“割韭菜”最初特指金融市场的后来者被先行者剥削，“韭菜”就是投资新人。投资新人往往能在几年内恢复元气后发动新一轮收割，如此反复收割资金就是有周期性的。在数字经济时代，“割韭菜”往往会披上高科技的马甲。

　　“数字经济”的发展方向从本质上看是“两个阶级”的“斗争”，也是中国社会主义未来发展方向的重要分水岭。到底应“全民致富”，还是让一部分人继续“暴富”，这是很值得思考的问题!本来“互联网文明”就大大提高了企业的竞争门槛，毕竟掌握核心技术的机构基本都是“垄断型”企业，中小企业在这些用技术“武装到牙齿”的庞然大物面前，往往只能在“边边角角”寻找“残羹剩饭”。因此，进入“互联网文明”以后，中国的贫富差距不是缩小了，而是被更迅速的拉大了。目前中国经济发展排名前列的50个城市，占据了经济总规模的接近60%。而剩余600多个城市的后50个城市，基本都在“勉强”生存，这也是李总理说的近一半人口月薪一千元的背景。中国还有十亿以上的人口，从来没做过飞机，没出过国(统计局数字)。“数字经济”必须追求全民共同富裕，以把中国所有企业打造成“数字化企业”为发展基础，而不是把主要精力放在能带动国民经济发展的核心技术上。这样做的结果就是“寡头”更加庞大，最终贫富差距会导致中国社会完全割裂。在“数字经济”时代，到底应从社会主义的本质出发，追求全民共同富裕，从全社会推进“数字化”企业入手，还是盲目追求高技术，为寡头企业推波助澜，这一定是“姓资”或“姓社”的道路之争问题!

　　2015年出版《拯救资本主义》一书的美国前劳工部长罗伯特·赖克曾出台限制企业高管工资、加大富人税收、加强工会势力的政策，然后把自己对贫富差距的研究汇集到一起疯狂出书。2021年沙烨出版的《跨越财富鸿沟——通往共同富裕之路》一书认为：数字经济与平台经济在推动社会效率提升的同时也在制造财富鸿沟。第一次工业革命造富要经过几代人的努力，如富格尔家族;第二次工业革命成为亿万富豪也要经过至少一代人的努力，如卡耐基家族;第三次工业革命(信息革命)造富周期缩短到了二十年，如英特尔与微软;互联网革命将造福周期缩短到了两年，这种现象是硅谷津津乐道的“平台吞噬一切”与“软件吞噬一切”的具体表征。其背后的原因跟互联网的属性有关：边际成本、互联网属性、规模效应与梅特卡夫定律(互联网的价值与其用户数的平方成正比)。这些属性让老一辈的生意模式相形见绌，比如万达向8000家商户收租要花二十年建323座万达广场才能实现，而两家外卖巨头做到向几百万家餐饮商户抽佣只需用一个200MB左右的应用程序与不到十年的时间。中国在数字经济领域的成就位于全球前列，靠的是一代人的创新与企业家精神与整个社会提供的“正外部性”，比如通信网络、交通基础设施、劳动者红利，等等。但多数舆论的声音总是强调前者而忽略后者，富豪的成功离不开整个社会共同体提供的“公共物品”，如制度设计、受教育的劳动力、完善的基础设施。在中国，这些成功更离不开过去一百多年几代人的集体牺牲与奉献无法被定价。未来的中国该怎样实现共同富裕?沙烨将其纳入历史的纵深中理解：“我们的共和国建立于一个共同的契约，既共同富裕的契约。每一个中国人，只要生于这个国家，就与这个国家的历史、文明与同胞有了一个不可撤销的契约。”中国的先富群体率先利用市场机制与全社会的“外部性”实现了财富的飞跃，但在当下的全球宏观环境下，先富群体不该回避这种契约。全社会越早在这种契约下“对齐”，我们就越早的避免西方过去四十多年的贫富极化与社会撕裂。西方国家相关反思的声音也越来越大，甚至有不少“重新定义”的企图。比如赖克的《拯救资本主义》一书认为：不能再用传统的“大政府”与“小政府”来区分，而是应看政府服务的到底是大企业、华尔街与硅谷富豪，还是更广泛的人民。世界在不断更迭，在解决财富鸿沟与社会撕裂这一层面上，东西方社会在同频共振，都在寻求解决答案，尽管有的可能浮于表面，而有的则会深入骨骼。因此，无论《拯救资本主义》还是《乡下人的悲歌》抑或《跨越财富鸿沟》都有助于我们明白我们会面临什么样的数字经济。

　　随着互联网越来越普及，手机支付淘宝购物变得方便的同时也引发了大学生盲目的从众心理与攀比心理。这也促进了另一软件的诞生：手机贷。“网贷”在学校也称为“校园贷”，软件利息有的高有的低，但都有一个统一的名字“逾期追责”绑定个人征信，如果你忘记或故意不还将影响你未来在银行的其它服务。这一软件抓住了大学生的心理，将大学生带入无形的数字经济大坑。真正引发的这一现象的是大学生对手机支付形式认识模糊，数字经济在大众消费中简化了支付手续，方便携带，支付金额可大可小。有触摸的换成无形，数字经济变得模糊，很多大学生就这样在不知不觉中被割了韭菜。知识付费曾是风口，消费者下单购买知识付费并不是学知识(否则他们就该去看书了)，而是满足自己的满足感。在微信之中，实际上知识付费的风已基本上是大V一波流量变现之后基本走向疲软。但在短视频平台获得了巨大的下沉流量之后继续爆发能量;视频的信息量是低于文字的，短视频本身很好结合了碎片化信息与沉浸化浏览环境，本身是一个比较理想的“宣贯”工具。