以數據要素資源助推經濟高質量發展

【摘要】作為與土地、勞動力、資本、技術等并列的生產要素，數據在經濟社會發展中將起到越來越關鍵的作用。而數據到數據要素資源，并非一蹴而就，需通過梳理數據要素感知、傳輸、存儲、計算、分析、應用的過程，進一步打通數據鏈、激活數據資源要素，抓住新一輪科技革命與產業變革機遇，加快推動數據應用從消費領域向產業領域融合，促進互聯網經濟從產品服務共享向生產能力共享拓展;推動傳統基礎設施向數字化智能化融合基礎設施升級，為經濟高質量發展提供現實路徑。

【關鍵詞】數據? 生產要素? 基礎設施? 高質量發展

【中圖分類號】C37? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.17.002

從科技革命與產業變革的大趨勢看，第三次工業革命開始將數據作為一種關鍵要素，第四次工業革命正開啟萬物互聯、人機智聯的數字時代。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視“構建以數據為關鍵要素的數字經濟”，強調要“推動實體經濟和數字經濟融合發展”。[1]在黨中央和國務院實施網絡強國、數字中國、寬帶中國、“互聯網+”行動、促進大數據發展、人工智能等一系列重大戰略規劃和舉措推動下，以5G、物聯網、工業互聯網、云計算、人工智能為代表的數字技術融合發展，催生了海量的數據，挖掘了數據價值，釋放了數據作為生產要素的作用與潛能。2020年4月，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》公布，首次將數據納入生產要素范圍，與土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素并列，就是要充分發揮數據這一新型要素對其他要素效率的倍增作用，使數據成為推動經濟高質量發展的新動能。實踐中，從數據到數據要素資源，從數據倍增到效率倍增，并非一蹴而就，需要理順大量的環節，打通數據從聯接、存儲、計算，到分析、應用的鏈條，探索形成數據要素賦能經濟高質量發展的現實路徑。

激活數據要素資源

據IDC和希捷科技報告，[2][3]到2025年，全球數據圈將從2018年的33ZB增至175ZB，其中，中國數據圈增速最快，預計2025年將達到48.6ZB，占全球數據圈的27.8%，平均每年的增長速度比全球快3%，中國將成為全球最大的數據生產國。與此同時，隨著數據爆發式的增長，用好數據要素、實現數據價值需要實現數據準確感知和快速傳輸，提供可靠存儲和高性能計算，并不斷創新算法，加速數據流動，促進數據協同，推動數據創新。

實現萬物聯接——數據的感知、傳輸與交互。5G網絡、固定寬帶網絡、衛星互聯網、互聯網、物聯網、工業互聯網為數據聯接提供了主要的載體。

第一，數據感知，聯接物理世界與數據世界。數據感知是數據、信息采集的關鍵環節，主要包括傳感器、攝像頭、模組、智能終端等設備。感知技術及設備，將現實世界客觀事物的特征信息按一定規律變成為人類和機器可理解與認知的通信信號輸出，以滿足數據的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。[4]其中，傳感器是實現萬物感知、信號檢測與自動控制的重要設備。傳感器模擬人類的視覺、聽覺、觸覺等感知能力，借助語音識別、圖像識別等技術，按一定規律把物理世界信息映射到數字世界，再將這些數字信息進一步提升至人類可認知的層次，如記憶、理解、規劃、決策等。[5]隨著5G網絡的大規模商用部署，傳感器將加速物聯網技術的落地應用，形成萬物互聯的局面。

第二，數據傳輸，實現數據的高可靠、低時延、大容量傳輸。無線網絡、有線網絡和衛星網絡構成“天地空”一體的數據高速通道，提供越來越強大的數據傳輸服務。

無線網絡方面，根據工信部《2019年通信業統計公報》，我國已建成全球最大的4G網絡，2019年末，我國4G用戶總數達到12.8億戶。隨著對數據傳輸速度、傳輸質量要求越來越高，4G網絡已難以滿足更多新的生產生活需求，第五代移動通信技術（5G）應運而生。5G網絡是更高水平的通信網絡，支持100Mbps～1Gbps的用戶體驗速率（4G的10～100倍），每平方公里一百萬的連接數密度（4G的10倍），毫秒級的端到端時延（4G的1/5），頻譜效率顯著提高，網絡部署和運營的效率大幅提高，每比特數據傳輸的能效和成本效率也提升百倍以上。據華為預測，到2020年底，我國5G基站數量將占全球50%以上，用戶數量占全球70%以上。[6]5G將通信的聯接拓展到了人與物、物與物，為實現萬物互聯創造了通信條件。

