迎接數據資本大時代的到來

數據是未來一切經濟和社會活動的起點和終點。數據資本化是工業經濟走向數字經濟的重要轉折點。本文指出，中國是數據大國，中國需要推動數據資本化，讓數據成為資本和財富，助力中國經濟走向高收入發展階段，走向新世界的前沿。

第四產業的崛起

第四產業是智能產業，即數據加人工智能（AI）。數字經濟有狹義和廣義之分。狹義數字經濟是純粹的數據產業、智能產業；廣義數字經濟是數字化的制造業、服務業、農業等，被賦能的原有三大產業，可稱之為廣義數字產業。

第四產業與人工智能

狹義數字產業就是第四產業，這個產業發展迅猛，是當前遇到的最重要課題。也只有在如此大的背景下，我們才能看到數據的未來和數據業的發展。人類正在離開信息時代，進入智能時代。信息時代是應用先行，人們可以在任何地點、任何時間幾乎零成本地獲取信息，在信息時代，數據的使用者、決策者是人，信息是副產品，是軟件優先。但是進入智能時代，特別是進入以生成式預訓練（GPT）為代表的AI 2.0以來，信息被機器和計算機程序使用的頻率呈增長趨勢，數據讓機器智能化，而智能化的系統能處理更多的數據，因此數據優先、數據先行是智能時代的根本性特征。

因此，在人類智能之外產生了一個新的智能——人工智能，它以數據為起點。人的智能以觀察為起點，比如牛頓觀察樹上的蘋果，發現蘋果會掉下來，由此發現了萬有引力。觀察會走向科學，人們從觀察中學到技術，利用技術生產產品。但是在人工智能時代，數據是起點，數據直接產生知識，進而生產產品，這樣又將產生數據并進行迭代，重新回到數據，如此就形成了一個閉環。人工智能時代的運行路徑短，閉環效率高。這是人類有史以來第一次找到第二個知識獲取的平行途徑——機器認知，這是以數據為支持的，而且機器認知不一定與人類智能重合，機器認知可能會擴大知識的絕對空間，這一點非常關鍵。這賦予了數據新的、超越性的職責和地位。而從數據到服務社會的路徑可以變得更短、更有效，原因在于人工智能本身可以形成閉環。數據與知識是事物的一體兩面，數據是知識的載體，數據流通就是知識流通，這是理解智能時代與數據地位的重要框架。

人工智能經歷了從以模型為中心到以數據為中心的轉變。人工智能1.0時代以模型和編程為中心，主要是編程序；人工智能2.0時代以數據為中心，模型可以相對固定，主要關注數據的定義、管理、切割、擴充、增加、修正等，這使得數據成為主要的投入、校準、學習對象，數據變得越來越智能化，這是一個重大的變化。GPT的發展再次確認，未來世界將構建在數據的基礎上， GPT的核心是基礎模型（Foundation Model），未來可以產生眾多功能，包括制作圖像、寫作、管理、分析等。但基礎模型的起點是數據，各種各樣的數據。

在人工智能時代，數字化技術要數據先行，設計開發需要小批量數據，訓練需要大量的結構化數據，評測需要標準數據，仿真需要場景構建的數據庫，迭代需要持續的數據輸入來進行算法的迭代，整個過程都是數據過程。從這個意義上說，未來科技的核心是數據科技，這將催生基礎數據的服務業，即數據產業。

與此同時，數據的規模也變得越來越重要，對于GPT而言，最關鍵的是涌現能力，而涌現需要足夠豐富的數據、數據的表征、數據的交互。在數據量小的情況下，GPT是一個線性的過程，在涌現的時候，GPT可以呈現曲線的發展，并會產生新的想法，這就是GPT能夠迅速獲得發展的重要特征，因為它能產生一種新的智能。很明顯，小量的數據沒法產生涌現，大規模的數據、數據的表征和交互變得越來越重要，因此這就需要數據的產業化來滿足上述要求。

