王永进发表主旨演讲

大家好，简单地讲一点自己对数字经济和数字经济学的粗浅认识。

什么是数字经济？数字经济跟工业经济到底有什么差别？什么是数字经济学？我们现在很多的教育改革是在对数字经济的本质缺乏充分认识的条件下进行的。首先，我想说一下，数字经济学不是经济学+计算机+统计科学+人工智能。很多学校的人才培养、人才改革就是把计算机、人工智能的东西放进来。我们想这样一件事情，当蒸汽机作为革命性技术出现取代马车时，我们有没有提蒸汽机的经济学？后来我们用计算机算数的时候，有没有提计算机的经济学？可能有人这么提，但很快被人忘记了。在人工智能的时代，以前是人的体力劳动被机器替代，现在是人类复杂的脑力活动被AI替代。但是现在人才培养好像没有想过在AI的时代，我们应该培养的是什么样的人？一个想当然的想法是既然AI有这么快速的发展，那应该所有人都学习AI。可是这样会带来一个结果，如果所有人都学习AI的话，那么我们和AI有什么区别？我们的竞争优势在哪里？

不知道大家有没有用过ChatGPT或DeepSeek，到现在为止所有的AI软件不能称之为真正的智能，它告诉我们的大部分信息是没有用的。其中的原因有很多。一个原因是它的信息来源，真正有用的信息往往难以用数字化的方式去编码；另外一个原因是来自于逻辑上的，如果每个人的信息都放到AI里面去，每个人想知道的事情都去问AI，那我们知道的就是平均每个人知道的知识，或者现在所有人知道的知识的加总。如此一来，每一个个体就没有差别了，我知道的跟你知道的没有差别，都是所有人已知的共同的信息。但不管是学术研究、政策信息还是商业运作，有用的信息永远都是别人不知道的，所有的创新活动都是基于不被多数人了解的信息。就像当年钱学森提出来导弹的设计轨迹一样，传统的导弹是抛物线，扔出去之后是一条优美的曲线，但这样的轨迹可能会被拦截，那钱学森想到能不能有一个不规则的蹦蹦跳跳的轨迹，当时没有人读懂他写的是什么。后来他回国，在中国研发出这样的弹道，就叫“钱学森弹道”，即“助推—滑翔”弹道。通过这个例子，我想表达的第一个观点是：人类的创新最终依赖的是我们不知道的东西，我们要基于未知的东西去做创新，这一点恰恰是AI所不会的。因此，AI不是万能的。

下面，我想谈谈AI会怎么样改变经济学教育。如果我们不知道这个问题的答案，那么，我们花那么多时间所学的可能不仅对未来就业无益，甚至可能有害。我们学的越多可能被替代的就越快。现在，我们不得不面对一个问题，从人类知识积累的角度来看，所有人类的知识都将成为历史。而在一个知识快速迭代的时代，我们现在所学的很快就会成为历史。当我们所学的知识全部都是历史、所有人学的知识都是历史，而未来要面对未知的事情之时，我们应该学什么，应该怎样学，才能迎接后AI时代？

近年来，我感到AI所带来的挑战越来越急迫、越来越严峻。不知道大家有没有这样的感受，现在很多研究的论文越来越同质化，这其实就是AI技术进步带来的结果，以前很复杂的东西，现在多数人可以以极其低廉的成本，几乎是零成本学习到。我们可能在一周的时间里学会所有计量工具的操作。我们甚至可以不需要很精通，只需要把它交给DeepSeek，它就可以帮我们把回归结果跑出来。现在，我们可以伪装，假装自己无所不知。而做到这一点，只需要有一个ChatGPT、DeepSeek或者其他的AI软件，帮我们做PPT，帮我们处理数据、写代码和论文。那我们还能做什么？如果这个问题没办法回答的话，我们的经济学教育就只能走向“死胡同”。

为了应对AI对整个经济学教育带来的影响，最重要的事情可能不是拥抱AI，而是了解AI不能做什么。我觉得，知道AI不能做什么可能比知道AI能做什么更重要。例如，有深度和创造性思考是AI不能教给我们的。但是现在的教育体系却是与此背道而驰的。