有線網絡方面，我國已建成全球最大的固定寬帶網絡，2019年末，三家基礎電信企業的固定互聯網寬帶接入用戶總數達4.49億戶，其中光纖接入用戶4.17億，占比92.9%;100Mbps及以上接入速率的固定寬帶接入用戶達3.84億戶，占比85.4%。目前，我國已啟動千兆寬帶的規模部署，邁入千兆時代。

衛星網絡方面，衛星網絡將與地面的有線、無線通信系統形成互補合作，主要應用于偏遠地區互聯通信、海洋作業、科考寬帶、航空寬帶和災難應急通信等地面網路架設難度大、成本高的領域，以更高效率、更低成本實現網絡的全覆蓋。

5G網絡、固定寬帶網絡與衛星網絡相結合，聯接了末端海量的設備和終端，為其提供業務接入和數據傳遞，呈現出全光聯接、超高帶寬、云網融合、智能化和強體驗等趨勢，目標是打造高質量的通信基礎設施，創造新場景，催生新經濟。

第三，數據交互，構建“人—機—物”融合的網絡空間。互聯網、物聯網、工業互聯網構成了人、物、設備、基礎設施與生產生活數據聯接交互的網絡基礎。

數據顯示，截至2020年3月，我國互聯網網民規模為9.04億，互聯網普及率達64.5%，[7]逐年提高的互聯網普及率、不斷縮小的城鄉互聯網覆蓋差距，為全民步入數字時代、縮小數字鴻溝打下了基礎。

在互聯網發展的基礎上，物聯網基于射頻識別、產品電子代碼等技術，構造了全球物品信息實時共享的實物互聯網絡。隨著短距無線接入技術、無線蜂窩通信技術、授權頻譜技術等應用和部署，以及5G切片、邊緣計算、云計算、人工智能、區塊鏈等新一代數字技術與物聯網的契合，物聯網的泛在連接、實時交互、智能交互成為可能。全球移動通信系統協會（GSMA）預測，到2025年，全球物聯網連接設備數將達到251億個。中國通信工業協會（CCIA）預測，到2022年，中國物聯網設備連接數將達到70億個，是2019年31億個的2.3倍，占全球比重從28.9%上升到40.1%。

工業互聯網對數據互連互通提出了更為復雜的要求，通過機器、原材料、控制系統、信息系統、產品及人的信息數據在產品全生命周期的無縫傳遞，支撐工業數據的全面深度感知、實時傳輸交換、快速計算處理及高級建模分析，來實現智能控制、運營優化和生產組織方式的變革。2014年GE、AT&T、IBM、Intel、思科等美國五家頂級企業聯合發起了工業互聯網聯盟，此后的德國工業4.0、英國工業2050戰略、法國新工業計劃、日本工業價值鏈計劃等，紛紛將工業互聯網發展作為新一輪信息技術革命的“藍海”。我國工業互聯網仍處于起步階段，目前，已經在北京、廣州、重慶、上海、武漢五個城市建設了工業互聯網標識解析國家頂級節點，于2019年制定完成了《工業互聯網綜合標準化體系建設指南》，加快推進基礎共性、總體、應用三類標準，拓展融合創新應用。

提供海量算力——數據的存儲與計算。在新一輪信息技術條件下，數據中心、云計算、邊緣計算的發展極大地提高了數據存儲與計算的能力，又反過來帶動了數據的爆發式增長。

數據中心具有海量數據的“采、存、算、管、用”全生命周期管理能力，并能提供高效、安全、分層解耦能力，通過一系列技術領域的組合使用，諸如高效能源設施、智能運維管理、通用及AI計算技術、數據存儲技術、數據分析處理技術、數據治理技術、數據服務平臺、云計算等，提高數據獲取效率，打通數據流動通道，盤活數據資產，提供快速的數據分析能力，助力數字經濟和產業數字化轉型發展。2019年全球數據中心機架存量為1773萬個（如圖1），未來機架將以100萬個/年的速度遞增。中國2019年機架存量250萬個，全球占比14%，數量規模未來還需提升。全球大型數據中心發展趨勢和分布（如圖2）：2019年數量達509個，未來將以約60個/年的速度增加;2019年美國大型及超大型數據中心約203個，全球占比40%，位列第一;中國占比8%，位列第二。

