第一節　解放數據要素生產力

2019年10月，中國共產黨第十九屆四中全會提出，數據與資本、土地、知識、技術等一樣，都是重要的生產要素，對生產關系的迭代升級有著重要的推動作用。數據作為重要的生產要素，具有創造新商業模式、促進供需適配、推動行業協同等三大作用。尤其隨著物聯網技術的應用和普及，生產、生活和社會治理走向數字化轉型，數據要素的價值將加速釋放。

一、數據生產力的價值

2020年4月，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（下文簡稱《意見》）首次將數據與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列，明確提到，加快培育數據要素市場。

數據從概念上可劃分為大數據和小數據。大數據，又稱巨量資料，指無法通過常規手段進行處理的數據集合，是需要強大的服務器進行處理才能形成具有價值的信息資產。企業可通過大數據進行分析整合，精準圈選用戶，降低轉化成本，避免多渠道重復圈選、重復投放的弊病，節省預算，提高轉化率。比如，“大數據+人工智能”在營銷投放環節中能夠起到提升廣告投放效率的作用，使營銷更加精準。一是策略指導和創意生產，通過技術帶來的精準用戶畫像提煉，使有效模型預測達到精準營銷的目的；二是創意生產，計算機依據“大數據+人工智能”進行文案設計等已運用得較為成熟，甚至趕超創意人員；三是建立數據管理平臺（Data Management Platform，DMP）實現規模投放和精準營銷，進一步提高營銷效率和投資利潤率（Return On Investment，ROI）。

小數據，指以個人為中心的全方位數據，以及配套收集、處理、分析和對外交互的綜合系統。小數據是個人產生的數據，包括生活習慣、社交、財務、娛樂、場景位置和行為等，通過對這些數據的收集和分析形成數據系統，幫助企業更好地識別、挖掘用戶個性化需求，推出更個性化的營銷產品，達到精準營銷的效果。比如，企業可在應用小數據時，引入社會、心理、人文等因素，多方位、多維度進行營銷分析，實現高效營銷。

數據的應用主要體現為以下幾個方面：一是在生產端，數據是實現智能化的基礎，可以幫助企業實現產業轉型升級。將數據和技術結合運用到生產過程中，能提升資源配置效率，改變生產函數，進而提高生產效率；二是在消費端，場景數字化和消費者產生的海量數據可反作用于生產端，實現反向定制，提升消費體驗；三是在資產價值方面，數據本身作為一種資產可以進行交易和流通，實現數據變現，擴充企業的資金來源、合作渠道和提升競爭力；四是數據可以打破行業壁壘，數據的交易和流動，將推動各產業融合發展。比如，在金融領域，數據可幫助金融機構實現精準投放，平衡供需兩端，更好地為實體企業服務；在中小微企業數據打通后，可以幫助金融機構開展普惠金融業務；在場景數字化后，金融機構可以基于更多的場景數據進行營銷，更好地匹配客戶個性化、差異化的消費需求；數據也可以幫助金融機構提前識別風險，減少壞賬，提升金融服務的穩定性。

數據資源成為生產要素，并不是指生產要素在種類或者數量上有所增加，而是突出體現為數據要素與土地、資本、人力等要素的互動。例如，數據收集、分析、存儲的全生命周期都離不開個人或者機構的勞動；數據要素的流轉、交易、確權又受到商業、技術等基礎設施的影響，同時受到主體數字化意識、知識和能力的制約。

數據成為重要的生產要素，說明中國的數字經濟已經成為國民經濟的重要組成部分，事實上，數據成為推動經濟高質量發展的重要因素。如何把分布數據匯聚起來，整理成為生產、生活服務的數據商品，是整個數字經濟的核心。尤其隨著物聯網技術的應用和普及，生產、生活和社會治理走向數字化轉型，數據要素價值將倍數化釋放。隨著5G、區塊鏈、人工智能等技術應用的深化，工業互聯網、產業互聯網海量數據將被挖掘，數據資產潛力將進一步被釋放。以數字資產化、資產數字化和產業數字化融合為特征的產業創新，構成了一個全新的體系，或將重塑傳統產業的運行方式、服務模式乃至整個生態。

