姜奇平 | 数字经济学的基本问题与定性、定量两种分析框架

数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力。

要构建以数据为关键要素的数字经济。

——习近平

《财经问题研究》

数字经济专题/优先出版文章

（内容以纸质版为准）

[引用格式]:姜奇平.数字经济学的基本问题与定性、定量两种分析框架[J].财经问题研究，2020.

数字经济学的基本问题

与定性、定量两种分析框架

姜奇平

（中国社会科学院  数量经济与技术经济研究所，北京100732）

作者简介：

姜奇平（1962-）,男,北京人,研究员,主要从事信息化与网络经济研究。

E-mail:[e-mail]

摘   要：

“十四五”时期，数字经济将从应用阶段深化到转型阶段。本文针对当前数字经济学“以某种技术为手段的经济”这一研究定式，提出数字经济学要从研究“用”变，深化为研究“体”变：将理论经济学对数字经济的基础性解释，从解释技术变化（“数字”），深化为解释经济变化（“经济”）。以此适应经济实践中，从数字应用（“用”变）向经济转型（“体”变）的深化。数字经济以生产方式转变的形式区别于工业经济，以体现信息生产方式为特质。数字经济学实现了信息生产力和生产方式的内生化。数字经济学的价值论，要顺应经济转型的大势，调整到创新驱动这一根本价值主张上来。数字经济的基本经济问题即“品种—数量—价格”的均衡与最优问题，可以从定性、定量两种框架进行理解。本文重点探讨数字经济学研究如何增强问题意识与改进议题设置，以提高理论对现实的解释力，改变理论滞后于实践的现状。

关键词：

数字经济学；价值论；定性分析框架；数理分析框架；异质完全竞争；“数量—品种—价格”三维数理框架

一、数字经济学的问题意识

  （一）当前数字经济学研究存在的突出问题

随着数字成为引领全球经济增长的主要动力源，数字经济在整体经济中发挥的作用越来越大，数字经济学研究也越来越成为学界关注的热点。但是，当前学界对数字经济学议题的设置水平与能力远远低于对工业经济的研究，导致理论远远落后于实践。提高数字经济学研究对现实的解释力，成为当前突出瓶颈问题。

自从1996年泰普斯科特^[1]在《数字经济蓝图：电子商务的勃兴》一书中提出“数字经济”这一概念，以及1998年美国商务部发布《浮现中的数字经济》^[2]以来，数字经济的经济学研究一直停留在经验归纳的阶段，且主要是对技术经验特征的归纳。国外对“数字经济”的各种定义普遍认为，数字经济是一种基于数字技术的经济。在对数字经济进行界定时，共同隐含的定式是“以某种技术为手段的经济”（如“都认为数字经济是一种基于数字技术的经济”）^[3]；而在论及经济本体（数字经济的“经济”）方面，尚没有《国富论》那样的标志性基础理论研究成果问世。

以1992年“信息高速公路”的提出为标志，信息革命迄今已历经28年，在理论研究领域，应该产生的数字经济的“国富论”仍未产生，理论发展严重滞后于实践。比较工业革命同期的经济学，理论滞后于实践的现象并没有现在这样严重。工业革命自1750年前后开始，《国富论》于1776出版，对工业经济的初步理论自觉，只用了26年时间。工业经济的研究直指问题要害，早早地就摆脱了当前数字经济领域中“以某种技术为手段的经济”的“洋务运动”式的议题设置方式。斯密等经济学家没有花费时间和精力去研究以蒸汽机技术为手段的经济、以电力为手段的经济等，而是早早地从经济本体出发，以价值论的创新，提出了不同于重农学派的纲领性主张，在历史发生的当下，就用理论解释了现实。这是因为，只谈技术应用，不足以将工业经济同农业经济进行实质区分。农夫开上拖拉机，从事的可能仍然不是工业经济，而是小农经济。

在我国，学者们已经认识到，“数字经济是一种与农业经济和工业经济完全不同的经济形态”^[4]。数字经济是一种“更高级的经济形态”。为此，学者们应该对数字经济发生的变革进行分析，以找寻其快速发展背后的经济学逻辑^[5]。但沿用“以某种技术为手段的经济”这种界定方法，最大弊端是容易把数字经济理解、解释成“以数字技术为手段的工业经济”（如工业经济4.0），即，本质上不是数字经济的那种经济，从而在概括“完全不同”的点上，本末倒置，把“更高级”只理解为技术更高级，而生产关系、生产方式仍然依旧。如果斯密当年也把工业经济错解为农业经济4.0，就会错失批判与超越重农学派的机会，从而沦为重农学派的某个升级版。相反，晚清在洋务运动中，如果不把工业经济错解成农业经济的某个技术升级版，也不致于错失机遇。在缺乏经济学基础理论研究突破情况下，单纯以技术之“末”讨论数字经济学，极易流于表面化。随技术升级，人类社会将不断升级出大数据经济学、云计算经济学、物联网经济学、5G（6G、7G）经济学……，但经济学本身却没有实质性改进，仍然是工业经济学的某个升级版。这样的研究只是以数字为技术手段的工业经济，而不是真正的数字经济。

