數據要素在經濟發展中的作用及商品屬性探析

張存剛 韓浩星

（蘭州財經大學經濟學院 甘肅 蘭州730020）

黨的十九屆四中全會提出，“要健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。”這是黨中央首次將數據作為生產要素在重大會議上提出，說明隨著數字經濟體量的增大，數據要素推動經濟發展的作用已經不容忽視。數字經濟是通過對大數據開發利用，運用互聯網技術連接不同市場、不同時間、不同空間的實體經濟供給與需求，有效助力經濟高質量發展的新型配置資源形式。此次數據和其他生產要素并列的提法，標志著數字經濟已經在國內作為經濟新動力初露頭角，并且對國內數字經濟的發展具有里程碑的意義。

隨著大數據、云存儲等新技術的突破，信息技術對數據的挖掘能力有了質的飛躍。《2020中國大數據產業發展白皮書》統計得出：2019年我國大數據產業規模達到5397億元，同比增長23.1%，預計2020年整體規模將達到6670.2億元，到2022年將突破萬億元的大關。這證明我國已經成為數據大國。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》將數字經濟核心產業增加值占GDP比重列為“十四五”時期社會經濟發展的重要指標，提出數字經濟核心產業增加值占GDP比重從2020年的7.8%提升為2025年的10%。可見數字經濟對拉動經濟生產力將具有越來越重要的作用，數據要素作為數字經濟的細胞，越來越成為一種生產力，成為創造財富的一種手段，這決定了未來數據要素市場化配置的必要性。但在數字經濟飛速發展的背后，對其的理論研究尚不成熟，本文從數字經濟的微觀出發，運用政治經濟學原理來解釋為何數據能作為一種新型生產要素助力經濟增長，簡要分析數據成為生產要素商品的理論依據和困境，并嘗試提出幾點建議。

一、數據概述

（一）數據的定義和分類

數據表面上是一種邏輯符號，但其實質承載了不同主體之間在客觀世界進行彼此互動聯系的行為信息，例如個人通過互聯網平臺瀏覽購買商品的信息記錄會成為含有個人消費偏好信息的數據符號。因此有學者認為數據是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經加工的原始素材[1]。在星羅棋布的互聯網世界中，任何主體的行為都會通過網絡形成一個數據，無數個數據被某種技術收集在一起，就稱為“大數據”。這些大量尚未加工的原始材料，作為信息的載體承載了許多社會需要的有用信息，在人類社會掌握開發利用數據資源提煉有用信息的技術手段之后，數據就不再是一個毫無使用價值的數字符號，它將作為一種寶貴的信息資料，對促進包括生產、分配、交換、消費在內的社會生產循環有重要作用。

大數據時代，海量的數據需要有收集、存儲、開發等技術才有可能形成創造收益的大數據產業鏈。數據是大數據產業鏈的基礎，這些林林總總的數據可以根據數據來源分為個人數據、政府數據和企業數據[2]。企業在進行商品生產、商品流通等業務行為時會產生企業相關數據，政府在進行政務處理、內部管理等方面會產生政府相關數據。數據作為某種互動行為的邏輯符號，在很多現實情況中很可能是由多個主體共同創造的，這意味著企業數據、政府數據、個人數據并不是完全獨立的存在，還有相互交叉的情況出現。例如個人購買企業提供的商品或服務，是個人數據和企業數據的交叉；個人到政務大廳辦理業務是個人數據和政府數據的交叉；企業競標政府項目，政府制定市場負面清單市場監管制度是企業數據和政府數據的交叉。雖然數據種類繁多且交叉復雜，但都是圍繞“人”的活動形成的，歸根結底是人創造了數據。無論是什么類型的數據，只有為人所用，為人所謀，充分利用數據資源為人民謀利益，才能實現數據的存在價值。

（二）數據可以轉化為現實生產力

在數字經濟時代，數據的物質形態只是一個抽象的邏輯符號，無法作為物質材料加工形成人們所需要的物質商品，它只能在社會總生產過程中，尤其是通過生產和流通兩個環節實現自身生產力價值。數據要素在生產環節能夠通過提前預警協調生產、精準處理加快生產等方法降低生產成本，在流通過程中通過個性化篩選、線上預售等方法減少流通時間，加速資本循環。這種生產力是潛在的生產力，一是由于沒有數據要素的加入并不耽誤現實中實體經濟產業鏈的運行，數據只是起到加速產業鏈運行，提高經濟效率的作用；二是由于數據提高經濟效率的價值無法被準確測量，也就意味著其并不能像其他生產要素一樣依據要素貢獻參與市場定價，這就成為數據要素市場化的難題之一。

