生产要素理论新论——兼论数据要素的共性和特性

于 立 王建林

内容提要：新经济下的生产要素已经不局限于传统的劳动、资本和土地，数据已然成为数字经济的核心生产要素。以往的经济学对此讨论不多，且存在不少似是而非的观点。本文从生产要素理论入手，重新界定包括数字要素的生产要素基本概念，总结生产要素优化配置规律，分析生产要素贡献评价中的难题与误区，最后讨论数据要素的特点及相关政策问题。本文的主旨是针对生产要素理论面临的新问题，尝试给出新的理论解释，及时推动生产要素理论的发展。

一、问题提出

中共十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》(后文简称《决定》)中，有许多关于生产要素的重要提法和要求。例如，“推进要素市场制度建设，实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平”“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。2020年3月，又专门发布《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(后文简称《意见》)，提出土地、劳动、资本、技术、数据五个要素领域的改革方向。这些重要内容对经济学中生产要素理论提出了新要求，具有非常重要的理论价值和现实意义。但是应该承认，与此有关的经济学概念却并不够清晰，甚至有些似是而非，特别是数据要素本身和数据要素与其他要素的相互作用面临着不少未解的经济学新问题。

第一，新经济下，生产要素不再限于劳动、资本、土地等，随着新一代互联网和信息技术的发展，数据作为一种强大的生产要素进入到经济活动，必然对资源配置效率产生重大影响。而在人类经济社会发展经历了农业经济、工业经济等形态后，数字经济正逐步成为主导，各种生产要素的重要性排序也必然随之变化。

第二，生产函数理论是讨论生产要素的作用及其相互关系的经济学理论，生产要素优化配置包括要素投入比例优化和生产成果合理分配两个方面。目前的生产要素理论落后于现实经济的发展，更缺少对数据要素的深入讨论。当数据要素纳入生产函数中时，不仅自身会影响生产函数，而且会影响其他生产要素，进而改变生产函数的形式和作用。这些改变会产生新的生产函数关系，也对市场配置资源产生新的且更为复杂的作用。

第三，就经济现实而言，由于存在这样或那样的原因，如垄断和外部性等，市场经济需要恰当而有效的竞争政策干预。任何生产要素都避不开竞争和垄断问题，但数据要素与其他要素之间的交互作用更为复杂，因而更需要用有效的竞争政策来调整市场配置生产要素资源，以及客观评价要素贡献分配中可能存在的效率失真和公平失范。

第四，不同于传统生产要素，数据要素还存在产权主体模糊、量度指标有待规范、分类标准有待建立等具体技术性难题，如何就这些技术性难题制定合适的竞争政策也面临不少挑战。

二、生产要素理论的基本概念与新问题

生产要素理论涉及的基本概念主要包括生产要素/产出产品、中间投入/中间产品、最终产品/最终消费、私用品/共用品、公用品/共享品等。为了进一步讨论的需要，首先对这些概念进行梳理。

(1)生产要素/产出产品(production factors/output products)。生产要素是指投入生产过程的投入品，它本身就是上一生产阶段或生产过程的产品。要素与产品二者间没有截然的区别，完全取决于是否进入下个生产过程。生产要素总是相对于最终消费而言，因此也可以说，非最终消费的产品都属于生产要素。

(2)中间投入/中间产品(intermediate inputs/intermediate outputs)。不进入最终消费的产品就是中间产品，同时也是再次进行新生产活动的中间投入要素。借助投入-产出模型或产业链理论对此可得出很好的解释(1)从人口再生产的角度看，进入最终消费的最终产品也是广义的“生产要素”，更是要素之要素。。

(3)最终产品/最终消费(final products/final consumption)。进入最终消费的产品才是最终产品。但要注意的是，对GDP核算而言，D(domestic)指国内，所以出口品(货物和服务)，不论到他国是否作为生产要素使用都视作本国的最终产品，但在他国可能仍是中间投入要素。同理，进口品中既包括中间投入(生产要素)，也可能包括最终消费品。这也是后文评论的“三驾马车”说法中，把净出口(定义是出口额减进口额)视为经济增长要素的模糊之处。

(4)私用品/共用品(private goods/public goods)。既“争用”又“限用”的物品和服务为“私用品”。反之，既“不争用”也“不限用”的是“共用品”。这种分类与所有权无直接关系，也可以发生转变，比如国防属于“共用品”，但可以从私营企业采购武器(原本为“私用品”)；政府或慈善机构免费提供的救灾品(原本为“公用品”)到了个人手中就变成了“私用品”。

(5)公用品/共享品(common goods/club goods)。“争用”但“不限用”的是“公用品”，容易导致“公地悲剧”。“非争用”但“可限用”的属于“共享品”，但如果“限用不当”，既可能出现限用不足导致的“准公地悲剧”(tragedy of quasi-commons)，也可能出现限用过度导致的“反公地悲剧”(tragedy of anti-commons)。

