日前，中国社会科学院发布了《财贸经济》2020年12期月刊，财新智库高级研究顾问许宪春教授在其中发表关于学习党的十九届五中全会精神笔谈，讨论了数字经济、数字化技术和数据资产在经济社会发展中的作用。
笔谈中认为，随着互联网、大数据、云计算等数字化技术的迅速发展，人类社会已进入数字化时代。数字化技术渗透到企业生产经营、政府治理、居民生活等各个方面，对经济发展和人民生活产生了巨大影响。中国是数字化技术发展比较迅速的国家之一，以数字化技术为主要手段、以数据作为关键生产要素的数字经济正在中国快速发展。
党的十九届五中全会关于“十四五”规划和二〇三五年远景目标的《建议》强调“要加快数字化发展”，并提出一系列具体建议。如建议“发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用”。
“十四五”时期是我国全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标之后，乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的第一个五年。深刻认识数字经济、数字化技术和数据资产在经济社会发展中的作用，对于推动“十四五”时期数字化的快速发展，推进经济社会的高质量发展意义重大。
一、数字经济正在快速发展
近年来，作为数字经济重要组成部分的信息传输、软件和信息技术服务业增加值保持快速发展。2017—2019年，该行业增加值分别增长21.8%、30.7%、18.7%，年均增速为23.7%，高于同期GDP年均增速16.8个百分点。在减缓经济增速下降、稳定经济增长方面发挥了重要作用。
新冠肺炎疫情期间，信息传输、软件和信息技术服务业增加值仍然保持快速增长，在减少经济下降幅度、促使经济增速回升方面发挥了重要作用。2020年第一季度，GDP同比下降6.8%，但信息传输、软件和信息技术服务业增加值同比增长13.2%，拉动GDP增长0.6个百分点；2020年上半年，GDP下降1.6%，但信息传输、软件和信息技术服务业增加值同比增长14.5%。前三季度GDP增长0.7%，信息传输、软件和信息技术服务业增加值同比增长15.9%，高于GDP增速15.2个百分点。
根据我们测算，2008—2017年，中国数字经济增加值年均增长14.4%，明显高于同期8.3%的国内生产总值年均增速，数字经济在中国经济增长中发挥了重要作用（许宪春、张美慧，2020）。
二、数字化技术正在改变企业的生产经营方式、政府治理方式和居民生活方式
在数字化技术的推动下，企业的生产经营方式、政府的治理方式、居民的生活方式正在发生重大变化，社会生产力不断提高，人民福利水平不断提升。
（一）数字化技术在企业生产经营中的作用
数字化技术在企业生产经营中的作用主要体现在产品个性化、营销精准化、生产经营智能化、资源配置高效化等方面。
产品个性化突出体现在制造业企业面向不同用户的个性化需求实现定制化服务。例如海尔、美的等家电企业搭建了以用户需求数据为驱动的产品制造体系，让用户、设计师和供应商通过数据流在互联网平台上互动协作，并通过柔性制造生产线将用户的个性化定制需求转换成最终产品，提高了企业产品适应市场需求的能力。
营销精准化突出体现在电商零售类企业基于用户画像实现精准营销。例如京东基于大数据平台打造精准营销架构。通过收集用户在网上留下的日志数据、交易相关数据和非交易相关数据，基于建模分析，形成用户画像。进一步基于用户画像分析得出用户的产品偏好等，通过电子邮件、手机短信、APP消息推送等渠道向用户进行定向产品推广，提升企业营销能力和盈利能力。
