鄭江淮 周 南

對全球大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體（準(zhǔn)工業(yè)化和尚在工業(yè)化的國家與地區(qū)）而言，工業(yè)化仍是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的主要路徑。然而，那些已實(shí)現(xiàn)工業(yè)化并充分吸收信息技術(shù)革命成果的前沿經(jīng)濟(jì)體則面臨著完全不同的目標(biāo)函數(shù)——尋找新的經(jīng)濟(jì)長期增長軌道以驅(qū)動自身走出當(dāng)前經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)。這促使一些主要經(jīng)濟(jì)體推出“再工業(yè)化”和“工業(yè)4.0”等產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃——這些規(guī)劃的共同核心正是由數(shù)據(jù)要素和智能技術(shù)所驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過將日益規(guī)?；臄?shù)據(jù)要素鑲嵌到生產(chǎn)環(huán)節(jié)和經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)的各個節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出和交易效率將不斷優(yōu)化，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動自身也日益專業(yè)化，成長為價值巨大的新興部門，前沿經(jīng)濟(jì)體由此向經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式過渡。在整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)要素的規(guī)模積累和質(zhì)量提升起著最為基礎(chǔ)的作用①Papadopoulos T.，Singh S.P.，Spanaki K.，et al.，“Towards the Next Generation of Manufacturing：Implications of Big Data and Digitalization in the Context of Industry 4.0”，Production Planning &Control，2022，33（2-3），pp.101-104.。

一、數(shù)據(jù)要素與數(shù)字經(jīng)濟(jì)

（一）數(shù)據(jù)生產(chǎn)及其要素化

數(shù)據(jù)是由大量二進(jìn)制數(shù)字單元組合表達(dá)的動態(tài)和關(guān)聯(lián)性信息集，其相對傳統(tǒng)信息存儲方式在存量限制和傳輸效率方面具有突出優(yōu)勢，而這些優(yōu)勢源于其特殊的產(chǎn)業(yè)鏈條。數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈前端是元數(shù)據(jù)開發(fā)活動，開發(fā)者對經(jīng)濟(jì)行為人偏好及潛在需求對象等現(xiàn)實(shí)信息進(jìn)行過濾截取，將其進(jìn)行二進(jìn)制編碼并按特定方式轉(zhuǎn)移存儲。這一階段原始數(shù)據(jù)由大量社會或自然信息源自主或被動供給（供給者可能是上傳信息的互聯(lián)網(wǎng)用戶，也可能是具有潛在信息價值的自然物），用戶自己通常并不具有私人信息產(chǎn)權(quán)，私人信息比特化后即成為原始數(shù)據(jù)發(fā)掘者的所有產(chǎn)品。數(shù)據(jù)存儲技術(shù)發(fā)展對原始數(shù)據(jù)開發(fā)活動同樣重要。例如，最近提出的數(shù)據(jù)湖概念（data lake）就有利于原始數(shù)據(jù)存儲管理活動專業(yè)化，為下游數(shù)據(jù)活動提供更為豐富的原始數(shù)據(jù)支持，促使原始數(shù)據(jù)活動重心由數(shù)據(jù)采集向存儲管理轉(zhuǎn)移①Sawadogo P.，Darmont J.，“On Data Lake Architectures and Metadata Management”，Journal of Intelligent Information Systems，2021，56，pp.97-120.。原始數(shù)據(jù)被交易到下游數(shù)據(jù)工作者手中，接著被加工為市場需求的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這個部分由專業(yè)化數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)（數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建等）組成，是數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的主要環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)加工階段，數(shù)據(jù)工作者對分散的原始數(shù)據(jù)分類整合，萃取精煉數(shù)據(jù)，基于特定算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重組、分析和預(yù)測，得出新的可直接使用的信息，為企業(yè)供給數(shù)據(jù)中間投入品，優(yōu)化其生產(chǎn)程式和市場決策，以控制企業(yè)生產(chǎn)和交易中的不確定性。此外，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)所生產(chǎn)的數(shù)字消費(fèi)品幾乎沒有產(chǎn)出邊際成本、易于復(fù)制、便于多元化定價、產(chǎn)品附加值高，且在現(xiàn)代居民消費(fèi)中所占份額與日俱增，將成為未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展中消費(fèi)動能的重要來源。數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈末端是為數(shù)據(jù)生產(chǎn)和數(shù)字消費(fèi)服務(wù)的一系列活動，即數(shù)字服務(wù)業(yè)。不同于服務(wù)業(yè)數(shù)字化，數(shù)字服務(wù)業(yè)直接為數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門提供補(bǔ)充性和個性化的增值服務(wù)，而前者則是企業(yè)通過引入數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)支持來縮小服務(wù)供給和市場需求的鴻溝，提升營銷回報(bào)和服務(wù)質(zhì)量②Favoretto C.，Mendes G.H.S.，Oliveira M.G.，et al.，“From Servitization to Digital Servitization：How Digitalization Transforms Companies’ Transition towards Services”，Industrial Marketing Management，2022，102（4），pp.104-121.。數(shù)字服務(wù)業(yè)通過改進(jìn)數(shù)據(jù)處理算法、優(yōu)化數(shù)字硬件設(shè)備、定制個性化數(shù)據(jù)服務(wù)等方式，提高原始數(shù)據(jù)加工效率和降低數(shù)字產(chǎn)品交易成本，滿足各類數(shù)字消費(fèi)者的多樣化和個性化偏好，而其從業(yè)者也面臨較高數(shù)字技能門檻。數(shù)據(jù)價值鏈?zhǔn)菙?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的近似凹映射，它反映了數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)活動的價值分配關(guān)系，其整體價值密集度比傳統(tǒng)價值鏈更高，并且產(chǎn)業(yè)鏈中游的數(shù)據(jù)加工環(huán)節(jié)也是價值和技術(shù)密集型的，這也必然對現(xiàn)存價值鏈的分布特征產(chǎn)生沖擊。

通過數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)所提供的數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)，數(shù)據(jù)廣泛滲透到全行業(yè)領(lǐng)域，市場數(shù)據(jù)需求和規(guī)模長期迅猛增長。同時，數(shù)字技術(shù)日新月異，為數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)的成本下降進(jìn)行了技術(shù)鋪墊。此外，作為中間投入的數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素之間普遍存在超模效應(yīng)。這些都促使數(shù)據(jù)要素在各產(chǎn)業(yè)活動中的投入比重不斷提高，即數(shù)據(jù)要素化——突出表現(xiàn)為數(shù)據(jù)要素市場化③何玉長、王偉：《數(shù)據(jù)要素市場化的理論闡釋》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究》2021 年第4 期。。盡管目前無法獲取數(shù)據(jù)要素在產(chǎn)業(yè)部門中投入產(chǎn)出的精確數(shù)據(jù)，但我們還是可以通過數(shù)據(jù)交易和數(shù)字產(chǎn)業(yè)活動的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行間接推斷?！笆濉逼陂g，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從11 萬億元增長到39.2 萬億元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的38.6%。2020 年，數(shù)據(jù)中心用電量約占中國全社會用電量的2%，連續(xù)八年以12%的速度增長；中國規(guī)模以上互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)服務(wù)企業(yè)營收達(dá)到1.3 萬億元，同比增長12.5%。人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1606.9 億元，同比上漲24.43%，人工智能相關(guān)企業(yè)達(dá)43.9 萬家，計(jì)算產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)2 萬億元，直接帶動經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出達(dá)1.7 萬億元；規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率達(dá)到49.4%，新增云化企業(yè)47 萬多家，網(wǎng)上零售額達(dá)11.76 萬億元，等等④中國信息通信研究院：《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》，北京：中國信息通信研究院，2021 年。。在數(shù)據(jù)規(guī)模激增的同時，由于數(shù)字工作者的不斷增加和人均數(shù)字技能的提高，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)出現(xiàn)了程度不一的專業(yè)化經(jīng)濟(jì)，數(shù)據(jù)集質(zhì)量不斷提高，數(shù)字消費(fèi)品也以極快的速度更新?lián)Q代。因此，在數(shù)據(jù)存量積累和質(zhì)量更迭同步快速進(jìn)行（且可能相互關(guān)聯(lián)）過程中，除了需要考慮數(shù)據(jù)要素的存量積累，還需要解釋數(shù)據(jù)的折舊及數(shù)據(jù)質(zhì)量階梯特征。然而，目前似乎還沒有專門描述數(shù)據(jù)中間投入積累和質(zhì)量改進(jìn)的內(nèi)生增長模型。總之，數(shù)據(jù)要素化的理論和實(shí)證工作將是未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)和內(nèi)生增長理論的重要發(fā)展方向。

（二）數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)及其要素回報(bào)