我们现在的经济学教育，比如说博士生的教育，其实大多数的时间还是做量化的分析，做这些即将被AI替代的事情。我们知道这些东西AI终有一天可以全部做到，而且能做得更好。我们所学的，宏观经济学里各种各样的工具，各种各样的量化分析，凡是可以计算的，很快就要被AI替代。我们正在把主要精力放在这些可能将会让我们失业的事情上。所以，学校教育一方面要了解社会的需求，另一方面，当技术变迁足够快速的时候，当没有东西是直接有用的时候，我们就需要从无用的知识中去学习有用的知识，我把这种东西叫作智慧。我们需要学习的，不是知识本身，甚至也不是分析工具，而是让我们能驾驭在AI之上的，让人类区别于AI的关键所在。可能90%以上的工作正在被AI替代，但是还有一部分的空间就是那10%，这10%可能是真正需要我们花时间在上面的。但这10%恰恰是我们忽略的。因此，从教学体系、教学方法上全部都要改变，是看AI以外我们还能做什么。

接下来，我想谈一谈自己对数字经济学的认识，即数字经济学是什么？

简单来说，数字经济学并非经济学的一个子学科，而是数字时代的经济学。这门课程的建设目标是补充和完善现有的经济学体系。因为人类进入的是AI的时代。数字经济不是一个统计上的范围，当然我们国家有统计的范围，但数字经济的影响已经渗透到了生活、生产、交换、金融的每一个领域，生产要素、交换商业模式。由此带来的是基本的经济学运行规律的改变，这是我们要去面对的。但是很遗憾的是，我们现在还在教授传统的经济学。我本身是研究国际贸易理论的。我们常常会陷入一个困境，发现我们的贸易理论没有办法解释现实，比如说HO理论，在结构上非常的完美，四大定理浑然天成，但当我们回到现实世界，却发现四大定理对国际贸易并没有实际解释力，也并没有在真实世界里被验证过。以前我们可以回避这个问题，去解释贸易为什么会带来收入差距的扩大，但是现在我们会想，难道新的理论的出现意味着我们可以忘掉旧的HO理论吗？它从来就不应该出现，还是说这个逻辑框架出现了什么问题我们需要重新去思考？AI、机器人、智能化的出现让我们思考，或许并不像HO理论所讲的那样，生产函数中的要素密集度是不变的。从工业革命一开始，从经济学诞生的时间点开始，它（要素密集度）就是一个变量。只不过那个时候人可能没有办法走出国门去观察国外发生的事情，可能以前不知道世界不同的国家其实有不同的生产结构。但AI技术的进步使得我们必须要重新面对这个问题。

我们有时候觉得理论复杂，是因为我们没有找到解决问题的方法。我们现在读到的经济学论文，不管它有多么的复杂，实际上它的每一个理论最后可能不需要几页纸就可以写下来。不管我们所学的理论多么复杂，最终经济现象的本质一定是简单的。如果不是这样的话，那我们可能没有办法去认识这个世界。我们所有的研究，所有的教学都基于这个前提。我们相信世界是可被认知的。如果脱离了这个假定我们的整个教育、科研体系将不复存在。

最后，我通过一个简单的例子来阐述为什么在数字时代我们需要新的经济学。很多经济学的规律在变化，变化原因其实有的时候不那么显然，比如说边际成本下降为零会如何？边际成本为正或为零有本质的区别吗？如果没有区别，需要新的经济学来解释吗？边际成本下降为零，可能在微观上、产业上，甚至宏观金融方面等各个领域都带来很多重要的影响。在我即将要出版的“数字国际经济学”这本书中，我对这些问题的讨论会更加系统和深入。因为时间的关系，我今天提供的不是一个完整的答案。

如果一个东西的成本降为零，我们通常会期待它的价格是零。因为让价格等于边际成本，我们通常认为这是一种有效的资源配置的方式。但边际成本为零的产品，一般有一个共同的特点，需要前期有大量的成本投入，比如说研发、市场营销。如果边际成本为零，就意味着这些产品将不会被提供，这样的技术不会出现在市场上。边际成本为零的产品如果要在市场上存在，唯一的前提就是垄断。只有在垄断的市场上，企业才可能打破边际成本定价的规则。那么，如果不用边际成本的定价规则，企业的定价规则会是什么？答案是：根据消费者的支付意愿来定价。这种情况只有可能在市场被一家企业垄断的时候才能实现。

