邺架轩读书沙龙第33期
数字经济前沿八讲
沙龙时间：2022年10月26日（周三19:00-21:00）
沙龙地点：邺架轩阅读体验书店（清华大学图书馆北馆西侧）
对谈嘉宾：王勇 清华大学长聘教授 清华大学社会科学学院经济学研究所副所长 博士生导师 兼任清华大学民生经济研究所所长
孙震 清华大学社会科学学院经济学研究所副教授 博士生导师
主 持 人：邓耿 清华大学国家大学生文化素质教育基地 写作与沟通教学中心
主 办 方：清华大学国家大学生文化素质教育基地
协 办 方：清华大学图书馆、邺架轩阅读体验书店
直播平台：学堂在线、光明网
学堂在线直播二维码 光明网直播二维码
主持人：各位老师、各位同学，线上的各位观众，大家晚上好！欢迎大家今天晚上来到邺架轩读书沙龙第33讲，我是清华大学国家大学生文化素质教育基地、清华大学写作与沟通教学中心的邓耿。今天很高兴请到了来自清华大学社会学院经济学研究所的王勇教授和孙震老师，两位为我们共同解读《数字经济前沿八讲》这本新书。本书是一本由清华大学社会科学学院经济学研究所十位教授共同编著，解读中国当前数字经济前沿问题的通俗学术读物，结合了大家在数字经济方面作的研究以及取得的成果，从它的新要素、新组织、新格局等不同维度讨论了他们对于数字经济前沿知识的认知，同时也讨论了未来数字经济发展的机遇和挑战。
下面请允许我简单介绍一下今天参与这本书解读的两位嘉宾。首先是王勇老师，王勇老师是清华大学长聘教授，社会科学学院经济学研究所副所长、博士生导师，兼任清华大学民生经济研究院院长，主要研究领域是数字经济平台、平台经济治理、企业理论和国企改革等等，他发表的一系列论文和著作在国内外具有广泛影响。孙震老师是来自清华大学社会科学学院经济学研究所的副教授，研究方向是创新经济学、发展经济学和数字经济。
大家一定很期待两位嘉宾对这本书的解读带来分享，下面请两位嘉宾对这本书展开对谈。
孙震：感谢主办方的邀请和精心筹备，感谢现场的各位老师、同学和读者朋友们。今天非常高兴能够来到邺架轩读书沙龙，能够邀请到王勇老师和大家一起分享一些关于数字经济的前沿知识，并且讨论一下数字经济未来进一步发展会面临的机遇与挑战。数字经济是继农业经济、工业经济以后的一种新的，甚至是主要的经济形态，它在我国现在的国民经济中占有举足轻重的地位。根据中国信通院的数据，截至2020年我国数字经济的规模已经达到了近40万亿人民币，占国家GDP的比重达到了近40%。我们之后会讨论到，数字经济的界定和统计存在很多难点，所以不同的机构统计出来的数据可能不一致，中国信通院的数据是大家引用最广，使用最多的数据。事实上我们也做了一个不完整的统计，截至2020年底中国除了新疆和宁夏之外，其他所有地区都出台了关于促进数字经济发展的地方政策。另外，今年1月总书记在《求是》杂志上发表了一篇非常重要的文章，即《不断做强做优做大我国数字经济》，可见国家从顶层到各个层面都把“数字经济”提到了一个非常重要的地位。在这个背景下，清华大学社科学院经济学研究所刚刚出版了《数字经济前沿八讲》，集结了社科学院多位老师的研究成果，所以借今天这个场合跟大家聊一聊“数字经济”，推介一下这本书。
“数字经济”是一个比较新的概念，目前还没有一个公认的可以广泛使用的定义。在今年年初国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中将“数字经济”定义为，“数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态”。依我所见，这是“数字经济”最简洁，同时也最全面的定义。它强调了数字经济是以数据资源为“原料”，突出了要以现代信息网络和现代信息技术作为工具，同时特别重要的指出了数字经济想要起作用还要融合应用、还要促进其他要素的转型，并且最后指出一定要促进公平与效率的统一。
在日常生活中，大家在生活中对数字经济的直接体验可能更多是数字经济的表现形式，也就是大家经常听到的两个关键词，数字产业化和产业数字化。这两个词听着很相似，但其实是范围有差异的两个概念。“数字产业化”的核心是数字技术、数字产品的直接应用，最狭义的包括人工智能、大数据算法、操作系统等一系列产品的应用，包括因为数字技术而驱动产生的一些全新的业态，全新的经济形式。相对应的，“产业数字化”大家体验更直接一些，比如说运用数字技术对传统产业的赋能、改变，日常生活里的例子比比皆是。这个定义虽然被经常使用，但是界限也没那么清晰，比如说大家非常熟悉的共享单车从数字产业化角度看，好像是数字技术驱动的全新产业，但出行服务、共享自行车这个业态以前也存在，只是没有发展起来，也可以把它理解成是产业数字化。因此二者没有严格的界限，但是这些例子可以帮助我们更好地理解数字经济在我们生活中渗透到了方方面面。
说了这么多，非常想和王老师交流一个问题。我们把“数字经济”提到了农业经济、工业经济之后的新的经济形态，为什么我们不把数字经济叫做一个新产业而是叫做一个新的经济形态呢？它如果是一个新的经济形态的话，它和传统的农业、工业经济形态又有什么区别？您在这个领域作了很多年的研究，想听您分享一下对这个问题的看法。
王勇：刚才孙老师特别引用了我们国家发改委出台的《“十四五”数字经济规划》当中关于“数字经济”的定义，并且指出数字经济最重要的内涵是一种新的经济形态，而且包含了数字产业化和产业数字化两大部分内容。为什么会把数字经济上升到和农业经济、工业经济相并提的一种经济形态的概念，而不是把它停留在一个经济产业或者是一个部门经济的概念？这一方面和我们对数字经济的认识有关系，更重要的是和数字经济在我们社会经济当中所扮演的角色越来越重要有很大的关系。早期托夫勒写《第三次浪潮》（那时候流行一个概念叫“信息经济”。当时我们理解为它是一个部门经济的概念，是从事软件、信息、通讯的。后来联合国对美国的经济进行总结的时候提出了另外一个概念叫“知识经济”，在中国曾经也提出“发展知识经济”，这是因为当时美国的经济增长出现了前所未有的高增长、低通胀的形态，这和传统的工业经济的运行不太一样。知识经济和早期的信息经济的概念相比已经开始往形态的方向靠拢，但是仍然停留在一个相对比较大的产业维度上。在这之后出现了互联网和“互联网经济”，互联网经济主要是指依托于互联网技术所开展的社交、娱乐、电子购物、电子商务等经济形态，是把若干个行业，若干个部门放在一起，包括中国提出了“互联网+”的概念。这些概念的出现，从信息经济、知识经济，到互联网经济，涵盖的产业范围和门类不断地扩大，这些技术在我们生活当中所发挥的作用也越来越广泛。再后来提出了“数字经济”的概念，在互联网经济之后还提出了“平台经济”的概念，我们把数字经济的概念看成是比早期的信息经济、知识经济、互联网经济都要大的概念，把它看成涉及到经济运行的形态，而不是停留在某一个行业里或者若干个行业里。平台经济和数字经济的不同之处在于，平台经济强调的是组织形态而非经济形态，从组织人类开展各种活动的角度强调平台的作用。我国出台了数字经济“十四五”发展规划，习主席在《求是》杂志上提出了“做优做强做大数字经济”，这些就是把数字经济看成了一个非常重要的经济形态。这个形态就可以和人类所经历过的另外两种最主要的经济形态作对比了，一个是刚才提到的农业经济形态，另外一个是工业经济形态。
