中國數據空間的全景圖

2024年5月24日，由全國數據資源調查工作組（國家工業信息安全發展研究中心）完成的《全國數據資源調查報告（2023年）》[1]正式發布。這是我國首次對數據資源進行全面調查，堪與CNNIC的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》相提并論，而在數字經濟統計調查上的價值更有過之。

一、數據資源問題的前因：數據空間與市、場兩分

首先需要從未來國家戰略的高度，建立對《全國數據資源調查報告（2023年）》所反映內容的理解。先找到具體內容在頂層設計框架中所處的位置，再順著這種定位讀出數據的深意。

這里所說的未來國家戰略，是正在孕育中的數據空間國家戰略。這是人類自信息高速公路戰略提出之后的第二代數字時代空間戰略。

先說一下空間戰略為什么重要。

人類文明的重大飛躍，來自地理大發現。時空變了，人的活法也就變了。其實這里的空間，說的不是地理學意義上的空間，而是下一次革命中人的活動空間，怎么適應新生產方式。好比貓到了新家，要找一個新窩，怎么舒服怎么來。

第一次地理大發現，將人類的活動空間從農業空間移到工業空間。從讓農民舒服的窩，變成讓工人舒服的窩。人們熟悉的哥倫布地理大發現，就是對人類工業空間的發現。

有一部交響曲叫《自新大陸》，樂曲開始有一段深沉緩慢的引子，仿佛描寫從遙遠的海上眺望籠罩在云霧中的新世界，即美洲大陸的印象。新大陸隱喻的就是工業化的新空間、新活法。哥倫布發現新大陸時，沒什么頂層設計。如果硬說有什么藍圖，頂多《馬可·波羅游記》可以算上。哥倫布讓人根據游記計算到中國和日本的距離，結果算錯了一個數量級，偶然有了新大陸的發現。

第二次地理大發現，將人類的活動空間從工業空間移到數字空間。我們這一代叫“數字移民”，“00后”一代是原住民。

這次地理大發現的第一代藍圖，就是信息高速公路計劃。這一次，人類開始有了關于未來空間的人為設計。《中國互聯網絡發展狀況統計報告》是在這個背景下產生的。第二代藍圖，很可能是不久后將浮現的數據空間國家戰略，由中國首先提出。

在這個藍圖中，比第一代藍圖有一個實質性的發現，這就是人類對場的認識的深化。本文就以場這條新的主線為線索來解讀《全國數據資源調查報告》，使大家獲得一種原住民而不僅是“數字移民”的感覺。

根據公開報道，由中國工程院院士、副院長吳曼青牽頭的“國家數據空間發展戰略研究”重大咨詢項目，對數據空間的基本內涵、核心技術、基礎設施和發展路徑等進行調研分析、結集成冊，發布了《數據空間發展戰略藍皮書》，為我國率先掌握數據要素和持續實施數字技術革命擘畫藍圖。[2]

其中透露了一個最關鍵的概念——“場”。正如中國工程院院士孫凝暉所言：“當下，世界數據空間正在形成，數據匯聚、數據要素化、數據加工場和賦能行業應用搭建起數據基礎設施的四層架構。”我理解，這個場包括數據場和數據要素場。

數據場是數據要素價值與相互作用在時空上的分布，刻畫了數據要素在數據空間中運動的基本規律。在數據場的作用下，無序的數據要素有序地流通，有序的數據要素流通持續地創造價值。

解讀一下，這里的“相互作用”，對應的就是cross。這是“場”的機理所在，相當于波粒二象性中的波。要點是從原子論轉向了關系論，而這種關系突出了不同于原子論的“你中有我，我中有你”。人們對“場”這個概念并不陌生，情場中的“場”就是用cross定義的。如元代的《我儂詞》：“爾儂我儂，忒煞情多，情多處，熱似火。把一塊泥，捻一個爾，塑一個我，將咱兩個，一齊打破，用水調和。再捻一個爾，再塑一個我。我泥中有爾，爾泥中有我。我與爾生同一個衾，死同一個槨。”

