經濟學如何構建新質生產力研究體系（下）

二、數字技術經濟學如何將新質生產力體系化

（一）數字技術經濟學在技術經濟學中的學科定位

1. 技術經濟學中的特別技術：ICT的經濟性不同所在

（1）技術經濟學中的信息技術

數字技術經濟學與一般技術經濟學的第一個重大不同，在于突出信息技術不同于工業技術的技術特性。

姜奇平在《數字經濟學：微觀經濟學卷》一書中承諾要在《數字經濟學：技術經濟卷》中，說明“技術上的新與經濟上的新是什么關系”[1]。與一般的技術經濟學不同，數字技術經濟學要分別說明主要的信息技術與數字經濟之間的技術經濟關系。當前的同類研究，往往把不同的信息技術當作不同的技術經濟現象，總結出大數據經濟學、云計算經濟學、區塊鏈經濟學、人工智能經濟學等，給人一種不正確的印象，似乎信息技術內部每經歷一次版本更新，就會出現一種新的經濟學，看似重視信息技術創新帶來的經濟影響，實則從總體上模糊了總的信息技術與總的工業技術之間根本性的技術經濟差異，以及信息技術內部不同子集、版本發展之間的內在同一性。

作為數字技術經濟學的基礎理論，我們更多分析這些分立的信息技術之間共同的技術經濟性質，為的是與工業時代的技術經濟現象進行總的對比，幫助大家抓住要害，而不致被雞毛蒜皮的技術現象以及技術帶來的短期機會模糊了總的視線。

數字技術經濟學認為，所有的信息技術的性質，無論從整體與局部或者時間先后來看，都可以概括在提高多樣化效率這個總的方向上，不存在不能提高多樣化效率的信息技術，而所有信息技術一定可以提高多樣化效率。

這一性質的根本決定因素，在于簡單性系統與復雜性系統的區分。個別的信息技術（包括ICT）針對的，都是降低復雜性成本的某一個具體的方面。例如，區塊鏈技術，面向的是復雜性的分布式方面；網絡技術，面向的是復雜性的拓撲關系方面；大數據技術，面向的是復雜性的多樣性的方面；生成式人工智能，面向的是復雜性的涌現、生成的方面等。

正如全要素生產率中的技術，并不具體細分為鋼鐵技術、紡織技術、鐵道技術等，作為理論抽象，也沒有必要在作為總論的技術經濟學中對信息技術進行過分的細分。作為總論的數字技術經濟學的真正責任和重心應在于，將全要素生產率中的技術，從一種默認為工業技術的技術，區分為性質有所不同的工業技術與信息技術，并指出二者經濟性質的根本不同。這一點反而是現在分門別類的具體技術經濟學（如細分為web1.0經濟學、web2.0經濟學、web3.0經濟學的各種版本經濟學）所放棄的責任。

數字技術經濟學在區分工業技術與信息技術的效率性質方面，要提供的主要新知在于告知二者相對于復雜性的成本曲線的相反之處，也就是把技術革命（而不僅是改良）產生的經濟影響進行說明。具體來說，在均衡水平下，工業技術越多樣化、復雜化，平均成本越高；信息技術越多樣化、復雜化，平均成本越低。數字技術經濟學的總論，不是要辨析信息技術內部各種分支的細微末節，對于短期商業模型和投資風向的影響，而是要說明這些技術與傳統工業技術在成本規律上的總的取向的不同，從而說明影響全要素生產率中技術作用方向的不同在哪里。例如，在一般的技術經濟學中，全要素生產率中的技術，默認對于復雜性是不經濟的，而數字技術經濟學要提供一種新知，告知經濟學家建立生產函數模型時，要注意技術的成本作用方向的不同，說明存在一種不同于鋼鐵技術、紡織技術的關于多樣性，從而關于均衡條件下AC-MC之間的附加值的成本次可加性。

如果數字技術經濟學在這里不提供這種新知識，而是放棄自己的責任，僅僅滿足于向經濟學家炫耀工程師關于自然科學技術的知識，損失的信息將主要集中于讓傳統經濟學家無從感知與信息技術內在相關的范圍經濟的存在，并將報酬遞增默認為規模報酬遞增。

（2）技術經濟學中的信息技術范式

數字技術經濟學向一般技術經濟學中充實的另一種新知識，在于信息技術范式。

傳統技術經濟學即使列出信息技術的章節“戶頭”，但從不思考信息技術有沒有不同于工業技術的范式這一問題，默認把信息技術當作一般技術研究，標志是把信息技術直接等同于全要素生產率中的技術，研究的是所有技術之間的共性。但人工智能發展起來之后，數字技術經濟學開始面臨與一般技術經濟學不同的問題，即信息技術范式與一般技術的范式是否相同，它們是同類，還是非同類？在技術哲學中，人們很早就注意到存在性質根本不同的技術，這相當于認為全要素生產率中的技術，在數學處理時需要區分正負號。例如，法國著名技術哲學家施蒂格勒在三卷本《技術與時間》中，將技術區分為相反的普羅米修斯技術和愛比米修斯技術。工業技術與信息技術正是這種數學性質正負相反的技術。這是一般技術經濟學不會告訴人們，而只有由數字技術經濟學告訴人們的新常識。

