数据作为一种重要的要素，现在正对经济行为和经济增长产生越来越大的影响。数据已与土地、劳动、资本、技术，一起成为当前五个最核心的生产要素。
中国数字经济发展白皮书显示，我国2019年数据经济体量是30多万亿元人民币，占GDP比重超过30%。今年IMF预测我国经济增速3.5%，而数字经济平均增速又非常高，这意味着数字经济在驱动经济增长方面非常重要。
从数据影响生产行为来看，它究竟如何促进我国当前经济增长呢？
首先，以数据为载体的无形资本和传统资本有一个最重要的区别就是非竞争性，即数据可以被多方使用，并且数据质量不会因为多方同时使用而受影响，比如，一个记录大众消费行为数据的表格，所有人都可以分析，而表格本身不会受影响，这就是非竞争性。
第二点不同于传统产业的重要区别是数据生成的边际成本非常低。比如，打车软件自动产生数据，数据生成初期可能会投入比较多，但是随后生成一单位新数据的成本会越来越低。
那数据资本如何影响企业的生产行为？其背后复杂的数学理论简化来说，就是数据会生成知识，形成直接用来指导生产行为的信息，从而促进生产率，影响生产过程。
数据资产影响生产并促进经济增长的本质是内生增长理论。其核心机制是非竞争性和规模效应。比如，不同的单车企业有自己的用户数据，这些数据共享可以形成算法精确度的优化，改善服务质量。
规模效应是指利用数据促进企业提高生产率、提高产品质量，以吸引更多用户，产生更多的经济行为。更多的经济行为又会生成更多数据，再次反馈给企业，以此反复扩大，这就是规模效应。
非竞争性加规模效应，理论上可以产生内生的经济增长，就是经济自己内生的扩张，这是数据推动经济增长的核心机制。
数据经济的优势还体现在降低企业融资成本上。金融市场发展不完备的情况下，如果银行面对一群质量差异很大的企业，但又无法识别，那么银行就会统一设定严格的借贷标准，最终导致好企业也难借到钱。但是，足够多的企业动态数据可以帮助银行有效鉴别出差的企业。当企业借款者平均质量高，银行就可以设一个较低的借贷标准，从而降低了优质企业融资成本。
数据对经济增长的影响那么大，那市场本身是否提供经济发展所需的数据资产呢？理论来说，数据产权归不同人所有就会产生不同类型的市场均衡，这些市场均衡会因为外部性导致市场失灵。
比如，企业拥有数据产权。那会出现两种情况，一是消费行为数据，企业作为使用者，可能会因为只关注利润最大化而过度使用数据。而且，单个企业分享自身的数据会培育潜在的竞争者，形成经济学上的创造性毁灭，所以企业没有足够的动力去共享数据。
第二种情况就是消费者是数据供给者。由于担心隐私泄露等问题，消费者往往没有足够的动力提供自己的数据，或者出于搭便车心理而不愿共享，从而导致最终消费者行为数据供给不足。
而此时，政府往往会起关键作用。
首先，政府作为数据拥有者，可以通过权衡效率与隐私，优化数据资产的配置。同时，政府还可以构建数据平台，并通过平台，有效解决企业出于竞争考量，数据供给不足的问题。比如，国家统计局每年对规模以上企业进行调查，构建了工业企业数据库。这一数据库非常成功，学者基于此进行很多研究，帮助政府了解现实，制定政策，发现中国企业行为的规律。这些科学研究结果再反馈给微观经济决策者，帮助他们促进生产。
其次，政府作为数据监管者同样很重要。因为强化数据监管，强化隐私的保护制度能够改善外部性导致的数据资产市场失灵问题。
数据资本能够促进生产，促进经济增长，中国同时面临机遇和挑战。
机遇体现在中国的两个比较优势。首先，我们有超大规模的市场，意味着各类经济行为规模巨大，能够生成超大规模数据。
其次，强有力的政府有助于更好地积累数据资本，除了解决市场失灵问题，还能为数据资本的创造提供更好的基础设施。
挑战同样很多。比如，数据的安全性。典型案例是，通过数据生成的算法本身是中性的，但是算法的形成是基于整个国家的大规模个体行为，如果大家基于这个算法掌握整个国家微观行为的规律，那么很可能会影响到国家安全。基于这点考虑，今年8月，《中国限制出口技术目录》针对基于数据分析的个性化推送服务做了限制。国家安全问题限制了数据资本在国家之间的有效共享，这也是未来数字经济发展的一大挑战。