日前，中國社會科學院發布了《財貿經濟》2020年12期月刊，財新智庫高級研究顧問許憲春教授在其中發表關于學習黨的十九屆五中全會精神筆談，討論了數字經濟、數字化技術和數據資產在經濟社會發展中的作用。
筆談中認為，隨著互聯網、大數據、云計算等數字化技術的迅速發展，人類社會已進入數字化時代。數字化技術滲透到企業生產經營、政府治理、居民生活等各個方面，對經濟發展和人民生活產生了巨大影響。中國是數字化技術發展比較迅速的國家之一，以數字化技術為主要手段、以數據作為關鍵生產要素的數字經濟正在中國快速發展。
黨的十九屆五中全會關于“十四五”規劃和二〇三五年遠景目標的《建議》強調“要加快數字化發展”，并提出一系列具體建議。如建議“發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。加強數字社會、數字政府建設，提升公共服務、社會治理等數字化智能化水平。建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用”。
“十四五”時期是我國全面建成小康社會、實現第一個百年奮斗目標之后，乘勢而上開啟全面建設社會主義現代化國家新征程、向第二個百年奮斗目標進軍的第一個五年。深刻認識數字經濟、數字化技術和數據資產在經濟社會發展中的作用，對于推動“十四五”時期數字化的快速發展，推進經濟社會的高質量發展意義重大。
一、數字經濟正在快速發展
近年來，作為數字經濟重要組成部分的信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值保持快速發展。2017—2019年，該行業增加值分別增長21.8%、30.7%、18.7%，年均增速為23.7%，高于同期GDP年均增速16.8個百分點。在減緩經濟增速下降、穩定經濟增長方面發揮了重要作用。
新冠肺炎疫情期間，信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值仍然保持快速增長，在減少經濟下降幅度、促使經濟增速回升方面發揮了重要作用。2020年第一季度，GDP同比下降6.8%，但信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值同比增長13.2%，拉動GDP增長0.6個百分點；2020年上半年，GDP下降1.6%，但信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值同比增長14.5%。前三季度GDP增長0.7%，信息傳輸、軟件和信息技術服務業增加值同比增長15.9%，高于GDP增速15.2個百分點。
根據我們測算，2008—2017年，中國數字經濟增加值年均增長14.4%，明顯高于同期8.3%的國內生產總值年均增速，數字經濟在中國經濟增長中發揮了重要作用（許憲春、張美慧，2020）。
二、數字化技術正在改變企業的生產經營方式、政府治理方式和居民生活方式
在數字化技術的推動下，企業的生產經營方式、政府的治理方式、居民的生活方式正在發生重大變化，社會生產力不斷提高，人民福利水平不斷提升。
（一）數字化技術在企業生產經營中的作用
數字化技術在企業生產經營中的作用主要體現在產品個性化、營銷精準化、生產經營智能化、資源配置高效化等方面。
產品個性化突出體現在制造業企業面向不同用戶的個性化需求實現定制化服務。例如海爾、美的等家電企業搭建了以用戶需求數據為驅動的產品制造體系，讓用戶、設計師和供應商通過數據流在互聯網平臺上互動協作，并通過柔性制造生產線將用戶的個性化定制需求轉換成最終產品，提高了企業產品適應市場需求的能力。
營銷精準化突出體現在電商零售類企業基于用戶畫像實現精準營銷。例如京東基于大數據平臺打造精準營銷架構。通過收集用戶在網上留下的日志數據、交易相關數據和非交易相關數據，基于建模分析，形成用戶畫像。進一步基于用戶畫像分析得出用戶的產品偏好等，通過電子郵件、手機短信、APP消息推送等渠道向用戶進行定向產品推廣，提升企業營銷能力和盈利能力。
