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1、01數據要素化與數據要素市場體系構建研究50 人論壇委員研究成果匯編 二二四數據要素化與數據要素市場體系構建研究50 人論壇委員研究成果匯編 二二四01020102序言PROLOGUE當前，數字經濟已經成為引領科技革命和產業變革，帶動經濟增長的重要引擎，對各國經濟社會發展、全球治理體系、人類文明進程影響深遠。在我國，自黨的十九大以來，黨中央、國務院高度重視數字經濟發展，通過一系列政策文件給出了前瞻性的戰略部署。其中，將數據視為一種新型生產要素，更是一項重大的理論和制度創新。僅在2023年度，國家層面就聚集了促進數字經濟發展的三件事：一是在2022年底出臺的關于構建數據基礎制度，更好發揮數據要素

2、作用的意見（簡稱“數據20條”）在2023年正式試點。數據20條從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理四個方面為數據基礎制度構建和數據要素市場建設給出了指導意見，為推動數據要素有序流通與公平競爭，建設統一開放的數據要素市場打下了良好的基礎。二是2023年初出臺的數字中國建設整體布局規劃，明確把“夯實數據資源體系”作為數字中國建設的兩大基礎之一。三是國家數據局正式掛牌成立，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等，為我國數字經濟發展提供了組織保障。另外，2023年12月15日國家數據局發布了征求意見稿“數據要素”三年行動計劃（2

3、0242026年），2023年12月31日財政部印發了關于加強數據資產管理的指導意見。其中，后者明確指出要構建“市場主導、政府引導、多方共建”的數據資產治理模式，逐步建立完善數據資產管理制度，推進數據資產全過程管理以及合規化、標準化、增值化，不斷提升和豐富數據資產經濟價值和社會價值。這標志著我國數字經濟正逐步成為主要的經濟形態，數據要素正逐步成為主要的經濟要素。就全球而言，數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深，前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。當前，美國、歐盟、德國、日本、韓國等經濟發達國家，均是高度重視數字技術和數字經濟發展，紛紛出

4、臺了相關政策。另外，諸如元宇宙、數字孿生、ChatGPT等數字技術的創新性商業應用，也給數字經濟乃至全球經濟的發展與變革提供了新動能。為把握數字經濟發展趨勢和規律，做強做優做大我國數字經濟，培育數字經濟新產業、新業態和新模式，增強經濟發展新動能，構筑國家競爭新優勢，亟需建立一個數字經濟高端交流平臺。于是，CCF中國數字經濟50人論壇（以下簡稱“50人論壇”）應運而生。CCF中國數字經濟50人論壇是由中國計算機學會于2021年12月發起的數字經濟領域高端交流平臺。50人論壇由梅宏院士擔任主任委員，由曾任國務院副秘書長的江小涓教授擔任學術顧問，通過匯聚信息、經濟、管理、法律等眾多領域的頂級專家學者

5、，形成跨界、中立、有影響力的數字經濟咨詢研究能力，旨在向中央與地方的相關部門及行業機構提供客觀、獨立、科學的戰略發展建議，為我國數字經濟建設貢獻力量。目前，共有委員44人，其中包括李培根、高文、楊善林、柴洪峰、陳純、錢鋒、管曉宏、孫凝暉、王懷民、王堅、王耀南、陳松蹊、蔣昌俊等兩院院士14位，信息領域委員8位，經管和法律等領域委員12位，企業界委員10位。50人論壇成立至今，圍繞數據要素、數字資源體系、數據要素市場構建等數據經濟相關議題先后舉行了若干場次的學術活動，初步形成了獨特的運營模式，產出了一批智庫成果，具備了一定的政策和社會影響力。但是，如何構建數據要素市場體系，促進數據流通交易，激活數

6、據潛能，釋放數據要素價值，增強經濟發展新動能，依然是個國際性難題，尚處于探索階段。數據作為一種新型生產要素，與土地、資本、勞動力、技術等傳統的生成要素相比，極具獨特性：1）數據的獲得具有非競爭性，數據開發成本高，在使用中發揮價值，邊際成本遞減；2）數據的使用具有非排他性，也即非獨占性，數據可復制、可共享、可由多方同時使用；3）數據的源頭具有非稀缺性，萬物皆可數據化，數據可以快速海量積累，總量趨近無限，并且具有自我繁衍性；4）數據的價值具有非耗竭性，數據可重復使用、可組合、0304可再生，其價值可以通過不同視角加以探索和開發。這使得數據作為生產要素在涉及數據產權、流通交易和收益分配等方面，無法因

7、循既有的制度體系，甚至很難借鑒其他要素市場模式。因此，數據要素化既需要理論創新，也需要實踐探索。學術界需要充分認識和把握數據產權、流通、交易、使用、分配、治理、安全等基本規律，探索有利于數據安全保護、有效利用、合規流通的產權制度和市場體系，完善數據要素市場體制機制，形成與數字生產力相適應的新型生產關系。其實，數據要素化的提出，一方面表達了對數據作為戰略性資源的重視程度，另一方面也體現了需要結合數據要素的獨特性，將數據按照生產要素的運作方式來運營的思想。因此，數據要素化既需要理論創新，也需要實踐探索。為此，立足于50人論壇的宗旨，結合我國數字經濟發展戰略需求，圍繞著“數據要素化與數據要素市場構建

8、”這一主題，針對50人論壇委員近一年的相關研究成果匯編成冊，形成一部數據要素化與數據要素市場體系構建研究50人論壇委員研究成果匯編（簡稱：50人論壇委員研究成果匯編），以期為相關部門以及行業機構提供客觀、獨立、科學的發展戰略建議。50人論壇委員研究成果匯編由5部分組成：第1部分為數字經濟新興業態新模式，該部分匯編了中國科學院院士、CCF理事長、50人論壇主任委員梅宏，北京大學數字金融研究中心主任黃益平和國家信息中心大數據發展部主任于施洋的研究成果，重點論述了我國數字經濟發展戰略、數字經濟與高質量經濟發展的關系，以及數字經濟下數字中國建設的時代背景、建設需求和建設內容。第2部分為數據要素化思想和

9、方法，該部分匯編了中國科學院院士、CCF理事長、50人論壇主任委員梅宏，中國人民大學教授杜小勇，伏羲智庫創始人、中科院計算所研究員、清華大學互聯網治理研究中心主任李曉東，和中國電子黨組成員、副總經理陸志鵬的研究成果，針對數據要素的基本特征、數據要素化過程中需要解決的基本問題、數據資產化的路徑和方法等分別做了詳細地論述。第3部分為數據要素市場體系構建，該部分匯編了中國社科院信息化研究中心主任、互聯網周刊主編、中國社科院信息化研究中心主任、中國科學院互聯網周刊主編姜奇平，螞蟻集團研究院院長李振華，用友網絡董事長兼CEO王文京，以及北京大學法學院教授、博士生導師張守文的研究成果，從多個角度針對數據要

10、素市場構建做了系統性分析，如數據要素市場化的生態機制、多層次數據要素流通模式、企業數據要素化過程以及經濟法下的數字經濟發展問題等。第4部分為數據要素市場技術實現，該部分匯編了中國工程院院士、同濟大學電子與信息工程學院教授蔣昌俊，以及中科院計算所副所長、50人論壇秘書長程學旗的研究成果，分別從智能算力建設、智能算網構建和數據基礎引擎實踐等方面，深入分析了數據要素市場構建的技術需求，并詳細介紹了技術實現成果。第5部分為市場體系構建建言建策，該部分匯編了中國科學院院士、CCF理事長、50人論壇主任委員梅宏，統計學者、國家統計局原副局長許憲春，中國信息通信研究院院長、黨委副書記余曉暉，阿里云智能集團副

11、總裁安筱鵬，上海交通大學文科資深教授、中國法與社會研究院院長季衛東，中國電子黨組成員、副總經理陸志鵬，國家電網有限公司信息通信分公司總經理、黨委副書記吳杏平，以及伏羲智庫創始人、中科院計算所研究員、清華大學互聯網治理研究中心主任李曉東的研究成果，從多方面為數據要素化和數據要素市場生態體系構建通過了獨到見解，提出了極具建設性的建議。50人論壇委員研究成果匯編編撰工作組由50人論壇工作委員會負責，工作委員會由梅宏、程學旗、杜小勇等多位委員組成，負責結構設計、編撰指導，以及審核定稿等工作。本部50人論壇委員研究成果匯編雖多次修改，但書中肯定存在不足之處，撰寫組織工作也有欠缺之處，希望產業界和學術界的

12、專家學者和廣大讀者提出批評和建議，共同我國推動數據要素化與數據要素市場體系構建研究和產業實踐工作。06目錄CATALOG序言01結束語1030623345866第1部分 數字經濟新業態新模式大數據與數字經濟數字經濟與高質量經濟發展以激發數據要素潛能助力數字中國建設迎接數字文明??？梅 宏黃益平于施洋梅 宏07121720梅 宏杜小勇李曉東陸志鵬24273032姜奇平李振華等王文京張守文35434751梅 宏許憲春余曉暉安曉鵬梅 宏季衛東陸志鵬吳杏平李曉東6768747786919597101蔣昌俊程學旗5963第2部分 數據要素化思想和方法不能把數字經濟窄化為互聯網經濟對數據要素的幾點認識加快數

13、據從資源向資產轉變數據資產化路徑的思考與探索第3部分 數據要素市場體系構建數據要素市場化的生態機制與模式探索多層次多樣化的數據要素流通路徑，加快數據要素市場構建加速企業數智化進程，助推數據要素市場化建設充分發揮經濟法對數字經濟發展的促進作用第4部分 數據要素市場技術實現智能算網系統是未來數字經濟的核心引擎大數據分析基礎引擎建設與實踐第5部分 市場體系構建建言獻策發展數字經濟需筑牢“三大基石”數字經濟發展給政府統計帶來的挑戰加快提升數字中國建設的整體性、系統性、協同性數字化轉型的四個基本問題加快推進各行業數字化轉型，提高傳統產業綠色發展水平數字化社會的治理與法律破解數據要素化治理難題，探索數據安

14、全流通新路徑提升網絡數據安全水平 進一步夯實安全防線關于加強我國數字領域人才培養的建議01數字經濟新業態新模式數字經濟是以新一代信息技術和產業為依托，繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態。習近平總書記在主持中共中央政治局第三十四次集體學習時強調：我們要站在統籌中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局的高度，統籌國內國際兩個大局、發展安全兩件大事，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業、新業態、新模式，不斷做強做優做大我國數字經濟。為深入認識數字經濟及其在我國經濟社會發展中促進作用，該部分匯集了50人論壇委員的4項研究成果，主

15、要論述數字經濟的基本概念，數字經濟的發展脈略，數字經濟對我國高質量發展的貢獻，數字經濟下的新業態新模式，以及數字經濟對數字中國建設的驅動力等。相應的研究成果分別是中國科學院院士、CCF理事長梅宏的大數據與數字經濟和迎接數字文明??？，北京大學國家發展研究院副院長，北京大學數字金融研究中心主任黃益平的數字經濟與高質量經濟發展，以及國家信息中心大數據發展部主任，兼任國家信息中心數字中國研究院院長于施洋的以激發數據要素潛能助力數字中國建設。其中，大數據與數字經濟一文系統地論述了數字經濟的來源，數字經濟的內涵和外延，數字經濟發展的現狀和趨勢，數字經濟發展面臨的挑戰，以及對我國數字經濟發展的若干思考，并鼓

16、勵在有條件的地區開展數據要素化的探索性實踐，鼓勵數據運營領域新業態的嘗試，以市場化方式推進數據要素市場培育。數字經濟與高質量經濟發展一文全面分析了什么是數字經濟，數字經濟為何會給社會經濟生活帶來巨大的變化，又會產生怎樣的問題；并且辨析了數字經濟和高質量發展之間的關系，最后深入探討了數字經濟在提升效率、改善共享、促進綠色的關鍵作用，對高質量經濟發展的支撐。以激發數據要素潛能助力數字中國建設一文深刻分析了數據作為生產要素對數字中國建設的重大戰略意義，以及數據產權制度創新對數字中國潛能的激發、數據要素供給側改革對提升數字中國發展水平的影響力等。迎接數字文明??？一文從社會經濟形態和生活方式等大縱深視角

17、，論述了計算技術及互聯網發展對人類社會的深刻改變，數字經濟、數字化轉型對人類社會生產發展的推動。0708大數據與數字經濟1第1篇梅 宏中國科學院院士，CCF理事長，50人論壇主任委員近年來，數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。在十九屆中央政治局第三十四次集體學習時，習近平總書記對發展數字經濟的重大意義、數字經濟的發展趨勢和規律，以及推動我國數字經濟健康發展的戰略舉措作出重要論述，為我國數字經濟發展指明了前進方向、注入了強大動力。一、大數據開啟信息化新階段，催生數字經濟人類社會發展的歷史經驗表明，每一次

18、經濟形態的重大變革，往往催生并依賴新的生產要素。正如勞動力和土地是農業經濟時代主要的生產要素，資本和技術是工業經濟時代重要的生產要素，進入數字經濟時代，數據正逐漸成為驅動經濟社會發展的新的生產要素?！按髷祿弊鳛橐环N概念和思潮由計算領域發端，之后逐漸延伸到科學和商業領域。近10年來，大數據相關技術、產品、應用和標準快速發展，逐漸形成了覆蓋數據基礎設施、數據分析、數據應用、數據資源、開源平臺與工具等板塊的大數據產業格局，歷經從基礎技術和基礎設施、分析方法與技術、行業領域應用、大數據治理到數據生態體系的變遷。大數據提供了一種人類認識復雜系統的新思維和新手段。理論上來講，在足夠小的時間和空間尺度上對

19、現實世界數字化，可以構造現實世界的一個數字虛擬映像，該映像承載了現實世界的運行規律。在給定充足計算能力和高效數據分析方法的前提下，對這個數字映像的深度分析，將有可能理解和發現現實復雜系統的運行行為、狀態和規律。大數據為人類提供了全新的思維方式和探知客觀規律、改造自然和社會的新手段，這也是其引發經濟社會變革最根本性的原因。大數據是信息技術發展的必然產物。信息化經歷了兩次高速發展浪潮，第一次是始于20世紀80年代，隨個人計算機大規模普及應用所帶來的以單機應用為主要特征的數字化（信息化1.0）。第二次是始于20世紀90年代中期，隨互聯網大規模商用進程所推動的以聯網應用為主要特征的網絡化（信息化2.0

20、）。當前，我們正進入以數據的深度挖掘和融合應用為主要特征的智能化階段（信息化3.0）。在“人機物”三元融合的大背景下，以“萬物均需互聯、一切皆可編程”為目標，數字化、網絡化和智能化呈融合發展新態勢。信息化新階段開啟的另一個重要表征是信息技術開始從助力社會經濟發展的輔助工具向引領社會經濟發展的核心引擎轉變，進而催生一種新的經濟范式“數字經濟”。經過幾十年積累和儲備，數據資源大規模聚集，奠定了數字經濟發展的堅實基礎。二、數字經濟的內涵和外延“數字經濟”一詞最早出現于20世紀90年代，因美國學者唐泰普斯科特（Don Tapscott）1996年出版的數字經濟：網絡智能時代的前景與風險一書而開始受到關

21、注，該書描述了互聯網將如何改變世界各類事務的運行模式并引發若干新的經濟形式和活動。2002年，美國學者金范秀（Beomsoo Kim）將數字經濟定義為一種特殊的經濟形態，其本質為“商品和服務以信息化形式進行交易”?？梢钥闯?，這個詞早期主要用于描述互聯網對商業行為所帶來的影響，此外，當時的信息技術對經濟的影響尚未具備顛覆性，只是提質增效的助手工具，數字經濟一詞還屬于未來學家關注探討的對象。隨著信息技術的不斷發展與深度應用，社會經濟數字化程度不斷提升，特別是大數據時代的到來，數字經濟一詞的內涵和外延發生了重要變化。當前廣泛認可的數字經濟定義源自2016年9月二十國集團領導人杭州峰會通過的二十國集團

22、數字經濟發展與合作倡議，即數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。通常把數字經濟分為數字產業化和產業數字化兩方面。數字產業化指信息技術產業的發展，包括電子信息制造業、軟件和信息服務業、信息通信業等數字相關產業；產業數字化指以新一代信息技術為支撐，傳統產業及其產業鏈上下游全要素的數字化改造，通過與信息技術的深度融合，實現賦值、賦能。從外延看，經濟發展離不開社會發展，社會的數字化無疑是數字經濟發展的土壤，數字政府、數字社會、數字治理體系建設等構成了數字經濟發展的環境，同時，數字

23、基礎設施建設以及傳統物理基礎設施的數字化奠定數字經濟發展的基礎。數字經濟呈現三個重要特征：一是信息化引領。信息技術深度滲入各個行業，促成其數字化并積累大量數據資源，進而通過網絡平臺實現共享和匯聚，通過挖掘數據、萃取知識和凝練智慧，又使行業變得更加智能。二是開放化融合。通過數據的開放、共享與流動，促進組織內各部門間、價值鏈上各企業間、甚至跨價值鏈跨行業的不同組織間開展大規模協作和跨界融合，實現價值鏈的優化與重組。三是泛在化普惠。無處不在的信息基礎設施、按需服務的云模式和各種商貿、金融等服務平臺降低了參與經濟活動的門檻，使得數字經濟出現“人人參與、共建共享”的普惠格局。三、數字經濟發展的現狀和趨勢

24、世界各國高度重視發展大數據和數字經濟，紛紛出臺相關政策。美國是最早布局數字經濟的國家，1998年起美國商務部就發布了浮現中的數字經濟系列報告，近年來又先后發布了美國數字經濟議程、美國全球數字經濟大戰略等，將發展大數據和數字經濟作為實現繁榮和保持競爭力的關鍵。歐盟2014年提出數據價值鏈戰略計劃，推動圍繞大數據的創新，培育數據生態系統；其后又推出歐洲工業數字化戰略、歐盟人工智能戰略等規劃，2021年3月歐盟發布了2030數字化指南：實現數字十年的歐洲路徑綱要文件，涵蓋了歐盟到2030年實現數字化轉型的愿景、目標和途徑。日本自2013年開始，每年制定科學技術創新綜合戰略，從“智能化、系統化、全球化

25、”視角推動科技創新。俄羅斯2017年將數字經濟列入俄聯邦20182025年主要戰略發展方向目錄，并編制完成俄聯邦數字經濟規劃。2021年，俄羅斯數字金融資產法正式生效。我國于2015年黨的十八屆五中全會將大數據上升為國家戰略，從2017年第一次提出“促進數字經濟加快發展”，到2022年將“促進數字經濟發展”單獨成段，再到2023年“大力發展數字經濟”，政府工作報告對“數字經濟”的表述不斷強化，釋放大力發展數字經濟的積極政策信號。中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要“十四五”數字經濟發展規劃數字中國建設中國數字經濟發展研究報告(2023年)整體布局規劃相繼出臺

26、，構成我國發展數字經濟的頂層設計體系。全球數字經濟發展迅猛。據中國信息通信研究院數據，2022年，美國、中國、德國、日本、韓國等5個世界主要國家的數字經濟規模達到31萬億美元，數字經濟占國內生產總值比重達58%，提升約11個百分點；2022年數字經濟規模同比增長7.6，高于國內生產總值增速5.4個百分點。產業數字化仍然是數字經濟發展的主引擎，占數字經濟比重為86.4%。從規?？?，美國、中國數字經濟持續快速增長，數字經濟規模分別增加6.5萬億、4.1萬億美元；中國數字經濟年均復合增長14.2，是同期美中德日韓5國數字經濟總體年均復合增速的1.6倍。德國產業數字化占數字經濟比重連續多年高于美中日韓