生产经营智能化突出体现在工业制造中的智能化生产线和农业生产中的智能种植和智能养殖。在智能化工业生产线方面，现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声，每隔几秒就收集一次数据。利用这些数据，可以实现多种形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析、预测性维护等，促进企业降低生产成本，提高生产效率。在智能种植方面，利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集和分析，通过可视化展示，对农作物的生长情况进行实时跟踪，对农作物的产量进行预测，对病虫害进行监测等。在智能养殖方面，利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品数据，通过对收集到的数据进行分析，运用深度学习算法判断畜禽产品健康状况、喂养状况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理，降低农业生产成本，提高农产品质量和农业生产效率。例如，青岛宝佳自动化集团将大数据应用到生猪养殖-农作物种植全产业链中，形成完整的养-植绿色体系，通过大数据精准投喂，以最科学的投量比例保障生猪生理需求；根据大数据实时监测与预警生猪健康状况、养殖环境、生长特征等情况，确保生猪健康成长；同时关联农作物板块，将养殖中获得的排放物作为肥料科学喷洒至农作物中；依托种植数据库，构建土壤质量、农业环境、植物保护等完整的评估体系，保障农产品的茁壮生长，大幅降低了农业生产成本，较大范围地降低了天灾人为导致的减产，提高了种养殖效率，实现了粮食牲畜增产增收。
资源配置高效化突出体现在交通出行类企业利用数字化技术实现司乘供需高效匹配，运输物流类企业利用数字化技术实现货源与运力的精准匹配等，促进企业服务效率和服务质量的提升。
（二）数字化技术在政府治理中的作用
数字化技术对政府治理的作用主要体现在管理精细化、信息共享化、组织高效化等方面。
管理精细化突出体现在政府利用数字化技术畅通社情民意、改善城市治理等。在畅通社情民意方面，通过建设信息化平台，利用电脑或移动终端广泛、实时地收集民意，并快速做出反馈，促使意见反馈流程更加扁平化，政府能够即时、准确地了解和反馈社情民意。在改善城市治理方面，通过数字化技术，政府可以更好地触及城市治理的“神经末梢”，通过打造智慧城市实现对城市的精细化管理。
信息共享化突出体现为“数字政府”建设，通过将政务信息搬上云端，进行更大范围内的信息共享，跨越各部门之间的信息壁垒，为居民提供更方便的异地办理渠道，实现跨省协同工作和服务，打造更加贴心的服务型政府。随着更大范围的信息共享，企业和居民信息得以在各部门之间流通，实现“最多跑一次”到“一次不用跑”的转变，进一步提高了行政审批效率。
组织高效化突出体现在政府部门利用数字化技术调动群众参与社会治理，构建社会共治格局，提升治理效能。例如北京交管部门推出了线上“随手拍”业务，鼓励群众发挥城市主人翁作用，用手机随手拍下交通违法行为、反映交通管理问题，将群众纳入执法监督行列中，壮大社会监督力量。
（三）数字化技术在居民生活中的作用
数字化技术在居民生活中的作用主要体现在就业灵活化、公共服务均等化、生活便利化等方面。
就业灵活化突出体现在数字化技术推动了传统就业模式向“零工经济”的转变，网约车司机、外卖骑手、社交平台博主、网文写手等新的工作岗位，在就业方式、就业时间、就业地点上非常灵活，使劳动者可以充分平衡自己的工作与生活。例如哔哩哔哩、微博等网络社交平台培育了大量原创UP主、博主，他们可以自主选择全职或兼职工作，这为许多学生、公司职员、个体经营者提供了新的工作机会。有些人在毕业或者辞掉原工作后，全职从事视频或文章的创作；也有些人在本职工作之外从事原创性娱乐内容的制作，工作方式灵活，可以在任何时间、任何场景下进行创作。又如UU跑腿是一款提供代送件、代取件、代送花、代买商品、代排队、代挂号等各类跑腿服务的软件，配送员“跑男”涵盖上班族、农民工等各类人群，“跑男”们在本职工作外的闲暇时间中，只需登录UU跑腿的手机APP，便可随时随地开始工作，平台根据其位置自动派单。“跑男”也可以随时停止工作，工作时间非常灵活。
