許憲春+李力行+餘昌華+胡佳胤+黃卓:如何理解平臺經濟的創新價值

題記:2023年9月19日晚,北大國發院承澤論壇第19期暨《平臺經濟通識》新書悅讀會由北大國發院、中新經緯、北大出版社聯合主辦。本文根據北大國發院特約研究員許憲春,北大博雅青年學者、國發院經濟學教授、中國公共財政研究中心主任,教育部長江青年學者李力行,北大博雅青年學者、國發院經濟學長聘副教授、教育部長江青年學者餘昌華,北大國發院金融學助理教授、數字金融研究中心研究員胡佳胤的圓桌討論內容整理。圓桌討論由《平臺經濟通識》主編、北大國發院助理院長、數字金融研究中心常務副主任黃卓主持。

黃卓:首先請各位老師根據自己的專業背景,分享平臺經濟作爲一種新模式具有哪些特徵?這種新模式爲中國經濟帶來了哪些新動能?

李力行:平臺經濟的發展對勞動就業產生了深遠影響。

1. 就業形態改變。從傳統的線下工作轉變爲線上工作,使得工作更加自由靈活,出現了“數字遊民”和遠程辦公等新現象;

2. 就業更加多元化和靈活化,出現了所謂“斜槓青年”。很多人可以同時從事多份工作,促進了靈活就業的發展;

3. 改變了創業決策方式。許多人通過平臺協助創業,並通過接單獲得最低收入保障,釋放了更多的創業風險;

4. 爲被動失業的人提供了臨時就業機會,起到了“就業蓄水池”的作用。這在當前高失業率的情況下尤爲重要;

5. 平臺經濟發展帶來了新職業。例如生活服務和個人情緒價值提供等在互聯網平臺時代纔會出現的職業。我們的研究對這些新職業的出現原因進行了分析,發現平臺經濟使得分工更加多元化,滿足了許多小衆需求,並提高了匹配效率;

6. 平臺經濟也使得一些偏遠地區的人們能夠展示自己的專長和技能。

這些變化背後的深層次原因是,作爲一種中介模式,平臺改變了生產服務的組織結構。平臺經濟的發展使得許多工作崗位的需求從整個崗位變成了單個任務。從勞動供給的角度看,從提供整體勞動力轉變爲提供單項技能,從崗位勞動力轉變成技術和任務之間更精細的匹配。這是一種創新的經濟學原理的體現。在這一系列變化的推動下,我們的生產和服務呈現出去組織化、去公司化的特徵,從而使更多的就業變得靈活。

黃卓:李力行老師主要研究平臺經濟對勞動力市場和就業的影響。今年一些研究報告指出,中國通過平臺進行靈活就業的人數可能已經達到幾千萬甚至上億。針對這種新型就業形態和龐大的靈活就業羣體,未來是否會長期存在以及可能發生的新變化是什麼?

李力行:在我們常提及的靈活就業中,大約有700萬網約車司機、500萬外賣員、300萬快遞員、500萬網絡直播從業者,還有1000多萬卡車司機,這些都是龐大的就業羣體。這些新型的就業形態,即靈活就業,其規模將持續增長。原因是多方面的。

一方面,固定單位、正規的傳統就業形態其實是二戰以來纔在主要工業國家出現的就業形態,並非從古至今一直存在的。如今傳統就業正受到經濟波動的影響。例如,當全球化趨勢逆轉時,發達國家未必能夠創造出大量的新就業機會,而發展中國家也未必能從全球經濟中獲得更多份額從而創造出更多就業機會,這使得越來越多的人從正規就業部門轉向非正規部門。這是一個趨勢。

另一方面,傳統就業形態受到數字經濟發展的衝擊。從經濟學邏輯來講,數字技術將持續推動就業形態向去公司化和去組織化的方向發展。因此,我個人認爲,靈活就業的龐大數量並不僅僅是當前經濟形勢轉冷所致,有深層次原因,包括全球化趨勢逆轉和技術進步等。因此,我們有必要進一步探討。

黃卓:這種僱傭關係與傳統穩定的勞動僱傭關係不同,與之前的小時工更相似。這些靈活就業者的社會保障如何安排更妥?

