數字技術提升經濟效率：服務分工、產業協同和數實孿生

作者：

江小涓（中國行政管理學會、中國社會科學院大學）

靳景（清華大學公共管理學院）

文章刊發：《管理世界》2022年第12期

摘要：數字技術的廣泛應用促進了經濟的數字化轉型和效率提升。這個判斷學界有共識，但系統全面的分析不多。本文嘗試以數字技術促進分工與協作為主線，全面描述和深入分析數字技術提高經濟效率促進經濟增長的“三步曲”：一是通過服務產品內部分布式分工這種產業組織形態的重要創新，提高服務業分工與協作效率；二是數字服務通過向消費全域和生產全鏈賦能，提升全域全鏈業務貫通和協同能力，提高各類產業特別是平臺的協同效率；三是通過數據全納實現數字空間與現實空間全景融合，創造新的數實孿生疊加效率，提供雙重價值。這三個方面繼起和并存，提高全社會經濟活動效率，提供新的增長源泉。

關鍵詞：數字技術  經濟效率  服務分工  產業協同  數實孿生

最近10年，中國經濟增長速度較此前30年有較為明顯的回落，實踐中經濟增長乏力的感受也較為普遍且日趨明顯，以至于近期黨中央、國務院多次強調要著力穩定宏觀經濟大盤。當前階段導致經濟增長緩下臺階的一個重要原因，是服務業比重提高帶來整個經濟效率的降低。從發展理論、國際經驗和國內現實看，如果沒有新動力源加入，我國經濟增長將繼續緩下臺階，進入一個長期中速增長的發展階段。幸運的是，我們趕上了數字時代，數字技術的廣泛應用對提高經濟效率促進經濟增長已經并將在更大程度上產生重要且持久的正面影響。

經濟效率提升主要源自技術進步、商業模式創新和制度創新，本文系統分析技術進步帶來的分工深化、協作加強和商業模式創新，重點剖析數字技術促進效率提升和經濟增長的“三步曲”：提高服務業分工與協作效率，提高各類產業特別是平臺的協同效率，創造新的數實孿生疊加效率。三者相繼發力并長期并行，提升全社會經濟活動效率，提供新的增長源泉。

一、服務業低效率與服務經濟時代的低增長

（一）低效率的服務業與服務業高占比后的低增長

中國經濟已經進入服務業為主的發展階段。2012年服務業增加值占GDP比重首次超過制造業，2015年超過50%。同期，我國經濟增長速度呈現緩慢而穩定的下行趨勢（如圖1所示）。這種表現可以解釋為受服務業低效率帶來的“成本病”（“鮑莫爾病”）的影響所致。

國際經驗顯示，服務業成為國民經濟主要產業后經濟增長速度會下降。為了與我國的情況有較強可比性，本文選取了服務業比重在20世紀后半期以來超過50%、同時也是人口超過5000萬的較大國家樣本（如圖2所示）。圖2中箭頭所指年份，大致是對應經濟體服務業超過50%的時期，此時起，各個經濟體都呈現出服務業比重繼續上升和經濟增長速度下行的趨勢，即服務業比重與經濟增長速度呈現出“喇叭口”的形態。最后一張圖是中國，可以看到，我們未能脫離開這個規律性趨勢。

（二）服務業特點和低效率的3個來源

現在人們廣泛采用希爾1977年提出的定義：“服務是指人或隸屬于一類經濟單位的物在事先合意的前提下由于其他經濟單位活動所發生的變化”，“服務的生產和消費同時進行，即消費者單位的變化和生產者單位的變化同時發生”，這種變化是統一的，服務一旦生產出來必須由消費者獲得而不能儲存（希爾，1977）。由此看出，傳統服務業有以下主要特點：一是服務主要是提供勞務和接受勞務，沒有實物形態產出因而不能儲存；二是供給消費同步即服務供給和消費同時同地發生；三是不可儲存和同步性導致的不可遠距離貿易。傳統的教育服務、醫療服務、表演服務、旅行服務、保安服務、家政服務等都是典型的服務業。

服務業低效率的觀點由來已久。以亞當·斯密為代表的古典學派就認為，那些能有效使用技術設備、吸引投資和帶來財富積累的產業才是生產性的，主要指制造業。而服務業是非生產性的，包括公務員、軍隊、律師、醫生、藝術家、家仆和其他私人服務等，這些職業的共同特點是不能應用先進技術擴大生產和積累財富。在斯密時代及稍后，這個觀點非常流行（亞當·斯密，2011）。維克多·富克斯是現代服務經濟理論的重要開創者，他在1968年出版的專著《服務經濟（The Service Economy）》已經成為服務經濟研究的經典之作（維克多·富克斯，1987）。他強調服務業效率較低，并將其歸為技術、勞動力素質和資本密集度等因素。

威廉·鮑莫爾1967年發表的一篇論文成為迄今最著名的服務業研究經典文獻（鮑莫爾，1967）。他提出了“兩部門宏觀經濟增長模型”。在他的分析中，按照生產率增長速度高低將經濟分為“進步部門”和“停滯部門”，前者以制造業為代表，由于使用高效率的機器設備，勞動生產率持續提高。而市政服務、教育、表演藝術、飯店和休閑娛樂等很多服務部門，服務過程需要服務提供者直接參與，勞動節約型技術應用空間較小，勞動生產率提升緩慢，被認為是“停滯部門”。經典案例是：一場半小時、五位樂手演奏的室內音樂會需要付出2.5小時人工成本，“表演者和表演時間本身就是服務的一個重要組成部分”，因此勞動生產率很難提高。由此，鮑莫爾提出了“服務業效率低”這個著名判斷，并將服務業為主的發達經濟體低增長速度的原因歸結為此。雖然鮑莫爾后來使用更為復雜的解釋（鮑莫爾，1985，1989），但其基本觀點并未改變。

