大數據與社會主義市場經濟體制——兼與馬雲先生和張旭昆教授商榷爭鳴錄

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大數據與社會主義市場經濟體制——兼與馬雲先生和張旭昆教授商榷

程承坪 | 武漢大學經濟與管理學院教授、博士生導師

鄧國清 | 武漢大學經濟與管理學院博士生

本文原載《探索與爭鳴》2018年第4期

非經註明，文中圖片來自網路

大數據有助於擴展人的理性，減少機會主義行為，降低交易成本。但大數據難以消除由自然環境以及人的需求和偏好的變化帶來的不確定性，難以解決「休謨問題」，不能完全消除交易成本。受交易成本的制約，計劃經濟體制和市場經濟體制都存在難以克服的困難。相對而言，社會主義市場經濟體制擁有比較優勢，大數據不能從根本上改變這一比較優勢。但利用大數據，可以使政府更加有為、市場更加有效，有助於完善社會主義市場經濟體制。

大數據的廣泛開發和利用將推動新一輪科技變革，這場全新的科技變革的核心是在信息化基礎上的智能化，它將在極大地推動生產力的發展、豐富物質財富的同時，重構人類生活、生產、學習和思維的方式。

由於對大數據開發和利用的發展勢頭迅猛、影響力大，引起了社會的廣泛關注。阿里巴巴集團在大數據的開發和利用方面，是中國具有重要影響力的企業，其董事局主席馬雲先生在2017年5月26日的貴陽數博會上做了《數據創造價值創新驅動未來》的主題演講。馬雲先生認為：「未來三十年，市場經濟和計劃經濟將會被重新定義。」儘管他強調：「我指的計劃經濟不是那時候蘇聯的計劃經濟，也不是中國剛開始的計劃經濟。」但他的演講還是引起了很大的爭議和廣泛的社會影響，更是被計劃經濟體制的擁躉們解讀成，基於大數據有望重建計劃經濟體制，也引起了反對計劃經濟體制的人們的深深憂慮和不安。

針對馬雲先生的演講，張旭昆教授在《探索與爭鳴》2017年第10期撰文《大數據時代的計劃烏托邦：兼與馬雲先生商榷》（以下簡稱「張文」）。張旭昆教授在該文中，沿著哈耶克自由市場經濟的理路，從計劃經濟思想史、計劃經濟的實踐成效、不確定性和機會主義行為的視角闡明了自己的立場，即大數據並不能幫助我們重建計劃經濟體制，從而反駁了馬雲先生的依憑大數據可以重建計劃經濟的觀點。

我們基本贊同張旭昆教授在該文中表達的大數據並不能幫助我們重建計劃經濟體制的觀點。然而，張文雖沒有明說，但字裡行間透露出自由市場經濟是更優越的經濟體制的觀點，對此我們不敢苟同。

筆者通過對大數據的優缺點、人的特點和信息的分類的分析，以及大數據對交易成本影響的分析，指出大數據不能促使我們放棄社會主義市場經濟體制而實行自由的市場經濟體制，大數據時代社會主義市場經濟體制仍然擁有相對於計劃經濟體制和自由的市場經濟體制的比較優勢。因此，大數據時代我們仍然要堅持社會主義市場經濟體制。當然，社會主義市場經濟體制也不是盡善盡美的，需要不斷地完善。充分利用大數據，既可以使政府做出更好的計劃，也可以使市場更有效率，從而實現政府有為、市場有效的目的。

弱人工智慧階段的休謨問題

從大數據發揮作用的角度而言，大數據必須與晶元、演算法相結合組成人工智慧（ArtificialIntelli-gence，縮寫成AI）才能充分發揮作用，單純的大數據所起的作用非常有限。AI由三個要素構成：晶元、演算法和數據。晶元好比AI的身體，演算法像是AI的大腦，數據則是AI的養料。要使AI變得越來越強大，就必須實現「強晶元+大數據+優演算法」。

大數據產生的基礎是感測器、移動設備。感測器和移動設備先檢測到一些具體的數據，然後通過互聯網和物聯網把它們傳送並集中起來。大數據的核心在於，收集、傳輸、儲存和處理的所有這些感測器和移動設備的數據是可以度量的。大數據可以把文字的、圖像的、音樂的、舞蹈的紀錄轉換成邏輯數字，AI通過深度學習把這些數字加以一般化處理，從而產生識別能力、推理能力和規劃能力等。數據的度量是AI工作的前提，AI工作的效果嚴重依賴於可度量的數據的數量和質量。這就是說，可度量的數據不但要大，而且對數據的質量要求也很高。在這種條件下，藉助強晶元和優演算法，大數據才能充分發揮作用。

