从“互联网＋”迈向“数据要素×”

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原创 闫德利、欧阳日辉 腾讯研究院

闫德利 腾讯研究院资深专家

欧阳日辉 中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授、博士生导师

“互联网+”为“数字要素×”奠定坚实基础

我国一贯重视互联网发展。2012年12月7日，习近平总书记在深圳考察时作出重要判断：“现在人类已经进入互联网时代这样一个历史阶段，这是一个世界潮流，而且这个互联网时代对人类的生活、生产、生产力的发展都具有很大的进步推动作用。”2015年，《政府工作报告》提出——制定“互联网+”行动计划。国务院印发《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号），围绕转型升级任务迫切、融合创新特点明显、人民群众最为关切的领域，提出了“互联网＋”创业创新等11项行动。

随着“互联网＋”的纵深推动，数字技术创新成果与经济社会各领域深度融合，不同领域的数据被生产、记录、传输、存储和消费，数据规模以摩尔定律的速度快速增加。“全球（新产生的）数据量每两年翻一番”，IDC（2011）、enFact（2016）、DASA R&T（2016）和Brian Gallagher（2020）均有论断。一大批数据驱动（data-driven）和数据增强（data-enhanced）业务应运而生。

数据的充分挖掘和有效利用，可以优化资源配置和使用效率，对价值创造和生产力发展有着广泛影响。数据已成为重要的生产要素和战略资源，此次提出“数据要素×”12项行动计划，标志着我们从“互联网+”时代迈向“数据要素×”时代。如下图表所示。

“互联网＋”和“数据要素×”两项行动确定的行业对比

互联网和数据是数字技术的统一体。互联网是露出水面的冰山，为人们所熟识；数据是冰山的水下部分，像是黑匣技术，显得神秘莫测。“互联网+”和“数据要素×”既有相通之处，又有不同。“互联网+”为“数据要素×”发展奠定了坚实基础，“数据要素×”是“互联网+”的升级和升华，是顺应数字经济趋势的战略选择。“互联网+”和“数据要素×”本质上都是数字技术和经济社会的深度融合和双向赋能，路径或是加，或是乘。国民经济各行各业是数字技术不断进步、保持旺盛生命力的沃土，数字技术应用是经济社会转型升级、高质量发展的必然要求。

数据要素是驱动经济发展的“助燃剂”，乘数效应十分显著。我们要大力推动“数据要素×”，发挥协同、复用和融合作用，期待数据要素与各行各业将要发生的物理反应和更加神奇的化学反应。

生产要素的前生今世

生产要素属于历史范畴，数据并不是一开始就成为生产要素的。新制度学派加尔布雷思指出，在社会发展的每个阶段都有一种生产要素是最重要和最难替代的，掌握这种生产要素供给的阶层就具有极其重要的地位。

在威廉·配第所处的时代，“土地为财富之母，而劳动则为财富之父和能动的要素。”工业革命后，人类进入机器大生产时代，资本成为决定发展的第一生产要素。第二次工业革命后，社会分工越来越精细，工作岗位进一步分化，企业家作为新的群体登上历史舞台，以瓦尔拉斯（1877）、马歇尔（1890）、熊彼特（1911）为代表的经济学家开始把企业家区分出来，企业家才能成为独立的生产要素。1890年，英国经济学家马歇尔在其名著《经济学原理》中提出了生产要素“四位一体的公式”。即在生产中，地主提供土地，获得地租；工人提供劳动，获得工资；资本家提供资本，获得利息；企业家提供企业家才能，获得利润。国民所得即为四大要素之报酬，即国民所得（NI）=工资（w）+地租（r）+利息（i）+利润（π）。这个“四位一体的公式”概括了生产理论和分配理论的精髓，被普遍接受。如下图表所示。

生产要素的“四位一体的公式”

我国高度重视生产要素市场，不断推动理论的创新和发展。党的十五大报告首次明确了资本、劳动力和技术三种生产要素。党的十六大报告新加了“管理”，从而明确了劳动、资本、技术和管理四种生产要素。2004年，中共中央办公厅、国务院办公厅《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发〔2004〕34号）提出：“信息资源作为生产要素、无形资产和社会财富，与能源、材料资源同等重要。”这是首次将信息资源作为生产要素提出。2017年，习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调：“要构建以数据为关键要素的数字经济。”2019年，党的十九届四中全会在十六大报告基础上新加了土地、知识和数据，从而明确了劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等七种生产要素，这也是首次正式明确数据的生产要素地位。如下图表所示。

全国代表大会和中央全会关于生产要素的相关表述

数据是新质生产要素

不同的生产要素发挥着不同的作用。土地是大自然的赠与，是“无机的自然界本身”，是“粗糙的混沌一团的天然物”。劳动是人类的经济工作，包括体力的和脑力的，具有异质性和易腐性。需要注意，生产要素理论中的资本不是金钱、货币，而是机器、设备、厂房等资本品（capital goods），是用于生产其它产品和服务的人造耐用之物，是相对于消费品（consumer goods）的概念。奥地利学派米塞斯认为：“资本品是给定的自然生产要素（即自然资源和人类劳动）和消费品之间的中间要素。”企业家不易定义，他们主要是风险的承担者、要素的组合者、创新的推动者和管理的执行者。

数据被比作“新石油”，常和信息、知识等概念混为一谈。数据只是数据，不是其它任何东西。数据是一种客观存在，是关于事物的事实描述，可通过测量、记录、发现等方式去获得。数据因使用而产生，会不断被创造，会越来越多，因此呈现出数据大爆炸的特征。“数据将成为最基本的客观产物，无论做什么，我们都在产生数据”（Paul Sonderegger，2017）。

