作者： 庄子银

作者：武汉大学经济与管理学院教授 庄子银

近年来，随着大数据发展上升到国家战略高度，数据被认为是关键的生产要素，其重要性日益与劳动、资本和技术等传统生产要素相当，我国数据市场发展打开了新局面。促进数字经济的增长是当前我国经济向创新型、知识型、技术型驱动的增长方式进行转变的重大战略举措。数字经济不仅改变了经济增长结构，而且提升了经济增长质量，对科技创新、全要素生产率的提高具有重要意义。

当前，数据作为数字化的知识和信息，在我国生产领域扮演着越来越重要的角色，引领数字经济蓬勃发展的同时，逐渐实现由中国制造向中国创造发展路径的变革目标。与此同时，政府大力兴建5g、物联网、工业互联网、卫星互联网、人工智能、云计算、区块链、数据中心、智能计算中心等新型基础设施，也使得大数据作为释放我国下一波生产力巨大增长浪潮的内在核心驱动力量的战略地位愈发显著。在此基础上，充分发挥数据要素对其他传统生产要素效率的倍增作用，是促进数据要素与其他传统生产要素优势互补，充分提高各类要素的生产活力和效率，使大数据成为推动经济高质量发展的新动能的重要手段。这对构建实现有效数据交易的数据市场以及更加健全完善的数据要素市场体制机制提出新的要求。

第一，设计合理的数据要素市场体制机制，为数据供求双方建立公平交易的平台和规则，并促进数据要素市场与其他传统要素市场规则激励相容，从而促使不同要素为生产力协同发力。 首先，数据市场平台应该具有如下功能：一是有效的查询系统；二是动态交易系统。三是隐私保护和安全审查功能。其次，由于数据定价、数据交易和数据保护是三个相互影响的闭环，因此，也应充分考虑数据交易过程中数据所有者和消费者对市场交易平台的信任问题。采用中介化的数据交易方式转换不同用户的数据，从而最小化其他用户的信息泄露问题是一种提高数据要素市场效率的方式。因此，可以构建受信任的第三方交易平台，以便为异质性用户提供可靠服务。此外，需要做好数据要素市场化配置与安全保护措施的协调统一，培育规范、高效、安全的新型数据要素市场，最大限度地释放数据经济红利。

第二，培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持各领域的规范化数据开发应用场景。不断扩大数字经济外延，由数字产业化逐渐转向产业数字化，推动传统制造业向智能制造业转型升级，构建先进生产力，加速数据技术、产品和服务不断向各行各业融合渗透，发挥数据要素对其他生产和服务领域的协同作用；加强数据资源整合。探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。根据数据性质完善数字产权保护体系，防范数字侵权行为。完善数字化人才培育体系。

第三，建立健全数据产权交易和行业自律机制，推进全流程电子化交易，提升要素交易监管水平。数字经济中的最重要的平衡因素是竞争。充分发挥市场配置资源的决定性作用，畅通数据要素流动渠道，保障不同市场主体平等获取生产要素，推动数据要素配置依据市场规则、市场价格、市场竞争实现效益最大化和效率最优化。因此，应打破地方保护，加强反垄断和反不正当竞争执法，规范交易行为，构建公平有序的竞争环境，引导各类要素协同向先进生产力集聚；健全损害国家安全及公共利益行为惩处机制。健全交易风险防范处置机制。根据不同要素属性、市场化程度差异和经济社会发展需要，分类完善要素市场化配置体制机制。

第四，充分平衡数据市场中数据的资本和劳动属性，鼓励以数据要素为基础的企业家精神和创新活动，同时激励数据要素所有者增加数据数量和质量。研究预测，数据要素驱动的人工智能在未来几十年内将使50％的工作自动化，数据劳动有可能构成国民收入的很大部分。因此，应该平衡数据要素对其他要素的替代效应，最大化发挥不同要素之间的增量互补效应。

第五，提高数据产业相关的技术创新能力和基础设施建设水平。机器学习技术，例如深度学习，是利用大数据价值的可行方法。机器学习由大数据源驱动，适用于快速变化的大型复杂的数据集，并且可以通过云计算和边缘计算基础架构进一步改善。因此，合并大数据和机器学习有利于组织提高数据价值并扩展其大数据应用程序分析能力，而提高大数据应用程序的性能，能够进一步增加数据商业价值。为了提高这种性能，需要提高计算能力和运行效率，并减少计算资源需求和数据存储成本。此外，应促进区块链技术和云计算、大数据、人工智能等技术的融合发展，形成新的数据经济基础设施的治理手段。加强新一代信息技术创新，促进新一代移动通信、智能终端等技术研发和产业化运用。

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