“资本→数据→资本”的增长式循环。企业初始阶段较高的资本投入能够获取海量数据。通过对数据的解析与利用，推动初始阶段投入资本实现价值增值。数据能够促进新一轮的研发、数字人才的培养和人工智能的进一步学习，起到类似“资本偏向型技术进步”的作用，实现资本要素边际产出增加，在“资本→数据→资本”的循环中实现资本要素的增长式积累。
数据要素驱动新经济的优势所在
文章分析，一是效率提升。与人类历史上任何一次技术进步一样，数据要素驱动的新一轮技术进步提升了生产效率。以美国为例，2011年至2019年的经济平均增长率为2.28%，高于2001年到2010年平均水平的1.762%。这说明当经济收敛到稳态，单纯的投资不再能驱动美国经济增长之后，新技术的引入提升了美国的劳动生产率，促进了经济增长。
二是产品多样性增加。生产模式由“标准化流水线-标准化产品”转变为“标准化算法-多样化产品”。在传统经济模式下，机器替代人之后只能提供基于流水线的标准化产品，只有人工才能提供个性化产品。然而，正如在前文“产品→数据→产品”循环中所分析的那样，在数据驱动的新经济中，人工智能技术能通过对数据的分析利用，以较低成本提供个性化的产品。多样化的产品满足了社会多样化的需求，提高了总体社会福利。
三是增长方式转变。数据驱动的新经济模式改变了经济增长方式，由单纯的投资驱动型转向数据、知识与资本内生驱动型。数据、知识与资本相互融合、共同积累，改变了技术进步的方式。在不少领域，机器用于学习的数据可以不用从人那里获得，而是由机器自主生成。
为更好利用数据资源营造良好环境
文章指出，首先是做好对自然垄断的规制与监管。数据要素驱动的新经济存在规模经济的特征，因此新经济中的不少产业都会具备自然垄断的特征。在自然垄断条件下，监管的重心应该从规制垄断转移到规制垄断行为上，需要建立有效的行为监管制度，在充分发挥新经济高效率特征的同时，防止垄断所导致的总体福利损失，促进资本有序健康发展。
其次是确保数据安全。经济运行中产生的大数据不仅关系到个人的隐私，也关系到国家经济安全和政治安全。数据可复制的特点决定了保障数据安全是一个包含硬件建设、软件建设、法律法规体系建设的系统工程。中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出：“探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。”这为保障数据安全提供了方向指引和行动指南。
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