數字經濟學的基本問題與定性、定量兩種分析框架

摘 要：“十四五”時期，數字經濟將從應用階段深化到轉型階段。本文針對當前數字經濟學“以某種技術為手段的經濟”這一研究定式，提出數字經濟學要從研究“用”變，深化為研究“體”變：將理論經濟學對數字經濟的基礎性解釋，從解釋技術變化（數字），深化為解釋經濟變化（經濟）。以此適應經濟實踐中，從數字應用“用變”向經濟轉型“體變”的深化。數字經濟以生產方式轉變的形式區別于工業經濟，以體現信息生產方式為特質。數字經濟學實現了信息生產力和生產方式的內生化。數字經濟學的價值論要順應經濟轉型的大勢，調整到創新驅動這一根本價值主張上來。數字經濟的基本經濟問題即“品種—數量—價格”的均衡與最優問題，可以從定性、定量兩種框架進行理解。本文重點探討數字經濟學研究如何增強問題意識與改進議題設置，以提高理論對現實的解釋力，改變理論滯后于實踐的現狀。

關鍵詞：數字經濟學;價值論;定性分析框架;數理分析框架;異質完全競爭;“數量—品種—價格”三維數理框架

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2020）11-0013-09

一、數字經濟學的問題意識

（一）當前數字經濟學研究存在的突出問題

隨著數字要素成為引領全球經濟增長的主要動力源，數字經濟在整體經濟中發揮的作用越來越大，數字經濟學研究也越來越成為學界關注的熱點。但是，當前學界對數字經濟學議題的設置水平與能力遠遠低于對工業經濟的研究，導致理論遠遠落后于實踐。提高數字經濟學研究對現實的解釋力，成為當前突出的瓶頸問題。自從泰普斯科特[1]提出“數字經濟”這一概念，以及1998年美國商務部發布《浮現中的數字經濟》[2]以來，數字經濟的經濟學研究一直停留在經驗歸納的階段，且主要是對技術經驗特征的歸納。國外對數字經濟的各種定義普遍認為，“數字經濟”是一種基于數字技術的經濟。在對數字經濟進行界定時，共同隱含的定式是“以某種技術為手段的經濟”[3];而在論及經濟本體方面，尚沒有《國富論》那樣的標志性基礎理論研究成果問世。

以1992年“信息高速公路”的提出為標志，信息革命迄今已歷經28年，在理論研究領域，應該產生的數字經濟的“國富論”仍未產生，理論發展嚴重滯后于實踐。比較工業革命同期的經濟學，理論滯后于實踐的現象并沒有現在這樣嚴重。工業革命自1750年前后開始，《國富論》于1776出版，工業經濟的初步理論自覺只用了26年時間就已完成。工業經濟的研究直指問題要害，早早地就擺脫了當前數字經濟領域中“以某種技術為手段的經濟”的“洋務運動”式的議題設置方式。斯密等經濟學家沒有花費時間和精力去研究以蒸汽機技術為手段的經濟、以電力為手段的經濟等，而是早早地從經濟本體出發，以價值論的創新，提出了不同于重農學派的綱領性主張，在歷史發生的當下，就用理論解釋了現實。這是因為，只談技術應用不足以將工業經濟同農業經濟進行實質區分。農夫開上拖拉機，從事的可能仍然不是工業經濟，而是小農經濟。

在我國，學者們已經認識到，“數字經濟是一種與農業經濟和工業經濟完全不同的經濟形態”[4]。數字經濟是一種“更高級的經濟形態”。為此，學者們應該對數字經濟發生的變革進行分析，以找尋其快速發展背后的經濟學邏輯[5]。但沿用“以某種技術為手段的經濟”這種界定方法，最大的弊端是容易把數字經濟理解、解釋成“以數字技術為手段的工業經濟”（如工業經濟4.0），即本質上不是數字經濟的那種經濟，從而在概括“完全不同”的點上，本末倒置，把“更高級”只理解為技術更高級，而生產關系、生產方式仍然依舊。如果斯密當年也把工業經濟錯解為農業經濟4.0，就會錯失批判與超越重農學派的機會，從而淪為重農學派的某個升級版。相反，晚清在洋務運動中，如果不把工業經濟錯解成農業經濟的某個技術升級版，也不致于錯失機遇。在缺乏經濟學基礎理論研究突破的情況下，單純以技術之“末”討論數字經濟學，極易流于表面化。隨著技術升級，人類社會將不斷升級出大數據經濟學、云計算經濟學、物聯網經濟學、5G（6G、7G）經濟學……，但經濟學本身卻沒有實質性改進，仍然是工業經濟學的某個升級版。這樣的研究只是以數字為技術手段的工業經濟，而不是真正的數字經濟。

