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数字要素如何赋能新质生产力的发展

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原标题:新质观察|数字要素如何赋能新质生产力的发展

今年以来,“新质生产力”屡次被中央和国家重大会议提及并强调,发展新质生产力已上升为国家新的战略指引,如何发展壮大新质生产力将成为今后经济工作的重中之重。

“新质生产力”的提出,具有深刻的时代背景:

第一,中国经济增长模式发生深度转变。经过改革开放四十多年的高速增长,中国经济增长模式,已从之前的以要素推动为主转变为以创新推动为主。

第二,全球科技与产业革命正在蓬勃发展。一系列颠覆性技术创新正在催生新产品、新业态、新模式。与前几次产业革命不同,中国在新一轮产业变革中不仅跟上了时代步伐,而且在数字经济、5G、人工智能等领域处于全球领先的地位。

第三,国际政治经济格局发生深刻调整。当前,世界百年未有之大变局正在加速演进,科技创新已成为国际战略博弈的主战场,特别是中美围绕科技制高点的地缘政治竞争空前激烈,中国面临着改革开放以来最严峻的国际环境。

在大数据时代,数字经济正在成为一种新的经济形态,数据已经成为最关键的生产要素。数字经济的显著特点是绝大部分经济活动由数据驱动,经济活动每时每刻都在产生海量大数据,这些大数据反过来又驱动新的经济活动。2017年英国《经济学人》有一篇封面文章认为,世界最宝贵的资源不再是石油,而是数据。得益于政府的大力支持以及超大规模的人口优势和市场优势,我国在数据生产方面具有较大优势,数据产量规模已居于全球第二。根据国际数据公司IDC的预测,到2025年中国的数据生产量将超越美国,成为全球最大的数据生产国。

因此,在数字经济时代,数据要素无疑是发展新质生产力的重要土壤,也是培育发展新动能,取得未来竞争新优势的重要领域和关键方向。那么,我们该怎么从经济学角度,来理解数据要素对新质生产力的赋能作用呢?

新质生产力代表着先进生产力的发展方向,其主要特点是科技创新和科技进步。科技进步,特别是颠覆性的科技革命,是人类社会发展最主要的驱动力。

随着人类进入数字经济时代,大数据和以大数据为基础的人工智能技术,正在深刻改变人类的生产方式、生活方式、思维方式,以及社会治理方式。大数据推动了人工智能技术的飞速发展。人工智能这一概念诞生于上世纪50年代,但直到大数据时代,其性能才真正实现了突飞猛进的发展。过去20年里,我们见证了机器学习、深度学习、大模型和ChatGPT等人工智能一日千里的发展历程。正是这些建立在数据基础上的数字技术,将成为推动新质生产力发展的核心引擎。数据要素和以数据为基础的人工智能技术赋能新质生产力发展,主要包含以下几个方面。

第一,数据要素赋能传统生产要素。数据不能作为一个单独的生产要素存在,在实际生产中需要与劳动力、资本、技术、管理等传统要素相结合,才能真正发挥赋能作用。数据要素推动劳动力、资本、技术、管理等传统生产要素发生深刻变革与优化重组,对经济有放大、叠加、倍增的重要作用。

数据与劳动相结合形成数字劳动,如网络主播通过数据分析,创造出丰富多彩的数字内容,从简单劳动变成复杂劳动。数据与资本相结合形成数字资本,像机器人、无人机、无人驾驶,以及ChatGPT等,均是数据和资本相结合的产物。数据与技术相结合形成数字技术,我们所熟知的大数据、云计算、互联网、人工智能等,就是数字技术的典范。数据与管理相结合,形成了数字管理,比如智能制造、智慧监管和智慧城市,等等。

第二,数据要素提升全要素生产率。全要素生产率是由诺贝尔经济学奖得主罗伯特•索洛在上世纪50年代提出来的,跟人工智能提出的时间差不多。这个概念是指扣除劳动、资本等传统要素对增长的贡献之外,所有其他因素对经济增长的贡献余值,也叫索洛余值。