隨著數(shù)據(jù)要素化的不斷推進(jìn)，數(shù)據(jù)產(chǎn)出貢獻(xiàn)和要素報(bào)酬的動態(tài)特征將引起越來越多的研究者關(guān)注，而在討論數(shù)據(jù)要素回報(bào)之前，不可避免地要先研究數(shù)據(jù)要素回報(bào)歸屬即數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問題⑤張忠躍：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代數(shù)據(jù)要素參與非勞動收入分配的理論與實(shí)踐》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究》2023 年第3 期。。數(shù)據(jù)投入和數(shù)字產(chǎn)品需求擴(kuò)張，使數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上游的原始數(shù)據(jù)產(chǎn)出規(guī)模出現(xiàn)顯著的引致性增長，這意味著市場個體信息將被更大規(guī)模和更多維度地采集。然而，數(shù)據(jù)使用具有非競爭性，而對非競爭數(shù)據(jù)進(jìn)行邊際加工就可能定義新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，由此產(chǎn)生了一個產(chǎn)權(quán)混沌和失序地帶——原始數(shù)據(jù)采集者通過數(shù)字作業(yè)將共享信息或私人信息轉(zhuǎn)換為產(chǎn)權(quán)自有的數(shù)據(jù)成果，即“數(shù)字圈地現(xiàn)象”。數(shù)字圈地現(xiàn)象導(dǎo)致了兩種不同的福利效應(yīng)。一方面，數(shù)字圈地現(xiàn)象會塑造數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的高集中性——因?yàn)橐?guī)?；瘮?shù)據(jù)更容易被集中規(guī)劃處理，方便數(shù)據(jù)加工作業(yè)優(yōu)化，解決分散數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)非效率問題；另一方面，如果沒有數(shù)字再分配政策干預(yù)，數(shù)據(jù)要素全部回報(bào)幾乎都為數(shù)字圈地者所有，而隨著數(shù)據(jù)要素回報(bào)規(guī)模和比重越來越大，財(cái)富基尼系數(shù)也可能上升①謝富勝、江楠、吳越：《數(shù)字平臺收入的來源與獲取機(jī)制——基于馬克思主義流通理論的分析》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》 2022 年第1 期。。因此，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈亟須政策介入，通過設(shè)計(jì)合理數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制來創(chuàng)造數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)配置良序狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字市場的帕累托效率。

日益突出的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問題，暗示著數(shù)據(jù)越來越成為不可或缺的生產(chǎn)要素和財(cái)富源泉。早期要素研究只關(guān)注粗略劃分的勞動和資本兩類要素的報(bào)酬份額動態(tài)特征（或再加上土地和自然要素），伴隨著勞動和資本專業(yè)化，細(xì)分要素報(bào)酬數(shù)據(jù)變得易于獲取，要素報(bào)酬的研究對象被拓展到熟練勞動、非熟練勞動、人力資本、物質(zhì)資本等子范疇上來。隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值估算方法的逐漸成熟，數(shù)據(jù)要素回報(bào)也可能被納入國民賬戶體系，可以預(yù)見到現(xiàn)存要素報(bào)酬份額分析框架將面臨調(diào)整，如被劃分為各技能類別或?qū)哟蔚膭趧訄?bào)酬、各類用途的資本回報(bào)以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報(bào)②Falck O.，Heimisch-Roecker A.，Wiederhold S.，“Returns to ICT Skills”，Research Policy，2021，50（7），No.104064.。這里同樣存在一條有待未來直接數(shù)據(jù)驗(yàn)證的典型事實(shí)：數(shù)據(jù)要素報(bào)酬及其相對份額在全球主要經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)總量中普遍呈現(xiàn)增長趨勢。這條典型事實(shí)根據(jù)以下前提推斷得出。首先，市場中的數(shù)據(jù)存量及其投入份額將長期增長，這由數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈不斷復(fù)雜化和專業(yè)化所驅(qū)動。其次，數(shù)據(jù)市場是典型的不完全競爭市場，數(shù)據(jù)定價偏向要素所有者，單位有效數(shù)據(jù)價格不與數(shù)據(jù)供給呈反比變化。這兩種效應(yīng)決定了數(shù)據(jù)要素報(bào)酬及其相對份額的動態(tài)特征，并且在特定參數(shù)條件下，其與上述典型事實(shí)保持一致，這些參數(shù)條件刻畫了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)環(huán)境（特定的產(chǎn)業(yè)組織、市場結(jié)構(gòu)和技術(shù)路徑等）。對此，我們亟須規(guī)范化的理論分析概括數(shù)據(jù)要素報(bào)酬變化的可能路徑。

總之，數(shù)據(jù)要素化現(xiàn)象引出了數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)要素回報(bào)問題，隨著數(shù)據(jù)成為現(xiàn)有投入產(chǎn)出體系中越來越不可或缺的中間投入品，將吸引更多學(xué)術(shù)關(guān)注。特別是，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)及其要素回報(bào)和社會財(cái)富分配狀態(tài)緊密相關(guān)，是通向數(shù)字不平等還是利用數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)及其收益再分配合理控制基尼系數(shù)，早期政策干預(yù)將產(chǎn)生顯著的選擇效應(yīng)，因而該領(lǐng)域存在巨大理論探索和政策研究的空間。最后，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈鑲嵌到整個投入產(chǎn)出網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)要素化過程，驅(qū)動了經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使之向新發(fā)展范式過渡。我們而后將對此進(jìn)行討論。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”這個概念有兩種不同的定義方式：一種類似于“工業(yè)經(jīng)濟(jì)”，指特定經(jīng)濟(jì)部門的產(chǎn)業(yè)活動，另一種則類似于“規(guī)模經(jīng)濟(jì)”，描述某種特殊機(jī)制下的經(jīng)濟(jì)效率來源——前者涉及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化范疇，后者涉及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化范疇，二者是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的兩個相互作用和協(xié)同發(fā)展的子模塊。

