[摘要]随着新一轮信息技术的发展及其与经济运行方式的深化融合，数字经济已成为“技术-经济”范式下的新经济形态和全球经济增长的新引擎,并取得广泛共识,其在各国经济发展战略中占据重要地位。目前,多个国家、相关国际组织及研究机构对数字经济的话题讨论得如火如荼。但是,关于数字经济的界定没有形成国际共识，对其内涵理解不尽相同，影响了对数字经济的全面认识和后续测算。本文通过辨析和梳理，从宏观、中观、微观三个层面对数字经济的内涵提出了一个新的界定框架，包括宏观层面是指数据价值化和数字化治理;中观层面是指数字产业化和产业数字化;微观层面是指数字化产品和数字化企业。数字经济包括广义、中义、狭义、最狭义四个层次，旨在为中国数字经济高质量发展提供参考依据和智力支撑。
[关键词]数据价值化;数字化治理;数字产业化;产业数字化;数字化产品;数字化企业
一、问题提出
习近平同志高度重视数字经济发展，作出了一系列重要论述。习近平同志在2017年12月8日中共中央政治局第二次集体学习时强调：要构建以数据为关键要素的数字经济。2018年8月23日，首届中国国际智能产业博览会在重庆市开幕，习近平同志在向会议致贺中指出，促进数字经济和实体经济融合发展，加快新旧发展动能持续转换，打造新产业、新业态，是各国面临的共同任务。近几年来，中国数字经济发展迅速。2020年7月，中国信息通信研究院(以下简称“信通院”)发布的白皮书显示[1]：2019年中国数字经济增加值规模达35.8万亿元，占同期GDP比重为36.2%。2020年9月，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所(以下简称“社科院数技经所”)发布的研究报告[2]，测算2019年中国数字经济增加值规模为17.03万亿元，在同期GDP中的占比达17.2%。然而，两者对数字经济的测算有着较大差异。实际上，自20世纪90年代“数字经济”第一次出现以来，数字经济仿佛是一个多面体，学界、政界、业界、公众等因为各自的角度和目标不同，对数字经济的内涵理解不尽一致，这导致对数字经济的测算内容、方法、体系和结果在国内外差异较大。
在国内，信通院(2020)[1]认为数字经济是以数据为生产要素，数字技术和网络通信为支撑力量，实现数字技术与实体经济交融发展的新经济形态，并提出了“四化”框架(数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理)。中国信息化百人会(2018)[3](以下简称“信百会”)指出，一切经济活动皆可信息化，数字经济离不开信息化的社会活动，是信息活动的经济总和。社科院数技经所(2020)[2]测算数字经济规模，将其分为与数字技术直接相关的“数字产业化”和间接相关、渗透数字技术的“产业数字化”两部分。华为联合牛津大学(2017)[4]从企业战略的角度研究指出，数字技术创新企业生态链和商业模式，提升客户体验，促进企业发展，并融入、激发实体经济活力，这种完美融合的过程即数字经济。
在国外，很多机构提出了对数字经济的定义。美国商务部经济分析局(1998)[5](以下简称BEA)从狭义上指出数字经济即为信息通信技术(ICT)直接相关的经济活动。国际货币基金组织(2018)[6](以下简称IMF)则将其分为平台经济、共享经济等新业态的狭义范畴和一切经济活动数字化的广义范畴。而二十国集团(2016)譹訛(以下简称G20)认为，“使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”，即数字经济。
数字经济由来已久，若干不同表述引致内涵界定的问题。本文在上述机构对数字经济内涵理解的基础上，对其提出一个新的界定框架。具体而言，数字经济包括广义、中义、狭义、最狭义四个层次，可从宏观、中观、微观三个层面分别加以认识。
二、宏观层面认识
(一)数据价值化
1.数据要素化
数字经济时代，人类不再仅使用以能量转换为特征的工具，而以数字化的智能工具进行物质和精神产品的生产。对生产要素的认识也经历了从土地、劳动、资本到知识、技术、数据等逐步深化的过程。数据本身不能产生价值，但数据要素通过价值倍增、资源优化、投入替代等机制来创造价值(安筱鹏，2019)[7]。数据要素和劳动、资本、技术等要素融合，不仅能提高单一要素的价值，而且能够优化配置传统生产要素，数据要素还可以利用更少资源生产更多财富和服务，也是对传统生产要素的一种优化替代。自此，数据赋能的融合要素成为生产要素的核心。
