作者  赛智产业研究院院长赵刚

本文节选自赛智产业研究院院长赵刚博士的新作《数字经济的逻辑》。

读到这里，读者一定会问：数字经济的未来发展的趋势是什么？ 本书作者的回答依然是两个字：赋智。数字经济的未来发展就取决于数字生产力的进步和发展，以及与之相适应的数字化生产关系的变革。

一、未来之变

这个世界唯一不变的就是变化！未来50年，数字经济将进入一个全新的发展阶段，计算技术、数据世界、生命算法、系统智能、生态规则等都将发生巨大变化，“数据+算法+算力”所形成的数字生产力水平将全面提升，生产和交换关系也将发生重大变革，数字经济的经济效应将更加显著。

1、计算技术之变：量子信息

量子信息技术创新将是计算技术领域的革命性创新。量子世界的量子叠加和量子纠缠特性提供了一种海量并行处理的计算架构，可能会以全新的方式实现数据存储和计算。

利用量子特性，科学家们正在全力研制量子计算机。计算性能的指数级加速是量子计算机最本质的特性。2016年，国际知名的《科学》杂志署名文章称，理论上，只要300个全纠缠的量子比特就能支持比宇宙中原子数量更多的并行计算 。中科院潘建伟教授估计，利用万亿次经典计算机分解300位的大数需 150000年，利用万亿次量子计算机只需1秒；求解一个亿亿亿变量的方程组，利用亿亿次的“天河二号”需要100年，利用万亿次量子计算机只需0.01秒。

量子计算机已经成为争夺量子信息时代霸权地位的利器。2014年，谷歌公司宣布已经研发出一台 9 量子比特的量子计算机。2016 年，IBM公司研发出了具有 5 位量子比特的量子计算机，并基于它提供量子计算云服务。2017，IBM公司研发成功20 位量子比特的量子计算机。IBM公司 还表示，研究人员已经成功开发出一台 50 位量子比特的原型机。2018年，谷歌量子 AI 实验室发布了新的 72 位量子比特的量子处理器狐尾松（Bristlecone）。2019年，谷歌研制完成的量子计算原型机——悬铃木（Sycamore）量子计算机，包含53个量子比特的芯片。2020年，谷歌量子人工智能团队在《自然》杂志发布论文，表示该团队在悬铃木（Sycamore）量子计算机上已经完成了16个量子比特的化学模拟，这是迄今为止在量子计算机上进行的最大规模的化学模拟。2020年，中国科学技术大学宣布潘建伟团队成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”，确立了我国在量子计算领域第一方阵的地位。2021年，IBM公司宣称研制出了一台能运行127个量子比特的量子计算机——鹰（Eagle），成为目前世界上操控量子比特数量最多的超导量子计算机

未来50年，随着量子信息技术的突破，现有数字技术的软硬件技术架构将全面更新和升级，大幅提升算力水平，带动整个数字经济的巨大创新。

2、数据世界之变：元宇宙

丰富的数据将形成一个物理空间的数字孪生空间或宇宙世界的元宇宙。世界数据层的数据储量将日益丰富，数据世界中的信息、知识、算法和智能等数据产品也将日益丰富。政府、企业或个人正试图构造一个物理世界的数字孪生空间，并在数字孪生空间的基础上进一步构造一个更具想象力的、与现实世界相互交融和影响的元宇宙。

元宇宙将通过在数据世界的沉浸式体验充分满足消费者在物理世界不能被满足的需求，也能激发劳动者数字想象力。如果消费者的体验性需求在元宇宙能够得到满足，那么元宇宙就可能成为这一类经济活动的主要场所。消费者只需要通过某种成像设备进入虚拟的数字空间，那里有消费者、企业或人工智能生成的数字内容，有虚拟数字人、虚拟的数字资产、虚拟的企业，也有虚拟的生产、交换和生活活动。在元宇宙的数字空间中，生产活动可以被模拟，这将是新产品设计迭代和制造仿真的新模式，从而激发劳动者的想象力和创新力。例如，发动机的设计者在元宇宙里可以体验他所设计产品的3D全貌，并通过不断修改设计参数来实际体验不同设计产品的差异，从而大大减少样品试制的成本。交换活动可以被模拟，这将是市场设计的新模式，大幅降低市场的不确定性。例如，证券市场可以模拟某个消息披露带来的市场波动。个人生活可以被模拟，这是生命体验的新模式，让“梦想”体验成为一种新的商品。例如，消费者可以在元宇宙里体验过山车的感觉。元宇宙空间甚至像一个“梦境”，通过人工智能技术消费者想到某物A就可以生成相对应的数字物A，并能够沉浸式体验其真实感。