李力行:靈活就業人員的社保問題是近期一個社會熱點。我國已經做出了一些努力,例如將勞動“二分法”改爲“三分法”,擴大社保和公共服務的覆蓋範圍。然而,這其中可能存在一些認知誤區。

現在流行的觀點是,推動靈活就業向正規化和高質量就業轉變。我認爲這值得討論。因爲,在傳統意義下,正規就業不足是發展經濟學中所謂的發展不足的問題,因此推動非正規就業向正規就業的轉變主要靠經濟發展;然而,目前大量的靈活就業並不是發展不足的問題,而是發達國家率先出現的現象。例如外賣騎手的社保問題,在美國、西班牙等發達國家也存在。因此,它不再是傳統發展經濟學中發展不足的問題,而是由技術進步等多重原因導致的新現象。因此,面對這種結構性和根本性的轉變,我們應該拓寬思路去思考解決辦法。比如,過去是通過固定就業單位間接提供社保和公共服務,現在需要考慮如何直接將公共服務和社保提供給靈活就業者,而不是依賴固定就業單位。這個問題我們也在《平臺經濟通識》書中提出,希望與大家多探討。

黃卓:請問餘昌華老師,您認爲平臺經濟在創新方面的突出特點是什麼?

餘昌華:平臺經濟的特點在於它不僅僅是一個交易場所,還融合了先進的技術,如信息通訊設備、軟件和算法等。這使得平臺經濟具有較高的科技含量。從某種意義上說,平臺經濟需要較高的前期投入成本,因此具有規模經濟和範圍經濟的特點。換句話說,平臺經濟可能需要達到一定規模後,才能更加顯現其綜合效應。

平臺經濟是數字經濟發展中的重要參與者。在更廣義上,我們關注的是數字經濟發展是否能夠促進經濟增長、提高人們的收入和生活水平。

從宏觀角度來看,經濟增長可以分爲兩大部分:一是生產要素的投入,如資本和勞動力,這些要素的快速增長能夠推動總體GDP的快速增長;二是技術進步。根據發達國家過去150年的數據顯示,技術進步是經濟增長的最重要驅動力。數字經濟的發展,包括平臺經濟所使用的技術,是技術進步中的重要組成部分。數字經濟的基本要素包括信息與通訊設備的硬件、軟件,以及我們所討論的數據和基於這些數據、軟件和硬件設計的算法等,它們構成了數字經濟底層的基本模塊。

數字經濟的發展對經濟增長有兩方面作用:

首先,它提高了生產率。通過利用數字技術,如更先進的通訊設備和快速發展的網絡,特別是5G、6G等通訊技術的推進,可以更好地連接各種信息流和物流,從而提高整體經濟效率。在國家層面上,這種發展可以促進不同地區和行業之間的互聯互通。以跨區域爲例,數字經濟能夠快速連接不同地方市場,縮小了以前由於交通不便導致的偏遠地區物產運輸成本高的問題。這一方面減少了跨區域障礙,同時也在宏觀層面上提升了生產率。此外,數字經濟的核心行業,如硬件和軟件相關行業的快速發展和技術水平提高,可以降低成本,並對下游行業產生重大影響。通過提高跨行業效率,整體生產率也會大幅提高。這種提高生產率的效應在不同行業中都能夠顯現。

其次,數據是否屬於一種生產要素,這一直受到國內外學者和政府的關注。數據的收集和存儲本身需要成本。從經濟增長的角度來看,更重要的是如何利用這些數據,特別是在人工智能領域。其中一個重要區別是算法本身。算法的開發需要龐大的工程和技術支持。因此,爲了更好地利用數字經濟產生的數據,我們需要強大的算法來對數據進行深入加工。這樣可以推動相應的人工智能發展,對經濟增長起到重要促進作用。這是我們可以從宏觀層面上思考的問題。

黃卓:當前經濟增長速度有所減緩,大家普遍關注經濟增長。請問昌華老師,數字經濟和平臺經濟在經濟增長中的貢獻和對投資效率的提升如何體現?