（二）數字經濟學的問題與議題重置

當前學界對數字經濟學問題意識的偏離，落在議題設置上的主要表現是，對工業經濟與數字經濟的區分偏離了生產方式這條主線，使數字經濟的本來面目雖然在細節上清楚，但在整體上模糊。信息革命在經濟上帶來從工業生產方式向信息生產方式的轉變。數字經濟以生產方式轉變的形式區別于工業經濟。數字經濟學以體現信息生產方式為特質。資本家與知本家都可以采用數字技術手段從事經濟，但可能從事的是兩種不同的經濟。他們之間真正的不同，不是技術上的不同，而是生產方式的不同?！耙阅撤N技術為手段的經濟”這一學術定式，容易從兩個方面迷失問題的焦點：一是把社會科學的生產力，談成了自然科學的科普;二是用文學的方式討論生產方式，而不能用經濟學的語言表述問題。

1.數字經濟學如何將信息生產力內生化

許多數字經濟的研究成果被專業的經濟學家認定為不是對經濟學問題的討論。從這些研究者自身方面找原因：把高科技直接當作生產力，如此設置數字經濟學的議題是否科學，是值得商榷的。有什么樣的生產力，就有什么樣的經濟。農業革命、工業革命和信息革命，都是技術革命引發生產力革命的結果。經濟學不能用農民的經驗去指導工人，也不能用工人的經驗去指導知本家，根本原因是人與自然的關系（技術、生產力）發生了范式級變化，引致了人與人關系（社會、生產關系）的改變。“以某種技術為手段的經濟”這種學術表達，優點是抓住了一般專業經濟學家經常忽略的生產力問題，但缺陷在于：把自然科學意義的科技直接當作了經濟學意義上的生產力。

（1）數字經濟學應從價值角度認識數字科技

在經濟學中內生生產力，同“以某種技術為手段的經濟”定式不同，先要把自然科學的技術概念消化、轉化為社會科學的概念（價值概念）?，F有數字經濟學研究中的大數據經濟學、云計算經濟學、物聯網經濟學，把自然科學上的技術概念直接套用經濟學概念，容易脫離經濟學的樹根，使本屬經濟學的問題變得細枝末節化。斯密、李嘉圖的學術規范是把重農學派與工業階級經濟學理論上的不同，從技術不同轉化為價值不同，即從農具技術與工業技術的不同，先提煉、轉化為使用價值（自然價值）與勞動價值（工業價值）的區別，然后追問：是什么創造了價值。

經濟學家從農業技術中產生了重農學派的價值主張，認為生產是由自然創造價值，綿羊在睡覺的時候自然地“生產”羊毛;從工業技術中，產生了勞動價值論，強調機器生產（加工）創造了價值。生產勞動是物化在商品中的勞動。斯密[6]指出，“制造業工人的勞動，通常會把維持自身生活所需的價值與提供雇主利潤的價值，加在所加工的原材料的價值上”。這就把加工這種看不見、摸不著的價值，當作一種新的價值，發現出來，肯定下來。

按照這樣的規范，數字經濟學需要將信息技術與工業技術的不同，先轉化為價值上的不同。如從加工價值論發展為服務價值論（或創新價值論）。傳統勞動價值論是工業經濟的產物。其工業經濟的特征體現在對價值的重新發現中，超越了農業經濟的視野，從制造這種新經驗中，提煉出“加工”這一特征，作為價值的新內涵。經過這一提煉，把加工從重農學派語境中“非生產性”的勞動（非動物性、植物性的“生產”），正本清源為生產性勞動（人特有的“生產”）。從斯密到馬克思，把非加工活動，如服務理解為非生產性勞動。并非不認為服務創造（“生產”、產生）價值，而是認為在工業化的當時，服務占經濟比重較小，因而不是價值創造（“生產”、產生價值）的主要活動。數字經濟從某種意義上說，是將服務從非生產性活動變為生產性活動的經濟，其“生產”性表現在相對于制造產生更高的附加值上。從實證形態看，數字經濟是差異化技術（信息技術相對于工業技術更具差異性更具差異性的意思在這里是指信息技術一般處理差異化的平均成本遞減，而工業技術一般處理差異化的平均成本遞增。）與差異化經濟（服務活動相對于制造活動更具差異性）的結合。由數字經濟中的技術現象中提煉出價值問題，應當是從生產性勞動與非生產性勞動的區分中概括出無差異價值（加工價值）與差異化價值（服務價值）的區別。從而使“生產”這一概念的價值創造含義，從無差異的活動（如標準化的加工）創造價值，因而稱為生產，發展為差異化的活動（如非標準化的服務、體驗）創造價值。因此，對于創造價值來說，也是“生產性”的。

馬克思關于“自由而全面發展”的主張，已含有創造性勞動、差異化活動創造價值的意蘊。創新，從本質上說，就是一種差異化，從而“與眾不同”地創造價值。熊彼特關于創新的定義，更是將差異化與無差異化作為區分是否創造新價值的標準：物質投入驅動的制造活動，只是物質的“循環流轉”，不創造新價值;而只有創新驅動的活動，才創造新價值。這意味著，創新才是“生產”性的。雖然不宜將制造與服務、無差異與差異化活動對立起來，而要堅持以工業化為基礎，以信息化為主導，但不否認的是，數字經濟學的價值論，要順應經濟轉型的大勢，調整到創新驅動這一根本價值主張上來。