科研的第四范式

科研正在進入第四范式，即數據領先和主導的科研模式。隨著大量數據的產生，科研進入數據密集型的第四范式。1998年圖靈獎獲得者吉姆·格雷，把第四范式歸納成科學方法革命的范式轉換。傳統的科學研究方法有三種，第一類是通過實驗歸納，第二類是模型推演，第三類是仿真。新的第四類就是數據密集型的科學發現，通過大量的數據進行推演和預測。在第四范式下，使用數據最多的是物質，比如預測已知蛋白的結構，目前已知的人類蛋白質有2億種，其中的100萬種已經勾勒出三維（3D）結構。人可以數字化，表明數字是起點。

以數據為基礎的大模型科研前景非常廣闊，包括生命科學領域的藥物研發、合成生物學，材料科學領域的金屬材料、高分子材料、陶瓷和無機材料，能源領域的石化能源、電池、新能源、核能、熱能，電子工程領域的半導體材料、信息儲存，地質和環境科學等。以前的科學研究都是從理論開始，逐漸地往外延伸，現在以數據為基礎的科研第四范式，是通過大數據來倒推科學的核心與原理，前景非常廣闊。可以認為數據是科學研究的基礎，這是顛覆性的。

數據是物理世界運營和優化的基礎。核聚變中的托卡馬克裝置的核心，是讓等離子在運轉過程中不能碰到其內壁，一碰到內壁等離子就會出現衰退。等離子是沒法控制的，可以通過數據用人工智能來控制內壁，使得磁圈不斷地發生變動，使得等離子不會碰到內壁。舉例而言，這好比讓一個喝醉酒的人，盡管搖搖晃晃，但不會碰到墻，不是控制這個人，因為醉酒的人沒法控制，而是讓墻不斷地移動，這就是通過數據來實現的結果。

制造業領域，可以通過數據將實體制造層，到云平臺的運營技術（OT）、信息技術（IT），垂直地進行打通。以前打通制造層相當困難，現在可以把制造層和OT、IT層打通，和財務層打通，和供應鏈打通，從而實現零庫存，進而對銷售、零售、產品造成影響。在生產的過程中，數據不斷產生新的產品設計和工藝設計，從而實現完全數字化的過程，這些都是以數據為基礎的。服務業領域，ChatGPT通過插件（Plugins）構成新的生態，將智能與網絡廣泛連接，超級應用生態正在形成。平臺數據與GPT數據不斷交互、重疊、學習、反饋，從而使得新的數據服務生態越來越好。

第四產業時代的崛起

新的第四產業時代正在崛起，這個產業就是智能產業，即數據加AI產業。傳統意義上的三大產業分別為農業、工業和服務業。農業是以自然物質為基礎的產業，需要土壤和陽光。作為傳統第一產業的農業，占經濟的總比重較低，而且會逐漸消失，原因在于，只要電價足夠低，農業將成為城市農業、大棚農業，這些事情正在發生。工業是對物質的再加工，服務業是服務工業、服務人、服務社會的，這是逐漸發展的過程。在這個過程中，第四產業即智能產業崛起，這是一個賦能的產業，不斷地給第一、第二、第三產業賦能，這就是狹義數字經濟和廣義數字經濟的分別，狹義數字經濟支持廣義數字數據。

第四產業是以數據和AI為基礎的新興產業。未來一切都將數字化，在一定意義上說，未來只有智能產業和廣義數字經濟，只有兩個產業，就是賦能產業和被賦能的物質和服務產業。第四產業的核心是數據，AI也很重要，但數據是基礎。

當前全球數字經濟發展速度持續高于世界經濟的整體增速，在中國，狹義數字經濟在經濟總量中的占比為6%，美國為6.9%。廣義數字經濟有不同的統計方式，根據聯合國的統計，中國的廣義數字經濟在經濟總量中的占比為30%，美國為21.6%，全球為15%，由此可見中國的數字經濟走在世界前列。按照中國信息通信研究院的統計，中國數字經濟占國內生產總值（GDP）的比重已達40%左右。中國數字經濟的發展也是在持續積極的推進當中，我國數字經濟的名義增速高于GDP的增速。與此同時，數字經濟在農業、工業、服務業中的比重都在上升，中國數字經濟2016—2022年的年均復合增長率為14.2%，增速較快，原因在于中國進入了智能社會。