首先討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門不僅包括整條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，而且包括為該產(chǎn)業(yè)鏈提供直接硬件和技術(shù)支撐的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域（如ICT 行業(yè)）。具體而言，根據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》，數(shù)字產(chǎn)業(yè)包含數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)幾個門類③《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》，《中華人民共和國國務(wù)院公報(bào)》2021 年第20 號（國家統(tǒng)計(jì)局令第33 號），https：//www.gov.cn/gongbao/content/2021/content_5625996.htm，訪問日期：2023 年8 月24 日。。數(shù)據(jù)存量并不代表數(shù)據(jù)價值，而數(shù)字產(chǎn)業(yè)活動實(shí)際上都是將數(shù)據(jù)要素存量轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)價值增量的過程。在市場規(guī)模優(yōu)勢和數(shù)字政策支持下，目前我國數(shù)據(jù)要素存量指標(biāo)在國際上名列前茅，寬帶絕對消費(fèi)量、互聯(lián)網(wǎng)活躍用戶人數(shù)和機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)流等指標(biāo)規(guī)模巨大，且增長勢頭迅猛。例如，截至2020 年年底，我國互聯(lián)網(wǎng)接入用戶已經(jīng)達(dá)到4.84 億，全年新增3427 萬戶①中國信息通信研究院：《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》，第11 頁。。然而，從數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的相關(guān)指標(biāo)來看，我國與美國等前沿經(jīng)濟(jì)體之間仍有較大差距。根據(jù)AMiner 科技情報(bào)平臺的數(shù)據(jù)顯示，從2012 年1 月到2021 年12 月，我國數(shù)字技術(shù)高價值專利（市場價值>100 萬美元）數(shù)量為1650 件，不到美國（12859 件）的1/7，且低于日韓。這反映了我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)專業(yè)化和復(fù)雜性依然不足，數(shù)據(jù)要素轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)價值的方式相對粗放，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化程度仍有待加深。我國擁有龐大數(shù)字市場，但在基礎(chǔ)數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域存在明顯不足，當(dāng)前勞動市場不足以滿足數(shù)字產(chǎn)業(yè)快速擴(kuò)張需求，數(shù)字技能人才分布也與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化需求不完全匹配?；A(chǔ)數(shù)字技術(shù)涵蓋工業(yè)軟件開發(fā)、算法改良、關(guān)鍵硬件制造等方面，數(shù)字生產(chǎn)力可近似視為這些基礎(chǔ)數(shù)字技術(shù)的Leontief 函數(shù)（替代彈性極?。魏渭夹g(shù)單元缺失都可能構(gòu)成價值短板，制約數(shù)字價值鏈整體提升，因此對數(shù)字產(chǎn)業(yè)化而言，彌補(bǔ)這類關(guān)鍵技術(shù)集缺口刻不容緩。此外，想要數(shù)字產(chǎn)業(yè)獲得數(shù)字技能增益，細(xì)化和重組其工作環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化和復(fù)雜化，并提升數(shù)字產(chǎn)業(yè)的價值創(chuàng)造能力，相關(guān)政策就應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)高教體系提升人力資本的數(shù)字技能密度，擴(kuò)充數(shù)字勞動力儲備②Sorbe S.，Gal P.，Nicoletti G.，et al.，“Digital Dividend：Policies to Harness the Productivity Potential of Digital Technologies”，OECD Economic Policy Papers，Paris：OECD Publishing，2019.。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的另一個范疇描述了一種新興經(jīng)濟(jì)效率來源，涉及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化——通過嵌入數(shù)據(jù)要素和數(shù)字中間投入使原行業(yè)具備更高的價值創(chuàng)造能力。隨著生產(chǎn)作業(yè)過程投入越來越多的數(shù)據(jù)要素和數(shù)字產(chǎn)品以輔助校正產(chǎn)出偏向，廠商能夠消弭信息不對稱的影響，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和工藝有效創(chuàng)新，顯著提升生產(chǎn)率。這個產(chǎn)業(yè)賦能過程整合了規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)等維度，具備規(guī)模收益遞增、要素投入互補(bǔ)（超模性）和網(wǎng)絡(luò)正外部性等特征。規(guī)模收益遞增源于生產(chǎn)的“方向性”，生產(chǎn)工藝或最終產(chǎn)品總是與最優(yōu)技術(shù)方向或市場偏好存在一定偏離，而以編碼化和可解析的作業(yè)過程為基礎(chǔ)，智能數(shù)字化設(shè)備可以搜尋和執(zhí)行最優(yōu)作業(yè)方式，邊際數(shù)據(jù)要素投入將產(chǎn)生更大的產(chǎn)出規(guī)模和價值總量。超模性質(zhì)源于數(shù)字技術(shù)本身的技能匹配要求，隨著數(shù)字化投入比重增加，用于數(shù)據(jù)分析和智能后臺操作的高技能勞動者和專用設(shè)備需求也會擴(kuò)大，各類要素的投入價值都會有所增加，從而撬動更大的市場價值。網(wǎng)絡(luò)外部性是現(xiàn)代信息技術(shù)和數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)物，市場聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在不斷擴(kuò)充，生產(chǎn)局域網(wǎng)數(shù)據(jù)也會在越來越多的同業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)編碼中訓(xùn)練和優(yōu)化，因此，企業(yè)數(shù)據(jù)投入回報(bào)率將會隨著全行業(yè)數(shù)字投入增加而提高。這些數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的存在將誘使越來越多的企業(yè)追加數(shù)字化投入，對非數(shù)字化企業(yè)形成合作壁壘，產(chǎn)生不可逆的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化浪潮③Matt D.T.，Pedrini G.，Bonfanti A.，et al.，“ Industrial Digitalization.A Systematic Literature Review and Research Agenda”，European Management Journal，2023，41（1），pp.47-78.。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩個相互作用和反饋的子系統(tǒng)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化將生成更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化提供數(shù)字中間投入，而各類企業(yè)的數(shù)字化收益則形成正反饋，為數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門提供利潤流和技術(shù)發(fā)展方向，使其有效擴(kuò)大再生產(chǎn)。此外，數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字化行業(yè)分別生產(chǎn)滿足各自市場需求的最終產(chǎn)品，因而二者不是上下游關(guān)系，而是兩個相對獨(dú)立的子系統(tǒng)，具有不同的價值創(chuàng)造體系。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化會因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)效率而形成自我強(qiáng)化路徑，而這是以數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門能夠不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個子系統(tǒng)有效耦合，將同時提升各自企業(yè)的價值創(chuàng)造能力，實(shí)現(xiàn)整個生產(chǎn)部門的帕累托改進(jìn)。最后，在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化耦合驅(qū)動下，經(jīng)濟(jì)將從傳統(tǒng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長范式轉(zhuǎn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新發(fā)展階段。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型：通向新發(fā)展階段

產(chǎn)業(yè)革命是技術(shù)革命的映射。盡管技術(shù)革命建立在熊彼特的創(chuàng)造性破壞邏輯基礎(chǔ)上，但是知識和技術(shù)發(fā)展過程具有連貫性，即使是突破性技術(shù)創(chuàng)新也依賴知識和技術(shù)存量積累而實(shí)現(xiàn)。進(jìn)而，產(chǎn)業(yè)革命也是一個序貫實(shí)現(xiàn)的過程，工業(yè)化轉(zhuǎn)型無法脫離農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的要素和技術(shù)積累，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型同樣要以完備的工業(yè)要素和技術(shù)存量為前提。因此，數(shù)字化不是工業(yè)化的簡單延續(xù)或補(bǔ)充，而應(yīng)當(dāng)被看作是一個嶄新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑——正如工業(yè)化之于農(nóng)業(yè)社會那樣，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同樣是人類社會經(jīng)濟(jì)運(yùn)行范式的一場全新革命①Creutzig F.，Acemoglu D.，Bai X.，et al.，“Digitalization and the Anthropocene”，Annual Review of Environment and Resources，2022，47，pp.479-509.。

（一）生產(chǎn)和消費(fèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

工業(yè)化的基礎(chǔ)是勞動過程的機(jī)械化，即以半自動機(jī)械來對手工作業(yè)進(jìn)行物理模擬和替代，而數(shù)字化則是將生產(chǎn)作業(yè)全過程遍歷性編碼，進(jìn)而以智能設(shè)備識別和替代整個作業(yè)模塊，使生產(chǎn)過程趨于全自動和智能化模式。構(gòu)成數(shù)字化技術(shù)內(nèi)核是信息化和智能化，其中數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)起著支撐和驅(qū)動作用——生產(chǎn)過程和市場信息先被轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)集，然后通過數(shù)字模擬計(jì)算實(shí)現(xiàn)復(fù)雜規(guī)劃和最優(yōu)控制，最后由作業(yè)機(jī)械根據(jù)環(huán)境信號執(zhí)行輸出的生產(chǎn)算法命令。這個數(shù)字化概念既涵蓋生產(chǎn)工藝范疇，也包括產(chǎn)品和消費(fèi)的數(shù)字化。

生產(chǎn)工藝數(shù)字化通過數(shù)字技術(shù)和數(shù)字中間投入來提高產(chǎn)業(yè)部門自身的專業(yè)化水平，為企業(yè)創(chuàng)造專業(yè)化收益。廠商應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)將使相對離散的生產(chǎn)環(huán)節(jié)連續(xù)化和緊致化，傳統(tǒng)工序被完全分解和連續(xù)編碼，進(jìn)而重組為新的高效工序組合。這產(chǎn)生了機(jī)械專業(yè)化和勞動專業(yè)化兩種不同的專業(yè)化現(xiàn)象。傳統(tǒng)的單一輔助通用機(jī)械將被一系列不同功能設(shè)備組成的智能自動化機(jī)械組替代，對某個子任務(wù)機(jī)械單元的專門改進(jìn)也會提高整個機(jī)械組的作業(yè)效率，因而，機(jī)械專業(yè)化是生產(chǎn)數(shù)字化的一大體現(xiàn)。這一過程將使操作原有簡單機(jī)械的低技能勞動者離開原來的工作場景，勞動者分化形成輔助智能設(shè)備作業(yè)的低技能勞動者和專門進(jìn)行設(shè)備改良的高技能勞動者，簡單勞動的工作節(jié)點(diǎn)減少，生產(chǎn)的數(shù)字技能密集度增加，勞動分工和工作專業(yè)化日趨加深②Larsson A.，Teigland R.，The Digital Transformation of Labor，UK：Taylor &Francis，2020，pp.13-66.。總之，生產(chǎn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了專業(yè)化收益，勞動生產(chǎn)力和全要素生產(chǎn)率將因此普遍提高，與此同時，要素市場會受到數(shù)字化替代效應(yīng)的短期沖擊，特別是，勞動要素會受到顯著影響，勞動份額將因企業(yè)數(shù)字化而有所降低③Cette G.，Nevoux S.，Py L.，“The Impact of ICTs and Digitalization on Productivity and Labor Share：Evidence from French Firms”，Economics of Innovation and New Technology，2022，31（8），pp.669-692.。

此外，數(shù)字化也意味著更大的編碼范圍和更多的數(shù)據(jù)覆蓋，生產(chǎn)和交易將被置于全方位數(shù)字監(jiān)控下，這使得廠商生產(chǎn)和交易信息溢出，市場的信息盲點(diǎn)漸少，經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的信息不完全性和不完美性逐漸弱化，生產(chǎn)和交易的信息摩擦減小，從而生產(chǎn)者剩余增加。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還將催生新產(chǎn)業(yè)組織興起，例如，數(shù)字技術(shù)支持下的生產(chǎn)活動日益復(fù)雜化使得一種“大規(guī)模模塊化系統(tǒng)”（MME）開始興起，生產(chǎn)活動不是基于單純的專業(yè)化經(jīng)濟(jì)開展，而是綜合考慮專業(yè)化效率、生產(chǎn)復(fù)雜性和產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)等方面，最終在產(chǎn)品模塊層次上進(jìn)行④Thun E.，Taglioni D.，Sturgeon T.，et al.，“Massive Modularity：Understanding Industry Organization in the Digital Age”，Policy Research Working Paper，No.10164，https：//documents1.worldbank.org/curated/en/099506109062231415/pdf/IDU0d48d 91a80b1a50484809e1d0ce3d0b9fc07f.pdf，訪問日期：2022 年12 月3 日。。

