國際貿易形勢日益複雜，數字經濟快速發展，國際合作與區域一體化都面臨著多重挑戰。新加坡在促進國際互聯互通有成熟的經驗，在數字經濟領域也走在世界的前列。在中國大力開展區域一體化的背景下，中國是否應與新加坡建立緊密合作關系？在數字經濟背景下的國際合作應注意哪些方面？
澎湃新聞總編輯、總裁劉永鋼作爲主持人出席中新論壇的第二場圓桌討論，與新加坡義順集選區議員郭獻川、華中科技大學教授陳波、新加坡畢馬威合夥人辦公室首席顧問兼畢馬威-新科研聯合實驗室執行董事葉光榮圍繞“長三角區域一體化的國際互聯合作與新中數碼互通”主題展開了討論。
圓桌論壇現場。
國際區域經貿發展背景下的中新合作
11月4日，第三次“區域全面經濟夥伴關系協定（RCEP）”會議于曼谷閉幕。該協定是以東盟爲主導的區域經濟一體化合作，新加坡與中國均爲其中的成員國。
陳波認爲，在全球發展區域自由貿易協定的背景下，RCEP的推進既能增強中國在推動區域乃至全球自由貿易方面的作用，同時也向中國提出了更多挑戰。RCEP要求市場提供更高程度的開放與全球化環境，從有形商品的自由化到無形商品的自由化，甚至到法制法規與政府治理方式的開放等，這些都可能對中國的固有模式造成沖擊。
華中科技大學教授陳波在圓桌論壇發言。
那麽，國際層面的區域經貿合作有何意義？中新合作能爲兩國帶來什麽？
陳波表示，針對區域內的國際合作，從投資理論角度來說，合作夥伴可以分散投資風險。可能有的投資項目對于一個國家來說預估的不確定性太大，但在兩個甚至多國參與時就可以分散風險，從而提高投資意願。從政治經濟學的角度來講，很多國家對于中國的産能轉移心存疑慮，但如果有多方參與，就可以充分保證投資項目操作的透明化，也就更容易被投資國接受，讓産能轉移進展更加順利。
具體到中新合作，陳波分析，中國的優勢在于有充足的資金和國際影響力，但是作爲發展中國家，中國在企業行爲規範上會存在一些問題。而新加坡有著成熟的企業規則和企業管理經驗，能與中國形成優勢互補。
郭獻川基于新加坡的優勢，提出了中新合作的兩大可能方向。金融互聯互通是中新雙方均十分期待的一方面，作爲全球第三大金融中心與第三大離岸人民幣中心，新加坡能夠在經驗層面上爲中國進一步開放資本市場、促進人民幣國際化提供思路。同時，新加坡經曆了世界上規模最大的醫改，因此在社會保障方面也可以爲中國提供一些政策經驗，應對人口紅利趨近消失與社會保障需求大幅增加的情況。
數字經濟中需更加注重人的體驗
數字經濟帶來的關鍵詞有大數據、區塊鏈、機器學習、人工智能等，大量的技術代替了人力，人應該如何從技術中獲益又不被技術取代？
新加坡畢馬威合夥人辦公室首席顧問兼畢馬威-新科研聯合實驗室執行董事葉光榮在圓桌論壇發言。
多國均有大型人工智能公司出現，大家面臨一個共同的問題是，公司的員工如何從中獲利？葉光榮認爲，尖端技術在科技公司員工層面的普及對于員工個人發展以及技術更新都有重要意義。事實上，創造就業也是在打造用戶體驗，在這個過程中，員工就是企業的用戶，高質量的就業崗位能夠更好地提高員工的用戶體驗，才能更加有利于公司的長線發展。技術的進步
“技術會讓我們更近，最終我們期待技術能夠幫助降低人工的成本，同時提高我們工作的價值，這樣我們才會有更好的生活。”葉光榮表示。
此外，葉光榮還從自身行業角度出發，強調了數字治理中“合規”對于人的重要性。在數字經濟中，企業如何應對跨境監管與國家內部監管，不僅會影響企業自身的運營，也會影響消費者。如果“合規”無法控制好，也許監管的成本就會被轉嫁到消費者身上，這在長遠來看益處不大。
如何避免區域內國際合作發展數字經濟的糾紛？
在觀衆提問環節，有嘉賓提出，在當今社會，石油輸出國可能面臨著無法從更長的供應鏈中獲益、只是生産原油的情況，輸出國無法在合作中獲得更高的持股股權。那麽，這種權力分配不均的現象會不會也在數字經濟領域造成糾紛？
新加坡義順集選區議員郭獻川在圓桌論壇發言。
郭獻川認爲，類似情況的糾紛需要從第三方國家參與和創建互利結構兩個方面進行協調。
首先，數字經濟發展的重要前提之一是數據的隱私保密工作，數據共享並不意味著全部數據的共享。當有第三方國家作爲樞紐參與，雙方國家在交易時均把自己的基礎數據放在國內，由第三方國家作爲樞紐進行分析，就可以保存數據的隱私，這也是發展區域內國際經貿合作重要優勢之一。
其次，中國的數字經濟産量很大，很可能處于世界領先位置。如果此時中國與周邊國家共享自己的數據，那麽就會造成上遊由中國主導共享、下遊行業是中國領先的情況，容易在國家勢力層面引起各國擔憂。因此，一個互利的結構對于數據共享十分重要，也能有效避免糾紛的産生。
陳波回應，數字經濟本身的發展就是在于處理自由與安全之間的矛盾。行業內不應出現壟斷者控制核心數據，因爲壟斷者的出現會導致福利的遞減，數據方出現壟斷者造成的破壞性非常大。但是，數據也不能在無監管的情況下自由流動，大量的數據外泄對人的生活會帶來很大的困擾。所以，如何對數據進行有效、有序地管理，是擺在學者與業內人士面前的巨大挑戰，需要更多的研究與探討。（來源：澎湃新聞)
來源：排行榜123
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