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恐怕当前全球价值链研究领域最紧迫的问题是开发相关的数据。到目前为止，很大部分验证企业理论中全球价值链治理模型的实证研究工作依赖于官方货物贸易统计数据。
一些国家的贸易数据库（如美国普查局的关联方贸易数据库）涵盖货运是涉及关联方还是非关联方的交易信息，这些数据能够用来反映跨国公司在国际贸易中的地位。
尽管贸易数据优势明显（特别是可访问性和可得性），但对于如何恰当地使用这些数据，研究者仍然面临诸多挑战。Antràs（2011）对此提出了四个方面的问题。首先，产品层面的数据信息加总了多个企业的采购决策，因此，在测试企业层面采购行为模型时不得不进行估计。其次，贸易数据无法提供购买产品的用户信息，因此无法确定进口的产品流入了进口国的哪个部门（甚至无法确定产品是被用于中间环节还是最终消费）。再次，关联交易方的交易数据没有反映哪一方企业是被谁拥有的，母公司的控制程度与所有权份额也不得而知。第二点和第三点问题在Antràs（2003）将企业内贸易观察数据与进口者（在后向整合情况下的总部）的特征进行关联时构成了实际问题。最后，贸易数据仅从本国的角度报告进口和出口货运的信息，而跨国公司则通常从事全球采购，涉及其他国家相互之间的货运（例如，美国苹果总部可能会采购韩国三星的中间投入品并运到中国的富士康工厂进行加工组装）。
近年来，企业微观数据可获得性日益提高，未来将能够提供信息用于发展计量工具来克服以上问题。
企业微观数据库的优点在于它们在企业经营的各个方面具有代表性。例如，日本经济产业省“日本企业结构与活动基础调查”（日本企业基础调查报告书）的年度调查数据（根据日本统计法是强制性的），涵盖了企业销售、成本、就业、资本支出、出口、进口以及外国直接投资等多种信息。
即使如此，与日本数据不同，许多的企业微观数据都是通过一次性的工业企业调查得到的，因此这些数据库仅包含某个特定国家、某个特定年份的数据。这些数据库在其代表性方面也都有差异。因此，若将这些数据库的数据应用于诸如投入产出系统的一般均衡分析中，在使用时需要注意提供合并的结构信息，使用恰当的约束条件和平衡算法估计有关的系数等问题。
另一个值得思考的重要方面是相关数据库的整合，特别是多国投入产出表。目前，许多机构编制了类似的多国投入产出表，各有不同的研究目的，因此，这些表格在表现格式、部门分类和辅助信息的种类（如环境账户）等方面各有不同。
最近，悉尼大学的一个科研团队发起了名为“全球多区域投入产出实验室”的项目，目标是建成一个协作的云计算平台，能够允许参与者相互使用各自开发的统计资源。上述提到的几个多国投入产出数据库的资料、各国的国民经济核算数据以及对外贸易统计数据预计都将成为该平台的投入。然后，以与上述数据集合相关的详细区域/部门分类（“根分类”）为基础资料，研究人员可以根据其研究兴趣从中随意选择区域/部门的组合来组织多国投入产出表。通过开发类似维基百科的共同电子基础设施，该实验室的构建将优化所有可用信息，增强数据构建的灵活性，同时能够避免不同机构之间的重复工作，从而节省资源（Lenzen等，2017）。