本文是《中国工业经济》第846篇观点精粹。查阅论文原文和数据等附件，请访问《中国工业经济》网站或登陆中国知网下载。作者：王超贤，张伟东，颜蒙
单位：中国信息通信研究院
原文刊发：《中国工业经济》2022年第7期，原标题为《数据越多越好吗——对数据要素报酬性质的跨学科分析》。
数据是极富价值的战略资源，更是数字经济的关键生产要素。随着数字技术的不断进步、数据应用能力的不断升级以及数据制度的不断完善，数据价值创造能力显著拓展，数据对于一个企业、一个国家获得并保持竞争优势的决定作用也日益增大。最大程度地释放数据价值随之成为世界主要国家主动的战略选择，也逐渐成为越来越多企业自主的战略行动。中国凭借庞大的经济体量和数字经济快速发展奠定的良好基础，不仅拥有了规模全球第二的海量数据资源，还具备了开发数据要素价值的有利条件。数据要素正加快从初始阶段迈向加速发展的新时期，如何依托现有基础和优势，最大化释放数据要素价值，从而在更加激烈的全球竞争中取得更大的领先优势，既关乎我国企业数字竞争力的重塑，更关乎我国数字经济国际竞争优势的打造，是必须回答的时代命题。
我国是全球范围内数据战略制定最早也最完善的国家之一，就释放数据要素价值做了系统规划部署。2015年国家发布《促进大数据发展行动纲要》，标志着数据上升为国家战略，强调要推动数据资源开放、汇聚和管理，提升数据技术和产业实力，强化数据在各行各业中的应用。这开创了从技术和产业维度释放数据价值的政策逻辑。2019年十九届四中全会首次明确了数据的生产要素定位，此后从生产要素的高度来对数据进行战略部署成为重要方向。2020年《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，2022年《关于加快建设全国统一大市场的意见》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等重大战略政策陆续出台，强调要加快培育数据要素市场，建设数据权属、数据交易、数据分配、数据治理等基础制度，以推动数据要素通过市场交易流转实现跨企业的流动和配置，在全局范围提升了配置效率。这些战略部署开创了从经济全局维度释放数据要素价值的政策逻辑。至此，中国数据战略部署的总体架构基本形成，更加系统的数据政策体系也彰显了中国的体制优势和更加长远、更加宏大的战略格局。如何才能全面准确完整地贯彻落实这些重大战略部署，切实最大化释放数据要素价值？这是亟待回答的紧迫命题，也是更艰难的战略任务，对社会各界提出了更高要求。
揭示数据要素价值创造的基本原理和关键机制是理论界回答时代命题的责任使命，也是极具前景的研究议题。其中，找到数据要素报酬递增和递减的机制，放大能够带来报酬递增的有利因素，破解制约数据要素报酬递增或带来报酬递减的不利因素，从而最大化释放数据要素价值是重要突破方向。但是当前数据要素的发展和研究均处在初始阶段，缺少从数据要素的特质出发，对数据要素基本经济属性、价值创造规律的深入理论研究，数据要素报酬性质究竟是递增、递减亦或是不变也存在广泛争议。亟待正本清源，系统研究。
王超贤、张伟东和颜蒙发表在《中国工业经济》2022年第7期的论文《数据越多越好吗——对数据要素报酬性质的跨学科分析》中，厘清了数据与知识之间的技术和价值关系，并通过与知识要素报酬性质的比较分析，得出一个总体结论，即在当前技术、制度和理论条件下，数据要素报酬性质是状态依赖的，递增、递减或不变均有可能。同时，为了分析具体情境中数据要素的报酬性质，他们深入数据要素价值创造的全过程，归纳了影响数据要素报酬的五类因素，从理论上推导出了它们影响数据要素报酬性质的五类机制和五个待检验的命题，并据此构建了一个分析具体情境数据要素报酬性质的综合框架，确定了当前代表性情境中的数据要素报酬性质。这一研究在帮助澄清数据要素报酬性质这一基础性又极具争议性的议题的同时，就数据价值创造的基本规律和机制也提出了系统的认识：
第一，数据要素价值创造的本质是数据驱动的决策优化。人类所有的价值创造行为归根到底都是不确定条件下的经济决策活动，而决策效率取决于决策信息的多寡、决策能力的强弱以及二者的有效匹配，数据之所以能够创造价值的原因就在于，从海量实时数据中可以推导出更多的信息和知识，从而极大地降低不确定性，并提升决策效率，创造更大的价值。经济社会的不确定性越大，越需要更多数据辅助决策，数据的价值也就越大。在不确定性明显增大的当下，经济社会各领域对数据的需求更加迫切，促使各行各业对数据进行了多样化的利用，探索出了用数据说话、用数据管理、用数据创新、用数据赋能等具体价值形式。
