數據生產要素與經濟高質量發展：內涵、增長及分配效應研究*

王云霞，段杰鑫

數據生產要素與經濟高質量發展：內涵、增長及分配效應研究*

王云霞1，段杰鑫2

（1. 深圳技術大學，廣東 深圳 518000；2. 深圳職業技術學院，廣東 深圳 518055）

當數據生產要素成為推動數字經濟時代的關鍵生產要素時，對數據生產要素與經濟高質量增長的相關研究將成為熱點話題。生產要素的升級具有經濟增長效應，本文通過對國內外有關數據生產要素對經濟高質量增長的相關文獻進行系統的梳理與分析，旨在揭示數據生產要素的內涵，探索數據生產要素影響經濟高質量增長的路徑，并提出未來有關數據生產要素值得深入探究的方向。研究發現，當前有關數據生產要素與經濟高質量增長的相關研究還處于探索階段，對數據生產要素的界定仍存在一定的分歧，有關數字生產要素影響經濟增長的機理及數據生產要素價值衡量的相關研究仍不夠清晰、不夠深入，而這些問題值得未來深入探討。

數據生產要素；高質量；經濟增長；收入分配；研究評述

1 前言及問題提出

人類社會的進步伴隨著技術的變革，從蒸汽機到內燃機、從發電機到信息革命，技術變革為世界經濟增長帶來了巨大的紅利。Don Tapscott（1995）在其著作中對數字經濟進行了相關的描述，他認為數字經濟更多的是描述互聯網技術對社會經濟的影響。數字經濟的概念一經提出，便在業界引起了巨大的反響，逄健等（2013）[1]對各國數字經濟的發展趨勢及數字經濟的發展戰略進行了評述，并且認為數字經濟是美國、歐洲、日本在面對經濟復蘇乏力的關鍵依托。然而，數字經濟拉動經濟擺脫增長困境在于生產要素的升級，數據生產要素通過挖掘生產要素新價值，實現了生產要素質的飛升，成為拉動經濟增長的關鍵生產要素，各國也紛紛將數據生產要素作為拉動經濟增長的重要動力，那么數據生產要素推動經濟高質量增長的規律及未來發展的方向如何呢？這是當前學者關注的熱點問題。

數據生產要素對經濟增長的貢獻能否成為繼蒸汽革命之后的重要推動力，各國經濟學家所持觀點不同。有學者認為數據作為一種生產要素通過提高勞動力的受教育程度、變革生產者的消費方式、社會方式來提高社會勞動生產率。美國經濟學家保羅.戈登認為，從20世紀后半期開始，技術對經濟增長的邊際貢獻在不斷下降。數字技術與人工智能技術的出現，其對既有勞動力的替代不可避免，財產收入分配不公平以及要素收入分配問題也將伴隨而來。當前，隨著中國勞動力人口紅利的消失以及粗放式經濟增長拉動經濟增長的乏力，以數據要素為依托、以創新驅動為新一輪增長方式的數字化工業革命，將進一步釋放中國經濟發展的潛力。中國數字經濟發展白皮書（2020）認為以數字技術與實體經濟結合的新一輪產業革命，正在成為中國加速新業態變革、釋放經濟發展潛力的重要契機,數字生產要素與實體經濟結合，在加速數字經濟產業化進程的同時，也促使傳統產業向數字化產業體系轉變。當數字生產要素賦能產業生產效率的提升時，將數據生產要素納入收入分配的體制機制，實現資源的有效配置，這是馬克思生產要素分配理論的重大創新。因此，對數據生產要素作為重要資源參與社會生產、價值增值以及數據生產要素參與社會分配的研究，將是重要的研究領域。

