近日，管理学院吕栋副研究员以独立通讯作者身份，在经管类中文权威期刊《经济研究》上发表论文《数据要素的结构性替代与非线性赋能》。该研究聚焦数字经济背景下数据要素对生产要素结构与经济增长机制的重塑作用，为深化数据要素市场化配置改革、推动数字经济高质量发展提供了重要理论支撑与政策启示，体现了管理学院在数字经济与要素配置领域的研究实力与学术影响力。
数字时代，数据要素正日益成为核心生产要素。那么，其嵌入生产体系后，将如何重塑传统要素的配置结构与边际贡献？数据要素与传统要素之间究竟是互补还是替代关系？这种作用是否随数据积累规模呈现阶段性特征？这些问题对于数字经济下优化资源配置、充分发挥数据要素作用具有重要意义。围绕上述理论问题，研究团队从经济增长与要素结构演进视角出发，基于2002—2020年中国29个省份（区、市）面板数据，构建包含数据要素的扩展生产函数模型，并结合面板回归与门槛回归等方法，系统考察数据要素对要素配置结构及产出弹性的影响。
研究发现，中国数字经济仍处于由要素替代向结构优化过渡的阶段：一方面，数据要素的作用以效率提升为主；另一方面，ICT资本结构加速向软硬协同演进，同时区域间赋能效应存在明显差异。
依托研究结论，论文提出三项针对性政策建议。一是推动数据基础设施均衡发展。数据要素赋能需跨越规模门槛，中西部“低数据密度”已成为制约创新效率的关键瓶颈。应依托“东数西算”和数据中台建设，促进算力与高质量数据跨区域流动，并完善数据治理标准，打通赋能跃迁的制度约束。二是优化ICT资本配置结构。顺应数据要素与软件资本的替代趋势，将投资重点由规模扩张转向结构优化，引导企业加大对高智能化、强数据适配软件的投入，推动公共数据平台与开源生态建设，实现由“堆叠式投入”向“数据驱动型升级”转型。三是构建“避替代、促跃迁”的研发支持体系。将数据能力纳入科研评价与项目管理，推动研发人员向“数据增强型”转型，同时设立数据转化专项和科研数据服务平台，为中小主体提供数据与算法支持，释放创新潜能。
研究指出，数据要素正在深刻改变中国经济的运行方式，但这种改变并非简单的要素叠加，而是一场对要素配置结构的系统性重构。理解这一重构的内在逻辑，对于推动数字经济与实体经济深度融合、实现经济高质量发展，具有重要的理论价值与现实意义。
