Full text · 原文
3,774 字
文 | 复旦大学上海数学中心 李骏 王天栋
<br>
《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，我国数据资源规模优势持续扩大，数据资源开发利用活跃度稳步提升，各类主体加快人工智能布局投入，数据要素市场化、价值化进程进一步提速。在数字经济快速发展和数据要素价值日益凸显的背景下，数据要素的生产、存储、计算、流通和应用等各个环节对经济社会发展的乘数效应进一步释放。海量数据资源与人工智能等新一代信息技术深度融合，应用于丰富的现实场景，能够显著地改善传统要素的配置效率，并激发市场活力与社会创新、增强经济发展的韧性与可持续性，为经济增长提供新动能、为国家竞争创造新优势。<br>
一、数据要素多环节协同，驱动经济效率提升<br>
《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，2024年全国数据生产量达41.06泽字节（ZB），同比增长25%；数据存储总量为2.09泽字节（ZB），同比增长20.81%，存储空间利用率61%。数据生产规模的跃升与存储总量的稳步增长，直观展现出数据要素两大基础环节的蓬勃发展态势。数据要素作为数字经济关键生产要素，其价值释放依赖生产、存储、流通三大环节的动态耦合，各环节不仅独立赋能地区经济，更通过协同效应重塑经济增长动力与传导路径。<br>
复旦大学上海数学中心李骏院士团队基于省级面板数据构建的统计模型量化了省际数据流通对经济增长的贡献率。针对2023-2024年度地区GDP变化特征，研究通过多元回归与结构方程模型等方法实现实证分析重要突破：一方面，运用回归模型量化省际数据流通对经济增长的贡献率，揭示数据要素流动对区域经济的拉动作用；另一方面，通过构建结构方程模型，深入剖析数据要素各环节与地区GDP之间的直接效应、间接效应及其传导路径，全面阐释数据生产、存储、流通等环节间的协同作用机制与复杂交互关系（如图1）。<br>
图1：各指标之间的结构方程图
<br>
研究表明，数据生产、存储及交互量均对地区GDP增长有显著正向驱动作用，其中数据交互（流通）环节的促进作用最为突出。结构方程模型显示，数据交互量是数字经济的核心枢纽，既承接数据生产与存储的成果，又推动区域经济发展。<br>
（一）数据生产环节<br>
数据生产是要素价值链的起点，其核心在于将原始信息转化为可用的数据资产。数据资源是数字经济时代的“新石油”。2024年全国数据生产总量的大幅增长，催生数据采集、生成与加工等新兴经济活动，拉动GDP增长；通过两大路径间接赋能经济，一方面生产环节积累的大规模、多样化数据可被上下游产业复用，促进算法优化与模型迭代，数据生产环节通过与其他要素协同，还可以形成复用增效与融合创新的乘数效应，加速新技术、新模式、新业态的产生，并溢出至制造业、农业、服务业等领域为区域经济注入持续创新动能。另一方面，企业通过生产数据实时分析优化运营流程，将传统经验决策升级为数据驱动决策，也可以降低试错成本与资源错配，实现决策和价值创造的优化。<br>
（二）数据存储环节<br>
根据《全国数据资源调查报告（2024年）》，全国数据存储总量呈增长趋势，印证了数据存储环节日益提升的经济影响力。数据存储作为数字经济的重要基石，其基础设施建设与运营深度嵌入传统经济指标。从土地租赁、设备采购到能源消耗，大规模数据中心、云平台的建设运营，不仅直接拉动上下游设备制造、能源、建筑等产业投资，形成显著的固定资产投资效应，更将分散的数据资源转化为可管理的数据资产，催生出存储服务、云计算等增值业务。同时，集中存储与云端托管降低了数据冗余与管理成本，使中小微企业能够以低成本获取存储服务，从而释放更多资金用于研发与市场开拓。而通过统一的存储标准与安全体系建设，也可以提高全社会数据资产的信任度与可用性，进而提升跨行业、跨区域的数据共享意愿，促进数据要素的广泛流动。<br>
（三）数据流通环节<br>
在流通环节，数据作为可交易商品，通过数据交易平台或市场完成定价与流转，直接产生交易规模与服务费收入，纳入第三产业统计范围，拉动服务业增值。数据流通还可以将数据产品推向更多应用场景，形成市场规模效应，进一步带动数据分析、咨询、应用开发等新的服务需求，增加地区服务业产出。随着流通规模扩大，参与主体增多，数据流通效率得到提升，不同数据集间的组合创新得到激发，可以形成正向循环，间接放大数据对产业结构升级的推动作用。<br>
（四）各环节的协同作用与交互关系<br>
