封面故事：數據空間與產業數據化發展

一、數據化將開辟改變未來全球格局的新空間

以大的時空尺度看待當今世界變化，人類進入數據空間，，而誰能把握好數據空間這個機遇，很可能決定全球大的格局走向。

最近，中國正在發生一系列與數據空間發展有關的改變。先是黨的二十屆三中全會將數據基礎設施與數字基礎設施分開，然后政府將數據產業與數字產業分開，接下來就是我們將要談的產業數據化不同于產業數字化的發展。

這一系列變化不是簡單的詞語變化，背后可能隱藏著對世界的改變，因為人類正從第二次浪潮的貨幣空間，轉向第三次浪潮的數據空間。而中國在拓展未來空間方面，正進行一次比哥倫布發現新大陸更大的探險。決勝負處，可能不在于人民幣國際化，而是產業數據化。

中國積極地推動數據基礎設施建設，數據產業發展和產業數據化發展并不主要是技術原因，如人工智能的驅動，更主要的是社會的原因。數據化在中國，有可能扮演緩解經濟社會矛盾的作用，進而在解決自身矛盾的過程中獲得新的戰略機遇。

中國當前存在一個與國際大循環戰略成相反鏡像的機會：從刺激過剩產能，轉向激活有效需求，實現與此前相反的總供求均衡。一個任何人都可以求證的政策信號，是黨的二十屆三中全會的一個“新”提法，準確說是恢復了一個原來的提_{al0y8TqZNSXEvW3iiOhwHg==}法，即“保證各種所有制經濟依法平等使用生產要素”[1]。

“平等使用生產要素”是一個機會公平信號。對產業數據化來說，這意味著需要也可以在各行各業廣泛開展實物固定資產的數字孿生與同功能數據資產的有償復用，打造具有全行業、全領域的技術與行業服務共享體系功能的流通基礎設施，使各所有制成分平等使用生產要素，消解資金難對中小微企業和個體經營者造成的向上流動的資源瓶頸，從而打破長期以來影響有效需求的關鍵瓶頸——居民要素收入與財產性收入提高上的瓶頸。

在產業升級所開放的服務化領域，拓展增值服務領域進入空間，以低收入階層無固定資產風險的創新、創業努力為付出，與大企業進行風險共擔合作，從而因承擔增值服務的經營風險而獲得高于資本比例的財產性收益和要素收益，以此為主擴大內需所急需的低收入階層的有效需求，形成與產能的均衡匹配，恢復總供求的動態平衡。其中，把解決社會不公，實現以人為本的“牛鼻子”，確定在以數據化緩解資金難上，以數據化的生產要素有償共享，實現黨的二十屆三中全會強調的“生產要素平等使用”。一方面抑制讓大企業和利益集團占有資金進而壟斷全社會低層向上流動的機會這種現象；另一方面放開進入與實體資產等功能的數據資源空間的機會，讓活勞動獲得數據資產用益權（非所有權人的剩余索取權），不勞二次分配和轉移支付，一舉解決共同富裕難題。

通過利用資產數據化可以進行實物資產功能替代的機遇，從中國經濟全局上，戰略性地優化資本與勞動的關系，讓資本與勞動同時向著以人為本方向調整，以不亞于先富的效率，推進共同富裕的實現。這才是數據化的主要背景。相比之下，人工智能對國家發展數據化的影響，是相當有限的。

中國一旦實現數據空間上的飛躍，本來是為了緩解自身經濟社會矛盾，但可能帶來一個意料之外的全球影響，即美元的真正衰落，同時也是第二次浪潮在全球的謝幕，美聯儲將會忽然失能。原因很簡單，如果各洲各國、各行各業都可以復用資本使用價值，那美聯儲量化寬松（印制資本的交換價值）還有誰需要呢？

貨幣時代將被數據時代所取代。這就是中國早早進入數據空間的深層原因。中國不需要貨幣戰爭，就可以和平發展。

二、數據空間為產業數據化帶來的新理念

本文給人們帶來的一個新知識在于，數據空間是一個“因為中國而更加世界”的概念。這不是美國人提出來的前衛概念，而是中國人提出的前衛概念。數據空間是由“數據場”所定義的未來空間。

近代以來，人類首先以“場”的視角看世界，是物理學中的量子場論。場論看世界，看到的最大不同，是場具有波粒二象性。此前，西方化的世界是原子論世界。場的空間與原子空間相比，多出了對世界的過程、行為、活動等“活”的方面的理解。

場適用于物理世界，但是否適合人類社會呢？

社會科學中的場論研究，始于1951年。那一年，庫爾特·盧因出版了Field Theory In Social Science（譯作《社會科學中的場論》）[2]，與自然科學中的場論（如量子場論）遙相呼應。事實上，物理學家出身的盧因最早提出場論概念是1917年，比1929年海森伯和泡利初步建立了量子場論的普遍形式[3]還早。

