生产要素，作为维系人类生产、生活所必需的基本条件，随着社会的不断发展，其形态也在发生变化，并呈现完全不同的经济属性。数据作为新型生产要素，更是如此。
01.数据要素的前世今生
从农业社会、工业社会到信息社会，数据要素的价值与地位在不断提高，并由一种只具有符号化价值、象征性意义的非物质主体，逐渐演变为一种具有资本属性、超越物质化的对象。可以说，这是一次具有划时代意义的数字化演变。
以物质为主的农业社会，其社会结构是以家庭为单位，主要的生产要素是劳动力和土地，农业生产主导了社会经济发展。在以自给自足家庭化生产为主的农业社会，商品供给与消费需求均处于低频化阶段，数据较为原始，其存储方式、计算方式以及意义指征均受到一定程度的限制，通过算盘、账本计算登记谷物、家禽、生活用品等产生的数据，其本身并不具有溢出效应，而仅仅代表一组纸面数字，或者一种记忆手段与备份方式。
工业社会则不一样，一个显著特征是企业公司的崛起、现代化管理制度的形成、金融体系与产品的出现，以及全球化贸易的发展，关键生产要素变成了资本和技术。在跨时空的现代贸易和工业社会的运行过程中，数据不再只是一种记忆手段，而成为一种改进管理、创造利润的价值化工具。比如将考勤打卡数据用于内部管理，将企业销售数据用于指导生产和预测市场，将大宗商品数据用于期货市场交易。或者说，数据在工业社会已成为一种根植于现代管理制度的可计算的重要依据，所以也就有了彼得·德鲁克“没有量化就没有管理”的至理名言。但是，这时候的“数据”还不足以独立成为一种“要素”，主要在于工业社会的现代管理系统与计算能力还不能完全承担对数据进行分析、挖掘与增值，数据赋能和价值实现尚未真正体现出来。
信息社会无疑是信息占据了社会的“高地”，打破了农业社会、工业社会对信息的“半成品”或“原材料”——数据的认知与应用极限，其重要原因在于信息社会已经摆脱了家庭、公司等组织形态对数据采集、存储、分析和处理能力的限制。基于互联网，以连接为纽带、以应用为核心的在线服务平台成为一种新的组织形态，嵌入并改变了社会结构。
互联网、云计算、物联网、智能设备等基础设施为数据要素化发展提供了重要支撑，无论是个人、企业还是政府，逐渐掌握了数据资源的开发利用能力，并在数字经济和平台经济的发展浪潮中对个人生活、企业生产和政府运行产生越来越深刻的影响，甚至具有前所未有的革命性。数据从一种被动应用、可有可无的经济社会角色，“摇身一变”成为一种不可或缺、无处不在的基础性和战略性资源。特别是随着人工智能技术的快速发展，以及预训练、多模态大语言模型的出现，数据开始成为一种可取代人类部分劳动能力的新“原料”，是必不可少的资源，甚至有可能成为改造、发展和创新人类文明的新力量。
数据作为“第五要素”，除了丰富多变的自身价值之外，更重要的是对土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素具有放大、叠加、倍增的作用，可产生一种新的价值张力。在工业时代，作为关键生产要素的土地、劳动力、资本、技术，虽然相互之间存在密不可分的关系，具有互促互融的作用。但是，与数据要素对传统生产要素的赋能程度和价值相比，前者增长只是线性的，后者增长则是幂次方的。
阿里研究院副院长安筱鹏认为，数据要素能够提高单一要素的生产效率，数据要素融入劳动力、资本、技术、土地等每个单一要素，单一要素的价值会倍增，更重要的是提高了劳动力、资本、技术、土地这些传统要素之间的资源配置效率。数据确实生产不了馒头、汽车和房子，但是数据可以低成本、高效率、高质量地生产馒头、汽车、房子。数据要素能够推动传统生产要素聚变与裂变，成为驱动经济持续增长的关键因素。
从生产要素的视角看，进入经济发展新阶段后，劳动、 土地、资本等要素条件和边际产出发生改变，生产函数发生变化，资源环境的硬约束持续强化，已经不可能像高速增长阶段那样主要依靠要素投入驱动经济增长，必须转向更多依靠全要素生产率的提高。[1] 确定数据要素在生产函数里的位置，挖掘数据要素潜在价值，促进生产要素高效配置，创新驱动经济高质量发展，是建设数字中国的一条重要路径。
02.数据要素的聚合效应
