数字要素如何参与价值创造

要素如何参与价值创造，是经济学研究的基本问题。每一类创新浪潮的兴起，都会催生的新产业，改造旧的部门，推动商业模式、生产流程和生活方式的变革，从而实现更大的市场拓展和价值创造。数字经济时代，价值创造的机制将主要呈现两方面的变化：一是参与价值创造的要素规模显著增加，二是各类要素的生产效率进一步提升。与此同时，数字化生产将从“以生产者为中心”更多转向“以消费者为中心”，消费者逐步成为数字生产过程的重要组成部分。此外，数字化分工的规模经济和范围经济特征显著，价值创造的流程和环节更加多元，产品空间、资产种类和价值形态也不断丰富。

数字技术的扩散普及显著影响了微观主体之间的关系、生产组织方式、要素积累和配置过程以及价值的分配，免费服务、平台经济、数字资产的出现使基于传统生产函数的价值测度面临重大挑战。这些都要求宏观管理做出适应性调整，更好地发挥数字经济时代宏观管理的作用。

本文节选自《数字宏观：数字时代的宏观经济管理变革》一书 第八章

一、数字时代的价值创造机制

最活跃的主导生产要素不同，对价值创造的贡献度、要素参与价值创造的方式也会存在差异，进而引起的管理和组织方式变革，以及经济增长方式的变动。按照Smith的理论，劳动力对商品的原材料处理所创造的价值区分为劳动者本身的价值、原材料的价值（及资本价值）以及土地所有者的租金等。而分工提高了要素的配置效率和使用效率，是增强价值创造的重要途径。通过分工，每单位生产要素可以创造更多的价值，而且随着市场规模的扩大，分工会更进一步细化，价值创造的效率会更高。数字时代，数据参与价值创造过程，价值创造的机制将呈现两个方面的主要变化。

一方面，数字时代参与价值创造的要素规模显著增加。随着经济数字化程度的不断加深，人类活动产生的海量数据被记录下来，特别是信息技术和存储能力的飞速提升，积累了巨量数据资源。而这些数据本身就可以作为生产要素参与到价值创造过程中。同时，数字时代，消费者不再单单是商品生产的接受者，消费者的个性化定制化需求、消费者的行为特征、消费者的偏好等数据都会融入到生产过程中，甚至消费者行为本身也是生产过程的有机组成部分。

另一方面，各类要素的生产效率进一步提升。数字时代，生产的规模经济和范围经济特征更加显著，规模边界和范围边界拓宽，分工更加细化，从而可以更好地发挥各类生产要素的专业优势，进而再次提高要素效率。而且，数据积累和扩散也加快了其他生产要素能力的提升。比如，数据积累加快了技术进步的迭代步伐，促进先进技术的传播扩散。又如，数字时代人们学习知识和技术更加便捷，人力资本积累更快更高。再如，信息广泛共享使得资金、土地等生产要素容易配置到效率更高的领域。

二、数字化生产从“以生产者为中心”更多转向“以消费者为中心”

传统的经济循环过程有着清晰的划分，生产、流通、分配和消费环节各个环节相对独立，生产函数当中并不直接考虑消费者作用（这里的消费者是广义的概念，相当于用户，可以是消费最终商品的家庭，也可能是使用中间品的下游企业）。在数字经济时代，随着计算、传输能力增强、移动互联渗透率提高，记录、收集和分析消费者信息的成本显著下降，生产者和消费者的时空距离拉近，消费者在产品和服务创新的地位进一步提升，需求拉动对生产和创新的影响更加突出，消费者逐步成为了数字生产过程的重要组成部分。