為了對大數據的作用有客觀的認識，有必要了解AI的發展階段。業內對AI的發展階段分為「三階段說」和「兩階段說」。

「三階段說」認為，第一個階段是弱人工智慧階段，即擅長於單個方面的人工智慧。第二個階段是強人工智慧階段，即人類級別的人工智慧階段。在這個階段，AI在各方面都能和人類比肩，進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解複雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作。第三個階段是超人工智慧階段。知名人工智慧思想家、牛津大學哲學家尼克·博斯特羅姆把超人工智慧定義為「在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦要聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能」。「兩階段說」是指上述前兩個階段，認為上述第三個階段是不可能實現的。AI目前處於第一個階段，即弱人工智慧階段。

從邏輯學角度而言，大數據的作用在於提高歸納的水平。歸納屬於擴展推理，由特殊到一般。由特殊到一般，或者說由個別到普遍，需要經受大量個案的檢驗。由於擴展推理得出的結論中所包含的信息或知識，要遠遠多於前提中所蘊涵的，所以擴展推理能讓我們掌握更一般性的規律，更好地面對諸多挑戰。這就是大數據能夠幫助我們擴展理性能力的基本原理。

換言之，大數據有助於我們歸納推理，得出更多有益於我們理性決策的判斷，而且數據越大，得出的結論越能經受實踐檢驗，這也是做計量經濟學分析時強調大樣本，即樣本越大，結論越可靠的道理。大數據會使我們做決策更理性，基於這種理性決策更符合實際，也更能經受得起實踐的檢驗。這是大數據的優點。

但是我們也要清醒地認識到，由歸納得出的結論並不是完全可靠的，這些結論仍然屬於綜合命題，而不是分析命題。綜合命題仍然需要不斷地經受實踐的檢驗，「沒有任何綜合命題具有分析命題那樣的邏輯確定性」，它仍然可能被證偽，這是一個「休謨問題」。正如休謨所指出的，僅僅由於某種經驗概括在過去被證明是真實的，並不意味著存在任何邏輯理由去期望該概括會繼續為真，即使所有情況（除時間以外）均保持不變。這就是說，由歸納得出的結論並不一定可靠，或許有某個反例把它證偽。譬如「熱脹冷縮」是一種普遍的物理現象，但水卻是「冷脹熱縮」，因而構成了「熱脹冷縮」現象的反例。

因此，我們要銘記「休謨問題」對我們的提醒，任何歸納都可能有例外，或者說由歸納得出的結論可能會被證偽。由個別到一般的歸納存在邏輯思維的跳躍，這就是問題產生的根源。因此，大數據也不是萬能的，大數據也不能幫助我們一勞永逸，在實踐的道路上，人類的腳步永遠不能停止。

面對自然現象大數據會遇到難以克服的「休謨問題」，面對人類社會，大數據遇到的「休謨問題」將會更加嚴重。這是因為人具有反思性，人可以通過向歷史學習而變得更加「聰明」。通常情況下，人遇到相同的情況不會犯第二次錯誤。不僅如此，人的需求和偏好不是一成不變的，西方經濟學裡有一個邊際效用遞減規律，說的就是人的偏好會隨著消費的增加而變化。同時，人的偏好和需求也會隨著環境的變化而變化。因此，依據過去的人的行為獲得的大數據做預測，往往會產生誤差，有時誤差還很大。特別是時間越長，人的偏好改變得會越大，因而這種預測的誤差就會越大。所以，根據大數據做計劃，並不十分可靠。

同時，大數據往往會忽略小眾事件，對於小概率事件不加重視，但創新等新生事物往往在開始的時候都是「小概率事件」。拓撲學有一個所謂的「蝴蝶效應」，指的就是起始不起眼的微小變化慢慢發展為能帶動整個系統的長期的巨大的連鎖反應的混沌現象。但當小事件發展成為「帶動整個系統的長期的巨大的連鎖反應」的大事件而被大數據捕捉到的時候，事情往往已經難以逆轉。即使能夠逆轉，也要比初始狀態花費更大的成本和精力來解決。正因為這樣，經濟學家們依據計量經濟的分析來預測經濟社會發展時很難做到準確無誤，譬如2008年發端於美國的世界性金融危機，並沒有被絕大多數的經濟學家預測到。

