数据要素在经济发展中的作用及商品属性探析

张存刚 韩浩星

（兰州财经大学经济学院 甘肃 兰州730020）

党的十九届四中全会提出，“要健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。”这是党中央首次将数据作为生产要素在重大会议上提出，说明随着数字经济体量的增大，数据要素推动经济发展的作用已经不容忽视。数字经济是通过对大数据开发利用，运用互联网技术连接不同市场、不同时间、不同空间的实体经济供给与需求，有效助力经济高质量发展的新型配置资源形式。此次数据和其他生产要素并列的提法，标志着数字经济已经在国内作为经济新动力初露头角，并且对国内数字经济的发展具有里程碑的意义。

随着大数据、云存储等新技术的突破，信息技术对数据的挖掘能力有了质的飞跃。《2020中国大数据产业发展白皮书》统计得出：2019年我国大数据产业规模达到5397亿元，同比增长23.1%，预计2020年整体规模将达到6670.2亿元，到2022年将突破万亿元的大关。这证明我国已经成为数据大国。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将数字经济核心产业增加值占GDP比重列为“十四五”时期社会经济发展的重要指标，提出数字经济核心产业增加值占GDP比重从2020年的7.8%提升为2025年的10%。可见数字经济对拉动经济生产力将具有越来越重要的作用，数据要素作为数字经济的细胞，越来越成为一种生产力，成为创造财富的一种手段，这决定了未来数据要素市场化配置的必要性。但在数字经济飞速发展的背后，对其的理论研究尚不成熟，本文从数字经济的微观出发，运用政治经济学原理来解释为何数据能作为一种新型生产要素助力经济增长，简要分析数据成为生产要素商品的理论依据和困境，并尝试提出几点建议。

一、数据概述

（一）数据的定义和分类

数据表面上是一种逻辑符号，但其实质承载了不同主体之间在客观世界进行彼此互动联系的行为信息，例如个人通过互联网平台浏览购买商品的信息记录会成为含有个人消费偏好信息的数据符号。因此有学者认为数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材[1]。在星罗棋布的互联网世界中，任何主体的行为都会通过网络形成一个数据，无数个数据被某种技术收集在一起，就称为“大数据”。这些大量尚未加工的原始材料，作为信息的载体承载了许多社会需要的有用信息，在人类社会掌握开发利用数据资源提炼有用信息的技术手段之后，数据就不再是一个毫无使用价值的数字符号，它将作为一种宝贵的信息资料，对促进包括生产、分配、交换、消费在内的社会生产循环有重要作用。

大数据时代，海量的数据需要有收集、存储、开发等技术才有可能形成创造收益的大数据产业链。数据是大数据产业链的基础，这些林林总总的数据可以根据数据来源分为个人数据、政府数据和企业数据[2]。企业在进行商品生产、商品流通等业务行为时会产生企业相关数据，政府在进行政务处理、内部管理等方面会产生政府相关数据。数据作为某种互动行为的逻辑符号，在很多现实情况中很可能是由多个主体共同创造的，这意味着企业数据、政府数据、个人数据并不是完全独立的存在，还有相互交叉的情况出现。例如个人购买企业提供的商品或服务，是个人数据和企业数据的交叉；个人到政务大厅办理业务是个人数据和政府数据的交叉；企业竞标政府项目，政府制定市场负面清单市场监管制度是企业数据和政府数据的交叉。虽然数据种类繁多且交叉复杂，但都是围绕“人”的活动形成的，归根结底是人创造了数据。无论是什么类型的数据，只有为人所用，为人所谋，充分利用数据资源为人民谋利益，才能实现数据的存在价值。

（二）数据可以转化为现实生产力

在数字经济时代，数据的物质形态只是一个抽象的逻辑符号，无法作为物质材料加工形成人们所需要的物质商品，它只能在社会总生产过程中，尤其是通过生产和流通两个环节实现自身生产力价值。数据要素在生产环节能够通过提前预警协调生产、精准处理加快生产等方法降低生产成本，在流通过程中通过个性化筛选、线上预售等方法减少流通时间，加速资本循环。这种生产力是潜在的生产力，一是由于没有数据要素的加入并不耽误现实中实体经济产业链的运行，数据只是起到加速产业链运行，提高经济效率的作用；二是由于数据提高经济效率的价值无法被准确测量，也就意味着其并不能像其他生产要素一样依据要素贡献参与市场定价，这就成为数据要素市场化的难题之一。