數據要素場是面向社會提供一體化數據匯聚、處理、流通、應用、運營、安全保障服務的一類新型基礎設施。可以認為從匯聚、處理、流通、應用、運營到安全保障服務的一系列行為，都具有cross的本質特征。場就是為cross提供的空間，就是cross的“在場”。可以把數據要素場等同于國家數據局新提出的流通基礎設施。

場有什么價值？根據院士們的描述，場對于數據及數據要素的價值，具有關聯釋放、聚變釋放和倍增釋放的作用。這三種釋放其實可以用“數據要素×”中的一個×，一言以蔽之。《“數據要素×”三年行動計劃（2024-2026年）》，就是要以關聯、聚變和倍增方式，釋放數據要素價值。

用場的觀念看未來，是工程院邁出的一小步，卻是人類邁出的一大步，意義堪比登月工程。因為這是人類在數據本質這一問題上，第一次從“西方中心論”中掙脫出來的思想解放之舉。因為以往論及信息空間，雖然講了關系，但仍是原子論、還原論中的同質關系。在信息高速公路的藍圖中，雖然描述了連接，但并沒有“我泥中有爾，爾泥中有我”這種場或量子力學的觀念。克林頓在1992年提出的《復興美國的設想》中，仍然將21世紀的“道路”比附為20世紀50年代在全美建立的高速公路網，并沒有指出實質變化在哪里。

人類在物理學中，率先用場的概念（波粒二象性的量子力學）突破了牛頓力學的原子論觀念。經過了一個多世紀，才由中國工程院將這個物理理念轉化為經濟理念。

對經濟來說，尤其是把數據要素當作新型生產要素的背景下，如何理解關聯、聚變和倍增背后的場論在強調什么、在幫助人們擺脫什么樣的傳統觀念？

這就還要回到cross這個概念上來說。在實踐中，以“我泥中有爾，爾泥中有我”為特征的社交（微信、推特）的興起，把cross的內涵淋漓盡致地體現出來，為全球幾十億人廣泛接受。這主要發生在2004年到2024年間。理論上對于cross的反應則發生在2014年。這一年，諾貝爾經濟學獎授予了基于cross原理建立的新的經濟學，也就是梯若爾的雙邊市場理論。雙邊市場的核心概念是cross-network externalities（交叉網絡外部性）。可以把雙邊市場理解為一種以場為核心特征的市場，其為數據場、數據要素場提供了權威的理論根據。場在經濟上的作用，就是以關聯、聚變和倍增的方式釋放價值，提供新增量。場把報酬遞增這個概念的內涵，從“一加一大于二”變成了“一乘多”大于“一加多”。這樣就可以非常容易地理解，為什么現在不說“互聯網+”，而改叫“數據要素×”了。

這對經濟的影響極為深遠。因為這意味著以往的市場變成了“市+場”。數據要素市場化，到底是“市”化，還是“場”化呢？學者們產生了完全不同的看法。市在“數據二十條”里，稱為交易（數據交易），對應場內交易（單邊市場）；場在“數據二十條”里，稱為交換（江小涓稱為“數據交互”，等于用的是cross的直譯），對應場外交易（即雙邊市場，又稱API模式）。前者以確權為前提，即以原子化為前提，要強化所有權，分清“你我”；后者不以確權為前提，而以關系化為前提，要淡化所有權，強調“你用，我也可以用”。江小涓認為，“多主體生產導致數據生成過程錯綜復雜，常常是多方主體相互協作的結果，其中包含不同主體不同程度的投入和貢獻，確權困難”“如果這樣明確地要求先確權才使用，最終可能導致誰也用不了”。

那么，國家提出的數據要素市場化，到底是指什么？是建市（如數據交易所），還是建場（與行業應用結合）？這就涉及了《全國數據資源調查報告（2023年）》的深層背景。“數據二十條”講的是“支持數據處理者依法依規在場內和場外采取開放、共享、交換、交易等方式流通數據”。也就是說，市與場要結合，場內交易與場外交易要結合，交換與交易要結合。