不同的经济形态可以从不同的角度来进行对比。
第一，最容易让大家产生对比的是，从经济表现来看，农业经济最重要的经济表现是短缺型经济，工业经济最重要的是经常出现产能过剩，我们国家会进行供给侧结构性改革，很重要的原因是前几年中国在很多行业里面都出现了产能过剩的情形，所以工业经济经常出现的问题是它的过剩。相对于这两种经济来讲，数字经济可以实现更好的经济效率，更好的兼顾公平，所以数字经济在经济表现上最大的特征是精准型的经济，不至于造成过多的浪费也不至于带来严重的短缺，相对来讲它能够更好地提高资源的配置效率，减少资源的错配，达到一种相对比较精准的形态。这是数字经济作为一种经济形态一个非常重要的外在表现。
第二，数字经济在其他的运行方面，比如说对要素的配置方面也和传统的农业经济、工业经济不一样。农业经济配置的最重要的生产要素是两种，一种是土地，一种是劳动力。过去有一个说法叫土地是财富之母，劳动是财富之父。工业经济又多了两种生产要素，即资本和企业家精神，这是工业经济普遍用到的四种生产要素。到了数字经济，除了前面这四种生产要素又多了一种新的生产要素——数据。从经济形态的角度来讲，它在要素的使用方面和农业经济、工业经济相比，它的要素是最全面的。
第三，从经济活动的组织主体来看，在传统的农业社会经济活动的组织主要是靠家庭，所谓的男耕女织，以家庭为单位开展各类经济活动，生产靠家庭，消费也依靠家庭自给自足，储蓄、养老都是依托家庭，至多依托中国过去农村的大家族来开展这些经济活动。所以在农业经济当中最重要的经济组织体是家庭，也是最重要的单元。到了工业社会，经济活动的组织主要是依靠工厂，特别是生产型企业，把资本和劳动力在工厂里进行组织，工厂成为了工业经济形态最重要的组织方式。到了数字经济，数字经济当中最重要的组织方式是借助互联网平台开展活动，包括社交、娱乐、消费等，甚至现在出现了工业互联网，我们的生产，包括日常生活中个人用到的具有生产力形式的云计算的服务平台，比如说WPS、云存储等。在数字经济当中平台成为我们开展各类活动的最核心、最重要的载体，平台成为一种新型的组织方式。对比来看，农业社会的组织主体是家庭，工业社会的组织主体是工厂，数字经济的组织主要的形式是借助互联网平台。
从经济绩效、要素的使用、组织方面可以看出来它和传统的农业经济、工业经济都不一样，所以说数字经济是一种新的经济形态。
孙震：谢谢王老师非常全面的阐述和解析。我们也理解了数字经济渗透到生活中的方方面面，它不是一个简单的部门经济或者是产业经济，它是一种新的形态，王老师在刚才的梳理中点出了数字经济几个非常重要的关键词，也正和这本书的副标题“新要素、新组织、新格局”相切合 ，其中第一个关键词就是“新要素”，王老师提到了数字经济时代数据成了一种新的要素，在数字经济的各种定义中也均以数据资源作为关键要素，这里加一点我自己的理解和大家分享一下。
“要素”具有经济学含义，指的是生产要素。在经济学中生产要素有一个严格的定义，它在生产过程当中增值、赋能，让生产过程绩效更高，却不直接进入最后的产品。一种说法是数据是新时代的石油，这体现了数据的资源特征。我国十九届四中全会才正式把数据称为生产要素，“四中全会”提出我们“要健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素，由市场评价贡献，按贡献决定报酬的机制”。从顶层设计上厘清了数据是一种生产要素，它能够为经济发展提供重要的增值空间。另外，我国是按劳分配为主，多种分配方式共存，多种分配方式是指其他的生产要素可以参与分配，也就是说数据可以参与分配。举个例子，用户在淘宝购物时向淘宝提供了数据，这个数据是淘宝的生产要素，淘宝通过数据进行生产，产生了增值，而且带来了效益。理论上用户应该参与分配这个效益，但是在淘宝看来运用数据给用户提供更好的服务也属于让用户参与分配。问题的关键在于用户参与的分配份额是否合理。十九届四中全会提出由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，这个问题从顶层设计上给出了指导，但是距离实践还是非常遥远。“四中全会”指出“要按照市场评价贡献”非常正确，市场往往是最有效的进行资源配置的一种手段，当然市场进行贡献就需要数据在市场里面有比较好的流通过程。但如何定义“按贡献参与报酬”？我提供给淘宝的数据到底对淘宝的营收产生了多少贡献？这很难说明白。甚至在第一步，数据权属方面都很难说明白，即数据应该属于谁？有一些数据属于我，例如我个人的信息、家庭的住址，但是我的浏览记录就不完全属于我，因为我浏览的是淘宝提供的数据，这就很难判断这些数据带来的贡献应该怎么分配。虽然我们把数据提到了生产要素的地位，我们明白它创造了价值，也应当参与分配，但是如何参与分配，至少面临着数据权属应该怎么界定，以及是否可能让数据在市场里流通起来，在市场流通过程中体现出它的价值，再来进一步考虑它分配的问题。这里面有一系列非常复杂的问题，想听一下王老师的见解。
王勇：关于这个问题我也没有特别多深入的研究。但是像您刚才所提到的自然而然会做一些思考，今天把我自己的一些思考和大家作一下探讨和交流。
第一个问题回到孙老师提到的最基本的问题，既然我们把数据不完全看成是一种资源，而是看成是一种要素。要素在经济学当中是指要做一些投入，最终能够产出一些产品。如果把数据作为一个生产要素，它最主要产出的是什么产品？有一个概念叫数据产品。不管是企业也好，还是我们做学术研究，都经常需要大量的数据，我们会对这些数据做各种各样的分析，一些电商平台也需要分析我们浏览器积累的那些数据，基于那些数据产生出需要的一些信息。我们做学术研究对数据进行回归分析，通过检验想发现一些新的知识。当我们理解数据作为一个生产要素，一定要了解我们处理数据最终的产出是什么。数据产出主要是两个方面：第一方面是信息，尽管也有人把数据等同于信息，但是个人认为数据只能说是信息的碎片。什么是信息又是一个根本的问题。比如说很多从事计算机的都知道，信息科学这个领域的创始人香农说，“信息是一个减少不确定性的过程”。信息实际上是和你关心的一些不确定性有很大关系，需要把数据拼在一起形成对你关心的不确定性的消除做出贡献。每个人在用数据的时候希望从数据当中提取某一方面的信息，比如说一个商户今天晚上要进行抖音直播，就想知道哪些人在这个时间点上会登录，更有可能购买产品s不愿意为某个游戏产品花钱买设备，所以每个人在使用数据的时候都为了解决自己所关心、所要做的决策的信息。