【导读】10月15日，文汇讲堂数字强国系列第四期暨163-4期《数据：高质量发展的新生产要素》在上报大厦43楼成功举办。上海数据交易所副总经理、上海市数商协会秘书长卢勇担任主讲，上海政法学院教授张继红、上海市算力网络协会专家沈巍、武汉东湖大数据科技股份有限公司总经理杜乐、北京易华录数据要素科技创新研究院院长林镇阳、Covertlab联合创始人兼CEO高鹏应邀展开圆桌对话，张继红担任圆桌主持。50位听友代表获得NFT数字徽章。

本次讲座由文汇报社、Covertlab、上海树图区块链研究院联合主办。SUMG融媒创新空间运营团队给予技术支持。喜马拉雅·听、文汇报视频号、Covertlab视频号、双百小助手视频号四个平台进行了直播。

经整理，现分四篇刊发。此为主讲篇。

 10月15日，卢勇主讲，受到线下线上一片好评

2019年十九届四中全会后，国家第一次把数据上升到继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大关键生产要素。总书记在最近的考察时又提出了新质生产力的概念，具体指大量运用大数据、人工智能、互联网、云计算等新技术与高素质劳动者、现代金融等要素经济结合而催生的新产业、新技术、新产品和新业态。今天交流的核心就是数据在数字经济中的作用。

 核心引擎

从数字经济来看数据的重要性

新质生产力和传统生产力必然有很大不同，它不是靠资源的投入和堆积，而是靠创新的应用提升生产效率，进而让经济有更大的成长性和韧性，形成高质量发展。其中数据发挥着重要的作用。先从几个层面来做梳理。

*生活、GDP增长、人工智能中数据的贡献

 从传统菜场到便利超市，到网络平台购菜，依靠数据贡献

先看看生活中数据的功能。

因为数据的作用我们日常买菜的方式在不断便利化。传统的菜市场，菜品的损耗率是30%。有了超市这种运营模式，它依靠数据支撑采用集约化采购，将损耗率降至10%。到了网络平台的叮咚买菜，则可以将浪费降到5%以内。

再看GDP增长中数据的贡献。在整个经济结构中，如果把GDP拆成数字经济和非数字经济两部分，现在每个国家的数字经济在GDP中的占比都在不断地增长。据信通业统计，中国2022年GDP中，约50%以上来自数字经济，高于传统经济的占比。我国未来几年GDP增长速度预期在5%左右，而去年我国的数字经济增长率超过10%，高于GDP的增长。数字经济依靠的是创新的技术、数据资源的驱动。

视线放长一些，比较一下2000年和2022年全球十大市值公司排名。到2022年一些传统公司都不见了，基本都是数字化的公司，依次是苹果、微软、沙特阿美、甲骨文、亚马逊、特斯拉、Meta、Berkshire Hathaway(巴菲特投资的公司)、台积电、英伟达，它们都经过了数字化转型，因而在全球资本市场有良好表现，并具备全球竞争力。

 2022年全球十大市值公司排名

最后看去年底至今不断迭代的生成式人工智能技术，ChatGPT应用几乎是带来了全新的操作系统。从归因的分析来看，在这个大模型当中，20%的贡献来源于大模型的能力，10%的贡献来自一些专业领域的特殊技能，70%则来源于数据，即训练后的语料。可以看到，即便是新型的生产工具，数据在其中也产生了极大的作用。而今年7月的世界人工智能大会之后，国内很多企业都推出了大模型，我认为未来它们会具有全球竞争优势，因为这些模型中，会运用到大量的高质量中文语料训练数据。这里又是数据给予了未来增长的潜能。

由此看，数据已成为重要的生产力和关键生产要素，渗透到生产、生活的各个环节。

*数字经济“四化”中，数据价值化的作用

 数字经济的四化

在《“十四五”数字经济纲要》中提到数字经济具有“四化”，即数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化。其中，通信、互联网都是属于数字产业化，已走在世界领先行列。产业的数字化是接下去的重点工作。所谓产业的数字化，是指传统领域如何利用数字化的技术，利用数据的赋能，提升它的效率和竞争力。这里有巨大的发展空间，按信通院的估计，产业数字化的规模是数字产业化的4倍，也是未来数字经济更大的成长空间所在。数字化的治理，非常重要的一点是如何体现数据的价值化，数据只有被使用、被流通之后，才能产生更大的效益。

