封面故事：数据空间与产业数据化发展

一、数据化将开辟改变未来全球格局的新空间

以大的时空尺度看待当今世界变化，人类进入数据空间，，而谁能把握好数据空间这个机遇，很可能决定全球大的格局走向。

最近，中国正在发生一系列与数据空间发展有关的改变。先是党的二十届三中全会将数据基础设施与数字基础设施分开，然后政府将数据产业与数字产业分开，接下来就是我们将要谈的产业数据化不同于产业数字化的发展。

这一系列变化不是简单的词语变化，背后可能隐藏着对世界的改变，因为人类正从第二次浪潮的货币空间，转向第三次浪潮的数据空间。而中国在拓展未来空间方面，正进行一次比哥伦布发现新大陆更大的探险。决胜负处，可能不在于人民币国际化，而是产业数据化。

中国积极地推动数据基础设施建设，数据产业发展和产业数据化发展并不主要是技术原因，如人工智能的驱动，更主要的是社会的原因。数据化在中国，有可能扮演缓解经济社会矛盾的作用，进而在解决自身矛盾的过程中获得新的战略机遇。

中国当前存在一个与国际大循环战略成相反镜像的机会：从刺激过剩产能，转向激活有效需求，实现与此前相反的总供求均衡。一个任何人都可以求证的政策信号，是党的二十届三中全会的一个“新”提法，准确说是恢复了一个原来的提_{al0y8TqZNSXEvW3iiOhwHg==}法，即“保证各种所有制经济依法平等使用生产要素”[1]。

“平等使用生产要素”是一个机会公平信号。对产业数据化来说，这意味着需要也可以在各行各业广泛开展实物固定资产的数字孪生与同功能数据资产的有偿复用，打造具有全行业、全领域的技术与行业服务共享体系功能的流通基础设施，使各所有制成分平等使用生产要素，消解资金难对中小微企业和个体经营者造成的向上流动的资源瓶颈，从而打破长期以来影响有效需求的关键瓶颈——居民要素收入与财产性收入提高上的瓶颈。

在产业升级所开放的服务化领域，拓展增值服务领域进入空间，以低收入阶层无固定资产风险的创新、创业努力为付出，与大企业进行风险共担合作，从而因承担增值服务的经营风险而获得高于资本比例的财产性收益和要素收益，以此为主扩大内需所急需的低收入阶层的有效需求，形成与产能的均衡匹配，恢复总供求的动态平衡。其中，把解决社会不公，实现以人为本的“牛鼻子”，确定在以数据化缓解资金难上，以数据化的生产要素有偿共享，实现党的二十届三中全会强调的“生产要素平等使用”。一方面抑制让大企业和利益集团占有资金进而垄断全社会低层向上流动的机会这种现象；另一方面放开进入与实体资产等功能的数据资源空间的机会，让活劳动获得数据资产用益权（非所有权人的剩余索取权），不劳二次分配和转移支付，一举解决共同富裕难题。

通过利用资产数据化可以进行实物资产功能替代的机遇，从中国经济全局上，战略性地优化资本与劳动的关系，让资本与劳动同时向着以人为本方向调整，以不亚于先富的效率，推进共同富裕的实现。这才是数据化的主要背景。相比之下，人工智能对国家发展数据化的影响，是相当有限的。

中国一旦实现数据空间上的飞跃，本来是为了缓解自身经济社会矛盾，但可能带来一个意料之外的全球影响，即美元的真正衰落，同时也是第二次浪潮在全球的谢幕，美联储将会忽然失能。原因很简单，如果各洲各国、各行各业都可以复用资本使用价值，那美联储量化宽松（印制资本的交换价值）还有谁需要呢？

货币时代将被数据时代所取代。这就是中国早早进入数据空间的深层原因。中国不需要货币战争，就可以和平发展。

二、数据空间为产业数据化带来的新理念

本文给人们带来的一个新知识在于，数据空间是一个“因为中国而更加世界”的概念。这不是美国人提出来的前卫概念，而是中国人提出的前卫概念。数据空间是由“数据场”所定义的未来空间。

近代以来，人类首先以“场”的视角看世界，是物理学中的量子场论。场论看世界，看到的最大不同，是场具有波粒二象性。此前，西方化的世界是原子论世界。场的空间与原子空间相比，多出了对世界的过程、行为、活动等“活”的方面的理解。

