中国数字经济的理论创新及政策机遇

赵国喜，李艳燕，周 斌

（新乡学院a.数学与统计学院；b.经济学院； c.商学院，河南 新乡 453003）

一、引言

随着人工智能、区块链、大数据、云计算等数字技术的迅猛进步，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球要素结构、改变世界竞争格局的关键力量（UNCTAD，2019）。根据中国信息通信研究院《全球数字经济白皮书（2022 年）》报告，2021 年全球47 个主要经济体的数字经济规模达到38.1 万亿美元，比2020 年增加15.5%，数字经济已成为世界经济的主要增长动能（Singhal，et al.，2018）［1］。2023 年国家互联网信息办公室《数字中国发展报告（2022 年）》显示，2022 年我国数字经济规模达到50.2 万亿元，同比名义增长10.3%，占国内生产总值比重提升至41.5%，数字经济的发展对于我国抢占未来发展制高点，构建新发展格局、推动建设现代化经济体系、构筑国家竞争新优势具有至关重要的战略意义（武汉大学国家发展战略智库课题组，2023）。 数字经济是与传统的农业经济和工业经济完全不同的经济形态，生产要素、产权制度、信用关系、企业组织形式、市场组织结构和经济增长动力等诸多方面都发生了根本性变化，它在全方位影响我国经济发展的外部环境、运行条件和体制机制的同时，对消费者、厂商、市场、产业组织、宏观增长等方面的传统经济理论也产生了巨大冲击。 2021年10 月18 日，习近平总书记在主持中共中央政治局第三十四次集体学习时强调“要加强数字经济发展的理论研究，就涉及数字技术和数字经济发展的问题提出对策建议”；2022 年1 月16 日，习近平总书记在《求是》杂志上发表署名文章《不断做强做优做大我国数字经济》，再次提出“要加强数字经济发展的理论研究”；2022 年2 月国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》明确提出要求：“深化数字经济理论和实践研究，完善统计测度和评价体系”。当前数字经济理论的相关研究主要聚焦于描述性研究［2-3］，系统性研究及理论创新缺乏［4］，因此，迫切需要对与数字经济相关的一系列经济发展新形态和新模式加以理论阐释和分析，厘清数字经济与传统经济截然不同的发展特征和演变规律，加强数字经济发展的重大理论问题研究，增强经济理论对新发展阶段经济数字化转型和高质量发展实践的支撑和引导，积极推动构建更具学理化和系统化的数字经济理论体系，形成和发展符合中国经济实际的特色数字经济理论。 鉴于此，本文在梳理现有国内外相关数字经济文献及研究进展的基础上，从数字技术驱动、数据生产要素、实体经济与数字经济融合共生三个维度深入阐释数字经济内涵，比较分析数字经济理论与传统生产要素理论、消费理论、市场理论、货币理论和政策的联系与区别，拓展数字经济的理论外延，进一步探讨我国数字经济发展过程中出现的数实融合不足、信息安全危机、数字鸿沟等重大实践问题并提出应对策略，以期增强对数字经济理论基础和演进逻辑的学理性认识，为有效指导实践应用提供可靠依据，为数字经济健康发展提供逻辑连贯的政策建议。

二、文献综述

为直观形象地掌握国内外学者与数字经济理论相关的研究关注趋势和热点领域，采用信息可视化统计工具CiteSpace6.1.R4.64-bit 梳理现有数字经济相关文献，重点聚焦于理论研究并进行可视化统计分析。 实际文献计量过程中通过对时区、阈值、剪枝选取、最小生成树和其他功能参数的设定及适当调整，多次迭代后绘制完成与数字经济理论有关的文献总体发文量趋势图、关键词、共被引关系图谱和研究热点聚类图谱，系统总结分析数字经济理论的研究力量及研究进展。

结合Web of Science 和CNKI 数据库，分别以“Digital economy”“Digital economy theory”“Digital transformation”“Blockchain”“Aartificial intelligence” 以及对应中文“数字经济”“数字经济理论”“大数据”“区块链”“人工智能”等为关键词和研究主题对国内外刊物及文献进行检索，搜集、整理1983 年至2022 年相关文献资源24507 篇，剔出重复文献、相关性较低的文献和会议、报纸类等文献资料，查阅符合主题文献中引用的参考文献，补充被遗漏的文献后，获得有价值的原始文献数据资料共21009 篇。