2 數據生產要素與經濟高質量發展：經濟學內涵

有關生產要素的論述最早出現在經濟學家的論述中，配第認為土地和勞動是財富之父和能動的要素，斯密在破解經濟增長之謎的討論中將資本列為生產要素之一，在之后學者有關財富創造的討論中，人力資本、科學技術、知識、企業家精神等也成為推動經濟增長的重要生產要素。這意味著，科技的進步總是會將不同的生產要素推上歷史的舞臺，經濟增長之謎就在于不同社會發展階段的生產要素升級和迭代。到20世紀后半期，電子信息技術的發展使科學技術成為推動社會化大生產的新的生產要素，當數字技術不斷與傳統產業進行融合和滲透時，數據成為生產要素以為必然，如果說石油是工業經濟社會最寶貴資源的話，而數據則是數字時代的石油，數據將成為繼勞動力、資本、土地、技術及企業家精神之后推動生產率提高的一種重要的生產要素，而市場這只“看不見的手”引導生產要素向最有效的地方流動。數據生產要素是社會勞動生產力從信息時代向數字時代轉變的新的生產要素（王靜田、付曉東，2020）[2]。

然而，數據生產要素區別于傳統生產要素。生產力理論認為，不同的生產要素與不同的技術變革相結合會帶來不同的生產力，從農業時代到數字經濟時代，生產要素按照不同的構成比例和方式進行組合時，社會生產關系也早已發生了巨大的變革。基于農業勞動與土地生產要素來進行財富創造的生產力是“土地生產力”，基于社會分工和機器生產要素創造社會財富的生產力是“資本生產力”。那么，基于數據生產要素的財富創造是“數據生產力”。數字經濟時代，通過對供需雙方大量數據的分析，生產者和消費者的信息不完全問題將得以有效解決，資源將得以有效配置，新的生產要素支撐社會的生產力發展水平，并形成新的社會生產和再生產方式。從參與社會的再生產過程來看，如果說農業經濟時代是依靠土地作為關鍵生產要素的粗放型生產方式，那么數字經濟時代則是依靠數據作為關鍵生產要素的精準化生產方式，其在要素投入、產品形態、消費途徑等方面區別于傳統的生產要素。從要素投入來看，數字經濟時代的社會再生產不再依靠大量固定資本的投入，而是通過信息通信技術等無形資產來實現，數字作為一種關鍵的要素投入，通過對數據進行清洗、挖掘和分析處理來實現產品的增值。從產品的形態和消費來看，數據生產要素依靠的不再是有形的投入和中間品，數字產品的無形、不被感知的特性決定了數字信息產品的交換和消費通常是通過互聯網來實現（裴長洪等，2018）[3]。然而，數字經濟的內涵包括產業數字化和數字產業化兩個方面，數據生產要素對三大產業的滲透同樣伴隨著有形產業價值的增值過程，對數字經濟僅僅是無形的數字產品的理解具有一定的局限性。早在20世紀末，Shapiro C, Hal V（1998）[4]對數據要素價格決定的因素、數據的搜索成本和轉換成本、數據的需求等方面進行了前瞻性的分析，認為數據對產業組織和市場結構的影響在于數據對其他生產要素具有聯作用，通過規模經濟、范圍經濟及網絡效應成為其他要素流轉的紐帶。在此理論基礎之上，王建冬、童楠楠（2020）[5]認為在數字經濟背景下，數據生產要素不是獨立存在的要素形態，數據聯動其他生產要素為其他生產要素提供基礎環境，并通過數字化來提高其他生產要素的流轉效率，進而實現資金鏈、人才鏈、產業鏈、創新鏈與數據鏈穿插聯動效應。