用户刷了各种美女网红、搞笑段子、剧情桥段之后又希望来一两段“干货”来调节下自己焦虑的情绪，何以解忧?唯有暴富!如果此时有人教你赚钱实现财务自由，教你职场生存的干货，尽管内容相对零散，但短视频里确实是有市场的。很多知识付费早已将主场转移至抖音快手视频号了，镰刀已准备好了，就差大把韭菜茁壮生长了。现在互联网信息实际上相对开放的，如何识别割韭菜的大V?一看人设是否是模板化的，类似三次创业失败三次东山再起的网上各种模板一堆，类似来自农村不断拼搏最终抓住风口逆袭也是微商常用套路;二是看其本身IP营销是否有真正的实业企业业绩作为支撑，这些在天眼查、企查查等工具上不难获得;三看道具场景，很多“韭菜王”早先用来拍摄用的豪车，多半都是找的豪车租赁公司或只是豪车销售公司提供的拍摄服务;有的甚至管理百亿投资精英拍摄背景显示在同一家孵化器办公室内，这些本身属于IP产业链的一部分。大学生要理性看到“豪车”、“豪宅”、“名表”这些装X神器，真正有实力的人往往不会用这些高调并且缺乏品位的俗物高调炫耀，比如蔚来汽车创始人李斌现在还是租房子住;在国内很多低调老板，情愿选择埃尔法这样的面包车。很多炫富管理数亿元资产，银行流水动不动就是几亿几十亿的规模的短视频博主基本可视为不靠谱，他们从来不敢晒出自己的车本房本，以及是否零贷款记录;还有些初高中学历打造了堪比几大上市公司的创业神话，不追问其发财路径，这种无脑鼓吹宣扬的实际上是拜金、急功近利的价值观。“韭菜”被割实际上与一些小白被渣男骗几乎是一个道理，逃不过一个“贪”字，也无法识破各种精心的谎言与PUA术，尤其是还有一些网友被割韭菜被骗财骗色甚至骗婚的，这种实际上不仅要了解清楚对方的真名真姓、银行卡余额、公司名称、每个月流水、办公地址，甚至托付终生时还要看房本、车本、还款记录、征信信用、社保记录、体检记录等，互联网水很深，没有弄清楚这些，被人骗还在跟人数钱。为什么韭菜这么多而镰刀不够用了?这与人们知识体系被各种社媒平台冲击有关，被快餐化的资讯裹挟密切相关，对很多信息缺乏鉴别能力;社会贫富差距的不断拉大，很多大学生不接地气，不具备吃苦耐劳的品质，希望在流量的世界里梭哈一把，企图一夜暴富，走上人生巅峰，这种急功近利的心态很难不被迅速暴富的人设或课程诱惑。IP人设在短视频里流行并不是好事。当下流行的评判一个人的价值观愈发以金钱或颜值为单向度，而涉及到人品、教养、道德、思想，对社会的贡献等维度却很难被传播，也导致了短视频里的暴发户实际上依然是很吃香的。“割韭菜”套路将一直都存在的，它只不过是在短视频时代换了一种形式重新上演，等到虚拟现实、人机交互等科技手段发展成熟后会再一次改变信息的传播方式，如果人们不提高认知能力，到那个时候还是会被“割韭菜”、“缴智商税”。在任何领域有所成就都是要经过多年的沉淀与专业、资源的积累与社会的认可才走得通的，即便是那些已取得成就的个人、团队或公司的发展模式也是不可照搬的，一切都要从实事求是的角度出发，分析自身具备的条件与面临的挑战，然后采取相应的措施。过分迷恋成功学与短视频IP魅力，只会让个人、团队或公司掉进营销镰刀布置的收割陷阱。还有大学生容易痴迷的“元宇宙”相关电子游戏，元宇宙既是未来，也正在“割韭菜”，元宇宙是下一代互联网4.0，是一种“美第奇效应”，技术组合带来的超预期变革。大学生尚未就业就有可能沦为数字经济“啃老族”，从具体的家庭到抽象的社会都将为此买单而事关民族复兴成败。

　　提到数字经济，我自己的第一反应是想起了网店，但数字经济伤害的实体店经济仅仅只是各类店铺吗?不是。以前，一个教育机构要扩大规模，要覆盖更多的地域又该怎么做?第一步，在目标城市租一个场地;第二步，招聘工作人员;第三步，联系当地的老师来任教。再来看看互联网时代线上教育怎么做的?除了派遣线下推广人员，全程只需一套互联网直播设备与天各一方的“名师”。这两者之间一眼可见的差别：无需再到各个城市租赁场地;无需再聘请当地的教师;缩减当地工作人员数量，只要推广人员而无需驻地工作人员。这两者之前缩减的成本肉眼可见的天差地别，规模越大，成本差距越大。线下教育与线上教育机构的差距仅仅是上面这些吗?不是，运营模式与运营逻辑完全不同。线下教育机构的扩张与竞争的焦点是地域与老师：谁先在更多的城市占先手，谁先占当地更多的师资力量。线上教育机构的扩张与竞争主要是“名师”的数量与课程的价格。对比线上教育机构与线下教育机构，线上教育机构的优势明显：成本低;场地、工作人员、设备、教师数量等因素，线上教育都占优。生源广;只要有互联网的地方就能覆盖。三、价格低;生源数量优势，成本优势，价格自然会更低。线上教育机构的优势这么明显，那么，线下教育机构受到的冲击有多大，未来的发展前景何等堪忧可见一斑。其中可能的危害情景是什么样的?第一，少数的人集中大量的利润。线下教育机构每多发展一个城市都要在当地聘请大量的工作人员与老师，发展的城市越多，聘请的工作人员与老师的人数就越多。线上教育理论上可做到一个老师可给网上所有的孩子上课，实际上不可能发生这种情况，但相比线下教育，线上教育的老师人数真的是少之又少。