國內學術界受前蘇聯政治經濟學的影響，在20世紀50年代到80年代中期這個階段，認為服務業不是生產行業因而不創造價值（江小涓，1999）。80年代中期以后，有關服務業的相關研究增多，較早時期的研究強調服務消費品的重要意義，以及服務業具備能夠創造價值的“產業性質”（李江帆，1984）。再稍后，學者們開始研究并認為加快發展服務業對當時中國經濟增長有重要意義（劉偉、楊云龍，1992；江小涓、李輝，2004）。最近10年，隨著服務業成為國內第一大產業和經濟增長速度下行趨勢明顯，有關服務業低效率的研究開始增多，主要從服務業本身的特點分析服務業增長的低效率問題和低貿易比重問題。通過研究經典文獻、觀察經濟現實和計算相關數據，本文將制約服務業效率提升的主要原因歸結為以下3點。

1.服務特點對規模效率的制約

工業革命以來，技術進步為制造業提供了高速生產設備，市場的擴大容納了大規模生產，制造業的規模經濟效益顯著，帶來持續的效率提升，單位產品成本明顯下降。這種情景下，即使工資水平上升，單位產品價格可以不升或者上漲速度慢于工資上升。服務業以“勞務提供為主”，不能使用提高效率的機器設備，缺乏規模經濟，勞動生產率較低且長期保持不變。然而理論和實踐都表明，無論部門之間生產率增長是否均衡，不同部門之間的工資水平卻要求趨同。因此提供單位服務的工資成本不斷上升，導致服務價格愈來愈高。隨著收入水平提高，服務業需求快速增長，由于其勞動生產率較低，經濟總體生產率增長將不可避免地下降。

鮑莫爾用投入產出表對美國1947~1976年的數據進行了計算，發現相當一部分服務業雖然產值比重上升，但實際產出比重基本不變，證明了這些服務業具有勞動生產率上升慢、價格上漲快的特點，隨著低效率高成本服務業比重的上升，同樣要素投入的產出能力下降，拉低了經濟整體增長速度。國內有學者對服務業增長因素進行了分解，指出服務價格上升較快的一個重要原因是服務業的低效率（江小涓，2010）。還有研究者使用行業數據回顧了中國1990~2010年服務業整體和細分行業的全要素生產率，發現該時期服務業整體TFP滯后于制造業且服務業內部行業異質性明顯（王恕立、胡宗彪，2012）。

圖3是我國服務業（服務）價格、制造業（商品）價格、工業生產者購進價格和固定資產投資價格的指數上漲比較。可以看到，服務項目價格指數遠高于其他任何一種指數。

2.服務特點對貿易效率的約束

國際貿易能夠擴大市場，也能利用全球資源，因此帶來效率提升。服務業的“同步性”和“不可儲存性”帶來的一個衍生特點是“服務不可遠距離交易”。例如零售業只能賣給面對面的顧客，教育、醫療、藝術表演等服務只能向現場觀眾提供等，遠距離交易幾乎不可能（江小涓，2008）。當地市場規模的限制又反過來約束了服務業規模效益的產生。有許多實證研究展示了實踐表現。例如，相比于服務業在歐盟國家國內生產總值中70%以上的高占比，服務貿易僅占歐盟總貿易的1/4（威海姆，2015）。對中國類似數據的研究也表明，中國同樣呈現出與服務貿易占總貿易比重明顯低于服務業占GDP比重的現象（江小涓、羅立彬，2019）。

由于“不可遠距離交易”，服務貿易在全球貿易中的比重長期處于低水平。如圖4所示，1980年服務貿易出口僅占全球出口總額的16.2%。2000年這一比重為19.1%，2010年為20.6%，2020年為22.0%。由于貿易比重低，服務業從貿易中得到的效率提升也相對較少。

3.服務特點對分工效率的約束

分工帶來生產效率的提升，是經濟學最悠久也最重要的觀點之一。亞當·斯密和馬歇爾兩位學者分別在1776年和1890年對分工進行了較為系統的論述（亞當·斯密，2011a，2011b；阿爾弗雷德·馬歇爾，2019），指出分工之所以能夠提升勞動生產率，是因為分工帶來專業化程度的提高。分工越細，操作者的技能越專門單一，設備更專用，人與機器的配合更熟練、更穩定、更有效率。楊格將產業間分工的動態演進與報酬遞增聯系起來（楊格，1928），特別強調了中間產品的重要性，指出效率的提高主要來自產業體系內中間產品的增加和產業鏈條分工的增加。

關注創新的作用是近半個世紀分工研究的一個重要領域。20世紀90年代以來，經濟全球化和全球產業鏈的發展促進了產業內分工和產品內分工，分工從經濟體之間延伸到產業之間、企業之間和產品層面。不少研究發現，不論在哪個層面，分工的依據從國家間比較優勢、資源稟賦等因素，轉變為基于知識和技術的創新，即技術創新愈來愈多地決定分工走向。企業通常“為了獲取壟斷優勢自發進行技術競爭”（洛瑞，1979；達斯古普塔、斯蒂格利茨，1980；李、懷爾德，1980），這些技術競爭通過現有分工結構的效率改進和產生新的分工，促進了分工不斷深化與效率持續提升（克魯格曼，1988；格羅斯曼、赫爾普曼，1989）。

產業間分工、產業內和產品內分工都可以發生在全球范圍。產業間分工典型表現為不同經濟體在初級產品、制造業產品、技術和高端產品等不同產業部門間的分工活動，如圖5a所示。產業內分工是在同一產業部門內部（如圖5b中的太陽能光伏產業）供應鏈上的分工。產品內分工是同一產品（如圖5c中的派德高電動自行車）的不同工序或組件的跨國供應。