數字經濟學應從價值角度認識數字科技，而不是從自然科學角度認識問題。那樣會令對經濟問題的討論陷入每幾個月升級一次技術的理科含義辯析中，從而被工程師牽著鼻子走。應認識到，信息革命總潮流中所有子潮流的技術，其價值內核都是同方向的，都可以歸結為差異化價值與非差異化價值的不同，然后再向經濟學深處去探索：如果內生價值論，可以直接引入異質性、同質性的區別;如果外生價值論，可以歸結為差異化（壟斷競爭）與非差異化（完全競爭）的實證區別。

（2）數字經濟學應從價值角度認識要素

數字經濟學研究如果離開價值論基礎而直接談要素，會出現“隔靴搔癢”的弊端。例如，如果認為數字經濟與傳統經濟的不同在于要素不同，即以信息、知識、數據要素替代物質要素。這樣的思路，其中間邏輯環節是斷裂的，這樣的研究思路只能在問題的外圍兜圈子，而無法直達問題的根本。例如，有經濟學者以唐詩宋詞為證，說明中國古代就是知識經濟。繞過了知識要素的投入產出在經濟中所占比重及引致的制度變化，會進入以偏蓋全的認知誤區。這是因為，脫離生產方式與社會關系，僅從要素談要素，難以抓住問題的實質。

馬克思討論資本不是把資本當作物質要素，而是將資本當作社會關系來認識。兩個“劍橋之爭”在談論資本時，也是以古典經濟學與新古典經濟學的價值論背景不同（同質性、異質性之爭）為學理根據的。把數據當作新型生產要素，這雖然是一個重大進展，但在分析數據的要素特征時，研究者往往容易陷入用自然科學描述替代社會科學描述的誤區。要解決這一問題，可以借鑒威廉姆森以專用性與通用性來劃分資產的方法，用價值性的描述替代技術性的描述。例如，可以從通用技術（General Purpose Technology，GPT，技術界一般譯為通用目的技術，指數據技術等）中提煉出“通用性資產”（General Purpose Assets，GPA）。如此一來，就可以把工程學的概念轉化為經濟學的概念。

如果單從技術角度描述“通用性資產”，可能會使用“平臺”“通用軟件”“數字孿生的解決方案”“數字化生產資料”等名詞，但如果陷入了技術性分析，即使成為大數據專家、云計算專家，仍保證不了不在經濟學專業上離題，如離開“完善數據要素的產權性質”這個正題。相反，跳出技術，從社會關系來看數據要素，應該關注的實踐問題是“通過平臺一次性固定資產投資，中小企業多次復用”“推動云服務基礎上的輕重資產分離合作”，以及“平臺免費提供基礎業務服務，從增值服務中按使用效果適當收取租金以補償基礎業務投入”。其中的理論問題分別包括：

第一，如果確定數據資產是“通用性資產”，經濟學關注的重點不局限于數據是二維數據庫中的數據還是非結構化數據，是相關關系數據、因果關系數據還是因果推斷數據，而要研究數據與威廉姆森說的“作為某種制度基礎的資產專用性”是什么關系。通用性資產的價值形態（貨幣資本，如凱恩斯的定義）與使用價值形態（生產資料，如哈耶克與奧地利學派的定義）之間的關系，同專用性資產的二者關系，相反在什么地方。例如，什么樣的產權性質使通用性資產可以實現“通過平臺一次性固定資產投資，中小企業多次復用”，但專用性資產卻不可以。

第二，數據資產的“通用”（共享）為什么不怕被“搭便車”，其利益補償機制是什么？這時經濟學的關注重心不應是云計算（基于云的技術關系），包括公有云、私有云的技術架構，而應是云服務（基于云的社會關系），包括產品免費而服務收費，為什么服務收費的機制不是按“使用”收費，而是按“按使用效果”收費，等等。

第三，數據資產為什么會“推動云服務基礎上的輕重資產分離合作”;平臺企業與應用企業圍繞數據資產進行的這種資產分工，為什么要突破現代產權制度，而強調“使用而非擁有”的新的產權安排;企業組織為什么會因此向生態組織轉變，等等。

數字經濟學研究數據要素，不僅要研究要素的資源配置原理，而且在利益分配上應具有實質性內容，要在價值的基礎上對于價值的剩余問題提出數字經濟學的獨特見解。例如，要能夠對農業經濟、工業經濟和數字經濟三類“剩余”進行區分：區分重農學派的剩余（諸如綿羊在睡覺時在“本金”上長出的“剩余”羊毛）、李嘉圖的剩余（加工產生的剩余），以及熊彼特的剩余（以創新替代物質要素投入“創造新價值”）。不同類型的剩余都涉及要素在不同主體之間的利益分配。通過這種分析，可以有效地解釋數字經濟的“知本”現象。例如，為什么香港資本市場對待數據資產，從同股同權，轉變為同股不同權，以保護創始人的個人知識。又如，為什么在蘋果商店中，資本會將剩余的大部分自愿地分配給勞動者。將問題深化為在創造價值上，兩種“驅動”之間的區別，即創新驅動（“創造新價值”）與物質投入驅動（物質性的“循環流轉”）在創造剩余上的不同。這才能夠與當年重農學派與勞動價值學派之爭落在土地與資本的要素問題時的意識，達到同一水平。