怎么結合，誰占比重大，誰占比重小？這就要通過《全國數據資源調查報告（2023年）》中的數據來體現了。這份報告中是嚴格區分數據交易與數據交互的，提到數據交易16次、數據交互9次，每次都是在嚴格區分上述含義的情況下說的，并且明言調查“覆蓋數據交互和交易情況”。如果讀不出區分交互與交易這層意思，那就只能外行看熱鬧了。

二、全國數據資源背后的“所以然”

《全國數據資源調查報告（2023年）》（以下簡稱“報告”）總的調查判斷是：我國數據資源“產—存—算”規模優勢基本形成，數據“供給—流通—應用”主體逐漸豐富，海量數據和豐富場景優勢潛力亟須釋放，數據資源管理和利用整體處于起步階段。這就是當前的實際。

調查只看相關，不問因果；而理論必須用因果來解釋相關，使人既知其然，又知其所以然。下文主要抓住數據要素市場化這條主線，沿著“市（場內）—場（場外）”這一對陰陽主要矛盾，來評價報告對我國數據空間的動態變化（所謂的“易”）的整體把握。

（一） 報告的總評：既看到物，又看到人，較好把握了數據空間的主客統一性

報告的調查對象定位與觀察眼界決定報告總體水平的高低。報告的一個突出優點是把數據理解為事物，而不僅是物。這超越了計算主義見物不見人的局限。

報告明確指出：“本次全國數據資源調查以人、機、物廣泛連接產生的電子化數據為調查對象，涵蓋數據生產存儲、流通交易、開發利用和安全管理全生命周期。在調查項目上，強化對數據資源活躍度、應用場景、投入產出等方面的調查分析。”這個定位非常有深意。因為“人、機、物”是數據空間的核心表述與特有術語，包含了主客一元論取向，與美國主流的強調主客對立的計算主義取向（以谷歌為代表）截然不同。

物的視角把數據理解為純客體，只問數據多少、算力快慢；而事物的觀察視角，既要看到物的一面，還要看到人的一面，“事”是人作用于物而生的過程。建立這種主客統一視角，與數據空間的定義是一致的。數據空間用實踐體系（主客一元體系）來定義，強調空間不是物（to be），而是人的活動作用于物（to do）形成的體系，即生產要素經過人類社會的再生產實踐活動形成生產力。

這種定義的根據，其一可以一直深究到哲學上，如日本廣松涉主張從物的世界觀轉向事的世界觀，強調從人的活動的角度理解“物象”。這明顯有別于美國人工智能的單純物質范式視角觀察數據；其二可以一直深究到法學上，如中央黨校的張恒山教授在6月5日提出的一種重要觀點，認為數據確權，確的不是物權，而是行為的權利。提出“無行為，則無權利”。比如沒有應用這種行為，把數據當作權利客體界定，急于變錢套現，是行不通的，是在不清楚權利結構的知識背景下的表述。這是非常有現實針對性的。

我國數據資源調查從起步就確定了一個與數據空間發展戰略一致的高端視角，已贏在了起點上。從閱讀角度看，從主客統一這個高位視角讀報告，不僅可以注意到數據空間里死的數據，而且有利于聚集于活的行為（如應用），從動態過程（“事”）中把握研究對象。沿著這樣的視角觀察數據空間中的行為，是將1.0版的數字化生存（being），升級到2.0版的數字化生成（becoming）來認識。這樣在1.0視角中模糊的東西，從2.0視角就容易看清楚。例如，不僅要看到由成本法估值的價值創造，更要看收益法判定的價值實現。以應用主導的觀念，明顯分出主次。

