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申海燕 | 關于加快推動數據要素向現實生產力轉化的思考與建議
發布日期:2021-09-07 作者:申海燕 信息來源:中咨研究 訪問次數: 字號:[ ]

當今世界正處于新一輪科技革命和產業變革的歷史交匯期,以大數據、云計算、物聯網為代表新一代信息技術正在蓬勃興起,并深刻改變世界競爭格局、產業發展形態和商業治理模式,加速重構人類生產方式、生活方式乃至思維方式,一個全新的數字經濟時代已經到來。數據是數字經濟時代的基礎資源、關鍵要素以及核心資產,也是助推第四次工業革命的重要引擎。加快數據要素向現實生產力的轉化,推動經濟高質量發展,增強國家綜合競爭力,確保我國在未來競爭中立于不敗之地、贏得發展先機,是當前一項重要任務。

一、數據已成為數字經濟時代的核心生產要素

縱觀人類社會發展歷程,生產力始終是推動社會進步的根本動力。當生產力發展到一定階段,就會與既有的生產關系發生矛盾,從而引發生產關系變革,推動人類社會向高階形態跨越。應當看到,不同的社會形態對應不同的生產力水平以及與之相適應的生產要素,生產要素的更迭轉換已成為社會進步的重要標志之一。

(一)主導生產要素更替是人類社會進步的重要標志

根據經濟學家阿爾弗雷德·馬歇爾的定義,生產要素是為維系國民經濟運行及市場主體生產經營過程中所必須具備的基本社會資源,其最主要的特征在于為經濟發展系統提供基礎與動力來源。因此,勞動力、土地、資本等生產要素共同構成了社會生產力發展的基礎。在農業經濟時代,正如威廉·配第所說“土地是財富之母,勞動是財富之父”,土地和勞動力是這一時期的主導生產要素;進入工業經濟時代,資本將勞動力、土地、自然資源等生產要素集合納入工業化大生產中,并成為主導工業文明前進方向的重要因素,因此這一時期資本以及開展工業化生產所依賴的勞動力資源成為主導生產要素;此后,隨著生產力的發展和生產方式的變革,特別是當前新一代信息技術的飛速發展與廣泛應用,推動數字經濟快速崛起,數據在經濟活動中的價值逐漸顯現出來,并發展成為核心生產要素。圍繞數據的搜集、加工、挖掘、分析過程中釋放出的數據生產力,正在成為驅動經濟發展的強大動力,是體現國家現代化水平的重要標志,以及世界各國戰略競爭的制高點。美國“工業互聯網”、德國“工業4.0”計劃以及我國“中國制造2025”計劃的部署,進一步推動數據要素加快向工業領域滲透,驅動生產方式深刻變革,產業結構加速調整,經濟發展質量快速提升。

(二)準確把握數據生產要素的基本特征

數據作為一種具有其獨特屬性的新型生產要素,可以突破傳統要素供給的限制,主要表現在五個方面:一是數據的非競爭性,即區別于石油等物質資源的不可再生性,數據可以重復使用、不斷產生新的價值,數據資源的使用是非競爭性的;二是數據的無限供給性,即數據總量趨近于無限,快速增長的數據資源蘊含著巨大的經濟價值;三是數據的低成本復制性,數據流動性強,復制使用邊際成本低,使用過程中非但不會被消耗,反而能產生更多數據。四是數據的規模報酬遞增性,數據帶并不遵循傳統的邊際效用遞減規律,規模報酬隨著供應量持續遞增,計算設備的更新以及算力、算法的改進又進一步為其賦能。五是數據的強滲透性與輻射性,作為基礎性資源,數據還能提升其他要素的生產效率,通過全要素生產率的提升推動經濟的全面高質量發展。