因此，数据世界将带来一种新的体验经济，元宇宙能够激发劳动者更多想象力、创造力和梦想体验的需求。为了应对现实世界的不确定性，消费者总可以在数据世界中练习几遍。这既是一个经历和体验的过程，也是一个经验获得和学习的过程。数据世界有助于消费者或劳动者形成数字想象力，可能提升人的思想和创造力。不过，数据世界不同于物理世界，3D游戏中的神枪手在现实的战场中可能就是手足无措，元宇宙创造的经济价值只是经济社会总体价值的一小部分。

未来50年，随着数据资源的不断积累，以及人工智能、区块链、虚拟现实、增强现实、混合现实、全真影像等技术的突破，现有数据世界将被全新构造。新的数据世界，将带来更多数据应用的场景，全面提升数据要素投入水平，带动整个数字经济的创新。

3、生命算法之变：生物信息

生命算法的解码将可能为人类揭示生命成长、思想创新和认知智能的原理。生物信息学、脑机科学、智能计算、神经经济学等正成为信息科学研究的前沿领域。这些基础科学研究和技术创新的成果具有巨大的经济价值，它们将有利于提升劳动者应对疾病、衰老、生理或心理缺陷的能力，也有利于解决劳动者面对的粮食供给短缺的问题，更能帮助人类探索思想力和创造力的机理。

生物信息学是研究生物信息的采集、处理、储存、传播、分析和解释等各方面的综合性学科。当前，生物信息学研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。在基因组学方面，人类基因组的测序让生物信息学走向前台并迅速发展。人类基因组计划的目的是测出人类基因组DNA的30亿个碱基对的序列，发现所有的人类基因，找出它们在染色体上的位置，破译人类全部遗传信息。利用基因，生物信息科学家可以控制人体的生化特性，人类将能够恢复或修复人体细胞和器官的功能，甚至改变人类的进化过程 。在蛋白组学方面，通过生物信息学理论方法可以分析蛋白质巨量数据，从中还原出生命运转和调控的整体系统的分子机制，通过计算机辅助方法预测出蛋白质的三维结构 。

2021年7月，蛋白质结构两大AI预测算法相继开源，一个是 DeepMind 的 AphaFold2，另一个是华盛顿大学等机构研发的 RoseTTAFold。两大算法被美国科学杂志评为 2021 年度突破性研究成果。AlphaFold可以预测出98.5%的人类蛋白质结构。而华盛顿大学的RoseTTAFold不仅能预测蛋白质的结构，还能预测蛋白质之间的结合形式。RoseTTAFold花10分钟就能用一台游戏电脑准确计算出蛋白质结构。这些突破性研究成果将帮助科研人员探索引发某些疾病的机制，并为设计药物、农作物增产，以及可降解塑料的超级酶研发铺平道路。

人工智能算法的发展得益于神经网络和深度学习算法的突破，但距离与人比拟的通用人工智能还有很大差距。对生物体及人类遗传、生物信息处理及人类直觉、情感、心智和智慧的深入研究，将带动数字算法深刻变革，进一步解放劳动者的生产力。

未来50年，随着生物信息、脑机科学等技术突破，劳动者生产力将进一步提升，数字算法和数字智能将在认知智能领域取得突破，数字思想力、数字创造力将得到提升，带动数字经济创新，实现经济进入下一个康德拉季耶夫增长周期，并深入造福自然界和人类。

