习近平总书记指出，要“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用”，党的十九届四中全会首次明确数据可作为生产要素按贡献参与分配，《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》首次将数据与技术、人才、土地、资本等要素一起纳入改革范畴，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》、十九届五中全会等历次重要会议、文件都将数据要素作为重要内容，为加快数据要素市场发展提供了根本遵循、确定了目标、指明了方向。本文内容阐明数据要素价值化的必要性，可在推动政府现代化治理、分析洞察民生诉求和促进经济高质量发展等领域运用，展开讨论挖掘项目机会。
- 一、数据价值化与数据要素市场的概念
数据是对客观事物（如事实、事件、事物、过程或思想）的数字化记录或描述，是无序的、未经加工处理的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，也可以是离散的，如符号、文字。数据资源是能够参与社会生产经营活动、可以为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。区别数据与数据资源的依据主要在于数据是否具有使用价值。数据要素是参与到社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据资源。区别数据资源与数据要素的依据主要在于其是否产生了经济效益。
- （一）数据价值化概念
数据价值化是指以数据资源化为起点，经历数据资产化、数据资本化阶段，实现数据价值化的经济过程。
数据价值化重构生产要素体系，是数字经济发展的基础。生产要素是经济社会生产经营所需的各种资源。农业经济下，农业技术、劳动力、土地构成生产要素组合；工业经济下，工业技术、资本、劳动力、土地构成生产要素组合；数字经济下，数字技术、数据、资本、劳动力、土地构成生产要素组合。数据作为数字经济全新的、关键的生产要素，贯穿于数字经济发展的全部流程，与其他生产要素不断组合迭代，加速交叉融合，引发生产要素多领域、多维度、系统性、革命性群体突破。
一方面，价值化的数据要素将推动技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素发生深刻变革与优化重组，赋予数字经济强大发展动力。数据要素与传统生产要素相结合，催生出人工智能等“新技术”、金融科技等“新资本”、智能机器人等“新劳动力”、数字孪生等“新土地”，生产要素的新组合、新形态将为推动数字经济发展不断发挥放大、叠加、倍增效应。
另一方面，数据价值化直接驱动传统产业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。数据要素与传统产业广泛深度融合，乘数倍增效应凸显，对经济发展展现出巨大价值和潜能。
- （二）数据要素市场概念
数据要素市场是数据要素在交换或流通过程中形成的市场。要素是指构成事物的必要因素或系统的组成部分，生产要素是生产系统的组成部分，是维持企业生产经营活动所必须具备的基本因素，市场则包含两种含义，其一是交易场所，其二为交易行为的总称。数据要素市场既包括数据价值化过程中的交易关系或买卖关系，也包括这些数据交易的场所或领域。完善数据要素市场是建设统一开放、竞争有序市场体系的重要部分，是坚持和完善社会主义基本经济制度、加快完善社会主义市场经济体制的重要内容。深化数据要素市场化配置改革，促进数据要素自主有序流动，破除阻碍数据要素自由流动的体制机制障碍，推动数据要素配置依据市场规则、市场价格、市场竞争实现效益最大化和效率最优化，有利于进一步激发市场创造力和活力，贯彻新发展理念，最终形成数据要素价格市场决定、数据流动自主有序、数据资源配置高效公平的数据要素市场，推动数字经济发展质量变革、效率变革、动力变革。
- 二、数据价值化的现状和进展
- （一）数据资源化如日中天
数据资源化是数据价值化的首要阶段，包括数据采集、数据整理、数据聚合、数据分析等。数据采集是根据需要收集数据的过程，数据整理包括数据标注、清洗、脱敏、脱密、标准化、质量监控等，数据聚合包括数据传输、数据存储、数据集成汇聚等，数据分析是为各种决策提供支撑而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
- （二）数据资产化加速推进
数据资源化使种类丰富且内容庞杂的数据拥有了使用价值，发展潜力十分巨大。数据资产化，使具有使用价值的数据成为一种资产，在市场上进行流通交易，给拥有者或使用者带来经济利益。数据资产化是构建数据要素市场的关键与核心，包括数据权属的确定、数据资产的定价、数据的交易流通。
- （三）数据资本化点状探索
数据资本化阶段，数据被打包成金融产品进入资本市场，推动资本集聚，促进资源合理配置，发挥数据要素对经济社会发展的乘数效应，实现数据价值的深化。