27、4國，2022年達到92.1。1 梅宏，大數據與數字經濟,求是2022-020910可以預期，數字經濟在未來較長一段時間都將保持快速增長，并呈現如下趨勢：在基礎設施方面，以互聯網為核心的新一代信息技術正逐步演化為人類社會經濟活動的基礎設施，并將對原有的物理基礎設施完成深度信息化改造，從而極大突破溝通和協作的時空約束，推動新經濟模式快速發展。在行業產業方面，數字化轉型成為必然選擇，將從消費和服務領域向制造業領域推進，各業態圍繞信息化主線深度協作、融合，完成自身轉型、提升變革，并不斷催生新業態，同時也使一些傳統業態走向消亡。在此過程中，將勞動、土地、資本、技術、管理、知識等各類要素數字化并數據化，

28、對提高生產效率發揮乘數倍增作用，形成新型數據生產力。在治理體系方面，數字經濟發展對政府監管體系以及國際治理體系帶來諸多挑戰。未來10年將是全球治理體系深刻重塑的10年。二十國集團將“數字治理框架”分為兩個主要部分：一是促進互聯互通，二是建立全球治理制度和規范。2021年10月，聯合國貿易和發展會議發布的2021年數字經濟報告稱，當前，數據驅動的數字經濟表現出極大不平衡，呼吁采取新的全球數據治理框架，以應對全球數據治理的挑戰。數字治理體系構建已然提上日程。四、數字經濟發展面臨的挑戰數字經濟已成為當前最具活力和創新力、輻射最廣泛的經濟形態，同時也帶來諸多挑戰。第一，對數據要素的認識不足導致數據要素

29、市場培育面臨挑戰。數據要素作為一種新型生產要素，可從兩個視角來認識：一是本體論視角，數據本身蘊含很多信息、知識、規律甚至智慧，蘊含著價值；二是方法論視角，數據成為其他生產要素的數字空間“孿生”，從而實現賦值、賦能。數據要素具有獲得的非競爭性、使用的非排他性、價值的非耗竭性、源頭的非稀缺性等獨有特征，能夠通過對其他生產要素的數據化提升效能。目前，數據要素化面臨著諸多挑戰：數據的資產地位尚未確立，數據確權難題尚待破解，數據共享流通障礙重重，數據安全和隱私保護體系尚不健全等。數據要素市場培育是一項綜合性系統工程，需統籌規劃、強化創新、穩步推進。第二，現行國際治理體系面臨著數字化轉型帶來的巨大挑戰。數

30、字治理是在數字化轉型背景下，以數字化的世界為對象，以構建融合信息技術與多元主體參與的開放多元的新型治理模式、機制和規則為目的，涵蓋國家、社會、機構、個體以及數字技術、數據治理的復雜系統工程。數字治理包含兩方面含義：一是數字化的治理，以數字化轉型為背景，采取有效戰略和措施保證數字化轉型的實施效果和價值最大化；二是治理的數字化，利用信息技術平臺、工具等對現行治理體系實施數字化轉型。當前，數字治理體系構建面臨著諸多挑戰。例如，針對互聯網公司壟斷的監管能力亟須加強，數字平臺的快速發展逐步形成了“一家獨大”、“贏者通吃”的市場格局，帶來了市場壟斷、稅收侵蝕、數據安全等問題，難以沿用傳統反壟斷規則對其進行

31、監管；針對新興技術的管控能力亟須提升，各類新興數字技術發展迅猛，各類威脅從虛擬網絡空間向現實物理世界蔓延擴散，經濟社會面臨著前所未有的風險與安全挑戰。其他諸如網絡輿情的管理失控、金融數字業務的無序擴張、大數據和人工智能技術應用導致的倫理問題等，均已成為必須面對和解決的重要問題。第三，作為數字經濟的核心動能與基礎設施，信息技術的發展面臨著諸多挑戰。信息技術底層硬件一直按摩爾定律發展，成就舉世矚目，但是，其基礎理論和馮諾依曼體系結構并未發生本質性變化。計算系統的漸進式發展模式所帶來的數據處理能力的線性提升，已遠遠落后于數據的指數級增長，可以預判，隨著時間推移，數據處理需求與能力之間的剪刀差還將不斷

32、擴大。據統計，受限于計算能力不足，已獲取數據的平均留存率僅為2%，大量數據從未被處理和利用即被丟棄?；仡欉^去10年，大數據管理與處理技術、大數據分析方法和大數據治理技術取得了長足進步，但究其實質而言，都是在現有通用技術體系上，面向大數據需求，通過軟件技術進行的調整和優化。這種技術發展模式面臨一系列重大挑戰，如數據模型獨立，數據難以關聯共享；負載類型不同、冷熱數據不同，難以優化調度不同硬件資源；以計算為中心的數據處理模式，常常需要執行海量數據“搬家”操作，導致性能瓶頸等。在大數據應用需求驅動下，計算技術體系有必要進行重構，以數據為中心的新型大數據系統技術成為重要方向，信息技術體系將從“計算為中心

33、”向“數據為中心”轉型，新的基礎理論和核心技術問題仍有待探索和破解。五、對我國數字經濟發展的若干思考自2015年實施“國家大數據戰略”以來，我國推進數字經濟發展和數字化轉型的政策不斷深化和落地。國務院印發促進大數據發展行動綱要；國家發展改革委、工信部、中央網信辦聯合批復貴州、上海、京津冀、珠三角等8個大數據綜合試驗區；各省市積極推進數字經濟發展，到2020年底已出臺數字經濟發展行動計劃、產業規劃等60余項。我國數字經濟發展迅猛，新產品、新業態、新模式層出不窮，成為驅動中國經濟發展的新引擎。習近平總書記指出，“信息化為中華民族帶來了千載難逢的機遇”；“發展數字經濟意義重大，是把握新一輪科技革命和

34、產業變革新機遇的戰略選擇”。我們要牢牢把握機遇，積極應對挑戰，克服發展障礙，推進數字經濟繁榮發展。加快數據要素市場培育，激活數據要素潛能。我國已經正式實施數據安全法和個人信息保護法，為數字經濟發展提供了底線保障。為加快數據要素市場培育，還需進一步研究推進數據確權、交易流通、跨境流動等相關制度法規制修訂工作，厘清政府、行業、組織等多方在數據要素市場中的權責邊界。同時加強理論研究和技術研發，為數據確權、互操作、共享流通、數據安全、隱私保護等提供有效技術支撐。當前，打破信息孤島、盤活數據存量是一項緊迫任務，特別是在政務數據領域，應邏輯互聯先行，物理集中跟進，完善數據注冊、分類分級、質量保障等管理制度

35、和標準規范，在一定層級上構建物理分散、邏輯統一、管控可信、標準一致的政務數據資源共享交換體系，在不改變現有信息系統與數據資源所有權及管理格局的前提下，明晰責權利，確保數據資源高效共享和利用。鼓勵在有條件的地區開展數據要素化的探索性實踐，鼓勵數據運營加工的新業態嘗試，以市場化方式推進數據要素市場培育。推進各行各業的數字化轉型。習近平總書記指出，數字經濟具有高創新性、強滲透性、廣覆蓋性，不僅是新的經濟增長點，而且是改造提升傳統產業的支點，可以成為構建現代化經濟體系的重要引擎。當前，信息技術已從助力其他行業提質增效的“工具、助手”角色，轉向“主導、引領”角色，深入滲透各個行業，對其生產模式、組織方式

36、和產業形態造成顛覆性影響。然而，面對數字化轉型的要求，一些企業卻存在“不想、不敢、不會”的“三不”現象?！安幌搿笔青笥趥鹘y觀念和路徑依賴，對新技術應用持抵觸情緒；“不敢”是面對轉型可能帶來的陣痛期和風險，不敢率先探索，就地觀望、躊躇徘徊；“不會”則是缺少方法、技術和人才，以及成功經驗和路徑。轉型發展必然會面臨觀念、制度、管理、技術、人才等方面的挑戰，其中觀念上的轉變最為核心和關鍵，而人才供給則是根本保障。數字化轉型并非通過信息技術和工具的簡單疊加便可完成，需深度理解“數字化轉型、網絡化重構、智能化提升”的內涵并系統規劃；需要從國家、高?？蒲性核?、企業、社會等多層面，打造適應數字化轉型需求的數字

37、化人才培養體系，為未來數十年的轉型發展儲備合格人才。完善數字治理體系。習近平總書記指出，要完善數字經濟治理體系，健全法律法規和政策制度，完善體制機制，提高我國數字經濟治理體系和治理能力現代化水平。傳統的治理體系、機制與規則難以適應數字化發展1112所帶來的變革，無法有效解決數字平臺崛起所帶來的市場壟斷、稅收侵蝕、安全隱私、倫理道德等問題，需盡快構建數字治理體系，數字經濟治理無疑是其核心內容之一。數字治理體系的構建是一個長期迭代過程，其中，數據治理體系的構建要先行。數據治理體系建設涉及國家、行業和組織三個層次，包含數據的資產地位確立、管理體制機制、共享與開放、安全與隱私保護等內容，需要從制度法規

38、、標準規范、應用實踐和支撐技術等方面多管齊下，提供支撐。當前國際數字治理體系尚處探索期，既有全球性多邊機制，也有區域性或雙邊機制，更有私營平臺企業的事實性規則。由于各國數字治理關注重點不同、發展程度有差異，未來全球數字治理體系將呈現面向關注點差異的、多元化層次化的、多機制共存的格局。構建“開放創新”、“互惠互利”的全球合作伙伴關系。開放創新的本質是從封閉的“機械化思維”到開放的“計算思維”、“互聯網思維”和“大數據思維”，從“零和博弈”到“協作共贏”。徹底改變了全球軟件產業格局的開源軟件，是技術領域開放創新最早最成功的實踐。面對數字經濟領域的新形勢新任務，需建立互惠互利合作方式，積極推動國際合

39、作并籌劃布局跨國數據共享機制與合規的數據跨境流動機制，與其他國家一起分享數字經濟的紅利，使我國獲得更多發展機遇和更大發展空間。開展大數據核心關鍵技術的研發與應用。習近平總書記強調，要加強關鍵核心技術攻關，牽住數字關鍵核心技術自主創新這個“牛鼻子”，把發展數字經濟自主權牢牢掌握在自己手中。當前，我國仍面臨著大數據核心技術受制于人的困境，高端芯片、操作系統、工業設計軟件等均是我國被“卡脖子”的短板，需要堅定不移走自主創新之路，加大力度解決自主可控問題。同時，應針對“人機物”三元融合的萬物智能互聯時代帶來的新需求，把握前沿發展趨勢，研發引領性技術，鍛造我國的技術長板。核心關鍵技術大都具有投入高、耗時

40、長、難度大的特點，必須形成科學的管理體制機制，按照創新發展規律、科技管理規律、人才成長規律辦事，加強創新資源統籌，優化資源配置，努力取得實質性突破，保障數字經濟安全發展。數字經濟與高質量經濟發展2第2篇黃益平北京大學國家發展研究院副院長，北京大學數字金融研究中心主任關于數字經濟與高質量經濟發展的討論，主要涉及兩個方面的問題：第一，首先要回答什么是數字經濟？數字經濟為何會給經濟生活帶來巨大的變化，可能會有哪些正面的變化，又可能產生一些什么樣的問題；第二，數字經濟和高質量發展之間到底是什么關系？數字經濟是否有利于提升效率、改善共享、促進綠色，從而支持實現高質量經濟發展。一、中國的數字經濟概覽 數字

41、經濟已成為日常生活中的常見概念。1994年我國接入互聯網，之后一批互聯網公司如雨后春筍般涌現，今天的許多知名公司中有相當部分是在那段時期成立的。我國的數字經濟起步較早，與美國大互聯網公司相比不算太晚，這很難得。而且早年成立的一部分企業很快就發展成中國甚至世界的頭部企業。一般而言，判斷數字經濟發展，可以用一些量化指標，比如數字經濟的規模、市場滲透率、從業人數、獨角獸公司數量等。其中獨角獸公司指創立不到十年、市值已經超過10億美金但的未上市公司。從上面這幾個指標看，全世界數字經濟發展最好的就是美國和中國。中國作為一個發展中國家，數字經濟發展穩居世界第二，這是一個非常了不起的成就。在研究中國數字經濟

42、時經常聽到“大而不強”一詞，意思是數字經濟規模做得很大，但一些關鍵領域的原創性不強，技術水平不夠領先。這一判斷應該說是比較準確的。但如何看待“大而不強”這個現象，可以有不同的解讀。目前我國的人均GDP僅為13000美元左右，相比1978年人均150美元的水平已經出現了飛躍，但距離發達國家5-6萬美元的人均GDP仍有巨大落差。因此，我國數字經濟發展中技術領先程度不高，其實也很正常，與我國目前的經濟發展水平是吻合的。二、中國的數字經濟為何能快速發展中國作為一個發展中國家，數字經濟能在短時間內做到全球第二，主要是趕上了第四次工業革命技術創新的潮流。數字經濟用到的一些技術，比如區塊鏈、云計算、大數據、

43、人工智能等，都是第四次工業革命中產生的新技術，運用到數字經濟當中則變成數字經濟的不同形態。這一點特別令人振奮。數字經濟的繁榮發展意味著我國一直在緊追第四次工業革命的前沿，不斷前進。有些技術或許并非原創，但新技術一出現就能為我所用。有一些國內公司做出的應用軟件完全不比國外的差，甚至更好。還有一些公司的產品在海外也大受歡迎。前三次工業革命興起時，我國距離世界科技前沿非常遙遠，相關技術傳到中國時，科技革命的浪潮已經過去很久。這一次實現了歷史性的轉變，從遠離前沿變成了緊追前沿。如果要看轉變的原因，當然起碼部分是因為我國經濟的發展水平已經大大提高，所以有了消化、應用新技術的能力。但處于相似發展水平的國家

44、很多，為什么我國的數字經濟做得更好，可能有兩條關鍵性的原因，一是有效市場，二是有為政府。先說有為政府。有為政府發揮重要作用，因為一個好的經濟在啟動的時候需要很多基本條件。比如市場化改革，這也是我國政府在這四十幾年時間里做的最重要的工作，最后得以形成市場機制。再比如很多基礎設施的投資，適度超前的數字基礎設施建設。還有很重要的一條，教育發展。過去幾十年，中國培養了1億多理工科人才，都能在技術方面推動數字經濟的發展。簡單地2 黃益平：數字經濟與高質量經濟發展.新經濟學家.2023-08-011314說，就是有位政府為數字經濟發展創造了很多有利的軟硬件條件。再說有效市場。數字經濟能在中國做大并相對領先

45、，主要是市場化改革的結果。今天這些知名的、在國內外有影響力的數字經濟企業，無一例外都是民營企業。這些企業最初都是一個或幾個年輕人有了創新的想法，然后想辦法落地。想法能落地，說明想法好，管理者能力強，更重要的是說明我國的市場機制在發揮作用。雖然經濟學者對市場機制有很多批評，但一家民營企業在5-10年內就能發展成在全國甚至全世界都有影響力的企業，這說明我國市場配置資源、支持創新是有效果的。事實上，美國有成功的“美國夢”的樣板，中國也有成功的“中國夢”的樣板。數字經濟真正發展起來，市場發揮了最重要的作用，這對將來的創新也是意義重大。三、數字經濟的概念數字經濟有兩個重要要素，一是數據資源，二是現代網絡

46、。數字經濟就是將數字技術工具應用到經濟活動中，使效率與公平能得到更好統一的一種新經濟形態。經濟學的終極問題就是效率與公平，一方面要提高效率，另一方面還要講究公平。世界上很多經濟政策來回搖擺，一般都與效率和公平的權衡有關。也許數字經濟能相對較好地兼顧公平和效率，但必須強調這是“相對”而言，不是“絕對”的。事實上，當前平臺經濟運行中出現的很多問題，很可能就是沒能做到公平和效率的有效統一。一般而言，數字經濟有兩大類別：第一是數字產業化，一些新型的、與數據和技術有關的業務變成了新產業。例如，大數據的收集、積累、清洗、分析、交易和共享，存儲器和云計算的設備制造業，數字經濟對數據的需求讓這些新形態成為新產

47、業。第二是產業數字化，數字技術讓原有產業效率更高，風險更可控，規模經濟的效應更加突出。這是日常生活當中更常見的數字形態，比如數字農業、數字制造、數字中國等。疫情期間的數字教育，老師們都對著屏幕講課，這也是傳統產業搭載數字技術后的新業態。大家每天都會用到一些由平臺企業開發的APP，比如網購、看短視頻、社交、打車等。這些平臺企業就是產業數字化的一個重要表現和形態。購物、打車早就存在于日常生活中，大家都去過農貿市場，都曾站在路邊叫出租車；平臺企業將這些原本就存在的功能搬到線上，使范圍規模變得更大。出租車的約車系統過去也有，比如電話預約出租車，但現在通過APP，約車效率更高，匹配更廣，速度更快，體驗更

48、好。數字技術提升了很多傳統業務的效率和服務質量。有專家認為，大學教育也是一個平臺，比如講座直播有很多人在線觀看。教育搭載數字技術，觸及范圍變得更廣。移動支付也是一個鮮活的例子，微信支付和支付寶各自擁有約十億左右的活躍用戶，這對于傳統金融機構而言很難做到，所以主要還是得益于數字技術發揮作用。簡言之，數字經濟就是數字技術應用到經濟當中，形成一些新的經濟形態，或是令傳統的經濟形態發生一些改善。四、數字經濟的效用 把數字技術應用到經濟活動中，能帶來很多改變。我將其簡單總結為“三升三降”：“三升”主要是規模擴大，效率提高，用戶體驗改善；“三降”就是降成本，控風險，減少直接接觸。由此不難看出，數字經濟和傳

49、統經濟有相似之處，但確實也存在很多新特征和新表現?！叭焙芎美斫?。在過去，一家百貨公司每天只能接待數量有限的消費者，網購則不然，不管多少消費者，幾乎都能應付。根據數據，十年前的移動支付每秒大概能處理300筆業務，現在這一數字已經達到百萬量級，一方面提高了效率，另一方面改善了用戶體驗。倘若今天的移動支付每秒鐘只能處理300筆業務，很難想象這是一種怎樣的體驗?！叭怠币脖容^容易理解。只要控制住效率，提高規模，成本自然降低，使用大數據分析還能控制風險。數字金融中一個非常重要的創新叫“數字信用”。在過去，銀行的普惠金融比較難做，因為如何認定客戶的資質是銀行普遍頭痛的問題。一般而言，銀行貸款主要看財務

50、和抵押資產。有很多客戶沒有上述“信用”，銀行不確定該不該貸款。對銀行而言，做好風控很重要，貸款放出去能否收得回來是個大問題。如今在大數據的幫助下，風控已經變得很容易。只要貸款人在網上留下數字足跡，比如網上社交、網購、網約車等，通過這些數字足跡做風控已經可行，不但可以放貸，不良率控制也優于傳統銀行。由此可見，大數據風控有效。2020年，國際貨幣基金組織和北大數字金融研究中心開會討論中國的大科技信貸，簡單理解為線上發放貸款。按照過去的經驗，無論在美國還是其他國家，只要發生地震、洪水、龍卷風之類的自然災害，金融機構就會關門，無法持續提供金融服務。然而國際貨幣基金組織發現，疫情期間中國的數字金融機構，