  （二）数字经济学的问题与议题重置

当前学界对数字经济学问题意识的偏离，落在议题设置上，主要表现是，区分工业经济与数字经济，偏离了生产方式这条区分主线，使数字经济的本来面目虽然在细节上清楚，但在整体上模糊。

信息革命在经济上带来从工业生产方式向信息生产方式的转变。数字经济以生产方式转变的形式区别于工业经济。数字经济学以体现信息生产方式为特质。资本家与知本家都可以采用数字技术手段从事经济，但可能从事的是两种不同的经济。他们之间真正的不同，不是技术上的不同，而是生产方式的不同。“以某种技术为手段的经济”这一学术定式，容易从两个方面把迷失问题的焦点：一是把社会科学的生产力，谈成了自然科学的科普；二是用文学的方式讨论生产方式，而不能用经济学的语言表述问题。

1．数字经济学如何将信息生产力内生化

许多数字经济的研究成果被专业的经济学家认定为不是对经济学问题的讨论，这是眼下相当普遍的情况。从这些研究者自身方面找原因：把高科技直接当作生产力，这样设置数字经济学的议题是否科学，是值得商榷的。

有什么样的生产力，就有什么样的经济。农业革命、工业革命和信息革命，都是技术革命引发生产力革命的结果。经济学不能用农民的经验去指导工人，也不能用工人的经验去指导知本家，根本原因是人与自然的关系（技术、生产力）发生的范式级变化，引致了人与人关系（社会、生产关系）的改变。“以某种技术为手段的经济”这种学术表达，优点是抓住了一般专业经济学家经常忽略的生产力问题，但缺陷在于：把自然科学意义的科技直接当作了经济学意义上的生产力。

（1）数字经济学应从价值角度认识数字科技

在经济学中内生生产力，同“以某种技术为手段的经济”定式不同，先要把自然科学的技术概念消化、转化为社会科学的概念（价值概念）。现有数字经济学研究中的大数据经济学、云计算经济学、物联网经济学，把自然科学上的技术概念直接套用经济学概念，容易脱离经济学的树根，使本属经济学的问题变得细枝末节化。

斯密、李嘉图的学术规范是把重农学派与工业阶级经济学理论上的不同，从技术不同转化为价值不同。即，从农具技术与工业技术的不同，先提炼、转化为使用价值（自然价值）与劳动价值（工业价值）的区别，然后追问：是什么创造了价值。

从农业技术中，产生了重农学派的价值主张，认为生产是由自然创造价值，绵羊在睡觉的时候自然地“生产”羊毛。从工业技术中，产生了劳动价值论，强调机器生产（加工）创造了价值。生产劳动是物化在商品中的劳动。斯密^[6]指出，“制造业工人的劳动，通常会把维持自身的生活所需的价值与提供雇主利润的价值，加在所加工的原材料的价值上”。这就把加工这种看不见、摸不着的价值，当作一种新的价值，发现出来，肯定下来。

按这样的规范，数字经济学需要将信息技术与工业技术的不同，先转化为价值上的不同。如从加工价值论发展为服务价值论（或创新价值论）。传统劳动价值论是工业经济的产物。其工业经济特征体现在对价值的重新发现中，超越了农业经济视野，从制造这种新经验中，提炼出“加工”这一特征，作为价值的新内涵。经过这一提炼，把加工从重农学派语境中“非生产性”的劳动（非动物性、植物性的“生产”），正本清源为生产性劳动（人特有的“生产”）。从斯密到马克思，把非加工活动，如服务理解为非生产性劳动。并非不认为服务创造（“生产”、产生）价值，而是认为在工业化的当时，服务占经济比重较小，因而不是价值创造（“生产”、产生价值）的主要活动。数字经济从某种意义上说，是将服务从非生产性活动变为生产性活动的经济，其“生产”性表现在相对于制造产生更高附加值上。从实证形态看，数字经济是差异化技术（信息技术相对于工业技术更具差异性,这里是指信息技术一般处理差异化的平均成本递减，而工业技术一般处理差异化的平均成本递增。）与差异化经济（服务活动相对于制造活动更具差异性）的结合。由数字经济中的技术现象中提炼出价值问题，应当是从生产性劳动与非生产性劳动的区分中，概括出无差异价值（加工价值）与差异化价值（服务价值）的区别。从而使“生产”这一概念的价值创造含义，从无差异的活动（如标准化的加工）创造价值，因而称为生产，发展为差异化的活动（如非标准化的服务、体验）创造价值。因此，对于创造价值来说，也是“生产性”的。

马克思关于“自由而全面发展”的主张，已含有创造性劳动、差异化活动创造价值的意蕴。创新，从本质上说，就是一种差异化，从而“与众不同”地创造价值的活动。熊彼特关于创新的定义，更是将差异化与无差异化作为区分是否创造新价值的标准：物质投入驱动的制造活动，只是物质的“循环流转”，不创造新价值；而只有创新驱动的活动，才创造新价值。这意味着，创新才是“生产”性的。虽然不宜将制造与服务、无差异与差异化活动对立起来，而要坚持以工业化为基础，以信息化为主导，但不否认的是，数字经济学的价值论，要顺应经济转型的大势，调整到创新驱动这一根本价值主张上来。

