当前，加快我国数字经济建设和发展，重点在于数据要素的市场化配置和数字基础设施的建设。语言数据，作为数据家族中的独特成员，其要素化将为数据经济注入新的活力，通过释放语言文字在经济社会发展中的数据要素价值，助力数字经济高质量发展。同时，语言数据要素化也将促进语言经济与数字经济的融合，推动语言经济学在数字经济时代实现更大作为。

从“语言资本”到“数据资本”

语言经济学自产生以来，一直强调语言的经济价值，并以语言为核心要素来分析与之相关的经济和社会现象。早期的研究多聚焦于语言作为资本对个体社会经济地位和国家经济发展的影响。诸多实证研究表明，移民群体若能熟练掌握东道国或目的地语言，便能在劳动力市场中获得更多机会，获取更高报酬。究其根本，语言资本有效降低了劳动力市场中的信息不对称性，提升了人力资本在市场中的适配度和增值潜力，也降低了人与人之间的交流和沟通成本，进而产生重要的经济社会效益。如果将视角拓展至国家层面，特别是国际贸易领域，语言的经济属性则会得到更鲜明的彰显。语言充当了跨越国界的交流媒介，大幅削减了商品、服务以及资本跨国流通的成本，为全球化背景下的经济合作提供了有力支撑。

近年来，随着数字经济浪潮的袭来，数据跃升为关键生产要素，语言数据也随之转型为数据资本的新贵。其属性首先体现在语义价值上，每一个文本、每一段语音都蕴含着丰富的知识、智慧与创意，通过数据挖掘技术可以被提取和利用。同时，语言数据的生成机制也展现出蓬勃生机。得益于互联网的普及与应用，我们可以实时捕捉社会情绪、市场趋势以及文化动态的最新变化。因此，传统语言经济学研究与当下的语言数据要素化呈现出显著的分野。前者多关注语言作为工具的附属价值，而后者则强调语言数据的主体性地位。深入挖掘语言从原始符号到数字经济要素增值的转化路径，可为语言经济学开辟出广阔的新天地。

语言数据要素化的

内涵、特征及溢价路径

语言数据要素化，简言之，是激活语言数据的经济势能，使其深度嵌入数字经济价值创造链条的过程。这一过程涉及对语言数据的多维度开发与利用。语言数据的三大特征使其要素化成为可能：第一，语言数据的多样性构成了其天然优势。全球有超7000种语言，如果在每一种语言上都能建立起数据基座，如此丰富的语言多样性协同各国、各行业、各群体的数据体系，将编织出一张精细庞杂的数据网络。第二，动态性是语言数据的显著特征。随着科技的飞速发展和社会的快速变迁，新词汇、新术语不断涌现。语言数据实时追踪前沿科技、社会思潮以及消费偏好的细微变化，可为各类预测模型和决策系统提供鲜活的数据输入。第三，依附性是语言数据发挥经济价值的关键。离开了自然语言处理技术的支撑，海量文本与语音数据难以转化为实用信息。当前，文本挖掘技术能够从海量新闻语料中提取舆情脉络，机器翻译助力全球贸易洽谈、增强游客体验，情感计算帮助企业分析和管理客户关系，等等，这些依附于技术的语言数据处理成果，在全球商业、经济和管理中展现出显著的经济价值。

语言数据要素化的溢价路径主要体现在四个方面。一是传统的经济效益路径，包括提高生产效率、增强市场竞争力和催生新的商业模式与就业机会。二是数据资产化路径。高质量语言数据经过确权和评估，可以作为资产入股，这将是语言数据转化为资本的一种新模式。作为资产，语言数据还可以在数据交易平台上进行买卖，如目前一些常见的市场调研机构通过购买特定行业的语言数据对消费者行为和市场趋势进行分析，再为有需求的企业或机构提供决策支持并收取费用。三是知识创新与溢出路径。语言数据中的语义关联可引发知识溢出效应，例如，通过分析社交媒体上的用户评价和讨论，企业能够发现新的市场需求和产品改进方向，开拓新的产品创意和服务模式，促进企业创新。四是产业协同与跨行业融合路径。语言数据的处理和分析需要强大的计算能力、存储资源和高效的数据处理算法，这为云计算和大数据服务提供商以及人工智能芯片制造商等带来了广阔的市场空间。从这个意义上讲，语言数据要素化是数字经济的重要组成部分，可带动相关数字经济产业的协同发展。

多维度推进语言数据要素化研究

针对语言数据要素化的内涵、特征及可能的溢价路径，未来有几个需要重点研究的问题。一是语言数据要素化对经济增长的影响机制与实证研究。有必要深入探讨语言数据要素化如何通过影响生产效率、创新能力、知识溢出、市场结构等渠道促进或制约经济增长。构建相应的经济模型进行理论推导，并运用宏观数据进行实证检验，分析语言数据要素化对不同国家或地区经济增长的贡献度及其机制。二是语言数据要素市场的供需平衡与价格形成机制研究。此方面研究可聚焦于语言数据要素市场的供给来源与需求特征，构建市场供需模型，深入剖析语言数据要素的独特属性对价格形成的影响路径，探究数据质量、稀缺性、时效性等因素与价格的量化关系，为优化语言数据资源配置提供参考。三是语言数据要素化对劳动收入分配的影响研究。分析语言数据要素化对不同技能水平、语言背景劳动者工资收入的影响和机制，探讨其是否会加剧或缩小劳动收入不平等；研究政府如何通过教育、培训等政策手段调节语言数据要素化带来的收入分配效应，以实现经济增长与社会公平的平衡。四是语言数据要素化与企业竞争力的提升路径研究。深入剖析语言数据要素化如何作用于企业的生产、管理、创新、营销等环节，以及企业如何优化语言数据要素配置以增强市场竞争力。五是语言数据要素化的政策激励与监管效率研究。聚焦于政府政策对语言数据要素化发展的引导与约束作用，评估现有政策工具的实施效果，衡量政策激励与监管措施的效率，以平衡语言数据要素化发展中的市场活力与社会福利，为制定科学合理的语言数据要素和数字经济发展政策框架提供参考。

最后，语言数据要素化研究还需要多维度推进。第一，跨学科融合是必然趋势。语言学、经济学、自然语言处理、人工智能等学科领域应深度协作，共同构建语言数据要素化的理论体系，开发技术工具，设计应用场景。第二，政策护航不可或缺。政府应尽快建立完善语言数据产权保护制度，以更好地发挥语言数据要素作用。同时，可通过产业政策等引导资源向语言数据要素领域倾斜，合理配置，促进相关产业健康发展。第三，伦理考量不容忽视。受文化差异等影响，如果语言数据提取不规范，极易产生偏见，这将直接导致歧视性的决策，而算法滥用则可能引发社会不公和个体隐私的泄露。研究中应关注语言数据的伦理问题，确保数据收集、处理和应用过程符合道德和法律规范。

（作者：张卫国 山东大学经济研究院教授、山东大学语言经济研究中心主任）

来源：中国社会科学网-中国社会科学报