適應爆發增長的數據和算力需求，云計算與數據中心形成緊密的關系。云計算作為一種提供算力資源的服務模式，通過軟件實現自動化管理，把許多計算資源集合起來形成共享池，使用者可以按需獲取和購買“云”上的算力資源。我國云計算市場增長快速，但產業規模與歐美國家還存在較大差距。例如，與美國相比，2018年中國云計算市場規模僅相當于美國云計算市場的8%左右，這與同期中國GDP約占美國GDP的66%的現狀差別顯著。[8]同時，我國企業上云率還處于較低水平。數據顯示，2018年，美國企業上云率已經達到85%以上，歐盟企業上云率也在70%左右。而據國內相關組織和機構的不完全統計，2018年我國各行業企業上云率只有40%左右，[9]未來云計算市場發展潛力仍有待挖掘。

隨著數據傳輸規模越來越大，速度要求越來越高，邊緣計算成為實現就近信息處理和應用的重要技術方式。邊緣計算在網絡邊緣提供網絡連接能力、業務運行環境和云計算能力，通過提升數據速率，降低延時，減少集中數據處理，在提高算力方面發揮著越來越重要的作用。

邁向智能時代——數據算力算法的融合。數據、算力、算法的應用與相互促進，使原有算法得到更多數據和更強算力支撐，實現快速優化和迭代，同時，新的算法創造出更好的應用，從而積累更多有用的數據，這一正循環（如圖3），推動了人工智能、區塊鏈等創新技術的迭代演進。

數據的爆發式增長、算力成本的大幅下降、深度學習算法的突破成為推動智能時代興起的三大驅動力。互聯網等各種新技術和新應用帶來海量數據，全球數據量大約每兩年翻一番。根據摩爾定律，集成電路的性能每隔18～24個月會提升一倍。現在，普通人使用手機的計算能力，就已經超越了美國登月計劃時美國國家航空航天局（NASA）所擁有的全部計算能力的總和。與此同時，區塊鏈技術的產生為智能計算提供了高度安全的數據資源，作為一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合而成的一種鏈式數據結構，并以密碼學保證不可篡改和不可偽造的分布式賬本，區塊鏈上持有數據的高度安全性，使人工智能中輸入的敏感數據得到保護，同時，人工智能又使區塊鏈的計算更加高效簡潔。

目前，中美兩國是國際人工智能領域中的領頭羊。從企業數量看，全球活躍人工智能企業達5386家，美國2169家，中國大陸1189家，全球共41家AI獨角獸，美國18家，中國17家;從投融資看，中美兩國份額共計約60%。[10]這一輪全球人工智能浪潮構建在互聯網發展基礎上，目前正處于互聯網時代和人工智能時代的交疊期。在這個特殊時期，用好我國的互聯網發展優勢、數據規模優勢，抓住人工智能發展的歷史機遇，具有特別重要的意義。

釋放高質量發展新動能的路徑探索

5G、云計算、邊緣計算、物聯網、工業互聯網、人工智能、區塊鏈等信息技術的融合，貫通了數據從感知、傳輸、存儲、計算到分析、應用的鏈條，催生了一系列的應用，在此過程中與實體經濟結合，帶動全要素生產率提高，推動質量變革、效率變革、動力變革，從而為我國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段提供源源不斷的新動能。[11]

從消費互聯網到產業互聯網。在過去一個階段，數據的應用推動了消費互聯網的蓬勃發展。互聯網作為一項新的通用技術，在消費領域取得了廣泛應用。我國在消費互聯網領域建立了世界領先的優勢。根據國家統計局數據，2019年中國網上商品和服務零售額為10.6萬億元，同比增長16.5%。與此對應，我國擁有全球最大的移動支付市場，根據中國人民銀行支付結算司發布的支付體系運行總體情況，2018年，銀行業金融機構共處理移動支付業務605.31億筆，交易金額277.39萬億元，同比分別增長61.19%和36.69%。移動支付對經濟社會的影響遠遠超出支付本身，它積累了大量的數據，讓消費和生產變得“有據可循”，同時，結合蓬勃發展的大數據、云計算、人工智能等技術，使“互聯網+”應用場景更加豐富全面，這些為我國在生產互聯網領域的拓展帶來了難得的機遇和廣闊的空間。[12]

