黨中央、國務院高度重視發展大數據，提升社會數據資源價值。習近平總書記明確提出“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”“發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用”。國務院于2015年發布《促進大數據發展行動綱要》，實施國家大數據戰略。黨的十九屆四中全會首次提出將數據作為生產要素參與分配，賦予數據新的使命。黨中央、國務院近期發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》和《關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見》進一步明確數據作為新型生產要素的基礎性和戰略性地位，要求激活數據資源價值。這些戰略部署為激發數據要素價值指明了方向、確定了目標、提出了根本遵循。
2 加快釋放數據要素價值意義重大
2.1 搶抓經濟形態轉變的歷史機遇 人類社會正加速邁入數字經濟時代，數據日漸成為繼土地、勞動力、資本、技術之后最活躍的關鍵生產要素，對經濟發展、社會治理、國家管理、人民生活產生重要影響。歷史發展經驗表明，生產要素在經濟社會發展中具有基礎性、先導性、全局性的重要影響，生產要素的結構和形態隨著經濟轉型而不斷變遷升級，關系著經濟增長的長期動力，影響著國家發展的未來前景。
鑒古知今，可以說誰率先在數據要素價值的發揮上領先一步，誰就掌握了發展數字經濟的關鍵因素和主導權。
2.2 推動產業轉型升級的現實需要當前，我國產業發展正面臨多重壓力，如勞動力等成本在不斷上升，制造業面臨高端回流、低端外遷的“雙重擠壓”挑戰日益嚴峻，逆全球化和新冠肺炎疫情沖擊著全球供應鏈。基于“要素紅利”之上的傳統產業發展方式變得越發不可持續，亟待轉型升級。加快激發數據要素價值，以數據為紐帶實現物理世界和信息世界的無縫連接，通過數據智能與行業機理的結合，實現全局性智能決策和資源動態優化配置，能夠極大地提升產業全要素生產率，為產業高質量發展開辟出新的路徑。
2.3 應對國際競爭挑戰的戰略抉擇數據成為寶貴的戰略資源和關鍵生產要素，對產業生產方式、運行模式、生態體系產生深遠影響。以美國、德國為代表的發達國家和地區加快出臺數據戰略，促進經濟發展向數據驅動型創新體系和發展模式轉變，旨在重塑優勢、搶占先機。以歐盟為例，2018年的《通用數據保護條例》、2020年2月的《歐盟數據戰略》等政策法規陸續出臺，其目的是打造歐盟單一數據市場，強化數據主權，提升企業競爭力，以期加速數字化轉型，在新一輪數字革命中后發制人。目前，這些政策法規的深遠影響正在逐步顯現。要把握全球格局未定的時間窗口，加快激發數據要素價值，壯大數字經濟，搶占未來競爭制高點。
3 激發數據要素價值的關鍵途徑
資源和要素是一組相互對應、相互關聯的范疇。生產要素是經濟學概念，有更加嚴格的要求。生產要素一定是一種資源，但不是所有的資源都可以稱之為生產要素。只有當一種資源具有通用性、全局性、價值性、流通性等多種屬性之后，才可以稱之為生產要素。隨著社會生產的不斷發展，新的生產要素進入生產過程，生產要素的結構方式也在發生變化。當前，公認的生產要素主要是土地、勞動力、資本、技術和數據。數據從戰略資源升級為生產要素，能夠發揮出對傳統要素的配置優化、投入替代、價值倍增的作用，從而全面激發對經濟社會價值創造的乘數效應。筆者認為，數據要素化包含資源化、資產化和資本化3個階段。
3.1 資源化是激發數據價值的基礎在不經過任何處理的情況下，現實中的數據常常是分散的、碎片化的，沒法直接利用以產生價值。對這些“原料”狀態的數據進行初步加工，最后形成可采、可見、互通、可信的高質量數據，就是數據資源化過程。其本質是提升數據質量的過程，也主要體現為技術產業過程。類比于土地，就是土地整理的過程；類比于勞動力，就是提升人力資本的過程；類比于資本，就是改善資本結構的過程。從技術產業維度看，數據的資源化過程要經歷數據采集、標注、集成、匯聚和標準化等過程。沒有經過資源化提升數據質量的過程，后續的一切都無法實現。
3.2 資產化是實現數據價值的核心數據承載了產業運行的規律、機理等，具有非常重要的潛在價值，但數據本身并不能產生價值。只有把數據與具體的業務融合，才能在引導業務效率改善中實現這些潛在價值，這個過程就是資產化。其本質就是數據驅動業務變革，實現數據價值的過程，更多體現為一個產業經濟過程。類比于勞動力，就是把勞動力組織起來，與生產工具、生產資料相結合的過程；類比于資本，就是把資本引入產業，轉換為能夠帶來價值增值的機器、設備、廠房、技術等過程。
數據資產化是數據價值創造過程中的一種質變，真正體現和實現了數據的價值。數據資產化還需要解決一些根本性的問題，如資產屬性、數據確權、數據價值評估等相關問題。
3.3 資本化是拓展數據價值的途徑數據應用不能局限于單個業務、單個企業或單個產業，否則數據就只是一種有用的資源和資產，而無法成為一種通用的關鍵生產要素。數據作為資本的價值需要在數據交易和流通中體現，因為當數據可以跨企業、跨產業在社會中有序流通，數據就能流向其可以產生最大價值的地方，繼而把對經濟社會的乘數效應推到最大[1]。因此，數據的資本化可以概括為通過數據交易、流通等活動實現數據要素的社會化配置的過程。這更多體現為一個經濟社會的過程，能夠極大地提升數據的使用價值和交換價值。
