数据驱动平台经济发展的逻辑机理和实践路径

摘要：平台经济是以数据驱动为核心模式的经济形态。数据要素与平台经济形成耦合性，在不同阶段呈现资源化、产品化、全域化的特征，推动平台成长、扩张和赋能。微观层面数据连接、数据匹配、数据联动提升平台企业价值交换效率、促进供工用工匹配、增进主体协作实现需求侧规模经济；宏观层面数据协同、数据复用和数据融合实现产业链优化、价值链提升、创新链拓展，推动平台生态价值共创促进供给侧高质量发展。平台数据要素供需不匹配、应用水平不足、要素流动不畅、权益保障不全等因素制约作用发挥，通过增强优质数据供给、促进数据复用融合、强化生态价值共创，充分释放平台经济的发展活力和数据要素增长潜力。

关键词：平台经济；数据要素；高质量发展；制约因素

中图分类号：F49 文献标识码：A文章编号：1007-2101（2024）05-0031-10

一、问题的提出

平台经济作为全球经济发展的主要驱动力，对经济社会发展的影响力持续深化。全球市值最高的上市公司中大部分是平台型企业，我国数字经济领域头部企业也都是平台型企业。平台经济推动了市场交易场域、范围和深度的深刻变化，形成了新业态新模式新产业。与此同时，数据也从平台经济的“副产品”跃升为平台发展的关键资源，对平台经济的重要性与日俱增。平台的发展与数据资源紧密相连，平台之间对数据的争夺和利用也滋生出基于数据过度采集、大数据滥用、算法歧视、算法霸凌等社会问题。数据要素的合理有效利用不仅关系到平台企业市场公平竞争秩序，也成为我国平台经济高质量发展的重要前提。

2021年3月15日，习近平总书记主持召开中央财经委员会第九次会议时指出“要推动平台经济为高质量发展和高品质生活服务”“促进平台经济领域民营企业健康发展”；[1]2023年3月6日，习近平在看望参加政协会议的民建工商联界委员时强调“支持平台企业在创造就业、拓展消费、国际竞争中大显身手”。[2]政策层面对平台经济高质量发展提出了一系列新要求，做出了一系列新部署。如何进一步激发数据要素价值，强化平台经济在创新发展、创造就业、公共服务等领域的重要作用，成为新时代新阶段的重要议题。

数据作为新生产要素的作用机理是学界关注的焦点。平台经济蓬勃发展的实践需要我们对相关理论进行重新思考。现有研究关注到了平台经济发展中数据要素的重要性，但并没有对数据驱动平台经济发展的机制进行系统性分析。通过深入分析和有效解答数据要素驱动平台经济发展的具体机理和制约因素，有助于推动我国平台经济从高速发展走向高质量发展，在新时期加快释放对经济发展的引领效应。

二、文献回顾

（一）平台与平台经济

平台（Platform）概念的出现和发展与经济形态有关。工业革命推动了大规模生产和流水线作业，平台作为工程概念最早是指生产过程的工作台。随着管理科学的发展，Meyer和Lehnerd提出了产品平台（Product Platform）的概念[3]，Robertson和 Ulrich将其定义为“一组产品共享的资产集合” [4]，这些资产集合包括组件、流程、知识、人员及其关系。针对平台的大规模研究是伴随着对银行、通讯等产业的传统反垄断政策特殊性讨论逐步深化的，具有双边或多边结构的市场都可以归属于平台市场。Evans根据平台的功能将其分为市场制造者、观众制造者和需求协调者，分别以住宅物业经纪业务、媒体和操作系统为典型，细化了平台产业的类型。[5]徐晋将平台定义为一种现实或虚拟空间，该空间可以促成双方或多方客户之间的交易。[6]20世纪末以来互联网技术的发展极大地增加了建立规模、价值和影响力更大平台的机会，如Facebook、Google、亚马逊等新兴平台巨头的崛起，平台产业体量规模和影响力增长，对平台的探讨也更多聚焦于“数字平台”。

国外学者对于平台的研究主要基于双边市场理论。具有网络外部性的市场都可被概括为双边市场，其最终收益则取决于基于共同平台的双边用户的交互行为。Armstrong将平台分为单归属平台与多归属平台，认为双边市场中存在的网络外部性是影响双边平台定价的重要因素。[7]Hagiu研究认为任何多边平台都履行降低搜索成本、减少多方共享交易成本这两个基本功能中的一个或两个，设计平台规则时要权衡相关参与方、平台基础功能及其广度和深度等关键要素。[8]由于双边市场或多边市场包含买方、卖方以及第三方（平台方），从而形成了一种平台生态。平台生态系统（Platform-based Ecosystem）被定义为平台所有者鼓励第三方开发互补创新的网络，由此产生的公司网络表现出显著的相互依赖性。[9]平台企业通过设定规则、吸引多边主体，共同为用户提供产品和服务。[10-11]平台生态系统中参与者共同创造价值，好的生态系统需要精心的架构规划与治理。