產(chǎn)品和消費(fèi)數(shù)字化是生產(chǎn)數(shù)字化的必然產(chǎn)物。數(shù)字交易理念和數(shù)字支付手段結(jié)合，催生了電子商務(wù)平臺，極大地降低了消費(fèi)者的商品搜尋成本和交易成本。而基于個體消費(fèi)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的算法對消費(fèi)者偏好進(jìn)行有效識別，將推薦商品與消費(fèi)者個性化潛在需求精準(zhǔn)匹配。盡管在互聯(lián)網(wǎng)交易平臺中依然存在消費(fèi)者和廠商之間信息不對稱的現(xiàn)象，但交易空間距離的消除和激烈的網(wǎng)絡(luò)價格競爭總體上顯著縮小了消費(fèi)者的信息劣勢，保證了消費(fèi)者的交易體驗(yàn)①Xue C.，Tian W.，Zhao X.，“The Literature Review of Platform Economy”，Scientific Programming，2020，No.8877128.。另一方面，基于大數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計(jì)算等新興技術(shù)的數(shù)字產(chǎn)品和智能制造品越來越多地進(jìn)入到日常消費(fèi)集當(dāng)中——例如智能家電、在線教育服務(wù)、無人駕駛汽車等產(chǎn)品逐漸得到普及，消費(fèi)者多樣化偏好得到了滿足，居民福利水平極大提升。

總之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)且仍將長期推動生產(chǎn)和消費(fèi)升級，不僅產(chǎn)業(yè)組織、生產(chǎn)方式、技術(shù)方向、市場結(jié)構(gòu)順應(yīng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展潮流在不斷調(diào)整，而且人們的個性化和多元化需求也借由數(shù)字消費(fèi)和智能產(chǎn)品得到廣泛滿足，經(jīng)濟(jì)將在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中實(shí)現(xiàn)長期帕累托改進(jìn)。

（二）轉(zhuǎn)向新二元結(jié)構(gòu)

在工業(yè)化階段，經(jīng)濟(jì)在劉易斯式的二元經(jīng)濟(jì)模式下通過大量廉價勞動力從農(nóng)業(yè)部門向工業(yè)部門的轉(zhuǎn)移，使工業(yè)部門實(shí)現(xiàn)資本快速積累和擴(kuò)大再生產(chǎn)，刺激經(jīng)濟(jì)整體飛速增長。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段同樣會形成典型的二元經(jīng)濟(jì)。在內(nèi)生增長模型中，市場對產(chǎn)業(yè)部門和研發(fā)部門投資，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)增長率從根本上由研發(fā)部門的創(chuàng)新可能性邊界決定②Romer P.M.，“Endogenous Technological Change”，Journal of Political Economy，1990，98（5，Part 2），pp.S71-S102.。相關(guān)理論模型將產(chǎn)業(yè)部門和研發(fā)部門的勞動力配置（分別雇傭LE和LR的工人）做了外生刻畫，而不同部門間勞動要素配置如何實(shí)現(xiàn)則并非理論關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型依賴內(nèi)生的動態(tài)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，技能和知識等要素跨部門再配置的內(nèi)生過程是數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新效率的重要來源。行業(yè)將依據(jù)技能密集度和數(shù)字專用資本投入水平而不斷分化，形成新的二元結(jié)構(gòu)，要素在部門間實(shí)現(xiàn)動態(tài)配置來提升生產(chǎn)率，經(jīng)濟(jì)將轉(zhuǎn)軌到新的增長穩(wěn)態(tài)路徑上。

以高等院校、科研院所、醫(yī)院等為代表的研發(fā)部門相對獨(dú)立于市場，研發(fā)要素產(chǎn)出和積累并不完全與產(chǎn)業(yè)部門需求和市場方向相一致，包括研發(fā)技能、實(shí)驗(yàn)設(shè)備和知識要素等在內(nèi)的研發(fā)要素的再生產(chǎn)系統(tǒng)是一個相對自治的體系。盡管研發(fā)部門能通過技術(shù)的市場化應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)部門建立聯(lián)系，但基礎(chǔ)研究和市場應(yīng)用的分離必然意味著從技術(shù)發(fā)現(xiàn)到市場實(shí)現(xiàn)中間存在不完全轉(zhuǎn)換問題，研發(fā)過程中產(chǎn)生的知識、思想和技術(shù)無法被市場完全吸納，對市場而言相對過剩。這種結(jié)構(gòu)性過?，F(xiàn)象扭曲了研發(fā)要素的真實(shí)回報(bào)，這與因外部性產(chǎn)生的創(chuàng)新扭曲機(jī)制完全不同③Acemoglu D.，“Distorted Innovation：Does the Market Get the Direction of Technology Right？”，AEA Papers and Proceedings，2023，113（5），pp.1-28.。這種研發(fā)部門和產(chǎn)業(yè)部門結(jié)構(gòu)對立的現(xiàn)象將隨數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)而動態(tài)變化。隨著數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)入，各部門的知識和慣例都被編碼和映射為智能作業(yè)，這對不同規(guī)模不同性質(zhì)的企業(yè)產(chǎn)生了異質(zhì)性效率改進(jìn)和勞動替代效應(yīng)。一方面，產(chǎn)業(yè)部門勞動分化加劇，將只對從事簡單數(shù)字操作的低技能勞動者和擁有前沿?cái)?shù)字智能知識的高技能勞動者產(chǎn)生需求，具備復(fù)雜生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的中等技能勞動者則被智能設(shè)備擠出；另一方面，在研發(fā)部門，技術(shù)和知識（特別是離群技術(shù)和顛覆性知識）創(chuàng)新行為的可編碼性很小，數(shù)字化轉(zhuǎn)型只是加劇從事可編碼的慣例研發(fā)工作的勞動力的結(jié)構(gòu)性過剩程度。因此，同技能層次勞動者（因在不同部門工作）的收入差距將日漸顯著，研發(fā)部門高技能勞動者向產(chǎn)業(yè)部門流動動機(jī)將更加強(qiáng)烈，同時，產(chǎn)業(yè)部門也有成本動機(jī)雇傭其直接從事應(yīng)用研究或利用專業(yè)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢將基礎(chǔ)研究成果市場化。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是研發(fā)和產(chǎn)業(yè)部門新二元結(jié)構(gòu)動態(tài)演化的助推器，將極大地推動高技能勞動力實(shí)現(xiàn)跨部門再配置。

如果沒有數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動，研發(fā)部門過剩技能向產(chǎn)業(yè)部門流動的動機(jī)將被極大地削弱，經(jīng)濟(jì)將長期維持在一種技能結(jié)構(gòu)過剩的畸形均衡狀態(tài)。伴隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型，高技術(shù)企業(yè)將首先吸收能力匹配的高技能勞動者，享受技能紅利，并逐漸形成成熟的技術(shù)市場化應(yīng)用業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，縮小技術(shù)方向與市場偏好之間的鴻溝，顯著提升從技術(shù)發(fā)現(xiàn)到市場實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換率，增加應(yīng)用技術(shù)的創(chuàng)新效率，而企業(yè)產(chǎn)品價值和競爭力亦隨之提高。直到高技術(shù)企業(yè)技能需求飽和，高技能勞動者繼續(xù)向其他技術(shù)層次企業(yè)流動，帶動其生產(chǎn)率提升。與此同時，勞動力的跨部門流動將降低研發(fā)部門的要素回報(bào)扭曲程度，研發(fā)部門高技能勞動者的收入與研究自由度提高，促使更多研發(fā)人員轉(zhuǎn)向非編碼性創(chuàng)新工作，提高離群創(chuàng)新和知識發(fā)現(xiàn)效率。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型完成，各個部門數(shù)字化率達(dá)到穩(wěn)態(tài)，數(shù)字技術(shù)的勞動替代效應(yīng)逐漸消失，高技能勞動者結(jié)構(gòu)過?，F(xiàn)象趨于消弭，產(chǎn)業(yè)部門和研發(fā)部門技能配置重新達(dá)到長期均衡狀態(tài)，部門間的技能回報(bào)差異彌合，經(jīng)濟(jì)二元結(jié)構(gòu)到達(dá)拐點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增速收斂并以穩(wěn)態(tài)水平增長。創(chuàng)新活動（特別是離群創(chuàng)新和知識發(fā)現(xiàn)工作）將成為長期經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。

