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近年来，我国数字经济快速发展，成为拉动经济增长的重要因素。党中央、国务院高度重视发展数字经济，2019年10月，习近平总书记在G20大阪峰会的数字经济特别会议上强调，“要促进数字经济和实体经济融合发展，加强数字基础设施建设，促进互联互通”。当前，数字经济的快速发展进一步提高了生产效率和资源配置效率，促进了科学化分工和创新生态系统。与此同时，它也存在着区域发展不平衡、治理体系不完善、人才结构不合理、创新研发不足等问题。如何促进数字经济高质量发展，成为当前学界和业界共同关注的问题山东大学国际创新转化学院副院长乔岳认为，进入新发展阶段，数字经济通过减少社会交易成本和增加经济创新能力赋能高质量发展的潜力是极其巨大的。有效提升数字经济发展水平，不仅需要多方协同，尽快完善数字经济治理体系建设，更需要有效发挥政府在数字经济发展过程中的重要作用。数字经济与实体经济的深度融合将进一步带动全要素生产率的提升，成为我国经济高质量发展的新引擎。1
完善数字经济相关法律规制。完善的法律规制是数字经济有效运行的基本保障，应建立数据标准化规则，完善公开数据交换机制和数据隐私保护机制，逐步推进数据交易标准化、规范化，实现数据价值的增值；
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加强数字平台的治理。要防止平台利用数据优势进行不公平竞争，损害平台用户权益，此外，还应制定完善相关管理办法和操作流程，将其纳入有效监管，以保障数据的客观中立、公开透明；
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优化数字经济的行政管理模式。政府行政管理模式的转变是数字经济治理体系建设的重要内容和标志。应建设数据实时共享的新型政府信息平台，降低政府内部的信息获取成本，助推公共数据赋能智慧城市和工业互联网建设，提升管理服务能力。
创新是经济持续增长的根本动因。与传统的经济发展模式相比，数字经济具有更强的创新包容性和更广的创新空间。数字经济促进高质量发展，主要体现在其进一步提高了生产效率和资源配置效率，优化了创新生态系统和促进了科学化分工等四个方面：
数据成为生产要素，改变了传统生产模式，提高了生产效率。数字经济对经济发展模式的根本性改变在于其几乎使所有产业的“生产函数”都发生了变化。生产要素的形态是随着社会生产模式不断变迁的。在农业社会生产模式中，土地和劳动力是基本生产要素；在传统的工业社会生产模式中，资本、劳动力、土地作为生产要素，通过生产技术（生产函数）进行组合，最终产生商品的形式。这一模式从工业革命开始沿袭了200余年的时间，直到计算机广泛应用后才发生变化。上世纪八十年代计算机数据处理能力（算力）大幅提升后，全球范围内数据和算力的连接使数据成为了一种新的生产要素。传统行业的数字化改造丰富了数据作为生产要素的功能，使数据可以直接融入产品的生产过程中，改变传统的要素组合方式，实现生产效率的提高。生产控制系统的数字化赋能，使生产体系更为科学、生产分工更具效率。以出租车行业为例，在数据成为生产要素之前，出租车主要通过巡游或在固定地点等待进行揽客;在数据成为生产要素后，行业经营模式发生了根本性的变化：首先，通过导航定位系统将车辆信息实时转换为数据，通过数据处理实现有效的路线规划；其次，通过用户数据与车辆数据的对比计算，更为快捷地匹配车辆；最后，基于大数据计算在用车高峰期和极端情形下有效调配车辆。融入数据要素后，出租车行业的效率实现了显著提升，网约车逐步发展成为重要的交通出行方式。数字化匹配方式改变了传统市场模式，提高了资源配置效率。制度经济学将阻碍市场机制有效运行的因素统称为交易成本。交易成本较小时，虽然会产生效率损失，但市场机制仍能运行；交易成本较大时，则可能引发市场失灵，导致市场机制崩溃。最为常见的交易成本包括搜寻成本、协商成本、契约成本、执行成本，而信息不对称是增加搜寻成本和协商成本的最主要因素。