复旦大学管理学院教授田林：管理赋能推动数据资产化

      目前，数据已成为新型生产要素，人工智能就是数字经济的新质生产力，是数字经济高质量发展的启推器。

　　6月12日，数据资产入表全国行·上海站活动在沪举行。复旦大学管理学院教授田林在主题演讲中表示，数据已经具备了成为生产要素的实践基础和理论高度，下一步要培育和健全数据要素，以管理赋能数据资产化。

　　01数实融合助力经济发展

　　“得益于算力的提升和科创的发展，全球1170家独角兽企业中有80%分布在人工智能与数字化领域。”田林表示，算力提升是近年来社会发展的重要推动力，算力提升带来了包括技术创新、生活方式变化、商业模式创新甚至社会变革的巨大机遇，同时也带来了组织关系、管理技术无法跟上算力提升速度的巨大挑战。

　　田林表示，实体经济会产生大量数据，数字经济高质量发展不再是简单地搭建数字网络，而是运用新的数字技术将实体经济数据加以利用。目前，数据已成为新型生产要素，人工智能就是数字经济的新质生产力，是数字经济高质量发展的启推器。例如，“人工智能+生物医药”可以利用AI技术，从海量分子里找到最实用的药物，实现更高效的新药开发。又如，“人工智能+交通”，可以探索由AI根据实时的车流量变化，灵活调整红绿灯的时间长短，找到更合理的配置方案，从而有效减少拥堵和事故发生，让城市交通更加顺畅。

　　田林介绍说，在数字经济与实体经济融合发展的过程中，可以分为不同的模块，“市场分为需求侧和供给侧，而以互联网为媒介的市场体系则可以分为面向需求侧的消费互联网和面向供给侧的产业互联网。”

　　随着消费互联网日益成熟，田林认为数字经济进一步发展需要从消费端向产业端渗透，运用数字技术连接、改造、重塑传统产业链各环节，将生产与流通环节有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结。数实融合的关键是运用先进的管理技术赋能组织，赋能新型生产要素。

　　02数据呈现“三个变化”

　　田林指出，目前，数据从企业实践层面、生产要素层面与政策适用层面主要体现出“三个变化”：

　　一是数据对企业而言已经从信息化时代的“业务伴生”状态转变成企业生产经营活动的“必要投入”状态，进而也从伴生产出物转变为战略资产。

　　二是数据已经从理论层面上升到第五大生产要素，具备成为新质生产力的基础，当务之急是培育和健全数据要素制度。

　　三是数据资产管理已经成为所有企事业都面临的一个重要问题，以管理赋能推动数据资产化是大势所趋，也是数字经济时代的管理学课题。例如，复旦大学管理学院在2020年启动科创战略，致力于以管理赋能科创、以科创引领未来。

　　针对近期各界高度关注的新质生产力，田林认为新质生产力以科技创新为引擎，以新产业为主导，以产业升级为方向，以提升核心竞争力为目标，融合人工智能、大数据等技术，是一条生产要素投入少、资源配置效率高、资源环境成本低、经济社会效益好的新增长路径。

　　此外，田林将建设数字基础设施比喻为数字经济时代的“修桥铺路”。目前，各行业有大量的数据处于闲置和浪费中，因为缺乏标准化的保存标准，也就很难加以利用。只有对数据进行合理筛选、清洗、保存，然后才能开放和流通，进而实现数据的优化配置和再生。他建议进一步完善数据要素市场，健全数据基础制度，将标准化数据资产进行交易，建设全国一体化的算力体系。

　　数据资产入表全国行活动由中国经济信息社数据资产运营研究中心承办，合作方包括政府部门、企业和行业协会等，首站活动由中国经济信息社上海总部主办，上海资产管理协会提供支持。该活动在数据要素基础制度研究和数据资产基础数据库建设的基础上，打造体系化、流程化、高效化的数据资产入表综合解决方案，丰富“数据要素×”实践案例，探索数据资产金融化可行模式，培育地方数商生态建设。本次启动的上海站是全国行活动的第一站，后续还将覆盖安徽、山西、山东、浙江、重庆、甘肃、宁夏等地。

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