经济学中，对全部生产要素(或生产产品)可做如图所示的基本分类(2)这种四分法早已有之，主要应该归功于萨缪尔森(Samuelson，1964)[1]，对生产要素和生产产品都适用。但中文对其的翻译和解释却长期比较混乱。其中，rival不应译成竞争，而应译成“争用”，强调的是该要素(或产品)使用过程中，此用则不能他用，而且与产权无关。对应中文竞争的英文词是competition，指的企业间的“争供”，即争相供给或争抢市场份额。中文中的一字之差，涵义相差甚远。同时，exclusive应该译成“限用”，不应译成“排他”，它也与产权无关。“限用”的方式有很多，但重点是收费与否或收费高低问题。。参见图1。

图1 生产要素属性分类

《决定》提到的七类生产要素中，劳动、资本、土地等多属于“私用品”，具有“争用”和“限用”两个特性。以土地要素为例，它的供给弹性很小，有时甚至为零，争用性极强，同时也几乎完全可以实现限用，属于典型的“私用品”。土地要素如果不能合理限用，则可能出现“公地悲剧”(tragedy of commons)。其实，“公地悲剧”就是产权界定不清时土地要素由“私用品”变成了“公用品”，而“公用品”的特性是“争用”却不能“限用”(3)土地是否国有或集体所有，与其“私用品”属性无关。同理，医生的“义诊行为”也与医生劳动的“私用品”属性无关。可以说，从“争用”和/或“限用”的角度看问题，经常会比所有权角度贴切得多。这也符合“科斯定理”的基本思想。。知识、技术和数据等则多属于“共享品”，具有“不争用”却“可限用”的特性。一方面，“不争用”是说这些要素使用中具有边际成本为零的属性。另一方面，“可限用”是说这些生产要素作为中间产品，前期生产过程中是有成本的，有的甚至十分高昂(如R&D，数据要素稍有例外)，因此通过收取专利费等方式适当“限用”是合理的。问题在于“限用”的程度和方式，“限用不足”会引发“准公地悲剧”，“限用过度”则会引发“反公地悲剧”。显然，这是生产要素理论中十分重要的一个问题，特别是体现在知识产权问题上的相关争议。至于管理要素，它可能同时具有“私用品”和“共享品”的双重属性。企业家才能(entrepreneurship)主要归于工商管理性质的“私用品”，属于稀缺劳动要素，而管理知识和公共管理也有“共享品”的特征，可接近于“共用品”(即非争用+非限用)，甚至还可能促成人类社会美好理想——“公地喜剧”(comedy of commons)。

三、生产函数与生产要素重要性变化规律

从经济学角度看，讨论生产要素问题离不开生产函数，而离开生产函数讨论生产要素是说不清的。生产函数可以是微观的(如体现劳动和资本要素与产量关系的企业生产函数)，也可以是宏观的(如常见的经济增长模型)，但原理都是相通的[2]。《决定》列出了劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据共七项生产要素，《意见》重点列出了土地、劳动、资本、技术、数据”这五项，确实都是较新的提法。那么如何从经济学本意上进行评析呢？

(一)生产函数的一般形式

生产函数的一般形式可以写成：

Q=f(La,K,Ld,N,T,M,D,…)

(1)

式(1)中，Q表示广义的产出，为因变量；La,K,Ld,N,T,M,D,…分别代表劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等各种生产要素，为自变量；f表示生产要素与产出间的函数关系。

生产函数本身就是反映投入与产出关系的经济模型。具体函数关系式可以是线性、非线性或超越对数等一般性数学形式，也可以是特殊的L型(列昂剔夫型)、C-D型(柯布-道格拉斯型)或CES型(常替代弹性型)等成熟的经济模型。生产函数形式或经济模型的选取，函数中生产要素种类的多少，均取决于研究的目的和指标数值的限制。从规范和实证角度区分，生产函数经济模型可分为两大类，一是侧重优化方法的数理经济模型，二是以统计学为基础的经济计量模型。

