研究结论
　　东方宏观战略小组现推出“宏观伴读”系列，话题聚焦宏观经济背景下的社会现象，内容上结合海内外文献的研究成果，旨在从细微处去理解经济社会的发展与改变。第三期聚焦大数据与算法可能产生的不平等。
　　在“数字鸿沟”（digital divide，指在全球数字化进程中，不同国家、地区之间由于对数字技术的掌握差别而造成的信息落差及贫富进一步两极分化的趋势）提法被广为接受之后，从学术讨论的角度，新的名词“大数据鸿沟”出现并成为数字鸿沟的“升级”版，这一名词是指不同群体或实体在创建、购买、存储、使用大型数据集层面存在的能力和知识等方面的差距。林曦、郭苏建（2020）指出，这种差距具体体现在以下两个群体的不对称关系上：一方是那些有能力收集、储存、挖掘海量数据的主体，另一方是那些被收集数据的对象。这一讨论10年前就已经在海外的学术文献中出现，如Andrejevic M在2014年发表于International Journal ofCommunication的"Big Data, Big Questions: The Big Data Divide"。而在“人工智能+”的今天，随着对鸿沟的关注有增无减，“AI鸿沟”（artificial intelligencedivide）或算法鸿沟（algorithmic divide）的讨论也开始相应浮现，内涵与之前一脉相承。如Peter K. Yu （2020）在"The algorithmic divide and equality in the ageof artificial intelligence"一文中将算法鸿沟区分为五个维度，一是意识（awareness，即是否能意识到AI确实能够帮助完成一些传统计算无法完成的任务），二是可得性（access），三是是否能在经济上具备负担能力，包括是否能负担设备的升级（affordability），四是可用性（availability，尤其是是否有供需匹配的产品，如发达国家诞生的AI工具未必适用于发展中国家），五是适应性（adaptability，即应用产品、使之服务于自己所需的能力）。而改善算法鸿沟的方法就是对症下药：包括提高全社会算法素养、出台政策改善算法产生的歧视、强调数据伦理并打造公平可解释的算法、提高算法透明度改善“黑箱”、夯实企业责任、维护市场竞争，以及坚持客观的视角（来维护相对公平而不是追求信息社会中的绝对公平）。
　　国内的视角，也有相关研究提示防范数字鸿沟演变为数据鸿沟，如马东亮、吕昕（2003）。作者指出，数据中心重构与算力格局重构是从根本上解决数字鸿沟问题的国家战略，“东数西储”与“东数西算”有望消除数据鸿沟与算力鸿沟，为西部地区提供新机遇。如，根据对全国31个省/自治区/直辖市的统计，以目前最新的大数据产业发展指数（指数越高，表明发展程度越高）衡量，民族地区中贵州的大数据产业发展指数已经位居第一，广西、云南等地也加速提高，宁夏、内蒙古等地正在以国家大数据产业发展示范区、大数据产业发展试点示范项目等方式获得国家的重点支持。
　　近几年来，我国始终重视“鸿沟”的消除，例如今年2月就曾印发《2024年提升全民数字素养与技能工作要点》，其中有相当多内容契合了前述的政策发力维度，包括提高算法素养（提升师生数字素养与技能、培育高水平数字工匠、培育乡村数字人才）、改善技术的“可用性”（加快企业数字化转型升级、扩展数字消费需求空间），等等。此外3月还印发《关于进一步优化支付服务提升支付便利性的意见》，其中出发点之一就是老年人等群体依然偏好现金支付，面临移动支付环境下的鸿沟，因此需要对移动支付App进行适老化升级，通过简化流程、放大字体图像、专线人工客服等方式，提升老年群体移动支付服务体验。
　　风险提示
　　海外文献的结论不契合国内实际情况的风险；
　　引用的学术研究、计量模型所需假设与现实存在偏差的风险。