從“低成本”優勢向數字經濟大國優勢轉變的政策選擇

孫志燕 鄭江淮

摘? ?要：在以數字化技術為核心的第三次技術革命和全球新冠肺炎疫情的共同影響下，發達國家加快調整其供應鏈的全球布局，全球經濟分工體系正在經歷由傳統工業化、信息化邁向數字化時代的歷史性重構。能否成功應對其挑戰，對中國構建新發展格局、全面建設社會主義現代化強國具有重要意義。中國作為人口大國和世界第二大經濟體，在人力資本、數字基礎設施和“數據”要素等方面頗具潛力，亟須以新的戰略視角將其轉換為可持續的增長新動力和全球數字經濟分工中的“新優勢”。在此過程中，應科學理性地認識現階段勞動力成本的上升，將政策著力點聚焦于優化人才供給結構，擴大與新興前沿技術和數字經濟發展更加匹配的高層次專業人才規模。加快完善與“數據”要素相關的政策體系，在國家層面構建一體化的綠色能源與數字基礎設施空間體系，推動形成更具規模的數字經濟發展生態系統。

關鍵詞：全球經濟分工;數字經濟;大國優勢

中圖分類號：F49? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2021）12-0059-10

受全球新冠肺炎疫情的沖擊，美國、日本、韓國、德國等發達國家紛紛出臺政策支持本國企業供應鏈更加多元化的全球布局或者回遷，如：美國政府宣布企業從中國遷回美國的全部成本費用化，并由聯邦政府承擔，同時制定了支持“美國制造”的稅收減免政策;日本實施了“中國+1”的供應鏈重構戰略，引導本國企業海外投資的多元化布局，并出資22億美元支持企業從中國遷回日本等。印度、越南等發展中國家也試圖通過更具競爭力的政策吸引更多外國投資，提高自身在全球供應鏈中的地位，如印度政府頒布了66億美元的財政刺激計劃，用于吸引智能手機、半導體、電子零配件等領域的大型跨國公司在印度投資[1]。實際上，在此次全球疫情之前，全球經濟分工格局就已經開始調整。根據美國重構倡議委員會發布的年度報告，2010—2018年，僅美國企業在全球的重構，與中國相關的企業就有791家，涉及6.4萬人的就業①。新一輪全球經濟分工在后疫情時代進入“加速期”，這對中國相關產業的發展、出口、就業和外資都會產生重要影響。

新一輪全球經濟分工調整的核心動力主要源自數字技術的進步，其影響機理和作用機制在學術界和政策領域已引起廣泛討論。經合組織（OECD）在2017年的一份研究報告中指出，數字化技術有效降低了運輸和通信成本，促進沿線地理上分散的生產活動實現了更高效率的協調，生產性投入與中間服務產品在全球經濟分工中的質量和可獲得性提高[2]。英國研究機構ESCoE（Economic Statistics Centre of Excellence）對美國和12個歐盟國家不同數字化水平的行業2000—2014年參與全球分工的水平和生產率增長進行了定量分析，發現數字化越密集的行業越有利于在全球價值鏈分工中建立前后向聯系，實現更高的生產率增長[3]。聯合國工業發展組織在2019年的一項研究中，從數字化時代全球產業分工演變的角度提出，數字化技術和自動化技術同時提高了相關產業的生產率和生產能力利用率，使高收入國家與離岸外包地點之間的勞動力成本套利的吸引力下降，從而對部分生產環節的回流或再離岸產生了激勵作用[4]。總之，未來新興經濟體包括工資在內的綜合成本上升和先進機器人等數字技術的發展正在推動不同價值鏈環節在全球地理空間上的重新組合，基于數字經濟的新全球經濟分工體系正在形成。

對中國而言，需要深入研究兩個基本問題：第一，數字化時代“成本”內涵的變化，以及該因素是否是新一輪全球經濟分工調整的源動力？第二，在全球新的數字經濟分工體系中，中國所具有的“低勞動力成本”優勢能否得以延續，并成為全球數字經濟競爭中的新“比較優勢”？這兩個層面的問題是理解新一輪全球數字經濟分工競爭機制、培育中國競爭新優勢的基礎和前提條件，也是中國構建新發展格局和培育新增長動力急需回答的關鍵問題。

一、數字化時代全球經濟分工的新機制與主要特征

每一次技術革命都會帶來產業組織模式和商業模式的重大變革，而這些變革又會推動全球產業分工體系的調整。這種調整在微觀層面上表現為全球經濟分工體系的變革，即具有不同經濟增加值的產品/服務在不同國家/地區之間供需與利潤分配關系的調整。調整的動力不僅來自跨國企業在不同地理空間布局的變化，而且來自技術變革、宏觀經濟、地緣政治等多種因素。