数字经济学应从价值角度认识数字科技，而不是从自然科学角度认识问题。那样会令对经济问题的讨论陷入每几个月升级一次技术的理科含义辩析中，从而被工程师牵着鼻子走。应认识到，信息革命总潮流中所有子潮流的技术，其价值内核都是同方向的，都可以归核为差异化价值与非差异化价值的不同，然后再向经济学深处去探索：如果内生价值论，可以直接引入异质性、同质性的区别；如果外生价值论，可以归结为差异化（垄断竞争）与非差异化（完全竞争）的实证区别。

（2）数字经济学应从价值角度认识要素

数字经济学研究如果离开价值论基础而直接谈要素，会出现“隔靴搔痒”的弊端。例如，如果认为数字经济与传统经济的不同在于要素不同，即以信息、知识、数据要素替代物质要素。这样的思路，其中间逻辑环节是断裂的，这样的研究思路只能在问题的外围兜圈子，而无法直达问题的根本。例如，有经济学者以唐诗宋词为证，说明中国古代就是知识经济。绕过了知识要素的投入产出在经济中所占比重及引致的制度变化，以偏盖全。这显示了脱离生产方式与社会关系，仅从要素谈要素，难以抓住问题的实质。

马克思讨论资本不是把资本当作物质要素，而是将资本当作社会关系来认识。两个“剑桥之争”在谈论资本时，也是以古典经济学与新古典经济学的价值论背景不同（同质性、异质性之争），为学理根据的。把数据当作新型生产要素，这虽然是一个重大进展，但分析数据的要素特征时，研究者往往容易陷入用自然科学描述替代社会科学描述的误区。要解决这一问题，可以借鉴威廉姆森用专用性与通用性来划分资产的方法，用价值性的描述替代技术性的描述。例如，可以从通用技术（General Purpose Technology，GPT，技术界一般译为通用目的技术，指数据技术等）中提炼出“通用性资产”（General Purpose Assets，GPA）。如此一来，就可以把工程学的概念转化为经济学的概念。

如果单从技术角度描述“通用性资产”，可能会使用“中台”“通用软件”“数字孪生的解决方案”“数字化生产资料”等名词，但如果陷入了技术性分析，即使成为大数据专家、云计算专家，仍保证不了不在经济学专业上离题，如离开“完善数据要素的产权性质”这个正题。相反，跳出技术，从社会关系来看数据要素，应该关注的实践问题是“通过平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用”“推动云服务基础上的轻重资产分离合作”，以及“平台免费提供基础业务服务，从增值服务中按使用效果适当收取租金以补偿基础业务投入”。其中的理论问题分别包括：

第一，如果确定数据资产是“通用性资产”，经济学关注的重点不局限于数据是二维数据库中的数据还是非结构化数据，是相关关系数据、因果关系数据还是因果推断数据，而要研究数据与威廉姆森说的“作为某种制度基础的资产专用性”是什么关系。通用性资产的价值形态（货币资本，如凯恩斯的定义）与使用价值形态（生产资料，如哈耶克与奥地利学派的定义）之间的关系，同专用性资产的二者关系，相反在什么地方。例如，什么样的产权性质使通用性资产可以实现“通过平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用”，但专用性资产却不可以。

第二，数据资产的“通用”（共享）为什么不怕被“搭便车”，其利益补偿机制是什么？这时经济学的关注重心不应是云计算（基于云的技术关系），包括公有云、私有云的技术架构，而应是云服务（基于云的社会关系），包括产品免费而服务收费，为什么服务收费的机制不是按“使用”收费，而是按“按使用效果”收费，等等。

第三，数据资产为什么会“推动云服务基础上的轻重资产分离合作”；平台企业与应用企业围绕数据资产进行的这种资产分工，为什么要突破现代产权制度，而强调“使用而非拥有”的新的产权安排；企业组织为什么会因此向生态组织转变，等等。

数字经济学研究数据要素，不仅要研究要素的资源配置原理，而且在利益分配上应具有实质性内容，要在价值的基础上对于价值的剩余问题提出数字经济学的独特见解。例如，要能够对农业经济、工业经济和数字经济三类“剩余”进行区分：区分重农学派的剩余（诸如绵羊在睡觉时在“本金”上长出的“剩余”羊毛）、李嘉图的剩余（加工产生的剩余），以及熊彼特的剩余（以创新替代物质要素投入“创造新价值”）。不同类型的剩余都涉及要素在不同主体之间的利益分配。通过这种分析，可以有效地解释数字经济的“知本”现象。例如，为什么香港资本市场对待数据资产，从同股同权，转变为同股不同权，以保护创始人的个人知识。又如，为什么在苹果商店中，资本会将剩余的大部分自愿地分配给劳动。