数据要素在生产环节实现从潜在的生产力到现实的生产力的转化，必须物化在劳动者、劳动资料以及劳动对象等生产力的基本要素上，即数据与生产力的基本要素相结合才能转换为实际的生产能力[3]。首先，数据与劳动者结合是通过运用数据手段高效地提高劳动者在生产过程中的劳动生产率，节约生产某种商品的个别劳动时间，从而使企业在市场竞争中处于有利地位。其次，数据与劳动资料的结合最重要的是生产工具的数据化、信息化、智能化，从纯人工生产到机械化生产，再到自动化生产，目前结合互联网技术已经发展为数据信息化生产，每一次生产工具的革新都会创造出无数倍新的生产力，生产工具是生产力发展的标志。最后，数据与劳动对象结合就是利用信息化配置生产中的原材料，有利于降低原材料无效损耗，节约成本。

流通环节是一个“惊险的跳跃”，如果商品不能通过流通领域卖出，商品只能堆积在生产者手中无法得到利润，长此以往生产者甚至有破产的风险，因此在实体经济中商品流通是关系生产者命运的重要环节。数据在流通环节更容易实现从潜在的生产力到现实的生产力的转化，通过数据推荐将产品生产者和消费者直接在虚拟网络上连接，缩短生产者开拓市场和消费者搜寻商品的时间，同时利用网络平台创新出产品预售、网络直播等新的营销方式来加速资本流通。

二、数据作为生产要素在社会再生产中的作用

（一）数据作为生产要素的必要性

生产要素是人类顺应自然规律改造社会所必需的物质资源，当人类第一次从慷慨的自然界捕获到免费的猎物时，“劳动”就悄无声息作为最原始的生产要素被人类用来换取大自然的馈赠。人类社会第一次社会分工是畜牧业和农业的分离，这个时候人类有了开垦土地、春种秋收的农耕经验，“土地”已经作为生产要素得到人类的认可。从刀耕火种到精耕细作，人类农业社会生产水平不断提高，“土地”作为生产要素随着人类的增多变得相对稀有，围绕土地产生的矛盾一直都是社会的主要矛盾。资产阶级古典政治经济学之父威廉·配第认为：土地是财富之母，劳动是财富之父。可见土地和劳动是农业社会最重要的生产要素，后来人类通过蒸汽革命和电力革命迈入工业社会，资本作为第三种生产要素进入人类视野。科技革命的爆发极大地提高了社会生产力，厂房、设备等物质资料在生产中的作用越来越大，购买这些物质资料所需要的资本数额越来越多，因此需要联合众多资本家共同投资，现代股份制企业雏形由此产生。当资本家受制于精力限制无法管理公司时，发展出委托经理人进行管理的企业制度架构，“企业家才能”开始作为新的生产要素登上历史舞台。企业是一个国家经济实力的象征，企业家是指引企业发展的舵手。科技的高速发展最先革新工业的生产条件，智能化时代已经到来，数据即将作为重要的生产要素促进产业变革。正如石油和电力对传统工业经济发展的不可或缺性一样，数据是经济增长和变革的动力，是数据时代下创新和发展的重要战略资源[4]。

（二）数据作为生产要素的作用分析

数据作为一种新的生产要素，并不能生产物质资料产品，但可以加速资本的周转时间。资本的周转时间就是生产时间和流通时间之和，生产时间是资本停留在生产过程的时间，流通时间是资本停留在流通过程的时间。资本的生产时间主要包括以下四个部分：生产资料的储备时间，即购买生产资料后并没有立即进入生产使用阶段的时间；劳动时间，即劳动者利用生产工具作用于劳动对象加工劳动生产商品或提供服务的时间；劳动时间的中断，特别是机器、设备的检修时间；自然力的作用时间，除了劳动本身作用于劳动对象使其发生预期的变化成为产品之外，往往也需要自然力发挥一定的作用[5]。狭义的流通时间包括生产要素的购买时间和商品或服务销售时间。生产时间和流通时间之和越长，资本循环得越慢，一定时期内资本的周转次数少，不仅会使厂商在进行投资时所需要的预付货币资本量增大，而且会影响一定数量的资本在一定时间内的资本增值速度和体量。数据作为生产要素加入资本运动过程，在各个方面都能加速资本周转时间，具体如下：