餘昌華:總體而言,數字經濟在我國經濟增長中的佔比逐年上升。具體比例取決於不同的算法,目前我們的研究結果顯示超過60%。當然,這個比例也取決於我們對數字經濟的定義。總體而言,數字產業化和產業數字化相互交融。未來的發展趨勢是各行各業都將以數字化形式存在,每個行業都離不開數字技術的支持和應用。以此來看,數字經濟確實是經濟增長中非常重要的部分。

從國際貿易的角度看,過去三年的疫情對經濟造成巨大影響。然而,令人欣喜的是,數字貿易的出口在此期間累計增幅達到75%。這意味着數字經濟不僅在國內發揮着重要作用,還通過遠程辦公和自動化等方式提高生產效率,並對國際貿易產生巨大影響。因此,以此來看,數字經濟的發展對總體宏觀經濟的貢獻越來越大。

黃卓:數字經濟或平臺經濟以數據作爲核心生產要素,展現出一種新的經濟增長動能。與傳統經濟相比,這個新要素在促進經濟增長方面具有獨特的特點和挑戰。今年我們剛剛出臺了“數據20條”政策文件,國家也成立了國家數據局,您如何看待這一現象和邏輯?

餘昌華:數據的使用層面涉及到公共部門、企業和平臺企業收集的數據。公共部門收集的數據很廣泛,企業通過自身方式收集數據,而平臺企業則擁有包括交易數據、用戶瀏覽習慣和支付數據等在內的整個數據鏈。這些數據往往非結構化,且隨着時間推移,數據量不斷增大。如何更好地利用這些數據,涉及到算法應用,可能是一個重要問題。算法本身可能成爲企業的核心競爭力。

從數據的角度來看,確實存在一些爭議性問題,比如數據確權等,需要進一步深化和落地。

總體而言,數字化意味着企業越來越依賴自身或第三方平臺提供的信息來做決策。不論是個人投資理財還是企業的生產銷售和投資決策,都可能需要依賴數據。然而,我們也知道,如果數據碎片化,其價值會大大降低,而將多個數據累積在一起,其綜合價值可能更大。因此,在某些條件下,數據具有規模效應。當然,在數據使用過程中也可能面臨一些挑戰,例如負面外部性問題。對競爭對手或用戶造成不良影響需要規避,或者監管部門要利用數據的正向作用,儘量減少負面影響。我認爲這是未來的挑戰之一。

黃卓:請問許憲春老師,作爲經濟統計方面的專家,平臺經濟、數字經濟作爲一種新的形態,會給統計帶來什麼樣的挑戰?

許憲春:如幾位老師所講,平臺經濟對企業的生產經營方式和居民的生活方式都帶來巨大影響。同時,平臺經濟也給政府統計帶來許多挑戰。

平臺經濟的發展對經濟增長有重要影響。但現有統計方法是否能夠充分反映平臺經濟對經濟增長的促進作用?這是一個值得探討的問題。從我個人的研究角度來看,我認爲目前的統計方法在一定程度上已經體現了平臺經濟對經濟增長的促進作用,但仍有相當一部分平臺經濟活動未能得到充分反映。

首先,平臺經濟的迅速發展導致數據呈現爆發式增長,並在企業的生產經營中扮演着重要角色。例如,用戶需求數據和生產運行管理數據構成工業互聯網平臺企業的重要資產,工業互聯網平臺企業利用這些數據將用戶的需求與企業的生產經營緊密結合起來,實現了柔性化生產,提高了企業的生產經營能力,更好地滿足了市場需求。又如,海量乘客訂單數據、司機數據以及車輛運行數據構成交通出行類平臺企業的重要資產,交通出行類平臺企業通過這些數據進行生產經營,減少了乘客的等候時間,縮小了車輛的空駛時間,節省了乘客的時間成本,降低了車輛的油耗等成本。再如,海量的貨源數據、運力數據和運行數據構成公路物流信息平臺企業的重要資產,公路物流信息平臺企業運用這些數據在貨主和貨車司機之間進行信息匹配,大幅度減少了貨車的空駛時間和油耗成本,大幅度降低了貨主的庫存成本。