庫爾特·盧因的理論中最基本的結構是“場”。他認為，所有行為包括行動、思考、愿望、努力、評價、實現等，都被視為場在給定時間單位內的某種狀態的變化。他指出，如果一個值對應于勢力場（power field），任何值的變化都必須可以被視為一個依賴于整個勢力場的過程，包括社會、政治和個人權力場域情況[2]41。

這種思想具有顛覆性。因為迄今為止，包括美國人工智能界，從來沒有把數據空間想象為一個“場”。他們用以理解數據本質的，仍然是物質科學范式，只是一個適用于還原論的空間。中國首次提出數據空間的概念，則強調它不只是一個客觀物質世界，而是人的活動空間，是人作用于物的空間，是一個“實踐”的空間。

這個理解有著重大的現實意義。它強調應用對于系統的優先性，在這點上中國與美國有著非常大的不同。美國人總是覺得操作系統是樹根，應用是樹葉。中國人不擅長樹根，只擅長于樹葉，是舍本逐末。例如，美國人諷刺阿里巴巴的系統使用人海戰術，換個場景就要重新編譯定制。中國固然要在系統能力上追趕美國，至少不致被美國拉開太大距離。但另一方面，應用真的低人一頭嗎？

在這方面，中國人的思維很像胡塞爾看黑格爾。黑格爾動不動就談本質，談絕對。在胡塞爾看來，這些只是形而上的教條。胡塞爾的學說是現象學，認為現象比本質重要。換成中國人的成語，就是實事求是。如果把實事求是的“是”比喻成系統，“事”就是應用。中國人強調應用，不是沒來由的。在工業時代，技術領先的一直是英國；而利用技術應用賺錢的，則是美國，結果美國取代英國成了工業世界第一。

如今美國人搞起技術來，一門心思搞更快、更高、更強，就像開奧運會。中國要不要像辦奧運會那樣搞高科技呢？此時留了一個心眼。中國希望高科技更有用一些，要變成新質生產力才算數。新質生產力不是科技，而是科技轉化為產業、轉化為應用。套用美國超越英國成為世界第一的邏輯，就是把技術變成錢。中國不僅要把數據、科技變成錢，更要變成對人有用的東西。這就是數據空間概念把人置于物之上的意圖所在。這等于在跟美國說一種不同的語言，運用一種不同的思維。數據空間“因為中國而更加世界”，是因為數據空間這種“場”的邏輯，不光適用于中國，也適用于全人類，將來美國人也要回到這條路上來。

在現實中，以數據為紐帶連接“人-機-物”形成的“數據空間”，是數字技術體系發展的新載體。依托這一載體，數字經濟成為我國經濟發展中創新最活躍、增長速度最快、影響最廣泛的領域，不僅為經濟社會高質量發展注入強勁動能，而且在推進中國式現代化中發揮的作用日益顯著。

近年來，我國發布實施了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》[4]（簡稱“數據二十條”）《數字中國建設整體布局規劃》[5]《深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》[6]等一系列政策和重大工程。2023年，國家數據局正式成立，推出《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》[7]，對于統籌推動數字中國建設、數字經濟發展、數字社會建設、數據基礎設施建設、數據要素價值釋放具有里程碑意義，為推進經濟社會數字化轉型發展，加快發展數字經濟核心產業，全面深化數據要素市場化配置改革，促進數據優質供給和高效流通和充分應用，發展數據經濟，提供了新的契機。

《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》實質就是中國的第一個產業數據化計劃。在之后，很可能是數據空間的進一步行動計劃。中國將沿著這條路一直走下去。

如果非要探究“數據”與“數字”兩個詞，用在基礎設施、產業發展上有什么不同，最簡單明了的解釋在于：數字多指技術本身，而數據則被人為賦予“技術+應用”的意思。不必從字典上去咬文嚼字，要理解，中國想扭轉這個觀念，不是一天兩天了。從科技部解決產學研用脫節，到工信部將信息技術與產業應用一把抓，再到成立國家數據局落實“發揮數據要素作用”的指示，充分發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展，明擺著是要強調使用、利用、應用。

三、“數據要素×”是產業數據化的主要實施路徑

（一）資產復用是關鍵

產業數據化怎么搞？當然不能一刀切。要從各地實際出發，由淺入深地實踐。但這里想強調的是，事物發展總有其規律。如果要讓產業數據化在戰略上達到效果，也就是達到對中美競爭產生戰略性影響的強度，有一條路是必走不可的。這就是抓住資本，在數據的“資本論”上做文章。這一點往往是人們剛入門時容易忽略的。一說產業數據化，先想的只是技術應用這種“毛毛雨”，卻不去想資本替代這件更大的事。

