数据要素激发经济增长新动能

　　2020年5月，数据作为新型生产要素，被正式写入中央关于要素市场化配置的文件——《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》。这标志着数据已和其他要素一起，融入了我国经济价值创造体系，成为数字经济时代的基础性资源、战略性资源和重要生产力。

　　拉动宏观经济的新引擎

　　在经典的索洛模型下，产出增长依赖于技术进步、人力要素与资本要素的投入。但是，持续的人力与资本要素投入将加重有限的自然资源消耗，同时，要素边际收益递减效应亦不利于经济的长期积累。因此，市场开始着眼于借助以人工智能、大数据、区块链为代表的数字技术的迭代与革新，达成经济发展新动能转换的目标。

　　首先，数字经济时代全要素生产率的增长离不开信息技术的贡献，而脱离海量的数据资源，数字技术也将如同无源之水。在政府治理层面，政府服务平台所涉及的各类型公共服务信息、舆情管理、公共事件应急响应等，均可在数字技术框架下转化为数据智能要素，进而在信息语境下完成对接、传输与共享。仅以杭州为例，其已发展形成了包含设备设施、信息数据和内容输出为一体的完备智慧产业链。杭州“城市数据大脑”已汇集66个部门的360多亿条数据，在交通、能源、供水等方面建立了城市“数据网络”。同时，我国还在积极推进教育、娱乐、餐饮、医疗和物资调配等多领域的数字化转型，通过完善数据要素市场配置与多场景应用，使其成为拉动宏观经济的新引擎。

　　其次，数据要素拥有效率倍增作用。当前，数据要素已对实物生产要素显现出一定的替代作用。一方面，它可以以虚拟资产的形态参与到生产实践，进而打破实物生产要素在资源稀缺条件下对经济增长拉动作用的束缚与制约，成为一种全新的生产要素供给方式。另一方面，数据要素能够通过可复制、无距离界限、可无限供给等属性，在共享理念下倍增生产资料，从而使得企业转向轻资产运作。这也是数据生产要素区别于传统人力、资本生产要素的最突出特点。与此同时，即使数据生产需要负担高昂的固定成本，但数据复制的边际成本接近于零，这将极大降低消费者的搜寻与运输成本，拉近供需两端的交易距离，形成突破地域边界的信息广泛传输，进而打通不同产业与地域间的“信息孤岛”。

　　最后，数据要素的生产、加工和利用在根本上颠覆了经济既有的技术范式与生产方式。据《中国数字经济发展白皮书（2020年）》所示，2019年中国数字经济增加值为35.8万亿元，对GDP增长贡献率高达67.7%。可以说，从宏观经济管理至微观企业经营，经济体技术链、产品链、价值链乃至空间链等均实现了拓展与重塑。数据要素将生产过程更紧密地与消费市场贴合，形成了“去中心化”的运行与柔性化管理，在无限的信息空间形成虚拟集聚，进而重新定义了规模经济与范围经济。同时，数据要素还通过资产化进程进一步激发了社会各行业价值链底层的数据价值，开拓出全新的数字化场景，不断推进经济新业态涌现。正是得益于数据要素的注入，经济体才得以焕发出勃勃生机。

　　数据要素发展的现实阻碍

　　值得注意的是，我国数据要素市场仍处于发展的初级阶段，有关数据要素配置规律的探索亦不成熟。因此，数据要素在资源底数清查、产权界定、隐私保护等方面均存在较大的进步空间。

　　在数据要素资源底数清查方面，受限于行业领域庞杂、数据资产分散、结构化与非结构化数据要素参差不齐等问题，数据资产系统化运营往往因无序、无级的数据分类而无法释放其应有的能量。当前，我国尚未形成以研发、生产、运维、营销等环节为基准的数据分类方式，也未能根据数据重要性或不同应用场景，对数据要素进行分级。上述阻碍均增加了我国在行业和区域层面进行数据资产图谱绘制，进而得到全时空健康数据的难度。数据要素资源底数不清，已成为我国数据要素市场发展的最大瓶颈。

　　在产权界定方面，清晰的产权归属是数据要素流通与交易的基础。数据要素既拥有近似于隐私权的信息人格权，又存在极强的社会属性。同时，部分基础数据的开放需要在共享机制下以非营利为目的，但这又与权利主体对于数据财产的利益诉求相违背。因此，以特定用户关系、头像系统为代表的企业关系数据，以“用户画像”或信息挖掘而形成的聚合数据和以社交群关系链、通讯录为代表的平台企业关系链数据，存在因权属不明而引发纠纷的可能。

　　在隐私保护方面，数据要素的使用、处理与共享也存在触及用户隐私边界的情况。在大数据越来越深入地嵌入我们的社会生活时，众多应用软件都开始寻求获取位置、通讯录、相册等公民隐私记录的权限。因此，隐私保护与信息共享间的博弈，不仅对数据要素市场化配置提出了重大挑战，更引发了人们对于数据伦理的极大关注。

　　释放数据要素红利的现实举措

　　为了更好地释放数据要素市场的红利，激发经济发展新动能，我国需要从建立数据要素清单、完善数据要素产权制度和提升数据要素安全保障等层面，给出可行的实现路径。

　　首先，建立数据要素清单。数据要素清单的绘制体现了数据要素分类归纳、整理的系统化思维，它有助于企业、产业乃至国家厘清数据资源图谱，进而有序推进数据资产清查工作。为了优化经济治理的基础数据库，在顶层设计上，我国有必要从行业、地区和供需等层面加速推进数据资源共享交换，设计并制定国家数据资产目录和清单，为数据要素管理夯实基础。在实践操作中，企业可以根据自身的业务属性与应用场景分类，对数据分级分类进行灵活安排，同时推动不同数据系统间的要素资源整合。通过建立数据台账，加强对分散无序数据要素的整合与利用，加快释放各类型数据要素价值，使其充分参与经济生产。

　　其次，完善数据要素产权制度。数据要素产权明晰涉及数据要素的所有权、管理权、使用权、收益权和处置权等多项权责的划分与确定。国内极具代表性的数据交易机构（如上海数据交易中心、贵阳大数据交易所等）均在积极推动数据立法进程，力求通过法律体系建设，健全数据交易规则，厘清权力边界。在此基础上，我国还需建立统一明确的数据监管机构，通过专业性监督形成“行业协会+法律法规”的双重管理体系，保障数据要素交易确权清晰，数据要素收益分配合理，减少数字经济活动中的各种纠纷。

　　最后，提升数据要素安全保障水平。无论是政务数据要素还是个人电子数据要素，只有在完善的安全保障体系下才能发挥出最大的经济产出贡献力。在大数据环境下，我国需要从数据搜集、数据存储、数据生产和使用、数据出境和组织建设等多维度推动数据安全管控标准化和统一化。数据信息系统的安全性与抗压性是化解数字经济脆弱性的有力屏障。持续深化数据安全治理，加强数据安全技能建设，形成统一完备且协同联动的网络安全体系，从根本上激发经济发展的新动能。

　　（作者单位：长春理工大学经济管理学院）

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