从18世纪60年代至今，一般认为有三次工业革命。第一次工业革命以蒸汽机为核心技术，第二次工业革命以电力和内燃机为核心技术，第三次工业革命(也称科技革命)以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发展为主要标志。前两次工业革命及其引出的产业和经济运行方式通常被称为传统经济；第三次工业革命以来以网络、信息和通信技术为主体的新兴产业和经济运行方式则被称为新经济。在数据要素驱动下，新经济有着以下区别于传统经济的显著特征。

 

　　数据成为生产要素。新经济与传统经济的一个关键差异，是数据进入生产过程，成为生产要素。机器可以通过对数据的学习不断优化迭代，这在很大程度上依赖于数据要素的积累—利用—再积累—再利用。数据要素能够驱动形成新经济，关键是产生了三个循环：一是“产品→数据→产品”的内部循环，二是“数据→知识→数据”的加速累积循环，三是“资本→数据→资本”的“滚雪球”式循环。首先，全社会在产品生产和交易过程中产生大量数据。这些数据能够帮助企业提供更加满足消费者需求的产品，推动产出增长，形成“产品→数据→产品”的循环。其次，数据是机器学习的素材，是知识生产过程的要素，机器能通过对数据的深度学习和分析形成规律性的认识。知识的积累会以增大社会产出的方式使得数据要素更快地积累，形成“数据→知识→数据”加速累积的循环。最后，资本投资于数字化基础设施、数字化设备和数字化研发，构建大平台，为数据收集和数据要素形成提供物质基础和技术支持。数据要素的积累扩大了产出，提高了企业生产效率和盈利能力，形成“资本→数据→资本”的增长式循环。

 

　　从人的干中学发展到机器的干中学。在传统的工业化时代，人会在生产过程中实现干中学，人力资本在工业生产过程中实现积累。在数据要素驱动的新经济时代，人工智能技术可以不依赖人力实现机器的干中学，以前所未有的速度提高了经济运行的效率。

 

　　机器从能替代简单重复劳动转向能替代复杂劳动。在前两次工业革命以来的传统经济运行模式中，机器替代人类的重复性劳动并在这些方面具备更强的能力、更高的效率；在数据要素驱动的新经济中，由于存在“数据→知识→数据”的循环，广泛应用的人工智能技术能比人类更加高效地处理庞大而繁杂的数据，完成更加复杂和非结构化的任务，机器能潜在替代复杂劳动。新经济中的“机器替代人”替代了与过去不同的人群，对收入分配结果会产生新的影响。