中國數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀及未來發(fā)展

摘要：互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟、智能經(jīng)濟、共享經(jīng)濟、體驗經(jīng)濟等數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)象的現(xiàn)實存在，正在推動著經(jīng)濟學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟模式的分析和研究;數(shù)字經(jīng)濟模式包含著極其寬泛的內(nèi)容，它涉及微觀和宏觀兩大層面的諸多經(jīng)濟問題，其實質(zhì)并不能通過數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)象得到完整的反映。廠商投資經(jīng)營或產(chǎn)供銷活動如何使自己成為數(shù)字經(jīng)濟主體，廠商運用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)會在哪些方面導(dǎo)致新型的市場制度安排;數(shù)字經(jīng)濟下的資源配置、投資流向、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)組織、總供給和總需求等會形成怎樣的格局，政府將會實施什么樣的政策和手段來應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟運行?；跀?shù)字經(jīng)濟在不同階段有不同的表現(xiàn)形式，我們有必要對數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀及其未來發(fā)展作出分析性考察，這種考察需要以廠商大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用為分析主線，通過對數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)實存在的解說，研究數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展有可能出現(xiàn)的格局，以粗線條地構(gòu)建一個描述數(shù)字經(jīng)濟模式的理論分析框架。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟;大數(shù)據(jù);互聯(lián)網(wǎng);人工智能;數(shù)據(jù)智能化;網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化

中圖分類號：F124.3? 文獻標(biāo)志碼：A? 文章編號：1007-9092（2021）03-0005-011

一、數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵和外延

以5G為標(biāo)志的通訊技術(shù)的飛速發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)平臺的快速擴張以及人工智能技術(shù)的廣泛運用，造成了大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等深度而全面的融合;針對這種融合，一些未來學(xué)家和社會物理學(xué)家斷言以大數(shù)據(jù)為底蘊的科技人文主義，將會替代以歷史、文化、宗教等意識形態(tài)為基礎(chǔ)的社會學(xué)意義上的人文主義①?？萍既宋闹髁x是數(shù)字經(jīng)濟的產(chǎn)物，但分析數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵和外延要考慮科技人文主義對經(jīng)濟、政治和思想意識形態(tài)等會發(fā)生的滲透和影響。新科技運用會支配廠商投資經(jīng)營、交易方式和消費者的消費行為等?？萍既宋闹髁x反映了互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等的相互融合從而由新科技導(dǎo)致的意識形態(tài)，新科技運用則反映了其將會主宰一切的大數(shù)據(jù)帝國主義的思想端倪?？萍既宋闹髁x能不能代替歷史上以各種思想意識為基礎(chǔ)的人文主義，取決于數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展對社會經(jīng)濟運行廣度和深度的影響。

數(shù)字經(jīng)濟是一個關(guān)聯(lián)微觀經(jīng)濟運行的范疇。具體地講，它包括廠商投資經(jīng)營決策、產(chǎn)量和價格決定、競爭和壟斷形成、資源配置機制、產(chǎn)業(yè)組織架構(gòu)、總供給和總需求、政府宏觀調(diào)控等內(nèi)容;較之于其他經(jīng)濟運行模式，數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵集中體現(xiàn)在廠商如何以大數(shù)據(jù)為基本分析要素，如何以互聯(lián)網(wǎng)為交易平臺以及如何以人工智能為操作手段進行投資經(jīng)營。我們對數(shù)字經(jīng)濟模式這一基本內(nèi)涵的解讀，需要關(guān)注以下兩方面的分析：一是要分析廠商搜集、加工和處理大數(shù)據(jù)能力的高低，即研究廠商在數(shù)字經(jīng)濟中數(shù)據(jù)智能化水平的高低;二是研究廠商與廠商、廠商與消費者之間在交易過程中的行為互動，即廠商投資經(jīng)營的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化能力的強弱，以描繪數(shù)字經(jīng)濟下廠商產(chǎn)供銷活動的一般場景。數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵對于分析數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀及其未來發(fā)展很重要，它是我們解說數(shù)字經(jīng)濟運行模式究竟如何運轉(zhuǎn)的分析基點。

如果說數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵所反映的廠商搜集、加工和處理大數(shù)據(jù)進行投資經(jīng)營的數(shù)據(jù)智能化，是對數(shù)字經(jīng)濟定性和對數(shù)字經(jīng)濟運行的程度解析，那么數(shù)字經(jīng)濟外延所反映的廠商與廠商、廠商與消費者之間產(chǎn)供銷行為互動的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化，則是對數(shù)字經(jīng)濟模式運行范圍的界定。一般來講，數(shù)字經(jīng)濟模式運行的外延越大，它所涉及的需要放置于數(shù)字經(jīng)濟分析框架進行研究的經(jīng)濟問題就越多，反之亦然。經(jīng)濟學(xué)家可根據(jù)此外延大小來判斷和分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的程度，從而對諸如競爭和壟斷、資源配置、產(chǎn)業(yè)組織、總供給和總需求等展開對應(yīng)研究。相對于數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵，數(shù)字經(jīng)濟外延大小所傳遞的信息通常是發(fā)散的，很難找到特定參照系對其展開具體的說明。因此，我們研究數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀及其未來發(fā)展，著眼點應(yīng)該放在數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵上，數(shù)字經(jīng)濟外延可作為我們研究數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀及其未來發(fā)展的分析背景，但不能成為研究基礎(chǔ)。

現(xiàn)有的關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的分析和研究，或是集中在數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?；驍?shù)字經(jīng)濟占國民經(jīng)濟比率等方面[參見唐·泰普斯科特：《數(shù)字時代的經(jīng)濟學(xué)》，畢崇毅譯，機械工業(yè)出版社2016年版;尼古拉·尼葛洛龐蒂：《數(shù)字化生存》，胡泳、范海燕譯，電子工業(yè)出版社2017年版;Mckinsey&Company：Digital China：Powering The Economy To Global Competiveness， 2017.12.4， http：//www.360doc.com/content/18/0603/06/34783144_759233807.shtml。]，或是分析具體的數(shù)字技術(shù)運用[參見科智咨詢：《2019-2020年中國IDC產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告》，2020年3月，http：//www.idcquan.com/Special/2020baogao/;華為經(jīng)濟研究院、牛津經(jīng)濟研究院：《數(shù)字溢出——衡量數(shù)字經(jīng)濟的真正實力》，2018年2月，https：//www.vzkoo.com/doc/13460.html。]，或是關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟對就業(yè)生態(tài)的影響[參見阮芳、蔡菁容等：《數(shù)字經(jīng)濟下的就業(yè)與人才研究報告（上篇）：邁向2035：4億數(shù)字經(jīng)濟就業(yè)的未來》，2017年1月，https：//max.book118.com/html/2018/0418/161992720.shtm。]。但是，這些分析和研究太注重實際問題，并沒有對數(shù)字經(jīng)濟模式的內(nèi)涵和功能作出解說。從數(shù)字經(jīng)濟所包含的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用考察，只有分析廠商投資經(jīng)營中利用5G通訊、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器、社交媒體、定位系統(tǒng)等搜集、儲存、分類和整合大數(shù)據(jù)，才能理解廠商運用機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)對大數(shù)據(jù)的加工和處理，才能看清數(shù)字經(jīng)濟下廠商投資和生產(chǎn)什么以及投資和生產(chǎn)多少這些問題。也就是說，對數(shù)字經(jīng)濟的分析和研究，需要緊扣數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵展開，這樣才有可能在基礎(chǔ)理論研究上獲得成功。