(三)全面認識數據生產要素的重要作用

一是從企業發展層面看,數據能夠幫助企業更好地組織和規劃生產經營,更加有效地進行判斷和預測,從而增強企業可持續發展能力。數字要素可以降低經濟活動成本,提高企業經營效率,加快推動推進企業數字化轉型和智能化運營,為經營管理提供數據和決策支持。特別是數字化轉型是未來企業提升競爭力的重要途徑,而轉型的基礎就是基于對數據要素的大量積累和有效發掘。此外,數據資產也是企業資產的重要組成部分。美國未來學家凱文·凱利認為,有價值的數據資產是一家企業的核心價值。數字資產表有望成為繼企業資產負債表、現金流量表和利潤表之后的第四張報表。

二是從國民經濟發展層面看,伴隨著社會生產力的發展,各經濟主體之間的分工協作不斷加強,產業組織結構日趨復雜,形成了一個極其龐大的交互網絡,決策的難度和復雜度空前提高。起初,各經濟主體可以基于自身數據做出決策。進入數字社會后,協作競爭已經上升至全產業鏈層面乃至生態系統層面,組織決策更加依賴于全面、準確、及時的數據進行復雜的分析計算。此時的數據已經成為推動經濟發展的核心生產要素,也是打造企業新競爭優勢的重要源泉。特別是,數據要素的可復制、可共享、無限增長和供給的特點,可以打破自然資源有限供給制約,使經濟的永續增長成為可能。此外,數據要素還可以加快經濟發展方式、發展效率、發展動能深刻變革,推動經濟高質量發展。隨著我國經濟發展階段的轉變,驅動經濟增長的動能也隨之轉變,當前實體經濟已從主要依賴勞動力密集型、資本密集型產業轉為依靠科技驅動的戰略新興產業、先進制造業、現代服務業等現代產業,而數字要素在現代產業體系構建中起著舉足輕重的作用,并成為培育新經濟、新業態的先決條件和現實路徑。如在數據要素的基礎支撐下,信息技術與傳統產業在諸多領域加速融合,衍生出了工業互聯網、電子商務、云平臺等新業態。

三是從國家治理體系層面看,數字社會的宏觀調控與國家治理面臨前所未有的壓力與挑戰。隨著產業分工協作的不斷進化,各經濟主體的決策模式在數據要素驅動下不斷升級,微觀層面的生產函數和中觀層面的產業數據逐漸變得復雜敏感易變,這就必然要求政府宏觀層面的感知、決策和調控手段同步發展,借助大數據手段,可以實現對經濟社會的發展態勢、風險事件的感知更準確、更敏銳,制定調控措施的決策過程更快,調控措施更有針對性,對調控效果實行更好的監測反饋措施。因此,數據要素也是推動政府治理理念、治理結構、運行機制、行為模式深層次變革,加快國家治理體系、治理能力現代化的重要抓手。

二、黨中央高度重視數據要素的重要作用

我國對數據的認識先后經歷了三個階段,一是明確數據作為戰略資源階段,二是數據作為生產要素參與分配階段,三是加快培育數據要素市場階段。當前,加快建設數據強國,更加要求強化數據的基礎性作用,加快數據要素市場化配置改革,為經濟社會高質量發展提供長期動力。

(一)明確提出數據是國家基礎性、戰略性資源

2014年,大數據首次被寫入政府工作報告,提出設立新興產業創業創新平臺,在大數據方面趕超先進,引領未來產業發展。2015年7月,國務院印發《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》,要求運用大數據加強對市場主體服務和監管。2015年9月,國家發布《促進大數據發展行動綱要》,明確提出數據已成為國家基礎性戰略資源,大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響,并就實施大數據發展戰略進行了系統部署,制定了制度框架,提供了方向指引。大數據至此被納入國家發展戰略。

2017年,《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》出臺,提出強化大數據產業創新發展能力,促進數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新,完善發展環境和提升安全保障能力,打造數據、技術、應用與安全協同發展的自主產業生態體系,并明確了“十三五”時期發展目標,即到2020年,基本形成技術先進、應用繁榮、保障有利的大數據產業體系,大數據相關產品和服務業收入突破1萬億元,年均復合增長率保持在3%左右,加快建設數據強國。