表1 生产要素的变化规律表

第一，数据生产要素可以缩短生产资料储备时间。生产要素的储备时间是由于商品生产周期、市场供求情况等因素造成生产资料到位之后并未立即进入生产流程，而是在仓库堆积以备待用的时间。通过使用数据信息，生产者可以更加合理分配原材料的出入库时间，利用智能化可以做到原材料运输和生产过程的无缝衔接，减少不必要的原材料滞留和积压时间，有效地缩短生产资料的储备时间。

第二，数据生产要素可以缩短劳动时间。在劳动者劳动的过程中，依据数据信息能够更加精准快速有效地决策，提高管理层的决策效率和能力，更好为生产服务。机器设备数据化也可以缩短劳动时间，数据化的生产工具大大提高了生产能力，较少的工人利用先进的设备能够生产出比原来数量更多、品质更好的商品，有利于在缩短劳动时间的基础上提高生产效率。

第三，数据生产要素可以缩短劳动过程中断的时间。劳动过程的中断时间是指生产过程中非自然的休工时间，尤其是机器、设备的检修、升级改造时间。在数据推动的智能化生产过程中，机器设备的检修、升级改造时间可以通过数据信息有计划地协调，有效缩短劳动过程中的休工时间，减少生产过程中无用时间的耗费，提高劳动生产率。

第四，数据生产要素可以缩短自然力的作用时间。自然力作用时间是在利用原材料加工制作商品时材料的自我反应时间，受到光照、温度、湿度等自然环境的影响。通过数据生产要素的加入，可以科学精准地改变每种材料不同时间自我反应所需的不同自然环境，从而加快反应速度，减少自然力的作用时间。例如酿酒行业中最需要时间的是粮食的静置发酵时间，通过数据化可以精准控制温度、湿度、菌种密度等的发酵环境，从而加速粮食发酵时间，提高发酵效率。精准的数据化控制不仅减少自然力的作用时间，而且无差异的数据控制更有利于稳定产品品质。

第五，数据生产要素可以缩短流通时间。在生产要素的购买环节，通过利用数据信息能全程监测生产过程中各种原材料的消耗，一有缺失立刻对标采购部门进行购买，缩短采购部门的层层审批时间，不会耽误生产进度，停止生产。在商品销售环节，通过客户数据的收集处理分析得出每个客户的个性化偏好，更精准地向每个客户推荐个性化产品，不仅提高客户购买率，而且使客户能够通过货比三家买到更加心满意足的商品。

总体来说，数据要素在生产过程中的贡献体现在可以降低成本，即实现相同成本下创造更多价值[6]。首先在劳动过程中减少与劳动力相结合的生产资料的损耗；其次减少机器设备的有形损耗；最后可以减少因设备故障而使劳动过程中断造成的损失。数据要素在流通过程中的贡献体现在可以加速流通，在相同的时间内增加资本的周转次数，有助于实现企业的成本最小化和收益最大化的会计目标。

三、数据要素的商品属性及参与收益分配需要解决的问题

（一）数据的价值和使用价值

商品首先表现为一个靠自己的有用性来满足人的某种需要的物，物的有用性即使用价值。数据的使用价值，就是数据能够满足人的某种需要的属性[5]。第一，数据具有信息的媒介属性，数据的背后是信息，从海量的数据中提取出对人的有用的信息，这是利用大数据发展生产力的第一步。对于生产者，他们需要生产过程中的信息、商品的销售信息、客户的发掘信息等等；对于消费者，数据带来的信息方便了日常生活，例如量化的商品销量给消费者提供了更加准确的商品质量参考，精准的商品或信息推送又节省了消费者寻找信息的时间等等；对于政府机构，数据办公精简了基层负担，增进和人民群众的联系。第二，数据代表了数字经济先进生产力的属性，数字经济是依托基础建设结合实体经济的虚拟经济，它代表现代的经济发展方向，实体经济通过数字经济的发展加速流通时间，数据经济需要先进的技术和完善的基础设施配套才能发展。

具有使用价值的物品一旦进入市场交换，就具有了交换价值。交换价值表现为一种使用价值与另一种使用价值相交换的数量关系或比例，不同商品能够交换是因为它们在质上有共同的东西，在量上才可以比较，这个共同的东西就是无差别的一般人类劳动[5]。数据也是由人类无差别的劳动凝结而成，生产的数据、消费的数据、政府的数据都是围绕人的活动产生的。人类的行为在互联网的技术收集下都会产生一个数据符号，在一定程度上都可以理解为劳动，尽管很多时候这个“劳动”是为了打发闲暇时间的休闲娱乐，或者是方便生活的一次网络购物等这些利己行为。数据具有价值和使用价值的属性，是其通过市场化进行交换成为商品的理论基础。