然而,在現行政府統計中,包括國際統計標準在內,並未將數據作爲固定資產處理,數據支出沒有作爲固定資本形成處理,因此數據在經濟增長中發揮的作用沒有得到反映。這就對政府統計帶來嚴峻挑戰。

聯合國等國際組織正在研究制定國民經濟覈算新的國際標準,數據納入固定資產範圍是其中研究議題之一。過去,研發並沒有作爲固定資產處理,因此研發支出沒有作爲固定資本形成,而是作爲中間投入處理,因此未計入國內生產總值(GDP)。然而,2008年國民生產淨值(SNA)已將研發作爲固定資產處理,研發支出作爲固定資本形成納入GDP。我相信在未來的國際標準中,數據將會作爲固定資產處理,數據支出將會作爲固定資本形成處理,這將對GDP產生影響,使得平臺經濟積累和運行的數據對經濟增長的貢獻得以體現。

第二個挑戰是,平臺經濟提供了大量免費或者價格低廉的服務,然而在現行政府統計中,這些服務沒有得到體現,或者沒有得到充分體現。以導航爲例,過去需要購買導航儀,現在只需使用手機就可以導航;再如,大家可以通過微信進行視頻溝通、線上購買機票、線上支付,等等,這些服務如果沒有平臺經濟的支持,很可能需要花費許多錢。平臺經濟催生了大量免費或廉價服務,無論是服務的提供者還是使用者都受益,但由於這些服務的低價或免費特性,在現行GDP統計中未得到充分體現。

第三個挑戰是,平臺經濟催生了大量的靈活多樣的就業方式,例如騎手、網約車司機、寫手等,甚至還有一些技術含量較高的零工,但相當一部分零工經濟在現有的政府統計中沒有得到充分反映。這是因爲現有的基本統計單位主要包括三類:法人單位(如企業和事業單位)、產業活動單位和個體經營戶。如果零工經濟沒有被歸入這三種單位之一,很可能被政府統計所遺漏。舉例來說,如果某些騎手與某一家企業簽訂合同,相應的經濟活動可能沒有被忽略,但如果某些騎手未與任何單位簽訂合同,相應的經濟活動很可能被遺漏。

總之,現行的政府統計在一定程度上反映了平臺經濟活動,但並沒有充分反映平臺經濟活動。這對政府統計是一個巨大挑戰。政府統計是對經濟社會發展狀況進行量化反映的重要工具,是制定經濟社會發展政策的重要依據。如果數據在政府統計中得不到反映,相應政策的制定就缺乏支撐,就不能有效地促進數據在經濟社會發展中發揮更加重要的作用。

黃卓:作爲一位在經濟統計領域擁有幾十年經驗的專家,您認爲數字經濟的發展爲統計工作帶來了哪些發展的機遇?

許憲春:平臺經濟的發展給中國政府統計帶來巨大的挑戰的同時也帶來了重要發展機遇。已有的政府統計理論和方法主要來自於西方發達國家,特別是歐洲和美國。這是因爲這些國家的經濟社會發展長期處於世界前沿,這些國家的政府統計工作者和學者能夠總結和梳理出先進的統計理論和方法。相比之下,發展中國家經濟社會發展長期落後,很難總結出先進的統計理論和方法,只能跟隨。因此,政府統計的國際標準也由發達國家主導。然而,現在,在平臺經濟和數字經濟的某些領域,中國走在了世界前列,爲中國政府統計工作者和學者提供了總結和提煉統計理論和方法的機會。關鍵在於我們能否抓住這個機會。如果抓住了,就有可能在我國形成先進的平臺經濟和數字經濟統計理論和方法,在未來相應統計領域的國際標準制定中,就可能擁有更大的話語權。因此,對於中國政府工作者和學者來說,這是一個非常好的機遇。

黃卓:請問胡佳胤老師如何看待平臺經濟對金融的影響和新的趨勢?