2.數字經濟學如何將生產方式內生化

生產方式是生產力與生產關系相結合的結果，有什么樣的生產方式，就有什么樣的經濟與經濟學。數字經濟學對生產方式的描述，不能采用工程學的表達方式。而經濟學家確實也存在缺少數字經濟生產方式解析手段的問題，這就需要對方法進行創新。經濟學本應具備區分不同生產方式的功能，但現有經濟學并不具有這種功能?，F有經濟學主要興起于工業革命時期，總體來說，是對工業生產方式的理論總結。這在工業經濟時期并沒有問題，但在“工業化任務基本完成”（2020年）條件下套用，就可能發生將局部經驗當作普遍原理的錯誤。要把經濟學從工業經濟這種特例解釋進行推廣后，才能適用于數字經濟，這就需要在議題設置上，加強對信息生產方式作為前提條件的洞察。

具有通論價值的經濟學，至少要能夠區分三種不同的生產方式——定制化的農業生產方式（小批量、多品種）、大規?；墓I生產方式（單一品種、大批量）、大規模定制化的信息生產方式（大批量、多品種）。這三種生產方式分別體現三種具有不同歷史特點的經濟規律。在高維的經濟數學分析中，把三種生產方式的數學轉換關系高度歸結概括為隨機網絡、規則網絡與復雜網絡之間的圖值轉換關系[7]。用文學筆法，當然可以描述出信息生產方式豐富多彩的特征，但經濟學有自己的歷史傳承，真正能經歷數學分析考驗的指標，只有批量（Q）、品種（N）這兩個。

從計量上實證地辨識生產方式，需要使用“數量Q—品種N”二維的方法，而以往任何經濟學分析框架中都只有數量Q，沒有品種N（新凱恩斯學派是個例外），這使得此類經濟學分析框架只能識別“單一品種、大批量”，但無法識別“小批量、多品種”和“大批量、多品種”。由此，經濟學對農業經濟、數字經濟的解釋力大為弱化。數字經濟首當其沖，索洛悖論認為，信息技術有投入、沒產出，就是因為缺乏辨識數字經濟特有產出的計量維度。專門擅長解釋工業經濟的經濟學（典型如新古典理論），隱含著將品種設為1（“單一品種”）這樣一個默認選項（稱之為“同質性假定”）。這相當于將“單一品種”這樣一種純屬工業經濟的特例，當作了人類歷史的一般。數字經濟的實踐表明，人類并不是只有傳統大規模生產制造這種以“單一品種”為常態的經濟，在數字經濟中，以質量、創新、體驗為基礎的“多品種”多樣化經濟，才是更為普遍的情況。

數字經濟學不能事無巨細地羅列信息技術在經濟中引發的各種表面新現象，尤其不想因為羅列引起“數字經濟只有技術變化，沒有經濟學變化”這種舊學為體、新學為用的“洋務運動”式的認識，而是希望通過經濟學的范式變革，向世人顯示，信息革命真正的經濟影響在于改變數字背后的經濟及經濟學，而不僅僅在于引起數字技術在既有經濟和經濟學軌道上的應用性變化。

二、數字經濟學的認知核心

中國信息經濟學會理事長謝康提出，“如果經濟分析不以均衡為核心，那以什么為學術共同體的經濟學認知核心？如果互聯網經濟分析以均衡為核心，那理論創新的基石在哪里？期待‘出新意于法度之中，寄妙理于豪放之外的理論創新源于大家的討論和思考”。這是針對數字經濟研究要不要把均衡作為核心的學術爭論。均衡問題是經濟學中牽一發而動全身的全局性問題。在數字經濟學研究碎片化的當下，抓住全局性的問題尤顯重要。在經濟學的議題設置上，根據提出問題的需要，內嵌了可以辨析生產方式的基本框架——從而區分工業經濟與數字經濟——會帶來經濟學基本問題的變化，引發經濟學的“體”變。

現有資源配置型微觀經濟學的基本問題可以概括為“數量—價格”之間的均衡與最優問題。數字經濟學將其推廣為“數量—品種—價格”的均衡與最優問題。由于小批量、多品種中的品種是數字經濟生產方式的核心，不可能繞過品種問題來認知數字經濟。這里的品種與數量一樣，是一種泛指，泛指一切因質的差異而生的量。通過泛指意義上的品種，把質量、創新與體驗作為數字經濟的“體”加以系統化?？梢院唵蔚卣J為，工業經濟與數字經濟的主要區別在于：數字經濟假定數量Q不變，品種與價格之間的關系構成異質完全競爭（又稱壟斷競爭）為主的經濟;工業經濟假定品種N不變，數量與價格之間的關系構成同質完全競爭為主的經濟。如果不進行定量分析，這里由品種量化的一切，都可以等價于壟斷競爭的文字描述。