51、無論是經歷封城還是隔離，都在持續地提供服務。這就是“無接觸”交易優勢的充分體現。傳統金融服務很難觸達農村經濟主體，只能把分支行開遍全國，再派很多信貸員走訪貸款對象。這種做法成本很高，加劇了普惠金融的難度?，F在只需有一部智能手機和網絡信號，在中國任何地方都能獲得同樣的金融服務，貸款、支付、買保險甚至是投資都能輕松實現。五、數字經濟的基本特點第一，數字技術具有長尾效應，可以把原本規模很小、很分散或鮮有人愿意做的產品集中起來，變成非常龐大的商業。余額寶就是長尾效應的一個經典。剛起步時，余額寶本想找國內頭部投資基金合作，但沒有頭部投資基金感興趣，只得找了當時規模中等的天弘基金。余額寶里大多都是50塊或

52、500塊的小額投資，但上億人的小額投資聚攏在一起就很可觀。在很多經濟活動中，長尾效應能促成普惠業務，關鍵就是通過長尾效應能把對于傳統機構而言得不償失的業務聚攏在一起，變成大業務，同時也改變了原有業態。第二，數字經濟具有突出的規模經濟的特點。規模經濟的特點是規模越大，效率越高，這一點和傳統的經濟理論有所不同。傳統經濟學理論認為經濟發展存在“最優規?！?，即發展到一定水平后再增加規模，報酬會遞減。然而，國內的大平臺機構擁有上億甚至十億用戶，國外有的平臺企業甚至擁有幾十億用戶。這些企業規模越大，效率越高，服務越好，這在過去的經濟生活中鮮有。第三，數字經濟是范圍經濟。范圍經濟就是橫向的規模經濟，意思是一

53、個平臺建立起來后，跨界競爭變得相對容易。一個電商平臺成立后，積累了一定的客戶和數據資源，就能具備開展其他領域業務的條件，比如打車、外賣、旅行等。只要有了數據和客戶，跨界不難。對平臺企業而言，業務一旦跨界，平均成本也會下降。對企業而言，業務跨界要比成立多個不同業務類型的平臺更劃算。第四，數字經濟具有雙邊市場的特征。雙邊市場的意思是一邊市場做大，對另一邊市場的價值也有益。如果一家電商擁有很多消費者，愿意在這家平臺上開店的小老板就會很多；同樣道理，如果一家電商平臺上的產品非常豐富，消費者也會越來越多。這就是雙邊市場。六、為什么數字經濟與高質量發展密切相關2021年，我國實現了第一個百年奮斗目標全面建

54、成小康社會。到2049年，還要實現第二個百年奮斗目標全面建成社會主義現代化強國。社會主義現代化強國的含義很豐富，其中首要問題就是經濟的高質量發展。如何理解高質量發展？從經濟學角度而言就是效率高，技術進步快，產品讓消費者滿意。高質量發展有五個關鍵點。1.要堅持建設和完善社會主義的市場經濟。2.要打造現代化產業體系?，F代化產業體系的核心是以實體經濟為主，不斷現代化的產業體系。比如新興工業化、綠色發展、數字經濟、制造中國，全球產業鏈等。15163.做好鄉村振興，實現城鄉的協調發展。4.實現不同區域的協調發展。5.堅持高水平的對外開放。當然，今天更鮮明地提出高質量發展，并不意味著過去不追求高質量發展，

55、只是從第二個百年目標開始，中國對創新和高質量發展的依賴度變得更高，已經成為建設現代化強國的必由之路。而這個變化也與中國經濟發展階段的變化高度相關，中國經濟的環境也發生了很大的變化：1.成本水平提高。剛改革開放時，我國擁有低成本優勢；現在我國即將邁入高收入經濟體門檻，經濟發展的同時，成本水平也提高。在這樣的情況下，想要保持持續增長只能靠創新。2.人口老齡化。這是必須面對的新環境，這一點跟過去有很大不同，過去有很豐厚的人口紅利。3.全球化的環境生變。過去50年的全球經濟開放，實際上得益于美國的領導和推動。一直以來，美國的經濟體系也比較開放，但它現在已經改變了看法。國際市場的開放度已經顯著降低。當然

56、，也不能據此就認定世界經濟秩序已經定格，但美國作為全球化的主要引領者，其政策調整意味著我國將來的環境不同。比如所謂的“小院高墻”，意指美國并不排斥將來繼續跟中國發生經濟關系，但出于“對國家安全的考慮”，在一些特定領域不再跟中國打交道。美國想通過全球化轉向等政策來增強自身實力，能否如愿以償，值得高度懷疑。美國的做法會對很多國家有影響，但也不能由此認定全球化會已然結束。越是這個時候，世界各國越應該花大力氣支持多邊主義，堅持開放的國際經濟體系。七、數字經濟如何助力經濟持續增長過去40年我國年均GDP增長9%，這非常了不起，但未來一段時期直到2049年，我國經濟能否持續增長？這個問題的答案并不確定，而

57、隨著成本、人口和全球環境的變化，我國過去習以為常的增長方法已經難以為繼，所以需要走向新的經濟增長方式。決策部門提出的“雙循環”是一個很好的例子。過去我們主要是依靠國際經濟大循環實現高速增長，出口和外國直接投資是國內經濟增長十分重要的推動力量。但國際環境的變化，意味著我們需要越來越多地以來國內經濟大循環，國內國際兩個循環互相促進。當然，要依靠創新推動經濟增長，維持開放的經濟體系仍然十分重要，否則很難有效推進技術進步和效率提升。在這樣的背景下，數字經濟能發揮什么樣的作用？第一，數字經濟有助于形成全國統一的大市場。過去我國不同地區之間的市場相對分割。在上個世紀八十年代，有一個特殊的現象，即東北出口玉

58、米，但華南進口玉米。造成這個現象的原因在于當時從東北到華南的運輸成本太高，東北出口、華南進口的成本低于將玉米從東北運到華南。這個事例說明我國并沒有真正形成全國統一市場，其中一個原因是交通運輸成本。我們做過一項研究，看近些年全國消費者價格指數的變化。研究發現在2013年以前，消費者價格指數起伏很大；2013年以后突然變得平穩。這背后的原因可能很多，其中很重要的一點就是電商、移動支付和物流運輸的日漸發達。以常溫牛奶為例，線上渠道銷售的主要是整箱的常溫奶，不分拆賣。線下銷售的常溫奶則可以拆賣。全國范圍內看，整箱銷售的常溫奶價格出乎意料的一致，但線下拆賣的常溫奶，價格差異非常大。其中的道理不難想象，線

59、上銷售的產品釋放出固定的價格信號，消費者只會購買符合這個價格信號，或是與該信號價格差異不大的產品；如果差得太多，消費者就不會買。這實際上是通過數字技術把全國的市場整合到一起。物流也發揮了很大的作用，網上下單的東西，中國的大部分地方三天內就能收到。只有這樣，整個市場才能結合到一起，全國統一大市場才成為可能。第二，數字經濟有助于縮小地區差異。我的一個博士生曾做過一項研究，發現農村的農民只要用上移動支付，其收入和就業狀況很快就發生改變。數字技術把全國各地的人都連接起來，哪怕是身處小山溝的種植戶，也可以足不出戶掌握全國的需求動態。北大數字金融研究中心專門做了一個北京大學數字普惠金融指數，把全國三千多個

60、縣、幾百個地級市、三十幾個省的數字普惠金融發展水平描繪出來。2011年時，沿海地區的數字普惠水平最為發達，但到2021年時，全國其他地區與沿海地區的差距明顯縮小。這十年間，數字普惠金融增速最快的是中西部地區。這些地區原先沒有金融服務，使用數字普惠金融服務的頻率和數量也比不上沿海發達地區。然而這些地區的金融服務從無到有，其意義不可估量。我認為它代表了未來中國地區經濟平衡發展的希望。大家都聽說過“胡煥庸線”。過去，95%以上的經濟都在線的東邊，現在情況有所好轉，但總體格局依舊沒有從根本上變。然而從數字普惠金融的角度來看，這條線的格局已經起變化，說明西部經濟完全有發展起來的可能。第三，數字經濟有利于

61、推動創新發展。國內有一種觀點認為，我國數字經濟大而不強，主要原因是原創技術不夠多。去年10月，倫敦政治經濟學院的兩位學者曾發表一篇報告，專門分析評估中國在前沿技術的創新能力。研究結果表明，我國前沿技術的知識產權專利數量在過去十年飛速增長，在大部分領域已經超過日本和歐洲，在一些領域甚至超過了美國。這說明我國的前沿技術創新一直在快速追趕。很多學者認為，中國的專利數量多，但質量不高，這應該是事實。但上述兩位英國學者還研究了最優專利引用率。中國現在10%的專利引用率與日本、韓國處在同一個水平，距離美國還有較大差距。但是，中國技術的趕超態勢已經非常明顯。這說明，我國的專利水平尚比較低，但追趕的趨勢也很明

62、顯。八、如何構建有效的數字經濟治理體系對數字經濟而言，決策部門的專項整治已經結束，下一步的重點是常態化監管。當然，常態化的監管框架還在形成中，有些規定還不夠清楚。但常態化的監管框架既要遵從傳統經濟部門的一些規則，比如要更多地利用法律、法規地手段，保證監管規則的透明、穩定。同時，監管框架也要考慮數字經濟的一些基本特征，比如對于反壟斷的判定和處置，可能就不太適合使用傳統經濟的辦法，需要更多地關注“可競爭性條件”，而不是單純的市場份額。九、小結數字經濟對全球都是新技術、新業態，對中國而言是非常難得的發展機會。中國再一次站到了產業創新的第一線，非常值得自豪。然而，如何持續保持這種態勢，一步步逼近最前沿

63、，仍然是一個很大的考驗。數字經濟能發揮很多積極作用，但也存在一些問題。數據可以讓信息變得更對稱，但也會讓一些事情變得更不對稱。比如“大數據殺熟”到底是否合理？從這個角度看，監管非常必要。但是監管歸根到底還是要平衡效率和公平。市場不能沒有規則，但過度強調規則，市場也會失去活力。監管也需要創新，監管和市場應該不斷地合作、磨合。比如，現在都用數據和平臺做金融業務，這方面的監管也需要與時俱進；如果繼續沿用傳統的監管方式，肯定管不住風險。面向未來，在數字經濟方面，我國還有很大的提升空間。要繼續跟著前沿往前跑，即使是面對很大的挑戰也要堅持。一定要讓企業和市場真正地發揮作用，同時推動監管和市場一起合作，共同

64、找到最佳平衡點。1718以激發數據要素潛能助力數字中國建設3第3篇于施洋國家信息中心大數據發展部主任，兼任國家信息中心數字中國研究院院長建設數字中國，是以習近平同志為核心的黨中央把握信息革命發展大勢、立足全面建設社會主義現代化國家新征程、統籌國內國際兩個大局作出的重大決策部署。我們要堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，堅決貫徹落實黨中央關于構建數據基礎制度和數字中國建設重大戰略部署，構建符合數字經濟發展規律、切實保障國家數據安全、彰顯創新引領的數據基礎制度體系，譜寫高質量推進數字中國建設新篇章。一、深刻領會數據作為生產要素在數字中國建設中的重大戰略意義數字中國建設整體布局規劃4 把“

65、夯實數據資源體系”作為數字中國建設兩大基礎之一，提出要“暢通數據資源大循環”，明確了數據要素對促進數字中國建設的重要基礎性作用。數據要素的提出是黨中央精準把握產業變革規律作出的重大戰略決策，開啟了高質量推進數字中國建設的新征程。習近平總書記指出，“縱觀世界文明史，人類先后經歷了農業革命、工業革命、信息革命。每一次產業技術革命，都給人類生產生活帶來巨大而深刻的影響?！睌底纸洕抢^農業經濟、工業經濟之后一種新的經濟形態，數據在數字經濟時代是每個企業生存發展不可或缺的生產資料，對提高全要素生產率的乘數作用日益凸顯。黨的十九屆四中全會首次提出將數據作為生產要素正是黨中央在精準把握產業發展與變革規律、深

66、刻洞察經濟社會發展最新動向下作出的重大理論創新，是推動我國從數據大國走向數據強國的關鍵一招，將對生產、分配、流通、消費和經濟運行機制、社會生活方式、國家治理模式等產生重要影響，對數字中國建設具有重大戰略意義。數據基礎制度建設是我國深化改革開放的戰略性關鍵性舉措，為數字中國建設提供新動能。改革開放以來，我國在土地、勞動力、資本、技術等關鍵生產要素方面的每次制度性突破和機制性創新，都有效地推動了我國經濟發展和社會進步。當前，數據已經成為信息時代推動社會進步最活躍、最革命、最顯著的生產要素，對傳統產權、流通、分配、治理等制度提出新要求。2022年12月，中共中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發

67、揮數據要素作用的意見，從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等四方面系統性構建數據基礎制度體系的“四梁八柱”，繪制了數據要素發展的長遠藍圖，將對我國經濟社會轉型發展產生深刻影響，為賦能千行百業、推動數字中國建設提供不竭動力。數據要素市場建設是一項引領未來的歷史性工程，必將推動數字中國建設走向新階段。當前全球正處在由工業經濟向數字經濟轉型的關鍵時期，如何理順數據要素確權、流通、分配等系列難題，充分激發數據要素活力，在全球范圍內尚無成熟的解決方案。在這一產業變革的關鍵時期，我國率先提出了將數據作為生產要素，開創性地圍繞數據要素的確權、流通、資產入表等關鍵問題作出重大理論創新，也是全球首個專門成立

68、數據管理部門的國家，系列創舉是在黨中央領導下對數字文明理解認識的一次質的飛躍，為全球產業向數字經濟轉型提出了中國方案，譜寫了全球數字經濟發展劃時代的新篇章。在當前日趨復雜的國際環境和加快建設強大國內市場的大背景下，全面推動數據要素市場化配置，加快建設全國統一、輻射全球的數據大市場，是集中發揮我國社會主義制度優勢、新型舉國體制優勢、超大規模市場優勢，構筑數字化領域全球競爭優勢的最可行最有力抓手。3 以激發數據要素潛能助力數字中國建設.國家信息中心.2023.10.12 4 中共中央 國務院數字中國建設整體布局規劃.2023.025 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.

69、2022.12二、以數據產權重大制度創新激活數字中國潛能激發要素潛力，產權明晰是前提。數據的權屬構成包括財產權、人格權與國家主權，其中財產權是數據要素分配的邏輯起點，也是當前數據產權制度設計的樞紐。數據要素的權屬確認，是培育數據要素市場、釋放數據要素價值必須跨過的第一道坎?！叭龣喾种谩笔侵袊厣珨祿a權制度的重大創新?！皵祿畻l”創造性地提出探索數據產權結構性分置制度，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架，就是在數據所有權尚無法確定的情況下，從數據要素市場活動的現實情況出發，將能確認、易確認的數據產權先予明確，為規范數據流通提出一個現實可操作方案，

70、邁出建立數據產權制度的第一步。這一制度創舉既能滿足數據要素市場流通使用需求，也為將來進一步完善數據產權制度、推動數據要素市場發展留出空間，實現了數據要素產權理論與實踐的重大突破，對激發數據要素潛能起到了重大作用。持續完善數據產權制度體系，充分釋放數據要素潛能。建立健全數據產權管理法律法規，細化“三權分置”框架，從立法角度明確數據產權各相關主體對應的權利義務，推動構建完備的數據產權制度體系，充分釋放數據要素價值。研究細化數據登記確權管理體系，適時打造全國一體化的數據要素登記平臺和登記機構，構建“邏輯集中、物理分散”的全國一體化數據要素登記存證體系。鼓勵各地開展先行先試，支持具備一定數據要素市場發

71、展基礎的地區在數據產權登記、評估、監管、流轉交易等方面開展實踐探索，總結形成數據產權制度的有效經驗并推廣應用，進一步優化數據要素市場發展生態，為數字中國建設打下堅實的數據要素制度基礎。三、以數據要素供給側改革提升數字中國發展水平習近平總書記指出，“要充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合”。高質量建設數字中國離不開高質量數據的有效供給，無論是構建以數據為關鍵要素的數字經濟，還是打造普惠便捷的數字化服務體系，亦或是構建協同高效的政府數字化履職能力體系，都對強化數據要素有效供給、激活數據要素潛能提出了新的更高要求。以公共數據授權運營破局數據供給側改革。我國數據資源豐富，

72、總規模居全球第二位，但真正開放、共享和有效使用的數據量仍然偏低?；ヂ摼W平臺企業、行業龍頭企業等“數據大戶”對流通過程中的安全、合規、隱私等問題存在較大擔憂，數據“只生產不外流”，形成了大量“數據孤島”，制約了數據高質量供給，不利于數據要素市場健康發展。習近平總書記指出，要“加快公共服務領域數據集中和共享，推進同企業積累的社會數據進行平臺對接，形成社會治理強大合力”。我國公共數據總量巨大、價值突出，是破局數據供給側改革的關鍵。率先推動公共數據授權運營實踐探索，能夠形成強大示范作用，帶動全社會各類主體參與數據要素流通交易，持續擴大我國數據供給規模，優化數據供給結構，為建設數字中國提供“源頭活水”。

73、分級分類推進公共數據確權流通，持續優化數據供給。要秉持公共數據取之于民、用之于民的原則，推動公共數據分類分級授權使用，打破“數據孤島”，強化高質量數據資源供給。落實落細“原始數據不出域、數據可用不可見”相關機制，積極研發形成數據模型，建立完善安全計算環境，拓展公共數據開發利用范圍。探索用于數字化發展的公共數據有償使用政府指導定價、企業與個人數據市場自主定價相結合的價格形成機制，建立健全公共數據資源開放收益合理分享機制，推動收益主要用于公共服務支出。四、以流通高效的數據要素雙循環激發數字中國發展活力數字中國建設整體布局規劃提出要“優化數字化發展國內國際兩個環境”。加快培育全國統一數據大市場、有序

74、推進數據跨境流通、暢通數據要素雙循環既是推進數字中國建設的應有之義，更是加強數據治理前瞻布局、搶占全球數字經濟發展先機的戰略選擇。打造統一數據要素大市場，暢通數據國內大循環。習近平總書記強調，“市場資源是我國的巨大優勢，必須充分利用和發揮這個優勢，不斷鞏固和增強這個優勢，形成構建新發展格局的雄厚支撐”。市場化流通是提升數據要素配置效率的關鍵，構建全國一體化數據要素市場，暢通數據跨域跨行業流通，能夠充分發揮數據資源對于提升全要素生產率的倍增和杠桿效應，是高效激活數據要素價值、釋放數字中國創新活力的關鍵“棋眼”。要處理好“金融屬性與技術屬性”“公共屬性與市場屬性”“單點與生態”“國內與國際”四組關

75、系，堅持“錯位互補”，建立“國家級+區域性+行業性”多層次數據交易場所體系；堅持“可信互通”，構建“根服務+公共服務+算力服務”三大共性基礎設施；堅持“所商分離”，構建“交易場所+數據商+第三方服務機構”協同創新的多元生態，持續完善數據要素市場流通體系，暢通數據國內大循環。探索數據跨境流通規則的“中國方案”，暢通數據國際循環。近年來，美、歐、日等經濟體在加快構建各自數據跨境流通規則體系的同時，推動建立基于共同理念的全球數據跨境流通同盟，意圖搶占國際規則制定話語權。黨的二十大報告指出，構建人類命運共同體是世界各國人民前途所在。暢通數據國際循環，要從“人類命運共同體”的高度出發，以全球數據安全倡議

76、 為基礎，統籌國內數據治理與跨境數據流通的關系，加快構建發展和安全相協調的跨境數據流通規則體系，倡導合作開放、規范數據出境、便利數據入境、強化治理體系，將中國實踐轉化為對全球數據治理有益的國際規則，與各國一道探索互通有無、合作共贏的“正和博弈”新模式。2004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說