线下教育，一个老师同时只能给一个班的学生上课，赚取这一个班的同学的学费;线上教育，一个老师能同时给N个班的学生上课，赚的是这N个班的同学的学费。第二，老师等级拉大。线下教育机构聘请的老师大概分为四个等级：全国名师、本省名师、本市名师、普通老师。各省存在高考政策与考题的不同导致老师可大致分为三个级别：全国名师，本省名师，普通老师。从等级划分来看，其中只差了一个级别，但实际情况是线上教育的全国名师集中的生源远比等级划分中的差距来得大得多得多。相对于“全国名师”这样权威的头衔，略微昂贵的课程费用在家长眼里不值一提。“全国名师”集中了绝大多数生源，“本省名师”占据一部分细分市场生源，其他所有的老师分割剩下的一点残羹剩饭，甚至可能都没有。线上教育机构的教师等级，大家可类比一下直播带货主播等级，越是头部主播，越会吸引绝大多数资源的聚焦。为什么数字经济时代更容易形成垄断?除了互联网基本上不受任何限制。以线上教育为例，假设现在有100名“全国名师”，有一家线上教育机构以高额分成合同网罗了其中的95位“全国名师”，剩下5名“全国名师”被其他线上教育机构瓜分。这家线上教育机构很容易就能凭借这95位“全国名师”占了生源的绝大部分，挤压其他线上教育机构的生存空间，再通过生源优势吸引其他的“全国名师”主动来投，然后剩下的生源也会逐渐涌入这家线上教育机构。线下教育要形成垄断有这么容易吗?受到场地与地域的影响，不要说垄断所有的城市，就算垄断一个城市的所有的生源也很难。只要有互联网，人人都能创办线上教育;无论从发展趋势还是已暴露的问题来看，机会多了，资源却更被集中与垄断了。以前的商业是大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米;互联网商业时代是大鱼将小鱼与虾米全都一口吞。所以，互联网明面上创造了一个人人有机会的平等空间，但从现有的情况来看，互联网更像是用人人平等的幌子聚敛资源“割韭菜”。

　　中国国际金融股份有限公司周四发布报告称，数字经济将成为未来影响中国经济的关键因素。但这个新增因素可能带来巨头垄断、贫富差距扩大等问题，对此要加以关注。在这份名为《数字经济：下个十年》的报告中，中金公司指出，数字经济带来的第一个好处是对冲人口老龄化对经济造成的负面影响。未来十年人口老龄化会愈加严重，生产的人少，消费的人多，生产弱于消费的供给短缺压力增大，将导致通胀上升、储蓄减少，从而抬升中国的利率水平。而数字经济至少可从两方面来对冲人口老龄化对经济的负面影响。中金公司研究部负责人、首席经济学家彭文生解释称，一方面，如果数字技术发展可为劳动力赋能，那么老龄人口的就业会得到更多支持，这有助于延迟退休时间，从而减缓社会储蓄下降的速度。另一方面，生产部门劳动生产率的提高会增加社会总产出，也会提高社会的储蓄率。但数字经济发展对冲老龄化不是一蹴而就的，机器不是人，不产生最终的消费需求，如果效率提升不是通过机器赋能人而是替代人来实现，将会导致生产过剩，加大收入分配差距，降低消费需求。报告提到的数字经济的第二个好处是降低制造业的可贸易性，增加服务业的可贸易性，而服务业的可贸易性有可能成为外循环的新动向。对中国来讲，平台经济已有先发优势，未来如何促进平台经济的跨境发展是尤其值得重视的问题。此外，报告认为，数字经济丰富了应对贫富分化的政策工具，主要是数字移民与数字货币。报告称，解决区域发展不平衡的传统办法通常是劳动力转移，或产业转移，但数字经济创造了一个新思路，即“数字转移”。例如大企业将客服中心布局在欠发达地区，劳动力无需转移就可享受发达地区的辐射带动;数字新基建催生了互联网直播、云旅游等方式，将欠发达地区的风土人情等特色资源“运输”到发达地区，“产业数字化转移”增加了当地人的收入。数字货币方面，中国人民银行DCEP(央行数字货币)重点在于发展电子支付手段，但从长远看，数字货币的发展可能对现有金融体系产生颠覆性的影响，促进普惠金融、降低金融的顺周期性，有利于结构性导向的财政政策更有效发挥作用，更好地平衡效率与公平的关系。在肯定数字经济的同时，报告称，也要关注其连锁反应，如巨无霸型的数字经济企业的垄断、新的贫富分化，等等。报告认为，数据是数字经济时代的核心生产要素，数据的采集、加工与使用有明显的规模效应，低甚至零边际成本意味着创新创业的门槛较低，但先发企业能凭借自我增强的大数据优势来实现与固化垄断地位。巨无霸的数字经济企业可凭借大数据资源垄断构筑起自我强化的进入壁垒，不但潜在竞争者难以短时间突破，甚至还能对公权力形成威胁。报告还指出，现阶段数字经济的发展在中国有劳动友好型的一面，但也难以避免地拉大了收入差距。数字技术使得明星企业与个人可用低成本服务大市场，少数人与企业赢者通吃。这背后一个重要的相关问题是数据产权没有明确界定，相关企业对大数据资源免费的、排他性占有，实际上是独占了关键资源的垄断租金。如何界定大数据产权归属，对这种垄断租金应采取管制方式还是征税方式?如果征税，如何确定税基与税率?