物聯網、工業互聯網等新技術架構的演進與應用，為互聯網面向企業端服務提供了新的機會，在技術、商業模式等方面都發生了巨大更迭。在數字化條件下，工業革命后形成的國際商業模式、資本形成、貿易主體、貿易規則都在發生重大轉變，產業發展不僅通過人、機、物的全面互聯，而且推動全要素、全產業鏈、全價值鏈的聯接以實現產業數字化、網絡化、智能化發展，正加速重構傳統的生產模式、商業模式、生活模式。

在生產領域，重構制造業研發模式、生產方式和組織形態，構建制造業領域的數字生態之爭已成為主要國家競爭的新焦點。智能制造把制造自動化的概念擴展到柔性化、智能化和高度集成化，企業通過構建智能工廠、搭建數字化平臺、應用數字化技術，正重新定義生產及效率;在商業領域，物流、金融、媒體、電網、設計等應用中數字技術實現跨地域遠程合作、自動化運轉、數據高效傳輸，大幅提升了商業運作效率，發揮了增值賦能的功效;在生活領域，醫療、教育、交通、社區等生活場景中，高速通信網絡、大數據、云計算等信息技術平臺，革新了傳統生活方式，創造了遠程手術、網絡教育、云車路協同等新的生活模式;在城市治理領域，政府、企業、社區、個人數據的打通、共享、交互，催生了更加高效、協同、豐富的智慧城市、智慧社區應用場景。

從消費互聯網向產業互聯網拓展帶動的一系列新場景新業態新模式，以數據資源為重要生產要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，已成為全球競爭的“新賽道”和“新藍海”。

從共享產品服務到共享生產能力。我國共享經濟發展快速。數據顯示，2019年共享經濟市場交易額為32828億元，平臺員工623萬人，共享經濟參與者約8億人，在穩就業、促消費、推動服務業結構優化方面發揮了重要作用。未來，隨著政策的進一步適配與跟進、業內平臺的合規水平提高以及用戶體驗習慣日趨成熟，共享經濟將迎來新的局面，進一步向生產領域融合，以制造能力共享為重點，以創新能力共享和服務能力共享為支撐的全產業鏈資源共享格局正在形成。主要包括：共享創新能力，通過對產品設計與開發能力等智力資源以及科研儀器設備與實驗能力的共享，可以降低中小企業創新成本，提升中小企業創新能力;共享服務能力，推動產品檢測、設備維護、驗貨驗廠、工業物流等生產服務共享，為許多沒有條件在內部設置專門生產服務部門和配備相應專業人才的中小企業提供生產服務資源;共享生產資料，通過對生產設備、專用工具、生產線等生產資料的共享，有效提升產能匹配效率或生產組織效率，如企業搭建機床共享平臺，依托智能化控制系統，把昂貴的機床設備提供給用戶“共享”，讓“重資產”的制造業，實現了“輕資產”運營。又如，企業還有各地政府合作打造共享生產資料的升級版——智能工廠和智能制造谷，提出“安全創業”模式。

目前，我國的共享生產能力還處于發展的初期階段，隨著需求端的消費提升直接影響供給端的生產預期和安排，將進一步帶動共享平臺企業在生產領域布局的積極性，相關投融資活動也將更加活躍。

從傳統基礎設施到融合基礎設施。經濟高質量發展離不開基礎設施的支撐。基礎設施為社會生產和生活提供基礎性、大眾性服務的工程和設施，是社會賴以生存和發展的基本條件。推動基礎設施與數據要素、數字技術融合，實現智能化升級，是經濟轉型對基礎設施建設的必然要求。

在交通領域，近年來，發達國家和地區已經開始規劃、布局智能綜合交通網絡的建設。雖然不同國家和地區綜合交通建設的切入點存在差異，但通過終端感知、數據融合與共享促進多域協同，提升監管和集疏運效率，打造一體化綜合交通體系的愿景是一致的。預計到2030年，歐盟將實現骨干交通網絡數據的聯通;德國作為西歐交通的引領者，積極引入新技術，推出了鐵路4.0戰略，建設適應全球數字時代的基礎設施。我國《交通強國建設綱要》中，將5G、物聯網、邊緣計算、機器視覺、云計算等新技術應用于交通基礎設施中，以構建云邊端協同、數據融合共享的數字化平臺。

