“2023-2024年度数字经济开放研究平台年度峰会——数字经济与中国式现代化”顺利召开
国家金融与发展实验室
2024年11月15日，中国社会科学院国家金融与发展实验室联合中国社会科学院金融研究所、数字经济开放研究平台召开“2023-2024年度数字经济开放研究平台年度峰会——数字经济与中国式现代化”。
会议由国家金融与发展实验室学术委员会秘书长程炼主持，李扬理事长作致辞演讲。中国社会科学院金融研究所所长张晓晶、中国人民大学中国普惠金融研究院院长贝多广、蚂蚁集团研究院院长李振华、北京大学国家发展研究院院长黄益平、上海交通大学上海高级金融学院执行院长程仕军、浙江大学国际联合商学院院长贲圣林围绕“当前中国数字经济发展面临的机会与挑战”作主题演讲。中国社会科学院金融研究所金融科技研究室主任尹振涛代表数字经济开放研究平台的轮值主席单位和秘书处作年度总结。中国社会科学院金融研究所党委书记王利民宣读优秀论文。新加坡国立大学房地产研究院研究员杨雅鑫、浙江大学经济学院在读博士林溪、香港中文大学经济学系研究助理教授杨笑寒三位优秀论文作者代表就“青年学者眼中的数字经济核心命题及研究方法”进行学术分享。最后，由香港中文大学（深圳）经管学院学术院长、尖峰计划2024-2025学术委员会轮值主席熊伟作新年展望。
国家金融与发展实验室学术委员会秘书长程炼代表主办方对各位来宾的出席表示热烈欢迎。他指出，生成式人工智能等最新信息技术的发展，不仅赋予数字金融更为强大的技术工具，也使得许多经典的金融问题有了新的含义。如，创新引领下经济发展的最优金融结构，人工智能辅助决策对于投资行为与市场均衡的影响，存在策略性信息污染时的企业绩效评估等等，都值得我们去深入研究。
中国社会科学院金融研究所所长、国家金融与发展实验室主任张晓晶围绕数字金融大文章分享了三个观点。第一，着眼国之大者，充分认识数字金融在中国式现代化的地位和作用。推进中国式现代化，科技自立自强是最重要的标志，而金融是推动科技自立自强不可或缺的力量，因此中央提出金融强国的目标。金融强国有两层含义，一层是金融本身要强大，另一层是以金融来推动强国建设，这恰恰体现了金融具有主动性、积极性和引领性。而数字金融在方方面面为其他四篇大文章提供了最重要的基础条件，是底座和根基。第二，数字金融发展更好体现了金融的政治性和人民性。金融的政治性体现在党中央的集中统一领导。数字技术赋能普惠金融发展体现了金融的人民性。第三，着眼“换道超车”，有效提升我国数字金融国际竞争力。我国在数字金融的很多领域特别是移动支付领域处于世界第一方阵。但随着特朗普上台，加密货币进一步推进，当前数字金融的国际竞争发展到新阶段，未来数字技术、数字资产将引领数字经济的发展。我们要超前谋划及时应对，抓住数字资产的发展，在新一轮数字经济、数字金融竞争中才会赢得主动。
中国人民大学中国普惠金融研究院院长贝多广发表了题为“脱媒与助媒”的演讲。他回顾了20世纪80年代美国“金融脱媒”，美国利率管制导致资金流向高利率市场，引发金融创新；20世纪90年代，中国资本市场迅速发展，从美国金融市场发展趋势来看，中国未来的发展方向应该是资本市场。然而，经过20多年的发展，中国的直接融资比例并没有明显提高，这引发了对中国金融市场发展路径的思考，即很难理想化地从银行信贷跳到金融市场直接融资。近十年金融科技（特别是数字金融）的发展，不仅没有削弱银行信贷，反而帮助了银行信贷，使其规模越来越大。这是因为金融科技的落脚点是普惠金融，旨在覆盖传统金融中被排斥的人群，如中小微弱客户。监管部门对金融科技和助媒现象持谨慎态度，他们担心金融消费者权益保护和银行业（特别是中小银行）的弱化等问题。他强调普惠金融是中国金融发展的大方向，而不仅仅是增加直接融资比例。金融科技的发展有助于实现普惠金融，这是金融发展的目的。为此监管部门在制定政策时应站在更全面的角度考虑问题，需明确发展目的及手段。他指出，我们现在正处于金融发展的十字路口，未来的发展方向还需从历史角度观察。
蚂蚁集团研究院院长李振华从微观视角分享“当前中国数字经济发展面临的机会与挑战”。他认为，近年来，数字经济的发展经历了从数字化到智能化的演变，过去数字经济、数字金融由大数据、互联网等技术驱动，而今人工智能技术（尤其是生成式AI和大模型）已经成为推动数字经济增长的新引擎。这一演变不仅仅是技术的升级，更是一场深刻的产业和社会变革。