生產經營智能化突出體現在工業制造中的智能化生產線和農業生產中的智能種植和智能養殖。在智能化工業生產線方面，現代化工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲，每隔幾秒就收集一次數據。利用這些數據，可以實現多種形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析、預測性維護等，促進企業降低生產成本，提高生產效率。在智能種植方面，利用傳感器、無線通信、大數據、云計算、物聯網、人工智能等技術進行數據收集和分析，通過可視化展示，對農作物的生長情況進行實時跟蹤，對農作物的產量進行預測，對病蟲害進行監測等。在智能養殖方面，利用傳統的耳標、可穿戴設備以及攝像頭等收集畜禽產品數據，通過對收集到的數據進行分析，運用深度學習算法判斷畜禽產品健康狀況、喂養狀況、位置信息以及發情期預測等，對其進行精準管理，降低農業生產成本，提高農產品質量和農業生產效率。例如，青島寶佳自動化集團將大數據應用到生豬養殖-農作物種植全產業鏈中，形成完整的養-植綠色體系，通過大數據精準投喂，以最科學的投量比例保障生豬生理需求；根據大數據實時監測與預警生豬健康狀況、養殖環境、生長特征等情況，確保生豬健康成長；同時關聯農作物板塊，將養殖中獲得的排放物作為肥料科學噴灑至農作物中；依托種植數據庫，構建土壤質量、農業環境、植物保護等完整的評估體系，保障農產品的茁壯生長，大幅降低了農業生產成本，較大范圍地降低了天災人為導致的減產，提高了種養殖效率，實現了糧食牲畜增產增收。
資源配置高效化突出體現在交通出行類企業利用數字化技術實現司乘供需高效匹配，運輸物流類企業利用數字化技術實現貨源與運力的精準匹配等，促進企業服務效率和服務質量的提升。
（二）數字化技術在政府治理中的作用
數字化技術對政府治理的作用主要體現在管理精細化、信息共享化、組織高效化等方面。
管理精細化突出體現在政府利用數字化技術暢通社情民意、改善城市治理等。在暢通社情民意方面，通過建設信息化平臺，利用電腦或移動終端廣泛、實時地收集民意，并快速做出反饋，促使意見反饋流程更加扁平化，政府能夠即時、準確地了解和反饋社情民意。在改善城市治理方面，通過數字化技術，政府可以更好地觸及城市治理的“神經末梢”，通過打造智慧城市實現對城市的精細化管理。
信息共享化突出體現為“數字政府”建設，通過將政務信息搬上云端，進行更大范圍內的信息共享，跨越各部門之間的信息壁壘，為居民提供更方便的異地辦理渠道，實現跨省協同工作和服務，打造更加貼心的服務型政府。隨著更大范圍的信息共享，企業和居民信息得以在各部門之間流通，實現“最多跑一次”到“一次不用跑”的轉變，進一步提高了行政審批效率。
組織高效化突出體現在政府部門利用數字化技術調動群眾參與社會治理，構建社會共治格局，提升治理效能。例如北京交管部門推出了線上“隨手拍”業務，鼓勵群眾發揮城市主人翁作用，用手機隨手拍下交通違法行為、反映交通管理問題，將群眾納入執法監督行列中，壯大社會監督力量。
（三）數字化技術在居民生活中的作用
數字化技術在居民生活中的作用主要體現在就業靈活化、公共服務均等化、生活便利化等方面。
就業靈活化突出體現在數字化技術推動了傳統就業模式向“零工經濟”的轉變，網約車司機、外賣騎手、社交平臺博主、網文寫手等新的工作崗位，在就業方式、就業時間、就業地點上非常靈活，使勞動者可以充分平衡自己的工作與生活。例如嗶哩嗶哩、微博等網絡社交平臺培育了大量原創UP主、博主，他們可以自主選擇全職或兼職工作，這為許多學生、公司職員、個體經營者提供了新的工作機會。有些人在畢業或者辭掉原工作后，全職從事視頻或文章的創作；也有些人在本職工作之外從事原創性娛樂內容的制作，工作方式靈活，可以在任何時間、任何場景下進行創作。又如UU跑腿是一款提供代送件、代取件、代送花、代買商品、代排隊、代掛號等各類跑腿服務的軟件，配送員“跑男”涵蓋上班族、農民工等各類人群，“跑男”們在本職工作外的閑暇時間中，只需登錄UU跑腿的手機APP，便可隨時隨地開始工作，平臺根據其位置自動派單?！芭苣小币部梢噪S時停止工作，工作時間非常靈活。
