一、引言 数据在生产活动中扮演着重要角色，不仅是提升国家竞争力的基础性战略资源，也是重塑国家竞争优势的新机遇（Jones and Tonetti，2020；Cong et al.，2021）。随着数据逐渐成为国家间竞争的“利器”，各国相继推出大数据发展战略，以把握发展主动权。因此，跨境数据流动也随之成为全球经济竞争和国家安全博弈的重要领域（Chang et al.，2023；王永进等，2024）。数据的自由流动决定了信息和技术的跨国传播，能够直接影响各国的企业生产效率、市场竞争力以及国民福利。为保护数据主权和保障经济安全，许多国家纷纷收紧跨境数据流动政策，进而深刻影响了全球数据传输和贸易格局。例如，欧盟出台的《通用数据保护条例》（GDPR）通过设立严苛的数据隐私标准，构筑了数据跨境流动的高门槛，要求所有进入欧盟市场的企业遵循其规范，并承担较高的合规成本。与此同时，美国对中国数据流动的限制性措施日趋加强，尤其是针对性法案的推出，显著提升了中国企业获取美国数据资源的难度。面对更加复杂的国际形势，中国在维护数据主权的同时，如何保持全球经济竞争力已成为一项十分迫切的研究课题。 产业政策是国家促进经济增长的重要政策工具，在中国实现工业现代化过程中起到了至关重要的作用。然而，产业政策的设计与实施却是一项艰巨且复杂的任务。目前，学术界对于产业政策究竟能否促进经济增长各执一词。一种代表性观点是，产业政策或许能够提高产出，但政府可获得信息的有限性以及寻租行为的发生，可能导致企业间的要素配置扭曲，进而降低总体生产率增长（Krueger and Tuncer，1982；Beason and Weinstein，1996）。如果这一观点成立，产业政策就无法成为中国应对跨境数据流动壁垒的有效方案。尽管该观点在逻辑上具有一定的合理性，但却忽略了政府设计与实施产业政策的初衷便是解决由市场失灵导致的资源配置扭曲问题。在大数据时代，数据的外部规模经济可能是导致行业间资源错配的重要来源。而现有文献均聚焦于探讨工业时代的产业政策效果，关于大数据时代的产业政策研究屈指可数。在大数据时代，当数据对生产具有外部规模经济效应时，产业政策还能否获得预期效果，尤其是面临跨境数据流动壁垒的情形下能否成为政府的有效政策方案？ 本文在Caliendo and Parro（2015）的基础上构建了一个包含数据外部规模经济的多国多部门一般均衡模型，尝试为大数据时代中国的产业政策设计提供理论依据。数据外部规模经济是大数据时代企业生产的一个重要特征（Goldfarb and Trefler，2017），因此产业政策的潜在社会收益也因规模经济而尤为突出。数据在生产中的特征体现为：一是外部规模经济属性，即随着数据规模的上升，生产一单位商品的成本会随之降低；二是非竞争性，即同一单位数据可以被不同商品生产者同时使用；三是数据为消费的副产品，因此数据能否跨境流动取决于各国的数据政策。正是因为数据的正外部性，从全社会的角度来看，单个企业的投资可能是不足的，此时需要有相应的政策激励企业生产。此外，数据外部规模经济可能导致一定程度上的资源错配，从而为改善福利的政策干预创造了空间。为此，需要根据数据的规模经济属性设计相应的产业政策，以更好地适应当前经济形势和特点。 在此基础上，本文研究发现：第一，欧盟GDPR的出台降低了绝大多数国家的福利，其中欧盟国家的下降幅度最为明显，且福利下降程度与数据规模经济弹性呈正相关。第二，美国针对中国的跨境数据流动限制降低了绝大多数国家的福利，且中国的福利损失最为严重。第三，产业政策是中国应对歧视性与非歧视性跨境数据流动壁垒的有效策略，且数据外部规模经济是政府实施产业政策的重要依据。中国实施产业政策后福利的提升幅度随数据规模经济弹性的增加呈倒U形变化。最后，面对美国的歧视性跨境数据流动壁垒，跨境数据流动反制政策也是中国的有效应对战略。 本文的创新与贡献体现为以下三个方面：首先，目前关于数据的研究大多将其视作关键的生产要素（Jones and Tonetti，2020；Cong et al.，2021），而较少探讨数据的外部规模经济属性，仅有少数文献从展望的角度稍有涉及（Goldfarb and Trefler，2017；Veldkamp and Chung，2024；Wang and Wang，2025）。与上述文献相比，本文借鉴Goldfarb and Trefler（2017）的思路，首次将数据的外部规模经济纳入理论框架，并据此发现数据的外部规模经济是大数据时代政府实施产业政策的重要依据。此外，本文还与跨境数据流动研究文献密切相关，尤其是关于GDPR等跨境数据流动规制影响的相关研究（Aridor et al.，2023；Chang et al.，2023；Demirer et al.，2024；Goldberg et al.，2024；王永进等，2024）。然而，上述文献仅从简约式估计或者理论分析等角度考察跨境数据流动政策的影响，而本文则首次通过量化分析的方法，从一般均衡的角度评估了歧视性与非歧视性跨境数据流动壁垒的福利效应，并考察了中国如何利用产业政策与跨境数据流动反制政策来规避跨境数据流动壁垒带来的效率损失。 其次，本文通过探讨产业政策在应对跨境数据流动壁垒中的关键作用，对产业政策研究文献形成了有益补充。在现有文献中，尽管部分学者已认识到外部规模经济在产业政策实施中的重要性，但其衡量方式多基于人口规模，研究重心仍主要集中于工业时代背景下产业政策的福利效应评估（Lashkaripour and Lugovskyy，2023；Ju et al.，2024；Bartelme et al.，2025）。此外，也有部分文献强调生产率与投入产出联系在评估产业政策效果时的重要性（Liu，2019；Lane，2025；诸竹君等，2021；陈志远等，2024；皮建才和罗禹涵，2024）。然而，进入大数据时代后，规模经济的性质、大小和作用方式已然改变：其一，数据的规模经济受制于跨境数据流动政策的影响；其二，数据的规模经济程度与工业经济时代的外部经济在行业分布和取值大小方面也不尽相同。因此，在大数据时代，国家如何实施产业政策仍未得到充分研究，尤其是在跨境数据流动受到制度性壁垒制约的背景下，国家是否能够通过产业政策实现有效干预，是亟待解决的重要课题。鉴于此，本文的贡献体现为：（1）立足于大数据时代这一研究背景，将数据外部规模经济与跨境数据流动政策纳入一般均衡模型，评估了产业政策的实施效果；（2）揭示了数据外部规模经济对产业政策福利效应的关键作用；（3）提出了面向跨境数据流动壁垒的政策应对路径，即中国可以通过产业扶持以抵消数据外部规模经济受限所带来的边际成本上升，从而提升企业的国际竞争力。
