数据要素形成与价值释放规律研究_王泽宇.pdf
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1、33TOPIC 专题数据要素形成与价值释放规律研究王泽宇,吕艾临,闫树中国信息通信研究院,北京 100191摘要基于数据和生产要素的概念和历史分析,提出数据要素是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的,参与社会生产经营活动的计算机数据及其衍生形态,应聚焦其作为经济增长的新动能和推动生产发展的价值。总结了数据要素的价值释放途径,即业务贯通、数智决策、流通赋能三次价值,应在推动数据要素发展过程中予以全面关注。关键词数据要素;数据;生产要素;三次价值中图分类号:TP393.08 文献标志码:A doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2023019Research on the
2、regularity of data factor formation and value releaseAbstractBased on the conceptual and historical analysis of data and production factors,it was proposed that the data factor was the computer data and its derivative that was gathered,sorted and processed according to specific production needs and
3、participated in social production and operation activities.It should focus on the value of data factor as a new driving force for economic growth and production development.It was summarized the three value release ways of data factor,namely,business operation by data,intelligent analysis by data an
4、d external effects by data exchange,and it should be given full attention in the process of promoting the development of data factor.Key wordsdata factor,data,factor of production,three value of data factorWANG Zeyu,LYU Ailin,YAN ShuChina Academy of Information and Communications Technology,Beijing
5、100191,China2023019-1BIG DATA RESEARCH 大数据340 引言2022年12月19日,中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(以下简称“数据二十条”)发布,受到政产学研各界广泛关注。“数据二十条”是我国进一步推动数据要素发展的纲领性文件,明确了构建数据基础制度、发挥数据要素作用的前提、主线、重点、目标与工作原则,系统提出以数据产权制度、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度、数据要素治理制度为骨架的中国特色数据基础制度体系。作为数据要素领域的国家级政策文件,“数据二十条”对数据要素发展的四大核心环节做出专项部署,以基础制度破解基础
6、难题,为推动数据在更大范围内有序流通和合理集聚、进一步促进数据价值转化指明了方向。当前,学术界、产业界已从多个视角对数据要素展开深入探讨,数据要素化条件、数据要素独特属性、数据要素与经济增长、数据基础制度体系、数据要素市场培育、数据确权授权与权益保护、数据估值定价、数据流通技术等方面已有大量研究成果。高富平等人1认为数据智能是数据要素的价值生产模式,提出“原始性”“机读性”“满足一定质量要求”是数据要素化的三大条件。何苏燕2认为数据生产要素化是数据从可能的生产要素转变为现实生产要素的过程,数据的集聚化、能力化、融合化、价值化是数据得以要素化的机理。上述研究揭示了数据要素化的基本条件,而数据独特