在能源領域，數字化智能化是國際公認的能源未來發展趨勢，是支撐可再生能源的開發、輸送和消納的關鍵。以電力領域為例，美國2003年就發布了下一個電力百年愿景——“電網2030”。[13]歐盟在2008年發布了“超級電網”發展計劃，[14]通過一體化電網整合歐洲的可再生能源電力。我國在發電工業互聯網、智慧電廠、電力云平臺、數據中臺和泛在電力物聯網等方面已經開展了試點與建設，著力構建集約化、平臺化、服務化、智能化的電力能源體系。

在水利領域，數字化智能化升級包括透徹感知、全面互聯、深度挖掘、智能應用四個層面。國外大部分國家利用自控、感知、人工智能等技術手段建設了智慧水務系統、水務數據庫和水務數據分析系統。近年來，我國有序實施了“金水工程”，為水利信息化轉型邁入智慧水利新階段奠定了良好基礎。

在市政領域，數字化智能化的核心是建立數據傳導系統，通過“感知設備—網絡傳輸—數字化平臺—網絡傳輸—應用終端”的傳導方式進行全方位的城市資源調度。全球市政基礎設施數字化大致按照城市政務應用驅動、互聯網等信息技術驅動、數據驅動三個階段演進，運用信息技術，推動建設模式向數據融合和業務融合轉型。我國立足于通過數字化智能化構建以人為本的新型城鎮化服務體系，加強跨領域、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務，解決城鎮化進程中帶來的現實問題。

通過傳統基礎設施數字化智能化升級，以“數據鏈”為主線，綜合利用5G、人工智能、物聯網、云計算、區塊鏈等一系列技術收集分析基礎設施日常運營和創新所需數據，打造自主可控的數字化賦能平臺，塑造促進數字化智能化升級的創新體系，構建開放的數字化生態基礎設施體系，為經濟高質量發展提供了必不可少的支撐條件。

結論與建議

數據的充分挖掘和有效利用，推動了諸多領域重大而深刻的變革，極大改變了人們的生產、生活和消費模式，帶動網絡經濟從消費互聯網向生產互聯網拓展;促使產品服務共享向生產能力共享演進;推動傳統基礎設施數字化智能化升級，為經濟轉型升級提供了新動能，為經濟高質量發展提供了現實路徑。為此，還需要進一步打通數據鏈，挖掘數據價值，疏通數據應用與生產領域的結合點，為數據成為最活躍最具生產力的要素資源創造條件。

一是加強數據領域基礎科學研究。加大基礎研究投入，對從事計算芯片、智能芯片、數據存儲新介質、SCM、NVMe全閃存、數據庫、虛擬化軟件、機器視頻視覺技術、全息感知技術等領域研究的企業，加強政策扶持，驅動產業端到端自主競爭力構建，在政府、金融、電信、交通、能源等重點領域推動這些關鍵技術的規模化應用。

二是構建數據產業生態體系。圍繞我國數據的采、存、算、管、用全生命周期，打造技術領先、自主可控的產業型生態。一方面，加強與海外生態圈合作，保障集成電路、機械硬盤、傳感器等關鍵器件的供應安全;另一方面，開展從介質供應到解決方案集成，構建從數據采集到行業應用的健康生態。

三是建立跨域數據治理規范。完善政務數據開放共享，激活數據資產價值，推動相關立法促進政府數據資源開放，制定開放計劃和數據目錄，提高開放數據的頻次，增加用戶反饋機制提升數據質量，加強數據標準體系建設，建立覆蓋政務數據全生命周期的質量管理機制。引導各行業建立公共數據集，在加強隱私保護等基礎上，建立企業數據的交換機制、個人數據的保護機制、數據交易的利益機制，促進數據合法、公平、有序地流通和交易，為行業應用提供關鍵數據資源。

四是加強數據安全保障。結合行業特點和數據類型、敏感程度、收集規模以及用途等要素，建立覆蓋數據全生命周期（采集、存儲、使用、分享、存檔、銷毀）的安全等級保護標準。引導相關機構設立數據安全管理的組織架構，明確數據資產管理相關的高管責任人，推動數據管理和適用單位借助可信的安全計算及各類加密技術實現流動中的數據安全。

