中国数据空间的全景图

2024年5月24日，由全国数据资源调查工作组（国家工业信息安全发展研究中心）完成的《全国数据资源调查报告（2023年）》[1]正式发布。这是我国首次对数据资源进行全面调查，堪与CNNIC的《中国互联网络发展状况统计报告》相提并论，而在数字经济统计调查上的价值更有过之。

一、数据资源问题的前因：数据空间与市、场两分

首先需要从未来国家战略的高度，建立对《全国数据资源调查报告（2023年）》所反映内容的理解。先找到具体内容在顶层设计框架中所处的位置，再顺着这种定位读出数据的深意。

这里所说的未来国家战略，是正在孕育中的数据空间国家战略。这是人类自信息高速公路战略提出之后的第二代数字时代空间战略。

先说一下空间战略为什么重要。

人类文明的重大飞跃，来自地理大发现。时空变了，人的活法也就变了。其实这里的空间，说的不是地理学意义上的空间，而是下一次革命中人的活动空间，怎么适应新生产方式。好比猫到了新家，要找一个新窝，怎么舒服怎么来。

第一次地理大发现，将人类的活动空间从农业空间移到工业空间。从让农民舒服的窝，变成让工人舒服的窝。人们熟悉的哥伦布地理大发现，就是对人类工业空间的发现。

有一部交响曲叫《自新大陆》，乐曲开始有一段深沉缓慢的引子，仿佛描写从遥远的海上眺望笼罩在云雾中的新世界，即美洲大陆的印象。新大陆隐喻的就是工业化的新空间、新活法。哥伦布发现新大陆时，没什么顶层设计。如果硬说有什么蓝图，顶多《马可·波罗游记》可以算上。哥伦布让人根据游记计算到中国和日本的距离，结果算错了一个数量级，偶然有了新大陆的发现。

第二次地理大发现，将人类的活动空间从工业空间移到数字空间。我们这一代叫“数字移民”，“00后”一代是原住民。

这次地理大发现的第一代蓝图，就是信息高速公路计划。这一次，人类开始有了关于未来空间的人为设计。《中国互联网络发展状况统计报告》是在这个背景下产生的。第二代蓝图，很可能是不久后将浮现的数据空间国家战略，由中国首先提出。

在这个蓝图中，比第一代蓝图有一个实质性的发现，这就是人类对场的认识的深化。本文就以场这条新的主线为线索来解读《全国数据资源调查报告》，使大家获得一种原住民而不仅是“数字移民”的感觉。

根据公开报道，由中国工程院院士、副院长吴曼青牵头的“国家数据空间发展战略研究”重大咨询项目，对数据空间的基本内涵、核心技术、基础设施和发展路径等进行调研分析、结集成册，发布了《数据空间发展战略蓝皮书》，为我国率先掌握数据要素和持续实施数字技术革命擘画蓝图。[2]

其中透露了一个最关键的概念——“场”。正如中国工程院院士孙凝晖所言：“当下，世界数据空间正在形成，数据汇聚、数据要素化、数据加工场和赋能行业应用搭建起数据基础设施的四层架构。”我理解，这个场包括数据场和数据要素场。

数据场是数据要素价值与相互作用在时空上的分布，刻画了数据要素在数据空间中运动的基本规律。在数据场的作用下，无序的数据要素有序地流通，有序的数据要素流通持续地创造价值。

解读一下，这里的“相互作用”，对应的就是cross。这是“场”的机理所在，相当于波粒二象性中的波。要点是从原子论转向了关系论，而这种关系突出了不同于原子论的“你中有我，我中有你”。人们对“场”这个概念并不陌生，情场中的“场”就是用cross定义的。如元代的《我侬词》：“尔侬我侬，忒煞情多，情多处，热似火。把一块泥，捻一个尔，塑一个我，将咱两个，一齐打破，用水调和。再捻一个尔，再塑一个我。我泥中有尔，尔泥中有我。我与尔生同一个衾，死同一个椁。”

数据要素场是面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的一类新型基础设施。可以认为从汇聚、处理、流通、应用、运营到安全保障服务的一系列行为，都具有cross的本质特征。场就是为cross提供的空间，就是cross的“在场”。可以把数据要素场等同于国家数据局新提出的流通基础设施。

场有什么价值？根据院士们的描述，场对于数据及数据要素的价值，具有关联释放、聚变释放和倍增释放的作用。这三种释放其实可以用“数据要素×”中的一个×，一言以蔽之。《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，就是要以关联、聚变和倍增方式，释放数据要素价值。

