數字經濟的宏觀趨勢分析數字經濟的發展歷程復盤直觀理解數字經濟的“四化”框架數字經濟是以數字化的知識和信息為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力量的新型經濟形態，是繼農業經濟、工業經濟之后的一種新經濟形態。具體包括四大部分（通常簡稱為“四化”）：（1）數字產業化，指的是與數字產品的生產與服務、數字技術的應用密切相關的四大核心數字產業，包括電子信息制造業、電信業、軟件和信息技術服務業、互聯網行業。通常對應于Wind行業分類中的信息技術與電信服務兩個分項。（2）產業數字化，指的是傳統產業利用數字技術升級后形成的融合型新產業、新模式、新業態，包括工業互聯網、智能制造、車聯網、平臺經濟等行業。（3）數字價值化，指的是數據要素作為“資產”在市場上全流程流通交易，包括數據采集、數據標準、數據確權、數據標注、數據定價、數據交易、數據流轉、數據保護等。（4）數字化治理，指的是利用大數據和數字技術加強政府治理。（1）數字產業化和（2）產業數字化兩個部分是數字經濟產生增加值的顯化生產力，被納入了數字經濟增加值的核算體系中，統計局為其中的“核心產業”出臺了細化的統計分類方法。2021年5月，國家統計局為數字經濟核心產業制定了統計分類方法，其中的01-04科目為“數字產業化”部分，包括數字產品制造業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字產品服務業；05科目為“產業數字化部分”，包括智慧農業、智能制造、智能交通、智慧物流、數字商貿、數字社會、數字政府、其他數字化效率提升業等。目前上市公司市值排名最高的五大行業為：電子元器件及設備制造業、軟件開發業、通訊及雷達設備制造業、信息技術服務業、互聯網相關服務業。（3）數據價值化領域，正在不斷開發、完善的進程中，但未來隨著相關法律法規的完善，該領域挖掘出的可計價的數據資產預計可為我國經濟貢獻巨額的增加值。2023年成立的國家數據局預計將致力于數字價值體系和市場規則的建立，促進數據價值的釋放。國家工業信息安全發展研究中心測算，2021年我國數據要素市場規模為815億元，預計“十四五”期間市場規模復合增速將超過25%，即到2025年我國數據要素市場的規模可達到約1990億元的水平。當前我國數字價值化領域創造的GDP仍然不高，有較大的提升潛力。（4）數字化治理領域，利用大數據優化政府治理方式，將在極大程度上提高治理效能、改善民生。目前我國的數字化治理領域仍在不斷摸索前行的進程中，政務數據的開放、公共服務數據的應用仍然有所不足。展望未來，通過統一的大數據施政平臺，可以將原本分散在不同部門、行業、主體的數據作為數據整體加以統一協調應用，提高政府的綜合治理能力，并通過有序的數據開放推動政府與公眾之間多元治理的良性互動。全球數字經濟發展的行政管理機構設置在全球數字經濟的浪潮下，各國政府紛紛從行政管理機構設置以及政策戰略端入手，旨在提升國家數字經濟發展水平。（1）美國的起步較早，但管理較為分散。美國貿易代表辦公室（USTR）建立的數字貿易工作組負責識別數字貿易壁壘和制定相應的政策規則，美國聯邦通訊委員會負責落實各類5G政策，網絡空間和數字政策局則主要負責國家網絡安全、信息經濟發展和數字技術等領域的工作。（2）日本在2021年建立數字廳，旨在統籌集中數字經濟管理職能，推動行政數字化改革，提升社會數字化水平，推動數字經濟發展。（3）中國于2023年初宣布）組建國家數據局，整合中央網信辦、國家發改委在數字經濟方面的相關職能，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設。我國國家數據局的建立對于構建數字要素統一市場，充分發揮數字要素職能具有重要意義。一方面，中央層面統籌全國數字經濟發展，協調各地數據經濟政策，消除地方機構歸口與級別差異。近年來，各省份充分意識到數據的重要性，新設數據管理機構數量迅速上升。我國有不少省市成立了大數據管理機構。據人民啟信數據，截至2022年底，由副省級以上政府牽頭組建的數據交易所超過30家。但整體上看，省級大數據局運行在機構性質明確性、職能定位清晰度、職能配置科學性上有待進一步提升。根據2023年《國務院機構改革方案》，國家數據局將在國家發改委的領導與監管下開展政策制定，消除了以往省市數據管理機構在歸口與級別上的差異。本次國家數據局的設立，有助于從國家層面協調統籌，規范數據市場管理，形成合力，推動我國數據要素統一市場的建立。另一方面，有助于充分釋放公共領域的數據應用潛力，構建完善的數據應用生態系統。我國數據應用場景主要集中在私人領域，例如，我國互聯網大數據領域應用朝蓬勃化、市場化方向發展，騰訊、阿里巴巴、京東等互聯網公司先后建成大數據存儲與處理平臺，并在移動支付、網絡征信、電子商務等應用領域進展迅速。然而，數據在我國公共服務領域的應用場景有待進一步拓展，此次國家數據局的建立是充分釋放公共領域數字潛力的最佳契機。伴隨政務信息化的發展，我國各級政府積累了大量生產生活信息與數據，但整體上，這部分數據尚未實現完全的盤活與利用。而本次國家數據局的建立，有助于實現公共數據的統一化管理與應用。全球數字經濟發展的政策支持路徑隨著全球數字化時代的到來，數字經濟以其在提升生產率、優化資源配置等方面的優勢成為了各國爭相占領的高地，當前各國政府高度重視數字經濟的發展，紛紛推動大數據、區塊鏈、人工智能等前沿技術發展，區域層面、國家層面的戰略政策頻出，數字經濟的浪潮方興未艾。這一部分中，我們將圍繞數字產業化、產業數字化、數據價值化以及數字化治理的“四化”框架，比較中、美、日三國在數字經濟方面的政策戰略歷史演變。（1）數字產業化：發達國家先行，我國加速追趕從啟動時間來看，美國早在上世紀90年代就已有“信息高速公路”、《浮現中的數字經濟》、《新興的數字經濟》等戰略，后續的《數字經濟》系列戰略強調發展信息技術產業，《聯接美國：國家寬帶計劃》提出提升寬帶普及和應用度，完善基礎設施建設；日本也早在2001年就提出“e-Japan”規劃，旨在建立高速互聯網、完善基礎設施，培育IT人才。中國在數字產業化方面的啟動相對較晚，政策發展歷程主要可分為三個階段：階段一：1990-2014年的政策萌芽階段。