数据作为新型生产要素的对比性分析

     生产要素是不断演进的历史范畴，土地和劳动是农业经济时代重要的生产要素。 工业革命后，资本成为工业经济时代重要的生产要素，并且衍生出技术等生产要素。 随着数字经济时代的到来，数据作为生产要素的重要作用日益凸显，数据要素被列为新型生产要素，数据要素市场被列为要加快培育的五大核心生产要素市场之一，数据要素正在成为驱动经济社会发展的重要力量。

一、数据与信息、知识、智慧的概念辨析

数据作为信息科学中一个基本但复杂的概念，对其理解离不开与信息、知识、智慧之间的概念辨析，Ackoff（1989）提出的DIKW模型（见图1）为此提供了一个合适的分析框架。

　　图1：DIKW模型

DIKW模型表明，数据、信息、知识和智慧之间存在逐级递升的关系。即从原始观察和量度中获得了数据，数据经过认知处理后得到信息，在行动上应用信息产生了知识，通过智者间的沟通及自我反省而利用知识会升华出智慧。因此，信息、知识和智慧实际是“更高阶”的数据。

其次，与数据和信息相比，知识和智慧更难被准确定义。知识是对数据和信息的应用，给出关于如何做（How）的答案，智慧则具有鲜明的价值判断意味，在很多场合与对未来的预测和价值取向有关。

此外，数据、信息、知识和智慧在不同层面的价值体现有异。微观层面的数据价值体现为对使用者效用的提高，宏观层面则体现为从数据中提炼出的信息、知识和智慧，能够发挥乘数效应，有助于提高全要素生产率。

二、从数据到数据生产要素市场化

从数据到数据要素市场化大致经历了以下三大发展历程：

一是从数据到数据资源。数据的最初状态是政府、企事业单位及金融机构等各类主体统计或存储的数据信息，包括经济普查数据、日常业务处理数据及金融存贷款数据等，后期随着信息通信技术的快速发展，相关机构及企事业单位开始重视数据的应用价值，这标志着从数据到数据资源的转变。

二是从数据资源到数据要素。2019年，党的十九届四中全会首次将数据列为生产要素，提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，这是对数据生产价值与历史地位的极大肯定，也标志着从数据资源到数据要素的转变。

三是从数据要素到数据要素市场化。2020年4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》，明确将数据市场与土地市场、劳动力市场、资本市场、技术市场并列为加快培育的五大核心生产要素市场之一，并明确提出了数据要素市场制度建设的方向和重点改革任务。2020年5日，中共中央、国务院发布的《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》提出要加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。2021年1月31日，中共中央、国务院印发的《建设高标准市场体系行动方案》再次要求加快培育发展数据要素市场。要求制定出台新一批数据共享责任清单，加强地区间、部门间数据共享交换；研究制定加快培育数据要素市场的意见，建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用；积极参与数字领域国际规则和标准制定等。系列政策文件的发布实施，标志着我国数据要素市场化工作正在加速推进。

三、五大核心生产要素的对比性分析

以下从多个维度对土地、劳动、资本、技术和数据五大生产要素进行综合对比，探讨数据要素与其他生产要素的同与不同。

表1：土地、劳动、资本、技术和数据五大生产要素综合对比

　　一是从要素主体特征来看，土地和劳动的主体较为单一，如城市市区的土地属于全民所有，农村和城市郊区的土地，除法律规定属于国家所有的外，属于集体所有。资本和技术的主体较为多样，如资本主体可以是企业和个人等，技术主体可以是科研机构、企业以及个人等。但数据要素因其易获取、易传播的特点，主体比较繁杂，如数据产生者、数据存储者、数据处理者、数据应用者等多种主体。因此建立一种切实可行的数据确权制度显得尤为必要。

二是从要素权属界定来看，土地、劳动、资本和技术均有确切的法律依据，权属界定相对明晰，如土地生产要素涉及土地所有权及由其派生出来的土地占有者、使用者和收益者，劳动涉及劳动者的劳动所有权及由其派生出来的雇主、劳动中介等，资本涉及资本所有权及由其派生出来的债权人、金融机构、金融中介等，技术涉及技术创造者及由其派生出来的技术受让者、技术应用者等。但数据要素因其强动态性的特点，权属流转较为复杂，相关权属问题需要通过法律进一步界定。

三是从价值溢出效应来看，土地和劳动的价值溢出不甚明显，不过高附加值地块以及高水平人才队伍价值溢出却是比较可观。资本和技术的价值溢出比较明显，资金流入与核心技术引入都会带来不菲的价值溢出效应。但数据要素因其全局性的特点，可兼顾各类要素实现资源统筹优化，继而实现价值倍增，如数据要素可提高土地、劳动、资本、技术这些传统要素之间的资源配置效率，以最优资源配置组合服务于整体生产，同时降低不必要资源的投入成本，创造更高的价值。

四是从交叉关联性来看，土地要素相对独立，劳动、资本、技术均呈现一定程度的交叉关联性。但数据要素因其强外部性的特点，与劳动、资本、技术均紧密交叉关联，如数据要素可深度融入劳动、资本、技术等每个单一生产要素，如人才大数据、金融科技大数据、知识产权大数据等，切实提高单一要素的生产效率，在此过程中数据要素的内涵变得更为丰富。

五是从资源稀缺性来看，土地和劳动都不是无限可得的，稀缺性非常明显，资本和技术虽在一定前提下和一定范围内存在明显的稀缺性，但随着经济发展、技术进步，其稀缺性会有一定程度的改善。但数据要素因其易收集、易复制的特点，基础资源非常富足，如互联网用户个体每天产生的大量数据，政府经济普查、人口普查产生的大量数据、企业经营活动产生的大量数据等。

六是从资源均质性来看，资本的每一元钱之间没有本质区别，土地、劳动和技术存在一定的均质性。如一定区域内的土地没有本质区别，但不同区域的土地存在级差地租；劳动力在一定范围内没有明显差别，但不同类别、不同区域劳动力存在明显差异；不同技术之间存在较大差异性，但专利审查制度的出现和执行将这种差异缩小。数据与上述要素不同，一个比特数据跟另一个比特数据包含的生产价值完全不同，我们几乎无法用某一企业的数据量来衡量这个企业的价值或者进行横向比较。因此可考虑建立一种类似于专利审查的制度来衡量数据价值、数据创新及数据应用能力等。

七是从资源排他性来看，土地、劳动和资本的排他性非常明显，技术和数据则具有较强的非排他性特征。比如一片土地或一座矿山，一个企业购买了使用权或独家开发权，其他企业就不能同时使用或开发。劳动和资本这两个生产要素同样具有明显的排他性特征。技术则具有较强的非排他性特征，因此需要建立知识产权制度以鼓励更多的技术产出。数据具有非排他性特征，可以无限复制给多个主体同时使用，因此可考虑建立一种类似于知识产权制度的具有排他性特征的权利制度安排，以激励数据的有偿供给和有效利用。

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来源：国脉研究院数字经济研究中心

作者：田添