新時代是對當前一個時期中國在經濟、政治、文化、社會、生态文明等方面出現的新變化的全面概括。其中，在經濟領域，新時代最突出的特征是數字經濟的突飛猛進。當前，我國數字經濟發展進入快車道，數字經濟總量已超過22萬億元，占GDP比重的30%。1數字經濟與“互聯網+”一脈相承又有所深化和發展，“互聯網+”強調的是連接，“數字經濟”更強調的連接後的融合。
數字經濟新時代是一個充滿變化和不确定性的時代。在這個時代，唯一可以确定的是變化正在發生，但很少有人去思考這些變化對于我們的社會生活到底産生了什麼樣的影響。對于有的變化，我們可以欣然接受，甚至可以視而不見；但對于另外一些變化，那些對我們的社會生活有着深遠影響的變化，我們必須嚴肅地去面對。我們認為，數字經濟新時代所引起的變化就屬于後一種。這是因為，數字經濟正在對生産資料、生産力和生産關系進行改造，這也決定了數字經濟時代的基本面相。
一、大數據成為數字經濟時代最關鍵的生産資料
1.“大數據”是“數據”的質變。從大數據與技術發展的關系角度來看，數據是以電子設備為載體的，二進制字段的表達。與數據有關的操作首先是計算機底層的技術問題——即通過一定的代碼算法，實現數據的獲取、使用、存儲等。伴随着計算機與數據庫等技術的不斷發展，加之網絡的出現，網絡計算能力越來越強、數據獲取範圍越來越廣、數據的使用用途也越來也多。所以“大數據”并不僅僅意味着數據量的“大”，更意味着數據的價值變“大”了。早在2001年，麥塔集團（METAGroup）（後被Gartner收購）分析師道格•萊尼（DougLaney）提出大數據管理的3個方向——即時處理的速度（Velocity）、格式的多樣化（Variety）與數據量的規模（Volume）。在此基礎上，Gartner、IDC等國際咨詢機構又提出了數據準确性（Veracity）、數據可視性（Visualization）與合法性（Validity）等要求。2
從大數據與信息的關系角度來看，大數據指的是規模和格式前所未有而又相互關聯的大量數據，搜集自網絡空間和實體世界，技術人員通過高速、多方分析後，3可以從中挖掘出甚至超出原有數據量級的信息量。這意味着，隻有在大數據環境下才能夠出現天量的信息。而對于這些信息載體進行再次或者多元的“大數據”分析，将會爆發出更多的數據與信息。因此，有學者提到，大數據時代的技術和現實變革是圍繞着數據的“量”和“價值”展開的。4
從大數據與網絡空間的關系角度來看，海量的數據和相互之間的結構性、非結構性關聯，使得大數據充分地擴展了網絡空間。經過幾十年的發展，人類社會早已經将自己的社會活動拓展到網絡空間。網絡空間不再是虛拟的角落。人類一方面利用大數據進行分析、拓展網絡空間，一方面也在不斷向網絡空間貢獻數據。
從大數據與社會效用的關系角度來看，諸多國家逐漸意識到大數據存在十分重要的戰略價值。在國家戰略層面，我國率先倡議網絡空間治理的多個宏觀原則——“尊重維護網絡空間主權、和平利用網絡空間、依法治理網絡空間、統籌網絡安全與發展”5。這些原則映射到網絡空間治理的微觀層面就是大數據治理。在商業戰略層面，大數據的發展讓社會步入了數字經濟時代。大數據所特有的基于數據分析、挖掘、獲取和交易所産生的經濟利用廣闊前景和巨大的輻射力6，是商業競争中各參與主體競相争奪的重要資源。
2.“大數據”是勞動對象也是勞動的結果。目前來看，數字經濟中的“大數據”運用的商業模式主要分為兩大類：第一類，以大數據為标的物的直接交易。這類交易指的是把狹義上的“大數據”——即數據集作為交易的标的物。第二類，以大數據分析之後的數據與信息為标的物的間接交易。這種交易指的是采用各項分析方法對數據進行挖掘、分析，産生大量的統計結果、主體偏好、決策參考等信息，基于這些信息的再利用、重組與拓展，形成商業決策和商業行為，例如利用行為畫像的精準營銷，基于大數據統計的投資決策等。