早期我國信息化基礎薄弱，與發達國家相比存在較大差距。2006年5月，中共中央、國務院印發《2006-2020年國家信息化發展戰略》，伴隨該戰略的實施，我國信息化產業發展迅速，數字經濟思潮初步萌發。2010年后全球新型信息技術迅速發展，其應用場景快速擴張，各國試圖搶占新一輪科技革命的競爭優勢。2012年5月4日，工業和信息化部發布《通信業“十二五”發展規劃》。同年7月9日，國務院印發《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》，兩個規劃文件先后提出要加快構建下一代國家信息基礎設施，促進信息網絡升級、關鍵技術開發和產業化，并具體部署光纖、寬帶、移動通信、云計算、物聯網等新型應用基礎設施發展規劃。階段二：2015-2020年，政策開始著力支持數字基礎設施建設。盡管這一時期的網絡能力與信息化終端應用普及化程度提升，但我國的信息基礎設施在光纖、移動通信等信息網絡推演升級，云計算和物聯網等新型應用基礎設施方面還存在改進空間。因此，加強數字基礎設施建設成為這一時期政策重點著力點。2015年國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，強調要統籌規劃大數據基礎設施建設，布局國家大數據平臺、數據中心等基礎設施，推進基礎研究和核心技術攻關，形成大數據產品體系。其中特別強調了要圍繞數據采集、整理、分析、發掘、展現、應用等環節，支持大型通用海量數據存儲與管理軟件、大數據分析發掘軟件、數據可視化軟件等軟件產品和海量數據存儲設備、大數據一體機等硬件產品發展，帶動芯片、操作系統等信息技術核心基礎產品發展，打造較為健全的大數據產品體系。階段三：2021年以來，我國數字基礎設施構建進入加速推進期。2021年12月27日，中央網絡安全和信息化委員會出臺《“十四五”國家信息化規劃》，明確指出到2025年，數字中國建設取得決定性進展，信息化發展水平大幅躍升，數字基礎設施體系更加完備。2023年2月27日，《數字中國建設整體布局規劃》頒布，將數據基礎設施和數據資源并列列為“兩大基礎”，強調中國將培育壯大數字經濟核心產業，打造具有國際競爭力的數字產業集群。（2）產業數字化：我國與發達國家同步布局，信息技術向各行業滲透融合中、美、日三國在產業數字化政策方面的發力較為同步。2010-2014年階段，美國提出《先進制造業國家戰略計劃》，從投資、勞動力和創新等方面提出五大目標及具體實現措施。日本也先后頒布《ICT成長戰略》、《智能日本ICT戰略》，強調制造業企業員工的數字化技能培訓以及技能提升工程。2015年后，美日的產業數字化布局進一步提速。2016年，美國頒布《智能制造振興計劃》，提出依托新一代信息技術、新材料、新能源等創新技術，加快發展技術密集型的先進制造業；日本的《日本制造業白皮書》、《綜合創新戰略》、《集成創新戰略》、《科技白皮書》、“第2期戰略性創新推進計劃”以及“DX加速研究會”，集中推動企業數字化轉型發展。中國在產業數字化領域的政策布局歷程與美日高度相似，主要可分為兩個階段：階段一：政策初期培育，信息化與工業化深度融合具備基本雛形。2012年3月27日，中國科技部發布《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》，明確提出要促進七大戰略性新興產業與傳統制造業深度融合；同年5月4日，工信部發布《互聯網行業“十二五”發展規劃》，強調推進服務業與信息化融合；同年11月8日，黨的十八大明確提出要“推動信息化和工業化深度融合”。隨著我國兩化融合基礎環境不斷改善，重點工業企業信息系統普及化加速，但兩化深度融合在區域、行業等方面存在差異，如中西部企業兩化融合度偏低、服務業與信息化融合不充分等。為進一步發掘新型信息技術與產業發展融合收益，全面推進兩化深度融合成為該階段的政策重點。階段二：2015年以來政策支持提速，互聯網+計劃啟動，信息技術開始向各行業廣泛滲透融合。一方面，新型信息技術融合對象從制造業擴展至全部實體經濟。2015年5月8日，國務院發布《中國制造2025》，推進新一代信息技術與制造技術融合發展。2015年7月4日，國務院發布《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，宣布要加快推動互聯網與各領域深入融合和創新發展。另一方面，人工智能、云計算、物聯網等新型信息技術與制造業融合深度加強。2016年11月29日，國務院《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》明確提出加快建設“數字中國”，推動物聯網、云計算和人工智能等技術向各行業全面融合滲透。2017年10月27日，十九大報告指出，要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合；2017年12月13日，工信部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，推動人工智能與實體經濟深度融合。（3）數據價值化：各國幾乎同時開始關注數據要素與數據安全問題由于數據價值的釋放與確權問題高度綁定，當前各國在數據價值化方面的政策共性主要集中在隱私安全保護方面，中美日三國幾乎一致地在2015年后關注數據安全與數據要素問題。2016年，美國頒布《聯邦大數據研發戰略計劃》，目的在于構建數據驅動的國家戰略體系，基于大數據的分析、信息提取以及決策支持能力激發聯邦機構和整個國家的新潛能。2020年，美國國防部發布《國防部數據戰略》，明確提出數據是一種戰略資源，必須以帶來直接和持久軍事優勢的方式加以利用。同一時期，日本修訂了《著作權法》和《不正當競爭法》，旨在強化對AI和數據的知識產權的保護。日本經濟產業省從2019年2月開始運行衛星數據平臺“Tellus”，并于2020年12月設置了“衛星遙感數據應用特別工作組”專門負責擴大利用衛星數據的工作推進。2020年DADC的建立目的也在于加強全社會的數據協作和共享。中國對數據價值釋放的政策布局主要可分為如下兩個階段：階段一：2015年大數據被上升為國家戰略，數據安全重視程度提升。