依賴數(shù)字化助推，新二元結(jié)構(gòu)對勞動就業(yè)、市場結(jié)構(gòu)、城市經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)空間分布等產(chǎn)生了長期沖擊。在勞動就業(yè)方面，不同技能水平勞動力就業(yè)份額將顯著分化，高技能勞動力和低技能勞動力份額上升，而中等技能勞動力則被擠出①Song J.，Price D.J.，Guvenen F.，et al.，“Firming Up Inequality”，The Quarterly Journal of Economics，2019，134（1），pp.1-50.②Cerina F.，Dienesch E.，Moro A.，et al.，“Spatial Polarisation”， The Economic Journal，2023，133（649），pp.30-69.。從市場結(jié)構(gòu)來看，高生產(chǎn)率的超級企業(yè)與低生產(chǎn)率的跟隨企業(yè)之間分化加劇，有能力率先推進(jìn)數(shù)字化的大企業(yè)將與眾多小型廠商拉開差距，獲取更多市場份額，崛起市場勢力③Andrews D.，Criscuolo C.，Gal P.，“The Best versus the Rest：The Global Productivity Slowdown，Divergence across Firms and the Role of Public Policy”， OECD Productivity Working Papers，Paris：OECD Publishing，2016.。在城市空間方面，不同于工業(yè)化的城市空間和人口規(guī)模擴(kuò)張，新二元經(jīng)濟(jì)將造成城市單位空間的技術(shù)和技能水平提高，城市經(jīng)濟(jì)增長將由技術(shù)集群而非工業(yè)集聚撬動，向智慧型城市方向發(fā)展。

（三）重塑經(jīng)濟(jì)地理形態(tài)

在工業(yè)化階段，具備工業(yè)區(qū)位優(yōu)勢的城市因吸引相關(guān)工業(yè)企業(yè)選址而興起，產(chǎn)業(yè)活動和價值創(chuàng)造在空間上高度集聚，呈現(xiàn)“中心-外圍”模式。這種經(jīng)濟(jì)地理格局的形成主要?dú)w因于工業(yè)企業(yè)規(guī)模效應(yīng)和交易成本降低，使得勞動力和工業(yè)企業(yè)逐漸從分散到集聚轉(zhuǎn)變④Krugman P.，“Increasing Returns and Economic Geography”，Journal of Political Economy，1991，99（3），pp.483-499.。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型打破了傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)位的限制，傳統(tǒng)運(yùn)輸成本不再對中高技術(shù)企業(yè)和研發(fā)部門選址產(chǎn)生決定性影響，企業(yè)選址不再由傳統(tǒng)工業(yè)要素分布決定，而越來越看重知識稟賦和創(chuàng)新資源分布——經(jīng)濟(jì)地理形態(tài)因此將被部分重塑。

全球前沿經(jīng)濟(jì)體“智帶”崛起為這種經(jīng)濟(jì)地理形態(tài)變化提供了典型案例，也暗示了未來數(shù)字智能時代的經(jīng)濟(jì)地理格局⑤安東尼·范·阿格塔米爾、弗雷德·巴克：《智能轉(zhuǎn)型——從銹帶到智帶的經(jīng)濟(jì)奇跡》，徐一洲譯，北京：中信出版社，2017 年，第1—106 頁。。伴隨數(shù)字智能技術(shù)成熟化，過去制造業(yè)活動依賴的勞動經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛞缘统杀揪幋a存儲而與勞動者分離，并通過自動化智能設(shè)備輸出為全過程和遍歷性作業(yè)，這對制造業(yè)而言是一種創(chuàng)造性破壞。制造業(yè)曾看重的勞動成本優(yōu)勢逐漸被數(shù)字智能優(yōu)勢所取代，而智能生產(chǎn)線的新產(chǎn)品在同等價格下帶給消費(fèi)者更高的邊際效用，對同類制造品形成完全替代。擁有“智力優(yōu)勢”的區(qū)域，即擁有高?？蒲袡C(jī)構(gòu)、優(yōu)越工作生活環(huán)境、自由高效的研究氛圍和有效知識政策支持的地區(qū)，更能夠吸引發(fā)明人才和高技能勞動者集聚，并利用其創(chuàng)造性互動即智力共享為智能制造活動搭建基底。在這些“智帶”地區(qū)，資本易與高回報(bào)的前沿技術(shù)和創(chuàng)新活動結(jié)合，因而這些地區(qū)企業(yè)家精神活躍，會成為初創(chuàng)企業(yè)和離群創(chuàng)新活動的孵化場所，追求市場勢力的大型在位廠商也會在此布局研發(fā)業(yè)務(wù)，推動創(chuàng)新集群形成?？傊?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型最終可能塑造新的以智能生產(chǎn)和創(chuàng)新活動為核心的新“中心-外圍”格局。

新“中心-外圍”體系并不依賴新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)所描述的那些因素。中心區(qū)域的核心競爭力并非產(chǎn)品生產(chǎn)力而是創(chuàng)新效率——在這些地區(qū)，高等院校和科研院所按特定創(chuàng)新可能性邊界產(chǎn)出知識、技能和新興技術(shù)，而這些創(chuàng)新要素的結(jié)合和互動形成知識規(guī)模效應(yīng)，進(jìn)而影響本地生產(chǎn)企業(yè)的技術(shù)獲得成本和市場收益，改變其生產(chǎn)模式和選址狀態(tài)，塑造創(chuàng)新和智能制造經(jīng)濟(jì)地理格局——與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)地理不同，本地創(chuàng)新生產(chǎn)力、研發(fā)部門規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)獲得成本在其中起了決定性作用。此外，智力資源并非完全本地化，如發(fā)明人才和高技能勞動者即是如此。發(fā)明人才和高技能勞動者等智力資源偏好高收入和創(chuàng)新環(huán)境更好的地區(qū)①Kerr S.P.，Kerr W.，?zden ?.，et al.，“Global Talent Flows”，Journal of Economic Perspectives，2016，30（4），pp.83-106.②Di Lorenzo F.，Almeida P.，“The Role of Relative Performance in Inter-Firm Mobility of Inventors”，Research Policy，2017，46（6），pp.1162-1174.，進(jìn)行跨區(qū)域流動，進(jìn)而導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新和智能制造出現(xiàn)空間分布變化，直到相關(guān)智力資源流動在長期達(dá)到穩(wěn)定性均衡——智力資源、創(chuàng)新活動和智能制造企業(yè)空間分布保持穩(wěn)定，并生成新的創(chuàng)新中心和外圍地區(qū)。

智能和創(chuàng)新中心的空間分布相對多極化，不同區(qū)域可以基于自身的專業(yè)化智力資源來培育相關(guān)專業(yè)門類的技術(shù)集群，這區(qū)別于為相對同質(zhì)化的傳統(tǒng)生產(chǎn)線而展開的區(qū)域競爭。一方面，不同智能和創(chuàng)新中心的制造業(yè)和創(chuàng)新活動是差異化的，各區(qū)域需求與本地能力匹配的智力資源，區(qū)域間具有差異化壟斷競爭特征，競爭相對較??；另一方面，差異化技術(shù)交叉會促進(jìn)各自區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新活動，專事不同技術(shù)門類的區(qū)域（創(chuàng)新集群）之間形成技術(shù)互補(bǔ)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展③Rigby D.L.，“Technological Relatedness and Knowledge Space：Entry and Exit of US Cities from Patent Classes”，Regional Studies，2015，49（11），pp.1922-1937.。因此，智能和創(chuàng)新多中心區(qū)域的發(fā)展不是基于零和博弈而是基于超模博弈的邏輯來實(shí)現(xiàn)的。在新的經(jīng)濟(jì)地理模式下，增長極由智能制造和創(chuàng)新活動驅(qū)動，不同增長極之間的競爭性受區(qū)域創(chuàng)新互補(bǔ)影響而顯著減小，增長極對經(jīng)濟(jì)增長的整體貢獻(xiàn)因而更為突出。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將過度密集的經(jīng)濟(jì)活動疏散到網(wǎng)絡(luò)空間和非中心區(qū)域，這在一定程度上抵消了潛在的擁擠性對智力共享和創(chuàng)新集聚活動的負(fù)效應(yīng)，因此，區(qū)域內(nèi)和經(jīng)濟(jì)體整體的穩(wěn)態(tài)增長率及社會福利水平將會更高。

總之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將通過數(shù)據(jù)嵌入和數(shù)字賦能來創(chuàng)造新的生產(chǎn)和消費(fèi)模式，并催化新二元經(jīng)濟(jì)發(fā)生動態(tài)演變，塑造創(chuàng)新活動和智能制造新的經(jīng)濟(jì)地理格局。新生產(chǎn)、新消費(fèi)、新經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和新空間特征，共同描繪了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新發(fā)展格局。中國經(jīng)濟(jì)正在告別傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢、人口紅利和區(qū)域結(jié)構(gòu)，迎接數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新階段已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，而有效應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能帶來的挑戰(zhàn)，將成為未來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期主題。

