亿沙龙名家讲堂 | 数据创新内生增长理论

2022-07-11


近日,亿赛通名家讲堂第二期已圆满结束,本次亿赛通邀请清华大学社科学院经济所副教授谢丹夏先生讲述《数据创新内生增长理论》。与亿赛通线上线下的小伙伴们共同探讨数字经济时代的经济增长 。



讲师介绍

谢丹夏

清华大学社科学院经济所副教授,博士生导师。获芝加哥经济学博士,哈佛大学公共政策硕士,杜克大学计算机硕士(已完成全部博士课程)。曾任职于全球著名智库彼得森国际经济研究所;参与我国第一个CPU北大“中国芯”(1999年)的研发,首次提出”数据创新内生增长理论“和”监管增长理论“。

 

《“十四五”数字经济发展规划》明确要以数据为关键要素,以数字技术与实体经济深度融合为主线,加强数字基础设施建设,完善数字经济治理体系,协同推进数字产业化和产业数字化,赋能传统产业转型升级,培育新产业新业态新模式,不断做强做优做大我国数字经济,为构建数字中国提供有力支撑。

 

谢老师指出,经济增长是人类历史、人类发展与人类未来的大学问,研究经济增长问题具有十分重要的意义,现有解释经济增长的理论主要包括马尔萨斯增长模型、索罗增长模型和新增长理论等。

 

早期增长理论以劳动和土地作为核心生产要素,认为存在长期的经济增长停滞;现代增长理论加入了资本生产要素解释了长期的经济增长,但不能解释技术进步的来源;新增长理论即内生增长模型,又加入了技术(知识)和人力资本等生产要素,认为知识、技术可以无限增长并具有非竞争性(知识),研发、创新和教育是经济持续增长的关键。




那么,数据是如何影响经济增长的?谢老师提到,近年来数据量高速增长,数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术并列的第五大基础生产要素。而数据与其他生产要素相比,具有非竞争性、(可)排他性和涉及隐私问题等重要性质。数据可以通过两种方式创造经济价值,第一,通过进入生产过程,提高产出;第二,进入创新过程,创造新技术、新知识和新行业。对应于数据的这两种经济作用,谢老师研究团队和斯坦福研究团队(Jones 和 Tonetti)的研究分别将数据的非竞争性进一步划分为了数据动态非竞争性和数据水平非竞争性。

 

在数据创新内生增长理论中的核心机制是“数据到知识的漂白凝练”和“动态非竞争性”。理论描述和建模了数据参与创新的过程,并对数据隐私风险进行统筹分析。数据经历创新过程转化为“干净”的知识,此后可以不涉及隐私成本而被无限重复使用,因而能够促进知识技术和经济的持续增长,这也就体现了“数据创新内生增长理论”所强调的数据“动态非竞争性”。

 

最后,谢老师强调数据逐步显现出其对于经济增长的重要性,成为新兴的生产要素;通过创新过程发生“数据到知识的漂白凝练”,产生可重复使用的“干净”知识,从而推动经济增长;应当更加鼓励数据在创新部门中使用;我国拥有大的经济规模+数据来自于经济活动:具有发展数字经济的巨大潜力。



既然数据要素与经济增长息息相关,那么企业数据要素安全保障的具体措施该如何实现呢?这就是安全厂商需要着重考虑的问题。亿赛通针对数据安全相关法律法规钻研出一套完整的数据安全治理体系,以核心技术工具为支撑,逐步对客户从风险评估、分类分级、体系建设、人才培养、安全运维等多维度指导。技术+工具双重保险,达到有层次的数据分级保护措施,对应落实分级监管职责。客户核心数据在亿赛通全系列产品加密后不增加用户负担、不改变任何工作流程及使用习惯的前提下,保护业务系统的数据安全。

 

本次讲座亿赛通小伙伴们都受益匪浅,我们将继续立足行业需求,牢固树立“中国数据安全专家”的品牌,深耕数据安全领域,围绕提升企业核心竞争力,在“技术、服务”上下功夫,不断加强技术创新,持续为全行业客户提供全生命周期解决方案,满足客户对安全、便捷使用的需求,为数字强国、经济增长贡献力量。


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