西方式現代化的科技范式是以往技術經濟學默認的科技范式，是物質科技范式，其特點是以主客二元的物質的范式統攝對物質、能源、信息的科學技術研究。美國前沿人工智能科技，包括大數據、大模型、通用人工智能、視頻生成等，仍然沿襲這種物質范式，表現為不允許研究主體和主體的主觀因素（如主體的目標等）介入，從而在以不變的智能生成機制成功應對千變萬化的應用方面，存在不可克服的局限。

信息范式不同于物質范式在于，主要研究在主體目標主導和在客體環境規律約束下，主體與客體相互作用所產生的信息生態過程。鐘義信首先提出了不同于西方式現代化的科技新范式——信息學科范式，“它是中國式現代化思想在科技領域的生動體現”[2]。數字技術經濟學要不要主動承擔中國式現代化學科建設任務？中國式現代化的數字技術經濟學將通過建立與中國文化一致的主客一元的信息范式，在作為生產力基礎的信息科技方面，探索“因為中國而更加世界”的引領范式，為數字經濟發展奠定科技范式基礎。

在西方中心論的西方式現代化語境下，西方與中國的關系被簡單化為科技與道德的關系，似乎科技只能由西方代表，很少有人思考中國本身的科技范式在現代化中是否可能具有引領性這樣的問題。如果認為只有西方標準的科學才是科學，就難以對信息科技、生命科技的前沿進行全面把握。這些領域都出現脫離科學主義（物質學科范式）的趨勢，進入處理“生生”現象（“生生之德”）的復雜性這一深水領域。

正如鐘義信指出的，中國式現代化是在世界歷史和中國歷史正在經歷“百年未有之大變局”的時代背景下的現代化概念，因此，與原有各種現代化概念的內涵與特色有著重大區別。從科學研究的角度看，這一時代的“大變局”表現在研究對象已經和此前千百年來的研究對象大不相同。歷來的科學研究對象都是各種各樣的物質客體，嚴格限制人類主觀因素的介入，研究的目的是要認識物質客體的結構與功能；而現今時代的科學研究對象則不僅要研究物質客體，而且要研究人類主體，尤其要研究在人類主體的主導下和在客觀規律的約束下，人類主體與物質客體之間相互作用所產生的信息生態過程，研究的目的是要實現人類主體與物質客體的合作雙贏，既要滿足人類不斷追求更好生存與發展水平的需要，又要維護客觀規律的運行。

鐘義信認為，信息學科范式與物質學科范式兩者之間幾乎“處處相反”。信息學科高級篇章（人工智能）的研究對象是“在主體目標主導和在客體環境規律約束下，主體與客體相互作用所產生的信息生態過程”。人工智能范式革命本身的表現是，在人工智能研究領域以“現代信息學科范式”取代“傳統物質學科范式”。

在發展人工智能、數據要素的最前沿，要注意在判斷未來時，加入體現“中國特色與國際未來相統一”這一特別考慮因素，在發展新質生產力上，思考是否存在“因為中國而更加世界”的機會。當前圍繞OpenAI美國兩派爭得十分熱鬧，讓人誤認為人工智能未來就是學院派與技術派這兩個方向的選擇。實際上，站在人工智能新范式的高度看，二者存在同樣局限，都屬于計算主義這個總的物質學科范式范疇。而中國需要超越計算主義，將人的能力（包括價值判斷）納入智慧化總方向，把握乃至引領未來潮流。這包括在現代產業體系頂層思路上，把人的因素（市場規模、應用需求）當作中國優勢發揮出來，實現技術與人的全面發展。生產力是人的能力，不是物。新質生產力不等于新質科技，重心在新質的人，要以人為本。

（3）綜合廣義技術：基于智能科學的技術

數字技術經濟學還必須面對一個“怪異”的問題。一些在西方中心論的技術哲學看來算不得技術的“技術”，由于與信息技術共享數學特征完全相同的技術范式，而需要納入數字技術經濟學來研究。例如，周易、中醫等東方技術與信息技術、生命技術共享“生成”這一范式，生成范式被認為是東方技術哲學范式，主要適用于“活”性的現象。

特別是當這類技術不僅在技術范式上，而且在技術經濟范式上，也與信息技術相同時，數字技術經濟學如何對待它們，就涉及中國式現代化的深層機理中，要不要考慮加入西方中心論之外的新知識。