20 世纪90 年代Tapscott 在《数字经济》中首次提出数字经济的概念［5］，在Nambisan［6］和Corbeet［7］以后逐渐被学术界广泛讨论，并且在现实社会被各大经济体所熟悉重视，后逐步形成由媒介、数字经济产出和基础载体投入三部分组成的新的经济形态，2016 年以后关注数字经济研究的文献出现大幅度上升（图1）。

图1 1983—2022 年与数字经济理论相关的研究总体发文量趋势

国际研究整体呈现从微观企业研究到宏观产业政策研究的变化趋势。 国内研究中前期主要着眼于新型互联网经济模式研究，如共享经济、网络经济、信息经济；中期多关注数字技术基础上催生的新产业、新业态、新模式以及与传统实体经济融合的研究；近期则热衷于数字化转型、数字经济与经济高质量发展、数字贸易及工业互联网等相关问题（图2 和图3）。

图2 1983—2022 年我国数字经济相关的研究主题

图3 1983—2023 年我国数字经济相关的研究主题

重点聚焦梳理与数字经济理论相关的研究热点聚类发现，国内外研究整体均呈现出“数字经济内涵特征界定→数字经济的现实表现与理论归纳→以传统经济理论为基础阐释数字经济理论变革的作用机理→提炼数字经济理论体系及发展过程中重要的科学问题→创新衍生新的数字经济研究方法体系”的学理链逻辑演进研究脉络。 数字经济内涵特征界定的关注点从强调数字技术产业及其市场化应用，例如通信设备制造业、信息技术服务行业、数字内容行业等［8-9］，逐渐转移到对数字技术经济功能的解读以及数字技术对生产关系的变革，数字经济的内涵界定在不同历史阶段各有侧重，并没有统一标准。 裴长洪等［10］从技术属性的科学意义出发，视数据为决定生产率的一种技术手段，认为数字经济具有规模经济、范围经济的特征；韩凤芹等［11］认为数字经济具有数字化驱动、数据核心、影响社会互动方式和提高社会治理的效率四个特点；佟家栋等［12］则给出了数字经济的四化特征，即数据化、网络化、智能化、共享化；陈晓红等［13］对数字经济做了一个相对宽泛的界定，认为数字经济是以数字化信息（包括数据要素）为关键资源，以互联网平台为主要信息载体，以数字技术创新驱动为牵引，以一系列新模式和业态为表现形式的经济活动。

对数字经济的典型现实表现进行相关经济理论归纳的研究，由学科领域推及相关科学理论和具体内容，重点从两个领域构建数字经济理论基础。 在新古典经济学领域，着重从宏观经济增长理论、中观产业组织理论以及微观消费者理论和厂商理论探讨其在数字经济下的具体变化；在新制度经济学领域，阐释数字经济理论中交易成本和现代产权理论的拓展。 关于数字理论体系研究，众多学者一般是从传统的经济学概念出发进行分析，拓展出关于数字经济的研究方法或理论框架的。 项典典［14］研究了数字经济下产消者，无论是从个体和企业的关系还是从获取所谓“资源禀赋”的能力看都发生了变化。 谢康等［15］讨论数字经济生产力数字化转型和数字经济生产关系的数字化转型问题，并从供需和“看不见的手”出发分别讨论了数字经济的微观和宏观理论创新问题。 王晓红等［16］从环境绩效和全要素生产率研究了数字化转型与企业高质量发展关系，认为数字化转型和环境绩效间存在U 形关系，和全要素生产率间存在倒U 形关系。李三希等［17］分析了我国数字经济发展存在关键技术缺失、数字生态建设亟待加强等问题。 陈晓红等［13］从新古典经济学、新制度经济学和管理学三个角度分析数字经济理论基础，给出了一个大致的数字经济理论框架。 新研究方法的逻辑特征在于注重数据分析，相比传统方法的模型驱动思路更加偏重数据驱动，通过数据结构估计出模型函数，从传统经济研究体系出发，以数字技术为辅助，明确数字经济研究方法体系的逻辑思维、研究对象、研究方法论以及实现途径［18］。 数字经济研究方法论表现出三个层次的创新，分别是传统方法的改进优化、数字技术带来的新研究方法以及数字经济时代的研究视域创新。