因此，我們既要看到大數據的優點，也要充分地認識到它的不足。只有這樣，我們才能在充分利用大數據為人類謀福利的同時，努力克服其存在的局限性，及時加以彌補。不要輕信大數據神話，不要認為大數據無所不能。

人生三大不完備性定律與哈耶克的認識誤區

要對大數據的作用有更深刻的認識，還必須充分認識人的特點，對信息進行科學分類。

人的特點要從人的本質視角透視。人的本質除了上文提到的具有反思性以外，還具有否定性、超越性和實踐性。人的需求和偏好的變化性，正源於人的否定性、超越性和實踐性。人的思想（精神需要）具有天生的否定性和超越性，是人的天賦的形而上學性，它是人區別於其他動物的固有的本性。馬克思指出：「需要是同滿足需要的手段一同發展的。」需要之所以同滿足需要的手段一同發展，原因在於人的需要具有超越現實性的特點，當現實的需要得到滿足之後，新的需要會被喚起而生成，這種新的需要會指引人們通過勞動實踐來滿足，從而使得勞動實踐不斷地深入和拓展。

人的需要的變化直接導致人的創造性勞動。馬克思指出，「需要的範圍和滿足這些需要的方式一樣，本身是歷史的產物」，「由於人類自然發展的規律，一旦滿足了某一範圍的需要，又會遊離出、創造出新的需要」。馬斯洛的需要動機理論從生理-心理學視角考察了人的需要的層次遞進性，指明了人的需要多種發展的可能性和開放性。

從上述分析中，我們可以看出，人的需要是變化的，會隨著勞動實踐的深入和拓展而得到深化，而且無論是需要的量和質都不是一成不變的。這意味著基於過去人的需要來分析判斷未來人的需要，可能會出現難以預料的誤差。

據認知神經心理學的研究，人生存在三大不完備性定律。人生第一大不完備性定律是指，人類的思維只有少部分可以用語言、繪畫的形式表達出來。人生第二大不完備性定律是指，能夠用語言、繪畫的形式表達出來的，只有少部分可以用文字的形式表達出來。人生第三大不完備性定律是指，能夠用文字的形式表達出來的，只有少部分可以用計算機演算法和數碼的形式表達出來。我們可以把上述人生三大不完備性定律寫成：人類思維?人類語言、繪畫?人類文字?計算機數碼、演算法。

從信息分類角度而言，知識或信息可以分成兩大類：凡是能夠以語言、繪畫、文字、計算機數碼和演算法呈現出來的，歸類為顯性知識或信息，而不能以這些方式呈現出來的，則歸類為隱性知識或信息。從信息傳遞角度而言，顯性知識或信息是可以在人與人之間傳遞的，因而是可以共享的；而隱性知識或信息則難以在人與人之間傳遞，因而難以共享。

在目前的弱人工智慧階段，大數據有助於收集、傳遞顯性知識或信息，但預測能力仍然有限；大數據對隱性知識或信息的揭示、收集和傳遞的能力還比較弱。將來發展到強人工智慧階段，甚至超人工智慧階段，或許這方面的能力會大大增強；但不管這方面的能力增強到怎樣的程度，要預測隱性知識或信息的變化仍然是困難的。

哈耶克在《知識在社會中的運用》一文中認為：「一個合理的經濟秩序問題的特點恰恰是由這樣一個事實決定的：我們必須使用的關於環境的知識從來就不是以一種集中的或一體化的形式存在的，而是以由不同人擁有的、分散分布的、不完全的，並且常常是相互矛盾的知識的形式存在的。」「經濟問題的出現總是由變化引起的，並且也只由變化引起。」

哈耶克在該文中的意思是，經濟效率取決於獲取競爭環境條件下的「分立知識或信息」。從知識和信息分類角度而言，「分立知識或信息」主要歸屬於隱性知識或信息範疇。哈耶克認為市場經濟是最為有效的獲取「分立知識或信息」的制度安排，因而是有效的經濟制度，而計劃經濟難以獲取這種知識或信息，因而是無效率的經濟制度。張文的主要觀點顯然源自於哈耶克的上述思想。我們肯定哈耶克認為計劃經濟難以獲取「分立知識或信息」的觀點；但是我們認為，哈耶克同時存在兩個方面的認識誤區。