數據要素在生產環節實現從潛在的生產力到現實的生產力的轉化，必須物化在勞動者、勞動資料以及勞動對象等生產力的基本要素上，即數據與生產力的基本要素相結合才能轉換為實際的生產能力[3]。首先，數據與勞動者結合是通過運用數據手段高效地提高勞動者在生產過程中的勞動生產率，節約生產某種商品的個別勞動時間，從而使企業在市場競爭中處于有利地位。其次，數據與勞動資料的結合最重要的是生產工具的數據化、信息化、智能化，從純人工生產到機械化生產，再到自動化生產，目前結合互聯網技術已經發展為數據信息化生產，每一次生產工具的革新都會創造出無數倍新的生產力，生產工具是生產力發展的標志。最后，數據與勞動對象結合就是利用信息化配置生產中的原材料，有利于降低原材料無效損耗，節約成本。

流通環節是一個“驚險的跳躍”，如果商品不能通過流通領域賣出，商品只能堆積在生產者手中無法得到利潤，長此以往生產者甚至有破產的風險，因此在實體經濟中商品流通是關系生產者命運的重要環節。數據在流通環節更容易實現從潛在的生產力到現實的生產力的轉化，通過數據推薦將產品生產者和消費者直接在虛擬網絡上連接，縮短生產者開拓市場和消費者搜尋商品的時間，同時利用網絡平臺創新出產品預售、網絡直播等新的營銷方式來加速資本流通。

二、數據作為生產要素在社會再生產中的作用

（一）數據作為生產要素的必要性

生產要素是人類順應自然規律改造社會所必需的物質資源，當人類第一次從慷慨的自然界捕獲到免費的獵物時，“勞動”就悄無聲息作為最原始的生產要素被人類用來換取大自然的饋贈。人類社會第一次社會分工是畜牧業和農業的分離，這個時候人類有了開墾土地、春種秋收的農耕經驗，“土地”已經作為生產要素得到人類的認可。從刀耕火種到精耕細作，人類農業社會生產水平不斷提高，“土地”作為生產要素隨著人類的增多變得相對稀有，圍繞土地產生的矛盾一直都是社會的主要矛盾。資產階級古典政治經濟學之父威廉·配第認為：土地是財富之母，勞動是財富之父。可見土地和勞動是農業社會最重要的生產要素，后來人類通過蒸汽革命和電力革命邁入工業社會，資本作為第三種生產要素進入人類視野。科技革命的爆發極大地提高了社會生產力，廠房、設備等物質資料在生產中的作用越來越大，購買這些物質資料所需要的資本數額越來越多，因此需要聯合眾多資本家共同投資，現代股份制企業雛形由此產生。當資本家受制于精力限制無法管理公司時，發展出委托經理人進行管理的企業制度架構，“企業家才能”開始作為新的生產要素登上歷史舞臺。企業是一個國家經濟實力的象征，企業家是指引企業發展的舵手。科技的高速發展最先革新工業的生產條件，智能化時代已經到來，數據即將作為重要的生產要素促進產業變革。正如石油和電力對傳統工業經濟發展的不可或缺性一樣，數據是經濟增長和變革的動力，是數據時代下創新和發展的重要戰略資源[4]。

（二）數據作為生產要素的作用分析

數據作為一種新的生產要素，并不能生產物質資料產品，但可以加速資本的周轉時間。資本的周轉時間就是生產時間和流通時間之和，生產時間是資本停留在生產過程的時間，流通時間是資本停留在流通過程的時間。資本的生產時間主要包括以下四個部分：生產資料的儲備時間，即購買生產資料后并沒有立即進入生產使用階段的時間；勞動時間，即勞動者利用生產工具作用于勞動對象加工勞動生產商品或提供服務的時間；勞動時間的中斷，特別是機器、設備的檢修時間；自然力的作用時間，除了勞動本身作用于勞動對象使其發生預期的變化成為產品之外，往往也需要自然力發揮一定的作用[5]。狹義的流通時間包括生產要素的購買時間和商品或服務銷售時間。生產時間和流通時間之和越長，資本循環得越慢，一定時期內資本的周轉次數少，不僅會使廠商在進行投資時所需要的預付貨幣資本量增大，而且會影響一定數量的資本在一定時間內的資本增值速度和體量。數據作為生產要素加入資本運動過程，在各個方面都能加速資本周轉時間，具體如下：