2015年以來，我國頒布多項文件支持數據價值化，旨在推動實施國家大數據戰略，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全。2015年5月27日，工信部部長表示中國將編制實施軟件和大數據產業“十三五”（2016-2020年）發展規劃，大數據產業首次明確出現在產業規劃中；2015年7月1日，國務院辦公廳印發《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，旨在加強對于大數據市場主體服務的運用和監管，同日，《中華人民共和國國家安全法》出臺，明確闡述了數據安全對國家安全的重要意義；2015年9月5日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，明確提出數據已成為國家基礎性戰略資源；2016年3月17日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》明確指出要實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享。2016年7月27日，中辦、國辦印發《國家信息化發展戰略綱要》，指出要最大程度發揮信息化的驅動作用，進一步部署國家大數據戰略發展規劃。2016年11月7日，《中華人民共和國網絡安全法》出臺，確定了網絡安全對維護國家安全的重要意義。階段二：2020年數據成為經濟增長新的生產要素，數字價值化步入發展新階段。2019年至今，我國的各項政策戰略集中于激活數據要素潛能，培育數據要素市場。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將“數據”明確作為生產要素，提出要“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”。2020年4月9日，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，明確提出加快培育數據要素市場。2021年3月12日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確指出，要加快數字化發展，建設數字中國，激活數據要素潛能。2021年12月12日，國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》，規劃強調了數據要素的價值以及數字技術在推進產業發展上的重要意義。2022年12月19日，我國“數據二十條”發布，強調要建立“數據要素分配體制機制”。（4）數字化治理：中國起步較晚，道路山長水遠早在1993年，美國發布《國家績效評估》，具有先見性地提出運用信息技術塑造政府，建立以客戶為導向的電子政府，之后的戰略便依次轉向電子政務、開放政府以及數字政府。其中，電子政務堅持以公民為中心的導向，提供優質服務；開放政府強調系統布局政府信息開放，強化政府數據的歸集和統籌；數字政府則體現在采用云計算、大數據、人工智能等技術和服務，建設更高水平的政府。2009年，美國開通政府數據門戶網站D，要求各聯邦機構將需依法公開的數據和文件按照統一標準分類整合，上傳至該網站，供用戶集中檢索。根據《聯邦數據戰略和2020年行動計劃》，美國政府將逐步建立強大的數據治理能力，充分利用數據為美國人民、企業和其他組織提供相應的服務。日本亦在2004年前后推出“u-Japan”、“i-Japan”，提出通過強化電子政務服務來創造新商業與新服務，以及推動學校、政府、醫院三大公共部門的信息化水平。隨著相關政策持續推進，直到2021年數字廳的成立，標志日本開始重點推進數字社會、數字政府的建設進程。中國數字化治理的政策布局相對較為滯后，當前仍處在發展的初期階段。2015年《促進大數據發展行動綱要》提出，要打造精準治理、多方協作的社會治理新模式。十九屆四中全會與《十四五規劃和2035年遠景目標綱要》強調，要加快建設數字經濟、數字社會、數字政府。《“十四五”數字經濟發展規劃》以及《數字中國建設整體布局規劃》指出，到2025年，中國政務數字化智能化水平將明顯提升，數字文化建設躍上新臺階，數字化公共服務更加普惠均等，數字治理體系更加完善。根據2022年聯合國電子政務調查報告中的電子政務發展指數情況來看，當前中國的數字治理水平與美日兩國仍有一定差距。比較電信基礎設施、人力資本與在線服務這三個子維度，中國未來主要應在人力資本與基礎設施方面發力以期均衡提升數字化治理水平。全球數字經濟規模的發展歷程從全球的數字經濟布局來看，美國是絕對的先行者，早在上世紀90年代克林頓政府已提出“信息高速公路”的概念；其他發達國家緊隨其后，基本在2000-2010年間先后開啟數字經濟建設；而發展中國家的數字經濟布局相對滯后，平均在2015年前后起步。起步時間的先后，在很大程度上影響了當前全球數字經濟發展水平的格局。從數字經濟的規模來看，美國在全球處于絕對領先地位，中國雖起步較晚，但后來居上超越其余眾多發達經濟體。根據中國信通院最新數據，2021年美國數字經濟規模為15.3萬億美元，中國為7.1萬億美元，德、日、英、韓四國緊隨其后，數字經濟規模皆大于47國平均水平的8103億美元。按經濟發展水平與國家收入水平劃分，發達國家與高收入國家擁有較大的數字經濟規模，2021年發達國家數字經濟規模為27.6萬億美元，高收入國家數字經濟規模為28.6萬億美元，其總量規模占全球的比重均超過70%。從數字經濟的GDP占比來看，發達國家與高收入國家仍具有明顯領先優勢，均超越全球平均水平。2021年發達國家數字經濟占GDP比重為55.7%，發展中國家僅為29.8%；高收入國家數字經濟占GDP比重為52%，中低收入國家僅有18.5%。從各國數字經濟國家競爭力指數來看，中、美兩國不出意料的穩定在全球第一梯隊。根據《全球數字經濟國家競爭力發展報告2021年》（張伯超和王振），2021年美國數字經濟競爭力的總得分為76.67，中國超越眾多發達國家錄得72.42，同時期50國平均得分僅為53.33。