　　数字经济无孔不入后每个人都将有两重身份：一是在现实活中通过人与人之间的交往，你跟公司、同事跟你的朋友亲戚这种人与人，面对面留下的社会痕迹，这种社会痕迹定义了我们的社会身份;二是我们在网上通过手机购物扫码看电影或扫码逛公园，你一刷你的手机就会留下一串长长的数据痕迹，这种数据痕迹最后决定了我们在数字世界的身份。在现代社会，这两个身份变得非常重要，而且后者有越来越凌驾于前者的这种趋势，我们在社会中身份被确定之后，这种身份其实就会相应形成我们的信用。传统时代我们的社会身份包括我们的职业、工作单位与我们的收入、消费情况，我们是买房还是租房，等等。这些信息啊形成了我们的银行信用，金融机构凭借着这些信用这个信用评估出来的分数，决定是不是要给我们提供贷款，按揭你的利率是多少。相对而言，我们这种社会痕迹的路径还是很短的。但在数字经济时代，在互联网上我们留下的这个数字与易经非常的长，是一条非常漫长的数据统计，而且我们留下这些数字痕迹，范围远远超过了金融信息，涵盖了我们生活中的方方面面，一切细小的东西都会被数据记录下来。这些数据被记录下来之后会被某些算法加工成为我们的用户画像，这种用户画像一旦确定后将最终决定我们的数字信用，而数据信用就会影响到我们在数字世界乃至在现实世界中所有的生活成本，包括生活的便利性。所以，在数字时代，这个数据的痕迹将会影响我们的一生，甚至决定我们的命运。但到底谁有我们留下的数据痕迹?谁来加工我们的数据痕迹?他用哪些数据他采集哪些数据怎么采集?他用什么算法来衡量这些数据与算法的使用是不是公平?谁来监督这些算法?谁来监督这些数据采集的过程?如果我们不同意某个平台强加给我们的数据信用又该怎么去申诉或修正?在传统社会中这个问题比较简单，如果有人散布谣言败坏我们的名声，比如侵犯我们的肖像权，我们可诉诸法律。但在数字经济时代怎么起诉非法的数据采集?怎么起诉那些算法的歧视?这个数据画像就相当于我们的数字肖像权，我们的数据肖像权被侵犯后怎么去起诉?所以，消费者在数字经济时代首要的问题就是保护自己的数字权利与数据身份不被篡改与歪曲，尤其是要保护我们的数据信用，以免被操纵与歧视。这是每一个生活在数字时代的消费者首要的生存权利，但在中国与美国截止目前都没有系统性。至于框架性的保护公民的数据权利的立法，我们有这权利，但实际上没有被确认与保障。根据欧盟2018年推出的《通用数据保护条例》，作为数据主体的用户至少应有八项基本权利。一是知情权：用户有权知道平台如何采集他们的数据痕迹。如何加工这些数据产品，比如我的数据中有我的名字，有我的电话号码，这些数据必须脱敏，你必须把这个关键信息给挡住。通过算法生产出来的最终产品数据画像是不是造成了歧视?你的算法是否公平，你这个平台准备如何使用我的数据画像是用在公司内部改善自己的服务还是向第三方出售我的数据画像给别人?消费者必须在掌握这些信息之后才会授权平台，可使用你的数据痕迹。当然，未来数据痕迹的使用权完全可参照现在的土地使用权，可拍卖或收费，消费者有权利获得这样的收入。二是访问权：用户有权访问并审查平台所生成的自己的数字画像是什么样的。就像政府在转让土地之后，仍然可有权利去检查房地产商开发你的属性，是不是违规了?你有没有超过工期，还没有开工，等等。所以访问权确保了用户他自己的数据痕迹，是否会被滥用。三是反对权：如果用户发现自己的数据画像，被歪曲或遭到了歧视，用户有权否决，并且收回数字痕迹的使用权，对不起，我现在取消给你授权，你把数据痕迹还给我，不能再用我的数据痕迹做任何事。四是可携带权：比如如果用户不满意平台的服务，或其他平台提出更好的条件，我可要求平台把我的全部数据痕迹转移到另外一家平台，而且不得保留消费者的所有的数字遗迹，同时如果平台已把我的数据画像分享给了第三方，他就有法律义务，必须通知第三方删除。五是纠正权：如果用户提出平台不正当的使用了自己的数据痕迹，但同时他也不想迁移到另外一个平台，那么他有权要求平台纠正你的数据采集方法或纠正你的算法，因为这对我造成了损害。六是删除权或被遗忘权：举个简单例子，如果消费者不愿保留，在淘宝或京东的购物记录，那么我有权通知淘宝网与京东网删除，我的所有数据分析不允许保留，假如淘宝与京东拒绝，或私下偷偷的保留我的数据痕迹都是违法的。