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许宪春：《数字经济发展给政府统计带来的新挑战》

来源： 名家讲堂 日期：2025-07-27 点击：1305 属于：大咖观点

作者：许宪春（国家统计局原副局长，教授，高级统计师）

近年来，以数字技术为主要技术手段，以数据为关键生产要素的数字经济迅速发展，推动着企业的生产经营方式、政府的治理方式和居民的生活方式发生深刻变化。相信大家一定有切身感受，我们每天的生活都与数字经济有着千丝万缕的联系。当前，世界各国都非常重视数字经济。许多国家，特别是美国、欧盟、英国、加拿大、澳大利亚、日本等发达国家都制定了数字经济发展战略，都在抢占数字经济发展的制高点。过去中国曾错失工业革命的发展机会，这一次能否抓住数字经济的发展机会，对中国未来的发展以及中国在国际经济格局中的地位都非常重要。
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。”今年2月27日，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》指出，“建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响”。充分表明党中央、国务院对数字经济发展的高度重视。
政府统计是反映数字经济发展状况、制定数字经济发展战略和政策、促进数字经济高质量发展的基础性工作。数字经济的发展规模如何、结构如何、增长速度如何、对整体经济的贡献如何？需要政府统计给予量化反应。然而，数字经济的发展给政府统计带来严峻的挑战，主要表现在两个方面，一是数据的爆发式增长给政府统计带来的挑战；二是数字经济测度给政府统计带来的挑战。

