第二節　產品引領：數字經濟快速提升產品供給效率

借助顛覆性創新技術，數字經濟催生新產品、新服務和新業態，發揮平臺經濟、分享經濟、開源經濟和零工經濟等新模式的優勢，從而實現資源的優化配置。

共生的數字經濟邊際成本遞減與邊際效用遞增

邊際成本遞增和邊際效用遞減規律作為理論假設和前提，普遍存在于傳統經濟理論中。一般來說，產品生產所需的固定要素和可變要素之間，存在一個最優投入比例。物質產品生產主要依賴固定資本。固定資本受資本邊際效用遞減規律約束，其價值創造能力受到制約，邊際成本一開始逐漸下降，但達到一定規模后，則開始出現規模不經濟，邊際成本開始上升。當可變要素投入超過特定臨界點時，邊際效用則表現為遞減趨勢。

數字經濟呈現邊際成本遞增轉向遞減與邊際效用遞減轉向遞增共生的規律。與傳統經濟的邊際成本無法趨近于零相比，數字技術的虛擬性、可復制和非競爭性，決定了數字經濟的邊際成本遞減，并趨向于零。研發成本、專用設備等固定成本作為沉淀成本，其可變成本接近于零；數字經濟下的技術通常表現為知識產品，一旦技術研發成功，每多生產一單位，知識產品的邊際成本就更接近于零。可見，對數字經濟情境中的很多企業來說，存儲、運輸和復制數據及相關產品和服務的邊際成本幾乎為零，這不但降低了庫存成本，而且促進了生產要素的多維度協作。

同時，隨著消費數量的增加，額外增加一單位產品或服務的收益是遞增的。數據資源可重復使用且越用越多，而非越用越少。在數字經濟中，數字經濟的非競爭性和零邊際成本通過吸引新的市場參與者，降低了創新成本，帶來了“創造性破壞”，增強了社會流動性，也一定程度上控制了貧富差距的拉大和老齡化引起的社會創新動力下降。無形資本的非競爭性和邊際效用遞增屬性增強了價值創造能力，大規模的無形資本投入正驅動數字經濟快速發展。無形資本投入不斷增加的現實正在顛覆傳統經濟增長理論。

供給效率提升：數字經濟中的規模經濟和范圍經濟

從需求側看，規模經濟是指當更多人消費某一特定商品或服務時，某一消費者額外消費該商品或服務會獲得更高的價值。需求方規模經濟也稱網絡效應，分為直接網絡效應和間接網絡效應。在數字經濟中，供給側的規模經濟推動生產者成本下降，需求方規模經濟則推動消費者價值遞增，帶動生產者剩余和消費者剩余均有所增進，由此提升了社會總福利水平。長期以來，理論界和實務界均致力研究如何降低成本、提升效率，然而，企業長期平均成本先下降后上升的狀況制約企業生產規模的擴張。數字經濟比傳統經濟的規模效應更明顯，規模經濟的潛力更大，倍增和加速效果更加明顯。18數據要素的規模越大，效用就越大，具有極大的規模經濟效應。生產者主要通過擴大網絡用戶規模實現收益最大化，通過規模經濟獲得生產率、成本和價格加成優勢，隨著跨境電商的迅速發展，數字貿易發展正加快重塑全球貿易形態，規模經濟的作用有了更大發揮空間。

傳統意義上，范圍經濟建立在不同產品在生產、銷售等方面的相關性基礎上，產品相關程度決定了范圍經濟的實現程度。數字經濟顛覆了原有數量、成本和價格間的邏輯關系，獲取了自身產品和服務之外的伴生利潤。消費者需求的個性化、碎片化、實時化和場景化，提升了產品和服務本身的復雜性，進而增加了供應體系的復雜性。根據梅特卡夫法則19，網絡價值以用戶數量的平方的速度增長，網絡價值等于網絡節點數的平方。對特定的互聯網平臺來說，平臺上的用戶越多，對每個用戶而言平臺就越有價值。被吸引的用戶數量的增加，正是多邊平臺的價值所在。消費者的意愿被充分地表達和聚合后，有利于其廣泛參與和深刻影響生產體系。此時，對生產者來說，精準、實時、低成本地順應和響應消費者的意愿和需求，由大規模生產向大規模定制轉變，成為提升核心競爭力的關鍵。這也將給以標準化、大規模、低成本生產為特點的傳統生產模式帶來沖擊。

在數字經濟中，范圍經濟發揮作用的條件由產品的相關性轉向基于消費者數量的規模經濟。網絡協作性供給和模塊化生產是數字經濟的典型特征。在滿足消費者異質產品需求的過程中，網絡協同效應和范圍經濟效應同時發揮作用，兩方面相互促進、不斷擴張，共同驅動數字資本積累和數字經濟發展。

消費需求的新推力：消費者的數字化、多元化、個性化需求

在傳統經濟中，生產者居于主導地位；消費者從已有商品中進行選擇，相對生產者來說，處于被動和從屬地位。數字經濟的發展改變了消費者與生產者間的不對等關系，消費者擁有了更多的話語權，其影響力和作用變得更重要，逐漸成為需求提出者、生產參與者和產品推廣者。尤其對電子商務行業來說，其商業實質正從純粹的交易形式轉變為由消費者參與的生產方式，參與型消費者經由平臺企業獲取了更多的權力。在數字經濟下，消費者的異質性需求部分轉化為協同生產需求。傳統的標準化、大規模生產所提供的產品和服務無法滿足消費需求，消費者不愿意再做被動的最終購買者，而是有動力借助數字化平臺，成為產品和服務的創造者、設計者。數字經濟重視降低生產和交易成本、提高資源配置效率，這與傳統的農業經濟和工業經濟有共同之處。不同的是，數字經濟不但擅長預知和發掘潛在需求，而且能為消費者創造新需求，甚至為其提供定制化的產品和服務。掃碼點餐、數字支付、健康碼登記等產品和服務即為典型的創新應用。維基百科的產生即源自消費者的協同生產需求和協同創造能力。任何人都可以在維基百科網站上編輯、刪除或者創建內容，由此才有了維基百科的活力和聲譽。