與農耕經濟時代以土地作為重要的生産資料、工業經濟時代以石油等能源作為重要的生産資料類似，數字經濟時代以大數據作為最基礎也是最重要的生産資料。這兩種商業模式中，前者所指稱的“大”數據是交易對象，後者所謂的“大數據”是勞動的對象。但是我們需要敏銳地觀察到，大數據能夠成為生産資料的最重要原因是：數字經濟的本質——信息經濟。在大數據時代，信息的載體是數據。對于數據的分析與挖掘，其實質是生産各類信息産品。這就好比在土地上進行勞作，生産出來的是各種農業産品；對石油等能源材料進行勞作，生産出來的是各種工業産品。
數字經濟時代的特點還在于，信息的流轉具有循環性質，即人類不僅通過數據勞動獲取信息；而且自身也在不斷提供信息以被數據化。在前數字經濟時代，信息的載體是口口相傳或者文字記錄。對于那些帶有智力成果屬性的信息采用了知識産權的方法加以确權；對于那些帶有勞動服務性質的信息（例如請私家偵探進行的調查）采用了合同等方式加以确權。而在數字經濟時代，數據與信息的特性導緻數據的多重屬性——同樣的一個數據，有時候是勞動的對象和交易的對象，有時候是勞動的結果。這就是數據權屬難以被确定的一個深層次原因。而目前，各國立法大多存在着數據與信息兩詞的互用，本質上是沒有理解大數據作為數字經濟“生産資料”這一判斷。
3.作為生産資料的“大數據”的特點。“大數據”的形成方式和使用方式決定了其與一般生産資料的不同，其擁有無形性、外部性、多次使用性等特點。
（1）無形性。數據是以計算機等電子設備為載體的二進制表述，脫離于計算機數據無法存在。網絡空間中的大數據也都需要存儲在物理設備中。因此，無形性是大數據最基本，也是最顯著的特征。同樣具有無形性的知識産權是對于信息權屬的拟制。正是大數據的無形性，造成了權屬理解上的難度。
（2）外部性。數據存在于電子設備和網絡中。由于數據控制的原因，數據往往存在被洩露或者失竊的風險；同時，出于使用的原因，數據可能會被主動公開。兩種情況都會對非數據控制人或者數據權利與義務人産生溢出效應。例如用戶在全網的各類行為數據會被商業主體免費獲取。
（3）多主體使用與複用性。一方面，數據可以為一個數據控制者多次使用，數據的存在具有複用性；另一方面，數據可以同時或者非同時地為多控制主體使用。例如消費者在電子商務平台的一般消費數據可以同時被平台、平台商家、監管部門等使用。
二、人工智能釋放出數字經濟時代最強大的生産力
1.人工智能的三個階段。人工智能（ArtificialIntelligence,AI）從字面意思上來講，是通過人工創造的“智能”，而不是進化的或“造物主”創造的自然智能（NaturalIntelligence,NI）。因此可以從“人工”和“智能”兩方面去解讀AI，人工比較好解釋，但“智能”這個詞比較難以界定，究竟是超強的計算能力就是智能，還是回答一些智力問題就算智能，還是說除了回答問題的“理性計算系統”還需加上“情感系統”以及機體功能才算真的人工智能？7依據“智能”水平的級階，人工智能的發展階段種類分為弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。8弱人工智能就是利用現有智能化技術，來改善和輔助我們的經濟社會發展，但AI還沒有自我主體意識，即智慧，隻表現為強大的“理性計算系統”。9強人工智能階段非常接近于人的智能，此時AI已經具備智慧，并具備了獨立的判斷能力，但自我道德和情感意識較弱。10超級人工智階段，AI已經擁有自由意志和自由活動能力的獨立意識模式，其不僅是“理性腦系統”，還有“情感系統”和完整的“類人機體功能”，其智能将全面超越人類智能。11
2.人工智能對現代生産力公式的改造。在經曆了農牧時代、工業時代之後，人類生産力現正邁向“智能時代”,社會生産力水平正在經曆繼工業革命以來最偉大的變革。12人工智能對大數據的應用和依賴13，必然繼續拓展生産力要素的範圍，導緻現代生産力的公式範圍擴展為“生産力=物質要素（勞動力、勞動資料和勞動對象）×精神要素（科學技術、管理和信息、分工、協作等）×市場因素（生産要素優化配置）”14。而恰恰因為對其他其他要素的融合和乘數效應，科學技術是一種決定性推動要素15。這種決定性推動作用首先表現科學技術對生産工具的改造和變革，因為在馬克思主義的唯物史觀中，作為勞動資料之一的生産工具是衡量生産力發展水平的客觀尺度16。每一個曆史時代以某種典型科學技術為标志（石器時代、農耕時代、蒸汽時代、電氣時代、互聯網時代）說明了這種推動和決定作用。17物質三要素發展是螺旋上升的18，是科學技術決定性推動的表現。
