樹立數據發展觀

高新民

數據是國家基礎性戰略資源和重要生產要素，是當代驅動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革的新引擎[1]。早在2004年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布《關于加強信息資源開發利用工作的若干意見》（中辦發〔2004〕34號），提出信息資源作為生產要素、無形資產和社會財富，與能源、材料資源同等重要，在經濟社會資源結構中具有不可替代的地位，已成為經濟全球化背景下國際競爭的一個重點。由此，信息資源作為生產要素的理念被首次提出。2020年4月，中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（中發〔2020〕11號），指明加快培育數據要素市場，建立健全數據流通管理體制機制[2]，首次把數據提升至與土地、資本、勞動力、技術等傳統要素并列的高度。2022年12月，《中共中央、國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》是首部從生產要素高度部署數據要素價值釋放的國家級專項政策文件，指出數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。文件還指出，以維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密為前提，以促進數據合規高效流通使用、賦能實體經濟為主線，以數據產權、流通交易、收益分配、安全治理為重點，深入參與國際高標準數字規則制定，構建符合數字經濟發展規律、保障國家數據安全、彰顯創新引領的數據基礎制度[3]。以上一系列政策文件將充分發揮數據要素價值、推動數字經濟發展上升至國家戰略高度。

一、數據要素價值化的關鍵

數據要素是一個嶄新的生產要素，當今社會對數據的重要性已經達成共識。各單位為了促進和鼓勵數據流通，紛紛組建數據交易中心。但目前仍然面臨數據質量不高，安全水平不足、數據流轉不暢以及數據應用不深等問題，影響我國海量數據潛在優勢的發揮。對此，筆者認為，發揮數據價值的關鍵有兩條：首先要理順數據流轉機制的思路；其次要構建支持安全可信流通的數據基礎設施，包括技術基礎架構和制度基礎架構，兩者缺一不可。

二、數據要素與傳統要素的區別

數據要素是新型生產要素，新在哪里？厘清其與傳統要素的區別十分重要，這對于理順流通體制和設計數據基礎設施具有重要作用。筆者認為，兩者區別主要體現在以下五個方面：

一是泛在性。隨著信息技術的發展，各種傳感器、終端和連接不斷擴展，人類社會正在邁入“泛在感知，萬物互聯”的新時代。數據無處不在，無論是簡單的文本、圖像，還是復雜的視頻、音頻，乃至位置、運動、環境等多源異構數據，都以前所未有的速度和規模被產生，并被記錄下來。從個人的日常生活，到企業的運營管理，再到城市的公共服務，所有領域都在以指數級的速度產生著海量數據。

而繼互聯網、移動網之后，以5G為代表的新一代信息技術的發展，進一步釋放了數據的力量，面向人與人、人與物、物與物的智能連接，開啟了“一切皆數據”的新時代。日常生活中的一言一行和微小操作，都將被數據化；企業內外部的工作流，也將被數據貫穿；城市的運行也將被數據支撐。甚至，隨著AR、VR、人工智能等技術的不斷創新，人們還將迎來沉浸式的元宇宙時代，虛擬世界也將通過海量數據的計算建模實現運行。可以說，我們正在逐步進入一個“數據即一切”的新時代，數據的存在和應用呈現出逐步擴展的泛在性。

二是映射性。數據是對物理世界事實的描述和過程的記錄，具有反映物理世界的映射屬性。

數據通過文字、圖像、視頻、傳感器等數字化形式反映現實世界中的各種事物、事件和過程，可看作是現實世界的數字映射或鏡像。數據來源于人類對客觀世界的感知、記錄和數字化抽象。一個系統產生的數據，是該系統及其環境狀態和運動過程的數字表示。

與此同時，數據也反過來影響和改變著現實世界。大數據分析引導決策，公共數據開放為公眾創造價值，工業互聯網優化生產。數據正重塑現實，變革人類世界。

三是易變性。數據的數量、規模、質量、價值等都會隨著時間、空間、場景以及應用目的的不同而變化。

從時間維度看，隨著時間的推移，同一系統或源頭產生的數據量會不斷增加，規模會不斷擴大。與此同時，數據收集技術的進步也會提升數據質量。

從空間維度看，受到地理、氣候、文化、技術等條件的影響，不同地區或行業系統的數據特征存在差異，同一數據來源在不同區域的應用價值也會有所不同。

從應用場景看，不同的使用環境和應用目標會對數據提出不同的要求。例如，制造業對工藝數據的需求與個性化推薦對用戶畫像的數據需求是不同的。數據的適用性會根據場景發生變化。

從目的看，同一數據集可為多個領域的不同應用創造價值。數據本身并無固定價值，其價值需要在不同應用中實現，因此其經濟價值與應用場景和目標密切相關。

所以，從多維度來看，數據都存在高度的可變性、情境依賴性，數據的規模、質量和價值都需要結合具體情況進行合理判斷。數據的數量、質量和價值的可變性，是數據經濟的一大基本特征。

四是賦能性。數據本身只是事實的記錄，它的價值和意義是有限的，需要經過加工轉換，通過對實體要素優化配置和賦能體現其價值。

眾所周知，數據的增值鏈模型表現為DIKW，即：數據（data）－信息（information）－知識（knowledge）－智慧（wisdom）的金字塔模型。DIKW金字塔模型描述了數據增值的不同階段。隨著這一過程的深入，數據的價值將得到不斷提升。