大數(shù)據(jù)專家緊跟未來學(xué)家和社會物理學(xué)家的步伐，認(rèn)為未來人工智能的長足發(fā)展對大數(shù)據(jù)的匹配，可以把人類社會和大自然的一切都解析為數(shù)據(jù)流[參見Kevin Kelly， What Technology Wants，New York： Viking Press， 2010; Cesar Hidalgo，Why Information Grows ： The Evolution of Order， From Atoms to Economics， New York： Basic Books， 2015。]，這一觀點暗合于社會物理學(xué)家將大數(shù)據(jù)劃分為行為數(shù)據(jù)流和想法數(shù)據(jù)流的潛意識[從高度抽象的層面分析，大數(shù)據(jù) = 行為數(shù)據(jù)流+想法數(shù)據(jù)流 = 數(shù)字化數(shù)據(jù)+非數(shù)字化數(shù)據(jù) = 歷史數(shù)據(jù)+現(xiàn)期數(shù)據(jù)+未來數(shù)據(jù)（何大安，2018）。大數(shù)據(jù)構(gòu)成的如此界定，是以“人類社會和大自然的一切有機體和無機體都可解析為‘算法”為依據(jù)的?！跋敕〝?shù)據(jù)流”在很大程度上可以看成是未來數(shù)據(jù)，這是因為，人們面對未來決策存在“想法流”，它與人們行為之間有著可靠數(shù)量關(guān)系（彭特蘭，2015）。例如，阿里巴巴集團的“新零售”戰(zhàn)略，就是一種試圖捕捉人們消費“想法數(shù)據(jù)流”的例證。參見何大安：《大數(shù)據(jù)思維改變?nèi)祟愓J(rèn)知的經(jīng)濟學(xué)分析》，《社會科學(xué)戰(zhàn)線》，2018年第1期;阿萊克斯·彭特蘭：《智慧城市——大數(shù)據(jù)與社會物理學(xué)》，浙江人民出版社2015年版。]。我們姑且不論這個觀點在技術(shù)運用上的可行性，也不考慮這一前瞻性觀點在多大程度上適合經(jīng)濟理論分析;僅就數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵和外延來說，它實際上是把一切有機體和無機體都看成是“算法”，其結(jié)果是將大數(shù)據(jù)內(nèi)涵濃縮至極致，將大數(shù)據(jù)外延擴張到無限。基于“算法”包含著云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等豐富的人工智能技術(shù)手段，廠商在產(chǎn)供銷決策中的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用，通常會反映出由“算法”表征的新科技水平。廠商能在多大程度和范圍內(nèi)掌握“算法”，直接關(guān)系到他們能否準(zhǔn)確確定產(chǎn)量和價格，關(guān)系到供給和需求，關(guān)系到特定時期數(shù)字經(jīng)濟的水準(zhǔn)和層級。

以上對數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵和外延的理解，尤其是對數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵的解說，為我們提供了研究數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀及其未來發(fā)展的分析參照。針對這個分析參照，本文第二部分將依據(jù)數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化這兩個基礎(chǔ)概念對中國的數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀進行分析，以說明現(xiàn)階段廠商大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用的新科技層級;第三部分是分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中廠商提升新科技水平會面臨的某些不可繞避的困難，描述廠商投資經(jīng)營的數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化進程，并將依據(jù)“算法”這個參照來展望數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展，為構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟模式的分析框架提供基礎(chǔ)理論分析;第四部分則是關(guān)于后期如何深入研究數(shù)字經(jīng)濟的幾點理論感悟。

二、中國數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀

數(shù)字經(jīng)濟作為一種經(jīng)濟運行模式，是大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)等融合的結(jié)果。如果我們局限于特定的操作層面來考察數(shù)字經(jīng)濟，很容易將之描述為互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟或人工智能經(jīng)濟。具體地說，就是很容易將之等價于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟、共享經(jīng)濟、智能經(jīng)濟、體驗經(jīng)濟等，一些學(xué)者的相關(guān)研究就存在這樣的情況。事實上數(shù)字經(jīng)濟是貫穿大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用的經(jīng)濟運行模式，它涵蓋了所有涉及互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能運用的實體和非實體經(jīng)濟業(yè)態(tài)。一國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，通常要經(jīng)歷從低級形態(tài)向高級形態(tài)的過渡，數(shù)字經(jīng)濟的低級形態(tài)主要表現(xiàn)為廠商的投資經(jīng)營只是利用互聯(lián)網(wǎng)、云計算或借助某些成熟的人工智能技術(shù)，還不能完全依據(jù)大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)進行投資經(jīng)營，也就是廠商遠不能把一切產(chǎn)供銷活動都解析為“算法”，數(shù)字經(jīng)濟的高級形態(tài)則突破了以上局限。廠商從低級形態(tài)進入高級形態(tài)通常需要經(jīng)歷較長時期。

（一）目前中國數(shù)字經(jīng)濟的整體格局是流通領(lǐng)域的數(shù)字化程度相對較高，加工制造領(lǐng)域相對較低

中國流通領(lǐng)域的數(shù)字經(jīng)濟已取得萬眾矚目的進展，這主要是以下兩方面原因使然：一是5G通訊的萬物互聯(lián)和低時延的技術(shù)功能，迅速把商品、服務(wù)、物流等推至“時空錯開、同步并聯(lián)、客戶拉動、信用支付”的格局，使商品、服務(wù)、物流等的供給和需求能夠通過大數(shù)據(jù)分析把控;二是因為流通領(lǐng)域投資經(jīng)營的大數(shù)據(jù)分析主要集中在商品和服務(wù)的流量上，其“算法”不像加工制造業(yè)那樣會涉及高深的人工智能技術(shù)。依靠互聯(lián)網(wǎng)強大的資源聚合功能，流通領(lǐng)域的廠商通過互聯(lián)網(wǎng)平臺爭奪關(guān)注力以聚合市場資源，通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈聚合生產(chǎn)資源，通過互聯(lián)網(wǎng)共享經(jīng)濟特性來聚合碎片資源，這種資源聚合一般通過消費者對產(chǎn)品和服務(wù)的關(guān)注度、點擊率、網(wǎng)紅等實現(xiàn)[江小涓：《高度聯(lián)通社會中的資源重組與服務(wù)業(yè)增長》，《經(jīng)濟研究》，2017年第3期。]。同時，流通領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)的信息集聚和繁衍會擴大互聯(lián)網(wǎng)的信息池，以至于使資源聚合經(jīng)由信息元、物元、屏幕化市場產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)[張永林：《網(wǎng)絡(luò)、信息池與時間復(fù)制》，《經(jīng)濟研究》，2014年第2期。][張永林：《互聯(lián)網(wǎng)、信息元與屏幕化市場》，《經(jīng)濟研究》，2016年第9期。]。正因如此，流通領(lǐng)域廠商的數(shù)字化在整體上要明顯高于加工制造領(lǐng)域廠商。