(二)首次提出將數據作為生產要素參與收益分配

2017年12月,習近平總書記在十九屆中央政治局集體學習時指出,在互聯網經濟時代,數據是新的生產要素,是基礎性資源和戰略性資源,也是重要生產力。要突破大數據核心技術,加快構建自主可控的大數據產業鏈、價值鏈和生態系統,形成數據驅動型創新體系和發展模式。這是國家層面首次明確了數據作為新的生產要素的戰略定位。

2019年,黨的十九屆四中全會進一步提出要“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”,提出將數據作為生產要素參與收益分配,這是適應數字經濟快速發展背景下社會主義基本經濟制度的重大理論創新,為數據參與收益分配、實現向現實生產力的轉化提供了制度依據,也標志著數據作為新生產要素從投入階段發展到了產出和分配階段,我國正式進入數字經濟紅利大規模釋放的時代。

(三)進一步要求加快培育數據要素市場

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》中,進一步明確了數據是繼土地、資本、勞動力、技術之后的第五大生產要素,并要求加快培育數據要素市場,推進政府數據開放共享,提升社會數據資源價值,加強數據資源整合和安全保護?!兑庖姟返某雠_對于加快構建數據要素市場,充分釋放數據紅利,推動經濟高質量發展,不斷完善社會主義市場經濟體制等都具有深遠意義。

隨著第四次工業革命的到來,工業大數據日漸成為工業發展最寶貴的戰略資源,成為推動制造業數字化、網絡化、智能化發展的關鍵生產要素。2020年5月,《關于工業大數據發展的指導意見》頒布實施,要求加快推動工業數據全面采集,加快工業設備互聯互通,推動工業數據高質量匯聚,統籌建設國家工業大數據平臺,推動工業數據開放共享,激發工業數據市場活力,深化數據應用,完善數據治理。

2021年1月31日,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《建設高標準市場體系行動方案》,提出加快培育發展數據要素市場,加強數據共享交換,研究制定加快培育數據要素市場的意見,建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎制度和標準規范,推動數據資源開發利用,積極參與國際規則和標準制定。我國數據要素向現實生產力轉化的政策環境正在逐步完善。

三、數據要素向現實生產力轉化的路徑研究

數據如何轉化為現實生產力?隨著互聯網、物聯網、工業互聯網的不斷發展,世界萬物都在互聯互通,也在被迅速數據化,形成了大數據資源。大數據資源依托現代信息技術手段與智能化工具,加速了人類智慧物化進程,逐漸發展出數據能力,成為人類認識世界、把握趨勢、改造世界的一種全新思維模式,并通過廣泛滲透應用于各要素、各行業、各領域中,促進了效率提升、結構優化,帶動了生產力的發展。這一過程大致可分五個階段。

一是從數據到數據資源。數據只有足夠“大”才會有價值。就我國而言,14億眾多人口、超大規模的國內市場、巨大的內需潛力與豐富的自然資源優勢,是大數據生產的寶礦。而數字化、信息化的快速推進,5G、移動互聯等網絡基礎設施的建設,使得海量數據的積累從技術上成為可能。目前,我國已成為世界數據資源大國和世界數據中心。中國互聯網絡信息中心(CNNIC)第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示,截至2020年底,我國網民規模接近10億,占全球網民的五分之一。IDC資料顯示,2018年,我國共產生了7.6ZB數據,占全球數據量的比重為23.4%。預計到2025年,全球數據產生量將從2018年的33ZB增長至175ZB,年復合增長率(CAGR)達到26%。數據存儲公司希捷預測,未來幾年,我國數據市場仍將以超過全球平均增速的速度增長,到2025年我國將超越美國,成為全球數字經濟活動最集聚、數據產量最大的國家??梢姡磥硎澜鐚⑸a出超級數據,超級數據的量變將引發超級智能的質變,引領生產力快速發展。