用场的观念看未来，是工程院迈出的一小步，却是人类迈出的一大步，意义堪比登月工程。因为这是人类在数据本质这一问题上，第一次从“西方中心论”中挣脱出来的思想解放之举。因为以往论及信息空间，虽然讲了关系，但仍是原子论、还原论中的同质关系。在信息高速公路的蓝图中，虽然描述了连接，但并没有“我泥中有尔，尔泥中有我”这种场或量子力学的观念。克林顿在1992年提出的《复兴美国的设想》中，仍然将21世纪的“道路”比附为20世纪50年代在全美建立的高速公路网，并没有指出实质变化在哪里。

人类在物理学中，率先用场的概念（波粒二象性的量子力学）突破了牛顿力学的原子论观念。经过了一个多世纪，才由中国工程院将这个物理理念转化为经济理念。

对经济来说，尤其是把数据要素当作新型生产要素的背景下，如何理解关联、聚变和倍增背后的场论在强调什么、在帮助人们摆脱什么样的传统观念？

这就还要回到cross这个概念上来说。在实践中，以“我泥中有尔，尔泥中有我”为特征的社交（微信、推特）的兴起，把cross的内涵淋漓尽致地体现出来，为全球几十亿人广泛接受。这主要发生在2004年到2024年间。理论上对于cross的反应则发生在2014年。这一年，诺贝尔经济学奖授予了基于cross原理建立的新的经济学，也就是梯若尔的双边市场理论。双边市场的核心概念是cross-network externalities（交叉网络外部性）。可以把双边市场理解为一种以场为核心特征的市场，其为数据场、数据要素场提供了权威的理论根据。场在经济上的作用，就是以关联、聚变和倍增的方式释放价值，提供新增量。场把报酬递增这个概念的内涵，从“一加一大于二”变成了“一乘多”大于“一加多”。这样就可以非常容易地理解，为什么现在不说“互联网+”，而改叫“数据要素×”了。

这对经济的影响极为深远。因为这意味着以往的市场变成了“市+场”。数据要素市场化，到底是“市”化，还是“场”化呢？学者们产生了完全不同的看法。市在“数据二十条”里，称为交易（数据交易），对应场内交易（单边市场）；场在“数据二十条”里，称为交换（江小涓称为“数据交互”，等于用的是cross的直译），对应场外交易（即双边市场，又称API模式）。前者以确权为前提，即以原子化为前提，要强化所有权，分清“你我”；后者不以确权为前提，而以关系化为前提，要淡化所有权，强调“你用，我也可以用”。江小涓认为，“多主体生产导致数据生成过程错综复杂，常常是多方主体相互协作的结果，其中包含不同主体不同程度的投入和贡献，确权困难”“如果这样明确地要求先确权才使用，最终可能导致谁也用不了”。

那么，国家提出的数据要素市场化，到底是指什么？是建市（如数据交易所），还是建场（与行业应用结合）？这就涉及了《全国数据资源调查报告（2023年）》的深层背景。“数据二十条”讲的是“支持数据处理者依法依规在场内和场外采取开放、共享、交换、交易等方式流通数据”。也就是说，市与场要结合，场内交易与场外交易要结合，交换与交易要结合。

怎么结合，谁占比重大，谁占比重小？这就要通过《全国数据资源调查报告（2023年）》中的数据来体现了。这份报告中是严格区分数据交易与数据交互的，提到数据交易16次、数据交互9次，每次都是在严格区分上述含义的情况下说的，并且明言调查“覆盖数据交互和交易情况”。如果读不出区分交互与交易这层意思，那就只能外行看热闹了。

二、全国数据资源背后的“所以然”

《全国数据资源调查报告（2023年）》（以下简称“报告”）总的调查判断是：我国数据资源“产—存—算”规模优势基本形成，数据“供给—流通—应用”主体逐渐丰富，海量数据和丰富场景优势潜力亟须释放，数据资源管理和利用整体处于起步阶段。这就是当前的实际。

调查只看相关，不问因果；而理论必须用因果来解释相关，使人既知其然，又知其所以然。下文主要抓住数据要素市场化这条主线，沿着“市（场内）—场（场外）”这一对阴阳主要矛盾，来评价报告对我国数据空间的动态变化（所谓的“易”）的整体把握。