现阶段数字经济理论研究仍处于摸索阶段，它增强了对数字经济理论基础和演进逻辑的学理性认识，形成和发展了符合中国经济实际的特色数字经济理论，为有效指导实践应用提供了可靠依据。今后需要在以下三个方面开展进一步深入研究。 第一，数字经济的理论研究需要同中国经济发展实践结合，从中国特色现实问题和实际需要出发，从中国场景中挖掘、归纳、提炼出适合中国特殊国情与发展要求的数字经济理论逻辑，构建具有中国特色、中国风格、中国气派的理论观点，形成中国数字经济的学科体系、学术体系、话语体系。第二，数字经济理论的研究范畴需要更加多元化，应用视角需要更加多维化。现有研究的切入视角较为单一，主要集中于单个技术对经济的促进作用［19］，以及单个行业的数字化转型可能对其他行业产生的溢出效应［20］或直接经济影响［21］，但数字经济理论范式涵盖微观主体、产业和宏观整体三个层次，并不局限于经济要素，故未来还需关注非经济要素投入以及各个不同的经济体之间的高度连通，如对于资源有效配置、渗透融合、分配协同的作用机理的解释。 第三，基础理论问题既包括数字经济理论体系的构建，也包括对数字技术影响经济的基本假设、产权理论、消费者理论、厂商理论、市场理论、均衡理论、统计核算理论等方面的研究，数字经济理论体系研究的目的不是推翻新古典经济学的架构，而是深化数字经济的概念、内涵和特征的认识，加强数字技术和数据要素对经济发展影响的机理认知，创新经济学研究方法体系，将数字经济的新假设、新特征、新产业、新业态、新模式、新研究方法整合到主流经济学的内核中，不断修正和补充主流经济学的研究内容。

三、中国经济发展实践下的数字经济内涵

形成和发展符合中国经济实际的特色数字经济理论体系，首要是需要建立理论体系框架的逻辑分析基础，在中国经济发展实践下搭建起涵盖微观主体、产业和宏观整体三个层次的数字经济理论框架，对数字经济现象或问题的基本规律或属性进行挖掘、归纳、凝练，由此推导出能够横向拓展、纵向深入的普适性问题［22］。 遵循这一研究思路分析现阶段中国经济实际的特色数字经济内涵，以辩证唯物主义历史观为研究指导，识别数字经济发展不同阶段的实践做法及其表现出的新特征，认识不同区域数字经济的运行情况、数字经济对经济发展影响机理的差异性。 根据中国电子信息产业发展研究院发布的《2021 中国数字经济发展形势报告》，2021 年我国数字经济发展呈现出数字经济新动能作用持续增强，数据要素转化加快新兴技术勃兴，区域数据中心市场化运营模式加速创新、数字化场景推动数字化转型四个方面的新特征，本文从数字技术驱动、数据生产要素、实体经济和数字经济融合共生三个维度，对现阶段数字经济的内涵特征作进一步的阐释。

第一，数字技术驱动维度。 从技术层次而言，数字经济是以数字技术为基础的经济，无论是信息传输还是计算能力的支持都与现代互联网下的数字技术密不可分。 截至2021 年底，我国数据中心机架规模约520 万机架，在用数据中心服务器规模1900 万台，在用超大型和大型数据中心超过450个，算力超过140 Eflops 近五年年均增速超过30%，算力规模全球第二。 现代互联网是开放式互联系统（Open System Interconnect，简称OSI），是能够将数字化信息解析和处理的新一代信息技术，如人工智能、区块链、云计算、 大数据等［23］，数字技术的发展使创新主体之间的知识分享和合作更高效，多样化的创新主体主动适应数字化技术以创造新产品和新服务，使得数字创新产品和服务具有快速迭代的特征［24］。

同时，“云计算”可以集合网络上物理距离较远的物力资源实现复杂的计算，提高全网算力。 云计算提供的服务主要有三种类型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。IaaS是指借助网络中的基础设施对外提供服务。在Paas 中，服务提供商可以在为客户提供平台，从而使它们能够开发运行和管理业务应用程序，而无需构建和维护此类软件的基础设施。SaaS 是指通过网络把服务器作为一种服务的商业模式。 云计算大大提高了各类在线服务的效率，但目前按量定价和按时定价等方式已经不能适应新经济形势，云服务定价是数字经济理论中有待解决的问题之一。