二是從數據資源到數據能力。海量大數據,在高效的數據分析方法、充足的現代計算能力以及能夠把數據、算法、算力連接起來的網絡基礎設施等多種技術手段的全面集成與全方位支撐下,數據價值得以充分挖掘,形成了數據能力。數據能力為人類提供了一種認識客觀世界、感知復雜系統的認知模式,由此形成了認識和改造自然的新手段,推動了生產力的進步。具體來看,圍繞海量數據分析處理需求而產生的分布式計算、高性能計算、云計算、霧計算、圖計算、智能計算、邊緣計算、量子計算等“算力”體系成為發展的重要引擎,人工智能、深度學習等“算法”幫助人類發現規律并提供智能化支撐,而以5G、NB-IoT、TSN為代表的現代通訊網絡將三大要素緊密連接起來,實現了協同作業和價值挖掘。因此,“算法+算力+網絡”的體系架構實現了對數據的賦能,形成了可供分析、診斷、預測、決策等支撐人類智能活動的有用數據,數據紅利得以充分釋放。數字經濟時代,各行各業的分析決策更加倚重對大數據的充分挖掘而形成的智慧支撐系統,數據將成為推動經濟高質量發展的引擎。

三是從數據能力到數字經濟。數據要素是驅動數字經濟創新發展的核心動能。數據要素驅動不僅指數字產業化的發展,即數據產業本身的發展,還包括產業數字化的發展,即數據要素對國民經濟各部門帶來的輻射帶動效應,這也是各行業主動適應數字化變革趨勢,加快數字化轉型,改進生產技術,改善管理方式,改變組織形態,形成新的發展模式的過程。目前大數據已經廣泛應用于生產制造、零售、交通、能源、教育、醫療、政府管理、公共事務等多個領域。以制造業為例,數字化推動了大規模的柔性、定制化、分散化生產,縮短了研發生產周期,降低了生產成本,增強了決策支撐能力。當前,數字經濟已成為我國經濟增長的新動能,也是經濟轉型、推動人類經濟形態轉變的重要突破口。中國信息通信研究院《中國數字經濟發展白皮書(2020)》顯示,2019年,我國數字經濟繼續保持快速增長,增長率為15.6%,實現增加值35.8萬億元,占GDP比重為36.2%,對GDP增長貢獻率為67.7%。其中,產業數字化增加值占整個數字經濟的比重高達80.2%,服務業、工業、農業數字經濟滲透率分別為37.8%、19.5%和8.2%,數字經濟已經成為國民經濟發展的重要支撐力量和經濟發展的新動能。北京數字經濟規模已經占到經濟總量的一半以上。從就業情況看,數字經濟以三分之一的市場規模,帶動了四分之一的就業。

四是從數據能力到全要素生產力。數據作為生產要素,有別于土地、資本等其他要素,具有較強的互補性和溢出效應,通過對其他要素的耦合、滲透、改造、提升等賦能過程,可以放大其他生產要素的效率和價值,形成對其他要素資源的乘數效應與效率倍增,加快推動低階要素向高階轉化。此外,基于人工智能、5G、互聯網、云計算、區塊鏈等多種技術的集合與集成,數據可以實現與其他生產要素的強耦合,形成“核聚變”反應,推動全要素生產率的全面爆發增長。

五是從全要素生產力到全面增長力。 “萬物均需互聯、一切皆可編程”。在“人機物”三元融合的大背景下,萬物加速互聯互通,數字化、網絡化和智能化呈融合發展態勢,推動全要素、全產業鏈、全價值鏈的廣泛鏈接與深度融合,數據正在爆發出更強大的增長動能。未來,數據將會在優化提升資源配置效率和生產效率,加快生產模式、組織模式、服務體系和商業模式變革,實現經濟融合發展,推動智慧城市、智慧政府、智慧社會建設,加快智能化社會建設中發揮更加重要的作用。特別是中央提出要加快5G、大數據中心、人工智能、工業互聯網等新型基礎設施建設,這為數字經濟的發展提供了基礎保障,為提升全要素生產率,實現經濟轉型與高質量發展提供了重要支撐。

四、加快推動數據要素轉化的政策建議

當前,國際形勢錯綜復雜,技術迭代頻率不斷加快,決策系統復雜度、難度空前提高,對數據支持的依賴性提高到了前所未有的程度。與此同時,我國長期依賴的人口紅利、資本紅利正在逐步讓位于數字紅利。要加快實現數據要素向現實生產力的轉化,必須深刻認識到數據對經濟持續增長、國民福利提升、世界格局調整乃至保障國家安全等方面的重要作用,從提升國家綜合國力與發展質量的高度,全面實施大數據戰略,持續完善大數據要素屬性,健全我國數據標準、產權、交易、安全等體系,加快培育數據要素市場,以高質量的數據要素供給,充分釋放數字紅利,加快建設數據強國。