在交易双方所掌握的信息不对称的情况下，搜寻交易对象、获取信任、协商交易条件等过程都需要付出大量的成本。虽然在一些特定的双边市场中平台厂商长期存在，但非数字化的平台厂商无法有效解决实时信息匹配问题。数字平台拥有海量的生产商和消费者数据，可通过大数据运算进行精准推送、精准评价和精准交易，实现搜寻成本和协商成本最小化，提高消费者剩余和生产者剩余。与此同时，配置效率的提升也带动了交易数量的增加。以网络零售为例，近5年来，我国网络购物市场交易规模的增长率始终保持在20%以上。除了商品和服务的供求端，数字平台也能够有效匹配产能，以市场化方式将企业的生产资料、创新成果、生产和服务能力等要素进行有效匹配和共享，从而进一步盘活企业的资产价值，促进企业在价值链更为有效的分工。新的产业发展方向改变了传统产业链结构，优化了创新生态系统。信息交互技术的广泛应用促进了数字经济与实体经济的深度融合，产业发展方向从产业链增长演变为生态系统增长。数字经济的底层技术（5G网络、卫星通讯、高性能芯片和传感器等）与应用层技术（人工智能、大数据、区块链、云计算等）相结合，形成了覆盖经济社会生活各层面的创新生态系统。一方面，数字经济所形成的创新生态系统，通过人力资源、基础设施、金融服务、文化建设等多环节的协同发展和有机整合，全面提升了范围经济和规模经济发展水平；另一方面，数字经济赋能传统产业，推动农业、制造业、现代服务业之间的相互融和，推动传统产业转型升级，全面促进高质量发展。大数据治理改变了传统管理模式，促进了科学化分工，提高了治理能力。从社会治理的角度出发，大数据和人工智能技术的广泛应用有助于更为精准地分析社会运行规律、追踪政策实施效果及变化趋势，并对其发展方向进行有效预判，实现社会治理能力的全面提升。《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》指出，要“强化经济监测预测预警能力，充分利用大数据、人工智能等新技术，建立重大风险识别和预警机制，加强社会预期管理”。宏观治理层面，大数据应用有助于推动政府职能由社会管理向社会服务方向的转变，进一步提高治理水平，提升财富再分配效率，节约社会成本。企业管理层面，大数据和人工智能技术是推进企业数字化转型的技术支撑。根据交易成本理论，企业边界取决于企业内部和外部交易成本的比较。大数据应用能有效提升企业信息系统的分析效率，促进内部分工协作的合理化，实现企业治理结构的转变，从而进一步降低企业内部交易成本，扩大企业规模，增加产品种类和数量，有效提高生产者剩余。我国数字经济虽已初具规模且增速显著，但仍然存在数字核心技术不完备、数字基础设施建设不充分、数字人才体系不健全、数字经济区域发展不平衡等问题。只有全方位、多维度推动数字经济发展，才能充分发挥数字经济作为高质量发展新引擎的重要作用。加大数字经济核心技术的研发力度。数据是数字经济的核心生产要素，现代信息网络是数字经济的重要载体。在基础研究领域，数据搜集处理、开发利用以及网络迭代更新的相关技术是现阶段我国数字经济发展的重要基础，应重点关注核心算法、芯片、集成电路、云存储和云计算、卫星通讯技术、数据存储介质和传输材料等重点领域。一方面，基础研发工作具有很强的正外部性，能够衍生大量的应用型技术和产品，对技术创新和经济发展具有明显的带动作用；但另一方面，这些技术多属于急需解决的“卡脖子”关键技术，研发投入高、难度大，市场主体研发动力不足。应以政府财政投入为主，以高校和科研院所为研发主体，结合国家在科研领域鼓励“大项目、大团队、大平台”发展的契机，加大共性技术研发力度，健全研发成果全社会共享机制，提高研发和转化效率。在应用研发领域，区块链、人工智能等数字技术与市场需求直接相关，且研发周期相对较短，研发成果可直接转化为产品创造利润，企业研发投入积极性高，对研发成果的专属性要求也较高。应充分发挥市场有效配置资源的优势，推动企业建立应用技术研发中心，以市场供求关系为导向开展研发规划。