土地与数据，在本质上代表前数字时代与数字时代人类生存条件的根本性变化。在农业时代与工业时代，人类的生存无法离开土地，无论是面朝黄土背朝天的劳作，还是依靠土地资源开发的工业生产。而在数字时代、信息社会的个体则是无法离开数据，无论是在线订餐、网上办事、交通出行等线上应用，数据如影随形，与每个人工作生活息息相关，离开数据可能寸步难行或者需要付出巨大的额外成本。
就城市与土地而言，通过传感器、人工智能、物联网等技术手段，可以收集大量的城市相关数据，如人口密度、交通流量、空气质量、周边服务等。基于数据的整合、挖掘和分析，可以为土地资源高效开发利用提供有力支撑。通过合理规划城市交通、环境设施等资源，可以提高城市建设的可持续性，为城市高质量发展提供实现路径。因此，数据要素的加入让土地价值倍增，实现跨越式发展。比如，“网红城市”其实就是基于数据流动背后的城市单位土地价值的提升形式。地方政府通过智能招商系统对区域内土地空间的数据化监测与评价，为企业提供投资决策参考，实际上就是数据为土地价值赋能的典型写照。还有，亩均论英雄，就是一种基于提高土地利用效率和经济效益的评价体系，用数据说话、用数据决策，“以最小的资源环境代价，获得最大的效益产出”。
数据要素的加入让劳动力的价值产生更大的张力。传统视野下的个体劳动都只能通过专业技能进行单线程的工作获得收入，而数据的赋能不仅可以促进劳动力本身的技能提升与劳动内容、范围的拓展，而且使劳动价值的市场评估与定义发生翻天覆地的变化。比如，在数字时代，一个人可以通过互联网平台获取全球信息，从事远程服务与在线工作。还有，直播主播通过算法与数据的加持，一个小时就可以卖出一个企业一年才能卖出的产品。
资本收益本质上是一种时间的红利，数据要素的加入不仅缓解了信息不对称导致的市场波动，而且将信用的内涵与表现形式进行了创新。传统的资本投入都将土地、技术、劳动力等作为载体，由于数据要素价值的发现，企业可以将用电数据、物流数据、运营数据、合同数据等作为一种数据资产凭证用于贷款。数据要素的加入还可以通过对数据工具与平台的应用，对未来投资决策产生影响，通过动态监控市场预判未来投资方向。从资本的发展史来看，数据要素的赋能影响最为深远的应该是对个人的普惠化创新，原来由银行、保险公司、证券公司等参与门槛较高的投资及信贷渠道变为数据化应用与平台化服务后，任何人都可以通过互联网信用应用快速完成在线的信用消费或小额贷款。
人类社会的发展史，就是人们不断利用技术超越自我、克服自然和改造社会的历史，无论是钻木取火还是上天登月，背后都是人类对技术的运用与发展。传统的技术要素涉及畜力、水力、电力等，本质上都是对自然资源的利用，是在物理学与经济学范畴内的技术创新。而从数据要素开始，其价值呈现的方式不仅是对原有传统技术具有延展和创新意义，比如通过物联网、人工智能等技术手段，可以对冰箱、空调、净水器等家电进行数据采集，从而实现技术更新、服务流程再造和用户价值提升。而且更重要的是，数据技术本身也逐步进入生物学与社会学范畴，呈现出自我裂变的特征，甚至以神经网络推理逻辑为基础的人工智能大模型开始出现具有“自我意图”的行为。
中央财经大学欧阳日辉研究员和他的团队研究认为，数据具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复制的特点，作用于不同主体，与不同要素结合，可产生不同程度的倍增效应。数据作用于劳动者，可提升人力资源素质，提高劳动生产效率；数据作用于资本，可更好推动金融服务实体经济；数据作用于技术，可塑创新范式，带动全社会生产力水平提升。并界定了数据要素倍增效应的内涵，推导了倍增效应的函数模型。
03.数据要素的价值释放与创造性张力
数据要素的价值，除了体现在对工业时代传统生产要素的倍增、赋能之外，还对知识的生成、共享与应用模式进行了定义，使知识作为人类智慧结晶真正服务于社会。数据要素的加入让知识不再是知识分子或专业人士的专利，数据要素驱动了知识的普及，通过知识获取门槛的降低和知识泛化的传播，使来自社会、历史、文化、经验等方面的知识可为任何个体赋能。以网络图书馆、慕课（MOOC）、社交媒体等基于数据聚合的信息传播方式，将知识从图书馆、档案馆、高校等知识生产和保管机构中“释放”出来，将获取知识转变为一种普惠可及的社会公共福利。