7、的属性为其要素化赋予新的禀赋。郭琎等人3从技术、经济、市场3个维度归纳了数据的9个属性,严宇等人4将虚拟性、非竞争性、排他性、非竞争性作为数据要素的显著特征,李勇坚5进一步分析了数据要素非竞争性与部分可排他性、收益递增与收益递减、协同性、外部性等经济特性的内涵。在此基础上,蔡继明等人6和张龙天7分别运用广义价值论和内生经济增长理论论证了数据要素与价值创造、经济增长的关系。充分发挥数据要素价值、促进经济增长需要建立数据基础制度体系。王建冬等人8、童楠楠等人9、段尧清等人10分别就数据要素基础理论与制度体系、中国特色数据要素产权制度体系、数据基础制度的价值取向进行了设计和分析。其中,数据要素市场化
8、配置是数据要素价值放大、叠加、倍增的重要机制。熊巧琴等人11对数据交易相关问题和研究进行了归纳,魏凯等人12总结了我国数据要素市场培育的进展、挑战和应对思路,何金海13站在企业视角分析了数据流通的实践困境,黄丽华等人14研究了数据要素市场中的产品形态与交易模式。关于数据要素市场的基础性问题,申卫星15、戎珂等人16分别讨论了数据用益权的基本理论和数据分级授权机制的意义,黄倩倩等人17、欧阳日辉等人18分别研究了数据价格生成机制和数据估值定价评估指标,周建平等人19分析了隐私计算技术对数据流通模式的影响。上述研究为数据要素相关政策制定和产业实践提供了有益指导。然而,聚焦数据要素本身的价值释放规律
9、这一底层原理性问题,目前的讨论还不够充分和深入。上述研究中涉及的数据要素价值的讨论,更多是从结果、成效的视角论证数据要素对其他生产要素、社会经济生产效率的巨大作用。但数据究竟在哪些途径中释放出其作为生产要素的价值?数据要素究竟在哪些环节中成为驱动经济发展的新动能?这些问题还难以讲清,而对这些问题的探究正是对数据要素本质、价值释放途2023019-235TOPIC 专题径等基础性规律的把握,是更好发挥数据要素作用、健全数据要素市场体系的理论原点。正如“数据二十条”规划的目标,数据基础制度建设、数据要素市场培育等的规划与推进,最终都要充分实现数据要素价值,促进全体人民共享数字经济发展红利。关于数据
10、要素本质与价值释放基本规律的探索、讨论、争议也应成为数据要素研究的重要课题。基于以上背景,从历史与现实相结合的视角,分析数据要素的本质、渊源,归纳数据要素价值释放的途径,为数据要素价值释放的基本规律提出探索性的逻辑框架,力图推进后续各界对数据要素基本概念、基本机理的深入探讨与理解,从而支撑基础制度相关议题的研究,启发基本难题的破解思路。1 数据成为生产要素的历史演进1.1 数据的概念及其演变分析数据的巨大作用已有目共睹,然而数据概念的混淆也为法理探讨、权益分配、开发利用等相关话题带来不少困惑,成为产业数字化转型、数字产业化发展、数字经济监管治理的绊脚石。更清晰、深入地理解数据,是把握数据要素内
11、涵与价值的重要前提。在最广泛的意义上,数据就是记录事实、活动的符号、信号。由于数据是一种特殊形态的存在,不同场景对数据的界定各不相同。就其表现形式而言,辞海(第七版)将数据定义为“描述事物的数字、字符、图形、声音等的表示形式”。按照中华人民共和国数据安全法中给出的定义,数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。就其使用目的而言,在最新版的牛津英语词典中,数据被定义为“被用于形成决策或者发现新知的事实或信息”。词典、法律对常规印象的描述都表明,数据的本质不在于“数”,而在于对各类信息的记录和处理,数据是人类认知世界的一种重要媒介。事实上,英文data本就没有“数”的含义,其单数形式datum来
12、自拉丁语dare,意思是“给出的东西”,主要指论辩时给出的事实或依据。古代遗留的户口管理名册、天文观测记录等均符合今天人们对数据的认知。数据作为认知媒介的独特性就在于,以各种符号按规则汇聚的组合体系为表现形式,向人们提供处理事务、认知世界的依据。值得注意的是,规则体系的设计者是人,数据收集的维度实际上是人预先选择的观察视角,物理世界被特定的观察视角和技术框架映射到数据世界。正如国际数据管理协会(Data Management Association,DA M A)所 讨 论 的,数 据 是 需 要 被创造出来的,数据在语境或上下文中才有意义20。当然,数据与“数”确实存在历史渊源。信息记录与处