场适用于物理世界，但是否适合人类社会呢？

社会科学中的场论研究，始于1951年。那一年，库尔特·卢因出版了Field Theory In Social Science（译作《社会科学中的场论》）[2]，与自然科学中的场论（如量子场论）遥相呼应。事实上，物理学家出身的卢因最早提出场论概念是1917年，比1929年海森伯和泡利初步建立了量子场论的普遍形式[3]还早。

库尔特·卢因的理论中最基本的结构是“场”。他认为，所有行为包括行动、思考、愿望、努力、评价、实现等，都被视为场在给定时间单位内的某种状态的变化。他指出，如果一个值对应于势力场（power field），任何值的变化都必须可以被视为一个依赖于整个势力场的过程，包括社会、政治和个人权力场域情况[2]41。

这种思想具有颠覆性。因为迄今为止，包括美国人工智能界，从来没有把数据空间想象为一个“场”。他们用以理解数据本质的，仍然是物质科学范式，只是一个适用于还原论的空间。中国首次提出数据空间的概念，则强调它不只是一个客观物质世界，而是人的活动空间，是人作用于物的空间，是一个“实践”的空间。

这个理解有着重大的现实意义。它强调应用对于系统的优先性，在这点上中国与美国有着非常大的不同。美国人总是觉得操作系统是树根，应用是树叶。中国人不擅长树根，只擅长于树叶，是舍本逐末。例如，美国人讽刺阿里巴巴的系统使用人海战术，换个场景就要重新编译定制。中国固然要在系统能力上追赶美国，至少不致被美国拉开太大距离。但另一方面，应用真的低人一头吗？

在这方面，中国人的思维很像胡塞尔看黑格尔。黑格尔动不动就谈本质，谈绝对。在胡塞尔看来，这些只是形而上的教条。胡塞尔的学说是现象学，认为现象比本质重要。换成中国人的成语，就是实事求是。如果把实事求是的“是”比喻成系统，“事”就是应用。中国人强调应用，不是没来由的。在工业时代，技术领先的一直是英国；而利用技术应用赚钱的，则是美国，结果美国取代英国成了工业世界第一。

如今美国人搞起技术来，一门心思搞更快、更高、更强，就像开奥运会。中国要不要像办奥运会那样搞高科技呢？此时留了一个心眼。中国希望高科技更有用一些，要变成新质生产力才算数。新质生产力不是科技，而是科技转化为产业、转化为应用。套用美国超越英国成为世界第一的逻辑，就是把技术变成钱。中国不仅要把数据、科技变成钱，更要变成对人有用的东西。这就是数据空间概念把人置于物之上的意图所在。这等于在跟美国说一种不同的语言，运用一种不同的思维。数据空间“因为中国而更加世界”，是因为数据空间这种“场”的逻辑，不光适用于中国，也适用于全人类，将来美国人也要回到这条路上来。

在现实中，以数据为纽带连接“人-机-物”形成的“数据空间”，是数字技术体系发展的新载体。依托这一载体，数字经济成为我国经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的领域，不仅为经济社会高质量发展注入强劲动能，而且在推进中国式现代化中发挥的作用日益显著。

近年来，我国发布实施了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》[4]（简称“数据二十条”）《数字中国建设整体布局规划》[5]《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》[6]等一系列政策和重大工程。2023年，国家数据局正式成立，推出《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》[7]，对于统筹推动数字中国建设、数字经济发展、数字社会建设、数据基础设施建设、数据要素价值释放具有里程碑意义，为推进经济社会数字化转型发展，加快发展数字经济核心产业，全面深化数据要素市场化配置改革，促进数据优质供给和高效流通和充分应用，发展数据经济，提供了新的契机。

《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》实质就是中国的第一个产业数据化计划。在之后，很可能是数据空间的进一步行动计划。中国将沿着这条路一直走下去。

如果非要探究“数据”与“数字”两个词，用在基础设施、产业发展上有什么不同，最简单明了的解释在于：数字多指技术本身，而数据则被人为赋予“技术+应用”的意思。不必从字典上去咬文嚼字，要理解，中国想扭转这个观念，不是一天两天了。从科技部解决产学研用脱节，到工信部将信息技术与产业应用一把抓，再到成立国家数据局落实“发挥数据要素作用”的指示，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，明摆着是要强调使用、利用、应用。

三、“数据要素×”是产业数据化的主要实施路径

（一）资产复用是关键

产业数据化怎么搞？当然不能一刀切。要从各地实际出发，由浅入深地实践。但这里想强调的是，事物发展总有其规律。如果要让产业数据化在战略上达到效果，也就是达到对中美竞争产生战略性影响的强度，有一条路是必走不可的。这就是抓住资本，在数据的“资本论”上做文章。这一点往往是人们刚入门时容易忽略的。一说产业数据化，先想的只是技术应用这种“毛毛雨”，却不去想资本替代这件更大的事。