數(shù)字經(jīng)濟在加工制造領(lǐng)域的全面展開，將面臨比流通領(lǐng)域復(fù)雜得多的情形。加工制造業(yè)的投資經(jīng)營或產(chǎn)供銷活動，除了要利用互聯(lián)網(wǎng)平臺和運用大數(shù)據(jù)分析來應(yīng)對上下游廠商的供給和需求外，更艱難的是需要運用人工智能技術(shù)匹配消費者行為的大數(shù)據(jù)，使產(chǎn)品和服務(wù)能夠滿足社會有效需求。中國現(xiàn)階段的加工制造廠商運用人工智能匹配大數(shù)據(jù)的技術(shù)，充其量只能匹配歷史數(shù)據(jù)，很難應(yīng)對不確定性極強的現(xiàn)期數(shù)據(jù)，更無法應(yīng)對遙不可及的未來數(shù)據(jù)。加工制造業(yè)廠商的產(chǎn)量和價格決定只能部分依據(jù)大數(shù)據(jù)分析，基礎(chǔ)是建立在不完全信息上的傳統(tǒng)預(yù)測模型，也就是說廠商的投資經(jīng)營決策還沒有超越主觀判斷，這便決定了加工制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟運行的覆蓋面不可能寬廣。誠然，流通廠商同樣面臨對歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)的匹配問題，但就數(shù)字經(jīng)濟的形成而論，由于流通廠商的投資經(jīng)營決策主要是搜集、加工和處理與消費者之間的歷史數(shù)據(jù)，不像加工制造業(yè)那樣需要關(guān)注上下游企業(yè)關(guān)聯(lián)、產(chǎn)品質(zhì)量和品種創(chuàng)新等的現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)，因此當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張加速讓中間商消失時，流通領(lǐng)域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會明顯快于加工制造業(yè)。

（二）從現(xiàn)階段中國數(shù)字經(jīng)濟的基本格局看，無論在流通領(lǐng)域還是在加工制造業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)智能化都存在參差不齊的現(xiàn)象

數(shù)據(jù)智能化是大數(shù)據(jù)分析加上人工智能運用。廠商搜集、儲存、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)能力的高低，意味著其數(shù)據(jù)智能化水平的高低。數(shù)據(jù)智能化有前后相繼的兩大階段，前一階段是大數(shù)據(jù)的搜集、儲存、整合和分類，后一階段是大數(shù)據(jù)的加工和處理。廠商搜集、儲存、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)的過程，即是廠商人工智能技術(shù)的運用過程。這里有一種值得關(guān)注的現(xiàn)象：在中國現(xiàn)階段，無論是流通領(lǐng)域還是加工制造業(yè)領(lǐng)域，廠商數(shù)據(jù)智能化水平都可以依據(jù)他們的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用能力劃分為不同的技術(shù)層級?？偟膩碇v，現(xiàn)階段絕大部分的廠商只能搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)，而不能加工和處理大數(shù)據(jù);只有極少部分廠商既能夠搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)，又能夠加工和處理大數(shù)據(jù)。這種狀況在很大程度上決定了中國的數(shù)字經(jīng)濟還處在起步階段，而不是一些學(xué)者所說的中國數(shù)字經(jīng)濟已得到了很大發(fā)展。

中國現(xiàn)階段廠商的數(shù)據(jù)智能化呈現(xiàn)出參差不齊的現(xiàn)象，可以從大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用兩方面展開進一步的分析。從高度概括的層面解說，技術(shù)層級較低的廠商的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用，只能搜集、儲存、整合、分類、加工和處理數(shù)字化數(shù)據(jù)，不能應(yīng)對以文字、視頻、聲音、指紋等為代表的非數(shù)字化數(shù)據(jù)，也不能應(yīng)對現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)，更無法應(yīng)付行為數(shù)據(jù)流和想法數(shù)據(jù)流。技術(shù)層級較高的（數(shù)量少）廠商卻上了一個臺階，他們可以在一定程度上運用人工智能技術(shù)加工和處理非數(shù)字化數(shù)據(jù)，或者說能夠?qū)⒉糠址菙?shù)字化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化數(shù)據(jù)，并且通過大數(shù)據(jù)分析和運用人工智能技術(shù)初步搜集、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)，當(dāng)然還不能搜集、加工和處理未來數(shù)據(jù)或想法數(shù)據(jù)流。這是對中國現(xiàn)階段廠商數(shù)據(jù)智能化之參差不齊現(xiàn)象的梗概描述，如果深入研究，需要對廠商大數(shù)據(jù)分析能力、駕馭互聯(lián)網(wǎng)平臺能力、人工智能操作能力等進行研究。例如，我們可以對廠商運用機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)匹配大數(shù)據(jù)以甄別準(zhǔn)確信息、虛假信息和扭曲信息的能力等展開分析，切合實際地說明中國目前的數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀。

如上所述，中國現(xiàn)階段流通領(lǐng)域的數(shù)字經(jīng)濟水平要高于加工制造業(yè)，這個觀點夾帶著以下分析結(jié)論：流通產(chǎn)業(yè)廠商的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用能力，要明顯高于加工制造業(yè)?，F(xiàn)有的關(guān)于中國數(shù)字經(jīng)濟的理論分析，既沒有對不同經(jīng)濟領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用能力進行研究，也沒有對同一經(jīng)濟領(lǐng)域內(nèi)部的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用能力進行研究，需要在理論上彌補。其實，無論是加工制造業(yè)領(lǐng)域還是流通領(lǐng)域，廠商的科技水平都存在較低和較高兩大集群，正是由于較低科技水平廠商是絕大多數(shù)而較高水平廠商占極少數(shù)，使得整體的數(shù)據(jù)智能化水平不高，從而導(dǎo)致現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展受到限制。中國的數(shù)字經(jīng)濟要達到較高水平，必須是加工制造業(yè)領(lǐng)域和流通領(lǐng)域的絕大部分廠商都具有較高的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用能力。這是我們對中國數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀的基本認(rèn)知。

（三）與數(shù)據(jù)智能化的整體水平相對應(yīng)，中國現(xiàn)階段的廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平也有著明顯的高低層級分布，即絕大部分廠商處于低水平層級，只有極少數(shù)廠商處于高水平層級

準(zhǔn)確來講，數(shù)字經(jīng)濟是由數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化共同構(gòu)成的市場模式。對于這個模式的理解，既不能簡單地將數(shù)字經(jīng)濟等價于數(shù)據(jù)智能化，也不能離開網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化來單獨強調(diào)數(shù)據(jù)智能化。事實上，數(shù)據(jù)智能化與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化之間有著較強的相關(guān)性，這種相關(guān)性可以從短期和長期來解釋[何大安，《互聯(lián)網(wǎng)時代廠商決策的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化》，《學(xué)術(shù)月刊》，2020年第11期。]。我們把數(shù)據(jù)智能化與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化看成是一個銅板的兩面，這有助于對數(shù)字經(jīng)濟的理解。