数据资本化使数据由货币性资产向可增值的金融资产转化。其中，数据信贷融资可将数据货币价值迅速变现，获取企业再生产所需资金，数据证券化可将数据货币价值转换为权益价值。如，数据所有人将数据作为财产作价后，以出资入股的形式与其他形式的财产（如货币、实物、土地使用权等）结合，所有权人通过暂缓即时兑现数据价值获得部分股权，其本质是将数据的货币价值转换为股权价值。
数据资本化是融资者和投资人共同分享数据收益的过程。从融资者角度看，融资者在获得融资的同时也可保留数据自主权。在数据资本化后，发起人仍可保留和管理数据，因此，融资人在实现资金融通的同时，也可对进一步加工和应用数据，持续提升其价值。此外，数据资本化还可为融资者提供较高的融资杠杆，减少资金投入量，快速筹措资金。从投资者角度来看，数据资本化产品流动性较好，投资人无需考量发起人的经营状况，可直接投资高价值数据集合，若数据产品盈利，即可与融资人共享数据收益。
- 三、加快数据要素市场建设
随数据的价值化发展，我国数据要素市场格局逐渐明晰，正在形成包含数据交易主体、数据交易手段、数据交易中介、数据交易监管的四位一体市场格局。数据要素市场构建要求数据资产具备三个条件：可控制、可量化和可获益。可控制是指数据应有明确的产权归属，可量化是指数据资产的价值可以用某种数量指标或货币来衡量，可获益是数据资产能带来经济利益，具有交换价值与价值。尽管随数据资产化的加速推进，数据确权及定价有了一定的探索，但仍是数据要素市场发展的重点和难点。加快数据产权界定、建立数据定价机制是培育数据要素市场的关键。
- （一）数据交易主体
从供给端来看，数据交易主体由政府主导向社会多主体共建发展，即由政府指导类、数据服务商类、大型互联网企业三类主体共同参与。数据市场的另一端是数据的需求方，包括各类数据分析服务商和行业用户，尤其数据驱动型的公司对数据拥有强烈的需求。需求的数据涉及政府决策、公共服务、影视娱乐、交通物流、医疗健康、金融、零售、广告营销、农业、能源等领域。
| 需求主体 | 数据品种 | 核心数据类型 |
| 医药公司、医疗设备公司等 | 医疗数据 | 病历数据、就诊数据、药品流通 |
| 银行、小贷公司、互联网金融公司 | 金融数据 | 企业数据、个人数据、个体户数量 |
| 企业数据 | 中小微企业数据、外资企业数据等 | |
| 能源企业 | 能源数据 | 石油、天然气等所有相关的数据 |
| 车联网、汽车公司、汽车后市场 | 交通数据 | 停车场数据、车辆位置数据等 |
| 供应链相关企业 | 商品数据 | 电子标签数据、商品物流数据等 |
| 金融机构、汽车公司、消费品公司 | 消费数据 | 个人消费数据、个人征信数据等 |
| 教育类机构 | 教育数据 | 学习轨迹数据、教育消费数据 |
| 政府相关部门 | 社会数据 | 与社会管理、政府管理有关的数据 |
| 其他（如科研机构等） | 社交数据 | 与社交相关的所有数据 |
| 政府数据 | 政府统计数据，政府审批数据等 | |
| 电商数据 | 商品交易数据、商品流通数据等 |
- （二）数据交易手段
区块链技术作为数据交易手段被初步运用并逐渐普及。现有的数据交易手段利用API接口、数据包交易、EXID虚拟标识技术等方式。通过搭建基于区块链技术的平台，促进数据的交易流通。量子加密等技术的开发应用，解决数据交易流通中的安全保密问题，确保数据安全；区块链技术在数据交易流通中的应用，确保数据流通可信、透明、可追溯，解决数据交易流通中数据非授权复制和使用等问题，提高企业参与数据交易的积极性。
- （三）数据交易中介
随着数据交易市场的不断发展，第三方数据交易平台的市场定位出现综合化、服务化的趋势，数据交易中介由单一的居间服务商向数据资源综合服务商转型。数据交易中心建立初期，多做一些数据发现、供需撮合、计价清算等简单业务，随着数据交易中心不断创新，完善数据交易服务框架，服务内容多元化、综合化，出现包含数据清洗、数据加工整合、数据分析、数据可视化等数据资源综合服务商。
- （四）数据交易监管
现有的数据交易监管主要聚焦数据交易机制的建立与完善，从制度创新、资源融合共享、公共数据开放、应用创新、产业聚集、要素流通、交易监管等角度，规范数据交易行为，增强政府及行业的监督与管理。数据交易的监管主要依托政府，数据服务机构自律为辅助。
- （五）数据确权原则
数据确权使得数据资产具备可控制性，有利于加快数据要素的流通速度。通过确定数据产权，稳定数据持有者对未来数据使用权及收益权的预期，减少出现数据纠纷的风险，提高企业参与数据要素市场的积极性。数据确权加速数据流通，使有更高生产能力和资源禀赋的组织集中数据资源，生产效率较低的个人或组织转让数据以获得收益。
- （六）数据定价模型
从数据属性出发，我们构建了数据的“四因素定价模型”。数据价值是补偿价值和新增价值的和，补偿价值包含数据生命周期中所需固定资产投资成本、无形资产投资成本和管理成本。而新增价值代表企业数据投资利润，即数据给企业和社会带来的效益。
参考文献：中国信息通信研究院相关材料及其数据。