数据要素对金融市场信息有效性的影响:一个理论分析框架

随着数字经济时代的加速到来，数据被视为一种基础性的生产要素，并在企业生产决策过程中发挥着愈来愈重要的作用。数据驱动决策正深刻改变企业生产模式，而这种改变也将重塑金融市场微观结构。文章在梳理数据要素相关研究的文献基础上，理论探究数据要素对金融市场信息有效性的影响机制与传导路径。首先将数据要素引入传统生产函数，刻画数据要素对企业投资决策的优化作用，厘清数据要素在企业投资决策与股价之间信息反馈的作用机理；其次基于信息反馈引发多重均衡的视角，探索数据要素在不同均衡状态下对金融市场信息有效性的多重传导路径，进一步将单一企业拓展至相关联的多个企业，明确数据要素在多个企业间的溢出效应；最后针对劣均衡状态可能导致的经济后果提出了未来拓展方向。     

论有偿使用制度推动公共数据开放发展

数据是数字经济时代重要的资源，公共数据是中国规模最大、覆盖范围最广的数据类型。有效利用公共数据能产生巨大的商业价值和社会价值，推动数字经济发展。目前，中国公共数据开放发展迅速，但仍存在诸多问题。在文献基础上，基于辩证法发展观视角，结合中国公共数据开放实践现状，指出地方政府积极性不足是阻碍中国公共数据开放的主要因素。在此基础上，提出建立公共数据有偿使用制度能够有效调动地方政府积极性，并对建立公共数据有偿使用制度的争论进行了回应。据此建议：建立公共数据分级制度，为公共数据有偿使用制度奠定基础；建立公共数据有偿使用制度，合理分配公共数据收益；建立数据要素市场供给体系，推动数据要素市场供给多元化；完善数据要素市场监管机制，建立数据要素市场价格调节机制。     

数字经济对我国区域发展格局的影响

数字经济在我国经济总量中的权重日益加大，数据的生产要素性在产业发展中不断得到论证。由于产业布局、经济基础的差异，数据要素在区域经济发展中的贡献差距较大。借助熵值法、主成分分析法和全局空间自相关分析，运用两套指标体系分别测度2008年—2013年、2013年—2020年的数据要素对区域经济发展水平的影响，研究结果表明：数据要素介入前后支撑我国区域经济增长的要素发生了较大变化，但是阻碍因素变化较小；各地区把握数字经济发展机遇的敏锐性与经济发展基础呈现正相关关系；东部地区、核心城市在区域发展格局中的权重进一步加大；城市群中心化格局正在取代四大区域板块分布格局成为我国区域发展格局的主导。     

公共数据开放与价值利用的制度建构

当前，数字经济已经成为经济高质量发展的新动能，而作为数字经济发展的原动力，激活数据要素潜能、释放数据要素价值亦成为推动数字经济发展的关键举措。然而，从数据要素市场化建设的现实需求和实践积累上来看，以公共数据开放为抓手推动中国数据基础制度的构建与完善已经成为加快释放数据要素价值的必然选择。但目前，中国数据要素市场建设仍处于起步阶段，公共数据开放仍面临数据可用性较低，底层基础能力不完善，产品和服务单一，市场生态薄弱等问题，无法有效支撑公共数据开放中的数据高效率调用以及深层次开发和利用。所以，需立足中国数据要素市场化建设及公共数据利用的实际情况，考察国际公共数据开放的制度实践，以探索数字经济下的公共数据开放利用的制度体系构建。     

数字经济背景下的数据治理模式研究与应用

数字经济时代，数据要素已然成为当前深化发展的新型生产要素和核心引擎。然而，随着数据存在的采集难、存储难、共享难等问题日益严峻，如何对数据全生命周期进行有效治理成为各领域数据价值化体现的重要前提。以区块链技术为核心的新一代信息技术的出现，为数字经济下数据治理模式提供新思路、新路径。基于此，针对数据治理的问题和需求，基于区块链、人工智能等新兴信息技术，构建了数字经济背景下的数据治理框架与模式并在疫情防控中进行应用，能够为数据治理提供理论与实践价值。     

数字经济时代数据生产要素化的经济分析

继农业经济时代、工业经济时代之后,人类已进入数字经济时代,数据成为继土地、劳动、资本等之后的又一重要生产要素。数字经济时代,数据生产要素化的原因、难点以及由此产生的数字经济核算问题值得深入研究。研究发现,数据作为数字化的载体,具有非竞争性、边际成本趋近于零和价值存在不确定性等特征;在影响经济增长的机制上,应建立数据要素与其他生产要素的协同联动机制、数据要素的市场化配置机制和反垄断机制。数据所有权的模糊、数据的可复制性和信息悖论导致了数据资产确权、交易和定价的困难。数据生产要素化过程中,数字经济面临统计挑战,传统GDP核算方法会产生GDP规模的漏统计和增速被低估。因此,为了充分发挥数据生产要素的价值,应在个人隐私权益和经济收益之间进行合理取舍;完善数据交易机制设计,解决交易中的信用问题;转变测算思路,通过界定数字经济,识别核算主体和界定产业活动,构建新的数字经济核算体系;引入新兴技术,改善数字经济核算体系,使数据要素成为经济高质量发展的关键推动力。     