然而不少學者同時指出，分工在提高生產效率的同時，也會帶來整個生產過程協調成本的增加（貝克、墨菲，1992）。有研究者從產業組織的角度進行分析，認為分工和專業化程度要統籌考慮分工帶來的利益和協調成本的約束（楊小凱等，1999a，1999b）。不過，協調成本并沒有阻礙制造業分工的持續深入發展，制造業的分工結果是已經設計出來的有形零部件，頭部企業可以對分工出去的零部件事先提出明確要求并精準考核產品質量，協調成本相對可控。

與制造業分工相比，服務業分工程度相差很多。除了不可遠程交易帶來分工困難外，另一個重要原因是協調成本問題。有研究者較為系統地分析過服務業復雜分工之所以困難，是因為預見成本、締約成本和證實成本昂貴，協調成本很高（江小涓，2008）。服務的結果無法凝結在實物產出上，而是體現在服務過程中，無法事先確定質量和品質細節。愈是高知識含量和專業化程度高的服務，結果的不確定性就愈強，諸如研究開發新技術新產品、市場營銷、管理活動等，都不易事先確定衡量標準。正是由于度量產出困難和服務過程中的細節事先難以確定，服務的社會分工就難以深化，服務過程更多被置于企業內部。這一點早有研究者意識到了：需要那些最高級和最精細才能的服務供給，由于人們對于中間人的參與是不信任的，而傾向于由企業內部提供相關服務（阿爾弗雷德·馬歇爾，2019）。

由于制造業全球分工普遍和深入，制造業國際貿易占制造業全球增加值的比重和占全球貿易總額的比重都較高；而服務業全球分工困難，導致服務業國際貿易占全球服務業增加值和全球貿易總額的比重都較低，如圖6所示。

（三）信息技術提升服務規模效率和貿易效率

從20世紀中期開始，服務型技術創新開始加速，由技術加持的現代服務業開始加速成長，特別是信息技術發展，顯著提升了服務業的規模效率和貿易效率。

1.無線傳輸技術和硬件載體的發展應用

20世紀中期以來，以無線傳輸技術為代表的信息技術打破了許多服務只能現場提供的約束，提高了服務業的規模效率和貿易效率。文化服務業較早也較明顯地體現了這個階段技術進步的影響。有學者分析了廣播電視服務等文化產業在1967~1995年經歷的快速發展，指出技術提升了此類服務的流通空間和流通時效，集聚了高級人力、知識產權、技術和文化等要素（厲無畏、王慧敏，2006；黃永林、羅忻，2011）。稍后，為無形服務內容提供有形載體的技術和產業快速發展，進一步突破了更多服務的現場約束問題。例如音樂會的演出可以批量制作成音像制品，既可以錯期觀賞，也可以遠距離傳送，實現了大規模生產和遠程貿易。美國是全球最大的音樂版權管理市場，2001年通過現場表演及錄制方式的收入（216.40百萬美元）僅占到了全部音樂版權收入（1940.42百萬美元）的11.15%，而和信息技術相關的業務貢獻了86.85%的收入，利息投資和其他收入占比2.00%（見圖7）。

2.可遠程傳遞的計算機服務快速發展

計算機相關服務業的發展是“現代服務業”發展中的重要事件，產生了自帶遠程高效傳輸基因的服務業。軟件和其他計算機服務具有了與傳統意義“服務”完全不同的特征，不僅可以低成本儲存和遠距離貿易，還可以復制，供給的邊際成本極低。隨著信息服務在服務業中比重上升，服務業中一個日益增長的部分呈現出高效率產業的特點。

20世紀末至21世紀初，軟件相關外包服務和軟件產品貿易迅速發展，成為此類服務貿易發展的主要增長點。有研究指出，軟件產業在這一時期成為全球化程度最高的產業之一，全球軟件外包市場平均每年以29.2%的速度增長，形成了完整的全球產業價值鏈（劉毅、何煉成，2006）。全球的信息通信貿易規模在2005~2020年累計增長了106.85%，其中信息通信技術產品出口的貢獻從2005年的87.81%下降到了2020年的76.8%，信息通信服務出口的貢獻從2005年的12.19%增長到了2020年的23.17%，服務出口主要來自軟件等計算機服務業，其次是通信服務和信息服務，如圖8所示。

3.互聯網服務：自身高效率并且賦能傳統服務業

互聯網技術的廣泛使用對提高服務業效率產生了重要影響。網絡技術自身提供高效服務，同時還能遠程連接傳統服務供需雙方，提供其規模效率和貿易效率。

有研究者系統考察了網絡技術引發的服務業變化，并指出這些變化并不是向傳統實體經濟特性收斂，而是廣泛地體現在服務基本性質和服務業經濟表現的變化中。具體而言，一是數字技術賦予服務活動新特征：“同時同地”約束改變使“可存儲可貿易”的服務出現；信息不對稱改變擴大了服務消費；交易成本降低增加了服務可達性和交易行為；產業組織結構改變，尤其是平臺的出現使生產消費扁平化。二是數字技術賦予服務業網絡經濟的典型特征：規模經濟、范圍經濟和長尾效應（江小涓，2017）。一個典型的實例是21世紀初網絡文化產業的迅速發展，有學者將此現象解釋為網絡技術的基礎創新、應用創新、知識產權創新和創新擴散（解學芳、臧志彭，2014）。

還有研究分析了網絡技術對服務和服務貿易的成本影響，指出互聯網技術的商業化主要是降低了搜索成本、復制成本、運輸成本、追蹤成本、驗證成本（戈德法布、塔克，2019）以及貿易成本（布林德，2006；卡斯特利斯，2000）。世界貿易組織對全球服務貿易的研究發現其貿易成本在2000~2017年之間下降了9%，并強調數字技術及其催生的在線平臺和搜索引擎服務發揮了重要作用。