(二)从一到多的生产要素理论

生产函数可以用一个或多个生产要素作为自变量(或解释变量)，来说明(或解释)各自对产出因变量(或被解释变量)的关系。基于经济学学派和研究目的的区别，生产要素理论有以下几种：(1)“一要素论”——特别强调劳动La的作用(4)严格意义上，需要注意劳动与劳动力(劳动者)等相关概念定义间的重要区别。《决定》用“劳动”，而《意见》用“劳动力”，也容易造成混乱。劳动者或员工对应的是自然人，文明社会不能进行劳动者(力)市场交易，也不可能有劳动者(力)市场。作为要素投入生产活动的是劳动，可以理解为具有一定劳动能力(技能水平)的劳动者投入的劳动时间或精力。相应地，也就存在劳动市场或劳动经济学，但不能称其为劳动力市场或劳动力经济学，以避免陷入不能自圆其说的困境。。用生产函数表示则为Q=f1(La)。如果强调劳动是一切财富的源泉，也可用此式表示。(2)“两要素论”——重视劳动La与资本K的结合，相关的模型研究和实证研究较多。用生产函数表示则为Q=f2(La,K)。C-D生产函数就属于这类。(3)“三要素论”——在强调劳动La和资本K的同时，再加上土地Ld或技术T(5)有时可用企业家才能E或管理M代替土地Ld，构成另一种“三要素论”。但要注意的是，企业家才能E与管理M是有所区别的。原本意义上的企业家集投资人和经营者于一身，不存在“委托-代理”问题。因此在法理上，国有企业不存在企业家，只能是管理者或经理人。现代股份公司或现代企业制度意义下的法人治理结构有其独特性。这里为了简便，可以暂且接受E=M。。用生产函数表示则为Q=f3(La,K,Ld)或Q=f3(La,K,T)。较多的经济增长模型属于这一类。(4)“四要素论”——即在“三要素论”基础上，再加上企业家才能E或管理M。用生产函数表示则为Q=f4(La,K,T,E)或Q=f4(La,K,T,M)。(5)“五要素论”——如《意见》所提出的土地Ld、劳动La、资本K、技术T、数据D五大要素，用生产函数表示则为Q=f5(Ld,La,K,T,D)。(6)“七要素论”——如《决定》所提出的劳动La、资本K、土地Ld、知识N、技术T、管理M、数据D等七种生产要素，用生产函数表示则为Q=f7(La,K,Ld,N,T,M,D)。

(三)生产要素重要性变化规律

虽然生产要素都是进行生产所必须投入的要素，但在不同经济形态或不同经济发展阶段中，其重要性是有所不同的。表1所表明的生产要素重要性变化规律可能不一定精确，或者说需要进行大量的实证研究才能确定，但从一般的直觉经验判断应该是大体成立的。

表1 生产要素重要性变化规律

从横向断面看，现代国家的经济中，一般会同时存在农业经济、工业经济和数字经济的经济部门，不同经济部门中的生产要素重要性有所不同；从历史发展纵向看，至今为止的三次“产业革命”(6)英文中的产业革命(industrial revolution)似乎不应一概地译作“工业革命”。如果工业主要指狭义的是制造业的话，那么到目前为止的三次“产业革命”，按其基本特征分别称之为“机械革命”“电力革命”和“数字革命”则更为贴切。中，生产要素的重要性也呈现出有规律性的变化。具体包括几点：第一，农业经济中的第一生产要素是土地，简称“土地为王”(7)在中国历史上，能够充分说明土地要素重要意义的典型政策改革，是清朝雍正年间的“摊丁入亩”。此项改革的实施不仅很快改变了国家财政状况，而且极大地促进了人口的增长。；第二要素是劳动投入，其他要素作用并不明显。当然，现代农业经济中，资本和技术日益重要，但这其中已经是农业与工业的融合，越来越显示出“工业化”或工业经济的特征。第二，工业经济中的第一生产要素是资本，“招商引资”和“资本积累”是第一要务，简称“资本为王”，土地和劳动都在其次。现代工业经济中，技术创新(知识和技术要素)和商业模式(管理要素)创新日益重要，“科学技术是第一生产力”的论断也符合经济发展的实践。但没有R&D的大量投入，第一生产力是难以形成，更难以发挥作用的。第三，数字经济(digital economy)中的第一生产要素是数据，简称“数据为王”。虽然数据不能脱离技术(比如计算机和算法)而单独发挥效力，数字型独角兽企业(digital unicorns)也多有“烧钱”的过程，但“数据为王”早已被业内公认。当然，有关数据要素的经济学理论还不够完善。

四、生产要素优化配置定律与市场化改革

(一)生产要素优化配置的双向一致性

为了突出管理(包括微观管理和宏观管理)的重要性，把式(1)变形为：

Q=m(La,K,Ld,N,T,D,…)

(2)

式(2)中，Q，La，K，Ld，N，T，D等变量涵义同前。但式(2)的自变量不再包括管理要素M。同时，取代函数关系f的m指的是“广义的企业家”(包括有效的政府作用)依照市场规律，配置生产要素，协调组织生产活动的功能。或者说，m既有狭义企业家才能E的涵义，也包括政府协调组织G的功能。简单说可以写成m=E×G。其中的关键在于把《决定》中所说的“充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用”落到实处。m也可理解为与式(1)中f类似的生产函数关系，它更明确地表示出基于生产要素组合函数关系的资源配置效率，体现的是一定技术水平和制度环境下的生产效率。从宏观上说，它既包括资源禀赋条件、投入要素比例、要素替代弹性、规模经济与范围经济，也包括经济增长的速度和质量等因素。