展望未來，關鍵在于發揮數字資本在數字經濟發展中的乘數效應。數據要素對中國GDP增長的貢獻度已達14.7%，此外信息傳輸、軟件服務等產業對數據要素特別敏感，它們能明顯提高工業企業的效益。國家工業信息安全發展研究中心所做的中國數據要素市場發展報告顯示，數據要素使得工業企業生產效率平均提高42.8%，產品研發周期平均縮短15.33%。由此可見，提高數據的使用效率相當關鍵，數據資本化的迫切性開始顯現。

國際數據資產化與中國戰略

數據的重要性與戰略性有目共睹，全球不少國家和地區都在不斷出臺數據政策，政策的宏觀層面在于構建整體國家戰略，中觀層面在于構建標準和市場，微觀層面在于明確參與者的能力、具體技術舉措和標準。

數據政策的宏觀、中觀、微觀層面

從宏觀層面看，美國2013年提出數據開放戰略，認為信息是政府合作伙伴和公眾的戰略資產；2019年美國政府的數據戰略明確提出要有數據發展的長期框架，以此培育數據市場，激活數據價值。英國更關注數據的價值生態鏈，強調數據權益、數據質量和數據治理。英國也制定了國家數據戰略，把數據基礎設施、數據技能、數據可用性、負責任的數據利用作為激活數據機遇的核心能力。歐盟意識到，數據是未來的資產，歐盟必須在這一方面統一起來。歐盟早在2010年就出臺了歐洲數字化議程，明確歐洲必須建立統一的數據市場，此后在2022年提出數據法案，對數據的安全、使用等做出了明確規定，支持歐盟單一數據市場的發展，該法案于2023年實施。

中觀層面，主要講的是數據的價值與功效。美國、歐盟等在推動數據資產跨境交換，完成數據資產定價模式，即一系列的產權定價模式，包括安全性、生命周期等。希望將數據當作資本，數據就必須有估值、有定價，有唯一性、有審計、有核準。中觀層面就是建立數據的整體制度。

微觀層面，主要是支持企業進入數據市場，在大的框架下開發和運用各種數據。歐洲的數據戰略很明確，要發展數據處理技術、能力，提高數據利用效率，加大對人工智能、大數據分析、區塊鏈等基礎核心技術的研發投入，減少核心技術的對外依存度。歐盟決定投資40億～60億歐元用于開發數據分析、數據基礎設施、數據共享工具等。而英國更關注法律、產權的登記、對數據資產管理者進行職業訓練、市場的機構參與等行為。

各主要經濟體推出的數據政策

各國都在宏觀、中觀、微觀三個維度構建系統，數據的重要性可見一斑。2016年，美國提出在數字經濟中實現增長和創新，提出人工智能的振興計劃，歐盟提出安全計劃，中國提出網絡安全和國家信息發展戰略綱要。2020年，美國提出《數字戰略2020—2024》，歐盟提出數據戰略，中國提出《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》。2022—2023年，美國出臺了《國家網絡安全戰略》《芯片科學法案》《數字資產綜合框架》等，歐盟出臺《數據法案》《數字十年政策方案》。2023年，中國出臺《數字中國建設整體布局規劃》《企業數據資源相關會計處理暫行規定》等。2023年非常關鍵，將之前討論的戰略和政策，以法律法規的形式落實到位，中國在這方面走在了前列。

2022年12月，中共中央、國務院發布了構建數據基礎的“二十條意見”，構建了數據產權、流通交易、收益分配、安全治理四項制度。建設數字中國需要兩個環境，一是國內的數字治理生態，二是數字領域的國際合作；需要兩大能力，一是數字技術創新，二是數字安全屏障；需要五位一體的深度融合，即融合數字經濟、數字政務、數字文化、數字社會、數字生態文明，涵蓋了我國當今整體經濟、社會、科研的方方面面；構建數字中國的兩大基礎，一是基礎設施，二是資源，指的是資本化。