3.人工智能促進人類社會向智能時代進化。人工智能通過對物質生産力要素的嵌入式改造和融合19，相應地也會催生出以智能科學技術為标志的“智能時代”。人工智能對物質三要素的滲透、改造、轉化及及其相應融合和拓展效應具體表現為：（1）勞動力方面：人體智能強化、智能機器人主體地位的确立和勞動力身份的重構。（2）勞動資料方面：生産工具的強化，具體表現為工具力量的提升——智能機械力，以及工具智慧的增長——算力、算法、數據、架構。（3）勞動對象方面：勞動對象或加工對象的廣度、深度、範圍因為智能科學技術而極大地突破了和拓展了，具體表現為作為勞動對象或加工對象的自然界，可以為人類探索獲知或勞動所及範圍大大擴展，比如粒子世界、外太空、多維世界、虛拟現實、時空隧道、高維體等。
市場因素是物質要素和精神要素之外的生産力相關因素。市場機制表現為對各生産要素進行優化配置。20尤其值得一提的是，金融是市場機制中對生産要素之一“資本”的優化配置。21金融，作為市場因素，是重要的生産力要素。22金融和技術都是生産力要素，一個發揮決定性推動作用，一個發揮優化性配置作用。一個是硬性的，一個是柔性的。在金融進化史上，金融和技術融合是一種必然趨勢。23金融和技術的融合是颠覆式金融創新和發展的天然動力。24進入智能時代，這種趨勢就更加突出，智能金融應運而生。智能技術和金融的融合必然能促進數字經濟的革命性發展，對經濟産生極大的“湧現”效應。數字經濟是以數據為依托，智能金融也以數據為根本，所以智能金融是在數字經濟時代下金融市場優化配置功能的革命性表現，是生産力進化的最高階體現。
三、區塊鍊改變數字經濟時代的生産關系
1.區塊鍊技術是變革網絡空間關系的工程學創新。區塊鍊技術是網絡技術、密碼學發展多年所形成的技術集合，其由三部分組成。第一部分，分布式網絡。區塊鍊技術采用分布式網絡作為基本架構，與現有的主流網絡架構相比，分布式架構中每一個節點都是主節點。第二部分，加密算法。通過加密手段，區塊鍊系統中的數據、信息安全。加密算法的運用可以實現區塊鍊系統中區塊的匿名，實現區塊之間的通信安全。第三部分，共識機制。共識機制的作用在于将分布式的區塊組合成鍊。從分布式架構到區塊鍊系統，共識機制擴展了區塊鍊技術的應用空間。可以将區塊鍊系統類比為一個賬本，區塊鍊擴展的過程就是記賬的過程，記錄在區塊中的數據就是賬單信息，這個信息可以代表一種事實、一筆交易、一筆資産、一項權益等。25整個“賬單”系統可以實現安全、可回溯、不可篡改等目标。相對于之前的網絡技術而言，區塊鍊技術從工程學上解決了數據與信息的真實問題。
2.區塊鍊技術的特點。從P2P技術發展的脈絡來看，區塊鍊技術的主要特點包括：第一，節點“平權”。所謂的節點平權指的是技術上采用了P2P架構加上共識機制，這使得區塊鍊系統中的每一個區塊、每一個節點都是正本，沒有副本。理論上區塊鍊系統中參加者都是相同的主體，相互之間沒有差别，其權利義務由共識機制确定。目前比較流行的共識機制包括：工作量證明、權益證明、投注共識機制（GamblingonConsensus）等。這些機制拟制了人類社會的組織構成機制。例如，權益證明機制指的是區塊鍊系統的參加者（各區塊）以各自所持有的權益為基礎進行投票形成的“議事規則”。第二，安全、可追溯。區塊鍊技術設計的初衷就是使得整個網絡安全、可追溯。通過不對稱加密、零知識證明等加密手段實現系統安全。區塊鍊系統采用哈希算法，以技術的方式實現了節點的可追溯。第三，可激勵。區塊鍊技術與以往互聯網的一大區别在于：區塊鍊技術内嵌了激勵機制。激勵機制通過對記賬人與記賬驗證提供獎勵，使得區塊鍊系統的參與度大幅增加，同時也實現盡可能公允前提下的互信。