胡佳胤:我的研究主要集中在金融科技領域,探討數字技術和科技如何改變傳統金融和銀行學的理論。

平臺經濟時代給金融帶來了重大的創新,而這一創新與數據的積累密不可分。我將其總結爲跨界競爭的特點。打開手機App,我們發現中國的各種應用程序非常全面,例如通訊社交類應用可能會具備電商功能,從電商起家的科技公司也會涉足內容領域,如直播、娛樂,並開始進軍本地生活和外賣等領域。即使是外賣平臺,也可能已拓展到電商等領域。所有這些我們能想到的App背後的科技公司都在涉足金融領域。

實際上,這些科技公司正在跨界與銀行展開競爭,這是一個非常顯著的特點。

這些大科技平臺之所以能夠涉足金融領域,甚至承擔傳統銀行的角色,主要是因爲在它們的發展過程中積累了大量的用戶數據。這些數據包括用戶的購買力、購買行爲、收入水平等重要信息。這些科技平臺還擁有豐富的另類數據,如數字足跡和社交關係網絡等。即使在沒有央行徵信數據或徵信記錄的情況下,它們仍能提供貸款和放貸等金融服務。他們依賴的是另類數據或第三方數據。類似的情況在美國也存在,這在一定程度上填補了徵信數據的空白。

大科技平臺通過積累關於用戶行爲的數據,可以更好地評估用戶未來潛在的逾期或違約的風險,從而開始涉足傳統銀行所從事的金融業務。黃益平老師在這個領域進行了許多研究,包括探討大科技平臺在風險控制方面的優勢。這種優勢主要體現在他們擁有大量的數據和先進的算法,能更好地緩解金融借貸中的信息不對稱問題。

過去,銀行常常對貸款設置較高的門檻,要求申請人提供工資流水、穩定的工作或可靠的抵押物。這導致普惠金融難行,許多人要麼沒有抵押物,要麼沒有穩定的工作,因此無法滿足貸款的條件。另外,也存在着“先有雞還是先有蛋”的問題。如果銀行不給予貸款,個人就無法積累正式的徵信記錄;而沒有正式的徵信記錄,又無法從銀行獲取貸款。因此,出現了大量的徵信白戶,其中包括大學畢業生甚至博士生畢業後進入社會的人們,他們很難建立起自己的第一筆信用。因此,大科技平臺通過金融科技的發展與銀行進行跨界競爭,具有一定的優勢,克服了信息不對稱的問題。

此外,大科技平臺還能爲用戶提供極大的便利性。例如,以餘額寶爲代表的互聯網貨幣基金將金融科技的支付與市場化利率的貨幣基金相結合,成爲對傳統銀行存貸款的強有力替代品。實際上,在我國,整個銀行利率體系在2015年之前並沒有完全放開,存在存貸款利率限制。美國也曾有類似情況,上世紀30年代對銀行貸款向儲戶提供的利率設定了上限。在美國曆史上,貨幣基金的發展推動了銀行利率市場化的改革。通過對我國數據的分析,我們也得出了類似的結論。換句話說,這種跨界競爭有好處。大科技平臺憑藉自身的信息優勢和金融科技手段,在原本市場集中度較高的行業,尤其是傳統金融行業爲用戶帶來更多便利,形成了強有力的競爭,具有非常積極和正面的作用。

另外一個展望是大科技平臺的生態系統力量。

大科技平臺之所以願意給用戶貸款,是因爲即使用戶沒有正式的徵信記錄,或只有一些簡單的數據積累,大科技平臺如果確認用戶持續使用其服務,或該平臺在某個市場佔據較大份額,仍會形成一種非正式的契約機制。簡單來說,如果我們在滴滴或高德地圖上打車,會發現第一次打車後才需要付款。那麼,我能不能不付款呢?實際上可以,只要你不再使用這個軟件。如果市場上只有幾家大型平臺可選,其選擇範圍就很有限。因此,用戶對平臺服務的持續需求,以及科技平臺生態系統的覆蓋能力,使其具備了執行契約或促使用戶履行契約的功能。在這種情況下,平臺發揮的作用非常重要,未來可能還有許多應用創新的前景。

黃卓:平臺經濟中的跨界競爭現象非常普遍。有一種說法是,打敗康師傅方便麪的不是其他方便麪品牌,而是外賣行業。搶佔京東淘寶市場份額的不是傳統電商,而是抖音直播等新型平臺。這種跨界競爭現象非常普遍。我們可以觀察到,許多平臺似乎可以涉足各種領域。那麼,這種模式對企業的邊界究竟有何影響?我們該如何理解這一現象?