那么，數據生產要素推動經濟增長是如何實現的呢？有關數據生產要素推動經濟增長的理論觀點可以歸納為兩種，第一種觀點認為數據生產要素會直接影響其他生產要素的產出效率，與其他生產要素結合會創造更多的價值，而這種價值創造的過程是間接的；第二種觀點認為數據生產要素如同資本、勞動力等生產要素一樣，直接參與社會的生產過程并創造社會財富。然而，有學者認為第二種觀點與馬克思勞動創造價值理論相悖，白暴力、白瑞雪（2019）[6]認為資本、土地等非勞動要素創造價值的理論存在邏輯缺陷和理論困難，而這將導致生產要素的“主體”難以確定以及“貢獻”衡量困難。與此相類似，在討論數據生產要素對經濟增長的貢獻以及數據生產要素參與社會分配等問題時，王勝利、樊悅（2020）[7]批駁了數據生產要素直接創造價值的論述，認為非勞動生產要素是勞動價值創造的條件，數據生產要素作為重要的“自由”資源，其對經濟增長的貢獻在于將自身價值進行了轉移并實現了生產效率的乘數效應，那種數據創造價值是一種顛倒了一般勞動過程和價值增值過程的觀點。由此可見，有關經濟增長的問題永遠是經濟學家討論的永恒話題，而經濟的持續和高質量增長更依賴于生產要素的轉換和升級。從生產要素的投入僅為勞動力的農業社會時代，到以資本、勞動力、土地、技術等多種生產要素投入的工業化時代，生產要素升級對經濟增長的影響不容置疑，很多學者從資本投入、教育投入、勞動力質量、技術創新、土地投入等各個角度對經濟增長的影響進行了討論[8,9,10,11]。然而，生產要素的經濟增長效應僅靠量的積累和增長已經很難對經濟起到刺激作用，當前很多國國家出現經濟增長乏力甚至停滯不前的重要原因，在于人們忽視了生產要素升級引致經濟增長的重要性，一味強調生產要素的一般投入只會導致經濟增長動力的喪失（湯文華，2019）[12]，經濟學家的研究視角也從經濟如何高速增長向經濟如何高質量增長轉變，而如何挖掘新生產要素的創新驅動作用才是擺脫經濟增長乏力的關鍵。

3 數據生產要素與經濟高質量發展：增長效應

數據生產要素是繼勞動力、資本、自然資源等傳統生產要素之后實現經濟增長動能轉換的重要生產要素。數據生產要素與其他生產要素的最大區別在于其具有要素報酬遞增的規律，其對經濟增長質量的影響不僅體現在提高勞動力、資本等生產要素的效率，在改造和滲透傳統生產要素的同時，通過生產要素之間的替代和精準匹配達到資源的最優配置，進而驅動經濟的高質量發展（王娟，2019）[13]。當前，要素配置優化及要素創新下的要素升級觸發新一輪的經濟增長，那么數據生產要素影響經濟高質量增長的內在邏輯及路徑如何？由數字生產要素引致的宏觀經濟、微觀企業的財富增長是否符合熊彼特“創造性破壞”的創新式增長？國內外學者就這些問題從宏觀經濟增長、產業增長和微觀企業運行等方面展開了討論。

從數據生產要素對宏觀經濟增長影響的相關研究來看，一些國外學者的關注點主要在于生產要素的數字化升級能否幫助發展中國家實現趕超戰略以及制約因素。Etoundi，Onana and Olle，etc（2016）[14]認為數字經濟是發展中國家追趕發達國家的新契機，并從人力資本、商品和服務的生產、產業政策、技術及基礎設施、戰略等方面分析了喀麥隆發展數字經濟的現狀及面臨的挑戰，提出了喀麥隆發展數字經濟的路徑，這對發展中實現國家經濟趕超具有重要的借鑒意義。劉淑春（2019）[15]通過對比全球主要國家數字經濟戰略的圖譜后發現，數據生產要素對經濟增長的影響具有不受空間限制的特征，當前各國已經將數字經濟上升到技術創新、產業升級、經濟轉型的重要戰略高度。數據生產要素是數字技術與經濟深度融合并催生出的產物，荊文君、孫寶文（2019）[16]認為數據生產要素促進經濟增長的微觀機理在于互聯網、大數據、云計算等技術形成了經濟增長所需的規模效應和長尾效應，通過信息匹配降低決策成本，通過供需對價格的影響形成經濟的均衡增長，并通過加速知識擴散來推動創新加速。在此基礎上，劉平峰、張旺（2020）[17]討論了數字技術賦能實體經濟并提高全要素生產率的路徑，他們認為數字技術與實體經濟加速融合的過程中會對傳統生產要素進行優化和賦能，資本賦能型技術和勞動賦能型技術是數字技術賦能資本和勞動力的產物，而數字技術賦能全要素生產率的路徑在于當數字技術與勞動力、資本等生產要素結合時，將會產生數字技術偏向效應、要素配置偏向效應以及數字技術偏向與要素配置偏向的交互效應。然而，數據生產要素的經濟增長效應也會受到一些制約因素的影響，我們在討論數據生產要素對宏觀經濟的影響不受空間局限的同時，模糊的地理界線也將使數字經濟的全球化規則制定（Guillaume and Kevin. Etc，2020）、政府在稅收政策的制定（Maya. Etc，2018）、政府投資及勞工保護（Valentina and Giuliano. Etc，2020）等方面面臨挑戰[18,19,20]，受于篇幅限制，本文在此不再贅述。