（一） 报告的总评：既看到物，又看到人，较好把握了数据空间的主客统一性

报告的调查对象定位与观察眼界决定报告总体水平的高低。报告的一个突出优点是把数据理解为事物，而不仅是物。这超越了计算主义见物不见人的局限。

报告明确指出：“本次全国数据资源调查以人、机、物广泛连接产生的电子化数据为调查对象，涵盖数据生产存储、流通交易、开发利用和安全管理全生命周期。在调查项目上，强化对数据资源活跃度、应用场景、投入产出等方面的调查分析。”这个定位非常有深意。因为“人、机、物”是数据空间的核心表述与特有术语，包含了主客一元论取向，与美国主流的强调主客对立的计算主义取向（以谷歌为代表）截然不同。

物的视角把数据理解为纯客体，只问数据多少、算力快慢；而事物的观察视角，既要看到物的一面，还要看到人的一面，“事”是人作用于物而生的过程。建立这种主客统一视角，与数据空间的定义是一致的。数据空间用实践体系（主客一元体系）来定义，强调空间不是物（to be），而是人的活动作用于物（to do）形成的体系，即生产要素经过人类社会的再生产实践活动形成生产力。

这种定义的根据，其一可以一直深究到哲学上，如日本广松涉主张从物的世界观转向事的世界观，强调从人的活动的角度理解“物象”。这明显有别于美国人工智能的单纯物质范式视角观察数据；其二可以一直深究到法学上，如中央党校的张恒山教授在6月5日提出的一种重要观点，认为数据确权，确的不是物权，而是行为的权利。提出“无行为，则无权利”。比如没有应用这种行为，把数据当作权利客体界定，急于变钱套现，是行不通的，是在不清楚权利结构的知识背景下的表述。这是非常有现实针对性的。

我国数据资源调查从起步就确定了一个与数据空间发展战略一致的高端视角，已赢在了起点上。从阅读角度看，从主客统一这个高位视角读报告，不仅可以注意到数据空间里死的数据，而且有利于聚集于活的行为（如应用），从动态过程（“事”）中把握研究对象。沿着这样的视角观察数据空间中的行为，是将1.0版的数字化生存（being），升级到2.0版的数字化生成（becoming）来认识。这样在1.0视角中模糊的东西，从2.0视角就容易看清楚。例如，不仅要看到由成本法估值的价值创造，更要看收益法判定的价值实现。以应用主导的观念，明显分出主次。

（二） 报告主要结论的总评

报告中最重要的一个结论是“数据资源管理和利用整体处于起步阶段”。也就是说，先不问数据的to be（“物”，符号）怎么样，先观察一下数据的to do（“事”，行为）处在何种水平。

报告得出的四个主要结论，可以结构化为质料因、动力因、形式因、目的因“四因”说。这是亚里士多德把握事物的完整方法视角。

首先是数据的“质料”所处的状态，描述为“数据生产总量大，但有效供给不足”。我国数据生产规模持续扩大。2023年，数据生产总量达到32.85泽字节（ZB），同比增长22.44%，非结构数据爆发式增长。2023年，全国数据存储总量为1.73泽字节（ZB），新增数据存储量为0.95泽字节（ZB），生产总量中2.9%的数据被保存。存储数据中，一年未使用的数据占比约4成，数据加工能力不足导致大量数据价值被低估、难以挖掘复用。

简单说，从“产得出”这个角度看，数据产出的物量是多了，还是少了？实际情况是，量大，但又不够。其中的含义：一是量还不够大，这是相对于将来数据空间的总容量来说的，还需要继续鼓励供给，不能因为强调应用，就放松了生产；二是虽然总量还有上升空间，但目前也存在局部过剩，过剩的主要是无需求的供给，因此不是要减少生产，而是要提高供给的有效性；三是要提高生产的质量，包括提高可复用数据要素的赋能作用，提高数据的附加值。

其次是数据的“动力”所处的状态，描述为“算力存力较合理，还需适度超前布局”。报告显示，2023年，全国2200多个算力中心的算力规模约为0.23十万亿亿次浮点运算/秒（ZFLOPS），同比增长约为30%。全国数据存储总空间为2.93泽字节（ZB），存储空间利用率为59%。