技術經濟學雖然是中國創立、中國獨有的，但其中技術的前置范式——科學范式，即決定“什么技術是科學的、什么技術是不科學的甚至偽科學”的標準，卻不是中國的，而是西方的，其深層理念來自五四運動的“科學”與“民主”理念。按照這種理念，中國科學不是科學，如中醫學說；大部分的技術都是“不科學”的，如經絡與氣的疏通。從工業技術經濟學角度看，這種判斷是無可厚非的。但對數字技術經濟學來說，網絡與經絡、氣與信息，其背后的科學標準卻可能具有共通處，如都以西方原子論、還原論、構成論科學標準之外的生成論作為標準。研究這個，不是為了研究氣功之類，而是研究與生命現象深層有關的信息技術、人工智能等可能存在的不同機理。

這就使數字技術經濟學產生了一類特殊問題，要區分五四運動救亡圖存下形成的深層科技理念，與中國式現代化在民族復興背景下形成的深層理念，二者背景的不同。既要把西方標準下的技術作為技術經濟對象，也要把東方標準下的技術作為技術經濟對象，并且要對二者作出對比、評估，把握二者的辯證統一，就像中西醫結合一樣，相互取長補短。

鐘義信指出：“信息學科的范式與中華文明思想精髓息息相通，兩者的科學觀都是整體觀，兩者的方法論都是辯證論，兩者具有同質性、同時性。這就表明，21世紀以至未來的人工智能研究必須以信息學科的范式為引領，意味著21世紀以至未來的人工智能與復雜學科發展必須以中華文明為引領。于是，人工智能的范式革命成功之日，就是中華文明偉大復興成功之時！”為此，要“開創并走出一條與西方完全不同而又比它更為優越更為科學合理的中國式發展道路”。[2]這不意味著未來西方人不能接受這種范式，西方人也可以接受與科學主義、計算主義相左的這種新科技范式，他們接受的將是中國式現代化中更加符合道的、更普世的價值，而不是照搬中國特色去覆蓋西方特色，這不妨礙其身體仍是西方人。

鐘義信提出的體現中國式現代化特點的新科技范式，可以作為新質生產力的科技范式基礎，其點出了科技范式上的新質，與西方現代化中的典型科技范式（物質學科范式，如科學主義、計算主義）在質上有什么不同，超越之點在哪里。

如果數字技術經濟學考慮到這一點，其與工業化高潮時興起的技術經濟學，在起點的問題意識，就產生了不同。工業化時要考慮工業化的問題，干工業化的事；數字化時要考慮數字化的問題，干數字化的事。二者并無矛盾。毋寧說，這種不同是一種繼承和發展的關系。

為什么在數字技術經濟學的定位中，會出現超越于西方的廣義技術概念？比如，一直到現在，還有人把量子計算當作偽科學。原因就是其太東方化，否定了原子論這個西方中心論的科學核心范式，把量子糾纏當作與氣功一樣的東西看待。在可預見的未來，人工智能、生命科學中，也會出現同類的問題。

2. 作為通則的技術經濟學：新綜合體系

作為通則的技術經濟學是指，不是把數字技術經濟學當作與工業技術經濟學并列的子集，而把它當作全集。也就是說，把數字技術經濟學看作容納了信息技術與工業技術兩種相反技術，集成在一個邏輯體系內，是這樣一種定位。

從上位的邏輯說，這相當于把技術經濟學追溯到馬歇爾之前。把全要素生產率中的技術作為一個整體，認為其中存在一對基本矛盾，而這個矛盾起源于馬歇爾之前的斯密。楊小凱曾說：“多樣化和專業化的發展是分工發展的兩個方面。”[3]信息技術的根，是多樣化（斯密所說的“范圍”）；工業技術的根，是專業化（斯密稱為“規模”）。楊小凱這一理念，構成了技術經濟學的元概念。

現有技術經濟學（工業技術經濟學）由于沒有發現技術內部存在的這一初始矛盾，因此不適合作為通則的技術經濟學。作為通則的技術經濟學，一個前提條件就是認識到技術的兩面性，認識到全要素生產率中的技術不是一個技術，而是一對正負極相反的技術。從這里開始的技術經濟學，才可以作為技術經濟學的通論。數字技術經濟學由于把自己的初始理論根據，建立在楊小凱這個劃分上，因此可以視為通則。數字技術經濟學并不否認工業技術以及工業經濟的技術經濟關系，不認為它是錯的，只是說明，信息技術以及信息技術經濟，是與它處在基本矛盾關系中，并從這種關系中生成出來。

在信息技術經濟的前置邏輯中，反映這種通則特點的議題設置，存在于廣義技術經濟學的微觀經濟卷[1]中，那里存在一個基本邏輯，作為窄義技術經濟學（技術經濟卷中數字技術經濟學）的理論經濟學前提。在經濟學均衡理論中嵌入生產方式框架，使之具有辨識工業經濟與數字經濟的功能，有助于更實證性地解釋數字經濟的異質性。