将问题深化为在创造价值上，两种“驱动”之间的区别，即创新驱动（“创造新价值”）与物质投入驱动（物质性的“循环流转”）在创造剩余上的不同。这才能够与当年重农学派与劳动价值学派之争落在土地与资本的要素问题时的意识，达到同一水平。

2．数字经济学如何将生产方式内生化

生产方式是生产力与生产关系相结合的结果，有什么样的生产方式，就有什么样的经济与经济学。数字经济学对生产方式的描述，不能采用工程学的表达方式。而经济学家确实也存在缺少数字经济生产方式解析手段的问题，这就需要对方法进行创新。经济学本应具备区分不同生产方式的功能，但现有经济学并不具有这种功能。

现有经济学主要兴起于工业革命时期，总体来说，是对工业生产方式的理论总结。这在工业经济时期并没有问题，但在“工业化任务基本完成”（2020年）条件下套用，就可能发生将局部经验当作普遍原理的错误。要把经济学从工业经济这种特例解释进行推广后，才能适用于数字经济，这就需要在议题设置上，加强对信息生产方式作为前提条件的洞察。

具有通论价值的经济学，至少要能够区分三种不同的生产方式——定制化的农业生产方式（小批量、多品种）、大规模化的工业生产方式（单一品种、大批量）、大规模定制化的信息生产方式（大批量、多品种）。这三种生产方式分别体现三种具有不同历史特点的经济规律。在高维的经济数学分析中，把三种生产方式的数学转换关系，高度归结概括为随机网络、规则网络与复杂网络之间的图值转换关系^[7]。用文学笔法，当然可以描述出信息生产方式丰富多彩的特征，但经济学有自己的历史传承，真正能经历数学分析考验的指标，只有批量（Q）、品种（N）这两个。

从计量上实证地辨识生产方式，需要使用“数量Q—品种N”二维的方法，而以往任何经济学分析框架中都只有数量Q，没有品种N（新凯恩斯学派是个例外），这使得此类经济学分析框架只能识别“单一品种、大批量”，但无法识别“小批量、多品种”和“大批量、多品种”。由此，经济学对农业经济、数字经济的解释力大为弱化。数字经济首当其冲，索洛悖论认为，信息技术有投入没产出，就是因为缺乏辨识数字经济特有产出的计量维度。

专门擅长解释工业经济的经济学（典型如新古典理论），隐含着将品种设为1（“单一品种”）这样一个默认选项（称之为“同质性假定”）。这相当于将“单一品种”这样一种纯属工业经济的特例，当作了人类历史的一般。数字经济的实践表明，人类并不是只有传统大规模生产制造这种以“单一品种”为常态的经济，在数字经济中，以质量、创新、体验为基础的“多品种”多样化经济，才是更为普遍的情况。

数字经济学不能只事无巨细地罗列信息技术在经济中引发的各种表面新现象，尤其不想因为这种罗列引起“数字经济只有技术变化，没有经济学变化”这种旧学为体、新学为用的“洋务运动”式的认识，而是希望通过经济学的范式变革，向世人显示，信息革命真正的经济影响，在于改变数字背后的经济以及经济学，而不仅仅在于引起数字技术在既有经济和经济学轨道上的应用性变化。

二、数字经济学的认知核心

中国信息经济学会理事长谢康提出，“如果经济分析不以均衡为核心，那以什么为学术共同体的经济学认知核心？如果互联网经济分析以均衡为核心，那理论创新的基石在哪里？期待‘出新意于法度之中，寄妙理于豪放之外’的理论创新源于大家的讨论和思考”。这是针对数字经济研究要不要把均衡作为核心的学术争论。均衡问题是经济学中牵一发而动全身的全局性问题。在数字经济学研究碎片化的现在，抓住全局性的问题尤显重要。

在经济学的议题设置上，根据提出问题的需要，内嵌了可以辨析生产方式的基本框架——从而区分工业经济与数字经济——会带来经济学基本问题的变化，引发经济学的“体”变。

现有资源配置型微观经济学的基本问题可以概括为“数量—价格”之间的均衡与最优问题。数字经济学将其推广为“数量—品种—价格”的均衡与最优问题。由于小批量、多品种中的品种是数字经济生产方式的核心，不可能绕过品种问题来认知数字经济。

这里的品种与数量一样，是一种泛指，泛指一切因质的差异而生的量。通过泛指意义上的品种，把质量、创新与体验作为数字经济的“体”加以系统化。可以简单地认为，工业经济与数字经济的主要区别在于：数字经济假定数量Q不变，品种与价格之间的关系，构成异质完全竞争（又称垄断竞争）为主的经济；工业经济，假定品种N不变，数量与价格之间的关系，构成同质完全竞争为主的经济。如果不进行定量分析，这里由品种量化的一切，都可以等价于垄断竞争的文字描述。