胡佳胤:這是一個非常好的問題。最初定義平臺時,都離不開它是一個雙邊或多邊市場,也就是說它具有平臺和市場的概念。另一方面,這些平臺背後都是一些大型科技公司,也就是說公司承擔了平臺和市場的雙重職能。在這種情況下,它們可能會擁有一定的市場力量,甚至可能自己塑造市場,因此具備強大的影響力。這對於企業邊界的理解而言,傳統上基於內部溝通成本和外部交易成本的權衡取捨,在平臺經濟時代可能會被顛覆或重塑。

非常有意思的一點是平臺的投資併購。很多時候,這些平臺進行跨界經營或進入不同的市場,都是通過投資併購實現。例如美國的大型平臺公司Google、亞馬遜等,最初都是從某個領域起家,比如搜索引擎和電商,然後逐步通過投資併購將觸角延伸到其他業務領域。在我國也是如此。在這種情況下,好處在於平臺變得更加多元和多樣化,從而增強了網絡效應和範圍經濟的發生。舉例,當我們打開一個電商平臺進行購物時,平臺會積累相關的購物數據,這樣它就可以進行內容推薦或本地生活推薦,從而帶來範圍經濟的效應。網絡效應是指參與平臺的人越多,平臺的市場勢力和邊界就會更大。比如,打車平臺需要乘客和司機都在同一個平臺上,這就產生了直接和間接的網絡效應。總的來說,使用平臺的人越多,大家越願意使用,這是一種戰略互補的特性。我們使用支付軟件,是因爲我們知道商家會接受該支付軟件。我們使用打車平臺,是因爲我們知道司機也在其中。我們使用外賣或電商平臺,是因爲我們相信商家都在上面。因此,網絡效應和範圍經濟在大型科技平臺時代得到了加強,這也是爲什麼這些大型科技平臺願意進行跨界經營、投資併購,涉足新的領域。

另一方面,多元化經營在傳統行業中也並不罕見。過去,在傳統領域中,我們也看到一些以鋼鐵起家的公司,開始從事船舶製造、房地產、金融等各種業務。研究歷史發現,很多時候這種多樣化、多元化的經營會導致最終的負收益。這往往與創始人或公司管理層的過度自信有關。他們可能高估了進入某個領域的難度,最終可能壓制公司的股價。

在平臺經濟時代,這給我們帶來了什麼啓示呢?由於用戶價值、流量價值、網絡效應價值和範圍經濟價值等無形性增加,這形成了一種戰略價值。以共享單車爲例,它本身可能並不是一個很好的商業模式,但爲什麼大型科技平臺願意投資?因爲它們認爲這是增加用戶黏性的一種方式,是用戶流量的入口。因此,戰略價值高於直接的現金流價值。但如果經營管理者過於自信,過度多元化經營,仍然可能在平臺經濟時代出現負效應。這也是一個非常有意思的研究方向,值得深入探討。

提問:請教胡老師,在數據應用與安全管理方面,未來有哪些工作可以更好地平衡各方的利益,以防止可能出現少數幾家有能力的企業過於強大?

