9月23日，工业和信息化部（以下简称“工信部”）科技司副司长任爱光在2023中国实体经济发展大会上表示，未来产业是构建现代化产业体系、加速经济转型和高质量发展的新引擎，突出表现在“新”。当前是谋划未来的关键时期，抢占未来产业发展优势刻不容缓。从发展方向看，制造业是未来产业的重点领域，智能、低碳、健康是主要趋势。我国拥有丰富的数据资源，多样的应用场景，未来产业发展大有可为。

北京社科院副研究员、数据资产化研究院执行院长王鹏向记者表示，发展未来产业关键在于加强科技创新和产学研用结合，深入实施创新驱动发展战略，加大科技创新投入，推动科技成果转化，培育一批具有国际竞争力的创新型企业。同时，从推动未来产业创新的政策来看，均强调了对于数据资源的利用。

具体来看，在工信部发布的元宇宙揭榜挂帅任务榜单中，3D沉浸式实时通信系统揭榜任务提出，研究基于多模态、多视角的三维视觉技术，实现对人、物、场的动态三维数据采集、建模和显示。

在王鹏看来：“未来产业的应用离不开对数据资源的整理、分析、应用，数据是未来产业的关键生产要素与核心资源，它与其他生产要素深度融合，赋能未来产业，可以对经济增长产生乘数倍增作用。”

根据国家互联网信息办公室今年5月份发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，我国数据资源规模快速增长，2022年我国数据产量达8.1ZB（ZB：代表十万亿亿字节），同比增长22.7%，全球占比达10.5%，位居世界第二；我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%。

当前，多个省市以数据交易所为牵引，挖掘提炼数据产生价值，体现在利用数据资源实现精准决策、降低决策失误和风险、辅助未来产业创新落地等。上海数据交易所于8月份公布的数据显示，自2021年11月25日揭牌成立以来，上海数据交易所建设了金融、航运交通、国际等多个数据产品板块，数据产品累计挂牌数超1300个。

中国（深圳）综合开发研究院通证数字经济研究中心博士马朝良在接受《证券日报》记者采访时表示，数据要素贯穿于数字经济发展的全流程，数据价值化重构生产要素体系，是数字经济的发展基础。数据资产的确权、定价、入表，从微观上理顺了企业对数字经济的计量流程，推动企业加快数字化转型步伐；从宏观上将壮大计算机、通信、算力等数据资产密集型行业，推动产业化落地，驱动数字经济发展。

数据要素遇市场化难题

中国发展数据产业有诸多优势。数据规模和数据应用，以及不断完善的数据产业政策体系，推进各领域大数据融合应用，培育发展大数据产业集聚高地。

发展数据产业的前提是数据要素市场化。“数据作为新型生产要素，具有无形性、非消耗性等特点，可以接近零成本无限复制，对传统产权、流通、分配、治理等制度提出新挑战。由于这些特殊性质，数据作为生产要素在涉及产权、流通、共享、定价、使用、分配等方面，面临一系列制度和技术难点”，吕欣表示。

数据要素市场化是业界一个公认的研究难题。这其中包括数据要素产权界定难、数据可信流通难、数据要素利益分配难等。

如数据要素产权界定方面，中国数据产权制度尚处空白，产权界定不清将导致数据流通、使用、交易等制度缺乏基础，制约数据要素市场规模化和规范化发展，阻碍数据要素价值释放。

此外，发展数据产业还面临诸多问题挑战。例如数据要素有效供给不足。吕欣表示，现在政府数据归集有待加强，开放程度不高，政企之间和企业之间数据流通困难，数据要素市场存在离散化、碎片化问题。

在数据要素市场化发展方面，现在还不充分不平衡。中国数据交易平台的交易模式以及交易产品以“粗放式”为主，以数据采集、数据标注为主，数据的开发程度不高，数据价值未能被充分挖掘。

另外，数据要素市场尚未形成全国统一大市场。目前中国各地的数据交易中心往往采用政府主导组建、企业参与运营的模式，同质化竞争现象较为突出。因各地规则体系不同，尚未形成全国统一的数据交易平台。