4、系统智能之变：智能奇点

未来学家库兹韦尔（R.Kurzweil）在《奇点临近》一书中预言，2045年人工智能将完全超越人类智能，人工智能的“奇点”将来临。如果通用人工智能真的实现，那就意味着人类的脑力劳动可以完全被机器替代，也意味着生产力的进一步解放。

随着数字生产力的进一步提升，经济奇点也将临近，就是在一个关键的时间点，当越过这个时间点后，经济将保持持续增长，并且增长速度会持续加快。但是，理论界也有完全不同的声音。希尔（S.Hill）在《经济奇点：共享经济、创造性破坏与未来社会》一书中指出，当共享经济与人工智能、机器人等新科技应用产生交叠，社会和经济发生的震荡也就愈发突出，这样的交叠很可能迎来“经济奇点”，即经济增长引擎失效、社会中占多数的劳动者被甩出主流经济和社会的时间点。技术创新似乎是一把“双刃剑”，其对经济增长的作用一直处于争论当中，更何况是人工智能技术创新。

1930年，凯恩斯做了主题为《我们后代在经济上的可能前景》的讲座，他预测“一百年后进步国家的生活水平将是今天的四到八倍”，也预测到了“技术性失业”，却也大胆地论断“经济问题（生产足够的商品）可能会得以解决”。他的预测很准确。但是，近100年来凯恩斯所预测的“许许多多的工厂配备了许许多多的机器乃至是机器人，而其中的工人则逐渐被取代”的场景仅出现在少数无人工厂，大部分工厂目前还没有出现这种情形。

但在今天，一个新的全球智能互联网系统出现在我们面前，这是凯恩斯所没有预测到的。在这个全新的数字技术载体上，劳动者又构造出一个全新的数字经济生态。在这个数字经济生态中，“数据+算法+算力”形成了新的智能化生产力，人与智能机器相互连接，形成一个复杂的智能互联网系统，构造出了全球化的人机协同的群体智能。

人机融合的智能互联网系统将面临技术性失业、数据隐私、算法共谋、人工智能伦理等诸多挑战，但它将是未来经济长期增长的引擎和财富的创造者。这可能同时意味着有人将失去在实体经济中劳动的机会。未来，工业就业只是分配财富的一种方式，很多人将在数字经济领域就业，而更多消费者因为贡献了时间、数据和数字内容（UGC），反而能够在消费的同时获得财富的分配。

未来50年，随着通用人工智能的技术突破，复杂的智能互联网系统将形成更加强大的群体智能化生产力，尤其是在应对经济社会的不确定性和复杂性方面表现突出。

5、生态规则之变：碳达峰、碳中和

碳达峰和碳中和是每个负责任的经济体为地球文明必须承担的责任。我国已经提出了2030年碳达峰和2060年碳中和的目标。如果我国要在碳达峰、碳中和的双碳目标约束下实现高质量发展，数字经济将从数字技术创新、数据要素替代和平台碳资源配置等方面发挥更大的作用，从而提高绿色全要素生产率。

从数字技术创新看，数字经济领域的智能化解决方案可以有效赋智传统产业的减碳。通过数字技术的改造，能源电力、城市管理、交通运输、工业生产等领域的运行效率可以得到大幅提升，同时资源损耗和能耗会大幅降低。目前，我国的能源消耗强度是世界平均水平的1.3倍，生产单位GDP所需能耗要比世界平均水平高出30%~40%。如果通过集约的绿色云计算数据中心替代传统数据中心，通过数字化改造助力企业和城市管理效率的提升，通过智能电动汽车替代燃油汽车，就可以推动单位GDP碳强度的显著降低。

从数据要素投入看，数据要素投入是和碳约束相辅相成的。数据要素能够减少传统物质、能力的消耗，显著降低碳排放。绿色的数据要素是在碳约束下的新的经济增长点。

从平台碳资源配置看，平台非常适合从产业链和商业生态的角度推动更大范围的微观主体参与减碳。一是平台企业自身运营和价值链的减碳将对整个社会的“双碳”进程做出贡献。二是平台的连接作用可以潜移默化地改变生产企业、物流企业和消费者的行为模式，塑造更加绿色低碳的经济循环过程。阿里巴巴发布《阿里巴巴碳中和行动报告》中首提“范围3+”，承诺在自身运营和供应链之外，通过发挥数字平台的作用助力消费者和企业减碳，激发更大的社会参与，到2035年15年间带动商业生态累计减碳15亿吨。