第一個認識誤區是，他沒有認識到，在競爭市場上，既有顯性知識或信息，也有隱性知識或信息。如果在競爭市場上只有隱性知識或信息，沒有顯性知識或信息，那麼規範市場行為的法律法規等制度就難以構建，如果缺乏這樣的制度，那麼市場經濟就會解體。事實上，在《知識在社會中的運用》一文中，哈耶克承認規範市場行為的法律法規是市場主體的共同知識或信息，並認為如果缺乏這樣的法律法規，市場經濟就無法正常運行。但如果把哈耶克有關市場有效運行的邏輯貫徹到底，那麼法律法規就沒有知識或信息的來源，這顯然是矛盾的。

第二個認識誤區是，哈耶克沒有認識到，市場價格對隱性知識或信息的揭示也是有限的、不充分的。譬如，存在市場里的企業內部公開交易替代市場間的匿名價格交易現象。之所以存在這種現象，從知識或信息揭示角度而言，就在於企業內部公開交易更能有效地揭示隱性知識或信息。同時，哈耶克也沒有認識到，當隱性知識或信息外化為價格時，事實上已經轉化為顯性知識或信息了，它就可以為公眾所掌握了。特別是在大數據時代，市場價格可以迅速地為公眾獲得和利用，這也是馬雲先生對大數據自信的根據。

哈耶克的認識誤區同時也是張文的不足。而馬雲先生的不足，不僅僅在於其觀點的理論支撐不足，也在於他對大數據的過於自信。大數據雖然可以收集市場價格信息，以及市場主體其他方面的信息，從而在一定程度上揭示市場主體的隱性知識或信息。但是必須認識到，在目前弱人工智慧階段，大數據對隱性知識或信息的揭示能力非常有限，預測自然環境以及人的需求和偏好的變化仍然是困難的，更難以解決「休謨問題」。因此，對大數據不能過於迷信。

我們認為，哈耶克之所以推崇「分立知識或信息」的重要性，淺層次的目的在於為自由市場經濟體制辯護，更深層次的目的在於為自由理念辯護，而他的兩個辯護都並不完全成功。如上的分析已經表明，他為自由市場經濟體制的辯護並不是很成功。我們承認，自由是我們所需要的，也是我們努力追求的，但是自由絕不是離開社會觀照下的自由，正如康德在《純粹的理性批判》中所說，不能為了個人的自由而妨礙他人的自由，把個人自由的追求走向絕對化是有危害的。為了兼顧個人的自由和他人的自由，我們就必須有一個社會規則，而這個社會規則必定是建立在共同知識或信息的基礎上的。因此，自由離不開顯性知識或信息的揭示和利用，把自由僅僅建基於隱性知識或信息的揭示和利用是不夠的。

社會主義市場經濟體制擁有制度的比較優勢

眾所周知，傳統高度集中的計劃經濟體制是以排斥市場的作用為特徵的。十一屆三中全會之後，開始探索把計劃和市場有機結合起來的體制機制。1984年十二屆三中全會根據經濟社會發展的需要，把實行了多年的計劃經濟體制修改為有計劃的商品經濟，為探索把計劃和市場有機結合起來的體制機制奠定了重要的基礎。

通過多年的探索，在總結經驗教訓的基礎上，1992年十四大進一步確定了社會主義市場經濟體制，該體制的核心是使市場在國家宏觀調控下對資源配置起基礎性作用，融合了計劃和市場，是對單一的計劃經濟體制和市場經濟體制的揚棄。十五大至十九大都強調要堅持社會主義市場經濟體制。之所以如此，原因在於社會主義市場經濟體制經受了實踐的檢驗。它使中國經濟不斷地發展壯大，取得了舉世矚目的經濟成就，超過了中國始自1956年實行計劃經濟體制時期的經濟成就，也超過了改革開放以來任何一個實行市場經濟體制國家的經濟成就。而實踐是檢驗真理的唯一標準，就此而言，我們認為社會主義市場經濟體制具有對計劃經濟體制和市場經濟體制的比較優勢。

計劃經濟體制也稱指令型經濟，通常指政府集中經濟權力、按照計劃分配資源進行生產與分配活動，其主體是政府。市場經濟體制的主體是個人和企業，政府僅僅起協調和彌補作用，旨在消除市場經濟導致的失靈現象。社會主義市場經濟體制是中國的獨創，它把計劃經濟體制與市場經濟體制有機地融合，對兩種經濟體制加以揚棄。該體制的主體既包括政府，也包括企業和個人。在該體制下，政府既扮演計劃者、協調者和彌補者的角色，也直接從事經濟活動，譬如國有企業就是政府從事經濟活動的一個重要工具。

