基于生产要素的大数据内生经济增长研究

■段晓庆 郑州西亚斯学院

一、背景概述

如今的中国经济发展正处于快速进步的时期，尤其是伴随各类新型科技的崛起及其和经济建设之间的融合，促使与之相关的多个领域都在随着时代的发展产生日新月异的变化。在这样一种背景下，很多新鲜的元素和新事物出现在人们的视野中，冲击着人们的传统生活及理念思维，其中就包括多行业已经习以为常的“大数据”。所谓“大数据”主要是指在万物互联的活动场景当中生成的，能够动态分布且实时更新的各种结构性或非结构性数据。大数据时代的到来，对传统经济的发展具有引领和改造的作用，是引领新一轮技术变迁和科技革命的重要生产要素，也是目前能够将各类生产要素联系起来的重要桥梁型生产要素。如果从生产要素的角度进行研究，如今大数据面临的包括获取、处理和组织等问题正在逐步被解决，基于生产要素的大数据内生经济增长正在不断释放其作用和价值。根据党的二十大报告的要求，大数据和实体经济之间的融合能够在相关领域挖掘出更多的经济增长点，成为未来相当长一段时间内国民经济发展的重要突破口。而在国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中也明确，经济发展离不开数据资源，大数据已经成为重塑全球经济结构、补充全球经济资源的重要力量。

二、大数据作为生产要素所呈现的特点

如今，我国的社会经济正处于高速发展时期，如果从经济学角度进行思考，大数据对经济发展所能产生的作用既是一个宏观的命题，也是非常迫切的诉求。但是在有关传统生产要素研究的基础上，增加有关大数据这一新型生产要素的理论研究，却是一项颇为漫长的工作。从某种意义而言，作为生产要素，大数据呈现一定的特征和差异化，具体表现在以下几个方面。

1.生产要素的基本属性

所谓“生产要素”主要是指在社会生产经营过程中，为了满足生产需要所投入的各种资源，也是维持社会经济建设和运行，维系社会经营所必需的要素。作为经济学的概念范畴，生产要素包括劳动力、土地、企业以及资本四种类型，在社会经济发展的进程中，生产要素的维度不断拓展、内涵日渐丰富，科技、管理、资源、信息等融入生产过程，并且逐渐发挥作用。但是在这样一种背景下，生产要素的结构方式会随之发生改变，可以说，生产力越发达，这些要素所能产生的作用越突出。此外，生产要素基于其本身是否具有竞争性以及排他性，可以进行大致的分类，呈现以下特点和属性。根据这些特点进一步分类，劳动、土地和资本本质上都属于私人物品，带有一定的排他性，其一旦为某一个个体所使用，必然会影响到其他个体或群体的使用。

第一，具有排他性以及竞争性的经济要素如果属于私人物品，一旦被某一个体使用，其他个体的使用会受到波及。

第二，具有非竞争性以及排他性的经济要素，倘若也属于俱乐部产品，仅限于某部分特殊的个体才可以使用。

第三，如果经济要素本身具有排他性、竞争性，并且属于公共物品，那么其不应该被限制使用，但是被某一个体使用之后就会减少其他个体的使用。

第四，知识、技术等属于俱乐部产品，本身有一定排他性，其在实际应用的过程中边际成本为零，某一个体使用之后，并不会减少其他个体的使用，而且在绝大多数情况下，个体使用是需要经过授权的。

第五，如果经济要素同时具有非竞争性以及排他性，而且属于公共物品，那么其即使被某个群体使用，也不会影响其他群体的进一步使用，所以带有强烈的共享性。

2.大数据作为生产要素存在的争议性

推动数字经济与实体经济的融合发展，强调互联网、新媒体、信息科技等和传统实体经济之间的有效融合，是发展国民经济、创新经济增长形势的重要内容。虽然融合的道路任重而道远，但显而易见的是，很多实体经济已经逐渐意识到信息科技、新媒体，尤其是大数据的作用，在大数据的使用方面已经颇显融合成果。但事实上，大数据时代来临之后，有关其作为一种生产要素的争议可谓越来越多，主要表现在作用争议、产权争议、价格争议几个方面。

（1） 作用争议

在整个社会发展和建设的进程中，任何新事物的产生都会伴随一定的争议和反复探讨，而且需要经过漫长的争论、探讨，才有可能被最终确认。例如，在整个西方文明的进程当中，很多学者、领袖人物都曾对商业活动、私有财产的存在表现出明显的排斥，这种情况一直到工业文明时代才有所改善；又如，在农耕文明当中，农业的重要性被提升到极其重要的位置，尤其是在整个人类历史文明的进程中，农业相对于其他产业更受关注、更为推崇，甚至影响到其他行业的发展进步。尤其是在中国数千年的历史进程中，诸如重农抑商等倾向，就是对这一思想理念的贯彻和延续。

