數字化時代將會重塑經濟學理論、改變政府治理模式和企業組織方式,激發新的發展動力,同時也會帶來新的挑戰,這些都需要我們直面應對。

工作人員在貴州省義龍試驗區“華爲雲計算數據中心”應用模擬展示。圖/中新


文 | 王志剛


如今的時代是一個數字化時代,每一個人、每一個企業、每一個政府、每一個組織都刻上了數據的屬性,我們既是數據的生產者,也同時成爲數據的消費者,數字化生存成爲數字化時代的新生產生活方式。著名未來學家托夫勒於1990年出版的《權力的轉移》一書,提出了信息富人、信息窮人、信息溝壑和數字鴻溝等概念,認爲數字鴻溝是信息和電子技術方面的鴻溝,這會造成國家之間的分化。其實,這一數字鴻溝不僅僅存在於國家間,在不同組織、不同區域、不同行業、不同人羣之間都存在着,隨着大數據、人工智能等新一代信息技術的推廣,數字鴻溝可能會擴大,也可能會減少,有一點是確定的,那就是數字化的快速推進中總有贏家與輸家,如何規避數字化的負面影響,如何充分利用數字化紅利,成爲考驗各國政府、各國企業、各類組織與人羣的新命題,如果能夠平衡好數字化時代的挑戰與機遇,中國經濟社會發展將有更大潛力。


近年來中國數字化紅利優勢凸顯,據中國互聯網絡信息中心發佈的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示,截至2018年12月,中國網民規模達8.29億,互聯網普及率爲59.6%,和一些發達國家相比,我們的互聯網普及率仍有很大提升空間。數據作爲一種新型生產要素將會爲中國提升全要素生產率帶來更多機遇,儘管技術進步往往具有一定的人力資本偏好,但是中國有龐大的網民,數字化的蔓延爲各類創新創業帶來了非常大的機遇,如今蓬勃興起的移動支付、網購、共享經濟、電子政務等就是明證。


無疑,數字化時代將會重塑經濟學理論、改變政府治理模式和企業組織方式,激發新的發展動力,同時也會帶來新的挑戰,這些都需要我們直面應對。


一、大數據緩解了傳統的一些經濟學難題


在經濟學理論中,不同組織之間的信息不對稱是一個普遍存在的現象,例如在不同級政府之間,以及同級政府之間,信息不對稱帶來的道德風險與逆向選擇行爲扭曲了資源配置,帶來了社會福利的損失。數字化時代將會大大降低這一不對稱程度,如果能夠在縱向政府部門間和橫向政府部門間實現數據共享,就能夠大幅提高行政運行效能,節約行政開支。


如何對公共品進行合理的定價一直是困擾經濟學家的一個難題,因爲政府難以發現消費者真實的消費偏好,但是在數字化時代,這一問題將會有一個較好的解決方案。例如水電等公用事業的產品定價問題,如果智能水錶、智能電錶能夠有較廣的普及,消費者的真實偏好會得到很好的顯示,再比如公園、道路等可以結合人流量數據,未來的公共產品的定價將會更加科學合理,“公地悲劇”可能成爲歷史。


產權界定難題會有較大的緩解。現代產權有三個特徵:確定的、可保護的、可被剝奪。保護產權是現代經濟發展所內涵的要素,意味着物主可以排除他人對財產的所有權,這就是一個難題,在數字化時代中數據本身也是一種資產,如何確定物主的數據權?因爲現實中一些數據往往被多次反覆使用,而區塊鏈技術憑藉其可追蹤的特性,可以更好地保護數據產權。


供求錯配帶來的資源配置扭曲現象將會大幅降低。衆多的研究表明中國的資源配置效率仍有較高的提升空間,數字化時代形成的平臺經濟將會改變這種局面,各類新型共享平臺實現了供求的有機銜接,極大提升了資源配置效率。比如政府搭建的一些公共資源交易或金融服務等公共服務超市平臺,可以讓市場供求雙方有一個較好的匹配,減少結構性失衡問題,提高資源配置效率。