（二） 報告主要結論的總評

報告中最重要的一個結論是“數據資源管理和利用整體處于起步階段”。也就是說，先不問數據的to be（“物”，符號）怎么樣，先觀察一下數據的to do（“事”，行為）處在何種水平。

報告得出的四個主要結論，可以結構化為質料因、動力因、形式因、目的因“四因”說。這是亞里士多德把握事物的完整方法視角。

首先是數據的“質料”所處的狀態，描述為“數據生產總量大，但有效供給不足”。我國數據生產規模持續擴大。2023年，數據生產總量達到32.85澤字節（ZB），同比增長22.44%，非結構數據爆發式增長。2023年，全國數據存儲總量為1.73澤字節（ZB），新增數據存儲量為0.95澤字節（ZB），生產總量中2.9%的數據被保存。存儲數據中，一年未使用的數據占比約4成，數據加工能力不足導致大量數據價值被低估、難以挖掘復用。

簡單說，從“產得出”這個角度看，數據產出的物量是多了，還是少了？實際情況是，量大，但又不夠。其中的含義：一是量還不夠大，這是相對于將來數據空間的總容量來說的，還需要繼續鼓勵供給，不能因為強調應用，就放松了生產；二是雖然總量還有上升空間，但目前也存在局部過剩，過剩的主要是無需求的供給，因此不是要減少生產，而是要提高供給的有效性；三是要提高生產的質量，包括提高可復用數據要素的賦能作用，提高數據的附加值。

其次是數據的“動力”所處的狀態，描述為“算力存力較合理，還需適度超前布局”。報告顯示，2023年，全國2200多個算力中心的算力規模約為0.23十萬億億次浮點運算/秒（ZFLOPS），同比增長約為30%。全國數據存儲總空間為2.93澤字節（ZB），存儲空間利用率為59%。

目前來看，算力是充足的，但這主要是因為應用還沒上來。一旦大模型研發應用不斷增加，這點算力是不夠用的。過去4G、5G都有這種現象，剛開始覺得速度足夠用，但真用起來速度一下就飽和了。從歷史經驗看，經濟下行與復蘇階段會成為技術應用的活躍期，因為競爭（內卷）加劇，會讓許多新的企業想方設法利用技術帶來的新機會，讓利用技術新動能來對同行進行變道超車。

再次是數據“形式”中的行為特征，描述為“數據流通交易需求旺盛，多元流通模式待完善”。報告顯示，2023年，全國數據總流量同比增長7.6%，消費領域數據交互活躍度較高。中央企業和平臺企業發揮行業樞紐作用，探索數據交互機制。數據交易機構建設加速，場內交易活躍度較低，產品成交率為17.9%。

這里分為數據交互與數據交易進行了分別的調查。關于數據交互，首先說的是消費領域數據交互活躍度較高。數據交互在互聯網時代稱為流量變現。其中流量的定義就是可帶來銷售收入的交互，而不是人們誤以為的點擊率或人頭數。海爾的經濟體系也是嚴格區分交易與交互，交易（如清庫存）的得分非常低，而交互不僅要考核銷售收入，還要考核收入中的價格。價格低而量大的收入，評分較低；價格高而量小的同等收入，評價較高。其次說的是場的作用，因為場在實戰中是“平臺+API+APPs”構成的。央企稱平臺為鏈主。平臺在數據交互機制意義上的“行業樞紐作用”，在雙邊市場理論中，是指將交互（即交叉網絡外部性）轉化為會員費、使用費。探索的主要是一次固定資產投資后，經過數字孿生和功能替代，利用API機制，向應用方多次復用，然后按使用效果收費。這是國家發展改革委在發改高技〔2020〕552號文[3]和發改高技〔2020〕1157號文[4] 中明確支持的探索。

對于數據交易，調查結果極不樂觀。交易所機構雖然越來越多，但卻沒有交易。這里所說的產品成交率為17.9%，恐怕是有一定“水分”的，不是數據不真實，而是從實際看，這里場內交易的口徑已變相放松了，把結合場外交易的部分也算進去了。舉例來說，海南的前店后場中，前店是市，后場是場，現在全算一起了，上海和深圳也是這樣，都在結合場內場外一起做，否則就會出現貴陽那種情況。如果不把與應用結合的“場”算進去，綜合各方信息，我判斷純場內交易也就10%左右。