像我所在的企业——上海数据交易所就是承担了数据流通工作。事实上，不光是数据交易所，整个要素市场中不同的企业都需要进行更好地协同，只有数据生态做大之后，数据价值的挖掘才会更容易地体现出来。

在数字经济时代，因为有了数据的加持，未来发展可能是按照数字经济1.0的模式展开。和工业经济时代最大的差别是维度差别，数字化的发展会是在高纬度的演进。在数智融合的阶段，数据会起到非常重要的作用。

*数据，在资源阶段到资产阶段的不同使命

 三步蒸馏法：从原始数据到数据资源、数据产品、数据资本

数据如何成为生产要素？要素是经济学的含义，所谓的要素是需要低成本、大规模的可得，在经济学的这个函数里，如果输入端是数据的话，输出端可能是一个巨大的增量。当然数据不能单独作为一项要素去使用，它还要结合传统的要素，通过数据要素的加持之后，才能让我们的生产效率得到更大的提升。

因此，数据作为生产要素，可以用我命名的“三步蒸馏法”发挥作用，即原始数据首先要成为数据资源，这是其使用价值；再成为数据产品，这是它的交换价值；第三步是是通过流通完成货币化的艰难跳跃，继而变成数据资本。

在不同阶段数据的功能完全不同。在信息化阶段，数据是一个系列信息化的结果；而到数据资源化阶段，往往是数字化转型的开始，数据是一个起点；最后到了数据资产化阶段，数据会成为企业的一个资本。

目前，国家财政部会计司已颁布《企业数据资源入表暂行规定》，对数据资产化是巨大的利好。从明年1月1日起，企业可以尝试把自己所拥有的数据资源，通过入表的方式进行列式披露表达，这对企业在资本市场上的估值会产生巨大的推动作用，由此，未来还会衍生出一些基于数据资产化的新的金融服务和金融产品，这也将是我们在推动整个数字经济发展中一些创新点。

从数据到数据资产的内在逻辑来看，呈现出金字塔形，即数据-信息（处理后的有逻辑的数据）-知识（具有行动能力能完成任务）-智慧（具有预测能力）。

*数据与连接、算力、算法、边缘计算的关系

 无人驾驶需要更贴近的算力，边缘计算显得非常重要

数据作为一个关键生产要素，包含了数据，还有连接和算力。连接更多的是指网络，国内目前的城域宽带网络都做得非常不错。但未来在“一带一路”倡议下走出去时，是否能有一张自主可控的网络？这是新的挑战。或会用更新的技术手段如低轨卫星构建新的网络。生成式人工智能的推出对算力的要求也越来越高，东数西算实现跨地域的算力分享是目前的一个应对，未来要求会更高；更多的应用场景需要算力更加地贴近应用，尤其无人驾驶普及后，有了聪明的车，还需要聪明的路、车车之间的协同，此时需要贴近的算力，边缘计算又变得非常重要。

随着时代的变迁，关键的生产要素也在变化。农业时代以土地和劳动力为主，工业时代，技术、资本可能是重要的变量。到了数字经济时代，必然是数据、算力、算法等一系列的关键要素唱主角。业界已形成共识，“数据要素是数字经济深化发展的核心引擎”。

走在前列

数据要素的顶层设计与制度推进

在2016年的G20峰会上，与会国共同对数字经济做了定义，从目前各国陆续推出的数字经济发展政策来看，背后的重要驱动就是数据作为关键的生产要素。我们国家在这个方面走在非常前面，总体来说，从“十三五”开始一直到去年年底国家数据相关的政策，都是一脉相承的。

