2023年2月28日，北京大学国家发展研究院、北京大学数字金融研究中心举办了春季学期的第二次数字金融Workshop。本期Workshop有幸邀请到哥伦比亚大学商学院教授Laura Veldkamp分享最新研究《A Model of the Data Economy》。本次Workshop由国发院助理教授、中心研究员胡佳胤主持，海内外七十多位老师和同学通过Zoom参与并与主讲嘉宾进行了深入的交流和讨论。

在数字时代，数据已经成为一种新的生产要素：数据伴随物品和服务的交易而产生，而数据可以存储、交易，并随着时间贬值。Veldkamp教授与合作者构建了一个包含数据要素的宏观经济模型，并在模型中探讨了数据这一新型要素对于经济核算、企业价值、社会福利等传统经济问题的影响。

Veldkamp教授首先指出了数据要素的特点：第一，经济活动能产生数据，因而生产和交易本身具有了“积极试验”（Active Experiment）的性质；其次，数据本身具有非竞争性，但销售数据会使得数据对卖家的价值降低，因而具有“半竞争性”；最后，数据的价值取决于它提供的信息，而随着时间的推移，过往数据对当前状态的信息含量会逐渐降低。

基于这些特点，Veldkamp与合作者构建了一个数据经济的模型。在这个模型中，数据可以帮助企业推测当前的市场状态，从而选择更加合适的技术、生产质量更高的产品。而随着产量的提高，伴随而生的数据也会更多。在短期内数据具有报酬递增的特性，形成了一个“数据反馈循环”，即更高的产量伴随着更多的数据，更多的数据又提高了产品质量，使得企业拥有更多市场份额。

但是，随着时间的推移，过往数据对当前状态的信息量会逐渐贬值，即“数据折旧（data depreciation）”。此外，新增数据对于预测精度的边际提升作用递减。这使得长期来看，数据类似于传统的资本，企业新增的知识存量与数据折旧最终会达到平衡。不过，若将数据要素引入研发部门的生产函数，模型则可能解释长期经济增长。

模型解释了为什么新兴企业在成长阶段长期亏损却拥有高估值。这是因为企业在早期通过降低产品价格以增加销量、积累数据，而企业的高市值来自于对数据的高估值。模型还表明，在没有其它扭曲的情况下，一个包含数据的分散经济是有效率的，这说明数据要素本身的特性并不会导致市场失灵。

接下来，Veldkamp教授讨论了基础模型的拓展。一是引入“抢走生意外部性”来刻画数据营销，发现在这种情况下，数据的积累并不能改善消费者福利；二是在高维空间中引入不同维度的数据和产品质量，用来解释企业在专业化和多元化经营之间的取舍。最后，Veldkamp教授提出了未来一些潜在的研究方向，包括数据的测度、定价，数据对企业进入、推出和竞争的影响等等。

北大国发院副院长、数字金融研究中心主任黄益平教授，北大国发院汪浩教授、余昌华副教授，北大新结构经济学研究院学术副院长王勇教授，清华大学社科学院经济所谢丹夏副教授，北京大学光华管理学院肖筱琳助理教授，以及北大国发院博士生李星宇等听众与Veldkamp教授就模型设定、经济含义、与已有文献的关联等等问题展开了深入交流。