作為當今最為典型的通用目的技術，數據技術已經有效賦能千行百業(yè)，將創(chuàng)新快速擴散到整個經濟體，從而大大提升全要素生產率。研究發(fā)現，企業(yè)數據使用率每提高10%，可帶來零售、咨詢、航空等領域人均產出分別提升49%、39%和21%。測算顯示，2023年全球企業(yè)數字化轉型推動的名義GDP占比達52%，首次超過全球GDP的一半。出現這一現象的根本原因，是信息化正從早期企業(yè)實現生產管理自動化的階段，向整合調度企業(yè)數據資源，進而重構企業(yè)業(yè)務流程的階段演進。
展望未來，數據要素對各行各業(yè)的影響必然越發(fā)擴展。制造業(yè)領域關注智能化生產、供應鏈優(yōu)化和產品質量控制等關鍵環(huán)節(jié)，重點推動大數據、人工智能、物聯(lián)網等新技術在設備故障檢修預測、庫存優(yōu)化、質量追蹤等方面的應用水平。服務業(yè)領域重點推動數據在優(yōu)化客戶體驗、自動化服務流程、個性化推薦、精準預測市場趨勢等領域規(guī)范應用。農業(yè)領域則瞄準精準農業(yè)、資源節(jié)約型農業(yè)和農產品追溯等新領域加強數據應用水平。數據要素的使用不受任何個人偏向的約束和引導，可以服從于所有行業(yè)和活動的需要，這也是國家層面大力推進“數據要素×”行動的根本原因。
如何在推動數據要素應用中發(fā)揮優(yōu)勢、應對挑戰(zhàn)
談到數據要素的優(yōu)勢，人們最先想到的就是數據的非排他性和非消耗性，這兩個特性不僅明顯區(qū)別于傳統(tǒng)的生產要素，也為推動經濟社會發(fā)展帶來了更多可能性。首先，數據的非排他性賦予其極高的利用效率。傳統(tǒng)生產要素具有高度的排他性，如一塊土地用于農業(yè)生產，就無法同時用于工業(yè)建設。而數據可以在多個場景、不同主體間同時使用，且不會因一方的使用而對他方使用構成妨礙，從而大幅提升了使用效率。其次，數據的非消耗性賦予其極高的復用價值。傳統(tǒng)生產要素如土地、資本、勞動力會因使用而產生消耗。數據則不同，無論被使用多少次，數據都不會發(fā)生損耗，反而會在使用過程中產生新的有價值的數據。
這些新的特性是優(yōu)勢，同時也帶來新的挑戰(zhàn)。與土地和勞動等有形要素相比，數據要素因無形性、可復制、易傳播，權屬比較繁雜，不僅涉及數據產生者、存儲者、處理者、應用者等多種主體，而且權屬的構成也與有形要素以所有權為主的特點存在很大差異。與資本要素相比，一方面，數據交易標的大多以買方個性化需求為導向，非標準化和非均質化程度高，且交易的更多是數據使用權的一次授予行為，難以多次轉移或轉售；另一方面，因數據交易涉及可信流通技術與數據安全問題，數據市場的金融屬性與技術屬性并存，也無法簡單套用證券市場體系與監(jiān)管手段。與技術要素相比，數據交易標的雖然在無形性、非排他性、可復制性上與知識產權相似，但不具備獨創(chuàng)性、期限性、法定性等知識產權必要特征，也不必然是智力勞動成果。因此，數據交易雖然可以參考借鑒知識產權市場建設經驗，但無法直接納入知識產權交易框架。
面對數據要素的這些特性和挑戰(zhàn)，如何進一步推動數據要素更好開發(fā)應用
數據要素的特性及其創(chuàng)新應用帶來的啟示在于，不同領域的數據往往具有跨領域的潛在價值。只有通過匯聚和整合散落在各領域的數據，推動數據的高效流通與利用，才能最大限度地釋放其價值，為不同行業(yè)的數據應用注入新動能。然而，現階段由于數據產權制度尚不明晰，數據控制者在開放數據時，既難以通過數據流通獲取收益，又無法對數據的后續(xù)利用進行有效控制。因此，在缺乏明確產權依據的情況下，數據控制者往往對數據共享和數據交易持謹慎態(tài)度，導致各行業(yè)間數據孤島現象普遍存在，數據資源難以實現有效流通和充分利用。進一步激發(fā)數據要素的創(chuàng)新潛力，迫切需要建立明晰的數據產權制度。針對這一問題，《關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》提出了“探索建立數據產權制度”，并提出了以數據產權結構性分置為核心的確權思路，將數據產權解構為“數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權”三種類型。在這一框架基礎上，未來應通過立法將數據產權制度加以固化，為激活數據要素價值創(chuàng)造和價值實現提供基礎性制度保障。
除了產權問題，數據要素目前面臨的另兩大障礙，就是其定價和潛在壟斷問題。數據要素具有正外部性，意味著市場定價往往無法反映其真實社會價值；而由于獲取數據的固定成本較高、邊際成本較低，大型企業(yè)能夠通過壟斷海量數據不斷擴大競爭優(yōu)勢，從而加劇市場集中，形成“贏者通吃”局面，既阻礙中小企業(yè)參與，也削弱了數據應有的經濟和社會效益。破解這一難題，需從多方面入手。首先，應建立科學的評估體系，合理界定數據價值，并明確公有數據與私人數據的界限。例如，公共服務領域產生的數據可作為共享資源，而企業(yè)生產運營產生的數據應平衡其商業(yè)與公共屬性。其次，應構建透明、規(guī)范的數據交易市場，明確隱私保護與數據權屬規(guī)則，確保數據交易通過合法渠道進行，減少乃至杜絕數據濫用和侵權現象。同時，探索靈活的定價機制，例如基于數據使用頻率或貢獻價值定價，或采取多方收益共享模式，以提升交易的包容性和效率。此外，加強反壟斷監(jiān)管尤為關鍵。通過規(guī)范市場支配型企業(yè)行為，為中小企業(yè)和創(chuàng)新主體創(chuàng)造公平獲取數據的條件，既能營造健康的競爭環(huán)境，也能最大化數據的社會價值，平衡效率與公平，推動數據經濟的可持續(xù)發(fā)展。
原標題：聚焦數據要素：創(chuàng)造更好“數據”經濟
責任編輯：邱曉琴
網頁編輯：蘇偉