七是限制处理权：如果用户不希望自己的数据痕迹被某些算法所使用或被处理，比如我是蚂蚁的用户，我不希望我的数据画像被推送到投资理财的平台上，限制蚂蚁做这种处理，你要给我提供一个选项，我可选择不推送我的数据画像给任何人，平台如果私自推送也是违法的。八是免受数据画像影响的权利：如果用户选择，我不想受到数据画像的影响，我如果勾这个选项，这意味着平台它既不能自己使用这些数据痕迹来，也不能分享给第三方。中国互联网公司的商业模式在欧盟根本行不通，比如我是一家电商，我在中国经营，但即便是在中国，如果你的客户中有欧盟的公民，有欧盟的公司，你也要受到欧盟数据保护法案的这种司法的管辖权，中国的互联网公司粗放的管理与包括蔑视消费者数据权利的做法转到欧盟则官司少不了。欧盟的数据保护法还规定了数据痕迹的使用权的七项限制：一是数据痕迹的使用必须合法、正当与透明，比如你收集一个人的种族或民族起源，政治观点，宗教与哲学信仰，包括他是不是工会的组织的成员，个人基因识别的数据生物数据，或涉嫌健康、性生活、性取向这方面的数据都是违法的，碰这些数据就会被重罚。这些东西就像污染一样，你这个土地性质绝对不能搞污染行业。二是有限目标原则：处理数据的目标要非常有限，比如我们互联网平台为了推出某种金融产品，我们在收集用户的数据时，我们可收集他的支付信息，违约信息，购买偏好信息，这个叫合理的数据收集。但如果平台为了推出这个产品，还同时收集这个用户玩什么游戏，时间长短，有没有到酒吧去喝过酒，爱看什么样的电影，就有可能被判定违法，就是你做这个事，你推出这个产品的目的是什么?目的一定要有限，你要做金融产品就不能同时用这个数据搞别的。三是最小数据原则：你所做的数据画像要使用最少的数据，不能处理太多的数据。如果你有另外选择，能让你用更少的数据来就能达到目标，你就不能用更多的，所以这叫最小数据原则。你的动机、你的目的要与你采集的数据要匹配。比如考勤签到，你却采集人的虹膜数据，但明显可用其他涉及到更少、更不那么重要的数据的方法。这叫违反了你的最小数据原则，也违反了有限目的原则。欧盟数据保护方案在原则上禁止以识别自然人身份为目的采集人们的，虹膜、指纹、面部特征，等等。除非是用在公共安全方面的特殊情况，商业公司被禁止采集人的生物特征。平台跟用户的关系不对等，平台更强势，用户更弱势，有时候用户同意也不能视为自愿，所以这种同意是存在法律瑕疵的，不能作为合法性的基础。欧盟的数据保护法要求所有使用人抱着极其强烈的慎重态度根据数据最小化的原则处理个人数据，要充分且相关，与他的目的要完全吻合，不能过于全面的收集与全面处理数据。在一些特殊情况之下，我实在没有别的办法采集到这个数据时才会允许考虑使用这些敏感数据，否则就涉及到违法。蚂蚁集团审批一个贷款时采集一个用户3000多种不同类型的数据痕迹，试图做一个大而全，超级规模的数据画像，把一个人所有方面全部展现出来，这就违反了欧盟数据保护法的有限目标原则与最小数据原则。蚂蚁集团那么干肯定会被欧盟视为违反数据保护法，非吃官司不可，一告一个准。《欧盟数据保护通用条例》代表未来的一种趋势，美国也要采取这种立法行动了。我们的立法也应紧紧跟上，不能等出了问题之后再回过头来收拾。越是新兴的数字经济领域越要提前立法，越要提前知道什么是财产权，什么是财产权的使用，如何使用，使用权跟财产权如何分割，使用的权限使用的条件，等等。这些立法要怎么权衡，立法原则要清楚。四是确保你拿到这个土地使用权(数据)后你必须确保数据更新，这个比较简单。五是存储数据的期限的限制，数据储存的期限不得长于为了达到你的目标所需的时间，这说明数据掌握数据的互联网平台，它存储的用户数据不能无限期的，无理由的，长期保留。你要持有这个数据，必须列明分类标出你的理由，而这些理由对应着不同的期限，就像普通的商品房是七十年的，有些商住楼是五十年的产权，土地承包权是三十年，你的用途不一样，你的期限也不一样。法律授权你存储的用户的数据，并不是无限期无条件的，所有权永远属于用户，而你的使用权要受到你使用的目的与期限的限制。六是采取技术与管理措施以保护数据的安全，这个也比较简单。七是数据控制者就是大平台：你必须有法律责任，证明你能做到上述六点。你准备怎么做?你自己得告诉这个监管机构，告诉执法者，我已做到了我能做的一切，如果最后打起官司来，你如果不能证明这一点，那你必然会被罚款。