第二，在生产端，影响数据要素价值创造和数据报酬性质的因素及机制多样，主要包括下几类；一是数据质量的高低与数据价值正相关。低质量的数据会提高处理成本、错误成本，降低数据价值；二是数据参与生产的规模报酬性质与数据价值正相关。数据市场的完善与否影响企业能否获取足够多的数据，继而影响数据价值的大小。三是数据的生产端外部经济大小与数据价值正相关。数据作为“元要素”，本身具有极强的外部经济，但在数据基础制度不完善的当下，数据也容易被部分企业排他性独占，从而阻碍数据外部经济的实现，继而制约数据价值的扩大。四是数据驱动的学习效应的大小与数据价值正相关。这主要取决于数据规模、数据技术、企业的数据处理能力等。五是数据生产力的阶梯跃升空间与数据价值正相关。这主要取决于数据技术的革命性提升可能性。
第三，在交易端，影响数据要素价值创造和数据报酬性质的因素及机制多样，主要包括如下几类：一是数据密集型产品或服务的需求端外部经济大小与数据价值正相关。基于双多边数字平台提供的数据密集型服务通常具有极强的需求端外部经济，因而能够带来极高的价值；二是数据密集型产品或服务阶梯跃升空间与数据价值正相关。这主要由对数据密集型产品服务的市场需求的性质决定。数据价值创造规律和数据要素报酬性质是数据要素理论研究中的基础性命题。本文的研究有利于澄清当前关于数据要素报酬性质的争议，并帮助系统理解数据价值创造规律，对于深入研究数字时代数据对企业战略、产业组织、市场竞争和经济增长的影响等议题具有基础支撑作用。也要看到，本文只是对数据要素报酬性质、数据价值创造规律的初步探索，数据的外部经济、数据驱动的学习效应、数据生产力和价值的质量阶梯、数据网络效应等新规律亟待经济学、管理学、信息系统等多学科进行更多深入的理论和实证研究。
就助推解决最大化释放数据要素价值这一时代命题而言，本文的结论将帮助形成如下系统的政策启示。在生产端，重点是持续提升数据质量，推动数据互联、互通与互操作；加快数据要素市场建设，让更多企业可以突破企业边际获取更大规模、更多维度的数据，以扩大规模报酬；加快数据基础制度建设，特别是强化数据权属制度建设，以从根本上破除数据独占，扩大数据外部经济；推动数据技术创新，全面开展企业数据管理能力提升计划，从而提升数据学习效率，拓展数据生产力阶跃空间。在交易端，重点是有序推动数字市场竞争和反垄断，为数据密集型产品和服务在公平竞争中扩大需求端外部经济创造条件。分步有序分领域推进数据竞争执法，营造有利于扩大数据要素报酬递增区间的良好市场环境。当期，数据要素发展总体处在初级阶段，市场失灵广泛存在，中国有为政府与有效市场结合的制度优势在这一阶段大有可为，必将推动中国在全球数据竞争中取得更大突破，继而推动中国在数字经济上获得并保持长期竞争优势。
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[1]刘守英，熊雪锋，章永辉，郭贯成.土地制度与中国发展模式[J].中国工业经济.2022,(1):34-53.如果研究中使用了未在杂志纸质版刊发、但在杂志官方网站上正式公开发表的数字内容（包括数据、程序、附录文件），请务必在研究成果正文中注明：
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《中国工业经济》是应用经济学和管理学类综合性权威理论刊物，重点覆盖国民经济、产业经济、工商管理、案例研究等学科领域，专门刊发以重大前沿理论和现实问题为研究对象的前瞻性、引领性、规范性最优秀研究成果。为国家社会科学基金第一批重点资助期刊，中国社会科学院创新工程首批试点学术期刊；曾荣获第三届国家期刊奖（最高层次奖），中国社会科学院优秀学术期刊特别奖（2020）、第二至四届优秀期刊奖连续3届一等奖，第三届全国百强报刊；为全国中文核心期刊工业经济类第一名（历年），中国人文社会科学综合评价AMI权威期刊（2014、2018），连续10年荣获中国最具国际影响力学术期刊（2012—2021）称号，是国家自然科学基金委员会管理科学部认定的管理科学A类重要学术期刊（历年），中国工业经济学会核心会刊。
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