表1 生產要素的變化規律表

第一，數據生產要素可以縮短生產資料儲備時間。生產要素的儲備時間是由于商品生產周期、市場供求情況等因素造成生產資料到位之后并未立即進入生產流程，而是在倉庫堆積以備待用的時間。通過使用數據信息，生產者可以更加合理分配原材料的出入庫時間，利用智能化可以做到原材料運輸和生產過程的無縫銜接，減少不必要的原材料滯留和積壓時間，有效地縮短生產資料的儲備時間。

第二，數據生產要素可以縮短勞動時間。在勞動者勞動的過程中，依據數據信息能夠更加精準快速有效地決策，提高管理層的決策效率和能力，更好為生產服務。機器設備數據化也可以縮短勞動時間，數據化的生產工具大大提高了生產能力，較少的工人利用先進的設備能夠生產出比原來數量更多、品質更好的商品，有利于在縮短勞動時間的基礎上提高生產效率。

第三，數據生產要素可以縮短勞動過程中斷的時間。勞動過程的中斷時間是指生產過程中非自然的休工時間，尤其是機器、設備的檢修、升級改造時間。在數據推動的智能化生產過程中，機器設備的檢修、升級改造時間可以通過數據信息有計劃地協調，有效縮短勞動過程中的休工時間，減少生產過程中無用時間的耗費，提高勞動生產率。

第四，數據生產要素可以縮短自然力的作用時間。自然力作用時間是在利用原材料加工制作商品時材料的自我反應時間，受到光照、溫度、濕度等自然環境的影響。通過數據生產要素的加入，可以科學精準地改變每種材料不同時間自我反應所需的不同自然環境，從而加快反應速度，減少自然力的作用時間。例如釀酒行業中最需要時間的是糧食的靜置發酵時間，通過數據化可以精準控制溫度、濕度、菌種密度等的發酵環境，從而加速糧食發酵時間，提高發酵效率。精準的數據化控制不僅減少自然力的作用時間，而且無差異的數據控制更有利于穩定產品品質。

第五，數據生產要素可以縮短流通時間。在生產要素的購買環節，通過利用數據信息能全程監測生產過程中各種原材料的消耗，一有缺失立刻對標采購部門進行購買，縮短采購部門的層層審批時間，不會耽誤生產進度，停止生產。在商品銷售環節，通過客戶數據的收集處理分析得出每個客戶的個性化偏好，更精準地向每個客戶推薦個性化產品，不僅提高客戶購買率，而且使客戶能夠通過貨比三家買到更加心滿意足的商品。

總體來說，數據要素在生產過程中的貢獻體現在可以降低成本，即實現相同成本下創造更多價值[6]。首先在勞動過程中減少與勞動力相結合的生產資料的損耗；其次減少機器設備的有形損耗；最后可以減少因設備故障而使勞動過程中斷造成的損失。數據要素在流通過程中的貢獻體現在可以加速流通，在相同的時間內增加資本的周轉次數，有助于實現企業的成本最小化和收益最大化的會計目標。

三、數據要素的商品屬性及參與收益分配需要解決的問題

（一）數據的價值和使用價值

商品首先表現為一個靠自己的有用性來滿足人的某種需要的物，物的有用性即使用價值。數據的使用價值，就是數據能夠滿足人的某種需要的屬性[5]。第一，數據具有信息的媒介屬性，數據的背后是信息，從海量的數據中提取出對人的有用的信息，這是利用大數據發展生產力的第一步。對于生產者，他們需要生產過程中的信息、商品的銷售信息、客戶的發掘信息等等；對于消費者，數據帶來的信息方便了日常生活，例如量化的商品銷量給消費者提供了更加準確的商品質量參考，精準的商品或信息推送又節省了消費者尋找信息的時間等等；對于政府機構，數據辦公精簡了基層負擔，增進和人民群眾的聯系。第二，數據代表了數字經濟先進生產力的屬性，數字經濟是依托基礎建設結合實體經濟的虛擬經濟，它代表現代的經濟發展方向，實體經濟通過數字經濟的發展加速流通時間，數據經濟需要先進的技術和完善的基礎設施配套才能發展。

具有使用價值的物品一旦進入市場交換，就具有了交換價值。交換價值表現為一種使用價值與另一種使用價值相交換的數量關系或比例，不同商品能夠交換是因為它們在質上有共同的東西，在量上才可以比較，這個共同的東西就是無差別的一般人類勞動[5]。數據也是由人類無差別的勞動凝結而成，生產的數據、消費的數據、政府的數據都是圍繞人的活動產生的。人類的行為在互聯網的技術收集下都會產生一個數據符號，在一定程度上都可以理解為勞動，盡管很多時候這個“勞動”是為了打發閑暇時間的休閑娛樂，或者是方便生活的一次網絡購物等這些利己行為。數據具有價值和使用價值的屬性，是其通過市場化進行交換成為商品的理論基礎。