加快数字经济基础设施建设。基础设施作为公共产品和共享资源，在我国通常以国有经济为主体的方式投资兴建。数字经济基础设施作为支撑新经济持续增长的基础性投资，首先要保证其中立性和开放性，坚持以国有经济为主体的投资方式。2018年12月，中央经济工作会议提出，“加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”。由此，数字经济基础设施被纳入“新基建”范围。2020年以来，“新基建”的界定范围进一步拓展，涵盖信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三大类，5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能和工业互联网七大领域。具体来看，在信息基础设施层面，5G基站建设、大数据中心、人工智能和工业互联网是数字经济发展的基本保障，其与数字经济的结合能够有效提升数字经济效率。应加快建设国家和地区网络交互中心和数据存储中心，通过5G网络建设完善区域工业互联网和物联网体系，通过电网、高速铁路和城市轨道交通建设推动管网数字化改造，为数字经济发展构建强健的“骨骼”；其次，融合基础设施可以在应用层面为数字经济与实体经济融合铺平道路。传统的经济模式下，互联互通指物理结构上的联通；而在数字经济模式下，则更多指线上与线下、数据与物质、虚拟与现实的联通。应在传统产业中寻找与“互联网+”“大数据+”“人工智能+”等数字经济的融合点，完善基础设施的数字接口，为数字经济与传统产业融合预留空间；最后，创新基础设施是数字经济未来发展的有力保障。应面向数字经济的未来发展方向，通过建设标准化、通用性的平台设施，激活数字经济的创新潜能。培育数字经济专业人才体系。目前，我国诸多地区尚不具备与数字经济发展相匹配的人力资源体系和人才培养体系。通过政策支持和全社会协作的方式提高专业人才的数量和质量，有助于提升数字经济发展水平。首先，应完善针对数字经济业态的社会保障体系。当前，数字经济发展衍生出多种形式的就业方式，灵活就业日渐普遍。然而，针对这些创新型就业方式的社会保障体系还不完善，相关公共服务尚难以全面覆盖数字经济行业从业人群。因此，应探索建立数字经济就业服务保障体系，加大政策性补贴的覆盖力度；其次，高等院校应积极培养数字经济专业人才，完善人才培养模式，重点培养兼具数字经济技术知识和经营管理能力的新型创新转化人才。同时，积极响应市场需求，深化校企合作，开展数字经济发展所急需的非学历教育和企业专题培训，让高校的创新能力和教育资源更有效地服务于社会发展；最后，通过政府与企业共同参与的方式，努力提升就业质量。政府层面，采取政策引导、税费减免、创业补贴等形式；企业层面，通过强化劳动保护、加强技术培训、完善人才激励机制等方式，共同提高数字经济就业水平。加快推动数据开放与共享。数字经济是以数据为生产要素的经济活动。数据的开放和共享，是决定数据价值的关键。数据具有价值，通过数据采集、数据储存、数据加工、数据集成、数据分析，实现数据作为生产要素驱动经济增长。加快数据开放和共享，首先要建立统一的数据标准体系，健全数据质量管理体系，使不同渠道不同来源的数据能够在统一标准下交互共享，从数据结构层面消除数据壁垒和数据孤岛；其次，要加快推进政府数据的适度公开及其与社会数据的融合。从数据发展的现状来看，政府所拥有的政务数据体系相对完整、数据质量也较高；而社会层面的数据主要集中于人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域。推动政府数据与社会数据的共享，能够产生规模效应，更好地实现数据价值；最后，要建立跨地区、跨行业的数据共享平台，推动社会各领域数据资源相互融合，有效减少数据重复采集，消除冗余数据，降低数据获取和存储成本，提高数据使用和处理效率。加速推进企业数字化转型。企业是经济活动的主体，数字经济的发展很大程度上取决于企业的数字化发展状况。