（一）全球貿易結構變化與經濟分工的新特征

自2008年全球金融危機之后，全球對外直接投資（FDI）凈流出額占GDP的比重持續下降。截至2019年，已由全球金融危機前的5.5%降至1.3%，2020年全球對外直接投資受新冠肺炎疫情的影響下降42%①，跨國公司在全球投資活動明顯減少，是全球經濟分工體系變化的直接表現之一。由此可見，此輪全球經濟分工的重構在新冠肺炎疫情之前就已顯現，而疫情的暴發雖然對全球供應鏈造成了嚴重沖擊，并引發各國對供應鏈安全的廣泛關注，但它只是基于價值鏈的全球分工體系重構被加速、影響被放大的誘因，并非根本驅動力。為更好地理解當前全球經濟分工調整的動力機制與傳統工業化時期的差異，本文重點從全球貿易結構的變化來闡釋當前全球經濟分工顯現的新特征與新趨勢。

2010年之后，全球貿易結構出現了兩大變化：

第一，出口占世界GDP的比重總體呈現穩中下降的趨勢。2016年為28.4%，是近10年的最低值，已降至全球金融危機之前的水平，之后有所波動，但下降的總趨勢并未改變。2019年，商品貿易占GDP的比重降至21.3%，比2011年下降3個百分點，但同期服務貿易所占比重穩定增長（見圖1，下頁）。更需要關注的是，在世界服務貿易出口中，1995—2017年信息通信技術（ICT）服務出口所占比重擴大了3倍之多，而信息通信技術（ICT）商品出口的比重在持續下降②。這一結構性變化充分反映出全球經濟分工體系正在由以“制造業”為中心向以“服務業”為中心轉變。推動這一轉變的根本原因是，信息網絡、自動化、人工智能、機器人、區塊鏈等新一代信息技術進步，導致上一輪全球化中不能交易的“服務”，依托信息網絡技術實現了離岸交易（如技術、金融、設計、咨詢、銷售等服務），或被“數字化”成為可在全球范圍交易的貿易產品（如線上教育、醫療、文化、商業服務等）。近期在各國疫情防控需求的影響下，無接觸、數字化的服務業更是加快發展，全球經濟分工“服務化”的特征進一步凸顯。

第二，以發展中國家為主的勞動密集型、資源密集型和中低技能/技術密集型制成品出口，在全球制造業產品出口中的比重不斷下降，而發達國家主導的高技能/技術密集型制成品出口比重出現更大幅度增長。如圖2（下頁）所示，2019年，勞動密集型和資源密集型制成品所占比重由1995年的17.4%降至13.2%，同期高技能/技術密集型制成品的出口比重由37.6%上升至42.4%，比中技能/技術密集型制成品所占比重高出7.5個百分點。從全球制成品出口中所占比重較高的電子產品來看，2019年，高技能/技術密集型的電子零配件的出口規模已是中技能水平同類產品的6.3倍。與之形成鮮明對比的是，以發展中國家為主的中技能水平的電子零配件出口所占比重在近10年間未出現明顯變化，一直保持在2%左右①。這是全球經濟分工體系調整的另一個特征，即高附加值的制成品向發達國家集中的趨勢加強，而真正意義上的“重構”主要出現在技術水平較低的制造業產品中，全球貿易對中間產品的需求并未隨著各國經濟規模的增長而擴大，表明全球經濟分工趨于“區域化”的同時已開始“扁平化”，這是與傳統工業化時期最顯著的差異之處。推動這一趨勢形成的根本原因并非“成本”因素，而是技術進步，即機器人、物聯網、人工智能等新一代信息技術在各個行業應用加快，產業發展中人工成本的相對比重不斷下降，再加上數字化所推動的全球物流成本的降低，中低端環節的利潤被進一步擠壓，中低端制造環節除了向更低發展水平的國家轉移之外，越來越多的低技能產品被更具市場優勢的新技術產品所替代，導致全球貿易中勞動密集型產品出口比重顯著下降。這是數字化時代全球經濟分工調整中最需要引起政策關注的變化趨勢。