目前来看，算力是充足的，但这主要是因为应用还没上来。一旦大模型研发应用不断增加，这点算力是不够用的。过去4G、5G都有这种现象，刚开始觉得速度足够用，但真用起来速度一下就饱和了。从历史经验看，经济下行与复苏阶段会成为技术应用的活跃期，因为竞争（内卷）加剧，会让许多新的企业想方设法利用技术带来的新机会，让利用技术新动能来对同行进行变道超车。

再次是数据“形式”中的行为特征，描述为“数据流通交易需求旺盛，多元流通模式待完善”。报告显示，2023年，全国数据总流量同比增长7.6%，消费领域数据交互活跃度较高。中央企业和平台企业发挥行业枢纽作用，探索数据交互机制。数据交易机构建设加速，场内交易活跃度较低，产品成交率为17.9%。

这里分为数据交互与数据交易进行了分别的调查。关于数据交互，首先说的是消费领域数据交互活跃度较高。数据交互在互联网时代称为流量变现。其中流量的定义就是可带来销售收入的交互，而不是人们误以为的点击率或人头数。海尔的经济体系也是严格区分交易与交互，交易（如清库存）的得分非常低，而交互不仅要考核销售收入，还要考核收入中的价格。价格低而量大的收入，评分较低；价格高而量小的同等收入，评价较高。其次说的是场的作用，因为场在实战中是“平台+API+APPs”构成的。央企称平台为链主。平台在数据交互机制意义上的“行业枢纽作用”，在双边市场理论中，是指将交互（即交叉网络外部性）转化为会员费、使用费。探索的主要是一次固定资产投资后，经过数字孪生和功能替代，利用API机制，向应用方多次复用，然后按使用效果收费。这是国家发展改革委在发改高技〔2020〕552号文[3]和发改高技〔2020〕1157号文[4] 中明确支持的探索。

对于数据交易，调查结果极不乐观。交易所机构虽然越来越多，但却没有交易。这里所说的产品成交率为17.9%，恐怕是有一定“水分”的，不是数据不真实，而是从实际看，这里场内交易的口径已变相放松了，把结合场外交易的部分也算进去了。举例来说，海南的前店后场中，前店是市，后场是场，现在全算一起了，上海和深圳也是这样，都在结合场内场外一起做，否则就会出现贵阳那种情况。如果不把与应用结合的“场”算进去，综合各方信息，我判断纯场内交易也就10%左右。

报告据此得出的判断是非常中肯的，说的是“急需建立和完善多元流通模式”，用的是“急需”这个重词。这是在提醒人们，不要单打一搞场内交易，要把交易与交互结合起来，让开放、共享、交换、交易这四种流通模式都发挥作用。这体现了实事求是的精神。场内交易不活跃，这是明摆着的事情。许多专家私下都在说，美国人那么聪明，为什么他们不搞数据交易所？当然，不是美国人不搞的，我们就不能搞，而是一定要实事求是地做事。

从数据来看，中国工程院提出的数据场与数据要素场，是有充分实践依据的。不必说场与市的比重要搞到95%对5%那么夸张，至少从这两年的情况看，八二开是有的。其实，问题关键不在于形式本身，强调场的背后原因，还是在强调与行业结合、与应用结合，而是要把为实体经济服务摆在前面。这几年人们被资本金融化搞怕了，动不动就炒作然后跑路。现在场内交易又出现公然造假，把一套数据转手十次，膨胀十倍，然后销账了事。一位搞场内交易的负责人自己就说搞的是击鼓传花。其实，人们不是空泛地反对确权，而是当前有人拿确权做别的文章，套别人的钱。这不利于实体经济发展。我们现在可以用数据说话，有根据地反对这些人的做法。

最后是数据的“目的”实现的程度。描述为“数据应用场景加速落地，数据价值有待释放”。

报告显示，公共数据成为引领数据开发利用的催化剂，公共数据开放量同比增长超16%，授权运营初步探索。数据多场景应用、多主体复用难度大，96%的行业重点企业已实现数据场景化应用，但实现数据复用增值的大企业仅占8.3%，数据价值有待释放。