第二，数据生产要素维度。 从生产要素角度而言，数字经济是以数据作为生产要素的经济，数字化信息是将图像、文字、声音等存储在一定虚拟载体上并可多次使用的信息［25］。 在传统经济理论中，生产资料是生产过程中土地、厂房、机器设备、工具、原料等劳动资料和劳动对象的总和。 在数字经济下，数字或数据本身显然成了生产要素的一部分，数据资本取代实体资本成为支撑价值创造和经济发展的关键生产要素，是数字经济最本质的特征。 随着数字技术发展，对数据资本的虚拟存储提高了搜索效率［26］，支持数据资本的低成本复制和搬运降低了进行价值创造的成本。

数据作为介入生产要素的一个维度，表面上看与其他生产要素相比具有可复制、可共享、无限增长、无限供给以及边际成本几乎为零的特点，从深层次上看我们需要从“生产的本质”角度探究数据与其他生产要素的关系。 首先，在数字经济的基础层，数据要素并不是以一种独立的、显性的要素形态存在的，而是作为传统生产要素的组成部分，更多地嵌入在支撑实体经济运行的各种数字化基础设施之中的，它为人才、资本、创新等要素在实体经济中的融合提供基础环境，并且在一定程度上帮助解决企业生产经营中的信息不充分或不对称问题，促进提升生产效率和经营效益，同时推进数字经济在旧经济的轨道上发酵、爆发，促使其他生产要素迅速“数据化”。 其次，在数字经济的支撑层，数据作为生产要素处于基础地位，甚至成为最主要的生产要素，其他生产要素的重要性进一步降低；数据开始作为一种独立的生产要素全面融入实体经济运行中，数字技术作为被实体产业应用和产出的结果，可带来原有产业的产出增加和效率提升，同时更进一步推动规制体系的颠覆性变化以及经济社会秩序的重建［24］。 最后，在数字经济的整合层，数据将作为庞大而精细的社会化生产系统顺利运行的黏合剂，重构原有产业的资源配置状态，实现互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术与实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展、充分融合，数据将成为唯一的生产要素，促使物质产品的生产秩序全部智能化、无人化，数字经济的含义更多体现在人的幸福感、满足感和社会的和谐度上。

第三，实体经济和数字经济融合共生维度。 虽然数字经济和实体经济分属两个不同的概念体系，在经济活动的本质和运作方式方面存在较大区别，其中包括基础设施和资源需求、经济活动形式、工作模式和就业形态、交易方式、创新和竞争力等方面的差异，但是数字经济并不是孤立于实体经济存在的，数字经济的发展是和实体经济融合共生、相互促进的过程［27］，软硬解耦促进专业分工的数字化模式正在重新定义实体经济的核心竞争力和价值来源［28］。

在数字经济基础层，实体经济的竞争力主要来自大规模生产带来的成本降低和“补链成群”的产业配套规模效应，数据促进了成本的进一步降低和效率的进一步提高（陈晓红等，2022）［13］；在数字经济支撑层，随着产业数字化的不断推进，现代产业经济将越来越强调产业链的动态形成和动态组团效应［29］，数据的作用主要体现在对实体经济的供给和需求两侧运行结构的数字化改造，实现对传统意义上商品市场的转型提升上；而在数字经济整合层，数据的作用将进一步体现在对要素市场的转型提升，实现对人才、技术、资本、管理等各方面生产要素流转的全面数字化智能化改造，从而实现国民经济的全要素数字化转型上。 在这一过程中，数据化和智能化技术不仅是产业投资、人才培养、技术创新、管理变革的重要基础，还是加速不同要素链条在不同行业和不同地域快速实现成链、结盟、组团、入网、解构的重要基础。 可以说，全要素数字化的过程是重构原有产业的资源配置状态，实现互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术与实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展、充分融合，推动形成智能化的数字经济体系的过程。

四、数字经济的理论创新

虽然数字经济的基本特征和现实表现给传统经济理论的概念界定、假设前提、研究方法等带来了诸多挑战，但同时无论在新古典经济学领域，还是在新制度经济学领域，数字经济理论仍然脱离不开主流经济学的理论内核，它只是对主流经济学理论内容的不断修正和补充。 由于数字经济对理论经济、应用经济乃至所有相关交叉学科的影响广泛且深远，本文重点聚焦与数字经济特征最紧密相关的传统经济增长理论、传统消费理论、传统市场理论、传统货币理论与政策四个方面，详细阐释数字经济理论变革的作用机理，总结拓展数字经济理论的理论外延。