从这个角度来讲，我们就需要去了解数据是怎么变成信息的。比如说孙震老师提到了，他的数据参与到电商平台上的浏览，是怎么形成商户所需要的信息的。有可能我并不需要个人数据，只关心集体信息，比如说我想知道今天晚上21点到23点这个时间段有多少40-45岁的男性愿意进入我的商铺，愿意关注我卖的白酒。个人的数据对我得出那个信息有贡献，但是这个贡献很小，我很难对你的贡献进行计量。也有可能个人的数据对得出信息贡献很大，比如银行想了解某人在银行是否有欠款，他就想了解你今天晚上在什么地方，是否会进行高消费等行为，这就和他个人的行为轨迹、浏览数据高度相关了。因此，从数据到信息的生成过程来看，就需要把数据到信息的生成过程中算法的处理等事项界定得特别仔细。数据一方面往信息上发展，另外一方面信息也可以生成知识，知识和信息有一定的区别。我们做学术一般认为，知识是一种特殊的信息，它涉及到有因果关系的信息，把两个不同的事物之间找到因果关系或者是相关关系，大量的知识需要经过数据来检验，做科研很重要的一点是要发现新的因果关系，提供新的理论，为人类贡献新的知识。数据为知识发现做出重要的贡献，知识的产生对整个人类社会作贡献，这个产出具有公益性。从这个角度来看，数据作为一种生产要素在为产出做出贡献的过程中怎么界定贡献、界定权属、进行分配，这个话题谈论的有点超前了，因为作为一个要素到它的产出，从数据到信息或者知识的过程现在并没有完全在理论上把它说明白，包括数据产生的信息对创新的贡献等。最近在IER上有一篇文章研究数据是如何推动创新的，提到数据有它的公益性，有溢出效应，这样就会带来数据使用对创新产生的影响。数据从要素变成产品，到处理数据的技术等都处在发展过程当中，比如现在很多人担心数据的隐私保护，这种情况下讨论数据财产权的归属甚至讨论参与分配太超前了，我认为在数字经济还需要更多地和实体经济相融合，借助数据要素对生产要素进行赋能的情况下，探究如何发挥其生产属性比探究其分配、权属等问题的优先级更高。所以对于数据要素的使用首先要本着生产的角度，包括算力算法具体在不同的领域、不同的行业到底是怎么赋能的，能够带来多大的效益，而且只要它在生产中产生巨大效益了就一定会构成稀缺性资源，构成了稀缺性资源后市场就一定会给它定价，在这个过程当中关键利益会自动分配向谁。这里不应该一开始有太多应然的讨论，经济学应该强调实证分析，要看实际它的贡献在什么地方，它的作用机制是什么。
孙震：谢谢王老师。王老师刚才提了很多和现实结合的看法，特别是提到了数据隐私问题，我认为在隐私问题的讨论上我们还需要实践先行。隐私和权属略有不同，大家对个人隐私往往特别敏感，法规、政策往往出台得比较靠前，我们国家去年6月份出台了《数据安全法》，8月份出台了《个人信息保护法》，对个人隐私提出了更高的要求，这的确帮助我们说清楚一些问题，但是在实践中也存在模糊地带。个人在数字经济里面参与经济活动，必然让渡自己一些个人隐私信息，这些信息虽然有明确的权属，但是因为数据本身的特质它可以零成本地复制，复制过程中很容易被篡改，甚至很容易在复制过程中被截留，就会导致一系列可能的问题。我们在机制、政策层面尽可能避免数据过多的流动，对产生数据价值的方式进行规范，并要求数据使用要场景公正。如果一个购物平台采集了我的数据，它应当只能利用我的数据给我推荐我喜欢的东西，这听起来像是场景公正；采集了脱敏之后的个人信息向跟我具有同样相似特征的用户推荐商品听起来也像场景公正；但如果用我的信息进行大数据杀熟就不属于场景公正。但也存在一些很模糊的例子，比如一些流媒体推送平台，或一些给大家推送新闻的平台，他们会向用户推送符合用户观点、偏好的新闻，这个过程中用户每天都能看到符合自己立场的新闻，就会慢慢地导致我们经常听到的信息茧房、观点极化，人们越来越难以接受和自己不同的观点，那么这种对个人隐私信息的使用是否属于场景公正？可见，场景公正中有很多悬而未决的问题，需要在实践中慢慢摸索。这是从消费者的视角，从企业的视角来讲，之前我跟汤珂老师、谢丹夏老师试图从理论上写一个模型，如何把数据产品做成类似技术那样可以用知识产权保护的东西，后来觉得这个问题很难在理论上想清楚，专利保护的技术通常都是有形的，有明确的技术标准，而数据有太多的非标准化、可篡改性的特征。汤珂老师一直认为，数据未来需要有一个类似知识产权部门的保护来促进它在市场上的流通、发展，这里面有很多值得我们进一步研究的问题。在个人层面我们特别关注个人隐私数据安全，在一个更宏观的层面上就涉及到国家的数据安全、国家的数据主权、国际之间的数据治理问题，这方面这几年也有很多的充满争议的事情发生，影响了国与国之间的决策。王老师您觉得这方面未来是什么的走向？以及根据现在的情况有没有更好的解决思路？
王勇：讨论数据安全这个问题之前，就你刚才谈到的数据从隐私保护的角度来讲再补充一点。前面给大家介绍到数字经济形态特征的时候提到数字经济是一个相对精准型的经济，那么为什么它能表现出精准？就是因为经济运行建立在数据的基础之上，能够比较了解每个人的偏好和需求，能够知道生产厂家的备货情况、库存情况，减少生产和交易过程中的成本，让我们的经济运行的更加高效。正是因为现在有了移动互联网，有了精准的位置信息，基于移动互联网产生的LBS，基于位置所产生的经济服务，共享单车、外卖、网约车等这些经济才能发展起来。数据对整个数字经济精准度的贡献是毋庸置疑的，但是它也有代价，代价是越精准就越会侵犯个人的隐私。我们需要区分数据、信息、知识这三个不一样的概念。很多企业侵犯了用户的隐私信息，比如名字、家庭住址、收入水平、支付意愿等，我通过了解偏好来推送用户更喜欢的短视频、文章、资讯等等，把用户的目光留在我的平台上。包括很多平台贩卖的是整体的个人隐私信息，不是个人单独的一个数据片断。早些年中国发展大数据这个行业，后来很多大数据企业、大数据公司都倒闭了，甚至是一些负责人因犯罪而入狱。中国的大数据产业走过了相当大的弯路，这些弯路在什么地方？这些大数据公司发现最能赚钱的是涉及到个人隐私的信息数据，所以都想办法去用各种手段获取这些数据段，出售用户的信息，而不是出售用户的数据。回到基本的概念，我们讨论隐私数据和隐私信息，我们更多地应该保护个人相关的隐私信息，跟个体相关的数据甚至个体行为的数据只要通过加密算法抹掉个人的主观特征，就可以在个人隐私数据未知的情况下看到个体的行为。所以从目前来看，我们讨论个人隐私保护方面还是一定要把隐私数据和隐私信息区分开，隐私信息不管什么样的情况下一定要保护，隐私数据可以通过加密处理使得个人的个性化特征去掉。我们用这样的方式鼓励企业进行场景式的开发，做到场景公正。隐私信息不管什么情况下都是不能卖的，都不应该获取到的。清华法学院的老师也在讨论个人数据的保护以及权属的归属，这实际上属于人格权，不管有没有经济活动在其中，都涉及到我的人格权，人格权就像肖像权一样需要保护。回到场景公正，涉及到隐私保护还是要区分数据和信息的区别，判断数据和信息的界限是什么。