今年3月印发的《党和国家机构改革方案》明确提出组建国家数据局，这对发展数据产业是一个非常积极的信号。吕欣表示，通过组建国家数据局，有望加强顶层设计创新和拓展产权观念，建立健全中国特色数据产权体系和制度，推动解决数据要素产权界定难、数据可信流通难、数据要素利益分配难等难题。

如何将数据变为生产力？

数据不是新技术，也不是新领域，但它是新要素。数据作为继劳动力、土地、资本和技术之后的第五大生产要素，已经越来越多地被社会所接受和重视。从两年前发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次正式把数据作为新型生产要素写入中央文件，到今年发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”），印发《数字中国建设整体布局规划》，成立国家数据局，所有这些都体现了国家对发挥数据要素作用的重视，以及全力推进数据产业发展的决心。

随着数字经济的持续发展，数据必然成为更加重要的生产要素，因此数据产业必然会在未来大行其道。

尽管如此，今天数据的价值似乎还仅是“初见端倪”。据相关部门测算，2021年我国数据要素市场规模仅815亿元，其中数据交易只有120亿元，仅占当年我国GDP的万分之一，可谓九牛一毛，其呈现价值远远低于技术、劳动力等要素贡献。

如何将数据要素今天的“初见端倪”推向未来的“大行其道”呢？

一是要研究并遵循其自身成长发展的规律。根据对现有四种生产要素成长经历的研究，笔者认为，一种要素的应用模式大致可以分为三类：自用、共享和交易。在初期往往以自用为主，渐渐增加共享模式，最后出现大规模交易，甚至以交易为主要模式。

以劳动力要素为例，早期的主要应用模式是自用。在农业社会，是以家庭为单位的自用，即男耕女织。对于游牧民族，则是以部落为单位的自用。技术、土地的早期应用也是如此。随着劳动力价值逐渐形成共识，共享模式逐渐兴起。早期农村秋收时大量雇佣短工，城市和农村都有各种邻里和亲朋互助的习俗，都是劳动力要素共享的传统模式。而现在劳动力要素的应用已经基本成熟，有各级各类成熟的职业培训机构（包括高等院校），有成熟的不同层次的劳动力市场，还有政府关于劳动力要素的各种政策法规。所以，绝大部分劳动力需求都可以通过市场交易模式得以实现。事实上，当前社会人际关系的淡漠在相当程度上正是劳动力应用的共享模式退出主流形态而造成的。

二是要积极营造数据应用模式提升的生态环境。研究表明，随着一种要素应用模式的提升，其资源规模会持续扩大，应用价值将不断提升，该要素在经济社会中的作用和贡献必定越来越重要。因此，加快数据要素应用模式的提升非常重要，也就是加快促成其“未来已来”。

数据要素的成长之所以会呈现阶段性特征，是因为在初期促进其有效流通和治理的生态环境还未建立起来。如缺乏值得信赖的价值交易场所和权威有效的交易规则，缺乏对数据要素的价值评估以及公认的评价标准，缺乏具有对数据深度专业化开发能力的企业等，当然也缺乏足够的数据深度应用场景。当前，我国数据要素的应用在总体上看还停留在初级阶段。

所以，加快数据要素主流应用模式的转型就是要解决好上述诸多问题。前面介绍的近年来政府的一系列举措正是出于这样的目的。除了政策适时引领，还需要多方协力。一是要大力为数据要素的交易和服务提供先进技术和产品。如数字孪生技术就大大促进了数据的应用场景和应用价值，区块链技术能有效解决数据流通和交易的安全问题等。二是要积极探索新型商业模式的运用。如有效发挥数据交易平台在引领数据服务市场扩容和转型升级等方面的作用等。三是要认真借鉴上一轮“互联网+”行动的成功经验。

总之，要努力促使政策、技术和商业模式三力合一，协同创新，才能有效加快数据产业走向未来。

文章来源： 中国新闻网，证券日报，社会科学报