宏觀經濟學與微觀經濟學的結合將更加順暢,有助於政府和企業科學決策。宏觀決策部門由於信息所限,往往對微觀主體行爲缺乏足夠的把握,數字化時代爲政府瞭解公衆偏好、行爲特徵等微觀信息提供了渠道,這樣有利於制定科學的政策,而且可以通過大量的政策評估來進一步優化政策制定。同樣,政府信息公開也給企業等微觀個體瞭解宏觀經濟政策等提供方便,企業可以更好地把握宏觀走勢,減少決策失誤,制定更好的商業策略。


二、數字化時代給政府治理能力提升帶來機遇


就政府而言,如何能夠充分利用數字化時代的發展機遇來實現經濟高質量發展是一個新命題,這有賴於政府對大數據相關領域的把握程度,令人欣慰的是從2014年以來,在國務院政府工作報告中有關大數據的表述開始不斷增加,涉及到大數據產業發展、大數據改造傳統產業、大數據提升監管能力、大數據改進公共服務等領域。各地紛紛出臺了不同的大數據發展規劃等舉措,有的地方還設立了專門的機構,可以說大數據這一現代分析手段已經被政府部門廣爲接受。



首先,數字化時代爲提高政府規劃實際效果提供了便利。中國目前推進的供給側結構性改革針對的就是大量的結構性失衡問題,這些結構性失衡問題在數字化時代將會有一個較爲有效的緩解。解決結構性問題需要一個長期的過程,規劃在其中有重要的作用,不同層面的規劃如果充分利用數字化時代的便利就會大大提升規劃的效果,真正實現規劃供給與規劃需求的有效匹配。例如某些大型的電商企業所形成的各類雲平臺,這些平臺正在扮演着準公共品的角色,通過將企業自身雲平臺與政務雲平臺形成整合,就能形成一個更大的雲平臺,在此基礎上選擇那些符合地方資源稟賦和長期發展的產業,包括上下游配套產業的全產業鏈規劃等,無疑會大大提高規劃的實際效果。這裏面需要說明的是,這些產業規劃不是要政府包辦一切,而是要形成一種良性的創新合作機制,充分發揮市場力量,政府主要是搭建一個平臺,發揮政府與市場協同作用。


其次,數字化時代爲政府監管能力提升提供了有效手段。市場創新往往領先於政府監管,但這不意味着政府監管難以做好,數字化時代所積累起來的大數據給政府監管帶來了有力的手段。這裏舉一些例子如下:運用區塊鏈技術對食品藥品生產銷售等的追溯監管,可以讓監管部門進行全流程實時監控。利用個人或企業不同屬性的數據,可以建立個人或企業信用數據,這些數據可以取自行政管理部門的數據,也可以來自第三方機構的數據,可以根據信用等級來設計相關的融資產品,也可以根據信用得分來對失信行爲進行聯合懲戒。在財政收入徵管以及國庫資金撥付中,大數據手段同樣可以大大提高徵管效率和支付效率,減少資金運行中的風險。甚至還有法院系統利用案例數據建立智能審判系統,來輔助提高辦案效率。此外,政府可以充分利用大數據手段對金融、社會等各類犯罪行爲進行智能化監控與風控,提高社會的安全感。


最後,數字化讓政府公共服務更加精準、方便、有效,可以實現高質量的公共服務提供。數字化時代信息傳遞快,如何能夠及時解決各類公衆所需的公共服務?傳統的做法往往是成立專門的機構並配備一定的人員,這就會形成長期的投入成本,而數字化時代爲政府改進公共服務提供了衆多強大工具。政府還可以結合人口、手機、地理信息系統等數據對不同的公共服務提供進行合理佈局,例如在社區周邊的醫療服務、養老服務、學校等進行有效配置,提高公共服務的精準性來減少供需錯配帶來的資源浪費。政府的公共服務可以濃縮到一個App中,還有一些地方運用人工智能技術在政務大廳建立“公共服務超市”,實現了7×24小時不間斷的自助辦理,在一個智能化的平臺上提供醫療、法律救助、教育、養老、就業、社保、稅收等公共服務,公衆選擇公共服務就像在電商購物一樣便捷,而且在公衆使用的過程中又積累了新的數據便於後續的大數據分析應用,這種方式既降低了公共服務成本,又大大提高了服務效率。如何改進公共服務質量?公共服務效果的反饋很重要,可以充分運用文本挖掘中的情緒分析方法,識別公衆對不同類公共服務提供中的情緒反應,構造公共服務的滿意度指數,作爲政府考覈的抓手推動公共服務質量提升。