選取總得分排名靠前的國家對比其競爭力指數下一級指標水平的差異，其中數字設施競爭力囊括網絡設施、通信設施與終端設備三個方面，數字產業競爭力包含經濟產出與國際貿易兩個方面，數字創新競爭力包含創新產出、人才投入和研發投入三個方面，數字治理競爭力包含安全保障、服務管理與市場環境三個方面。當前中國在數字產業方面有絕對競爭力，但在數字治理、數字創新以及數字設施方面稍有落后，未來仍需關注該三方面的投入與提升。進一步從時間維度觀察我國數字經濟規模的發展歷程，我國數字經濟在國民經濟中的地位愈發穩固，拉動經濟增長引擎作用凸顯。根據中國信通院最新發布的《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》，2022年我國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%（高于同期GDP名義增速4.5個百分點），占GDP的比重達41.5%，較之于2016年22.6萬億元的規模實現了翻倍增長。根據國稅總局數據，2023年3月份，數字經濟核心產業同比增長14.1%，較去年全年加快7.3個百分點；其中，數字要素驅動業、數字技術應用業增長更快，同比分別增長24.5%和19.8%。分類別看：（1）數字產業化部分，2022年規模達到9.2萬億元，較之于2016年的規模增長了76.9%，占GDP比重約為7.6%。數字產業化發展正由量的擴張轉向質的提升，ICT服務部分在數字產業化增加值中占據主導地位。（2）產業數字化部分，“產業數字化”對數字經濟增長貢獻更加主導，且增速也相對更快。2021年產業數字化部分的規模達到41萬億元，較2016年規模增長135.6%，占GDP比重達33.9%。衡量數字經濟發展程度的宏觀指標體系當前我國數字經濟向全面擴展邁進，系統評估其發展程度，對于理解我國數字經濟發展處于何種階段、把握當前與未來數字政策發展具有重要意義。為全面評估我國數字經濟發展程度，本文構建了以數字基礎設施、數字產業化、產業數字化轉型、公共服務數字化以及數字產業創新能力五個維度為核心的宏觀指標體系。（1）數字基礎設施是以數據創新為驅動、通信網絡為基礎、數據算力設施為核心的基礎設施體系。主要涉及5G、數據中心、云計算、人工智能、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術。主要采用信息通信網絡建設規模、信息通信服務能力與算力基礎設施水平進行衡量。（2）數字產業化的發展受供求雙方力量共同決定。需求端指標包括：電子信息制造業固定資產投資與電子信息相關領域的消費、出口金額；供給端指標包括：信息通信行業的經濟增加值與收入等。（3）產業數字化的發展主要涉及工業企業數字化、服務業數字化、農業數字化等分項。各分項中，我們篩選了能表征該產業數字化發展程度的系列指標。（4）公共服務數字化是數字技術應用于傳統公共服務領域的重要產物，數字技術的應用有助于推動公共服務均等化、普惠化、高效化、便捷化。其應用主要體現在政務服務、社會服務、數字城鄉、數字生活，主要使用互聯網+政務服務、數字惠民項目等進行衡量。（5）數字產業創新能力特指我國各類信息通信行業與數字基礎設施的創新能力，主要包括關鍵核心技術、產業創新活動、數字產業成長等領域的指標。生產函數變化：數據要素進入生產函數，可支撐我國GDP中長期保持中高增速數字經濟背景下經濟增長的微觀基礎（1）數字經濟的主要特征第一，非競爭性。數據作為數字經濟的核心要素，其始于0-1數字化編碼。隨著通信技術和芯片技術的不斷推進，以及互聯網基礎設施的日益普及，海量信息能夠以極快的速度傳輸到各個角落。一旦信息進入互聯網，就可以被無限多的人重復共享，即單個使用者對數據的使用并不會損害其他使用者對數據的使用。第二，零邊際成本。數字產品通常以知識、信息和軟件等無形資產為基礎，其生產成本主要集中在研發和創新階段，而復制和分發成本相對較低。隨著互聯網分享的人數和次數增加，邊際成本并未明顯提高，甚至趨近于零，從而打破了傳統新古典經濟學中的邊際成本遞增規律。例如，在工業經濟時代，創作一首歌的成本是固定的。若要將歌曲分享給一萬人，需要制作一萬張唱片，每多制作一張，邊際成本增加一份。然而，通過互聯網向一萬人分享歌曲，邊際成本幾乎為零。第三，網絡外部性。從本質上來看，數字經濟是信息化發展的深化和拓展。網絡是信息傳遞的主要載體，梅特卡夫法則表明網絡價值等同于其節點數的平方，也即網絡的總價值和其用戶數量呈正比。同時，網絡還具有正反饋和強外部性效應。一旦用戶數量超越某一臨界值，網絡價值將呈現爆發式增長，這有助于提高邊際產出。（2）數字經濟的主要經濟環境第一，規模經濟。在數字經濟時代，生產呈現出固定成本高、邊際成本低的特點。企業擴大生產規模以降低長期平均成本，顯示出規模經濟。并且當一個平臺或服務的用戶數量增加時，其價值也隨之增加，從而吸引更多的用戶加入，形成正反饋循環，這使得市場領導者可以進一步鞏固其地位，實現規模經濟。第二，范圍經濟。數字技術不僅帶來了企業產量上的增加，也使得企業開始關注產品的多樣化生產。數字經濟可以依靠在某一種主營業務積累起來的用戶，低成本地開展多樣化的業務，獲得更多的利潤來源，從而實現范圍經濟。目前典型的互聯網企業均具有多樣的產品，如騰訊的主營業務為即時通信，但其同時有郵件、新聞、游戲等多種衍生業務，后者均基于主營業務平臺而開展，因此具有較低的成本。同時，企業積累的大量用戶資源也使新業務易于傳播和被用戶接受。第三，長尾效應。長尾效應是互聯網時代商業環境變化的產物，作為數字經濟的重要特征，對經濟的發展具有不可忽視的作用。從商業的角度來看，在追求利潤最大化的經濟利益驅動之下，更多企業注重需求曲線的頭部，卻忽視了尾部需求。事實上，如果企業將“尾部”個性化、零散和小量的需求集合起來，便可以形成比主流需求更大的市場。從經濟效應的角度來看，傳統金融“嫌貧愛富”的天然屬性會對長尾客戶產生金融排斥。數字金融一方面利用新興信息技術降低了金融服務的門檻，使得被傳統金融機構排除在外的市場主體能夠更加便捷地獲取金融服務，提升金融的覆蓋率；另一方面，金融機構利用數字賦能能夠更加精準地識別客戶需求，從而提供差異化的金融產品供給。這都有助于提升金融對實體經濟高質量發展的適配性，進而促進經濟增長。