二、數據資產化實踐

數據既是一種技術應用，又是一種資產。作為技術實踐，大數據已被廣泛應用于數字金融、數字營銷、智能城市、智慧醫療、智慧物流、供應鏈管理等領域，大數據與傳統產業場景的深度融合，推動了產業升級，促進了數字經濟發展。作為數據資產，基于互聯的各個場景的數據將形成巨大的無形資產，企業可挖掘、創新傳統業務邏輯，以數據為生產要素進行商業創新、價值嬗變，進而完善服務、獲得超額收益率。中國信息通信研究院推測，2020年預計全球產生的數據量達到50.5ZB（澤字節），同比增長約23%[1]。

如何將數據轉化為有價值的信息，并廣泛應用到實體行業，是數字資產化的重要體現。簡單來說，讓數字資產可變現，體現其數字價值，就是數字資產化。比如，基于客戶基本資料信息、位置信息、通話行為、購買行為、手機上網行為等豐富的數據，進行整理分析，為每個客戶貼上消費行為、偏好行為和興趣愛好的標簽，并借助數據挖掘技術進行客戶分群，完善客戶畫像，幫助平臺深入了解客戶行為偏好和需求特征，服務自身經營決策、業務流程，從而提升企業業績。

數據資產化的具體流程如下：

第一，獲取數據。在合規的前提下，通過網絡采集、問卷調查、資料查閱、公司公告、購買等方式獲得政府數據、企業數據、個人數據、行業數據等。在政府層面可重點關注中央銀行、發改委、統計局等渠道的數據，在企業層面可重點關注工商信息、處罰信息、經營信息、財報信息、訴訟信息等，在個人層面則重點關注年齡、性別、收入、興趣、地址、社交、工作、消費等數據信息。

第二，處理數據。利用技術對數據做清洗、脫敏、分類等處理，在刪去錯誤冗余數據、做好脫敏處理后，根據數據特點進行簡單分類，保證數據安全和提高數據質量。

第三，分析數據。根據產品或客戶需求建立不同的數據分析模型，模型應包括分析機制、運用機制、評價反饋機制等，多維度、全方位地滿足客戶需求。

第四，實踐與迭代。將模型融入場景中，根據場景的反饋數據，調整和更新模型，以達到數據效益和價值的最大化。進入物聯網時代，萬物互聯將產生海量數據，數據資產化的邏輯也將發生改變。比如，在場景端數字化后，時空距離被打破，時間和空間數據將加速融合，消費數據模型將更有效地作用到生產維度模型，進一步提升生產效率和經濟效益。可以預見，隨著數據資源越來越豐富，數據資產化會日益成為企業提高核心競爭力、搶占市場先機的關鍵。

三、打破數據生產力瓶頸

根據IDC[2]發布的統計數據，2018年中國的數據產生量約占全球數據產生量的23%，美國的數據產生量占比約為21%，EMEA（歐洲、中東、非洲）的數據產生量占比約為30%，APJxC（日本和亞太）的數據產生量占比約為18%，全球其他地區的數據產生量占比約為8%。

當前，基于大數據交易中心的數據交易是中國最主流的建設模式。貴陽、武漢、西安、鹽城、哈爾濱、上海、桐鄉、青島等地相繼成立數據交易中心，有力推動了數據交易從分散化向平臺化、從無序化向規范化轉變。培育中國大數據交易市場，涵蓋了數據確權、數據定價、數據交易等各個環節。其中，數據定價是數據流通的關鍵性因素。當前中國大數據交易中的數據定價機制還處于探索階段，國際上也沒有成熟的應用。未來中國可以參考大數據交易的成本、收益、效用、用戶等屬性，探索可靠的定價方向和機制。