現有經濟學計量結構的邏輯是通過歸納的方式，從數量Q與價格P的角度解釋經濟，無法對工業化（單品種大批量，強調數量的效率）和數字化（多品種小批量，強調質量的效率）進行區分。從本質上說，這是由于經濟學的范式轉變落后于技術進步所帶來的路徑依賴，這也是為什么中國經濟發展過程中屢屢出現金融市場小微貸難以存續、區塊鏈發展難以突破等諸多問題。

數字經濟的演繹邏輯來源于品種（variety）的不斷增加。品種是異質性的實證計量維度。我們需要認識到多樣化和專業化其實是經濟發展中分工的兩個方面，工業經濟與數字經濟的邏輯需要“承認各自的合理性和使用范圍”，在簡單性與復雜性、專業化與數字化（多樣化）、產業化與服務化、高效率與高質量之間找到平衡。

也即，經濟學的基本問題轉變為“市場能否使商品的種類和數量達到社會最優的問題”（D-S模型）。這是因為數字經濟的異質性讓經濟逐漸走向差異化的范圍經濟。如今的市場經濟需要我們從競爭視角轉向競合視角，在考慮成本的同時，關注多樣化帶來的影響，跳出“成本領先與差異化”二選一的固有思維。

需要在新質生產力視角下重新審視D-S模型的基礎理論價值。D-S模型主要解決將品種內生進均衡的問題。品種作為品質的種類數或質的數量，是“新質”的計量單位。舊質假定的是單一品種，也就是質沒有區別。創新可以增加新品種，也就是新的質。有多少新質、新質與舊質之間量差多大，都可以在品種這個計量單位下進行量化。一旦新質生產力進入經濟學，勢必要引起對這一問題的重視。舉例來說，在羅默看來，科技創新就是品種影響均衡，出現一個AC-MC差值，他認為品種價值等于研發投入價值。但羅默只從規模經濟角度解題，將來我們要轉到范圍經濟角度來解新質生產力這道題。

這個理論經濟學結構說明“經濟”是什么，數字技術經濟學接下來要說的則是“技術+經濟”之后是什么。數字技術經濟學因為有這種內容，因此構成了其在整個技術經濟學學科建設中，具有通則的功能，可以把相反的工業技術經濟與信息技術經濟，集合在同一個理論框架下，加以統一解釋。

（二）數字技術經濟學的一般意義

1. 作為一般經濟學的技術經濟學

“數字經濟學系列叢書”的《總序》曾指出，“數字經濟學是廣義的技術經濟學”[1]。這里提出廣義的技術經濟學，是指《數字經濟學：微觀經濟卷》《數字經濟學：宏觀經濟卷》《數字經濟學：制度經濟卷》《數字經濟學：產業經濟卷》《數字經濟學：技術經濟卷》等，全部都是技術經濟學，而其中的技術經濟卷是窄義的技術經濟學。

按常規理解，技術經濟學是經濟學的子集學科，而以上構建的這個體系，把它之上的全集都覆蓋了，表明技術經濟學不僅是經濟學，而且是一般經濟學或經濟學一般。

這是針對西方傳統主流經濟學不包括生產力（技術）內容而言的。包含兩層意思：第一，認為不包括生產力（技術）的經濟學是特殊，包括了生產力（技術）之后，經濟學才從片面變為全面，從特例變為通則。作為通則的經濟學，在其微觀經濟學中內生技術，在宏觀經濟學中內生技術，在制度經濟學中內生技術，在產業經濟學中內生技術……因此全部都成了技術經濟學，成為內生了生產力的經濟學，成為引入了生產力決定生產關系這一觀念的經濟學。在這樣的學科定位中，技術經濟學要以自身的局部內容（技術和生產力）作為一個全局性的關鍵變量，反過來改寫它之上的微觀經濟學、宏觀經濟學、制度經濟學和產業經濟學等“面上的”一般經濟學，使自己也成為一種“面上的”經濟學。第二，即使對于內生技術的經濟學，如新增長理論和中國現有技術經濟學來說，它們之所以是特殊的，而不是一般的，是因為它們默認的技術只是工業技術，因此只是完整技術中的一個子集。而數字技術經濟學由于同時容納了信息技術與工業技術兩種相反相成的技術，而成為一般的內生技術的經濟學。