77、,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模式,轉向提價競爭探索,在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上升到較大的D,對應的是下方空間,我們稱之為流量?；诹髁康慕洕螒B出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是

78、生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新質變化，直接改變了“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻可以從內部消化外部性。二者是相反市場。諾貝爾經濟學獎獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持

79、所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理解為市場的標志。把數據等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說：“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”；“基于科斯定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用

80、的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能由國家實施,企業無法實施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復用生產要素賺錢呢?中小企業資金難的原因在于難以獲得資本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產

81、力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能將來不光是武裝資本，而且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本轉向勞動。從而發生有利于縮小貧富差距的“多樣性紅利”21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當

82、前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩極分化的多樣性紅利，就會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）資本的相對于使用（access）的稀缺關系，從而改變剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如

83、，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農村電子商務、城市快遞服務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系的變化,可以概括為“生態化”。什么是生態化?就是平臺+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤

84、入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類：一是受傳統的生產者中心傾向的影響，延續傳統科技部門產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達

85、60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比重超過法國。法國的服務業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量。當數字經濟導致以服務業占比達到全球平均水平（65%）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖

86、的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必須理解“數據二十條”的核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀“數據二十條”,以為其淡化所有權、強化使用權只是權宜之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所

87、有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任正非發現的一個規律決定的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權分離的結果是什么?是交足國家應得的,交夠集體應得的,剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公

88、平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字,而是明確提出促進機會公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,使勞動者在交足國家和社會應得部分后,剩下的全部歸自己。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部

89、性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現為“數據交易+數據交互“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據交易與數據交互的區別中。數據交易就是數據買賣，進行這種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能

90、具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場外去交易?？梢哉f，場外交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度。江小涓認為，數據交互是更為廣泛使用的商業模式。什么是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、

91、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地位。隱私保護、數據安全等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如上判斷，與實踐中實際發生的事情，是高度一致的。說出了真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形

92、資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要著力于用人為設計制度的辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證書，可以當會計資產，代替實體資產進行抵押。其問題在于，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這

93、一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，有一個共同特征，就是千方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條強調使用、應用、利用的引導方向背道而馳。（二）市場對市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式

94、的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用的生態經濟。平臺將下游的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。其中的關鍵就是API模式。以API劃分上圖中的核心業務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范

95、圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業轉型變為轉型企業。因為企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的組織。第一個特征是“合伙發財”。其特點是商業模式的邊界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售

96、環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請注意數據可攜帶權,里面蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交友,這個問題要解決，這時就要深挖數據交互流量變現的商業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態

97、操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常在6000萬到4-5億流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，也就是數據交互轉化為銷售收入實現。一切脫離銷售收入談數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微

98、笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作用于十多個重要產業和領域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在商業模式討論中占絕對上風,認為制造業不合適,應向服務業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉

99、向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微笑曲線的90年代我國臺灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應有所不同對企業家來說,采用自辦物流還是第三方物流,剛開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，

100、推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是著眼于五年甚至十年后的布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服務的架構,就是SOA。更重要的是有BOA商業模式,這點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這

101、方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要機會在虛擬制造和協同設計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大腦,將來的商業模式要武裝一線,可以使直接接觸用戶的一線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這

102、樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生態操作系統為主板的市場化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效益的標的所在。這就是未來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。1920數據基礎制度建設是我國深化改革開放的戰略性關鍵性舉措，為數字中國建設提供新動能。改革開放以來，我國在土地、勞動力、資本、技術等關鍵生產要素方面的每次制度性突破和機制性創新，都有效地推動了我國經濟發展和社會進步。當前，數據已經成為信息時代推動社會進步最活躍、最革命、最顯著的生產要素，對傳統產權、流通、分配、治理等制度提出新要求

103、。2022年12月，中共中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等四方面系統性構建數據基礎制度體系的“四梁八柱”，繪制了數據要素發展的長遠藍圖，將對我國經濟社會轉型發展產生深刻影響，為賦能千行百業、推動數字中國建設提供不竭動力。數據要素市場建設是一項引領未來的歷史性工程，必將推動數字中國建設走向新階段。當前全球正處在由工業經濟向數字經濟轉型的關鍵時期，如何理順數據要素確權、流通、分配等系列難題，充分激發數據要素活力，在全球范圍內尚無成熟的解決方案。在這一產業變革的關鍵時期，我國率先提出了將數據作為生產要素，開創性地圍繞數據要素的確

104、權、流通、資產入表等關鍵問題作出重大理論創新，也是全球首個專門成立數據管理部門的國家，系列創舉是在黨中央領導下對數字文明理解認識的一次質的飛躍，為全球產業向數字經濟轉型提出了中國方案，譜寫了全球數字經濟發展劃時代的新篇章。在當前日趨復雜的國際環境和加快建設強大國內市場的大背景下，全面推動數據要素市場化配置，加快建設全國統一、輻射全球的數據大市場，是集中發揮我國社會主義制度優勢、新型舉國體制優勢、超大規模市場優勢，構筑數字化領域全球競爭優勢的最可行最有力抓手。二、以數據產權重大制度創新激活數字中國潛能激發要素潛力，產權明晰是前提。數據的權屬構成包括財產權、人格權與國家主權，其中財產權是數據要素分

105、配的邏輯起點，也是當前數據產權制度設計的樞紐。數據要素的權屬確認，是培育數據要素市場、釋放數據要素價值必須跨過的第一道坎?！叭龣喾种谩笔侵袊厣珨祿a權制度的重大創新?！皵祿畻l”創造性地提出探索數據產權結構性分置制度，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架，就是在數據所有權尚無法確定的情況下，從數據要素市場活動的現實情況出發，將能確認、易確認的數據產權先予明確，為規范數據流通提出一個現實可操作方案，邁出建立數據產權制度的第一步。這一制度創舉既能滿足數據要素市場流通使用需求，也為將來進一步完善數據產權制度、推動數據要素市場發展留出空間，實現了數據要素

106、產權理論與實踐的重大突破，對激發數據要素潛能起到了重大作用。持續完善數據產權制度體系，充分釋放數據要素潛能。建立健全數據產權管理法律法規，細化“三權分置”框架，從立法角度明確數據產權各相關主體對應的權利義務，推動構建完備的數據產權制度體系，充分釋放數據要素價值。研究細化數據登記確權管理體系，適時打造全國一體化的數據要素登記平臺和登記機構，構建“邏輯集中、物理分散”的全國一體化數據要素登記存證體系。鼓勵各地開展先行先試，支持具備一定數據要素市場發展基礎的地區在數據產權登記、評估、監管、流轉交易等方面開展實踐探索，總結形成數據產權制度的有效經驗并推廣應用，進一步優化數據要素市場發展生態，為數字中國

107、建設打下堅實的數據要素制度基礎。三、以數據要素供給側改革提升數字中國發展水平習近平總書記指出，“要充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合”。高質量建設數字中國離不開高質量數據的有效供給，無論是構建以數據為關鍵要素的數字經濟，還是打造普惠便捷的數字化服務體系，亦或是構建協同高效的政府數字化履職能力體系，都對強化數據要素有效供給、激活數據要素潛能提出了新的更高要求。以公共數據授權運營破局數據供給側改革。我國數據資源豐富，總規模居全球第二位，但真正開放、共享和有效使用的數據量仍然偏低?；ヂ摼W平臺企業、行業龍頭企業等“數據大戶”對流通過程中的安全、合規、隱私等問題存在較大擔

108、憂，數據“只生產不外流”，形成了大量“數據孤島”，制約了數據高質量供給，不利于數據要素市場健康發展。習近平總書記指出，要“加快公共服務領域數據集中和共享，推進同企業積累的社會數據進行平臺對接，形成社會治理強大合力”。我國公共數據總量巨大、價值突出，是破局數據供給側改革的關鍵。率先推動公共數據授權運營實踐探索，能夠形成強大示范作用，帶動全社會各類主體參與數據要素流通交易，持續擴大我國數據供給規模，優化數據供給結構，為建設數字中國提供“源頭活水”。分級分類推進公共數據確權流通，持續優化數據供給。要秉持公共數據取之于民、用之于民的原則，推動公共數據分類分級授權使用，打破“數據孤島”，強化高質量數據資

109、源供給。落實落細“原始數據不出域、數據可用不可見”相關機制，積極研發形成數據模型，建立完善安全計算環境，拓展公共數據開發利用范圍。探索用于數字化發展的公共數據有償使用政府指導定價、企業與個人數據市場自主定價相結合的價格形成機制，建立健全公共數據資源開放收益合理分享機制，推動收益主要用于公共服務支出。四、以流通高效的數據要素雙循環激發數字中國發展活力數字中國建設整體布局規劃提出要“優化數字化發展國內國際兩個環境”。加快培育全國統一數據大市場、有序推進數據跨境流通、暢通數據要素雙循環既是推進數字中國建設的應有之義，更是加強數據治理前瞻布局、搶占全球數字經濟發展先機的戰略選擇。打造統一數據要素大市場

110、，暢通數據國內大循環。習近平總書記強調，“市場資源是我國的巨大優勢，必須充分利用和發揮這個優勢，不斷鞏固和增強這個優勢，形成構建新發展格局的雄厚支撐”。市場化流通是提升數據要素配置效率的關鍵，構建全國一體化數據要素市場，暢通數據跨域跨行業流通，能夠充分發揮數據資源對于提升全要素生產率的倍增和杠桿效應，是高效激活數據要素價值、釋放數字中國創新活力的關鍵“棋眼”。要處理好“金融屬性與技術屬性”“公共屬性與市場屬性”“單點與生態”“國內與國際”四組關系，堅持“錯位互補”，建立“國家級+區域性+行業性”多層次數據交易場所體系；堅持“可信互通”，構建“根服務+公共服務+算力服務”三大共性基礎設施；堅持“

111、所商分離”，構建“交易場所+數據商+第三方服務機構”協同創新的多元生態，持續完善數據要素市場流通體系，暢通數據國內大循環。探索數據跨境流通規則的“中國方案”，暢通數據國際循環。近年來，美、歐、日等經濟體在加快構建各自數據跨境流通規則體系的同時，推動建立基于共同理念的全球數據跨境流通同盟，意圖搶占國際規則制定話語權。黨的二十大報告指出，構建人類命運共同體是世界各國人民前途所在。暢通數據國際循環，要從“人類命運共同體”的高度出發，以全球數據安全倡議 為基礎，統籌國內數據治理與跨境數據流通的關系，加快構建發展和安全相協調的跨境數據流通規則體系，倡導合作開放、規范數據出境、便利數據入境、強化治理體系，

112、將中國實踐轉化為對全球數據治理有益的國際規則，與各國一道探索互通有無、合作共贏的“正和博弈”新模式。6 “抓住數字機遇，共謀合作發展”國際研討會，2020.09 迎接數字文明??？7第4篇梅 宏中國科學院院士，CCF理事長，50人論壇主任委員7 梅宏，迎接數字文明??？，科學新聞，第 25 卷第 5 期，2023 年 10 月 25 日出版很高興有這樣一個機會，和大家談一談我們現在身處的時代。這是一個變革的時代，所以我報告的題目叫做迎接數字文明??？。這里我用了兩個標點符號，一個是感嘆號，一個是問號。因為這個說法可能還存在一定爭議和認識不完全一致的地方。一、從人類社會發展和工業革命說起從人類社會發展

113、來看，人類在7萬年前走出非洲，但是真正文明的形成距今也就幾千年。人類經歷了農業社會、工業社會，正在進入信息社會。以農業經濟為中心的農業社會持續了幾千年，直到 18、19 世紀；工業經濟的形成可以從18世紀60年代瓦特蒸汽機和珍妮紡紗機發明算起，人類用了大約一個世紀進入工業社會?，F在，我們正站在信息社會的門口，一種新的經濟形態正在誕生，就是我們常說的數字經濟。什么是數字經濟？它是以新一代信息技術和產業為依托，在農業經濟、工業經濟之后形成的一種主要經濟形態。數字經濟的核心要素包括數據、網絡和信息技術應用。數據成為非常重要的生產要素，網絡是平臺和載體，信息技術應用則是經濟發展的重要推動力。這一切的發

114、生可以追溯到上世紀90年代中期，互聯網實現大規模商用，經過二三十年的發展、積累和儲備，數據資源大規模聚集，其基礎性、戰略性突顯，正進入信息技術帶動經濟發展的爆發期和黃金期。工業是國民經濟的命脈，工業史上的歷次革命極大提升了人類物質文明水平。新一輪工業革命正在開始并已成為共識，但是說法有所不同。2012 年，趨勢學家杰里米里夫金出版第三次工業革命，把經濟和社會變革歸因于新能源與新通信方式的結合，將目前的時代定義為新能源和互聯網結合帶來的革命。后來又出現源自德國工業 4.0的“第四次工業革命”的說法。雖然命名的方法和維度不太一樣，但大體都指向同一段時期?？疾斓谝淮喂I革命以來的社會經濟發展，可以看

115、到已經出現了五次技術變革波。其中，從上世紀90 年代開始的第五次技術變革波被稱為微電子學和計算機網絡時代。目前，我們正處在第五次技術變革波的中期。二、數字經濟：工業革命的新階段還是顛覆性的全新形態？“數字經濟時代已經開啟”成為共識，然而，如何認識這個時代卻略有差異。數字經濟是工業革命的新階段，還是一種顛覆性的全新形態？這個問題很值得探討。從工業革命的視角，當前的數字化轉型正處于新一輪工業革命早期；按照經濟學長波技術論觀點，我們正處于工業革命以來的第五次康德拉季耶夫波中，這次技術長波將延展至本世紀中葉。就這一視角而言，將數字經濟看作是工業革命的新階段是合理的。實際上，“數字經濟”這個詞出現于上世

116、紀 90 年代中期，美國學者 Don Tapscott 在其數字經濟：網絡智能時代的前景與風險一書中，描述了互聯網將如何改變世界各類事務的運行模式并引發若干新的經濟形式和活動。2002 年，美國學者 Beomsoo Kim 將數字經濟定義為一種特殊經濟形態，本質為“商品和服務以信息化形式進行交易”。所以早期的數字經濟本質上就等同于互聯網經濟?，F在，數字經濟已不僅僅限于平臺經濟、互聯網經濟，還涉及其他行業的數字化。2016 年 9 月，在G20 杭州峰會上發布的二十國集團數字經濟發展與合作倡議中，形成了一個共識度較高的數字經濟定義，即“數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代

117、信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動”。后來，人們用比較通俗的語言將數字經濟概括為“數字產業化”和“產業數字化”兩大部分?！皵底之a業化”指的是信息通信產業，以原來與信息技術相關的產業為主；“產業數字化”則泛指其他行業領域的數字化轉型。當前，人們對數字經濟的內涵和外延還沒有達成共識，但一個基本事實是，當前對數字經濟的研究幾乎都是用工業經濟的概念和術語來詮釋和描述數字經濟、從信息技術的視角來界定數字經濟、用傳統生產要素的“屬性”描述數據要素等。然而換個視角，以互聯網為代表的新一代信息技術帶來的這場社會經濟革命無疑是具有顛覆性的。事實上

118、，當前的數字經濟研究和實踐，已經面臨諸多無法用工業經濟理論解釋和指導的問題。就這個意義而言，數字經濟將是在農業經濟、工業經濟之后的全新顛覆性經濟形態。如果我們考察從農業經濟向工業經濟轉型中出現的各類“現象”“議題”和“重大變遷”，那么當前這種在傳統框架下對數字經濟的詮釋恐難以觸及實質，有必要跨出既有認知，嘗試構建面向數字經濟的全新框架和模式。這也是我今天報告題目中既有感嘆號又有問號的原因。就我個人而言，比較傾向于數字經濟很可能是對原有工業時代的顛覆。當然，這還需要進行更多研究，認識其本質。三、計算技術及互聯網發展深刻改變人類社會從20世紀40年代計算機誕生，到60年代的“主機時代”、80年代的

119、“個人計算時代”，再到2000年開始的“移動計算時代”，現在，我們認為人類社會正進入人機物三元融合的“泛在計算時代”。計算機和互聯網為人類社會帶來了巨大改變，引發了一場深刻的社會經濟革命。美國芯片廠商英特爾創始人之一戈登摩爾于 1965 年提出了摩爾定律，到目前為止仍然有效。摩爾定律認為，當價格不變時，集成電路上可容納的元器件數目，每隔約1824個月便會增加一倍，性能也將提升一倍?，F代信息技術自創立以來，一直遵循摩爾定律，呈高速指數發展。信息技術及其應用廣泛并深刻地影響和改變著人類社會，而且這種作用正在加強無處不在的信息技術深度應用甚至將重構人類社會。如今，信息技術在網絡化、泛在化、智能化趨勢

120、下，基于互聯網及其延伸，正形成新平臺、新模式和新思維，人機物融合的“泛在計算時代”正在開啟。所謂泛在計算，是指計算無處不在又無跡可循?；ヂ摼W革命的上半場已經結束，我們正在進入下半場。工業互聯網是互聯網發展的新領域，是在互聯網基礎之上、面向工業應用的演進升級。相對于過去的消費互聯網，工業互聯網有四個明顯特點：以物為主，人機物協同；需要低延遲，安全可靠；核心技術亟待突破，應用落地復雜度高；應用專業化，尚無普適發展模式。四、推動數字化轉型、發展數字經濟成為國家戰略在此背景下，數字化轉型已成為不可逆的時代趨勢。數字化轉型帶來的變革是大勢所趨，其核心驅動力是互聯網及其延伸所帶來的人機物廣泛連接?？梢杂^察

121、到兩個明顯特征：一是各業態將圍繞信息化主線深度協作、融合，完成自身轉型、提升變革，并不斷催生新業態。同時，一些傳統業態也必然在這一輪變革中走向消亡。鳳凰涅槃、浴火重生將是各行業、企業面臨的必然選擇。二是“轉型”將是一個長期過程，考察過去社會經濟發展的周期律，可以窺見這個轉型階段可能長達數十年。工業革命為人類社會帶來了巨大而深刻的變化，然而，以互聯網為代表的新一代信息技術所帶來的新一輪工業革命和社會經濟“革命”，在廣度、深度和速度上都將是空前的，也將遠遠超出我們從工業社會獲得的常識和認知，遠遠超出我們的預期。這也是我認為需要把數字經濟當成一種顛覆性的全新形態去研究的原因。對我國來說，推動數字化轉

122、型、發展數字經濟已經成為國家戰略。實施國家大數據戰略、建設數字中國是新時代的必然選擇，其途徑是加快推進各行各業的數字化轉型。其中，重點是制造業的轉型發展，數字化轉型將從消費和服務領域向制造業領域推進。數據成為數字經濟時代的戰略資源、生產要素。數據的獲取、處理與應用在人類社會發展中一直扮演著重要角色。信息技術為數據處理提供了自動的方法和手段，推動數據（信息）成為繼物質、能源之后的第三大戰略資源。數字化轉型是一場根本性的思想變革，是一種范型變遷?，F有的信息化范型中，信息技術作為工具、助手的角色存在，應用于其他行業既有的工作方式和流程，幫助其提質增效。在未來的信息化范型中，信息技術將轉變為主導、引領

123、的角色，深入滲透各行業，對其生產模式、生產組織方式和產業形態造成顛覆性影響。五、培育數字素養，迎接數字文明我們正在走向數字文明時代，數字素養就顯得尤為重要。1996 年，美國學者尼葛洛龐帝出版數字化生存一書。20 多年過去，書中的很多描述已經或即將成為現實?！皵底只妗钡臅r代已經到來，我們是否做好了迎接它的準備？數字化轉型是一場整體性、系統化、顛覆性的社會經濟革命，必然涉及人類社會的方方面面。僅從每個個體的立場考慮，需要培育自身的數字素養，至少做好“數字化生存”的準備。數字素養即適應數字化時代工作生活的基本修養和素質，具象為思維方法和相關技能。思維方法要從工業時代的“機械思維”向數字時代的“

