|大咖论''数''｜数据价值化赋予数字经济强大发展动力
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□何伟
生产要素是一个历史范畴 ， 随着经济社会的发展而不断演进 。 在不同的经济形态下 ， 生产要素组合有不同的结构和作用机理 。 农业经济 ， 有农业技术、劳动、土地这样一些生产要素的组合；在工业经济下 ， 工业技术、资本、劳动、土地构成生产要素组合 。 同样 ， 在数字经济下 ， 数字技术、数据、资本、劳动力、土地等等 ， 又构成了一个新的生产要素组合 。 这种新的要素组合的形成 ， 会驱动人类社会迈向更高的发展阶段 。
由此 ， 从数据资源到数据要素 ， 数据重要性的战略高度不断提升 ， 数字经济的政策框架也在不断深化 。
中国信息通信研究院2017年发布的《数字经济白皮书》 ， 从生产力角度提出了数字经济“两化”框架 ， 即数字产业化和产业数字化 。 2019年 ， 从生产力和生产关系的角度提出了数字经济“三化”框架 ， 即数字产业化、产业数字化和数字化治理 。 到了今年 ， 我们又提出“四化”框架 ， 增加了“数据价值化” 。 一方面 ， 价值化的数据要素将推动技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素发生深刻变革与优化重组 ， 赋予数字经济强大发展动力 。 另一方面 ， 数据价值化直接驱动传统产业向数字化、网络化、智能化方向转型升级 。
从推进路径看 ， 数据价值化按照资源化、资产化、资本化加速推进 。
【|大咖论''数''｜数据价值化赋予数字经济强大发展动力】数据资源化是激发数据价值的重要基础 。 对处于“原料”状态的数据进行初步加工 ， 形成可采集、可利用的高质量的数据 ， 就是数据资源化的过程 。 没有经过资源化提升数据质量的过程 ， 后续的价值化就无法实现 。
数据资产化是实现数据价值的核心环节 。 只有把数据与具体的业务融合 ， 才能在引导业务效率改善中实现这些潜在价值 ， 这个过程就是资产化 。 其本质就是数据驱动业务变革 ， 实现数据价值的过程 ， 更多体现为一个产业经济过程 。 数据资产化是数据价值创造过程中的一种质变 ， 真正体现了、实现了数据的价值 。
数据资本化是拓展数据价值的根本途径 。 数据的资本化可以概括为通过数据交易、流通等活动实现数据要素的社会化配置的过程 ， 这更多体现为一个经济社会过程 ， 能够极大地提升数据的使用价值和交换价值 。 数据资本化关乎数据价值的全面升级 ， 是实现数据要素市场化配置的关键所在 。
从实践探索看 ， 我国在数据确权、定价、交易方面取得积极进展 。
在数据采集、数据标注、时序数据库管理、数据存储、商业智能处理、数据挖掘和分析、数据安全、数据交换等各环节形成了数据产业体系 ， 数据管理和数据应用能力不断提升 。
数据权属界定探索不断加快 ， 目前 ， 我国进行数据确权的主要有大数据交易所（平台）、行业机构、数据服务商、大型互联网企业等四种形式 。
数据定价规则尚处于初期实践之中 ， 目前 ， 国内外数据定价方法大致包括三种：一是可信第三方定价 ， 二是自由定价 ， 三是自动计价 。 当前 ， 国内外大数据交易平台普遍采取可信第三方定价 。
数据要素市场尚未广泛建立 ， 但已有一些数据交易平台 ， 大致可以分为两类：一类是以数据生产或数据服务类企业为主导、商业职能为主的数据交易平台 ， 另一类是地方政府联合其他主体投资、第三方撮合性的数据交易平台 。
虽然对数据确权、定价、交易均有不同程度的探索 ， 但是由于数据的无形性、可复制性、可共享性等特点 ， 导致数据权属确定、市场定价、市场交易的难度较大 ， 已有体系相对零散 ， 无法满足数据流通层面的要求 ， 数据权属分析、定价交易已经成为数据要素流通亟待解决的基础性理论问题 。
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