數字經濟發展背景下數據要素參與分配的機制研究

陳衍泰 許正中 謝在陽

隨著數字經濟的蓬勃發展，數據要素的重要性日益凸顯。習近平總書記多次強調大數據的作用，積極推動以數據作為關鍵要素的數字經濟發展。2019年，在黨的十九屆四中全會上，數據首次被增列為生產要素，并確定其可作為生產要素參與分配。數據現已成為我國戰略發展的重要資源要素，“數據要素參與分配”的提出順應了當前全球數字經濟發展的大趨勢，也是我國現代經濟發展過程中最具動能的要素。

大數據發展背景下，數據正逐漸成為一種生產資料。數字經濟發展時代的數據通常被稱為“大數據”，具有海量、高增長、多樣化、低價值密度等特征（國際上通常用“5V”來進行描述，即“Volume”“Variety”“Value”“Velocity”“Veracity”）。

數據分散在全世界各處，單個數據通常很難具備生產資料的價值，并且在一定時間范圍內無法用常規的技術進行捕捉、分析和處理，只有通過全新的加工和處理方式，使分散的“小”數據成為具有有利于更強的決策力和流程優化能力的知識資產，“大”數據才可能實現價值創造。

數據實現價值創造這個過程中，信息和通信技術、工業互聯網、人工智能、區塊鏈等核心技術發揮著關鍵作用：工業互聯網、人工智能等技術實現數據的自動收集、篩選、深層分析和應用；通信技術（包括4G、5G以及未來的6G，計算機高速接口計算等）負責數據的傳輸；區塊鏈等技術解決數據的儲存和分享問題。

數據作為生產要素的特征

與傳統生產要素（土地、資本、勞動力）和較新的生產要素（技術和管理）相比較，數據具有這樣一些新特征。

非競爭性：同一數據能夠為任何人使用而不影響當前數量；

非排他性：一個人對數據的使用不會減少其他人對于數據的使用量；

生態性：數據本身需要與數據生產、數據流通、數據使用和數據監管等各主題形成一個共生屬性與社會屬性的創新生態系統，才具備作為生產要素的基本元素；

異質性：個體數據含量不均衡，并且生產的地方各不相同；

易攜帶性：數據能在全球范圍內以一定的價格即時傳送，能夠通過不同方式（如不同設備或云平臺等）存儲。

數據作為生產要素的價值創造機理

數據創造價值，主要有三個途徑和機理：一是數據本身通過價值創造機制就能產生新的價值，各行業和領域都會產生有價值的數據，對這些分散的數據進行挖掘、分析和開發利用能夠創造并轉化為價值和財富；二是通過提高經濟運行體系中原有要素的價值轉化效率，促進生產效率提升，也就是“賦能”；三是通過數字化改革改善治理，為價值創造提供良好的制度環境，包括數字技術應用于政府和企業治理模式的創新，如智慧城市和數字政府轉型、企業管理優化和數字化能力提升等。

數據“自身”作為核心生產要素通過商業模式創新與價值創造機制來產生價值。

在數字經濟時代，人為地聚集在一起的大量數據，逐漸成為當前互聯網新經濟模式下發展的動力源泉。大數據的發展推動全球各網絡平臺實現了精準營銷和精益制造等，從而催生了商業的智能化發展。

數據作為生產要素創造價值的主要機制是商業模式創新。21世紀以來，消費互聯網企業之所以能夠在與傳統公司的競爭中迅速脫穎而出，就得益于互聯網強大的信息能力。數字化、網絡化發展，使得消費互聯網企業實現了幾乎為零的貨架成本以及庫存成本。消費互聯網從提供資訊為主的門戶網站發端，借助強大的信息與數據處理能力，目前已在社交網絡、電子商務等行業呈現出規模化發展態勢，并形成各自的生態圈。

在商業模式創新的過程中，數據發揮重要作用。數據本身不能直接創造價值，數據要素也不能直接參與價值分配，分散的數據只有經過收集、加工，并被企業進行統計、分析、挖掘和開發利用后，才能通過商業模式創新，創造價值、參與價值分配。其中，企業家精神、數據工程師是關鍵作用方，而作為數據生產者的消費者則是相對被動的參與方。

數據“賦能”作用，通過提高經濟運行體系中原有要素的價值轉化效率來促進全要素生產效率提升。

數據被多形式多維度地融合到其他生產要素中，能夠大大降低各類成本，放大生產力乘數，提高全要素生產率，創造出比以往更多的價值。

新形勢下，大數據融入到工業、農業、服務業等傳統產業的生產服務中，采用專業技術進行挖掘和解析之后，數據創造了具有乘數效應的再生價值。隨著數據對工業、農業、服務業等各個產業的逐漸滲透以及深度融合，傳統產業的發展格局得以升級乃至重塑。