数字身份、数据信用、数据主体、数据痕迹、数据画像、数据控制方有一条完整的逻辑，类比蚂蚁这个模式对货币创造的影响之后，数字画像相当于商品房有财产属性。当然，你是可用来抵押贷款的。马云曾说蚂蚁是无抵押贷款，这是站在传统经济学的角度看问题，站在数字经济的角度来看就不对了，因为数据与土地有财富的属性完全相当，不然蚂蚁公司怎么会上市这么值钱?把数据作为抵押与将土地作为抵押的性质是相同的，只不过我们传统的经济学还没来得及把数字经济创造出来大量的理念在关节上完全打通，所以不是无抵押贷款，他是有抵押贷款，所以蚂蚁的模式是向金融机构提供数据信用这种特殊的画像，而银行是以这种数字画像作为抵押放贷。我们要牢记数据信用，在数字经济中间等同于实实在在的商品房的资产。所以数据信用有极大潜力，改变中国货币创造的方向，速度与规模。我们现在只需把蚂蚁想象成全中国有最大规模的，虚拟的房地产商，囤积着海量的房产资源虚拟的，而这些房产下的土地及建设成本超低，还在银行实现抵押与放贷，在银行创造海量的新增货币。谁将有中国最大的潜在的货币创造权?表面上看货币创造仍然发生在银行，实际上是蚂蚁在不停的向银行提供货币创造背后的抵押资产。蚂蚁加工消费者的数据画像的过程等于在货币创造，其实就是在印钞票，你加工出一个人的数字痕迹，把它变成数据画像，这个过程就是相当于实实在在在印钞票。因为这个东西马上就可转给银行，银行就可放款而增加货币供应。问题是这种数据画像的基础资产，也就是我们的数据痕迹，现在的情况是蚂蚁免费得到这种痕迹就好比农民的土地被房地产开发商免费征用是一个道理。没有任何补偿，这个谁吃亏呀，在土地不确权的时代，农民是最大的失败者。现在数据权利立法前，消费者是最大的失败者。中国只有尽快推进数据立法，确定消费者有数据痕迹的所有权，消费者可有偿的转让它的使用权。蚂蚁或任何平台，他们应通过招拍挂或公开的公平的市场交易，来获得使用一定的条件与一定的期限之内消费者数据痕迹的使用权，只有这样做，才能让广大消费者真正获得货币创造中间的合理分红。否则，这样再搞一次则意味着新一轮的贫富文化又将拉开序幕，数字经济会进一步加剧贫富分化。

　　中国特色数字革命显然不会只有帕累托式改进，只是消费者对相关风险的认知还存在较大的分歧。数字经济有四个方面的问题值得关注：第一，新的垄断问题。数据是数字经济时代的核心生产要素，数据的采集、加工与使用有明显的规模效应，低甚至零边际成本意味着创新创业的门槛较低，但先发企业能凭借自我增强的大数据优势来实现与固化垄断地位。按熊彼特的创新理论，垄断与创新有天然的联系，没有垄断的收益就难有创新的动力，但到了一定规模后是否阻碍竞争就有争议了。尤其是平台型企业往往跨产品跨市场补贴经营，传统的评判垄断的标准，比如是否提升消费者面临的价格、是否提升某个产品的市场份额等不再适用。巨无霸的数字经济企业可凭借大数据资源垄断构筑起自我强化的进入壁垒，不但潜在竞争者难以短时间突破，甚至还能对公权力形成威胁。以Facebook的Libra计划为例。第二，新的贫富分化问题。数字经济的发展在现阶段在中国有劳动友好型的一面，但中国也难以避免数字经济加大收入分配差距的共性的一面，数字技术使得明星企业与个人可用低成本服务大市场，少数人与企业赢者通吃。美国有学术研究显示，过去四十多年劳动者之间收入差距的扩大，主要反映(同一行业内)受雇企业之间的差别，而不是职业之间的差别。这背后一个重要的相关问题是数据产权没有明确界定，相关企业对大数据资源免费的、排他性占有，实际上是独占了关键资源的垄断租金。数字经济也丰富了应对贫富分化的政策工具：数字移民与数字货币。解决区域发展不平衡的传统办法通常是劳动力转移，或产业转移。根据数字经济的“数字转移”思路，大企业将客服中心布局在欠发达地区，劳动力无需转移就可享受发达地区的辐射带动，可视为“数字移民”;数字新基建催生了互联网直播、云旅游等方式，将欠发达地区的风土人情、青山绿水等特色资源“运输”到发达地区，“产业数字化转移”增加了当地人收入。数字货币方面，中国人民银行DCEP重点在于发展电子支付手段，但从长远看，数字货币的发展可能对现有金融体系产生颠覆性的影响，促进普惠金融、降低金融的顺周期性，有利于结构性导向的财政政策更有效发挥作用，更好地平衡效率与公平的关系。第三，新的国际冲突风险。主要来自三个方面：服务贸易、国际征税以及数据主权与安全。