平台及平台生态的集合构成了平台经济。从结构角度看，平台经济是由数字平台协调组织资源配置的一种经济形态，数字平台是平台经济推动社会资源运行的支撑和核心。从要素角度看，平台经济是以数据为主要生产要素的经济运行模式[12]，依托数据要素，平台经济得以改变和重塑市场业态、产品和服务性质以及经济资源配置方式。平台经济从低到高可分为数字化平台、数字化平台企业、数字化平台生态系统、平台经济四个层面[13]，平台生态系统成为联结平台及其他主体形成多利益相关的共生组织的重要途径。在构建平台经济的过程中，不同平台生态基于数据要素的价值创造和价值分配的协调至关重要。

本文将平台经济界定为以数字平台为支撑，以数据为驱动要素，以数字技术为牵引，以平台生态系统为载体形成的各种经济关系的总和。这个新经济系统包括三层内涵：第一，平台的核心支撑作用，通过数字平台企业实现关联方连接与互动的媒介，构建起商品、服务、信息交互的网络基本架构与接口。第二，平台生态的载体赋能作用，通过对平台业务模式的解构，聚合联结数量众多的资源和主体，形成彼此互动的有机生态。第三，平台经济的价值网络增值作用，不同平台生态形成彼此联结的生态集群，实现融合无界化发展，持续通过网络协同、规模经济、范围经济效应释放平台经济价值，推动整体经济效率提升。

（二）数据驱动与平台经济成长

数据要素是数字化的信息。Farboodi和Veldkamp提出“数据作为一种生产要素，是以比特形式储存在计算设施中的信息”。 [14]数字化使得数据能够从工业和社会的各个角落流出，在业务的驱动下，来自设备（如生产线内置的传感器、电表、安全摄像头、智能电器等）、人（点击浏览、点赞评价、购买交易）和环境的数据（地理位置、气候、时空）聚合在平台上，形成了连续、实时、相关联的数据集。平台经济创造的交互模式（如信息交互、服务交易和产品交易）加速推动了用户相关数据的实时产生，由于交易频次的增加、相关记录的产生和平台规模的增大构成完整且源源不断的数据链。

数据对平台经济的重要性随着平台竞争逐步显现。Hagiu和Wright讨论了多边平台经济模式，并强调了数据的关键作用。数据在多边平台中充当连接供应商和用户、推动交易和创造价值的关键驱动因素。[15]Parker等研究了平台生态系统，并强调了数据的重要性。数据在平台生态系统中被视为企业与开发者之间的关键媒介，影响着平台的持续创新和竞争力。[16]平台拥有更多数据，则意味着其通过对数据挖掘、汇集、处理形成的控制力越强，在相关市场中的竞争能力也就越强。数据是平台运行的核心，平台的竞争已经由用户之争转向数据之争[17]；数据资产成为平台的核心资产[18]。

数据对平台的作用可以分为直接作用和间接作用。前者从数据使用价值出发分析其对平台经济的带动作用。平台通过对关键生产要素“数据”的资源挖掘，促进了平台两端供需双方的精准匹配，“连接”与“聚合”降低平台参与者各方的交易成本。[19]平台通过数据实现精准匹配、节省成本、网络协同。数据要素也降低了搜索成本、信息获取成本和交易成本，减少了市场参与者之间的信息不对称。[20]与数据紧密相关的流量成为平台价值发挥的重要途径。[21]这类研究主要着眼于数据的使用价值，平台拥有的数据越多，平台对需求的分析和匹配才能更精准，也才能对双边市场两端产生更大的吸引力，其通过数据挖掘、汇集、处理所形成的市场控制力就越强。

后者主要着眼于数据要素的资产价值和外部性上。数据的资产属性可以推动平台在主要业务之外实现价值化，如平台企业通过将数据在金融服务领域拓展，加速数据资源流通增值和价值最大化，并通过数据垄断实现平台泛金融化。[22]从数据外部性来看，互联网平台可以通过要求用户提供各类数据、利用数据优势巩固市场地位、利用数据优势排斥市场竞争等维度实现数据垄断。[23]平台形成的数据集中优势推动其垄断地位扩张形成双轮垄断。[24]随着平台经济的发展，平台呈现出从提供数据交换场合向提供数据交换规则为主要服务功能的转化。[25]平台数据独占和滥用导致的外部性也可能使市场恶性竞争加剧，障碍了数据价值最大化的发挥，是构成平台垄断最重要的特征表现。

现有文献对于平台经济运行中数据的重要性、数据垄断的负外部性等方面进行了大量的研究，但是关于数据作用机制的文献则相对较少，缺乏对数据驱动平台经济发展的深层逻辑路径的系统性研究。本文首先从数据要素的特征、平台经济运行特点的入手分析二者的耦合性，从平台经济成长阶段刻画数据价值驱动的模式，接着从微观平台企业运行和宏观平台经济发展两个维度剖析数据驱动发展的机制及可能的传导路径。