13、理、数值符号的计算始终是社会运转和发展的基本需求,与计算工具和技术的迭代相互促进21。随着计算技术和数学理论的发展,到18世纪末,数学、统计学在自然科学研究和社会经济活动中的作用不断彰显,人们从数字及其组合中挖掘出大量因果规律与相关关系,data一词开始专门用于表达可供数学、统计学处理的原始数字材料,它所指的事物也逐渐聚焦数值化的事实记录22。汉语中最先将data译为“数据”的人是谁尚未考证出结论,但可以肯定,翻译时data已更多指数值化的符号。数值虽然不是数据的本质,但数值化后,数学、统计学等强有力2023019-3BIG DATA RESEARCH 大数据36的工具得以应用,极大地提高了数
14、据的价值。在当前语言环境中,遵循规则汇聚的符号表(尤其是数值表)、表中的一条记录或从表中统计得到的衍生指标,都会在不同场合被称为“数据”。随着计算机的发明,1946年,“数据”一词首次用于表示可传输和可存储的计算机信息23。从表层含义看,计算机处理的数据是指一系列二进制编码,与符号表、结论性指标等数据并不相同。事实上,二进制是数值符号的进一步演化,是运用计算机记录世界的符号,记录规则在底层实现标准化和规范化。同时,将各类事物编码为计算机可处理的二进制数据极大地提升了人类处理信息、认知世界的能力,近十几年来半结构化、非结构化数据应用水平的提升就是证明。由此可见,人类对数据的认知和利用是一个不断加
15、深的过程。当今身处的大数据时代,底层是“编码之大”,伴随“处理之快”,引发“价值之高”。基于以上现实,今天谈论的“数据”应定义为:基于二进制编码的、按照预先设置的规则汇聚的现象记录。“基于二进制编码”将非计算机数据排除在外,非计算机数据若要进一步发挥价值,也需转化成二进制符号,成为计算机数据。同时,该定语也具有囊括性,曾经难以处理的图像、视频已变成非常热门的数据,未来或许还有新的事物加入数据的范畴。“按照预先设置的规则汇聚”强调数据的发掘创造离不开数据收集者的主动设计,其规则是数据收集者的主观认知与客观的技术能力相适应的结果。数据收集者根据自己的需要和具备的条件主动构造出物理世界的某一侧面,并
16、以精确、受控的规则将这些侧面呈现为大量数据。数据集的结构、规则是数据收集者特定视角的外在表现,数据集中的每条数据是特定视角下直观把握到的基本单元。因此,当今谈论的数据,底层固然是二进制数值,但数据的本质不在于数值,而在于不断创新的记录汇聚、不断涌现的认知升级。1.2 社会经济变革催生新的生产要素生产要素是用于生产经营活动的经济资源24,但并非所有经济资源都是生产要素。生产要素不是所有投入生产过程的资源总和,而是对某一时期经济发展中所需重要资源的科学抽象,是一个历史范畴25。换言之,生产要素是对生产过程中为获得经济利益所投入成本的高度凝练,是维系社会物质生产方式的基本元素和价值源泉。土地、劳动、
17、资本、技术、数据这些生产要素都是随着生产力的发展不断扩充的。生产力发展是人类社会发展的决定力量,在不同经济形态下,主导生产力竞争的核心要素也不同。每一次社会经济形态变革和产业革新都伴随新的生产要素出现,并带动社会生产力跃升。每当出现经济增长速度快于已知要素投入的增长速度时,就可以抽象出新的要素来说明其余要素未能说明的剩余产出。1662年,威廉配第(William Petty)在著作赋税论中提出“土地为财富之母,而劳动则为财富之父和能动的要素”,从此确立了生产要素二元论:土地和劳动。回望农业社会,土地和劳动维持着人类社会的生存与发展,两种要素共同开辟出基于农业的生产领域,人类得以与野生自然界区隔
18、。此后经过第一次工业革命与第二次工业革命,人们进入工业社会,亚当斯密(Adam Smith)与阿尔弗雷德马歇尔(Alfred Marshall)等学者相继将资本、才能、技术、管理等列为新的生产要素,这些要素开辟出不同于农业的新生产领域,极大地推动了人类社会的进步。可见,对新生产要素的概括是相对灵2023019-437TOPIC 专题活的,关键是凸显要素为生产水平带来革命性提高的价值。2002年,党的十六大报告提出“确立劳动、资本、技术、管理等生产要素按贡献参与分配的原则”,2013年党的十八届三中全会提出“健全资本、知识、技术、管理等由要素市场决定的报酬机制”,2015年党的十八届五中全会提出
19、“优化劳动力、资本、土地、技术、管理等要素配置”,2019年党的十九届四中全会提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。列举的生产要素始终在发展,充分体现出生产要素的时代性,关注生产要素的重点应放在时代中最具生产价值的方面。对生产要素的凝练,关键是突出事物在相应时代可投入生产的侧面,遮蔽该事物其他存续方式,充分发挥其推动产业发展和经济增长的价值。当今的数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量26。在数