数字技术发展和数字商业模式创新，是厂商增强对消费者感知的重要前提。随着互联网的普及，人们每天触网的时间增多，更多的消费活动转向线上，消费者搜索、浏览、比较、下单等行为也更容易被记录。这为更好触达消费者、满足其个性化需求创造了信息条件。尤其是一些超级互联网平台，本身就一个打破物理边界的大集市，例如2020年阿里巴巴全球活跃消费者就达到了9.6 亿，亚马逊在全球拥有超过2亿的会员用户（Prime Member）。同时，遵循摩尔定律，信息收集、存储和处理成本大幅降低。上世纪六十年代，Gordon Moore曾预言，微处理器的性能每隔18个月提高一倍，而价格下降一半；用一美元所能买到的计算机性能，每隔18个月翻两番。今天看来，上述典型经验仍然大体适用。此外，商业模式从商品一次性出售转向使用者付费，生产和消费之间的黏性增加。过去乐迷们可以通过购买磁带或CD，一次性拥有特定音乐曲目的收听权利。企业对顾客购买之后的行为并不掌握。现在，在线音乐网站销售音乐，实质上是销售该曲目在某段时期的授权，而且仅限于购买者本人，售后的收听行为企业完全掌握，这为企业改进推送服务提供了参考。

更为重要的是，以消费者为中心的生产模式，消费者从被动消费转为主动体验，参与感明显增强。传统工业的经营模式往往是企业大规模生产，加上铺天盖地的广告营销，消费者大多是被动接受，参与感不强。传统模式下，产品和服务的创新对消费者尤其是普通消费者的重视程度不够（Godin and Lane，2013）。新产品开发，也通常遵循着线性的模式，即先内部产生新的创意，然后针对目标客户进行可行性和市场潜力调研，之后再进行产品开发、测试乃至大规模制造。但在大数据时代，商业方面的创新，更加依靠用户体验及其反馈。这将消费者在创新方面的主动性提高到了新高度（Hippel, Ogawa and Jong，2011）。例如，在电子商务网站上，消费者在商品或服务目录下面的评论和反馈意见，有助于厂商加速产品改进和创新。

像团购这样的新商业模式涌现，消费者可以主动显示偏好，拥有更大自主权，而厂商则可以借助数字化的生产技术，实现大规模定制化生产。在数字化技术广泛应用之前，满足消费个性化偏好和大规模协作生产难以同时兼顾，这种模式面临着灵活性、个性化与成本的取舍。在数字时代，依靠大数据技术，可以更早识别消费的偏好变化、进行更快捷产品设计和原型测试。智能制造水平的提升，即便是服装、家具、家电这样的传统部门，也可以进行大规模定制化生产。并且，涌现了像红领西服、韩都衣舍、海尔这样一批智能化制造企业。企业竞争力从寻求低成本优势逐步转向满足个人偏好转变。同时，提高消费者参与度，也能增加消费者对产品或服务的忠诚度。可以说，数字化重构了生产和价值创造的流程。

数字化也为个人转变生产者和创新者提供了更为便利的条件，消费者和生产者的界限进一步模糊。从生产工具看，个人将创意转化产品的条件更为具备。众包平台、零工经济（Gig Economy）、3D打印、云计算、开源软件的发展，提升了个人获取信息、协调资源、支配工具的能力，个人可以迅速将创意产品化。从产品和服务的发布渠道看，各种论坛、社交软件成为个人分享创新创造的平台，消费者层面的个人创新更容易被识别。从个人企业家精神的激发看，数字化转型更能激发一些非主流的群体或年轻一代，对增长和规模的“叛逆”精神。一开始，这些非主流群体似乎难以建立可靠的商业实体。但随着时间的推移，可能在一些新的商品和服务方面，与大中型企业形成竞争，进而有可能成为未来引领潮流的主力（格雷厄姆，2021）。数字时代，随着大众消费者的数字素养不断提高，“车库”、“咖啡馆”、“宿舍”、“住宅”创业将更为普遍，消费者群体当中的创新创造才能将得到更进一步的发挥。

三、数字化分工的规模经济和范围经济特征显著

（一）从“供给侧规模经济”到“需求侧规模经济”