数据生产要素的结合机制——互补性资产视角

数据作为生产要素创造的价值备受关注,但目前对数据与其他生产要素的结合机制缺乏明确的解释。本文从互补性资产理论出发,分别探讨数据与技术、资本、劳动生产要素的结合机制。研究表明:在与技术要素的结合上,数据要素的加入能够帮助创新企业更有效地使用互补性资产,从而产生技术创新;在与资本要素的结合上,数据要素的加入降低了企业获取作为生产资源和营销资源的互补性资产的成本,从而产生成本创新;在与劳动要素的结合上,数据要素能够从产品设计和生产方面提升互补性资产的生成效率,从而产生流程创新。最终,数据要素在与核心生产要素的有机结合下,极大促进了数字经济的创新与发展。     

要素市场化配置下数据财产权制度的建构

随着现代信息科技的发展，数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的基本生产要素。数据要素具有无形性、可复制性、衍生性等基本特点，对于数据财产权的界定，不能完全按照传统的理念和方式进行，而应当根据数据的特点进行合理的变通。数据之所以能成为基本的生产要素，是因为其具有承载并提供信息、作为数字产品生产资料和作为数字经济的关键要素的基本效用。通过市场配置数据要素资源，能够不断优化资源配置，使越来越多的资源在优化的配置状态下被利用，提高资源的利用效率，优化市场要素供给。从法律的角度来看，资源市场配置实际上是通过覆盖资源的权利交易实现资源在不同主体之间的分配、组合。由于数据要素市场化配置要以数据产权转移的形式实现，数据产权是数据要素市场化配置的必要前提，数据产权制度安排将直接影响数据要素市场化配置的效果。因此，在法治社会，数据要素市场化配置必然仰赖健全的数据产权法律制度。从市场配置资源的要求出发，数据财产权制度应当使相应的数据产权符合独立性、明晰化和流动性的基本要求。但由于数据要素的特殊性，在数据产权制度的安排上也需要充分考虑数据要素的特点，进行合理的调整和变通。在数据产权制度的建构路径上，应当采...     

数据要素、数据部门与经济增长

本文参照经典的刘易斯二元经济模型范式，通过将数据要素引入生产函数，提出了新二元经济结构理论：在数据要素驱动下，以数据业为核心的数据部门正不断发展壮大。在这一过程中，数据部门持续吸引传统工业部门和农业部门的剩余劳动和剩余资本进入，与传统的工业部门和农业部门形成了“新二元经济结构”，正深刻影响经济社会的发展，并推动着生产生活的数字化进程。本文还对新二元经济结构发展演变的不同阶段进行了分析，研究了新二元经济结构对处于不同发展水平的国家的影响，以及需防范的风险等。     

“数据要素×”赋能制造业：理论逻辑与实现路径

数据要素在工业制造领域具有很大的应用空间,《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》将工业制造作为发挥数据要素乘数效应的重点领域。从理论上看,数据要素在制造业领域的乘数效应发挥,其理论基础是数据化理论、工业互联网理论、数据生态理论、数据驱动决策理论、商业模式创新理论。数据要素赋能制造业,可以从制造业的研发、生产制造与服务能力等流程全面应用数据要素实现,也可以从数据要素为制造业提供模拟、仿真、优化、控制、预测等维度来实现。在政策上,要强化数据文化,推动数据互通、共享、复用;在制造业数据相关的底层技术方面加大研发投入,开发出适用制造业数据开发的通用工具;推动算力、算法、存储等相关配套设施与数据要素协同,支持数据要素相关的数据经纪人、数商、交易服务机构等协同发展,建立健全良好的数据生态;推动建设国家制造业数据中心,完善国家、地方、行业、团体的分级体系,对公共数据、企业数据、个人数据形成区别化的分级分类制度;强化制造业数据的安全保护标准,引导、推动行业协会等社会组织加强数据安全自律,完善数据安全体系建设。     

新型生产要素：数据的生成条件及运行机制研究

数据作为新型生产要素，是数字经济发展的核心战略资源。原始数据经过采集、挖掘、流转、应用等步骤赋能社会生产，实现数据作为生产要素的价值。成熟的技术是前置条件，明确的标准是先导条件，完善的市场是保障条件，深度的融合是应用条件。数据要素在生产、消费、交换、分配等各环节的应用，加速了生产方式的变革，催生了新的消费模式，提高了交换流通效率，并且更加兼顾分配的公平与效率，促进了社会的再生产。数据要素兼具经济性和技术性特征，保障数据作为新型生产要素赋能高质量发展，需要加快数字核心技术攻关，加大数字新基建建设力度，加速完善数据交易市场以及加强数据风险安全防范。     