三、数据驱动平台经济发展的机理

（一）数据要素与平台经济的耦合性及阶段性特征

在平台经济发展过程中，数据要素和平台经济的耦合性形成了正反馈机制，平台经济模式推动数据要素的低成本、实时供给和价值化进程，数据要素价值释放推动了平台企业的成长壮大，强化了平台经济领域“赢家通吃”的特征。[26]在平台经济发展不同阶段，数据的驱动效应分别呈现资源化、产品化、全域化的特征。

1.数据资源化与平台成长。平台经济发展初期的主要特征是平台搭建与运行，数据资源化成为平台启动的原点。Caillaud和Jullien早期探讨了平台初始成长机制，即“先有蛋还是先有鸡”的问题，提出最初没有双边用户（卖家和买家）加入的时候平台应该“分而治之”。[27]推动平台构建的关键因素是数据流动带来的启动效应。即已有双边用户的交互留存数据使得平台提供信息交互和供需匹配更加准确，平台业务链条更加通畅，吸引更多用户和供应商加入平台并加速数据的积累，形成双边或多边用户增加的平台成长和数据累积的“滚雪球”效应，从而形成数据驱动的网络效应。[28]平台企业的业务模式推动数据资源的持续供给和价值释放。作为双边市场的“中介组织”，数字平台成为大规模用户线上交互的“承载者”和高频互动的“场域”，用户浏览、点击、交易和互动的数据源源不断地在平台上生成记录，服务商存货、交易、价格等数据持续在平台上生成和累积，降低了数据要素的获取成本。平台数据的有效使用推动了平台企业规模扩大，平台数据利用不善也可能造成消极的网络效应，如信息冗余导致用户接收到的信息噪声增加，阻碍双边市场主体建立精准匹配关系，产生网络拥堵和劣币驱逐良币的市场环境。[29]

2.数据产品化与平台扩张。平台企业的数据聚集和业务需求使其不断累积数据分析能力，数据产品化成为推动平台扩张的关键。数据要素的价值创造需要与其他要素或资源联结，尤其是网络、算法等技术。数字技术禀赋在不断推动数据要素价值释放的过程中，也形成了平台企业庞大的数据服务输出能力，如亚马逊平台的AWS和阿里云服务就是依托其早期服务自身的数据承载能力外溢形成的服务模式。数据促进平台主营业务的同时也打通跨界业务，如电商平台通过分析海量生产商的供应效率和市场销售数据提供小微企业金融信息服务，通过对消费者的交易信用数据采集和分析为小额个贷服务提供基础信用数据服务等。数据产品化强化了平台扩张的生态效应，推动更多数据向产业链上下游渗透和汇聚，加速了平台生态构建，不仅表现为传统业务领域规模的扩张，也表现为跨界领域的渗透。平台企业建立优势、巩固市场地位后，形成具有一定封闭效应的平台生态系统，系统内由一个主平台作为核心，周围有若干子平台构成网状结构，并通过体系内的数据共享形成业务互促模式。平台生态系统内部开放而外部封闭的模式也会造成大型平台企业高筑“围墙花园”的竞争模式，通过对于用户的圈占限制数据的流动，有损于整体经济社会效益。

3.数据全域化与平台赋能。平台生态上下游产业高频互动模式增加数据涌现和流动，呈现出数据全域化驱动的特征，持续为产业赋能，释放要素倍增效应。一方面，数据要素在平台内、平台间、上下游产业集群间的高效流动，重塑再造了数据驱动的生产模式、供销体系、服务体系。平台生态通过对上下游服务商的渗透积累了大量的产业相关数据进行流程优化和业务再造，如本地生活服务平台通过提供餐饮企业的数字化点餐、配餐、食材配送等系统获得了大量的线下消费数据进行餐饮服务升级，产业互联网平台获悉企业全流程数据进行以销定产、个性化定制模式创新。另一方面，数据成为“生产要素中的要素” [30]，持续释放对劳动、资本、技术等其他要素的倍增效应，形成“两要素互补、多要素协同、全要素耦合”的作用机制[31]。如数据要素与平台劳动融合，优化数据劳动提升平台劳动力创造的价值水平[32]；与平台资本结合推动资本要素动态调整，避免了资本作为主要驱动力带来的大平台数据封闭效应；与平台技术结合引导基础研发、数据关键技术研发，实现数据牵引的技术创新。通过平台人工智能等算法技术优化了数据驱动的决策模式，在用户交互、产品制造、流程再造等环节提升运转效率，强化平台经济市场竞争力和产业赋能效应。