網絡技術極大拓展了可獲得服務的時空規模，許多服務無需再以有形載體的形態傳輸。一個更具體的典型產業案例是21世紀初至今的音樂產業發展，從現場音樂會到音像制品是一次效率提升，再到音樂下載服務、音樂訂閱服務、音樂平臺服務和音樂版權服務等，互聯網音樂服務效率得到再次提升。再如知識內容類服務，隨著維基百科這類由全球志愿者實時更新的免費數字百科全書的快速發展，維基百科的文章數目早在2005年之前就超過了《大英百科全書》的60倍，同時在信息的準確性上與《大英百科全書》相當（布林約爾松等，2017），《大英百科全書》于2012年停印了紙質版。

那些尚未通過有形載體得以遠程提供的服務業，網絡技術賦能效果更加突出。網上購物、遠程教育、遠程醫療、視頻會議、遠程生產等新的互聯網服務快速發展。江小涓（2018）以職業體育表演業為例做了生動描述：職業足球比賽一直以來由22名隊員向現場觀眾提供90分鐘的競賽表演，多年來勞動生產率幾近停滯。有了通訊衛星特別是互聯網普及后，同樣還是22個球員（生產者）進行的足球比賽，消費者卻從以往的數千名數萬名現場觀眾飆升至世界各地的數百萬數千萬甚至上億，規模效率和貿易效率與以往相比不可同日而語。

上述各類相關技術的發展提升了服務業的規模效率和貿易效率。然而服務業仍然沒有達到像制造業那樣廣泛存在的分工效率特別是產品內分工效率。例如一輛汽車、一臺電腦可以分解為上百個零部件，在不同地點甚至不同國家制造，最后組裝為一個最終產品。但一項服務，無論是商務服務、設計服務等生產性服務，還是教育服務、醫療服務、文化服務等生活性服務，都難以進行這種程度的分工：由分散在多處的企業各自提供其中一部分，由它們組裝而成一個完整的服務產品。

二、數字技術賦能服務業分工與協作效率提升

數字技術能夠促進服務業效率提升，有許多顯而易見的案例，也有許多研究成果。斯特羅邁爾等人量化考察了數字技術在西方和亞洲主要國家2007~2016年間社會經濟轉型中的正面作用（斯特羅邁爾等，2019）。Banga和teVelde研究發現，即便是數字化發展水平滯后的非洲地區，肯尼亞的互聯網普及率提高5%（從2007的5%增加到了2012年的10%）也能使勞動生產率同期獲得11.3%的增長（班加、特維爾德，2018）。李姝比較了全球50個經濟體的互聯網發展水平、服務業占比與經濟增長速度，發現互聯網技術對“服務業成本病”導致的GDP增速下降有顯著的改善作用（李姝，2022）。

然而研究者對其機理分析的角度各不相同。一類研究聚焦于企業內部活動，提出了企業使用信息技術以創新自身的組織結構、技術關聯和商業模式進而提高了可持續競爭優勢和商業價值的微觀機制（拉吉夫、瓦倫，2008；尼沃、韋德，2010）。一類研究關注產業內活動，指出數字時代的供應鏈由企業主導向產業平臺生態主導轉變，即“封閉式協同向開放式共創”演進的中觀機制（陳廣仁，2021；陳慧、谷小科，2022）。還有一批研究從更廣泛的角度考察了分工影響，涉及數字技術、數字平臺、數字服務3個層面，主要觀點包括數字技術使分工深度從企業轉向產品（楊勇，2022），使分工廣度拓展至跨國的復雜技術產品生產活動、服務活動和創新活動（江小涓、孟麗君，2021），并且已成為全球價值鏈分工活動的重要因素（岡薩雷斯洛佩斯、茹安讓，2017；王彬等，2021）；數字平臺通過提供一組共享技術和支持算法的網絡空間，連接廣泛用戶群體與潛在服務或產品提供商，加速整合服務和制造（希斯曼等，2013）；數字服務化通過提供純附加服務（如遠程監控）和嵌入完整智能產品（如服務系統）構成制造企業數字化轉型的核心環節（科塔姆基等，2020；張振剛等，2022）。還有學者認為數字技術整體上通過加速創新和推動生產可能性邊界外移提高了經濟生產率和競爭力（施泰寧格，2019，劉家旗、茹少峰，2022）。

綜合分析已有的研究，角度和重點各不相同，大多在一個片段或局部展開分析。現在，數字技術對經濟效率的影響已經廣泛抵達各個產業和領域，需要有一種體系化的分析思路能夠容納各種表象及變化，將數字技術帶來的效率提升問題貫穿到邊和連接到底。本文接下來將按照數字技術對分工效率和協作效率的影響這條主線，分析數字時代經濟效率的全面提升。

（一）數字生產者服務分工與效率提升

數字技術帶來了服務業產業組織形態的重要創新，許多生產者服務呈現出云端統籌、項目制式眾包分工、開源式協作創新和網絡化多主體協同等特征，這是數字時代生產者服務分工的典型產業組織形態：服務產品內部分布式分工。21世紀初有研究者明確提出分布式生產概念（蘇塞等，2000），指出在這種生產模式與大規模集中生產相對，首先出現在制造領域中，將信息通信系統作為調控生產資源分配的“網絡代理”（戴克斯，2010）。有學者進一步指出，數字技術發展使分布式生產可以在全球范圍得到更廣泛應用，核心特征是能夠同時獲取規模經濟優勢、分工靈活調控優勢和生產消費一體化優勢（格勞爾，2007；童昕、蔡一帆，2019）。

1.數字化分布式研發和設計服務

數字時代，技術迅速迭代且要求廣泛鏈接以獲取數據，創新需要更加廣泛的協作性。同時，技術降低跨界跨地域鏈接成本，易于形成全球創新網絡（巴納德、夏米納德，2011）。近些年，數字化分布式研發與創新網絡快速發展，平臺匯聚大量研發資源，在研發項目分包和分布式開展基礎上，各個主體之間依托平臺協同合作、并聯推進，用戶也可以深層參與，提高了研發活動的專業化程度和效率水平。

