数字经济时代新经济学的价值创造理论重构：基于数据要素的价值形成机制与分配逻辑

数字技术正以极快速度发展，全球经济格局从传统工业经济显著转变为数字经济。在此转变过程中，数据要素作为全新的生产要素逐渐成为拉动经济增长的核心动力。由于传统价值理论难以全面解释数字经济中价值形成与分配出现的新特点，所以当下迫切需要重新构建新经济学的价值创造理论。要理解数字经济时代的价值创造，关键在于把握数据要素的价值形成机制与分配逻辑。

数据要素具有非竞争性、可复制性、网络效应等独特特性，这些特性使得其价值创造过程呈现出与传统经济明显不同的规律。在数字经济环境下，数据不仅是生产过程的投入材料，更是价值增值的源头，其价值的实现需要数据采集、处理、分析、应用等全流程环节相互配合。数据要素的价值形成机制涉及数据资源整合、数据技术创新、数据市场完善等多个方面，这些环节共同构成了价值创造的基础路径。

从分配规则角度看，数据要素的参与打破了传统要素间的分配格局，需要重新明确数据所有者、数据处理者、数据使用者之间的权利和责任关系。这样的变化不仅会对企业层面的利润分配产生影响，也会在国家层面影响收入分配结构，产生深远的作用。深入探究数据要素的价值形成机制与分配逻辑，对完善数字经济理论体系、指导实际操作有着重要的意义。它一方面能够揭示数字经济中价值创造的本质规律，为政策的制定提供有力的理论支撑；另一方面能够帮助企业更好地优化数据要素配置，提升企业自身的核心竞争力。

重构新经济学的价值创造理论，不只是对传统经济理论进行补充和完善，更是应对数字经济时代新挑战必不可少的举措。这一研究能够为数字经济的持续发展提供坚实的理论支撑，进而进一步推动经济社会的数字化转型进程。

数字经济时代，价值创造理论重构有两个核心基础，是数据要素的非竞争性和规模报酬递增特性。和传统经济要素比，数据要素非竞争性特征明显。土地、资本等传统要素有排他性和损耗性，一个主体使用时其他主体无法同时使用，且边际产出会逐渐减少，而数据要素不同，其非竞争性体现在两方面，一方面数据能无损耗复制，原始数据使用后数量和质量不会下降，另一方面多个主体能同时使用同一批数据且互相不影响使用效果。要实现这种特性，需要满足两个条件，数据标准化可使不同系统的数据能互相操作，技术兼容性可保障数据跨平台流通更顺畅。

数据要素的非竞争性会直接导致规模报酬递增现象。核心机制可用数学模型说明。假设数据要素投入为$D$，传统要素投入为$K$，产出函数可写成：

这里\(A\)是技术参数，\(\alpha > 1\)表明数据要素有规模报酬递增特性，\(\beta < 1\)表明传统要素边际报酬递减。当数据投入增加时，产出会以更高的比例增长。这种效应的实现依赖网络效应和数据积累的反馈循环，用户增多时数据量会呈指数级增长，算法不断优化能提高数据利用效率，从而慢慢形成“数据 - 算法 - 服务”的正向循环。

这一特性打破了新古典经济学里边际报酬递减的基本假设，为数字经济的增值路径提供了理论支持。在实际应用中，互联网平台采用数据复用的做法很好地体现了这个优势，同一批用户行为数据可同时应用于精准营销、信用评估、产品优化等多个场景，并且数据使用越频繁，创造价值的能力就越强。数据要素的非竞争性和规模报酬递增这两种特性相互叠加，使得数据要素成为数字经济时代价值倍增的关键动力，也为构建新价值分配体系打下了重要基础。

数据要素的资产化与价值确权是数据价值形成机制的核心环节。数据资产化是将原本分散、杂乱无章且无序的原始数据，借助清洗、脱敏、标准化、结构化等一系列技术处理手段，转变为具备可控性、可度量性并且拥有经济应用价值的资产形态。这一过程不只是简单的技术升级，更关键的是数据从资源转变为生产要素的重要节点，为后续的数据价值创造奠定了坚实的物质基础。

技术进步以及市场需求是推动数据资产化的两个主要动力。云计算、人工智能等技术不断发展，极大地提升了数据存储、处理以及分析的能力，使得大规模挖掘数据价值成为了可能。在数字经济时代，企业为了能够进行精准决策、优化自身运营，产生了对数据的需求，这给数据资产化带来了广阔的市场空间以及良好的商业前景。

数据要素的价值实现碰到了确权难题，这成为了价值形成路径上的主要阻碍。数据价值创造通常会涉及多个主体，包括生产者、采集者、处理者、使用者等，主体的多元化导致权属边界从一开始就模糊不清。和传统的实物资产不一样，数据具有非竞争性和可复制性的特点，这使得界定所有权、使用权、收益权变得极为复杂。