创造新的价值，取决要素生产力的提升，而生产力的提升，离不开分工的深化。在《国富论》的开篇，Smith提到，“劳动生产力的改进，以及指导劳动或者应用劳动时所用到的技艺、熟练以及判断力，似乎大部分是劳动分工的结果。”分工和专业化的程度，则取决于市场范围。如果市场范围过小，比如在某一个产业生命周期的早期阶段，其他配套厂商没有规模经济可言，先导企业就只能自己完成商品各个环节的生产。但随着市场规模的扩大，其他企业会因为有利可图进入，企业内部的部分工序就可以外包出去，社会分工因此扩大。如果市场规模不再成长，兼并重组就会出现，社会分工有可能回归到企业内部分工（Stigler，1951）。

小农经济时代，生产基本自给自足，经济活动大多局限在本地。古代中国虽有车同轨、书同文，但从经济角度看，由于农业没有多少剩余可以用于交换，市场范围小，分工也难以深化。随着大航海时代到来，资本积累增加，真正的全球性贸易和生产循环开启，分工开始深化，西方也逐步演化出了工业革命。工业革命以后，随着电报、电话、互联网等信息传播方式的改变，交通运输体系日益发达，全球贸易规模快速扩张，全球布局的分工方式更为常见。而到了数字时代，随着数字化程度不断加深，不同经济主体之间，甚至物与物之间的连接性进一步增强，知识和技术的外溢进程加快，协调成本大幅降低，市场范围进一步拓展。

与传统经济领域的分工深化相比，数字经济更有可能获得规模效应。工业时代，企业主要依靠福特式的大规模和标准化方式降低单位生产成本，从而获得一定的规模经济效益。边际成本曲线低于平均成本曲线时，企业将继续扩大生产。但当边际成本曲线和平均成本曲线相交，企业规模扩张的步伐就会放缓。而数字化产品的供给，往往具有高固定成本、低可变成本的特点。数字化产品的复制性较高，每增加一单位供给，边际成本几乎可以忽略，而且还能够进一步摊薄原来的固定成本。因此，数字化企业的边际成本曲线和平均成本曲线相交的时点会更晚。同时，由于数字化企业对客户的甄别能力更强，产品更容易根据顾客需求定制，大大降低试错性生产和库存，客户支付意愿在定价当中的权重往往大于边际成本，因而更容易大规模的生产。

更为重要的是，数字化技术能够增强不同经济主体之间的连接性，基于需求侧的规模效应更为明显。网络外部性是实现规模效应的重要渠道。按照梅特卡夫定律（Gilder，1993），一个网络的价值与其联网的节点数量平方成正比。想象一个社交网络，如果该网络当中有N个人，那么每个人就可以和（N-1）个人联系，那么该网络对每个人的价值就是（N-1），总价值是N（N-1）。如果该网络再增加一个新用户，那么网络当中每个人价值就会从N-1增至N，总价值则是N（N+1），总价值增加2N，大于新用户获得的N的价值。即网络节点的私人收益小于社会收益。这就意味着，每增加一个用户，其他节点的价值也会提高，由此形成正向反馈循环。反之，如果接入用户减少，网络价值也会快速下降。

基于供应侧的规模经济，企业规模不变或递增效应往往在寡占市场之前就已经耗尽，单个企业很难垄断市场，因此更多的是寡占市场而非垄断市场（Varian 、Farrell、Shapiro，2004）。但上述基于需求方的规模效应，由于存在网络外部性和路径依赖，一旦形成，就可能更不容易耗散。类似的例子，在经济、社会领域并不少见。一个争论得比较多例子就是QWERTY和Dvorak的竞争，尽管有研究表明，电脑键盘字母按照Dvorak方式排序可能更为有效，但最后还是QWERTY方式的排序为市场所接受。又比如，如果某人周围使用微信软件进行沟通交流，那他/她使用它的可能性就更大，不然就会面临较大转换成本。这或许说明，腾讯的QQ和微信占据绝对地位以后，为何微软MSN、小米米聊、阿里来往、移动飞信都难以取得成功。