（二）微观层面运行效率提升机制

数据驱动平台经济发展的微观作用机制主要表现在对平台本身运行效率的提升上。平台是实现关联方连接与互动的媒介，构建起商品、服务、信息交互的网络基本架构与接口。平台内部活动最重要的形式是生产者与消费者之间的核心交互，通过价值交换参与者、价值单元、过滤器三个关键元素设置吸引更多的用户附着在平台上。数据对平台微观运行效率提升作用的核心在于通过数据所包含的有价值信息的有效提取及应用 [33]，提高平台连接效率促进价值交换。在业务层面增进产品/服务交易连接效率，增强平台规模效应和平台网络效应；在劳动层面提升平台用工和供工匹配效率，提升平台竞争力和价值分配多样化；在主体层面促进平台参与者协作效率，强化平台多主体协同水平。数据要素通过增加平台在产品交易、劳动匹配、主体联动等方面对接的精准性，提高平台服务效率扩大服务范围，促进平台企业的运行和发展（见图1）。

1.数据连接提升平台价值交换效率。数据要素通过促进平台产品/服务的精准匹配提升平台价值交换效率。平台搭建了双边市场交互的中介，通过媒介作用推动商品、服务或社会货币的交换为所有参与者创造价值。在缺乏足够信息指引的情况下，可能出现大量的需求找不到合适的供给，或者供给与需求无法有效匹配等市场失灵。通过数据不断地匹配和交互引发了连接效应，提高了平台供需匹配和核心价值连接效率。如通过平台历史数据积累的相关商品销售信息、婚恋网站的个性标签、交易信用记录等，有效提升平台内容或商品的匹配和分级关联，从而可以有效对接供给方和需求方的商品/服务，更加精准地满足用户需求实现用户存留，推动价值交换跨越时空和地域产生，将传统区域化、本地化的交易拓展到全球化、全时化，提升了平台网络效应的质量。

2.数据匹配促进平台用工精准对接。数据和算法的结合促进平台聚集分散性劳动与整体性用工需求对接。依托数据和算法，平台整体的工作得以零件化、分散化、形成计件、计时等可对外发布的订单任务，并通过短期契约、即时契约的形式与零散劳动力进行匹配。即“岗位职责正在不断解构为微小的工作任务，从‘牛顿力学’迈向‘量子力学’” [34]。平台业务模式创新和全链数据贯通下，在交通出行、生活服务、知识技能、医疗分享等领域聚合匹配了大量的零散用工需求，给平台提供了可靠且便利的劳动力资源。数据要素推动平台工作零件化、用工任务化、劳动精准化的同时也提升了平台竞争力和价值分配的多样化。

3.数据联动增进平台主体协作效率。依托平台企业业务流程形成的数据链条推动平台参与者形成共生的平台生态。平台各类主体和子平台可以通过API接口进行数据交互，实现数据交换、集成、迁移、数据同步等，促进数据要素汇聚、碰撞和融合，实现围绕平台形成的细分子平台系统的协作化，实现数据用于平台运行过程中全链条业务和跨界业务的打通。数据在平台、子平台、平台内企业等各类主体间进行联通，推动新的商业模式和增值服务，促进平台企业实现制造、研发、设计、效应和营销的联动效应，实现需求侧规模经济。

（三）宏观层面经济质效提升机制

在数据要素驱动、平台资本助推和数字技术支撑等力量作用下，互联网平台在产业链和供应链上下游不断扩张，驱动了互联网价值链和实体产业价值链的连接关系构建，使得社会生产的组织形态逐渐向综合的平台经济体转型，形成了大型平台及其生态集聚的平台经济。数据具有“技术—经济”特征在平台经济更多场景、更大范围下赋能平台生态，通过数据协同、数据复用和数据融合促进畅通供应链、提升价值链、拓展产业链，通过对平台经济质效提升实现供给侧高质量发展（见图2）。

1.数据协同优化产业链。数据要素强化平台经济不同主体的联结即实现数据协同。数据要素沿着平台经济产业链、供应链纵向贯通，推动从平台内部协同走向产业生态的协同，实现平台经济循环畅通和全局优化。依托数据要素打通上下游产业全链条，可以精准实现生产要素的比例协调和结构匹配，推动生产、分配、交换和消费的继起性和协同性。[35]数据协同推动数字平台上聚集的生产商、物流商、服务商等企业加快改造传统产业流程，推动传统产业的质量提升和服务的高效供给，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力。数据要素持续释放协同效应，为平台复杂生态提供数字基础设施以促进价值共创[36]，推动高质量产品制造和跨境贸易。

