数字经济已经成为热门话题，发表的研究成果也不少，但是受制于现有条件，恐怕其中大部分都是追赶热点的急就章吧。造成这种现象的主要原因有两个，一个是问题的难度，另一个是研究手段。不提及研究能力的原因是，在现代的科学研究体系下，只要研究手段能够匹配问题难度，总有研究团队能够取得实质性的突破。关于问题难度，借用Erik Brynjolfsson在1993年发表的“生产率悖论和信息技术”一文中的说法：“信息技术和劳动生产率之间的关系得到了广泛的讨论和极少的理解。”信息技术是数字经济的核心部分，但三十年过去了，对它的理解，尤其是从经济学和统计学的角度进行的研究，并没有取得决定性的进展。关于研究手段，研究数字经济的主要困难也是众所周知的：难以获得基础数据。目前的统计体系能够提供的数据有两个不足，一是在数据发生机制上很难反映数字经济的底层逻辑，二是传统上的统计数据往往粒度不够细致。要改变现状很难，不过尽量靠近数字经济的底层逻辑还是值得努力的方向。

此外，相关术语的多样性也是一个干扰因素。与数字经济相关的术语和商业热词太多，所以研究者需要对相关术语的历史流变有清晰的认知。数字经济的英文是Digital Economy，其中的Digital是数字技术中的数字（译作数码也许辨识度更高），不是普通人和数学中的数字，这一点在技术专家中不会造成困扰，但大众却未必能够明确其中的差异。数字经济只是现在流行的最新版本，它可以上溯至20世纪60年代的知识经济以及1973年的信息社会和后工业社会，此外，像数字孪生和赛博空间也是有助于理解底层逻辑的新概念。

数据可及性的问题迫使当前的数字经济研究工作只能在云中操作，不过还是可以大致分为两类：第一类研究是在分组数据的基础上完成高层级的排列组合，比如在现有统计体系的基础上进行重新分组；第二类研究所依赖的仍然是现有数据体系，但是研究者会努力构造深层的结构，比如结合数据的产生过程或者某种产业结构。

这里选择了三篇论文。吴翌琳和王天琪发表在《统计研究》2021年第6期的《数字经济的统计界定和产业分类研究》一文，基本思路是按照数字经济的大致流程，将数字经济产业分成9个产业大类：数字设备制造业、数字产品贸易业、数字技术服务业、数字驱动产业、电子商务产业、数字内容产业、数字金融产业、数字政府产业和其他数字产业，在现有政府统计体系的基础上进行重新分类和计算，对于读者理解国家统计局2021年的相关统计规定有一定参考价值。由张美慧撰写并发表在《统计研究》2021年第7期的《数字经济供给使用表：概念架构与编制实践研究》一文，对数字经济供给使用表（Digital SUTs）的概念框架、整体架构、实践编制进行了系统研究，提出了包括划分我国数字经济产业统计分类、多角度开展数字经济统计核算研究、创新数据获取方法和拓展资料来源等完善数字经济统计核算体系的若干建议，对多角度探索数字经济统计理论与核算方法提供了参考。发表在《统计与信息论坛》2021年第8期的徐映梅和张雯婷合作撰写的《中国数字经济产业关联网络结构分析》一文，使用的数据基础仍然是现有数据，其特点是采用产业网络分析方法判断我国数字产业的相对地位和主要辐射产业，对于理解数字经济的弥散性和替代性有一定帮助。

（转自人大复印报刊资料官方公众号）