（二）“數字化”轉型中全球經濟分工體系重構的核心機制

全球經濟分工體系“重構”具有多層面的含義，既包括不同環節在地理意義上的區位轉移（遷入或遷出），又包括在同一地理區域，基于價值鏈或產業鏈內部的環節轉換或者更新。本國在某個產品或服務領域生產能力的擴大也是全球經濟分工重構的表現形式之一[5-6]。有學者曾提出，基于全球價值鏈的分工重構，關鍵“不是轉移到什么地方，而是重構的領域（或行業部門）和誰主導的重構”[7] 。

從全球化發展歷史的視角①來看，在全球化1.0階段（19世紀至20世紀初），全球經濟分工更多是為獲得廉價原材料所驅動;進入全球化2.0階段（“二戰”之后至20世紀80年代），驅動全球經濟分工的核心動力主要是發達國家勞動力成本、資產價格的上升和擴大市場規模的需求，表現為制造環節由發達國家向發展中國家的轉移性重構;在全球化3.0階段（20世紀90年代至2008年全球金融危機），全球經濟分工體系再次出現調整，主要原因是發達國家國內經濟的滯脹和就業壓力。由于缺乏更先進的技術支撐，這一輪重構并未造成全球產業分工格局出現實質性改變。但隨著新一代信息技術在各行業領域中的推廣和滲透，組織協調成本被顯著降低，催生了以加工制造環節為主體的分工在更大空間上的分拆，中國以低要素成本的稟賦優勢迅速成為空間分拆的價值鏈環節吸納中心。

2008年之后，進入全球化4.0階段，數字化技術的變革在更深層次上激發了全球經濟分工格局的變化。學術界普遍認為，物聯網、人工智能等新一代信息技術是當前推動全球經濟分工調整的根本動力[8]。根據國際咨詢機構麥肯錫的研究報告——《轉型中的全球化：貿易和價值鏈的未來》（2019年），在過去10年中，全球價值鏈的重構主要是由于知識密集型服務業所推動，預計到2030年，全球商品貿易將因智能制造、增材制造等技術進步減少10%[9]。英國倫敦政治經濟學院的研究報告也明確提出，自動化等新一代信息技術正在加快全球產業分工和供應鏈分工的重構[10-11]。

綜合相關文獻的觀點和近期全球經濟分工格局的變化趨勢，當前全球經濟分工重構機制與傳統工業化、信息化過渡時期的差異可以概括為七個方面（見表1）。最需要關注的是數字化時代全球經濟分工中競爭優勢的來源和分工體系結構的變化。低工資、低技能的勞動力成本優勢對一國在整個價值鏈分工中地位的影響正在快速衰減，而高技能勞動力和專業技術人才的規模才是決定未來競爭優勢的關鍵要素之一。這就意味著，發展中國家即使降低勞動力工資水平，也很難改變其在全球經濟分工中的地位，所獲得的比較優勢也是短期、不可持續的。數字化技術對全球經濟分工的影響除了表現在區域層面的重構之外，還表現為在傳統分工體系上按照數字經濟的新邏輯衍生出“孿生數字化”分工體系。二者相互融合、相互疊加，形成了更加復雜的全球經濟分工系統。在新的分工系統中，各國參與全球經濟分工的路徑和競爭機制出現了“質”的變化，尤其是“巨型技術企業”的興起，在全球市場中形成了技術、數據中臺壟斷的競爭格局，未來技術能力較低的發展中國家參與全球經濟分工將面臨更大挑戰。此外，由于數字經濟的“無形化”，全球經濟分工的邊界更加模糊，基于數字技術的競爭機制和增加值分配機制所形成的網絡效應將加劇分工格局的不平衡[12]。

二、在全球數字經濟分工中重塑新的發展優勢

當前驅動全球經濟分工重構的根本動力，來自信息網絡、自動化、人工智能、機器人等技術進步所推動的生產方式和商業模式的變革，本質上屬于全球經濟數字化轉型過程中的一種技術驅動型重構。在此過程中，中國出現部分制造業外遷的現象有其必然性，但勞動力成本的變化既不是該現象出現的主要原因，也不是解決該問題的有效途徑。成功應對全球經濟分工的調整仍需回歸到分工重構的動力之源——“數字化”，立足于數字化時代產業變革的基本規律，在“數字化”中尋找和培育中國新的發展優勢。