在中國現(xiàn)階段，絕大部分廠商處于網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的低水平層級，只有極少數(shù)廠商處于網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的高水平層級，這種情形與數(shù)據(jù)智能化的低水平層級和高水平層級對應(yīng)。這是因為，廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化是廠商與廠商、廠商與消費者之間在投資經(jīng)營消費行為上的互動，廠商的產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)需要智能化處理，當(dāng)絕大部分廠商處于數(shù)據(jù)智能化的低水平時，自然決定了絕大部分廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的低水平層級。不僅如此，絕大部分廠商低水平的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化，還會導(dǎo)致這些廠商難以取得網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)。這里所說的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)，在性質(zhì)上是廠商處理與客戶之間行為互動的效用函數(shù)，它涉及數(shù)字經(jīng)濟下廠商投資經(jīng)營的產(chǎn)量和價格決定，涉及競爭路徑選擇，涉及產(chǎn)品和服務(wù)供給與有效需求等，這個效用函數(shù)實質(zhì)上是廠商的投入產(chǎn)出效用。中國的現(xiàn)狀是只有少數(shù)處于網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化高水平層級的廠商才能取得網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)（如阿里巴巴、騰訊等），絕大部分低水平層級廠商不太可能取得網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)。分析和研究網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)很重要，它可以幫助我們理解數(shù)字經(jīng)濟下廠商競爭力、壟斷形成、產(chǎn)業(yè)組織變動等一系列問題。

中國現(xiàn)階段廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的較低層級狀況，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初期的真實寫照。網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平的高低對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有很大影響。關(guān)于這個問題，可通過數(shù)據(jù)智能化對網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的決定作用來說明。在廠商與廠商、廠商與消費者之間的行為互動中，網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化不僅涉及對廠商之間產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)的搜集、加工和處理，而且要對廠商提供給消費者的產(chǎn)品數(shù)量、品種和規(guī)格等大數(shù)據(jù)進行搜集、加工和處理，還有可能涉及更深層次的消費偏好、認(rèn)知和效用期望等非數(shù)字化數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化不僅要求廠商搜集、加工和處理行為互動中的歷史數(shù)據(jù)，而且要求廠商搜集、加工和處理行為互動中的現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)。如果廠商數(shù)據(jù)智能化水平不高，就不能應(yīng)對以上各種類型的大數(shù)據(jù)，從而無法提升廠商的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平，而廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平得不到提升的結(jié)果，又會反過來影響和制約廠商的數(shù)據(jù)智能化水平。中國流通廠商的數(shù)據(jù)智能化水平之所以在整體上高于加工制造業(yè)，追溯其源，除了前文分析的原因外，另一個不可忽視的原因是流通廠商的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平要高于加工制造業(yè)。

我們以廠商的數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化作為基本分析概念來解說中國現(xiàn)階段的數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀，這種解說是對廠商產(chǎn)供銷過程中搜集、儲存、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)的一種源于實際的抽象理論概括。很明顯，這種分析性的概括有明確的行為主體，廠商的大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)分析被貫穿于數(shù)字經(jīng)濟運行的始終，并且生產(chǎn)領(lǐng)域和流通領(lǐng)域的產(chǎn)品和服務(wù)被放置于同一分析框架。值得說明的是，數(shù)字經(jīng)濟下的數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化大體上涵蓋了數(shù)字經(jīng)濟運行的外延，我們用這兩個基本概念對中國數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀及其未來發(fā)展進行理論研究，應(yīng)該說抓住了問題分析的癥結(jié)。

（四）中國現(xiàn)階段的絕大部分廠商還處在互聯(lián)網(wǎng)+階段，只有少數(shù)廠商進入了人工智能+階段，這種狀況表明中國數(shù)字經(jīng)濟處于含苞待放的階段

數(shù)字經(jīng)濟廣泛的外延很容易讓研究者淡化或忽視對其階段性的關(guān)注。數(shù)字經(jīng)濟的階段性可以通過廠商掌握不同層級的“算法”來分析，也可以由廠商融合大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的技術(shù)層級來說明。我們對根植于“算法”的廠商技術(shù)層級的理解：數(shù)據(jù)智能化是廠商運用“算法”的技術(shù)層級基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化則是廠商運用“算法”對各大主體之間行為互動的應(yīng)對?；ヂ?lián)網(wǎng)+模式作為數(shù)字經(jīng)濟的一種經(jīng)營方式，是廠商以互聯(lián)網(wǎng)為載體與客戶進行產(chǎn)品和服務(wù)交易的一種經(jīng)營平臺，它要求廠商熟練掌握和操作互聯(lián)網(wǎng)的搜索引擎、鏈接并聯(lián)、在線關(guān)注等基本技術(shù)，在互聯(lián)網(wǎng)平臺上發(fā)布產(chǎn)品和服務(wù)、原材料采購、產(chǎn)品售后服務(wù)以及相關(guān)的廣告宣傳等鏈接客戶的信息，它并不要求廠商具有很高的數(shù)據(jù)智能化水平。互聯(lián)網(wǎng)+模式利用在線交易生態(tài)和場景，改變了傳統(tǒng)交易方式，建立了“去中間化”的交易制度，從而在一定程度上變革了資源配置方式。中國現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)+模式的廠商數(shù)量正如雨后春筍般形成，這在很大程度上強化了人們把互聯(lián)網(wǎng)+模式等價于數(shù)字經(jīng)濟的理念。

誠然，互聯(lián)網(wǎng)+模式的在線交易生態(tài)和場景會在很大程度上擴大廠商網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的覆蓋面，經(jīng)濟學(xué)家可用互聯(lián)網(wǎng)+模式的運行實際來解說網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化;但由于互聯(lián)網(wǎng)+模式并不要求廠商具有較高的數(shù)據(jù)智能化能力，廠商只要會運用搜索引擎、鏈接并聯(lián)、在線關(guān)注、點擊率、網(wǎng)紅等把自己的產(chǎn)品和服務(wù)推介于客戶，就可以邁入互聯(lián)網(wǎng)+模式行列，也就是說廠商不一定要運用大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能手段來匹配投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)。從中國目前數(shù)字經(jīng)濟的實際考察，絕大部分廠商運用互聯(lián)網(wǎng)+模式進行投資經(jīng)營，只是在現(xiàn)象形態(tài)上實現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化;只有少數(shù)廠商真正實現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化，即只有少數(shù)廠商能夠運用大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能手段對投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)進行加工和處理。因此，以數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的實現(xiàn)程度為標(biāo)準(zhǔn)，中國目前數(shù)字經(jīng)濟明顯呈現(xiàn)出低技術(shù)層級廠商和高技術(shù)層級廠商并存的二元格局。

廠商在較高層次上實現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化，意味著進入了人工智能+模式。人工智能+模式的最大亮點，是廠商投資經(jīng)營或產(chǎn)供銷活動不再像工業(yè)化時代那樣完全依據(jù)于市場信號和理論模型，而是通過互聯(lián)網(wǎng)、云平臺、云計算等搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能手段加工和處理大數(shù)據(jù)，使得廠商的決策行為成為一種可稱之為“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”的場景[在人類沒有計算機的漫長歷史時期，人類與外部世界的信息輸入和輸出，是“人與信息對話”;計算機尤其是互聯(lián)網(wǎng)問世后，人類進入了“人與數(shù)據(jù)對話”;當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相互融合，人類可以熟練而準(zhǔn)確地用人工智能技術(shù)來匹配大數(shù)據(jù)，則步入了“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”。從這個角度看，“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”是未來人工智能+模式的發(fā)展方向。參見何大安：《互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張與微觀經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)》，《經(jīng)濟研究》，2018年第11期。]。較之于互聯(lián)網(wǎng)+模式，人工智能+模式的數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平發(fā)生了質(zhì)的變化，它在初期發(fā)展階段可以用人工智能手段搜集、加工和處理產(chǎn)供銷的數(shù)字化數(shù)據(jù)，在高級發(fā)展階段，不僅可以搜集、加工和處理產(chǎn)供銷的非數(shù)字化數(shù)據(jù)，而且可以挖掘、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)。這里有一個問題值得關(guān)注，“搜集”和“挖掘”大數(shù)據(jù)意味著完全不同的科技層級，互聯(lián)網(wǎng)+廠商充其量只能“搜集”大數(shù)據(jù)，距能夠“挖掘”大數(shù)據(jù)相去甚遠;另一方面，較低層級的人工智能+廠商也只能“搜集”大數(shù)據(jù)，而不能“挖掘”大數(shù)據(jù)，只有極高層級的人工智能+廠商才能“挖掘”大數(shù)據(jù)。理解這一區(qū)別很重要，它是我們研究中國數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展中不同廠商之間技術(shù)水平差異的要點。