回到更宏观一点的命题，我们刚才讨论的数据是跟个人相关。生活当中的数据不仅和个人相关的数据还有跟企业相关的数据，跟企业相关的数据涉及到商业机密的数据，这些数据也可能被获取、浏览与分析。进一步上升到地方政府，上升到国家层面，都有可能有很多数据，这就和地方政府、国家的发展紧密相关，数据从个人层面上升到商业层面，甚至上升到国家安全、政治安全的层面上来。这个层面上的问题也是非常重要的，因为现在的数字经济大部分是基于移动互联网开展，移动互联网技术有一个最大的特点能够对位置进行定位，而位置信息在国家层面上，有些位置是机密信息。根据俄乌战争的报道，俄罗斯方面的一个部队转移到一个阵地，拍了一个自拍，上传到了FaceBook，很快地址信息就被泄密了，乌克兰的海马斯的炮弹就过来了，这充分说明了地点信息的重要性。移动互联网包含的信息很多，一个人在什么时间在什么地方出现，比如在不同的部委机关活动等等，一旦获取到这些信息就能够作出很多危害国家利益的事情。从这个角度来讲，保护数据安全非常重要，特别是和移动互联网相关的数据。当然，除了移动互联网之外，一些数据库里面收集了大量的数据，而且这些数据有时候是借助一些特定的算法和算力能够得出一些比较重要的信息，甚至是敏感的信息的。比如说一些省部级领导的个人数据、社会关系网络数据、就诊数据，从这些数据分析中可以提炼出一些对做决策有用的信息，如果他做的决策有可能是危害我们国家利益，他根据这些数据获得这些信息，提高了决策能力，实际上对我们的利益是一种损害。从整体上来讲我们所面临的地缘政治局面非常复杂，所以国家安全的层面也需要考虑在内，这也是数据作为一个生产要素它进入经济活动可能面临的很多约束。从隐私保护、商业机密到国家安全，在这些约束下我们怎么更好地去发挥数据要素赋能实体经济和推动数字经济发展的作用。所以这个谈论也是非常有必要的。
孙震：谢谢王老师的分享。我们刚才讨论关于数据作为生产要素的问题，以及数据要素市场的建立问题都包含在这本书的前三章中，第一章是蔡继明老师介绍了数据要素如何参与分配的一系列理论问题，第二章是戎珂老师介绍了数据确权和分级分类管理，第三章汤珂老师介绍了数据要素市场建立的一系列问题，在书里都做了更深刻的讨论。
接下来跟王老师探讨一下关于数字经济时代的新组织的问题。我们把数字经济称为是继农业经济、工业经济之后新的经济形态，另一种非常流行的说法是数字经济时代我们看到的一系列技术和生产关系的变革代表了第四次工业革命，我们回头看每一次工业革命除了技术大发展、生产力大发展，同时往往伴随着生产关系、组织方式的巨大变迁。比如说第一次工业革命，即蒸汽机时代，带来的生产关系是工厂集中化生产，机器开始代替人；第二次工业革命是电气化，带来更大规模的工业生产，比如标准化等一系列新的组织方式、组织形态；第三次是信息时代的革命，中国搭上了信息时代革命的列车，也有一些很典型的特征，比如说一个非常重要的特点是全球化，带来了非常巨大的生产关系、组织形式的变化。每一次的变化既是生产力的巨大释放，效率的提升，同时从人的角度也看到了一些问题，特别是分配不平等方面会出现一些问题。数字经济时代我们看到了技术的变迁，我们看到了人工智能、机器学习这些技术带来了生产力的改善，同时也看到了非常巨大的新的生产关系的变化，非常多的组织形式的变化，典型特点就是网络效应，特别是进入到了这个世纪以后有了新的组织形式，比如说平台经济。平台相当于把两个网络连起来了，网络效应进一步扩大，我们经常说平台具有双边网络效应，一边的用户多，给另一边的用户带来的收益就大，平台这一新的组织形态极大地放大了这个时代的生产力。我们看到它带来了一系列好的发展，与此同时这个巨大的规模效应也意味着不加约束只靠市场力量发展，就会导致垄断等一系列问题的出现变得更有可能。我国专门出台了平台经济治理相关的法律法规，说明我们已经意识到这方面还是有一些问题，值得在政策和法规层面上进行讨论和约束。王老师一直在研究平台经济这个领域，从学术界的讨论和政策界的制定方面都发出了重要的声音，您在这个领域是最有话语权的，想听一下您对平台经济、数字经济在这个时代的生产力的放大作用以及它面临的问题是怎么看的？
王勇：就像刚才我们所提到的，我们把数字经济看成是一种经济形态，在数字经济当中我们的消费活动、生产活动、娱乐活动的组织方式主要是靠互联网平台，也就是说互联网平台是我们在数字时代下的最主要的组织方式，它和你刚才所提到的在工业时代、工业经济当中，工厂是最重要的组织方式是一样的，工厂是把劳动力、资本、企业家精神、土地这些生产要素组织在一起进行生产，当然包括后来又进一步衍生出公司化的组织，公司化组织可以使其他的各种消费活动通过这种方式组织起来。你会发现在过去讨论工业经济的时候离不开工厂，离不开公司这些概念，这是一种组织形态的概念。当然，组织的规模可大可小。到了数字经济主要是借助互联网平台来开展各类活动的组织，其中最突出的效应是刚才提到的网络效应，更准确地讲是交叉网络效应。因为首先互联网平台是一个网络平台，网络都有非常重要的属性叫网络效应，大家都加入同一张网，有的时候使得这个网络能够传递的信息、资源，各个方面变得价值更大了。有一个非常有名的法则叫梅特卡夫法则，它是说两个局部的网各自的价值，如果把它合并起来变成一个更大规模的网络，这个网络的价值和它的节点数的平方是成正比的。举个例子，这个网络当中包含5个节点，价值是25，那个网络的节点是6个，价值是36，现在两个网络放在一起是11个节点，价值就是121，比25+36的价值要大得多。所以你会发现在互联网经济起来之后，在业界当中特别喜欢炒一个概念是并购。如果两个网络合在一起能够创造更大的价值，进行经营者集中和并购才能得到更大的价值。在中国让很多的互联网投资人耿耿于怀的事情是ofo和摩拜，两个都做共享单车，都有巨大的用户网络，他们认为这两家应该合并起来产生更大的价值。当时ofo的投资方有腾讯，摩拜的投资方也有腾讯，马化腾特别希望这两个共享单车公司合在一起，能够创造更大的价值，后来因为种种原因没能合并，最后两个企业的经营状况都分别出现了问题，摩拜被美团收购了，ofo逐渐被边缘化了。实际上它是一个反面的例子，能够证明网络效应是存在的。在网约车行业，早期的滴滴把快的并购了，后来滴滴又把Uber并购了，从发挥网络效能的角度来讲，经营者集中，这些并购发挥了巨大的效应。这是互联网平台能够产生的第一个作用，也就是网络效应。网络效应的出现使得可以看到在数字经济当中平台的规模会出现一家独大、赢家通吃的现象，会出现非常明显的头部效应。头部效应在数字经济当中可能比传统的工业经济还要明显，传统工业经济最底层的核心经济法则是规模效应，规模越大单位的平均成本就越低，网络效应比规模效应的作用还要明显。这是网络效应的特征。