（一）数字经济的基本经济问题

数字经济学有没有基本经济问题呢？所谓基本问题，就是回答数字经济有什么总的不同。如果认为没有，那么数字经济学研究就应该像现在这样，分散化为一堆碎片，分别研究网红、直播、微信、5G、空天网络、互联网+、平台、工业互联网、电子商务等一个一个局部，就像巴尔扎克的《人间喜剧》一样，勾勒新兴经济的一切细节，让人们自己去感知新经济（资本家）与旧经济（地主）有什么不同。但经济学与小说毕竟不同，斯密用“自给自足—供求分工”这一对比，在基本问题上一下就抓住了新旧经济的本质区别。数字经济时代，经济学的基本问题为“数量—品种—价格”的均衡与最优问题。

率先从经济学基本问题角度思考新旧区别的研究不自今日始。经济学历史中，就有这样的传统。1977年D—S模型的提出，就是一个最高水平的范例^[8]。至少有三位诺贝尔经济学奖得主（斯蒂格里茨^[9]、克鲁格曼、罗默）采用了D—S模型。迪克西特和斯蒂格利茨在1977年的著名论文《垄断竞争与最优产品多样化》中提出一个划时代的主张，“经济学中的一个基本问题是：一个市场解能否导致社会最优的产品数量和产品种类”？经济学的基本问题，由此从工业经济时代的“数量—价格”的均衡与最优问题，可以拓展为数字经济时代的“数量—品种—价格”的均衡与最优问题。

作为张伯仑模型的数学版，D—S模型首次建立了内生品种的数量—价格均衡模型。将品种作为新范式，补充纳入到经济学基本问题的框架中，由于内生了品种，客观上使经济学从不具备区分工业经济（单一品种）与数字经济（多品种）的功能，变为具备这样的功能。使单一品种的经济与多品种的经济，从无从区分变为可以证实的区分。

这样做的重大意义在于，在实际上突破了经济学的基本假定。因为同质性假定无非是指品种唯一（N=1），从而外生于经济学。突破这个基本假定之后，品种作为内生变量纳入均衡与最优分析，等于放松这一假定，变为N>1。在这一突破同质性假定的成就之下，三百年来在蒸汽机、电力、纺织等领域发生的技术革命中发育成熟的经济学硬核，重新确定了一个基本的提升方向。这一突破也结束了经济学无法区分工业生产方式（单一品种）与信息生产方式（多品种）、无法区分工业经济学（以无差异均衡为常态）与数字经济学（以差异化均衡为常态）的历史，成为撬动经济学“体”变的杠杆。

（二）数字经济学的分析框架

“以某种技术为手段的经济”这种定式下研究的数字经济，潜在的研究框架是自然科学式的。理解其中核心概念，如大数据、云、物联网等，需要技术产业部门的理工科知识背景。掌握这些知识，对于科普来说是有必要的。但是，仅凭技术概念难以把经济学的基本框架性问题提炼正确。本文根据对经济学基本问题的理解，把数字经济学校正到社会科学基本框架后，重新加以认识，明确哪些是经济学适合讨论的问题。可以有定性、定量两种基本的框架性理解，两者之间只有形式区别，内容完全是等价的。

1．如果不定量化，数字经济学可选的定性分析框架

沿着上述划分的经济学基本问题，如果不采用数学方法表述，甚至可以不引入品种这个计量概念。品种无非是差异化、多样化、异质性的计量单位。如果不计量，是否保留这个单位也就不重要了。在传统经济学中，品种的替代现象是品牌、专利。在数字经济学中，可以把品种直接替代为质量（供求差异化）、创新（供给差异化）和体验（需求差异化）。

工业经济与数字经济的基本区分，在定性上，可以表述为同质完全竞争与异质完全竞争的对等区分：工业经济以同质完全竞争为主导的市场取向，数字经济以异质完全竞争为主导的市场取向。这正面回答了新经济除了技术的新之外，在经济上到底新在何处的问题。把问题归结到竞争这个市场经济的根上来。

（1）从经济学自身主脉而非技术中梳理数字经济学的框架

“以某种技术为手段的经济”这种表达，在经济学上是无根的，接近于孙悟空式的表述（信息没爹没娘，从硅谷和中关村的石头中蹦出来）或雅典娜式的表述（知识没爹没娘，从宙斯的脑壳中蹦出来）。而从市场经济的根上来表述何为数字经济，使数字经济学成为继承人类优秀成果，从经济史中自然发展出来的知识。这有助于克服来自技术界的数字经济学研究中当前普遍存在的经济学虚无主义倾向。

完全竞争与垄断竞争的争论——实际是无差异经济与差异化经济的争论——是经济学的固有争论。这种争论先于工业技术（无差异技术）与信息技术（差异化技术）的分工。异质完全竞争是张伯仑^[10]提出的概念，这是垄断竞争的真实所指。垄断竞争只是人们给异质完全竞争起的“外号”。而经济学中常用的完全竞争一词，实际只是指同质完全竞争。异质完全竞争对应的实证现象是差异化、多样化、异质性（三者的计量结果没区别）。品种问题的提出针对的正是此类经济本体。正如斯蒂格里茨^[9]指出的，“市场经济的一个关键性特征就是能够创造出许多多样化的产品。标准的新古典范式忽略了市场经济这个重要特征”。互联网经济发展中的许多创新和貌似“垄断”的现象，只有在差异化、多样化和异质性意义上，才可以理解到互联网经济是完全竞争现象。数字经济学要从市场经济角度理解数字经济是什么，而不是仅从技术角度理解。

