数字作为生产要素的几点分析

进入新世纪以来，信息的概念逐渐被数字替代。原因很简单，今天信息的发生、存储、使用、管理主要是数字这个形态，数字就替代了信息这个概念。数字是资源、资产、生产要素，在我们从工业经济走向数字经济的历史时期，不把数字问题弄清楚，确实会遇到诸多发展上的问题。

但是，今天我们是不是对数字已经认识清楚了呢？我不知道大家现在头脑中的反应是什么，总体来看，我们至今对数字的认识仍然处于早期，我们真正理解数字还有太多的因素要分析。

为什么说我们还有太多的问题没有说清楚呢？我们先从几个例子来看一看数字在我们的实际事务中是怎么产生、怎么使用的。

我们先看在经济活动及社会发展的实践中，数字是怎么发挥作用的，然后再从理论的角度看一看经济学是怎么看的。

首先讲几个例子，几个例子的跨度十分大，为什么跨度这么大？就是想通过不同领域数字使用的实际情况来改变我们对数字概念的认知。先说北京的事情，鲁家山垃圾处理厂是北京处理门头沟和石景山两个区域的垃圾处理厂。

垃圾分类，这是新的事情。垃圾分类以后怎么处理好是一个大问题，尤其是厨余垃圾。企业对厨余垃圾回收做了一点创新，目的是垃圾桶一出来，就能知道这个垃圾桶是谁的，这个桶里装的是不是厨余垃圾。因为在日常分类中，最复杂、分类最差的就是厨余垃圾。

某个地方收集上来的垃圾数量有多少，质量如何，是不是夹带有非厨余垃圾，对于这些问题，企业采取了这样几个方式：

第一，随车那个人先看桶里面的垃圾分的怎么样，但是桶里面的垃圾你也不能手伸下去全部捞，你只能看表面的。

第二，垃圾倒到垃圾桶里面的时候，有摄像头进行监控，倒的整个过程都很清晰。放到垃圾车时有一个称重，有一个二维码的识别器，时间、地点、谁的、重量、质量，都有了。没有分好的，虽然回去以后还要重新分类，但是最起码知道了里面什么地方是有问题的。这样一件事必须有数字，没有数字不能判断分析;数字是十分清晰的;这个车上收的所有垃圾桶里面的垃圾，这是数字来源。

所以，对这件事就需要这样的数字，就用这样的方式，它是一个封闭的集合。也就是说，这个垃圾车的数字不能和另外一个垃圾车的数字合在一起。数字很重要，没有数字刚才这个事情完不成，虽然很简单、量很小，但必须完整、精确。

接下来这个例子，几乎谁都用过，你就算不出差，不去旅游，但你去一些公共场所参加会议都需要。健康码数字和刚才这个例子的数字就完全不一样。刚才的数据是实时的、一次性的，健康码之所以能做，是因为公安系统和电信营运商多年的努力，在这个基础之上我们才能有健康码，否则没有健康码。其中，最基础的是什么？是人口库。

就算不是健康码，我们原来坐火车、坐飞机、住旅馆等，我们是人脸识别，人脸识别的基础就是人口库，是对着你身份证上的那个脸进行识别，所以神经网络是不能用的，为什么？因为神经网络的人脸识别永远不可能达到100%，到今天，最高的识别率也就是97%--98%。

例如，今天中国有1亿以上人次的识别，2%就是200万，一天有200万的识别错误，是不可想象的。我们自己的体会，人脸识别，不管你到哪，都很快、很准。随便在哪个地方，你把口罩一摘，识别就完成了，没有人口庫，这样的事项就不能实现。然后是手机实名制，没有手机实名制，怎么跟人口库去对接。具体到个人，你的手机怎么跟人口库进行对接，所以这是基础。接下来再加上移动运营商的营运数据，也就是你的行动轨迹，最后再加上制度、软件，从而实现真正的识别。

这里面的数据极其重要，数据有吗？已经存在。因为疫情下复工复产及人员流动的需要，健康码产生了，已经存在的数字在这件事中产生了作用，形成了价值。

再说一个例子，跨度又很大，是制造企业。这样的企业用机床制造轴承，机床是没有数字的，就是老式的机械，所以得有人盯着它去工作，劳动生产率很低。

一位来自该类机床制造厂的工程师想办法，加2个传感器，从2个加到5个，从3个数据到10个数据，再加上采集的数据、分析和简单的算法，实现了部分的自动控制，数据要它干什么？是为了自动控制，自动控制是要把人解放出来，就这样如此简单的道理。5个到11个数据，使得这个车厂实现了两件事情：

事情一  原来机床预热是工人去了以后预热，现在通过自动化的操作可以实现提前半小时预热，到达车间之后就可以开始工作，原来7个半小时变成了真正八小时。

事情二  在一些较长时间固定的加工动作上实现了自动控制，使得这个工人可以离开这个机器，去操作另一台机器，所以他一个人可以管两台机器，所以没有数字万万不能。

如果对工业企业比较熟悉的，对这个例子应该比较容易理解。凡是自动化的生产线、自动化的流程，它的工艺是要根据其材料、加工产品的规格进行优化，连续的自动化生产线，都是需要不断优化的。

在很多场合下数字都是必要的，没有数字不行，它是必要条件。从轴承厂的自动化改造，可能就需要11个数字，少一个都办不成。不过，关键在于是谁想出来在机床上应用传感器去收集所需要的数字，通过控制这些数字就能产生实际的效益。

数字的质量究竟是什么？也就是说数字的质量是对相应的事务必须精准、完备、系统。这件事务之外的数字再好也不要。

建设智慧电网的时候，数字的量很大，根本就是一个极其大的数字。不管是大还是小，围绕这件事，必须系统、精准、完备，否则的话就会出错，价值就要出问题，所以这是真正的数字质量。

最后，从理论角度看，数字和信息就是同义词，信息从来就很重要，只是到了新世纪，随着网络、智能终端、物联网和数据处理能力和管理能力的增强，产生了全流程闭环的数字化。今天手机上全是闭环的数字，信息就叫数字了，但是它和信息压根就是同一词。

迄今为止没有专门的经济学是分析数字的，一定是分析信息的。几个月来我一直在学习、思考、研究这件事情。

经济学主要在6个维度上对信息进行分析，在经济学原理类的书中都有关于生产要素的定义，主流经济学对于生产要素的定义，数字是可以满足的，但是所有经济学的教科书，却没有把信息或者数字列入到生产要素当中。

为什么会出现这种情况？数字确实是资源、资产，以及生产要素，但是为什么他们不写？因为你必须回答两个问题。

第一，作为生产要素，你如何解释它和其它要素之间的相同和不同，是同还是不同。他无法解释，没有人在今天能够解释清楚数字和劳动、资本、土地这样的生产要素的同和异，或相互关系。

第二，根据这样的特殊性，相应的制度设计要解决什么问题，要遵循什么原则。这两个问题，我们今天全球的经济学家没有人能够回答，所以它从定义上看是生产要素，但是在外延上绝不把它放进去，因为这两个问题他无法回答，学生问他了，说我不知道，那你怎么写进去的，所以这就是现实的状态。

（本文根据杨学山的最新公开演讲整理而成，未经本人确认。）