公共服務均等化突出體現在數字化技術推動在線教育、遠程醫療等不斷發展，使落后地區也有機會享受到發達地區的教育和醫療服務。例如慕課平臺整合了許多名校名師的課程、講座，給相對落后地區的學生提供了接觸前沿知識的機會。在新冠肺炎疫情期間，在線教育、遠程教學更是得到了迅速發展，大中小學利用釘釘、雨課堂、騰訊會議等網絡平臺進行網上遠程教學，實現教師和學生之間在線實時互動。朗瑪通過提供遠程醫療服務，幫助偏遠地區、農村地區的患者借助視頻向北京協和、四川華西等全國知名醫院的專家求診，這些都大大縮小了區域間、城鄉間的基本公共服務水平差距。數字化技術打破了時間和空間的局限，促進了區域間、城鄉間基本公共服務的均等化。
生活便利化突出體現在數字化技術推動在線點餐、即時配送、在線VR看房、智能家居、智能交通等新模式快速發展，給傳統的生活方式帶來顛覆性的變革，提升了居民的生活質量。例如“貝殼找房”可以根據用戶想要的戶型、面積、價格等各種特征鎖定目標房源，提供房屋詳細的外觀及周邊展示，并提供VR看房服務，打造足不出戶便可找房的體驗。又如通過公共交通部門提供的公交、地鐵的實時位置信息，居民可以更好地把握進站時間與進站點，更有效地管理時間，且進出站只需運用相關軟件在進出站口掃描即可，不再需要煩瑣的購票程序。高鐵只需出示身份證，進出站機器智能識別出用戶行程信息，不再需要煩瑣的取票、人工驗票等環節，提升高鐵出行體驗。
三、數據資產在企業生產經營中正在發揮重要作用
大數據時代所造就的海量數據資源具有極大的數據挖掘及分析應用價值，是企業獲取經濟利潤的重要源泉。同時，企業的管理決策正逐漸從依靠傳統經驗向依靠即時數據轉變，大數據大幅度提高了管理決策的效率和精確性，從而提升了企業的核心競爭力。數據已經成為有別于傳統資產的新型資產，即數據資產。對許多新經濟企業來說，傳統資產在生產經營中的重要性逐漸降低，而數據資產則在企業生產經營和管理決策中逐漸發揮越來越重要的作用。
以滴滴出行為例。滴滴出行在提供交通出行服務過程中采集了大量的司機行為、乘客行為等數據，這些數據已成為企業運營中的核心資產。滴滴出行運用大數據提供信息，以大數據、機器學習和云計算為基礎，利用智能分單、供需預測、運力調度等技術，預測用戶目的地和各地區的需求量，實現司乘的智能供需匹配，解決了司乘信息不對稱問題。滴滴快車、專車、出租車、順風車、小巴等主要業務都運用大數據實現司乘的智能供需匹配，提高了司乘之間的供需匹配效率，降低了司機空駛率，節省了司機的經營成本；減少了乘客等待時間，優化了乘客出行體驗。
又如貨車幫，基于大量的車主和貨主數據，通過大數據技術及相關算法的運用，對車主和貨主的要求進行精準預測和實時匹配，為貨主提供最優的備選貨車運輸方案，為車主提供符合自身要求的貨源信息。貨車幫通過大數據整合了貨車與貨源信息，提高了車貨匹配效率，使車主的車輛得到更加有效的利用，減少貨車空駛率；使貨主的貨物得以迅速運輸，降低倉儲成本。
可以預期，隨著國家政策的日漸完善、數字化技術的不斷發展，數字經濟會保持強勁的發展勢頭，數字化技術與實體經濟的融合會不斷深化，數據資產在企業生產經營和政府治理中的作用會日益增強。要充分挖掘數字經濟、數字化技術和數據資產的巨大發展潛力，探討制約其發展的因素，提出對策建議，推動它們在經濟社會發展中發揮更大的作用。
參考文獻：
1.許憲春、張美慧：《中國數字經濟規模測算研究——基于國際比較的視角》，《中國工業經濟》2020年第5期。
許憲春博士,現任財新智庫高級研究顧問，清華大學經濟管理學院教授，清華大學中國經濟社會數據研究中心主任，兼任中國統計學會副會長，國家統計局原副局長。長期從事中國政府統計理論研究和實際工作，撰寫了三百多篇論文，出版了多部個人專著，主持或作為主要研究人員參與了多項國家自然或社會科學基金以及國際合作項目的研究工作。
本文全文轉載自中國經濟社會數據研究中心，轉載時略有修改
2020年12月15日