數據資產化推動數據政策落地

當政策框架到位，推動整體戰略政策落地實施的是數據資產化，這是市場的力量。數據資產化是一個自下而上的過程，市場也將發揮重要作用，并且會推動政策的落地。據上海數據交易所測算，2022年我國數據交易市場規模已達876億元，占全球交易規模的13.4%，這是一個很高的比重。

“數據二十條”的主線是堅持促進數據合規高效流通使用，賦能實體經濟，充分實現數據要素價值，促進全體人民共享數字經濟發展紅利。“數據二十條”建立了四項基本制度，這走在了全球其他國家的前面，是一項了不起的舉措。

一是數據產權制度。數據的所有權難以界定，原因在于數據具有流動性、安全性、隱蔽性、重疊性，因此，明確建立數據產權機構的分置制度，明確數據的持有權、加工使用權和產品經營權的三權分置，是至關重要的。三權分置始于40多年前我國實施農村家庭承包制的改革制度框架，這是中國的經驗、中國的長項。三權分置明確了確權的授權機制，包括公共數據的授權使用、企業數據供給的激勵，以及個人數據的受托。這是在世界范圍內首次明確了公共數據、企業數據和個人數據的機制，確認了三個所有權的分置，以及三個不同主體的數據使用和運用框架，這是重要的突破和創新。二是數據交易制度。包括監管、準入、流通、標準、定價等，推動開放合作。三是收益分配權。在初次分配階段，由市場評估貢獻、按貢獻大小決定報酬機制，“誰投入、誰貢獻、誰受益”，由此保護了投資人、生產者，推動數據要素收益向數據價值、使用價值創造者傾斜。除了初次分配外，還存在二次、三次分配，原因在于數據可以不斷地被重復使用，有無限的未來。政府需要發揮引導作用，關注公共利益。將收益分配納入國家戰略，這是一個新的重大突破。四是安全治理。

“數據二十條”的政策指向非常明確：一是充分發揮數據要素作用，賦能實體經濟。二是做強做優做大數字經濟，以應對科技變革和產業變革，構筑中國的國際競爭新優勢。三是全民共享數字經濟發展紅利，由全民共享，統籌分配效率和公平。這屬于經濟學范疇，數據生產成本高，邊際成本為零，收益期限可以無限延伸，因此需要特殊的分配方式。四是提高數據要素的治理效能。

中國的數據入表與數據金融化

2023年8月1日，財政部印發的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，對企業數據資源的確認、計量和披露進行了規范，從財務會計準則入表，賦予數據資源明確的財務屬性。2023年8月15日，上海市印發《立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023—2025年）》，指出推動數據資產化評估試點交易行為等舉措，明確了數據交易制度框架。

“數據二十條”和數據資產入表的意義

傳統資產入表主要指的是土地房屋進入固定資產項目，股票期權計入長期股權投資。數十年來又逐漸引入知識產權入表，即無形資產也可以作為資產，這已經是實現了重大突破。但是此次引入數據資產入表，原因在于數據資源可費用化，如果滿足資產確認條件，就能計入資產負債表的無形資產或者存貨科目，由此數據資源在財務報表內就有了表達。這一點非常關鍵，因為只有入了財務報表，才能走向資產化。數據入表不是簡單地將數據資源納入資產負債表，這是一個系統性工程，包括強化數據合規意識、數據治理、挖掘數據潛力、追蹤數據成本等。上述兩份文件出臺后，市場就開始跟隨制定了一系列評估、估值、交易等措施。我國將逐漸建立數據產權登記制度，有了產權登記制度就可以進行交易，產權資本隨之產生。由此可見，“數據二十條”和數據資產入表，推開了數據資本化的大門。