数据活动的目的，具体来说，涉及是否有用、是否有价值、是否有意义三个方面。第一，公共数据开放量同比增长超16%，这是一个积极的态势，说明场的作用开始发挥，但公共数据场还有极大的潜力可挖。关键瓶颈是探索税转费的合理机制，公共数据就所有权而言，其生产已由税的机制结清了；授权运营的收费只能是服务附加费，是使用权收费。从互联网企业看，建立一个有效的API体系，促进由税产生的数据的再开发、再利用，使其转化为费的来源，将成为实现公共数据从较低价值转变为较高价值的关键。第二，实现数据复用增值的大企业仅占8.3%。这即是问题，又隐含机遇。说是问题，是因为这些大企业没有理解“场”这种新的市场运作方式，结果把要素直接当资源用掉了。表面上看，96%的行业重点企业已实现数据场景化应用，好像是一个进步。但从另一个角度说，等于平台与应用不分，这是数据时代的小生产。其实，大企业在数据要素市场化中的使命，应是为产业链、价值网上下左右的小企业进行数据场景化应用提供一个场，即数据要素场，促成交易，然后从这些交易中按要素转化为流量后的使用效果收费。这才是场在2014年诺贝尔经济学奖理论中揭示的赚钱办法。说是机遇，是既然这么多大企业都没抓住赚大钱的要领，光去赚小钱，那么后来者就有了钻他们空子的机会。这种机会值1万亿美元，肯定都保守了。

三、从特别的数据中得出特别的判断：关于数据要素场的数据发现

读完报告，觉得这个报告是个宝库，经得起从不同角度分析。因为数据比较客观中性，不同观点的学者可以从中读出不同内容，有很高的学术研究价值。以下主要从“数据要素场”角度挖掘报告中的亮点。

（一） 报告的突出亮点

报告令人眼前一亮的是，学术研究中极难获得的关于cross的一手数据系统地出现了。这就是“数据流通方式多元，交互能力上升，交易供需不均衡”一节中，在国内外第一次提供了关于cross的真实而权威的数据。

长期以来，人类赚钱受到犹太人和美国人一个重大误导，就是把外部性这个富矿排除在市场之外，交由非市场机制处理，原因仅仅是觉得搭便车令所有权人吃亏。这个问题通过“场”这种新的市场机制，彻底得到解决。国企央企学不来互联网企业，不是因为体制机制，主要是因为没有学到以“场”的方式赚钱这个神髓。

梯若尔这个法国人一针见血地指出美国人赚钱的思维盲区，在于“在科斯研究的世界里，市场是单边性的”“科斯定理无效是‘双边性的必要非充分条件”[5]。通俗地说，搭便车不可怕，只要变成有偿搭便车就可以了。国家发展改革委称有偿搭便车为“有偿共享”。“数据二十条”中，开放、共享、交换、交易四种机制中的共享，放在市场化语境下，就是指有偿共享，即淡化所有权，按使用权、使用效果收费。科斯只知明晰产权可以赚钱，但他百密一疏，忽略了倾斜式定价，倾斜式定价可以轻松做到在场外交易中，化外部性的腐朽为cross-network externalities的神奇。因为互联网的经验表明，在数据的使用权交换中，所有权根本没发生变化，明晰与不明晰所有权是与赚钱无关的。即使在当前的数据交易所中，实际也根本不发生数据的所有权的转移，以至于有交易所总经理说，确权在其实践中并非交易的必要条件，因为其只是把使用权（数据接口）转来转去而已。以上说明了在“场”的机制中，cross的重要性与作用有多大。

再看数据，报告显示了以下极为重要的信息。

第一，平台和央企数据流通量远超其他企业。中央企业和平台企业成为行业领域的数据枢纽，在各自领域探索交互机制。平台企业是行业领域的数据枢纽。

了解了诺贝尔经济学奖的前沿动态，对此就很容易理解了。交叉网络外部性在双边市场中，只能由平台和集团企业掌控，这是场的统分结合双层经营体制中“统”的功能，因此场的枢纽只能在“统”的环节。打个比方，流量只能由王府井大街统一经营，不能由街上开的店越俎代庖；店只能蹭街的流量，而交互则发生在店中。“各自领域探索”是个客气的说法，实际上，央企离入门还差最关键的一步，就是怎么做到街店分离，否则资产负债表是受不了的。因为交互中的所有损失会误计为“国有资产流失”，而不是被各个店带走。

第二，本次调查中，平台企业平均数据交互量为行业重点企业的249倍，各行业数据正逐渐向平台聚拢。

这表明了推出《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》在时间上的急迫必要性。因为明明看到平台企业发了大财，但行业重点企业居然就是学不来，问题就出在他们不理解场是什么。近年来，多位家居商城企业家写的关于“流量变现”的书，把互联网的真经学到了，相当于写出了cross的实战操作手册。开窍之点就在于，他们终于悟到所谓流量是指交互，而不是人头数，交互有一整套特殊的赚钱手法。