三、數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展

中國數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的總趨勢是廠商投資經(jīng)營將從互聯(lián)網(wǎng)+模式轉(zhuǎn)向人工智能+模式，撇開政治制度等因素，廠商在這一轉(zhuǎn)變中能否“破繭成蝶”，取決于廠商大數(shù)據(jù)思維及運用人工智能手段來匹配產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)的能力是否可以突破技術(shù)瓶頸的制約。這里所說的技術(shù)瓶頸，是指廠商將產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“算法”的技術(shù)水平，即主要是指廠商的數(shù)據(jù)智能化的能力，而不是指不同行業(yè)有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的具體技術(shù)。也就是說，本文對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中廠商科技能力高低的分析，是針對廠商能在多大程度上運用人工智能匹配大數(shù)據(jù)從而準(zhǔn)確提供產(chǎn)品和服務(wù)的“算法”技術(shù)，盡管它與提供產(chǎn)品和服務(wù)的具體技術(shù)或多或少存在一定關(guān)聯(lián)。因此，廠商如何運用人工智能等技術(shù)手段來匹配產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)，應(yīng)該是分析數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的重點。

（一）廠商從搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)走向加工和處理大數(shù)據(jù)，是一國數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的必經(jīng)之路

廠商搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)，較之于對大數(shù)據(jù)加工和處理，有著不同的技術(shù)層級要求。前者意味著廠商具有運用移動互聯(lián)網(wǎng)、云平臺、社交媒體、傳感器、定位系統(tǒng)等技術(shù)能力，后者則是在前者的基礎(chǔ)上具備運用云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)進行大數(shù)據(jù)匹配的能力。如果我們以此來界定廠商技術(shù)層級，并以之作為劃分廠商技術(shù)類型的依據(jù)，前者是互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)，后者則是人工智能+企業(yè)。對于一國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展來講，倘若絕大部分廠商能夠從搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)走向加工和處理大數(shù)據(jù)，那么，該國絕大部分互聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)就可以轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄?企業(yè)。無論從理論還是從實際考察，這個轉(zhuǎn)變都是以廠商大數(shù)據(jù)思維為前提。廠商通過大數(shù)據(jù)分析來獲取投資經(jīng)營信息，表明大數(shù)據(jù)思維取代了以部分信息為依據(jù)且夾帶主觀判斷的因果思維，這是一國數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的必經(jīng)之路。

中國現(xiàn)階段絕大部分廠商的投資經(jīng)營處于互聯(lián)網(wǎng)+模式。數(shù)字經(jīng)濟模式本質(zhì)上仍然屬于市場經(jīng)濟模式，廠商追求利潤的內(nèi)在沖動和市場競爭的外在強制，會促使廠商努力提高人工智能匹配大數(shù)據(jù)的技術(shù)水平。這種技術(shù)水平的提升可分為兩大塊：一是突破目前廠商搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù)的技術(shù)手段限制，即在繼續(xù)運用現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)、傳感器、云平臺、社交媒體、定位系統(tǒng)等的基礎(chǔ)上，尋找更有效率的新技術(shù)手段來搜集、儲存、整合和分類大數(shù)據(jù);二是在完善云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，探索新的匹配大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)。這兩大塊內(nèi)容在現(xiàn)實中是交織在一起的，我們對之展開分析，實際上是對數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展具體途徑的解說。由于從互聯(lián)網(wǎng)+模式到人工智能+模式具有較高的技術(shù)壁壘，一國在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的起步階段要完成這項任務(wù)，只能靠高技術(shù)層級的少數(shù)廠商的引領(lǐng)，而絕大部分技術(shù)層級低的廠商只有實現(xiàn)了技術(shù)突破才能介入其中。

（二）中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀會促使廠商在繼續(xù)提高流通領(lǐng)域人工智能匹配大數(shù)據(jù)水平的同時，擴大加工制造業(yè)人工智能匹配大數(shù)據(jù)的覆蓋面

經(jīng)濟學(xué)分析人工智能技術(shù)對大數(shù)據(jù)的匹配，關(guān)注點是廠商通過大數(shù)據(jù)分析獲取投資經(jīng)營的信息，以及如何運用人工智能技術(shù)來匹配大數(shù)據(jù)，這是問題的一方面。另一方面，作為經(jīng)濟學(xué)分析對象的大數(shù)據(jù)，是影響廠商產(chǎn)供銷的大數(shù)據(jù)，是影響或決定供給和需求的大數(shù)據(jù)，而不是那些涉及產(chǎn)品具體技術(shù)規(guī)格、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、外觀設(shè)計等大數(shù)據(jù)。一些經(jīng)濟理論文獻對廠商運用人工智能匹配大數(shù)據(jù)有所論及，但沒有明確界定經(jīng)濟學(xué)分析對象的大數(shù)據(jù);大部分經(jīng)濟學(xué)文獻有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟的描述和分析，并沒有從所有大數(shù)據(jù)中抽象出作為經(jīng)濟學(xué)分析對象的大數(shù)據(jù)。嚴(yán)格來講，這些分析是偏重于對廠商在流通領(lǐng)域行為互動大數(shù)據(jù)的分析。其實，引領(lǐng)和決定一國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主流，是以加工制造業(yè)為代表的實體經(jīng)濟;實體經(jīng)濟投資經(jīng)營和產(chǎn)供銷活動所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，在決定產(chǎn)品和服務(wù)供給端的同時，也決定著產(chǎn)品和服務(wù)的需求端。因此，只有當(dāng)實體經(jīng)濟中的數(shù)字經(jīng)濟得到充分發(fā)展，整個社會的數(shù)字經(jīng)濟才會跨上新臺階。

作為對中國數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的一種理論探討，我們可考慮以加工制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用來表征實體經(jīng)濟，以之作為展望數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的分析基礎(chǔ)。加工制造業(yè)廠商搜集、儲存、整合、分類、加工和處理的產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)，既包括數(shù)字化數(shù)據(jù)也包括非數(shù)字化數(shù)據(jù);盡管那些以圖片、圖書、圖紙、視頻、聲音、影像等為載體的非數(shù)字化數(shù)據(jù)與廠商投資經(jīng)營之間的關(guān)聯(lián)，要明顯弱于數(shù)字化數(shù)據(jù)與廠商投資經(jīng)營之間的關(guān)聯(lián)，但如果加工制造業(yè)的大部分廠商能夠在處理數(shù)字化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上解析非數(shù)字化數(shù)據(jù)，那么隨著加工制造業(yè)廠商數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平的提高，廠商運用人工智能匹配大數(shù)據(jù)的覆蓋面便會擴大，廠商就會在大數(shù)據(jù)思維下采用機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)來決定產(chǎn)量和價格、選擇競爭路徑、重塑產(chǎn)業(yè)組織架構(gòu)。另一方面，加工制造業(yè)廠商數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化水平的提高，會給流通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化提供堅實基礎(chǔ)，從而使整個社會的數(shù)字經(jīng)濟覆蓋面進一步擴大。

