中国数字经济监管体制尚存在法律法规不完备、现有制度与数字经济发展存在冲突、政府与平台的监管治理关系尚未明确、监管理念和政策滞后等问题[64]。目前,已有27个OECD成员国制定了数字经济发展国家战略,其中,美国的工业互联网战略和日本的新机器人战略具有较大的影响力。中国政府工作报告(2017)也提出要推动“互联网+”深入发展,促进数字经济加快成长,相继出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《智能制造发展规划(2016—2020年)》等一系列指导性文件。这为中国应对经济增速放缓,拥抱新技术革命和产业革命,促进数字经济发展指明了方向。

(三)新型基础设施建设

联合国贸易和发展会议(UNCTAD)发布了《2019年数字经济报告》,提出数字经济发展的两个驱动因素分别是数据和数字平台,这两者均依赖新一代信息基础设施建设,数字基础设施会释放信息技术的创新效应,为智能化城市应用赋能[65]。但由于新基建投入产出存在滞后效应,其对数字经济的促进作用在短期内难以实现[66],所以,为了推动数字经济和传统经济融合发展,有必要加快建设和完善数字基础设施,促进信息化进程,充分释放数字红利[67]。此外,中国数字经济发展水平还依赖区域经济基础和技术运用能力,传统经济基础越好的地方,市场化程度越高的省份,数字经济发展水平往往也越高[34]。因而,我国数字经济发展存在严重的区域不平衡性[68],东部沿海省份扮演“桥梁”和中心行动者角色,从外围省份不断吸引要素资源。实证研究还表明,地方人均国内生产总值、财政科技支出、研发投入强度等因素与区域数字经济发展水平呈现出显著正相关关系[69]。

第一,在数字经济评价方式方面,尽管中国国家统计局发布了《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,但是其编制所依据的《国民经济行业分类》中的中类和小类数据并未公开,因而,如何准确地核算数字经济规模仍存在困难。数字经济竞争力的评价体系缺少理论的支持,尚需依据国家竞争优势理论和国民经济系统环境,构建科学的评价标准和合理的评价方式。国内机构和学者关于数字经济卫星账户构建的研究比较少,针对数字经济卫星账户构建的困难尚缺少有效的解决方法:一是数字经济时代的关键生产要素——数据的收集,能否采用传统的调查统计方式;二是如何区分数字经济产品和非数字经济产品。针对构建数字经济卫星账户存在的困难:一是需要考虑如何完善现代化统计调查体系,利用5G、大数据等新技术解决新的问题,做好数字经济核算收集工作;二是思考如何简单、准确地区分出数字经济,并制定特别的调查方案。

第二,在数字经济发展方式方面,如何推进中国经济高质量发展的研究仍显不足。数字经济赋能经济增长的机制和渠道不仅限于生产要素优化和生产率提升两方面,还需要考虑数字经济与传统产业的融合出现“三二一”产业逆向渗透的现象。现有研究偏向于考察数字经济对制造业、服务业等特定行业的影响,尚未结合产业间的关联性,系统、全面、动态地分析数字经济与三大产业融合发展的路径、模式和政策建议。因而,数字经济推动经济高质量发展的具体路径、产出效应,不能仅着眼于某一产业,而要结合产业之间的关联度,立足于数字经济的基本特征,研究并提出新时代新经济增长模型,进而准确测算数字经济的贡献程度。关于数字产业如何与农业、制造业、服务业融合发展、协同发展、高质量发展的问题,尚需要置于开放经济状态下,研究数据安全问题、贸易壁垒问题、外资准入问题、数据存储问题、数据流动问题、税收征管等问题的影响。

第三,在数字经济发展政策层面,既有研究对数字经济政策的研究关注不足,主要是针对研究结果提出的描述性政策方案,而缺乏针对数字经济政策的定量分析、效果评价、动态评估和政策模拟,未能满足政策制定、修改、完善、实施的急迫需求。因而,作为数字经济发展的战略规划,政策体系的顶层设计不仅要考虑国内外经济发展背景,明确数字经济发展存在的薄弱环节和市场急需解决的问题,厘清问题产生的主要原因及其约束条件,还需要兼顾宏观经济的稳定与微观经济的活力,突出市场在资源配置中的核心地位,发挥政策校正市场失灵的作用和宏观调控的能力,探讨如何发挥新型大国举国体制优势,集中力量解决数字经济面临的重点和难点问题,特别是需要紧密结合我国人才优势、制度优势与大数据规模优势,探讨数字经济政策的设计机制和组合空间,评估既有数字经济政策的执行效果,模拟新方案的政策影响,在多重约束条件下提出促进数字经济技术创新和应用推广的设计方案。