工作动态

7月3日，2024中国数字经济发展和治理学术年会在清华大学成功举办。本届学术年会聚焦“数据要素、人工智能与数智时代的理论创新”，邀请国内外40余位专家、学者及机构代表进行主旨演讲和交流。来自清华大学、北京大学等高校和数字经济相关科研机构及企业代表共400余人出席线下会议。会议通过多个平台同步直播，当天信息浏览量超过十万人次。我们特别整理“演讲精粹系列”，将与会嘉宾演讲和对话内容中的主要观点分享大家。

本文为“演讲精粹系列一”

数据要素、人工智能与数智时代的理论创新

大会现场一

西南政法大学党委副书记、校长林维教授主持了大会一。林维教授指出，建设数字中国，发展数字经济已成为国家的战略选择。当前，如何适应生成式人工智能等新技术的飞速发展，如何加速推进数据要素化的实践进程，如何开展数智时代的理论创新……都是社会各界关注的焦点。大会一以“数据要素、人工智能与数智时代的理论创新”为主题，邀请到6位演讲嘉宾围绕数字贸易规则、金融人工智能、企业竞争优势、互联式创新、数字基础设施、数字经济等主题发表主旨演讲，为推进数智时代的理论创新带来启发。

林维教授主持大会一

南开大学党委常委、副校长，经济学院院长（兼） 盛斌教授发表了题为《数字贸易规则的演进：利益、逻辑与博弈》的精彩演讲。盛斌教授首先指出，数字贸易规则在国别、全球和中国三个层面都具有十分重要的意义，国际贸易发展经历了货物贸易、服务贸易、价值链贸易、数字贸易四个阶段。他分析了数字贸易的概念、范畴、特点与影响，认为数字贸易是通过数字订购和/或数字交付的国际贸易。数字订购部分可以是货物，也可以是服务，主要组成部分是跨境电商。新型的数字贸易主要是通过电子传输来实现的数字交付贸易，包括数字产品、数字化的知识与信息和数字服务。数字贸易主体多元化、贸易成本降低、依托要素流动，本质是由“贸易科技”驱动的贸易的“数字化”。数字贸易的决定因素与传统贸易不同，现在的国际贸易理论还没有一个完整的、系统的数字贸易模型。贸易数字化对于货物贸易、服务贸易和全球价值链都产生了影响，而数字贸易影响的决定因素，不仅是自身的，还取决于国家间数字贸易的限制和壁垒。

盛斌教授进一步对数字贸易规则进行了分析。他认为，数字贸易规则的主要内容包括数字市场开放、数字产业保护等传统规则，也包括数据保护（隐私与消费者保护）、数据流动安全、数字知识产权保护等新规则。传统规则是基于互惠基础的市场准入的政治经济学，主要是为了解决囚徒困境，从非合作博弈变成合作博弈。新规则以规制融合和监管一致化作为核心，通过标准的一致化、竞争的一致化和监管的一致化把贸易与公共政策目标协同起来。数字贸易规则难谈的原因在于存在“不可能三角”，在数字贸易规则上，很难同时实现全球单一规则、监管多样性与政策空间和公共目标。最后，盛斌教授介绍了全球数据贸易规则谈判的进展情况，强调在数字贸易规则谈判中，需要关注数据价值与意义的认识、国内数字监管模式以及跨境数据流动监管等三大核心问题。

盛斌教授作主旨演讲

康奈尔大学约翰逊商学院讲席教授，金融科技中心主任，NBER研究学者丛林教授以《关于金融人工智能的思考和可解读的不太大模型》为题分享了近年来开展的3项相关研究成果。丛林教授首先介绍了“人工智能”以人为本的内涵，更多的运算、更多的数据、更强的算法等发展方向，以及目前金融学中的资产定价方法与人工智能的应用可能。他指出，金融人工智能模型不一定非要大，也并不要求它很通用，要让它在垂直领域更专业，要准确、稳健，强调解读性和对齐。

通过与深度强化学习的比较，丛林教授介绍了采用决策树模型的优势并详细介绍了应用决策树模型的三个应用。第一个应用是在资产交易和资产定价的资产归类中，通过把决策树模型调整到可以处理面板数据，并使用经济的指标来增长决策树，比很多大的深度强化学习模型、神经网络模型表现都更好，可以辅助投资。第二个应用是找寻异质性的资产定价因子。把资产通过决策树的搜索，找到不同的资产分组，每一个分组里的因子能够找出来。还可以找到不同宏观环境中、不同通胀阶段下真正的定价因子。第三个应用是分析异质性的资产回报可预测性。在资产分类中，通过使用经济指标指导决策树的生长，可以找到最可预测的一组和最不可预测的一组。丛林教授最后强调，使用可解读、可运算的人工智能方式解决传统经济金融的核心问题较为理想，在其他商业经济场景下处理面板数据时也可以考虑这一方向。

丛林教授作主旨演讲

浙江财经大学党委副书记、副校长（主持日常行政工作），浙江大学全球浙商研究院院长魏江以《数据基础观：数据如何创造竞争优势？》为题提出了“数据基础观”理论，希望从数据要素视角来解释数字企业的竞争优势来源。对于数据要素化的过程，魏江教授认为，数据作为独立要素存在才有可能成立数据要素的交易市场。如果它不能作为独立要素存在，而是以互补要素和辅助要素存在，那么它应该是先场外，通过交互的方式来实现数据价值的转移，这个过程会随着发展动态调整。他还进一步指出，数据成为生产要素应该有数据交易和数据产业，但由于数据难以独立存在，以及需要有完善的互补市场作为协同系统，这个过程不能轻易实现。