一是明確產權歸屬,探索實現方式。要實現數據生產要素向現實生產力的轉化,必須解決其商品化、資產化問題。前提是明確數據權屬、界定數據價值,找到轉化路徑。當前,我國推動數據要素商品化、資產化的機制仍然缺失,數據要是權屬銜接不清,所有權、使用權、收益權缺乏明確界定,數據收益權也無從得以保障。此外,目前尚未形成統一的數據資產估值體系及方法,數據價值認同度也有待提升。要堅持明晰產權、界定價格、探索資產化路徑的原則,圍繞權屬界定、標準制定、成本測算、定價機制、收益機制等核心問題,加快完善有利于數據資產化的各項政策制度。要從法律層面對數據的產權屬性予以清晰界定,為數據交易提供法律基礎。要建立數據資源定價機制,完善數據要素分配機制,健全數據流轉制度體系,探索數據價值轉化現實路徑。

二是完善制度體系,培育要素市場。當前,我國數據公開、數據準入、數據交易、數據安全、隱私保護方面存在許多問題,亟需探索建立數據準入機制,完善數據交易制度,規范數據市場治理,形成完備統一的數據要素市場。要完善數據開放共享、準入監管、數據使用、數據交易、知識產權保護、隱私保護、安全保障等法律法規和制度建設。加快數字化共性標準、關鍵技術標準制定和推廣,推動融合標準體系建設。加強數據安全和隱私保護,健全數據管理安全保護機制,強化外部監管體系,建立兼顧安全與發展的數據管理和保障體系。加強數據政策之間的相互協同、相互配套,推動形成有利于數據使用及轉化的良好生態環境和長效機制。

三是加快資源整合,推動共建共享。當前,我國數據規模龐大,但行業、部門、主體之間條塊分割、重復建設等問題較為突出,跨部門、跨地區、跨領域協調難度大,數據流通不暢,共享不夠,難以形成整體合力。還有大量的數據資源處于睡眠狀態,潛在價值難以釋放。當前,我國有80%左右的數據掌握在政府手中,能否深度挖掘并開放利用政府數據源,成為關鍵所在。要加強政府部門、科研院所、高等院校、非營利機構、企業等不同數據主體的交流合作,通過市場機制,完善數字生產關系,打通數據壁壘,消除數據孤島,推動數據流動自主有序、配置高效公平。要發揮政府的宏觀調控作用,通過加強稅收、轉移支付、補貼等手段加強數據資源的再分配調控,彌合因為數據參與分配帶來的收入差距鴻溝,實現數據治理一體化、協同化。

四是加強基礎設施建設,構建自主數據產業鏈。加快數據資源基礎設施建設,圍繞“采-存-算-管-用”等數據全生命周期開展全過程管理,讓數據存得了、流得動、用得好,將數據資源轉變為數據資產。要積極推動人工智能、大數據、物聯網等前沿信息技術與實體經濟的深度融合,加強數據生產要素在再生產過程中的使用。加強平臺建設,建設包含“數據+算力+算法”在內的通用技術平臺。發展MEMS傳感器、IoT等數字化基礎設施,建設大數據中心,補上云計算、邊緣計算等計算短板,加快構建人工智能、數字孿生等算法以及各種流程模型,持續推進5G、NB-IoT等網絡基礎設施建設,實現數據、算力、算法的高效耦合與協同發展。通過發展新型數字基礎設施,發揮數據新型生產要素的倍增效應,做強做大新興經濟體,加快構建現代產業體系,為實現經濟轉型、促進社會發展與保障改善民生提供強大的動力來源。

參考文獻

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注:原文載自《中國投資》2020年6月號,本次發表有較大改動。文中圖片來源于網絡。




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