第一个容易理解，就像制造业贸易量扩大后会产生国际摩擦，服务贸易量扩大也可能带来纠纷，中国应积极参与适应数字经济时代的国际贸易规则的变革。税收方面，针对数字经济绕开现行征税准则的逃、避税问题，国际上讨论比较多的替代性方案是基于用户征税要经过国际协调以确定各国所属的应税税基。在世界大变局背景下，国际协调难度正在变大。更大的国际冲突风险可能来自国家安全或数据主权问题：大数据归属是否涉及到主权甚至是国家安全问题?近期，中国更新了《中国禁止出口限制出口技术目录》，新增了“基于数据分析的个性化信息推送服务技术”，似乎也印证了大数据及相关技术对国家安全的重要性。第四，社会治理面临的挑战与机遇。“数据饥渴症”容易造成过度采集、数据滥用与管理失控等侵犯消费者隐私的问题，2018年，媒体披露一家数据分析公司利用Facebook泄露的5000万用户信息，在2016年美国大选期间精准定位目标选民，2022年苏州文明码也引起社会对个人隐私数据应如何使用的讨论。有的认为过于严格的个人隐私保护不利于数字经济发展、降低社会福利，有的认为不保护隐私则消费者会被相关企业实施价格歧视而有利于数字经济或压榨所有的消费者剩余。从公平角度看，立法保护隐私数据是必要的;从效率角度看，隐私保护的关键可能在于度，甚至要设计状态依存的保护制度。

　　全球开放型研究机构罗汉堂研究团队与多位学术委员会委员联合撰写的《新普惠经济：数字技术如何推动普惠性增长》(以下简称《新普惠经济》)一书由三位诺贝尔经济学奖得主本特·霍姆斯特罗姆、克里斯托弗·皮萨里季斯、迈克尔·斯宾塞坐镇指导，但全书并非基于理论假设，而是聚焦中国实际，由翔实的数据与案例构建实证研究。该书指向一个真相：数字技术有较低的采用、渗透门槛，数字化信息有非竞争性、接近于零的边际生产成本，因此数字革命有普惠性，可显著减少贫富差距，是中国精准扶贫大计的得力助手。一是节流：购买力相对提升。在收入水平不变的前提下，购买力的相对提升意味着贫困率的降低。过去中国市场幅员辽阔，多数大中品牌不愿扎入下沉市场，导致了这一区域产品与品牌供应的相对短缺。但电子商务改善了这一状况，为下沉市场打开了海量的商品供应之门，普遍性的提升了下沉市场低收入群体的购买力。随着阿里通过淘宝特价版、聚划算，京东通过京喜等加速布局下沉市场，这一占比可能会持续走高。电子商务的普及也在勾画倒 U 型曲线：最初电子商务自上而下，先从一二线城市起步，因此早期的电商用户中一二线人口是主导力量。但随着电子商务的普及，其触角不断纵深下探，县城乡镇市场的增速占比逐渐反超一二线市场。供应充足的必然性的导致产品价格的降低与居民购买力的相对提升，而供应的丰富必然加剧竞争的激励性而带来更高的性价比。二是开源：提升绝对收入水平。相比于购买力的提升，以电子商务、金融科技为代表的数字经济，更被津津乐道的价值，是助力不发达地区，实现了经济收入的绝对增长。《新普惠经济》一书的作者陈龙认为，数字经济的一个显著特性是进入门槛低，下沉市场群体也有机会参与其中，最终自下而上实现了全民性的普惠普及。电商巨头以平台模式设计的低门槛生态系统对资本与数字技能的要求都很低，门槛越低则电商生态的潜在增长规模越大。随着电商基础设施的不断完善，在淘宝开店的门槛比线下开店低得多，无需高额的门店租金与高昂的广告投入。许多原本只能土里刨食、出外打工的农民群体也能来到淘宝开店，农货上行的通道就此打开。随着平台日益强大，持续释放出诸多互补性资源与普惠性红利，在整个数字生态系统里扶贫补短，持续助力系统角色由小到大，由弱到强。扶贫不只是授人以鱼，还要授人以渔，这些资源包括教育培训资源。其他电商如拼多多、京东、苏宁等等也在探索类似模式，如普惠金融的支持，在线交易积累的丰富数据推动了贷款从昂贵的“抵押模式”向优惠的“平台模式”转型，大量徘徊在传统融资模式之外的中小微企业以及个人创业者，得以走进普惠金融的大门。陈龙认为，“没有信息奇迹就没有小额信贷的奇迹”。《新普惠经济》一书认为，数字经济对扶贫脱困中的重点群体(如女性群体、残障群体、中老年群体、低学历人群)也有普惠效应。电商平台助力农产品销售、普惠金融扶持小微企业与农户都是探索科技扶贫的力证。数字技术与贫富差距的关系未有定论，但正如马云在《新普惠经济》一书的序言中所说的那样，“机器不能也永远不会替代人类，因为推动我们前进的终极力量是人类的爱与智慧”。