资源优化配置可从两个方面来理解，如同一枚硬币的正反面。一种理解是，当技术水平不变时，在一定的成本约束条件下，追求收益目标(微观企业利润或宏观经济增长)的最大化；另一种理解是，在实现既定目标的同时，追求成本目标(企业投入、增长代价)的最小化。生产效率提高的反面就是生产成本的节约，这相当于数学优化模型中的对偶解。因此，从广义上看，隐藏在生产函数式(2)背后的成本函数则是：

生产总成本=要素成本+制度成本，或TC=FC+IC

(3)

式(3)就是诺贝尔经济学奖得主科斯(Coase，1992)在受奖演说中强调的核心思想[3]。中国经济最近40多年的经验也充分说明，提高经济效率需要节约两种成本。其中，节约要素成本主要靠发挥市场配置资源的决定性作用，这方面企业是主导，对应的是管理经济学；而降低制度成本，或减少社会交易成本，则主要靠改革开放，这方面政府是主导，主要靠的是处于基础地位的竞争政策，对应的是制度经济学。应该说，目前中国经济中的这两种成本都仍然还有较大的改进潜力。完全可以相信，这两方面工作做得好，中国经济增长的速度和质量在较长时期内就都有可靠保障。

(二)生产要素优化配置的条件

从中国经济现实看，节省要素成本和降低制度成本这两方面仍有改进空间，或者说中国经济增长的潜力仍然很大。在相当长的时期内，中国经济的潜在自然增长率有可能高于4%或5%。从生产函数的基本常识看，按《决定》和《意见》的基本要求，建立有效的要素市场，实现生产要素优化配置至少取决于如下条件：

1．产权界定

要素的产权界定远比产品的产权界定更为重要，却也更加困难。比如，土地要素的产权界定对于房地产业甚至整个经济的健康发展至关重要，但中国土地要素的使用权和收益权一直都是“糊涂账”。又如，数据要素的产权界定更是个难题，与知识和技术要素密切相关的知识产权保护和防止其滥用知识产权还远远没有实现“保反兼顾”的目标，也就不可避免地成为国际经济争端和谈判的焦点[4]。

2．要素流动

影响要素市场充分竞争的无疑就是垄断，但与产品市场情况不同的是，中国的要素市场建设相对滞后，特别是行政性障碍较为明显。比如，由来已久的劳动者城乡差别(特别是“农民工”现象)，地方政府对土地资源的随意操控，金融市场的不当限入，股市的无序调控，互联网行业监管无措，等等。这些现实问题正好对应《意见》所提出的五项生产要素改革方向。其实，要素市场建设的关键性标志是生产要素的无障碍流动(市场进入和退出)。在传统的政治经济学中，即为劳动力和生产资料的自由转移。能否做到这一点，也是生产要素交易是否公平，要素分配是否合理的前提(8)可以根据要素流动性与优化配置的必要条件，评价围绕《劳动合同法》的争议，很容易得出一些新的启示。。

3．相对价格

对于要素优化配置而言，受宏观货币存量M2直接影响的绝对价格水平(或通货膨胀率)并不重要，本质上属于“货币幻觉”(money illusion)。直接影响生产要素投入比例的是相对价格或价格结构体系。在要素技术替代率不变的条件下，要素的使用者——工商企业会及时地自动根据比价择优调整要素投入比例，即尽量多地使用价格相对便宜的生产要素，尽量少地使用价格相对昂贵的生产要素，从而实现资源优化配置。这里重要的问题是，如果相对价格不合理(即价格体系扭曲)，也会发出误导信号，从而导致资源错配。

4．替代弹性

生产要素优化配置不仅直接受相对价格影响，也受当时技术水平的限制，这种技术限制直接表现在生产要素间的替代率上。如果不可替代，相对价格变化可能只会提高要素成本，而不发生实质性替代。价格和技术因素的共同作用体现为生产要素的替代弹性，即要素间价格相对价格变化1%会引起相应要素投入比例变化的百分比。中国近些年劳动要素成本相对上升，除非技术水平的变化能够保证在要素总成本不变的前提下用其他要素合理替代劳动要素，否则必然是要素成本上升。这样一来，在制度成本不能降低的情况下，则必然是国民经济总生产成本的上升，影响在国际市场上的竞争力(9)由于劳动要素的特殊性，既要坚持市场配置劳动资源，又要实现“以人为本”的发展目标，容易陷入“两难困境”(dilemma)。本文认为，根本性的解决思路应该是，初次分配注重效率，主要靠市场；二次分配和三次分配注重公平，主要靠政府和社会。。

(三)生产要素优化配置的第Ⅰ定律与第Ⅱ定律

根据式(1)，生产要素优化配置(或最优投入比例)的优化条件数学表达式为：

(4)

