數字經濟呈現出以數字技術為發展動力、以資料要素為核心生產要素、以平台為主要組織形態的新特徵。
資料、演算法和算力是數字經濟時代的重要驅動力。
演算法和算力是充分挖掘資料價值的必要支撐。 大資料和人工智慧的應用不僅體現在生產端和渠道端，而且在科技生產中也發揮著非常重要的作用，可以對其他學科的研究產生質的顛覆。
中國非常重視資料元素，各地已在全國建立了43個交易平台。 但其中約2 3個未正常執行，2022年資料交易量僅為40億，說明我國資料要素建設還有很長的路要走。
在數字經濟的背景下，出現了先進的組織-平台。 從雙邊平台到多邊平台再到生態平台，體現了從簡單到複雜、從低層次到高層次的演進過程。 各平台不同程度地推動供給側結構性改革，促進國內國際雙迴圈，助力實體經濟，從規模經濟和範圍經濟、交易成本、平台賦能等角度推動高質量發展，從而支撐中國式現代化建設。
該平台在數字經濟中具有新的地位。 平台正逐步以數字經濟的形式發揮支撐作用，在中小企業數位化轉型中發揮重要作用，在創新戰略和國際競爭中發揮更加重要的作用。
未來，平台進一步健康發展需要注意什麼？ 有三個問題需要解決。 也就是說，平台如何才能更好地發揮工業網際網絡供給端的賦能作用？ 中國平台如何在一些關鍵技術創新領域取得關鍵突破？ 如何定位平台的治理政策，如何正確理解反壟斷政策？
隨著數字技術的快速迭代，創新紅利不斷釋放。 以人工智慧、大資料、雲計算為代表的數字技術加速融合發展，引發大規模技術突破。 未來，數字技術可以與生物技術、新能源、新材料等技術領域交叉融合，在各個領域的應用潛力將呈現裂變般的爆發和擴散趨勢，引發以綠色、智慧型、無處不在為特徵的群體性技術突破。 以“計算+演算法+資料”為核心的人工智慧技術將成為通用技術，推動生物識別、區塊鏈、無人機等技術的成熟。
在數字經濟的核心技術中，從半導體到通訊技術到資訊科技到智慧型硬體再到其他數字孿生技術，我國的基礎研究還比較薄弱，還存在人受制約的局面。 因此，基礎研究薄弱、數字人才匱乏、產學研深度融合不足等問題仍值得關注。
數字與現實的融合已成為新常態。 數字經濟已經超越了過去ICT（資訊通訊技術）的簡單應用和部分融合，正邁向全面滲透、加速融合、深度融合的新階段。 同時，資料採集、儲存和處理成本大幅降低，算力大幅提公升，資料價值化應用深化，數字經濟紅利釋放。 在產業層面，數字經濟將滲透並滲透到各行各業，數字經濟中的產業融合將更深更廣，最終將逐漸淡化傳統的產業邊界。
目前，我國資料與現實的融合存在兩個問題。 首先，工業網際網絡規模小，發展滯後，應用場景分布不均衡。 其次，我國工業數位化程序仍滯後。
數字經濟也對勞動力市場產生影響。 一方面，數字技術將帶來一些新的就業形式，例如靈活就業和零工經濟。 另一方面，數字技術也帶來了一些問題。 例如，在數字時代，在生成式人工智慧的背景下，工業社會中機器取代體力勞動者可能會對更多的就業群體產生影響。
未來，我國數字經濟發展應堅持市場在資源配置中的決定性作用，同時更好地發揮引領作用。 通過引導和鼓勵商業實體參與，加強數字經濟公共基礎設施建設。 創新監管理念，充分利用數位化技術提公升監管能力，優化監管方式。 大力加強新形勢下社會保障和第一制度建設。
作者李三喜，中國大學經濟學院教授、中國大學數字經濟研究中心主任。
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