一、数据的爆发式增长给政府统计带来的挑战

随着人工智能、区块链、云计算和大数据等数字技术的迅速发展，数据呈爆发式增长，在经济社会发展中发挥日益重要的作用。如何客观地反映数据对经济社会发展的贡献？是一个非常棘手的统计问题。
（一）数据作为一种新产品，给政府统计带来挑战。
数据作为一种新产品给政府统计带来多方面挑战。
1、是否应当将所有数据产品的生产都纳入统计的生产范围？
数据是不是一种产品？在学术界是有争议的。有些学者认为，数据是一种观察，不是生产活动成果，因此不是产品；但越来越多的学者认为数据是对人类活动和自然现象的记录，是一种生产活动成果，因此是一种产品。如果把数据作为一种产品来看待，是否应当把所有数据产品的生产都纳入统计的生产范围？
在政府统计中，统计的生产范围非常重要，它决定了消费范围、投资范围和资产范围，决定了国内生产总值、国民可支配总收入、最终消费支出、资本形成总额、国民财富等一系列重要统计指标的口径范围及其规模、结构和增长速度。
统计的生产范围是如何界定的？联合国、欧盟委员会、经济合作与发展组织、国际货币基金组织和世界银行等五个国际组织联合制定的国民经济核算国际标准《国民账户体系（2008）》（简称2008年SNA），界定了统计的生产范围，世界各国都依据这个生产范围来核算本国的国内生产总值等重要经济总量指标。
2008年SNA将生产范围界定为包括以下几类生产活动：
（1）生产者提供或准备提供给其他单位的所有货物或服务的生产，包括在生产这些货物或服务过程中所消耗的货物或服务的生产；
（2）生产者为了自身最终消费或资本形成所保留的所有货物的自给性生产；
（3）生产者为了自身最终消费或资本形成所保留的知识载体产品的自给性生产，但不包括住户部门自给性产品的生产；
（4）自有住房者的自给性住房服务的生产；
（5）雇佣付酬家政人员提供的家庭和个人服务的生产。
从上面的界定不难看出，所有货物的生产，不管是对外提供或准备对外提供的货物的生产，还是自产自用货物的生产（包括农民自产自用的粮食和其他农产品），全部都纳入生产范围，都参与GDP的生产。然而服务不一样，对外提供的服务要纳入生产范围，但住户的自给性服务，除了自有住房者的自给性住房服务和雇佣付酬家政人员提供的家庭和个人服务的生产外，不纳入生产范围，比如照料老人、教育小孩、做饭洗衣等家务劳动如果不是由雇佣的付酬家政人员提供的，都不包括在生产范围里，都不参与GDP的生产。为什么？国际标准对此有解释：GDP主要反映市场活动，如果把大量的家务劳动都纳入生产范围，GDP就会向非市场活动倾斜。对政府决策而言，考虑这类活动没有意义，反而削弱了GDP反映市场活动的作用。另外，如果把大量的家务劳动都纳入生产范围内，整个社会就没有失业人口，这显然也是不合适的。
那么，对于数据这种新产品来说，是否应将所有数据产品的生产都纳入生产范围？现行国民经济核算国际标准主要是用货物和服务来界定生产范围的。数据产品与货物和服务之间有何区别？
数据与货物既有相同的特征，也有不同的特征，相同的特征包括：它们都是生产活动的成果，都有市场需求，都能够确定所有权且所有权可以转移，都可以存储；不同的特征是：货物有形，而数据无形。数据与服务既有相同的特征，也有不同的特征，相同的特征包括：它们都是生产活动成果，都有市场需求，都是无形的；不同的特征是：数据能够确定所有权且所有权可以转移，而服务不能确定所有权且所有权不能转移；数据可以存储，服务则不可存储。住户部门的自给性数据产品的生产是像自给性货物一样包括在统计的生产范围之中，还是像住户部门的大部分自给性服务和知识载体产品一样被排除在统计的生产范围之外？这个问题非常重要，因为它对GDP等重要统计指标的口径范围、规模、结构和增速都产生影响。
2、该如何估价数据产品的价值？
随着数据规模的迅速扩大及其在经济社会发展中的作用日益增强，如何估价数据产品的价值成了一个亟需解决的问题。数据产品被生产出来后，直接用于销售的很少，绝大部分被用于企业生产经营、政府治理和学术研究等。这些数字产品提高了企业生产经营能力，降低了生产成本，提高了企业的经济效益；提高了政府的治理能力和公共服务水平；提高了学术研究水平，使学者们取得了更多的创新性科研成果。
目前，市场上数据产品交易量很小。比如，贵阳和武汉都有数据交易所，但数据的交易量非常小，就像在上世纪90年代城市的住房租赁市场。当时中国的房地产市场化改革尚未完成，城市住房租赁市场规模小，不完善，房租价格不具有代表性。现在情况则完全不同，城市的住房租赁市场规模较大，比较完善，房租价格具有足够的代表性，可通过市场房租价格估价自有住房的租金。在数据产品交易量很小的情况下，用交易价格估价非交易数据产品价值的做法并不客观。同时，数据产品的价值与其应用场景密切相关，同一数据产品在不同应用场景中具有不同的价值，这给数据产品的估价带来进一步挑战。目前在全世界范围内，数字产品估价问题尚未得到解决。
（二）数据作为一种新资产给政府统计带来的挑战
1、什么样的数据能够纳入到数据资产？
2008年SNA认为，“资产是一种价值储备，代表经济所有者在一定时期内通过持有或使用某实体所生成的一次性或连续性经济利益。它是价值从一个核算期转移到另一个核算期的载体”。
2008年SNA把满足两个条件的资产称为经济资产：第一，资产的经济所有权明确；第二，资产具有未来收益性。因此，数据作为资产必须同时满足经济资产的这两个条件。
经济所有权标准对于确定哪些数据属于数据资产非常重要。只有那些经济所有权已经确立并已得到有效实施的数据才是真正意义上的经济资产，无法有效行使经济所有权的数据不能纳入数据资产范围。目前，尽管数据的法定所有权存在较大争议，但数据的经济所有权通常是较为明确的。若某机构单位承担着与数据有关的风险，获得数据产生的收益，我们就可以认为该机构单位拥有数据的经济所有权。
比如京东这样的企业拥有大量客户数据，从法律上讲，这些客户数据的所有权并不属于京东，所以京东不能随便出售这些数据，但它可以利用这些数据进行市场营销，并获取利益。对京东而言，持有客户数据可能会带来法律上的风险，也从中获取数据带来的收益。京东对这些数据不拥有法律所有权，但拥有经济所有权，按照经济所有权的原则，在编制资产负债表时可以包括这些数据资产。根据经济资产的两个基本属性，作为资产的数据不仅需要有明确的经济所有权，还应该能够为其所有者带来经济收益。问题是，没有应用场景的数据暂时不能给其所有者带来收益，那么，这些数据是否要纳入数据资产？
2、如何估价数据资产？
数据资产的估价包括三个方面问题：一是如果把没有应用场景的数据作为数据资产，与有应用场景的数据的估价方法是否有区别？二是传统的固定资产存量核算一般采取“永续盘存法”，数据资产存量核算是否也适合采取永续盘存法？三是数据具有非消耗性特征，它并不会像传统固定资产（例如机器、建筑物）那样自然地衰减。使用永续存盘法估价资产存量，一个非常重要的方面就是确定折旧率。传统固定资产都是随着时间的推移而磨损和消减，但许多数据往往随着时间的推移而增值，数据的使用过程中可能会产生新的数据，使用的次数越多，数据的体量越大.这给利用永续盘存法测算数据资本存量价值如何确定折旧率带来不小的挑战。

