数据:新时代的石油

经济学家约瑟夫·熊彼特在1912年德文版的《经济发展理论》里明确提出,创新是将生产要素的新组合引入到生产体系,当然应由企业家去完成。他把技术作为一个非常重要的生产要素,引入到生产体系当中,提出了创新这样的一个概念。

2020年 4 月 9 日,我国第一份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》正式发布,明确提出了土地、劳动力、资本、技术、数据这五个生产要素。农业社会生产要素的核心是土地和劳动力 ,发展到两三百年前,资本和技术变成越来越重要的生产要素 ;随着数字时代到来,数据成为效率空前提高、价值无限可能的新型生产要素。

数据作为“新时代的石油”,在未来的数字社会里价值不可估量。数据在未来的经济活动中可以分成不同的环节。比如数据有一些架构,我们去采集非常多的数据,将数据从一个主体传输到另外一个主体,再储存、初步处理,之后基于处理的结果,给特定的主体提供数据的服务以及加工,最终产生数据的消费。

而数据又与真正的石油不太一样,石油是非共享性、消耗性的资源,也就是说我拥有了石油的使用权,你就很难再拥有。而数据不是这样,我拥有数据,我用很低的成本把数据拷贝给你,你也可以同时拥有并使用这个数据。数据使用不存在消耗性,边际成本几乎为零。因此,数据一旦产生,只要不限制,就可以无数次地重复使用。供给无限,与传统的经济学理念所讲的资源稀缺、有限不完全一致。

对于数据的价值,我国、美国、欧盟等都发布了相关的战略、行动计划或者是意见。在数据的未来发展过程中,它作为一个要素必然会得到越来越多的价值实现。我国不同的省市也出台了一些数据的相关战略或暂行办法、方案等。广州市人民政府在2020年4月2日发布了《广州市加快打造数字经济创新引领性城市若干措施的通知》,强调广州要聚焦国家定位,建设数字经济的创新、要素安全的高效流通实验区。北京市人民政府在去年9月7日出台的《关于打造数字贸易实验区的实施方案》也特别强调,北京要设立以科技创新、服务业开放、数字经济为主要特征的自由贸易实验区,比如打造数字贸易的实验区,建设数据跨境流通安全的管理试点,以及设立北京国际大数据交易所。

数据要素:数字经济构建的关键

我国几年前明确提出,要构建以数据为关键要素的数字经济,把数据上升为国家战略,同时也把数据当成一个战略的资产,而不仅仅是一个资源。数字经济会产生海量的异构、动态分布、即时更新、快速生成的大量数据,既有传统的结构性数据,也有非结构性数据。为此需要加快培育数据要素市场,例如需要提高数据要素的配置效率,数据要素跟其他要素之间怎么更好地配置,来产生1+1>2 的效应,以及数据要素之间如何相互起作用。

此外,还要考虑数据要素的有效流动,比如一个部门或者主体掌握一些数据,那么另一个部门或主体要如何获取这些数据。在这个过程当中,可能会涉及到一些高效重组的问题,传统的一些部门其数据的获取以及格式等,还有很多不一致的地方,我们需要进行一个很大层面上的改革。改革的目的是希望形成基于数字经济的商业模式,在理论上已经有一些研究学者提出数字经济商业模式的特点就是边际成本的递减效应非常显著。

获取数据的成本有可能是非常低的,而数据一旦上升到某个临界点,到达一个大数据的规模之后,它就会产生特别大的效益,甚至边际效益可以大幅度地提升。比如阿里巴巴,他们基于淘宝或者天猫的大量消费者和商家的数据,就可以支撑起蚂蚁小贷、芝麻信用等相关的产业或者相关业务的创新和进一步发展,在这里面我们能看到边际成本的递减效应,以及边际效益的提升效应。

数据确权:数字经济的安全底座

数字经济一方面强调数字要素,另外一方面还强调数据本身的确权。数据凝练为当下以及未来的人类数字文明时代时,其价值核心就是数权,现在的核心问题就是数据确权难。与数权对应的是数据的安全问题,当然也有人们经常说的数据垄断等。

数据要素、数字经济和数据确权是未来世界的重要生态。这个世界由很多政府、个人、企业或者其他组织来参与,形成一个非常复杂的系统。在数权的世界,数字经济会发生重要的作用,特别是数字的虚拟经济、数字的孪生经济。孪生经济实际上就是一个传统经济的映射,就像滴滴打车,人们通过一个 APP 来获取各种各样的服务,但我们又要上车从一个地点到达另外一个地点。对于数字经济来说,数据要素在里面起到至关重要的作用,而数据要素也会涉及其他生产要素之间的关系,及数据要素如何治理,来考虑安全、垄断或者是数据权本身的问题。与此同时不同国家或不同区域的文化也会对数据要素产生非常多的联系和影响。

数据安全:数字经济健康发展的基础

数字经济发展过程会产生一些数据确权的问题,包括数据隐私的泄露。

要发展数据要素的市场,要更好地推动数字经济向前发展,就会涉及到非常多的主体,各个主体在这个过程当中会相互影响,相互起作用。比如政府在发展数据要素过程中会强调国家安全,强调要有市场监管,因此政府的任务就是让更多的数据可以流通;而对于公众来说,自身有很多数据产生,个体只要有活动、有经济行为就会产生非常多的数据,数据对于个体来说也许是一个资产,但同时个体也希望别人能够了解到数据,这样可以了解个体的需求,从而更好地满足这种需求。但这个过程中会产生个体隐私泄露,以及权益受损,就像经常被提到的大数据“杀熟”现象。

而对于数据科技企业,它们会搜集很多数据,用算法来进行数据分析,实现数据的商业化应用,当然这个过程中也会产生一些法律的风险及合规的成本等。还有一些第三方的服务机构或者是持有数据的机构,其同样也会有一些期望,就会产生不同群体之间的博弈以及相互影响。

与传统农业经济、工业经济相比,数据驱动是数字经济最为主要的特征之一,也是数字经济发展的关键因素,集中体现在用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新、用数据赋能。

一方面,数据是数字经济时代的“石油”,是新“燃料”,数据流动产生动力,动力带来价值,数据流动带动技术流、物资流、人才流、资金流,从这个角度来看,数据是新生产力。另一方面,数据是数字经济时代“钻石矿”,通过挖掘提炼产生价值,体现在多维度、多领域数据揭示单一数据无法展示的规律,实现精准决策、增加确定性、可追溯性、可预判性,降低风险,从这个角度上来看,数据是新生产要素。

总之,数据要素作为数字经济的新生产力和新生产要素,是助推数字经济高质量建设至关重要的一环。

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