*数据要素市场化：公共数据开放、场景应用尝试

 2020年后出台的文件搭建了数据要素化的四梁八柱

从国家数据战略布局历程来看，分为酝酿阶段、落地阶段和深化阶段。在“十三五”期间的2014年3月，“大数据”首次写入政府工作报告，此时是一个技术层面的表述；到了“十四五”，2019年十九届四中全会提出数据作为生产要素参与分配，进入落地阶段。从2020年至今四份文件的出台搭建了四梁八柱，是深化阶段，对数据的要素市场化、产业化发展、数据创新都提出了很好的顶层规划。

依据《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场配置机制体制的意见》，上海在数据要素市场化的政策实践中，有这样的理解和亮点。

首先，数据流通，开放先行。约八年前，上海就提出了公共数据开放的概念，不仅是政府的公共数据，也包含一些企业的数据，通过SODA大赛的形式，把它们开放给社会团队，由此形成了很多创新，找到很多发展途径。

案例之一，三四年前开始推动的普惠金融业务。中小型企业贷款时一般无法提供抵押物，因此，银行做配套资金支持时成本相对要高。上海市大数据中心按照公共数据开放管理办法，给参与试点的银行提供这些企业在政府侧的数据，银行利用九个委办的386个数据项，从企业的税收数据、社保数据等关键指标，即能判断企业是否可获资金的支持。这样成本大降。

 公共数据可协助政采贷业务“线上秒批”  来自网络

案例之二，也非常经典的商业银行政采贷服务。所谓的政采贷，指拿了政府的采购项目，银行愿意做配套的服务。传统的作业模式是企业需要申请、需要自证，银行获材料后进行审核，作业周期相当长。有了公共数据的开放，就可以做到“线上秒批”，只要财政局的三个数据项就能证明它是否拿到政采项目，银行就可作实时判断，效率大增。

在此基础上，衍生出更多的应用场景。比如公共数据的授权运营。随申行就是拿到了公共数据的授权，和交通数据汇总后形成的产品和推进服务。

在更高的层面，各地都成立了数据集团，数据集团主要的工作就是受托于市政府，把公共数据进行加工、处理之后形成一些服务，为企业的数字化转型赋能。

其次是场景应用，标准先行。因为有了场景可倒推需要怎样的资源，以此制定标准。同时，还有安全保障，细分先行；交易培育，治理先行等。

今年2月底，《数字中国建设整体布局规划》由中共中央、国务院印发，“数字中国”建设被列为有关党政领导干部考核评价的参考，为的就是释放商业数据价值潜能，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。

*制度建设：“数据二十条”提出“三权分置”

 “数据二十条”富有创建地提出了三权分置

数据基础制度建设的是2022年12月19日通过的《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》（以下简称“数据二十条”）。这是一份深改委的意见，让创新找到了更多的途径，有此制度保障，从现在各种不同渠道判断，目前千亿级的市场，就容易过渡到万亿级的市场。

数据归属到底是属于企业、个人还是政府？有些场景下非常难区分，权属问题无法解决，数据就难以流通，这是大家长久的困惑点。“数据二十条”创新性地提出数据的三权分置：即数据资源的持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。更多地淡化数据资源的所有权，强调使用权和用益权，尊重持有者的既定利益，鼓励最大限度的数据采集、加工与流通。

这份文件出台的意义在于，不仅是我们探索改革过程中的指导性的意见，也将构建起国家的竞争优势，因为释放出的潜能，能同时解决生产力和生产关系当中一些矛盾。因此，这份意见是整个业界划时代的一个顶层规划和设计。

*上海落实：三年行动方案及千亿级市场目标

 上海的“数据三年行动方案总体目标”

针对国家的“数据二十条”，上海利用浦东立法的优势，率先推动落地。从技术层面到业务层面均做了一些制度性的安排，同时上海还积极地推动整个国际大循环当中跨境数据的流动的制度性的安排。

围绕数据的全生命周期，我们设计了它的产生、采集、加工、处理、分析、应用，直到最后的流通。对三个权益的表达做了理论上的探索。比如，数据资源的所有权途径，或通过数据资源登记的方式；数据产品的经营权途径，或通过数据产品在交易所的挂牌、上架的方式。未来一个多层次的要素市场当中，交易所不仅要满足企业数据流通中撮合的需求，也可以作为数据产品登记的重要平台，让数据产品的经营权有一个表达的途径和方式。数据加工使用权，往往是企业和企业之间的委托合同，可利用合同方式表达归属。