因此，边际成本为零带来的结果，并不是让我们能免费地生活在一个共享资源、共享资源要素，甚至是免费的世界里面。相反地，边际成本为零带来的结果是所有的消费者剩余将会被这样的产品提供者所获得。获得的这一部分利润叫作租金。数字经济一个重要的特征是大部分的活动会用于“寻租”。这是一个很简单的逻辑，在这样的假定之下，如果一个产品所有的收入都是租金，就会产生“寻租”或者非生产性活动，比如说美国为了限制它数据的跨境流出，可能就需要制造业重新回到本土，因为大数据落地需要的是产业的场景，而过去的几十年，信息革命出现之后，美国选择一项战略就是把制造业送到中国去。当年IBM卖给联想的时候，所有中国人都在欢呼，因为我们觉得中国总算在往价值链的高端攀升。美国也很开心，因为是从有形到无形的转变过程中，它是主动让步，主动要进行技术升级。美国当时有一个构想，因为美国核心的产业是在互联网、在信息行业，很多行业受到计算机的影响，而我们常常在宣传的计算机的革命，实际上是一场泡沫。为什么是一场泡沫？有很多解释，其中一说是所有的技术进步要产生作用是需要很多条件的，比如说大量互补性的投入。德国那个时候搞工业互联网，搞智能制造，尽管当时的技术不成熟，但德国还是走上了这条路。现在站在AI的时代我们会发现，德国走的路中国是可以复制的。而美国则发现自己过去的选择是错误的，但美国政府不能承认这个错误，这个锅美国政府希望中国来背。

从一个简单的逻辑出发来看待世界上发生的各种事情，这正是AI时代我们的经济学迫切需要的能力。我们可能并不需要复杂的经济学逻辑，但我们需要的是基本的经济学的思维，基本的经济学的素养，这个东西很简单，但是我们很多时候不知道。

当然，到此为止，故事并没有结束。我们在现实中常常看到，很多产品的边际成本趋近于零，即使前面有很多固定成本的投入，但产品也采取零价格策略。比如说滴滴打车，每增加一笔网上支付交易时，所需增加的成本趋近于零。为什么会出现边际成本为零，价格成本为零的情况？互联网世界流传着这样一句话“如果你需要免费获得产品，你自己就是产品。”这个现象有一个一般化的版本，“我们之所以可以以低于成本的价格获得这个产品，因为我们自己本身就是产品”，这是数字经济的逻辑。我们看到很多硬件设备，比如说手机、游戏机，价格是远远低于硬件的生产成本，当我们看到一件产品以低于成本或者零价格销售的时候，这就意味着一件事情，即企业定价行为是无法被充分观察的。比如说，市场结构有可能是双边市场，我们之所以可以免费获得产品，是因为企业和平台在通过广告的方式盈利。

但是，到现在为止，我们的故事其实依然没有结束，我们以前以为：这样的商业模式只适用于平台、搜索引擎、各种APP；后来我们发现：其实很多的实体产品，比如说计算机、手机，它也用这样的方式来运营，商业模式正在发生改变。再后来，我们进一步看到，一旦生产的过程中产生了信息和数据之后，传统产品的盈利模式可能会转用平台的方式。比如说，一家卖拖拉机的公司，以前靠卖拖拉机挣钱，现在可能不靠卖拖拉机挣钱了，我把拖拉机免费给你，然后通过分析土壤的信息，提供数据的服务来盈利。所以平台的运行模式不仅仅适用于平台，将来当所有的产品，包括人体，都可能成为信息的载体，这是数字经济的一个重要的特征，那个时候商业模式也会发生改变。商业模式的改变不仅仅对企业的盈利方式有影响，对消费者也有影响，还会影响到我们政策的制定。以贸易政策的制定为例，决定一个国家制定什么样的贸易政策的一个关键变量是“关税传递率”，如果一个国家对一个产品征收的关税全部落到本国消费者身上，我们称之为“完全传递”。这个时候对应的政策就是自由贸易。但一旦产品的商业模式改变之后，我们会发现关税可能“过度传递”，甚至“负传递”，这个时候的理论以及政策含义可能是截然相反的。因此，在数字经济时代，我们需要新的理论，这就是为什么我们需要新的经济学。

时间关系我就讲这些，谢谢。

来源：清华服务经济与数字治理研究院公众号

编辑：徐牧谣、田腾骧

审核：卢彤菲、孙景宇