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数字经济成为继农业经济、工业经济后的又一主要经济形态，有着极快的发展速度和极广阔的覆盖范围。数字经济的关键要素为数据资源，核心驱动力为数字技术，主要的实现载体为现代信息网络。
近年来，随着新一代信息技术的创新突破，既有的商业模式和资源配置方式在数字经济的作用下发生改变，对生产方式、生活方式和治理方式产生深远影响，为经济发展提供强大推力。
根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023年）》，2022年，我国数字经济的规模为50.2万亿元，较2021年名义增长10.3%，呈现出持续高增长的态势，名义增速连续11年高于同年GDP名义增速，且领先幅度较为明显。此外，数字经济占GDP的比重为41.5%，这一数字与第二产业在GDP中的占比大致相当。2017—2022年我国数字经济发展情况如图1-1所示。
在此之前，中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020年）》从生产要素出发提出了数据价值化，从生产力出发提出了数字产业化和产业数字化，从生产关系出发提出了数字化治理，此即数字经济的“四化”框架，如图1-2所示。
图1-1 2017—2022年我国数字经济发展情况
数据来源：中国信息通信研究院。
图1-2 数字经济的“四化”框架
数据来源：中国信息通信研究院。
数据是数字经济的关键生产要素，数据价值化在数字经济的发展过程中起到非常重要的作用。数据是海量的、难以计数的，通过分析处理，发掘数据的价值，将数据纳入生产经营过程，实现对数据的有效利用，这就是数据价值化的意义。数据价值化包含数据采集、数据确权、数据定价、数据交易等环节。
数字产业化具体体现为信息通信产业，这一产业在数字经济发展中居于领先地位，数字经济发展所需要的技术、产品、服务、解决方案等都来自信息通信产业。数字产业化涉及互联网、电子信息制造、基础电信、软件及技术服务等领域，这些领域推出的技术、产品或服务有5G、人工智能、大数据、云计算等。
产业数字化是数字经济发展的重要路径，拓展了数字经济的发展空间。数字产业化主要是基于数字技术构建新的产业，产业数字化则是将数字技术应用于传统产业以提高生产效率，推动传统产业转型升级。数字经济注重自身与实体经济的融合，立足实体经济，促进经济高质量发展，产业数字化的产物有工业互联网、智能制造、车联网、平台经济等。
数字化治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的体现，可以为数字经济的健康发展提供坚实的基础和保障。将数字技术应用于治理，可实现技术和管理的紧密结合，健全和完善制度及治理体系，推动监管方式和治理模式创新转型，更好地履行决策、执行、组织、监督等行政职能，切实提高综合治理能力。数字化治理体现在多个方面，包括多主体参与、数字技术+治理、数字化公共服务等。
在数字经济的发展过程中，数字产业化和产业数字化发挥着重要的支撑作用，而两者的长期发展依靠多种要素的支持，具体如下。
数据是数字经济的关键生产要素，是数字经济发展的基础和支撑，可以极大地促进技术、资本、劳动力、土地等要素价值的释放。对数据进行充分高效利用能够创造出新技术，在数字产业化、产业数字化、治理现代化等多个方面发挥积极作用，对于实现高质量发展具有重要意义。激活数据这一关键生产要素，需要推动数据价值化。
目前，围绕数据采集和数据标注环节的区域产业体系已具备较高的成熟度，但相应的管理机制还存在可改进和完善的空间。机制的调整是为了更好地适应不同主体和领域的需要。数据价值化需要数据要素市场体系作为支撑，体系的建设要依靠大数据技术创新，而在此过程中，健全体制机制所发挥的作用更为关键。针对数据确权和数据定价，构建相应的机制，明确相关的规则，指导数据交易。此外，要加强数据安全监管和数据市场风险防控，引导市场环境朝着有利于数据要素流通的方向发展。
数字经济的发展使各种信息系统能够更加便捷地实现互联互通，同时，数据得以更加频繁地跨域流动。在这样的条件下，网络、数据、基础设施的安全受到考验，将面临更大的威胁和风险。
数字安全是提高数字经济发展质量，实现数字经济健康稳定发展的保障。应对安全挑战，需要构建稳定的数字安全体系，在网络、数据、数字基础设施等多个方面提供安全保障。构建稳定的数字安全体系可从技术层面和制度层面入手，具体如下。