從數據生產要素對產業增長影響的相關研究來看，數據生產要素影響產業增長的本質在于基于互聯網的跨行業融合，數據作為一種新的生產要素不同于傳統生產要素的重要特征在于流動性的差異，不同生產要素的流動性不同，其對價值創造過程的影響也不同。數據的生產要素化過程，不僅具有其他生產要素所不具備的高流動性，其強大的資源整合能力可以整合資本、技術、勞動力等生產要素（劉玉奇、王強，2019）[21]，并對產業發展帶來深遠的影響。有關數據生產要素的產業研究多集中在工業領域，其研究結論主要有三點，一是數據生產要素推動了工業發展模式的變革，使中國制造業向全球價值鏈的高端位置延伸。數字生產要素通過與制造業融合，能夠增加制造業企業的共享能力、服務能力和柔性能力，進而實現制造業企業從價值鏈的低端向價值鏈高端的攀升；二是工業發展在數字變革的推動下形成了新的制造模式，個性化定制、網絡協同制造等成為數字經濟下中國工業高質量發展模式的重要探索（曹正勇，2018）[22]。現有企業的生產制造通過與數字技術結合，不斷催生演進出新的商業模式，如家具品牌商品宅配的制造流程就是借助數字技術賦能大規模定制，通過依托大數據與云計算等數字技術，企業更容易捕捉消費者的消費心理和個性需求，進而依托數據資源進行個性化的生產（周文輝等，2017）[23]。三是數據生產要素有利于制造業產業結構的優化升級。在數字經濟時代，數據作為一種高流通要素介入產業體系將會強化產業的數字化進程，數字化的介入將打破產業集聚的空間效應，推動產業的上下游環節對企業的各個生產環節進行梳理，并開展一系列的創新和應用來推動企業的數字化轉型（劉玉奇、王強，2019）[21]。由此可見，數據生產要素在對資本、勞動力等傳統生產要素進行替代和滲透的作用下賦能產業，從而提升產業的生產效率。那么數字技術在重構傳統生產要素并催生出數據生產要素的情況下，數字生產要素的技術賦能是否會影響制造業的全要素生產率呢？劉平峰、張旺（2020）[17]認為在數字技術賦能資本和勞動力等生產要素的前提下，制造業的資本勞動替代彈性為0.763，數字技術對制造業全要素生產率增長的貢獻為4.1%。值得關注的是，數據生產要素對不同產業的驅動勢必存在一定的差異性。根據相關統計，我國2016年數字經濟占農業、制造業和服務業的比重分別為6.2%、17%和29.6%，數據生產要素對服務業的滲透能力高于制造業和農業，制造業服務化將是未來制造業的轉型趨勢（趙西三，2017）[24]。然而，當前學者對數據生產要素在產業領域的研究多關注工業企業，在農業和服務業領域的相關研究較少，僅有少數學者對數據生產要素在商貿流通業的影響進行了分析。俞彤暉、陳斐（2020）[25]認為受數字經濟的約束，商貿流通業面臨著多種角色的轉變，商貿物流在規模經濟質變拐點、消費需求加速變革以及數字技術等新生產方式興起的核心驅動力下，物流智慧化轉型將成為物流產業高質量發展的核心目標。因此，有關數據生產要素的產業研究領域值得進一步拓展。