（一）降低了“范围不经济”风险

除了规模经济，数字时代范围经济也不能低估。范围经济是指利用单一经营单位内的生产或销售过程，生产或销售多于一种产品，而且种类的增加会降低企业平均生产成本。而规模经济是指生产或经销单一产品的企业扩大生产规模，可以降低生产或经销的单位成本（钱德勒，1999；Panzar、Willig，1981）。与规模经济相比，范围经济更加注重提高投入和资产的通用性，发挥不同类型经济活动的协同效应。在Chandler看来，新型企业里面，通过联合生产即范围经济推动的成本下降效果会比较显著。成本节约主要来自用很多相同原材料和半成品材料，相同中间工序来生产多种产品，从而降低每种产品的生产成本。比如，汽车制造可以借助3D打印，实现范围经济。

在工业时代，受制于内部管理和协调成本，并不是每一个大公司都能实现范围经济，相反可以观察到很多“范围不经济”的例子。比如，2013年3月，苏宁电器更名为苏宁云商，逐步将业务从主业零售，向体育、文化、金融、地产等多个方向。激进扩张的结果是，主业持续亏损、大量债务累积，企业经营每况愈下（沈欣悦等，2021）。但在数字时代，不同产品或服务的互补性和相关性很强，提供相关系列商品的成本较低，而且因为拥有巨大的使用者数量和强大网络连接性，企业可以节约更多的销售推广成本等。大型数字化企业尤其是平台型企业都同时提供多种产品和服务，存在显著的范围经济特性。例如，美团围绕生活服务，通过其平台和配送体系，不仅送外卖，提供生鲜、常备药等日常生活用品的送货上门服务等，进一步提升了用户的黏性。苹果通过销售laptop、iPod and iPhone系列产品获得范围经济。

四、创造价值的流程和环节多元

（一）数据本身可作为一种生产要素

进入数字时代，投入产出关系和生产函数发生重大改变。数据大量产生于人类生产或生活过程当中。同时，数据又可以作为生产要素，投入到数据挖掘、机器学习、人工智能等生产单元，产出包括各种优化的算法服务等，类似于工业时代生产线整合资本、技术、劳动力，最终形成商品。一种观点认为，数据对生产函数的影响，类似于技术之于生产函数（Jones et al，2020）。

数据的指数级增长，为提高决策及时性和有效性提供了更多可能性。企业利用消费者数据，持续优化和升级产品研发、制造、销售、营运环节，为企业产品生产全过程赋能，从而实现数据价值创造。现代企业管理系统企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）就是以充分的数据为基础，依托信息技术，以系统化的管理思想，为企业决策提供支撑的管理平台。ERP改变了传统的企业管理模式，从供应链角度融合数据、优化资源，有机集成物流、人流、资金流、信息流，实现跨部门、跨地区乃至跨企业的协同管理，提高企业生产管理效率，提升企业价值创造能力和核心竞争力。目前，ERP已被广泛用于各行各业。

数字时代，海量数据作为人工智能的燃料。投入的数据量越大越多元化，人工智能就越有可能完成更及时和更复杂的决策。当前，人工智能正在得到更为广泛的应用，在成因分析、自然语言处理、视觉成像、机器人、自动驾驶、疾病诊断等方面的应用案例也越来越多。不仅如此，人工智能还能创造新的图像或文本。2019年，人工智能公司OpenAI开发了一种语言模型，通过“阅读”互联网上的免费文本来自我训练，而且能够生成新的句子，让人难以分辨是否出自人类之手（约瑟夫.奈, 2021）。人工智能算法的训练，很大程度上依靠数据。人工智能的基础是算力，超算、边缘计算、泛在计算、云计算这样的算力正在像热力、电力那样，成为推动数字经济向前发展的新动能、新引擎。

（二）通过加快技术进步参与价值创造

技术是人类在认识自然和利用自然的过程中积累起来，并在生产劳动中体现出来的经验和知识。技术进步有两个主要来源，一个是自身的技术逐步探索和积累，另一个是从外部获取的技术扩散。对于技术领先型国家，其技术进步主要依靠自身的研发投入和发明创造。对于技术追赶型国家，可以通过技术扩散较快地向技术前沿靠拢，但随着其技术水平逐步提高，这种后发追赶效应明显减弱，需要更多地依靠自身努力提高技术水平。