建设统一数据要素大市场的科学内涵、内在逻辑与政策建议

如何促进数据要素流通、释放数据价值是亟待研究的重大时代课题，建设统一数据要素大市场为破解数据要素流通难题提供了可行方案。从统一大市场的基本内涵和数据要素的特殊属性相结合角度来理解统一数据要素大市场的科学内涵，是指“统一”的数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度和安全治理制度，基于效用敏感性的数据要素“大”生产、基于生态圈的数据要素“大”分工、基于双重信任困境的数据要素“大”流通以及基于场景依赖性的数据要素高“质量”,基于网络效应的“竞争机制”、基于成本结构特性的“供求机制”和基于数据外部性的“价格机制”。从数据要素市场演化的历史逻辑，数据要素助推经济增长、赋能产业资本循环的理论逻辑，塑造国际竞争新优势、建设创新型国家以构建双循环新发展格局的现实逻辑的辩证统一关系出发，建设统一数据要素大市场具有必然性、科学性和必要性。据此建议加强数据基础制度体系建设，消除阻碍数据要素跨部门、跨平台、跨地区流通的壁垒；坚持分层次、分区域逐步推进全国统一数据要素市场建设；完善数据安全治理框架，筑牢数据安全防线。     

数字经济与企业全要素生产率——来自国家级大数据综合试验区的证据

从数据大国到数据强国是我国新时代大数据发展的目标，数据作为一种新型生产要素，其对企业生产效率的影响机理值得深入研究。以2010—2019年283个地级市沪深A股上市公司为研究对象，运用双重差分模型检验了大数据综合试验区试点城市企业全要素生产率的影响效果及其作用机制。研究发现，大数据综合试验区试点政策能够显著提高企业全要素生产率。异质性研究表明，非国有及中小规模企业、成长性及治理水平越高的企业，以及资本密集型和技术密集型的企业全要素生产率在政策实施后提高的更为明显。进一步研究发现，产业数字化转型、融资约束缓解是数字经济政策促进企业全要素生产率提升的两大重要途径，因此，应进一步拓宽大数据综合试验区的政策效果，为实现数字强国战略做好政策保障。     

“数据要素×”背景下大宗商品价格风险监管

随着数字经济时代的到来,大宗商品市场面临诸如价格波动大、供应链不确定性等风险。为研究“数据要素×”背景下大宗商品价格风险监管问题,对大宗商品的关键地位和政策举措、“数据要素×”对大宗商品市场的塑造力、大宗商品交易风险的挑战和前景展望、大宗商品价格风险监测的紧迫性进行分析。研究发现,数据分析和人工智能等新兴技术正在彻底改变中国大宗商品市场,大宗商品面临数据采集、价格数据标签需求、知识图谱构建、风险动态预警等四大核心问题。研究表明,应借助深度学习对多源异构数据进行采集、借助知识元的标引和集成技术建立数据标签、借助数据挖掘等构建知识图谱、借助分级校准建立风险动态预警系统,提高投资者和决策者在大宗商品市场中的风险应对能力。     

发挥“数据要素×”效应的逻辑与路径

近年来,中国数字经济发展取得显著成就,数据成为新型生产要素,国家数据局等部门顺应数字经济发展规律,印发了《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,如何有效释放“数据要素×”效应,成为数字经济高质量发展的关键所在。通过对“数据要素×”概念界定,数据要素乘数效应的微观机理、宏观逻辑的分析,研究数据要素乘数效应的实现路径。研究认为,“数据要素×”实现从连接到协同、使用到复用、叠加到融合的转变,发挥作用的机理是协同优化、复用增效、融合创新;数据供得出、流得动、用得好是发挥乘数效应的基础,数据要素化、场景化和资产化是发挥乘数效应的途径。“数据要素×”要坚持需求牵引,以公共数据应用场景为基础,运用大数据的理论、技术,丰富公共数据价值创造模式;探索企业数据和个人数据多元化供给模式,探索政企数据统一对接与合作机制,建立适应数据特征、符合数据要素价值实现规律的数据资源供给体系;大力培育应用型数商,加快“上云用数赋智”进程,促进数字技术与实体经济的融合,打造数据融合应用典型案例;加强学界和实务界开展联合研究,推动政产学研用协同创新、数据要素基础理论研究创新。     