20、字技术快速迭代、全社会广泛数字化的技术和产业背景下,数据具备了规模大、价值高等特征,全方位改变了人类生产、流通、分配、消费活动和经济运行机制、社会生活方式、国家治理模式。与农业革命、工业革命时期生产要素作用类似,数据逐渐开辟出不同于工业,甚至独立于现实世界的新生产领域。数据已变成为生产目的留存备用的资源,为数字经济持续增长和永续发展提供了基础与可能,逐渐成为数字经济时代的关键生产要素。1.3 数据成为数字经济的关键生产要素正如前文所讨论的,将数据凝练为生产要素的原因在于它对推动生产力发展已显现出突出价值,而这一过程有深厚的技术和产业背景。在计算机发明后、数据库诞生前,程序员处理数据面向的是操作
21、系统的底层文件,操作复杂,效率较低。1970年,埃德加费兰克科德(Edgar Frank Codd)提出关系型数据库模型,随后SQL语言、联机事务处理(on-line transaction processing,OLTP)系统等的广泛应用充分发挥了关系型数据库的价值,数据使用者可以利用标准化工具操作数据,专注上层应用的开发,业务运转效率明显提高。20世纪末,互联网进入大规模商用阶段,网络化的特征逐渐凸显。随着数据量的扩大,数据仓库的概念和技术逐渐完善,随之而来的数据价值挖掘需求也不断增加,埃德加弗兰克科德于19 9 3 年 进 一 步 提 出支 持 复 杂 分 析 操作的联机分析处理(on-
22、line analytic processing,OLAP)系统,业务间的壁垒开始打通,数据驱动的分析决策在生产中的作用逐渐显现。近年来,随着数据量的指数级增长,Hadoop、Spark、Flink等大数据组件,以及云计算、人工智能、深度学习等新兴技术也呈现出产业化发展、迅速迭代、深度融合的态势,目前已进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段27,对海量数据实时处理和智能分析极大推动了生产效率的提升,数据已成为生产环节不可替代的基本元素和价值源泉。由此可见,“数据要素”是大数据技术与产业背景下,在数字经济时代生产力和生产关系语境中对“数据”的指代,是对数据促进生产价值的强调。作为一
23、种理论视角下的术语,静态地看,数据要素的外延就是各行各业所操作的产品数据、设备数据、工业数据、农业数据、金融数据、物流数据、社交数据、消费数据、公共数据28等类型,在生产经营活动中,这些数据类型根据生产2023019-5BIG DATA RESEARCH 大数据38需求被加工成各种形态。概括为理论层面的内涵,数据要素是:根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的,参与社会生产经营活动的计算机数据及其衍生形态。基于以上定义,投入生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。从原始数据输入输出的业务系统,到金融机构对个人征信系统的接口查询,
24、到企业信用数据挖掘关联服务,再到数据应用终端、数据报告,各类产业实践已出现生产效率全面提升的局面,数据在其中以各种形态投入生产,释放出全新的价值。因此,从产业实践发展的角度看,应特别强调数据要素是一种经济新动能而不是目的本身,可以随着语境而动态变化,需要突出的是其生产价值,而不必特地框定哪一块是数据要素、哪一块不是数据要素。例如,一张数码相机拍摄的人像照片虽然是二进制编码的成像,但对于拍摄者来说它是一张有版权的摄影作品,而不是数据要素。然而这张照片若成为人脸识别数据集中的一张,它就具有了数据要素的价值。又如,国际数据管理协会认为,数据是信息的一种形式,信息也是数据的一种形式,数据和信息都需要被
25、管理20。因此,数据要素可以囊括整个产业链、产业生态中投入生产并创造价值的原始数据集、标准化数据集、数据服务终端、数据接口、数据模型、数据评分、联合计算、业务系统、数据报告等多种形式,相应的业态都需要明确监管红线,鼓励创新发展。高富平等人1为数据要素下的定义是“作为数字经济时代的生产要素,数据不是传统意义上的信息,更不单纯是数字化的知识成果,而是泛指在智能网络系统中生成的供机器学习等智能分析工具使用的可机读原始数据”;王超贤等人29提出创造价值的数据要素形态是信息和知识,本质是在不确定条件下优化决策。这些观点深刻揭示出数据要素在生产中通过提高认知与智能水平释放价值的作用。但需要注意的是,当前越
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