從資產到資本，是數據要素化過程中的一次“質的飛躍”，類比于資本，就是馬克思在資本論中所說的從商品到貨幣的“驚險一躍”[2]。數據資本化關乎數據價值的全面升級，是實現數據要素市場化配置的關鍵所在。
4 激發數據要素價值面臨的問題挑戰
數據要素價值的激發是一個新的時代命題，也是全球難題。當前，面臨的主要問題可以概括如下。
4.1 數據資源化難度高作為世界人口大國、經濟大國，我國數據資源極為豐富。在不久的將來，隨著5G、物聯網、人工智能等技術的加速應用，我國將成為全球數據量最大、數據種類最多的國家。在互聯網服務領域，數據資源豐富，但由于企業的技術局限、行業壁壘、產業發展等原因，數據質量參差不齊。在工業領域，數據資源化還面臨不少困難，直接原因包括：因企業信息化基礎差、設備接口不開放等造成數據采集不上來；企業數據底賬不清，不知道自己有哪些數據、分布在哪里，大部分工業數據處于“睡眠”狀態；因設備不互聯、通信協議不兼容等造成不同數據之間存在不匹配、不互認等數據孤島現象普遍，其背后的深層根源是關鍵設備和協議由國外巨頭所掌握；數據失真、失準及一致性差等因素導致數據匯聚質量不高等[3]。
4.2 數據資產化程度低在消費領域，數據應用于智能推薦、精準營銷、供應鏈金融等場景，給用戶和企業都帶來生產、生活效率的提升，但目前對數據應用集中在有限場景，應用深度不夠、應用廣度有待提升。在工業領域，只有部分領軍企業在數據應用上進行了深入探索，也取得了發展實效，但大量工業企業的數據應用仍然是單點的、局部的、低水平的。其基本原因包括：企業對數據不重視，“不想用”；數據分析的手段、人才等缺乏，“不會用”；對數據應用規律缺乏認識，數據應用投入大，“不敢用”等。
4.3 數據資本化進程慢數據流通交易、資產估價是數據資本化的前提，但目前還面臨多重問題，如數據的產權沒有得到明確的界定、數據流通的合法合規性仍未解決、數據定價和評估機制缺少等。這使得企業擔心在數據流通中無法獲得預期的收益，又失去了數據主權或控制權。根據工業互聯網產業聯盟于2020年3月開展的“工業大數據利用與管理”問卷調查統計結果顯示，在推進工業大數據共享流通時，有86%的企業表示最擔心泄露商業機密，有33%的企業擔心會失去數據的控制權從而破壞自身的信息不對稱優勢。
5 加快激發數據要素價值的對策建議
新生產要素的價值創造能力是無與倫比的，但也不是一蹴而就的。歷史上，每一種生產要素價值的全面激發都經歷了一個由局部到全局、由淺到深的長期歷史演進和發展過程。推動其向前發展的力量，既有技術創新的推動，也有制度變革的支撐，有時候甚至靠激烈的社會沖突來推進。例如，勞動力要素價值的釋放離不開健全的勞動力市場、完善的勞動保障等，而資本要素價值的釋放也離不開遍及全球的金融機構和金融市場。
作為一種新的生產要素，數據對經濟社會的放大、疊加、倍增價值已經顯現出來。國家已經做出了頂層設計，并正在加快落地實施，領軍企業也進行了前沿探索，樹立了榜樣。數據要素對經濟社會的價值巨大，但任務也更加艱巨，需要多方在各個方面進行長期而艱苦的努力。
一是推進數據高質量匯聚，加快數據資源化。組織開展數據資源調查“摸家底”、加快企業信息化“補課”，為全面采集打好基礎。推動工業設備數據接口開放、工業通信協議兼容化以及數據的高效互通。支持企業建設大數據平臺，加快多源異構數據的融合和匯聚。通過“全面采集、高效互通和高質量匯聚”，形成完整而貫通、高質量的數據鏈，加快推進數據資源化，為更好地支撐企業在整體層面、在產業鏈維度推動全局性數字化轉型奠定基礎。
二是全面深化數據融合應用，推動數據資產化。在需求端，組織開展大數據應用試點示范、大數據競賽等手段，引導企業加快數據在全流程中的應用，培育數據驅動的新模式、新業態，解決不想用、不敢用等問題。加快數據社會治理中的應用，以大數據為手段支撐政府精準施策、精準管理。在供給端，推動產學研加快合作，突破大數據關鍵共性技術，支持發展數據產品和服務體系，培育大數據解決方案供應商、向中小企業開放數據服務能力、培育應用生態等手段，降低企業數據應用的成本投入和專業壁壘，解決不會用、不敢用問題。供需雙向發力，共同推動數據的全面深度應用，加快數據資產化進程。
三是有序推進數據共享流通，拓展數據要素化。加快完善數據權屬，研究制定公平、開放、透明的數據交易規則。構建合理的數據資產價值評估模式和體系，加快發現數據合理的內在價值，為市場這只“無形的手”來指導數據定價奠定基礎。鼓勵相關單位加快數據的開放共享，提高數據資源價值創造的水平。支持優勢產業上下游企業開放數據，加強合作，共建安全可信的工業數據空間，建立互利共贏的共享機制。加快區塊鏈等技術在數據流通中的應用，為數據安全、有序流通提供新的技術方案。加強市場監管和行業自律，以科學合理的規則制度體系作為基本保障，激發數據市場活力，促進數據要素市場化配置。
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