以國內某專業數字研發平臺為例，截至2022年2月，平臺擁有超過29萬人的工程師分散在世界各地，合作企業數達1.7萬多家，平臺擁有3個國內研發中心和6個海外研發中心。平臺接到每個研發任務后，組合最合適的團隊接包。例如平臺上的鋼蓋自動化產線項目涉及17道以上的工序和產品開發，平臺將每道工序進一步分解為113個模塊，分配給來自上海、青島、深圳、北京、蘇州、南京和德國的32位工程師協同完成，總設計時間比常規研發設計縮短了近3倍。更宏觀觀察，以城市為節點的科技集群在全球創新網絡中處于“核心”位置，匯聚了大量的國際創新合作。2019年的《知識產權報告》描繪了全球創新熱點城市之間的合作，其中大部分是跨國合作。世界前十大協作熱點占全球熱點所有國際共同發明的26%。

2.數字化分布式開源技術體系

開源起源于軟件，指任何人都可以被授權自由地使用、復制、傳播和改動的軟件，并且其源代碼是開放和共享的。開源模式可以匯聚眾智、多方協同、開放共享、持續演化。開源項目擁有海量數據、大量自動化協作工具、大范圍連接產品、企業和產業，形成網狀產業生態，構建大規模生產和應用場景，本質上是分布式的技術研發與應用。目前，全球97%的軟件開發者和99%的企業使用開源軟件，全球70%以上的新立項軟件項目采用開源模式。區塊鏈項目幾乎全部開源，通過全球開發者的接力貢獻快速發展和迭代。

互聯網的發展促進了更多技術和產業開源開放。尤其是隨著5G及相關技術迅速發展，“萬物連接”成為趨勢。開源式分布式研發在更多領域快速部署，在產業互聯網、車聯網、云計算等領域重新進行研發資源配置，支持多方協同創新協作生產，加快了技術和產品迭代速度。2021年8月，全球領先的人工智能公司英偉達宣布向數百萬用戶開放元宇宙模擬協作平臺，該平臺廣泛連接軟件公司與應用場景，采用開源標準支持數十億設備的3D工作流程，行業設計師、藝術家和審核人員可隨時隨地通過該開源平臺，在共享的虛擬世界中進行實時合作。截至2021年8月，有超過500家公司、5萬多名專業用戶在該平臺上開發應用。

3.數字化分布式協同制造服務

數字時代，許多產品需求個性化強、技術迭代快、設備更新快，更有些時尚品的需求速漲速消。對這種類型的產品，以企業為中心的生產組織形態由于設備能力和員工技術固化，調整余量小，適應性差，面臨新的挑戰。數字平臺能夠鏈接大量企業、產線、設備、倉庫和員工等，形成巨大產能池，按需匹配各種資源，能夠迅速組織起以產品為中心、在一定區域范圍內的分布式制造產線。典型有如“云工廠”，是一種平臺承接訂單并通過拆解制造過程分派給不同企業，針對每個訂單組建個性化“云產線”的分布式協同生產模式。以寧波的協同制造平臺“生意幫”為例，由協同制造供應鏈體系、眾包服務平臺、智造工程驗證實驗室和協同生產物聯網平臺組成，既隨時按需調用平臺上數以萬計的小微工廠同時生產后統一物流配送以提高生產速度，并實時監控各生產設備的聲音、電流、壓力、溫度等10余項指標以確保產品質量。

4.數字化分布式售后服務體系

傳統售后服務主要是由服務商提供的維修和維護等輔助業務，設備制造商只專注于生產與銷售。數字時代，設備產品日益復雜，客戶越來越期望不受時間和距離限制地獲得優質快速的售后服務。為應對擴張的售后服務市場需求，生產商、服務商、供應商之間紛紛通過數字平臺建立分布式的售后服務合作網絡來增強客戶體驗，設備制造商也得以更好地建立和管理長期客戶關系，成為綜合服務解決方案提供商。一個典型的案例是數字時代的汽車制造商通過搭建“產品—生產—供應—運營—運行—售后服務”聯動的多數字平臺體系，轉變為出行服務運營商。制造商、運營商、服務商的異構數據在平臺上集成并授權給不同子系統用戶，提高了售后服務的速度、透明度和性能數據的可見性，使各方受益。

5.數字化分布式科學研究

隨著當代科技縱深發展，對于未知的探索范圍越來越廣，程度也逐漸深入，科學項目在投資強度、學科交叉、實驗成本、參與人員等方面提出了更高的要求，以國際合作開展的大科學項目成為目前探索知識邊界、解決全球性重大問題的重要平臺，包括人類基因組計劃、國際空間站計劃、平臺陣列天文臺計劃等的大科學項目為實現人類進步和社會發展做出了重要貢獻。這些大科學項目不僅需要大量資金，更需要多個國家具備不同專業知識的科研力量共同完成，數字技術為大科學國際合作提供了強大支持。一是數字平臺為各類科研資源提供了協同工作的場景，以開展分布式的前沿研究。例如，人類蛋白質組計劃有16個國家和地區的超過80個實驗室參與，國際地圈—生物圈計劃涉及49個國家成員，全球生物多樣性信息網絡計劃截至目前擁有61個國家的科學數據。二是數字技術為此類復雜科研問題提供了數字化和數據驅動的研究模式。例如，人類基因組計劃的完成以及轉錄組、蛋白質組和代謝組等各種生命組學的進展，正是數據驅動研究的典范（張曉，2019）。一項核能源領域的跨國合作研究項目“國際熱核聚變實驗堆計劃”集合了上述兩個特點，達索系統的3D數字平臺將所有物理組件數據模型化后映射至平臺以創造可數字化協同的基礎，同時為數千人的科研團隊和零部件供應商、數百萬個組件以及海量數據提供實時同步的模擬仿真協作環境。