另外一个概念是交叉网络效应。交叉网络效应首先也是一种网络效应，也会受梅特卡夫法则的支配，但它还包括另外一个情况。比如说我们可以看到在电商平台上它能够吸引的买家数量越多，就可以对卖家产生更强的吸引力，所以它也会让卖家愿意加入平台，更多卖家加入平台后产品的种类就更多，就会吸引更多的买家加入平台。对于一个平台来说双边的用户类型不同，消费者越多越吸引卖家，卖家越多越吸引买家，这种交叉的网络效应可以让一个平台更加快速膨胀，更加快速成长起来。对于交叉网络效应，在业界有不同的称法，比如说亚马逊的贝索斯就把交叉网络效应称为飞轮效应，我有了用户规模之后可以吸引更多的商家进来。国内一般叫粘性，买家多了吸引更多的商户，商户可以吸引更多的消费者，消费者不愿意走就有了更多的粘性。交叉网络效应进一步加大了互联网平台的连接和聚集的作用，因为互联网技术本质上是连接技术，有了交叉网络效应实际上是把连接属性变得更加明显。从经济活动角度来说，它连接的主要是大规模的消费和大规模的生产。，至于第四次工业革命，我认为数字经济其实是开辟了一个新的时代，工业经济和数字经济是划时代的，并不能把数字经济归在工业革命内。但是也有不少学者愿意把它归到第四次工业革命，如果真的归到第四次工业革命，工业经济经常遇到的问题是过剩，过剩的原因是它是把生产和需求或者说工厂和市场割裂了，生产的时候对需求量不了解，就会导致过剩。现在有了这个平台，它能够发挥最大的作用，就是把双边的大规模工业生产和市场需求汇聚起来，通过这个平台进行非常有效的精准的嫁接，这样才能减少生产过程当中的浪费，减少生产的盲目性，让经济变得更加有效率，更加精准。平台把大规模的消费和大规模的生产连接起来还需要有一些生产性的投入，比如说以大家比较熟悉的国内京东为例，你会发现它的仓储和物流体系能够发挥连接属性这个最核心的竞争力。尽管早期其他企业家对于京东耗费金钱发展仓储，自建物流体系，向快递员支付报酬，认为资产太重了，平台应该是轻资产。实际上，平台要想发挥非常好的连接属性，仓储物流体系是非常重要的，因为仓储物流体系相当于计算机的缓存、内存一样，它把他规模的工厂生产能力对接给分散的消费者的时候需要有一个缓存的转换过程，这个环节越有效率，越能够把两方面对接起来，国内在亚马逊做的也是类似的事情。中国的平台经济和国外的平台经济相比有一个新的特点，因为中国的社会化物流体系比较发达，所以以中国的电子商务平台为例就出现了可以借助网红直播带货的方式先去汇聚用户的需求，通过吸引大家的注意力把大家的需求汇聚过来，然后再回去以销定产，把上游的厂家生产能力匹配过来的方式。早期我们看到的薇娅、李佳琦在淘宝上直播带货，实际上是把平台的连接属性和注意力经济更好地结合起来，这是中国平台经济非常重要的一个创新。所以我们去理解平台，首先要理解它的交叉网络效应，更本质的是要理解它的连接属性，它是怎么把两边连接起来的，这个连接的内在机制到底是什么。在我看来主要是两大类，一类是以京东、亚马逊为代表的，把现代的工业仓储物流体系建立起来，为两边提供一个缓存的机制，另一类是国内看到的借助注意力机制，比如借助网红直播带货的方式先汇聚注意力，再借助社会化的分销网络把供需对接起来。这两种对接和连接的机制是我们理解平台经济的一个非常关键的地方。
从这个角度理解平台经济连接的关键价值之后，再来看它有可能带来的一些负面影响。一个网比两个分散的网要好，自然而然会带来经营者集中，带来市场的整合，带来一家独大、赢家通吃的结果，产生头部效应。在工业时代，一家独大之后就会滥用市场支配地位，要么向消费者收取较高的价格，损害消费者的福利，要么对竞争对手进行打压，限制竞争，甚至有可能扼杀创新，所以从维护消费者利益、保护竞争、促进创新的角度各国都出台了反垄断法，致力于打击处于垄断位置的企业滥用市场支配地位的做法。至于平台企业，由于网络效应以及交叉网络效应的共同作用，它也可能成为一个头部企业，但是往往它会把商品的价格降低，因为它最重要的作用是连接。交叉网络效应或者网络效应实际上是一种外部性，经济学所讲的外部性包括正外部性也包括负外部性。平台企业盈利是靠运营把正外部性内部化，它是靠外部性而不是垄断地位来盈利。我们对平台企业反垄断首先要从逻辑上认识到它的盈利和传统的工业经济垄断企业不太一样。
另外，我们还需要注意的是平台具有非常强的连接能力，可能对商户或消费者的接入进行限制。互联网行业强调互联互通，因此限制某个商户接入就是限制该商户通过某个平台为消费者提供服务的能力，包括接入之后在定价和其他方面的限制。相对于平台企业之间的反垄断问题，在平台内部，平台企业和平台用户之间的关系是更值得我们注意的。比如在国外有不少学者分析亚马逊平台如何对商户的利益进行蚕食，它像京东一样有自营业务，也有第三方业务，后台有数据，他会关注销量较高的产品然后开一个自营店，就占据了一部分市场份额，另外他可以用这种方式对商户的定价进行限制，这就是平台的自我优待问题。另外，平台对数据的侵犯，对个人隐私的侵犯，甚至对商户抽成的提取等行为带来了对平台生态的破坏。从监管的角度来讲，这是更需要关注的地方。
孙震：每次和王老师交流都受益匪浅，王老师特别善于从观察现实经济运行当中提炼经济学问题，这是一位优秀经济学家非常重要的本领。王老师刚才提到了平台垄断的问题，书里我主讲的那章是跟王老师一起分析研究了平台经营者集中后对社会福利带来的影响。传统的垄断带来了规模化和成本下降，这具有正向的效果，但是垄断以后企业有更大的市场定价能力，会蚕食消费者的利益，这是负向的效果。而在平台经济里面，正向的效果似乎更大，像王老师说的，平台有很强的双边网络外部性，网络外部性内部化以后本身能带来很大的利润的提升，从这个角度出发很多学者对于平台型企业反垄断政策方面都持比较谨慎的态度，希望不要破坏规模经济带来的优势，但是这里面很多基础的理论问题没有分析清楚，还有许多需要做的工作。刚才我们讨论的正向效果和负向效果，负向方面少讨论了一件事情，就是垄断以后这个平台有能力阻止其他新的平台的进入，这很难分析，只能是从理论上做一些假设去讨论这样的问题。因为在现实中这样的公司被并购了以后无法观察它未来发展的情况，但我们知道有可能扼杀了一个很重要的新的企业。另一方面，平台的规模效应会带来规模越大成本越低，这会使得大平台可能并不是那个最有效率即技术最先进的的平台企业，但因为它规模大所以成本低，而另一家技术更先进的平台企业由于规模难以扩大所以暂时成本难以下降，它就很容易被大平台挤出。这一系列问题很复杂，需要从反垄断的角度做一些约束。这还只是从经济效率的角度讨论，另一个也值得思考的层面是，数据作为要素需要参与分配，分配归属于数据的所有者，这样会带来进一步的贫富分化。为什么说资本参与分配带来贫富分化呢？因为资本永远工作着，数据也永远工作着，数据经济时代容易产生垄断，如果垄断产生了不良影响，它不仅仅是对效率的影响，甚至会对分配产生一些干扰。与此同时，数字经济本身需要利用它的规模效应，这二者可能需要找到一个非常微妙的平衡。总书记在一次很重要的讲话里提到，规范数字经济发展要在发展中规范，在规范中发展，很多问题用理论分析，再看一下现实中是怎么运行的，再反馈回来思考背后的理论机制。王老师阐述了这里涉及到的平台监管和治理的问题，平台并非传统的企业，政府的边界变得很微妙，那么政府和平台在市场里应该是什么样的角色？不知道您有没有要跟大家再分享的观点？