2.数据复用提升价值链。同类数据在不同场景多次使用即实现数据复用。数据要素通过在平台经济生态圈中实现复用，扩展生产可能性边界，激发设计研发、生产制造、产品营销、服务运营等环节附加价值释放，拓展经济增长新空间。在制造环节，数据要素帮助平台上下游制造企业精准掌握市场信息，重新整合优化技术设备、原材料、半成品等资源，提高制造业生产效率。例如轮胎制造企业浙江中策橡胶集团在生产环节中引入阿里云的ET工业大脑，使用人工智能算法处理橡胶的工艺参数，产品合格率实现了持续提升。在服务环节，海量需求数据的释放促进平台上服务企业供需双方的及时高效匹配，提升企业开展个性化、精准化服务的能力，提升服务效率，缓解服务业发展过程中的“鲍莫尔成本病” [37]。

3.数据融合拓展创新链。不同数据依托场景实现交互即数据融合。平台生态圈数据有序流动推动多源数据交互实现价值释放和价值外溢，孵化了具有国际竞争力的创新主体和形态，激发了技术创新、产品研发和模式迭代，加速数实融合进程。平台企业通过投资和合作等形式将平台数据与制造产业数据融合，协同研发具有国际竞争力的新产品。如美团投资支持未来机器人公司加强自动叉车机器人等核心产品研发，未来机器人业务覆盖超过15个国家和地区；腾讯投资北京云迹科技股份有限公司，形成了具有国际竞争力的服务机器人产品，业务覆盖了41个国家和地区。数据融合加速平台企业和传统产业场景对接，从平台逻辑向解决方案逻辑的转变，形成平台生态的价值共创，推动平台经济从消费互联网向产业互联网迈进。

四、数据驱动作用发挥的制约因素

数据深入到平台业务流程的各个环节，大量的电商代运营公司的出现、云服务模式的兴起也推动了数据能力外溢的广泛化，工业互联网平台发展加快，产业领域的大规模数据应用也逐步起步。但是数据要素对平台经济驱动作用发挥依然不够不足，主导作用和替代效应[38]尚未充分体现，平台经济相关的数据采集、使用、流动、保护等相关制度安排和规则设计不完善，数据要素的供给和需求不匹配、要素收益和成本不协调、数据使用的权利和隐私保护的义务不对等一系列因素制约数据要素作用的发挥。

（一）生产环节：平台数据要素供需不匹配

1.平台经济异质关联数据市场化供给不足。大量数据累积和价值挖掘由平台自身开展，类似于“自产自用”。而数据的异质性、关联性才能更大程度产生价值激发，产业链上下或其他行业数据的融合价值更高。由于数据要素市场化交易制度不健全，目前平台企业往往需要通过收购、入股其他企业或平台等方式获得数据使用的合法性，这使得原本应该通过市场解决的问题通过企业内部解决，增加了交易成本。一些市场主体在数据应用驱动下非合规使用数据，使得用户、平台之间对相关数据的权属争议的法律纠纷频现，如针对数据所有权纠纷（如大众点评诉百度非法抓取用户点评信息）、平台数据使用纠纷（如华为与腾讯微信数据争夺）、数据共享纠纷（如顺丰与菜鸟数据关闭），这体现了平台企业对数据的需求和数据要素市场可合规提供数据之间的巨大鸿沟。

2.平台经济同质数据抓取形成“反向激励”。数据天然具有非排他性，在没有技术加密或法律规制下，新兴平台企业或后入市场的小型平台通过对原有平台的数据抓取，无需投入大量的时间培育用户即可获取高质量的同质化数据。如今日头条抓取微博自媒体信息，饭友抓取微博明星账号数据并在饭友的微博专题中进行展示，刷宝采用技术手段或人工方式获取来源于抖音中的5万余条视频文件、1万多个用户信息、127条评论内容并通过“刷宝APP”向公众提供。新进入平台通过“搭便车”不正当地获取其他平台的数据价值，业务与被抓取平台形成替代关系，低成本享受其他平台企业前期耗费大量资源才获取到的数据和用户资源，损害到其他企业主体的数据要素资源开发创新积极性，起到“反向激励”，形成了典型的负外部性（见表1）。

（二）使用环节：平台数据应用水平不足

1.平台核心技术供给不足影响数据应用深度。与国外领先平台相比，国内平台企业对于商业模式创新注意力大于技术创新，导致在数据采集、存储、处理和应用等全生命周期过程的技术能力普遍处于劣势。尤其大模型算法、框架等基础性原创性技术滞后于国外企业。以大语义模型为例，国内头部平台企业研发的大模型与OpenAI之间存在代差，文本/跨模态大模型、多轮对话、强化学习等多技术的融合创新能力滞后，整个模型层的技术、学习的知识和能力等方面的差距明显，使得我国平台企业缺少具有全球引领优势的技术创新成果支撑数据要素价值实现。

