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刘涛雄等:数据要素成为中国经济增长新动能的机制探析

经济研究  · 公众号  ·  · 2024-11-29 21:50

正文



文章标题:

数据要素成为中国经济增长新动能的机制探析

作者及单位:

刘涛雄、戎珂,清华大学社会科学学院经济学研究所;张亚迪,北京交通大学经济管理学院;周迪,同济大学经济与管理学院

本文引用格式:

刘涛雄、张亚迪、戎珂、周迪,2024:《数据要素成为中国经济增长新动能的机制探析》,《经济研究》第10期。



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选题背景和意义


随着中国经济步入新发展阶段,传统生产要素对增长的推动力逐渐减弱,物质资本的边际回报降低,人口老龄化带来的劳动力供给压力加剧,中国经济发展需要寻找新的增长动能。在数字经济蓬勃发展的背景下,数据作为新型生产要素,展现出成为推动经济增长新引擎的潜力。因此,如何有效发挥数据资本在促进经济增长中的作用,成为当前亟待解决的重要问题。从理论角度看,数据不同于传统要素,具备重复使用、增值积累的特点,这意味着其能够通过直接提升生产效率及间接促进创新来推动经济增长。然而,现有理论对数据这一新要素的作用机制缺乏系统性理解,特别是数据资本如何通过不同渠道影响经济增长,尚未得到充分解释。因此,深入探讨数据资本的作用路径,不仅有助于扩展经济增长理论的内涵,也能为数字经济时代的新增长模式提供理论支持。从现实角度看,数据资本对经济增长的促进作用逐步显现,尤其是在提高生产效率方面。然而,其跨区域的流动性和共享性仍未有效体现,限制了其增长动能的发挥。此外,数据资本在促进创新中的潜力尚未充分释放,表明其在推动整体经济发展中还有很大的提升空间。因此,优化数据要素市场的建设,促进数据的有效流通与共享,使其在生产和创新中得到更充分的应用,是实现中国经济高质量发展的关键。
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主要内容和结论


本文从理论和实证两个层面,围绕数据资本对中国经济增长的作用展开,全面探讨了数据资本的内在作用机制及其在不同经济维度中的表现。从理论层面,本文构建了一个内生增长模型,将数据作为有意图积累和使用的经济要素,探讨了数据资本如何通过提升生产效率和促进创新活动,进而对经济增长产生直接和间接的影响。这种视角打破了将数据简单视为生产过程副产品的传统观念,重新定义了数据资本在现代经济中的关键作用。实证部分则基于中国省级数据,运用空间面板分析方法,评估了数据资本在推动区域经济增长中的作用。研究发现,数据资本通过提升生产效率,对本地区经济增长具有显著的直接促进作用,但其通过创新渠道促进经济增长的间接效应则较弱。这说明当前数据资本的作用更侧重于生产效率的提升,而创新方面的潜力尚待进一步发掘。此外,数据资本的“虹吸效应”现象表明,数据在区域间的流通和共享仍有较大改进空间,尤其是在提升其跨区域外溢性方面。
本文的边际贡献主要体现在三个方面:首先,从理论上扩展了经济增长理论,将数据资本明确纳入内生增长框架中,强调其作为核心生产要素的地位,揭示了数据通过积累和使用推动经济增长的双重机制。这一理论创新为理解数据资本在现代经济中的作用提供了新的视角。其次,实证揭示了数据资本的区域影响特征,特别是“虹吸效应”的存在。数据积累对本地区的经济增长具有显著促进作用,但对邻近区域的溢出效应有限甚至为负。这一结论指出了数据资本在区域间流通中的局限性,对改善区域均衡发展具有重要政策启示。最后,系统评估了数据资本在生产和创新两个维度中的不同作用路径,发现数据对生产效率的直接推动较为显著,而对创新活动的间接促进作用较弱。这一发现指出,政策制定者可以通过优化政策以激发数据资本在创新中的潜力,从而推动经济的全面增长。
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政策启示和建议


首先,加快构建数据要素市场,完善数据市场的基础设施建设。我国的数据市场仍存在信息不对称、交易成本高等问题,导致数据交易不充分,数据资本难以大规模流入生产活动。应加快数据产权的确认和保护,建立分级分类的授权体系,确保数据企业能规范化、合法化地供应数据要素。特别是要进一步加快公共数据的开放,确保其成为市场的重要供给来源,带动整个数据要素市场的活跃。与此同时,还需加强数据交易中心建设,使其能主动帮助供需双方完成匹配,降低交易成本,提高数据的流通效率。
其次,消除数据要素流通的障碍,完善全国统一大市场。目前数据的跨区域流通水平有限,限制了数据的规模效应和整体价值的释放。应按照全国统一市场的要求,优化完善妨碍数据要素自由流通的政策和规定。特别是在公共数据授权经营领域,应鼓励有竞争力的数据企业跨区域运营,形成规模效应,打破地方保护的壁垒。通过全国统一的数据市场建设,促进数据在不同区域间的有效共享和利用,最大化发挥数据资本的经济价值。
第三,加强人工智能和大数据算法的基础研究,充分释放数据资本的经济价值。为了更好地释放数据的潜在价值,应加强对数据分析和处理技术的支持,尤其是在人工智能、大数据算法和工业互联网等基础研究领域的创新性投入。特别是在当前大语言模型蓬勃发展的背景下,应鼓励数据标注企业、数据分析工具开发企业等服务企业快速发展,提升数据的加工和分析能力,使更多数据从“沉睡”状态中被激活,转化为具备经济价值的资本。通过提高数据加工的深度和广度,提升数据的价值密度,从而有效推动数据资本的增值。






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