数据化的规律与产业的规律，都离不开资本的规律，离开了就是小生产、小作坊的做法。将实体资本与数据资本，在发挥要素作用这一点上结合起来，形成孪生体、双胞胎，才能真正实质性地推进数字经济与实体经济深度融合。可以说，不触及资本这个灵魂，就达不到这里所说的“深度”。

国家发展改革委《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）提出了一种完全不同于美国人发展数据空间的思路，这就是“创造生产要素供给新方式”，指出要“大力推进实物生产资料数字化，促进生产资料共享，促进数据要素流通，引导增值开发应用，激活数字化对实物生产资料倍增作用，提升全要素生产率”[8]。

中美之间在资本上的理念不同在哪里呢？美国专注于做资本的交换价值的文章（量化宽松）；中国人专注的则是资本的使用价值。用“数据二十条”的话说，就是“促进数据使用价值复用与充分利用”。

注意，把这里的“促进数据使用价值复用”代入“促进数据资本使用价值复用”中，就完全符合了生产要素供给新方式的定义。

换句话说，未来人类的世界格局，可以简化为两台资本印钞机，美国专印虚的票子，中国则专印原来用票子买的东西（实的功能）。地球上的事，说简单就这么简单。

复用体现的是生产资料的直接拷贝复制。这意味着，金融的模式在数字时代可能发生翻天覆地的变化，生产资料的使用可以不经过中间媒介直接过到使用者手中，由此，复用这种生产资料供给新方式已经在开始扮演替代银行信贷功能的角色。

“生产要素供给新方式”明确了复用的着力点在投资上，“平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用”，将实现虚实要素之间的投资替代。替代的结果，是在物质、能源、数据三大资源中，数据做乘法，物质、能源做除法。可以说，数据要素的乘法，与绿色和低碳的除法，是一体两面的关系。一乘二除，同时体现了“数据要素×”的绿色效应与低碳效应，体现了中国式现代化的新质生产力和资源利用大格局。

以数据要素为主的新质生产力是数字时代的先进生产力。这种生产力的动能，将通过传统产业的升级改造和新产业新业态的不断涌现而释放，“十五五”期间，“数据要素×”将赋能传统产业、优势产业、新兴产业和未来产业，推动国民经济加快形成现代化产业体系，实现高质量发展。

简言之，复用可以解决大部分中小企业融资难问题。让广大中小企业可以不需要通过向银行贷款购置生产资料、进行固定资产投入，而是这些生产资料可以直接通过复用（COPY）得来。数据要素复用，通过数字化的方式行使了同样的生产资料功能。

（二）产业数据化要解决实际问题，并实质性解决问题

1. 要解决中小微企业融资难问题

通过产业数据化，要解决产业数字化解决不了的难题。这就是中小企业资金难问题。

金融与中小企业发展脱节，是我国经济发展中长期存在的问题。中小企业占我国企业总数90%，长期以来，融资难是他们面对的头号难题。

根据一项对我国小微经营者2024年二季度的调查显示，小微经营者现金流平均可维持时间为2.8个月。融资需求扩张明显但成本上涨；融资仍以满足日常资金需求为主要目的，但偿还已有债务的融资需求大幅上升。融资成本继续增加，机构融资利率为8.3%，环比上升1.5个百分点[9]。

传统的资金模式是先获得资本的交换价值（M2），再置换为资本的使用价值（生产资料）。在银行主要面向三大业务（大城市、大企业、大项目）的现实条件下，是否可以不经过M2，通过复用生产资料，面向中小企业直接发放呢？2014年以来电子商务发展的实践，已充分证明了复用数字化生产资料可以大规模有效替代银行贷款和固定资产投资[10]。

以产业数据化方式解决中小微企业资金问题，虽然可以采用数据信用担保等方式来增加小微贷，但最直接的方式不是直接给贷款，而是提供他们用贷款所要获得的资产功能，也就是推动“平台+应用”这种生态化方式的普及与全面推广。平台要有动机、有激励采用国家发展改革委所说的“平台一次性固定资产投资，中小企业多次复用”方式，进行资本孪生替代，因为这种复用不构成竞争关系，而会形成统分结合双层经营关系，既有利于平台企业，也有利于增值型的中小微企业。采用这样的做法推动产业数据化，对产业自身的要求，是推动原有产业业务向服务增值方向发展，如制造业服务化，让中小企业在生产性服务业、增值性服务业中得到长足发展。

