江小涓：数据全链赋能、数实孪生与增长倍增
2022年9月27日，以“构建数据要素新生态 服务经济发展数字化”为主题的数字发展论坛在伏羲智库北京办公区召开，论坛由中国互联网协会主办，数字发展工作委员会、清华大学互联网治理研究中心、伏羲智库联合召开。
全国人大常委、中国行政管理学会会长江小涓以“数据全链赋能、数实孪生与增长倍增”为题作特邀演讲。
各位参会嘉宾：
大家上午好！非常感谢伏羲智库的邀请。
因为从会议主题看，要讲数据要素还要讲数字经济，我就选了这样一个题目叫“数据全链赋能、数实孪生与增长倍增”。就从产业的角度谈一谈数据赋能和数字经济。
数字技术向产业赋能的本质
数字技术向产业赋能，其本质是全程全面数据资源收集汇聚和智能算法结果的全域全链回嵌应用。所有消费生产环节和所有空间物品及各类行为动作都数据化，意味着人类可感知实体空间的数据虚拟空间全面生成。站在产业的角度，我们称之为虚实空间叠代交替赋能和演进，经济社会全面数字化时代来临。从经济增长的角度来看，数实孪生能够实现产出价值的成倍增长。
从数据要素产生的逻辑讲，我把各类产业分为数据原生产业和数据次生产业两大类。
数据原生产业天生带有数据基因。所谓的数据原生产业，是指先有数字技术而后催生了这部分产业。我们常讲的“数字产业化”和“数字技术核心产业”都是指数据原生产业，这些产业从产生之日起就生产数据并依存于数据存在和发展。大致可分为四类：
第一类是数据获取和应用能力极强、商业模式依托数据能力而产生的科技企业，如谷歌、脸书、阿里、腾讯、百度等。
第二类是专业的数据生产和交易商，例如我国的数据堂等。现在我们经常讨论数据的产权界定，但其实与个人隐私无直接关联的数据占数据总量的大部分，例如制造业数据占了当前数据交易总量的三分之一。
第三类是各类生产或依托数据、以数据为基础条件的创新企业。以中国的独角兽企业为例，虽然数量与前些年相比有所下降，但是这些企业快速向数据产业集中分布。2019年排名前十的独角兽企业中还有几家难以定位为数据原生，但是到了2021年，排名前十的中国独角兽企业都是数据原生企业。政府应当进一步稳定数字经济发展预期，要让企业敢投、敢干、敢闯，中国的独角兽企业仍然有非常广阔的发展前景。
第四类是数据类基础设施产业。该类产业蕴含着诸多投资和发展机会。截至2022年4月底，中国累计开通5G基站161.5万个，占全球5G基站的60%以上，登录5G网络的用户已经达到4.5亿，占全球5G登网用户的70%以上。中国有全球最好的数据基础设施、全球最长的互联网线上时长、全球最大规模的产业互联网，中国的数字产业不发展是没有道理的，一定要让它尽快发展起来。
数据次生产业是先有了产业然后获得数据赋能的产业。这个类型覆盖很广泛。这些产业原来都存在，数字技术使这些产业数据化，数据赋能是第二位的。我们常讲的互联网进入下半场，进入产业时代，指的就是整个产业数据化过程，或者是数据向产业全链条赋能的过程。
因为数据向不同产业链条赋能的形态和表现存在差异，所以对数据次生产业的分类稍显复杂。我个人认为数据次生产业至少可以划分为十三类，我从中挑了当前效果最好、应用最广的四类赋能方式。
第一类是数字生产企业。这些头部企业可以在产业链条中嵌入所需各类数字服务，提高全链条的生产效率，例如在产业互联网中加入金融服务链路、智能化采购链路、市场端智能库存和售后服务链路等。在金融服务链路中，中小企业能够获取的金融资源受限，但是上云后链主企业有可能实现链上所有企业的数据贯通，从而帮助链上企业获得更优质的金融服务。
第二类是数字服务企业。这类企业可以嵌入多平台多场景，例如金融服务可以嵌入到支付平台、电商平台、租房平台、售车平台、网约车平台等，寻求个性化与大规模相结合的商业模式。这样数字服务企业才能不断迭代更新技术。
第三类是数字创新企业。这类企业能够利用数字平台聚合各类要素提高创新效率。当前数字技术迅速迭代，而且要求海量数据作为支撑，技术创新越来越依赖于广泛协作。疫情期间人员流动受限，新出来的网络创新平台在需要多国协作的大型研发项目中发挥了重要作用。数字化平台降低跨界链接成本，形成全球创新网络，使原来的串联研发向并联研发转变。
第四类是数据就业平台。数据就业平台提供灵活的就业机会，把原来的长期工，月租、日租工人转变为小时工，工人以小时为单位来赚取报酬，提高了劳动者的分时功效，从各国的经验成果看，数据就业平台为劳动者提供了更灵活多样的选择，带来了更高的劳动报酬。数字时代如果不能为身处这个时代的人带来好处，那么就没有力量推动数字时代全面到来。
生产企业、服务企业、研发企业、就业平台这四类平台或企业的要素配置效率都得到大幅提升。当然，在这四大类平台或企业之外，还有更多场景数字化，例如节能减排能源系统的例子。
数实孪生促进双重价值创造
总体而言，所有产业和场景数据化后，人类进入了数实孪生时代，所有经济社会活动都有两套产出：实体产出和数字产出。这边产出一个实体物品，那边对应一个数字模型。这个模型有很多的用途，它自身可以迭代，提高其刻画物理世界的准确性，同时模型反过来也可以训练机器，增进对消费者行为、生产者行为的了解等，从而提高全社会资源配置效率。数实孪生形成以后，一种经济行为就产生双倍价值。
总之，数据要素的全面应用，数字经济的全面发展，在短期内将成为中国经济走出疫情困境的重要力量，在长期将有利于中国经济的持续稳定发展。希望数据全链赋能、数实孪生能够提高经济社会活动的合意性，为人类社会提供新的增长源泉、新的精神与心理体验和更高品质的生活。