（一）數字化時代背景下中國勞動力成本優勢并未降低，高技能、專業技術人才的規模優勢隨著經濟的數字化轉型將更加突出

隨著經濟發展水平的提高，中國勞動力成本出現了一定程度的上升，但這并不表示中國勞動力成本優勢的降低。從不同行業月平均工資水平來看（見表2），2019年，中國制造業城鎮單位就業人員的年平均工資為89 047元，月均工資約為1 075.7美元（按照2019年平均匯率1美元=6.899元，12個月折算），相當于美國制造業月平均收入的19.9%、德國的17.7%、日本的35.2%;同期，中國專業、科學和技術服務行業的月平均工資約為1 612.2美元，分別相當于美國、德國的27.9%和25.4%;信息通信行業的優勢更加明顯，同期相比分別相當于美國、德國的17.8%和18.0%。與泰國、越南、菲律賓、墨西哥等國家相比，中國的工資水平雖然略高，但如果考慮生產率水平、產品技術復雜性的要求和勞動力技能等因素，中國勞動力成本方面的優勢在高技能和技術密集型行業、數字經濟發展中相對于主要發達國家仍然顯著，這為中國加快發展創新密集型產業、培育更高質量的增長新動力提供了非常有利的基礎條件。

根據國際標準職業分類，2019年中國專家、技術人員和技術輔助人員總規模超過9 000萬，相當于美國的1.5倍，超過了德英法日韓五國總量之和。每年中國還有數十萬研究生畢業，2019年為64萬人，與OECD國家相比，僅低于美國（2018年為101.2萬人），大約是法國和德國的2.0倍和2.6倍;理工科專業的研究生畢業人數為27.5萬，相當于美國的1.5倍，法國和德國的3倍左右①。這些高素質人才將在未來的數字技術發展和經濟的數字化轉型中形成重要的人才規模優勢，是中國在更高層面參與全球數字經濟分工無可比擬的優勢條件。

（二）能源和數字基礎設施方面的優勢將助力中國在全球數字經濟分工中形成先發優勢

伴隨著全球數字化轉型的加快，數字化生態系統的構建將對數據中心、云平臺、算力設施、信息通信網絡等產生大規模的需求，而這些數字基礎設施的運行需要大規模穩定的電力支撐。英國的一項研究預測，數字化設備和相關基礎設施的電力需求以每年7%左右的速度增長，預計到2030年其生產運營所需要的電力將占全球電力需求的21%左右[13]。美國清潔煤電力聯合會測算，信息通信技術（ICT）生態系統的用電量已超過全球航空用電量的50%，即使考慮到未來在能源利用效率上實現實質性提高，預計到2030年，全球增加的用電量相當于整個美國的電力需求[14]。中國2019年發電量達7.5萬億千瓦時，發電規模位居世界首位，約占全球總發電量的27.8%，分別是美國、日本、德國的1.7倍、7.2倍和12.3倍;其中低碳發電量2.37萬億千瓦時，約占全球低碳電力的1/4②。從工業用電的平均價格來看，中國與韓國、加拿大、墨西哥等國家的水平相近，雖然高于美國，但是與意大利、日本、英國、德國等國家相比仍具有較為顯著的優勢，分別相當于意大利和日本的48.9%和56.3%③。

除電力設施外，中國在數字基礎設施方面的優勢也在逐步顯現。以支撐數字經濟發展的重要算力設施——超級計算機中心為例，2020年，全球排名前500位的超級計算機中心中，中國有214個，所占比重超過40%，美國、日本分別有113個和34個。此外，中國已有2家超算中心進入全球排名前10的行列中。

無論是發展中國家還是發達國家，能源和數字基礎設施方面的規模趕超都需要較長的投資建設周期，這就為中國發展能源密集型的數字經濟創造了非常重要的戰略機遇期，有利于在新的全球數字經濟分工中形成先發優勢。

（三）中國擁有超大規模的數據和應用空間，有利于在全球數字經濟分工體系中構建網絡集聚新優勢

“數據”在全球數字化轉型和數字經濟中具有多重屬性，既是生產要素，如同傳統工業化時期生產的“原材料”，利用人工智能、機器學習、智能制造等數字技術制造任何產品都離不開“數據”;又是生物醫療、無人駕駛、金融科技等新興技術創新和開發應用過程中不可或缺的“資產”性投入;還是智慧城市、智慧醫療、智慧公共服務等實現數字化社會治理所必需的基礎設施。因此，“數據”的生產、采集、分析與應用在新的全球經濟分工中具有至關重要的作用。