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数字经济背景下，UGC(用户自生成)内容的增多，各类信息平台都捕捉了海量数据，这些聚合性的数据包含极高的商业价值，数据价值链正在形成。原始数据是原生态、未加工、价值低、有待开发利用的数据资源。对原始数据采集并结构化整合后，就形成了信息。再对信息进一步分析和挖掘，产生了知识。最后，通过数字技术对信息知识更进一步智能化决策和商业化应用，产生了智慧。数据的采集、分析、决策和应用过程也是数据、信息、知识、智慧的形成过程，层层递进，逐步深入，同时也是数据从资源化向资产化、资本化转变的过程，也是数据价值化的过程。需要注意的是，在数字经济的实践中，数据价值化并不完全按照“资源化-资产化-资本化”的演化顺序进行，而是表现为同时并进、相互衍化、互相融合的状态。数据经过资源化、资产化、资本化的三阶段转化、蜕变、增值，凸显通用性、流通性、价值性，有利于企业保持竞争优势，真正实现数据价值化。
2.共享性使用
数字经济时代，数据可以被不同主体同时使用;而且被其他额外用户使用，并不会降低数据原使用人和拥有者的数据价值，也不会使其他使用者利益受损。数据属于高位资源、虚拟资源，可以共享使用，而且用一次多一次，越用越多，具有无限性重复使用的特质(李海舰等，2020)[8]。因此，对数据的持续使用和开发挖掘，更能发挥数据的价值化功能。数据的共享性使用，内在要求数据的开放共享，使数据价值最大化。某种程度上，数据资源具有经济学上公共品的属性。若人为对数据的使用、流通、挖掘、共享赋予排他权，数据资源则会从无限资源变为有限资源，阻碍数据价值化的实现，可能出现数据资源利用不足的“反公共地悲剧”。
3.零边际成本
数字经济时代，赚钱和免费的和谐统一关系，区别于工业经济时代的两者矛盾对立。数字经济时代，既免费又赚钱，通过免费来赚钱，而且免费成为常态。区别于“交叉补贴”“三方市场”“版本区分”等模式的“变相收费”，数字经济时代数字化产品实现了真正的免费，这是因为数据具有“复制性强，无限供给，快速迭代”的显著特点。数据采集、存储等固定成本虽然高，但边际成本低，数据的再分享、再生产只需要在电子终端复制、粘贴，所需成本几乎为零。例如，百度地图、电子词典等。数字经济时代，人人都是“产消者”，人人产生数据。消费者在获得数字化产品价值的同时，间接生产了“使用痕迹”——数据。数据服务成为数字经济时代价值链上最有价值、利润最高的环节。数据被多主体免费共享，数字经济发展突破了传统生产要素的稀缺性限制，数据的零边际成本构成数字经济时代产品或服务的重要成本基础。
(二)数字化治理
1.数字政府
数字政府是数字经济时代的新型政府形态。它并不是对原有政府形态的否定，而是一种演化和创新。从内涵上看，数字政府是利用“大智移云物”等新技术，为实现政府决策科学、服务高效的目标，对其服务流程再造和创新的一种新型治理形态。数字技术嵌入政府管理内部引发的传统政府向数字政府的转变，给传统政府在基础设施、公共服务、组织结构等方面都带来了极大的提升，破除“数字信息孤岛”，促进其数字化转型。
(1)基础设施智能化、智慧化。基础设施的功能在于连接。工业经济时代的基础设施是突破物理空间的有形连接，包括公路、铁路、桥梁等“铁公基”。数字经济时代的基础设施不仅是互联网，而且是“大智移云物”为代表的新技术群，这是一种无形空间的“云连接”(李海舰等，2019)[9]。过去，城市公共基础设施，如公路、桥梁、路灯、排水道、绿化带等无法实现联网，无法实现数据共享、信息交换和智能管理;如今，数字政府建设让这一切的“哑状态”变为有声状态。所有一切接入网络终端，实现万物互联，全方位的数据采集直达政务云端，并实时应对运行异常，能够自感知、自更新、自协同、自完善，打造城市智脑，提升智能化水平。
(2)公共服务人性化、亲民化。数字经济时代，公共服务的供给主体从单一政府变为市场、社会、企业等多方主体;供给模式从以政府为中心变为以人民为中心;供给方式从线下分散办理变为线下一网通办，让群众“最多跑一次”“一次不用跑”。例如：安徽省政府利用数字技术，调动数据资源，为公共服务供给“减负”，实现了从“政府端菜”到“群众点菜”、从“群众跑”到“数据跑”、从“人找服务”到“服务找人”的全方位变革。
(3)组织结构整体化、扁平化。数字经济时代，虚实空间真正完成“实中有虚，虚中有实，虚实结合，融为一体”，即时连接，随时在线，实现了“三零一无”的状态(李海舰等，2018)[10]。数字政府实现了从传统物理空间的分散运行向虚拟空间集中运行的演化。传统物理空间的政府管理部门有些分散在城郊等多个位置，群众和企业办业务往往在不同地点和不同部门间来回奔波，甚至“跑断腿”。数字政府实现线上线下深度融合，在虚拟空间提供“一揽子”服务。数字政府组织结构在数字技术影响下从传统科层制向扁平化转变。中国政府采用“中央集权、地方分权”的管理体制，但是全国各地政府服务大厅、大数据管理平台等的涌现，“掌上办、指上办、一键办、跨省办”成为常态，表明数字技术对政务服务水平和效率提升作用显著。