引入数据要素以后，技术水平提高也有两个重要途径。第一个是数据加快了技术积累和迭代的步伐。计算机的普及使得实验数据的生成和记录更加容易，数字经济的广泛性和信息反馈的及时性使得大量用户数据得以及时反馈，数据运算能力大幅提升加快了计算速度，这些都使得技术的进步和迭代得以加速。例如，新材料的研发通过大数据、人工智能与机器人等协助，可以设置每次实验的最佳温度、压强、材料成分等参数，实现快速迭代开发。人工智能在新药研发方面也发挥了积极作用。以2020年麻省理工学院发现的抗生素海利霉素为例，它源自研究人员让人工智能程序在短短几天内对数百万种化合物建模，探索杀死细菌新方法的尝试。研究人员认为，如果没有人工智能，海利霉素的价格会高得令人望而却步，或者根本不会被传统医药开发实验发现（Kissinger等,2021）。

第二个是数据加快了技术扩散的速度。很多资料都可以生成数字化版本，这些资料和数据通过互联网实现实时传递，学习者进行在线学习也更加便捷，极大压缩了技术扩散的距离和时间限制，使得人们更快更早共享科学技术进步成果，进而提升自身技术水平。同时，一些开源技术社区为跨学科、跨行业的技术人员提供了交流学习和共同进步的平台，促进了技术学习和创新的步伐。

（三）通过提高其他要素效率参与价值创造

数据要素的引入，可以提高资本、劳动力、土地等要素的生产效率，进而创造更多价值。资本、劳动力、土地、企业家才能等资源配置的效率，决定了生产效率和价值创造，这些要素如何组合配置是影响效率的重要因素，而数据可以大幅提高这些要素的配置及生产效率。

数字时代资本要素的配置及生产效率明显提升。资本是逐利的，但传统经济中资本的投资范围受到信息传播范围和地理空间的限制，数字时代投资信息广泛传播，全国乃至全球的资金都紧盯最具投资价值的项目，资本流动更加便捷，同时金融科技提高了金融可获得性，使得资本配置效率进一步提升。同时，生产过程中积累的大量数据比如消费者的需求，有助于进一步改进设备、生产线等形式存在的资本，进而提高其生产效率。

数据进一步提高了劳动力的配置和生产效率。传统经济中劳动力求职往往通过报纸、电视、企业网站、熟人介绍等方式，职位信息搜寻成本高，求职过程耗时长。但随着各种专业的招聘软件和网站的出现，职位供求信息高度集中，求职者可以找到更加匹配的职位，劳动力配置效率明显提高。以往劳动过程都有固定的工作场所，而当前线上会议、远程办公、远程诊疗等突破了地理空间的限制，节约了人员流动的时间成本，更多的碎片化时间可以加以利用，劳动力的生产效率明显提高。在线学习日益方便，数据资源越发充裕，有利于个人技能的提高，人力资本快速积累，劳动力创造价值的能力得以增强。

五、丰富产品空间、资产种类和价值形态

产品空间是随着生产力水平提高而逐步丰富的。农业社会，产品空间主要以农林牧渔产品为主。工业革命以后，煤炭、石油、钢铁等大规模使用，汽车、飞机、家电等新产品不断涌现，商品贸易日趋活跃，产品空间得到极大丰富，价值创造的空间也随之打开。正是新的要素不断出现和投入，才涌现出更多的新产品、新模式、新业态。相较于已有产品质量的改进，增加新产品也是实现内生增长的重要途径（Romer,1987；Judd，1985），可以称之为产品种类增加型内生增长。例如，消费品品种增加使得消费变得多元化，可以提高消费者效用水平，同时，消费品类型增加过程中蕴含的新知识可以提高生产部门生产效率，正是由于这些新产品的正外部性，使得创新的收益可能大于成本，进而可以实现内生增长。

