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学术圈丨后疫情时代加速数字经济发展的若干思考

The following article is from 赛迪智库 Author 李丞佑

本文转载自公众号赛迪智库

本文作者:李丞佑(赛迪智库政策法规研究所)


新冠疫情给世界经济带来了强烈冲击,但同时也成为数字经济发展的催化剂,发展数字经济成为有效对冲新冠疫情影响的重要选项。通过产业数字化来维持宏观经济存量,以数字产业化来扩大宏观经济增量,利用数字经济可提升公共部门效能、助力经济复苏。为此,赛迪研究院政策法规研究所认为,我们必须加速“新基建”建设,进一步推进制造业数字化、网络化、智能化,大力发展新模式新业态,构建可靠的数据安全治理体系。

一、数字经济可有效对冲疫情给经济带来的不利影响

产业数字化:有效维持宏观经济存量。

在通信网络广泛发展的前提下,充分利用数字技术和数字算力,与传统产业进行全方位嫁接,达成人、机、物的智能融合,促进业态转变,可有效对冲疫情对传统产业的负面影响,成为宏观经济存量的稳定器。一是可强化生产组织的完整性。通过生产过程的数字化改造,实现生产自动化,比如富士康的“熄灯工厂”,正是采用了人工智能设备自动维护系统、自我优化系统和实时监控系统以及机器学习,实现生产过程的全自动化,减少现场作业人员接触,实现了非接触式代替接触式生产组织。二是可催生生产方式的多样性。远程协同办公有效突破了疫情的制约,比如阿里钉钉、华为WELINK、字节跳动的飞书、金山办公等,都免费提供远程办公系统、视频会议功能等服务。三是可进一步提高生产力和生产效率。“机器换人”的数字化、自动化生产,可突破人对生产场所的限制,极大地拓展生产范围;可突破人的体能技能制约,有效增加生产时间和强度;可改善生产精细化程度,提高产品质量和精度。比如富士康的数字化改造使生产效率提高了30%,库存周期降低15%,实现了提质增效,降本减存。

数字产业化:有效扩大宏观经济增量。

随着数字经济的不断发展,数字化会在传统产业的深度和广度方面进一步渗透,而数字技术自身也会向产业化趋势发展,从而构成宏观经济的重要增量部分。一是带动新型数字基础设施建设。发展数字产业化的重要条件之一就是发展新基建,尤其是通信网络基础设施、新技术基础设施、算力基础设施等,这些新基建的长期、持续、大量投入,必将有效拉动宏观经济增量。相关研究表明,到2025年,5G网络建设将带动超过3.5万亿元的投资,同时带来约300万个就业岗位。二是提高数字经济的规模收益。推动数字产业化发展,培育数字企业及其产品、服务品牌、商标等达到相应的成熟度,形成结构合理的数字企业群落。随着数字产业的进一步发展,数字产业的规模化、集群化也会不断深化和推进,将提高数字经济的规模收益,构成宏观经济增量的重要组成部分。

数字化治理:提升公共部门效能。

公共部门效能是公共部门经济学研究的核心内容之一,通过深化公共部门的数字化改造,可有效提升公共部门效率,减少财税、货币和产业政策发挥作用的时滞,也可提升政府监管效能。比如,在本次疫情中,支付宝“健康码”、“疫情直通车”互联网平台等数字防疫手段,已经成为维护社会稳定运行、缓解经济下行压力的重要突破口。

二、当前数字化转型面临的难题

数字经济的未来场景十分宏大并具有颠覆性,新冠疫情则成为加速数字经济发展的催化剂和重要推动力。但就目前具体发展条件而言,加快推进数字化转型还面临诸多问题和困难。


数字经济赖以快速发展的新型基础设施供给不足。

一是新基建缺乏完整的规划蓝图,投资布局、先后次序等多处于研究阶段,方向性不是十分明确。二是体制机制环境建设滞后,投资主体、资金筹措等方面的配套政策急需厘清。例如,新基建对所有市场主体开放,因其正的外部性,要引导民间资本投资,但社会收益内化为企业收益的制度安排没有及时跟上。三是新基建的要素、功能、成本结构、质量控制、运维要求等与传统基建有很大不同,这方面目前还没有良好模式参照,也缺乏必要的经验积累。

产业数字化缺乏明确导向和路径。

一是对数字化转型导向缺乏明确指引。由于数字化基础技术拥有和应用普遍不足,缺乏相同类型的标杆企业,各企业没有参考,对数字化转型普遍没有清晰认识。二是数字化转型面临较大困难。一方面是能力不足。从企业自身看,我国企业实现数字化转型的比例较低,已开展转型的企业数字化程度较差;从外部环境看,数字化转型公共服务供给不足。另一方面,资金缺乏,设备改造及技术应用成本高且贷款难。三是数据共享水平有待提高。一方面是数据开放程度限制了共享水平;另一方面是数据格式差异较大,若不统一标准则难以兼容,无法有效共享与利用,导致企业数据共享的迫切需求无法得到满足。

数字化新业态萌发和成熟的制约因素较多。

一是既有的监管制度及执法尺度使得新业态遭遇行业发展痛点。根据《网络预约出租车经营服务管理暂行办法》制定实施细则的大部分城市,都对网约车设置了很高的市场准入门槛,导致市场需求转向黑市,而黑市的存在又迫使政府采取更为严厉的监管措施。二是在分部门和分行业监管架构下,各政府部门对涉足不同行业的同一平台企业分而治之,进行切割式监管,导致政府监管碎片化,降低了监管效率,增加了企业的合规成本。三是对数字经济新业态新模式发展的激励政策力度不够,试点成效不明显。

