文献类型：期刊文章

作　　者：王超贤[1] 张伟东[1] 颜蒙[1]

WANG Chao-xian;ZHANG Wei-dong;YAN Meng(China Academy of Information and Communications Technology,Beijing 100083,China)

机构地区：[1]中国信息通信研究院政策与经济研究所

出　　处：《中国工业经济》

基　　金：国家社会科学基金青年项目“数字经济时代兼顾个人信息保护和数据要素市场培育的治理机制设计”(批准号21CJL010)。

年　　份：2022

期　　号：7

起止页码：44-64

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：流行的观点认为数据是新的高级生产要素,具有强大的规模经济、范围经济和数据网络效应,是报酬递增的。但这既不完全符合产业事实,也不完全符合经济规律,是一个亟需辩论也正在辩论的命题。本文以经济学分析为主线,辅以管理学、信息系统和数据工程科学等多学科的理论和证据,对数据要素报酬性质的基本原理、影响机制、情境证据等进行跨学科分析。研究发现,数据要素报酬性质是状态依赖的,在不同领域、不同技术和不同制度条件下,数据的报酬性质是不同的,既可能递增,也可能递减,还可能不变,需具体情境具体分析。为此,本文回到要素报酬性质决定的根源处,归纳了数据价值创造全过程中影响数据要素报酬性质的五类因素:数据质量、数据参与生产的规模报酬、数据的外部经济、数据驱动的学习效应、数据生产力和产品价值的质量阶梯,并在理论上推导了它们影响数据要素报酬性质的机制,得出了五个待检验的实证命题。在此基础上,本文构建了一个分析具体情境中数据要素报酬性质的综合框架,结合实证证据,确定了当前代表性情境中的数据要素报酬性质。本文提出的综合框架和结论对于未来研究数据如何影响企业战略、产业组织、竞争监管与经济均衡等问题具有基础支撑和重要启示作用。

关 键 词：数据要素  要素报酬 报酬递增 数据学习效应  数据网络效应  

分 类 号：F124]