2.平台重“消费端”轻“产业端”影响数据应用广度。我国平台经济长期侧重消费互联网，产业互联网发展刚刚起步，平台经济对产业链上下游的数字化渗透依然处于初期。作为数字经济的核心组织形式，平台模式对其他产业的渗透是推动产业数字化的主要模式。根据中国信息通信研究院《中国数字经济发展研究报告（2023年）》，①2022年，我国一、二、三产业数字经济渗透率分别为10.5%、24%和44.7%，农业和制造业的产业数字化程度还处于较低状态。美国主要平台企业产业端渗透明显，如美国云计算和企业服务蓬勃兴起，成为支撑新一轮增长的核心驱动力，如Azure和AWS分别成为微软和亚马逊增长的核心动力，Saleforc、Zoom、ServiceNow和Intuit等SaaS平台也呈现蓬勃发展的态势。平台重“消费端”轻“产业端”，应用场景侧重需求侧，产业层面数据复用、融合不畅，在传统产业升级、创新价值链等方面作用不足。

（三）流通环节：平台数据要素流动不畅

1.平台间壁垒限制数据流动。数据具有的内生性使其成为平台的“私人物品”，在资本扩张驱动下平台倾向于封闭生态，构筑自身的数据流量围墙甚至形成数据垄断，以获得相对于竞争对手的优势，并避免新进者竞争。封闭生态成为平台企业搭建的护城河，不利于平台提升创新投入、技术水平和服务质量。数据流动壁垒也妨碍中小初创企业从不同的平台之中获得相应的资源，抬高了创新创业者跨平台推广的成本，不利于良好的创新创业生态。加之平台间数据共享方面的制度还不完善，哪些数据可以流动、哪些数据不能流动、数据流动过程的制度和规则等一系列制度还不完善，数据标准差异也增加了平台间数据集成和应用的难度，制约了数据驱动平台生态作用发挥。

2.平台数据共享流动机制缺乏。平台与政府及行业之间数据共享流动的制度规则还不完善。政企数据共享对接以单向为主，无法实现双向、实时和高效共享，现有的部分数据共享过程中存在政府行政性指令多、平台数据共享激励少、法律制度缺乏等问题。如政府部门对平台数据交换主要依靠行政性指令，且针对行业监管性数据多（如电商平台与监管部门的数据共享，使监管部门对平台内经营者违法行为能够及时进行处罚），在行业促进层面的较少。平台与行业数据共享在责任主体、内容边界、共享流程与方式、利益补偿等方面还有诸多不明确，数据规模化也增大了安全性风险。依托市场化方式实现数据交流流动的瓶颈依然尚未突破，全国范围内的数据交易所相关机构依然在探索中，数据非竞争性和非排他性导致共享市场的建设成本巨大，数据孤岛问题依然较为普遍。

（四）分配环节：平台数据权益保障不全

1.平台数据劳动收益分配不明确。平台经济数据要素化过程自动化程度还不高，需要数据劳动者在数据收集、数据标注、标准化处理、数据挖掘等方面提供人工劳动。平台数据劳动者的收益分配问题缺乏明确的规定，平台数据劳动的补偿规则和激励机制不健全。如平台数据业务员通常以零工身份受雇，缺乏稳定的工作保障和基本的社会福利保障；技术人员通过整理、分析和挖掘数据进一步提升了数据的价值，但主要通过工资性劳务而非长期激励机制；个人作为用户数据的主要提供相关方，缺乏直接参与数据要素收入分配的途径，用户数据在平台集聚呈现的规模报酬递减效应加剧收入分配的不平等。

2.平台数据滥用导致负外部性。平台企业对数据要素的不当使用，也引发了诸多基于数据的超范围采集、算法歧视、算法霸凌、大数据滥用等问题，侵害平台经济相关主体的权益。双边市场下“免费服务+数据提供”的模式，使得平台企业通过规则或技术手段强制收集非必要用户数据成为常态，违反最小化原则采集的数据所含的个人信息导致隐私泄露。极致的算法将骑手的时间精确计算和压榨，并对零工经济人员收取高额提成，在单方面满足平台业务的同时并不利于整体行业的健康发展。根据用户的支付能力、消费偏好、使用习惯等实行差异性交易价格或者其他交易条件的大数据杀熟行为降低了消费者福利。尤其是语义大模型算法决策和人工智能的快速发展的背景下，算法极化在平台生产、用户生活等各个领域的负面影响加剧显现。

五、数据驱动平台经济高质量发展的实践路径加快释放数据对平台经济发展的驱动作用llNLKcBWvkUBzBFXoC2jK2SiMaNaJ2xjB4QsSFc7SmQ=，要从优化数据供给、拓展数据场景、推动价值共创等多方面持续推动，强化平台生态在数据价值释放中的重要作用，同时规避数据封闭和隐私侵犯带来的负面效应，加快释放平台经济的发展活力和数据要素增长潜力。

（一）以激励、补偿机制增强优质数据供给

第一，强化平台数据激励机制。保障平台企业的数据劳动价值，强化制度约束和司法惩戒避免产生数据“搭便车”等负向激励。支持各类平台企业以隐私计算、联合建模等多种形式开展合作，鼓励平台企业开放共享数据应用成果。推进公共数据与平台数据深度融合应用，鼓励平台企业依托公共数据开发并提供公益服务，鼓励平台企业开放自身相关数据资源，促进孵化全社会层面数据公益性应用。对市场主导型平台企业实行用户数据可移植性，确保与其他竞争者提供的补充服务有互操作性，为新进入平台和中小平台提供数据创新应用的生态环境。