124、開放思維”轉變，還要掌握“數字化生存”的基本方法和工具，具備基本的數據分析和應用能力以及編程能力。計算思維是源自計算機界的提法，其相關術語包括互聯網思維、數據思維、數字化思維等，是一種利用計算機科學中的基本概念，求解問題、設計系統以及理解人類行為的思維方式。在數字文明時代，計算思維應該成為每個人思考和認知世界的一種基本手段。就信息技術行業從業者來說，還應具備軟件思維，它是計算思維的具象化，表現為兩個層面：編程思維和平臺思維。編程思維指用程序實現算法或流程，以求解問題。編程語言是表達編程思維的工具。平臺思維指屏蔽下層資源的異構性，沉淀上層應用的共性，是掌控系統復雜性的有效手段，如操作系統就是典型

125、的計算平臺。兩者的關系是平臺決定編程模式，平臺越高層，編程語言就越高層、越抽象、越領域特定。編程語言可提升平臺使用效率，使得求解問題更高效。2004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模式,轉向提價競爭探索,在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據

126、為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上升到較大的D,對應的是下方空間,我們稱之為流量?；诹髁康慕洕螒B出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新質變化，直接改變了“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的

127、題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻可以從內部消化外部性。二者是相反市場。諾貝爾經濟學獎獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理解為市場的標志。把數據等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權

128、交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說：“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”；“基于科斯定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能由國家實施,企業無法實施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復

129、用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復用生產要素賺錢呢?中小企業資金難的原因在于難以獲得資本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能將來不光是武裝資本，而且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，

130、開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本轉向勞動。從而發生有利于縮小貧富差距的“多樣性紅利”21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩極分化的多樣性紅利，就會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通

131、過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）資本的相對于使用（access）的稀缺關系，從而改變剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農村電子商務、城市快遞服務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的

132、收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系的變化,可以概括為“生態化”。什么是生態化?就是平臺+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交

133、易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類：一是受傳統的生產者中心傾向的影響，延續傳統科技部門產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比重超過法國。法國的服務業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美

134、國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量。當數字經濟導致以服務業占比達到全球平均水平（65%）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必須理解“數據二十條”的核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但

135、實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀“數據二十條”,以為其淡化所有權、強化使用權只是權宜之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任正非發現的一個規律決定的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然

136、都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權分離的結果是什么?是交足國家應得的,交夠集體應得的,剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字,而是明確提出促進機會公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復

137、制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,使勞動者在交足國家和社會應得部分后,剩下的全部歸自己。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現為“數據交易+數據交互“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市

138、場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據交易與數據交互的區別中。數據交易就是數據買賣，進行這種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場外去交易?？梢哉f，場外交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是

139、脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度。江小涓認為，數據交互是更為廣泛使用的商業模式。什么是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地位。隱私保護、數據安全等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安

140、全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如上判斷，與實踐中實際發生的事情，是高度一致的。說出了真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要著力于用人為設計制度的辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加

141、以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證書，可以當會計資產，代替實體資產進行抵押。其問題在于，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，有一個共同特征，就是千方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的

142、上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條強調使用、應用、利用的引導方向背道而馳。（二）市場對市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用的生態經濟。平臺將下游的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模

143、式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。其中的關鍵就是API模式。以API劃分上圖中的核心業務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業轉型變為轉型企業。因為企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,

144、轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的組織。第一個特征是“合伙發財”。其特點是商業模式的邊界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請注意數據可攜帶權,里面蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），

145、我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交友,這個問題要解決，這時就要深挖數據交互流量變現的商業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常在6000萬到4-5億流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光

146、發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，也就是數據交互轉化為銷售收入實現。一切脫離銷售收入談數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作用于十多個重要產業和領域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相

147、反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在商業模式討論中占絕對上風,認為制造業不合適,應向服務業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微笑曲線的90年代我國臺灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特

148、區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應有所不同對企業家來說,采用自辦物流還是第三方物流,剛開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是著眼于五年甚至十年后的布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不

149、是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服務的架構,就是SOA。更重要的是有BOA商業模式,這點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要機會在虛擬制造和協同設計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策

150、系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大腦,將來的商業模式要武裝一線,可以使直接接觸用戶的一線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生態操作系統為主板的市場化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性

151、（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效益的標的所在。這就是未來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。2122服務以信息化形式進行交易”。所以早期的數字經濟本質上就等同于互聯網經濟?，F在，數字經濟已不僅僅限于平臺經濟、互聯網經濟，還涉及其他行業的數字化。2016 年 9 月，在G20 杭州峰會上發布的二十國集團數字經濟發展與合作倡議中，形成了一個共識度較高的數字經濟定義，即“數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動”。后來，

152、人們用比較通俗的語言將數字經濟概括為“數字產業化”和“產業數字化”兩大部分?！皵底之a業化”指的是信息通信產業，以原來與信息技術相關的產業為主；“產業數字化”則泛指其他行業領域的數字化轉型。當前，人們對數字經濟的內涵和外延還沒有達成共識，但一個基本事實是，當前對數字經濟的研究幾乎都是用工業經濟的概念和術語來詮釋和描述數字經濟、從信息技術的視角來界定數字經濟、用傳統生產要素的“屬性”描述數據要素等。然而換個視角，以互聯網為代表的新一代信息技術帶來的這場社會經濟革命無疑是具有顛覆性的。事實上，當前的數字經濟研究和實踐，已經面臨諸多無法用工業經濟理論解釋和指導的問題。就這個意義而言，數字經濟將是在農業

153、經濟、工業經濟之后的全新顛覆性經濟形態。如果我們考察從農業經濟向工業經濟轉型中出現的各類“現象”“議題”和“重大變遷”，那么當前這種在傳統框架下對數字經濟的詮釋恐難以觸及實質，有必要跨出既有認知，嘗試構建面向數字經濟的全新框架和模式。這也是我今天報告題目中既有感嘆號又有問號的原因。就我個人而言，比較傾向于數字經濟很可能是對原有工業時代的顛覆。當然，這還需要進行更多研究，認識其本質。三、計算技術及互聯網發展深刻改變人類社會從20世紀40年代計算機誕生，到60年代的“主機時代”、80年代的“個人計算時代”，再到2000年開始的“移動計算時代”，現在，我們認為人類社會正進入人機物三元融合的“泛在計算

154、時代”。計算機和互聯網為人類社會帶來了巨大改變，引發了一場深刻的社會經濟革命。美國芯片廠商英特爾創始人之一戈登摩爾于 1965 年提出了摩爾定律，到目前為止仍然有效。摩爾定律認為，當價格不變時，集成電路上可容納的元器件數目，每隔約1824個月便會增加一倍，性能也將提升一倍?，F代信息技術自創立以來，一直遵循摩爾定律，呈高速指數發展。信息技術及其應用廣泛并深刻地影響和改變著人類社會，而且這種作用正在加強無處不在的信息技術深度應用甚至將重構人類社會。如今，信息技術在網絡化、泛在化、智能化趨勢下，基于互聯網及其延伸，正形成新平臺、新模式和新思維，人機物融合的“泛在計算時代”正在開啟。所謂泛在計算，是指

155、計算無處不在又無跡可循?；ヂ摼W革命的上半場已經結束，我們正在進入下半場。工業互聯網是互聯網發展的新領域，是在互聯網基礎之上、面向工業應用的演進升級。相對于過去的消費互聯網，工業互聯網有四個明顯特點：以物為主，人機物協同；需要低延遲，安全可靠；核心技術亟待突破，應用落地復雜度高；應用專業化，尚無普適發展模式。四、推動數字化轉型、發展數字經濟成為國家戰略在此背景下，數字化轉型已成為不可逆的時代趨勢。數字化轉型帶來的變革是大勢所趨，其核心驅動力是互聯網及其延伸所帶來的人機物廣泛連接?？梢杂^察到兩個明顯特征：一是各業態將圍繞信息化主線深度協作、融合，完成自身轉型、提升變革，并不斷催生新業態。同時，一些

156、傳統業態也必然在這一輪變革中走向消亡。鳳凰涅槃、浴火重生將是各行業、企業面臨的必然選擇。二是“轉型”將是一個長期過程，考察過去社會經濟發展的周期律，可以窺見這個轉型階段可能長達數十年。工業革命為人類社會帶來了巨大而深刻的變化，然而，以互聯網為代表的新一代信息技術所帶來的新一輪工業革命和社會經濟“革命”，在廣度、深度和速度上都將是空前的，也將遠遠超出我們從工業社會獲得的常識和認知，遠遠超出我們的預期。這也是我認為需要把數字經濟當成一種顛覆性的全新形態去研究的原因。對我國來說，推動數字化轉型、發展數字經濟已經成為國家戰略。實施國家大數據戰略、建設數字中國是新時代的必然選擇，其途徑是加快推進各行各業

157、的數字化轉型。其中，重點是制造業的轉型發展，數字化轉型將從消費和服務領域向制造業領域推進。數據成為數字經濟時代的戰略資源、生產要素。數據的獲取、處理與應用在人類社會發展中一直扮演著重要角色。信息技術為數據處理提供了自動的方法和手段，推動數據（信息）成為繼物質、能源之后的第三大戰略資源。數字化轉型是一場根本性的思想變革，是一種范型變遷?，F有的信息化范型中，信息技術作為工具、助手的角色存在，應用于其他行業既有的工作方式和流程，幫助其提質增效。在未來的信息化范型中，信息技術將轉變為主導、引領的角色，深入滲透各行業，對其生產模式、生產組織方式和產業形態造成顛覆性影響。五、培育數字素養，迎接數字文明我們

158、正在走向數字文明時代，數字素養就顯得尤為重要。1996 年，美國學者尼葛洛龐帝出版數字化生存一書。20 多年過去，書中的很多描述已經或即將成為現實?！皵底只妗钡臅r代已經到來，我們是否做好了迎接它的準備？數字化轉型是一場整體性、系統化、顛覆性的社會經濟革命，必然涉及人類社會的方方面面。僅從每個個體的立場考慮，需要培育自身的數字素養，至少做好“數字化生存”的準備。數字素養即適應數字化時代工作生活的基本修養和素質，具象為思維方法和相關技能。思維方法要從工業時代的“機械思維”向數字時代的“開放思維”轉變，還要掌握“數字化生存”的基本方法和工具，具備基本的數據分析和應用能力以及編程能力。計算思維是源

159、自計算機界的提法，其相關術語包括互聯網思維、數據思維、數字化思維等，是一種利用計算機科學中的基本概念，求解問題、設計系統以及理解人類行為的思維方式。在數字文明時代，計算思維應該成為每個人思考和認知世界的一種基本手段。就信息技術行業從業者來說，還應具備軟件思維，它是計算思維的具象化，表現為兩個層面：編程思維和平臺思維。編程思維指用程序實現算法或流程，以求解問題。編程語言是表達編程思維的工具。平臺思維指屏蔽下層資源的異構性，沉淀上層應用的共性，是掌控系統復雜性的有效手段，如操作系統就是典型的計算平臺。兩者的關系是平臺決定編程模式，平臺越高層，編程語言就越高層、越抽象、越領域特定。編程語言可提升平臺

160、使用效率，使得求解問題更高效。2004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模式,轉向提價競爭探索,在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上升到較大的D,對應的是下方空間,我們稱之為流量?；?/p>

161、流量的經濟形態出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新質變化，直接改變了“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻可以從內部消化外部性。二者是相反市場。諾貝爾經濟學獎

162、獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理解為市場的標志。把數據等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說：“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”；“基于科斯

163、定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能由國家實施,企業無法實施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復用生產要素賺錢呢?中小企業資金難的原因在于難以獲得資

164、本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能將來不光是武裝資本，而且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本轉向勞動。從而發生有利于縮小貧富差距的“多樣性紅利”

165、21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩極分化的多樣性紅利，就會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）資本的相對于使用（access）的稀缺關系，從而改變

166、剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農村電子商務、城市快遞服務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系的變化,可以概括為“生態化”。什么是生態化?就是平臺

167、+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類：一是受傳統的生產者中心傾向的影響，延續傳統科技部門

168、產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比重超過法國。法國的服務業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量。當數字經濟導致以服務業占比達到全球平均水平（65%

169、）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必須理解“數據二十條”的核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀“數據二十條”,以為其淡化所有權、強化使用權只是權宜

170、之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任正非發現的一個規律決定的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權分離的結果是什么?是交足國家應得的,交夠集體應得的,

171、剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字,而是明確提出促進機會公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,使勞動者在交足國家和社會應得部分后,剩下的全部歸自己

172、。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現為“數據交易+數據交互“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據交易與數據交互的區別中。數據交易就是數據買賣，進行這

173、種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場外去交易?？梢哉f，場外交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度。江小涓認為，數據交互是更為廣泛使用的商業模式。什么

174、是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地位。隱私保護、數據安全等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如上判斷，與實踐中實際發生的事情，是高度一致的。說出了

175、真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要著力于用人為設計制度的辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證書，可以當會計資產，代替實體資產進行抵押。其問題在于

176、，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，有一個共同特征，就是千方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條強調使用、應用、利用的引導方向背道而馳。（二）市場對

177、市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用的生態經濟。平臺將下游的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。其中的關鍵就是API模式。以API劃分上圖中的核心業

178、務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業轉型變為轉型企業。因為企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的組織。第一個特征是“合伙發財”。其特點是商業模式的邊

179、界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請注意數據可攜帶權,里面蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交友,這個問題要解決，這時就要深挖數據交互流量變現的商

180、業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常在6000萬到4-5億流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，也就是數據交互轉化為銷售收入實現。一切脫離銷售收入談

181、數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作用于十多個重要產業和領域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在商業模式討論中占絕對上風,認為制造業不合適,應向服務

182、業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微笑曲線的90年代我國臺灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應有所不同對企業家來說,采用自辦物流還是第三方物流,剛

183、開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是著眼于五年甚至十年后的布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服務的架構,就是SOA。更重要的是有BOA商業模式,這

184、點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要機會在虛擬制造和協同設計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大腦,將來的商業模式要武裝一線,可以使直接接觸用戶的一

185、線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生態操作系統為主板的市場化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效益的標的所在。這就是未

186、來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。232402數據要素化思想和方法數據要素具有其獨特性，如數據的獲得具有非競爭性、數據的使用具有非排他性、數據的源頭具有非稀缺性，并且具有自我繁衍性，數據的價值還具有非耗竭性，數據可以通過不同視角加以探索和開發。這使得數據作為生產要素在涉及產權、流通、共享、定價、使用、獲益、安全和隱私保護等方面，無法因循既有制度體系，不能照抄照搬其他要素市場機制，甚至難以借鑒其他要素市場的設置，從而造成在當前的數據要素市場上數據要素流通交易困難，數據的定價和收益分配無章可循。為了深入理解數據要素及其要素化過程中需要克服的問題，該部分匯集了50人論壇委員3項研究成果和梅

187、宏院士的1次訪談錄，分別是中國科學院院士、CCF理事長梅宏的不能把數字經濟窄化為互聯網經濟，中國人民大學杜小勇教授的對數據要素的幾點認識，伏羲智庫創始人、中科院計算所研究員、清華大學互聯網治理研究中心主任李曉東的加快數據從資源向資產轉變和中國電子黨組成員、副總經理陸志鵬的數據資產化路徑的思考與探索，從多個角度系統分析了數據要素化的思想和方法。其中，訪談錄不能把數字經濟窄化為互聯網經濟指出數字化轉型是時代趨勢，數據要素化是將數據確立為重要生產要素，并通過各類手段讓其參與社會生產經營活動的過程。不過，本篇訪談錄也指出，數據的資產地位尚未確定，數據的共享流通障礙重重，數據的權屬問題尚無有效解決方案，

188、數據安全、隱私保護和監管問題也非常突出。對數據要素的幾點認識一文首先分析數據要素的基本特征，然后論述了組建國家數據局對于更好地發揮數據要素的基礎資源和引領創新作用的價值和意義，以及背后的理論邏輯和現實考量等。加快數據從資源向資產轉變一文指出數據資產化是數據要素化的重要環節，并認為數據確權是數據資產化的關鍵前提，在此基礎上分析了我國在數據資產化過程中獨特的優勢和基礎。數據資產化路徑的思考與探索一文首先分析了數據資產化的價值和意義，并把數據要素與傳統生產要素的形成過程和形成規律作了對比分析，在此基礎上給出了數據元件的思想和概念，尤其指出數據元件是把數據資源組織加工以后所形成的初級產品。不能把數字經

189、濟窄化為互聯網經濟8第5篇梅 宏中國科學院院士，CCF理事長，50人論壇主任委員8 中國科學院院士梅宏：不能把數字經濟窄化為互聯網經濟，中國網科技，2023-02-031、數字化轉型是時代趨勢記者：您曾表示，把數字經濟窄化為互聯網經濟，將數字經濟等同于虛擬經濟，是認識誤區。能否展開談談這一看法？數字經濟發展是否既應務虛，亦應務實？梅宏：在不同語境下，“虛”“實”的含義不同。從經濟學視角看，實體經濟和虛擬(fictitious)經濟是一對相對的概念，虛擬經濟是經濟虛擬化或金融深化的產物，屬于以資本化定價方式為基礎的資產價格系統，過度發展將會導致泡沫經濟。從計算技術視角看，“虛擬(virtual)

190、”是相對于現實世界的“實體”而言的，用于指代現實世界數字化后的數字映像?，F在確實有不少人，一提數字經濟就和互聯網平臺掛鉤，甚至將其直接等同于虛擬經濟，這就是認識上的錯誤了。我認為數字經濟整體上是務實的，數字化轉型是時代趨勢，各行各業都得轉，否則就會被時代淘汰。當然其中也會有“虛”的成分，如和現實世界毫無對應與關聯的某些人造事物及其經濟活動。記者：我國在數據要素化、數據治理、數字治理等方面有哪些可為之處？梅宏：數據要素化、數據治理、數字治理等均是國際性難題，當前還屬于探索階段。我認為在這些方面即使不能說我們和發達國家處于同一起跑線，差距也不是太大。相對而言，我們還有一定的后發優勢，路徑依賴程度不

191、像發達國家那么高。數據要素化是將數據確立為重要生產要素，并通過各類手段讓其參與社會生產經營活動的過程。在這一領域，我認為還存在不少值得深入討論的問題：數據的資產地位尚未確定，數據的共享流通障礙重重，數據的權屬問題尚無有效解決方案，數據安全、隱私保護和監管問題也非常突出。我國已經開啟了數據要素化相關基礎制度建設的頂層設計工作，2022年12月，中共中央、國務院正式印發中共中央、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。隨著數字化轉型加快，傳統的治理體系、機制與規則難以適應數字化發展帶來的變革，無法有效解決數字平臺崛起引發的市場壟斷、稅收侵蝕、數據安全及隨之伴生的倫理道德和社會問題。數

192、字經濟發展給政府監管體系及國際治理體系帶來諸多挑戰。我認為，未來10年將是全球治理體系深刻重塑的10年，需要構建新的數字治理體系。數據治理則構成數字治理在資源和技術層面的基礎。近幾年，我從數據治理體系建設的視角，一直在推廣數據治理的“434框架模型”，即從數據的資產地位確立、數據的管理體制和機制、數據共享與開放、數據安全和隱私保護等4方面，國家、行業和組織等3個層本篇為梅宏院士訪談錄。中國計算機學會理事長、中國科學院院士、北京大學教授梅宏在接受中國網科技記者采訪時表示，當今世界正在經歷一場大范圍、深層次的由數字技術帶來的社會經濟革命，數字化轉型已經成為人類社會發展的必然選擇?，F在確實有不少人，

