到底什么是数字化？

过去几十年来，全球的信息技术都在飞速发展，但在数字能力应用上，中国的成就绝对称得上是首屈一指和独树一帜，发展数字经济也成为中国越来越坚定的政策和发展方向；

随之而来的一个疑问则是，尽管早期中国的互联网模式多是以美国硅谷为对标而复制出来的，但世界范围内同样可以摸着石头过河的其他国家，如印度，在具体软件开发领域的能力和人才也并不弱于中国，却为何没有形成类似的优势产业？

具体的原因是多维的，中国社会以“大量出现的互联网企业”为代表发生的数字化变革，背后依赖着诸多当时时代背景下所需的必要条件，如社会体制、教育普及率、智能设备的普及、风投的出现、等等。但单纯从数字化角度来说，原因可以被简单理解为：全球数字技术的发展阶段，刚好与中国社会面对的问题相匹配。

随着中国承接来自于全世界的生产需求，除了由科学技术、高端知识引入带来的生产力提升外；很多人都没有意识到的是，中国所孵化的产业集群为了保证生产效率，对规模化协作效率的追求是无止境的，而且这并非一家一室所面对的问题，而是全国范围需要解决的社会问题。

数字化能力的进步，或者说中国早期的互联网产业，就是在补足规模化协作效率中信息传递上的短板；就像前言中对中国电商产业的总结，通过将买卖双方信息进行更好的匹配，让背后中国那极高的工业产能有了更短周期的宣泄和盈利之地，就挖掘出社会上如此庞大的经济潜力；所以中国数字经济的发展（无论是技术还是人才生态）是互联网技术匹配世界工厂生产能力的良性循环结果，对世界上很多其他国家来说，并不是拥有了软件开发技术就能实现的。

也正是这种“为社会整体带来红利”的信息技术进步，才能更好地配合中国大规模基建的政策，结果上进一步改造中国全社会的协作模式，也同时成为中国数字化进一步发展的基础以及差异化的底层逻辑。

比如以前社会通过电视、报纸传递信息，现在则用公众号、小程序的短视频；过去通过朋友推荐和商业圈找饭店、娱乐场所，现在则用大众点评、美团。这些变化不是瞬间发生的，而是伴随着社会数字能力进步，相关产业和从业人员创造出相应服务的结果；而这些产业会被更多人选择，又是因为更多人需要跳出既得利益者制定的分配规则（比如商圈房租太贵，租在偏僻的地方在美团上打广告获得客流就成了替代方案）。

所以过去十多年中国的数字经济红利，更多来自于技术和商业补足了供需匹配所需要的信息传递效率（信息的整合与分发），发挥效用也是因为这种供需匹配正是当时中国社会环境所需的能力。

而未来发生在中国的数字化，可能缺少如过去那般厚积薄发的积累红利，而发展方向也不再是技术、资源导向更强的“信息的整合与分发”，而是对更深层、复杂的社会集体运作机制的数字化，其载体则是“数据”。如果用传统基建对生产要素的影响来做类比，那么就像修建高速路、火车等交通基础设施能让全国的劳动力流动起来，通过市场手段使之进行更好的配置；而社会的数字能力基建，就是让数据流动起来，提升社会信任降低交易成本，只不过数字能力的基建，可能不像传统基建一样主要通过国家规划来完成，更需要领先企业和行业提供案例、实践和试点试验，政府也需要在这个过程中跟进学习如何监管和配合。

在2020年，数据更是被中国首次定义为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术要素并列。这既意味着“数据的流通与应用能力”已经像其他资源一样有对社会生产力有着的影响，也意味着可以将之作为社会数字化能力的衡量标准。同时，对社会数字时代的发展趋势，也可以通过对数据在流通和应用场景的推演来预测“关键变化”。

总而言之，中国的数字化是面向解决工业时代所面临的问题而生，极大地释放了社会生产力的同时，数字时代所需要的社会协作机制却还没有被完全建立起来。本部分会在“生产力、工具与社会变革”一章中解释数字化对生产力促进的核心原理，进而延伸出其主要产物和资源“数据”的价值和意义，并在“数据是现实世界被采集到的赛博痕迹”一章中展开探讨，而作为存量数据中最有价值、与工业时代对接更紧密的数据种类，自然就是金融、财务数据，在“数据体系是新型货币，数据的生产方式是货币价值的锚定物”一章中会探讨如何用更多维的数据来辅助财务数据，帮助社会构建更稳定的信任关系；对这种信任关系的维护同时也是对政府监管能力提出的要求，会在“数字化市场、分配与再分配”一章中进行讨论；最后在第6章“高新数字技术的应用”里，会介绍除了社会机制外，新型数据和数字技术进一步提升生产力的可能性。