式(4)的经济学涵义是，在满足约束条件的情况下，生产函数的优化条件是“各种生产要素的边际产出(或生产率)均相等”。也就是说，在当全部生产要素都人尽其才、物尽其用时，资源才能实现优化配置。根据微观经济学原理，式(4)对应着产业经济学(或产业组织理论)(10)在国际公认的学科分类中，产业经济学(industrial economics)亦称产业组织理论(industrial organization theory)，主要是研究企业之间的竞争与垄断关系，从而为竞争政策提供理论依据。受多种原因影响，国内的产业经济学教科书多有误解。的两条定律。产业经济学第Ⅰ定律指出，在企业内部，根据相对价格和替代弹性调整要素投入比例，使各种生产要素的边际产出率均相等，才能实现生产要素投入优化组合。产业经济学第Ⅱ定律指出，在企业之间，生产要素尽量无障碍地进入或退出(或者说劳动力和生产资料自由转移)，企业间优胜劣汰，根据市场调整企业边界规模和业务方向，从而形成产业间利润率平均化趋势，才能实现资源优化配置。就其实质而言产业经济学，第Ⅱ定律与通常所说的马克思主义政治经济学中的“平均利润和生产价格理论”完全一致。这也算是微观经济学的“初心”。可见，这两条定律实质上也就是生产要素市场制度建设的要义，唯此才能实现生产要素“充分自主流动”“配置高效优化”“报酬分配合理”的基本目标。这也是《决定》提出的明确要求，即“推进要素市场制度建设，实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平”。

五、生产要素贡献评价中的难题与误区

(一)要素贡献评价的客观性与主观性

《决定》提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献……的机制”。从一般的常识看，抽象上这比较容易理解，但要在数理经济模型(理论)和经济计量模型(实证)的结合上，得出哲理清晰的说明并估计出可信可用的参数，却是十分困难的。需要注意的是，《决定》中的这句话有两层意思，一是生产要素的贡献要由市场客观评价，也是客观存在，但只有企业家才是心中有数的；二是要想进行人为估算，经济学家只能顺理成章地通过利用生产函数模型模拟市场运行，从而尽可能准确地得出有参考意义的经验数值。国际上众多的著名经济学家，包括多位诺贝尔经济学奖得主，如阿罗、卢卡斯、索罗、多玛等对此进行了大量的研究。同时必须注意的是，在市场存在较严重的价格扭曲、相对价格不太真实的情况下，主观上的要素贡献评价就不可能真实准确。这也是经济学说史上著名的“兰格与米赛斯-哈耶克大论战”[5]和众多国家的计划经济实践总结给人们的重要启迪。《决定》提出由市场评价要素贡献确实是个重大进步。其实很多时候，既不必要也不可能人为地样样精算，因为长期看市场本来就会自动解决要素评价难题(11)于立和冯博(2013)认为，在这方面，中华传统文化中老子的“无为思想”才是高明的[6]。。

(二)生产要素间的“多重共线性”

测算生产要素贡献的另一类难题是要素间存在复杂的相关关系，通常很难精确地划类区分。在经济计量模型研究中，这类问题称为“多重共线性”，就是指在生产函数模型中，解释变量之间精确相关或高度相关，从而使模型估计失准。尽量计量经济学家可以通过“精简变量”“差分法”或其他技术方法，使模型达到一定的检验要求，但这只能保证模型具有足够好的预测能力，却仍然难以从根本上解决要素贡献的归属问题。一般而言，生产要素间的“多重共线性”与可替代性成反比，更多的是一种互补关系。

影响生产要素贡献评价的相关关系主要有这样一些例证：

第一，对劳动要素La来说，“人力资本”理论说明劳动者的劳动能力绝对不仅是员工人数或工资总额那么简单。“劳动生产率”也是个综合指标，简单地计算“产出/劳动比率”无法说明劳动的真实贡献。此外，不同类型(如劳动密集型还是资本密集型)企业之间不应简单区分和比较劳动份额和资本份额。以企业家才能为主体的管理要素也显然有劳动要素的成份。

第二，对资本要素K来说，不只是资金多少的问题，资本往往具有技术含量。在两要素增长模型中，常用“资本-产出系数”反映资本要素的效率，而省略其他要素，也存在类似问题。资本要素往往与管理要素和政府政策环境等相关。另一方面，当企业存在进入退出障碍时，在较长的时期内产能不是过剩(如“僵尸企业”)就是不足(商品短缺)，这时评价资本要素绩效也会出现偏差。当国有企业和民营企业面对不同的资本市场条件时，市场绩效同样也会失真。这方面最突出的例子就是高铁产业的巨额负债和烟草产业的超常利税，这两个产业的资本利润率都严重失真，不能据以配置资源。