從數據生產要素對微觀企業運行的影響來看，以數據生產要素為依托推動企業在生產、分配、交換、消費等環節的生產效率和質量的提升，是企業由粗放式增長向高質量增長的關鍵。國外有關數據生產要素對企業影響的研究起步于互聯網經濟，Hartman，Sifonis and Kadir（2000）提出企業管理層對數字經濟的領導、政府為企業提供的數字資源和營商環境，企業在適應數字化變革過程中的能力、企業的信息技術基礎設施及軟硬件技術是企業在互聯網經濟中成功的四大變革因素。Clark D.N（2002）[26]在此研究基礎上，設立了衡量國家數字經濟適應能力的指標體系，為研究一國數字經濟的發展水平提供了研究方法，并據此進一步對新西蘭制造業、商業服務業、教育、零售業、旅游業、交通及物流業的數字經濟適應能力進行了分析，這為研究企業數字經濟適應能力與企業績效之間的關系提供了思路。Thompson等（2013）認為數據生產要素對生產者的顯著影響在于提高生產者的創新能力，其原因在于數字經濟實現了生產要素的數字化，大數據及人工智能技術的應用縮短了供應鏈長度，提升了供應鏈效率，節省了企業成本，提高了企業盈利能力，而盈利能力的提升可以激勵企業釋放出更多閑置資源，以用于自主研發等創新活動。溫珺等（2019）[27]認為數字經濟對創新能力提升的路徑，主要在于產業經濟的數字化。數據生產要素構建了生產者和消費者溝通的橋梁，消費者通過直接反饋需求以及參與企業產品開發的過程，在提升企業創新能力的同時，提高了產品開發的成功率。

以國內知名電商蛋糕品牌幸福西餅為例，始終堅持“百分百新鮮制作”和2小時配送。幸福西餅借助云計算從品質、物流、倉儲、銷售多方位來實現數字化變革，幸福西餅從不用隔夜原料制作蛋糕。線下門店、線上商城、配送中心全部實現在線物料申請提單與跟進，訂單平臺統一查詢管理，員工次日早晨就能收到當天所需物料。為保證兩小時新鮮送達，幸福西餅采用中央工廠帶小型的衛星工廠運作。總倉對分倉的分布式調撥一步到位，無需二次錄入，貨在途中即知所有貨物明細，協作流暢，操作便捷。為保證全國合作伙伴食品品質，幸福西餅依靠供應鏈進行標準化對比分析，每賣100份蛋糕，需要多少面粉、雞蛋和水果，當物流信息不符標準時，系統及時報警。讓員工從原先海量的單據中解放出來，從更高層次看待自己的工作，生成分析報表幫助員工解決日常工作中未發現的問題，并通過與粉絲深度互動，增加粉絲黏性，為線上銷售引流，通過多渠道營銷，開展私域、社群運營消費場景搭建，來提高產品的復購率，同時在與用戶深度交流中明確用戶真正需求，精準規劃業務未來發展。可見，數字技術與實體經濟的結合將實現傳統生產要素的數字化，大數據、人工智能等技術的應用將提高生產要素的效率，進而達到數字生產要素促進實體經濟增長的作用。

4 數據生產要素與經濟高質量發展：分配效應

數據生產要素在參與經濟增長的過程中，按照生產要素貢獻參與生產分配是對馬克思主義經濟學理論的重大創新。作為一種新的經濟形態，數字技術在三次產業中的廣泛滲透，使得生產要素能夠在短時間內突破時空限制，數據生產要素通過改變要素投入結構并實現經濟高質量增長。數據生產要素在與資本、勞動力等生產要素結合的過程中，其資源配置、滲透融合及產業協同效應極大地提高了要素生產率，成為推進產業結構調整和實現經濟可持續發展的強大力量（裴長洪等，2018）[3]。當前，數據生產要素已經成為推動社會經濟深刻變革的關鍵生產要素，根據研究機構的研究結論①，中國數字經濟規模在2018年的GDP比重為34.8%，總產業規模達到31.3萬億元，其中在長三角、珠三角等地區數字經濟化規模較好，吸納就業1.91億個，數字經濟成為各產業轉型吸納勞動力的重要力量。因此，當數字滲透到社會生產的各個領域，并成為生產的關鍵環節和重要支撐時，數字作為生產要素參與社會的生產分配則成為必然。對數據生產要素配置問題的研究，一是應關注數據生產要素市場的價值化，這是數據生產要素實現市場化配置的關鍵所在；二是統一數據生產要素市場的構建，這是數據生產要素的跨區域流動的基礎。