未来50年，随着双碳目标的贯彻落实，绿色数字技术将进一步突破，绿色数字经济将实现创新发展。

二、以不变应万变

人仍是数字经济关系的核心，数字经济是用数字技术和数据要素给人类赋智，让人类劳动者发挥创造力，产生伟大的思想，为社会创造更多财富。这是数字经济的根本。

经济关系仍是数字经济的本质，在已有数据、信息和知识能无限供给的背景下，利用算法和算力的创新实现经济长期增长，为人类创造更多的财富，这是数字经济的基本要义，不管是今天，还是未来50年，都将是如此！

Ø   好书推荐：数字经济的逻辑

Ø 图书目录

• 第1章　数字经济的发展背景与历程 1 

  1.1    数字经济的发展背景　2 

  1.1.1  基础科学创新　2 

  1.1.2  数字技术创新　5 

  1.1.3  新的产业革命　9 

  1.2　 数字经济的发展历程　11 

  1.2.1　信息经济的提出　12 

  1.2.2　网络经济的演变　14 

  1.2.3　平台经济的繁荣　16 

  1.2.4　智能经济的曙光　18 

• 第2章　数字经济的框架　21 

  2.1　数字经济的定义　22 

  2.2　数字经济的构成　22 

  2.2.1　生产要素：数据　23 

  2.2.2　劳动者：数字化赋智的劳动者　24 

  2.2.3　生产工具：数字技术　24 

  2.2.4　生产力：“数据+算法+算力”形成的智能化生产力　27 

  2.2.5　生产关系：数字化的平台、企业与消费者　27 

  2.3　数字经济的特征　28 

  2.3.1　高创新性　28 

  2.3.2　强渗透性　29 

  2.3.3　广覆盖性　29 

  2.3.4　资源供给丰富性　30 

  2.4　数字经济的分类　30 

  2.5　数字经济的测度　32 

• 第3章　资源　37 

  3.1　数据、信息和知识　38 

  3.1.1　数据　38 

  3.1.2　信息　42 

  3.1.3　知识　42 

  3.1.4　数据、信息和知识的边际收益　44 

  3.1.5　数据资源的垄断　46 

  3.2　思想和算法　48 

  3.2.1　思想　48 

  3.2.2　算法　49 

  3.3　算力　51 

  3.4　消费者注意力　52 

• 第4章　消费者需求　55 

  4.1　消费者选择与需求满足　56 

  4.1.1　商品效用、消费者偏好和决策　56 

  4.1.2　消费者的注意力配置和信息能力提升　60 

  4.1.3　数字经济时代的消费者需求变化　62 

  4.1.4　消费者的信息需求　67 

  4.2　消费者角色转变　69 

  4.2.1　市场建设者　69 

  4.2.2　产消者　70 

  4.2.3　数据资产的投资人　70 

• 第5章　生产　71 

  5.1　生产要素投入　72 

  5.1.1　生产要素论概述　72 

  5.1.2　劳动者　76 

  5.1.3　数字技术创新　78 

  5.1.4　数字基础设施投资　81 

  5.1.5　数据要素　83 

  5.1.6　数字智能　85 

  5.2　生产函数　87 

  5.2.1　生产函数理论的发展　87 

  5.2.2　纳入数据要素的生产函数　93 

  5.3　数字产品的生产　96 

  5.3.1　数字产品的分类　96 

  5.3.2　数据、信息和知识作为数据产品　97 

  5.3.3　数据产品生产流程　99 

  5.3.4　数据产品生产的成本　101 

  5.3.5　数据产品生产的规模经济　102 

  5.3.6　数字产品生产的产业链　103 

  5.4　生产数字化　107 

  5.4.1　劳动价值理论　107 

  5.4.2　数字产品的价值形成　108 

  5.4.3　生产数字化的发展　111 

  5.4.4　提升效率的效应　113 

  5.4.5　降低成本的效应　116 

  5.4.6　驱动创新的效应　118 

• 第6章　市场　121 

  6.1　数字化市场　122 