廣義的技術經濟學與窄義的技術經濟學還具有實質的不同。窄義的技術經濟學重點討論范圍限于供給，如生產函數、要素價格約束和供給曲線等。但廣義的技術經濟學還要覆蓋需求，如效用函數、預算約束、需求曲線等。在廣義的技術經濟學中，與信息技術創新對偶的問題是體驗，一個是差異化供給，一個是差異化需求。窄義的技術經濟學并不討論在信息技術條件下，網紅在什么樣的收入條件約束下產生什么樣的效用偏好，以及在假設技術和供給條件不變下對均衡的影響，但在一般經濟學中，這是需要討論的。信息技術和異質生產力不僅影響供求，也影響需求。為此，還需要討論需求條件和供給條件同時可變時，技術對均衡產生的影響，這也是窄義技術經濟學不討論，而廣義技術經濟學要討論的東西。如果不設立這樣的學科定位，誰來討論這種兩不管的問題呢？從某種意義上來說，新增長理論主導的經濟學已是廣義技術經濟學。例如，新熊彼特學派在研究高科技條件下創意與文化產業發展時，實際已觸及精神需求的效用偏好問題。而國內的一般經濟學，沒有數字經濟學的外力推動，就確實不討論（不在內生變量這一級深度上討論）信息技術對需求的影響、對供需互動的影響。

此外，技術經濟學大量涉及社會與自然領域，如技術與社會和諧關系、與國民幸福總值評價相聯系，與公平正義甚至社會安全穩定的關系，與綠色、低碳的關系等，都已事實上跨過了供給理論的邊界，進入其他經濟學領域如福利經濟學、文化經濟學、生態經濟學中。

正是基于這些方面的原因，我們認為把技術和生產力作為內生變量涉及的經濟學問題，擴展到窄義技術經濟學之外的一般經濟學領域加以討論，是合適的。意在使不關心不討論技術和生產力帶來變化的一般經濟學，開始正視技術革命、生產力革命的現實，內生其影響，使經濟原理變得更加全面。當然，在一般經濟學中討論技術經濟問題，與在窄義技術經濟學討論，還是有所不同的。例如，在微觀經濟學討論中，我們在生產函數部分并不展開對余值a的具體討論，只是將a分為工業技術和信息技術兩種，到此為止[1]。把對技術的更專門的分析，如效率與生產率分析，留給窄義技術經濟學展開。我們甚至不在數字經濟學的一般原理中，像其他同類教材那樣，大談特談具體技術，如大數據、云計算、人工智能，而專注于經濟本體的分析。

作為一般經濟學的技術經濟學，其學科定位的本質，是對技術作為報酬遞增主導因素的經濟現象及其規律的研究。數字技術經濟學在這個基本定位基礎上，又以自身的特殊本質，與一般經濟學區別開。

2. 作為一般技術經濟學的數字技術經濟學

一般技術經濟學也就是現有技術經濟學，是把工業技術作為默認技術的技術經濟學，其標志不在于在現象層面是否涉及、是否討論信息技術，而在于是否把所談信息技術內生在原理之中，也就是在明示或默認的均衡設定中，是把報酬遞增默認為規模報酬遞增，還是意識到存在規模與范圍兩種相反的報酬遞增。后者是區分工業技術經濟學與數字技術經濟學的實質分界線，二者的主導邏輯不同。正如謝伏瞻指出的：“進入互聯網時代，范圍經濟取代規模經濟成為產業組織的主導邏輯。”[4]只有納入主導邏輯和從屬邏輯構成的全面的技術經濟學，才從特殊、子集的地位，上升為一般技術經濟學。

現有技術經濟學在一般經濟學中的學理定位，都定位為新增長理論中的規模經濟理論，而規模經濟是工業經濟中最具代表性的技術經濟現象，但數字技術經濟學把自己定位為新增長理論中的范圍經濟理論。在數字技術經濟學中，并不排除將信息技術應用于規模經濟，并對這種應用進行必要分析，但把它同信息技術在范圍經濟中發揮作用，從性質上加以區分。前者是工業4.0，后者是信息（數據）1.0；前者是應用，后者是轉型。前者是以工業化生產方式利用信息技術，讓信息技術為工業化（包括新型工業化）服務，如把信息技術當作與工業技術一樣的自動化技術，提高批量化生產的效率；后者是以信息化生產方式運用信息技術，讓信息技術為數字化（包括現代服務業或服務化）服務，如以智能化技術，發揮信息技術所長，以智能化支撐個性化定制，提高多樣化效率，如鮑莫爾所說“莫扎特音樂四重奏的效率”。

數字技術經濟學由此在中國式現代化這一更廣闊背景下，區分了用變與體變。將前者定位為舊體新用，用變而體不變，也就是技術變化，但生產方式不變。例如，用信息技術加強傳統工業化的大規模制造，強化價格戰。將后者定位為新體新用，即生產力變化，引發生產方式變化。例如，用信息技術提高經濟的智能化水平，以做優的方式提高價格，通過轉型提高利潤，從而提高經濟發展質量。

數字技術經濟學相對于現有技術經濟學（工業技術經濟學），有以下不同的關鍵特征。

第一，它不否認規模經濟，但不限于規模經濟。

工業技術經濟學對報酬遞增、成本遞減的理解，僅限于規模經濟。對范圍經濟的默認看法是范圍在需求方是經濟的、在成本方是不經濟的。因此才有D-S模型以規模經濟補貼產品多樣化的成本。絕不承認范圍經濟且規模不經濟這種組合，即否定個性化定制有可能是經濟的。