三、如何應對數字化時代的新挑戰,數字化時代爲產業數字化、政府治理數字化


一是要加快消費者數據使用的法律保護,加快數據要素市場規範化建設。數字化時代爲企業等市場主體帶來衆多發展機遇,企業每天要面對衆多的消費者,如果能夠精準定位客戶羣體,企業就能做出有效的商業策略,這就需要利用數字化技術來分析消費者的行爲數據,許多企業在這方面開展了諸多富有成效的探索,當然市場有充分的激勵來獎勵那些先行先試的獲利者,也有對落伍者的懲罰機制。正是市場這種強激勵往往會導致一個問題,那就是對消費者數據的過度使用或蒐集,甚至有一些侵犯消費者隱私的行爲,消費者由於自我保護意識薄弱往往忽視這一問題,這就需要政府加快對消費者隱私數據的保護力度,對政府公開數據和企業數據使用制定相應的數據脫敏規範,減少用戶隱私信息泄露和商業機密流失,規範各類數據的合理使用,加大對非法售賣數據的處罰力度。這裏面的深層次問題實際上是數據要素的確權,未來隨着產業數字化、政府治理數字化、個體或企業行爲數字化等會逐步形成一些數據要素市場,在這些數據要素市場中數據如何確權就是一個值得深思的問題,這也會涉及到數據的所有權、佔有權、支配權、使用權、收益權和處置權,需要在法律上給予明確,同時要逐步建立其規範的數據交易機制及管理辦法。


二是如何規避數字化對就業的挑戰。新技術往往會對勞動分工形成較大的衝擊,有新的工作崗位產生,也伴隨老的就業崗位消失。數字經濟不僅影響傳統的勞動密集型行業,對教育、金融、會計等現代服務業同樣有衝擊,這就可能會形成新的失業並拉大收入差距,這就需要我們提升數字素養,加大對數字化技術教育培訓的力度,減少數字鴻溝帶來的結構性失業與貧富差距問題。


三是大數據分析利用能力差距可能會帶來新的區域分化。和市場激勵不同,政府也有自身的激勵約束機制,傳統的政府競爭理論中有各種政治錦標賽機制,在數字化時代不同區域政府間的數字化競爭可能是一種新型的競爭機制,不同政府對信息基礎設施的投入、數據科學家等人力資源建設,以及對大數據分析利用的程度,將會帶來不同區域發展的分化。在某些地方經濟轉型中,我們已經看到這一現象,不同區域間數字化經濟發展程度不一,政府對數字化技術運用程度不一,這些都將導致區域發展的差距擴大。


四是對數據使用不當風險要保持足夠的警惕。機器預測需要依賴於輸入的數據質量,如果數據充滿噪音,無法提供足夠的信息,再精密的算法也難以得到好的結果。重視大數據,同樣不忽略小數據。人工智能要和智能人工進行結合,在一些公共事務處理中要避免數據使用不當對公衆利益帶來的損壞,要建立一定的數據應用反饋機制。


五是對數字經濟的監管面臨挑戰。數字技術手段的廣泛運用弱化了時空、國界等限制,數字流成爲一種新的監管對象,這些對政府的監管能力提出了新的挑戰。創新必然會帶來一定的風險,但是創新又是高質量發展必需的,因此要本着包容審慎的原則,鼓勵企業、政府等各類組織充分利用數字化紅利,同時要提升政府不同監管部門的協同治理能力,這就需要打通各部門的數據平臺,通過一個綜合數據平臺對接各個部門的數據平臺,在大數據的基礎上實現高質量的監管。


(作者爲中國財政科學研究院財政大數據研究所所長兼宏觀經濟研究中心副主任;編輯:蘇琦)


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責編  |  黃端  [email protected]

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