本文根据2020年7月28日人民网财经，2020年9月16日、17日《大公报》，以及2020年9月17日《中国纪检监察报》对作者进行的专访整理。

其中，两个重要的量化指标是两个倍增，即国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番。然而第一个百年指的是中国共产党建立100年，中国共产党成立于1921年，建党100周年是2021年，国际货币基金组织预测2021年中国的增长速度将达到8%，所以，中国政府也可以在2021年时宣布如期完成国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番的目标。

如果在未来出现了像2008年那样的国际金融危机或当前的新冠肺炎疫情，中国的增长速度会慢于5%~6%，实现第一个里程碑的年份可能会后延几年。另一种方式是靠产业升级，用新的附加值高的产业取代附加值低的产业。但是，在有外在的全球冲击时，美国很有可能像面临2008年的金融危机和当前的新冠肺炎疫情冲击那样，增长下滑幅度比中国更大，中国实现第二个里程碑的时间则可能提前到2030年之前。展望未来，在中美国际经济地位变化的百年未有之大变局中，中国还会不时面临各种来自自然因素、地缘政治因素的挑战，但是，只要分析清楚问题产生的根源、演变的方向，保持定力，继续深化改革，继续扩大开放，挖掘潜力，保持稳定的增长，中国的发展就不仅有利于中国，而且有利于世界，中华民族伟大复兴的目标也就必然能实现。美方还指责中国政府强迫美国企业转让知识产权或技术，不过，美国企业到中国投资，目的不是把产品卖到中国市场，就是以中国为生产基地把产品卖到国际市场，不管是在中国市场还是国际市场，产品要有竞争力必须用最好的技术来生产，美国企业在中国用最新最好的技术生产，这是美国企业为了自身利润最大化所做的自发选择，不是中国政府政策强制的。

[2]有此增长潜力，要在2020年实现5.3%的增长应该是相对容易的。在2010年时，中国按照购买力平价计算的人均GDP只有当年美国的19.2%，相当于日本1953年、新加坡1970年、中国台湾1971年、韩国1980年时的情形，这些东亚经济体在此基础上分别实现了20年间每年9.3%、8.4%、8.9%和8.4%的增长。机器基于已有数据的深度学习和分析，能够形成规律性的认识，而知识的增加能提高整个经济体的运行效率，使得社会消费品更加丰富，并进一步积累更多消费者数据。

首先，全社会在产品生产和交易过程中产生大量数据。第一次工业革命以蒸汽机为核心技术，第二次工业革命以电力和内燃机为核心技术，第三次工业革命（也称科技革命）以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发展为主要标志。数据驱动的新经济模式改变了经济增长方式，由单纯的投资驱动型转向数据、知识与资本内生驱动型。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。

资本→数据→资本的增长式循环。在数据要素驱动下，新经济有着以下区别于传统经济的显著特征。

数据作为全新要素投入新经济生产过程中的重要特征在于，数据是知识生产过程的要素，带来了全新的知识积累和技术进步的方式。数据、知识与资本相互融合、共同积累，改变了技术进步的方式。 为更好利用数据资源营造良好环境首先是做好对自然垄断的规制与监管。习近平总书记强调，谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。

 数据要素驱动的新经济区别于传统经济的主要特征从18世纪60年代至今，一般认为有三次工业革命。新经济中的机器替代人替代了与过去不同的人群，对收入分配结果会产生新的影响。（作者：林晨，系中国人民大学国家发展与战略研究院执行院长、应用经济学院教授） 进入专题： 数据要素 新经济形态 。数据能够促进新一轮的研发、数字人才的培养和人工智能的进一步学习，起到类似资本偏向型技术进步的作用，实现资本要素边际产出增加，在资本→数据→资本的循环中实现资本要素的增长式积累。

最后，资本投资于数字化基础设施、数字化设备和数字化研发，构建大平台，为数据收集和数据要素形成提供物质基础和技术支持。对这些特征和优势加以深入分析，有利于全面把握新经济的发展规律，促进经济实现高质量发展。

数据要素能够驱动形成新经济，关键是产生了三个循环：一是产品→数据→产品的内部循环，二是数据→知识→数据的加速累积循环，三是资本→数据→资本的滚雪球式循环。通过对数据的解析与利用，推动初始阶段投入资本实现价值增值。

机器可以通过对数据的学习不断优化迭代，这在很大程度上依赖于数据要素的积累—利用—再积累—再利用。中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出：探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品在新经济的运行模式下，企业在为消费者提供产品和服务的过程中积累了大量的消费者行为数据。海量的消费者数据支撑了算法，算法能力的提升促使企业能够为消费者提供更加个性化的产品和服务，提升产品品质，发挥网络效应，从而形成产品→数据→产品的内部循环。这说明当经济收敛到稳态，单纯的投资不再能驱动美国经济增长之后，新技术的引入提升了美国的劳动生产率，促进了经济增长。数据→知识→数据的加速累积循环。

制定数据隐私保护制度和安全审查制度。首先，全社会在产品生产和交易过程中产生大量数据。

 数据要素驱动的新经济区别于传统经济的主要特征从18世纪60年代至今，一般认为有三次工业革命。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。

然而，正如在前文产品→数据→产品循环中所分析的那样，在数据驱动的新经济中，人工智能技术能通过对数据的分析利用，以较低成本提供个性化的产品。在数据要素驱动的新经济时代，人工智能技术可以不依赖人力实现机器的干中学，以前所未有的速度提高了经济运行的效率。

（作者：林晨，系中国人民大学国家发展与战略研究院执行院长、应用经济学院教授） 进入专题： 数据要素 新经济形态 。经济运行中产生的大数据不仅关系到个人的隐私，也关系到国家经济安全和政治安全。数据作为全新要素投入新经济生产过程中的重要特征在于，数据是知识生产过程的要素，带来了全新的知识积累和技术进步的方式。第一次工业革命以蒸汽机为核心技术，第二次工业革命以电力和内燃机为核心技术，第三次工业革命（也称科技革命）以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发展为主要标志。

中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出：探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。 数据要素驱动新经济的主要运行机制从上文的分析中可以看出，在数据要素驱动下，新经济呈现出与传统经济不同的运行方式。

资本→数据→资本的增长式循环。新经济中的机器替代人替代了与过去不同的人群，对收入分配结果会产生新的影响。

习近平总书记强调，谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。从人的干中学发展到机器的干中学。

这些数据能够帮助企业提供更加满足消费者需求的产品，推动产出增长，形成产品→数据→产品的循环。其次，数据是机器学习的素材，是知识生产过程的要素，机器能通过对数据的深度学习和分析形成规律性的认识。对这些特征和优势加以深入分析，有利于全面把握新经济的发展规律，促进经济实现高质量发展。生产模式由标准化流水线-标准化产品转变为标准化算法-多样化产品。

在不少领域，机器用于学习的数据可以不用从人那里获得，而是由机器自主生成。在传统的工业化时代，人会在生产过程中实现干中学，人力资本在工业生产过程中实现积累。

通过对数据的充分利用，企业规模越大效率越高，且有不断累积循环的趋势，产生了规模收益递增的性质。数据要素能够驱动形成新经济，关键是产生了三个循环：一是产品→数据→产品的内部循环，二是数据→知识→数据的加速累积循环，三是资本→数据→资本的滚雪球式循环。

数据、知识与资本相互融合、共同积累，改变了技术进步的方式。多样化的产品满足了社会多样化的需求，提高了总体社会福利。