通過數字化改革改善治理為數據要素價值創造提供良好的制度環境。

從歷史唯物主義來看，數據是數字經濟發展中的重要生產要素，屬于生產力范疇。在發展數字經濟背景下需要不斷調整、優化相應的生產關系，使得數字化治理體系的生產關系與數字經濟生產力相適應。“數字經濟（生產力）”與“數字治理（生產關系）”相適應的過程是相互促進、對立統一、螺旋式上升的過程，數字化改革則是不斷改善優化數字化治理體系的基本方式與手段。

從主體上看，數字化改革包括數字政府建設和企業治理模式的數字化轉型。數字政府建設主要是數字政府轉型，企業治理模式的數字化轉型主要是指基于數據驅動的發展模式和數字化能力提升。

政府等公共部門應在數據匯集、處理和開發利用等方面扮演重要角色。建設數字經濟的基礎設施和數據創新生態系統，是數字經濟時代政府（公共部門）的重要內容。另外，塑造良好的數據治理環境也是政府部門的核心工作。

對數字化轉型的企業來說，只有構建基于數據驅動的發展模式，建立相應組織架構及公司數據治理模式，營造良好的數據治理文化，提升數字化能力，才能在數據成為核心要素的當下，獲取基于數據驅動的可持續競爭優勢。

浙江省是新時代中國改革開放的先行地和重要窗口。習近平總書記2002～2007年在浙江工作期間提出浙江發展的“八八戰略”重大決策部署。多年以來，浙江忠實踐行“八八戰略”，努力打造“重要窗口”，在發展數字經濟、數字化改革和推動數據要素參與分配的實踐中進行了積極探索。

數字化踐行“八八戰略”

浙江省委省政府“一張藍圖繪到底”，通過數字化戰略不斷忠實踐行“八八戰略。

2014年初，浙江省委省政府就把以互聯網為核心的信息經濟列為支撐未來發展的重要力量，其中包含了對大數據產業的提前謀劃與布局。2016年2月，浙江在全國率先出臺《浙江省促進大數據發展實施計劃》，推動建設數據強省。2016年3月底，浙江大數據交易中心有限公司成立，旨在打造全國領先的第三方數據流通平臺，其主要業務為自有數據技術服務以及數據產品交易服務，并自建數據能力開放平臺。

浙江省人民政府致力于全面推動企業數字化轉型，目標是在2020～2022年培育形成5家千億級平臺型企業；2021年2月，浙江省委進一步部署浙江省的數字化改革工作，推動數字治理走在全國前列。

打造數字化發展“重要窗口”

浙江打造數字化發展“重要窗口”，初步形成了數據要素和多要素共同驅動的發展。

第一，浙江培育了一批創新型數字龍頭企業并初步形成了良好的創新生態系統。涌現出諸如阿里巴巴、恒生電子、海康威視、新華三等一批重量級大數據企業，在大數據的基礎設施建設和應用開發上形成了較為完整的創新生態系統。另外，浙江在5G、區塊鏈、云計算等新型網絡計算技術方面也有顯著發展。大力發展數字經濟新業態，積極推動云計算、物聯網、5G、區塊鏈等新技術新產業成為浙江經濟增長的新引擎。

第二，數據要素通過賦能傳統制造型企業的研發要素，進一步提升了浙江企業的質量性能。新形勢下傳統的工業、農業、服務業與數字技術深度融合帶來了生產數量、生產質量和生產效率的大幅提升。以國內最大的輪胎制造企業浙江中策橡膠集團為例，其在生產環節中引入阿里云的ET工業大腦，使用人工智能算法處理橡膠的工藝參數，產品合格率實現了持續提升。同時，公司在輪胎內部嵌入源RFID電子標簽，將輪胎在行駛過程中收集到的實時數據，如定位、胎溫、里程、輪位等分享到企業數據中樞，并與輪胎全產業鏈設計與制造過程中參數數據融合，逐步構建起輪胎的全產業鏈研發設計體系。這構成了中策橡膠公司數據驅動的企業動態能力。