· 在技术层面，提升安全技术水平，保证关键技术自主可控。
· 在制度层面，以关键技术、产品和数据为重点，围绕其安全问题实施相应的评估、监管和管理，围绕安全预警、主动防御、应急保障等安全防护措施，建立健全相关的体制机制，出台相应的法律法规。
数字安全体系还包括数字安全产业和数字安全人才，在体系建设的过程中同样需要对这两项予以足够的重视。另外，数据安全与反垄断有着紧密的联系，而反垄断已被纳入国家战略层面。在数字安全体系中需要贯彻反垄断战略，严厉打击垄断行为，引导平台和企业以正确的方式运用大数据，以正确的方式展开竞争。
数字经济对于我国贯彻和实施“双碳”目标有着积极意义，发展数字经济有助于减少污染，形成绿色低碳的发展模式。总体来说，可以从以下两个方面推进数字低碳化。
· 从数字产业本身入手，加大节能技术的研发力度，推出绿色环保的产品，促进节能减排，推动信息通信技术等数字产业向低碳化发展。
· 将数字技术应用于其他产业的低碳化转型，例如，可以借助大数据、人工智能等数字技术推动传统产业转型升级，精准监测碳排放和能源消耗，让资源的利用变得更高效。
数字科技创新强调科技自主可控，发挥创新在发展过程中的引导作用，为产业协同发展和生态优化提供助力，保障数字经济长效发展。可以从技术、产业等多个方面入手，建设完备的数字创新体系，推动数字科技创新。
从技术层面出发，聚焦于关键技术，加大对关键技术的研发投入，力争实现重大突破；提前在前沿技术领域布局，形成先发优势。从产业层面出发，推进产学研用深度融合，形成相应的协同创新体系；以市场为导向，加快科技成果转化，持续推动科技创新产业化；重视发挥产业集群效应，鼓励数字产业的集聚和协同。
除了技术和产业这两个基本的着力点，推动数字科技创新还可以从人才、资金、政策和法规等方面入手，建立和完善与数字技术相关的人才机制，通过设立专项资金等方式为数字科技创新提供资金支持，出台相关的政策和法规以对数字科技创新起到鼓励和规范的作用。
数字经济与产业的融合不断加深，由此形成的合力将在很大程度上促进我国经济高质量发展。数字技术是数字经济的基础。通过运用数字技术，企业能够更高效地管理资源、优化生产流程、提升服务体验等，从而提高经济效益。同时，数字技术还促进了新兴产业的发展，如电子商务、在线教育、远程医疗等。
5G、人工智能、大数据等都属于数字经济的关键技术，是数字经济所依靠的重要基础设施，拥有可观的市场规模。
无线移动通信系统的带宽不断扩大，能力也不断增强，服务于个人和行业的移动应用迅速走向成熟，这些条件的出现将在一定程度上改变移动通信的产业生态，5G不只是一种各项性能得到加强的空中接口技术，还是一种在客户和业务层面提供服务的智能网络。
根据3GPP
的定义，5G的应用场景包括增强移动宽带（eMBB）、超可靠低时延通信（uRLLC）、海量机器类通信（mMTC）三大方向，如图1-3所示。
图1-35 G的三大应用场景
1.VR（Virtual Reality，虚拟现实）。
2.AR（Augmented Reality，增强现实）。
· eMBB。相较于已有的移动宽带业务场景，eMBB提升了体验速率和接入能力，使人与人在通信时能够获得更好的体验感。在eMBB场景下，客户的体验速率在100Mbit/s~1Gbit/s，最高可达到10~20Gbit/s，相比4G最高10Mbit/s的体验速率，5G客户的体验感得到巨大提升。eMBB场景主要服务于流量需求较大的移动宽带业务，如移动4K/8K高清视频、AR、VR等。
· uRLLC。uRLLC场景的信息交互具有较高的可靠性和较低的时延，其中，端到端的时延能够达到毫秒（ms）级别。以工业互联网和自动驾驶这两项uRLLC场景面向的业务为例，前者的控制时延为10ms，后者的传输时延可达1ms。在uRLLC场景下，互联的物体在进行业务协作时，实时性、精密性和安全性得到了较好的保障。uRLLC场景面向的业务还包括车联网、远程医疗等。
· mMTC。mMTC场景下的信息交互主要发生在人与物之间，当连接密度较大时，此场景可以对信令控制能力做出优化，从而以更低的成本和消耗，以及更高的效率完成物联网设备的接入和管理。在mMTC场景下，连接设备的分布密度较大，每平方千米内的设备数量约为100万台。mMTC场景主要面向与智能化有关的业务，包括智慧城市、智能家居、智能制造等。
