姜奇平主任《数字经济与高质量发展》课程大纲

姜奇平主任《数字经济与高质量发展》课程大纲

一、课程导论：数字经济与高质量发展的战略关联

1. 数字经济时代的核心特征
   • 数据成为新型生产要素，驱动经济从“规模扩张”转向“质量优先”。
   • 数字经济与实体经济的深度融合：重构传统产业价值链，催生新业态、新模式。
   • 国家战略视角：数字经济作为现代化产业体系的核心引擎，支撑高质量发展目标。
2. 高质量发展的内涵与要求
   • 效率提升：从“做大做强”到“做优做精”，聚焦全要素生产率优化。
   • 结构升级：通过数字化推动产业向服务化、智能化、绿色化转型。
   • 创新驱动：以数据要素为杠杆，释放创新红利，培育新质生产力。

二、数字经济的基础架构与核心要素

1. 数据基础设施：技术经济融合的基石
   • 定义与功能：数据基础设施是支撑数据要素价值释放的技术经济设施，涵盖网络、算力、流通设施及安全保障体系。
   • 技术架构：以未来网络、算力网、数据要素场为核心，结合内生安全与标准规范，形成一体化支撑体系。
   • 经济视角：包括政策、协议、标准、机制设计等，突出数据交互功能（交换、开放、共享）。
2. 数据要素的流通与价值释放
   • 流通机制：开放（公共数据授权运营）、共享（有偿使用）、交换、交易四种形式。
   • 价值倍增效应：通过关联释放、聚变释放、倍增释放，实现数据要素的乘数作用。
   • 案例分析：数据要素场在农业、制造业、服务业中的应用场景与成效。

三、数字经济驱动高质量发展的路径

1. 新质生产力：数据要素的核心动能
   • 定义与特征：新质生产力是数据驱动的先进生产力，以创新劳动价值为核心，强调通用性、复用性。
   • 技术载体：高端智能设备、人工智能、自动化制造技术等通用目的技术（GPT）。
   • 产业应用：通过“数据要素×”行动，赋能传统产业升级与新兴产业培育。
2. 产业数字化：从“互联网+”到“互联网×”的范式升级
   • “互联网+”时代：以连接为王，强调信息叠加与资源整合，主要影响生活领域。
   • “互联网×”时代：以复用为王，通过数据要素乘法效应，深入影响生产领域，推动资本替代与价值倍增。
   • 案例分析：东北地区通过数据要素驱动传统工业“换道超车”的实践。
3. 全要素生产率提升：多样化效率与做优效率
   • 专业化效率：工业时代的效率基础，聚焦规模扩张与成本降低。
   • 多样化效率：数字时代的效率升级，通过数据复用实现个性化定制与高附加值生产。
   • 政策关联：解读国家数据局局长关于数据复用与经济增长新空间的论述。

四、数字经济的生态化建设与治理创新

1. 生态化市场体系构建
   • 双边市场理论：数据要素市场的交叉网络外部性，促进供需双方价值叠加。
   • 流通基础设施战略定位：在公共基础设施与最终应用之间架构应用基础设施，提供公共产品与私人产品的对流接口。
   • 技术体系布局：API技术、中台技术的体系化，强化数据交互功能。
2. 制度创新与政策支撑
   • 数据产权归属认定：明确数据资源持有权、使用权、经营权的权利束，按应用效果确认权益分配。
   • 利益保护与安全治理：提升数据安全监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。
   • 国际比较与借鉴：欧盟《数据法案》、美国《数据隐私与保护法案》对我国的启示。

五、数字经济与区域发展的差异化策略

1. 东部地区：集群升级与价值链延伸
   • 挑战：传统工业化集群密集，需突破产业链整合，向智能化价值链、价值网络升级。
   • 路径：利用人工智能实现低成本高附加值个性化定制，发展生产性服务业。
2. 中部地区：制造业服务化与增值价值链
   • 定位：以武藏曲线为参考，发展制造业服务化，实现第二产业内部升级。
   • 案例：通过数据要素复用，改变生产要素供给方式，培育中小企业作为新税基。
3. 东北地区：新质生产力驱动的“换道超车”
   • 机遇：以数据要素为核心的新质生产力，赋能传统产业升级与新兴产业培育。
   • 实践：沈阳数控机床、大连软件服务化等案例，探索中国式现代化新路径。

六、未来趋势与挑战

1. 技术前沿
   • 通用人工智能、区块链、扩展现实等数字技术的积蓄成势与产业应用。
   • 数据要素市场的全球化竞争与规则制定。
2. 可持续发展挑战
   • 数据供给质量不足、流通生态不完善、安全与隐私风险。
   • 平衡技术创新与伦理规范，构建包容性数字治理体系。

七、实践案例与互动研讨

1. 案例分析
   • 成功案例：浙江“数据场”试点、某行业数据交互平台实践。
   • 失败案例：某数据交易平台因忽视生态化建设导致的困境。
2. 互动研讨
   • 分组讨论：结合企业实际，设计数字经济驱动高质量发展的实施方案。
   • 模拟演练：模拟数据要素流通场景，演练定价、交易、监管全流程。