第三，对土地要素Ld来说，土地有时具有资本属性，特别是在农业经济中具有第一生产要素的地位。但是在现代经济比如中国房地产业的超常发展以及伴随的“土地财政”问题中，土地要素的作用和效果如何评价，经济学界还远远没有厘清。至少可以判定，土地要素在中国绝不是“供给弹性为零，主要由需求决定地价”那么简单。中国经济中的股市(资本市场)基本失灵，几乎起不到“晴雨表”的作用；土地市场及与其伴随的“土地财政”却作用巨大，不可低估，一度更是综观中国经济发展的“体温计”，虽然其功过利弊还有待于深入研究。

第四，对知识要素N和技术要素T来说，二者经常不可分离，又多与知识产权(IPRs)有关。又如，人工智能(AI)往往涉及到R&D的资本投入，也会在一定程度上替代劳动。

第五，对管理要素M来说，一方面其中的知识含量N需要分解出来，另一方面，其是既包括企业家才能(微观)，也包括政府的作用(宏观)。在现实经济中，是否仍然存在轻视企业家作用，而夸大政府作用的倾向？

至于数据要素D，更是个新生事物，需要单独分析。但必须认识到，在数字经济中“数据为王”，数据处于第一要素的地位。

(三)经济增长贡献评价中的误区

至此，还有必要顺便简要分析一下经济增长贡献评价中存在的理论误区。在实际工作和政策调控中，经常用到“三驾马车”的说法。简单说就是，在支出法核算的国内生产总值GDP中，投资、消费和净出口因素各占一定比例，对经济增长分别有所贡献。下面用两种经济增长模型(实质也是生产函数)加以说明：

经济增长模型1(C-D型生产函数)：

GDP=A×Iβ1×Cβ2×EMβ3

(5)

式(5)中，GDP代表国内生产总值；I代表投资；C代表消费；EM代表净出口。取自然对数则有，

lnGDP=α+β1lnI+β2lnC+β3lnEM

(6)

式(6)中，α为截数项，lnGDP为经济增长率，并令：

β1+β2+β3=1

(7)

从而，三者分别代表“三驾马车”对经济增长的贡献率。比如，β1就表示投资增加1%可带动经济增长的百分数，或称投资的经济增长弹性系数。

经济增长模型2(简化支出法计算GDP)：

GDP=最终消费+资本形成+净出口=C+I+EM

(8)

三驾马车的总贡献率为：

(9)

但要注意，这两个经济模型在理论和应用方面都有很多值得商榷之处。第一，式(5)貌似生产函数，却不符合生产要素的经济学涵义，比如将消费和净出口视为生产要素就讲不通。式(7)强令β1+β2+β3= 1，隐含规模收益不变，会掩盖现实中的规模经济因素。第二，式(8)表示的是果而不是因，很有本末倒置之嫌。模型设定的偏误直接导致式(9)缺少经济学理论特别是生产要素理论的支撑。相应地，各级政府如果以此制定产业政策、区域政策、财政政策以及货币政策就容易“南辕北辙”，似乎狠抓这几项工作就能促进经济增长，实在是误人不浅。第三，净出口是出口额减进口额，那么进口对经济增长的贡献似乎是负值，这在经济学理论上讲不通，因为进口品中有较大的比例是生产要素，而出口品对于国内经济而言都是最终产品，而不是生产要素。第四，假定在进出口平衡的情况下，似乎经济增长就直接取决于投资和消费，由此造成的政策性误解危害更大，大量依靠投资(特别是政府投资)拉动的经济政策早就应该反省了。对于认为中国经济增长过于依赖劳动投入和资本投入，而缺少技术进步的作用，因而是难以为继的“克鲁格曼质疑”，应该引以为戒。

(四)“按劳分配”与“按功论酬”的关系

“按要素分配”是生产要素理论的重要组成部分。《决定》要求“坚持按劳分配为主体、多种分配方式并存”，又要求“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。那么，这些提法之间是否存在矛盾？应该如何协调“按劳分配”与“按其他要素分配”之间的关系呢(12)曾有一种“把按劳分配与按生产要素分配结合起来”的说法。虽然对这种说法的实质不会产生误解，但从字面上看，就有逻辑不清之处。准确的说法似乎应是“把按劳分配与按其他生产要素分配结合起来”，因为劳动本来就是生产要素之一，不能因强调按劳分配(小概念)，而混淆按要素分配(大概念)。？显然，这是一个重大的理论和政策问题，这里只是提出几个需要深入探索的初步设想。

