数字经济的新进展和老问题

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腾讯研究院

2025-01-02 16:15发布于北京理解腾讯，理解互联网，理解当代中国

AI划重点 · 全文约2882字，阅读需9分钟

1.数字经济已成为我国第二大产业，占GDP比重达9.9%，略高于批发和零售业。

2.人工智能市场呈现快速增长态势，生成式人工智能(GenAI)融资额连续两年高居所有细分领域第一位。

3.中央企业成为数字经济“国家队”，近500家数字科技类公司助力数字中国和网络强国建设。

4.然而，平台企业国际化仍面临挑战，尽管进展和势头喜人，但与美国的差距仍较大。

5.数字化转型需牢记三个真相：一把手工程、转型效果难以准确衡量以及“重硬件轻软件”的问题依然严重。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

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闫德利 腾讯研究院资深专家


数字经济成为我国第二大产业，
仅次于制造业
数字经济是新技术、新业态、新模式的集中代表。在“新”之外，人们却常忽视其“大”。它已是庞然大物。根据市场监管总局数据，截至2024年11月30日我国数字经济核心产业企业数量超过457万家，占全国企业总数量的7.6%。根据国家统计局数据，2023年我国数字经济核心产业增加值为127555亿元，占GDP的9.9%。增加值规模之大仅次于制造业，略高于批发和零售业，数字经济已成为第二大产业。
我国是数字经济占GDP比重最高的国家之一，仅次于美国（2022）的10.0%。数字经济在我国是第二大产业，在美国是第四大，在英国（2022）、澳大利亚（2021）和加拿大（2020）都是第七大，占比分别是7.2%、6.1%和6%。如下表所示。
图片表 主要国家数字经济增加值占GDP的比重及排名
需要注意，数字经济是一个卫星账户，是若干相关相近行业的集合。它和《国民经济行业分类》中的行业不是并列关系，而是存在相交、包含关系。数字经济的行业范围也不是一成不变的，很多国家会根据行业发展的变化和统计手段的进步而调整。

GenAI推动数字经济迈入智能化时代
数字化、网络化和智能化是数字经济的基本方向。由OpenAI开发的ChatGPT，依赖于大模型、大数据和大算力，是迄今为止人工智能领域最成功的产品，也是用户增长速度最快的应用程序，在全球范围内掀起了从“大炼模型”到“炼大模型”的技术热潮。人工智能市场呈现百“模”争鸣、日新月异的快速增长态势，成为资本市场最受青睐的领域。根据Dealroom.co数据，生成式人工智能（GenAI）的融资额连续两年（2023年、2024年前三季度）高居所有细分领域第一位。如下图所示。

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图 2024年前三季度全球风险投资额（按行业）
GenAI被Science杂志评为2022年度科学十大突破之一，它席卷全球，成为引领数字经济迈向智能化的引擎。GenAI能够重塑数字经济的众多业务，即将迈入赋能千行百业的关键期，孕育催生未来产业新模式、新业态。GenAI发展也面临“投入大、变现难”的问题，人们在伦理、版权、就业等方面日益担忧，需要引导AI向善发展。

中央企业成为数字经济“国家队”

中央企业是国民经济的“压舱石”，近年通过内部资产整合等方式争相布局数字经济，陆续组建了称呼各异的数字类公司，主要有云公司、信息公司、数据公司、数科公司、数智公司等。例如：中国电子云（2020年）、煤科信息（2020年）、昆仑数智（2020年）、中电数据（2022年）、中化学数科（2022年）等。根据国资委数据（2023年4月），中央企业成立数字科技类公司近500家。中央企业还加大了重组整合力度，2021年中国普天整体并入中国电科，成为其全资子企业；2024年12月，最年轻的央企中国数联物流信息有限公司成立，将以数据技术服务物流供应链行业为主责主业。
随着人工智能成为数字经济新浪潮，中央企业也非常重视。2024年2月，国资委举办中央企业人工智能专题推进会，“中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划”“开展AI+专项行动”；10月，又举办中央企业人工智能特训班，要求中央企业“必须在积极拥抱、大力发展人工智能中走在前列、作出表率”。目前，35家央国企已落地66个大模型。
中央企业数字类公司构成了数字中国和网络强国建设的国家队。其成立时间尽管不长，但进展很快。他们不仅服务于集团内部的数字化建设，还积极参与市场竞争，成为云计算、智慧城市、网络安全等领域举足轻重的参与者，甚至是主导者。

