近年来，随着房地产市场的逐渐疲软，关于「谁将成为新的经济支柱产业」的讨论愈演愈烈。那么，谁能真正担起这一重任？
一、从土地经济到数字经济
过去，房地产作为土地经济的代表，带动了中国经济的飞速发展。然而，这种“以地谋发展”的模式也埋下了高杠杆、高负债的隐患。随着房地产市场的调整，寻找新的经济增长点成为当务之急。
在这一背景下，数字经济作为新质生产力的代表，逐渐崭露头角。数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素，是第四次科技革命的驱动力。在数字经济的推动下，产业结构正在发生深刻变革。
数据显示，广义的数字经济占中国GDP的比重已超过40%，其核心产业增加值占比也达10%以上。数字经济不仅在规模上超越了传统的土地经济，还在就业、产业转型升级等方面展现出强大的拉动效应。
1.数据成为第五大的生产要素
数据是继土地、劳动力、资本、技术四大生产要素之后的第五大生产要素。正如中国国际经济交流中心副理事长王一鸣所说，土地要素遵循边际报酬递减，而数据则是边际报酬递增，越用越多，创造的生产力也越强大。
因此，与土地经济相比，数据要素驱动的数字经济，规模更大，上下游产业链更长，无论对于刺激经济、拉动就业还是促进产业转型升级，都有长期之效。
在就业方面，房地产直接或间接拉动数千万人的就业，而数字经济创造催生出大量新产业、新业态、新商业模式，创造了大量新就业形态，净就业贡献更为可观。
根据中国信息经济学会发布的《2023中国数字经济前沿：平台与高质量充分就业》，目前数字经济为中国净创造就业约2.4亿，到2030年带动就业人数将达到4.49亿。
2.财政贡献的转变
在财政贡献上，土地财政可谓独一无二，高峰时期占全国财政收入半壁江山，但土地财政不可持续，一些过度依赖卖地收入的城市，已经遭遇土地经济的反噬。
数字经济相关产业对财政的贡献，虽然不如土地经济那么直接，但通过对经济效率的提升、新质生产力的培育、产业结构的高级化，做大经济总盘子，带动税基扩容。
正如中国人民大学教授李三希所说，发展数字经济就是发展新质生产力。作为新的支柱产业，数字经济影响的不是一时一地，而是数十年乃至上百年。只有这样的支柱产业，才能为经济发展提供更稳定、更长远、更具韧性、更有爆发潜力的支撑。
3.数字经济核心产业的增长
以数字经济核心产业增加值为衡量标准，北京、深圳、上海、杭州稳居前列，尤其是北京和深圳，均突破了1万亿元。深圳的数字经济核心产业占GDP比重超过30%，杭州和北京也双双超过25%，远高于全国平均水平。
这些城市都有一批大型科技企业，尤其是互联网企业和平台企业，它们既是数据的主要生产者，也是将数据与资本、技术等生产要素整合的组织者。2023年中国互联网百强企业，北京33家，上海17家，广东15家，浙江6家，几个主要省份占了7成以上。
在雄安新区的数字经济对话论坛上，刘守英提出了一个概念：“如果工业企业是工业时代的创新组织方式，那么平台就是数字时代的创新组织方式。”在传统工业化时代，无论是垂直分工的福特制、精益生产的丰田制到业务外包的温特制，工业企业都是主导者，大型企业与其上下游产业链、供应链，成为经济的主要组织形式。
二、数据资产入表：数字经济的关键一步
数字经济的崛起离不开数据资产的支撑。近年来，关于数据资产入表的讨论逐渐升温。2024年1月1日开始施行的财政部出台的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为数据资产入表提供了政策支持。这一举措不仅有助于规范企业对数据要素的成本核算和管理，还为数据要素市场建设奠定了基础。
1.数据资产入表的意义
探索数据资产入表新模式，可以有效规范企业对数据要素的成本核算和后续管理，有利于推进数据要素市场建设，有利于反映数字经济发展成果，有利于反映国家或地区一段时期内的经济运行态势。
对此，有些观点认为通过评估计价将开启超十万亿数据要素市场，加上数据要素全链条投入产出以及数据资产衍生市场，整体规模可能超过几十万亿元。