（一）数据生产要素拓展了传统经济增长理论边界

无论是生产制造业还是服务业，在互联网背景下其前端的销售或服务都可以产生大量的数据。这些数据以及来自政府等机构的公共数据是企业进行价值判断、风险分析、市场预测和动态决策的基础。 2017 年12 月，习近平总书记在中共中央政治局集体学习时指出：“在互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力，因此要构建以数据为关键要素的数字经济。 ”传统经济增长理论对于数据及其资本化的过程关注度不高，一般认为劳动、土地、资本和生产技术的是关键因素，在资源分配时可以根据各类要素投入比例和贡献进行分配。 在数字经济环境下，生产函数和资本回报率等指标的建模与分析已经离不开数据资本，企业在组织中必须充分考虑数据资本这一新要素。 实际上，把数据视为资本要素是必要的，也有助于解释资本回报率是如何提高的这一问题［30］。 数据资本的创新在于两个方面：其一为生产技术的创新，其二为数据处理能力的提升［31］。2021 年，中国信息通信研究院发布《数据资产管理实践白皮书（5.0 版）》，突破了国外长期以来“把数据资产归于技术或者管理层面而不考虑数据资产价值性”的理论框架，给出了数据资产的定义和实现路径，开启了我国数据资本化管理的新时代。

在数字经济时代，价值创造的基础发生了变革，数据作为新的经济增长要素被纳入生产函数，重构了生产要素体系，进一步拓展了经济增长理论中规模报酬递增的假设和传统经济增长理论的边界。 数据这一全新关键要素的融入，重构了生产要素体系进而拓宽了传统经济增长理论的边界，数据可复制、共享以及反复使用的特性，突破了传统生产要素的稀缺性和排他性限制，进一步强化了规模报酬递增的前提条件［32］。 数据要素与传统生产要素的深入融合，使各要素的边际报酬增长速率比内生增长理论中更高，对经济增长产生放大、叠加和倍增效应，从而改变了投入产出关系。 例如：数据只有与劳动要素相结合才能成为生产要素；同时，数据也有助于改善劳动、知识、管理、资本和技术要素的质量和效率［33］。

（二）数字化消费打破了传统消费理论的边际效用递减规律

数字经济催生了经济新业态，带来了经济新动能，创新了经济发展新模式。 与传统经济比较，数字经济下的消费人群更加广泛，消费渠道更加多样，消费方式更加灵活，传统产业在数字化过程中创新能力也会大大增强。 数字技术降低了信息获取的成本，加快了信息在用户和企业之间的流动，不但消费者需求信息更容易被企业获知，产品或企业生产的信息也会更快地反馈给客户（Laffont 等，2021）［31］。 传统消费理论认为，伴随着投入的增加，相应的产出虽会逐步增加，但是增速逐步放慢，甚至最后会达到收益为0 以至为负的状态，这就是所谓的“边际效用递减”规律，如图4 和图6 所示。

图4 传统效益曲线

图5 数字经济下的效益曲线

图6 传统边际效益曲线

在数字经济驱动的稳定增长中，经济产出、就业与资本存量的增长都呈指数型，边际效益有明显递增的趋势［34］。 数字经济下，数字产品一经生产出来就具有便于复制、容易传播、难以破坏、易于改进等特点，这使得数字产品的生产有了“边际成本递减”的特性；由于网络的外部性，随着用户增加，需求方的效用会因为需求方的数字产品数量增多而扩大，其表现的经济规律特征就是“边际效用递增”，如图5 和图7 所示。

图7 数字经济下的边际效益曲线

传统经济理论中的消费者效用分析中，消费者遵循物以稀为贵的原则。图8 中，对于产品A，边际替代递减；随着A 数量增加，一个单位A 替代B 数量在减少，因此效用曲线下凹。 在数字经济下的消费者效用曲线如图9 所示。 B 代表普通产品，A 代表数字产品，对于数字产品A，满足边际效用递增，故对产品组合而言，边际替代增递，随着A 数量增加，一个单位A 替代B 数量在增加。 因为数字产品具有边际效益递增的特点，伴随着消费者对数字产品A 拥有数量的增加，在总效用不变的前提下，消费者所愿意放弃的传统产品B 的数量呈现递增趋势，所以数字经济环境下消费者效应曲线上凸。

图8 传统消费者效用曲线

图9 数字经济下的消费者效用曲线

（三）数字经济拓展了传统市场与贸易理论的理论内核

“均衡价格”理论认为供给和需求曲线的交点是“完美”的。 在一定的市场环境下，随着价格、供给和需求之间的关系变化，二者最终可以达到一个均衡点，在此均衡点处，供给和需求相等（图10）。