数字时代，产品创新、模式创新、业态创新步伐加快，网上购物深深地改变了人们的生活方式，网络视频、线上直播、在线教育等数字化产品不断涌现。网上零售额增速明显快于社会消费品零售总额增速，实物商品网上零售额将持续提高。2021年，全国实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重约为24%，对比开始统计网上零售额的2018年，该比重年均涨幅超过2个百分点。据埃森哲研究报告显示，2015-2020年全球跨境B2C年均增速达到了27%，2020年跨境电商市场规模达到1万亿美元左右。据海关初步统计，2020年我国跨境电商进出口1.69万亿元，同比增长31.1%，其中出口和进口分别增长40.1%和16.5%。

新冠肺炎疫情进一步加快互联网渗透和应用，云旅游、云办公、云医疗等新模式得到更广泛应用。以云旅游为例，2021年的《抖音国庆旅游数据报告》显示，大量游客在全国百余个景区现场直播分享旅行，有抖音用户在景区开展24小时不间断直播，吸引了数以百万计的观众到直播间云旅游。其中，重庆、北京、上海、成都、广州、西安等城市更受到云旅游爱好者的青睐。据文化和旅游部数据中心测算，2021年10月前7天，全国国内旅游出游人次和旅游收入同比分别减少1.5%和4.7%，但国庆假期中国银联日均网络交易笔数同比增长了32%，网络消费增长明显好于线下活动。

数字服务贸易占全球贸易总额的比重持续提升。2005年，数字服务贸易占全球服务贸易额的44.7%，占商品和服务贸易总额的9.1%。随着数字经济的快速发展，数字服务贸易在全球贸易中的占比逐步上升。2019年，数字服务贸易占全球服务贸易额的51.8%，占商品和服务贸易总额的12.8%。2020年，受全球新冠肺炎疫情冲击，全球贸易额出现大幅下降，其中，商品贸易额同比下降7.4%，服务贸易额受到冲击更大同比下降20.0%，而数字服务贸易仅小幅下降1.8%，数字服务贸易占服务贸易的比重则上升至63.6%，占商品和服务贸易总额的比重上升至14.0%。

NFT（非同质化代币）和“元宇宙”等新事物扩展了产品空间，增加了价值创造的空间，孕育着新的经济增长点。2021年12月，NFT入选《柯林斯词典》2021年度热词第一名。NFT作为用于表示数字资产的唯一加密货币令牌，日益受到追捧。比如，Twitter联合创始人Jack Dorsey将自己的第一条推特制作成NFT卖出290万美元。元宇宙是一个虚拟化、数字化世界，2021年是元宇宙元年，全球很多企业都推出了元宇宙产品，元宇宙中推出了土地、房产、汽车等一系列产品。Decentraland 是一个基于区块链的特定类型元宇宙，2021年11月其中的一块虚拟土地销售了243万美元，面积大约565平方米，每平方米售价高达4300美元。香港的普华永道、海洋公园等也正进入沙盒元宇宙（SANDBOX）来提供虚拟体验。

数据加快了资本积累，丰富了资本形态。海量数据在经济活动中积累下来，这些数据经过清洗、加工、处理后成为数据要素，参与价值创造，其本身就成为了数字资产，成为价值创造的新动力。数字时代生产、流通、交易各个环节都形成了数字记录，建立了反馈与评价机制，厂商更加注重长期信用，市场信任度得到提高，全社会信用资产进一步积累。同样，消费者等其他市场主体的行为也会被数据记录，由此构建的信用评价体系可以依据信用开展各类经济活动，降低对实物资产的依赖。从这个角度看，数据增加了全社会的信用资产。

六、价值测度面临的挑战

从宏观层面看，传统的价值测度是增加值。从微观上，是企业利润和消费者剩余。但数字经济时代，免费服务、平台经济、数字资产的出现，基于传统生产函数的价值测度面临重大挑战。