  6.1.1　市场的构成及规律　122 

  6.1.2　信息不完全的市场　123 

  6.1.3　数字化市场　124 

  6.1.4　数字化双边市场—平台　125 

  6.2　数字化市场参与方的网络　128 

  6.2.1　网络效应　128 

  6.2.2　正向网络效应　129 

  6.2.3　负向网络效应　130 

  6.2.4　用户锁定效应　131 

  6.2.5　复杂网络效应　131 

  6.3　数字化市场价格机制　132 

  6.3.1　价格机制　132 

  6.3.2　平台的定价策略　134 

  6.3.3　平台盈利模式　137 

  6.4　数字化市场竞争机制　139 

  6.4.1　市场结构理论　139 

  6.4.2　平台的市场结构　141 

  6.4.3　平台竞争的关键因素　144 

  6.4.4　平台市场参与方的博弈　149 

  6.5　数字化市场的其他合作机制　151 

  6.5.1　数字化信任　151 

  6.5.2　数字化契约　152 

  6.5.3　利益分配　155 

  6.5.4　平台生态与治理　158 

  6.6　数据要素市场　159 

  6.6.1　数据要素市场的主要类型　160 

  6.6.2　数据要素市场的交易品类　163 

  6.6.3　数据产权　164 

  6.6.4　数据资产　165 

  6.6.5　数据要素价格的形成　166 

  6.6.6　数据要素交易模式　171 

  6.6.7　数据要素市场结构　174 

• 第7章　企业　175 

  7.1　数智化企业的运行机制　176 

  7.1.1　组织的演变　176 

  7.1.2　数智化企业的资源配置机制　177 

  7.1.3　数智化企业产权制度　180 

  7.1.4　数智化企业的治理结构　182 

  7.1.5　数智化企业组织结构　183 

  7.2　数智化企业的人力资源　184 

  7.2.1　劳动方式的变革　184 

  7.2.2　就业结构的调整　185 

  7.2.3　赋智个体创造　186 

  7.3　数智化企业的运营管理　189 

  7.3.1　数智化企业的共同目标　189 

  7.3.2　数智化企业的战略决策　190 

  7.3.3　数智化企业的组织管理　192 

  7.3.4　数智化企业的业务运营　194 

  7.3.5　数智化企业的考核激励　196 

• 第8章　金融　197 

  8.1　数字货币　198 

  8.1.1　法定数字货币　199 

  8.1.2　加密数字货币　202 

  8.1.3　加密数字稳定币　203 

  8.1.4　全球金融支付体系革新　204 

  8.2　数字资产　204 

  8.2.1　资产和投资　205 

  8.2.2　信息对金融市场的价值　206 

  8.2.3　加密数字资产　208 

  8.3　数字金融　211 

  8.3.1　数字银行　212 

  8.3.2　数字证券、期货及其他金融投资业　215 

  8.3.3　数字保险业　218 

  8.3.4　平台金融　219 

  8.3.5　加密数字金融　220 

  8.4　数据金融　220 

  8.4.1　数据银行　221 

  8.4.2　数据资产股权化　223 

• 第9章　贸易　225 

  9.1　数字贸易的定义、分类与特征　226 

  9.1.1　数字贸易的定义　226 

  9.1.2　数字贸易的分类　227 

  9.1.3　数字贸易的典型业态　227 

  9.1.4　数字贸易的特征　229 

  9.2　数字贸易的发展　230 

  9.2.1　不同国家数字经济的比较优势　230 

  9.2.2　数字贸易的经济价值　231 

  9.2.3　数字贸易发展的制约因素　232 

  9.2.4　数字贸易的规则体系　235 

  9.2.5　数字贸易的基础设施　237 

  9.2.6　数据跨境贸易的各国政策　237 

