发展经济学用生产函数解释生产力的变化机制。在这个函数关系里，一些重要的生产要素作为自变量，通过内在相互关系和作用，解释了经济产出这个因变量。我们可以将生产要素看作进行社会生产经营活动所需要投入的主要资源。从人类史看，现代智人的文明经历了游猎采集、农业化、工业化等发展阶段，生产要素包含的内容是不同的。
　　对于游猎采集社会来说，地理和气候环境，（木制和石制）工具、社群的人是重要生产要素，土地当然很重要，但不是为了耕作，而是挖掘地里的植物根茎，所以群落之间也需要争夺土地资源。进入农业社会，主要生产方式分化为农业和牧业，土地和人变成了最重要的生产要素，资本是在农业社会成熟阶段出现的，主要用来扩大对土地和改进农牧业生产工具，地理和气候环境仍是至关重要的禀赋条件，农牧业都要“靠天吃饭”，不同区域的土地的产出潜力也是不同的。
　　在上面的分析里，没有出现数据要素，并不能说明数据在人类文明的初期是不存在的，只是不那么明显和重要罢了。任何生产活动都需要相关知识，渔猎采集、农牧都有其专业知识和技能要求。彼时人们对数据的认知和加工方法非常粗浅，通过对自然界的观察、交流学习，甚至求助于巫术，缓慢而持续地积累着维生所需的知识、经验和技能，形成了当时的技术。所以，人们开始并没有数据这个概念，通过对观察到自然界信息的加工处理，即采集、渔猎、畜牧、种植等生产活动获得的技术，其实也未对当时的生产函数产生短期内的显著影响。
　　数据和信息这两个概念被广泛使用，是计算技术发展到一定阶段的产物。人们的认知深化了，发现了从数据到信息再到知识、技能的递进关系。而计算机（器）让人类能够在数据层面对自然界和社会信息进行加工利用，这是人类在工业化阶段实现的成就。这源于十六、十七世纪在西欧兴起的科学实验和启蒙运动，从此，知识和技能的产生具有了系统性的方法论，科学技术研究成为经济活动的关键组成部分，推动着生产力以前所未有的速度发展。在这个阶段，数据要素才真正成为生产力的关键推动力量。但是经济学家仍未充分认识到这一点，索洛在生产函数里加入了一个涵盖所有无法分解因素的变量—技术进步率。因为当时无法解释技术与劳动、资本等生产要素之间的内在联系，所以经济学家将其简单地作为一个外生变量放在生产函数里。
　　现在，我们有机会揭开技术的面纱了，一个直接方法就是回归本质，将数据要素作为生产函数的自变量。笔者用生产函数对数据要素进行了建模，得出一个结论，数据要素随着人类社会的进步，人们认知能力和水平的提高，它对生产力发展的影响越来越大，正在变成最重要的生产要素。以人工智能近两年来突飞猛进的成就，可以为这个结论提供很好的例证。
　　以语言大模型（LLM）为例，可以在快速处理文字信息的基础上，产生更综合和更有创意的新内容，甚至可以做到基于文字提示，进行文本、音视频、动画等内容创作，在研究和分析等方面也显示出不逊于人类的思考和发现能力。这种被称作人工智能自动生成内容（AIGC）技术，结合已经相当成熟的视觉、语音辨识技术，以及快速发展的人形机器人技术，不难预测将会出现与人类生产能力相仿的人工智能行动主体。这些硅基“物种”可以承担碳基人类体能不适合的工作，也可以帮助人类提高经济活动的效能。换言之，利用人工智能技术，我们可以对数据要素进行有更高经济价值的加工和利用，从而提升生产力水平。在这种情况下，数据要素明显已经成为无法忽视的生产要素，以及驱动生产力和经济增长的主要动力。
　　在数字经济时代，我们应该重新评估土地、劳动、资本、数据等要素承担的角色和作用，以及它们之间的互动关系。土地仍是不可或缺的，因为它为人类生产粮食，并提供化工原料，是碳基生物的生存和发展基础。但是新技术会提高农业的生产率，甚至推出与传统农产品大相径庭的替代品。资本可能因为数据科技的进步而改变形态，比如采用加密通证、数字资产的形式，从而提高配置的效率和准确度，打破资本流动的物理界限。劳动这个要素的变化是最大的，从农业时代以人数计算的简单劳动力，到工业时代掌握基本技能的蓝、白领劳动者，到了数字经济时代，则要求劳动者掌握数据生产所需的技能。而站在人才金字塔顶端的是那些能够引导人工智能研发和应用的精英。那些没有掌握数据生产技能的劳动者对经济所做的贡献，可能小到可以忽略不计。
　　最后要探讨的是数据要素，一方面，数据要素仍然是知识和技能的源头，是孕育新技术的母亲，而人类掌握的数据处理方法极大地焕发了数据要素强大的活力，新技术以令人炫目的速度面世，比如sora、数字孪生等。另一方面，数据将进入生产环节，它本身变成了经济活动的产成品和再生产的“原料”，数据可以做成各类商品进入市场流通，作为重要的经济资源进行配置，成为企业和个人重要的资产，并能够通过资本化产生更多的财富。当然，数据要素的应用不可能脱离实体经济，它只是从过去不为人关注的后台小角色走到了前台C位，这是时代不可扭转的大趋势。
　　（作者系萨摩耶云科技集团首席经济学家）
　　本报专栏文章仅代表作者个人观点。
（文章来源：证券时报）