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數據要素驅動的新經濟形態特徵及優勢
http://www.CRNTT.com   2023-11-17 08:46:59


  中評社北京11月17日電/習近平總書記強調,“誰能把握大數據、人工智能等新經濟發展機遇,誰就把准了時代脈搏”。“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要指出,要“激活數據要素潛能,推進網絡強國建設,加快建設數字經濟、數字社會、數字政府,以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”。由數據要素驅動的新經濟運行模式與工業革命以來的傳統模式有著顯著區別和獨特優勢。對這些特徵和優勢加以深入分析,有利於全面把握新經濟的發展規律,促進經濟實現高質量發展。

  數據要素驅動的新經濟區別於傳統經濟的主要特徵

  光明日報發表中國人民大學國家發展與戰略研究院執行院長、應用經濟學院教授林晨文章介紹,從18世紀60年代至今,一般認為有三次工業革命。第一次工業革命以蒸汽機為核心技術,第二次工業革命以電力和內燃機為核心技術,第三次工業革命(也稱科技革命)以原子能、電子計算機、空間技術和生物工程的發展為主要標誌。前兩次工業革命及其引出的產業和經濟運行方式通常被稱為傳統經濟;第三次工業革命以來以網絡、信息和通信技術為主體的新興產業和經濟運行方式則被稱為新經濟。在數據要素驅動下,新經濟有著以下區別於傳統經濟的顯著特徵。

  數據成為生產要素。新經濟與傳統經濟的一個關鍵差異,是數據進入生產過程,成為生產要素。機器可以通過對數據的學習不斷優化迭代,這在很大程度上依賴於數據要素的積累—利用—再積累—再利用。數據要素能夠驅動形成新經濟,關鍵是產生了三個循環:一是“產品→數據→產品”的內部循環,二是“數據→知識→數據”的加速累積循環,三是“資本→數據→資本”的“滾雪球”式循環。首先,全社會在產品生產和交易過程中產生大量數據。這些數據能夠幫助企業提供更加滿足消費者需求的產品,推動產出增長,形成“產品→數據→產品”的循環。其次,數據是機器學習的素材,是知識生產過程的要素,機器能通過對數據的深度學習和分析形成規律性的認識。知識的積累會以增大社會產出的方式使得數據要素更快地積累,形成“數據→知識→數據”加速累積的循環。最後,資本投資於數字化基礎設施、數字化設備和數字化研發,構建大平台,為數據收集和數據要素形成提供物質基礎和技術支持。數據要素的積累擴大了產出,提高了企業生產效率和盈利能力,形成“資本→數據→資本”的增長式循環。

  從人的幹中學發展到機器的幹中學。在傳統的工業化時代,人會在生產過程中實現幹中學,人力資本在工業生產過程中實現積累。在數據要素驅動的新經濟時代,人工智能技術可以不依賴人力實現機器的幹中學,以前所未有的速度提高了經濟運行的效率。

  機器從能替代簡單重復勞動轉向能替代複雜勞動。在前兩次工業革命以來的傳統經濟運行模式中,機器替代人類的重復性勞動並在這些方面具備更強的能力、更高的效率;在數據要素驅動的新經濟中,由於存在“數據→知識→數據”的循環,廣泛應用的人工智能技術能比人類更加高效地處理龐大而繁雜的數據,完成更加複雜和非結構化的任務,機器能潛在替代複雜勞動。新經濟中的“機器替代人”替代了與過去不同的人群,對收入分配結果會產生新的影響。

  數據要素驅動新經濟的主要運行機制

  文章指出,在數據要素驅動下,新經濟呈現出與傳統經濟不同的運行方式。具體而言,數據要素以“三大循環”驅動新經濟的形成與發展。

  “產品→數據→產品”的內部循環。在新經濟的運行模式下,企業在為消費者提供產品和服務的過程中積累了大量的消費者行為數據。海量的消費者數據支撐了算法,算法能力的提升促使企業能夠為消費者提供更加個性化的產品和服務,提升產品品質,發揮網絡效應,從而形成“產品→數據→產品”的內部循環。通過對數據的充分利用,企業規模越大效率越高,且有不斷累積循環的趨勢,產生了規模收益遞增的性質。

  “數據→知識→數據”的加速累積循環。數據作為全新要素投入新經濟生產過程中的重要特徵在於,數據是知識生產過程的要素,帶來了全新的知識積累和技術進步的方式。機器基於已有數據的深度學習和分析,能夠形成規律性的認識,而知識的增加能提高整個經濟體的運行效率,使得社會消費品更加豐富,並進一步積累更多消費者數據。知識的積累以增大社會產出的方式使得數據要素更多地積累,“數據→知識→數據”的加速累積,形成全新的技術進步模式,推動生產力的提高。
 


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