所以，大数据作为一种较为新颖的生产要素，其作用会随着时间的推移慢慢显露出来，但其被接受自然也需要时间，经过磨合和论证才有可能成为支撑内生经济增长的关键性力量，得到更多人的认可。

（2） 产权争议

作为一种新晋崛起的重要生产要素，大数据目前并没有严格的管理机制，而且法律层面对其所进行的规定和约束也较为模糊。例如，每个经济主体在某平台产生了数据时，数据为个体所有还是平台所生一直存在争议。前者认为数据就是由个体所创造的，所以理应为个体所有；后者则认为数据是基于平台才产生的，应为平台所有。这种争议的产生类似于产权争议，促使相关权益的保障存在难度，个体利益受损的情况着实难以避免。

3.价格争议

价格是经济运行的过程中颇为复杂的力量，是对生产要素供求关系的一种影响和呈现，其作为能够直接体现数据价值的媒介，完全可以通过价格的高低与否来对数据价值的大小进行呈现。

一方面，如果还没有建立起完整的价格信息反馈机制，那么大数据作为一种生产要素在参与生产建设之后所能产生的作用、影响，其实很难得到真正意义上的衡量，传统的价值、价格因素并不能精确地评估其有可能产生的作用及影响；另一方面，当下大数据生产要素的作用逐渐显现，但是在产权归属不清晰的情况下，价格形成机制也不够完善，很容易导致数据价格产生较大波动。如此便不能精确衡量其作用以及贡献，导致对经济成果的分配并不能充分体现。

三、基于生产要素的大数据内生经济增长研究要点

内生经济理论存在的主要目的之一在于揭示出现经济增长率差异的原因，探究经济持续增长的可能性，虽然为了说明经济的持续增长，内生增长理论已经导入了人口增长率、外生技术进步等因素，但是就实际的研究结果来看，即便是人口增长率、外生技术进步等因素的导入，其实也没有深入解决和从理论上说明内生经济增长的问题。从严格意义上来说，内生经济增长理论完全是基于新古典经济增长模型建立起来的，在一定程度上放松了新古典增长理论本身的一些设定，而且也将相关的变量进行了内生化处理。作为全新一轮产业革命和科技革命所引发的重要生产要素，大数据的出现和后续发展、使用，已经被提升为国家战略，只不过其基于内生经济增长理论的基础框架并不能准确阐明大数据作为一种生产要素对内生经济增长的研究，也促使整个大数据行业的发展及关联产业的进步缺少严格的理论支撑。笔者在本文所进行的研究当中，已经将大数据作为一种独立的生产要素，从物质资本当中剥离出去，尝试在“创造性破坏”的理论基础和框架之下，在生产函数体系当中导入大数据内生理论，将大数据作为重要的生产要素，搭建了内生经济增长的基础理论框架。但是通过研究其实也不难发现，短期内大数据和其他生产要素之间存在明显的、因为“融合成本”所致的“研发模型转型”对经济增长的抑制；如果从长远发展的视角来分析，大数据可以借助“乘数作用”来进一步提升中间品的质量水平以及对生产技术的推动，让经济实现持续增长。随着大数据应用程度的不断提升，其本身所具有的“乘数作用”对经济增长所产生的内部驱动力也在不断加强，在中国要素收入逐渐走向资本的情形下，其实际所能发挥的经济增长效益亦在持续增加。为了更好地巩固研究成果，加快大数据和实体经济之间的融合发展，笔者在此部分一共提出三点建议。

1.加强数据交易及数据资产评估力度

加强针对数据交易以及数据资产的评估力度，需要从以下两个角度来开展工作。

一方面，培育和壮大数据交易平台，对数据进行汇集、规范化使用，打造大数据处理和库存中心，实现资产化交易和全场景应用，提高各项事务处理的效率，积极开发数据资产定价、交易撮合以及登记结算系统。

另一方面，有必要对数据资产的具体交易规则进行顶层设计，在规范数据资产评估服务的前提下，对数据平台以及数据资产进行必要的价值评估，推动相关产业的融资建设和产业创新渠道，实现高质量发展。