在提炼出来数字经济的基本问题后会发现，现在各种数字经济理论研究中千差万别的保护带现象，虽然千头万绪，但最后都会通到“‘数量—品种—价格’的均衡与最优”这一基本问题的硬核之上，这时，数字经济学中数字是什么，相对已经不重要了。把数字替换成信息、知识、人工智能、网络、服务、大数据、云计算、区块链、平台、共享等，对硬核来说，都是一样的。因为这些描述只是飘扬在“革命”这面旗帜上的鸡毛。数字经济学要分清罗马与凯撒，把工程师的问题交还给工程师，把归经济学的问题留给经济学家。

提炼出数字经济的基本问题，有助于理解历史合力的方向。人们可能会争辩说，工业经济中有垄断竞争，数字经济中有（同质）完全竞争，怎么能进行这样的归类呢？但如果将同质完全竞争与异质完全竞争（垄断）当作一对矛盾，观察两者的作用合力就会发现，历史是一个矢量，是有方向的。工业经济作为单一品种主导的经济（因此在对应经济学中是同质性假定主导），显然是同质完全竞争主导的；而数字经济，作为多品种主导的经济（因此在对应经济学中强调差异化、多样化和异质性），显然是异质完全竞争主导的。需要注意的是，不能反过来说，工业经济更加是小批量、多品种生产方式的，而数字经济反而是单一品种、大规模生产方式的。这可以有效解释为什么高质量发展、创新驱动等现象一直等到传统中国制造令中国工业化完成之后，才会成为主导的方向。为什么高质量发展、创新驱动与数字经济是一回事，而不是两回事。

（2）以基本框架统一关于信息技术产业与数字化应用的解释

沿着这个基本框架，现有数字经济中技术产业与技术应用产业之间的关系，可以得到进一步的理解和认识。信息技术产业的兴起是整体经济对提高多样化效率（进而提高附加值）的需求（转型的需求）在起作用。信息技术及产业所赋的能，是差异化之能、多样化之能与异质性之能，这些都是提价（成本加成）之能。赋能后要达到的效果，就是范围经济。信息技术及产业，虽然也可以为规模经济赋能，满足应用的需求，但这是信息技术及产业与工业技术及产业的共同处，而非特异处。

而信息技术在各行各业的应用，表面上同时对专业化效率与多样化效率产生了加强作用，但综合两种相反力量形成的合力，可以清晰无误地看到合力的方向，是向差异化、多样化和异质性的方向发展。主要表现在：服务业中，差异化特征强于非差异化特征；制造业中，非差异化特征强于差异化特征。二者合为整体，总趋势表现为差异化部门在GDP中的占比日益超过非差异化部门，制造业内部差异化特征更显著的制造服务化比重在逐步增加。认为数字经济本质上不是数字经济而是工业经济的某个升级版的观点，是不符合这种实际的。

（3）与高质量发展、创新驱动的现实相契合

从价值上看，差异化、多样化和异质性这个方向，对应到现实政策中，表现为由质量、创新和体验驱动的价值变化，从低附加值向高附加值方向发展。最终形成不同于工业化的价值主张，是在劳动价值（本质上是加工创造价值，工业制造创造价值这一不同于自然创造价值）的基础上，向创新创造新价值，信息服务——信息驱动的差异化服务——创造新价值方向发展。数字经济学中，剩余的概念也从自然剩余，劳动剩余升级为创新剩余（最终要的是创新红利）。

把工业经济与数字经济进行区分，从资源配置上界定为同质完全竞争与异质完全竞争的区别，这方面的研究可以揭示出，数字经济是从工业经济内部演变出来，发生质变的结果。转型的实质在于，将质量、创新和体验这类具有高附加值特征的差异化、多样化、异质性因素，内生到经济本体中，并从非主导上升为主导的过程，而相应的技术只是实现这一目的的外在手段。之所以时代选择了信息技术而不是别的技术，是因为信息技术是差异化赋能技术，而所有工业技术都不是差异化赋能技术，而是非差异化赋能技术。

从经济学基本框架上进行同质完全竞争与异质完全竞争的区分，以把握数字经济的本质特征，不仅是理论研究的需要，更是对重大现实问题的关切与回应。当前，在对《反垄断法》进行微调的工作中存在一个重大争论，有学者认为，《反垄断法》本质上是竞争法，而竞争原则与创新原则可能存在潜在冲突，因而主张将创新原则从反垄断法的立法依据中移除。这一举动是事关互联网平台垄断地位认定这一涉及中国数字经济走势的重大决策，将影响世界（特别是中美欧）数字经济格局。这就是一个典型的由重大政策问题引发的基础理论问题。