數據化的規律與產業的規律，都離不開資本的規律，離開了就是小生產、小作坊的做法。將實體資本與數據資本，在發揮要素作用這一點上結合起來，形成孿生體、雙胞胎，才能真正實質性地推進數字經濟與實體經濟深度融合。可以說，不觸及資本這個靈魂，就達不到這里所說的“深度”。

國家發展改革委《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）提出了一種完全不同于美國人發展數據空間的思路，這就是“創造生產要素供給新方式”，指出要“大力推進實物生產資料數字化，促進生產資料共享，促進數據要素流通，引導增值開發應用，激活數字化對實物生產資料倍增作用，提升全要素生產率”[8]。

中美之間在資本上的理念不同在哪里呢？美國專注于做資本的交換價值的文章（量化寬松）；中國人專注的則是資本的使用價值。用“數據二十條”的話說，就是“促進數據使用價值復用與充分利用”。

注意，把這里的“促進數據使用價值復用”代入“促進數據資本使用價值復用”中，就完全符合了生產要素供給新方式的定義。

換句話說，未來人類的世界格局，可以簡化為兩臺資本印鈔機，美國專印虛的票子，中國則專印原來用票子買的東西（實的功能）。地球上的事，說簡單就這么簡單。

復用體現的是生產資料的直接拷貝復制。這意味著，金融的模式在數字時代可能發生翻天覆地的變化，生產資料的使用可以不經過中間媒介直接過到使用者手中，由此，復用這種生產資料供給新方式已經在開始扮演替代銀行信貸功能的角色。

“生產要素供給新方式”明確了復用的著力點在投資上，“平臺一次性固定資產投資，中小企業多次復用”，將實現虛實要素之間的投資替代。替代的結果，是在物質、能源、數據三大資源中，數據做乘法，物質、能源做除法。可以說，數據要素的乘法，與綠色和低碳的除法，是一體兩面的關系。一乘二除，同時體現了“數據要素×”的綠色效應與低碳效應，體現了中國式現代化的新質生產力和資源利用大格局。

以數據要素為主的新質生產力是數字時代的先進生產力。這種生產力的動能，將通過傳統產業的升級改造和新產業新業態的不斷涌現而釋放，“十五五”期間，“數據要素×”將賦能傳統產業、優勢產業、新興產業和未來產業，推動國民經濟加快形成現代化產業體系，實現高質量發展。

簡言之，復用可以解決大部分中小企業融資難問題。讓廣大中小企業可以不需要通過向銀行貸款購置生產資料、進行固定資產投入，而是這些生產資料可以直接通過復用（COPY）得來。數據要素復用，通過數字化的方式行使了同樣的生產資料功能。

（二）產業數據化要解決實際問題，并實質性解決問題

1. 要解決中小微企業融資難問題

通過產業數據化，要解決產業數字化解決不了的難題。這就是中小企業資金難問題。

金融與中小企業發展脫節，是我國經濟發展中長期存在的問題。中小企業占我國企業總數90%，長期以來，融資難是他們面對的頭號難題。

根據一項對我國小微經營者2024年二季度的調查顯示，小微經營者現金流平均可維持時間為2.8個月。融資需求擴張明顯但成本上漲；融資仍以滿足日常資金需求為主要目的，但償還已有債務的融資需求大幅上升。融資成本繼續增加，機構融資利率為8.3%，環比上升1.5個百分點[9]。

傳統的資金模式是先獲得資本的交換價值（M2），再置換為資本的使用價值（生產資料）。在銀行主要面向三大業務（大城市、大企業、大項目）的現實條件下，是否可以不經過M2，通過復用生產資料，面向中小企業直接發放呢？2014年以來電子商務發展的實踐，已充分證明了復用數字化生產資料可以大規模有效替代銀行貸款和固定資產投資[10]。

以產業數據化方式解決中小微企業資金問題，雖然可以采用數據信用擔保等方式來增加小微貸，但最直接的方式不是直接給貸款，而是提供他們用貸款所要獲得的資產功能，也就是推動“平臺+應用”這種生態化方式的普及與全面推廣。平臺要有動機、有激勵采用國家發展改革委所說的“平臺一次性固定資產投資，中小企業多次復用”方式，進行資本孿生替代，因為這種復用不構成競爭關系，而會形成統分結合雙層經營關系，既有利于平臺企業，也有利于增值型的中小微企業。采用這樣的做法推動產業數據化，對產業自身的要求，是推動原有產業業務向服務增值方向發展，如制造業服務化，讓中小企業在生產性服務業、增值性服務業中得到長足發展。

