数据生产要素论对经济学理论创新的重要影响
黄凯南 2024-01-16 09:19:08 浏览量:159

习近平总书记强调“要构建以数据为关键要素的数字经济”。党的十八大以来,借助超大规模市场优势、海量数据规模、丰富应用场景和领先的数字基础设施,我国数字经济迅猛发展,当前数字经济占GDP的比重已超过四成。在此实践基础上,结合对未来生产力变革趋势的科学判断,我国高度重视数据驱动的生产力变革,加快构建有利于释放数据生产力的数据基础制度,并将数据列为继土地、劳动力、资本和技术后的第五种生产要素。

将数据视为一种新型生产要素,并不是简单地在生产函数中增加一个与其他生产要素并列的要素变量,也不是简单地将数据作为劳动资料和劳动对象。数据生产要素论蕴含着深刻的理论逻辑和重大的理论命题,会对经济学理论创新与发展产生深远影响,对于加快建构中国自主的经济学知识体系意义重大。

数据生产要素论本身蕴含的理论创新

在经济学说史上,不是所有经济资源都能够被提炼、抽象和归纳为生产要素,生产要素内涵与外延的拓展通常伴随着经济学理论的发展。数据被定义为生产要素,这本身就体现着重要的理论创新:

一是数据要素价值研究方面的理论创新。数据不仅是作为一种生产要素在生产过程中独立发挥作用,还会通过降低信息不对称和优化决策等改变其他生产要素的价值,呈现出倍增效应。通过改变人与人、人与物、物与物之间的连接方式和连接效率,数据还会推动其他生产要素的重新组合,进而改变生产函数,加快推动技术创新。只有深入理解数据要素价值的创造和实现形式,才能准确评估数据价值,数据资产入表才有理论依据。

二是数据要素收益分配方面的理论创新。不同于传统的生产要素,数据除了在生产和交易过程有直接贡献,还对其他生产要素的价值提升以及促进生产函数变革等产生间接贡献,而且数据的生成、加工和经营等过程涉及众多参与主体,这导致数据的收益分配机制与传统要素有所不同,存在较大的理论创新空间。与传统要素边际报酬递减不同,数据要素呈现边际报酬递增的特点,这会改写基于边际报酬不变和递减的传统生产函数。数据要素还具有规模报酬递增的特点,加之机器学习模型的自主进化可能会导致经济活动产生内生波动性和不稳定性,这对传统的经济增长理论和宏观调控理论都提出了严峻挑战,形成了理论创新的空间。

数据生产要素论深化了对新质生产力的理论研究

无论是古典经济学还是新古典经济学的生产要素论,都将价值分配形式等同于价值创造的源泉。马克思批判这种掩盖生产关系的生产要素论,坚持劳动价值论,将生产过程抽象为劳动过程,创造性地提出生产力的三要素,即劳动者、劳动资料和劳动对象。生产力三要素既包含各类在生产过程中发挥重要作用的生产要素,又强调了活劳动是价值的唯一源泉。马克思生产力理论超越了西方经济学基于资本主义生产方式的生产要素论,科学解释了人类不同发展时期社会发展的决定力量和社会价值源泉。马克思指出,“生产力,即生产能力及其生产要素的发展”,生产要素的发展会促进生产力的发展。

习近平总书记在新时代推动东北全面振兴座谈会上创造性地提出“新质生产力”这一重要概念,是对马克思主义生产力理论的重大创新和发展。数据是形成新质生产力的关键要素,数据生产要素论为新质生产力理论的创新与发展提供了重要支撑。首先,新质生产力包含新型生产要素,对新型生产要素的深入研究有助于更加科学地理解新质生产力形成与发展的底层逻辑。其次,数据及其算法通过对劳动者、劳动资料、劳动对象等生产力三要素的质量提升和优化组合、对生产要素的价值提升和配置模式创新以及对技术变革的加速推进等,可以对新质生产力的形成和发展产生系统性影响,对该影响机制和实现路径的深入研究能够进一步推动新质生产力的理论发展。

数据生产要素论拓展了制度经济学的研究视野

与传统生产要素相比,数据具有非排他性、非竞争性、易复制性、非耗费性等特征,数据的生成、加工、使用和经营等活动分散在众多经济主体中,对数据的权利界定及其治理成为理论界关注的重点和难点。

关于数据确权的研究将会推动产权经济学的发展。不同于传统生产要素,数据是否需要确权,学界还没有形成广泛共识。在许多情况下,原始数据是自然生成的,原始数据来源者是否能够拥有原始数据的所有权尚未形成共识。由于原始数据没有劳动附加值,而且数据可以重复使用而不衰竭,不会产生“公地悲剧”,许多学者主张淡化原始数据所有权,这样更有利于数据的流通和使用。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》采用了这种思路,强调探索数据产权结构性分置制度,建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。从数据资源到数据加工再到数据产品,涵盖了数据的劳动生产过程和交易过程,也是数据价值创造和价值实现的过程,数据价值逐步提升,持有权、使用权和经营权各自权利束的具体内容和这三种权利束的关联逻辑还需进行深入研究。此外,淡化数据所有权并不是要回避所有权问题,今后仍需在实践探索的基础上进一步推动数据确权理论研究,加快构建中国特色的数据产权制度理论。

关于数据治理的研究将会推动公司治理、政府治理和市场治理等领域的理论创新。针对个人数据、企业数据和公共数据,在保护个人隐私、反数据垄断和反不正当竞争、维护公共安全等约束条件下,如何构建促进数据高效有序流通和使用的治理体系,这方面还需要更为深入的实践探索和理论研究。大数据及其算法的运用改变了企业的科层边界、企业与市场的边界、供给者与需求者的边界等,这些都对传统的治理理论提出了新的挑战,需要进一步加快相关领域的理论研究,构建中国特色的数据治理理论。

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