以數字經濟為核心的互聯網平臺是長尾效應展現無窮魅力的天然場所。長尾效應強調“個性化”、“客戶力量”和“小利潤大市場”，其以低成本、多樣化供給為前提。平臺企業通過數字經濟邊際成本趨于零、網絡外部性等特征，實現了規模經濟和范圍經濟，企業低成本、多元化生產得以實現。由此，基于海量的用戶資源，平臺企業除了出售那些滿足大眾需求的大批量、單一品種的產品和服務外，還出售那些滿足“小眾”需求的多品種、小批量產品和服務，從而消費者可以更容易地獲得各種不同類型的產品或服務，最有效地形成長尾效應。數據要素對宏觀經濟增長的貢獻率或將從2021年的14.7%提升至2030年的23.7%和農業經濟時代以勞動力和土地、工業經濟時代以資本和技術為核心要素一樣，數字經濟時代，數據成為新的關鍵生產要素。以柯布-道格拉斯生產函數為例，數據要素的加入會從兩個方面改變函數形式：一是函數中納入新的生產要素D（數據要素），二是改變全要素生產率A和生產組織形式F。（1）新的生產要素D：在數字化時代，數據已成為創新型生產要素，并擁有易復制、分享、非消耗性、零邊際成本和可重復使用等特點，突破了傳統生產要素的稀缺性和排他性對經濟增長的制約。但是，并非所有的數據要素都能作為數據資本進入生產函數推動經濟增長。例如，本報告中的數據資本是以現代信息網絡和各類型數據庫為重要載體，基于信息和通信技術的充分數字化、生產要素化的信息和數據。（2）新的全要素生產率A和新的生產組織形式F：與傳統生產要素和ICT資本相比，數據資本通過不同的渠道，以不同的方式進入生產過程、全要素生產率。具體地，數據資本在與ICT資本結合之后，不僅直接作為生產要素促進經濟增長，也可以通過促進企業的生產要素配置間接提升社會生產效率。而后者又表現為兩重創新性特征：一方面促進企業生產效率升級和經濟結構改善，另一方面提升數據分析、處理能力，即數據資本本身的積累效率。中國目前的經濟增長主要依靠傳統的三大生產要素中的資本積累K與全要素生產率A的拉動。國家信息中心數據顯示，在2010-2019年期間，中國GDP年均增長7.7%，其中資本積累、勞動力數量增長和全要素生產率分別貢獻71.4%、1.6%和27.1%，相應拉動經濟增長5.5個、0.1個和2.1個百分點。自2010年以來，中國經濟增長主要依賴資本快速積累和全要素生產率提升，而勞動力數量增長貢獻相對較小，2018年首次出現負增長。從三大要素對經濟增長貢獻率來看，經濟增長正從資本驅動向創新驅動轉變。全要素生產率貢獻率則從2012年的16.9%逐年上升至2018年的35.0%，2019年略降至33.5%。2021年數據要素D對我國經濟增長的貢獻率達14.7%，數據要素促進經濟增長的絕對水平仍然較低，有較大提升空間。為了突出數據要素對經濟增長的獨特作用，國家工業信息安全發展研究中心通過改寫經典的經濟增長模型，將數據要素從索洛余值中獨立出來：Y=DAF(KαLβ)。其中，Y是GDP增長率，K是資本，L是勞動力，α和β分別代表資本和勞動力對GDP增長的貢獻，D代表數據要素的經濟增長作用。根據《中國數據要素市場發展報告（2021-2022）》（國家工業信息安全發展研究中心，北京大學光華管理學院，蘇州工業園區管理委員會，上海數據交易所）的測算，2021年數據要素對GDP增長的貢獻率為14.7%，拉動GDP增長約1.17個百分點。自2015年至2021年，數據要素對GDP增長的貢獻率持續上升，發揮著越來越大的促進作用。向后看，這一數值我們預計仍將持續增大。依據數據要素D對增加值Y的貢獻率線性增長的假設，我們預計到2025年、2030年，數據要素對GDP增長的貢獻率將分別增至18.7%、23.7%，拉動GDP增長分別達到1.31、1.66個百分點。數字經濟天然具有全球化的特征，將明顯促進我國雙循環發展數字經濟天然具有全球化的特征，對我國的“雙循環”戰略將產生明顯的促進作用。新一輪科技革命和產業變革孕育興起，國際產業分工加快重塑，數字經濟異軍突起，數字貿易隨之蓬勃發展，日益成為全球服務貿易發展和世界經濟增長的新引擎。數字產品和服務的生產和復制成本非常低，甚至接近于零。并且，與傳統商品和服務相比，數字產品和服務是無形的，這使得數字產品和服務可以在互聯網上輕松傳輸，而不需要物理運輸，這使得數字經濟的貿易成本幾乎為零，這將推動雙循環發展新格局。從內循環來看，數字經濟帶動了中國內需市場的擴大。據國家統計局數據顯示，2015-2022年期間，中國網絡零售市場保持穩健增長；2022年，市場規模再創新高，網上零售額達到13.79萬億元，同比增長4%。數字經濟的增長進一步帶動了中國國內消費的快速擴張，為“雙循環”發展注入了動力。從外循環來看，數字經濟的發展對于中國對外貿易、對外投資規模的擴大以及在全球供應鏈、價值鏈中地位的建立意義非凡。（1）數字經濟擴大了中國對外貿易規模和范圍。相較于依托線下物理場所的傳統經濟，數字經濟依托于數字技術與網絡，交易活動呈現線上化的特點，數字產品與數字服務可以實現跨區域、跨國境流動，突破了傳統產業區域、國境的物理邊界。數字化工具和平臺為中國企業在國際市場上提供了便利，例如電商平臺、跨境支付和數字營銷等。這些數字化服務和技術的發展，促進了中國企業的國際化發展，為中國經濟的外循環提供了動力。例如，阿里巴巴集團旗下的跨境電商平臺淘寶全球、天貓國際等已經成為全球消費者進口商品的主要平臺之一。根據阿里巴巴集團數據，截至2022年，天貓國際的全球市場份額為9.7%，位列全球跨境電商市場第二位，僅次于亞馬遜。（2）數字技術提高了中國企業的全球供應鏈效率，幫助中國企業更好地融入全球價值鏈。例如，海爾集團采用物聯網技術，通過傳感器、RFID等手段，實現了物流全程跟蹤，從源頭到終端的所有環節都能夠實現全程數據采集和共享。從而，海爾可以實現生產計劃的動態調整和快速響應市場需求，提高了供應鏈的效率和可控性。（3）數字經濟促進了對外投資的持續增長，尤其支持了一帶一路倡議的落實。據中國商務部數據，2022年中國非金融類對外投資規模為1168.5億美元，同比增長2.8%。2017-2022年，一帶一路沿線國家占比持續增長，2022年達到歷史最高209.7億美元，占比高達17.9%。