市場經濟的有效性在於兩個方面：一是市場主體要為自己的經濟決策行為負責，因而市場決策較為真實地表達了主體的意願並承擔相應的風險，權利與義務通常是對等的。二是創新。市場經濟暗含的前提假設是人的異質性，且認為人的需求和偏好是不斷變化的。為了把握這一市場特點，市場主體既要通過創新跟上人的需求和偏好變化的步伐，也要通過創新引領這一變化。人的異質性假定意味著較高的交易成本，當交易成本高到一定的程度時，市場價格交易就會被企業內化，當交易成本再進一步提高時，政府的相對優勢作用就表現出來了。

計劃經濟體制的有效性在於經濟計劃的科學性和準確性，並能夠切實地得到執行。計劃經濟體制暗含的前提假設是人的同質性，它假定每個人的需求和偏好都是不變的，因而經濟計劃所需應對的挑戰就是人口的增減所帶來的變化，而這種變化基本上是可以預測的，即使預測有誤差，這種誤差也是較小的，可以忽略不計。事實上，人的同質性假定也意味著較低的交易成本。如果把人的同質性假定推向極端，就意味著沒有交易成本。如果沒有交易成本，計劃經濟體制就意味著能有效地運行。當然，在這種條件下，很容易證明市場經濟體制同樣也能有效地運行。

從哲學角度而言，同質性寓於異質性之中，異質性體現同質性。因此，肯定人的同質性而否定人的異質性是錯誤的，肯定人的異質性而否定人的同質性也是錯誤的。在肯定人的異質性的同時肯定人的同質性，意味著人與人之間除了具有差異性的私人需求之外，還有公共需求；在肯定人的同質性的同時肯定人的異質性，意味著人與人之間除了公共需求之外，還有差異性的私人需求。

公共需求主要依賴於建基在顯性知識或信息揭示基礎上的共同知識或信息的利用。然而，即使獲得了共同知識或信息，公共需求的滿足還需要克服人的異質性帶來的較高交易成本，而且涉及的人越多，交易成本則越高，用市場交易的方式往往難以克服這種高昂的交易成本。此時，運用政府的公共意志往往具有比較成本優勢，政府的作用就充分凸顯了。

差異性的私人需求主要依賴於隱性知識或信息的揭示和利用，政府往往難以充分獲得隱性知識或信息並據此規劃生產和分配，這就需要千千萬萬個市場主體發揮主觀能動性，通過不斷地調整市場行為並進行創新加以滿足，此時市場的有效性就充分表現出來了。顯然，只有私人需求和公共需求同時得到滿足，人們的福祉才能得到較為充分的增進。因此，我們既需要充分發揮政府的作用，也需要充分發揮市場的作用。

如果我們把計劃經濟體制與市場經濟體制視為經濟體制光譜帶的兩極，那麼社會主義市場經濟體制就可以視為這個光譜帶的中間過渡形式。從哲學角度而言，一切差異都在中間階段融合，一切對立都經過中間環節而相互過渡，一切「非此即彼」的事物，由於中介的存在而同時呈現出「亦彼亦此」的性質。正如列寧所指出的：「一切都是互為中介，連成一體，通過轉化而聯繫的。」綜合而言，社會主義市場經濟體制融合了計劃經濟體制和市場經濟體制的優長，克服了它們各自的局限性，是對計劃經濟體制與市場經濟體制的揚棄，因而是一種較優的制度安排。

大數據不能從根本上改變社會主義市場經濟體制的比較優勢

我們再從交易成本視角來論證大數據不能從根本上改變社會主義市場經濟體制的比較優勢這一觀點。根據交易成本經濟學理論，交易成本源於人的有限理性和機會主義行為。顯然，大數據有助於擴展人的理性，減少人的機會主義行為，從而有利於降低交易成本。從交易成本視角而言，大數據是一種具有降低交易成本的技術進步。

根據科斯的企業性質理論，能夠降低交易成本的技術進步是擴大還是縮小企業規模，並不是一個理論問題，而是一個實證問題。也就是說，對有些企業而言可能會擴大企業邊界，但對另一些企業而言可能會縮小企業邊界。

從實證角度而言，伴隨著這種技術進步，一方面會有越來越多的大企業產生，另一方面又會誕生許多中小企業，這些中小企業有些是從大企業中分化出來的，有些則是新產生的。與此同時，企業與市場的邊界可能會不斷地模糊，譬如滴滴打車、阿里巴巴等亦企業亦市場的現象。到目前為止，還不存在一種技術進步可以使得某一個企業的規模無限擴大，從而使得所有的企業融合成一個超大企業。之所以如此，是因為企業的邊界擴大存在邊際規模成本遞增的現象，從而抑制了企業規模無限擴大的趨勢。