第一，按劳分配是只按劳动付出进行分配，还是按劳动绩效分配？只有后者，即劳动也由市场评价贡献，并按贡献决定报酬，才符合“按要素分配”(或“按功论酬”)的要求。只按劳动付出分配方是否符合按劳分配的真正涵义？计划经济与市场经济中的“社会必要劳动时间”有无重大区别？第二，物化的生产要素(如资本、土地、技术)等，如果按“争用性”与“限用性”的特性组合，可以归为“私用品”或“共享品”，按各自属于由市场配置可保证实现经济效率，一般也不存在“市场失灵”问题。但这是否意味着生产要素所有权形式并不十分重要？第三，劳动、资本等七种生产要素都由市场评价贡献，按贡献决定报酬(即“按功论酬”)，对应的只是“初次分配”，而通过健全以税收、社会保障、转移支付和社会慈善等方式进行的是二次分配和三次分配。那么，《决定》和《意见》中所说的“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”的分配机制，是只包括初次分配，还是同时也包括二次和三次分配？

六、数据要素的特点与竞争政策

《决定》将数据要素列为七要素之一，《意见》则将其列为五要素之一，并要求由市场评价贡献，按贡献决定报酬。当前全球经济仍然处于第三次产业革命，即数字革命的进程之中，数据要素被大规模采集、存储和使用，对经济增长和人民生活的贡献越来越大。数据要素作为数字经济的第一生产要素，是许多在线服务、生产流程、物流、智能产品和人工智能的生产要素，数字平台企业的竞争力越来越依赖于低成本及时获取数据和控制数据的能力。数据要素虽有不少类似于其他生产要素的共性，也有许多独特之处，比如数据要素自身的技术和交易特点，以数据为要素的数字企业商务模式与竞争策略，以数据为第一要素的数字经济与竞争政策，都有诸多经济学和法律问题亟需深入研究。目前的情况是理论与实践相比，滞后较大。

(一)数据要素自身的特点

第一，数据产权如何界定？产权界定清晰是资源优化配置的前提，但对数据要素界定产权却比其他要素更为困难。首先，很多个人数据涉及隐私保护问题，非个人数据产权归属又难以确定。其次，数据要素能否自由流动、合法公开、公平交易等都存在法律空白。再次，数据要素的易复制性和传播性致使其网络外部效应难以内化。最后，数据要素根据数据处理层次的不同，存在原始数据、二次数据以及加工数据之分，而不同层次下的数据价值也大不相同，又与算法密不可分。数据加工层次越多，数据的产权主体越复杂，如何界定不同主体的产权关系是个难题。

第二，数据要素如何分类？由于大数据要素涵盖的海量信息，其分类标准也就多种多样。例如按性质可分为“自愿数据”(volunteered)、“观测数据”(observed)和“推断数据”(inferred)；按采集和使用方式分“个体数据”(individual-level)、“群体数据”(bundled individual-level)、“总和数据”(aggregated-level)和“语境数据”(contextual)；根据数据的收集频率和时间可分“历史数据”和“实时数据”；按隐私程度可分“个人数据”和“非个人数据”(personal or non-personal)；按访问目的可分“互补性数据”和“非相关数据”。种类繁多的数据要素致使难以对其科学使用，并依法管理。

第三，数据量度如何规范？无论是投入还是产出，无论是实物量还是价值量，数据要素的量度指标就是一个难题。数据条数、存储空间和数据流量这些常规的计算机术语并不能满足生产函数的要求。数字平台企业的交易额、销售额、市值、广告费、点击量、弹出率、利润率、用户数等，如何才能规范化为数据要素的量度指标？现实中不少反垄断诉讼案件，已经遇到的难题就是，毛交易量(gross merchandise volume，GMV)由于背后的“刷单”现象，往往掩盖真相，不足以作为平台规模指标和法律判据。

第四，数据要素如何交易？数据要素作为投入要素，怎样才能像劳动、资本等要素那样衡量单位货币价值，进行市场交易？或者类似“劳动生产率”或“资本产出率”那样，如何估算“数据生产率”或“数据利润率”指标？如何构建并估计数据要素的供给与需求函数，进而确定数据要素的最优价格？

(二)数字平台的企业分类与竞争政策导向

数字经济中的第一生产要素是数据，相应的典型企业形态是平台，即以数据为生产要素，对数据进行采集、分类、加工、生成、处理、存储、传输、分析、交易、应用、营利的各类数字平台(digital platform)。2019年8月《国务院办公厅关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》(国办发〔2019〕38号)下发，试图解决平台经济发展面临的突出问题。为配合有关监管政策的实施，本文针对国家标准互联网行业分类提出一个新的数字平台分类框架。

在2017年更新的国家标准行业分类编码中，第64大类是互联网和相关服务，其中第641中类是互联网接入及相关服务，没有细分小类；第642中类是互联网信息服务，下分搜索服务(6421)、游戏服务(6422)和其他信息服务(6429)；第643中类是互联网平台，下分生产服务(6431)、生活服务(6432)、科技创新(6433)、公共服务(6434)和其他平台(6439)等五个小类；第644中类是互联网安全服务，第645中类为互联网数据服务，第649中类为互联网其他服务，这后三个中类都没有细分小类。不足的是，这种分类只适合国家统计机构分类统计，侧重于行业发展和产业结构，便于实施产业政策。但根据反垄断经济学中“行业≠市场”的公理，这种分类不对应市场分类，不适合研究市场结构和企业行为，无助于实施竞争政策[7]。

