党中央、国务院高度重视发展大数据，提升社会数据资源价值。习近平总书记明确提出“要构建以数据为关键要素的数字经济”“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用”。国务院于2015年发布《促进大数据发展行动纲要》，实施国家大数据战略。党的十九届四中全会首次提出将数据作为生产要素参与分配，赋予数据新的使命。党中央、国务院近期发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》和《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》进一步明确数据作为新型生产要素的基础性和战略性地位，要求激活数据资源价值。这些战略部署为激发数据要素价值指明了方向、确定了目标、提出了根本遵循。 人类社会正加速迈入数字经济时代，数据日渐成为继土地、劳动力、资本、技术之后最活跃的关键生产要素，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活产生重要影响。历史发展经验表明，生产要素在经济社会发展中具有基础性、先导性、全局性的重要影响，生产要素的结构和形态随着经济转型而不断变迁升级，关系着经济增长的长期动力，影响着国家发展的未来前景。 鉴古知今，可以说谁率先在数据要素价值的发挥上领先一步，谁就掌握了发展数字经济的关键因素和主导权。 当前，我国产业发展正面临多重压力，如劳动力等成本在不断上升，制造业面临高端回流、低端外迁的“双重挤压”挑战日益严峻，逆全球化和新冠肺炎疫情冲击着全球供应链。基于“要素红利”之上的传统产业发展方式变得越发不可持续，亟待转型升级。加快激发数据要素价值，以数据为纽带实现物理世界和信息世界的无缝连接，通过数据智能与行业机理的结合，实现全局性智能决策和资源动态优化配置，能够极大地提升产业全要素生产率，为产业高质量发展开辟出新的路径。 数据成为宝贵的战略资源和关键生产要素，对产业生产方式、运行模式、生态体系产生深远影响。以美国、德国为代表的发达国家和地区加快出台数据战略，促进经济发展向数据驱动型创新体系和发展模式转变，旨在重塑优势、抢占先机。以欧盟为例，2018年的《通用数据保护条例》、2020年2月的《欧盟数据战略》等政策法规陆续出台，其目的是打造欧盟单一数据市场，强化数据主权，提升企业竞争力，以期加速数字化转型，在新一轮数字革命中后发制人。目前，这些政策法规的深远影响正在逐步显现。要把握全球格局未定的时间窗口，加快激发数据要素价值，壮大数字经济，抢占未来竞争制高点。 资源和要素是一组相互对应、相互关联的范畴。生产要素是经济学概念，有更加严格的要求。生产要素一定是一种资源，但不是所有的资源都可以称之为生产要素。只有当一种资源具有通用性、全局性、价值性、流通性等多种属性之后，才可以称之为生产要素。随着社会生产的不断发展，新的生产要素进入生产过程，生产要素的结构方式也在发生变化。当前，公认的生产要素主要是土地、劳动力、资本、技术和数据。数据从战略资源升级为生产要素，能够发挥出对传统要素的配置优化、投入替代、价值倍增的作用，从而全面激发对经济社会价值创造的乘数效应。笔者认为，数据要素化包含资源化、资产化和资本化3个阶段。 在不经过任何处理的情况下，现实中的数据常常是分散的、碎片化的，没法直接利用以产生价值。对这些“原料”状态的数据进行初步加工，最后形成可采、可见、互通、可信的高质量数据，就是数据资源化过程。其本质是提升数据质量的过程，也主要体现为技术产业过程。类比于土地，就是土地整理的过程；类比于劳动力，就是提升人力资本的过程；类比于资本，就是改善资本结构的过程。从技术产业维度看，数据的资源化过程要经历数据采集、标注、集成、汇聚和标准化等过程。没有经过资源化提升数据质量的过程，后续的一切都无法实现。 数据承载了产业运行的规律、机理等，具有非常重要的潜在价值，但数据本身并不能产生价值。只有把数据与具体的业务融合，才能在引导业务效率改善中实现这些潜在价值，这个过程就是资产化。其本质就是数据驱动业务变革，实现数据价值的过程，更多体现为一个产业经济过程。类比于劳动力，就是把劳动力组织起来，与生产工具、生产资料相结合的过程；类比于资本，就是把资本引入产业，转换为能够带来价值增值的机器、设备、厂房、技术等过程。 数据资产化是数据价值创造过程中的一种质变，真正体现和实现了数据的价值。数据资产化还需要解决一些根本性的问题，如资产属性、数据确权、数据价值评估等相关问题。 数据应用不能局限于单个业务、单个企业或单个产业，否则数据就只是一种有用的资源和资产，而无法成为一种通用的关键生产要素。数据作为资本的价值需要在数据交易和流通中体现，因为当数据可以跨企业、跨产业在社会中有序流通，数据就能流向其可以产生最大价值的地方，继而把对经济社会的乘数效应推到最大[1]。因此，数据的资本化可以概括为通过数据交易、流通等活动实现数据要素的社会化配置的过程。这更多体现为一个经济社会的过程，能够极大地提升数据的使用价值和交换价值。 从资产到资本，是数据要素化过程中的一次“质的飞跃”，类比于资本，就是马克思在资本论中所说的从商品到货币的“惊险一跃”[2]。