CFS2025第十四届财经峰会暨2025新质生产力企业家大会定于今年7月在上海举行，主题为“穿越变革浪潮，共筑经济韧性”。

作为中国经济领域最具影响力的思想盛会，CFS第十四届财经峰会将邀请各行业领袖共同研判全球新挑战与新变局下的中国经济，共享发展新机遇，助力中国经济长期高质量发展。

以下是上海交通大学 安泰经管学院教授，上海交通大学行业研究院副院长，上海市人民政府参事 陈宏民在CFS2025第十四届财经峰会的精彩演讲，由云现场整理。

各位企业家朋友，大家上午好！

很高兴有机会到这里来做分享，我是研究平台经济的，算是国内比较早从事平台型企业研究的一个学者。去年，应吉宁书记的邀请，对上海市所有市管干部做过一场规模比较大的关于平台经济发展和监管的报告。

今天在这里跟大家分享的主要是怎么创新平台的功能，为一些新型的，为数据产业、为数字化转型提供服务。

我们国家的平台经济到现在发展了20多年，这20多年平台经济的发展实际上可称得上是一场“跌宕起伏”。从2003年非典疫情暴发以后，激发了大家对线上经济活动的需求，平台经济在这2003年之前，我们国家比较多的都是在门户网站上有平台，新浪、搜狐等。非典之后掀起了一波，一直到2015年这一波平台经济在各个领域里迅猛发展。2015年开始，国家对平台进行了治理整顿，以P2P网贷为代表进行了治理整顿。2019年开始“春风送暖”，国家开始推出让平台从C端向B端去发展，当初讲互联网上半场、下半场。接着到2020年，我们看到国家对平台巨头进行了强监管，美团、阿里相继被罚。2022年开始，平台经济的运行进入了常态化监管。现在学界和政府大概达成了共识，平台监管的基本原则叫“规模监管从宽，行为监管从严”。近两年，对于平台的监管主要是对行为的监管，大数据杀熟、信息茧房，比较少对它的规模进行监管。这是前面20年大概平台经济像过山车一般经历了一次起伏。

总体来说，我们国家产业平台化的趋势还在继续进行，越来越多的行业出现了平台，而平台在越来越多的行业里成为这个行业的核心型企业，甚至成为它发展的引擎。这是我很多年前翻译的一本书《看不见的引擎》，那时候把平台作为引擎，还是在操作系统的角度，而今天越来越多行业出现了重要的平台。以餐饮业为例，我们知道2013年，美团刚成立，在2015年的时候，第一届乌镇互联网上我们还在为美团究竟是什么企业争议，它是餐饮业企业还是IT企业，还是互联网企业呢？我们知道国家的监管是按照行业监管的，不同的行业有不同的“婆婆”。今天我们看到，从餐饮业来看，已经没有比美团更重要的企业了。美团一天不运营，很多外卖就没法叫了，虽然有饿了么，现在京东也杀入了，但美团依然在外卖领域里占三分之二的份额。类似的情况在各个领域都发生，比如电脑领域的微软，出行领域的滴滴，金融领域的蚂蚁，包括电动车领域里的特斯拉，它们都在不同程度上具有平台的属性。

包括在一些新型领域，比如数据要素里的各类数据交易所，像上海数据交易所、北京数据交易所，以及在数字化转型领域里的各类工业互联网平台。我这么多年一直研究平台，以前去的都是To C平台，现在去的都是To B的平台，各类数据交易所，比如海尔的卡奥斯、工业互联、树根，我们更多去这样的平台了。

我们看到虽然产业平台化的趋势还在延续，但平台也面临越来越多挑战和诟病。在传统产业里看到，以电商为代表的各类交易平台面对“二选一”“大数据杀熟”等问题，社交平台面对信息茧房的问题，外卖平台面临的是价格内卷的问题。这些平台都面临着转型和功能创新的问题。而在新型产业里，像数据交易所、工业互联网平台，实际上它的业务规模徘徊不前，它对产业的影响力远不如当初的预期。这就带来两个问题：第一，在传统产业转型以后，或者一些新型产业出现以后，平台在里面还能不能起举足轻重的作用呢？第二，如果平台在里面还能起重要作用的话，它的平台功能和传统的电商、打车、外卖的平台功能还一样吗？这两个是当前非常大的问题，跟在座的企业家各行各业都有关系。即便你不是运营平台，你也可能是平台的供应商、平台的用户。我们认为，平台自身需要持续转型，功能要重新定义。

时间关系，我没有办法全面展开内容，在传统产业、新兴产业以及平台，在各种不同的情况下，平台是怎么转型，怎么重新定义功能的。今天，只跟大家简单分享一下像以数据产业为代表的新型产业里的新型平台应该怎么做。

我们看到传统产业的产品和服务标准化程度很高，平台的主要功能是降低市场的搜寻成本。以前讲要货比三家，要跑三家企业、商店，在电商平台上几秒钟就可以货比三家，可以解决搜寻成本。比如以数据产业为代表的新型产业当中，情况是不是还是这样呢？不一样。

