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关于本刊
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数据越多越好吗——对数据要素报酬性质的跨学科分析
摘要: | 流行的观点认为数据是新的高级生产要素,具有强大的规模经济、范围经济和数据网络效应,是报酬递增的。但这既不完全符合产业事实,也不完全符合经济规律,是一个亟需辩论也正在辩论的命题。本文以经济学分析为主线,辅以管理学、信息系统和数据工程科学等多学科的理论和证据,对数据要素报酬性质的基本原理、影响机制、情境证据等进行跨学科分析。研究发现,数据要素报酬性质是状态依赖的,在不同领域、不同技术和不同制度条件下,数据的报酬性质是不同的,既可能递增,也可能递减,还可能不变,需具体情境具体分析。为此,本文回到要素报酬性质决定的根源处,归纳了数据价值创造全过程中影响数据要素报酬性质的五类因素:数据质量、数据参与生产的规模报酬、数据的外部经济、数据驱动的学习效应、数据生产力和产品价值的质量阶梯,并在理论上推导了它们影响数据要素报酬性质的机制,得出了五个待检验的实证命题。在此基础上,本文构建了一个分析具体情境中数据要素报酬性质的综合框架,结合实证证据,确定了当前代表性情境中的数据要素报酬性质。本文提出的综合框架和结论对于未来研究数据如何影响企业战略、产业组织、竞争监管与经济均衡等问题具有基础支撑和重要启示作用。 |
作者: | 王超贤,张伟东,颜 蒙 |
期刊: | 中国工业经济 |
年.期:页码 | 2022.7:44-64 |
关键词: | 数据要素; 要素报酬; 报酬递增; 数据学习效应; 数据网络效应 |
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