若按此逻辑，这个估计还是太保守了，原因有二：一是相较于我国8.1ZB的海量数据资源存量来说，被计价入表的数据资源存量占比极小；二是相较于我国1.5亿户市场主体来说，持有数据资源的大型企业数量占比极小。
如果将全国8.1ZB数据资源存量和1.5亿户企业，全部纳入数据资产评估计价与入表，那么我国在短时间内实现GDP世界第一，没有任何悬念。但这是数据要素市场化配置改革的目的吗？数据基础制度建立起来了吗？数据生产力得到解放和发展了吗？答案不言自明。
所以，先立后破、构建数据基础制度、调整数据生产关系、解放和发展数据生产力、让企业群众有更可持续的数据财富获得感、助力实现共同富裕，才是数据要素市场化配置改革的终极目的。数据资源化、资产化、资本化只是为了达到改革目的而采用的手段，不要把手段当目的。
2.数据生产力的形成
改革就是解放和发展生产力，数据要素市场化配置改革就是解放和发展数据生产力。
数据生产力是人们在劳动过程中形成的解决数据需求和数据供给之间矛盾的客观物质力量，是人或人工智能利用数据生产工具进行数据处理及其与传统生产要素融合过程中认识、适应和改造自然的能力，是数字时代社会发展的主要动力。
主要由新型数据劳动者、数据生产工具和数据劳动对象组成：
1）新型数据劳动者是数据生产力变革的最活跃的因素，如数据科学家、首席数据官、数据分析师、数据合规师、数据工程师、数据经纪人等。
2）以大模型、生成式AI为代表的数据生产工具是数据生产力发展水平的重要标志，如强泛化、深结构、自适应的算法处理，智能化、网络化、绿色化的算力支撑以及跨行业、跨区域、跨领域、跨主体的数据基础设施。
3）以数据价值网络为代表的数据劳动对象。构建基于多主体动态博弈的数据价值网络，清晰界定虚实、公私、组织三大责任边界，权益权属、合规登记、收益分配三大权利边界，算法、平台、安全三大技术边界，促进数据价值的创造、流通与实现。
3.数据生产力的加速形成
数据生产力的形成是一个历史过程，而淬炼数据能力则是加速数据生产力形成的关键所在。
1）「积沙成丘」：将数据汇聚成数据资源。数据遵循大规模连续协同、指数级积累增长等客观规律，只有产生、汇聚、融合多源异构数据，为数据生产力的发展提供充足的数据资源，才能发挥更大更好作用。
2）「点石成金」：把数据资源转化成数据能力。各类组织借助先进的数据生产工具，实质性提升数据战略规划能力、数据资源开发利用能力、数据资产运营能力、数据与业务融合创新能力及其成员的数字思维与数字素养等数据能力，才是推动数据资源向现实生产力转化的关键所在，为数据生产力的发展提供源源不断的内生动力。
3）「乘数效应」：数据能力赋能全要素生产率提升。随着各类组织数据能力的提升，将会驱动数据参与到生产、生活与治理全过程，并与传统生产要素深度融合，提高单一要素的生产效率和要素之间的资源配置效率，促进生产要素发生聚变、裂变，激活创新，优化资源配置与价值倍增，推动全要素生产效率的指数级增长。
4）「新质生产力」：全要素生产率提升助推高质量发展。全要素生产率的全面提升之日，就是数据生产力真正形成之时。到那时，数据生产力成为经济社会发展的核心动力，推动数字时代社会化大生产关系重塑，开启数字中国高质量发展的新纪元。
三、数据资产的未来：从探索到成熟
尽管数据资产入表和数据要素市场化配置改革仍处于探索阶段，但其发展潜力巨大。
最近数据资产入表、数据交易、数据交易所，又重新回到了我们的视野，不知不觉过去了十年，这次应该是强势回归。目前是在政府主导、央国企引领下，逐步开展数据资产入表、数据交易，然后带动有需求的其他类型企业一起加入，有望再创造百万亿元新增资产规模。
1.事物的发展规律
一项技术，在初期人们往往对它抱有很高的期望，因为它是一个创新的存在，然后一些投资的大力加入和人们的热情涌入，这样就会催生泡沫。但泡沫也并不全是坏处，泡沫的好处就是在于能够让更多的资金、更多的注意力转移过来。