创新具有某种垄断性，无论是专利、品牌还是平台，都会由于创新而带来占有较大市场份额的现象，具有某种“市场支配地位”。按照异质完全竞争，这种所谓“垄断”，实际是完全竞争的一种形式，即异质的完全竞争。“异质”在这里就含有基于产品差别的垄断的意思。这是因为，“垄断产生于差别化的产品”，而这些产品“既包含垄断又包含竞争”。在异质完全竞争中，垄断是状态，而完全竞争是行为。这与同质完全竞争中的垄断（如石油垄断、电信垄断），既是状态，又是行为（并不提供差异化的产品）有本质区别。反垄断的重点是反对垄断行为，而非垄断状态。如果这样理解竞争，则反垄断法中的竞争原则与创新原则就不构成实质冲突。显然，应将以创新为代表的垄断，与同质完全竞争下的垄断及行政垄断区分开来。这有利于将创新驱动的思想内生进反垄断的基本思路中。

强调经济学本位分析并不是否定技术分析，在技术经济学中还要提倡技术分析。但数字经济学的技术分析，应符合经济学逻辑。要认识到，在经济学逻辑指导下进行技术分析，不仅不会损害技术分析，还有助于提高技术分析的水平，使人们避免技术中心论或企业自我中心倾向的误导。举例来说，拼多多属于差异化赋能技术与非差异化商业模式（价格战模式）的组合。按“以某种技术为手段的经济”定式往往认为，手段先进的经济一定经济也合理。但从经济学本位来分析，不能认为其技术先进，就得出结论其商业模式也必然合理。应认识到，价格战模式发挥的是信息技术所短，而非所长。价格战模式只适合数字经济初期，拼多多的价格战模式适应了当下中国经济中的同质完全竞争成分还占相当比例这一国情。一旦人均收入普遍提高，质量、创新和体验成为潮流，有人用同样技术匹配提价模式来与之竞争，拼多多就会在资本市场上受到巨大转型压力。按照这样的思路来认识问题，可以避免在资本定价时，在运用社会科学逻辑进行判断的过程中，受到自然科学的“技术先进”理由的误导而选择跟风策略。

2．如果定量化，数字经济学可选的数理经济框架

现有经济数学，本身就不是为数字经济学准备的。数字经济学可以不采用数学，但如果采用数学的话，就有必要对现有数理框架本身进行调整。D—S模型就是框架型调整的成功范例。

从同质完全竞争分析转向异质完全竞争分析的实质，是由物转向人。把这个转向抽象为数学问题的要点在于，沿着D—S模型的方向，在同质之量Q基础上，加入异质之量N，进一步建立专门的均衡数理框架，进行从二维运算向三维运算的升维计量。经济学自身传统中，就有均衡水平的品种计量与建模技术，迄今已有43年历史。代表性消费者模型就是成熟的建模技巧。这些都是今天发展数字经济学数理框架可以利用的基石。

在方法上，与数量Q不同，品种N在数学上代表的是供求曲线的条数。质不同，供求曲线就不同。一种不同的质，代表一条独立的供求曲线。例如，品种N=5，代表的是5种不同质的产品，具有5种各不相同的独立的需求曲线或供给曲线。以网红为代表的体验经济通过N=5提高附加值，并不是让需求曲线向上移动，而是出现了5条高度不同的需求曲线（如五种内容不同的“故事”）。

这里用品种作为复杂性的计量单位，建立一个由价格、数量和品种三个坐标轴建立的新框架，可以通过重构经济学数理系统，把D—S模型最早提出的内生品种的数量—价格均衡体系，在数学上进一步加以高维化。可以把经济学的数理结构分为两大类：

第一类是“数量Q—价格P”均衡结构，属于简单性数理结构，简单性体现为，数量Q已被先验设定为同质之量，由同质性假定（即品种N=1）来保障。也就是说，1、2、3……q这个数列中，第一个数与第二个数，没有质的区别。这是毕达哥拉斯式的低维数学理念。

第二类是“数量Q—品种N—价格P”均衡结构，属于复杂性数理结构。品种N代表差异化、多样性、异质性（三者在计算结果上没有差别），是复杂性的计量单位。

品种数轴与数量数轴在几何上相差90度角，呈直角关系。加入品种数轴后会发现，垂直于1、2、3……q这个数列的每条直线上，都存在1、2、3……n的读数，代表每个数量Q的不同的质。也就是说，毕达哥拉斯语境下的1，其实是一只猫、一只狗、一只羊……等不同质的1的集合。而过滤掉质的差异后的1、2、3……q只不过是一维（直线）的特例，即零维（点）的数。这意味着，代表理性（如经济人理性）哲学基础的原子论，在数学上只不过是零维的直线这一特例。在数理结构上突破原子论，需要将经济学从数学特例形式，推广为普遍形式。

数字经济学采用的数量—品种—价格这种复杂性数理框架，就是在经济学硬核的最核心处，以品种这个“蚁穴”为切入点，让复杂性一涌而入，全线突破理性体系的大堤，而在更大范围重建经济学的大坝，让“水库”容量（被解释现实）增加一倍。从不能容纳数字经济，变为可以容纳数字经济。