平台企业国际化悄然取得可喜成绩

平台企业国际化是一个难题。我国第一代互联网平台都曾做出努力和尝试，结果不尽理想，长期以来主要服务华人市场。这和美国形成强烈反差。两国同为平台经济二强，国际化路径和水平却完全不同。
近年国际形势复杂严峻，逆全球化思潮抬头，经济下行压力增大，平台企业面临经营困难。出人意料的是，我国平台企业国际化悄然间取得了可喜成绩。尽管和美国相比仍有较大差距，但进展和势头十分喜人。在主要平台中，小米、携程、腾讯、阿里巴巴、滴滴和快手等6家披露了国际收入，占比平均为13.6%。如下图所示。其中，小米凭借制造业属性基本达到美国平台“国内国外各占一半”的水平。根据市场机构估算，拼多多和字节跳动的国际收入占比分别为23%和20%。除此，还有原生国际化的SHEIN，其市场和收入全部来自海外。分行业看，短视频、跨境电商和网络游戏三个领域的国际化进展较为显著。
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图 我国5家主要平台的历年国际收入占比
数据来源：根据公司财报整理


对数据的本质认识需要深化

人们把数字化、智能化看作一场新的工业革命，把数字经济摆到和农业经济、工业经济同等的高度，把数据看作引领这场变革的关键力量。对此，人们引经据典，在浩瀚的历史文献中寻求理论支撑。很显然，凡是能用传统理论解释的，不是真正的革命；凡是能纳入既有分析框架的，不是真正的革命。
数据因使用而产生，会不断被创造，会越来越多。数据资源的极大丰富，突破了经济学的稀缺性假设，非稀缺性被认为是数据的重要特征。这极具欺骗性，是直观上的错觉。稀缺的前提是有用，无用就谈不上稀缺与否。数据量尽管大到泛滥，但有用的数据仍然稀缺。
另一个具有欺骗性的是数据的非竞争性和非排他性。经济学家把既无排他性又无竞争性的物品定义成公共物品。这对数据显然不成立，不能套用基于竞争性和排他性的分析框架。数据可以是公共物品（例如国家统计局网站上发布的数据），也可以是私人物品（例如存储于个人硬盘中的数据），但这只是极少数情况，实际情况会更加复杂，大家的讨论也莫衷一是。例如，在公共场所被摄像头拍下的个人肖像数据，在网上购物留下的浏览和点击数据等，处理起来就棘手得多。
人们常常陷入“数据万能论”和“大数据自大”的误区，把数据看作“新石油”（Clive Humby，2006）和“世界上最有价值的资源”（经济学人，2017）。实际上，“数据既不是企业成败的充分条件，也不是必要条件”（马源，2023）。数据的价值密度低，难以货币化体现，数据资源在公司资产中的占比微乎其微，三大运营商平均不足0.01%。如下表所示。

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表 三大运营商数据资源入表金额及其占比（2024.6.30）
数据来源：根据财报中合并资产负债表整理

数字化转型要牢记的三个真相

世界经济数字化转型是大势所趋，主要国家均把加快发展数字经济、推动数字化转型作为抢占未来制高点、重塑国家竞争力的战略举措。数字化转型的前景很美好，但路途并非坦荡。每家机构在开始转型前都要牢记以下三个真相。
一是数字化转型是一把手工程。企业一般设有IT部门或信息化部门，很多人理所当然认为，数字化转型是他们的事情。这是错误的。数字化转型是系统的、全局的、前瞻的，是对业务流程的优化重塑，对经营管理的全面变革，涉及每一个人的利益。唯有一把手重视，才有成功的可能。
二是转型效果难以准确衡量。数字化转型是时代大势，但具体到某一企业、某一部门，则面临着可见的投入和不可见的回报之间的矛盾。数字化是真金白银的实在投入，但它创造的价值不够直观，帮企业赚到的钱或节约的成本难以清晰量化。也就是说“花钱可见，回钱不可见”。这是困扰IT部门的顽疾，导致很多企业在数字化转型方面犹犹豫豫，进展缓慢。
三是“重硬件轻软件”的老问题依然严重。软件定义世界。但在项目实施和验收中，“重硬件轻软件”的问题仍未解决，导致很多信息化项目没有发挥出应有价值，甚至成为摆设。以公有云为例，全球市场是底层硬件资源的IaaS占比20%，顶层的SaaS应用高达60%以上；我国则是相反，IaaS占比74.2%，SaaS占比仅12.7%，而且呈现出“越来越硬”的迹象。如下图所示。为什么会造成理想和现实之间的差距？这值得深思。不仅是因为没有真正认识到软件和知识的价值，还在于财务制度和项目验收机制的设计，以及人们的免责心理。
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图 全球和中国的公有云市场对比