數字技術經濟學認為規模經濟可以實現報酬遞增和成本遞減，但報酬遞增和成本遞減的來源不僅限于規模經濟，而且可能源于范圍經濟。在工業技術與信息技術兩種相反作用力下，最常見的將是規模經濟且范圍經濟。

第二，它不僅肯定范圍經濟，而且將范圍經濟與信息技術內在聯系起來，與信息生產方式內在聯系起來。

錢德勒也提范圍經濟，但沒有與信息技術聯系起來，也沒有與信息生產方式聯系起來，而只是在管理學水平進行范圍經濟的經濟史研究。錢德勒對范圍經濟中多角化經營的研究，回避了數字技術經濟學中一個關鍵問題，即低成本差異化這一現象與技術的內在聯系，在管理層面偶然實現，還是在經濟層面必然實現。另外，也漏掉了數字經濟中特有的經營問題。例如，在以所有權為單位的并購之外，僅以使用權為單位，結成利益共同體的虛擬組織（虛擬企業與虛擬企業聯名），進而雙邊市場、“平臺+應用”的生態組織（API）模式，在經營層面之上的產權層面，在制度經濟學邏輯上何以可能？

在管理學水平研究范圍經濟與在經濟學水平研究范圍經濟有一個明顯不同。管理學（如波特競爭戰略）會把范圍經濟同差異化戰略（所謂“標歧立異”）混為一談，差異化戰略所持的隱含的均衡觀點，與D-S模型是一樣的，認為多樣化可以提高價格，但在提高價格的同時會提高成本。范圍經濟則認為多樣化可以提高價格，但在提高價格的同時有可能因成本次可加性，在均衡水平降低（平均）成本。是否能降低邊際成本，則要視成本曲線的具體形狀，所以邊際成本遞減，并不是范圍經濟的絕對特征。詳見《產業經濟學手冊》的分析，在此不討論。

規模經濟中的多樣化與范圍經濟的多樣化之間有一個令人迷惑的交集，即在差異化水平上升過程中，都可能存在一個邊際成本下降的區間。只有在經濟學水平，才能分清二者的實質區別，這就是看在沒有補貼的條件下，平均成本在均衡水平到底是上升還是下降，規模經濟認為是上升，而范圍經濟認為是下降。這就看出信息技術的自動化效應與智能化效應之間的實質區別。以此標準看，波特競爭戰略中的差異化戰略，缺乏經濟學基礎，只是一種脫離基本面的戰略分析。經濟學之所以不進行戰略分析，是因為戰略分析所說的利潤只是會計利潤，不符合經濟基本面（經濟利潤），因此會存在投機風險。

第三，它認為范圍經濟可以獨立于規模經濟。

數字技術經濟學認為范圍經濟可以獨立于規模經濟，并且還接受范圍經濟且規模不經濟這種可能。典型如3D打印，其經濟性可以與規模無關，而這是工業技術經濟學絕對不接受的，為此，他們只好當3D打印不存在，或只是特例。不過，所有內容產品（特別是體驗服務）都多少存在類似3D打印的經濟特征，一重復生產就會被視為抄襲（如時裝的“撞衫”），或不能把一位用戶的個性與另一位用戶的個性等同（會被視為侮辱或不尊重），只能以多品種方式生產和服務。

可競爭市場理論也是范圍經濟理論，但沒有特別內生信息技術于范圍經濟，因此它是經濟學，卻不是數字技術經濟學。可競爭市場理論把數字經濟中的一半技術經濟現象劃出研究領域，即只能解釋大規模定制（范圍經濟且規模經濟），不能解釋個性化定制（范圍經濟且規模不經濟），如3D打印、內容產業（包括所有限制抄襲的產業）。

以上基本特征，決定了信息技術的經濟評價的均衡基礎，成為信息技術經濟評價和異質生產力評價的理論基礎。

總之，數字技術經濟學作為一般技術經濟學而言，由于全面包容了規模經濟與范圍經濟兩種相反的報酬遞增均衡邏輯，因此可以視為一種通則型的技術經濟學。相反，現有技術經濟學由于只具有規模經濟一種報酬遞增理論，尤其與范圍經濟的成本結論格格不入，主要適合解釋工業技術經濟，難以解釋信息技術經濟，反而應該從一般技術經濟學貶低為特例形態的技術經濟學，即工業技術經濟學。

3. 作為專門子學科的數字技術經濟學

當然，數字技術經濟學并非等量齊觀地對待工業技術和信息技術，其重點討論的還是信息技術經濟，因此，又體現出作為技術經濟學一門具體學科（與工業技術經濟學并列）的專門學科特點。從這個角度講，數字技術經濟學又有作為專門子學科而發展的學科定位要求。