欲使企業的邊界無限擴大，只有一種可能性，即完全消除交易成本。然而，雖然大數據有助於降低交易成本，但大數據難以準確地預測自然環境的變化，更難以揭示和預測具有隱性知識和信息特點的人的需求和偏好的變化，因此它不能使人變得完全理性，並完全消除機會主義行為，也就不能完全消除交易成本。計劃經濟體制實際上可以視為全國只有一個「企業」，這個「企業」可視為某個企業的邊界無限擴大的結果。由於大數據無法完全消除交易成本，因而無法消除企業邊界邊際規模成本遞增的現象，從而無法幫助中國重建計劃經濟體制。

受制於交易成本，大數據也無法幫助市場有效地提供公共產品、制定有效的公共政策、應對內外部各種集體性的風險和挑戰等，在這些方面，政府仍然擁有比較優勢，具有不可替代的作用。

可見，大數據並沒有完全改變社會主義市場經濟體制相對於計劃經濟體制和市場經濟體制的比較優勢。社會主義市場經濟體制仍然是我們必須長期恪守的經濟體制。

當然，社會主義市場經濟體制也不是完美無缺的，在新時代我們仍然要完善這一體制。那麼，如何完善社會主義市場經濟體制？

十九大報告中提出了「構建市場機制有效、微觀主體有活力、宏觀調控有度的經濟體制」的目標。按照該目標要求，應著力做好理順政府和市場關係這篇文章。既要使市場有效，又要使政府有為，把「看得見的手」和「看不見的手」的優勢都發揮好，更好地體現社會主義市場經濟體制的特色和優勢。大數據已經為我們提供了較好的完善社會主義市場經濟體制的技術手段，具體而言：

通過大數據，可以促進保障和改善民生。推進「互聯網+」，讓「數據多跑路、百姓少跑腿」，不斷提升公共服務均等化、普惠化、便捷化水平。推進教育、就業、社保、醫藥衛生、住房、交通等領域大數據的普及應用，深度開發各類便民應用技術。在精準扶貧、維護生態環境保護等方面推動大數據的運用，促進打贏脫貧攻堅戰，改善生態環境。通過大數據，使政府更深入地了解社情民意，制定的政策更精準、更科學、更合理，使其更符合廣大老百姓的切實需要，同時及時有效地回應公眾反映強烈的民生訴求和關切。

建立政府與企業共享的大數據平台，可以及時了解企業面臨的困難，制定服務於企業的精準政策措施，提高政府服務於企業的政策效率，減少交易成本，助推企業提高效率；加強對政府工作的監督力度，提高政府工作的透明度，促進服務型政府建設，提高政府工作效率。在此基礎上，一方面規範和監督政府行為；另一方面激勵政府努力工作，提高政府決策效率，實現服務型政府，從而更好地發揮政府的作用，促進政府有為。

藉助大數據，可以推動信息化與工業化的深度融合，促進位造業加速向數字化、網路化、智能化方向發展。實施工業互聯網創新發展戰略，推進工業互聯網基礎設施建設和數據資源管理體系建設，發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟。鼓勵社會和企業利用大數據實施創業、創新，通過大數據激發微觀經濟主體的活力，提高企業生產效率和管理效率，降低交易成本，防範各類市場風險，促進市場有效。

利用大數據，還可以實現有為政府與有效市場的有機統一，使市場在資源配置中起決定性作用和更好發揮政府作用。一方面，健全市場體系、維護市場秩序、提高市場價格信號的準確性、激發市場的活力；另一方面，提高政府社會治理的能力和效率，樹立政府信用、夯實政府權威，創新和完善政府的宏觀調控能力，發揮國家發展規劃的戰略導向作用，增進民生福祉，促進社會公平正義，保證全體人民在共建共享中有更多獲得感，不斷促進人的全面發展、全體人民共同富裕。

與此同時，我們也要加強大數據條件下可能出現的新問題、新情況、新風險的前瞻性研究，科學制定彌補大數據內在缺陷的政策措施，充分利用大數據完善社會主義市場經濟體制，使大數據真正造福於全體人民，推動經濟社會實現更高質量、更有效率、更加公平、更可持續地發展。

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