王勇：这里还可以分享两点：
第一，我们国家对于平台经济希望它能够规范健康地发展，特别是前两年还提出了一个非常重要的提法，反对资本的无序扩张，这个提法的背景是处在对一些互联网平台垄断调查进行二选一的限制，所以很多的解读也都是围绕着互联网平台企业的资本扩张。这里就涉及到如何理解平台经济的运行机制。它最核心的机制是连接能力和交叉网络效应，在这个机制的底层有两个逻辑，一个是借助物流配送平台企业的生产性能力，另外一个是借助吸引用户的注意力的能力。中国人口众多，有14亿人口，网民也接近11亿，国内最大的互联网企业腾讯在QQ和微信两个平台的用户加起来接近10亿，其他的平台公司也会吸引大量的用户，每个人每天使用手机平均时长为4.2小时左右，人数乘以每天花的时间就是中国全部的注意力资源，10亿网民每个人每天花4个小时，每天注意力资源就高达40亿小时，这是我们发展平台经济，包括用注意力资源推动创新，给大家提供更好的互联网产品最重要的资源。在数字经济时代，人口众多体现在我们能够提供更多的注意力资源，而注意力资源的核心是来自于交叉网络效应，我是靠更多的网红、短视频和资讯把注意力吸引过去的。所以很多的平台，包括亚马逊的贝索斯说的飞轮效应就是通过各种手段先把用户的注意力吸引过来，吸引过来以后就可以利用各种途径变现，比如说我用社交工具把大家的注意力吸引过来，喜欢打游戏的人就分发到游戏平台，有些人喜欢看短视频我就分发到短视频平台，有些人喜欢购物就会分发到购物平台。中国过去这么多年在数字经济行业当中，一些早期的网络互联网平台巨头成为了非常重要的投资方，毋庸讳言，不管是腾讯还是阿里，你会发现很多新创互联网企业不太愿意接受一般VC的投资，而是愿意接受来自腾讯和阿里的投资，原因不仅是能够给他带来资金，更重要的是能给他带来流量，给他带来注意力资源。正是因为这些平台掌握了注意力资源，而且这些注意力资源需要通过不同的途径变现，所以他们的商业版图不断地扩大，给外在的印象是资本在不断地扩张，有些国家认为有可能带来风险的领域，比如说金融领域，前两年中国的每一个互联网平台，每一个互联网企业都会搞互联网金融，因为金融行业流量的回报高，后来出现了风险问题，比如说P2P平台。此外中国人有教育焦虑，互联网平台就推出教育产品，不断地给教育秩序带来很大的冲击，这个背景之下有了反对资本无序扩张的提法。这就是刚才提到的要在规范中发展，我们要规范这些平台怎么合理利用这些流量资源，我们不应该鼓励这些平台把流量作为投资的工具，我把它称为流量资本化。流量作为资本不断地进行平台化实际上是一个扩张的过程，而注意力资源是很宝贵的，所以我们应该鼓励各个平台在商业逻辑的支配之下把注意力资源进行合理分发，要把过去流量资本化转变为流量的商品化。我们要开放流量市场。
回到前面谈论的数字要素的交易问题，我们谈论了数据确权，数据交易没有讨论。前段时间大数据公司倒闭，贩卖个人隐私，走灰产路线。数据交易比较多的是流量数据，比如抖音上的商户一定会开通抖加，抖加就是帮助抖音平台向商户出售流量的平台，此外淘宝和百度等也有卖流量的产品。国内流量市场的规范发展其实更重要，只有把这个市场发展起来了，避免资本的无序扩张，避免掐尖式并购对创新的扼杀，才能使得流量市场规范发展。
第二，回到平台的监管问题上来。我认为，尽管现在我们比较关心不同的平台之间反垄断的问题，平台经济监管最需要解决的问题，是平台企业对平台内部的治理，包括对消费者利益的保护，对商户利益的保护，对相关第三方利益的保护，比如说外卖平台有对骑手利益的保护。我认为，在平台商业生态对各方的合理利益进行保护更加重要。平台的治理应该进行协同治理，或者叫协同监管。首先平台企业自己要承担起对平台这个商业生态里面各个主题的利益保护的主体责任。我们国家在讨论平台治理时贡献了一个非常重要的概念就是主体责任。这个概念在业界很少用，在国内刚开始讨论互联网平台一般用的是“避风港责任”，早期互联网平台主要是资讯平台，比如雅虎、Google，为了鼓励这些平台发展，规定转发并不需要核实准确的责任，所以“避风港责任”实际上是为平台企业的早期发展提供了非常好的政策上的宽松的环境。后来出现了一些虚假信息，就进一步发展出了“红旗原则”，就是如果你认为这个信息是假的就需要对它进行标注，插一个小旗子，进一步提出了平台要承担的责任。后来就没有进一步对互联网平台企业应该承担的责任提出更高的要求了。中国尽管在互联网行业和平台经济属于后来者，但是因为我们有巨大的人口优势，所以我们的消费互联网各类平台发展的非常快，这样就出现了很多对平台内的主体利益进行侵害的现象，面向用户和面向商户都有，所以中国就提出了要压实平台的主体责任。所以主体责任这个概念是中国对数字经济治理、数字经济监管方面的中国式智慧和贡献。
平台企业首先要承担起责任。平台企业最核心的是通过连接，把交叉网络效应内部化，通过内部化的方式来获取自己的商业利益，但是内部化很重要的一点是要把整个平台的交叉网络效应放大，越放大它的效应越好，而放大交叉网络效应，除了刚才提到的生产里有仓储物流之外，消费领域有注意力资源。其实不管什么平台都有维护平台的秩序问题，让大家互动得有秩序、有安全感，才能减少互动的摩擦成本、交易成本等等。要想让大家的互动更加有秩序，就需要提供维护秩序的公共产品。因此平台企业的主体责任主要是在平台内部，甚至部分要延伸到平台外部，提供维护平台秩序的公共产品的服务。过去我们认为公共产品应该由政府提供，但是在平台上主体责任更多的是要提供维护秩序这类的公共产品。为什么？因为它维护秩序能够获利，秩序维护的越好，交叉网络效应越大，它的利益就越大，这是从主观上。从客观上来讲，维护平台秩序平台有优势，商户的销量有没有刷单，有没有刷评价，只要监控就很容易发现。亚马逊前段时间对中国大量的商户进行封号处理，是因为一般的商户卖10个产品顶多有2、3个写评价，这个商户卖10个产品7、8个人都写好评，可以判断这个评价是刷出来的。比如说打假，一开始淘宝上假货比较多，引起各方的反应比较强烈，后来淘宝就开发出很多算法，根据一个图片能够知道是否为真货，包括你有没有做虚假宣传都可以观测到。平台有了这种技术手段可以更好地提供公共产品。主观上有意愿，客观上有能力，它来承担主体责任是最合适的。正是因为刺激它承担主体责任是来自于商业利益，所以当损害的利益不是在平台内部，而是在平台外部，平台就不太愿意承担责任。