数据安全治理缺乏系统化建设框架。

一是数据安全动态保护能力不足,未能从事后处置向事前预防转变,实现源头治理。二是数据安全事件分类处置体系有待完善,未能针对多样性风险构建相应的应对体系。三是数据安全政策保障措施缺位,相关惩戒措施不能对数据窃取和篡改者构成足够的威慑,单位、企业只能加强自保,而往往有许多单位、企业的防范能力不足,技术手段有限,进而严重影响了数字化进程的进一步推进。

三、几点建议

加速“新基建”布局,为数字化转型夯实基础。

立足提升数字基础设施的支撑能力,为企业转型奠定基础,赋能产业转型升级。一是加强统筹规划和战略部署。建议将“新基建”列入“十四五”规划重点任务,统筹规划行业和区域布局,对各领域、各区域精准施策,形成部署“新基建”发展的顶层设计;出台“新基建”建设、运营、管理、监督的规范性文件。二是加强政策支持,探索运行机制。一方面,释放政策红利,出台扶持“新基建”发展的财税金融政策,对相关产业进行税收减免、提供专向贷款、专向债以及低息贷款。在产业政策方面,创新投融资机制,鼓励社会资本参与新型基础设施建设,探索PPP、BOT等多种形式;加大对“新基建”在用电、用地等方面的支持力度。在运行机制方面,加强安全监管,探讨建立统一的“新基建”项目全生命周期管理平台,提升精准化管理能力,在“新基建”项目融资、规划、建设、运营,以及风险识别、分析、控制、预警各阶段,进行高质量管理和公开透明监督。另一方面,遴选创新应用示范项目,举办创新应用竞选大赛,对基于“新基建”的创新示范应用进行大力推广。

推进制造业数字化、网络化、智能化,带动其他产业的数字化进程。

以制造业数字化转型为起点,实现企业降本增效,激发其数字化转型的积极性,并推动制造业数字化向农业、第三产业等外延性领域持续扩张。一是树标杆立典型。树立制造业数字化转型标杆企业,聚焦共性问题,强化系统性、通用型数字化转型解决方案的供给,并加大对成效及方案的宣传力度,强化企业数字化转型意识,依靠可借鉴的方案提振其数字化转型信心。二是政策支持引导。在完善公共服务建设的同时加强平台企业赋能,完善服务机构和设施,建立平台企业和中小企业互助合作机制,在能力层面解决转型难题。通过采取技改贷款贴息、政府购买平台企业服务补贴中小企业,或在技改资金中指定一定比例用于数字化改造等措施,在资金层面支持转型。三是促进数据共享。数据已成为重要的生产要素,必须促进集成共享。规范数据开放以促进数据共享,开放是共享的前提,明确哪些数据可以独享,哪些必须共享,规范数据采集。此外,还可制定并运用数据标准促进共享,在整理现有国家标准的同时将成熟的企业标准、行业标准上升为国家标准;将标准体系与认证体系、检测体系有机衔接,在运用中发挥其价值。

大力发展新模式新业态,释放经济发展新动能。

以工业互联网、大数据、物联网、人工智能等数字经济的基础设施为依托,大力推动新模式新业态等新经济发展,不断提高数字经济的质量和发展的成熟度。一是制定包容审慎的政策措施。制定和出台以包容为主、配合审慎原则的产业、财税和金融政策,明确容错的政策措施,完善容错管理机制,形成和完善与新业态、新模式新经济相适应的体制机制环境,为各类市场主体提供广阔的探索、创新和发展空间。二是积极鼓励探索和扩大试点。一方面,根据不同区域经济发展的内容和程度差异,提供具有样本意义的数字化“试验田”,形成有区域特色的数字化“试验区”。另一方面,加快培育试点主体,有序组织落实试点。试点成熟后在“试验区”加快推广和复制,并不断完善相关政策措施,最终推向全国。二是加强协同联动。有关职能部门可联合金融机构、研究机构、行业协会、试点区域政府、平台企业和试点企业单位等,形成数字化转型共同体,实现供给方、需求方、线上与线下以及产业链上下游等多方协同创新,共同转型。

构建数据安全治理体系,为数字化转型提供保障。

数据安全治理体系架构由管理体系、防护体系、控制体系、保障体系组成。一是构建主体多元的管理体系。数据安全治理具有准公共产品属性,而对于准公共产品的供给,理论上应采取政府和市场共同分担原则,由政府部门、数据安全服务提供商和公民协同共治。在政府层面,可组建数据安全治理委员会。二是构建动态安全的防护体系。根据数据生命周期整个动态过程的各个阶段,包括数据采集、存储、处理、传输、交换、销毁,分别在访问层、防控层、威胁层实施精准到位的预判与防范。三是构建分类处置的控制体系。数据安全事件的处置可分为数据权益受到侵害的应对和对数据泄露的处理。针对数据权益受到侵害,在法律层面需明确界定数据权的归属,构建数据权益保护制度;针对数据泄露问题,采取分级响应、协同联动、溯源分析等应对方法。四是构建坚实有力的保障体系。加快建设数据安全治理的政策法规体系、技术支撑体系及人才培养体系。









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