数据并非天生具有价值，在逐渐演变成为数据要素、释放价值的过程中，按照聚合效应和价值深度，大致可分为数据资源化、数据产品化、数据资产化、数据资本化四个阶段。
一是数据资源化，首先是将采集、归集的数据进行治理，通过清洗、比对、关联，不断提高数据质量；然后对数据进行萃取与挖掘，使数据成为有价值可量化的资源。这里重点要关注数据持有权的确立，进一步厘清数据权属，明确数据各方的权利义务。
二是数据产品化，将数据资源结合需求场景进行加工处理、应用创新和标准化包装，转化为可交易的商品形态，服务于某个具体事项和业务。比如，将个人身份数据与位置、医疗等数据融合成为一张用于防疫的“健康码”。本阶段要重点关注数据加工使用权。
三是数据资产化，其核心是数据及数据产品进行估值，运用成本法、市场法、收益法等传统估值方法，或利用IVI、BVI、PVI等模型，对数据产品进行描述、评估、标价，供需双方通过市场化机制进行对接，确定价格后签约交易，其本质是数据要素价值的释放与实现，本阶段重点关注数据经营权和数据资产入表。
四是数据资本化，关键是将数据产品、数据资产等纳入金融体系，基于数据类金融衍生品进行交易。比如，对数据持有权、使用权、经营权、所有权等进行拆分，设计发行数据可交换债券，或者数据质押、数据信托和股权类产品，在数据交易所、交易中心等平台探索开展数据交易，助力数据要素市场培育发展，促进资本多元化。
在数据要素演变过程中，还需要关注三大特性，即参与主体的多元化、重塑性与时变性。数据要素参与主体的多元化，主要指数据从生产、采集、存储、加工、流通、应用等各个过程均有不同主体参与，且不同主体对数据本身具有不同诉求；数据要素的重塑性，主要指与传统资源如铁、煤、水等资源不同，数据要素在重塑的过程中需具备相应环境、条件以及资源支撑，且重塑之后的形态并不会改变其物理属性。同时，数据要素的重塑过程往往具有零边际成本效应，围绕不同需求的数据聚合，对能量和资源的消耗很少，但重塑之后所呈现的形态则千差万别。另外，数据产品的使用价值具有类似于期货一样的时变性，在数据全生命周期的不同阶段，数据产品所表现出来的价格是动态的、实时的。而在较长周期内，能够保持稳定价值的数据产品才具有资产属性，才可以被称之为“数字资产”。
数据要素的价值释放，是一个由技术、社会和制度多方驱动的过程，其内生动力在释放过程中不断得以扩张，具有创新性、颠覆性。不同的阶段有不同的数据张力和价值实现模式。单从互联网的发展阶段来看，就可分为四种“连接”模式。
一是连接信息，数据只是以文字、图片等形式出现，并与物理世界呈现出分离状态，数据的存储或转移主要依靠软盘、U盘等完成。由于受数据流动的能力和机制限制，导致数据仅对专业人员产生作用、体现价值，在技术研究、教育学习等方面具有积极意义。
二是连接人，在移动互联网、智能手机的支撑推动下，使人的社交关系以及基于社交生态的生活、工作、娱乐等行为，成为数据价值爆发的重要节点。所谓“数据图谱”“用户画像”等体现数据价值的显性化词语，表明数据可以与人类的需求产生一种映射关系。
三是连接物，本阶段的核心变化是，一切都可以通过电和联网的物体接入互联网。数据价值在完成了连接信息、连接人到连接物的演化跃迁之后，人类从此掌握了重新认识自己和认知世界的方式。比如，智能手表联网后可以让我们清晰实时地关注自己的血压、血糖等健康状况；空气净化器联网之后可以让人们看到生活空间内的空气质量，以及通过何种方式来改善优化周围环境。
四是连接观念，这个阶段主要是通过对全球信息、知识的连接和理解，满足人类具有创造性的目标需求，原来被分散化的数据价值开始被整合，并进行一体化的输出和交付。您不需要打开网站，也不需要有人提醒，只要您需要，随时与聊天机器人进行对话，并下达指令帮你做事。如此来看，在如何激活数据价值层面，人类第一次掌握了为我所用、予取予求的主动权。
连接产生价值，连接释放价值，连接使数据的价值张力得以充分体现和尽情表达。
04.从数据生产力到新质生产力