比如说制假售假，很多时候买方想购买假货，无力承担真货的价格，卖方也很明确，我卖的就是高仿的产品，买家也愿意买，从平台的角度来讲都愿意交易可以收提成，但是三方的行为损害的是在平台上卖正品的商家的利益。平台上的很多交易破坏的是第三方利益，破坏的是社会公共秩序，平台对涉及到平台外部秩序的维护缺乏动机，政府的监管就要跟上，特别是有一些负外部性行为更需要进行监管。政府监管就意味着平台经济的监管一定是两个监管主体，一个是平台企业对平台内部的事务进行监管，另外一个是政府监管部门也要发挥监管作用。而且平台企业的监管手段尽管有数据的手段、技术的手段，但是惩罚手段有限，因为他是企业没有办法动用公权利，只能进行罚款、封号、禁止一段时间进入等，如果利益特别巨大就可能就会铤而走险。如果政府公权力对非常不恰当的行为进行处罚，可以批捕，可以判刑，惩罚会更加严厉，可以更好地维护平台的秩序。因此，平台的治理应该是协同治理。当然，还有社会新闻媒体各方也要参与进来，但是这最主要的主体是这两个责任人。
孙震：王老师关于平台经济监管和治理的内容撰写在本书的第四章，第五章是我和王老师合作的关于平台经营者集中的反垄断问题，在书中属于新组织形态的部分。刚才听了王老师的讨论很受启发，至少有两点觉得很有意思，虽然我们在讨论新组织，以平台为基础做了很多工作，实际上在平台经济、数字经济里已经不断地有更新的组织形态出现了。王老师提到了网红经济、流量经济、注意力经济，这些都是非常有意思的新的热点问题，甚至可能会改变传统的经济学理论里对企业竞争的讨论，特别像注意力经济是非常重要的一个点，未来对企业来说最关心的并不是消费者喜欢什么，对他来说最宝贵的是明确知道消费者一天只有24小时，它会竞争用户的注意力。这是它最重要的商业策略的目标。我们在经济学研究里经常说，经济研究是跟着经济现象走的，在平台经济这个领域，我们看到中国无论是在经济活动还是在政策实践上，在很多方面走在了世界的前面，比如说平台的主体责任，这是我们摸索出来新的监管策略，这些必然会引领新的研究范式。如果我们跳出经济学研究这个圈子，刚才提到了数字经济可以理解为是第四次工业革命，前两次工业革命中国基本上完全错过了，第三次没有错过但是也落后了三四十年，第四次基本上没落后，甚至还领先了，从这个角度讲，我们把数字经济作为未来构建新发展格局，推动高质量发展的重要推手，建设中国式现代化的一个重要的工具，确实是有它的意义和可能性。不知道王老师对这个问题，平台经济带来的新发展格局有什么看法？
王勇：二十大刚刚闭幕，提出来我们要开启新的征程，要打造新的发展格局，最重要的是实现中国式现代化，打造新的发展格局，实现新的发展目标，数字经济应该能够做出非常重要的贡献。
第一个贡献体现在高质量发展方面。这次实现中国式现代化最核心的路径是要实现社会、经济各方面的高质量发展。高质量发展非常契合数字经济的特点，前面跟大家分析过了，数字经济和短缺型的农业经济相比，和过剩型的工业经济相比最大的特点是比较精准，换句话说它的发展质量是非常高的。同时，我们也可以看到数字技术它不单纯可以推动数字经济的高质量发展，也可以推动其他方方面面的高质量发展，比如说从宏观的，前两年我们特别关心的防风险的角度来讲，前些年宏观领域非常重要的是去杠杆、防风险，数字技术在防范风险方面能够发挥数据要素的作用，能够更好地让我们在早期预警风险，评判风险，并且可以有效地提出治理风险的手段和措施。这方面特别是和金融行业的结合，比如说金融行业借助大数据征信，银行对个人的消费数据的了解可以更好针对每个人授信，可以让我们的收入和负债更好地匹配，这样就可以减少不良资产的发生率。这是个人层面。在企业层面也是如此，我们可以看到在企业层面有不少的面向企业的征信机构，可以充分了解不同企业之间的资金往来情况，包括现在税务机关推行的金税工程，对企业的营收状况能够非常精准地了解。这样也可以减少企业层面上资源错配，减少企业层面的风险问题。进一步涉及到宏观的系统性风险，比如说这两年房地产行业的调控，信贷资源的转型，包括在二十大期间银保监会的有关领导在新闻发布会上提到，经过几年的治理，金融领域的泡沫基本已经消除了，金融领域的风险已经大幅度降低了。接下来我们可以更好地去满足大家各种各样金融方面的需求。在风险防范方面，我们也可以借助数字技术，借助数字经济的发展推动它。所以它的第一个贡献是推动金融领域的高质量发展。
此外，发展的含义和增长的含义不太一样，增长是偏经济增长，发展有偏社会层面的发展。
孙震：王老师提的是比较全面的数字经济如何助力高质量发展的宏观框架，具体到行业里在咱们的日常生活中的实际体验很多，比如说互联网金融、互联网教育、互联网医疗，我们看到了一些有益的尝试，虽然有些遇到了一些障碍。我们国家十分重视数字经济和制造业的结合，包括工业互联网、产业互联网等都有很好的应用。例如，华为可以通过云计算可以把算力提供给其他企业一起发展，腾讯可以把软件相关的服务提供给不同的企业，海尔会把制造能力通过数字技术共享出来助力整个产业的发展。此外，包括服务业、制造业、农业等产业的数字化，比如说“淘宝村”，京东“走地鸡”之类的项目，可以很好地助力解决区域发展不平衡的一系列问题，这和我们国家整体的远景发展目标是非常契合的。
我们听众里面很多是学生，王老师最后有没有什么话对同学们说呢？数字经济和同学们未来的发展有没有直接的关系？
王勇：第一，数字经济和个人的成长有很大的关系，生活在数字时代，或者说生活在数字经济下，正因为它相对精准，所以每个人未来的价值，可能在数字经济当中就可以得到更加精准的定价。因此，你要发展技能，发展你的知识结构，包括你个人的兴趣爱好，可能在未来数字经济时代你现在所积累的付出会得到更合理的定价，你的价值可以更有效地发挥出来。以此来看，呼吁大家要拥抱新时代，要有奋斗精神。这两年大家觉得国内内卷比较严重，很多人选择了躺平。未来你会发现你在各方面的努力会得到非常好的回报，所以首先在价值取向和精神取向上你要相信数字经济的精准化能够给你带来很好的回报的。
第二，我们现在处在新的发展阶段，处在新征程上，接下来我们很重要的目标是要实现中国式现代化。这个过程中，你会发现中国的潜力非常巨大，特别是刚才我从数字经济的角度给大家提出了新的人口红利，新的人口红利对于推动数字经济的发展，推动整个社会的发展可能会做出新的贡献。大家对中国的未来也要有信心。
第三，我们经济学研究所的学者们目前不仅在数字经济研究方面作出了各自的努力，也能取得一定的影响，更重要的是我们也投身于数字经济方面的专业人才的培养，明年我们将会推出数字经济专业硕士项目，特别期待大家能够踊跃报名，到清华来和我们一起共同研究数字经济的发展，为接下来我们国家的经济发展、实现中国式现代化作出更加扎扎实实的贡献。