图10 传统经济理论下的供需平衡过程

如图10 所示，y=f（x）为供给曲线S，y=g（x）或者x=h（y）为需求曲线D。 假定当前阶段市场供应量由当前阶段的价格确定，下一阶段价格由当前阶段市场需求决定，借助迭代关系式yk=f（xk），xk+1=h（yk），如果在曲线S 和D 交汇点P0处满足曲线D 的斜率Kg大于曲线S 的斜率绝对值Kf，即Kg大于Kf，那么这个均衡点P0是存在的，图10 反映的模型也被称为蛛网模型。 数字产品在一定程度上具有“公共物品”的性质［22］，传统的供求规律在数字经济环境下不再成立，特别是传统均衡机制遇到了挑战。 数字经济下的供需市场在正反馈机制的作用下，达到动态的非均衡点，并随着负反馈制约和消费理性的形成，最终达到新的均衡点。

在数字经济大环境下，随着数字产品市场供应量的变化，供给和需求历经四个阶段，先达到暂时均衡点E1，再达到均衡点E2，均衡形成的过程不同于蛛网模型，演化过程如图11 所示，其中横坐标为市场规模，纵坐标为价格，演化步骤如下：

图11 数字经济下的供需均衡曲线

1.Q＜Q1时，数字产品投入生产，消费者有一个适应的过程，故价格不断减低，为了企业生存，供给量还在增加；随着产品的市场打开，需求在增长，达到供需相等的点E1，E1只是一个暂时的非平衡点。

2.Q1＜Q＜Q2时，随着产品产量增加，受边际成本递减的影响，企业愿意接受的最低价不断走低。 消费者所能接受的最高消费价格在攀高，企业定价当然会按照消费者愿意接受的最高价来实施，企业供给量不断增大，企业利润不断增加，市场规模持续增长并逐步逼近一个相对饱和的量Q2。

3.当Q＞Q2时，消费者对当前的数字产品的支付意愿开始降低，此时网络外部性难以发挥效用，传统经济理论中的供需规律开始发挥作用，最终达到一个市场均衡点E2。

4.当企业新的数字产品推出后重复上述过程。

同时数字经济中的经济活动依托网络平台，产品采购、运输、销售、信息传递、提供服务、资金流动都相对容易完成，这使得参与者的市场准入门槛相对较低（Wu J., Huang L. and Zhao J L., 2019）［35］。 在一定成程度上，即使偏远落后地区也能够摆脱“循环累积因果理论”的增长路径依赖，特别地，在数字经济下数字贸易促进了跨境电商行业快速发展，“有无原则”将替代传统的国际贸易理论“资源稟赋”理论，这也使得相对落后的国家、地区和人群能够加入到国际化的浪潮中去。 传统贸易理论中诸如“国际贸易的固定成本显著高于国内贸易”、“异质性主要体现为生产率差异”、“只有生产率高的企业才能从事出口活动”、“跨国公司最基本的生产要素是资本和劳动”、“跨国公司基本生产要素可以在部门间自由流动”、“跨国公司只有垂直一体化和外包两种生产组织形式”、“国际贸易存在冰山运输成本”、“企业边际成本服从帕累托分布”等命题将面临挑战。

（四）数字货币挑战了传统货币理论和政策

不可否认，传统货币理论和政策与宏观经济密切联系，扩张性的货币政策和紧缩性的货币政策分别是刺激总需求和抑制通胀的良好手段，数字货币是传统货币技术化的产物。 经典的“Mundell-Fleming Model” 模型认为资本的自由流动以及不同的汇率制度对一国宏观经济产生重要影响。 在数字经济环境下，数字货币具有发行成本低、流通速度快、可信度高、天然超越主权等特征，不存在汇率制度限制，这无疑挑战了蒙代尔-弗莱明的理论。