五是推動工業產業鏈數字化升級。大力開展芯片設計、封裝、制造和高端工業軟件研發，推進智能制造，培育推廣個性化定制、網絡協同制造、遠程運維服務、眾創眾包等智能制造新模式，打造產業鏈縱向延展、橫向協作的數字化產業集群。重點開展前瞻性技術研究與創新場景應用落地，率先推動互聯網、物聯網、人工智能等新興技術與生產應用場景的跨界融合，形成全智慧型的數字化產業生態鏈。

六是推動傳統基礎設施數字化智能化升級。立法、規劃、標準先行，明確高速、高鐵、地鐵、輕軌、機場、車站、港口等交通干線，以及大型場館、學校、醫院、商務樓、住宅樓等公共基礎設施向通信基礎設施開放，預留5G站址資源，包括燈桿、監控桿及其他桿塔、機房、天面、接入管道等，實現5G網絡低成本快速部署。

七是培養儲備數字化人才梯隊。建立多層次、多元化的人才培養規劃，建立培養創新人才的基礎教育體系;建立高等院校學科交叉融合、聯合培養機制，培養兼具專業理論與行業知識的復合型人才;鼓勵地方政府、數據產業龍頭企業、各行業協會完善人才激勵機制，通過多種形式吸引創新型人才;組織跨機構人才交流與培訓機制，建立人才儲備機制。

八是探索政府引導、市場主導的多元投融資模式。探索符合數字化產業發展特點、基于投資項目全生命周期價值投資模式，整合所有權各相關方的能力和資源，制定能夠牽引和協調各類風險的承擔者與相關設施所有者的政策機制;形成行業協同、企業競合的政策氛圍，擺脫傳統的合同風險轉移和招投標的模式，為市場主體進入創造條件。

注釋

[1]《習近平主持中共中央政治局第二次集體學習并講話》，中共中央人民政府網，2017年12月9日，http：//www.gov.cn/xinwen/2017-12/09/content_5245520.htm。

[2]國際數據公司：《IDC：2025年中國將擁有全球最大的數據圈》白皮書，新浪財經，2019年2月22日，http：//finance.sina.com.cn/roll/2019-02-22/doc-ihrfqzka8121586.shtml。

[3]希捷科技：《數字化世界——從邊緣到核心》白皮書，中文互聯網數據資訊網，2019年3月27日，http：//www.199it.com/archives/848895.html。

[4]國家信息中心等：《5G時代新型基礎設施建設白皮書》，2019年11月25日，https：//blog.csdn.net/m0_37586850/article/details/103625929。

[5][6]徐憲平主編：《新基建：數字時代的新結構性力量》，北京：人民出版社，2020年，第361、18頁。

[7]《第45次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，中國互聯網絡信息中心，2020年4月28日，http：//www.cac.gov.cn/2020-04/27/c_1589535470378587.htm。

[8]國務院發展研究中心國際技術經濟研究所：《中國云計算產業發展白皮書》，人民網，2019年10月12日，http：//media.people.com.cn/n1/2019/1016/c14677-31402408.html。

[9]楊清清、黃嘉敏：《千億云計算產業加速跑 多云管理助推上云率》，《21世紀經濟報道》，2019年10月15日，https：//www.sohu.com/a/347055287_161795。

[10]中國信息通信研究院：《全球人工智能產業數據報告（2019）》，2019年7月30日，https：//xw.qq.com/cmsid/20190730A0S3WT00？f=newdc。

[11]盛磊、楊白冰：《新型基礎設施建設的投融資模式與路徑探索》，《改革》，2020年第5期。

[12]國家信息中心：《中國移動支付發展報告（2019）》，2019年10月21日，http：//www.199it.com/archives/953247.html。

[13]Office of Electric Transmission， "'GRID 2030' A National Vision for Electricity's Second 100 Years"， Retrieved from https：//wenku.baidu.com/view/2b0b88cdda38376baf1fae69.html.

[14]European Commission， "Second Strategic Energy Review—An EU Energy Security and Solidarity Action Plan"， 11 January 2019， Retrieved from https：//eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/？uri=CELEX：52008DC0781&from=DE.

責 編/肖晗題