首先，從數據生產要素的價值研究來看,數據資源本身并不產生價值，數據價值的實現是馬克思資本論中從商品到資本的“驚險一躍”。根據相關機構的研究結論②，中國大數據產生量將從2018年的7.6ZB增加到2025年的48.6ZB，數據交易將呈爆發式增長，數據生產要素的價值釋放是推動數據成為經濟高質量增長的新動能。在數據生產要素成為國家重要戰略資源的情況下，對數據生產要素的價值評估是數據生產要素參與要素分配的前提。然而，當前數據生產要素仍面臨“數據孤島”的困境，有關于數據生產要素的產權界定、數據生產要素的市場定價、數據生產要素的供給和需求、數據要素市場的治理、數據生產要素的配置等市場化問題仍不明晰（王芳，2020）[28]。激發數據生產要素從資源到資本的轉變需要在數據的交易和流通中實現，從數據生產要素自身價值衡量來看，經過整理、清洗、分析、可視化后的原始數據將如同貨幣或貴金屬一樣成為數據資產。李永紅、張淑雯（2018）[29]從數據數量與數據質量以及數據分析能力兩個維度對數據資產的評估方法和模型進行了構建，這為數據資產的價值評估和交易提供了新的思路。此外，生產要素的價值主要通過企業內部優化、數據業務商業化及數據交易產業化來實現（方元欣、郭驍然，2020）[30]，數據生產要素的零邊際成本、高流動性特征還有利于重構流動性弱的生產要素，傳統企業與數據生產要素結合進而指導生產、銷售、零售、物流等生產環節向智慧生產、智慧零售、智慧供應鏈方向發展。從本質來看，數據生產要素的高流通性是其參與企業資源配置的重要特征，在傳統生產要素受制于地理、空間、硬件設施等因素時，數據生產要素卻通過贏家通吃、跨界競爭、長尾市場等效應，參與大數據時代的資源配置（劉玉奇、王強，2019）[21]。然而，數據生產要素參與市場配置仍存在諸多阻礙和制約。數據生產要素雖具備價值屬性和資產屬性，但因數據要素價值轉化受技術手段、價值評估體系等諸多因素的影響，數據要素的在交易市場上交易的效率較低，這將制約數據要素交易的規模和范圍，并降低數據生產要素市場化配置效率的重要原因（張享維，2020）[31]。

其次，如何構建統一的數據要素市場，實現數據生產要素的跨域流通是當前值得考慮的問題。王建冬、于施洋等（2020）[32]認為數據生產要素的自由流動受區域基礎設施、能源及算力等因素的影響，中國區域間數據要素資源整體上存在“西部過剩，東部不足”的不平衡局面，在信息基礎設施完善的基礎上重構數據產業鏈是實現數據生產要素跨域流動和均衡發展的路徑。要素的跨域流動不僅涉及到不同地理區域之間的數據要素流動，同時涉及到政企之間的數據要素流通。然而，當前中國的政府數據開放剛剛起步，企業出于隱私保護或商業利益的維護等問題，想政府開放數據的意愿較低（于施洋等，2020）[33]，這導致政企之間的數據對接困難，數據資源共享的壁壘仍然難以打破。

數字生產要素參與企業資源配置的一個典型案例就是“淘富成真”開放式創新平臺的建立，其商業模式將各異質性企業的生產制造、研發設計、云計算和銷售等核心能力進行融合，數字生產要素的流動促使傳統縱向一體化的企業向外部創新平臺演化，“淘富成真”平臺運作的項目由創業者提供最初的想法，通過創新平臺募集資金，并由富士康等工廠進行樣品生產和設計，通過阿里云計算鏈接銷售端從而形成創業閉環，從而降低產品孵化的失敗率。可見，基于數字生態的創新和互聯網平臺，通過匹配歷史數據和即時數據、虛擬世界和現實世界，從而提高企業的資源配置能力。

5 結論與展望

中國要素市場的發展仍處于起步階段，對數字經濟和數字生產要素的研究是當前學者關注的熱點話題，通過梳理和分析有關數據生產要素的經濟學概念、數據生產要素與經濟增長以及數據生產要素與生產分配等相關問題的研究后發現，當前仍有很多有關數據生產要素與經濟高質量增長的問題值得深入開展。