上海也颁布了“数据三年行动方案总体目标”。到2025年，数据要素市场体系基本建成，国家级数据交易所地位基本确立态势，其中，数据产业规模达5000亿、年均复合增长率15%、引育1000家数商企业、打造1000个品牌数据产品等。未来，我们会积极推动交易所更多的数据产品挂牌，每一个挂牌的产品，背后对应的都是要解决的具体业务问题。挂牌的产品数量越多，代表可推动的数字化转型落地更多。

总体来说，整个数据要素市场和体系建设是以分步走的方式。目前我们在积极地推动数据要素市场初步的建设，包括数据的流通、数据的交易、数据的开放、数据的授权运营等等。

需求推动

数据流通交易的内容、推动的方式

 今年7月世界人工智能大会上，上海数交所成立了上海语料数据联盟

由于国家率先设立了数据制度，因此中国的数据市场成长相当快。数据作为一个关键的生产要素，与土地、劳动力、资本、技术这些传统要素相比，在供给、定价、参数、边际效应等方面都非常类似，最关键的是需要积极加快培育数据要素的市场。而数据要素市场是很宽泛的概念，包含数据交易、数据开放、数据授权等各个方面。与全球相比较，目前欧美市场的规模、体量更大，差异在于我们国家大量的数据要素平台都是以国资为背景，是政府部门在推动，海外更多的是来自企业，尤其以云服务为代表的亚马逊等，垂直领域的CRM平台服务商等。

以上海数据交易所为例，来介绍我们目前所做的核心探索。

首先是数据流通交易的内容。我们坚持认为是一个数据的产品。包含了或数据集、或数据的表格，均可作为一个最基础流通的标的物，在此基础上，可能会形成一些数据的服务。比如运营商做的最多的三要素、四要素核验的应用；比如在万得的终端上查询的数据服务；比如输入企业名称通过算法给你企业征信评估这样数据的应用。有了数据产品之后，还需要提供数据产品的说明书，以表明能解决怎样的业务、更新频率、参考价格等。数据产品合规上架之后，通过了质量评估、合规评估之后，数交所会颁发数据登记书。

围绕整个数据流通交易的基础设施，按照国家发改委多层次数据要素市场的构建，目前分国家级、区域性、行业级等多种流通交易平台。

其次是如何推动数据的流通交易。上海数据交易所做了很多尝试。

“一站通金融数据交易板块”挖掘了各类需求

首先是积极发现各种需求。金融是整个流通交易中重要的组成部分，占比较高。我们分析了所有的金融机构，整合了外部数据，这样任何一家大型或小的小型的商业银行，都可在这个平台找到它所需要的数据，对管理成本、采购成本、人力成本等都可做很多的降本增效工作。我们逐步形成了“一站通金融数据交易板块”，对金融的获客、风控、征信等不同的使用的场景数据都做了大量的汇聚。

我们也设计了航运交通板块，赋能更多应用；我们也在积极推动国际板块建设，已有30多个数据产品挂牌，围绕跨境流通的需求，让企业获取全球的数据；随着大模型需求的产生，今年的人工智能大会上我们成立了上海语料数据联盟，以期以高质量的语料数据集来赋能模型训练，服务更多的大模型企业。

 独立赛道

数商：大生态圈中包含新业态、未来转型方向

 卢勇介绍，数商是全新赛道，此为2022年全球数商大会

整个数据要素市场的建设，其实是一个大生态的概念。如同在证券市场有券商，电子商务时代有电商，数字经济时代需要有数商。2021年上海数据交易所成立之时，我们就提出了数商概念。数商，就是数据的服务商，它主要的加工对象、生产组织、创新方式到最后交付成果，都是以数据为主要的对象。这个是一个全新的概念，也是一个全新的赛道。

对数商进行分类，大概有十几个类型。总体来说，有数据资源型、技术驱动型、第三方服务类型。

数据资源型数商，指企业有非常多的数据资源，可以加工形成一个产品提供对外服务。最典型的就是三大运营商。举例，要了解各个商圈客流的活跃程度，移动运营商就掌握这些数据，做地理空间的提供商就需要采买他们的数据，来提供给有此需求的商圈主运营者。这就是典型的数据要素型企业。