廠商數(shù)據(jù)智能化和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化的覆蓋面進一步擴大，是一國數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的方向;數(shù)字經(jīng)濟的實質(zhì)是廠商運用新科技手段匹配投資經(jīng)營或產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)，而不是一場數(shù)字游戲。就廠商運用新科技手段而論，數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展取決于大部分廠商能夠在多大程度和范圍內(nèi)運用人工智能技術(shù)來匹配大數(shù)據(jù)。廠商匹配大數(shù)據(jù)存在階段性，我們可依據(jù)廠商運用人工智能對大數(shù)據(jù)的挖掘、搜集、儲存、整合、分類、加工和處理能力，將其劃分為初級、中級和高級三大階段，顯然這三大階段的逐級變化會對應(yīng)于數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的不同時期。

（三）在初級發(fā)展階段，大部分廠商嘗試運用人工智能技術(shù)來搜集、加工和處理大數(shù)據(jù)，開始進入大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等融合的綜合場景

廠商運用人工智能技術(shù)來解析大數(shù)據(jù)既可以看成是數(shù)據(jù)智能化的起點，也可以看成是數(shù)據(jù)智能化的終點。這個起點是廠商嘗試運用人工智能技術(shù)來搜集、加工和處理大數(shù)據(jù)，這個終點則是廠商能夠全面而準(zhǔn)確地匹配大數(shù)據(jù)。廠商匹配大數(shù)據(jù)水平的提高只是向終點邁進，但不可能完全達到終點，這可以理解為對數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展過程的理論解釋。廠商運用人工智能技術(shù)匹配大數(shù)據(jù)的起點和終點的差異，表現(xiàn)為廠商運用人工智能技術(shù)把投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)解析為“算法”的水平差異。例如，機器學(xué)習(xí)作為一種解析大數(shù)據(jù)的人工智能方法，它是目前廠商把投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)解析為“算法”以完成預(yù)測的技術(shù)，即完成對產(chǎn)供銷數(shù)據(jù)流進行預(yù)測的人工智能技術(shù)[Taddy M.，The Technological Elements of Artificial Intelligence，NBER Working Paper，2017.]。但由于產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)具有極大量、多維度和完備性等特征，人工智能技術(shù)水平不同的廠商對海量數(shù)據(jù)的多維度和完備性的大數(shù)據(jù)處理，會在“算法”上反映出他們運用機器學(xué)習(xí)水平的差異，在物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)的運用上也同樣存在著類似的情況。

中國現(xiàn)階段絕大部分廠商的投資經(jīng)營是互聯(lián)網(wǎng)+模式，就大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等的綜合場景而論，這些廠商只是以互聯(lián)網(wǎng)作為投資經(jīng)營的平臺載體，大數(shù)據(jù)分析能力處于起步階段，別說搜集、加工和處理非數(shù)字化數(shù)據(jù)，就連搜集、加工和處理數(shù)字化數(shù)據(jù)的能力也不完全具備。因此，中國數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展首先面臨的，是大部分廠商要能夠借助云平臺和運用云計算來搜集、儲存、整合、分類、加工和處理大數(shù)據(jù)。換言之，廠商在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的初級階段將面臨互聯(lián)網(wǎng)+模式向人工智能+模式的轉(zhuǎn)型，即學(xué)會運用人工智能技術(shù)來匹配投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)。廠商從互聯(lián)網(wǎng)+模式轉(zhuǎn)型到人工智能+模式，對一國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展很重要，它不僅意味著一國數(shù)字經(jīng)濟進入了初級發(fā)展階段，更重要的是它表明廠商的投資經(jīng)營或產(chǎn)供銷活動開始融入大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等綜合場景，實體經(jīng)濟已經(jīng)開啟數(shù)字經(jīng)濟時代。

數(shù)字經(jīng)濟在初級階段需要停留多長時間才會進入數(shù)字經(jīng)濟的中級階段，一方面取決于大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用在整個經(jīng)濟活動中的覆蓋面，另一方面取決于少數(shù)精英廠商的大數(shù)據(jù)匹配水平對大部分廠商的拉動和激勵作用。如上所述，大數(shù)據(jù)既可以解釋為數(shù)字化數(shù)據(jù)與非數(shù)字化數(shù)據(jù)之和，也可以解釋為已經(jīng)發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)、正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)與可能會發(fā)生的未來數(shù)據(jù)之和。撇開這兩種劃分會出現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)交叉的情形，如果我們以廠商開始運用人工智能技術(shù)來搜集、加工和處理歷史數(shù)據(jù)，作為判斷數(shù)字經(jīng)濟已進入初級階段的依據(jù);那么，判斷數(shù)字經(jīng)濟進入中級階段的依據(jù)，則可以理解為廠商已開始嘗試運用人工智能技術(shù)搜集、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)。雖然這樣的判斷還得不到現(xiàn)實的支持，但它具有學(xué)理性，可以看成是我們分析和論證數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的參照系。

（四）在中級發(fā)展階段，廠商搜集、加工和處理產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)大大提高，以至于能夠在成功應(yīng)對歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上搜集、加工和處理部分正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)

在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的中級階段，大部分廠商的投資經(jīng)營進入了人工智能+模式，這個發(fā)展階段要經(jīng)歷相當(dāng)長時期。這是因為，無論是從理論還是從實踐觀察，正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)較之于已經(jīng)發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)，即便不考慮歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)期數(shù)據(jù)與非數(shù)字化數(shù)據(jù)的交叉，現(xiàn)期數(shù)據(jù)也具有明顯的潛在不確定性，它要求廠商運用人工智能的技術(shù)水平達到一定高度才能應(yīng)對。具體地講，廠商搜集、加工和處理投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)，不像以前那樣僅僅靠移動互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、傳感器、定位系統(tǒng)等手段，而是要采用眾多的人工智能及其綜合技術(shù)來進行。由于這些人工智能技術(shù)的提升是一個漫長的過程，它在受制于廠商自身科技水平提高的同時，也會受制于整個社會人工智能技術(shù)水平的提升。因此，廠商要想通過搜集、加工和處理正在發(fā)生的現(xiàn)期數(shù)據(jù)以獲取更多更準(zhǔn)確的投資經(jīng)營信息，不可能一蹴而就。廠商在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的中級階段提升搜集、加工和處理投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)的過程，也就是廠商進一步融入大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等綜合場景的過程。