孙震：谢谢王老师。我们确实会迎来一个新的发展格局，这本书最后三章侧重在数字经济带来的新发展格局这个角度，分别由刘涛雄教授、谢丹夏教授、李红军教授三位老师从经济增长、区域发展不平衡、数字金融三个角度展开了讨论，大家如果感兴趣也可以书里得到更多的信息。最后，我们留点时间给线下和线上的同学讨论。
主持人：首先感谢二位老师给我们带来精彩的对谈。今天的讨论围绕着《数字经济前沿八讲》这本书，对于这本书涉及到数字经济的基本知识进行了非常详细的分析，最后王老师给我们描绘了在新时代建设中国未来的经济发展中数字经济在其中扮演的角色，以及清华能做什么事情提出了期望。现场或者线上的同学有什么问题可以向二位老师提问。
提问：您刚刚提到了数字经济，在国外我们作学术，我们说经济学术、金融学术，采用特殊的计量手段可以判断它是相关，但是要认定数据的因果关系非常困难。在大数据的情况下，作为普通人如何判断因果关系或是相关关系？特别是在信息特别庞大的时候到底如何做判断？如果我一个CEO，或者我是一个老板，有人想要卖给我一个很大的数据，我没有办法判断它的价值，因为我无法辨别因果关系和相关关系，我如何作判别？
孙震：现实中很多问题你并不需要知道它是不是因果关系，你看到某一个消费者喜欢某一个商品对你做决策就已经足够了。比如说你看到买了人体工学椅的消费者会买颈椎按摩仪，你就可以给购买人体工学椅的消费者推送颈椎按摩仪。他当然不是因为买了人体工学椅才去买颈椎按摩仪，是因为他可能身体不舒服，所以才既买了人体工学椅又买了颈椎按摩仪。因此，在商业决策里面相关关系就已经非常实用了，只要你能找到非常稳健的相关关系。事实上，现在有了更多的数据提供了更多的可能，更有能力帮助我们找到非常重要的可以辅助决策的相关关系。这是大数据、机器学习都在做的一件事情。这些工作对于传统经济学里的因果分析研究有非常大的辅助作用，这也是目前非常热门的研究领域，目前二者的交集还不够多，但是正在增加，更多的数据可以帮助我们更好地调试一个模型，帮助我们选择变量等等。有关因果关系，特别是政府要推出一些政策，传统因果关系的分析也是非常重要的，仅靠数据量的增加还不足以解决那个问题。
王勇：补充两点：首先从个人角度来讲，我们想判断是相关关系还是因果关系。孙老师第一个建议是，有的时候无需关注因果关系，因为相关性就能解决问题了。有关因果关系，从个人角度来讲我们应用大数据很难，反倒会形成很多噪音干扰决策，这种时候可以在样本上做测试。互联网行业过去存在快速迭代的概念，我无法得知哪个产品受欢迎，就去尝试，如果不受欢迎就快速迭代另外一个板块，比如互联网埋一个节点，观察这个节点会对大家的行为产生什么样的影响。因为有数字技术，有网络环境，所以对因果关系在短时间内比较容易测试，这可以成为一种检验因果关系的手段。
另外一个手段更加先进一点，即处理大数据时使用人工智能的办法。比如说现在很多医生去诊断患者的病情就可以借助人工智能辅助诊断，而人工智能辅助诊断的时候有一个非常重要的可解释性，可解释性被定义为向人类解释或以呈现可理解的术语的能力，因此运用人工智能能够检验因果关系。综上，这是我提供的两个答案，一个是快速迭代，一个是人工智能。
提问：想问一下买卖数据的问题，一般的商品价格取决于供需均衡时候的价格，企业也许要1万条数据就够了，如果再多要1万条的话价值就不出前1万条好了，甚至说可能那1万条的数据没有价值了，想问一下数据定价方面现在有什么研究？
王勇：我可以提供两个视角：第一，有一些数据的定价可能采用成本定价法。根据采集、加工这些数据所付出的成本，在这个成本之上适当加一个权重，这种定价方法叫成本定价法。成本定价法在一些基础类的数据往往用的比较多，比如学者做研究订阅一些数据库。和成本定价法相对应的是收益定价法，收益定价法是是指企业和个人做决策需要有一些信息，而这些信息需要依赖特定的数据，这些数据的信息价值很高，不同的企业和个人通过出价来获取这些数据，这体现了收益定价法。所以，数据类企业面向商业公司往往会采取收益定价法，公司描述需求并告知预算，数据类企业提供相应的数据产品或者数据服务。综上，这是目前业界比较流行的两种做法，和经济学讲的商品均衡竞价有所不同。
孙震：这是很好的问题，这也是为什么我们提到在书里第三章汤珂老师特别介绍的数据要素市场的建立。为什么我们希望有这样一个市场？就是希望能够更好地辅助数据定价，但是这个建立过程很困难，因为数据有太多自己的特征。就像你刚才提到的那个例子，比你提出的问题还要复杂得多。企业在看过数据之前并不知道1万条的数量是否足够辅助决策，但企业看过之后数据的所有权就难以控制，可能会复制数据。这就形成了一个信息悖论：当你不知道数据的全貌的时候，你不知道是否需要它，一旦你知道了它的全貌，你就不再需要它了，因为你已经得到它了。所以现实中数据交易甚至无法上升到定价的问题，交易本身很难进行，这是很重要的需要不断研究和解决的问题。
提问：刚才老师们提到了一个问题，之前经济所的老师作研究的时候提到，数据如何转化成专利，可能涉及到一些技术层面的问题。我们作数字经济相关研究的时候，作为研究者也需要对于计算机或者互联网的底层逻辑以及技术有一定的了解，老师们认为我们作为经济学的研究者对于这些知识的了解程度需要做怎样层次的准备？
王勇：首先，我在研究数字经济过程当中也意识到从自己的知识储备角度来讲，光有经济学的知识储备不够，还需要补充计算机、网络科技方面的知识，因此我的选择是和计算机系的相关老师进行合作，我非常重要的一个合作者现在是清华大学计算机系的一位教授，同样我们这本书里有一些老师都在计算机领域有一些合作的老师，他们的专业能够弥补我们的不足。从年轻的学生角度来讲，包括我们明年准备招收的数字经济的专业硕士的角度来讲，我们还是希望大家有更加复合性的知识结构，所以在我们的培养计划里面有一些计算机科学、网络科学，包括刚才提到的数据处理、算法的一些介绍。清华文科、理科、工科、计算机相关学科的学术性都非常强，有交叉信息学院，还有应用数学，这些都可以给大家提供非常优质的课程。为了更好地去理解数字经济，从知识结构的角度，除了经济学之外，计算机基础科学知识、网络科学知识、数学加密方面的知识都需要掌握，大数据处理计量方面的知识也可以掌握。
孙震：我完全同意王老师的观点，大家在这个年纪、这个阶段可以努力的扬长补短，找一个自己特别擅长的方向把它做得非常好，其他相关的方向也要尽可能补一补，把自己打造成综合性的人才，未来大家成为比较成熟的学者以后就可以适当地考虑扬长避短，不擅长的领域寻找合作者，更好地发挥合作的作用。
主持人：非常感谢刚才各位精彩的发言，再次感谢二位老师作出的精彩解答。今天晚上的活动受到了清华大学图书馆和邺架轩阅读体验书店的大力支持，同时我们还有在线直播的学堂在线和光明网技术人员的支持，在此一并对他们表示感谢。非常感谢各位今天晚上的参与和陪伴，本次活动到此结束。现场的观众如果想后续和二位老师交流也可以在线下继续和二位老师保持联系。感谢大家！
——全文完