首先，從有關數字生產要素的理論性問題來看，數據生產要素雖然屬于經濟學有關生產要素的理論范疇，但數據生產要素具有非排他性、規模經濟性、可再生性、強滲透性等區別于傳統生產要素的特征，針對數據生產要素的市場化行為也需要新的理論解釋。當前，學者有關數據生產要素是數字經濟的第一生產要素已達成共識，然而對數據生產要素的界定范圍仍存在一定的分歧,尚未形成數字經濟核算的統一口徑，探索以數據生產要素為關鍵生產要素的生產力研究尚處于起步階段。

其次，從探索數據生產要素推動數字經濟發展的機理研究來看，數字生產要素成為關鍵生產要素是社會生產關系演進的結果，數據生產要素微觀層面對經濟產生了深刻的影響，然而當前有關影響數字生產要素供給與需求的因素、數字生產要素的流動性、數字生產要素的定價、數字生產要素與其他生產要素的作用機理、數字生產要素參與生產以及對生產函數的貢獻、數字生產要素的外部性等經濟學問題的研究仍不夠清晰、不夠深入，而這些理論性問題是開展數字經濟相關研究的基礎。

再次，從數據生產要素影響宏觀經濟發展的相關研究來看，數據生產要素通過滲透作用，在提高全要素生產率的基礎上實現經濟的內涵式增長。然而，對比國內外學者有關數字經濟發展水平的研究來看，數字經濟發展水平在區域間存在一定的差異性，有學者雖然分析了數字技術對區域經濟的影響的差異性，且得出了數字技術在經濟越發達的地區帶來的邊際效應也越高的結論，但有關數據生產要素對區域經影響差異性的相關問題并沒有展開討論，對各區域經濟發展規模以及均衡性等問題的探討，尚為缺乏。

最后，從數據生產要素的收入分配問題來看，當生產要素參與到生產過程并產生價值時就可以按照貢獻度參與分配。然而，當前有關數據生產要素的資產界定和價值評估問題仍是制約其參與要素貢獻分配的重要因素，雖有學者在理論上提出了采用收益法、成本法、市場法等來衡量數據生產要素的價值，但由于數據生產要素具有非物質形態、可復制性等特征，對數據生產要素的價值評估仍處于經濟學家的理論模型構建階段。當一種生產要素的價值難以衡量時，這將在很大程度上影響生產要素參與分配的過程。因此，如何將數據生產要素的價值嵌入生產函數，并能有效構建和評估數據生產要素的價值，這是研究數據生產要素收入分配問題的重要前提。

①中國通信產業研究院發布的《中國數字經濟發展與就業白皮書（2019）》認為，中國數字經濟2018年的數字產業化和產業數字化的規模分別為6.4萬億和24.9萬億。

②智研咨詢發布的《2020-2026年中國大數據行業市場現狀調研及投資前景研究報告》。

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Data Production Factors and High Quality Economic Development: Research Progress and Review

WANG Yunxia1, DUAN Jiexin2

（,）

When data production factors become the key production factors to promote the digital economy era, the research on data production factors and high-quality economic growth will become a hot topic. This paper aims to reveal the connotation of data production factors, explore their path in affecting high-quality economic growth, and point out their research direction in the future. The study found that the current relevant research on data production factors and high-quality economic growth is still in the exploratory stage. There are still some differences on the definition of data production factors. The relevant research on the mechanism of digital production factors affecting economic growth and the value measurement of data production factors is still not clear. These problems await further discussion.

data production factors; high quality; economic growth; income distribution; research review

F061.2

A

1672-0318（2021）06-0007-08

10.13899/j.cnki.szptxb.2021.06.002

2021-06-11

廣東省教育廳思想政治教育課題“數字經濟時代大學生網絡消費需求實證研究”（2020GXSZ089）。

王云霞，女，山西長治人，深圳技術大學副教授，研究方向為數字經濟、流通經濟。

段杰鑫，男，山西運城人，深圳職業技術學院副教授，研究方向為大數據。

（責任編輯：鄧耀彩）