首先，要推动基础较好的平台型企业加快数字化转型。平台企业具有双边市场的优势，可依托大数据、工业互联网等资源带动中小厂商进行数字化转型，进一步提高数据交融的速度和广度，拓展数字经济的产业范围，推动形成数字经济新业态；其次，要推动制造类、能源类、建筑类和服务类企业进行数字化转型。制造类企业的数字化转型应以实现智能制造为目标，通过装备、工序、管理的智能化和数字化提升企业效率，加速产业链资源的共享和协同；能源类企业的数字化转型应以智能化管理和运营为目标，提升企业全业务链的协同能力，实现企业价值提升；建筑类企业的数字化转型应以智慧城市建设为着力点，推动数字化与建造全业务链的深度融合，提高劳动生产率；服务类企业的数字化转型应以服务模式和商业模式的数字化创新为主，通过数字营销、智慧物流、互联网+供应链等形式，实现实体服务向虚拟智慧服务的转变。同时，应建立与数字化转型相匹配的金融投资模式，通过市场机制的有效配置资源，为企业数字化转型提供有力支撑。促进各区域数字经济协调发展。我国数字经济的发展具有明显的区域集聚特征，京津冀、长三角、珠三角城市群是我国数字经济发展的核心区域，中西部地区数字经济发展水平较低，且与东部地区的差距逐渐扩大。应积极倡导数字经济平衡发展，制定区域性发展策略，加大对中西部数字经济基础设施的投资力度，努力缩小数字经济发展的质量差异。产业政策能够有效引导企业加大科研投入的规模和力度，提高创新活跃度，从根本上提高数字经济发展质量。应完善产业政策，释放制度红利，建立数字经济引导基金，为数字经济发展提供资金支持，并通过差异化的发展策略，突破地理条件和资源禀赋的限制，为缩小数字经济发展区域差距提供新动能。当前，数字经济发展正在从根本上改变社会运行方式。在关注数字经济带来的正向效应的同时，也要充分认识到其可能产生的社会风险和治理问题，进一步建立完善数字经济治理体系。基于数字经济的多元化发展特点，其治理体系建设需要遵循以下原则和目标。第一，明确数字经济发展规制。在市场机制下，明确的规制是市场健康有序竞争的制度保障。应从立法和执法层面完善顶层设计，制定基本制度规划，确定数字经济发展的基本框架，并通过加快基础设施建设、完善社会服务等方式为数字经济发展提供优质公共产品；第二，处理好产业发展与监督管理的关系。数字经济所带来的密集创新必然会导致新的监管问题和风险，应探索建立一套既能保障数字经济持续健康发展，又能保护企业和消费者权益的监管机制；第三，全面提升企业治理能力。企业是数字经济的主体和数字经济持续创新的动力源泉。“企业通过合作或竞争的方式推出新产品、满足客户需求，并最终在下一轮的创新活动中继续配合。”应充分利用企业与需求端紧密结合、反应迅速的资源优势和特点，提供有效激励，鼓励企业创新，赋能数字经济发展。具体而言，数字经济治理体系的建设应从完善相关法律规制、加强数字平台治理、优化数字经济行政管理模式等三方面入手，逐步构建完善的治理体系。完善数字经济相关法律规制。完善的法律规制是数字经济有效运行的基本保障。第一，应建立数据标准化规则。通过制定国家标准、行业标准、区域标准等分类标准，使数据成为标准化的生产要素。数据标准化规则的建立方式，可以由行业领军企业协同制定，也可以将企业现行通用的数据规则上升为技术标准。以企业主导的数据标准化规则能够及时有效地反映市场变化，减少规则制定中的交易成本；第二，完善数据采集法律规定。数据不仅是社会治理的重要依据，也是企业的重要战略资源，往往能够通过交易直接产生利润（如消费者个人数据）。当前，关于数据采集权的相关法律规定还不完善，数据采集者和被采集者的权利义务并不明晰。要在严格保护个体权益的基础上扩大数据规模，必须先从法律的角度明确相关规则，降低数据采集双方的风险；第三，建立数据安全体系。数据安全是国家安全战略的重要组成部分，应进一步完善数据生产、储存、应用等全过程的安全管理。根据数据的安全级别和应用范围明确数据的所有权主体和使用权主体，界定数据是否可以交易、交易范围和交易类型，以及相应的法律责任，防止数据泄露和数据外流；第四，健全数据使用规则。