从宏观层面来看，经济生产与交易活动产生了大量数据，如果这些数据被充分利用，企业将会更准确地预测市场需求变化，从而更加精准地提供产品与服务。那么一个问题是数据会不会带来规模报酬递增的经济活动？规模报酬递增是说当数据量翻一番时，经济活动会超过翻一番的规模，如果经济活动恰好也翻一番，则是规模报酬不变，如果经济活动增长小于一倍，我们就说规模报酬递减。从短期来看，获取更多数据和利用更多数据可能会产生规模报酬递增的效应。大型企业——比如平台企业，有能力收集海量交易数据和用户行为数据，能够做到准确地预测用户偏好与市场供需变化，精准推送产品与服务，从而提升资源配置效率，推动企业创新与技术进步，这又进一步提升了这些企业的竞争能力，扩大其市场份额。这些更大规模的企业会产生更多的数据，企业利用其数据优势进一步扩大生产规模和市场份额。依此循环，大企业产生了大数据，大数据催生了更大的企业，呈现出规模报酬递增的特征。但是从长期来看，数据的收集、整理与利用带来的边际价值是递减的。试想一下，如果宏观政策与市场环境没有变化，虽然收集的数据愈多，对市场预测越准确，但是随着预测准确性的增加，进一步提升数据预测准确性的空间愈小，因而数据经济可能呈现规模报酬递减的特征。

　　数据经济的发展带来了企业发展模式与特点的变化。短期内规模报酬递增可能会使规模较大的企业变得更大，而规模较小的企业则很难快速成长、追赶上规模较大的企业。从宏观层面来看，企业规模的分布会出现两极化，一极是规模非常大的企业，另一极是规模很小的企业，处于中间规模的企业数量会比较小。数据生产要素的出现对企业竞争策略也会产生影响，数据逐渐成为企业比较优势的一部分，很多企业为用户提供免费数字产品与服务以换取用户使用这些产品和服务产生的数据。一个随之而来的问题是，企业通过不同的方式收集、使用数据，在此之后，企业是通过自身力量来挖掘其数据的价值，还是将其数据作为资产卖给其他企业？从市场交换的角度来看，数据与其他市场交易品一样，只要有人需要这些数据，这些数据就有价值。但是，由于数据具有非竞争性的特点，很多用户可以同时使用相同的数据，同一数据被更多用户使用会导致这些数据带来的边际价值快速下降，因此如何评估某一具体数据的市场价值面临着诸多挑战。当然，如何保证数据真实可靠以及数据的完整性是数据交易的一个重要前提。

　　作者 余昌华 北京大学国家发展研究院长聘副教授

　　【承泽观察·平台经济40评之三十】黄卓：中国金融科技平台创新发展的未来方向

　　在数字经济时代，数据在企业生产经营活动中的作用越来越大，已逐步成为一种重要的生产要素。从数据生产要素的属性来看，数据既是生产技术的一部分也是资本形成的一部分，具有技术和资本双重属性。数据的技术属性体现在企业使用数据以直接提升生产活动的效率。数据的使用和数字化管理有利于提升企业的资源配置效率，比如物流企业通过及时的物流数据，优化仓储空间使用和协调快递投送人员，从而提升运营效率；金融科技的发展增强了金融机构风险管理能力，从而提高了资金利用效率。数据的资本属性体现在数据的市场价值上，比如一些提供数据服务的企业在资本市场上也具有很高的市场价值。与实物资本类似，数据面临着“折旧”损耗，比如企业愿意支付更高的价格获取及时市场信息，而不太愿意为历史数据买单。

　　从数据的用途来看，有些数据被直接用于生产性目的，比如消费者收入、偏好的数据，生产要素价格和使用情况的数据，以及对未来市场预期的数据等等，这些数据的收集与使用有利于企业更好地进行生产经营活动，提高资源配置效率，这部分数据对经济增长是有积极贡献的。但是有些数据的使用具有负外部性，尤其是一些不用于直接生产性目的数据，比如企业使用数据挖掘进行市场营销、广告投放等来占领竞争对手市场份额。优先使用这些数据的企业可能会有先发优势，后进入的企业则需要使用更多的数据来占领市场中的一席之地。但是从社会资源配置的角度来看，这方面的数据使用具有较强的负外部性，从而导致企业过度投资和数据过度收集与过度交易。

文章来源：《经济经纬》 网址: http://www.jjjwzz.cn/zonghexinwen/2022/0902/1357.html