數據金融化試點蓬勃發展

數據相關試點工作非常活躍。北京2020年提出數據公共資產的運用，2023年提出數據要素作用的戰略，對數據的登記、評估和入表進行規范；進行北京市公共數據專區的建設，推出北京市公共數據專區的授權運營管理辦法，先將公共數據打開并試著使用，將政府的資源先放進去，企業和個人可以使用，可以進行交易。北京2023年開始推動數據資產的估值工作，這一點北京走在了前列。

上海2019年公布開放公共數據，2021年發布數據條例，健全公共數據的管理工作。2022年管理細則出臺，涉及數據的開放機制、獲取流程、平臺等內容，鼓勵數據的利用。2023年，上海浦東新區數據流通交易規定了數據“三權”主體，為數據產權的統一登記提供基礎，這是上海地區的一項重大突破。

深圳2020年提出構建示范區，2021年出臺數據條例，2022年推出管理體制，包括數據資產確權、估值、管理及市場化利用，2023年頒布數據產權登記管理暫行辦法。產權登記是數據資源進行市場流通的重要前置條件。

數據資產金融化創新不斷

一系列的數據資產金融化創新不斷涌現。一是數據增信。傳統增信需要第三方進行擔保，需要信用評級，而現在企業可以通過確認的數據資產價值和運營產品能力，來作為企業申請貸款的增信工具，這就是數據金融化。二是數據質押。以前用動產或者權利進行質押，比如用債權合約、商品、版權來抵押獲得貸款。現在可以將數據資產質押給銀行以申請貸款。三是數據保理。數據是未來收益，未來收益的期限可以很長，通常銀行對應收賬款進行保理，沿用這條思路，市場上出現了數據保理。數據保理前景寬廣，因為數據產品合約的多樣性特征，其收費模式、前景、使用都可以是無限的。四是數據資產證券化。之前以金融資產為支持進行債券融資，現如今以數字為資產進行融資。五是數據入股。此舉對數據企業具有重大意義。以前出資，要么出錢、出實物資產，或者出知識產權，現在可以將企業擁有的數據資產作為投資資本。實踐方面，深圳光大銀行在開展數據增信服務，北京銀行在開展數據資產質押融資，貴陽農商銀行開展資產質押服務等。由此可見，數據金融化、資產化試點工作開展得比較迅速。

數據的金融化是數據資本化的必要階段，但是不能停留在金融化階段，原因在于數據資本化的核心目標是，讓數據得到使用，產生更多的價值，而不是作為一項抵押或者入股的金融產品，數據是要作為資本產品來使用的，需要看全產業鏈。

數據資本化推動我國新型數據產業發展

數據的特征和資本屬性非常明確，不過數據的質量參差不齊，非標準化、非結構化、相互隔離，因此數據需要加工、需要場景等。與此同時，數據具有非常獨特的經濟學特征，數據是虛擬的，可重復使用，數據具有高昂的固定成本，但復制成本幾乎為零，數據具有非競爭性和非排他性。從經濟學的角度來衡量，數據資源是收益遞增的資產。有鑒于此，數據具有外部依賴性、時效性，同時需要應用場景、應用算法等，如此一來數據就具備了固定的特征，從線性變成一個豐富、多維的資產場景。數據的生成沒有價值，使用則有價值，當然數據也具有非經濟學的維度，比如隱私、合規、機密、安全等，這些特點都需要予以處理。整體而言，數據的資本屬性非常豐富，也能夠得到充分發揮。數據具有可訪問性、完整性、唯一性、稀缺性，數據可以資產化。數據具有產品特征、市場特征，有時效性、準確性、安全場景等，數據逐漸走上資產化，走向金融化，最終走向資本化。

數據是資源化到產品化的過程，對數據資源需要進行采集，這個過程企業、個人、國家都要參與進來；數據產品是數據的資產化，是市場交易，市場空間巨大；數據應用的一大部分屬于金融領域，不過最為關鍵的是數據流通與交易，即數據賦能實體經濟，這屬于數據資本。從資源、產品、資產到資本，最后是數據價值的實現，數據變成了普通的可以自由流動的可增值的資本。