第三，數據要素通過賦能勞動力和資本生產要素，降低了浙江傳統制造型企業的生產成本，同時提升了生產效率和顧客滿意度。以杭州逸暻化纖有限公司為例，該公司通過利用主數據對產品的采購、生產和庫存等環節進行閉環管理，以解決不同子公司之間信息不對稱、信息孤島的難題，顯著提升了企業的整體運行效率。通過大數據分析精準制訂生產計劃，合理安排產品倉儲運輸。此外，逸暻化纖的自創設備——“智能外檢”，通過借助AI技術，能夠自動檢測產品的絆絲、夾絲、油污等十多種指標，充分實現自動化工業視覺檢測。數據要素融合傳統要素，進一步提升了企業的生產效率，降低生產成本，為恒逸帶來數以億計的效益提升。

第四，大數據融入到傳統制造產業，推動了浙江制造業向服務業有機延伸和產業轉型升級。以寧波海倫鋼琴為例，2017年，其推出了Ipiano智能鋼琴，通過引入現代互聯網技術和計算機技術，能夠使初學者以一種互動性、趣味性的模式學習彈鋼琴。智能鋼琴上搭載了智能硬件和專用APP，初學者可以通過線上教學系統，實現線上線下相結合的高效學習，也可以獨立練習，由APP對彈奏結果進行分析、診斷，并給出改進建議。該智能化的鋼琴教學，實現了從傳統音樂教學向數字化、智能化的新教學模式轉型。

長期以來，經濟學中的要素分配問題，主要關注土地、勞動（L）和資本（K）。到了1950年代，經濟學家索洛的研究發現技術進步對經濟發展的貢獻；1960年代經濟學家羅默的研究又發現，技術是經濟發展的內生變量，技術作為推動經濟增長的獨立生產要素得以成立。經濟學中如索洛經濟增長模型、柯布-道格拉斯生產函數，都突顯了技術水平這個變量。

正如前述，從21世紀開始，數據逐漸變成了一種獨立的生產要素，在數字經濟發展中發揮重要作用。我們將從數據要素價值創造過程、價值分配主體以及分配模式三個方面來探討新發展階段數據要素參與分配的機制。

價值創造

從價值創造過程來看，“數據”不僅自身成為了新的生產要素，并且與勞動、資本、技術、土地一起融合發展形成新的經濟發展范式。第一，數據通過與勞動者結合進入勞動過程，把自身的價值轉移到新產品中；第二，數據的整合過程所需的勞動、設備和大數據分析技術等也需要相關的資本投入；第三，與收集、傳輸、分析和存儲等有關的大數據硬件和軟件技術及相關基礎設施也是大數據價值增值的基礎。

據馬克思《資本論》的觀點，生產、流通、消費和分配是再生產有機整體的組成部分，既相互聯系，又相互制約。其中生產居于支配地位，起著決定的主導的作用（見圖1）。數據要素通過提升生產效率，加速流通速度或改善流通質量（如易腐產品冷鏈信息技術等），降低信息不對稱，影響消費端行為等，對社會再生產產生深遠影響，從而影響了社會分配。因此從這個角度來看，數據要素也對價值創造產生了重要作用。

分配主體

從數據要素價值創造過程來看，數據要素的主體或利益相關者共同構成一個數字創新生態系統。這個數字創新生態系統的參與者既包括私人個體和部門，也包括公共部門。

數字創新生態系統的參與者主要包括五類：數據的原始生產者與所有者、數據收集者、數據分析者、數據使用者以及數據監管者。

數據的原始生產者與所有者，即各類個體、組織、器物和活動過程中靜態或動態數據的所有人，可以是自然人或法人。

數據收集者，即對數據進行獲取、整理和處理的人，既包括私人部門如各種網絡平臺和服務商、運營商等；也包括公共部門如各級政府機構或行業協會等。

數據分析者，對收集到的多源異構數據（例如文字、圖像、聲音等）進行分析和開發的人。當數據進入市場之后，還可能出現專業的數據投資者和開發者。

數據使用者，借助數據挖掘等技術，獲取數據本身或相關價值。自然人、法人以及政府等可在不同的情景下轉換為數據的使用者。

數據的監管者的職責主要由公共部門（政府機構、行業協會等）承擔。因為數據具有公共屬性，涉及公共利益，因此公共部門作為公共利益監管者需要參與數據創新生態系統建構過程。

分配模式

數據作為生產要素參與分配，應通過市場方式，由市場評價其貢獻，按貢獻決定其報酬。

首先，數據的原始生產者與所有者，應由其與數字創新生態系統其他參與者協商分配模式。數據的原始生產者與所有者，其生產的數據（以圖像、文字、聲音儲存的信息等），有其獨立的來源與功能，可視為獨立的生產要素投入。其參與分配的權利主要應考慮其產生數據所需的費用。這個數據要素的定價相對復雜，既可以由獲取數據的機構（通常是平臺企業）與數據的原始生產者以協商的方式來決定，也可以由市場機制來決定。