在更多的注意力，更多的资金转移过来之后，这项技术和这个产业就会得到一个大力的发展，当然他可能发展的没有那么顺利。不管是当年的互联网泡沫，还是人工智能的泡沫，还是物联网的泡沫，在短期内都会产生泡沫，然后迅速的冷却。
一哄而上，然后一哄而下，这是人性的一个特点，在完成这一步之后，能留下来的是那些真正想往这个方向发展的企业，他们去会默默的发展核心能力，直到凤凰涅槃。
我们总是高估在一年或两年中能够做到的，而低估五年或十年中能够做到的。技术的力量也正呈指数级增长，而不是线性增长，它始于微小的增长，随后又以不可思议的速度爆炸式的增长。
当这个事情过了若干年之后，当它再次出现在公众的视野中，并且以再次以高调的身份出现在公众的视野中的时候，说明它一定是成熟了，一定是可以广泛的应用甚至商用了，可能大家需要再一轮的发展，到第三次才能正大光明的真正的渗入到我们生活的每个角落。
通常情况下，第二次就已经足够的成熟，如果在这个阶段去布局、去投资，就是一个很正确的事情了。因为这个阶段，就像我们去买现房一样，而不是我们最开始去买期房，对于未来房子质量的不确定性，未来周边规划真正落实的不确定性，甚至房地产商有没有暴雷，烂尾的可能性。
2.数据资产的现状
在第七届数字中国建设峰会上，《全国数据资源调查报告（2023年）》正式发布。这是我国首次对数据资源进行“全面体检”。根据国家数据局等多部门的最新调查结果，我国数据生产的规模优势基本形成。
我国数据年产量相当于千万个国图的数字馆藏。2023年，全国数据生产总量达到32.85泽字节（ZB），这相当于1000多万个中国国家图书馆的数字资源总量。和2022年相比，我国数据年产量增长22.44%，其中，和智能网联汽车相关的出行数据，同比增幅达到49%；和工业机器人等智能生产设备相关的制造数据，同比增幅为20%。今年，预计我国数据生产量增长将超过25%。
算力，被称为人工智能的“发动机”，是新质生产力。新出炉的《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，我国算力规模增长快，大模型计算需求不断增加。到2023年年底，全国2200多个算力中心的算力规模约为230百亿亿次浮点计算/秒（EFLOPS）。在过去的2023年，全国算力规模同比增长约为30%。目前，在所有算力中，智能算力占比提高到约30%。
公共数据，是数据领域中最大的“富矿”。《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，我国公共数据开放共享已经初见成效。2023年，我国公共数据开放量同比增长16%；省级政府开放数据量比2022年增长18.5%。北京、浙江、上海、重庆等15个地区的省级数据管理部门开始探索“公共数据授权运营机制”，就是把公共数据拿出来，授权给相关企业，形成公共数据产品，向社会提供服务。
3.完善和探索
中国的数据要素的资产化仍处于发展阶段，数据资产的确权估值、安全合规使用、风险把关，以及贷后风险处置等，还在探索当中。确权、估值和合规安全一直是两大难题。流动性和安全相互制约，增强安全管制就会造成流动性不足，放松安全性又会带来安全性一系列风险。
金融机构普遍感到方向明确、资金充足，但抓手不够。受成本、能力等限制，部分中小银行的基础数字化能力仍相对落后，需要低成本、高效的数字化解决方案。与此同时，数据资产的确权、估值、交易等基础设施建设仍需完善，这些都是未来需要解决的重要问题。
四、结语
数字经济的崛起，正逐步成为中国经济的新支柱产业。数据作为新的生产要素，其重要性日益凸显。通过数据资产入表和数据要素市场化配置改革，中国正在积极探索如何将数据资源转化为实际的经济效益。
在这一过程中，通过创新和协同，推动数字经济的发展。同时，数字经济的发展也将带动就业、改善产业结构，为经济的可持续发展提供强有力的支撑。
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