在实际产业应用中，AI大模型仍面临诸多挑战。一是算力层面，AI大模型的训练是一个资源密集型的过程，需要消耗大量的能源和算力资源，为了实现AI技术大规模可持续的商业应用，要妥善处理需求与成本之间的矛盾，解决产业发展中的经济性问题；二是模型层面，今天的大模型和生成式AI是建立在2017年提出的Transformer模型架构之上，若未来出现新的架构，会对整个行业逻辑产生冲击；三是数据层面，数据参数影响的性能最大，因此如何获得更多的数据（如公共数据、产业数据、个人数据），如何建立开源社区，如何实现数据要素流转将成为新的挑战；四是应用层面，AI价值发挥的关键是投入产业应用并不断验证、反馈，在这一过程中的精度、可靠性、伦理问题还有待解决。
以上的应用挑战问题，既需要产业界的探索，也需要在学术界去关注治理、风险防范、技术产生的社会和经济衍生效应。具体包括以下重点方向：一是，AI大模型对全要素生产率的影响，是提高还是降低了FTP？二是，AI对就业结构的冲击，是从总量上冲击了就业，减少了就业岗位，还是只是就业结构发生了变化？我们需要为AI大范围应用对就业结构的影响做什么准备？三是，AI技术应用的公平性问题如何解决？AI大模型需要投入大量资金、算力、人才等，会出现一定的聚集效应，大企业有这样的能力，但不是每个企业都能有这样的投入的。如何避免智能鸿沟，让大多数产业和企业都能从技术中获益？四是，AI在金融领域应用的价值和风险是怎样的？AI在金融服务场景应用对用户投资行为和收益会产生怎样的影响？AI大模型金融领域如何回答政策和监管关心的模型、数据一致性等产生的金融风险？五是，AI大模型在金融、医疗和交通等严谨产业应用的可靠性、准确性和可解释性问题如何解决？六是，AI应用中的用户隐私保护和商业机密问题如何解决？AI训练阶段，需要几千亿甚至万亿参数数据的投入，在推理阶段也需要大量数据的输入，数据的背后是用户隐私和商业机密，这些问题值得关注。
以上问题可作为数字经济开放研究平台未来研究的选题参考方向，期待整个产业界能够共同推动研究以上问题，共同探讨如何推动我国数字经济发展，以及应对随之而来的挑战。
北京大学国家发展研究院院长黄益平围绕人工智能广泛应用于金融领域给金融监管带来的挑战分享了观点。他指出，人工智能在金融领域的应用主要集中在智能客服、量化投资、数字信贷和智能投顾等业务，其对于提高效率、改善服务、控制风险等意义重大。人工智能的广泛应用对于经济金融体系的运行机制可能产生一些影响，由于技术开发人员和监管部门的认知可能赶不上人工智能认知进步的速度，在算法或决策过程中一旦出现偏差，将来不及纠正，进而可能造成较大风险，因此，这对金融监管工作提出了更高要求。从金融监管角度来讲建议从两个方面做一些改变：一是在机构监管、功能监管、行为监管基础上增加技术监管，专门审查、审视、防范技术可能造成的一些风险。二是可借鉴数字金融中常用到的监管沙盒做法，让监管部门全程参与到技术开发、应用中，对不同的人工智能技术实施分层监管，还可考虑借鉴国际清算银行设立创新中心，投入专门的人才、技术、资金聚焦于金融监管的技术方面，对其加强监管。黄院长对人工智能在金融领域的应用前景十分看好，但与此同时要考虑到其可能带来的不利后果，监管部门和市场、机构需共同参与，尽可能发挥技术的有利方面，控制住可能造成的不利后果。
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上海交通大学上海高级金融学院执行院长程仕军就“数字金融服务科技创新”展开演讲。他指出，这个题目突出了金融和科技的双向赋能，涉及到金融五篇大文章中的两篇，即科技金融与数字金融，这也是高金的两大重点发展方向。
科技创新投入不足与科技创新的基本特征，即不确定性大、高风险、周期长、信息不对称等有关，因此，数字金融服务科技创新的发展及相关研究可针对这些基本特征进行，通过数字金融的发展创新资金资本跨区域、跨周期、跨人群配置的方式，进而更好的对科技创新的收益和风险进行定价、配置和管理，催生和辅助长期资本、耐心资本。
一是资产定价方面，可以通过大数据、区块链、量子计算等提高对科技创新项目和企业、对科技创新溢出效应的评估效率，降低投早投小带来的风险，帮助制定合理的知识产权保护政策，吸引更多的长期资本、耐心资本。同时，数据资产入表定价以及利用数据资产开展投融资活动也是服务科技创新的基础，一方面使得数据资产能够更正确的估值定价，另一方面就是在此基础上进行更多更稳健的数据资产金融化的创新，为科技创新提供更多更稳健的投融资方式。高金智库刚出版了2024年上半年“中国企业数据资产入表情况跟踪报告”,提出了一些建议。
