这份研究聚焦数据要素成为经济增长新动能的内在逻辑，探讨数据资本如何作用于经济增长。在数字经济快速发展的背景下，数据作为新型生产要素的价值日益凸显，其对经济增长的实际驱动机制值得深入拆解。
研究采用理论建模与实证检验相结合的方法。理论上构建数据采样模型，将数据视为有意识生产积累的成果，引入内部与外部数据的替代性以分析数据非竞争性特点，明确数据影响增长的两条核心渠道。实证方面，利用省际数据资本存量构建面板模型，还通过空间面板模型考察数据资本的空间效应，全面验证理论假设的现实适用性。
结果显示，数据资本通过直接作用于生产部门和间接促进创新两条路径影响增长，其中直接作用于生产的效果远强于创新渠道。不同阶段的数据资本贡献存在差异，数据加工阶段积累的资本对经济增长的拉动作用，比采集、清洗和存储阶段更突出。值得注意的是，数据资本的溢出效应很小甚至为负，理论中强调的非竞争性特点未充分体现，反而出现一定 “虹吸” 效应，这与数据流通不足密切相关。此外，内外部数据的互补性程度，也会影响数据对增长的贡献水平。
未来可进一步研究不同类型数据（如公共数据、企业数据）的增长效应差异，探索更精准的数据要素利用策略。也可关注数据要素市场建设与数字技术的协同作用，分析如何通过技术手段打破数据流通壁垒，缓解 “虹吸” 效应，让数据资本的溢出价值得到更充分释放，更好支撑经济高质量发展。
#paper 写作 #Accept#SCI#SSCI# 数据要素 #经济增长# 数据资本 #溢出效应# 生产驱动 #要素市场
研究采用理论建模与实证检验相结合的方法。理论上构建数据采样模型，将数据视为有意识生产积累的成果，引入内部与外部数据的替代性以分析数据非竞争性特点，明确数据影响增长的两条核心渠道。实证方面，利用省际数据资本存量构建面板模型，还通过空间面板模型考察数据资本的空间效应，全面验证理论假设的现实适用性。
结果显示，数据资本通过直接作用于生产部门和间接促进创新两条路径影响增长，其中直接作用于生产的效果远强于创新渠道。不同阶段的数据资本贡献存在差异，数据加工阶段积累的资本对经济增长的拉动作用，比采集、清洗和存储阶段更突出。值得注意的是，数据资本的溢出效应很小甚至为负，理论中强调的非竞争性特点未充分体现，反而出现一定 “虹吸” 效应，这与数据流通不足密切相关。此外，内外部数据的互补性程度，也会影响数据对增长的贡献水平。
未来可进一步研究不同类型数据（如公共数据、企业数据）的增长效应差异，探索更精准的数据要素利用策略。也可关注数据要素市场建设与数字技术的协同作用，分析如何通过技术手段打破数据流通壁垒，缓解 “虹吸” 效应，让数据资本的溢出价值得到更充分释放，更好支撑经济高质量发展。
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