中國現(xiàn)階段少數(shù)精英廠商運用的人工智能技術(shù)，主要有機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等，但就廠商搜集、加工和處理投資經(jīng)營的歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)期數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)而論，物聯(lián)網(wǎng)作為物與物關(guān)聯(lián)的人工智能技術(shù)，還不能被廠商很好地用于搜集、加工和處理這兩類大數(shù)據(jù)，廠商需要經(jīng)歷很長時間提升自己的“修為”。同樣，區(qū)塊鏈作為價值互聯(lián)網(wǎng)的人工智能技術(shù)，一時也難以被廠商很好地用于搜集、加工和處理這兩類大數(shù)據(jù)。目前，廠商搜集、加工和處理歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)期數(shù)據(jù)的主要手段是機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)主要有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等幾種類型。廠商要達到搜集、加工和處理歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)期數(shù)據(jù)的水平，至少要能夠達到通過設(shè)計多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來運用強化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在結(jié)合低層級特征數(shù)據(jù)與高層級特征數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上揭示大數(shù)據(jù)的分布特征[Lecun Y.， Bengio Y. and Hinton G.， “Deep Learning”， Nature， vol.521， no.7553， pp.436-444. ]

[Goodfellow I.， Bengio Y. and Courville A.， Deep Learning， Massachusetts： The MIT Press， 2016. ]。依據(jù)廠商能否搜集、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，這樣的廠商應(yīng)該是數(shù)據(jù)智能化水平極高的公司，遠遠超過了那些剛剛進入“人工智能+模式”的公司。

關(guān)于以上認(rèn)知，我們以機器學(xué)習(xí)為例說明。當(dāng)前廠商的機器學(xué)習(xí)水平已經(jīng)在一定程度上跨越了統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)預(yù)測未來事件的邊界，出現(xiàn)了諸如決策樹（Decision Tree）、支持向量機（SVM）、嶺回歸（Ridge Regression）和套索算法（LASSO）等技術(shù)方法[Varian H.， “Big Data： New Tricks for Econometrics”， Journal of Economic Perspectives， vol.28， no.2， 2014， pp.3-27.]

[Athey S. and Imbens G.， “Machine Learning Methods for Estimating Heterogeneous Causal Effects”， Statistics， vol.113， no.27， 2015， pp.7353-7360.]

[Athey S.， The Impact of Machine Learning on Economics， Chicago： University of Chicago Press， 2018.]，盡管這些機器學(xué)習(xí)手段有取代計量分析方法的趨勢，但它尚不足以在搜集、整合、儲存、分類、加工和處理數(shù)字化數(shù)據(jù)的情況下應(yīng)對現(xiàn)期數(shù)據(jù)（包括非數(shù)字化數(shù)據(jù)）。也就是說，現(xiàn)階段廠商掌握的機器學(xué)習(xí)技術(shù)還難以準(zhǔn)確預(yù)測產(chǎn)量和價格。同時，盡管機器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)交集于計量經(jīng)濟學(xué)，并且成為一種突破了計量經(jīng)濟學(xué)進行統(tǒng)計計量約束的人工智能技術(shù)，但廠商運用機器學(xué)習(xí)方法來搜集、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)仍然有一時難以逾越的壁壘，這需要長時期的磨合;至于廠商運用機器學(xué)習(xí)方法來搜集、加工和處理未來數(shù)據(jù)，則是廠商在數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展中的努力方向。

（五）數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展是廠商能夠挖掘、加工和處理尚未發(fā)生的未來數(shù)據(jù)，這是未來學(xué)家和社會物理學(xué)家對廠商匹配投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)之終極目標(biāo)的預(yù)言

廠商挖掘投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)，較之于搜集投資經(jīng)營大數(shù)據(jù)，困難重疊?！八鸭钡膶ο笮允且环N客觀的存在，而“挖掘”的對象性則是潛在的存在，它要求廠商人工智能匹配大數(shù)據(jù)的水平達到能夠把一切都解析為“算法”的高度。這是因為，未來數(shù)據(jù)是當(dāng)前廠商產(chǎn)供銷活動沒有發(fā)生但不久會大概率發(fā)生的行為痕跡，它是潛在的需要挖掘的大數(shù)據(jù)，或者說是隱性的大數(shù)據(jù)（阿里巴巴集團的“新零售戰(zhàn)略”就是試圖挖掘這類數(shù)據(jù)）。嚴(yán)格來講，隱性而需要挖掘的大數(shù)據(jù)，通常與已經(jīng)發(fā)生和正在發(fā)生的大數(shù)據(jù)存在關(guān)聯(lián)。對廠商的投資經(jīng)營而言，這種關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為客戶對廠商提供的產(chǎn)品和服務(wù)的偏好、認(rèn)知和期望，表現(xiàn)為廠商前期產(chǎn)供銷活動所顯露的問題和亮點，表現(xiàn)為產(chǎn)品和服務(wù)的社會有效需求反映等。廠商挖掘這些潛在的大數(shù)據(jù)，需要運用技術(shù)層級很高的人工智能方法?，F(xiàn)有的人工智能技術(shù)還不具備這樣的層級。中國與其他人工智能技術(shù)達到一定高度的國家一樣，廠商必須以能夠挖掘、加工和處理未來數(shù)據(jù)，作為數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的方向和歸宿。

人工智能技術(shù)是深不見底的恢宏存在。它包括腦認(rèn)知機理、機器感知與模式識別、自然語言處理與理解、機器人與智能系統(tǒng)、人工智能邏輯等;即便是第一代人工智能，也包括大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強智能、自主無人系統(tǒng)等。第一代人工智能向第二代人工智能的躍變，就有以下內(nèi)容：從人工知識表達技術(shù)到大數(shù)據(jù)驅(qū)動知識學(xué)習(xí)，從處理類型單一數(shù)據(jù)到跨媒體認(rèn)知、學(xué)習(xí)和推理，從機器智能邁向人機混合的增強智能，從聚焦研究個體智能到基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的群體智能等。至于第三代、第四代……人工智能，則有著更高的技術(shù)層級。從經(jīng)濟學(xué)分析的角度看問題，廠商的人工智能水平要達到能夠挖掘、加工和處理未來數(shù)據(jù)的技術(shù)層級，就必須不斷提升自身的人工智能運用水平，必須要利用高層級的人工智能手段作為競爭路徑，必須從大數(shù)據(jù)中獲取完備信息來確定投資什么和生產(chǎn)什么，從而確定產(chǎn)量和價格。數(shù)字經(jīng)濟的存在是全體廠商融入大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等綜合場景的結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展取決于全體廠商掌握和運用人工智能技術(shù)的廣度和深度。

廠商目前運用的機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)，只是深不見底的人工智能技術(shù)的冰山一角，這些技術(shù)遠不能挖掘、加工和處理廠商投資經(jīng)營的未來數(shù)據(jù)，甚至在搜集、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)（包括非數(shù)字化數(shù)據(jù)）時也顯得蒼白無力。例如，作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、通訊技術(shù)和信息技術(shù)的跨領(lǐng)域人工智能平臺的物聯(lián)網(wǎng)，盡管具有大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)處理和智能運用等功能，但它的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（Cyber physical System）不能直接挖掘、加工和處理廠商投資經(jīng)營的現(xiàn)期數(shù)據(jù)，更別說未來數(shù)據(jù)，因而廠商不能運用物聯(lián)網(wǎng)對投資什么和生產(chǎn)什么作出準(zhǔn)確預(yù)測。再例如，作為價值互聯(lián)網(wǎng)的區(qū)塊鏈，它的分布式賬本、去中心化信任、時間戳、非對稱加密、智能合約等五大技術(shù)，也不能直接對投資什么和生產(chǎn)什么作出預(yù)測。論始求源，乃是因為這些人工智能手段遠遠沒有達到能夠挖掘、加工和處理現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展趨勢所驅(qū)動的廠商市場行為努力，將定格在不斷提升人工智能手段的技術(shù)層面上。