近年來，中國持續為一帶一路沿線國家提供創新發展和數字化轉型的支持，加快了當地數字化進程和產業升級，這有利于推動“一帶一路”雙循環發展格局的進程。隨著數字經濟的快速發展，國際貿易也從傳統貿易轉變為全球價值鏈（GVC）再演化為數據驅動貿易，“服務貿易”的占比有望大幅提升。由于服務業的活動往往需要人和人之間的互動，而人是不能自由跨境流動的，服務業一般被認為是不可貿易的。數字經濟時代下，隨著網絡傳輸速度的提升以及交互方式的創新，使得對服務標的“面對面”交付的限制放松，數字技術的應用與不斷發展打破了地理距離以及時間的約束，降低了服務貿易的成本，由此使得商務咨詢、遠程醫療等服務的跨境交付愈發可行。UNCTAD數據顯示，2015-2019年全球服務貿易由5.03萬億美元增長至6.31萬億美元，年均增長率5.9%。在2020年新冠疫情的影響下，旅行等依賴人員跨境流動的傳統服務貿易領域遭受巨大沖擊，但服務貿易領域的數字化進程得以加速，帶動全球服務貿易快速反彈；2022年全球服務貿易額約7.17萬億美元，達到歷史高峰，年增長率17%。聯合國貿易和發展會議對2023年一季度的最新預報顯示，按價值計算，全球貨物貿易將增長約1%，全球服務貿易則將增長約3%，預計到2030年，全球貿易年均增長將提高2個百分點，服務貿易出口占全球貿易的比重將超過四分之一。數字服務貿易是全球服務貿易增長的關鍵驅動力。在全球數字經濟持續滲透、數字化轉型蓬勃發展的大背景下，基于信息技術開展的線上研發、設計、生產、交易等活動日益頻繁，極大促進了數字貿易發展，催生了遠程醫療、教育、共享平臺、協同辦公等一些新業態新模式，為服務貿易結構調整和新型服務貿易發展帶來新的機遇。UNCTAD數據顯示，2015-2021年全球數字化服務貿易規模由2.53萬億美元增長至3.81萬億美元，全球數字服務貿易規模占服務貿易的比重由50.48%增長至2021年的62.77%；疫情之下，2020年全球數字服務貿易仍然得到了小幅增長（同期服務貿易下降17.1%，旅游服務貿易下降62.0%），這體現了數字服務貿易的韌性。《中國數字貿易市場運營現狀研究與投資戰略調研報告（2023-2030年）》（觀研報告網）預計到2030年，全球數字服務貿易規模占服務貿易的比重將達75%。《中國數字貿易發展報告2020》（商務部）顯示，預計到2025年，中國可數字化的服務貿易進出口額將超過4000億美元，占服務貿易總額的比重達50%左右。經濟結構變化：數字經濟對傳統經濟的賦能與替代數字經濟的高速發展既可以為傳統經濟的騰飛插上翅膀，即產生賦能效應；亦可能將傳統經濟淘汰出角斗場，即產生替代效應。從“人”的層面來看，勞動者究竟是會被數字技術賦能還是替代，一直是一個很有爭議的話題。我們認為，不同行業之間對這一問題的答案將存在很大差別。一個崗位是否容易被數字技術替代，取決于三個關鍵要素：（1）是否擁有結構化的數據和良好的數據積累，該因素決定了“機器”是否有充足的學習資料習得該類技能；（2）是否具有清晰明確的任務定義，該因素決定了工作任務是否易被編碼為“機器”可完成的任務；（3）是否能獲得可接受的回報周期和高利潤率，該因素決定了研發者或經營主體是否有激勵付出成本進行智能化替代。三個因素的答案越接近于“是”，則該行業受到數字技術發展的影響將會越大。考慮到第二產業和第三產業中勞動力的參與意愿、參與形式均有較大差異，本文將分別分析制造業和服務業兩大部門中數字經濟發展對行業的影響。制造業行業：短期賦能，長期替代低端人才易被替代。制造業的低端崗位易被替代的原因主要有以下兩個：（1）制造業的部分低端工作（如流水線工人的生產操作）通常具有非常清晰明確的任務定義，需要發揮個人主觀“隨機應變”能力的部分比較少，因此該工作比較容易被機器編碼實現。（2）近年來制造業長期處于“缺工”的狀態下，企業有很強的激勵通過智能化設備替代人工解決這一困境，這也是該崗位易被替代的一個更重要的原始驅動力。“缺工”導致企業不得不付出高昂的人力成本，有些特殊的崗位（如危險系數較高的崗位）即便給予遠超市場均價的薪資水平，也很難找到合適的人選。人社部近日發布的2022年第四季度全國“最缺工”的100個職業排行中，有41個屬于生產制造及有關人員，可見制造業缺工形勢的嚴峻程度。缺工現象成因復雜，其中最主要的原因之一在于就業人員越來越不愿意在“工廠”場景下工作，相較而言服務業對就業的吸納力逐年增強。根據國家統計局發布的就業數據，2013年以來我國制造業行業的城鎮就業人數出現了明顯的下滑，第三產業吸引就業人員的速度卻節節攀升。2013年恰是我國互聯網浪潮興起的轉折點，借此東風，一系列平臺經濟企業不斷發展壯大，吸引了大量勞動年齡人口。《中國人口和就業統計年鑒》（國家統計局）數據顯示，2015年—2020年，制造業就業人員中受高等教育人數比重從16.8%提高到17.1%，僅上升0.3個百分點，增速低于同期全部行業3.1個百分點。制造業企業面臨著嚴峻的招不到人和既有人才流失的問題。短期來看，制造業低端崗位尚未完全被機器替代，但長期而言，被替代風險較高。由于自動化難度大、數字化成本高、智能化工廠同樣需要人來進行監工等原因，制造業低端行業短期內尚不易被機器完全替代。但長期而言，制造業的“用工難”、“用工貴”問題預計將大大緩解。教育部、人力資源社會保障部、工業和信息化部聯合印發的《制造業人才發展規劃指南》顯示，到2025年，十大重點領域人才缺口合計將達2986萬人，較2020年增長56.1%；人才缺口率達32.5%，較2020年進一步提高5.3個百分點。與此同時，近年來我國制造業企業的用工成本不斷攀升，制造業工人平均工資水平已經遠超印度、越南等國家的水平。這一背景下，制造業企業對于智能化替代有著較高的訴求。未來隨著智能化、自動化的普及，對技能要求不高、以往工廠主力的操作崗位首先就會大量減少。高端人才更多體現為被數字技術賦能，未來制造業高技術人才缺口會持續加大。高端崗位復雜程度高、靈活度大，難以被編碼實現。特別是未來伴隨工業不斷進行數字化轉型，能夠勝任的復合型高端技術人才的缺口會越來越大。根據西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心測算，我國工程師的供需缺口未來仍將持續擴大。