2.充分发挥数据作为生产要素的作用

近年来，数字经济在全球范围内蓬勃发展，数字经济在国民经济当中的占比也越来越高，而且对比全球范围及西方发达国家，本土数字经济的发展还有很大的提升空间。而数字经济之所以拥有如此大的发展前景与活力，主要在于其是和传统农业及工业经济完全不同的经济业态。数字经济的发展离不开大数据的作用，同时也会对传统的生产要素，也就是土地、技术、劳动力以及资本等产生颇为深刻的影响，拥有巨大的潜能和价值。在这样的情况下，充分发挥数据作为一种要素所能产生的作用，意味着对其功能和价值的深度激发，具体需要从以下几个角度开启。

第一，需要建立并完善国家公共数据资源以及管理控制体系，在坚持和贯彻以政府为引导、结合市场运行机制的策略实施基础上，真正意义上实现多元参与、政企协同。

第二，高度支持市场经济主体按照相关政策以及法律法规的要求积极开展数据聚焦以及分析活动，进而更好地为服务产业提供支持。

第三，全面推动标准化数据体系建设，不断提升数据管理的质量和水平，推动各行业信息的兼容和统一，减少信息不对等、不对称等问题引起的纠纷，最终形成完整的数据链。

第四，强调传统生产要素的数字化转型和升级，促使诸如农业、工业等为大众所熟悉的产业形式在大数据的影响和带动下，朝着数字农业、数字工业的方向迈进和转型，发展“互联网+农业”“互联网+工业”等不同的产业类型，促使原始产业呈现更为可观的经济效益与发展价值。

第五，对可以加工使用的公共数据，可以通过授权使用、数据开发等方式，打造出新颖的数据应用模式，推动大数据应用场景日益丰富，不断实现技术和场景之间的有序融合，亦满足各个领域的使用诉求。

3.进一步完善数据市场治理及安全管理控制体系

关于基于生产要素的大数据内生经济增长研究，可以从大数据发展指标的建构维度开展，选取诸如大数据中心个数、政策发布数量、转化数据模型、云计算使用频率、数字经济占比等指标，基于各项经济数据，实现对其影响力的深度研究，进一步完善数据市场治理及安全管理控制体系。

首先，搜索建立正面引导清单、负面禁止清单、第三方机构认证的评级标准，以及三者相结合的市场准入管理机制。

其次，保障大数据使用者的基本隐私和权益，明确不同数据的可适用范围，确保数据要素能够合理共享、依法获取，不断提升其实际所能产生的效能。

再次，加快建设国家数据资源库目录、数据资产管理机制，对内打造完全契合我国市场建设和发展节奏、能够灵活使用的数据市场治理体系。

最后，进一步规范生物特征信息、身份信息、隐私信息，并对其进行采集和使用，严厉打击数据黑市及与之相关的交易操作，对于存在非法买卖数据隐私的行为进行刑法问责，最终协调好大数据共享以及隐私保护之间的动态关联性。

四、结语

总而言之，近年来，国内外学者确实加大了有关大数据对经济发展产生影响方面的研究，且取得了一定的成果。就结果的主要内容来看，集中于大数据的特点、预测功能、驱动因素分析以及社会影响等方面，还有包括互联网经济与数字资本对社会产生的影响、人工智能方面的研究。但是在大数据对技术变革、经济发展影响方面的研究较为表面，尤其关于大数据内生经济增长方面的深入探讨较少。从生产要素的维度来说，关于大数据内生经济理论究竟该沿着怎样的方向和维度进行拓展，才有可能契合大数据所带来的新特征、新诉求的一系列研究也没有深入开展。基于以上种种内容，基于生产要素的大数据内生经济增长研究需要先将大数据作为一种新型的生产要素，直接从传统的物质资本层面剥离出去，然后需要将作为生产要素的大数据内生化导入“创造性破坏”的理论框架之下。通过研究，本文最终得出了以下结论：

一方面，大数据借助研发模型转型以及乘数作用驱动技术的进步，在影响经济增长路径的同时，也实现了对数值的模拟检验。

另一方面，有研究结果显示，尽管大数据生产要素和其他生产要素之间的融合需要一定的成本，由此也确实导致了部分研发模式的转型，在短期内会影响到经济的产出。但是从长远发展和建设的角度来说，转型之后的大数据可以通过“乘数作用”来推动生产技术的进步，提升产品的质量，让社会经济最终实现可持续增长。而且这种“乘数作用”会随着其应用程度的不断加深而再度扩大，更伴随要素收入分配偏向资本的节奏，让大数据呈现更为科学的经济增长效应。