數字技術經濟學必須面對與工業技術經濟學不同的對象，或面對同樣對象但采用不同原理。采用工業經濟原理還是數字經濟原理對信息技術工程進行評價，結論會有所不同，如是否存在均衡水平的低成本差異化。

第一，數字技術經濟學需要加強對人工智能、數據技術（算法、算力）等新興領域技術經濟的應用型研究。

例如，數字化應用與智慧化轉型的評價，數據資產評估，人工智能對戰略、未來產業的技術經濟影響的評估，材料、能源與信息關系的技術經濟評價，以及信息通信網絡重大工程技術經濟評價，如對6G、衛星互聯網、算力網、IPv6、東數西算等基礎設施的可行性研究，包括對一些數字化重大應用的評價，如物聯網、車聯網、低空飛行等新興領域的評價，也包括對互聯網技術與商業模式結合的評價。

第二，數字技術經濟學要繼續重點研究信息技術對經濟社會發展作用的評價[5]。

要把信息技術對經濟社會發展作用的研究，深化到新質生產力理論體系建設上來，研究新質生產力對高質量發展的影響、對產業體系現代化的影響，包括對戰略產業、未來產業、優勢產業和傳統產業發展的影響等。

第三，數字技術經濟學要堅持信息技術應用與轉型的經濟效果評價。

在這個方面，除了基本的學理之外，作為專門子學科發展的數字技術經濟學，需要在信息技術這個專門領域與專門方向，進行許多應用研究，特別是專門針對信息技術應用與轉型的測評研究。如《信息化與網絡經濟：基于均衡的效率與效能分析》[5]一書，分別從宏觀、產業和企業層面，對信息化測評進行了具體的研究。

第四，數字技術經濟學應該繼承可行性研究的傳統。

以項目評價為代表的可行性研究，是技術經濟學的傳統，從中積累了大量有價值的理論與方法，如時間價值理論、經濟效果理論、費用效用理論、區域發展理論等[6]，這些都需要在數字技術經濟學發展中加以繼承，并根據新時代的需要加以發展。傅家驥等學者曾在《技術經濟學前沿問題》中，從繼承與拓展結合的角度，分別從項目層面、企業層面、產業層面、國家層面，探討了技術經濟學向前沿拓展的可能領域，值得參考。師承徐壽波院士的張才明博士在這方面作了大量系統的工作[7]。

對數字技術經濟學來說，以項目評價為代表的可行性研究，無論處于什么層面，有一個共性的特點，都與實踐中的實用、功利性的目的聯系在一起。處理好基礎理論與應用理論的關系，是數字技術經濟學學科建設定位的重要問題。一個可行方案是，在數字技術經濟學沒有形成專門的子學科時，可以把它們放在總論學科內，作為應用理論發展。一旦總學科分解為子學科，可以把它們作為數字技術經濟學的應用類子學科來發展，用于指導實務，如企業家選擇項目、制定企業技術戰略，國家進行產業規劃或實施科技政策等。

4. 人工智能重構技術經濟學

人工智能時代，技術經濟不再只追求以最小成本實現既定目標，更加關注如何利用技術創新實現更大的社會經濟效益。人工智能開創“技術引領經濟”新模式，從投資驅動為主轉向由數字技術引領的創新驅動為主。人工智能將使技術經濟學成為一種“未來學科”。

人工智能重構技術經濟學的發展重點如下。

第一，從追求既定目標條件下的最小成本轉變為追求更大效益。

工業經濟時代，技術路線的相對穩定和資本的相對稀缺，使傳統技術經濟范式把既定的發展目標和有限的資本充分結合，追求既定收益目標下的最小成本，表現為通過規模經濟降低平均成本。

數字經濟時代，無法預測的數字技術創新和充足的風險投資改變了傳統的技術經濟范式，使之表現為通過不斷追加風險投資實現更高效益。經過改革開放后四十余年的跨越式發展，中國經濟和技術水平已經今非昔比，在某些領域甚至處于全球領先地位。在缺乏成熟技術可參考的情況下，我們已經無法簡單依靠降低成本實現既定目標這種技術邏輯發展，而是通過引進風險投資，增加研發投入，提高創新成功的可能性，最終利用技術創新來推動經濟增長。

第二， 從依靠標準化分工流程轉變為激發個體活力，釋放個體潛能。

技術經濟學起源于計劃經濟時代，當時的中國面臨資源有限和經濟體制不健全的挑戰。資源稀缺性使追求規模經濟的傳統工業生產模式依賴于標準化分工生產線系統，每個員工扮演“螺絲釘”的角色，缺乏釋放個體潛能的條件。

