张靖笙,张靖笙讲师,张靖笙联系方式,张靖笙培训师-【中华讲师网】
张靖笙 2019年度中国50强讲师
数字化转型、大数据、工业4.0、人工智能、智能制造、区块链
52
鲜花排名
0
鲜花数量
张靖笙:如何实现数据要素的经济价值
2020-12-17 2672

       国家把数据与土地、劳动力、资本、技术并列为生产要素,并提出“健全生产要素由市场评价贡献,按贡献决定报酬的机制”,这毫无疑问是具有划时代意义并且顺应时代要求的正确决策。

        生产要素是一个经济学的范畴,指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源,是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。在不同的时代、不同的生产力条件下,生产要素是不断演变的历史范畴,需要在了解生产力演变规律的基础上,认识各种生产要素的重要作用,采取有针对性的措施,让生产要素按贡献参与分配,就是在社会必要劳动创造的价值的基础上,按各种生产要素在价值形成中所做的贡献进行分配。

        土地和劳动力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,并且衍生出管理、技术等生产要素。随着数字经济时代的到来,各类组织越来越多的生产和业务场景已经越来越数字化,生产活动中涉及到了运用大量的数字化系统、设施、设备、装备、工艺、仪表、测试等环节均需要采集各种类型的电子数据资源,而这些数据资源毫无疑问已经成为开展有关生产活动的前提条件,没有它们则直接影响这些生产活动,从而给相关生产力形成造成制约和瓶颈,特别是在一些需要广泛协同的跨地域生产场景之中,正是通过网络中流动的数据驱动了产业链和价值链的形成和对应的生产力要素倍增,由此数据资源成为新时代经济发展的新引擎,数据是新的生产要素。

       2019年,在党的十九届四中全会上,我国第一次在党的文件中将数据作为与土地、资本、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。2020年4月9日,中央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》(本文统一简称“《意见》”)正式发布。《意见》指出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向,明确了完善要素市场化配置的具体措施。《意见》提出,要推进政府数据开放共享,提升社会数据资源价值,加强数据资源整合和安全保护并强调引导培育大数据交易市场,为数据要素市场化配置指明了方向,对推动数字经济高质量发展具有重要指导意义。

       从上面的国家颁布政策文件,我们可以看到有两个方面的要求:

       第一方面是要让“数据”成为“要素”,这里涉及到产业全面数字化转型这个推动我国经济发展质量变革、效率变革、动力变革的必由之路,对数字经济来说,数据是基础,也是核心。没有数据做基础,数字经济就是无源之水无本之木,无数据无以谈数字经济;而现在数字经济下的全要素生产率中,数据要素发挥了核心的作用,恰恰是围绕数据资源的市场化配置,才能有效发挥其他要素的乘数效应,数据不仅改变了经济增长的结构,而且还提升了经济增长的质量,当然也推动了生产关系的改变和调整。

      另外一方面,市场经济要求构建更加完善的要素市场化配置体制机制,生产要素市场化,指生产要素在市场上通过市场交易实现流动和配置,从而形成各种生产要素市场,在现代市场经济体制中,由私人部门经济和公共部门经济共同组成,由市场机制和政府机制共同作用。公共部门包括政府、公共事业单位、非营利组织、国际组织;私人部门包括个人、家庭、企业(厂商)。

 

     从微观经济循环的角度,各类商品市场和要素市场是现代市场经济体制的基本条件,也是发挥市场配置资源的重要媒介和载体,没有完整统一的市场体系及其配置体制机制,就不可能有完善高效的市场经济体制机制。改革开放以来,我们不仅建立了极为丰富的消费品市场和生产资料市场,而且土地、劳动力、资本、技术等生产要素市场也得以发育并茁壮成长。

虽然我国商品市场体系及其价格机制基本已经实现市场化配置,而且绝大多数商品市场体系也已经基本完善,但是最大的一个短板就是要素市场体系建设比较滞后,特别是要素市场化配置资源的体制机制仍然不完善,要素市场体系不统一不完善,发展也不平衡不充分。

      与商品市场中有千千万万的品种、规格、性能的商品不同,要素市场一般品种相对单一(比如文件中重点谈到五类:土地、劳动力、资本、技术和数据),场所或平台相对集中(如各地的建设用地招拍挂中心),一般具有资源优化配置功能、维护市场秩序功能、集中竞价功能、资金枢纽功能和大数据汇集功能。要素市场的效率往往决定了一个经济体的运行效率,成为国家和国家之间、地区和地区之间竞争的核心能力的体现。相比较于普通经济体,那些拥有全球要素市场影响力的经济体竞争优势更为突出。

      如前所述,数据经济中各市场主体对于数据的潜在需求应该是强烈的,然而以交易的方式实现数据要素市场化配置当前却遇到很大的问题,笔者在前面的文章应用过阿罗悖论来解释,但我更进一步想,现在更大的问题是作为数据要素市场化供需两侧都还很不成熟,这里可以从供需两侧做一个粗略分析。

      数据要素的需求侧按一般理解应该就是企业和政府部门了,可是中国当前的现状是大量的传统产业和政府部门数字化程度还普遍偏低,骨子里对数据要素价值思想认识不够,数字化转型意愿不足,不想转、不敢转、不会转在各级组织领导中还是常态,而非常多的数据问题浮现出来后也是采用头疼医头脚疼医脚的临时处置方法,没有从治本的角度做全局统筹考虑,归根到底还没有认识到这是组织的现存体制机制和数字经济高质量发展要求之间的结构性矛盾,笔者在工作中接触的绝大多数数据治理或者应用需求是由组织的IT部门负责的,而所谓的需求有相当多的工作投入是要说服领导和业务人员理解数据的价值,而这类项目往往开展到后面就是沦为建个系统、套个工具、弄个建议,还常常吃力不讨好,成效难以彰显,这些都可以归结为是需求侧当前的结构性矛盾,这明显影响对数据要素需求的显性化。

      数据要素供给侧目前来看还远没有“成行成市”。为了有效发展数据要素的市场供给体系,我认为除了拥有数据资源的市场主体,还要包括围绕数据资源的相关产品和服务提供者。虽然很多组织拥有大量的数据资源,但能成为生产要素的却还很少,能够向市场输出进行交易的就更少,这里面也存在大量的技术和机制瓶颈,比如数据资产的确权问题、价值评估问题、安全保障问题、信任机制问题、供需拟合问题、使用追踪问题等等,这些都制约了数据要素的市场化供应。当前由于数据要素市场还没有形成,所以大量的数据资源还是各类组织自产自销,这样客观上形成产业数字化转型过程中的数据要素生产性服务需求,而这方面供给我认为有必要根据数据要素市场化的发展需要,让其从数据产业链和数字创新链的角度,成为围绕数据要素交易需求所衍生出来的专门的生产性服务业态,以此作为夯实数据要素市场化交易的基础性工作。

     随着数字经济的发展,特别是疫后的经济恢复更多需要依赖数字要素的流动取代其他要素的流动,对数据要素的需求会越来越大,而当前有效供给不足的结构化矛盾也会越演越烈,亟待数据要素市场各方共同努力,找到多方共赢的合作机制,这样才能在有序和安全可控的情况下有效发挥出数据要素的经济价值。


(2020年12月18日初稿,如需引用,请注明出处)


全部评论 (0)

Copyright©2008-2024 版权所有 浙ICP备06026258号-1 浙公网安备 33010802003509号 杭州讲师网络科技有限公司
讲师网 www.jiangshi.org 直接对接10000多名优秀讲师-省时省力省钱
讲师网常年法律顾问:浙江麦迪律师事务所 梁俊景律师 李小平律师