193、一提數字經濟就和互聯網平臺掛鉤，甚至將其直接等同于虛擬經濟，這就是認識上的錯誤了。2004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模式,轉向提價競爭探索,在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上

194、升到較大的D,對應的是下方空間,我們稱之為流量?；诹髁康慕洕螒B出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新質變化，直接改變了“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻

195、可以從內部消化外部性。二者是相反市場。諾貝爾經濟學獎獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理解為市場的標志。把數據等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說

196、：“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”；“基于科斯定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能由國家實施,企業無法實施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復

197、用生產要素賺錢呢?中小企業資金難的原因在于難以獲得資本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能將來不光是武裝資本，而且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本

198、轉向勞動。從而發生有利于縮小貧富差距的“多樣性紅利”21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩極分化的多樣性紅利，就會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）

199、資本的相對于使用（access）的稀缺關系，從而改變剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農村電子商務、城市快遞服務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系

200、的變化,可以概括為“生態化”。什么是生態化?就是平臺+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類

201、：一是受傳統的生產者中心傾向的影響，延續傳統科技部門產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比重超過法國。法國的服務業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量

202、。當數字經濟導致以服務業占比達到全球平均水平（65%）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必須理解“數據二十條”的核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀

203、“數據二十條”,以為其淡化所有權、強化使用權只是權宜之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任正非發現的一個規律決定的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權

204、分離的結果是什么?是交足國家應得的,交夠集體應得的,剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字,而是明確提出促進機會公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,

205、使勞動者在交足國家和社會應得部分后,剩下的全部歸自己。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現為“數據交易+數據交互“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據

206、交易與數據交互的區別中。數據交易就是數據買賣，進行這種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場外去交易?？梢哉f，場外交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度

207、。江小涓認為，數據交互是更為廣泛使用的商業模式。什么是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地位。隱私保護、數據安全等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如

208、上判斷，與實踐中實際發生的事情，是高度一致的。說出了真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要著力于用人為設計制度的辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證

209、書，可以當會計資產，代替實體資產進行抵押。其問題在于，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，有一個共同特征，就是千方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條

210、強調使用、應用、利用的引導方向背道而馳。（二）市場對市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用的生態經濟。平臺將下游的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。

211、其中的關鍵就是API模式。以API劃分上圖中的核心業務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業轉型變為轉型企業。因為企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的

212、組織。第一個特征是“合伙發財”。其特點是商業模式的邊界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請注意數據可攜帶權,里面蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交

213、友,這個問題要解決，這時就要深挖數據交互流量變現的商業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常在6000萬到4-5億流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，

214、也就是數據交互轉化為銷售收入實現。一切脫離銷售收入談數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作用于十多個重要產業和領域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在

215、商業模式討論中占絕對上風,認為制造業不合適,應向服務業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微笑曲線的90年代我國臺灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應

216、有所不同對企業家來說,采用自辦物流還是第三方物流,剛開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是著眼于五年甚至十年后的布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服

217、務的架構,就是SOA。更重要的是有BOA商業模式,這點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要機會在虛擬制造和協同設計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大

218、腦,將來的商業模式要武裝一線,可以使直接接觸用戶的一線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生態操作系統為主板的市場化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大

219、蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效益的標的所在。這就是未來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。25261、數字化轉型是時代趨勢記者：您曾表示，把數字經濟窄化為互聯網經濟，將數字經濟等同于虛擬經濟，是認識誤區。能否展開談談這一看法？數字經濟發展是否既應務虛，亦應務實？梅宏：在不同語境下，“虛”“實”的含義不同。從經濟學視角看，實體經濟和虛擬(fictitious)經濟是一對相對的概念，虛擬經濟是經濟虛擬化或金融深化的產物，屬于以資本化定價方式為基礎的資產價格系統，過度發展將會導致泡沫經濟。從計算技術視角看，“虛擬(virtual)”是相對于現實世界的“實體”而言的，用于指代現實世界數字化后的數

220、字映像?，F在確實有不少人，一提數字經濟就和互聯網平臺掛鉤，甚至將其直接等同于虛擬經濟，這就是認識上的錯誤了。我認為數字經濟整體上是務實的，數字化轉型是時代趨勢，各行各業都得轉，否則就會被時代淘汰。當然其中也會有“虛”的成分，如和現實世界毫無對應與關聯的某些人造事物及其經濟活動。記者：我國在數據要素化、數據治理、數字治理等方面有哪些可為之處？梅宏：數據要素化、數據治理、數字治理等均是國際性難題，當前還屬于探索階段。我認為在這些方面即使不能說我們和發達國家處于同一起跑線，差距也不是太大。相對而言，我們還有一定的后發優勢，路徑依賴程度不像發達國家那么高。數據要素化是將數據確立為重要生產要素，并通過各

221、類手段讓其參與社會生產經營活動的過程。在這一領域，我認為還存在不少值得深入討論的問題：數據的資產地位尚未確定，數據的共享流通障礙重重，數據的權屬問題尚無有效解決方案，數據安全、隱私保護和監管問題也非常突出。我國已經開啟了數據要素化相關基礎制度建設的頂層設計工作，2022年12月，中共中央、國務院正式印發中共中央、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。隨著數字化轉型加快，傳統的治理體系、機制與規則難以適應數字化發展帶來的變革，無法有效解決數字平臺崛起引發的市場壟斷、稅收侵蝕、數據安全及隨之伴生的倫理道德和社會問題。數字經濟發展給政府監管體系及國際治理體系帶來諸多挑戰。我認為，未來

222、10年將是全球治理體系深刻重塑的10年，需要構建新的數字治理體系。數據治理則構成數字治理在資源和技術層面的基礎。近幾年，我從數據治理體系建設的視角，一直在推廣數據治理的“434框架模型”，即從數據的資產地位確立、數據的管理體制和機制、數據共享與開放、數據安全和隱私保護等4方面，國家、行業和組織等3個層級，制度法規、標準規范、應用實踐和技術支撐等4類途徑和手段，來構建我國的數據治理體系。2、觀念轉變是轉型發展的關鍵記者：您曾提出，數字化轉型首先要解放思想和轉換理念。那么，您所說的解放思想的主體是誰，又該如何轉換理念？梅宏：數字經濟的主戰場在各行各業，數字化轉型已是不可逆的趨勢，各行各業將圍繞信息

223、化主線深度協作、融合，完成自身轉型、變革、提升，并不斷催生新業態。數字化轉型的核心內涵是范型變遷，這是一種在基本觀念和實踐方法上的根本改變。當前，信息化范型正在發生變遷，信息技術正從助力其他行業提質增效的“工具、助手”角色轉向“主導、引領”角色，對行業的生產模式、組織方式和產業形態產生顛覆性影響。各行各業作為數字化轉型的主體需要解放思想，轉換理念，努力適應信息化引領的時代趨勢。當前，我國企業面對數字化轉型存在不想、不敢、不會的“三不”現象?！安幌搿笔青笥趥鹘y觀念和路徑依賴，對新技術應用認識不足甚至抱有抵觸情緒；“不敢”是面對轉型可能帶來的陣痛期和風險不敢率先探索，因此就地觀望、躊躇徘徊；“不會

224、”是缺少方法、技術和人才，以及成功經驗和路徑。轉型發展必然會面臨觀念、制度、管理、技術、人才等方面的挑戰，其中觀念上的轉變最為關鍵。記者：當前，數字經濟的發展還存在哪些問題？您如何看待數字經濟未來的發展趨勢？梅宏：數字經濟發展在宏觀上面臨3個方面的挑戰：對數據要素的認識不足導致數據要素市場培育面臨挑戰；現行國際治理體系面臨著數字化轉型帶來的巨大挑戰；作為數字經濟的核心動能與基礎設施，信息技術的發展面臨著諸多挑戰。具體而言，包括數據的權屬及確權、數據的流通交易、數據的價值度量和收益分配、公共數據的開放以及數據的分類分級等問題。解決這些問題，既需要理論研究，也需要實踐探索；既需要頂層設計，也需要留

225、足創新探索的空間。數字經濟尚處于成形展開期，因此要準確判斷其發展趨勢還有較大難度，但可以預判的是數字經濟在未來較長一段時間都將保持快速增長。應該說，變革才剛剛開始。記者：如果從人類歷史發展的維度來考察數字經濟的地位和作用，它是工業革命的一個新的階段，還是一種全新的、顛覆性的新經濟形態？梅宏：雖然當前的研究幾乎都是用工業經濟的概念和術語來詮釋和描述數字經濟，從信息技術的視角來界定數字經濟，但事實上，在當前數字經濟的研究和實踐中，已經出現諸多無法用工業經濟理論解釋和指導的問題，特別是數據作為一種新型生產要素，呈現出獨特特征。我認為把數字經濟當成一種顛覆性的新經濟形態來研究很有必要。如果數字經濟帶來

226、的是一場顛覆性的革命，在傳統框架下對其進行詮釋和理解恐難以觸及其實質?？疾鞆霓r業經濟向工業經濟轉型階段出現的重大變遷，也許可以更好地認識當前的轉型。3、堅持是科研工作不可或缺的精神記者：您認為發展數字經濟需要怎樣的人才？梅宏：數字化轉型將是一個長期過程。根據過去社會經濟發展的周期律，這個轉型階段可能長達數十年。充足的人才供給是促進數字化轉型、發展數字經濟的根本性保障。我認為，當前迫切需要的是兼通信息技術和本行業領域知識的復合型人才。我們需要構建涵蓋國家、高?？蒲性核?、企業、社會等多層面的適應數字化轉型需求的數字化人才培養體系，為未來數十年的轉型階段儲備合格人才。記者：從小鎮到城市、從文學青年到

227、科學家、從“學術青椒”到院士，支撐您完成人生轉型的關鍵是什么？可否給青年科研人員提些建議？梅宏：我一直沒有離開過教育和科研，也一直在從事計算機軟件領域的研究和人才培養工作。如果說有什么值得和青年人分享的東西，我想可以總結為3個關鍵詞：責任、刻苦和堅持。責任是人選擇目標和實現目標最核心的驅動力。中學時我接受的重要的榜樣教育之一，就是周恩來總理少年時立下“為中華之崛起而讀書”的宏志的事跡。當前我們科研人員的責任，就是為科技強國建設作出應有的貢獻。能夠吃苦，應該是科研人員必備的素質，所謂“書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟”。直到今天，我仍然保持一種高負荷的工作狀態，即使在旅途中，閱讀文獻、審閱學生論文

228、也是常態。堅持是科研工作中不可或缺的精神，所謂“鍥而不舍，金石可鏤”。西方有一個“一萬小時”理論：在任何領域取得成功的關鍵與天分無關，成功需要一萬個小時的精深練習和積累，我國古話“十年磨一劍”講的也是相同道理。2004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模

229、式,轉向提價競爭探索,在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上升到較大的D,對應的是下方空間,我們稱之為流量?；诹髁康慕洕螒B出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新

230、質變化，直接改變了“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻可以從內部消化外部性。二者是相反市場。諾貝爾經濟學獎獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理

231、解為市場的標志。把數據等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說：“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”；“基于科斯定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能

232、由國家實施,企業無法實施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復用生產要素賺錢呢?中小企業資金難的原因在于難以獲得資本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能

233、將來不光是武裝資本，而且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本轉向勞動。從而發生有利于縮小貧富差距的“多樣性紅利”21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩

234、極分化的多樣性紅利，就會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）資本的相對于使用（access）的稀缺關系，從而改變剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農

235、村電子商務、城市快遞服務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系的變化,可以概括為“生態化”。什么是生態化?就是平臺+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要

236、素市場化“與“數據要素的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類：一是受傳統的生產者中心傾向的影響，延續傳統科技部門產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比

237、重超過法國。法國的服務業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量。當數字經濟導致以服務業占比達到全球平均水平（65%）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必

238、須理解“數據二十條”的核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀“數據二十條”,以為其淡化所有權、強化使用權只是權宜之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任

239、正非發現的一個規律決定的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權分離的結果是什么?是交足國家應得的,交夠集體應得的,剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字

240、,而是明確提出促進機會公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,使勞動者在交足國家和社會應得部分后,剩下的全部歸自己。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現

241、為“數據交易+數據交互“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據交易與數據交互的區別中。數據交易就是數據買賣，進行這種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場

242、外去交易?？梢哉f，場外交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度。江小涓認為，數據交互是更為廣泛使用的商業模式。什么是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地

243、位。隱私保護、數據安全等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如上判斷，與實踐中實際發生的事情，是高度一致的。說出了真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要

244、著力于用人為設計制度的辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證書，可以當會計資產，代替實體資產進行抵押。其問題在于，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，

245、有一個共同特征，就是千方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條強調使用、應用、利用的引導方向背道而馳。（二）市場對市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用

246、的生態經濟。平臺將下游的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。其中的關鍵就是API模式。以API劃分上圖中的核心業務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業

247、轉型變為轉型企業。因為企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的組織。第一個特征是“合伙發財”。其特點是商業模式的邊界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請

248、注意數據可攜帶權,里面蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交友,這個問題要解決，這時就要深挖數據交互流量變現的商業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常

249、在6000萬到4-5億流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，也就是數據交互轉化為銷售收入實現。一切脫離銷售收入談數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作

250、用于十多個重要產業和領域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在商業模式討論中占絕對上風,認為制造業不合適,應向服務業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微

251、笑曲線的90年代我國臺灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應有所不同對企業家來說,采用自辦物流還是第三方物流,剛開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是

252、著眼于五年甚至十年后的布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服務的架構,就是SOA。更重要的是有BOA商業模式,這點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要

253、機會在虛擬制造和協同設計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大腦,將來的商業模式要武裝一線,可以使直接接觸用戶的一線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生

254、態操作系統為主板的市場化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效益的標的所在。這就是未來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。2728對數據要素的幾點認識9第6篇杜小勇中國人民大學教授數據是人或機器對客觀世界狀態和運動的記錄。原始社會的結繩記事，就可以看作是人類使用數據來描述客觀世界的早期例子。文字出現了以后，不僅僅是客觀世界的事物，人的內心世界也可以被描述和記錄出來。這些記錄的文字也是數據。自動機器的發明和發展，特別是傳感器和計算機的發明和廣泛應用，使得機器也具有了記錄客觀世界事物的能力，并使得

255、數據的產生速度前所未有的增加，形成了所謂的“大數據”。大數據主要有三大來源，一是UGC（用戶生成內容）的數據，也就是人產生的文字圖像數據，二是傳感器產生的各種感知信號數據，三是各類信息系統自動產生的如日志數據。除了UGC數據之外，其他兩類數據都是業務的“副產品”。由于采集和保存處理數據都需要成本，因此，從降低成本的角度看，基本上都是數據用完就扔掉的思路，很少有長期保存下來的。比如，日志數據主要是為了防止系統崩潰而產生的，一段時間后，舊的日志數據就可以刪除，無需保存。這似乎是天經地義的事情。數據要成為資源，首先就得保存下來，這需要更新我們的觀念，從數據是業務的副產品提升到數據是組織的資源的轉變。

256、盡管在大多數的情況下，還是由于業務的需要才考慮收集數據的，但在提出數據是生產要素的理念后，應該認真考慮數據在支撐了業務邏輯之后，如何保存下來并成為生產要素的問題。本文是作者在的基礎上的進一步思考。1、數據要素化是對數據價值認識深化的必然結果2010年前后，大數據作為一類新技術出現在Gartner曲線上。在過去的十多年中，對大數據價值的認識，經歷了三個階段。第一個階段，大數據是作為科學研究的新范式被公眾所接受的。2009年，微軟研究院為了紀念偉大的計算機科學家、圖靈獎獲得者、也曾是微軟研究院的首席科學家吉姆.格雷博士出版了第四科學范式-數據密集型科學發現10，將大數據作為繼科學觀察、邏輯推理、計

257、算機模擬之后的第四種科學研究范式。書中介紹了用大數據重新定義科學學科，包括天文學、環境科學、生命科學等等。按照這種科學范式，研究起始于數據的收集，通過開發數據工具實現對數據的分析，獲得科學的洞察。這種研究范式盡管不能替代傳統的科學研究范式，但是突破了個體研究者的能力局限，在許多科學領域取得了矚目的成果。大數據的價值被廣泛認知。第二個階段，大數據是作為賦能工具對傳統的工業和商業、以及政府管理和社會生活等各個方面產生影響，帶來巨大的變革。大數據有如血液流淌在信息系統中，促進了社會經濟系統效率的提高。2015年9月5日，國務院發布國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知，2017年12月習近平總書

258、記在十九屆中央政治局第二次集體學習時，就實施國家大數據戰略進行了布局。大數據正式成為國家戰略，在國家層面開始大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放，統籌規劃大數據基礎設施建設。在政府領域，以解決民生堵點問題為抓手的各種惠民項目（如“最多跑一次”）的推出與實施，有效地推動了公共數據的共享?！皵底只D型”成為這個階段的最顯著的特征。第三階段，大數據是作為生產要素參與經濟活動和價值分配。這是一次重大的理論創新，體現了黨和政府對數據價值認識的進一步深化。2020年3月30日中共中央國務院發布關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，首次把數據作為生產要素寫入中央文件，數據作為一種新型

259、生產要素，正在加速融入我國經濟價值創造體系，重塑經濟運行的生產、流通、分配、消費等各環節。中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要中提出要打造數字經濟新優勢，迎接數字時代，激活數據要素潛能。以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。2023年先后發布的數字中國頂層設計和數據要素基礎制度（簡稱“數據二十條”）更是將數據要素推到了一個新高度。由此可見，大數據從科學研究的新范式，到數字化轉型賦能各行各業，再到數據作為生產要素，體現了我們對數據價值認識的不斷深化。當然，并不是說大數據作為科學研究范式已經過時了，更不是說數字化轉型已經完成了，而是說人們對數據的

260、認識越來越深入了。2、釋放數據價值的關鍵是培育數據要素市場我們常說“數據庫是信息系統的基礎和核心”“三分技術七分管理十二分數據”，都在說明數據是信息系統中最重要的部分，支撐了業務的順利進行。但釋放數據價值關鍵在培育數據要素市場，而數據要素市場的繁榮需要一個可持續的、健康發展的數商生態來支撐。我們從數據價值鏈的視角，厘清了數據價值釋放需要具備的基本活動和輔助活動，構建了數商生態的主體模型和職能11。數據價值創造的基本活動主要包括數據資源化生產、數據服務化開發、以及數據價值化利用，這三者之間并不一定是線性或單向的關系，例如，在數據服務化開發的過程中，可能會發現缺少一些必要的數據資源，從而觸發新的數

261、據資源化生產的活動，在數據價值化利用過程中可能發現新的數據服務需求，從而催生新的數據服務化開發活動，等等。數據價值創造的輔助活動是圍繞上述基本活動而展開的，雖然這些輔助活動不是直接以創造數據價值為目的，但是能夠降低價值創造過程的成本與風險。輔助活動至少可以包括技術賦能、風險管控和價值分配三個方面。例如，在數據服務開發過程中，風險幾乎是必要存在的。特別是級聯風險更具有破壞性。因此，級聯風險的隔離就顯得非常重要。我們需要有一些中介機構，對數據服務開發進行風險評估，幫助識潛在的風險，并為風險兜底，這樣可以降低數據服務開發商的風險成本，提高整個價值鏈應對風險的彈性。釋放數據價值還需要處理好與數據安全的