将经济学的均衡基本框架调整之后，一些深层理论问题和新知进一步浮现出来。其中，最重要的就是规模经济与范围经济的关系。现有对规模经济理论与范围经济理论的研究中，尚未有学者发现存在“品种越多，平均成本越低”这种几乎由数字经济专属的现象。举例来说，网红小说每篇“品种”（内容）都不一样，但不会因为品种增加而增加平均成本。在原型技术支持下，“鬼吹灯”系列，“窝囊女婿”系列都是越生产、越轻松。工业经济中也存在范围经济现象，钱德勒对此有过介绍，但工业经济中的范围经济很难成为主导的经济模式。采用新分析框架的多产品范围经济理论提出了解决这类分析的数学方法，实质是把智慧一词的准确含义用数学形式表达出来了。

将经济学的均衡基本框架调整之后，会带来一系列实证研究上的重大发现，从而提供新知。新框架采用三维数学，旧框架采用二维数学。这会带来一个从闵可夫斯基方程来看必然出现的数学现象：从低维看高维，会出现“光线弯曲”（“偏离”牛顿直线）这一著名错觉。这种现象在经济学中同样存在。

第一个重要现象，经济学界公认拉姆齐定价不符合帕累托最优，但从高维数学看，拉姆齐定价其实是数量—价格二维帕累托最优在三维空间中的不动点。拉姆齐定价不是在“偏离”最优，而是高维最优，称为“广义最优”。相反，从高维看，帕累托最优只是最优的一个特例（须符合系统收敛于ACmin这个数学期望，这意味着AC这条“曲线”须收直于MC这条“直线”），仍有进一步的福利改进空间。

第二个重要现象，双需求曲线从高维看，不处在同一个平面之上，而处在曲面之上。这与“需求曲线是否可以向上”这个著名争论，在高维数学中属同一个问题。

第三个重要现象，美国范围经济理论（多产品范围经济理论）认为，范围经济平面（与射线垂直的横截面，即“贯穿射线凸性”平面）会随数量减少而缩小，也是一种视觉上的错觉。从高维看，范围经济平面既不会扩大，也不会缩小。因此，高维解释可以比低维解释，多解释至少一倍的现象。

美国范围经济理论（多产品范围经济理论）在数学上只能证明大规模定制的经济性，而证明不了个性化定制的经济性；而中国范围经济理论（多品种范围经济理论）可以在同一数学工具下，同时解释大规模定制和个性化定制的经济性。大规模定制对应数字经济中的平台经济，个性化定制对应数字经济中的生态经济，研究越深入，越会发现二者的不同。

一种经济学理论的自觉与成熟，很少是个人现象，而是全社会对现实经济观察与总结趋近共识的结果。斯密、李嘉图的理论是英国世界级水平经济实践的自然结果，美国经济学也是美国发达经济实践的自然结果。如今，中国已拥有了世界一流的数字经济实践，这为从大局着眼进行数字经济学的高水平理论总结，提供了历史性的契机。

参考文献

[1] 唐·泰普斯特.数字经济蓝图：电子商务的勃兴[M].陈劲译，大连：东北财经大学出版社，1999.

[2] 美国商务部.浮现中的数字经济[M]. 姜奇平等译，北京：中国人民大学出版社，1998.

[3] 裴长洪, 倪江飞, 李越. 数字经济的政治经济学分析[J]. 财贸经济, 2018, (9):5-22.

[4] 易宪容、陈颖颖、位玉双.数字经济中的几个重大理论问题的研究——基于现代经济学的一般性分析[J]. 经济学家,2019，（7）：41-43.

[5] 杨新铭.数字经济:传统经济深度转型的经济学逻辑[J]深圳大学学报(人文社会科学版), 2017，（7）：101-104.

[6] 亚当·斯密.国民财富的性质和原因研究[M]. 郭大力译，北京:商务印书馆，1983.303.

[7] 姜奇平.网络经济：内生结构的复杂性经济学分析[M].北京：中国财富出版社，2017.

[8] Dixit, A.K. ， Stiglitz， J.E. Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity[J]. The American Economic Review, 1977, 67(3):297-308.

[9] 约瑟夫·斯蒂格里茨.微观经济学：不确定性与研发[M]. 纪沫，宛圆渊，李鹏飞译，北京：中国金融出版社，2009.250-270.

[10] 爱德华·哈斯丁·张伯伦.垄断竞争理论[M].周文译，北京：华夏出版社，2009.

(责任编辑：邓   菁）

---

公众号责任编辑：李明齐

电话：[phone]  

投稿网站：http://zzs.dufe.edu.cn/

---

数字经济专题

杨 望, 彭 珮, 穆 蓉 | 全球区块链产业竞争格局与中国创新战

姜奇平 | 数字经济学的基本问题与定性、定量两种分析框架

中国道路专题

---

（点击图片链接浏览目次）

投稿请点击

  阅读原文