數據價值的最終體現還包括服務于各類實體要素，如人力、資本、技術等的優化配置，以及管理決策、經濟運行、社會服務等方面的提升。數據對實體經濟和社會發展的賦能作用，是其價值的核心所在。所以，數據價值應當從增值和賦能的角度進行審視，只有將數據轉化為對實際生產要素配置、決策等方面的改進，其價值才能真正體現出來。

五是重用性。數據易于復制和傳播，可重復使用，其價值與復用度和傳播范圍呈正相關關系。

數據可以輕松地在不同存儲系統、終端和網絡間復制、移動和傳播。這種可復用性使數據區別于傳統資源。數據可以同時為多個用戶創造價值，同一數據集可適用于不同目標。例如，地理空間數據可用于城市規劃、物流運輸、環境管理等領域；社交數據可用于精準營銷，也可用于學術研究；醫療數據可重復使用于人工智能輔助診斷、新藥研發、流行病防控等。

數據產品和服務的交付亦體現了數據復用性。數據提供商可針對不同消費者打包數據集并許可其使用。數據的廣泛復用提高了其投資回報率。

同時，技術的進步也在降低數據的復制、存儲和傳播成本，有助于提高數據復用的深度和廣度。復用度越高，數據網絡效應就越明顯，其價值也就越大。因此，數據復用性是數據價值實現的關鍵所在。

三、數據發展觀四要點

由于數據要素具有獨有的特性，因此要建立有別于其他生產要素的新型發展觀，即數據發展觀。筆者認為，數據發展觀至少包括以下四個要點。

（一）尊重數據主權

尊重數據主權是推進數據安全流動及數據價值共享共治的前提。數據主權是指對數據的控制權和決定權，蘊含了數據的產權、使用權、收益權等多重屬性。不同主體對數據享有不同程度的主權，如個人對其隱私數據擁有控制權、企業對商業數據具有收益權。

在推動數據要素流通的過程中，各行為體必須充分尊重各類數據主體的主權，不能隨意侵犯數據的控制權、使用權和收益權。同時，也要注意平衡不同數據主體之間的權利要求，實現多方共贏。

在不觸及數據主權的前提下，相關人員可以通過脫敏和匿名化處理的方式將原始數據轉化為可共享的數據資源，以實現更大范圍的開放流通；可以通過制定數據共享協議、建立可信數據交易中心等方式，推進脫敏共享數據的多方治理，實現數據主權的共管共治。由此可見，充分尊重數據主權是數據要素流通的基本前提和底線。

（二）安全自由流動

數據安全是前提，但要與數據應用程度相平衡，不應由此增加數據自由流動的障礙，包括認識上和制度上的障礙，因此要平衡安全與自由流動之間的關系。充分保障數據安全是數據流動的重要前提，否則可能導致數據泄露、被篡改等后果。因此，需要建立健全的數據安全技術體系和制度體系，以保護關鍵數據資產。

但是，過度的安全考慮和嚴格的數據局域化管制也會阻礙數據的自由流動，影響數據發揮價值。因此，在保障數據安全的基礎上，應打破部門和地區間數據流動的“壁壘”，構建統一開放、標準互聯、權威可控的安全流通體系。這需要轉變安全觀念，采用基于風險、動態管控和信任計算的安全機制，降低數據流動負擔，實現對數據安全和流動性的平衡化治理。

（三）多元流動機制

不同數據資源（分級分類）和不同場景下設計數據多元流動機制，包括：開放、共享，公共數據資源的授權使用和市場化交易；按規定不參與流動的自用數據和涉密數據相關制度要清晰化、最小化；數據要素市場配置不宜籠統化、唯一化，要按照分級分類和場景需求原則逐步完善和擴展。

（四）基于對象化的數據基礎設施

數據基礎設施是指支持數據互操作以及建模分析的基本技術支撐。它與通信網絡，儲存網絡，算力網絡一樣，是數字基礎設施的重要組成部分。

基于對象化的數據基礎設施架構應包括兩個部分：一是制度架構；二是技術架構。為了有效流通和配置數據要素，需要在制度和技術上賦予數據“對象”屬性，使其可識別、可尋址、可管理。對象化是實現數據要素化的前提。在制度層面，需要在尊重數據主權基礎上明確數據可發現、可訪問、可互操作、可重用的規范要求，以及流通規則形成機制，使數據成為獨立的管理對象和流通對象。在技術層面，需要建立統一的數據標識體系、存儲描述格式、注冊發現機制、授權驗證機制等，以支持對數據對象的全生命周期管理。數據對象技術體系應具有開放性、分布性等特點。對象化的數據基礎設施為實現數據要素流通價值奠定了堅實的基礎。只有這樣，才能推動數據從要素到資產的轉化，讓數據安全、高效、充分地發揮作用。

總之，科學、適用的數據發展觀有助于人們正確認識和把握數據這一新型生產要素的基本屬性和規律，為更好地激發數據潛力、規避數據發展中的潛在風險提供了指導思想和行動原則。特別是當前我國正處于數字化轉型的關鍵時期，樹立數據發展觀，有助于避免管制經驗不足帶來的阻礙，實現良性互動的制度設計，為新舊動能轉換凝聚共識，對推動我國數字化轉型、充分發揮數據價值、實現智能化發展，具有重要的實現意義。