更重要的是，数据要素的价值还体现在对决策的支撑和对未来的洞察上，大数据之大，由此可见。无论是管理流程的优化，还是服务质量的改进，数据的价值还只是一种单一化的价值体现。而决策本身是一个复杂的过程，需要汇聚整合多源数据，通过建模分析应用，实现决策的数据化、科学化，而决策的结果反过来影响数据、校正数据，丰富并完善数据。“用数据说话、用数据决策”已成为大数据时代政府机构和企业组织的新要求、新使命。但是需要注意的是，数据在哪个时间、哪个场景，以哪种方式用于决策分析，这是最关键的。
有行业专家提出，可以用“大数据”做“小决策”，因为大决策需要依靠人类的智慧与勇气来判断。比如大数据无法预测新冠肺炎疫情的发生，并且很快席卷全球。但大数据可在疫情发生后对医疗资源、社会秩序、疫情防控等做出科学预测，为政府精准施策提供重要依据。决策数据化的背后是数据的挖掘分析工具、处理能力与应用模式的迭代升级，以及对数据多维度价值认识的进一步深化。
数据是劳动资料，也是一种生产力。马克思在《资本论》中写道：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”在数据要素价值释放的动力驱动下，数据生产力的崛起成为数字新文明发展的核心力量。一般而言，数据生产力的三要素包括新生产者、新生产工具与新生产要素，新生产者即知识创造者，数字经济的背后是知识精英与知识英雄的推动；新生产工具即智能工具，通过智能工具对信息与数据的采集、传输、处理和执行，形成一种具有价值创造能力的生产资料；新生产要素即数据要素，通过对数据要素的产品化、资产化，逐步发挥出类同于人才、技术、资本等性质的市场价值属性。在数字经济时代，对数字化信息的获取、占有、控制、分配和使用的能力，已成为一个国家经济发展水平和发展阶段的重要标志。[3] 而对于个人而言，如何获取、理解、运用、控制和重塑数据，也决定了作为个体在数字时代的生存状态。
在数字经济发展的进程中，数据生产力与传统意义上的生产力，其差异主要表现在所有形式、存在形式与生产模式的多元化。
数据生产力的生产工具所有形式更多元。数字时代的个人还是企业，在从事个人发展与经营活动时，许多来自互联网的在线免费工具可以被随时使用，并服务于个人的教育、生活需求以及企业的品牌、运营、客服等环节。而个人和企业的贡献则是通过使用行为的在线数据反馈，赋能应用工具的设计和运营方，而非单纯地支付货币。
数据生产力的生产主体存在形式更多元。由于数据要素的生产与应用突破了时间和空间的限制，也卸掉了传统要素的资源包袱，从而使企业规模不再以员工多少、办公面积大小等作为衡量标准，“一人公司”也有可能产生巨大能量，十几人的数字企业能够创造出上百亿美金的收入。此外，“数字公民”“数字游民”等概念的出现，也意味着个人或企业的生活与经营活动基于数据逐渐走向在线化，与物理空间保持着一种若即若离的“悬浮状态”。
数据生产力的生产模式更多元。由于对数据的开发利用贯穿到整个生产环节，全网协作、全球众包、柔性生产等正在盛行，我们可以通过淘宝购买零件自行组装一辆跑车，也可以定制一件全世界只有一件的T恤。生产模式的千差万别，充分彰显个性，这一切在大规模生产制造时代是很难想象的一种场景。
同时，数据生产力不只是以数据、算力、算法来提升服务效率，数据的正外部性更大的作用在于对社会资源的优化重组，不仅可以提升效率，而且通过精细化、定制化生产，进一步降低资源损耗。比如，在宝马数字孪生工厂，全球的优秀工程师可以实时与现场交流一样，身临其境地讨论一个生产研发环节的问题，每一个汽车零件被数字化后，可实时观察和分析每一个零件的数据，利用数据建模与推演，制造出您想要的更具个性化的数字产品，在完成数字空间内各项产品数据的验证后，再输出数据交付物理工厂制造生产汽车，极大地降低资源损耗与管理成本。
从当前数据要素的发展趋势来看，数据生产力正在以前所未有的速度“加码”演变。
最近，网络上出现频度很高的三个爆款词：数据要素×，人工智能＋，新质生产力，看起来似乎毫不相关，实际上关联性强、内在逻辑严密。如果说人工智能是发展新质生产力的重要引擎，那么数据要素就是支撑人工智能和新质生产力发展的重要基础资源。从数据生产力演变为新质生产力，应该是一次推动技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级的全新跃迁。
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