数据要素参与价值创造的途径——基于广义价值论的一般均衡分析

被引：150

作者：

蔡继明 ^{[1
]}

刘媛 ^{[2
]}

高宏 ^{[1
]}

陈臣 ^{[1
]}

机构：

[1] 清华大学政治经济学研究中心

[2] 首都经济贸易大学经济学院

来源：

管理世界 | 2022年 / 38卷 / 07期

关键词：

数据要素; 广义价值论; 绝对生产力; 综合生产力; 比较生产力;

D O I：

10.19744/j.cnki.11-1235/f.2022.0096

中图分类号：

F49 [信息产业经济];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

数据要素具有虚拟性、非竞争性、非排他性（或部分排他性）、规模报酬递增、正外部性等特征，是经济增长和价值创造的重要源泉。本文基于广义价值论，建立了纳入数据要素的一般均衡分析框架。本文认为，数据要素可以通过数据的初始存量、前期收集处理数据所投入的劳动以及当期在收集处理数据所投入的劳动等3种途径提高绝对生产力，进而通过综合生产力和比较生产力的提升引起价值量的增加。由此表明数据自身、前期物化在数据收集处理中的劳动以及当期用于数据收集处理的活劳动均参与价值创造。同时，数据要素的正外部性特征还能够推动综合生产力提升，并进一步增强消费—生产者的比较优势。

引用

页码：108 / 121

页数：14

共 48 条

[11] 从狭义价值论到广义价值论[M]. 商务印书馆 , 蔡继明, 2022
[12] 从狭义价值论到广义价值论[M]. 格致出版社 , 蔡继明, 2009
[13] Knowledge Accumulation, Privacy, and Growth in a Data Economy[J] . Cong Lin William,Xie Danxia,Zhang Longtian.Management Science . 2021
[14] Nonrivalry and the Economics of Data
Jones, Charles, I
Tonetti, Christopher
[J]. AMERICAN ECONOMIC REVIEW, 2020, 110 (09) : 2819 - 2858
[15] Assessing the impact of big data on firm innovation performance: Big data is not always better data[J] . Maryam Ghasemaghaei,Goran Calic.Journal of Business Research . 2020 (C)
[16] Data flows and the digital economy: information as a mobile factor of production[J] . Milton Mueller,Karl Grindal.Digital Policy, Regulation and Governance . 2019 (1)
[17] Technological revolutions and techno-economic paradigms
Perez, Carlota
[J]. CAMBRIDGE JOURNAL OF ECONOMICS, 2010, 34 (01) : 185 - 202
[18] ENDOGENOUS TECHNOLOGICAL-CHANGE
ROMER, PM
[J]. JOURNAL OF POLITICAL ECONOMY, 1990, 98 (05) : S71 - S102
[19] 数据要素:主要特征、推动效应及发展路径
戴双兴
[J]. 马克思主义与现实, 2020, (06) : 171 - 177
[20] 数据要素经济增长倍增机制及治理体系
唐要家
唐春晖
[J]. 人文杂志, 2020, (11) : 83 - 92

← 1 2 3 4 5 →