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)及應(yīng)對

數(shù)字化轉(zhuǎn)型從根本上改寫了經(jīng)濟(jì)增長的底層邏輯，塑造了全新的發(fā)展格局。經(jīng)濟(jì)增長不再取決于資本高速積累、勞動成本優(yōu)勢和傳統(tǒng)要素再配置效應(yīng)，而越來越依賴數(shù)據(jù)要素驅(qū)動、數(shù)字智能優(yōu)勢和創(chuàng)新要素配置。數(shù)字化撬動新二元經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)地理格局變遷，為長期增長提供內(nèi)生的結(jié)構(gòu)性動能。然而，轉(zhuǎn)型中的各種潛在成本和不確定性也不可避免，社會計(jì)劃者面臨的是一個包含轉(zhuǎn)型成本控制和社會凈福利優(yōu)化策略的隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃問題。在整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，可能存在的挑戰(zhàn)包括但不限于數(shù)字化陷阱、數(shù)字發(fā)展鴻溝、全球數(shù)字競爭等。

（一）數(shù)字化陷阱

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)有可能選擇與自身技術(shù)需求不完全匹配的數(shù)字化水平，從而產(chǎn)生數(shù)字化的無謂損失。具體而言，廠商持有數(shù)字化投入回報(bào)的先驗(yàn)知識θ，但事先并不知曉產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)中其他廠商的數(shù)字化策略及自己的最優(yōu)數(shù)字化策略=argmaxπ(θ)，這里π(θ)表示廠商均衡利潤，θ∈[0，1)可以表示數(shù)據(jù)要素和智能設(shè)備的投入比重，更大的θ意味著更激進(jìn)的數(shù)字技術(shù)投入，廠商先驗(yàn)知識導(dǎo)致了實(shí)際收益與潛在收益之間存在偏差Δ(θ)=π(θ)-π)≤0，最優(yōu)數(shù)字化策略應(yīng)使廠商獲取數(shù)字化技術(shù)的全部潛在收益，否則將產(chǎn)生無謂損失|Δ(θ)|>0。對于θ≠的數(shù)字化策略，廠商損失了潛在利潤，而更極端的是，廠商在追加數(shù)字化投入后利潤水平不升反降，Δ(θ)<Δ(θ0)（θ0表示初始數(shù)字投入）。對于這兩種非效率的數(shù)字化策略，不妨定義Δ(θ)<0 的情形為低效數(shù)字化，Δ(θ)<Δ(θ0)的情形為數(shù)字化陷阱。如果企業(yè)均衡利潤π(θ)是典型的連續(xù)凹函數(shù)，那么數(shù)字化陷阱必然是企業(yè)過度數(shù)字化（θ>）的產(chǎn)物，故而企業(yè)未必在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲益。對此，我們需要未來更為正式和細(xì)致的理論模型工作，來廓清企業(yè)收益的數(shù)字化效應(yīng)。

如果產(chǎn)業(yè)部門和研發(fā)部門普遍存在低效數(shù)字化現(xiàn)象，整個經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會滯緩，因?yàn)槠髽I(yè)損失潛在利潤意味著數(shù)字化行業(yè)的資本積累和技術(shù)迭代速率無法達(dá)到潛在水平。而如果產(chǎn)業(yè)部門和研發(fā)部門整體陷入數(shù)字化陷阱，生產(chǎn)率和研發(fā)效率增進(jìn)無法補(bǔ)償數(shù)字化投入的固定成本，數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字化行業(yè)的成長都將會陷入停滯甚至倒退。此外，數(shù)字化還伴隨一些不可逆的產(chǎn)業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)成本——主要是生產(chǎn)線轉(zhuǎn)移和工作崗位流失①Gianecchini M.，Gubitta P.，Dotto S.，“Employability in the Era of Digitization of Jobs”，Employability and Industrial Mutations：Between Individual Trajectories and Organizational Strategic Planning，2022，4，pp.85-99.。在傳統(tǒng)生產(chǎn)線因本地市場優(yōu)勢日益削弱和要素成本不斷上漲而外遷的背景下，如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造的價值不足以彌補(bǔ)被替代生產(chǎn)線的產(chǎn)值損失，那么產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展就會陷入停滯。傳統(tǒng)生產(chǎn)線外遷將減少短期就業(yè)機(jī)會，同時智能生產(chǎn)也在替代現(xiàn)有工作內(nèi)容，這對就業(yè)率和工資水平產(chǎn)生了負(fù)面沖擊，并增加收入不平等程度②Brunello G.，Wruuck P.，“Skill Shortages and Skill Mismatch：A Review of the Literature”，Journal of Economic Surveys，2021，35（4），pp.1145-1167.。總之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本至少包括生產(chǎn)者無謂損失、產(chǎn)業(yè)更換成本和勞動收入損失三個部分。理論上，社會凈福利可以看作是代表性廠商數(shù)字化策略θ的函數(shù)W(θ)，它等于數(shù)字化的福利增進(jìn)效應(yīng)減去上述轉(zhuǎn)型成本。對社會計(jì)劃者而言，重要的是尋找最優(yōu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑{θt}t∈T，達(dá)到最優(yōu)長期福利：

這里，t=0 時廠商擁有關(guān)于數(shù)字化收益的先驗(yàn)知識，T表示預(yù)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間，ρ是貼現(xiàn)率。一旦陷入數(shù)字化陷阱，經(jīng)濟(jì)可能過早到達(dá)較低的穩(wěn)態(tài)數(shù)字化水平，長期社會福利面臨潛在損失，即V

為克服低效數(shù)字化和規(guī)避數(shù)字化陷阱，處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中的企業(yè)必須擁有可靠的先驗(yàn)知識，決策者需要充分了解數(shù)字化的技術(shù)細(xì)節(jié)和市場成本，這意味著專業(yè)的數(shù)字化技術(shù)人才儲備比通常所認(rèn)知的更為重要，他們不僅僅是推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勞動技能要素，而且掌握著數(shù)字化策略的有效私人信息，而這些私人信息可以大大縮小信息偏差|θ-|。此外，企業(yè)很難再通過簡單的技術(shù)模仿和生產(chǎn)線復(fù)制實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)張，這種在工業(yè)化階段對后發(fā)國家而言卓有成效的發(fā)展模式在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中或許不再靈驗(yàn)，企業(yè)只能摸索自身的完美貝葉斯均衡策略，通過高度關(guān)注市場的邊際反饋來及時動態(tài)修正自己對數(shù)字化收益的先驗(yàn)知識，保證從數(shù)字化投入中充分發(fā)掘潛在利潤。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的經(jīng)濟(jì)體必須重視公共數(shù)據(jù)平臺和數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建，為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化提供信息公共品和技術(shù)支撐，控制數(shù)字化福利成本，使產(chǎn)業(yè)部門漸進(jìn)到達(dá)最優(yōu)數(shù)字化路徑，并最終跨越轉(zhuǎn)型過程中的數(shù)字化陷阱。

（二）數(shù)字發(fā)展鴻溝

數(shù)字發(fā)展鴻溝是由數(shù)字化轉(zhuǎn)型引起的不同社會群體或區(qū)域間發(fā)展過度不平衡的現(xiàn)象，這些現(xiàn)象會加劇社會經(jīng)濟(jì)矛盾，對遭遇數(shù)字鴻溝的相關(guān)社會群體產(chǎn)生負(fù)面激勵，進(jìn)而形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型阻力，空耗經(jīng)濟(jì)增長潛力。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)據(jù)要素化為開端的，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，數(shù)據(jù)的要素地位變得越來越關(guān)鍵，其在生產(chǎn)中的投入比重和要素回報(bào)都將不斷增加，而其產(chǎn)權(quán)所有者也將從中獲取越來越多的回報(bào)。數(shù)據(jù)所有權(quán)不屬于數(shù)據(jù)信息關(guān)涉的自然人，這就導(dǎo)致了：一方面，私人信息安全受到挑戰(zhàn)，大量私人信息可能會被數(shù)據(jù)上游廠商無償或低代價挖掘和收集，轉(zhuǎn)換成為廠商所有的原始數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)產(chǎn)品；另一方面，數(shù)據(jù)的要素回報(bào)將高度集中在數(shù)字圈地者手中，數(shù)據(jù)收益并不會自然轉(zhuǎn)變?yōu)閯趧訄?bào)酬的一部分，而勞動報(bào)酬份額長期以來一直都呈現(xiàn)出下降趨勢，這一趨勢隨著數(shù)據(jù)要素回報(bào)高度集中而加劇，進(jìn)而放大勞動和資本回報(bào)之間的差距①Autor D.，Dorn D.，Katz L.F.，et al.，“The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms”，The Quarterly Journal of Economics，2020，135（2），pp.645-709.。此外，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用可能會替代大量工作崗位，進(jìn)一步降低勞動份額。最近的經(jīng)驗(yàn)研究表明，我國中低技能勞動力收入受到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的巨大沖擊，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的替代效應(yīng)甚于因人口紅利逐漸消失引起的中低技能勞動缺口效應(yīng)，中低技能勞動者權(quán)益或因數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)而有所犧牲②柏培文、張?jiān)疲骸稊?shù)字經(jīng)濟(jì)、人口紅利下降與中低技能勞動者權(quán)益》，《經(jīng)濟(jì)研究》2021 年第5 期。?？傊瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型或許會加速暴露私人信息安全問題和社會再分配矛盾。因此，未來有必要通過立法完善數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)體系，確定原始數(shù)據(jù)活動與私人信息的邊界，并考慮將“數(shù)據(jù)要素所有權(quán)”嵌入到再分配體系中，使勞動能夠從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中直接獲取更多回報(bào)，特別是補(bǔ)償中低技能勞動群體因數(shù)字化浪潮而遭受的福利損失。