公共服务均等化突出体现在数字化技术推动在线教育、远程医疗等不断发展，使落后地区也有机会享受到发达地区的教育和医疗服务。例如慕课平台整合了许多名校名师的课程、讲座，给相对落后地区的学生提供了接触前沿知识的机会。在新冠肺炎疫情期间，在线教育、远程教学更是得到了迅速发展，大中小学利用钉钉、雨课堂、腾讯会议等网络平台进行网上远程教学，实现教师和学生之间在线实时互动。朗玛通过提供远程医疗服务，帮助偏远地区、农村地区的患者借助视频向北京协和、四川华西等全国知名医院的专家求诊，这些都大大缩小了区域间、城乡间的基本公共服务水平差距。数字化技术打破了时间和空间的局限，促进了区域间、城乡间基本公共服务的均等化。
生活便利化突出体现在数字化技术推动在线点餐、即时配送、在线VR看房、智能家居、智能交通等新模式快速发展，给传统的生活方式带来颠覆性的变革，提升了居民的生活质量。例如“贝壳找房”可以根据用户想要的户型、面积、价格等各种特征锁定目标房源，提供房屋详细的外观及周边展示，并提供VR看房服务，打造足不出户便可找房的体验。又如通过公共交通部门提供的公交、地铁的实时位置信息，居民可以更好地把握进站时间与进站点，更有效地管理时间，且进出站只需运用相关软件在进出站口扫描即可，不再需要烦琐的购票程序。高铁只需出示身份证，进出站机器智能识别出用户行程信息，不再需要烦琐的取票、人工验票等环节，提升高铁出行体验。
三、数据资产在企业生产经营中正在发挥重要作用
大数据时代所造就的海量数据资源具有极大的数据挖掘及分析应用价值，是企业获取经济利润的重要源泉。同时，企业的管理决策正逐渐从依靠传统经验向依靠即时数据转变，大数据大幅度提高了管理决策的效率和精确性，从而提升了企业的核心竞争力。数据已经成为有别于传统资产的新型资产，即数据资产。对许多新经济企业来说，传统资产在生产经营中的重要性逐渐降低，而数据资产则在企业生产经营和管理决策中逐渐发挥越来越重要的作用。
以滴滴出行为例。滴滴出行在提供交通出行服务过程中采集了大量的司机行为、乘客行为等数据，这些数据已成为企业运营中的核心资产。滴滴出行运用大数据提供信息，以大数据、机器学习和云计算为基础，利用智能分单、供需预测、运力调度等技术，预测用户目的地和各地区的需求量，实现司乘的智能供需匹配，解决了司乘信息不对称问题。滴滴快车、专车、出租车、顺风车、小巴等主要业务都运用大数据实现司乘的智能供需匹配，提高了司乘之间的供需匹配效率，降低了司机空驶率，节省了司机的经营成本；减少了乘客等待时间，优化了乘客出行体验。
又如货车帮，基于大量的车主和货主数据，通过大数据技术及相关算法的运用，对车主和货主的要求进行精准预测和实时匹配，为货主提供最优的备选货车运输方案，为车主提供符合自身要求的货源信息。货车帮通过大数据整合了货车与货源信息，提高了车货匹配效率，使车主的车辆得到更加有效的利用，减少货车空驶率；使货主的货物得以迅速运输，降低仓储成本。
可以预期，随着国家政策的日渐完善、数字化技术的不断发展，数字经济会保持强劲的发展势头，数字化技术与实体经济的融合会不断深化，数据资产在企业生产经营和政府治理中的作用会日益增强。要充分挖掘数字经济、数字化技术和数据资产的巨大发展潜力，探讨制约其发展的因素，提出对策建议，推动它们在经济社会发展中发挥更大的作用。
参考文献：
1.许宪春、张美慧：《中国数字经济规模测算研究——基于国际比较的视角》，《中国工业经济》2020年第5期。
许宪春博士,现任财新智库高级研究顾问，清华大学经济管理学院教授，清华大学中国经济社会数据研究中心主任，兼任中国统计学会副会长，国家统计局原副局长。长期从事中国政府统计理论研究和实际工作，撰写了三百多篇论文，出版了多部个人专著，主持或作为主要研究人员参与了多项国家自然或社会科学基金以及国际合作项目的研究工作。
本文全文转载自中国经济社会数据研究中心，转载时略有修改
2020年12月15日