（一）數字經濟的基本經濟問題

數字經濟學有沒有基本經濟問題呢？所謂基本問題，就是回答數字經濟有什么總的不同。如果認為沒有，那么數字經濟學研究就應該分散化為一堆碎片，分別研究網紅、直播、微信、5G、空天網絡、互聯網+、平臺、工業互聯網、電子商務等一個一個局部，就像巴爾扎克的《人間喜劇》一樣，勾勒新興經濟的一切細節，讓人們自己去感知新經濟（資本家）與舊經濟（地主）有什么不同。但經濟學與小說畢竟不同，斯密用“自給自足—供求分工”這一對比，在基本問題上抓住了新舊經濟的本質區別。數字經濟時代，經濟學的基本問題為“數量—品種—價格”的均衡與最優問題。

率先從經濟學基本問題角度思考新舊區別的研究不自今日始。經濟學歷史中，就有這樣的傳統。1977年D—S模型的提出，就是一個最高水平的范例[8]。至少有三位諾貝爾經濟學獎得主（斯蒂格里茨[9]、克魯格曼、羅默）采用了D—S模型。迪克西特和斯蒂格利茨在1977年的著名論文《壟斷競爭與最優產品多樣化》中提出一個劃時代的主張，“經濟學中的一個基本問題是：一個市場解能否導致社會最優的產品數量和產品種類”。經濟學的基本問題，由此從工業經濟時代的“數量—價格”的均衡與最優問題，拓展為數字經濟時代的“數量—品種—價格”的均衡與最優問題。

作為張伯侖模型的數學版，D—S模型首次建立了內生品種的數量—價格均衡模型。將品種作為新范式，補充納入到經濟學基本問題的框架中，由于內生了品種，客觀上使經濟學從不具備區分工業經濟（單一品種）與數字經濟（多品種）的功能，變為具備這樣的功能。使單一品種的經濟與多品種的經濟，從無從區分變為可以證實的區分。這樣做的重大意義在于，在實際上突破了經濟學的基本假定。因為同質性假定無非是指品種唯一（N=1），從而外生于經濟學。突破這個基本假定之后，品種作為內生變量納入均衡與最優分析，等于放松這一假定，變為N>1。在這一突破同質性假定的成就之下，三百年來在蒸汽機、電力、紡織等領域發生的技術革命中發育成熟的經濟學硬核，重新確定了一個基本的提升方向。這一突破也結束了經濟學無法區分工業生產方式（單一品種）與信息生產方式（多品種）、無法區分工業經濟學（以無差異均衡為常態）與數字經濟學（以差異化均衡為常態）的歷史，成為撬動經濟學“體”變的杠桿。

（二）數字經濟學的分析框架

在“以某種技術為手段的經濟”這種定式下研究的數字經濟，潛在的研究框架是自然科學式的。理解其中的核心概念，如大數據、云、物聯網等，需要技術產業部門的理工科知識背景。掌握這些知識，對于科普來說是有必要的。但是，僅憑技術概念難以把經濟學的基本框架性問題提煉正確。本文根據對經濟學基本問題的理解，把數字經濟學校正到社會科學基本框架中之后，重新加以認識，明確哪些是經濟學適合討論的問題?？梢杂卸ㄐ浴⒍績煞N基本的框架性理解，兩者之間只有形式區別，內容完全是等價的。

1.如果不定量化，數字經濟學可選的定性分析框架

沿著上述劃分的經濟學基本問題，如果不采用數學方法表述，甚至可以不引入品種這個計量概念。品種無非是差異化、多樣化、異質性的計量單位。如果不計量，是否保留這個單位也就不重要了。在傳統經濟學中，品種的替代現象是品牌、專利。在數字經濟學中，可以把品種直接替代為質量（供求差異化）、創新（供給差異化）和體驗（需求差異化）。工業經濟與數字經濟的基本區分，在定性上，可以表述為同質完全競爭與異質完全競爭的對等區分：工業經濟以同質完全競爭為主導的市場取向，數字經濟以異質完全競爭為主導的市場取向。這正面回答了新經濟除了技術的新之外，在經濟上到底新在何處的問題。把問題歸結到競爭這個市場經濟的根上來。