經(jīng)濟(jì)的空間不平衡特征也并不會隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型而消除。相反，由于數(shù)字技術(shù)改造和數(shù)字技能培訓(xùn)發(fā)展相對都市地帶更為滯后，廣大農(nóng)村地區(qū)未來可能會進(jìn)一步衰落，人口和資源將進(jìn)一步向城市集中，城鄉(xiāng)差距存在擴(kuò)大風(fēng)險。這意味著，我國脫貧攻堅(jiān)工作的現(xiàn)有成果可能會受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的侵蝕，農(nóng)村居民與前沿?cái)?shù)字技術(shù)的距離相對更大，更可能出現(xiàn)不具備數(shù)字技能的“新窮人”，已脫貧的農(nóng)業(yè)人口或許將因此面臨返貧壓力。盡管我國對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重視方便了大量數(shù)字產(chǎn)品進(jìn)入農(nóng)村，在一定程度上克服了農(nóng)村數(shù)字化存在的缺失，但是廣大農(nóng)村地區(qū)普遍沒有接觸到生產(chǎn)性數(shù)字技術(shù)和數(shù)字技能，更多的只是作為數(shù)字消費(fèi)市場而存在。此外，城鄉(xiāng)居民之間存在顯著的數(shù)字背景差異，農(nóng)村居民擁有和城市居民（特別是高技能勞動力）完全不同的先驗(yàn)數(shù)字知識和行為選擇空間，更難把握互聯(lián)網(wǎng)信息背后隱藏的經(jīng)濟(jì)機(jī)會，因而城鄉(xiāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中可能存在典型的結(jié)構(gòu)異質(zhì)性——農(nóng)村地區(qū)更傾向于消費(fèi)數(shù)字化而非生產(chǎn)數(shù)字化，這會對農(nóng)業(yè)部門的數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)成巨大阻力③van Maarseveen R.，“The Urban-Rural Education Gap：Do Cities Indeed Make Us Smarter？”，Journal of Economic Geography，2021，21（5），pp.683-714.。“數(shù)字貧困”有時被認(rèn)為近似等同于寬帶接入和數(shù)字消費(fèi)等機(jī)會的缺失。一些研究樂觀地認(rèn)為縮小不同群體之間的數(shù)字技術(shù)差距對降低農(nóng)村貧困率產(chǎn)生了顯著貢獻(xiàn)④Zhang X.，Luo R.，Shi Y.，et al.，“How Digital Economy Helps Rural Poverty Alleviation and Rural Revitalization in China”，E3S Web of Conferences，EDP Sciences，2021，275，No.01058.。然而，“數(shù)字貧困”可能不只由于缺少數(shù)字技術(shù)獲取機(jī)會，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字技術(shù)普及過程也可能會伴隨貧困現(xiàn)象發(fā)生。例如，如果農(nóng)業(yè)人口缺少必要數(shù)字技能和相關(guān)信息素養(yǎng)，那么農(nóng)戶可能因?yàn)闊o法有效利用數(shù)字技術(shù)而陷入“數(shù)字貧困”。因此，防范數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的城鄉(xiāng)不平衡和“數(shù)字貧困”現(xiàn)象，不只是要通過數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來普及數(shù)字技術(shù)和數(shù)字產(chǎn)品，還需要對農(nóng)業(yè)部門進(jìn)行有效的數(shù)字技能培訓(xùn)和市場模式建設(shè)，使農(nóng)業(yè)部門獲得數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)賦能，適應(yīng)數(shù)字化時代的產(chǎn)業(yè)運(yùn)營模式，提高其生產(chǎn)率和產(chǎn)品附加值，保證農(nóng)村不致淪為純粹的數(shù)字消費(fèi)市場。

（三）全球數(shù)字競爭

激烈的國際競爭是我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在經(jīng)歷且不可回避的重大挑戰(zhàn)。由于技術(shù)差異，不同行業(yè)的數(shù)字化程度和轉(zhuǎn)型難度存在顯著的異質(zhì)性，那些高度依賴傳統(tǒng)要素投入的行業(yè)將優(yōu)先轉(zhuǎn)移到相關(guān)要素豐裕度高（因而要素溢價低）的國家和地區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)，而容易覆蓋數(shù)字技術(shù)和實(shí)現(xiàn)智能替代的行業(yè)則沒有相同的動機(jī)。因此，各個國家和地區(qū)之間同時存在兩種產(chǎn)業(yè)競爭——對傳統(tǒng)生產(chǎn)線的競爭和對智能制造業(yè)的競爭。靜態(tài)上看，由于要素稟賦和比較優(yōu)勢的影響，一國的穩(wěn)態(tài)均衡更可能布局其中一種生產(chǎn)線。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個動態(tài)過程，傳統(tǒng)生產(chǎn)線過快遷出會帶來各種福利損失，因而，在經(jīng)濟(jì)的平衡增長路徑上，兩種生產(chǎn)線將會長期并存，一國會同時與他國對不同技術(shù)密集度的生產(chǎn)線展開競爭，進(jìn)而決定本國融入世界經(jīng)濟(jì)的方式與策略。這使我們能夠理解，為什么在當(dāng)前美國的逆全球化政策中，既對高技術(shù)水平企業(yè)進(jìn)行激勵，也極力吸引傳統(tǒng)制造業(yè)回歸——這或許是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平衡增長路徑使然。當(dāng)在開放經(jīng)濟(jì)條件下考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑時，社會計(jì)劃者不僅要解決數(shù)字化陷阱和數(shù)字鴻溝等內(nèi)部問題，而且還要考慮同樣進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同類競爭者的策略反饋，應(yīng)對潛在的外部競爭壓力。

按照以上分析，全球數(shù)字競爭將分三個階段進(jìn)行。在第一個階段，各國開始經(jīng)歷數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，數(shù)據(jù)跨境流動和全球數(shù)字市場出現(xiàn)，但生產(chǎn)數(shù)字化分異尚不顯著，生產(chǎn)線分布主要取決于勞動成本和市場距離，傳統(tǒng)國際分工秩序延續(xù)，同時新的數(shù)字企業(yè)及其數(shù)字產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，爭奪全球市場份額，在這一階段全球數(shù)字競爭的主體是企業(yè)，而核心是產(chǎn)品競爭。在第二個階段，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化已經(jīng)表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性特征，智能制造從傳統(tǒng)生產(chǎn)線中分化出來。隨著技能豐裕度的提高，一方面，勞動力成本上升，傳統(tǒng)生產(chǎn)線逐漸向那些勞動力成本低廉的地區(qū)轉(zhuǎn)移，另一方面，智能制造和技術(shù)創(chuàng)新活動出現(xiàn)集聚，形成“智帶”區(qū)域。伴隨數(shù)字智能化的浪潮，智能制造和技術(shù)密集型企業(yè)地位日益提高，但如果傳統(tǒng)生產(chǎn)線過快流失，經(jīng)濟(jì)又會面臨一定程度的產(chǎn)業(yè)空心化威脅，形成大量“鐵銹地帶”，因此，盡管存在要素稟賦約束，但全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體可能同時對傳統(tǒng)生產(chǎn)線和智能制造業(yè)展開雙線競爭，甚至在對外經(jīng)濟(jì)政策上針鋒相對，包括但不限于貿(mào)易戰(zhàn)和各類再工業(yè)化布局。在激烈轉(zhuǎn)型競爭中成功過渡到穩(wěn)態(tài)的經(jīng)濟(jì)體，將形成以智能制造和技術(shù)創(chuàng)新為核心產(chǎn)業(yè)活動的經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系，而傳統(tǒng)生產(chǎn)線則被疏散到準(zhǔn)工業(yè)化地區(qū)，生產(chǎn)低附加值產(chǎn)品和滿足全球低端市場需求。第三階段是穩(wěn)態(tài)競爭階段，來自前沿經(jīng)濟(jì)體的企業(yè)將圍繞高端制造和技術(shù)市場的全球份額展開競爭，技術(shù)競爭將完全取代產(chǎn)品競爭成為全球經(jīng)濟(jì)競爭的主導(dǎo)模式，各國技能稟賦和智力資源則決定全球創(chuàng)新競賽的最終格局①Dinopoulos E.，Syropoulos C.，Tsoulouhas T.，“Global Innovation Contests”，Games，2023，14（1），p.18.。