数据资本化关乎数据价值的全面升级，是实现数据要素市场化配置的关键所在。 数据要素价值的激发是一个新的时代命题，也是全球难题。当前，面临的主要问题可以概括如下。 作为世界人口大国、经济大国，我国数据资源极为丰富。在不久的将来，随着5G、物联网、人工智能等技术的加速应用，我国将成为全球数据量最大、数据种类最多的国家。在互联网服务领域，数据资源丰富，但由于企业的技术局限、行业壁垒、产业发展等原因，数据质量参差不齐。在工业领域，数据资源化还面临不少困难，直接原因包括：因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来；企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分工业数据处于“睡眠”状态；因设备不互联、通信协议不兼容等造成不同数据之间存在不匹配、不互认等数据孤岛现象普遍，其背后的深层根源是关键设备和协议由国外巨头所掌握；数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高等[3]。 在消费领域，数据应用于智能推荐、精准营销、供应链金融等场景，给用户和企业都带来生产、生活效率的提升，但目前对数据应用集中在有限场景，应用深度不够、应用广度有待提升。在工业领域，只有部分领军企业在数据应用上进行了深入探索，也取得了发展实效，但大量工业企业的数据应用仍然是单点的、局部的、低水平的。其基本原因包括：企业对数据不重视，“不想用”；数据分析的手段、人才等缺乏，“不会用”；对数据应用规律缺乏认识，数据应用投入大，“不敢用”等。 数据流通交易、资产估价是数据资本化的前提，但目前还面临多重问题，如数据的产权没有得到明确的界定、数据流通的合法合规性仍未解决、数据定价和评估机制缺少等。这使得企业担心在数据流通中无法获得预期的收益，又失去了数据主权或控制权。根据工业互联网产业联盟于2020年3月开展的“工业大数据利用与管理”问卷调查统计结果显示，在推进工业大数据共享流通时，有86%的企业表示最担心泄露商业机密，有33%的企业担心会失去数据的控制权从而破坏自身的信息不对称优势。 新生产要素的价值创造能力是无与伦比的，但也不是一蹴而就的。历史上，每一种生产要素价值的全面激发都经历了一个由局部到全局、由浅到深的长期历史演进和发展过程。推动其向前发展的力量，既有技术创新的推动，也有制度变革的支撑，有时候甚至靠激烈的社会冲突来推进。例如，劳动力要素价值的释放离不开健全的劳动力市场、完善的劳动保障等，而资本要素价值的释放也离不开遍及全球的金融机构和金融市场。 作为一种新的生产要素，数据对经济社会的放大、叠加、倍增价值已经显现出来。国家已经做出了顶层设计，并正在加快落地实施，领军企业也进行了前沿探索，树立了榜样。数据要素对经济社会的价值巨大，但任务也更加艰巨，需要多方在各个方面进行长期而艰苦的努力。 一是推进数据高质量汇聚，加快数据资源化。组织开展数据资源调查“摸家底”、加快企业信息化“补课”，为全面采集打好基础。推动工业设备数据接口开放、工业通信协议兼容化以及数据的高效互通。支持企业建设大数据平台，加快多源异构数据的融合和汇聚。通过“全面采集、高效互通和高质量汇聚”，形成完整而贯通、高质量的数据链，加快推进数据资源化，为更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局性数字化转型奠定基础。 二是全面深化数据融合应用，推动数据资产化。在需求端，组织开展大数据应用试点示范、大数据竞赛等手段，引导企业加快数据在全流程中的应用，培育数据驱动的新模式、新业态，解决不想用、不敢用等问题。加快数据社会治理中的应用，以大数据为手段支撑政府精准施策、精准管理。在供给端，推动产学研加快合作，突破大数据关键共性技术，支持发展数据产品和服务体系，培育大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力、培育应用生态等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，解决不会用、不敢用问题。供需双向发力，共同推动数据的全面深度应用，加快数据资产化进程。 三是有序推进数据共享流通，拓展数据要素化。加快完善数据权属，研究制定公平、开放、透明的数据交易规则。构建合理的数据资产价值评估模式和体系，加快发现数据合理的内在价值，为市场这只“无形的手”来指导数据定价奠定基础。鼓励相关单位加快数据的开放共享，提高数据资源价值创造的水平。支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建安全可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制。加快区块链等技术在数据流通中的应用，为数据安全、有序流通提供新的技术方案。加强市场监管和行业自律，以科学合理的规则制度体系作为基本保障，激发数据市场活力，促进数据要素市场化配置。
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