徐翔，赵墨非：《数据资本与经济增长路径》

《经济研究》

2020年第10期，38-54。

作者简介：

徐翔，经济学博士，中央财经大学经济学院副教授，硕士生导师，国民经济系副系主任，中央财经大学中国互联网经济研究院研究员。2010年获清华大学经济管理学院经济学学士学位，2015年获清华大学经济管理学院应用经济学博士学位，期间曾赴美国哈佛大学费正清中国研究中心访问学习（2013-2014）。2017-2018年任美国斯坦福大学胡佛研究所国家研究员。主要研究领域：经济结构，数据经济，民生与消费。在China Economic Review，Singapore Economic Review，International Finance等英文期刊发表英文论文多篇，在《经济研究》《金融研究》《经济学动态》等国内一流经济学刊物发表论文十余篇，主持国家社会科学基金、国际统计局重大统计专项等多项课题。

内容概要：

本文将数据资本定义为：以现代信息网络和各类型数据库为重要载体，有效利用信息通信技术（以下简称ICT）的，生产要素化的数据。与传统物质资本和ICT资本相比，数据资本通过不同的渠道，以不同的方式进入生产过程和资本积累过程。具体地，数据资本在与ICT资本结合之后，不仅直接作为一种复合生产要素促进经济增长，也可以通过促进企业的生产要素配置间接提升社会生产效率（技术），而后者又尤其表现出两重创新性：其一，生产技术的创新导致生产效率进步；其二，数据处理技术的创新导致从数据到数据资本积累的转化、积累效率进步。考虑到以上两重创新性特征，认清数据资本增长、生产要素数字化和经济增长之间的关系不仅是理论模型上的需要，也是中国经济实现高质量发展的关键。

本文通过构建一个包含数据资本的经济增长理论模型分析数据资本对于经济增长的直接影响和溢出效应。首先，我们构建了数据资本在经济中发挥作用的微观结构。具体来说，我们借鉴产业组织中对企业创新的建模方法，构建模型，分析前文所述的数据资本的两重创新的性质。继而，我们将随机的创新过程平稳化，消除创新模型中企业的随机异质性，为简化后续的宏观水平上内生增长模型的分析做准备。通过分析其极限处的特征，本文发现，平稳化后的创新过程，在生产技术进步和资本积累效率两方面表现出类似于“干中学”的经济效应。之后，我们聚焦供给侧，建立包含数据资本、ICT资本和其他传统生产要素的生产函数，并提供了一个可以用来估算和预测数据资本对于经济增长的溢出效应的估计方程。最后，本文引入家庭部门的偏好选择，建立完整的内生增长框架，并采取数值模拟方法分析均衡下的稳态。

本文有以下三条主要政策建议。第一，结合国际经验和中国实践，加快构建数据资本相关基础统计体系，以成本法为基础统计企业数据资本的流量与存量。第二，充分发挥数据资本在构建中国经济“双循环”新发展格局中的关键作用，在推动“新基建”的过程中重点推动与数据资本相关的基础设施建设，完善数据交易市场的基础性制度安排，并与其他国家展开深入的数据资本合作与共建。第三，加强对于数据资本的产权尤其是使用权和收益权的立法保护，为我国实现长期高质量发展打下坚实的数据基础。

摘要：