生產者基于互聯網和大數據驅動的管理模式，正在顯現出強大的競爭力。根據消費者的特定需求提供產品和服務，生產者推動自身加快組織變革和技術創新，以更短的生產周期和更低的存貨水平提供多樣化的產品和服務。企業借助數據爬取、挖掘等技術，通過對海量數據的技術處理，可以無限接近消費者真實的異質性需求，發掘和預測其潛在需求。生產者利用二維碼這一新型介質載體和重要技術手段，實現物品標識追溯、移動網絡入口和網絡空間安全管控，通過分析所產生的商品生產、流通和銷售數據，指導自身優化生產、庫存和調貨等生產運營環節，實現數字化管理的轉型升級。生產者為了識別、獲取和分析消費者的需求和偏好，打破傳統的科層結構，不斷優化組織和運營結構，推動數據嵌入業務全鏈條和各環節，確保快速補貨、小量生產等指令能夠及時、準確地下達給生產部門，并對生產流程各環節進行實時和智能監控，從而在最短的時間內響應消費者的訴求，將最適合消費者的產品和服務呈現在他們面前。在現實生活中，以網絡意見領袖為代表的消費者通過視頻直播等技術手段，事實上已經提前介入生產過程，其提出的消費需求受到生產者回應，并很快得到一定程度的實現和滿足。這一過程不僅產生了大量個性化產品和服務，也縮短了產品生產周期，降低了生產成本。

數字經濟中的平臺企業，同時引導、協調生產者和消費者創造價值。在線互動帶動消費者的感受、需求、經驗、建議和行為實現數據化，為企業積聚數據資產提供了來源；在線互動也為消費者參與企業產品研發、生產制造、營銷服務等環節的創新，提供了便利條件，形成了供需雙方協同創新的良性互動格局。

初美（山東）軟件技術有限公司的發展歷程可以印證這些觀點。該公司認識到社區電商渠道的低成本、高客流、高利潤特征，較早抓住社區團購發展的窗口期，開拓了“朵嘉濃”和“盧克”等美妝系列產品的線上線下相結合的銷售模式。一方面，借助初美優選系統完成平臺產品的推廣和銷售；另一方面，注重從用戶的反饋中優化產品生產工藝，提升產品質量。該公司還探索了共享共贏的社區電商模式，以最短的路徑、最低的能耗、最優的價格，讓新鮮、安全、有效的產品從生產者直達消費者。

這種順應數字經濟發展趨勢、實現生產者和消費者融合多贏的案例還有很多。可以認為，數字經濟在一定程度上解決了傳統經濟中消費者異質性需求和生產者規模經濟間的矛盾。

產品質量的穩定提升：數字化生產和智能化制造

物理工廠和數字化的虛擬工廠無縫對接，對產品、制造過程進行虛擬仿真后，在虛擬空間中完成映射。數字孿生技術有利于及時發現制造過程中的問題，并對問題進行預判、糾偏，不但降低了產品損毀率，而且提升了生產制造的工藝流程，提高了制造企業的運行效率和產品質量，深化了分工協作水平。在這一過程中，數字技術驅動企業科層制向扁平化演進，縮減生產服務周期，孕育形成按需設計、制造和配送的組織管理體系，實現供需精準匹配，并由此產生海量數據。其中，更多數據、更合理的算法，成為生產者的巨大競爭優勢。

數字經濟還分別為處于成熟期、飽和期、衰退期的產品和服務提供增值服務，延長其生命周期，增強用戶黏性，實現研發、制造、銷售和服務的全流程、全生命周期的數據互聯和記錄。商家通過直播、短視頻等各種新技術手段對產品進行多元化銷售。在實現銷售模式變革的同時，持續創新供應鏈體系，推動實現供應鏈的數字化，將消費和生產完美結合。大數據、物聯網等信息技術保障農產品質量安全追溯，形成了用數據管理和決策的機制，精準化農業監管廣泛普及。20比如，通過打通新西蘭牧場的采奶、出口商和分銷商的銷售、物流等環節，消費者可以喝上原產于新西蘭的3天以內的鮮奶。人工智能、區塊鏈等技術與金融服務緊密結合形成的互動融合模式，推動了金融產品、流程和商業模式的創新，豐富了金融生態，使得投資決策更加智能，風險管控能力顯著提升，金融產品定價更趨合理；不但提高了金融服務效率（支付寶和微信提高了商貿流通市場的效率，也提高了消費者的數字化素養），而且拓寬了普惠金融的覆蓋面。21當前，依托大數據分析技術運行的程序化交易模型，已經替代了股票交易員的大部分工作。程序化交易模型對市場交易數據進行整合和分析后，再結合人工智能深度學習技術，摸索出了新的股市波動規律，形成了更豐富的交易策略和更精準的投資決策。基于大數據和人工智能的交易策略也許缺乏邏輯性，但往往比人工操作更有效率，更能獲取超額回報。有的對沖基金甚至將80%的股票交易決策和執行交由程序化交易模型來完成。基于人口遷徙和消費數據、客貨車流數據、手機信令數據等建立的大數據分析模型，還為新冠肺炎疫情防控監測分析提供了參考。