数字经济时代，传统的价值测度方式面临失真问题。无论是支出法、生产法还是收入法，GDP核算都是基于有价格的标的。支出法包括消费支出、投资支出、政府购买和净出口，计入支出的都是有价格的商品和服务。生产法包括各生产部门生产出的最终产品和劳务的市场价值总和，纳入增加值计算的是有价格的商品和服务。收入法包括参加生产过程的所有生产要素的所有者的收入总和，也都用货币来衡量的。但是，众多与数字化相关的免费商品和服务目前很难纳入统计范围，使得GDP统计的增加值与消费者获得的福利相差较大。

对于免费的产品、新的产品，现行的核算体系还不能很好体现两者的价值。比如，过去胶卷拍照，现在手机拍照，价格几乎降至0。Varian认为，智能手机和社交网络集成了照片、视频的拍摄、处理、分化功能，如果按照传统的GDP测算，一定程度上减少了GDP（Varian，2017）。根据传统的国民经济核算框架，统计GDP是用总产出量和价格相乘，得到总产值，然后在再扣除原材料投入成本、利息和资本折旧、劳动报酬，是增加值概念。这在工业时代不会造成显著的偏差，而且GDP一定程度上与社会福利改进也是正相关的，比如人均GDP水平与人类发展指数基本正相关。但是，GDP是一种产出的测度，并不是福利的测度（Brynjolfsson，2018）。大量免费产品和新产品无法纳入GDP核算，特别是数字经济时代这一问题更加突出，GDP增速并不能真实反映人们福利的改善。

在微观层面，也可以观察到一些新的变化。汽车企业过去测度企业的绩效标准是售出了多少辆车，未来可能更为重要的是汽车行驶的里程数，从产品过渡到服务（Siegel et al，2016）。人们生活福利的改善源自于价值的创造，而不是支付的价格（Brynjolfsson and Collis，2019）。市场对企业价值的评估也不再局限于利润，很多互联网公司经过多年经营仍处于亏损状态，但是股票市值却增长很快，价值创造越强的公司增长潜力越大。

七、对宏观经济管理的启示

新一轮创新浪潮由数字化技术引领，数据以多种渠道和形式参与价值创造，消费者在数字化生产过程中扮演着越发重要的角色，产品空间和资产种类愈发丰富，数字化分工的规模经济和范围经济特征显著，这些都要求宏观管理做出适应性调整，更好地发挥数字经济时代宏观管理的作用。

宏观调控更加关注消费者。消费者对生产过程的参与度逐步提高，消费需求对生产供给的引领作用增强，宏观调控需要更加关注消费需求，创新生产组织形式，创新宏观调控工具，充分释放消费者的创新活力和潜在需求，推动供给更好更快地满足需求，形成需求引领供给、供给创造需求的更高水平的供需平衡。

加快提高全民数字素养。数字经济时代，消费者参与到生产过程，要求消费者需要具备一定的“数字素养”。对消费者而言，如果需要真正创新的产品和服务，自己也应该贡献自己的看法或者数据。提高数字素养既有利于数字消费，也有利于数字生产，是数字经济发展的关键前提和重要基础之一。

有效发挥数字化分工的规模和范围经济。如果限制平台经济的经营范围，可能降低范围经济。监管的最终净受益将取决于市场势力（Market Power）下降对竞争的促进，与范围经济下降造成的成本上升两重因素。宏观管理要处理好防垄断促竞争与规模经济的关系，处理好限制经营范围与发挥范围经济的关系。

营造有利于思想碰撞与技术扩散的环境。鼓励发展开源技术社区，为跨学科、跨行业的技术人员提供了交流学习平台，加快数字技术跨领域渗透，促进技术学习和技术创新。加快数字技术跨行业渗透，推动各行业的数字化转型。

更加关注社会福利改善和消费者剩余。宏观核算体系要更多考虑非有价交易的商品和服务，关注消费者剩余和社会福利的改善，更好地体现技术进步、经济运行的实际情况，提高宏观政策的针对性和有效性，构建适应数字时代的宏观核算框架。