第二，探索数据权益补偿机制。增强异质性、关联性才能更大程度产生价值激发，产业链上下或其他行业数据的融合价值更高。鼓励平台企业探索形成面向原始数据来源方的权益补偿机制，如向数据采集、储存、清洗、标注、整理、分析等主要贡献者和劳动者提供激励机制，通过数据信托、数据银行、数据保险等第三方中介模式，提升优质数据源头企业权益补偿的议价能力，增强异质性、关联性优质数据的供给。

（二）以场景、技术牵引促进数据复用融合

第一，推动平台多场景数据价值释放。依托平台生态强化数据要素乘数效应，推动数据要素在不同产业和细分行业实现复用增值。发挥生产性互联网服务平台的丰富场景优势，海量数据优势和资源配置能力，加速改造提升传统产业，发展先进制造业。加强产业数据资源开发利用，在全场景、全链路数字化情境中加快推动产品制造、流通和服务信息的实时交互，基于数据实现上下游企业和服务企业的网络协同，增加优质产品和服务供给。

第二，强化平台数字技术支撑。推动大型平台企业在技术研发和模式创新方面形成自主优势，将大型互联网平台纳入国家科技创新力量体系，推动大模型算法、先进计算、算网融合等技术研究实现突破，加快数据要素资源的标识、授权、安全交换等基础技术研究，鼓励探索隐私计算、云计算、区块链等关键技术落地应用，为大规模、多场景数据应用等提供技术支撑。

（三）以共创、共享生态推动数据价值流动

第一，鼓励平台生态价值共创。以数据价值共创而非源数据共享的方式加快数据融合价值释放。推动平台经济产业链上下游异质性、关联性数据价值释放，鼓励平台企业与传统企业基于数据进行价值共创，通过数据产品化在业务流程中释放数据要素价值。加快平台企业对传统企业如工业制造、农产品生产等领域的融合共创，依托平台生态实现数据价值外溢。

第二，探索数据生态共享机制。鼓励大型平台企业探索数据生态共享机制，提升数据要素流动效率，推动数据价值释放。构建大型平台企业之间打破流量经营封闭的数据开放边界、行业操作指南和标准规范，保障平台据以建立的互联网基础设施的默示基本规则开放性（如地址解析的互联互通、搜索引擎的数据抓取、链接的开放性等）。广泛应用隐私计算、联邦安全计算等数据可用不可见技术为平台生态企业数据价值应用提供安全保障。

注释：

①中国信息通信研究院：《中国数字经济发展研究报告（2023年）》，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/P020240326636461423455.pdf，2023年4月。

参考文献：

［1］习近平主持召开中央财经委员会第九次会议强调 推动平台经济规范健康持续发展 把碳达峰碳中和纳入生态文明建设整体布局[N].人民日报，2021-03-16.

［2］习近平在看望参加政协会议的民建工商联界委员时强调 正确引导民营经济健康发展高质量发展[N].人民日报，2023-03-07.

［3］MEYER M H， LEHNERD A P. The power of product platform： building value and cost leadership[M]. New York：Free Press，1997.

［4］ROBERTSON D， ULRICH K. Planning for product platforms[J]. MIT Sloan Management Review， 1998， 39（4）： 19-32.

［5］EVANS D. The antitrust economics of multi-sided platform markets[J]. Yale Journal on Regulation， 2003，20（2）：325-381.

［6］徐晋，张祥建. 平台经济学初探[J]. 中国工业经济， 2006 （5）： 40-47.

［7］ARMSTRONG M. Competition in two-sided markets[J] . Rand Journal of Economics， 2006，37（3）：668-691.

［8］HAGIU A. Multi-sided platforms， from microfoundations to design and expansion strategies[R].Harvard Business School Strategy Unit Working Paper，2009：9-115.

［9］CECCAGNOLI M， FORMAN C， HUANG P， et al. Co-creation of value in a platform ecosystem：the case of enterprise software[J]. MIS Quarterly， 2012， 36（1）：263-290.

［10］ADNER R， KAPOOR R. Value creation in innovation ecosystems：how the structure of technological interdependence affects firm performance in new technology generations[J]. Strategic Management Journal，2010， 31（3）： 306-333.

［11］ADNER R.Ecosystem as structure：an actionable construct for strategy[J]. Journal of Management，2017， 43（1）： 39-58.

［12］易宪荣.平台经济的基本特征、运作方式及有效治理机制[J].中国党政干部论坛， 2021 （4）： 73-76.