近年來，以移動互聯網和人工智能為代表的新質生產力不斷升級，刺激生產組織結構發生了根本性變革，不斷構建新的生產關系。傳統標準化分工式生產正在向分散于各個網絡終端的個體創造形式轉變。在新質生產力的作用下，通過建立新型生產關系，勞動力得以轉化為勞動資本，個體的創造力和潛能得以充分釋放。例如，越來越多人已經開始利用生成式人工智能進行創作，越來越多的企業也在讓客戶參與個性化生產。在這種新型生產關系中，每個個體都有機會通過移動互聯網和人工智能實現自身的價值創造，成為經濟增長的重要動力。這種新的組織關系和生產關系在傳統的技術經濟體系里并不存在，但已經成為當下技術經濟學研究的重要內容。

第三，從開發專用資產轉變為利用通用資產。

工業經濟時代，資源的稀缺性是經濟活動的核心特征。奧利弗·威廉姆森針對這一問題提出了“資產專用性”（asset specificity）的概念。他強調了技術專用性（technological specificity）與資產專用性之間的系統性聯系，并將其作為構建經濟制度的關鍵因素。這一概念的核心在于通過優化資產的配置和利用，實現資產利用率的最大化，從而提高經濟效率。

數字經濟時代，人工智能的發展和應用成為經濟活動的顯著特征，人工智能已經成為技術經濟研究的重中之重。人工智能已經和蒸汽機、電力、內燃機和互聯網一樣，成為當代的通用目的技術，特別是將數據作為新的生產要素，直接且充分地納入社會化大生產中。這一過程導致了生產資料的性質由傳統的稀缺性向普遍性轉變，進而改變了傳統的生產和分配模式。在數字化生產體系中，傳統的工業生產體系中有限的專用性資產價值被轉變為以數據為代表的通用性資產價值。這種轉變意味著生產資料的利用不再局限于特定的用途，而是可以通過數字化手段實現更廣泛的應用和更高效的配置。在這一過程中，人力資本內生于生產系統，實現通用性資產價值的最大化釋放，即通過人的知識和技能，提高數據資源的利用效率，創造更大的經濟價值。

第四，從依賴化石能源轉向尋求綠色化發展。

工業經濟時代，化石能源是工業生產的依賴，也是技術經濟范式中能源效率和成本核算的重要對象。數字經濟時代，以人工智能為代表的數字技術逐漸滲透到各行各業，背后的強大算力支持依托于更高的能源消耗，單純依靠化石能源不僅會進一步增加碳排放壓力，也必然引發對能源不足的擔憂。尋求能源的綠色化發展是技術發展的內在要求。

與此同時，人工智能的應用也會改善能源效率。一是在能源生產和管理中的應用可以提高能源利用率，如智能電網、能源預測和系統優化；二是人工智能在可再生能源的開發和利用中發揮重要作用，通過人工智能分析，可提高風能、太陽能和潮汐的能源利用效率；三是人工智能的應用也在推進傳統產業的結構轉型和能源的結構轉型，如新能源汽車。綠色化發展已經成為技術經濟的研究重點。

第五，從聚焦產業規模化發展轉變為擁抱產業生態化發展。

工業經濟時代，社會化大生產模式以重資本投入為基礎，追求規模經濟以實現產業規模化發展。技術經濟學在此背景下，專注于對重大工業項目的投入產出比進行評估，并評價新技術的經濟效果，重點在于分析生產效率、成本效益以及技術對產業競爭力的影響。

數字經濟時代，社會大生產從工業生產線的產業化發展模式，轉變為依托互聯網、大數據和人工智能的信息化、數字化、數據化、智能化的產業生態化發展模式。這一轉變由互聯網的范圍經濟特性和網絡效應驅動。人工智能作為創新的熱點，催生了大量新業態和新模式，而每個業態或模式都可以成長為一個新的生態。這些在商業上取得成功的新興模式對經濟結構和市場動態產生了顯著影響。

技術經濟學的分析重點需要適應這一轉變，不僅要關注技術的經濟價值，還要考慮其在構建新型產業生態中的作用，以及如何通過政策和市場機制促進技術自身的創新和應用。

人工智能在自動化和智慧化兩個方向重構技術經濟范式，自動化改變了生產模式，重塑了勞動力市場，重新定義了企業競爭力，智慧化則通過數據驅動的經濟模式、智能決策和個性化服務，推動經濟的持續發展和創新。未來，技術經濟學須適應這一轉變，關注新技術在產業生態中的生態效率和對經濟增長及社會福利的推動作用，尤其以人工智能作為分析重點，研究技術對推動經濟向更高質量和更高效率發展的作用機制。

參考文獻：

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[2]鐘義信.人工智能的范式革命——中國式現代化的科技篇章[J].互聯網周刊，2023（21）：10-16.

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[5]姜奇平.信息化與網絡經濟：基于均衡的效率與效能分析[M].北京：中國財富出版社，2015

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[7]張才明.數字技術經濟學[M].北京：商務出版社，2012.