262、關系。一般認為釋放數據價值必然帶來數據安全問題，我們的研究表明這兩者是數據要素對立統一的兩個方面。一方面，數據的使用會帶來數據安全的隱患，無視數據安全底線會帶來系統性風險，但過度的數據保護會傷害數據價值的釋放。這體現為日益嚴峻的數據危機。另一方面，良好的數據保護會促進數據價值的釋放，而數據的充分使用，也有利于數據的安全保護。這體現為數據價值的可持續發揮和整體社會效益的最大化。數據作為一種新型生產要素，對于我們都是一個新生事物，對其本質和規律的認識還遠遠不夠，我們需要在實踐中探索其本質規律。政府要創新體制、明確安全底線，積極引導數據要素市場以有效應對數據危機，同時又要定好位，為實踐和探索留足空間

263、。企業要充分發揮企業家的創新精神，勇于探索。要把握機會、創造數據價值，更要正視數據危機日益嚴峻的現實，牢記社會責任感，樹立牢靠的企業責任意識和自律意識，從生態共創的視角，壓實數據治理的責任，積極參與治理規范的塑造，遵紀守法不違規。此外，還要引導各種社會力量來參與數據要素的治理，共同營造發揮數據要素價值的健康生態。3、數據要素市場建設需要系統地推動數據基礎制度建設2022年12月19日，中共中央、國務院發布了關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（俗稱“數據二十條”），提出了構建包括數據產權、流通交易、收益分配和要素治理等四大方面數據基礎制度。這為大數據的價值釋放開辟了新的空間。但是，我

264、們必須對構建數據基礎制度的困難性有充分的認識，這方面的工作才剛剛開始，存在諸多難題和挑戰。首先是數據資源分類體系。類比于自然資源（例如土地），需要構建資源目錄，對資源做到心中有數。但是，對于數據資源如何構建資源目錄？目前文獻和實踐中一般分為個人數據、企業數據和公共數據，這樣的分類還不能滿足實踐的需要。例如，有些平臺企業，事實上承擔了一定的公共事務，這部分公共事務所涉及的數據顯然具有公共數據的屬性。再比如，企業數9 杜小勇，對數據要素的幾點認識，農業大數據學報，第5卷，第1期.2023.110 Tony Hey et.al.The Fourth Paradigm:Data-Intensive S

265、cientific Discovery(第四范式：數據密集型科學發現，科學出版社，2012)11 黃科滿,杜小勇.數據治理價值鏈模型與數據基礎制度分析，大數據，第8卷，第4期.2022.72004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模式,轉向提價競爭探索,

266、在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上升到較大的D,對應的是下方空間,我們稱之為流量?；诹髁康慕洕螒B出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新質變化，直接改變了“數

267、據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻可以從內部消化外部性。二者是相反市場。諾貝爾經濟學獎獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理解為市場的標志。把數據

268、等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說：“在科斯研究的世界里，市場是單邊性的”；“基于科斯定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能由國家實施,企業無法實

269、施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復用生產要素賺錢呢?中小企業資金難的原因在于難以獲得資本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能將來不光是武裝資本，而

270、且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本轉向勞動。從而發生有利于縮小貧富差距的“多樣性紅利”21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩極分化的多樣性紅利，就

271、會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）資本的相對于使用（access）的稀缺關系，從而改變剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農村電子商務、城市快遞服

272、務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系的變化,可以概括為“生態化”。什么是生態化?就是平臺+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要素市場化“與“數據要素

273、的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類：一是受傳統的生產者中心傾向的影響，延續傳統科技部門產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比重超過法國。法國的服務

274、業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量。當數字經濟導致以服務業占比達到全球平均水平（65%）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必須理解“數據二十條”的

275、核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀“數據二十條”,以為其淡化所有權、強化使用權只是權宜之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任正非發現的一個規律決定

276、的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權分離的結果是什么?是交足國家應得的,交夠集體應得的,剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字,而是明確提出促進機會

277、公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,使勞動者在交足國家和社會應得部分后,剩下的全部歸自己。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現為“數據交易+數據交互

278、“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據交易與數據交互的區別中。數據交易就是數據買賣，進行這種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場外去交易?？梢哉f，場外

279、交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度。江小涓認為，數據交互是更為廣泛使用的商業模式。什么是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地位。隱私保護、數據安全

280、等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如上判斷，與實踐中實際發生的事情，是高度一致的。說出了真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要著力于用人為設計制度的

281、辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證書，可以當會計資產，代替實體資產進行抵押。其問題在于，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，有一個共同特征，就是千

282、方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條強調使用、應用、利用的引導方向背道而馳。（二）市場對市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用的生態經濟。平臺將下游

283、的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。其中的關鍵就是API模式。以API劃分上圖中的核心業務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業轉型變為轉型企業。因為

284、企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的組織。第一個特征是“合伙發財”。其特點是商業模式的邊界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請注意數據可攜帶權,里面

285、蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交友,這個問題要解決，這時就要深挖數據交互流量變現的商業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常在6000萬到4-5億

286、流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，也就是數據交互轉化為銷售收入實現。一切脫離銷售收入談數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作用于十多個重要產業和領

287、域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在商業模式討論中占絕對上風,認為制造業不合適,應向服務業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微笑曲線的90年代我國臺

288、灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應有所不同對企業家來說,采用自辦物流還是第三方物流,剛開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是著眼于五年甚至十年后的

289、布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服務的架構,就是SOA。更重要的是有BOA商業模式,這點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要機會在虛擬制造和協同設

290、計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大腦,將來的商業模式要武裝一線,可以使直接接觸用戶的一線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生態操作系統為主板的市場

291、化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效益的標的所在。這就是未來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。2930據中也有大量的個人數據。數據資源分類是數據要素化過程中必須解決的一個難題。其次是數據要素技術支撐體系。數據有關制度需要有合適的技術支撐才能落地，比如如何標識數據？如何為數據定價？如何確保數據擁有方的利益等等，如果沒有合適技術的支撐，有些關于數據的制度就是一紙空文。所以，我們在推動數據基礎制度制定的過程中，所提出的概念、要求等應充分考慮技術的可性性。第三是數據治理體系。數據要素不能像一些自

292、然資源一樣，完全由政府管理，而是要引進多方治理的概念，開展數據治理。梅宏院士主編的數據治理之論12提出了數據治理的一個三維框架，即從治理主體看，包括了國家、行業和組織三個層次；從治理的內容看，包括了資產地位的確立、管理體制機制、開放與共享、以及安全與隱私保護四個維度；從治理工具看，包括了支撐技術、制度法規、標準規范和應用實踐等四個方面。圍繞這個框架存在大量的科學問題還沒有答案，還有大量的研究工作需要展開。第四是數據要素化體系。從數據資源化到數據資產化到數據資本化，是釋放數據價值的三個階段。每一個階段都有很多的基礎性課題需要研究和突破。在數據資源化階段，要解決數據的標識問題、連接的問題、以及互操

293、作問題，還要解決數據的質量問題等。只有具有一定的條件下數據才能成為資源，才具有價值，并不是所有的原始數據都具有價值的。在數據資產化階段，包括了產品化和商品化，要對數據產品進行標準化的描述，要研究其定價的機制和利益分配的機制等。在數據資本化階段，包括了數據證券化以及相關的一系列問題。目前在全國各地出現了一批數據交易所，這些數據交易所就是數據資本化的一個重要設施。4、數據要素技術體系的關鍵之一是發展新的數據管理平臺。數據庫是數據管理的最經典的平臺，從數據庫發展歷史看，每一次的數據與應用的分離都會產生新的技術平臺。從數據管理的視角看，歷史上已經實現了兩次的數據分離，分別產生了數據庫技術和數據倉庫技術

294、。第一次分離是數據與應用程序的分離，產生了數據庫技術。在數據庫產生之前，數據與應用程序是緊密綁定的。離開了應用程序，數據沒啥用處，數據的作用就是讓應用程序完成功能。數據庫技術實現了數據與應用程序的第一次分離，將視角從應用程序轉到業務上去，一個業務或者關聯的多個業務的數據匯聚到數據庫中去，統一進行管理，實現了數據與應用程序的分離。好處是明顯的，應用與數據之間有了獨立性，換句話說應用開發對于數據的存儲有透明性。數據的第二次分離是數據與業務的分離。業務處理完成后數據也就沉淀下來了。這些數據對于業務本身已經沒有價值，屬于棄之可惜、留著花錢的狀態。但是，這些數據都記載著業務的過程，組織將其所有的業務數據

295、匯聚在一起，可以分析發現組織運行中的問題。如何匯聚各個業務系統中的數據，支持分析決策的需求就形成了數據倉庫和智能分析技術。進一步釋放了數據的價值。數據的第三次分離是數據與組織的分離。無論是開放、共享還是交易，數據都需要離開組織的范疇進入到“市場”或“社會”之中。來自不同組織的數據匯聚以后能發揮什么樣的作用，造成什么樣的風險，正是當下人們關心的主要問題?？梢钥隙ǖ氖?，這是數據價值釋放的必由之路，需要新的技術和平臺來支持這次的數據分離。例如，數據的確權是基礎；必要的去隱私化和去標簽化，可以保護個人隱私和商業機密；建立數字社會的信任機制，讓數據流通遵守秩序、保護數據擁有者的權益等等，都應該是這個新平

296、臺的核心內容。我們現在常常說一句話：以數據為中心！這是數據系統設計的新理念。不能再聚焦在CPU的利用率上，而應該聚焦在數據價值的有效釋放上。這個新的平臺需要我們去探索和發展。12 梅宏主編，數據治理之論，中國人民大學出版社,2019加快數據從資源向資產轉變第7篇李曉東伏羲智庫創始人，中科院計算所研究員，清華大學互聯網治理研究中心主任數據作為一種具有獨特屬性的生產要素，具有非競爭性、無限供給、易復制、邊際成本極低等特點，貫穿于數字化生產、數字化管理和數字化經營等各個環節，是數據要素市場體系構建的核心標的。發揮數據生產要素作用離不開數據資產化，數據資產化的關鍵前提是完成數據確權。（一）數據資產化是

297、數據要素化的重要環節發揮數據生產要素作用需經歷資源化、資產化和資本化三個環節。其中，資產化是資源化的結果，也是資本化的起點，要求在生產過程中承認數據的價值創造貢獻，并提供價值的變現渠道。資源通常是可以被人類探明、標識、利用，并用來創造價值的。當某種資源被探明并標識以后，人們便可以評估該資源是否豐裕，是否值得開采利用。因而人們了解不同數據的利用方式，并對數據進行探明和標識的過程，就是數據的資源化。數據資源化會形成某種稀缺性從而引出資源的優化配置的需求。具體而言，因為質量和規模等差異，不同數據集所蘊含的信息量都各不相同，因而在信息量上有稀缺性，在不同部門單元之間具有動態不均勻的分布，成為數據要素流

298、動的原動力。資產化是對預期收益的歸屬進行確權的過程。數據資產化意味著數據可以在未來產生持續收益，并且這些收益可以基于一定的產權進行分配。此外，數據的資源化、資產化、資本化等過程，本身也是數據的創造過程。預計這一系列過程將逐漸以數據要素流動轉化的形式出現，與傳統情境中貨幣資本運動形式有所不同，數據要素在社會生產過程中的權重將顯著增加。（二）數據確權是數據資產化的關鍵前提資產化的關鍵前提是明晰產權結構，通過構建符合各類生產要素特性的產權制度，實現未來歸屬、使用、收益等重要權益的確權。確權完成后才能進行基于收益的分配以及基于價值的交易，從而不斷激勵各類要素高質量供給。確權所包含的不僅僅是所有權的確認

299、，也包含持有權、加工使用權、經營權等多種權屬。特別是對數據而言，其創造過程與傳統要素不同，具有多方創造、流轉速度快等特點，因此確權不應僅涵蓋單一所有權，更需納入多方所有權或共有產權等多種所有權形式。2022年12月，中共中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（以下簡稱“數據二十條”），提出建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。由于數據的產權結構復雜，所有權界定難以形成共識，所以目前的工作重點在使用權交換和價值創造方面，以共享共贏逐步促進共有。除制度供給外，數據確權還需要特定的技術系統支撐。一方面，數據與數字技術、數字平臺、應用程序等關系

300、密切。以網絡安全技術和支持數據共享的分布式計算平臺將成為數據流通市場的技術基礎，支持智能合約的類區塊鏈平臺除了有利于數據確權后的數據共享外，也為降低數字鴻溝，在多中心化、弱中心化甚至去中心化的基礎設施層面降低后來者創新的門檻。此外，為了避免因多種確權規則之間的沖突，從而增加數據流通的阻力，市場需要有一個統一的確權平臺或者采用通用的確權協議。另一方面，隨著數據安全等合規政策趨嚴，數據與應用（業務）解耦成為重要趨勢，數據確權對技術系統的需求不斷增加?？傮w來看，這種技術系統需統一的標識管理、權屬管理、認證機制、授權管理、算法管理和分類分級。具體而言，基于區塊鏈技術和數據互操作協議的技術系統，可以有效

301、解決數據對象的標識確權、認證授權和安全交換問題，將會是支撐數據跨域（組織域、地域、國域、星域等）互聯互通的數據基礎設施。（三）我國數據資產化有獨特優勢和基礎多位專家指出，我國數據資源化階段已經初步形成了一定規模的產業和應用體系，然而總體上仍然存在可用數據不足、數據質量不高、數據價值低等問題，但相對而言，我國依然有不少獨特的優勢和基礎，有利于數據資源向資產的加速轉變。一是支撐制度積極創新。我國進行了一系列嘗試與創新，減少了數據資產化在政策上的阻力。2022年12月數據二十條發布推動數據基礎制度體系構建,進一步推動了公共數據、企業數據、個人數據合規高效流通使用。2023年2月，中共中央、國務院印發

302、的數字中國建設整體布局規劃明確，數字中國建設按照“2522”的整體框架進行布局。其中，特別提出夯實數據資源體系。同年3月，國家數據局組建,負責協調推進數據相關戰略布局。同年8月，財政部制定印發企業數據資源相關會計處理暫行規定，數據資源“入表”更進一步。與此同時，北京、上海、浙江等地也在大力推動數據資產化相關法律法規出臺。一系列制度創新推動了數據資產化提質增效。二是應用場景逐漸豐富。在數據和應用場景上，數字中國發展報告（2022年）13顯示，2022年我國數據產量達8.1ZB，全球占比達10.5，位居世界第二，可供開發的數據資源豐富。市場的快速發展為數據資產化奠定了實踐基礎。近年來，湖北、天津、

303、浙江、四川、貴州等地積極開展數據要素典型應用場景試點，企事業單位數據應用創新積極性高漲，應用場景日益豐富。三是新型基礎設施建設能力強。新型基礎設施方面，當前我國在用數據中心算力總規模位居世界第二，移動網絡覆蓋率100，已建成全球規模最大、技術領先的網絡基礎設施，為建設數據基礎設施支撐數據資產化、充分釋放數據要素價值奠定了良好基礎。隨著經濟社會快速發展，高質量數據以及數據互聯互通和互操作的需求進一步提升，以解決標識確權、認證授權和安全交換等關鍵問題為核心的數據基礎設施需求也將快速增加。2023年11月，國家數據局局長論述了數據基礎設施的功能與范疇，象征著數據基礎設施建設在我國越來越成為全社會的共

304、識。在數字經濟時代，數據作為獨特生產要素，其非競爭性、無限供給、易復制等屬性滲透于數字生產、管理和經營的各環節,是數據要素市場體系構建的核心標的。數據資產化是實現數據從資源向資產的轉變關鍵。資產化要求在生產中充分認可數據的價值，提供價值變現渠道。數據確權成為資產化前提，需明晰產權結構，確保未來權益的歸屬、使用和收益。確權不僅包含所有權，還需涉及多方和共有產權。我國在數據資產化有獨特優勢。制度上的創新、豐富的數據產量和市場發展為實踐提供基礎。新型基礎設施建設方面的成就為技術支持奠定了基礎。加快我國數據從資源向資產的轉變需要發揮數據產業潛力，促進數據要素的流動和優化配置。在數字中國建設框架下，我國

305、數據資產化有望注入新動能，助力數字經濟的高質量發展。2004年,美國經濟學家提出信息通信技術(ICT)推動服務業發展,必然導致服務業比重上升。服務業的特征是什么?是提價競爭。我們看到,數據在全球范圍內帶來的新增量對應于紅色部分,根據傳統經濟學,這部分屬于超額利潤,但現在我們不這么認為,而是將其視為穩定利潤,我們稱之為高附加值。數據要素作為新型生產要素,可以理解為白色區域內的放大器和倍增器。也就是說,數據要素能夠幫助企業擺脫價格戰作為商業模式,轉向提價競爭探索,在這個領域起變壓器作用,這是最簡單的說法。以數據為主要生產要素的新質生產力的作用體現在需求曲線從較小的d上升到較大的D,對應的是下方空間

306、,我們稱之為流量?；诹髁康慕洕螒B出現后,產生了過去被視為超額利潤的部分,但現在看來屬于正常利潤,就是高附加值和高質量發展帶來的利潤。這部分利潤在生產力方面有兩個與新質有關的來源:第一個意義是外部性，出現了反科斯型市場,就是基于流量的平臺模式,在經濟學上是一種全新的類別?？梢钥醋魇且揽客獠啃?猶如中國人的“出門靠朋友”。原來經濟學強調自己靠自己,現在要發財靠朋友,這導致了商業模式的重大變化,這是生產力決定的第一個方面。生產力出現的這一新質變化，直接改變了“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”出題的題義。原來說的市場，與外部性無關；而數據要素對應的市場，卻可以從內部消化外部性。二者是相

307、反市場。諾貝爾經濟學獎獲得者梯若爾明確指出：“科斯定理無效是雙邊性的必要非充分條件”18。埃文斯直接說：“市場是雙邊的必要條件是科斯定理并不適用于雙方之間的交易”19。國內著名經濟學家張曙光等也指出：“科斯定理成立是有條件的，只有在所有權中心范式下才能夠成立，如果經濟發展導致所有權中心轉變為使用權中心，那么科斯定理以及新制度經濟學的一些結論就會被顛覆?！睌祿灰姿霈F場內交易不足，理論根源在于固持所有權中心這一實體要素論，把所有權轉移，理解為市場的標志。把數據等同于實體。它適用于數據交易，而不適用于以使用權交換為主的數據交互。其中問題，梯若爾已指出得十分明白，他說：“在科斯研究的世界里，市場是

308、單邊性的”；“基于科斯定理，而不區分市場的單邊性與雙邊性問題，對價格結構問題進行商業和公共政策方面的討論是誤入歧途的”20。數據要素市場化如果“誤入歧途”，總的認識根源，將在于把數據等同于實體，背離數據本身規律來搞“數據要素的市場體系建設”。美國沒有數據交易所這種人為制度設計，為什么？值得我們思考。第二個方面,“數據二十條”提出了生產要素復用。傳統實體要素不能重復使用和共享,但數據和代碼是可以復用的資本價值形態。如果實現復用,量化寬松只能由國家實施,企業無法實施。但是現在“數據二十條”明確使用價值可以重復復用而不違法。美國可以通過量化寬松賺錢,為什么中國不能通過復用生產要素賺錢呢?中小企業資金

309、難的原因在于難以獲得資本交換價值（資本金）以購買資本使用價552號文件稱為“通用性資產”）的新歷史唯物主義邏輯（數據生產力決定數據生產關系），最終將導致美國佩奇院士預言的“多樣性紅利”的出現，縮小貧富差距。俄烏戰場上戰斗力正發生革命性變化。戰斗力的場景化，使戰略性地發揮單兵作用，成為一種顯著的趨勢，一線士兵的作用在顯著提高。決策權正交到一線士兵手中，“讓聽得見炮火的人來指揮戰斗”。從戰斗力推及生產力，結論很可能是同樣的。這預示著，人工智能將來不光是武裝資本，而且武裝勞動。同理，活勞動在“聽得見炮火”的地方，開始發揮原來資本的作用。制度設計隨之也會將從激勵重心從資本轉向勞動。從而發生有利于縮小貧