中國作為人口大國和世界第二大經濟體，在“數據”方面具有天然的規模優勢。2019年，中國固定寬帶用戶達4.5億戶，超過了OECD成員國之和，約占世界總規模的40%;同期，美國為1.14億戶，歐盟為1.58億戶①。根據國際數據中心（IDC）2019年白皮書發布的數據，中國是全球數據增長量最快的國家之一，預計到2025年，數據圈（指每年創建或復制的新數據）占全球的比重將由2018年的23.4%增長至27.8%，成為全球最大的數據圈。此外，由于數字經濟本身具有較強的網絡特性，而中國又是世界上唯一一個擁有相對完整產業體系的國家，由此所創建的元數據類型更加多元化、綜合化、體系化，這是發展數字經濟極其重要的優勢來源，與中國已經具備的制造大國優勢和超大規模市場優勢相互融合，為中國在未來的全球數字經濟分工體系中培育更具競爭力、可持續的比較新優勢創造了有利條件。

三、利用數字經濟大國優勢在全球新一輪經濟分工中贏得更多主動的策略選擇

在數字化新時代，參與全球經濟分工的競爭，需要把握的核心趨勢是分工邏輯的改變，即不再以勞動密集型、大規模生產的制造業為中心，而是轉向以技能與技術密集型的服務業為中心;數據、信息等要素成為全球數字經濟分工中的關鍵性資產，分工重構的目的是實現更高質量的成本結構優化，并非單一地尋求“低成本”。這種重構短期可能會造成部分企業外遷，對中國出口、就業產生一定負面影響，但從長期發展來看，卻是中國向全球價值鏈高端轉型升級的重大機遇，關鍵是要及時調整政策的著力點，充分挖掘釋放中國的潛在優勢。

（一）科學理性地認識中國現階段勞動力成本的上升，采取更有效的政策措施優化人才結構，擴大高層次專業人才的規模

真正決定中國在全球價值鏈中地位的不是“低工資勞動力”，而是高技能、高技術人才。因此，不能因部分企業外遷而過于強調降低勞動力成本，而應遵循數字經濟發展的基本規律，提高勞動在整個經濟增值分配中的比重，避免陷入“低勞動力成本→低質量就業→低技術水平→價值鏈低端”的惡性循環之中。目前，中國的差距主要集中在高層次專業人才，如人工智能領域，中國頂尖研究人員的數量約為977人，而美國約為5 158人②。因此，亟須優化政策組合，加快建立支撐新興前沿技術和數字經濟發展的新型人才培養體系。具體包括：擴大國內研究型大學基礎學科和新興前沿技術專業的招生規模，設立長期專項基金鼓勵引導和支持頂尖研究人員在新興前沿技術的基礎領域專注于長期研究;優化人才評價的方式與機制，改變以論文數量或短期成果為主的功利性、過度競爭性的評價機制，為科研從業人員營造更加開放、包容的科研生態;實施包括簽證、創業、創新等綜合政策包，吸引更多國際高層次研發人員及其科研團隊、企業家來中國開展科研、投資創業等活動。

（二）構建更加一體化的綠色能源與數字基礎設施空間體系，加快實施“智慧國家”建設戰略

數字化技術的應用和相關產業的發展，對能源需求的規模和穩定性都有較高要求，而中國目前的電力生產仍是以傳統化石能源為主。隨著數字經濟規模的擴大，勢必對環境、CO2減排產生更大的壓力，需要加快推進能源生產向可再生、綠色、分布式能源轉型，并在國家層面對不同區域、不同領域的數字基礎設施建設進行一體化統籌布局。考慮到數字技術涉及國民經濟社會的各個部門和領域，具有非常強的網絡特性，建議盡快在全國層面推動“智慧國家”的建設，以形成更具規模的數字經濟發展生態。這不僅可以避免地區之間、不同群體之間出現“數字鴻溝”，而且有利于在未來的全球數字經濟分工中形成更強大的網絡集聚效應。

（三）加快完善與“數據”要素相關的政策，進一步挖掘中國“數據”領域的潛在優勢

盡管中國已成為“數據”生產的大國，但數據的增值潛力并未有效發揮。根據國際數據中心（IDC）2019年白皮書數據，中國生產率數據（productivity data，企業用于改進生產率的大數據和元數據）約為6.8億TB，占數據總規模的比重約為9%，而美國生產率數據約為9.7億TB，占其數據總規模的14%。中國與美國在數據增值方面的差距較為顯著，需要盡快完善相關政策。具體包括：通過財稅政策激勵企業盡快提升數據采集、儲存和應用分析能力，允許數字化軟件（如大數據分析、算法等）和硬件（傳感器、云設施等）等投入按照研發經費支出的一定比例進行稅前扣除;盡快在國家層面建立數據全周期的統一標準規范，推動不同行業、不同部門數據的共享;平衡好數據開放應用過程中的隱私保護和數據安全的監管，重視數據作為公共產品的特殊屬性，降低數據開發利用、轉化為有效生產力的綜合成本;利用中國“數據”的規模優勢，依托共建“一帶一路”倡議，加快推動與沿線國家建立雙邊或多邊數據共享機制，建立以中國為中心的數字經濟網絡，從而在新一輪的全球數字經濟分工體系中發揮主導作用。 [Reform]

