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数据要素市场形成论

内容摘要:数据作为生产要素可以用来支撑新的知识生产方式——数据智

能。数据智能是以数据为生产原材料,基于其计算价值进行挖掘分析进而形成

决策,以支撑科学研究、商业运营和社会治理的价值生产模式。在此意义上的

数据要素已经不是一般的数据化的知识,而是泛指在智能网络系统中生成的供

机器学习等数据智能分析工具使用的可机读原始事实数据。为了培育形成数据

要素市场,数据需要完成从资源到生产要素的跨越,即数据的要素化和市场化

过程。数据的要素化是使数据资源满足原始性、机读性及质量标准要求的过

程,从而使数据资源具备可用性,以支撑数据智能的价值生产与实现方式。数

据要素的市场化旨在实现数据要素的可重用性,使数据要素成为可社会化利用

的“产品”,让数据要素以标准化的产品形态得以在数据要素市场中自由流通。

从中国的政策实践出发,培育数据要素市场的根本路径并不是搭建交易场所式

的单一技术支持,而是整体构建与数据要素及其流通特点相适应的基础性市场

形成机制。探索构建从数据产品的生产激励,到产品描述、产品发现与价值实

现的数据要素治理框架,实现基础服务与基础制度的供给,促进数据要素价值

的创造、流通与实现,以提高国家数据经济的发展水平。

关键词:数据要素数据要素市场数据资源数据产品市场形成机制

一、数据:数字经济时代的新型生产要素

生产要素(FactorsofProduction)是为维系国民经济运行及市场主体生产经

营过程中所必须具备的基本社会资源,其最主要的特征在于为经济发展系统提

供基础与动力来源。在一般意义上,生产要素包括创造商品或服务所需的任何

资源。在传统经济理论上,一般认为土地、劳动力和资本是三大生产要素。随

着理论发展,生产要素的外延不断扩展,逐渐出现了生产要素“四元论”“五元

论”甚至“六元论”的衍生观点。

2020年3月中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置

体制机制的意见》(以下简称“意见”),在世界上首次将数据视为新的生产要

素,并形成了土地、劳动力、资本、技术和数据五大生产要素框架。在这五大

生产要素中,数据要素是传统生产要素理论的重大突破,准确反映了当下经济

社会发展所呈现出的特征与趋势——从工业生产经济向数字(数据)经济的跨

越。茱莉亚·科恩就此跨越进行了准确的描述,即无形资源的财产化与工业生产

基本要素的非物质化和数据化。数据资源开始成为数字经济时代的基础性生产

要素。2022年6月22日中央深化改革委员会又审议通过了《关于构建数据基

础制度更好发挥数据要素作用的意见》,更是明确提出促进数据高效流通使

用、赋能实体经济,统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理,加

快构建数据基础制度体系的要求。数据要素及数据要素市场的相关研究已成为

数字经济时代多学科共同关注的重要课题。

一般意义上的数据被理解为数字化的信息和知识。其价值本质体现为消除

不对称性与不确定性,使资源配置和利用更加有效,从而提高经济效率或创造

经济价值,这一点是信息经济发展至现阶段已经达成的基本共识。这样的观点

反映出了人类社会从古至今利用信息,创造知识,不断改造客观世界和提升社

会运行效率的一般规律。但这一描述并没有准确反映出当下随信息技术发展的

趋势,即人类通过大数据、AI等技术对事实数据的利用能力的跨越式发展与提

升。因此,本文虽不否认传统上对数据(指数字化信息和知识)的认知与理

解,但在此基础上,对于数据要素的理解还应当随着新兴技术的冲击与社会商

业实践的探索而继续深化。本文认为作为数字经济时代的生产要素,数据不是

传统意义上信息,更不单纯是数字化的知识成果,而是泛指在智能网络系统中

生成的供机器学习等智能分析工具使用的可机读原始数据。在这种意义上,这

些数据资源更像是社会活动产出的“副产品”。但正是这些“副产品”数据构成了

有巨大潜在利用价值的资源,可以用作经济或者知识生产的投入。此外,数据

广泛地分布在智能网络构架系统中,其可复制性极大程度上降低了流通分享的

边际成本,使得数据非竞争性的高效利用成为可能。

基于上述认识,本文认为作为生产要素意义上的数据应当是伴随数字经济

时代知识生产方式的模式转变而提出的,主要指支撑数据智能的可机读原始事

实数据。这样的数据即可用于数据智能。从数据资源向数据要素的跨越过程就

是数据的要素化过程。但是,社会个体所拥有的数据要素并不一定能够实现数

据要素的社会化配置和利用,进而形成数据要素市场。数据要素要实现市场化

配置和利用还必须满足数

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