3.區塊鍊技術改變了數字經濟時代的生産關系。進入到數字經濟時代，生産力指的就是運用、分析、挖掘數據的能力。在數字經濟中，數據控制者的角色是相對清晰的，而并沒有一個明确的數據所有者。原因就在于數據二次性和複用性的特性。例如數據在網絡空間中傳播，每一個獲知該數據的主體都可以通過一定的手段盈利。從數據的原始生成到數據的多次流轉，原始的數據所有者一無動力、二無能力，獲取的經濟權益任由生産鍊條中的數據控制者享有。數據所有者或者數據承載的信息的所有者不明朗阻礙了數字經濟的進一步發展。最好的方法是找到一個公證機會。根據科斯的理論，數據權屬應當分配給最能夠發揮出數據價值的一方。而數據承載的信息并不完全都具有财産性質。大量的信息，尤其是個人所有的信息具有人身屬性，例如隐私相關的信息。所以，單純地将數據權屬歸于任何一方主體，都稱不上是最好的體驗。數據權屬的問題亟待解決。隻有解決了才能夠提高生産力。由于數據本身的特性，一方面可以是勞動對象，另一方面是勞動成果。作為消費數據的主體，我們同時也參與了信息的生産和信息的傳播。所以數據控制者與數據消費者、數據原始所有者很有可能重複出現。
從新技術的角度，區塊鍊技術和其他劃時代的技術一樣會引起社會形态的變革。一般來說，技術公司的發展會引起三方主體的權利義務變化——數據控制者、數據使用者以及政府治理。數據控制者和使用者與政府之間存在内在的矛盾。前者以自由為價值取向，挑戰後者的管理極限。在雙方的不斷博弈中，數字經濟的生産關系不斷被分化。
四、小結
數字經濟新時代已無可争議地到來。習近平總書記在5月26日向2018中國國際大數據産業博覽會的賀信中指出，當前，以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術日新月異，給各國經濟社會發展、國家管理、社會治理、人民生活帶來重大而深遠的影響。這一影響之深遠，體現在對生産資料、生産力和生産關系的根本改造上，某種程度上較之前幾次工業革命而不僅毫不遜色，而且更為迅猛和徹底。對此，不同的應對決定着最後的出路。正如《人工智能時代》的作者、斯坦福大學人工智能與倫理學教授傑瑞•卡普蘭（JerryKaplan）在他的著作中提到的那樣，人工智能等新的技術帶來的變化，就像全球變暖，“全球變暖本身并不是問題。畢竟，地球上的生命在無數次冷卻和加熱的循環中都幸存了下來。全球變暖真正的問題在于它的變化速度。如果沒有足夠的時間讓生物去适應，快速的氣候變化将會種下災難的種子，更别說是不穩定的天氣模式了。”26
因此，本文的真正用意，不僅在于揭示數字經濟帶來的社會生活變化的深度，更在于指出，在數字經濟新時代面前，我們應當争取主動、積極擁抱變化，進行全面考慮，作出綜合性的回應。
（作者為京東金融研究院法律與政策研究中心研究員）
1參見《中國數字經濟總量超22萬億占GDP30%》,http://news.cnr.cn/native/city/20180526/t20180526_524247824.shtml,最後訪問時間:2018年5月27日｡
2參見DougLaney:3DDataManagement:ControllingDataVolume,Velocity,andVariety,METAGROUP,https://blogs.gartner/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-VolumeVelocity-and-Variety.pdf,最後訪問時間:2018年5月26日;IDC:BigData:GlobalOverview,file:///Users/mishuzhang/Downloads/IDC_P23177.pdf,最後訪問時間:2018年5月26日;JamesManyika,MichaelChui,BradBrown,JacquesBughin,RichardDobbs,CharlesRoxburgh,andAngelaHungByers:Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity,Mckinsey&Company,最後訪問時間:2018年5月28日｡
3參見王倩､朱宏峰､劉天華:《大數據的安全現狀與發展》,載《計算機與網絡》2013年第16期,第66-69頁｡