顯然，當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)仍處在全球數(shù)字競爭的第二階段，并且在主要經(jīng)濟(jì)體完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，現(xiàn)今這種對抗激烈的全球經(jīng)濟(jì)競爭格局將長期持續(xù)。要順利完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就不得不根據(jù)全球競爭者的策略行動做出最優(yōu)反應(yīng)，大力積累技能稟賦和智能資源優(yōu)勢，為企業(yè)提供精準(zhǔn)的數(shù)字化政策支持，同時要良好地平衡新興數(shù)字智能產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)生產(chǎn)線。

四、結(jié)論

現(xiàn)代企業(yè)活動日益向信息密集型方向發(fā)展，這構(gòu)成了數(shù)據(jù)要素市場擴(kuò)張的重要需求側(cè)因素。隨著數(shù)字技術(shù)日漸成熟，數(shù)據(jù)生產(chǎn)逐漸從粗放型和分散化模式向集約型和市場化模式過渡，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)日益專業(yè)化和復(fù)雜化，數(shù)據(jù)的有效供給水平不斷提高。大量現(xiàn)實(shí)和虛擬信息經(jīng)歷感知、識別、編碼、洗煉、轉(zhuǎn)錄和輸出等過程，最終被數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)化為下游企業(yè)的中間投入和生產(chǎn)要素，以滿足廠商日益增長的數(shù)據(jù)投入需求。數(shù)據(jù)的要素投入及其報(bào)酬份額日趨上升，不再只是經(jīng)濟(jì)活動的衍生品，而越來越成為重要的生產(chǎn)要素，此即數(shù)據(jù)要素化。數(shù)據(jù)要素化受益于數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，又反過來為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提供了穩(wěn)定擴(kuò)張的市場。同時，整個數(shù)字產(chǎn)業(yè)為其他產(chǎn)業(yè)部門提供規(guī)模龐大和質(zhì)量優(yōu)化的數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)，從而提高這些部門的生產(chǎn)率和產(chǎn)品附加值，為其帶來產(chǎn)業(yè)數(shù)字化收益。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相耦合，使經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)密集度不斷上升，數(shù)據(jù)和數(shù)字產(chǎn)品價值規(guī)模日益龐大，為經(jīng)濟(jì)增長注入了巨大的數(shù)字經(jīng)濟(jì)動能。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)趨向穩(wěn)態(tài)，舊經(jīng)濟(jì)動能逐漸被數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新動能替代。生產(chǎn)和消費(fèi)領(lǐng)域同時經(jīng)歷著數(shù)字化革命，從無人工廠、數(shù)字產(chǎn)品到平臺經(jīng)濟(jì)，生產(chǎn)和消費(fèi)方式近20 年來全面重塑，企業(yè)生產(chǎn)率和消費(fèi)者剩余普遍提升，社會整體福利顯著改進(jìn)。經(jīng)濟(jì)增長范式也隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型而悄然改變，依賴資本積累和人口紅利的工業(yè)化增長模式逐漸成為過去。伴隨數(shù)字化對工業(yè)化接力完成，劉易斯二元經(jīng)濟(jì)模式被新二元經(jīng)濟(jì)所取代，技能和知識等創(chuàng)新要素的跨部門再配置機(jī)制成為經(jīng)濟(jì)長期增長的核心驅(qū)動力。經(jīng)濟(jì)地理格局隨之調(diào)整，傳統(tǒng)生產(chǎn)線向智能制造升級，使得要素成本不再是制造業(yè)集聚的關(guān)鍵因素。那些依賴勞動密集型產(chǎn)業(yè)的地區(qū)，若無法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級，向技能密集型和創(chuàng)新集約型方向轉(zhuǎn)變，就會加速喪失區(qū)域競爭優(yōu)勢，甚至淪為“鐵銹地帶”。與之相對，聚攏大量智力資源的地區(qū)會形成“智帶”，成為本地甚至是整個經(jīng)濟(jì)的有力增長極。目前，歐美“智帶”在創(chuàng)新競爭力上頗顯崢嶸，而我國“智帶”發(fā)展整體相對滯后，需圍繞智力資源進(jìn)行長期投入。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型也面臨著一系列潛在挑戰(zhàn)。市場可能會存在內(nèi)生的數(shù)字化陷阱，數(shù)據(jù)要素的產(chǎn)權(quán)和空間集中也可能造成數(shù)字發(fā)展鴻溝不斷擴(kuò)大，克服這些市場缺陷需要動態(tài)有效的精確政策干預(yù)，也需要企業(yè)逐漸適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的競爭策略。未來數(shù)字政策要不只關(guān)注數(shù)字基建領(lǐng)域，還要盯緊數(shù)字技術(shù)的動態(tài)效率，跟進(jìn)數(shù)字產(chǎn)權(quán)立法和確保數(shù)字發(fā)展平衡。除此之外，全球經(jīng)濟(jì)競爭仍在不斷激化，國際技術(shù)壁壘和貿(mào)易戰(zhàn)有其特殊國際政治背景，但更是全球數(shù)字轉(zhuǎn)型競爭的階段性表現(xiàn)。不能預(yù)期這些現(xiàn)象在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮結(jié)束前緩解和消失，而必須立足長期制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間表，將提升我國定向技能豐裕度、普及數(shù)字技能、以數(shù)字智能制造漸進(jìn)有序替代傳統(tǒng)生產(chǎn)線和培育企業(yè)全球創(chuàng)新競賽的優(yōu)勢等內(nèi)容作為我國未來全球競爭策略的重要組成部分。

一言以蔽之，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程，就是由數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)要素重構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)所引發(fā)的經(jīng)濟(jì)全場域和自相關(guān)創(chuàng)造性破壞過程。首先，它以數(shù)據(jù)、智能設(shè)備和數(shù)字技能等對生產(chǎn)函數(shù)的重構(gòu)為基礎(chǔ)，催生產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，提升企業(yè)單體和聯(lián)立生產(chǎn)率，使單位投入創(chuàng)造更高產(chǎn)品價值；其次，它的影響是全域性的，不只作用于生產(chǎn)組織或產(chǎn)品類型，而且對從企業(yè)運(yùn)作模式到經(jīng)濟(jì)增長動能的經(jīng)濟(jì)宏微觀層面都產(chǎn)生了普遍影響；再次，它是一個系統(tǒng)內(nèi)自相關(guān)過程，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型期的新二元結(jié)構(gòu)漸進(jìn)改造產(chǎn)品制造和創(chuàng)新活動，驅(qū)動經(jīng)濟(jì)長期轉(zhuǎn)型和增長；最后，它產(chǎn)生了廣泛的創(chuàng)造性破壞效應(yīng)，智能制造替代半自動工業(yè)，數(shù)字產(chǎn)品替代傳統(tǒng)需求，智力優(yōu)勢超越勞動成本優(yōu)勢等；經(jīng)濟(jì)體系經(jīng)歷著不亞于18 世紀(jì)工業(yè)革命的大汰換和大革新。逐漸遠(yuǎn)去的疫情時期已推動全球經(jīng)濟(jì)在技術(shù)發(fā)現(xiàn)、生產(chǎn)組織、商務(wù)模式等社會經(jīng)濟(jì)方方面面加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型①LaBerge L.，O’Toole C.，Schneider J.，et al.，How COVID-19 Has Pushed Companies over the Technology Tipping Point—and Transformed Business Forever，McKinsey &Company，2020.②de Nigris S.，Gomez-Gonzalez E.，Gomez E.，et al.，Artificial Intelligence and Digital Transformation：Early Lessons from the COVID-19 Crisis，Luxembourg：Publications Office of the European Union，2020，pp.6-44.。這一轉(zhuǎn)型過程不會隨疫情消失而逆轉(zhuǎn)，社會經(jīng)濟(jì)體系更可能以自我調(diào)整適應(yīng)當(dāng)前數(shù)字化趨勢。在后疫情時代，舊的發(fā)展體系所遺留的社會經(jīng)濟(jì)矛盾將日益激化，而推動以數(shù)字化和智能化為方向的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型刻不容緩，擁抱數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新發(fā)展格局，是未來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必選路徑。