陳憲 上海交通大學安泰經濟與管理學院教授、中國城市治理研究院嘉華教授
當前，新冠疫情在我國已得到初步控制，但在全球持續蔓延，正對全球經濟產生重大沖擊，且將持續影響我國經濟。
有鑑於此，澎湃新聞澎湃研究所欄目與中國青年經濟學家聯誼會（YES）和上海交通大學中國發展研究院合作，特設專欄“經濟戰疫”，約請相關研究者，為我國當下的疫情應對出謀劃策。
中國青年經濟學家聯誼會，由有志於經濟學研究的青年經濟學家自發組成，目標是通過高質量的學術論文研討，促進經濟學的研究、交流與合作。
日前，中共中央、國務院公佈《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》。文件第六部分“加快培育數據要素市場”，從推進政府數據開放共享、提升社會數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護三個方面，闡述了加快培育數據要素市場的具體措施。
黨的十九屆四中全會《關於堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》首次在正式文件中提及數據可作為生產要素按貢獻參與分配。
不到半年時間，從數據成為生產要素並參與分配，到加快培育數據要素市場，充分體現中國對新經濟的高度敏感和認同，並彰顯加快發展數字經濟的決心。
數據成為生產要素，是新一代信息技術革命的產物
上個世紀90年代，信息技術革命演化為一場產業革命，“新經濟”成為信息技術產業的代名詞。近十多年以來，在以新一代信息技術為代表的一組通用目的技術的推動下，“新經濟”（即戰略性新興產業）再次浮現，成為世界各國經濟中投資最多、創新最活躍、增長速度最快的領域。
“新經濟”的技術經濟特徵表現為以新科技為根本動力，數據成為生產要素，萬物互聯（物聯網），智能化無處不在。
以新一代信息技術為主要內容的第四次技術革命和產業革命，推動了數字經濟爆發式發展，使之成為繼農業經濟、工業經濟和服務經濟之後的新的經濟形態，數字創意產業成為戰略性新興產業的重要部門。在這一背景下，生產要素繼續進化，數據已經成為數字經濟時代的關鍵要素。
英國《經濟學人》曾有評論：“對本世紀來說，數據就像上個世紀的石油一樣是增長和變革的動力。數據的流動創造新的基礎設施、新商業、新壟斷、新政治，以及更關鍵的新經濟。”
這裡，數據主要是指大數據。在統計學和管理學的框架中，大數據區別於數據，主要體現在兩個方面。其一，大數據是全集數據。“大數據是相對於傳統的以隨機抽樣為統計學基礎的小樣本數據而言的，是包含了所有相關數據的全集數據。大樣本數據的產生以數據採集技術的發展，尤其是互聯網技術的進步為前提。”
其二，大數據內在行為特徵。由大數據的採集技術和互聯網技術所決定，相關主體，如消費者、經營者或投資者行為產生的時間、地點和數量等信息，均可以被實時、精準記錄，進而成為具有分析價值，並被運用於生產、經營和投資決策的資源。這是數據成為生產要素和價值來源的重要依據。
數據參與分配，具有資源和技術的雙重特徵
在新經濟和數字經濟的現實背景下，尤其在人工智能主導或參與的生產經營活動中，大數據是必不可少的投入。
和其他資源一樣，數據的價值來源也是基於稀缺性。儘管數據不同於有些資源，只能一次性使用，數據可以重複性使用，但這並不意味著數據沒有稀缺性。重複使用可以使單位數據的邊際成本不斷降低，甚至趨近於零（這並不意味著平均成本為零），使其具有公共品的某些特性，這恰恰是數據的巨大社會價值之所在。
也正是基於數據資源的這一特性，政府（公共部門）在數據彙集、開發和提供方面，是一個重要的角色。由此構建和形成數字經濟的基礎設施和生態系統，應該成為數字經濟時代政府工作的重要內容。
長期以來，要素分配的理論和現實，主要關注勞動、土地和資本。在這個時期，技術往往被簡化到資本要素中。隨著技術進步的頻率不斷加快，技術對生產活動和經濟增長的貢獻不斷加大。
如上所述，在上個世紀50年代，經濟學家索洛的研究就發現，勞動和資本的增長不能解釋全部的經濟增長，那個不能解釋的部分，主要是技術進步的貢獻。此後，經濟學家羅默的研究又發現，技術進步是因為市場經濟體系中存在著內生的激勵，進而技術不是外生變量，而是內生變量，是投入生產活動和推動經濟增長的獨立的生產要素。至此，技術作為生產要素參與分配的理論支持得以建立。
在新經濟和數字經濟的現實背景下，作為生產要素的數據，尤其是商業性數據參與分配，基本和技術參與分配的方式相類似。這是因為，在數據彙集、開發和提供過程中將產生大量的投入，一如技術和設計專利的產生過程。
就像專利制度的實施，保護和激勵了技術創新一樣，如今，隨著新一代信息技術及相關產業的發展，既作為其結果，也是其投入的數據，有從技術中獨立出來的可能和需要，成為一個單獨的要素。類似《專利法》的有關數據的法規或條例，也正呼之欲出。它們是數據參與分配的依據和體現，同時將激勵數據生產和研發，極大地推動數據產業和數字經濟在中國的發展。
推動數據生產、使用及參與分配的建議
數據成為生產要素，數據產業發展和數據市場培育尚在起步階段，但前景被廣泛看好。因此，我們應當在現階段做好一系列基礎性工作，以期更加有利於數據在生產、經營、投資和消費，乃至其他社會活動中發揮積極作用。這裡，就數據科技、數據人才和數據治理等基礎性工作，提出一些建議。
數據科技存在並融合於現在所說的人工智能、大數據和雲計算科技，以及其他相關科技活動之中。形成相對獨立的數據科技領域，一是突出數據要素的綜合性，將與數據有關的研究與開發，硬件與軟件都整合在數據科技領域，進而做出相關的發展規劃，制定相關的發展政策，推動數據成為生產要素；二是強調數據要素的產業化，數據科技的發展將通過降低數據要素的生產成本提高數據要素的使用效率，形成數據生產、使用和儲存的產業生態和產業鏈，推動數據要素和數據產業的健康發展。
數據成為生產要素，數據科技和數據產業的發展，勢必對數據人才提出巨大的需求。教育主管部門已經對這一需求動向做出了積極的回應，例如，在中國幾十家高校開設人工智能專業，就是一項培養數據人才的重要舉措。
需要進一步考慮的問題是，第一，寬口徑培養數據專業人才。提出高規格培養目標，將最新的與數據要素有關的科技、法律、經濟，甚至人文知識，加入培養計劃。第二，多層次培養數據專業人才。根據數據要素和數據產業發展的需要，其人才結構應該是多層次的，高等教育、高等和中等職業教育都應該設置相關專業，既反映學科發展的需要，又體現市場的人才需求。
數據成為生產要素，並參與分配，不僅會激勵數據充分發揮價值、促進數據產業和其他新興產業的發展，也要求明確地界定數據收集、加工和使用的行為規則，促進保護私人（消費者和生產者）數據中與隱私和商業秘密相關的信息不受侵害，防止濫用數據進行不正當競爭，乃至製造市場壁壘等行為。這就提出了數據治理的問題。
現在提出將數據作為參與分配的要素，必將促進相關立法的建立和完善，使數據在法制（治）化的基礎上資源化、資本化。由此，數據可以作為無形資產列入會計目錄，作為評估資產價值、投資轉讓、融資貸款等的內容和依據。同時，數據的資源化、資本化，將在生產要素層面、會計審計層面提出數據確權的問題，進而從數據治理的角度，推動數據生產、使用和參與分配。
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