其次，應從數字創新生態系統參與者“價值共創“的角度，來探討數據要素參與分配的機制。在數據要素的收集、分析與挖掘階段，主要涉及企業內部的數據價值收入分配問題。數據從原始狀態轉變為有價值的產品，需要有勞動和資本投入。只有當這些投入能夠獲得相應的回報時，數據的收集、處理和加工等工作才能夠持續推進，并最終實現數據向有價值的商品或者服務的轉化。基于數據驅動的企業，應重視數字人才發揮的作用，數字人才以及具有良好數字化技能的其他員工應成為按數據要素分配的主要受益者。

第三，產業化應用是數據要素價值轉化為實際收益的關鍵環節，涉及到企業家、資本投入和技術等綜合要素的融合。在這一過程中數據決策制定者發揮關鍵作用，通常為具有數字化戰略思維的企業家。與傳統管理者相比，他們具備了良好的數字化戰略思維和能力。除此之外，產業化過程中的要素收益分配還涉及相關的資本投入和技術因素。

第四，更好地發揮政府在數據要素分配中的宏觀調控作用。一方面，政府部門應該加強對數據要素的激勵，使數據價值得到充分體現，如加大對數據要素投入的激勵，對數據要素收益的稅費減免等。另一方面，政府也可強化在收入再分配中的調節作用，讓全民在共同富裕實踐中享受數據要素發展的成果。

應從數據要素產權確定、制度完善、產業發展、企業數據驅動的能力和統籌好發展與安全等多維度建立數據要素參與分配的配套體系，推動數據要素更好地服務于經濟社會發展。

第一，數據要素化的產權確定。數據產權是人身權、財產權還是知識產權，學者們對此還存有爭議。然而，我們可以從數據要素的產生與價值化過程，將數據要素確權，并在此基礎上，探討如何在數據生產者、數據分析與數據要素使用者之間進行有效的分配。可以借鑒國際經驗，盡快制定我國數據產權法，對數據交易過程中涉及的合法性、安全性和交易公平性等問題進行規范。

第二，逐步完善數據要素參與分配的制度基礎。在加強數據產權界定和保護的基礎上，一方面，應建立鼓勵數據要素交易、促進數據競爭的制度，推動數據要素使用和提高流轉效率，發揮數據要素乘數效應等優勢。另一方面，逐步完善數據要素參與分配的財務和稅務配套制度，推動數據可以作為融資貸款、投資轉讓和評估資產等的依據。

第三，進一步促進數據要素產業化和產業深度融合發展，奠定數據要素參與分配、“做大蛋糕”的基礎。新興數據科技的發展將通過降低數據要素的生產成本和提升使用效率，形成數據生產、采集與分析、開發等產業生態系統，推動數據產業和傳統產業數字化的良性發展。當前我國的數據要素產業化主要集中在消費領域，這主要得益于我國龐大的消費市場以及商業模式的創新，未來更大的發展潛力在于數量龐大的制造業、其他服務業乃至農業，各領域融合數據要素創造更大的產業價值和效率、降低成本，為數據要素參與傳統要素分配提供基礎。

第四，推動我國企業形成具有數據驅動的動態能力以創造更大的可分配價值。受經濟環境和行業發展差異的影響，一些企業過去沒有積累起有價值的大數據，缺少數字化轉型的基礎；更為挑戰的是，眾多企業尚未形成發揮數據要素創造價值的能力，依然停留在依靠傳統要素發展與分配的階段。為應對日益激烈的全球數字化競爭，企業家和管理者需要具備數字化思維戰略，并對其他員工進行相應的數字化培訓和能力建設，構建基于數據驅動發展的動態能力，創造具有可供分配的更大的價值。這是數據要素參與分配的微觀基礎。

第五，統籌好數據要素發展與安全的關系。安全是發展的前提，發展是安全的保障。在促進數據要素發展、參與分配的過程中，一方面需要促進保護私人（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。如果有數據積累的企業對數據安全和數據隱私存在顧慮，在一定程度上會影響其使用大數據的積極性，因此公共部門需要加強對共享數據的監管和規制。另一方面，防止通過濫用數據造成不正當競爭等行為，提高市場壁壘，特別是平臺型企業掌握大量數據，容易由于濫用數據和定價權導致平臺經濟的負外部效用。監管機構應切實保護平臺用戶的利益，促進數字經濟和數字要素參與分配的可持續性發展。