2.数字城市
(1)从城市有界到数据无界。农业和工业经济时代，城市的管理是各自“封疆自治”，城市内部、城市与城市之间、城市和乡村之间信息交流不便。数字经济时代，数据是数字城市建设的核心治理要素，是以“人”为核心的数据源在界面规则下的价值涌现与迭代更新。数字经济时代，数据打破了原有的封闭、冗余的城市制度管理体系，它既利于城市数字化、一体化的融合，又实现了数字城市的连接性、多元性、开放性。正是由于数字城市中数据的这一特征，数据源的种类和数量的不断汇聚才能有效还原治理对象，开发数据应用场景，识别城市群体的异质性，实现数据无界、连通、跨越。
(2)从数据连通到数据共享。数据只有连通、交互才能产生价值，否则数字城市就只能停留在电子政务、信息化建设阶段，更无从谈起数字化建设和治理(李光政，2019)[11]。数字城市建设和治理不仅需要数据连通，更重要在于数据共享：一是数字城市赋予基础设施从“哑状态”到“有声状态”，基础设施与数据的连通和共享，能将城市不同行政区域和不同城市之间融合，形成城市内部和城市之间深度嵌入、彼此依赖的格局，有利于建立全功能的城市数字治理模式，促进城市一体化、区域一体化的发展。二是打造城市“数字联盟”，实现数据共享，形成新的数字治理边界，城市治理从行政区转变为数字单元;不同城市形成“数字联盟”，单个城市负责数字城市某一领域内的数据建设和平台开发，并与其他共享数据和治理模式一起形成分工明确、集聚群体智慧、相互依存的整体。
(3)从数字化治理到智慧化治理。城市被划分为一个个网格单元，网格单元大小随着区域功能定位、人口密度、地形特点等进行动态调整，开展精细化管理。城市部件和基础设施全部编码入网，包括路灯、井盖、垃圾箱等，并配发唯一的“身份证”，实现精准化治理。如今网格化、数字化的治理正向智慧化治理迈进。未来，数字城市将会实现“全场景城市智能体”，建立以技术为导向的城市治理解决方案，城市治理能柔性应对环境复杂性和不确定性，实现从被动响应进入自感知、自协同、自预防、自治理的新境界，城市治理走向智能化、智慧化。
3.数字社区
(1)信息平台交互化。社区信息平台旨在实现社区成员之间信息传递、沟通，满足社区成员日常生活需求服务的多元化平台。社区信息平台相当于社区“数字大脑”，可以包含社区公共服务、个人居家服务、社区主体间数据信息处理平台(如数据采集、数据分析、信息管理、数据共享等)不同的模块，形成“一站式”、“一揽子”的信息交互平台，克服传统社区管理分散、信息不兼容的低效率状态。交互化信息平台，需要整合不同信息子模式嵌入，拓宽数据信息源，深度挖掘数据，通过“人机交互、人人交互”，全面提升社区成员公共服务、私人服务新的用户体验。在“新技术群”的加持下，构建大数据库、云平台、功能交叉矩阵，集约整合社区资源，为不同社区成员提供交互式平台，便于其协调互动，提升社区信息平台的人际交互水平。
(2)服务感知精细化。数字经济时代，社区公共服务供给能更加深入了解社区成员需求，精确匹配供需矛盾。构建社区公共服务感知网络，形成主动挖掘和实时反馈的互动平台，落实“以人为本，精细感知”的价值目标，是打造精细化感知体验的必要渠道。①在社区成员自愿前提下，采集个人身份信息，制作“数字社区”电子一卡通，收集社区居民真实公共服务诉求，精准定位需求种类、内容和迫切性等。如建立信息采集亭、信息呼叫中心反馈平台，打造居民信息统计分析系统。②通过访谈、实地调查，了解社区居民真实体验，建立社区公共服务感知满意度体系。③建立社区资源交互平台，促进多元主体参与公共服务供给、公共资讯共享，形成社区各成员间良性互动，实现“助人自助，共享自助”的服务新理念。
(3)协同行动网络化。在社区公共问题治理、公共服务供给等过程中，应考虑不同角色、功能定位、相互关系，将居民、社区、组织、市场等多主体纳入社区治理中，协同行动，分享共同利益，承担各自责任。政府自上而下的科层制公共资源供给难以适应数字经济时代需求，社区居民的需求朝着动态化、复杂化、个性化方向发展。网络化的协同行动是构建数字社区生活共同体的重要方式，是社区数字化治理和智能服务的实践应用。调动不同社区主体资源，构建有序的网络化协同格局，集聚群体智慧和社会资本，优势互补，满足社区多样化的需求和服务。——论文作者：李海舰张瞡龙