（1）從經濟學自身主脈而非技術中梳理數字經濟學的框架

“以某種技術為手段的經濟”這種表達，在經濟學上是無根的，接近于孫悟空式的表述（信息沒爹沒娘，從硅谷和中關村的石頭中蹦出來）或雅典娜式的表述（知識沒爹沒娘，從宙斯的腦殼中蹦出來）。而從市場經濟的根上來表述何為數字經濟，使數字經濟學成為繼承人類優秀成果、從經濟史中自然發展出來的知識。這有助于克服當前來自技術界的數字經濟學研究中普遍存在的經濟學虛無主義傾向。完全競爭與壟斷競爭的爭論——實際是無差異經濟與差異化經濟的爭論——是經濟學的固有爭論。這種爭論先于工業技術（無差異技術）與信息技術（差異化技術）的分工。異質完全競爭是張伯侖[10]提出的概念，這是壟斷競爭的真實所指。壟斷競爭只是人們給異質完全競爭起的“外號”。而經濟學中常用的完全競爭一詞，實際只是指同質完全競爭。異質完全競爭對應的實證現象是差異化、多樣化、異質性（三者的計量結果沒區別）。品種問題的提出針對的正是此類經濟本體。正如斯蒂格里茨[9]指出的，“市場經濟的一個關鍵性特征就是能夠創造出許多多樣化的產品。標準的新古典范式忽略了市場經濟這個重要特征”?；ヂ摼W經濟發展中的許多創新和貌似“壟斷”的現象，只有在差異化、多樣化和異質性意義上，才可以理解到互聯網經濟是完全競爭的現象。數字經濟學要從市場經濟的角度理解數字經濟是什么，而不是僅從技術角度理解。

在提煉出來數字經濟的基本問題后會發現，現在各種數字經濟理論研究中千差萬別的保護帶現象，雖然千頭萬緒，但最后都會通到“‘數量—品種—價格的均衡與最優”這一基本問題的硬核之上，這時，數字經濟學中數字是什么，相對已經不重要了。把數字替換成信息、知識、人工智能、網絡、服務、大數據、云計算、區塊鏈、平臺、共享等，對硬核來說，都是一樣的。因為這些描述只是飄揚在“革命”這面旗幟上的雞毛。數字經濟學要分清羅馬與凱撒，把工程師的問題交還給工程師，把經濟學的問題留給經濟學家。

提煉出數字經濟的基本問題有助于理解歷史合力的方向。人們可能會爭辯說，工業經濟中有壟斷競爭，數字經濟中有（同質）完全競爭，怎么能進行這樣的歸類呢？但如果將同質完全競爭與異質完全競爭（壟斷）當作一對矛盾，觀察兩者的作用合力就會發現，歷史是一個矢量，是有方向的。工業經濟作為單一品種主導的經濟（因而對應經濟學中的是同質性假定主導），顯然是同質完全競爭主導的;數字經濟，作為多品種主導的經濟（因而對應經濟學中強調差異化、多樣化和異質性），顯然是異質完全競爭主導的。需要注意的是，不能反過來說，工業經濟更加是小批量、多品種生產方式的，而數字經濟反而是單一品種、大規模生產方式的。這可以有效解釋為什么高質量發展、創新驅動等現象一直等到傳統中國制造令中國工業化完成之后，才會成為主導的方向。為什么高質量發展、創新驅動與數字經濟是一回事，而不是兩回事。

（2）基本框架統一后，關于信息技術產業與數字化應用的解釋

沿著這個基本框架，現有數字經濟中技術產業與技術應用產業之間的關系，可以得到進一步的理解和認識。信息技術產業的興起是整體經濟對提高多樣化效率（進而提高附加值）的需求（轉型的需求）在起作用。信息技術及產業所賦的能，是差異化之能、多樣化之能與異質性之能，這些都是提價（成本加成）之能。賦能后要達到的效果，就是范圍經濟。信息技術及產業，雖然也可以為規模經濟賦能，滿足應用的需求，但這是信息技術及產業與工業技術及產業的共同處，而非特異處。

而信息技術在各行各業的應用，表面上同時對專業化效率與多樣化效率產生了加強作用，但綜合兩種相反力量形成的合力，可以清晰無誤地看到合力的方向，是向差異化、多樣化和異質性的方向發展。主要表現在：服務業中，差異化特征強于非差異化特征;制造業中，非差異化特征強于差異化特征。二者合為整體，總趨勢表現為差異化部門在GDP中的占比日益超過非差異化部門，制造業內部差異化特征更顯著的制造服務化比重在逐步增加。認為數字經濟本質上不是數字經濟而是工業經濟的某個升級版的觀點，是不符合這種實際的。

（3）與高質量發展、創新驅動的現實相契合

從價值上看，差異化、多樣化和異質性這個方向，對應到現實政策中，表現為由質量、創新和體驗驅動的價值變化，從低附加值向高附加值方向發展。最終形成不同于工業化的價值主張，是在勞動價值（本質上是加工創造價值，工業制造創造價值這一不同于自然創造價值）的基礎上，向創新創造新價值、信息服務（信息驅動的差異化服務）創造新價值方向發展。數字經濟學中，剩余的概念也從自然剩余、勞動剩余升級為創新剩余（最終要的是創新紅利）。把工業經濟與數字經濟進行區分，從資源配置上界定為同質完全競爭與異質完全競爭的區別，這方面的研究可以揭示出，數字經濟是從工業經濟內部演變出來，發生質變的結果。轉型的實質在于，將質量、創新和體驗這類具有高附加值特征的差異化、多樣化、異質性因素，內生到經濟本體中，并從非主導上升為主導的過程，而相應的技術只是實現這一目的的外在手段。之所以時代選擇了信息技術而不是別的技術，是因為信息技術是差異化賦能技術，而所有的工業技術都不是差異化賦能技術，而是非差異化賦能技術。