（二）數字要素參與分配面臨的困境

數據作為一個生產要素，是數字經濟時代最根本的命題，要實現數字經濟的更高效的發展必須實現數據要素的自由流動和有效競爭[7]。今天我們所面臨和亟待解決的問題除了數據收集處理等技術層面的難題之外，還有如何將數據作為一種生產要素商品，通過市場化參與國民收入分配，實現數字經濟更高效的發展。然而數據要素的特殊性，決定了數據作為生產要素進行市場化配置更為復雜。

1.數據產權歸屬不明確。首先，數據需要建立在完善的互聯網基礎設施和龐大的用戶體系基礎之上，輔以大數據技術手段通過云收集、云儲存等方法才能成為推動經濟發展的新型生產要素。數據來源離不開千千萬萬的用戶，數據的收集處理離不開高新技術企業的參與，同時沒有國家大力推進的基礎互聯網建設就無法形成網絡數據。由此可見，數據是通過互聯網技術多方合作完成的，缺少任何一方都不可能實現數據的價值，也就是說任何一方都有要求數據產權的權利。其次，數據創造者和使用者往往是不同的主體，例如網絡平臺的消費數據雖然是由消費者創造，但消費數據對于消費者而言是無用的，只有網絡平臺有能力將數據轉化為現實生產力。最后，數據來源的交叉性也使得數據產權劃分更加復雜。

2.數據使用價值的特殊性決定了很難客觀評價其生產要素貢獻，從而難以確定數據要素商品的價格。一是由于數據要素貢獻的不確定性，數據的市場價格形成過于主觀，導致市場價格起伏過大，極不穩定，無法真實反映其內在價值，不利于數據要素市場流通。二是對數據要素價格進行人為估算，需要相關專家利用抽象的生產函數模型模擬市場運行，盡可能準確地得出有參考意義的經驗數值[8]。三是數據要素的投入會影響其他生產要素的投入，這使得計算數據要素的價值難上加難。

（三）更好發揮數據要素在經濟發展中的作用

數據要素市場是數據流通交易、場景對接和價值實現的重要媒介，建立數據要素市場對更好發揮數據要素的貢獻有重要作用[9]。目前全國沒有建立統一的數據要素市場，數據要素還只是在個別企業小范圍流通，這非常不利于數字經濟的發展，無法有效實現數據要素的價值轉化。數據要素商品化、市場化需要建立數據要素的場內場外交易市場，通過市場機制篩選有利于國計民生的數據集，發揮數據池中數據的潛在價值。

1.完善數據產權相關法律機制，發展數據要素市場交易機制的前提是制定完善數據產權保護法律，數據所有者和需求者才能在交易中有法可依，依據法律維護數據產權。目前學術界還沒有對數據產權形成共識，如果按照數據來源確定數據產權，就會形成個人數據、企業數據、政府數據以及三者相互重合的數據池。由于個人沒有能力運用數據發揮其價值，個人可以出讓自己的數據所有權給企業或政府，享受數據要素促進社會經濟發展帶來的便利，這是一個相互成就的過程。數據產權法從社會整體利益出發可以規定，誰擁有收集處理數據的能力誰就擁有數據所有權，同時任何主體對數據的收集處理需要接受全社會的監督，以確保數字經濟盡可能朝著對大多數人有利的方向發展。

2.建立完善的同行評議制度，有效利用數據行業協會，通過協會的專家對數據要素進行同行評議，參考橫向和縱向比對確定數據的交易價格，穩定要素基礎價格，使得數據要素價格形成能夠更加公開公正公平。同時建立同行評議制度來保證數據的質量，數據質量不合格，會嚴重影響數據分析的效果，甚至會使得分析結果與事實嚴重不符，通過第三方權威協會的評估鑒定，嚴格保障數據質量的權威性和準確性。

3.建立國家主導下統一的數據交易平臺，通過統一規范的標準體系實現各數據交易市場之間數據流動與資源整合。首先需要提升政府數據開放共享水平，引導各行業企業積極參與數據市場交易，擴大數據要素市場規模。其次建立線上數據交易平臺，以同行評議出的數據價格為基礎，隨著供求關系上下波動。最后需要注意不同類數據應當差別對待，數據總體上屬于國家戰略性資源，最終要為國家發展服務，為人民謀福祉，國家要保持涉及國計民生的數據的控制權，確保數據被合理、安全地利用。