把握数字经济统计测度发展方向
2024年01月16日 14:06 来源:《中国社会科学报》2024年1月16日第2816期 作者:张美慧

  随着数字技术的迅速发展和数据资源的爆发式增长,数字技术与国民经济不断融合,数字经济推动经济增长作用明显,已经成为经济增长的重要引擎。党中央、国务院高度重视数字经济。党的二十大报告指出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。2022年1月,国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》,要求“深化数字经济理论和实践研究,完善统计测度和评价体系”。

  目前有关国际组织、一些国家政府统计机构等对数字经济统计测度展开了丰富研究,对完善我国数字经济统计测度和评价体系,推动数字经济高质量发展具有借鉴意义。基于对国内外数字经济统计测度的梳理,笔者尝试就数字经济统计测度的研究方向提出几点个人看法。

  编制数字产品分类目录

  划分数字经济产业分类和编制数字产品分类目录等均是数字经济统计测度的基础工作。目前,国内外对数字经济产业分类划分展开了积极探索,取得了丰富成果,但关于数字产品分类目录的研究还比较少。伴随着数字经济的快速发展,3D打印机、无人机、无人驾驶汽车、智能机器人等新的有形数字产品不断涌现,大数据等新的无形数字产品不断丰富,受数字化影响显著的非数字货物和服务范围不断扩大,对我国现行的《统计用产品分类目录》带来严峻挑战。随着数字货物和服务类别不断增多,编制数字产品分类目录对数字经济增加值测算和数字经济卫星账户构建具有重要作用。

  根据国民经济核算国际标准《国民账户体系》(Syestem of National Accounts ,SNA),产品包括两大类别,分别是货物和服务。在数字经济时代,出现了一系列新产品、新业态和新商业模式,一些新型数字产品尚未包含在SNA2008的生产范围内。经济合作与发展组织(OECD)提出了初步的数字产品分类:一类是ICT货物、定价数字服务等包含在SNA2008生产边界内的产品,包括全部ICT产品、云计算服务、数字中介服务;另一类是数据、“免费”数字产品等,这类产品在数字经济背景下发展较快,但目前尚未包含在SNA2008的生产边界内。

  美国经济分析局(BEA)自2018年发布《定义和测度数字经济》研究报告,基于供给使用表对与数字经济相关的货物和服务进行筛选。根据BEA最新研究报告,数字经济统计数据包括四大类、八小类与数字经济相关的货物和服务。一是基础设施。支持计算机网络和数字经济运行发展的基础材料,主要包括信息和通信技术产品,BEA将其进一步拆分为硬件和软件两小类。二是电子商务。通过计算机网络远程销售货物和服务。电子商务产品,分别用于企业对消费者(B2C)电子商务(即零售交易)和企业对企业(B2B)电子商务,即批发交易。三是定价数字服务。向消费者收取费用而执行的与计算和通信相关的服务。定价数字服务产品,包括云服务、电信服务、互联网和数据服务以及所有其他定价数字服务等。四是联邦非国防数字服务。代表四个联邦政府机构的年度预算,这些机构提供的服务与支持数字经济直接相关。包括联邦通信委员会、国家电信和信息管理局、教育部教育技术办公室和美国数字服务局提供的服务。

  中国数字经济发展实践走在国际前列,数字经济统计核算研究正处于积极探索阶段,应及时跟踪国际研究进展,加强国际交流协作,提炼国际研究经验,将其与我国统计基础相结合。同时,应充分结合我国数字经济发展实际情况,为编制我国数字产品分类目录提供支撑。

  完善数字产品统计测度

  目前,国际上关于数据、“免费”数字产品等概念、范围、分类、估价方法等尚未形成统一标准,此类产品的统计核算问题是数字经济统计领域的重难点问题,也是数字经济统计测度研究面临的主要挑战之一。数据、“免费”数字产品等SNA2008生产边界外产品统计测度问题的研究,对完善数字经济统计核算体系、推进数字经济统计测度工作、全面反映数字经济发展水平具有重要意义。

  SNA2025将如何在国民经济核算中记录数据纳入修订议程,就数据作为生产性资产、数据纳入知识产权产品子项目等问题形成了“在国民账户中反映数据价值”的专题方案。SNA2025给出了数据的定义:数据是通过访问和观察现象而产生的信息内容,以数字化格式进行记录、组织和存储来自这些现象的信息元素,这些信息元素在用于生产活动时会产生经济效益。值得注意的是,SNA2025仅将数字数据视为生产活动的结果,认为数字数据是由劳动力和资本投入产生的无形产品,因此,当在国民账户中进行资本化核算时,数字数据被归类为生产性资产,成为资产中知识产权产品的一部分。与国民账户中的其他资产一样,数据资产统计核算也需要确定经济所有权、明确估价和折旧方法。SNA2025认为数据资产的折旧不是由于磨损,而是由于过时,指出以成本法评估数据资产的价值在实践上具有较明显的优势,因此建议采用成本法对数据价值进行估价。

  不仅如此,随着数字经济中数据收集和使用的快速增长,数据存量和流量的统计测算逐渐引起官方统计部门和学者的关注。比如,加拿大统计局使用五年一次的人口普查和每月一次的劳动力调查中的就业和工资信息,测算1990—2018年对数据产品的投资额和净资本存量,对相关年份加拿大在数据库和数据科学方面的投资进行估算。估算结果表明,加拿大数据固定资本形成总额在90亿至140亿美元之间。近年来,伴随着在数据、数据库和数据科学方面的投资快速增长,依托数据核算相关方式的逐步完善,数据资本存量的大幅增加将为加拿大的数据资产投资统计完善提供重要参考。

  拓展数字经济基础数据来源

  数字经济对经济社会统计的生产理论、消费理论、投资理论、贸易理论、就业标准等均带来挑战,开展数字经济统计测度需要与数字经济生产、消耗、投资、进出口、就业等有关的详细统计数据。数据来源的拓展对数字经济统计测度带来严峻挑战。例如,在开展数字经济与实体经济融合统计测度时,需要剥离出传统产业增加值、总产出、中间投入中的数字经济部分,这需要详细的数据作为支撑。拓展数字经济基础数据来源,对推动数字经济统计测度工作具有重要意义。

  为应对数字经济对数据来源拓展带来的挑战,需要深入探讨数字经济与实体经济融合统计测度的理论和增加值测算方法,包括梳理数字经济与实体经济融合统计理论,构建数字经济与实体经济融合统计框架,研究建立相应的统计调查制度,分行业从投入角度或产出角度获取与数字经济相关的投入和产出数据,从传统产业中剥离出由数字经济相关投入带来的增加值。完善相关统计报表制度,添加反映机构部门与数字经济产出、消耗、投资、进出口、就业等方面的相关指标,尝试开展数字经济专项调查,为数字经济统计测度工作提供数据支撑。笔者建议,在利用常规统计调查、政府部门行政数据、行业协会资料等的基础上,进一步推动统计、财税、政务等部门之间的数据互通,明确数据共享机制,创建有公信度的大数据共享平台、工业互联网平台等,创新数据获取方法,拓展数字经济统计测度资料来源,为数字经济统计测度提供数据支撑。

  (作者系山东财经大学统计与数学学院预聘制副教授)

 

责任编辑:崔博涵
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