2017年，《经济学人》上发表的一篇文章指出“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据”【1】，由此引发了社会各界对“数据”的广泛关注和讨论。尤其是近年来，随着数字经济的高速发展以及计算机和互联网等大量信息通讯技术的普及，数据已成为一种无处不在的新型海量资源，人们愈发开始重视数据的经济学特征与时代价值。然而，数据作为不同于以往资本、劳动等传统生产要素的新型要素，其最重要的特征在于其“非竞争性”，即数据可以无损耗或低损耗的被多个经济主体同时使用。一方面，该特性有利于数据进行低成本的传输和共享，从而提升生产效率并对经济增长产生正向的促进作用；另一方面不可忽视的是，伴随着数据的使用还会产生隐私成本，且非竞争性的存在可能产生一系列复杂的权属判定、价值评估等问题。
在上述背景下，学者们纷纷开始对数据经济学展开研究。最早提出数据经济学研究框架的是来自斯坦福大学商学院的经济学讲席教授查尔斯·琼斯（Charles I. Jones）和副教授克里斯托弗·托内蒂（Christopher Tonetti），他们于2020年在《American Economic Review》上共同发表的文章“Nonrivalty and the Economics of Data”将数据要素正式引入增长模型，开创了数字经济时代研究数据要素的经济增长模型的先河。
在这篇文章中，作者认为数据作为消费的副产品而产生，并将其直接引入到生产过程中来提升消费品的生产效率，即数据通过进入生产函数的全要素生产率项（
）来发挥其对经济的正向推动作用。研究的根本出发点在于数据的“非竞争性”，即强调了数据可以在不同企业之间同时无损失地被使用（我们将其称之为“横向非竞争性”），并重点关注了数据的不同产权如何决定其在经济中的使用，从而影响产出、隐私和消费者福利。
具体来说，基于数据的非竞争性，文章主要分析和讨论了在“企业拥有数据”和“消费者拥有数据”两种情形下的数据使用效率。数据在归属于不同的主体时均通过数据中介进行交易和出售，值得注意的是，由于数据具有非竞争性，数据中介可以从不同数据的产权主体处仅购买一次数据，但可以将来自各企业的数据捆绑组合在一起分别（多次）出售给不同的企业。在此情形下，完全竞争的市场环境在此并不适用。为解决此问题，作者创造性在文章中提出了垄断竞争的数据中介，并假定他们可以以极低的成本自由进出市场且在均衡时实现零利润。相关数据中介的引入和设定是该文章除数据非竞争性的探讨外另一大突出的贡献，也为后续有关数据非竞争性的研究提供了重要的建模思路。
此外，作者对数据由企业所有以及消费者所有情形下的数据中介的设定稍有区别。当数据由企业所有时，由于数据的所有者和使用者都同为企业这一类主体，因此，此时仅存在一种数据中介。在给定每一企业的数据出售价格的前提下，数据中介通过选择从每个企业购买的数据数量和向企业出售数据组合的价格来实现自身利润的最大化；而当数据由消费者所有时，首先由消费者向数据中介出售数据并决定出售多少来实现所获收益与隐私成本之间的权衡，然后再由企业向数据中介购买数据用于生产过程进行产品的生产。为处理不同主体对数据的出售和购买过程，此时将引入两种不同的数据中介，一种用于从消费者处购买其拥有的每一个企业的数据，另一种则负责将从消费者处购买到的数据进行捆绑和组合并出售给相应的企业。换言之，当数据由消费者所有时，消费者在出售数据时能获得一定的收入，来作为对企业使用其数据时产生的相应隐私负效用的补偿，这也是在上述两种数据的不同权属情形下的最本质的区别。
论文的主要发现是，与数据相关的不同所有权制度会产生不同的重要经济后果。当企业拥有数据时，他们可能不会充分尊重消费者的隐私。由于数据是非竞争性的，因此广泛使用数据可能会带来巨大的收益。数据市场提供了更加广泛使用数据的激励，但如果出售数据增加了创造性破坏的速度，企业可能会以社会效率低下的方式囤积数据，从而导致对手数据的低效使用。另一种分配方案是考虑到隐私保护的需要，由政府严格限制企业使用消费者数据。虽然这一政策使隐私得到了保护，但由于非竞争性的投入在没有达到适当的使用规模时会产生低效率，它甚至可能会产生更大的成本。
相反，将数据产权交给消费者可以产生接近最优的分配。当消费者拥有与他们的行为相关的数据时，消费者会在对隐私的担忧与出售数据所带来的经济收益之间进行权衡。在均衡状态下会充分利用非竞争性的优势，使数据被各企业广泛地使用。同时，作者通过数值分析论证了在各种参数取值下，消费者拥有数据的制度安排所产生的消费和福利均显著优于企业拥有数据时的制度安排。
综上所述，这篇文章率先提出了数字经济背景下研究数据经济学的基准分析框架，主要有如下三方面的突出贡献：其一，文章通过允许数据在不同企业之间同时被使用，给出了数据非竞争性的一种重要体现形式——横向非竞争性；其二，其提供了一种在生产函数中引入数据的方式，即让数据直接作用于全要素生产效率项来提高生产效率；其三，其通过考虑不同的数据产权归属问题，分别给出了当数据归企业所有以及数据归消费者所有时基本的建模思路，尤其是文章中在考虑数据非竞争性之后对于垄断竞争数据中介的引入和设定，为后续搭建和继续研究数据要素的经济学模型提供了重要的思考和参考价值。
文献来源：
Jones C I, Tonetti C. Nonrivalry and the Economics of Data[J]. American Economic Review, 2020, 110(9): 2819-2858. DOI: 10.1257/aer.20191330
【1】“The world’s most valuable source is no longer oil, but data.” The Economist, May 6, 2017.
