作者：张龙天

毕业院校：清华大学

导师：谢丹夏

本论文的所有研究都将从一个加入了数据作为新的关键要素的经济增长模型出发，主要从理论分析的角度探讨数据在当今新兴的数据经济形式中所扮演的各类重要角色，尤其是这一经济形式在长期中的发展趋势。本论文将要展示的是一个研究数据经济这一新兴经济形式的基础研究框架，并从个人数据隐私保护的角度基于这一框架所得到的一些基本结论进行分析。具体来说，本论文主要包含有以下三方面内容。

第一，基准模型及其扩展。本论文的所有研究都将从一个数据经济的基准模型出发。在这个基准模型中，我们假设数据直接产生于消费者自身的活动，从通过出售给进行创新活动的中间品生产厂商为消费者获得一定的额外收益，而这份收益是用于补偿由于个人数据被使用而造成的潜在隐私泄露风险的。通过对这一基准模型的求解，我们发现了一些关于在这样的经济形式中数据使用方面的无效率情形，并基于此进行了一些政策讨论。此外，在这个基准模型的基础上，我们又构建了若干个扩展模型以进一步地研究这一新的模型，主要有以下几个方面：放松基准模型中数据无法积累的假设、讨论数据具有非竞争性且可在企业之间进行交易的情形、数据的不同所有权属带来的不同结论、消费水平对数据使用效率可能的增强效果，以及关于去中心化经济如何能够接近社会最优分配状态的政策讨论。除了对长期趋势进行讨论之外，我们还通过数值分析的方法研究了经济在达到稳态之前的过渡状态的变化趋势，也同样得到了一些有现实意义的结果。

第二，不同来源的数据。除了基准模型以及由此出发得到的一系列扩展模型之外，本论文还初步地对另一更加新兴的经济形式进行了讨论，即来源于生产过程的数据。与基准模型的设定所大不相同的是，本部分除了保留原有关于由消费者直接产生的数据相关的一些设定之外，还添加了一种新的数据来源形式——直接产生于最终品的生产过程，作为最终品生产的副产品出现。这一新的数据种类最大的不同是，对这些数据的使用并不会造成对公民个人隐私的侵害。由此，在两类数据不同的组合方式的条件下，我们得到了一些与基准模型有本质区别的结论，并且，从政策意义上来说与原先的结论相比更加重要。

第三，从现实的案例中寻找对于模型结论的佐证。由于目前数据经济尚处于发展的初期，相关的统计数据还非常地不全面，因此我们只能从一些碎片化的数据中寻找想要的信息。具体来说，我们主要关注欧洲、美国和中国在公民个人数据隐私保护的立法和司法实践方面的成果，以及这三个重要经济体的数据经济发展态势。本部分仅仅提供了一些初步的统计数据分析，而没有进行更加深入的实证检验。相信在不久的将来，当这方面的数据足够完备时，便可进一步地对我们的结论进行实证检验。

从最初的“信息”到现在广泛见于各类研究中的“数据”，这一概念历经发展，在当今的经济运行中逐渐扮演着越来越重要的作用。正如在接下来的文献综述中我们还会提到的，目前关于数据的各类研究，大多数仍停留在对数据交易过程以及在这之中所产生的一系列隐私相关问题的微观机制进行研究，而缺乏从一个宏观的视角来刻画出数据对于经济长期增长的影响。本论文所做的工作，与新近发表于《American Economic Review》上的 Jones et al. (2020) 和 Farboodi et al.(2020) 两篇重要文章一道，为将数据引入到宏观经济理论领域做出了重要的贡献。具体来说，我们可以从经济运行机制、结论的形式，以及研究的视角三个方面阐述本论文的创新之处。

首先，从本论文所揭示出的几种新的经济运行机制来看，本论文的研究相比于前文所提的两篇发表于 AER 上的文章有很大的不同，揭示出了更多关于数据经济的运行机制。例如，这两篇文章都基于同一个假设，即数据是作为中间品由消费者的消费行为伴随产生，并直接地作用于最终品生产的。在这两篇文章中，作者们明确地说明了他们的模型仅能用于解释如自动驾驶汽车以及某些金融产品等少数几个“数据密集型”的领域。与之相对地，我们的研究将数据设定为研发过程所需求的要素，而生产领域仍保持着与传统模型类似的机制。这样设定的优势在于我们能够将模型用于解释更加广泛的生产领域，因为在研发过程中所使用的数据可以一般化地视为一些从消费者处收集到的用户数据，而产生的中间品则可以视为某项新的研究成果或产品改进。这样不同的设定，也会为我们带来不一样的结论。

其次，从我们得到的一些结论来看，可以发现许多不同于以往的经济运行模式。例如， Jones et al. (2020) 中的一个主要结论是，因为数据有非竞争性性质的存在，当数据由企业拥有时，会倾向于使用高于社会最优水平的量；而在数据由消费者拥有时，则会倾向于使用低于该水平的量。然而，在我们的模型中，由于我们将数据置于了一个更加基础和更加重要的位置，我们发现，此时即使数据由消费者所有，也同样会倾向于使用高于社会最优水平的量，由此引出了关于是否应该限制数据使用的一系列政策制定方面的问题。除此之外，在第 7 章给出的来自生产过程的数据模型中，我们还发现了在这样的模型设定下，由于有生产者数据的存在，提升消费者数据的使用量相比于基准模型有了加成的效应，从而导致了在某些情形下，社会计划者问题的经济增长率与去中心化经济中的不再一致。这一结论在基于 Jones (1995) 的框架所建立的模型中是非常特别的，并且，从政策的角度来说，这样的结论能够大幅提升相关政策可能带来的收益，是非常值得我们进行深入探讨的。

最后，从研究的视角来看，本论文主要关注于数据经济发展中的个人数据隐私保护问题，区别于其他两篇文章，也开辟了这一话题在经济增长理论中的相关讨论。本论文的研究通篇都关注于数据经济的运行过程中，由消费者所产生的数据使用量会如何发生变化，而这一变量则直接关系到消费者的个人隐私受到侵害的风险。数据隐私问题是目前大家广泛关注的一大问题，从长期的角度进行分析，具有非常重要的现实意义。