胡佳胤:在金融領域,由於大型銀行掌握了大量用戶數據信息,這導致一些新興的金融科技初創公司處於信息劣勢。因此,歐洲推行開放銀行政策,旨在讓數據隨着用戶流動,或者讓用戶可以將數據提供給金融科技公司,以消除數據差異。回到更通用的場景,在整個數字經濟時代,無論是金融行業還是其他科技行業,甚至其他業務領域,數據的開放和共享都變得非常必要。我認爲國家制定了很多政策都是在推動數據開放和共享。

除此之外,我還有三個特別想講的觀點。

1. 政府公共數據的開放。當我們看到大型科技公司擁有大量數據時,往往忽略了政府是數據最豐富的來源,這在我們進行研究時感受特別明顯。與歐美其他國家相比,我國統計局已經做出了很多努力,開放了一些普查數據供研究者分析。更廣泛地說,政府的公共數據,無論是稅務、海關還是政務數據,實際上都已經在不斷地開放。然而,如果能進一步提高公共數據的供給,將是推動數據普惠性和共享性的最有力方式。

2. 關於科技平臺公司擁有的數據。這涉及到數據價值與激勵之間的平衡。假設我們極端地要求所有大型科技公司共享他們的數據,雖然我們可能會獲得大量數據,但反過來,科技平臺是否還有動力投資於數據收集和存儲基礎設施?是否還有動力去開發軟件程序或擁有龐大的技術編程團隊來分析處理數據?這是一個值得思考的問題。因此,在長期發展中,我們既希望數據能夠更多地開放和共享,但同時我們也意識到數據並不是憑空產生的。在大型科技平臺出現之前,人們仍然進行着許多活動,但這些活動並沒有被充分利用。正是因爲有了平臺提供的服務,我們纔開始使用這些數據,而平臺能夠從中獲得價值,纔會更願意存儲、利用和處理這些數據。因此,這實際上是一個關於激勵的問題。

3. 數據的價值和算法算力的價值哪個更重要,尤其是在ChatGPT問世之後。ChatGPT實際上是通過大量的訓練集進行訓練,而這些訓練集並非它自身擁有,而是可能來自於一些公開的數據,或者是可以購買的數據,比如維基百科或者互聯網上的各種公開數據。這些數據對於訓練算法來說是非常重要的來源。這讓我想到,未來數據可能出現“進入壁壘”。但從另一個角度來看,也不一定如此,因爲技術發展的方向非常不確定。在ChatGPT問世之前,大家可能都認爲微軟已經是上世紀的贏家,而新世紀的贏家是蘋果、谷歌、Facebook、Instagram等潮流互聯網科技公司。但沒想到ChatGPT一出現就顛覆了這種觀念,包括百度文心一言也是如此。因此,未來的發展方向是多元的。

在這種情況下,我認爲政府適當開放公共數據庫是必要的,當然涉及到隱私信息時需要進行相關保護。同時,對於數據創造者的激勵和保護也非常關鍵。

提問:我想請教許老師一個問題。如果將數據納入國內生產總值(GDP)的計算中,目前面臨的最大難題是什麼?是否有一個具體的時間表來解決這個問題?

許憲春:這是一個非常好的問題。數據作爲一種新的資產,在現行的統計指標如國內生產總值(GDP)中並沒有得到充分的體現,這導致平臺經濟對經濟增長的貢獻沒有得到充分反映。目前我們面臨的問題在於,數據作爲一種新型資產具有許多新特點,例如它具有非競爭性,一個人使用某些數據並不會影響其他人使用這些數據。這些特點給數據資產的估值帶來了困難。

數據資產作爲一種新的資本存量,對其進行估值是一個具有挑戰性的問題。傳統的資本存量估值一般採用永續盤存法,但數據的使用壽命與其他資產的使用壽命有很大不同。有些數據隨着使用時間的增長而價值升高,不隨時間而貶值。然而,有些數據的使用壽命可能較短。所以確定數據資產的使用壽命很困難。因此,在數據資本存量估算中,一個非常重要的問題就是折舊的不確定性。

數據在經濟社會發展中的作用不僅僅體現在其成本投入上。因此,現行的一些方法很難準確評估數據的價值。作爲一種資產,數據在現行的資產負債表中沒有得到體現;作爲一種投資,數據在現行的投資統計中也沒有得到體現。因此,我們需要研究數據的特徵、分類和估價方法,只有解決了這些問題,才能在資產負債表中體現出數據資本存量的價值,在國內生產總值(GDP)中體現出數據投資的價值。這樣才能更準確地反映數據對經濟增長的貢獻。

整理:何又夕 |編輯:王賢青 白堯