作者：福建省中国特色社会主义理论体系研究中心，中共福建省委党校、福建行政学院经济学教研部副教授 俞建雄

　　党的十九届五中全会对构建新发展格局、完善要素市场化配置作出了战略部署，要求“实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平”。这一部署意在通过加快数据要素市场培育，充分发挥数据要素作为一种新型生产要素的基础性作用，强化与其他要素的融合发展及辐射带动作用，进一步释放出大数据在双循环新发展格局中的新动能作用。当前，在新发展格局背景下稳步推进数据要素市场化配置的实践中，在准确把握好数据要素特殊经济特征的基础上，尤其应注意不同数据属性的市场化配置和如何推进数据要素市场化配置等问题。

　　数据要素高效助力新发展格局的构建

　　在十九届五中全会提出加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的背景下，随着劳动、土地等传统要素成本优势和边际贡献的变化，数据作为一种新要素，已在新时代双循环新发展格局中崭露头角，发挥关键性作用。充分发挥数据对其他要素效率的乘数效应，既可以准确地释放国内消费潜力，又可以高效地提高投资效率，成为我国构建双循环新发展格局的重要支撑。主要体现在以下六个环节：

　　一是通过科学、合法、合理利用数据资源市场化配置，支持全方位、准确的客户描述，有效满足居民的个性化消费需求，进一步释放国内超大消费势能。

　　二是通过数据赋能生产供给端的改革，促进生产环节数字化和智能化改造，以加速新旧动能转换，深入推动供给侧结构性改革。

　　三是助力畅通国内要素的循环，促进区域协调发展，通过数据要素跨区域流通，实现优势产业与传统产业融合发展、发达地区数据资源与人工智能等高级产业链向相对落后地区延伸，帮助后发地区实现产业升级。

　　四是借力新基建加快传统基础设施提质增效，最大程度发挥基础设施对经济发展的拉动效应。

　　五是大数据助力打造服务型政府，打破各级电子政务建设条块壁垒，最大限度汇聚政府服务资源，实现信息资源实时共享应用，以数字政府助力国家治理体系和治理能力现代化。

　　六是拓展视界，以巨量数据这一优势要素畅通国内循环的同时，可以引领带动数据要素的国际大循环，争取实现数据要素在全球范围内的市场化优化配置。以RCEP签订为契机，以我国相对成熟数字经济产业优势帮助重点解决各国各行业对数据跨境的各种场景的正常需求，提升中国对东南亚、一带一路地区的经济辐射和影响力，通过示范性、领先性和标志性的试点项目建设，推动数据要素在世界各地、各国各企业之间进行市场化配置。

　　把握数据要素特殊的经济特征

　　理论上看，从数据资料上升为数据资产进行要素市场化配置，需具备可计量性，在交易中形成数据资产定价的规则，并对不同相关主体的权属利益进行公平的制度安排。因此，数据除了具备多维的技术特征外，其经济特征更为复杂。

　　数据要素产权的特殊性。产权是市场交易的前提。商品（包括资产）只有在产权界定清楚的情况下才能进行交易，市场价格机制也才能发挥作用，市场化配置机制才能有效，同时有效的产权制度安排具有降低市场配置资源成本的功能。因此，数据权属的确定是数据参与市场化配置的重要前提，但是，目前数据确权在世界范围内都是难题。数据与传统资源相比具有很多独特的性质，比如从数据的产生来看，数据是个体生产的，经过加工后又可以成为无数个新的数据资源。从数据的使用来看，它在使用过程中不会变少，有些数据越多主体使用越有价值。在数据产业链各个环节上，数据融合衍生的新业态和新模式层出不穷，使得原始数据和二次加工得出的新数据之间界限模糊，造成对其准确区分存在较高的技术门槛等等。因此，各个环节的数据到底属于哪个主体是非常复杂的问题。

　　数据资产定价的特殊性。一般来说，要素价格是指生产要素的使用成本或要素的报酬。所以，数据要素的价格也应在数据要素市场中形成，能够反映数据要素的市场供求关系，其价格还取决于稀缺性和数据要素的贡献值。数据的稀缺性是由数据的重要程度、加工处理的难度和使用的排他性决定，而数据的稀缺程度又进一步影响数据的价格，进而决定数据拥有者参与分配过程中的议价能力。