数据是平台企业经营的对象，而平台是数据的载体，二者间的关系依赖于商务模式。而商务模式的共性是其赖以生存的第三方中介性(或双边性)。因此，根据中介性由小到大及相应的商务模式特点，可把数字平台企业分为三大类。

第一类为基础平台(fundamental platforms)，即提供互联网基础接入服务的基础网公司，包括提供基础网服务的中国移动、中国电信和中国网通，提供宽带服务的长城宽带、方正宽带等，和提供云储存业务的阿里云、百度云等。这类平台中介性较小，其商务模式是对数据收取过网费(入网费+流量费 )或存储费。从竞争政策角度看，基础平台规模经济性比较显著，自然垄断因素较强，或者说“规模经济与垄断弊端”难以“二选一”，因此应以规制政策为主，产业政策对这类平台也存在广泛适用空间。

第二类为主导平台(Ad-founded platforms)，包括搜索引擎(如百度、360等)，社交媒体(如微信、微博等)，电子信箱(如网易、新浪等)，地图导航(如高德、百度等)，门户网站(如新浪、网易等)。这类平台中介性持中，属于比较特殊的双边市场，其商务模式是单边收费(一边收费，另边免费)，收入来源是广告费。这类平台的相关市场界定比较困难，甚至市场份额指标都难以选取。从竞争政策角度看，主导平台网络外部性突出，跨市场杠杆作用强，有时收费高低可能与数据流量无直接关系，而主要取决于平台企业的商务模式及其市场势力。各国的经验表明，这类平台是实施和落实互联网竞争政策的重点和难点领域[8]。

第三类为应用平台(Apps platforms)，包括电子商务(如淘宝、京东等)，网约服务(如滴滴、美团等)，学术检索(如知网等)，线上旅行(如携程、租租车)，移动支付(如支付宝、微信支付)，影视音乐(如爱奇艺、优酷等)，网络游戏(如腾讯等)。这类平台中介性较高，其商务模式是双边收取中介费。从竞争政策的角度看，这类平台多样性大，但竞争性普遍较强，监管机构应该避免过多介入，多持“审慎宽容”态度。

(三)数据领域竞争政策需要注意的几个问题

数据领域还有一些特性，企业在制定竞争策略时会有所考虑，政府在制定竞争政策时需要特别关注。

第一，数据的移植性与互用性。数据的“移植性”(portability)越强，则越有利于商家(包括平台和非平台企业)间的转换和充分利用，但这取决于如何合理地配置数据的移植权益。移植性越高，越有助于消除支配地位企业造成的“锁定效应”(lock-in effects)，也就越有利于竞争，但有时可能损伤数据主导企业的创新动力。数据“互用性”(interoperability)多与移植性成正比关系，通常对竞争有利。反过来，数据缺少移植性和互用性，就容易形成数据垄断。其中的“多宿主”(multi-homing)问题也值得关注，因其兼有利弊。

第二，数据共享的竞争效应。数据共享(data sharing)和数据池(data pool)协议及制度安排通常是鼓励竞争的，因为可方便数据访问，消除数据瓶颈，也利于基于数据的各种创新创业，比如互补性数据资源的数据池有利于企业开发新产品或改进算法。然而，这种协议安排也可能产生限制竞争的效果。下列情形就需要竞争政策机构特别关注：(1)被拒绝访问(或受限访问)的数据竞争者可能排除在市场之外；(2)当涉及竞争敏感信息时，数据共享协议中也可能包括限制竞争的信息交换条款；(3)数据共享和数据池有时不利于竞争者改进数据采集和分析方法；(4)不当授予数据访问权也可能造成数据滥用。因此，只有对数据共享的种类、协议的具体条款和各方的市场地位等因素进行综合评价，才可能恰当地审视数据共享的竞争效应。

第三，数据访问的必要性。一般而言，应该鼓励减少对数据访问限制的行为，但不能一概而论。当竞争对手要求访问支配企业的数据时，需要仔细分析这种访问是否不可或缺。而且，还要考虑双方的合法权益，包括数据格式、数据级别、数据用途等因素。很多情况下，数据访问并非绝对必要，这时可由企业间自行商定，竞争执法机构不应过多直接干预。例如，访问数据如果是为了改进并不相关的AI算法，就是如此对待；而当数据访问是为了提供配件或售后服务，就应该确保数据的适当访问和数据共享。

总之，在数据领域的企业策略和竞争政策实践中，已经发现并将继续遇到诸多的复杂问题，很多方面的经济学研究和法律保障还处于空白。