（二）數字生活服務業分工與效率提升

數字技術廣泛應用帶來服務業分工的快速發展。數字技術使分布于不同空間中的服務片段能夠在時間上同步并在數字平臺上共享，各部分進程的同步可視化協調使分工成為可能。由此帶來的分工效率促進了服務業新業態、新模式的不斷出現。

以音樂服務為例，有了數字技術特別是5G通信網絡之后，音樂服務從現場服務到硬件載體傳輸服務再到網絡空間服務之后，進入了可以遠程分工服務階段。多位身處異地的樂手共同演奏一首音樂、合成一臺音樂會成為可能，類似于一個制造產品將不同零部件布局到不同的地點去制造。一個經典的案例發生在2018年（如圖9所示），6位分布在世界各地的樂手同步演奏了一首樂曲，這首曲子可以在任何一個地點收聽，不僅傳輸的總距離超過了兩萬公里，而且每一位樂手傳輸的距離不一樣，但在低時延高保真5G網絡的加持下，分布在世界各地的聽眾所獲效果沒有任何違和感，品質與現場相差無幾。

再以數字化醫療服務分工為例。5G通信、人工智能、自動圖像分析等正在從根本上改變醫學實踐，極大提高基礎醫學和臨床研究的效率。一是數字技術促進了數據層面的協同研究，網絡技術可以通過近乎實時的協作獲取足夠多的患者數據以滿足循證醫學分析。二是5G基礎設施使遠程協作手術等操作層面的醫療服務分工得以實現。北京積水潭醫院通過5G網絡實施了脊柱遠程螺釘固定手術。現在此類遠程協作手術的平均網絡延遲時間只有28毫秒，遠遠小于5G技術之前第一例遠程手術的155毫秒延時，椎弓根螺釘的放置偏差均小于0.8毫米，準確率和效率都高于傳統純人工操作。遠程手術不僅可以一對一進行，還可以一對多進行，高水平醫療團隊的效率極大提升。如圖10所示。

圖11總結了技術進步提升服務業效率的4種主要形態，它們時間上重疊遞進，空間上將長期并存，持續推動服務業效率的提升。

總之，在信息技術、網絡技術和數字技術加持下，服務業一個日益增加的部分呈現出規模效率、貿易效率和分工效率，特別是服務業分工日趨廣泛深入，促使服務業整體效率顯著提高。不過，數字技術對經濟效率的提升遠不會止步于各類服務業，而是通過數字服務的全鏈嵌入，對其它各類產業和各種經濟行為效率的提升產生廣泛而深遠的影響。

三、全鏈路數字服務嵌入與各個產業協同效率提升

數字服務業不僅自身效率極大提升，而且向消費全域和生產全鏈賦能，提升社會資源配置效率，拓展經濟增長空間。特別是雙邊和多邊數字平臺提供的匹配與協調基礎能力成為一個分析重點（羅歇、梯若爾，2006；甘迪亞、帕門蒂爾，2020）。

（一）消費類平臺精準匹配海量數據提高協同效率

數字化消費平臺首先要具備海量協調能力。消費者需求具有個性化偏好，生產者希望提供多元化定制服務，但長期以來這種意愿缺乏技術支撐。數字技術提供連接巨量消費者和生產者的能力，各方需求特點和供給能力都能在平臺上呈現。平臺同時提供智能化海量匹配能力，消費端搜索技術使消費者能夠選擇感興趣的產品和服務，生產端個性化定制和智能分發技術精準滿足消費需求。在這個過程中，數字技術將鏈路中的每個節點都變得可視可算可交互，為平臺提供了海量個性化全程協同能力（江小涓，2017）。

消費平臺還通過解決信任和信用問題促進各方協作。在網絡空間，交易的范圍、深度和廣度都得到極大拓展，與遙遠的“陌生人”交易成為交易的主要部分，信任就成為首要問題。數字技術能夠抓取多種信息，刻畫出市場主體和個體的信用狀況，促進交易，還能對失信行為進行處罰。例如匯聚各方對產品和服務質量的評價，成為規范交易行為的重要手段。再如通過對語言文字和圖片的智能比對以及更多的智能信息審查和過濾機制等，能夠在海量交易中保護知識產權，規范交易行為。數字技術還能快速塑造各方信用。交易數據具有實時高頻和易驗證、多維度、數據量大和顆粒度細等特點，為交易信用的有效構建提供了可能。例如互聯網銀行，匯聚客戶線上線下各種實時相關數據，在從事傳統銀行認為高風險高成本的小微企業和個體貸款業務中能更好地識別與應對風險。銀保監會數據顯示，2020年四季度，國有大型商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行和民營銀行的不良貸款率分別為1.52%、1.50%、1.81%和1.27%，微眾、民商、新網、眾邦等互聯網銀行均在民營銀行之列，見圖12。

平臺的海量協調能力促進了線上消費的快速發展。根據國家統計局和商務部數據，我國網絡零售額增長明顯快于社會消費總額。如圖13所示，網絡零售額由2001年的10.4億元增長至2020年的11.76萬億元，同期社會消費零售總額由4.22萬億元增至39.20萬億元；“十五”、“十一五”、“十二五”和“十三五”期間，網絡零售額年均增速分別是社會消費零售總額年均增速的7.9倍、5.6倍、4.0倍和4.1倍。消費整體線上化水平在2012年首次超過5%（6.37%），在2014年超過10%（10.75%），2020年增至30%，顯示出強大增長能力。