參考文獻

[1]JENNIFER CASTAUEDA， CARLOS LóPEZ-GóMEZ. How manufacturing can emerge stronger： policies to support industrial recovery and growth after COVID-19[R]. University of Cambridge IFM Policy Report， October 1st， 2020.

[2]MIROUDOT S， CADESTIN C. Services in global value chains[Z]. OECD Trade Policy Papers 197， 2017.

[3]CLAUDIO BATTIATI， CECILIA JONA-LASINIO， et al. Productivity growth and global value chain participation in the digital age[Z]. Economic Statistics Centre of Excellence（ESCoE） Discussion Papers， 2020.

[4]BERNHARD DACHS， ADNAN SERIC. Industry 4.0 and the changing topography of global value chains[Z]. UNIDO Inclusive and Sustainable Industrial Development Working Paper Series WP 10， 2019.

[5]GOLDENSE B. Onshoring， nearshoring， offshoring， and now reshoring[EB/OL].（2018-11-16）.https：//www.machinedesign.com/comm-unity/article/21837320/onshoring-nearshoring-offshoring-and-now-reshoring.

[6]DE BACKER K， MENON C， DESNOYERS-JAMES I， et al. Reshoring： myth or reality？[Z]. OECD Science Technology and Industry Policy Papers No. 27， 2016.

[7]BARBIERI P， et al. What do we know about manufacturing reshoring？[J]. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing， 2018， 11（1）： 79-122.

[8]VANHAM P. A brief history of globalization[EB/OL].[2020-08-15].https：//www.weforum.org/agenda/2019/01/how-globalization4.0its into the history of globalization/.

[9]MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE. Globalization in transition： the future of trade and value chains[R]. McKinsey Company， 2019.

[10] KRENZ A， PRETTNER K， STRULIK H.Robots， reshoring， and the lot of low-skilled workers[Z]. Center for European， Governance and Economic Development Research， Discussion Paper No. 351， 2018.

[11]KINKEL S. Industry 4.0 and reshoring[M]. Industry 4.0 and Regional Transformations， 1st edition. UK： Routledge press， 2020： 195-213.

[12] DAVID J T. Innovation， governance， and capabilities： implications for competition policy[J]. Industrial and Corporate Change， 2020， 29（5）： 1075-1099.

[13] MORLEY J， et al. Digitalization， energy and data demand： the impact of internet traffic on overall and pea electricity consumption[J]. Energy Research & Social Science， 2018， 38（4）： 128-137.

[14] MARK P M. The cloud begins with coal： big data， big networks， big infrastructure， and big power： an overview of the electricity used by the global digital ecosystem[R/OL].（2013-07）.https：//www.tech-pundit.com/wp-content/uploads/2013/07/Cloud_Begins_With_Coal.pdf.

Policy Choice for the Transformation from the "Low Cost" Advantage to the Super-Scale Digital Economy Advantage

SUN Zhi-yan? ?ZHENG Jiang-huai

Abstract： Driven by the third technological revolution and the outbreak of the COVID-19， developed countries are speeding up reshaping their domestic supply chains. In this context， the global economic division is? experiencing a new wave of reshoring， which radically different from the traditional industrial era. It is essential to tackle these challenges for fully building a modern socialist country in the future. This paper explores the potential comparative advantage， and presents a series of policy options from the perspective of digital transition. As a populous country and the second largest economy in the world， China has latent advantages in terms of human capital， digital infrastructure， and data element. The crucial choice is to make a strategic adjust， leverage "potential advantage" to achieve digital economic transformation and prosperity. In that sense， we need a more scientific and new thinking about the increasing of labor costs during the current stage. The most important policy agenda is to place a higher priority on advancing the structure of human capital， enlarge the scale of high-level professional talents and nurture potential innovator， stand at the emerging frontier technologies and the development of the digital economy. It is also necessary to make a comprehensive policy package to maximize the benefit from "data"， and build an integrated green energy & digital infrastructure system at the national level， which can construct full-scale conducive ecosystem for the development digital economy.

Key words： global economic division; digital economy; advantage of big country