人工智能在新一轮科技革命和产业变革中能够起到关键的驱动作用，可以为我国经济的高质量发展提供重要推力。根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告2024》，2023年我国人工智能核心产业规模达到5784亿元，与2022年相比增长13.9%。2020—2023年中国人工智能核心产业规模如图1-4所示。由图1-4可知，我国的人工智能产业正处于高速发展阶段，未来还有很大的市场空间。
图1-4 2020—2023年中国人工智能核心产业规模
数据来源：中国信息通信研究院。
人工智能技术通过与各个领域融合推动其智能化的进程，在交通、医疗、教育、城市安全等与人们生活密切相关的领域实现智能化，给人类生活带来极大改变。在人工智能技术的帮助下，人与智能机器之间得以使用更加多元和自然的方式进行交互，与此相关的智能终端的普及程度将持续上升。随着人工智能技术的广泛应用，信息技术基础设施层面发生了很大的变化，中央处理器、操作系统、数据库等设施的重要性慢慢降低，而与人工智能技术相关的芯片、算法、云服务、深度学习框架等则占据更加关键的位置。
在数字经济中，大数据是一项关键的生产要素。提高数据资源的利用效率，建立开放的数据生态体系，能够更加充分地释放数据价值，推动大数据与各个领域融合，引导传统产业向数字化转型升级，形成新模式和新业态。
在制造业领域，可运用大数据监测和评价生产制造过程，并进行相应的调整。大数据可以诊断和预测设备或产品存在的故障，对工艺、能耗、供应链、生产计划等进行分析和改进。
在金融领域，大数据分析能够创造出新的金融服务，提高金融行业的效率，例如，将大数据分析用于高频交易、社交情绪、信贷风险等场景。
在农业领域，大数据可以参与生产、经营、服务等环节，提高农业生产效率和生产质量，农业领域运用大数据形成的新业态包括智能农机系统、农情大数据监测系统等。
除上述提到的技术外，云计算、物联网、数字孪生等技术也与数字经济密切相关。例如，云计算能够为各领域提供各种云工具和云服务，帮助各行业更加顺利地实现数字化转型升级，更好地发挥数据这一关键生产要素对数字经济发展的推动作用。
随着数字经济规模不断扩大，应建立完善的数字经济治理体系，切实提高数字经济治理能力，而这需要参照数字经济的特点、发展规律及发展趋势。形成数字经济治理体系是提升国家治理能力现代化的体现，对数字经济的发展起到规范和引导作用。
数字经济涉及线上和线下两个领域的融合，需要用到海量的数据，同时，与数字经济有关的创新创业活动正处于蓬勃发展状态，市场结构比较复杂。上述种种因素决定了数字经济的治理是一项全新且具有较大挑战性的任务，因此不能简单套用传统的经济治理方式。可从以下3个方面入手来提升数字经济治理的现代化水平。
运用数字化手段，建立联动监管系统，这一系统由多种体系和机制组成，分别履行监测预警、信息披露、大数据征集、社会评价、数据共享等职能。基于大数据平台，构建全方位、多层次、立体化的监管体系，在每个环节、每个阶段、每个模块实施有效监管和治理。此外，依托数字技术构建大数据分析系统，建设国家级统一信息服务数据库，实时了解和掌握数字经济的发展状况，形成更加完善的数字经济治理模型，实现更加精确、方向性更强的数字经济治理工作。
数据这一关键生产要素的价值化对数字经济发展来说非常重要，数据价值化中的环节会产生新情况和新问题，为此应颁布相关的法律法规，推动数字经济高质量发展。同时，应将网络空间纳入社会治理的覆盖范围，坚持法治理念，清除网络空间中不和谐、不健康的内容，建设清朗的、积极向上的网络空间。此外，应注重保护与数字经济相关的知识产权和专利，保证数字经济的合法成果不受侵害，从法治层面为数字经济的发展筑起牢固保障。
多元化治理体系的参与主体包括政府部门、行业协会、平台企业等，各参与主体应明确并履行自身的职责和义务。
政府部门既要履行好监管职责，也要尽可能多地为企业的快速发展创造有利条件，因此，要确立适当的监管范围，保证政策取得良好效果；行业协会应制定明确的行业标准，以对平台企业的行为起到规范作用；媒体和社会各界要积极履行舆论监督职责，从社会舆论上对企业形成有效约束，让企业意识到失信和违法将付出重大代价，督促企业诚实合法经营。此外，数字经济治理将着力打造数字政府，发挥政府在治理过程中的主导作用，形成新的公共服务模式，以取得更好的治理效果。