数据产业里最大的问题一个就是数据的非标化，我们看到数据交易所平台上有很多产品，但挂了这个产品，你依然不知道它到底是什么，对于你这个企业到底有什么作用，这是产品的非标化。作为数据交易平台，不仅要解决连接的问题，还要具备降低用户匹配成本的能力。

第二，数据服务过程中存在着高度风险性，有隐私问题、国家安全问题等一大堆，还要求平台不仅提供商业服务，还要具备信用中介的能力。

第三，数据价值有高度的场景依赖性。数据供给方和需求方不是简单的匹配，还要做大量的协调服务，平台还要具备协同服务的功能，比如很多数据交易所跟他们说你不是电商，你不能只做数据买卖，你还要提供很多的数据服务。

数据产业还有一个很大的特点，数据作为一个要素，本身是在快速成长过程当中，什么叫生产要素的快速成长呢？根据我们的研究，我们认为一个生产要素的成长，它从自用到共享到交易分三个阶段。对于成熟的生产要素，比如劳动力已经成熟了，劳动力的价值发挥主要是通过交易，每一个人每天做的活儿都是为特人在做，每个人都在为别人服务。反过来，每个人的吃喝玩乐、衣食住行都是别人在为我们服务。我为别人，别人为我之间的交易怎么实现？通过货币交易，通过定价来实现。但是对于不是很成熟的生产要素，比如像数据，到今天还实现不了这个交易，很多数据还在自用阶段，一部分在共享的阶段。如果大家熟悉，大家知道国家在推的数据空间，很大程度上带有共享的含义，数据真正要标准化的产品，大规模出现交易，还是比较遥远的情况。

举一个例子，智能制造。现在很多制造企业都在做，从传统制造到智能制造，这当然是制造水平的飞跃。从本质来说，传统制造到智能制造不断提升的过程，实际上背后的逻辑是一样的。什么逻辑？问题产生数据，在制造过程中会不断出现问题，数据创造知识，知识去解决问题，然后又有新的问题出现，新的问题有新的数据，新的数据产生新的知识，新的数据解决新的问题，不断地周而复始。

传统制造和智能制造的差别在什么地方？传统制造这个周而复始是体现在“人”的身上，通过周而复始，人变得越来越有经验，在制造业企业无论是蓝领的工人还是白领的工程师，有经验的人特别有价值。但到了智能制造，这个周而复始知识和数据的旋转，它的载体是模型，模型是算法，所以人变得越来越不重要，从智能制造的角度是在提升，但从数据要素的角度，我们觉得并没有提升，本质上还是数据自用，主要用的无论是智能制造，我们现在做数字化转型，大部分数据都是企业内部的，虽然有时候会采购外部的数据，主要是内部。数字化转型主要是帮助这个企业怎么用好自己的数据，无论是云平台、工业软件也好，都是为了帮助企业怎么用好自己的数据。

今天很多新型行业都面临将服务复杂性领域的平台功能创新，里面很重要的一点不是降低搜寻成本，而是降低匹配成本。很简单，电商阿里做得很大，但同样是阿里的闲鱼就做得不大，因为它上面是二手货，虽然很热闹，但交易量不是很大，因为二手货有很强的非标性，这个产品背后没有厂家做背书。传统平台主要解决的是“连接”，凭借的是流量红利，而现在平台功能创新对于新兴产业的新型平台来说，主要解决的是“分类”问题，对于很多非标化的东西通过标准化、规范化来实现它的规模经济。

我们会看到To B的工业电商平台、采购平台、物流平台发展比较快，真正跟协同制造相关的制造平台、后市场服务平台等等就发展比较慢，凡是标准化程度越低，这个平台发展就越慢，因为这些领域里匹配成本要远远高于搜寻成本。

简单想一下我们的教育，人人都受过现代教育，现代教育是什么样的模式？跟传统古代的教育有什么不同？通常会想到的是教的内容不同，以前教的是四书五经，现在教的是数理化天地生，但你仔细体会一下，现在的教育是模块化的。什么叫模块化？有三年级的语文，五年级的数学。一个小朋友四年级转学到我这来你就是五年级了，你现在学的数学是什么样的水平，这就是模块化、标准化。你想象一下，即便你是才高八斗的博士，如果跑到山区教育山区的小朋友，里面有三年级、五年级的同学，怎么给他上课？没法给他上课。现在包括数据要素在内的平台都面临这样的特征，数据要素最大的特点分三步：

第一，通过平台收集大数据，通过大数据获得用户多维度分类，实现标准化、模块化的服务；

第二，标准化了以后，进行标准化的供给，三年级的数学应该教哪些，哪些不需要教，把标准化的供给提供给服务对象；

第三，通过兼容性，一个平台把每一个模块化的服务开始是自己做的，后来由第三方做，平台依然起“连接”的作用。

这是我们对平台创新的探讨，也在一些平台上结合实际情况做一些试点。

时间关系就跟大家分享这些，谢谢大家！