在数字经济中，已出现强者愈强，弱者愈弱的“马太效应”，但是否也存在以弱胜强的反“马太效应”。前者较好理解，后者则有悖常理。本文试图通过有关论点来剖析这种反“马太效应”的存在。

引言

作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别-选择-过滤-存储-使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生，实现经济高质量发展的经济形态。数字经济，作为一个内涵比较宽泛的概念，凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用，推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。当前数字经济已成为驱动我国经济实现又好又快增长的新引擎，数字经济所催生出的各种新业态，也成为我国经济新的重要增长点。在此背景下，各地区纷纷出台相关政策计划，抢占先机发展数字经济。不过，从辨证的视角来看，数字技术的应用在推动社会经济发展的同时，也将给社会经济治理带来新的问题和挑战。

地区数字经济出现反“马太效应”趋势

“马太效应”在社会中广泛存在，在经济领域也不例外。当前社会，欠发达地区的人才往往会流向发达地区，欠发达地区的资源会廉价流向发达地区，欠发达地区的制度又通常不如发达地区合理，于是循环往复，地区经济差异也越来越大。

以前在物理世界里企业有行业的分割，跨行业并不容易，但在数字世界里一旦一个企业获得了优势，它很容易用技术建立平台水平去打通行业形成赢者通吃、强者恒强、大者恒大的“马太效应”。同时随着各省在数字经济新赛道竞争加速进入白热化阶段，此情况愈发严重。那么这种情况会一直持续下去吗？

根据中国数字经济指数DEI的数据显示，年至年各省份数字经济指数排名前五位的位置被广东省、北京市、上海市、浙江省、江苏省长期霸占，而以上这些地区GDP均占据国内前列。但如果我们将数字经济发展增速和城市的GDP放在一起，则会得到一个非常直观的印象——在数字经济基础最好的城市，其发展速度总是偏慢，而在数字经济缺乏基础的城市，发展速度总是要快一些。

以贵州为例，截至年，贵州数字经济增速已连续6年位居全国第一，数字经济增加值超过亿元。据了解，年，贵州的大数据产业依旧处于萌芽状态，经过短短几年的发展，便已形成领跑优势，地处西部地区的贵州已然成为数字经济反“马太效应”的践行者。而广东省这些数字经济发达地区的增速则排名愈加靠后，两相对比，数字经济发展水平差距越来越小。以此看来，欠发达地区对发达地区已呈现一种趋近乃至赶超的状态。也就是说，数字经济的发展，存在一种反“马太效应”，即地区之间的发展水平差距呈现缩小趋势。综上所述，我们可以得到这样的结论，数字经济反“马太效应”是存在的。同时这也意味着十九大报告中提到的发展不平衡、不充分效应的矛盾可以在数字经济发展中得到一定程度的解决，欠发达地区、中西部地区有更大的机会获得发展。而数字经济行业，就是这样一种能够使得地区差距缩小的行业，为欠发达地区提供了弯道超车的机会，也是解决发展不平衡问题的一把钥匙。

从底层逻辑看数字经济反“马太效应”

数据跨空间、跨地域的流动之所以能产生经济价值并日益具有国际意义，主要是以生产、销售等经济贸易活动在不同地域间越来越深刻的相互依赖为基础的。这一点与其他经济生产要素具有同样的性质。换言之，基于数字技术的数据之所以能够成为经济生产要素，首先是以开放市场为先决条件的。然而不可避免的是，数据作为生产要素的三种天然属性将在开放市场环境中产生垄断格局不断深化的“马太效应”。但是这种“垄断”对于个体的制约并不会像传统经济中的“垄断”过于制约，主要在于数字经济的三大属性。

1.非竞争性

数据第一个重要的属性是非竞争性，即单个使用者对数据的使用并不会损害其他使用者对数据的使用。这让数字服务或数字商品等依赖于数据的数字经济模式也具有了非竞争性的特点。这种非竞争性不仅体现在物理空间上，也体现在时间上。例如传统的餐馆中若客人满了，其他客人就需要排队等待，或者承担餐馆拥挤的不便利，这就构成了物理空间的竞争性。但数字经济中，数据的非竞争性可以降低物理空间的竞争性。比如正常情况下，一个人使用ZOOM会议软件并不会影响其他人的使用，也不会增加其他人使用的边际成本。类似的，数据的非竞争性也会带来数字经济在时间上的非竞争性，比如人工客服一次往往只能服务一个客户，但是由于算法的非竞争性，AI客服就不存在这样的限制。

因为数据可以快速批量复制，同时它的使用并不会导致数据量减少的问题。数字经济中很多产品以数据为基础，数据的非竞争性也让这些产品同样具备了非竞争性的特点。

2.零边际成本带来经济规模

数据的另一个属性是复制成本低，甚至是零边际成本，这为数字经济带来了规模经济效应。规模经济在经济学教科书中往往指当生产规模变大时，生产的平均成本下降，平均生产效率因此得到提高。不过传统经济的规模效应是有限的，因为一台机器的使用率是有限的，要多生产商品，就必须要增加更多的厂房，购买更多的机器设备。然而数字经济不一样，例如

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