数据要素在经济增长中发挥着越来越大的作用:数据驱动的决策可以提升决策质量和效率,从而做出更科学的决策;数据和AI技术可以优化生产流程,提升生产效率,例如,波音公司应用数字孪生技术,将实时数据反馈用于优化制造工艺和预测性维护,这样大大降低了设计与生产的周期,同时大幅提升了飞机的安全性和性能。麦肯锡的研究表明,数据驱动的流程优化,可以使生产停机的时间减少30%到50%,可以将制造业生产效率提升20%到25%。根据麦肯锡的预测,数据流动量每增加10%,能带动GDP增长0.2%。预计到2025年,全球数据流动对经济增长的贡献将达到11万亿美元。

第三,数据要素催生新的经济形态。

首先是平台经济。平台经济是以互联网平台为主要载体,以数据为关键要素,以新一代信息技术为核心驱动力、以网络信息基础设施为重要支撑的新型经济形态,包括网络销售平台、生活服务平台、社交娱乐平台、信息资讯平台、金融服务平台、计算应用平台等。据中国信息通信研究院和中商产业研究院的测算,2022年中国数字平台市场价值为33.43万亿元,价值超过10亿美元的数字平台企业达到254家。

其次是零工经济。零工经济是以互联网平台为基础,以独立自主且有特定能力的劳动者为主体,以碎片化任务为工作内容,工作时间、地点、方式灵活,最大程度实现供需匹配的新兴经济模式,包括网约车司机、外卖员、平台主播等。据国家统计局的数据显示,截至2021年底,中国灵活就业人员已达2亿人左右,占劳动力总数的四分之一。2022年中国零工经济市场规模达到1万亿元,到2025年有望达到近2万亿人民币。

然后是AI金融。过去二三十年,我们见证了量化交易的蓬勃发展,现在AI,特别是大模型,正在推动整个金融业态发生深刻变化。大数据和人工智能全面赋能金融行业,有助于提升金融机构的服务效率,拓展金融服务的广度和深度,实现金融服务的智能化、个性化、定制化。最后是个性化营销。由于大数据中包含很多客户行为数据和偏好数据,企业可以对消费者的数据进行分析,为用户定制产品和服务,实现精准营销模式,从而提高营销效果和客户满意度。

第四,数据要素形成新型生产关系。在新型生产关系中,最重要的是人与机器的关系。首先是协作关系,机器和人各自发挥优势,互补短板。机器不仅能处理重复性、高精度、高强度、人类不愿意做的事情,还可以增加人类的能力,提高人类的工作效率。比如医疗领域的智能手表和健康监测设备等,可以帮助监测用户的状况,预防疾病的发生或帮助治疗疾病。另一方面,机器与人,特别是与人类劳动也存在替代关系。机器可以完全替代人类胜任某些任务工作,特别是重复性高风险高强度工作,比如说自动驾驶汽车和无人机的应用,可能会大量替代人类司机和飞行员,从而改变运输和物流业的工作模式和形态。

算法替代劳动、技术解放劳动是社会发展和文明进步的标志,这并非坏事。而且人工智能技术是一个创造性破坏过程,在替代劳动的同时,还会创造很多新的工作岗位。世界经济论坛《2020未来就业报告》预计,到2025年机器在全球范围内可能会替代8500万个工作岗位,但同时人工智能推动的经济增长还能创造9700万个新岗位。

但是,我们也要看到大数据杀熟、算法歧视与偏见、数字平台的不正当竞争,以及数据鸿沟带来的收入分配格局变化等问题,特别是如果AI算法完全由资本掌握,则可能会引起生产关系的重大变化。所以应该从法律、伦理、道德等各方面同时发力,加紧制定和出台相关法律法规、政策文件及伦理规范等,保护广大劳动者、消费者以及中小企业的切身利益,使大数据、人工智能等数字技术成为有温度的技术,而不是冷冰冰的技术。

(作者洪永淼为中国科学院大学经济与管理学院院长,中国科学院预测科学研究中心主任;史九领为中国科学院大学经济与管理学院特别研究助理,经济学博士。)

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