（二）数字要素参与分配面临的困境

数据作为一个生产要素，是数字经济时代最根本的命题，要实现数字经济的更高效的发展必须实现数据要素的自由流动和有效竞争[7]。今天我们所面临和亟待解决的问题除了数据收集处理等技术层面的难题之外，还有如何将数据作为一种生产要素商品，通过市场化参与国民收入分配，实现数字经济更高效的发展。然而数据要素的特殊性，决定了数据作为生产要素进行市场化配置更为复杂。

1.数据产权归属不明确。首先，数据需要建立在完善的互联网基础设施和庞大的用户体系基础之上，辅以大数据技术手段通过云收集、云储存等方法才能成为推动经济发展的新型生产要素。数据来源离不开千千万万的用户，数据的收集处理离不开高新技术企业的参与，同时没有国家大力推进的基础互联网建设就无法形成网络数据。由此可见，数据是通过互联网技术多方合作完成的，缺少任何一方都不可能实现数据的价值，也就是说任何一方都有要求数据产权的权利。其次，数据创造者和使用者往往是不同的主体，例如网络平台的消费数据虽然是由消费者创造，但消费数据对于消费者而言是无用的，只有网络平台有能力将数据转化为现实生产力。最后，数据来源的交叉性也使得数据产权划分更加复杂。

2.数据使用价值的特殊性决定了很难客观评价其生产要素贡献，从而难以确定数据要素商品的价格。一是由于数据要素贡献的不确定性，数据的市场价格形成过于主观，导致市场价格起伏过大，极不稳定，无法真实反映其内在价值，不利于数据要素市场流通。二是对数据要素价格进行人为估算，需要相关专家利用抽象的生产函数模型模拟市场运行，尽可能准确地得出有参考意义的经验数值[8]。三是数据要素的投入会影响其他生产要素的投入，这使得计算数据要素的价值难上加难。

（三）更好发挥数据要素在经济发展中的作用

数据要素市场是数据流通交易、场景对接和价值实现的重要媒介，建立数据要素市场对更好发挥数据要素的贡献有重要作用[9]。目前全国没有建立统一的数据要素市场，数据要素还只是在个别企业小范围流通，这非常不利于数字经济的发展，无法有效实现数据要素的价值转化。数据要素商品化、市场化需要建立数据要素的场内场外交易市场，通过市场机制筛选有利于国计民生的数据集，发挥数据池中数据的潜在价值。

1.完善数据产权相关法律机制，发展数据要素市场交易机制的前提是制定完善数据产权保护法律，数据所有者和需求者才能在交易中有法可依，依据法律维护数据产权。目前学术界还没有对数据产权形成共识，如果按照数据来源确定数据产权，就会形成个人数据、企业数据、政府数据以及三者相互重合的数据池。由于个人没有能力运用数据发挥其价值，个人可以出让自己的数据所有权给企业或政府，享受数据要素促进社会经济发展带来的便利，这是一个相互成就的过程。数据产权法从社会整体利益出发可以规定，谁拥有收集处理数据的能力谁就拥有数据所有权，同时任何主体对数据的收集处理需要接受全社会的监督，以确保数字经济尽可能朝着对大多数人有利的方向发展。

2.建立完善的同行评议制度，有效利用数据行业协会，通过协会的专家对数据要素进行同行评议，参考横向和纵向比对确定数据的交易价格，稳定要素基础价格，使得数据要素价格形成能够更加公开公正公平。同时建立同行评议制度来保证数据的质量，数据质量不合格，会严重影响数据分析的效果，甚至会使得分析结果与事实严重不符，通过第三方权威协会的评估鉴定，严格保障数据质量的权威性和准确性。

3.建立国家主导下统一的数据交易平台，通过统一规范的标准体系实现各数据交易市场之间数据流动与资源整合。首先需要提升政府数据开放共享水平，引导各行业企业积极参与数据市场交易，扩大数据要素市场规模。其次建立线上数据交易平台，以同行评议出的数据价格为基础，随着供求关系上下波动。最后需要注意不同类数据应当差别对待，数据总体上属于国家战略性资源，最终要为国家发展服务，为人民谋福祉，国家要保持涉及国计民生的数据的控制权，确保数据被合理、安全地利用。