（二）產業平臺全鏈路數字服務提高協同效率

數字時代，依托產業互聯網平臺，在產業鏈條中引入數字服務提高全鏈效率，是制造業、礦業和農業數字化轉型升級的重要內容。

產業平臺將多種數字化服務嵌入產業全鏈。常用的有金融服務鏈路、消費者定制鏈路、智能化采購鏈路、市場端智能庫存與銷售鏈路等，這些高度專業化的數字服務內化在產業鏈路上，能達到鏈上企業易于獲得服務、服務企業易于尋找客戶和頭部企業為合作者賦信等多種效果，以同步高效的協同能力提升全產業鏈經濟效率。許多情況下，這些平臺會繼續向更多行業和領域拓展，通過數字在整個產業生態中的應用，驅動更多產業進行高效協同和效率提升。

產業平臺為全鏈企業提供數據相關服務，提升鏈上業務貫通和協同能力。數據服務能夠貫穿工業生產所有環節形成多業務響應能力，可復用的數據資源被沉淀到平臺，形成的分析結果再通過平臺用于各生產環節。有研究介紹了眾多傳統行業中此類全鏈路產業平臺，一個典型案例是全球領先礦業公司力拓的“未來礦”平臺全面集成礦石生產過程數據，并將數據分析結果以通用格式實時共享至采礦、調度、維護各個環節，同時提高了安全性和采礦效率（卡斯特羅、弗伯利，2015）。國內有裝備制造業的柔性生產平臺系統的數據采集和分析服務已經實現了全工廠、全流程覆蓋。還有平臺更將數據鏈路延伸至用戶端，例如海爾的全球首個以用戶為中心的工業物聯網平臺“卡奧斯”，用戶主導的大規模定制生產模式提高了整個產業生態圈的數字化協同效率。

（三）就業平臺遠程鏈接和智能匹配提高勞動力市場效率

勞動力市場的供需匹配問題是經濟學研究的重要問題，數字技術促進了勞動力市場的匹配效率。有研究指出，基于平臺的資源重組與聚合也發生在勞動力市場，提供生產和服務的勞動能力被分解，即所謂的“靈活就業”，勞動者的分工時效得到提高（孫亞男，2017）。就業平臺能夠匯聚巨量求職者和需求方，通過計算對勞動的供給池和需求池進行大規模、高效率的精準匹配。

國際勞工組織（2021）的調查數據顯示，全球數字勞工平臺從2010年的142個增長到了2020年的777個以上。通過數字平臺從事自由職業的勞動者中，有17%是“移民工人（migrant workers）”，這一比例在發達國家更高，為38%。我國2016~2019年靈活用工市場規模年均復合增長率也高達45%。有研究指出，這些求職者與客戶之間建立聯系不再通過以往的勞動中介機構，而是基于互聯網平臺（陳根，2017）。

有研究指出，就業平臺的遠程展現機制、匹配機制、信譽機制等，為進入線下市場困難的勞動者創造新的就業機會，提高他們的收入水平。在平臺上所有人都可以便捷上線，有平等呈現的機會，在海量資源中發現最合適的彼此并直接交易與合作。平臺還能為這些新進入市場的“陌生人”賦予信用。這極大降低了低優勢人群進入市場需要的信息成本、資源成本、交易成本等。美團平臺的騎手有77%來自農村，約1/4來自原來的國家貧困縣。2018年阿里平臺上的女性創業者占比為49.2%，女性得以在實現家庭照料的同時完成線上工作，增加了女性參與市場的機會。平臺還為低資產人群提供更多資源獲取機會。互聯網銀行、移動支付等可以為小微企業和個人提供大量的金融服務，拓展了貧困地區和貧困人口的融資渠道。

四、數據全納、數實孿生與產出效率疊加

數字技術賦能各類產業以及各種經濟行為，其本質是生產消費數據資源的收集匯聚和智能算法結果的回嵌應用。所有消費和生產環節、所有空間物品及各類行為動作都數據化之后，可以稱之為數據全納的實現，意味著人類可感知物理空間所對應的數字空間全面生成，數字空間能夠持續優化相關機理模型并回嵌到物理空間。此時，所有人類的經濟行為都會在物理空間和數字空間同步提供產出，帶來產出效率的倍增。

（一）數據原生、數據次生與數據全納

從數據產生與產業活動的關系看，筆者將數字時代的產業類型分為“數據原生產業”和“數據次生產業”兩類。

1.數據原生產業及其天然數據基因

“數字原生企業（digital native enterprise）”最早由全球性研究機構“國際數據集團”的研究團隊羅森等人提出，指那些高度依賴于將數據轉化為知識的業務類型的企業（羅森等，2017）。數據原生產業從產生之日起，就產生數據并以數據作為基本要素生存發展。觀察當下數字技術和數字產業的狀況與發展趨勢，數據原生產業至少包括以下幾組類型。

第一組是數字平臺企業。谷歌、臉書、優步、阿里、騰訊和百度等都是典型的“數字原生企業”，其價值創造植根于數據的提供和分析之中，形成了基于數據的商業模式，數據基因原生于價值鏈各環節。這些企業因數據而生存和發展，主要由客戶數據的生產和交易推動，客戶的實時數據為了解他們的愿望和需求提供了重要線索。積累、維護和分析這些數據是平臺的一項關鍵能力，也是商業模式的基礎條件。

第二組是專業數據生產商。包括數據采集整理、數據標注和數據分析領域的生產者和交易者。數據采集主要以計算機視覺和語音感知兩類技術實施；采集后的數據包括圖片、語音、文本等，都需要進行數據清洗和標注服務。專業數據生產商的運營方式有自營、外包和眾包等類型。有些企業還提供延伸服務，包括數據二次開發服務、數據分析咨詢、數據庫管理等。例如我國較早成立的數據服務供應商“數據堂”，主要運用人工智能和大數據技術提供數據集產品、數據標注服務、數據定制服務和解決方案等，服務的數據應用涵蓋生物識別、語音識別、自動駕駛、智能家居、智能制造、新零售、智能醫療、智能交通、智能安防、手機娛樂等豐富場景。