二、数字经济测度给政府统计带来的挑战

数字经济测度是观察数字经济发展状况，制定数字经济发展政策，推动数字经济高质量发展的重要基础性工作。目前，数字经济的测度方法可归纳为三类：一是数字经济增加值核算；二是数字经济指标体系的构建和数字经济指数的编制；三是数字经济卫星账户的编制。
关于一般经济活动的测度不一定需要同时采用三种方法。然而数字经济具有很好的发展前景，具有广泛的渗透性，对整体经济的影响非常大，综合使用上述三种测度方法，可以更加全面客观地刻画数字经济的发展状况，反映其对整体经济的贡献。比如，数字经济增加值可以刻画数字经济的规模、结构和增长速度；数字经济指标体系和指数可以灵活地从多个角度刻画数字经济发展，对数字经济增加值起到补充作用；数字经济卫星账户可以反映数字经济不同产业之间、数字经济与非数字经济之间的经济联系，等等。
（一）数字经济增加值核算面临的挑战
作为反映数字经济发展规模、结构和增速的重要指标，数字经济增值核算面临的挑战主要来自三方面：一是数字经济融合产业增加值核算；二是互联网提供的免费或者价格低廉服务增加值核算；三是零工经济增加值核算。
1、数字经济融合产业增加值核算
数字经济融合产业，即数字经济与传统产业融合的部分，也即产业数字化部分，按照国家统计局的定义，是指应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升的经济活动。这部分数字经济并不是所涉及的产业的全部，而是通过使用数字技术和数据资源获得显著增强的部分。与数字经济核心产业不同，这部分数字经济增加值核算比较困难，各不同机构核算的中国和美国数字经济增加值规模的差异，主要源于这部分。
数字经济融合产业增加值核算面临两个比较大的挑战：一是如何识别数字经济融合产业？关键是如何确定一个传统企业是否使用了国家统计局规定的数字技术和数据资源，这似乎是一个简单的问题，但现实中却很复杂。我们曾到深圳一家物流企业调研，这家企业自称没有使用国家统计局规定的数字孪生、区块链和云计算等数字技术。然而有的专业人员不同意企业的说法，认为企业使用的管理软件系统和销售软件系统背后有上述技术的支持，但是企业对这种情况并不了解。因此要识别出一家企业是否属于数字经济融合产业并不容易。
二是如何核算传统产业通过使用数字技术和数据资源获得显著增强的部分的增加值？这个问题如果把握不好，很容易造成数字经济融合产业增加值的低估或者高估，不能客观地反映数字经济融合产业规模、结构和增速。
2、互联网提供的免费或者价格低廉服务的增加值核算
互联网网站提供了大量的免费或者价格低廉的服务。这些服务的生产和使用都是客观存在的，居民享受了相应的服务，极大地方便了居民生活，降低了生活成本，提高了生活水平。由于是免费的或是价格低廉的，现行的GDP没有反映或者没有充分反映这部分服务。这部分服务也属于数字经济生产活动，其增加值属于数字经济增加值。这部分数字经济增加值核算需要采用虚拟计算的方法，也面临很大挑战。
3、零工经济增加值核算
互联网平台催生了大量的新型零工经济，例如顺风车服务、配送服务、民宿服务，等等。零工经济的就业方式与在企事业单位、个体经营户中的传统就业方式不同，零工经济的就业者与提供工作机会的互联网平台企业之间往往不存雇佣关系，工作时间、地点和方式灵活。零工经济创造的增加值一般并不包括在相应的互联网平台企业创造的增加值之中。因此，零工经济创造的增加值在现行的GDP核算中很难得到充分的反映。受零工经济的特点和资料来源的制约，其增加值核算面临较大挑战。
（二）数字经济指标体系构建和数字经济指数编制面临的挑战
1、数字经济相关指标体系和指数的测度范围需要进一步拓展
中国数字经济蓬勃发展，在各领域已经取得了显著的发展成效，数字经济相关指标体系和指数的构建也在持续跟进。但是，随着数字技术和数据资源催生的新产业、新业态、新模式不断涌现，中国数字经济相关指标体系和指数的构建在以下两个方面存在不足：一是数据价值化方面。就目前而言，大部分指标体系和指数都没有将数据要素纳入测度范围。究其原因，主要在于中国数据要素市场尚不完善、相关机制也不够成熟，数据要素在开放共享、隐私保护、规模等方面都难以合理测度，给数据要素相关指标的选取和量化带来了挑战。二是在数字化社会影响方面。在国内，尚未就中国政府在数字化背景下的市场监管能力、公共服务能力、安全保障水平等方面构建数字政府服务效能类指标体系进行研究。此外，随着数字技术和数据资源不断深入到社会生活中，对于影响居民福利的“数字鸿沟”“信息茧房”“数据壁垒”“大数据杀熟”等新情况和新问题，大多数现有指标体系和指数也没有选取相关指标给予反映。这些方面应成为今后中国数字经济相关指标体系和指数构建研究中关注的重点。