報告據此得出的判斷是非常中肯的，說的是“急需建立和完善多元流通模式”，用的是“急需”這個重詞。這是在提醒人們，不要單打一搞場內交易，要把交易與交互結合起來，讓開放、共享、交換、交易這四種流通模式都發揮作用。這體現了實事求是的精神。場內交易不活躍，這是明擺著的事情。許多專家私下都在說，美國人那么聰明，為什么他們不搞數據交易所？當然，不是美國人不搞的，我們就不能搞，而是一定要實事求是地做事。

從數據來看，中國工程院提出的數據場與數據要素場，是有充分實踐依據的。不必說場與市的比重要搞到95%對5%那么夸張，至少從這兩年的情況看，八二開是有的。其實，問題關鍵不在于形式本身，強調場的背后原因，還是在強調與行業結合、與應用結合，而是要把為實體經濟服務擺在前面。這幾年人們被資本金融化搞怕了，動不動就炒作然后跑路。現在場內交易又出現公然造假，把一套數據轉手十次，膨脹十倍，然后銷賬了事。一位搞場內交易的負責人自己就說搞的是擊鼓傳花。其實，人們不是空泛地反對確權，而是當前有人拿確權做別的文章，套別人的錢。這不利于實體經濟發展。我們現在可以用數據說話，有根據地反對這些人的做法。

最后是數據的“目的”實現的程度。描述為“數據應用場景加速落地，數據價值有待釋放”。

報告顯示，公共數據成為引領數據開發利用的催化劑，公共數據開放量同比增長超16%，授權運營初步探索。數據多場景應用、多主體復用難度大，96%的行業重點企業已實現數據場景化應用，但實現數據復用增值的大企業僅占8.3%，數據價值有待釋放。

數據活動的目的，具體來說，涉及是否有用、是否有價值、是否有意義三個方面。第一，公共數據開放量同比增長超16%，這是一個積極的態勢，說明場的作用開始發揮，但公共數據場還有極大的潛力可挖。關鍵瓶頸是探索稅轉費的合理機制，公共數據就所有權而言，其生產已由稅的機制結清了；授權運營的收費只能是服務附加費，是使用權收費。從互聯網企業看，建立一個有效的API體系，促進由稅產生的數據的再開發、再利用，使其轉化為費的來源，將成為實現公共數據從較低價值轉變為較高價值的關鍵。第二，實現數據復用增值的大企業僅占8.3%。這即是問題，又隱含機遇。說是問題，是因為這些大企業沒有理解“場”這種新的市場運作方式，結果把要素直接當資源用掉了。表面上看，96%的行業重點企業已實現數據場景化應用，好像是一個進步。但從另一個角度說，等于平臺與應用不分，這是數據時代的小生產。其實，大企業在數據要素市場化中的使命，應是為產業鏈、價值網上下左右的小企業進行數據場景化應用提供一個場，即數據要素場，促成交易，然后從這些交易中按要素轉化為流量后的使用效果收費。這才是場在2014年諾貝爾經濟學獎理論中揭示的賺錢辦法。說是機遇，是既然這么多大企業都沒抓住賺大錢的要領，光去賺小錢，那么后來者就有了鉆他們空子的機會。這種機會值1萬億美元，肯定都保守了。

三、從特別的數據中得出特別的判斷：關于數據要素場的數據發現

讀完報告，覺得這個報告是個寶庫，經得起從不同角度分析。因為數據比較客觀中性，不同觀點的學者可以從中讀出不同內容，有很高的學術研究價值。以下主要從“數據要素場”角度挖掘報告中的亮點。