传统的企业也可能成为数据要素型的企业。比如随申行中，一个重要的提供来源方就是久事公交企业，他可以把公共交通信息提炼成一个数据的产品，无论是供商业市场，还是供政府做决策分析，都能发挥重要作用。

数商生态中，数据基础设施提供商和数据资源集成商，还有其他诸多环节

技术驱动型数商，比如云服务厂商有云的应用和数据的托管，本身拥有做数据交付的通道，使得交易有天然优势，只需要进一步提升数据合规。又如，目前很多企业的数据不能直接融合，即A企业的数据只能在A企业的数据中心，B企业的数据只能在B企业的数据中心。可以通过拥有隐私计算技术的厂商，将企业所需要的数据价值提炼融合进而交付使用。

服务类型数商，任何一个数据产品挂牌之前，首先要进行合规的评估。谁来做比较合适？律所可以提供合规的第三方评估。在服务类型的数商当中，我更需要类似房地产的数据中介、数据经纪人角色，解决信息不对称问题。他们是活跃市场的重要组成部分。

围绕整个数据流通交易，数字化、信息化的企业，都可在其中找到业务发展的机会。因此，我们称数商是独立的赛道，是一个新业态，是一种新的商业模式，也是未来企业转型的重要发展方向。

大势所趋

数据交易流通，最终将迈向资产化路径

随着数据不断交易流通，未来的趋势必然会通向资产化阶段。来看几个真正的数据交易。

金融领域替代数据使用场景。银行放出贷款要回收时需要为大客户配备客户经理，实时了解企业是否正常运转，这样的模式对于长尾的小企业来说成本较高，效益较低。银行在做数字化转型时，可用一种替代数据的方式。比如客户是生产制造型的企业，可以通过观察用电来跟踪企业状态。国网电力把该企业用电数据加工形成产品，设置好评分、等级、同业对比，银行就尅可依照数据做相对的实时精准对比，以此观察变化趋势。这个过程中，数字化转型对银行、电力公司都是重大的利好。

中远集团的创新运用，数据可告知是否需要购买高额保险

又比如，中远海科是一家上市的科技企业，主责是为船航运的上下游企业之间提供更多的数据支撑的保障。因为有了数据业务之后，它可以延伸做新服务，比如它的数据产品是基于500吨级以上商船的GPS的数据，在其上叠加舱单信息、货运信息、港口信息、实时海况数据、气象数据，地缘政治风险等一系列的因素，就能形成新的可能性。比如在高危海况场景下，可以帮助船运业主判断是否购买保险，即确实需要经过时再购买，这就是传统服务之外的新服务。

还有在大宗商品领域，数据的使用方尤其是投研机构、资产管理机构可通过多维度数据的融合，进行一些精准的判断。

目前在上海数据交易所的平台上，大概有1600多个产品，未来我们可以看到更多。未来，数据随着不断的流通交易，会形成资产化的趋势。明年企业就可把数据资源通过财务报表的方式进行表达，以期未来获取股市等金融支持。关键是如何判断这些资源是否是我的数据资产？有历史性、可控性和收益性三个参考点。最关键要突破点是收益的确定性，至少要大于50%以上；第二数据资源如何确权定价？这是我们未来探索当中的重要点。

 上台主讲时，主持人徐敏对卢勇快问快答，最有挑战的三件事，回答：KPI、KPI、KPI

总体来说，我们可以看到数据资产化实现的途径，是从资源化到产品化到资产化。未来服务的方式，也从传统的集成式服务转向数字服务。在数字经济时代，企业都可以找到新的发展路径。对在座的每一位来说，未来可以看到更好的发展前景。                                                                                             整理：李念

文末链接：

从“数据二十条”到国家数据局：数据要素又走了几步|163-4②

下一代算力出现前，东数西算如何站好岗？|讲堂163-4③

数据银行、数商，数据要素时代有新收入？学者解读|讲堂163-4④

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