第三，SaaS服务模式日益成熟，平台提供数据产品中SaaS化产品占比超五成，订阅式交易占比逐年增多。

这也是必然。前面说过，场只能淡化所有权，按使用效果收费，这就是云模式。SaaS中的第一个S是所有权，第二个S是使用权。不明晰产权，是因为与收费无关；强化使用权，是因为收费的要点在于使用，对供方来说就是服务，即第二个S。

SaaS中的第一个S，其世界观基础是being（状态）；第二个S，其世界观基础是becoming（变易）。按状态收费，才需要区分你的我的；按变化过程收费，则是不需要如此区分的，因为收费针对的是活动、行为，而不是“东西”。数据要素场在商业上的重大意义和价值在于，把经营的重点从产品业态升级为服务业态，将按东西收费升级为按活动收费，从而令高附加值充分泉涌。

第四，中央企业成为产业链数据枢纽。本次调查中，中央企业平均数据交互量为行业重点企业的42倍。链主企业正在通过产业链协同赋能上下游企业，汇聚全产业链数据。

这个数据令人惊奇。原来以为中央企业与行业重点企业一样，对场不开窍，但发现它们进步了，虽然比平台企业还有明显差距（差了六倍），但比起行业重点企业，明显已走在时代发展的正确方向上了。唯一不解的是，既然它们已然懂得了交互，为什么仍然坚持横向混改（公私所有权混合），而不实行横向混改（即国家发展改革委、国家数据局所提的所有权与使用权分离的改革）？也许，市场化进行深了，才会想起改革产权，才会理解数据要素相关政策，为什么总提国资系统不太熟悉的“三权”分置，绝不是无的放矢。

第五，数据要素场的大格局正在跨部门展开。上面谈的是企业间的场，可喜的是，在公共部门与商业部门之间的场，也在快速形成。这使数据要素场一起步，就跨了公共部门与商业部门的场域，首功应推公共数据授权运营这个好政策。

报告显示，公共数据与企业数据加深融合应用。公共数据在数据开发利用、流通交易中占比较大。平台企业、数据分析企业对公共数据需求高涨。本次调查中，有18.6%的平台企业和51%的中央企业在数据开发利用过程中应用到政府开放数据。工商、气象、交通、地理等公共数据广泛应用于数据开发利用中，成为释放数据价值的催化剂。

公共数据本身就是为社会提供正外部性的数据。将这种外部性从非市场资源转化为市场资源，是一项全球都在进行的探索。如图1所示，从公共数据应用场景分布来看，现在涉及的领域，偏向公共领域和公共事务。然而，气象、交通、地理、农业包括低空等接近民生与商业的领域，都是有潜力深度开发的。

数据要素场一旦在政府与社会之间发育起来，将形成生态治理的新局面，甚至深刻影响到税制变革。因为税与费之间，将存在一种基于亨利·乔治定理（Henry George Theorem，HGT）的新平衡关系，即R=G（R为租金，G为公共物品），有助于形成一种基于命运共同体的新的利益协调机制。

（二） 从数据中看当前存在问题以及进一步改进的重点

发展数据要素场，当前存在的最大问题，在于观念转变。在经济活动中，人们习惯了以企业为单位活动，而不习惯以场为单位活动。

这一点从数据上可以明显看出来。

一是中小企业存在的问题：不懂复用，不会做资产的除法。

报告显示，大多数中小企业数字化转型产生的数据未实现复用。数据多场景、多主体协同难度大。本次调查中，开展产业链协同应用的企业占比不足20%。

其中反映的问题是：一方面，中小企业面临资金难；另一方面，又想不到用场的方式来解决资金难。

究其原因，中小企业想到的数据复用，只是资源复用，而不是资产复用。例如，电商平台将虚拟商店柜台拷贝给成千上万中小企业使用。产业链协同仅限于业务协同，而没有注意到资产协同，即一方向另一方复用资产，替代资金拆借。

一旦意识到数据场可以发展为数据要素场，资金难的问题就可以迎刃而解，如流通业现在已经做到的那样，现在网商不会再为置办店铺、柜台而去找银行贷款，因为虚拟店铺、柜台是以数据要素复用（copy）形式完成的。流通业可以这样做，各行各业的中小企业为什么不可以呢？