（一） 報告的突出亮點

報告令人眼前一亮的是，學術研究中極難獲得的關于cross的一手數據系統地出現了。這就是“數據流通方式多元，交互能力上升，交易供需不均衡”一節中，在國內外第一次提供了關于cross的真實而權威的數據。

長期以來，人類賺錢受到猶太人和美國人一個重大誤導，就是把外部性這個富礦排除在市場之外，交由非市場機制處理，原因僅僅是覺得搭便車令所有權人吃虧。這個問題通過“場”這種新的市場機制，徹底得到解決。國企央企學不來互聯網企業，不是因為體制機制，主要是因為沒有學到以“場”的方式賺錢這個神髓。

梯若爾這個法國人一針見血地指出美國人賺錢的思維盲區，在于“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”“科斯定理無效是‘雙邊性的必要非充分條件”[5]。通俗地說，搭便車不可怕，只要變成有償搭便車就可以了。國家發展改革委稱有償搭便車為“有償共享”。“數據二十條”中，開放、共享、交換、交易四種機制中的共享，放在市場化語境下，就是指有償共享，即淡化所有權，按使用權、使用效果收費。科斯只知明晰產權可以賺錢，但他百密一疏，忽略了傾斜式定價，傾斜式定價可以輕松做到在場外交易中，化外部性的腐朽為cross-network externalities的神奇。因為互聯網的經驗表明，在數據的使用權交換中，所有權根本沒發生變化，明晰與不明晰所有權是與賺錢無關的。即使在當前的數據交易所中，實際也根本不發生數據的所有權的轉移，以至于有交易所總經理說，確權在其實踐中并非交易的必要條件，因為其只是把使用權（數據接口）轉來轉去而已。以上說明了在“場”的機制中，cross的重要性與作用有多大。

再看數據，報告顯示了以下極為重要的信息。

第一，平臺和央企數據流通量遠超其他企業。中央企業和平臺企業成為行業領域的數據樞紐，在各自領域探索交互機制。平臺企業是行業領域的數據樞紐。

了解了諾貝爾經濟學獎的前沿動態，對此就很容易理解了。交叉網絡外部性在雙邊市場中，只能由平臺和集團企業掌控，這是場的統分結合雙層經營體制中“統”的功能，因此場的樞紐只能在“統”的環節。打個比方，流量只能由王府井大街統一經營，不能由街上開的店越俎代庖；店只能蹭街的流量，而交互則發生在店中。“各自領域探索”是個客氣的說法，實際上，央企離入門還差最關鍵的一步，就是怎么做到街店分離，否則資產負債表是受不了的。因為交互中的所有損失會誤計為“國有資產流失”，而不是被各個店帶走。

第二，本次調查中，平臺企業平均數據交互量為行業重點企業的249倍，各行業數據正逐漸向平臺聚攏。

這表明了推出《“數據要素×”三年行動計劃（2024-2026年）》在時間上的急迫必要性。因為明明看到平臺企業發了大財，但行業重點企業居然就是學不來，問題就出在他們不理解場是什么。近年來，多位家居商城企業家寫的關于“流量變現”的書，把互聯網的真經學到了，相當于寫出了cross的實戰操作手冊。開竅之點就在于，他們終于悟到所謂流量是指交互，而不是人頭數，交互有一整套特殊的賺錢手法。

第三，SaaS服務模式日益成熟，平臺提供數據產品中SaaS化產品占比超五成，訂閱式交易占比逐年增多。

這也是必然。前面說過，場只能淡化所有權，按使用效果收費，這就是云模式。SaaS中的第一個S是所有權，第二個S是使用權。不明晰產權，是因為與收費無關；強化使用權，是因為收費的要點在于使用，對供方來說就是服務，即第二個S。

SaaS中的第一個S，其世界觀基礎是being（狀態）；第二個S，其世界觀基礎是becoming（變易）。按狀態收費，才需要區分你的我的；按變化過程收費，則是不需要如此區分的，因為收費針對的是活動、行為，而不是“東西”。數據要素場在商業上的重大意義和價值在于，把經營的重點從產品業態升級為服務業態，將按東西收費升級為按活動收費，從而令高附加值充分泉涌。