如果產業數據化能夠解決這個問題，就可以一舉兩得，把金融服務實體經濟的難題與中小微企業資金難的問題同時消弭于無形。

2. 要推動產業體系向服務化方向發展實現現代化

“數據要素×”可以衍生出多種多樣的行業應用形式與實現路徑。

“數據要素×”三年行動計劃以各行業各領域為重心推進應用，涵蓋了工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳等12個行業與領域，進行了全面的指導。需要注意的是，這里的“數據要素×金融服務”不是指辦數據交易所，而是對傳統的資金換資產的生產要素供給舊方式進行數據化改造與提升。

通過“數據要素×”推動產業數據化，不僅是讓產業原有業務用上數據，更重要的是延展出產業新的增值環節，特別是讓數據服務、信息服務在傳統產業業務的樹干上長出，讓老樹發出新芽。

以“數據要素×金融服務”為例。金融業一直以來認為自己在信息服務方面很發達，但細究起來，發達的只是金融信息服務，而不是非資金流信息方面的服務。而在數據要素市場化中的前店-后場機制中，后場中的場景化服務就不是金融信息服務，而是具體的行業信息服務、企業信息服務，是圍繞使用價值信息的服務。這些服務可以成為金融信息服務的增值服務，以其一對一、場景化的服務能力，伸長金融業的價值鏈，推動產業鏈金融的發展。

一旦各行各業以生產性服務業為方向發展產業數據化，在產業數據化中實現產業服務化，正如黃奇帆所指出的，至少應該讓生產性服務業占GDP比重從17%、18%上升到30%，實質性地將產業體系的現代化程度提高一大截。按照他的歸納，這些方向包括：一是產品和制造產品的工藝流程所需要的研究開發服務；二是各種產業鏈中的物流配送、戰略物資的平衡到位；三是產業鏈中的金融服務；四是企業準入，零部件產品質量的檢驗檢測等服務；五是綠色環保的保障服務；六是把產業鏈通過大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、移動互聯網等數字賦能推動傳統產業數字化的服務；七是各種產品包括原材料、零部件的線上線下采購、銷售、貿易、批發都屬于第七種生產性服務業；八是專利司法保障、品牌的推銷廣告等服務；九是產rH6e0diny3jklGpmtjftwPEQ2g647vQZr4kjMhkZCN8=品維修和更新升級等售后服務；十是整個產業鏈的外包服務。這些服務都離不開數據。從這個意義上可以說，應該讓數據化的故事在中國產業發展中成為一個服務化的故事。

參考文獻：

[1]中共中央關于進一步全面深化改革 推進中國式現代化的決定[EB/OL].（2024-07-21）[2024-09-06].https：//www.gov.cn/zhengce/202407/content_6963770.htm？sid_for_share=80113_2.

[2]庫爾特·盧因.社會科學中的場論（英文版）[M].北京：中國傳媒大學出版社，2016.

[3]沈葹.量子力學的光輝八十年（一）[J].世界科學，2006，（10）：2-7.

[4]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[EB/OL].（2022-12-02）[2024-09-20].https：//content-static.cctvnews.cctv.com/snow-book/index.html？item_id=14599592118315473803&toc_style_id=feeds_default.

[5]中共中央 國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》[EB/OL].（2023-02-27）[2024-09-20].https：//www.gov.cn/zhengce/2023-02/27/content_5743484.htm.

[6] 國家發展改革委，國家數據局，中央網信辦，等.關于深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見（發改數據〔2023〕1779號）[EB/OL].（2023-12-25）[2024-09-20].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202401/content_6924596.htm.

[7]國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（國數政策〔2023〕11號）[EB/OL].（2023-12-31）[2024-09-20].https：//mp.weixin.qq.com/s/utNOAXwc_NHEXQdNqMZo7A.

[8]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）[EB/OL].（2020-07-14）[2024-09-20].https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202007/t20200715_1233793.html.

[9]北京大學企業大數據研究中心，北京大學中國社會科學調查中心，螞蟻集團研究院，等.中國小微經營者調查2024年二季度報告暨2024年三季度中國小微經營者信心指數報告[EB/OL].（2024-08-17）[2024-09-20].https：//www.gsm.pku.edu.cn/2024Q2_zhongguoxiaoweijingyingzhediaochabaogao20240817.pdf.

[10]葉秀敏，姜奇平.生產要素供給新方式：數據資產有償共享機理研究[J].財經問題研究，2021，（12）：29-38.

作者簡介：于小麗，博士研究生，研究方向：數字經濟分配制度、國民經濟學；姜奇平，研究員，研究方向：數量經濟與技術經濟、互聯網產業經濟。