綜合來看，中國數據要素的市場化配置尚處于起步階段，在數據確權、開放、流通、交易、監管等方面仍存在諸多瓶頸和制約。這主要源于數據保護的法規制度不夠健全，政府數據對外開放程度不夠，社會數據的使用價值較低和個人數據的收集使用不規范。為此，我們建議：

一是加強頂層設計。嚴格落實《意見》中關于數據要素市場化配置的意見和要求，其是將來中國數據行業發展和國家戰略的基本思路。下一步可在該《意見》的基礎上，全面細化數據戰略應當包含的內容——戰略目標、實施路徑、效果評價等。可考慮成立數據管理部門，統籌推進數據要素配置管理和監管工作；加快制定出臺基礎性法律法規；在規則執行層面，加快制定涉及數據產權界定、數據開放共享、個人信息保護、數據安全和跨境流動等的實施細則和辦法；加快數據資產清算，制定清單和管理方案[3]。

二是發揮技術的乘數效應。人工智能、區塊鏈等技術是連接數據資產和場景運用的中介，沒有技術賦能，數據很難變現并實現資產化。應發揮技術的乘數效應，充分將數據資產運用到工業制造、金融交易、醫學診斷、智能駕駛等各個領域。目前，區塊鏈產業應用已從最初的加密數字貨幣，拓展到互聯網、金融、政務公共服務、司法存證、知識產權保護、供應鏈管理、企業數據管理服務等多個領域。比如，區塊鏈賦能電子憑證，區塊鏈技術能夠為證據加蓋時間戳，有利于證據鏈的保存。在存證環節，區塊鏈技術給電子證據添加了可信的時間戳，據此可以認定電子證據的產生環境和產生時間，為電子證據的存儲提供了高質量的數據源，進而規范了數據存證格式，保證了數據存儲安全和流轉可追溯。

三是加快數字基礎設施建設。應持續完善工業互聯網、物聯網和人工智能等新一代數字信息基礎設施，明確和數據相關的新基建范圍，出臺重點項目清單，重視科技企業和民營企業的數字化力量。加強數字化征信系統的建設，優化數據要素流通環境，加強數據流通管理，進一步完善數據流通交易規則，規范市場主體交易行為，推進流通風險評估，完善數據合規應用監督和審計。加大新基建投資力度，為數字經濟的發展提供必要支撐。

四是推進政府和科技公司的合作，共建共享數據庫。要打破政府數據開放難題，以責任清單帶動激勵相容，推動數據共享，提升社會數據的價值，構建促進全社會收集、使用、共享社會數據的體系。一方面，科技公司具有大數據資源和技術優勢，同時也是市場化主體；另一方面，政府具備公信力、資源和資金優勢。雙方應加深合作，發揮各自優勢，建立數據庫，進行數據共享，探索數據使用和資產化的路徑。

五是大力發展數據衍生經濟業態。培育和發展數字經濟，探索在農業、工業、交通、教育、安防、城市管理、公共資源交易等領域規范化數據開發利用的場景，推進場景數字化建設，如智慧政務、智慧城市、智慧商圈、智能交通和智慧社區等。這既能推動經濟轉型升級，也能培育更多新型消費，提升經濟增長動力。

六是構建完善的數據要素監管體系。強化數據安全技術能力建設，建立統一高效、協同聯動的網絡安全管理體系，做好個人隱私保護與數據安全管理；強化數據要素市場監管和反壟斷執法，確保市場公平競爭和健康運行；建立數據行業協會，激發各界監督和共建監管體系的積極性，促進數據產業的健康發展；加快數據確權定價，對個人數據、社會數據、政府數據、企業數據產權進行分類，參考大數據交易實踐，從成本、收益、效用、用戶等屬性確定數據價值的構成，通過市場化交易確定數據要素的定價規則和標準。