從經濟學基本框架上進行同質完全競爭與異質完全競爭的區分，以把握數字經濟的本質特征，不僅是理論研究的需要，更是對重大現實問題的關切與回應。當前，在對《反壟斷法》進行微調的工作中存在一個重大爭論，有學者認為，《反壟斷法》本質上是競爭法，而競爭原則與創新原則可能存在潛在沖突，因而主張將創新原則從反壟斷法的立法依據中移除。這一舉動是事關互聯網平臺壟斷地位認定這一涉及中國數字經濟走勢的重大決策，將影響世界（特別是中美歐）數字經濟格局。這就是一個典型的由重大政策問題引發的基礎理論問題。

創新具有某種壟斷性，無論是專利、品牌還是平臺，都會由于創新而帶來占有較大市場份額的現象，具有某種“市場支配地位”。按照異質完全競爭，這種所謂“壟斷”，實際是完全競爭的一種形式，即異質的完全競爭?！爱愘|”在這里就含有基于產品差別的壟斷意思。這是因為，“壟斷產生于差別化的產品”，而這些產品“既包含壟斷又包含競爭”[10]。在異質完全競爭中，壟斷是狀態，而完全競爭是行為。這與同質完全競爭中的壟斷（如石油壟斷、電信壟斷），既是狀態又是行為（并不提供差異化的產品）有本質區別。反壟斷的重點是反對壟斷行為，而非壟斷狀態。如果這樣理解競爭，則反壟斷法中的競爭原則與創新原則就不構成實質沖突。顯然，應將以創新為代表的壟斷，與同質完全競爭下的壟斷及行政壟斷區分開來。這有利于將創新驅動的思想內生進反壟斷的基本思路中。

強調經濟學本位分析并不是否定技術分析，在技術經濟學中還要提倡技術分析。但數字經濟學的技術分析應符合經濟學邏輯。要認識到，在經濟學邏輯指導下進行技術分析，不僅不會損害技術分析，還有助于提高技術分析的水平，使人們避免技術中心論或企業自我中心傾向的誤導。舉例來說，拼多多屬于差異化賦能技術與非差異化商業模式（價格戰模式）的組合。按“以某種技術為手段的經濟”定式往往認為，手段先進的經濟一定經濟也合理。但從經濟學本位來分析，不能因為其技術先進就得出其商業模式也必然合理的結論。應認識到，價格戰模式發揮的是信息技術所短，而非所長。價格戰模式只適合數字經濟初期，拼多多的價格戰模式適應了當下中國經濟中的同質完全競爭成分還占相當比例這一國情。一旦人均收入普遍提高，質量、創新和體驗成為潮流，如果出現一個新的公司，使用同樣的技術匹配提價模式來與之競爭，拼多多就會在資本市場上受到巨大轉型壓力。按照這樣的思路來認識問題，可以避免在資本定價時，在運用社會科學邏輯進行判斷的過程中，受到自然科學的“技術先進”理由的誤導而選擇跟風策略。

2.如果定量化，數字經濟學可選的數理經濟框架

現有的經濟數學，本身就不是為數字經濟學準備的。數字經濟學可以不采用數學，但如果采用數學的話，就有必要對現有數理框架本身進行調整。D—S模型就是框架型調整的成功范例。從同質完全競爭分析轉向異質完全競爭分析的實質，是由物轉向人。把這個轉向抽象為數學問題的要點在于，沿著D—S模型的方向，在同質之量Q基礎上，加入異質之量N，進一步建立專門的均衡數理框架，進行從二維運算向三維運算的升維計量。經濟學自身傳統中，就有均衡水平的品種計量與建模技術，迄今已有43年歷史。代表性消費者模型就是成熟的建模技巧。這些都是今天發展數字經濟學數理框架可以利用的基石。在方法上，與數量Q不同，品種N在數學上代表的是供求曲線的條數。質不同，供求曲線就不同。一種不同的質，代表一條獨立的供求曲線。例如，品種N=5，代表的是5種不同質的產品，具有5種各不相同的獨立的需求曲線或供給曲線。以網紅為代表的體驗經濟通過N=5提高附加值，并不是讓需求曲線向上移動，而是出現了5條高度不同的需求曲線（如五種內容不同的“故事”）。這里用品種作為復雜性的計量單位，建立一個由價格、數量和品種三個坐標軸建立的新框架，可以通過重構經濟學數理系統，把D—S模型最早提出的內生品種的數量—價格均衡體系，在數學上進一步加以高維化?？梢园呀洕鷮W的數理結構分為兩大類：