4參見于志剛､李源粒:《大數據時代數據犯罪的制裁思路》,載《中國社會科學》2014年第10期,第100-121頁｡;于志剛､李源粒:《大數據時代數據犯罪的類型化與制裁思路》,載《政治與法律》2016年第9期,第19-29頁｡
5《國家網絡空間安全戰略》,http://www.cac.gov.cn/2016-12/27/c_1120195926.htm,最後訪問時間:2018年5月27日｡
6梅夏英:《數據的法律屬性及其民法定位》,載《中國社會科學》2016年第9期,第164-184頁｡
7參見李開複，王詠剛：《到底什麼是人工智能》，載《科學大觀園》2018年第2期，第48-49頁；餘乃忠：《自我意識與對象意識:人工智能的類本質》，載《學術界》2017年第9期，第93-101頁；汪培莊：《因素空間理論——機制主義人工智能理論的數學基礎》，載《智能系統學報》2018年第1期，第37-54頁；劉偉：《關于人工智能若幹重要問題的思考》，載《人民論壇·學術前沿》2016年第7期，第4-11頁。
8參見何哲：《人工智能時代的社會轉型與行政倫理：機器能否管理人》，載《電子政務》2017年第11期，第5頁；又參見翟振明，彭曉芸：《“強人工智能”将如何改變世界——人工智能的技術飛躍與應用倫理前瞻》，載《人民論壇·學術前沿》2016年第7期，第22-33頁。
9參見何哲：《人工智能時代的社會轉型與行政倫理：機器能否管理人》，載《電子政務》2017年第11期，第5頁。
10參見何哲：《人工智能時代的社會轉型與行政倫理：機器能否管理人》，載《電子政務》2017年第11期，第6頁。
11參見趙汀陽：《終極問題：智能的分叉》，載《世界哲學》2016年第5期，第63-71頁。
12魯品越：《智能時代與馬克思生産力理論》，載《思想理論教育》2017年第11期，第10頁。
13參見徐英瑾：《從哲學維度看人工智能與大數據》，載《競争情報》2017年第5期，第19-20頁。
14參見代瑾：《供給側改革應突出競争在生産力發展中的促進作用》，載《長春金融高等專科學校學報》2017年第4期，第61-66頁；林政：《西方生産力要素理論演進的文獻綜述——兼述綠色生産力理念的興起》，載《廣東商學院學報》2008年第3期，第12-16頁。
15參見候恒，劉占軍：《勞動過程和生産力要素争議的曆史回顧及評議——〈資本論〉研讨問題之一》，載《河南财經學院學報》1986年第1期，第63-64，67頁。
16參見劉長興：《論生産力标準的具體尺度》，載《長白學刊》1988年第5期，第16頁。
17鄧紹英：《論生産力的要素》，載《武漢大學學報（人文科學版）》1979年第7期，第7頁。對此有學者作出了不同的看法，認為“生産工具是劃分生産力發展階段的主要标志”的觀點是僵化的、不足取的，認為所有生産力循環變革中每一個要素的變革都劃出了一次生産力革命的新時代，具體參見劉錦堂：《試探生産力三要素的循環變革規律》，載《理論探索》1985年第5期，第1-20頁。
18參見劉錦堂：《試探生産力三要素的循環變革規律》，載《理論探索》1985年第5期，第1-20頁。
19宋平：《智能化生産力的多維審視》，載《齊齊哈爾大學學報（哲學社會科學版）》2018年第3期。
20趙平之：《論市場機制與生産力要素》，載《甯波黨校學報》2005年第2期，第33-42頁。
21王冰：《金融是現代生産力系統的一個重要因素》，載《生産力研究》2000年第2期，第28-30頁。
22王冰：《金融是現代生産力系統的一個重要因素》，載《生産力研究》2000年第2期，第28-30頁。
23參見賓國澍編譯，卡洛塔·佩蕾斯：《金融與技術變革：新熊彼特派之見》，載《金融市場研究》2013年第5期，第76-91頁。
24參見賓國澍編譯，卡洛塔·佩蕾斯：《金融與技術變革：新熊彼特派之見》，載《金融市場研究》2013年第5期，第76-91頁。
25劉瑜恒、周沙騎：《證券區塊鍊的應用探索、問題挑戰與監管對策》，載《金融監管研究》2017年第4期，第89-109頁。
26[美]傑瑞·卡普蘭著，李盼譯：《人工智能時代——人機共生下财富、工作與思維的大未來》，浙江人民出版社，第68頁。