对于数据如何成为企业竞争优势？魏江教授指出，数据对企业创造优势而言，难在要素化、资产化和价值化。他首先假设企业是数据要素的集合，然后思辨性地分析了“为什么千万年都存在的数据今天才是资源要素，数据能真正创造价值吗，数据要素能不能成为一个企业的核心竞争力”等三个问题。他认为，企业关心的是排他的数据。如果说数据是稀缺的，马上就能转化成为竞争优势，但数据的稀缺很难。企业需要从数据的自生长性、时效性、动态性和交互性来看待其稀缺性。企业要想把数据成为构筑优势的一个能力基础或核心能力，就应该从企业自身需要出发，运用不太大模型来实现稀缺的数据资源、数据元件资源的互补、交互、协同，实现资产化、价值化、利润化，从而创造优势。

魏江教授作主旨演讲

南京大学商学院院长，教育部长江学者特聘教授安同良在《突破知识围堵的互联式创新：数字经济时代分布式多主体创新的底层密码》演讲中分享了他提出的“互联式创新”新基础创新理论。他认为，数字技术深刻影响着企业创新行为，工业时代的线性创新、交互式创新正在向数字时代的新模式——互联式创新转变。他首先分析了工业经济时代创新范式存在的“根技术”落后性、空间与时间限制性、创新主体单一性、知识转移片面性、分析方法时代局限性等缺陷，认为传统创新理论已经无法清晰刻画数字时代企业创新行为的内在特征以及创新速度迭代加快的内在动因。于此，安同良教授团队基于复杂网络构建互联式创新模型，揭示互联式创新网络结构的特征，使用中国上市公司数据，对企业互联式创新行为机理进行实证检验。

互联式创新是指嵌入互联网的分布式多主体——企业本身、异质性知识体和消费者，在多边网络下通过目标知识搜寻发生广泛的连接，从而在新一代信息通用技术支撑下形成知识变革，进而创生出新产品、新工艺、新服务、新算法以及新组织与新制度等。互联式创新呈现新一代信息通用技术的支撑性、各类知识可迁移性、分布式多主体驱动性，以及多层空间的融合性等四大整体特征。数字时代中国企业互联式创新行为也存在“在互联网助力下，企业知识搜寻更为便捷，互联式创新使得创新空间网络化；数字创新平台作为底层支撑者，赋能和孵化多维创新，互联式创新使得创新主体的边界模糊化；注意力经济引致以消费者为起点驱动创新，互联式创新促使创新链逆转”等典型事实。他最后强调，互联式创新形成的多主体协同的全球创新网络，更有利于企业整合资源、搜寻各类知识、攻关“卡脖子”技术，实现关键核心技术的突破。构筑自立自强的数字技术创新体系，实现数字技术创新重大突破，关键在于多措并举，降低企业的知识连接成本。数字时代创新治理的重心在于促进以知识聚集为核心特征的创新枢纽节点的成长，枢纽节点决定着互联式创新网络的演化。

安同良教授作主旨演讲

中国电信集团有限公司科技委主任、原总经理邵广禄结合中国电信的实践经验发表了《云网数智安，助力数智经济发展》精彩演讲。他首先介绍了中国电信从网络运营商升级到“网络+云计算”运营商，通过坚定的数字化转型推动高质量发展的情况。他指出，中国通信运营商的成就，从技术和经济上看，主要得益于坚定推进数字化转型，得益于加快发展第二增长曲线。中国电信积极推进“云改数转”战略，通信业务以外的第二曲线业务增长率达到15%~20%，实现了高质量发展。邵广禄先生还介绍道，下一步，中国电信还将采取持续升级网络，筑牢网络基础设施；加快升级智算云，筑牢算力基石；实施 “AI+”行动，提升AI的社会普及率；加快建设数据基础设施，推动数据的共建共享；打造高水平的安全能力，筑牢数字经济的安全屏障等举措推动企业继续向“网络+云计算+AI”升级。

最后，邵广禄先生围绕“共建共享”分享了智能化转型的一些思考。他指出，发展AI需要解决底层技术，算力限制，生态割裂三个技术问题。结合中国电信和中国联通全面共建共享建设世界最领先5G网络的经验，他提出可以积极探索AI大模型发展共建共享。最后，他强调要充分释放公共数据、应用市场、AI人才等三个潜在红利，提出了构建“AI产业联盟”的建议。

邵广禄先生作主旨演讲

中国信息经济学会理事长、中山大学管理学院教授谢康在《数字经济中的数字跃迁与水坝效应》的演讲中提出了“数字跃迁”和“水坝效应”两大研究发现。谢康教授指出，“数字跃迁”的概念来自“量子跳跃”，指数字化有可能使部分传统企业或产业在产品工艺、运营系统、商业模式等多个层面实现更高的全要素生产率，形成以往难以突破的创新跃迁。“数字跃迁”不会出现在所有国家、地区、产业和企业中，具有相对特殊性。中国“数字跃迁”的外部情境要求“三步并作两步走”以并联的方式实现两化（数实）融合，内部情境也要求中国两化（数实）融合实现优势弥补劣势的跨越式发展，中国与全球数字化同频共振。通过用趋同系数来建立数据模型，实证研究发现数字跃迁是实现跨越式的发展的必要条件。“数字跃迁”的微观机制是组织变革才是最重要的影响路径，宏观机制是数字跃迁是两化（数实）融合与数字化转型的特征或规律。

谢康教授指出，数字技术、人工智能对社会分工和社会公平有多重影响。两化融合、数字经济发展对经济增长的影响是确定且当期，但是对社会公平的影响是直接与间接、正面与负面影响、当期与滞后并存，存在“效率公平不完全相悖”效应，借鉴三峡建设的经验，谢康教授以“水坝效应”隐喻了这一效应。“水坝效应”为平台治理、应对全球化与反全球化冲突提供了新的学理基础。

谢康教授作主旨演讲