• 第10章　经济增长与社会福利　241 

  10.1　经济长期增长　242 

  10.1.1　技术创新推动全球经济长期增长　242 

  10.1.2　数字技术创新的索洛悖论及其成因解释　244 

  10.1.3　数字经济与经济高质量发展　248 

  10.2　公平与效率　250 

  10.2.1　福利经济学理论　251 

  10.2.2　数字经济中生产者与交换者的经济效率　252 

  10.2.3　数字经济的平台企业间的经济效率　253 

  10.2.4　数字经济与公平　254 

  10.3　数字经济治理　257 

  10.3.1　政府应促进数字经济发展　257 

  10.3.2　政府要加强监管治理　258 

• 第11章　发展数字经济　261 

  11.1　数字经济发展的国内外实践经验　262 

  11.1.1　世界各国及组织数字经济发展的实践经验　262 

  11.1.2　全球主要数字经济集聚区发展的实践经验　272 

  11.1.3　我国省市数字经济发展的实践经验　277 

  11.2　地方数字经济发展策略　284 

  11.2.1　共享数字红利　284 

  11.2.2　发挥资源禀赋　285 

  11.2.3　坚持创新驱动　287 

  11.2.4　选择不同路径　287 

• 第12章　数字经济的未来　291 

  12.1　未来之变　292 

  12.1.1　计算技术之变：量子信息　292 

  12.1.2　数据世界之变：元宇宙　293 

  12.1.3　生命算法之变：生物信息　294 

  12.1.4　系统智能之变：智能奇点　296 

  12.1.5　生态规则之变：碳达峰、碳中和　297 

  12.2　以不变应万变　298

Ø   作者介绍

赵刚，博士，毕业于北京航空航天大学，现任赛智产业研究院院长，北京赛智时代信息技术咨询有限公司总裁，饮鹿网项目创始人，赛智区块链（北京）技术有限公司创始人，兼任中国电子商会大数据专委会副理事长，曾任工业和信息化部赛迪研究院“赛迪学者”；在信息化领域耕耘18年，长期从事信息化、信息产业、数字经济、大数据和区块链的研究和咨询工作，服务的政府客户、大型企业客户数百家；主持完成了“北京数字经济发展战略研究”“国家大数据（贵州）综合试验区建设方案”“贵州省大数据战略行动”“天津智慧城市规划”“广州电子政务架构设计”“贵阳数博大道产业规划”等课题及《贵阳区块链发展和应用白皮书》的编写；创作出版了《数据要素：全球经济社会发展的新动力》《数智化敏捷组织：云钉一体驱动组织转型》《区块链：价值互联网的基石》《数字化信任：区块链的本质与应用》《IT管理体系：战略、管理和服务》等图书。

Ø  精彩内容

Ø  精彩书评

数字经济发展的底层逻辑是在“数据+算法”定义的世界中，以数据的自动流转化解复杂经济社会系统的不确定性，优化生产资源配置效率，构建经济主体的竞争优势。赵刚博士的新书从经济学角度阐述了这一逻辑，我推荐读者深入阅读。 

——安筱鹏　阿里研究院副院长 

赵刚博士的新著《数字经济的逻辑》融合了理论思考与实践探索，以经济学的基本框架分析了数字经济在资源、消费、生产、市场等结构要素中的新特征与新机制，进而延展到企业组织、金融、贸易、经济增长和社会福利等产业经济、宏观经济视野中的新发展及新挑战，是数字经济思想探索的佳作。 

——段永朝　苇草智酷创始合伙人 

本书从经济学的角度解析了数字经济的核心特点，试图建立全面的理论框架来指导实践。总体而言，本书抓住了数据要素、双边市场、生态合作机制等数字经济特色，有助于人们深化对数字经济的认识。 

——姜奇平　中国社会科学院信息化研究中心主任 

数字经济的领域太宽、太广，发展太快。读完这本《数字经济的逻辑》，你对数字经济的认识将不再是盲人摸象。 

——吕本富　中国科学院大学经济与管理学院教授 

我们已经进入数字经济时代，但我们对数字经济的认识更多是局部和浅层次的。赵刚博士的这本《数字经济的逻辑》从理论上对此进行了系统化研究，论述细致且深入，是我们全面认识当前经济时代的佳作，我推荐读者细细品读。

 ——王文京　用友网络董事长兼CEO