［13］赵昌文，等.平台经济的发展与规制研究[M].北京：中国发展出版社，2019：17-18.

［14］FARBOODI M， VELDKAMP L. A growth model of the data economy[R]. NBER Working Paper，2021.

［15］HAGIU A， WRIGHT J. Multisided platforms[J]. Harvard Business Review， 2015，93（4）：92-100.

［16］PARKER G G， VAN ALSTYNE M W， JIANG X. Platform ecosystems：how developers invert the firm[J]. MIS Quarterly， 2017， 41（1）：255-266.

［17］曾雄.数据垄断相关问题的反垄断法分析思路[J].竞争政策研究，2017（6）：40-52.

［18］谢非.晋旭辉.基于双边市场视角的电商平台数据资产价值研究[J].中国资产评估，2021（12）：49-58+72.

［19］李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013（5）：83-95.

［20］陈晓红，李杨扬，宋丽洁，等.数字经济理论体系与研究展望[J].管理世界， 2022（2）：208-224+13-16.

［21］丁晓东.数据交易如何破局——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对[J].东方法学，2022（2）：144-158.

［22］陈萌.平台经济泛金融化与金融科技监管的研究——基于数据要素的视角[J].新金融，2022（10）：32-38.

［23］林淼.互联网平台垄断的表现、影响及应对措施[J].中国发展观察，2021（22）：62-64.

［24］李勇坚，夏杰长.数字经济背景下超级平台双轮垄断的潜在风险与防范策略[J].改革，2020（8）：58-67.

［25］张鹏.数字经济的本质及其发展逻辑[J].经济学家，2019（2）：25-33.

［26］李晓华.数字经济新特征与数字经济新动能的形成机制[J].改革，2019（11）：40-51.

［27］CAILLAUD B， JULLIEN B. Chicken and egg：competition among intermediation service providers[J] . Rand Journal of Economics， 2003（34）：309-328.

［28］杰奥夫雷G.帕克，马歇尔W.范·埃尔斯泰恩，桑基特·保罗·邱达利.平台革命：改变世界的商业模式[M].志鹏，译.北京：机械工业出版社，2017：27-28.

［29］江小涓，黄颖轩.数字时代的市场秩序、市场监管与平台治理[J].经济研究，2021（12）：20-41.

［30］欧阳日辉，李涛. 构建以数据为关键要素的数字经济 [J]. 新经济导刊， 2023 （1）： 8-19.

［31］白永秀，李嘉雯，王泽润.数据要素：特征、作用机理与高质量发展[J].电子政务，2022（6）：23-36.

［32］李海舰，赵丽.数据成为生产要素：特征、机制与价值形态演进[J].上海经济研究，2021（8）：48-59.

［33］蔡跃洲，马文君.数据要素对高质量发展影响与数据流动制约[J].数量经济技术经济研究，2021（3）：64-83.

［34］杨伟国， 张成刚， 辛茜莉. 数字经济范式与工作关系变革[J]. 中国劳动关系学院学报， 2018（5）： 56-60.

［35］陈尧，王宝珠.以数字经济发展畅通国民经济循环——基于空间比较的视角[J]. 经济学家， 2022 （6）： 58-67.

［36］王节祥，陈威如.平台演化与生态参与者战略[J]. 清华管理评论， 2019（12）： 76-85.

［37］江小涓，罗立彬. 网络时代的服务全球化——新引擎、加速度和大国竞争力[J]. 中国社会科学， 2019 （2）： 68-91+205-206.

［38］王谦，付晓东.数据要素赋能经济增长机制探究[J].上海经济研究，2021（4）：55-66.

责任编辑：武玲玲Logical Mechanism and Practical Path of Data-Driven Platform Economic Development

——Taking the "Second

Meng Fanxin Ouyang Rihui

（1.Institute of Management， Beijing Academy of Social Sciences， Beijing 100101， China;

2.China Center for Internet Economy Research， Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China）

Abstract：Platform economy is an economic form with data-driven as its core model. Data elements are coupled with the platform economy， showing the characteristics of resourceization， productization and globalization at different stages， which promotes the growth， expansion and empowerment of the platform. At the micro level， data connection， data matching， and data linkage can improve the efficiency of value exchange of platform enterprises， promote the matching of supply and employment， and enhance the cooperation of subjects， to achieve demand-side economies of scale. At the macro level， data collaboration， data reuse， and data fusion can achieve industrial chain optimization， value chain enhancement， and innovation chain expansion， promoting the co-creation of platform ecological value， to promote high-quality development on the supply side. Factors such as mismatch between supply and demand of data elements， insufficient application level， poor flow of elements， and incomplete protection of rights and interests constrain the effectiveness of the platform. By enhancing the supply of high-quality data， promoting data reuse and integration， and strengthening the co-creation of ecological values， the development vitality of the platform economy and the growth potential of data elements will be fully released.

Key words：platform economy; data elements; high-quality development; constraints