目前主流的确权模式存在明显的缺陷。平台企业主导的模式很容易形成数据垄断的局面，进而损害数据来源者的合法权益。政府集中管理的模式可能会因为效率低下、对市场反应迟缓，抑制数据要素的流通以及活力。

为了解决这个问题，基于区块链等技术的分层确权思路成为了重要的探索方向。这种思路主张将数据的所有权、使用权、收益权分开，明确不同权利的归属以及行使规则。数据的所有权可以归属于原始生产者，使用权通过授权许可的方式流转给处理者和使用者，收益权则根据各方的贡献进行合理分配。这种分层确权模式能够在保障数据安全以及个人隐私的前提条件下，为数据要素的流通和价值增值提供清晰且稳定的产权基础，能够有效地激发数据要素市场的发展潜力。

数据要素价值增值具有清晰的阶段性特征，会经历从资源到资产再到资本的演进过程，这个演进过程背后体现的是数字经济时代价值创造的核心逻辑。

在资源阶段，数据处于原始状态，具有海量、分散、结构不固定等特点，其价值潜力隐藏在深处尚未显现出来。若要激活这些数据资源的价值，需要先对其进行采集、清洗和标准化处理，从而将杂乱的信息转变为能够进行分析的有序集合。例如阿里巴巴在电商平台运营过程中积累了数量庞大的用户行为数据，这些数据经过算法筛选以及标签化处理之后，就为后续挖掘价值奠定了基础。

数据资源进一步发展到资产阶段，要实现其价值需满足三个重要条件，分别是明确产权归属、评估经济价值、具备可交易性。此时的数据不仅有了清晰明确的产权，还能够计算出具体的经济价值，可以直接参与到生产经营活动之中。以金融风控方面为例，银行把征信数据与交易记录整合在一起，便能够构建起风控模型，进而将数据资产转化为降低违约风险的实际收益。腾讯旗下的微众银行采用社交数据和支付数据进行交叉验证的方式，能够精准地评估小微企业面临的信用风险，使信贷效率得到了明显的提高。

到了资本阶段，数据要素发生了质的变化，其增值主要通过数据复用和生态协同来达成。数据作为生产要素具备这样一个特点，即不会因为被多次使用而使价值出现损耗，同一批数据能够在不同的场景当中反复进行应用，这种零边际成本的复用特性会让数据价值呈现出指数级增长的态势。与此同时数据资本通过构建产业生态，可以产生价值网络效应。比如腾讯将社交数据与游戏、支付、云计算等多个业务板块相互打通之后，跨业务的数据价值便实现了倍增。从数学的角度来说，数据资本的增值效应能够用公式表示为 $V$t = V0 \times (1+r)^n ，这里面 $V_0$ 代表的是初始价值，$r$ 代表的是复用率，$n$ 代表的是应用场景数。这样一条演进路径改变了传统价值创造理论，把数据从生产工具升级为核心生产要素，为数字经济时代的财富分配提供了全新的参考模式。

这项研究对数字经济时代的价值创造理论进行了系统分析，明确了数据要素在新经济学框架里处于核心位置，还阐释了数据要素价值形成的内在机制。研究表明，数据作为新型生产要素，其价值创造过程和传统生产要素存在明显差异，这些差异具体体现为数据具有非竞争性、边际成本趋近于零、有网络外部性等特点。

从价值形成机制方面来讲，数据要素通过聚合、处理以及应用来实现价值增长，数据要素价值的高低主要由数据的完整性、时效性和相关性来决定。而且数据要素的价值实现很大程度上要依靠算法、算力等配套技术条件，这样就构成了一个“数据 - 算法 - 算力”三位一体的价值创造体系。

在价值分配逻辑方面，数据要素的产权界定和收益分配机制是影响数字经济发展的关键因素。这是因为数据有可复制性和非排他性的特点，所以传统产权理论不能完全适用于数据要素的价值分配。在实际情况中，数据价值分配呈现出平台主导、多方参与的复杂局面，要通过制度创新来协调数据所有者、使用者、处理者之间的利益关系。这种分配机制是否完善，直接关系到数字经济能不能实现包容性增长。

从应用价值的角度去看，本研究构建的理论框架为理解数字经济运行规律提供了新的分析工具。对于企业而言，明确数据要素的价值创造路径能够帮助企业优化资源配置，提升企业的数字竞争力；对于政府部门而言，理清数据要素的分配逻辑有助于政府部门完善数字治理体系，推动数据要素实现市场化配置。特别是在产业数字化和数字产业化的推进过程中，基于数据要素的价值创造理论能够为政策制定和企业决策提供非常重要的参考依据。

在未来的研究当中，需要进一步去探索数据要素价值的量化评估方法，以及不同行业场景中价值分配模式具体的适用情况，通过这样的方式来推动数字经济理论体系不断持续完善。