感谢X院长的介绍，也非常高兴能够接着X院长继续发言。在X院长的演讲中，从管理学视角探讨了如何让数据资本在创新过程中发挥重要作用。我自己曾在20XX年发表过一篇题为《数据资本与经济增长路径》的学术论文，探讨数据作为一种虚拟资本类型的生产要素，对于中国经济增长与结构转型做出的重要贡献。文章发表后，我跟我的合作者开玩笑，说如果当初把题目改成《数据要素与经济增长》的话，可能这篇文章的引用量会翻倍。当然这只是玩笑话，我想强调的重点是，无论是经济学、管理学、社会科学还是其他的社会科学学科，乃至计算机、人工智能等信息科学，在数字经济发展这一研究主题上实现了全方位的交叉与融合，进而形成了数字经济学这样一门新兴学科。今天我的研究主题就是“建设数据要素市场，推进数字经济学的中国实践”，主要是基于自己的一些既有研究以及教学经验，跟各位分享我的一些不成熟的体会。
首先是我们所处的时代背景，那就是正在不断做强、做优、做大的中国数字经济。
中国数字经济的发展是非常蓬勃向上的。根据《数字中国发展报告（2022年）》，2022年我国数字经济规模首次突破50万亿元大关，总量稳居世界第二，同比名义增长10.3%（同期GDP名义增长为8.1%），数字经济占国内生产总值比重提升至41.5%。如果按照当前的增长速度，在4到5年的时间内，我国的数字经济占GDP的比重就将超过50%。“数据驱动”“数智赋能”“数实融合”“万物互联”等数字经济的实践概念与前沿理论，已经成为中国经济高质量发展的重要抓手。在国际范围内，数字经济的全球产业生态与创新生态正在逐渐形成，新的跨国产业组织形式与研发创新模式也初现端倪，开放开源成为推动数字技术持续进步的行业共识和重要驱动力量。
我们观察到的一个最基本的事实是，数字经济的发展可能正在进入一个新的阶段。一个突出的表现是，以“大数据+人工智能”为代表的新的“要素+技术”的组合，正在逐渐超越传统意义上的“计算机+互联网”这一在上一轮技术革命之后占据主导地位的ICT技术组合，成为了推动经济社会发展范式转换的核心驱动力。进入这一阶段，中国数字经济发展所面临的核心问题是如何充分开发并有效治理大数据和人工智能等一系列的数字经济发展动能，妥善处理好伴随数字经济社会变迁所带来的一系列新问题、新矛盾。
为了更好地发展数字经济，数字经济学的发展亟需重要的理论创新。数字经济学本身是一门经济学、管理学和信息科学等诸多学科的交叉学科，因而在数字经济的基本规律上，数字技术的经济学分析上，市场交易的基本制度上，产业组织方式与新经济增长理论上，都期待着新的理论创新。有了先进的理论，才能有后续的人才培养。
当前，数字经济学的学科建设正面临一个重要的时间点。2022年共有77所高校新增数字经济专业，数字经济成为了新增备案专业中数量最多的专业。近两年，教育部在经济学门类中也新增了“数字经济”本科专业和专业硕士学位。对于数字经济学的相关教材，我们也做了一个简单的调研，目前市面上《数字经济导论》教材一共有三种，《数字经济（学）概论》教材一共有六种，《数字经济学》教材超过十种，还有一些分支学科、研究专题类的教材也都相继出版。然而，在相关专业、教材与课程都逐渐完备的背景下，数字经济学“学什么”“怎么学”“怎么用”等问题却尚未得到完全解决，数字经济发展人才培养不断扩容、人才缺口不断扩大的现实矛盾仍然存在。数字经济学科建设与人才培养亟需“提质增效”。
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在“技术-经济-生态范式”中，数字技术与数据要素通过“互联→数据→集成→融合→创新→转型”的作用路径，形成数字经济的“新基建→新要素→新供给→新业态→新经济”的阶梯维度，共同构成完整的数字经济生态。其中，互联层描述了“云+网+端”技术发展所支撑的新型基础设施建设，数据层代表数据要素与大数据分析等数据处理技术的有机结合，集成层描述数据要素转化为新知识、新技术和新组织形式的生产过程，融合层与创新层分别强调数据等新要素与传统生产过程的融合以及由融合所驱动的多维创新，转型层则强调整体经济层面下新的生产方式、经营模式乃至经济业态的形成与推广。
在“技术-经济-生态范式”下，我们应如何去理解数据要素市场呢？在技术层面，数据的安全自由流通技术将奠定场内与场外交易的基础，隐私计算、联邦计算的最新的应用如“没有免费午餐”定理（No-free-lunchTheorem）将被运用于设计联邦学习系统，以提高数据的安全性。在经济层面，我们需要围绕数据的共享与赋能，设置一套新的交易方案与激励机制。在生态层面，我们要确定“有效分配资源福利、消除隐私安全隐患”为数字生态治理的基本原则，限制数据过度共享，保护非本人数据信息的安全性。在我们自己的一项最新研究中，就设计了一套考虑大数据技术进步与不同市场结构的数据市场机制，确立以数据公司为关键中介的数据费用与补贴结构，以有效缓解大数据技术进步带来的福利冲击，显著提高消费者剩余。在这一机制中，政府的有效介入与有序治理是关键。
最后剩下的一点时间，我想分享对于数字经济学发展的一些不成熟的延伸思考。首先，数字经济学应该是一门跳出“宏-中-微”分野的综合性学科。数字经济学的知识体系，应该是坚持问题导向、以融合式创新为主线，将数据要素驱动与数字技术赋能充分结合，充分关注数字经济相关的所有经济、社会与文化问题的一套综合知识体系。其次，在数字经济学的研究和教学中，应该充分应用历史学的分析逻辑和案例分析等方法，博采众家之长，避免陷入“自说自话”“圈地自萌”的境地。再者，数字经济学应是一门于实践中创新、将创新投入实践的应用学科，既研究ChatGPT等新现象新产品，也将ChatGPT这样的新工具用于我们的研究。最后，数字经济学应是一门采取新视角重新审视政府与市场关系的新兴学科，通过不断地深入探索明确我们在新经济环境下的政策目标，设定新的政策原则，建立新的政策机制。
最后做一下简短的总结。数据之治既是“数治”也是“治数”，既是“法治”也是“共治”。通过更好地建设数据要素市场，我们有理由相信，中国数字经济的理论与实践创新将达到一个新的高峰！