数据要素乘数效应的内涵与实现逻辑

数据是数字经济时代的关键生产要素,国家高度重视发挥数据要素乘数效应、赋能经济社会发展。基于凯恩斯主义经济学框架分析数据要素乘数效应的内涵,结合数据要素乘数效应的有利条件和制约因素分析其实现逻辑。研究发现,数据要素乘数效应的内涵包括溢出效应和反馈效应两方面,数据要素的开发利用可以提升投资水平、消费水平、供需匹配效率和政府调控能力等,从而实现溢出效应。研究还发现,数据要素开发利用过程中,可以通过干中学不断提高原始数据积累水平、畅通数据流通渠道、提高数据分析能力,从而实现反馈效应。数据要素乘数效应的实现逻辑包括：非竞争性可以使数据要素实现报酬递增和正反馈循环,是数据要素可以发挥乘数效应的根本原因;规模经济、正外部性、干中学效应和生产力跃迁是数据要素发挥乘数效应的有利条件;低数据质量、隐私负外部性、数据共享机会成本、数据安全保护成本等可能制约数据要素发挥乘数效应。研究表明,要促进企业数字化转型,构建跨界融合的数据要素应用生态;加强数商生态体系培育,畅通数据要素流通渠道;完善数据要素安全保护制度和公共服务,培育数据安全风险管理产业生态;以效率和公平为目标,完善数据要素收益分配机制。     

数字经济背景下的反垄断应对:欧盟经验与中国路径

在国际竞争日趋激烈、数字经济迅猛发展、公平竞争成为时代潮流的现实背景下,如何实施反垄断治理,实现公平竞争,是数字经济时代必须破解的课题。随着数字经济的发展,可能引发的垄断典型问题有价格平价协议、算法合谋、拒绝数据开放等。针对这些问题,欧盟形成了一些反垄断经验,包括制定反垄断协议规则、对算法合谋和数据开放进行规制等。借鉴欧盟经验,我国可以从以下路径出发进行反垄断治理:完善数字经济领域竞争政策、建立算法合谋识别机制、明确竞争要素数据的法律地位、加强对数字平台的反垄断监管。     

数字经济、资源错配与城市高质量发展——兼论数据要素流动环境的调节作用

本文探讨了数字经济通过优化资源配置驱动高质量发展的作用机理,基于2011—2021年我国288个地级及以上城市的面板数据,构建综合评价指标体系对数字经济和高质量发展水平进行测算,采用资本和劳动力错配度为中介变量,并以百度新闻高级检索关键词测度城市数据要素规模,进而构建数据要素流动环境指标作为调节变量,在此基础上进行实证分析。结果表明：数字经济能够促进本地区城市高质量发展,而对邻近区域表现为正向溢出效应;机制分析发现,数字经济能够通过降低资本和劳动力错配度提高城市高质量发展水平;在数据要素流动环境调节作用下,数字经济能够缓解资本和劳动力错配,促进城市高质量发展。     

数字经济发展与区域全要素生产率提升——基于长三角城市群的实证研究

以长三角城市群为研究对象,文章首先对数字经济影响区域全要素生产率的机理进行分析并提出了假设;其次,采用主成分分析法和超越对数模型假定的SFA法分别测算城市数字经济发展水平和全要素生产率,并根据2010—2020年经验数据,在克服模型内生性的基础上展开实证研究。研究显示,数字经济发展能够显著提升全要素生产率,但存在异质性。内在机制检验结果表明,技术创新和人力资本投资是数字经济提升全要素生产率的作用渠道。最后,文章结合实证结果给出数字经济时代提升长三角地区全要素生产率的政策建议。研究将为评估数字经济对全要素生产率的影响效应提供理论支撑和分析视角。     

开源数字经济的创新逻辑:大数据合作资产视角

大数据合作资产是数字经济创新的典型资源要素之一,开源技术构建的大规模数字化生产协作商业生态,构成数字经济时代的代表性大数据合作资产.广义的大数据合作资产可以定义为:拥有数据要素的各方在数字化服务交互中成为能够被另外一方所拥有和利用的,并能创造当前或未来经济收益或社会收益的数字化资产.开源大数据合作资产是全球技术开发者围绕特定技术任务,遵守开源许可证协议,在分布式协作中形成的一种广义大数据合作资产.基于开源商业生态,开源数字经济的创新逻辑包括:民主化创新逻辑,领先用户逻辑,数字化协作逻辑和适应性创新逻辑.开源数字经济的研究尚处于初期,开源生态理论是开源数字经济研究的核心,未来研究方向包括:开源生态的开源策略选择——开源策略基础理论;开源生态的协作规则设计——开源协议设计的基础理论;开源生态的治理创新——开源平台的数字化治理;开源生态的可持续机制——知识产权策略及关键技术研究.本文提出的开源数字经济这一新的研究领域,对数字经济的理论创新具有启发价值.