假設我國制造業增加值占GDP比重保持穩定，我們預測到2035年我國工程師需求規模將達到約4500萬人。這意味著未來15年，我國工程師供需缺口將從目前不到1%擴大到32%。服務業行業：基于對話式的工作易被替代部分“基于對話式”的服務業行業比較容易被替代。近年來，內容生成型的AI技術飛速發展，特別是如ChatGPT等新一代人工智能橫空出世，顛覆的變革可能從知識密集型服務業開始。根據OpenAI（2023）的研究（GPTsareGPTs:Anearlylookatthelabormarketimpactpotentialoflargelanguagemodels()，TynaEloundou,SamManning,PamelaMishkin,andDanielRock），預計未來約有19%的工作會面臨50%以上任務可受到大語言模型類AI影響的現狀。也有一部分行業因為不夠結構化、回報周期過長，或者利潤率不夠高等原因難以被替代。不同于制造業行業，我國服務業行業就業人員較為充足，人力成本相對較低。諸如住宿餐飲服務、外賣快遞等行業若進行數字化轉型（機器人服務員、無人配送等）的成本或將遠高于勞動力的雇傭成本，難以吸引企業投入資金助力自動化系統研發。此外，諸如教育服務、企業管理服務等高復雜性、高交互性的行業也較難被替代。定價模式變化：數據價值的提升帶來企業實力與政府財力的重估企業實力的重估技術浪潮的更迭通常會帶來上市公司市值的結構變遷、龍頭易主。以全球十大市值公司的更替為例，近20年整體來看全球大市值公司主要由信息技術類企業、能源類企業、通信運營類企業以及金融類企業構成。隨著新興技術的發展，互聯網、人工智能、區塊鏈、物聯網等前沿技術廣泛應用于現實生活，企業的信息流、數據流價值逐漸浮出水面。能源、金融行業的傳統高市值霸主公司自2010年后地位有所衰落，逐漸讓位于信息技術類的公司。截至2020年，除了一家能源公司和一家金融公司外，全球十大市值公司皆由信息技術類公司組成。在全球數字經濟浪潮席卷的新時代，信息和數據的價值不斷凸顯，擁有更好的數字制造能力、數字應用能力、數字驅動能力的企業將迎來更好的發展機會，有望在新時代的企業競爭中躋身前列。我們將分別對數字產業化、產業數字化（數字賦能企業）兩個領域上市公司的發展前景進行展望。（1）數字產業化：與美國相比，該板塊上市公司的市值仍有較大提升空間數字產業化部分是支持數字經濟發展的核心底座，根據產品用途的分類方法可以劃分為以下四個領域：半導體與半導體生產設備、電信服務、軟件與服務、技術硬件與設備。其中“半導體”是最底層的計算、存儲硬件單元，“電信服務”是信息傳輸的基本載體，“軟件與服務”是保證數據傳輸效率的核心架構，“技術硬件與設備”是實現最終的人機交互、信息獲取的重要媒介。2013年以來，我國數字產業化相關的四大領域上市公司的市值穩步抬升，其中軟件與服務行業的市值相對最高。由于我國的信息技術企業有一大部分是在港股、海外上市，因此我們在計算時同時囊括了A股、中資港股和中概股的企業。2013年前后智能手機、平板電腦的滲透率增速逐漸放緩，為了突破行業發展的瓶頸，企業開始通過并購的方式尋求擴張與增長。外延式并購的爆發帶來技術硬件與設備行業的迅猛增長，半導體與半導體生產設備行業也在資本市場上逐漸起勢，工業富聯、海康威視、聯想控股、中興通訊等一大批電子設備制造業迎來一波市值擴張。與此同時，互聯網的高速發展催生了許多新興產業，一大批平臺經濟公司應運而生，軟件與服務行業迎來了一波繁榮周期。騰訊控股、網易等一大批企業在2013年實現了市值的翻倍增長。2020年以來，我國信息技術與電信行業上市公司的總市值正式超越能源和金融行業公司的總市值，在全行業上市公司總市值占比達到21%。和美國對比，我國數字產業化領域上市公司的市值仍有較大的增長空間，預計未來該領域將涌現出一系列大市值的公司。截至2023年3月30日，從絕對值的角度看，美國信息技術和電信行業的總市值高達106萬億元，遠高于我國23萬億元的體量；從相對值的角度看，美國四大數字產業化行業上市公司占全行業市值總額的34.8%，仍舊高于我國21.4%的水平；細化區分四大核心領域來看，我國電信服務、半導體與半導體生產設備行業的市值占比與美國的差距相對較小，我國軟件與服務行業的市值占比（8.1%）仍遠遠落后于美國（20.7%）。從大市值公司的角度看，四大領域中：我國只有電信行業可與美國比肩；技術硬件與設備領域雖然難以與美國的蘋果和思科相比，但3-5名企業的市值與美國的差距相對較小；半導體和半導體設備、軟件與服務兩個領域的五強企業的市值仍然與美國具有較大的差距。預計未來隨著我國建設數字中國的步伐越邁越大，我國現有數字產業化四大領域企業的市值有望迎來新一輪重估，無論從市值絕對值或是板塊市值在全行業市值中的占比的角度均存在較大的提升空間。（2）數字賦能企業：數字化浪潮的發展會賦能產品設計、供給者生產、銷售等各個環節，也會改變消費者的消費場景，實體產業中的各企業或將迎來革命性的變化。在當前的背景下，越早越深入擁抱數字化的企業，越可能在新的時代角力中占據一席之地。預計未來智能化賽道將會涌現出一批新的大市值公司，本文將就其中的三個典型賽道（智能汽車、智能家居、智能服務）進行詳細的分析。數字賦能賽道一：智能汽車行業智能汽車通常又稱為智能網聯汽車、自動駕駛汽車等，是指通過搭載先進傳感器等裝置，運用人工智能等新技術，具有自動駕駛功能，逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代汽車。近年來，國內新勢力車企智能駕駛技術不斷升級。根據IDC發布的《中國自動駕駛汽車市場數據追蹤報告》，2022年第一季度L2級自動駕駛在乘用車市場的新車滲透率達23.2%，整個市場處于L2向L3發展的階段，市場需求利好。從近期發布的智能汽車新車型配置來看，我國新型智能汽車已大部分實現L2級智能輔助駕駛技術，部分車型已有L2.5級水平，其中蔚來ES7的硬件配置已能支持L5級的自動駕駛。平均搭載30+的感應硬件，使當前自動變道、自動泊車、自適應巡航、車道保持輔助、碰撞預警等技術逐漸成熟，并不斷向L3級過渡。綜合行業性質、市場供需以及政策導向，未來我國智能汽車領域仍有廣闊的發展前景。