下一步的问题是要引导广大中小企业，学习流通业的经验，加入“数据要素×”的行动。做资产的除法是指，例如本来有1000万家企业有贷款需求，要贷1000万次款，复用后，只需要贷一次，然后复用1000万遍，就等于除以1000万。报告中所说的是，平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用。

二是大企业存在的问题：不懂复用，不会做资产的乘法。

小企业的除法，就是大企业的乘法。本来大企业一家贷款一次，自己使用一次，就变没了，现在贷款一次，把实体功能孪生为数据功能，复用给1000万家小企业，就等于一笔资本的交换价值，复用出1000万倍的使用价值。这就是数据要素×所说的×，也就是数据要素场机理中的“倍乘”。

报告显示，本次调查中，2023年有数字化投入的行业重点企业占比超8成。企业对数据价值认识和判断不足，数据增值的投入和能力有限，开展数字化转型的大型行业重点企业中，仅有8.3%实现了数据复用增值，数据价值有待进一步释放。

这说明，大企业也没有场的自觉意识，如果有的话，这里的数据增值不应是由自己来做。在这里，是指大企业应与小企业进行社会分工，大企业搭场，让小企业唱戏。正是因为缺乏这种平台与应用分工的意识，才会引发下一个问题，即开展数字化转型的大型行业重点企业中，仅有8.3%实现了数据复用增值。这里的数据复用与增值本来是两件事，是平台数据复用，让小企业增值。如果理解为用数据复用本身来增值，就搞错了。

解决这个问题，根子是搞清在“数据要素×”条件下的数字化转型是指什么，不是指企业转型，而应指转型企业。企业转型是从一种企业转变成另一种企业，还是在“场”外转。转型企业是指从企业转型为一种不是企业的组织，可以叫生态，也可以叫场，自己在这个场（生态、双边市场）中，扮演统分结合中“统”的角色，向“分”的一方复用自己的资产。这才是转型转到资本这个核心时的正解。

例如，海尔作为平台或产业链链主，第一步，向周围所有权不同的组织（如小微主），复用自己最宝贵的资产，即白色家电交易中积累的顾客资源，相当于王府井大街经营的流量；第二步，再让小微主与流量中的用户进行交互。在海尔的经营理念中，顾客对应交易，用户对应交互，分别列账记账；第三步，从交互中形成的销售收入中收取服务费，相当于王府井大街向开店的店主收租。收的这笔租来自cross-network externalities中产生的所谓增值，这是一笔科斯们漏算的钱。只有海尔把这笔钱精算到区分“场”的固定成本与可变成本的程度，他们称为用户价值与终身用户价值，其实对应诺贝尔经济学奖的理论，就是对cross-network externalities收的会员费与使用费。会员费也译为入场费，相当于进入数据要素场的入场费，不是在门口收，而是在店中收，然后再由店与大街按比例结算。

以上结合数据空间国家发展战略以及诺贝尔经济学奖的原理，加上互联网赚钱的野战经验，详解了一遍《全国数据资源调查报告（2023年）》所透露给大家的天机。希望《全国数据资源调查报告》年年做下去，引导中国人在数据空间漫游仙境时，搞清方位，不至于像哥伦布那样，因为别人一个计量失误，而把方位计算错，以晕头转向的方式去登上新大陆。

参考文献：

[1]全国数据资源调查工作组（国家工业信息安全发展研究中心）.《全国数据资源调查报告（2023年）》发布[EB/OL].（2024-05-24）[2024-06-08].https：//www.cics-cert.org.cn/etiri-edit/kindeditor/attached/upload/2024/06/03/d6a0e57bc616fa1718b2292f6a219ff1.pdf.

[2]邵梦，吕品田，刘姜.第二届数据空间大会在合肥召开[EB/OL].（2024-05-10）[2024-06-08].http：//ah.people.com.cn/n2/2024/0510/c358339-40839171.html.

[3]国家发展改革委中央网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》的通知（发改高技〔2020〕552号）[A/OL].（2020-04-07）[2024-06-08].https：//www.ndrc.gov.cn/xwdt/ztzl/szhzxhbxd/xdcy/202006/t20200605_1230419.html.

[4]国家发展改革委，中央网信办，工业和信息化部，等.关于支持新业态新模式健康发展 激活消费市场带动扩大就业的意见（发改高技〔2020〕1157号）[A/OL].（2020-07-14）[2024-06-08].https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202007/t20200715_1233793.html.

[5]让·梯若尔.创新、竞争与平台经济[M].北京：法律出版社，2017：76.