“資本→數據→資本”的增長式循環。企業初始階段較高的資本投入能夠獲取海量數據。通過對數據的解析與利用，推動初始階段投入資本實現價值增值。數據能夠促進新一輪的研發、數字人才的培養和人工智能的進一步學習，起到類似“資本偏向型技術進步”的作用，實現資本要素邊際產出增加，在“資本→數據→資本”的循環中實現資本要素的增長式積累。
數據要素驅動新經濟的優勢所在
文章分析，一是效率提升。與人類歷史上任何一次技術進步一樣，數據要素驅動的新一輪技術進步提升了生產效率。以美國為例，2011年至2019年的經濟平均增長率為2.28%，高於2001年到2010年平均水平的1.762%。這說明當經濟收斂到穩態，單純的投資不再能驅動美國經濟增長之後，新技術的引入提升了美國的勞動生產率，促進了經濟增長。
二是產品多樣性增加。生產模式由“標準化流水線-標準化產品”轉變為“標準化算法-多樣化產品”。在傳統經濟模式下，機器替代人之後只能提供基於流水線的標準化產品，衹有人工才能提供個性化產品。然而，正如在前文“產品→數據→產品”循環中所分析的那樣，在數據驅動的新經濟中，人工智能技術能通過對數據的分析利用，以較低成本提供個性化的產品。多樣化的產品滿足了社會多樣化的需求，提高了總體社會福利。
三是增長方式轉變。數據驅動的新經濟模式改變了經濟增長方式，由單純的投資驅動型轉向數據、知識與資本內生驅動型。數據、知識與資本相互融合、共同積累，改變了技術進步的方式。在不少領域，機器用於學習的數據可以不用從人那裡獲得，而是由機器自主生成。
為更好利用數據資源營造良好環境
文章指出，首先是做好對自然壟斷的規制與監管。數據要素驅動的新經濟存在規模經濟的特徵，因此新經濟中的不少產業都會具備自然壟斷的特徵。在自然壟斷條件下，監管的重心應該從規制壟斷轉移到規制壟斷行為上，需要建立有效的行為監管制度，在充分發揮新經濟高效率特徵的同時，防止壟斷所導致的總體福利損失，促進資本有序健康發展。
其次是確保數據安全。經濟運行中產生的大數據不僅關係到個人的隱私，也關係到國家經濟安全和政治安全。數據可復制的特點決定了保障數據安全是一個包含硬件建設、軟件建設、法律法規體系建設的系統工程。中共中央、國務院印發的《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》指出：“探索建立統一規範的數據管理制度，提高數據質量和規範性，豐富數據產品。研究根據數據性質完善產權性質。制定數據隱私保護制度和安全審查制度。推動完善適用於大數據環境下的數據分類分級安全保護制度，加強對政務數據、企業商業秘密和個人數據的保護。”這為保障數據安全提供了方向指引和行動指南。
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