央行数字货币（Central Bank Digital Currency，简称CBDC）可以如同现金，在公众和央行之间构成一种有形的联系，且不需要中介机构就能够参与更为直接的结算，简化了货币体系的结构。 发行数字货币的国家央行具有对跨境支付行为的控制权，故可以将非居民对其本国货币的使用限制在某些特定领域，这就降低了货币流动的不稳定性和本国货币被他国货币替代的风险，也就避免了某种国际货币一家独大的局面［28］。 CBDC 把货币分成零售央行数字货币（Retail Central Bank Digital Currency，简称R-CBDC）和批发央行数字货币（Wholesale Central Bank Digital Currency，简称W-CBDC），前者主要对公众发行，后者主要由授权金融机构持有［29］。 受第三方移动支付习惯的惯性影响，央行数字货币的推广估计会面临用户迁移成本提升的障碍。 同时，数字货币使用流程可追溯本身是一把双刃剑。一方面在技术上央行可以利用数字技术对货币的流向进行管理，这无疑加强了对经营机构和企业的监管；另一方面数字货币具有易于追溯的功能，这使得使用者在数字货币使用过程中也面临被实时监控的压力和风险。 因此，数字货币运营机制设计能否适应国际社会的大环境还需要一个实践的过程的检验。

五、中国数字经济实践发展过程中的政策机遇

分析数字经济与传统经济理论的理论层面差异与联系，有助于理解和把握数字经济的发展规律，为解决实践问题提供理论支撑。 从实际效用的角度而言，厘清数字经济在实践发展过程中出现的重点问题，有利于为有效指导实践应用提供可靠依据，为数字经济健康发展提供逻辑连贯的政策建议。

（一）数实融合的机制问题

当前，数实融合越来越成为大国之间竞争的制高点，数字化技术的高度发展也为数据深入渗透到实体经济各环节从而带来了根本性的变革提供了契机，随之而来的是核心竞争力的全面提升。 从长远来看，只有拥有了数字技术并充分融入数字经济体系的实体经济，才能实现全面的、可持续的高质量发展。 然而我国在数实融合过程中仍存在一系列的问题，主要体现如下。

一是数实融合发展不均衡问题。 首先，不同行业数实融合发展不均衡，主要体现为第三产业、第二产业和第一产业在数字化方面的表现呈逐渐下降趋势。我国的数字经济和实体经济融合起步于消费服务业，尤其是面对消费者的零售领域，后来逐渐在工业和农业领域发展开来。 其次，不同企业的数实融合进程存在一定的不均衡。 大企业数字技术自给能力较强，中小企业则存在不同程度的焦虑——受专业人才储备不够、先进技术发展缓慢、资金准备不足以及数据安全的制约，中小企业数字化转型面临不会转、不能转、不愿转和不敢转的困境，导致许多中小型企业仍处于数实融合的初级阶段，严重影响数实融合的整体效率。 同时，由于经济发展水平不同，各地区的数字化技术水平也存在一定差异，地域上呈现东高西低的态势。 据国家网信办发布的数据，2021 年全国数字化技术水平前10 名的省份中，9 个省份均为东部地区，西部地区仅有四川省，5G 基站数广东省占据12%，规模上位居全国第一。地区间的数字化水平的差异也加剧了数实融合水平的不均衡，阻碍了经济整体的高质量发展。

二是数实融合的不充分问题。 2021 年，我国数字经济规模达到了45.5 万亿元，占GDP 比重从2020 年的32.9%上升至39.8%。 然而，数字技术仍未充分融入我国实体经济的全产业链与全周期中。数实融合仍主要在消费端发力，生产端有待进一步加强。 以传统农业为代表的传统产业的数字化转型升级效果并不理想，产业发展仍主要依靠劳动等要素投入的增加以及规模的扩张，创新驱动经济增长的新格局仍未形成。 在数实融合过程中，数据作为新型生产要素的价值还未得到充分释放，如何推动数据在企业内部各环节、各部门的流动，如何打通与企业相关的所有的数据连接，辅助生产、消费活动和经营决策的顺利进行，这些都是传统产业数字化转型中必须重视的问题。

三是我国实体经济的数字化转型的机制还没有完全形成。 实体经济数字化转型是传统产业发展的趋势，如果不转型或转型过慢将会面临被市场淘汰的风险。 从目前来看，数字经济与实体经济的融合机制的构建需要以连接为基础，将生产消费的各个环节接入信息网络，实现人力、设备、资源、生产线和物流网络之间的连接互动。 一方面，数实融合不但会受到实体经济传统发展思路惯性的限制，还会受到企业本身数字能力的制约；另一方面，数实融合需要提升政府数字化管理的水平，降低其在数字化治理中的掣肘作用。 因此，数实融合的技术路线和数实融合的理论都是亟待研究的课题。