第一類是“數量Q—價格P”均衡結構，屬于簡單性數理結構，簡單性體現為，數量Q已被先驗設定為同質之量，由同質性假定（即品種N=1）來保障。也就是說，1，2，3，…，q這個數列中，第一個數與第二個數，沒有質的區別。這是畢達哥拉斯式的低維數學理念。

第二類是“數量Q—品種N—價格P”均衡結構，屬于復雜性數理結構。品種N代表差異化、多樣性、異質性（三者在計算結果上沒有差別），是復雜性的計量單位。

品種數軸與數量數軸在幾何上相差90度角，呈直角關系。加入品種數軸后會發現，垂直于1，2，3，…，q這個數列的每條直線上，都存在1，2，3，…，n的讀數，代表每個數量Q的不同的質。也就是說，畢達哥拉斯語境下的1，其實是一只貓、一只狗、一只羊……等不同質的1的集合。而過濾掉質的差異后的1，2，3，…，q只不過是一維（直線）的特例，即零維（點）的數。這意味著，代表理性（如經濟人理性）哲學基礎的原子論，在數學上只不過是零維的直線這一特例。在數理結構上突破原子論，需要將經濟學從數學的特例形式，推廣為普遍形式。數字經濟學采用的數量—品種—價格這種復雜性數理框架，就是在經濟學硬核的最核心處，以品種這個“蟻穴”為切入點，讓復雜性一涌而入，全線突破理性體系的大堤，而在更大范圍重建經濟學的大壩，讓“水庫”容量（被解釋現實）增加一倍。從不能容納數字經濟，變為可以容納數字經濟。

將經濟學的均衡基本框架調整之后，一些深層理論問題和新知進一步浮現出來。其中，最重要的就是規模經濟與范圍經濟的關系。現有對規模經濟理論與范圍經濟理論的研究中，尚未有學者發現存在“品種越多，平均成本越低”這種幾乎由數字經濟專屬的現象。舉例來說，網紅小說每篇“品種”（內容）都不一樣，但不會因為品種增加而增加平均成本。在原型技術支持下，“鬼吹燈”系列，“窩囊女婿”系列都是越生產、越輕松。工業經濟中也存在范圍經濟現象，但工業經濟中的范圍經濟很難成為主導的經濟模式。采用新分析框架的多產品范圍經濟理論提出了解決這類分析的數學方法，其實質是把智慧一詞的準確含義用數學形式表達出來了。將經濟學的均衡基本框架調整之后，會帶來一系列實證研究上的重大發現，從而提供新知。新框架采用三維數學，舊框架采用二維數學。這會帶來一個從閔可夫斯基方程來看必然出現的數學現象：從低維看高維，會出現“光線彎曲”（“偏離”牛頓直線）這一著名錯覺。這種現象在經濟學中同樣存在。

第一個重要現象，經濟學界公認拉姆齊定價不符合帕累托最優，但從高維數學看，拉姆齊定價其實是數量—價格二維帕累托最優在三維空間中的不動點。拉姆齊定價不是在“偏離”最優，而是高維最優，稱為“廣義最優”。相反，從高維看，帕累托最優只是最優的一個特例（須符合系統收斂于ACmin這個數學期望，這意味著AC這條“曲線”須收直于MC這條“直線”），仍有進一步的福利改進空間。

第二個重要現象，雙需求曲線從高維看，不處在同一個平面之上，而處在曲面之上。這與“需求曲線是否可以向上”這個著名爭論，在高維數學中屬同一個問題。

第三個重要現象，美國范圍經濟理論（多產品范圍經濟理論）認為，范圍經濟平面（與射線垂直的橫截面，即“貫穿射線凸性”平面）會隨數量減少而縮小，也是一種視覺上的錯覺。從高維看，范圍經濟平面既不會擴大，也不會縮小。因此，高維可以比低維多解釋至少一倍的現象。

美國范圍經濟理論（多產品范圍經濟理論）在數學上只能證明大規模定制的經濟性，而證明不了個性化定制的經濟性;而中國范圍經濟理論（多品種范圍經濟理論）可以在同一數學工具下，同時解釋大規模定制和個性化定制的經濟性。大規模定制對應數字經濟中的平臺經濟，個性化定制對應數字經濟中的生態經濟，研究越深入，越會發現二者的不同。

一種經濟學理論的自覺與成熟，很少是個人現象，而是全社會對現實經濟觀察與總結趨近共識的結果。斯密、李嘉圖的理論是英國世界級水平經濟實踐的自然結果，美國經濟學也是美國發達經濟實踐的自然結果。如今，中國已擁有了世界一流的數字經濟實踐，這為從大局著眼進行數字經濟學的高水平理論總結，提供了歷史性的契機。

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（責任編輯：鄧 菁）