　　由于数据的来源场景化、内容主题化，因此，不容易形成统一的、通用的定价标准，实践中一般是基于交易双方的意愿，即交易主体之间根据特定情况自行定价，或者借鉴行业内定价标准或者历史成交价格。在微观层面，数据的价值在于用户效用的增加，而在宏观层面，则是全要素生产率的提高。造成数据资产定价特殊性的主要原因有三个：一是不同市场主体对同一数据资产的效用感受可能存在很大差异；二是数据的价值随时间而变化；三是外部性的存在。

　　数据价值凝结的特殊性。借助人工智能、云计算、超算等数字技术工具与方法，实现“数据资产化”，达成数据价值的凝结。但是，也有其特殊性，数据劳动价值的凝结不一定会形成商用价值，数据经济利益从数据资料上升为数据资产，需要能给使用主体带来一定的经济利益，这有赖于数据使用场景设计与应用的科学性，在实际业务中完成既定目标，实现数据价值的实现。

　　明晰数据产权，根据其经济属性匹配相应的配置机制

　　从经济学的角度来看，只有明确了数据的产权，各个市场主体才会对数据采集、挖掘、处理等产业环节有足够的热情与激励动力，数据要素市场才得以高效运转，数据资源的价值也才能得到充分释放。因此，推进要素市场化配置的基础环节就是数据的确权，可以从数据的不同生命周期阶段进行探讨其产权制度构建及不断完善。

　　一是从数据生成、使用、采集、存储、监测、收益、统计、审计等各个环节建立数据的登记确权体系，形成确权定价基本框架。

　　二是在数据要素市场培育阶段，宜采用正面清单和第三方认证评级充分结合的、较为明确的市场准入制度，待条件较为成熟后，可逐渐转变为负面清单的准入制度。

　　三是采用“事前事中事后监管”制度，形成针对数据造假、数据泄露、数据歧视、数据滥用等不规范不正当行为的监管治理机制，并逐步建立数据市场风险防控体系。

　　此外，数据有多种类型、不同来源和不同特征，可根据不同的经济属性选择匹配相应的配置机制，积极推进数据要素市场化配置进程。对具有公共产品属性的数据，应该由政府部门免费提供，实行开放共享。类似准公共产品（虽然在所有权上较为清晰，但是具有一定的排他性）的数据，建议根据具体应用场景，借助数据交易市场采用数据信托模式进行适度低价收费，以降低社会成本。以上两种类型主要直接来源于政府公共数据。除此两种类型之外，即可在数据要素市场进行市场化交易流通。

　　数据要素市场化配置的途径：资源化、资产化、资本化

　　第一，数据市场化配置的路径之一是数据的资源化。数据“资源化”可以理解为：对处于“原材料”状态的数据进行加工处理，形成可采集、可利用的高质量的数据。没有经过资源化的数据处理的过程，后续的市场化配置就无法实现。

　　第二，推进数据价值化的核心环节是把数据资产化。数据只有与具体的使用场景和任务匹配融合，才能在提升具体任务效率中实现数据的价值，这个过程就是资产化。通过数据的资源化、资产化过程，驱动传统业务提升效率、转变经营业态，创新商业模式。

　　第三，实现市场化配置的高效途径就是使数据资本化。数据的资本化过程就是通过数据交易、流通等活动实现数据要素市场化配置的过程，这更多体现为一个经济要素的市场交易行为，使数据的使用价值和交换价值能够得到极大的提升，数据市场的广度和深度是实现数据资本化的关键所在。一方面，资本化的数据要素将推动技术、资本、劳动力、土地等传统生产要素发生深刻变革与优化重组，赋予数字经济强大发展动力。另一方面，数据资本化直接驱动传统产业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。

　　因此，探索设立数据交易中心、加快推进区域一体化的数据交易平台建设，是数据要素市场化配置的必然要求，有助于提高数据资源化质量，促进数据融合、数据价值发现和应用增值，进而推进数据资本化进程。对于我省而言，加大数据要素市场培育力度，加快实施大数据发展战略，抢占数据资源和应用新高地，推动数字经济高质量发展，赋能我省全方位高质量发展超越同样意义重大。