（二）数字经济发展过程中的信息安全问题

在数字经济时代，数据的产生和使用是一种新常态。 数字产品或服务和传统的商品比较起来具有便于搜索、传递、跟踪、复制和验证等特征，在其为个体和社会带来便利之余，数据的安全问题也随之而来。 如果过分重视个人信息安全，那么某些新技术的推广可能会受到限制，譬如，智能汽车驾驶中司机脸部信息的识别是否必要。同时，在企业信息泄露中，以获利为目的的数据泄漏事件的数量占所有泄漏事件的80%以上，说明数据泄漏事件的发生主要仍然是利益驱动。相关法律法规的制定要积极跟进，市场机制和政府作用要相互补充、相互协调、相互促进，如此才能推动数字经济持续健康发展。

2020 年颁布的《中国人民银行金融消费者权益保护实施办法》《金融业数据能力建设指引》《网络交易监督管理办法》明确了消费者金融信息保护的基本原则，提出了金融业数据能力建设遵循的准则，规定了对网络消费者个人信息的收集使用细则。 经营主体不得将搭售商品等选项强制设定为消费者默认同意，不得将消费者以往交易记录中的偏好强制设定为消费者默认选择；消费服务是否自动延期、自动续约，应当由消费者自主选择等。 下一步，除了法律层面的一些信息保护之外，一方面要加强数据的分类分级管理和流程管理，加大核查力度，从技术层面上进行系统监管，逐步形成预警机制，另一方面还要平衡对数字企业的技术倚重和制约，防止市场对某个数字企业技术过分依赖，增加数字治理的风险。

（三）数字鸿沟与数字税下的社会不公平问题

数字经济对传统经济理论和经济模式都产生了深刻影响，同时还带了一系列社会问题，主要有以下几个方面。

一是数字经济形成了特定的数字鸿沟。 数字经济对参与者的信息技术能力、数字学习能力和数据获取能力都有比较高的要求，这使得数字经济的主要参与者主要集中在掌握资本和技术相对比较多的群体。 一方面，从业者可以被分为擅长从事数字经济的群体和不擅长从事数字经济的群体，而且后者在整个劳动力人口中所占比例还较高；另一方面，数字经济催生了诸如“社区团购”“网络销售”“平台销售”等形式丰富的经济模式，互联网企业依靠其资金和技术优势，严重冲击了传统企业和线下零售或服务企业，造成了群体收入的巨大差距。 目前，数字服务税以大型数字平台为征收对象，以一定的服务规模为征收条件，这无疑有助于缩小数字鸿沟。

关于数字税的征收存在如下问题。 首先，课税对象的边界比较模糊。 其一，数字经济往往借助网络平台来实现，活动会涉及多个经营主体，这些经营者之间的活动相互交叉，因此课税对象的边界往往难以清晰地做出划分；其二，数字产品和服务很多情况下是无形或者隐形的，利润的流向也难以把握，这使得税基无法精准把握。 其次，纳税的主体难以有效监管。 数字经济和传统经济的经济活动不同，前者不需要过多地依赖生产环境和销售环境，参与交易者的范围很大，交易的门槛也大大降低，因此经营者主体非常分散。 一方面，这使得强制性的注册登记难以有效实现；另一方面，由于经营者距离注册地的物理距离较远，税务机关难以有效监管。 最后，数字税也会带来一些社会不公平问题。目前来看，数字税的平均税率相对传统产业的平均税率偏低，这对传统经济的经济活动造成了一定负面的影响。 同时，由于数字经济活动范围大，不同地区甚至不同国家的税收政策差异也会带来一定程度的社会不公平问题。

当前，经济合作与发展组织（简称OCED）及联合国希望能从全球范围内充分考虑数字经济对税收制度的挑战，形成一套系统性的税收规则改进方案，缓解数字经济带来的不同国家之间的管辖权纷争矛盾以及税基溶蚀等问题。 欧盟、英国和印度分别通过设立新的专门针对数字经济的税种，缓解数字经济造成的产业间税负不均衡问题并为相关国家拓展新的税源。 美国坚定反对单边的数字税政策，以维护本国数字经济发展利益，逐步实现从尽量减少干预到调整税制和征管方式予以应对的转变，以推动数字经济发展与税收制度的良性互动。 澳大利亚和新西兰进一步深化商品、服务税（增值税）改革，加强对提供数字服务或销售数字产品的境外企业的税收征管能力，在保护本国税收利益的同时维护境内外企业公平竞争环境［12］。 这些关于数字税征管在开放与保护、激励与约束方面的均衡政策也可以为国际税制改革和我国数字税的实践提供借鉴和参考。