2021年11月15日上午，南开大学经济学院云鹰读书会在圆阶305教室“国际经济与贸易科研训练：实证”课上顺利进行，本次读书会由2018级本科生苏韧和2019级本科生赵儒豪、张俊展示Maryam Farboodi和Laura Veldkamp的论文：A Growth Model of Data Economy，本次展示由国经贸系王永进老师、李飞跃老师、杨嗣强老师跟进并指导。

当经济从农业转向工业时，经济学家聚焦于资本积累，并将土地从从生产函数中移除，随着我们从工业经济转向知识经济，投入的性质再次发生变化。在信息时代，生产愈发地以信息为主，特别是数据。尽管信息收集和使用的历史与记账簿一样悠久，但最近发生在计算机和人工智能（AI）方面的创新却使我们能够更高效的使用更多的数据，那么这种数据经济又将如何发展呢？因为数据是非竞争性的、用于提高生产率并且可以自由复制（具有规模报酬），故此当前一般将数据增长和创意或者技术进步等同起来。针对这一观点，文章构建了一个简单框架阐明了数据的积累在短期内会有递增和递减的回报，但在长期内，数据的积累与资本的积累相同，仅靠自身是无法实现持续性增长的。数据是可以被编码为0和1的而二进制序列。其宽泛的定义包括文学、视觉艺术和技术突破。在本文中，我们将关注点局限在大数据上，因为大数据是是技术产生地方，这些突破催生了关于新信息时代和新经济的讨论。机器学习和人工智能是一种预测算法，可以用于预测商品的需求、图片的内容和广告对销售收入的影响。许多大数据企业通过数据的交易进行这些预测。这些数据包括在线卖家的个人信息、商店附近的交通模式的卫星图、用户评论的文本分析和经济经济活动的记录等，这些数据可以被用于预测公司及其产品线的销售额、收益和未来值，也可以用于打广告或者窃取其他公司的业务。

文章第一部分将真实产品生产、数据产生和积累、数据交易和非竞争环境、数据的调整和知识的积累作为基本模型构建的基础，然后在给定前面设定的情况之下，考虑企业利润最大化是时的决策，在数理分析层面给出最有技术和预期质量、知识积累的更新过程。该部分中，数据的主要特征是一种由使用者产生的长期资产，被用于推测存在不确定性未来产量。

文章第二部分主要探讨了在数据这一特征假定下产生逻辑性后果。具体而言，这一部分主要证明了数据作为资产的属性的三个影响：报酬递减、报酬递增、规模报酬。文章从报酬递减开始，分析了数据无法维持持久性增长的原因在于如果一家企业拥有的数据越多，则该企业从额外的数据中获得收益就越少。其中的关键是数据和所有信息一样，是减少不确定性的一种手段，而不确定性以0为界。除非一个完美预测能让能让一个公司获得纯粹、真实、无限的套利，否则完美的预测会产生有限的回报。如果无限数据的回报是有上限的，那么数据的回报在某一点上必须减少，以免超过上限。此外，完美的预测意味着未来不是随机的，则它必须是过去事件完全可预测的函数。

接下来，文章从数据的产生方式开始，证明低水平下，数据的回报率不断增加，这在模型中被称为“数据反馈循环”，即更多的数据使公司更具有生产力，从而导致了更多的生产和更多的交易，这反过来又产生了更多的数据，从而进一步提高了企业的生产力和促进了数据生产。当数据较为缺乏时和产生数据回报递减之前，数据报酬递增这一动力将占据主导地位。数据回报递增的动力之所以重要，一个原因是它可能会产生数据贫困陷阱，企业、国家、行业和国家可能会拥有较低水平的数据，这将企业限制在低水平的生产和交易中，这一事件利润较低甚至为负，但由于数据是一种长期的资产，企业将选择在负利润是进行生产，作为对数据进行高额投资的一种形式。

在这一基础上，文章分析了数据和所有信息一样有规模回报。大公司对数据使用与小公司的利用方式存在不同。文章的证明结果显示了大公司在数据生产方面有比较优势，小公司则在高质量产品生产方面具有比较优势。因此在特定情况下，大公司的将生产低质量的产品以便将其生产的数据出售给小公司，这些大公司的商业模式将是以低价进行大量交易，从数据出售中获取更多的收入。

第三部分再度审视前面构建的模型，从将数据用于业务窃取从而产生外部性、数据挖掘能力的内生化、数据分配的选择、数据测度、企业规模大小的分流、数据陷阱对国家增长的壁垒等六个方面对原有的理论框架指出拓展的空间。

文章的主要贡献在于为更加理性的思考数据积累及其经济影响提供了一个工具，同时也回答了在思考数据经济时，应当如何从现有的集合框架如索洛（1956）模型和以其为基础的现代DSGE模型中调整思维方式。此外，文章模型也为测度数据提供了指导，能够从中理解数据的定价行为和交易价格为零时企业的经济行为。文章的结论说明了数据就如同资本投资，如果非数据技术（生产力）持续改进，数据将有助于寻找新技术的最优利用方式，数据的积累也可以通过减少技术创新的不确定性来降低技术创新的成本，或者通过提高回报以增加创新的激励。

文稿：张俊 赵儒豪

编辑：刘书渊 刘东辰

审校：王永进