第四，中央企業成為產業鏈數據樞紐。本次調查中，中央企業平均數據交互量為行業重點企業的42倍。鏈主企業正在通過產業鏈協同賦能上下游企業，匯聚全產業鏈數據。

這個數據令人驚奇。原來以為中央企業與行業重點企業一樣，對場不開竅，但發現它們進步了，雖然比平臺企業還有明顯差距（差了六倍），但比起行業重點企業，明顯已走在時代發展的正確方向上了。唯一不解的是，既然它們已然懂得了交互，為什么仍然堅持橫向混改（公私所有權混合），而不實行橫向混改（即國家發展改革委、國家數據局所提的所有權與使用權分離的改革）？也許，市場化進行深了，才會想起改革產權，才會理解數據要素相關政策，為什么總提國資系統不太熟悉的“三權”分置，絕不是無的放矢。

第五，數據要素場的大格局正在跨部門展開。上面談的是企業間的場，可喜的是，在公共部門與商業部門之間的場，也在快速形成。這使數據要素場一起步，就跨了公共部門與商業部門的場域，首功應推公共數據授權運營這個好政策。

報告顯示，公共數據與企業數據加深融合應用。公共數據在數據開發利用、流通交易中占比較大。平臺企業、數據分析企業對公共數據需求高漲。本次調查中，有18.6%的平臺企業和51%的中央企業在數據開發利用過程中應用到政府開放數據。工商、氣象、交通、地理等公共數據廣泛應用于數據開發利用中，成為釋放數據價值的催化劑。

公共數據本身就是為社會提供正外部性的數據。將這種外部性從非市場資源轉化為市場資源，是一項全球都在進行的探索。如圖1所示，從公共數據應用場景分布來看，現在涉及的領域，偏向公共領域和公共事務。然而，氣象、交通、地理、農業包括低空等接近民生與商業的領域，都是有潛力深度開發的。

數據要素場一旦在政府與社會之間發育起來，將形成生態治理的新局面，甚至深刻影響到稅制變革。因為稅與費之間，將存在一種基于亨利·喬治定理（Henry George Theorem，HGT）的新平衡關系，即R=G（R為租金，G為公共物品），有助于形成一種基于命運共同體的新的利益協調機制。

（二） 從數據中看當前存在問題以及進一步改進的重點

發展數據要素場，當前存在的最大問題，在于觀念轉變。在經濟活動中，人們習慣了以企業為單位活動，而不習慣以場為單位活動。

這一點從數據上可以明顯看出來。

一是中小企業存在的問題：不懂復用，不會做資產的除法。

報告顯示，大多數中小企業數字化轉型產生的數據未實現復用。數據多場景、多主體協同難度大。本次調查中，開展產業鏈協同應用的企業占比不足20%。

其中反映的問題是：一方面，中小企業面臨資金難；另一方面，又想不到用場的方式來解決資金難。

究其原因，中小企業想到的數據復用，只是資源復用，而不是資產復用。例如，電商平臺將虛擬商店柜臺拷貝給成千上萬中小企業使用。產業鏈協同僅限于業務協同，而沒有注意到資產協同，即一方向另一方復用資產，替代資金拆借。

一旦意識到數據場可以發展為數據要素場，資金難的問題就可以迎刃而解，如流通業現在已經做到的那樣，現在網商不會再為置辦店鋪、柜臺而去找銀行貸款，因為虛擬店鋪、柜臺是以數據要素復用（copy）形式完成的。流通業可以這樣做，各行各業的中小企業為什么不可以呢？

下一步的問題是要引導廣大中小企業，學習流通業的經驗，加入“數據要素×”的行動。做資產的除法是指，例如本來有1000萬家企業有貸款需求，要貸1000萬次款，復用后，只需要貸一次，然后復用1000萬遍，就等于除以1000萬。報告中所說的是，平臺一次性固定資產投資，中小企業多次復用。