如果产业数据化能够解决这个问题，就可以一举两得，把金融服务实体经济的难题与中小微企业资金难的问题同时消弭于无形。

2. 要推动产业体系向服务化方向发展实现现代化

“数据要素×”可以衍生出多种多样的行业应用形式与实现路径。

“数据要素×”三年行动计划以各行业各领域为重心推进应用，涵盖了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个行业与领域，进行了全面的指导。需要注意的是，这里的“数据要素×金融服务”不是指办数据交易所，而是对传统的资金换资产的生产要素供给旧方式进行数据化改造与提升。

通过“数据要素×”推动产业数据化，不仅是让产业原有业务用上数据，更重要的是延展出产业新的增值环节，特别是让数据服务、信息服务在传统产业业务的树干上长出，让老树发出新芽。

以“数据要素×金融服务”为例。金融业一直以来认为自己在信息服务方面很发达，但细究起来，发达的只是金融信息服务，而不是非资金流信息方面的服务。而在数据要素市场化中的前店-后场机制中，后场中的场景化服务就不是金融信息服务，而是具体的行业信息服务、企业信息服务，是围绕使用价值信息的服务。这些服务可以成为金融信息服务的增值服务，以其一对一、场景化的服务能力，伸长金融业的价值链，推动产业链金融的发展。

一旦各行各业以生产性服务业为方向发展产业数据化，在产业数据化中实现产业服务化，正如黄奇帆所指出的，至少应该让生产性服务业占GDP比重从17%、18%上升到30%，实质性地将产业体系的现代化程度提高一大截。按照他的归纳，这些方向包括：一是产品和制造产品的工艺流程所需要的研究开发服务；二是各种产业链中的物流配送、战略物资的平衡到位；三是产业链中的金融服务；四是企业准入，零部件产品质量的检验检测等服务；五是绿色环保的保障服务；六是把产业链通过大数据、云计算、人工智能、区块链、移动互联网等数字赋能推动传统产业数字化的服务；七是各种产品包括原材料、零部件的线上线下采购、销售、贸易、批发都属于第七种生产性服务业；八是专利司法保障、品牌的推销广告等服务；九是产rH6e0diny3jklGpmtjftwPEQ2g647vQZr4kjMhkZCN8=品维修和更新升级等售后服务；十是整个产业链的外包服务。这些服务都离不开数据。从这个意义上可以说，应该让数据化的故事在中国产业发展中成为一个服务化的故事。

参考文献：

[1]中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定[EB/OL].（2024-07-21）[2024-09-06].https：//www.gov.cn/zhengce/202407/content_6963770.htm？sid_for_share=80113_2.

[2]库尔特·卢因.社会科学中的场论（英文版）[M].北京：中国传媒大学出版社，2016.

[3]沈葹.量子力学的光辉八十年（一）[J].世界科学，2006，（10）：2-7.

[4]中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见[EB/OL].（2022-12-02）[2024-09-20].https：//content-static.cctvnews.cctv.com/snow-book/index.html？item_id=14599592118315473803&toc_style_id=feeds_default.

[5]中共中央 国务院印发《数字中国建设整体布局规划》[EB/OL].（2023-02-27）[2024-09-20].https：//www.gov.cn/zhengce/2023-02/27/content_5743484.htm.

[6] 国家发展改革委，国家数据局，中央网信办，等.关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见（发改数据〔2023〕1779号）[EB/OL].（2023-12-25）[2024-09-20].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202401/content_6924596.htm.

[7]国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（国数政策〔2023〕11号）[EB/OL].（2023-12-31）[2024-09-20].https：//mp.weixin.qq.com/s/utNOAXwc_NHEXQdNqMZo7A.

[8]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）[EB/OL].（2020-07-14）[2024-09-20].https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202007/t20200715_1233793.html.

[9]北京大学企业大数据研究中心，北京大学中国社会科学调查中心，蚂蚁集团研究院，等.中国小微经营者调查2024年二季度报告暨2024年三季度中国小微经营者信心指数报告[EB/OL].（2024-08-17）[2024-09-20].https：//www.gsm.pku.edu.cn/2024Q2_zhongguoxiaoweijingyingzhediaochabaogao20240817.pdf.

[10]叶秀敏，姜奇平.生产要素供给新方式：数据资产有偿共享机理研究[J].财经问题研究，2021，（12）：29-38.

作者简介：于小丽，博士研究生，研究方向：数字经济分配制度、国民经济学；姜奇平，研究员，研究方向：数量经济与技术经济、互联网产业经济。