310、富差距的“多樣性紅利”21現象，剩余更多分配給勞動而非資本。按佩奇的說法，大眾具有“多樣性”（如解決方案多樣性）這一優于精英的優勢。支持有效需求的高收入，取決于多樣性紅利機會的廣泛出現。兼職類工作就是典型的多樣性紅利機會。在智能經濟條件下，這種機會一定會發展為以多樣性、高收入為標志的增值應用（APP）業態的廣泛出現。在蘋果商店中，APP開發者分成比例高達85%，遠遠超過資方的15%，這已成為美國當前行情。中國一旦出現這種趨勢，意味著逆轉兩極分化的多樣性紅利，就會從經濟中自然而然出現。多樣性紅利的原理在于，通過改變（不可數字孿生、復用的）勞動與（可以數字孿生、復用）資本的相對于使用（access

311、）的稀缺關系，從而改變剩余的流向，因而不依賴福利政策實現共同富裕。這是由新質生產力自身規律，而非刻意干預的結果。政府只要順勢而為，就可以用少得多的財政（轉移支付）資源，實現同樣水平的共享發展、共同富裕的目標。加快形成新質生產力，政策的著力點，首先應把提高勞動者素質，提高勞動者要素收入擺在第一位。按照人力資本來塑造新一代勞動者，以合伙制、合作制，釋放多樣性紅利，培育適應新質生產力的新型勞動力者。例如，農民工進城只是打工，但學會電腦，可以在農村電子商務、城市快遞服務中，成為掌握訂單的決策者，而取得打工水平之上的收入，并全面發展能力。如果要從微觀層面概括生產力和生產關系的變化,可以概括為“生態化”。

312、什么是生態化?就是平臺+應用。平臺作為生產資料或資本的復印機,取代“美聯儲”為最靠近消費者的一線勞動者提供將重資產轉化為輕資產運營的機會。這里要補充說明,所謂輕資產運營,是指依靠范圍經濟，通過提供差異化和高附加值的應用,而非通過價格競爭,最終實現高質量發展，這是數據要素市場化將導向的理論邏輯。二、“數據要素的市場體系建設”面臨的實踐選擇（一）當前“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”容易誤入歧途的幾條路 作為一個實踐問題，“數據要素市場化“與“數據要素的市場體系建設”中一個怪現象是，許多人明知數據交易所場內交易不活躍，仍然樂此不疲。分析其動機，不外以下幾類：一是受傳統的生產者中心傾向的

313、影響，延續傳統科技部門產學研用脫節（主要是與應用脫節）的做法，片面強調數據生產，以為生產出來，價值就定了，只考慮以成本法為值（即資產），現在資本使用價值（生產資料）一旦實現復用,增量就會出現。當前的商業模式探討已超越戰術層面,而是關注資金流向何方。未來會出現一個與改革開放30-40年來同等巨大的機遇,那就是服務業比重持續上升。大體步驟如下:第一步,服務業比重需要超過保加利亞。保加利亞的服務業占比達60%,代表東歐平均水平。第二步,服務業比重超過法國。法國的服務業占70%。第三步,是否要追趕美國還有待討論。美國服務業占80%,這么高的比例是否會導致“空心化”也需考量。當數字經濟導致以服務業占比達

314、到全球平均水平（65%）為標志的產業體系現代化水平時，其影響力將是翻天覆地的。任何商業模式如果忽視這個影響,就會面臨滅絕的危險。所以,從生產力的視角考慮,數字生產力恰恰讓我們有效捕捉到中國過去40年改革開放沒有觸及的機會。（二）數據要素主導化將改變社會分配的基本邏輯“數據要素市場化”與“數據要素的市場體系建設”不僅是個資源配置問題，也是一個改變社會分配的過程。從生產關系視角分析,我們可以借鑒李嘉圖的蛋糕分配理論。紅色區間意味著什么?我們必須理解“數據二十條”的核心精神,從表面上看,該文件提出三種權利概念,但實際上內核與農村改革相同,都是實現兩權分離。聽說有教授誤讀“數據二十條”,以為其淡化所有

315、權、強化使用權只是權宜之計,只是因為現在搞不清楚數據的所有權，將來有條件搞清了，還是要回到強化所有權的老路上來。這并非正確看法。正如農村改革最終追求的目標就是兩權分離、三權分置一樣,“數據二十條”也在于實現兩種權利的分離和三權分置。這是一個生產關系的重新定位問題。兩權分離的社會分配本質在于，對勞動與資本賦予平等的收益權，最大改變將是用益權從地上權，擴大到活勞動，其中勞動的用益權，是指勞動者作為非所有權人僅憑使用權而獲得剩余的權利。這是由任正非發現的一個規律決定的，這就是“讓聽得見炮火的人,來指揮戰斗”。既然都指揮戰斗了，還好意思不給人家分配剩余嗎？大家都知道,兩權分離的結果是什么?是交足國家應

316、得的,交夠集體應得的,剩下的全部歸自己。剩下的全部歸自己,與城市居民的收入相比,有一個巨大的增量,在工資（成本）水平之上還有剩余。從生產關系的本質來說,兩權分離使得分布在經濟權利周圍的勞動者獲得超過工資的收入（二十大報告稱為要素收入和財產性收入）。而城市改革之所以不如農村改革進展大,就是因為未找到一個生產關系的增量,無法使一線勞動者在工資之外獲得剩余收入。用黨的二十大報告的說法,這歸結為促進機會公平。二十大報告沒有直接提“結果公平”四個字,而是明確提出促進機會公平。紅色區間為我們帶來了什么巨大機遇?如果能復制生產資料的使用價值,這實際上是為大家提供了一種零次分配,使勞動者在交足國家和社會應得部

317、分后,剩下的全部歸自己。這將釋放勞動者的積極性,影響力不亞于農村改革。與傳統經濟學家想當然認為數字經濟必定擴大貧富差距相反，通用目的技術決定通用目的資產（發改委2020年本之上有一個平均成本的定價,否則親兄弟也會內斗?？梢哉f，市場對于市場體系的自然選擇，是不靠權力，靠生態。在這種情況下，要避免市場體系建設的巨大錯位。面對數據與生俱來的外部性，要處理好主要用權力來調配外部性，還是主要用市場來調配外部性這一新問題。（三）生態化在數據要素上表現為“數據交易+數據交互“。具體到數據上，以生態化的機制與模式進行要素市場化，同傳統市場機制與模式的區別?？梢愿爬ㄔ诮′刚f的數據交易與數據交互的區別中。數據交

318、易就是數據買賣，進行這種交易的市場，是單邊市場，或稱科斯型市場，其特點是以所有權轉移為特征，以確權、明晰產權為先決條件。從實踐看，在數據交易所中進行數據持有權轉移，直接結果就是導致場內交易量不足。因為數據具有外部性，非按科斯的標準確權，必然交易成本巨大，大到市場本身難以為繼。從實際情況看，以生產者為中心，按成本重置估價，一個U盤的數據在市場上只值8-60元，但如果以消費者為中心，按收益法估價，可能具有8萬-60萬的價值。人們當然都會跑到場外去交易?？梢哉f，場外交易的本質，是與應用結合定價；場內交易的本質，是脫離應用定價。場外交易的活躍，是市場在無聲地用腳來表示態度。江小涓認為，數據交互是更為廣

319、泛使用的商業模式。什么是數據交互?根據江小涓的概括，數據交互的主流模式是API模式，即通過應用程序接口拉通數據，這種模式允許不同的應用程序或系統之間進行數據交換和集成.以實現數據流通和共享.API模式在數流通中的應用非常廣泛，它可以幫助實現數據共事.數據交換.數據遷移，數據同步等功能。API模式主要采取需求方與生產方直接交易的方式(場外交易)，而不是“數據交易“(場內交易)。因此數據持有方對確權、估值、數據保護等第三方服務需求不居于突出地位。隱私保護、數據安全等成為企業自身責任，企業不斷完善加密、匿名化和安全協議等技術來確保用戶數據的安全和隱私。應該說，江小涓的如上判斷，與實踐中實際發生的事情

320、，是高度一致的。說出了真相，說出了真話。代表了學者的學術良心。而那些刻意回避平臺+應用的生態實踐，刻意回避梯若爾諾貝爾獲獎理論的數據變錢主張，與市場實踐不符，也與國家關于數據要素X中發揮數據協同、復用、融合的引導明顯有別。中心評估價值，而有意無意忽視數據要素的“價值實現”問題，無視收益法中應用的決定作用。二是受傳統知識產權觀念影響，把數據要素當作實體要素來認識與評估，他們做法的特點是，在有形的無形資產（如知識產權、專利、品牌）范圍外，主要著力于用人為設計制度的辦法，把無形的無形資產（如波蘭尼說的默會知識）加以有形化，打財政部暫行規定的擦邊球。比如，登記一下，發個證書，可以當會計資產，代替實體資

321、產進行抵押。其問題在于，以權確權，并不能替代應用賦權。一些部門，用公共、半公共權力為數據確權背書，缺乏行業、應用估值的配套；一些地方，為應對PPP政策廢止后政信事業發展需要，急于把土地財政變為數據財政，而不考慮用公權力把數據變錢，一旦失信的后果。三是受金融界炒作比特幣、區塊鏈影響，直接通過各種“金融創新”，把數據直接等同于信用，進行數據變錢活動，變完錢就不管了，忽視錢到手與行業、應用結合實現價值這一后續，帶來潛在的“跑路”隱患。以上種種，有一個共同特征，就是千方百計與應用脫節，與實體經濟脫勾。把“市場化”的上有政策，當作“先變成錢再說”的下有對策，這就與數據二十條強調使用、應用、利用的引導方向

322、背道而馳。（二）市場對市場體系的自然選擇合理的做法在實踐不是沒有，而是一些人出于“上有政策下有對策”的利益動機視而不見。一個突出表現是，對于互聯網+時代強調的平臺+應用模式（API模式）避而不談。市場經濟自然而然的做法，是遵重數據創造與實現的價值規律，不借助權力干預，以應用、需求為導向，充分實現生產、供給的價值。其中主要的成功做法，就是“平臺加應用”（中間產品加最終產品）的生態化做法。生態商業模式的經濟特征是什么?最明顯的特征是平臺加應用的生態經濟。平臺將下游的降價競爭與上游的提價競爭結合起來,將傳統商業模式中的成本領先戰略與差異化戰略反向嫁接,實現低成本差異化。其中的關鍵就是API模式。以A

323、PI劃分上圖中的核心業務與增值業務。低成本差異化用古代漢語來表達就是“易”,意為千變萬化,千差萬別,但平均成本不斷降低。實現的辦法是什么?平臺的重資產不斷支持前線的輕資產,就像空天部隊為一線戰士提供機會,這實際上是重武器和輕武器的結合,在俄烏戰爭中表現得非常明顯。對于經濟規律來說,這意味著一件事可以高度概括:商業模式整體正在轉向,從內部范圍經濟,即企業級范圍經濟,轉向外部范圍經濟,即聯合多企業的范圍經濟。有三個特征決定了數字化的重心從企業轉型變為轉型企業。因為企業轉型是從一種金字塔結構轉為另一種金字塔結構,轉型企業是把企業轉變為生態組織,而非企業組織,是企業之間的組織。第一個特征是“合伙發財”

324、。其特點是商業模式的邊界從同一老板所有權為單位的合作轉向不同老板之間的合作。不同老板在使用權上是一個單位,以借用代替購買。第二個特征是“借光發財”。其特征是從過去把外部性視為一種損失,變為通過雙邊市場或平臺,最終實現流量變現,充分調動1+1大于2這種來自數據交互（即流量）的資源。第三個特征是“合作發財、和氣生財”。這里要實現的轉變是從競爭向競合,即合作博弈。均衡點一定在邊際成沿著曲線的另一端,銷售環節現在大有文章可做,就是WEB3.0,請注意數據可攜帶權,里面蘊含無窮先機。其次是SNS（社會網絡服務系統），我們的生態操作系統里,做交友的不會做電商,做電商的不會做交友,這個問題要解決，這時就要深

325、挖數據交互流量變現的商業創新潛力。物流和金融,這方面我覺得機會已經很少,所以略過。延伸品牌方面,現在正出現非常大的縱深,這方面有很大潛力。（三）發展生態需要操作系統武藏曲線與微笑曲線完全相反。當然,它們有一個共同點:無論是日本經驗還是臺灣地區經驗,都有一個特征,那就是要發展生態化這一當前商業模式中短缺的部分?，F在我國產業發展有產業鏈、價值鏈，但缺乏生態操作系統,我們的操作系統都是企業操作系統。生態操作系統需要將固定資產轉化為充足流量,通常在6000萬到4-5億流量,在此流量基礎上與外部合作，在數據交互中借光發財。生態的入表與入帳，與企業時代不同，主要通過流量變現，也就是數據交互轉化為銷售收入實

326、現。一切脫離銷售收入談數據要素定價的理論和實踐，都可能脫離實際。這一轉型超出了企業轉型范圍,變成了企業集群的整體轉型，只有“大企業+中小企業”生態一體化這一基本工作完成后,才能產生龍頭企業對增值企業高附加值的放大器效應，也就是數據要素X的疊加、放大、倍增作用。這是對整個生態經濟的新業態新模式的解析。三、十五五期間數據要素市場化賦能新業態、新模式的產業實現路徑（一）新業態、新模式發育，有武藏曲線與微笑曲線兩途在觀察下一步數據要素X行動計劃作用于十多個重要產業和領域時將產生的未來產業路徑和賦能順序，有兩個完全相反的判斷方向值得參考。第一個方向是微笑曲線,這一方向現在在商業模式討論中占絕對上風,認為

327、制造業不合適,應向服務業轉變，包括大力發展生產性服務業，或第四產業。第二個方向是武藏曲線,這一判斷基于上世紀70-80年代日本的經驗,認為在從制造業向服務業轉變的第一步中,利潤首先會在制造業中產生,不能輕易削弱制造業基礎。新業態、新模式的大趨勢是向服務業發展,但是第一步首先是在制造業內部出現制造業服務化。從這個意義上說，武藏曲線值得高度重視,我認為在未來5-10年,武藏曲線將起主導作用,然后慢慢轉向微笑曲線。那時我國的產業結構發展與提出微笑曲線的90年代我國臺灣地區的水平大致相近。當然不排除先發地區、經濟特區（如蘇錫常等）可能先行一步。（二）五年內與五年外的考慮應有所不同對企業家來說,采用自辦

328、物流還是第三方物流,剛開始應按武藏曲線采取自辦物流,只有發展到一定階段,才慢慢轉向獨立產業,變成專業化的服務業。近五年內,企業家應注意日本經驗。制造業服務化的焦點是供應鏈,要深挖供應鏈獲得高利潤。深挖方向與微笑曲線一致。但是,物流還未充分變成第三方物流,仍在內部,相當于一廠二制,一制是實體,為價格戰和成本領先做準備;另一制為提價做準備,此時需要虛擬生產。虛擬生產在制造業內部產生高附加值。具體分析，推薦制造業服務化的路線圖。如果我們的目光是著眼于五年甚至十年后的布局,這時候必須考慮生產型服務業,是在服務業而不是制造業進行部署。這時候,有幾點值得關注。首先,建立面向服務的架構,就是SOA。更重要的

329、是有BOA商業模式,這點常被忽視,包括微軟和IBM也在忽視,亞馬遜是這方面的典范。商業云是對資產的復制和復印。實際來說,是商用云還是技術云,這是原則分歧。商務云收入將超所有技術云,達到IBM、微軟、甲骨文云收入總和再加15%的程度,請務必注意。在此基礎上,分別看幾個要點。在研發方面,如果進行專業化,下一步趨勢是大模型時代。之前是大數據時代,要系統準備的是數據基礎設施中的平臺體系和APP開發體系,這方面我們有超過美國的潛力。在設計環節,主要機會在虛擬制造和協同設計。微笑曲線的另一側,采購環節現在主要是智能決策系統,但我們的商務智能（BI）方向有問題。武裝的是企業的大腦,將來的商業模式要武裝一線,

330、可以使直接接觸用戶的一線員工具有隨時隨地決策功能，而且這種決策應與整個組織協調一致。但我們現在完全沒有這樣的設計,這是一個巨大的問題,將來需要加強。數據要素發揮關鍵作用的市場化與市場體系建設創新點，最主要的致勝點在于生態操作系統構建。如果上一代追求技術操作系統,下一代要著眼生態,就是合作操作系統,不是企業關門發財,而是企業與企業外所有資源建立“借光”關系,如果當做主板來理解,隨時調用,即插即拔,這樣才能做到輕資產和重資產的合理分工。構建生態操作系統為主板的市場化與市場體系建設宏圖，戰略意圖在于博取數據外部性（圖中PMefg）這一被傳統市場（科斯型市場）漏掉的未來大蛋糕。也是數據要素X產生倍乘效

331、益的標的所在。這就是未來十年新業態、新模式向生態方向演進的總趨勢。3132議的技術系統，可以有效解決數據對象的標識確權、認證授權和安全交換問題，將會是支撐數據跨域（組織域、地域、國域、星域等）互聯互通的數據基礎設施。（三）我國數據資產化有獨特優勢和基礎多位專家指出，我國數據資源化階段已經初步形成了一定規模的產業和應用體系，然而總體上仍然存在可用數據不足、數據質量不高、數據價值低等問題，但相對而言，我國依然有不少獨特的優勢和基礎，有利于數據資源向資產的加速轉變。一是支撐制度積極創新。我國進行了一系列嘗試與創新，減少了數據資產化在政策上的阻力。2022年12月數據二十條發布推動數據基礎制度體系構建

332、,進一步推動了公共數據、企業數據、個人數據合規高效流通使用。2023年2月，中共中央、國務院印發的數字中國建設整體布局規劃明確，數字中國建設按照“2522”的整體框架進行布局。其中，特別提出夯實數據資源體系。同年3月，國家數據局組建,負責協調推進數據相關戰略布局。同年8月，財政部制定印發企業數據資源相關會計處理暫行規定，數據資源“入表”更進一步。與此同時，北京、上海、浙江等地也在大力推動數據資產化相關法律法規出臺。一系列制度創新推動了數據資產化提質增效。二是應用場景逐漸豐富。在數據和應用場景上，數字中國發展報告（2022年）13顯示，2022年我國數據產量達8.1ZB，全球占比達10.5，位居

333、世界第二，可供開發的數據資源豐富。市場的快速發展為數據資產化奠定了實踐基礎。近年來，湖北、天津、浙江、四川、貴州等地積極開展數據要素典型應用場景試點，企事業單位數據應用創新積極性高漲，應用場景日益豐富。三是新型基礎設施建設能力強。新型基礎設施方面，當前我國在用數據中心算力總規模位居世界第二，移動網絡覆蓋率100，已建成全球規模最大、技術領先的網絡基礎設施，為建設數據基礎設施支撐數據資產化、充分釋放數據要素價值奠定了良好基礎。隨著經濟社會快速發展，高質量數據以及數據互聯互通和互操作的需求進一步提升，以解決標識確權、認證授權和安全交換等關鍵問題為核心的數據基礎設施需求也將快速增加。2023年11月，國家數據局局長論述了數據基礎設施的功能與范疇，象征著數據基礎設施建設在我國越來越成為全社會的共識。在數字經濟時代，數據作為獨特生產要素，其非競爭性、無限供給、易復制等屬性滲透于數字生產、管理和經營的