二是大企業存在的問題：不懂復用，不會做資產的乘法。

小企業的除法，就是大企業的乘法。本來大企業一家貸款一次，自己使用一次，就變沒了，現在貸款一次，把實體功能孿生為數據功能，復用給1000萬家小企業，就等于一筆資本的交換價值，復用出1000萬倍的使用價值。這就是數據要素×所說的×，也就是數據要素場機理中的“倍乘”。

報告顯示，本次調查中，2023年有數字化投入的行業重點企業占比超8成。企業對數據價值認識和判斷不足，數據增值的投入和能力有限，開展數字化轉型的大型行業重點企業中，僅有8.3%實現了數據復用增值，數據價值有待進一步釋放。

這說明，大企業也沒有場的自覺意識，如果有的話，這里的數據增值不應是由自己來做。在這里，是指大企業應與小企業進行社會分工，大企業搭場，讓小企業唱戲。正是因為缺乏這種平臺與應用分工的意識，才會引發下一個問題，即開展數字化轉型的大型行業重點企業中，僅有8.3%實現了數據復用增值。這里的數據復用與增值本來是兩件事，是平臺數據復用，讓小企業增值。如果理解為用數據復用本身來增值，就搞錯了。

解決這個問題，根子是搞清在“數據要素×”條件下的數字化轉型是指什么，不是指企業轉型，而應指轉型企業。企業轉型是從一種企業轉變成另一種企業，還是在“場”外轉。轉型企業是指從企業轉型為一種不是企業的組織，可以叫生態，也可以叫場，自己在這個場（生態、雙邊市場）中，扮演統分結合中“統”的角色，向“分”的一方復用自己的資產。這才是轉型轉到資本這個核心時的正解。

例如，海爾作為平臺或產業鏈鏈主，第一步，向周圍所有權不同的組織（如小微主），復用自己最寶貴的資產，即白色家電交易中積累的顧客資源，相當于王府井大街經營的流量；第二步，再讓小微主與流量中的用戶進行交互。在海爾的經營理念中，顧客對應交易，用戶對應交互，分別列賬記賬；第三步，從交互中形成的銷售收入中收取服務費，相當于王府井大街向開店的店主收租。收的這筆租來自cross-network externalities中產生的所謂增值，這是一筆科斯們漏算的錢。只有海爾把這筆錢精算到區分“場”的固定成本與可變成本的程度，他們稱為用戶價值與終身用戶價值，其實對應諾貝爾經濟學獎的理論，就是對cross-network externalities收的會員費與使用費。會員費也譯為入場費，相當于進入數據要素場的入場費，不是在門口收，而是在店中收，然后再由店與大街按比例結算。

以上結合數據空間國家發展戰略以及諾貝爾經濟學獎的原理，加上互聯網賺錢的野戰經驗，詳解了一遍《全國數據資源調查報告（2023年）》所透露給大家的天機。希望《全國數據資源調查報告》年年做下去，引導中國人在數據空間漫游仙境時，搞清方位，不至于像哥倫布那樣，因為別人一個計量失誤，而把方位計算錯，以暈頭轉向的方式去登上新大陸。

參考文獻：

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[3]國家發展改革委中央網信辦印發《關于推進“上云用數賦智”行動培育新經濟發展實施方案》的通知（發改高技〔2020〕552號）[A/OL].（2020-04-07）[2024-06-08].https：//www.ndrc.gov.cn/xwdt/ztzl/szhzxhbxd/xdcy/202006/t20200605_1230419.html.

[4]國家發展改革委，中央網信辦，工業和信息化部，等.關于支持新業態新模式健康發展 激活消費市場帶動擴大就業的意見（發改高技〔2020〕1157號）[A/OL].（2020-07-14）[2024-06-08].https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202007/t20200715_1233793.html.

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