数据是诞生于数字经济时代的生产要素，是新质生产要素，是加尔布雷思所指的那种，与在农业社会、工业社会就发挥作用的生产要素有着极大不同。目前，人们还处于努力提高对数据认识的阶段。江小涓（2023）用“三多一快一大”来概括数据的独特性质，即多主体生产、多场景复用、敏感信息多、减损贬值快、诉求差异大。

数据要素是我国引领数字经济潮流的重大创新。梅宏指出（2023）：“把数据确立为重要的生产要素是中国的首创。”江小涓亦言（2023.11）：“我国是首个将数据列为生产要素的国家，国际上亦无先例。”所要表达的含义，需要体会。

数据的交易难题

亚当·斯密《国富论》中有句名言：“我们从未见过甲乙两犬公平审慎地交换骨头。”交易是人类社会中特有的互利互惠行为，是最具自发性和最具积极性的活动。唯有双方都从中获益，交易才会发生。对数据而言，交易似乎是一个难题。联合国贸发会议（2019）指出：“数据具有重要的使用（或滥用）价值，但不像大多数经济商品那样具有交换价值。”陈昌盛（2023）亦提醒——警惕形成“只有经过交易买卖的数据才是可用数据”的行为导向。

数据有着极广泛的应用场景，但只有极少部分用来交易。根据OECD数据（2022），2019年欧洲有15%的企业使用了大数据分析。但只有1.3%的企业购买过数据，只有0.6%的企业出售过数据。尽管大企业更倾向于数据交易，但购买和销售数据的比例分别仅有4.6%和2.1%，而使用大数据分析的比例高达36.9%。数据交易具有明显的行业差异。信息通信业进行交易的比例较高，其次是专业和科学技术活动、能源和公用事业；而制造业、建筑业、住宿餐饮服务业进行交易的较少。如下图所示。

2019年欧洲使用、购买和销售数据的企业比例（来源：OECD, 2022）

这主要是由数据价值的非均质性决定的。《潜伏》中谢若林有句话：“现在两根金条放在这儿，你告诉我哪一根是高尚的，哪一根是龌龊的？”这说明了一个道理——金条是均质的，两根金条有着同等的价值表现。均质性普遍存在，而数据是非均质的，同一份数据对不同主体的价值完全不同。王钦敏（2023）精辟指出：“数据价值因使用对象而异，因应用场景而异，因专业化数据质量标准而异。”通常，价值决定价格。OECD（2022）指出，由于数据的边际成本接近于零，这时价格由需求决定，即用户赋予数据价值。这自然导致差别定价。

交易一般有明确的价格，购买效用可预期，甚至七天无理由退货。即使出了问题和纠纷，也有部门予以解决。而数据的定价困难、预期效用难以管理，因此数据交易必须建立在高度信任的基础之上。买家需要信任数据的质量、合法性和供应的可靠性；卖家需要相信买家不会以有害的方式使用这些数据，能有效阻止买家转售数据或以其它方式传递数据。这需要极高的信任成本，需要完备的制度保障。

大力推动“数据要素×”的建议

数据被称为“新石油”（Clive Humby，2006）和“世界上最有价值的资源”（经济学人，2017）。然而，数据还在沉睡，有待开发。全球90%的数据从未得到分析使用（IBM，2015；DASA R&T，2016），欧洲80%的工业数据从未被使用过（欧盟委员会，2022）。因此，充分挖掘数据潜力，大力推动“数据要素×”，必要且紧迫。我们也要注意，“数据要素×”是一项系统工程，不能一蹴而就，需要久久为功。

第一，坚持开发利用和安全保护相统一。数据在很多方面类似于核能，有着巨大的开发利用价值，也要做好安全防护。随着从人人互联迈向万物互联，数据生成过程愈加复杂多变。数据中包含了个人敏感信息、企业经营秘密、甚至国家机密，一旦处理不当被滥用或泄露，将造成严重后果。我们要本着鼓励创新发展的原则，坚守安全底线，制定数据匿名化使用规则，出台企业适用的免责条款，留足发展空间，释放数据红利。

第二，坚持需求牵引，注重实效。需求是创新的根本动力，迫切的需求激发重大的创新。欧洲百姓对香料的需求，催生了大航海和地理大发现，可谓吃货改变世界。战争是不幸的，但对技术进步有着强烈的需求——计算机起源于二战，互联网起源于冷战。先进的技术只有和朴实无华、老少咸宜的大众需求相结合，才能迸发出勃勃生机。没有应用场景的技术，是空中楼阁，必定曲高和寡。只有和应用场景相结合，解决实际问题和业务痛点，才能充分释放数据要素价值。

第三，加快推动公共数据开放共享。公共数据的体量大，通用性强，价值含量高，是最优质的数据。陈昌盛认为（2023）：“无论是从国际惯例还是法理道义上，公共数据应优先开放。开放是最好的开发，公共数据开放后，来自社会各界的开发力量将大量涌现。”近年我国公共数据开放取得了很大成绩，但烟囱林立、条块分割、重复建设等问题仍然比较严重，“把数据作为权力，把开放视为风险”的情况比较普遍，有关部门需要出台规章措施，打消顾虑，加强正向激励。

第四，增进国际交流，加强国际规则的协调。我们生活在一个互相依存的世界，互联网让世界变成了“鸡犬之声相闻”的地球村。全球数据跨境流动加快，数据问题在国际经贸规则谈判中已由新兴议题变为核心议题。我们亟需积极加强国际沟通和合作，共同探讨构建面向数字经济时代的数据流动和治理规则，携手构建网络空间命运共同体。