行業性質方面，汽車行業具有單體價值大、資本積累快的特征，因此能在智能化賽道中占據優勢；市場供需方面，技術革新使智能汽車層出不窮，消費電子屬性的增強也不斷加速智能汽車的更新換代，同時“Z世代”已成為汽車市場消費主力，在推拉作用下，智能汽車市場空間較為可觀；政策方面，國家層面智能汽車的支持政策不斷涌現，智能駕駛已列入《“十四五”數字經濟發展規劃》，各項政策不斷鼓勵并推進智能駕駛、自動駕駛的創新與應用。數字賦能賽道二：智能家居行業智能家居通過物聯網技術將家中的各種設備連接到一起，構建高效的住宅設施與家庭日常事務的管理系統，包括智能家居系統、智能單品、智能設備三大細分市場。Wind智能家居概念指數成分股的市場和財務表現顯示，2014年以來智能家居領域上市公司營業收入穩步提升，市值逐年走高，尤其是2020年以后市值規模突破15千億，行業發展邁上新的臺階，開啟了智能家居2.0時代。相較于智能家居1.0的智能單品階段，2.0階段的特征在于能實現互聯互通，以場景為中心搭建多元化場景和智能化空間。未來在人工智能深度學習的發展下，有望實現智能洞察用戶需求并提供相應服務，走向以用戶為中心的智能家居3.0階段。從市場規模來看，2017年以來智能家居及其細分市場規模不斷擴張，總量方面智能家電在智能家居細分市場中占據絕對領先低位，規模增速方面由智能家電和智能照明領跑。當前智能家居領域的痛點可以總結為以下三點：一是，行業通訊協議難以實現統一，各類品牌相對獨立且產品同質化嚴重，影響整體互聯互通水平。二是，核心技術如芯片、傳感器被國外企業壟斷，同時下游產品良莠不齊，智能化水平較低。三是，數據傳輸下的用戶安全隱私問題。隨數字化的發展，以上痛點有望得到解決，當然還取決于行業內部秩序的完善以及相應法律法規的規制。從發展前景來看，智能家居行業仍然十分廣闊。從需求端的層面來看，隨著“宅經濟”的興起，年輕消費者的各類需求更多的出現在家居場景中。Statista數據顯示，2020年中國智能家居市場規模占全球市場規模比例達到19%，已經成為全球主要智能家居市場消費國家，且預計至2025年這一比例將提升至21.5%。從供給端的層面來看，芯片算力的增強、AI算法技術的提升以及5G通信等新技術的大規模應用都將持續助力智能家居產業。2022年下半年，面向智能家居互聯互通的技術標準規范Matter1.0版本正式發布，智能家居領域的“孤島現象”有望得到緩和。從政策端的層面來看，近期國家層面陸續出臺多項政策，鼓勵并推進智能家居的普及與應用，引導智能家居產品互聯互通，為行業發展提供了良好的政策環境。數字賦能賽道三：智能服務行業智能服務方面的突出代表行業主要為智能教育與智能醫療。智能教育方面，2017年至今其市場規模逐年穩步提升，2019年以后突破500億元，開啟教育信息化2.0時代。這一階段特征主要體現在，校外智能教育培訓機構不斷轉型并逐步規范，校內智慧教室、智能教學設備不斷普及。智能醫療行業的發展仍在起步，未來有較大提升空間。當前智能服務領域的各行業也面臨各自發展的痛點。智能教育發展主要受限于人機協調以及倫理問題上。一方面，人類成長、學習過程具有動態性以及不規則性，智能設備較難實現實時匹配調整；另一方面，機器對精神、情感、社會規則的學習能力有限，智能教育可能會帶來道德風險和倫理缺失問題。智能醫療的發展主要受限于三個方面：一是，臨床、科研數據的標準化管理。在信息不對稱的情形下，醫療機構與數據、技術支持企業部門的數據溝通效率低下。二是，醫療行業壁壘較大，復合型人才缺失，技術突破較難。三是，監管層面仍有待完善，智能醫療下的倫理問題仍需規制。雖然行業當前仍有發展痛點，但結合市場供需條件以及政策支持來看，智能服務行業仍有較好的發展前景。智能教育方面：從供給端的層面來看，《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》要求各級政府在教育經費中按不低于8%的比例列支教育信息化經費，《教育信息化2.0行動計劃》明確指出要充分利用云計算、大數據、人工智能等新技術助力教育改革，校外線上輔導機構在良性競爭下不斷涌現，擴展教育資源邊界，智能教育有效供給不斷擴大。從需求端的層面來看，智能教育能滿足城市群體便捷高效的需求。從在線教育用戶規模來看，根據中國互聯網絡信息中心發布的第50次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2022年6月在線教育用戶已達3.77億人，相較2015年底增長242.73%。智能醫療方面：一是，快節奏生活下的年輕群體對一站式、一體化的智能醫療服務平臺需求極大，而智能醫療數字化、網絡化的特征能在很大程度上解決傳統醫療資源分配不均、就醫效率低下的問題。二是，數據流、信息流在C端的應用，能滿足消費者全生命周期的健康管理需求；人工智能技術在B端的應用，能在很大程度上輔助影像篩查、病理檢驗、手術過程以及臨床研究，進而提升社會整體醫療效率與水平。三是，從近期國家政策來看，圍繞“十四五”規劃，國家積極布局智慧醫院的建設，推動發展遠程醫療并支持醫療大數據資源的開發，智能醫療行業當前市場條件優渥、政策環境良好，未來發展空間廣闊。向后看，智能教育領域內能較快突破人機協調痛點、市場定位清晰、能滿足用戶個性化需求的在線教育企業，以及技術先進并能緊跟國家教育信息化風向、高效賦能教師的教育信息化供應企業有望在激烈的行業競爭中突出重圍。而在智能醫療領域，具有相對健全的產業鏈生態、復合人才引進能力突出的企業，以及能強化與醫療機構的交流合作、提升臨床科研數據管理與運用能力，深度挖掘用戶需求的企業有望拔得頭籌，占據較優的市場地位。除了上述數字產業化和產業數字化兩個領域的上市公司之外，隨著數據要素的價值逐漸被挖掘，經營過程中能產生大量數據資源的企業或亦將迎來市值重估的機會。但目前我國數據價值化的發展仍在起步階段，具體的模式和場景尚難以定義。政府財力的再定價土地財政的持續運轉難以為繼，依托數字要素可能為各地政府建立新的財政優勢。我國土地財政起始于20世紀90年代的分稅制改革，此次改革之后，各地政府有充足的激勵盤活本地土地資源，尋求地方財政收入的增長。政府一方面通過低價的工業用地招商引資吸引企業進駐，帶動人口流入和商住用地需求增加，另一方面限制商住用