【智庫說】

當前，數字技術給人類生產生活帶來廣泛而深刻的影響，生產要素構成、資源配置方式、經濟運行邏輯、政府治理模式等都已發(fā)生重要變化，也對現有經濟學和管理學學術體系帶來不小沖擊。數字時代經濟發(fā)展與治理學術體系的構建，需要將數據和數字形態(tài)的產品與服務內化于知識體系全鏈條之中，對數字時代公共治理所涉及的“公共利益”“外部性”等問題進行重新思考。本文就其中幾點進行分析。

一是“數據要素市場”問題。在實際研究時，數據很難置入生產要素的傳統(tǒng)分析框架中。數據有其自身特點：首先，多主體可以主張權利，消費者也是數據生產者，這使產權問題很難處理。其次，數據可以復用復制，使其稀缺性發(fā)生改變。最后是快速迭代，每個人的習慣都在改變之中，從經濟學的角度看，這就意味著存量要素（數據）無用或者快速折舊。因此，需要對“要素市場”“資源配置”這些基本概念進行思考和重新定義，尋求更完善有效的分析框架。

二是數字時代服務業(yè)性質改變問題。在數字技術加持下，服務業(yè)分工日趨廣泛深入，整體效率顯著提高。數字技術對經濟效率的提升遠不會止步于各類服務業(yè)，而是通過數字服務的全鏈嵌入，對其他各類產業(yè)和各種經濟行為效率的提升產生深遠影響。從整體上重構服務經濟學術體系和理論分析框架，依然任重道遠。

三是數字時代產業(yè)組織變化問題。產業(yè)組織是公認受數字經濟影響最突出的領域。一方面，各種交易成本降低，企業(yè)與市場邊界不僅快速調整，而且形態(tài)改變，分工傾向于極致且高度彈性化。另一方面，大企業(yè)或大型網絡組織管理成本極大降低，垂直一體化和網絡化生產組織迅速發(fā)展。兩種形態(tài)并行推進，帶來了我們尚不熟知的產業(yè)組織形態(tài)。例如，許多產品需求個性化強、技術迭代快、設備更新快，更有些時尚品的需求速漲速消。對此類產品，以企業(yè)為中心的生產組織形態(tài)適應性差，面臨新挑戰(zhàn)。數字平臺能夠鏈接大量企業(yè)、產線、設備、倉庫和員工等，形成巨大產能池，按需匹配各種資源，迅速組織起以產品為中心、在一定區(qū)域范圍內的分布式制造產線。對于這種日益重要的產業(yè)組織方式，學術理論分析還很不夠。

四是研發(fā)和創(chuàng)新組織形態(tài)變化的問題。這個領域至少能看到三個重要變化。第一，開源模式如何能用傳統(tǒng)創(chuàng)新理論進行分析?，F在大數據和智能產業(yè)更多采用開源模式，經濟學有關研發(fā)的傳統(tǒng)分析框架分析開源模式碰到挑戰(zhàn)。第二，數據在研發(fā)中的極端重要性使創(chuàng)新分布發(fā)生變化，大平臺企業(yè)借助數據優(yōu)勢，向前沿技術及基礎研發(fā)攀升，如何用一個分析框架，表達、解釋這個階段各研發(fā)主體之間關系的變化？第三，是分布式研發(fā)模式的出現。有了數字平臺之后，研發(fā)可以在廣泛領域中有專業(yè)的分工。例如，國內一家專業(yè)研發(fā)平臺，匯聚了來自世界各國的31萬個工程設計技術人員，專門為小企業(yè)進行研發(fā)。小企業(yè)可以在平臺上提出需求，研發(fā)平臺接單后尋找合適的研發(fā)團隊或研發(fā)人員，或者把一個產品細分成幾部分，分配給專業(yè)研發(fā)人員去做。研發(fā)人員可在平臺上低成本同步協(xié)同，靈活高效地完成研發(fā)任務。

五是數字時代“外部性”內部化和政府干預的合理性問題當前正在發(fā)生重要變化。首先，數字應用導致政府與市場的邊界出現變化。政府干預市場與社會活動的依據之一是“外部性”，而數字技術可以將部分外部性問題“內部化”。其次，政府調控產業(yè)的一個重要依據是分散的市場主體信息缺失，行為具有盲目性、缺乏預見性。而現在大型平臺和數據類企業(yè)擁有實時精準的全局數據，智能技術正迅速形成更強大的預見能力。最后，一些完全公共品也具有了商業(yè)價值，公共頻道雖然不可收費卻能廣泛獲客，帶來網絡效應、廣告價值和數據價值。數字時代公共治理中“公共性”的邊界持續(xù)發(fā)生變化，需要恰當的學術理論分析和政策建議。

六是數字平臺不當行為的認定和監(jiān)管問題。數字平臺的規(guī)模、市場控制力和社會影響都很大，監(jiān)管面臨諸多難題。有的大而管不了，一些大平臺出了問題不能一關了之，要整改但卻難以停運。有的快而跟不上，平臺上的商戶、商品和服務數量巨大且更新極快，外在監(jiān)管力量很難跟上。有的深而看不透，大平臺都有上千項多層次投資項目及其他利益關聯，不細查深查不易看透看準。有的新而看不懂，不同平臺商業(yè)模式不同，相似平臺也有很大差異。外部監(jiān)管者無法應對平臺治理難題，平臺自治應成為基礎。

七是大數據技術應用于人類價值判斷領域產生的問題。例如，司法系統(tǒng)提倡使用智能輔助辦案系統(tǒng)，贊同者認為算法客觀可靠，能夠做到標準一致、客觀公正、“同案同判”。然而，2019年3月，法國卻出臺相關法律禁止多種“技術賦能”行為在司法領域的應用，其中一項是：不得將特定法官辦案數據進行大數據對比，分析特定法官特定案件與整個司法系統(tǒng)的一致性狀況。這是因為，一致性分析會使所有判決向平均結果靠攏，將多種傾向博弈產生的“平均數”固化為不可演進的絕對值。隨著人工智能的快速發(fā)展和應用，這種情況在社會領域將引發(fā)更多思考。

八是數字時代科技倫理缺乏有效平衡力量的問題。所有的科技都有負面作用，公眾輿論的約束、科學共同體的約束、國家法律法規(guī)的約束和國際組織的約束同頻共振，總體上能夠發(fā)揮有效作用。但數字技術應用極其廣泛，滲透極其深入，享用人人相關，缺乏明確的“受益”和“受損”主體，且發(fā)展迭代極為迅速。這些因素導致社會缺乏平衡和約束數字技術發(fā)展的思考時間和有效力量。因此，數字時代，信息公開和公眾參與科技問題的討論比以往任何時期都更加重要。

構建既能有效解釋中國實踐、又有普適包容性的學術理論體系，為“數據之治”貢獻中國學術智慧，廣大研究者義不容辭。

（作者：江小涓，系中國社會科學院大學教授、博士生導師）