“三權分置”的數據產權制度及影響

從數據資源產品化到數據產品，從資產化到數據資產，從資本化到數據資本，需要建立完整的產業鏈。構建數據資源平臺，就需要定義數據產權，保護隱私與安全，這是最關鍵的問題所在。目前做數據產品的國內企業不少，但是做數字資源平臺的企業有限。“數據二十條”提出的“三權分置”數據產權制度，指的就是數據資源的持有權、加工使用權、產品經營權，這些都相當明確。而在當今的法律環境下，所有權是模糊不清的，很難進行交易，而且數據被不斷重復使用，因此所有權是不能交易、不宜交易，也是不應交易的。“數據二十條”明確了三權，這一點非常關鍵，存在明顯的激勵性。

明確了三權之后，就需要對隱私安全計算提供保護。同態加密、聯邦學習、安全沙箱等，基本上可以滿足隱私安全方面的要求，即原始數據維持不變，經過隱私安全計算后的數據可以放到公共平臺上進行使用。這樣，就可以將數據從資源的持有轉到產品研發，并進行數據資源登記，開始進行交易、掛牌，最終產生數據資產的憑證。如此一來，數據資本化的確權階段逐漸得到明確。

到了這個階段，市場就會出現大規模的數據資產商業平臺，包括交易平臺、數據銀行等，原因在于數據資本參與交易，用方和存方同時存在，交易平臺既有存方也有用方。數據信托也將出現，相關各方將數據交給信托平臺，信托平臺將運用數據產生的收益交給數據投資方。未來可能還將出現數據公社，所有人將自己的數據放入其中，相當于實現了共治，然后分享數據收益，這是一個數據公社的形式，未來可以進行嘗試。

如此一來就會出現數據資產的金融化，進行數據拆分、清洗、市場化定價，這是建立市場的過程。數據資源從持有方進入加工使用方，再到經營方，進而到數據交易所，這是數據資產證券化的過程。數據所有者、生產者、需求方、投資人，都可以進入數據交易所和證券交易所，這就形成了市場的生態。

需要構建數據市場制度，包括市場的評估、交付、結算、憑證、監察等，也包括數據信息的登記和更新，披露數據資產的存證，確權、定價、收益分配審核，確認數據交易合約的信息，以及提高數據資產交易的流動性。建設數據市場的框架體系，制定規范指引，并培育相關的服務生態。未來會出現一大批數據資本的服務商，包括戰略規劃、挖掘、產品細分、估值定價，原因在于企業和個人雖然擁有數據，但并不清楚如何將數據進行資本化。從原始數據到數據資本化的過程，除了有數據產業之外，還需要大量的數據服務商，這也將是未來服務業的重大發展，數據服務商服務的是第四產業。

我國數據交易發展潛力巨大

據上海數據交易所統計， 2022年我國數據市場交易（數據市場交易的產品包括數據收集、數據服務和數據應用）規模為876億元，在全球數據資產中的占比為13%；到2025年可以達到2046億元，在全球數據資產中的占比可達20%；到2030年可以達到5155億元，占全球交易份額的24%。這個數字大致也超過了中國GDP占全球GDP的比重，意味著中國的數據產業規模在世界的比重，超過了中國GDP占世界GDP的比重，這表明中國的數據產業會走在世界的前列。

數據最終要實現跨境流動，我國相關的文件已經出臺。在就全面與進步跨太平洋伙伴關系協定（Comprehensive andProgressive Agreement for Trans-Pacific Partnership，簡稱CPTPP）進行談判時，有關數據治理和數據跨境流動的內容非常關鍵。麥肯錫的分析表明，在過去10年里數據跨境流動推動全球GDP增長了3%，2014年數據流動直接創造的價值達2.3萬億美元，此外從2009年到2018年，依靠數據跨境流動的經濟活動對全球GDP增長的總貢獻度達10%，可見數據的全球流動也是數據資本化的重要組成部分。