近年来，通过人工智能技术与大数据的结合，在网络零售领域出现的“大数据杀熟”、在金融领域出现的高频交易都引起了监管机构的关注。应进一步明确数据使用的基本法律规则，对于数据的采集权、所有权、使用权、存储权、监管权、交易权、定价权等进行规范，推动数字经济良性发展；第五，完善数据交易规则。数据交易机制的完善是健全数据要素市场的重要环节。数据的特殊性在于其兼具公共价值和私人价值，因而数据的定价机制无法完全市场化。健全数据交易机制应在数据分类分级的基础上，构建数据交易平台，完善公开数据交换机制和数据隐私保护机制，逐步推进数据交易标准化、规范化，实现数据价值的增值。加强数字平台的治理。随着数字经济的发展，在网络效应、规模经济、边际成本的共同作用下，数字平台逐渐演化为渗透社会生活各个方面的超级平台。针对数字平台无序扩张可能带来的垄断，2020年11月，在主持中央政治局第二十五次集体学习时，习近平总书记指出，“要统筹做好知识产权保护、反垄断、公平竞争审查等工作，促进创新要素自主有序流动、高效配置”；同年12月，中央经济工作会议提出，要“强化反垄断和防止资本无序扩张”；2021年2月，国务院反垄断委员会制定发布《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》，明确了数字平台治理的法律框架。总体而言，对数字平台的治理应秉持包容审慎的原则，在鼓励数字平台创新发展的同时，规范数字平台的竞争行为。在行政执法层面，要“避免从不监管、松监管的极端走向严监管、过度监管的另一个极端”。现阶段，数字平台治理的首要问题是防止数据垄断和滥用。数字平台拥有线上企业和消费者的海量数据，要防止平台利用数据优势进行不公平竞争，损害平台用户权益。此外，由于部分数字平台的业务与社会服务功能相融合，平台数据具有一定的公共性，不能单纯作为平台私有资产进行处理。应制定完善相关管理办法和操作流程，将其纳入有效监管，以保障数据的客观中立、公开透明。优化数字经济的行政管理模式。政府行政管理模式的转变是数字经济治理体系建设的重要内容和标志。要结合“放管服”改革，转变政府职能，助推数字经济发展。首先，打破政府部门间的数据壁垒。目前，政府虽拥有海量的高质量公共数据资源，但在数据管理、融合和应用方面存在诸多不足。要打通政府部门之间的“数据孤岛”，建设数据实时共享的新型政府信息平台，降低政府内部的信息获取成本。同时，明确公共数据资源公开范围，助推公共数据赋能智慧城市和工业互联网建设。其次，提升管理服务能力。一方面，继续完善政务数字化系统建设，打造一体化的移动端业务平台，避免企业与政府各部门多重对接所造成的效率减损，节约政府行政成本和市场主体的办事成本；另一方面，提升政府大数据管理部门、统计部门的服务水平和能力以及对新问题新现象的反应速度和应对能力，实现数字经济下政府和市场融合发展。最后，增强科学决策能力。强化经济图谱、科技图谱、管理信息系统在政府决策中的辅助作用，提升政府决策科学化水平，有效降低政策的试错成本和执行成本。进入新发展阶段，数字经济对经济质量的提升带动作用日益显著。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》首次将“加快数字化发展，建设数字中国”单独列为一篇，指出要“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。数字经济通过减少社会交易成本和增加经济创新能力赋能高质量发展的潜力是极其巨大的。有效提升数字经济发展水平，不仅需要多方协同，尽快完善数字经济治理体系建设，更需要有效发挥政府在数字经济发展过程中的重要作用。数字经济与实体经济的深度融合将进一步带动全要素生产率的提升，成为我国经济高质量发展的新引擎。
文章来源：《学术前沿》杂志2021年3月（下）（微信有删节）
作者：山东大学国际创新转化学院副院长 乔岳
原文责编：张贝
新媒体责编：张捷
视觉：王洋
（图片来自网络）