第三組是依托數據的新創企業。這些企業走在創新的潮頭，以各類獨角獸企業為代表。這些成立時間短、資本市場看好的新生公司不僅數量迅速增長，而且愈來愈多是數據原生企業，金融科技、軟件服務、電子商務、人工智能、健康科技領域的企業占全部獨角獸企業的比重均超過10%（見表1）。2021年我國獨角獸企業已經全部是數據原生企業。

第四組是數字相關基礎設施企業。收集計算傳輸數據所需的新基礎設施投資巨大，后續價值實現更需要大量行業創新應用做支持。中國新型數字基礎設施建設規模大，截至2022年7月，累計建成開通5G基站達196.8萬個，占全球70%以上；目前5G移動電話用戶達3.55億戶，約占全球的3/4；截止到2022年6月，我國數據中心機架總規模已超過590萬架，達到世界領先水平。據報道，2021年數字基礎設施投資達1.16萬億元，占當年基建投資額的7.7%，其中5G投資1849億元，占電信固定資產投資比達45.6%，對增長的貢獻突出。

2.數據次生產業及數據基因植入

數據次生產業是指傳統產業的數字化轉型、數據基因的植入與產業數字機理模型的形成。這個轉型過程的基礎是對經濟活動產生的數據進行收集、存儲、分析和回嵌應用。較早時期這個轉變過程主要集中在征信產品、政務數據、金融數據等領域，而后向醫療、能源、消費、司法、交通、教育、物流、旅游等領域延展。制造業數字化轉型相對較晚較慢，主要是因為制造業中許多業務數據非結構化，場景復雜，處理難度高。現在制造業數字化進程正在加速，我國已經有100多家規模較大、商業模式明確、鏈接主體較多的產業互聯網脫穎而出，鏈接網上各類企業超過100萬家。但制造業全面數字化轉型和數據基因植入，仍將需要較長時間的探索和努力。

數據次生產業的地位并不亞于數字原生產業。數字化不同于信息化的一個重要特征，就是信息化可以單機單臺單廠推動，而數字化需要鏈接和協同才有價值。數據原生企業的數據來源和處理結果應用主要是傳統產業和社會，數據基礎設施需要廣泛服務于傳統產業和社會才有用武之地，工業互聯網平臺上的智能控制系統需要收集處理全網各個節點各種行為的數據，優化后的模型或解決方案也需要向全網回嵌和釋放。雖然實現數字化轉型的制造業比重并不太高，但由于制造業總體規模較大，生產過程連續進行，因此產生的數據量規模較大，同時產業數據是b2b（企業與企業間）類型的數據，數據價值化和交易比例較高。據麥肯錫估計（如圖14所示），數據在世界范圍的流動創造的增加值中，制造行業數據最多，高達3584EB，占比20.87%。由此可見傳統產業數據化的巨大潛力。

3.全部可感知空間的數據化

除了數據原生產業和數據次生產業，數據基因還要植入所有人類可感知空間和可感知行為。空間數據化感知是各類物聯網傳感器和數據智能挖掘手段自動將物理空間中人和設備的各種狀態數據接入核心數字平臺，生成完整且相互關聯的空間數據集。行為數據化感知在此基礎上進一步通過對人、機、物動作和行為的連續、實時數據匯總、關聯、共享、反饋，形成多維協同的全時數據集。上述數據集共同構成描繪物理世界生產生活行為、反映空間運行規律的感知智能。例如智能車路協同感知系統整合利用路側感知設備、車載感知設備和5G移動設備，形成對道路交通空間的全面感知。全域能源管理系統、城市安全運行物聯網體系、智慧城市大腦等都可看作全域數據化感知的類型。

4.數據全納時代

當所有產業、所有人類可感知的物理空間和行為動作全部數據化后，物理世界就完成了數據全納過程：所有物體、行為和過程都可以用數據形態表達，數字世界正在日益逼真地描述并優化物理世界的運行。數據全納標志著數字時代全面來臨。

（二）數實孿生與產出效率疊加

數據全納為“數實孿生”創造了條件。“數字孿生”最早由邁克爾·格里夫教授提出，2009年美國空軍實驗室提出了“機身數字孿生（Airframe Digital Twin）”的概念，2010年美國航空航天局也開始在技術路線圖中使用“數字孿生（Digital Twin）”術語。數字孿生的特征是物理空間中的實體事物與數字空間中的虛擬事物之間具有可以連接數據通道、相互傳輸數據和指令的交互關系。

數據資源的匯聚計算和全域全鏈的嵌入應用，使得原本一個物理世界的實體過程變為實體過程與數據過程的孿生，帶來實體和數據雙重價值。在現實世界，裝備（產品）以物理實體存在，在生產過程中產生增加值，形成了物理裝備（產品）資產；與此同時在數字空間，裝備（產品）的數字模型同步生成，形成了數字資產。所有經濟社會活動同時獲得實體價值和數據價值，不斷彼此賦能，共同實現增值，此時一個行為過程將實現雙重價值創造，提升了經濟效率并帶來新的增長空間，如圖15所示。

此時人類進入了數實孿生時代，所有經濟社會活動都可以用數據來表達。數字世界不只有現實世界的映射，還具有現實世界中尚未實現或難以實現的體驗與交互。再進一步，數字世界與現實世界將實現全景融合與實時交互，現實世界中的一切都將同步到數字世界中，數字世界經過優化處理后的結果也將回嵌到現實世界，提高現實世界行為的合意性，提高全社會資源配置效率，提供新的增長源泉和增長空間，人類社會全面進入數字時代。

（注：文中圖表有刪減。）

文章刊發：

江小涓、靳景：《數字技術提升經濟效率：服務分工、產業協同和數實孿生》，《管理世界》，2022年第12期，第9~25頁。