二是公司治理方面，信息不对称将带来逆向选择和道德风险等问题。因此，就投早投小投科技来说，如何通过大数据、科技画像等另类信息降低信息不对称性很关键。特别是信息不对称的维度和表现方式多种多样，搞清楚哪些数字金融手段在什么样的场景下，对哪些信息不对称问题更有效，无疑将会大幅提升公司治理效率。
三是信息披露方面，大数据、AI技术的加持可否以及如何增加科创企业家的信息集合，是否以及如何增强信息拥有者披露信息的意愿，对科创发展有着重要作用。随着对海量非财务数据分析能力的提升，对其披露是否会有更多、更高的要求，企业在信息披露方面的行为方式是否也会有所改变，监管应该如何跟进等，都亟待深入研究。
为此，政策层面需引导和支持数字金融对科技创新的赋能，如政府在数字金融核心关键技术的研发、数字算力基础设施供给、数字金融人才引育、数字金融监管能力建设、开放的创新生态和环境营造等方面的投入和支持。学术层面，现有数字金融的研究有几种类型，这其中也有高金同事的贡献。一是数字金融在提升效率降低成本等方面的经济后果研究；二是新数据在金融领域的应用；三是方法论上的突破；四是催生全新的研究领域。这些类型都可以用在数字金融服务科技创新方面，而这方面的研究还远远不够，应该特别鼓励这方面的研究。
浙江大学国际联合商学院院长贲圣林以“数字经济的中国实践和机遇”为题发表主题演讲。他指出，当前数字经济已进入“四化”协同发展的新阶段，具体体现在生产要素层面的数据价值化、生产力层面的数字产业化与产业数字化，以及生产关系层面的数字化治理。从数字经济的全球格局来看，一方面，2023年美国、中国、德国、日本、韩国五个国家的数字经济总量已突破33万亿美元，同比增长超过8%（远超GDP增速），数字经济占GDP比重达到60%；另一方面，美国、中国的数字经济相关独角兽企业数量亦在全球遥遥领先并呈现差异，其中，美国独角兽企业分布于企业服务、医疗健康、金融等领域，中国则集中于人工智能、先进制造业等领域。从数字经济的中国实践来看，庞大的市场体量、被抑制的市场需求、技术红利的释放、雄厚的资本参与、良好的创新生态环境等均成为了推动中国数字经济蓬勃发展的核心动因，让中国得以“后浪推前浪”。未来，中国数字经济发展仍有两大关键性机会，以金融科技产业为例：一是金融产业的科技化、数字化转型，可为中国巨大的传统金融产业带来持续的效率提升和发展空间；二是科技的金融化、数字的产业化，可让中国科技企业尤其是具有国际竞争力的中国科技企业更好地走向全球拓展业务和影响力，在世界舞台上实现从“中国模仿”向“模仿中国”的转变。此外，数字经济的中国机遇还包括耐心资本的投入、新质生产力的培育以及中国企业的全球化，三者相互赋能，亦将共同推动我国数字经济的高质量发展。
年度回顾
中国社会科学院金融研究所党委书记王利民宣读优秀论文并对获奖团队表示祝贺。过去一年数字经济开放研究平台的成果非常丰硕，让人备受鼓舞。他首先介绍了本次论文评选活动的过程，共收到有效投稿论文170余篇，从中筛选优质论文约20篇。同时，再补充了部分开放平台正在支持的合作论文。数字经济开放研究平台共邀请了13位权威学者担任评审专家，对这些精选的20篇论文进行匿名打分，最终评选出本年度获得数字经济开放研究平台第五届（2023-2024年度）先锋奖6篇和尖峰奖4篇获奖文章。
新年展望
香港中文大学（深圳）经管学院学术院长、尖峰计划2024—2025学术委员会轮值主席熊伟发表了数字经济开放研究平台的新年展望。他强调，未来开放研究平台将致力于提升学术研究的质量和水平，鼓励学者围绕国家战略需求开展定向研究，提高数字经济的理论和应用研究水平。平台将深化数字经济领域的全球合作，拓宽国际人才渠道，为中国数字经济发展提供智力支持。同时，平台将持续提升技术能力和数据资产，丰富数据资源，以滋养更高水平的数字经济研究。此外，平台将深化学术委员会的改革，充分利用粤港澳大湾区的区位优势，加大大湾区内部合作，推动资源分享与学术交流，引入更多权威的学术委员和单位，构造辐射全国、放眼世界的开放活跃的经济平台。在AI治理领域，平台将加大研究投入，推动建立符合数据经济发展需求的AI治理体系，探讨负责任的以人为本的AI治理原则，为政府和企业在使用AI技术中提供指导，并鼓励跨学科协作，确保AI技术在提升效能的同时符合社会道德标准，保障公共利益。开放研究平台将助力数字经济的可持续发展，构建更开放、高效的数字经济研究与应用平台。
「会议综述」2023-2024年度数字经济开放研究平台年度峰会线上分论坛二——数字政府和公共数据平台建设