上海數據交易所數據顯示，到2025年，就全球整體數據交易市場規模而言，亞洲，特別是中國，占比較大，北美占比也比較高，到了2030年，北美和亞洲的占比將分別是48.1%和33.1%。中國數據的增長速度非常迅速，潛力巨大，原因在于中國是世界的數據大國，數據規模快速增長。預計到2025年，全球的數據總規模將達到175 澤字節（ZB），其中90 ZB來自物聯網設備，80%的數據是非結構化的，30%的數據在實時消耗中完成迭代。對中美進行比較，2018年中國的數據只有2.76 ZB，美國是6.9ZB，相當于中國的兩倍多，但到了2025年，預計中國的數據會達到48.6 ZB，美國只有30.6 ZB，中國將成為全球規模最大的數據大國。做出上述判斷有以下兩個原因：一是中國的人口數量眾多，中國人口超14億，其中近11億人上網，這是一個龐大的數據流量；二是中國的物聯網走在全球最前列，工信部一直在推動物聯網的發展，隨著物聯網的不斷發展，機器24小時不停地產生結構性數據，這是未來中國數據方面的重要優勢所在。

中國是數據大國，我們需要把中國的數據用好。從這個角度考慮，需要進一步構建數據的資本生態。需要發展計算技術的內生安全性和向善性，接著要將三權分置，對所有權進行定義，并將所有權、使用權、經營權和分配權進行分離，在這個過程中需要平衡隱私保護和共享使用之間的關系，在數據不動的情況下讓數據的價值流動起來。構建市場激勵機制和分配函數，這對學術和技術都形成挑戰。要建立數據領域的法律框架和監管框架，明確政府的作用和地位，參與全球數字資產的治理。

“數據二十條”和財政部的數據入表規定打開了數據發展的大門，接下來需要市場、各級政府根據國家政策采取行動，構建數據生態，推動越來越多的企業、數據進入數據市場，以市場為基礎設施推動整個數據產業，推動中國第四產業的發展走在世界前列，使得中國的核心競爭力能夠不斷得到提高和增強。

小結

當今時代數據資本非常關鍵，數據資本促使數據成為生產力和財富。我們正在離開信息時代，進入智能時代，整個物理世界、經濟和社會生活都在被數字化，以數據和AI為基礎的第四產業正在崛起。數據是未來一切經濟和社會活動的起點和終點。數據資本化是工業經濟走向數字經濟的重要轉折點。

數據資本化對人類的生活、工作、社會、思維都將帶來重大影響，它改變了市場與金錢，在這個過程中，金融資本可能將讓位于數據資本，數據市場會越來越和物理、金融市場疊加，最終使得整個市場變成數據市場。企業與金融將發生變化，企業產生的數據本身也具備金融屬性。數據資本化改變企業模式，產生新的產權和新的激勵機制。如果數據變成企業資本的組成部分，而且這些數據是市場化的，并不斷進行更新迭代，那么企業的運行機制及企業與市場的關系，就會發生根本性變化，企業決策將變得更加自動化和智能化，因此數據資產化會使得市場機制變得更加有效。數據的資本化使得數據能參與分配，成為個人、企業和社會未來最重要的財富，而且是不斷增長、持續回報的財富。

中國是數據大國，推動數據市場化對中國科技創新、經濟增長、財富增加、社會發展意義重大，我們需要迎接挑戰，繼續改革開放，推動數據資本化，讓數據成為資本和財富，助力中國經濟走向高收入發展階段，走向新世界的前沿。“數據二十條”和財政部發布的數據入表規定，對研究數據資本化帶來支持與觸動。數據資本化的大門已經開啟，這將是一個巨大的產業，是一個巨大的長潮與大浪。希望大家都可以參與到數據資本化和塑造新的第四產業的浪潮中來，成為贏家，推動國家經濟和科技進一步發展。

（朱民為中國國際經濟交流中心副理事長、國際貨幣基金組織原副總裁、中國人民銀行原副行長。本文根據作者在清華五道口在線大講堂聯合“未來已來——全球領袖論天下”系列講座中的主題演講“數據資本大時代”演講速記稿編輯整理而成。責任編輯/王茅）