数据越多越好吗——对数据要素报酬性质的跨学科分析

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(中国经济)

资助基金：国家社会科学基金21CJL010

在线出版日期：2022-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共21页

页码：44-64