　　2020年第四届赣江金融高端论坛的主题是“中国金融：如何于变局中开新局”，中国社科院财经战略研究院的夏杰长教授强调要警惕在数字化转型过程当中投资效应越来越大而鸿沟对数字经济拉开的那一部分人群越来越弱。农耕都是靠体力活，劳动成果与财富都没有太大的区别。现在大家在流水线是计件工资，工资差距在工业经济时代也不大，贫富差距在服务业经济时代迅速拉大。蚂蚁金服上市市值高达2.1万亿，而宜家用多少年才完成140亿美元?但蚂蚁金服可能用不到十年造福到2.1万亿的市值。农业经济主要靠劳动、资本投入，特别是劳动的投入大，而到服务经济时代主要靠知识、创意、理念、粉丝来吸引眼球，赚取财富与收入。所以你看现在的高收入行业基本上聚焦在几个著名的服务行业，比如金融、房地产、互联网巨头。当然，互联网也在分化，头部与尾部。有人喜欢公布不同公司的工资标准，商贸流通业可能不到六万元。数字技术在相当程度上会拉大贫富差距，但不可否认数字技术能在整体上促进经济发展，能在宏观上降低社会生产成本、提高生产效率，还可有效降低微观主体之间的交易费用，在构建新发展格局、推动产业融合发展等众多方面有强大优势。发挥数字技术在做大“蛋糕”方面的积极作用并尽可能降低与消除其对收入分配的不利影响则要在两方面努力：第一，加强对数字经济的合理规制，使其在规范中发展。字经济众多行业有自然垄断属性，行业内少数大企业占据较大市场份额有利于单位产品与服务成本的降低，但同时这又会导致企业垄断，比较隐蔽地采用价格歧视、捆绑销售等行为损害上下游企业与消费者的利益。克服这种两难境地离不开对数字经济实施政府规制：一是对数字产品与服务的价格规制，在允许少数企业寡占市场的同时对其提供的服务与产品限价。例如可采用平均成本定价法则，一方面保证数字企业的合理利润水平，保护其创新的积极性，另一方面保护其上下游企业与消费者的权益，从而实现社会福利最大化。二是在数字企业的数据收集与挖掘、算法规则的可解释性及其目标函数的透明度等方面加强监管，提高算法的可解释性与目标函数的透明度，在鼓励创新、促进竞争与增强社会总福利之间实现动态平衡。三是降低数字行业的进入与退出成本，增强这些行业的可竞争性。四是探索与尝试在合理的补偿机制下打通各类数字平台业务，实现用户跨平台访问、企业跨平台服务与流量共享，等等。第二，加快建立与数字经济相适应的收入分配制度。数字经济发展迅猛，传统收入分配体系的某些制度安排很难适应，因此收入分配制度应进一步与数字经济相适应。首先，坚持体现效率、促进公平的原则，探索数据要素参与一次分配的理论基础与可行方案。随着数字经济的深化发展，数据要素在生产中的地位将会进一步凸显，数据如何获得要素报酬是一个直接关乎效率与公平的问题。效率原则要求发挥市场对数据资源的配置作用，而高效的市场配置离不开明晰的产权制度作为保障;公平原则要考虑到数据要素与数字经济的特点。协调发展数字经济促进共同富裕要靠加快数据要素的确权工作：在确权过程中全面体现数据生产过程中消费者、商家、互联网企业等相关各方的贡献度;要考虑数据要素在使用过程中的非竞争性等特点，同时确保数据安全与隐私保护。要研究制定与数字经济相适应的二次分配制度：数字技术弱化了许多商业实体存在的必要性并促使数字企业的收入来源与商业实体在地理空间上形成分离，造成与数字经济相关的税收扭曲;数字贸易往往涉及多方主体，如平台方、产品与服务的供给方与需求方、第三方、合作方等，因此，在数字贸易过程中要做到税负公平是一个不小的挑战。数字产品与服务的无形性、数字经济催生的服务业新业态新模式使课税主客体相对于传统经济更为模糊与难以确定，在数字经济发展过程中要根据数字经济的特点建立与之相适应的公平税收征管体系，研究出台数字调节税，让数字税在调节收入分配方面发挥积极作用，还要主动发挥数字技术在课税主客体识别、税收公平与公共服务均等化等方面的积极作用。

　　归根结底，花样不断翻新的虚拟经济披上“数字经济”的马甲后更有迷惑性且“割韭菜”的速度更快。楼市泡沫剪不断理还乱的相关“数据”殷鉴不远，洞悉“元宇宙”等背后被炒热的“数字经济”算法之“奸”是规避相关经济风险的前提。俄乌战争打成拉锯战意味着世界各国注定要在2022年底的寒冬面对粮食与能源等传统经济危机，中国特色数字经济投机者要先确保自己吃饱穿暖。