数据的生产、存储及流通均对地区经济增长有显著的正向驱动作用，而各个环节的协同与交互将对经济增长产生倍增效应。数据的交互和流通环节是数字经济的核心枢纽，既承接数据生产与存储的成果，又推动区域经济发展。数据交互量的提升可优化要素配置、提高生产效率，进而增加存储需求，推动存储技术创新。同时，各环节之间形成了“流通促生产-生产带存储-存储助流通”的正向循环，数据流通的市场定价反馈指导了生产方向，而生产环节的实时数据采集可以倒逼存储技术升级，存储技术的进步和成本的下降又可以进一步促进交易规模扩大。数据要素三环节的协同作用可以产生指数级的收益，并共同提升经济的抗冲击性，通过持续释放数据要素活力驱动经济效率的提升。随着全国数据资源规模的持续扩容，三大环节间的协同效应将愈发显著，成为推动经济高质量发展的关键引擎。<br>
二、数据要素价值凸显，拉动区域经济增长<br>
在数字化浪潮中，省际数据流通已成为区域经济增长的新动力。作为新型生产要素，数据构建起了区域经济发展的新范式，它通过打破地理边界和重构资源配置规则突破了传统增长模式的物理约束与结构桎梏，实现更加高效的流动同时驱动着产业的协同与创新的扩散，推动了区域经济的稳步增长与经济结构的优化。<br>
（一）突破地理疆界，重构经济空间形态<br>
数据要素的跨域流动改变了“区位决定论”的旧有逻辑。传统经济活动中，地理距离构成了要素流动的天然壁垒，但省际的数据流通可以使不同省域间的经济主体能够在同一“数字大市场”中互动，降低了跨省交易成本与信息搜寻成本，有效地推动了数据要素在更大范围内自由流动，增强了全国一体化市场的深度和广度。同时，信息的不对称往往会加剧区域间的发展不平衡，而省际数据流通通过虚拟空间的零边际成本传输使偏远地区无需物理迁移即可接入发达区域的技术网络与市场体系。这不仅可以将发达地区的产业经验、技术标准及时传递至欠发达地区，促进产业要素逆向扩散和全国的数字化转型，还可以以数据连接消解地理区位的劣势，使每个区域形成基于数据禀赋的特色竞争优势，推动区域经济从非均衡集聚转向分布式协同。利用数据要素的流通，构建跨地理空间的价值交换通道，有助于改变区域分工的地理约束，推动经济空间从“梯度差异”向“网络节点”转型。<br>
（二）消融产业边界，加速区域创新扩散<br>
数据要素的通用性特征，使其成为贯通不同产业的“超级连接器”。在数据流动支持下，金融、物流、能源、制造等传统行业能够与数字产业深度融合，建立“数据+实体”融合发展的新模式，形成以数据为纽带的产业共同体，提高各要素的边际产出率，推动产业链整体价值提升。产业链从垂直整合转向网状互联，还可以创造“1+1>2”的复合价值，推动单一产业数据在跨域流通中发挥出指数级增值效应，使区域经济竞争力日益取决于产业数据的整合能力而非单一产业规模。此外，省际范围的数据集聚与共享能够产生强大的网络效应，数据量越大、数据类型越丰富，对于算法优化和模型训练等的支持就越充分，反过来又可以吸引更多主体参与数据交换，形成良性循环，最终带来产业创新能力倍增。当省域形成数据驱动的创新集群，其技术与经验也能够经由省际数据通道快速外溢至邻近及周边地区，加速产业升级与新兴业态扩散，从而提升整个区域的技术溢出效应与增长潜力。<br>
（三）增强经济韧性，构建抗风险体系<br>
数据要素的跨域配置为区域提供了多元化的需求与供应来源，赋予了区域经济更强的系统弹性。在供给冲击场景中，省际数据流通使产业链关键节点状态实时可视，企业可快速切换备用供应商或调整生产计划；在需求波动情境下，消费数据的跨区域分析助力精准预测市场趋势，避免产能过剩与资源错配。此外，当某一区域遭遇外部冲击时，其经济功能可通过数据迁移由其他节点承接，形成“去中心化”的风险缓冲机制。这种抗风险能力的本质提升，增强了区域经济发展的韧性与可持续性。<br>
三、数据要素驱动经济增长的未来图景<br>
数据要素在推动经济增长中的核心地位日益凸显，但数据要素的价值释放仍面临着如技术层面瓶颈制约要素市场化进程、市场生态呈现区域割裂与规则互斥等一些约束，需要从制度、技术与市场三方面采取综合举措，以系统性思维破解发展桎梏，进一步发挥数据要素效能，助力实现更高质量、更可持续的增长。<br>
展望未来，数据要素将在制度创新与技术突破的双轮驱动下，逐步完成从“资源”到“资产”再到“资本”的价值跃迁，成为可核算、可交易的新型生产要素，推动增长逻辑从“要素堆积”转向“智能协同”，空间形态从“地理约束”升级为“数实融合”，促进算法与算力驱动的全要素生产率质变，形成跨域联动的“数字经济体”。在数据要素的驱动下，经济发展也将在规模持续扩张的同时实现复杂性提升、韧性增强与福祉普惠的均衡发展，为人类社会的可持续发展开辟新路径。<br>
附件：