2、数字经济相关指标体系和指数测度结果的可比性仍需进一步提升
数字经济相关指标体系和指数的测度结果的可比性主要分为横向可比性和纵向可比性两个方面，当前这两个方面都面临挑战。横向可比性就是数字经济相关指标体系和指数的测度结果在不同国家、不同地区之间的可比性。鉴于不同国家、不同地区数字经济发展阶段不同、数字经济禀赋不同、发展特色不同，有时难以利用同一个指标体系和指数将各国或地区的数字经济发展状况进行统一的量化测度
纵向可比性就是数字经济相关指标体系和指数测度结果在不同时期之间的可比性。由于数字经济仍处于快速发展阶段，新产业、新业态、新商业模式不断涌现，因而数字经济相关指标体系和指数需要及时调整，以适应时代发展的新特征。国际电信联盟、联合国、OECD等均就当今时代特征对数字经济相关指标体系和指数进行及时调整和升级，以求更加精确地反映当前阶段的数字经济发展特点。因此，数字经济相关指标体系和指数测度结果的纵向可比性与兼顾时代特征之间需要权衡。
因此，如何在数字经济指标选取、赋权的过程中，兼顾指标体系和指数测度结果的横向和纵向可比性，充分反映各地区的发展特色和当今时代特点，使得指标体系和指数的测度结果具有较高的可比性和拓展性，成为中国数字经济相关指标体系和指数构建过程中的又一挑战。
（三）数字经济卫星账户编制面临的挑战
1、数字经济卫星账户总体框架设计
数字经济卫星账户通常由数字经济供给表、使用表、固定资本形成表、生产信息补充表、就业信息统计表等基础表式构成。OECD提供了数字经济卫星账户总体框架的初步指南，各国在实际编制数字经济卫星账户时，如何设计一套既满足国际可比、又兼顾本国实际情况的数字经济卫星账户总体框架是面临的重要挑战之一。
2、数字经济统计指标构建
基础表式和统计指标均是数字经济卫星账户中的重要内容，如何从生产、消费、投资、贸易、就业等方面构建能够反映数字经济发展规模的统计指标是编制数字经济卫星账户面临的重要挑战。构建数字经济统计指标，对准确反映数字经济发展水平及其对整体经济的贡献程度具有重要意义。
3、数字经济产业分类对接
OECD 提出了数字经济卫星账户中的七大数字经济产业分类，主要包括：数字赋能产业，收费数字中介平台产业，数据、广告驱动型数字中介平台产业，基于数字中介平台的产业，电子零售商产业，仅提供金融和保险服务的数字产业，其他仅以数字方式运营的产业等。各国在实际编制数字经济卫星账户时，如何划分数字经济产业分类，并将本国现行的国民经济经济行业分类与数字经济卫星账户中的数字经济产业分类对接，是面临的重要挑战。
4、传统产业统计数据的分劈与数字经济基础统计数据来源的拓展
编制数字经济卫星账户需要国民经济各行业详细的与数字经济生产、消费、投资等相关的基础数据。目前，在统计测算中，如何将数字经济融合产业的总产出和中间投入等数据分劈为数字经济活动与非数字经济活动两部分，并拓展数字经济统计数据来源是编制数字经济卫星账户面临的重要挑战。

作者介绍：

许宪春：经济学博士，高级统计师，清华大学经济管理学院教授、博士生导师，北京大学国家发展研究院特约研究员，国家统计局原副局长。兼任：中国投入产出学会理事长，中国国民经济核算研究会副理事长，清华大学中国经济社会数据研究中心主任，中国人民大学应用统计科学研究中心兼职研究员，西南财经大学、西北大学兼职教授。许宪春教授长期从事国民经济核算、政府统计、宏观经济分析等方面的研究与管理工作。主持了多项国家社会科学基金重大项目和重点项目；出版《中国国内生产总值核算》《中国国民经济核算体系改革与发展》《中国国内生产总值核算历史资料》《中国投入产出理论与实践》《中国国民经济核算》等著作多部；在《统计研究》《世界经济》《经济学动态》《经济研究》《经济学（季刊）》《管理世界》《中国社会科学》等重要期刊上发表学术300余篇。曾获获第九届孙冶方经济科学论文奖、第十一届全国统计科研成果一等奖、第八届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）一等奖。

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