四、結(jié)? 語

數(shù)字經(jīng)濟模式與其他經(jīng)濟運行模式一樣，仍然是廠商追求利潤的內(nèi)在沖動和市場的外在強制的產(chǎn)物。數(shù)字經(jīng)濟模式的內(nèi)涵和外延可概括為，廠商利用5G通訊、互聯(lián)網(wǎng)、云平臺、社交媒體等新科技手段搜集、儲存、分類和整合產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)，運用云計算、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)加工和處理產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用來確定生產(chǎn)什么、生產(chǎn)多少和怎樣生產(chǎn)。數(shù)字經(jīng)濟與大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用密切相關(guān)，數(shù)字經(jīng)濟模式不是數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)象的簡單累積。廠商關(guān)于產(chǎn)品和服務(wù)以及產(chǎn)量和價格的決定，不是依據(jù)交易結(jié)果所形成的市場信號，而是廠商對產(chǎn)供銷活動進行大數(shù)據(jù)分析的事前決策。廠商投資經(jīng)營出現(xiàn)事前決策，在很多方面對經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)理論提出了重塑的要求，經(jīng)濟學(xué)家可依據(jù)數(shù)字經(jīng)濟的運行機理來構(gòu)建一個基礎(chǔ)理論分析框架。

中國加工制造業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀，可概括為以下兩方面的特征：第一，大部分廠商以互聯(lián)網(wǎng)作為運作平臺進行產(chǎn)供銷有余，但以大數(shù)據(jù)為基本分析要素和運用人工智能為操作手段進行產(chǎn)供銷不足;我們將這種狀況描述為互聯(lián)網(wǎng)+模式，實際上是認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)+模式還不是真正意義上的數(shù)字經(jīng)濟;第二，只有少部分廠商融合了互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能來進行產(chǎn)供銷。我們將這種狀況描述為加工制造業(yè)的人工智能+模式。近幾年來，學(xué)術(shù)界提出要“實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)+模式向人工智能+模式轉(zhuǎn)變”的口號，殊不知，這個口號暗含著構(gòu)建經(jīng)濟學(xué)理論意義上的數(shù)字經(jīng)濟模式的主張。從數(shù)字經(jīng)濟是大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等融合的角度看問題，我們將加工制造業(yè)大部分廠商的投資經(jīng)營實現(xiàn)了人工智能+模式，解說為數(shù)字經(jīng)濟模式的基礎(chǔ)，大體上揭示了數(shù)字經(jīng)濟運行的實際。從構(gòu)建大數(shù)據(jù)經(jīng)濟學(xué)或互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟學(xué)或人工智能經(jīng)濟學(xué)來考察，經(jīng)濟學(xué)家展開互聯(lián)網(wǎng)+模式和人工智能+模式的比較分析，并在此基礎(chǔ)上以人工智能+模式作為分析數(shù)字經(jīng)濟運行的參照系，也許能夠找到貼近現(xiàn)實的建構(gòu)路徑。

流通領(lǐng)域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展快于加工制造業(yè)，是數(shù)字經(jīng)濟初級階段的現(xiàn)象。消費和服務(wù)性行業(yè)可以很快借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，在技術(shù)和資金門檻都較低的情況下對產(chǎn)品銷售數(shù)量及結(jié)構(gòu)展開數(shù)字化經(jīng)營;醫(yī)療和生命科學(xué)等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用的技術(shù)門檻最高，當(dāng)一國還不能在加工制造業(yè)全面實行數(shù)字經(jīng)濟經(jīng)營時，該領(lǐng)域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是緩慢的?；诩庸ぶ圃鞓I(yè)是實體經(jīng)濟最重要的主體，經(jīng)濟學(xué)家判斷一國數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀和發(fā)展，需要以加工制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用的程度和范圍作為研究基礎(chǔ)，不能局限于流通領(lǐng)域數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀和發(fā)展對數(shù)字經(jīng)濟運行下結(jié)論，而中國經(jīng)濟學(xué)界似乎存在這樣的理論分析傾向。經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)理論是以實體經(jīng)濟的投資經(jīng)營活動為分析藍本來建構(gòu)的，我們建構(gòu)數(shù)字經(jīng)濟下的經(jīng)濟學(xué)理論分析框架也應(yīng)該如此。

數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展是一個關(guān)聯(lián)到經(jīng)濟活動方方面面的研究課題，但從其運行機制和機理構(gòu)成來考察，廠商投資經(jīng)營的大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用，應(yīng)該是該研究課題的分析主線。本文將這條分析主線聚焦于人工智能+模式，是基于數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展要取決于人工智能技術(shù)能在多大程度和范圍內(nèi)被廠商掌握和運用的思考;如果大部分廠商能夠?qū)a(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)解析為“算法”，具體地講就是能夠在解析產(chǎn)供銷的數(shù)字化數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對非數(shù)字化數(shù)據(jù)、現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)進行解析，那么數(shù)字經(jīng)濟就會突飛猛進，數(shù)字經(jīng)濟模式就有可能成為市場經(jīng)濟運行的主要模式。誠然，廠商運用人工智能來匹配產(chǎn)供銷大數(shù)據(jù)并以此確定產(chǎn)量和價格，不可繞避一系列的技術(shù)過程，但經(jīng)濟學(xué)關(guān)注的是廠商大數(shù)據(jù)分析和人工智能運用對資源配置、價格和產(chǎn)量決定、競爭和壟斷形成、產(chǎn)業(yè)組織變動、政府宏觀調(diào)控等的影響，是數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展對經(jīng)濟運行模式的重塑。正是在這個意義上，經(jīng)濟學(xué)家要把廠商匹配非數(shù)字化數(shù)據(jù)、現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)的能力提升作為研究數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的主要內(nèi)容。

關(guān)于人類是否能夠探索出一系列匹配非數(shù)字化數(shù)據(jù)、現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)的人工智能方法，未來學(xué)家和社會物理學(xué)家的前瞻性預(yù)判是一回事，廠商能否真正掌握這樣高層級的人工智能方法則是另一回事。從這個意義上說，本文有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展的分析也屬于前瞻性分析，但無論是對數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀還是對未來發(fā)展的研究，經(jīng)濟學(xué)家都有必要沿著“互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴張→數(shù)據(jù)智能化→人工智能運用→網(wǎng)絡(luò)協(xié)同化→數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展”的分析思路進行，尤其是在對數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展作出前瞻性的理論探討時，不能忽視對廠商匹配非數(shù)字化數(shù)據(jù)、現(xiàn)期數(shù)據(jù)和未來數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)的研究。

（責(zé)任編輯：石洪斌）

收稿日期：2021-01-15

作者簡介：何大安，浙江工商大學(xué)人文社會科學(xué)資深教授、經(jīng)濟學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，教育部人文社科重點研究基地浙江工商大學(xué)現(xiàn)代商貿(mào)研究中心教授。

①參見尤瓦爾·赫拉利：《未來簡史：從智人到神人》，中信出版社2017年版;阿萊克斯·彭特蘭：《智慧城市——大數(shù)據(jù)與社會物理學(xué)》，浙江人民出版社2015年版。